ガス電力統合配電網の新市場モデルが効率性を革新
分散型エネルギー資源（DER）の地域グリッドへの統合は、もはや未来のビジョンではなく、現実の運用課題となっている。太陽光発電、蓄電池システム、電気自動車（EV）が家庭や工業団地に普及する中、系統運用者は重大な課題に直面している。分散化した資産をいかに協調させ、系統の信頼性と経済的公平性を維持するか。この課題に対する解決策として、電力とガスを統合した配電網向けの新しい市場決済フレームワークを提案する画期的な研究が『電力システム自動化』誌に発表された。
本研究は、深鎮電力供給局有限公司のウェン・イーシュアンを中心に、清華大学と北京清創科技有限公司の研究者らが共同で実施。中圧配電システム向けに設計された集中型取引メカニズムは、電力と天然ガスのインフラが密接に連携する環境下で、地域限界価格（LMP）を活用して参加者のインセンティブを系統全体の目標と整合させる。従来のP2Pモデルが自律性を優先するのに対し、このアプローチは社会的余剰の最大化、混雑の最小化、再生可能エネルギーの統合強化を実現する。
双方向最適化アーキテクチャの革新
従来、電力網とガス網は異なる組織によって管理され、データ形式や運用スケジュールが分断されていた。この課題を克服するため、研究チームは交互方向乗数法（ADMM）を採用。各ネットワークが独立して部分問題を解決しつつ、ガスタービンやPower-to-Gas（P2G）施設などの連携設備に関する匿名化された信号のみを交換する。この手法により、データプライバシーを確保しつつ、二つのエネルギーキャリア間の物理的・経済的接点を最適化できる。
電力価格がピーク時に高騰する場合、ガスタービンは発電量を増加させて上流送電線の負荷を軽減。逆に再生可能エネルギーの余剰で電力価格が低下すると、P2G施設が余剰電力を合成メタンに変換し、ガス網に注入する。この双方向の柔軟性がシステムレジリエンスと経済価値を生む鍵となる。
数学的モデリングの高度化
研究チームは非線形物理現象を線形化する先進的な数学的手法を開発。電力配電網には二次錐計画法（SOCP）緩和を適用し、交流潮流方程式を近似。ガスネットワークではテイラー展開を用いてウェイマウス式（配管内の圧力-流量関係を規定）を線形化した。特にガス流モデリングでは、動作条件に適応するテイラー展開方式を選択することで、凸性を維持しつつ高精度なシミュレーションを実現した。
分散型資源の戦略的配分
市場オペレーターは屋根置き太陽光、定置型蓄電池、集約化EV充電ステーションを含む多様なDERの配分を最適化。参加者は価格レベル別の入札曲線を提出し、系統制約下で社会余剰を最大化するスケジュールが作成される。重要なのは、ノードと時間別に変動する分布網レベルのLMPが、地域固有の混雑状況と損失を反映した経済信号となる点だ。
例えば混雑が発生しやすいフィーダー近傍に設置された蓄電池は、単に電力価格が高いだけでなく、混雑緩和による価格差を収益化できる。同様に、太陽光発電が豊富な地域のEV充電ステーションは、余剰電力吸収による系統安定化が評価される。
実証実験と従来モデル比較
改修版IEEE 33ノード配電システムと7ノードガス網を用いたシミュレーションでは、価格が低い時間帯（夜間や正午）に卸市場から電力を輸入し、価格上昇期（夕方）に現地発電と蓄電池放電で需要の大半を賄う動態を確認。P2G設備は電力価格がガス火力発電の限界費用を上回る際に稼働を抑制し、経済効率性を維持した。
DER導入率20％から100％まで変化させた比較実験では、集中型モデルの優位性が顕著に。完全導入時、社会的余剰（全参加者の純便益）はP2P取引ベースライン比で40％近く向上した。P2P取引では参加者が系統制約を無視した取引を行うため、事後的な取引制限が発生し効率を損なうのに対し、集中型モデルは事前に制約を内部化する。
政策と産業への示唆
EUの「Fit for 55」や米国インフレ抑制法が推進する部門統合（電力・輸送・熱・産業の連携）の潮流に沿い、ガス電力統合は不可欠な基盤技術となる。スマートメーターやV2G実証の拡大で技術基盤が整う中、本研究は市場レイヤーの設計指針を提供。異なる規制環境への適応が可能なスケーラブルなフレームワークとして、実装段階の障壁を低減する。
今後の課題として、日次運用計画における完全予測仮定の限界や、リアルタイム調整・不確実性モデリングの必要性が挙げられる。反応電力サポートやガス網における水素混合技術の統合など、モデル拡張も計画されている。最終的には、分散型市場プラットフォームが卸売市場とシームレスに連携し、広域連系線から個々のEVまでを包含する階層型アーキテクチャの構想が提示された。
著者:
ウェン・イーシュアン¹、マー・ウェイジエ¹、ファン・フーチェン¹、リン・ズゥージャオ¹、リュー・シュエ²,³、フー・ユージュン²,³、ジャン・デーリャン⁴
所属:
¹ 深鎮電力供給局有限公司（中国・深鎮市 518020）
² 電力システム及大型発電設備安全制御国家重点実験室（中国・北京市 100084）
³ 清華大学電気工学科（中国・北京市 100084）
⁴ 北京清創科技有限公司（中国・北京市 100084）
掲載誌: 『電力システム自動化』
DOI: 10.7500/AEPS20230518003