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| 講演名 | 2021-07-16 10:30 デマンドレスポンスの実施診断：事前情報を活用した異常参加者の検出 ○許 芳源・東 俊一（名大）  RCC2021-35 |
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| 抄録 | （和） | デマンドレスポンスとは，報酬と引き換えに参加者(需要家)に電力消費を抑制させて需要量を減らすしく みである.これによって品質のよいネガワットを得るためには，参加者が確実にネガワットを供給することが重要で あるが，現実には，様々な理由により，そのようにはならない.そこで，アグリゲータには，そのような参加者を検出 する機能が求められる.本稿では，そのようなデマンドレスポンスの実施診断について，著者らの最近の成果 [1], [2] を紹介する.提案方法は，ブロックスパース再構成とスマートメータの繰り返す検針に基づいているが，従来法に比 べ，検針回数を 97% 以上減らせる可能性がある. |
| （英） | Demand response (DR) is a mechanism provided by the aggregator to encourage participants to reduce their electricity demand in exchange for rewards. To obtain high-quality negawatt energy, each participant has to provide a pre-determined amount of negawatt energy. However, in fact, there might be some participants default on providing their scheduled negawatt energy. Therefore, one of the functions of the aggregator is to detect the defaulting participants. In this paper, we introduce our recent results on the diagnosis of DR [1], [2]. The proposed method is based on block-sparse reconstruction and a few iterative inspections of smart meters. Simulation results suggest that the proposed method has a potential to decrease the number of inspections by more than 97% compared with previous research. [1] F. Xu, S. Azuma, K. Kobayashi, N. Yamaguchi, R. Ariizumi and T. Asai: Detection of Defaulting Participants With Time-Varying Failure Rates in Demand Responses; 21st IFAC World Congress (2020) [2] F. Xu, S. Azuma, K. Kobayashi, N. Yamaguchi, R. Ariizumi and T. Asai: Diagnosis of Demand Response Based on Grouping Participants: A method to increase performance up to 20 times; 第８回 制御部門マルチシンポジウム (2021) |
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| キーワード | （和） | デマンドレスポンス / 実施診断 / ブロックスパース再構成 / / / / / |
| （英） | Demand response / diagnosis / block-sparse reconstruction / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 101, RCC2021-35, pp. 56-58, 2021年7月. | |
| 資料番号 | RCC2021-35 | |
| 発行日 | 2021-07-07 (RCC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCC2021-35 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR NS SeMI RCC |
| 開催期間 | 2021-07-14 - 2021-07-16 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習とAIを応用した通信・ネットワーク技術，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things），一般 |
| テーマ（英） | Communication and Network Technology of the AI Age, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCC |
| 会議コード | 2021-07-RCS-SR-NS-SeMI-RCC |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | デマンドレスポンスの実施診断：事前情報を活用した異常参加者の検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Diagnosis of Demand Response: Detection of Defaulting Participants by Using Prior Knowledge |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | デマンドレスポンス / Demand response |
| キーワード(2)（和/英） | 実施診断 / diagnosis |
| キーワード(3)（和/英） | ブロックスパース再構成 / block-sparse reconstruction |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 許 芳源 / Fangyuan Xu / キョ ホウゲン |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 東 俊一 / Shun-ichi Azuma / アズマ シュンイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-07-16 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCC |
| 資料番号 | RCC2021-35 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.101 |
| ページ範囲 | pp.56-58 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2021-07-07 (RCC) |
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