Vol. 25 No. 2（2004）

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研 究 論 文地域総合自然エネルギーシステムの統合評価
Design for Renewable Energy Systems with Application to Rural Area in Japan久保一

雄* ・ 中Kazuo Kubo

田俊彦**Toshihiko Nakata（原稿受付日2003年１月20日，受理日2003年８月22日）
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Abstract
This study is based on the optimization and simulation modeling of the proposed integrated renewable energy
system in rural areas in Japan. The model we have designed provides an optimal system configurationconsidering hour-by-hour data for energy availability and demands. The model leads a minimum cost design for
the energy system as well as the capacities of each energy conversion facility. This tells us how to configure theenergy system to meet the specific set of demand and what such a system will cost. The energy system consistsof renewable resources and backup power stations in order to supply electricity and heat into the industrial,commercial and residential end users. In this study, the electricity market is consisted of the wind electricity,
photovoltaic (PV), and backup generators (which is equivalent to un-served load in the model), and the heatmarket is configured by biomass co-generation, geothermal heat pump (GHP), petroleum, and gas. The result of
our analysis clearly shows the following :1. About 72 percent reduction in carbon dioxide (CO2) emission can be obtained fairly inexpensively with the
integrated renewable energy system.
2. Combining the wind electricity with GHP, we can configure the optimal renewable energy system to meet thechanges in demand.
3. The PV has a possibility to reduce the need for peak fossil generation since the sun mostly shines during peakdemand hours, but the contribution of the PV is relatively small in the integrated renewable energy system.
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その最適運用の解析，経済性の評価を行い，導入促進策の１．はじめに１つとして提案する．はじめに，地域総合自然エネルギー

再生可能エネルギーはCO2の排出がないことから，21世システムの特徴を要約し，エネルギーシステムのモデル化

紀に重要な役割を担うエネルギー源として注目されている1）．と解析手法について述べる．つぎに，エネルギーシステム

また，資源制約が少ないことから持続可能性がきわめて高の運用特性についての解析結果を考察し，システムの性能

く，潜在的に一定の供給力を担う可能性を持っている2）．

評価，経済性評価について述べる．

さらに，風力発電等の再生可能エネルギーは，地域分散型

２．地域総合自然エネルギーシステム

電源としても注目を集めている3，4）．そのため，多様な再生可能エネルギー導入促進策5，6，7）の検討が始まっている．

これまで，１種類の再生可能エネルギーだけを対象にししかしながら，再生可能エネルギーは，以下のさまざまた評価研究は数多くなされてきた11，12）．しかし，自然条件な問題を抱えているために，導入が順調には進んでいないに左右される再生可能エネルギーは，出力が不安定であるのが現状である8）．第１に，再生可能エネルギーは，エネため，単独の再生可能エネルギーだけでは，安定したエネルギー変換効率や設備利用率が低いため，大きな出力を得ルギー供給を行うことが困難である．エネルギーの安定供るには広大な土地が必要になる．第２に，太陽，風力とい給を行うために，複数の再生可能エネルギーを組み合わせった再生可能エネルギーは自然条件に左右されるために，たエネルギーシステムの設計研究が，近年になり欧米を中その出力は非常に不安定である9）．第３に，再生可能エネ

心として始まっている13−21）．

ルギーの資源は地域によって偏在しているため，導入可能いっぽう，国内では，まだ再生可能エネルギーを組み合な範囲は限定される．また，再生可能エネルギーの電力系わせたエネルギーシステムの研究は見あたらない．そこで，統への連結が増加するにつれて，その出力不安定性が一般

日本の国土の特徴を考慮して，複数の再生可能エネルギー需要家に対して影響を及ぼす可能性も指摘されている10）．

を組み合わせた地域総合自然エネルギーシステム＊1）を考

本研究は，地域総合自然エネルギーシステムを考案し，
注１） このシステムの電力部門は，特定電気事業に該当する．「他者の供給能力に依存することなく，自ら保有する電気工作物により，その供給地点の需要に応じることが可能であること」が求められているため，本システムはその基準を満たすことができない．本研究は，電気事業法等の規制緩和を想定して行っている．

*東北大学大学院工学研究科技術社会システム専攻
** 〃
〃 助教授
〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉01−47−

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エネルギー・資源案した．その特徴を以下にまとめる．

Pi−γ
Share of ith supplier＝ n −γ ………………………（1）ΣPj

・町村単位の比較的小さな地域を対象とする．

j＝1

・１種類ではなく複数の再生可能エネルギーを組み合わせる．

ここで，・対象地域の特性によって，利用する再生可能エネルギー

Pi＝ 各エネルギー供給源の供給価格

γ＝ 市場の価格感応性（price sensitivity）

n＝ エネルギー供給源の数が異なる．
・既存の電力系統と連系し，出力が不足した場合のバックアップとして用いる．

である．また，（2）式でエネルギー供給価格を決定する．

・余剰電力は，連結する系統を通して電力会社に売却する．

３．解析方法

＊＊DCF＋Rf］＝SCC（ Lf＊Af）［（ Pc−Cc）…………（2）

ここで，

3.1 解析ツール

Pc

解析ツールとして，米国ローレンス・リバモア国立研究＝ ある期間（period）における価格

DCF ＝ 割引率（金銭価値を一定に保つように調整する）

所と共同開発中のエネルギー経済モデルMETA・Net ＊2）

Rf＝ 将来の正味の歳入を使用している．このモデルは，複雑なエネルギーシステ

Cc＝ ある期間（period）における単位出力あたりのムの開発，修正，解析が可能なボトムアップ型のエネルギ

コストー経済モデルである22）．

SCC ＝ 比建設費

本モデルは，ネットワークモデリング法というモデル化

Lf＝ 負荷率手法を採用している．この手法は，ノードとよばれるモジAf＝ 設備利用率

ュールをリンクさせ，ネットワークを作成し，モデル化をである．

行うものである．ノードには，大きく分類して，需要ノー１回の計算で，期間数（後述する）×ノード数×２（量ド，市場ノード，エネルギー変換ノード，資源ノードの４と価格）のデータ数を扱っている．システム全体の各種コ種類がある．図１に計算方法の概略を示す．

ストの総和を最小化することで，システムの最適化を図る．

市場ノードには価格感応性のパラメータを設けており，本研究では，約35万データの最適化をしている．
3.2 対象地域

このパラメータを利用して以下の（1）式により需要を配分している．

本研究では，岩手県葛巻町を対象として解析を行った．

注２） META・Netは，米国エネルギー省（DOE）の支援のもとで共同開発中のエネルギー経済モデルで，その利用にはDOEの許可が必要である．担当部署：米国ローレンス・リバモア国立研究所技術移転推進課．Box 808, L-795, Livermore, CA 94550, USA, (925) 422-6416．

図１

この地域には2,974世帯，8,870人（平成15年４月１日現在）が暮らしている．主な産業は酪農を中心とした第一次産業である．

モデルの計算方法−48−

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3.3 対象期間

表１

各エネルギー変換ノードの入力データ

解析の対象期間は１年間として解析を行った．META・
Netは多期間均衡モデルであるため，対象期間の１年間を期間に分割する必要がある．本研究では，１期間＝１時間として，１年間を8,760期間に分割している．
3.4 解析モデル
システムへの導入可能性を検討する再生可能エネルギーとして，対象地域の特性から，太陽光発電（Photovoltaic），風力発電（Wind），バイオマス発電（Biomass），地熱ヒートポンプ（Geothermal heat pump）の４種類を選択した．地域総合自然エネルギーシステムは，これら４種類の再生可能エネルギーと系統電力，石油熱源，ガス熱源を組SCC : specific capital cost.
AOC : ancillary operating cost.
＊
cost of geothermal energy.
ａBased on Assumptions to the Annual Energy Outlook 2002 (2001)26）.
ｂ
Based on Kuzumaki town, Iwate prefecture (2001)27）.
ｃ
Based on Takasugi et al. (2000)28）.
ｄ
Based on The Institute of Energy Economics, Japan (2001)29）.

み合わせたシステム構成とする．解析モデルの構成を図２に示す．電力供給は，風力発電，太陽光発電，バイオマス発電，系統電力によって行い，熱は，GHP，石油，ガスによって供給する．
3.5 入力データ解析に用いた各種パラメータを表１に示す．なお，太陽用量23）から算定した．日射量データは，既に対象地域に導光発電，風力発電の出力は，後述する日射量データ，風況入されている太陽光発電システムの平成12年度実績データデータから決定されるため，機器の効率は100％と設定しを用いた．地域内では，第３セクターが実施主体となって，ている．価格の導出に必要な利子率は５％と設定した．価

既に風力発電が行われている．本解析では，発電事業者か格感応性は５と設定した．

ら提供された風況データを，風車の性能曲線を用いてデータ変換して使用している．

需要データ，日射量データ，風況データは，期間ごとのデータが必要である．したがって，１時間刻み１年間にわ４．解析結果および考察たる8,760個のデータを用いている．
電力需要データは，対象地域の岩手県葛巻町が管轄区域以上の条件設定のもとで，META・Netによる地域総合に含まれる東北電力二戸営業所の平成12年度販売電力量か自然エネルギー解析を行った．以下，その解析結果と考察ら算定した．熱需要データは，対象地域の石油製品等の使を述べていく．

図２

モデルの構成−49−

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エネルギー・資源4.1 電力の供給内訳と電力価格

20〜35cents/kWh，バイオマス発電は34〜47cents/kWh，システムの電力供給について以下に述べる．電力の供給

系統電力は18cents/kWhであり，市場は系統電力を優先

内訳を図３に示す．風力発電が稼動している場合には，電的に選択する．

力需要の大部分は風力発電による電力によって供給されたとえば，図３の72時（４月６日午前０時に相当）に着る．風力発電による電力で地域の全電力需要を賄うことが目する．この時刻では，地域電力需要を風力発電がすべて賄できないときは，その不足分を系統電力で補っている．太っている．
図４を見ると，このときの電力価格は，2.06cents/kWh

陽光発電による電力はほとんど供給されない．なお，このである．６時間後に，夜が明けるにつれて電力需要が増加

供給内訳が得られる理由は，後述の電力価格の変動（図４）してくるが，風が弱いため風力発電だけでその需要を満足にて説明する．

できない．このとき，系統電力と同程度の価格まで風力発電力価格の変動を図４に示す．示した期間は，図３の期電の価格は上昇し，系統電力が風力発電と競争力を持つ．

間と同じである．実際に地域に供給される電力価格（＝シ

こうして風力発電の不足分を補う形で，系統の電力が供給ステムの限界費用）は，図中のMarketの線が表している．

される．

風力発電の電力によって全地域需要を賄うことができると図４に示す価格の急変は，市場原理によってもたらされき，風力発電の電力価格は2.06cents/kWhであり，他の電るために，その上昇している部分の価格は仮想価格（shadow

力価格に比べてかなり安価である．したがって，風力発電price）といえる．実際に運用する場合，再生可能エネルによる電力が地域に供給される電力の大部分を占める．しギーによる電力供給を優先的に行い，不足分を系統電力にかし，風が弱まり，風力発電による発電量が少なくなると，よって補うという形が現実的だろう．

地域需要に対して発電量の不足が生じる．需要に対して供4.2 熱の供給内訳と熱価格給量が不足しているため，需要と供給の関係から価格は上

つぎに，熱部門の解析結果を述べる．熱の供給内訳を図昇する24）．風力発電の電力価格が他の発電技術の電力価格５に示す．結果をみると，GHPと石油が主要な熱源になと同程度まで上昇すると，他の発電技術による電力供給がっており，ガスによる熱供給はほとんど行なわれない．

始まる．風力以外の発電技術には，太陽光発電とバイオマ

つぎに，図６に熱価格を示す．GHPの動力源は電力でス発電，バックアップの系統電力がある．風力の発電量があるため，GHPによって供給される熱の価格は電力価格

不足するときに他の電力価格を比較すると，太陽光発電はに左右される．したがって，電力価格（図４のMarket）

図３

電力の供給内訳

図５

熱の供給内訳

図４

電力価格の変動

図６

熱価格の変動−50−

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147の変動と比較すると，GHPの熱価格は，電力価格の変動に追従していることがわかる．つまり，電力価格が低い場
合には，GHPの熱価格も低くなり，その逆の場合には，GHPの熱価格も高くなる．GHPの熱価格が低い場合には，その熱価格は0.54cents/kWhであり，他の熱源の熱価格と比較して，最も低くなるためにおもにGHPで熱供給が行なわれる．いっぽう，GHPの熱価格が高い場合には，その熱価格は5.0cents/kWh前後である．石油の熱価格は4.73cents/kWhであるため，２つの価格はほぼ同等になり，
図７

石油の熱供給量はGHPと同程度まで増加する．ガスの熱システム全体のコスト比較

価格は石油の約３倍高く，GHPの熱価格が上昇しても競争力を持たないために，ガスによる熱供給はほとんど行わし，固定費に関しては，割引率５％とした減価償却費に換れない．つまり，風力発電の電力で全地域電力需要が賄わ算して計上した．

れている場合は，GHPによって熱供給が行なわれ，風力従来のエネルギーシステムでは，年間あたり11.0億円の発電の発電量が需要に対して不足している場合には，費用が必要である．いっぽう，地域総合自然エネルギーシ

GHPの他に石油が熱源として選択される．

ステムの場合，年間に10.2億円が必要になる．したがって，4.3 最適な設備構成

地域総合自然エネルギーシステムを利用することによっ

地域総合自然エネルギーシステムの最適設備構成の解析て，現在の運用コストに対して7.9％のコスト削減が可能

結果を示す．この設備構成は，設備費と運転・維持費の各になる．また，余剰電力の系統への売却分は4,200万円にコストに加え，設備の遊休状態も考慮して導出している．

なる．この売却分も考慮すると，11.8％のコスト削減が期待できる．

システムの全発電容量は15,800kWであった．そのうち風力発電設備が93％を占めており，電力供給は地域の風力

ただし，本研究で行った解析では，発電された電力は既エネルギーに大きく依存していることがわかる．いっぽう，存の送電・配電設備を任意に使用して供給されるものと熱供給設備は，地熱ヒートポンプ（GHP）が16,400kW，し，送電・配電等の設備費用は考慮していない．

石油（灯油）が2,900kW，となり，ガス設備は導入されず，全体で19,300kWとなった．熱供給の大部分はGHPによっ

５．結論
複数の再生可能エネルギーを組み合わせた地域総合自然て行なわれる．
4.4 二酸化炭素排出量の削減効果

エネルギーシステムの運用特性，経済性とCO2排出量への影響を評価し，以下のことが明らかになった．

地域総合自然エネルギーシステムと従来型エネルギーシステムのCO 2排出量の算出量を示す．排出量の算出には，風力発電とGHPについては，経済的に導入することが化石燃料に関しては，環境省地球環境局温室効果ガス排出可能である．反対に，太陽光発電とバイオマス発電につい量算定方法検討会が発表しているCO2排出係数を，系統電てはほとんど導入されなかった．

力に関しては，電気事業連合会が発表しているCO2排出係

また，本システムの利用により，従来に比べ72％のCO2排出量が削減できることが明らかとなった．さらに，８％数を用いた．
算定したCO2排出量はエネルギー変換で発生するCO2だのコスト削減が可能となり，コスト面でも有利なことが明けを対象としており，再生可能エネルギーを利用したエネらかとなった．

ルギー変換技術からはCO2は発生しない．

謝辞

本研究は，東北大学大学院環境科学研究科 新妻弘

従来のエネルギーシステムでは年間にCO2が6,980炭素換

明 教授，東北大学大学院工学研究科 新堀雄一 助教授，算トン（tons of carbon，TC）排出される．いっぽう，地域

米国ローレンス・リバモア国立研究所Alan Lamont博士，総合自然エネルギーシステムを利用した場合には1,970TC

岩手県環境生活部資源エネルギー課，岩手県葛巻町環境エ排出することになる．従来のエネルギーシステムと比較す

ネルギー政策課の協力を得ており，関係各位に謝意を表す

ると，71.8％のCO2排出量を削減することになり，非常にる．

大きな削減効果が得られる．
参 考 文 献4.5 システム全体の運用コスト

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地域総合自然エネルギーシステムの運用コストと従来型のエネルギーシステムの運用コストを図７に示した．ただ−51−

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