DEIM2020 I6-2(day2 p73)

EV を用いた再生可能エネルギーのマッチングシミュレーションと実データによる評価
小池 風樹†

石田 卓也†

深野

本藤

祐樹†††

巧也†

渡辺

隆史†

飯田

惇子††

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 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 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 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-7
E-mail: †{koike-fuki-dn,ishida-takuya-vt,fukano-takuya-jh,watanabe-takashi-rz,iida-junko-kg}@ynu.jp,††{hondo,tommy}@ynu.ac.jp
あらまし

IoT 技術の発達により，再生可能エネルギーの発電ログ，建物の需要電力，および，自動車の走行ログな

どのエネルギーに関する記録 (エネルギーライフログ) を容易に取得することが可能となった．本研究では，これらのライフログを蓄積するエネルギーライフログ DB を構築し，電気自動車 (Electric Vehicle:EV) の充放電による再生可能エネルギーのマッチングシミュレーションを行う．また，EV の補助として据え置き型バッテリーの利用を想定し同様にシミュレーションを行う．評価には実データを用いることで，日ごとや年単位での詳細な分析を可能とした．結果として，負荷平準化のために EV の充給電が貢献することが示された．
キーワード 再生可能エネルギー, 電気自動車, V2G, エネルギーライフログ
バッテリーと情報通信技術を組み合わせた小規模電力系統とし

1 はじめに
近年，IoT の推進やストレージ価格の低下により，日常生活の中から収集されるあらゆるデータ，すなわちライフログを容易に収集・活用できるようになった．また自治体の取り組みなどによってオープンデータ化が進み，公共情報について多様なデータを扱えるようになった [1]．しかし，ライフログやオー
プンデータは多量でかつ多様であるという特性から扱いが難し
く，これらを管理する「リアルデータのプラットフォーム」を創出・発展させることが重要視されている [2]．
一方で，地球温暖化対策のために世界的に CO2 排出削減が課題となっている [3]．特に電力消費由来の CO2 排出量は全 CO2
排出量の 39 ％に達しており，ゼロエミッション電源として再生可能エネルギーの導入が世界的に進められている．しかし，再生可能エネルギーの発電は気象に依存し不安定なため電力系
統への統合は影響が大きく，発電した電力をその場で消費する分散型エネルギー社会への移行が求められている．
また運輸部門における CO2 排出削減として電化が必要とされており，ヨーロッパ・中国を中心としてガソリン車から電気自動車 (EV:Electric Vehicle) へのシフトが進んでいる．EVは走行時に CO2 を排出しないだけでなく，EV が搭載するリチウムイオンバッテリーは蓄電技術としてエネルギー密度やパワー密度に優れ [4]，電力系統との間で双方向の電力の融通（V2G:Vehicle to Grid）ができる．これによりピークカットや負荷平準化，無効電力補償，再生可能エネルギーの補助など電力系統に様々なサービスを提供可能である [5]．
このような再生可能エネルギーの発電システムや EV などのて，マイクログリッドが注目されている [6]．マイクログリッド
では再生可能エネルギーによる発電電力の変動をバッテリーにより吸収するなどの需要・発電電力の制御・管理を需要側が積極的に行う．またマイクログリッド同士が双方向に接続され電力の融通をするような「次世代電力網」としてスマートグリッ
ドという概念も提案されている．
しかしマイクログリッドを導入する際，再生可能エネルギーの発電電力やバッテリーとの充給電量を事前に推定し予想することは難しく，以下のような問題がある．(1) 発電電力をバッ
テリーと融通する場合は発電電力の増減に合わせて充給電を行う必要があるため，1 日や 1 時間ごとなどの詳細な発電出力の変化を知る必要がある．しかし特定の地域に実際に再生可能エ
ネルギーによる発電システムを導入した際にどれほど発電電力を得られるのかは，月間や年間などの概算でしか推定することができない [7] [8]．(2)EV をバッテリーとして利用する場合，

EV はモビリティとして利用可能なため，特定の地域に存在す
る EV の台数は時間により変化する．そのため V2G に利用可
能なバッテリー容量は時間により変動する．(3) バッテリーは利用に伴い劣化することが知られており，容量が次第に減少していく．
これらの問題点に対し，本研究ではライフログとオープン
データを組み合わせてマイクログリッド導入効果の推定や分析を詳細に行えるようなデータベースを構築した．気象データをもとに再生可能エネルギーの発電電力を推定し，EV を用いたエネルギーのマッチングシミュレーションを行う．シミュレー
ションでは充給電に伴う電力の損失量や，バッテリー容量の変化を考慮する．有用性の評価として負荷平準化というエネル

ギーマッチングのシナリオでシミュレーションを行い，実環境

Smart Gridの電力や気象の実データを用いて日ごとや年ごとに定量的に評Microgrid at Office

価する．

Total Capacity of EVs
Microgrid2 研究背景2. 1 関 連 研 究スマートグリッド・マイクログリッドは分散型電源技術や情報通信技術を組合せた「次世代電力網」として期待されていPower Supply
SourceEV Used by Commuters

る [6]．これらのグリッドにおける電源として再生可能エネル
ギーを利用する際は，その不安定さからグリッド内での電力バ

ChargeDischarge

Microgrid

ランスをとることが重要になる．再生可能エネルギーの発電電

Microgrid

力は気象条件に大きく左右されるため，システムの設置前に気象データから発電量の推定を行う手法が存在する．太陽光発電

図 1 想定するスマートグリッド概略図（PV:photovoltaic）の月間発電量推定手法が日本工業規格に制定されており [7]，「太陽電池アレイ出力」，「日射量」，「気温」から導出することができる．また風力発電は [8] から「風速」と風車の「出力曲線」から算出可能である．
「日射量」
・
「気温」
・
「風
速」などの気象データは現在オープンデータとして公開されているため，そのデータから再生可能エネルギーによる発電電力量を推定することができる．しかしこれらの推定は月間や年間などの長期にわたる概算である．本研究ではこれらの手法をもとに 1 時間単位での詳細な発電電力量の推定を行う．
スマートグリッド・マイクログリッドを構成する要素としてEV は注目されており，負荷平準化や再生可能エネルギーの有効利用のための手段として V2G は期待されている．V2G の導

ンバッテリーの劣化を実験的に定式化する研究が行われている [19]，[20]．Wang ら [21] は，[19] の定式化をもとに V2G サービスの提供に伴う EV のバッテリー劣化をシミュレーション
し定量化した．しかしバッテリーの劣化には注目しているが，V2G によってグリッドの電力バランスがどのように変化したのかという点での評価はされていない．本研究では実際の EV のバッテリーの劣化のログをもとに定式化を行いシミュレーショ
ンに利用する．またグリッド全体での V2G エネルギーマッチ
ングとそれによる EV バッテリーの劣化をどちらも評価する．

2. 2 本研究の想定環境

入効果の検討として Kempton ら [9]，[10] は，V2G をアメリカ

本研究で想定するスマートグリッド，事業所・家庭のマイク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

ログリッドの概略を図 1 に示す．マイクログリッドは電力負荷のかの検証を行った．また，Jansen ら [11] は複数の EV 群をとしての建物や再生可能エネルギーの発電設備，EV や据え置

1 つの仮想的な発電所としてみなす EV-VPP を提案し，大量き型バッテリーなどの蓄電設備からなる．EV は通勤に利用さの EV を導入した際に V2G が果たす役割について論じた．これ，日中は家庭から事業所に集まる．本研究では事業所のマイ

れらを根拠として V2G 技術を活用した様々な研究が行われてクログリッドを想定する．以下にその特徴を示す．

いる．特にグリッドの負荷平準化や電気料金の最小化を目的と•して，EV の充給電スケジューリングを線形計画問題や整数計

マイクログリッドにおいて電力消費が行われる場所である．

建物

画問題として定式化し解くことで V2G の有用性を論じている．

電力推移の特徴として夜から朝にかけては消費が少なくほぼ一

Yifen ら [12] は，電力需要に応じて電気料金を変更し，個々の定であり，朝方から昼頃にかけて活動が行われるにつれて増加

EV が充給電コストを最小化することでグリッド全体の負荷平する．日中は比較的高い状態にあり，その後夕方から活動が終準化の達成に近づくことを示した．他にも充給電コストなどのわるにつれ徐々に消費が少なくなっていく．

電気料金の最小化 [13]，[14]，[15] や発電電力の売電金額の最大•化 [16]，PHEV のガソリン代の料金の最小化 [17] などがある．

小規模分散型の発電設備として再生可能エネルギーの発電設

これらは充放電アルゴリズムの提案を目的とし，現実の環境を備が導入されている．発電された電力は発電されたマイクログ

想定した評価は行っているものの，1 日などの短期間での実現

リッド内でできるだけ利用する．本研究では導入が比較的容易

可能性しか論じおらず V2G による長期的な影響の考察がなさ

な太陽光発電を屋上に設置することを考える．

再生可能エネルギーの発電設備

れていない．我々はライフログの活用を目的として実データを•蓄積しているため，実際の環境の様々な状況に対する V2G の蓄電設備として EV と据え置き型バッテリーが存在している．

効果をシミュレーションし定量化して分析することが可能であマイクログリッドには V2G 設備が備わっており，駐車中の EVる．またその期間も日ごとや年単位での分析が可能であり，よは充給電を行うことができる．EV は通勤に使用されるためマり詳細に V2G を利用した場合の影響を評価できる．

イクログリッド間を移動するが，据え置き型バッテリーは移動

また V2G のデメリットの一つとしてリチウムイオンバッ
テリーの劣化があげられる [5]，[18]．そのためリチウムイオ

蓄電設備せず常に利用可能である．

Consume

P (t) は正と負の両方の値をとり，負の場合は発電電力が需要
Difference after
Introduction EV
P′ (t)[kW]Load leveling target
eleveling [kW]Generate

P (t) の正の値はこのグリッドの正味の電力負荷であり，外部の大型電源から供給される電力である．これを正味の需要電力

Building Demand
D(t)[kW]

Difference
P(t)[kW]

0電力を上回り発電の余剰電力が発生している状態である．このMidnight

Morning

Discharge

Noon

Evening

Night

(2)

3. 2 EV バッテリーモデル

ChargeGenerated Electric Powerby Renewable Energy
𝐺(t)[kW]DN et (t) と呼び，以下のように表す．
(
P (t) (P (t) > 0)
DN et (t) =0(otherwise)

グリッドに存在する EV は，V2G 設備を利用することでグリッドに対して充給電を行うことができる．時点 t における j 番EVCharge目の EV のバッテリー残量を EEV,j (t)，充電電力を EEV,j(t)，
Discharge
給電電力を EEV,j(t) と表すとき，グリッド全体の EV の

図 2 負荷平準化を目的としたマイクログリッドの 1 日の電力推移

バッテリー残量の総量は次のように表わされる．
JX

2. 3 研 究 課 題

EEV,j (t)j=1

マイクログリッドにおいて再生可能エネルギーの導入が進むと，発電出力が天候に依存することから様々な問題が発生す=る．特に太陽光発電では昼に発電のピークを迎えその後出力がJ
X

EEV,j (t − 1) +

j=1

J
X

Charge
EEV,j
(t) −

j=1

J
X

Discharge
EEV,j
(t)

j=1

(3)

減るため，需要電力から発電電力を差し引いた正味の需要電力
が夕方に急激に上昇してしまうダックカーブ現象の発生が懸念されている [22]．このダックカーブ現象により，正味の需要電力の時間変動に発電所の出力変動が追い付かず停電が引き起こされてしまう恐れがある．この対策の一つとして蓄電技術を用

また，グリッド全体における EV の充給電後の相殺差分電力′

P (t) は以下のように表される．
P ′ (t) = P (t) +いて正味の需要電力をなるべく平らにする負荷平準化が考えられる．この負荷平準化はスマートグリッドなどの大きな電力網で行うことが必要とされるが，そのスマートグリッド内のマイ

J
X

Charge
EEV,j
(t) −

J
X

j=1

Discharge
EEV,j
(t)

(4)

j=1

このとき EV の充給電電力量に関して以下の制約を満たす．
バッテリー上限を超える充電は行われない．

クログリッドごとに個別に負荷平準化を達成することでスマー
トグリッドの負荷平準化につながると考えられる．そこで本研
究ではマイクログリッドにおける負荷平準化のシミュレーショ

Charge
EEV,j (t − 1) + EEV,j(t) < EEV M ax,j(5)

バッテリー下限を下回る給電はしない．

ンを行う．シミュレーションから EV による負荷平準化の効果と，負荷平準化を完全に達成するために必要な据え置き型バッ
テリーの容量を定量的に示す．

(6)

最大充給電速度を上回る充給電は行われない．

3 定 式 化
マイクログリッドの電力推移に関する各文字式を表 1 に，EVの充給電に関する各文字式を表 2 に示す．

Charge(pEV ChargeM ax − EEV,j(t)) >=0(7)

Discharge(pEV DischargeM ax − EEV,j(t)) >=0(8)

充電と給電は同時に行われない．

3. 1 電力推移モデル

Charge
EEV,j(t)

事業所のマイクログリッドにおける建物の 1 日の需要電力

D(t) と再生可能エネルギーによる発電電力 G(t)，EV の充給電による電力推移を図 2 に示す．時点 t におけるマイクログリッ
ドの需要電力 D(t) はグリッドの外部の大型電力系統から供給される電力を利用するが，グリッド内で再生可能エネルギーの発電電力 G(t) が発生している場合はグリッド内に優先的に供給する．これによりグリッド全体での電力需要は以下の相殺差
分電力 P (t) として表わされる．

P (t) = D(t) + G(t)Discharge
EEV,j (t − 1) − EEV,j(t) > EEV M in,j(1)

Discharge· EEV,j(t) = 0(9)

3. 3 据え置き型バッテリーモデル
グリッドに存在する据え置き型バッテリーはグリッドに対して充給電を行うことができる．本研究では充給電を行うために必要十分なバッテリー容量を持ち，充給電可能な時間や充給電速度に制約のない理想的なバッテリーを考える．つまり時点ご
Chargeとのバッテリー残量 EBattery (t)，充電量 EBattery(t)，給電量
Discharge
EBattery(t) のみを考え，以下のように表わす．
Discharge
Charge(t)(t) − EBattery
EBattery (t) = EBattery (t − 1) + EBattery(10)表 1 マイクログリッドに関する各文字式の説明
文字式

単位 意味

τ

sec

サンプリング間隔

D(t)W

マイクログリッドの時点 t における需要電力 (D(t) >= 0)（図 2 青色実線）

G(t)

W

時点 t における再生可能エネルギーの発電電力 (G(t) <= 0) （図 2 橙実線）

PSupply (t)W

時点 t における電力供給元の供給電力

P (t) = D(t) + G(t)W

時点 t における需要・発電の相殺差分電力（図 2 緑実線）

P ′ (t)W

時点 t における EV 導入後の相殺差分電力（図 2 緑破線）

DN et (t)W

時点 t における正味の需要電力

GSurplus (t)W

時点 t における余剰電力

elevelingW

1 日の負荷平準化直線の電力 (1/T

∑T

t=0 P (t)(P (t) > 0))

表 2 EV の充放給に関する各文字式の説明
項目説明

EEV Capacityj

EVj の最大バッテリー容量 (0 <
=j<
= J)

EEV,j (t)時刻 t における EVj のバッテリー残量

tHomeDepature,j , tHomeArrival,jEVj の家を出発，家に到着した時刻

tOf f iceDepature,j , tOf f iceArrival,jEVj のオフィスを出発，オフィスに到着した時刻

EEV Outward,j , EEV Homeward,jEVj の出勤，退勤に使用した電力量

βEV M ax , βEV M in

バッテリーの損耗を考慮したバッテリーの上限割合，下限割合

EEV M ax,j , EEV M in,j

EEV Battery,j · βEV M ax , EEV Battery,j · βEV M in

pEV ChargeM ax , pEV DischargeM ax

EV の充放電装置の最大充電速度，最大放電速度

ηEV Charge , ηEV Discharge

EV の充電効率，放電効率

pChargeable, pDischargeable
EV,j
EV,j
ChargeDischarge
EEV,j (t), EEV,j(t)

EVj の充電可能電力，放電可能電力
時刻 t における EVj の充電電力量，放電電力量

いて充給電のどちらを行うか決定する．このとき据え置き型

4 負荷平準化のシミュレーション

バッテリーは DN et (t) と eleveling が一致するように充給電を行う．これにより負荷平準化を完全に達成するために必要な据え

4. 1 負荷平準化の目標電力

置き型バッテリーの必要蓄電容量 Brequired を算出することが

この負荷平準化が完全に達成された状態は，マイクログリッ

できる．

ドが外部から受け取る電力である正味の需要電力が常に一定の状態である．この一定の値を決め方はいくつか考えられるが，本研究では正味の需要電力の平均値をこの 1 日における負荷平準化の目標電力 eleveling とし，以下のように表す．

eleveling = 1/T

TX

Brequired = max{EBattery (t)} − min{EBattery (t)}
t

t

(13)

4. 4 EV の充電プラン
通勤に利用される EV を用いて V2G を行う場合，バッテリーの有効活用のためには夜間の充電量を管理することが重要であDN et (t)

(11)

t=0

る．本節では 2 種類のナイーブな充電プランである「出発時満充電」「到着時ゼロ充電」と我々の提案する「動的充放電計

4. 2 EV による負荷平準化

画」[28] を説明する．

負荷平準化を行うためには DN et (t) と eleveling を比較し，各時点 t において充給電のどちらを行うか決定する．すなわち•出発時満充電通 勤 に 利 用 さ れ る EV は 夜 間 に 満 充 電 状 態 と な り

DN et (t) が eleveling を下回っていれば EV に充電することで(EEV,j (tHomeDeparture,j ) = EEV M ax,j )，その後出勤する（図DN et (t) を増加させ，DN et (t) が eleveling を上回っていれば EV

3 の Full charging on departure）．事業所に駐車中の EV は必から給電し DN et (t) を減少させることで eleveling と一致させ要に応じて発電電力の充電または事業所への給電を行う．そのる．このとき EV には 3. 2 節で述べた制約があり負荷平準化を完全に達成することはできない．そのためデータの変動を表す

ためこの充電プランにおける EV への充電電力量と，EV からの放電電力量の最大値は以下で表される．

一般的な指標として用いられる標準偏差 [27] を用いて DN et (t)がどれだけ平準化されているかを評価する．DN et (t) の標準偏差は以下のように表わされる．
v
u
T
u
X
SDnet = t1/T
(DN et (t) − eleveling )2PT

Charge(t) <= EEV Outward,j
t=0 EEV,j
Discharge(t) <= EEV M ax,j − EEV Outward,j +t=0 EEV,jPT
Charge(t) − EEV Homeward,j
t=0 EEV,j

PT

(12)

t=0

4. 3 据え置き型バッテリーによる負荷平準化
4. 2 節と同様に DN et (t) と eleveling を比較し，各時点 t にお•到着時ゼロ充電

EV への充電電力量は夜間に EV に充電する電力を減らす
ことによって増加させることができる．このとき充電電力

のために必要となるバッテリー容量について評価する．
2016/12/02

[kW]
6000

5. 1 エネルギーライフログの取得

4000

本節では，評価に用いるために実際に取得したエネルギーラ

2000

イフログについて述べる．集計対象は 2017 年の 1 年間の平日

t

0
-2000

[kWh]
24

Full charging on departure-4000

EVBattery

proposed method
-6000
-8000
Empty charging on arrival-10000Outward Charge

Discharge Homeward0

246 日とした．
スマートグリッドの需要電力量ログ
横浜国立大学の学内限定で公開されている電力データを用い
た 1 ．これは敷地を 17 区画に分割した電力データで，2011 年

10 月以降継続的に収集されている．
EV のエネルギー消費推定ログ

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

我々は先行研究においてある被験者 1 名の通勤記録を取得
図 3 ある 1 日の動的充放電計画の例している．今回は 2016 年 11 月 4 日の被験者の通勤ログから

ECOLOG によって出退勤エネルギーを推定した．また，同日量が最大となるのは夜間充電電力を出勤に必要な電力のみ

において横浜国立大学のキャンパスを出入りする全ての普通乗(EEV,j (tHomeDeparture,j ) = EEV M in,j + EEV Outward,j ) とす

用車の入退構時刻を記録した．この時の台数 (559 台) を本来のる場合である（図 3 の Empty charging on arrival）．そのため横浜国立大学に存在する車の 80 ％程度と仮定し，出退勤エネ

この充電プランにおける EV への充電電力量と，EV からの放ルギーが仮想の EV セットを 699 台用意し，合計 700 台のシ

電電力量の最大値は以下で表される．

ミュレーションを行う．想定する EV は日産 LEAF(バッテリー
容量：40kWh) とした．また，EV セットのその他のパラメー

PT

Charge(t) <= EEV M ax,j − EEV M in,j
t=0 EEV,j
PT
PT
Discharge
Charge<E(t)= t=0 EEV,j (t) − EEV Homeward,j
t=0 EV,j

タ設定を表 3 に示す．さらに EV の充電や給電を行う装置として日産 LEAF to Home 2 を想定し，その仕様から充電速度と給電速度の上限を 6.0kW，充電効率を 90%，給電効率を 85%と•した．

動的充放電計画「出発時満充電」では EV からの放電電力量が最大となり「到着時ゼロ充電」では EV への充電電力量が最大となる．そのため事前にある 1 日の発電電力の値が予測可能な場合，その発電電力量から EV の夜間充電量を決定することで，EV への
充電電力量と，EV からの放電電力量のそれぞれを最大とすることが可能となる (図 3 の proposed method)．そのためこの充電プランにおける EV への充電電力量と，EV からの放電電力量の最大値は以下で表される．

EEV,j (tHomeDeparture,j ) = EEV M ax,j −

再生可能エネルギーの発電ログ
日本工業規格により定められている PV の発電量推定を用い
る．推定に必要なオープンデータの取得方法，システムの設定
条件を表 4 に示す．また PV を設置する場所は横浜国立大学の建物の屋上（61355m2 ）とし，建物の屋上面積は横浜国立大学の公開している建物情報から取得した 1 ．

5. 2 EV による負荷平準化
PT

Charge(t) >=t=0 EEV,j

EEV M in,j + EEV Outward,jPT
Charge(t) <= EEV M ax,j − EEV M in,j
t=0 EEV,jPT
Discharge(t) <= EEV M ax,j − EEV Homeward,j
t=0 EEV,j

EV による負荷平準化の評価として「EV 充給電なし」をベースラインとし，EV の充放電を 2 つの充電プラン「出発時満充電」「動的充放電計画」で行った場合と比較を行う．
図 4 はある 1 日のマイクログリッドの需要電力と発電電力の推移を表したものである．図 5〜図 7 はこの 1 日における EVを用いた充給電による電力推移の変化を示す．図 5 は負荷平準

5 シミュレーション結果と評価化の目標となる elevelong を表したものである．図 5 のグラフの青い棒グラフが正味の需要電力 DN et (t) であり，この平均値

本章では，スマートグリッドにおける再生可能エネルギーのが elevelong である．このときの DN et (t) の標準偏差 SDnet はマッチングシミュレーションを行う．本稿では横浜国立大学の1150kW であった．マイクログリッド内の EV を用いて V2G を

実データを用いて負荷平準化シミュレーションを日ごとや年間行ったときの電力推移の様子を図 6 と図 7 に示す．図 6 は「出で行い評価を行う．5. 2 節では EV のみによる充給電のシミュ

発時満充電」で負荷平準化を行った場合であり，8 時から 13 時

レーションを行う．EV のみでは負荷平準化を完全には達成できないため，標準偏差により評価する．5. 3 節では据え置き型

1：横浜国立大学施設部，入手先：(http://shisetsu.ynu.ac.jp/gakugai/shisetsu/)

バッテリーを用いた充給電のシミュレーションを行う．据え置(2018/07/30 アクセス).

き型バッテリーにより負荷平準化は完全に達成されるため，そ2：日産：LEAF to Home とは，入手先：(http://ev.nissan.co.jp/
LEAFTOHOME/) (2018/07/30 アクセス).

[kW]

[kW]

ピーク需要
4092kWeleveling
1730kW[kW]

DNet tPsupply (t)G𝑆𝑢𝑟𝑝𝑙𝑢𝑠 (t)EVChargeEnergy

需要電力と発電電力の推移

実データ

仮想データ

1台

699 台

DNet t

G𝑆𝑢𝑟𝑝𝑙𝑢𝑠 (t)消費エネルギー

outward:3.55kWh，
homeward:3.23kWh

0.69kWh〜7.66kWh

備考
消費エネルギー

EVDischargeEnergy

図 7 「動的充放電計画」で V2Gを行った場合の電力推移

8060

一様乱数により

50
40
30

20

項目

取得方法・設定条件

アレイ出力

系統連系形 PV システムを想定する．設置方法は架台設置型とし，アレイ素材には多結晶シリコンを選択し

10
0
1600

1900

2200

2500

動的充放電

た ．
3

日射量

EVChargeEnergy

90

定より導出

案件

G𝑆𝑢𝑟𝑝𝑙𝑢𝑠 (t)

[day]

70

表 4 PV 発電量算出のための気象データの取得方法・システムの設定[時]
DNet tEVDischargeEnergyを行った場合の電力推移

は ECOLOG 推

割り当て

EVChargeEnergy

図 6 「出発時満充電」で V2G

負荷平準化の目標電力 eleveling

表 3 自動車の消費電力ログに関するパラメータ設定
台数[時]

EVDischargeEnergy

図 5 正味の需要電力の推移と

図 4 マイクログリッドのピーク需要
4092kW→3273kWeleveling
1730kW

標準偏差𝑺𝑫𝒏𝒆𝒕
1150kW→627kW

[時]

[時]
G(t)

[kW]

標準偏差𝑺𝑫𝒏𝒆𝒕
1150kW→882kW

標準偏差𝑺𝑫𝒏𝒆𝒕
1150kWD t

ピーク需要
4092kW→3273kWeleveling
1730kW

2800

3100

出発時満充電

3400

3700

4000

4300

[kW]

EV充給電なし

横浜市環境創造局のホームページから 1 時間あたりの
水平面日射量を取得 4 ．NEDO の日射量データベー

図 8 充電プランごとの日ごとの最大消費電力のヒストグラム（2017 年）

ス 5 と同様の手法を用いて PV の設置方位を真南，傾斜角 30 として傾斜面日射量を推定．
気温

気象庁のホームページ 6 より取得．

放電計画」の場合は「出発時満充電」と比較してさらにヒスト
グラムが左へ移動していることがわかる．これは「動的充放電計画」が「出発時満充電」よりも多くの再生可能エネルギーのまで EV に充電を行い，14 時から 20 時まで給電を行っている．
このときの DN et (t) の標準偏差 SDnet は 882kW となり減少させることができた．図 7 は「動的充放電計画」で負荷平準化を行った場合であり，標準偏差 SDnet はさらに減少し 627kW と発電電力を充電することができるからである．

5. 3 据え置き型バッテリーを用いた負荷平準化
据え置き型バッテリーのみによる負荷平準化なった．しかし 16 時から 20 時の電力需要は eleveling より高据え置き型バッテリーのみで負荷平準化を完全に達成するた

く，完全に負荷平準化が達成されているわけではない．これはめに必要となる必要蓄電容量の年間の最大値を，太陽光パネル

今後 EV のバッテリー容量の増加により解決できると考える．

の屋上への設置割ごとに示したグラフが図 10 である．グラフ

前述のような負荷平準化のための V2G を日ごとに行った場

から，屋上への設置割合が 70%までは徐々に減少し，80%から合年間でどのような変化が起こるのかをヒストグラムで示す．

は増加していることがわかる．これは，必要蓄電容量が最大と

図 8，図 9 ともに横軸は電力 [kW] の区間，縦軸はそのような日なる日が 70%以下と 80%以上で異なっているためである．70%

が何日あったのかを示す．図 8 は日ごとの最大消費電力，図 9

以下では太陽光パネルの発電量が少ないために，負荷平準化のは日ごとの SDnet の充電プランごとのヒストグラムである．青ために給電電力量が多く必要となる．80%以上では発電量が多色が PV のみ導入された「EV 充給電なし」，黄緑色が EV をいために，それを受け取るバッテリーの空き容量が多く必要と導入し「出発時満充電」，オレンジ色が「動的充放電計画」の場

なる．

合を表す．図 8 より，「EV 充給電なし」の場合と比較して EVを導入した「出発時満充電」，「動的充放電計画」で V2G を行った場合の方がヒストグラムが左へ移動している．また「出発時満充電」と「動的充放電計画」では給電量が変わらないためヒストグラムの変化は見られない．図 9 は「EV 充給電なし」の場合と比較して EV を導入し「出発時満充電」で V2G を行った場合の方がヒストグラムが左へ移動している．また，「動的充

3：小西正暉，鈴木竜宏，蒲谷昌生：太陽光発電システムがわかる本，オーム社
出版 (2011).

4：横浜市環境創造局，入手先：(http://www.city.yokohama.lg.jp/kankyo/)(2018/07/30 アクセス).
5：新エネルギー・産業技術総合開発機構：日射量データベース， 入手先：(http://
www.nedo.go.jp/library/nissharyou.html) (2018/07/30 アクセス).
6：気象庁，入手先：(http://www.jma.go.jp/jma/menu/menureport.html)(2018/07/30 アクセス).

[day]
100

90
80
70
60
50
40
30
20

(a) 据え置き型バッテリーのみで負(b) EV と据え置き型バッテリーで荷平準化を行った場合

負荷平準化を行った場合

10
0
130

260

390

520

動的充放電

650

780

出発時満充電

910

1040

1170

1300

[kW]

図 11 必要蓄電容量のヒストグラム（設置割合 70%）

EV充給電なし

図 9 充電プランごとの日ごとの SDnet のヒストグラム（2017 年）
20000
18000

必要蓄電容量[kWh]

16000
14000
12000

10000
8000
6000

(a) 据え置き型バッテリーのみで負(b) EV と据え置き型バッテリーで荷平準化を行った場合

負荷平準化を行った場合

図 12 必要蓄電容量のヒストグラム（設置割合 100%）

4000
2000

ときのものである．図 11 と同様図 12(a) と比べ図 12(b) のヒ

0
0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

屋上太陽光パネル設置割合[%]

図 10 屋上太陽光パネル設置割合毎の負荷平準化のために必要となる
必要蓄電容量の年間の最大値

ストグラムが左へと移動していることがわかる．これはバッテ
リーの空き容量が必要なために必要蓄電容量が大きくなってしまっていたような日に対して，EV が空き容量を提供したことによって据え置き型バッテリーの必要蓄電容量が減少したためと考えられる．図 12(b) より必要蓄電量の最大値は 11000kWh

EV と据え置き型バッテリーによる負荷平準化である．これは日産 LEAF40kWh 型の 275 台分に相当する．
以上より，太陽光パネルの設置割合にかかわらず，700 台の

上記の結果から，EV と据え置き型バッテリーを組み合わせEV の充給電に加え，EV300 台程度に相当する据え置き型バッた際の据え置き型バッテリーの必要蓄電容量を算出する．以下

テリーを利用することで，マイクログリッド全体の負荷平準化

では図 10 において必要蓄電容量が最も少なかった屋上太陽光が達成できることが示された．

パネル設置割合 70%と最も必要蓄電容量が多かった 100%について取り上げる．

6 まとめと今後の課題

図 11 は屋上太陽光パネル設置割合が 70%のときの 1 日ごとの必要蓄電容量のヒストグラムであり，(a) が据え置き型バッテ再生可能エネルギーの発電設備と蓄電設備を構成要素とした

リーのみ，(b) が EV と据え置き型バッテリーを組み合わせた

マイクログリッドに対して，エネルギーライフログ DB を用いときのものである．図 11(a) に比べ図 11(b) のヒストグラムがて再生可能エネルギーのマッチングシミュレーションを行った．

全体的に左へと移動しており，最大値も減少していることがわ

EV の充給電に加え据え置き型バッテリーの利用を想定し，横かる．これは給電電力量が必要なために必要蓄電容量が大きく

浜国立大学の実データを用いて有用性を評価した．シミュレー

なってしまっていたような日に対して，EV が給電を行うことションからマイクログリッドにおける EV の充給電による貢献

によって据え置き型バッテリーの必要蓄電容量が減少したためと，負荷平準化を達成するために必要となる据え置き型バッテと考えられる．図 11(b) より必要蓄電量の最大値は 9000kWh

リーの容量を算出した．

である．これは日産 LEAF40kWh 型の 225 台分に相当する．

今後の課題としては，自動車の走行ログに関して，一部想定図 12 は屋上太陽光パネル設置割合が 100%のときの 1 日ごととは異なるデータを用いたため，これらを実際に収集したログの必要蓄電容量のヒストグラムであり，(a) が据え置き型バッテで検討を行う必要がある．またシミュレーションの正確性の検リーのみ，(b) が EV と据え置き型バッテリーを組み合わせた討についての実証実験を行う．

謝辞

本 研 究 の 主 要 な 部 分 は JSPS 科 研 費（ 課 題 番 号

18K11750）の支援よる．また、一部については横浜国立大
学教育・研究改革推進事業「先端的な数理・情報手法に基づくビッグデータ解析技術の改革推進」の支援を受けた．

文

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