電力流通とP2P・ブロックチェーン —ポストFIT時代の電力ビジネス—

詳細目次

まえがき
謝辞

第1章　日本の電力事情
1.1　日本のエネルギー事情に関して
　1.1.1　パリ協定（COP21）
1.2　日本の再生可能エネルギー事情
　1.2.1　固定価格買取（FIT）制度
1.3　再生可能エネルギーの目標コスト
　1.3.1　グリッドパリティ
　1.3.2　ストレージパリティ
1.4　太陽光エネルギー普及の障壁
　1.4.1　計画値同時同量
　1.4.2　系統電力の乱れ
1.5　本章のまとめ

第2章　あたらしいエネルギーの動き
2.1　分散型電源の持つ可能性
2.2　ディマンドレスポンス
　2.2.1　仮想発電所（Virtual Power Plant, VPP）
　2.2.2　ネガワット取引
2.3　蓄電池の普及
　2.3.1　電気自動車（EV）
　2.3.2　V2G/V2H
2.4　ビジネスモデルによる再生可能エネルギーの普及
　2.4.1　第三者所有モデル（Third-Party Ownership, TPO）
2.5　本章のまとめ

第3章　P2P電力取引システム
3.1　データ、電力のつながりの違い
3.2　P2P電力取引マーケットのレイヤー構造
3.3　P2P電力取引マーケットの参加者
3.4　P2P電力取引エージェント（計測、予測、入札）
3.5　P2P電力取引マーケット内でのやりとり
3.6　ブロックチェーンを利用したP2P電力取引システム
3.7　P2P電力取引の特徴
3.8　P2P電力取引における社会経済原理性
3.9　P2P電力取引に期待されていること
3.10　既存電力市場とP2P電力取引マーケットとの関係性
3.11　現存するP2P電力取引の課題
3.12　本章のまとめ

第4章　P2P電力取引の技術
4.1　P2P電力取引を実現するために重要な技術
　4.1.1　ブロックチェーン
　4.1.2　ブロックチェーンの価値
　4.1.3　価値移転を記録するデータベース
　4.1.4　自律分散型組織（DAO）
　4.1.5　ブロックチェーンが持つ問題
　4.1.6　P2P電力取引とブロックチェーン
4.2　電力業界における機械学習の利用
　　　　　寄稿：株式会社Sassor 田中　龍亮
　4.2.1　機械学習とはなにか
　4.2.2　機械学習の電力技術への応用
4.3　電力データのための機械学習モデルの構築
　　　　　寄稿：株式会社Sassor 田中　龍亮
　4.3.1　時系列の予測モデル
　4.3.2　予測モデルの構築例
　4.3.3　その他の時系列予測モデル
　4.3.4　電力需要予測の研究

第5章　P2P電力取引の事例
5.1　海外の事例
　The Brooklyn Microgrid
　Lition
　D3A
　Grid+
5.2　日本の事例
　Enection2.0
　Open Energy System
　浦和美園プロジェクト
5.3　この章のまとめ

第6章　日本の電力流通の未来像
6.1　顕在化しつつある電力インフラの老朽化問題
　6.1.1　次世代電力ネットワークへの移行
　6.1.2　自立コミュニティ増加による系統負担の低減
6.2　欠かせない再生可能エネルギーの活用
　6.2.1　系統との連携
　6.2.2　電力供給と販売の新たな取り組み
6.3　マイクログリッドが解決する課題
6.4　IoE（エネルギーインターネット網）と既存のスマートグリッド概念との違い
6.5　RE100への取り組み
6.6　P2Pで変わる電力会社と顧客の関係、地産地消、企業の地域貢献
6.7　マイクログリッドへの移行で求められる制度改正
6.8　日本における将来の形と世界への技術提供

索引
著者紹介