（発表日:2025年10月6日）

コミュニティごとの多様な価値観をリアルタイムに反映できる仮想発電所制御技術を開発

CO2削減やコスト低減など、地域のニーズに応じた柔軟なエネルギー運用の実現をめざす

日立は、京都大学と共同で、都市や地域などのコミュニティごとの多様な価値観をリアルタイムに反映しながら、仮想発電所(VPP)（*1）を安定的に運用できる新たなシステム制御技術を開発しました(図1)。本技術は、従来の「経済性最大化」などの固定的な指標だけでなく、CO2削減や利便性など、状況に応じて変化する価値観をシステム制御に柔軟に組み込むことができます。この実現に向け、モデル予測制御(MPC)（*2）による動的なエネルギー資源配分と、Preference Learning(選好学習)（*3）による価値観の自動反映、さらに安定稼働を実現するロバスト制御（*4）技術を開発しました。シミュレーションによる検証では、CO2排出量重視で最大約20%削減、コスト重視で約16%低減を達成し、コミュニティごとの異なる価値観に応じた安定運用が可能であることを確認しました。今後、さまざまなお客さまやパートナーと連携し、地域参加型の実証を重ねながら実運用での効果検証や技術の高度化を進めます。また、AIの活用も取り入れることで、Lumada3.0を支える技術の一つとして、地域社会の多様な価値観を反映したエネルギー運用を推進し、持続可能な社会と人々の豊かな暮らしの実現に貢献します。

*1 VPP : Virtual Power Plant。分散型エネルギーリソース(太陽光発電、蓄電池、電気自動車など)を情報通信技術で連携・制御し、あたかも一つの大規模発電所のように機能させる仕組み。
*2 モデル予測制御 : 将来の状況を数理モデルなどで予測し、最適な操作を計算してシステムを制御する方法。
*3 Preference Learning(選好学習) : ユーザーや意思決定者の選好情報をもとに、好みや評価基準を機械学習しモデル化・推定する技術。
*4 ロバスト制御 : 予測できない変化やシステムのモデル誤差があっても安定して動作するための制御方法。

※図は添付の関連資料を参照

■背景および課題
脱炭素社会や分散型エネルギー社会への転換が進む中、地域や住民の多様な価値観を反映しつつ、エネルギーシステム全体の安定性や効率性を確保する制御技術が求められています。従来のVPP制御は運用コスト削減などの固定的な目的指標を前提に最適化されており、経済価値に限定せずに地域住民の価値観をリアルタイムで柔軟に反映することは困難でした。こうした背景から、持続可能な社会の実現に向けて、地域参加型で柔軟かつ多様な価値観を反映できる新たな制御技術の開発が不可欠となっています。

《本プレスリリースの詳細は、以下のURLをご確認ください。》
https://rd.hitachi.co.jp/_ct/17793817