EVで鉄道の電力コストを20％削減
都市近郊鉄道の電力供給システムに電気自動車（EV）を統合する新たなアプローチが、鉄道運営の効率化とコスト削減に革命をもたらす可能性を示している。中国の研究チームが発表した最新の研究は、EVを単なる移動手段ではなく、鉄道駅に停車中は巨大なモバイルバッテリーとして活用することで、電力コストを大幅に削減できることを実証した。この画期的な研究は、唐兆祥（Tang Zhaoxiang）と許万涛（Xu Wantao）が中車青島四方機車車両株式会社（CRRC Qingdao Sifang Co.）で、鄧昊（Deng Hao）と盧文傑（Lu Wenjie）が西南交通大学（Southwest Jiaotong University）の電気工学部で共同で行ったもので、その成果は学術誌『Energy Storage Science and Technology』に掲載された。
都市近郊鉄道は、都市部と郊外を高速かつ大容量で結ぶ交通インフラとして、都市の発展に不可欠な役割を果たしている。しかし、その運行には大量の電力が必要であり、特に列車の加速時には大きな電力ピークが発生する。一方、列車がブレーキをかける際には、運動エネルギーを電気エネルギーに変換する回生ブレーキが作動し、多くの電力を発生させる。従来のシステムでは、この回生電力の多くが、周辺の列車がその電力を吸収できなかった場合、熱として放散されたり、電圧上昇を防ぐために抵抗器で消費されたりするなど、無駄にされてきた。この「エネルギーのロス」は、鉄道事業者の電気料金を高騰させる要因の一つとなっていた。
この研究が目指したのは、この無駄な回生エネルギーを「宝の山」として活用し、同時に鉄道の電力コスト全体を削減することである。その鍵となるのが、鉄道駅周辺に設置された「パークアンドライド（P&R）」施設に停車する多数の電気自動車である。通勤途中でEVを駅に停め、電車に乗り換える利用者は、都市の交通政策として広く普及しつつある。研究チームは、これらの停車中のEVを、鉄道の電力網に接続された分散型のエネルギー貯蔵装置（ESS）と見なすことで、新たな可能性を開くことを提案した。
研究の中心となるのは、「同相交流（co-phase AC）電力供給システム」へのEVの統合である。従来の交流電化鉄道には、異なる電力系統の境界に設けられる「電気的分相区間」という問題があった。列車がこの区間を通過する際、一時的に電源が切れるため、運転士の負担や設備の損耗が問題となっていた。同相供電技術は、この分相区間を完全に解消し、列車が常に電力を得られるようにする革新的な技術である。このシステムには、「潮流制御装置（PFC）」という電力制御ユニットが導入されており、その直流（DC）リンクに、EVのバッテリーとスーパーキャパシタを直接接続することが可能になる。これにより、複雑な変換装置を追加することなく、EVと鉄道電力網の間で電力の双方向流通が実現される。
このシステムの最大の挑戦は、EVの利用者行動の「不確実性」にある。EVの到着時刻、出発時刻、そして停車開始時のバッテリー残量（SOC）は、それぞれの利用者によって大きく異なる。従来の最適化モデルは、これらの値を固定して扱う「決定論的」アプローチを取っていたが、これでは現実の複雑な状況を反映できず、実用性が低い。この研究では、この不確実性を正面から捉えるため、「確率制約計画法（Chance-Constrained Programming）」という高度な数学的手法を採用した。
この手法の核心は、「100%完璧な予測は不可能だが、95%以上の確率で利用者のニーズを満たすプランを作ればよい」という考え方である。例えば、「すべてのEVが帰宅時刻までに希望する充電量に達する」という条件を、絶対に満たさなければならない硬い制約ではなく、「95%の確率で満たされる」という柔軟な確率制約に置き換える。これにより、モデルは現実のバラつきを統計的に扱うことができ、過度に保守的で非効率なプランではなく、現実的でコスト効率の高い運行スケジュールを導き出すことができる。
研究チームは、この確率制約モデルを、コンピューターで高速に解くことのできる「混合整数線形計画法（MILP）」の形に変換した。具体的には、モンテカルロ法を用いて、EVの到着・出発時間やSOCの500通りの「シナリオ」をランダムに生成し、これらの多数のケースを平均化する「サンプル平均近似法（SAA）」を適用した。このようにして、不確実な現実世界を、数学的に扱える形に落とし込み、CPLEXという高性能ソルバーで最適解を計算した。
シミュレーションの結果は驚くほど明確であった。EVとスーパーキャパシタを統合したシステム（シナリオⅡ）は、統合しない従来システム（シナリオⅠ）と比較して、牽引変電所の一日の電気料金を20.37% も削減した。この劇的なコスト削減は、主に三つの要因から成り立っている。第一に、「電力量料金」の削減である。EVとスーパーキャパシタが、ピーク時間帯に発生する電力需要を吸収し、電力が安い時間帯に充電することで、高価な電力を購入する量を減らす。第二に、「最大需要電力量料金」の大幅な削減である。中国を含む多くの国では、電気料金の一部が、月間で最も高い15分間の平均電力需要に基づいて計算される。この「ピーク電力」が料金を大きく左右する。シミュレーションでは、ピーク電力が9.3MWから5.4MWへと41.9%も低下し、これが料金削減の大きな柱となった。第三に、「売電収益」の創出である。列車の回生ブレーキで発生した余剰電力を、EVに充電するだけでなく、電力会社に売電することで、新たな収入源を生み出す。
さらに重要な成果が、回生ブレーキエネルギーの利用率である。従来のシステムでは、回生エネルギーの利用率は30～50%程度が一般的であったが、この新システムでは96.68% という驚異的な数字を達成した。これは、発生した回生エネルギーのほとんどが、EVの充電や、他の列車の加速に必要な電力として再利用されたことを意味する。無駄にされていたエネルギーが、システム全体の効率を劇的に向上させる原動力に変わったのである。
このシステムでは、EVとスーパーキャパシタが、それぞれの特性を活かして協働している。EVのリチウムイオンバッテリーは、容量が大きく、長時間にわたってエネルギーを蓄えるのに適している。一方、スーパーキャパシタは、瞬時に大電力を吸収・放出できる「高出力」が特徴である。列車が急加速する瞬間の大きな電力ピークは、スーパーキャパシタが即座に供給し、電力網への負荷を軽減する。一方、昼間の継続的な電力需要や、夜間のEV充電には、EVバッテリーの大きな容量が活用される。この「高出力」と「大容量」の組み合わせにより、両方の技術の弱点を補い合い、最適なエネルギー管理を実現している。また、EVバッテリーの過度な充放電サイクルを避けることで、バッテリー寿命への悪影響も最小限に抑えられる。
研究では、EVの利用者を二つのタイプに分類してモデル化している。タイプAは、都市部で働く通勤者で、朝に郊外のP&R駅にEVを停め、電車で都心へ向かい、夕方には逆のルートで帰宅する。タイプBは、郊外に住み、郊外で働く住民で、夜間にEVをP&R駅に停めて充電する。このように行動パターンを分類することで、より現実に即した、精度の高いシミュレーションが可能になった。
この研究の意義は、技術的な成果以上に、都市交通とエネルギーインフラの融合という「パラダイムシフト」を示している点にある。EVはもはや、ガソリン車の代替品ではなく、スマートシティのエネルギー基盤を支える「能動的な構成要素」である。駐車中のEVのバッテリーという、膨大な未利用のエネルギー資産を、鉄道という巨大なエネルギー消費者と結びつけることで、都市全体のエネルギー効率を向上させることができる。
実用化の道のりには、いくつかの課題もある。第一に、EV利用者の参加の意思決定である。V2G（Vehicle-to-Grid）による充放電は、バッテリーに負担をかける可能性があるため、利用者が自発的に参加するインセンティブ（例えば、大幅な充電料金の割引や、優先駐車場の提供）が必要となる。第二に、サイバーセキュリティである。多数のEVが電力網に接続され、双方向で通信を行うため、ハッキングや不正アクセスへの対策が不可欠である。第三に、インフラの整備コストである。PFCの導入や、双方向充電に対応した充電設備の設置には、初期投資がかかる。しかし、この研究が示す20%以上のコスト削減効果は、これらの投資を十分に回収可能であることを示唆している。
この研究は、都市の持続可能性を高めるための具体的な道筋を提示している。鉄道の電力コストが下がれば、運賃の安定化やサービスの向上が可能になり、より多くの人々が環境に優しい公共交通機関を選ぶようになる。EVの普及が進む中で、この「鉄道×EV」の連携は、都市交通の未来を形作る鍵となる技術の一つである。
唐兆祥、許万涛、鄧昊、盧文傑。確率制約計画法に基づく電気自動車を含む市域鉄道牽引電力供給システムの最適運転。Energy Storage Science and Technology, 2024. DOI: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0487