水素交通の可能性

実運転パターンとインフラ連携を考慮したFCEVエネルギーマネジメント：予測制御とAI/MLによる最適化技術

はじめに

燃料電池自動車（FCEV）のエネルギーマネジメントシステム（EMS）は、燃料電池スタック、バッテリー、DC-DCコンバータ、モーターなどのパワートレイン構成要素間におけるエネルギーの流れを最適に制御する役割を担います。その目的は、車両の要求駆動力を満たしつつ、燃料電池システムの効率最大化、耐久性向上、水素消費量低減、バッテリー負荷の平準化、応答性確保といった多目的な性能指標を同時に達成することにあります。

従来のFCEV EMSは、定常状態モデルや簡易的な運転パターンモデルに基づいたルールベース制御や最適化手法が主流でした。しかし、実際の運転環境は交通状況、道路勾配、気候条件などによって常に変動し、非常に多様性に富んでいます。また、将来的な水素交通システムにおいては、車両単体だけでなく、水素充填ステーションの稼働状況や電力グリッドの状態といったインフラ情報との連携が、システム全体の効率や運用コストに大きく影響を与える可能性があります。

これらの実環境における複雑性や外部システムとの連携を考慮し、FCEV EMSをさらに高度化する技術として、予測制御や機械学習（AI/ML）を用いたアプローチが注目されています。本稿では、実運転パターンとインフラ連携を考慮したFCEV EMSの予測制御およびAI/MLによる最適化技術について、その技術的アプローチと実装における課題を掘り下げて解説します。

FCEV EMSの高度化が求められる背景

FCEVのパワートレインは、燃料電池が出力する比較的緩やかな電力と、バッテリーが出力する瞬発的な電力を組み合わせることで、車両の多様な駆動力要求に応答します。EMSは、これらの複数のエネルギー源と負荷（モーター、補機類）の間で、最適な電力配分をリアルタイムに行う制御システムです。

従来のEMS設計では、特定の標準的な運転サイクル（例：WLTC）や、経験則に基づいた静的なルールセットが用いられることが一般的でした。これらのアプローチは、一定の性能を発揮するものの、以下のような課題を抱えています。

• 実運転パターンとの乖離: 実際の走行は標準サイクルとは大きく異なり、頻繁な加減速、渋滞、勾配の変化などが生じます。これらの多様なパターンに対して、静的なルールでは真に最適なエネルギー配分を実現することが困難です。
• 先見性の欠如: 従来のシステムは基本的に現在の状態に基づいて制御判断を行います。将来の運転状況やエネルギー需要を予測できないため、エネルギー源の適切な準備（例：バッテリーへの回生エネルギー充電タイミング）や効率的な使用が限定されます。
• 外部環境との非連携: 水素充填ステーションの待ち時間や在庫状況、あるいは電力系統における再生可能エネルギーの発電状況や価格変動といった情報は、車両の運行計画やエネルギー戦略に影響を与える可能性がありますが、従来のEMSではこれらの情報を活用できませんでした。

これらの課題を克服し、FCEVの実用性、経済性、環境性能を最大化するためには、将来の状態を予測し、外部環境と連携可能な高度なEMS技術が不可欠となります。

実運転パターンを考慮した予測制御（MPC）アプローチ

将来の車両状態や外部環境を予測し、その予測に基づいて最適な制御入力を計算する手法として、モデル予測制御（Model Predictive Control, MPC）が有効です。MPCは、以下の要素で構成されます。

1. 予測モデル: FCEVパワートレインの動特性を記述するモデル（燃料電池の応答、バッテリーの充放電特性、モーター効率、車両ダイナミクスなど）。将来の運転パターン（速度、勾配など）の予測モデルも必要です。
2. コスト関数: 最適化の目的を定量的に記述する関数。水素消費量、バッテリーの劣化、燃料電池の劣化、応答性、システム効率などを考慮した重み付き和などが用いられます。
3. 制約条件: システムが満たすべき物理的・操作的な制約（バッテリーのSOC範囲、燃料電池の最大出力・変化率、モーターの最大トルクなど）。
4. 最適化問題: 予測モデルとコスト関数、制約条件を用いて、将来の一定期間（予測ホライズン）にわたる最適な制御入力シーケンスを計算します。この最適化は、一般的に非線形最適化問題として定式化されます。
5. ローリングホライズン: 計算された制御シーケンスのうち、現在の時点に対応する最初のステップの制御入力のみを実行し、次の時点に予測ホライズンを一つずらして、再び最適化問題を解きます。

実運転パターンを考慮したMPCでは、車載センサーデータやナビゲーション情報、V2I通信などから得られる情報を基に、将来の速度プロファイル、道路勾配、交通状況などを予測し、この予測を予測モデルやコスト関数に組み込みます。例えば、上り坂が予測される場合には、事前にバッテリーを充電しておく、あるいは燃料電池の出力を高めに維持するといった制御戦略が立案可能となります。

MPCの実装における主な技術的課題は、複雑な非線形最適化問題をリアルタイムで解くための計算負荷です。この課題に対しては、モデルの線形化・簡略化、効率的な最適化アルゴリズム（例：二次計画法への変換）、あるいは計算リソースのより高いECUの採用、オフラインでの多目的最適化による制御マップ生成といったアプローチが研究されています。

AI/MLを活用したエネルギーマネジメント最適化

機械学習（ML）や人工知能（AI）技術は、複雑な非線形関係のモデリングや、大量のデータからのパターン抽出に優れており、FCEV EMSの高度化に新たな可能性をもたらします。

• 予測精度の向上: 過去の運転データや外部環境データ（交通情報、気象データなど）を用いて、車両のエネルギー需要や将来の運転パターンをより高精度に予測するために、リカレントニューラルネットワーク（RNN）やTransformerといった深層学習モデルが活用されます。これらの予測モデルは、MPCの予測ホライズンにおける不確実性を低減し、最適化性能を向上させます。
• 強化学習による制御方策獲得: 強化学習（Reinforcement Learning, RL）は、試行錯誤を通じて最適な行動方策を獲得するフレームワークです。FCEV EMSにおいては、RLエージェントが車両の状態（SOC、スタック温度など）と外部環境情報（運転パターン、インフラ情報など）を観測し、燃料電池出力やバッテリー充放電電力などの制御アクションを選択します。報酬関数は、水素消費量やバッテリー劣化など、EMSの目的関数に対応するように設計されます。RLは、ルールベース制御では捉えきれない複雑な相互作用や、多様な運転シナリオに対する最適な制御方策を自律的に学習することが可能です。特に、深層学習と組み合わせた深層強化学習（DRL）は、高次元の状態空間や行動空間を扱うことができます。
• オフライン学習とオンライン学習: RLの学習は、シミュレーション環境や実車データを用いたオフラインで行うことで、安全かつ効率的に初期方策を獲得できます。さらに、実車走行中にオンラインで学習を継続することで、未知の運転パターンや環境変化にも適応可能なロバストなEMSを実現する研究も進んでいます。
• システム状態診断と寿命予測への応用: AI/MLは、燃料電池スタックやバッテリーなどの主要コンポーネントの状態監視、異常検知、および残存寿命（SOH: State of Health）予測にも応用可能です。これらの情報はEMSにフィードバックされ、劣化を考慮したエネルギー配分や予知保全に活用されます。

AI/MLの実装における課題としては、大量の高品質な学習データが必要であること、モデルの学習と検証に計算リソースと時間が必要であること、学習された制御方策の安全性と信頼性をどのように保証するか（特に自律学習の場合）、そして学習モデルの内部構造がブラックボックスになりがちであること（Explainable AIの必要性）などが挙げられます。

インフラ連携によるシステム最適化

FCEV EMSを車両単体の最適化に留めず、水素供給インフラや電力インフラと連携させることで、システム全体の効率向上や運用コスト低減を図ることが可能です。

• 水素充填ステーション情報との連携:
  • リアルタイムの充填ステーション位置、営業時間、待ち時間、水素価格、在庫状況などの情報を車両側で取得します。
  • これらの情報に基づき、最適な充填タイミング、経路、充填量を決定し、ドライバーに推奨したり、車両の運行計画に組み込んだりします。
  • EMSは、次の充填までの走行距離や予測される運転パターンを考慮して、現在の水素とバッテリーのエネルギー配分を調整し、効率的な走行を支援します。
  • 将来的に水素価格が変動する場合、価格予測情報を用いて最も経済的なタイミングで充填する計画を立てることも考えられます。
• 電力グリッド情報との連携:
  • 再生可能エネルギーの発電量が多い時間帯や、電力需要が低い時間帯など、電力価格が安いタイミングに関する情報を取得します。
  • FCEVがV2G (Vehicle-to-Grid) 機能を持つ場合、充電・放電のタイミングを電力グリッドの状態に合わせて最適化することで、収益機会を創出したり、グリッド安定化に貢献したりすることが可能です。
  • EMSは、車両の運行スケジュールと電力情報を組み合わせて、バッテリー充電や水素製造（車載または近隣システムの場合）の最適なタイミングを決定します。
• 技術的基盤:
  • 車両とインフラ間のリアルタイムな情報交換には、堅牢でセキュアなV2I通信技術やクラウド基盤が不可欠です。
  • 異なるシステム間で情報を連携させるための標準化されたプロトコルやデータ形式が必要となります。
  • 収集された大量のインフラ情報と車両データを統合的に分析し、最適化計算を行うためのプラットフォーム構築が求められます。

インフラ連携による最適化は、車両単体の制御だけでなく、フリート運用や水素供給ネットワーク全体の効率化に貢献する可能性を秘めています。しかし、情報収集のリアルタイム性、信頼性、サイバーセキュリティの確保、そして複雑な多目的・分散型最適化問題の解決が技術的な課題となります。

実装上の課題と今後の展望

実運転パターンとインフラ連携を考慮したFCEV EMSの予測制御・AI/MLによる最適化技術の実装には、いくつかの重要な課題があります。

• 予測モデルの精度とロバスト性: 運転パターンや外部環境（交通状況、気候）の予測は本質的に不確実性を伴います。予測誤差が大きい場合、最適化の結果が実環境で期待通りの性能を発揮できない可能性があります。不確実性を考慮したロバストな予測制御手法や、オンラインでの予測モデルの適応的な学習が重要となります。
• リアルタイム計算能力: 複雑な最適化アルゴリズムやAIモデルを、車載ECUの限られた計算リソースでリアルタイムに実行できるかが鍵となります。計算負荷の軽量化、専用ハードウェア（GPU, NPUなど）の活用、クラウド連携による計算オフロードといったアプローチが検討されています。
• データ収集と管理: 高精度なEMSを実現するためには、大量の高品質な実走行データやインフラデータが必要です。これらのデータを効率的に収集、前処理、管理するための技術基盤が求められます。
• 安全性と信頼性: 特にAI/MLを用いた自律的な制御方策の場合、予期せぬ状況下での挙動をどのように検証し、安全性を保証するかが極めて重要です。形式手法を用いた検証や、セーフティレイヤーの導入などが考慮される必要があります。
• 標準化と相互運用性: インフラ連携を実現するためには、車両と様々なインフラシステム（充填ステーション、電力グリッド、交通管制システムなど）の間で情報をスムーズに交換できるような、通信プロトコルやデータ形式の標準化が不可欠です。

今後の展望としては、高精度なセンサー技術や通信技術の発展、車載コンピューティング能力の向上、そしてAI/ML技術のさらなる進化により、これらの課題が克服され、より高性能でインテリジェントなFCEV EMSが実現されると考えられます。また、シミュレーション技術やデジタルツインを活用した仮想環境での検証、実証実験を通じた実環境での性能評価とアルゴリズムの洗練が、技術の実用化を加速させるでしょう。

まとめ

実運転パターンとインフラ連携を考慮したFCEVエネルギーマネジメントの高度化は、燃料電池車両のポテンシャルを最大限に引き出し、水素交通システムの普及と効率化に不可欠な技術です。予測制御は将来情報の活用による先見的なエネルギー管理を可能にし、AI/MLは複雑な非線形性のモデリングやデータ駆動による最適制御方策の獲得に貢献します。さらに、インフラ情報とのリアルタイム連携は、車両単体だけでなく、より広範なシステムレベルでの最適化を実現します。

これらの技術はまだ発展途上にあり、実装には予測精度、計算負荷、データ管理、安全性など、多くの技術的課題が存在します。しかし、これらの課題に対する研究開発が進むことで、将来のFCEVは、単にゼロエミッションであるだけでなく、高度なエネルギーマネジメントによって、より効率的、経済的、そして環境負荷の低いモビリティへと進化していくでしょう。研究開発エンジニアの皆様にとって、これらの技術領域における探求は、次世代モビリティシステムを創造する上で極めて重要な意義を持つものと考えられます。