第 3 章 太陽光発電が導入された需要家における負荷追従型運用制御
3.8 まとめ
年 間 負 荷 ピ ー ク に 対 し て 太 陽 光 発 電 13~15%、 蓄 電 池 3~6%の 時 最 も 導 入 効 果 が 得 ら れ た 。次 に 需 要 及 び 太 陽 光 発 電 出 力 の 予 測 精 度 を 変 化 さ せ た 時 に 改 善 効 果 を 分 析 し た 。予 測 精 度 が 良 く な る に つ れ て 蓄 電 池 に よ る コ ス ト 削 減 効 果 が 得 ら れ る よ う に な っ た 。こ れ は 負 荷 平 準 化 に よ る 効 果 で あ り 、太 陽 光 発 電 導 入 同 等 の コ ス ト 削 減 が 可 能 で あ る 。結 果 と し て 、需 要 予 測 精 度 が 非 常 に 高 け れ ば 負 荷 平 準 化 の 効 果 は 大 き く 改 善 効 果 が 得 ら れ る 。 そ の 時 の 蓄 電 池 容 量 は 最 大 需 要 に 対 し て 12%の 導 入 量 で あ る 。し か し 、蓄 電 池 は 充 放 電 損 失 が あ る た め 、CO2の 観 点 か ら 総 合 的 に 比 較 す る と 、太 陽 光 発 電 を 導 入 し 蓄 電 池 を 補 助 的 に 活 用 す る こ と が 最 も 改 善 効 果 を 得 る こ と が で き る 。
今 後 の 課 題 と し て 、蓄 電 池 の 運 用 制 御 間 隔 を 短 く す る こ と で 、負 荷 変 動 に さ ら に 柔 軟 に 対 応 で き る よ う に し 、負 荷 特 性 と 導 入 効 果 に つ い て 定 量 的 に 分 析 し て い き た い 。
本 章 で は 、需 要 家 に 太 陽 光 発 電 及 び 蓄 電 池 が 導 入 さ れ た 時 の 負 荷 平 準 化 に つ い て 運 用 制 御 を 通 し て 定 量 的 に 論 じ た 。太 陽 光 発 電 を 導 入 す る 需 要 家 は 、今 後 急 速 に 増 加 し て い く と 考 え ら れ る た め 、需 要 地 だ け で な く 電 力 ネ ッ ト ワ ー ク 全 体 で 蓄 電 池 を 用 い た 対 策 が 必 要 で あ る 。次 章 で は 、太 陽 光 発 電 が 大 量 導 入 さ れ た ネ ッ ト ワ ー ク に 起 こ る 課 題 を 蓄 電 池 の 運 用 制 御 の 観 点 か ら 解 決 す る 。
参 考 文 献
[3-1] 香 田 潤 他:「 予 測 需 要 の 不 確 実 性 を 考 慮 し た 需 要 家 設 置 NAS 電 池 の 最 適 放 電 運 用 」、平 成 20 年 電 気 学 会 電 力・エ ネ ル ギ ー 部 門 大 会, 195, pp17-7, 17-8, (2008)
[3-2] 国 土 交 通 省 気 象 庁 気 象 統 計 情 報
http://www.jma.go.jp/jma/menu/report.html
[3-3] シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を 活 用 し た 統 計 学 教 育 教 材 Project CASE H.P. /統 計 用 語 集
http://case.f7.ems.okayama-u.ac.jp/
[3-4] Y. Hida, R. Yokoyama, K. Iba, and K. Tanaka: “Practical Operation Control and Planning of NAS Battery”, WSEAS Trans. on POWER SYSTEMS, Issue 10, Vol.3, P624-633, October 2008
[3-5] J. Shimizukawa, et al: “Multi-Regression Model for Peak Load Forecast in Demand Side like University Campus”, ICEE 2009, International Conference on Electrical Engineering, 5 -9 July 2009
[3-6] 樋 田 祐 輔 他:「 需 要 家 負 荷 の 気 温 感 応 度 と NAS 電 池 の 負 荷 追 従 運 転 」、電 気 学 会 全 国 大 会, 6-094
[3-7] 石 村 貞 夫 著 「 す ぐ わ か る 多 変 量 解 析 」 東 京 図 書 2008 [3-8] 菅 民 郎 著 「Excel で 学 ぶ 多 変 量 解 析 入 門 」 オ ー ム 社 2007
[3-9] 菅 民 郎 著 「 初 心 者 か ら ら く ら く 読 め る ～ 多 変 量 解 析 の 実 践 上 、 下 」、 現 代 数 学 社 2005
[3-10] 鈴 木 耕 太 、「 需 要 家 内 に お け る 負 荷 予 測 と NAS 電 池 の 負 荷 追 従 制 御 の 研 究 」、
H19 年 度 明 星 大 学 修 士 研 究 報 告 書
[3-11] 陳 昭 元 、「 需 要 家 の 電 力 需 要 予 測 へ の 重 回 帰 分 析 の 適 用 」、H20 年 度 明 星 大 学 修 士 研 究 報 告 書
[3-12] Yuki Ito, Naoki Saito, Toshiyuki Ito, Tatsuya Tsukada, Kaoru Koyanagi, Ryuichi Yokoyama and Goro Shirai, “Impr ovement of Generating Efficiency by Optimal PV panels Installation and Surface Temperature Control”, ICEE2010, 11-14 July 2010
[3-13] 鳩 貝 彰, 「 太 陽 光 発 電 シ ス テ ム の 発 電 効 率 に 関 す る 実 測 」, 東 京 都 市 大 学 建 築 学 科 2008 年 度 卒 業 論 文
[3-14] 辻 隆 男 他:「 分 散 型 電 源 と 需 給 運 用 制 御 技 術 」，
B 部 門 誌 ，Vol.129， No.9， pp.1066-1069 (2009)
[3-15] Yusuke Hida et al, “Load Following Operation of NAS Battery by Setting Statistic Margins to Avoid Risks”, PESGM2010 , Power and Energy Society General Meeting, 2010
[3-16] Yusuke Hida et al, “Load Forecasting on Demand Side by Multi-Regression Model for Operation of Battery Energy Storage System”, UPEC 2009, International Universities’ Power Engineering Conference, 1-4 Sep 2009
[3-17] K. Iba et al, “Operation and Control of NAS Batteries on a University Campus”, PSCC-2008
[3-18] Nima Amjady: “Short-Term Hourly Load Forecasting Using Time-Series Modeling with Peak Load Estimation Capability”, IEEE Trans. on POWER SYSTEMS, Issue 3, Vol.16, P498-505, Aug. 2001
[3-19] James W. Taylor, et al: “Short-Term Load Foresting Method: An Evaluation Based on European Data”, IEEE Trans. on POWER SYSTEMS, Issue 4, Vol.22, P2213-2219, Nov. 2007
[3-20] NEDO 技 術 開 発 機 構「 系 統 連 係 技 術 開 発 及 び 開 発 事 業 」成 果 報 告 会 資 料“ 新 エ ネ ル ギ ー 等 地 域 集 中 実 証 研 究/八 戸 市 水 の 流 れ を 電 気 で 返 す プ ロ ジ ェ ク ト ”
[3-21] A. Bito, “Overview of the Sodium-Sulfur Battery for the IEEE Stationary Battery Committee”, IEEE Annual Meeting, June 12 -16 2005 [3-22] J. Arai et al, “Voltage Deviation of Wind Power Generation due to Wind
Velocity Change”, Proceedings of 7th WSEAS, Sep 15-17 2007
[3-23] Y. Kong et al, “Study on Control Strategy of Optimal Power Tracking of Multi-MW Wind Generating Set”, Proceedings of 7th WSEAS, Sep 15-17 2007
[3-24] T. Oshima et al, “Wind Power / NAS Battery Hybrid System Planned in Japan”, ESA Annual Meeting in Bosto n, May 2007
[3-25] F. Chacra et al, “Opportunities for Energy Storage Associated to Wind Farms with Guaranteed Feed-in Tariffs in the Present French Law”, PSCC-2005
[3-26] Banik, Shipra; Chanchary, Farah Habib; Khan, Khodadad; Rouf, Rifat Ara; Anwer, Mohammed; “Neural network and genetic algorithm approaches for forecasting bangladeshi monsoon rainfall”, Computer and Information Technology, ICCIT 2008, 11th International Conference
on, 24-27 Dec. 2008
[3-27] Wenjin Dai; Ping Wang; “Application of Pattern R ecognition and Artificial Neural Network to Load Forecasting in Electric Power System”, Natural Computation, ICNC 2007, Third International Conference on, Volume 1, 24-27 Aug. 2007
[3-28] Sachdeva, S.; Verma, C.M.; “Load Forecasting using Fuzzy Methods”, Power System Technology and IEEE Power India Conference, POWERCON 2008, Joint International Conference on, 12 -15 Oct. 2008 [3-29] K-B.Song et al, “Hybrid load forecasting method with analysis of temperature sensitivities”, IEEE Trans. on Power Systems, Vol . 21, No.3, May 2006
[3-30] A. Okuno et al, “Advanced NAS Battery System … at Ohiso Substation”, Electrical Energy Storage Sys-tem Application Technologies, Sep 2000