2022 Fiscal Year Research-status Report
Constraction and Verification of P2P Power Trading System Based on Bidding Behavior by Reinforcement Learning
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20K04420
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
高山 聡志 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 講師 (50613551)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | P2P電力取引 / 太陽光発電 / 電圧制御 / 入札モデル / マルチエージェント / 強化学習 / 数理計画法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、再生可能エネルギーの固定価格買取制度対象外となった需要家を対象としたP2P電力取引システムについて、配電系統の物理的制約を統合したP2P電力取引システムの開発と、市場参加者の入札戦略について強化学習を用いた入札価格決定手法の開発が目的である。本研究では、P2P電力取引の実配電系統上での運用可能性を評価するとともに、強化学習を用いた入札行動モデルにより実際の入札状況に近いシミュレーション環境を構築することで，電力システム運用・制御と電力市場を介した経済性について統合的に評価可能なシステムを構築し、より現実に即した取引システムの設計理論を展開する。
2022年度は、(3)開発モデルを用いたP2P電力取引が成立する条件などについてシミュレーションを通じて評価を行った。特に、今年度は最適化モデルベースの入札価格決定モデルを用いた評価を行い、この評価結果から、適切なプロシューマ、コンシューマの件数比や、参加者の利益が公平になるような託送料金などについて考察を深めた。託送料金については従来コンシューマ側で負担されている部分を発電側にも負担させることで、参加者全体の利益の公平化が図れることが確認できた。
加えて、P2P参加者に対する蓄電池導入評価を行った。この結果、参加者条件によってはプロシューマが蓄電池を導入することでP2Pに参加せず自家消費に利用することが良いことが確認できた。
これらの成果として令和4年電気学会電力技術・電力系統技術合同研究会で1件、令和4年電気関係学会関西連合大会で1件研究発表を行い、高い評価を受けた。また、現在、得られた成果について論文を執筆中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2022年度は(3)開発モデルを用いたP2P電力取引が成立する条件などについてシミュレーションを通じて評価することを予定していた。適切なプロシューマ、コンシューマの件数比や、参加者の利益が公平になるような託送料金などについて考察を行い、必要最低限の条件については評価を行うことができた。ただし、強化学習を用いた入札戦略モデルの開発が一部遅れており、2024年度も継続的に検討していく予定である。以上から，やや遅れていると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度では、当初の計画通り(4)開発モデルのデジタルシミュレータを用いた実証設備構築と評価である。すでにブロックチェーン構築のためのプログラム開発を進めており、これと並行してデジタルシミュレータによる配電系統モデルの構築を進める。その後、配電系統モデルと開発ブロックチェーンシステムを統合し、系統制約を考慮したP2P電力システムの実時間シミュレーションを実施する予定である。
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| Causes of Carryover |
2022年度も一部緩和されてきたが引き続きコロナ禍のため、学会がオンラインとなったこと、旅費使用がなかったことが、次年度使用額が生じた理由である。2023年度は、対面開催が増加することが予想されるため、学会発表及び最新研究調査のために会議参加費として使用する予定である。また、2023年度に予定しているデジタルシミュレータによる実験に必要な予算が最終年度配分予算では不足する可能性が高いため、旅費の一部で実験機器の購入を予定している。
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