ドコモ、NTT、NCS 停電した基地局の早期復旧に電気自動車(EV)とAI活用 「基地局電源救済システム」実証実験開始
●最適なEVを基地局へ派遣し、高効率な電力供給ができるか検証
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（EMS基盤）とNTTが研究開発を進める強化学習とディープラーニングを組み合わせた深層強化学習による巡回ルート生成技術で作成するAI配車計画、日本カーソリューションズ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（EVデータ）で構成される。
なおNTTは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である「EV100」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としている。
●実証実験の概要
●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
今回の実証実験は、以下の技術を活用し行う。
EMS基盤
・各基地局の蓄電状況を把握し、給電計画を策定
・EVと基地局の接続後、自動で計画された給電時間の間、高効率な直流給電制御を行う
AI配車計画
・複数EVが協力して、下記を実現するルートを生成
基地局の蓄電量が枯渇する前に基地局に到着
EV自身の蓄電池が枯渇する前に充電ステーションに到着
・従来のルート生成の課題であった計算時間を深層強化学習の応用により高速化
EVデータ
・各EVの位置情報、蓄電量、走行データなどの情報を収集
・収集したデータの閲覧と提供
●4：実施期間
2024年1月12日〜2024年6月30日
●5：各社の役割
ドコモ
・本実証実験の計画策定、全体管理
・基地局ーEV間の電力融通技術の提供、及び、EVによる走行結果の評価
NTT
・EVを効率的に巡回させる巡回ルート生成技術、AI配車計画の提供
・巡回ルート生成技術やAI配車計画の精度や実用性の向上に向けた課題の検討
日本カーソリューションズ
・EVの情報収集と提供
・EVの情報提供に関する課題の検討
