BC Hydro 社が電力節約プロジェクトの不確実性計算に @RISK を活用

は、カナダのブリティッシュ コロンビア州最大の電気会社として同州の需要の約 90 パーセントを供給しています。同社の年間収益は約 50 億ドルに上り、個人、企業、大規模な工業施設、そして大学や病院などの非営利団体を含め 170 万の顧客にサービスを提供しています。  

BC Hydro は規制下にある公益会社として、2 ～ 3 年ごとに長期的なエネルギー調達計画を提出し、承認を受ける義務があります。長期調達計画  (LTAP: Long Term Acquisition Plan) は、今後 20 年間にわたり顧客からの増え続ける需要をどのように満たし、需要と供給のギャップを埋めるためいかにして電力を供給していくかを示すものです。同社の需要増は人口成長だけでなく、大型テレビの普及など各種要因から生まれる顧客 1 人あたり使用量の増加にも起因しています。 

同社の電力供給ギャップは増大しており、現在のところ、できるだけ需要サイド管理 (DSM: Demand Side Management) プログラム、つまり省エネルギーの促進を通じて将来の供給ニーズに応えていく計画を打ち出しています。同社ではコスト効率に優れた DSM を調査し実施した後でも必要となった場合のみ、ニーズを満たすために供給増加を図ることが可能となります。

BC Hydro は今後 20 年間でその需要増分の約 75 パーセントを DSM によって満たす計画でおり、これは北米全土でも最高レベルの積極的な目標となっています。

@RISK による省エネルギー対策の分析
すべての DSM プログラムが抱えている課題として、電力需要および DSM プログラムの実施状況の決定要因には大きな不確実性が伴うという点が挙げられます。 

BC Hydro の DSM プログラムは、電球型蛍光灯の促進、省エネ型電化製品に対する補助金提供、可変速モーターの促進 (家庭用炉)、および顧客に省エネルギーを促すプロモーション活動の実施など、多くのプロジェクトで構成されています。BC Hydro の主要課題は、この DSM プログラムの実施効果を正確に予測することにありました。これは、DSM プログラムが多くのプロジェクトに分かれており、プログラム全体の省電力効果は個々のプロジェクトの効果を総合したものとなるためです。そして、各プロジェクトの結果自体もまた不確実であるという点も、この課題をさらに困難なものとしました。

BC Hydro は電気需要の予測に長年にわたり Palisade のリスク分析ソフトウェア @RISK  を使用しており、今回その対象を DSM プログラムにまで拡げることに決まりました。@RISK は、DSM の各プロジェクトの予想節減効果について不確実性のレベルを把握するために利用されました。約 60 のプロジェクトが個別に分析され、DSM 全体の節電効果予測についての確率分布が求められました。 

このデータは BC Hydro のエネルギー計画プロセスにおいて重要な役割を果たすことになります。

@RISK を活用して業界専門家を説得
BC Hydro の重要課題として、同社が省エネルギー運動の最前線に立っているという点が挙げられます。したがって、DSM プログラムのガイドラインとして利用できる過去のデータは限られています。その結果 @RISK モデルへの入力としては各種業界の専門家による予測が使用されました。しかし、オーストラリア リスク分析研究センター ACERA の Mark Burgman 教授の調査によると、いわゆる専門家が予測を行う場合、過信、意見の偏り、不正確、といった傾向が現れることがわかっており、その反復例がいくつもあるそうです。具体的には、「専門家」の見解は、中心地点にある (つまり予期される) 予測に偏っており、収集された証拠を考慮せず、最近のまたはよく知られているケースを重視し過ぎると報告されています。

そのため BC Hydro では、DSM で協力を得た専門家に @RISK モデルを提供し、各専門家を交えて分析トレーニングを行うことにしました。このプロセスの最初の手順では、参加者にその予測の上限値を提供してもらうよう要請しました。たとえば、2020 年に可能と思われる節電効果の絶対最大レベルに値を割り当てるよう専門家に依頼しました。次の手順では、これより極端な結果についての情報が集められました。たとえば前例の場合、各専門家は最初に予測したものよりさらに高い値の結果が起きる状況について検討し、そのような状況が発生する場合はその原因を提示し、そうした結果を得るために必要な各要因を特定するよう求められました。このデータに基づいて、当初設定された限界を超える結果が起こる可能性に確率値を割り当てることが可能となります。そして専門家が予測した下限値についても、これと同じ手順が繰り返されました。

さらに、@RISK の優れたグラフ機能を利用して、各プロジェクトに適した分布が作成されました。これは、専門家にとって自分が提供した予測内容が意思決定プロセスの最終結果にどのように影響するかを視覚化する上で欠かせないツールとなりました。

上記の手順は、BC Hydro が着手した節電プロジェクトの 1 つ 1 つについて行われました。節電プロジェクトの例としては、省エネ タイプ電球の使用の奨励、コンロや食器洗い機、乾燥機など電化製品の節電モデルへの買い替え奨励、そして家屋の断熱材補強費用の補助金制度、などがあります。

@RISK で各省エネ プロジェクト間の
相関関係を判定
しかし、BC Hydro ではこれらプロジェクトがそれぞれ個別に効果を上げるものではないことも認識していたため、各プロジェクト間に存在する共通性を判別しようと試みました。特に各 DSM プロジェクトの参加率、そして参加者 1 人あたりの節電量、という 2 つの重要な不確実性の間にある相関関係についての調査を進めました。

従来の方法ではこれらさまざまな相関関係をわかりやすい有意義な形で評価するのは困難です。しかし同社では @RISK とそのモンテカルロ シミュレーション機能を利用することで、この課題を比較的容易に克服することができました。

同社のモデルでは、個々のプロジェクトすべてにおいて、参加者 1 人あたり節電量と参加者数との間に大きな正の相関関係が見られる可能性が高い、ということが明確に示されています。そして、複数のプロジェクトにわたる参加状況はそれぞれ独立しているのではなく、ここにも正の相関が見られるということもモデルに示されています。これは、優れた DSM プログラムを実施するには、人々がその暮らしのさまざまな面で省エネルギーを心がける「省エネ文化」を生み出す必要があるという BC Hydro の考えとよく一致しており、その結果、同社では一般大衆に省エネルギーを訴えかけるキャンペーンを打ち出すことに決定しました。それと同時にこのモデルでは、このような省エネ文化を育むことができない場合には、すべてのプロジェクトにおいて節電効果があまり上がらず、その失敗リスクが大きくなる、ということも強調されています。

BC Hydro 社上級戦略顧問の Basil Stumborg 氏は次のように語っています。「@RISK のグラフ機能は各種業界の専門家に、当初彼らにとっての "安全地帯" の外にあった、しかしより現実的な内容の予測を立てるのに必要な自信を与えてくれた。同ソフトウェアはビジュアルな機能が充実しているので、主要な変数の間にある相関性を検討し、DSM プロジェクトの成功を左右する要因を見極める助けとなった。調査の一部はデータではなく専門知識に基づく推定であり、そのため主観的な部分もあるが、@RISK の感度分析によってすべて厳密に正確を期す必要はないことが示されていた。分析の結果は、こうした主観的推定の変化に耐え得る堅牢さを備えていた。」

新しい電力料金体系の可能性を
@RISK で予測
BC Hydro では省エネ プログラムの第 2 の要素として、コスト変動が消費に与える影響を検討しました。ブリティッシュ コロンビア州の電気料金は過去 10 年間にわたり低いレベルで安定を続けていました。そこで同社では、新たに 2 段階式の電気料金体系を導入することで、消費者による節電効果が得られるかどうかを見極める必要がありました。2 段階式の料金体系では、請求期間内に消費量が特定のレベルを超えた顧客に対して、単位あたりの料金を高く設定します。これについても DSM プログラムの場合と同様に過去のデータがほとんどないため、結果の予測が困難でした。

そこで BC Hydro は、過去に公開されている情報と、@RISK 分析により調整を行った後の専門家の意見を併せたものを基準として使用することにしました。主な不確定要因としては、料金体系改正の時期、第 2 層料金の設定レベル、そして消費に応じた電気料金設定に対する顧客の反応、という 3 つが設定されました。同社では @RISK を使ってこれらの不確実性を把握することで、こうした変更により期待される節電量だけでなく、各料金体系ごとにどの程度の確率でこれが達成可能かということを、規制当局や利害関係者に伝えることができました。

@RISK で省エネルギーの潜在力を把握
BC Hydro 社では @RISK を活用することで、DSM プログラムと料金体系改正の組み合わせは、ブリティッシュ コロンビア州の需給ギャップの約 75 パーセントを満たすコスト効率のよい魅力的な方法であることが判断できました。省エネルギー プロジェクトは、供給サイドで実施するオプションに比べて低コストで実現が可能であり、燃料費のリスクによる影響を受けません。しかし、省エネをめぐる不確実性の調査を進めた結果、大規模な省エネ プログラムだけでは将来的に不確定要因があまりに大きくなるため、ほかのすべてのオプションを完全に排除することはできないことも示されました。そのため同社では、需給ギャップが広がれば、州内の電力供給を増やすこともやむを得ないと見ています。

@RISK で複雑な概念の精度を維持したまま簡素化
Stumborg 氏は結論として次のように述べています。「BC Hydro などの公益会社にとって省エネルギーを推奨することには大きな利点がある。しかし動機付けはあっても、こうした大規模な目標を達成できるかどうかを見極めるのは通常困難を極める。BC Hydro では、@RISK を使うことで複雑な分析結果をわかりやすく有意義な形で伝えることができたため、省エネ努力と新たな供給側資源確保とのバランスをとりながら、非常に積極的な省エネルギー目標を設定することが可能となった。」

補足情報

使用された分布:
Tri-Gen 分布:

• シンプル – ユーザーへの指示、分布の特定情報の欠落を確認
• ユーザー (専門家) への認知的負荷が低い (必要な入力は 5 つのシンプルなパラメータのみ)
• 予測結果に関する自然な考察に適合 (インタビュー形式のプロトコル質問)
• テールに重み (過信による偏りの調整)

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