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太陽光発電の不確実性を考慮した電力市場参加のための適合予測


コアコンセプト
適合予測を用いて太陽光発電の不確実性を定量化し、電力市場参加の意思決定を支援する
抽象
本研究では、太陽光発電の日前予測に機械学習モデルを使用し、適合予測(CP)を用いてその予測の不確実性を定量化する。その上で、予測の不確実性を考慮した様々な入札戦略を検討し、電力市場参加の意思決定を支援する。 まず、単純線形回帰(SLR)、多変量線形回帰(MLR)、ランダムフォレスト回帰(RFR)を用いて太陽光発電の日前予測を行う。次に、基本的なCP、KNNを用いたCP、Mondrian binningを用いたCP、CPSなどの手法を用いて、これらの点予測の不確実性を定量化する。 その後、予測の不確実性を考慮した入札戦略として、「予測を信頼する」、「最悪ケース」、ニューズベンダー、期待効用最大化(EUM)の4つを検討する。これらの戦略を用いて、電力市場への入札量を決定する。 結果として、RFRモデルにKNNとMondrian binningを組み合わせたCPSが最も良好なパフォーマンスを示した。EUMストラテジーにCVaRを組み合わせることで、最大利益の93%を達成しつつ、インバランス量を最小限に抑えられることが分かった。
統計
電力市場価格の上昇インバランス価格差は、下降インバランス価格差よりも大きい。 電力市場価格と実時間市場価格の差は、クラスター化された過去のデータを用いて生成した。
引用
なし

より深い問い合わせ

電力市場の参加者以外にも、本研究の知見は有用だと考えられる

本研究の知見は、系統運用者にとっても重要であり、太陽光発電の予測精度向上が系統の安定性や運用効率に直接影響を与える可能性があります。例えば、より正確なPV発電予測を活用することで、系統運用者は将来の需要と供給をより効果的に調整し、系統への影響を最小限に抑えることができます。さらに、PV発電の予測精度向上により、系統の再生可能エネルギーの統合や系統の運用計画の最適化にも貢献することが期待されます。

例えば、系統運用者にとっても、太陽光発電の予測精度向上は重要である

本研究が日前市場に焦点を当てている一方で、実時間市場も重要な要素であり、両市場を統合的に考慮することでより現実的な意思決定が可能になります。実時間市場の価格変動や需要予測を日前市場の意思決定に組み込むことで、市場参加者はより効果的な取引戦略を立てることができます。将来の研究では、日前市場と実時間市場を統合的に扱う手法の開発や効果の検証が重要です。

本研究の知見をどのように系統運用の最適化に活用できるか検討する必要がある

電力市場価格の予測に過去のデータを使用する一方で、将来の価格変動を考慮することも重要です。価格予測モデルの高度化や将来の価格変動パターンを予測する手法の開発が必要です。また、価格変動リスクの定量化手法を導入することで、市場参加者はリスクをより効果的に管理し、適切なリスク対策を講じることができます。将来の研究では、将来の価格変動を考慮した予測モデルやリスク管理手法の検討が重要です。
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