大型トラックのxEV 化の可能性検討（第2 報） －蓄電池の性能・寿命・コストの進化による電動化の経済的可能性－
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(2) 体）蓄電池（LiB），および TiO 系 LTO 蓄電池であるが，今後 については全個体系を含む動向を調査した結果である．今後 の動向としては NEDO プロジェクト(1)目標値を代表例とした． 2013 年開始 NEDO 第 1 期プロジェクトのあと，2018 年に開始. [ Wh// kg ]. す．現状は電解液使用のリチウムイオン系（Mn 系/MNC 系主. Specific energy. 大型トラックの xEV 化の可能性検討（第 2 報）. された第 2 期プロジェクトでは期待レベルと技術的可能性と. ⋆） Energy density of battery pack 700 Targets* of NEDO proj. 2013 for EV 600 500 Targets* of NEDO proj. 2018 for EV 400 Current LiBs* 300 200 Predictive value of battery units 100 for H.D. xEV LTOs* 0 2040 2015 2020 2025 2030 2035. Fig.１ Trends and predictions of LiBs’ specific energy. の両面に対して納得性ある目標値となっていると理解し，大. ［ x103 cycles］］. 型 xEV 用蓄電池の可能性のベースレベルととらえた．なお， 図１の NEDO 目標値は乗用車等小型車 xEV 用想定の蓄電池パ ック目標であり，大型 xEV 用蓄電池の容量規模と強固な耐久 性考慮後の蓄電池ユニットとしての構造を考慮すると，大型. Life cycle. xEV 用として可能性が見込めるレベルは図１に示す H.D. xEV 用エネルギ密度レベルであるとした． 大型 xEV 用蓄電池としての最大の課題は，エネルギ密度と 耐久性（長寿命）とのバランスを確保しながらの進歩である．. 20 15 10 5 0. Current LiBs Rated LiBs power type energy type. 0. 100. 200. Expected balanced type battery by life and energy for H.D. xEV Targets of NEDO proj.2018 for EV. 300. 400. Specific energy ［ Wh// kg］］. 500. 600. 700. （ Battery pack ）. Fig.2 Trends and predictions of LiBs’ Life cycles. 2 に示す．寿命特性の主要な指標の一つとしてのサイクル寿命. ンス型蓄電池レベルを筆者提案として本検討に加えた．この. 20 Power types 18 Energy types 16 Current LiBs（ （ for Bus, etc） ） 14 Rated LTOs（ （ for Bus, etc） ） 12 Predictive battery system cost 10 for H.D. xEV (moderate level) 8 Predictive value of US NREL 6 （moderate level） 4 2 Targets of NEDO proj. 2018 0 2030 2035 2040 2020 2025 2010 2015. 期待レベルは，エネルギ密度と寿命のトレードオフ特性を考. Fig.3 Trends and predictions of LiBs’ Costs. 目標がエネルギ密度偏重，寿命はそこそこ狙いであると見え るのに対し，現状 LTO は極めて長寿命寄りであり，容量より も出力/寿命ニーズの強い HV 用としては適応性に優れている と思われるものの今後の大型 xEV 拡大（PHV/EV）に向けては 大容量化も重要である．そこで，図 2 に示す寿命・容量バラ. ［ x104 Yen/ /kWh］. を，図１に示したエネルギ密度との関係で表している．NEDO. Battery pack Cost. その現状と可能性および大型 xEV 用としての期待の方向を図. 可能性検討においては，蓄電池の寿命およびライフサイクル. 慮しバランスよく進化させる方向を狙いとしたものである． 2.2. xEV 用蓄電池コストの現状，今後の見通し. コストの予測が必須要件となる．. 図 3 は，xEV 用 Li 系蓄電池のこれまでの実勢コストレベル 3．蓄電池の寿命予測. および今後の代表的見通し例を示したものである．近年，コ スト低下が急激に進んでおり，さらに，NEDO プロジェクト. 3.1. 走行シミュレーションによる蓄電池の寿命予測. では 2030 年代には kWh 当たり 1 万円を切り，5 千円レベルを. xEV 車載蓄電池の劣化は，xEV 用途によって大きく変化す. 目指すとしている．一方，蓄電池材料資源問題を懸念する見. ると予測される．すなわち，都市内走または近郊一般道走行. 方も多く，NEDO 目標レベルの 2 倍程度との US NREL 予測(2). 主体か，都市間高速走行主体か，あるいは登降坂の度合い等. もある．そこで本検討では，前項でも触れた大型 xEV 用蓄電. の走行形態の違いによって，あるいは，年間走行距離・時間. 池ユニットとしての構造上によるコストアップも考慮に加え. や積載率等の稼働条件によって劣化が大きく変動することが. て，図 2 に示す H.D. xEV 用蓄電池の予測コストレベルを設定. 想定される．そこで走行シミュレーションを用いて種々の走. した．予測変動幅等は 4 章にて詳述する．. 行形態および稼働条件を変数として，および車載蓄電池 kWh. なお，国内外において普及進展中の大型 xEV バス. (3). 容量を変数として蓄電池の劣化量を計算し，劣化量が使用限. におい. ては，走行に必要なエネルギ量を蓄電できるだけでなく，寿. 界に達するまでの走行距離・期間から寿命年数を推定する．. 命を考慮して蓄電池容量を増やす事例が多かったが，それで. 本検討における蓄電池の使用限界は，多くの xEV バス事例(3). も車両の使用期間中に蓄電池の交換が 1~数回必要とされてい. を参考に容量劣化 20%到達点と設定した．そこで得られた車. る場合が大半であった．大型 xEV トラックの場合はより稼働. 載蓄電池kWh 容量と寿命年数から大型xEV トラックの使用期. 負荷が厳しく，かつ，走行距離が長いことが想定されるので，. 間に対する蓄電池の車載容量と交換回数を求めることができ. 寿命確保のために車載蓄電池容量を増大させる，あるいは交. るが，容量と交換回数の最適化においては，車載蓄電池の重. 換回数を増やすなどの対応がより必要となり，ライフサイク. さ/大きさおよびライフサイクルコストを総合的に判断する必. ルにおける蓄電池コストが膨大となり xEV の経済性に大きな. 要があり，詳細は後述する．. 悪影響を及ぼしかねない．したがって，大型 xEV トラックの. 表 1 に大型 xEV トラックの仕様概要を示す．蓄電池の寿命. 自動車技術会論文集 Vol.52,No.4,July 2021.. 757.
(3) 大型トラックの xEV 化の可能性検討（第 2 報）. Table 1 Vehicle specifications and simulation conditions. 算出は，全積載率にて，蓄電池劣化の激しい走行モードでの 結果から求めた．図 4 に走行シミュレーション概要を示す．. PHV. HV. Diesel. 1 motor. GVW Calculation mass. EV. 1 motor. 1 motor. 25,000 kg 25,000 kg, 21,500 kg (70% laden) -- Diesel max. power 350kW/Diesel Truck, 240kW/Strong HV 260kW/PHV 〜 150 kW 250 kW 320 kW Motor max. power -- 120〜 Auxiliaries Year average load level with A/C, etc. Charger Day-time; Ultra fast charger 350 kW (efficiency 88%) for PHV/EV Night-time; Fast charger 50kW (efficiency 88.5%) Official modes; JE05(ave.27.3km/h), JE05 inner city (ave. 13.5 km/h), Driving cycles Inter city V80 (constant 80km/h with incline). Heavy vehicles’real modes； Driving hours Ave. 15.0, 26.5, 46.0 km/h and 88.5 km/h with incline Driving hours; 8 hours/day, 330days/year Ambient temp. Day time; 22℃/Spring & Autumn, 33℃/Summer, for battery life12℃/Winter. Night time;15℃/Spring & Autumn, time estimation 25℃/Summer. 7℃/Winter.. 蓄電池劣化モデルの詳細は後述するが，走行シミュレーショ ンにおける瞬時の充/放電レートおよび充/放電深度（SOC スイ ング幅）からサイクル劣化量を求め，瞬時充/放電レートによ る自己発熱温度および表 1 に示す環境温度（四季×昼夜の 8 区分）から時間劣化量を求める． 3.2. 現状および今後予測/期待の蓄電池種類 大型 xEV トラック用として蓄電池寿命およびライフサイク ルコストを検討する対象として，図 1~3 に示した蓄電池トレ ンドから表 2 に示す 11 種類を選定した． 3.3. 蓄電池の劣化量計算方法. Vehicle model ; Diesel, HV, Plug-in HV, EV. 表2の①~③は既に製品化されているもので詳細な耐久試験 情報(4)(5)(6)が得られたものについて，それらデータを基に 2 成. Engine model ; performance, efficiency Motor/Generator model ; performance, efficiency Auxiliaries model ; mechanical/electrical models. 分法(4)を用いてサイクル劣化および時間（保存）劣化速度モ. Battery model ; performance, efficiency, heat release, deterioration. デル式を構築した．今後予測される，または期待する蓄電池. Driving cycle ; vehicle speed, incline. Grid. Charger. ③～⑤については，①~③にて得られた劣化傾向をベースに，. Vehicle control ; engine, motor, battery, auxiliaries. 予測されるサイクル劣化/時間劣化の改善率に応じて劣化速. Calculation ; drive/regenerative power and energy, FC, EC, and SOC, C-rate, temp. and deterioration of battery. 度モデルに種々係数を乗じて劣化速度式を構築した．なお，. Fig.4 Outline of driving simulation. 劣化速度式は，蓄電池容量の劣化速度を求めるものであり，. Table 2 Batteries for estimation of Life-time. 内部抵抗劣化は容量劣化との相関から求めた． （1）サイクル劣化速度 DScycle. Li-Ion, LTO and All solid Batteries. DScycle=DSrcycle・RT・Rc [ %/E-cyc ]. DSrcycle（基準サイクル劣化速度）＠25℃，1C 図 5 は基準サイクル劣化速度のマップ例である．マップ は基準温度において，1C 充/放電による SOC 振幅と充/放電 が行われる SOC 帯域（SOC-band）を変数としたサイクル耐 久試験結果データを基に作成することができる． RT（温度影響係数）=ek1. （T1-To）. ℃ Charge/discharge 1C, 25℃ SOC amplitude. 5. Rc（C レート影響係数）=ek1(2ΔT). （3）. 4. C レート依存劣化は C レートによる温度上昇との相関が. Reference point. Ex.0.0033 [%/ / E-cyc]. 3 2. 高いとする報告（6）を参考に本影響係数を構築した．. 1. k1=C レート依存劣化係数 （C レート変数劣化試験より） レート依存温度上昇幅℃。C2 比例発熱量，蓄電. 0 0. 20. 40. 60. 80. 1 00. SOC-band [ % ](swing center). Fig.5 Sample of cycle deterioration speed. 池熱容量および冷却方式に依存する。本検討では 内部抵抗と冷却方式変数事例を参考に強制空冷方. in storing time [ %// h ]. 6. Deterioration speed. Cycle deterioration speed ratio. （2）. T0=25℃，T1；四季環境温度（表 1）. ΔT；C. Current LiB Rated LiB, power type Rated LiB, energy type Rated LTO, power type Rated LTO, energy type Target 2025 of NEDO project Target 2030 of NEDO project Target 2035 of NEDO project Expected balanced type 2025 Expected balanced type 2030 Expected balanced type 2035. ① ② -1 ② -2 ③ -1 ③ -2 ④ -1 ④ -2 ④ -3 ⑤ -1 ⑤ -2 ⑤ -3. （1）. Case of use for H.D. xEV Wh/kg Life-cycles ~90~ ~1,000~ ~110~ ~2,500~ ~145~ ~1,500~ ~90~ ~20,000~ ~105~ ~15,000~ ~260~ 1,000 ~350~ 2,000 ~440~ (~2,500~) ~225~ ~3,500~ ~280~ ~4,000~ ~360~ ~5,000~ 0 . 008 75℃ ℃. 0 . 006. 65℃ ℃ 45℃ ℃. 0 . 004. 55℃ ℃ 25℃ ℃. 35℃ ℃. 0 . 002 0 . 000 0. 20. 40. 60. 80. Storing SOC [ % ]. 1 00. Fig.6 Sample of storing deterioration speed. ΔT は（3）式に示したものである．. 式を想定し内部抵抗とΔT の関係を求めた． 単位[ %/E-cyc ] における％は蓄電池初期容量に対する容量. なお，本劣化計算方法は 2 成分法（4）によるものであり，. 劣化量の割合を，E-cyc は蓄電池の初期エネルギ容量に相当. サイクル劣化量の計算には充/放電中の時間劣化分は含まれ. する充放電スループットエネルギ量を意味する．. ておらず充/放電作動中の時間劣化分も（4）式にて算出する．. （2）時間（保存）劣化速度 DStime. 単位[％/h]における％は（1）式と同意味である．. DStime=DSrtime・RT・Rt [％/h] DSrtime（基準時間劣化速度）＠25℃. （3）合計容量劣化量[％]. （4）. = DScycle [ %/E-cyc ] + DStime [％/h]. 図 6 は基準時間. 劣化速度マップ例である．マップは，保存 SOC 帯域および保. 走行時間および停車時間に応じた容量劣化量が求まる． なお，本検討における蓄電池寿命限は容量劣化 20％到達時. 存温度を変数とした時間劣化試験データを基に作成する． Rt（時間劣化への C レート影響係数）= ek1(ΔT). （6）. 点としている．上記劣化計算式は 20％劣化までの平均劣化速. （5）. 自動車技術会論文集 Vol.52,No.4,July 2021.. 758.
(4) ート/温度/劣化範囲下ではサイクルや時間の指数関数に比例 するなどの特性を有すとの情報もあるが，広範囲な充/放電条 件や 20％までの劣化範囲では一律の劣化特性は表れ難いとの 判断で平均劣化速度方式を採用した． 3.4. 大型 xEV トラック用途での蓄電池寿命 図 7 は，大型 xEV トラックが表 2 に示した蓄電池の内，6 種類を車載し都市内（JE05 ﾓｰﾄﾞ）を走行した場合の蓄電池寿命 計算結果である．図中①，②-2 等は，表 2 の蓄電池種類符号 走行に比べて車載蓄電池容量が HV/PHV でも多めとなってい. が，それでも高速走行では大容量蓄電池が必要となる． 大型トラックは概ね 15，16 年間程度の使用期間のようであ り，本検討においては寿命 18 年以上であれば使用過程での交 換は不要，9 年程度の寿命であれば 1 回の交換，6 年程度であ れば 2 回の交換が必要であるとした． また，図 7，8 の上部に xEV 種類ごとに走行に必要な最小. Battery life-time [Year]. 度の走行間隔が普及可能な最短限界であろうとの想定である. ⑤ -3. 20. ⑤ -2. 15. ② -2. 10. ④ -3. ①. 5 0. Min.118kWh for EV driving. 0.5. 6. 8 1.5. 10. 2.5. 40. 3.5. 60. 4.5. 80. 5.5. 1 0 0 6.5 2 00 7.5 3 0 08.5. On-board battery capacity [ kWh ] Strong HV Plug-in HV* EV*. *） 2h driving/charge. Fig.7 Simulation results of batteries life-time in use for H.D. xEV Trucks on the city driving cycle. るが，EV の場合は 3 倍前後の大容量を必要としている． 2 時間走行毎の場合である．この充電間隔は少なくも 2 時間程. ③ -2. 25. Full laden, City mode(JE05), 69,000km/Year. である．図 8 は都市間高速 150km 走行の場合である．都市内. なお，PHV，EV の充電間隔は，都市内，都市間走行とも約. Min.~6~kWh Min.35kWh for PHV driving 3 0 for HV driving. Life end of almost all of H.D. Trucks. 度を意味している．蓄電池の劣化特性として，限られた C レ. Battery life-time [Year]. 大型トラックの xEV 化の可能性検討（第 2 報）. 30. Min.44kWh Min.365kWh for PHV driving for EV driving. Min.~8~kWh for HV driving. ⑤ -3. ③ -2. 25 20. ④ -3. 15 10. ② -2. 5. ①. 0. 0.5. 8 11.5 0 12. 2.5. 40. 3.5. 70. 4.5. 後期でも SOC 作動範囲が適正範囲内であることを維持するた. 1 0 0 5.5 4 0 0 6.5 6 00 7.5 8 0 08.5. On-board battery capacity [ kWh ] Strong HV Plug-in HV* EV*. Full laden, Inter-city 150km, 151,000km/Year,. 蓄電池 kWh 容量を記している．これは，容量が減少する寿命. ⑤ -2. *） 2h driving/charge. Fig.8 Simulation results of batteries life-time in use for H.D. xEV Trucks on the inter-city driving cycle. めの容量である，寿命に余裕のある蓄電池でもこの最小容量 を車載する必要があることを示している． 図 7，8 において，蓄電池種類により寿命期間に極めて大き. しても時間劣化量は減少しないので交換回数を削減すること. な差が生じている．LTO（③-2）を除いて前記最小容量にて寿命. が不可能な場合がある．例えば，図 7，8 において，①は容量. 適応できる蓄電池は極めて少ない．現実的な容量/サイズの範. を増大しても 2 回から 1 回交換には適応できない、②および. 囲では，従来 LiB（①）は 2 回，近年 LiB も（図示②-2 および図. ④は無交換には適応できないなどである．. 示していない②-1 も含め）ほぼ 2 回の交換が必要である．近年. 3.5. 大型 xEV トラックの車載蓄電池容量. 出現済み蓄電池の中で，LTO（③-2，図示していない③-1 はさ. 表 2 に示した蓄電池種類について，大型 xEV トラックに応. らに長寿命）は無交換での適応が容易という結果である．最. 用した場合の寿命計算結果から車載に必要な蓄電池 kWh 容量. 近，国内にて大型 HV トラックが市販されたが LTO 型蓄電池. および交換回数を求めた結果が図 9 である．図 9 は都市間走. 11kWh を車載しているようである．高速都市間用途にて余裕. 行の場合である．大型トラックの主用途である都市間走行の. をもっての設定であると思われる．ところで，図 7，8 におい. 場合に， 特に EV の場合に極めて大容量蓄電池を必要とする結. て，④-3 は NEDO 目標 2035 年を想定した蓄電池であるが，. 果である．都市内走行では，充電間隔となる走行時間を同等. 将来的にも無交換は期待できず，1 回交換でも最小容量での適. とした場合，HV/PHV ではほぼ同等であるが，EV では都市間. 応はとても無理のようである．なお，④-1~2（NEDO 2025，. のおよそ半分程度の容量で適応可能という結果であった．. 2030）は②とほとんど差がないため図示していない．. 図 9 の上段は 2020～2025 年ころの蓄電池，下段は 2030～. ⑤-2，⑤-3 は筆者が提案する寿命・容量バランス型 2030，. 2035 年ころ予測の蓄電池の場合である。図中に「太 太い鎖線」で. 2035 であるが，2030 レベルでは最小容量で交換 1 回に適応可. 示す容量は蓄電池種類に関わらず最小限必要となる初期車載. 能であり，2035 レベルでは大型 xEV トラック全種類に対し無. 容量である．蓄電池容量が減少する寿命後期でも走行に必要. 交換での適応が可能との結果を得た．. な充/放電を可能とする SOC 範囲を確保するための容量であ. 蓄電池の交換が必要となれば（1+交換回数）分の蓄電池ライ. る．これを下回る長寿命な蓄電池が数種示されているが，寿. フサイクルコストが必要となり，また，交換回数を減すため. 命が余剰になるとしても寿命後期における作動範囲を確保す. には大幅な車載容量増大が必要となり，初期コスト増大およ. るため「太 太い鎖線」で示した容量を車載する必要がある．. び積載量の減少となる．なお，蓄電池によっては容量を増大. 全体を通して，蓄電池種類によって必要とする車載容量が. 自動車技術会論文集 Vol.52,No.4,July 2021.. 759.
(5) 大型トラックの xEV 化の可能性検討（第 2 報）. 大きく変動し，かつ，多くの蓄電池は 1 回または 2 回の交換. 2020～ ～ 2025～ ～. On-board battery capacity [kWh]. 2020～ ～ 2025～ ～ 1 , 2 00 ②-2 +1 ② - 2 + 1 1 , 0 00 ④-1 +1 ④-1 +1 800 ① +2 ① +2 ②-1 +1 ②-1 +1 600 ⑤-1 +1 ⑤-1 +1 400 ②-1 +2 ③-2 +0 ③-2 +0 200 ②-1 +2 ③-1 +0 ③-1 +0 0 initial capacity SOC 3.5 4 optimal 4.5 5 5.5 6 swing 6.5 7 7.5 0.5 1 1.5 Min. 2 2.5 3 3.5 4 4.5 for keeping range near an end of battery life. 2030～ ～ 2035～ ～ 2030～ ～ 2035～ ～ 100 1 , 0 00 ④-2 +1 ④-2 +1 80 800 ④-3 +1 ④-3 +1 ⑤-3 +0 60 600 ⑤-3 +0 ⑤ -2 +1 40 400 ⑤-2 +1 ⑤-3 +1 20 2 0 0 ⑤-3 +1 Battery replacement times 0 0 150km, 250km, 350km 150km, 250km, Strong 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 2.7h, 4h, 5.3h driving 2.7h, 4h driving HV / 1 charge / 1 charge Inter-city,150,000 EV driving Plug-in HV ～ 170,000km/Year EV only in city 120 100 80 60 40 20 0. が必要である．そのような中で注目すべき点は，図 9 の EV の場合，寿命後期での充/放電に必要な容量が極めて高いレベ ルとなっており，短区間である 150km でも 400kWh，望まし いと思われる充電間隔である 350km の場合は 800kWh ほどの 巨大蓄電池が必要であり容量ニーズが強い用途例である． 容量増大，すなわち重さ・大きさが増大すると積載効率向 上を追求する商用車にとって大障壁となる．図 9 の結果と表 2 のエネルギ密度から算出した蓄電池システムの重さを図 10 に 示す． 蓄電池の小さい HV は表示から除いている． 図 10 には， 都市内走行と都市間高速走行の場合を，充電間隔が同等とな. Fig.9 Required battery capacity and replacement times by estimated battery life-time in Inter-city driving.. る走行距離又は走行時間の場合を並べて表示している．図中 に示す PHV／EV としての許容レベルと判断される重さに対 し，現状の蓄電池は著しく大重量となる．これまで全く実用. 1 0 , 00 0. 化されてこなかった背景であろう．EV は，都市内走行の場合. Acceptable upper level for H.D. PHV Trucks. 2025 年頃出現が期待できる蓄電池にて適応性が高まり 2030 年代では高い適応性が期待できそうである．一方，都市間走. 1 , 0 00. 行の場合，エネルギ密度が究極レベルまで高まる 2035 年以降. City driving Inter-city driving. 現性は極めて低い．150km 走行の場合の充電時間は 45 分ほど であり，短距離輸送の場合には荷役中での充電が可能であろ うから普及性は少し見込めるであろう．. 1.5. 2. 2.5. 3. 3.5. Driving distance/time /1 charge. 6h 350km. 1. 4h 250km. 時間は 350kW 超急速充電でも 1 時間 10 分ほど必要なので実. 4h 250km. 100. 2h 150km. る必要が残りそうであるが，250km 毎充電の場合の充電所要. 2h 150km. Optimal upper level for H.D. EV Trucks (Equivalent to engine mass). でも 250km 程度の間隔で充電を繰り返して長距離走行を続け. 4. EV. Plug-in HV. City driving ; 〜 70,000〜 〜km/ /Year Inter-city driving ; 150,000〜 〜170,000 km/ / Year. PHV は，2035 年以降の蓄電池では蓄電池の重さによる普及. Fig.10 Battery system mass for H.D. xEV Trucks. 阻害はかなり緩和されそうだが， 高速時含めて EV として走行. Table 3 Predictive efficiency and costs for H.D. xEV. する対応力は低いので限定的普及にとどまる可能性が高い．. Range Diesel thermal Rapid efficiency [%] Moderate. 普及可能性要件の内，CO2 削減効果および燃料経済性につ いては第 1 報で報告した．また，積載効率に関わる蓄電池の. Operation ave.. Motor sys. effici.[%] Battery effici.[%]. 重さについても結果が得られた。残るは蓄電池ライフサイク ルコスト含めた xEV トータルでの経済性である．. Slow. HV/EV HV/EV. Rapid Moderate Slow Electricity cost Rapid increase [Yen/kWh] Moderate (daytime charge) Slow. Diesel fuel cost increase [ Yen/L ]. 4. 大型 xEV トラックの経済性検討 物流の幹線動脈といえる都市間高速輸送の主体は大型トラ. 4.5. 2000 42.7 41.2 39.8. 2025 46.5 44.2 42.0. 2030 48.5 45.9 43.3. 2035 49.7 46.6 43.7. 95.3/94.8 96/95.8 96.6/96.5 96.9/96.7 97.3/97.5 97.8/97.9 97.8/98 97.9/98.1. 115 23. 125 122 120 26 25 24. 137 130 125 29 27 25. 150 139 130 33 29 26. の現状および今後の予測値である．. ックあり，大型トラックが環境対応並びにエネルギ転換に向 けて xEV 化を進展させる際の重要な要件は，CO2 排出削減効. 図 11 は，表 3 の予測値を基に，走行シミュレーションを用. 果とともに経済性である。大型 xEV トラックの経済性は物流. い，xEV 車の燃料費および充電電費を求めて同年型ディーゼ. コスト，すなわち国民生活に与える影響が極めて大きいであ. ルトラックの燃料費と比較した結果である．年間ディーゼル. ろう．xEV 化における経済性は主に燃料経済性と蓄電池ライ. 車の燃料費と xEV 車の年間燃料費・電費との差額を示してお. フサイクルコストの 2 点であると考えられ，内，燃料経済性. り，プラスは xEV 化による費用削減効果を，マイナスは費用. については本報第 1 報にて検討し報告しており，本第 2 報で. 増大（損失）を意味している．横軸年は，表 3 年表予測値を. は，蓄電池ライフサイクルコストの検討を進め，燃料経済性. 実現した型式車が稼働開始する初年度を意味している．それ. 検討結果と合わせた総合的経済性の検討結果を報告する．. ぞれの図の中央の太線は，表 3 の各予測値がすべて中央値. なお．蓄電池コスト検討に進む前に，第 1 報にて報告した. （moderate）の場合である．太線の上下に変動している細線は，. 燃料経済性検討結果の要点について確認しておくこととする．. 表 3 の予測値の組み合わせすべての結果を示している．. 表 3 は，第 1 報にて用いた燃料経済性に関わるエンジンおよ. 図 11 の左側は都市内走行の場合，右側は都市間走行の場合. び電動系の効率ならびに軽油および充電電力の価格について. である。上段の HV は，都市内/都市間走行ともに，現状/今後. 自動車技術会論文集 Vol.52,No.4,July 2021.. 760.
(6) Fuel economical profits[× × 104 Yen// Year]. 大型トラックの xEV 化の可能性検討（第 2 報）. （ Diesel Truck fuel Cost－ － xEV fuel Cost））. ともに車両各部効率や軽油価格変動にあまり影響を受けずに プラス幅を維持できるようである．都市内走行に比べて都市 間ではプラス幅が低めとなっているが，これは高速走行では 回生効果が極めて小さくなるためである． 一方下段の EV は，左側の都市内走行の場合も，かろうじ てプラスを維持する確率は高そうであるがディーゼル効率進 化や軽油/電費上昇によりプラス幅が年々小さくなる確率が高 まり，HV の場合の半減以下の燃料費削減効果しか得られなく なるようである．右側の都市間走行の場合には，さらにプラ ス効果の削減が進み，2025 年以前にマイナスに転落し，年々 マイナス幅が増大する確率が高いという結果である．HV に比. City driving（ JE05 mode））. 70% laden, 69,000km/Year. 100 75 50 Strong HV 25 0 1 5 02020 2025 2030 2035. 1 00 50 0 - 50 - 100. EV. All factors moderate. Inter-city driving（ 250km）） 70% laden, 165,000km/Year. 100 75 50 2 5 Strong HV 0 1 5 02020 2025 2030 2035. 1 00 50 0 - 50 - 100 - 150 - 200 - 250. EV. ②. ①. 2020 2025 2030 2035 2020 2025 2030 2035 ① ； Diesel fuel cost slow up and electricity cost rapid up ② ； Electricity cost slow up and diesel fuel cost rapid up. べると極めて大きな損失額となり，エンジン禁止時代到来と Fig. 11 Fuel economical profits and losses of H.D. xEV Trucks なった場合，都市間物流コストへの大きな影響が懸念される．. Battery system cost [Yen/ / kWh]. 従来，EV の電費がエンジン車の燃料費より数段低減されると いう見方が大型車含めて大半と思われるが，本検討では逆転 した．その要因を調べたところ，最近のディーゼルエンジン， 特に H. D. ディーゼルエンジンの熱効率進化が著しく，表 3 に示したように今後さらに進化が続くと予測されることが主 要因である．モータ等電動系は技術的には SiC 化等進化が著 しいが，効率的には表 3 に示したようにすでに 95%程度に高. 8 0 , 00 0. Predictive battery costs in case of use for H.D. xEV. 4 0 , 00 0. ③ -1 Slow down based on NREL prediction ③ -2 Moderate down ② -1 Rapid down ② -2. 2 0 , 00 0. ①. 6 0 , 00 0. based on NEDO proj.. 0. 2 020. 2 025. 2 030. 2 035. 2 040. Fig. 12 Predictive battery system costs for H.D. xEV. まっており，今後は電費に大きく影響するような効率の進化 は望めそうにないということである．ちなみに，2015 年ころ. 〜 2020〜 〜. は都市間走行でも十分プラスになることを確認している．. Battery life-cycle cost [ ×104 Yen ]. 1 0 , 00 0. のディーゼル効率と軽油/電力価格の場合，EV の燃料経済性. 2030〜 〜. 2025〜 〜. 1 , 0 00. PHV については，HV よりやや劣る程度のプラス側燃料経 済性が今後とも得られるという結果である． 4.1. 蓄電池ライフサイクルコスト 図 12 は， 本検討に用いる蓄電池システムコスト予測である． NEDO プロジェクト目標値(1) および US NREL 予測値(2) をベ ースにして大型 xEV 用蓄電池コストレベルに換算した予測値 2 段階，および NREL 予測値と NEDO 目標値にはおよそ 1.5. 2035〜 〜. Slow down Moderate down Cost case of Rapid down. 100. Expected balanced type battery 2035 1.5 2 3 3.5 4 km 4.5 150, 250 km2.5 150, 250, 350 Strong Driving distance /1 charge HV Plug-in HV EV EV driving only in city Inter-city mode, 150,000~170,000 km/Year. 10. 0.5. 1. 5. Fig. 13 Estimated battery life-cycle costs for H.D. xEV on Inter-city driving use.. 〜2 倍の差があり，それらの中間に，図 3 にて示した H. D. xEV 用予測コストを設定し，併せて 3 段階とした．図中③-1 等符 号は表 2 の蓄電池種類符号を示す．. 化時代を切り拓く蓄電池として，高エネルギ密度・低価格指. 図 13 は都市間走行の場合の蓄電池ライフサイクルコスト検討. 向だけでは不十分であり，長寿命化も重視すべきである．. 結果である．図 9 の車載蓄電池容量と交換回数に対し図 12 の. 4.2. 大型 xEV トラックの経済性見通し. 3 段階予測コストを適用した場合の結果である．交換用蓄電池. xEV 化に関わる総合的経済性検討では，. は初期コストの 1.3 倍とした．PHV および EV が，なかでも. 総合経済性＝（ディーゼル車燃料費）－（xEV 燃料費･電費）. 特に EV が高コストとなる． 現状蓄電池では大型トラック数台. －（蓄電池 L.C. コスト＋HV 系電動機構追加コスト）. 分に相当する膨大なコストとなる．注目点は，筆者が期待し. ＋（エンジン廃止比 EV 電動系差益）として算出した．. 提案する寿命・容量バランス型の 2035 年レベル（表 2，⑤-3）. 図 14 は，HV・EV 大型トラックの都市間走行における総合. が実現すれば，xEV 全ての方式において，高エネルギ密度と. 経済性検討結果である．上段は HV，下段は EV，横軸は車両. 低コストを目指す NEDO 目標蓄電池よりも格段に低コストと. 使用経過年数を示す．車両使用開始年は蓄電池そおよび各部. なることである．エネルギ密度は控え目に抑えて長寿命を狙. 効率それぞれの出現年代である．使用期間中の燃料コスト変. いとした蓄電池であるが，交換が不要となり結果としてライ. 動は加味している．図 14 上段の HV は，ディーゼル車比での. フサイクルコストの低減効果が大である．大型トラック同様. 省エネ効果は 10％程度であったが年間燃料消費量が多いこと. に長寿命を求められる産業用設備・機器は数多くあり．電動. から燃料経済性効果が大きく蓄電池コストを数年で回収し，. 自動車技術会論文集 Vol.52,No.4,July 2021.. 761.
(7) 大型トラックの xEV 化の可能性検討（第 2 報）. 蓄電池の種類やコスト見通しに関わらず長い使用期間の間に. HV, Inter-city 250km,. 大きな累積益をもたらす結果である．一方 EV は，初期および 交換による蓄電池コストに，図 11 にて示したようにマイナス である燃料経済性が上乗せとなり累積損失が膨大となる．将 来蓄電池に期待しても損失から脱出できる可能性は低い．表 3， 図 12 の種々コスト変動の組み合わせによる最良ケース（図中 1 点鎖線）に近づいたとしても EV がプラスに転じる可能性は 僅かという結果である． 図 15 は都市内走行の場合である．都市間にくらべて回生効 果が高まるため，HV は経済性効果がさらに高まるが，EV で. Accumulated economical profits and losses [×104 Yen ]. 1 , 0 00. は燃料経済性効果が僅かにプラスに転じるにとどまるため，. All cost factors moderate case. 500. Best case 〜 Worst case. 0 - 5 00 2 , 0 00 1 , 0 00 0 - 1 , 000 - 2 , 000 - 3 , 000 - 4 , 000 - 5 , 000. All battery & vehicle types（ （ 2020〜 〜 2035） ） 0. 2. PHV は，都市間，都市内走行ともに HV と EV の中間あた りの経済性である．限定的用途での普及性は望めそうである．. エネ・燃料経済性について，本第 2 報では蓄電池の寿命/経済 性の可能性について検討し，合せて総合的な評価を行った結 果を表 4 に示す．主用途の都市間走行用途での可能性である が，HV は将来の大幅 CO2 削減およびエネルギ転換時期を迎 えるまで，当分は際立つ高い可能性が続くと思われる．ただ し，第 1 報にて詳述したように単に電動化だけでなくディー. 10. 12. 165,000 km/Year. 14. 16. 2035 type of balanced type Battery & Vehicle. 〜 2020 Batteries & Vehicles. 00. 22. 44. 6. 6. 88. 10 10. 12 12. 14 14. Duration of vehicle operation [ Year ]. 16 16. HV, City mode 4h,. Best case〜 〜 Worst case. 0 - 5 00. 69,000 km/ / Year. 2035 type of balanced type Battery & Vehicle. 500. All battery & vehicle types（ （ 2020〜 〜 2035） ） All cost factors moderate 0. 2 , 0 00. 2. 4. EV, City mode. 6. 8. 10. 12. 4h, 69,000 km/ / Year. 14. 16. 2025〜 〜 2035 types of Batteries & Vehicles All cost factors moderate. 1 , 0 00 0 - 1 , 000 - 2 , 000. ゼルの進化との組み合わせによる相乗効果狙いが必須である．. 0. 0. 〜 2020 Batteries & Vehicles. 22. 44. 6. 6. 8. 8. 10 10. 12 12. 14. 14. Duration of vehicle operation [ Year ]. 16 16. Fig. 15 Estimated economical profits and losses of H.D. xEV Trucks in City driving use.. EV は将来の CO2 削減効果の大きさに期待大であるが，蓄電 池の進化および長距離走行手段として有力な走行中給電方式. Table 4 Overall evaluations of 1st and 2nd reports. 等の出現等を待つ間の当分の間，可能性はかなり低い．. HV City Intercity. PHV は HV と EV の中間の可能性にとどまるが，EV 実現ま で限定的・機動的なリリーフを果たす可能性は見込まれる． なお，当面は HV が有力であろうが役割を終えた後，FCV の可能性も大いに考えられるが，EV への期待は不可欠，かつ， 大きいと考えられる．それに対応するためには現状技術の延 長では不十分である．充電電力からの CO2 排出のさらなる努 力は当然であろうが，EV トラックシステム技術および EV ト ラックによる都市間物流の仕組み等々，省エネ･経済性を高め. CO2 reduction. EV City Intercity. 2020~25 ➡ 2030~35. PHV City Intercity. ○➡○ △➡△ ○➡◎ △➡○ ○➡○ △➡△. Fuel economy ◎➡◎ ○➡○ ○➡△ △➡× ◎➡◎ ○➡○ ✖➡ ✖➡ ✖➡ Effect of battery △ / ○ △ / ○ ✖ ➡ advancement ➡◎ ➡◎ △/ ○ ×/ △ ○/ ◎ ○/ ◎ ✖➡ Overall ✖➡ ◎➡○ ○➡△ ✖➡△ ✖➡○ evaluation △/○ △/ ○ Key factors. るための革新が大きな課題である． 参. 8. All cost factors moderate 2025〜 〜 2035 types of Batteries & Vehicles. 1 , 0 00. Accumulated economical profits and losses [×104 Yen ]. のキーと思われる xEV 化について，第 1 報では CO2 および省. 6. Fig. 14 Estimated economical profits and losses of H.D. xEV Trucks in Inter-city driving use.. うであるものの，魅力ある次世代車としては不十分であろう．. 都市間輸送用途主体の大型トラックにおける次世代対応策. 4. EV, Inter-city 250km,. 交換不要な将来蓄電池の出現を得てかろうじて損失を防げそ. 5. まとめ. 165,000 km/Year. 2035 type of balanced type Battery & Vehicle. Optimal battery Optimal battery Optimization advancement. advancement. of Eng + Motor Dynamic charge. Limited usage. system. CO2 reduction CO2 reduction of electricity. of electricity.. (4) 加地健太郎，他；リチウムイオン電池の劣化モデル化に関. 考 文 献. する研究，2012 自技会秋季大会 No.20125632. (1) NEDO；全個体リチウムイオン電池開発プロジェクト 2. (5) 吉田洋之，他；リチウムイオン電池の寿命評価法の開発，. 期，NEDO ニュースリリース 2018.6.15. 電力中央研究所報告 Q14009，Q15013，2015. (2) Paige Jadun, et al., ； End use Electric Technology Cost. (6) Ahmad Pesaran ；Capacity fade & resistance growth for various. projections through 2050，US NREL Journal, 2017.12. discharge profiles (1C,5C,10C,US06), HP of U.S. National. (3) 佐々木正和：バスの電動化の現状・可能性 中国 vs 日本. Renewable Energy Laboratory. JSAE SYMPOSIUM 蓄 電 シ ス テ ム 技 術 と そ の 応 用 ｐ.9-14(2017). 自動車技術会論文集 Vol.52,No.4,July 2021.. 762.
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