EVアグリゲータの当日計画作成における計算時間短縮手法の研究

本研究の目的は，EVアグリゲータが電力市場に参加してビジネスを営む際のEVの不確実性を取り扱う確率的最適化問題において，その計算時間を短縮する新手法を確立することである。2021年度の研究においては、EVアグリゲータの翌日計画および当日計画の元問題の計算時間が短く、新手法の効果の評価まで至らないことがわかり、2022年度の研究において、まず翌日計画の定式化を詳細・複雑化して実施するように修正することとした。そこで、以下の内容を実施した。・計画単位時間を1時間から30分に変更する。それによってEVアグリゲータの収益も1時間毎から30分毎に変更する。・EVの不確実性の時間単位を変更（出発，到着の時間を1時間毎から30分毎に変更）し，シナリオ数を129シナリオから，513シナリオ（4ⅹ128＋1シナリオ）に変更する。・その結果、最適化問題で求める変数の数は16,600から135,600に変更される。その513シナリオの最適化問題の計算時間を測定した。新手法の特徴は時間軸の変数の数を減らすことによる最適化問題のサイズの縮小（最適化問題の変数の数の削減）であることから、新手法の計算時間の測定は、元問題をEVの不確実性の時間単位を1時間、シナリオ数を129シナリオとして実施した。その結果、新手法の計算時間は元問題の計算時間を約93％短縮できることがわかった。新手法の特徴は時間軸の変数の数を減らすことによる計算時間短縮であることから、上記の翌日計画における計算時間短縮は当日計画においても同様の効果があるので、敢えて当日計画の定式化とその計算時間測定は実施しないこととする。

本研究の目的は，EVアグリゲータが電力市場に参加してビジネスを営む際のEVの不確実性を取り扱う確率的最適化問題において，その計算時間を短縮する新手法を確立することである。2021年度の研究においては、EVアグリゲータの翌日計画および当日計画の元問題の計算時間が短く、新手法の効果の評価まで至らないことがわかり、2022年度の研究において、まず翌日計画の定式化を詳細・複雑化して実施するように修正することとした。そこで、以下の内容を実施した。・計画単位時間を1時間から30分に変更する。それによってEVアグリゲータの収益も1時間毎から30分毎に変更する。・EVの不確実性の時間単位を変更（出発，到着の時間を1時間毎から30分毎に変更）し，シナリオ数を129シナリオから，513シナリオ（4ⅹ128＋1シナリオ）に変更する。・その結果、最適化問題で求める変数の数は16,600から135,600に変更される。その513シナリオの最適化問題の計算時間を測定した。新手法の特徴は時間軸の変数の数を減らすことによる最適化問題のサイズの縮小（最適化問題の変数の数の削減）であることから、新手法の計算時間の測定は、元問題をEVの不確実性の時間単位を1時間、シナリオ数を129シナリオとして実施した。その結果、新手法の計算時間は元問題の計算時間を約93％短縮できることがわかった。新手法の特徴は時間軸の変数の数を減らすことによる計算時間短縮であることから、上記の翌日計画における計算時間短縮は当日計画においても同様の効果があるので、敢えて当日計画の定式化とその計算時間測定は実施しないこととする。