| 研究課題/領域番号 |
20K04420
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| 研究機関 | 大阪府立大学 |
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研究代表者 |
高山 聡志 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 講師 (50613551)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | P2P電力取引 / 太陽光発電 / 電圧制御 / 入札モデル / マルチエージェント / 強化学習 / 数理計画法 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、再生可能エネルギーの固定価格買取制度対象外となった需要家を対象としたP2P電力取引システムについて、配電系統の物理的制約を統合したP2P電力取引システムの開発と、市場参加者の入札戦略について強化学習を用いた入札価格決定手法の開発が目的である。本研究では、P2P電力取引の実配電系統上での運用可能性を評価するとともに、強化学習を用いた入札行動モデルにより実際の入札状況に近いシミュレーション環境を構築することで，電力システム運用・制御と電力市場を介した経済性について統合的に評価可能なシステムを構築し，より現実に即した取引システムの設計理論を展開する。2021年度は、(1)配電系統の物理的制約を考慮したP2P電力取引シミュレータの開発及び(2)P2P電力取引参加者の入札行動のモデル化について検討を行なった。(1)では、太陽光発電出力抑制量最小化を達成する数理計画モデルの利益評価をもとに、配電系統の設置位置による出力抑制に基づく不公平性を解消する手法として、P2P電力取引の参加費および託送料金の概念を取り入れた市場モデルを提案し、利益評価を行った。また、(2)では、最適な入札行動決定手法について開発するため、非線形最適化に基づくP2P電力取引最適化モデルを構築し、利益性・公平性の観点から提案する入札行動を評価した。これらの結果については、2021年度の学会にて2件発表予定である。これらの成果として令和3年電気学会電力・エネルギー部門大会で1件、令和3年電気学会電力技術・電力系統技術合同研究会で1件研究発表を行い、高い評価を受けた。
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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
2021年度は昨年度に引き続き(1)配電系統の物理的制約を考慮したP2P電力取引シミュレータの開発及び(2)P2P電力取引参加者の入札行動のモデル化を予定していた。これらは (1)ではシミュレータの実装が概ね完了しており、入札モデルの評価についても一部検討し始めている。(2)では数値最適化による入札行動のモデル化に加えて利益性・公平性を目的とした入札価格決定モデルの検討も概ね完了している。以上から，概ね順調に進展していると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度では、当初の計画通り(3)開発モデルを用いたP2P電力取引が成立する条件などについてシミュレーションを通じて評価していく予定である。これまでの検討で強化学習エージェントを考慮した入札行動の学習モデル適用評価について一部検討を進めており、(3)の実施へスムーズに移行できると考える。(2)については、ナッシュQ学習の適用検討・評価、市場参加者の最適化などパラメータ条件の変化に関する評価を終えたのちに(3)への設定条件として考慮する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2021年度も2020年度に引き続きコロナ禍のため、学会が全てオンラインとなったこと、旅費使用がなかったことが、次年度使用額が生じた理由である。2022年度についても、オンラインミーティング環境の整備及び当初参加予定のなかった国内外の会議へ積極的に参加し、学会発表及び最新研究調査のために会議参加費として使用する予定である。また、最終年度に予定しているデジタルシミュレータによる実験に必要な予算が最終年度配分予算では不足する可能性が高いため、旅費の一部で実験機器の購入を予定している。
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