2022 Fiscal Year Research-status Report
低炭素エネルギーネットワークの変数と制約に基づく多段階分解手法を用いた設計最適化
| Project/Area Number |
21K04968
|
|---|
| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
|---|
Principal Investigator |
涌井 徹也 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 准教授 (40339750)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 数理最適化 / 分解法 / 低炭素化 / エネルギーネットワーク / 再生可能エネルギー / エネルギー貯蔵 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
低炭素エネルギーネットワークの大規模設計問題に対する多段階分解最適化手法の開発研究として，低炭素エネルギーネットワークの運用問題に着目し，長期間エネルギー貯蔵を考慮した運用問題に対する時間領域分解手法の改良と，時間領域と空間領域での2段階分解手法の基本的枠組みを開発した．
まず，再生可能エネルギー電源の余剰電力により水素製造を行い，これを季節間貯蔵するエネルギー貯蔵・供給システムの年間運用問題のための時間分解手法の改良を行った．この分解手法では，一年間を複数の計画区間に分割し，隣接サンプリング時刻間での機器の運転状態やエネルギー貯蔵量の変化制約を結合制約と見なすことでDantzig-Wolfe分解理論を導入する．これにより，分割計画区間の結合制約を満たしながらエネルギー貯蔵・供給システムの年間運転コストを最小化する主問題と各分割計画区間の運用計画を最適化する副問題とに分解した．これによりマルチスレッドワークステーションに実装した商用最適化ソルバーで高速で解ける規模にまで副問題を分解できる．分解した問題に列生成計算を適用することで元最適化問題の下界値を計算することができる．本研究では，列生成計算で得られた各副問題の部分解の一つを元問題の0-1整数変数値に割り当てることで元問題の準最適解を算出する近似解法を構築した．これにより，昨年度開発した下界値に基づくヒューリスティック解法よりも短時間でかつメモリ使用量が少ない計算環境でも，より良い準最適解を探索できることを明らかにした．
さらに，時間領域で分解した副問題が商用最適化ソルバーで解くには規模が大きい場合に，空間分解手法を組みあわせた時・空間領域2段階分解手法を開発した．時間領域での分解問題に対して列生成計算を行う際に，時間領域副問題に対して空間領域での分解をさらに行う2重列生成計算の枠組みを構築し，下界値が得られることを確認した．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2022年度の到達目標であった，空間分解と時間分解を組み合わせた2段階分解手法についてはその枠組みを開発する所まで達成できている．
|
| Strategy for Future Research Activity |
多数の機器から構成されるエネルギー貯蔵・供給ネットワークに構築した時・空間領域2段階分解手法を適用する．現在は元の混合整数線形計画問題の下界値を算出できる段階のため，2022年度に構築した部分解選択に基づく近似解法を適用して，元問題の制約条件を全て満たしながら最適性ギャップの小さな準最適解を探索する最終決定手法の開発を行う．
さらに，研究対象を低炭素エネルギーネットワークの最適設計問題にも拡張し，低炭素エネルギーネットワークの最適設計問題を主問題（設計問題）と設計変数を固定した副問題（運用問題）とに変数分解する手法を構築する．低炭素エネルギーネットワークの導入効果は経済性，省エネルギー性，環境性（CO2排出量），再生可能エネルギー電源の有効利用度など多岐に渡ること，設計計画時には，二段階時・空間分解に基づく運用計画の立案と組み合わせる必要があることから，設計変数の探索に多目的進化アルゴリズムの導入を検討する．
|
| Causes of Carryover |
2022年度は海外出張で参加予定していた国際会議をオンラインでの参加に変更したため，使用額の一部を次年度に繰り越した．
2023年度の海外出張旅費が研究開始当初よりもかなり増加しているため，増加分の補填に充てる予定である．
|
