2020 Fiscal Year Research-status Report
確率計画問題におけるシナリオ生成法と効率的解法の開発
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19K04913
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
椎名 孝之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (90371666)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
今泉 淳 東洋大学, 経営学部, 教授 (00257221)
所 健一 一般財団法人電力中央研究所, エネルギーイノベーション創発センター, 上席研究員 (50371662)
徐 春暉 千葉工業大学, 社会システム科学部, 教授 (70279058)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 確率計画法 / 最適化 / 多期間計画 / スケジューリング / 不確実性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，スマートコミュニティを構成する住宅における，蓄エネルギー機器の最適運用を考える．需要側においては，電気料金を考慮して，電気料金が最小となるようなヒートポンプ給湯機の運転計画最適化モデルを確率計画法により定式化する．このモデルは，電気需要のピークが最小となるようにヒートポンプ給湯機の運転パターンを決定する負荷平準化を行う．また，数値実験によりこのモデルが，従来の運転計画よりも需要側における費用の側面から運転計画として優れていることを示すことを目標とする．
また、電気事業者は膨大な発電コストを抱えている．このような問題の解決策としてデマンドレスポンス(以下、DR という) が注目されている．DR とは経済産業省によると「需要家側エネルギーリソースの保有者もしくは第三者が、そのエネルギーリソースを制御することで、電力需要パターンを変化させること」である．DR は電気料金の設定によって電力の需要を変動させる価格型と、一定の条件を満たした需要家に対してインセンティブを支払うインセンティブ型に大別することが出来る．インセンティブ型のDRの中の一形式としてネガワット取引がある．これは電力会社と需要家との間で事前に一定量の電力需要削減を契約しておき、需要家が約束した日時に契約条件を満たした場合、インセンティブを受け取る仕組みのことである．この仕組みにより、需要家は電力需要の削減によってインセンティブを得られるメリットがある．また、電気事業者はこの取引を通して電力需要ピーク時の電力需要を抑えることで発電コストを抑えることが出来るメリットがある．本研究では電力需要量の不確実性を考慮した上でネガワット取引を契約した需要家が利益を最大にするような運用方法についての確率計画法によるモデルを提案する
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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
ヒートポンプ運用の最適化では、ベンチマーク問題のデータを参考に，1 日の運用計画を立てる数値実験を行う．電力需要，及び，熱需要の不確実性を表すシナリオは，日本建築学会の関東戸建データ02 より，2003 年の5 月，8 月，10 月，12 月の電力需要を用いて作成する．運転計画期間の外気温度は，月の平均気温を用いるものとし、気象庁のデータを用いる．1 日の運用計画における，電気料金の基本料金と使用料金は，スマートライフのデータを参考にする．シナリオ数は30 とし，各シナリオの確率は1/30 とする．本研究モデル と従来モデルの電気料金の比較を行う。実験結果から，5 月，8 月，10 月，12 月の改善費用がそれぞれ141.91 円，219.88 円，257.94 円，311.17 円であることがわかる。これらがすべて正であることから，今回の運転計画最適化モデルが従来の運転計画より優れていることがわかる．
また、今回の提案した確率計画法を用いたネガワット計画と確率計画法を用いなかった場合のネガワット計画で実験を行った場合の結果を比較する．ここでは提案手法でネガワット計画を立てて削減を行った場合と一本のシナリオパスを元にネガワット計画を立てて削減を行った場合の結果を比較した．実験結果を比較すると確率計画法を用いたネガワット計画の方が総利益が高くなった．
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| Strategy for Future Research Activity |
住宅モデルに関する今後の課題としては，集合住宅を対象とした規模の拡大と計画期間の拡張などがある．いずれにおいても，本研究モデルより大規模な数理計画問題になると考えられるため，効率的な解法が求められる．
ネガワット計画に関しては，問題の規模が大きくなかったため，分解法を用いない解法を作成した．しかし，より規模の大きな問題を解こうとすると計算量が膨大になってしまう．そのため，L-shaped 法を使用したモデルの提案が出来ると考えている．また，今回需要家が削減に成功した際に受け等るインセンティブの額や削減に失敗した場合の罰金額について参考文献の値を参考に実験を行ったが，ネガワット取引はまだ普及しておらず最適な額の設定がされているとは言えない，そのためこれらの額について設定法を研究することが考えられる．
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| Causes of Carryover |
参加を予定していた会議などが中止されたため、次年度参加を予定する。
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Research Products
(31 results)
