2024年09月13日
ニュースリリース
レジルと東京大学・田中謙司研究室が、電力の需要予測モデルに関する共同研究論文を発表～AI（深層学習）を用いた新モデルを構築し、VPPの収益最大化にアプローチ～
当社は、東京大学の田中謙司研究室（以下、田中研究室）との共同研究成果として、住宅における電力需要の予測モデルに関する論文について、2024年9月1日（日）～5日（木）に新潟県で行われた国際学会「The International Conference on Applied Energy」（以下、ICAE）にて発表したことをお知らせします。
■田中謙司研究室との共同研究について
当社は、これまで展開してきたマンション一括受電サービスの基盤を活用し、マンションに設置した太陽光発電設備や蓄電池、EV充電設備等を制御することでVPP（バーチャルパワープラント、仮想発電所）を構築する事業構想を掲げています。一方、VPPにおいては、各種設備の普及だけでなく、それらを繋いで最適な制御・運用を行うことが重要であり、高度な制御モデルや予測モデルの構築と実装が必要不可欠です。
田中研究室は、大規模データを活用して社会課題解決にアプローチする研究を精力的に進めており、脱炭素化や電力マネジメントの領域においても多数の研究論文を発表しています。このような田中研究室の高い専門性と、当社の事業基盤によるデータ量や実用性に関する知見などの強みを掛け合わせ、VPPの実現と収益性向上における課題解決に繋げるべく、2023年6月より「深層強化学習などを用いた蓄電池の最適制御モデルの構築」と「太陽光発電における発電量の不確実性を織り込んだ予測モデルの構築」という2つのテーマで共同研究を進めてきました。
■発表内容について
この度ICAEで発表したのは、「深層強化学習などを用いた蓄電池の最適制御モデルの構築」の研究過程における研究成果です。蓄電池はVPPの構成要素の一つですが、その充放電計画策定においては的確な需要予測が重要です。本研究では深層学習（ディープラーニング）を用い、過去のデータを入力せず、気候条件や曜日情報などに基づいて、住宅における電力の需要を従来手法より高い精度で予測可能なモデルを提案しています。
2050年のカーボンニュートラル実現に向けて、産業界のみならず人々が暮らす住宅の脱炭素化は不可避なテーマです。この度の研究成果は、様々な規模の住宅に対して応用することが可能であり、エネルギーマネジメントの最適化のみならず、VPP構築に必要な太陽光発電設備や蓄電池のサイズ等の最適化にも活用が期待されています。
東京大学側の研究メンバーによる、学会での発表の様子
当社は引き続き、事業を通じて得られたデータを活用し、技術力を持つ研究機関等と連携することで、脱炭素社会実現へのさらなる貢献を目指します。
?？東京大学 田中謙司 教授 コメント
持続可能な社会実現へ向けての需要側の潜在力には年々期待が集まっています。今回の共同研究は、レジル社のデータや経験と研究室のこれまでの知見をあわせることで新たな可能性を示す研究成果を上げることができました。今後もこのような形で社会実装へ向けた研究開発を進めていきたいと考えています。
【報道関係のお問い合わせ】
レジル株式会社 広報チーム 担当：星、新開（しんかい）
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