第19回

ITSシンポジウム

2021

企画セッション

電動車両を活用したカーボンニュートラルのためのエネルギーマネジメント
2021年12月9日

名古屋大学 大学院工学研究科 機械システム工学専攻 教授
鈴木 達也

自己紹介
1991/03名古屋大学 大学院工学研究科 電子機械工学専攻
博士課程後期課程 修了 （工学博士）

1991/04名古屋大学

1998/091999/08

カリフォルニア大学バークレー校 機械工学科客員研究員（PATHプロジェクト）

2006/04

名古屋大学 大学院工学研究科
機械理工学専攻 電子機械工学分野（現機械システム工学専攻） 教授

2012/042015/03

理研-東海ゴム人間共存ロボット連携センター
ロボット制御研究チーム チームリーダー

2015/04

JST CREST （EMS領域 ５最強チームの一つ）「エネルギー消費行動の観測と分散蓄電池群の協調的利用に基づく車・家庭・地域調和型エネルギー管理システム」（研究代表者 事後評価A+）

2016/04

名古屋大学COI拠点

2017/11

JST 未来社会創造事業 （知の拡張 領域）「認知科学と制御工学の融合による知能化機械と人間の共生」研究代表者

2019/042021/03

名古屋大学 未来社会創造機構・モビリティ社会研究所長

工学部電気学科

助手

副研究リーダー電動車両活用EMSの課題群
アグリゲータ
需要家同士の連携・協調
電圧変動抑制コミュニティ内の配電系統安定化

アンシラリーサービス
レギュレーション市場への参加
送電系統運用とコミュニティの連携

FEMS
工場と車の連携

BEMS
ビルと車の連携
EVシェアリング
EMSと移動サービスの連携

電力消費・車使用
モデル化と予測
生活行動とEMSの連携

HEMS
家と車の連携3

EMSにおける Global と Local の調和
個の要求を満たしつつ全体の調和を図るには？
Regulation Market
Cyber Layer

Global EMS (Aggregator)

Local
Control
Results

Local EMS
(Household)Household

Grid toVehicle/Home
Physical layer

EV

Local EMS(City Hall)

● ● ●

EV

● ● ●

City Hall

Human Activity

Power Network

Local EMS
(Building)

Building

Shadow
Price

EVVehicle/Hometo GridEMSにおける Global と Local の調和
個の要求を満たしつつ全体の調和を図るには？
Regulation Market
Cyber Layer

Global EMS (Aggregator)

Local
Control
Results

Local EMS(Household)

Local EMS(City Hall)● ● ●Local EMS(Building)ShadowPrice
EMSとITSの連携ポイント

Household

Grid toVehicle/Home
Physical layer

EV

City Hall

EV

● ● ●

Human Activity

Power Network

Building

EV

Vehicle/Hometo Grid

電動車両活用EMSの課題群
アグリゲータ
需要家同士の連携・協調
電圧変動抑制コミュニティ内の配電系統安定化

アンシラリーサービス
レギュレーション市場への参加
送電系統運用とコミュニティの連携

FEMS
工場と車の連携

BEMS
ビルと車の連携
EVシェアリング
EMSと移動サービスの連携

電力消費・車使用
モデル化と予測
生活行動とEMSの連携

HEMS
家と車の連携6EVシェアリングにおける連携例(20stations, 30cars; 1day Behavior of EV and SOC)

安城市

5km

Collected data: Location(GPS), Drive distance [m], Battery SOC [%], Reservation info. (1sec) 7

EVシェアリングの多目的最適化■ワンウェイ型カーシェアリングを対象とした車両運用システムの全体最適化
以下を満たすように車両割当と充放電計画，再配車計画を同時に最適化する．
・・・

運営スタッフによる車両の再配車（予約への対応に必要な車両の移動）を極力減らす．
太陽光発電電力をできる限り車両の蓄電池に充電する（系統への売却は不可とする）．
電力料金（外部の電力系統から購入する電力）を抑える．
R (t )SS
V T 
 T 
E = ∑ f m (τ )  ∑ xS +1, j (τ ) − ∑ yS +1,k (τ )  + ∑  f w (τ )∑ wi (τ | t )∆t  + ∑  f l (τ )∑ li (τ | t )∆t i =1i =1
k =1
τ =t ' τ =t ' 
 j =1 τ =t ' T

再配車コスト

PV発電電力の抑制による損失

購入電力料金■対象とするシステムの仕様
・ワンウェイトリップ型
・超小型EV（トヨタ車体，COMS）
・太陽光発電電力によるEV走行電力の供給・事前の利用予約が可能「予約情報」・利用開始予定時刻
・利用終了予定時刻
・貸出ステーション
・返却ステーション, etc.
8

EVシェアリングの多目的最適化■最適化問題としての定式化
Given:
S : ステーション数
V : 車両台数
T : 時刻ステップ数

R (t ) : 時刻tにおける予約件数{rˆp (t )} p∈{1,..., R (t )} :予約情報

 t s (t < t s ) (サービス開始前)
最適化対象の時刻: τ ∈ {t ' ,..., T }, t ' = st + 1 (t ≥ t ) (サービス開始後)
t s :サービス開始時刻
Find:

xi , j (t ) : 車両の初期配置
f m (τ ) : 再配車のコスト
f w (τ ) : PV発電コスト
f l (τ ) : 電力料金

{a j ,k (t )} j∈{1,...,V },k∈{1,..., R}: 各予約に対する車両の割当{ piCharge(τ | t )} j∈{1,...,V },τ ∈{t ,...,T },j: 各時刻における各車両の充放電計画{xi , j (τ | t )}i∈{1,...S }, j∈{1,...,V },τ ∈{t ,...,T } : 各時刻における各車両の位置情報

Subject to:・利用開始時刻 ・貸出ステーション
・利用終了時刻 ・返却ステーション
・走行時の消費電力量 eˆk (τ | t )予約を満たす制約

xi , j (τ | t ) ≥ a j ,k (t ) yi ,k (t ) ：各予約に割り当てられた場合の車両の満たすべき位置制約∑ a j ,k = 1 ：各予約に対する車両割当の唯一性
V{ yi ,k (t )}i∈{1,..., S +1},k∈{1,..., R (t )} : 予約を満たす車両の位置情報

j =1
S +1

{gˆ i (τ | t )}i∈{1,..., S } : PV発電電力（予測値）∑ x (τ | t ) = 1 : 各車両の各時刻に対する車両位置の唯一性※各ステーションにPV発電設備を設置

i =1

i, j

V

Slack Variables:li (τ | t ) + g i (τ | t ) − wi (τ | t ) − ∑ pi , j (τ | t ) = 0 ：電力需給制約

li (τ | t ) : 購入電力

b j (τ | t ) − b j (τ − 1 | t ) = ∑ pi , j (τ | t )∆t − eˆk (τ | t ) xS +1, j (τ | t ) ：車両のSoC

Si =1wi (τ | t ) : PV発電抑制電力
Which Minimize:

j =1

その他の制約: 各ステーションの各時刻の駐車台数, etc.

システムの1日の運用コストを最小化

R (t )SS T V T 
E = ∑ f m (τ )  ∑ xS +1, j (τ ) − ∑ yS +1,k (τ )  + ∑  f w (τ )∑ wi (τ | t )∆t  + ∑  f l (τ )∑ li (τ | t )∆t 
k =1i =1i =1
τ =t ' τ =t '  τ =t '  j =1T

再配車コスト

PV発電電力の抑制による損失

購入電力料金EVシェアリングの計算機実験
PV発電電力を可能な限り車載蓄電池に充電するように同時最適化を行った．
なし

9:00-12:30 &16:00-18:00

全時刻

配車回数

051

58

受け付けた予約数

68

95

100

受け付けられなかった予約数

32

5

0

無駄になったPV発電電力量[kWh]

2.87

2.45

1.31

購入した電力量[kWh]

2.86

4.00

3.48

配車なし
Power [kW]

2.5
2.0

Generated

WastedPurchased

1.5
1.0
0.50.0









120秒以内で計算可能
2.5
2.0Time steps

GeneratedWastedPurchased

1.5
1.0
0.50.00 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80 84 88 92

Number of Station: 35
Number of Vehicles: 30
Number of reservation: 100
Service time: 8:00 to 20:00 (12 hours)
Battery capacity: 5.2kWh, initial: 2.6kWh
PV car-port is equipped only at Sta.1
Generation capacity (PV): 1kW
Total electricity generated by PV: 5.64kWh
Cost coefficient 𝑓𝑓𝑙𝑙 (𝑡𝑡)：11.0 JPY/kWhCost coefficient : 24.3 円/kWh

すべての時間で配車可能として最適化
Power [kW]

配車時間0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80 84 88 92

Time steps

予約割当，配車計画，充電計画を同時に最適化することにより，太陽光発電電力を車載蓄電池により無駄なく充電できることを確認

EVシェアリングと電圧変動解析
 配電電圧「分布」のODEモデル
Ref.) DistFlow
ODE

変電所を基準とする距離
配電NW
需給密度（有効分）

組み込み
（同化）

消費密度

EV運行（時空間「分布」）の密度関数表現

粗視化

EV運行地域

実測・予測データ

発電密度
（太陽光）

充放電密度

[検討課題]• EVシェアリングの実測データを組み込んだ
配電電圧の変動シミュレーション
 き〜モビの車両運行実測データを使用
 各EVの電池容量を10倍程度に拡張

配電系統の電圧変動解析例
EV群の配電への時空間インパクトを評価可能
充電電力密度

EVデータと充電ステーションの仮想配置

電力需給密度関数 P

電圧振幅

DSO（配電系統オペレータ）は電圧変動をリアルタイムでチェックしながら、EVシェアリングシステムに対して充放電要求を送る。
電圧振幅 v

EVシェアリングの多目的最適化
 t s (t < t s ) (サービス開始前)
最適化対象の時刻: τ ∈ {t ' ,..., T }, t ' = st + 1 (t ≥ t ) (サービス開始後)
t s :サービス開始時刻
Find:■最適化問題としての定式化
Given:
S : ステーション数
V : 車両台数
T : 時刻ステップ数

R (t ) : 時刻tにおける予約件数{rˆp (t )} p∈{1,..., R (t )} :予約情報

xi , j (t ) : 車両の初期配置
f m (τ ) : 再配車のコスト
f w (τ ) : PV発電コスト
f l (τ ) : 電力料金

{a j ,k (t )} j∈{1,...,V },k∈{1,..., R}: 各予約に対する車両の割当{ piCharge(τ | t )} j∈{1,...,V },τ ∈{t ,...,T },j: 各時刻における各車両の充放電計画{xi , j (τ | t )}i∈{1,...S }, j∈{1,...,V },τ ∈{t ,...,T } : 各時刻における各車両の位置情報

Subject to:・利用開始時刻 ・貸出ステーション
・利用終了時刻 ・返却ステーション
・走行時の消費電力量 eˆk (τ | t )予約を満たす制約

xi , j (τ | t ) ≥ a j ,k (t ) yi ,k (t ) ：各予約に割り当てられた場合の車両の満たすべき位置制約∑ a j ,k = 1 ：各予約に対する車両割当の唯一性
V{ yi ,k (t )}i∈{1,..., S +1},k∈{1,..., R (t )} : 予約を満たす車両の位置情報

j =1
S +1

{gˆ i (τ | t )}i∈{1,..., S } : PV発電電力（予測値）∑ x (τ | t ) = 1 : 各車両の各時刻に対する車両位置の唯一性※各ステーションにPV発電設備を設置

i =1i, jV

Slack Variables:li (τ | t ) + g i (τ | t ) − wi (τ | t ) − ∑ pi , j (τ | t ) = 0 ：電力需給制約

li (τ | t ) : 購入電力

b j (τ | t ) − b j (τ − 1 | t ) = ∑ pi , j (τ | t )∆t − eˆk (τ | t ) xS +1, j (τ | t ) ：車両のSoC
i =1wi (τ | t ) : PV発電抑制電力
Which Minimize:

j =1S

その他の制約: 各ステーションの各時刻の駐車台数, etc.

システムの1日の運用コストを最小化

𝑡𝑡+𝑇𝑇𝑉𝑉𝑅𝑅(𝑡𝑡)𝑡𝑡+𝑇𝑇𝜏𝜏=𝑡𝑡+1

𝑗𝑗=1𝑘𝑘=1𝜏𝜏=𝑡𝑡+1

𝐸𝐸 = � 𝑓𝑓𝑚𝑚 (𝜏𝜏) � 𝑥𝑥𝑆𝑆+1,𝑗𝑗 (𝜏𝜏) − � 𝑦𝑦𝑆𝑆+1,𝑘𝑘 (𝜏𝜏) + �再配車コスト

𝑆𝑆𝑓𝑓𝑙𝑙 (𝜏𝜏) � 𝑙𝑙𝑖𝑖 (𝜏𝜏|𝑡𝑡)𝛥𝛥𝑡𝑡
𝑖𝑖=1

購入電力料金𝑡𝑡+𝑇𝑇+ �𝜏𝜏=𝑡𝑡+1

𝑁𝑁𝑉𝑉𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅

𝑓𝑓𝑑𝑑 (𝜏𝜏) � � � 𝑝𝑝𝑖𝑖,𝑗𝑗 𝜏𝜏 𝑡𝑡 − 𝑝𝑝𝑛𝑛 (𝜏𝜏|𝑡𝑡) 𝛥𝛥𝑡𝑡
𝑛𝑛=1 𝑖𝑖∈𝐼𝐼𝑛𝑛 𝑗𝑗=1

配電系統からの指令との差

DSOからのリクエストに対する応答
EV sharing area
200 EVs, 41 Stations (12 groups)

Not sufficiently respond to the charging request because of full SoC foreach parked EV.

⑨⑪⑩⑨Feeder 2⑫⑪⑥Bank④⑦①③⑧Feeder 1②⑤Gr. 4 can respond to the request
because of 9 stations (many EVs).
12109116 4875321④

まちの価値

Not provide enough discharging
power in order to keep and satisfy
the terminal SoC constraint.

①

ご清聴ありがとうございました15