適用分野
電力分野における最適化
現状の課題
2011年3月11日の東日本大震災以降、日本では、電力の効率的な安定供給の実現が取り組むべき課題になっています。この問題を解決すべき、既存の火力発電所の効率運用、再生可能エネルギーの更なる活用の実現を目指した様々な取り組みが、政府、地方自治体、企業レベルで行われています。しかし、化石燃料を大量に必要とする火力発電所の膨大な燃料費、再生可能エネルギーの発電の不安定さ、そして、安定供給を目指した再生可能エネルギー実現への投資には莫大な費用がかかるため、将来にわたり電力価格の高騰が懸念され、企業などの大口需要家また、家計にもそのしわ寄せが徐々に押し寄せてきているが現状です。
これらの問題を解決するため、関連する法律の改正、海外からの安価な化石燃料の安定調達、再生可能エネルギーの更なる研究開発支援、最新鋭のコンビュータ技術の活用等、一刻も早い対応が求められています。最新鋭のコンビュータ技術の中で、世界中のエネルギーメジャーが注目しているのが、最適化技術です。Gurobi Optimizer そしてAIMMSは、最先端の数理最適化ソルバー・応用開発モデリングツールとして、すでに多くのエネルギー関連企業に採用されています。日本のエネルギー分野においても今後ますます導入が進んでいくでしょう。
最適化技術が必要とされる電力ソリューション
【1】発電機起動停止計画（Unit Commitment）
AIMMSのGUIによる電力需要予測および発電特性データ入力画面
日本だけでなく世界中の電力会社は、Unit Commitment（発電機起動停止）問題に長年取り組んできました。特に日本においては、原子力発電所の問題を抱えているため、既存の発電設備をいかに効率的に活用し、安定した電力供給を実現するかが緊急の解決すべき課題です。
火力発電所は、大量のLNGや重油等の化石燃料が必要です。しかし、増え続ける調達コスト、膨大な燃料費、世界規模の取り組みである地球温暖化問題への対策（CO2削減）、また、化石燃料の安定供給実現のための地政学上のリスクの解決等、化石燃料の使用においては、解決すべき様々な問題があります。このため、限りある発電設備の有効活用が、日本経済しいては国民生活に長期に渡り良い影響を与えることが想定されます。
Gurobi Optimizerにより発電機40基を需要計画に基づき
最適化計算した起動停止計画結果画面
（AIMMSのGUI機能による結果のグラフ表示）
弊社では数理最適化を基礎技術に、これら問題の早期解決のための支援を行っていきたいと考えています。昨今の数理最適化技術（ソフトウェア）とハードウェアの飛躍的な進歩により、数年前では不可能であったこの種の複雑で大規模なUnit Commitment問題を短時間で解くことが可能になってきています。Gurobi Optimizerおよび数理モデリングツールAIMMSで実装したUnit Commitmentの数理モデル（発電機40基－同型10種類）においては、わずか数分で最適な起動停止計画の解を求める事ができます。海外においては、多くのエネルギー企業がGurobi OptimizerおよびAIMMSを採用しています。
【2】スマートグリッド
昨今、太陽光発電設備や風力発電設備等の再生可能エネルギーの導入が、企業のみならず一般家庭にまで広がってきています。しかし、自然エネルギーを利用した発電は気象に大きく左右されるため、気象変化が激しい日本においては、再生可能エネルギーによる安定した電力供給を実現することが難しいのが実情です。
この問題を解決し、より効率的なエネルギー供給を実現するためには、再生可能エネルギーを利用した発電方式と、従来の発電方式とを上手に組み合わせる事が必要になります。スマートグリッドでは、地域ごとの家庭および企業（オフィス、工場）等の大口需要家の電力需要パターンを生成し、単位時間での太陽光発電量、風力発電量、電気機器（エアコン、給湯機、蓄熱装置、蓄電池、PHV等）の最適運用制御を行い、気象予測データとこれらデータを組み合わせて当日の需要予測を行い、そして、その後各発電所の当日の運転計画を策定します。このサイクルの最適運用を実現するためには、各要所で最適化技術が不可欠になります。
発電機起動停止計画同様に、最適化実現のためにGurobi OptimizerおよびAIMMSが多くの企業で採用されています。
弊社では、気象条件による発電量の変動を考慮したエネルギー需要予測を用いた送配電の最適化、最適な電力価格設定や機器の最適化運転モデルの検討等、Gurobi OptimizerおよびAIMMSで電力供給の安定化に向けた各種支援を行っております。
Gurobi Optimizerの導入企業の一部が開発元ホームページからご確認いただけます。
