近年、地球環境問題と化石燃料の枯渇が深刻化する中、電気自動車（EV）の普及は世界的な趨勢となっています。中国においても、2023 年 6 月末の時点で EV 保有台数は 1259.4 万台に達し、充電スタンドの保有量は 660 万台を超えるまでに成長しました。専門家の予測によると、2030 年までに中国の EV 保有台数は 8300 万台に達するとされ、その時の充電需要は全社会の電力消費量の 6〜7％を占め、最大充電負荷は電力網負荷の 11〜12％に達する可能性があります。この急激な増加は、電力網にとって大きな課題を呈する一方で、新たな可能性も開いています。
EV は単なる輸送手段ではなく、移動可能なエネルギー貯蔵装置としての特性を持っています。大規模に普及した EV 群は、社会全体で最大の分散型柔軟性資源となることが共通認識となっています。この特性を活かすために開発されているのが、電気自動車と電力網の相互作用（V2G：Vehicle to Grid）技術です。V2G 技術は、情報の双方向伝送とエネルギーの双方向または単方向伝送を特徴とし、主に秩序だった充電と秩序だった充放電の 2 つのモードがあります。この技術の普及は、充電需要の満足、配電網建設の圧迫緩和、EV の柔軟性資源の活用、さらには再生可能エネルギーの吸収促進に大きな意義を持っています。
V2G 技術の発展には、多くの技術的課題が存在します。まず、EV の資源特性を正しく把握することが重要です。EV は柔軟な負荷としてだけでなく、分散型エネルギー貯蔵設備としても機能し、電力網に負荷調整、電圧調整、局部的な渋滞解消などの補助サービスを提供できます。しかし、EV の調整可能な潜在能力は、ユーザーの応答性、行動特性、車両の特性パラメータ、充電インフラの状況など、多くの要因によって影響を受けます。これらの要素を総合的に分析し、定量的に評価するモデルを構築することが、V2G 技術の実用化に向けた第一歩です。
EV の走行特性や充電行動特性に関する研究も進んでいます。走行特性については、出発地と目的地（OD）の分析法やマルコフ連鎖を用いて走行過程をシミュレートする手法が採用されています。充電行動特性については、データクリーニングやデータマイニングなどの手法を活用して、ユーザーの充電電力量、充電時間帯、充電方式などの選好を分析し、ユーザーの行動パターンを明らかにする研究が行われています。これにより、充電負荷の予測精度を高め、電力網の運用計画を最適化することが可能となります。
充電負荷の予測には、シミュレーションに基づく方法とデータ駆動型の方法の 2 種類が主に使用されています。シミュレーション法は、EV の走行ルールと充電ルールを分析し、その結果に基づいて数学モデルを構築するもので、ユーザーの走行特性や応答の不確実性を充分に考慮できるという特徴があります。一方、データ駆動型の方法は、過去の充電行動データに隠れた法則を発見し、充電負荷の予測モデルを構築するもので、実際の充電負荷の運用状況に近い予測が可能です。ただし、どちらの方法にも一長一短があり、近年では両者を組み合わせた予測モデルが開発されるようになりました。
さらに、交通網、道路網、地理位置などの外部環境要因を充電負荷の予測モデルに導入することで、予測精度を高める研究が進んでいます。EV の実際の走行過程における電力網、道路網、充電スタンドなどの主体との融合は、充電負荷の予測精度向上だけでなく、道路網の渋滞緩和にも積極的な効果があることが明らかにされています。このため、車両、充電スタンド、電力網の協調を考慮した配電網の最適運用が、近年の研究ホットスポットとなっています。
V2G 技術の実現には、効率的な制御フレームワークが不可欠です。現在、主に分散型制御、集中型制御、階層型制御の 3 種類の方式が研究されています。分散型制御は、統一的なスケジューリングや EV の調整可能容量の予測を必要とせず、決定過程が現地で行われるため建設コストが低く、集中管理が困難な場面や EV の即插即用が必要な場面に適しています。ただし、制御効果がユーザーの行動や機器の状態に大きく影響され、信頼性と精度が低いという課題があります。
集中型制御は、一定地域内の EV を集約し、调度センターが統一的に管理する方式で、制御精度が高く、全体的な最適化を実現できます。しかし、システムの双方向通信能力と情報記憶能力に高い要求があり、大規模な EV に適用する場合には、大量の通信チャネルを建設する必要があり、调度センターの計算負荷も大きくなります。
階層型制御は、集中型制御と分散型制御の特徴を併せ持つ方式で、调度層とローカル層の間に集約層を追加し、集約業者が地域の EV データ統計、調整可能容量の評価、EV 電力の現地配分などの任務を分担することで、計算負荷を軽減し、分散した EV の統一的かつ柔軟な管理调度を実現します。これにより、集中型制御に比べて通信能力と最適化計算能力への要求を大幅に低減することができます。
近年、需要応答と能動的な調整を両立させる V2G フレームワークと戦略が提案されています。このフレームワークは、V2G の機能を完全に整理し、4 種類の V2G モードに対応することができます。具体的には、充電（交換）設備層と EV の単方向電力伝送の無秩序な充電（交換）モード、充電（交換）サービス網運行監視層が充電（交換）設備層や EV ユーザーとの情報対話を通じて実現する地域自治型の受動的秩序充電（交換）モード、電力網層、充電（交換）サービス網層、ユーザーなどの各方面が共同で参加し、需要応答または能動的調整に基づく能動的秩序充電（交換）モード、多網融合の背景下での情報の双方向対話、エネルギーの単方向 / 双方向伝送が共存する双方向電力対話モードです。
この対話フレームワークにより、EV という膨大な分散型エネルギー貯蔵資源の応答潜在能力を最大限に発揮させ、応答速度と応答精度を向上させることが可能となります。その結果、EV が電力網の負荷調整、周波数調整、渋滞解消などの多種類の補助サービスに参加し、多層的に再生可能エネルギーの吸収を促進し、電力網、事業者、ユーザーのコストを削減することが期待されています。
V2G 技術の普及には、適切な激励メカニズムと市場モデルが不可欠です。EV の充電負荷は、ユーザーの主観的な選択に強く関連するため、ランダム性と不確実性が特徴です。このため、EV の充電負荷を効果的に调度・制御するには、関連する充放電激励メカニズムと市場モデルを通じて、対話に参加する各主体が過程で利益を得るようにする必要があります。これにより、V2G の全体的な効益と車主などの多主体の参加応答性を大幅に向上させることができます。
現在、主に需要応答型の時間帯別価格や契約方式に基づく激励メカニズムが採用されています。ユーザーは時間帯別価格に応答して電力網との対話に参加することで、一定程度で再生可能エネルギーの吸収を促進することができます。ただし、この方式は操作が簡単で応用が広いものの、V2G の全機能を実現するのが難しく、電力網の電圧調整や渋滞解消などの調整需要とうまく結びつけることができず、EV 資源の応答潜在能力を最大限に発揮させることができません。
V2G は多層的な対話システムであり、地域電力網事業者、負荷集約業者、EV ユーザーなどの複数の利益主体が関与しています。一部の学者はこの分野で研究を進め、ゲーム理論などの方法を用いて、階層別、時間帯別、区域別の対話モデルに基づき、複数主体を含む EV の秩序だった充放電激励メカニズムを設計し、各主体の利益の均衡を図っています。通常、電力網はゲームのリーダーとして価格情報を制定し、EV と集約業者は追随者として価格と调度計画に応答する形になります。
さらに、段階的な最適化调度方法も提案されています。第一段階では、電力網の調整需要を目標として価格戦略を制定し、第二段階では第一段階で指定された価格曲線に基づき、EV の充電費用を最小限に抑えることを目標として EV 負荷を手配します。これにより、電力網の効率的な運用とユーザーのコスト削減を両立させることが可能となります。
しかし、現在のところ、EV ユーザーの激励メカニズムに対する応答性に関する研究は少なく、一般的には消費心理学モデルなどを通じて応答状況を価格と関連付けているだけで、ユーザーの主観的な影響要因や電池寿命の損耗を充分に考慮していません。例えば、ユーザーの価格に対する敏感さ、電力量への不安感、充電習慣などです。このため、今後は大量かつ広範な実際の調査と理論研究を実施し、EV ユーザーの行動を詳細に描写し、差別化された価格体系を構築する必要があります。これにより、異なる激励の下での EV 群の実際の調整可能能力を正確に評価することができます。
政策と標準化の面でも、V2G 技術の発展を支えるための取り組みが進んでいます。世界各国は V2G 分野への関心を高めており、例えば米国カリフォルニア州では、2019 年以降一連の V2G に関する強制的な政策法規を公布し、当地での V2G の急速な発展を促進しています。SB-233 法案では、2030 年までに販売されるすべての新しい EV が双方向充放電機能を備えることを義務付けています。
中国でも近年、V2G 技術の発展、関連機器システムの発展、関連施設の建設、情報セキュリティの維持という 4 つの方向において、一連の政策を発表しています。戦略計画、財政補助、税収減免、産業支援などの複数の次元から、V2G の発展を大力に支持・奨励しています。上海、深圳、江蘇などの EV が急速に発展している地域では、V2G に関する地方政策も一定の突破を見せています。
国際的な標準化団体である国際電気標準会議（IEC）、国際標準化機構（ISO）、電気電子技術者協会（IEEE）なども、V2G 過程における秩序だった充電交換、充放電、情報対話などの過程に対して、一連の関連標準を公布しています。中国でも 2017 年から、EV 充電施設標準化技術委員会が V2G 関連の標準体系研究を開始し、既存の充電を主とする標準体系を踏まえて、EV の放電機能を拡張し、比較的完備した充放電標準体系を構築しています。
充放電施設は V2G 技術を実現するための重要な基盤です。充放電施設には交流充電施設、直流大電力充電施設、直流小電力充電施設、無線充電施設、電池交換施設の 5 種類があります。EV の動力電池パックが各層級のエネルギー管理システムとエネルギーを交換するためには、充放電施設は双方向 DC/DC 変換と双方向 DC/AC 変換の基本的なトポロジ構造を備えている必要があります。ただし、現在のところ、対話機能を備えたスマートで秩序だった充放電機器は比較的少ない状況です。
交流充電施設の充電電力は通常小さく、充電時間が長いという短所がありますが、動力電池を深く充電することができ、電池効率の低下を遅らせると同時に電力網への影響も小さくなります。交流充電施設は通常、住宅街、会社の駐車場など充電時間に余裕のある場面に応用され、分散した形で電力網に接続されています。そのため、スマート機能を備えた V2G 車載充電器を装備し、分散型の形で電力網と双方向または単方向のエネルギー対話を実現する必要があります。
直流充電スタンドは充電電力が大きく、充電効率が高く、時間が短いという利点がありますが、自動車の動力電池の電圧と電力に対する要求が高く、短時間の大電力充電は電力網に大きな衝撃を与える可能性があります。直流小電力充電の充電電力は一般的に 7〜20kW で、交流充電よりも少し高いです。今後の低速充電エネルギー総量の高い割合と直流小電力充電機器のスマート特性を考慮すると、直流小電力充電は交流充電スタンドに取って代わる新しい技術的選択肢を提供しています。直流充電スタンドの位置は比較的固定されており、集中管理の利点があり、電力網との対話には集中型 V2G 運営モデルを採用することができ、電力網の需要に応じてエネルギー分配を行います。
無線充電方式は車とスタンドの間で自動的に電気的接続を確立することができ、EV の充放電過程における利便性、安全性、充電機器の耐久性を向上させます。運用場面によって、静的無線充電技術と動的無線充電技術に分けることができます。EV の無線充電技術は電力網に簡便に接続する特徴を持っており、伝導式充電に比べて EV と電力網の物理的接続確率を効果的に高め、大規模な EV と電力網の対話能力を大幅に向上させ、V2G の役割を発揮するのに有利です。
電池交換モデルは機械アームによって電池交換室の EV に電池を交換し、EV にエネルギーを供給します。動力電池と電力網の対話（B2G）などの形式を採用することで、EV の電力需要を満たす同時に電力網とエネルギー対話を実現することができます。現在、産業チェーンの調整不足、標準化体系の不完備などの問題が存在していますが、このモデルは EV 産業の大規模な発展においてその独特の性能によって役割を発揮するでしょう。
エネルギー管理などのプラットフォームシステムも V2G を実現するための重要な基盤であり、多種類のプラットフォームが関係しています。電力網プラットフォームと EV 充換電サービスプラットフォームは V2G を実現するためのキープラットフォームです。電力網プラットフォームには電力調整プラットフォームや需要応答プラットフォームなどが含まれ、伝統的な機能に加えて、EV 群の前日 / 当日の充放電計画の計算と生成、電力網レベルの V2G 戦略の生成と分解、EV の秩序だった充放電の指導的価格の制定と市場クリアリングなどの機能を含む必要があります。
既存の EV 充換電サービスプラットフォームは主に社会事業者プラットフォームと電力網会社運営プラットフォームに分けられ、ユーザー、一部の車両、充電スタンド、その他の社会プラットフォームの情報収集、EV 充電計画の制定などの機能を実現することができ、プラットフォームの規模と制御方式によって、直接参加するか、集約してから電力網の調整に参加することができます。さらに、V2G の需要に応じて、今後は管轄区域内の EV 充放電負荷曲線や対話能力区間などの情報を電力網にフィードバックし、電力網の対話指令を受信して管轄区域内で電力網指令の分解と実行を行うなどの機能を追加する必要があります。
自動車メーカーの監視プラットフォーム、政府と社会の監督管理プラットフォーム、その他の関連プラットフォームは、電力網プラットフォームまたは事業者プラットフォームに V2G に必要な関連情報とデータ支援を提供することができ、V2G の効果をさらに向上させ、V2G の目標を実現するのに有利です。国家级の EV 監視プラットフォームはデータのリアルタイム収集と伝送を実現し、国家の監督管理要求を満たす同時に、安全を確保し、応用効果を向上させます。EV 生産企業も監視プラットフォームを構築し、EV の運行状態を監視・管理しています。EV 企業の監視プラットフォームは政府の監視プラットフォームと接続し、監督検査を受けることができます。
国家级の充電施設監視プラットフォームは各プラットフォームの重要な監視データを収集し、データ統計、業界分析、政策情報発布などを行います。省・市級のプラットフォームは行政区域内の充電施設データ、充電サービスデータ、補助金データなどを収集する責任があり、省级プラットフォームは国家監視プラットフォームと上下連動し、監督管理情報の全過程可追溯性を実現し、知能化によって政府の意思決定を支援し、業界の规范化発展にサービスを提供します。気象プラットフォーム、道路プラットフォーム、交通プラットフォームは V2G に履歴情報とリアルタイム情報を提供することができ、EV の調整可能資源の評価と予測精度を向上させます。
現在、各プラットフォームは相互に独立しており、効果的な情報共有ができず、利用率が低く、V2G のさらなる発展を制限しています。そのため、既存のプラットフォームの情報を開放し、関連プラットフォームの融合を促進し、段階的にプラットフォーム間のデータ安全かつ効果的な相互接続を実現する必要があり、これにより EV と電力網の効率的な対話を支援することができます。
車網情報の対話はエネルギー対話の基礎であり、情報セキュリティは車網情報の対話において特に重要です。現在、V2G における情報セキュリティの研究は比較的少なく、一般的には EV と充換電スタンド / 家庭用充電スタンド間のプライバシー保護と攻撃防護の研究、充換電スタンド / 家庭用充電スタンドと事業者または直接電力網との間の情報伝送のネットワークセキュリティの研究、および各過程におけるデータ伝送暗号化プロトコルの研究に分けられます。すべての対話主体の情報セキュリティ保障方法をカバーし、V2G 過程における各主体間のネットワーク情報伝送の互換性と安全性を向上させる研究成果はほとんどありません。
ネットワークセキュリティに関しては、EV と充電機器、充電機器と充電サービスシステム、充電サービスシステムと電力網调度などのプラットフォーム間はすべて通信ネットワークをキャリアとしてデータ対話を行う必要があります。ネットワークセキュリティはポート間の伝送チャネルの安全な接続に限らず、通信過程における膨大な車両とユーザーの情報が攻撃と窃取されないように保証し、安全な情報対話を実現する必要があります。2011 年から、V2G 過程におけるネットワークセキュリティ研究には、ネットワークセキュリティとユーザープライバシーを両立させた安全な通信体系の研究、通信認証プロトコルの安全性の研究、スタンド – 車間の安全な接続と支払い取引方案の研究、双方向認証とチャネル暗号化に基づく安全なチャネル構築方法の研究などがあります。
既存のほとんどの V2G ネットワークセキュリティ最適化シーンは、適切なコストの前提で、リアルタイムまたは未来の一定期間内に可能なネットワーク攻撃を排除または大幅に削減する効果を達成することを目的としています。しかし、EV と充電機器のハードウェア条件は多くの場合、最適化されたネットワークセキュリティ方案の実行条件を満たすことができず、これが V2G 過程におけるネットワークセキュリティ最適化研究を大きく制限しています。
インターフェースセキュリティの研究は現在、主に EV と充電機器間の物理的インターフェースを対象としています。EV と充電機器、充電機器と充電スタンドの物理的インターフェースセキュリティと情報プライバシー伝送保護技術には、匿名認証、リング暗号化、同型暗号化、マルチパーティ安全計算の 4 種類の方式があります。その中で、リング暗号化はインターフェースセキュリティを保証する同時に、計算オーバーヘッドが少ない特徴があります。同型暗号化はゲートウェイ暗号文データを直接集約する能力がありますが、計算に時間がかかるため、静止充電状態の EV 情報保護に適しています。マルチパーティ安全計算は同型暗号化に比べて明らかな計算効率の優位性があり、かつより良い安全性を備えているため、他の 3 つの方式に比べて比較的広く応用されています。
データセキュリティに関しては、V2G の基礎は EV と充電機器、充電機器と充電サービスシステム、充電サービスシステムと電力網调度などのプラットフォーム間のデータ伝送です。データ伝送は複数の記憶 – アクセス主体を経由する可能性があり、異なる主体は異なる認可機構を持っています。ユーザーの認可を得た場合にのみ、複数の主体の異なるポート間で異なるプロトコルを採用してデータ伝送通信を行うことができます。しかし、端と端の間でデータ対話を実現するこれらの通信プロトコルにはすべて脆弱性が存在します。攻撃者はこれらのプロトコルの脆弱性を利用して情報を窃取し、データ漏洩を引き起こす可能性があります。
一般的に使用されているデータ暗号化方法には対称暗号化法と非対称暗号化法があります。対称暗号化法の暗号化キーと復号化キーは同じですが、非対称暗号化法の通信双方は異なるキー（公開キーと秘密キー）を持っています。現在、比較的認められている現代的な対称暗号化アルゴリズムは、三重データ暗号化標準（3DES）、詳細暗号化標準（AES）、国際データ暗号化アルゴリズム（IDEA）などがあり、その長所は暗号化と復号化の高速性と長いキーを使用する場合の解読困難性にあります。非対称暗号化アルゴリズムは、公開キーで暗号化し、秘密キーで復号化するもので、対称暗号化アルゴリズムに比べて暗号化と復号化の速度が遅いです。データを暗号化する対称暗号化アルゴリズムとキーを交換する公開キーアルゴリズムを組み合わせて使用すると、高速で柔軟な解決策を生み出すことができます。一般的な公衆網の暗号化方式にはキー交換と封筒暗号化があります。キー交換の方案は双方がオンラインであり、リアルタイムのキー協商を行うことができる場合に適しており、安全な伝送層プロトコル（TLS）ハンドシェイクプロトコルでよく使用されます。キー協商を行うことができない場合には、封筒暗号化の方式で暗号文伝送を行うことができます。つまり、通信双方はデータを交換する前に、まず非対称暗号化アルゴリズムを利用して伝送キーを暗号化し、その後今回のキーに基づいて今回交換するデータを暗号化・復号化するので、ファイル配布によく使用されます。
機密情報を含む一部のデータについては、単にデータを暗号化するだけでは不十分です。機密データに対して、既存の処理方法は暗号化処理を行った後にさらに脱感作処理を行ってシステム内に保存することです。該当するシステムにアクセスする場合にのみ、その元のデータを読み取ることができ、このような集中管理方法によって機密データのプライバシーと安全が二重に保障されます。
プライバシーセキュリティに関しては、EV と充電機器、充電機器と充電サービスシステム、充電サービスシステムと電力網调度などのプラットフォーム間の対話に参加するユーザーと事業者などのデータは、ネットワークの異なるプロセスまたはコンポーネントで漏洩する可能性があります。そのため、V2G 過程において、プライバシーセキュリティを保障する前提で対話データの価値を最大限に発揮する方法は、現在この分野が直面している重要な課題です。
V2G 過程において、EV が充電機器に接続されると、機器は当該車両とその所有者に関するデータ、例えば EV の充放電情報、ユーザー ID、ユーザーの支払い口座などの情報を収集することになります。収集された情報は保護されるべきであり、これによってプライバシーセキュリティが実現されます。しかし、プライバシー保護は情報の完全な非公開と同義ではありません。収集された情報はユーザーのプライバシーに関係するかどうかによって区別されるべきです。ユーザーのプライバシーに関係しないデータ情報は V2G 過程において公開して読み取ることができますが、プライバシーに関係すると分類されたデータ情報は、伝送過程を制限するか、または関連技術を採用して匿名化処理を行う必要があり、情報が保存または読み取られる際にユーザーのプライバシーが漏洩するのを回避し、ユーザーのプライバシーセキュリティを保障します。
現在、V2G 過程においてユーザーのプライバシー情報を保護する方法は主にデータ最小化、データ一般化、データ抑制の 3 種類です。データ最小化には 3 つの層級が含まれます。まず、収集するユーザーの人数を可能な限り最小化するべきです。次に、最小限の収集ユーザーの中で、個人及び車両のデータ収集を可能な限り最小化するべきです。最後に、収集したデータの保存時間を最小化することを保証するべきです。データ一般化とは、特定のルールを通じて、すべてのプライバシーデータ中のユーザー特性を隠蔽し、これによってデータにアクセスする際にデータを特定のユーザーに関連付けることができなくなり、さらにユーザーのプライバシーを保護する目的を達成することを指します。データ抑制とは、V2G 過程におけるユーザー及び EV、充電機器、事業者、電力網、または上記の任意の組み合わせの部分的なデータ値を選択的に公開しないことを指します。データ抑制は V2G においてプライバシー保護を実現するための常用手段です。多くの研究はデータ抑制の方法を採用して V2G におけるユーザーの支払い情報、車両の位置などのプライバシー情報を保護することを実現しています。
データ最小化、データ一般化、データ抑制の 3 種類の処理方法に加えて、近年、同型暗号化、マルチパーティ安全計算、連合学習、機密計算などのキー技術を代表とするプライバシー計算も V2G 過程におけるプライバシーセキュリティの維持に新しいアイデアを提供しています。プライバシー計算とは、データ提供元が元のデータを漏洩しないことを保証する前提で、データに対して分析計算を行う一連の情報技術を指します。プライバシー計算はユーザーの元のデータを保存せず、ブロックチェーンなどの方式を通じてデータ処理過程を記録するため、プライバシー漏洩のリスクが低減されます。現在、プライバシー計算はすでに金融、通信、法律などの分野に応用されています。
多くの研究はプライバシー計算がどのように新型電力システム、エネルギーインターネットの協調最適化などの複数の分野に応用されるかについて理論的な探討を行っています。プライバシー計算の安全特性はまた、その V2G 分野における広範な応用前景を示しています。
世界各国の積極的な推進により、現在世界中で多様な V2G に関するデモンストレーションと実践的な探査が実施されているか、実施中です。欧州の V2G プロジェクトは主に英国、スウェーデン、オランダの 3 か国に集中しており、主に電力網の負荷平準化、周波数応答、緊急予備力などの補助サービスを提供するために役立っています。2022 年、充電サービスプロバイダーの EV.Energy 社は英国技術戦略委員会の「イノベーション英国」プロジェクトの資金援助を受けて V2X Flex 協調プロジェクトを展開し、フォルクスワーゲン、日産などの自動車会社と協力して原型ソフトウェアを開発し、V2X（vehicle to everything）に適した新しいビジネスモデルを探討し、EV 群という柔軟性資源を十分に活用する目的を達成しています。
北米では 2009 年から現在までに 20 の大規模な V2G プロジェクトが建設されています。2019 年、米国の Peak Power 社はカナダのトロントで 6 年間の Peak Drive プロジェクトを展開しました。このプロジェクトはオンタリオ州の電力網の高消費期間に、増え続ける EV を利用して当地の主要建物に電力を供給することを目的としています。2023 年、トヨタ自動車北米会社は北米の送配電会社の Oncor と米国ダラス南部にあるシステム運用サービス施設（SOSF）において V2G パイロットプロジェクトを展開し、すべての標準的な相互接続プロセスとプロトコルに従い、Oncor のサービス区域内の家庭または企業に接続された EV を使用して V2G の秩序だった充放電方案のテストを行いました。
中国の各省市や各電力網会社なども積極的に V2G 分野のパイロットデモンストレーションアプリケーションを展開しています。近年選ばれたデモンストレーション地域の EV と充電スタンドの数は一般的に一定規模に達しており、EV という柔軟に調整可能な資源が補助サービスに参加することが急務となっています。例えば、外来電力の占める割合が高いため柔軟な調整資源の能力が低いという実際の状況を考慮し、負荷平準化と再生可能エネルギーの吸収を達成するために、上海市は EV が需要応答に参加するパイロットアプリケーションを展開しました。各省の負荷調整資源の配分が不均等で、異なる時間帯の負荷調整能力に大きな差異が存在するため、華北地域はすでに V2G を補助サービス市場に取り入れています。
デモンストレーションポイントの EV 資源に対する応用モデルは、大体 EV が秩序だった充電に参加するモデル、EV が秩序だった充放電に参加するモデル、分散型発電 – エネルギー貯蔵 – EV 充放電一体化の 3 種類の応用モデルに分けることができます。EV が秩序だった充電に参加する応用モデルの下で、浙江省は 2021 年 1 月から 2022 年 8 月までに累計 5 万以上の充電スタンドを集約して需要応答の対話デモンストレーションアプリケーションに参加させ、効果的に負荷平準化を実現し、電力の需給矛盾を緩和し、電力の需給に不足が生じることが予測される場合に需要応答を起動しました。2021 年、北京市電力会社は北京ユニバーサル・スタジオ・リゾートに国内で最大規模の集中型スマート秩序充電スタンドを建設し、スマート車載ネットワーク充電制御戦略アルゴリズムを通じて異なる時間帯の電力出力の段階的調整を実現し、電力使用ピーク時の変圧器の圧力を緩和しました。
V2G のデモンストレーションアプリケーションは V2G の発展と応用を推進するのに役立ち、理論検証、イノベーション改善、市場普及、政策支援などの面で重要な役割を持っています。後続のデモンストレーションアプリケーションを通じてその実行可能性、信頼性、持続可能性をさらに検証することができます。V2G 事業を推進するために、今後のデモンストレーションアプリケーション過程においては以下の内容にさらに注目する必要があります。応答時間、最低容量、応答精度などの V2G のキー指標の確定を推進し、分散した EV 資源を統合し、関連する技術経済比較を展開し、EV の柔軟性資源の役割を発揮すること。効果的な V2G 市場メカニズムを制定し、ユーザーと事業者の価格敏感度を研究し、激励メカニズムを研究し、ユーザーと事業者の電力網対話への参加積極性を高め、正のビジネスモデルを実現すること。積極的に技術イノベーションを推進し、EV 電池の充放電効率と寿命を高め、大規模な V2G における膨大なデータ処理、電力予測精度などの問題を解決すること。電池、車両、充電スタンド、プラットフォーム、電力網間の情報相互接続に関する先進技術の実際の落地効果を促進し、充放電機器、充放電並網と情報対話などの面の技術標準を改訂すること。関連政策と法規の制定を推進し、デモンストレーションアプリケーションを通じて政策の完善を促進し、法規を確立・健全化し、異なる地域に対して、その地域に適した充放電戦略を提案すること。
V2G 技術の発展には、依然として多くの課題が存在しますが、その未来の可能性は非常に広大です。EV という膨大な分散型エネルギー貯蔵資源を十分に活用することで、V2G 技術は大規模な EV の接入によって引き起こされる電力網の安全と経済性の問題を効果的に解決することができます。EV 充放電負荷の時空間予測は V2G の研究基盤であり、今後は充電行動においてより正確な EV ユーザーの行動画像を獲得する方法、負荷予測モデルにおいて車 – 充電スタンド – 道路 – 網及びその他の影響要因の融合を実現すると同時に計算次元を低減する方法などの問題についてさらなる研究を行う必要があります。
さらに、高浸透率の EV 接入が電力網に及ぼす影響、EV の秩序だった充電技術、大規模な EV が電力市場に参加すること及び能動的な調整に関する理論方法とキー技術などの面についても研究を展開する必要があります。これには大規模な EV 充放電需要と行動の精密なモデリングと予測技術、大規模な EV 充放電応答調整能力の評価と予測技術、異なる調整目標に基づく多層級制御戦略の生成と分解、V2G における大規模な EV と充放電運営サービス事業者に対する市場激励メカニズムと補助サービス市場の最適化決定方式、充（交換）電設備層のリアルタイム高速精密制御技術、及び充放電多段階多主体間のネットワーク情報安全保護技術などが含まれます。
V2G 技術の全面的な発展を推進することは、電力網が EV の日増しに増加する充電需要を満たすのに有利です。大規模な EV がその分散型エネルギー貯蔵の役割を十分に発揮し、電力網の豊富な调度資源となるのに有利です。EV と新エネルギーの融合発展を促進し、社会全体の新エネルギー吸収能力を高めるのに有利です。
現在、V2G は中国の関連産業計画に重点支持分野として列入されていますが、法規制度、関連技術標準、電力市場激励メカニズム、機器システム研究開発などの面で依然としてさらなる完善が必要です。EV という膨大な分散型エネルギー貯蔵資源を十分に活用し、多網融合の EV 行動と負荷特性の描写方法を深入的に研究し、大規模な V2G の効率を向上させ、EV の効率的な充放電技術とそれに配合する電力網の能動的な調整戦略を模索し、秩序だった充放電管理技術の研究を強化し、関連するデモンストレーションアプリケーションの実施を推進する必要があります。
完備した激励メカニズムと市場モデルを構築し、EV ユーザー、集約業者、電力網企業の V2G への参加積極性を高め、電力市場メカニズム改革を推進する必要があります。国家政策を指導として、地方または業界の特色を持つ V2G 関連産業の政策法規の公布を加速し、V2G 関連の重点標準を完善し、V2G 産業の落地を促進し、V2G 商業化プロセスを推進する必要があります。V2G プラットフォームの多様化と相互接続の方向への発展を促進すると同時に、膨大なデータが参加する状況下でのデータ処理能力の向上とプラットフォーム性能の支援をしっかりと行う必要があります。V2G プラットフォームの情報開放を推進し、各プラットフォーム間の相互接続程度を強化し、EV と電力網の安全かつ効率的な対話を実現する必要があります。
作者：黄学良（東南大学電気工学学院）、劉永東（中国電力企業連合会標準化センター）、沈斐（上海蔚來汽車有限公司）、高山（東南大学電気工学学院）、顧雅茹（東南大学電気工学学院）、楊沢鑫（東南大学電気工学学院）、文欣（東南大学電気工学学院）
掲載誌：電力系統自動化（Automation of Electric Power Systems）
DOI: 10.7500/AEPS20230727008