DEIM2022 D24-1

ライフログと EV を活用した
スマートグリッドシミュレーションフレームワーク飯田惇子†

村上太一朗†

石毛大貴†

本藤 祐樹††

富井尚志††† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報環境専攻 〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79–7†† 横浜国立大学大学院環境情報研究院 〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79-7
E-mail: †{iida-junko-kg,murakami-taichiro-ng,ishige-taiki-nx}@ynu.jp, ††{hondo,tommy}@ynu.ac.jp
あらまし

本研究では、再生可能エネルギーと EV を構成要素とするスマートグリッドにおける電力負荷平準化をシ

ミュレーションできるフレームワークを提案する。本フレームワークは、データベーススキーマ、負荷平準化シミュ
レーションアルゴリズム、負荷平準化によるメリット・デメリットの定量化手法の 3 つから構成される。本フレーム
ワークによって、スマートグリッドでの負荷平準化のデメリットの定量化も可能にしたことで，より現実的にスマー
トグリッドの実現可能性を検討できることを示した．
キーワード ライフログデータベース，シミュレーションフレームワーク，スマートグリッド，再生可能エネルギー，
電気自動車，電力負荷平準化
系統のエネルギー効率を低下させてしまう可能性がある．これ

1 はじめにセンサ技術やストレージ技術の発達により，実世界の膨大かつ多様なデータを取得・蓄積することが可能になった [1]．中でもスマートフォンなどのスマートデバイスや IoT（Internet ofThings）の普及により，ヒトの生活に関する記録である「ライフログ」が容易に利用できるようになった．また，地方公共団
体がオープンデータに関する取り組みを進めたことで，気象データなどの場所固有の様々なデータが利用できるようになった．このような状況下で，経済産業省は，リアルデータを利活用するためのプラットフォーム構築の重要性を述べている [2]．
しかし，ライフログやオープンデータは多量でかつ多様であるという性質からその扱いが難しく，その管理方法や応用先が模索されている．
一方，近年のエネルギー問題として，温室効果ガスの一つである CO2 排出を抑えつつ，効率的にエネルギーを利用していくことが求められている [3] [4]．この問題の対策の一つに，化石燃料由来の電力消費を抑えるために再生可能エネルギーを導入することが挙げられる．ところが，再生可能エネルギーは気象や季節に依存することから，その発電電力が不安定である（図1(a)）．そのため，需要電力を発電電力に一致させること（エネルギーマッチング）が難しく，消費しきれずに余ってしまう「発電余剰電力」が生じることがある．再生可能エネルギーの発電パターンは同期するため，発電余剰電力を電力系統に送電（売電）することは難しく，出力抑制を行うことで再生可能エネル
ギーを有効に活用できない可能性がある．また，電力供給側に対する実質需要電力（net load: 需要・発電電力差）に急激な変動を引き起こしてしまう「ダックカーブ現象」が生じることが懸念される [5] [6]．一般的に電力系統は電力需要が多い時に効率が高くなるように構築されるため，ダックカーブ現象が電力に対し，再生可能エネルギーを地産地消によって有効活用しつ
つ実質需要電力の変動を抑えること，すなわち需要側による負荷平準化を行うスマートグリッドが解決策として考えられている [4]．図 1(b) に示すように，多くの需要家がこのように動くことによって，結果として電力供給側にとってのダックカーブ
現象を抑えることにつながる．需要側の電力消費は個々に異なるが，「そこだけ」のライフログを活用することによって，適した負荷平準化を計画的に実行できる可能性がある．
発電余剰電力が生じることや実質需要電力が変動が大きくなることの要因は，需要電力と再生可能エネルギーの発電電力が一致しないことである．そのため，一致しなかった電力を一時的に貯めることができれば，それらを解決できると考えられる．
そこで，発電余剰電力をバッテリーの空き容量に充電し，発電の少ない時間帯に電力系統に給電することにより，不安定な再生可能エネルギーを有効活用し，なおかつ負荷平準化に貢献できると考えられる（エネルギーの時間移動）．そして，今後の普及が期待される電気自動車（EV: Electric Vehicle）をスマートグ
リッドのバッテリーとして活用（VGI: Vehicle-Grid Integration）
できると期待される [7]．バッテリーを搭載した EV は，走行するだけで，再生可能エネルギーの発電設備から電力系統へ電力を送る電線（自営線）を引かなくとも，エネルギーを運ぶこと（エネルギーの空間移動）ができる．さらに，非走行時に充給電を行うことにより，電力系統と電力の融通を行うことができる．
ただし，EV を用いたエネルギーの時間移動と空間移動を実現するためには工夫を要する．EV は個別に使用状況が異なる
ため，適切な充給電を行うことが難しい．また，バッテリーの充給電に伴い，エネルギー変換ロスが生じたり，バッテリーの損耗が加速したりすることが知られている [8]．以上より，再生可能エネルギーと EV バッテリーを組み合わせた負荷平準化を

𝒑 𝐚 𝐜𝐨𝐧𝐬𝐮𝐦𝐞 (𝒕)demand[W]

ら [11] は，電力変換を極力減らした「スマート PV ＆ EV システム」を提案し，EV を利用したことによる CO2 の削減効果をシ

実質需要電力 𝒑𝐧𝐞𝐭 𝒕= 𝒑 𝐚 𝐜𝐨𝐧𝐬𝐮𝐦𝐞 𝒕 − 𝒑 𝟐 𝐠𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐞 (𝒕)ミュレーションで確認した．これらの研究は，スマートグリッ
ド技術の評価を主な目的としており，スマートグリッドを想定

0

midnight

morningnoon

eveningc

generate

提案し，電力系統が独立した島で実証実験を行った．また中川

実質需要電力の急激な変動→ダックカーブ現象

建物の需要電力

night𝑡

実質需要電力 < 𝟎→再エネの発電余剰電力

再生可能エネルギーの発電電力

𝒑 𝟐 𝐠𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐞 (𝒕)したデータ管理フレームワークやデータ分析例を提案する本研
究とは立場が異なる．
また，EV は非走行時に電力を電力網に供給すること（V2G:

Vehicle to Grid）ができる．V2G の導入効果の検討として Kemp-(a) 発電余剰電力とダックカーブ現象

ton ら [12] は，V2G をアメリカの電力市場に投入した際にどの程度の効果と利益が得られるのかの検証を行った．Jansen ら [13]実質需要電力の急激な変動を抑制
demand[W]

負荷平準化レベル
leveling_line(t)は複数の EV 群を 1 つの仮想的な発電所としてみなす EV-VPPを提案し，V2G が果たす役割について論じた．Ito ら [14] は，家
庭内消費電力の予測に基づく EV の充放電計画の提案を行い，ス
マートグリッドを模した環境を構築し実験を行った．Amamra

midnight

generate0

morningnoon

eveningnight

ら [15] は，スマートグリッドで EV を用いて電圧と周波数サ
ポートを行うことを提案し，バッテリーのコストを最小化しつつグリッドと EV 所有者の利益を最適化するような手法を構築

発電余剰電力の削減

した．これらの研究は VGI の効果の評価や実現手法の提案を行っており，再生可能エネルギーと EV に関する総合的な評価をしていない．これらの研究に対し，本研究は再生可能エネル(b) バッテリーによるエネルギーの時間移動

ギーと EV のデータを統合するライフログデータベースを構築

図 1 太陽光発電導入時の実質需要電力と負荷平準化

し，需要側の立場から VGI の実現可能性に関する総合的な定量評価ができることを示す．

実現するためには，現実的なデータに基づいて実現可能性の評
価を事前に行うことが大きな課題である.

さらに，電力系統の安定化や高いエネルギー効率の維持のために，電力の負荷平準化は重要な課題である．Hong ら [16] は，以上の課題に対して我々は，エネルギー利用に関する場所固電力の負荷平準化を目的に，電化製品の使用時間の計画を立て有のデータを用いたシミュレーションフレームワークを構築

るシミュレーションを行った．Xu ら [17] は，異なるタイプのすることにより，場所ごとの負荷平準化の実現可能性の検討を

建物を組み合わせてエネルギーの負荷平準化を達成するための可能にすることを考えた．我々の提案するシミュレーションフ

シミュレーションが行えるシステムを提案した．

レームワークは，現実世界をモデル化し適切にデータを格納す

以上のようにスマートグリッドは，電力供給側の立場から設ることのできるデータベース，負荷平準化をシミュレーション

計する方法と電力需要側から設計する方法が見られる．電力供するためのアルゴリズム，そして負荷平準化によるメリット・

給側の立場からは大規模な需要変動に対して周波数変動を抑制

デメリットの定量化手法の 3 つによって構成される．これによすることに主眼が置かれることが多い．一方，需要側の立場かり，その場所で負荷平準化をしたときに得られるメリットと生らは節電などの方法によって需要抑制することに主眼が置かれじるデメリットをそれぞれ定量化することで，スマートグリッ

ることが多い．よって本研究では，需要側の立場から不安定なドの実装方針を立てるための知見を得られたり，技術開発や社

再生可能エネルギーを地産地消しつつ，実質需要電力を平準化

会制度設計のための議論を進めることができると考えられる．

して供給側の負担を減らす方法をとる．

これまで我々は，負荷平準化のシミュレーションアルゴリズ
ムと負荷平準化によるメリットの定量化手法について検討してきた [9]．そこで本研究では，データベースとデメリットの定量化手法を構築し，フレームワークを完成させる．

2 関連研究2. 1 スマートグリッドに関する研究
再生可能エネルギーとバッテリーを組み合わせたスマートグ
リッドに関する研究は現在盛んに行われている．Simm ら [10]は再生可能エネルギーの発電電力と需要電力を同期させることを目的に，ユーザの電力消費意識を改善させるシステムを

2. 2 リチウムイオンバッテリーの損耗に関する研究
今日の EV にはリチウムイオンバッテリーが広く搭載されている．リチウムイオンバッテリーは，多くの要因によって損耗が生じ，満充電容量の損失が起こることが知られている. バッ
テリーの公称容量に対する現在の満充電容量の割合は，バッテ
リー健全度 SOH(State of Health) と呼ばれ，バッテリーが損耗すると SOH が減少する. SOH は以下の計算で求められる.
現在の満充電容量
SOH[%] =× 100
公称容量リチウムイオンバッテリーの損耗は時間経過によるカレン
ダーロスと繰り返しの充放電によるサイクルロスの 2 つに大別される．Wang [18] らの研究によると，カレンダーロスの要
因は気温と経過時間，サイクルロスの要因はバッテリー温度と充放電速度，充放電量である．彼らは，各損耗要因について，同じ条件で繰り返し充放電する静的実験を大規模なテストマトリックスに基づいて行い，カレンダーロスとサイクルロスによるバッテリーの容量損失を独立に計算できる半経験的なバッテ
リー損耗モデルを開発した．しかし，EV バッテリーの各損耗
要因は動的に変化するため，静的実験で得られた損耗モデルを利用することは適さない. Sarasketa [19] らは，静的実験で得られた損耗モデルが，各損耗要因が動的に変化する，より現実的
図 2 想定するスマートグリッド環境

なサイクルで生じる損耗も予測できるかという検証を行い，損耗モデルの改良を行った. 現実的な EV バッテリーの損耗を全て分析するためには，各損耗要因の動的変化を全て網羅した大 （ 4 ） 充給電設備（energy station）はパワーコンディショナーとしての機能をもち，複数の電力供給元から複数の電力供給
規模な実験を行うことが必要である．しかし，EV バッテリー
先へ流れる全ての電力を制御する 1における各損耗要因の傾向は EV の利用方法によって様々であり，そのような実験から損耗を定式化することは困難である.

（ 5 ） EV は，駐車場に設置された充給電設備とプラグする 2 こと

そこで，本研究では，個々の EV のライフログに基づきバッテ

により，バッテリーの充給電を行い，負荷平準化をサポー

リーの損耗を簡易に定量化することを目指す.

トする

3 想定環境のモデル化とシミュレーションフレー
ムワーク

充給電設備とプラグ中の EV のバッテリー群をバッテリー
プールと呼び，EV がプラグを開始（プラグイン） / 終了（プラグアウト）することにより，バッテリープールの総バッテリー

3. 1 本研究の達成目標

容量および総エネルギー残量が増加 / 減少する．

本研究は需要側が消費電力を望ましい形に制御するスマー本研究では，マイクログリッド内の電力需要設備の消費電力

トグリッド環境を想定する．2. 1 節で述べた各種の方法に基づを暫定需要電力，「外部電源からの供給電力と再生可能エネル

き，不安定な再生可能エネルギーにバッテリーを組み合わせてギーの発電電力の和」を暫定供給電力と定義し，電力の需要と地産地消しつつ，実質需要電力を平準化する．このときのバッ供給を比較する．暫定供給電力が暫定需要電力を上回る時間帯

テリーとして，生活の中で使用される EV を用いる．結果としにバッテリーに充電を行い，暫定供給電力が暫定需要電力を下て次のことを実データに基づいて定量化し，導入検討者を支援回る時間帯にバッテリーから給電を行うことにより，外部電源

する．

から供給される電力の変動を抑えること（外部電力の負荷平準（ 1 ） 負荷平準化が達成されるか（ 2 ） 再生可能エネルギーを有効活用できるか化）を目指す（図 4）．

3. 3 スマートグリッドのエネルギーフローのモデル化
先行研究 [9] において，スマートグリッド内の電力の供給元，（ 3 ） デメリットがどの程度生じるか

3. 2 想 定 環 境
需要側のスマートグリッド環境として，オフィスビル群や集合住宅ごとに，電力需要設備，再生可能エネルギーの発電設備，充給電設備から構成される地域電力網（マイクログリッド）を形成し，1 つのマイクログリッドにつき 1 つの充給電設備（energy

供給先をエネルギーフローとして定義した．負荷平準化を行った際のスマートグリッド内のエネルギーフローを定量化し，それに基づいてメリットやデメリットの定量化を行う．

3. 4 シミュレーションフレームワーク
本論文で提案するシミュレーションフレームワークは以下の三つのフェーズに分けられる（図 5 枠線内）．

station）があることを想定する（図 2）．それぞれのマイクログ
リッドにおいて，次の五つのことを想定する（図 3）．

（ 1 ） 実世界（マイクログリッド）からセンサ等を用いて得られたライフログデータを適切に格納するデータベース（詳細（ 1 ） 電力需要設備が電力を消費する（ 2 ） 再生可能エネルギーの発電電力は地産地消するは 4 章）（ 2 ） データベースに格納されたデータをもとにそのマイクログ（ 3 ） 再生可能エネルギーだけでは賄いきれない実質需要電力は，
マイクログリッド外部の大規模発電所（外部電源）から送

1：V2H（Vehicle to Home）を実現する製品として三菱電機の「SMART V2H」

電網を通して供給される（http://www.mitsubishielectric.co.jp/home/smartv2h/）が市販されている．

2：充給電設備のコネクタを EV の充給電口に差し込むこと．

図 5 シミュレーションフレームワークの概要図
図 3 マイクログリッドのシステム構成図

3. 6 負荷平準化によるメリットの定量化
本研究において以下の 2 点を負荷平準化のメリットとして定義した．
（ 1 ） 発電した再生可能エネルギーを有効利用する（余らせずに使い切る）ことができたか（ 2 ） 実質需要電力の時間変動を抑えることができたか
なお，定量化手法については先行研究 [9] において定義したものを利用する．

図 4 再生可能エネルギーと EV バッテリーを活用する負荷平準化

リッドでの負荷平準化をシミュレーションするアルゴリズ
ム（詳細は 3. 5 節）
（ 3 ） そのマイクログリッドで負荷平準化を行った時のメリットとデメリットを定量化し情報提示する手法（メリットの定量化についての詳細は 3. 6 節，デメリットの定量化についての詳細は 5 章）

4 4LVGIDB の構成
本節では，本シミュレーションフレームワークのデータベースの構築を行う．本データベースを VGI を活用して負荷平準化を行うためのライフログデータベースとして「Load Leveling by

Life Log and Vehicle Grid Integration Data Base」と定義し，以後
4LVGIDB と呼ぶ．
想定するスマートグリッド環境のリレーショナルデータベー
スのスキーマ図を図 6 に示す．マイクログリッドの電力の供給

本シミュレーションフレームワークでは，実世界から得られ元として，「充給電設備」（energy station）1 台には 1 つの「外たデータを用いたシミュレーションが可能となる．そのシミュ部電源」（outside supplier）および複数の再生可能エネルギー

レーションによってその場所で負荷平準化を行った場合にどの「発電設備」（generator）が接続され，それをリレーションの程度のメリットが見込まれるのか，またどの程度のデメリッ

シップ「station-supplier」および「station-generator」で表す．こトが想定されるのかということを定量的に示す．結果として，の時，「外部電源からの電力供給」（Power plant power）は「日VGI の実現可能性の評価・検討を支援する．

時」（datetime）と「充給電設備」のリレーションシップ，「発3. 5 負荷平準化シミュレーション
本フレームワークの負荷平準化シミュレーションは，大きく二つのフェーズに分けられる．
（ 1 ） 負荷平準化レベルの高さを決定するアルゴリズム

電」（Renewable resources）は「日時」と「発電設備」のリレー
ションシップとする．また，電力の供給先として，「充給電設備」1 台には複数の「電力需要設備」（board）が接続され，それをリレーションシップ「station-board」で表す．この時，「電力消費」（consume）は「日時」と「電力需要設備」のリレーショ
ンシップとする．さらに，「EV バッテリー」（EV battery）は，（ 2 ） 負荷平準化レベルに実質需需要電力を一致させるようにエ
ネルギーフローを決定するアルゴリズム
これらのアルゴリズムは先行研究 [9] にて定義したものを利用する．

「充給電設備」とプラグすることができ，充給電を行うことで電力供給先と供給元の両方の役割を担う．「EV の状況」は（EVsituation）「datetime」と「充給電設備」と「EV バッテリー」と「シチュエーション」（situation:到着（arrive），存在（presence），

出発（departure），不在（absence））のリレーションシップとし，各 EV が現在マイクログリッドに対してどういう状況なのかを示す．「EV の充給電ログ」（EV charge-discharge log）は「日時」，「EV バッテリー」，「プラグモード」（plug mode: 充電中（charge），給電中（discharge）），「充給電量」（power）のリレー
ションシップとする．「EV の蓄電状況」（EV battery state）は「日時」，「EV バッテリー」，「SOC」のリレーションシップで表す．また，複数の「定置型バッテリー」（Stationary battery:SB）

マイクログリッドの構成要素ごとの電力ログ

マイクログリッドの構成要素
board

EV battery

board id
name

EV id
name
capacitymin SOCmax SOC

generator
generator id
name
type
rated power

Renewable resources
datetime
generator id
generate power

Stationary battery

supplier

SB id
capacityplug mode

Powe plant powermode idnamedatetime
supplier id
input power

supplier id
nameは決まった「充給電設備」1 台に常に接続されており，EV バッ

energy station

situation

テリー同様に充給電を行うことで電力供給先と供給元の両方のstation id
namesituation id
name

役割を担う．これをリレーションシップ「station-SB」で表す．

consumedatetimeboard idconsume power

EV situation

datetime
station id
EV id
situation_id
SOH
EV battery state
datetime
EV id
SOC
SB battery state
datetime
SB id
SOC

SB charge-discharge log

EV charge-discharge log

datetime
SB idmode id
power

datetime
EV idmode id
power

は主キーを表すEV と同様に，「SB の充給電ログ」（SB charge-discharge log）は「日時」，「定置型バッテリー」，「プラグモード」，「充給電量」（power）のリレーションシップ，「SB の蓄電状況」（SB battery

state）は「日時」，「定置型バッテリー」，「SOC」のリレーショ
ンシップで表す．
マイクログリッドにおける 6 通りのエネルギーフロー（「消費する外部電力」（Powerplant->consumable），「充電する外部電力」（Powerplant->IntoBatteryPool），「消費する内部電力」（RenewableResources->consumable），「余ってしまう内部電力」（RenewableResources->unusable），「充電する内部電力」

マイクログリッドの構成要素どうしの接続状態
station-board

station-generator

station-SB

station-supplierstation id
board id

station id
generator id

station id
SB id

station id
supplier id

マイクログリッドのエネルギーフロー
Powerplant-consume

RenewableResources-IntoBatteryPool

FromBatteryPool-consume

datetime
station id
Powerplant-consume
power

datetime
station id
RenewableResources-charge
power

datetime
station id
FromBatteryPoolconsume power

RenewableResources-unusable

Powerplant-IntoBatteryPool

RenewableResources-consume

datetime
station id
RenewableResourcessurplus power

datetime
station id
PowerplantIntoBatteryPool power

datetime
station id
RenewableResourcesconsume power（RenewableResources->IntoBatteryPool），「消費する給電電力」
図 6 4LVGIDB スキーマ

（FronBatteryPool->consumable））は，「日時」と「充給電設備」のリレーションシップとする．
データベース内のデータを使って負荷平準化シミュレーショ

えることで条件の変更は可能である．

ンを行う際，それぞれのデータを時間や場所で結合，集約する

5. 2 EV のバッテリー損耗の定量化必要がある．そのスキーマについて図 6 に示す．

5 負荷平準化によるデメリットの定量化

2. 2 節で述べたように，EV に用いられるリチウムイオンバッ
テリーは，充給電に伴い損耗することが分かっている．先行研
究 [20] において，実際に V2G を行った EV のデータをもとに，

3. 6 節において負荷平準化によるメリットについて述べた．

V2G 利用される EV バッテリーの損耗について分析した．そ

一方で，負荷平準化によってデメリットが生じることも考えの結果，一般的な方法で利用される EV に対しては総放電量がられる．メリットがあろうとも，デメリットがそれを大きく上EV バッテリーの損耗を説明するといえることがわかった．な

回ってしまっていては負荷平準化の実現可能性は低くなる．そお，一般的な利用方法とは，次の２つの条件を満たしているこのため，これらのデメリットをあらかじめ定量化することは実とである.

現可能性を検討する上で重要だと考えられる．そこで，これらのデメリットについてもデータから定量化することを考え，本章において定量化手法を提案する．

5. 1 エネルギー変換ロスの定量化手法（ 1 ） 極端な低温あるいは高温条件下での充放電を行なっていな
いこと（ 2 ） 充放電速度が高い充放電が少ないこと

本節では負荷平準化のために生じるデメリットの一つである

このような EV は，バッテリー温度や充放電速度の変化によるエネルギー変換ロスの定量化手法について述べる．エネルギー

バッテリーへの影響が小さく，充放電量のみが損耗要因になる

変換ロスは，充給電時の変換効率がわかれば定量化可能である．

と考えられる. EV バッテリーの充放電には充電，走行による放EV と電力系統との充給電を可能にする設備の一つであるニチ

電，および EV から外部への給電の３つが含まれる．長期的なコンの EVPS（EV Power Station）の現在の仕様によると，充電

視点では充電量と放電量は一致するため，先行研究では放電量，時の最大効率は 90%，給電時は 85%とされている．そこで，本すなわち走行による放電と外部への給電のみに着目した. のちシミュレーションフレームワークでは，充電時のエネルギー変ほど示す図より，SOH は総放電量に対して階段状に減少する傾

換ロス（充電ロス）は電力系統からの供給量の 10%，給電時の向がある．階段状となる原因は，EV 内部の SOH 計測プログラ

エネルギー変換ロス（給電ロス）は EV からの供給量の 15%とムの仕様であると仮定し，先行研究において総放電量に対するした．なお，これはパラメータに過ぎないため，変換効率を変SOH の減少は直線近似することとした．この分析を経て先行研究で定式化した簡易な EV バッテリー損耗モデルを式 (1) に示

表 2 モデル構築用期間と評価用期間と表 1 モデルに関する各文字式の意味
文字式

単位

意味

∆SOH

percent point

ある期間の SOH の減少量モデル構築用期間

モデル評価用期間apercent point/kWh

損耗定数

期間

2020/9/1〜2021/8/31

2021/9/1〜2021/11/30

Dischargeall

kWh

その期間の総放電量

走行放電量3055kWh

211kWh∆Capacity

kWh

その期間の

給電放電量

335kWh167kWhバッテリー容量の減少量

総放電量3390kWh379kWh

その期間における総放電量と SOH の減少量

CapacityinitialkWh

バッテリーの初期容量

SOH の減少量

4.31points

0.82points

Dischargedriving

kWh

その期間の走行放電量

バッテリー容量減少量

2.67kWh

0.51kWh

DischargeV2G

kWh

その期間におけるV2G による総給電放電量

す．各文字式の意味については表 1 に示す．

∆S OH = a × Dischargeall(1)

先行研究ではバッテリーの損耗を SOH の減少量（パーセントポイント）で導出したが，本研究では損耗を減少したバッテリー
容量を kWh で表現することとした．そこで，式 (1) を変形した∆Capacity =らず放電の総量に比例して損耗が起こることを説明する．新型(2)

リーフに関するデータを表 2 に示す．
先行研究で生成した旧型リーフの損耗モデルを本研究用に式先行研究では損耗定数 a を求めることを損耗直線の生成と呼び，式 (1) を変形した式 (3) にモデル構築用期間の総放電量とSOH の減少量を代入することで a を決定することとした．
∆S OHa=Dischargeall(b) 新型リーフ

図 7 モデル構築用期間の総放電量と SOH のグラフ

式 (2) を本研究における損耗モデルとして定義する．

∆S OH
× Capacityinitial
100
a × Dischargeall=
× Capacityinitial
100(a) 旧型リーフ)(3)

この損耗モデルは，放電量を走行由来のものと V2G 由来のも

(8) に示す．
∆S OH = −0.00199 × Dischargeall(8)

これにバッテリー容量の 24kWh をかけることで本研究の損耗モデルの形にしたものを式 (9) に示す．

∆Capacity = −0.000478 × Dischargeall(9)

ので切り分けること（式 (4)）で損耗も走行由来のものと V2G

また，モデル構築用期間のデータから生成された新型リーフの由来のもので切り分けることが可能である（式 (5)〜(7)）．

損耗モデルを式 (10) に示す．

Dischargeall = Dischargedriving + DischargeV2G(4)∆S OHdriving = a × Dischargedriving(5)∆S OHV2G = a × DischargeV2G(6)∆S OH = ∆S OHdriving + ∆S OHV2G(7)∆Capacity = −0.000788 × Dischargeall(10)

旧型リーフの総放電量と実測 SOH，損耗モデルから導出した

SOH の関係をプロットしたグラフ図 7(a)，また新型リーフのモ

5. 3 EV バッテリー損耗モデルの評価

デル構築用期間の同様のグラフを図 7(b) に示す．
また，評価用期間の新型リーフの損耗の実データとモデルから推定した損耗をプロットしたグラフを図 8 に示す．この時，評価期間中の総損耗量は以下のように導出される．

先行研究 [20] では，日産リーフ ZAA–ZE0（バッテリー容量

24 kWh）の 4 年分の SOH データと放電データを用い，損耗直線の生成を行った．以降この EV を旧型リーフと呼ぶ．本節では別の EV のデータを用いることで，損耗モデルが先行研究のEV 以外でも成り立つかを検証する．本研究で損耗を検証する
EV として，日産リーフ ZAA–ZE1 型 2020 年式（バッテリー容
量 62 kWh）を用いることとし，以降この EV を新型リーフと呼ぶ．新型リーフに関するデータを損耗モデル構築用期間と評価
用期間に分け，損耗モデルが評価用期間においても正しく損耗を定量化できていることを示す．また，モデル構築用期間と評価用期間で給電放電量と走行放電量の割合を変え，その場合にも損耗モデルが成り立つことを示すことで，放電の要因に関わ∆Capacity = −0.000788 × 379 ≒ − 0.30

(11)

評価用期間の実際の損耗は 0.51kWh であり，0.21kWh の誤差が生まれた．これは，本来はモデルの評価用データとしてモデル構築用データと同程度の期間のものを使用するべきところ
だが，データ取得期間の都合上それがかなわなかったことが一因として考えられる．階段状に減少する SOH の特性をとらえるためには，さらに多くの期間のデータが必要だと考えられる．
一方，大まかに見れば総放電量から損耗を推定することはできているともいえる．この結果，旧型リーフと新型リーフの 2 台の EV について損耗モデルが成立することが示された．そのため，本研究においての損耗推定手法として本モデルを使用する．

EV給電量

再エネ
余剰電力

変
換
ロ
ス

図 8 モデル評価期間の総放電量と SOH のグラフ

6 デメリットの評価
本節では，本フレームワークを用いて負荷平準化シミュレー
ションを行い，その結果生じるデメリットの定量化を行う．

6. 1 実 験 設 定

図 9 エネルギーフローの年間収支

今回負荷平準化を行う実験環境と使用するデータを表 3，4に示す．

いため，研究棟 3 棟の屋上にパネルを敷き詰めた場合の推定発電量を JIS 規格をもとに算定したものを再生可能エネルギーの表3 実験条件

発電量として用いた．スマートグリッド内のバッテリープール
実験環境

横浜国立大学内の研究棟 3 棟

再生可能エネルギー

太陽光発電として，実際にグリッド内に入退構した車両をすべて EV と仮EV 台数

約 90 台定したもの（バッテリー容量は 150kWh で，およそ 90 台）と，EV の使用 SOC 範囲

30%〜80%EV バッテリーでは賄いきれない電力を補うことを目的として定置型バッテリーの容量

1500kWh設置した定置型バッテリー 1500kWh を合わせたものを利用し

評価期間

2020/1/1〜2020/12/31

評価対象日

土日祝日等の休業日及びデータ欠損日以外の 223 日

た．この環境において，以下の 3 つのシナリオでスマートグ
リッドを運用した場合のエネルギーの収支（エネルギーフロー）
をシミュレーションした．
シナリオ 0 ”baseline”

表 4 使用したデータ
項目

種類

電力需要

実データ

太陽光パネル面積

仮想データ

太陽光発電

車の入退構

EV の
バッテリー容量

シナリオ 1 ”renewable” 太陽光パネルあり・バッテリーなし

横浜国立大学のシナリオ 2 ”renewable-battery” 太陽光パネルあり・バッテリー

電力データ 3横浜国立大学の建物の屋上面積の 14 ％実データに基づく

日射量のオープンデータ

仮想データ

から算出

実データ

(一部仮想データ)

仮想データ

定置型バッテリー

仮想データ

4

駐車場の映像から測定(欠損日は同じ曜日のデータを使用)仮想データ

EV の SOC

太陽光パネルなし・バッテリーなし

説明150kWh/台あり（負荷平準化シナリオ）
それぞれのシナリオのエネルギーフローを示したグラフが図 9である．この結果に基づき，シナリオ間の比較を行うことで，負荷平準化シナリオにおいて生じるデメリットについて定量評
価を行う．

6. 2 エネルギー変換ロスに関する考察
図 9 の battery charge/discharge loss のバーが，バッテリーの充給電によって生じるエネルギー変換ロスの年間の総和であ入構時点でる．これは，バッテリー充給電を行わないシナリオ 0, 1 では生

すべて SOC50 ％じず，負荷平準化シナリオでのみ生じるデメリットである．シ

任意で設定

ナリオ 2 で生じるエネルギー変換ロスは図 9 より 61MWh である．これは，現状の機器の変換効率に応じて生じる損失であり，実験環境における再生可能エネルギーの発電設備として太陽今後の機器の能力向上によって改善が期待されるデメリットだ

光発電を用いた．なお，実際には太陽光パネルを設置していなともいえる．現状の機器の変換ロスとして評価しても，シナリ

3：横浜国立大学施設部, http://shisetsu.ynu.ac.jp/gakugai/shisetsu/
4：横浜市環境創造局，http://www.city.yokohama.lg.jp/kankyo/

オ 1 の発電余剰電力の半分以下であることがわかる．さらに，シナリオ 2 では外部電力の平準化もできているため，この環境

におけるエネルギー変換ロスはデメリットとしては許容できる範囲だとの見方もできるといえる．

6. 3 EV バッテリー損耗モデルに関する考察
今回は，約 90 台の EV バッテリーの損耗の総和について導出，

[4]
[5]

評価する．損耗モデルについては新型リーフを用いて導出した
式 (10) を用いることとする．なお，本研究では，容量の異なる EV の損耗モデルを他の EV にも適用できると仮定する．図[6]9 の from EV battery(Source bp(EV)+discharged loss) のバー（21MWh）が EV が給電のために放電した量である．これを 5. 3
節の式に当てはめ，1 年間の負荷平準化で生じたバッテリーの[7]損耗を導出すると ∆ Capacity ≒-16.55[kWh] となる．これは，

90 台分のバッテリーで計 16.55kWh の容量損失をしたことがわ
かる．ここから単純に 1 台ごとの平均をとると約 0.18kWh で[8]あり，150kWh の EV では 1 台当たり SOH 約 0.12 ポイント分の損耗となることがわかった．
[9]

6. 4 デメリットの定量化に関する考察
今回は EV 全体でのエネルギー変換ロスやバッテリー損耗の評価を行った．しかし，1 台 1 台の EV の入退構データや内部[10]

データを利用できれば，1 台ずつの損耗をより細かく推定することができる．また，損耗を定量化するだけでなく，逆に損耗をなるべく少なくするような EV 容量や台数の設定などの検討[11]にも活用できると考えられる．
[12]

7 まとめと今後の課題
本研究では，スマートグリッドにおける負荷平準化を実デー[13]タに基づいてシミュレーションし，その時のメリット，デメリッ
トが定量化されることで実現可能性について検討することができるシミュレーションフレームワークを構築した．EV バッテ[14]

リーの損耗モデルについては，誤差があり改善の余地があるが，少なくとも 2 台の EV については損耗推定に使用できることが
[15]

分かった．
今後は，我々の持つ実データや仮想の環境のシミュレーショ
ンデータなど様々なデータをこのフレームワークに入れること[16]

でその場所で負荷平準化することができるのか実現可能性の検討を行い，それによって本フレームワークの有効性について検[17]証していく．
[18]

謝

辞本研究の一部は令和 3 年度横浜国立大学学長戦略経費の支援
による．

文

献

[1] 総務省. 令和元年版 情報通信白書. https://www.soumu.go.jp/
johotsusintokei/whitepaper/eng/WP2019/2019-index.html.
Last accessed: 11 January 2022.
[2] 経済産業省. 新産業構造ビジョン. https://www.meti.go.jp/
shingikai/sankoshin/shinsangyo_kozo/pdf/017_05_00.pdf.
Last accessed: 11 January 2022.
[3] 経済産業省資源エネルギー庁. 令和元年度エネルギーに関する

[19]

[20]

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