スマートEVインフラにおける複数目的のV2Gディスパッチのためのモデル予測制御:ピークシェービング、再生可能エネルギー利用、バッテリー劣化、経済的収益の同時最適化
Model Predictive Control for Multi-Objective Vehicle-to-Grid Dispatch: Jointly Optimizing Peak Shaving, Renewable Utilization, Battery Degradation, and Economic Revenue in Smart EV Infrastructures
本論文では、電気自動車(EV)のバッテリーを活用したV2G(Vehicle-to-Grid)技術について、ピークシェービング、再生可能エネルギー利用、バッテリー劣化、経済的収益という複数目的を同時に最適化するモデル予測制御(MPC)戦略を提案し、その有効性を検証した。IEEE 33バスフィーダーを用いたシミュレーションでは、EVの普及率が50%の場合、単純な価格追従ルールではV2Gなしの場合と比較してシステムピークが23.7%悪化するのに対し、MPC戦略はピークを18~28%削減することを示した。また、ネットワークの熱限界と電圧制約を最適化に組み込むことで、最悪の回線負荷率を86.3%から81.8%に低減しつつ、ピーク削減効果を維持した。さらに、日中の職場充電シナリオでは、再生可能エネルギー利用が最大2.8MWh/日となり、バッテリーの摩耗コストを平滑化し、予測誤差20%までのロバスト性、およびネットワークサイズに依存する計算時間を示した。
- EVバッテリーを活用したV2Gにおいて、ピークシェービング・再生可能エネルギー利用・バッテリー劣化・経済的収益を同時に最適化するモデル予測制御(MPC)戦略を提案し、有効性を検証した
- IEEE 33バスフィーダーによるシミュレーションで、EV普及率50%の場合、単純な価格追従ルールはV2Gなしよりシステムピークを23.7%悪化させる一方、MPC戦略はピークを18〜28%削減した
- ネットワークの熱限界と電圧制約を最適化に組み込むことで、最悪の回線負荷率を86.3%から81.8%に低減しつつピーク削減効果を維持した
- 日中の職場充電シナリオで再生可能エネルギー利用が最大2.8MWh/日となり、バッテリー摩耗コストを平滑化し、予測誤差20%までのロバスト性とネットワークサイズ依存の計算時間を示した
V2GはEVを系統側の蓄電資源として使う構想で、電力系統のピーク需給・再エネ余剰吸収の事業性に直結する。本論文の注目点は、単純な価格追従型の充放電制御が普及率50%でピークを23.7%悪化させるという逆効果の定量的な提示と、MPCによって18〜28%のピーク削減と回線負荷率86.3%→81.8%の改善を両立させた点。ピークシェービングと再エネ利用(最大2.8MWh/日)、バッテリー劣化コスト、収益の同時最適化はV2Gアグリゲーション事業の収益モデル設計そのもので、充放電制御ソフトとDERMS/系統運用側の投資テーマとして押さえたい。ただし現段階はIEEE 33バスフィーダーでのシミュレーション検証であり、商用実装には実機検証と規制(系統連系・アグリゲーション制度)の整備が前提になる。