公開版

令和5年度
再生可能エネルギーアグリゲーション実証事業
成果報告

東芝エネルギーシステムズ株式会社© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

01
事業概要

© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation2

事業概要 (FIP制度に向けた再エネアグリゲーション実証事業)
申請者

東芝エネルギーシステムズ株式会社

実証目的

FIP制度下において生じる2つの課題(マーケットリスクとインバランスリスク)を支援する再エネアグリゲーターに必要な技術・知見を獲得し、再エネの更なる普及と再エネアグリゲーション事業の普及の実現
2021年度

2023年度➢ 初年度の課題を踏まえた技術開発(発電量予測, 市場取引計画, 蓄電池制御)➢ 発電量予測精度向上，収益性向上➢ 実運用体制構築➢ 予測技術および制御技術の更なる高度化➢ 蓄電池価値の更なる向上• 市場マルチユースによる需給調整市場考慮➢ 出力制御リスク検証

共通① • 蓄電池によるインバランス低減効果• 長期間による評価• 蓄電池制御アルゴリズム改善• GC後でのインバランス低減効果• 長期間による評価• 蓄電池制御アルゴリズム改善

共通② • 蓄電池タイムシフト運転による収益改善効果• 長期間による評価• 市場取引戦略アルゴリズム改善• インバランス単価予測の導入• 長期間による評価• 蓄電池制御アルゴリズム改善• インバラ単価予測 当日予測頻度増 (48回/日)

共通③ • 予測タイミング(前日/当日)による精度改善• 予測手法の追加に伴う精度向上(気象データの種類追加, 手法モデルの追加)• 当日予測頻度 増に伴う精度向上 (48回/日)• 予測手法の追加/改良に伴う精度向上 (風力)• アンサンブル(統合)手法の改良に伴う精度向上- 予測誤差に応じた加重平均化• PV発電予測向上に向けたWG活動• インバランスリスクに対する保険商品検討• 出力制御リスク回避のための蓄電池制御• 市場マルチユース(JEPX+EPRX)取引戦略による収益性検討• 需要BGを見据えた需要予測検討• 風力発電予測向上に向けたWG活動

課題/テーマ➢ 再エネBG基本システム開発➢ 現状の把握と今後の課題(技術・運用)の明確化➢ アグリゲーション事業ビジネスモデル検証• BG組成によるインバランス低減効果(インバラ回避)実
証
概要2022年度• 時間前市場取引によるインバランス低減効果(収益拡大)(発電量予測)独自• 各種手法の組合せによる効果• 再エネBG/需要BGの連携によるインバランス低減• インバランスリスクに対する保険商品検討• アグリゲーター事業性検討© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

3

コンソーシアム体制図
コンソリー ーエネルギー
シ テム

再エネアグリゲー
アーバンエ ジー
株式会社
日本電気
株式会社

ン ーシアム運支援

東芝ネクストクラフト ルケ
株式会社

ア ー エ ジー
株式会社
電力
株式会社

株式会社
電

日本
エ ジー
リ ーションズ株式会社

株式会社
ユーラスグリーンエ ジー

東芝エネルギーシステムズ株式会社

発電量データ

発電量データ

商株式会社

合

発電量データ株式会社ラルズ

会社

発電量データジ

再エネ

ン・リ ーアブル・エ
ジー株式会社

実証

発電量予測技術検討
法

日本気象

会

再エネ発電

導入事業の活用者の運用およびアグリゲーター の発電量データをう

社化に伴い社

更© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

4

実証 ケジュール
2023年度
実証事業
マイルストーン
ン ーシアム運

4

5

6

7

8

実証評価

10

交付(6/14)

11

12

1

中間報告(11/30)

ン キックオフ(7/11)

システム開発共9

今年度実証システム説明会(11/21)

23
成果報告(3/21)

ン 最終報告会(3/5)

開発・試験※部、FY22実証後も東芝 ン 独自で継続してデータ取得しており、シミ レーションによる 年評価も実施 (22.2～)

実証期間①

実証
期間
①

独自実証評価

実証期間②

実証期間

結果取り纏め
・報告書作成WGキックオフ

WG活動
情報セキ リティ対策

活動内容の
詳細化

WG活動 (風力予測精度向上WG)
サイバーセキ リティ対策見直し
・教育

実証期間①：FY2022と じ機能（データ収集、発電量予測など）による実証
実証期間②：FY2023開発システム（新しい予測アルゴリズム、蓄電池運転アルゴリズムなど）を用いた実証© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

5

リソー 導入・確保結果(※) R5年度新規リ ース確保実績値/3年間での累積リ ース確保実績値
リ ース

太陽光発電

風力発電

蓄電池

バイオマス発電

水力発電

EV

エ キ ート

ジェネ

台数

出力
(kW)

台数

出力
(kW)

台数

出力
(kW)

台数

出力
(kW)

台数

出力
(kW)

台数

出力
(kW)

台数

出力
(kW)

台数

出力
(kW)

1/6

300/9300

5/7

10000/85600

0/1

0/3

ー

ー

0/1

0/270

0/2

0/12

0/1

0/2

0/1

0/2

東

0/44

0/1413740/46

0/80150

2/4

1200/1220

ー

ー

0/2

0/1070

ー

ー

ー

ー

東京

4/79

6400/289340

0/2

0/22500

0/5

0/2877

0/2

0/80

0/2

0/9785

ー

ー

ー

ー

ー

ー

中部

4/11

6098/20437

0/30

0/65000

ー

ー

ー

ー

0/1

0/420

ー

ー

ー

ー

ー

ー

陸

0/10

0/101770/2

0/15480

0/1

0/60

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

西

0/10

0/809390/1

0/12000

0/1

0/100

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

中国

0/22

0/21448

ー

ー

0/2

0/200

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

四国

0/5

0/4360

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

九州

0/35

0/116847

0/1

0/20000

0/1

0/15000/1

0/50000

0/2

0/518

ー

ー

ー

ー

ー

ー

沖縄

0/1

0/12203

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

ー

合計

9/223

12,798/706,125

5/89

10,000/316,730

2/15

1,200/5,957

0/2

0/5,080

0/6

0/12

0/1

0/2

0/2

0/7,802

給区域

0/12,063 0/2

0/1

0/7800© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

6R5年度のリソー 確保実績

概ね申請時の計画通りに確保
種類

台数

出 (kW)

太陽光発電

50
(50)

194,871(208,157)

風力発電

17
(17)

56,150(56,150)

バイオマス発電0(1)

0(50,000)

EV

2
(2)

12
(12)

蓄電システム

4
(5)

1,706
(1,946)

エ キ ート

1
(1)

2
(2)

水力発電

2
(2)

1,070
(1,070)77(78)

254,051(317,336)

合計

カッ 内: 申請時計画➢ PV
は、申請時と比較して、2台増えて2台減った (増減はゼロ)✓ 確保したリ ースが わったため合計出力は減ったものの、十な出力規模があるため、実証 の影響はなし➢ バイオマス発電
は、想定している評価が昨年度で完了したため、今年度は評価対象外とした© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

7

02
システム開発成果概要(開発した機能は12月・1月の実証期間にて実証評価)© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

8

予測機能(発電量予測/価格予測)の一覧
様々な気象デー と手法を用いた多種の予測を提供

2021年度
実証から2022年度
実証から

PV発電量予測

風 発電量予測① 類似(WRF)予測 [1/日]① 類似(WRF)予測 [1/日]①② 工学(WRF)予測 [1/日]② 工学(WRF)予測 [1/日]② 時間前市場・類似(WRF)予測 [1/日]③ 工学AI(WRF)予測 [1/日]③ 工学AI(WRF)予測 [1/日]④ 工学AI(MSM)予測 [1/日]④ 風工学AI(WRF)予測 [1/日] 改良⑤ 工学AI(LFM)予測 [24/日]⑤ 風工学AI(GSM)予測 [1/日] 改良⑥ 工学AI(衛星)予測 [48/日]⑥ 風工学AI(LFM)予測 [24/日] 改良※()内が使用している気象デー※[]更新頻度

価格予測
ポット市場・類似(WRF)予測 [1/日]③ インバラン 価格・類似(WRF)予測 [1/日]⑦ 持続予測 [48/日]⑧ NKW予測 [4/日] *1⑨ 外部予測1~3 *2

推奨モデル⑩ 統合予測 [48/日]*3 改良⑦ 外部予測1~3 *2④ 需給調整市場(3次②)価格・確率分布(WRF)予測［1/日］ 新規⑧ DNN(WRF)予測 [1/日] 新規⑤ 当日インバラン 価格・類似(WRF)予測 [48/日] 新規⑩ 統合予測 [48/日]*3*1: Next Kraftwerke社の予測モデル*2: 3つまで予測値を登録可能*3: 全ての予測値を統合して予測値を作成。あらかじめ統合する予測値は 更可能

改良(※) 赤字が新規追加ならびに改良した予測手法© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

9

風

改善

発電量予測：風工学AI予測(WRF/GSM/LFM)

発電機モデルのパラメー を最適化し、風車ハブ高の風速を詳細に予測
input
気象予測
（風速や風向など）

学モデルの風工学AI予測手法の強み＞⚫

高精度な気象予測を使用⚫

AIが過去の実績データと予測データから予測精度を向上させる⚫

ラメータを最適化

学モデルに基づいたグレイBOXな予測であり、説明性が高い

発電量予測値

定格出力、カットイン風速、定格速度、カットアウト
風速と気象予測から発電量を予測

AIからのinput＜

outputラメータ(推定値)
ワーカーブ

局所風速モデル

局所風速学習AI
ラメータ推定AI

地形効果○局所風速学習AIの主な特徴
周辺地形による風況 の影響
・16風向で地形効果を考慮
・独自気象 数（風速の鉛直シアなど）を考慮○
ラメータ推定AIの特徴（ 学モデルと 様）
・ ラメータ（定格出力、効率係数、定格風速）を推定

2022年度：風速実績を利用し局所的な風を高精度に予測し、風速の3乗式より ワーカーブを推定
2023年度：発電実績のみでも局所的な風を高精度に予測し、パワーカーブをデー から滑らかに推定© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation⇒ 更なる予測精度向上効果が期待

10

風

新規

発電量予測：DNN(WRF)予測

2段階のニューラルネットワークにより風車ハブ高の風速を詳細に予測し、発電量を予測
input
気象予測
（風速や風向など）

局所風モデル

発電機モデル

風速を予測するDNN

発電量を予測するDNN

output
発電量予測値

局所風モデルからのinput＜の風工学AI予測手法の強み＞⚫

高精度な気象予測を使用⚫

AIが過去の実績データと予測データから風車ハ

風車ハブ高の
風速の予測値

ブ高の風速と発電量を予測⚫

データの蓄積により高精度な予測を出力可能© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

11

PV発電量予測・風

改善

発電量予測：統合予測

複数の予測モデルを組み合わせて、予測精度を向上
input
予測1

統合モデル
複数の予測モデルから予測値をブレン

output
予測値

予測2

最適ブレン 手法

・・・
予測N

経験的 ラメータ方式
×
ラメータ学習方式
2022年度: 各予測モデルの予測誤差に わらず、単純平均として予測値をブレン
2023年度: 各予測モデルの予測誤差に応じて、加重平均として予測値をブレン➢ 予測誤差の大きい予測モデルの結果は反映されにくくなる⇒ 更なる予測精度向上効果が期待© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

12蓄電池制御機能：GC前インバラン 回避運転計画(共通実証①として評価)

改変“最新の”発電量予測に基づき、インバラン を減らす蓄電池の充放電計画を作成
目的関数として「インバラ料金最小化」に加え「インバラ量最小化」を追加 (選択可)•

最新の発電計画と発電量予測結果に基づき、インバランスを減らすように、30 単位で充放電計画を作成する。
1回(当日朝)/日 or 1時間ごとに、将来1日 の運転計画を作成し続ける。

•

入••

BGの再エネ群の発電量
予測値
最近の発電計画
蓄電池の情報GC前インバラン 回避運転計画のイメージ
電力量／充放電量(kWh)

•

2500
【選択可】
GC前インバランス回避運転計画
インバランス料金最小化 or
作成アルゴリズム
インバランス量最小化

2000
1500
1000
500
0

出

-500
運転計画

発電計画

発電量予測

GC前インバランス回避運転計画（当日朝～翌日朝の 日 ）© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

13蓄電池制御機能：GC後インバラン 回避運転

(共通実証①として評価)

改変

実需給断面において発電量を計測し、インバラン を減らすよう蓄電池を充放電制御• 30
マ内にて発電量や蓄電池の実績値を収集し、発電量を予測し、インバランス（の見込み）を消すように蓄電池の充放電出力(kW)を計算する。
•

発電量実績を1 単位で収集できることを想定する•

遅れ時間（蓄電池に制御値が届くまでの時間）を考慮する•

実績デー 欠損時の補完方法を改良(遅れ時間を考慮し、前値補間ではなく制御値から補間)•入

GC後インバラン 回避運転制御のイメージ
実需給断面(30••

BGの再エネ群の発電量
実績値
当該30マの発電計画値
蓄電池の情報GC後インバランス回避運転
制御値計算アルゴリズム

間)

電力量(kWh)

発電計画値
インバランスの
見込み。

出

0

現在

30

計画作成する
制御周期は選択可(1,2,3,5,10 )GC前インバランス回避運転計画（当日朝～翌日朝の 日 ）時間( )© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

14蓄電池制御機能：再エネ併設型 イムシフト運転計画作成 (共通実証②として評価)

改変

市場取引による収益向上を目指し、再エネの売電 イミングをシフト
運転計画作成アルゴリ ムを改修(PV発電量の予測誤差を考慮した計画作成)• 発電量と市場価格の予測結果に基づき、市場価格が安いと予測される時間帯は再エネを充電し、高いと予測される時間帯に放電するような運転計画を作成する•
入• 発電すると予測される マのみで充電する計画とする••

併 されている再エネの発電量予測値
市場価格予測値
蓄電池の情報• PV発電量の下振れ予測を考慮し、不足インバランスを出しにくい充放電計画を作成する

再エネ併設型 イムシフト運転計画のイメージ
低価格

再エネ併 型
タイムシフト運転計画
作成アルゴリズム

高価格

発電量予測
放電

市場価格
予測
出

充電

※朝8時頃にアルゴリズムを実行

タイムシフト運転計画

時間© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

15蓄電池制御機能：出制御に対応した蓄電池運転計画の作成 (独自実証として評価) 新規

TSOからの出制御分を反映した蓄電池の充放電計画を作成【発電計画提出後に出制御の発令を受けた場合の例】(kWh)

出力制御により出力できなくなる発電量発電計画（出力制御 ）
蓄電池充放電計画

発電出力上
出力制御値（出力上 ×制御値
予測値

）

①
出力制御値を超えるを蓄電池に充電②
充電した を放電計画
として反映© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

16

拡張

取引支援機能：市場取引戦略アルゴリ ムの概要 (独自実証として評価)•インバラン 発生リ クを抑制し、市場取引の収益を最大化する取引計画を算出•入札市場として需給調整市場(3次②)も対象とするように拡張(※)
市場取引戦略アルゴリ ム

スポット市場価格予測
時間前市場価格予測
需給調整市場(3次②)
価格予測(※) 蓄電池運用計画作成機能としてマルチユース(卸売&需給調整)を選択した場合に可

予測値
計画値

入札
スポット市場

実績値

入札シ リオ最適化
入札量の自動算出

需給調整市場(3次②)

入札する市場・入札する マ/ブロック・入札量の案（参考値）を算出取引デー ：
メ ー → ダウンロー→ 取引データダウンロー

市場入札時点での意思決定支援
蓄電池

バイオガ

（目的１）バランシング（インバラン 発生リ クの抑制）（目的２）収益安定化©

3 o hiE

rgy Systems & Solutions Corporation

17

03
共 実証
• 共

実証① インバランス回避実証• 共

実証② 収益拡大に向けた実証• 共

実証③ 発電量予測技術実証© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

18

03-1
共 実証③ 再エネ発電量予測技術実証© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

19

共通実証③: 再エネ発電量予測技術実証の評価概要
評価指標

変数の説明

MAPE(平均絶対誤差率)を評価指標の基本とする※MAPE：平均絶対誤差率

評価概要➢ 評価 イミング✓ 前日朝8時，GC 6時間前，GC 3時間前，GC1時間前の4つの予測タイミングとする*1: 「PCSの定格出力(kW)×0.5」の値を用いる➢ 評価単位
✓ 発電所単位/BG単位，1ヵ月単位，予測 イミング別にMAPEを算出➢ 評価期間✓ 2023年8月～2024年1月 (評価開始時期はアグリゲーター毎に異なる)••

2023年8月～11月の期間は、昨年度システムを利用した評価( 部、2022年2月～の 年評価も実施)© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

20

PV発電量予測精度改善への取組み➢ 2022年度実証においても、異なる気象データによる異なるアプローチでの複数の予測モデルを統合した統合モデルにより、均し効果による予測精度向上を確認➢ 方で、各個別の予測モデルでの予測精度を見ると予測誤差にバラつきがあり、統合時に予測誤差の大きい予測モデルの結果に引きずられて、予測精度悪化に繋がるケースあり

各個別モデルの予測誤差に応じた加重平均化により、予測誤差の大きい予測モデルの影響を低減© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

21

PV発電量予測結果【全アグリゲー ー※における一か月あたりのMAPE(平均)】◼ 昨年度の 時期(12月,1月)における実証 および 今年度実証(～11月)までの予測精度と比較して、加重平均化による統合手法の効果を確認➢ 前日朝の予測タイミングで3%以下を実現➢ 昨年度 時期と比較して約0.5ポイントほど改善◼ 前日朝の予測タイミングで、ある程度良好な予測精度が実現できており、
予測タイミングが実需給断面に近づくにつれての予測精度向上は僅か(前日朝⇒GC1時間前においては、約0.1ポイントの改善)➢ PV発電量予測は、ある程度飽和状況に達していると考えられる

加重平均化による改善効果
年度

年度

年度
年度

予測

(※)東芝エネルギーシステムズのBGシステムを利用して実証評価したアグリゲーターの結果のみを対象◼ 全アグリゲーターにおける今年度(12月, 1月)実証結果において、GC 1時
間前予測での1ヵ月あたりの最大予測誤差は6.09%，最小予測誤差は1.70%であった➢ 積雪のあるエリアでは、まだ予測精度に改善の余地アリ(上記、最大予測誤差は積雪のあった中部エリア@1月の結果)➢ 全体傾向として、積雪有(,中部( 部))と積雪無エリア(東京,西,中部( 部))で比較すると、予測誤差に1%以上の開きアリ✓ 積雪有 平均: 3.85%✓ 積雪 平均: 2.72%© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

22

(参考)各個別モデルの前日朝 イミングでのPV発電量予測精度の例

リ ースA

京エリアにおける各手法の予測誤差(%) @12月, 1月】

リ ースB

の

リ ースC

リ ースC

リ ースB

リ ースA

【アグリゲー ーA➢ 予測モデルにより、予測誤差が大きく異なる⇒ 統合モデルにおいて、各モデルを単純平均すると、誤差の大きいモデルに引きずられてしまう可能性アリ (2022年度手法)⇒ 予測誤差に応じた加重平均することで、誤差の大きいモデルの影響が低減できるため、結果として統合モデルの精度改善(前ページの結果)© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation23

風発電量予測精度改善への取組み➢ 実運用を見据えると、風力発電量予測精度は、PV発電量予測精度と比較しても改善の余地アリ

PV発電量予測と様、各個別モデルの予測誤差に応じた加重平均化による統合モデルの予測精度向上に加え、➢ 既存個別モデルの1つである風工学AIモデルの手法改善

風

学AIモデルの精度改善の期待➢ 機械学習による新しい予測モデルの追加(DNNモデル)

統合モデルでの更なる均し効果向上の期待を実施
風工学AIモデル【改善】DNNモデル【新規】© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation24

風発電量予測結果【全アグリゲー ー※における一か月あたりのMAPE(平均)】◼ 昨年度の 時期(12月,1月)における実証 および 今年度実証(～11月)までの予測精度と比較して、今年度手法での大幅な精度改善効果を確認➢ 前日朝の予測タイミングで約10%を実現➢ 昨年度 時期と比較して約8～12ポイントほど大きく改善◼ 前日朝からGC1時間前に予測タイミングが実需給断面に近づくことで、今年度手法 予測精度は、0.54ポイント改善
による改善効果 ➢ 昨年度と比較して大幅に予測精度は改善したが、PVと比較すると予測精度はまだ改善の余地を残すため、実需給断面に近づくにつれて予測精度は改善傾向(※)東芝エネルギーシステムズのBGシステムを利用して実証評価したアグリゲーターの結果のみを対象

昨年度予測手法に比べて大幅な予測精度改善を実現© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

25

(参考)各個別モデルの前日朝 イミングでの風【アグリゲー ーB の発電量予測精度の例

京エリアにおける各手法の予測精度(%) @12月, 1月】
(参考値)

(参考値)
(参考値)

風 学AIの
精度改善

(参考値)

A発電所

B発電所

➢ 風 学AIモデルの改良により、風 学AIモデル自身の予測誤差が改良前に比べて約1/3程度に低減➢ 新規追加したDNNモデルは、機械学習により局地的な風速を予測することで、他モデルと比較しても良好な精度が得られる
ことを確認
これらの手法を予測精度に応じた加重平均化することで、最終的な統合モデルとしての精度改善を実現© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

26

03-2
共 実証① インバランス回避実証© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation27

共通実証①: インバラン 回避実証の評価方法(一覧)
SII分類

(※)

部のアグリのみ

BG組成，蓄電池活用，時間前市場取引によりインバラン 低減効果を評価(評価方法自体は昨年度実証と同様の評価)© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

28

共通実証①-3, ①-4, ①-5の評価方法
共
共

実証①-3
実証①-4

当日の発電量予測に基づき、インバラン を減らす
蓄電池の充放電計画(共通①-3) or 時間前市場の取引計画(共通①-4)を作成➢ 計画の立て方•

GC前に作成する (After①／After②)•

蓄電池の充放電計画（時間前市場の売買計画）
は30 単位で作成•

当日の最新断面での発電量予測に基づき、計画を
更新する

共

実証①-5

実需給断面において、発電量実績値に基づきインバラン を減らすよう蓄電池をリアル イム充放電制御➢ 蓄電池制御 (GC後インバランス回避)について•

実需給断面30
マにおいて、制御値を計算し、蓄電池を
リアルタイム制御する (After②)•

30
マ内での発電量実績値に基づき、制御値を随時更し、実需給断面におけるインバランスのシワ取りを行う© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation29

共通実証①: インバラン 回避実証の評価概要
評価指標

SII共通評価指標に準拠➢ 余剰/不足インバラン 電 量 (kWh) = 実発電量 (kWh) - 計画発電量 (kWh)➢ 評価期間におけるインバラン 量比率 (%)= 余剰(不足)インバランス電力量の積算値 ÷ 余剰(不足)インバランス発生時の計画発電量の積算値

評価概要➢ 評価期間✓ 2023年8月～2024年1月 (評価開始時期はアグリゲーター毎に異なる)••

2023年8月～11月の期間は、昨年度システムを利用した評価( 部、2022年2月～の 年評価も実施)© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation30

インバラン 量低減に向けた取組み
取組み①
昨年度の蓄電池を活用したGC前インバランス低減(共 実証①-3)実証では、蓄電池アルゴリズムの目的 数として「インバラン 料金」を最小化するように充放電計画を作成
インバランス料金としては”正”となる余剰インバランスに しては、積極的に消し込みにいかない課題アリ
蓄電池アルゴリズムの目的数として「インバラン 量」を最小化するように充放電計画を作成するよう改良

不足/余剰インバランスにわらず、インバランス低減効果を期待

取組み②
昨年度の蓄電池を活用したGC後インバランス低減(共 実証①-5)実証では、制御の基になる発電量実績値データに欠損が生じた場合、前値補間によりデータを補間
遅れ時間(蓄電池に制御値が届くまでの時間) だけズレた補間処理を行ってしまい、正しい制御が行えない
遅れ時間を考慮し、前値補間ではなく制御値から補間するように改良
より正しいリアルタイム制御によるインバランス低減効果を期待

発電量予測精度向上効果と併せて、上記取組みによるインバラン 量低減効果を実証する© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation31

共通①におけるインバラン 比率改善率 (対 共通①-1(Before)比)

量度【全アグリゲー ー※ におけるインバラン 量比率の改善率(平均)】

年度

年度

年度

年度

◼ 昨年度の 時期(12月,1月)における実証および今年度実証(～11月)と比べると、ースとなる発電所単体(共 ①-1)時と比較した各手法でのインバランス低減改善率は全体的に向上➢ 発電量予測精度向上に伴う効果➢ GC前インバランス回避 w/蓄電池 アルゴリズムの改善効果(共 ①-3)✓ 【昨年度】インバランス料金を最小化【今年度】インバランス量を最小化
昨年度と比較して余剰インバランス量低減効果➢ GC後インバランス回避 w/蓄電池 データ補間方法改良の効果(共 ①-5)が得られていると考えられる◼ 各手法別にみると、昨年度の 時期(12月,1月)における実証と比較してそれぞれ• 共 ①-2: 49.8%➢ 昨年度と 様、 BG組成/蓄電池活用/時間前市場取引により• 共 ①-3: 53.6%
インバランス低減効果が得られることを確認• 共 ①-4: 81.3%➢ とりわけ、実需給断面での蓄電池リアルタイム制御によるインバランス• 共 ①-5: 15.7%の改善度低減効果(共 ①-5)が非常に大きい (改善率79.1%)© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation32• アグリゲーター別の1ヵ月あたりの改善率でみると最大91.6%(※)東芝エネルギーシステムズのBGシステムを利用して実証評価したアグリゲーターの結果のみを対象

共通実証①-3 GC前インバラン 回避アルゴリ ムの違い
◼ 22年度アルゴリ ム: インバランス料金を最小化するようインバランスを打ち消す⇒ 余剰インバランスに しては積極的に消し込みにいかない◼ 23年度アルゴリ ム: インバランス量を最小化するようインバランスを打ち消す⇒ 余剰インバランスに しても積極的に消し込みにいく(※)再エネBGシステムとしては選択可
低減 (5.9%)低減 (2.4%)

低減 (4.3%)

今年度アルゴリズムでは、不足インバラン 量比率を維持しつつ、余剰インバラン 量比率を低減できている12月～1月の2ヵ月平均で見ると、昨年度アルゴリズムと比較した余剰インバランス量比率の改善率は4.3%

昨年度アルゴリ ムと比較し、余剰インバラン 量の低減を実現することで© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation
全体のインバラン 量低減に繋がっている33

共通実証①-5 GC後インバラン 回避◼ 実需給断面における蓄電池リアルタイム制御におけるインバランス低減(共 ①-5)の効果は、共 ①-1に比べて、いずれのアグリーゲータの結果においても概ね60%～80%の改善率が得られており、効果が非常に大きい◼

方で、改善率が25%程度に留まるケースがあることも確認 ⇒ 蓄電池のSoCが要因

アグリゲー ーC (京エリア)の実証結果

左記12月における蓄電池充放電制御の推移

他と比べて改善度合いが小さい

GC後インバラン 回避モードを最大限有効活用するためには、シワ取り機 を逸しないためのSoC管理が重要になる 【今後の課題】 © 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation34

共通①-5 GC後インバラン 回避によるインバラン 低減が与える収益改善効果
共通①-2(BG組成)と共通①-5(GC後インバラ)の比較
リ ース

蓄電池
有
蓄電池

蓄電池
運転モー
し

東京_BG
蓄電池有り
蓄電池

GC後
インバラン 回避

し

中部_BG
蓄電池有り

GC後
インバラン 回避インバランス量比率(%)[上段:余剰, 下段:不足]

スポット
収入(円)

余剰インバランス
収入(円)

不足インバランス
支出(円)

アグリゲーターD社の実証における評価期間全体(評価期間: 12/13～1/4)

プレミアム
収入(円)

収支(円)

収入単価(円/kWh)

22.3
21.2

2,723,555

346,909-580,033

72,4512,562,882

9.29

17.2
18.7

2,723,555

214,897-365,814

72,4512,645,089

9.48

36.4
35.6

2,696,608

458,261-531,824

87,0952,710,140

8.87

15.3
27.4

2,696,608

285,660-286,362

87,0952,783,001

8.99

GC後インバランス回避により大幅にインバランス量低減が見込めることで、不足インバランス支出は減る 方で、余剰インバランス収入も減るため、現行の制度化では収益改善効果として見ると効果は 定的(ただし、今後のインバランス単価の制度 更(単価上 や余剰/不足
インバランス単価の差 etc.)を想定すると、積極的に活用可能性アリ))© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

35

03-3
共 実証② 収益拡大に向けた検証© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation36

共通実証②: 収益拡大実証の評価方法
蓄電池の イムシフト運転による収益改善効果を評価(評価方法自体は昨年度実証と同様の評価)
SII様の分類

評価方法ID

評価の概要

評価の目的

共

②-1

あるエリアの発電リ ースを束ねて発電BGを組み、 蓄電池を用いない場合の運用収支を調べる運用する。（共 ①-2と じ）

共②After①

共②-2

あるエリアの発電リ ースを束ねて発電BGを組み、 蓄電池を用いた場合の運用収支を調べる
市場取引の売上が増えるように蓄電池の充放電計画を作成する。

共②After②

収益が増えるように売電 イミングをシフト( イムシフト)する蓄電池の充放電計画を作成➢ 計画の立て方••

市場価格の予測を行い、安いときに充電し、高いときに放電するような運転計画を作成
蓄電池の充放電計画は30 単位で作成© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

37

共通実証②: 収益性拡大実証の評価概要
評価指標

SII共通評価指標に準拠➢ FIPとしての収入額 (円) = 売電収入 + プレミアム収入 + インバランス料金損失➢ FIPとしての収入単価 (円/kWh) = (売電収入 + プレミアム収入 + インバランス料金損失) ÷ 総発電量
➢ プレミアム単価とインバランス単価について✓ プレミアム単価は、11月まではエリア毎に各月のプレミアム単価を計算。
12月以降は1年前の 月のデータから計算。(算出が実証期間中に間に合わないため。SII方針を適用)✓ インバランス単価は、インバランス料金情報公表ウェブサイトにて公開されているインバランス単価を用いる(https://www.imbalanceprices-cs.jp/)

評価概要➢ 評価期間✓ 2023年8月～2024年1月 (評価開始時期はアグリゲーター毎に異なる)••

2023年8月～11月の期間は、昨年度システムを利用した評価( 部、2022年2月～の 年評価も実施)© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation38収益性拡大に向けた取組み➢ 昨年度までの実証においても、蓄電池によるタイムシフト運転により大幅な収益向上が見込めることを確認➢
方で、蓄電池の初期 スト回収年数を考えると、経済合理性の成立はまだ厳しい

更なる蓄電池価値向上(蓄電池による収益改善)が必要不可欠◼ 当日のインバラン 単価予測を1日に48回(30分コマ毎)実施する手法を追加 (昨年度は1回/日のみ)➢ より精度の高い最新のインバランス単価予測結果を、蓄電池充放電計画作成や時間前市場取引計画作成に活用
インバランス ストの改善を期待◼ 蓄電池 イムシフト運転アルゴリ ムの見直し➢ 再エネ発電量予測に 定の予測誤差が生じることを考慮し、インバランスが生じにくい充放電計画を作成するように改善(PVリ ースのみに反映)
売電収入の増大/インバランス ストの改善を期待

発電量予測精度向上効果と併せて、上記取組みによる収益性向上効果を実証する© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation39

共通②における収益結果【全アグリゲー ー※ におけるFIPとしての収入単価(平均)】【蓄電池あり( イムシフト運転)による収益改善率】

改善度 185%(※)東芝エネルギーシステムズのBGシステムを利用して実証評価したアグリゲーターの結果のみを対象◼ 昨年度の 時期(12月,1月)における実証および今年度
実証(～11月)と比べると、収入単価自体は減る結果となった➢ 理由としては、収入単価自体は卸売り市場価格に依る
ところが大きく、22年度の方が市場価格が高騰していたため(次ページ)➢ (そのため、蓄電池を用いない場合でも収入単価は25円を超える結果となっていた)◼ 蓄電池ありによる収益改善率は、市場価格の値差によってもタイムシフト運
転での収益機会が異なり、またインバランス単価によってもインバランス ストが わってくるため、 概に比較は難しいが、昨年度 時期(12月,1月)の実証結果と比較すると、今年度の方が値差が小さい(次ページ)にも わらず、
収益改善率が向上しているのは、今年度の取組みの効果と考えられる◼ 全アグリゲーターの1ヵ月あたりの収益改善率で見ると、最大146%、最小8%となった (風力発電リ ースを含むBGにおいて収益改善率が低い)◼ (今年度実証(～11月)における改善率が更に高いのは、市場価格の値差が更に大きい傾向にある点とインバランス単価が低い傾向にある点などの季節© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation
40
性の影響が、今年度の取組み効果以上に大きかったものと考えられる)(参考)22年度と23年度の12月～1月における ポット市場価格(シ テムプライ )の比較
【22年12月～23年1月】【23年12月～24年1月】➢ 23年度12月～1月に比べ、22年度12月～1月の方がスポット市場価格が高騰➢ 1日の値差(最大価格の マと最小価格の マの価格差)も22年度の方が大きい© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

41

共通② 今年度改善した蓄電池 イムシフト運転アルゴリ ムの効果
イムシフト運転アルゴリ ム(22年度/23年度)による収益性の比較

アグリゲーターE社の実証結果(12月、1月)➢ 今年度改善した蓄電池タイムシフト運転アルゴリズムでは、PV発電量予測誤差を考慮した充放電計画を立てることで収益改善を期待したが、結果として昨年度アルゴリズムによる結果と大差が い結果となった (収益改善効果が見受けられなかった)➢ 理由としては、PV発電量予測誤差の改善もあり(共 実証③)、良好な発電量予測精度が得られている結果として、効果を発揮する状
況に至らなかったためと考えられる➢ 今年度改善アルゴリズムは、予測誤差が大きい場合の方が収益改善効果が期待できるため、PVに比べて予測誤差が大きい風力発電
所 の適用で収益改善効果が発揮できる可能性アリ (今年度実証では、PV発電所 の 定適用のみ)

実業を見据えて、今後、風発電所 イムシフト運転アルゴリ ムへの拡張を図っていく© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

42

03-4
共 実証
実証参加当初からの改善のまとめ© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

43実証参加当初(R3年度)からの改善のまとめ
共通実証① (インバラン 低減)◼ 実証参加当初はインバランス低減に向けた機能は有しておらず (市場取引 の機能も有しておらず)◼ ゼロから立ち上げ、3年間 じて各種インバランス低減手法の知見を習得◼ インバランス低減効果としては、前段の再エネ発電量予測精度向上・BG組成・蓄電池による実需給断面でのGC後インバランス回避
制御の効果が大きい➢ 特に、1年目には かったGC後インバランス回避制御手法を用いることで、3年目には1ヵ月当たり最大91.6%のインバランス量比率低減ができることを実証

共通実証② (収益改善)◼ 実証参加当初は収益改善に向けた蓄電池タイムシフト運転機能は有しておらず (市場取引 の機能も有しておらず)◼ ゼロから立ち上げ、3年間 じて蓄電池を活用した収益改善手法(タイムシフト運転)の知見を習得◼ (市況や条件に依る違いもあるが)3年目には蓄電池タイムシフト運転を活用することで、1ヵ月当たり最大146%の収益改善ができることを実証

共通実証③ (予測精度改善)◼ 実証参加当初は研究レ ルに留まる◼ 初年度の予測誤差の実績(前日予測)として➢ PV: 約6～11%➢ 風力: 約14～43% (バラつきも大)であった予測精度が、3年目の実証では➢ PV: 約2～5% (平均3％以下)➢ 風力: 約10%の精度を実現◼ 特に、PVに しては実業で十 に採算が期待できる精度に達したものと考える (予測精度的に十© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporationに技術確立出来たものと考える)

44

04
独自実証
➢ 出力制御出力制御リスク回避のための蓄電池制御➢ 市場マルチユース(JEPX+EPRX)取引戦略による収益性検討➢ 需要BGを見据えた需要予測検討➢ 風力発電予測向上に向けたWG活動© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

45

04-1
独自実証
(出力制御リスク回避のための蓄電池制御)© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation46

目的➢ 九州エリアを中心に出 制御の発動頻度が増加傾向にあり、再エネ発電事業者やアグリゲーターにとって収益に影響を及ぼす新たなリ ク要因となっており、再エネ普及に向けても課題となっている➢ 新たなリスク要因である出力制御リスクに対し、再エネ併
い、収益に対するリスク改善効果を検証する
出

蓄電池をリスク回避に活用すべく蓄電池制御を行制御を考慮した蓄電池制御の概要イメージ© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

47

評価概要
◼ 東京エリアにあるPVリ ースに対し、出力制御指令が発令された場合を想定した蓄電池充放電制御ならびに収益性を評価する➢ 出力制御指令は、(発電計画出後の)前日17時に出るものとして想定➢ 出力制御指令値は、九州エリアで12/10および11/20に実際に出た2 ターンの指令値情報を、それぞれ2/27および2/28の各 マ のPV発電に対する抑制率として適用(評価期間中に、東京エリアでの出力制御指令が出ていないため、九州エリアでの指令情報を活用)✓ 2/27: 12/10の指令値情報を適用, 2/28: 11/20の指令値情報を適用➢ 4時間容量の蓄電池エミ レータによるリアルタイム動作として評価◼ 前日朝に作成した蓄電池タイムシフト運転における充放電計画に対して、出力制御指令が発令された際に、出力制御を考慮しない場合(従来)と出力制御を考慮する場合の結果を比較する© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

48

出制御を考慮した場合の蓄電池の動作

Before出 制御を考慮しない場合(抑制上 を超える発電量が 駄になってしまう ⇒ 減益リ ク)

After

出 制御を考慮した蓄電池制御(抑制上 を超える発電量を蓄電池に充電)②②

結果として、夕方の不足インバランス発生を防止(低減)

結果として、夕方の放電量が足りず
不足インバランスが発生①
出力制御を受けた 、想定した充電が出来ない(前日朝に計画した充電計画
に対して充電量が大きくショート)①
出力制御上 を超える発電量 を 駄にすることなく蓄電池に充電制御© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

49

出制御を考慮した蓄電池制御によるリ ク低減効果(収益計算)
2/27～2/28(2日間)の合計収益

32.5 %の収益改善

余剰インバラン 収 不足インバラン 支
入出905,492
34,781-316,300
905,492
75,250-153,904

ポット市場収入
出力制御 対応 し型
出力制御 対応有り型

トー ル収益

出力制御率が高い(抑制が大きい)
623,972
日の方が減収リスクが高くなるため、
826,837
蓄電池活用による効果は大きくなる傾向
不足インバランス支出を1/2以下に低減

新たなリ ク要因となりうる”出 制御”に対し、再エネ併設型蓄電池を上手く活用することでリ ク回避に繋げることが可能となる© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

50

04-2
独自実証
(市場マルチユース取引戦略による収益性検討)© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

51

目的➢ 再エネリ ースのFIP の移行を促すには、蓄電池活用による更なる価値向上が必要不可欠となる➢ 卸売り市場における蓄電池タイムシフト運転での収益改善は期待できるものの(共 実証②結果)、蓄電池の初期 スト回収年数を考えると、蓄電池タイムシフト運転に加え、新たな別アプローチによる蓄電池価値向上が期待される
再エネ併設蓄電池を、卸売り市場のみでなく需給調整市場(3次②)への取引に活用して収益性向上を目指す「蓄電池市場マルチユー 」により、どの程度の収益改善に繋がる可能性があるのかを実証評価する
蓄電池市場マルチユー のイメージ© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

52

蓄電池市場マルチユー

処理フロー

両市場の価格予測結果を基に、全体として収益最大化となるような入札計画を作成
処理フロー概要• 発電量と市場価格の予測結果に基づき、全体の収益が最大化となるよう両市場の翌日 の入札計画を作成• 卸売市場側に配 された容量に しては、従来の蓄電池運転モー (タイムシフト運転/インバランス回避運転)にて動作• 需給調整市場側に配 された容量に しては、今年度の実証では、AC/RAは模擬環境にて実現• 単独発電機要件での入札模擬• 約定模擬• 発動模擬©

3 o hiE

rgy Systems & Solutions Corporation

53

市場マルチユー に向けたEPRX 3次②価格予測の結果
EPRX 3次②の同一ブロックでの最高約定価格の過去実績値に基づき価格予測を実施
各エリア/各ブロックにおけるEPRX 3次②市場の最高約定価格(実績値)と価格予測結果の例
九州エリア ブロック6の価格

東京エリア ブロック4の価格

中部エリア ブロック6の価格

現状、EPRX市場が成熟していないこともあり、いずれのエリアにおいても最高約定価格がス イク価格として発生してしまっており、それに引きずられる形で、価格予測値としては必要以上に高値で予測を立ててしまう傾向があり安定的な予測はできていない
ものの、予測値として最高約定価格の実績値を掴めている傾向アリ
パイク価格が発生する現況において、安定的な価格予測の手法改善は今後の課題© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

54

市場マルチユー としてEPRX 3次②へ入札時の蓄電池運転計画の動作例© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

55

蓄電池の市場マルチユー による収益改善効果
蓄電池の市場マルチユース運転において、EPRX 3次② 入札した入札量に対する収益算出の前➢ EPRX市場はマルチプライスのため、約定条件としては以下に基づき模擬 (約定実績値との 係に基づき決定)• 価格予測に基づく入札価格 =< 最高約定価格(実績値) ⇒ 「入札価格で約定」として扱う• 価格予測に基づく入札価格 > 最高約定価格(実績値) ⇒ 「未約定」として扱う➢ 約定したΔkW の収益のみを算出 (発動時のkWh(V1単価)としては、ゼロ円を想定)➢ 不約定だった場合は、改めてJEPXの時間前市場売りとしての活用見込みはあるが、今回の収益算出にあたっては、約定できなかった に対しては考慮しない(そのため、市場マルチユースに しては更なる収益に繋がる可能性アリ)

JEPXのみに対して蓄電池 イムシフト運転で得られる従来の収益(共通実証②-2)と比較し、蓄電池市場マルチユー にて得られる収益改善率を算出
対象エリア

東京エリア
(評価期間: 1/6～1/27)

中部エリア(評価期間:1/6～1/19)

従来の蓄電池 イム
シフト運転による収益

蓄電池市場マルチユー
による収益

収益改善率

1,276,599 円

3,882,521 円

204.13 %282,041 円

643,004 円

127.98 %各エリアでの実証における評価期間、定格出力や蓄電池容量 はそれぞれ異なる

蓄電池の市場マルチユー では、両市場の市場価格予測を基により収益性の見込める取引戦略が可能となるため大幅な収益改善に繋がる結果となった© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

56

まとめ
◼ 蓄電池を市場マルチユースとして活用することで、より収益の得られる市場での マ/ブロックに入札を行う取引戦略を立てることが可能になるため、大幅な収益改善率向上に繋がった◼ 取引戦略自体は非常に複雑になるが、今回の実証により、実際の発電量予測/実績ならびに市場価格予測/実績を使って、実際に高い収益性の得られる取引戦略としてシステム動作していることが確認できた◼ 現行制度下では、再エネ併 型蓄電池においては需給調整市場 の参入は認められていないものの、市場マルチユースは大幅な収益性向上が見込め、蓄電池の初期 スト回収年数の低減(、結果として再エネの更なる普及)に大きく貢献することが期
待できる➢ 収益改善率が最も小さい中部エリアでの結果においても、 常のJEPXタイムシフト運転では初期 スト回収年数 20.9年だったところ、市場マルチユース運用をすることで7.7年にまで低減 ※(初期 スト回収年数を1/2以下に低減)(※)蓄電池初期 スト 6万円/kWhで算出◼

方で、市場が成熟しておらずス イク価格が発生している現状の需給調整市場3次②では、価格予測結果がス イク価格に引きずられ高値で予測してしまい、その結果、需給調整市場3次② の入札が不約定になるケースがあるため、daily単位で見ると、従来の卸売り市場のみを想定する場合に比べて収益悪化に繋がる日も発生してしまっている。
需給調整市場3次②市場価格予測も含め、市場マルチユースにおいて、更なる安定的な収益改善が今後の課題となる。
また今回の結果は、実証期間中、需給調整市場3次②の約定価格が非常に高価実績であったことも大きな要因となっている。
今後、需給調整市場が成熟した場合、マルチプライスである約定価格も落ち着くことも想定され、また、約定価格の上 制約の可能性なども見据えると、今後も 様の大幅な収益改善が見込めるかは注視が必要と考える© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

57

04-3
独自実証
(需要BGを見据えた需要予測検討)© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation58

目的➢ アグリゲーターのビジネス拡大に向けては、発電BGだけでなく、需要BG向けのサービス・運用なども考えられる➢ 想定されるものとしては、 (屋根置きPVなど)需要家における再エネ発電に対し自家消費の余剰 を市場売電や自己託送 などの逆潮流が考えられるが、いずれにおいても「計画値 時 量」を守る必要があるため、インバラン リ クが生じてしまうため、リスク回避に向けてアグリゲーターの存在がポイントになる➢ 需要BG向けのインバランス回避に向けては、再エネリ ースでの発電量の予測のみでなく、需要量の予測も必要になり、需要予測の精度も重要

実際の電 需要実績デー を活用し、需要予測手法を検討・検証する➢ 2拠点の需要実績データを活用して評価◼ A 場 (約2.4GWh/月の需要量)◼ Bオフィスビル (約32MWh/月の需要量)© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation59需要予測の概要
2種類の予測モデルにより予測精度を評価

類似モデル

AIモデル
𝑦 =𝑓 𝑥 +𝑔 𝑤 +𝑆 𝑐

𝑦 = ෍ 𝑤𝑗 𝑦𝑗𝑗

𝑤𝑗 = 1/𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑤𝑖 , 𝑤𝑗 )Ci=Cjのみのデータで類似度を計算
但し、wは合計すると1になるように規格化
y：需要量 (kWh)w：気象予測 (気温：℃、日射量：W/m2)
c：カレンダー情報（カテゴリー 数）
i、j：予測対象 マ、過去の対象 マ
dist：距離 数（L2 ルム）
予測対象コマとカレン ー情報が一致する過去デー の中で、類似度が高いものでアンサンブルした値を予測とするモデル

y：需要量 (kWh)x：直近需要量 (kWh)w：気象予測 (気温：℃、日射量：W/m2)
c：カレンダー情報（カテゴリー 数）f,g：線形 or 非線形巻子
S：ステップ 数

一般化加法モデルを用いて、非線形なモデルとして学習したモデル➢ 評価期間: 2023/10/9 ～ 2023/12/31➢ 評価指標: 平均絶対誤差率(MAPE)

MAPE=Σabs(Fi-Ai)/Ai(F：予測値, A：実績値)※実績が欠損している場合は直近の実績値で穴埋め© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation60需要予測結果
A

場

Bオフィスビル➢ 両需要拠点ともにAIモデルの方が高い精度➢ しかしながら、エリア需要予測(数%)と比較すると低い精度の結果となった⇒ 拠点単体での更なる需要予測精度向上は今後の課題© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

61結果分析とまとめ
結果分析

A 場 2023/12/29

A 場 2023/12/27

A 場 2023/12/23

A 場 2023/12/23◼ 予測が大きく外れているケー の分析➢ A 場: 年末や 常と異なる需要傾向時に大外しが発生✓ 大外し日を評価対象から除外した場合、MAPEは9.7%➢ Bオフィスビル : 需要実績データの欠損(評価では直近の需要値で補間)のため、見かけ上の誤差が大きく見えている✓ 大外し日を評価対象から除外した場合、MAPEは20.6%

まとめ◼ (エリア全体の需要予測に比べると)需要家ごとの需要予測は、予測精度として更なる改善の余地あり 【今後の課題】✓ 今回の実証では3か月間の実績データのみで予測を行ったが、更なる期間の実績データを活用することで精度改善の可能性アリ✓ 需要用途などに応じて特異日や普段と異なる需要傾向日に大外しが発生する傾向が見うけられるため、需要家ごとの特有モデル作り込みで改善できる可能性アリ✓ 実績データ欠損の影響も確認できたため、確実な需要実績連携が求められる© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

62

04-4
独自実証
(予測WG活動: 風力発電予測の精度向上検討)© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation63

目的➢ 昨年度までの実証を じ、PV発電量予測に比べて風力発電量予測はまだまだ改善の余地が残る結果となな
り、再エネアグリゲーターとしての実ビジネスに向けて、インバランス ストに直結する風力発電量予測精度の向上は大きな課題➢ 更なる風力発電量予測精度の向上に向け、 ン ーシアム内の複数企業に跨って各社の風力発電量予測
精度をベンチマーク目的で比較する他、異なるアプローチで予測する「各 の予測情報」を組み合わせた場合の効果を検証する© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation64

予測WG：各の予測手法の概要
各

予測手法の特徴はそれぞれ以下のとおり

A

項目

B

C

翌日予測 当日予測 翌日予測 当日予測 翌日予測 当日予測
気象モデルを使用して発電量を予測

○

○

○

○

○

○

自社の独自気象モデルを使用

○

○

×

×

○

○

複数の気象予測モデルを利用

○

○

○

○

○

○

機械学習を使用

○

○

○

○

○

○

△

△

（補正のみ実施）（補正のみ実施）○○

×

直近の実績値を用いた学習・補正を適用△（補正のみ実施）© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

65

予測WG：予測結果（月別MAPE、前日8時・前日17時・GC2時間前）◼ 各の予測傾向は類似➢ いずれも予測 イミングが実需給に近付くほどMAPEが低減➢ 月別の予測傾向や各 精度の関係も同様➢ 自 の独自気象モデルを活用しているA 、C の予測精度が高い傾向© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

66

予測WG：複数予測の統合結果（通年MAPE、前日8時・前日17時・GC2時間前）◼ 2 統合・3 統合により均し効果が得られ、各 のMAPEを単純平均した場合よりもMAPEが低減◼ A ＋C の予測誤差が最も小さく、次いでA ＋B ＋C の3 統合だった➢ 本WGでは単純平均による統合を試行したが、各 の予測傾向を踏まえて統合比率を最適化する
ことにより、予測誤差のさらなる低減が期待できる◼ 通年MAPEの低減幅は、前日8時→前日17時に比べて、前日17時→GC2時間前の方が大きかった© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

67

05
実証の総括

© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

68実証の総括 (これまでの実証の主な成果)
評価軸

実証の成果

実証参加前の状態
R3年度• 再エネアグリに必要なシステム 未構築• 再エネBGシ テム基本構築 完• 技術知見もほとんど• インバランス量, 収益性, 予測精度の基本評価を実施し、技術課題の明確化・基本的技術知見の獲得(発電量予測, 市場取引計画, 市場連携,
蓄電池制御 etc.)

し

技術面

R4年度

R5年度

• 特徴の異なる複数の気象データを用いて予測モデルの多種化 および 当日の予測高頻度化により、発電量予測精度向上• 複数予測モデルの統合手法の改善, 予測モデルの追加・改良による発電量予測
精度向上(特に風力での精度 大幅改善)- 前日朝のタイミングで PV : 3%以下
風力: 10%以下• 実需給断面での蓄電池リアル イム制
御による大幅なインバランス量低減の実
現• 長期間の評価により季節性傾向
握の把• 発電量予測精度向上および各種アルゴ
リズム改善に伴うインバランス量低減/収益性改善の実現• 蓄電池市場マルチユー における取引戦
略技術の確立ならびにシステム動作確認• FIP制度下における2つのリスク(インバランスリスクおよび市場リスク)を踏まえた上での採算性の知見 し
採算性• アグリゲーション事業ビジネスモデル 未検証 (検証前段階)• FIT売電よりもFIP収益の方が増加する見込みが得られることを実証• 蓄電池活用により更なる増収効果が得られることを実証• アグリゲーター運用フローの確立• 先行する欧州の市場環境や(独)ネクスト
クラフト ルケの知見からの学びとビジネ
モデルの検討 (NKWを講師に招きワーク
ショップ開催)• 市場での実取引による収益性確認• 時間前市場取引戦略による収益性改善
効果を確認• 各種機能(入札機能 etc.)の自動化による運用コ ト削減• 実運用体制構築• 蓄電池市場マルチユー 機能により、
JEPXのみでなくEPRXも見据えることで収益性が大幅に増加することを実証、蓄電池
初期コ ト回収年数の大幅低減(最大1/12以下)の可能性に繋がることを確認• 蓄電池を活用することで出 制御に伴う減収リ クの回避効果を実証© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

69実証の総括 (実ビジネ 化にむけての今後の課題と対策)
評価軸

技術面

制度面

採算性

実ビジネ 化に向けての課題

今後の対策• 風力発電量予測は、大きく予測精度改善ができ、実業でも耐えうるレ ルに達することができたものの、収益改善(インバランス スト低減)に向けては更なる予測精度改善が必要• 入力として利用する前段の気象予測の改良(ex. 予測エリアのメッシ
化)や、風速/風向以外の気象量の活用検討

解能細• 実需給断面での蓄電池リアルタイム制御によるインバランス回避削減効果が大きいことが実証できた 方、SoCの状況によりシワ取り機会を逸するケースあり。最大 活用するにはシワ取り機会を逸しないようなSoC管理が必要• 余剰/不足インバランスのいずれのシワ取りにも柔軟に対応できるSoC管理機能の追加• 蓄電池市場マルチユース活用により、 定期間で見ると大幅な収益改善に繋がることは実証できた 方、需給調整市場が成熟していないこともあり、日々の収益で見ると安定的な収益改善には至っておらず、更なる安定的な収益改善に繋げることが必要• 需給調整市場の価格予測精度の向上や市場マルチユースにおける取引戦略技術の高度化。また、需給調整市場の活性化に向けた制度面での検討• 現状、余剰インバランス削減に対するインセンティブが働かないため、アグリゲーター/発電
事業者の行動原理として余剰インバランスが増加するモラルハザー になる可能性あり(結果として国民負 に繋がる)。余剰インバランス削減に対する何らかのインセンティブが働くような制度の見直し・検討が必要ではないか• GCを実需給断面に更に近づけた上での時間前市場取引の高度化によるインバラン
ス低減 の検討も併せ、余剰インバランス削減 の行動原理に繋がる制度面の見直し・検討• 蓄電池市場マルチユースでの大幅な収益改善効果は実証できた 方、現状、再エネ併型蓄電池では需給調整市場 は参入できない• 個別機器計量を前 に早い段階での併 型蓄電池での需給調整市場参入(市場マルチユース対応)の実現 ならびに 調整電源とする必要性に対する柔軟な運用
面での検討• 蓄電池活用により出力制御リスクを回避できる可能性は実証できた 方、足元では蓄電池導入に伴う経済合理性の成立が難しく、必ずしも蓄電池の活用が期待できない場
合もあり、出力制御リスクは残る• 蓄電池導入に対する補助金の継続 および 出力制御発令頻度低減に向けた取り
組み (系統用蓄電池の活用など)• インバランス スト低減に向けて時間前市場の更なる活用• 時間前市場取引戦略の改善• 風力発電所での更なる収益改善 (蓄電池タイムシフト運転において市場価格が安い日
中の時間帯で充電不足に陥りやすい点も課題)• 風力発電量予測精度の向上と、予測誤差を考慮した蓄電池タイムシフト充放電計
画作成© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

70

06
今後の展望

© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

71

今後の展望(各市場への参画や取組など)
2022年5月より再エネアグリゲー ー事業を開始した卸売り市場の他、
現在、電源I’および需給調整市場三次①,②向けの事業を展開中
グループとして

2022年

2023年

2024年
三次② (2021～)

需給調整市場(EPRX)

2025年

2026年

商品ブロック30分対応

三次①
一次(24/3 M～)
機能提供開始経産省VPP実証の参画実績

容量市場

電源I’ (2017～)

再エネアグリ実証の参画

容量市場

落札者決定 (28年までに運開)

ネガワット・DR実証の参画実績

卸売り市場（JEPX）

二次長期脱炭素電源向け

再エネアグリ実証 (2021～)
再エネアグリゲー ー事業(22/5)
事業開始(23/5)
22年度実証機能の実業化

(24/3)
23年度実証機能の実業化(28～)
洋上風系統蓄電池 市場マルチユー

取り組み
個別機器計量対応

再エネ併 蓄電池
市場マルチユース(R2)
JEPX+EPRX(3次②)を皮切りに、EPRX(各前週市場)や容量市場
順次拡張予定需要BG向け➢ 再エネアグリ実証での成果を イムリーに事業展開しつつ、各市場への運用/サービ も適宜開始© 2024 Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation➢ 28年度運開予定の洋上風 (R2)も見据えた対応

72