DEIM Forum 2019 H6-3

未知道路に対する EV の消費電力量推定システムの実走行データを用いた評価
磯部康太†

有長 拓海††

植村 智明†††

齊藤 祐亮†

吉瀬 雄大††

富井 尚志††††† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-7†† 横浜国立大学理工学部数物・電子情報系学科 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-5††† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報環境専攻 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-7†††† 横浜国立大学大学院環境情報研究院 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-7
E-mail: †{isobe-kota-py,arinaga-takumi-gt,uemura-toshiaki-xh,saito-yusuke-gb,kichise-yudai-vb}@ynu.jp,††tommy@ynu.ac.jp
あらまし

本研究では，走行経験のない未知道路における電気自動車 (EV) の消費電力量を事前推定するシステムを構築した．EV で未知道路を電欠の心配なしに走行するには，事前に消費電力量に基づく走行計画を立てる必要がある．提案システムでは，設定ルートを走行する際の最小・最大消費電力量を EV の走行シミュレーションから求める
ことで，電欠になる可能性がある範囲を実走行せずに提示する．シミュレーションには，道路のデータと EV の基本
諸元のデータのみを用いる．これにより，ユーザの計画作成の支援を行う．本稿では，提案システムを用いて北海道と神奈川の 2 つのルートにおいて走行実験を行った．結果，想定通り実走行の消費電力量は最小と最大の間に収まった．また，日々蓄積した EV の運転ログを利用し，走行区間を未知としてシミュレーションを行うことで，提案シス
テムの精度検証を行う．
キーワード センサデータベース, 電気自動車, EV, 運転ログ, エネルギー, スマートフォン, データベース

1 序論

1. 1 は じ め に
近年，気候変動や化石燃料の枯渇が世界的な問題となり，世界的にエネルギーの有効活用や CO2 排出量の削減が求められている [1]．それに伴い，電気自動車 (Electric Vehicle: EV) [2]の導入が世界的に進められている．EV は，Well-to-Wheel 換
算すると内燃機関自動車 (Internal Combustion Vehicle: ICV)より CO2 排出量が少ないという特長がある [3]．また，走行時に CO2 を排出しないという点でも ICV よりも優位に立ってい図 1 VGI の概要図（出典：文献 [5] P.3）

る．日本では 2030 年までに自動車の販売台数の 30%をバッテ
リー車やプラグインハイブリッド車にするという目標を掲げて行い，さらに EV で通勤や移動を行い，これらを情報技術で最いる [4]．そのため，日本においても全ての自動車が急激に EV

適化するのが VGI の仕組みである．
（図 1）に置き換わることはないが，徐々に社会に普及していくことが考えられる．

1. 2 先行研究と問題

加えて，VGI(Vehicle-Grid Integration) [5] という考えも提EV の普及と EV が VGI へ応用可能であるという背景から，唱されてきている．従来の電力網は，発電設備から需要先へ一

我々は既存の ICV のログのみで EV の電費や VGI の効果などを方的に送電する形になっている．このため，夜間と昼間で電力事前に見積る，という需要があると我々は考えた．これに対し，の需要が大きく異なることや，再生可能エネルギー発電を行う

先行研究として ECOLOG(Energy COnsumption LOG) シスと発電量が時間によって大きく異なるという問題が存在していテムを構築してきた [6]．ECOLOG システムではまず，ユーザる．これに対し，電力の需要が少ない時や発電が多い時に EVが既に乗っている ICV にスマートフォンなど，GPS を搭載しに充電し，需要が多い時や発電量が少ない時に EV から給電をたセンサ端末を搭載し，ユーザの負担なく走行のログを収集す

図 3 消費エネルギーログ
図2 走行ログ表 1 EV モデルの各パラメタ
パラメタ

意味

単位

取得方法

g

重力加速度

m/s2

定数

ρ

空気の密度

kg/m3

定数

µ

転がり抵抗係数Cd定数

空気抵抗係数

カタログ値(CD 値)

A

車両前面投影面積

m2

カタログ値
カタログ値

M

車両重量

kg

Mi

慣性重量

kg

定数

α

道路勾配

rad

地図データから [21]v

自動車の走行速度

m/s

η

変換効率

図 4 ECOLOG システム概要図る．これによって取得される走行ログは 1 秒ごとのタイムスタ
ンプと緯度経度の座標の組となっている．
（図 2）
ここで，EV は ICV と比較すると構造が単純であり，走行における消費エネルギーを以下の消費エネルギー推定モデル（以降，EV モデルとする）を用いて推定することができる [2], [7]ことに着目する．EV の走行における電力消費要因としては，
空気抵抗 RAIR ，タイヤの変形等により発生する転がり抵抗

RROLL ，坂を上る際に発生する登坂抵抗 RSLOP E ，自動車の加減速に応じて発生する加速抵抗 RACC が存在する．これら抵抗の和は出力 Fd [N] に等しい．つまり，EV 走行時の 1 秒間の消費電力量 et [kWh] は式 (1) のように表すことができる．
式 (1) における各パラメタを表 1 に示す．

換算である．
この EV モデルを走行ログに適用することで，1 秒ごとの走行ログに 1 秒ごとの消費エネルギーが加わったログ（消費エネ
ルギーログ）を生成する．
（図 3）ECOLOG システムではこれらのログをデータベースに蓄積，集計することでユーザに対して様々な有益な情報を提供する．
（図 4）
さてここで，EV が普及していく過程で普段 ICV を運転しているユーザが EV を利用する事を考えると，様々な問題が存在する．その一つが，EV の未知道路走行における走行計画の必要性とその難しさである．EV で長距離を走行しようとした場
合，特に走行したことがない未知の道路を走行する場合には，事前に大まかな EV の航続距離を把握し，いつどこの充電ス
ポットに寄るかを考慮した走行計画を立てる必要がある．しかしながら，EV の航続距離は道路勾配や交通状況などに大きく

1
et = c(Fd × × v)η= c((RAIR + RROLL + RSLOP E +1
RACC ) × × v)
η1
= c(( ρCd Av 2 + µM g cos α + M g sin α
21dv
1+ (M + Mi )(− gsinα)) × × v)
2dtη

変化する．このため，一般ユーザが未知道路に対し正確な走行計画を立てることは困難である．
この問題に対し本研究では，ECOLOG システムで構築した，走行ログから消費エネルギーを推定するシステム（以降，消費エネルギー推定システムとする）をシミュレータとして用いることを考えた．これにより，地図データと EV の基本諸元から，設定した道路を地図データに沿って走る仮想の EV の走行ログ(1)を生成し，そのルートを走行する際の消費電力量を事前に見積ることを目標とする．

c = 1/3600/1000[J/kWh] であり，[J] から [kWh] への単位2 問題設定と関連研究
2. 1 問 題 設 定
本研究で解決する問題は，第 1 章でも述べた EV の未知道路
走行における走行計画の必要性とその難しさである．本稿ではその問題を解決し走行計画を支援するために，未知の道路に対し，そのルート上を走る際の最小消費電力量 Emin と最大消費
電力量 Emax を仮想の走行ログを生成することにより決定する．

Emin からは一回の充電で到達できる限界地点を知ることができる．また，Emax からは電欠になる可能性のある場所を知ることができる．実際の走行による消費電力量 Ereal は，Eminと Emax の間になると予測される．本稿では，提案システムの図 5 道路リンクの構成

評価として実走行実験を行い，Ereal が Emin と Emax の間に収まることを確認する．なお，Ereal は実際の走行で取得したドライバーの運転スタイルと走行ルートの特徴を入力すること

走行ログから消費エネルギー推定システムを用いて推定したもで，EV の走行時の消費電力量推定をおこなった [16]．Fei らとのである．

Martinez らは，運動方程式を利用した消費電力量推定モデル

2. 2 関 連 研 究
VGI や航続距離の推定を目的として，EV の消費エネルギーを推定する研究は多く行われている．
それらの研究の多くは，プローブカーで収集した実際の走行ログを運動方程式に適用することで，消費電力量や航続距離を計算している．岩坪らは，EV の電費シミュレーションモ
デルを開発し，実際の走行ログを元に電池容量増加による EVに，機械学習を利用したモデルを組み合わせたハイブリットモ
デルの提案を行った [17], [18] 一方で，Yang らは自動車にはセンサを設置せずに，交差点に車の通過を感知するセンサを設置することで，道路毎の平均速度や停止頻度から区間ごとの消費
エネルギー推定や CO2 排出量を推定する手法を提案した [19]．
これら既存の研究は，プローブカーなどによって大量に収集したデータや，その他外部データを必要とする点で我々の研究と立場が異なる．

の航続距離の変化がシミュレーションできることを示した [8]．

Grubwinkler らは，収集した多様な車両の走行データを元に統計的に車両走行データを生成し，その生成データを入力とし3 道路リンクて EV の消費エネルギー推定を行った [9]．Ito らは，EV を含

本稿においては，地図データとして国土地理院が整備する道

めたプローブカーデータベースを元に，速度や加速度に対す路リンクのデータである数値地図（国土基本情報２０万）を使るエネルギーの期待値の MAP を生成することで，EV の航続用した [20]．道路リンクとは，交差点を端点（ノード）として距離推定を行った [10]．Zhang らは，自車の走行ログや走行時

現実の道路をデータとして表現するためのフォーマットである．

の交通状況，天気情報を使用して，精度と計算資源を考慮した

道路リンクを構成する要素は以下の 3 つである．

EV の航続距離推定方法を提案した [11]．Styler らは，プロー•

ノード：道路上に存在する交差点や行止り

ブカーデータを元に REX（Range EXtender）EV の消費電力•

道路リンク：あるノードを始点，あるノードを終点とす量を推定した上で，省エネルギーな REX の制御方法の提案をる辺行った [12]．

•

道路リンク構成点：道路リンクの辺上の点

他方，消費エネルギーや運転の最適化問題として，運動方程1 つの道路リンクは複数の道路リンク構成点と 2 つのノード

式と外部データを組み合わせて利用している研究も多く存在しからなり，道路リンクのノードどうしが他の道路リンクのノーている．Karbowski らは，交通情報や道路データ，マルコフ連

ドとつながることで，連続した道路リンクが一本の道路ネット

鎖により生成した仮想車速データを入力として，PHEV の消費

ワークを構成する（図 5）．道路リンク構成点およびノードは，エネルギーシミュレーションとそれを基にした制御方法を提案

それぞれ地図上の位置を示す緯度経度の座標を持つ．

した [13]．Kurtulus らは，交通情報や天気，地図情報，目的地を入力として，REX EV 向けの消費エネルギーとバッテリ損
耗を考慮した経路決定アルゴリズムを提案した [14]．De Souza
らは，EV の走行時間と消費エネルギーを最小化するような交通量分配問題を解くアルゴリズムの提案を行った [15]．
また別のアプローチとして，運動方程式だけでなく，機械学
習モデルを利用することで EV の消費電力量を推定する研究も行われている．Felipe らは，人工ニューラルネットワークに

4 未知道路消費電力量推定システム
4. 1 未知道路消費電力量の算出方法
EV の航続距離を考えたときに，より多くのエネルギー消費要因となるのは加減速である．これは，信号や交通状況などによって変わり，加速抵抗として消費電力量に影響を及ぼす．このことから本システムにおいては，Emin を「常に一定速度 vcで走行し，一度も止まらずに走行した場合」と定義する．そし表 2 仮想走行ログ生成時の各パラメタ

Algorithm 1 定速走行の仮想の走行ログを生成

パラメタ

意味

単位

vc

巡航速度

km/h

dc
t
n

速度 vc で 1 秒間に進む距離(dc = vc ∗ 1000/3600)
スタートしてからの経過時間 (t = 0, 1,・・・, n)
出発してから目的地に着くまでにかかる時間(ルートの総距離/dc )Require: po , pd , vc
Ensure: L
1: t ⇐ 0, pt ⇐ po , i ⇐ 1, rd ⇐ li , dc ⇐ vc ∗ 1000/3600

3:

if dc > rd thens4:

if i < k thens5:

時刻 t における座標7:po

出発地の座標8:pd

目的地の座標9:

仮想の走行ログ

10:

i=1 li dord ⇐ rd + li − dc
i⇐i+1

6:

pt

st

∑n

m

2: while dc t ≧elserd ⇐ 0end ifelse
rd ⇐ rd − d c(st = (t, pt ))11:

i

道路リンク番号 (i = 1, 2,・
・
・, k)

12:

end ifk

終点の道路リンク番号13:

pt = Hubeny(pt , rd , θ)li

道路リンク i の長さ

14:

st = (t, pt )15:

L.add(st )

16:

t⇐t+1

rd

現在地から現在の道路リンクの終端までの距離θ

進行方向の方位角L

st のリストmm
rad

17: end while
18: return Lて，Emax を「常に一定速度 vc で走行するが，全停止ポイント
で効率の悪い加減速が行われる場合」と定義する．ここで，停止ポイントとは信号および事前に停まることを決めた地点（観光地やお店など）である．
以下に本システムの流れを示す．
（ 1 ） 入力： 走行するルート（出発地 po , 目的地 pd ）とその区間の巡航速度 vc [km/h]，停止回数 N （お店などの事前に設定した地点と信号の数）を入力する．
（ 2 ） 仮想の走行ログ生成： 一定速度 vc で設定区間を走行

図 6 仮想の走行ログの生成

する仮想の走行ログ st (st = (t, pt )) を生成する．(t = 0,・・・, n)（ 3 ） EV モデル適用：st を EV モデルに適用しその瞬間の•消費電力量 et を求め，消費エネルギーログ St (St = (t, pt , et ))

別する．

を生成する．
（ 4 ） Emin の決定：ルート上の St を集計し Emin を決定
する．
（ 5 ） Emax の決定：Emin に N 回の加減速により生じた消費電力量 Eacc を加えることで Emax を決定する．

(2),(3) および (5) の詳細は以下に記述する．
4. 2 仮想の走行ログ生成
走行ルート上を一定速度で走行する仮想の走行ログを生成す
る．入力された出発地と目的地からは既存のナビシステムで経路が決定できるので，連続した道路リンクが取得できる．この連続した道路リンク上を速度 vc で走る EV を想定する．
（図 6)
ログ生成時の各パラメタを表 2 に，ログ生成のアルゴリズムを

Algorithm 1 に示す．
Algorithm 1 の各行の詳細を以下に列挙する．番号は，Algorithm 1 の各行番号に該当する．
•

1:時刻 t = 0 における初期値を設定する．

•

2: 現在地が目的地に到達したかを判別する．

•

3: 現在地から dc 進むと道路リンクをまたぐかどうか判
4: 3:で道路リンクをまたぎ，更に最終道路リンク k に至ったかを判別する．

•

5–6: 3:で道路リンクをまたぎ 4:で k には至っていない

場合，rd を更新し，道路リンク番号をインクリメントする．

•

8: 3:で道路リンクをまたぎ更に 4:で k に至った場合，rdを 0 にする．

•

11: 3:で道路リンクをまたがない場合，更に dc 進む．

•

13: pt および rd , θ から Hubeny の式を用いて pt から dc

進んだ地点の座標を求める．

•

14–15: 経過時間 t と現在地の座標 pt の組 st をリスト Lに追加する．

•

16: 経過時間 t を 1 秒追加する．これを目的地に到着す

るまで繰り返す．

•

18: 目的地に到達した場合，リスト L を返す．

仮想の走行ログ st は図 7 に表されるように生成され，st は走行ログ（図 2）と同じくタイムスタンプと座標（緯度経度）の組になっている．

表 3 評価トリップの全体構成
ルート ID

総距離

距離種別

経由する充電器

特徴

kitami 1

163km

長121km 地点

標高差小kitami 2

126km

長67km 地点

標高差大kitami 1′

163km

長

kanagawa 1

52km

中

kanagawa 2

57km

85km 地点，

標高差小121km 地点

中なし
なし

kanagawa 3

56km

中

なし

outward

27km

短

なし

homeward

24km

短

なし

消費エネルギー大，時間小，
高速料金高
消費エネルギー中，時間中，
高速料金中
消費エネルギー中，時間大，高速料金安

図 7 生成された st

4. 3 EV モデル適用
4. 2 で求められた st は各時点において通過した座標値を持
つ．ここから，標高データを参照し，該当する座標の勾配 α を決定する．標高データとしては，国土地理院の整備する基盤地
図情報数値標高モデル（10m メッシュ）[21] を使用した．そして，消費エネルギー推定システムの EV モデル（式 (1)）を適用することで，図 3 と同様の消費エネルギーログ St を算出す
る．St = (t, pt , et ) となっており，et はその 1 秒間の消費電力
量 [kWh] である．これを出発地から目的地まで集計すること
で，Emin を求めることができる．

4. 4 最大消費電力量 Emax の決定
図 8 各評価トリップの標高と距離

消費電力量最大となる走行では，0km/h（停止状態）から発進し，速度 vc まで加速して定速走行に移行する．その後，指定した停止ポイント前で停止するために減速を行い停車する．

Eacc = N ×

1
1(M + Mi )vc2 ×
2
η

(3)

この発進・定速走行・停車を N 回繰り返す。この走行のエネ
ルギー計算は，簡単のために定速走行時の消費エネルギーをEmin ，加減速時の最大消費エネルギーを Eacc とする．この時，

5. 1 評価トリップの全体構成

Emax は式 (2) で示される．
Emax = Emin + Eacc

5 提案システムの実験と評価(2)

加減速時の消費エネルギー Eacc は，以下の 2 つの条件をも提案システムで生成した Emax , Emin と実際にそのルートを走行した Ereal を比較する．評価用に長・中・短距離の 3 つのトリップを決定した．それぞれの特徴は表 3 のようになっておとに計算を行う．

り，標高と距離を表したものが図 8 である．距離種別ごとに提（ 1 ） 最悪状態を想定し，減速時に EV の特長の一つである

案システムで見れるものが異なってくるので，それぞれについ

回生ブレーキを一切使用せず，摩擦ブレーキのみで減速を行て見ていく．

う 1 こととする．電気エネルギーとして回収されるはずだった
運動エネルギーは回収できずに熱として放出される．

5. 2 長距離トリップの全体構成（ 2 ） 電気-運動エネルギー変換効率 η は最悪時の消費電力

5. 2. 1 場所の説明を見積もるために，経験的に η ＝ 0.7 とした。

長距離トリップとしては北海道内の移動を設定し，2017 年

すなわち，式 2 の Eacc は運動エネルギーに変換効率 η と停止回数 N を乗算した式 (3) で示される．
このモデル上では，登り坂での加速で消費されるエネルギーに走行実験を行った．トリップは図 9 および図 10 のようになっており，2 種類のルートが存在する．CP は充電ポイント（Charging Point）を表す．

（加減速時の位置エネルギーの変化）を考慮していない．しか北海道は，日本の中で最も充電スポット同士の間隔が広いエ

し η を最悪の状態を想定した値にすることで，これらを含めて

リアが存在する．このようなエリアでは，EV が充電スポット

も Ereal が Emax を超えないように設定している．

から次の充電スポットに到達できるかがルート選択の上で大きな問題となる．

1：1. バッテリ残量が満充電に近いとき，2. バッテリが低温のとき，3. 強い減速を行うときに回生ブレーキが作動しないことがある [2]kitami 1 は総距離は長いが標高差が小さい．一方 kitami 2
は標高差が大きいが総距離は短い．標高差は登坂抵抗として

表5
ルート ID

長距離トリップ 実走行値

Origin

CP ⇒

CP ⇒

⇒ CP

次の CP

Destination

Ereal

Ereal

Ereal

kitami 2

9.66kWhkitami 1′

13.04kWh5.81kWh4.11kWh6.40kWh

図 9 評価用トリップ（長距離） 北海道大域図 10 評価用トリップ（長距離）

図 12 評価用トリップ（中距離）2017 年詳細

神奈川を設置して取得した走行ログを用いた．2017 年の実験においてスタート地点でバッテリを 80%充電（30 分充電を想定）まで充電したとすると，残量は 13.4kWh であると想定された．こ
こで事前シミュレーション値を見ると，kitami 1 を走破するには最低でも 15.27kWh 必要なのでこのルートは走行できないと判断し，kitami 2 を走行した．一方，2018 年の事前シミュ
レーションでは充電器が増えたこともあり，15.01kWh 以上あれば確実に走行できることがわかった．100%充電まですれば
図 11 評価用トリップ（長距離）2018 年詳細

スタート地点でのバッテリ残量は 16.7kWh になるので，2018
年の実験では kitami 1′ を走行した．実走行における Ereal は，

表 4 長距離トリップ 事前シミュレーション値
ルート ID

OriginOrigin

CP ⇒

CP ⇒

CP ⇒

CP ⇒

⇒ CP

⇒ CP

次の CP

次の CP

Destination

Destination

Emax

Emin

Emax

Emin

Emax

Emin

kitami 1

19.17kWh 15.27kWh6.62kWh5.88kWhkitami 2

12.20kWh5.95kWh5.75kWhkitami 1′

15.01kWh 11.98kWh6.62kWh5.88kWh9.18kWh4.16kWh3.29kWh

表 5 のようになった．
いずれにおいても，Ereal は Emax と Emin の間に収まった．

5. 3 中距離トリップの全体構成
5. 3. 1 場所の説明

EV の消費電力量に大きな影響を及ぼす．これらの理由から，

中距離トリップとしては神奈川県内の移動を設定した．ト

どちらのルートを通るのが適切かを事前に判断するのは難しい．

リップは図 12 のようになっており，3 種類のルートが存在してこれに対し，提案システムを用い，想定されるバッテリ残量でいる．この 3 種類のルートはルートを通るのにかかる時間の長どのルートが通れるかを判別することができる．

さと通行するのにかかる料金がそれぞれ異なる．これにシミュ

なお，2017 年の走行実験後に kitami 1 上に新たに充電器がレーション結果に基づく消費電力量の大小を加えると，それぞ設置された．CP が増えた同ルートを kitami 1′ とし（図 11），れの要素はルートごとにトレードオフの関係になっていること

これもシミュレーションの対象とする．

がわかる（3）．つまり，中距離トリップでは提案システムを用

5. 2. 2 Emax , Emin

い，現在のバッテリ容量でのルートの選択肢とトレードオフの2017 年と 2018 年の走行実験前のシミュレーションの結果，関係を見ることができる．

Emax と Emin は表 4 のようになった．
5. 2. 3 実走行データとの比較
シ ミュレ ー ション 結 果 を 元 に ，2017 年・2018 年 に 日 産・

5. 3. 2 Emax , Emin2018 年と 2019 年の走行実験前のシミュレーションの結果，
Emax と Emin は表 6 のようになった．

LEAF [22] を用いた走行実験を行った．Ereal の推定には，先5. 3. 3 実走行データとの比較行研究である ECOLOG [6] の手法を利用し，スマートフォン

シミュレーション結果を元に 2018 年と 2019 年に日産・LEAF

表 6 中距離トリップ 事前シミュレーション値
ルート ID

Emax

Eminkanagawa 1 9.35kWh 8.82kWhkanagawa 2 8.40kWh 6.60kWh
kanagawa 3 9.54kWh 6.59kWh
表 7 中距離トリップ 実走行値
ルート ID

Ereal

kanagawa 1 9.27kWhkanagawa 2 6.85kWhkanagawa 3 7.02kWh
表 8 短距離トリップ シミュレーション値
ルート IDoutward

Emax

Emin

5.00kWh 3.10kWh

図 14 短距離トリップ homeward

homeward 4.08kWh 2.83kWh

図 15 トリップ全体評価
図 13 短距離トリップ outward

5. 5 全 体 評 価と ICV による走行実験を行い，取得した走行ログから Ereal を集計した．結果は，表 7 のようになった．
いずれにおいても，Ereal は Emax と Emin の間に収まった．

5. 4 短距離トリップの全体構成
5. 4. 1 場所の説明
我々は ECOLOG システムで EV の走行ログと消費電力量ロ
グをデータベース上に蓄積してきた．これらのうち，最も件数以上より，長中短の 3 つの評価用トリップについてそれぞれ

Ereal が Emax と Emin の間に入ることが確認できた．
（図 15）
なお，outward と homeward に関しては Ereal の値は平均値である．すなわち，同じ推定システムを用いる限りは，最大値と最小値が妥当に推定されていたことを確認することができた．

6 まとめと今後の展望の多いある被験者の通勤トリップを「未知の道路」だとして，

本稿では，未知の道路を EV で走行する際の消費電力量の最シミュレーションで Emax と Emin を求める．そして，DB に小値と最大値を推定するシステムを構築した．最小値を定速で蓄積された消費電力量 Ereal と比較することで，提案システム

止まらない走行をした場合の消費電力量，最大値を定速で走るの精度を確認する．なお，通勤トリップの総件数は 786 件，うが，設定した地点（観光地やお店など）で減速を行った場合のち outward が 434 件，homeward が 352 件である．

消費エネルギーの最大値を加えた消費電力量，と定義した．

5. 4. 2 Emax , Emin
シミュレーションの結果，Emax と Emin は表 8 のようになった．

EV の実走行試験を行った結果，実消費電力量は最小値と最大値の間に入った．今後は，過去に ECOLOG システムで蓄積してきたログを活用することで個人やルートに特化した消費電5. 4. 3 実走行データとの比較

力量の最大値・最小値が推定可能になるよう提案システムを拡

シミュレーション結果と通勤トリップの消費電力量を比較す張していく．また，エアコンの消費電力量などを加えることで，ると，図 13, 14 のような結果が得られた．
いずれにおいても，Ereal は Emax と Emin の間に収まった．

消費エネルギー推定システムがより実際の EV の消費を再現するようにしていく．

謝

辞本研究の一部は JSPS 科研費 (課題番号 18K11750) による．

文

献[1] 資 源 エ ネ ル ギ ー 庁 ， ”平 成 29 年 度 エ ネ ル ギ ー に関 す る 年 次 報 告（ エ ネ ル ギ ー 白 書 2018）”， URL:
http://www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/2018pdf/ (最終閲覧日:2019.03.18）[2] 廣田幸嗣， 船渡寛人， 三原輝儀， 出口欣高， 初田匡之， ”電気自動車工学”， 森北出版, 2017.
[3] 内田晋， ”電気自動車の電費から燃費への換算とその東日本大震災による影響”， Journal of Japan Society of Energy
andResources, Vol. 32, No. 6, pp. 14–18, 2011.
[4] 自 然 エ ネ ル ギ ー 財 団 ， ”EV 普 及 の 動 向 と 展 望”， URL:
https://www.renewable-ei.org/activities/reports/img/pdf/20180627/REI EVreport 20180627.pdf(最終閲覧日:2019.03.18）[5] B. K. Sovacool, L. Noel, J. Axsen, and W. Kempton, ”Theneglected social dimensions to a vehicle-to-grid (V2G) transition: a critical and systematic review”, Environmental Research Letters 13.1,
pp. 1–19, 2018.
[6] 植村智明，石原有紗，磯部康太，齋藤祐亮，河西秀作，富井尚
志, 正規化道路データに基づく EV エネルギーライフログの可視化と精度検証 , 第 10 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2018), H7-2, pp.1–8, 2018.3.
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