@phdthesis{oai:kitami-it.repo.nii.ac.jp:00008934,
 author = {岡田, 昌樹 and Okada, Masaki},
 month = {Sep},
 note = {太陽光発電と風力発電による再生可能エネルギーの出力変動は，気象条件の異なる複数地点の連系による平準化効果で緩和する．本研究では，この広域連系に着目し，再生可能エネルギーの分散配置を経済性から最適化するアルゴリズムを開発し，事例として，北海道の電力・熱供給ネットワークを計画する．つまり，本研究の目的は，広域に適切な容量の再生可能エネルギーを設置し，連系することで，再生可能エネルギーの導入量を増やし，CO2 の排出量を低減できることを明らかにするものである． 
　そこで，本研究では，分散する各エリアの電力と熱の需要に対し，最適な再生可能エネルギーの導入量と補償電源の供給量，熱機器の容量などを探求する．そのため，複数エリアにおける時々刻々と変化する電力と熱の需要に対して，気象条件に左右される再生可能エネルギーとそれを補償する電源，エネルギー貯蔵装置，蓄電池，ヒートポンプ，蓄熱槽などのエネルギー供給を常に一致させなければならない．特に，熱需要を電力で賄うことによる冬季電力需要の増加への対応や再生可能エネルギーの急峻な変動への対応，エリア間の融通電力が増えることによる送電線の容量調整などが必要となる．このような多種多様で大量の変数を同時に扱う問題に対し，数学的な絶対解を導くことは難しいため，工学的なアプローチとして，遺伝的アルゴリズム（GA : Genetic Algorithm）に基づいた最適化プログラムの開発を行った． 
　このプログラムでは，需要と供給を常に一致させる電力収支式と熱収支式に基づいて，導入される設備と託送コストの総コストが最も低いものを最適値として探索する．電力設備には，再生可能エネルギーとしての太陽光発電と風力発電，補償電源，蓄電池が導入され，熱設備には，ヒートポンプと蓄熱槽が導入される．解析条件となる入力データは，太陽光発電と風力発電の発電量を推定する気象データと各設備の単価，各エリアの電力と熱の需要データ，遺伝的アルゴリズムのパラメータなどである． 
　研究事例として，北海道を対象とした電力ネットワークを解析した結果，送電線の制約がない場合，再生可能エネルギーの発電割合は現状の 11％から 39.5%に増加したが，補償電源の供給量は最大電力需要の 98.5%であった．一方，送電線の制約が適用されると，熱需要の大きくなる冬季に一部の都市間で送電容量に不足を生じたため，これらの容量を増加させ，不足を解消した結果，再生可能エネルギーの発電割合が 22.5％となり， CO2排出量も道内の全世帯が年間に排出する約67%分を削減できた．ただし，補償電源の供給量は最大電力需要の 127%となった．また，本システムの送電網を利用した実送電線利用率は41％であるが，最適化後は電力の地産地消により13.5％に低下した． 
　最後に，今後の技術の発展を見込んだ考察として，蓄電池の代わりに電気自動車（EV）を導入した場合，プラグイン 100%として約 13 万台以上の EV が必要なことや，冬季間の熱需要に対し，再生可能エネルギー由来の水素を用いた場合，再生可能エネルギーの発電割合が約 29%，補償電源の供給量が最大電源需要の 54%となる解析結果を得た．, Output fluctuation of renewable energy by photovoltaic and wind power generation is mitigated by the leveling effect of interconnection of multiple points with different weather conditions. In this study, we focus on this wide area interconnection, and develop an algorithm that optimizes the distributed arrangement of renewable energy from the viewpoint of economy. Then, as an example, we plan a power and heat supply network in Hokkaido. In other words, the purpose of this study is to clarify that by installing and linking renewable energy of appropriate capacity over a wide area, it is possible to increase the amount of renewable energy introduced and reduce CO2 emissions. 
 In this analysis, renewable energy that fluctuates under weather conditions and the power supply, storage battery, and thermal equipment energy supply that compensates for it must always match the power demand and heat demand in multiple areas. We have developed an optimization program based on a genetic algorithm as an engineering approach for dealing with such a large number of variables at the same time. 
 In this program, based on the power balance equation and the heat balance equation where demand and supply coincide, the amount of equipment installed and the amount of power transmission with the lowest total cost are searched for as optimal values. Solar power and wind power as renewable energy, compensating power supply, and storage battery are installed in electric power equipment, and heat pump and heat storage tank are installed in thermal equipment. The input data used as analysis conditions include weather data for estimating the amount of power generated by solar power and wind power, costs for each facility, power and heat demand data for each area, and parameters for genetic algorithms. 
 As a result of the analysis, when there is no constraint on the transmission line, the introduction amount of renewable energy increased from 11% at present to 39.5%, and the total capacity of the compensating power supply became 98.5% of the maximum power demand. On the other hand, when the restriction of transmission lines was added, there was a shortage of transmission capacity in some cities during the winter when heat demand increased. Therefore, as a result of increasing the capacity of these transmission lines and re-analyzing, the introduction amount of renewable energy was 22.5%, and CO2 emission could be reduced by 67% of all households. However, the total capacity of the compensating power supply was 127% of the maximum power demand. The average transmission line utilization rate using the transmission network of this system was 41%, but the average transmission line utilization rate after optimization dropped to 13.5%. 
 As a consideration, in anticipation of future technology development, analysis of the required number of cases where electric vehicles (EVs) are introduced instead of storage batteries and the heat demand during the winter season using hydrogen derived from renewable energy I also went.},
 school = {北見工業大学},
 title = {再生可能エネルギーの広域連系による平準化効果を考慮した北海道の電力・熱供給ネットワークの計画},
 year = {2020}
}