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スマートグリッド

スマートグリッド

近年電力に対する関心が高まっています。その中でも、再生可能エネルギーの利用に注目が集まっていますが、利用する際に重要な概念がスマートグリッドです。

スマートグリッドとは、発電から送電、電力需要にいたる一連の電気の流れを制御できる次世代の送電網のことを指します。電力事情の違いにより国によって実情が異なりますが、日本では、発電を複数に分散し対象地域の電力需要を充足する分散型エネルギーシステムの構築の要としてスマートグリッドが取り上げられることが多いようです。実際、発電を分散させる場合には、排熱を利用して効率よく運転を行うコージェネレーションシステム、太陽光発電や風力発電のような再生可能エネルギー、蓄電池等を組み合わせることにより、効率のよい発電を目指します。

設備計画問題・運転計画問題

スマートグリッドと関連した数理計画問題として、設備計画問題や運転計画問題があります。

設備計画問題は、投資コストが出来るだけかからないような機器の設備計画を決定する問題です。この際、「年間を通じて電力需要を充足する」などの制約条件があります。

また、運転計画問題は、「日々の電力需要を充足する」などの制約条件を満たすような、出来るだけ良い機器の運転計画を決定する問題です。なお、運転計画の良さを判断する指標として、二酸化炭素排出量等が用いられます。

設備計画問題や運転計画問題は、実務レベルになると規模の大きさや機器の特性の複雑さが問題となり、解く際に数理計画のノウハウが必要です。株式会社NTTデータ数理システムは、数理計画法パッケージ NUOPT を活用し、以下のように実務で利用できるシステム構築の一翼を担った実績がございます。

問題解決までのプロセス

数理計画問題としての一般的なアプローチ方法はこちらにありますので、併せてご覧ください。

以下は問題解決のための一般的な流れになります。

  1. 現実の課題の整理
  2. 数理モデルの構築
  3. プロトタイプ作成(数理モデルの検証)
  4. システム化

ここではもう少し具体的にご紹介します。なお、株式会社NTTデータ数理システムはこちらのプロセスのどの部分からでもお手伝いさせて頂きますのでご相談ください。

(1) 現実の課題の整理

担当者にヒアリングしながら、考慮したい機器の特性やルール(制約条件)および評価指標(目的関数)の洗い出しを行います。 例えば、以下のような機器の特性やルールを洗い出します。

  • 機器は○○時間以上連続して稼働させる
  • 一日で機器の立ち上がり・立ち下がりは○○回まで可能
  • 時刻ごとの発電量と需要量の関係
  • 機器の運転効率の応答(非線形関数のままだと非常に難しい問題になるため、通常線形で表現できる折れ線関数で近似することになります)
  • 機器の微小運転をしない

(2) 数理モデルの構築

で洗い出したルールを数理モデルの形で表現します。

Numerical Optimizer を用いる場合は、モデリング言語 SIMPLE を用いて数理モデルを表現します。「表現した数理モデルから最適解を求めるためにどのような(数学的な)処理をするのか」というアルゴリズムの部分はユーザーの方は意識する必要はありません。

ここは、より実務的なルールを導入する場合や問題が大規模になる場合には数理計画のノウハウを必要としますので、不安な方は株式会社NTTデータ数理システムにお任せください。

(3) プロトタイプ作成(数理モデルの検証)

プロトタイプを作成し。サンプルのデータで数理モデルを利用し実際に答えを求めます。そして、この結果を利用し、適切な結果が得られているかの検証や抜けているルールが無いか等の検討を行ないます。この検証や検討の結果を数理モデルにフィードバックすることで質の向上を目指します。

(4) システム化

Numerical Optimizer は構築した数理モデルを簡単に実行形式のロードモジュール(exe ファイルや DLL ファイル)にすることができます。このロードモジュールは Excel からの呼び出しや現在ご利用のシステムへの組み込み等が可能です。