節電未達者を検出する新アルゴリズム、性能が10倍以上に―節電参加者の性質を組み込むことで大幅な効率化に成功―

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 東俊一 情報学研究科教授、許芳源 中国・煙台大学講師、小林孝一 北海道大学教授、山口順之 東京理科大学教授らからなるグループは、スマートグリッドの調整力として期待されるデマンドレスポンスの実施診断技術として、節電未達の参加者を検出するためのアルゴリズムの性能を従来比10倍以上に引き上げることに成功しました。

 近年、世界各国で再生可能エネルギーが大量導入されていますが、その発電量は気象条件に左右されるために、見込んだ発電量に満たないことがあります。それを補う調整力として期待されているのがデマンドレスポンスと呼ばれる節電プログラムです。デマンドレスポンスには様々な形態がありますが、契約型と呼ばれるものでは、あらかじめ割り当てられた節電量が未達となる需要家が現れると所期の調整力にはなりません。そのため節電未達者が現れた場合にはそれを是正する必要があり、高速かつ正確に節電未達者を検出する方法が求められています。これまでにその方法が開発されてはいましたが、必要となる情報取得(スマートメーターの検針)の回数の点で満足できるものではありませんでした。本研究では従来法に比べ情報取得の回数が1/10以下となることが期待できる方法を開発しました。これにより、本技術の実用化への道筋が見えてくることになります。

 本研究成果は、2024年10月30日に、国際学術誌「International Journal of Electrical Power and Energy Systems」に掲載されました。

文章を入れてください
デマンドレスポンスの概念図(契約量が未達となる需要家が現れる場合がある)
研究者のコメント
「本研究は、デマンドレスポンスの実施診断技術として実社会で役立つことを目指していますが、それだけでなく、『必要な時に一部のセンサから価値ある少数のデータを集める(オンデマンド情報取得)』という、いわゆる『ビッグデータ』の発想とは異なるアプローチの研究となっています。今後、それを他分野の一般的な推定問題に展開するための共通原理を解明し、『オンデマンド情報取得学』という新しい学術分野の創成に挑戦したいと考えています。」(東俊一)
研究者情報
書誌情報

【DOI】
https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2024.110304

【KURENAIアクセスURL】
http://hdl.handle.net/2433/290675

【書誌情報】
Fangyuan Xu, Shun-ichi Azuma, Koichi Kobayashi, Nobuyuki Yamaguchi, Ryo Ariizumi, Toru Asai (2024). Default detection in demand response based on block-sparse structure. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 162, 110304.

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