DEIM2023 5c-9-3

太陽光発電と EV を統合する負荷平準指向スマートグリッド DB を用いた
VGI シミュレーション評価
石毛

大貴†

廣居

樹†

片平 昇輝††

鈴木 博登††

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: †{ishige-taiki-nx,hiroi-tatsuki-cf,katahira-shoki-gm,suzuki-hiroto-rs }@ynu.jp,††{hondo,tommy}@ynu.ac.jp
あらまし

本論文では，太陽光発電と電気自動車（EV）を統合する新しいスマートグリッドのあり方をシミュレー

ション評価するためのデータベース設計とその応用について述べる．太陽光発電をはじめとする再生可能エネルギーは不安定である．そのため，需要電力を発電電力に一致させることが難しい．この問題に対し，大容量のバッテリーを搭載した EV が効果的に充給電を行うことにより電力の需要と供給のマッチングを図ることで，太陽光発電電力を有効活用することが期待される．それに加えて，実質需要電力の変動を抑えること（負荷平準化）も実現可能である．このように，EV の充電や給電を制御することで電力の需要と供給のマッチングを図ることを VGI (Vehicle Grid

Integration) と呼ぶ．本研究では，独自に設計したデータベーススキーマに基づいて場所固有のデータ（ライフログ）を蓄積して，VGI におけるエネルギーマッチングの実現性を定量的に評価する．特に本論文では，何種類かの実デー
タと妥当な仮想データを組合わせて，年間レベルでの負荷平準化シミュレーション評価を行った．その結果として，いくつかの例外日を除く 1 年間のほとんどの日について実質需要電力の変動を抑えることができることが確認された．
また，VGI のバッテリーとして用いられる EV の走行電力由来の多くが太陽光発電によってもたらされること，などが確認された．
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，オープンデータの「長期的な安定供給とカーボンニュートラルの両立に向けた

1 はじめにセンサ技術やストレージ技術の発達により，実世界の膨大で多様なデータの取得・蓄積が可能になった [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 of 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めには，適切なデータ管理が重要である [2]．
一方で，地球温暖化対策として，温室効果ガスの一種である

CO2 の排出を抑えつつ，効率的にエネルギーを利用していくことが求められている [3] [4]．政府の「2050 年カーボンニュート
ラルに伴うグリーン成長戦略」[5] によれば，「2050 年カーボンニュートラルに向けて、電力部門の脱炭素化は、大前提である」とされ，さらに「再生可能エネルギーは、最大限導入する」としている．また，「グリーン成長戦略を支えるのは、強靱なデジ
タルインフラである」としている．加えて，東京電力グループ

事業構造変革について」[6] によれば，「カーボンニュートラル社
会を実現していくためには，相対的に安価な需要側の取り組み(電化・太陽光・蓄電池の設置等) が有効で」あるとする．これに関連して，日本において電気自動車（EV：Electric Vehicle）の普及が進められている．
電力部門の脱炭素化に関して，日本では再生可能エネルギーの中でも特に太陽光発電（PV：Photovoltaic power generation）
が多く導入されており，導入量は 2018 年時点で世界第 3 位である [7]．しかし，PV の有効活用に伴う課題が存在する．まず，PV の発電量は季節や気象に依存し不安定である．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」(curtailment) が生じることがある．さらに，PV を導入しても太陽が夕方に沈んでしまうため，夕方以降の需要のピークに対応できず，実質需要電力（需要と太陽光発電電力の差）のピー
クは PV 導入前とかわらない．また，PV 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に急激な変動が生じ（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 [8]．

EV に関しても問題が存在する．EV によるカーボンニュー

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

トラルは電源の脱炭素化が前提となっていて，EV の走行電力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が再生可能エネルギー由来でないと意味がないことである．

島で実証実験を行った．

これらの PV・EV の問題に対し，大容量のバッテリーを搭

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

載した EV が効果的に充給電を行うことにより電力の需要と供マートグリッドに関する研究は，多種多様な分野から学際的に給のマッチングを図ることで，太陽光発電電力を有効活用する

行われている．Sintov ら [14] は，スマートグリッドに行動科学ことが期待される．それに加えて，実質需要電力の変動を抑えの知見を導入し，スマートグリッドの導入促進や，運用の効率ること（負荷平準化）も実現可能である．このように，EV の化を図った．

充電や給電を制御することで電力の需要と供給のマッチングを図ることを VGI (Vehicle Grid Integration) と呼ぶ．しかし，

VGI はデメリットも生じうる．本研究では，独自に設計したデータベーススキーマに基づいて場所固有のデータ（ライフログ）を蓄積して，VGI におけるエネルギーマッチングの実現性を定量的に評価する．

2. 3 VGI/V2G に関する研究
EV は非走行時に電力を電力網/家に供給すること（V2G:
Vehicle to Grid/V2H:Vehicle to Home）ができ，活用が期待される．これらの実験や効果検証に関する論文が近年多く見られる．V2G の導入効果の検討として Kempton ら [15] 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2 関連研究得られるのかの検証を行った．Jansen ら [16] 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
本研究における関連研究として主に以下の 5 つが挙げられる．
（ 1 ） スマートグリッドに関する研究 (電力供給側)が果たす役割について論じた．中川ら [17] は，PV と EV，電力を消費する建物を構成要素とし PV 電力を自己消費するバー
チャルグリッドを想定し，エネルギー消費を統合管理すること（ 2 ） スマートグリッドに関する研究 (電力需要側)の優位性を定量的に評価した．大澤ら [18] は，EV 単独で使用（ 3 ） VGI/V2G に関する研究するよりも EV と V2H を組み合わせることで CO2 排出量を

（ 4 ） バッテリー損耗に関する研究

増えれば増えるほど CO2 排出量を削減できることを示した．

（ 5 ） 負荷平準化に関する研究

多く削減できることと，EV と V2H を組み合わせれば PV がGhosh ら [19] は，EV バッテリーを用いた V2G サービスの適切な価格設定方法を提案した．Tran ら [20] は，PV を組み合わ

スマートグリッドに関する研究は，大別して電力供給側の立せた V2H を行うための新しい技術を提案した．Turker ら [21]場から設計する研究と電力需要側の立場から設計する研究が見は，電力網/PV/EV を組み合わたスマートグリッドのための，られる．

PV の自己消費量を最大化し EV への充電を最適化するエネ

2. 1 スマートグリッドに関する研究 (電力供給側)
電力供給側の立場から，大規模な需要変動に対して周波数変動を抑制すること (ancillary services) を目的としてスマートグ
リッドを設計する研究が行われている．馬場ら [9] は家庭内のルギー管理方法として，線形計画法を用いた手法を提案した．

Donadee ら [22] は，V2G 技術を発電/配電容量に制約のある場所に導入すると，EV バッテリーの放電エネルギーが 47%増
加してしまうが，電力網の価値を 32%向上できることをシミュ
レーションから示した．

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案し，発電余剰電力量を約 10.4%緩和可能であ

2. 4 バッテリー損耗に関する研究ることをシミュレーションから示した．Zhang ら [10] は，カリV2G や V2H では，EV のバッテリーの状態を考慮する必要がフォルニア州を対象として，供給側の立場から EV の大量導入

ある．V2G を行う上での適切なバッテリーの状態管理や充給電に伴う電力系統負荷の増大という課題に対して，EV を管理充計画を提案する研究が行われている．Ito ら [23] は，家庭内消費電することの利点を様々な評価軸から示した．小嶋ら [11] は，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

供給側の観点から，戸建て需要をまとめることでより効率的にグリッドを模した環境を構築し実験を行った．Kikusato ら [24]電力融通ができることと，PV・EV・蓄電池を導入することでは，家庭のコストの最小化を目的とした EV の充給電計画をエネルギーコストが低減可能であることを示した．

提案し，実データによるシミュレーションを行った．Amamra

2. 2 スマートグリッドに関する研究 (電力需要側)
前節と異なり電力需要側の立場から，節電などにより電力需要を抑制することに主眼を置いてスマートグリッドを設計する研究が行われている．横浜市・豊田市・けいはんな・北九州市の 4 都市 [12] では，EMS や蓄電池，デマンドレスポンスを組み合わせたスマートシティプロジェクトの実例を挙げ，供給側への影響を評価した．Simm ら [13] は再生可能エネルギーの発ら [25] 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した．Ginigeme ら [26] は，RTP（Real Time Pricing）に基づく充給電コストやバッテリーの損耗が最小になるように最適なV2G モデルと分散型制御アルゴリズムを提案した．
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

表1
定数 単位

変わらないこと，ダックカーブ現象が生じることである．PV

文字式の意味値

文字式

意味の大量導入時の問題に対して，再生可能エネルギーを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a

1/Ah − K 2

8.61E 6

Irate

放電速度

b

1/Ah-K−5.13E 3

t

経過日数

c

1/Ah

7.63E

T

温度

d

1/K-(C-rate)−6.7E 3Ahthroughput

総放電量

e

1/(C-Rate)

2.35

f

1/day 1/2

14.876Eakj · mol−1

24.5

R

j · mol−1 K −1

8.314

る電力の負荷平準化 [4] を行うことが解決策として考えられる．
しかし，需要側による負荷平準化の実現には，電力の一時的な蓄積のためにバッテリーが必要となる．

2. 6 本研究の立場
前節までに示した研究に対し，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実質需要電力を平準化することを通じて供給側の負担を減らす方法をとる．
また，データ工学の立場から EV や家庭，職場などで生じる需要電力

demand

⇒

[W]
外部からの
供給電力

日常的な生活の記録（ライフログ）と気象情報などのオープン

実質需要電力の急激な変動＝ダックカーブ現象

実質需要電力＝ 需要電力 ー 太陽光発電電力

データを適切にデータ管理することにより効率的なエネルギーの活用が可能であることを示すものである．

midnight

morningnoon

generate0

evening

night𝑡「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
消しつつ実質需要電力を平準化することを通じて供給側の負担

発電余剰電力cを減らす方法」として次を考える．EV の普及が進められてい太陽光発電電力ることを踏まえると，2. 5 節の負荷平準化を行うために，EV をバッテリーとして活用し建物と EV の間で電力を融通する VGI（Vehicle-Grid Integration）[28] が有効な方法として挙げられ(a) 発電余剰電力とダックカーブ現象

る．PV による発電余剰電力を EV に充電し，建物の需要電力[W]が高い時間帯には EV から給電する．負荷平準化と VGI によdemand⇒外部からの供給電力

り，PV を有効活用し，ダックカーブ現象を解消できると考え

電力平準化レベルられる（図 1(b)）．さらに，PV と組み合わせることで，EV による電力需要の増加を相殺し，EV を太陽光エネルギー由来のgenerate

midnight

morningnoon

evening

night𝑡

発電余剰電力の解消
外部電力の変動幅の縮小

電力で走行させることができる．これは，VGI を行うことによるメリットであるといえる．一方で，VGI を行うことによるデc

0⇒大量のバッテリが必要

メリットも生じる．例えば VGI に参加した EV のバッテリーが損耗することである．これは，VGI は走行とは無関係の余計な充給電を生じるためである．

VGI は，PV と EV を組み合わせるものである．PV は場所(b) バッテリーによるエネルギーの時間移動

や天気によって発電量が大きく異なる．また，EV も場所や時

図 1 PV 導入時の実質需要電力と負荷平準化

間によってその数は大きく異なる．さらに，需要電力も場所やい損耗することが分かっている. スマートグリッドにおいて, 負荷平準化に EV バッテリーを用いることで, 走行のみに EV を利用する場合に比べ, 充給電量が増え, それに伴いバッテリーの損耗が加速すると考えられる. これは, 負荷平準化に参加する

EV ユーザにとってのデメリットとなり得る．Wang ら [27] の研究により，バッテリー損耗はカレンダーロスとサイクルロスの合計からなり，式（1）で示されることが明らかになった．

季節，時間によって大きく異なる．よって，VGI が有効である
かは場所や時間に大きく依存する．今あるその場所固有のデー
タから VGI が有効であるか，VGI のメリットとデメリットを定量化することは有用である．
そこで，VGI に関する一連のデータを総合的に蓄積するためのデータベースを提案する．このデータベースは，スキーマに適合するデータ形式であれば仮想データ・実データの区別なく

VGI のメリットとデメリットを定量化できる．本研究では，現時点で入手可能な実データ及び妥当に生成された仮想データを

Qloss =f × t0.5 × exp(−Ea/RT )+用いることによって，再生可能エネルギーと EV バッテリーを(a · T + b · T + c) exp[(d · T + e) · Irate] × Ahthroughput 活用した負荷平準化シミュレーションを行う．その結果として
2(1)

VGI によって得られるメリットとデメリットを定量化する．以
下の観点で VGI シミュレーションの評価を行う．

2. 5 負荷平準化に関する研究
1 章に述べた通り，PV の有効活用には課題がある（図 1(a)）．
使いきれない余剰電力が生じること，実質需要電力のピークがa. 太陽光発電大量導入時のメリット・デメリットの定量化
a-1 太陽光発電の余剰（の有効活用）

smart grid environment: EVバッテリーのSOC

microgrid A

battery pool

EnergyStation走行
microgrid B(home)

自宅にプラグES

ES

microgrid B

Power plant

図3

microgrid C

電力供給先

=

Destination
demandsupply本研究で想定するスマートグリッド環境

a-2 太陽光発電導入後の実質需要電力のピーク（の抑制）

一日の EV の動き

電力供給元
Source図2

オフィスにプラグmicrogrid A(office)

外部電力

Power plant

太陽光発電

PV

バッテリー
給電

Battery pool××

Consume

消費Surplus

発電余剰(抑制)

Battery pool

バッテリー
充電

a-3 ダックカーブ現象（の解決）b. EV の導入時のメリット・デメリットの定量化
b-1 EV が太陽光発電由来の電力で走行したかどうか
b-2 EV バッテリーの損耗
図4

エネルギーフロー3 負荷平準化を実現するスマートグリッド
3. 1 想 定 環 境

グリッド外には東京電力のような「外部発電所」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．

本研究での電力需要側の立場に基づく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 [29]．図 2 に示すよう

3. 2 マイクログリッドのエネルギーフロー
マイクログリッド内を流れる電力の供給元（source）と供給に，マイクログリッドは電力需要設備，PV 設備，バッテリー，

先（destination）およびエネルギーフロー [29] を図 4 に示す．

および充給電設備（ES：Energy Station，以下 ES）により構

また，マイクログリッド環境の定義における各変数を表 2 に示成される．マイクログリッド内には複数の電力需要設備と，複す．一つのマイクログリッドにおいて，供給元からの電力と供数の PV 設備が存在する．マイクログリッド内にはグリッド外

給先への電力の総量は一致するものとする．

から移動してくる EV がある．EV の一日の動きの例を図 3 に

マイクログリッドにおける電力の供給元が以下に示す３通り，表す．自宅では充給電，移動の際には走行による放電，マイク

供給先が以下に示す３通りであるため，それらの組み合わせはログリッド内では充給電を行う．バッテリーはマイクログリッ

９通りである．

ド内の充給電設備に常に存在する「定置型バッテリー」と，常マイクログリッドにおける電力の供給元（source）に存在するとは限らない「EV バッテリー」の 2 種類がある．マ(1) 外部電力（Power plant）Sourcepp (t)：マイクログリッド
外部（外部電源）から供給される電力

イクログリッドにおいて，この 2 種類のバッテリーを論理的に多数束ねた「バッテリープール」が構成されるとみなす．バッ(2) 太陽光発電電力（PV） Sourcepv (t)：マイクログリッド内部の PV 設備が発電する電力

テリープールの満充電容量（FCC：full charge capacity）[30]と SOC はバッテリーの充給電や EV のマイクログリッドへの(3) バッテリー給電電力（Battery pool） Sourcebp (t)：バッテ
リープールから給電する電力

出入りによって常に変化する．また，ES は PV のパワーコン
ディショナー，PV 設備/バッテリー/電力系統間の AC/DC 変

マイクログリッドにおける電力の供給先（destination）

換，後述するエネルギーフローの制御（どこにどれだけの電力(a) 消費電力（Consume） Destinationc (t)：電力需要設備が消費する電力を流すか），充給電制御といった役割を持つものを想定している ．そのような ES が，VGI を行うマイクログリッド 1 つに
1(b) 発電余剰電力（Surplus） Destinations (t)：供給するポテ
ンシャルはあるものの消費しきれない電力

対して 1 つ存在する．なお，マイクログリッド内部の発電だけでマイクログリッドの需要を賄うのは不可能なので，マイクロ(c) バッテリー充電電力（Battery pool） Destinationbp (t)：バッテリープールに充電する電力

1：この想定と同等の機能を持つシステムが，パナソニック株式会社などからHEMS として社会実装されている．そのため，我々の想定は妥当であると考えられる．

この内，以下の組み合わせは制限される．

•

Sourcepp (t) から Destinations (t) へ電力が流れないとする．すなわち，外部電力は発電余剰電力にはなり得ない.

•

マイクログリッド環境の定義
単位

説明

t

なし

連続時間

T

なし

離散時間の全体集合

τ

なし

離散時間

Tstep

s

サンプリング間隔

Tstarthour

負荷平準化開始時刻

Tend

hour

負荷平準化終了時刻

L(t)kWh/h 負荷平準化レベルの高さ

ηchargeなし

充電効率

ηdischarge

なし

給電効率

Sourcebp (t) から Destinations (t) へ電力が流れないとする．すなわち，給電電力を消費しきれない状態は想定しない．

•

Sourcebp (t) から Destinationbp (t) へ電力が流れないとする．すなわち，バッテリー間の充給電は想定しない．
以上より，電力の供給元と供給先の組み合わせ（エネルギーフロー）は図 4 の矢印で示される，以下の 6 通りであると定義する．
エネルギーフロー（energy ﬂow）

Ppp c : 外部電力を直接消費
Ppp bp : 外部電力をバッテリーへ充電
Ppv c : 太陽光発電電力を直接消費
Ppv s : 太陽光発電電力のうち消費・充電しきれない発電余剰電力

Ppv bp : 太陽光発電電力をバッテリーへ充電
Pbp c : バッテリーからの給電電力を直接消費
任意時点 t の各供給元からの電力はいずれかの供給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は一定のエネルギー変換ロス（充給電ロス）が生じるため，充給電ロスも考慮しシミュレーションを行う．

3. 3 負荷平準化
3. 2 節で定義したエネルギーフローに基づいて，電力の需要と供給のマッチングを考える．本研究では，外部電力 Sourcepp (t)に対してピークカット・ピークシフトを究極的に行った結果として外部電力が一定になることを理想とする．このような状態
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 5 に負荷平準化の概念図を示す．ここで，EV はマイクログリッド内外へ移動するため，時間ごとにバッテリープールの容量は変化する．負荷平準化を行うためには大容量のバッテリープールが必要となるため，1 日を通して負荷平準化を実現することは現実的に難しい．そこで，1 日のうち特定の時間帯のみを負荷平準化の対象とする．この時間帯を負荷平準化時間帯と定義する．それ以外の時間帯をバッファ
時間帯と定義する．

負荷平準化時間帯

バッファ時間帯

バッファ時間帯[W] 太陽光発電電力を充電

demand, supply

表2
変数

バッテリー給電電力を消費

太陽光発電電力＋電力平準化レベル

電力平準化レベル

消費電力

0

太陽光発電電力を消費

midnight

morningnoon

evening

外部電力を消費

図5

night

𝑡

外部電力を充電再エネと EV バッテリーを活用する負荷平準化

4 太陽光発電と EV を統合する負荷平準指向スマー
トグリッド DB
4. 1 VGI スキーマ
3 章に示したスマートグリッドに関する一連のデータを統合して蓄積するデータベースについて説明する．概念データモデ
ルを図 6 に示す．この提案データベースは，VGI を行った結果のメリット・デメリットを多面的に定量化できるものである．また，スキーマに適合するデータ形式であれば，仮想データ・実
データの区別を問わず定量評価することが可能である．このとき，仮想データを用いればシミュレーションに，すべて実デー
タを用いれば振り返り評価となる．
図 6 に示したスキーマをもとに，RDB スキーマに変換し，実装システムを構築した．提案するデータベースの RDB スキー
マを図 7 に示す. 図 6 中の赤字番号と図 7 中の赤字番号はそれぞれ対応している．概念スキーマの各エンティティ及び RDB
スキーマの詳細は文献 [31] に示したため，紙面の都合上ここでは省略する．

4. 2 VGI スキーマを用いた定量評価
本研究では，マイクログリッドにおける負荷平準化の有用性を示すために，以下の 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”
現在の多くの電力需要側の環境に最も近いシナリオである．
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”
シナリオ 0 に加え，PV を建物の屋上に設置したシナリオである．
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”

PV を建物の屋上に設置することに加え，マイクログリッドに出入りする車を EV とし，負荷平準化を行う．

5 VGI シミュレーション
本章では，3. 1 節で述べた想定環境における VGI シミュレー
ションを行う．VGI シミュレーションの前提として 5. 2 節でバッテリーの損耗（Δ SOH：SOH の変化量，SOH（State of

Health）：バッテリー健全度）の定式化を行う．そのあとで，4

10

2

0
4

12

13

11

8

9

3

14

5

7

6

15
1

16

図6

2

car idinitial capacity

battery id
initial capacity

8

battery power flow
datetime
battery idstate id
power

11

13

6

SOC

datetime
battery idstate of charge

10

バッテリープール

4

5

car

battery

stationary id
initial capacityを挿入していく．以下，図 7 中の赤字番号順に説明していく．

電力

バッテリー

stationary battery

概念スキーマbattery pool

SOH
datetime
battery idstate of health12battery pool idbattery pool name15

datetimees iddemand14

generate
datetime
es id
generate

16

surplusLeveling line

datetime
es id
leveling line
supplydatetime
es id
supplybp charge discharge
datetime
es id
bp charge discharge

datetime
es id
surplus

Energy station (ES)battery plug
datetime
battery idbattery pool id

BP status
datetime
battery pool idbattery pool capacity
battery pool soc
battery pool power

7

demand1

3
9は主キーを表すES
es id
es namestate
state idstate name0. datetime
τ0（初期値）を 2021-01-01 0:00，Tstep（サンプリング間隔）
を 1 時間とした．

T = {2021 01-01 0:00 + (n − 1)|n ∈ N ∩ n < 24 ∗ 365hour}(2)
1. Energy Station（ES）
ES を有するマイクログリッドとして，横浜国立大学の研究棟
3 棟（以下，「建物」と記述する）で構成されるマイクログリッ
ドおよび，213 名の通勤者の家 213 軒それぞれで構成されるマ
イクログリッドがあることとした．なお，通勤者の家に関して

ES BP

は，シナリオ 0，1，2 に関わらず PV がないものとし，負荷平

es id
battery pool id

準化・VGI を行わない．4. 2 節で述べたシナリオは，「建物」の図 7 RDB スキーマ

章のデータベースを用いて分析・評価を行う．負荷平準化を行うためには事前に需要電力や太陽光発電電力，EV の動きの予測を行う必要がある．しかし本稿では，前日の時点で翌日の需要電力・太陽光発電電力・EV の動きを既知として，遡及的な負荷平準化シミュレーションを行った．

5. 1 使用データみに適用する．

2. battery(car,stationary battery)
シナリオ 2 でのみ存在する．
「建物」に存在するとした架空の定置型バッテリー（capacity は 1000kWh）と，通勤者などによって出入りする車を全て EV として，213 台の EV があるとした（capacity は 62kWh/台）仮想データを生成した．駐車場の映像をもとに作成した入退構ログは EV71 台分であったが，それを拡張し 213 台の EV が存在するとした．

3. state

本研究では，PV を有効活用し，かつ PV によって生じる夕EV は通勤のために通勤者の家と「建物」間を走行する．1

方のピークを抑制するために，シミュレーションによる負荷平台の EV については，EV で通勤した走行ログが実際に存在す準化を考える．本シミュレーションに使用したデータを，表 3るため，実データを用いた．他の EV については，全国の平均に示す．シミュレーションにあたり，図 7 で示した提案データ

通勤距離が 10km である [32] ことから，EV ユーザの家と「建ベーススキーマによって作成したデータベースに実際にデータ

物」の距離は 8km，12km のいずれかとした仮想データを生成

した．

表3

4. Battery Pool : BP
シナリオ 2 でのみ存在する．BP は，「建物」に 1 つ存在するとした．

5. Demand
シナリオ 0，1，2 で共通のデータを用いた．横浜国立大学の施設部が構内の各建物の電力データを公開している 1 ．
「建物」の需要電力データ (実データ) を用いた．

使用したデータと文字式

項目

単位

説明

Ep

kWh

PV 発電電力量

K

なし

システム出力係数PASkW

標準太陽電池アレイ出力

HAm

kWh/m2

傾斜面日射量

Gs

kW/m2

日射強度

nchargeなし

充電効率

ndischarge

なし

給電効率

6. Generate
太陽光発電データはシナリオ 1，2 で共通である．シナリオ 0
では存在しない．太陽光発電パネルがないため，日射量のオー
プンデータから以下の式（JIS C 8907:2005）を用いて算出 2
した仮想データを生成した．HAm は自治体が 2 公開している
日射量から算出した．太陽光パネルの設置面積を横浜国立大学の全ての建物の屋上の面積の 14%とした．

Ep = K ∗ PAS ∗ HAm /Gs

以外の時は属していないものとした．

13. BP Status
その時間にバッテリープールに属している個々のバッテリーに状態の総和で求められる仮想データを生成した．

14. Supply
Supply は Demand，Generate，Leveling Line，BP Status(3)から決まる仮想データを生成した．負荷平準化時間帯は Supply
は Leveling Line に一致するように制御される．BP への充給

7. Leveling Line

電に過不足が生じると Supply は Leveling Line からそれだけあるマイクログリッドの電力平準化レベルの高さ（leveling

ずれる．負荷平準化時間帯以外では，定置型バッテリーへの充

line[kW]，表 2 の L(t)）を以下の式を用いて計算した．このと給電と Demand の値から定まる．

き，負荷平準化開始時刻 Tstart を日の出時刻，負荷平準化終了

15. Surplus

時刻 Tend を 24 時とした．

L(τ ) =

BP へ充電しきれないと Surplus が発生する仮想データを生

Tend
∑
1
(Destinationc (t)−Sourcepv (t))
Tend − Tstart t=T
start

(4)
8. Battery Power Flow
バッテリーの充給電は以下の条件のもとで発生しうる仮想データを生成した．

•「建物」における負荷平準化時間帯の負荷平準化を達成するための充給電•「建物」における負荷平準化時間帯以外の SOC が 30%になるための定置型バッテリーへの充給電•

家における次の日の「建物」到着時に SOC が 55%になるための EV への充給電•

EV ユーザの家と「建物」間における出退勤のための EVの走行
家での充給電速度を最大 3kW とした．また，充電効率 ηchargeと給電効率 ηdischarge を 5. 3 節で説明する．

9. ES BP「建物」の ES が唯一バッテリープールを 1 つもつ．

10. SOH (State of Health : バッテリー健全度)成した．

16. bp charge discharge
ES から計測した BP との充給電を記録した仮想データを生成した．

5. 2 バッテリーの損耗（Δ SOH）の定式化
2. 4 節より，本研究では EV バッテリーの損耗の定式化を行った．我々がデータを持つ EV は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ため，式 (1) においての T の値を定数とみなした．また充電速度に関しても，充放電速度が高い
充放電が少ないため，定数とみなした．よって，該当部を定数A,B と置き換え，二つの式を足した EV バッテリー損耗モデルの式を，t を経過日数，n を総放電量とし，式 (5) を用いて計算した．

∆SOH = A × t0.5 + B × n(5)

ここで，1 台の EV(日産リーフ (ZAA–ZE1 型, バッテリー容
量 62kWh）) の実データから A と B を求め，VGI シミュレー
ションの EV はすべて式 (6) で損耗が説明できるとした．

SOH は 5. 2 節で説明する仮想データを生成した．
11. SOC (State of Charge : バッテリー充電率)
EV の SOC は 30〜80%の間に収まるように充給電を行うこととした仮想データを生成した．

∆SOH = 0.078 × t0.5 + 0.00087 × n
5. 3 エネルギー変換ロスのモデル化

充給電設備を通してバッテリーと電力のやりとり（充給電）

12. Battery Plug
定置型バッテリーは常に「建物」のバッテリープールに属しているものとした．EV は入退構ログから「建物」に停車中は常に「建物」のバッテリープールに属しているものとし，それ(6)

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

日時

シナリオ０
0時

23時

図 8 2021 年の太陽光発電電力を行う際，エネルギーを全て活用することはできず，エネル
シナリオ１

ギー変換時に電力のロスが生じる．そこで，VGI シミュレー
ションを行うために，エネルギー変換ロスのモデル化をする．
そのため，実際に EV と充給電設備を使用して電力系統との充給電を行う実験を行い充給電効率を計測した．その結果充電効率 ηcharge を 84%，給電効率 ηdischarge を 73%とした．

シナリオ２

日時 0時

5. 4 太陽光発電電力の概形

図9

23時

シナリオ別の外部電力

シナリオ 1・2 における 1 年間のスマートグリッド内に設置された太陽光発電の発電電力を PCP（Parallel Coordinatesフ) と供給先 (destination: 右側の積み上げ棒グラフ) を並べた．

Plot）により可視化した [33]．その結果を図 8 に示す．折れ

この時，グリッド内のエネルギーフローの収支は一致するので，

線一本が一日の太陽光発電電力，高さが電力，軸の R1.zero

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．

から R1.twenty three が時間をそれぞれ表す．折れ線は日付

供給元の積み上げ棒グラフにおいて，各色は以下を表す．

（R1.date，図中左端の軸）をもとに色付けし，2021 年 1 月 1•

青色: 外部電力量の年間積算値

日から 2021 年 12 月 31 日へ順に青→緑→橙と推移する．図 8•

黄緑色: 太陽光発電電力量の年間積算値

より，内部発電電力の概形は日ごとに大きく異なることがわか•

紫色: バッテリープールからの給電量の年間積算値

る．季節によって高さが変化し，冬から春が安定して高いこと

供給先の積み上げ棒グラフにおいて，各色は以下を表す．

がわかる．

•

5. 5 シナリオごとの一日の外部電力の推移
シナリオごとの，一年間の日ごとの外部電力を PCP により可視化した．結果を図 9 に示す．折れ線一本が一日の外部電力，
高さが電力，軸の R1.zero から R1.twenty three が時間をそれぞれ表す．図の上段から順にシナリオ 0，シナリオ 1，シナリ
オ 2 の外部電力である．まず、シナリオ 1(図 9 中段) に注目す
ると，夕方にかけて切片の高さ (1 時間当たりの外部電力) が激しく変動している (1 章の a-3 のダックカーブ現象) ことがわかる．一方で，シナリオ 2 は，ほとんどの時間 (5533 時間/5714
時間 = 約 97%) において未明から明け方を除いて切片の高さが一定に保たれていることがわかる．このことは，VGI によって a-3 の問題を低減できることを示す．次に，シナリオ 0 と 1を比較すると，切片の高さの最大値は 500kWh/h 程度と変わらない．これは，2. 6 節の a-2 の問題を示す．一方で，シナリ
オ 2 は，切片の高さは例外を除いて 320kWh/h 程度となり，約

赤色: 消費電力量の年間積算値（基準値とする．そのため各シナリオで同じ値となる．
）•

橙色: 発電余剰電力量の年間積算値•

緑色: EV バッテリーへの総充電量の年間積算値•

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•

赤紫色: 充給電ロスの年間積算値

図 10 のシナリオ 1 と 2 の発電余剰電力量の年間積算値 (図10 橙色・塗りつぶしなし) を比較すると，シナリオ 2 では 1 に比べてバッテリーの充給電管理により発電余剰電力を 52%削減できたことがわかる．このことはシナリオ 1 では 2. 6 節のa-1(PV の余剰) の問題が顕在化していて，一方シナリオ 2 では，VGI により 2. 6 節の a-1 の問題が低減できることを示す．
さらに，シナリオ 0 と 2 の外部電力量の年間積算値を比較すると，シナリオ 2 では 0 に比べて 1 年間で 22%の外部電力を削減できたことがわかる．現行の電源構成比における火力発電の割合が 76.4%である [34] ことを踏まえると，外部電力の削減は
カーボンニュートラルの実現につながる．

28%のピークカットを達成できる．これは，VGI によって a-2の問題を低減できることを示す．ただし，シナリオ 2 の青線にみられるように，1 年の中にわずかな例外日もある．これらについては別途対策が必要である．

5. 6 シナリオごとの年間評価
図 10 にシナリオごとの年間の電力収支積み上げグラフを示す．横軸が想定シナリオ，縦軸が電力量 [MWh] を表しており，
シナリオごとに電力の供給量 (source: 左側の積み上げ棒グラ

5. 7 EV 走行における電力由来
図 11 は横軸に Car id を年間の走行放電量が大きい順にソー
トし，縦軸に VGI に参加した各 EV の一年での走行放電量とその由来を表したものである．図 11 の緑色の部分は PV 由来の
走行放電量を表し，青色の部分は外部電力 (Power Plant) 由来の走行放電量を表す．家で充電したときは全て外部電力由来の電力とみなしている．dirivng(pp driving + pv driving) に対する pv driving の割合は全体で 65%，最大 82%となり，VGI

4.35

走行放電量

4500

放
放
VGIによる給電量

BAD!

放電量 [kWh]

4000

3.915
3.48

3500

3.045

3000

2.61

2500

2.175

2000

1.74

1500

1.305

GOOD!

1000
500

ΔSOH [% point]

5000

発電余剰電力量を52％削減

0.87
0.435

0

Car_idをソートしたもの

0

図 12 EV バッテリーの VGI による損耗の問題に対する EV ユーザの不安を低減することや，EV ユー
ザに対する制度的補償に有用である．
外部電力量を22％削減

図 10

6 ま と め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

本論文では，提案したデータベースを用いて VGI シミュレー
ション結果の定量化を行った．シミュレーションにはいくつかの実データと仮想データを用いた．これらのデータを用いた場

1000

pv_driving

fuel_driving

合の結果として次のことが明らかになった．

900

Good!

800

a. 太陽光発電導入時のメリット・デメリットの定量化

走行電力量[kWh]

700
600

a-1 太陽光発電の余剰（の有効活用）：約 52%削減した．

500

a-2 太陽光発電導入後の実質需要電力のピーク（の抑制）：約

400

28%のピークカットを行った．ただし，例外日がある．

300

a-3 ダックカーブ現象（の解決）：約 97%を平準化した．

200

b. EV の導入時のメリット・デメリットの定量化

100b-1 EV が太陽光発電由来の電力で走行したかどうか：全体0

car_idをソートしたもの

図 11 EV 走行電力の由来の内訳

で 65%，最大 82%が太陽光由来で走行した．

b-2 EV バッテリーの損耗：年間でΔ SOH2.5%を生じるものがあった．制度的補償を検討できる．

に参加している EV の多くは太陽光発電由来のエネルギーで走以上より PV と EV を統合して負荷平準化を行うスマート

行していることになる．このことは，2. 6 節の b-1 の問題を解

グリッドのシミュレーション評価が可能であることを示した．

決できることを示す．

また，シミュレーション結果より，このスマートグリッドの想

5. 8 1 年間における EV のバッテリー損耗
図 12 は，VGI に参加した EV のバッテリーが，VGI によってどれだけ損耗したのかを表す．横軸に car id を損耗の大きい順に並べ替えたもの, 縦軸左側にグリッド内での給電量，縦軸
右側にΔ SOH を取り，バッテリーの給 (放) 電量にサイクルロ
スは比例する (5. 2 節) ため，左側の単位 [kWh] を%point に変換したものである．カレンダーロスは全ての車において同じであること，サイクルロスの方が支配的であることからサイクル
ロスのみを考えた．走行放電量に比べ，VGI による建物への給定はある程度有用な見込みがあることがわかった．ただし，シミュレーションに用いたデータは固有のものであった．別の場
所のデータを用いれば，異なる結果が示される．適用するデー
タの多様性を増やしていくこと，およびシミュレーション結果の正確さの検証（実証実験）は今後の課題である．

謝辞

本研究の一部は JSPS 科研費 (課題番号 22H03810) の支援による．

電量は大きい．また，年 200 日程度通勤する EV は 2.5%程損耗した．私生活でも EV を利用すること，カレンダーロスも増えること，5 年，10 年使うことを考えると無視できないものとなる．損耗によるユーザの機会損失の定量化は，2. 6 節の b-2

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