Toward Next-Generation Grid Operation via Renewable Output Modeling and Spatio-Temporal Scenario Generation

• Project/Area Number: 25K01222
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21010:Power engineering-related
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 藤本 悠 早稲田大学, スマート社会技術融合研究機構, 上級研究員(研究院教授) (40434302)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 金子 奈々恵 早稲田大学, スマート社会技術融合研究機構, 次席研究員(研究院講師) (90979618) ; 金子 曜久 早稲田大学, スマート社会技術融合研究機構, 次席研究員 (90907049) ; 野原 大輔 一般財団法人電力中央研究所, サステナブルシステム研究本部, 上席研究員 (20516661) ; 大庭 雅道 一般財団法人電力中央研究所, サステナブルシステム研究本部, 上席研究員 (40466660)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2028: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2027: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2026: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2025: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
• Keywords: 再生可能エネルギー / 機械学習 / 気象データ科学 / データベース / 系統運用技術

Outline of Research at the Start

本研究は，再生可能エネルギー（再エネ）の出力変動の時空間的傾向を気象データ科学的観点から解析し，出力の不確実性を反映した長期シナリオデータベースを構築・公開する．これを活用し，大規模な再エネ導入に伴う出力の時空間的偏在性の影響を踏まえた電力系統運用支援のための技術要件を明らかにし，実用的な系統運用技術の開発を図る．