市場環境における複数の不確実性を考慮した柔軟なリソース集約型二段階スケジューリング最適化モデル
Flexible resource aggregation two-stage scheduling optimization model considering multiple uncertainties in the market environment
本研究では、風力・太陽光発電の増加に伴う不確実な正味負荷を平準化するために必要な柔軟性に対応するため、風力、太陽光、負荷の不確実性下での制御可能な分散型発電、バッテリー蓄電、水素エネルギー蓄電の二段階ロバスト容量計画モデルを開発した。まず、実現可能な正味負荷区間から上下の柔軟性要求を導出し、これをミニマックスミニ計画モデルに組み込む。このモデルでは、不確実性が観測される前に容量を選択し、不確実性集合が最悪の実現を特定した後、運用上の意思決定を最適化する。このモデルは、KKTベースの部分問題再定式化を用いた列・制約生成(C&CG)アルゴリズムによって解かれる。事例研究では、中国北西部の省級グリッドからの8,760時間の同期した予測および実現観測データを使用し、不確実性半径は経験的な95パーセンタイルから較正された。Γ = 12において、分散型発電の最適容量は2,472.30 MW、バッテリー蓄電は852.40 MW、水素エネルギー蓄電は446.20 MWであった。決定論的計画と比較して、ロバスト解は分散型発電容量を13.8%、バッテリー蓄電容量を11.2%増加させ、総合コストは約16.4%増加する。従来のフルボックスロバスト性と比較して、提案された解は総合コストを約3.7%削減する。配車結果は、バッテリーが主に短時間の不均衡をカバーし、水素蓄電がより長時間のサポートを提供することを示している。
- 風力・太陽光・負荷の不確実性下で分散型発電・蓄電池・水素蓄電の容量を決める二段階ロバスト容量計画モデルを開発し、KKTベース部分問題再定式化による列・制約生成(C&CG)法で求解した。
- 中国北西部の省級グリッドの8,760時間の同期予測・実測データを用い、不確実性半径を経験的95パーセンタイルから較正した。
- Γ=12のケースで最適容量は分散型発電2,472.30 MW、蓄電池852.40 MW、水素蓄電446.20 MWとなった。
- 決定論的計画比でロバスト解は分散型発電容量+13.8%、蓄電池容量+11.2%、総合コスト+約16.4%となり、従来のフルボックスロバスト性より総合コストを約3.7%削減した。
- 配車(運用)結果は、蓄電池が短時間の不均衡を、水素蓄電がより長時間のサポートを担うことを示した。
系統運用の柔軟性確保を目的とした容量計画研究で、蓄電池と水素蓄電の役割分担(短時間不均衡 vs 長時間サポート)を定量的に示している点が注目される。中国北西部の省級グリッドの8,760時間実データを用い、ロバスト解が決定論的解より分散型発電+13.8%、蓄電池+11.2%、総コスト+16.4%となる試算は、再エネ大量導入地域での蓄電・水素投資の必要量と費用負担を測る実務的なベンチマークになる。ただし査読論文ベースのモデル研究であり、特定企業の事業決定や調達を伴うものではないため、直接の投資対象は限定的。