現実的には同業種、同延床面積の建物が 2つあったとしても、それらの年間エネルギー需要は 異なると考えられる。そこで本報では前節の手順に加えて更に確率分布を用いて年間需要原単位 を変化させ、各建物固有の年間需要原単位を設定する。
各業種別の確率分布の作成のため、DECCデータの温度区分が6 地域の各業種、各面積区分に おける年間一次エネルギー消費原単位から各業種の度数分布を作成した。図 2.11 (a)～(f)に事務
y = 540.00
y = 6.14 ln(x) + 39.24
y = 8.46 ln(x) + 10.40 y = -17.71 ln(x) + 281.30
y = 6.90 ln(x) + 28.83
y = 26.00 0
50 100 150 200
0 20000 40000 60000
0 150 300 450 600
年間需要原単位に対する割合[%]
延床面積[m2]
年間需要原単位に対する割合(飲食)[%]
飲食 事務 医療
商業 宿泊 教育
事務 医療 商業 宿泊 飲食 教育
補正式の係数 6.14 8.46 -17.71 6.90 0.00 0.00 補正式の定数 39.24 10.40 281.30 28.83 540.00 26.00 決定係数(R2) 0.86 0.94 0.94 0.96 -
-所、病院、商業施設、ホテル、飲食店、学校のDECCデータの温度区分が6地域の各業種、各面 積区分における比率に応じた度数分布を示す。これらの図から、十分な件数のデータから作成し た度数分布はすべて正規分布に近い形を示していると判断した。
図 2.11 DECCデータの度数分布
面積区分1 面積区分2 面積区分3 面積区分4 面積区分5
(a) 事務 (b) 医療
(c) 商業 (d) 宿泊
0 20 40 60 80 100
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
度数[-]
延床面積による年間需要の変化式計算値との比率[%]
0 10 20 30 40 50 60 70 80
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
度数[-]
延床面積による年間需要の変化式計算値との比率[%]
0 20 40 60 80 100 120 140 160
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
度数[-]
延床面積による年間需要の変化式計算値との比率[%]
0 50 100 150 200 250 300 350
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
度数[-]
延床面積による年間需要の変化式計算値との比率[%]
図 2.11 DECCデータの度数分布 (続き)
(e) 飲食 (f) 教育
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
度数[-]
延床面積による年間需要の変化式計算値との比率[%]
0 50 100 150 200 250
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
度数[-]
延床面積による年間需要の変化式計算値との比率[%]
図の結果を基に、DECC データの各業種で最もデータ数が多い面積区分から、それぞれの正規 分布の分散を求め、平均を100%とした正規分布に求めた分散を組み込み、この正規分布の累積分 布関数を乱数による年間需要のばらつきを表す変化式(式(2.1))とした。なお、飲食店に関しては正 規分布の形が確認でなかったが、そもそも飲食店のデータ数が少なかったこと、本報対象地域内 の全非住宅建築における飲食店の延床面積比率を考慮すると地域のエネルギー需要に飲食店が与 える影響は大きくないことから、面積区分1 のデータを用いて分散を作成した。設定した分散を 表 2.11に示す。この変化式に建物ごとに作成した乱数を当てはめ、年間需要に掛ける倍率を計算 する。
x = ∫ { 1 / √2𝜋𝜎2・
𝑦 0
𝑒−(𝑡−100)2 / 2𝜎2 }𝑑𝑡
ここで、x：乱数[%]，π：円周率[-]，σ2：分散[%2] ，e：ネイピア数[-]，y：確率(年間需要原 単位にかける倍率)[%]，μ：平均(=100) [%]
表 2.11年間需要に対する倍率の確率分布の分散