EVの電力系統での活用について
2024/3/1

東京電力ホールディングス株式会社
経営技術戦略研究所

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1. EVの電力系統側から見た考え方
 EVは、充電負荷とリソース活用の２つの切り口から考えられる
 ローカルと需給の観点から２つの切り口を整理したものが下表
ローカル（潮流・電圧）

全系（需給)

充電負荷・ピーク時間帯の負荷削減（設備投資の削減）

・ダックカーブの改善（電源の調達を低減）

リソース活用・再エネの有効活用（昼間充電）

・太陽光の予測外れ時の調整力

設備対策費用の削減(配電用変電所、柱上変圧器）
赤線以上となった場合は、変圧器の取替が必要

リソースアデカシーへの活用
負荷率の低い(効率の悪い)電源の調達を低減

現状（青）、V1G(橙）、V2X(緑)柱上変圧器の計算例（海外での取組例）
・年間15日50時間上限⇒外部調達よりDER活用の方が安価な場合に利用

2-1. 海外電力会社との取り組み
 世界的トップレベルのEV普及先行地域であるカリフォルニア州のSMUDおよびハワイ州のHECOとEV大量導入時の電力系統での運用確立に向けた検討を協働で進めていく（2024年1月30日にMOU締結、プレスリリース）
2024年1月30日 プレスリリース

https://www.tepco.co.jp/press/release/2024/1666871_8714.html

342-2. HECOの課題意識

 オアフ島内で高級住宅街のカハラ地区にEVが集中している状況。
 PVが多く導入されており、電気料金を多く支払っていない地域でもあるため、対策費が高騰しないEVの運用方法を見出したい。
オアフ島

カハラ地区にEVが集中

屋根には大量のPVを搭載

テスラが一件に2台のケースもアメリカで人気のオフロードEV「リビアンSUV」

PV導入量：kWhベース32%(2022年)
EV導入量：導入比率米国第2位（2022年）
2023年 28706台、2030年には28万台の見込み

住宅ガレージでの充電状況

2-3-1. EVの電力系統での運用方法：検討の考え方
 充電形態・制御方法・制御指令の３つの観点から検討し、EVの電力系統での運用方法の確立を目指している
EVの電力系統での運用検討に関するポイント

充電形態

V1G

V2X（V2H/V2G）

制御方法

価格シグナル型

インセンティブ型（電気料金設定によりEVによる需要を誘導する）（電力会社の要請に応じてEVによる需要を制御する）

制御指令

自動車OEM経由

充電器(EVSE)経由

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2-3-2. EVリソースの運用検討：充電形態
 V1Gで十分か、V2Xも必要かを電圧階級（高圧・低圧）や需要種別（住宅・商工業）などの分類で整理していく。

 充電タイミングのコントロールにより、需要を誘導・制御

 充電タイミングのコントロールに加え、放電による自家消需・逆潮流により需要の誘導・制御幅を増加

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2-3-3. EVリソースの運用検討：制御方法
 電気料金型とインセンティブ型の２つに分けられる。
 どちらか片方ではなく、ベースは電気料金型で誘導し、追加で制御が必要な場合にインセンティブ型を組み合わせるなど両手法の使い分けを整理していく。

制御方法（電気料金設定によりEVによる需要を誘導する）（電力会社の要請に応じてEVによる需要を制御する）・電気料金をピーク時に高くする、充電して欲しい時間帯（再エネ余剰時など）に安くすることによりEVの充放電による需要を誘導

・RAや各需要家と契約を結んだうえで、電力会社からの制御指令によりEVの充放電による需要を制御

 比較的簡便であり、大多数に適用可能
 時々の需要家の反応に依存するため定量的効果を見通しにくい 契約に基づくため、定量的効果を見通しやすい 手間がかかり、小口需要家への適用に課題

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2-3-4. EVリソースの運用検討：制御指令
 制御指令を電力会社から自動車OEMサーバへ出す場合と充放電器に出す場合の2つに分けられ、電圧階級や需要種別などの分類で整理していく。

自動車OEM経由

一斉に指令する場合に適しているフィーダーとEVの関連付けに課題現状V2Xは実施不可

充放電器（EVSE)経由

特定のフィーダーのEVを制御する場合に適しているV2Xも実施可左に比べ充放電器コストがかかる

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92-4-1. SMUDの取り組み（制御の考え方）
 SMUDは制御対象によって、コストや精度など考慮した実施方法の使い分けを検討しており、DER活用に関する知見を入手可能。

Load Flexibility
Spectrum
SMUDにおける制御方法の適用範囲の考え方
Load Flexibility Spectrum
Behavioral Rates
and DR

Behavioral Rates
and DR

Automated DR andPrice Signals

Automated DR andPrice Signals

Accessibility

容易

Virtual Power
Plants (VPP)

Virtual Power
Plants (VPP)

Resource Stack

Community Solarand Storage

Community Solarand Storage

Load
Modification
Resource Stack
Load
Modification
SupplyDispatch

Control and Precision
制御と精度

SupplyDispatch
Accessibility
・電気料金型（行動変容）

 通信が片方向で済むので，システムセキュリティ要件低く，低コスト
 制御レスポンスに不確実性・インセンティブ型（直接制御）
Controland Precision
 制御レスポンスの精度は高い
 システムとしては高コスト

グリッドサービスとして、緊急時は応動信頼性の高い直接制御、常時は経済面を考慮した電気料金型と制御を使い分ける。

102-4-2. SMUDの取り組み（各種プログラム）
 SMUDは家庭用・商業用の各プログラムで、実施方法の使い分けを明らかにするための各種実証に取り組んでいる。

Load Flexibility Portfolio

SMUD実証のプログラムと制御方法
家庭用プログラム
Residential Programs$ Event

商業用プログラム$ SignalControl

Commercial Programs•

Peak Corps (legacy)•
One-way devices for AC loadcontrol, emergency only•

PowerDirect®
•
Load reduction throughautomated control•

Peak Conserve (new)•Two-way devices for AC loadcontrol, economic dispatch•

Temperature Dependent Pricing•
Load reduction throughautomated control•

My Energy Optimizer•
Starter (optimize to TOD rate)•Partner (smart thermostats)•Partner+ (control of batteries)•

Commercial BESS•
Battery storage optimization
for commercial customers

PowerMinder•
Load shifting with Wi-Fi
connected HPWH•

StorageShares•
Virtual alternative to BESS•

Commercial VPP•
To be designed••

Managed EV Charging•
Smart charging w/ staggered
discounts$ Event$ Signal＄Event：インセンティブ型＄Signal：電気料金型
Control：直接制御（電力会社に制御権を移譲）


非常用ピーク調整など信頼性と精度を要するプログラムには、直接制御を適用。

Control

112-4-3. HECOの取り組み（制御の考え方）
 常時は直接制御することなく、値差の大きい料金形態により、日中の電力料金の安い時間帯に充電を誘導。ピーク時間帯は高い料金により充電負荷削減を誘導し、ダックカーブの改善を指向。
 一方、必要時は、制御指令によりコントロールすることを指向。
HECO制御イメージ

HECOのTOUレート

・PVにより昼間の単価が極端に低い料金設定
・値差による充放電運用により経済性が成立、V2X機器が今後普及する可能性

123-1. 東電管内におけるDERの制御量ポテンシャル(kW・kWh価値) DERの制御量ポテンシャルはkW価値とkWh価値に大別できる。
 2050年度のBTM領域におけるkW価値は14,274万kWが見込まれ、管内の最大電力の2.4倍程度に匹敵するポテンシャルとなる。
 2050年度のBTM領域におけるkWh価値は35,928万kWhが見込まれ、揚水発電の4倍程度に匹敵するポテンシャルとなる。
kW制御量（2050年）

kWh制御量（2050年）

蓄電池

718万
kW=

718万台×1kW

5,026kWh=

718万台×7kWhEV

9,765万kW=3,255万台×3kW

19,530万kWh=

3,255万台×60kWh

給湯器

3,791万kW=2,527万台

×1.5kW

11,372万kWh=

2,527万台× 4.5kWh

×10％

蓄電池

5,026万kWh

蓄電池

9,765万kWEV

19,530万kWh

EV万kW

3,791万kW

給湯器

11,372万kWh

給湯器

東京電力の近年の最大電力

2050年度DER制御量ポテンシャル(kW)718万kW

5,929.9

9,000万kWh

東京エリアの揚水発電の電力量

2050年度DER制御量ポテンシャル(kWh)3-2. 国内の取り組み（バス会社さま向け充電管理システム）
 複数台のEVバスの夜間充電をスムーズに行うシステム
 EVバス充電による電気料金が安価になるよう充電を自動的にコントロール【システム：なし】
常に最大出力で充電
現地で確認【システム：あり】
充電出力を最適化し電気料金を抑制？

充電器本体のパネルでしか状況がわからない！

EVバス導入のうえで考慮が必要な事項

営業所内本社等の遠隔地充電の状況をPCで確認できる！

Before(システム：なし)

After(システム：あり)

１．充電状況の確認方法

現地の充電器本体のパネルのみ

遠隔地のPCから確認可能

２．契約電力の上昇による電気料金増加

常に最大出力(50kW)で充電するため、 出庫までに満充電になるように充電出力を電気料金の増加幅が大きい最適化し、電気料金の増加幅を抑制

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3-3. システム構成
本社など（EMS操作）

バス営業所（EMS確認）
・充電器プラグのさし忘れなど

・充電計画の作成/入力
・充電状況の遠隔監視

エラーをチェック

システム構成イメージ
Network
遠隔操作用PC

Network
EMS本体
充電器

Network
閲覧用PC（お客様所有）

今年度5台、今後34台のEVバスが1営業所に導入予定

EMS本体

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3-4. 充電イメージ
 翌日のバス出庫までに、電力需要が均一になるように充電 お客さま：電気料金削減、電力会社：充電負荷集中による系統への影響低減【システム：なし】【システム：あり】
kWkW
定格出力で充電EVバス
充電負荷

kWを抑え電気料金削減

EVバス充電負荷

EVバス充電負荷

建物負荷（既存）建物負荷（既存）
時間時間

充電器接続
バス帰庫

充電器取外し
バス出庫

充電器接続
バス帰庫

充電器取外し
バス出庫

以上