EV群の周波数制御、電池健康度予測で高精度化
電気自動車（EV）の台数が爆発的に増加する中、これらの車両はもはや単なる移動手段ではなく、電力システムの安定化に貢献する「移動型バッテリー」へと進化している。特に、太陽光や風力など出力が不安定な再生可能エネルギーの大量導入が進む現代の電力網にとって、周波数の急激な変動に対応する「周波数制御」能力は極めて重要である。この分野において、中国・河北京工大学の孫英（Sun Ying）教授らの研究チームが、EV群をより効率的かつ経済的に活用する画期的な戦略を発表した。その鍵となるのは、電池の劣化状態（健康度：SOH）を高精度に予測する技術と、経済的最適化の組み合わせにある。
電力網の周波数は、発電と需要のバランスが取れている50Hz（または60Hz）を維持することが極めて重要だ。需要が急増したり、風力発電の出力が急減したりすると、周波数が低下する。逆に、需要が急減すると周波数が上昇する。この微細な揺らぎを即座に補正しないと、大規模な停電につながるリスクがある。従来、この調整は火力発電所や水力発電所が担ってきた。しかし、これらの発電所は出力を変えるのに数分かかる。一方、EVは充電ステーションに接続されている間に、わずか数秒で電力を吸収したり、逆に電力を供給したり（V2G：Vehicle-to-Grid）できる。この即応性が、EVを周波数制御の「最前線」に押し上げている。
しかし、この理想的なシナリオには大きな課題が存在する。それは「電池の劣化」だ。EVのリチウムイオン電池は、充放電を繰り返すことで徐々に劣化し、その最大出力能力（パワー）が低下する。つまり、新しいEVと5年落ちのEVでは、同じ周波数制御指令を出しても、実際に供給できる電力が異なる。従来の方法では、EV群を「均質なリソース」として扱い、その平均的な性能を前提に指令を出していた。この粗いアプローチでは、劣化した電池が過剰に使われて寿命を縮めたり、逆に高性能な電池が十分に活用されなかったりする。結果として、電力網の安定性が損なわれ、所有者との信頼関係も崩れかねない。孫英教授の研究は、この「均質化の罠」を打破し、EVの個々の状態に応じた「カスタマイズされた制御」を可能にする。
この戦略の核となるのは、「改良粒子フィルタ（Improved Particle Filter, IPF）」と呼ばれる高度な予測アルゴリズムだ。電池の健康度（SOH）を正確に知るためには、膨大な充放電データを解析し、将来の劣化傾向を予測する必要がある。一般的な予測手法では、センサーのノイズや個体差の影響で誤差が生じやすく、実際の運用には不向きだった。孫教授らのIPFは、この問題を二つの革新で克服している。
第一に「境界制約」の導入だ。アルゴリズムは、電池の健康度が100%を超えることも、80%を下回ることもない（寿命終了）という物理的な制限を事前に認識している。これにより、現実離れした予測結果を排除し、計算の信頼性を飛躍的に向上させている。第二に「指数罰関数」と呼ばれるメカニズムだ。これは、予測値と実際の測定値にズレが生じた場合、そのズレの大きさに応じて、アルゴリズム自身のパラメータを動的に修正する機能を持つ。まるで「自分の予測が間違っていたら、それを学んで次回から直す」ような、自己学習的なプロセスである。この二つの要素により、IPFは従来の手法と比べて最大で70%以上も予測誤差を削減することに成功した。これは、電力網の司令塔が、各EVの「本当の力」を正確に把握できるようになったことを意味する。
この高精度なSOH予測を基に、研究チームはEV群を4つのグループに細分化して管理する「動的クラスタリング」を提案している。最も健康な電池を持つ車両は「Hグループ」に属し、周波数の急激な変動に備えて最大出力で即応できる。健康度がやや低下した車両は「hグループ」、「lグループ」となり、その応答能力も段階的に抑えられる。最も劣化が進んだ「Lグループ」の車両は、周波数制御への参加を最小限にとどめ、電池寿命の保護を優先する。この戦略は、単に電力網の安定を高めるだけでなく、EV所有者の利益を守る「フェアネス」の観点でも極めて重要だ。無理に劣化した電池を使い潰すのではなく、状態の良い電池を有効活用することで、全体としての効率と持続可能性が向上する。
しかし、技術的な優位性だけでは、このシステムは実用化しない。経済的なインセンティブがなければ、EV所有者は自らの電池をリスクにさらす動機を持たない。そこで、孫教授らは「経済的最適化モデル」を組み合わせた。このモデルは、周波数の安定化という技術目標だけでなく、発電所の燃料費、設備の維持管理費、そして何より「EV電池の劣化に伴うコスト」を全て金銭的価値に換算し、総コストを最小化するように指令を出す。
ここで画期的なのは、「電池劣化コスト」の明確な算出だ。モデルは、どのグループのEVがどれだけの電力を供給したかを把握し、その行動が電池の寿命をどれだけ縮めたかを計算する。そして、この「損失分」を所有者に補償として支払う。補償額は、車両の健康度（SOH）にも連動しており、新しい高価な電池ほど高い補償が得られるという、非常に公平な仕組みになっている。これにより、所有者は「自分の電池を守りながら、ネットに接続するだけで収入が得られる」というWin-Winの関係を築ける。
研究チームは、2000台のEVと火力発電所を含む地域電力網を対象に、この戦略をシミュレーションで検証した。結果は驚くほど明確だった。まず、SOH予測が不正確な従来手法と比べて、周波数の最大変動幅が30%以上も小さくなり、電力網の安定性が劇的に向上した。これは、停電リスクが大幅に低下したことを意味する。
さらに注目すべきは経済性の結果だ。高精度なSOH予測と経済最適化を組み合わせた戦略では、年間の周波数制御コストが、最適化前の戦略と比べて約43万人民元（約860万円）から96万人民元（約1900万円）も削減された。このコスト削減の主な要因は、高価な燃料を消費する火力発電所の稼働率を大きく下げられたことにある。EV群が安価で迅速な「仮想発電所」として機能し、化石燃料の使用を代替したのだ。これは、電力料金の抑制とCO2排出削減という二重の効果をもたらす。
また、この戦略は所有者の利便性を損なわない設計になっている。システムは、各EVがいつ出発するか（離網予定時刻）を把握しており、周波数制御で電力を供給した後でも、出発時刻までに希望の充電レベルまで充電し直す。ドライバーは「いつものように出発できる」ことが保証されるため、参加への心理的ハードルが非常に低い。
この研究の意義は、単なる技術的進歩を超えて、電力システムのあり方そのものを変える可能性を秘めている。今後、スマートシティや大規模な企業のEVフリートが、この技術を活用すれば、オフィスビルの駐車場やショッピングモールの駐車場が、知らず知らずのうちに「周波数安定化の要所」となる。電力会社は、これらの「仮想発電所」から必要な電力を購入することで、発電所の新設コストや運用コストを大幅に削減できる。消費者は、車の所有というコストを、電力販売という収益に変えることができる。このような「双方向性」こそが、次世代のスマートグリッドの本質である。
孫英教授らの研究は、EVが「エネルギーの消費者」から「エネルギーのプロデューサー兼コンシューマー」へと変貌するための、非常に現実的で信頼性の高い道筋を示している。電池の状態を正確に診断し、経済的に公平なインセンティブを提供する。この二本柱の上に、安定で持続可能な電力社会の未来が築かれていくだろう。
EV群の周波数制御、電池健康度予測で高精度化。孫英、肖龍坤、王天奕、任博凱、張磊、河北京工大学 電気設備の信頼性と知能国家重点実験室。Proceedings of the CSU-EPSA、Vol. 36、No. 12、2024年12月、DOI: 10.19635/j.cnki.csu-epsa.001534。