EVの不在区間を含めた蓄電量予測とエネルギーリソース市場向け入札量最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS1-3-3

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): SOC prediction of EV and bid optimization for Energy resources market.

著者名: 四辻 嵩直（東芝）,大槻 知史（東芝）,新垣 隆生（東芝）,葛西 智広（東芝エネルギーシステムズ）

著者名(英語): Sunao Yotsutsuji (Toshiba Corporation),Tomoshi Otsuki (Toshiba Corporation),Ryusei Shingaki (Toshiba Corporation),Chihiro Kasai (Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation)

キーワード: 電気自動車|SOC|予測|エネルギーリソース市場|最適化|Electric Vehicle|SOC|Prediction|Energy resources market|Optimization

要約(日本語): 住宅用蓄電池や電気自動車(EV)の蓄電池をはじめとした低圧リソースを束ねるエネルギーリソース・アグリゲーションにおいて、住宅に備え付けられたEVを電力リソースとしてエネルギーリソース市場に入札するためには、EVの将来の蓄電量予測が重要である。また、住宅に備え付けられたEVは外出等の要因により不在となり電力リソースとして活用できない時間帯が存在するため、EVの蓄電量とともに将来の不在区間も予測する必要がある。本発表では、不在区間を含めた蓄電量の予測手法を複数提案し、不在区間を含めた予測精度を評価し、過去の実績値をナイーブに利用するベースライン手法との比較を行う。さらに、住宅用蓄電池とEVを束ねてエネルギーリソース市場に入札する場合を想定して入札量最適化のシミュレーションを行い、提案する予測手法の有効性を評価する。