2023 Fiscal Year Annual Research Report
Robut Supply and Demand Control Manager for Realizing A Microgrid
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21K04002
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
佐々木 豊 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (10511561)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 電力システム / マイクログリッド / エネルギー管理システム / 電力需給制御マネージャ / 再生可能エネルギー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
再生可能エネルギー（再エネ）大量導入や大規模自然災害に直面する近年の電力システム工学分野では，持続的な供給安定性や需給調整力の確保を目的としたハードウェア（同期化力インバータ）およびソフトウェア（エネルギー管理システム：EMS）に関する研究開発が広く行われている。一方で，電力システムを構成する個々の要素技術とそれらを効率的に運用するためのシステムの高度化や，再エネ変動や災害時に対する信頼度の維持に関する検討は継続して重要な課題である。本研究では，再エネ・インバータ型電源を含むマイクログリッド（MG）の電力需給制御に着目し，「経済性および安定性を継続的に確保する運用管理手法」と「災害時における緊急時最適需給制御手法」の実現を主な目的として，(i) 需給管理を一括して行うロバスト需給制御マネージャの開発とその機能検証，(ii) 災害時，確実に需給不均衡を解決する緊急時対応MG-EMSのシステム構築を行った。これより，システムの信頼性と経済性の双方を実現するロバストな電力需給管理手法とEMSの最適設計を目指した。2023年度には、前年度に開発した上記項目(i)に対応する需給マネージャの機能と不確定性モデル、および項目(ii)に対応する平常時・緊急時需給アルゴリズムの改良を行い，さらなる精度向上を図った。特に，予測外れが期待される需給制御断面において、前日需給計画時には、ロバスト最適化手法とインフォギャップ理論を組み合わせた不確定性に対してMG運用者が柔軟に意思決定できる手法をリバイスし，MG運用者の利益が確保可能な領域推定を行った。また，再エネおよび需要予測について，ニューラルネットワーク構造の新たな予測モデルを考案し，比較的スモールなデータで，マイクログリッドに応用可能な発電量予測手法を提案した。これより，マイクログリッド実現のための，ロバストな電力需給制御マネージャを構築することができた。
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