IEA Task53 風力発電の経済性
2023年2月28日

東京大学工学系研究科総合研究機構 特任講師
菊地由佳

Task53の概要
名称：Wind Energy Economics
目標： 脱炭素社会における風力発電のコストと価値を分析する
活動内容：各国のコスト分析の専門家が所定のWork（Work Package）に基づき、それぞれの国の現状及び将来の動向を分析・整理。6つのWorkPackageがあり、各国の事情、関心から関与するWorkを選択。年2回のTask Meeting、毎月のWeb Meeting等を通じてディスカッション。
活動期間：2021年12月1日～2025年11月30日

参加国： 米国、英国、デンマーク、ドイツ、ノルウェー、スウェーデン、EC（European Commission）、日本、アイルランド、オランダ
Operating Agent(OA)： Eric Lantz (NREL)
ホームページ： https://iea-wind.org/task53/

2

Task53 活動目的の概要

3

Task53 活動目的の概要

4 高い普及率とより進んだ脱炭素化の未来における風力エネル
ギーの設計、運用、所有モデルの傾向を予測し、コストと価値を含む風力エネルギーの経済的提供への影響を理解する。
• 国際的な協力と協調によって得られた最先端の手法で、進化する風力エネルギーの経済的提供を特徴づける。
• 様々なステークホルダーにコストと価値を伝えるためのデータを提供する。
• 深い脱炭素化の未来における技術の進化、研究開発の必要性、コストと価値の傾向を明らかにする。
• 技術報告書や雑誌記事、その他の普及手段で研究成果を発表する。

Task53：活動内容

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WP名
題目と内容
WP1 “風力発電所の設計・運転維持管理・価値は、脱炭素化に伴い、どのように変化するか？”
専門家へのインタビューによる方法（Expert elicitation）を用いて、風力発電所の技術、設計、運転維持管理について現在検討されている技術革新について調査する。
WP2“個別の技術革新、運転維持管理方法はコストと価値にどのように影響を与えるか？”
エンジニアリングコストモデルを構築し、技術、設計、維持管理の革新がコストに与える影響を調査する。

WP3“不確かさは風力発電のコスト、価値と金融にどのように影響を与えるか？”
現在進んでいる金融コストにたいする専門家への調査の結果を分析することにより、不確かさやリスクが実際に及ぼす影響について調査する。次に、これらの不確かさがLCOEに与える影響を明らかにする。
最後に、シナリオベースの風力の金融コストの予測モデルを構築する。

WP4“どのようなデータと分析手法が、現在と過去の風力発電コストをより良く理解するためにふさわしいか？“
毎年の各国の風力発電に関する技術・経済に関するデータの調査を行うとともに、発電コスト等による経済性評価手法の提案と検証を行う。

WP5“新しい送電網と水素はコストと価値にどのように影響を与えるか？“
シナリオ研究により、参加国が保有しているモデルを用いて、水素と送電線がコストと価値に与える影響を評価する。

WP6“成熟した将来の市場においてサプライチェーンはどのように発展し変化するか？”
2030年、2050年までの雇用創出数、売り上げ規模といった将来の価値を評価 認証機関、EPDやその他から風車の部品とその製造拠点を調査する。さらに、その地域で作り出される価値について評価する。

WP1 (NREL, LBLN)： 技術革新の調査

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 専門家へのインタビュー（Expert elicitation）の手法を用いて、全世界の専門家に対して、風力発電所の技術、設計、運転維持管理に対して現在検討されている技術革新に関するインタビューが実施する
 2023年夏ごろに実施予定で、前回に比べて多地域を調査することを目指している。
Task26での成果
Wiser, R., Rand, J., Seel, J., Beiter, P., Baker, E., Lantz, E., and Gilman, P. 2021. "Expert elicitation survey
predicts 37% to 49% declines in wind energy costs by 2050." Nature Energy volume 6, pages 555–565.
Beiter, P., Rand, J. T., Seel, J., Lantz, E., Gilman, P., and Wiser, R., 2022. “Expert perspective on the windplant of the future, Wind Energy, volume 25, Issue 8, pages 1368-1378.

WP2 (UTokyo, ORE Catapult)： コスト低減量の評価

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 エンジニアリングコストモデルの手法を用いて、新しい技術が洋上風力発電所のコスト低減に与える影響を評価する
 日本が主導して、今年度、エンジニアリングコストモデルのレビューを実施する計画
Catapult, Floating Offshore Wind: Cost Reduction Pathways to Subsidy Free, 2021.
https://ore.catapult.org.uk/wp-content/uploads/2021/01/FOW-Cost-Reduction-Pathways-to-SubsidyFree-report-.pdf

WP3 (DTU, NREL)： 政策・金融に関する研究8 オークション制度や金融コストに着目し、不確かさがコスト・価格に与える影響を評価
する
Jansen, M., Beiter, P., Riepin, I., Musgens, F., Guajardo-Fajardo, V. J., Staffell, I., Bulder, B., & Kitzing, L.
(2022). Policy choices and outcomes for offshore wind auctions globally. Energy Policy, 167, [113000].
https://doi.org/10.1016/j.enpol.2022.113000

The Grand Challenges of Offshore Wind Financing in the U.S.
https://orbit.dtu.dk/en/publications/the-grand-challenges-of-offshore-wind-financing-in-the-us

WP4 (NREL)：発電コストの評価手法

9 参加国の陸上風力発電所の技術やコストに関する情報を収集・比較を行うことにより、共通したコストの評価手法を構築する。
Dalla Riva, A.; Hethey, J.; Børre Eriksen, P.; Lüers, S.; Mak, F.; Kalash, S.; Wold, M.; Bjärnstedt, J.; Palmblad,L.; Telsnig, T.; Stehly, T.; Rand, J.; Wiser, R.; Kikuchi, Y. February 2023. "Wind Technology, Cost, andPerformance Trends for Denmark, Germany, Ireland, Japan, Norway, Sweden, the European Union, and theUnited States 2016-2019."
https://www.nrel.gov/docs/fy23osti/81246.pdf

WP5 (EA Energy)： 水素と風力の経済性に関する研究10

 風力発電と水素を組み合わせたときの経済性についてシナリオ研究を行う。
 Task26では風力発電とバッテリーの組み合わせについて研究した。
Dalla Riva, A.; Haaskjold, K.; Hethey, J.; Aly, A. October 2022. "Market value of wind-battery hybrids in thefuture European power system." Denmark, Norway.
https://www.ea-energianalyse.dk/wp-content/uploads/2022/04/IEA-Wind-Task-26_Value-ofWindHybrids_Technical-Report.pdf

WP6 (EU JRC, NREL) サプライチェーンに関する研究11

 アメリカにおいて、大規模なサプライチェーン構築に関する調査が実施された。
 EUにおいても同様の調査が実施されている。
The Demand for a Domestic Offshore Wind Energy Supply Chain, 2022
A Supply Chain Road Map for Offshore Wind Energy in the United States, 2023
https://www.nrel.gov/wind/offshore-supply-chain-road-map.html

WP2におけるエンジニアリングモデルの概要

12

菊地由佳、石原孟：確率エンジニアリングコストモデルを用いた着床式洋上ウィンドファームの発電コスト評価、第44回
風力エネルギー利用シンポジウム、2022

入力変数ℎ• 水深• 離岸距離𝑑• 風車定格出力𝑃• 風車基数𝑁

出力変数

従来のエンジニアリングモデルに対して、不確かさを精度良く評価できるよう、送変電線設備モデルを更新した

確率エンジニアリングモデルの提案

=

∑𝑥,

𝑁

標準偏差

𝜎CoV

モデル変数

平均値

𝜇13=

∑𝑥, −𝑥,𝑁

変動係数

𝐶𝑜𝑉 =𝜎𝜇風力発電機コスト

0.11

モノパイル直径0.12

モノパイル長さ

0.21

モノパイル厚さ

0.27

鉄価格

0.14

銅価格

0.18

送電ケーブル長さ（連系点近）0.12

送電ケーブル長さ（連系点遠）

0.23

アレイケーブル長さ

0.33

燃料費

0.18

風車船舶係数（3.6 MW以下）

0.43

風車船舶係数（3.6 MW以上）

0.23

支持構造物船舶係数（3.6 MW以下）

0.38

支持構造物船舶係数（3.6 MW以上）

0.25

風車設置日数0.41

支持構造物設置日数0.51

施工稼働率0.03各コスト要素のモデルパラメータを正規分布と仮定してモデル化した．
各パラメータの平均値，標準偏差，変動係数を欧州における実績値を用いて評価した．
各パラメータにおける変動係数は一定と仮定する．

風車および支持構造物の設備費モデル

14風力発電機コスト
𝐶𝒂𝒘𝒕 × 𝑃 + 𝒃𝒘𝒕 × 𝑃 × 𝑁
𝒄𝒘𝒕 × 𝑃 + 𝒅𝒘𝒕 × 𝑃 × 𝑁𝒆𝒘𝒕 × 𝑃 × 𝑁=

支持構造物コスト𝐶
𝐷𝑡𝐿

𝑃 <66≤𝑃 <77≤ 𝑃

210

𝐶𝑜𝑉 = 0.11
1.5

1Reported (Mean)
Predicted (Mean)
Kikuchi (2015)
Predicted(Std.) model

0.5

05

10Turbine rated power (MW)Reported (Mean)
Predicted (Mean)
Predicted (Std.)

8Diameter (m)Wind turbine cost
(Million 2019GBP/MW)

×𝐶×𝑁+ 𝒃𝒔𝒔 × ℎ + 𝒄𝒔𝒔(Negro V et al. 2017)(Crown Estate 2010, 2015, NREL 2015-2020)

0= 𝜋𝐷 𝑡 𝐿 × 𝜌= max 4, 𝒂𝒔𝒔 × ℎ= 𝒅𝒔𝒔 × ℎ + 𝒆𝒔𝒔= 𝒇𝒔𝒔 × ℎ + 𝒈𝒔𝒔

15𝐶𝑜𝑉 = 0.1264
200510152025
Water depth (m)風力発電機およびモノパイル支持構造物の直径・長さ・厚みについて文献データより実績値を参照し、変動係数を求めた

3035

電気関連設備の設備費モデル

15送電ケーブルコスト
𝐶=𝑙×𝑐𝑙=Wind farm×𝑁𝑙𝑙= 𝒂𝑬𝑪,𝟏 𝑑= 𝒂𝑬𝑪,𝟏 𝑑,,∆𝑙 =𝑑Offshore
substation+ 𝒂𝑬𝑪,𝟐 ∆ 𝑙 < 5𝑘𝑚+ 𝒂𝑬𝑪,𝟑 ∆𝑙 ≥ 5𝑘𝑚

Distance fromlandfall point−𝑑𝑃 ∆ 𝑙 < 5km = 𝑃 , 𝑃 ∆ 𝑙 ≥ 5km = 𝑃

Reported (Mean)
Predicted (Mean)
Predicted (Std.)80

𝐶𝑜𝑉 = 0.12604020001020∆ 𝑙 ≥ 5𝑘𝑚

100
Length of export cable (km)Length of export cable (km)(4C Offshore database)∆ 𝑙 < 5𝑘𝑚

1003040

Distance from shore

𝐶𝑜𝑉 = 0.23

80
60
40

Reported (Mean)
Predicted (Mean)
Predicted (Std.)200500Distance from shore from quoted (km)10203040
Distance from shore from quoted (km)50

送電ケーブルについて、連系点が遠い場合と近い場合に場合分けをして、文献データより実績値を参照し、変動係数を求めた

設置費モデルにおける船舶係数と設置日数
𝐼𝐶=𝐶+ 𝑨𝒘𝒕
𝒗𝒆𝒔 × 𝐶×𝑁,,

16× 𝜶𝒘𝒕 × 𝑻𝒊𝒏𝒔𝒕𝒂𝒍𝒍,𝒘𝒕
𝑃 < 3.60.42𝐴.

= 𝑃 == ,𝑃 =.

1

𝑃 = 3.6=.

𝑃 > 3.6(4C Offshore database)InitialConsolidation
Pre-industrialization

2000

Predicted (Mean)
Predicted (Std.)(Lacal-Arántegui R et al.)12Days/turbine (day)Main host capability (tons)

𝐶𝑜𝑉 = 0.23 𝐶𝑜𝑉 = 0.43
1500

1000500

𝐶𝑜𝑉 = 0.41

10Reported
Predicted (Mean)
Predicted (Std.)

864200510Turbine rated power (MW)

150051015Turbine reted power (MW)

風車と支持構造物の設置船の大きさを表す船舶係数および施工日数について、文献データより実績値を参照し、変動係数を求めた

施工稼働率の評価

17

施工稼働率𝜶𝒘𝒕は，離散事象シミュレーションを用いて，建設年数と施工稼働率の平均値と変動係数との関係を示す．
シミュレーションには欧州のBorsselにおける気象・海象データの予測値を用いた．
施工稼働率の標準偏差Coefficient of variance in workability

施工稼働率の平均値
Average in workability (%)

100806040
2000123Year

4560.150.1

0.05

00123Year456

平均値は変化しないが，変動係数は1年で建設する場合に対して，3年で建設する場合は4分の1程度まで減少した構築したエンジニアリングモデルの検証

18

イギリスで既に運開されたモノパイル式洋上風力発電所の建設費を評価し，建設費の実績値と比較した．
Mean of CAPEX (Million GBP / MW)

5Reported
Parametric
Proposed

432120192018

2018

2018

2018

2015
2015

2017

2015
2015

2017

2015
2015

2015

2014

2014

2014

2013

2013

2013

2013

2012

2011

2010

2010

2010

2009

2009

2009

2007

2006

2005

2004

2004

01
Parametric
Proposed

0.8
0.6
0.4
0.2

2019

2018

2018

2018

2018

2017

2017

2015

2014

2013

2013

2013

2013

2012

2011

2010

2010

2010

2009

2009

2009

2007

2006

2005

2004

02004

STD. of CAPEX (Million GBP / MW)

Commissioning year

Commissioning year

予測された平均値は実績値とよく合致し，予測された標準偏差は，変動係数一定の仮定のもと，平均値と同じ傾向を示す．

構築したエンジニアリングモデルの検証

19

30個のイギリスの洋上風力発電所の建設費の実績値と予測値について平均値と標準偏差を示す．またモンテカルロシミュレーションを実施し，標準偏差のばらつきを示した．

43.5
32.5
2
1.5
10.5
0𝜇=∑𝑥𝑁𝜇=∑𝑥𝑁

Obs.

30個の発電所の標準偏差,,CAPEX (Million GBP / MW)CAPEX (Million GBP / MW)

30個の発電所の平均値

Parametric Proposed𝜎=𝜎=∑ 𝑥,− 𝑥̅,− 𝑥̅,𝑁∑ 𝑥,

𝑁

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

Reported Parametric Proposed

平均値についてパラメトリックモデルは実績値を過小評価している一方，提案モデルは実績値をよく評価した．
標準偏差について，従来手法は標準偏差を予測できない一方，提案モデルは実績値に近い標準偏差を示し，標準偏差の予測誤差は100%から13%に減少した．

発電コスト低減シナリオの評価

20

提案モデルを用い、既往研究に基づいて発電コスト低減シナリオを評価した．

フェーズ

フェーズ1

フェーズ2

フェーズ3

現状

施工の効率化
設置専用船

風車大型化
8～10MW→
12～15MW

Ｏ＆Ｍの効率化
陸上風力参照建設費

（万円）

51.2

38.0

33.2

26.7

運転維持費

（万円/kW/年）

1.84

1.84

1.84

1.40

撤去費

（万円）

20.2

11.0

8.0

3.5

年経費率

（%）

6.12

6.12

6.12

6.12

運転年数

（年）

20

20

20

20

利用可能率

（％）

95

95

95

97

設備利用率

（％）

33.2

33.2

33.2

39

発電コスト

（円/kWh）20

17.0±1.4

13.6±1.1

10.1±0.9

コスト低減率（％）－

15.0±732.2±649.4±5

各フェーズにおける発電コストおよびベースラインからの低減率の平均値と標準偏差を提案したエンジニアリングモデルを用いて評価した．

入札結果の分析

21「秋田県能代市，三種町及び男鹿市沖」「秋田県由利本荘市沖」における供給価格の入札結果を３つの価格区分に分類し，各フェーズに対応させた．

秋田県能代市，三種町及び男鹿市沖

25,000200

20,000150

15,000100

10,00050

5,0000Price (Euro/MWh)

Price (Yen/MWh)

30,000012345秋田県
由利本荘市沖千葉県銚子沖https://www.meti.go.jp/press/2021/12/20211224006/20211224006.html(In Japanese)Figures are made by presenter. 1 Euro =130 Yen

入札結果の分析22

各フェーズにおけるIRRを仮定し、提案モデルを用いて発電コストの平均値と標準偏差を評価した．

運開年
(％)
IRR
供給価格の予測値 (Yen/kWh)Baseline
2020

Phase 12024-2026

Phase 22026-2028

Phase 32028-2030

10 %
29.0

10 %
23.6±2.28%
17.4±1.76%11.9±1.1

Supply price (Yen/kWh)30
Reported
Predicted

2520151050

Phase 1

Phase 2Phase 3

予測値の平均値および標準偏差は，実績値と一致し，提案モデルは入札結果の分析への有用性が示された．

日本海側と太平洋側の違いの分析

23

地域性が建設費に及ぼす影響を分析するため，同じコンソーシアムが秋田県及び千葉県洋上ウィンドファームの両方に入札した場合について，秋田県サイトの供給価格を１とした
とき，千葉県サイトの供給価格との比率を評価した

施工稼働率

海底地質

100

060

Depth (m)Workability (%)

80

40-10-20

200

Akita

Chiba

-30

Akita

SandChibay

Sand rock

Supply price ratio

2
Reported
Predicted

1.5
10.50

Akita

ChoshiClay

太平洋側と日本海側における施工稼働率の差と両サイトの地盤の違いによる支持構造物の施工日数の差により，両サイトの供給価格の差を説明できることが示された．

まとめ24• Task26を承継・拡大し、Task53として新しいタスクが立ち上がった。約4年間のプロジェクトであり、各WPについて計画を詰めている段階である。
• Task26のメンバーに加えて、新しくアイルランド・オランダから参加があり、大学からの参加も増えた。
• 日本は、WP2において主導し、エンジニアリングコストモデルのレビュー論文を書き、その後、新しい技術によるコスト低減効果をエンジニアリングコストモデルを用いて評価する予定である。
• 風力の価値・蓄電池との組み合わせにおける経済性評価といった欧州の最先端の研究に着目し、日本に紹介していく。