Survey on Charging Solar Power to EVsM2 Survey 平成31 年6 月3 日...
Transcript of Survey on Charging Solar Power to EVsM2 Survey 平成31 年6 月3 日...
M2 Survey 平成 31年 6月 3日
太陽光電力による電気自動車への充電
Survey on Charging Solar Power to EVsHori-Fujimoto Lab
Department of Advanced Energy M2 47-186082縄田 晴子
1 序論
近年,資源枯渇・地球温暖化問題への対策として再
生可能エネルギーが注目を浴びている.
再生可能エネルギーとは,太陽光や風力,水力,地
熱,バイオマスなど自然から作られているエネルギー
のことである.これらのエネルギーは,原子力や石
油・石炭などの化石燃料を資源とした限りあるエネ
ルギーに対し,枯渇せずに繰り返し永続的に利用可能
なことから再生可能エネルギーと呼ばれている [1].
また,地球温暖化問題はいま地球規模で大きな課
題となっている.地球温暖化の主な原因として広く
知られているのが温室効果ガスであるが,その中で
も石油や石炭などの化石燃料の燃焼によって排出さ
れる二酸化炭素が地球温暖化に大きく影響を及ぼし
ていると言われている.石油・石炭などの化石燃料
による火力発電から,再生可能エネルギー発電に切
り替えていくことで地球温暖化に影響を及ぼす二酸
化炭素の削減に大きな効果が期待できる.
しかし,課題として,太陽光や風力といった一部の
再生可能エネルギーは発電量が季節や天候に左右さ
れるといったものがある.そのため,電力システム
全体の改革によって,より柔軟で効率的な調整力の
確保を進めていく必要がある.
そこで,今回は,再生可能エネルギーの利用技術の
中でも,太陽光電力による電気自動車への充電につ
いての論文 [2]を紹介する.この論文では,太陽光発
電の不足・過剰発生時に,電力をインポート・エクス
ポートするために,電気自動車充電ステーションの
蓄電池への代替接続が行われる.第二章では,太陽
光充電ステーションの設計,操作,制御について説明
する.第三章でシミュレーションを行い,最後に第
四章でまとめとする.
2 太陽光充電ステーションの設計,操作および制御
EV 用の電力が太陽光,風力などの再生可能エネ
ルギーから発電される場合,これらの電気自動車は
GHG排出量およびエネルギーコストの観点から非常
に有益である [3].今回は,職場に太陽光充電ステー
ションが存在する場合を考える.職場では,充電さ
れるピークの時間は午前 10時から午後 5時までの日
中である.したがって,適切なバッテリストレージ
システムを備えた太陽光充電ステーションは,より
経済的になる [4].まず以下のように仮定する.
1. 電気自動車は約 7時間駐車されている
2. 主な供給源として太陽光発電を備えた充電ス
テーションおよび追加のステーション蓄電池が
ある
3. すべての車両のバッテリーは 48V 20Ah(Hero
Electric Cruz)[5]
4. コンバータ効率 92% [6]
5. 充電ステーションでは一度に 2 つの EV バッテ
リーを充電することができる
よって,太陽電池パネルは以下のように決定する.
EVに必要な最大電力= 48 × 20 × 2 = 1920Wh
必要な総入力電力= 1920Wh/0.92 × 0.92 = 2270Wh
世界平均水平日射量= 5.86 kWh / m2 / day[7]
システムの所要電力= 2.27kWh / 5.86 = 388W
そのため,定格 250W のソーラーパネルを並行して
使用する.
システムブロック図を図. 1に示す.このシステム
は,電気自動車に必要な電力需要を供給し,余剰・不
足電力がステーションのバッテリーにフィードバッ
クされる,またはステーションのバッテリーから引
き出されるようになっている.太陽光発電は,太陽
1
図 1 System Block diagram[2]
図 2 Methodology Flowchart[2]
光から最大電力を得られる場合が最も効率的となる.
したがって,本研究では,山登り法による最大電力点
追従に基づいて動作するブーストコンバータが選択
されている.太陽光発電は断続的であるため,太陽
光発電が負荷需要を超えると,余分なエネルギーが
コンバータを介してステーションのバッテリーに供
給される.負荷需要が太陽光発電を超える瞬間には,
電力需要の不足分がコンバータを介してステーショ
ンのバッテリーから供給される.方法論は,図. 2の
フローチャートとして表される.
システムは 7 時間で 2 台の電気自動車を充電する
ように設計されている.車両のSOCからバッテリ
を充電するために必要とされる電力が計算され,7
時間でバッテリを充電するために必要とされる所望
の充電電流が推定される.閉ループバックコンバー
タは一日を通して一定の電流を供給する.蓄電池か
らのコンバータは,実際の EV 充電電流を目的の充
図 3 Solar power fed boost converter[2]
表 1 Solar Power Generation At Different Irradiances[2]
電電流と等しくするために電流を供給するように設
計されている.
3 シミュレーション結果
以下の条件下で MATLAB/Simulink でシミュレー
ションを行った.
Case.1太陽光発電が負荷需要を上回っている場合
Case.2太陽光発電がちょうど負荷需要を満たしてい
るとき
Case.3太陽光発電が負荷需要を下回っている場合
上記の 3 つのケースを明確に区別するために,シ
ミュレーションでは 1つの 250Wソーラーパネルの
みを使用している.ソーラーパネルはブーストコン
バーターを通して供給される. 回路図を図. 3 に示
す.異なる放射照度における太陽光発電を,以下の
表 1に示す.
EV 充電用回路を図. 4 に示す.車両は 7 時間充電
ステーションにあり,各バッテリー容量は 48V 20Ah
である.コントローラは,7時間で車両を充電する
ためにその初期充電状態に基づいて車両バッテリが
充電されるべき必要な電流を計算し,PIDコントロー
2
図 4 EV Battery charging circuit[2]
表 2 EV ChargerSimulation Results At 1000W/m2 Irradiance[2]
図 5 Station Storage Battery circuit[2]
ラーによって実際の充電電流と必要な充電電流との
差を無くす.降圧コンバータの IGBT のゲート信号
のデューティ比はこの誤差電流に依存する.シミュ
レーション結果を表 2に示す.
蓄電池は充電ステーションに備え付けられている.
その回路図を図. 5 に示す.ブーストコンバータは,
負荷需要が太陽光発電を超えると動作し,バックコ
ンバータは,太陽光発電が負荷需要に比べて過剰に
なったときに動作する.車両の電力需要は,最初の
SOCと,車両が充電ステーションに存在している時
間によって計算される.コントローラは,需給電力
差に基づいて電力ステーションのバッテリーを充電/
放電するために昇降圧コンバータを起動する.3つ
の場合の結果を表 3,表 4および表 5に示す.以上
表 3 Case 1 : Solar Power Generation ¿ Ev LoadDemand[2]
表 4 Case 2 : Solar Power Generation = Ev LoadDemand[2]
表 5 Case 3 : Solar Power Generation ¡ Ev LoadDemand[2]
より,太陽光発電の不足・過剰発生時に電力をイン
ポート・エクスポートするために,ステーションの
蓄電池への代替接続が使用されるシステムの性能を,
MATLAB / Simulinkで検証することができた.
4 天候数値化簡易手法による太陽光発電の発電量の解析
天候と太陽光による発電量の相関を過去のデータ
から把握することにより PV 発電量を定量的に予測
することを検討した論文 [8]があったため,簡単に紹
介する.この予測は気象庁の天候情報のみを利用し
た簡単な方法である.
1.「快晴」:快晴の日
2.「晴」:晴の日
3.「晴一時曇,晴後一時曇」:晴が主であるが一時的
に曇となる日
4.「晴⇔曇」:晴後曇,曇後晴,晴後薄曇,晴時々曇,曇
3
図 6 Weather quantification factor v.s. Powergeneration[8]
時々晴,晴時々薄曇,曇一時晴,晴後雨,雨後晴,晴
時々雨など天候が変化する日
5.「薄曇」:薄曇の日
6.「曇」:曇の日
7.「曇⇔雨」:曇後雨,雨後曇,曇時々雨,雨時々曇,曇
一時雨,雨一時曇などの日
8.「雨 (雪)」:雨,大雨,雪,大雪,みぞれの日
このように天気を 8 つに分類して,その日に対応す
る実際の発電量の 4 年間平均値を月別に算出してい
る.基準値として,最大発電量である 7月の快晴日の
値を最大値 10.0として正規化している.10.0は,東
京都市大学世田谷キャンパスの 20kW の PV 設備の
7月の快晴日の交流発電量の最大値である 96kWhに
相当する.例えば ,7 月の薄曇の日の天候数値化係
数は 8.42であり,発電量は快晴日の 84.2%であるこ
とを示している.4 年間の全データについて天候を
数値化し,20kWの PVシステムの実発電量と天候数
値化係数との相関をプロットしたのが図. 6 である.
図. 6 から,天候と発電量の相関係数は R=0.92 であ
り,相関が高いことがわかる.実績値と計算値を比
較すると差があるところもあるが,簡易的な手法で
あるにも関わらず月毎の増減傾向など全体的によい
一致が見られることがわかる.この方法で,2015年
の発電量を計算したのが図. 7である.実績値と計算
値を比較すると差があるところもあるが,簡易的な
手法であるにも関わらず月毎の増減傾向など全体的
によい一致が見られることがわかる.
図 7 Monthly power generation (2015) [8]
5 まとめ
本稿では,最初に,再生可能エネルギーを利用す
る意義について述べた.次に,太陽光や風力といっ
た一部の再生可能エネルギーは発電量が季節や天候
に左右されるという課題を挙げた.そこで,今回は,
再生可能エネルギーの利用技術の中でも,太陽光電
力による電気自動車への充電についての論文を紹介
した.ただし,今回紹介した論文では,太陽光による
電力を直接充電するだけの場合との比較が無かった
ため,従来のシステムと比較してどこの部分が改善
されているのかがわかりにくかった.また,シミュ
レーションの際の SOCをどのような根拠で決めたの
かも書かれていなかった.さらに,シュミレーショ
ンのみで実験が無かったため,実際にこのシステムが
有用であるかどうかの検証が不十分であると感じた.
また,太陽光発電による電力と充電ステーションの
バッテリーのSOCの両方が不十分である場合を考
慮した場合も課題となると考えられる.また,最後
に少し紹介した簡易的な太陽光発電量の予測につい
ては,精緻かつ複雑な方法を適用したとしても,日射
量を経時的に精度高く定量化するのは未だ困難であ
るため,このような大まかであるが簡単な方法で予
測するのも,現段階では有効であると感じた.
参考文献
[1] “再 生 可 能 エ ネ ル ギ ー と は”, 経
済 産 業 省 資 源 エ ネ ル ギ ー 庁,
4
https://www.enecho.meti.go.jp/category/saving
and new/saiene/renewable/outline/index.html
(最終閲覧日 2019/5/26)
[2] K. Sankaraditya Vikas, B. Raviteja Reddy, S. G.
Abijith, M. R. Sindhu, “Controller for Charg-
ing Electric Vehicles at Workplaces using So-
lar Energy”, IEEE International Conference on
Communication and Signal Processing, April 4-
6, 2019, India
[3] Stephen Lee, Srinivasan Iyengar, David Irwin,
Prashant Shenoy, “Shared Solar-powered EV
Charging Stations: Feasibility and Benefits”, Pro-
ceedings of Seventh International Green and Sus-
tainable Computing Conference(IGSC), 2016.
[4] G.R. Chandra Mouli, P. Bauer, M. Zeman, “Sys-
tem design for a solar powered electric vehicle
charging station for workplaces”, Applied En-
ergy, vol. 168, pp. 434-443, 2016.
[5] “Battery Details”, [online] Available:
http://heroelectric.in/cruz-offer.
[6] “Standardization of protocol for charging Infras-
tructure - Ministry of Heavy Industries & Public
Enterprises department of Heavy Industry”.
[7] “Source of Solar Irradiance
value”, [online] Available:
http://www.synergyenviron.com/tools/solar-
irradiance/india/tamil-nadu/coimbatore.
[8] Saburo Sasaki, Sora Fukunaga, Yutaka Ota,
“Evaluation of kWh Value of Photovoltaic Gener-
ation by Application of Simplified Method using
Numerical Factor of Weather”, Journal of Japan
Society of Energy and Resources, Vol. 38, No. 5
5