報告書番号

GD25010

タイトル（和文）

勤務地におけるPV余剰電力吸収を目的としたEV充電制御アルゴリズムの提案 ―晴天日を対象とした分析―

タイトル（英文）

Proposal of an EV charging control algorithm for absorbing surplus PV power at workplaces -Analysis under clear-sky conditions -

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

背　　景
2050年カーボンニュートラル実現に向け、運輸部門では電気自動車（EV）の導入が加速している。一方、発電部門でも太陽光発電（PV）の導入が進展し、PV余剰電力の有効活用が課題となっている。通勤に用いられるEV（通勤EV）は昼間に長時間駐車することから充電ポテンシャルを有するが、PV余剰電力カーブと充電需要カーブの形状は必ずしも一致せず、余剰電力を十分に活用できない可能性がある。このため、両者のカーブ形状の違いを考慮した実装性の高い充電制御手法の開発が求められている。

目　　的
PV余剰電力の有効活用を目的とした勤務地における通勤EVの充電制御アルゴリズムを提案し、晴天日を対象として通勤EVによるPV余剰電力吸収量を評価する。

主な成果
愛知県を対象エリアとして、表1の条件に基づき交通シミュレーションを実施し、表2に示す評価対象ケースについてPV余剰電力吸収量を評価した。
1. 充電制御アルゴリズムの提案（図1）
充電必要時間、勤務地滞在時間、およびPV余剰電力カーブを入力情報とし、まず①の最適化計算において、PV余剰電力吸収率注２）が最大となるように各EVの充電タイミングを最適化する。続いて②の近似計算において、最適化計算により得られた充電必要時間と充電開始までの時間差の関係を線形近似することで簡易な制御ルールを作成し、全EVに共通の制御ルールとして与える。
2. PV余剰電力吸収量の評価
最適化ケースの充電負荷カーブはPV余剰電力カーブ注３）とほぼ一致注４）しており、PV余剰電力吸収率は99.95%となった（図2）。一方、時間差指定ケースでは13時台に充電ピークが発生し、PV余剰電力吸収率は77.63%であった（図2）。これは、図3に示すように傾向の異なる2つのグループが混在しているにもかかわらず、両者を一括して線形近似したことで分布のばらつきが反映されず、特定の時間帯に充電が集中したためである。
3. 提案手法の有効性検証としての制御対象EV割合の感度分析
時間差指定ケースではPV余剰電力吸収率が十分でなかったため、その改善を目的として感度分析を実施した。図3の最適化ケースのプロットで、充電開始までの時間差がほぼ無いグループは、勤務地到着後に即座に充電を開始する制御なし群として再現できる。そこで制御対象EVの割合を変化させて分析した結果、50%とした場合にPV余剰電力吸収率が最大となり、91.14%を達成した（図4）。制御対象EVを50%とすることで充電時間帯が午前中にシフトし、PV余剰電力カーブとの重なりが増加している（図5）。

注１）先行研究[1]では、乗用車40,000台のうち15,200台を通勤車として設定しており、同一の設定を採用した。
注２）PV余剰電力のうちEV充電により消費された電力量の割合。
注３）実際のPV余剰電力はPV出力カーブから負荷カーブを差し引いた値である。負荷カーブの大きさや形状には様々なケースが想定されるが、本報告ではPV導入量が十分大きいと仮定し、PV出力カーブをPV余剰電力とみなした。
注４）EVの総充電電力量とPVの総余剰電力量が等しくなるように設定した。この仮定により、EV充電負荷カーブとPV余剰電力カーブが完全に一致した場合にPV余剰電力吸収率が100%となる。

関連報告書：
[1] GD24013「EV急速充電に対するピーク負荷抑制方策の提案（その２）－メッシュサイズとピーク抑制効果の関係－」（2025-4）

概要 （英文）

With the rapid adoption of electric vehicles (EVs) and the large-scale deployment of photovoltaic (PV) systems toward achieving carbon neutrality by 2050, the effective utilization of surplus PV generation has emerged as a critical challenge. Commuter EVs, which remain parked at workplaces for extended daytime periods and consume electricity for daily commuting, represent a promising flexible demand resource for absorbing surplus PV power. In this report, we propose a practical and highly implementable charging control algorithm designed to maximize the utilization of surplus PV generation and quantitatively evaluates the potential of commuter EVs to absorb such surplus power. The proposed framework consists of two stages. In the first stage, centralized control is assumed to derive an ideal EV charging load profile that maximizes surplus PV absorption. In the second stage, simple decentralized control rules are developed based on based on the results obtained in the first stage, enabling practical implementation while maintaining high absorption performance.
Under centralized control, the EV charging load curve closely follows the surplus PV power curve, resulting in a surplus PV absorption ratio of 99.95%. For decentralized control, we propose a method that determines the charging start delay based on the required charging time. When 50% of EVs are controlled, a surplus PV absorption ratio of 91.14% is achieved, demonstrating performance close to that of centralized control. The proposed method does not require advanced communication infrastructure or complex computations and can be implemented using only local information, making it a practical and robust approach.

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