三菱重工技報 Vol.49 No.1 (2012) 新製品・新技術特集

技 術 論 文86

環境にやさしい都市計画シミュレータ Clean Mobility Simulator(電気自動車を含む交通評価シミュレータ)の開発
The Environment-Conscious Urban Design Simulator "Clean Mobility Simulator"(The Traffic Simulator Including Electric Vehicle Model)

園 田 隆 *1

小 栁 容 子 *2

Takashi Sonoda

Yoko Koyanagi

川 口 賢 太 郎 *3

小 川 浩 *4

Kentaro Kawaguchi

Hiroshi Ogawa

神 納 祐 一 郎 *5

大 野 秀 和 *6

Yuichiro Kamino

Hidekazu Ono

エネルギーの有効活用や電力需要マネジメントによる低炭素社会の実現に向け，スマートコミュニティプロジェクトが世界各国で検討及び実施されている中，都市の快適性やエネルギーマネジメントの定量的評価が可能な技術が求められている．本開発では，定量的な評価を行うことが難しい交通に着目し，EV（Electric Vehicle）普及に向けた充電設備に関係するインフラ導入や交通施策の検討が可能な交通評価シミュレータを開発した．本稿では，このシミュレータの概要及びシミュレータを用いた評価例について説明する．

|1. はじめに地球温暖化など地球規模の環境問題が着目される中，電気を中心とした社会システムを構築することで低炭素社会を目指すスマートコミュニティプロジェクトが世界各国で検討，実施されている．これらのプロジェクトでは，再生可能エネルギーの活用や化石燃料利用の効率化などとともに，電力需要マネジメントによる電気の効率的利用が低炭素社会実現への重要な役割を果た
す．これらのプロジェクトにおいて，交通分野では，EV 普及が望まれる一方で，EV 普及に起因する電力需要増大に備え，充電インフラの導入や電力需要マネジメントのための交通施策の検討の必要性が高まっている．しかし，交通による電力需要は個人の社会的行動に大きく影響されるため，定量的な評価が難しく，これらの要因も考慮可能な検討手段が求められていた．
このような背景のもと，当社では EV の充電行動を含む都市の交通流を模擬し，交通に関する都市の快適性やエネルギーマネジメントの定量的評価が可能な交通評価シミュレータ CleanMobility Simulator を開発した．本稿では，このシミュレータの概要を紹介する．

|2. Clean Mobility Simulator の概要
本シミュレータは，道路網や信号機などの情報を持たせたプラットホーム上を EV 及びガソリン車がそれぞれの出発地点から目的地に向かう行動を模擬することで，都市の交通状況を模擬する．
シミュレータの主な構成を図１に示す．本シミュレータは，交通流模擬機能を中心に，道路ネットワークや各車両の設定及び充電ステーションや信号機などのインフラの設定を行う入力機能，EV の走行を模擬する充電経路制御機能及び EV 特性算出機能，充電を模擬する充電行動模擬機能，そして各ステータスをリアルタイムで確認，評価するためのエリア電力算出機能及びモニタリング機能から構成される．2.1 から 2.5 に主要機能の概要を記述する．
*1 技術統括本部高砂研究所主席研究員*2 技術統括本部広島研究所*3 機械・鉄構事業本部新事業プロジェクト室*4 機械・鉄構事業本部新事業プロジェクト室室長*5 機械・鉄構事業本部技師長 工博*6 機械鉄構事業本部交通・先端機器事業部新製品開発室主席技師

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図１ シミュレーション構成

2.1 交通流模擬機能
本シミュレータの中心となる交通流模擬機能は，東京大学生産技術研究所において開発され（株）アイ・トランスポート・ラボにて商用化された広域道路ネットワークシミュレーション“SOUND”を適用した（１）．SOUND は一般的な交通流シミュレータと同様，地図などの道路データを基に作成される道路ネットワークモデルとその上を移動する車両モデルから成り，特に下記に示す特徴を持
つ．
・ 道路ごとに与えた交通量-車両密度（Q-K）特性に基づいて車両移動量を算出する交通流モデルを適用しており，簡便なロジックでありながら，渋滞の延伸などの動的な交通流現象を再現可能である．
・ 一方で，車両については，離散的に扱うことが可能であり，車種ごとに車両属性を付与し，その属性に従って各車両の挙動を計算することが可能である．
・ リンクコストと呼ばれる移動に関する評価値（例えば，通行料金や所要時間など）を用いた経路選択モデルを持ち，またそのリンクコストは逐次更新されるため，交通状況に応じた経路選択を模擬することができる．また，前述の車両の属性に経路選択特性を持たせることができるため，ドライバの特性に応じた経路選択を模擬することができる．

2.2 EV 特性計算機能
本機能は各 EV の走行中の電池残量変化を算出する．図２に算出ロジックの概要を示す．図２
が示すように，本機能は車両速度だけでなく，エアコンやヘッドライトの使用状況，乗車人数などの車両運行条件を加味して，電池残量変化を算出する．さらに，外気温や道路勾配，バッテリ温度といった環境条件に対する補正を加え，より精度の高いモデルを構築した．

図２ 電池残量変化算出

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ここで，本機能への入力であるエアコンやヘッドライトの使用は，あらかじめ設定した時間や気温などを用いて，各車両が各々の基準に従い判断する．また道路勾配情報は，あらかじめ道路網情報の１つとしてシミュレーションに組み込む．

2.3 充電経路制御機能
ガソリン車及び充電残量が十分な EV は，2.1 に示した交通流模擬機能に含まれる経路選択モデルを用いて，経路を選択する．一方，充電が必要な EV については，充電を考慮した経路を選択する必要があり，本機能が適用される．
本機能では，充電の必要性が高まった EV に対し，現在地から充電ステーションまでの所要移動時間，目的地と充電ステーションの位置関係，充電料金，充電ステーションの混み具合などを考慮し，各 EV の選択特性に沿って近傍の充電ステーションに優先順位をつける．各 EV は最上位の充電ステーションを一時的に目的地として設定し，充電ステーションへ向かう．

2.4 充電行動模擬機能
充電ステーション及び EV の充電を模擬する機能である．充電ステーションは充電可能車両台数及び受入れ電力容量の属性をもつ．充電が必要な EV が充電ステーションの受入れ可能台数を超過している場合，充電ステーションに到達した EV は充電待ちの行列に加わる．充電の順番が来たら，充電ステーションにて充電を開始，指定した充電量に到達するまで停車する．EV は充電完了後，当初の目的地に向かい移動を再開する．

2.5 エリア電力算出機能
本機能は，シミュレーション対象エリア全体の平均速度や電力需要，CO2 排出量を算出し（2），混雑に起因する都市快適性の損失や，エネルギーマネジメント施策の効果などを評価することができる．また，電力需要は，シミュレーション内の任意のエリアに属する充電ステーション全体についても算出可能であり，これにより各地域の電力負荷を評価することが可能となる．

|3. EV 市街地走行シミュレーション結果
本シミュレータを用いて EV を含む交通流を模擬することで，評価対象地域の EV 普及率に対する充電ステーションの必要数や，充電ステーションの位置や容量，充電料金などが及ぼす混雑度への影響を評価することが可能となる．具体例として，EV 普及率による道路混雑度への影響を評価した例を示す．

3.1 条件設定
地図データなどから道路ネットワークを設定する．また，EV の電力消費に影響する道路勾配や気温なども設定する．次にインフラ設定として，信号機や充電ステーションを設定する．充電ステーションについては，位置，充電可能車両台数及び受入れ電力容量を設定する．本ケースでは，シミュレーションエリア内３箇所に設置した．車両モデルについては，交通量調査結果などを用いて，各車両の出発地，目的地，出発時間，及び経路選択の判断基準となる経路選択特性を設定する．また，EV に関しては，電池容量や初期充電量などを設定する．

3.2 シミュレーション実行
シミュレータ画面を図３に示す．シミュレーションを実行すると車両ごとに設定した出発時間及び出発地に従い，道路ネットワーク上に車両が発生し，道路状況と経路選択特性に応じて経路を選択しながら，目的地へ移動する．各車両が相互に影響を及ぼしあいながら道路状況を変化させることでマクロな視点では都市全体の交通流が模擬されることになる．
また，EV については移動による消費電力量を算出し，必要に応じて充電を行いながら目的地へ移動する．EV モニタリング画面を図４に示す．これにより，充電残量や走行距離，平均移動速度などを確認することができる．また，充電の必要が生じた場合には，図５に示すように充電ステーション候補リストが示される．これにより，目的地となっている充電ステーション及び，その選択理由(充電ステーションまでの距離や混雑度など)をモニタすることが可能である．

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充電ステーションモニタリング画面を図６に示す．これにより，車両の充電状況をモニタすることが可能である．同様に，エリアごとの電力需要やシミュレーションエリア全体の電力需要もリアルタイムでモニタリングすることができる．
これらのモニタ機能により，専門的知見がなくても，交通状況を直感的かつ具体的に把握することができる．

図３ シミュレータ画面

図６ 充電ステーションモニタリング

図４ EV 車両モニタリング

図５ 充電ステーション候補リスト

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3.3 評価ログ機能を用いて，各車両の挙動だけでなくシミュレーションエリアの傾向を把握することができる．例として，シミュレーションエリアを３つに分け，エリアごとの傾向を比較した例を示す．図７にエリアごとの平均速度のタイムヒストリ，図８にエリアごとの電力需要のタイムヒストリを示す．
図７によりエリアＡは，シミュレーション前半は比較的空いていたが，後半は混雑していることが分かる．一方エリアＢは，シミュレーション前半の一部と後半の一部で通勤ラッシュや帰宅ラッシュのような時間帯が限られた混雑が発生していることが分かる．またエリアＣは時間帯によらず混雑が少ないことが分かる．
また，図８よりエリアごとの電力需要のピークが分かり，必要な電力量を把握することができる．
また図７と図８を比較すると，全エリアにおいて，平均速度が高い場合すなわち混雑度が低い場
合は，電力需要が小さく，平均速度が低い場合すなわち混雑度が大きい場合は，電力需要が高いことが分かる．これにより，混雑度の高い時間帯，エリアの混雑の原因を解析し，例えば，充電ステーションでの充電待ちが原因の場合は充電ステーションの受入れ可能車両台数を増やすな
どの対応策を取り，混雑度及び電力需要の軽減へつなげることが可能となる．また対応策の効果をシミュレーションで確認することで， 施策の効率を向上することが可能となる．

図７ 平均速度タイムヒストリ

図８ 電力需要タイムヒストリ

3.4 交通施策及びインフラ評価への応用
本シミュレーションを様々な条件で実行することで，インフラ導入や交通施策の評価を行うことができる．例として，本ケースでは，充電ステーションの位置，数を固定し EV 普及率を変えてシミュレーションを実行し，平均移動時間，総旅行時間及びＣＯ２排出量への影響を算出した．結果を表１に示す．
表１ EV 普及率による影響

これにより，EV の普及によるＣＯ２排出量削減効果や，充電ステーションなどの充電インフラに対し，EV 普及率が総旅行時間及び移動平均速度に及ぼす影響が試算できる．よって，EV の普及率に合わせて充電ステーションの増設や，設置位置の検討を本シミュレータで行うことで，事前に効果的なインフラ導入を検討することができる．

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なお，本シミュレータは図９に示すように 2011 年１月にアラブ首長国連邦で開催された World
Future Energy Summit 2011 に出展し，高い評価を得た．

図９ World Future Energy Summit 2011

|4. 今後の計画３章では，EV 普及率に関する評価を紹介した．ほかにも，EV バスなどをモデルとして適用することにより，公共交通機関導入及び運用施策の評価を行うことができる．
また，本シミュレータの路面交通モデルを更に拡張し鉄道などの軌道系交通も対応することにより，更に広い範囲の公共交通機関について評価が可能となり，都市快適性の維持とエネルギーの効率的利用効果の観点で着目されているモーダルシフトについて評価することが可能とな
る．
また，経路や出発時間といった行動の選択特性にいわゆるヒューマンファクタと呼ばれる個人に依存する特性を加えることで，各地の風習や文化などに左右される選択行動の傾向を模擬することが可能となり，より効果の高い施策の検討を行うことが可能となる．

|5. まとめエネルギーマネジメントの観点を取り入れた交通システムが着目される中，EV の走行，充電行動模擬を含む交通評価シミュレータ Clean Mobility Simulator を紹介した．本シミュレータにより，EV による電力需要や都市の混雑度を評価することができ，充電インフラ導入やその運用，施策の検討が可能となった．
今後は，軌道系交通への拡張や，個人の選択行動特性への対応などを検討し用途の拡大及び多様化を計るとともに，都市計画における有用な設計評価手段として，スマートコミュニティプロ
ジェクトに貢献していきたい．

参考文献(1) (株)アイ・トランスポート・ラボ，広域都市交通流シミュレーション SOUND
http://www.i-transportlab.jp/products/sound/index.html(2) 大城ほか，自動車走行時の燃料消費率と二酸化炭素排出係数，土木技術資料，Vol.43 No.11(2001)