Evidence / Insight / Practice
EVの一律充電制御は、対象台数と時間帯の集中を確かめる
勤務地におけるPV余剰電力吸収を目的としたEV充電制御アルゴリズムの提案 ―晴天日を対象とした分析―
要点
確認した内容
愛知県の通勤EV15,200台を模擬した研究では、全車に共通の充電開始ルールを適用すると13時台に充電が集中した。開始までの時間差を指定する方式では、制御対象を全車から無作為に選ぶ50%へ減らすと、PV余剰電力の吸収率が77.63%から91.14%になった。
電力実務への示唆
充電制御を広げる前に、対象台数を変えた時間帯別の合計需要を比べる。全車への同じルールの適用で新たなピークが生じないか、勤務地を出る時の充電残量を確保できるかを確認する。
| 資料種別 | 研究報告 |
|---|---|
| 研究の方法 | モデル試算 |
| 根拠の種類・対象 | 道路網のEVエージェントモデルに、通勤時刻・距離の確率分布を与えて平日5日を分析。到着後即充電、集中制御を仮定した逐次最適化、二つの線形近似ルールを比較した。充電必要時間から開始までの時間差を決めるルールで、対象割合を変えた感度分析を実施。勤務地を出る時のSOCは、到着後すぐ充電する基準ケース以上とする制約を置いた。 |
| 収録区分 | 基礎研究 |
| 判断に使う業務 | 需給最適化、共通基盤・業務効率 |
| 作成者・受託者 | 高木雅昭、荒木伸太、志村泰知、伊野慎二 |
| 資料識別子 | GD25010 |
| 公表上の注意 | 基礎研究 |
| 実務との接点 | 電力事業に直接 |
| 担当業務 | 調達・需給、系統・設備、経営企画・事業開発 |
| 公表日の確認 | 電中研公式研究一覧kenkyuCode=19の掲載日2026-03-25。本文表紙と正式詳細は発行2026年3月、報告年度2025。日射は名古屋市の4月23日を選択するが年は本文で明示されていない。PDF生成/更新日時を公表日にはしない。 |
| 原典の該当箇所 | 概要pp.ii〜iii（PDF4〜5頁）；本文pp.2〜4（PDF8〜10頁）、表1〜2・図1〜5；本文pp.5〜7（PDF11〜13頁）、図6〜14；本文pp.8〜9（PDF14〜15頁） |
| 日本で使う条件 | 多数のEVへ同じ簡易ルールを配布するとき、参加台数と合成需要波形の関係を事前検証する根拠に使える。50%をそのまま推奨せず、自社の接続時間・出発SOC・天候・PV余剰量で確認する。配電網混雑や料金の低減を直接実証した資料ではない。 |
| 検討に使う問い | 制御対象を増やしたとき、充電開始が同じ時間帯に集中していないか。 |
| 読み取り上の限界 | 晴天の日射条件を5日間繰り返したモデルで、PV出力を余剰電力とみなし、その総量をEVの総充電電力量にそろえた。自宅と勤務地に全車分の3kW充電器がある想定で、実測の削減効果や全国共通の最適制御率を示さない。天候・需要の予測誤差、費用と参加率は検証していない。 |
電力中央研究所 研究報告GD25010（本文9頁・PDF17頁）
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