LSTMモデルを用いたハイブリッド再生可能エネルギーシステムの予測駆動型仮想発電所ディスパッチ:グリッド依存性の低減
Forecast-Driven Virtual Power Plant Dispatch for Hybrid Renewable Energy Systems: Reducing Grid Dependency Using LSTM Models
本研究は、太陽光発電、風力発電、および蓄電池システムからなるハイブリッド再生可能エネルギーシステムに対し、予測駆動型先進予測モデル(AFM)と仮想発電所(VPP)のフレームワークを提案する。LSTMニューラルネットワークを用いてリアルタイムの短期予測を行い、バッテリーの充電状態、グリッドへの輸入制限、システム制約に基づいて動的に電力フローをスケジュールする。太陽光発電の予測精度はMAE=10.674 W/m2、RMSE=16.348 W/m2、MAPE=14.18%を達成し、風力発電の予測精度はMAE=0.880 m/s、RMSE=1.115 m/s、MAPE=22.01%を達成した。72時間のウィンドウで評価された2つのディスパッチシナリオ(リアクティブベースラインと提案されたAFM/VPP戦略)の結果、AFMはグリッドへの総輸入量を57.48%削減(1466.34 MWhから623.47 MWhへ)、再生可能エネルギーの利用率を向上させ、抑制を最小限に抑えた。財務分析では、資本支出がわずかに増加したにもかかわらず、損益分岐点の早期化(9年目から6年目へ)、正味現在価値の向上、および20年間の累積利益が260億ランドを超えると示された。排出量分析では、年間CO2排出量が123,680トンから61,841トンに削減され、20年間で123万6千トンのCO2排出削減が見込まれる。これらの結果は、予測駆動型ディスパッチが運用効率、経済的パフォーマンス、環境持続可能性を向上させ、再生可能エネルギーが豊富なエネルギーシステムにおけるVPP運用のスケーラブルなアプローチを確立することを確認した。
- LSTMを用いた予測駆動型VPPフレームワークを提案し、再エネハイブリッドシステムのディスパッチ最適化を実証
- 予測駆動型ディスパッチによりグリッドへの総輸入量を57.48%削減(1466.34 MWh→623.47 MWh)
- CO2年間排出量を123,680トンから61,841トンに削減、20年間で123.6万トンの削減見込み
本研究は、LSTMを用いた予測駆動型仮想発電所(VPP)のフレームワークにより、グリッドへの総輸入量を57.48%削減し、CO2排出量を半減(年間123,680トン→61,841トン)する結果を示している。再生可能エネルギーの不安定性という業界最大の課題に対して、AI予測とVPP制御の組み合わせで実運用上の改善を定量化した点が重要。損益分岐点が9年目から6年目に短縮され、20年間で260億ランド超の累積利益が見込まれることから、系統連系型ハイブリッド再エネシステムの事業性向上に寄与する技術として注目に値する。