研究の概要
EVの急速普及に伴い、配電網のピーク需要管理が深刻な課題となっている。スイス連邦工科大学チューリッヒ校（ETH Zürich）の研究チームは、個別ユーザーの消費データを一切参照せず、系統全体の集計負荷情報のみを使用するオンラインフィードバック最適化（OFO）アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは翌日の電力料金を繰り返し調整することでピーク需要を削減し、従来の標準料金との乖離をコスト安定項として組み込んでいる。
主な発見・成果
提案するOFOアルゴリズムは、完全な系統情報を持つスタッケルベルグ最適解（理論的上限）に匹敵するピーク削減性能を達成しつつ、計算コストを大幅に削減することが複数条件下のシミュレーションで検証された。個別の消費データを必要とせずプライバシーを保護しながら、リアルタイムに料金を調整できるスケーラブルな手法であることが実証された。
実務への応用
電力小売会社・配電事業者がEV充電に伴うピーク需要増大に対応する際、本手法は実装ハードルが低い現実的な選択肢となる。スマートメーターからの集計データのみで動作するため、個別ユーザーとのデータ共有契約や高度なIoT整備が不要である。需要応答プログラム設計において、参加率向上を促しながらも計算コストを抑えたい事業者に直接適用可能な設計指針を提供する。