Spatio-Temporal Vision of Low-Carbon Mobility Based on the Optimal Location of Multiple Infrastructure Forms

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本研究では複数インフラ形態の数理最適配置による低炭素モビリティの時空間ビジョンを描き出すべく，静的⇔動的という時間スケールの差異，近隣需要⇔広域需要という空間スケールの差異の双方を明示的に導入した議論を展開している，そのための着眼点としては，A)数理最適化モデルの構築と，B)実データに基づく具体的検証を設定しているが，本年度は，昨年度に構築し広域需要モデルと対をなす近隣需要モデルを，基本モデルとして確立することを意識した．具体的には「静的×近隣需要の時空間スケールに基づく解析」を中心に実施した．これは，ＥＶ普及台数が変化しない静的な状況を想定し，日常的な市街地における利用において，主にインフラ量と利便性との定量的関係に着目した解析と解釈することができる．A) まず，数理最適化モデルの観点から，近隣需要を想定した複数インフラの最適配置に関する基本モデルを構築した．スタンド充電に関するインフラ最適配置モデルは多数提案されている一方で，市街地における交差点付近での加減速を明示的に考慮したインフラ最適配置の先行研究は決して多くない．本年度は，バッテリー状態の連続的変化を変数に導入し，スタンド充電に限らない複数給電形態を考慮した同時最適配置モデルを，混合整数計画法に基づき構築した．B) その上で，実データに基づく具体的検証も行うべく，提案モデルを実際の中規模市街地における地理情報データに基づき検証した．市街地における近隣需要では，いわゆるバッテリー切れの問題は事実上発生しないため，目的関数として全体での電力収支（消費と給電の和）が0となるために必要なインフラ量を検証した．精緻なパラメータ設定を想定することによって，現実的なシナリオを導くことに成功した．