Economic and Technical Feasibility of V2G in Non-Road Mobile Machinery sector

技術要約：非道路移動機械（NRMM）セクターにおけるV2Gの経済的および技術的実現可能性

問題提起
本論文は、非道路移動機械（NRMM）セクター、特にレンタルサービスモデルにおける電動トラクターへの車載電力をグリッドへ戻す技術（Vehicle-to-Grid: V2G）の統合の可能性について取り組んでいる。V2Gは乗用車や電気バスのフリートにおいては十分に研究されているが、そのNRMMへの適用については未だ調査が進んでいない。著者らは、NRMMフリートが、予測可能な使用スケジュールと高いアイドリング時間を備えていることから、プライベートな電気自動車（EV）と比較して独自の利点を有しており、これにより航続距離への不安や駐車の不確実性といった一般的な障壁を軽減できると主張している。核心となる問題は、これらのしばしばアイドリング状態にある資産を活用して、グリッドサービスを提供し、価格を意識した充電を通じてエネルギーコストを最適化し、ピーク時のグリッド負荷を低減すると同時に、必要なエネルギーインフラ（太陽光発電、定置型蓄電池、および充電設備）の規模を決定することである。

手法
本研究では、ドイツのアルデンホーフェンにおけるレンタルディーラーラーの電動トラクター10台のフリートを評価するために、新しい2層のシミュレーションおよび最適化フレームワークを採用している。

• 内層（運用最適化）： この層は、MATLAB内の線形計画法（LP）ソルバーを使用して、フリートの日常および週次の運用をシミュレートする。目的は、トラクターとバッテリーエネルギー貯蔵システム（BESS）の充放電スケジュールを最適化することにより、年間の電気コストを最小化することである。モデルには以下が含まれる：

  • 使用プロファイル： 長期週次レンタル、日次レンタル、週末レンタルの3つの異なる週次レンタルユースケースを含み、トラクターが100%の充電状態（SoC）で出発し、5%のSoCで戻ることを保証する。
  • エネルギー構成要素： 太陽光発電（PV）システム、BESS、双方向電気自動車供給装置（EVSE）、およびディーラー建物の負荷。
  • コスト関数： 動的なデイトレード価格に基づいたエネルギー購入コストの合計から、エネルギーの系統への売電による収益（損失を考慮し、非効率な取引を抑制するために購入価格の90%に設定）を差し引いたものを最小化する。これは、電力制限およびSoC制約に従うものとする。
  • 簡略化： モデルは、コンポーネント効率を100%とし、将来の価格と車両スケジュールの完全な知識（完全な予見性）を前提とし、シミュレーション中のコンポーネントの劣化を無視している。

• 外層（ベイズ最適化によるインフラ・サイジング）： ベイズ最適化（BO）アルゴリズムが、エネルギーインフラの最適な規模を見出すために、多次元パラメータ空間を反復的に探索する。BOは以下を最適化する：

  • ピークPV出力容量。
  • BESS容量。
  • 最大グリッド接続電力。
  • 各ユースケースに対するEVSE構成（定格出力および単方向か双方向かの能力）。
  • BOは、内層からの累積電気コストと、コンポーネントの資本コスト（ライフタイム減価償却に基づく）の合計である総コスト（$c_{Tot}$）を最小化する。BO内のエラーモデルは、最大グリッド電力を超える構成に対してペナルティを課し、実行可能な解を確保する。

主な貢献

1. 斬新なユースケース： 本論文は、予測可能なスケジューリングと集中型の充電により、V2G統合に適していることを強調し、NRMMレンタルフリートに特化したV2G統合を導入している。
2. 統合された最適化フレームワーク： エネルギー管理システム（EMS）による運用戦略と、インフラサイジングのためのベイズ最適化を組み合わせた手法を提案している。このアプローチは、ニューラルネットワークのトレーニングや実験計画法（DoE）による網羅的な探索に伴う計算コストを回避しながら、複雑で非線形なパラメータ空間を効果的にナビゲートする。
3. レンタルモデルの経済分析： pooled（共同利用）された電動NRMMフリートの財務的可能性を定量化し、協調的なV2G戦略がいかにして異なる所有構造（レンタル対プライベート）において収益を生み出し、コストを削減できるかを実証している。

結果
51週間にわたる100回のBOイテレーションによるシミュレーションの結果、以下の知見が得られた。

• 最適構成： BOは、133.9 kWpのPVシステム、99.0 kWhのBESS、69.4 kWのグリッド接続、およびすべてのトラクターに対する11 kWの双方向充電器からなる構成を特定した。
• コストパフォーマンス： 最適化されたシステムは、平均電気価格0.068ユーロ/kWhを達成した。シミュレーションされた1年間で、ディーラーは双方向ハードウェアへの資本投資にもかかわらず、エネルギー取引（売電収益から買電コストを差し引いたもの）から695ユーロの純利益を実現した。
• 運用の挙動： EMSは、トラクター（特にユースケース3の車両）を一時的なストレージとして活用することに成功した。具体的には、低価格またはPV発電量が多い時間帯に充電し、高価格の時間帯に放電した。これはBESSと同様の挙動である。システムは、すべての出発時に要求される100%のSoCを維持した。
• 規制上の留意事項： 著者らは、経済的生存性が、固定グリッド料金および再生可能エネルギー賦課金（現在は電力消費に適用され、売電には適用されないもの）が改革されるという仮定に依存していると指摘している。この「二重課税」の撤廃なしには、V2Gの経済的利益は打ち消される可能性がある。

意義と主張
本論文は、電動化されたNRMMは環境に優しいだけでなく、V2Gとスマートエネルギー管理を組み合わせることで経済的にも実行可能であると主張している。研究は、レンタルフリートの予測可能性がグリッドとの相互作用に適しており、電気バスのフリートと同様の利益を提供できる可能性があることを示している。

しかし、著者らは自身の知見に対して慎重なトーンを維持している。彼らは、本研究には以下の限界があると明示している：

• 電動NRMMに関する現実世界の運用データの欠如。
• コンポーネントの劣化、変換損失、および規制の不確実性を無視した簡略化されたモデル。
• 車両スケジュールおよびエネルギー価格に関する完全な予見性の仮定。

したがって、本論文は、手法と予備的な結果は有望であるものの、これらの知見を実世界のデータで検証し、精度を高めるためにモデルを洗練させ、また、双方向のエネルギーフローへの課税といったV2Gの広範な採用を阻害している規制上の課題に対処するためのさらなる研究が必要であると結論付けている。