DEIM Forum 2013 E2-5

EV による電力安定化機能を備えたSmart Grid シミュレーションシステムの構築と評価
唐石 景子†

小口 正人†† お茶の水女子大学 〒 112-8610 東京都文京区大塚 2-1-1
E-mail: †keiko@ogl.is.ocha.ac.jp, ††oguchi@computer.org
あらまし現在，環境問題や将来の電力需要増加などの問題の対策として，大規模な自然エネルギー発電の導入が進められている．同時に，電力エネルギーのネットワークを効率的に運用できるスマートグリッドに注目が集まっている．本研究では，スマートグリッド上のエネルギー需給設備として期待されている EV（Electric Vehicle:電気自動車）に注目する．特に EV のバッテリを電力源として用いる形態（V2G：Vehicle to Grid）においては，IT を用いて，EV のバッテリと充電ステーション間の効率的な電力エネルギーのやり取りを行うことで，グリッド全体の電力の安定化制御を達成することが期待されている．本研究では，スマートグリッドシミュレーションモデルに，必要に応じたエネルギー需給が行える分散型電力源として EV を組み込むことで，グリッド全体の電力の安定化制御を効率的に行う手法をシミュレーションによって評価できるシステムを構築し，動作や振舞を評価する.
キーワード

スマートグリッド，V2G，OpenDSS，EV

Evaluation of Smart Grid system with power stabilization by EV
Keiko KARAISHI† and Masato OGUCHI†† Ochanomizu University
2-1-1 Otsuka, Bunkyou, Tokyo, 112-8610, Japan
E-mail: †keiko@ogl.is.ocha.ac.jp, ††oguchi@computer.org

1. は じ め にに送電の向きが双方向となる場合もある．そのような場合，グリッドの出力が安定するように，きめの細かい制御をする必要

現在，世界的な環境問題や将来の電力需要の増加などが問題がある．すなわちグリッド上の各地点の電位をモニタし，情報視されており，それに対し省エネ対策が必要とされ，大規模なをやり取りして，分散した電力源の出力を調整するような操作

自然エネルギー発電の導入が進められている．ただし，自然エが必要である．

ネルギーを大量導入すると，さまざまな問題が発生する．そも

そこで本研究では，スマートグリッドに EV を電力源としてそも電気には貯めにくいという性質があり，現状の電力管理で接続した場合の制御に関して，シミュレーションにより評価すは需要側にあわせて発電量を調整する必要がある．しかし自然ることができるシステムについて検討を行う．本論文ではまず，エネルギー発電は出力変動が大きいため，その発電量が読めず電力網のシミュレーション環境を構築し，ここに太陽光発電所調整が難しいといわれている．これらの問題を解決する技術とや EV のバッテリを接続して行った場合の，電力網に対する影してスマートグリッドが期待されている．

響の評価を行う．具体的には，電力網に接続された太陽光発電

一方，EV (Electric Vehicle: 電気自動車) はスマートグリッ

所の出力を変化させ，各地点における電圧の変化を観測する．

ドと深い関係にある．EV は大容量のバッテリを備えており，その上で，放電させる EV を決定するアルゴリズムをいくつか

これを走行のためだけでなく，必要な場合にはバッテリからス用意し，EV の配置を変えることによって得られる電力安定化

マートグリッドに対して電力を供給する分散型電力源として用効果の程度について評価する．

いる V2G (Vehicle-to-Grid) の形態が期待されている．

本論文の構成は以下の通りである．まず第 2 節では本研究のただしこのような電力網の形態は，発電所からエンドユーザ背景となる，スマートグリッドと EV の概要について述べる．

まで一方向に電気が送られるだけの従来のものとは大きく異次に第 3 節ではシステム全体の構成について紹介する．第 4 節なっている．電力源が非常に細かい単位で分散しており，さらでは，シミュレーション環境で使用する配電網のモデルや，EVや太陽光発電所の実装方法についての概略を説明する．そしてはあるが，エネルギー費用が抑えられるという面を持ち，環境

第 5 節ではスマートグリッドに EV を電力源として接続した場問題への対策に貢献することから，今後広く普及していくこと合の制御について，シミュレーションにより検証を行う．第 6が期待されている．

節ではまとめと今後の課題について述べる．

2. 研 究 背 景2. 1 スマートグリッド
スマートグリッドには明確な定義はなく，広義として，電力エネルギーのネットワークを効率的に運用することが可能な賢い電力系統を指す．特徴としては，自然エネルギーの大量導入

しかし，EV が普及していくためには，給油所に代わって，各地に充電インフラを設置していく必要があり，その上，EV が消費する電力は大きく，普及に比例して管理すべき電力が肥大化する問題が生じる．これにより，巨大な電力ネットワークが必要となるが，これにスマートグリッドを利用することで，分散的に配置された充電インフラの管理を適切に行うことが可能となる．

が可能であること，エネルギーがグリッドの双方向に流れること，エネルギーだけでなく情報のやり取りも行うこと等が挙げられる．エネルギー，テレコミュニケーション，IT などの産業が融合して生まれてきたものである．

2. 3 エネルギー需給設備としての EV
ここまで，EV とスマートグリッドの関係について考察してきたが，ここでさらに，エネルギー需給設備としての EV に注

スマートグリッドの概略図を図 1 に示す. 図 1 は文献 [1] を参目する．近年，EV は単なる自動車としてではなく，必要に応考として作成したものである． 図 1 において，電力の流れを緑じたエネルギー需給が行える蓄電池としての利用が期待されての線で，IT による制御を青の線で表している．現在の発電網いる．スマートグリッド研究において V2G という言葉をキーは発電所から各家庭，ビルに電気を供給している．スマートグ

ワードに，この考えは広まってきている．EV の普及が進むにリッドにおいては，大規模な風力発電所や太陽光発電所を加え，つれ膨大な量のバッテリが各地に分散することになるが，前述また各家庭やビルにおいて太陽光パネルを設置し，グリッド上の充電インフラを通して，EV のバッテリの電力量の管理が行に双方向に電力を流すことを考えている．これにより，豊富なえるため，グリッド上の電力が不足した場合は，EV のバッテ電力をグリッドに取り入れることが可能になるが，そのままでリから余分な電力を放出し，逆にグリッド上の電力が飽和しそはグリッド上の電力量が不安定になることが懸念される．そこ

うな場合は，EV のバッテリに蓄電する，といったようにグリッで，スマートグリッドの特徴である IT による制御を行う．グ

ド全体のエネルギーを調節することが可能となる．

リッドに接続された管理センターにより各地の電力状態を把握

2. 4 EV と配電網に関する既存研究

し，エネルギー不足であれば発電を促進する，逆にエネルギー以上で説明してきたように，スマートグリッドには IT を用が余った状態になればグリッドに接続された貯蓄設備に蓄電すいたエネルギーの安定化制御が不可欠となっている．しかし，る，といったグリッドの電力が安定化する制御を行う．以上の

ここで注視すべきは，EV はグリッド上を自由に移動するため，ように，複雑化する電力の流れを IT による制御で安定させる

グリッド上の電力量がダイナミックに変動する問題である．ま技術がスマートグリッドである．

た，固定の蓄電池を接続した場合と比べて制御が複雑化してしまうことや，過度に充放電を繰り返すことで起きるバッテリの摩耗問題についても大きな課題となっている．

EV と配電網に関する既存研究としては，EV と配電網の通信方式 [2]，電力小売と電力供給の最適化問題 [3]，理想的な充電池交換ステーションの配置方法 [4]，配電網上で影響を受けやすいリソースに関するもの [5] など，数値シミュレーションを用いた議論が多い．しかし，これらの議論で述べられた結論に関して，実際の配電網に適用した際，どの程度の影響を与えるかについては検証することは難しい．実際に，各地の電圧，電力値などを詳しく解析できる手法とツールが必要である．本研究においては，この部分を研究対象とする．まず，スマートグ
図 1 スマートグリッド概略図

リッドに EV を電力源として接続した場合の制御について評価を行うことのできるシミュレーションシステムを構築し，その2. 2 EV とスマートグリッド上で，太陽光発電所の出力や放電を行う EV の台数を変更した

次に，スマートグリッドにおける EV の利用形態に着目する．

様々なパターンを用意し，それぞれにおいて検証を行った．

EV（Electric Vehicle）とは電気を動力源とし，モーター等の電動機により走行する電気自動車を指す．コンセントから差込

3. システム構成

プラグを用いて，直接バッテリに充電できる．本研究において

3. 1 電力システムシミュレータ

はこの EV を中心に据えて研究をすすめていく．大容量で高性

実 験 環 境 と し て ，総 合 的 な 電 力 シ ス テ ム シ ミュレ ー タ

能なものが求められるので，バッテリが高価であるという欠点

OpenDSS（Open Distribution System Simulator）[6] を使用した．使用する配電網において指定した箇所に，リソース（ラ8500-Node Test Feeder(図 3) を用いる．これは 8500 個のノーイン，バス，発電所，変電所，レギュレータ，キャパシタ等）をドを持つ，10〜15[km] 四方の配電網モデルである．既定の負荷配置，電力網の状態を管理・分析することができ，また，時間によってパワーフローを算出する．このモデルは，三相交流方式別に各リソースの設定を変更することも可能である．の安定電源（115kV，3000MVA），上流から下流まで 115[kV]3. 2 構築したスマートグリッドシミュレーションシステム
構築したシステムの構成図を図 2 に示す．本システムは，EVや発電所など配電網の設定を行い，各地の電力潮流の計算を行う OpenDSS に，電力状況データの管理や EV の放電の仕方など，各地の電力安定化のため適切な指示を行う電力管理システ
ムを追加する．この２つのシステムを連携させることにより，スマートグリッドのシミュレーションシステムを構築した．

→ 7.2[kV] → 120/240[V] と変圧していく変電所，電圧変動を滑らかにするレギュレータやキャパシタ等がグリッド上の各地に接続されている．また，各末端（120/240[V]）の送電方式は単相 3 線式であり，末端の負荷はそれぞれ 0.005〜93.73[kW]といった値になっている．グリッド全体としては 10773[kW] の負荷がかかっており，これは全末端である 2354 軒分の家庭の使用電力を意味する．

電力管理システムは，電力安定化指示をスムーズに行うため，配電網上の EV の情報を収集，管理している．その上で更に，各地の電圧の理想値を保持しておき，実際の各地の電力状況を収集する度にどのくらい各地で理想値と差が生じるかを検証する．その値を元に，ユーザの選択したアルゴリズムに従って放電する EV を決定し，放電指示を行う．ユーザは各地の状況やこのアルゴリズムを自由に変更することにより，様々なシミュレーションを行うことが可能となる．

図 3 8500-Node Test Feeder

4. 2 実 験 環 境
4. 1 節で述べた配電網のモデルに，7.2[kV] の地点の一箇所に最大出力規模 2400[kW] である太陽光発電所を，120/240[V]地点の各末端 1177ヶ所には EV を配置する．これは，全家庭の 50[%] は EV を所有していることを意味する．グリッド上の電力が不安定になった場合，家庭に接続されている EV のバッテリから電力を充放電することによって，グリッド全体の電力
図 2 システム構成を安定化させる．今回，電力安定化に利用する充放電インフラとしては，この家庭用の充放電器のみを利用する．このモデル

3. 3 構築したシステムの主な機能

図を図 4 に示す．なお，本実験において使用する EV は容量本システムの主な機能を大きく分けると，配電網の設定，管25[kWh] のバッテリを搭載し，全て充電済みであるものとして，理システムの設定，結果の閲覧の 3 つになる．ユーザはこの 3

出力は全て 2[kW] と設定した．

つの機能について自由に設定が可能になる．まずは，EV，発電所，変電所などの各オブジェクトの配置を行い，時間帯毎の各オブジェクトの詳細パラメータの設定を行うことで配電網の設定を完了する．次に，電力安定化アルゴリズムや時間帯毎の各 EV の使用制限等の管理システムの個別設定を行う．その上でシミュレーションを行い，各地の電力，電圧，電流等のデータリストを自由に閲覧し，検証する．また，本システムではオブジェクトごとの電力，電圧，電流データの推移の閲覧も可能となっている．

4. 実 験 内 容
4. 1 配電網モデル
先に挙げたスマートグリッドシミュレーションシステムを用いて実験を行うが，その際，評価対象のグリッドモデルとしてIEEE PES(Power & Energy Society) [7] より提供されている

図4

実験環境

4. 3 EV の放電による電圧安定化

4. 4 実 験 概 要

また，実験の前に，時間帯別の利用可能な EV 数についても

本実験では，天候の悪化により，太陽光発電所からの出力が調査を行った．本来 EV は輸送手段として用いられるため，今急減したという状況下で評価を行う．なお，理想状態である晴回の実験において，電力安定化に用いるものは，輸送手段とし天時と最も効率の悪い雨天時の太陽光発電所とからの出力を図て使われていない，家庭に接続されている EV のみとする．ま8 に示す．この出力曲線は，産業技術総合研究所太陽光発電工

た，簡単化のため，主な用途として自動車は通勤に使用される学研究センター [10] が公表している研究データを参考に設定しものと仮定し，検証を行った．

た．天候悪化後の太陽光発電所の出力は 0%まで減少するもの

時間帯別の，家庭に接続されている EV の概数を設定するたとする．太陽光発電所からの出力が減少するとグリッド上で電め，National Household Travel Survey(NHTS 2001 [8])，Fed-圧変動が起こることが予想されるが，この時，EV に蓄積されeral Highway Administration(FHWA [9]) より公表されているていた電力を放出させることで，太陽光発電所の出力変動分をデータをそれぞれ参考資料として利用した．図 5，図 6 はそれ補い，グリッド全体の電圧調整を行うことを考える．

ぞれ，時間帯別の自動車の帰宅時間帯，出勤時間帯の統計を表したものである．
これらを参考に，1 日における時間帯別の「家庭に接続されている EV の割合」を算出したものを図 7 に示す．グラフから，日中には外に出ている EV が多く，夜中は使用されていないEV が多いことがわかる．算出した時間帯別の利用可能な EVの値をシステムに組み込み，各地の電圧降下をどの程度食い止めることができるか実験を行った．
図 8 時間別の太陽光発電所の発電効率

8 時から 15 時までの時間帯における太陽光発電所からの出力変動によるグリッド全体の電圧変動を観察するため，より末端に近い変電所である 7.2[kV] → 120/240[V] 変電所地点の1177ヶ所で電圧値を観察した．更に，管理システムがグリッド上の電力が不足していると判断した際に，どのような電力安定化アルゴリズムを選択するかによって，どの程度各地の電圧値
図 5 時間帯別の帰宅した車の割合に差が見られるか評価を行った．

4. 5 設定した電圧安定化アルゴリズム
管理システムには予め各地の電圧の理想値として，太陽光発電所が 4. 4 節で示した晴天時の出力を行った際の各地の電圧値をそれぞれ設定した．EV の放電が必要か否かを判定する際には，グリッド各地の電圧値が，太陽光発電所の理想の出力を行った際の各地の電圧値を基準に，下限が-5[V] 以上の範囲に収まることを目標とする．これは，日本における法律（電気事業法施行規則）において，標準電圧が 100[V] の際，問題が起図 6 勤労者の出勤時間帯の割合こるのは 101[V] ± 6[V] を超えたときという規定を参考に制定した．
また，EV による電圧安定化を行う際，放電する EV を決定するアルゴリズムを 2 パターン用意し，検証を行った．1 つ目
は EV 放電地点をランダムに決定するもので，2 つ目は適正範囲値から大きく外れている地点から順に優先的に EV を放電するというものである．これにより，EV の放電位置によってどの程度各地の電圧に差が生まれるか検証を行い，効率的な電力安定化の手法はどのようなものかを確認する．

図 7 時間帯別の家庭に接続されている EV の割合

5. 実 験 結 果
5. 1 晴天時と雨天時の太陽光発電所の出力差によるグリッ
ド上の電圧変動
本節においては，晴天時と雨天時の太陽光発電所の出力差によるグリッド上の電圧変動について調査するため，120/240[V]

図 13 12 時の電圧差分

図 14 13 時の電圧差分

図 15 14 時の電圧差分

図 16 15 時の電圧差分

変電所 1177ヶ所で電圧値を観察した．この天候の変化によって生じる電圧差がどの程度あるのかを検証し，EV の放電によって電圧差分を補う．
図 8 から，晴天時の発電効率を表す曲線と雨天時の発電効率0[%] ラインの出力差分が生じるのは，7:00 から 16:00 の間であることがわかる．そこで，この時間帯別の天候変化による電圧差分を本シミュレーションシステムによって算出した．
電圧差分が適正範囲内に収まっている地点数の割合を時間帯別にまとめた表を表 1 に示す．天候悪化時には太陽光発電所か

図 9〜図 16 において，グラフの横軸は電圧を観測してるらの出力が 0 となるため，各地の電圧値は降下する．特に，8:001177ヶ所の地点を表し，縦軸は電圧の変動量 [V] を表す．橙色〜15:00 の時間帯においては，適正の範囲内よりも下回ってしで示した範囲が，通常状態である晴天時の電圧値を基準として，まう地点があることが分かった．したがって，8:00〜15:00 まグリッド各地の電圧値との差分が-5[V] 以上である電圧の適性での時間帯において，EV による電力安定化を図る必要がある．

値の範囲を示す．青色で示したものは，5. 1 節で求めた悪天候時の電圧降下分であり，黄色で示したものが，今回求めた悪天

表1

電圧差分が適正範囲内に収まっている地点数の割合

候時に EV を放電させた際の各地の電圧の値と，通常状態である晴天時の各地の電圧値との差分である．
これらのグラフから，EV からの放出を行うことで，全地点で電圧降下を緩和することができていることがわかる．しかし，

5. 2 EV をランダムの地点で放電させた時の各地の電圧変動僅かしか電圧上昇が見られないことから，各 EV の配置を変更することで上昇幅を増やすことが可能であるか次節で検証して本節では，5. 1 節で検証した天候による各地の電圧降下を EV

いく．

によって緩和させる実験を行う．なお，本実験において使用す5. 3 EV を放電させる地点を選別した時の各地の電圧変動

る EV は，ランダムに配置されているものとする．本実験にお

本節では，5. 2 節と同じ条件下で，使用する EV の配置のみいては，悪天候時のグリッド上の電圧降下をどの程度緩和させ変更した時に，天候による各地の電圧降下を EV によってどのることが可能か，120/240[V] 変電所 1177ヶ所で電圧値を観察

程度緩和させることができるか実験を行う．EV を配置する位した．本実験では，電力安定化に用いることができる EV 数は置としては，5. 1 節において，適正範囲よりも値が下回ってい変動する．また，利用可能な EV は全て放電を行うものとする．

ると判断された地点に設定する．結果を図 17〜図 24 に示す．

5. 1 節の結果に基づき，8:00〜15:00 までの時間帯においての検証を，本シミュレーションシステムによって行った．結果
を図 9〜図 16 に示す．

図 9 8 時の電圧差分

図 11 10 時の電圧差分

図 17 8 時の電圧差分

図 18 9 時の電圧差分

図 19 10 時の電圧差分

図 20 11 時の電圧差分

図 10 9 時の電圧差分

図 12 11 時の電圧差分

わることが考えられる．更に，本実験において，EV の普及率は 50[%] に固定したが，今後は EV の普及率についても様々に変化させより実環境に近いシステムを構築し，検証を行う必要がある．
図 21 12 時の電圧差分

図 22 13 時の電圧差分

6. まとめと今後の課題
本論文では，グリッド上の複雑な電力の流れを IT による制御で安定させるスマートグリッド，およびエネルギ需給設備として期待されている EV に注目して研究を行った．EV とスマートグリッド間の効率的な電力のやり取りについてシミュレーションを行うため，電力網のシミュレーション環境を構築し，

図 23 14 時の電圧差分

図 24 15 時の電圧差分

ここに太陽光発電所を接続して，通常時と悪天候時の各地の電圧変動について検証した．更に，構築した配電網上に，様々な

図 17〜図 24 において，グラフの横軸は電圧を観測してる1177ヶ所の地点を表し，縦軸は電圧の変動量 [V] を表す．橙色
で示した範囲が，通常状態である晴天時の電圧値を基準として，グリッド各地の電圧値との差分が-5[V] 以上である電圧の適性値の範囲を示す．青色で示したものは，5. 1 節で求めた悪天候時の電圧降下分であり，黄色で示したものが，今回求めた悪天候時に EV を放電させた際の各地の電圧の値と，通常状態である晴天時の各地の電圧値との差分である．
これらのグラフから，電圧差分が多く生まれている地点に関しても適正範囲まで電圧を上げることができていることがわかる．このことから，適正範囲を下回っている地点を狙って EVを放電させることで，効率的に各地の電圧を上昇させることが出来るということが分かった．

条件下で EV を配置し実験を行い，どのような振舞となるか観察した．その結果，すべての時間帯および地点において，EVのバッテリから放電させた事により，天候の変化に伴う電圧降下の緩和を観測した．また，電圧降下が激しい地点で EV を放電させる選別方式においては，電圧差分が規定範囲内に収まる割合が大きく上昇していることから，効率的に各地の電圧を安定化することができていると言える．本シミュレーションシス
テムを用いることで，効率的に電力安定化を行える手法を確認することができた．
グリッドに EV のバッテリを接続して分散電力源として用いる場合，その接続する場所により，各地のグリッド上の電圧は変化する．従って，そのようなグリッドにおいて安定した電力供給を行うためには，グリッド上の各地点をモニタし，情報をやり取りしてきめの細かい制御を行うスマートグリッドの環境

5. 4 考察

放電を行う EV の配置の変化によって，悪天候時の電圧降下が必須であると言える．
本実験においては，一日の時間別の太陽光発電所の出力変動の緩和がどの程度可能であるかまとめたものを表 2 に示す．と EV の使用状況のみを変化させ検証を行ったが，今後はより

表 2 EV の出力量別の電圧差分が適正範囲内に収まっている地点数の実環境に近いシステム構築に向け，様々なグリッドの電力変動割合の変化の要因をシステムに組み込んで行く必要がある．また，現在は電圧値のみに着眼し電力安定化を行なっているが，今後は各地の電力値や電流値，無効電圧値などといった要素も考慮したアルゴリズムを設定可能にするなど，利便性や操作性の向上を

この表は，悪天候時において，EV を接続しない場合，EV を狙った機能を実装し，評価を行う．

放電させる位置をランダムとした場合，選別した場合のそれぞれの状況において，通常時との電圧差分が適正範囲内に収まっ謝辞ている地点数の割合を表したものである．各 EV の放電によって，適正範囲に収まる地点が増えていっていることがわかる．

本研究を進めるにあたり，ご指導を頂いたトヨタ IT 開発セ

また，電圧降下が激しい地点で EV を放電させる選別方式におンター Onur Altintas さん，東京大学生産技術研究所 Sekyung

いては，電圧差分が規定範囲内に収まる割合が大きく上昇してHan さんに深く感謝致します．

いることから，効率的に各地の電圧を安定化することができていることが分かる．本シミュレーションシステムを用いることで，効率的に電力安定化を行える手法を確認することができた．
しかし，今回システムに組み込まなかった時間別の状況変化は多く存在すると思われる．例えば今回の設定において，各家庭の負荷は固定していたが，時間帯によって家庭の負荷も変化することが考えられる．また，他にも短時間，短距離で移動する EV や，充電が必要な EV の存在など様々な要因で状況が変文

献[1] 次世代エネルギーシステムに係る国際標準化に関する研究会，次世代エネルギーシステムに係る 国際標準化に向けて，経済産業省，2010[2] Jansen B., Binding C., Sundström O., Gantenbein D., ”Architecture and Communication of an Electric Vehicle Virtual Power Plant”, In Proc. IEEE International Conference
on Smart Grid Communications (SmartGridComm 2010),

pp149-154, Gaithersburg, MD, USA, October 4-6, 2010.
[3] Senart A., Kurth S., Le Roux G., ”Assessment Framework of Plug-In Electric Vehicles Strategies ”, In Proc.
IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm 2010), pp155-160, Gaithersburg,MD, USA, October 4-6, 2010.
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[5] Taylor J., Maitra A., Alexander M., Brooks D., Duvall M.,”Evaluations of plug-in electric vehicle distribution system
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[6] OpenDSS http://sourceforge.net/projects/electricdss/[7] IEEE PES http://www.ieee-pes.org/[8] National Household Travel Survey http://nhts.ornl.gov/[9] Federal Highway Administration http://www.fhwa.dot.gov/[10] 独立行政法人産業技術総合研究所 太陽光発電工学研究センター
http://unit.aist.go.jp/rcpvt/ci/index.html