EVアグリゲーター、ゲーム理論で収益最大化
電気自動車（EV）の普及は、交通の未来を変えるだけでなく、電力システムそのもののあり方を再定義しつつある。かつては単なる移動手段だったEVは、今や巨大な分散型バッテリーとして、電力網の安定化に貢献する可能性を秘めている。特に、電力需要のピーク時に放電して電力を供給し、需要の少ない時間帯に充電する「V2G（ビー・トゥ・グリッド）」技術は、電力の「ピークシフト」と「バリーフィリング」を実現し、電力網の負担を軽減する鍵とされている。しかし、この理想的なシナリオの実現には、一つの大きな壁が立ちはだかっている。それは、EVの所有者、つまり人間の「意思」である。どうすれば、所有者の利便性やバッテリーの寿命を損なうことなく、彼らに協力を促すことができるのか。
この難題に、中国の研究者たちが斬新なアプローチで挑戦した。発表された研究は、単なる技術的最適化にとどまらず、ユーザーの心理、すなわち「不安」や「不満」を数値化し、それを最適化アルゴリズムに組み込むという、画期的な試みである。その鍵となるのが「スタックルベルグゲーム理論」だ。これは、指導者（リーダー）と追随者（フォロワー）の関係をモデル化する経済学の理論で、EVアグリゲーター（EVA）とユーザーの関係に見事に当てはまる。
この研究は、Transactions of China Electrotechnical Societyに掲載された。研究を主導したのは、華北電力大学の新エネルギー電力システム国家重点実験室に所属するFang Yuxuan（房宇轩）、Hu Junjie（胡俊杰）、Ma Wenshuai（马文帅）の3名の研究者である。彼らの提案する新しい最適化戦略は、EVAとユーザーの間で生じる利益の対立を、単なる摩擦ではなく、双方の利益を最大化するための協力的なゲームとして捉え直す。
従来のアプローチでは、EVユーザーは「合理的な経済人」として扱われ、報酬額さえ高ければ、誰もが喜んで参加すると仮定されていた。しかし、現実はそれほど単純ではない。多くのユーザーは、バッテリーの劣化や、いつでも車を使えるという自由を失うことに強い不安を抱いている。この「心理的コスト」を無視して、報酬額だけで判断するのは、現実離れした理想論にすぎない。
そこで、Fang氏らの研究チームは、ユーザーの意思決定プロセスをより精密にモデル化するために、二つの主要な「不安」に着目した。第一に「バッテリー劣化不安」がある。EVがV2Gサービスに参加することで、通常の充放電とは別に余分なサイクルが発生する。これは、リチウムイオン電池の寿命を確実に短くする。研究では、この物理的な劣化に加えて、ユーザーがバッテリーの損傷を「実際以上に悪く」感じてしまうという「心理的排除係数」を導入した。これは、ユーザーが「自分の車の価値が下がる」と感情的に感じることを、数値として反映したものだ。報酬がいくら高くても、この心理的不安が大きければ、ユーザーは参加をためらう。
第二に「柔軟な利用時間の不安」がある。EVユーザーは、帰宅後に充電ケーブルを差し、翌朝出勤時に抜くという「プラグ・アンド・プレイ」の習慣に慣れ親しんでいる。しかし、V2Gに参加すると、この自由が制限される。EVAの指示に従って、充電を遅らせたり、放電したりするために、車を長時間充電ステーションに接続しておく必要が生じる。これは、急な外出ができなくなるという不自由さを意味する。研究チームは、この「接続時間の長さ」を関数としてモデル化し、ユーザーがどれだけの「不自由さ」を感じるかを定量化した。さらに、ユーザーごとに異なる「意思決定係数」を設定することで、時間的柔軟性に敏感なユーザーと、そうでないユーザーの違いを反映できるようにした。このように、ユーザーの多様性を尊重したアプローチが、この研究の大きな特徴である。
しかし、人間の意思決定は完全に合理的ではない。同じ条件でも、ある日は参加し、別の日は参加しない、というような「有限合理性」や、単なる気分の変化も存在する。この不確実性を捉えるために、研究チームは「二項分布」という確率モデルを採用した。つまり、あるユーザーが「参加する」と決断する確率を、バッテリー不安、時間不安、報酬額という複数の要因から計算する。このモデルは、ユーザーの意思決定を「絶対的なYes/No」ではなく、「〇〇％の確率でYes」という確率的なものとして扱う。これにより、100台のEVがいる集団の中では、平均して32台が参加すると予測できるが、実際には30台かもしれないし、35台かもしれない、という現実のばらつきを再現できる。
この精密なユーザー意思モデルを基盤に、研究チームはEVAとユーザーの間の「スタックルベルグゲーム」を構築した。このゲームのルールはシンプルだ。EVAがまず「リーダー」として、ユーザーに支払う「予備力報酬」の価格を設定する。次に、ユーザー（フォロワー）は、その価格を元に、先ほど説明した不安モデルと確率モデルを用いて、「参加するか、しないか」を個別に判断する。ユーザーたちの集団的な反応、つまり「どれだけの予備力が集まるか」が、EVAにフィードバックされる。EVAはこの情報をもとに、自らの利益（売電収入とユーザーへの支払いの差額）を最大化するように、報酬価格を再調整する。この「価格提示→ユーザー反応→情報フィードバック→価格再調整」というプロセスを繰り返すことで、最終的にEVAの利益とユーザーの満足度が両立する「均衡点」に到達する。
この反復的なプロセスの収束性を検証するために、研究チームは150台のEVを対象としたシミュレーションを行った。結果は、従来の手法と比べて圧倒的な優位性を示した。まず、ユーザーの経済性が向上した。従来の多目的粒子群最適化（MOPSO）手法では、ユーザーの予備力報酬が421元（約8,400円）だったのに対し、新しいゲーム理論モデルでは454元（約9,100円）に増加した。これは、EVAがユーザーの心理的コストを正確に理解し、それに見合った適切な報酬を提供できたため、ユーザーがより多くの予備力を提供するインセンティブを得たことを意味する。同時に、ユーザーの総コスト（充電コスト＋バッテリー劣化コスト）は低下した。これは、最適化の過程で、無駄な充放電が避けられ、より効率的なスケジューリングが行われたためと考えられる。
EVA側の利益も劇的に改善された。MOPSO手法では1,049元（約21,000円）だった予備市場収益が、ゲーム理論モデルでは1,240元（約24,800円）にまで上昇した。これは、ユーザーの参加率が向上し、EVAがより多くの予備力を市場に販売できたためである。この結果は、ユーザーを「コスト」として捉えるのではなく、「パートナー」として捉え、その心理を尊重することで、最終的にEVA自身の利益も最大化できるという、非常に示唆に富む教訓を示している。
さらに重要なのは、このモデルが電力網全体に与えるポジティブな影響だ。シミュレーションでは、このゲーム理論モデルを適用することで、電力のピークとボトムの差（ピーク・トゥ・バレー比）が大幅に縮小した。特に、夜間の電力需要が少ない時間帯にEVの充電を集中させ、昼間の需要ピーク時には充電を抑制したり、放電させたりすることで、電力需要の平準化が実現された。これは、電力会社が高コストなピーク時発電所を稼働させる必要を減らし、再生可能エネルギーの導入をより容易にする。太陽光発電が昼間に大量に発電するが、その電力を夜間に使うことができれば、エネルギーシステム全体の効率が飛躍的に向上する。
この研究の意義は、技術的な最適化を超えて、人間中心のエネルギーシステムの設計哲学を提示している点にある。EVは、単なる「負荷」や「電源」ではない。それは、所有者の生活と密接に結びついた「個人の資産」である。その資産を社会のインフラとして活用するためには、所有者の意思を無視することはできない。Fang氏らの研究は、ユーザーの「不安」や「不満」を、単なる邪魔者として排除するのではなく、最適化問題に組み込むべき「重要な変数」として扱うことで、技術と人間の間にある溝を埋めようとしている。これは、スマートグリッドやV2G技術が、技術的な成功だけでなく、社会的な受容を得るために不可欠なステップである。
また、この研究はスケールの重要性も示している。シミュレーションでは、EVの台数が少ない場合、ユーザーの意思決定のばらつきが大きく、EVAが予測を立てづらかった。しかし、100台を超える規模になると、個々のばらつきは相殺され、集団としての反応は非常に安定した。これは、EVアグリゲーションが、個人や小規模事業者ではなく、地域コミュニティや大規模企業のレベルでこそ、真価を発揮する可能性を示唆している。
結論として、Fang、Hu、Maの研究は、EVと電力網の統合という複雑な課題に、洗練された解決策を提供した。彼らは、経済学のゲーム理論、心理学の意思決定モデル、そして電力工学の最適化技術を融合させることで、EVA、ユーザー、そして電力網の三方がwin-win-winの関係を築く道筋を示した。これからのスマートモビリティ時代は、単に車が電動化するだけではなく、車と人、車と社会がどのように調和していくかが問われる。この研究は、その調和のあり方を、数式とデータの力で描き出した、先駆的な一歩である。
Fang Yuxuan, Hu Junjie, Ma Wenshuai, State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources, North China Electric Power University. Transactions of China Electrotechnical Society. DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.230923