ストレージ最適化のための翌日市場曲線のパラメトリックおよび生成的予測

TL;DR（結論）

欧州電力取引所（EPEX SPOT）の翌日市場において、需要・供給曲線を予測するための高速なパラメトリックモデルと、拡散モデル（DDPM）を用いた注文レベルの生成モデルという2つの機械学習フレームワークを開発した。 パラメトリックモデルはチェビシェフ多項式を用いて曲線を低次元化し、日々の運用に適した高速な予測を実現する一方、生成モデルは気象や燃料価格を条件として市場の不確実性を詳細にシミュレーションし、長期的なシナリオ分析を可能にする。 これらの予測を「プライスメイカー」としての蓄電池運用最適化に適用した結果、自身の取引が市場価格に与える影響を考慮することで収益の悪化を防ぎ、ピーク価格の抑制とオフピーク価格の引き上げという市場安定化効果が確認された。

なぜこの問題か

国際エネルギー機関（IEA）の報告によれば、生活様式の電化が加速する中で、2024年の世界の電力消費量は4.3%増加し、前年の2.5%を大きく上回る伸びを記録した。フランスの送電網運用者であるRTEは、2050年までに電力需要が約35%増加すると予測している。この傾向は欧州電力取引所（EPEX SPOT）のスポット市場にも顕著に現れており、2023年から2025年の間に取引量は約60%増加し、542TWhから868TWhへと急増した。特に本研究の焦点である翌日市場（デイアヘッド市場）は、2024年に欧州で654TWhの取引を記録した巨大なセグメントである。市場参加者の増加に伴い、取引される注文の内容も複雑化しており、価格形成のメカニズムを正確に把握することの重要性が高まっている。 電力市場の価格形成は、供給曲線と需要曲線が交差する点によって決まるメリットオーダーの原則に従う。市場には、発電事業者、小売事業者、柔軟性オペレーター、そして蓄電池運用者やトレーダーといった多様な主体が存在する。ここで重要なのは、蓄電池運用者が市場においてどのような立ち位置にあるかという点である。…

核心：何を提案したのか

本研究の核心は、電力市場の需要・供給曲線を予測するために、特性の異なる2つの機械学習フレームワークを提案し、それらを蓄電池の最適化問題に統合した点にある。第一の提案は、日々の実務運用に耐えうる「高速パラメトリックモデル」である。電力市場の曲線は、時間ごとに異なる価格と量のグリッド（格子）上で定義されるため、そのまま扱うと計算量が膨大になる。そこで著者らは、曲線の形状が毎日一定のパターンを持つことに着目し、最小需要量、最大需要量、およびその間の弾力的なセグメントをチェビシェフ多項式で近似する手法を開発した。これにより、複雑な曲線をわずか8つのパラメータで表現することに成功し、XGBoostを用いた高速な予測を可能にした。 第二の提案は、より深い分析を目的とした「生成モデル」によるアプローチである。…

続きはログイン/プランで閲覧できます。