2018 Fiscal Year Research-status Report
Distributed optimization for HEMS aggregation
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18K14170
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
吉田 彬 早稲田大学, 理工学術院, 講師(任期付) (90707887)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | エネルギー管理システム / 家庭用エネルギーシステム / デマンドレスポンス / 交互方向乗数法 / 分散最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
需要家が持つ蓄エネルギーおよび発電装置などの地理的に分散されたエネルギー資源を協調制御することで，メガワット規模のネガワットを集約することが期待されている．家庭用エネルギー管理システム(HEMS)を集約する機能を担う地域エネルギー管理システム(CEMS)あるいはアグリゲーターは，デマンドレスポンス信号を受けて個々のHEMSへ節電を要請する．このとき，要請する節電量は個々のHEMSの経済合理性を考慮しなければならないものの，運用方策を決定する監視制御問題は，on/off状態を表す離散値を持ち，離散変数の増加は解の探索範囲の指数関数的増加という問題を生じさせるためスケーラビリティーの課題がある．また，需要家のエネルギー需要を全て把握する集中型CEMSは，エネルギー需要に関するプライバシーの課題も残されている．そこで本研究では，個々のHEMSへ，on/offを含む運用方策の決定および機器を制御する権限を移譲し，分散プロセスにより需要家側資源を集約する手法の開発を行う．
本年度は，厳密な凸関数を必要としない近接分離最適化技法の一つである交互方向乗数法（ADMM）に基づく分散型HEMSアグリゲーション手法を開発した．これにより，従来の集中型EMSでは解くことが出来なかった，1000世帯規模のアグリゲーションを数値的に実証した．また，分散プロセスにおいては，最も遅いHEMSの速度に，アルゴリズム全体が律速される．数値実験を通して，運用の自由度が高いヒートポンプ給湯機(HPWH)を持つ需要家が，比較的計算速度が遅いことが確認された．これを解決するため，比較的計算速度の遅いHEMSに律速されない非同期型の分散型HEMSアグリゲーション手法へと拡張した．
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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
本年度の目標の進捗は次のとおりである．(1) 複数の仮想マシン上に個々のHEMSモデルを構築し，HEMSアグリゲーション評価基盤を開発する．(2) HEMS対応機器を導入し，実機実証の準備を行う．(3) 非同期HEMSアグリゲーション問題への拡張を行う．これらの目標に対して，まず，従来の1家庭を対象とするHEMSスケジューリング問題をHEMSエージェントとして仮想マシン上に実装した．次に，複数の仮想マシン上にこのHEMSエージェントを配置し，アグリゲーターとの通信により制約条件が変化するHEMSアグリゲーション評価基盤を開発した．さらに，前述の通りADMMに基づくアグリゲーターとHEMS間の情報通信による分散型手法を開発し，本基盤を用いて数値的に提案手法のスケーラビリティーを数値的に評価した．加えて，分散プロセス全体の計算速度を律速する，比較的計算速度の遅いHEMSのスケジュールを待つ必要のない非同期型プロセスへとこれを拡張子した．この結果は国際学会にて発表した．
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| Strategy for Future Research Activity |
2018年度までに開発した手法はスケーラビリティーの課題は解決した一方で，アグリゲーションプロセスを実行する場合，HEMSスケジューリング問題の計算速度に関する課題が残されている．したがって2019年度はオンラインでの応答を目標として，最適スケジューリング問題から求められた機器のon/off設定値を近似する関数の作成を目指す．また，提案手法の評価のために，実際に使用されている通信標準を用いた実験環境を整え，実機実証することを目指す．
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| Causes of Carryover |
2018年度において次期繰越差額が生じた理由は，数値評価基盤として導入したマルチコアサーバーの見積もりと実際の差による．この差額は2019年度のデータ整理のための人件費への計上を予定している．
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