2022 Fiscal Year Annual Research Report
Optimal EV charging algorithm with probabilistic EV demand forecasting
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21K14150
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
小平 大輔 筑波大学, システム情報系, 助教 (20880777)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 確率的需要予測 / 電気自動車 / 蓄電池 / Virtual Power Plant |
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| Outline of Annual Research Achievements |
項目１：Electric Vehicle (EV) 群の充電需要予測の理論構築
項目１に関して、充電需要を確率的に予測するために、確率的な幅を持った予測区間（Prediction Interval）をどのように生成するかの検討を行った。当初の予定とは異なり、確率分布関数を予測するのではなく、Lower upper bound estimationと呼ばれる機械学習をもとにした手法を用いて、直接的に予測区間を推定することで、より汎用なデータに対して妥当性の高い予測区間を生成できることをシミュレーションにより示した。成果はEnergies(IF=3.0)に掲載された。また、実際の蓄電池を用いた実証試験を一部行い、蓄電池の最適動作のためには予測精度の影響が極めて大きい点を明らかにした。
項目２： 多数のEVの最適充放電アルゴリズムにおける計算量低減の理論構築
項目２に関して、シミュレーションベースにおいて、複数のEVの充電行動を仮想的に一つの容量の大きなEVとして扱うClustering手法を開発した。複数のEVの充電拠点にそれぞれ異なる到着時刻・出発時刻・充電残量をもったEVが任意の充電行動を取る際に、ユーザーの要求（出発時刻までにどれだけの充電量が必要か）を満たす充放電スケジュールを現実的な計算時間で実施することができた。成果は現在論文誌にて査読中である。また、強化学習による充放電の最適化モデルを構築し、EVから電力系統に電力を供給する売電による利益を最大化できるアルゴリズムを構築した。結果は現在論文誌への投稿準備中である。
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