2025年電気自動車統合戦略：電力網の課題に対応し、市場競争力を向上させる

2025年6月10日に、YH Research株式会社が発行した「グローバル電気自動車のトップ会社の市場シェアおよびランキング 2025」によると、本レポートでは、電気自動車市場の定義、分類、用途、産業チェーン構造に関する情報を提供するとともに、開発方針と計画、製造プロセスやコスト構造についても考察し、電気自動車市場の現在の開発状況や今後の市場動向について分析します。また、電気自動車市場を主要生産地域、主要消費地域、主要メーカーにおける生産と消費の観点から分析します。

 

「双炭素」目標の強力な推進により、2025年の電気自動車市場は繁栄した発展の兆しを示しています。YH Research の市場調査機関のデータによると、2023 年にはウズベキスタンで 113 本の映画が撮影され、その生産量は 2017 年と比較して 300% 近く増加しています。しかし、電気自動車は分布が広く、パラメータもさまざまであり、単体の調整能力も限られているなどの問題があるため、電力網の配電や電力市場に直接参加することが困難であり、これは電力網の需要側管理において早急に解決すべき重要な課題となっています。

これらの課題に対処するため、本研究では革新的な新型電気自動車の集約手法を提案します。この手法はパラメータの異種性を適切に解決し、電気自動車の出力可能領域を統一的に表現することで、計算の複雑さを軽減しつつ、集約精度を大幅に向上させます。この基础上、さらに集約事業者がピーク調整に参加する二重層モデルを構築し、集約事業者の入札戦略を最適化しました。これにより、電力購入コストを十分に考慮しつつ、ピーク調整補助サービス市場に効率的に参加し、経済的利益を最大化できます。シミュレーション結果は、提案された方法が大規模な異種電気自動車群を迅速に集約できるだけでなく、戦略的入札によりその市場競争力と収益水準を大幅に向上させられることを明確に示しています。

1. 電気自動車の集合モデルの構築
YH Research 市場調査機関の関連報告書のデータによると、電気自動車は集合業者による集合を実現することで、電力網の調整に柔軟に参加することができます。電気自動車の台数が継続的に増加する中、その調整能力は電力網の運用においてますます重要になってきています。しかし、電気自動車はパラメータの異種性、充電・放電特性の複雑さ、充電時間の不確実性などの要因により、電気自動車のクラスターの集合と調整作業が非常に複雑になっています。したがって、本節では電気自動車の動的特性とその集約モデルを詳細に説明します。  
  
（1）単一電気自動車の動的モデル
まず、N台の電気自動車からなるクラスターを考慮し、その中の単一電気自動車の動的モデルを構築します。このモデルは動的制約の形式で表現され、その後の電気自動車クラスターの集約の基盤を築きます。単一電気自動車の動的モデルは、出力、充電状態、および充電・放電時間制限を包含し、具体的には次のように表されます：
Ei (t + 1) = Ei (t) + Δt (ηchPch,i (t) - ηdisPdis, i (t))、ここで Ei (t) は電気自動車 i の t 時点での電力量状態を表し、Pch,i (t) と Pdis,i (t) はそれぞれ電気自動車 i の t 時点での充電と放電の電力、ηch と ηdis はそれぞれ充電と放電の効率、Δt はサンプリング時間間隔です。  
  
（二）電気自動車群の集約の動的モデル
単一の電気自動車の動的モデルが Pi = {P∈RD∣AiP≤bi} で表される場合、N 台の電気自動車群の集約動的モデルは M - Sum で次のように表される：Pagg = ⨁i = 1NPi = {P∈RD∣AaggP≤bagg}、ここで Aagg と bagg は集約後の行列とベクトルである。電気自動車群集にはパラメータの異種性問題が存在するため、N 個の H - 表現多面体の正確な M - Sum を直接計算することは NP - hard 問題に属する。したがって、通常は近似解法を採用し、NP - hard 問題を算術累積和問題に変換することで計算複雑度を低減する。  
  
2. 電気自動車集約事業者がピーク調整に参加する二重層戦略モデル
電気自動車群の集約モデルを取得した後、電気自動車集約業者は電力市場の電力購入コストを考慮しつつ、ピーク調整補助サービス市場の入札活動に参加します。これは、電気自動車群の集約運転制約とピーク調整需要を満たす一方で、電力購入コストを最大限に低減することを目的としています。電気自動車集約業者は電力市場では価格受容者ですが、補助サービス市場では戦略的入札者です。これに基づき、電力購入コストを考慮した上で、ピーク調整補助サービス市場への参加における集約業者の入札量と入札価格の戦略を設計した。  
  
（1）電気自動車集約業者が電力市場に参加するモデル  
電気自動車集約業者は電力市場において価格受容者として、電力市場が事前に公表する時間帯別電価に基づき、1日の充電行動を計画し、電力市場のみに参加する場合の最優電力購入曲線を得る。そのモデルは以下の通りです：minPagg (t)∈Γ∑t∈ΓλEM (t) Pagg (t)、ここでPagg (t)は電気自動車集約業者の充電電力、λEM (t)は電力市場が公表する時間帯別電価、Γは調整時間集合です。  
  
（2）電気自動車集約業者がピーク調整市場に参加する上位モデル
ピーク調整市場の上位モデルは、電気自動車集約業者の全体コストを最小化することを目的とし、そのモデルは以下の通りです：minPagg (t)∈Γ∑t∈Γ(λEM (t) Pagg (t) + β(t)(Pagg (t) - Pagg∗(t)))， ここで、Pagg∗(t) は電気自動車集約業者が式 (22) に基づいて計算した電力市場のみに参加する最適な出力曲線であり、β(t) はピーク調整補助サービス市場の清算価格です。

（三）電気自動車集約業者がピーク調整市場に参加する下位モデル
下位モデルはピーク調整補助サービス市場の清算基準を反映し、ピーク調整需要を満たす前提でピーク調整コストを最小化することを目的とする。ピーク調整補助サービス市場に参加する主体は2種類ある。1つは戦略的入札業者として機能する電気自動車集約業者で、その入札価格は αagg (t) である。もう1つは非戦略的ピーク調整設備として機能する大型蓄電池で、 その調用コストは定数 λo (t) です。モデルは以下の通りです：minPagg (t)∈Γ∑t∈Γ(λEM (t)(Pagg (t) - Pagg∗(t)) + λo (t)∣Po (t)∣)

3. 電気自動車集約業者がピーク調整補助サービス市場に参加するシミュレーション
提案された電気自動車クラスター集約アルゴリズムの有効性を検証するため、低次元と高次元の集約空間で電気自動車クラスターの集約操作を実施し、既存手法の集約効果と比較する。
（1）低次元・少数の電気自動車集約品質比較
EV#1、EV#2のパラメータを表1に設定し、集約時間スケールD = 2、サンプリング時間間隔Δt = 1hとした。EV#1、EV#2の2次元近似効果の比較は図1、図2に示され、EV#1 - 2の集約近似効果の比較は図3に示される。近似品質パラメータの比較は表2、表3に示される。シミュレーション結果から、 本論文で提案した集約近似アルゴリズムは、既存の方法が電気自動車の時間パラメータの異種性により内部近似を解くことができない問題を成功裡に解決した。外部近似の解法においては、既存の方法と比較して近似品質が著しく向上した。

（二）高次元多数量電気自動車の集合品質比較
EVパラメータ分布を表4のように設定し、集合時間スケールD = 24、サンプリング時間間隔Δt = 1hとし、充電と放電を同時に実行できない条件下で実施した。100台のEVの近似品質パラメータをランダムに生成し、表5のように比較しました。表5のデータ比較から、本論文で提案したアルゴリズムは、電気自動車群の任意のパラメータ異種性状況下でも効率的な集約近似解法を実施でき、良好な近似品質を実現し、既存手法が電気自動車の非完全次元状況下で内部近似を解くことができない課題を効果的に解決しました。

（三）電気自動車集約事業者のピーク調整補助サービス市場シミュレーション
時間別電価を設定（表7参照）、大型ピーク調整設備の調用コストは0.4元/kWh、調用可能出力範囲は[-150kW, 150kW]とする。ランダムに生成されたピーク調整需要信号に対し、電気自動車集約業者は100台の電気自動車を集約し、補助サービス市場における戦略的入札量と入札価格を決定する。シミュレーション結果は図4、図5に示す通りである。シミュレーション結果によると、電気自動車集約業者が電力市場のみに参加する場合、その出力曲線は電気自動車群の運転範囲内にあり、低料金時間帯に充電し、高料金時間帯に放電することで、充電コストの最小化を実現する。電気自動車集約業者が電力市場と補助サービス市場に同時に参加する場合、負荷集約業者の入札価格は大型ピーク調整設備の調達コストと同等の0.4（kWh/元）となり、実際の入札価格は若干低くなります。ピーク調整需要信号（上昇/下降）に対応する調整（上昇/下降）容量が不足する場合、入札量は0となり、その他の時間帯では入札量がピーク調整需要容量以上となる。この場合、電気自動車集約業者の充電コストは2395.6元から2228.5元に低下し、7%の削減を実現する。  
  
4. まとめ
電気自動車のパラメーター異種性により電力実行可能領域が非フル次元となり、近似解が困難な問題に対し、新たな集約手法を提案しました。この手法は異種電気自動車の電力実行可能領域を同種表現形式に変換し、複雑な集約計算を算術的加算計算に置き換えます。近似解の困難を解決しつつ、近似精度を向上させ、電気自動車の柔軟性を最大限に引き出し、計算と情報伝達負荷を軽減します。さらに、集約事業者の電力購入コストを考慮し、集約事業者がピーク調整支援サービス市場に参加するための入札戦略を設計しました。シミュレーション実験結果は、集約事業者がこの戦略を採用してピーク調整支援サービス市場に参加する際の入札価格設定が、コスト最小化を実現しつつ、効果的にピーク調整支援サービスに参加できることを明確に示しています。

上記のデータ内容は、YH Research が発表した「2025 年の世界および中国の電気自動車業界トップ企業の市場シェアおよびランキング調査報告書」を参照してください。YH Research は、詳細な業界調査報告書、事業計画、実現可能性調査報告書、カスタマイズサービスなど、ワンストップの業界コンサルティングサービスを提供しています。

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本レポートの利点
（１）市場規模の分析：本レポートは、過去のデータ（2020～2025年）と予測データ（2026～2031年）に基づいて、世界の電気自動車市場の成長トレンドと規模を分析しています。企業はこれを活用することで、市場の方向性を把握し、今後の戦略的な意思決定に役立てることができます。

（２）主要企業の詳細分析：世界の電気自動車市場で主要企業の売上、価格、シェア、ランキングに関するデータを提供し、企業が競争戦略立案に役立ちます。（2020～2025）

（３）中国市場のトレンド分析：中国の電気自動車市場に関する具体的なデータを分析し、主要企業の売上、価格、市場シェア、ランキングなどの情報を提供し、効果的な市場参入戦略を立てることができます。（2020～2025）

（４）主要消費地域：世界の電気自動車の主要消費地域の消費動向と需要構造を分析し、市場動向を把握することで、企業はターゲット市場を特定し、マーケティング戦略を最適化することができます。

（５）主要生産地域：世界の電気自動車の主要生産地域の生産量、生産能力、前年比成長率を分析し、企業が世界の供給状況を把握するための重要な情報を提供します。

（６）産業チェーン：産業チェーン（上流、中流、下流）の各段階を詳細に分析し、市場全体への影響を理解します。

【目録】
第1章：電気自動車市場の定義、規模、成長予測、業界動向を説明します。また、世界市場および中国市場における売上高、販売量、平均価格についても考察します。

第2章：電気自動車の世界市場での主要企業の市場シェア、ランキング、売上、販売量を評価し、各企業の市場戦略と今後の発展方向について詳しく分析します。（2020～2025）

第3章：電気自動車の中国市場での主要企業に焦点を当て、売上、販売量、平均価格、市場シェア、業界ランキングを評価します。（2020～2025）

第4章：主要生産地域の生産量、市場シェア、予測を紹介し、年平均成長率（CAGR）で各地域の成長可能性を評価し、電気自動車市場の地域別発展動向を把握します。（2020～2031）

第5章：電気自動車の産業チェーン構造を分析し、川上、川中、川下の各セグメントを網羅し、各セグメントが市場に与える影響、業界における相互作用と競争力を調査します。

第6章：電気自動車市場を製品別に分析し、各製品タイプの売上、販売量、平均価格、年平均成長率（CAGR）の推移を示すとともに、今後の市場動向を予測します。（2020～2031）

第7章：電気自動車市場を用途別に分析し、用途別の販売量、平均価格、売上、市場シェア、成長率を分析します。（2020～2031）

第8章：世界の電気自動車市場の地域別売上、販売量、市場シェア、平均価格、CAGRを掲載されています。（2020～2031）

第9章：販売量、売上高、平均価格、市場シェア、今後数年間の予測などの主要数値を取り上げ、各国の電気自動車市場を詳細に分析します（2020～2031）

第10章：世界の主要電気自動車企業の基本情報、製品特徴、市場戦略、最新動向を詳細に紹介し、売上、販売量、粗利益率などの指標で競争力を分析します。

第11章：結論

第12章：付録（研究方法論、データソース）

会社概要
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