太陽光発電出力抑制の解除が時間前取引に与える影響に関する研究
E ects of Released Curtailment in the Intraday Market : An
Empirical Study in Kyushu, Japan馬 騰、杜 依濛；2023年12月15日
再エネ講座シンポジウム2023
ff1

背景・論点• 日本の再エネ出力抑制が主に東北地方（風力発電）と九州地域（太陽光発電）に発生• 2018年10月に最初の太陽光出力抑制が九州地域に発生した以来、出力抑制の抑制量と発生頻度が多くなっている（P3）• 太陽光出力抑制量は太陽光発電量に占める平均シェア：約6％、最大シェア：
約86％（2021年4月18日午後2時）（P4）• オンライン制御の抑制量は前日16時に確定し、当日2時間前調整が可能（時間
前市場に取引することが可能）（P5）• オンライン制御発電所について、出力抑制前日指示された再エネ電源が当日の指示により、出力抑制が解除され、電力市場へ再び参入する場合もある（P6）• 太陽光出力抑制の低減に：1.出力抑制の効率化（発電設備のオンライン化）、
2.供給対策、3.需要対策、4.系統対策（METI, 2021）
2

0Solar power curtailment (MWh)5,000
10,000 15,000 20,000

25,000太陽光発電出力抑制量と頻度の推移

01jan2018

01jan2019

Source: Kyushu EPCO, n.d..

01jan2020
Hour

01jan2021

01jan2022
3

0Solar power generation (MWh)
2,000
4,000

6,000

太陽光発電の出力抑制

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Hour
Solar power generation
Source: Kyushu EPCO, n.d..

Solar power curtailment4

太陽光出力抑制ルール
Prior day
8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

Receive meteorological information- Demand forecasting- Renewable production forecasting

Intraday
18

19

20

21

22

23

24

1

2

3

4

6

7

8

9

Receive meteorological information- Demand forecasting- Renewable production forecasting
Decide the supply-demand balance intraday

Decide the supply-demand balance
for the following day
Offline curtailment- Prior day direction for power curtailment

Online curtailment- Intraday direction for power curtailment

Online curtailment- Prior day notice for power curtailment

Source: REI (2020).

5

Solar power curtailment in Kyushu (MWh)
0
500
1,000
1,500
2,000

出力抑制の前日指示と当日指示

電力需要に対する予測：不確実性が存在

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Hour
Curtailment (plan)

Curtailment (actual)6

-3,000

Imbalance (MW)
-2,000-1,0000

1,000

インバランスの電力需給関係

01jan2018
Source: OCCTO, n.d..

01jan201901jan2020
Hour

01jan2021

01jan2022
7

先行研究• 九州地域の出力抑制の削減については：①翌日需給バランス測定
ミス；②週末の需要変動；③特定な時間帯(9時-15時)の間に注目べきなどを指摘（Dumlao and Ishihara, 2020）• 太陽光出力抑制と揚水発電の関係を検討、揚水発電の出力抑制削減効果を指摘（Ichimura, 2020）8

目的・意義• 九州地域の太陽光発電出力抑制の解除が時間前市場価格に与える影響を明らかにすること• 解除された出力抑制が時間前市場の流動性に与える影響を明らかにすること• 電力需給、揚水発電の応用など要因に応じる解除された出力抑制
が時間前市場にもたらす影響の変化を明らかにすること• 意義：市場メカニズムによる再エネ出力抑制の削減につながることが期待される

9研究目標• 解除された太陽光出力抑制が時間前市場に与える影響を分析

出力抑制実施（オフライン・オンライン）
時間前市場

出力抑制予告出力抑制解除（オンライン）

連系線

事実的に
出力抑制

10

モデル（価格）• 自己回帰分布ラグモデル（ARDL）を採用
Pricet = α + δlag Pricet + βDifferencet + γControlt + εt,t：時間
Pricet：時間前市場の取引価格
Differencet：解除された太陽光発電量（太陽光発電の出力抑制予告値

ー

出力抑制速報値）

Controlt：揚水発電によるエネルギー貯蓄量、(Pumpt)、供給力に対する予想電力の割合(Utilizationt)、連系線線による電力輸送量(Transmissiont)
εt：残差

11

データ
• 研究対象：九州地域• 研究期間：2016年度ー2021年度• サンプル数：52,584• データの出所：
市場情報に関するデータ：
日本卸電力取引所のホームページ
電力供給と需要に関するデータ：
大手電力会社のホームページ、
電力広域的運営推進機関の系統情報サービスシステム

12基礎統計量
Table 1: Descriptive statistics
Variables

Unit

N

Mean

Std. Dev.

Min

Max

P ricetyen/kWh

52,584

10.56

12.34

0

248.2

T radingV olumet

MWh52,584

624.2

624.6

0

7,537

Curtailment(actual)tMWh52,584

27.31

190.0

0

3,481

Curtailment(plan)tMWh52,584

136.1

787.0

0

9,284

U tilizationt%

52,560

76.45

7.414

15.50

94.89

T ransmissiont

MWh52,584

12,977

2,884

4,205

25,401

P ump(store)tMWh52,584

124.7

239.9

0

1,974

Capacity(actual)t10MW

52,584

9,932

1,948

0

16,478Capacity(f orecast)t

10MW

52,584

9,539

2,349

0

16,501

Illiquidityd

Unit

2,191

0.219

2.189

0.001

63.38

13

分析結果

連系線

12

による
電力調
達によ
り、時
間前市
場の市
場価格
が上昇
する

Table 2: The impact of thermal power generation on carbon priceP ricetP ricet 1(1)1.066⇤⇤⇤(0.011)(2)
0.990⇤⇤⇤(0.012)(3)0.970⇤⇤⇤(0.012)

(4)
(5)
(6)
0.970⇤⇤⇤
0.970⇤⇤⇤
0.970⇤⇤⇤(0.012)(0.012)(0.012)
時間前市場価格がP ricet 2-0.032⇤⇤(0.015)-0.027⇤(0.015)-0.028⇤(0.015)-0.028⇤-0.028⇤-0.028⇤
過去の価格に依存(0.015)(0.015)(0.015)

P ricet 3-0.127⇤⇤⇤(0.012)-0.057⇤⇤⇤(0.013)-0.056⇤⇤⇤(0.012)-0.056⇤⇤⇤(0.012)-0.056⇤⇤⇤(0.012)-0.056⇤⇤⇤(0.012)

P ricet 4

⇤⇤⇤

0.031
(0.008)⇤⇤⇤0.024(0.008)⇤⇤⇤0.037(0.008)

Dif f erencet-0.005⇤⇤⇤(0.001)-0.009⇤⇤⇤(0.001)-0.006⇤⇤⇤(0.001)(0.004)(0.004)(0.004)

出力抑制が解除され0.037⇤⇤⇤
0.037⇤⇤⇤
0.037⇤⇤⇤(0.008)(0.008)(0.008)た太陽光発電力が時⇤⇤⇤-0.006-0.006⇤⇤⇤-0.008⇤⇤⇤間前市場の市場価格(0.001)(0.001)(0.003)
⇤⇤⇤
を低減する
0.021
0.020⇤⇤⇤
0.020⇤⇤⇤

T ransmissiont

0.020⇤⇤⇤(0.004)

U tilizationt

0.126⇤⇤⇤(0.011)0.125⇤⇤⇤
0.126⇤⇤⇤
0.126⇤⇤⇤(0.011)(0.011)(0.011)
電力需要の上昇によP umpt-0.005⇤⇤⇤(0.000)⇤⇤⇤-0.005-0.005⇤⇤⇤-0.005⇤⇤⇤
り、時間前市場の市(0.000)(0.000)(0.000)Overt

揚水発電の応用により、時間前市場の市
場価格が下落する

Dif f erencet ⇥ Overt

場価格が上昇する
0.000(0.000)0.000(0.000)Dif f erencet ⇥ P umpt-0.000(0.000)Dif f erencet ⇥ Dif f erencet
Constant
P eriod Dummies
N
R2

0.000
(0.000)0.142⇤⇤⇤(0.006)
No
52,5760.908

0.131⇤⇤⇤(0.009)Yes
52,5760.925-0.552⇤⇤⇤(0.066)
Yes
52,5520.926-0.552⇤⇤⇤(0.066)
Yes
52,5520.926-0.552⇤⇤⇤(0.066)
Yes
52,5520.926-0.550⇤⇤⇤(0.067)
Yes
52552
0.926

Note: Standard errors in parentheses. ⇤ p < 0.1, ⇤⇤ p < 0.05, ⇤⇤⇤ p < 0.01. The likelihood-ratio tests, FPE, AIC, and HQIC selected the models with fourlags. The robust option was used for all of the models. Year, month, and hour dummy variables were used in column (2)–(6). The null hypothesis was
rejected by the ADF unit root test on all variables, indicating that the series were stationary for the variables. By using the log-log specification equation,
all coefficients show the supply elasticity of the variables except U tilizationt , and dummy variables.

14

分析結果
Table
2: The impactofβDifference
thermal power generation on+
carbon
price
Price
=
α
+
δlag
Price
+
γControltttt
P rice
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
Overt 0.970+ εt, 0.970 0.970
P rice+θOvert + ηDifference
1.066
0.990 t × 0.970tt 1

P ricet 2

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

(0.012)(0.012)(0.012)(0.012)(0.012)-0.032⇤⇤(0.015)-0.027⇤(0.015)-0.028⇤(0.015)-0.028⇤(0.015)-0.028⇤(0.015)-0.028⇤(0.015)

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

-0.056⇤⇤⇤(0.012)0.037⇤⇤⇤(0.008)(0.012)(0.013)(0.012)(0.012)-0.056⇤⇤⇤(0.012)

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

P rice
0.031
0.024
0.037
0.037
0.037
（出⼒の実際値ー予測値（マイナス値を除いた））(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)t 4⇤⇤⇤(0.011)Over
P ricet：九州地⽅の電⼒需要の予測誤差-0.127-0.057-0.056-0.056t 3⇤⇤⇤

Differencet × Overt：電⼒需要が予測値を上回った時の解除-0.006⇤⇤⇤(0.001)-0.006⇤⇤⇤(0.001)-0.006⇤⇤⇤(0.001)-0.008⇤⇤⇤(0.003)T ransmissiont

0.020⇤⇤⇤(0.004)0.021⇤⇤⇤(0.004)0.020⇤⇤⇤(0.004)0.020⇤⇤⇤(0.004)

U tilizationt

0.126⇤⇤⇤(0.011)0.125⇤⇤⇤(0.011)0.126⇤⇤⇤(0.011)0.126⇤⇤⇤(0.011)

P umpt-0.005⇤⇤⇤(0.000)-0.005⇤⇤⇤(0.000)-0.005⇤⇤⇤(0.000)-0.005⇤⇤⇤(0.000)Dif f erencet-0.005⇤⇤⇤(0.001)-0.009⇤⇤⇤(0.001)12

された太陽光発電量

Overt

0.000
(0.000)Dif f erencet ⇥ Overt

0.000(0.000)Dif f erencet ⇥ P umpt

電力需要が予測値を上回った時、解除された出力抑制が時間前市場価格にもたらConstant
0.142⇤⇤⇤
0.131⇤⇤⇤-0.552⇤⇤⇤(0.009)(0.066)
す影響が変わらない(0.006)-0.000(0.000)Dif f erencet ⇥ Dif f erencet

P eriod Dummies
NR2

No
52,576
0.908

Yes
52,5760.925

Yes
52,5520.926

0.000(0.000)-0.552⇤⇤⇤(0.066)
Yes
52,5520.926-0.552⇤⇤⇤(0.066)
Yes
52,5520.926-0.550⇤⇤⇤(0.067)
Yes
52552
0.926

Note: Standard errors in parentheses. ⇤ p < 0.1, ⇤⇤ p < 0.05, ⇤⇤⇤ p < 0.01. The likelihood-ratio tests, FPE, AIC, and HQIC selected the models with fourlags. The robust option was used for all of the models. Year, month, and hour dummy variables were used in column (2)–(6). The null hypothesis was
rejected by the ADF unit root test on all variables, indicating that the series were stationary for the variables. By using the log-log specification equation,
all coefficients show the supply elasticity of the variables except U tilizationt , and dummy variables.

15

分析結果
Table 2: The impact of thermal power generation on carbon price
Price
=
α
+
δlag
Pricet + βDifferencet + γControltt P rice
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
× Pump,P rice+ηDifference 1.066
0.990 + ε
0.970
0.970
0.970
0.970
t (0.011)
tt(0.012)(0.012)(0.012)(0.012)(0.012)
t

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

-0.032⇤⇤(0.015)-0.027⇤(0.015)-0.028⇤(0.015)-0.028⇤(0.015)-0.028⇤(0.015)-0.028⇤(0.015)

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

P rice
陽光発電量0.031⇤⇤⇤(0.008)0.024⇤⇤⇤(0.008)0.037⇤⇤⇤(0.008)0.037⇤⇤⇤(0.008)0.037⇤⇤⇤(0.008)0.037⇤⇤⇤(0.008)

Dif f erencet-0.005⇤⇤⇤(0.001)-0.009⇤⇤⇤(0.001)-0.006⇤⇤⇤(0.001)-0.006⇤⇤⇤(0.001)-0.006⇤⇤⇤(0.001)-0.008⇤⇤⇤(0.003)T ransmissiont

0.020⇤⇤⇤(0.004)0.021⇤⇤⇤(0.004)0.020⇤⇤⇤(0.004)0.020⇤⇤⇤(0.004)

U tilizationt

0.126⇤⇤⇤(0.011)0.125⇤⇤⇤(0.011)0.126⇤⇤⇤(0.011)0.126⇤⇤⇤(0.011)

P umpt-0.005⇤⇤⇤(0.000)-0.005⇤⇤⇤(0.000)-0.005⇤⇤⇤(0.000)-0.005⇤⇤⇤(0.000)

t 1

P ricet 2

Difference：揚⽔発電が応⽤した時の解除された太P rice-0.057-0.056-0.056-0.056-0.056t × Pump-0.127t(0.012)(0.013)(0.012)(0.012)(0.012)(0.012)
t 3

t 4

12

Overt

0.000
(0.000)Dif f erencet ⇥ Overt

0.000(0.000)Dif f erencet ⇥ P umpt-0.000(0.000)Dif f erencet ⇥ Dif f erencet

揚水発電の利用により、解除された出力
0.142⇤⇤⇤
0.131⇤⇤⇤-0.552⇤⇤⇤-0.552⇤⇤⇤(0.006)(0.009)(0.066)(0.066)抑制が時間前市場価格にもたらす影響がP eriod Dummies
No
Yes
Yes
Yes
Constant

N
R2

変わらない

52,5760.908

52,5760.925

52,5520.926

52,5520.926

0.000(0.000)-0.552⇤⇤⇤(0.066)
Yes
52,5520.926-0.550⇤⇤⇤(0.067)
Yes
52552
0.926

Note: Standard errors in parentheses. ⇤ p < 0.1, ⇤⇤ p < 0.05, ⇤⇤⇤ p < 0.01. The likelihood-ratio tests, FPE, AIC, and HQIC selected the models with fourlags. The robust option was used for all of the models. Year, month, and hour dummy variables were used in column (2)–(6). The null hypothesis was
rejected by the ADF unit root test on all variables, indicating that the series were stationary for the variables. By using the log-log specification equation,
all coefficients show the supply elasticity of the variables except U tilizationt , and dummy variables.

16

分析結果
Price = α + δlag Price + βDifference + γControltP rice

Table 2: The impact of thermal power generation on carbon pricett+ηDifferencet × Differencet + εt,

P ricet 1(1)1.066⇤⇤⇤(0.011)(2)
0.990⇤⇤⇤(0.012)(3)0.970⇤⇤⇤(0.012)

P ricet 2-0.032⇤⇤(0.015)-0.027⇤(0.015)⇤⇤⇤

P ricet 4
Dif f erencett(4)0.970⇤⇤⇤(0.012)(5)0.970⇤⇤⇤(0.012)-0.028⇤(0.015)-0.028⇤(0.015)-0.028⇤(0.015)-0.028⇤(0.015)

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

0.031⇤⇤⇤(0.008)0.024⇤⇤⇤(0.008)0.037⇤⇤⇤(0.008)0.037⇤⇤⇤(0.008)0.037⇤⇤⇤(0.008)0.037⇤⇤⇤(0.008)-0.005⇤⇤⇤(0.001)-0.009⇤⇤⇤(0.001)-0.006⇤⇤⇤(0.001)-0.006⇤⇤⇤(0.001)-0.006⇤⇤⇤(0.001)-0.008⇤⇤⇤(0.003)T ransmissiont

0.020⇤⇤⇤(0.004)0.021⇤⇤⇤(0.004)0.020⇤⇤⇤(0.004)0.020⇤⇤⇤(0.004)

U tilizationt

0.126⇤⇤⇤(0.011)0.125⇤⇤⇤(0.011)0.126⇤⇤⇤(0.011)0.126⇤⇤⇤(0.011)

P umpt-0.005⇤⇤⇤(0.000)-0.005⇤⇤⇤(0.000)-0.005⇤⇤⇤(0.000)-0.005⇤⇤⇤(0.000)t(6)0.970⇤⇤⇤(0.012)

P rice-0.127-0.057-0.056-0.056-0.056-0.056
Difference：解除された太陽光発電量の限界
t × Differencet(0.013)(0.012)(0.012)(0.012)(0.012)(0.012)
t 3

効果

12

Overt
Dif f erencet ⇥ Overt

解除された出力抑制量の増加により、解0.000(0.000)
除された出力抑制が時間前市場価格にも0.000
たらす影響が変わらない(0.000)Dif f erencet ⇥ P umpt-0.000(0.000)Dif f erencet ⇥ Dif f erencet
Constant
P eriod Dummies
N
R2

0.000
(0.000)0.142⇤⇤⇤(0.006)
No
52,5760.908

0.131⇤⇤⇤(0.009)Yes
52,5760.925-0.552⇤⇤⇤(0.066)
Yes
52,5520.926-0.552⇤⇤⇤(0.066)
Yes
52,5520.926-0.552⇤⇤⇤(0.066)
Yes
52,5520.926-0.550⇤⇤⇤(0.067)
Yes
52552
0.926

Note: Standard errors in parentheses. ⇤ p < 0.1, ⇤⇤ p < 0.05, ⇤⇤⇤ p < 0.01. The likelihood-ratio tests, FPE, AIC, and HQIC selected the models with fourlags. The robust option was used for all of the models. Year, month, and hour dummy variables were used in column (2)–(6). The null hypothesis was
rejected by the ADF unit root test on all variables, indicating that the series were stationary for the variables. By using the log-log specification equation,
all coefficients show the supply elasticity of the variables except U tilizationt , and dummy variables.

17

モデル（流動性）
Illiquidityd = α + δlag Illiquidityd + βDifferenced + γControld + εd,Illiquidityd：時間前市場の流動性• Illiquiditydの計算方法：
Returnt = Pricet − Pricet−1

Returnit
1
Illiquidityd =
24 ∑
Price
×
Trading
volume
it
it
t=1
24

• Illiquiditydが大きほど、流動性が小さい
18

分析結果（流動性）

Table 3: The impact of thermal power generation on carbon price

連系線
による
電力調

(1)
0.268⇤⇤⇤(0.102)(2)0.255⇤⇤⇤(0.098)(3)0.276⇤⇤⇤(0.093)

(4)
(5)
(6)
0.283⇤⇤⇤
0.277⇤⇤⇤
0.277⇤⇤⇤(0.091)(0.093)(0.092)
時間前市場の流動性がIlliquidityd 2

0.195(0.161)

0.192(0.158)0.153(0.195)

0.151
0.152
0.152
1期前の流動性に依存(0.193)(0.195)(0.194)

Illiquidityd 3-0.091(0.081)-0.093(0.080)-0.111(0.073)-0.118-0.112-0.112
出力抑制が解除された(0.074)(0.073)(0.073)Illiquidityd 4

0.067(0.065)0.055(0.063)0.116(0.147)

0.125
0.117
0.117
太陽光発電力が時間前(0.143)(0.146)(0.146)

Dif f erenced-0.010⇤⇤⇤(0.002)-0.021⇤⇤⇤(0.006)-0.018⇤⇤⇤(0.007)⇤⇤⇤-0.015市場の流動性を増加す-0.086-0.080⇤⇤⇤(0.006)(0.055)(0.026)

T ransmissiond-0.435⇤(0.241)-0.473⇤(0.255)

U tilizationd

0.094(0.134)0.098(0.130)P umpd-0.021(0.048)

13

達によ
り、時
間前市
場の流
動性が
上昇す
る。

Illiquidityd
Illiquidityd 1

る-0.000(0.000)Dif f erenced ⇥ Overd-0.000⇤(0.000)

影響しない

Dif f erenced ⇥ P umpd

0.008
(0.007)0.006⇤⇤⇤(0.002)

Dif f erenced ⇥ Dif f erenced
Constant
P eriod Dummies
NR2-0.447⇤(0.243)

電力需要の上昇が、時
0.093
0.095
(0.134)(0.143)間前市場の流動性を影-0.022-0.030-0.018(0.048)(0.055)(0.048)
響しない

Overd

揚水発電の応用が時間前市場の流動性を-0.424⇤(0.240)0.086⇤⇤⇤(0.017)
No
2,187
0.351

0.364⇤⇤⇤(0.080)
Yes
2,187
0.366

5.593⇤(3.102)
Yes
2,184
0.370

6.112⇤(3.326)
Yes
2,184
0.375

5.529⇤(3.095)
Yes
2,184
0.371

5.717⇤(3.137)
Yes
2,184
0.372

Note: Standard errors in parentheses. ⇤ p < 0.1, ⇤⇤ p < 0.05, ⇤⇤⇤ p < 0.01. The likelihood-ratio tests, FPE, AIC, and HQIC selected the models with fourlags. The robust option was used for all of the models. Year, month, and hour dummy variables were used in column (2)–(6). The null hypothesis was
rejected by the ADF unit root test on all variables, indicating that the series were stationary for the variables. By using the log-log specification equation,
all coefficients show the supply elasticity of the variables except U tilizationt , and dummy variables.

Illiquidity+ 3:δlagPriced power+ βDifference+ γControldd = αTable
分析結果（流動性）
The impact of thermal
generation on carbon priced+θOverd + ηDifference,
Illiquidity
(1)
(2)
(6)
d ×(3) Over(4)d + εd(5)dIlliquidityd 1

0.268⇤⇤⇤(0.102)0.255⇤⇤⇤(0.098)0.276⇤⇤⇤(0.093)0.283⇤⇤⇤(0.091)

Overd：九州地⽅の電⼒需要の予測誤差

0.277⇤⇤⇤(0.093)0.277⇤⇤⇤(0.092)

Illiquidityd 2

0.195(0.161)

0.192(0.158)0.153(0.195)0.151(0.193)0.152(0.195)0.152(0.194)

Illiquidityd 3-0.091(0.081)-0.093(0.080)-0.111(0.073)-0.118(0.074)-0.112(0.073)-0.112(0.073)（出⼒の実際値ー予測値（マイナス値を除いた））
Illiquidity
0.067
0.055
0.116
0.125
0.117
d 4

0.117
(0.146)

Difference：電⼒需要が予測値を上回った時の解除
Dif f erence-0.010-0.021-0.018-0.015-0.086-0.080d × Overd(0.002)(0.006)(0.007)(0.006)(0.055)(0.026)(0.065)(0.063)(0.147)(0.143)

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

T ransmissiond-0.435⇤(0.241)-0.473⇤(0.255)-0.424⇤(0.240)-0.447⇤(0.243)

U tilizationd

0.094(0.134)0.098(0.130)0.093(0.134)0.095(0.143)

P umpd-0.021(0.048)-0.022(0.048)-0.030(0.055)-0.018(0.048)d

13

された太陽光発電量

Overd-0.000(0.000)Dif f erenced ⇥ Overd-0.000⇤(0.000)Dif f erenced ⇥ P umpd

電力需要が予測値を上回った時の解除された出力抑制が時間前市場流動性にもた
Constant
0.086⇤⇤⇤
0.364⇤⇤⇤
5.593⇤
らす影響が増加する(0.017)(0.080)(3.102)(0.146)⇤⇤⇤0.008(0.007)0.006⇤⇤⇤(0.002)

Dif f erenced ⇥ Dif f erenced

P eriod Dummies
N
R2

No
2,187
0.351

Yes
2,187
0.366

Yes
2,184
0.370

6.112⇤(3.326)
Yes
2,184
0.375

5.529⇤(3.095)
Yes
2,184
0.371

5.717⇤(3.137)
Yes
2,184
0.372

Note: Standard errors in parentheses. ⇤ p < 0.1, ⇤⇤ p < 0.05, ⇤⇤⇤ p < 0.01. The likelihood-ratio tests, FPE, AIC, and HQIC selected the models with fourlags. The robust option was used for all of the models. Year, month, and hour dummy variables were used in column (2)–(6). The null hypothesis was
rejected by the ADF unit root test on all variables, indicating that the series were stationary for the variables. By using the log-log specification equation,
all coefficients show the supply elasticity of the variables except U tilizationt , and dummy variables.

分析結果（流動性）

Illiquidity
Illiquidity
Illiquidity d = α + δlag (1)(2)(3) βDifference(4)(5) d + γControl(6)d+d
Illiquidity
0.255
0.276
0.283
0.277
0.277
(0.102)(0.098)(0.093)(0.091)(0.093)(0.092)+ηDifference0.268
×
Pump
+
ε
,
d
d
d
Table 3: The impact of thermal power generation on carbon pricedd 1

Illiquidityd 2

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

0.195
(0.161)

0.192(0.158)0.153(0.195)0.151(0.193)0.152(0.195)0.152(0.194)

Illiquidity-0.091-0.093-0.111-0.118-0.112-0.112(0.081) ：揚⽔発電が応⽤した時の解除された(0.080)(0.073)(0.074)(0.073)(0.073)Difference
×
Pump
d
d
d 3

Illiquidityd 4

0.067(0.065)0.055(0.063)0.116(0.147)0.125(0.143)0.117(0.146)0.117(0.146)

Dif f erenced-0.010⇤⇤⇤(0.002)-0.021⇤⇤⇤(0.006)-0.018⇤⇤⇤(0.007)-0.015⇤⇤⇤(0.006)-0.086(0.055)-0.080⇤⇤⇤(0.026)

T ransmissiond-0.435⇤(0.241)-0.473⇤(0.255)-0.424⇤(0.240)-0.447⇤(0.243)

U tilizationd

0.094(0.134)0.098(0.130)0.093(0.134)0.095(0.143)-0.030(0.055)-0.018(0.048)

太陽光発電量13
P umpdOverd

揚水発電の利用により、解除された出力-0.021-0.022(0.048)(0.048)
抑制が時間前市場流動性にもたらす影響-0.000(0.000)が変化しない-0.000⇤(0.000)Dif f erenced ⇥ OverdDif f erenced ⇥ P umpd

0.008
(0.007)0.006⇤⇤⇤(0.002)

Dif f erenced ⇥ Dif f erenced
Constant
P eriod Dummies
NR2

0.086⇤⇤⇤(0.017)
No
2,187
0.351

0.364⇤⇤⇤(0.080)
Yes
2,187
0.366

5.593⇤(3.102)
Yes
2,184
0.370

6.112⇤(3.326)
Yes
2,184
0.375

5.529⇤(3.095)
Yes
2,184
0.371

5.717⇤(3.137)
Yes
2,184
0.372

Note: Standard errors in parentheses. ⇤ p < 0.1, ⇤⇤ p < 0.05, ⇤⇤⇤ p < 0.01. The likelihood-ratio tests, FPE, AIC, and HQIC selected the models with fourlags. The robust option was used for all of the models. Year, month, and hour dummy variables were used in column (2)–(6). The null hypothesis was
rejected by the ADF unit root test on all variables, indicating that the series were stationary for the variables. By using the log-log specification equation,
all coefficients show the supply elasticity of the variables except U tilizationt , and dummy variables.

分析結果（流動性）

Table 3: The impact of thermal power generation on carbon price

Illiquidity(1)Illiquidity
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
Illiquidity
=
α
+
δlag
+
βDifference+γControld0.276dIlliquidity d
0.268
0.255
0.283
0.277 d0.277
(0.102)(0.098)(0.093)(0.091)(0.093)(0.092)+ηDifference×Difference
+
ε
,
d
d
Illiquidity
0.195
0.192
0.153 d
0.151
0.152
0.152
d

d 1

d 2

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

⇤⇤⇤

(0.161)(0.158)(0.195)(0.193)(0.195)(0.194)：解除された太陽光発電量の限界
Difference×DifferenceddIlliquidity
0.067
0.055
0.116
0.125
0.117
0.117
Illiquidityd 3-0.091(0.081)-0.093(0.080)-0.111(0.073)-0.118(0.074)-0.112(0.073)-0.112(0.073)(0.065)(0.063)(0.147)(0.143)(0.146)(0.146)-0.010⇤⇤⇤(0.002)-0.021⇤⇤⇤(0.006)-0.018⇤⇤⇤(0.007)-0.015⇤⇤⇤(0.006)-0.086(0.055)-0.080⇤⇤⇤(0.026)

T ransmissiond-0.435⇤(0.241)-0.473⇤(0.255)-0.424⇤(0.240)-0.447⇤(0.243)

U tilizationd

0.094(0.134)0.098(0.130)0.093(0.134)0.095(0.143)

P umpd-0.021(0.048)-0.022(0.048)-0.030(0.055)-0.018(0.048)d 4

効果Dif f erence

d

13
Overd
Dif f erenced ⇥ Overd解除された出力抑制量の増加により、解-0.000(0.000)
除された出力抑制が時間前市場流動性に-0.000⇤(0.000)
もたらす影響が減少する

Dif f erenced ⇥ P umpd

0.008
(0.007)0.006⇤⇤⇤(0.002)

Dif f erenced ⇥ Dif f erenced
Constant
P eriod Dummies
NR2

0.086⇤⇤⇤(0.017)
No
2,187
0.351

0.364⇤⇤⇤(0.080)
Yes
2,187
0.366

5.593⇤(3.102)
Yes
2,184
0.370

6.112⇤(3.326)
Yes
2,184
0.375

5.529⇤(3.095)
Yes
2,184
0.371

5.717⇤(3.137)
Yes
2,184
0.372

Note: Standard errors in parentheses. ⇤ p < 0.1, ⇤⇤ p < 0.05, ⇤⇤⇤ p < 0.01. The likelihood-ratio tests, FPE, AIC, and HQIC selected the models with fourlags. The robust option was used for all of the models. Year, month, and hour dummy variables were used in column (2)–(6). The null hypothesis was
rejected by the ADF unit root test on all variables, indicating that the series were stationary for the variables. By using the log-log specification equation,
all coefficients show the supply elasticity of the variables except U tilizationt , and dummy variables.

まとめ• 時間前市場において、解除された九州地域の太陽光出力抑制のメ
リットオーダー効果が観測された• 解除された太陽光出力抑制量の増加が時間前市場の流動性を高めている• 電力需要の予測誤差が大きほど、解除された太陽光出力抑制量の増加が時間前市場の流動性に与える影響が高くなる• 解除された太陽光出力抑制量が時間前市場の流動性への影響が、解除された抑制量の増加により逓減していた(Illiquidityd = − 0.08Differenced + 0.06 Differenced × Differenced∂Illiquidityd= − 0.08 + 0.006 Differenced ⇒ Differenced ≈ 13.33⇒∂Differenced→時間前市場には約13％の解除された太陽光出力抑制量しか取引
できない)

23

結論
• 解除された再エネ出力抑制量のメリットオーダー効果を高めるた
め、再エネのオンライン化が重要である• 市場メカニズム（時間前市場）はが電力需要の予測誤差の是正を有効に対応できる• 時間前市場の活性化を促進するべきだと考えられる

24