Modo Energyは、ERCOTにおける蓄電池エネルギー貯蔵の収益予測を開発しました。生産コストモデルの解説に続き、Modo Energy予測の2つ目の中核要素であるディスパッチモデルを見ていきましょう。

このモデルは、特定の市場条件下での蓄電池の運用をシミュレーションし、カスタム設定によって蓄電池のオーナー、運用者、開発者、金融関係者が、プロジェクトごとの特性に合わせて2050年までの収益予測を調整できます。

予測の利用者は、蓄電池のサイズ、容量、運転時間、設置場所などをカスタマイズして、収益予測を確認できます。これにより、さまざまなシナリオに基づくビジネスケースを簡単に構築・比較できます。詳細を知りたい方は、今すぐご相談を予約してください。

では、これらの蓄電池収益予測はどのように算出されるのでしょうか？

ディスパッチモデルは、単一の蓄電池エネルギー貯蔵システムの運用をシミュレーションし、その収益やサイクル回数を算出します。

ディスパッチモデルとは？

ディスパッチモデルは、蓄電池の運用を市場条件下でシミュレーションし、最終的な収益パフォーマンスを評価します。このモデルは、2050年末まで15分間隔で計算を行います。

生産コストモデルは市場条件を生成し、技術ごとの発電量、補助サービス調達量、各地域のエネルギー価格などを期間ごとに算出します。これは、需要予測に基づく最適な発電ディスパッチのシミュレーションです。

生産コストモデルの結果を用いて、ディスパッチモデルはカスタム仕様の蓄電池の予測収益と運用を計算します。

では、ディスパッチモデルはどのように機能するのでしょうか？

まずは、予測したい蓄電池の設定から始めましょう。

予測でカスタマイズできる蓄電池の要素は？

Modo Energy ERCOT予測では、ユーザーが自分の蓄電池エネルギー貯蔵システムに合わせた収益予測を作成できます。これは、以下のような仕様のカスタマイズから始まります：

• 定格出力（MW）
• エネルギー容量（MWh）
• 設置場所（例：ERCOT西部負荷ゾーン）
• 往復効率（％）

蓄電池の物理的特性に加え、ディスパッチモデルでは上記表の通り、蓄電池が実際にどのように運用されるかも考慮します。

そのため、予測は以下のような運用条件も設定できます：

• 1日および1年あたりのサイクル制限（例：1日最大2サイクル）
• 蓄電池の寿命（保証に基づく、例：8000サイクル）
• サイクルコスト（$/MWh）－充放電による劣化コストを考慮
• 充電率の制限（利用可能なエネルギー容量の％）
• 劣化曲線の仮定（設置容量の％）

これらは予測上の日々の運用にどう反映される？

こうした運用制約を組み込むことで、より高度なモデルとなります。

特に、サイクルコストやサイクル制限により、シミュレーションされた運用が現実に近いものとなります。理論上、完璧な予測能力を持つ蓄電池なら、1日のあらゆる小さなアービトラージ機会で取引できるはずです。

しかし、これは非現実的に高いサイクル回数と収益につながります。

一方、サイクル制約を設けることで、ディスパッチモデルはより現実的で予測しやすい大きなアービトラージ機会に絞って運用をシミュレーションします。

さらに、ディスパッチモデルはNPRR 1186による補助サービスの資格制限も考慮します。蓄電池の運転時間によって、一部の補助サービスで割り当てられる責任量が制限されます。

これは特にECRSとノンスピニングリザーブに適用されます：

• ECRS：1時間の蓄電池は定格出力の最大50％まで割り当て可能。2時間以上の運転時間があれば定格出力の全量までECRS責任を持てます。
• ノンスピン：1時間の蓄電池は契約に対し定格出力の最大25％、2時間なら最大50％まで割り当て可能。
• RRSおよびレギュレーション：1時間以上の運転時間があれば制限なし－1時間以上なら定格出力の全量まで割り当て可能。

制約や仕様が定義されたうえで、ディスパッチモデル内で蓄電池の意思決定はどのように行われるのでしょうか？

ERCOT予測におけるディスパッチモデル運用の1日とは？

ここでは、ウェストテキサスに設置された10MW・2時間運転の蓄電池エネルギー貯蔵システムの1日を例に見ていきます。この例では、2023年夏の実際の価格に基づいてディスパッチされます。

午前0時～9時：

• 蓄電池は10MWh強の充電状態でスタート
• 朝の間は、Responsive Reserve Service（RRS）とRegulation Downのみに参加

RRSはほぼゼロのディスパッチ率で、他の補助サービス価格が低く同程度の時に最も魅力的となります。

一方、Regulation Downは充電しながら収益を得られるメリットがあり、早朝には最も高い価格のサービスです。

午前9時～午後2時：

• 太陽光発電がほぼゼロから最大出力へ増加
• エネルギー価格が低い間に蓄電池は充電され、午前11時頃に約100％の充電状態に到達
• 同時に、ECRS責任を優先－この時間帯で最も高いクリア価格
• 午後1時45分、エネルギー価格が$500/MWhを超えた時点で蓄電池は定格出力で放電

午後2時～10時：

• 蓄電池は主にECRSに容量を割り当て
• 補助サービス価格の変動に応じてRRSやRegulation Upも併用
• エネルギー価格が$25～$50/MWhのため、放電は行わない

午後10時頃、エネルギー価格が$300/MWhを超えると、蓄電池は複数のインターバルで定格出力で放電します。これにより、充電状態は約10MWh、すなわち50％まで低下します。

この予測は、生産コストモデルで算出したエネルギー・補助サービス価格を使って、24時間ごとに最適化を実施します。これにより、2050年までの蓄電池収益やサイクル回数が算出されます。

ディスパッチモデルの精度と限界は？

ディスパッチモデルで2024年1月から5月までの過去の電力価格を用いて蓄電池を運用した場合、ERCOTの平均的な蓄電池と比べて約15％高いパフォーマンスとなりました。

これは、この期間におけるERCOTの蓄電池の現実的な収益水準を示しています。

また、各市場からの収益比率もERCOTの平均的な蓄電池とほぼ一致していますが、ディスパッチモデルは1サイクルあたりの収益よりも全体の収益最大化を重視し、エネルギーアービトラージをやや優先する傾向があります。

この結果、2024年最初の5カ月間でERCOTの1時間蓄電池の65パーセンタイルに相当する収益となりました。

平均を上回った要因は主にディスパッチモデルの仮定、特に「完全な予見性」を持つ点です。

これにより、蓄電池はエネルギー市場で最も有利な価格差で充放電できます。また、クリア価格や過去の実績をもとに、補助サービスへの容量配分も最適化されています。

さらに、ディスパッチモデルでは蓄電池は「プライステイカー」として設定されています。つまり、シミュレーション上で蓄電池をディスパッチしても生産コストモデルの結果に影響しません。蓄電池が放電してもエネルギー価格には影響を与えないという前提です。

ただし、ディスパッチモデルが1日あたりのサイクル数を制限する仮定により、現実的なサイクル数となっています。通常、蓄電池は1日あたり最大の価格差のみを狙うため、日ごとにタイミングが予測しやすくなっています。

さらに詳しくは、Modo Energy予測ドキュメントをご覧ください。

Modo EnergyのERCOT蓄電池エネルギー貯蔵収益予測について詳しく知りたい方は、お気軽にご相談ください。