JP2018038261A - 電力アグリゲータ、充電方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ＥＶ外部からは、充電速度の連続調整は行えず、充電のオン／オフの設定しか行えない状況でも、再生可能電源の出力変動等に対する調整手段となり得る多数ＥＶ連係充電システムの実用化を促進させることができる充電器、充電方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】複数の蓄電池への充電を制御する電力アグリゲータであって、電力アグリゲータは、複数の蓄電池に対して、充電のオンオフ設定を行う制御手段、を含み、制御手段は、電力供給側から要求される電力需要の時間変化に応じて、複数の蓄電池の充電許容時間内の各時間での充電のオン時間と、充電のオフ時間との割合を変更する。
【選択図】図２

Description

本発明は、蓄電池と他の動力源とを併せて搭載したハイブリッド型の電気自動車も含めて、電気を利用して走行する自動車への充電を制御する電力アグリゲータ、充電方法及びプログラムに関する。

近年、環境問題が益々深刻化する中、導入が急速に進められている太陽電池や風力発電機等の再生可能電源は、低炭素化やエネルギー資源問題解決の有効な手段と考えられる。しかしながら、その一方で、このような再生可能電源は、出力変動が大きい。このため、電力品質の観点から、再生可能電源の出力変動を相殺するための調整手段が不可欠である。その調整手段としては、現状、主に応答速度の速い火力発電機が用いられている。このため、出力変動の大きな再生可能電源を導入すればするほど、調整手段としての火力発電機が必要になってしまうというジレンマにも陥り兼ねない。したがって、火力発電機に代わる強力な調整手段を確保することが大きな課題である。その調整手段として、大容量の蓄電池（ＮａＳ電池等）を導入することは、有効ではある。しかしながら、導入及び運営コストの観点から、大容量の蓄電池の導入の障壁は非常に高いと考えられる。

そこで、再生可能電源と同じく急速に普及が進むと見られている電気を利用して走行する自動車（以下、蓄電池と他の動力源とを併せて搭載したハイブリッド型の電気自動車も含めてＥＶ（Electric Vehicle）と称する）に搭載されている蓄電池と、この蓄電池が接続される充電器とを多数連係動作させて、電力系統安定化用の仮想的な大容量蓄電池として利用するＶ２Ｇ（Vehicle-to-Grid）技術に関する研究が進められている。Ｖ２Ｇの提案自体は１９８０年代からあり、電力系統網全体に亘るマクロな安定化効果の大きさ見積もり等の研究報告が継続的に行われている。さらに、ここ数年になって、具体的なシステム構築のためのミクロな制御手法、つまり、多数ＥＶの充放電を個々に、かつ、リアルタイムに制御する技術に関しても報告がなされるようになってきた。

例えば、非特許文献１には、ＥＶの運転モデル、配電網モデル、および、電力価格の時間変動モデル等を設定し、魚群の動き等にヒントを得たParticle Swarm Optimization （ＰＳＯ）による最適化スケジューリングを行う充放電制御方法が記載されている。

また、特許文献１には、ＥＶ充電計画装置の構成について記載されており、遺伝的アルゴリズムを用いた最適充電スケジューリングにも言及している。

なお、一般には、ＥＶへの充電のみならず、ＥＶから配電網（電力系統側）への放電も想定したものをＶ２Ｇと呼ぶ。しかしながら、ＥＶへの充電のみを想定したものを、Ｖ２Ｇと区別して、Ｇ２Ｖと呼ぶこともある。Ｇ２Ｖの方が、充放電サイクル数が減る分、ＥＶ内蓄電池への負荷は減ると考えられる。

特開２０００−２０９７０７号公報

G.K.Venayagamoorthy et. al., "Real-Time Modeling of Distributed Plug-in Vehicles for V2G Transactions", Energy Conversion Congress and Exposition, 2009. ECCE 2009. IEEE, 3937 - 3941(2009).

将来的に、ＥＶ搭載のバッテリコントローラが、ＥＶ内の蓄電池の充電速度の制御をＥＶ内で閉じて独自に行う場合、ＥＶ外部からは、充電速度の連続調整は行えず、充電のＯＮ／ＯＦＦ（オンオフ）の設定のみしか行えない可能性が高い。

このため、ＥＶ外部からは、充電速度の連続調整は行えず、充電のＯＮ／ＯＦＦの設定のみしか行えない状況でも、再生可能電源の出力変動等に対する調整手段となり得る多数ＥＶ連係充電システムの実用化を促進させる充電制御システムが望まれるという課題があった。

本発明の目的は、上述した課題を解決可能な電力アグリゲータ、充電方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の電力アグリゲータは、複数の蓄電池への充電を制御する電力アグリゲータであって、
前記電力アグリゲータは、
前記複数の蓄電池に対して、前記充電のオンオフ設定を行う制御手段、を含み、
前記制御手段は、
電力供給側から要求される電力需要の時間変化に応じて、前記複数の蓄電池の充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と、前記充電のオフ時間との割合を変更する構成である。
本発明の充電方法は、複数の蓄電池への充電を制御する電力アグリゲータでの充電方法であって、
電力供給側から要求される電力需要の時間変化に応じて、前記複数の蓄電池の充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と、前記充電のオフ時間との割合を変更する方法である。
本発明のプログラムは、複数の蓄電池への充電を制御するコンピュータに、
電力供給側から要求される電力需要の時間変化に応じて、前記複数の蓄電池の充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と、前記充電のオフ時間との割合を変更する手順を実行させるためのものである。

本発明は、以上説明したように構成されているので、ＥＶ外部からは、充電速度の連続調整は行えず、充電のオン／オフの設定しか行えない状況でも、再生可能電源の出力変動等に対する調整手段となり得る多数ＥＶ連係充電システムの実用化を促進させることができる。

本発明の充電制御システムを採用した電気自動車の充電環境の一例の全体の構成を示す図である。 図１に示した電力アグリゲータの構成を示す図である。 充電制御システムにおける充電制御方法の概要を説明するための図である。 充電制御システムにおける充電制御方法の概要を説明するための図である。 図１に示した充電制御システムの一例を説明するための図である。 電力需要要求入手部にて入手したデータを示す図である。 要求需要比率関数算出部にて算出された要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）を示す図である。 ＥＶ５０台分の充電器接続パターンの一例を示す図である。 ＥＶ５０台を想定した場合における総充電需要の形状変化をシミュレーションした結果を示す図である。 ＥＶ５０台を想定した場合における総充電需要の形状変化をシミュレーションした結果を示す図である。 ＥＶ５０台を想定した場合における総充電需要の形状変化をシミュレーションした結果を示す図である。

以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。

図１は、本発明の一実施形態の充電制御システムを採用した電気自動車の充電環境の一例を示した図である。図２は、図１に示した電力アグリゲータ３ａ〜３ｃの構成を示す図である。

本例は図１に示すように、小コミュニティ７や駐車場８、急速充電スタンド９にて電気自動車ＥＶ５ａ〜５ｌを充電可能とするものである。小コミュニティ７、駐車場８、急速充電スタンド９のそれぞれに対応して電力アグリゲータ３ａ〜３ｃが設けられている。これら電力アグリゲータ３ａ〜３ｃは、電力配電線網及び情報通信網１を介して変電所２に接続されている。変電所２には電力制御サーバ２ａが設けられている。また、小コミュニティ７には、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）４ａ〜４ｄが設けられている。電力配電線網及び情報通信網１には、大容量エネルギーストレージ６も接続されている。

電力アグリゲータ３ａ〜３ｃは図２に示すように、入手部１０と、制御部２０と、を含む。

入手部１０は、受信手段の一例である。入手部１０は、電力需要要求入手部１１と、接続検知部１２と、接続終了時刻入手部１３と、充電量入手部１４と、固定充電速度入手部１５と、を含む。入手部１０は、例えば、電力供給側から要求される電力需要を受け付ける。

制御部２０は、要求需要比率関数算出部２１と、補正係数算出部２２と、充電可能時間算出部２３と、充電必要時間算出部２４と、規格化部２５と、フラット化充電時間密度算出部２６と、充電時間密度算出部２７と、充電制御部２８と、を含む。

なお、制御部２０は、制御手段の一例である。制御部２０は、各ＥＶに対して充電のオンオフ設定を行う。また、制御部２０は、電力需要の時間変化に応じて、ＥＶへの充電が可能な充電可能時間内の各時間での充電のオン時間と充電のオフ時間との割合を変更する。充電可能時間は、ＥＶへの充電が許容された時間を示す充電許容時間の一例である。

また、フラット化充電時間密度算出部２６は、第１算出手段の一例である。フラット化充電時間密度算出部２６は、ＥＶ固有の充電速度でそのＥＶを所定の充電状態（例えば、満充電状態）とするために必要となる充電必要時間を充電可能時間で割ることにより、充電可能時間内の各時間について当該時間に対する充電のオン時間の割合の基準値（フラット化充電時間密度）を算出する。

また、充電時間密度算出部２７は、第２算出手段の一例である。充電時間密度算出部２７は、電力需要の時間変化に基づく要求需要比率関数と基準値とを掛け合わせることにより、充電可能時間内の各時間における当該時間に対する充電のオン時間の割合の設定値（充電時間密度）を算出する。

また、充電制御部２８は、充電制御手段の一例である。充電制御部２８は、設定値（充電時間密度）に基づいて、各ＥＶに対して充電のオンオフ設定を行う。例えば、充電制御部２８は、単位充電時間（所定時間）を設定値で割ることにより、単位充電時間をパルス幅とする充電パルスの周期を算出する。充電制御部２８は、その充電パルスの周期に従って、各ＥＶに対して充電のオンオフ設定を行う。

これらの構成要素は、実際には、電力アグリゲータ３ａ〜３ｃに実装されるプログラムで実現されることが考えられ、ＨＥＭＳ４ａ〜４ｄ等に設けることも考えられる。

上記のように構成された充電制御システムにおいては、電力アグリゲータ３ａ〜３ｃは、ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に、充電器（配電網）への接続開始と同時に、充電可能時間を算出する。

電力アグリゲータ３ａ〜３ｃは、ＥＶに対する充電のオン／オフの制御を行うことによって、充電可能時間帯全体に亘って均一で一定の充電時間密度（＝充電ＯＮ時間÷充電周期）となるような充電スケジューリング、つまり、充電時間密度のフラット化スケジューリングを行う。なお、フラット化スケジューリングにて算出した一定の充電時間密度（フラット化充電時間密度）は、基準値の一例である。

ここで、充電ＯＮ時の充電速度は、ＥＶ毎に固有な値（ＥＶ固有の充電速度）に固定されていると仮定する。

また、電力アグリゲータ３ａ〜３ｃは、電力調整を行いたいと考える電力供給（電力会社）側（例えば、制御サーバ２ａ）から、電力需要制御の目標とすべきデータである電力需要要求を入手する。

なお、電力需要要求は、一般の電力需要予測に加え、中長期的な再生可能電源の出力変動予測等も反映した時系列データ（中長期的な電力需要要求を反映した時系列データ）であり、例えば、時間変動型電力価格を示すデータである。

また、電力需要要求は、当初の電力需要計画からのズレや事故などの緊急時や短期的な再生可能電源の出力変動等に起因する突発的な電力需要要求も含む。

電力アグリゲータ３ａ〜３ｃは、中長期的な電力需要要求を反映した時系列データを用いて、中長期的な要求電力需要の時間変化の形状を表す比率関数を作成する。また、電力アグリゲータ３ａ〜３ｃは、突発的な電力需要要求を用いて、突発的な電力需要要求に対応するリアルタイム補正係数を作成する。

電力アグリゲータ３ａ〜３ｃは、フラット化スケジューリングにて算出した一定の充電時間密度に、比率関数とリアルタイム補正係数とを掛け合わすことで、充電時間密度に変調をかける。なお、変調後の充電時間密度は、設定値の一例である。

電力アグリゲータ３ａ〜３ｃは、充電可能時間内の各時刻（各時間）における変調後の充電時間密度（設定値）に応じて、各時刻（各時間）における充電のＯＮ／ＯＦＦ状態を決定、つまり充電スケジューリングを行う。電力アグリゲータ３ａ〜３ｃは、充電スケジューリングの結果に基づき、ＥＶ５ａ〜５ｌの蓄電池および充電機器の制御を行う。

以下に、上記のように構成された充電制御システムにおける充電制御方法について説明する。

図３Ａおよび３Ｂは、図２に示した充電制御システムにおける充電制御方法の概要を説明するための図である。

ステップＡでは、制御部２０は、各ＥＶについて、フラット化された一定の充電時間密度ｄｎを算出する。

ここで、ステップＡの詳細を説明する。

ＥＶ５ａ〜５ｌが駐車場８等において充電器（配電網）に接続されると、接続検知部１２がその旨を検知し、また、接続終了時刻入手部１３が、ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に、ＥＶ５ａ〜５ｌの接続終了（出発）予定時刻を各時刻毎に入手する。なお、各時刻は、一定時間間隔の時刻でもよいし予め設定された時刻でもよい。

充電可能時間算出部２３は、ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に、接続終了（出発）予定時刻と現在時刻と所望の充電時間マージンとから充電可能時間（充電許容時間）Ｔｎを各時刻毎に算出する。

また、充電量入手部１４は、ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に、所定の充電状態（例えば、満充電状態）とするために必要となる充電量Ｑｎを各時刻毎に入手する。固定充電速度入手部１５は、ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に、ＥＶに固有の充電速度（固有充電速度）ｐｎを各時刻毎に入手する。

充電必要時間算出部２４は、ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に、充電量Ｑｎを固有充電速度ｐｎで割ることにより、ＥＶを所定の充電状態（例えば、満充電状態）とするために最低必要となる時間である充電必要時間Ｙｎを算出する。

ここで、ｕを単位充電時間（所定時間）とし、充電速度ｐｎＸ単位充電時間ｕで表される矩形パルス状の充電需要量（充電パルス）を想定し、これを断続的に並べることで、必要充電量Ｑｎを達成させることを考える。

また、ある時刻におけるこの断続的な充電の周期をｗｎ（ｔ）と定義する。

フラット化充電時間密度算出部２６は、ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に、単位充電時間ｕを各時刻における充電周期ｗｎ（ｔ）で割ったものを各時刻における充電時間密度Ｄｎ（ｔ）と定義する。フラット化充電時間密度算出部２６は、さらに、充電必要時間Ｙｎ÷充電可能時間Ｔｎから、充電可能時間帯内において均一で一定の充電時間密度、つまり、フラット化された充電時間密度ｄｎを算出し、Ｄｎ（ｔ）＝ｄｎとする。なお、ｎは、各ＥＶ５ａ〜５ｌのＩＤ番号を示す。

続いて、ステップＢでは、制御部２０は、フラット化された充電時間密度ｄｎと電力需要要求とに基づいて、ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に、充電のオンオフ設定を行う。

ここで、ステップＢの詳細を説明する。

電力需要要求入手部１１は、電力調整を行いたいと考える電力供給側から上述したような電力需要要求を入手する。

要求需要比率関数算出部２１は、電力需要要求入手部１１が入手した電力需要要求のうち、中長期的な電力需要要求を反映した時系列データに基づいて、中長期的な電力需要の時間変化に応じた要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）を算出する。

規格化部２５は、ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に、充電可能時間帯内における平均値が“１”となるようにＦ’（ｔ）を規格化して、要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）を算出する。

また、補正係数算出部２２は、電力需要要求入手部１１が入手した電力需要要求のうち、突発的な電力需要要求に基づいて、この突発的な電力需要要求に対応するリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）を算出する。

充電時間密度算出部２７は、要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）とリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）とを、フラット化された充電時間密度ｄｎに掛け合わせ、充電時間密度Ｄｎ（ｔ）に変調をかける。

なお、充電時間密度Ｄｎ（ｔ）への変調とは、結果的に、上記の矩形パルス状充電パルスの時間軸上における詰まり具合を、充電可能時間内の各時刻（各時間）に応じて変化させることを意味している。また、各ＥＶの充電速度は、あくまでも充電ＯＮ時はｐｎ、充電ＯＦＦ時は０に固定されている。

充電制御部２８は、変調後の充電時間密度Ｄｎ（ｔ）を用いて、ｕ÷Ｄｎ（ｔ）を計算して、各時刻（各時間）における矩形パルス状充電パルスの断続周期ｗｎ（ｔ）を算出する。充電制御部２８は、断続周期ｗｎ（ｔ）に従って、各時刻の充電のＯＮ／ＯＦＦ状態、つまり、各時刻の充電速度Ｐｎ（ｔ）がｐｎであるか０であるかを決定する（図３Ｂ参照）。

なお、この要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）は、ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に充電可能時間帯内の平均値が“１”となるように、規格部２５にて規格化されている。また、補正係数算出部２２にて算出されたリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）は、ＥＶ５ａ〜５ｌに共通の比例係数である。フラット化された充電時間密度ｄｎに対する要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）の掛け合わせが、数時間〜数日前の要求を基に行われる“事前スケジューリング”に対応する。フラット化された充電時間密度ｄｎに対するリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）の掛け合わせが、充電制御直前の要求を基に行われる“リアルタイム応答”に対応する。

なお、要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）は規格化されているのに対し、リアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）は規格化されていない任意の値を取り得る。このため、リアルタイム応答を行うことで、そのままでは、総充電量Ｑｎに差が生じてしまう。それを避けるため、リアルタイム応答直後に、再度、フラット化充電時間密度ｄｎの算出を含めた再スケジューリングを行うことが望ましい。

充電時間が短縮してしまうことを許容する場合には、充電必要時間が充電可能時間を超過してしまう場合のみ、再スケジューリングを行うということも可能である。

以上により、各ＥＶ５ａ〜５ｌにおいて、出発時における蓄電量不足を回避しつつ、各時刻における充電速度Ｐｎ（ｔ）（＝ｐｎまたは０）のスケジューリングならびにリアルタイム応答を行うことができる。

電力系統網（電力供給）側から見える各時刻における総充電需要は、そのＰｎ（ｔ）の各時刻における全ＥＶ５ａ〜５ｌ分の総和Ptotal(t)となる。以上の手法を用いることで、調整手段としてＥＶ充電需要を操作することが可能となり、再生可能電源の出力変動をも吸収することが可能となる。

なお、本実施形態では、ＥＶの充電のみを制御するＧ２Ｖシステムにフォーカスして説明を行うが、充電速度にマイナス符号を許容するなどの拡張により、ＥＶからの放電も含めた一般のＶ２Ｇシステムへの適用も可能である。

以下に、上述した充電制御方法の具体例について、シミュレーション結果を交えて説明する。

図４は、図１に示した充電制御システムにおける充電制御方法の具体例を説明するための図である。

まず、接続終了時刻入手部１３は、各ＥＶの充電器（配電網）接続時刻や充電量等に関する過去実績データ（平日・休日共に）を入手する（ステップ１）。

次に、接続終了時刻入手部１３は、過去実績データを基に、各時刻における充電需要の予測（平日・休日共に、翌日〜数日後まで）を行うとともに、ＥＶの到着（充電器接続）および出発（充電器切り離し）の時刻の平均値（予測値）を算出する（ステップ２）。

また、これらと併行して、電力需要要求入手部１１は、充電需要制御の目標とすべき要求電力需要の時間変化データ（電力価格などを含む）を電力供給側から入手する。このデータは、電力供給側から要求される電力需要であって、時間によって変化するものである。

そして、要求需要比率関数算出部２１は、このデータから、時間変化する要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）を算出する（ステップ３）。ただし、ここでは未だ、各ＥＶの充電可能時間内での規格化は行っておらず、全ＥＶに共通の関数となっている。この要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）の算出方法としては、特に限定はしない。ここでは、規格化前の要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）＝（最大電力価格―電力価格）÷（最大電力価格−最小電力価格）として算出している。

図５は、要求需要比率関数算出部２１における処理を説明するための図である。図５Ａは電力需要要求入手部１１が入手したデータを示す図である。図５Ｂは要求需要比率関数算出部２１にて算出された要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）を示す図である。

上記準備の下、接続検知部１２が、ＥＶが充電器（配電網）に接続されたことを感知すると（ステップ４）、充電量入手部１４は、そのＥＶ毎に、現蓄電量Ｚｎおよび必要充電量Ｑｎを入手し、固定充電速度入手部１５は、そのＥＶ毎に、ＥＶ固有の固定充電速度ｐｎを入手する（ステップ５）。

そして、充電可能時間算出部２３は、接続終了時刻入手部１３が算出した出発予定（予測）時刻と現在時刻とに基づいて、マージンも考慮した充電器（配電網）接続の継続保証時間である充電可能時間Ｔｎを算出する（ステップ６）。なお、ここで示すシミュレーションでは、通勤（朝と夕方にＥＶ運転）に使用されるＥＶ５０台を想定する。

図６は、ＥＶ５０台分の充電器接続パターンの一例を示す図である。

本実施形態においては、ＥＶ毎に図６に示すようなランダムな充電器（配電網）の接続パターン（休日−平日−平日の３日分）を生成し、ＥＶが運転されていない時間帯は全て充電器に接続されている、つまり充電制御対象になっているものと仮定し、それに対して、本実施形態を適用している。

続いて、充電必要時間算出部２４は、ＥＶ毎に、充電量Ｑｎを固有充電速度ｐｎで割ることにより、充電必要時間Ｙｎを算出する。続いて、フラット化充電時間密度算出部２６は、ＥＶ毎に、充電必要時間Ｙｎを充電可能時間Ｔｎで割ることにより、出発時の所望蓄電量を満足可能な、充電可能時間帯全体に亘り均一で一定の充電時間密度、つまり、フラット化充電時間密度ｄｎを算出する（ステップ７）。

また、規格化部２５は、まず、ＥＶ毎に、充電可能時間帯内における平均値が“１”となるようにＦ’（ｔ）を規格化して、要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）を算出する（ステップ８）。

また、実際の充電制御を行う直前に、電力供給側から突発的な需要変化要求がある場合には（ステップ９）、補正係数算出部２２は、その要求度合いに応じて、充電速度のリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）を初期値として設定した“１”から任意の値に変更する（ステップ１０）。

続いて、充電時間密度算出部２７は、フラット化充電時間密度ｄｎに対して、規格化された要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）とリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）とを掛け合わせ、各ＥＶ毎に、各時刻における充電時間密度Ｄｎ（ｔ）を算出する（ステップ１１）。

また、電力供給側から突発的な需要変化要求がない場合は、充電時間密度算出部２７は、フラット化充電時間密度ｄｎに対して、規格化された要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）と初期値（“１”）のままのリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）を掛け合わせ、ＥＶ毎に、各時刻における充電時間密度Ｄｎ（ｔ）を算出する（ステップ１２）。

その後、充電制御部２８は、ＥＶ毎に、充電時間密度Ｄｎ（ｔ）に応じて、各時刻における充電のＯＮ／ＯＦＦ状態、つまり、各時刻の充電速度Ｐｎ（ｔ）がｐｎであるか０であるかを決定する。

例えば、充電制御部２８は、単位充電時間ｕを充電時間密度Ｄｎ（ｔ）で割ることにより、単位充電時間ｕをパルス幅とする充電パルスの周期を算出する。充電制御部２８は、充電パルスがその周期で発生したとした場合に、充電パルスが存在するときには充電速度Ｐｎ（ｔ）＝ｐｎとし、充電パルスが存在しないときには充電速度Ｐｎ（ｔ）＝０とする。

充電制御部２８は、充電速度Ｐｎ（ｔ）を、各ＥＶ充電器へ伝達し、最終的に充電機器の制御、つまり電力需要制御がなされることとなる（ステップ１３）。

図７Ａ、７Ｂおよび７Ｃは、ＥＶ５０台を想定した場合における総充電需要の形状変化をシミュレーションした結果を示す図である。ただし、ここでは、リアルタイム応答の要請が無かったと仮定し、全時間帯でＣ（ｔ）＝１とした。また、単位充電時間ｕは、全ＥＶ共通で、０．１時間としている。

本実施形態による充電スケジューリングを行わない場合、つまり、時間変化する電力価格データに基づいて充電コストが最小となるように各ＥＶオーナが独自に充電スケジューリングを行った場合は、図７Ａに示すように、スタートとなる電力価格曲線の形状にも依存するが、充電需要が特定の時間に集中してしまう。このため、再生可能電源の出力変動等を吸収するどころか、急峻で大きな需要変動を新たに誘発する可能性がある。

本実施形態によるフラット化スケジューリングを行った場合は、図７Ｂに示すように、今回採用した通勤使用型のＥＶでは、平日に運転時間帯が２回あるため、３日間でトータル５つの時間帯に分けられるが、急峻で大きな需要変動を抑制することはもちろん、その各時間帯毎のフラット化スケジューリング、つまり、電力需要のフラット化が正確に実現されている。

なお、図７Ｂにおいて、各時間帯における充電需要グラフの上部が完全にフラットになっていない理由としては、ＥＶ毎に充電周期ｗｎ（ｔ）が異なり、それらを重ね合わせた際のランダムな位相関係によって、総充電需要の振幅が大きくなったり小さくなったりする干渉現象が起こっていることが挙げられる。

この干渉現象に起因する白色雑音的な振る舞いは、ＥＶ台数が増えるに従って相対的に消えてゆくが、充電制御部２８が、充電パルスの初期位相をずらしたり、また、定期的に充電パルスの位相を反転させるなど、各ＥＶの充電周期の位相が揃うのを避けるための処理を積極的に導入することにより、ＥＶ台数が少ない場合においても、より充電需要のフラット化度合いを高めることが可能である。

さらに、本形態による充電スケジューリングを完了すると、図７Ｃに示すように、各時間帯毎に要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）の形状を正確に再現したスケジューリングが実現されており、再生可能電源の出力変動等に対する電力調整力となり得る多数ＥＶ連係充電システムの電力需要制御機能が十分に働くこととなる。

なお、本実施形態による充電制御により、各ＥＶオーナが負担する充電コストが上昇してしまうように見えるが、実際には、電力系統安定化寄与に対する対価が、電力供給側から多数ＥＶ連係充電システムの運営者を介してフィードバックされる様なビジネスモデル上で使用されることを想定しているため、各ＥＶオーナの負担する充電コストはむしろ削減される形となる。

さらに、リアルタイムにＣ（ｔ）の値を初期値の“１”から任意の値へ変化させることにより、突発的な電力需要の増減要求に対する“リアルタイム応答”も可能である。

ただし、リアルタイム応答をすることにより、総充電量Ｑｎが事前スケジューリング時の値からずれてしまう可能性があるが、そのずれ分を補償するため、リアルタイム応答直後に、充電時間密度の再フラット化スケジューリングを含む、それ以降の充電スケジューリングを、再度リアルタイムに行うことが望ましい。それにより、ＥＶ発車時刻における所望蓄電量の必達を実現させることが可能となる。

なお、本実施形態の充電スケジューリング方法では、各充電時間帯のエッジ部分や、リアルタイム応答直後において、複数ＥＶの充電周期の位相が揃ってしまうことによる充電需要スパイクが発生し易い。その場合には、充電制御部２８が、ＥＶ毎に充電周期の初期位相をずらしたり、充電周期の位相を反転させたりするなど、意図的に位相が揃わないような処理を導入することにより、そのスパイク発生を回避することが可能である。

次に、本実施形態の効果を説明する。

出発時における所望蓄電量（例えば、満充電）の必達を実現可能である。その理由としては、充電可能時間で持続するフラット化充電時間密度ｄｎに対して、その充電可能時間内の平均値が“１”となるように規格化された要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）を掛け合わせており、また、それと同時に、突発的な需要変化要求に対してリアルタイムに応答した場合にも、その直後に、再度の充電時間密度フラット化を含む再スケジューリングを行うことが挙げられる。このため、いかなる電力需要要求があっても、ＥＶが充電器に接続された当初のスケジューリングにおける総充電量に変化が発生しないことが可能になる。

また、任意時刻における、限られたＥＶやそれらの駐車場への充電集中の回避（ＥＶ内蓄電池や充電インフラに対する負荷の分散・最小化）が可能となる。その理由としては、全てのＥＶの充電時間密度に対してほぼ平等に要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）とリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）を掛算していることが挙げられる。

また、調整手段に対するリアルタイムな要求（需要変化要求）にも対応することができる。その理由としては、まず、本実施形態では、ＥＶの充電可能時間を最大限利用するような充電時間密度（電力需要）フラット化スケジューリングがベースとなっており、充電時間シフトの自由度が最大限に高められていることが挙げられる。また、リアルタイムに各ＥＶの充電速度を決定する際に、中長期的な“事前スケジューリング”部分と切り離し、別途、補正係数を導入することで、充電器制御までの冗長な計算処理工程を排除し、即応性を向上させている点が挙げられる。

また、低負荷の計算処理によるスケジュール最適化が可能。その理由としては、あたかも金型成型をするかのように、要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）と補正係数Ｃ（ｔ）とをフラット化充電時間密度ｄｎに掛算するだけで所望の充電スケジューリングがほぼ完了することが挙げられる。

また、ＥＶ台数に対するスケーラビリティの確保（ＥＶ数１台〜増大過渡期対応）が可能となる。その理由としては、本実施形態は、基本的にＥＶ１台毎のスケジューリングがベースになっていることが挙げられる。

また、ＥＶ外部から充電速度を連続的に調整できない場合にも、総ＥＶ充電需要が制御可能となる。その理由としては、充電速度の連続調整の代わりに、各ＥＶ充電のＯＮ／ＯＦＦ調整のみを行うことにより、総ＥＶ充電需要を変化させていることが挙げられる。

これにより、再生可能電源の出力変動等に対する電力調整力となり得る多数EV連係充電（G2V）システムの実用化を、さらに促進することが可能となる。

なお、本発明においては、電力アグリゲータ３ａ〜３ｃ内の処理は専用のハードウェアにより実現されるもの以外に、その機能を実現するためのプログラムを電力アグリゲータ３ａ〜３ｃにて読取可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを電力アグリゲータ３ａ〜３ｃに読み込ませ、実行するものであっても良い。電力アグリゲータ３ａ〜３ｃにて読取可能な記録媒体とは、ＩＣカードやメモリカード、あるいは、フロッピーディスク（登録商標）、光磁気ディスク、ＤＶＤ、ＣＤ等の移設可能な記録媒体の他、電力アグリゲータ３ａ〜３ｃに内蔵されたＨＤＤ等を指す。この記録媒体に記録されたプログラムは、例えば、制御ブロックにて読み込まれ、制御ブロックの制御によって、上述したものと同様の処理が行われる。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

例えば、上記実施形態では、充電パルスの幅を一定にしたが、充電パルスの幅を電力需要の時間変化に応じて変更してもよい。一例としては、充電制御部２８は、電力需要が高くなるほど充電パルスの幅を広くしてもよい。

この出願は、２０１１年３月４日に出願された日本出願特願２０１１−０４７８３９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１ 電力配電線網及び情報通信線網
２ 変電所
２ａ 電力制御サーバ
３ａ〜３ｃ 電力アグリゲータ
４ａ，４ｂ，４ｃ，４ｄ ＨＥＭＳ
５ａ〜５ｌ 電気自動車ＥＶ
６ 大容量エネルギーストレージ
７ 小コミュニティ
８ 駐車場
９ 急速充電スタンド
１０ 入手部
１１ 電力需要要求入手部
１２ 接続検知部
１３ 接続終了時刻入手部
１４ 充電量入手部
１５ 固定充電速度入手部
２０ 制御部
２１ 要求需要比率関数算出部
２２ 補正係数算出部
２３ 充電可能時間算出部
２４ 充電必要時間算出部
２５ 規格化部
２６ フラット化充電時間密度算出部
２７ 充電時間密度算出部
２８ 充電制御部

Claims (6)

1. 複数の蓄電池への充電を制御する電力アグリゲータであって、
   前記電力アグリゲータは、
   前記複数の蓄電池に対して、前記充電のオンオフ設定を行う制御手段、を含み、
   前記制御手段は、
   電力供給側から要求される電力需要の時間変化に応じて、前記複数の蓄電池の充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と、前記充電のオフ時間との割合を変更する、電力アグリゲータ。
2. 前記制御手段は、
   前記蓄電池固有の充電速度で当該蓄電池を所定の充電状態とするために必要となる充電必要時間を前記充電許容時間で割ることにより、前記充電許容時間内の各時間について当該時間に対する前記充電のオン時間の割合の基準値を算出する第１算出手段と、
   前記電力需要の時間変化に基づく要求需要比率関数と前記基準値とを掛け合わせることにより、前記充電許容時間内の各時間における当該時間に対する前記充電のオン時間の割合の設定値を算出する第２算出手段と、
   前記設定値に基づいて前記充電のオンオフ設定を行う充電制御手段と、を含む、請求項１に記載の電力アグリゲータ。
3. 前記充電制御手段は、所定時間を前記設定値で割ることにより、前記所定時間をパルス幅とする充電パルスの周期を算出し、当該充電パルスの周期に従って前記充電のオンオフ設定を行う、請求項２に記載の電力アグリゲータ。
4. 前記第２算出手段は、前記電力供給側から突発的な電力需要の時間変化が要求された場合に、当該時間変化に応じた補正係数を、前記要求需要比率関数および前記基準値に掛け合わせることにより、前記設定値を算出する、請求項２または３に記載の電力アグリゲータ。
5. 複数の蓄電池への充電を制御する電力アグリゲータでの充電方法であって、
   電力供給側から要求される電力需要の時間変化に応じて、前記複数の蓄電池の充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と、前記充電のオフ時間との割合を変更する充電方法。
6. 複数の蓄電池への充電を制御するコンピュータに、
   電力供給側から要求される電力需要の時間変化に応じて、前記複数の蓄電池の充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と、前記充電のオフ時間との割合を変更する手順を実行させるためのプログラム。

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