DEIM Forum 2019 D6-2

エネルギーライフログ DB を用いた
EV の動的充放電計画の実証実験
石田

卓也†

茨木

隆兵††

小池 風樹†

猪谷

悠†††

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 環境情報研究院 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-7
E-mail: †{ishida-takuya-vt,ibaraki-ryuhei-gh,koike-fuki-xy,itani-yu-hf}@ynu.jp, ††tommy@ynu.ac.jp
あらまし

我々は先行研究として，スマートグリッドにおいて日ごとに EV の充放電のタイミングを動的に変更する「動的充放電計画」を提案した．
「動的充放電計画」を行うことにより，日ごとのエネルギーバランスが改善されることをシミュレーションにより示した．本研究では，実環境でスマートグリッドを構成し，動的充放電計画の実証実験を行う．実験環境として，グリッドの最小構成単位としてオフィス 1 部屋と EV1 台および PV を用い，一般公開される
天気予報をもとに充放電計画を立て実験を行った．結果としてエネルギーバランスの観点から動的充放電計画の有用性を示した．
キーワード V2G, スマートグリッド, エネルギーライフログ, 電気自動車, EV, データベース, サイバーフィジカルシ
ステム
スを構築し，これをエネルギーライフログ DB と名付けた．グ

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]．
一方で，近年，各国が CO2 排出削減を掲げ，様々な取り組
みがなされ [2], CO2 排出を抑制しつつエネルギー消費を行う「持続可能な社会」の実現が求められている．具体的な方法の 1
つとして，再生可能エネルギーを有効活用することが挙げられる．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であるため，既存の電力系統への影響を考慮することも重要である．これらのことから電力の需要と供給をバランスさせるさせることの重要性が高まっている．これに対して，建物と再生可能エネルギーを構成要素として地域内で電力の地産地消をするスマートグリッドの導入と実証実験が各地で行われている．
また，エネルギーバランスを実現する媒体として電気自動車（EV: Electric Vehicle）が注目を集めている． EV は非走行時に電力系統との間でエネルギーを融通すること（V2G:Vehicle

to Grid）ができる．例えば不安定な再生可能エネルギーの発電電力量を充電することで電力の地産地消に貢献し，充電した電力を社会の中で最も需要の高いピーク時に給電することでピー
クカットに貢献できる．このように V2G 技術は，車での通勤を行うようなスマートグリッドに応用することが可能である．
そこで我々は，ライフログとオープンデータを組み合わせて，
スマートグリッド社会の予想に役立てられるようなデータベー

リッドの需要電力や発電電力，社会的な電力需要はその場所の人の動きや気象状況によって日々異なる．そのため，汎用的なDB モデルでの分析は難しい．そこで，エネルギーライフログ
DB を用いることで，「そこだけ」に特化した分析が行える．我々は，建物と再生可能エネルギーに加え，EV を有効活用するス
マートグリッドを想定環境とした．この環境において，エネル
ギーライフログ DB を用いることで，スマートグリッドの導入
効果のシミュレーションを行えることを確認した．
また我々は，日々変動する気象に合わせ，事前に EV がオフィスに到着する時点でのバッテリー残量や，EV の充放電時間を動的にコントロールする「動的充放電計画」を提案した．動的充放電計画により，電力の地産地消とピークカットをより効果的に行うことができる．これを，エネルギーライフログ DB を用いて動的充放電計画のシミュレーションを行い，有用性を示した [3]．
本稿では，マイクログリッド環境の最小単位であるオフィス
内の１部屋と EV １台，および太陽光発電 (PV: PhotoVoltaic)という環境を実際に実装し，電力の地産地消として余剰電力削減，およびピークカットを目標に，エネルギーライフログ DBに基づいて EV のバッテリー残量，充放電時間をコントロール
し，動的充放電計画を実運用する．それにより手に入る実デー
タを用い，どれくらいピークカットができたのか，どのくらい余剰電力を削減できたのかを示す．また，これにより我々のシミュレーションの妥当性を検証する．

Smart Grid
Microgrid at Office

2 研究背景Total Capacity of EVs
Microgridat Home2. 1 関 連 研 究
エネルギーのバランスは社会的な課題となっており，様々な取り組みがされている．特に，エネルギーバランスへの貢献がPower
SupplySource

期待されているスマートグリッドは社会的に注目されている [4]．

Huang ら [5] は PV と蓄電池を持つ複数の家庭で構成されるス

an EV Used by
a Commuter

マートグリッドを提案し，スマートグリッド内で発生する余剰電力を家庭間でやりとりすることで，電力供給元からの電力コ
ストを 20%以上削減できることを示した．馬場ら [6] は家庭内

ChargeDischarge

Microgridat Homeの IoT 化された電化製品を中央制御することで発電電力量を有

Microgrid at Home

効活用する手法を提案し，発電余剰電力量を約 10.4%緩和可能

図 1 想定スマートグリッド環境であることをシミュレーションから示した．Simm ら [7] は再を目的に，ユーザの電力消費意識を改善させるシステムを提案
し，電力系統が独立した島で実証実験を行った．
また近年，省エネルギー実現の媒体として EV が注目され[kW]
Consume

生可能エネルギーの発電電力と需要電力をバランスさせること

Supply Amount[MW]
pSupply(t)[MW]ており，EV を活用したエネルギー分野への取り組みがなされている．EV は空間的，時間的に移動するバッテリーとしての役割を生かし，非走行時にバッテリーに充電した電力を電力網

pDifference(t)[kW]0 Midnight
Morning入した際にどの程度の効果と利益が得られるのかの検証を行っ

Generate

討として Kempton ら [8] は，V2G をアメリカの電力市場に投Eୗ୳୰୮୪୳ୱ
[kWh]

た．Jansen ら [9] は複数の EV 群を 1 つの仮想的な発電所としE୔ୣୟ୩ [kWh]

Noon

Night

（Grid：V2G）に提供することができる．V2G の導入効果の検p୉୚ୈ୧୤୤ୣ୰ୣ୬ୡୣ (t)[kW]pDemand(t)[kW]Evening

DischargepRE (t)[kW]
Charge(9

図 2 マイクログリッドの 1 日の電力推移てみなす EV-VPP を提案し，V2G を投入した際に V2G が果たす役割について論じた．これらを根拠として V2G 技術を活には EV が備えられており，日常の通勤を EV で行うことを用した様々な研究が行われている．Brush ら [10] は，社会的に前提とする．EV は日中には通勤のために事業所のマイクログ

電力削減要求の高いピーク時間に，15 家庭分の実車 EV を用い

リッド（Microgrid at Oﬃce）に集まる．EV による通勤先でてピークシフトをした時の経済効果のシミュレーションを行い，ある事業所のマイクログリッドには，電力負荷としての建物

月平均$13.58 の電気代が節約可能であることを示した．Lamと PV や風力発電などの再生可能エネルギー発電施設を備えら [11] は EV を用いることで地方の大規模な風力発電所の余剰ている．また，事業所には V2B（Vehicle to Building）設備が電力を都市部へ電力移動させる手法を提案し，シミュレーショ

備わっており，駐車している EV をバッテリーとして利用し充ンから実現可能であることを示した．日本国内の V2G 関連の電（Charge）や給電（Discharge）が可能である．EV は空間研究に目を向けると，横浜市・豊田市・けいはんな・北九州市を移動するバッテリーの役割を持つだけでなく，夜間から昼間の 4 都市では，産官学が一体となってスマートシティに関するへ，のようにエネルギーを時間的にも移動させる役割を持つ．

評価実験を行った [12]．また岡山県立大学では，電力変換を極EV にピーク時間外に充電したエネルギーを昼間の時間帯には力減らした「スマート PV ＆ EV システム」を提案し，EV を需要側に給電することによって，EV はエネルギー消費のピー

使用したことによる CO2 の削減効果をシミュレーションで確クシフトに貢献する．加えて，天候に依存し不安定な再生可能

認した [13]．

エネルギーが需要を上回って発電したときに，EV は発電電力

また，交通網における走行ルートの最適化や運転者へのフィーの一時預かりに寄与する．これを実現するためには，電気エネ

ドバックによって，走行時の消費電力をさらに省電力化可能でルギーの料金制度や売買手法など，スマートグリッド社会に対あることが示されている [14] [15]. 中でも Kurtulus ら [16] は，して新たな制度の制定を必要とするが，これは本研究では対象

EV の走行経路の最適化によって，消費エネルギーだけでな外とする．

くバッテリーの損耗の削減も果たした．こういったことから，次に，事業所のスマートグリッドにおける建物の 1 日の需要

V2G 利用可能な電力量は今後も増加することが考えられる．

電力と再生可能エネルギーによる発電電力，EV バッテリーの電2. 2 想 定 環 境

力推移をを図 2 に示す．図中の文字の説明は表 1 に示す．この想定環境の特徴は，再生可能エネルギーを送電網に流さず，マ

本研究で想定するスマートグリッド，マイクログリッドの概略

イクログリッド内で消費することにある（エネルギーの地産地を図 1 に示す．家庭のマイクログリッド（Microgrid at Home）

消）．このような意図から需要電力を正値（pDemand (t) >= 0），

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

pi (t)

W

マイクログリッドにおける電化製品 i の時点 t における電力 (1 <
=i<
= m)

W

マイクログリッドの時点 t における需要電力 (pDemand (t) >= 0)

pRE (t)W

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

pSupply (t)W

時点 t における電力供給元の供給電力（図 2 赤線）

pDif f erence (t) = pDemand (t) + pRE (t)W

時点 t における需要・発電差 （図 2 緑線）

pEV
Dif f erence (t)W

時点 t における EV 導入後の需要・発電差 （図 2 紫線）

pDemand (t) =m∑pi (t)（図 2 青線）

i=1

T RESurplus = {t|pDif f erence (t) < 0}

再生可能エネルギーの余剰電力が発生する時間集合
電力ピーク時間帯の時間集合

T P eak
ESurplusWh

EV 導入後の再生可能エネルギー余剰電力量

EP eakWh

再生可能エネルギー・EV 導入後のピーク時間帯のマイクログリッドの需要電力量

SupplyREW

時点 t における再生可能エネルギーの発電電力の建物への供給電力

W

時点 t における EV から建物への給電電力

p(t)

pDischarge(t)EV

再生可能エネルギーによる発電電力を負値（pRE (t) <= 0）に設で，走行時の GPS ログや加速度ログからもし EV に置き換え定した．この環境において，EV は「移動するバッテリー」のた場合のエネルギー消費を推定することができるようになった．

役割を担う．

図 4 に ECOLOG の全体像を示す．ECOLOG により，マイク

仮に再生可能エネルギーのみを導入した場合，再生可能エネ

ログリッドに所属している自動車を EV に置き換えた場合，いルギーによる発電電力（橙線）を建物に給電することでマイク

つ，どの車が，どれくらいのバッテリー残量なのか，帰宅する

ログリッド内の需要電力（青線）は需要・発電差（緑線）に変ためにどれくらいの電力を残す必要があるのかを計算しておく

化する．再生可能エネルギーは天候により発電量が変動するたことができる．エネルギー計算を簡単にするため，サンプリン

め，需要・発電差は時間によって正にも負にもなり得る．

グ間隔は 1 秒とした．

マイクログリッド内で発電された電力は，エネルギーの移動•

再生可能エネルギーの発電推定ログ

コストや外部送電網の維持コストを考慮すると可能な限りマイクログリッド内で消費するのが望ましい．また社会的には，電

๐ῶྍ⬟䛺
㟁ຊ㔞

ᘓ≀
1Ჷ䛾
䝍䜲䝮䝷䜲䞁

0

䜸䝣䜱䝇
㞟⣙

10
㟁ຊ㔞[kWh]䜸䝣䜱䝇1㒊ᒇ䛾䝍䜲䝮䝷䜲䞁

0.6
0.4

22:00

20:00

0

減らすことを目標とする．

18:00

0.2
16:00

本研究では，余剰電力量と，ピーク時需要電力量をできるだけ

SEE-Con䛻䜘䜚௙஦䛻౑䜟䜜䛯㟁ຊ䛸↓㥏䛺㟁ຊ䛻ศ䛡䜛

0.8

14:00

㟁ຊ㔞[kWh]

1

㟁໬〇ရ
1ಶ䛾
䝍䜲䝮䝷䜲䞁

きれない（青で塗り潰した領域）場合も存在する．このように

2
0

㟁໬〇ရ
㞟⣙

合や，EV のバッテリー残量ではピーク時需要電力量を削減し

4

8:00

きずに余剰電力量（赤で塗り潰した領域）が発生してしまう場

6

12:00

変化する．このとき EV のバッテリーでは受け入れることがで

8

6:00

電する．EV と電力をやり取りすると，需要・発電差は紫線に

10:00

帯には余剰電力および通勤では使用しなかった EV の電力を給

100

4:00

そこで需要・発電差が負の場合は EV へ充電し，ピーク時間

200

2:00

されている．

300

0:00

力ピーク時間帯に系統から供給される電力を下げることが要求㟁ຊ㔞[kWh]䝬䜲䜽䝻䜾䝸䝑䝗
400ᑐ㇟㟁ຊ㔞

図 3 マイクログリッドの需要電力量

2. 3 エネルギーライフログ DB•

マイクログリッドの需要電力ログ

我々の先行研究である SEE-Con [17] によって，図 3 の下段することが可能となった．これをマイクログリッドを構成する
全ての部屋に実装し集約することで，マイクログリッド全体で仕事に使われた需要電力量のみを求めることができる．なお，
サンプリング間隔は 1 分とした．

•

EV のエネルギー消費推定ログ

್ ᝟ሗ叏ὶ䜜 ྍど໬呍᥎ᐃ ್のように電化製品 1 台ごとの電力を「有効」，「無駄」に色分け

ኪ䞉⮬Ꮿ
吒呉同呍ィ

エネルギーライフログ DB には以下のログを蓄積する．

䜶䝛䝹䜼䞊䛾ὶ䜜

ᚋ௜䛡䛷
ᦚ㍕䛧䛯
䝉䞁䝃

᫨䞉஦ᴗᡤ

㉮⾜䝻䜾䜢཰㞟䛧䛯䝕䞊䝍䝧䞊䝇
䝕䞊䝍䛾⿵ṇ䞉䜽䝺䞁䝆䞁䜾EV䜶䝛䝹䜼䞊
ᾘ㈝䝰䝕䝹

䜶䜰䝁䞁
ᾘ㈝䝰䝕䝹

ECOLOG䝔䞊䝤䝹ಶே䝴䞊䝄䠄䝗䝷䜲䝞䞊䠅

㐠㌿᣺䜚㏉䜚
EV⨨᥮䛘ຠᯝ

EnergyCOnsumption
LOG
䝅䝇䝔䝮
஦ᴗ⪅

V2B䛾ຠᯝ᳨ウEV⨨᥮䛘ຠᯝ

我々の先行研究である ECOLOG [18] により，既存のガソリン車にスマートフォンのような簡易なセンサーを搭載すること

図 4 ECOLOG の全体像

再生可能エネルギーは太陽光，風力，水力，地熱，バイオマ

2016/12/02䛾㟁ຊ᥎⛣[kW]スなどが挙げられるが，マイクログリッドにおける再生可能エ6000

ネルギーとしては，太陽光や風力が比較的容易に設置可能であ4000る．本研究では，諸外国に比べて地形が複雑な日本でも導入が2000進んでいる PV を再生可能エネルギー源として発電量を予想す

0る．PV の月間発電量推定については日本工業企画で推定方法-2000が定められており，「アレイ出力」，「日射量」，「気温」から求め

•

気象ログ

-4000

ฟⓎ᫬‶඘㟁

-6000

ືⓗ඘ᨺ㟁ィ⏬

日本の気象に関しては，気象庁により公開されている．[21]-8000

本研究においては，3. 3 で述べる動的充放電計画の「計画」に-10000฿╔᫬䝊䝻඘㟁

[kWh]
24

ฟ໅ ඘㟁

ᨺ㟁

㏥໅

EV䛾䝞䝑䝔䝸䞊ṧ㔞

ることができる [19]．

t0

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

前日時点での気象予報を用いる．

図 5 ある 1 日の動的充放電計画の例

マイクログリッドの導入効果を導出するためには，相殺差分電力の導出やピーク時間帯の決定が必要である．しかし，前述

なった．黄色線はバッテリーの空き容量が少なく余剰電力を十した 4 つのログはサンプリング間隔が様々である．そのためエ分に受け取り切れず，上部の黄色部分しか受け取れなかった．

ネルギーライフログ DB ではこれらのログのサンプリング間隔

一方で，紫色線は余剰電力を受け取ってなおバッテリーに空きに対して，最小公倍数となる時間（1 時間）で粒度を揃えた．

容量があった．続いてピーク時間になると，EV からマイクログリッドへと給電を行う．この時，動的充放電計画と黄色線は3 動的充放電計画
3. 1 動的充放電計画

満充電になっているため，十分な量の給電を行えた．一方で，紫色線は満充電になっておらず，放電量が少なく，上部の紫色部分しか削減できていない．

マイクログリッドにおいて季節や天候によってグリッドの需

このように，動的充放電計画では，出発時のバッテリー充電

要電力や再生可能エネルギーの発電電力は大きく変動する．そ率と時点ごとの充電量・放電量を計画することにより，可能なのため年間を通して需要と供給を平衡させることは難しい．そ限りの余剰電力の削減とピークカットを同時に達成することがこで我々は，余剰電力量の削減，ピークカットを効果的に行うできる．

ために充放電時間を変えることができる EV に着目した．例えばピーク時需要が大きい場合，夜間に EV を満充電にしておき，ピーク時間帯に事業所に供給する．また，昼の余剰電力が3. 2 動的充放電計画の実行
動的充放電計画を実行するにあたり，実行手順は次の 3 つの大きい場合，その電力を受け取るために家庭では EV に出勤にステップに分かれる．

必要な最低限の量だけ充電して出勤し，バッテリーの空き容量（ 1 ） 天気予報の入手を確保しておいて，昼に充電する．このように，家庭の出発時

動的充放電計画において，事前に需要および発電の電力推移をのバッテリー充電率を変化させるだけで，柔軟な電力のやり取把握する必要がある．発電の電力推移は天気に大きく影響を受りが可能となる．さらにグリッドにおいて，余剰電力が出るタ

ける．そこで，前日の段階で次の日の電力推移を予測するためイミングや電力供給元のピーク時間帯での各 EV の充電計画，に「天気予報の入手」を行う．本研究における実証実験では，給電計画を正しく行うことができれば，より効果的に余剰電力「天気予報の入手」に気象庁が公開している天気予報 [21] を用量の削減，ピークカットを行える．

いた．

そこで我々は，余剰電力の削減，ピークカットを効果的に行（ 2 ） EV の運用計画

うために，EV1 台ごとの「出発時のバッテリー充電率量」，「時入手した予報に基づいて「EV の運用計画」を立て，EV の出

点ごとの充電量」，「時点ごとの給電量」の 3 つを事前に計画す発時のバッテリー残量，時点における充放電量を決定する．なることを「動的充放電計画」と定義する．

お本研究において，翌日の EV の出発時のバッテリー残量，時ある 1 日の動的充放電計画の例を図 5 に示す．上部のグラフ

点における充放電量を出力とする「動的充放電計画モデル」を

は 1 時間ごとの PV や EV と電力のやり取りを行った場合の電我々は構築し，「EV の運用計画」に用いた．モデルの構築につ力量を示す．下部は同じ日のある EV のバッテリー残量の推移

いては，3. 3 章にて述べる．

を表す．黄色線は家庭を満充電で出勤した場合を表す．紫色の（ 3 ） 動的充放電計画の実行 2 で立てた計画に基づき，当日

線は出勤に必要な分のみを家庭で充電し出勤した場合を表す．

実際に「動的充放電計画の実行」を行う．本研究における充放

これらはともに 1 時間ごとの充放電量の計画は立てずに電力電の制御などは，4. 1 で述べる．

のやり取りを行ったものとする．赤線は動的充放電計画を行った場合を表す．この日は，この EV の出勤後にマイクログリッ
ドにおいて余剰電力が発生し，EV への充電が行われる．このとき動的充放電計画においては，余剰電力を受け取り満充電と3. 3 動的充放電計画モデル「動的充放電計画モデル」は翌日の「天気」，
「季節」，
「EV の
出退勤時刻」，「EV の出退勤時消費電力量」，「EV のバッテリー

健全度」を入力とし，翌日の「家庭出発時の EV のバッテリー充電率」を出力とする．

[kW]
3

モデルの構築は次の 2 つの工程からなる．

2（ 1 ） 過去データから「天気」と「季節」の組み合わせに対1応する電力推移の代表を決定する．
（ 2 ） 入力の「天気」と「季節」における電力推移において，入力の「EV の出退勤時刻」，「EV の出退勤時消費電力量」，「EVのバッテリー健全度」で EV を運用する時に，余剰電力量とピーク時需要電力量を最大限削減できる「家庭出発時の EV のバッテリー充電率」を算出する．
まず，「天気」と「季節」の組み合わせに対応する電力推移の代表を決定について述べる．今回は過去データとして，2013 年

5 月 16 日から 2017 年 12 月 31 日のうちの 1103 件の電力推移
データを用いた．まず，データを「天気」と「季節」の組み合
わせごとに分ける．ここで「天気」は，「晴」，「晴ー曇」，「晴ー雨」，「曇」，「曇ー晴」，「曇ー雨」，「雨」，「雨ー晴」，「雨ー曇」の

9 つに分類した．
「晴ー曇」は「晴のち曇」や「晴時々曇」などに該当する．また「季節」は，「春 (3-5 月)」，「夏 (6-8 月)」，「秋

(9-11 月)」，「冬 (12-2 月)」の 4 つに分類した．すなわち，「天気」と「季節」の組み合わせは 36 パターン存在する．
過去データを 36 パターンに分類した後に，それぞれのパター

t

00
-1
-2

[kWh]

-3

‫ܧ‬ா௏஼௔௣௔௖௜௧௬
‫ܧ‬ா௏ெ௔௫

‫ܧ‬௎௣௣௘௥

-4‫ܧ‬௎௡ௗ௘௥
-5

ฟ໅

-6
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

඘㟁

ᨺ㟁

㏥໅

‫ܧ‬ா௏ெ௜௡
0

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

図 6 ある 1 日の動的充放電計画を行った際のエネルギー推移pDemand (t)pDemandP lus (t) =0−pDemand (t)pDemandM inus (t) =0(pDemand (t) > 0)(otherwise)(pDemand (t) < 0)(otherwise)

次に，EV がオフィスにいる間に発生する負の需要・発電差

ンごとに，1 時間毎の需要・発電差をプロットし，その中央値の合計電力量 EChargeAble [Wh]，およびピーク時間かつ EV がを電力推移の代表とした．

オフィスにいる間の需要電力量の合計 EDischargeAble [Wh] を

続いて，代表の電力推移を基に，余剰電力量とピーク時需要

求める．

電力量を最大限削減できる「家庭出発時の EV のバッテリー充電率」を算出する．
動的充放電計画において，最大限余剰電力量，ピーク時需要∑

TEV Departure

EChargeAble=

pDemandM inus (t) ∗ τ ∗ ηEV Charge

t=TEV Arrive

電力量を減らす「家庭出発時の EV のバッテリー充電率」は複数存在する．その解は，βU pper および βU nder で絞り込むことができる．βU pper ，βU nder について図 5 に示す．上部のグラフ
は 1 時間ごとの PV や EV と電力のやり取りを行った場合の電力量を示す．下部は同じ日のある EV のバッテリー残量の推移∑

TEV Departure

EChargeAble=

pDemandM inus (t) ∗ τ /ηEV Discharge

t=TEV Arrive(t ∈ TP eak )を表す．緑色線は家庭をバッテリー残量が EU pper [Wh] で出発した際のバッテリー推移を表す．また，紫色線は家庭をバッテ
リー残量 EU nder [Wh] で出発した際のバッテリー推移を表す．

これを基に，EV がオフィスを出発する際のバッテリー残量の上限 EU pper ，および下限 EU nder を求める．

なお，EU pper は EU pper = EEV Capacity ∗ βU nder ，EU nder は

EU nder = EEV Capacity ∗ βU nder を満たす．緑色線，紫色線は共に，余剰電力の削減に最大限貢献し，ピークカットに最大限貢献している．緑色線で出発した場合，充電が終了した時点で満充電となり，給電終了後に最大限ゆとりをもって家庭へ帰ることができる．紫色線で出発した場合，家庭に到着した際にバッテリーが空になり，家庭での充電量を最小限に抑えることができる．このように，バッテリー残量が EU pper と EU nder の間の状態で出発すれば，最大限余剰電力量，ピーク時需要電力量を減らすことができる．
次に，EU pper および EU nder を求めるための式を示す．
ま ず，「 天 気 」「 季 節 」か ら ，正 の 需 要・発 電 差

pDemandP lus (t)[W]，負の需要・発電差 pDemandM inus (t)[W]
を求める．




EEV M ax (EChargeAble < EOutward )





EEV M in + EOutward
EU pper = (EChargeAble > (EEV M ax − EEV M in ))







EEV M ax − EChargeAble + EOutward (otherwise)



䜸䝣䜱䝇

EEV max(EDischargeAble >







(EEV M ax − EOutward + EChargeAble − EEV M in )






∧EChargeAble < EOutward )



EVPS



㟁ຊ౪⤥ඖ

E
+
E
EV
min
Outward(EChargeAble > (EEV M ax − EEV M in )∨
EU nder =EDischargeAble < (EChargeAble − EEV Homeward ))
㏻໅





E
−
E
+
E

EV
max
ChargeAble
Outward


EVPS




(EOutward < EChargeAble < (EEV M ax − EEV M in )∧䜶䝛䝹䜼䞊䛾ὶ䜜
ᐙᗞ




E
>
(E
−
E
+
E
))

EV
M
ax
EV
M
in
DischargeAble
Homeward
図 7 実装したマイクログリッドの模式図
EEV M in + EOutward + EHomeward
こととした．このとき，「オフィス 1 部屋の需要電力」は，実際
+EDischargeAble − EChargeAble
には「電力供給元から供給される電力（紫色線）」と「EV から (otherwise)
給電される電力（緑色線）」の和となるが，本実験では「PV にこれにより，過去のある日の βU pper および βU nder を求まる．

よる発電電力（青色線）」が生じていた場合，「電力供給元から続いて，この正解データをもとに，実験環境における決定木

供給される電力（紫色線）」をこれに置き換えられるとし，計算を構築する．正解データには，2013 年 4 月 25 日から 2017 年

した．
「PV による発電電力」を EV へ充電する際も同様である．

12 月 31 日の平日 856 日に対しシミュレーションしたデータを構築したマイクログリッド環境の詳細を以下に示す．

用いた．本実験においては，「TEV Arrive = 10 : 00 : 00」，•

「TEV Departure = 19 : 00 : 00」，
「ηEV Charge = 0.9」，– 実験場所 ：情報工学に関する研究を行うオフィス環境 1「ηEV Discharge = 0.85」「，EEV Capacity = 15.6kW h」「，βM ax =オフィス環境室 (164m2 )1.0」「，βM in = 0.3」「，EEV Outward = EEV Homeward = 3kW h」– オフィス内活動人数 ： 14 名としてシミュレーションを行った．今回は，対応する天気ごと– オフィス内電化製品 ： 一覧を表 3 および表 4 に示す．表に βU pper および βU nder の中央値を算出し，それぞれの範囲を4 に記載された電化製品のみに給電を行うことができる．EV か

出力するものとした．

ら給電できる電力は表 4 にある電化製品の消費電力に依存する．

•

4 実験結果および考察– 使用車 ： 日産リーフ (ZAA-ZE0) 1•

4. 1 実 験 環 境
本実験では，マイクログリッドの最小構成単位としてオフィ
ス１部屋と EV １台という環境を実装した．これはマイクロEV
太陽光パネルJIS 規格による発電電力推定を用いることとした．なお，設置する太陽光パネルのサイズはオフィス環境がある建物の屋根
面積 2286m2 の 4%とした．

グリッドの最小構成での貢献を示すことができれば，単純にスケールすることでマイクログリッド全体としての貢献を示せるという考えに基づく．本研究では，マイクログリッドの最小構
成で実験を行う．

4. 2 実 験 結 果
本実験において，2 つの期間で動充放電計画の実証実験を行った．1 つ目の期間では，EV の出発時バッテリー残量を「出発実装したマイクログリッドの模式図を図 7 に示す．本実験に

時満充電」のみに固定し実験を行った．2 つ目の期間では，動おいて，実際に実装した環境は，赤色破線内のみである．オ

的充放電計画を行い，日々EV の出発時バッテリー充電率を変フィスのマイクログリッドには，需要の媒体としてオフィス 1

1 」，2 つ目の期間をえ実験を行った．1 つ目の期間を「期間⃝部屋があり，EV と，V2B を実現するための EVPS が設置さ2 」とする．以下に実験を行った期間の詳細を示す．
「期間⃝れている．EV は家庭とオフィスを通勤のために行き来し，家

1 ―出発時満充電のみの期間（ I ） 期 間⃝

庭のマイクログリッドでは，備えられた EVPS で電力供給元か

2018/10/24〜2018/12/05 のうちの 19 日間

ら電力を充電することのみできる．またオフィスのマイクログ

2 ―動的充放電計画を行った期間（ II ） 期間⃝

リッドでは，備えられた EVPS で電力供給元から電力を充電で

2017/10/26〜2017/12/15 のうちの 19 日間

実験期間 ：
実験期間 ：

きるだけではなく，オフィス 1 部屋へと給電することができる．

動的充放電の計画には気象庁の発表する「神奈川県東部」のまた再生可能エネルギーによる発電設備として PV が置かれ天気予報を用いた．また，どちらの期間においても充放電の時ていることを想定する．しかし，PV を実際に設置して，電力の授受を行う環境構築は行わず，本実験では，JIS 規格による発電量推定を適用し，仮に PV を設置した時の発電量を用いる

2 の集計に間の設定にも同様の天気予報を用いた．なお，期間⃝

1： 日産リーフ Web カタログ ， NISSAN，http://history.nissan.co.
jp/LEAF/ZE0/1012/， 参照 (2018/02/16 アクセス)表 2 過去に行うべき最適な動的充放電計画をシミュレーションの各パラメタ
パラメタ

単位

意味
オフィス出発時の最適なバッテリー残量の上限と下限のパーセント

βU pper , βU nder

オフィス出発時の最適なバッテリー残量の上限と下限充電量

EU pper , EU nderWh

pDemandP lus (t), pDemandM inus (t)W

正，負のの需要・発電差EChargeAble

Wh

EV がオフィスにいる間に発生する発電余剰の合計電力量

EDischargeAble

Wh

ピーク時間かつ EV がオフィスがいる間の需要電力の合計

EV がマイクログリッドに到着，出発した時刻

TEV Arrive , TEV Departure
TP eak

ピーク時間の集合

ηEV Charge , ηEV Discharge

EV の充電，給電効率

EEV Capacity

EV のバッテリー容量

Wh

バッテリーの損耗を考慮した EV の最大充電率，最小充電率

βM ax , βM in
EEV M ax = EEV Capacity × βM ax

Wh

EV のバッテリーの損耗を考慮した最大充電量

EEV M in = EEV Capacity × βM inWh

EV のバッテリーの損耗を考慮した最小充電量

EEV Outward , EEV HomewardWh

EV の出勤，退勤に使用した電力量

100%

表 3 実装環境内の給電対象の電化製品
分類

19.3kWh

電化製品（機種）

個数

90%

研究室用サーバ（自作）

3台

80%

データベースサーバ（自作）

4台

70%

UPS（OMRON BU75RW）

2台

60%

PC1 台（ 自 作 ），モ ニ タ 2–3 台（I–O

7個

59.9kWh

サーバ
個人デスク

50%

DATA LCD–MF221XWR など）

112kWh113kWh

‫ؔغ‬ᶅ

‫ؔغ‬ᶆ

40%
30%

表 4 実装環境内の給電対象でない電化製品
分類

電化製品（機種）

個数

20%

換気扇

換気扇（強・弱設定可能，熱交換換気・普

2ヶ所

10%

通換気設定可能）
照明
個人デスク

0%

天井蛍光灯（32W*2 本*3ヶ所）

4 系統

天井蛍光灯（32W*2 本*5ヶ所）

2 系統

PC1 台（ 自 作 ），モ ニ タ 2–3 台（I–O

7個

DATA LCD–MF221XWR など）
電子レンジ（三菱電機ホーム機器 RO–
給湯・調理器具

会議用機器
空調

1台

冷蔵庫（三菱 MR-P15S-S）

1台

力は日ごとに変化する．そのため，積み上げグラフではどれだ

電気ケトル（t-fal ジャスティン 1.2L）

1台

けピークカットに貢献できたのかを明示しづらいため，100%

コーヒーメーカ（メリタ JCM–561）

1台

積み上げグラフで示す．図内の赤い実線が余剰電力量の合計，プロジェクタ（EPSON EMP-1825）

1台

ノート PC（Latitude E6430 など）

4台

エアコン（三洋電機空調

2ヶ所

ガスヒートポコ ー ド 付 き 掃 除 機（Panasonic MC-

1台

インクジェットプリンタ（EPSON PX–

オレンジの破線が PV から EV へ充電された充電量の合計である．また，赤い実線とオレンジの破線の合計が負の需要・発電差の電力量の合計である．
1 は全体に対して 14.8%，期間⃝
2 は全体に対し 34.5%削
期間⃝
1 より期間⃝2 は 19.8 ポイント
減できている．すなわち，期間⃝

PA20W）
プリンタ

1 と期間⃝
2 それぞれの余剰電力量の総量
まず，図 8 に，期間⃝の比較を表す 100%積み上げグラフを示す．2 つの実験結果を比較するにあたり，気象や人の動きによりピーク時間帯需要電

S21）

ンプエアコン SGP–SH90J2）
掃除機

1 と期間⃝
2 の余剰電力量の比較
図 8 期間⃝

2台

605F，EPSON LP-V500）

2 では，その日の天気に合わせ「到多く削減できている．期間⃝
1 より大きく削減がで
着時ゼロ充電」を行っているため，期間⃝きている．そのため，動的充放電計画により余剰電力の受け取は動的充放電計画モデルの出力に沿って実験が行えた日のみを

1 と期間⃝
2 それぞれのピーク時間帯需
続いて，図 9 に，期間⃝用いた．

4. 3 考りは効果的に行えることが示せた．

察

2 の実験において，期間⃝
1 と比べてどれくらい余剰電力
期間⃝

要電力量の総量の比較を表す 100%積み上げグラフを示す．図内の青い実線がピーク時間帯需要電力量の合計，水色の破線がEV から建物へ給電された給電量の合計である．すなわち，青量を減らせたか，どれくらいピーク時間帯需要電力量を減らせ

い実線と水色の破線の合計がピーク時の正の需要・発電差の電たかを評価していく．2 つの期間での実験における余剰電力量，力量の合計である．

ピーク時間帯電力量の総量の比較を行う．

1 は全体に対して 13%，期間⃝
2 は全体に対し 18.1%削
期間⃝

100%

38.6kWh28.4kWh
90%

[4]

80%
70%

[5]

60%

190kWh

175kWh

50%

[6]

40%
30%
20%
10%

[7]

0%
‫ؔغ‬ᶅ

‫ؔغ‬ᶆ

1 と期間⃝
2 のピーク時間帯需要電力量の比較
図 9 期間⃝1 より期間⃝2 は 5.1 ポイント多減できている．すなわち，期間⃝[8]

く削減できている．本来であれば，すべての日において「出発1 の方がピークカットへの貢献
時満充電」で実験を行った期間⃝

は大きいはずである．この原因として，バッテリーの損耗の影[9]1 ではバッテリー健全度が「62」であっ響が考えられる．期間⃝
2 ではバッテリー健全度が「67」である．こたのに対し，期間⃝[10]のことから，バッテリーの損耗が充給電に与える影響が大きいことが分かった．
以上のことから，動的充放電計画により余剰電力の受け取りとピークカットは効果的に行えたということが言える．

[11]

5 まとめと今後の課題[12]

本稿では，マイクログリッド環境の最小単位であるオフィス
内の１部屋と EV １台という環境を実装した．実装した環境に[13]て EV の運用方法を日ごとに変えることで，余剰電力量を効果的に減らし，ピークカットも効果的に行えたことを実際に行っ[14]

た実験を通して示した．これにより，動的充放電計画の有用性を実際に確認することができた．
本研究では，動的充放電計画において「出発時満充電」と「到着時ゼロ充電」というおおまかな EV のバッテリー残量のコ[15]ントロールしか行わなかった．今後の課題としては，相殺差分電力に合わせた EV のバッテリー残量コントロール，また EVの充給電速度のコントロールを行うことで，余剰電力がどれく[16]

らいになるのか，ピークカットをどれくらいできるのかを検討する必要がある．また，今回は PV の発電電力は仮想で実験を[17]行ったので，今後は実際の PV を用いることにより，マイクログリッドを実運用する必要がある．
謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 (課題番号 18K11750) に

[18]

よる．
文

献

[1] 総務省：平成 29 年度版情報通信白書，http://www.soumu.go.jp/
johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/pdf/index.html，2018/03/13.[19][2] 経 済 産 業 省 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)，http://
www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/2018pdf/
whitepaper2018pdf 2 1.pdf，2018/07/17.
[3] 茨木隆兵，田中雄哉，富井尚志， エネルギーライフログデー
タベースと V2G 技術を用いた再生可能エネルギーとピーク需

[20]

[21]

要を平衡させるミュレーションシステム ，第 15 回 ITS シン
ポジウム 2017，3-B-10, 2017.
合田忠弘, 諸住哲, スマートグリッド教科書 (インプレス標準
教科書シリーズ) , インプレスジャパン, 2011.
Z. Huang, T. Zhu, Y. Gu, D. Irwin, A. Mishra, P. Shenoy,
Minimizing Electricity Costs by Sharing Energy in Sustainable Microgrids , Proc. of the 1st ACM Conf. on Embedded
Systems for Energy-Eﬃcient Buildings, pp. 120-129, 2014.
馬場博幸, 斉藤哲夫, 片岡和人, 岩船由美子, 荻本和彦, 宇田川佑介, 天津孝之, 増田浩, IoT 化する家電機器を活用したデマン
ドレスポンスによる自動変動電源の余剰発電抑制緩和策 , 電気学会論文誌 C(電子・情報・システム部門誌), Vol.137, No.2,
pp.326-332, 2017.
W. Simm, M. A. Ferrario, A. Friday, P. Newman, S. Forshaw, M. Hazas, A. Dix, Tiree Energy Pulse: Exploring
Renewable Energy Forecasts on the Edge of the Grid , Proc.
of the 33rd Annual ACM Conf. on Human Factors in Computing Systems, pp.1965-1974, 2015.
W. Kempton，J. Tomic， Vehicle-to-grid power fundamentals: Calculating capacity and net revenue”，Journal ofPower Sources，Vol.144，Issue.1，pp.268-279，2005.
B. Jansen, C. Binding, O. Sundstrom, D. Gantenbein, Architecture and Communication of an Electric Vehicle Virtual Power Plant , IEEE Int l Conf. Smart Grid Communications, pp.149-154, 2010.
A. J. B. Brush，J. Krumm，S. Gupta，S. Patel， EVHomeShifter: Evaluating Intelligent Techniques for Using Electrical Vehicle Batteries to Shift When Homes Draw Energy
from the grid”，ACM Int’l Joint Conf. on Pervasive andUbiquitous Computing，pp.1077-1088，2015.
A. Y.S.Lam, Ka-Cheong Leung, Victor O.K. Li， An
Electric-Vehicle-based Supplementary Power Delivery System”，2015 IEEE Int l Conf SmartGridComm, pp.307-312
池田伸太郎，大岡龍三， 日本国内におけるスマートシティ・ス
マートコミュニティ実証事業の最新動向”，生産研究，Vol.66，
No.1，pp.69-77, 2014.
中川二彦，満本祐太， PV と EV を用いた双方向エネルギーシ
ステムの評価”，日本エネルギー学会誌，Vol.93，No.8，pp.716724，2014.
M. Henzler, A. Boller, M. Buchholz, K. Dietmayer, Are
Truck Drivers Ready to Save Fuel The Objective and Subjective Eﬀectiveness of an Ecological Driver Assistance System , IEEE 18th Int l Conf. on Intelligent Transportation
Systems, pp.2007-2012, 2015.
M. de Souza, M. Ritt, A.L. C. Bazzan,
A bi-objective
method of traﬃc assignment for electric vehicles , IEEE
19th Int l Conf. on Intelligent Transportation Systems, pp.
2319-2324, 2016.
C.Kurtulus, G.Inalhan, Model Based Route Guidance forHybrid and Electric Vehicles , IEEE 18th Int l Conf. onIntelligent Transportation Systems, pp.1723-1728, 2015.
藤原国久，高橋慶多，細澤直人，高橋佳久，西本直樹，富井尚志，
本藤祐樹， 電力使用時の多様な状況組み合わせが可能な DB の構築と情報提示による評価”，第 6 回データ工学と情報マネジメ
ントに関するフォーラム (DEIM2014)，E1-1，2014.
T. Tomii， S. Hagimoto， N. Fueda， T. Deguchi． M.
Idenawa， T. Hayashi， Long-Term Experiment of the
ECOLOG Database Capability of Estimating V2X Eﬀect
Replacing with EVs ，20th ITS World Congress， Tokyo，
2013
日本工業標準調査会， JIS C8907:2005 太陽光発電システムの発電電力量推定方法
資 源 エ ネ ル ギ ー 庁：発 電 量 シ ミュレ ー タ ー：お ひ さ ま パ
ワー！太陽光発電量，http://www.enecho.meti.go.jp/category/saving and new/ohisama power/sim/，2018/02/07.
気象庁：天気予報，https://www.jma.go.jp/jp/yoho/，2019/01/08.