ニチコンのネットワークサービスである
「AI自動制御」の昨夏に行った試行結果は
勝率 4割3分3厘 と散々な結果
でした。
その後にロジックなどを改良しているのかもしれませんが、
あの「AI任せで変更が出来ない歯がゆい状況」に戻る勇気はとてもなく、
運転開始から数年間の使用経験に基づいた制御（と言うか手動なので「調整」？）
が、この2025年の１年間でどのような勝率になったかをご紹介します。
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大手電力会社とのオール電化契約の我が家の買電単価は、1kWhあたりで概ね
夜間 29円
朝晩 36円
昼間 40円
です。
そして、図1に示す通り、
我が家の蓄電池の充放電効率は 約 87 % ですので、
夜間電力で充電し、日中に放電利用する場合の単価は、1kWhあたりで、
29円 ／ 0.87 ＝ 33円
となり、かろうじて、朝晩の時間帯に放電しても黒字となっています。
一方、太陽光の余剰電力は ０円（素敵！！） ですので、
以上から、蓄電池は、可能な限り、
・太陽光の余剰電力で充電し、
・残りの容量は夜間電力で充電する
・しかも、買電、売電は避ける
ことが求められます。
AI自動制御は、この夜間電力での充電を、
前夜の天気予報から算出して自動的に制御してくれるサービスですが、
我が家では既報の通り、「天気予報と経験に基づいた手動での調整」
で運用しています。
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我が家では、どんな方法を用いているか？
そんな大層なことは行っておらず、
当たり前に天気予報で翌日の発電量を予想し、
見込みの消費量を差し引いて余剰電力を算出しています。
ただ、我が家では天気予報の内、「このあと天気」などの
前夜の時点での我が家の地区の翌日の日射量予測 を用いて、
翌日の太陽光の発電電力量を見積もります。
同じ「曇り」予報でも日射量にすると倍半分も異なることもあるので、
より定量的な予報数値を用いています。
次に、翌日日中の家族の在宅状況や、
季節による冷暖房での日中の電力消費量の増減を見積もり、
翌日の太陽光余剰電力による蓄電池充電量を見積もります。
そこは、長年の経験で見積精度を上げていくしかありません。
このアナログな予測方法による過去１年間での成績は、
342 勝 9 敗 14 引き分け
勝率 9割3分7厘（引き分けは勝ちに含まない）
との高成績を得ることが出来ましたV
（勝敗定義、理想充電量に対して、
勝ち 蓄電池SOCにして±20 % 以内、負け ±40 % 以上）
図2は、太陽光発電量に対する売電量の年間推移で、
AI自動制御（７、8月）やエコキュート時計シフト（3、4月）など、
いろいろと省エネ試行をした2024年と比較して、
この2025年は、売電率を低めに安定させることが出来ました。
我が家は蓄電池の容量が多くないため、春は売電率が増えてしまっていましたが、
来年はEVが日中に自宅にいられる時間が増える予定なので、
春の売電率も更に下がることを期待しています。
次の図3は、この蓄電池の夜間充電量の手動調整により、
結果として、放電電力の単価がどうなったかを示した図です。
結果、蓄電池放電電力の利用単価は年平均で 1 kWh あたり、
2024年 17.4 円
2025年 13.6 円
となり、2025年の方がより夜間電力による充電を減らすことが出来ており、
「手動での充電量調整が、年々上手になっている」と自画自賛していますｗ
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さて、余剰量の見積が ± 40 % 以上に大きく外れた ９敗 の内訳についても紹介します。
夜間充電量が少な過ぎたケース ５件
（内 予報はずれ ２日、季節の変わり目で消費見積はずれ ３日）
夜間充電量が多過ぎたケース ４件
（内 予報はずれ ２日、長期旅行中で設定変更出来ず ２日）
天気予報の正確さは 9割程度 と言われていますし、
台風などが予想進路から逸れたりすると、
この夜間充電量も大はずれします。
季節の変わり目で、急な寒さや暑さによる冷暖房の使用は、なかなか対応が難しいですが、
まぁ、年に数回のことなので影響はそう大きくはありません。
長期旅行については、
HEMSでこの夜間充電量が遠隔変更出来るとありがたいのですが、
仕様上厳しそうで、こちらも年数回は覚悟しなければならないのかと。
以上、AI自動制御が 95 % 以上の勝率を謳ってくれるとはとても思えず、
当面は、この手動での調整を続けていくこととなりそうです。
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柴犬様の散歩コースにも雪が積もりました。
いつもと違って、ピョンピョンと飛び回るので、
「雪が楽しい！！」と勝手に良い方に解釈していますが、
「変な踏み心地💦」なのかも知れませんし、
もしかしたら、
「冷てっ！、勘弁してくれよ！！」なのかもｗ
生成AIによる 次世代バウリンガル を熱望していますｗ
では、今日はここまで！
