DEIM2021 J13-3

再生可能エネルギーと EV のデータを統合するライフログデータベースを用いた VGI の定量評価
渡辺

隆史†

飯田

惇子†

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†† 横浜国立大学理工学部数物・電子情報系学科 〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79–5††† 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: †{watanabe-takashi-rz,iida-junko-kg,ishige-taiki-nx}@ynu.jp, ††{hondo,tommy}@ynu.ac.jp
あらまし 本研究では，電力需要，再生可能エネルギー，および，電気自動車（EV: Electric Vehicle）の充給電に関するライフログを蓄積することにより，未来のスマートグリッド環境におけるエネルギーフローを定量化できるデータ
ベースを構築する．提案するデータベースは，時間スケールに関する条件を指定したクエリを作成することにより，日ごとや年単位などの様々な時間スケールでマイクログリッドのエネルギーフローを評価することができる．本稿では，実際に収集したライフログを用いて，マイクログリッドの構成要素の有無によって分類した想定シナリオごとにインスタンスの異なるデータベースを作成した．それらのシナリオごとにマイクログリッドのエネルギーフローを集計し，その結果を比較することによって，EV をスマートグリッドのバッテリーとみなす VGI（Vehicle-Grid Integration）の実現可能性に関する定量評価ができることを示した．
キーワード 時空間データベース，実体-関連モデル，持続可能性，負荷平準化，太陽光発電
外部電源からの供給電力

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demand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[W]もスマートフォンなどのスマートデバイスや IoT（Internet ofフログ」が容易に利用できるようになった．また，国や地方公

実質需要電力 𝒑𝐧𝐞𝐭 𝒕= 𝒑 𝐚 𝐜𝐨𝐧𝐬𝐮𝐦𝐞 𝒕 − 𝒑 𝟐 𝐠𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐞 (𝒕)0generateThings）の普及により，ヒトの生活に関する記録である「ライmidnight

night𝑡

実質需要電力 < 𝟎→再エネの発電余剰電力

demandの一つである CO2 の排出を抑えつつ，効率的にエネルギーを

実質需要電力の変動幅の縮小

平準化直線 𝐩𝐥𝐞𝐯𝐞𝐥𝐢𝐧𝐠0

generate

外部電源からの
供給電力

⇒

[W]

るために，適切なデータベーススキーマによりデータマネジメ

して，化石燃料由来の電力を削減するために，再生可能エネル

evening(a) 発電余剰電力とダックカーブ現象なった．そこで，ライフログやオープンデータを充分に活用す利用していくことが求められている [4] [5]．この対策の一つとnoon

𝒑 𝟐 𝐠𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐞 (𝒕)気象データなどの様々な場所固有のデータが利用できるように一方で，持続可能なエネルギー利用のために，温室効果ガス

morning

太陽光発電の発電電力

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により，ントを行うことが重要である [2] [3]．

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𝒑 𝐚 𝐜𝐨𝐧𝐬𝐮𝐦𝐞 (𝒕)⇒1 はじめにmidnight

morningnoon

evening

night𝑡

発電余剰電力の削減→再エネの有効活用

ギーの普及が推進されている．特に近年，太陽光発電設備が数多く導入され，世界規模で大きく普及が進んでいる．しかし，(b) バッテリーによるエネルギーの時間移動

太陽光発電は気象や季節に依存しているため，その発電電力は

図 1 太陽光発電導入時の実質需要電力と負荷平準化

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，消費しきれれる [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ずに余ってしまう「発電余剰電力」が生じることがある．発電るように構築されるため，ダックカーブ現象が電力系統のエネ

パターンは近隣で同期するため，発電余剰電力を電力系統に送ルギー効率を低下させてしまう可能性がある．

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発電余剰電力とダックカーブ現象が生じる要因は，再生可能エネルギーを十分に有効活用できない可能性がある．また，電エネルギーが電力需要に関係なく発電するために，電力需要

力供給側に対する実質需要電力（需要・発電電力差）に急激なと発電にズレが生じてしまうことである．したがって，バッテ

変動を引き起こす「ダックカーブ現象」が生じることが懸念さ

リーを電力のバッファとして用いて，電力需要と発電のズレを解消することが有効であると考えられる．そこで，今後の普及

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が期待される電気自動車（EV: Electric Vehicle）をスマートグ

目的に，ユーザの電力消費意識を改善させるシステムを提案し，リッドのバッテリーとみなす VGI（Vehicle-Grid Integration）

電力系統が独立した島で実証実験を行った．日本国内の研究にが期待されている [7]．発電余剰電力を EV のバッテリーに充目を向けると，馬場ら [13] は家庭内の IoT 化された電化製品を電し，電力需要が高い時間帯に電力系統に給電することによ

中央制御することで発電電力を有効活用する手法を提案し，発り，再生可能エネルギーを有効活用し，なおかつダックカーブ

電余剰電力量を約 10.4%緩和可能であることをシミュレーショ

現象を解消（負荷平準化）できると考えられる（図 1(b): バッンから示した．横浜市・豊田市・けいはんな・北九州市の 4 都

テリーによるエネルギーの時間移動）．ところが，EV は個別

市 [14] では，産官学が一体となってスマートシティに関する評に使用状況が異なるため，エネルギーの時間移動を行うために価実験を行った．また中川ら [15] は，電力変換を極力減らした

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「スマート PV ＆ EV システム」を提案し，EV を利用したことに伴い，エネルギー変換ロスが生じたり，バッテリーの損耗がによる CO2 の削減効果をシミュレーションで確認した．これ

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

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ネルギーと EV を活用する負荷平準化の実現可能性に関して，り，スマートグリッド環境を想定したデータ管理フレームワー

現実的なデータによる評価を行うことが大きな課題である．

クやデータ分析例を提案する本研究とは立場が異なる．

そこで本研究では，電力需要，再生可能エネルギー，および，

また，電力系統の安定化や高いエネルギー効率の維持のため

EV の充給電に関するライフログを蓄積することにより，未来に，電力の負荷平準化は重要な課題である．Hong ら [16] は，のスマートグリッド環境におけるエネルギーフローを定量化で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きるデータベースを構築する．まず，未来のスマートグリッド

るシミュレーションを行った．Xu ら [17] は，異なるタイプの環境として，オフィスビル群や集合住宅ごとに地域電力網（マ

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イクログリッド）を形成することを想定する（3. 1 節）．次に，シミュレーションが行えるシステムを提案した．Karfopoulos

マイクログリッドのエネルギーフロー（3. 2 節）および想定すら [18] は，個々の EV が充給電の料金の最小化を行うことで，るスマートグリッド環境（3. 3 節）に関するデータモデリング

負荷平準化が達成されることをシミュレーションにより示した．

を行う．提案するデータベースは，時間スケールに関する条件

これらの研究は，シミュレーションによる負荷平準化の計画・を指定したクエリを作成することにより，日ごとや年単位など評価を主な目的としており，実データを用いて負荷平準化の実の様々な時間スケールでマイクログリッドのエネルギーフロー

現可能性に関する評価を行う本研究とは立場が異なる．

を評価することができる．

さらに，EV は非走行時に電力を電力網に供給すること

先行研究では，オフィス 1 部屋と仮想の再生可能エネルギー（V2G: Vehicle to Grid）ができる．V2G の導入効果の検討と発電設備およびバッテリープールから構成される電力網の最小して Kempton ら [19] は，V2G をアメリカの電力市場に投入

単位（ナノセル）においてバッテリー充給電シミュレーション

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．

を行い，EV1 台程度のバッテリー容量でオフィス 1 部屋の負荷

Jansen ら [20] は複数の EV 群を 1 つの仮想的な発電所として平準化ができることを示した [9]．また，ライフログを用いた遡みなす EV-VPP を提案し，V2G が果たす役割について論じ

及的シミュレーションの結果，EV のバッテリー損耗が許容でた．Brush ら [21] は，社会的に電力削減要求の高いピーク時間きる程度で，再生可能エネルギーの発電余剰電力量と実質需要に，15 家庭分の実車 EV を用いてピークシフトをした時の経済

電力の変動幅を同時に減らせることを示した [10]．

効果のシミュレーションを行い，月平均$13.58 の電気代が節約

本稿では，実際に収集したライフログによりマイクログリッ

可能であることを示した．Ito ら [22] は，家庭内消費電力の予ドのエネルギーフローを集計し，マイクログリッドの構成要素測に基づく EV の充放電計画の提案を行い，スマートグリッドの有無によって分類した想定シナリオ間で比較することにより，を模した環境を構築し実験を行った．Kikusato ら [23] は，家再生可能エネルギーと EV を活用する VGI の実現可能性に関庭のコストの最小化を目的とした EV の充給電計画を提案し，する定量評価ができることを示す（4 章）．実験環境における実データによるシミュレーションを行った．Lam ら [24] は EV

評価例として，(1) 再生可能エネルギーの発電余剰電力量を減を用いることで地方の大規模な風力発電所の余剰電力を都市部らしつつ，(2) 許容できる程度の充給電時のエネルギー変換ロへ電力移動させる手法を提案し，シミュレーションから実現可スや EV のバッテリー損耗で，(3) 電力供給側に対する負荷平能であることを示した．Huang ら [25] は，風力発電の発電電準化を達成できることを示す（5 章）．

力を EV に充電するロバストなスケジューリングアルゴリズムを提案し，実データによるシミュレーションを行った．これら

2 関連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．Sintov ら [11]は，スマートグリッドに行動科学の知見を導入し，スマートグ
リッドの導入促進や，運用の効率化を図った．Simm ら [12] はの研究は，VGI の効果に関する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．それに対し，本研究は，再生可能エネルギーと EV のデータを統合するライフログデータベースを構築し，ライフロ
グに対してアドホックなクエリを作成することで，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．

smart grid environment

3 再生可能エネルギーと EV のデータを統合する
ライフログデータベース

microgrid A

battery pool

3. 1 想 定 環 境EnergyStation未来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，バッテリー，および，充給電設備（ES: Energy Station）を構ES

成要素とする地域電力網（マイクログリッド）を形成することを想定する（図 2）．1 つのマイクログリッドは，図 3 に示されES

microgrid C

outside supplier

る通り，次のように構成される．
microgrid B

1. マイクログリッド内には複数の電力需要設備がある．
図 2 想定するスマートグリッド環境

2. マイクログリッドに接続される複数の再生可能エネルギー
発電設備がある．

マイクログリッド
マイクログリッド内の電力需要設備 × 𝐈

3. マイクログリッドに自由にプラグ 1 をすることができる複・・・

数の EV がある．

バッテリープール

4. マイクログリッドに接続された据え置きバッテリーがある．
Energy Station*

5. 3 と 4 を合わせて一つの「バッテリープール」を構成する．

・・・

置され，電力フローの制御が可能である．

バッテリー (EV+据え置き) × 𝐊

マイクログリッド内の再エネの発電設備 × 𝐉*パワーコンディショナーとしての機能をもつ充給電設備

7. マイクログリッド内での電力供給の不足分は外部電源から

図 3 マイクログリッドのシステム構成図（矢印はエネルギーの流れ）

demand, supply

EV は ES に接続されると，そのマイクログリッドのバッテリーとして利用される．例えば，自宅と勤務先を毎日通勤する

EV は，図 4 に示されるように自宅と勤務先それぞれのバッテ[W]

0

リーとしてふるまう．このとき，バッテリープールの総容量およびエネルギー残量は，EV がプラグを開始（プラグイン） /走行・・・

6. 1〜5 は全て一つの充給電設備（ES: Energy Station）に設供給される．

プラグ

外部電源

midnight

morningnoon

eveningnight𝑡

オフィスにプラグmicrogrid A(office)終了（プラグアウト）することにより，増加 / 減少したことになる．

走行

ここで，次の条件を追加する．

microgrid B(home)

demand, supply(条件 1) 2 の再生可能エネルギーは全て地産地消する．
(条件 2) 7 の外部電源からの電力供給は可能な限り平準化す
る（図 5: 負荷平準化）．
条件 1 は，一般に太陽光発電は近隣で同期するため，売電で

図4

自宅にプラグ[W]

0

midnight

morningnoon

eveningnight𝑡

一日の EV の動きとバッテリーのエネルギー残量の推移

きない場合が考えられる．そのため，他所へは送電せずマイク
ログリッド内で使いきる．条件 2 は，分散型電力制御のアイ

3. 2 マイクログリッドのエネルギーフローのモデル化

ディアに基づく [5]．各マイクログリッドが負荷平準化を達成目

マイクログリッドを流れる電力の供給元（source）と供給先標と定めることにより，社会全体の負荷変動抑制につながると（destination）に関する概念図を図 6 に示す．電力の供給元の考える．条件 1，2 は，マイクログリッド内のバッテリーを有内訳として (1)〜(3) の 3 つを，供給先の内訳として (a)〜(c)

効に活用することによって実現される．

の 3 つをそれぞれ定義する．
電力の供給元の内訳（source）(1) マイクログリッドの外部 (外部電源) から供給される電力（外部電力: input）
1：充給電設備のコネクタを EV の充給電口に差し込むこと．

「発電設備」（generator）が接続され，それをリレーションシッ

暫定供給電力 > 暫定需要電力: バッテリーに充電
暫定供給電力 < 暫定需要電力: バッテリーから給電

demand, supply

プ「station-supplier」および「station-generator」で表す．こ

暫定供給電力= 平準化直線 + 再エネ発電電力[W] 再エネ発電電力を充電の時，「外部電源からの電力供給」（input）は「日時」（datetime）

バッテリーから給電

暫定需要電力と「充給電設備」のリレーションシップ，「発電」（generate: 再生可能エネルギーに関するライフログ）は「日時」と「発電設

0

再エネ発電電力を消費

midnight

morningnoon

evening

night𝑡

外部電源からの供給電力を充電

外部電源からの供給電力を充電

図 5 再生可能エネルギーと EV のバッテリーを活用する負荷平準化= destination

sourcedemandsupply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 つに対して I 個の「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: 電力需要に関するライフログ）
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，スマートグリッド環境に存在する K 個の「バッテリー」（battery: EV および据え置きバッテリー）は，「充給電設備」と(1) input(a) consume(2) generate(b) surplus(3) discharge(c) charge

プラグをすることができ，充給電を行うことにより電力の供給先と供給元の両方の役割を担う．この時，「プラグ」（plug: EVの充給電に関するライフログ）は「日時」，「充給電設備」，「バッ
テリー」，「プラグモード」（plug mode: 待機中（idle），充電
中（charge），給電中（discharge））のリレーションシップと図 6 マイクログリッドのエネルギーフロー

する．例えば，日時「2019-02-01 13:00:00」において「battery

A」という EV のバッテリーが「station A」という充給電設備
battery pool𝜂chargeとプラグをしており，なおかつ「充電中」であることが表現で𝜂discharge

きる．また，バッテリーの充電率（SOC: State Of Charge）な(c) charge(3) discharge
1 − 𝜂charge
charge loss

1 − 𝜂discharge
discharge loss

charge/discharge loss
図 7 充給電時のバッテリープールのエネルギーフロー

どの「バッテリーの状態」（battery state）は「日時」と「バッテリー」のリレーションシップとする．

4 VGI の定量評価
本稿では，ライフログを用いてマイクログリッドのエネル
ギーフローを集計し，マイクログリッドの構成要素の有無によって分類した下記の 5 つの想定シナリオ間で比較することに(2) マイクログリッドの内部の再生可能エネルギーの発電設備が発電する電力（内部電力: generate）

より，VGI の実現可能性に関する定量評価を行う（図 10）．負荷平準化を行うシナリオ（シナリオ (2)〜(3’)）では，先行研(3) バッテリープールから給電する電力（給電電力: discharge）

究 [9] の方法に基づき，1 日ごとに目標とする平準化直線と充電力の供給先の内訳（destination）

給電量を決定する．

(a) 電力需要設備が消費する電力（消費電力: consume）

シナリオ (0): ‘only demand’(b) 供給されたが消費しきれない電力（余剰電力: surplus）

マイクログリッド内に電力需要設備のみがあり，外部電源から(c) バッテリープールに充電する電力（充電電力: charge）

供給される全ての電力を消費することを想定する（ベースラ

電力の供給元と供給先の組み合わせ（マイクログリッドのエイン）．

ネルギーフロー）は図 6 の矢印で示される 6 通りであると定義

シナリオ (1): ‘duck curve’

する．なお，「外部電力と内部電力の和」および消費電力をそれ

シナリオ (0) に対して再生可能エネルギーの発電設備を導入し，ぞれ暫定供給電力（supply）および暫定需要電力（demand）と発電電力をその時間帯にできるだけ消費することを想定する．

定義する．また，バッテリープールのエネルギー残量（総蓄電シナリオ (2): ‘leveling ev’電力量）は充電，給電，EV のプラグイン / プラグアウトのみ

シナリオ (1) に対して EV と充給電設備を導入し，EV の充給により変動するものとし，バッテリープールの充給電時にはエ

電により負荷平準化を行うことを想定する．

ネルギー変換ロス（充給電ロス）が生じるものとする（図 7）．

シナリオ (3): ‘leveling stationary’3. 3 スマートグリッド環境を模したデータベーススキーマ
想定するスマートグリッド環境のインスタンス付き ER 図（インスタンス図），リレーショナルデータベースのスキーマ図をそれぞれ図 8，図 9 に示す．マイクログリッドの電力の供給元として，「充給電設備」（energy station）1 つに対して 1 つの「外部電源」（outside supplier）および J 個の再生可能エネルギーのシナリオ (2) に対して据え置きバッテリーを導入し，EV および据え置きバッテリーの充給電により負荷平準化を行うことを想定する．
シナリオ (3’): ‘leveling no pv’
シナリオ (0) に対して EV，据え置きバッテリーおよび充給電設備を導入し，EV および据え置きバッテリーの充給電により

boardNI・・・

1board A

consume・・・

board B・・・
2019-02-01 13:00:00
board A
3.40 kW1

2019-02-01 14:00:00
board A
2.60 kW

batteryplug mode

I
1

idle

station-board

battery A
battery B
EV (type)
stationary (type)
62 kWh (capacity) 20 kWh (capacity)

discharge

1・・・
station A
board A・・・
charge1station A
board BM

N

datetime
・・・

・・・
・・・

2019-02-01 2019-02-01
13:00:00
14:00:00
1

1

・・・
2019-02-01 13:00:00
station A
1.40 kW1

2019-02-01 14:00:00
station A
1.40 kWstation-supplieroutside supplier

・・・

・・・
supplier A

plug

N

1

input
1

1

supplier B

station A
supplier A

1energy station

1

station A

station B

1

1

1

K

N

・・・

1

・・・
2019-02-01 13:00:00
station A
battery A
charge0.40 kW (charge)
0.00 kW (discharge)

・・・

station B
supplier A

1

L
M

1

1

2019-02-01 14:00:00
station A
battery A
discharge
0.00 kW (charge)
0.80 kW (discharge)

station-generator
・・・
station A
station A
solar panel A solar panel B

generate・・・
2019-02-01 13:00:00
solar panel A
2.40 kWK

N
battery state

・・・

・・・

2019-02-01 14:00:00
solar panel A
1.80 kW・・・
2019-02-01 13:00:00
battery A
50 % (SOC)
100 % (SOH)1J
1generator

2019-02-01 14:00:00
battery A
51 % (SOC)
100 % (SOH)

・・・

N

・・・

2019-02-01 13:00:00
station A
1.40 kW・・・

2019-02-01 13:00:00
station A
0.00 kW

2019-02-01 14:00:00
station A
0.00 kW・・・

図8

マイクログリッドの構成要素
battery

consumeboard idnamebattery id
name
type
capacity

datetimeboard idconsume power
generate

generator id
name
type
rated poweroutside supplier

plug mode

datetime
generator id
generate powermode id
name

input

energy station

supplier id
namedatetime
station id
input power

station id
namegenerate-charge

・・・

・・・

2019-02-01 13:00:00
station A
0.00 kW

2019-02-01 14:00:00
station A
0.00 kW

discharge-consume

・・・

・・・

2019-02-01 13:00:00
station A
0.40 kW

2019-02-01 14:00:00
station A
0.00 kW・・・
2019-02-01 13:00:00
station A
0.00 kW・・・
2019-02-01 14:00:00
station A
0.80 kW

スマートグリッド環境のインスタンス図

マイクログリッドの構成要素ごとの電力ログ

board

generator

2019-02-01 14:00:00
station A
1.80 kWN
M

M

generate-surplus

・・・
2019-02-01 13:00:00
station A
2.00 kWN

M

generate-consume

・・・

2019-02-01 14:00:00
station A
1.80 kWN

M

input-charge

・・・

solar panel A
solar panel B
solar power (type)solar power (type)4.0 kW (rated power) 5.0 kW (rated power)

N

N
M

M
input-consume

1

J

N

plug
datetime
station idbattery idmode idcharge power
discharge power

consume_electricity_log
datetimeboard_idenergy
[kWh]

・・・

・・・

・・・

2019-05-08 14:00

23061

1.83

2019-05-08 15:00

23061

2.18

2019-05-08 16:00

23061

2.62

・・・

・・・

・・・

generate_electricity_log

battery state
datetime
battery idstate of charge

マイクログリッドの構成要素どうしの接続状態

datetime

generator_idenergy
[kWh]

・・・

・・・

・・・

2019-05-08 14:00

178

1.87

2019-05-08 15:00

178

1.39

2019-05-08 16:00

178

0.83

・・・

・・・

・・・

DB

比較・評価
マイクログリッドのエネルギーフロー推定

DB

car_parking_log
datetime

station-board

station-generator

station-supplierstation id
board id

station id
generator id

station id
supplier id

site_idDB

car_id

・・・

・・・

・・・

2019-05-08 14:00

4559

1

2019-05-08 15:00

4559

1

2019-05-08 16:00

4559

1

・・・

・・・

・・・

DB

DB
input-consume

input-charge

datetime
station id
input-consume power

datetime
station id
input-charge power

generate-surplus

generate-charge

datetime
station id
generate-surplus power

datetime
station id
generate-charge power

マイクログリッドのエネルギーフロー

図9

generate-consume
datetime
station id
generate-consume power

図 10 データベースを用いた VGI の定量評価

discharge-consume

オフィス

datetime
station id
discharge-consume power
は主キーを表す

再生可能エネルギーと EV のデータを統合するライフログデー

充給電設備

タベースのスキーマ図
外部電源

通勤

負荷平準化を行うことを想定する．シナリオ (3) と比較するこ

家庭
充電設備

とにより，再生可能エネルギーの導入が外部電力量に与える影響を評価できる．

5 実験環境における評価例
5. 1 実験環境と評価用データセット
データ取得のための実験環境の模式図を図 11 に示す．我々は，実験環境としてオフィス 1 部屋，自動車 1 台，充給電設備

1 台から構成されるマイクログリッドの最小単位（ナノセル）を構築した（図 11 の橙色破線内）．広さ 164m2 の情報工学に関する研究活動を行うオフィスには機器ごとの消費電力を計測

図 11 データ取得のための実験環境の模式図

る．本稿では，オフィス停車中は充給電設備にプラグすると仮定し，EV の充給電設備へのプラグの有無（plug）を自動車のGPS の移動ログから簡易的に判断する．その上で，建物の屋
上や駐車場に太陽光パネルが置かれることを想定し，日射量のオープンデータ 2 を用いて発電電力（generate）を推定する．
本稿では，以下のデータを用いて，マイクログリッドのエネ
ルギーフローを集計する．ただし，サンプリング間隔を 1 時間できるスマートタップを設置している．また，自動車 1 台にはスマートフォンを設置しており，GPS の移動ログを取得してい2：横浜市 環境創造局 環境監視センター 常時監視測定結果 (SUN 日報)（https://cgi.city.yokohama.lg.jp/kankyou/saigai/data/it_00_25_00.html）

とする．

•

電力需要設備 1 台分の消費電力ログ

スマートタップにより取得した機器ごとの消費電力ログを 1 時
間ごとに足し合わせたもの．

•

太陽光発電の発電設備 1 台分の発電電力ログ「JIS C8907:2005」3 で定められた推定方法に基づき，日射量のデータから推定したもの．

•(a) シナリオ (0)自動車 1 台の駐車ログ

自動車の移動ログから求められるオフィス到着時刻・出発時刻から判断したもの．

•

EV1 台分のバッテリー容量 capacity1

定数値．本論文では，capacity1 = 62 kWh とする 4 ．

•

バッテリー充電効率 ηcharge

定数値．本論文では，ηcharge = 0.9 とする 5 ．

•

バッテリー給電効率 ηdischarge(b) シナリオ (1)定数値．本論文では，ηdischarge = 0.85 とする．

5. 2 一日の電力推移
本節では，2019-05-08 の一日におけるシナリオごとのエネル
ギーフローの集計結果について述べる．
シナリオごとの一日の電力推移（上図の積み上げ棒グラフ）と総蓄電電力量および累積充給電ロスの推移（下図の面グラフ:
シナリオ (3) のみ）を図 12 に示す．
図 12(a)〜12(b) および図 12(c) の上図において，赤色の実線および黄緑色の実線がそれぞれ暫定需要電力量および暫定供給
電力量である．なお，タイムスロットごとの外部電力量（赤および緑色の積み上げ棒グラフの包絡線）が平準化直線（黒色の破線）と一致しているときに，負荷平準化されていることを示している．図中の各色の棒グラフは以下の意味をもつ．

•

赤色の棒グラフ: 消費した外部電力量•

緑色の棒グラフ: バッテリープールに充電した外部電(c) シナリオ (3)図 12 シナリオごとの一日の電力推移（上図）と総蓄電電力量および力量

累積充給電ロスの推移（下図）•

黄色の棒グラフ: 消費した内部電力量•

橙色の棒グラフ: 余ってしまった内部電力量•

黄緑色の棒グラフ: バッテリープールに充電した内部電力量•力の変動が大きくなるためにダックカーブ現象が生じてしまう．

•
桃色の棒グラフ: 消費した給電電力量

図 12(c) の下図において，水色の面グラフがバッテリープー
ルの総蓄電電力量の推移を示しており，その包絡線の色が上図の棒グラフの色（充電中なら緑色，給電中なら桃色）に対応している．なお，充給電はバッテリープールの総バッテリー容量（黒色の実線）の範囲内で行われている．薄緑色と薄桃色の面
グラフは，充電ロスと給電ロスをそれぞれ示している．
図 12 より，この一日の電力推移について，次の 4 つのこと
が分かる．

•

7〜13 時台において発電余剰電力が生じる．また，実質需要電
図 12(c) より，EV に加えて 20.4 kWh の据え置きバッ

テリーを設置すると，充給電ロスが 2.8 kWh だけ生じるが，一日を通して負荷平準化が達成される．

•

シナリオ (2) において，EV1 台のバッテリーだけでは 0〜11 時台の充給電が行われない．

•

シナリオ (3’) において，再生可能エネルギーを導入せずに負荷平準化を行うと，平準化直線の高さが高くなるために，
一日総外部電力量がシナリオ (3) に比べて 17.1 kWh だけ高い．
以上より，シナリオごとにナノセルのエネルギーフローが大きく異なることが分かった．

図 12(b) より，再生可能エネルギーだけを導入すると，

5. 3 年 間 評 価
3：日本工業標準調査会， JIS C8907:2005 太陽光発電システムの発電電力量
推定方法

4：日産自動車リーフ e+を想定．
5：https://car.watch.impress.co.jp/docs/news/536403.html

本節では，5. 2 節のエネルギーフロー集計を 2019-01-01 から 2019-12-31 のうちデータ欠損日を除いた 332 日間に対して連続して行った結果について述べる．

まず，シナリオごとのエネルギーフローの年間収支を図 13に示す．横軸が想定シナリオ，縦軸が電力量 [kWh] を表しており，シナリオごとに電力の供給元（source: 左側の積み上げ棒グラフ）と供給先（destination: 右側の積み上げ棒グラフ）を並べた．この時，マイクログリッド内のエネルギーフローの収支は一致するので，同一シナリオの供給元と供給先の棒グラフの高さは一致する．供給元の積み上げ棒グラフにおいて，各色は以下の意味をもつ．

•

青色の棒グラフ: 総外部電力量の年間積算値•

黄緑色の棒グラフ: 総内部電力量の年間積算値•

紫色の棒グラフ: 総給電量（総給電電力量と給電ロスのgood和）の年間積算値
供給先の積み上げ棒グラフにおいて，各色は以下の意味をもつ．

•

赤色の棒グラフ: 総消費電力量の年間積算値•

橙色の棒グラフ: 総余剰電力量の年間積算値•

緑色の棒グラフ: 総充電量（総充電電力量と充電ロスの図 13 シナリオごとのエネルギーフローの年間収支差）の年間積算値•

赤紫色の棒グラフ: 充給電ロスの年間積算値

図 13 より，次の 5 つのことが示された．

•

本手法の仕様により，全シナリオにおいて総消費電力量

goodは同じ値（10578 kWh）を示す（灰色の実線）．これは，ナノセルで活動する人の電力消費行動を変えないことを意味する．

•

再生可能エネルギーを導入すると（シナリオ (0) → (1)），

総外部電力量が 2437 kWh だけ減少し（灰色の破線），余剰電
図 14 シナリオごとの 1 日の外部電力の変動幅

力が 931 kWh だけ生じる（桃色の実線）．これは，外部電源が火力発電である場合，再生可能エネルギーの導入により総外部電力量が減少することにより，外部電源から排出される CO2

総量が減少したが，一方で総外部電力量の減少量が小さくなっ

排出量が抑えられる可能性があることを意味する．

たことを意味する．

EV だけで負荷平準化を行うと（シナリオ (1) → (2)），

なお，先行研究 [10] より，バッテリー損耗が充給電量に比例

総充電量（546 kWh），総給電量（1333 kWh）および充給電するという仮説から，シナリオ (2) ≒ (3) > (3’) の順に EV の•ロス（260 kWh）が生じ，総余剰電力量が 908 kWh だけ増加
する（桃色の実線）．

•

据え置きバッテリーを導入して負荷平準化を行うと（シナバッテリー損耗が大きくなると考えられる．
次に，図 14 はシナリオごとの一日の外部電力の変動幅の年間頻度分布である．図中の各色の棒グラフは以下の意味をもつ．

リオ (2) → (3)），総充電量（1669 kWh），総給電量（2224 kWh）•

青色の棒グラフ: シナリオ (0) における分布

および充給電ロス（519 kWh）が増加したが，総外部電力量が•橙色の棒グラフ: シナリオ (1) における分布

1875 kWh だけ減少し（灰色の破線: シナリオ (0) に対しては•赤色の棒グラフ: シナリオ (2) における分布3931 kWh 減少），総余剰電力量が 0 kWh になる（桃色の実•

黄色の棒グラフ: シナリオ (3) における分布線）．これは，EV のバッテリーと据え置きバッテリーを組み•

黒色の棒グラフ: シナリオ (3’) における分布

合わせた結果，再生可能エネルギーを有効活用することができ

図 14 より，次の 3 つのことが示された．

たことを意味する．なお，シナリオ (3) で生じた充給電ロスは•再生可能エネルギーを導入すると（シナリオ (0) → (1)），

シナリオ (1) の総余剰電力量とほぼ同量であることから，元々実質需要電力の変動が大きくなるために外部電力量の変動幅が活用できていなかった余剰電力を負荷平準化のために活用でき大きくなる傾向がある．

たと言える．

•

再生可能エネルギーなしで負荷平準化を行うと（シナリオ (3) → (3’)），総充電量（1120 kWh），総給電量（894 kWh）•

EV だけで負荷平準化を行うと（シナリオ (1) → (2)），

外部電力量の変動幅が小さくなる傾向がある．

•

据え置きバッテリーを導入して負荷平準化を行うと（シおよび充給電ロス（258 kWh）が減少するが，総外部電力量

ナリオ (2) → (3) および (3’)），全ての日の外部電力量の変動

が 2884 kWh だけ増加（灰色の破線: シナリオ (0) に対しては

幅が 0 kWh になる．これは，一日を通して負荷平準化が達成

1047 kWh 減少）する．これは，ナノセルを流れるエネルギーされる理想的な状況を想定したためである．

の総量がシナリオ (3) に対して減少したことにより，充給電の以上より，実験環境のエネルギーフローを集計した結果，EV1

台と据え置きバッテリーを活用するシナリオ (3) において，充給電ロスが生じるものの，再生可能エネルギーの有効活用と電力供給側に対する負荷平準化を同時に達成できることを示した．
以上のように，実際に収集したライフログよりマイクログ[10]

リッドのエネルギーフローを集計し，想定シナリオ間で比較することで，再生可能エネルギーと EV を活用する VGI の実現[11]

可能性に関する定量評価ができることを示した．
[12]

6 まとめと今後の課題
本稿では，再生可能エネルギーと EV のデータを統合するラ
イフログデータベースを構築した．また，実際に収集したライフログを用いてマイクログリッドのエネルギーフローを集計し，[13]

想定シナリオ間で比較することにより，再生可能エネルギーとEV を活用する VGI の実現可能性に関する定量評価ができることを示した．

[14]

今後の課題として，より大規模なマイクログリッドにおける評価例を示すことや VGI の実証実験によるデータも提案手法[15]で分析できることを示すことが挙げられる．これらにより，提案手法による定量評価が，スマートグリッドの技術開発や社会[16]制度設計を進める上で有効であることを示していく．
[17]

謝

辞

本研究の一部は JSPS 科研費（課題番号 18K11750），および，横浜国立大学大学院環境情報研究院共同研究推進プログラ[18]ム，ならびに横浜国立大学学長戦略経費の支援による．
[19]

文

献

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SQL・管理システム・NoSQL. サイエンス社, 第 3 版, 2017.
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