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講演抄録/キーワード
講演名 2017-03-03 15:30
再生可能エネルギー大量導入時に向けた生活への影響を最小化するデマンドレスポンス
沓澤 遼竹村直也山下 玲松本 隼慶大)・田中 誠政策研究院)・山中直明慶大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) スマートグリッドでは,再生可能エネルギーの大量導入が期待されており,デマンドレスポンスによって 再生可能エネルギーの不安定な出力を補う研究がなされている.本研究では消費者が最適電力消費量を消費する場合 の効用とデマンドレスポンス後の効用の差分を「生活への影響」と定義し,それの最小化するようなインセンティブ を決定する.また,消費者がデマンドレスポンスに参加するモチベーションとして,参加しない場合と比べて満足度 が高くある必要がる.本研究では時間 t における生活への影響を最小化する One-Time Demnad Response と線形回 帰による学習法をデマンドレスポンスに応用した Foresight Demand Response を提案する.シミュレーションを通し て,提案する両手法ともにデマンドレスポンスをしない場合と比べ,消費者の満足度が向上することを確認した.ま た,Foresight Demand Response は One-Time Demand Response と比較して,3 倍消費者の満足度を向上させること を確認した. 
(英) In the smart grid, each consumer has a smart meter that communicates with electricity companies and other consumers and gets to decide power consumption according to the electricity market price. Many renewable resources will be connected to the grid as part of a worldwide effort to reduce carbon emissions. Increasing renewable resources means increasing the number of "sellers". It is difficult to set a price of the energy market consist of multi-seller - multi-buyer. Also, Increasing sellers that use renewable energy resources introduces new challenges in scheduling and dispatching controllable resources to follow the net load and control the power balance in the system In this thesis, we define impact on consumers’ utility, i.e., the difference between consumers’ utility when they consume the optimal power and one when they reduce power consumption. Then we aim to minimize the impact. We propose two methods: One-Time Demand Response and Foresight Demand Response. Through simulation, we see proposed methods can improve consumers’ welfare. Foresight Demand Response also improve consumers’ welfare three times compared with One-Time Demand Response.
キーワード (和) スマートグリッド / 機械学習 / デマンドレスポンス / / / / /  
(英) smart grid / machine learning / demand response / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 484, NS2016-226, pp. 395-400, 2017年3月.
資料番号 NS2016-226 
発行日 2017-02-23 (NS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NS IN  
開催期間 2017-03-02 - 2017-03-03 
開催地(和) 沖縄残波岬ロイヤルホテル 
開催地(英) OKINAWA ZANPAMISAKI ROYAL HOTEL 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2017-03-NS-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 再生可能エネルギー大量導入時に向けた生活への影響を最小化するデマンドレスポンス 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Demand Response Minimizing the Impact on the Consumers' Utility Towards Renewable Energy 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スマートグリッド / smart grid  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(3)(和/英) デマンドレスポンス / demand response  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 沓澤 遼 / Ryo Kutsuzawa / クツザワ リョウ
第1著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹村 直也 / Naoya Takemura / タケムラ ナオヤ
第2著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 山下 玲 / Akira Yamashita / ヤマシタ アキラ
第3著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 松本 隼 / Jun Matsumoto / マツモト ジュン
第4著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 誠 / Makoto Tanaka / タナカ マコト
第5著者 所属(和/英) 政策研究大学院大学 (略称: 政策研究院)
National Graduate Institute for Policy Studies (略称: GRIPS)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 山中 直明 / Naoaki Yamanaka / ヤマナカ ナオアキ
第6著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者
発表日時 2017-03-03 15:30:00 
発表時間 20 
申込先研究会 NS 
資料番号 IEICE-NS2016-226 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.484 
ページ範囲 pp.395-400 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NS-2017-02-23 


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