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講演抄録/キーワード
講演名 2019-05-24 11:15
気象データを含む電力市場の回帰分析モデルの構築 ~ 価格効果,節電効果及び社会厚生効果の経済分析 ~
小倉博行三菱電機)・馬奈木俊介九大)・石野正彦文教大KBSE2019-2 SWIM2019-2
抄録 (和) 2015年度中之条電力DR実証実験で取得した家庭における節電行動のパネルデータを用いて,気象データを含む電力需要のパネルデータ回帰分析モデル(固定効果,変量効果)の構築を行った.あわせて,電力需要に対する価格,DR及び気象データの変量効果回帰分析モデル及び弾力性推定式を用いて,2015年度と30年に一度の厳気象となった2018年の日本卸電力取引所(JEPX)のデータセット(約定総量,市場価格)を使用し,JEPXにおける約定総量に対する電力需要変化のパラメータ(価格,DR,気温,日照時間)のモデル係数及び弾力性を推定した.結果,2017年度冬期以外は電気料金型DRよりもインセンティブ型DRの方がDR効果が大きくなった.つまり電力は需要家の住環境,生産活動などに必須な商品であるため,特に厳気象等の電力逼迫時には,電力価格よりも快適性,生産性などの便益や経済合理性が優先されていることを確認することができた.本稿提案の気象データを含む電力市場の回帰モデルを用いることにより,電気料金型DRとインセンティブ型DRのDR効果をより正確に予測することが可能となり,電力の需給バランス調整に活用することができる. 
(英) In this paper, we constructed a regression analysis model of the electricity power market including weather data, using panel data of the power saving behavior in the home acquired by Nakanojo power demand response demonstration experiment in Gunma prefecture. At the same time, we used the Japan Wholesale Power Exchange (JEPX) data set (the total execution quantity, the market price). And we estimated the model coefficients and elasticity of the parameters (price, DR, temperature, sunlight hours) of the power demand change. As a result of our analysis, the DR effect of incentive type DR is larger than that of electric power type DR except in FY2017 winter season. In other words, because power is an essential product for the living environment and production activities of consumers, etc., we confirmed that benefit and economic rationality, such as comfort and productivity, was given priority over electricity prices, especially when power was tight, such as severe weather. By using the power market regression model including the weather data proposed in this paper, it is possible to predict the DR effect of electricity rate DR and incentive DR more accurately. And, it can be used for power supply balance adjustment.
キーワード (和) 需要家電力資源 / 社会厚生効果 / 卸電力市場 / デマンドレスポンス / 価格弾力性 / パネルデータ回帰分析 / 固定効果 / 変量効果  
(英) consumer electricity resources / social benefit effect / wholesale power market / demand response / price elasticity / panel data regression analysis / fixed effect / randam effect  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 57, SWIM2019-2, pp. 9-16, 2019年5月.
資料番号 SWIM2019-2 
発行日 2019-05-17 (KBSE, SWIM) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード KBSE2019-2 SWIM2019-2

研究会情報
研究会 SWIM KBSE  
開催期間 2019-05-24 - 2019-05-25 
開催地(和) 機械振興会館 
開催地(英) Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. 
テーマ(和) デジタルエコノミーとインタプライズ,知能ソフトウェアエンジニアリング,他一般, 学生 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SWIM 
会議コード 2019-05-SWIM-KBSE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 気象データを含む電力市場の回帰分析モデルの構築 
サブタイトル(和) 価格効果,節電効果及び社会厚生効果の経済分析 
タイトル(英) Construction of a regression analysis model of the electricity market including weather data 
サブタイトル(英) Economic analysis of price effect, energy conservation effect and social welfare effect 
キーワード(1)(和/英) 需要家電力資源 / consumer electricity resources  
キーワード(2)(和/英) 社会厚生効果 / social benefit effect  
キーワード(3)(和/英) 卸電力市場 / wholesale power market  
キーワード(4)(和/英) デマンドレスポンス / demand response  
キーワード(5)(和/英) 価格弾力性 / price elasticity  
キーワード(6)(和/英) パネルデータ回帰分析 / panel data regression analysis  
キーワード(7)(和/英) 固定効果 / fixed effect  
キーワード(8)(和/英) 変量効果 / randam effect  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小倉 博行 / Hiroyuki Ogura / オグラ ヒロユキ
第1著者 所属(和/英) 三菱電機株式会社 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corporation (略称: Mitsubishi Electric Corp.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 馬奈木 俊介 / Shunsuke Managi / マナギ シュンスケ
第2著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 石野 正彦 / Masahiko Ishino / イシノ マサヒコ
第3著者 所属(和/英) 文教大学 (略称: 文教大)
Bunkyo University (略称: Bunkyo Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-05-24 11:15:00 
発表時間 45分 
申込先研究会 SWIM 
資料番号 KBSE2019-2, SWIM2019-2 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.56(KBSE), no.57(SWIM) 
ページ範囲 pp.9-16 
ページ数
発行日 2019-05-17 (KBSE, SWIM) 


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