| 講演名 | 2018-12-01 電力取引市場とデマンドレスポンス効果との相関分析 小倉 博行(三菱電機), 馬奈木 俊介(九大), 石野 正彦(文教大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 日本の電力取引市場は2016年4月に家庭を含む電力小売全面自由化が実施された後，今年5月から非化石価値取引市場が開始され，今後はベースロード市場，リアルタイム需給調整市場や容量市場も開設される予定である．本稿では，この電力自由化に関する効率と環境の経済分析を行うことを目的として，まず節電行動などのデマンドレスポンス(DR)を分析するための回帰モデルの構築を行った．次にこの回帰モデルを用いて，群馬県中之条電力「一般家庭の節電行動調査」における各家庭の電力需要 (30分値)のパネルデータ分析を行い，気温，DR及び日照時間を説明変数とする電力需要とDR効果の回帰分析モデルが統計的に有意であることを検定した．さらに本モデルを拡張して，30年に1度の厳気象時の電力需給分析，電力取引のスポット価格と経済的DR効果との相関分析を行い，DRによるネガワット取引が実用段階へと向かっていることを統計的に検証した． |
| 抄録(英) | In Japan's electricity trading market, electricity deregulation including households was implemented in April 2016, the non-fossil value trading market began in May this year, and the baseload market, realtime supply-demand adjustment market and capacity market will be opened in the future to be scheduled. In this paper, we first constructed a regression model to analyze demand response (DR) such as power saving behaviors with the aim of conducting economic analysis of efficiency and environment concerning electricity deregulation. Next, using this regression model, we analyzed the panel data of each household electricity demand (30 minutes value) in Nakanojo Electric Power ‘General Household Electric Power Saving Behavior Survey' in Gunma prefecture. Then, it was tested that the regression analysis model of electricity demand and DR effect that temperature, DR, and sunshine hours are explanatory variables is statistically significant. In addition to extending this model, we analyzed the correlation between electric power supply and demand analysis, power trading spot price and economic DR effect at severe weather conditions once in 30 years and negotiated transaction by DR is statistically verified that it is headed towards the practical stage. |
| キーワード(和) | 電力自由化 / 電力取引市場 / 脱炭素化 / 持続可能な開発 / デマンドレスポンス / パネルデータ回帰分析 / 実証に基づく政策 / シェアリングエコノミー |
| キーワード(英) | electricity deregulatio / electricity transaction market / decarbonization / sustainable development / demand response / panel data regression analysis / Evidence Based Policy Making / sharing economy |
| 資料番号 | SWIM2018-16 |
| 発行日 | 2018-11-24 (SWIM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SWIM |
|---|---|
| 開催期間 | 2018/12/1(から1日開催) |
| 開催地（和） | 東京理科大 |
| 開催地（英） | Tokyo Univ. of Science |
| テーマ（和） | 経営とIT |
| テーマ（英） | Management and Internet Technology |
| 委員長氏名（和） | 荻野 正(明星大) |
| 委員長氏名（英） | Tadashi Ogino(Meisei Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 石野 正彦(文教大) |
| 副委員長氏名（英） | Masahiko Ishino(Bunkyo Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 五月女 健治(法政大) / 林 章浩(静岡理工科大) |
| 幹事氏名（英） | Kenji Saotome(Hosei Univ.) / Akihiro Hayashi(Shizuoka Inst. of Science and Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 能上 慎也(東京理科大) / 山田 耕嗣(阪産大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinya Nogami(Tokyo Univ. of Science) / Koji Yamada(Osaka Sangyo Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Software Interprise Modeling |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 電力取引市場とデマンドレスポンス効果との相関分析 |
| サブタイトル（和） | 電力自由化に関する効率と環境の経済分析 |
| タイトル（英） | Correlation analysis between Power trading market and Demand Response effect |
| サブタイトル（和） | Economic analysis of efficiency and environment on electricity deregulation |
| キーワード(1)（和/英） | 電力自由化 / electricity deregulatio |
| キーワード(2)（和/英） | 電力取引市場 / electricity transaction market |
| キーワード(3)（和/英） | 脱炭素化 / decarbonization |
| キーワード(4)（和/英） | 持続可能な開発 / sustainable development |
| キーワード(5)（和/英） | デマンドレスポンス / demand response |
| 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） | 実証に基づく政策 / Evidence Based Policy Making |
| キーワード(8)（和/英） | シェアリングエコノミー / sharing economy |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小倉 博行 / Hiroyuki Ogura |
| 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） | 馬奈木 俊介 / Shunsuke Managi |
| 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） | 石野 正彦 / Masahiko Ishino |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 文教大学(略称：文教大) Bunkyo University(略称：Bunkyo Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-12-01 |
| 資料番号 | SWIM2018-16 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | SWIM-333 |
| ページ範囲 | pp.1-8(SWIM), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-11-24 (SWIM) |