| Project/Area Number |
19K22024
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
山田 雄二 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (50344859)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
倉橋 節也 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40431663)
牧本 直樹 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (90242263)
松本 拓史 一般財団法人電力中央研究所, 社会経済研究所, 主任研究員 (60883163)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 気象予測誤差 / デリバティブ / 電力市場 / 市場取引 / シミュレーション / ファイナンス / 天候デリバティブ / 実証 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は，気象条件によって変動が激しい風力や太陽光等再生可能エネルギー発電電力を，卸電力取引所において円滑に取引するための新たな損失リスクマネジメントツールとして，気象予測誤差デリバティブを活用する市場設計の枠組みと汎用化のための市場取引実行可能性を検証するものである．特に，連続的に更新される気象予測値を参照する先物の動的取引により，任意の支払関数構造をもつ気象予測誤差デリバティブが設計可能であることを示した上で，気象予測誤差デリバティブのための理論構築と数値予報データ利用の検討，モデル検証と実データに基づく実証，および模擬市場取引計算システムの設計とエージェントシミュレーションを実施する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，昨年度に構築した基礎理論を発展させるにより，以下の研究成果等を得た．
①実務上の扱いやすさを考慮し，太陽光発電予測に関する提案手法の拡張を行った．具体的には，日付・時刻・日射量の３方向の平滑化条件を同時に加味する３次元テンソル積スプライン関数を用いたモデルの構築，およびその検証を実施した．また，複数の既往モデルと比較することで，提案手法の頑健性確保及び予測誤差低減における優位性を実証した．
②前年度構築したボリューム・価格の同時ヘッジ手法について，査読付き国際学術誌Energy Economics (IF: 5.203, SJR (Energy): 24/858) に投稿し，採択された．さらに，多種多様な事業者を想定し，各事業者にとって最適なデリバティブおよびその汎用化について検討した．また，これらの成果を，査読付き国際学術誌Energies (IF: 2.702, SJR (Energy) 特集号「Forecasting and Risk Management Techniques for Electricity Markets」へ投稿した．
③ノンパラメトリックな分布推定手法であるGAMLSSを用いてスポット価格の予測分布を推定する手法を新たに提案した．また，提案手法を適用し，JEPXスポット市場時間帯価格入札における予測誤差に伴う損失をヘッジするためのCapletというデリバティブを構築し，スポット市場に入札を行う事業者のヘッジ戦略を提案した．
④需給インバランスによって生じる価格高騰メカニズムを明らかにするために，インバランス料金単価の推定手法について，線形モデルおよび機械学習モデルを用いた検討を行った．
さらに，当該テーマを含む持続可能社会に関する国際ワークショップをオンラインで開催し，討論を実施するなど，結果の普及活動を行った．
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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
基礎となるモデル構築はほぼ完了し，実務での応用を見据えた拡張および汎用化も順調に進んでおり，研究目的については，②おおむね順調に進展している，といえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題で提案するデリバティブを用いたヘッジモデルや予測誤差デリバティブの汎用化においては，予測モデルの精緻化と適用する回帰モデルの拡張が当面の課題であったが，予測モデルについては３次元テンソル積スプライン関数を用いて，回帰モデルについては分位回帰等を用いた拡張およびその検証をそれぞれ進めている．市場取引シミュレーションについては，気象予測誤差デリバティブの有無が取引戦略に与える影響分析，および電力需給インバランスをモデル化に取り組んでいる．今後は，インバランスが要因で起こる価格高騰に対するヘッジ手段や安定化のための方策として，前日のシステム価格や当日のSNS情報，取引量などを用いた予測シミュレーションモデルについて検討を行う．さらに，結果の普及のため，国内外での発表を積極的に行い，研究内容をさらに発展させていく予定である．
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