2013 Fiscal Year Annual Research Report
分散プロトコルと並列プロセッサによる高度エネルギー制御ネットワークの研究
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22240004
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
山中 直明 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80383983)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 聡 慶應義塾大学, 理工学研究科, 特任教授 (10449027)
山口 正泰 慶應義塾大学, 理工学研究科, 特任准教授 (60509967)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2014-03-31
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| Keywords | スマートグリッド / ＥＶＮＯ / Ｍ２Ｍ / 電力スケジューリング / 電力需給制御 / ベストミックスエネルギー / ＥＶバッテリー / ネガワット |
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| Research Abstract |
本研究の目的は、高度に発達した通信ネットワークとその技術を活用して、電力エネルギーの需給調整と平滑化、及び自然エレルギーの利用拡大を図り、電力エネルギー問題の解決を図ることにある。最終年度の今年度は、研究成果のアピールを優先した。具体的には、パソコン上に各家庭のHEMSの情報を電力需給制御アルゴリズムに従ってM2M通信により相互に情報交換するEVNOエミュレーション環境（1000家庭を想定）を構築し、3社のEVNO環境で電力需給制御を2秒周期で行う実験に成功したので5月22日に広報し、その一部を「スマートコミュニティJapan2013（東京ビッグサイト開催：5/29～31)」に動態展示した。更に、模擬スマートハウスでのEVNO実証実験結果の一部のネガワット機能を追加し、慶應テクノモール2013（東京国際フォーラム開催：12/13）にて動態展示した。
分散制御の電力の需給マッチングは、以下の３アルゴリズムに注力して研究した。(1) 目標電力負荷曲線(Objective load curve：24時間）による需給マッチングでは、今まで1つであった負荷曲線を複数の特徴のあるグルーブに分割する方式を提案し、シミュレーションにより、ピークカットと電気料金の低減への有効性を検証した。(2）トークンリング方式によるMicro-CHPの需給マッチングについては、CHP保有家庭でリングを作り、トークンリング方式により一日（24時間）の電力価格変動に対するCHPの発電制御についてシミュレーションし、廃棄エネルギーとエネルギーコストの大幅削減が図れることを確認した。(3)EVのバッテリ仮想化による需給マッチングについては、電力需要のピーク時を避けた遺伝アルゴリズムを用いた仮想充放電制御方式を提案し、シミュレーションにより、電力需要の平滑化，電気料金の低減に有効であることを検証した。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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