太陽光発電システム導入計画に対するロバスト最適化モデル

カテゴリ: 部門大会

グループ名: 【B】平成22年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2010/09/01

タイトル(英語): Robust Optimization Model for Installing Photovoltaic System

著者名: 大城戸慎平 (慶應義塾大学),武田 朗子(慶應義塾大学)

著者名(英語): Okido Shimpei(Keio University),Takeda Akiko(Keio University)

キーワード: 太陽光発電|CO2削減量|数理最適化|固定価格買取制度|Photovoltaic Power Generation|Carbon Dioxide Reduction|Mathematical Optimization|Feed-in-Tariff

要約(日本語): 地球温暖化や化石燃料の枯渇問題に対する取り組みが注目される中、本研究では、数理最適化の立場から、コストや環境負荷を低く抑える電力調達を行うためには、どの大きさの太陽光発電パネルを導入するべきか、という問題を検討した。具体的には、2009年にスタートした「太陽光発電の新たな買取制度」や二酸化炭素の目標削減量に対する新たな数理モデルとその解法の開発を行なった。また、天候によって大きく左右される日射量を不確実なデータとして、あらかじめ設定した不確実性の範囲で最悪状況が生じた場合を想定した最適化を行う手法(ロバスト最適化)を適用した。数値実験により、日射量変化に対して頑健な意思決定が行われることを確認した。

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