地域マイクログリッドにおけるEVの不確実性を考慮した確率計画法に基づく前日需給計画手法に関する検討

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：PE25130,PSE25153

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：2025/9/1

タイトル(英語)：A Study on Day-Ahead Scheduling for a Local Microgrid Based on Stochastic Optimization Considering Uncertainty in Electric Vehicles Charging

著者名：小西 賢治(広島大学),佐々木 豊(広島大学),春岡 悠人(広島大学),造賀 芳文(広島大学),馬場 秀央(広島大学),角井 弘典(中国電力),河内 清次(中国電力)

著者名(英語)： Kenji Konishi(Hiroshima University),Yutaka Sasaki(Hiroshima University),Yuto Haruoka(Hiroshima University),Yoshifumi Zoka(Hiroshima University),Hidetaka Baba(Hiroshima University),Hironori Kakui(The Chugoku Electric Power Co., Inc.),Seiji Kawauchi(The Chugoku Electric Power Co., Inc.)

キーワード：地域マイクログリッド,前日需給計画,電気自動車,不確実性,確率計画法,Local Microgrid,Day-ahead Scheduling,Electric Vehicle,Uncertainty,Stochastic Programming

要約(日本語)：本研究では、電気自動車（EV）の不確実性を考慮した地域マイクログリッドにおける前日需給計画の策定を目的とし、確率計画法に基づく新たなスケジューリング手法を提案する。EVの到着・出発時刻などの不確実性はモンテカルロシミュレーションによりシナリオ化し、クラスタリングにより代表パターンを抽出した上で、二段階確率計画問題として定式化した。確定論的手法との比較により、提案手法の有効性を評価した。

要約(英語)：This paper proposes a novel day-ahead scheduling method with EV uncertainties in a local microgrid. The formulations are described by an improved two-stage stochastic programming model. The EV uncertainties are modeled as several scenarios which are generated via Monte Carlo simulation. The analysis of the results indicates its effectiveness compared with a deterministic method.

本誌：2025年9月4日-2025年9月5日電力技術/電力系統技術合同研究会-3

本誌掲載ページ：45-50p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,793Kバイト