Smart Grid Lab.

筑波大学システム情報系 小平大輔助教の研究グループ（スマートグリッド研究室）は、国立大学法人東京大学を通じて、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が推進するプロジェクト「電源の統合コスト低減に向けた電力システムの柔軟性確保・最適化のための技術開発事業（日本版コネクト＆マネージ2.0）」に参画しています。本研究課題の正式名称は「需給課題・系統課題の解決に向けたフレキシビリティ最適活用技術の開発」です。
本プロジェクトは、再生可能エネルギーの主力電源化を進める中で、分散型エネルギーリソース（DER: Distributed Energy Resources）を効率的に活用し、送配電系統の混雑や需給バランスの課題を同時に解決することを目的としています。

筑波大学は、東京大学エネルギーシステムインテグレーション部門との連携のもと、「AIを活用したアグリゲーション運用の高度化」に取り組んでいます。深層強化学習を用いたAIスケジューラを開発し、配電レベルで多数のEVや蓄電池を最適に制御する技術を検証します。仮想機器と実機を組み合わせた実験環境を構築し、AIによる需給調整と系統混雑緩和の両立を目指します。本研究の成果は、次期需給計算システムや同時市場との連携を見据えた、新たなDER制御アーキテクチャの実現に貢献することが期待されています。

研究期間：令和7年7月1日〜令和9年3月31日
受託機関：国立大学法人東京大学
再委託先：筑波大学（システム情報系 小平大輔研究室）
事業名：電源の統合コスト低減に向けた電力システムの柔軟性確保・最適化のための技術開発事業（日本版コネクト＆マネージ2.0）
ニュースリリース：分散型エネルギーリソースおよび高電圧直流送電設備を活用した2件の新たなフレキシビリティ技術開発に着手します

写真：東大生産研大学構内に設置された充電設備での充電中EVの様子

Assistant Professor Daisuke Kodaira and his research group (SmartGrid Laboratory, University of Tsukuba) are participating in the NEDO project titled “Development of Technologies for Securing and Optimizing Flexibility in Power Systems toward Reducing the Integrated Cost of Power Sources (Connect & Manage 2.0),” commissioned through the University of Tokyo. The official title of this subcontracted research is “Development of Flexibility Optimization Technologies for Solving Supply–Demand and Grid Challenges.”

This project aims to effectively utilize Distributed Energy Resources (DERs) such as batteries and electric vehicles to address both grid congestion and supply–demand balancing, thereby contributing to Japan’s transition toward a renewable-dominant power system.

In collaboration with the Energy System Integration Division of the University of Tokyo, the University of Tsukuba is working on advancing aggregation operations through AI technologies. The research group develops a deep reinforcement learning (DRL)-based AI scheduler and verifies its capability to optimally control multiple EVs and batteries at the distribution level. By combining virtual and real devices within an experimental environment, the study aims to achieve both AI-based demand–supply adjustment and grid congestion mitigation.

The results are expected to contribute to the realization of a new DER control architecture integrated with future supply–demand calculation systems and real-time electricity markets.

Project Period: July 1, 2025 – March 31, 2027
Commissioned Institution: The University of Tokyo
Subcontracted Institution: University of Tsukuba (SmartGrid Laboratory, Daisuke Kodaira)
Program: NEDO “Connect & Manage 2.0”
Official Release：分散型エネルギーリソースおよび高電圧直流送電設備を活用した2件の新たなフレキシビリティ技術開発に着手します



Photo: EV charging at a facility located on the University of Tokyo Institute of Industrial Science campus