不確実性下におけるデマンドレスポンスアグリゲータによる Stochastic-Robust最適化アプローチ

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE23224

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術研究会

発行日: 2023/12/05

タイトル(英語): Stochastic-Robust Optimization Approach with Demand Response Aggregator under Uncertainty

著者名: 赤木 稟太郎(広島大学),関崎 真也(広島大学),西崎 一郎(広島大学),林田 智弘(広島大学)

著者名(英語): Rintaro Akagi(Hiroshima University),Shinya Sekizaki(Hiroshima University),Ichiro Nishizaki(Hiroshima University),Tomohiro Hayashida(Hiroshima University)

キーワード: アグリゲータ|デマンドレスポンス|ロバスト最適化|太陽光発電システム|不確実性|意思決定|Aggregator|Demand response|Robust optimization|Photovoltaic generation system|Uncertainty|Decision making

要約(日本語): 電気料金や金銭的なインセンティブに対する需要家の応答はデマンドレスポンス (demand response: DR) と呼ばれ，適切な時刻に需要家の応答を誘導することで，ピーク負荷緩和などの効果が期待できる。本論文では，(i) DRP への参加に対する需要家の経済合理性，(ii) 需要家の需要量や価格弾力性，DRPへの参加率の不確実性，(iii) 市場価格とPV出力の不確実性，の3つを取り扱うstochastic-robust最適化アプローチを用いたアグリゲータの意思決定モデルを提案する。

要約(英語): It is important to appropriately induce consumers’ electricity consumption through the appropriate design of demand response programs (DRPs). However, the DR aggregators face challenges in managing uncertainty from the electricity market and consumers. This paper proposes a stochastic-robust optimization approach for DRP design that handles uncertainties related to market prices, consumer price elasticities, demands, and DRP participation rates.

本誌: 2023年12月8日電力系統技術研究会

本誌掲載ページ: 29-34 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,133 Kバイト