報告書番号

Y12021

タイトル（和文）

デマンドレスポンスにおける需要家ベースライン選定に関する北米評価事例の調査

タイトル（英文）

A Literature Review of Demand Response Baseline Specification Methods and Their Evaluations in North America

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

需要家自らの需要抑制行動を促すデマンドレスポンス（Demand Response, DR）は，需要側の需給緩和方策として注目されている。DRにおける個々の需要家の需要抑制量を求める場合には，需要抑制を行っていない場合の需要を仮定し，この値から需要実績を減ずることが一般的である。この仮定の需要は，需要家ベースライン（Customer Baseline, CBL）と呼ばれ，その計算方法は複数存在しているが，CBLは仮想的であるため，妥当性を判断することは困難である。
そこで，本報告では，北米におけるCBLの計算方法ならびにその評価事例を整理し，CBL選定にあたっての問題点を抽出した。
主な成果は以下の通りである。
1. CBL計算方法
CBLの計算には，インターバルメータから得られる需要履歴を用いることが多い。需要履歴を用いたCBLの具体的な計算方法には，需要抑制依頼日の事前10日の履歴を平均する方法や，事前10日から需要の大きい3日を選んで平均をとる方法などがある。さらにこのように計算したCBLを，DR実施当日の午前の需要実績を用いて調整する方法（当日調整（Day-of Adjustment））も知られている。
2. CBLの妥当性の評価
CBLの評価には，DRを実施していない日における需要実績値とCBLの一致の程度を，統計的に比較する方法が用いられている。業務・産業需要家の需要データを用いた評価事例によると，正確さ(Accuracy)，偏り(Bias)といったCBLの評価指標から，他を抜きん出て優れたCBL計算方法を選定することはできないが，当日調整を施すことにより評価指標は改善される傾向がある。
3. CBL選定の課題
簡潔さと性能のトレードオフや，需要家によるCBLの操作というCBL選定の課題については，当日調整を調整幅に制約を付けた上で実施し，課題の先鋭化を避けるといった方法も検討の余地がある。需要抑制量の事前申告値と事後推計値の差は，申告とDR実施の時間間隔を狭めることにより緩和される可能性がある。
今後の展開としては，DRプログラムにおける需要抑制が電力系統の信頼度維持のためにどのように活用・評価されていくべきか，系統計画・運用を俯瞰した検討を行うことが挙げられる。

概要 （英文）

Recently, demand response has attracted attentions as one of relief measures for tightness in electricity supply-demand. In demand response incentive programs which pay rewards according to demand reduction, the demand reduction needs to be defined as the difference between actual load and Customer Baseline (CBL). However, there is a wide variety of CBL calculation method. This report conducts a literature review on the methods of CBL calculation and their evaluations in North America.
According to the results of this literature review, in demand response programs of 'energy type', an average of historical load acquired from an interval meter and maximum base load are often used as CBL. Average of 10 days prior to the demand response activation as well as the 3 highest days out of the 10 days method are popularly applied as CBL employing historical load. In some cases, CBLs are adjusted by 'Day-of Adjustment' method. The calculation methods of CBLs are evaluated empirically in a statistic manner using actual customer load data. The evaluation results show that any CBL method does not surpass others in accuracy and bias and Day-of Adjustment would be useful for improving CBL performance. The problems with CBL performance would be mitigated by application of day of adjustment with limitation of adjustment band and by shortening the interval between DR event and nomination of DR capacity.

報告者

キーワード