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J-GLOBAL ID：201602268132202668   整理番号：16A0993240

再生エネルギー製造における不確実性を受けるマイクログリッドのための翌日エネルギー市場の最適な入札

Optimal bidding in a Day-Ahead energy market for Micro Grid under uncertainty in renewable energy production

著者 (5件)： Ferruzzi Gabriella (Department of Geography, The Pennsylvania State University, University Park, PA, United States) ,  Cervone Guido (Department of Geography, The Pennsylvania State University, University Park, PA, United States) ,  Delle Monache Luca (National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO, United States) ,  Graditi Giorgio (Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development, Portici Research Center, Naples, Italy) ,  Jacobone Francesca (Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Roma3, Roma, Italy)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 106  ページ： 194-202  発行年： 2016年07月01日 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電力系統は,高電圧送電系統・中電圧配電・低電圧配電系統などから成る。マイクログリッドMGは通常低電圧に区分され,独立運転か系統連系モードで運用される。本研究では各種機器を集約して電力の購入・販売を行うプロシューマが運用する。本報では,翌日エネルギー市場で最適な入札を行う意思決定モデルを作成し,系統連系した住宅用MGのPVの再生電力の不確実性を考慮しながらリスク管理を評価した。意思決定と規制緩和において不確実性評価の利用が重要である。本研究ではアナログ集団AnEn法に基づき,MGが所有するPVプラントの提供するエネルギーにリンクする不確実性を推定した。AnEnは不確実性をサンプリングして予測した解の確率密度関数を推定し,擾乱解析からの予測数を走らせた。最適化モデルの入力はアナログである。在来電力と再生エネルギー混用する住宅MGの異質性には遺伝的アルゴリズムに基づいた経済モデルを適用し,再生電力の予測による意思決定の誤りの影響が分かるようにした。系統連系住宅用MGの事例の解析を通して提案した手法の有効性を評価した。PV電力の不確実性に関するリスクに依存して最適な入札が異なることを示し,プロシューマがエネルギー出力にリンクした不確実性を考慮すると,MGの最適結果にPV発電をどのように統合できるかを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *再生エネルギー ,  *不確実性 ,  *マイクログリッド ,  電力市場 ,  先物取引 ,  系統連系 ,  アナログ系 ,  太陽光発電 ,  遺伝的アルゴリズム ,  意思決定支援システム

著者キーワード (5件)： Micro grid ,  Day-ahead energy market ,  Optimization bidding strategy ,  Analog ensemble ,  Uncertainty analysis

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 再生エネルギー ,  不確実性 ,  マイクログリッド ,  エネルギー市場 ,  入札