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研究論文
Field test of a DC-based microgrid system in Okinawa

沖縄における直流マイクログリッドシステム
Field test of a DC-based microgrid system in Okinawa
実証試験
沖縄における直流マイクログリッドシステム実証試験
Taichiro Sakagami

Yoshiyuki Asai

Miwako Nishimura

Taichiro
Sakagami
Yoshiyuki
MiwakoNishimura
*1‡
*2
坂上
太一郎
浅井
義之*2 Asai
西村 美和子
*1 ‡
*2
*2
浅井
義之
西村
美和子
坂上
太一郎
Yoshiichi Tokuda
Daisuke Kawamoto
Mario Tokoro*4*4
Yoshiichi
Kawamoto
Mario
Tokoro徳田
佳一*4Tokuda Daisuke
川本 大輔
所 眞理雄
*4
*4
徳田 佳一
川本 大輔
所 眞理雄 *4

Keizo Nishime

Keizo
西銘Nishime
恵三*3
*3
西銘
恵三
Hiroaki Kitano*2*4
Hiroaki
Kitano
北野 宏明
北野 宏明 *2*4

Abstract
Utilization of surplus electricity is essential for sustainable energy networks based on renewable energy,
especially photovoltaic energy. A DC-based Open Energy System (DCOES) involving 19 faculty houses at the
Okinawa Institute of Science and Technology was established in December 2014, and an energy exchange
experiment among houses was conducted. Units installed on each house are composed of photovoltaic panels, a
rechargeable battery, a DC-DC converter, and a controller. Units are linked by DC power cables and network
cables. Each unit independently determines when and how much electricity it should exchange with other units inthe neighborhood. As of January 2015, 39% of energy consumption by residents had been supplied by DCOES.
50 kWh were exchanged among houses during that first month. A simulation study suggests that DCOES could
supply ≤ 49% of the energy consumed in one month during the Okinawa summer, during which time 297 kWhwould be exchanged.
Keywords: Microgrid, DC, renewable energy, lithium-ion battery, smart grid
キーワード：マイクログリッド，直流，再生可能エネルギー，リチウムイオン蓄電池，スマートグリッド

1．はじめに生可能エネルギーを促進する政策により，その発電量は増加した．しかし，既存電力網の許容限界や既存発電設備の化石燃料資源の枯渇，二酸化炭素を始めとした温室効果

スタンバイ条件などにより固定買取制度を前提にした導入ガスの増加による気候変動の影響などが危惧される中，世に関してはすでに制限が発生している(3)．このため，既存

界各国で太陽光，風力，地熱、沿岸の潮流・波力などの再電力網に依存しない再生可能エネルギーによる電力利用の生可能エネルギーを利用した発電システムの開発・導入が新たな枠組みを開発する必要がある．一方，発展途上国に盛んに進められている．2013 年にはその発電量は全世界は電力システムを保有しない無電化地域もまだ多い．そうの発電量の 22％に達しており，2020 年にはおよそ 25％にいった地域には既存の電力システム（集中発電をして送電達するといわれている(1)．再生可能エネルギーによる発電する）を導入するのではなく，最初から再生可能エネルギ

量は天候などに依存して大きく変動する．そのような変動ーを導入し，化石燃料に頼らない持続可能な社会の構築を的な電力を既存グリッドに多く流した場合，安定した電力支援することが望ましいという意見が国連や世界経済フォ供給にも影響しかねないという問題がある(2)．例えば国内ーラム(WEF)などにおいて主流となっている(4-6)．

ではスマートグリッドプロジェクトや固定買取制度など再太陽電池モジュールによる発電や蓄電池の充放電は通常直流で行われる．また最近のパソコン・テレビ・LED ライ*1 沖縄科学技術大学院大学 統合オープンシステムユニット（〒904-0495 沖縄県国頭郡恩納村谷茶 1919-1）‡e-mail:taichis@oist.jp*2 沖縄科学技術大学院大学*3 株式会社沖創工*4 株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所（原稿受付：2015 年 6 月 7 日，受理日：2015 年 9 月 7 日）

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トなどの電子機器は直流で動作する．一方，既存グリッドは交流をベースとした電力システムである．このため，既存送電網を利用して再生可能エネルギーから発電された電力を送電する場合は，一旦交流に変換する必要がある．電子機器がこの電力を利用する時には再度交流から直流へ変1－ 43 －

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Fig. 1 A DC-based Open Energy System (DCOES) was
installed on the OIST campus, Okinawa.
換する必要がある(7,8)．この複数回の変換による電力ロスを減らすためデータセンターやマイクログリッドなどでも直流のまま電力を使用する方式が注目されている(8-11)．そのような中で 2007 年ごろより株式会社ソニーコンピュー
タサイエンス研究所（ソニーCSL）においても，再生可能エ
ネルギーによる発電をより効率的に利用するために蓄電シ
ステムをベースとして，相互に直流で繋ぎ，発電の不安定性を吸収するというオープンエネルギーシステムのコンセ
プトの研究・討議が始まった (12)．発電から送電まで直流のまま電力を取り扱うことにより，交流への変換時に必要

Fig. 2 Scheme of DCOES structure.

となる周波数や位相の制御を行う必要がなくなり，管理・電力送電が格段に容易となる．

面，西・東がそれぞれ 4 面，北東に 2 面，北西に 1 面で，オープンエネルギーシステムのコンセプトの具体的な実１面当たり 1.4kW の定格発電量である．ESS は各家庭の分装として，ソニーCSL，沖縄科学技術大学院大学（OIST），

電盤近くの屋外に設置した．ESS は以下の機器により構成

株式会社沖創工，株式会社ソニービジネスオペレーションされている（Fig. 2 (b)）．（１）オリビン型リン酸鉄リチズ（SBO）が連携して直流マイクログリッドシステム

ウムイオン蓄電池（4.8kWh），（２）PV 充電器(DC 2kW（DC-based Open Energy Systems: DCOES）を OIST 内

または 4kW)，（３）DC-AC インバータ（5kVA 交流出力，の教員宿舎に導入し，2013 年 3 月から同大学施設におい

UPS 機能含む），（４）DC グリッドコンバータ，（５）て実証試験が開始された（Fig. 1）(12,13)．2 年目までは，住制御装置． OIST の DCOES 全体で合計 65.8 kW の太陽光

宅 3 軒をイーサネットと電力ケーブルで繋ぐ基礎的な機能

発電と 91.2 kWh の蓄電容量を有する．ESS 内部で各機器はの確認とデータ収集を行った．3 年目は合計 19 軒にマイ直流で接続されており，インバータで交流に変換し居住者

クログリッドを拡張し，グリッド内電力融通の効果を実証の一般家電製品に電力が供給される．住宅間は各 ESS のした．本稿では，特に 2015 年 1 月の実証試験結果を取り

DC グリッドコンバータを介して直流で接続されている．
ESS 間での情報交換と管理者に必要なデータを収集するた上げ，その成果を報告する．

めに制御装置を介して ESS はネットワークに繋がっている．
“電気室”の一部空きスペースを利用して DCOES の電2．実証試験の構成

力ケーブル、ネットワークケーブルなどを統合した．このプロジェクト 3 年目の OIST における実証試験では 19 軒

電気室は DCOES 導入前から利用されていた建物で，電力の住宅が直流マイクログリッドで繋がれた．各住宅に太陽会社から教員宿舎全体に交流の電力を供給するために変電池モジュールとエネルギーストレージシステム（ESS）

圧・分電を行っている場所である．この電気室内に DC グ

(12,13)．2LDK の住宅を主として 10 軒に定が設置されている

リッドボックスを今回新規に導入し，そのボックス中の直格容量 2.8kW，3LDK の住宅を主として 9 軒に定格容量

流ブレーカを経由して３つの系統が直流バス型構成にな4.2kW の太陽電池モジュールを設置した．太陽電池モジュって繋がっている．３つの系統の構成は，A 系統に６軒，ールは各住宅の屋根に設置した．角度は屋根と同じ 26.5 度

B 系統に 7 軒，C 系統に 6 軒である．（Fib. 2 (a)）．直で，北向きの屋根を避け設置した．太陽電池モジュールの流ブレーカを ON／OFF することにより系統毎の接続・分設置方位としては，南西・南がそれぞれ 15 面，南東が 7

離を制御することができる．

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沖縄における直流マイクログリッドシステム実証試験

電力を無駄にしたことになる（余剰電力，Surplus Energy）．
この余剰電力を発生させないために，満充電になりそうな
ESS からまだ蓄電池に充電の余裕がある ESS に電力を転送する．これを余剰電力融通と呼ぶ．これにより太陽電池モジュールがもっている本来の発電性能を最大限に活用することができる．もう一つの電力融通では，蓄電池の残存
容量が少ない ESS に対して残存容量が比較的多く残っている ESS から電力を供給する．これにより残存容量の少ない
ESS がバイパスモードに移行することを遅らせることができ，バッテリーモードでの稼働時間を増やす．これを不足
電力融通と呼ぶ．余剰電力融通と不足電力融通は，動作は似ているが発想が逆であることを留意されたい．
電力融通が行われていない状態では，各 ESS を接続する
電力ケーブルにかかる電圧は 0V である．電力融通を行う

Fig. 3 Battery Mode transition

際には一方の ESS 内の DCDC グリッドコンバータを定電圧

蓄電池の残存容量が少ない場合は、既設の電力会社から源とし 350V まで上昇させ，融通電力を 700W で行うよう

ESS 内のインバータを経由して各住居への供給する設計に相手側の ESS 内の DCDC グリッドコンバータが定電流源になっている．これに伴って，ESS には２つの動作モードが設定する．これらの電圧値，電力値も変更可能なパラメー設計されている．蓄電池から電力供給する“バッテリーモー

タであり，ESS 内の DC グリッドコンバータなどの性能にド”と，電力会社から ESS 内のインバータ経由で電力を供依存して決定した．

給する“バイパスモード”である．“バッテリーモード”で中央集中管理により電力融通を制御するのではなく，各は負荷に対してすべての電力が蓄電池と太陽電池モジュ

ESS がお互いの情報を取得し電力融通を決定する分散制御

ールから供給される．残存容量が 30％を切ったときにはバを実現することを目標にしている．詳細のアルゴリズムはッテリーモードからバイパスモードに自動的に切り替わ

Werth, et al. (2015)(14)で説明がされており、ここでは簡る (Fig. 3)．インバータが UPS 機能も備えているためこの

単な概略を説明する。マスターESS というものが DCOES

切り替えは無瞬断で行われ，すべての電力が電力会社から

内に 1 つだけ存在し，すべての電力融通はこのマスターESS

負荷に供給される．太陽光発電により充電され，残存容量を経由して行われる．マスターESS は，電力融通が行われが 35％以上になるとバイパスモードからバッテリーモーている間は同一のものであるが，電力融通が途絶えた後はドへと再び自動的に無瞬断で切り替わる (Fig. 3)．30％，

変わることができる．このマスターESS が定電圧源になる

35％という閾値は今回の実証試験で当初用いた設定であようにしており，同時に複数の電力融通が発生した場合でる．通常，夜間において残存容量が減りバッテリーモード

も，定電圧源が 1 台だけになるようになっている．2015 年

からバイパスモードに切り替わる．翌朝，太陽電池モジュ

1 月時点での DCOES の設定においては，残存容量が 90％ールからの発電が開始し，残存容量の上昇に伴いバッテリを超えた ESS は余剰電力融通として送電する先の ESS を探ーモードへと切り替わる．したがって，晴天の日中はオフ

す．この際，残存容量 72％以下の ESS がその対象となる．

グリッド状態で稼働していることになる．この電力源の切存在すれば，マスターESS を経由して，送電元 ESS から送り替え機能があることにより住民は残存容量を気にする

電先 ESS に対して電力融通を開始する．残存容量が 50％以ことなく電力を利用することができる．ESS を含む我々の下の ESS は不足電力融通による受電を必要として，送電元システムで発生したトラブルによる停電を回避するため，になる ESS を探索する．この際，残存容量 73％以上の ESS

ESS を介さずに電力会社から直接給電するよう手動で切りがその対象となる．送電元 ESS となり得る ESS が存在した

替えることができる仕組みも備えている．蓄電池の残存容

場合は，余剰電力融通と同様，マスターESS 経由で電力融量の検出方法は ESS の既存機能を利用している．そのため通を開始する．どちらの電力融通も，送電元 ESS の残存容

当論文ではその検出方法や精度に関しては触れない．また，

量が 70％を下回ったとき，あるいは，受電している ESS

住宅間の電力融通が主目的であることから逆潮流によるの残存容量が 75％を上回ったときに停止する設定になっ電力会社への売電は一切行っていない．

ている．

2.1 電力融通

2.2 DCOES データ管理システム

ESS 間 で 電 力 を 転 送 す る こ と を 電 力 融 通 （ Energy

各住宅内の太陽電池モジュールによる発電電力，蓄電池

Exchange）と呼ぶ．電力融通には以下の２種類がある．蓄の残存容量，居住者が使用している消費電力，DC グリッ

電池が満充電のとき太陽電池モジュールは負荷での使用

ドコンバータで融通している電力，ESS のモード（バッテ
リーモード，バイパスモード）などは 30 秒おきに計測さ分以上の発電を行えない．そのため本来発電できるはずのVol.41. No.5

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坂上・浅井・西村・西銘・徳田・川本・所・北野：

Fig 4. Weather data from the OIST campus during January
2015. (a) Solar irradiance. (b) Daily insolation. Dotted line
shows mean daily insolation during January in Naha City
(from MONSOLA-11). (c) Temperature. Dotted line shows
mean temperature in January in Naha City (from JMA).
れ，電気室のルータ経由でインターネット上のデータ収集

Fig 5. DCOES Output in January 2015. (a) PV power

サーバへ送信される．また電気室の屋根にとりつけられた

generation.

気象観測機器により，日射量，気温，風向風速，湿度，気consumption energy supplied by Okinawa Electric Power

圧，雨量なども収集され 30 秒おきにデータ収集サーバへ

(b)

User

consumption.

Grey

bars

show

Company (OEPC) and white bars shows energy supplied by

送信される．居住者は，収集されたデータの可視化機能を

DCOES. (c) DCOES Self-sufficiency rate. (d) Energy

提供するウェブサーバにアクセスすることで，自宅の ESS

Exchange.

の情報をブラウザー上で確認することができる．また，管していた．OIST における気象観測結果によると 2015 年 1

理者は全住宅の状況，履歴を確認することができる

月中の内訳では，月平均値を上回った日が 12 日間，残り4．DCOES 2015 年 1 月の実績

（19 日間）は平均値を下回った．
日射量の減少は気温にも影響を及ぼしており， OIST における気象観測結果では 2015 年 1 月の平均気温は 15.8 度（最4.1 日射量
日射量は太陽光発電量と密接に相関するため，太陽光発

低気温 11.7 度，最高気温 23.7 度）であり，那覇市の１月の電を基軸とする我々のシステムにとっては注目すべき重平年値（1981 年～2010 年の 30 年間の平均値）を 1.2 度

要な指標の１つである．国立研究開発法人新エネルギー・

下回った．

産業技術総合開発機構（NEDO）の日射量データベース
MONSOLA-11(15)によると沖縄県那覇市における１月の日

4.2 発電量
DCOES 全体における 2015 年 1 月の 1 日当りの発電量の射量（水平面）平年値（1981 年～2009 年の 29 年間の累年平均値）は，2.42 kWh/m2 day と東京の平年値 2.45 kWh/m2

最大値は 161 kWh（1 月 24 日），最小値は 16.3 kＷh（1 月

day をわずかに下回るのに対し，7 月は東京の平年値 4.04

31 日），平均値は 97.3 kWh であった（Fig. 5）．また消費kWh/ m2 day を大きく上回る 5.82 kWh/ m2 day である．つま電力の日内合計値の最大値は 273 kWh（１月１８日），最り，沖縄の冬期の天候は夏期に比べると太陽光発電にあま

小値は 161kWh（１月５日），平均値は 221 kWh であった．

り適していない．OIST の電気室に設置した気象観測機器に

沖縄における冬場の最大の電力消費は，暖房器具の使用による観測では 2015 年 1 月の平均日射量は 2.14 kW/ m2 dayよるものであり，天気が悪く寒い日ほど夜間の電力消費がであり，那覇市の 1 月平年値である 2.42 kWh/ m2 day を下増加する傾向にあった．DCOES では現在利用できる再生回った（Fig. 4）．気象庁（JMA）の発表のデータ(16)におい可能エネルギーが太陽光のみであるため，夜間の電力消費ても 2015 年 1 月の那覇市の日射量は同市平年値を下回るに関してはまず蓄電池から行い、残存容量が減少し ESS が

2.32kW/ m2 day であり，我々の気象観測結果と傾向が一致

バイパスモード切り替わると電力会社から電力供給を受Journal of JSES

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沖縄における直流マイクログリッドシステム実証試験(a) January 24, 2015(b) January 29, 2015

Fig 6. Time series data showing 1) solar irradiance, 2) PV generation, 3) battery RSOC, 4) consumption, and 5)
energy exchanged.
ける３１日間の全住宅の DCOES 自給率の平均値は 23％

けることになる．
ESS がバッテリーモードで稼働する割合が多いほど（最大値 48％，最小値 1％）であった．晴天時（日射量がDCOES が有意義に動作していると言える．DCOES の性能

MONSOLA-11 沖縄県那覇市の平均値 2.42 kWh/ m2 day を上を定量的に評価するにあたり，家屋における総消費電力量

回った日の 12 日間）に限ると自給率 39％を達成しており，のうち再生可能エネルギーを用いて発電し供給した電力量

電力会社からの電力供給の時間帯は主に深夜 0 時から朝 7が 占 め る 割 合 を DCOES の “ 自 給 率 ” (DSSR: DCOES

時，日中は DCOES から電力が供給されていた．ピークカ

Self-sufficiency rate) を示す指標として次式で定義した．

ットを目的とした電力融通は現在のスキームには含まれா್ೌ೟೟೐ೝ೤

‫ ܴܵܵܦ‬ൌ ா೟೚೟ೌ೗

ていないが，夜間の電力消費のピーク時間帯（19 時から(1)21 時）にも晴天時は蓄電池に電力が残存しているため，そここで Ebattery，Etotal はそれぞれバッテリーモード時に供給の消費電力を DCOES から供給することができ，ピークカ

した電力量[kWh]と総消費電力量[kWh]を意味する．

ットにつながっていることが確認できた．逆に，現在用い家屋で消費される電力のすべてを DCOES が供給した場ている蓄電池容量では天候に関わらず１月における朝の合，自給率は 100％となる．逆に，電力会社が供給する電ピーク時間帯（7 時から 8 時）には残存容量が下限値 30％

力のみを用いた場合（つまり，ESS が常にバイパスモード

以下になりバイパスモードに切り替わっているため，で稼働した場合），自給率は 0％となる．DCOES では ESSDCOES から電力を供給することはできない．このため朝間での電力融通を行うことができるため，バッテリーモーの消費電力のピークカットには貢献しない．曇天・雨天時

ド時に供給した電力量は，その家屋の太陽電池モジュールに自給率が低いのは発電量が落ちることも、もちろんあるで発電された電力のみではなく，他の家屋の ESS から融通が、バッテリー残存量が増加しないためバイパスモードかされた電力も含んでいる．言い換えれば，電力融通がない

らバッテリーモードに切り替わらず、電力会社から継続し場合に比べて，電力融通により自給率を上昇させることがて電力供給されるためである。

DCOES を導入する意義である．
全住宅合計の DCOES 自給率を日毎に算出した．１月におVol.41. No.5

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4.3 電力融通量
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坂上・浅井・西村・西銘・徳田・川本・所・北野：

DCOES における電力融通の状況を予測・評価するために
DCOES シミュレータを Matlab（MathWorks）上で開発した．
太陽電池モジュールによる発電量は OIST に設置した気象観測機器で計測した日射量と気温データならびに各住宅の太陽電池モジュールの向き・角度をもとに、Sandia
National Laboratories か ら 提 供 さ れ て い る PV_LIB
toolbox(17)を利用して計算した．各家における消費電力の変化は DCOES の実測値を利用した．電力融通アルゴリズムに関しては様々なアルゴリズムをテストできる必要があ
るためプラグイン方式で交換可能な枠組みとして実装した．そのアルゴリズムにしたがって電力融通が実行される．
シミュレーションでは各 ESS の入出力である，発電電力，
消費電力，そしてこれらから計算される融通電力，各 ESSの残存容量を計算した．シミュレーションの時間刻みは 1分とした．電力融通時にケーブル抵抗などのために発生する電力ロス，UPS における直流から交流への変換ロス，ESS

Fig 7. DCOES self-sufficiency rate. (a) Self-sufficiency rate
differences between real data and simulation data during

自体の消費電力もシミュレーションでは考慮しており，そJanuary 2015. The self-sufficiency difference was larger on

れらの値は実際の計測値から算出し使用した．充電効率は

09 January because of a power-cut test. This caused

含まず 100%とし，残存容量に対する蓄電池からの電圧の違い，自己放電などは考慮していない．

DCOES to operate in an unusual manner that the DCOES
simulator did not capture. (b) Self-sufficiency rate run by

実証試験における 2015 年 1 月の日射量・消費量・電力融DCOES simulator (Summer 1). Self-sufficiency was low on

通量をもとにこのシミュレーションと同等の計算方法を

01 August 2014 because typhoon Nakri passed over

使用し，その結果と観測データとを比較することによりシ
ミュレーションの計算方法の正確さを確認した．30 日間のOkinawa, reducing solar irradiance.

この計算結果（1 月 9 日は電力会社系統との停電テストの
電力融通は多い日で 1 日合計 10〜15 kWh 実施された．電ため解析から省いた）の自給率と観測データからの自給率

力融通が生じる時間帯として１日の中に２度のピークがを Fig. 7 (a)に示す．誤差の絶対値の和を観測データの和あることが確認された．１度目のピークが正午前後で，最で除した値（Bray-Curtis 非類似度）は 0.060（=6.0%）で

大 4 kWh の電力融通がピークの 1 時間で実施された．２度あり，シミュレーションと同等の計算方法を使用した結果

目のピークは夕方 17 時ごろで，最大 3.5 kWh の電力融通

は観測データをきわめて良く再現できたといえる．わずかがピークの 1 時間で行われた．晴天時と曇天時では電力融に生じた誤差の大部分は発電電力の計算に起因しており，通の時間帯に若干のずれがあった．

各住宅にかかる木陰や朝夕時の山陰や隣接する住宅の陰の影響が主な誤差要因となっていたと考えられる。

例えば，快晴であった 1 月 24 日（Fig. 6 (a)）は午前
11 時の 3.5 kW をピークに 9 時 30 分から 12 時まで 4.5 kWh

DCOES シミュレータでは，電力融通を行わないケースの余剰電力融通が行われた．その後，Fig. 6 (a) からも（Standalone ケース），電力融通を指定のアルゴリズムに明らかなようにすべの ESS の残存容量が 100%となり，太陽より行うケース（DCOES ケース）を並列して計算すること

電池の発電は減り，負荷への電力供給のみとなる．このこができる．両方のケースを比較することにより電力融通にとから太陽電池は発電能力を活かしきれず、余剰電力が発よる効果を明確にすることができる．例えば，電力融通に生していたことがわかる．日没後，各 ESS の蓄電池から電より有効活用できた余剰電力量や，使用せずに済ますこと力が供給され，蓄電残存容量が減少し 18 時以降に合計 4.2ができた電力会社からの給電量などを確認することがで

kWh の不足電力融通が実施された．逆に曇天であった 1 月

きる．このシミュレーションにより，2015 年 1 月の１ヶ月29 日（Fig. 6 (b)）は太陽光発電の発電量が少ないため残間で少なくとも 50 kWh の余剰電力を電力融通により有効存容量の増加速度が遅く，午後 1 時の 4.2 kW をピークに活用できたことが示された．

午前 10 時半頃から午後 2 時前まで余剰電力融通が行われ，現在の機器の設定やロスの改善，新アルゴリズムによる合計 8.0 kWh の電力が融通された．また，午後 4 時から午電力融通の効率化効果の予測をシミュレーションベース

後 6 時に不足電力融通が実施され，ピークは午後 4 時半頃

で進めており(Table 1)，これまでに以下を得た．シミュの 4.9 kW，合計 6.0kWh の電力が融通された．

レータ上の ESS 機器設定でバイパスモードへの切り替えタ
イミングを実証試験で用いた 30%（Winter 1）から 0%（Winter 2）に変更し、実質使用できる蓄電容量を増量し5．シミュレーション
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沖縄における直流マイクログリッドシステム実証試験

Table 1. Simulation data for cases illustrated in Fig. 7.
Solar

RSOC for

Simulation

irradianceby-pass

Exchange

Case

periodmode

Algorithm

30%

Original

0%

Original

0%

Original0%

Modified

Winter 1

Winter 2

Summer 1

Summer 2

2015-01-01〜2015-01-31
2015-01-01〜2015-01-31
2014-07-16〜2014-08-15
2014-07-16〜2014-08-15

348 kWh の余剰電力（StandAlone における余剰電力の 30％）を夏季の１ヶ月で有効に活用できることが示唆された（Fig. 8）．
Fig 8. DCOES simulation results from four cases (Table 1).

6．今後の課題(a) Self-sufficiency rate. Dots inside boxes show mean
self-sufficiency rates and lines inside boxes show medianself-sufficiency rates. Boxes shows quartiles and lines

電力融通することにより、1 ヶ月間で少なくとも冬期 50

outside boxes are upper and lower extremes. (b) Total

kWh、夏期 348 kWh の電力を有効利用できる可能性がある

exchange energy for 1 month. (c) Total surplus energy for 1

ことが示された（Fig. 8 (c)）．１世帯当たりの１ヶ月の電力消費量は 300kWh と言われていることから (18)，冬季はmonth between StandAlone and DCOES case.

約５日分，夏季は約３５日分の１世帯の電力消費量が有効たことによる効果を試算したところ，晴天時は自給率が約利用できることとなる．しかし，この OIST 実証サイト 19

10%増加することが示唆された（Fig. 8 (a))．ESS のロス

軒では 1 月の 1 ヶ月間で 300 kWh 以上の余剰電力が存在し、をなくした最善のシステムの場合，1 月の 1 ヶ月の平均自夏期には 800 kWh 以上の余剰電力が存在している。この余給率は 52％に達することも示されている(13)．

剰電力を有効利用できるようにすることは重要である．シ

また，沖縄の夏期の自給率の試算を行った。日射量はミュレーションにおいて蓄電容量の増加は晴天時の自給2014 年 7 月 16 日からの 1 ヶ月間の 1 日平均日射量は 5.04

率の向上を伴うことが示唆されたが，設備コストの観点か

kWh/ m2 であり，1 月と比べると倍近くある。この昨年度のら各家屋に設置する蓄電池の容量を増加させることは難

夏の日射量をもとに発電量を計算し，各家庭の消費量と消しい．またシミュレーションで行ったように，バイパスモ

費パターンは変えずにシミュレーションを行ったところ

ードへの切り替えタイミングを 0％にするのは ESS の機能（Summer 1），夏期１ヶ月の平均自給率は約 49％となりを発電のない非常時にも維持するためには限界がある．こ2015 年１月と比較して 26%増加した．自給率 60％を超えるのため，今後は特に晴天時の余剰電力を蓄電するためのコ

日も 10 日あった（Fig. 7 (b))．また１ヶ月間に合計約 455

ミュニティ共有バッファー蓄電池（または水電解装置と燃kWh の電力量が融通され，その結果 297 kWh の余剰電力

料電池を組み合わせた水素による蓄電）を導入することが（StandAlone における余剰電力の 25％）が有効利用され効果的であると考えられる．DCOES の構成はフレキシビリ

た（Fig. 8 (b) (c)）．

ティが高いため，必ずしも家屋・太陽電池モジュール・蓄

電力融通アルゴリズムに関しても改良を加えた場合の試

電池のセットで設置する必要はない．コミュニティ内で共算を行った．電力融通を一旦開始すると終了条件を満たす有する形で ESS 部分（蓄電池を含む）のみを設置し直流マまで電力融通のペアーは変更されないという現在の設定

イクログリッドに参加させることも可能である．晴天時の（”Original” in Table 1）を，５分毎にペアーを探し

余剰電力で蓄電し、夜間または雨天時にコミュニティに対なおすという設定（”Modified” in Table 1）に変更しして放電するようにすることで、さらなる自給率の向上がたところ（Summer 2），平均自給率は夏季で 51％と 1.7％期待される．コミュニティ用バッファー蓄電池を置くことの増加であったが晴天時は 3〜5％の増加が見込まれ、余剰により電力融通のアルゴリズムも現在のような均等分散電力の有効利用では今のアルゴリズムより 51 kWh 多い，型電力融通ではなく，より高度な設計が必要となる．例え

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太陽エネルギー

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坂上・浅井・西村・西銘・徳田・川本・所・北野：

ば，晴天時は余剰電力の発生を見越してバッファー蓄電池

宅間を直流ケーブルとネットワークケーブルで繋ぎ，電力に対して優先的に電力を送電し蓄電する．曇天時は蓄電池の融通を行うことにより余剰電力を有効に活用できる直流の枯渇を見越してバッファー蓄電池から各 ESS へ分散的にマイクログリッドの稼働を確認した。本論文では 2015 年 1

送電し，バッファー蓄電池や各 ESS の送受電能力の限界を

月の実データとそれに伴うシミュレーションの結果を示し

超えないようにするなど，気象予報情報に基づいた予測的た。本論文の内容を以下にまとめる。

な制御が必要となるであろう．

（１）2015 年 1 月 DCOES は 19 軒の合計で１日当り平均発電源に関しても今回の実証試験では太陽光発電のみを

97.3 kWh の発電を行い、１日当り平均消費電力 221 kWh の用いたシステム構成となっていたが、今後は小規模の風力住宅 19 軒の家庭に対して、自給率平均 23％で稼働した。

発電、水力発電、バイオマス発電、バイナリー発電などそ電力融通は多い日で 1 日 10〜15kWh 実施され、正午前後とのコミュニティにあった発電源を混在させることも考え

夕方の１日２回が主の電力融通の時間帯となった。

られる．このような様々な発電源を組み込むことは元来想（２）DCOES シミュレータによると 2015 年１月の１ヶ月間定されており可能である．また，システム内の電力ロスをで少なくとも 50 kWh の余剰電力が有効活用された．また沖低減させると共にシミュレーションによる電力融通アル

縄の夏季には平均自給率 49％ほど達成可能で、1 ヶ月でゴリズムを最適化し実システムへ適用することで DCOES の297kWh の余剰電力を有効利用されることが示された．

自給率上昇を目指し，また DCOES の経済性の評価も行って

謝辞

いきたい．
今回の実証試験ではマイクログリッドを構成したのは本研究は平成 25, 26, 27 年度沖縄県亜熱帯・島しょ型エ

OIST 内の教員宿舎 19 軒であり，生活パターンや電力消費

ネルギー基盤技術研究事業補助金によって行われた。

傾向のバリエーションは大きいとはいえない．例えば， １
日１軒当りの消費電力量はどの家も 10〜20 kWh 程度であ

参考文献

り，夜間消費するような生活パターンは含まれない．生活パターンの多様化は電力消費時間帯を分散させることにつながり電力融通のメリットが強調される．シミュレーシ

1) International Energy Agency, Medium-term renewableョンでは消費電力プロファイルを自由に調整できるため，

energy market report 2014 Market Analysis and生活パターンに大きな変化をつけて電力融通の状況を検Forecasts to 2020, 13-24 (2014), OECD Publishing,Paris.

討することができる．地域コミュニティには様々な生活パ
ターンが存在する他，食料品店，飲食店，診療所，学校な

2) Stetz, T., et al., Twilight of the Grids The Impact

ど電力消費パターンにも様々な要素が含まれる．そのようof Distributed Solar on Germany's Energy Transition.

な状況のシミュレーションによる DCOES の動作予測は重要

IEEE Power & Energy Magazine, 13(2), 50-61, 2015.

である．これらのシミュレーションを行い，結果の解析か

3) The Japan Times, Seven utilities only capable ofaccepting 58% of solar power energy (12 Dec.

ら DCOES の可能性を探っていきたい．

2014),

また DCOES は再生可能エネルギーを効率よく使い、コミ

http://www.japantimes.co.jp/news/2014/12/16/busi

ュニティ内のエネルギーの地産地消を推進するだけでは

ness/economy-business/seven-utilities-capable-ac
cepting-58-solar-power-energy

なく，非常用電源としての役割を担うことも期待される．
例えば，沖縄では毎年台風による停電が発生し，一部地域

4) Modi,V., et al., Energy Services for the Millennium

では２−３日間ほど停電が続くこともある．そのような状

Development Goals, The International Bank for況において電力をコミュニティ内で生産し供給すること

Reconstruction and Development/The World Bank andができれば，ライフラインとして欠かせない冷蔵・冷凍庫

the United Nations Development Programme, 2005

を動作させることができ，食料品や薬品の保存ができ，病5) Yergin, D., et al., Energy Vision 2013 --- Energy
Transitions: Past and Future, World Economic Forum,

医院においては診療を行うことができる．

2013

OIST 施設における実証試験により DCOES の有用性は示さ

6) Yuan, G., Rural Electrification Goes Local: Recent

れた．今後は上述のように DCOES の電力融通性能の向上を目指すと共に，温度対策，直流に関する安全性の確認、法

innovations

inrenewable

generation,energy令などに関する確認・対応も行っていき、最終的には地元

efficiency,

and

grid

modernization.

IEEE

沖縄県において地域コミュニティへの導入を進めたい．

Electrification Magazine, IEEE,

3 (1), 16-24(2015).

7．まとめ

7) Patterson, B. T., Dc, Come Home, IEEE Power & Energy
Magazine 10 (6), 60-69 (2012).

本実証試験では 19 軒の住宅に太陽電池モジュールと蓄

8)電池を含むエネルギーサーバーシステムを導入した．各住Journal of JSES

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Justo,

J.J.,

et

al.,

AC-microgrids

versusDC-microgrids with distributed energy resources: A
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2015 年

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10:04:13

沖縄における直流マイクログリッドシステム実証試験

review, Renewable & Sustainable Energy Reviews, 24,

kei/tenkou/tenkou201501.pdf

387-405, (2013).

17) Sandia National Laboratories, PV Performance9) Kakigano, H., Y. Miura, and T. Ise, Low-Voltage

Modeling Collaborative | An Industry and National

Bipolar-Type DC Microgrid for Super High Quality

Laboratory collaborative to improve Photovoltaic

Distribution.

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IEEE

Transactions

on

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Electronics, 25(12), 3066-3075, (2010).
10) She, X., et al., On Integration of Solid-State
Transformer

With

Zonal

DC

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12) Kitano, H., K. Tokuda, T. Sakagami, S. Tajima, Y.
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13) Tokoro, M., DCOES: DC-Based Bottom-Up Energy
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201514) Werth, A., N. Kitamura, and K. Tanaka, Conceptual
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Grid, IEEE Transactions on, 6(4), 1621-1630,(2015).
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沖縄地方の天候

平成２７年（２０１

５年）１月 (May 2015),
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