| 研究課題/領域番号 |
20H00285
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
牧本 直樹 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (90242263)
倉橋 節也 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40431663)
後藤 順哉 中央大学, 理工学部, 教授 (40334031)
高嶋 隆太 東京理科大学, 創域理工学部経営システム工学科, 教授 (50401138)
山口 順之 東京理科大学, 工学部電気工学科, 教授 (50371224)
田中 謙司 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (40431788)
松本 拓史 金沢大学, 融合科学系, 准教授 (60883163)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
44,720千円 (直接経費: 34,400千円、間接経費: 10,320千円)
2024年度: 7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
2023年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
2022年度: 8,970千円 (直接経費: 6,900千円、間接経費: 2,070千円)
2021年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
2020年度: 10,660千円 (直接経費: 8,200千円、間接経費: 2,460千円)
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| キーワード | ファイナンス / エネルギー / 電力市場 / シミュレーション / 実証分析 / デリバティブ / 実証 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
再生可能エネルギー電力固定価格買取制度 (FIT) 後の新たな方式として，Peer to Peer (P2P) と呼ばれる売電手法が注目を浴びている．ところが再生可能エネルギーは，気象条件によって出力が変動し，契約通りの発電が行われない際に取引者に損失が生じる．本研究では，このような損失リスク低減化に利用可能な気象予測誤差デリバティブ，契約条件を柔軟化する先物・オプションを導入し，P2P電力取引支援リスクマネジメントシステムを構築する．また，複数ネットワークを対象とするエージェントシミュレーション，提案手法を検証するための実証実験を実施し，理論・シミュレーション・実験の高度化サイクルを築く．
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| 研究実績の概要 |
昨年度までの研究成果を発展させ，P2P電力取引・電力市場取引におけるデリバティブを用いたヘッジ手法や最適化，シミュレーションを用いた分析，非線形関数推定のための理論的枠組みの構築や投資意思決定に係るリアルオプション分析を実施した．主な研究成果は以下の通りである．
①分散型太陽光発電の量的リスクヘッジのため，複数エリアの日射量データを用いた主成分デリバティブを新たに提案した．さらに，異なる地域間の発電事業者による反対売買によって相互ヘッジ可能な市場取引スキームの有効性を実証した．
②P2P電力市場における予測の不確実性を考慮した蓄電池の充放電最適化手法を提案した．また，空港における熱源機器の運用において，再生可能エネルギーの消費率とエネルギーコストの多目的最適化手法を提案し，機器の稼働を最適化することで再生可能エネルギーの経済的価値を引き出すことが可能となることを示した．
③リアルオプションの枠組を活用して，発電事業者による最適な投資タイミングや発電設備と容量市場への最適投資配分を導出した．その結果，発電事業者のリスク回避度が増加すると容量市場への投資が促されることが示された．
④非線形関係を推定する方法の1つであるBスプライン回帰基底節点同時選択手法について，非凸連続関数の最適化による近接勾配型アルゴリズムを提案し，安定的に所望の疎構造を持つ節点選択が可能であることを示した．さらに，各データ点のモデル推定とデータ点間の近接関係を与えたグラフのスパース構造の同時推定を行う方法論をまとめ，機械学習分野の一流紙であるThe Journal of Machine Learning Researchに採録された．
⑤マルチエージェント・シミュレーションにより，卸電力取引所の価格指標性と流動性向上が期待されるリンクブロック入札が，約定量や社会厚生に与える影響を分析した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
これまでの結果を発展させた理論分析，シミュレーションや取得可能なデータを用いて実証分析をすることで研究成果は拡充されており，最終年度へ向けた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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| 今後の研究の推進方策 |
昨年度は，新たなデリバティブを用いたヘッジ手法の提案，再生可能エネルギーの消費率とエネルギーコストの多目的最適化，不確実性を考慮した蓄電池の充放電最適化手法の構築など， P2P電力取引および電力市場取引に関するリスクマネジメント手法を発展させてきた．一方，P2P電力取引特有の個データの分析についてはデータの取得が困難であるため，最終年度においてはシミュレーションによるデータ生成技術について検討する予定である．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，研究成果を発信していく．
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