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JP7380429B2 - バーチャルパワープラントの制御装置 - Google Patents

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Description

本発明は、バーチャルパワープラントの制御装置に関する。
特許文献１には、電動車両の過去の走行履歴及び充電履歴に基づいて電動車両の走行経路及び充電場所を推測し、推測結果に基づいて電動車両に充電プラグを接続するように運転者に注意喚起する方法が記載されている。
特開２０１９－９１４３３号公報
近年、電動車両等の車両に搭載されているバッテリの充放電動作を制御することによって配電網内の電力の需給バランスを調整するバーチャルパワープラント（ＶＰＰ）の開発が進んでいる。このバーチャルパワープラントを適切に運用するためには、バーチャルパワープラントを構成する車両群全体の充放電動作を適切に制御する必要がある。このため、バーチャルパワープラントを構成する車両群全体の充放電動作を車両の状態に応じて適切に制御可能な技術の提供が期待されていた。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、バーチャルパワープラントを構成する車両群全体の充放電動作を車両の状態に応じて適切に制御可能なバーチャルパワープラントの制御装置を提供することを目的とする。
本発明に係るバーチャルパワープラントの制御装置は、車両に搭載されている蓄電池の充放電動作を制御することにより送配電網内の電力の需給バランスを調整するバーチャルパワープラントの制御装置であって、前記車両の過去の行動パターンに基づいて充放電動作要求時における車両のバーチャルパワープラントへの参加可能性を推定する推定手段と、前記推定手段の推定結果に基づいて車両に搭載されている蓄電池の充放電動作を制御する制御手段と、を備える。
このようなバーチャルパワープラントの制御装置によれば、充放電動作要求時における車両のバーチャルパワープラントへの参加可能性を考慮して車両に搭載されている蓄電池の充放電動作を制御するので、バーチャルパワープラントを構成する車両群全体の充放電動作を車両の状態に応じて適切に制御することができる。
なお、前記推定手段は、充放電動作要求時における車両の駐車率を推定し、推定された駐車率に基づいて車両のバーチャルパワープラントへの参加可能性を推定するとよい。これにより、バーチャルパワープラントを構成する車両群全体の充放電動作を車両の状態に応じて精度よく制御することができる。
また、前記推定手段は、前記駐車率に基づいて充放電動作要求時に充放電動作が可能な車両の台数を推定するとよい。これにより、バーチャルパワープラントを構成する車両群全体の充放電動作を車両の状態に応じて精度よく制御することができる。
また、前記推定手段は、車両群単位で充放電動作要求時におけるバーチャルパワープラントへの参加可能性を推定するとよい。
本発明に係るバーチャルパワープラントの制御装置によれば、充放電動作要求時における車両のバーチャルパワープラントへの参加可能性を考慮して車両に搭載されている蓄電池の充放電動作を制御するので、バーチャルパワープラントを構成する車両群全体の充放電動作を車両の状態に応じて適切に制御することができる。
図１は、本発明の一実施形態であるバーチャルパワープラントの構成を示す模式図である。 図２は、本発明の一実施形態である行動パターンモデル作成処理の流れを示すフローチャートである。 図３は、駐車率の平均値の時間変化の一例を示す図である。 図４は、自宅及び勤務場所毎の駐車台数の平均値の時間変化の一例を示す図である。 図５は、平日及び休日毎の駐車率の平均値及び標準偏差の時間変化の一例を示す図である。 図６は、本発明の一実施形態である充放電制御処理の流れを示すフローチャートである。
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態であるバーチャルパワープラントについて詳細に説明する。
〔構成〕
まず、図１を参照して、本発明の一実施形態であるバーチャルパワープラントの構成について説明する。
図１は、本発明の一実施形態であるバーチャルパワープラントの構成を示す模式図である。図１に示すように、本発明の一実施形態であるバーチャルパワープラント１は、車両２に搭載されているバッテリの充放電動作を制御することによって送配電網内の電力の需給バランスを調整するシステムである。本実施形態では、バーチャルパワープラント１は、複数の車両２、電力会社３、データベースサーバ４、データ処理サーバ５、及び制御サーバ６を主な構成要素として備え、各構成要素は、インターネット回線や電力線等の電気通信回線７を介して相互に情報通信可能なように構成されている。
車両２は、ＨＶ（Hybrid Vehicle）やＥＶ（Electric Vehicle）、ＦＣＥＶ（Fuel Cell Electric Vehicle）等の車両により構成されている。車両２は、送配電網を介して充放電可能なバッテリを備え、電気通信回線７を介して各種車両データを送信可能なように構成されている。車両データには、車両２の識別番号（ＶＩＮ番号等）、車両データの取得日時、イグニッションスイッチのオン／オフ状態を判断可能な情報（トリップカウンタ等）、車両２の位置情報（充電スタンド８の識別番号や車両２のＧＰＳ（Global Positioning System）の経度／緯度情報）、走行距離（オドメータ等）、及びバッテリのＳＯＣ（State Of Charge）等の情報が含まれている。車両２は、バッテリを充電する充電スタンド８に接続されている際、充電スタンド８を介して電気通信回線７に接続して車両データを送信してもよい。
電力会社３は、送配電網を介して水力発電所、火力発電所、原子力発電所等の周知の発電所において発電された電力を需要家や需要施設に供給すると共に、送配電網を介して需要家や需要施設から供給された余剰電力を買電する。
データベースサーバ４は、ワークステーション等の周知の情報処理装置により構成され、電気通信回線７を介して電子情報の書き込み及び読み出しが可能なデータベースを備えている。データベースには、所定の制御周期等の任意のタイミングで電気通信回線７を介して車両２から取得した車両データが格納される。
データ処理サーバ５は、ワークステーション等の周知の情報処理装置により構成されている。データ処理サーバ５は、後述する行動パターンモデル作成処理を実行することにより、車両２の行動パターンを推定する行動パターンモデルを車両群毎に作成する。
制御サーバ６は、ワークステーション等の周知の情報処理装置により構成されている。制御サーバ６は、後述する充放電制御処理を実行することにより、データ処理サーバ５によって作成された行動パターンモデルを用いて複数の車両２の行動パターンを推定し、推定結果に基づいて複数の車両２の充放電動作を制御する。制御サーバ６は、本発明に係る推定手段及び制御手段として機能する。
このような構成を有するバーチャルパワープラント１は、以下に示す行動パターンモデル作成処理及び充放電制御処理を実行することにより、バーチャルパワープラント１を構成する車両群全体の充放電動作を車両２に応じて適切に制御する。以下、行動パターンモデル作成処理及び充放電制御処理を実行する際のバーチャルパワープラント１の動作について説明する。
〔行動パターンモデル作成処理〕
図２は、本発明の一実施形態である行動パターンモデル作成処理の流れを示すフローチャートである。図２に示すフローチャートは、データベースサーバ４が備えるデータベースに格納されている車両データが更新されたときやデータ処理サーバ５に対して行動パターンモデル作成処理の実行指令が入力されたとき等の所定のタイミングで開始となり、行動パターンモデル作成処理はステップＳ１の処理に進む。
ステップＳ１の処理では、データ処理サーバ５が、電気通信回線７を介してデータベースサーバ４が備えるデータベース内に格納されている車両データを取得する。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、行動パターンモデル作成処理はステップＳ２の処理に進む。
ステップＳ２の処理では、データ処理サーバ５が、ステップＳ１の処理により取得した車両データを用いて曜日及び駐車場所（自宅や会社等）毎の車両２の駐車率（イグニッションスイッチがオフである状態）の平均値の時間変化を車両２毎に算出する。具体的には、データ処理サーバ５は、車両データの取得日時及び車両２の位置情報に基づいて、イグニッションスイッチのオン／オフ状態を判断可能な情報を曜日及び駐車場所毎に分類する。そして、データ処理サーバ５は、分類された情報を用いて車両２の駐車率の平均値の時間変化（例えば１日単位）を曜日及び駐車場所毎に算出する。この処理により、例えば図３に示すような１日の各時刻における車両２の駐車率の平均値を示す曲線Ｌ１を曜日及び駐車場所毎に算出することができる。なお、車両２の行動予定データを利用できる場合には、データ処理サーバ５は、行動予定データに含まれる駐車率の予定値と実績値との差分値の時間変化を算出して後述する処理に用いるようにしてもよい。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、行動パターンモデル作成処理はステップＳ３の処理に進む。
ステップＳ３の処理では、データ処理サーバ５が、ステップＳ２の処理により算出された車両２の駐車率の平均値の時間変化を示す曲線を特徴量で近似する。具体的には、図３に示すように、データ処理サーバ５は、最小二乗法や最尤推定法等の周知の手法を用いて駐車率の平均値の時間変化を示す曲線Ｌ１を近似する近似曲線Ｌ２を算出する。そして、データ処理サーバ５は、近似曲線Ｌ２に含まれる代表的なピークの時刻、分散値、及び駐車率の平均値を特徴量として算出する。例えば図３に示す例では、データ処理サーバ５は、時刻Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３に現れている３つのピークの分散値及び駐車率の平均値を特徴量として算出する。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、行動パターンモデル作成処理はステップＳ４の処理に進む。
ステップＳ４の処理では、データ処理サーバ５は、Ｋｍｅａｎｓ等の一般的な手法を用いて、ステップＳ４の処理により得られた特徴量に基づいて車両データを取得した車両２を特徴量が類似する複数の車両群にクラスタリングする。この処理によれば、特徴量が類似する複数の車両群を構成することができる。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、行動パターンモデル作成処理はステップＳ５の処理に進む。
ステップＳ５の処理では、データ処理サーバ５が、ステップＳ４の処理において生成された一つの車両群を他の車両群に合体する等の所定のルールに従って複数の車両群のグルーピングを実行し、車両群に含まれる車両２の識別番号のリストを示す車両群情報を車両群毎に生成する。これにより、ステップＳ５の処理は完了し、行動パターンモデル作成処理はステップＳ６の処理に進む。
ステップＳ６の処理では、データ処理サーバ５が、ステップＳ５の処理において生成された車両群情報を参照して車両群に含まれる各車両２について求められた特徴量を取得する。そして、データ処理サーバ５は、周知の統計手法を用いて取得した各車両２の特徴量から指定時刻における曜日及び駐車場所毎の車両２の駐車率を算出する統計モデル（行動パターンモデル）を車両群に生成する。この統計モデルは、時刻、曜日、駐車場所を入力変数、車両２の駐車率を出力変数とする、車両２の行動パターンを推定する数式モデルであり、数式の形式や特に限定されることはない。これにより、ステップＳ６の処理は完了し、行動パターンモデル生成処理はステップＳ７の処理に進む。
ステップＳ７の処理では、データ処理サーバ５が、ステップＳ６の処理において生成された統計モデルを用いて曜日及び駐車場所毎の車両２の駐車率の時間変化及び駐車台数の時間変化を車両群毎に算出する。これにより、ステップＳ７の処理は完了し、行動パターンモデル生成処理はステップＳ８の処理に進む。
ステップＳ８の処理では、データ処理サーバ５が、ステップＳ７の処理により算出された曜日及び駐車場所毎の車両２の駐車率及び駐車台数の時間変化を用いて、曜日及び駐車場所毎の車両２の駐車率及び駐車台数の平均値及び分散値（又は標準偏差値）の時間変化を車両群毎に算出する。この処理によれば、例えば図４（ａ），（ｂ）に示すような自宅及び勤務場所毎の駐車台数の平均値の時間変化や図５（ａ），（ｂ）に示すような平日（曲線群Ｇ１）及び休日（曲線群Ｇ２）毎の駐車率の平均値及び標準偏差の時間変化を車両群毎に算出することができる。これにより、ステップＳ８の処理は完了し、行動パターンモデル生成処理はステップＳ９の処理に進む。
ステップＳ９の処理では、データ処理サーバ５が、ステップＳ８の処理において算出された曜日及び駐車場所毎の車両２の駐車率及び駐車台数の平均値及び分散値（又は標準偏差値）の時間変化を示す駐車パターンマップを車両群毎に作成し、作成された駐車パターンマップを記憶する。これにより、ステップＳ９の処理は完了し、一連の行動パターンモデル生成処理は終了する。
〔充放電制御処理〕
図６は、本発明の一実施形態である充放電制御処理の流れを示すフローチャートである。図６に示すフローチャートは、車両２のバッテリの充放電計画を作成するとき等の所定のタイミングで開始となり、充放電制御処理はステップＳ１１の処理に進む。
ステップＳ１１の処理では、制御サーバ６が、電気通信回線を介してデータ処理サーバ５から車両群毎の駐車パターンマップを取得する。なお、制御サーバ６は、予めデータ処理サーバ５から駐車パターンマップを取得しておき、取得しておいた駐車パターンマップを読み出すようにしてもよい。これにより、ステップＳ１１の処理は完了し、充放電制御処理はステップＳ１２の処理に進む。
ステップＳ１２の処理では、制御サーバ６が、ステップＳ１１の処理において取得した駐車パターンマップに基づいて、車両２のバッテリの充放電計画を作成する計画作成期間内の各時刻におけるバーチャルパワープラント１への参加可能割合又は参加可能台数を車両群毎に推定する。具体的には、制御サーバ６は、駐車パターンマップにおいて規定されている各時刻の駐車率及び駐車台数の平均値及び分散値から指定時刻における車両２の駐車割合又は駐車台数をバーチャルパワープラント１の参加可能割合又は参加可能台数として車両群毎に算出する。これにより、ステップＳ１２の処理は完了し、充放電制御処理はステップＳ１３の処理に進む。
ステップＳ１３の処理では、制御サーバ６が、電力会社３から送配電網内における電力の需給計画情報を取得する。そして、制御サーバ６は、数理計画問題を解くことにより、取得した需給計画情報及びステップＳ１２の処理により推定された車両群毎のバーチャルパワープラント１への参加可能割合又は参加可能台数に基づいて、送配電網内の電力の需給バランスを調整するための車両２のバッテリの充放電計画を作成する。具体的には、電力の需要量が供給量より多い時刻では、制御サーバ６は、バーチャルパワープラント１への参加可能割合又は参加可能台数に基づいて送配電網にバッテリの電力を放電する車両群を決定する。一方、電力の需要量が供給量より少ない時刻では、バーチャルパワープラント１への参加可能割合又は参加可能台数に基づいてバッテリを充電する車両群を決定する。このような処理によれば、車両２に搭載されているバッテリの電力を有効活用して発電会社における化石燃料の使用量を減らすことにより、ＣＯ２の発生量を低減すると共に燃料費、設備費、炭素税等の社会的費用を削減することができる。これにより、ステップＳ１３の処理は完了し、充放電制御処理はステップＳ１４の処理に進む。
ステップＳ１４の処理では、制御サーバ６が、ステップＳ１３の処理において作成された充放電計画に基づいて車両２のバッテリの充放電動作を制御する。これにより、ステップＳ１４の処理は完了し、一連の充放電制御処理は終了する。
以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態であるバーチャルパワープラント１では、制御サーバ６が、車両２の過去の行動パターンに基づいて充放電動作要求時における車両２のバーチャルパワープラント１への参加可能性を推定し、推定結果に基づいて車両２に搭載されているバッテリの充放電動作を制御するので、バーチャルパワープラント１を構成する車両群全体の充放電動作を車両２の状態に応じて適切に制御することができる。
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
１ バーチャルパワープラント
２ 車両
３ 電力会社
４ データベースサーバ
５ データ処理サーバ
６ 制御サーバ
７ 電気通信回線
８ 充電スタンド

Claims (3)

  1. 車両に搭載されている蓄電池の充放電動作を制御することにより送配電網内の電力の需給バランスを調整するバーチャルパワープラントの制御装置であって、
    前記車両の過去の行動パターンに基づいて充放電動作要求時における車両のバーチャルパワープラントへの参加可能性を推定する推定手段と、
    前記推定手段の推定結果に基づいて車両に搭載されている蓄電池の充放電動作を制御する制御手段と、
    を備え、
    前記推定手段は、充放電動作要求時における車両の駐車率を推定し、推定された駐車率に基づいて車両のバーチャルパワープラントへの参加可能性を推定する、バーチャルパワープラントの制御装置。
  2. 前記推定手段は、前記駐車率に基づいて充放電動作要求時に充放電動作が可能な車両の台数を推定する、請求項１に記載のバーチャルパワープラントの制御装置。
  3. 前記推定手段は、車両群単位で充放電動作要求時におけるバーチャルパワープラントへの参加可能性を推定する、請求項１又は２に記載のバーチャルパワープラントの制御装置。
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