|
本研究では多地点多次元のデータ解析に基づいてセミオフグリッドにおける需要想定と設備計画の手法の構築に取り組んだ。
セミオフグリッド規模の電力システムを構築するために必要となる需要想定手法として，ディープラーニングの一種であるLSTM（Long short-term memory）を用いてアルゴリズムを構築し，プログラムの実装とデータによる検証を実施した。スマートメータなどで得られる潮流情報を適用することを想定し，気象データを加味した時系列データを学習することで精度良く需要を想定できることを明らかにした。
十分な品質の電気エネルギーを供給できるセミオフグリッドの設備計画のために，セミオフグリッド内で消費する電力をできるだけ地産地消するための条件を明らかにした。上位系統から受電する電力に上下限制約を設定する方法を提案した。また，天候の変化に対して制約条件を変更するアルゴリズムも開発した。さらに，当初の計画には記載していなかったが，提案手法は上位系統の送電線混雑にも有用であることに気づき，データを用いた検証で実証した。
セミオフグリッド構築に必要なコストを評価する一環として，セミオフグリッドに必要な蓄電池容量を削減する方法について検討した。コスト的に厳しめの条件となるオフグリッド構成で必要な蓄電池容量を算出した。データを用いた検証から，複数の需要家をまとめてオフグリッド化すると，需要のならし効果により必要となる蓄電池容量は減少し，低コストでセミオフグリッドを構築できる可能性を示した。
以上のように，セミオフグリッドの需要想定，設備計画，コスト削減の手法について明らかにした。これらの研究を通して，実際にセミオフグリッドを安全に運用するための課題として，落雷などの自然現象による電気的事故（短絡・地絡）発生時の保護制御が必要であることを抽出し，今後の研究で取り組むこととした。
|
