2021 Fiscal Year Annual Research Report
Investigation of New Reliability Index of Power System based on Expected Utility Theory
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19K04330
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
宮内 肇 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 准教授 (20181977)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
三澤 哲也 名古屋市立大学, 大学院経済学研究科, 教授 (10190620)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 供給信頼度指標 / 電力系統 / 再生可能エネルギー / リスク鋭感的価値尺度 / 確率分布 / リスク回避度 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまで電力系統の供給信頼度指標は故障の発生分布などに対する期待値で表されてきた。これは、従来系統電力が同期発電機のみで供給され、発電機の違いによる故障などのリスク分布に大きな差異はなく、例え異なる系統の信頼度を期待値で比較してもそれほど問題がなかったためである。ところが近年、太陽光発電や風力発電などの再生可能エネルギー電源が大量に導入されたことから故障発生などの分布が変化している。そこで、我々は、分布全体も評価できるRSVM（リスク鋭感的価値尺度）を用いた供給信頼度指標を提案している。
このRSVMを用いた供給信頼度指標を現実の電力系統の供給信頼度指標として用いるためには、従来用いられてきた供給信頼度指標との関係性を明確にする必要がある。例えば、従来、電力不足確率（LOLP）で0.1日/年などが一つの基準として用いられている。そこで、今年度は、LOLPの値と、RSVMを用いた供給信頼度指標のパラメータであるβとの関連を明確にすることを目標とした。考え方の一つとして、横軸にパラメータβを取ってRSVMの変化を示し、IRRA（内部リスク回避度）を求める基準値CをLOLPに対応する値に設定する方法で、LOLPとパラメータβの関連付けできることを示した。しかしまだ、基準値Cと従来の供給信頼度指標であるLOLPとの関係を理論的には完全には説明できていない。もう一つの考え方として、RSVMそのものが好ましくない分布をより悪く評価することから、系統運用者が許容できるとする供給力不足日数の最大値からパラメータβの決定が行えないか検討した。供給力不足日数の分布を変化させ供給力不足日数の最大値を大きくすると、RSVMの値は低くなるとともに、急激に値が低下する点が異なる。これより、この急激に低下する点を用いれば、従来の供給信頼度指標に基づいたパラメータβの選定ができる可能性を示せた。
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