| 研究課題/領域番号 |
19K22024
|
|---|
| 研究機関 | 筑波大学 |
|---|
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)
|
|---|
| 研究分担者 |
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)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2023-03-31
|
| キーワード | 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 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本年度は，当該テーマに関する研究を拡張し，以下の成果を得た．
①再生可能エネルギー発電事業者，小売り事業者，火力発電事業者が電力市場で取引を行う際の損失リスク低減化ツールであるデリバティブおよびフォワードのヘッジ効果について包括的に分析を行った．分析の結果，昼間における日射量の影響など非線形性をもつ場合はデリバティブによるヘッジ効果が高い一方，ヘッジ対象が周期トレンドをもつ場合は，フォワード契約が若干であるがデリバティブのヘッジ効果を上回るものとなった．さらに，本研究の主要テーマである卸電力市場におけるデリバティブ取引の実用性について検証し，リスクの引き受け手である保険会社の収益変動リスクが複数の取引を仲介することにより低下することが示された．
②天候デリバティブのヘッジモデルに周期性制約を加味し，手法論的な拡張を行った．さらに，このモデル化手法を太陽光発電量予測にも応用し，４種類の機械学習法よりも予測精度が優れていることを実証した．
③予測誤差が損失の要因となるインバランス価格の推定について，以下の2つの分析を実施した．(a) 気象予測誤差を用いたインバランス価格の推定手法を構築し，インバランス損失リスクを回避するための時間前市場最適取引戦略を導出した．また，市場取引シミュレーションを実装・実施し，インバランス価格へのペナルティー導入等が，系統全体のインバランスリスクを抑制するような市場メカニズムを明らかにした．(b)線形モデルや一般化加法モデル（GAM）を活用したインバランス料金単価の推定手法について検討し，非線形な平滑化スプライン関数を用いることにより，線形回帰の推定結果より推定精度が改善されることを示した．また，状態空間モデルを用いた分析を行い，電力需給に影響を与える要素と考えられる発電事業者による火力発電の出力抑制，太陽光発電の発電量，気温の影響を確認した．
|
| 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
モデルの拡張や実データのよる検証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．
|
| 今後の研究の推進方策 |
本研究課題で提案する予測誤差デリバティブとヘッジモデルの提案については，概ね，計画通りに研究が完了しつつある．一方，実用化の側面においては，取引の仲介者という点が課題であった．この点においては，一つは保険会社が発電事業者と小売り事業者間のデリバティブ取引を仲介することでキャッシュフローのばらつきが低減化することをすでに示している．もう一つの方策として，デリバティブの市場取引を想定し，マーケットメイカーが取引を仲介することが考えられる．今後は，このようなマーケットメイカーがデリバティブ市場で取引を仲介することを想定したヘッジ戦略，および標準化されたデリバティブの設計についてさらなる検討を行う．また，インバランスが要因で起こる損失について，予測シミュレーションモデルを用いた分析についても検討する．加えて，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．
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
昨年度に引き続き，コロナ禍のため，当初予定していた研究成果普及のための国際会議における発表・討論が全てオンラインになったこと，および打ち合わせを全面的にオンラインで行ったことから，旅費を中心に次年度使用額が生じることとなった．これらについては，次年度は現時点でオンサイトの開催が可能になりつつあることから旅費の支出が見込まれること，および前年度と同様に，Zoom Webinarによる討論会の開催やそのための人件費，配信に必要な物品・消耗品費して使用する予定である．
|
