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Value evaluation method of energy storage resources based on optimal operation

基于优化运行的储能资源价值评估方法

基本信息

批准号：
22K14638
负责人：
吉田彬
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

カーボンニュートラルの実現に向け、既存設備を最大限活用しつつ需要家側のエネルギー転換への受容性を高めることが求められており、解決策としてデジタル通信を用いて需要家側エネルギー資源(DSR)を遠隔から運転管理するエネルギー管理システム(EMS)およびそれらのアグリゲーションに期待が寄せられている。本研究の目的は、需要・電力市場価格および変動性再生可能エネルギー(VRE)の発電量など種々の不確実性を有する要因を予測し、予測値と予測の信頼度を入力として運転管理を弾力的に行う方法論を構築し、本方法論を用いて既存のエネルギー供給システムを社会の要請に応え利活用する評価指標を整理することである。2022年度は、まずは需要時系列予測問題に対する分位点予測手法を開発した。次いでDSRの運用計画問題に対して目的関数へ二乗誤差項を追加することで目標値をソフト制約として追従する最適化問題を開発した。本運用計画問題は、分位点予測された時系列を外生変数として与えることで、デマンドレスポンス(DR)が発動されない場合の通常の運用を模擬する。また、二乗項を目的関数に多く含む最適化問題は、決定変数が連続・離散かつ制約変数が線形であれば汎用MIPソルバで解くことが出来るものの、計算時間に課題があることを確認した。そこで、制約条件をラグランジュ乗数法により目的関数に加算する変換を行い、アニーリングソルバにより近似解を高速に得るアルゴリズムを開発した。さらに、実際のDSRのプロセス変数を収集・整理して予測・モデル化し運用方策の導出までの一連のアルゴリズムを評価・分析し、現実のシステム運用に適応しうることを確認した。

In order to maximize the use of existing equipment, the need for home-side production and exchange capacity should be increased. In order to achieve this goal, the need for home-side production resources (DSR), remote operation management (EMS), and the need for home-side production and exchange capacity should be increased. The purpose of this study is to construct a methodology for predicting the main causes of uncertainty in the generation of electricity in power market conditions and dynamic regeneration possibilities (VRE), and to apply this methodology to existing power supply systems and social needs. In 2022, the quantile prediction method was developed for the time series prediction problem. Second, the DSR application planning problem is solved by adding the error term to the target value and restricting the optimization of the target value. The application of this project is to simulate the common application of the time series exogenous variation of quantile prediction and the dynamic variation of quantile prediction. The optimization problem of multi-purpose optimization is to determine the number of continuous and discrete constraints, and to determine the number of linear constraints. For example, if you want to change the size of the object, you can change the size of the object. In this paper, the actual DSR system data collection, analysis, prediction, application of the method of derivation of a series of lost time, analysis, implementation of the system application of the appropriate time to confirm