■概要
株式会社Sassor（本社：東京都渋谷区、代表取締役：石橋 秀一、以下「当社」）は、需給調整市場の一次調整力オフライン枠を対象に、翌日の推奨入札価格を算出する入札最適化アルゴリズム（以下「本アルゴリズム」）を開発しました。
本アルゴリズムは、複数の入札価格について落札確率と落札した場合の収益を試算し、期待純収益が最も高くなる価格を30分コマごとに選びます。また、1日48コマのうち、期待純収益が低い4コマを蓄電池の残量調整コマとして確保し、残る44コマを入札対象とします。
有効性の検証では、出力2MW・容量8MWhの蓄電池を想定し、2026年6月1日から30日までの中部エリアを対象に、本アルゴリズムと、固定10円、固定15円、前日最高落札価格-0.10円の3方式を比較しました。4方式について、過去の市場データを用いたバックテストにより、同じ44コマの仮想純収益を算出しました。
その結果、本アルゴリズムの仮想純収益は約2,400万円となり、比較した3方式のうち最も高かった固定15円方式（約1,920万円）を約480万円（約25%）上回りました。
図：青線は本アルゴリズム（図中の「推奨価格方式」）、その他の3本は固定10円、固定15円、前日最高落札価格-0.10円の各方式を示します。4方式とも、2MW・8MWhの蓄電池を想定し、同じ44コマ、同じ市場手数料の条件で評価しています。本結果は、過去の市場データを用いた仮想的なバックテストです。実際の市場収益や将来の収益を保証するものではありません。
■開発の背景
需給調整市場では、入札価格を低くすると落札機会が増える一方、落札時の単価は低下します。反対に、入札価格を高くすると1回あたりの収益は増えますが、市場価格を上回り落札できないコマが増えます。一次調整力オフライン枠では、これまで市場価格が制度上の上限価格に達するコマが多く見られましたが、直近では上限価格を下回るコマが増えています。このように市場価格の水準が変化する局面では、毎日同じ価格で入札する方法では、変化に応じて落札機会と単価のバランスを調整できません。アグリゲーターや蓄電池運用事業者が収益機会を捉えるには、エリアと時間帯ごとの価格分布を継続的に学習し、期待収益の高い価格とコマを選ぶ必要があります。当社は、アグリゲーションプラットフォーム「ENES」の入札計画機能の高度化に向け、本アルゴリズムを開発しました。
■入札最適化アルゴリズムの特長
落札確率と収益から入札価格を最適化複数の入札価格について、過去の市場データから落札確率を予測し、落札した場合の収益を試算します。落札確率と収益のバランスから、期待純収益が最も高くなる価格を選びます。市場価格の変化へ追随エリアや時間帯ごとの市場価格の傾向を継続的に反映し、翌日の推奨入札価格を更新します。固定価格では捉えにくい価格水準の変化にあわせて、入札価格を毎日見直します。
■比較したベースライン
本アルゴリズムの効果は、過去の市場データを用いたバックテストで検証しました。比較対象には、複雑な予測を用いずに実行できる次の3方式をベースラインとして用いました。固定10円方式対象となる44コマすべてに、毎日10円の固定価格で入札します。固定15円方式対象となる44コマすべてに、毎日15円の固定価格で入札します。前日最高落札価格-0.10円方式前日の同一30分コマにおける最高落札価格から0.10円を引いた価格で入札します。「期間内最良ベースライン」は、上記3方式のうち、評価対象期間の終了後に集計した仮想純収益が最も高かった方式を指します。本バックテストでは、固定15円方式がこれに該当します。入札価格の決め方だけを比較するため、3つのベースラインにも、本アルゴリズムが入札対象として選んだ同じ44コマを適用しています。
■バックテスト結果
バックテストの条件と結果は次のとおりです。
対象市場：需給調整市場 一次調整力オフライン枠対象エリア：中部エリア対象期間：2026年6月1日～30日（30日間）設備想定：出力2MW、容量8MWhの蓄電池入札対象：1日44コマ（残量調整用に4コマを確保）仮想純収益：落札したコマの入札単価に入札量を乗じた金額から市場手数料を控除して合算本アルゴリズムの仮想純収益：約2,400万円期間内最良ベースライン：固定15円方式、約1,920万円差額：約480万円改善率：約25%
本バックテストは、自社の仮想入札が市場価格へ影響しないこと、入札価格が公表された最高落札価格以下であれば想定入札量の全量を落札できることを前提としています。なお、残量調整用の4コマは、実運用を想定して入札対象から除外したものです。今回のバックテストでは、蓄電池の充放電や充電状態の推移そのものは模擬していません。
■今後の展望
当社は今後、中部に加え、東京、関西を含む各エリアの市場価格の水準や変動特性を反映したアルゴリズム開発を進めます。さらに、二次調整力１.、二次調整力２.、三次調整力１.、三次調整力２.など、他の商品区分に対応する入札最適化アルゴリズムも開発します。あわせて、ENESの入札計画・運用支援機能への実装と実運用を進め、継続的に改善してまいります。
■株式会社Sassorについて
Sassorは、AIによるエネルギーリソースの最適制御技術を核に、アグリゲーションプラットフォーム「ENES」の開発・提供を行っています。「ENES」は、蓄電池等の分散型エネルギーリソース（DER）を最適に制御することで、卸電力市場や需給調整市場における収益創出から、需要家様の電気料金削減（ピークカット）さらには事業継続計画（BCP）まで、多様な価値を創出します。また、電力情報サイト「グリッド研究所」を通じて、電力系統情報などのデータ提供も行っています。今後も、蓄電池を活用した収益性向上や再生可能エネルギーの普及を支援する技術提供を通じ、持続可能な社会の実現に貢献してまいります。
【Sassor会社概要】
会社名 ： 株式会社Sassor (サッソー)
代表取締役 ： 石橋 秀一（いしばし しゅういち）
設 立 ： 2010年9月30日
所在地 ： 東京都渋谷区桜丘町 4-17
URL ： https://www.sassor.com
事業内容 ： AIを活用した電力アグリゲーションサービスの開発・提供【本件に関するお問い合わせ】
株式会社Sassor (サッソー)
担当：矢嶋
お問合せ先（E-mail）：[email protected]
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