スマートグリッド技術開発の総合プラットフォーム構築
～MATLABの活用事例～
国研）産業技術総合研究所
福島再生可能エネルギー研究所
再生可能エネルギー研究センター
橋本潤
2016/10/19
2
3 3 北海道工業技術研究所 東北工業技術研究所 産業技術融合領域研究所 計量研究所 機械技術研究所 物質工学工業技術研究所 生命工学工業技術研究所 電子技術総合研究所 地質調査所 資源環境技術総合研究所 名古屋工業技術研究所 大阪工業技術研究所 中国工業技術研究所 四国工業技術研究所 九州工業技術研究所 計量教習所（通産省） 通 商 産 業 省
工
業
技
術
院
プロフィール
産業技術総合研究所は1882年に設立された農商務省地質調査所を 起源とする公的研究機関です。 2001年、通商産業省工業技術院傘下の15研究所と計量教習所が 統合再編され、国立研究開発法人として、活動しています。Copyright © National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST). All rights reserved.
4 2016/10/18 福島県 郡山市 福島再生可能 エネルギー研究所
全国に拡がる研究開発拠点
太陽光発電、風力発電、地熱・地中熱利用技術、 水素キャリア製造・利用技術Copyright © National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST). All rights reserved.
福島再生可能エネルギー研究所（FREA)
政府の「東日本大震災からの復興の基本方針」 （平成23年7月）に基づき設立。 ・再生可能エネルギーの世界に開かれた研究開発・実証を推進 ・新産業の集積を通して復興に貢献 ・2014年 4月 開所（郡山市西部第二工業団地） ・2016年 4月 スマートシステム研究棟 開所 5 ・人員：350名（内、産総研職員140名）・研究予算：平成27年度 29億円 太陽光発電 500kW 風力発電 300kW 実験別棟 実証フィールド スマートシステム研究棟 研究本館 総人員： 約350名 （内、外部共同研究者：約210名） 研究予算： H27年度29億円 敷地面積：78,000m2スマートシステム研究棟の運用開始
（2016.4.1）
・太陽光発電用パワーコンディショナや分散電源を、 世界最大級の3MWまで試験可能。 ・共同研究による最先端機器の開発や、認証事業者による 認証事業に利用。 ・海外進出を支援できるよう、国際標準化に向けた国際連 携を推進。 ・分散電源施設運営室を新設（H27.10) 6 スマートシステム研究棟全景 系統連系試験室 太陽光発電の出力 変化を模擬できる 電源 様々な気候条件下 でパワーコンディシ ョナを試験 世界各国の電力 系統を模擬できる 電源• 地元との連携
共同研究による地元企業の技術シーズ支援（のべ82件） 産業人材育成（日大工学部、東北大、会津大等11件、2年でのべ111人） 福島県関連産業推進研究会等（500社以上参加、全分科会リーダーを）• 各主要テーマで国内企業、大学と連携
共同研究：108件、内民間直接受託10件 大型施設（PV, PCS）の共同研究利用• 国際連携
米、独、豪、ノルウェー、オランダ等 国際規格化の戦略的連携も例） SIRFN（smart grid international research facility network)
国内外との積極的連携
8
スマートグリッド統合
プラットフォームの構築
これからの電力エネルギー供給ネットワーク
9 PCS PCS PCS PCS PCSチームの研究テーマの範囲
H2 太陽光発電 等の分散電源 電力系統 エネルギー貯蔵 （蓄電池・水素） 熱利用 電力利用 コンポーネント （ｼｽﾃﾑ構成機器） コンポーネント （ｼｽﾃﾑ構成機器） コンポーネント （ｼｽﾃﾑ構成機器） 結合（ｲﾝﾃｸﾞﾚｰｼｮﾝ）システム
• 設計・試験・評価技術の開発 → システム運用の高度化によって最大導入を促進再生可能ｴﾈﾙｷﾞｰﾈｯﾄﾜｰｸの構築と実証
大規模・超多数台の分散電源（太陽光・風力発電、エネルギー貯蔵） と電力需要を制御し、再生可能エネルギーの導入量を拡大。 電力系統 発電所 太陽電池 電気自動車 EV 燃料電池 自動車 FCVH 2 需要家 従来型の電力供給 風力発電 太陽電池 分散電源 エネルギー需要家 負荷平準化 夜間変動電力の緩和 自然変動電源 蓄電池 水電解 H2 水素貯蔵 H2 燃料電池 発電機 熱供給 水素供給 水素供給 短周期変動 電力の緩和 中・長周期変動 電力の緩和 電力需給調整力 （自然変動電源への対応が困難） 再生可能エネルギーネットワーク 燃 料 費 とCO 2 排 出 量 の 削 減 を 目 指 す 0h 6h 12h 18h 24h 時 刻 電 力 ベース電力 自然変動電力 需要 電力 0分 10分 20分 30分 時 間（分） 余剰電力 蓄電池 水素ｷｬﾘｱ 需要制御 従来火力 電力の需要と自然変 動のﾐｽﾏｯﾁの解消 自然変動に対する調 整力の最適配分 求められる機能 需要 ０ 11再エネの大量導入に向けた安定化と対策費用の課題解決
〜再生可能ｴﾈﾙｷﾞｰﾈｯﾄﾜｰｸに必要なｼｽﾃﾑ機器（PCS等）の開発とプラットフォームの提供 ← 再ｴﾈ出力抑制の増加 ← 発電所の稼働率低下 ← 送配電線の増強 ← ｴﾈﾙｷﾞｰ貯蔵ｼｽﾃﾑ の導入 ↑ 再 エ ネ 発 電 単 価 （¥/ k W h ） 再エネ導入量 （GW） → 再エネ分散電源の大量導入の課題 • 再エネ分散電源の導入拡大と共に、電力系統の安定性 を維持するための対策費用が必要 • 対策費用をグリッドパリティまで下げるための研究開発 グリッドパリティ 再生可能エネルギーによる発電費 用が既存の電気費用（電力量単価、 発電単価等）と同等になる費用。 この費用を下回ることで、自律的・ 持続的な導入拡大が可能となる。 ↑ 再 エ ネ 発 電 単 価 （¥/k W h ） 再エネ導入量 （GW） → グリッドパリティ 将来の対策 導入対策に充てられる費用 新概念システム機器の導入 • パワーコンディショナ（PCS）等のシステム機器 の高機能化によって、太陽光・風力発電、蓄電シ ステム等の分散電源をスマート化 • ICTと気象データの活用による全体最適化 安定性維持の ための 調整力を付与 12次世代分散電源（DER）
エネルギーネットワークコンセプト
エネルギー
コントロール
情報
衛星・地上観測情報 出力制御 需要制御 気象・発電量予測情報 太陽光発電 蓄電（ＥＳＳ） 地熱発電 風力発電 水素貯蔵 供給（発電）情報 需要情報 系統安定化３つが統合された
ネットワーク
次世代分散電源（DER）
エネルギーネットワークコンセプト
解
析
制
御
・
最
適
化
情
報
収
集
・
把
握
電
力
安
定
化
統合プラットフォーム構築（MATLABによる開発スピード向上）
システムの開発プロセスを支援するプラットフォーム
15 要求分析 引渡試験（オンサイト） 基本設計 システム 試験 詳細設計 コンポーネント 設計 結合試験 コンポーネント 試験 メーカ インテグレータ 試験ラボ 企画 構想 設計 詳細 設計 手配・製作 評価・検証 開発へのフィードバック AIST - FREA ス マ ー ト 分 散 電 源 シ ス テ ム の 性 能 評 価 プ ラ ッ ト フ ォ ー ム ②多様な分散電源に Interoperabilityを確保 ①多様な分散電源の開発・評価 ③より高度なシステム 全体の試験法の開発 ④設計・運用データ の整備、DB構築 評価法・ 場の提供 評価データ・認証の提供 スマートな分散電源システムの 導入拡大に貢献 特 に 重 視 す る 課 題 ◆システムの開発プロセス再生可能エネルギー統合実証フィールド
500 kW PV Simulator 300 kW Wind Power and 250 kW PV System Li Battery 400 kWh EV Station and Home LinkBEMS for FREA Load 1500kW 250 kW
Solar PV System
EUT inverters
500 kW Grid & Load Simulator
To Grid
Energy Flow Simulator
Test Bed for Grid-connected System
H2-Diesel Dual
Fuel Engine
Water Electrolysis
H2
Hydrogen Energy Carrier
Liquid Gas H2 MCH 16 BESS Simulator 300kW Li BESS 49kW/ 27kWh
Coming soon by FY2016
17
電波暗室 Radiowave Darkroom
模擬配電線路
Distribution Line Impedance
直流電源接続盤
DC Power Connecting Board
交流電源接続盤（ 低圧）
AC Power Connecting Board (Low Voltage)
計測シ ス テ ム
SCADA & DAQ
見学窓
Viewing Window
Real Time Digital Simulator
・実機ベースの試験 ・ハードウェアインザループ ・実証とシミュレーション検証
①ハードの試験
②ハード・ソフトの結合試験
③実証
ハード ソフト スマートシステム研究棟 MATLABの 活用 スマートシステム研究棟 再エネ統合実証フィールド ハード群 ソフト群 通信制御 ハードの試験環境 MATLAB プラットフォームの利用18
MATLABを活用した取り組み
気象予測
発電量
①気象データの高度化 ②発電量推定技術の高精度化 ③次世代グリッド技術への活用 気象数値シミュレーション 衛星画像解析シミュレーショングリッド
発電量シミュレーション 系統シミュレーション DER制御シミュレーション EMSシミュレーション 19 気象予測 衛星解析 発電量推定 PCS制御スマートシステム研究プラットフォーム開発
20
次世代衛星「ひまわり８号」のデータを利用して、高精度に日射予測
する仕組みの開発着手
ひまわり８号を中心にその他複数の情報を活用し、実用に耐えうる短
期日射予測技術を開発する。
MATLAB適用事例①：「日射予測技術」衛星データ解析
データ分析雲移動予測
日射推定今回紹介する事例
21
次世代衛星の日射予測への応用
次世代衛星ひまわり8号
高精度日射予測
DER制御への活用
発電制御（PCS）
需要制御（DR）
配電制御（Grid)
22
次世代衛星「ひまわり8号」の機能向上
23
衛星データ解析と気象予測モデルの統合
現在
数分先～
数時間先
数時間先～
1週間先
数値気象モデル
衛星データ解析
24
衛星データ解析による雲の分類（一例）
B05 B04 B03 上層雲 （氷晶雲） 下層雲 （水雲）25
MATLAB適用事例①：「日射予測技術」衛星データ解析
機械学習等のライブラリの活用により、
開発課題を迅速に明瞭化
一貫してMATLABを利用することで開発
技術の検証スキームを容易に確立
開発プロセスの共通化により、工数を
削減を実現
26
各種気象データとPVの実測データから高精度に発電量を推定する技
術を開発
MATLAB適用事例②：
「発電量推定技術」実測データを活用した高精度な発電
量推定技術
実測データ
解析技術
発電量推定
0 5 10 0 50 100 150 200 250 300 電流 [A] 電圧[V] 実測値 推定値27
屋内測定
屋外測定
PV測定データから発電性能を高精度に推定
任意条件の発電性能推定
水素・蓄電池などの
蓄電・貯蔵システムと連結可能
28
年間発電量を高精度に推定可能
開発技術
一般市販製品 国内標準推定誤差
50%減
I-V推定可能
秒オーダーでも
システム結合可能
DER制御への活用
29
MATLAB適用事例②：
「発電量推定技術」実測データを活用した高精度な発電
量推定技術
最適化ライブラリの活用により、開発ス
ピードが飛躍的に向上
一貫してMATLABを利用することで開発
技術の検証スキームを容易に確立
コンパイラの活用により、運用システム
へ容易な移植を実現
30
次世代インバータの制御技術を評価・開発するための系統解析プ
ラットフォームの開発に着手
MATLAB適用事例③：
「スマートインバーター」利用技術の開発と系統解析
個別実証試験
シミュレーション解析
システム実証
電波暗室 Radiowave Darkroom スマートインバータの 次世代機能試験 MATLABによる 系統シミュレーション システム全体の結合試験 配変 LDC 66kV 柱上Tr 柱上Tr PV PV 負荷 無限大 母線 短絡Z SVR31
MATLAB活用事例の
具体的な紹介
MathWorks 福井様の
スライドへ
32
© 2016 The MathWorks, Inc.
MATLAB活用事例の具体的な紹介
MathWorks Japan
アプリケーションエンジニアリング部 アプリケーションエンジニア
33
スマートグリッド開発で必要な机上検証を、MATLAB
®環境で一括実施。
1 衛星データを活用した 「日射予測技術」 （画像処理＋機械学習）スマートグリッド開発
2 実験データを活用した 高精度な「発電量推定技術」 （数学モデル＋パラメータ同定） 3 複数台のインバータを使った 「分散電源制御技術」 （制御） PV モジュール DC/DC コンバータ インバータ 負荷 変圧器 電力網 PV モジュール PV モジュール I[A] P[ W ] V[V] P[ W ] t[sec]34 1 衛星データを活用した 「日射予測技術」 （画像処理＋機械学習）
スマートグリッド開発
PV モジュール35
目標
ひまわりの衛星データを活用して、日射予測に必要な雲の領域を識別する。
日本列 島 （陸） 海 雲 雲 晴れ 課題① カラー画像の明るさが、 時間帯や季節、レンズの中心と端で異なる。 課題② 雲と雪などの判別が、 カラー画像だけでは不可能。36
ソリューション
雲の領域の識別に、MATLABの画像処理・機械学習のアルゴリズムを適用。
画像データの取得 学習データの作成 モデルの作成 全地点の予測 1 2 3 437
画像データの取得
→ 各地点において、波長の異なる16個のデータを観測する。
1 Ch.1 Ch.2 Ch.3 Ch.4 Ch.5 Ch.6 Ch.7 Ch.8 Ch.9 Ch.10 Ch.11 Ch.12 Ch.13 Ch.14 Ch.15 Ch.16 波長が 短い 波長が 長い 16チャンネルを利用した 画像処理だけだと、 雲の識別が難しいので、 機械学習を併用する。38 -0.47 -0.82 … -0.03 -0.27 -1.58 … -0.8 … … … … … … … … … … … … … … … … -0.35 1.13 … -0.22 Ch.1 Ch.2 … Ch.16 A A A … B B B
学習データの作成
→ 画像データから雲がある領域とない領域を選んで、学習データにする。
雲 晴れ Ch.1 Ch.2 Ch.3 Ch.4 Ch.5 Ch.6 Ch.7 Ch.8 Ch.9 Ch.10 Ch.11 Ch.12 Ch.13 Ch.14 Ch.15 Ch.16 A：雲以外 （負） B：雲 (正) 値の大きさで、 識別の信頼度が分かる 239
モデル
(
SVM
)
を作る
Ch. 1 Ch. 2 Ch. 16 -0.47 -0.82 … -0.03 -0.27 -1.58 … -0.8 … … … … … … … … … … … … … … … … -0.35 1.13 … -0.22 Ch.1 Ch.2 … Ch.16 A A A … B B B 雲 晴れ Ch.1 Ch.2 Ch.3 Ch.4 Ch.5 Ch.6 Ch.7 Ch.8 Ch.9 Ch.10 Ch.11 Ch.12 Ch.13 Ch.14 Ch.15 Ch.16 A：雲以外（負） B：雲 (正) 値の大きさで、 識別の信頼度が分かるモデルの作成
→ 各地点16個のデータに対しての雲がある/ないを
SVM
で学習させる。
※ SVM(サポートベクターマシン)：2クラスのパターン識別器で代表的なもの 340 モデルの評価 （識別結果）
全地点の予測
→ 全地点において16個のデータを学習器に与え、雲の有無を判定させる。
学習済み
モデル
(
SVM
)
Ch. 1 Ch. 2 Ch. 16 Ch.1 Ch.2 Ch.3 Ch.4 Ch.5 Ch.6 Ch.7 Ch.8 Ch.9 Ch.10 Ch.11 Ch.12 Ch.13 Ch.14 Ch.15 Ch.16 雲以外（青） 雲 (赤) 学習に使った衛星データ とは別のもの 441
ムービー： 雲の領域の識別する
ひまわりの衛星データ MATLABの識別結果
42
スマートグリッド開発
2 実験データを活用した 高精度な「発電量推定技術」 （数学モデル＋パラメータ同定） PV モジュール I[A] P[ W ] V[V] P[ W ] t[sec]43
目標
実験データを活用して高精度なPVモデルを作成し、発電量を予測する。
課題① ・多種多様なPVモジュールの性能評価・発電量の見積もりを 全て実験で行うのは難しい。 （→ PVの性能評価の効率化が必要。） 課題② ・複数のPVモジュールとインバータ、電力系統システムを接続 したときの、システム全体の検証を実機で行うのは大変。 （→ 机上検証のためのPVのモデル化が必要。 ） PV モジュール DC/DC コンバータ インバータ 負荷 変圧器 電力網 PV モジュール I[A] P[ W] V[V] P[W ] t[sec] 性能評価 発電量44 PVのSimulinkモデルを構築
ソリューション
PVの性能評価、発電量推定に、Simulinkのブロック線図モデルを適用。
日射量 モジュール 温度 電圧 電流 電力 PV モジュール𝑰 = 𝒇(𝑽)
電圧 電流 PVモデルのパラメータ同定 推定するパラメータ ・開放電圧の日射強度補正因子 a[-] ・太陽電池の直列抵抗値 Rs[Ω] ・曲線補正因子 κ[Ω/℃] など I-V特性の数式 I-V特性の実験データ I[A] P[ W ] V[V] P[ W ] t[sec] 性能評価 発電量推定 概略図 １ ２45
ムービー： PVモデルの構築、PVの性能評価と発電量の推定
46
スマートグリッド開発
3 複数台のインバータを使った 「分散電源制御技術」 （制御） PV モジュール DC/DC コンバータ インバータ 負荷 変圧器 電力網47
今後のモデル化のイメージ（PV＋パワコンの制御＋電力系統）
PV DC/DC コンバータ インバータ インバータ 制御 LCフィルタ、変圧器 電力系統48
統合プラットフォームの構築
MATLABを活用した
統合プラットフォーム
予測技術
水素貯蔵
水素発電
蓄電技術
配電技術
通信技術
49
