2018 Fiscal Year Annual Research Report
Integration system of traffic and energy
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18H01660
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| Research Institution | Gifu University |
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Principal Investigator |
中川 二彦 岐阜大学, 研究推進・社会連携機構, 教授 (40530506)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 再生可能エネルギー / 電動車両 / エネルギーマネジメント / 太陽光発電 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，太陽光発電(PV)に「電気自動車，家庭および勤務先」を組み合わせたPV家庭システムと，「蓄電池電車と駅周辺施設」を組み合わせたPV鉄道システムの統合効果について，CO2削減量，経済性，リスク適応性，および提案する社会システムの構築に必要な自動車や電車の機能，性能および設計指針を得ることであり，2018～2021年度の4年計画で研究している．
1年目の2018年度の計画は，PVに「電動車両，家庭および勤務先など」を組み合わせたエネルギー統合収支モデルを作成し，数値シミュレーションを行うために必要なエネルギーの発生と消費のデータ収集と整理を行う．その成果は以下の通りである．
1.太陽光の発電量，電動車両，家庭および勤務先のエネルギー消費を組み合わせて，時々刻々の総合的なエネルギー需給を計算する非定常収支モデルを作成した．電動車両のエネルギー消費：車両重量(自家用車1t/台～電車35t/台)と走行状況に応じた走行と車載空調機のエネルギー消費および蓄電池の充電量を時々刻々計算する非定常収支モデルを作成した．家庭のエネルギー消費：電力以外に化石燃料を厨房，給湯および暖房で使用する従来型家庭とオール電化住宅の2ケースと，保有する自家用車(通勤と日常用途1～2台)のエネルギー消費も同時に時々刻々計算する非定常収支モデルを作成した．
2.エネルギーの発生と消費データの収集と整理を行った．①太陽光発電：岡山総社地区における1秒間隔の1年間分の発電実績データ(解析では1分～1時間毎の積算値を使用)．②1時間毎の家庭のエネルギー消費と自家用車2台(通勤と日常用途)の実使用データ(1分毎の走行時刻，走行距離，駐車場所など)．③1時間毎の勤務先の電力消費の実績データを通勤車1台当たりで整理．鉄道は吉備線の走行状況データ(1分毎の走行距離，停車時間など)．
3.研究環境(計算システム)を整備し，作成した統合モデルを用いた解析に着手した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究代表者は年度途中で所属機関を異動したものの，研究実績に示したように，①太陽光の発電量，電動車両，家庭および勤務先のエネルギー消費を組み合わせて，時々刻々の総合的なエネルギー需給を計算する非定常収支モデルを作成した．②予定していたエネルギーの発生と消費データの収集と整理を行った．更に，③研究の環境を整備し，作成した統合モデルを用いた解析に着手した．これら成果は当初の計画通りである．更に，所属機関の異動によって，以下に示す研究領域の拡大の可能性が視野に入ってきた．
1.地域差(岡山県と岐阜県)による提案システムの効果の違いの評価
2.岐阜大学内で実施されている他の研究(高精度気象予測など)とのコラボレーションにより更なるイノベーションと効果の拡大．
3.自家用車や電車以外にも，大学構内に乗り入れているバスや学内の試験農場で使用されている農機具などの電動化を想定した場合の効果
その一方で，当初に申請した予算の減額に伴い，AI-EVシステムの基礎実験装置の購入・製作が難しいことから，この基礎実験は年間の外気温や日射量などの変化を考慮した空調機と車室内における非定常収支シミュレーションによる評価で代替し，研究領域の拡大に注力する方針である．なお，拡大する研究領域の優先順位と実施項目は，当初計画した今年度の研究進捗を基に判断する．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究は，季節や気象などの自然現象に伴う地域の再生可能エネルギー発生量と人の行動に伴うエネルギー消費量について，同時に少なくとも1年間以上に亘って1秒～1時間間隔の時系列データを取得し，その結果に基づいて最適なシステム構成をケーススタディする．したがって，研究で使用が想定されるデータは可能な限り前倒しでも測定，取得していく．例えば，当初の研究計画を遂行するために必要な岡山地域のデータは取得済だが，地域差を評価するための再生可能エネルギー発生量などの岐阜地域の時系列データは今年度に追加取得する．
本研究を踏まえた次の研究ステップには2つのスキームが考えられる．ひとつは，システムで重要な要素技術の研究開発へのフィードバックであり，例えば，AI-EVシステムの構築・実証研究などがある．もう一つは，既存技術を利用して，提案する統合システムの実証研究である．早期の実証研究に結び付けるため，本提案システムで必要とするエネルギー量に対する国産での確保可能量，CO2削減，経済性の3つのバランスと技術的な裏付けの定量評価を急ぐ予定である．
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