報告書番号

GD25008

タイトル（和文）

商用EV交通シミュレータの開発（その２）－配達エリアの分割アルゴリズムの提案と電欠回避策の評価－

タイトル（英文）

Development of commercial EV traffic simulator (Part II) - Proposal of delivery area segmentation algorithm and evaluation of countermeasures for running out of batteries -

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

背　　景
近年、商用車のEV化が進展しており、充電に伴う電力系統への影響も含め、社会全体として最適なシステムの検討が進められている。当所では、宅配便のラストワンマイルを対象とした商用EV交通シミュレータを開発しているが［1］、電欠の発生箇所を推定し、急速充電器（QC）の配置や充電需要予測を分析するためには、配達エリアの詳細なモデル化が必要である。
目　　的
既開発の商用EV交通シミュレータに、営業所と配送車の配達エリアの分割アルゴリズム機能を追加した上で、電欠回避策の効果について評価する。
主な成果
群馬県の前橋市と高崎市を配達エリアとする営業所19箇所、配送車318台を対象に、配達エリアの分割アルゴリズムを適用し、表1に示す条件にて電欠回避策を評価した。
1. 営業所および配送車の配達エリアの分割アルゴリズムの提案
営業所の所在地を所与とし、まず各営業所の配達エリアを決定する。次に、分割された営業所の配達エリアごとに、当該営業所に所属する配送車の台数を所与として、各配送車の配達エリアを決定する。営業所の配達エリア分割においては、営業所と各ノード間の最短時間ルートにおける所要時間を時間コストと定義し、小地域（町丁字）単位で、時間コストの総和が最小となる営業所に割り当てる（図1）。配送車の配達エリア分割においては、配送車間で配達先箇所数が均等化されるように配達エリアを決定する。
2. 電欠回避策の評価結果
ベースケースで発生した7台の電欠EVに対して、EV搭載電池の増容量で対策する場合は60kWh、経路充電用のQCで対策する場合は2台、営業所の充電器の出力増で対策する場合は15kW必要となる（表1）。QCケースにおいて設置されたQCの内訳は、Y5営業所に1台（QC_2）とY18営業所に1台（QC_1）となっている（図2）。
Y18営業所の配達エリアにある「QC_1」注1）のダウンタイム（＝充電待ち時間＋充電時間）を短くするために設定した表2のケースについて、ダウンタイムを算出した（図3）。QCケースとQC2台ケースを比較すると、QCの台数を増やすことで待ち時間が削減されていることが分かる。QCの出力を増加させることで、充電時間だけでなく待ち時間も削減される。これは、QCの出力増加によって先鋭度の高いピークとなり、配送車1台当たりのQC占有時間が短くなるためである（図4と図5の比較）。QC出力を増加させると、ダウンタイムは短くなるがピーク負荷は大きくなる（図6）。ダウンタイムとピーク負荷はトレードオフの関係にあるため、事業者にとって最適点を選択する必要がある。

注1）以降の図および分析は、「QC_1」（Y18営業所）のみを対象とし、「QC_2」（Y5営業所）は含まない。
注2）本図において、ダウンタイムおよびピーク負荷はいずれも小さい方が望ましい指標である。このため、両者を同一尺度で低減したい事業者にとっては、原点に近い点ほど望ましい結果を示す。

関連報告書：
[1] GD24025「商用EV交通シミュレータの開発（その１）－宅配業務車両の電化による低炭素化の試算－」（2025-4）
https://criepi.denken.or.jp/hokokusho/pb/reportDetail?reportNoUkCode=GD24025

概要 （英文）

To realize a decarbonized society, the introduction of electric vehicles (EVs) is currently being promoted in the transportation sector. Commercial vehicles account for about 40% of CO2 emissions in the transport sector, which is a very important area for decarbonization in the transport sector. In previous report, we developed a commercial EV traffic simulator targeting the last one mile of home delivery. However, delivery areas for depots and delivery vehicles were simply defined as circles, resulting in the creation of areas not covered by deliveries. Therefore, in this report, we first added a delivery area segmentation algorithm for the depots and delivery vehicles and then evaluated the effectiveness of countermeasures for running out of batteries. Through the analysis targeting Takasaki and Maebashi cities in Gunma Prefecture, we obtained following findings: (1) To avoid all the seven running out of batteries occurring in the base case, the following are required respectively: 60 kWh for the increased EV battery capacity case, two units for the route charging QC case, and 15 kW for the increased output of the depot charger case; (2) Increasing QC output reduces not only charging time but also waiting time. This is because increasing QC output shortens the QC occupancy time per delivery vehicle. Therefore, increasing QC output is highly effective in reducing downtime; (3) Increasing QC output reduces downtime but increases peak load. Since downtime and peak load are trade-offs, operators must select the optimal point from the Pareto solution.

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