DEIM Forum 2014 A2-5

車載センサを用いた EV エネルギー消費ログ DB の長期運用実験と精度評価
萩本真太朗†

出縄

誠†

林

拓也†

本藤

祐樹††

讃井

崚†

富井

尚志††

† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79–7†† 横浜国立大学大学院環境情報研究院 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79–7
E-mail: †{hagimoto-shintaro-tw,idenawa-makoto-xm,hayashi-takuya-hb,sanui-ryo-xn}@ynu.jp,††{tommy,hondo}@ynu.ac.jp
あらまし

我々は自動車に後付けで搭載したスマートフォンなどの簡易なセンサから日常的な走行ログをデータベースに蓄積してきた．蓄積した走行ログには電気自動車（EV）の力学的な運動モデル（EV モデル）を適用し，エネル
ギー消費量の推定を行う．これらのデータからエネルギー消費に関する検索や比較を行うことが可能となる．このデー
タベースを長期的に運用することで，地点ごとや状況ごとなどの大量のデータを基にした統計的な情報を検索できる．
本論文では，長期運用により得られたデータを示すとともに，EV モデルの評価として実際の EV から取得した CAN
データと EV モデルを適用した推定量との比較を行い，EV モデルの推定精度の評価を行った．
キーワード 電気自動車，車載センサ，センサデータベース，消費エネルギー推定，走行ログ，精度評価，GPS，ス
マートフォン

1. は じ め には，初期導入コストが高いことや EV の走行可能距離が短いこと充電インフラの普及が進んでいないなど，実際の利用に対し

近年，温室効果ガスの排出量増加に伴う地球温暖化の進行や，て EV が耐えうるか不明瞭であることが問題である．EV に関化石燃料の枯渇問題などの理由から省エネルギー化に対する要

しては世界中の自動車メーカーや地方都市によって運用実験が求が高まっている．その中でも日本国内のエネルギー消費量のなされているが [3]，それらはモデルケースであるため，実際のうち 4 分の 1 が運輸部門によるものであり，さらに約 9 割が道

自分の運転と照らし合わせた定量的な評価を行えない．そのた

路交通分野 [1] であることから道路交通分野における省エネル

め EV に乗換える前に個々人の状況に即した効果予測を行う必ギー化が求められている．

要がある．

道路交通分野において，省エネを実現するモビリティとし一方で，自動車の運転データを取得し，活用する取り組みがて電気自動車（Electric Vehicle:EV）[2] が注目を集めている．

行われている．各自動車メーカーは多数の自動車の走行情報を

EV はガソリン車（ICV）やハイブリッド車（HV）に比べて集めることで，カーナビにおいて細かい地点の渋滞情報や到燃料コストが低く，二酸化炭素排出量も大幅に削減される．ま

着時間予測などに活用している．このデータの問題点として，

た，EV は移動体としての役割以外にバッテリーとしての役割

カーナビのデータは不特定多数のデータであるので，個人ごとを持ち，非走行時には EV の内部電源から電気を取り出すことの運転の改善点を示すのには向いていないことが挙げられる．

や太陽光発電などの再生可能エネルギーの余剰電力を充電し以上から，我々は個人や事業所レベルでのライフログとしてておくことが可能である．EV のバッテリーの活用先としてス

運転データの蓄積と検索を行うデータベースシステムの構築を

マートグリッドが存在する．日本では化石燃料に依存しない再してきた．本システムでは既存の ICV で収集したデータに対生可能エネルギーを利用した社会を実現する手段として考えらし，EV のエネルギー消費モデル（EV モデル）を適用するたれている．スマートグリッドでは EV は不安定な再生可能エネ

め，ICV を EV に置換えた場合の効果を事前に推定できる．こルギーを補助する役割を担い，電力の発電状況に応じて電力のの推定した消費エネルギーのデータを検索することで，運転者

供給・充電を行うことで電力を安定化させる V2G（Vehicle toの観点では地点別，時点別などのエネルギー消費量を提示し，Grid）が研究されている．また，スマートグリッドの小規模な運転の振り返りに加えて今現在の自動車を EV に置換えたときものとして地域レベルの電力網で再生可能エネルギーを発電しの効果を検討可能となる．事業所の観点では，V2B の導入をて利用するマイクログリッドにおいても V2H（Home）や V2B

考えて事業所に通う自動車が EV に置換わるときにどの程度の（Building）で EV が活用される．しかし，スマートグリッド

電力を EV から供給可能になるのかという効果を検討できる．

は発電施設，家庭などを電力網に含まれるためインフラなど実本論文では，開発したデータベースを長期的に運用して集めた用化までの課題が多く導入効果の事前見積りが困難である．

データにより示される情報と精度評価について述べる．

また，EV 自体も未だ普及しているとはいえない．この理由2. 研 究 背 景
2. 1 EV と V2X

境内の様々な場所，モノにセンサを取り付けることで，ユーザの無意識下で様々なデータの取得が可能となる．
その発展として，これらのセンサ類を自動車に搭載することEV はバッテリーを搭載し，モータで駆動する新たなモビリ

で，自動車自体を 1 つのセンサとして情報の収集を行うプローティである．例えば日産自動車の LEAF は 24kWh のバッテリー

ブカーシステムに関する研究がされている．Manzoni ら [19] はを搭載し，最大 228km の走行が可能である [4]．EV の特徴としバスのような運転スタイルによって燃費が大きく影響される車て，走行時に二酸化炭素を排出しないことや，Well-to-Wheel

両にセンサを搭載し，運転者別や時間帯別で消費エネルギーにの観点で比較した場合の燃料コストが ICV に比べて低いこと差があることを確認した．森川ら [20] はプローブカーデータにが挙げられる [5], [6]．

気象状況や道路状況を組み合わせた動的経路案内システムを開

また，EV に搭載されたバッテリーをスマートグリッドや発し，その性能評価を行った．

マイクログリッドに接続し，電力網（V2G）や家（V2H），ビ

近年，このような GPS や加速度センサは身近なデバイスでル（V2B）と電力の供給，充電を行うことに関する研究がさあるスマートフォンにも搭載されている．このスマートフォン

れている．V2G が活用されるスマートグリッドでは Kempton

を自動車に搭載することで，自動車の走行ログを取得することら [7], [8] が V2G をアメリカの電力市場に導入した際にどの程が可能になった．八木 [21] はスマートフォンの加速度センサを度の効果と利益を得られるかの検証を行った．Kamboj ら [9]用いて走行時の段差の検出を行う研究に加え，先の東日本大震

は送電網に EV を組み込むためにマルチエージェントシステム

災において発生した路面段差の調査を行った．佐藤ら [22] はスを適用し，実際の市場において収入が見込めることを実証した．

マートフォンがプローブ情報取得センサとして十分使用可能でJansen ら [10] は既存の電力網に V2G を導入した際に果たす役あることを検証した．Paefgen ら [23] は自動車保険会社が運転割について論じた．V2H，V2B が活用されるマイクログリッド評価に用いるアプリケーションとしてスマートフォンのセンサの規模では太田ら [11] が EV を家庭の電力網に接続することで，が自動車専用のセンサの代用になるかを検証した．

電源の補助として再生可能エネルギーが活用できることを検証

また，スマートフォンにおいては自動車保険会社などから運した．また，2012 年には日産自動車が LEAF to Home [12] と転診断を行うアプリが公開されている [24]．このアプリは加速，して，V2H の製品化を行った．Zhanikeev ら [13] は V2H が実

減速，ハンドリングなどの項目ごとに点数化して評価すること現した社会において EV のバッテリー充電するのではなく新しで，運転者の振り返りや注意喚起に役立てるものである．しかいものに交換するシナリオを提案した．

し，運転診断アプリの多くが加速度値のみから運転診断を行う

EV の問題点として，ICV よりも走行距離が短いことが挙げため，坂道による勾配の影響を強く受けることや，EV 固有のられる．この問題点に対して消費エネルギー推定や残走行距離

消費エネルギー計算という観点で EV の消費エネルギーを算出

に関する研究がされている．Zhang ら [14] は残余走行距離推定

できてはいない．

を計算資源を節約しながら達成する手法を提案した．Martinez

2. 3 本研究での取り組みと利用シナリオ

ら [15] は EV において消費エネルギー推定を重要課題に掲げ，前節で述べたように，自動車の運動に関するデータを取得す

運動方程式ではなく人工ニューラルネットワークを用いて消費ることが可能になってきた．これらの大量のセンサデータを扱

エネルギー推定モデルを構築した．Ishii ら [16] は消費エネル

う情報システムでは，多くの場合，蓄積せずにデータ処理しな

ギー推定において大きな影響を与える勾配を測定する手法につがら捨てるストリーム処理の手段が主流である．しかし，運転いて述べた．Ito ら [17] は EV の消費エネルギー推定においての振り返りや分析を後から行うために，これらのデータを保持

エアコンの影響が無視できないことを述べた．これらから EV

しておくという考え方もある．近年では，大容量のストレージの消費エネルギー推定は重要な課題であるが，勾配やエアコンが安価に手に入るようになったため，これらのデータを個人的などの様々な影響を考慮しなければならない．また，個々の自な記録（ライフログ）として保存しておくことが可能になった．

動車の利用状況は異なり，EV 固有のエネルギー消費特性があ

我々は，後付のセンサから得られる自動車の走行ログから EVるため，自分のライフスタイルに EV が合うかどうか事前に知における消費エネルギーを計算し，データベースにおいて蓄積・検るのが難しいため，個々の運転状況において既存の自動車から索するシステムを ECOLOG システム（Energy

EV に置換えたときの効果を示すことが必要である．その他のtion LOG）と名付け開発し運用してきた [25], [26], [27], [28]．

課題として，充放電の繰り返しによるバッテリー寿命の短縮，

このデータベースでは EV の電力消費状況や V2X の効果な新技術ゆえの社会制度，十分なインフラの整備などが存在する．

ど，EV 固有のエネルギー移動に関する多様な情報をライフロ

これらに関しては官民が協力して解決するべき課題といえる．

グデータを活用して提示することが可能である．この方法によCOnsump-2. 2 センシング技術

り，ユーザは「自分の運転時のデータ」を基に，既存の自動車

近年の情報技術の発達により，計算機やネットワークの高速を EV に置換えた際に起こりえる様々なエネルギー消費や V2X

化，低価格化が進んでいる．さらに無線 IC タグや GPS，加速によるエネルギー移動について，事前に定量的に見積もること度センサのような実空間情報を取得することを目的としたセンが可能となる．本論文では，これらの長期的に蓄積したログか

サ類の発達により，いつでもどこでも誰でも計算機の恩恵を受ら得られるデータを示すとともに，本システムの評価実験としけられるユビキタス環境が実現された．ユビキタス環境では環て CAN データと推定したエネルギー消費量を比較を行い，推データロガー処理部

車載端末を固定するだけ(スマートフォン)
自動ロギング 通勤先

自宅

サーバ処理部
EVモデルによる消費エネルギー計算

データを蓄積自動アップロード更新ファイル
をチェック

新規更新ファイル
ファイルサーバ
生データとして蓄積

図 1 想定するシナリオ

セ
ンサ
・計
測
値
情
報
の流
れ
可
視
化
・推
定
値

夜・自宅

エネルギーの流れ
走行ログを収集したデータベース

後付けで
搭載した
センサ

データの補正クレンジングECOLOG

ビューア処理部

EV

エネルギー
消費モデル

テーブル

EnergyCOnsumption
LOG

運転者への
運転振り返りシステム

個人ユーザ（ドライバー）

運転振り返りEV置換え効果ECOLOG DB

昼・事業所

事業者

の効果検討
置換え効果

図 3 ECOLOG システムの流れ

V2B
EV

図 2 ECOLOG システム概念図

事業者へのV2Bとするデータベースを構築し，EV 消費エネルギーログを蓄積する

定精度の評価を行う．
本研究では図 1 のようなシナリオを想定して EV の置換え効（ 4 ） 運転者に対して，EV への置換え効果や，地点別・時
点別の消費エネルギーを提示する

果や V2B の効果検討を行う．

（ 5 ） 事業所に対して，V2B による効果を提示する

想定シナリオ：各地域ごとにマイクログリッドが存在し，EV や本章ではこのシステム構成（図 3）について説明する．なお太陽光発電などを備えた家庭が再生可能エネルギーを地産地消

ビューア処理部に関しては参考文献 [27] において詳しい内容が（注 1）

する．事業所においても同様に通勤で集まる数台〜数十台

記述されているため本論文では記載しない．

の EV との V2B や事業所に設置された太陽光発電などでマイ

3. 1 EV モデルによる消費エネルギー計算

クログリッドが構成される．再生可能エネルギーや V2B で供EV のエネルギー消費には走行に消費されるエネルギーとエ給された電力はグリッド内の電力のピークカットに利用される．

アコンやカーナビなどの自動車内の電装品によって消費される

このシナリオには電力売買の制度やプライバシー保護の問題

エネルギーに分けられる．EV が ICV や HV に比べて内部構など多岐にわたり詳細に検討すべき事項は存在する．これらは造が簡易であるため，走行に使用するエネルギーのモデル化が別の課題とし，本論文の対象外とする．

容易であり，センサから取得される速度・加速度から推定可能3. ECOLOG システム
本研究で開発したシステムの全体像を図 2 に示す．本システ
ムは以下のような流れで構築される．

である．ECOLOG システムにおける消費エネルギー計算の詳
細については参考文献 [26] において記述されているため本論文で計算で利用する式を記載する．
自動車の出力は空気抵抗 RAIR ，タイヤの転がり抵抗 RROLL ，（ 1 ） 既存の自動車に後付けで設置した簡易なセンサで，自坂道の勾配が影響する登坂抵抗 RSLOP E ，自動車の加減速に応動車走行ログを収集する

じて発生する加速抵抗 RACC の総和であり次式で示される．

（ 2 ） 走行ログに対し，EV モデルを適用して，瞬間の消費電力を推定する（ 3 ） これらのデータに対して効果的な検索と演算 を可能（注 1）：ここでは会社，役所，学校，病院，工場，農場など１人〜複数の人が家庭から日常的に自動車で通い，昼間に電力を消費して事業を実施する場所を指す

Fd (t) = RAIR + RROLL + RSLOP E + RACC
1
= ρCd Av(t)2 + µM g cos θ
2+M g sin θ + M (a(t) − g sin θ)
出力 Fd (t) に対して速度 v(t) と変換効率 η を乗じる．

(1)

図 5 EV のエネルギー消費モデル

図 4 EV の電力消費モデル

Pe (t) =Fd (t) ∗ v(t)η

3. 2 データロガー処理部(2)

速度，加速度，坂道の勾配を取得する必要がある．ECOLOG シ

電力 Pe (t) を時間積分することで電力量が求まる．

ステムでは，運転者に負担をかけず簡易に速度，加速度を取得∫ tendEe (t) = c

消費エネルギー推定に用いる走行ログを取得するためには，Pe (t)dt(3)

tstartする端末として Android OS を搭載した端末（Android 端末）を用いる．Android 端末上で動作するアプリを用いて GPS，加EV の電力消費モデル

速度センサの計測値を自動的に記録する．また，坂道の勾配

EV の電力消費について説明する．図 4 は実際に発進から停データに関しては “国土地理院の基盤地図情報数値標高モデル止を行った走行ログから EV モデルでの計算値をグラフ化した（10m メッシュ）” を利用した．

ものである．ただし，これらはあくまで瞬時値であり，個々の3. 3 サーバ処理部

データには誤差が存在する．図 4 では加速時には自動車を加速

サーバ処理部ではデータロガーにより取得された走行ログかさせるために加速抵抗（緑色）によるエネルギーを消費した．

ら EV モデルを適用することで EV に置換えたときのエネル

次に一定速度を保ちつつ坂道を上り登坂抵抗（青色）によるエ

ギー消費量を推定する．また，推定したエネルギーや走行ログ

ネルギーを消費した．その後，減速時にはブレーキによる負のをデータベースに蓄積し，運転の振り返りや V2X の効果推定

加速抵抗（黄緑色）によりエネルギーを回生したが，強い減速などの多様な検索を可能とする．

を行うために摩擦ブレーキを併用したのでエネルギーロス（ピEV モデルにより計算されたエネルギー消費量はセンサデー

ンク色）も発生したことを示している．また，走行時には空気タとともにデータベース内に蓄積される．このデータを蓄積す

抵抗（黄色）と転がり抵抗（茶色）により常にエネルギーを消るテーブルを ECOLOG テーブルと名付けた．ECOLOG テー

費する．このグラフでは走行に関するエネルギー消費量を示し

ブルでは 1 秒ごとに時間正規化したデータを蓄積する．これにているが，実際には走行以外に消費されるエネルギーとして電よりエネルギー消費量の計算を以下の単純な加算集約により計装品やエアコンのエネルギーも消費される．

算される．

EV のエネルギー消費モデル
図 5 に往復トリップ全体のエネルギー消費量を示す．このグ
ラフでは最終的に EV がエネルギーをロスした要因によって色

∑

tend

Ee = cPe (t)∆t(4)

t=tstart

分けされている．先ほどの図 4 においては加速抵抗と登坂抵抗主な要素としてはセンサから取得される時刻，緯度・経度，速によるエネルギーが瞬間の消費エネルギーとして示されたが，度，3 軸加速度，EV モデルにより計算される空気抵抗，転がこれらのエネルギーは減速時や坂道を下るときに回生されるたり抵抗，登坂抵抗，加速抵抗，モータの変換効率，エネルギー

め最終的なエネルギー消費量に影響するのは転がり抵抗，空気

回生量，エネルギー消費量などのデータが含まれる．

抵抗，エネルギー変換ロス，摩擦ブレーキによるエネルギーロ

ECOLOG データベースのスキーマを図 6 に示す．ECOLOGス，エアコン・電装品による消費エネルギーである．この中のデータベースにおける検索は基本的に ECOLOG テーブルにア

多くは運転中に少しずつ発生するためドライバーはこれらのロクセスして検索する．ECOLOG テーブルは検索キーとしてドスを運転の仕方においてコントロールすることが難しい．しかライバー，車種，トリップが存在する．集約単位としては交差

し，摩擦ブレーキによるロスは急減速を行わないように運転す点から交差点までを定義したリンクやリンクを意味を持つ区間ることで減らすことができるエネルギーロスである．そのため，の集合として定義したセマンティックリンクが存在する．セマ

摩擦ブレーキによるロスを少なくするような運転改善などが考

ンティックリンクを用いることで高速道路区間や坂道などの人えられる．

にとって意味のある単位での集約，検索が可能となる．リンク

ECOLOG

TRIPS

TRIP_ID

TRIP_ID

DRIVER_ID

DRIVERSCAR_ID

DRIVER_ID
NAME

SENSOR_ID
JST

DRIVER_ID
CAR_IDSENSOR_ID
START_TIMELATITUDE

END_TIMELONGITUDE

START_LATITUDE

SPEED

START_LONGITUDEHEADING

END_LATITUDEDISTANCE_DIFFERENCECARSTERRAIN_ALTITUDE

CAR_IDTERRAIN_ALTITUDE_DIFFERENCEMODELLONGITUDINAL_ACC

END_LONGITUDE
CONSUMED_ENERGY
TRIP_DIRECTION

BATTERY

LATERAL_ACC

WEIGHT

VERTICAL_ACC

TIRE_RADIUS

ENERGY_BY_AIR_RESISTANCE

REDUCTION_RATIOENERGY_BY_ROLLING_RESISTANCE

CD_VALUE

ENERGY_BY_CLIMBING_RESISTANCEFRONTAL_PROJECT...

ENERGY_BY_ACC_RESISTANCECONVERT_LOSSREGENE_LOSSSENSORSREGENE_ENERGYSENSOR_ID

LOST_ENERGYEFFICIENCYSENSOR_MODELCONSUMED_ELECTRIC_ENERGY

BRAND

LOST_ENERGY_BY_WELL_TO_WHEEL

OS_VERSIONCONSUMED_FUEL

ORDINAL

CONSUMED_FUEL_BY_WELL_TO_W...

ALTITUDE_10M_MESH_REGISTERED_FIXEDMESH_ID
LOWER_LATITUDE
LOWER_LONGITUDE
UPPER_LATITUDE
UPPER_LONGITUDE
ALTITUDE

SEMANTIC_LINKS

図 8 V2B の効果検討

SEMANTIC_LINK_ID
DRIVER_ID
LINK_ID

ENERGY_BY_EQUIPMENT
ENERGY_BY_AIR_CONDITIONER

LINKS_DETAIL

ENERGY_BY_HEATERSEMANTICS

LINK_ID

TRIP_DIRECTIONTHETA

MESH_ID

HEADING

LINK_ID

LENGTH

LINKS

NUM
LINK_IDLATITUDE
LONGITUDENODE_ID
DIRECTION

図 6 データベーススキーマ

行った．これらのデータ収集の結果，2011 年 7 月から 2014 年

2 月までの約 2 年半の期間で 1,810 本のトリップ，約 580 万の
ECOLOG レコードを取得した．
1 名の被験者に関して約 2 年半，さらに 2 名の被験者を追加して約 1 年の継続的な通勤往復時のデータの収集を行った．
このため，同一のルートに関して多数のデータが蓄積され，地点や時間ごとなどの様々な観点における集約，検索が可能となる．また，約 2 年半集めた ECOLOG レコードのデータ量は約800MB であり，センサの生データなど全てのデータを含めても約 100GB であった．この結果から個人や数人規模のデータを蓄積する場合ならば，数 TB 程度のデータ容量で十分にデー
タ蓄積，管理が可能であると考えられる．

4. 2 V2B の効果検討
本節では本研究における想定シナリオにおいて V2B を行った
図7

実験環境

ときの見積もりについて実際に得られたデータからシミュレー
ションする．

データは国土地理院の “数値地図 2500（空間データ基盤）” を利用した [29]．

4. ECOLOG システムの長期運用実験

4. 2. 1 EV から V2B で供給される電力見積もり
図 8 は表 1 の第 3 期において得られたデータから 3 台の EVが事業所で V2B を行ったときの供給可能な電力量の見積もりである．3 台の EV は必ずしも毎日自動車通勤するとは限らず，

我々は 3 章において説明した ECOLOG システムを図 7 のよ

EV が 1，2 台の場合も存在する．また，EV の電力消費においうな実験環境で長期に渡り運用してデータ収集を行ってきた．

てエアコンの影響は無視できない量であるため，冷房の影響が本章では，そのデータ収集結果とデータを基にした V2B の効

大きい 7 月，8 月，9 月を夏季として青色，暖房の影響が大き

果検討を示す．また次節では ICV から EV への置換え効果にい 12 月，1 月，2 月，3 月を冬季として赤色，4 月，5 月，6 月，

ついて説明する．

10 月，11 月は春季・秋季として黄色で色分けした．

4. 1 データ収集結果

夏季の冷房に比べ，冬季の暖房の影響は大きく V2B で供給可

長期運用実験から得られた結果を表 1 に示す．第 1 期では能な電力量に差があることが見られる．例えば夏季，春季・秋

プロトタイプのセンサとして加速度センサロガー WAA-010

季では 80%の確率で 4kWh 以上を供給でき，冬季では 80%の（wireless-T 社製）と GPS ロガー 747Pro（Transystems 社製）

確率で 2kWh 以上を供給できると見積もれる．80%は 1 週間

を用いて GPS，加速度センサログを収集した．第 2 期では運の営業日のうち 4 日は電力の利用が見込めることになる．この転者に負担をかけずにデータを収集するために，タブレット型

データから事業所の管理者は V2B を導入した際の供給される

PC REGZA Tablet AT570（TOSHIBA 社製）を用いてデー

電力量を見積もることができる．

タ収集を行った．第 3 期では，被験者を増やして V2X の効果

4. 2. 2 V2B における供給電力の効果検討

検証や運転者ごとの比較を行えるデータを収集した．第 3 期のV2B により電力供給によりどの程度のピークカット効果が後半からは精度検証のためのデータとして実車の EV を用いた期待できるか検証した．想定する環境として V2B の電力を利

データ取得実験も行った．また，ECOLOG システムのデータ用するための専用のコンセントがあると仮定し，そのコンセン収集とは別のデータとして ICV，EV の CAN データの取得もトを通して電化製品を利用した場合にどの程度のピークカット表 1 長期データ収集実験結果
第1期

第2期

第3期

第 3 期の EV のデータ

2011/07/12-2012/06/07 2012/06/08-2012/09/22 2012/09/23-2014/02/28 2013/06/24-2014/02/28
センサ

WAA-010 & 747Pro

REGZA Tablet AT570

REGZA Tablet AT570

REGZA Tablet AT570

ドライバー数

1

1

3

1

被験車種

ICV

ICV

EV, ICV, HV

EV

レコード数

1,065,358

362,232

4,451,233

990,844

トリップ数
目的

339

110

1,361

290

専用のセンサを用いた

Android 端末を

複数人被験者の評価用として実際のプロトタイプシステム

用いたデータ収集

データ収集

EV のデータ収集

較したときに実際の EV におけるエネルギー消費量との比較と同等であるといえる．(2) に関しては自動車は周辺の走行車両
や信号などの交通状況により運転が左右されるため，実際に通勤を想定した場合には既存の自動車とＥＶで運転は大きく変化しないと考えられる．以降の節で (1) と (3) について検証する．

5. 1 トリップ単位での精度評価
EV モデルの精度評価を行うために EV の CAN データを用いて精度比較実験を行った．実験期間は 2013 年 10 月 10 日〜

2013 年 11 月 12 日，被験者 1 名，被験車両 1 台（日産 LEAF）
図 9 V2B によるピークカット効果が見込めるか検証した．図 9 は事業所の 1 オフィスにおける 1
日の電力消費量をグラフ化したものであり，縦軸が消費電力量，
横軸が時間帯を示す．このグラフの青色と橙色を足したものが実際に消費された電力を示し，橙色は消費電力の大きい PC6台分の電力を V2B により供給された電力 9.1kWh で賄った分が示す．結果としてこの日のピーク電力を 4.1kW から 3.0kW
へ 27% 削減する見積もりを行った．
このシミュレーションでは事業所内の 1 オフィスの電力を 3台の EV で V2B を行ったが，将来的に事業所に BEMS が導入され，ビル全体の電力を管理し，通勤される EV の数も増える
ことにより，事業所を中心としたマイクログリッドの想定することができる．

5. ICV から EV への置換え効果検討
本章では，ECOLOG システムの特徴である既存の自動車のEV への置換え効果を検証する．ECOLOG システムは既存のICV の走行ログを蓄積し，EV モデルを適用して EV に置換えたときのエネルギー消費量（ECOLOG 推定値）を算出する．
このための比較を行うにあたり以下の事項を検討する必要がある．
（ 1 ） EV モデルにおけるエネルギー推定値と実際の EV のエネルギー消費を比較（ 2 ） 既存の自動車から EV へ乗換えたときに運転そのものが同じになるか（ 3 ） 既存の自動車における燃料消費量と ECOLOG 推定値
を比較
これらについて検討することで既存の自動車の走行ログから

EV に置換えたときのエネルギー消費量とガソリンの燃料を比で自動車通勤を行ってもらいデータを取得した．実験車両の日産

LEAF は 24kWh のバッテリー容量があり，実験期間中の充電状態は 8 割充電で走行した．走行ログ取得端末は Android タブ
レット端末 REGZA Tablet AT570 を用いて取得し，CAN デー
タ取得には Android アプリの Leaf Spy Pro [30] と OBD2 接続用の Bluetooth 通信端末として PLX Devices Kiwi Bluetooth

Wireless Trip Computer and OBDII Scanner [31] を使用してデータ取得を行った．
図 10 のグラフは 1 日の往復トリップ 18 件を 1 日の走行で消費したエネルギーとして比較したものである．縦軸が ECOLOG
推定値，横軸はクーロンカウント法を基に計測された値である．

EV モデルによる走行に使用したエネルギー消費量はグラフに緑色で示される．また黄色が電装品，青色がエアコンにより消費されたエネルギーを示す．EV モデルでは電装品，エアコンに関する消費エネルギーは含まれていないため，電装品はヘッ
ドライトやワイパーの使用状況を考慮して，時間に比例して一定の電力を消費すると推定した．エアコンは実験車両のカーナ
ビ画面のエアコン消費電力を読み取り推定した．
図 10 の 1 日の往復トリップでは相関係数 0.996，最大誤差8.6%，平均二乗誤差 0.32 となった．結果として，ＥＶモデル
は 1 日のエネルギー消費量において相関があることを確認した．

5. 2 ICV と ECOLOG 推定値の比較
EV は ICV よりも省エネルギーであるが，EV もエネルギー
的に不得意な走行状況は存在する．例えば空気抵抗が大きく影響してくる高速道路などではエネルギーを消費しやすい．本節では，2013 年 1 月 7 日〜2013 年 7 月 25 日において被験者 1名から収集した ECOLOG 推定値と ICV の CAN データのガ
ソリン流量から算出されるエネルギー消費量の比較を行い，状況に応じた EV への置換え効果を測る．
なお，ガソリンと電力ではエネルギーの生成過程が異なる

12

エアコンによるエネルギー消費量
電装品によるエネルギー消費量
ECOLOG推定による走行エネルギー消費量11

y = 0.996x + 2σ
y = 0.996x + σ
y = 0.996x

] 10
h
W
k[

値
定
9
推
G

y = 0.996x - σ
y = 0.996x - 2σ

LO
O
C
E

σ = 0.32

8

図 11 EV と ICV との比較

7

6

6

7

8

9

10

データから算出された消費量[kWh]

11

12

CAN

図 10

推定精度比較

ため，単純に自動車で使用したエネルギー（Tank-to-Wheel）
を比較するのではなく 1 次エネルギー生成過程における消費エネルギー（Well-to-Tank）までを考慮した評価指標である

Well-to-Wheel(WtW) に換算したもので比較する必要がある．

図 12

高速道路の IC における回生ブレーキ傾向

本研究では参考文献 [32] の値を用いて，ガソリンの WtT 係数
は 41.5[MJ/L]，電力の WtT 係数は 9.0[MJ/kWh] を用いた．
この値に燃料消費量，消費電力量を乗じて比較を行う．
図 11 は高速道路区間約 10km（赤色）と一般道区間約 10km
（青色）の走行時のエネルギー消費量の比較を行ったグラフである．縦軸が各区間を通過するのに消費したエネルギー消費量
であり，横軸が経過時間を示す．グラフの点は各区間の 1 回の走行におけるエネルギー消費量と経過時間を示し，丸い点がCAN データのガソリン流量から算出した ICV のエネルギー消費量，三角の点が ECOLOG 推定値により算出した EV に置換えたときのエネルギー消費量を示す．
青色の点は一般道区間における比較であり，EV では渋滞などにより経過時間が増えてもエネルギー消費量に差は生じない
が，ICV においては時間がかかるほどエネルギーを多く消費する傾向がある．赤色の点は高速道路区間における比較であり，

EV は速度を出して経過時間が短くなるほどエネルギー消費量が多くなるのに対し，ICV は経過時間が短くなるほどエネル
ギー消費量が少なくなる傾向がある．EV が経過時間が短くな
ると空気抵抗による消費エネルギーの影響が大きくなるためと考えられる．これらから ICV から EV に置換えたときの効果
は一般道のような速度域の低い道路や渋滞においては効果は大
きいが，高速道路のような速度域が速い道路では効果が小さい
傾向が散在することが確認された．またこのグラフにおいてはエアコン・電装品のエネルギー消費量を考慮していない．これらのエネルギー消費量は時間に比例して増加するため，エアコンの影響の大きい冬場では渋滞などで大きく時間がかかった場
合エネルギー消費量が増加することも考えられる．

5. 3 EV の回生ブレーキ傾向
EV の特徴として回生ブレーキが存在する．EV のブレーキには回生ブレーキと摩擦ブレーキの 2 種類があり，なるべく回
生ブレーキを用いて減速することで効率の良い運転をすることが可能となる．摩擦ブレーキは回生ブレーキ以上の大きな減速が必要なときと，回生する電力が小さい停止寸前における減速で用いられる．この回生ブレーキについて高速道路 IC から一般道へ降りるときの回生ブレーキの傾向を検証する．この地点
では高速道路での速度が速い状況から赤信号で停止するためにブレーキを行う必要がある．ここでは自動車が持つ運動エネル
ギーと位置エネルギーの総和を回生原資と定義し，その回生原資のうち回生エネルギーとして回生された割合をエネルギー回生率と定義する．同一の区間では位置エネルギーの変化が一定であるため，回生原資は速度に依存する．
図 12 の横軸は高速道路を降り始めたときの自動車が持つ回生原資を示し，縦軸は停止するまでのエネルギー回生率を示す．
橙の点は ICV，青の点は EV の走行データから ECOLOG 推定を行ったものである．回生原資が 0.08〜0.1kWh のところで回生率が最も大きくなる．回生原資が大きいときは大きな減速をするために摩擦ブレーキを用いられるため回生率が小さくな
り，回生原資が小さいときは停止時の摩擦ブレーキの比率が大きくなるため回生率が小さくなる．こうしたデータを集めることにより EV に適したブレーキ傾向を知ることができる．

6. ま と め
本論文では既存の自動車の走行ログから EV に置換えたときの効果を測れる ECOLOG システムの概要とその長期的な運用と精度評価について述べた．我々はこのシステムを 2 年半運用しデータを蓄積してきた．蓄積した結果として ECOLOG レ[14]

コードの数は約 580 万レコードを収集し，データ量としては約800MB であった．また，センサ値を含めたデータベース全体のデータ量は約 100GB であった．これは個人や数人レベルの[15]

データを数 TB 程度の容量で負荷なくデータの蓄積，管理を行えるデータ量である．また，精度評価実験として ECOLOG シ
ステムの EV モデルの ECOLOG 推定値と CAN データの計測
値の比較，EV に置換えたときの効果の定量化として ICV の[16]

CAN データと ECOLOG 推定値の比較と V2B の効果検討を行った．今後の課題として速度や斜面など走行状況ごとに検証を行い，より細かい精度評価を行うことと V2B に関する見積[17]

もりを再生可能エネルギーなども考慮してシミュレーションを行っていく．

[18]

謝辞 本研究の一部は公益財団法人日産財団研究助成による．

[19]

また，横浜国立大学大学院環境情報研究院平成 25 年度共同研究推進プログラム「再生可能エネルギーの生産と消費のスマー
トな連携に向けた情報システムの構築」による．
文

[20]

献

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