はじめに| デジタルツインとは？HILではどのように機能するのでしょうか？
再生可能エネルギーへの移行は順調に進んでおり、昨今の情勢は、天然ガスや石油といった海外への依存度の高いエネルギー源からの脱却を急務としています。持続可能なエネルギー技術と送電網制御方法の進歩は、これを可能にしつつあり、地域での電力生産と供給がかつてないほど容易になっています。しかし、これらの変化を実際に導入すること自体が大きな課題です。既存の送電網インフラは、新旧の機器が複雑に混在しており、そのほとんどは、分散型再生可能エネルギー源やエネルギー貯蔵がもたらす特有の送電網バランス調整や安定性の課題に対応できる設計になっていません。そのため、新たな送電網機器や制御メカニズムは、予期せぬ、あるいは悲惨な結果を避けるために、慎重にテストする必要があります。各サイトの特有の地域条件を考慮し、これらの複雑な相互作用をテストできる安全な環境があれば良いのですが！
デジタルツインの登場です。デジタルツインとは、物理デバイスまたはシステムの高精度な数学モデルです。この定義のキーワードは「高忠実度」です。これは、同じ条件または刺激に対して、デジタルツインが物理デバイスまたはシステムと全く同じように動作することを意味します。例えば、太陽光発電所のデジタルツインは、日射量、外気温、PVパネルの種類、PVパネルの状態（最近洗浄されたか、大気汚染されているかなど）、太陽光発電所で使用されているインバータの種類など、同一の条件において、物理発電所と同じ量の電力を生産し、同じ電力品質（電圧、周波数、高調波など）を提供します。
ハードウェア・イン・ザ・ループ（HIL）手法は、デジタルツインを活用する最も強力な方法であり、デジタルツインと物理デバイスまたはシステム間のインターフェースとして機能します。より具体的には、HILテストでは、テスト対象デバイス（DUT）は、実際にはデジタルツイン上で動作しているにもかかわらず、実システム上で動作していると「信じ込む」ことができます。これは、デジタルツインの高い忠実度によって可能になります。デジタルツインは、実システムと同じ種類の信号を、同じ速度と電力レベルでDUTに提供します。マイクログリッドやコミュニティエネルギーシステム（CES）のデジタルツインの文脈では、DUTは通常、SCADAシステム、ビル管理システム（BES）、またはクラウドアグリゲータであり、デジタルグリッドを実グリッドと同様に制御および運用します。これは、新しい運用戦略のテスト、新しいグリッドオペレータのトレーニング、機器エラーのトラブルシューティング、新しいビジネスモデルや新しいデバイスの導入に伴う新機能や技術的影響の評価など、幅広いケースで役立ちます。
デジタル ツインの種類| なぜデジタル ツインが必要なのでしょうか?
デジタルツインは様々な方法で分類されますが、最もシンプルな方法の一つは、製品ライフサイクルにおけるサポート対象となるフェーズに焦点を当てることです。この文脈では、デジタルツインは通常、開発フェーズのデジタルツインと運用フェーズのデジタルツインの2つのフェーズのいずれかに基づいて構築されます。
開発段階のデジタル ツイン (別名、製品デジタル ツインまたは製造デジタル ツイン) は、新しい製品やサービスの開発、改修、実装プロセスをサポートするように設計されています。これには、建設前に計画されたコンポーネントまたはシステムのデジタル ツイン プロトタイプの作成が含まれます。たとえば、既存のサイトに新しいグリッド ストレージ バッテリー システムを設置する場合、バッテリーとインバータの開発段階のデジタル ツインにより、対象サイトの実際の条件下で提案されたコンポーネントがどのように動作するかを検証できます。次に、コンポーネントを含むグリッドのデジタル ツインを作成することで、電気ネットワークに必要な変更をどこにどのように実装できるかを確認できます。HIL を使用すると、これらのデジタル ツインを実現し、計画されたシステムがどのように動作するかをリアルタイムで調査して、実際のプロトタイプの構築を開始する前に、潜在的な制御および通信の問題をより適切に特定できます。
一方、運用フェーズ、つまりパフォーマンス・デジタルツインは、設備の運用・保守（O&M）フェーズをサポートするように設計されています。これらのデジタルツインは、中央データベースにライブデータと履歴データを収集し、既存のコンポーネントおよびシステムモデルを調整することで、実際の資産をより正確に表現し、SCADAパネルや建物情報管理（BIM）システムなどの現場管理者が容易に解釈できる形式で提示します。HILを使用すると、シナリオテストを実行して、実際のシステムが現在の状態でさまざまな予期しないイベントにどのように反応するかを確認できます。これは、パフォーマンス、意図しない単独運転、サイバーセキュリティの堅牢性テストを通じて、グリッド障害が発生する前に特定して回避するだけでなく、発生後にグリッド障害をトラブルシューティングおよび分析して、グリッドシステムをより迅速にオンラインに戻すための潜在的な解決策を迅速に見つけるのにも特に役立ちます。さらに、同じデジタルツインを使用して、実際のデータを使用して新しい制御戦略を分析および特性評価し、システム応答を改善したり、新しいマイクログリッドオペレータのトレーニングをサポートしたりすることもできます。これらはすべて、実際のシステムをリスクにさらすことなく実現できます。
モジュール式で垂直統合されたHILソリューションは、このプロセスをさらに容易にします。HILモデルは最初からリアルタイムで実行できるように構築されているため、開発段階のモデルをチューニングして実際の現場データやライブサイトデータにフィードするだけで、開発段階と運用段階の両方で同じデジタルツインモデルを使用できます。これにより、モデルの忠実度がさらに向上するだけでなく、シナリオテストの利点もすべて得られます。これは、既存の資産を新しい予期せぬ状況下で安全に制御しなければならないことが多い、現代のグリッドアプリケーションにおけるリスク軽減に非常に役立ちます。
HIL ベースのデジタル ツイン| デジタル ツインを作成するには何が必要ですか?
すべてのデジタルツインはモデルですが、すべてのモデルがデジタルツインであるわけではありません。モデルとデジタルツインの違いは、物理デバイスまたはシステムのエミュレーションの忠実度と精度にあります。デジタルツインの場合、物理デバイスまたはシステムと区別がつきません。これを可能にし、「デジタルツイン」と呼ぶにふさわしいモデルを作成するには、まずモデリングに必要な入力データを取得し、次に検証に必要なデータを用意する必要があります。
デジタルツインを作成するための第一の要件は、適切なモデリング入力です。つまり、デジタルツインを作成するモデリングエンジニアは、ツインに含めるべきデバイス、その仕様、動作特性を正確に把握している必要があります。必要な詳細レベルとデータ入力は、デジタルツインの目的によって異なります。例えば、マイクログリッドにおける新規資産のサイジングスタディ（蓄電池システムの最適なサイズ選定など）では、既存の資産の銘板データ（太陽光パネルの種類、太陽光発電インバータの定格電力と効率など）や、モデル化された資産のユーザーマニュアルの巻末にある仕様表に記載されているその他の関連データが、関連するモデリング入力として必要になります。しかし、統合や試運転前のユースケースでは、インバータのMODBUSレジスタマップ、蓄電池システムのカスタムSunSpecレジスタと機能、EV充電器のOCPPバージョンなど、通信層の情報も必要です。物理システムと同じ通信機能を備えたモデルを作成することで、モデリングエンジニアは、SCADAやビル管理システムなどのテスト対象デバイスの観点から、実際のシステムと全く同じように動作する真のデジタルツインを作成できます。これは、同じ通信設定を使用して同じデータを読み書きする機能も含まれます。このモデルを作成するために、モデリングエンジニアは、デジタルツインの合意された目的に基づいてデータ仕様書を作成します。その後、関係者は、モデル化された資産の銘板データ、技術仕様、そして場合によっては通信レジスタをこの仕様書に記入する必要があります。適切な入力データがあれば、モデルは物理デバイスまたはシステムを正確に再現することが保証されます。
もちろん、モデリングエンジニアなら誰でも「ゴミを入れればゴミしか出てこない」という言葉の意味を理解しています。この正確なモデルをデジタルツインへと変換するのがモデル検証です。これは、関連するモデリング入力が、関連性と精度の高いモデル出力を生成することを保証するものです。デジタルツインの文脈において、検証とは、モデルの動作が、それが表現しようとする物理デバイスまたはシステムの挙動と完全に一致するようにモデルを微調整するプロセスです。つまり、モデルが対象となる条件と入力に対して実際に有用であることを確認することです。検証の主な要件は、関連する測定値（履歴データ、またはできれば履歴データとリアルタイムデータの両方）のデータセットです。関連する履歴データがあれば、モデリングエンジニアは、同じ入力と同じ条件において、物理デバイス（またはシステム）と動作が同一になるまで、モデルを慎重に修正し、パラメータ化することができます。検証に必要なデータの種類と粒度は、デジタルツインの目的によって異なります。電力潮流解析や資産規模の検討では、通常、15分間隔のデータで十分です（例：太陽光発電所の場合：日射量、発電量など）。一方、時間的にクリティカルなシナリオのエミュレーション、例えば補助サービス（周波数回復、電力品質サポートなど）の提供では、1秒または1秒未満の測定、さらには問題の資産からの追加データ（充電状態、バッテリーの現在の動作モードなど）が必要です。デジタルツインの目的が統合の加速である場合、デジタルツインの通信層も検証する必要があり、モデリングエンジニアはMODBUS、CAN、IEC61850、またはその他の通信プロトコルを介して行われた測定のスケーリングとタイプが正しいことを確認します。最後に、デジタルツインがマルチフィジックスツインである場合は、個別に検証された各モデルが期待どおりに連携することを確認するために、追加の2次検証が必要です。たとえば、マイクログリッドに CHP が含まれており、その熱出力を電力出力と一緒にエミュレートする必要がある場合、電力モデルと熱モデルを一緒に検証して、エミュレートされたシステム全体の測定値が、同じ入力と条件を持つ物理的なサイトまたはシステムと統計的に異なることがないことを確認する必要があります。
つまり、関連する入力に基づいてモデルを作成し、関連する履歴またはリアルタイムの測定に基づいて検証すれば、その目的のためのデジタルツインが作成されたことになります。つまり、実際のデバイスやシステムの動作と一致する動作を持つモデルです。次のパートでは、こうしたデジタルツインが新しい技術やサービスの検証と導入において重要な役割を果たしている、2つの欧州プロジェクトについて詳しく見ていきます。
クレジット
テキスト|セルヒオ・コスタ、アレクサンダー・カブギッチ
ビジュアル| カール・ミッケイ、ミリツァ・オブラドヴィッチ
編集者| デボラ・サント
