| 講演名 | 2021-07-16 デマンドレスポンスの実施診断：事前情報を活用した異常参加者の検出 許 芳源(名大), 東 俊一(名大), |
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| 抄録(和) | デマンドレスポンスとは，報酬と引き換えに参加者(需要家)に電力消費を抑制させて需要量を減らすしく みである.これによって品質のよいネガワットを得るためには，参加者が確実にネガワットを供給することが重要で あるが，現実には，様々な理由により，そのようにはならない.そこで，アグリゲータには，そのような参加者を検出 する機能が求められる.本稿では，そのようなデマンドレスポンスの実施診断について，著者らの最近の成果 [1], [2] を紹介する.提案方法は，ブロックスパース再構成とスマートメータの繰り返す検針に基づいているが，従来法に比 べ，検針回数を 97% 以上減らせる可能性がある. |
| 抄録(英) | Demand response (DR) is a mechanism provided by the aggregator to encourage participants to reduce their electricity demand in exchange for rewards. To obtain high-quality negawatt energy, each participant has to provide a pre-determined amount of negawatt energy. However, in fact, there might be some participants default on providing their scheduled negawatt energy. Therefore, one of the functions of the aggregator is to detect the defaulting participants. In this paper, we introduce our recent results on the diagnosis of DR [1], [2]. The proposed method is based on block-sparse reconstruction and a few iterative inspections of smart meters. Simulation results suggest that the proposed method has a potential to decrease the number of inspections by more than 97% compared with previous research. [1] F. Xu, S. Azuma, K. Kobayashi, N. Yamaguchi, R. Ariizumi and T. Asai: Detection of Defaulting Participants With Time-Varying Failure Rates in Demand Responses; 21st IFAC World Congress (2020) [2] F. Xu, S. Azuma, K. Kobayashi, N. Yamaguchi, R. Ariizumi and T. Asai: Diagnosis of Demand Response Based on Grouping Participants: A method to increase performance up to 20 times; 第８回 制御部門マルチシンポジウム (2021) |
| キーワード(和) | デマンドレスポンス / 実施診断 / ブロックスパース再構成 |
| キーワード(英) | Demand response / diagnosis / block-sparse reconstruction |
| 資料番号 | RCC2021-35 |
| 発行日 | 2021-07-07 (RCC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS / SR / NS / SeMI / RCC |
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| 開催期間 | 2021/7/14(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習とAIを応用した通信・ネットワーク技術，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things），一般 |
| テーマ（英） | Communication and Network Technology of the AI Age, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 委員長氏名（和） | 岡本 英二(名工大) / 亀田 卓(広島大) / 中尾 彰宏(東大) / 山本 高至(京大) / 李 還幇(NICT) |
| 委員長氏名（英） | Eiji Okamoto(Nagoya Inst. of Tech.) / Suguru Kameda(Hiroshima Univ.) / Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / HUAN-BANG LI(NICT) |
| 副委員長氏名（和） | 西村 寿彦(北大) / 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) / 大石 哲矢(NTT) / 門田 和也(日立) / 大和田 泰伯(NICT) / 東 俊一(名大) / 石井 光治(香川大) |
| 副委員長氏名（英） | Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) / Tetsuya Oishi(NTT) / Kazuya Monden(Hitachi) / Yasunori Owada(NICT) / Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 村岡 一志(NEC) / 山本 哲矢(パナソニック) / 成枝 秀介(三重大) / 稲森 真美子(東海大) / 李 斗煥(NTT) / 池邉 隆(NTT) / 吉田 雅裕(中大) / 橋本 匡史(サイバー大) / 金井 謙治(早大) / 内山 彰(阪大) / 加川 敏規(電中研) / 林 直樹(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Kazushi Muraoka(NEC) / Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Doohwan Lee(NTT) / Takashi Ikebe(NTT) / Masahiro Yoshida(Chuo Univ.) / Masafumi Hashimoto(Cyber Univ.) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) / Toshinori Kagawa(CRIEPI) / Naoki Hayashi(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) / 太田 真衣(福岡大) / 大辻 太一(NEC) / 王 瀟岩(茨城大) / 田中 明美(MathWorks) / 三原 孝太郎(NTT) / 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 田谷 昭仁(青学大) / 中山 悠(東京農工大) / 単 麟(NICT) / 小蔵 正輝(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) / Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Taichi Ohtsuji(NEC) / WANG Xiaoyan(Ibaraki Univ.) / Akemi Tanaka(MathWorks) / Kotaro Mihara(NTT) / Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Akihito Taya(Aoyama Gakuin Univ.) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / SHAN LIN(NICT) / Masaki Ogura(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Smart Radio / Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Technical Committee on Reliable Communication and Control |
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| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | デマンドレスポンスの実施診断：事前情報を活用した異常参加者の検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Diagnosis of Demand Response: Detection of Defaulting Participants by Using Prior Knowledge |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | デマンドレスポンス / Demand response |
| キーワード(2)（和/英） | 実施診断 / diagnosis |
| キーワード(3)（和/英） | ブロックスパース再構成 / block-sparse reconstruction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 許 芳源 / Fangyuan Xu |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 東 俊一 / Shun-ichi Azuma |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-07-16 |
| 資料番号 | RCC2021-35 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | RCC-101 |
| ページ範囲 | pp.56-58(RCC), |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2021-07-07 (RCC) |