決定論的学習に基づく最適化：再生可能エネルギーインバランス精算と柔軟資源ディスパッチ

日本語

再生可能エネルギーのインバランス（需給偏差）精算と、蓄電池・需要応答などの柔軟資源のディスパッチを、決定論的学習（Decision-Focused Learning）で最適化する手法を提案する研究。予測誤差を最終的な運用コストや精算結果に直結させて学習する点が特徴で、系統運用・市場設計の実務に応用可能。要旨が未取得のため詳細な成果は不明。

English

Proposes a decision-focused learning approach to optimize renewable imbalance settlement and dispatch of flexible resources such as storage and demand response. By training models directly on downstream operational cost and settlement outcomes, it bridges forecasting and market operations. Details unavailable as no abstract was provided.

日本のGX文脈において

再エネ大量導入に伴うインバランス料金・需給調整市場の設計は、日本の電力システム改革とGX電源構成の鍵。系統運用コストの最適化は発電・小売事業者の収益と電気料金に直結し、日本の需給調整市場や容量市場の制度設計を考える上で示唆を与える。

In the global GX context

Imbalance settlement and flexibility dispatch sit at the core of global power-market design as renewables scale, linking to EU balancing markets and capacity mechanisms. The decision-focused learning angle adds a methodological bridge between ML forecasting and market/operational optimization relevant to ISSB-era transition planning.