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	<title>元太陽光発電技術者の道楽ブログ &#187; エネマネ</title>
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		<title>太陽光とEVの蓄電池をまとめて制御</title>
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		<pubDate>Sun, 18 Nov 2018 11:50:38 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[太陽光発電道楽人]]></dc:creator>
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				<content:encoded><![CDATA[<p>太陽光発電をうまく利用するためにはバッテリーが不可欠と考えられますが、バッテリーはまだまだ高いので経済的に見合わないと言われています。このためEVのバッテリーをシェアし、コスト負担を軽減する方法は解決策の一つと見られていますが、変化する太陽光発電と建物の電力需要、EVの走行需要をうまくバランスさせるのは大変難しいことです。そこに三菱電機ではこれらをうまく制御する方法を開発したという発表がありました（<a href="http://www.itmedia.co.jp/smartjapan/articles/1811/01/news029.html" target="_blank">EVの蓄電池と太陽光をまとめて最適化、新しいエネマネ技術</a>）。</p>
<a href="http://solar-club.jp/member/sunnytomato/wp-content/uploads/sites/25/2018/11/ea5af4babe7048030b2b1d4da4dd1331.jpg"><img class="alignnone  wp-image-4022" src="http://solar-club.jp/member/sunnytomato/wp-content/uploads/sites/25/2018/11/ea5af4babe7048030b2b1d4da4dd1331.jpg" alt="エネマネ" width="420" height="350" /></a>
<p>記事によれば、開発された技術を用いると電力のコストを5%削減できるということです。モデルについての記載がありませんので、なぜコストダウンになるのかよく判りませんが、多分、売電/買電の料金差とか時間別電気料金の差を利用するのだと思います。しかし、日射や需要の変化が5%よりずっと大きいなかで、5%コストダウンという予想が有意な差なのか疑問に感じますね。</p>
<p>&nbsp;</p>
<p>まあしかし、この技術は有効だと思いますよ。太陽光発電と建物の電力需要とEVの走行需要という予測のつかない変化をするものをうまく制御するなんて、簡単なことではありません。相当熟練した人が制御しても5%のコストダウンできるのかどうか。私など、そこまで言わなくても大過なくそこそこに制御出来たら十分だと思ってしまいます。従って、ここで開発された技術でも（AIを使うのでしょうけれど）、そこそこに制御できていれば十分だと思います。機械がやってくれたら人件費削減による効果が大きいですからね。</p>
<p>&nbsp;</p>
<p>人がやってもどうすれば得なのか良く判らないような制御はAIにやらせておけばよいのです。太陽光発電と売電/買電、バッテリー充電/放電の制御はちょうどそのような用途だと思っています。どうやって制御すれば最適なのか良く判りませんからね。まぁ、AIにやらせるにはデータを蓄積しておく必要はあるでしょうけれど、後はAIに学習させ適当にやらせておけば良いだろうと思っています。</p>
<p>とは言え、EVまで入れて本当にうまくいくのかな？　時々、人がチェックするのかな？</p>
<p>&nbsp;</p>
<p>&nbsp;</p>
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