エネルギー市場とその不確実性を考慮した最適環境政策

本年度は、前年度のモデルとシミュレーション分析をより精緻化し発展させた。太陽光発電システムを所有するプロシューマーは、電力の消費者であると同時に、電力の供給者の側面も併せ持ち、太陽光発電の不確実性のもとで、リスクへの態度も踏まえて、電力を自分で消費し、余剰分・不足分を電力会社と売買する意思決定を行う。プロシューマーの意思決定は、分布に関してロバストな確率制約問題（distributionally robust chance-constrained problem）として定式化している。前年度からの拡張として、リスク回避度合を外生的に与えるのではなく、プロシューマーが回避度を内生的に決定するモデルを構築した。そして、不確実性下でより柔軟な意思決定を行うプロシューマーを組み込んだシミュレーション分析の発展を行った。シミュレーションでは、プロシューマー以外にも多数の需要家と発電所が接続されるネットワークを想定し、24個の地点と38本の送電線で構成されるIEEE Reliability Test System (RTS 24-Bus)を用いた。シミュレーション分析の結果、プロシューマーはリアルタイムの電力の決済価格に反応し、その水準に応じてリスク回避度合を柔軟に調整することで、自らの余剰を増大できることが示された。このようなプロシューマーの意思決定は、完全競争の市場だけでなく、不完全競争の市場においても同様に確認された。

本年度は、前年度のモデルとシミュレーション分析をより精緻化し発展させた。太陽光発電システムを所有するプロシューマーは、電力の消費者であると同時に、電力の供給者の側面も併せ持ち、太陽光発電の不確実性のもとで、リスクへの態度も踏まえて、電力を自分で消費し、余剰分・不足分を電力会社と売買する意思決定を行う。プロシューマーの意思決定は、分布に関してロバストな確率制約問題（distributionally robust chance-constrained problem）として定式化している。前年度からの拡張として、リスク回避度合を外生的に与えるのではなく、プロシューマーが回避度を内生的に決定するモデルを構築した。そして、不確実性下でより柔軟な意思決定を行うプロシューマーを組み込んだシミュレーション分析の発展を行った。シミュレーションでは、プロシューマー以外にも多数の需要家と発電所が接続されるネットワークを想定し、24個の地点と38本の送電線で構成されるIEEE Reliability Test System (RTS 24-Bus)を用いた。シミュレーション分析の結果、プロシューマーはリアルタイムの電力の決済価格に反応し、その水準に応じてリスク回避度合を柔軟に調整することで、自らの余剰を増大できることが示された。このようなプロシューマーの意思決定は、完全競争の市場だけでなく、不完全競争の市場においても同様に確認された。