| Project/Area Number |
20KK0106
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| Research Category |
Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (B))
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
後藤 美香 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (50371208)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
七原 俊也 愛知工業大学, 工学部, 教授 (00371253)
鎗目 雅 東京大学, 大学院公共政策学連携研究部・教育部, 客員准教授 (30343106)
伊豆永 洋一 九州大学, 経済学研究院, 講師 (40811683)
時松 宏治 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (50415717)
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| Project Period (FY) |
2020-10-27 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥17,940,000 (Direct Cost: ¥13,800,000、Indirect Cost: ¥4,140,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
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| Keywords | イノベーション / データ・ガバナンス / 生産効率性 / エネルギー効率 / オークション / 再生可能エネルギー / 電力系統 / 最適化 / エネルギー産業 / デジタル技術 / ビジネスモデル / エネルギー消費行動 / 公共政策 / エネルギービジネス / スタートアップ / 省エネルギー政策 / 経営効率性評価 / 配電ライセンス / 費用評価 / 需給制御 / デジタルトランスフォーメーション / 電力ビジネス / 持続可能な社会 |
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| Outline of Research at the Start |
デジタルトランスフォーメーション（DX）の下で台頭する新たな電力ビジネスとそれが社会に与える影響を、政策、経済、技術の複合的視点から明らかにすることを目的とする。そのために以下の3項目を実施する。①エネルギーとICTのスタートアップ企業が集積する米国ニューヨーク州と再生可能エネルギー導入で先進的な取り組みを行うニューメキシコ州を対象に、電力スタートアップ企業のビジネスモデルについて調査・分析する。②デジタル技術の応用が電力のシェアリングを通じて電力供給の生産性に及ぼす影響を分析する。③デジタル技術の導入が配電システムの保守・運用管理の効率化や費用削減に及ぼす影響を明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
持続可能なエネルギーイノベーションに向けた本研究課題の構成要素である3つの項目、①制度・政策研究、②経済理論・生産性研究、③配電システム・技術課題研究を次のとおり実施した。
①持続可能なエネルギー転換のために、再生可能エネルギーを取り入れた高エネルギー効率でレジリエントな社会システムを構築することが重要となる。そのためのデータ駆動型イノベーション創出の可能性と課題について、大量・多様なデータ収集、アクセス管理、データ所有権、データ提供・共有のインセンティブ、データ・セキュリティとプライバシー確保など、適切なデータ・ガバナンスに向けた基礎的検討を行った。
②エネルギー効率を内包し、技術進歩・イノベーションの計測を可能にする生産効率性分析の手法について、データ構造に則した数理モデルの提案および計測指標構築の検討を行った。また再生可能エネルギーの導入が生産効率性に及ぼす影響について分析した。理論分析として、近年応用の幅が拡大している符号付きグラフについて、厳密および発見的解法の設計を行った。またオークションにおける落札者と支払い価格の決定ルールの理解が容易なDGSアルゴリズムの性質について検討を行った。
③近年導入が進む太陽光発電や風力発電が大量に連系された電力系統で、電圧に係わる技術課題解決のためのインバータの新しい制御方法を提案した。また系統周波数低下時における風力発電の慣性応答の可能性評価を行い、出力増大の目安を示した。電力系統の需給制御の高度化については、経済負荷配分制御（EDC）に起因すると考えられる周期十数分の出力変動を分析し、有効な改善策を示した。変動性再生可能エネルギーと蓄エネルギーの導入については、補助電源としてディーゼル発電機を用いたシステムの運用に関する最適化モデルの構築を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究課題の構成要素である3項目について以下のような進捗があった。
①データ駆動型エネルギー・システムを実用化する上での課題と公共政策・制度設計の検討を行った。特に、科学論文、特許、産業レポートなどを通じて基本的な情報の収集を行い、関連するデータ、アクター、制度を同定し、エネルギー供給企業、技術サプライヤー、消費者、公的機関の連携を通じたデータ・ガバナンスの可能性と課題を示した。
②エネルギー効率の概念を導入しパネルデータ等に応用可能な生産効率性分析モデルを提案し、技術進歩・イノベーションの計測手法と具体的な計測指標を示した。計測事例から、再生可能エネルギーの導入量と生産効率性の関係を示した。符号付きグラフ上のクラスタリングについては、アルゴリズムの設計と実装が完了し、高精度の解を効率的に計算可能であることを確認した。DGSアルゴリズムについては、競り上げ価格の上げ幅が変化しても配分効率性と売手の収入のいずれも理論値と比べて有意な差が見られないことを被験者実験から明らかにした。
③インバータ電源が大量に連系された場合の制御方法として、インバータ力率を定める一般的な式を提案し、その有効性を明らかにした。風速変動時を対象としたシミュレーションによる評価からは、周波数低下を改善できる慣性応答について示した。またEDCの制御周期とEDC内のフィルタ時定数の調整が不十分で需給制御の性能が低下する場合の現象と解決策を示した。変動性再生可能エネルギーと蓄エネルギーの導入については、補助電源としてディーゼル発電機を用いたシステムの運用に関する最適化モデルの構築を完了した。エネルギー消費（需要）を把握するためのアンケート調査からは、消費者の行動パターンの違いを把握した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は本研究課題の3つの実施項目について以下の分析を進める。
①分散型エネルギー・システムにおいて今後特に重要になる機能として、単純なデータの仲介から発展したデータ・プラットフォームの構築・維持に注目する。こうしたプラットフォームにおいてはデータの透明性の確保と分散型の価値創造の促進が極めて重要な役割を果たすことから、安全性やセキュリティ、プライバシーなどに関する社会的な懸念に対して、関連するステークホルダーが戦略的に連携し、Living Laboratoryで共同実証・試行錯誤を行うことを通じた学習と知見の共有を探求する。
②エネルギー効率を内包した生産効率性分析モデルの構築について、エネルギーを再生可能エネルギーとそれ以外に分けるなど、技術選択機能を取り入れたデータ包絡分析法（DEA）モデルの構築を進める。理論研究としては、より詳細な計算機実験を実施することでアルゴリズムの性能評価を行い、成果の論文化と投稿を目指す。DGSアルゴリズムに関しては理論的な結果と実験による結果の乖離の程度を理論・実験の双方から検討し、電力市場など特定の市場に適用した際の性能評価を行う。
③本研究で提案するインバータ力率の設定方法や、電圧変動値を用いてインバータの無効電力を制御する方法について有効性の検証を行う。また電圧の測定値を用いない方法についても検討する。慣性応答については、慣性応答終了後の風車回転数の回復方法について検討を行う。また高風速時における慣性応答の可能性について検討する。さらに、EDCが引き起こすことのある需給変動（ハンティング）の原因を明らかし、需給制御システム全体について制御周期やフィルタ時定数などの最適化を図る。変動性再生可能エネルギーを大量導入するマイクログリッドの最適化問題については、これまでに開発したモデルをベースにより効率的に解くアルゴリズムの開発を行う。
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