研究の概要

電力系統の設備投資計画と、電力需要パターンを形成する政策措置を同時に最適化するための新しい手法を提案した研究です。従来の電力系統計画では、送配電・発電設備の投資を最適化する「ハードウェア側」の計画と、需要側管理施策（補助金・規制・インセンティブ）の「政策側」の計画が別々に行われてきました。本研究はこの二者を統一的に扱います。

Robert Mieth（米国）は、機械学習の拡散モデルを用いた「微分可能シナリオ生成」技術を活用することで、需要シナリオに関する勾配情報を計算可能にし、電力需要パターンを変化させる政策効果を直接最適化プロセスに組み込むことに成功しました。これにより、「EV普及促進策がどれだけ新たな送電線投資を引き起こすか」「省エネ義務化が発電容量の必要量をどう変えるか」といった問いに対して、定量的に答えながら最適解を探索できます。

主な発見・成果

  • 拡散モデルベースのシナリオ生成器が勾配計算可能であることを実証し、政策変数を最適化ループに組み込むことに成功
  • 設備容量拡張計画モデルと政策投資の共同最適化フレームワークを構築
  • 電力需要パターンを変化させる政策（省エネ・電化・需要応答など）の効果を定量評価可能に
  • PowerUp 2026学術会議に採択済みで、電力系統研究コミュニティで一定の評価
  • 数理最適化と機械学習を組み合わせた革新的アプローチ

実務への応用

電力会社・系統運用者・エネルギー政策立案者にとって特に重要な知見を提供します。カーボンニュートラルに向けて電化（EV・ヒートポンプ等）が急速に進む中、需要増大に対応する系統増強と、需要の平準化を促す政策（ダイナミックプライシング・需要応答プログラム）のベストミックスを数学的に最適化できます。また、再生可能エネルギーの大量導入に伴う需要変動を政策で制御しながら、系統への投資コストを最小化する計画立案に応用できます。長期GXロードマップの策定において、設備投資と政策の一体的シミュレーションツールとして活用が期待されます。