| 執筆者 | 下村 瑞枝（九州大学）／キーリー アレクサンダー 竜太 （九州大学）／松本 健一（東洋大学）／田中 健太（武蔵大学）／馬奈木 俊介（ファカルティフェロー） |
|---|---|
| 発行日/NO. | 2022年9月 22-E-090 |
| 研究プロジェクト | 人工知能のより望ましい社会受容のための制度設計 |
| ダウンロード/関連リンク |
概要
変動性再生可能エネルギー（VRE）の増加は、メリットオーダー効果（MOE）による電力市場平均価格の低下など、電力系統に大きな変化をもたらしている。本稿では、機械学習とシャプレー加法（SHAP）を用いて、太陽光発電の導入が急速に進む日本の電力市場において、VREと需要、燃料価格、オペレーションキャパシティの相互作用を含む市場価格変動の要因について包括的に検討を行った。SHAPの結果、太陽光発電によって市場価格は日中に大きく下落する効果があるが、その効果は時間帯、季節、需要によって異なることが明らかになった。また、夏の夕方など、需要が高く太陽光発電が少ない時間帯に市場価格が上昇することが結果より示され、限界費用の高い天然ガス発電の稼働の有無が大きな変動要因となっている可能性が示唆される。本研究は、太陽光発電の拡大が市場価格の平均を下げるMOEだけでなく、電力供給の構造変化を促し、移行過程での市場の不安定化や価格高騰を引き起こす可能性があることを示していることに加え、機械学習による電力市場価格の複雑な変動要因の分析の有効性を示唆するものである。
概要（英語）
The increase in variable renewable energy (VRE) has brought significant changes in the power system, including a decrease in the average electricity market price owing to the merit order effect (MOE). In this study, we use machine learning and Shapley additive explanation (SHAP) to comprehensively examine the drivers of market price volatility, including the interaction between VRE and demand, fuel prices, and operation capacity in the Japanese electricity market which solar power installation is expanding rapidly. The results of SHAP reveal that there is a large decline effect for market price in solar power during daytime; however, the effect varies depending on the time of day, season, and demand. In addition, the results suggest that the market price increases when demand is high and solar generation is low, such as during summer evenings, which may be because of natural gas generation with higher marginal costs. The study reveals that impact of expanded VRE will not only have the MOE which decreasing average market prices, but may also prompt structural changes in electricity supply, causing market instability and price spikes in the transition process.
