再生可能エネルギーを地産地消するエネルギーマネジメントプロジェクトで

実験用の蓄電池を増設。

AIを活用した太陽光発電量予測とEV仮想配電線で、

再エネ電力を余すことなく有効利用し、エネルギーレジリエンスに貢献。

東亜電機工業、 GSユアサ、 TDKラムダ、成宏電機との連携で

金沢工業大学は、地方創生研究所 泉井良夫教授、西田義人講師らが中心となり、白山麓キャンパスを拠点として進める「エネルギーマネジメントプロジェクト」の一環として、5月31日、実証実験のシステムに、株式会社GSユアサ製のリチウムイオン蓄電池を追加増設しました。設備の増強により、エネルギー観点でのカーボンニュートラル・地産地消・レジリエンス向上に向けた開発をさらに進めていきます。

金沢工業大学は、再生可能エネルギーや蓄電池・EV（電気自動車）・熱活用などを組み合わせた小規模エリア電力制御システムを構築する「エネルギーマネジメントプロジェクト」に2018年春より取り組んでいます。このプロジェクトは、再生可能エネルギーを軸に、エネルギーを地産地消する、大規模災害時にも対応可能な、地方創生のエネルギーコミュニティモデルの構築をめざしています。

今回の蓄電池の追加増設は、東亜電機工業株式会社、株式会社GSユアサ、TDKラムダ株式会社、株式会社成宏電機との連携により実現しました。また、並行して、AIを活用した太陽光発電量の予測技術を開発し、EV（電気自動車）を仮想配電線と見立ててエネルギーを輸送する実証実験を実施します。

具体的な内容は次のとおりです。

1. リチウムイオン蓄電池の追加増設

GSユアサ製の7.2kWh容量のリチウムイオン蓄電池を、白山麓キャンパスKIT Innovation HUBにある実証実験システムに追加増設しました。既設15.6kWhに対し、実証実験システムとしてほぼ50％の容量アップを実現しています。加えて既設の8.2kWhの鉛蓄電池をGSユアサ製の最新のものに変更致しました。本蓄電池は、既設同様にDC360V給電線にDC/DC変換器を介して接続されます。充電・放電制御は、既設の組込型制御装置であるプログラマブル・ロジック・コントローラで実施されます。蓄電容量が増加したことから、実証実験システムのエネルギーレジリエンス性が大幅に向上しました。

2. AI活用太陽光発電量予測技術

これまでの太陽光発電予測システムは、日射量と太陽光発電の発電量の相関関係から実現されるのが一般的です。この方法では、地方特有の状況、たとえば、降雪地域の状況が十分に反映されていません。そこで、今回、AI（ディープラーニング）を活用して、降雪状態も考慮して、太陽光発電の予測を行うシステムを金沢工業大学が開発しました。これにより、従来は予測が困難であったケース、例えば、晴天ではあるものの太陽光発電パネル上に雪が蓄積している場合などでも、精度よく発電量を予測できるようになりました。これにより、太陽光発電の電力を余すことなく使えるため、地産電力活用の観点からもエネルギーレジリエンス性が向上します。

3. EV仮想配電線

EVはこれまで、停止した状態で定置型蓄電池代替として活用することが一般的で、EVの「動く」という特性が必ずしも有効活用されていませんでした。一方、近年、大規模自然災害のより停電が大規模・長期化していることから、EVを用いて通電地域から停電地域へ電力を「物理的に輸送する」ことにより、停電地域で需要家（電気の使用者）の自立供給を長期維持することが可能になります。EV仮想配電線の実現のためには、太陽光発電の発電状況や電力消費状況、EVの蓄電池残量状況や走行開始時間、走行ルートなどの把握ならびに最適化が必須となります。EV仮想配電線は既に実証実験を行っていますが、今回、増設したリチウムイオン蓄電池等を活用して、さらに継続実施することにより、基礎的データの把握・蓄積に努めます。

エネルギーマネジメントプロジェクトは、地元産間伐材等を使ったバイオマスシステムによる熱電活用、DC電圧偏差による蓄電池の自律分散型制御技術なども継続して実施中です。これらの研究開発により、エネルギー観点でのカーボンニュートラル・地産地消・レジリエンス向上に向けた開発を進めていきます。

システム構成図

 増設したリチウムイオン蓄電池

 鉛蓄電池