電気自動車を活用した基地局電源救済システムの実証実験を開始 ~AI配車計画で停電時もスピーディーな給電で安心・安全な通信サービスを提供~
今回の実証実験で利用する基地局電源救済システムは、ドコモが開発する基地局電力の監視制御を担うエネルギー・マネジメント・システム基盤(以下、EMS基盤)とNTTが研究開発を進める深層強化学習※1による巡回ルート生成技術で作成するAI配車計画、NCSがリアルタイムに収集したEVの位置情報や蓄電量、走行データなど(以下、EVデータ)で構成されます。停電した基地局へ早期に給電するため、基地局電源救済システムを使って、場所や蓄電量などが最適なEVを基地局へ派遣し、高効率な電力供給が行われることを2024年1月12日(金)~2024年6月30日(日)の期間で検証します。
なおNTTはEV100※2に加盟をしており、今回の実証実験はその取り組みの一環として行うものです。
基地局は停電時も基地局が備えるバックアップ用蓄電池を使い、一定時間お客さまに通信サービスを提供しています。長期におよぶ停電時には、発電機を配備するなどの対策を実施しています。今回の実証実験では、今後社用車として普及が見込まれるEVを停電時に有効活用し、停電を伴う災害対策の強化をめざします。
なお、本取り組みは2024年1月17日(水)からドコモが開催する「docomo Open House’24」へ出展します。
( https://docomo-openhouse24.smktg.jp/public/application/add/32 )
<用語解説>
※1 深層強化学習:強化学習とディープラーニングを組み合わせた学習方法
※2 EV100:企業による電気自動車の使用や環境整備促進をめざす国際イニシアティブ
NTTは2018年に電気通信事業者として世界で初めて加盟
別紙1
1. 目的
停電した基地局へ早期に給電するため、EVを活用した基地局電源救済システムを利用し、場所や蓄電量などが最適なEVを基地局へ派遣し、高効率な電力供給が行われるかを調査検討することを目的とする。
2. 実験内容
基地局電源救済システムの評価・課題抽出のために、停電を想定して下記の実験を実施する。
・千葉県内の広域停電を想定し、基地局情報とEVデータに基づいた各EVの配車計画を作成。
配車計画を元に実際にEVを走行させ、AI配車計画の有効性を検証。
・計画された給電時間の間、EVから基地局に電力供給を行うことで、基地局の蓄電池が想定通り充電されるか、EMS基盤が策定した給電計画の有効性を検証する。
3. 実証実験で活用する技術
本実証実験は、以下の技術を活用し行う。 4. 実施期間
2024年1月12日(金)~2024年6月30日(日)
5. 各社の役割