2020 Fiscal Year Annual Research 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, スマート社会技術融合研究機構, 次席研究員 (90707887)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 家庭用エネルギー管理システム / デマンドレスポンス / 組み合わせ最適化 / 混合整数線形計画法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，所与の条件下で地域単位の電力消費パターンを制御することを狙いとして，様々な次世代家庭用エネルギー機器を監視制御する家庭用エネルギー管理システム(HEMS)を介して，アグリゲーターおよびHEMS間での情報交換に基づく分散型HEMSアグリゲーション手法を構築することを研究目的として設定している．2019年度は，NP困難となる混合整数線形計画(MILP)法を用いて定式化されたHEMSの運用計画問題に対して，過去のエネルギー需要を入力として，翌日24時間の運用方策を出力する代理モデルを開発した．これにより運用計画導出時の計算負荷が大幅に短縮された一方で，DR制御指示値変更への追従性能という課題が明らかになった．最終年度である2020年度は，アグリゲーターおよび需要家間ので情報交換，すなわち収束までのイテレーションの回数が少なく，かつ30分ごとのDR指示値変更に追従しうるシステムの構築を目標とした．
研究当初からの「アグリゲーターおよびHEMSに要求される機能の階層的な配置」というアイデアに基づき，HEMSは，機器の運用計画問題へ電力プロファイルの上下限値およびDRに対するインセンティブを制約条件として加えてた上で，複数の運用方策を導出し，各方策に対応する電力プロファイルをアグリゲーターへ通信する．アグリゲーターは，HEMSが導出した複数の電力プロファイルを適切に集約することで，DR指示値を満たす地域規模の電力プロファイルを計画する．集約は，MILPの運用計画問題とは別の組合せ最適化問題として定式化し，最適化ソルバは，非量子型アニーリングマシンを採用することで高速化を図った．結果として，提案する分散型HEMSアグリゲーション手法は，様々な条件のDRに対応しうることを数値解析を通して確認した．
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Research Products
(4 results)
