再生可能エネルギーミックスの組合せ最適化計算ツール
田中 健太郎 ・堀 啓子 ・芳賀 智宏 ・松井 孝典 ・町村 尚による地域連携効果の多目的評価
1

2

1 大阪大学大学院工学研究科，は じ め に

1

1

1

2 国連大学サステイナビリティ高等研究所

Background脱 炭 素 社 会 パリ協定（COP21）で日本は2030年度までに地 域 連 携 また人口減少社会の日本では効果的

目

2013年度比でCO2排出量の26 %削減が義務付けられた．そのためな地域集約化も考えていかなければならないが，ミックスの組合せ最適化ツールを用い政府はパリ協定長期戦略と第5次エネルギー基本計画で再生可能

その際，エネルギー需給の観点からも生活圏のコて，再生可能エネルギー導入にあたっエネルギーの主力電源化を目標に定め，同時にエネルギーミッンパクト化を行い，地域資源である再生可能エネての地域連携効果と，その時の複合的クスを達成し強靭なエネルギーインフラの構築を目指している． ルギーの需給を連携させることが必要である ．

な影響を評価することを目的とする．

解 析 方 法R E R O U T E S モ デ ル Renewable Energy Regional Optimization Utility Tool for Environmental Sustainability

Material and Method

1743基礎自治体区分

的 地域別再生可能エネルギー

再生可能[%]
エネルギー利用率

2 0 7 生 活 圏

再生可能エネルギー導入量[J]× 100
対象地域の需要量[J]

売電収入[円/年]+化石燃料代替利益[円/年][円/年] -運転費用[円/年]-初期費用[円]/耐用年数[年]

経済収支
CO2排出削減率[%]

生態系影響面積[ha]

σi x i a i× 100 − 100′σi x i a i෍ xibi𝒊

平均面積：201.23km2

未利用バイオマス[%]
資源循環率

平均面積：1792.61km2

エネルギー多様性指数

 1743基礎自治体区分とは？： REROUTES モデルで使用されている2014年度の日本の全市区町村の区分

 207生活圏とは？ ：国土交通省の全国旅客純流動調査で
 解 析 方 法：207生活圏と1743基礎自治体区分にREROUTESモデ

[-]

i xi

x :各エネルギーの最適導入量(J)a :CO2排出係数(t-CO2eq/J)x’:現在の各エネルギー利用量(J)b :各エネルギーの生態系影響面積原単位(ha/J)

参考文献 : Hori K. et al. (2016), Development and Application of the Renewable

Energy Regional Optimization Utility Tool for Environmental Sustainability:
REROUTES, Renewable Energy, 93, 548-561.

ルで再生可能エネルギー利用率を最大化する最適化計算を行った．

果x1-σi( σ i )2

❑ 電力供給は蓄電や系統による制限を受けないと仮定．
❑ 熱はオンサイトデマンドのみ供給可能とする．

使用されている日本を207個の地域に分割したもの

結廃棄バイオマス利用量 (Dw‐ t)
× 100廃棄バイオマス利用可能量(Dw‐ t)

Results
4.0 × 106
2.0 × 10

1.0 × 105

601.0 × 104−2.0 × 106

1.0 × 103−2.0 × 106

02.0 × 106

1.0 × 103 1.0 × 104 1.0 × 105

図4. 複数指標の各生活圏比較ヒートマップ
評価指標

1743区分再生可能エネルギー利用率

[%]

経済収支

[兆円/年]

CO2排出削減率

[%]

17.4

生態系影響面積

[Mha]

2.30

41.4
-20.03

未利用バイオマス資源循環率 [%]100

エネルギー多様性指数

0.38

[-]

❑ 再生可能エネルギー利用率，経済収支，CO2排出削減率で58.6-24.83は集約効果が表れた．ただし，30.3
経済収支はマイナス効果．
2.40 ❑ 生態系影響面積，未利用バイ
100
オマス資源循環率，エネル0.41
ギー多様性指数では集約効果は軽微であった．

207生活圏図5. 複数指標値の全国比較

207生活圏「成田」の地域連携効果
評価指標35,000運輸

30,000

民生家庭
民生業務

25,000産業
20,000バイオマス
地熱

15,000水力

10,000

洋上風力
5,000

陸上風力
太陽光0
電力需要量

1743区分

207生活圏図2. 最適電気導入量 [億kWh/年]

考14,000

察

熱需要・再生可能エネルギー導入量[PJ]

電力需要・再生可能エネルギー導入量[億kWh]

図1. 207生活圏エネルギーフロー
運輸
12,000
民生家庭

10,000

民生業務

8,000
6,000

産業
バイオマス

2,000
太陽熱
熱需要量

1743区分

207生活圏図 3 . 最 適 熱 導 入 量 [ PJ / 年 ]Discussions

 地域集約を考えた207生活圏でも余剰電力を持つ地域が存在し，エネル

207生活圏

再生可能エネルギー利用率

[%]

19.8

54.5

経済収支

[兆円/年]

-0.14

-0.15

C O 2排 出 削 減 率[%]8.569.7

生態系影響面積[Mha]

0.180.18

未利用バイオマス資源循環率[%]

100100エネルギー多様性指数[-]0.260.47

成田生活圏は千葉県成田市や銚子市などを含む20の市区町村から構成される．沿岸部の市区町村では洋上風力発電量が地域の需要を上回っており，地域集約により内陸の需要の大きな成田市に電力を連携できたため再生可能エネルギー利用率が大きく上昇した．

4,000

01743区分

今後の課題

Future Perspectives

 市区町村合併により人口減少が加速している地域があるという報告もあり，ギー需要が大きく再生可能エネルギー資源が乏しい地域でさらに集約を生活圏周縁部では地域集約効果が見込めない可能性もある．本研究で使用かけるとエネルギー利用率は増加し，連携効果はさらに高まる．

した207生活圏ではなく，より最適な地域集約方法を考慮する必要もある．

 熱の最適導入量だけでみると約10 %の連携効果があったが、バイオマスの余剰熱供給ポテンシャルを連携できればさらに集約効果は表れる．

(日弁連 <https://www.nichibenren.or.jp/library/ja/opinion/report/data/2018/opinion_181024.pdf> 2019/11/22 参照) 電力，熱の供給力や需要は時間的に変化していくものであり2030年や2050

 地域連携により2030年度目標であるCO2の26 %削減を達成することができた．

年の将来評価をする上で考慮すべき点である．また再生可能エネルギー利 再生可能エネルギー利用率を最大化したためどちらも国家予算の2割相当の20用率ではなく他の指標を目的関数にした場合の評価を行う必要がある．

兆円越えの赤字を出しており，別の最適化の方法を熟慮する必要がある．

 再生可能エネルギー導入時の波及効果を多目的最適化・多次元可視化する．