2021 Fiscal Year Research-status Report
Hybrid model analysis method with data model and physical model for automatic energy analysis
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20K04426
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
飯野 穣 早稲田大学, スマート社会技術融合研究機構, 主任研究員(研究院准教授) (80563238)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 泰弘 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40257209)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 分散型エネルギー資源(DER) / エネルギーネットワーク / 分散協調制御 / エネルギー融通 / 共助型レジリエンス / レジリエンス特徴量 / エネルギーデータ / エネルギーモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度と同様に、①特徴量抽出，データ選択利用、②データとモデル連携手法、③エネルギー構造化モデル、の各テーマ研究を進めた。需要家をDERエージェントと再定義し、自立、協調、全体統括の各制御によるDER群ポテンシャル評価を研究の新たな主眼とした。経済性、環境性、調整力などの価値指標に加え、広域停電時の需要家レジリエンス性能を新たな価値指標と位置付け、以下の主要成果を得た。
・DER群個別制御による「自助」型レジリエンス制御方式と、近隣DER間エネルギー融通などの協調制御による「共助」型レジリエンス制御方式を提案し、レジリエンス性能の定量的評価を試みた。共助型レジリエンス制御で、各DER余力が低いとき、協調グループ規模の拡大により、かえってレジリエンス性能が低下する「共倒れ現象」を発見した。(テーマ①②)
・「共倒れ現象」解決のために、各エージェントに対しレジリエンス性能指標を定義し、エージェント間の共助グループ化ネゴシエーションアルゴリズムを提案した。結果として、レジリエンス性能の優れたエージェント同士が選択的にグループ化されることで、「共倒れ現象」の回避を確認した。このときグループ化から除外されたエージェントは全体の数%にとどまり、それらは社会的「公助」サービスでカバーすべきものとした。(テーマ①②)
・エネルギーデータ群から有限個のDER最適運用パターンをクラスタリング手法により抽出する手法を提案した。有限個の運用パターンに基づく制御則だけで、日々の最適制御に比較し、年間運用コスト増分が7%以内にとどまり、従来型最適制御と遜色無い実用性が判明した。(テーマ①)
・DER群アグリゲーション性能の評価手法として、可制御軌道によるDER制御性能可視化手法を考案し、常に将来の可制御軌道集合を最大化する運用計画による調整力ポテンシャル最大化アグリゲーション制御方式を提案した。(テーマ③)
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
2021年度は①特徴量抽出・データ選択利用②データとモデル連携手法③エネルギー構造化モデルの各テーマ研究を進め、以下の成果を得た。
[1]分散型エネルギー資源の協調運用によるレジリエンス価値のポテンシャル評価, 40thエネルギー資源学会研究会では、近隣DER協調制御による共助型レジリエンス制御方式を提案した。また各DER余力低下時に協調グループ規模拡大でレジリエンス性能が低下する「共倒れ現象」を発見した。
[4]需要家群における共助型レジリエンスの評価指標とグループ規模適正化に関する提案, 38thエネルギー資源学会コンファレンス、および[5]共助型レジリエンスを目指したDER群分散協調EMS方式の提案, 9thSICE MSCSでは「共倒れ現象」解決のために、エージェント間の共助グループ化ネゴシエーションアルゴリズムを提案、レジリエンス性能の優れたエージェント同士が選択的にグループ化されることで、「共倒れ現象」の回避を確認した。
[2]Model Predictive Control with Pattern Learning of Prediction and Control Trajectory and its Application to a Battery EMS Problem, SICE2021ではエネルギーデータからDER最適運用パターン抽出手法を提案した。有限個の運用パターンだけで、日々の最適制御に比較し、年間運用コスト増分が7%以内にとどまり、従来型最適制御と遜色無い実用性が判明した。
[3]可制御空間最大化MPC方式の提案と分散型エネルギー資源調整力最適化EMS問題への適用, 64th自動制御連合講演会では、可制御軌道によるDER制御性能可視化手法を考案し、可制御軌道集合を最大化する運用計画による調整力ポテンシャル最大化アグリゲーション制御方式を提案した。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究では、エネルギーデータを活用したデータ分析×需要家エネルギーモデル技術による「ハイブリッド分析手法」の確立に向け、①特徴量抽出アルゴリズム，データの選択的利用、②データとモデルの連携推定手法、③エネルギーネットワーク構造化モデル、の各テーマ研究を進めている。2021年度は各テーマを総合的に検討し、以下の新たな研究方向性が明確になった。
エネルギー利用・消費のみの「需要家」視点を、DERを有する「プロシューマ」視点へ拡張し、それらの価値を「省エネ」だけでなく「省CO2」、「省コスト」、「逆潮流低減」、「調整力」など、地域環境価値、電力系統親和性などに拡張するとともに、新たな取り組みとして、需要家の「レジリエンス価値」に注目し、需要家間のエネルギー融通による「共助型レジリエンス」の概念を定義した。これらは、社会的ニーズ、学術的新規性の両視点から重要な性能指標として、本研究の中核テーマの一つに位置付けることとした。その中で、①特徴量抽出アルゴリズム，データの選択的利用、②データとモデルの連携推定手法の各テーマの研究要素の検討も進める。
また、③エネルギーネットワーク構造化モデルの目指す、DERの各種性能の可視化手法として、DER運用計画を複数のシナリオ集合として捉えた「可制御軌道集合」が本質的に重要なツールであることが判明した。そこで、DER群によるエネルギーネットワーク構造とDER運用計画シナリオの可制御軌道集合の関係究明を今後の研究方針として、検討を進める。
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| Causes of Carryover |
物品費については、コロナ禍の影響で初年度の計画から遅延していた、大規模エネルギーデータ収集環境がようやく整ったため、エネルギーデータ分析用の計算機システムに関して当初計画の主要部分を購入し、分析環境を大方整備することができた。2022年度は、計画の残りの部分の追加購入により、分析環境の完備を目指す。
他方、旅費については、2020年度と同様に、2021年度もコロナ禍の影響により、参加を計画していた国際学会がすべてオンライン開催となったため、旅費が必要なくなり、その分が2022年度へ繰り越しとなった。2022年度は、少しずつではあるが、各国際学会の現地開催が再開の見込みであり、学会出張に向け、これらの旅費を活用する予定である。
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