[論文レビュー] Data-Driven Key Performance Indicators and Datasets for Building Energy Flexibility: A Review and Perspectives

Han Li, Hicham Johra+16 more|arXiv (Cornell University)|Nov 22, 2022

Smart Grid Energy Management被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、81のデータ駆動型の主要業績評価指標（KPI）をレビューし、330件の建物データセットを評価して、需要応答および建物→グリッド（B2G）サービスに適した16件の高品質データセットを同定した。今後の方向性として、ベースラインフリーKPI、標準化された定量的評価、およびキュレートされたデータセットの構築を提言し、運用におけるエネルギー柔軟性の評価を前進させる。

ABSTRACT

Energy flexibility, through short-term demand-side management (DSM) and energy storage technologies, is now seen as a major key to balancing the fluctuating supply in different energy grids with the energy demand of buildings. This is especially important when considering the intermittent nature of ever-growing renewable energy production, as well as the increasing dynamics of electricity demand in buildings. This paper provides a holistic review of (1) data-driven energy flexibility key performance indicators (KPIs) for buildings in the operational phase and (2) open datasets that can be used for testing energy flexibility KPIs. The review identifies a total of 81 data-driven KPIs from 91 recent publications. These KPIs were categorized and analyzed according to their type, complexity, scope, key stakeholders, data requirement, baseline requirement, resolution, and popularity. Moreover, 330 building datasets were collected and evaluated. Of those, 16 were deemed adequate to feature building performing demand response or building-to-grid (B2G) services. The DSM strategy, building scope, grid type, control strategy, needed data features, and usability of these selected 16 datasets were analyzed. This review reveals future opportunities to address limitations in the existing literature: (1) developing new data-driven methodologies to specifically evaluate different energy flexibility strategies and B2G services of existing buildings; (2) developing baseline-free KPIs that could be calculated from easily accessible building sensors and meter data; (3) devoting non-engineering efforts to promote building energy flexibility, such as designing utility programs, standardizing energy flexibility quantification and verification processes; and (4) curating datasets with proper description for energy flexibility assessments.

研究の動機と目的

• 運用環境における建物エネルギー柔軟性のためのデータ駆動型主要業績評価指標（KPI）を体系的にレビューおよび分類すること。
• KPIのテストおよび柔軟性サービスに適した、既存の建物エネルギーデータセットの品質と利用可能性を評価すること。
• 特にベースラインフリーKPIの欠如と標準化された検証プロセスの不在といった、現在の手法におけるギャップを特定すること。
• 建物エネルギー柔軟性の拡大を促進するため、技術的でない要因（例：電力会社のプログラムや政策枠組み）を推進すること。
• 再現可能でスケーラブルなエネルギー柔軟性研究を支援するため、キュレートされ、詳細に文書化されたデータセットを提言すること。

提案手法

• 91件の最近の出版物の包括的文献レビューを実施し、タイプ、複雑さ、範囲、関係者、データ要件、ベースライン要件、解像度、人気度を含む分類基準に基づいて、81のデータ駆動型KPIを抽出・分類した。
• 公的および研究用のデータソースから330件の建物エネルギーデータセットを収集し、エネルギー柔軟性評価に適したかどうかを評価した。
• 完全性、時間的解像度、制御信号の可用性、および需要応答またはB2G機能への対応性を基準に、16件のデータセットを高品質候補として選定した。
• 選定されたデータセットについて、需給管理（DSM）戦略、建物タイプ、グリッド環境、制御戦略、必要なデータ機能、および実世界応用における利用可能性を分析した。
• KPIをその基盤となるデータソース（例：スマートメーター、BMS、気象データ）別に分類し、一般的な建物センサーからのデータを用いた実現可能性を評価した。
• 利用可能な建物センサーからのデータを活用したベースラインフリーKPIの今後の開発フレームワークを提言した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギー柔軟性を評価するための最も一般的なデータ駆動型KPIは何か？ また、それらは複雑さ、範囲、データ要件においてどのように異なるか？
• RQ2 需要応答および建物→グリッド（B2G）サービスに特に適した、既存の建物データセットはどれか？
• RQ3 現在のKPIおよびデータセットは、実際の運用ニーズとグリッド統合要件とどのように整合しているか？
• RQ4 ベースライン依存性とデータへのアクセス可能性の面で、既存のKPI手法における主な制限要因は何か？
• RQ5 建物におけるエネルギー柔軟性評価の標準化とスケーリングを実現するためには、どのような制度的および技術的改善が必要か？

主な発見

• 91件の最近の出版物から合計81のデータ駆動型KPIが同定され、複雑さ、データ要件、関係者焦点において顕著なばらつきが認められた。
• 収集された330件のデータセットのうち、高品質なデータ、時間的解像度、制御信号またはエネルギー交換信号の可用性を満たすため、エネルギー柔軟性の評価に適したのはわずか16件にとどまった。
• 大多数の既存KPIはベースライン計算に依存しており、これはリアルタイム応用における実用性を制限し、データ依存性を高める要因となっている。
• 標準的な建物センサーおよびメーターからのデータで計算可能なベースラインフリーKPIの開発が強く求められている。
• 本レビューは、エネルギー柔軟性研究に適した標準化され、詳細に文書化されたデータセットの深刻な不足を浮き彫りにした。そのうちの僅か一部のデータセットしか十分なメタデータと文脈を提供していない。
• 今後の取り組みでは、技術的要因に加え、電力会社のプログラムや政策枠組みといった非技術的要因の強化を優先すべきである。