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
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