研究内容

本研究室では，「環境変化に対して順応的な電力・エネルギーシステムの実現」を目指し，電力・エネルギーシステムのシステム技術や経済シミュレーション技術に関する研究を行っています。特にデータサイエンスと呼ばれるデータ駆動の技術を基盤として，複雑化するエネルギー供給システムの運用最適化・制御・意思決定支援システムの研究に注力しています。

研究ビジョン

これまでのエネルギー供給システムは，多数の発電プラントや制御機器とそれらを統合制御するシステムによって成り立ってきました。一方で近年，低炭素社会の実現に向けた再生可能エネルギーの導入や需給調整力確保に向けた需要家側エネルギーデバイスの活用など，エネルギー供給システムのさらなる複雑化が進んでいます。
その中で，短期的な予測情報をもとにエネルギーシステムをどのように運用するか，中長期的な社会環境を見通しながら社会的にどの技術を選択していくかが課題となっています。その一方で，エネルギーシステムに関わる意思決定は一般的に社会的・金銭的なコストが大きいため，社会からの要求や制度の変化に対して柔軟にシステムを適応させることが困難です。
そこで，短期あるいは中長期的な環境変化に対してエネルギーシステム自身が順応的に制御・運用の最適化を行えるような機能を持たせることができれば，これらのコストを大きく削減できると考えています。では，どのようなシステム技術があれば，自律的な制御・運用最適化の機能を持たせることができるのでしょうか。

このような問いのもと「不確実性」と「マルチタイムスケール」をキーワードに「環境変化に対して順応的な電力・エネルギーシステムの実現」を目指した研究プロジェクトに取り組んでいます。

研究プロジェクト

電力需給のディスパッチシミュレーションによる電力経済分析

温室効果ガスの排出量を実質ゼロとするカーボンニュートラル社会を実現するため，電力システムの需給運用に対して再生可能エネルギー（RE）電源や需要家側のエネルギー機器の活用など様々なリソースの導入が計画されています。
しかし，これらのリソースをいつごろどれくらいの規模で導入すれば経済的に環境的にメリットがあるのかは明らかではありません。これらのリソースの導入が電力システムの運用に対してもたらす運用的・経済的なメリットについて定量的な評価を行うためには，1時間・月間・季節・年間など様々な時間粒度で検証できるシミュレーションモデルが必要です。
そこで，広域的なエリアの電力需給や供給コストを長期的に模擬・評価できる長期的エネルギーミックス最適化モデル・広域的電力需給解析モデルの開発を行っています。
長期的エネルギーミックス最適化モデルは，CO2排出量の削減目標や設備投資など長期的な運用制約を踏まえたうえで最適なエネルギーミックスを求めることができるモデルです。
広域的電力需給解析モデルは，任意の設備容量のもとで1日ごとに個別の発電機の運用を最適化することで全体的な発電コストを評価できるモデルです。
これらのモデルに想定するシナリオや制約に関する入力データを与えることで，1時間・月間・季節・年間等，様々な時間スケールの電力システム運用の評価が可能です。
本研究プロジェクトでは，最適化モデルを高速に解くためのアルゴリズムやモデリング方法の開発や，RE電源の普及目標や燃料価格などの様々な将来シナリオに基づいたシミュレーション分析を行っています。

プロジェクトの成果

  • S. Negishi: “A Study of Long-term Energy-mix Optimization Model: A Case Study in Japan,” Proceedings pf The International Conference on Electrical Engineering 2022 (ICEE2022), 1-0150 (2022) [arXiv]
  • S. Negishi, K. Kimura, I. Suzuki, and T. Ikegami: “Cross-regional power supply-demand analysis model based on clustered unit commitment,” Electrical Engineering in Japan, 215(1), e23368 (2022)
  • 鈴木郁海，根岸信太郎，池上貴志：「再エネ普及シナリオに基づく長期的な太陽光・風力発電導入価値変遷の分析」，電気学会論文誌B，Vol.140，No.6，pp.521-530 (2020)
  • 大森洋幸，根岸信太郎，池上貴志：「家庭用ヒートポンプ給湯機による電力需給調整力の提供効果の評価」，電気学会論文誌B，Vol.140，No.4，pp.313-322 (2020)

洋上風力発電の発電出力推計

カーボンニュートラル社会の実現に向けて太陽光発電や陸上風力発電も導入が進んでいます。その次に導入が期待されているのが洋上風力発電です。環境省の調査では，日本の風力発電の導入可能容量について，陸上風力483GW，洋上風力1,120GWと推計されており，洋上風力発電には大きなポテンシャルがあることが分かります。
そこで本研究では，過去の気象データ（GPV）や地理情報システム（GIS）を活用して，将来設置される日本近海の洋上風力発電の広域的発電出力プロファイルや変動特性を推計することを目的として研究プロジェクトを推進しています。

プロジェクトの成果

  • 根岸信太郎：「局地客観解析データを用いた風力発電出力の時系列推定手法の精度検証」，電気学会電力技術/電力系統技術/半導体電力変換合同研究会資料，PE-23-067，PSE-23-006，SPC-23-123 (2023)

需要家側機器を対象にしたエネルギーマネジメントモデルの開発

従来の電力系統では，電力の供給側（火力や水力などの様々な電源・蓄電池などのエネルギー機器）のみをコントロールする対象としてきました。その一方で，近年，需要家側に設置されているエネルギー機器を電力系統の需給状況に合わせてコントロールすることで，電力需要のピークカットや再生可能エネルギー（RE）電源の出力抑制回避などの電力需給調整に役立てる技術開発が行われるようになってきています。
そこで，数理最適化技術を基盤として，需要家側機器を対象としたエネルギーマネジメントシステム（EMS）モデルの開発を行っています。具体的には，家庭用ヒートポンプや上水道の送水ポンプを対象としたEMSモデルの開発を進めています。特に，RE電源の導入が進むにしたがって必要となる周波数調整力を需要家側機器から電力系統に提供することを想定したモデルである点に特徴があります。
また本テーマで開発したモデルは，上記の需給解析モデルと組み合わせることで，広範なエリアにおいて需要家側機器の制御が電力系統の需給運用にもたらす貢献効果を評価することもできます。
今後も，需要家側機器のさらなる活用・需給調整ポテンシャル評価を目的として，様々な需要家側機器を対象としたEMSモデルの開発を進めていく予定です。

プロジェクトの成果

  • S. Negishi, and T. Ikegami: “Robust Scheduling for Water Pumping in Water Distribution System under Uncertainty of Activating Regulation Reserves,” Energies, 14(2), 302 (2021)
  • 根岸信太郎，池上貴志：「電力系統への周波数調整力の提供を行う上水道送水ポンプの最適運用計画手法」，電気学会論文誌B，Vol.139，No.12，pp.757-766 (2019)

再生可能エネルギー発電システムの運用計画手法の開発

太陽光発電や風力発電といった再生可能エネルギー（RE）電源は，気象条件により発電出力が変化するという特徴があります。この特徴により，RE電源の導入が進んだ電力システムでは，需要と供給を一致させることが難しくなると予想されます。
そこで，RE電源に蓄電池を併設し，発電出力の予測情報を活用することで，発電出力が変動するRE電源でも計画的な発電（計画発電）を実施できる手法の開発を行いました。
加えて，発電出力予測の外れる傾向を実績データから抽出し，計画段階で反映させることで計画発電に必要な蓄電池容量の削減を実現しました。

プロジェクトの成果

・吉田孝太郎，根岸信太郎，高山聡志，石亀篤司：「コピュラを用いた発電出力シナリオに基づくウィンドファームの確率論的計画発電手法」，電気学会論文誌B，Vol.138，No.6，pp.482-493 (2018)
・K. Yoshida, S. Negishi, S. Takayama, and A. Ishigame: “Scheduled Operation of Wind Farm with a Battery-Energy-Storage System Considering Ramp Events,” Journal of International Council on Electrical Engineering, Vol.8, No.1, pp.144-154 (2018)
・根岸信太郎，吉田孝太郎，高山聡志，石亀篤司：「風力発電所の確率論的計画発電における発電出力シナリオ生成手法」，電気学会論文誌B，Vol.138，No.3，pp.249-250 (2018)
・吉田孝太郎，根岸信太郎，高山聡志，石亀篤司：「ランプ変動への対応を目的としたウィンドファームの発電計画手法および蓄電池必要容量の評価」，電気学会論文誌B，Vol.137，No.10，pp.687-696 (2017)

スモールデータに基づく予測手法の開発

「ビックデータ」と呼ばれる大規模データベースからの特徴抽出が流行して久しいですが，現実には様々な制約（予算・システム上の都合・生体データなど…）で大規模なデータの収集が困難なことがあります。
そのような「スモールデータ」しかない場合でも予測や異常検知などを行いたい場合における方法論の実応用を目的とした研究を行っています。
例えば，電気の小売りを行う小売電気事業者は，新規契約した需要家の過去13か月分の需要実績データしか取得することができません。従来の電力需要予測では，一般電気事業者が保有する過去数年～数十年規模の需要実績データに基づいて予測を行っていますので，この13か月分の需要実績データというのは非常に少ないデータといえます。そこで，品質工学分野で用いられているMTシステムという多変量解析手法の中からタグチのT法と呼ばれている予測手法を援用し，小規模データでの電力需要予測手法を開発しました。

プロジェクトの成果

・S. Negishi, S. Takayama, and A. Ishigame: “Daily Load Curve Forecasting by Taguchi’s T method,” Proceedings of International Conference on Electrical Engineering 2016, 90068 (2016)
・森本裕介，根岸信太郎，高山聡志，石亀篤司：「PVが導入された小・中規模の電力需要に対するタグチのT法を用いたネット需要予測」，電気学会論文誌Ｃ，Vol.137，No.8，pp.1043-1051 (2017)
・根岸信太郎，森本裕介，高山聡志，石亀篤司：「タグチのT法を用いた翌日最大電力需要予測」，電気学会論文誌Ｃ，Vol.136，No.6，pp.794-801 (2016)
・根岸信太郎，高山聡志，石亀篤司：「非線形補正T法を用いた翌日最大電力需要予測」，電気学会論文誌Ｂ，Vol.135，No.3，pp.207-208 (2015)