出光興産など エネルギーマネジメント実証試験を開始

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2021年10月25日

 出光興産、国富町(宮崎県)、日本ユニシス、スマートドライブの4者はこのほど、「自治体公共施設における太陽光発電システム、蓄電池、EVを活用したエネルギー利用の最適化と災害時のレジリエンス向上のためのエネルギーマネジメント実証」のシステム運用を国富町において開始した。

 国富町役場に、太陽光発電システム、蓄電池、EV充放電器、EV充電器、EV(公用車)からなるリソース群、およびEV稼働状態予測に活用する車両管理システムとエネルギーマネジメントシステムを導入、2023年3月31日までの実証を予定している。

 実証実験では、出光興産と日本ユニシスがソーラーフロンティア(出光興産100%子会社)の国富工場においてエネルギーマネジメント技術の開発を目指す実証実験において基礎検証を行ったエネルギーマネジメントシステムを活用。国富町の協力のもと町役場における日々の電力とモビリティ利用に実証機器の充放電制御スケジュールを最適化する検証を行うことで、エネルギーコストや環境負荷の低減と災害時のレジリエンス向上につながるシステムを構築する。

 出光興産、日本ユニシス、スマートドライブの三社は今後、実証実験で得た知見をもとに、今回構築したシステムを活用して自治体への再生可能エネルギーの導入とモビリティの電動化によるエネルギーの脱炭素化促進、災害時のレジリエンス向上に役立つサービスの構築を目指す。

出光興産など 車両管理とエネ管理システム構築、実証開始

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2021年2月22日

 出光興産、日本ユニシス、スマートドライブの3社はこのほど、国富町役場庁舎(宮崎県)で、エネルギーコストや環境負荷の低減と災害時のレジリエンスの向上に資するシステムの構築を目的とした実証実験を開始すると発表した。実証期間は今年4月~2023年3月末まで。3社はそれぞれの知見を活用し、自治体と共にエネルギーの地産地消と低炭素化の実現を目指す。

 

エネルギーコスト・環境負荷低減、災害時のレジリエンス向上
エネルギーコスト・環境負荷低減、災害時のレジリエンス向上

今回の実証実験では、自然エネルギーの普及に取り組んでいる国富町役場の敷地内に、太陽光発電システム、公用車EV3台、EV予約管理・車両情報取得を行う車両管理システム、複数の蓄電池・EV充放電器/EV充電器、そして、これらのリソースを遠隔から複合的に制御するエネルギーマネジメントシステムを導入し、エネルギー利用の最適化を図る。蓄電池とEVの最適な充放電計画を作成し運用することで、国富町役場の電力コストの低減やCO2排出量の削減につなげる。また、災害などによる停電時における蓄電池とEVからの電力供給の最適運用の検証や事業モデルの検討も実施する。

 なお、今回使用する太陽光発電システム、蓄電池、EV充放電器などは出光興産の100%子会社ソーラーフロンティアの取扱製品。エネルギーマネジメントシステムは、出光興産と日本ユニシスが3月から開始するエネルギーとモビリティの価値最大化に貢献するエネルギーマネジメント技術の開発を目指す実証実験のシステムを活用。さらに、スマートドライブの「SmartDrive Fleet」と「Mobility Data Platform」を通じて公用車の車両データを収集・分析・活用することでEV稼働状態予測の精度を高め、最適な充放電計画の作成に取り組む。

 

出光興産 EVと蓄電池の充放電制御を最適化

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2020年11月12日

日本ユニシスと実証試験、再エネ導入拡大図る

 出光興産と日本ユニシスは、EVおよび蓄電池の充放電制御を最適化する実証試験を開始する。建物の電力需要、太陽光発電量、EVの稼働状態、卸電力市場動向などの予測値をもとに、太陽光、電気自動車(EV)、蓄電池を組み合わせたエネルギーマネジメント技術の開発を目指す。EVと蓄電池を組み合わせて最適化するケースは初となり、実証期間は来年3月1日~12月31日を予定している。 

EV及び蓄電池の充放電制御を最適化する実証試験 
EV及び蓄電池の充放電制御を最適化する実証試験

 今回の実証試験は、出光興産の100%子会社ソーラーフロンティアの国富工場(宮崎県)で実施。同社の保有資産(事務所棟、業務用EV)や製品(蓄電池、EV充放電器、EV充電器、ソーラーカーポートなど)を活用し、事業所に業務用車両、通勤車両に一定程度EVが普及したことを想定する。

 このケースでは、充電タイムが集中すると電力需要が一気に高まることが課題になることから、①EVと蓄電池の充放電タイムを複合的に制御し、電力のピークカット、②EV稼働状態予測(日本ユニシスが特許出願済み)を活用した基本料金超過抑制や電力のピークシフト、③小売電気事業者の調達コスト最小化に向け日本卸電力取引所(JEPX)価格予測に基づく充放電のタイミングを制御、といったシステムの構築を目指す。さらに、④ワークプレイスチャージング(通勤者の職場充電)により職場へのEV充電器の普及が想定され、災害時のBCP対策としての活用も図っていく。

最適化制御
最適化制御

 一方、最適化制御については、データ取得、予測、最適化/制御計画作成、制御の流れになる。予測については、電力需要予測、太陽光発電予測、EV状態予測、JEPX価格予測などを機械学習で分析。ピークカットによる電量料金削減や小売り電気事業者の調達コストの削減を最適化目的とし、翌日の30分値単位の充放電計画を作成する。ただ、その日の状況に応じた最適化計画を立案する必要があることから、今回の実証では、様々なパターンに対応した最適化計画を検証評価することで、最適化アルゴリズムの改善やサービス化に向けた検討を進めていく予定だ。

 両社は、今後のEV/PHEV普及による運輸部門の低炭素化や電力の安定供給、太陽光などの再生可能エネルギーのさらなる導入拡大を目指す。また、太陽光発電、EV、蓄電池などを組み合わせることで、「エネルギー」と「モビリティ」を起点とし生活の利便性・快適性向上を実現する「まちづくり」に貢献する考えだ。