ＥＶ（Ｖ２Ｂ）を活用したオフィスビルでのエネルギーコスト・ＣＯ２削減トライアルの夏季実証結果について

～ＩＣＴ×エネルギーによる“地産地消型エネルギー社会”の実現に向けて～

西日本電信電話株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長 小林充佳、以下：ＮＴＴ西日本）、株式会社ＮＴＴスマイルエナジー（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長　小鶴慎吾、以下：ＮＴＴスマイルエナジー）は、日産自動車株式会社（本社：神奈川県横浜市、代表執行役　山内 康裕、以下：日産）と協業し、電気自動車（以下：ＥＶ）を活用したV2B(※1)によるオフィスビルでのエネルギーコスト・ＣＯ２削減トライアルを2018年12月から開始し、夏季ピークカット実証により、電力料金等の削減効果を確認しました。

※1　V2Bとは、『vehicle to building』の略で自動車とビルの間で電力相互供給する技術やシステムの略称


１．背景
　パリ協定を契機として、脱炭素が世界の大きな潮流となっており、企業や自治体において、ＲＥ１００(※2)やＳＢＴ(※3)、ＥＳＧ(※4)の観点から再生可能エネルギーの利用価値が高まっており、ＣＯ2排出量の多いガソリン自動車からＥＶへのシフトが加速しています。
　ＮＴＴグループとしてもＥＶ１００(※5)に加盟し、保有している一般車両を２０３０年までに１００％ＥＶ化することを宣言しています。
　日産は、2010年に電気自動車「日産リーフ」の発売開始以来、世界で約43万台を販売しています。日産は、日本電動化アクション「ブルー・スイッチ」の活動を通して社会変革に貢献し、ゼロエミッション社会実現に向けて積極的に取り組んでいます。

※2　事業運営を100％再生可能エネルギーにより行うことを目標に掲げる企業が加盟する国際イニシアチブ
※3　企業に対し『科学的根拠』に基づく『二酸化炭素排出量削減目標』を立てることを求めているイニシアチブ
※4　環境（environment）、社会（social）、ガバナンス（governance）の頭文字を取ったものであり、企業が中長期的な成長をめざすためにこれら３つの視点が重要であるという考え方のこと
※5　企業による電気自動車の使用や環境整備促進を目指す国際ビジネスイニシアチブ


２．トライアル概要
　カーポート型太陽光発電システム（以下：カーポートＰＶ）で発電した電気をＮＴＴ西日本 山口支店オフィスビルで自家消費し、発電状況や電力使用状況に応じて、クラウドからＥＶや定置型蓄電池を遠隔制御（充放電）し、ＥＶ利用ユーザーの利便性を損なうことなく、エネルギーコストやＣＯ２排出量をいかに削減できるか検証します。詳細については、本トライアル開始時に発表したニュースリリース(※6)を参照願います。

※6　https://www.ntt-west.co.jp/news/1810/181030a.html

　　　　　　　　（写真）ＮＴＴ西日本 山口支店におけるカーポートＰＶとＶ２Ｂの設置状況

 

３．主な取組みと実証結果
　夏季ピークカット実証は、以下の通り実施し、その効果を確認しました。
　　・電力会社からの買電量実績（kWh）に基づく買電量予測、及び日射量予測に基づく発電量予測（今回は過去実績を使用）からオフィスビルの消費電力量を予測
　　・消費電力予測からピーク時間帯を割り出し、ＥＶから放電するスケジュールをＶ２Ｂに登録
　　・スケジューリングされた時間にＥＶ（3台同時）から放電し、ピークカットを実施

（消費電力予測について）
　　消費電力を精度良く予測することで、『ピークカットの時間帯』や『ピークカットに必要なＥＶ放電量（kWh）』を予測でき、それにより効果的なピークカットを実現できます。図１は7月31日の消費電力予測の状況であり、１日の予測精度は89％、ピークカット時間帯（9時～15時）に限れば94％となっていること、ピーク時間が予測できていることから、概ね精度よく予測できています。なお、予測精度は下記の計算式で算出しています。

　　　　　　　　　　　　　　　　図１　消費電力の予測状況（30分値）

（ピークカットについて）
　　ピークカットは、カーポートＰＶで発電した電気の自家消費とＥＶからオフィスビルへの放電により実施しました。図２の通り、自家消費により6.6kWh、ＥＶからの放電により7.5kWhを削減し、トータル14.1kWhのピークカット効果を確認しました。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　図２　ピークカットの状況（30分値）

４．今後の予定
　夏季ピークカット実証で明らかになった課題に対応した、より高度なクラウド機能開発を進めたうえで、冬季ピークカット実証を実施します。

（冬季ピークカット実証に向けた開発・検討項目）
　①放電スケジューリングの自動化、ピークカットに活用するＥＶ台数の最適化、消費電力予測の精度向上等のクラウド機能の高度化
　②定置型蓄電池からの放電による、更なるピークカット及びＥＶ本格普及や充電器の高速化等を見据え、ＥＶが集中充電した際の新たなピーク回避の有効性確認
　③エネルギーコストやCO2削減に関して、ＥＶならではの見える化検討
　④今後、需給調整市場（ΔｋW価値＋kWh価値）へVPP(※7)等のエネルギーリソースを提供するため、モビリティデータ等を活用し、ＥＶのSOC(※8)を予測する技術の検討

※7　Virtual Power Plant（仮想発電所）のことで、点在する小規模な再エネ発電や蓄電池などをあたかも1つの発電所のようにまとめてＩｏＴを活用し、集中コントロールする仕組みのこと
※8　state of chargeのことで、バッテリが完全充電された状態から放電した電気量を除いた残りの割合で、残容量のこと