DEIM2022 D24-3

オープンデータとライフログを活用した VGI スマートグリッドにおける有効な電力負荷平準化プランニング
村上太一朗†

飯田 惇子†

石毛 大貴†

祐樹††

本藤

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: †{murakami-taichiro-ng,iida-junko-kg,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 バッテリーを活用した外部電力の負荷平準化シミュレーションを行う．この負荷平準化を実現するための定式化とアルゴリズムの設計を行った．負荷平準化を実現するためのオープ
ンデータとライフログを組み合わせたデータベースを活用し，負荷平準化を行う際，様々な条件でシミュレーションを行い，様々な評価指標のもとで定量化・可視化を行った．
キーワード ライフログ，負荷平準化，スマートグリッド，VGI: Vehicle-Grid Integration，再生可能エネルギー，電気自動車，オープンデータ[W]

建物の需要電力

も，スマートフォンなどのスマートデバイスや IoT（Internetof Things）の普及により，生活の記録である「ライフログ」が容易に利用できるようになった．また，国や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により，気象0

midnight

morningnoon

generate

多様なデータを取得・蓄積できることが可能になった [1]．中で実質需要電力evening

night

𝑡

night

𝑡

c

センサ技術やストレージ技術の発達により，実世界の膨大で

demand1 はじめに再生可能エネルギーの発電電力

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なっ(a) 発電余剰電力とダックカーブ現象

た．これらのライフログやオープンデータを充分に活用するた[W]

めには，適切なデータマネジメントが重要である [2]．
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

エネルギーを導入することが挙げられる．特に近年，太陽光発電設備が多く導入され，世界規模で大きく普及が進んでいる．
しかし，太陽光発電による発電量は季節や気象に依存し不安

demand

利用していくことが求められている [3] [4]．この問題の対策に一例として，化石燃料由来の電力消費を抑えるために再生可能

負荷平準化レベル0

midnight

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

morningnoon

evening

generateの一種である CO2 の排出を抑えつつ，効率的にエネルギーを(b) バッテリーによるエネルギーの時間移動

図1

太陽光発電導入時の実質需要電力と負荷平準化

余ってしまう「発電余剰電力」が生じることがある．そのうえ，再生可能エネルギーの発電パターンは他の近隣施設でも同様であるため発電余剰電力をそれらに送電（売電）することは難し
い．したがって，再生可能エネルギーの出力抑制を行う必要が生じてしまい，発電電力を充分に有効活用できない可能性がある．さらに，太陽光発電の導入量が増えると，発電する時間帯としない時間帯で，電力供給側に対する実質需要電力（需要・発電電力差，3 章以降は外部電力と定義する）に急激な変動が起こり（ダックカーブ現象），電力供給側の発電効率に悪影響を及ぼすことが懸念される [5]．
これらの問題に対して，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 [4] を行うスマートグリッドが解決策として考えられる．需要側による負荷平準化を実現するた
めには，電力の一時的な蓄積のためにバッテリーが必要となる．
このバッテリーとして電気自動車（EV：Electric Vehicle）をバッテリーとみなす VGI（Vehicle-Grid Integration）が期待されている [6]．また，再生可能エネルギーによる発電余剰電
力を EV のバッテリーに充電し，電力需要が高い時間帯には給電する．これによって，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現象を解消（負荷平準化）できると考えら

対して周波数変動を抑制することに主眼が置かれることが多い．

smart grid environment
microgrid A

battery pool

一方，需要側の立場か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再生可能エネルギーを地産地消しつつ，

EnergyStation

実質需要電力を平準化して供給側の負担を減らす方法をとる．
さらに，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ESES

microgrid B

Power plantmicrogrid C

して Kempton 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] 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
図2

本研究で想定するスマートグリッド環境

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れる（図 1(b): バッテリーによるエネルギーの時間移動）．と実験を行った．Kikusato ら [15] は，家庭のコストの最小化をころが，EV は個別に使用状況が異なるため，エネルギーの時目的とした EV の充給電計画を提案し，実データによるシミュ

間移動を行うために適切な充給電を行うことが難しい．また，

レーションを行った．Amamra ら [16] は，スマートグリッドで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，

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

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 [7]．以

テリーのコストを最小化しつつグリッドと EV 所有者の利益を上より，再生可能エネルギーと EV を活用する需要側の負荷平最適化するような手法を構築した．

準化の実現可能性に関して，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．
そこで本研究では，再生可能エネルギーと EV バッテリーを活用した負荷平準化シミュレーションを行う．まず，本研究でこれらの研究に対し，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，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．

想定するスマートグリッド環境を定義し，そこでのエネルギー
フローや実行する負荷平準化の定式化を行う．また，実際に負荷平準化を行うためには，外部電源からどの程度の一定電力の供給を受けるか (負荷平準化レベル) と，どの時間帯に電力の供給を受けるか (負荷平準化時間帯) の二つを定める必要がある．

3 負荷平準化を実現するスマートグリッドにおける定式化
3. 1 想 定 環 境

本研究ではこれらを定めるアルゴリズムとして複数の観点に基本研究での需要側の立場に基づくスマートグリッド環境とづく方法を提案し，オープンデータと実際のライフログを組みして，オフィスビル群や集合住宅ごとに，電力需要設備，再生合わせたデータベースを活用し，様々な評価指標のもとで定量可能エネルギー発電設備，バッテリー，及び充給電設備（ES：化・可視化を行った．

Energy Station）を構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）．マイクログリッ

2 関連研究ド内には複数の電力需要設備と，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存在している．また，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 [8]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 [9] 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提案
し，電力系統が独立した離島で実証実験を行った．日本国内の研究に目を向けると，馬場ら [10] は家庭内の IoT 化された電化製品を中央制御することで発電電力を有効活用する手法を提マイクログリッド外には「大規模発電所」が存在し，マイクログリッドに対して電力を供給している．バッテリーはマイクログリッド内の充給電設備に常に存在する「定置型バッテリー」と，常に存在するとは限らない「EV バッテリー」の 2 種類がある．ここで，この 2 種類のバッテリーによりそのマイクログ
リッドの「バッテリープール」が構成されると定義する．バッ
テリープールの満充電容量（FCC：full charge capacity）とSOC（state of charge：充電率）[17] はバッテリーの充給電やEV のマイクログリッドへの出入りによって常に変化する．

案し，発電余剰電力量を約 10.4%緩和可能であることをシミュ
レーションから示した．横浜市・豊田市・けいはんな・北九州
市の 4 都市 [11] では，産官学が一体となってスマートシティに

3. 2 マイクログリッドのエネルギーフロー
マイクログリッドを流れる電力の共有元（source）と供給先関する評価実験を行った．以上のようにスマートグリッドは， （destination）に関する概念図を図 3 に示す．また，マイクロ電力供給側の立場から設計する方法と電力需要側から設計する

グリッド環境に定義における各変数を表 1 に示す．一つのマイ方法が見られる．電力供給側の立場からは大規模な需要変動にクログリッドにおいて，供給元からの電力と供給先への電力の表1

Source= Destination

Power plant
Renewable resources

From Battery pool

説明

t

s

観測時点

Tstep

hour

観測粒度（1 時間）

T

なし

全観測時間

Tstarthour

負荷平準化開始時刻

Tend

hour

負荷平準化終了時刻

Into Battery pool

負荷平準化レベルの高さ

L(t)

kWh/h

BPcapacity

kWh/hバッテリープール容量nなし

全期間を観測粒度で分割したブロック数

マイクログリッドのエネルギーフロー

総量は一致するものとする．電力の供給元と供給先の内訳としてそれぞれ 3 つを定義する．
電力の供給元の内訳（source）(1) 外部電力（Power plant）Sourcepp (t)：マイクログリッド

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[W]

負荷平準化レベル

バッテリーから給電

c

再エネ発電電力を消費

0

外部（外部電源）から供給される電力

暫定供給電力＝負荷平準化レベル＋再エネ発電電力

再エネ発電電力を充電
暫定需要電力demand, supply

図3

単位

Consumable

Unusable

マイクログリッド環境の定義

変数

midnight

morningnoon

外部電源からの供給電力を充電(2) 内部発電電力（Renewable resources） Sourcerr (t)：マイ

evening

night𝑡

外部電源からの供給電力を充電

クログリッド内部の再生可能エネルギー発電設備が発電する電力
図4(3) 給電電力（From Battery pool） Sourcebp (t)：バッテリー

再エネと EV バッテリーを活用する負荷平準化

プールから給電する電力
電力の供給先の内訳（destination）

供給のマッチングを考える．本研究では，外部電力 Sourcepp (t)(a) 消費電力（Consumable） Destinationc (t)：電力需要設備

が 1 日を通して一定になることを理想とする．このような状態が消費する電力(b) 余剰電力（Unusable） Destinationy (t)：供給されたが消費しきれない電力(c) 充電電力（Into Battery pool） Destinationb p(t)：バッテ
リープールに充電する電力

は，外部電源にとっての負荷が変動しないことから「負荷平準化」と呼ばれる [4]．図 4 に負荷平準化の概念図を示す．まず建物の需要電力を暫定需要電力と定義する．次に外部電力からの一定電力の供給を考えると，供給される電力は外部電源から供給される電力と再生可能エネルギー発電電力を足し合わせたも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のになる．これを暫定供給電力と呼ぶ．ここで，暫定供給電力

ネルギーフロー）は図 3 の矢印で示される 6 通りであると定義と暫定需要電力を比較し，暫定供給電力が暫定需要電力を上回する．

る時間帯ではバッテリーに充電し，反対に暫定需要電力が暫定

エネルギーフロー（energy ﬂow）

供給電力を上回る時間帯ではバッテリーから給電することで，Ppp c (赤色の矢印): 外部電力を直接消費

外部電源から供給される電力は一定である負荷平準化を達成す

Ppp bp (緑色の矢印): 外部電力をバッテリーへ充電ることが出来る．負荷平準化を達成するための電力の充給電を

Prr c (黄色の矢印): 内部発電電力を直接消費行うためには，事前に電力需要や再生可能エネルギー発電電力，

Prr u (橙色の矢印): 内部発電電力のうち消費・充電しきれな

EV の動きによるバッテリープール容量の変動の予測を行い，

い余剰電力

Prr bp (黄緑色の矢印): 内部発電電力をバッテリーへ充電

電力の充給電の計画を立てる必要がある．負荷平準化のサイクル概念図を図 5 に示す．

Pbp c (桃色の矢印): バッテリーからの給電電力を直接消費

また，負荷平準化における電力の充給電を行う際，どの電力

そして，任意時点 t の各供給元からの電力はいずれかの供給レベルで負荷平準化を行うか，負荷平準化を実行する時間帯

先へ流れるものとする．また，バッテリープールの充給電時にを決定する必要がある．この負荷平準化の高さ（負荷平準化レは一定のエネルギー変換ロス（充給電ロス）が生じるものと定ベル）と負荷平準化を行う時間（負荷平準化時間帯）の決め方

義する．

は複数考えられ，本論文ではそれぞれの方法の組み合わせでシミュレーションを行い，いくつかの評価指標のもとで考察を4 負荷平準化レベルとその決定アルゴリズム

行う．

4. 1 負荷平準化

4. 2 負荷平準化時間帯の決定

3. 2 節で定義したエネルギーフローに基づいて，電力の需要と負荷平準化を行う際，バッテリーに充電する電力量がバッテ

[W] a.需要の最大c.平準化時間帯の需要平均
d.バッファ時間帯の需要の最大

day 0

day 1

day 2

𝑓𝑐1

𝑓𝑐2

𝑓𝑐3

・・・

demand・・・[ kW ]

d em a n d

予測

0m id n ig h t

m orn in gn ooneven in g

n ig h teven in g

n ig h t

g en era tec[ kW ]

平準化直線

d em a n d

計画

0m id n ig h t

m orn in g

n oon

𝑝𝑙1

c

g en era te

𝑝𝑙2

𝑝𝑙3

0
midnight

d em a n d , su p p ly

[kW ]

実行

𝑒𝑥0

c

0
m id n ig h t

m orn in gn ooneven in g

n ig h t

𝑒𝑥1

demand, supply

evening

図8

night
𝑇𝑒𝑛𝑑

b.需要の最小

e.実質需要平均負荷平準化レベルの決定方法

Tstart = min{t|t ∈ T, Sourcerr (t) > 0}

負荷平準化の運用サイクルの例

Tend = {20, 21, 22, 23}

[W]

図6

noon

𝑇𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡

予測𝒇𝒄𝒅 : day 𝑑の消費電力や再エネ発電電力を予測（day 𝑑 − 1に実施）
計画𝒑𝒍𝒅 : 予測𝑓𝑐𝑑 に基づき、day 𝑑の平準化直線を決定（day 𝑑 − 1に実施）
実行𝒆𝒙𝒅 : 計画𝑝𝑙𝑑 に基づき、day 𝑑の充給電を実行（day 𝑑に実施）

図5

morning

𝑒𝑥2

暫定需要電力4. 3 負荷平準化レベルの決定

再エネ発電電力を充電

バッテリーから給電

4. 1 節で負荷平準化を行う電力レベルの決定方法は複数考え

負荷平準化
レベル

られると述べた．そこで本稿では，複数の負荷平準化レベルの再エネ発電電力を消費

外部電源からの供給電力を充電

決定方法を考え，それぞれの決定方法について評価を行う．

外部電源からの供給電力を充電

a. 需要の最大バッテリー供給電力＞バッテリー充電電力となる負荷平準化

L(t) = maxDestinationc (t)t∈Tb. 需要の最低

demand[W]t∈Tc. 平準化時間帯の需要電力の平均∑Tend
1L(t) = Tend −T
t=Tstart Destinationc (t)startバッテリーから給電

暫定需要電力d. バッファ時間帯の需要の最大
0

midnight

負荷平準化
レベル

morning

L(t) =

外部電源からの供給電力を充電

noon

evening

night

𝑡

c

generate

L(t) = minDestinationc (t)

暫定供給電力

再エネ発電電力を充電

バッファー時間帯

負荷平準化時間帯

バッファー
時間帯

max

t<Tstart ,Tend <te. 実質需要電力の平均
1
L(t) = Tend −T
start

Destinationc (t)∑Tend
t=Tstart(Destinationc (t) − Sourcerr (t))
それぞれの決定方法の概念図を図 8 に示す．a の需要の最大

図7

負荷平準化時間帯とバッファー時間帯

を負荷平準化レベルとする方法は，負荷平準化時間帯においてバッテリーに充電し続けるような設定方法のため，バッテリー

リーから放電する電力量を大きく超える日が続いた場合，バッが溢れ，発電余剰電力が発生することが予想される．次に，b

テリーに蓄えられている電力量の残量が不足し，負荷平準化をの需要の最小を負荷平準化レベルとする方法は，a と反対にバッ達成できないことが考えられる．図 6 にその例を示す．図 6 のテリーから給電し続けるような方法のため，バッテリーからの紫色の横線部分はバッテリーから給電，緑色の縦線部分はバッ

給電が足りなくなることが予想される．負荷平準化レベルはこ

テリーに充電を表しており，このバッテリー充給電量のバランの a と b の間のレベルで行うことが自然であると考えられ，本スが損なわれるとバッテリー電力が不足したり，バッテリー電稿では a と b の他に c〜e の決定方法を考えた．再生可能エネ

力が溢れることが考えられる．そのような事態を防ぐため，1

ルギー発電電力の地産地消を考えるスマートグリッド環境にお日中外部電力の負荷平準化するのではなく，バッテリーの残充いて，手法 e の実質需要電力の平均とする決定方法が負荷平準

電量を調整する時間帯を設けることを考えた．図 7 に概念図を化において有効であることを示す．

示す．1 日の中で負荷平準化を目指す「負荷平準化時間帯」と，バッテリーの残充電量を調整する「バッファー時間帯」の 2 つの時間帯に分けることで，無理なく負荷平準化が達成できることを示す．
本稿では，スマートグリッドにおける太陽光発電電力の地産地消を考え，負荷平準化開始時刻を太陽光発電が行われる時刻とした．また負荷平準化終了時刻として，需要電力が少なくなった時間に設定するような簡易な方法として，20 時〜23 時までの 4 時間をパラメータとして設定した．

4. 4 負荷平準化の評価指標
概要で，「負荷平準化を行う際，様々な条件でシミュレーショ
ンを行い，様々な評価指標のもとで定量化」すると述べた．以下に，異なるシミュレーション間を定量化するための評価指標を示す．

α. 余剰電力（Unusable）の総和∑t∈T Prru (t)β. 外部電力の変化量

表2

使用したデータ

項目

表3

種類

電力需要

実データ

太陽光パネル面積

仮想データ

説明

組み合わせ結果一覧

横浜国立大学のTend

電力データ 1

L(t)

車の入退構

実データに基づく
仮想データ

実データ

(一部仮想データ)

EV のバッテリー容量EV の SOC

∑
1
n

仮想データ

21

22

23

α:220

α:220

α:220

α:220

建物の屋上

β:14.8β:15.1β:15.6β:16.3

a

γ:516

γ:516

γ:516

γ:516

日射量の

δ:1424

δ:1441

δ:1459

δ:1476

オープンデータ

ϵ:459

ϵ:459

ϵ:459

ϵ:459

から算出 2

α:0

α:0

α:0

α:0

駐車場の映像β:5.68β:4.53β:3.72β:3.34

から測定

b

γ:366

γ:353

γ:346

γ:337

(欠損日は

δ:1064

δ:1056

δ:1051

δ:1050
ϵ:312

同じ曜日の

ϵ:312

ϵ:312

ϵ:312

データを使用)

α:0

α:0

α:0

α:0

100kWh/台

β:9.8

β:9.75β:9.66β:9.60

c
仮想データ

20

横浜国立大学の面積の 14 ％太陽光発電

負荷平準化レベルと負荷平準化終了時刻の

γ:406

γ:399

γ:391

γ:383

入構時点で

δ:1299

δ:1300δ:1301

δ:1302

すべて SOC50 ％

ϵ:420

ϵ:417

ϵ:413

ϵ:409

α:0

α:0

α:0

α:0

β:6.26β:4.67β:3.40β:2.7t∈T |Sourcepp (t + 1) − Sourcepp (t)|dγ. 外部電力の最大値

γ:349

γ:335

γ:326

γ:317

δ:1208

δ:1164

δ:1128

δ:1105

maxSourcepp (t)

ϵ:378

ϵ:360

ϵ:344

ϵ:335

α:0

α:0

α:0

α:0

β:7.43β:6.25β:5.44β:5.14t∈T

δ. 外部電力の総供給量∑t∈T Sourcepp (t)eϵ. 再エネ発電電力の EV バッテリーへの総充電量∑t∈T Prr EV B (t)

γ:353

γ:336

γ:324

γ:319

δ:1020δ:1010δ:1003

δ:1000

ϵ:276

ϵ:276

ϵ:276

ϵ:276

5 実験環境における評価=0
5. 1 評価に用いたデータ
使用したデータ一覧を表 2 に示す．本稿では，実験環境を横浜国立大学の研究棟 3 棟とし，評価を行った．なお，評価対象
日は 2020 年 1 月 1 日〜2020 年 12 月 31 日のうち，土日祝日や年末年始の休業日及びデータ欠損日を除いた 223 日で，サンプリング間隔は 1 時間で合わせた．また，実験環境の再生可能エネルギーの発電設備として太陽光発電のみを用いた．

(∀t ∈ T )．負荷平準化はしない (できない)．

シ ナ リ オ 2（ 太 陽 光 パ ネ ル あ り・バッテ リ ー あ り シ ナ リオ）:“renewable-battery”
マイクログリッド内に太陽光パネル・バッテリーがあるシ
ナリオ．負荷平準化を行う．

5. 3 実データを用いた負荷平準化レベルと負荷平準化時間帯の組み合わせ評価

4 節において，負荷平準化実行サイクルで負荷平準化を行う
5. 2 シナリオ説明
本稿で述べた負荷平準化アルゴリズムを分かりやすくするために，異なる 3 つのシナリオを考える．
シ ナ リ オ 0（ 太 陽 光 パ ネ ル な し・バッテ リ ー な し シ ナ リオ）:“baseline”
マイクログリッド内に太陽光パネル・バッテリーがないシナ
リオ．p(2) (t) = 0，stationary capacity(t) = 0, EV capacity(t)=0(∀t ∈ T )．負荷平準化はしない (できない)．

シナリオ 1（太陽光パネルあり・バッテリーなしシナリオ）:“re-newable”

ためには事前に電力需要や再生可能エネルギー発電電力，EVの動きの予測を行う必要があるが，本節では事前実験としてそれらのデータを既知として年間を通して負荷平準化シミュレー
ションを行った．表 3 に負荷平準化レベルと負荷平準化終了時
間帯においてそれぞれの組み合わせにおける年間シミュレー
ションにおける評価指標の結果を示す．なお，表内の α，β ，γの単位は kWh，δ ，ϵ の単位は MWh である．
評価指標 α(発電余剰電力の総和) は再生可能エネルギーの有効活用の観点から発電余剰電力が発生しない，つまり α = 0 となることが良いと考える．また，評価指標 β(外部電力の変化

マイクログリッド内に太陽光パネルはあるが，バッテリー量) は負荷平準化において，外部電力の変化量が 0 であれば負がないシナリオ．stationary capacity(t) = 0, EV capacity(t)荷平準化が達成できたことを表している．評価指標 γ(外部電力の最大値) に関しては年間シミュレーションのうち，ある 1 時

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

間における外部電力からの最大供給量を表しており，電力ピー

1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0

α
β
γ
δ
ε

a
図9

b

c

d

e

β
γ
δ
ε

図 12

b

c

d

e

負荷平準化年間シミュレーションにおける評価 (Tend = 23)

α
β
γ
δ
ε

a

b

c

d

e

負荷平準化年間シミュレーションにおける評価 (Tend = 21)

1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0

α
β
γ

図 13

δ
ε

a
図 11

α

a

負荷平準化年間シミュレーションにおける評価 (Tend = 20)

1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0

図 10

1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0

b

c

d

e

負荷平準化年間シミュレーションにおける評価 (Tend = 22)

負荷平準化を達成できた日の例

また，図 13 に負荷平準化を達成できた 1 日の例を示す．上のグラフは 1 日の電力の推移 (横軸は 1 日の時間，縦軸は電力量 [kWh])，下のグラフはその日のバッテリープールの容量および残電力量の推移を表す．図 13 の上のグラフにおいて，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クにおける問題に対する参考値として評価指標に用いた．評価

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指標 δ(外部電力の総供給量) はこの値が少ないほど外部電力かからの供給電力量（赤の棒グラフの高さ）が平準化直線（黒色らの電力供給量を削減できたことを表す．ここで負荷平準化レの破線）と一致しているときに，負荷平準化されていることをベルの決定方法 e(実質需要電力の平均) に着目すると，他の手示している．

法に比べ外部電力からの供給量を削減できる手法であることが図 13 の下のグラフにおいて，水色のグラフがバッテリープー

わかる．また，評価指標 ϵ(再生可能エネルギー発電電力の EV

ルの残電力量の推移を示しており，その包絡線の色が上図の棒

バッテリーへの総充電量) は，EV バッテリーに充電することでグラフの色（充電中なら緑色，給電中なら桃色）に対応していEV の走行で消費した電力が再生可能エネルギー由来であるこる．なお，充給電はバッテリープールの総バッテリー容量（黒とを表している．この ϵ の値が大きいほど再生可能エネルギー

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

を EV の走行に対して有効活用できたことを示す．

フは，充電ロスと給電ロスをそれぞれ示している．

図 9〜図 12 に表 3 を負荷平準化終了時刻別に棒グラフにし次に年間シミュレーションの結果として，図 14 に手法 e，たものを示す．横軸は負荷平準化レベルの決定方法，縦軸は評

Tend = 23 とした際の負荷平準化年間シミュレーションの電力価指標の値を表す．1 時間ごとに負荷平準化時間終了時刻を遅収支積み上げグラフを示す．横軸が 5. 2 で示した想定シナリオ，

らせていくと，負荷平準化する時間が長くなるため，外部電力

縦軸が電力量 [MWh] を表しており，シナリオごとに電力の供供給量を削減することが出来た．

給量 (source: 左側の積み上げ棒グラフ) と供給先 (destination:

表4

yearly sources / destinations of electric energy [MWh]

2500

2000

Source_pp
Source_rr
from battery (Source_bp + discharged loss)
Source_rr
Destination_u
into ev_battery
into remained_battery
battery charge/discharge loss

予測に用いたデータ

項目

説明

電力需要

直近 1 週間の同時刻電力需要の平均

太陽光発電

航空気象報データを用いた予測手法

EV の動きによるバッテリープールの変動
176

1500

0.0
62
45
276

141

量) の値は 276MWh である．これは EV バッテリーに充電された電力の由来が外部電力からではなく 100%再生可能エネル

554

554

5 日間の実データギーであることを表しており，再生可能エネルギーの有効活用

1000を達成できているといえる．また，評価指標 β(外部電力の変化
1346

1346

500

1346

1346
1000

934

量) に着目すると，この値は十分に小さく負荷平準化が達成可能であるといえる．
これらのことから，負荷平準化を行うことで，再生可能エネ

0

ルギーの有効活用しつつ，外部電力の供給電力を一定にする負(0) baseline(1) renewable

scenario(2) renewable-battery

荷平準化が達成できることが示された．

5. 4 予測データを用いた負荷平準化シミュレーション
図 14

既知データを用いたシナリオごとのエネルギーフローの年間収支

次に，5. 3 節では既知としていた電力需要や再生可能エネル
ギー発電電力，EV の動きの予測を行い年間シミュレーションを行う．予測に用いたデータを表 4 に示す．電力需要について

右側の積み上げ棒グラフ) を並べた．この時，グリッド内のエは評価対象日が平日であり，実験環境が大学内施設であること

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

から，需要電力パターンに大きな変動が起こらないと仮定し，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

直近 1 週間の同時刻電力需要の平均とした．太陽光発電につい

ラフにおいて，各色は以下の意味をもつ．

ては，太陽光発電は気象，特に雲の動きによって発電量が大き•

青色: 総外部電力量の年間積算値

く変動することから，雲に関する情報を含む航空気象報を異目•

黄緑色: 総内部電力量の年間積算値

的活用し，予測を行った．EV の動きによるバッテリープール•

紫色: 総給電量（総給電電力量と給電ロスの和）の年間

容量の変動ついても電力需要と同じく評価対象日が平日であり，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．

実験環境が大学内施設であることから，過去 5 日間の駐車場の映像から測定した実データとした．
図 15 に表 4 に示した予測データを用いた年間の負荷平準化•

赤色: 総消費電力量の年間積算値

シミュレーションの電力収支積み上げグラフを示す．負荷平準•

橙色: 総余剰電力量の年間積算値

化の際の負荷平準化レベルの手法は手法 e，Tend = 23 を用い•

緑色: EV バッテリーへの総充電量の年間積算値

た．また，評価指標の結果を以下に示す．α，β ，γ の単位は•オリーブ色：定置型バッテリーへの総充電量の年間積算値

kWh，δ ，ϵ の単位は MWh である．

•

赤紫色: 充給電ロスの年間積算値

α:0

図 14 のシナリオ 1 の橙色の部分である，発電余剰電力量に着β:9.76

目すると，太陽光パネルをただ置いただけでは年間で 141MWh

γ:378の電力が発電余剰電力として使い切ることが出来なかった．そδ:983の一方シナリオ 2 に着目すると，発電余剰電力は 0MWh であϵ:254り，負荷平準化により太陽光発電電力を有効活用できたこと

ここで，予測データを用いた負荷平準化シミュレーションをを示す．負荷平準化を行う際にバッテリーへの充給電が行われ行った結果，評価指標 α(発電余剰電力の総和) は 0 であり，再るが，この充給電の際に生じる充給電ロスは 62MWh であり，

生可能エネルギーを使い切ることができ，β(外部電力の変化量)

先述の発電余剰電力である 141MWh に比べると小さい．そのは 9.76 と十分小さい値のため，負荷平準化は達成可能である．

ため，バッテリーの充給電ロスを考えても，負荷平準化を行う

また，図 15 のシナリオ 2 の緑色の部分である，EV バッテリー

ことで太陽光発電電力を有効活用できたと考えられる．次に，への総充電量に着目すると，1 年間で EV バッテリーに充電

シナリオ 2 の緑色の部分である，EV バッテリーへの総充電量された電力量は 254MWh であり，評価指標 ϵ(再生可能エネルに着目すると，1 年間で EV バッテリーに充電された電力量はギー発電電力の EV バッテリーへの総充電量) の値は 254MWh

276MWh であった．また，表 3 の手法 e，Tend = 23 の評価指である．このことから，再生可能エネルギーの有効活用の観点

標 ϵ(再生可能エネルギー発電電力の EV バッテリーへの総充電

からも EV バッテリーに充電された電力が 100%再生可能エネ

yearly sources / destinations of electric energy [MWh]

2500

2000

Source_pp
Source_rr
from battery (Source_bp + discharged loss)
Source_rr
Destination_u
into ev_battery
into remained_battery
battery charge/discharge loss

240

1500

0.0
75
101
254

141
554

554

1000
1346

1346

500

図 15

983

934

0

(0) baseline

1346

1346

(1) renewable

scenario(2) renewable-battery

予測データを用いたシナリオごとのエネルギーフローの年間収支

ルギー由来であることから負荷平準化が有用であるといえる．

6 まとめと今後の課題
本稿では，想定するスマートグリッド環境とそのエネルギー
フローを定義した．また，負荷平準化を実現する VGI の定式化とアルゴリズムの設計を行った．負荷平準化を行う際，外部電源からどの程度の一定電力の供給を受けるか (負荷平準化レベル) と，どの時間帯に電力の供給を受けるか (負荷平準化時間帯) を定める際，複数の観点に基づく方法を提案し，実際のライフログデータを用いて比較評価を行った．その結果，再生可能エネルギーを地産地消するアイデアに基づく実質需要電力から負荷平準化レベルを決定するアルゴリズムによって負荷平準化のメリットが十分に得られることがわかった．
今後は，我々の環境で取得・蓄積してきたライフログデータ
以外の環境におけるシミュレーションを行うことで，負荷平準化アルゴリズムの検討や負荷平準化レベルや時間帯，評価指標の拡張を行い，負荷平準化アルゴリズムの有効性について検証
していく．

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

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