東大における ユビキキネタスパワーネットワークの研究BESS+HPWH 1500 1600 tion...
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Ubiquitous Power Grid
平成21年度B部門大会2009年8月18日
東大における東大における
2009年8月18日
東大における
ユビキタスパワーネットワークの研究
東大における
ユビキタスパワーネットワークの研究キ ネ 研キ ネ 研
谷口 治人谷口 治人
東京大学大学院 工学系研究科
先端電力エネルギー・環境技術教育研究センター
東京大学大学院 工学系研究科
先端電力エネルギー・環境技術教育研究センター先端電力エネルギ 環境技術教育研究センタ
Center for Advanced Power & Environmental Technology先端電力エネルギ 環境技術教育研究センタ
Center for Advanced Power & Environmental Technology
University of Tokyo
11(APET) (APET)
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背景:太陽光発電の導入シナリオ(最大導入ケース)背景:太陽光発電の導入シナリオ(最大導入ケース)
1300万kl(5300万kW) 住宅用:約1000万戸
住宅用:約320万戸
2005年の約40倍6月10日麻生首相発表
2020年に2005年比 -15%へは 倍
住宅約6割350万kl(1400万kW)
住宅用 約320万戸
2005年の約10倍
PVは20倍へ
住宅約8割
非住宅約4割
2021~2030・新築戸建全体約50万戸/年
の8割に導入・既築約25万戸/年に導入2011~2020
住宅約8割
35万kl(140万kW)
住宅約8割
非住宅約2割
・新築戸建持家約30万戸/年の7割に導入
・既築は5万戸/年に導入
・産業用・公共用ポテンシャルのおおむね1割(スト ク)に導入
非住宅約2割
・産業用、公共用ポテンシャルのおおむね8割(スト ク)に導入
University of Tokyo
非住宅約2割(ストック)に導入 (ストック)に導入
2005 2020 2030
低炭素電力供給システムに関する研究会小委員会(第1回)-配付資料に追加
2
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背景:導入量に応じた課題の顕在化背景:導入量に応じた課題の顕在化背景:導入量に応じた課題の顕在化背景:導入量に応じた課題の顕在化
(主として太陽光)(主として太陽光)
0% 30%
配電系統での課題(電圧分布の適正化など)
系統運用(周波数調整、
余剰電力解消 予備力など
(周波数調整、バックアップ電源、安定性など)
余剰電力解消・予備力など
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3
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ユビキタスパワーネットワークの概念図ユビキタスパワーネットワークの概念図
ユビキタスパワ
水力 原子力
火力
小規模
ユビキタスパワーネットワーク
G
G
G
大規模
小規模ネットワーク
G
給電指令所
ローカル給電指令所
ローカル給電指令所
大規模ネットワーク
小規模ネットワーク
蓄電池(BESS)スーパーキャパシタ電力
給電指令所
ローカル給電指令所
風力
負荷機器小規模発電機
風力発電(WP)
電力 小規模ネットワーク
電力
電力
電力
G
小規模発電機ガスエンジンガスタービンヒートポンプ
給湯器(HP)
電力
電力
電力
熱
太陽光発電(PV)
貯湯槽
電気自動車
負荷機器
可逆式燃料電池(FC)
水素ローカルネットワーク
熱
電力
電力 電力
H2
H2
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4
燃料電池(FC) ネットワ ク2
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ユビキタスパワーネットワークの提案コンセプトユビキタスパワーネットワークの提案コンセプト
なんでも・・・・電源や蓄電・蓄熱装置の種類と量を問わないこと
既存の大規模電源(火力,水力,原子力)
分散型電源(太陽光発電 風力発電 燃料電池ほか)分散型電源(太陽光発電,風力発電,燃料電池ほか)
電気自動車,定置形蓄電池,ヒートポンプ式給湯器ほか
どこでも ど きどこでも・・・・ネットワークのどこにでも電源や蓄積装置を接続できること
ネットワークの中央/末端の違いや,電圧階級などを選ばすに,
分散型電源や,蓄電・蓄熱機器を接続できる分散型電源や,蓄電 蓄熱機器を接続できる
いつでも・・・・自然現象や使用状態の不確定性の影響を受けにくいこと
日射量や風量の変動の影響を受けにくい日射量や風量の変動の影響を受けにくい
電気自動車の充放電状態や,給湯使用状態にも対応,プラグ&プレイ
インテリジェント&インタラクティブ
・・・・電力系統へICT技術を一層活用すること
大規模ネ トワ クと 分散型電源 蓄積装置との 万全な協調
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大規模ネットワークと,分散型電源・蓄積装置との,万全な協調
事業者~消費者の電源・機器を含む双方向情報通信ネットワーク 5
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ユビキタスパワーネットワークの定義(目的と手段)ユビキタスパワーネットワークの定義(目的と手段)
手 段目 的
地球温暖化防止(CO2排出削減)
手 段
分散型電源,電気自動車等の積極活用
不確定性に対応できるシステム構築省エネルギー
社会的便益(事業者・消費者双方)
大規模ネットワークとの万全な協調
ICT技術の強力活用
系統技術上での課題
需給バランス
周波数調整 経済負荷配分
対象とする電源・機器
太陽光発電
風力発電
蓄電池
負荷機器 周波数調整,経済負荷配分
配電線電圧制御
蓄電池容量,電源予備力の適正化ほか
風力発電
電気自動車
ヒートポンプ給湯器
負荷機器
燃料電池
対象とするスケール
電柱(柱上変圧器)研究の方向性を形成
する主な3要素電柱(柱上変圧器)
配電線(フィーダー)
配電用変電所,ローカルエリア
次変電所 上位系統
する主な3要素
系統技術上の課題
電源・機器の種類
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6一次変電所,上位系統 スケール
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海外の状況:海外の状況:IEC (TC8)IEC (TC8)でのでの用語定義用語定義(60050(60050--617)617)の動向の動向
スマ トグリ ドの定義(現在審議されている案)スマートグリッドの定義(現在審議されている案)
下記を用いる電力ネットワーク
双方向通信と制御技術
electric power network that utilizestwo-way communication and control
双方向通信と制御技術
分散的処理とセンサ
事業者機器および需要家機器
technologies, distributed computingand associated sensors, includingequipment installed on the premises ofnetwork users *
上記定義への注記
事業者機器および需要家機器network users
* network users:事業者と需要家の双方を含む
Note: smart grids are intended toincrease the quality of the electricitysupply by providing functions such as:
スマートグリッドが備える機能の例(あくまでも例の扱い)
系統の自動化network automationpower quality managementdistributed generation managementdemand response
系統の自動化電力品質管理分散型電源の管理デマンドレスポンスdemand response
smart meteringpreventive maintenanceoutage management
デマンドレスポンススマートメータリング予防保守停電管理
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7ホームページ http://birdcam.xcelenergy.com/sgc/index.html より
outage managementenergy storage management
停電管理エネルギー貯蔵管理
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これまでの研究成果:風力発電におけるピッチ角制御によるこれまでの研究成果:風力発電におけるピッチ角制御による周波数変動抑制 蓄電池容量削減周波数変動抑制 蓄電池容量削減周波数変動抑制・蓄電池容量削減周波数変動抑制・蓄電池容量削減
RatedCapacity
(3)
系統側から
Wind PowerOutput [W] (2) (4)Stretching Region(3)
風 最大出力を制御
(1)
RatedCut-in Cut-off
Wind Velocity [m/s]
1000W
]
without Pitch Control
強風 β風車ブレード
0
500
Out
put [
MW without Pitch Control
with Pitch Control
-500
0
Win
d Po
wer
βピッチ角を変化させる
University of Tokyo
80 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500-1000
Time [s]
W
西崎康、入江寛、横山明彦、多田泰之、「風力発電連系系統の周波数制御のための風車ピッチ角制御とその蓄電池容量削減効果」、電学論B、129巻、1号、2009年
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周波数変動抑制・蓄電池容量削減のシミュレーション検証周波数変動抑制・蓄電池容量削減のシミュレーション検証0 3 600
0
0.1
0.2
0.3lu
ctu
ati
on[H
z]
200
400
600
put[
MW
]
with Pitch(Battery 160MW)wihtout Pitch(Battery 560MW)
-0 3
-0.2
-0.1
0
tem
Fre
quency F
-400
-200
0
Batt
ery
Outp
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000-0.4
-0.3
Time[sec]
Sys
with Pitch(Battery 160MW)without Pitch(Battery 560MW)
周波数変動
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000-600
Time[sec]
蓄電池出力蓄電池容量の削減
20万
円]
風力エネルギー逸失と蓄電池削減効果のコスト評価風力エネルギー逸失と蓄電池削減効果のコスト評価
-30万-200 -100 0 100 200 300 400 500 600 700 800
たり
利益
[円
-130万
-80万
時間
あた
University of Tokyo
9-180万ピッチ角制御 出力目標値[MW]
1
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これまでの研究成果:ヒートポンプ給湯器制御によるこれまでの研究成果:ヒートポンプ給湯器制御による周波数制御への貢献(蓄電池削減)周波数制御への貢献(蓄電池削減)周波数制御への貢献(蓄電池削減)周波数制御への貢献(蓄電池削減)
100%
90% LFC Signal(AR)定格付近でのみ
80%
90%
0.5HPC+LFCC
g ( )
C G
消費電力制御
(例:90±10%)
Power consumption
Time
LFC Generator
Heat Pump
BESS
LFCCLFC Generator
Heat Pump
BESS
本来機能(給湯)への影響小
Power consumption
0.1PHPInputtedSignal [p u ]
0.9PHP*
11R%MW/s
-LFCC BESS
-0.5HPC-LFCC
BESS
Ctmaxk>0
Signal [p.u.]
1 C i
-0.1PHP
1Tigs+1
1Thpcs+1
Control Delay Delay of IGRate Limiter
1s K
0
COP
k<0Consumption
of HPWH[p.u.]
1
Thermal Storage UnitNormalization
入江寛、「大容量風力発電導入時における需要家ヒートポンプ級と茎と蓄電池の協調に
University of Tokyo
10
COP
Conversion Delay
Thps+1Heat Pump Unit
* PHP : Rated Power Consumption of HPWH[p.u.]
ヒートポンプ制御モデル
需要家ヒ トポンプ級と茎と蓄電池の協調による系統周波数制御」、東京大学、修士論文、2009年
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ヒートポンプ制御による蓄電池削減のシミュレーション比較ヒートポンプ制御による蓄電池削減のシミュレーション比較
50 05
50.1
50.15[H
z]
only BESSBESS+HPWH
1500
1600
tion
[MW
]
49.95
50
50.05
Freq
uenc
y [
1300
1400
HPW
H C
onsu
mp
周波数
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500Time [s]
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 35001200Time [s]
H
HP給湯器消費電力
200
400
MW
]
湯 費
HP制御あり
0 060.070.08
uati
on only BESS
BESS+HPWH周波数偏差RMS
N1
-200
0
BES
S O
utpu
t [M
l SS0.030.040.050.06
ency
Flu
ctu
x rm
s[H
z] ∑=Δ=
N
i irms fN
x1
21
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500-400Time [s]
only BESSBESS+HPWH
蓄電池入出力
HP制御なし
00.010.02
0 100 200 300 400 500
Fre
qu
e
University of Tokyo
11蓄電池入出力 0 100 200 300 400 500
BESS Capacity [MW]
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ユビキタスパワーネットワークにおけるスマートストレージユビキタスパワーネットワークにおけるスマートストレージ
University of Tokyo
12太田豊、谷口治人、中島達人、K. M.Kiyanage、横山明彦、「ユビキタスパワーネットワークにおける自律分散型スマートストーレージの提案」、電力技術・電力系統技術研究会、PE-09-160、PSE-09-168、2007年9月、(投稿中)
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充電目標を満足する(PH)EVによる周波数調整充電目標を満足する(PH)EVによる周波数調整
数変周波数変動
充電バッテリー電力
放電
充電
バッテリーSOC充電完了指定時間
University of Tokyo
13University of Tokyo
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Ubiquitous Power Grid
さらなる研究の方向性さらなる研究の方向性((案案))
Ubiquitous Power Grid
ユビキタスパワーネットワークでの給電システムの構成・
役割の明確化
不確定性を有する多数台機器と,全体ネットワーク最適化
との整合モデリング手法の確立との整合モデリング手法の確立
分散型電源 負荷機器 計測制御 ドウ 提案 検証分散型電源・負荷機器の計測制御ハードウェアの提案・検証
情報通信ネットワークの所要性能の明確化・各種通信方式の
適用可能性検討
University of Tokyo
14
適用可能性検討
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