市場価格連動契約における電気バスの V2G を活用した
デマンドレスポンスの事業性評価
Feasibility study of demand response using electric bus V2G
in market price-linked contract
阿 部 圭 佑*・ 前 匡 鴻 *・松橋隆治*

Keisuke Abe
Masahiro Mae
Ryuji Matsuhashi
Abstract
Along with the electrification of vehicles, the sector coupling of electricity and transportation is progressing and demand responseusing electric vehicles is becoming more important for further effective use of renewable energy. The aim of this study is to analyze
feasibility of demand response using electric bus in market price-linked contract, as most of the previous studies on demand responseusing electric vehicles have focused on consumers, and there have been few studies on buses, which are considered to have lessuncertainty and easier to manage. To analyze the effectiveness of market-linked electricity contracts for promoting demand responsein electric bus operations, we compared the operation, annual costs for the bus operator, and revenues of the retailer for the conventional
fixed pricing case and the market-linked pricing case. The results show that the market-linked contract is more effective in promoting
demand response and make profitability of retailers more stable. This paper shows some possibility for electric buses to join demand
response programs in the future.
Key words : electric buses, V2G, demand response, market-linked electricity contracts

1. 背景
1.1 交通車両の電動化と自立分散型エネルギーシステム

カーボンニュートラル社会の実現のために，交通分野においても社会的な変革が求められてきている．IEA による

1.3km
1.3km

と，2021 年の全二酸化炭素排出量のうち，20%以上が交通

0.5km

分野からの排出であったという 1)．そして，この排出を削1.2km減するために，将来的には車両の電動化が進むことが見込
まれている．電動車両の特徴として，さまざまな場所に分散したエネルギー貯蔵リソースとして活用できるという点

図 1 可部循環 5)がある．このような特徴は，現在普及が進む太陽光発電や燃料電池のような分散型電源とも相性が良いと考えられる．
それらの分散するエネルギーリソースを結びつけるものとして，環境省では自立分散型エネルギーシステムが提唱さ
れている

2)

．そのような社会では，車両の電動化によってられる．
実際にここ数年では交通車両の電動化に伴い，電気バスの普及も各地で進みつつある．例えば，広島県広島市でこれまであまり結びつきが深くなかった電力と運輸の結び

は，2022 年 11 月より，EV バス 2 台が運行を開始した 5)．

つきが強くなり，セクターカップリングが進むと言われて参考までに，EV バスが導入されている循環を図 1 に示いる．そこで使用される車両は移動用だけでなく，再生可す．一周 4.5km ほどであることがわかる．車体は BYD 社の能電源の調整用のリソースとして活用され，エネルギー自J6 で航続距離は 200km ほどである(電池容量は給率の向上に貢献できる上，災害時にも電源として機能す

105.6kWh)．持続可能な社会に向けて，今後電動化するバ

3)

ることができると言われている ．このようなシステムは，スを上手に活用していくことが期待されている．

エネルギー自給率やレジリエンスといった観点からも望ましいと考えられ，政府が策定した「2050 年カーボンニュー
トラルに伴うグリーン成長戦略

4)

1.2 再生可能電源の普及拡大とデマンドレスポンス」においても国の成長戦

交通車両の電動化から翻り，電力の発電側について目を略として言及されている．そして，そのような役割は地域向けてみると，太陽光発電のような変動型電源の普及に伴社会を担う公共交通事業においても期待されていると考え

い，発電と需要を一致させることがこれまで以上に難しい

E-mail：abe@enesys.t.u-tokyo.ac.jp

ものとなってきつつある．図 2 は，カリフォルニア州にお*東京大学大学院工学研究科電気系工学専攻〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1

ける電力市場の価格(上)と再生可能エネルギーによる発電量を除いた正味の需要(下)を示したものである 6)．この二

(

)

(

)

図 2 電力市場価格(上)と正味需要(下)の推移 6)

つの曲線には相関があり，特に太陽光発電が立ち上がる，または立ち下がる早朝と夕方の時間に正味の需要も大きなコブができ，価格が高くなっていることがわかる．逆に昼図 3 固定価格電力契約における電力とお金の流れ(上)と間において太陽光発電の割合が多くなっているときは，価卸電力価格の特徴(下) (2020 年 9 月 3 日の例)

格が安くなっていることがわかる．このような特徴は，年を経て太陽光発電の普及が進むにつれて顕著になっている．

であれば，卸市場の価格変動のリスクを小売事業者は背負

特に太陽光発電の出力抑制が働いている際，この傾向がよ

わずに済む上，デマンドレスポンスを直接促しやすくなる

7)．この場合，夕方と早朝の時と考えられる．このようなことから，今後は市場価格連動

間は系統が厳しい状況にあるため，その時間における需要契約を増やすことによって小売側・需要家側双方にとってを太陽光発電の電力が余っている昼間にシフトすることで，メリットがあるようにしつつ，需要家側にも柔軟性を持た系統の安定化に貢献し，再生可能エネルギーの有効利用率

せ，再生可能エネルギーを有効に活用していくことが望まも上げることができる．このようにデマンドレスポンスにしいと考えられる．

く見られると言われている

より需要のシフトを促していくことで，再生可能エネルギーをより有効に活用でき，系統の安定化にも貢献することができるようになる．
デマンドレスポンスを促進する方法の一つとして，小売

1.3 既往研究と本論文の目的

この節では，デマンドレスポンスのために電動車両を活用している従来の研究と本論文の目的について述べる．

価格を卸電力市場の価格に連動させることで，需要家側にこれまで電動車両によるデマンドレスポンスは，居住区

価格が高い時間帯にはなるべく電気を使わないようにしてにおける一般の電気自動車を活用したものが多かった．例

もらうという方法がある．このような契約体型は小売事業

えば，レビュー文献 8)を参照すると，電気自動車を活用し者にとってもメリットのある契約である．図 3 に電力の流た需要側機器制御について分析した論文が多数取り上げら

れと，小売事業者が電力を仕入れる卸電力市場の特徴を示れているが，その多くは一般の電気自動車について分析しす．現状では小売価格が固定である契約がメインであるが，たものであった 9),10)．例えば文献 11)では，複数の家の需要

そのような契約体系では，卸市場の変動する価格のリスクと電気自動車を絡めてデマンドレスポンスを行った際のモを小売事業者側が受け持っている形となるため，小売事業

デルを考えていた．しかし，実際に一般の車両を活用する

者の収益のばらつきが大きくなるという問題がある．さらに当たっては，車両の稼働の不確実性を加味しながらデマに，需要家側にとってはどの時間帯に電力を消費しても価ンドレスポンスの計画を立てなければならないことが予想

格が同じであるため，需要家側にデマンドレスポンスを促される．その点において，電気バスは時刻表があるため，しにくい状態になってしまっている．一方，市場価格連動

より不確かさが小さく運用がしやすいと考えられるのにも関わらず，分析があまりなされてこなかったと言える．
また，文献 12)においては，学校のバスの充電の群制御に関して，学校の通学用のバスを大量に電動化した際，電力

(

or

)

需要が集中しないように分散させる充電計画手法について(EV考察していたが，放電による建物への電力供給までは行な)っていなかった．
文献 13)においては，地域における太陽光発電の余剰を減らすためにバスの最適な充電タイミングを決定するための

図 4 電力調達モデル

最適化手法が提案されていた．その中で，電力の流れは充電という一方向のみに限られていた．しかし，放電も行う

う利点があると考えられる点や，バス事業と電気事業はとことでより多くの余剰な電力を吸収し，デマンドレスポン

もに公共性の高い事業であり，将来的な連携の可能性が高スにより貢献できるようになると考えられる．そこで，本いと考えられる点なども踏まえ，バス会社に注目した．

研究ではバスの事業所自体の需要の一部を，バスからの放本論文の概要は以下のようになる．今回は電気バス 2 台

電によって賄うことを考える．その際，需要家と小売事業を巡回に利用するバス事業者を仮定し，電力市場や施設の者側双方にとってメリットのある契約体系を打ち出す必要需要を加味したモデルを作成する．そして，その電力契約がある．今回はそのような契約体系の比較のため，太陽光の形態を固定価格による契約と市場価格連動という二通り発電を仮定せず単純な電力調達のみによる形態を考えるこの場合に分けて需要家側の運用の最適化を行い，それぞれとにする．

の需要家側の運用や電力コスト，小売事業者の収益の違い

以上のことから，本研究においては，市場価格連動契約を比較する．

によって電気バスでのデマンドレスポンスを促進した際の，章ごとの概要は以下のとおりとなる．2 章において設定し小売側と需要家側のメリットについて分析することにする．

た問題やモデルについての説明をし，3 章でその評価を行

そのような分析を行うため，EV バスについて以下二通りのう．そして 4 章で結論と今後の展望を述べる．

場合についてシミュレーションを行い，それぞれの場合の小売側・需要家側のコストや収益を比較する．
まず一つ目としては固定価格契約を行い，需給状況はあまり勘案せず EV バスを充電した場合についてである．そし2．問題設定・手法

この章では，今回分析したモデルの詳細について以下の項目に沿って説明する．

て二つ目は，市場価格連動契約を行い，市場の価格を気にしながら EV バスの充放電によるデマンドレスポンスを行• モデルの内容った場合である．

• 各種パラメータ• 市場連動価格について

本論文の貢献は以下の点にある．

• 今回の分析で用意したデータ

・電気バスの交通インフラと太陽光発電などの電力インフ• 最適化モデルの目的関数，制約条件についてラをセクタープリングしたディマンドレスポンス
・小売事業者と需要家双方に着目した事業性評価

2.1 モデルの内容

・実際の電気バスの運用に基づいた時系列電力解析

今回検討したモデルの内容を説明する．前述の広島市の例を参考にしつつ，2 台の電気バスを導入したバス会社がバ

電気バスによる交通インフラに着目した理由としては，スの運行を正常に維持しながら，バスの事業所の需要も賄

以下のような点が挙げられる．まず，電気バスには時刻表

うために小売電気事業者から電力を調達するモデルを作成があるため，充放電を行うにあたっての不確実性が少なくした(図 4)．バス事業所の需要の一部は車庫に戻ってきた，予定を立てやすいと考えたからである．また，前述のよバスからの放電によっても賄われるものとする．また，バ

うに既往研究では一般の電気自動車についての研究が多く

スの放電の際，系統への逆潮流は行わないものとした．そ，電気バスを用いたものは少なかった．故にシステムとしして，仮定したバス循環における電気バスの充放電のタイて検討する価値があると考えた．その他，一般の車両と比

ミングと，そのタイミングにおける電力市場の価格をモデ

較し，バスは一つの交通事業者がまとまった台数を保有しルの中に入れ，混合整数計画による運用の最適化を行なっていることが多く，複数のバスを束ねて制御しやすいといた．このモデルに対し，小売事業者との契約を Case 1 固定価格にした時の運用，Case 2 市場連動価格にした時の

表 1 バスの時刻表

時

retail price(Case2)

price

分

8

15, 45915, 451030, 45

11

15, 30, 45

risk
premium(10yen/kWh)(Case1)

retail proﬁt
retail proﬁt
5yen/kWh,ﬁxed variable(Case2)(Case1)

retail price(Case1)average ofprevious year
marketpricetime

図 6 小売価格(託送料金以外)の決まり方(Case 1，2 )12
13

15, 30, 45

14

45

15

0, 15, 45

16

30

17

0, 30

18

0

に，一日 20 回の巡回で回っており，それぞれ一周 15 分で回ると仮定した．なお，二台のバスがあるため，それぞれ交互に運行するという仮定のもとで計算を行った．
・EV バスの性能
BYD 社の製品紹介 14)を参考にし，電費:1.9km/kWh，電池
容量:105.6kWh，充放電出力は 30kW と仮定した．

2.3 事業所の需要モデル

電力契約の一長一短を比較するため，事業所における電力需要を図 5 のように仮定した．朝 6 時までは 20kW であり，朝 6 時から午後 6 時までは 40kW，午後 6 時以降は 20kWに戻るという需要である．より現実に近いデータを用いたものは今後の課題としたい．

2.4 小売価格のモデル

小売価格の仮定として，固定価格での場合と，市場価格．
連動の場合の二通りを設けた．図 6 に，価格の決められ方の概要を示す．それぞれ，以下のように価格が決まるもの
図 5 電力需要のモデルと仮定する．
Case 1 固定価格におけるモデル

運用，の 2 パターンで充放電計画を最適化し，それぞれの需要家側における従量料金の単価はどの時刻においても長所と短所を比較する．モデルの中身を列挙すると，以下一定の価格であるとする．この固定価格は毎年更新するものようになる．

のとし，その値としては，前年度の市場平均価格にリスク• 電気バスのモデル

プレミアと託送等その他の料金を加えたものとする．この• 事業所の需要モデル

リスクプレミアの部分は，固定価格によって小売事業者が• 小売価格のモデル

リスクを背負っていることになるため，それを価格に転嫁

この後の節で，それぞれの詳細について説明する． なしたものである．今回のモデルでは，この価格を 7 円/kWh

お，計算の期間は 2017 年〜2022 年とし，卸電力市場のデとおいた．

ータはその期間の実際のものを使用した．

Case 2 市場連動価格におけるモデル

このケースにおいて，小売価格は卸市場の価格に小売の2.2 電気バスのモデル

取り分と託送等その他の料金を上乗せした価格であるとしシミュレーション上の電気バスの挙動を作るために時刻表

た．今回は年別の比較のため，2017 年度から 2022 年度まのデータと車両の性能データを用意し，その動きを模擬しでのデータ 15)を用意した．

た．それぞれについて，詳細を説明する．

2.5 一日のバスの運行イメージ

・時刻表のデータ

ここで，一日のバスの運行のイメージを掴むため，ある

前述の広島市におけるバスの時刻表を参考にし，実際のバ

一日の運行による車両の充電率(SOC)の変化(目盛は右軸)

ス運行に近い時刻表を仮定した．具体的には，表 1 のようと，市場価格の推移(目盛は左軸)を図 7 に示す．バスの巡2.7 最適化における目的関数

今回の目的関数は，式(1)のようにバス事業者の電力仕入れコストとした．この中で，市場由来の電力𝑃! に対するコ
スト𝐶! がケースによって異なる．それぞれの場合の𝐶! を式(2)と式(3)に示す．
<latexit sha1_base64="L5HWcsPSDeZSP67E9hkXMNRatro=">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</latexit>min.⌃t (Pt ⇥ Ct )(1)

Case2. Ct = Cmarket + Cretail + Cmisc (市場連動)(3)

Case1. Ct = Cave + Cpremiere + Cmisc (固定料金)(2)

各変数の意味は以下の通りである．
図 7 バスの SOC と市場価格の推移

𝑃! : ステップ𝑡で電力市場から調達する電力量[kWh](2020 年 8 月 1 日の例)

𝐶! : 需要家が小売事業者側に支払う電力料金[円/kWh]
𝐶"#$ : その年の前年度における平均市場価格[円/kWh]

回は一周約 4km であり，これは充電率(SOC)にすると 2%ほ𝐶%&$'($&$ : 固定価格契約でのリスクプレミア[円/kWh]

どの減少ということになる．バスは交互に回ると仮定した

𝐶'()* : Ct のうち，託送などのその他料金(7 円/kWh)

ため，一つのバスにつき一日 10 回の巡回をすることにな

𝐶'"&+$! : そのステップにおける卸電力市場価格[円/kWh]る．そのため，SOC に換算した場合の一日の消費率は 25%

𝐶&$!"(, : 市場価格連動において，小売に渡る料金[円/kWh]

ほどとなる．また，今回仮定した時刻表において，12 時
ごろには昼休みに入っており，バスが出ることはない．
市場価格について見てみると，発電限界費用の安い太陽
光発電が多く発電している昼間には市場価格が比較的安く

なお，最適化で意思決定をする時間幅は 1 ステップ 15 分
であるとする．また，小売側の収益をまとめたものを式(4)と式(5)に示す．

なり，太陽が沈んだ夕方から夜にかけて価格が比較的高くなるという，典型的な価格推移になっていることがわかる．図 7 を見るとわかるとおり，バスの営業終了時間は市<latexit sha1_base64="Y580maI3BBhqrhOqbHgWp++gSOU=">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</latexit>

Case1 Cave + Cpremiere

Case2 Cretail (一定料金)

Cmarket (時間変動)

(4)
(5)

場価格が比較的高い時間と被っている．そのため，市場価格連動で電力を調達する際は，なるべく営業時間終了直後

Case 1 固定価格では，小売価格を固定料金にしているたでの充電を控え，価格の安い早朝に充電をするということ

め，単位電力量あたりの小売の収入は一定であるが，支出になる．夕方から夜までの価格の高い時間は，安い時間には市場価格となるため，収益としては時間的に変動するこ

貯めておいた電力を放電し，なるべく市場から調達する電とになる．一方，Case 2 市場連動価格においては小売の収力を少なくする時間になると考えられる．

益部分が固定化されることになる．

2.6 各種パラメータ

2.8 制約条件

今回の設定における各種パラメータを表 2 に示す．施設における需要を考えた際，昼間に仮定した需要の大きさが40kW であり，二台の電気バスの充電出力は合計で 60kW となる．

最適化問題を解くにあたっての制約条件を以下に示す．
EV 制約<latexit sha1_base64="yWifcgP3W876EJc6gVcBwg5/bXM=">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</latexit>

0.1  Sev,t  0.9(8ev, 8t)

(6)

ev,t = 0 (discharging) or 1 (charging)

表 2 シミュレーションでの各種パラメータ0  ⇢ev,t ⇢ev,t =

ev,t · 30, 0 

ev,t = 0ev,t  (1(8ev, 8t 2 Tev )(8ev, 8t)

ev,t ) · 30

(7)(8ev, 8t)

(8)
(9)

エリア

中国地方

Sev,t+1 = Sev,t

バスの電池容量

105.6 kWh

Sev,t+1 = Sev,t + (⇢ev,t · "c

バスの巡回距離

一周4.5 km

バスの電費

1.9 km/kWh

充放電出力±30 kW

市場価格連動での小売の取り分

5 円/kWh

固定価格の場合の電力料金設定(前年度平均価格)+(リスクプレミア)

巡回しているステップの集合(EV ごとに設定)とする．それ

リスクプレミア

7 円/kWhる(あるいは何もしない)ものとし，その SOC の変化を式(9)C/E/B(8ev, 8t 2 Tev )ev,t /"d )/4/B(10)(8ev, 8t 2
/ Tev )

(11)

ただし，𝑆$#,! は各 EV についての，ステップ𝑡における充電率，𝜌$#,! は各 EV についての，ステップ𝑡における充放電
出力(放電の場合はマイナス)，𝑇$# はバスが時刻表において以外のステップにおいては，バスは充電，あるいは放電す図 8 電力の内訳(上段)と SOC 推移(下段) (期間は 2020 年 9 月 1 日〜9 月 4 日)

それぞれ，左が Case 1 固定価格，右が Case 2 市場連動価格
にて表している．また，𝛿 は一巡回における走行距離，𝐸 は場合のそれぞれの運用の様子を示す(日付は 2020 年 9 月 1

電費，𝐵 はバッテリー容量を表している．

日から 9 月 4 日までの 4 日間についてのものである)．キ

なお，式(11)において，1 ステップ 15 分であるため，ャプションにもある通り，上段が電力の内訳で，下段が市kW から kWh への変換の際に変化する電力を 4 で割ってい場価格と各 EV の SOC の推移である．また，それぞれについる(以下の式を参照)．

て左が Case 1 固定価格の場合で，右が Case 2 市場連動

(15 分で変化する電力量)[kWh] = (電力)[kW] ⇥ 15[min]/60[min]<latexit sha1_base64="6D6b6ByNWBFkzXjL8yHvUDzca6E=">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</latexit>

価格の場合を示している．上段の図において，斜線になっている部分が EV を充電している部分である．また，青色が充放電時のロスを加味し，充放電状態を表すバイナリ(𝛽$#,! )を設けたため，この問題は混合整数計画となる．

系統から仕入れてくる電力，緑色が電気バスの放電によって建物の需要を賄った分を表している．
Case 1 固定価格においては，どの時刻に電力を調達しても価格は一定のため，電気バスは昼休みのまとまった時間

需給バランス制約<latexit sha1_base64="cBiIhDiFKVIM0J3hwNDCahLQv0I=">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</latexit>

Pt = Dt + ⌃ev (⇢ev,t

ev,t )(8t)(12)

等に充電し，わざわざ施設の需要を賄うために放電を行うということはなされていない．一方 Case 2 市場連動価格

𝐷! はステップ𝑡における建物の需要とする．

の場合，価格の安い早朝にも系統から電力を購入すること

建物の需要の一部はバスからの放電で賄われることもある．

で充電を行っていることがわかる．そして，価格の高い夕方以降はなるべく系統から電力を買わないように，電気バ2.9 計算のパターン

スから放電していることがわかる．下段の SOC の推移と市Case 1 固定価格による電力契約の場合

場価格の様子を見るとわかる通り，Case 1 固定価格ではCase 2 市場連動価格での電力契約の場合

運行に最低限必要な SOC の変化しかない(走行時の SOC ののそれぞれの場合について運用を最適化した．年度による減少と充電時の SOC の上昇のみ)．Case 2 市場連動価格に変化を見るため，2017 年度から 2022 年度までについてそ

おいては，市場の価格が安い時に SOC が大きく上昇し，逆れぞれ計算を行った．

に市場の価格が高い時に SOC が大きく減少していることが
わかる．

3．評価
3.1 それぞれの運用の違い

このような結果から，市場連動価格にすることで効果的に需要家にデマンドレスポンスを促せることがわかる．たまずは，それぞれの運用の違いを，4 日間の運用に着目だし，SOC の変動が大きくなることで電池の寿命に影響がして比較する．図 8 に，固定価格の場合と市場価格連動の及ぶと考えられるが，その影響を踏まえた分析は今後の課しているが，Case 2 市場連動価格の場合はほぼ横ばいで推移していることが分かる．これは，固定価格契約では市場価格が安くなった際は大きく利鞘を取ることができるが，その反面市場価格が高くなったときには収益性が悪化する
ことによるものだと考えられる．図 8 の左側のグラフのよ
うに，固定価格のケースの際，価格の高い時間に市場由来の電力を抑制できなかったこととも関わりが深いと考えられる．
以上の考察より，Case 1 固定価格においては，小売事業
図 9 各契約パターンにおける需要家のコストの比較と者のためにリスクプレミア(固定価格において，前年の市場

その年の市場平均価格

平均価格に対しての 7 円/kWh のプラス分)があったが，そのようなプレミアは事業を安定化させる上ではあまり効果的ではなく，需要家と市場価格連動の契約を結ぶ方がより効果的であると言える．
年別の収益についてさらに注目すると，固定価格の場合，前年の平均価格をベースに価格を設定したため，平均価格が上昇傾向にある期間の際は，収益が悪化する傾向にある
ことがわかる．一方，価格が下降傾向にある期間について
は収益が改善している．しかし，次の年の平均価格がどうなるかについては固定価格を設定する際に見通すことは容易ではなく，市場価格連動にした方が収益性の見通しが良図 10 各契約パターンにおける小売の収益性の比較とくなると言える．

その年の市場平均価格
4．まとめと今後の展望

題としたい．

本論文では，電気バスをデマンドレスポンスに活用する
際の市場価格連動契約の有効性を検証した．結果として，

3.2 年間の電力コスト，小売収益の違い

市場価格連動契約にすることでデマンドレスポンスが適切

続いて，このシミュレーションを年別に一年ずつ動かした．

に促進され，バス事業者の電力コストの削減や，小売事業

それぞれの場合における需要家側の年別コストを図 9 に，者の収益性の改善がなされた．

小売側の年別収益を図 10 に示す．また，それぞれの図にお今後の展望として，電気バスと再生可能エネルギーのさいて，参考までにその年の平均市場価格も合わせてプロッらなる活用のため，電気バスが多数ある場合や，電気バス

トした．

の充電拠点に再生可能エネルギーがある際の自家消費最大

まず，コストや収益に影響を及ぼすと考えられる市場価格の動向について確認する．傾向として，2017 年度から化をする場合について電気バスの活用の有効性についての分析が望まれると考えられる．

2019 年度は比較的市場が安価であった．一方 2020 年度以降については，市場の価格が上昇傾向にあるということが

5. 謝辞

わかる．これを元に図 9 の需要家側のコスト推移を見ると，電気バスの運用の実情について，現地調査や意見交換に協Case 1 固定価格と Case 2 市場連動価格のどちらも 2020

力してくださった広島交通様に，この場をお借りしまして

年以降は増加傾向にあるという大まかな推移は同じである

感謝の意を表します．

ことがわかる．ただし，Case 2 市場連動価格の方が，Case
1 固定価格による契約よりも電力コストが安い傾向にある．

6. 参考文献

これは前述のデマンドレスポンスによって安い時間の電気1)を効果的に使うことができたことによるものだと考えられEmissions from Energy Data Explorer(2021),

る．

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また，図 10 に小売事業者側の収益の推移を示した．この
図を見ると，Case 1 固定価格の場合は収益が大きく上下International

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