電気自動車アグリゲーターのノルウェーのFCR-Dマーケットでの入札:確率制約プログラム

מושגי ליבה

電気自動車アグリゲーターが、新しい市場規制であるP90ルールとLER分類を活用して、FCR-Dマーケットに参入することで、大きな相乗効果を得られる。

תקציר

本論文では、電気自動車アグリゲーターがノルウェーのFCR-Dマーケットに参入する際の最適な入札戦略を提案している。

• 新しい市場規制であるP90ルールとLER分類を考慮した確率制約最適化モデルを開発した。
• P90ルールを表す確率制約を近似する2つのアプローチ(ALSO-X、CVaR)を提案した。
• 実際のデータを用いた事例研究により、電気自動車のポートフォリオを大きくすることで大きな相乗効果が得られることを示した。
• LER規制の緩和により、さらなる入札容量の増加が可能であることを明らかにした。
• ALSO-Xは利益を最大化するが、CVaRはP90ルールをより確実に遵守できる。

סטטיסטיקה

1台の電気自動車では、接続されていない時間帯は柔軟性がない。
1,400台の電気自動車ポートフォリオでは、上昇調整力の20%を下降調整力に確保する必要があるため、大部分の上昇調整力が利用できない。
1,400台の電気自動車ポートフォリオでは、上昇調整力と下降調整力の差が5倍以上あるため、下降調整力の入札が制限される。

ציטוטים

"新しい規制であるP90ルールとLER分類を活用することで、変動性の高い需要や供給源(例えば電気自動車)がアンシラリーサービスに参加しやすくなる。"
"電気自動車の柔軟性を活用することで、送電系統運営者(TSO)はFCR-Dの調達コストを下げることができ、一方で電気自動車所有者も収益を得られる。"

תובנות מפתח מזוקקות מ:

Aggregator of Electric Vehicles Bidding in Nordic FCR-D Markets: A Chance-Constrained Program

by Gustav A. Lu... ב- arxiv.org 04-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.12818.pdf

שאלות מעמיקות

電気自動車以外の需要家資源(熱、水素など)を組み合わせることで、さらなる相乗効果は得られるか?

電気自動車以外の需要家資源を組み合わせることで、さらなる相乗効果が得られる可能性があります。異なる需要家資源を組み合わせることで、より多様な柔軟性が提供され、電力グリッドへの貢献が最適化されることが期待されます。例えば、熱や水素などの需要家資源は、電気自動車とは異なる特性を持ち、異なる時間帯や状況で柔軟性を提供できる可能性があります。そのため、複数の需要家資源を組み合わせることで、電力システム全体の効率性や信頼性を向上させることができるでしょう。

LER規制の緩和は系統の信頼性にどのような影響を及ぼすか?

LER（Limited Energy Reservoir）規制の緩和は系統の信頼性に影響を与える可能性があります。LER規制は、需要家資源（例：電気自動車）が提供できる柔軟性に制約を課すものであり、特定の周波数サービス（例：FCR-D）において重要な役割を果たしています。LER規制が緩和されると、需要家資源がより多くの柔軟性を提供できるようになりますが、一方で柔軟性の制御や管理が難しくなる可能性もあります。そのため、LER規制の緩和は、系統の信頼性と柔軟性のバランスを考慮しながら慎重に検討する必要があります。

電気自動車の柔軟性を最適に活用するためには、どのような需要予測モデルが必要か?

電気自動車の柔軟性を最適に活用するためには、高度な需要予測モデルが必要です。電気自動車は複雑な特性を持ち、充電パターンや利用状況によって柔軟性が大きく変化します。したがって、需要予測モデルは以下の要素を考慮する必要があります：

充電パターンの予測：電気自動車の充電パターンを正確に予測することで、適切な時間帯に柔軟性を提供できるようになります。
利用状況の分析：電気自動車の利用状況や予想される需要を分析し、需要の変動に適応できるようにする必要があります。
外部要因の考慮：気象条件や交通状況などの外部要因を考慮し、電気自動車の柔軟性を適切に予測するためのモデルを構築する必要があります。

これらの要素を網羅した高度な需要予測モデルを活用することで、電気自動車の柔軟性を最適化し、電力システムに最大限の効果をもたらすことが可能となります。