電気自動車が電力網の効率化を推進
電気自動車（EV）は、もはや単なる交通手段ではなく、現代の電力システムを最適化するための重要な戦略的資源であることが、最新の研究によって明らかにされた。中国の国家電網河北電力有限公司（State Grid Hebei Electric Power Co., Ltd.）の程慧琳（Cheng Hulin）氏が率いる研究チームは、EVの充放電を時空間的に最適化することで、電力網の損失を大幅に削減し、再生可能エネルギーの導入を促進し、全体的な経済性を向上させる革新的な戦略を提案した。この画期的な研究は、学術誌『Electrical Measurement & Instrumentation』に掲載され、スマートグリッドと電動化交通の融合がもたらす可能性を示している。
従来の電力システムでは、送電網（高圧）と配電網（低圧）はしばしば独立して運営されてきた。送電網は、配電網を単なる「固定負荷」として扱い、配電網は送電網を「固定電源」と見なして最適化を行ってきた。しかし、太陽光発電や風力発電などの分散型再生可能エネルギーの急激な普及により、この分断された運営モデルは限界に達している。再生可能エネルギーの出力は変動が大きく、予測が難しいため、電力需要と供給のバランスを取るのが難しくなっている。また、大規模なEVの無秩序な充電は、配電網に大きな負荷をかけ、電圧の低下や線路の過熱、ひいては停電のリスクを高める。
程慧琳氏らの研究は、この課題を根本から解決するための新しい枠組みを提示している。彼らの提案する「時空間分布を考慮した送配電網協調損失低減戦略」の核心は、送電網と配電網を完全に連携させ、EVを「能動的なエネルギー資源」として活用することにある。このモデルは、単に「いつ」充電するかを最適化するのではなく、「どこで」充電・放電するかという「空間的最適化」にまで踏み込んでおり、これが従来の研究との決定的な違いである。
この戦略は、三層構造の階層的最適化モデルとして構築されている。最上層は「送電網スケジューリング層」である。この層の目標は、送電網全体の運営コストを最小化することだ。しかし、従来とは異なり、このコスト計算には「送電網の損失」が明示的に組み込まれている。電力は長距離を送電する際に、線路の抵抗によってエネルギーが「損失」として熱として失われる。この損失は、送電網の清算価格（卸売市場での取引価格）に直接影響を与える。研究チームは、この損失を反映した動的な清算価格を算出することで、配電網により正確な経済信号を送ることができる。この価格が、送電網と配電網をつなぐ最初の「相互作用変数」である。
二層目は「配電網スケジューリング層」である。この層は、送電網から受け取った清算価格をもとに、自らの最適な運営計画を立てる。配電網のコストには、ガスタービンの燃料費、太陽光発電の出力制御（カーブ）によるペナルティ、EV所有者への充電料金、そして送電網からの電力購入コストが含まれる。この層の目標もコスト最小化だが、ここで重要なのは、送電網との「電力の売買量」が、送電網と配電網をつなぐ第二の「相互作用変数」になることだ。この売買量の決定は、送電網の清算価格に影響を与え、送電網の損失やコストにフィードバックする。このように、送電網と配電網は、価格と電力量という二つの変数を通じて、複雑な相互作用をしながら最適解を共同で探っていく。
そして、このモデルの真の革新性が現れるのが三層目の「EV空間スケジューリング層」である。上記の二つの層で、EVが「いつ」充電・放電するか（時間的分布）が最適化された後、この層は「どこで」行うか（空間的分布）を最適化する。配電網は、多くの場合、変電所から放射状に伸びる構造（ラジアルネットワーク）を取っている。この構造上、変電所から遠い末端のノード（接続点）ほど、電圧が低下しやすく、線路の損失が大きくなる。従来のEV充電は、この空間的影響を無視していた。
研究チームは、この問題を解決するために、配電網の損失を最小化するという新たな目標関数を設定した。彼らのシミュレーションでは、IEEE 33ノードという標準的な配電網モデルが使用された。最適化の結果、EVの充電は、負荷が軽く、変電所に近いノード（例：ノード18-22、29-32）に集中することが分かった。これにより、充電時の電力損失を最小限に抑えることができる。一方、EVの放電（V2G: Vehicle-to-Grid）は、負荷が集中する末端のノード（例：ノード5、10、31、32）で行われることが最適とされた。EVがこれらの地点で放電することで、変電所から遠くまで電力を送る必要がなくなり、線路の電流が減少し、結果として損失が大幅に削減される。これは、EVが「分散型の小型発電所」として機能し、電力需要の近くで電力を供給する、まさに理想的なシナリオである。
この三層モデルの実用性を高めるのが、並列サブスペース最適化（CSSO）アルゴリズムと呼ばれる高度な計算手法である。送電網と複数の配電網が複雑に連携する問題を解くには、膨大な計算量と、各システム間での頻繁な情報交換が必要になる。これにより、計算時間が長くなりすぎて、実用的なスケジューリングに耐えられない。CSSOアルゴリズムは、この問題を巧妙に回避する。このアルゴリズムでは、送電網と各配電網を独立した「サブスペース」とみなし、それぞれが独立に最適化を進めながら、他のシステムの挙動を「応答面近似モデル」（RELUニューラルネットワークを使用）で予測する。これにより、システム全体の最適解を、従来の反復計算手法と比べて10分の1以下の時間で求めることができる。実験では、従来のHGD法が1140秒かかったのに対し、CSSOはわずか112秒で収束し、実用性の高いスピードを実現した。
研究チームは、この戦略の有効性をシミュレーションで検証した。送電網にIEEE 14ノード、配電網にIEEE 33ノードを用いたケーススタディで、従来の「分離運営」（送配電網が独立に運営）と、彼らの提案する「協調運営」を比較した。その結果は顕著だった。協調運営を採用することで、システム全体のコストが1日あたり約49,400元（約100万円）も削減された。これは、送電網コストの削減だけでなく、配電網側のコストも削減されたことを意味する。さらに、太陽光発電の「カーブ率」（放棄された発電量の割合）が4.6%から1.9%にまで低下し、再生可能エネルギーの利用率が98.1%に達した。これは、より多くのクリーンエネルギーが有効活用され、二酸化炭素排出量の削減に直接つながる。
配電網の損失率も、0.24%から0.21%に改善された。数値だけ見ると微小だが、大規模な電力網では、この0.03%の削減は莫大なエネルギー損失の削減を意味する。また、EV所有者にとっても、夜間の低価格帯で充電し、昼間の高価格帯で放電するという最適なスケジュールが提供されるため、経済的なインセンティブが得られる。シミュレーションでは、EV集団が1時間あたり412元（約8,500円）の収益を得ることができた。
この研究は、単に技術的な最適化を示したにとどまらない。それは、電力システムの未来に対するビジョンを提示している。EVは、電力網の「負担」ではなく、「資産」である。そのバッテリーをうまく活用すれば、電力網の安定性を高め、再生可能エネルギーの導入を加速し、コストを下げ、環境負荷を減らすという、一石四鳥の効果をもたらす。しかし、そのためには、送電網事業者（TSO）と配電網事業者（DSO）が、現在の「縦割り」の体制を打破し、緊密に協力する必要がある。価格信号や電力需要の予測を共有し、共通の目標に向かって最適化を行うことが不可欠だ。
また、インフラの整備も必要となる。EVが最適な場所で充電・放電できるよう、スマート充電ステーションの設置が求められる。これらのステーションは、電力網の状況をリアルタイムで把握し、最適な充電タイミングと料金をEVに伝える機能を備えている必要がある。さらに、規制の枠組みも進化する必要がある。EVの集団を束ねて電力市場に参加させる「アグリゲーター」事業者を支援し、V2Gサービスに適切な価格を付ける仕組みを整えることが、この戦略の実現を後押しする。
程慧琳、武剑、张晶、李彦琳、师博、卢志刚、国家電網河北電力有限公司および燕山大学、Electrical Measurement & Instrumentation、DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2024.11.016