EV群が電力網の周波数を安定化
再生可能エネルギーの普及が進む中、電力網の安定性を確保するという新たな課題が浮き彫りになっている。風力タービンが風を受けて回転し、太陽光パネルが太陽の光を吸収する一方で、従来の火力・原子力発電所に代わって電力供給の中心を担うようになったこれらの自然エネルギーは、その出力が天候に大きく左右されるという本質的な不安定さを抱えている。風が急に弱まったり、雲が太陽を覆ったり、あるいは消費者の電力需要が予期せず変動したりすれば、電力網の周波数は乱れ、大規模な停電や機器の損傷につながるリスクがある。長年、巨大な発電機の回転に由来する「慣性」が周波数の微細な揺らぎを自然に吸収し、電力網の安定を守ってきた。しかし、脱炭素社会へのシフトが加速する今、この役割を引き継ぐ新たな希望の星として、電気自動車（EV）が注目されている。
かつては単なる移動手段と考えられていたEVは、今や「移動型バッテリー」として電力網の重要なインフラになりつつある。その大型バッテリーは、電力網が過剰な電力を抱えているときはそれを吸収し、逆に電力が不足しているときは電力網に電力を供給する双方向のエネルギーフローを可能にする。この「V2G（ビー・トゥ・グリッド）」と呼ばれる技術により、路上に停車している何百万台ものEVが、巨大な分散型バッテリー工場に変貌する。しかし、この膨大な潜在能力を活かすには、単一の車両を制御するだけでは不十分だ。個々のEVは小さく、いつどこにいるか予測が難しく、バッテリーの劣化を避けるために過度な充放電も避けなければならない。真の力は、何千台ものEVが連携して一つの大きな「群れ（クラスター）」や「アグリゲーター」として機能するところにある。
この「群れ」を効果的に指揮するための「オーケストレーション」が、最大の課題となる。充電中であったり、走行中であったり、バッテリーの残量がまちまちな何千台ものEVを、電力網の周波数が乱れた瞬間に、迅速かつ正確に反応させるにはどうすればいいのか？ 伝統的な発電所向けに設計された制御手法は、このようにダイナミックで不確実性の高い環境では、遅すぎたり、硬直的すぎたりして、十分な性能を発揮できない。この課題を乗り越えるため、制御工学の分野では革新的なアルゴリズムの開発が活発に行われている。
その最前線に立つのが、国家電網山西省電力公司マーケティングサービスセンターの王暉南（Wang Huinan）氏と王昱瑾（Wang Yujin）氏の研究チームだ。彼らが『電源学報（Journal of Power Supply）』に発表した画期的な研究は、EV群による周波数制御の精度と信頼性を飛躍的に向上させる新しい方法を提示している。その核となるのは、「擾乱観測器（Disturbance Observer）」と「ロバストモデル予測制御（RMPC）」という、二つの高度な制御理論の融合である。
彼らのアプローチの真髄は、再生可能エネルギーが支配する現代の電力網に内在する「混沌」を受け入れ、それを制御の武器に変える点にある。電力需要の変動、風力発電の出力の変動、太陽光発電の出力の変動など、これらすべての外的要因は、電力網にとっては「擾乱」として現れる。従来のアプローチでは、これら一つ一つを正確に予測しようと試みるが、それは現実的に不可能な課題だ。王氏らは、これを「集約的擾乱（lumped disturbance）」という一つの概念にまとめてしまう大胆な手法を採用した。つまり、風が弱くなったのか、誰かがエアコンをつけたのか、あるいはEVが一斉に充電を始めたのか、その原因を突き詰めるのではなく、「今、電力網全体にどれだけの電力のアンバランスが生じているか」という総量だけを捉えるのである。このアイデアにより、システムモデルの複雑さが劇的に削減され、リアルタイム制御が可能になる。
この「擾乱観測器」は、まるで鋭い感覚を持つ哨戒兵のようだ。電力網の周波数を絶えず監視し、その変動から「集約的擾乱」の大きさを瞬時に推定する。例えば、ある工場が突然稼働して電力需要が10MW増加した場合、観測器はその原因を特定するのではなく、「現在、10MW分の電力不足が発生している」という事実を検出する。この推定された擾乱量は、EV群に特別な「周波数補助制御信号」として送られる。これは、EV群の主な制御信号を補完するもので、EV群に「今、電力網が苦しみ始めている。準備をせよ」という早期警戒と、必要な出力変化の目安を与える。これにより、EV群は待機状態からより迅速かつ効率的に反応を開始することができる。
しかし、あくまで「推定」された情報には誤差が伴う。通信の遅延、センサーの誤差、あるいはEVの予期せぬ充電中断など、現実世界には予測不能な要素が山積みだ。ここで登場するのが、二つ目の柱である「ロバストモデル予測制御（RMPC）」だ。モデル予測制御（MPC）は、工場の自動化などで広く使われる成熟した技術で、システムの未来の挙動を予測し、最適な制御行動を計算する。EV群の制御では、周波数の偏差を最小限に抑えるために、どのくらいの電力を充電または放電すればよいかを、常に最適化する。
しかし、標準的なMPCは、システムが完全に予測可能で、誤差がないという理想的な世界を前提としている。現実の電力網では、これは成り立たない。そこで王氏らは、「チューブMPC（Tube-MPC）」と呼ばれる「ロバスト」なMPCを採用した。その考え方は非常に巧妙だ。制御タスクを「名目MPC」と「追加MPC」の二つの並列コントローラーに分割するのである。
「名目MPC」は、擾乱も不確実性もない、完璧な理想世界をモデルとして動作する。そこでは、周波数偏差をゼロにする最適な制御シナリオ（名目軌道）を計算する。ただし、この計算では、EVの充放電能力やバッテリーの充電状態（SoC）の上限・下限を、実際の物理限界よりも少し狭い範囲（「制約の強化」）で設定する。これにより、安全のためのバッファゾーンが確保される。
一方、「追加MPC」は、現実の混沌とした世界を担当する。観測器から得た擾乱の推定値や、実際のノイズの混じった周波数データを用いて、名目軌道とのズレを修正するための補正信号を計算する。この補正信号が、最終的な制御命令に加算される。この「チューブ」の概念の優れた点は、実際のシステムの状態が、名目軌道の周囲にある「チューブ（管）」の中に確実に留まることを保証できる点にある。名目MPCの「制約の強化」により、チューブ内にいても、EVのバッテリーが過充電や過放電になることは絶対にない。これにより、不確実性という嵐の中でも、システムの安全と安定が守られる。
この「擾乱観測器」と「チューブMPC」の相乗効果が、この制御法の真の威力を生み出す。観測器が擾乱を素早く検出し、システムに先手を取らせる。その情報を受けてチューブMPCが、最適かつ安全な制御命令を生成する。結果として、EV群は周波数の乱れに、驚くほど迅速かつ正確に反応できる。しかも、必要な最小限の充放電動作で周波数を安定化させられるため、EVバッテリーへの負担を最小限に抑えられる。これは、EVオーナーにとって極めて重要なポイントだ。
研究チームは、この理論の有効性を、詳細なシミュレーションで検証した。風力発電所、太陽光発電所、従来型発電機、そして合計3,500台のEVを含む「孤島型電力網」をモデル化した。このシミュレーションでは、風速や日照量の現実的な変動に加え、突然の負荷変動も加味した。
その結果は圧倒的だった。負荷が10MW増加したというシナリオでは、EVを活用しないシステムでは周波数が0.16Hzも低下し、これは実際の電力網では重大な事故につながるレベルだ。従来のMPCを用いたEV制御では、ある程度周波数の低下を抑えられたが、依然として大きな偏差が残った。それに対し、王氏らが提案した「擾乱観測器＋チューブMPC」の組み合わせでは、周波数の変動は極めて小さく、安定化までの時間も格段に短かった。まるで何も起こらなかったかのような滑らかな応答を示し、擾乱をほぼ完全に打ち消す能力の高さを証明した。
シミュレーションは、従来型発電機とEV群の協働関係も明確に示した。負荷変動が発生すると、EV群は数秒以内に即座に反応し、充放電を調整して周波数の急激な変動を抑える「第一線の防衛」を担う。その後、反応が遅い従来型発電機が徐々に出力を調整し、持続的なサポートを提供する。この「即応性」と「持続力」の分業体制こそ、高効率な電力網運用の鍵であり、EVの瞬発力と発電機の大容量を最大限に活かしている。
現実の制御システムにおいて無視できないのが、通信遅延だ。中央の制御センターからEVアグリゲーター、さらに個々のEVに制御信号が届くまでには、必ず時間がかかる。この遅延が大きすぎると、制御信号が遅れて届き、周波数の乱れを逆に悪化させる可能性がある。研究チームは、この問題に正面から取り組み、システムが不安定になるまでの「時間遅延マージン」を厳密に分析した。その結果、提案された制御法は最大0.452秒の通信遅延を許容できることが判明した。これは、現代の通信インフラ（4G/5G）の実用的な遅延範囲内にあるため、実用性の高い成果といえる。
さらに、彼らは提案手法を、ファジィPI制御や線形二次調節器（LQR）といった他の制御戦略と比較した。その結果、提案手法はいずれの方法よりも優れた性能を発揮し、周波数偏差の平均二乗誤差（RMS）が最も小さかった。これは、複雑な不確実性を巧みに扱うこの新しい制御アプローチの優位性を示している。
実用性を考慮した設計も徹底されている。制御アルゴリズムは、EVバッテリーのSoCを10%から90%の安全範囲内に保つように動作し、寿命を縮める過放電を防止する。また、計算時間も従来の高度な制御手法と同等であり、リアルタイム制御に十分耐えうる処理性能を持つ。
この研究の意義は計り知れない。それは、今後ますます増えるEVの膨大なバッテリー容量を、電力網の安定化に活用するための、技術的にも現実的にも堅実な道筋を示している。EVはもはや単なる「電力の消費者」ではなく、「電力の調整者」として、電力市場の補助サービスに参加できる。これにより、電力会社は高価で環境負荷の大きいピーク時発電所の稼働を減らすことができ、全体のコストを下げ、電力網のレジリエンスを高められる。一方、EVオーナーは、自分の車が電力網の安定に貢献した見返りとして、新たな収入を得る可能性が開ける。これは、EVの普及→電力網の安定化→EVのさらなる普及という、素晴らしい好循環を生み出す。
王暉南、王昱瑾両氏の研究は、スマートグリッド制御の分野における大きな一歩を示している。彼らは、高度な制御理論を、エネルギー分野の現実的な課題に巧みに適用し、その有効性を実証した。今後、実際の電力網への実装に向けてさらなる検証が必要ではあるが、その基礎は確実に築かれた。何百万台ものEVが、静かに協調しながら電力網の安定を守る未来は、もはやSFの世界ではなく、現実のものとなりつつある。
王暉南、王昱瑾、電源学報、DOI: 10.13234/j.issn.2095-2805.2024.5.220