確率計画法によるV2Gスケジューリングの計算時間短縮の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE23175,PSE23167

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日: 2023/09/22

タイトル(英語): A Study of Temporal Variables Reduction to Reduce Computational Time of V2G Scheduling in Stochastic Programming Approach

著者名: 田村 滋(明治大学),木村 弘人(日立製作所)

著者名(英語): Shigeru Tamura(Meiji University),Hiroto Kimura(Hitachi Ltd. )

キーワード: 電気自動車|確率計画法|シナリオ削減|計算時間|時間的な変数|electric vehicle|stochastic programming|scenario reduction|computational time|temporal variation

要約(日本語): EV（電気自動車）アグリゲータは、EV台数の増加に伴い、V2G（Vehicle to Grid）スケジューリングにより、市場からの電力売買により多くの利益を得ることができる。 V2Gスケジューリング問題は、EVの使用状況が不確実であるため、シナリオとその確率を用いた確率計画法により定式化される。しかし、シナリオの数が増えると、EVアグリゲータにとって計算時間の負担となる。そこで、計算時間を短縮するためのシナリオ削減技術が開発されている。本論文では、計算時間を短縮するために、時間的変数の削減という新しい手法

要約(英語): EV (electric vehicle) aggregators can get more profit by buying and selling electricity from/to the market through their V2G (Vehicle to Grid) scheduling with increase of the number of EV. As EV usage for them includes uncertainty, V2G scheduling problem is formulated by stochastic programming with scenarios and their probabilities. However, the increase of number of scenarios makes a burden of computational time for EV aggregators. Then the scenario reduction techniques have been developed to shorten the computational time. This paper proposes a new method of temporal variables reduction to reduce the computational time. The proposed method is to reduce the variables related to the time slots in the problem. This paper also shows the simulation results of the new method applied to Japanese electric market and its comparison to the traditional scenario reduction method.

本誌: 2023年9月25日-2023年9月26日電力技術/電力系統技術合同研究会-2

本誌掲載ページ: 73-78 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 943 Kバイト