Aangezien de output van hernieuwbare energie, zoals fotovoltaïsche opwekking, fluctueert, het energiesysteem kan worden gezien als een grootschalig complex systeem met onzekerheid. Om het evenwicht tussen vraag en aanbod van elektriciteit te stabiliseren, we hebben een energiemanagementsysteem nodig om dit te beheersen. In recente jaren, energiemanagementsystemen zijn actief onderzocht tegen de achtergrond van de liberalisering van stroom en de verspreiding van slimme meters die het stroomverbruik visualiseren. Koichi Kobayashi, universitair hoofddocent aan de Hokkaido University, Shun-ichi Azuma, hoogleraar aan de Universiteit van Nagoya, en Nobuyuki Yamaguchi, universitair hoofddocent aan de Tokyo University of Science enz. ontwikkelde vraagresponsanalyse- en regeltechnologieën die zich richten op in de tijd variërende kosten voor stroomopwekking.

Vraagrespons is een van de methoden in energiebeheersystemen. Vraagrespons wordt gedefinieerd als "wanneer het evenwicht tussen vraag en aanbod krap is, consumenten behouden het stroomverbruik en veranderen het stroomverbruikpatroon volgens de vaststelling van de elektriciteitsprijs of de betaling van prikkels (beloningen)." De kosteneffectiviteit is niet opgehelderd.

De introductie van de "aggregator" die het stroomverbruik van consumenten regelt, heeft veel aandacht getrokken. In dit kader is aggregators handel tussen elektriciteitsbedrijven en consumenten, in plaats van directe handel tussen consumenten en elektriciteitsbedrijven. Aggregators beheren honderden consumenten en controleren hun stroomverbruik in reactie op verzoeken van elektriciteitsbedrijven. Door de introductie van aggregators, controle van het hele energiesysteem wordt eenvoudiger.

Gedurende een dag, de kosteneffectiviteit van vraagrespons fluctueert afhankelijk van de vraag naar en het aanbod van elektriciteit. De verwachting is dat deze fluctuatie groter wordt door de verspreiding van duurzame energie. Vraagrespons is gericht op het handhaven van het evenwicht tussen vraag en aanbod, en de kosteneffectiviteit is niet gefocust. Echter, in de toekomst, het zal belangrijk zijn om de economische waarde van vraagrespons te evalueren, gericht op de kosten voor stroomopwekking en de aanpassingskosten (de kosten die nodig zijn om het stroomverbruik aan te passen) op elk moment. Verder, het is noodzakelijk controlestrategieën te ontwikkelen die de economische waarde van vraagrespons maximaliseren.

Om vraagrespons de economische waarde te laten produceren, de eenheidsprijs van energieopwekkingskosten moet gedurende de dag sterk fluctueren. Als het verschil tussen de hoogste en laagste opwekkingskosten groot is ten opzichte van de aanpassingskosten, dan levert vraagrespons de economische waarde op. In dit onderzoek, specifieker, we hebben de voorwaarde afgeleid dat "vraagrespons de economische waarde produceert als het verschil tussen de hoogste prijs en de laagste prijs meer dan twee keer de aanpassingskosten is." Omdat het een simpele aandoening is, het kan ook worden gebruikt als richtlijn om de beloningen voor consumenten te berekenen.

Volgende, om de economische waarde te maximaliseren, een regelmethode voor vraagsturing wordt ontwikkeld op basis van modelpredictive control waarbij de optimale regelstrategie wordt gevonden door de voorspelling via een wiskundig model. In de simulatie, de effectiviteit van de voorgestelde methode wordt gepresenteerd door gebruik te maken van de gegevens van de Japan Electric Power Exchange als een voorspelde waarde van de stroomopwekkingskosten en het stroomverbruik.