| Project/Area Number |
23K01345
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07040:Economic policy-related
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| Research Institution | National Graduate Institute for Policy Studies |
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Principal Investigator |
田中 誠 政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (10377137)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | プロシューマー / 再生可能エネルギー / 電力市場 / エネルギー・環境政策 |
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| Outline of Research at the Start |
主要な再生可能エネルギーの一つである太陽光発電は独特な側面をもつ。太陽光発電を行う需要家は、発電した電力を自ら需要する「消費者」であると同時に、発電した電力の余剰分を電力会社に供給する「生産者」でもあり、プロシューマー（prosumer）と呼ばれる存在である。従来、経済学において十分に研究されてこなかった対象である。本研究は、プロシューマーの短期・長期における最適意思決定の経済モデルを構築し、電力市場全体の均衡を分析し、プロシューマーに対する最適な料金制度等を検討する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
太陽光発電を行う需要家は、発電した電力を自ら需要する「消費者」であると同時に、発電した電力の余剰分を電力会社に供給する「生産者」でもあり、プロシューマーと呼ばれる存在である。プロシューマーの短期の意思決定の基本モデルとして、太陽光パネルの設備容量と料金制度を所与として、ある時間帯の自らの余剰を最大化する最適化問題を定式化した。具体的に、目的関数は、(a)太陽光発電の電力を自家消費するときの便益、(b)太陽光発電の余剰分を電力会社に販売するときの収入、(c)太陽光発電が不足するときの電力会社からの購入費用、これら3つの基本的な要素により構成される。短期の意思決定変数は、自家消費量、販売量、購入量の3つである。プロシューマーの長期の意思決定モデルは、上記の短期モデルに、太陽光パネルの容量を意思決定変数として追加し、長期的な余剰を最大化する動学的な最適化問題を検討した。さらに、プロシューマーが蓄電池を活用して不確実な太陽光発電を補完するケースへの拡張も行った。構築したモデルにより、net metering とnet billingと呼ばれる2つの料金制度を比較した結果、net billing方式の方が社会的余剰の点からより望ましい可能性が示唆された。
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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
当初の研究計画に沿って、プロシューマーの短期・長期における最適意思決定の経済モデルを構築・分析できており、おおむね順調に研究を遂行できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は、リスクを明示的に考慮したプロシューマーの意思決定を分析するために、不確実性を扱う手法も導入する予定である。
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