風力発電を活用したエネルギー
地産地消の計画・評価

国立研究開発法人国立環境研究所
社会システム領域 システムイノベーション研究室
主幹研究員 平野 勇二郎
2023年7月13日
1

背景• 世界的に脱炭素化を目指す方向にある。
→ 再生可能エネルギー導入拡大が重要• 日本でも2050年に二酸化炭素排出ゼロを表明している地方自治体が増加傾向にある。
• 自治体によって、地域特性、地域課題、再エネ賦存量、エネルギー需要特性などが異なり、ゼロカーボン達成に向けて地域条件に応じた対策が必要である。
• 不安定電源導入の際にエネルギー・ベストミックスが重要である。
→日本はこれまでに太陽光発電の導入が多く、今後は風力発電の導入促進が必要

2

現状における問題点と解決策の方針
地域条件における対策を検討する際の問題点：
自治体によっては、ゼロカーボン達成に向けた取組みを行うにあたり、専門のスタッフの不足や知見や経験に乏しいのが現状である。（マンパワー不足や人事異動による人材育成の難しさなど）

主に地方自治体等を対象として、脱炭素化に向けた具体的なプロジェクトの立案において、コンサルティングを行う。
→ 評価ツール「地域エネルギー計画・評価システム」を開発中3

現状における問題点と解決策の方針
風力発電の導入を検討する際の問題点：
少なくとも1年間のタワー観測と遠隔観測（ドップラーライダ／ドップラーソーダ）が必要であるため、慎重な事前評価が必要である。
計測を行った年の偶発的な風速の変化を含むため、代表性があるとは限らないので、一般化した条件での比較手法が必要である。
「地域エネルギー計画・評価システム」に風力発電の評価手法を組み込み、風力発電の利活用ポテンシャルを事前評価する。
4

新地町における地域連携の経緯
2011年12月～ 環境未来都市 新地町「スマートハイブリッドタウン構想」
 国立環境研究所において地域ICTシステム「新地くらしアシストシステム」を開発、約100世帯で社会実証実験

2016～2018年度 スマートコミュニティ導入促進事業「地産地消型エネルギー利用を核とした復興まちづくり事業」• 「新地スマートエナジー株式会社」設立• 新地エネルギーセンターの施工完了（2018年11月）• 2019年3月から駅周辺地域への電力・熱供給を開始

2018～2020年度：地域復興実用化開発等促進事業「汎用型地域エネルギーマネジメントシステムの設計と復興・まちづくり計画・評価システムの開発」
新地町の地域エネルギー事業をエネルギーマネジメントを高度化し、他地域へ展開する「地域エネルギー計画・評価システム」を開発

5

地域エネルギー計画・評価システムの開発
地域エネルギー事業を中核とする新たな復興・まちづくりを実現するための汎用型の計画・評価システムを開発・実証→他の自治体へ展開するプロセスモデルの開発・実用化を目標とする①需要の変更・拡大

地域エネルギー計画・評価システム
エネルギー需要モデル

例：観光農園の進出 例：農業施設の変更 例：浄化センターへ拡大

将来需要予測モデル②再エネ・蓄電池、トリジェネ等の導入
TOSH I BA

ケースシナリオ(現状・将来)建設費データ

再エネ発電量設備建設費

蓄電池容量設定●●●●●●●

Ｈ2

例：太陽光発電、風力発電、蓄電池

燃料データ

モビリティEV運用

例：トリジェネCO2回収

DR運用モデル③モビリティ・EVの導入・DR化

環境性評価
事業性評価

シミュレーション

エネルギーセンター
運用モデル

将来のまちづくりを評価し、最適化に貢献
例：庁用車EV

例：地域交通/福祉車両EV、ITモビリティ管理

設備投資費

設備投資費

年間CO2削減率(1)(2)-1(2)-2④エネセン省エネ化、運用見直し、(3)-148.1%(2)-143.5%(2)-243.7%

投資回収年数経済性（投資回収年数）(1)(4)-1(5)-1(3)-136.8%(3)-237.9%(4)-137.4%(4)-2(5)-20

500

1,000

1,500

2,000

[百万円]
太陽光(自営線)

風力(自営線)

太陽光(託送)風力(託送)

EV化

EVPS

蓄電池

冷温水導管

自営線

CEMS

2,500

37.4%

(5)-239.4%0%

例：最適運転計画

10%

20%

30%

(2)-1

7.5

(2)-2

7.6

40%

7.6

(3)-2(4)-16.9
6.7(4)-27.4
6.7

(5)-1
(5)-2

16.9
15.8

7.2

(3)-139.2%

(5)-1

8.0

60.1

(3)-2(4)-2

例：エネセン省エネ改修 例：CGS運転制御

年間CO2削減率

(1)

50%

6.0

60%

6.9

6.2
05

9.6
8.9

7.4
10

再エネ導入＋EV化

15スマート制御

20

6計算フローのイメージ
従来設定

エネルギーセンター化・再生可能エネルギー導入

従来設定
エリア中心部

エネルギーセンター化

スマート化

再生可能エネルギー導入

エネルギーセンター最適化
託送供給(エリア周辺部)

経済DR制御

250

200

200

200

200

150

150

150

150

100

100

100

100

100

50

50

50

50

50

00250

エリア周辺部

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

個別熱源、個別受電方式
再生可能エネルギーなし

0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

エリア中心部をエネルギーセンター化

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

0

自営線供給
(エリア中心部)

200
150

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 220

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22-50-50-50

再生可能エネルギー導入

エリア中心部を自営線化
地域電力会社化し、エリア内に託送エネルギーセンター最適化

電力単価が高い時にDR制御

スマート化
EV充電制御蓄電池SOC制御

蓄電池・EVDR

自営線ピークカット・余剰吸収

地域電力余剰吸収

200

200

200

200

200

150

150

150

150

150

100

100

100

100

100

5050

5050500

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 2200 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 2200 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 2200 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 2200 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22-50-50-50-50-50EVの走行距離(計画)に基づき必要蓄電量を充電ピーク超過・余剰電力を予測し、定置型蓄電池・EV蓄電池の蓄電残量または空き容量を確保するため充放電

電力単価が高い時に蓄電池・EVから放電、低い時に充電(EVは走行に必要な蓄電量以下のときは放電なし)

自営線内のピーク超過の抑制、余剰電力の吸収を行うため、蓄電池、EV、熱源運転パターン、施設DRを制御

エリア内余剰電力を吸収するため、蓄電池、EV、熱源運転パターンを制御

7

計算シートによる出力結果の例（暫定）各ケースの設備投資額を表示。

ドロップダウンリストから検討ケースを選択。
(3)-2

新地駅～役場周辺地域(自営線)＋イノベ１:新地地区＋住宅(託送)

設備投資費

2/3 (補助率)※エネルギーセンターの熱源導入費は、個別に熱源を設置した場合と相殺すると仮定する。

年間CO2排出量

系統受電電力
ガス
ガソリン
計
導入効果
CO2削減量年間エネルギー費削減
電力再エネ率
電力再エネ自家消費率
単純投資回収年数

スマート制御02004006008004,122 MWH/年
84 MWH/年
9 MWH/年-2,175 MWH/年
2,750 MWH/年 44,131 千円/年-803 MWH/年 -8,026 千円/年
1,426 kW
28,428 千円/年
54 千Nm3/年
3,522 千円/年4,113 MWH/年-450 MWH/年
9 MWH/年-2,175 MWH/年
2,230 MWH/年-732 MWH/年
934 kW
133 千Nm3/年

1,529 MWH/年
47 MWH/年-521 MWH/年
1,106 MWH/年 17,782 千円/年
-97 MWH/年-972 千円/年
629 kW
12,537 千円/年

1,525 MWH/年
45 MWH/年-521 MWH/年
1,570 MWH/年-754 MWH/年
589 kW
11,744 千円/年3,856 MWH/年 61,913 千円/年-900 MWH/年 -8,998 千円/年3,201 MWH/年 45,341 千円/年-754 MWH/年
7,890 千円/年

139,452 千円/年

従来設備
CO2排出量※原単位
0.518 kg-CO2/kWh
2,179 t-CO2/年
124 t-CO2/年
2.29 kg-CO2/Nm3
48 t-CO2/年
2.32 kg-CO2/L
2,351 t-CO2/年

スマート制御エネルギー
年間費

97,402 千円/年

太陽光(託送)風力(託送)

EV化

蓄電池

冷温水導管

自営線

CEMS

年間エネルギー費

1,549 t-CO2/年

1,460 t-CO2/年

1,800

年間CO2排出量
2,500
2,000

▲30.2%

7,704 千円/年8,666 千円/年

スマート設備
CO2排出量※原単位
1,155 t-CO2/年0.518 kg-CO2/kWh
305 t-CO2/年
2.29 kg-CO2/Nm3

1,600

風力(自営線)

100▲41.7%

50▲34.1%

1,500▲37.9%

1,000
500
0

従来設備

再エネ導入＋EV化
CO2排出量※原単位
1,424 t-CO2/年
0.518 kg-CO2/kWh
124 t-CO2/年
2.29 kg-CO2/Nm3

1,400

EVPS

081,345 千円/年

1,200

太陽光(自営線)[t-CO2/年]

再エネ導入＋EV化
エネルギー
年間費

1,000

[百万円]

再エネ導入

従来設備 再エネ導入 スマート制御

スマート制御＋EV化＋EV化

電気(従量)

電気(基本)

ガス

ガソリン

電気

再エネ発電量ガス

ガソリン

再エネ率/自家消費率

7,00080%

6,00070%

再エネ率/自家消費率

従来設備
エネルギー
年間費
【新地駅～役場周辺地域】 ※自営線
施設電力負荷4,122 MWH/年
熱源電力量
84 MWH/年
電気自動車充電再エネ発電量
系統受電電力量
4,207 MWH/年 67,315 千円/年
余剰売電電力量
最大電力(契約電力)
1,426 kW
28,428 千円/年
3,522 千円/年
ガス消費量
54 千Nm3/年【イノベ１～３地区】 ※託送施設・住宅電力負荷
1,529 MWH/年
電気自動車充電再エネ発電量
系統受電電力量
1,529 MWH/年 24,550 千円/年
余剰売電電力量
最大電力(契約電力)
629 kW
12,537 千円/年
【地域全体】
系統受電電力量
5,736 MWH/年 91,865 千円/年
余剰売電電力量【自動車】
3,099 千円/年
シェア・自家用車
20.7 kL-ガソリン計

再エネ導入＋EV化

150

年間エネルギー費表形式で結果を表示。

955 百万円
318 百万円

スマート制御導入容量
導入費200 kW
60 百万円
2,000 kW600 百万円
500 kW
150 百万円
0 kW
0 百万円
60 台
90 百万円55 台
55 百万円
1,000 kWh
350 百万円
2 km
100 百万円
4 km
120 百万円
1 式
30 百万円
1,555 百万円
518 百万円[百万円/年]

設備投資単価を入力。

太陽光発電(自営線)
風力発電(自営線)
太陽光発電(託送)風力発電(託送)
EV化
EVPS
蓄電池
冷温水導管
自営線
CEMS
計
補助金導入後再エネ導入＋EV化
導入容量
導入費
200 kW
60 百万円
2,000 kW600 百万円
500 kW
150 百万円
0 kW
0 百万円
60 台
90 百万円55 台
55 百万円※単価
300 千円/kW
300 千円/kW
300 千円/kW
300 千円/kW
1,500 千円/台
1,000 千円/台
350 千円/kWh
50,000 千円/km
30,000 千円/km
30,000 千円/式

設備投資費

電力量 [MWH/年]

検討ケース

5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
060%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

従来設備 再エネ導入 スマート制御

再エネ導入

＋EV化

＋EV化

自家消費量

余剰売電寮

系統依存

スマート制御電力再エネ率再エネ自家消費率68

投資回収年数再エネ導入＋EV化

再エネ導入＋EV化
802 t-CO2/年 (削減率)42,050 千円/年 (削減率)
46.5%
66.6%
7.6 年

スマート設備
34.1%
891 t-CO2/年 (削減率)30.2% 58,107 千円/年 (削減率)
51.4%
72.0%
8.9 年

『従来設備』の条件に対して、『再エネ導入+EV化』『スマート制御』の効果を比較。

37.9%
41.7%

スマート制御024

10 [年]

グラフで結果を表示。

8

評価事例：供給エリア設定
JR新地駅周辺においてエネルギー
地町 イノベーションコースト構想 対象モデルイメージ
1
供給エリア拡大を想定
ig
新地駅前
電力・熱供給エリア
新地エネルギーセンター
新規需要家
新規需要家

ホテルグラード新地

新規需要家

石油資源開発寮

丸屋新地店
フレスコキクチ新地店

既設

8 EV急速充電スタンド

既設
需
要家

新想需
定要家））

新設

2 新地町役場
3 図書館
4 農村環境改善センター
5 石油資源開発寮
6 防災センター
7 新設スーパー

新想需
定要家（：既設施設（系統電力利用）：既設施設（地域電力利用）

尚英中学校

大地域

セ新ン地
タエ
ネ
かルらギ
供給）

8

3 4

5h）（新地小学校

保険センター
農村環境改善センター
新地町役場 新地図書館

フットサルコート

備考（d（新地郵便局b

複合商業施設防災センター2

農業施設

施設名称a ホテル・温浴b フットサル場
新地 c 文化交流センター
駅 d 複合商業施設
周 e 農業生産施設
辺エネルギーセンター
f 観光農園g 新需要家１h 新需要家２i CCSﾄﾘｼﾞｪﾈ実証施設
拡 1 新地浄化センターー7

JAそうま新地営農センター

e交流文化センターc

新需要家（商業）6f

a

対象エリア施設名称

ー

本調査の対象エリア

下水処理場：新規需要家（建設予定）

計算対象エリア＜地域エネルギー供給事業エリア＞
・駅前再開発、新たなまちづくり推進地域、公共施設が集約する地域 等⇒地域のエネルギーセンター等から電力および熱（冷暖房・給湯）を集中供給（電力は発電電力および系統・調達電力を組み合わせて供給）＜託送による地域新電力事業エリア＞
・地域に点在する小中学校、公共施設、民間建物、住宅 等⇒自己電源・系統・調達電力を託送や小売電力として供給
9評価事例：ケース設定と計算結果
検討ケース設定①従来設備（比較基準）
電力供給

一般電気小売②分散型地域エネルギー供給
自営線
地域新電力
エネセン・分散型エネルギー供給③ ②＋再エネ導入/電力小売事業④ ③＋ＥＶ等モ
ビリティ導入⑤ ④＋蓄電池最適制御

⇒⇒

⇒

⇒⇒

⇒

空調方式
(中核エリア)
空調方式(周辺/住宅)個別・電気/ガス

⇒⇒

⇒

⇒

再エネ導入

なし

なし

あり

⇒

⇒

公用車・シェアカー・
地域バス

ガソリン/ディーゼル車⇒なし

ガソリン/ディーゼル車あり⇒

EV/FCV

地域分散電力（再エネ等）の地
域利用制御

ガソリン/ディーゼル車あり
コージェネ・熱利用
最適制御

あり
⇒
+EV充放電・FCV
水素制御

あり
⇒
+蓄電池制御個別・電気/ガス

各ケースの設定内容の概要①従来設備（比較基準）：従来通りの設備構成およびエネルギー利用形態②分散型地域エネルギー供給：対象エリア中心に地域エネルギー供給拠点としてエネルギーセンターを設置。
エネルギーセンターはコージェネレーションシステムを利用し、供給エリア内を熱導管・自営線でネットワーク化し、冷暖房・給湯の冷温熱ならびに電力を供給。
③ ②＋再エネ導入＋電力小売事業（地域新電力）：②に加え、太陽光発電・風力発電などの再生可能エネ
ルギーを導入。地域新電力会社を設立し、卸取引市場で調達した電力および地域内の再生可能エネル
ギーで発電した電力を、自営線による供給エリアの範囲外にも託送により供給。
④ ③＋EV等モビリティ導入：③に加え、地域の公用車にEVを導入するほか、シェアEVやEVバスを導入。
⑤ ④＋蓄電池最適制御：④に加え、太陽光発電・風力発電などの再生可能エネルギーの余剰電力を定置型蓄電池に蓄電し、地域内電力が不足する際に放電する制御

10評価事例：ケース設定と計算結果
省エネ・CO2削減効果算出例

年間1次エネルギー使用量0①従来設備（比較基準）②分散型地域エネルギー供給③②＋再エネ導入/電力小売事業⑥⑤＋FCV/FCフォークリフト導入⑤5,000,000

10,000,000

15,000,000

20,000,000

削減効果
25,000,000

30,000,000

40,000,000⑥＋蓄電池最適制御

年間CO2排出量0①従来設備（比較基準）②分散型地域エネルギー供給③②＋再エネ導入/電力小売事業⑥⑤＋FCV/FCフォークリフト導入⑤35,000,000

200,000

400,000

600,000

800,000

削減効果
1,000,000

1,200,000

1,400,000

1,600,000

1,800,000

2,000,000⑥＋蓄電池最適制御

算定方法の概要

再エネ導入時に大きな削減ポテンシャル

省エネルギー量 ＝ 従来年間一次エネルギー消費量 － 検討ケース年間一次エネルギー消費量
省エネルギー率 ＝ 省エネルギー量 ÷ 従来年間一次エネルギー消費量
一次エネルギー消費量 ＝ 各ケースの電力・燃料年間消費量 × 電力・燃料の一次エネルギー換算値
CO2削減量 ＝ 従来年間CO2排出量 － 検討ケース年間CO2排出量
CO2削減率 ＝ CO2削減量 ÷ 従来年間CO2CO2排出量 ＝ 電力・燃料年間消費量 × 電力・燃料のCO2排出原単位• 従来設備と比較した各ケースの省エネルギー性、CO2削減効果を算定• 各ケースは、従来から分散型電源、再エネ導入、モビリティ制御、蓄電池制御を導入した効果について検証が可能※1各燃料の一次エネルギー換算値
電力9.76[MJ/kWh]

都市ガス

45.0[MJ/N㎥]

ガソリン

34.6[MJ/L]]

軽油

37.7[MJ/L]

水素

141.8[MJ/kg]
各燃料のCO2排出原単位

電力0.470 [kg-CO2/kWh]

都市ガス 0.059[kg-CO2/N㎥]
ガソリン

0.0671 [kg-CO2/MJ]

軽油

0.0686 [kg-CO2/MJ]

水素

0 [kg-CO2/kg]

11

風力発電ポテンシャル評価の組み込み
上空風速

ドップラーソーダによる新地町(下水処理場）風況観測

4次元風況データベース
客観解析データ

地域エネルギー計画・評価
システム

領域気象モデルWRF
2019.12～2020.2
通年の上空風速を予測
U

U1= (Z1) nZ1

粗度パラーメータ取得
地上（屋上）定点観測

初期条件・境界条件

詳細モデルによる風力発電
予測シミュレーション
風況予測ソフトウェア

気象測器設置消防防災センター、浄化センター、尚英中学校

風況評価・発電量試算

風力発電を組み込んだエネルギーマネジメントシ
ミュレーション

12

4次元風況データベース
代表的な1年間の詳細な数値シミュレーションと上空・地上の観測データを駆使して1年分の4次元的（空間×時間）な風向・風速のデータベースを作成
風況調査の事前コンサルティングや適地選定に貢献
代表年を標準年とする（例えば、拡張アメダス気象データの標準年に合わせて設定するなど）→ 代表性のある年を選択することにより、発電量の過大評価、過小評価を回避→ 多地点を対等に比較・評価することが可能となる→ 新電力事業者が需要家側の変動パターンと結び付けたエネルギーマネジメントを踏まえて風力発電の利活用ポテンシャル調査が可能となる4次元データベースのイメージ

拡張アメダス気象データ：
気象庁のアメダス観測値に空調負荷計算の推計値により補完した気象データ。建築の設備設計等で用いられる。
地点ごとに標準年が設定されている。

任意の地点において標準年（8760時間）の風向・風速の時間変化を取得

鉛直・・・
3:00JST

9:00JST

15:00JST時間134次元風況データベース利用イメージ
地域エネルギー事業導入のための計画・評価システムに組み込み、地域エネルギーの利活用ポテンシャルを評価
4次元風況データベース

3:00JST

9:00JST発電量

15:00JST

21:00JST

任意の地点において標準年における発電量の算定が可能

太陽光発電
風力発電
発電効率・発電実績
気象観測・
予報データ
コージェネレー
ションシステム

地域エネルギーセンター

ｘ

需給バランス
調整

V2G/V2H

拡張アメダス気象データ（標準年）
標準年における空調負荷シミュレーション

電力需要
冷熱需要

暖房需要
給湯需要

需要情報
デマンドレスポンス制御
14メソスケール気象モデル（WRF）による計算結果の検証
2019～2020年度：風況の実測及びシミュレーションを行うための開発評価システムとして、ドップラーソーダーを活用した実測・評価を行い、その手法について開発。WRFによる再現性を検証。

新地町(下水処理場）設置状況

新地町における風向の時間変化

VAISALA社製 Triton Wind Plofiler

ドップラーソーダー：大気に向けて音波を発信し、反射波を受信、処理して上空の大気の状態を遠隔探査する装置。風力発電の風況精査や各高度での風向・風速を計測。

観測地点
新地浄化センター敷地内（福島県相馬郡新地町）

新地町における風速の時間変化

新地町における上空の実測データと比較し、十分な再現性を確認。

15

風況評価ソフトウェア（MASCOT）
による発電量予測（応用例）
計算結果をデータベース化

WRF① 標準年気象データに基づく解析対象年月の選定

風況シミュレー
ション結果 4次元風況

データベースMASCOT

客観解析データ
各種観測データ（ドップラーソーダー、ウインドプロファイラ等による）② MASCOTの結果の比較・検証
オンデマンド計算

複雑地形上の気流予測結果③

発電量予測結果

風力発電機パワーカーブ（メーカーにより公開）

地域エネルギー計画・評価システムへ入力【予測評価のフロー】
風力発電設置時の年間発電量予測を実施①WRFを用い、ドップラーソーダーや地上実測データを取り込んだ気象シミュレーションデータを作成②上記①の結果をMASCOTに入力、得られた気流予測結果とウインドプロファイラ等の観測結果との比較・検証③代表地点（浜通り地域）における年間（8760時間）の発電量予測
16

MASCOTによる連成計算（応用例）
詳細な地物の影響を考慮して詳細な風況評価を行う
ため風況評価ソフトウェア「MASCOT」を活用→ 4次元風況データベースの風向・風速を用いて、事前コンサルティングに活用（通常はタワー観測・ドップラー観測の値を利用）

MASCOT：
三次元非線形気流解析により複雑な風況の解析・予測、ウィンドファームの発電量予測が可能なソフトウェア
風況観測データを基に任意地点での風況を詳細に予測することができる

1年間（8760時間）の発電量の予測結果をエネル
ギーマネジメント評価へ※PD（風力エネルギー密度）：単位時間あたりに風車の回転翼断面を通過する風の運動エネルギー量

MASCOTによる計算結果の例

地域エネルギー計画・評価システム

17新技術の特徴・従来技術との比較• 従来はREPOSやNEDO風況マップによる年間発電量予測を用いて適地選定が行われてきたが、本技術では総量だけでなく詳細な時間分解能で発電量予測が可能である。
• タワー観測や遠隔観測では計測を行った年の偶発的な風速の変化を含むため代表性があるとは限らないが、本技術では一般化した条件での比較が可能である。
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想定される用途• 地域エネルギー計画・評価システムに風力発電ポテンシャル評価手法を組み込むことにより、需給バランスを踏まえたエネルギー地産地消のポテンシャル評価が可能である。
• 詳細な風況調査を行う際の事前コンサルテ
ィングとして、事業の実施可能性や適地選定に活用する。
• FIP制度における発電事業の事前評価にも利用化可能である。
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実用化に向けた課題• 自治体等の担当者が本システムで評価することは難しいため、コンサルティングの体制づくりが今後の課題である。
• タワー観測および遠隔観測を行う際の事前コンサルティングとして利用可能であるが、タワー観測および遠隔観測を代替しうる精度は得られていないため、今後さらなる精度向上を目指す。
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企業への期待• 脱炭素地域づくりのコンサルティングを進める際に事業主体としての参画• 地方自治体等と連携し、脱炭素先行地域やSDGs未来都市等の応募や資金獲得• その他、様々な機会において地域エネルギー計画・評価システムの社会実証・実装
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脱炭素地域づくりコンサルティング体制（案）
コンサルティング会社の役割〇コンサルティングビジネスの実施〇エネルギー技術情報の更新〇シミュレーションツールの実用改善〇エネルギー事業ﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄ情報提供〇事業ガバナンス、ﾌｧｲﾅﾝｽ情報提供〇関係主体協議機会の提供

国立環境研の役割
・シミュレーションツールの開発→コンサルティングベンチャーに提供
・環境エネルギｰ/まちづくり政策情報・ツールの改善、カスタマイズ

国立環境研究所

ツールの提供シミュレーションツール

新規コンサルティングベンチャー
出資
協働

既存コンサル会社

既存コンサル会社

地域エネルギー
コンサルティング
ベンチャー

・研究成果の社会実装
・研究成果発表に向けた
データ収集

既存コンサル会社
・地域エネルギー診断
・将来エネルギー需要推計
・ エネルギーシステム計画支援・ まちづくりによる波及効果分析

クライアント
自治体

ベンチャー事業の運営主体

自治体

ｴﾈﾙｷﾞｰ
事業者

・・・

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本技術に関する知的財産権• 発明の名称 ：風況予測システム及び風況予測方法• 特許番号 ：特許第7240767号• 出願人：国立研究開発法人国立環境研究所• 発明者：平野勇二郎23

お問い合わせ先
国立研究開発法人国立環境研究所
連携推進部 研究連携・支援室
ＴＥＬ ０２９－８５０－２９５６
e-mail kikaku-ip@nies.go.jp

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