SDGs加速のためのAI/IoTを活用した仮想蓄電池による再生可能エネルギー導入

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カーボンニュートラル実現のためには再生可能エネルギーを大量に導入することが求められている。風力発電は季節風が吹く時期に大量の発電を行うが夏季のような風力エネルギーが弱い時期は発電電力が期待できない。太陽光発電では晴天の日中に発電電力が大きいが夜間や雨天の際には発電電力が期待できない。以上のような理由により発電電力が必要な時に必要な量だけ発電電力を期待する事は非常に困難である。このため、再生可能エネルギーを大規模に導入してカーボンニュートラルを実現するためには大容量のエネルギー貯蔵装置を構築し、再生可能エネルギーの発電電力と電力需要を適切に需給制御することが求められる。受給調整を行う手法は色々存在する。代表的な例として、①デマンドレスポンス、②蓄電池、③水素貯蔵、④揚水発電所、⑤電気自動車、⑥蓄熱（冷熱、温熱）が報告されている。①のデマンドレスポンスは需要家機器を制御する必要があるため、需要家の快適性を損なう可能性があるため、需要家の自由度を制限する事になる。②は高価な蓄電池を設置する必要がある。③は需要家が気軽に導入できる技術ではなく、法的な規制が多数存在する。④はこれまでも大規模な揚水発電所は建設されているが、導入可能な適地は殆ど存在しない。⑤は導入数が少なく、系統の受給調整は見込めない状況である。⑥は電気として利用を考えている需要家への導入は困難である。本研究では、今後蓄電池の価格が大きく低下する事を予測しており、小規模な蓄電池を広範囲に束ね集中制御することにより仮想発電所(VPP)として受給調整能力を付与する事を考えた。仮想発電所は大型火力発電所の運用を最適化する事を考え、発電機起動停止計画問題として定式化を行った。また、大型火力機を含む運用コストを最小化するための仮想発電所の運用方法を明らかにし、全体の運用コストを最小化することができた。