電動車の充電最適化に新次元を
電動車（EV）の普及が加速する中、新たな課題が浮き彫りになってきた。大量のEVが一斉に充電を開始すると、電力網に大きな負荷がかかり、電圧の不安定や電力損失の増加といった問題が生じる。同時に、充電ステーション周辺の交通渋滞も深刻化している。こうした「電力網」と「交通網」の二重の負担を解消するためには、従来の片手落ちなアプローチでは不十分だ。中国計量大学の研究チームは、この複雑な課題に正面から取り組み、画期的な三層最適化モデルを提案した。このモデルは、電力網の安定性、都市の交通の流れ、そしてドライバーの経済的負担という、三つの視点を同時に最適化するもので、EV社会の持続可能な発展に向けた道筋を示している。
この研究は、王昊東（オウ・コウトウ）、于江涛（ウ・コウトウ）、鄭迪（テイ・テキ）の3名の研究者が、中国計量大学機械電気工学部で行ったものであり、学術誌『Modern Electronics Technique』に掲載された。彼らが提唱する「車-路-網（しゃ-ろ-もう）」という三層フレームワークは、これまで別々に扱われてきた課題を統合的に解決しようとするものだ。これまでの研究では、電力網の負荷平準化に焦点を当てたものや、最短ルートで充電ステーションに到達するナビゲーションに特化したものが多く、一方を最適化すると他方が犠牲になるという「ゼロサムゲーム」の状況が続いていた。しかし、この新しいモデルは、三つの要素が互いに影響し合う複雑な関係を認識し、全体の最適解を求める。
研究の核心は、三つの層から構成される最適化プロセスにある。最上層は「電力網層」として、大規模な電力システムの視点から問題を捉える。その主な目的は、24時間にわたる電力需要の「山」と「谷」を平準化すること、いわゆる「負荷平準化」である。夜間の余剰電力をEVに蓄えさせ、日中のピーク時にその電力を電力網に供給することで、発電所の負担を軽減し、安定した電力供給を実現する。この層では、自然の営みからインスピレーションを得た「カッコウ探索（Cuckoo Search）」アルゴリズムが用いられ、膨大な可能性の中から最適な充放電スケジュールを効率的に見つけ出す。この層の成果は、1時間ごとのEV総合充電・放電量という形で、次の層に引き継がれる。
中間層は「配電網層」として、電力網の末端、つまり私たちの家庭や充電ステーションに電力を届ける配電網の詳細な管理を担う。ここが本研究の大きな革新点だ。従来のモデルが「有効電力」（実際に機器を動かす電力）だけに注目していたのに対し、このモデルは「無効電力」（電圧を安定させるために必要な電力）も同時に最適化している。無効電力を適切に管理することで、電圧の低下や上昇を防ぎ、電力の損失を大幅に削減できる。この層の目標は、配電線路での電力損失を最小限に抑えることだ。複雑な電力潮流の計算を、高度な「二次円錐緩和（SOCR）」技術を用いて効率的に解き、各充電ステーションに最適な有効・無効電力の供給量を割り当てる。この層の成果は、どのステーションがどれだけの電力を供給できるかという具体的な情報であり、最下層の判断材料となる。
最下層は「ユーザー層」、つまりドライバーの視点である。ここでの最適化の目標は、単に電気代を安くするのではなく、「総コスト」を最小化することだ。この「総コスト」とは、電気代に加えて、移動にかかる時間と、充電ステーションでの待ち時間の価値を含めたものだ。時間もまた、貴重なリソースであるという考え方がここに反映されている。この層は、中間層から得た各ステーションの電力供給能力の情報をもとに、最適なルートと最適な充電ステーションを決定する。道路の混雑状況や、他のドライバーの行動による待ち時間の変動といった動的な要因も考慮に入れ、Dijkstraアルゴリズムを用いて、総コストが最も低くなる経路を計算する。こうして算出された最適な充電プランは、ドライバーに提示され、実際の行動に移される。
この三層モデルの真の強みは、各層が独立して動くのではなく、相互に情報をやり取りし、連携して動作する点にある。最上層の電力スケジュールが、中間層の配電網最適化を制約する。中間層の電力供給能力が、最下層のルート選択を制約する。そして、最下層のドライバーの行動（どのステーションにどれだけの車が向かうか）は、再び電力需要として最上層と中間層にフィードバックされる。この閉ループの構造により、システム全体が動的に調整され、電力網の過負荷や、特定の充電ステーションへの集中による渋滞を未然に防ぐことができる。
この理論の有効性を検証するために、研究チームは中国杭州の実際の都市構造を模した大規模なシミュレーションを行った。住宅地、商業地、オフィス街、学校、公園などからなる複雑な道路網に、1,000台のEV（モデル：ジーカー001）を投入した。電力網は標準的なIEEE-33ノード配電系統をベースに、5つの充電ステーション、2つの太陽光発電所、2つの風力発電所を加えたもので、再生可能エネルギーとの連携も想定している。
シミュレーションの結果は、三層最適化モデルの圧倒的な優位性を示した。無秩序な充電と比較して、電力需要の変動（等価負荷分散）が72.82%も低減された。これは、電力網が非常に安定した状態で運行できることを意味する。さらに、配電線路での電力損失（有効電力損失）は83.41%も削減され、エネルギー効率が飛躍的に向上した。電圧の変動（電圧逸脱）も72%以上改善され、電力品質の向上も確認された。
ドライバーの視点からの結果も非常に興味深い。三つの異なる行動パターンを比較した。一つ目は「最も近いステーションを選ぶ」戦略。これは移動時間は短いが、混雑による待ち時間が非常に長くなり、結果として総コストが高くなる。二つ目は「待ち時間の最も短いステーションを選ぶ」戦略。これは逆に、遠くのステーションまで行くため移動時間が長くなり、その分のエネルギー消費と時間コストが増える。そして三つ目が、本研究の三層モデルが提案する「総コスト最小化」戦略である。この戦略を採用したドライバーは、移動時間と待ち時間の最適なバランスを取ることができ、総コストを「最も近いステーション」戦略よりも8.89%、「待ち時間最短」戦略よりも4.51%削減することができた。これは、個々のドライバーにとっても、このモデルが経済的に最適な選択肢であることを示している。
この研究の意義は、技術的な成果以上にある。それは、EVの普及がもたらす複雑な社会的・技術的課題に対して、断片的な対処ではなく、全体最適を目指す統合的なアプローチの重要性を示している点だ。電力会社、都市計画当局、そして一般のドライバーという、異なる立場にあるステークホルダーの利益を同時に満たすことで、持続可能なEV社会の実現に向けた現実的な道筋を提示している。電力網の安定性向上は、電力会社のコスト削減と信頼性向上につながる。交通渋滞の緩和は、都市の生活環境の質を高める。そして、ドライバーのコスト削減は、EVの購入意欲をさらに高める正のサイクルを生み出す。
今後の課題として、研究チームはシミュレーションのスケールの拡大や、より多様なEVの種類やユーザー行動の考慮を挙げている。しかし、この三層最適化モデルは、EVの充電問題を「管理」する段階から、「高度なインフラとして活用する」段階へと移行するための重要な一歩であることは間違いない。王昊東、于江涛、鄭迪、中国計量大学、Modern Electronics Technique、DOI: 10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.10.030