【目的】混合型エネルギー貯蔵システム（hybrid energy storage system、HESS）が火力発電ユニットの自動発電制御（automatic generation control、AGC）指令に応答する際の調整性能を向上させるため、確率的モデル予測制御（stochastic model predictive control、SMPC）に基づく火力発電と蓄電の統合電力配分戦略を提案する。【方法】まず、出力型蓄電のリチウムチタン酸電池とエネルギー型蓄電のリン酸鉄リチウム電池で構成されるHESSシステムを対象に、マルコフ確率行列に基づき火力発電ユニットがAGC指令に応答する未来期間のHESS電力需要モデルを構築し、適応機構を導入して状態遷移確率をリアルタイムに動的修正し、AGC指令の変動下での予測精度を向上させた。次に、確率閾値と層化サンプリングを組み合わせたシナリオツリー生成手法を提案し、適応型マルコフモデルの確率分布を最適化可能な有限シナリオ集合に変換し、多様なシナリオにおける電力需要予測の不確実性を表現した。最後に、これらの枠組みに基づき確率予測制御器を構築し、火力発電ユニットとHESSの電力最適配分を実現した。【結果】シミュレーション実験により、提案戦略は電力予測を考慮しない従来の統合周波数調整戦略および動的修正を導入しない静的遷移確率行列に基づくSMPC戦略に比べて調整性能に優れ、性能指標K_pがそれぞれ14.1％および7.5％向上した。【結論】本戦略は火力発電ユニットとHESSの協調調整性能を効果的に向上させ、高い実用可能性を有する。今後、実用化に向けモデルのロバスト性および適応性をさらに向上させることが可能であり、本技術の実運用推進に寄与する。

自動発電制御;混合エネルギー貯蔵システム;適応型マルコフモデル;シナリオツリー;確率モデル予測制御