国際仮想発電所ディスパッチコンテスト：アリババDAMOアカデミーのソルバーが優勝

仮想発電所はエネルギー構造のグリーン変革を促進するのに役立ち、二重炭素目標の下で大きな注目を集めていますが、そのスケジュール設定が大きな問題となっています。記者は8月10日、アリババDAMOアカデミーの研究チームがGECCO 2022国際コンテストで1位を獲得したことを知った。同社は自社開発のソルバー MindOpt のブラックボックス最適化機能を活用して、仮想発電所のスケジューリング問題を解決し、コストを 29%、リスクを 39% 削減しました。

いわゆる「仮想発電所」は、太陽光発電、エネルギー貯蔵装置、制御可能な負荷などの分散型発電装置を、スケジューリング アルゴリズムを通じて集約します。物理的な発電所ではありませんが、物理的な発電所の役割を果たすことができ、より経済的です。国家電網の計算によると、ピーク負荷の5%を満たすには、火力発電所の建設と電力網の支援に4,000億元を投資してピーク負荷を減らし、谷間の負荷を埋める必要があるが、仮想発電所の利用には500億～600億元しか必要ではない。

仮想発電所図

仮想発電所は多くの主体が関与するため、そのスケジュール設定は極めて複雑であり、発電機の起動・停止や出力、エネルギー貯蔵装置や電気自動車の充放電、システムと外部電力市場間の電力取引量を決定するための最適化された計算が必要となります。スケジュールが不適切であれば、風力発電や太陽光発電の放棄、運用コストの増加、さらには深刻な場合にはシステム崩壊につながる可能性があります。

専門家によると、仮想電力網のインテリジェントスケジューリングは本質的に大規模な不確実性混合整数非線形計画問題であり、高次元の離散性と強いランダム性のために解決が非常に困難です。進化コンピューティング分野における世界最高峰のカンファレンスであるGECCO（International Conference on Genetic and Evolutionary Computation）などが共同で、世界中の研究者が協力してこの難題を克服するよう促す特別コンペティション「リスクベースエネルギースケジューリング2022」を開催しました。

コンテストのために設置された仮想発電所には、太陽光発電ユニット、風力タービン、電気自動車、エネルギー貯蔵装置など、暗号化されたシミュレータに統合された 500 を超えるエンティティが含まれています。参加チームはシミュレーターの内部ロジックやデータを垣間見ることはできず、シミュレーターに接続するためのブラックボックス最適化（シミュレーション最適化とも呼ばれる）アルゴリズムを設計し、「ブラックボックス」シミュレーターの入出力データに基づいてより優れたスケジューリング計画を推論して、仮想発電所の運用コストを最小限に抑え、異常気象によってもたらされるリスクを効果的に制御する必要があります。

アリババDAMOアカデミーチームが優勝

アリババDAMOアカデミーの意思決定インテリジェンス研究所の参加チームは、次元クラスタリング、信頼領域、近似勾配プロキシなどの技術を組み合わせて重要な次元を識別し、局所的な極値や不安定な点からできるだけ早く脱出する、新しいブラックボックス最適化アルゴリズムを開発しました。経験則と古典的な進化アルゴリズムに基づくベンチマーク スケジューリング スキームと比較して、DAMO アカデミー チームは仮想発電所の総運用コストを 29%、リスク指数を 39% 削減し、競争に勝利しました。

ダモアカデミーのアルゴリズム原理の図

研究チームは、優勝したアルゴリズムがDAMOアカデミーのソルバーMindOptのブラックボックス最適化機能に統合されたと紹介しました。仮想発電所への適用に加え、輸送、物流、サプライチェーン、製造、医療、医学の分野におけるシミュレーション最適化、トポロジー最適化、設計最適化、ハイパーパラメータ調整、パラメータキャリブレーションなどのシナリオにも使用できます。 DAMO Academy の MindOpt ソルバーは、ブラックボックス最適化に加えて、線形計画法、凸二次計画法などの機能も提供します。国際的に権威のあるミッテルマンリストで何度もトップにランクされており、現在は無料で一般公開されています。

DAMO アカデミーの意思決定インテリジェンス研究所は、数学を使用して複雑な現実世界の問題を解決することを目的としていると理解されています。同研究室は、独自に開発したソルバー、セキュア強化学習、時系列予測などの基礎技術を基に、グリーンエネルギーAIを開発し、全国の多くの電力網や発電会社に徐々に導入され、グリーンエネルギーの消費と電力網の安全な運用を促進している。