研究の概要
電力市場における仮想発電所（VPP）の市場参入には、自身の「どの量を・どの時間帯に・いくらで供給できるか」という**応答可能域（Feasible Region: FR）**の正確な把握が不可欠だ。電力市場によっては、VPPが自身のFRを直接市場清算に提出することが制度上求められる場合もある（欧州の一部市場など）。しかし、VPPが束ねる分散エネルギーリソース（DER）の種類・容量・制約は多様で、かつリアルタイムに変化するため、解析的にFRを算出することは非常に困難だ。
本研究では、VPPの運用データを活用した**データ駆動型逆最適化（Inverse Optimization）**アプローチを提案する。仮想電池モデル（Virtual Battery Model）でVPP全体を単一の仮想蓄電池として表現し、複数の操業シナリオデータからこの仮想電池のパラメータ（最大充放電電力・容量・SOC制約など）を逆最適化によって同定する。
解析的アプローチがDER一台一台の詳細仕様を必要とするのに対し、本手法は実際の操業データのみからFRを近似できるため、VPP事業者が保有するリソース構成が変化しても容易に追従できる。
主な発見・成果
- 仮想電池モデルのデータ同定精度：複数操業シナリオを使った逆最適化により、VPPの実際の応答可能域を高い精度で近似できることを数値実験で検証
- アダプタビリティの確保：DER構成の変更（新規蓄電池追加・EV充電器増設など）に対し、新しい操業データさえ得られれば自動的にFR推定を更新できる
- 市場送信レディの形式：仮想電池モデルのパラメータ形式は、電力市場のFR提出フォーマット（電力量・最大出力・最小出力・SOC制約）と親和性が高く、そのまま市場参入書類として使える可能性がある
実務への応用
VPP事業者・アグリゲーター・工場・ビルのエネルギー担当者にとって、次の実務プロセスに直接活用できる：
- 市場参入可能域の定期的な自動更新：DER構成の変更があるたびに手動で仕様書を更新する必要がなくなり、操業ログデータから自動的にFRを推定・提出できる
- アグリゲーター評価の透明化：エネルギー調達担当者がVPPアグリゲーターと契約する際、「どこまでの応答が本当に可能か」をデータベースで検証する手段として活用できる
- DR最適入札量の精度向上：不正確なFR評価による過大入札（ペナルティリスク）や過小入札（収益機会損失）を回避するための定量ツールとして機能する
日本の需給調整市場（三次調整力、低速・高速）や容量市場への参入を検討する企業にとって、DER束ね後の応答能力を客観的に証明するエビデンス生成ツールとしての価値が高い。
