カーボンフリーな調整力を創出する分散型エネルギーリソースアグリゲーション技術

分布式能源聚合技术，打造无碳调节力量

• 批准号: 22H03697
• 负责人: 谷口 一徹
• 金额: $ 11.4万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03697/
• 关键词: アグリゲータ; 分散型エネルギーリソース (DER); 調整力; アグリゲーション; 仮想発電所 (VPP)

本研究では、近年普及しつつある太陽光パネルやバッテリ、EV、空調などの分散型エネルギーリソース (DER) を活用したカーボンフリーな調整力創出のためのアグリゲーション技術について研究を行う。2022年度は主に2つの内容に取り組んだ。1つは本研究のベースとなるアグリゲーション技術で、バッテリ劣化を考慮した手法を開発した。アグリゲーション技術では需要家での調整力を取りまとめて必要な調整力を創出する。提案手法では深層強化学習を用いて各需要家のバッテリの充放電を調整することで調整力を創出する。一方、バッテリは充放電を繰り返すと劣化が進行することが知られているため、劣化を抑えつつ必要な調整力を創出することが重要である。そこで本研究では、対象とするアグリゲーション問題の定式化において、バッテリ劣化に影響を与える充放電に関する項を報酬項に組み込むことで、バッテリ劣化と調整力創出の両立に成功した。この成果は、エネルギー情報学分野の国際会議で発表し、現在学術論文誌への投稿に向けて準備を進めている。もう1つは仮想発電所 (VPP) において需要家の報酬最大化に必要な電力取引価格予測手法である。電力取引価格は需要と供給、他の市場の価格などさまざまな要因で決定される。このような価格が予測できれば、需要家の売買行動にとって有益であり、ひいては必要な調整力を創出するために必要不可欠である。本研究では、深層学習による予測モデル構築に向けて、さまざまな基礎検討を行った。特に、ベースとなるモデルや入力サイズ、入力データの種類などについて最適な組み合わせを探索した。この成果は現在国際会議に投稿中である。

This research is based on the recent popularization of solar light, EV, and air-conditioning dispersed air conditioner (DER)をUtilize the したカーボンフリーな adjustment power to create のためのアグリゲーション technology について research を行う. The content of the year 2022 is the main content of the year. 1. The purpose of this study is to consider the technical and technical aspects of the technology and the deterioration of the material.アグリゲーションTechnologyではRequires HomeでのAdjustment PowerをGetりまとめてNecessaryなAdjustment PowerをCreateする. The proposed method is to use deep reinforcement learning and to use each method to adjust the charge and discharge of each required method. One side, charging and discharging of バッテリは を缲り return すとdegradation が progress することがknow られているため、Deterioration をSuppression えつつNecessary adjustment forceをCreation することがimportant である.そこでThis study is based on the formalization of the とするアグリゲーション problem and the impact of バッテリdegradation andえるcharge and discharge に switch す る を remuneration に group み込むことで, バッテリdegradation と adjustment force creation の両立にした.このAchievements, エネルギーInformation Branch No. International Conference で発発し, Current Academic Papers へのSubmission に けてPrepare をEnter めている.もう1つは仮 Want to Electric Power Plant (VPP) においてNecessary のreward maximizationにNecessary electricity acquisition price prediction technique である. The price of electricity, the demand and supply, and the price of electricity are all determined by factors.このような価格が Predictability できれば、Need a home purchase action にとってbenefit であり, ひいてはnecessary and なadjustment powerをcreate するためにnecessary and cannot be owed である. This research is based on deep learning and forecasting, and the construction of the basics of deep learning and research.特に、ベースとなるモデルや enter force サイズ、 enter force データのkind などについてoptimum group み合わせをExplore した. The results are currently being submitted for international conferences.

项目成果

National Technical University of Athens/Aristotle University of Thessaloniki(ギリシャ)

雅典国立技术大学/塞萨洛尼基亚里士多德大学（希腊）

imec/Katholieke Universiteit Leuven(ベルギー)

IMEC/天主教鲁汶大学（比利时）

EV Aggregation Framework for Spatiotemporal Energy Shifting to Reduce Solar Energy Waste

用于时空能量转移的电动汽车聚合框架，以减少太阳能浪费

• DOI: 10.1587/transfun.2022eap1029
• 发表时间: 2023
• 期刊: IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences
• 作者: KATO Kenshiro;WATARI Daichi;TANIGUCHI Ittetsu;ONOYE Takao
• 通讯作者: ONOYE Takao

Flexible electricity price forecasting by switching mother wavelets based on wavelet transform and Long Short-Term Memory

• DOI: 10.1016/j.egyai.2022.100192
• 发表时间: 2022-11-01
• 期刊: ENERGY AND AI
• 作者: Iwabuchi, Koki;Kato, Kenshiro;Onoye, Takao
• 通讯作者: Onoye, Takao

Deep reinforcement learning-based SOH-aware battery management for DER aggregation

• DOI: 10.1145/3563357.3566166
• 发表时间: 2022-11
• 期刊: Proceedings of the 9th ACM International Conference on Systems for Energy-Efficient Buildings, Cities, and Transportation
• 作者: Shotaro Nonaka;Daichi Watari;Ittetsu Taniguchi;Takao Onoye