暮らしのスマート・エネルギーイノベーション研究拠点
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研究グループ
GROUP 1
GROUP 2
GROUP 3
暮らしのスマート・エネルギーイノベーションメカニズム
TEAM １
再エネ大量導入後の暮らしを支える予測型エネルギー管理メカニズム
暮らしのスマート・エネルギーイノベーションメカニズム
研究概要
ビッグデータを用いた再エネ発電量および需要の予測手法の開発
近い将来、再生可能エネルギーが大量導入された社会では、分散型電源・需要家・プロシューマーの多様性、発電量・需要の気象による変動が、電力供給の安定性に今よりも大きい影響を与えるようになる。
このような状況下で需給バランスを保ち安定した電力を供給するためには、再エネ発電量や需要を高精度に予測し、予測情報に基づいてエネルギー管理（需給バランス，電力の地産地消，予備電力確保など）を行うことが必要となる。
本実施項目では、過去の大量の気象情報・再エネ発電量からなるデータベースに対してJust-In-Timeモデリングや機械学習を適用することにより、発電量・需要の統計的予測モデルを構築する。
再エネ発電量・需要予測モデルを組み込んだエネルギー管理アルゴリズムの提案
再生可能エネルギーが大量導入された状況下で、需給バランスを保ち安定した電力を供給するためには、3-1-１で構築する手法による再エネ発電量・需要の予測値に基づいてエネルギー管理（需給バランス，電力の地産地消，予備電力確保など）を行うことが必要である。
特に、予備電力確保・余剰電力のバッファのための分散型電源として蓄電池は重要な役割を担う。
そこで本実施項目では、システム制御論の観点から、蓄電池の容量・太陽光発電の出力制限などの制約下で、電力グリッドのエネルギー管理のための予測型分散協調制御アルゴリズムの研究を行う。
具体的には、発電量・需要の予測情報と分散協調最適化によって，需給均衡化のための各蓄電池の最適運用方策を与える。
この際、各プロシューマー・需要家が蓄電池を最適方策の通りに運用するためのインセンティヴとしての動的電力価格付けおよび電力アグリゲータの役割についても検討する。
図：PV発電量予測に基づくマイクログリッドの最適制御
TEAM 2
再エネ大量導入に向けた持続可能な取引メカニズムのデザイン
研究概要
再エネ電力取引メカニズムの理論的検討
再生可能エネルギーの大量導入は，電力系統の連系制約や安定供給のためのバックアップ電源容量の不足といった新たな課題に直面している。
一方，これらの問題に対し，発電・消費双方の機能を有する「プロシューマー」(prosumer)の自律的行動を前提としつつ，プロシューマー間取引やアグリゲーターによる介在・取引，さらには厚みを増してきた卸電力市場をも内包する取引メカニズムの創設は，再生可能エネルギーの持続可能な大量導入を可能ならしめる制度と期待される。
本項目では，わが国でのこのような取引メカニズムの導入を想定し，地域の気象条件や需要変動をもとに家庭や小規模事業者といったプロシューマーやアグレゲーターの行動をゲーム理論と経済実験により解明することにより，効率的なメカニズムのデザインを試みる。
再エネ電力取引メカニズムの地域実証
再エネの大量導入をもたらすための固定価格買取制度(FIT)は、太陽光発電からの買取量の増大ゆえ一般需要家の電気料金負担増などの社会的負担を増大させている。
すでに大量の太陽光発電施設や風力発電施設が導入された淡路島（自給率32％）を対象として，電力需給のインバランスリスクを分析評価し，デマンドレスポンス（DR）や他地域との取引，さらには卸電力市場の活用によるリスク低減方策を検討することにより，理論から導かれたメカニズムデザインの有効性を地域で実証する。
その際，淡路島の自治体レベルで検討が進みつつある新電力会社経営のキャッシュフロー分析を行い，地域新電力の事業性評価も行う。
図：ナッジやプライシングによる電力消費行動変化の社会実証
研究グループメンバー
グループ（チーム）リーダー
島田 幸司（立命館大学経済学部）
チームリーダー
鷹羽 浄嗣（立命館大学理工学部）
プロジェクトメンバー
紀國 洋（立命館大学経済学部）
竹内 あい（立命館大学経済学部）
天野 耕二（立命館大学理工学部）
吉川 直樹（立命館大学理工学部）
大橋 あすか（立命館大学理工学部）
前川淳（立命館大学 R-GIRO）
博士後期課程院生
福原 大祐（立命館大学大学院）