グリーン水素の国内製造に関する研究
A Research on Domestic Green Hydrogen Production in Japan張 天 鴻 *・ 前 匡 鴻 *・ 松 橋 隆 治 *Tianhong Zhang

Masahiro Mae

Ryuji Matsuhashi

Abstract
This study proposes a solar/wind hybrid energy system assisted with battery storage to examine the feasibility and strategies ofdomestic green hydrogen production in the 2030s. An optimization model of the proposed system utilizing linear programming
was developed to determine promising production locations as well as the optimal capacity and operation of each modeled
technology. As input data for the model, meteorological data of ERA5, which has a geographical resolution of 0.25° and atemporal resolution of one hour, was processed into power generation data of solar PV and wind. Economic and technicalassumptions were adopted from publicly accessible reports and literature. We found that with cost results around 30-35
Yen/Nm3, coastal regions in Tohoku might be promising. A comprehensive sensitivity analysis was conducted to examine theinfluence of WACC and each technology’s economic assumptions on production cost. Furthermore, selecting AREH project
located in western Australia as a reference, domestic production was compared with overseas production in the same method.
Key words : Green hydrogen production, Economic assessment, Optimization, Linear programming

１．はじめに水素基本戦略において水素の国内製造よりも海外輸入が水素は運輸や産業部門など，CO2 の排出削減が困難な部フォーカスされている現状を反映して，輸入水素を対象に門（Hard-to-Abate Sector）の脱炭素化に貢献できるため，カした研究例が目立つ 3), 4)．一方で，国内グリーン水素製造のーボンニュートラルを実現する上で欠かせないエネルギー経済性を検討した先行研究として，例えば Kikuchi et al.5)，キャリアとして注目を集めている．日本では 2017 年に世界

西ら 6)がある．しかし，いずれの研究においても再エネ電初の国家水素戦略である「水素基本戦略」1)が策定され，第源として太陽光発電だけが想定されている．また，Kikuchi

6 次エネルギー基本計画 2)においても 2030 年度の電源構成

et al.は長野市，西らは横須賀市の太陽光発電の実績を使用の 1%程度を水素・アンモニアで賄うことなどが盛り込ましたが，再エネポテンシャルの観点から国内で最適な製造れた．その後，国内外の情勢変化を踏まえ，2023 年 6 月に場所に関する検討がなされていない．そこで，本研究では，水素基本戦略が改定された．

2030 年代に国内グリーン水素製造の戦略を明らかにする

現在日本で利用されている水素はグレー水素がほとんどために，蓄電池付きの太陽光・風力ハイブリッド型エネルである．将来的には，再生可能エネルギー（以下で再エネ）ギーシステムを提案し，製造コスト最小化を目的とした線由来の電力による水電解で作られるグリーン水素の利用に形計画モデルを構築した．ERA5 再解析データを用い，最焦点を当て，海外からの輸入だけではなく，国内製造の体適化計算により，低コストを実現する有望な製造場所，各制を確立することが理想的だと考えられる．これには主に設備の導入容量（サイジング）と運転（オペレーション）

3 つの理由がある．第一に，グリーン水素の利用を促進すを検討した．また，包括的な感度分析を行い，加重平均資ることで，炭素排出量の少ないエネルギー利用が可能とな本コスト(WACC)及び各設備の経済パラメータが製造コスり，グレー水素利用より環境負荷を大幅に軽減できる．第トに与える影響を調査した．さらに，グリーン水素の国内二に，日本の極めて低いエネルギー自給率（現在約 12％）製造と海外製造とを比較するために，西オーストラリアにを改善する手段となる．第三に，グリーン水素の国内製造位置する AREH プロジェクトを取り上げ，同じ手法で計算は国内経済に対しても多大な恩恵をもたらすことが期待さを行い，比較を行った．

れる．しかしながら，改訂された水素基本戦略では，国内でのグリーン水素生産が言及されているものの，具体的な２．手法計画や十分な注目が欠けていると言わざるを得ない．

2.1 提案システムと最適化モデル
本研究は図 1 に示したような蓄電池付きの太陽光・風力＊

東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻〒113-8754 東京都文京区本郷 7-3-1
E-mail：tenkozhang@gmail.com

ハイブリッド型エネルギーシステムを提案した．システム
は太陽光発電(Solar PV Plants)，風力発電(Wind Plants)，蓄電

1蓄電池のモジュールでは，式(5)~(7)は充放電及び SoC の導入容量に関する制約で，𝐸𝑖𝑛 𝑡 ，𝐸𝑜𝑢𝑡 𝑡 ，𝐸𝑠𝑜𝑐 𝑡 はそれぞれタ
イムスロット𝑡における蓄電池の充電・放電・蓄電電力量を表し，𝐶𝑓𝑙𝑜𝑤 ，𝐶𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘 はそれぞれ蓄電池の充放電・蓄電容量を表す．充放電(𝑓𝑙𝑜𝑤)の容量と蓄電(𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘)の容量はそれぞれ独立している．式(8)は SoC 保存に関する制約で，過渡効果
図 1 提案したシステムの概略図を回避するために，最適化期間の開始時と終了時の SoC が池(Battery Storage)，水電解装置(Electrolysis Plants)の 4 種類等しくなるようにしている．𝑇は最適化の期間である．式(9)の設備とエネルギーマネジメントシステム(EMS)からなる．

は蓄電池の運転に関する制約で，𝜂𝑖𝑛 と𝜂𝑜𝑢𝑡 はそれぞれ蓄電

太陽光と風力で発電した電力は，EMS を介して電圧が調池の充電・放電効率を表し，𝜂𝑠𝑒𝑙𝑓 は蓄電池の自己放電率を表す．

整された後水電解装置に送られる．余分の電力は EMS によって蓄電池に充電され，必要な時に放電することで，水0 ≤ 𝐸𝑖𝑛 𝑡 ≤ 𝐶𝑓𝑙𝑜𝑤(5)電解装置の運転の安定化を支援する．このシステムは水素0 ≤ 𝐸𝑜𝑢𝑡 𝑡 ≤ 𝐶𝑓𝑙𝑜𝑤(6)の変換，貯蔵を考慮していない．

0 ≤ 𝐸𝑠𝑜𝑐 𝑡 ≤ 𝐶𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘(7)

𝐸𝑠𝑜𝑐 0 = 𝐸𝑠𝑜𝑐 𝑇−1(8)以下では提案したシステムの最適化モデルについて説明する．このモデルは，指定された量のグリーン水素を製造した際の総コストを最小化する線形計画最適化モデルで，𝐸𝑠𝑜𝑐 𝑡+1 = (1 − 𝜂𝑠𝑒𝑙𝑓 ) × 𝐸𝑠𝑜𝑐 𝑡 + 𝜂𝑖𝑛 × 𝐸𝑖𝑛 𝑡 − 𝐸𝑜𝑢𝑡 𝑡 ÷ 𝜂𝑜𝑢𝑡 (9)最小コストとそれを実現する各設備の導入容量と運転を求水電解装置のモジュールでは，式(10)が導入容量に関すめる．総製造量が指定されるため，最小総コストを求めるる制約で，𝐸𝑒𝑙 𝑡 は𝑡における水電解装置の消費電力量，𝐶𝑒𝑙 はことは単位重量・体積当たりの最小コストを求めることと水電解装置の導入容量を表す．式(11)は最低運転負荷に関同じである．モデルの目的関数は式(1)によって表される．

する制約で，𝛿は最低負荷率を表す．式(12)は水素製造量に総コストは，各設備の年あたりの設備投資費(𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑎𝑛𝑛 𝑖 )，関する制約で，𝐻𝑡 は𝑡における水素製造量，𝜀は消費電力量固定運転維持費(𝐹𝑂𝑀𝑖 )，変動運転維持費(𝑉𝑂𝑀𝑖 )の和である．と水素製造量との間の変換効率を表す．PEM 型の水電解装𝑖は設備，𝑡はタイムスロット，𝐶𝑖 は設備𝑖の導入容量，𝑃𝑖,𝑡 は置は変動運転に対応しているため，ランピングに関する制設備𝑖のタイムスロット𝑡における使用電力量（太陽光と風約は考慮されていない．

力にとっては発電電力量，蓄電池にとっては充放電電力量や蓄電電力量，水電解装置にとっては消費電力量）を表す．
𝐶𝑖 と𝑃𝑖,𝑡 は決定変数であり，これらを解くことで最小コストを実現する各設備の導入容量とタイムスロットごとの運転0 ≤ 𝐸𝑒𝑙 𝑡 ≤ 𝐶𝑒𝑙(10)

𝛿 × 𝐶𝑒𝑙 ≤ 𝐸𝑒𝑙 𝑡(11)

𝐻𝑡 = 𝜀 × 𝐸𝑒𝑙 𝑡(12)が分かる．𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑎𝑛𝑛 𝑖 は，設備𝑖の総設備投資費(𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑖 )，モジュールの間には，式(13)のエネルギーバランスと式寿命(𝐿𝑖 )と加重平均資本コスト(𝑊𝐴𝐶𝐶 )から式(2)のように(14)の水素製造量バランスという 2 つのバランスが存在す計算される．

る．𝐻𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 は水素の年間最低総製造量を表し，日本政府の2030 年における水素供給目標の 1%となるよう，3 万トン

min ∑[(𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑎𝑛𝑛 𝑖 + 𝐹𝑂𝑀𝑖 ) × 𝐶𝑖 + ∑ 𝑉𝑂𝑀𝑖 × 𝑃𝑖,𝑡 ]𝑖(1)に設定された．

𝑡

𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑎𝑛𝑛 𝑖 = 𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑖 ×𝑊𝐴𝐶𝐶(1 − (1 + 𝑊𝐴𝐶𝐶)−𝐿𝑖 )(2)

𝐸𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟 𝑡 + 𝐸𝑤𝑖𝑛𝑑 𝑡 + 𝐸𝑜𝑢𝑡 𝑡 = 𝐸𝑖𝑛 𝑡 + 𝐸𝑒𝑙 𝑡(13)∑ 𝐻𝑡 ≥ 𝐻𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙

(14)

𝑡

各設備に対応したモジュールがそれぞれ実装された．太各設備の経済・技術パラメータは文献 7), 8), 9)を参考に，表陽光と風力のモジュールでは，発電電力量に関する制約と1 にまとめる．すべての経済・技術パラメータは 2030 年代して式(3)と(4)が採用された．𝐸𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟 𝑡 と𝐸𝑤𝑖𝑛𝑑 𝑡 は𝑡における太における想定値である．経済パラメータは文献においてユ陽光と風力それぞれの発電電力量，𝐶𝐹𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟 𝑡 と𝐶𝐹𝑤𝑖𝑛𝑑 𝑡 は𝑡にーロ単位で表記されているため，過去数年間の平均的な為おけるそれぞれの設備利用率，𝐶𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟 と𝐶𝑤𝑖𝑛𝑑 はそれぞれの替レートを反映し，1 ユーロ＝130 円の為替レートで円に換導入容量を表す．設備利用率の計算方法は後述する．

算した．水のコストは軽微であるため，考慮されていない．

0 ≤ 𝐸𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟 𝑡 ≤ 𝐶𝐹𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟 𝑡 × 𝐶𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟(3)

また，水電解装置の寿命を 25 年だと長めに設定したが，こ0 ≤ 𝐸𝑤𝑖𝑛𝑑 𝑡 ≤ 𝐶𝐹𝑤𝑖𝑛𝑑 𝑡 × 𝐶𝑤𝑖𝑛𝑑(4)

れは 2 回のスタック交換が想定されているからである 7)．

2計算の対象地域は，北海道・本州・四国・九州の陸地部

表 1 各設備の経済・技術パラメータ分に限定し，沖縄本島やその他の離島部分は考慮していな
項目値

単位

𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑒𝑙𝑦

84.5百万円/MW

地と海の両方が含まれる．セル面積の 1%以上が陸地であ𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟

49.4

百万円/MWることを判定条件に設定しフィルタリングした結果，791

𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑤𝑖𝑛𝑑

135.2

百万円/MW𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘

18.46

百万円/MW𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑓𝑙𝑜𝑤

20.8百万円/MW

𝑊𝐴𝐶𝐶

7%

𝐹𝑂𝑀𝑒𝑙𝑦3.38百万円/MW/年

𝐹𝑂𝑀𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟

1.235

百万円/MW/年

𝐹𝑂𝑀𝑤𝑖𝑛𝑑

1.638

百万円/MW/年

最低コストは 23.7 円/Nm3，平均コストは 38.3 円/Nm3 であ𝐹𝑂𝑀𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘

0百万円/MW/年

った．数は非常に限定されているが，沿岸地域（例えば，

𝐹𝑂𝑀𝑓𝑙𝑜𝑤

0.0702

百万円/MW/年

青森県や北海道）においていくつかのセルで 25-30 円/Nm3

𝑉𝑂𝑀𝑒𝑙𝑦0百万円/MWh

𝑉𝑂𝑀𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟

0百万円/MWh

考として，日本政府の 2030 年の水素供給価格目標は 30 円

𝑉𝑂𝑀𝑤𝑖𝑛𝑑0.0001755百万円/MWh/Nm3 である．これはグリーン水素に限定したものではない

𝑉𝑂𝑀𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘

0.000234

百万円/MWhが，図 2 から分かるように，グリーン水素の製造コストは𝑉𝑂𝑀𝑓𝑙𝑜𝑤

0百万円/MWh

𝐿𝑒𝑙𝑦

25年

𝐿𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟40年

リーン水素の利用を促進するためには，より安価なコスト

𝐿𝑤𝑖𝑛𝑑

30年

で製造可能なグレー/ブルー水素との価格差を埋める政策

𝐿𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘

25年

𝐿𝑓𝑙𝑜𝑤

25年

𝜂𝑖𝑛95.9%

ぶ）の中心座標は(141.25°, 41.25°)で，東北地方の下北半島

𝜂𝑜𝑢𝑡

95.9%に位置し，六ケ所村の北にある．セル 1 におけるコスト結𝜂𝑠𝑒𝑙𝑓

0.00004%/時間

𝐻𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙30000t𝜀50.6

MWh_電力/t_水素

おいて太陽光発電だけを用いた水素製造よりも，風力発電

𝛿5%と蓄電池を導入した方がコストを抑えられることが明らか

い．ERA5 の空間解像度により，沿岸部のセルには概ね陸個のセルが計算対象となった．また，計算の対象期間は2023 年の 8760 時間（1 月 1 日 0 時～12 月 31 日 23 時）とした．

３．結果と考察
2030 年代における国内のグリーン水素製造コストの計算結果を図 2 に示す．コストは緑色の濃さで表現されており，色が薄いほどコストが低い．最高コストは 43.7 円/Nm3，の結果が得られたことを考慮すると，これらの地域はグリーン水素の国内生産に適した場所となる可能性がある．参ほとんどのセルにおいて政府目標を超えている．そのため，水素製造だけでなく，貯蔵や流通も含めた総供給コストは政府の価格目標を確実に超えると言える．したがって，グが不可欠であることが示唆された．
次に，図 3 に示したセル（ピンはセルの中心と頂点を表す）について詳しく見る．このセル（以下ではセル 1 と呼果は 25.23 円/Nm3 であり，最も低いコストが得られたセルの一つである．各設備の最適な導入容量は表 2 の通りである．各設備の最低導入容量を設けていないため，セル 1 にになった．1 年を通した水電解装置の設備利用率は 59%となった．

2.2 気象データ，計算地域と期間

セル 1 の 1 週間に渡るシステム運転状況を図 4 に示す．

本研究では，ERA5 データセット 10) を利用しました．

上から順に太陽光と風力の発電電力量，蓄電池の充放電電

ERA5 はヨーロッパ中期予報センター(ECMWF)による再解力量，蓄電池の SoC，水素製造量を表している．ここから

析データで，空間解像度が 0.25°（およそ 30km のメッシュ）

分かるように，セル 1 のエネルギー供給は風力が支配的でであり，時間解像度が 1 時間である．

ある．また，h=25 付近で，太陽光と風力による電力供給がPython ライブラリの atlite11)を用いて，ERA5 の気象デー

0 になった時刻（風が吹かない夜間）があったが，蓄電池のタ を 太 陽 光 ・ 風 力 発 電 の 設 備 利 用 率 デ ー タ 𝐶𝐹𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟 𝑡 と放電により，水電解装置が 5%の最小負荷制限を満たし運𝐶𝐹𝑤𝑖𝑛𝑑 𝑡 に変換した．

転し続けたことが観察できる．
3

図 2 2030 年代グリーン水素の国内製造コスト結果
表 2 セル 1 における各設備の最適導入容量
設備

導入容量単位

風力発電

294

MW

太陽光発電

196

MW

蓄電池（充放電部分）

24MW

蓄電池（蓄電部分）

212

MWh

水電解装置

293

MW

表 3 セル 2 における各設備の最適導入容量
設備

導入容量単位風力発電

0MW

太陽光発電

1413

MW

蓄電池（充放電部分）

188

MW

蓄電池（蓄電部分）

892

MWh

水電解装置

496

MWはセル 1 の約 7.8 倍，蓄電部分は約 4.2 倍）が導入された．

図 3 セル 1 の位置（画像および地図データ：Google）

水電解装置もセル 1 の約 1.7 倍の容量が導入されたため，1比較対象として，中心座標が(130.75°，32.75°)のセルの計年を通した設備利用率は 35%となった．

算結果を見てみる．このセル（以下ではセル 2 と呼ぶ）は

図 4 と同様に，セル 2 の 1 週間に渡るシステム運転状況

九州の熊本市に位置しており，コスト結果が 43.3 円/Nm3 で，を図 5 に示す．晴れた日だと風力よりも太陽光の方が発電最も高いコストが得られたセルの一つである．各設備の最電力量が規則的であるため，セル 2 の方がシステムの運転

適な導入容量は表 3 の通りである．セル 1 と違い，セル 2状況がパターン化している．

では風力発電が導入されていない．そのため，膨大な容量の太陽光発電（セル 1 の約 7.2 倍）と蓄電池（充放電部分4図 4 セル 1 における一週間分のシステム運転状況

図 5 セル 2 における一週間分のシステム運転状況
5

ースでは，製造コストの内，風力発電は 46%，太陽光発電
は 12%，蓄電池は 5%，水電解装置は 37%を占める．また，
WACC が製造コストに極めて大きな影響を与えていることが観察できた．Reference ケースで用いられた 7%の WACCを排除する，つまりシステムの資金調達コストをゼロに設定することで，製造コストが約 44%削減された．この設定の下で計算された製造コストは，システム内の設備のコストと効率のみを反映し，現実的に達成可能な最低コストとなっている．この結果は，水素製造の経済性を追求する上

図 6 製造コストと風力/太陽光導入容量比との関係で，資金調達コストをできるだけ低く抑えることは不可欠

図 6 は各セルの製造コストと風力/太陽光導入容量比とのであることを意味する．

関係を表している．緑色の点は各セルの計算結果である．

設備の内，風力発電，次いで水電解装置のコストが製造

全 791 個のセルの内，風力発電が導入されなかった（風力コストに最も大きな影響を与える．風力発電のコストを/太陽光容量比が 0）セルは 339 個あるが，これらのセルの50%引き上げると，製造コストが Reference ケースに比べてコスト結果が高く，低くても約 37 円/Nm3 であった．35 円20.7%増加した．太陽光発電のコストによる影響はそれほ/Nm3 よりも低いコストを達成できたセルの容量比はほぼど大きくなく，蓄電池のコストによる影響は最も小さい．

すべて 50%以上であり，35 円/Nm3 よりも低いコストを達

蓄電池のコストを 50%引き上げても，製造コストの変化は成できたセルの容量比はすべて 60%以上であった．
さらに，2.2%に過ぎなかった．

25 円/Nm3 以下の低コストを達成できたセルの容量比はす

各ケースにおける各設備の最適導入容量が図 8 に示され

べて 150%以上であった．すなわち，提案した太陽光/風力ている．蓄電池に関しては蓄電部分のみを示した．設備のハイブリッド型エネルギーシステムにおいては風力発電のうち，太陽光発電は経済パラメータの変動に最も敏感であ比率が高いほど低コストを得られる傾向が観察できる．こることが分かった．太陽光発電の導入容量は最大で 67%変のことから，今後グリーン水素の国内製造地を選定する際化したが，他の設備の導入容量の変化はすべて 11%以内にに，再エネの供給源として，太陽光発電に加えて，風力発収まった．

電も検討すべきだと言える．

さらに，国内と海外でのグリーン水素製造を比較するた

WACC 及び各設備の経済パラメータが製造コストに与えめに，本研究と同様に太陽光と風力からグリーン水素・アる影響を考察するために，セル 1 を対象に包括的な感度分ンモニアを製造するためのメガプロジェクトである

析を実施した．以下のような 12 個のケースが検討された：AREH(Australian Renewable Energy Hub)12)を参照として選ん参照ケース(Reference)，WACC なしのケース(No_wacc)，高だ．AREH はオーストラリア西部のピルバラ地域に位置しコ ス ト / 低 コ ス ト 水 電 解 装 置 の ケ ー ス (Exp_electrolysis,ており，オペレーターは英石油大手の BP である．プロジ

Cheap_electrolysis)，高コスト/低コスト太陽光発電のケース(Exp_solar,

ェクトの開発が完了すれば，フル稼働時に 26GW の水電解

Cheap_solar)，高コスト/低コスト風力発電のケース(Exp_wind,プラントにより年間最大で 160 万トンのグリーン水素を製Cheap_wind)，高コスト/低コスト蓄電池のケース(Exp_battery,造できると試算されている．同じ手法と前提条件で AREH

Cheap_battery)，すべての設備が高コサイト付近の 4 つのセル（中心座標がそれぞれ(120.5°, -ストのケース(Exp_all)，及びすべての設備が低コストのケ20.5°)，(120.75°, -20.5°)，(120.5°, -20.25°)，(120.75°, -20.25°)

ース(Cheap_all)．
「高コスト」とは，該当技術の CAPEX とである）に関して計算を行った結果，製造コストはFOM が参照ケースより 50%高いことを意味し，「低コスト」

29.2~30.3 円/Nm3 の範囲に収まった．
最もコストが低いセルとは，該当技術の CAPEX と FOM が参照ケースより 20%

は中心座標が(120.5°, -20.25°)のセル（以下ではセル 3 と呼低いことを意味する．VOM は変化しないと仮定した．

ぶ）で，各技術の最適導入容量は表 4 の通りである．1 年

No_wacc ケースにおいては，式(2)の代わりに式(15)を用いを通した設備利用率は 58%となった．前述のセル 1 とは異て𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑎𝑛𝑛 𝑖 を計算する．
𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑖𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑎𝑛𝑛 𝑖 =𝐿𝑖なり，セル 3 では太陽光発電と風力発電の両方が導入されたが，太陽光発電の方が支配的である．

(15)

日本における平均製造コストは AREH の平均よりも約23%高いが，極めて限られているものの，いくつかのセル各ケースの製造コストとその内訳が図 7 に示されている．
最高コストは 37.41 円/Nm3（Exp_all ケース）
，最低コストのコスト結果は AREH の結果と近い範囲にある．しかし，は 20.34 円/Nm3（No_wacc ケース）となった．Reference ケ

以下の点を考慮する必要がある．
6

図 7 各ケースの製造コストとその内訳

図 8 各ケースにおける各設備の最適導入容量
場所ではない可能性がある．つまり，オーストラリアでは

表 4 セル 3 における各設備の最適導入容量

AREH より低いコストを達成できる可能性がある．
設備

導入容量

単位

風力発電

283

MW

ルは一部の海域を含むため，セルの風速が陸地部の実際の太陽光発電

496

MW風速よりも高くなっていると推測される．よって，これら蓄電池（充放電部分）

44

MWのセルの計算結果は楽観的過ぎる可能性がある．

蓄電池（蓄電部分）

192

MWh(3) AREH は平坦な土地に位置している一方，日本の国土の水電解装置

297

MW

約 75%が山地である．そのため，コスト結果が有望な場所(2) ERA5 の空間解像度により，日本の沿岸部に位置するセ(1) Langenmayr et al.13)によると，AREH のサイトはオーストであっても，現実的にグリーン水素製造に適していない可

ラリアにおけるグリーン水素の最低製造コストを実現する能性がある．

7

https://www.enecho.meti.go.jp/category/others/basic_plan/pdf/2

４．まとめと今後の課題

0211022_01.pdf （アクセス日 2024.06.14）

本研究では，2030 年代における国内グリーン水素製造戦略を検討するために，蓄電池付きの太陽光・風力ハイブリ3)水野有智, 石本祐樹, 酒井奨, 坂田興; 国際水素エネルギ

ッド型エネルギーシステムを提案した．ERA5 気象データ

ーキャリアチェーンの経済性分析, エネルギー・資源学会と提案システムの線形計画最適化モデルを用いて，2030 年

論文誌, 38-3(2017), pp.11-17.

代の国内グリーン水素製造コストを推定した．その結果，

4)闞思超, 柴田善朗; APEC 地域における CO2 フリー水素の東北地方や北海道の一部の沿岸地域では，約 25~30 円/Nm3

経済性評価, エネルギー・資源学会論文誌, 40-1(2019), pp. 1-のコスト結果が得られ，製造地として有望だと考えられる．

7.

また，風力発電と蓄電池の導入は製造コストの低減に貢献

5)Yasunori Kikuchi, Takayuki Ichikawa, Masakazu Sugiyama,することが明らかになった．各セルの製造コストと風力/太Michihisa

陽光導入容量比との関係について考察したところ，提案シ

production from solar energy: Rational target setting for future

ステムにおいては風力発電の比率が高いほど低コストが得

technology systems, International Journal of Hydrogen Energy,られる傾向を観察できたため，経済的なグリーン水素国内

44-3(2019), pp. 1451-1465.

製造を実現する上での風力発電の重要性を示唆した．包括

6)西美奈, 山本博巳, 竹井勝仁; 太陽光発電を用いた Power

的な感度分析により，WACC が製造コストに極めて大きなto Gas における水電解設備の容量削減による低コスト化の影響を与えていることが明らかになり，リスクを低減する

分析, エネルギー・資源学会論文誌, 42-2(2021), pp. 86-92.

政策措置(De-risking policies)の導入により資金調達コスト

7) Danish Energy Agency; Technology data for renewable fuels.

を削減する必要性が示された．セル 1 においては，各設備

https://ens.dk/en/our-services/technology-catalogues/technology-の内，風力発電のコストが製造コストに最も大きな影響をdata-renewable-fuels （アクセス日 2024.06.14）

与え，蓄電池のコストによる影響が最も小さいことが判明

8) Danish Energy Agency; Technology data for energy storage.

した．設備の最適導入容量に関しては，太陽光発電が経済

https://ens.dk/en/our-services/technology-catalogues/technology-

パラメータの変化に最も敏感であると分かった．同じ方法

data-energy-storage （アクセス日 2024.06.14）と前提条件でオーストラリア西部に位置する AREH プロジ9)Mathias Berger, David Radu, Ghislain Detienne, Thierry

ェクトを対象に計算を行い，日本におけるグリーン水素のDeschuyteneer, Aurore Richel and Damien Ernst; Remote

平均製造コストは AREH の平均よりも約 9 円/Nm3 高いとRenewable Hubs for Carbon-Neutral Synthetic Fuel Production,

いう結果が得られた．しかし，輸入に関わるコストも考慮

Frontiers in Energy Research, 9(2021).

すると，もし国内で地産地消または地産地消に近い形でグ10)ECMWF; ECMWF Reanalysis v5 (ERA5).

リーン水素を製造・利用できれば，適切な場所を選択する

https://www.ecmwf.int/en/forecasts/dataset/ecmwf-reanalysis-v5

ことで，国内製造水素は海外輸入水素と比較しても優れた（アクセス日 2024.06.14）

競争力を持つ可能性が十分にあると結論づけられる．

11)Fabian Hofmann, Johannes Hampp, Fabian Neumann, TomKoyama;

Battery-assisted

low-costhydrogen

今後の課題として，より高い空間解像度を有する気象デBrown and Jonas Hörsch; atlite: A Lightweight Python Packageータによる計算と，土地利用の可能性の評価が挙げられる．

for Calculating Renewable Power Potentials and Time Series,

現在のモデルは電力系統に独立しており，電力不足による

Journal of Open Source Software, 6-62(2021).

水電解装置の運転停止を防ぐ役割は主に蓄電池によって担

12) BP Australia; Australian Renewable Energy Hub.

われている．今後は系統電力を一部補完することを許容しhttps://www.bp.com/en_au/australia/home/accelerating-たモデルについて評価する予定である．また，再エネからaustralia/hydrogen/australian-renewable-energy-hub.html

直接電力供給を受けず，電力系統に連携した水電解装置を（アクセス日 2024.06.14）

需給調整市場に参入させることで水素製造コストを削減で13) Uwe Langenmayr, Manuel Ruppert; Calculation of Synthetic

きた研究例 14)が中村らにより報告されており，需給調整をEnergy Carrier Production Costs with high Temporal and

本研究のモデルに統合する可能性についても検討したい．

Geographical Resolution, (2023).
https://hdl.handle.net/10419/278715（アクセス日 2024.06.14）
14)中村勇太, 青木睦, 加戸良英, 壹岐浩幸; 需給調整市場

参考文献
1)再エネ・水素等関係閣僚会議; 水素基本戦略.に参入する水電解装置を有するマイクログリッドの運用に

https://www.meti.go.jp/shingikai/enecho/shoene_shinene/suiso_

関する検討 ― 実績の三次調整力取引価格の時系列データ

seisaku/pdf/20230606_2.pdfに基づくコスト評価 ―, エネルギー・資源学会論文誌,（アクセス日 2024.06.14）2)資源エネルギー庁; エネルギー基本計画, (2021).

43-4(2022), pp. 172-177.
8