オーストラリアにおける供給信頼度評価に関する調査委託
調査報告書

2024年3月18日

www.epri.com© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

略語一覧
AEMO
CIS
CRC
CVP
CETL
CETO
DNSP/s
EAAP
EDA
EFORd
ELCC
EMMS
EMS
EPRI
ERAA
ESOO
EV
FCAS
GADS
GELF
GEV
IRM
IRM Study
IRR
ISP
LHS
LOLP
MMS

2

Australian Energy Market Operator
Capacity Investment Scheme
Certified Reserve Capacity
Constraint Violation Penalty
Capacity Emergency Transfer Limit
Capacity Emergency Transfer Objective
Distribution Network Service Provider/s
Energy Adequacy Assessment Projection
Exploratory Data Analysis
Equivalents Forced Outage Rate on Demand
Effective Load Carrying Capability
Electricity Market Management System
Energy Management System
Electric Power Research InstituteEuropean Resource Adequacy Assessment
Electricity Statement of Opportunities
Electric Vehicle
Frequency Control Ancillary Services
Generator Availability Data System
Generator Energy Limitation Framework
Generalized Extreme Value
Interim Reliability Measure
Installed Reserve Margin Study
Interim Reliability Reserve
Integrated System Plan
Left Hand Side
Loss of Load Probability
Market Management System

MNSP/sMPC
MT PASA
NCESS
NEM
NEMDE
NER
NOS
PJM
OPSO
OCCTO
POE
PTDFs
RA
RCM
RCR
RERT
RHS
RoCoF
RRO
SAM
SRC
ST PASASWISTNSP/sUSE
WA
WEM

Market Network Service Provider/sMarket Price Cap
Medium Term Projected Assessment of System Adequacy
Non-Co-optimised Essential System Services
National Electricity Market
NEM Dispatch Engine
National Electricity Rules
Network Outage Schedule
Pennsylvania-New Jersey-Maryland Interconnection
Operational Sent-Out demand
Organization for Cross-regional Coordination of Transmission Operators
Probability of Exceedance
power transfer distribution factors
Resource Adequacy
Reserve Capacity Market
Reserve Capacity Requirement
Reliability and Emergency Reserve Trader
Right Hand Side
Rate of Change of Frequency
Retailer Reliability Obligation
System Advisor Model
Supplementary Reserve Capacity
Short Term Projected Assessment of System Adequacy
South West Interconnected System
Transmission Network Service Provider/s
Unserved Energy
Western Australia
Wholesale Electricity Market© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

（はじめに）AEMOが運営する２つの電力市場NEMとWEMについて
▪

▪

▪

3

NEM (National Electricity Market)は、オースト
ラリアのクイーンズランド州、ニューサウスウェールズ州、ビクトリア州、タスマニア州、南オーストラリア州の5つの地域市場管轄区域を相互接続している。西オーストラリア州と北の管轄区域
はNEMに接続されていない。
WEM (Wholesale Electricity Market)は、西オーストラリア州における南西の相互接続系統（SWIS）を運営している。
NEMとWEMは、それぞれの地域で卸電力の売買を可能にしている。NEMの規模はWEMの約10倍である。NEMは十分な発電容量を確保するためにひっ迫時の価格補正（scarcity pricing）を使用しているのに対し、WEMには市場価格とは独立した予備容量市場がある。

Northern Territory
NEM
WEM

出典: AEMO. NEM. ESOO Update Infographic 1. April 2022.

（注）本委託調査では、NEM（紫色の区域）におけるリ
ソースアデカシーの評価プロセスを調査対象とした。

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（はじめに）NEMとWEMの電源構成と電力系統の特徴
WEM

出典: AEMO. WEM. Fact Sheet.

4

NEM

出典: AEMO. NEM. Fact Sheet.
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（はじめに）RAモデルと供給信頼度基準について▪

▪

5

本報告書において取り上げるリソースアデカシー（RA: Resource Adequacy）モデルについて–

本報告書で述べるRAモデルは、NEM内におけるESOO、EAAP、MT PASAの各プロセスに用いられるモデルを指す。 ESOO、EAAP、MT PASAとは、今後2年間もしくは10年間の想定と予測に基づき、信頼度基準を履行するAEMOのプロセスを指す。

–

本報告書では、下記については調査対象外とする。
▪

WEMにおけるESOO、MT PASAのプロセス▪

ST PASA（NEMにおける6日間の取引を対象とするRAプロセス）

NEMにおける供給信頼度基準について–

NEMは1998年に確立された0.002％信頼度基準を使用している。この0.002％信頼度基準は、任意のNEM
地域における供給不足エネルギー (USE: Unserved Energy)が年間需要の0.002％を超過しないことを意味する。

–

NEMにおける信頼性基準の歴史は、「Extension of Reserve Trader Sunset (予備力取引終了の延期)」という公開報告書に示されているが、0.002％の基準値自体がどのように決定されたかについては明示されていない。

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（はじめに）NEMにおけるエネルギー供給不足 (USE: Unserved Energy)の計算方法について▪

▪

▪

過去13年間において、参照年ごとに100回のランダムな発電機停止を持つモデルを想定する。
年間総電力消費量は200,000MWhである。

POE

例えば、10% POE (Probability of Exceedance）のUSEは2011年では200 MWh、2015年では500 MWh、2022年では300MWh、50% POEにおいてはUSEは発生しなかったとする。
このとき、USEの期待値は下記で計算される。
– USEの期待値：30.4% x (200 MWh/1300 + 500
MWh/1300 + 300 MWh/1300)/200,000 MWh =0.000117%

10% POE

6

ランダムな
発電機の停止

2011

100

…

100

2023

100

2011

100

…

100

2023

100

RA モデル

ここで、30.4%: 10% POE計算の重み係数、
1300: 13の参照年 x （年間あたりの）100回のラン
ダムな発電機停止–

過去の参照年

この場合、信頼度基準0.002%が満たされていると判断される（0.000117% < 0.002%）© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

50% POE

（はじめに）NEM ESOOの概要▪

AEMOは、オーストラリアのNEMについての10年間の供給信頼性の見通しであるESOO (Electricity Statement of Opportunity)を毎年公表している。
–▪

この予測プロセスの目的は、市場参加者が情報を基にした投資判断を行うのを支援することで、協力的な意思決定プロセスと競争的な意思決定プロセスの間の橋渡しとして考えることができる。

AEMOは、NEM内の管轄区域に対して2つの関連する信頼性基準を使用している。
–

Interim Reliability Measure (IRM)は、任意の地域における供給不足エネルギー（USE）の期待値であり、任意の会計年度におけるエネルギー需要の0.0006％以下が基準値である。

–

信頼性基準は、各地域におけるUSEの期待値であり、任意の会計年度におけるエネルギー需要の0.002％以下が基準値である。

出典: AEMO. NEM. 2023 ESOO.

供給信頼性は、国や地域においてはリソースアデカシー（RA）と呼ばれる
7© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

（はじめに）NEM ESOOにおける予測手法の全体図
凡例
ISP(Integrated System Plan)方法論
ESOOおよび信頼性予測手法
電力需要予測手法
DSP（Demand Side Participation）手法
入力、仮定、およびシナリオレポート（IASR）
エネルギーアデカシー評価予測のガイドライン

予測手法における予測コンポーネント
ESOO：信頼性ギャップ期間と考えられる取引間隔
信頼性ギャップのサイズ

ISP：最適な開発経路と発電投資

解析ストリーム
需要供給
市場モデリング

予測結果

エネルギー
アデカシー
評価

USE% *

業務用
LIL

需要プロファイル
商業

最大/最小
需要予測
再エネ発電プロファイル

住宅

補助予測
コンポーネント

入力

接続予測

市場モデリング

DER予測

GSP、DER、人口、住宅ストック、エネルギー効率、
電気自動車、価格、LIL調査、損失、天候、気候などのさまざまな需要要因

DSP予測

業界との連携主要予測
コンポーネント

予測精度評価

年間消費量予測

電源の停止率

過去の発電量、DSPおよび停電、ネットワーク制約、補助負荷、天候と気
候、燃料価格、発電機の運転パラメータとコスト、送電パラメータなどのさまざまな供給要因

出典: AEMO. NEM. Forecasting Approach showing Forecasting Components.

NEM ESOOでは、電力系統の混雑はネットワーク制約と送電パラメータを用いてモデル化している
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目次

9

1

調査の背景と目的

2

ネットワーク制約

3

供給信頼度モデル化手法

4

需要の想定

AEMOの供給信頼度評価手法の調査と目的についての説明する

AEMOのRAモデルにおいて、系統混雑を管理するために利用されるネットワーク制約の表現方法について説明する

AEMOのRAモデルにおいて採用されている
供給信頼度モデル化手法を説明する

AEMOのRAモデルにおいて使用される需要予測に関する主要な想定について説明する

5

供給力の想定6

容量メカニズム

7

結論

8

補足資料

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AEMOのRAモデルに使用される供給力予測の想定について説明する

NEMとWEMにおける容量メカニズム、オーストラリア国外における系統混雑管理の例について議論する

本調査のまとめについて述べる

EPRI/AEMO/OCCTO間で実施された
供給信頼度評価手法の意見交換会で使用されたAEMOの資料を掲載する

1. 調査の背景と目的

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供給信頼度のモデル化における一般的な課題
供給信頼度のモデル化の課題は、構築される具体的なモデルの種類や用途によって異なる。だたし、いくつかの一般的な課題は、様々なモデリングの文脈において存在する。

11⁻

データ：正確性と情報共有の制約がモデル開発の妨げとなる。

⁻

計算：大規模なモデルを解き、現実に近い結果を得ることが要
求される。

⁻

複雑度：多様な要素と不確実性の把握が困難である。

⁻

動特性：電力系統の変化への適応と新技術の統合が困難である。

⁻

コミュニケーション：モデル開発者と実務者間のギャップ解消が重要である。

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OCCTOにおける供給信頼度モデル化の課題

1. 複雑性と動特性の把握2. 長時間の実行時間による計算上の制約

12• OCCTOのRAモデルは、9つの地域（中部、中国、北海道、北陸、関西、九州、
四国、東京、東北）の連系線を考慮した電力系統を数値計算をしている。現在のモデルは地域間の送電伴う系統混雑を模擬することはできるが、各地域内での混雑は表現することができない。これにより、RAに関する懸念が過小評価される可能性がある。
• このモデル上の制約に対処するために、OCCTOはモデルに地域内送電を組み込むことを検討している。これにより、各地域内での混雑をより包括的に分析できるようになり、ロバストなRAの全体評価を実施することができるようになる。

• OCCTOの現在の供給信頼度評価手法は、年間の最大需要の変動を考慮するためにエリア間の融通などを踏まえた精緻な評価を行っている。これらの評
価では、年間8,760時間（年間の計算に相当）×10,000回の計算を実施しており、多くの計算時間を要する。モデル内で地域内の送電系統を考慮すると、計算時間がさらに増加することが考えられる。

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2. ネットワーク制約

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AEMOにおける電力系統制約について
AEMOは電力系統上の制約を主に3つに分類している (左図参照).
Thermal limits
熱容量制約

1. ネットワーク制約▪
▪

Voltage stability limits
電圧安定性制約▪

▪

1. Network limits
ネットワーク制約

Transient stability limits
過渡安定性制約▪

熱容量制約：平常時または緊急時に、電力潮流が送電機器上の定格（連続あるいは短時間）を超えないように管理するために使用される。
電圧安定性制約：緊急時においても、送電電圧が許容範囲内に維持されるように使用される。
過渡安定性制約：緊急時において、電力系統上の全発電機の同期を維持するために、電力潮流を管理するために使用される。
動揺安定性制約：緊急時において、電力系統の動揺の減衰（ダンピング）が十分であることを確認するために、電力潮流を管理するために使用される。
ネットワーク制御スキーム：発電機出力に対する、発電機制御のスキー
ムや無効電力制御装置のモデリングを指す。

2. 周波数基準制約

2. Frequency standard
limits
周波数基準制約▪

Oscillatory stability limits
動揺安定性制約

周波数制御アンシラリーサービス（FCAS: Frequency Control
Ancillary Service）によって、周波数を信頼性監視委員会（Reliability
Panel）の基準内に維持するために使用される。

3. その他制約

地域間融通量の負の残差、変化率（連系線、発電機）、非適合性、ネッ
3. Other limits
トワークサポート契約、ユニットゼロ、個々またはグループの計画・部分計画電源 （Scheduled/Semi-scheduled Generator)、 計画負荷
その他制約
（Scheduled Load）、アンシラリーサービス負荷、ディマンド・リス
ポンス、双方向ユニット、マーケットネットワークサービスプロバイダ
出典：AEMO. NEM. Constraint Formulation Guidelines. Version 12. 22 June 2023. （MNSP）、連系線などを管理するための制約が含まれる。
Network control schemes
ネットワーク
制約スキーム14▪

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AEMOにおけるネットワーク制約の概要
ネットワーク制約は下記を目的として使用される。
▪

電力系統の制約をモデル化–▪

混雑発生エリア

電力系統の運用における技術的な制約を表現する。
これらの制約は、発電と連系線の線形の組合せとして表現され、ある限界値よりも小さいか、等しいか、大きいかを示す。

ディスパッチ、RAプロセス、および長期計画における電力系統混雑のモデル化–

混雑は主に2つの理由から発生する：▪
▪

–

送電線や変圧器の物理的な容量に達した場合
系統安定性を確保するための安全限界値に達した
場合

右図は、2020年統合システム計画において、混雑や制約が発生する可能性が高いエリアを示している。
出典：AEMO. NEM. 2020 Integrated System Plan. 2019-2020 System
Normal Congestion.

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ネットワーク制約の構造
NEMにおけるネットワーク制約の構造を右図に示す。
▪

一般的に、NEMで定義されているネットワーク条件には、システム平常時と計画停止時の2つがある。

▪

各ネットワーク条件は、1つまたは複数の制約式セットが必要。

▪

各制約式セットには、1つまたは複数の制約式が含まれる。

▪

制約式は、左辺（LHS: Left-hand Side）、数学演算子、および右辺（RHS: Right-hand Side）から構成される。

出典：AEMO. NEM. Constraint Implementation Guidelines. April 2023.
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制約式の主な構成要素

𝑳𝑯𝑺 ≤ 𝑹𝑯𝑺
制約式は主に3つの要素で構成される。
▪

LHS（左辺）は、NEMDE（NEMディスパッチエンジン）により制御される要素の、線形の組合せで、連系
線、計画電源・部分計画電源・計画負荷のディスパッチ、地域周波数制御アンシラリーサービスの潮流が含まれる。

▪

制約方程式では≥、≤、または=の演算子を使用する。=の使用は避けられる。

▪

RHS（右辺）は、多くの異なるデータ型と複雑な計算を含む、1つまたは複数の項から構成される。RHSは、
各時間枠ごとに指定できる（例えば、）–

17

ディスパッチ、30分前ディスパッチ、短期RA評価予測（ST PASA: Short-Term Projected
Assessment of System Adequacy）、および中期RA予測評価（MT PASA: Medium Term PASA）© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

= 演算子を避ける理由
数値計算を安定化させるために、モデルの定式化では=演算子を避ける事が一般的である。（AEMOの公開文書において、=演算子を避ける理由について言及されていない）
３母線モデルにおける最適潮流計算（DC OPF）の定式化例
Objective Function（目的関数）:
Minimize (𝑀𝐶1 × 𝐺1 + 𝑀𝐶2 × 𝐺2 + 𝑀𝐶3 × 𝐺3 )Where 𝑀𝐶𝑖 = marginal cost of generator i, 𝐺𝑖 = generation at bus i, 𝜃𝑖 = phase angle for bus i, 𝑃𝑖𝑗 = Power-flow in line i-j,
𝑃𝑙𝑜𝑎𝑑 𝑖 = demand load at bus i
Decision variables（決定変数）: 𝐺1 , 𝐺2 , 𝐺3 and 𝜃1 , 𝜃2 , 𝜃3, and 𝑃12 , 𝑃13 , 𝑃23
Power flow in each branch（各ブランチにおける電力潮流）: 𝑃𝑖𝑗 = 100 ∗ 𝐵𝑖𝑗 𝜃𝑖 − 𝜃𝑗 = 100 ∗ (𝜃𝑖 − 𝜃𝑗 )/(−𝑥𝑖𝑗 )Where 𝐵𝑖𝑗 is the susceptance of the branch i to j, 𝑥𝑖𝑗 = reactance between line i and j, 𝜃𝑖 is the phase angle in bus i
Transmission limit constraints（送電容量制約）:𝜃 −𝜃𝑗100 ∗ 𝑖

𝑥𝑖𝑗

𝜃 −𝜃𝑖

≤ 𝑃𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 , 100 ∗ 𝑗

𝑥𝑖𝑗

Where𝑃𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 = line limit in line i-j

18≤ 𝑃𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥

送電容量制約を表すために使用される不等号演算子© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

制約違反ペナルティ (CVP: Constraint Violation Penalty) 係数▪

▪

AEMOは、NEMDEおよびRAモデルにおいて、制約違反を認めながらCVP係数を割り当てることで、物理的に実行可能な発電機のディスパッチの解が常に出力されるように、解の探索を実現している。言い換えれば、どのようなディスパッチの解においても制約を違反してしまうケースもある。
–

全てのCVP価格（$ / MWh）は、マーケットプライスキャップ（MPC: Market Price Cap）を上回る値に設定されている。これにより、価格に関係なく、全ての利用可能なエネルギーリソースおよびFCASリソースが制約を違反する前に使用されるようにしている。

–

CVP価格がMPCよりも低く設定されている場合、CVPよりも高い価格のリソースを優先して出力し、誤って制約が違反される可能性がある。

以下の図は、2023年のNEM ESOOで仮定されたCVP係数を示している。

ペナルティ価格 = $600,000,000/MWh

出典：Screenshot from AEMO’s 2023 ESOO Model.
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制約式の一般的な形
制約式の一般的な形を下記に示す。

▪

係数a、b、cはシフトファクター（Shift Factor
またはContribution Factor）と呼ばれる。

LHS
左辺

▪

シフトファクターは電力系統の解析（例えば、PSSEやPSCAD）を用いて求められる。

▪

電力潮流解析において、送電または配電ネットワークサービスプロバイダー（TNSPまたはDNSP）
から提供された定格値が使用される。

▪

左記の制約式において、LHSのa x Generator 1とRHSのa x Generator 1（current value）の差
は、ディスパッチによる変化を示している。

演算子

RHS
右辺

出典：AEMO. NEM. Constraint Implementation Guidelines. April 2023.
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シフトファクターの決定プロセス▪

前述の通り、シフトファクター（制約式の係数）は電力系統の解析によって決定される。

▪

「Constraint Formulation Guidelines (制約式定式化のガイドライン)」では、2つの方法が挙げられている。
–

電力潮流計算▪

–複数の解析に基づく回帰分析▪

21

特定の運用条件下でネットワーク機器（単一機器またはグループ）を流れる電力潮流を直接表現する方法。

様々な電力系統の条件下でシミュレーションを実行し、統計分析を使用することでシフトファクターとなる電力潮流と他の要因との一般的な関係を見つけ出す。通常、送電系統のネットワークプロバイダが安定性制約を検討する場合に実施され、AEMOがこの制約の助言を受けると、有効性のテストが行われる。

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電力潮流アプリケーションの実施▪

AEMOには、”Constraint Automation (制約式の自動化)”と呼ばれるソフトウェアアプリケーションがある。これはAEMOのエネルギーマネジメントシステム（EMS）内にあり、電力系統の現在または計画された状態に基づいて過負荷の制約式（熱容量制約）を自動的に生成する。

▪

“Constraint Automation”の詳細は現時点で公開されていないが、AEMOはこのアプリケーションに関す
る詳細を記述するように「Constraint Formulation Guidelines (制約式定式化のガイドライン)」を更新する予定である。

▪

ネットワーク制約の作成プロセスは以下の通りである。
1.

EMSから電力潮流モデルをエクスポート

2.

電力潮流制約のヤコビアンを使用して、潮流分流係数（PTDF: Power Transfer Distribution Factor）と流入・流出損失係数（Injection/Withdrawal Loss Factors）を定式化

3.

ブランチの電力潮流を定式化

4.

ネットワーク制約を追加

系統制約の自動化に関しては、AEMOの公開情報が限定的である
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複数の解析に基づく回帰分析▪

電力系統の限界値、特に電圧や過渡安定性に関しては、通常、複雑な解析を通じて定義される。これらの解析では、下記のパラメータを含め、さま
ざまなシナリオを分析する。
–

発電所ごとの発電機数–

無効電力供給プラントのオンラインでの変更–

地域間の異なる融通量–

地域需要レベルの範囲▪

全ての重要なケースが最適な限界方程式に十分に近いと判断されると、その方程式は、オフセット
または信頼区間項および運用余裕度を用いて調整
される。
–

▪

重要なシナリオは、異なる条件で多数のシミュレ
ーションを実行して特定される。

▪

上記の変数を用いた線形の限界方程式を用いて、これらの重要なケースを表現する。その後、線形方程式の適合度の判定を行う。

この調整は、全ての重要なケースにおける限界
方程式がカバーされ、誤差の影響が考慮される
ように行われる。

限界方程式

出典：AEMO. NEM. Confidence Levels, Offsets and Operating Margins.
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制約方程式と限界方程式の違い▪ 制約方程式（Constraint Equation）：AEMOがNEMDEで電力系統制約や周波数制御アンシラ

リーサービス要件を管理するために使用する数学的表現。

▪ 限界方程式（Limit Equation）：送電系統または配電系統の一部に対する制約を記述する数学的な式。これらは送電系統サービスプロバイダー（TNSP）および配電系統サービスプロバイダー（DNSP）の両方からAEMOに提供される。
– 限界方程式はAEMOによって妥当性が検証され、限界方程式が認定されると、AEMOはConstraint Builder（次スライド参照）を使用し限界方程式を制約方程式へ変換し、現在の制約セットに追加する。

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制約方程式のライフサイクル▪

▪

AEMOは右図に示した通り、制約方程式のパフォーマンスを継続的にモニタリングしている。これは、下記を通して要件を特定することから始まる。
–

オンライン分析–

ネットワークの停止

–

増強

–

インシデントレポート–

電気規則（NER: National
Electricity Rule）/周波数規格▪

AEMOは既存の限界方程式が効果的でなくなったと判断した場
合、TNSPに限界方程式の更新を依頼する可能性がある。（Limit
Adviceと呼ばれる）▪

TNSPからLimit Adviceを受領した後、AEMOは妥当性を検証し、異常時においても電力系統が安定していることを確認する。

AEMOの有する”Constraint
Builder”は制約方程式を分析し、それらの維持または変更要否を判断している。
出典：AEMO. NEM. Constraint Formulation Guidelines. 22 June 2023.

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ネットワーク制約の例
2020年11月19日、AEMOは市場通知を発行し、制約式N^^N_NIL_3が2020年11月20日（金）午前10時に実装されることを表明した。

出典：AEMO. NEM. Market Notice 80103.
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ネットワーク制約の例
制約式N^^N_NIL_3について詳細について着目する。

出典：O’Neil, A. WattClarity. Case Study – How to interpret a new NEM constraint and guess what it might do. November 23, 2020.
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ネットワーク制約の例
制約式N^^N_NIL_3の説明では、その制約の目的は「BalranaldからDarlington Pointへの送電線
X5の電力潮流を制限する」と記載されている。

Darlington Point

Balranald

出典：O’Neil, A. WattClarity. Case Study – How to interpret a new NEM constraint and guess what it might do. November 23, 2020.
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制約式の英語変換ツール
AEMOは、”Plain English Constraint Equation converter”と呼ばれるツールを開発している。このツールは、制約方程式を人が直感的に理解しやすい形式に変換するためのもので、登録済みユー
ザーのみが利用出来る。

出典：AEMO. NEM. Plain English constraint equation converter.

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ネットワーク制約のFAQs「Constraint Frequently Asked Questions」 に詳細が記載されている。

出典：AEMO. NEM. Constraint Frequently Asked Questions.
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AEMOのRAプロセスにおけるネットワーク制約

ネットワーク制約

ESOO

EAAP

MT PASA

平常時の系統制約と、必要に応じて調整された制約が用いられる。

平常時の系統制約と、必要に応じて調整された制約が用いられる。

平常時の系統制約と、必要に応じて調整された制約、「Network Outage
Schedule（ネットワーク計画停止）」より参照される計画停止制約が用いられる。

（注）本委託調査ではST PASAは調査対象外である。詳細は下記を参照。
▪ 「ST PASA Process Descriptions (ST PASAプロセスの説明)」▪ 「Reliability Standard Implementation Guidelines (信頼性基準の実装ガイドライン)」

出典：AEMO. NEM. Reliability Standard Implementation Guidelines. Version 3.1. 24 April 2023.

AEMOは、ESOOおよびEAAPのためにシステム平常時の制約式を構築する。
MT PASAの場合、これに加えて計画停止時の制約式も作成する。
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平常時と計画停止時の制約について▪

平常時の制約は、平常時または計画停止のない状態の電力系統を特徴づける。
–▪

計画停止時の制約は、計画停止を含む状態の電力系
統を特徴づける。

▪

右図は、2023年12月（夏の月）の各地域において制約上限に達した合計時間を示している。
–

–

32

ここで、平常時とは、電力系統において送電設
備が全て稼働している状態、またはネットワー
クが通常の構成で運用されている状態、すなわ
ち計画停止がない状態として定義される。

制約上限に達した制約、すなわち、最適点において目的関数の値に寄与している制約は、有効不等式制約（Binding Constraints）と呼ばれる。

出典：AEMO. NEM. Monthly Constraint Report. December 2023.

有効不等式制約は、平常時および計画停止時に関するものが大半であった。

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ESOOとEAAPにて平常時のネットワーク制約のみが使用される理由
ESOOおよびEAAPモデルでは、計画停止は、供給力不足が発生する期間からずれていると仮定されている。また、計画停止は、特に需要が高く供給が厳しい期間など、必要に応じスケジュールは変更可能と考えられている。

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ESOOに関するネットワーク制約▪

AEMOはESOOでモデル化された各シナリオに対してネットワーク制約のセットを用意する。これには、
AEMOマーケット管理システム（MMS: Market Management
System）から抽出された制約、シナリオに対するネットワークの増強、新しい電源容量の影響やその他系統の運用条件の仮定を考慮した調整が含まれる可能性がある。
–

一般に含まれる制約方程式には、熱容量、電圧安定性、過渡安定性、動揺安定性、および周波数変化率（ROCOF: Rate of Change ofFrequency）の制約がある。

–

ネットワークに影響の与えるプロジ
ェクトがある場合、電力潮流を制御するネットワーク制約式が修正される。

出典：AEMO. NEM. ESOO and Reliability Forecast
Methodology Document. August 2023.
34

1,056のネットワーク制約式

出典：Screenshot from AEMO’s 2023 NEM ESOO Model.
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EAAPにおけるネットワーク制約
下図は、EAAPおよびESOOが発行された年を示している。
▪ EAAPは少なくとも2年ごとに発行▪ ESOOは毎年発行

EAAPにおけるネットワーク制約に関して、その前のESOOと同じ制約式が適用される。

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MT PASAにおけるネットワーク制約▪

MT PASAは、ST PASAにおける最新の制約式を基本として、そこから将来の計画されたネットワークおよび発電設備の更新・拡張に関連したネッ
トワーク制約を追加する。

▪

MT PASAのモデル化では、平常時の系統および承認された計画停止に関する制約式が考慮される。
–

制約式が稼働中の全ての発電所に適用される場合、それらは平常時の制約式として取り扱われる。

–

電力系統内でのネットワークまたは発電所の停止をモデル化する際には、個別の停電制約式が作成され、平常時の制約式とともに適用される。

–

ネットワーク制約式を作成に利用される情報は、
TNSPによって提供されるネットワーク停止スケジ
ュール（NOS）および”Limit Advice”とよばれるプ
ロセスを通じてAEMOに提供される。

MT PASA（参考文献） O’Neil, A. WattClarity. Case Study – How to interpret a new NEM constraint andguess what it might do. November 23, 2020.

出典：AEMO. NEM. Medium Term PASA Process Description. Version 6.4. 24 April 2023.
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制約情報の公表
NEMには、単純な制約式と、発電機または連系線のグループを事前定義の値に制限するための制約式セットを含む制約式のライブラリがある。

出典：AEMO. NEM. Market Data NEMWeb.
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NEM GENCONDATA (例)14,048の制約

出典：AEMO. NEM. Market Data NEMWeb.
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NEM制約式の年次報告書
AEMOはNEMの制約に関する年次報告書を発行している。

出典：AEMO. NEM. Congestion Information Resource. Statistical Reporting Streams.
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2022年 NEM制約式の年次報告書における有効不等式制約

1,465の有効不等式制約

出典：AEMO. NEM. NEM Constraint Report 2022 summary data.
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NEM制約式の月次報告書
AEMOはNEMの制約に関する月次報告書を発行している。

出典：AEMO. NEM. NEM Constraint Report 2022 summary data.
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(例)2024年１月に多発した有効不等式制約

Source: AEMO. NEM. Monthly Constraint Report. January 2024.

出典：Screenshot of the location of the line in the most binding constraint in January 2024 using AEMO Map.
42

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ステークホルダーとの協議▪

AEMOは、「Constraints Formulation Guidelines and Schedule of Constraint Violation Penalty
Factor（制約定式化ガイドラインおよび制約違反ペナルティ係数のスケジュール）」の更新版に関する協議を実施。

▪

過去の協議プロセスは、下記に記載されている。

出典：AEMO. NEM. Constraints Formulation Guidelines and Schedule of Constraint Violation Penalty Factor.
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ネットワーク制約管理に関する現状と将来の展望▪ 現在、運用上のネットワーク制約はまだEMSとEMMSの間で手動で管理されている。
▪ AEMOのビジョンは、2030年までにこれらのプロセスをさらに自動化することである。このスライドは運用について言及しているが、計画・RA評価プロセスにも反映されている。
現状と将来の展望（NEMおよびWEM）
地域

制約管理

動的
セキュリティ
評価

NEM

定常時の制約はEMSとEMMSの間で手動で管理される

過渡、電圧、小信号のセキュリティツー
ル。周波数セキュリ
ティツールは無い

全ての不測の事態に対し統合された制約と動的セキュリティ
評価（DSA）の管理を予測より自動化された定常時および過渡時の制約のEMMS管理

WEM

定常時の制約はEMSとEMMSの間で手動で管理される

周波数安定性評価ツールのみ（RTFS）。
その他の動的セキュ
リティツールは現在ない。

予測機能を有するセキ
ュリティ評価のための
完全なDSAツール

EMMSにおけるより自動化された定常時
および過渡時の制約
管理

2025年のビジョン

2030年のビジョン

出典：AEMO. AEMO Operations Technology Roadmap. June 2022.

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3. 供給信頼度モデル化手法

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NEM供給信頼性フレームワーク (AEMC)
以下の図は、2018年の「Reliability Frameworks Review (供給信頼性フレームワークのレビュー)」に基づく、ESOOとMT PASAの詳細と目的を示している。

投資ニーズの評価

投資ニーズの調整

メンテナンス実施；
操業停止中の発電所

より多くのユニットを起動/より多く発電するための準備

USEなし

高い利用可能供給力

高値予測

ESOO
10年以
上

メンテナンスの計画; 電力および燃料契約の決定

MTPASA
2年未満

発電機起動の決定;
燃料/水の準備; 天
候の監視

短期
6日未満

USEの可能性あり低い利用可能供給力

低値予測

新規投資
の検討

メンテナンスを変更;操業停止中の発電所を再稼働

高コストユニットの停止/
発電量を削減
の準備

ディスパ
ッチ

出典: AEMC. Reliability Frameworks Review. 26 July 2018.

注：EAAP(Energy Adequacy Assessment Projection)は本評価フレームワークに含まれていないが、EAAPはESOOとMT PASAの調査結果を支援している。

ESOOとMT PASAは、投資や運用の意思決定を最適化するために使用される
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NEM供給信頼性フレームワーク(AEMO)▪

NEM供給信頼度フレームワークにおける4つの要素:
1. 信頼性指標：予想される供給力不足エネルギー（USE: Unserved Energy ）2. 信頼性基準：特定の会計年度、地域における合計エネルギー需要の0.002％
3. 信頼性対応：AEMOはESOOとMT PASAのプロセスを通じてUSEを予測し、下記の対応を行う可能性がある–

市場における追加の電源容量の提供、または、新規電源容量の長期的な投資–

送電停止計画の変更、価格介入、緊急時の予備力取引契約 (RERT: Reliability and Emergency Reserve Trader）通じた
電源容量調達、発電または負荷制限の指示など

4. ガバナンス：供給信頼性フレームワークは、National Electricity Rulesの下で運営されるAEMCの信頼性監視委員会（Reliability Panel）によって管理されている。

Reliability Measure（信頼性指標）Reliability
Standard（信頼性基準）Governance（ガバナンス）
出典: AEMO. The NEM Reliability Framework. November 2018.
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Reliability Response（信頼性対応）AEMOにおけるRAプロセスの主な特徴
ESOO

EAAP

MT PASA

検討期間

10年

2年

2年

公表頻度

年間

年間

週間

評価方法

USE

USE

USE

第一措置

公表,と必要であれば”Reliability Instrument (供給信頼度対策)”の要求

公表

公表

第二措置

National Electricity Rules 第4.8.9節における指示, RERT、または方案

信頼性基準 (Reliability
Standard)と中間信頼性基準(IRM: Interim Reliability
Measure)

将来のいずれかの参照年について

将来のいずれかの参照年について

将来のいずれかの参照年について

信頼性基準:
USE予測値 > 0.002％

信頼性基準:
USE予測値 > 0.002％

信頼性基準:
USE予測値> 0.002％

中間信頼性基準:USE予測値> 0.0006％
出典: AEMO. NEM. Reliability Standard Implementation Guidelines. 24 April 2023.

ESOO、EAAP、およびMT PASAは、異なる時間軸で供給信頼性指標を公表することが目的である。
ESOOでは、”Reliability Instrument”と呼ばれる信頼性対策を要求する権限があり、これによって供給信頼性ギャップが生じた際の指示や方針を発行している。
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AEMOの供給信頼度モデルの入力
ESOO

EAAP

需要

最新のエネルギー予測と過去の気象パターンに基づいて、10％ POEおよび50％ POEの１時間刻みのプロファイルをサンプリングする。
90％POEの需要プロファイルは、USEが無視できるほど小さいと考えられるため、通常モデル化されない。

変動性電源

過去の気象パターンに基づいて、１時間刻みのプロファイルを抽出する。

計画電源容量と停止

少なくとも年に1回、調査を実施する。

少なくとも年に1回、MT PASAにおける即時に復旧できない発電機停止を補完する調査を実施する。

MT PASAが提供する。

エネルギー制約

過去の観測とGELF (Generator Energy
Limitation Framework) 情報に基づいて、水力発電所の月間流入量が想定される。
貯水量は年間を通じて最適化される。

GELFを通じて提供される。

週毎のエネルギー制約が参加者によって提出される。水力発電所の月間流入量は、過去の観測に基づいて想定される。適切な場合には、
GELF情報や参加者からの任意提供の情報も、年間エネルギー制約の設定をサポートするために使用される場合がある。

天候の変動性

10% POEと50% POEの両方を使用し、天候の典型的な変動を捉えるために少なくとも過去8年分の気象データを使用する。

ESOOの方法に加え、EAAPガイドラインで定義されたシナリオを使用する。

10% POEと50% POEの両方を使用し、再エネの発電量が低い期間や酷暑を捉えるために少なくとも過去8年分の気象データを使用する。

ネットワーク制約

平常時の系統上の制約に加え、必要に応じて、 平常時の系統上の制約に加え、必要に応じて、 平常時のST PASAの制約に加えて、必要に応
カスタマイズされた制約が補足される。
カスタマイズされた制約が補足される。
じて、カスタマイズされた制約が補足される。
「Network Outage Schedule」情報から決定されたネットワークの停止計画制約も使用される。

出典: AEMO. NEM. Reliability Standard Implementation Guidelines. 24 April 2023.
49

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50%/10%/90% POEについて▪ 最大および最小需要に対して50% POEは、平均的な気象条件に基づいている。
–”one-in-two-year (２年に１度)” とも呼ばれる▪ 最大需要に対して10% POE、または最小需要に対して90% POEは、10年に１度の発生が予想される極端な条件に基づいている。
– ”one-in-10-year (10年に１度)”とも呼ばれる▪ 最大需要に対して90% POE、または最小需要に対して10% POEは、10年に９度の発生が予想される極端ではない条件に基づいている。

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GELF（Generator Energy Limitation Framework）とは▪

GELFはGenerator Energy Limitation
Framework（発電機エネルギー制限フレームワー
ク）の略である。このフレームワークでは、水不足に起因する発電出力への影響に関する情報が、NEMの全ての計画発電所（Scheduled
Generator）から提出される。

▪

EAAP信頼性予測のためにGELF情報が必要となる。

▪

GELFには2種類の情報がある。
–

静的パラメータ：
発電所名、分類、およびスキームなど–

可変パラメータ：
変更できない計画停止、エネルギーまたは発電
容量、初期および月間の貯水上限、および降雨時の流入量など

出典: AEMO. NEM. About GELF Declaration Submission Guidelines.
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モンテカルロ法
AEMOはRAプロセスでモンテカルロ法を使用している。これにより、発電機の停止計画パターンの不確実性、気象条件に感度の高い需要、変動性電源の可用性、地域間の需要の一致などを捉えながら、モデルを反復的に実行することが可能である。

52

ESOO

EAAP

出典: AEMO. NEM. 2023 ESOO.

出典: AEMO. NEM. 2022 EAAP.

MT PASA

出典: AEMO. NEM. MT PASA Region Availability.

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ESOOとEAAPのモンテカルロ計算▪

AEMOは、下図に示した通り、毎年シミュレーション回数を増やすことで、ESOO信頼性予測を改善し続けている。EAAPも、ESOOのシミュレーション数に従う。

2600

▪

シミュレーション回数は、XのPOE、Yの過去の参照年、およびZの発電所停止のランダムサンプルから構成される 。
–

2023年、ESOOとEAAPの信頼性予測は2,600回のシミュ
レーションに基づいて行われた（下図参照）。
RAの発行

POE

Number of Simulations

2400

過去の

ランダムな

参照年

発電機の停止

2011

100

…

100

2023

100

2011

100

…

100

2023

100

2200
2000
1800
1600

10% POE

2023 ESOO

50% POE

210
2017

2018

2019
2020
2021
ESOO Publication Year

2022

2023

Number of simulations = X x=2 x= 2,600

Y
13

x
x

Z
100

ESOOでは、感度分析のため３つの経済成長のシナリオ（緩やか、平均、急速（P.79参照））それぞれに対し、その需要変化を想定した上で信頼性評価を行っている。これらの３つのシナリオも含めると、2,600通り×３シナリオ分 =7,800通りの計算が実施される事になる。
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MT PASAのモンテカルロ計算▪ 「MT PASA Process Description (中期RA評価予測)」の報告書によると、信頼性計算（Reliability Run）では少なくとも1,600回のシミュレーションを実施すると示されている。
▪ MT PASAには、電力不足確率計算（LOLP Run）と呼ばれる別の計算がある。この計算は、負荷遮断の起こりうる、最もリスクの高い日を評価することを目的としており、最大で500回のシミュレ
ーションを実施する。
MT PASAの信頼性計算（Reliability Run）

計算実施

電力需要

POE 10％

POE 50％

POE 90％

気象参照年

少なくとも
8の参照年

少なくとも
8の参照年

少なくとも
8の参照年

シミュレーション

ランダムな計画外停止を伴うシ
ミュレーション
が少なくとも100回ランダムな計画外停止を伴うシ
ミュレーション
が少なくとも100回ランダムな計画外停止を伴うシ
ミュレーション
が少なくとも100回

シミュレーションは30.4%で重み付けされるシミュレーションは39.2%で重み付けされる

USEの重み付け処理

USEがゼロ以外になると予想される場合に90％
POEのシミュレーションが実施される

シミュレーション回数= 2 POEs x
少なくとも8年の参照年数 x
少なくとも100回のランダムな計画停止= 少なくとも1,600回

注：現在のMT PASAにはおそらく13の参照年（2011年〜2023年）があるため、
MT PASAのシミュレーション数は少なく
とも2,600回となる。

出典: AEMO. NEM. Medium Term PASA Process Description.
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コンボリューション法によるRA評価があまり採用されない理由
▪

▪

▪

55

「 Resource Adequacy in the Desert Southwest Final Report (砂漠南西部のRAに関する最終報告書)」
では、 LOLPモデル（または単にRAモデル）を2つのカテゴリに分類している:–

コンボリューション法：負荷と電源の利用可能容量に関する確率分布を組合せ、直接的に数値基準を計算することから、コンボリューション法として知られる。

–

シミュレーション法：できるだけ多くの年に対し、１時間ごとに実際の系統運用の数値計算を行う。モンテカルロ法は、シミュレーション法として分類される。

報告書では、シミュレーション法がコンボリューション法よりも広く使用されている理由を説明し、シミュレ
ーション法の利点を2つ挙げている:–

時系列の相関を持つ複雑なシステムを表現できる–

エネルギー制約のあるエネルギー貯蔵装置などに対して、ディスパッチを表現できる
これは、コンボリューション法では評価できない報告書では、コンボリューション法の短い計算時間を利点として挙げているが、時系列相関を持つ複雑なシステムを表現できないことやエネルギー制限のある電源に対してのディスパッチを表現できない事は、RAのモデ
ル化を検討する上で大きな制約となる。

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AEMOのRAプロセスにおけるアーキテクチャー▪ MT PASAには、信頼性モデルとLOLPモデルで使用される全ての関連入力データを統合する自動システム（Case Loader）があり、シミュレーション起動（Azureプラットフォーム）、結果集
約（Solution Aggregator）、レポート公表（Solution Loader）の機能がある。
注：MT PASAの実装にかかる年間費用はAU$150,000である。
▪ プロセスのアーキテクチャは以下の通りである。

出典: AEMO. NEM. Medium Term PASA Process Description.
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AEMOのRAプロセスにおけるアーキテクチャー
ESOOとEAAPのアーキテクチャに関する公開報告書は存在しないが、 2023年のNEM ESOOモデ
ルの入力においてCase Loaderを使用していることが示されており（下図参照）、自動化プロセスが存在することが示唆されている。

Case Loader

出典: Screenshot from AEMO’s 2023 NEM ESOO Model.

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AEMOのRAプロセスに関する計算時間
AEMOはRAプロセスの計算時間の結果について報告していないが、Energy Exemplarによれば、PLEXOS Cloudを使用した場合、AEMO
における供給信頼度評価のシナリオに対して、下記の計算時間の改善が見込めることを公表している。
▪ 中央シナリオ：
22時間から5時間に削減▪ ステップチェンジシナリオ：

58時間から4時間に削減▪ 制約シナリオ：

39時間から17時間に削減

注：2023年のNEM ESOOでは、１時間単位で10年間分の計画を評価するために、2,600回のシミュレーションが実施された。
58

出典: Energy Exemplar. AEMO - Clear Business Results Delivered by
PLEXOS Cloud. September 13, 2023.

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2023 NEM ESOO PLEXOSモデルのデータセット

出典: AEMO. NEM. ESOO.
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2023年NEM ESOOにおける要点のまとめ▪ 2023年NEM ESOOによると、信頼性ギャップ予測は主に以下の要因によると報告された。

- 需要が高い時に風力発電量が少ない状況の可能性- 老朽化火力の廃止- 需要家の負荷削減および自家発電応答（DSP）が少なかった▪ 系統混雑の問題は言及されてはいないが、系統混雑がNEMの信頼性に重大な影響を与えていることが示唆されている。ネットワーク容量を増やす目的で５つの送電プロジェクトが計画されていることから（次スライド参照）から、システムの信頼性が著しく向上していることが示されている。
▪ NEM ESOOでは、信頼性評価における系統混雑の影響を予測することは義務付けられていない。

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2023年NEM ESOOの送電拡張プロジェクト▪

▪

右図は、AEMOのISPで特定された5つの実行可能な送電プロ
ジェクトを示している。
1.

HumeLinkは、ニューサウスウェールズ南部の共有ネットワークからニューサウスウェールズの負荷中心地へのネットワーク容量を増やす。

2.

Sydney Ringは、追加の新規発電所から負荷中心地へのネットワーク容量を増やす。

3.

New England REZ送電リンクは、増加した再エネ発電から負荷中心地へのネットワーク容量を増やす。

4.

Marinus Linkは、タスマニアとビクトリアの間の融通容量を増やす。

5.

VNI Westは、ビクトリアから南ニューサウェールズ
へのネットワーク容量を増やす。

詳細については、「2023 Transmission Expansion
Options Report (2023年送電拡張オプションレポート)」を参照。
出典: AEMO. NEM. 2023 ESOO Infographic.

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（参考）米国PJMにおけるRA評価プロセス
Generator Availability Data System (GADS)
発電機の利用可能性に関するデータシステム
Long-Term Load Forecast Model
長期負荷予測モデル
Installed Reserve Margin (IRM) Study
設置予備力調査
Load Deliverability Study
負荷の供給可能性調査
Effective Load Carrying Capability (ELCC) Study
供給信頼度対応能力の調査

PJMでは、各発電機ユニットに対して需要に応じたEFORd（等価強制停止率）を計算している。
利用可能な供給力を決定するために、eGADSを使用している。

PJMでは、カレンダーデータ、経済的要因、気象条件、分散型太陽光発電、プラグイン電気自動車の普及、およびエンドユーズの特性を考慮して負荷を予測している。

IRM（Interconnection Reliability Margin）調査は、コンボリューションを使用して、発電のアデカシー基準を満たすために必要な予備力マージンを決定する。

CETO (Capacity Emergency Transfer Objective) / CETL (Capacity Emergency Transfer
Limit)スタディにおいて、融通で必要な容量をカバーできるか、または、PJM委員会の指示により送電設備の設備増強が必要かを決定する。

ELCC調査は、IRMスタディで使用される風力、太陽光、蓄電池、およびハイブリッドリソースの容量値を決定する。

出典: PJM. Planning 201 – Resource Adequacy Planning.
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4. 需要の想定

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AEMOの需要予測手法の全体図
以下のフローチャートは、AEMOの予測手法を全体図である。ピンク色のボックスは電力需要予測の構成要素である。
凡例
ISP(Integrated System Plan)方法論
ESOOおよび信頼性予測手法
電力需要予測手法
DSP（Demand Side Participation）手法
入力、仮定、およびシナリオレポート（IASR）
エネルギーアデカシー評価予測のガイドライン

予測手法における予測コンポーネント

ESOO：信頼性ギャップ期間と考えられる取引間隔
信頼性ギャップのサイズ

ISP：最適な開発経路と発電投資

解析ストリーム
需要供給
市場モデリング

予測結果

エネルギー
アデカシー
評価

USE% *

業務用
LIL

需要プロファイル
商業

最大/最小
需要予測
再エネ発電プロファイル

住宅

補助予測
コンポーネント

入力

接続予測

市場モデリング

DER予測

GSP、DER、人口、住宅ストック、エネルギー効率、
電気自動車、価格、LIL調査、損失、天候、気候などのさまざまな需要要因

DSP予測

過去の発電量、DSPおよび停電、ネットワーク制約、補助負荷、天候と気
候、燃料価格、発電機の運転パラメータとコスト、送電パラメータなどのさまざまな供給要因

出典: AEMO. NEM. Forecasting Approach.

注：本章では主要な構成要素のみに着目する。
64

電源の
停止率

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業界との連携主要予測
コンポーネント

予測精度評価

年間消費量予測AEMOの電力予測手法
AEMOは、電力需要予測において、データ分析、モデリング技術、専門家の判断を組み合わせた多層的なアプローチを採用している。予測プロセスにはステークホルダーの参加が含まれている。以下に、予測例を示す。
（次スライド以降に詳細を記載）

年間電力消費
最大需要

最小需要

出典: AEMO. NEM. Electricity & Gas Forecasting.
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NEMの年間電力消費の予測例
下図は、2023年 ESOOの中央シナリオ（10% POE）に基づく、NEMの年間電力消費量の予測例
を、2024年度から2053年度まで示している。

出典: AEMO. NEM. Electricity & Gas Forecasting.
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NEMの最大電力需要の予測例
下図は、2023年のESOOに基づく中央シナリオ（10% POE）に基づく、2024年度から2034年度
までのNEMにおける最大電力需要の予測例を示している。

出典: AEMO. NEM. Electricity & Gas Forecasting.
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NEMの最小電力需要の予測例
下図は、2023年のESOOに基づく中央シナリオ（10% POE）に基づく、2024年度から2034年度
までのNEMにおける予測される最小電力需要の例を示している。

出典: AEMO. NEM. Electricity & Gas Forecasting.
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NEM １時間毎の電力需要の予測例
以下の図は、2023年 ESOOにおけるNEMの将来電力市場の急激な変革を想定した”Step Change”
シナリオ（10% POE、2011年）に基づいており、2024年のNEMにおける地域ごとの1時間刻みの電力需要の予測例を示している。これらの予測はPLEXOSを使用している。

完全な需要プロファイルは、AEMOのNEM ESOOのウェブページで入手可能。
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予測における重要なステップ
AEMOの「Electricity Demand Forecasting Methodology (電力需要予測手法)」の報告書には、NEMにおける地域の電力消費量、地域の最大および最小需要、および30分毎の需要プロファイルを予測するための詳細なプロセスが記載されている。以下のフローチャートは、予測の準備に関する主要なステップである。

1. 必要なすべてのデータ

2. 事業部門の年間電力

3. 住宅部門の年間電力と情報を収集する

消費量を準備する消費量を準備する

5. 最大需要と最小需要を

6. 30分ごとの需要プロ準備するファイルを生成する

4. 事業と住宅部門の年間消費量を組み合わせて、運用消費量を準備する

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需要予測の要素▪ 電力需要予測の要素は、下記の2つの種類に分かれる。
1.

2.

71

構造的要因：過去のトレンドと専門家の判断に基づいて推定でき、確率を割り当てることはできない。例：
–
人口
–
経済成長
–
電力価格
–
技術の採用
ランダム要因：確率分布としてモデル化できるものである。AEMOの手法では、最大および最小需要予測において確率分布を用いており、これらの確率分布はランダムな要因の不確実性を説明する。例：–
天候に起因する電力需要の変化–
天候に起因する発電電力量–
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予測における需要部門
各需要部門において需要要因は異なる影響を与えるため、AEMOでは各部門ごとに電力消費を予測している。以下の図に、AEMOの予測で定義された顧客部門の種類を示す。
全需要家

住宅

大規模工業負荷ビジネス

水力

ビジネスに関する
マスマーケット

出典: AEMO. NEM. Forecasting Approach – Electricity Demand Forecasting Methodology. August 2022.

注：ビジネスに関するマスマーケットには、大規模工業負荷および水力に含まれないその他のビジネスに関連する電力需要が含まれる。
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大規模工業需要家における部門
大規模工業負荷は、以下に示す5つ部門に分類される。

大規模工業負荷

アルミニウム
製錬

炭層ガス

石炭鉱業

水のインフラ施設

出典: AEMO. NEM. Forecasting Approach – Electricity Demand Forecasting Methodology. August 2022.

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その他大規模工業負荷

各需要部門における予測▪ AEMOは、需要部門の電力消費を予測するために、下記に示す異なる手法を使用している。
–

住宅: 成長モデルを使用している。これは、基本的な住宅電力消費量が計算され、様々な要因（例：家電の普及、省エネ効果など）に対するトレンドの考慮と調整がされ、成長予測に基づいてスケーリングされた上で、最終的な消費量が決定される。

–

大規模工業負荷: 調査に基づく予測–

水力: 協議の上決定されたシナリオベースの想定–

ビジネスに関するマスマーケット:計量経済モデリング▪ これら予測手法の詳細については、AEMOの「Electricity Demand Forecasting

Methodology (電力需要の予測手法）」で説明されている。

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住宅消費予測に関するプロセスフロー
以下のフローチャートは、基礎となる住宅用電力消費予測の計算手順を示す。
外的要因

過去の消費量履歴

過去の冷房度日（HDD）と暖房度日（CDD）

年間の冷房度日（CDD）と暖房度日（HDD）の基準

ステップ1：ベース年 - ベース/暖房/冷房負荷別に分割された接続ごとの気象正規化消費量
年間の接続毎のベース負荷

家庭用電気製品の普及
太陽光発電のリバウンド効果
気候変動
価格変動に対する消費者の行動反応

年間の接続毎の暖房負荷

エネルギー効率の向上

年間の接続毎の冷房負荷

ステップ2：トレンドと調整を適用する

接続数の成長予測予測される年間の接続毎の総ベース負荷量予測される年間の接続毎の総暖房負荷量予測される年間の接続毎の総冷房負荷量

ステップ3：接続の予測とともにベース/暖房/冷房負荷をスケールアップ予測される年間の総ベース負荷量予測される年間の総暖房負荷量予測される年間の総冷房負荷量

電気自動車

太陽光発電

蓄電池

ステップ4 - 予測
年間に供給される住宅電力消費

出典: AEMO. NEM. Forecasting Approach – Electricity Demand Forecasting Methodology. August 2022.
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最小および最大需要の予測▪ AEMOは、典型的な地域のとりうる最大・最小需要の結果を表す確率密度関数を作成する。
▪ 下図は、経済成長に関する3つのシナリオ（Slow, Neutral, Fast）の概念的な確率密度関数を示しており、縦線は10% POEの推定値を表している。

出典: AEMO. NEM. Forecasting Approach – Electricity Demand Forecasting Methodology. August 2022.

（注）Fastシナリオでは、Neutralシナリオよりも強い経済成長が期待される。
一方、Slowシナリオでは、より緩やかな経済成長が期待される。
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最小および最大需要の予測（1/3）▪

77

最小および最大需要モデルの作成に必要な30分毎のデータの要件は下記の通りである。
–

過去および将来予測の住宅用PV容量と正規化された発電プロファイル–

過去および将来予測の非計画PV設置容量と正規化された発電プロファイル–

将来予測の電気自動車の数と充電プロファイル–

将来予測のエネルギー貯蔵システムの設置容量と充電/放電プロファイル–

大規模工業負荷のメータ識別子/接続データ–

過去および将来予測の大規模産業負荷

–

過去の需要

–

予測される気候変動▪

モデルの開発には、異常値を検出し、重要な需要要因や多重共線性を特定するために、探索的データ解析（EDA: Exploratory Data Analysis）が使用される。

▪

各地域には、30分毎のモデル、最大一般化極値（GEV: Generalized Extreme Value ）モデル、および最小GEVモデルの3つのモデルが開発される。これらのモデルは、EDAプロセス中に統計的に有意であると特定された変数を使用する。
–

30分毎のモデルは、30分毎に数値計算し、季節毎に集約する。

–

GEVモデルは、各月の最小値と最大値を数値計算し、季節毎に集約する。
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最小および最大需要の予測（2/3）▪ 30分毎のモデル開発の主要な特徴

将来の気候条件に調整した過去20年間の気象データを用いて、14日毎のブロックに分割する。
– これらの気象ブロックを26個選択し、季節の順序（夏のブロックは夏に、冬のブロックは冬に）に留意した上で繋ぎ合わせる。これにより、人工的な新しい気象データの年が作成される。
– このプロセスを3,000回行い、30分毎のデータポイントを持つ3,000のユニークな気象年が得られる。
– これらの将来の気象年を使用し、日付や時間などの他の要因と組み合わせて、各年の電力需要を推定する。
– 特に、計算を行う各年の最大および最小需要に関心がある。
▪ GEVモデル開発の主な特徴– 30分毎のモデルとは異なり、GEVモデルは極値の分布を理解することに焦点を当てており、
特定の気象パターンに依存しない。
– 30分毎のモデルと同様に、GEVモデルは、過去の月間気象データをサンプリングして構築された合成気象年を使用する。
– これらの合成年にGEVモデルを適用して、極端ケースの需要の期待値に対しての点予測を行う。
– 分布自体も同じ合成気象年を使用して数値計算が行われる。
–

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最小および最大需要の予測（2/3）
以下の図は、30分毎のモデルの結果（左の正規分布）とGEVモデルの結果（右上の正規分布）を示している。

出典: AEMO. NEM. Forecasting Approach – Electricity Demand Forecasting Methodology. August 2022.

需要分布の作成プロセスを示す公開情報はない。
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30分毎の需要プロファイル▪

▪

▪ 以下のフローチャートは、AEMOの需要プロファ
需要プロファイルは、NEM地域、過去の参照年、予測年、イルの作成プロセスを示している。
シナリオ、およびPOEレベルで区別され、作成される。

需要プロファイルの作成プロセスは、以下の3つの手順で構成される：
1.

OPSO (Operational Demand ‘Sent Out‘)-liteの目標値に到達するために、参照年のプロファイル
をOPSO-liteベースでスケールさせる。
▪

OPSOは発電端電力、または、計画、部分計画、および重要な非計画電源からの供給電力である。

▪

OPSO-liteは、住宅用PV、非スケジュール太陽
光発電、エネルギー貯蔵システム、電気自動車などの影響を取り除いた発電端電力である。

2.

技術要素の予測を再導入し、時系列をOPSOの目標値に到達するようにに調整する。

3.

協調されたEV充電をOPSOに追加する。

出典: AEMO. NEM. Forecasting Approach – Electricity Demand Forecasting Methodology. August 2022.
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（参考）計画・計画電源の用語定義▪ 計画電源（Scheduled Generator）

定格が30MW以上である発電ユニット、または合計定格が30MW以上の共通接続点に接続された発電ユニットのグループの一部。
▪ 部分計画電源（Semi-scheduled Generator）– 定格が30MW以上の発電ユニット、または合計定格が30MW以上の共通接続点に接続された発電ユニットのグループの一部であり、発電ユニットの出力が断続的である場合（太陽光、波力、風力、および水力で、物質による貯蔵を含まない）。
▪ 非計画電源（Non-scheduled Generator）– 定格が30MW未満の発電ユニット（他の発電ユニットのグループの一部ではない）。
▪ 重要な非計画電源（Significant Non-scheduled Generation）– 30MW以上の風力または太陽光発電設備（および部分計画規則の変更前に参加したもの）であり、ディスパッチ時には計画電源として取り扱われ、ネットワーク制約式のモデル化に必要となる。また、その他NEMに影響を与える発電設備。
–

出典:
AEMC. National Electricity Rules.
AEMO. NEM. AEMO uses the term “operational” to describe electricity used in the NEM.
81

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（参考）OPSO (Operational Demand ‘Sent Out‘)とはOPSO

出典: AEMO. NEM. Forecasting Approach – Electricity Demand Forecasting Methodology. August 2022.
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（参考）OPSO-liteとは▪ OPSO-liteは、非典型的な需要の条件を取り除き、以下の技術の影響が除かれた需要と定義される：

住宅用PV（PVROOF）– 非計画PV（PVNSG）– エネルギー貯蔵システム（ESS）– 電気自動車（EV）– V2H放電（V2H）– 十分な運用履歴がない、または新しい産業部門が存在する場合、その産業部門OPSO-liteに含まれる。例えば、クイーンズランド州の炭層ガス（CSG）の負荷など。
–▪ OPSO-liteは、通常、上記の非典型的な需要条件を除いたOPSOである。
▪ 成長アルゴリズム（Growing Algorithm）によって、季節毎、週毎、および日毎の需要パターンを保持しながら、非典型的な需要条件を取り除く。

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OPSO目標値を達成する時系列プロファイルの調整▪ AEMOは、OPSO-liteとOPSOの2つの需要プロファイルを予測している。
▪ 先述のように、成長アルゴリズムにおいて季節毎、週毎、日毎のプロファイルを維持するために、

非典型的な需要条件を除去がOPSO-liteベースで行われる。
– 次に、成長アルゴリズムと将来技術の想定によって生成されたOPSO-liteの需要需要プロファイ
ルが加えられ、未調整のOPSOが生成される。

▪ 将来技術を考慮すると、未調整のOPSOの最大需要がOPSO目標値に常に達する訳ではないため、時系列の調整が必要となる。これにより、OPSOの需要プロファイルが作成される。

▪ 詳細は「Forecasting Approach – Electricity Demand Forecasting Methodology(予測手法 - 電力需要予測手法)」を参照

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5. 供給力の想定

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AEMOにおける供給力予測手法
以下のフローチャートは、AEMOの予測手法の全体図である。図中における、供給力予測の構成要素は、オレ
ンジ色のボックス、および発電設備の運用パラメータとコストで示している。
凡例
ISP(Integrated System Plan)方法論
ESOOおよび信頼性予測手法
電力需要予測手法
DSP（Demand Side Participation）手法
入力、仮定、およびシナリオレポート（IASR）
エネルギーアデカシー評価予測のガイドライン

予測手法における予測コンポーネント
ESOO：信頼性ギャップ期間と考えられる取引間隔
信頼性ギャップのサイズ

ISP：最適な開発経路と発電投資

解析ストリーム
需要供給
市場モデリング

予測結果

エネルギー
アデカシー
評価

USE% *

業務用
LIL

需要プロファイル
商業

最大/最小
需要予測
再エネ発電プロファイル

住宅

補助予測
コンポーネント

入力

接続予測

市場モデリング

DER予測

GSP、DER、人口、住宅ストック、エネルギー効率、
電気自動車、価格、LIL調査、損失、天候、気候などのさまざまな需要要因

DSP予測

過去の発電量、DSPおよび停電、ネットワーク制約、補助負荷、天候と気
候、燃料価格、発電機の運転パラメータとコスト、送電パラメータなどのさまざまな供給要因

出典: AEMO. NEM. Forecasting Approach.
86

電源の
停止率

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業界との連携主要予測
コンポーネント

予測精度評価

年間消費量予測既存の発電設備のパラメータに関するデータソース▪

▪

AEMOは、既存の発電設備や貯蔵設備の運用およびコストのパラメータに関するデータを、以下の様々な情報源から収集している。
–

AEMOの”Generation Information”のページ–

AEMOの発電設備調査–

AEMOの内部調査–

外部コンサルタントの報告書–

政府による公開データ（注：エミッションデータはISP (Integrated
System Plan)で使用される。）

これらの情報は、右側のテーブルにまとめられている。
–

必要に応じて、AEMOは上記の情報源から得た入力
パラメータに特定の発電所や開発者と調整を行う。

出典: AEMO. NEM. 2023 Inputs and Assumptions Report..
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AEMOの”Generation Information”▪ AEMOは、NEMの発電情報を3か月ごと、または必要に応じて公開している。（右図を参照）▪ AEMOの”Generation Information”ページには、

既存の、起動している、および新設予定の発電設備や電力貯蔵設備のプロジェクトに関するデータが含まれており、サイズ、場所、容量、季節ごとの定格、補助負荷、商業用途の利用日、予想される廃止年などが含まれる。また、将来の可能性のあるプロジェクトに関するAEMOへの非機密情報も含まれている。

▪ この情報は、ESOOやISPの発電設備および電力貯蔵設備の想定を行うための主要なデータソース
である。

出典: AEMO. NEM. Generation Information.
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NEM 想定電源容量の例（石炭・ガス・液体燃料）
下図は、2023年NEM ESOOに基づく、石炭およびガス・液体燃料に関する合計容量を示している。

出典: AEMO. NEM. 2023 NEM ESOO.
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NEM 想定電源容量の例（水力・蓄電池・太陽光・風力）
下図は、2023年NEM ESOOに基づく、水力・蓄電池および太陽光・風力発電の合計容量を示している。

出典: AEMO. NEM. 2023 NEM ESOO.
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NEM 想定電源容量の例（DSP・VPP・V2G）
下図は、2023年NEM ESOOに基づく需要家の負荷削減および自家発電応答（DSP: Demand Side
Participation）、バーチャルパワープラント（VPP: Virtual Power Plant）、およびV2G(Vehicle-to-Grid)の合計容量を示している。

出典: AEMO. NEM. 2023 NEM ESOO.

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再生可能エネルギーの発電プロファイル▪ AEMOは、風力・太陽光発電所から利用可能な発電量を示す発電プロファイルを用意する。

風力発電所については、AEMOが自社内で開発した経験的機械学習アプローチに基づく”resource-to-power”モデルを用いて、発電プロファイルを生成している。このモデルは、
各風力発電所の場所に応じて調整が行われ、様々な条件下での風速と発電量の固有の関係を捉えることができる。強風や高温の両方を考慮し、極端な天候条件でも正確な予測を実現している。さらに、夏のピーク需要期間中に風力発電所の運用者から提供された情報も、モデルに統合されている。
– 既存の太陽光発電所については、国立再生可能エネルギー研究所（NREL: National
Renewable Energy Laboratory）のSAM (System Advisor Model) が使用されている。このモデルは、各発電所の特定の技術と場所を考慮し、正確な予測を行う。
– 新規の太陽光発電所やそれらの過去データが限られている場合は、エネルギー変換モデルと過去の気象データを組み合わせてプロファイルを生成する。このアプローチでは、発電所の場所
での予想される日照時間に基づいて、エネルギー生産量を推定する。
–▪ 注：再生可能エネルギーの発電プロファイルは、気象パターンを表す参照年によって区別される。

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（参考）windpowerlibについて▪ AEMOの”resource-to-power model”のモデルは公開されていないが、風力タービンの出力を計算するための公開ツールがいくつか存在する。

▪ そのうちの1つがwindpowerlibである。
–

ドキュメントはhttps://windpowerlib.readthedocs.io/en/stable/で入手可能–

リポジトリはhttps://github.com/wind-python/windpowerlib?tab=readme-ov-fileからダウンロード可能–

チュートリアルはhttps://www.youtube.com/watch?v=rZcen8KDY4Eで閲覧可能。

▪ NRELのSAMも風トレースを生成するために使用できる（次スライド参照）。

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（参考）SAM (System Advisor Model)について▪ SAMは、エネルギー技術の技術経済性分析のためにNRELが開発した無料のデスクトップアプリ

ケーションである。

▪ SAMは、太陽光や風力発電などのさまざまな種類の再生可能エネルギーシステムをモデル化することができる。

94–

ドキュメントはhttps://sam.nrel.gov/で入手可能–

リポジトリはhttps://github.com/nrel/samからダウンロード可能–

チュートリアルはhttps://www.youtube.com/watch?v=R3fsUNUOC0gで閲覧可能© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

流れ込み式水力発電所の例 (1/2)▪

▪

右図には、2023年のNEM ESOOにおけるBarron Gorge Unit 1という流れ込み式水力発電所の主要な入力パラメータが含まれている。
–

最大容量

–

選択した期間の容量変更–

最小安定レベル–

補助または所内動力負荷

–

水力効率

–

可変運用および保守コスト–

限界損失係数EAAPはESOOやMT PASAよりも水力をより詳細にモデル化している。

出典: Screenshot from AEMO’s 2023 NEM ESOO Model.
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流れ込み式水力発電所の例 (2/2)▪ 右図は、Barron Gorge Unit 1（Kuranda Weir）の水源を示す。
▪ この例では、Kuranda Weirは以下の入力パラメータを使用して
いる。
– 最大量
– 最小量
– 初期量
– 自然流入量（例：雨から）– 最終量は、最適化断面ごとに初期容量と同じと仮定。

出典: Screenshot from AEMO’s 2023 NEM ESOO Model.
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限界損失係数（MLF: Marginal Loss Factor）について▪ 限界損失係数（MLF: Marginal Loss Factor）はNEMにおいて送電中に失われる電力を考慮したものである。MLFは発電所がどれだけ収益を得るかに影響を与える。

▪ AEMOが毎年、MLFを計算し、公表している。

▪ より低いMLFは発電所の収益を減少させる。MLFを減少させる要因として、需要地から遠く離れた場所での電力供給、単一地域に対して電力供給を行う発電所の余剰電力、需要が低い時間帯においての多くの発電、などが挙げられる。

▪ MLFを考慮した場合の発電所の収益計算の例：

ある発電所のMLFが0.9であり、供給したエネルギーが50 MWhでディスパッチ価格が1MWhあたり$100の場合、その発電所の収益は$4500となる。

▪ 詳細については「 Fact sheet - Marginal loss factors 」を参照。

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発電機停止の分類▪ RAモデリングにおいて、 AEMOは長期間の電源停止について通常の計画外停止と区別し、電源停止を3つに分類している。
1.
長期間の計画外停止 (Long-duration Unplanned Outage):
5か月以上の完全な計画外停止。
2.

完全な計画外停止 (Full Unplanned Outage)：
5か月以下の計画外停止。

3.

部分的な計画外停止 (Partial Unplanned Outage)：
発電機ユニットの容量が計画外に削減された状態。

▪ 計画外停止率の値の計算方法については、次スライドの計算式を参照。
▪ 詳細については、「ESOO and Reliability Forecast Methodology Document (ESOOおよび信頼度予測手法ドキュメント)」を参照。

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発電機停止の計算式▪ 長期間の計画外停止率▪ 完全な計画外停止率▪ 部分的な計画外停止率99© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

(参考) 再エネ電源・需要の相関について
全ての数値計算において、需要、太陽光、風力に対して同一の気象年を採用することで、それらの固有の相関を保証する。

Model_tESOO_sSC_y2333_p10_r2011_Base
では需要、太陽光、風力の相関を同じ
2011年の気象年を参照することによって相関を保持している。

出典: Screenshot from AEMO’s 2023 NEM ESOO Model.

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6. 容量メカニズム101© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

容量報酬メカニズム（容量メカニズム）とは？
Capacitymechanisms▪ 容量報酬メカニズム（または、容量メカニズム）

容量メカニズム

は、エネルギー市場よりも、市場参加者に対して、より効果的な経済刺激（stimulus）を与えることを目指している。

▪ これにより、投資家には容量報酬の形でより安定した収益が確保される。

▪ 容量メカニズムは右図の通り分類される。

Volume-based

Price-based

容量ベース

価格ベース

TargetedMarket-wide

Capacity Payment

特定

市場大

容量支払

Capacity Auction
容量
オークション

Reliability Option
信頼度
オプション

Strategic Reserve
戦略的予備力Capacity
Obligation
容量確保義務(注) 一部の価格ベース（Volume-based）の容量メカニズムは特定（Target）に分類されることもある。
出典: Pototschnig, A. and Godfried, M. Capacity mechanisms and the
EU internal electricity market. The regulators’ view: ACER’s report on
capacity mechanisms.

本報告書では「容量メカニズム」で用語を統一する。
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容量メカニズムの（大）分類▪

Capacitymechanisms

Volumed-based (容量ベース):
規制機関は、投資家が新しい電源容量を調達するのに必要となる価格を決定するため、どの程度、電源容量が必要となるかを決定する。

Volumebased

Price-based

容量市場（量規制）と呼ばれることもある。
▪

Price-based (価格ベース):
規制機関は、単位容量あたりの追加価格を支払い、その価格を考慮して投資家は容量を選択する。
容量価格（価格規制）と呼ばれることもある。
出典： Fabra, N. A Primer on Capacity Mechanisms.

103© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

Targeted

Strategic
Reserve

Capacity
Obligation

Marketwide

Capacity
Payment

Capacity
AuctionReliability
Option容量メカニズムの（小）分類▪

▪

▪

Strategic Reserve (戦略的予備力):
一部の電源容量が中央で競争的に調達され、異常時において供給安全性を確保するために確保される。これは、前日、イントラデイ（日中）、
または需給市場の価格がある閾値を上回った時などに、価格シグナルを出す。
Capacity Obligation (容量確保義務):
大口消費者と電力供給者は、将来（例えば、3年先）の消費量・供給量
義務に対する自己評価を行い、それに基づき特定の容量を契約する義務が課せられる。契約された電源・消費者は、行政または市場価格の閾値により定義された不足の期間に、契約された容量を市場に提供するように要求される。
Capacity Auction (容量オークション):
供給の数年前に必要な総容量が設定され、それが独立機関によって中央
的にオークションで調達される。

▪

Reliability Option (信頼性オプション):契約された容量提供者は、卸売市場価格（例：スポット価格）と事前に設定された基準価格（ストライク価格）の差額が正（Positive）である
場合、その差額を支払う義務がある。それに対して、固定料金を受け取り、より安定した予測可能な収入を得ることができる。

▪

Capacity Payment (容量支払):
発電者・消費者には、利用可能な容量に対して固定の価格が支払われる。

104© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

Capacitymechanisms

Volumebased

Targeted

Strategic
Reserve

Capacity
Obligation

Price-based

Marketwide

Capacity
Payment

Capacity
AuctionReliability
Option各容量メカニズムの分類における設計特性
容量設定

価格（報酬）設定

ポイント

Strategic Reserve(戦略的予備力)

規制機関によって設定オークション・相対契約により報酬を設定

容量支払: 発電者・消費者には、利用可能な容量に対して固定の価格が支払われる。

Capacity Obligation(容量確保義務)

国の容量とRAのパラメータを規制機関によって設定分散的に報酬を設定

非常時・不足時のために確保された電源設備・予備力。電源効率の課題あり。

Capacity Auction(容量オークション)

国の容量を規制機関によって設
定

オークションによって報酬を設定。全ての参加者に有効。

ほとんどの観点において非差別的Reliability Option(信頼性オプション)

規制機関によって設定電力の安定供給の基準となるス
トライク価格

スポット価格がストライク価格を上回った際に、信頼性オプシ
ョンが行使される。

Capacity Payment(容量支払)

市場によって容量が設定

規制機関によって報酬を設定

長期的・短期的の観点のどちらもが考慮される。

出典: Gercheva, S. Capacity mechanism – some properties of its design and remuneration.
https://stumejournals.com/journals/innovations/2022/1/24.full.pdf.

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NEMにおける容量メカニズム▪ NEMには、ピーク需要を満たし、電力系統の信頼性を維持するために十分な発電容量が利用可能であることを保証するための既存の市場体制と政策措置がある。
▪ これらには、小売事業者信頼性義務 (RRO: Retailer Reliability Obligation)、信頼性および緊急時予備力取引者 (RERT: Reliability and Emergency Reserve Trader)、容量投資スキーム(CIS: Capacity Investment Scheme) が含まれる。

RRO
106

RERT
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CIS

RRO (小売事業者信頼性義務)▪

▪

RROでは、 NEMで電力供給が厳しい条件下でも電力を保証するために、小売事業者や一部の大口需要家に事前に契約を取引する。

AEMOは、予測された信頼性ギャップの3年前に「T-3」の発動を要請

RROは、ESOOにおいて信頼性基準に対する電力不足が特定された場合に発動される：––▪

2020年のNEM ESOOは、ニューサウスウェールズ州（NWS）での予測において信頼性ギャップを特定

オーストラリアエネルギー規制機構(AER: Australian
Energy Regulator)は、”信頼性対策(Reliability
Instrument)”を公募

中間信頼性基準（IRM: Interim Reliability
Measure）0.0006％ は2025年6月30日まで

AERは信頼性対策の要請を承認

信頼性基準（Reliability Standard）0.002％ は2025年7月1日以降まで

右図のフローチャートは、2020年のRROプロセスの例を示している。
–

詳細については、ニューサウスウェールズ：2024年1月-2月T-3を参照。

–

なお、“Reliability Instrument”はRROを指す。

RROが発動NSWのMLO発電所は流動性義務を果たし、契約が可能であることを確認するためにMLOの商品を”Australian Securities
Exchange”に提供する必要がある

注：市場流動性義務（MLO Market Liquidity Obligation）は、予測される信頼性ギャップに関連する電力先物契約の取引において透明性と流動性を促進するための市場で策定された要件である。
107© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

NSWの責任主体は、資格を持つ契約を締結に成功

信頼性ギャップ特定された場合のNEMの電源容量決定プロセス
下図では信頼性基準が満たされない場合にNEMで容量をどのように増加するかを示している。

NEM ESOOモデルの実行

2025年6月30日までの

2025年7月1日以降の期期間において、USEが間において、USEが0.0006％以上か？

0.002％以上か？

YESの場合、Firm

YESの場合、Firm

Capacityを追加し、そうCapacityを追加し、そうでなければ終了。

でなければ停止

必要容量を追加の際、ネットワーク制約や場所などの要因は考慮されない108© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

RROの発動例“Reliability Instrument（供給信頼性対策）”の例“Reliability Instrument”の承認例

出典: AER. T-3 Reliability Instrument. New South Wales. December 2020.
出典: AEMO. Reliability Instrument Request. November 2020.
109© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

RERT（信頼性および緊急時予備力取引者）▪

RERTは、”緊急のバックアップ”メカニズムであり、AEMOが信頼性基準または中間信頼性基準を満たすために緊急時予備力契約を呼び出すために利用される。
–

▪

110

予備力提供者は、AEMOと契約を行い、エネルギー使用量の抑制か発電を行う。

右図の表は、2種類のRERTと中間信頼性予備力（IRR:
Interim Reliability Reserve）を説明している。
–

短期通知RERTは、1週間未満の通知期間で契約される。

–

長期通知RERTおよびIRRは、10週間から12か月までに事前に契約される。

–

短期RERTはPASAの結果（ST PASAおよびMT
PASA）、長期RERTおよびIRRはMT PASAおよびESOOの結果に基づき発動される。

出典: AEMO. RERT Fact Sheet.

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RERTの例
短期RERT（例）

IRR（例）

出典: AEMO. NEM. RERT contracted on 14 December 2023.
111

出典: AEMO. NEM. Additional IRR contracted in Victoria.

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CIS (容量投資スキーム)▪

CISは、風力や太陽光などの再エネや、蓄電池などの ▪ CISは、合意された下限と上限に対して長期的な
クリーンなディスパッチ可能容量に対して新規投資
連邦の収益保証契約を提供する。
を奨励するための国家的な枠組みを提供する。

▪

CISの目的は、信頼度が高く、経済的で、炭素排出量の低いエネルギーシステムの構築を促進することである。

▪

CISでは、オーストラリア政府が下記プロジェクトの競争入札に関与している：–

2030年までに32 GWの追加容量を調達する–

老朽化石炭火力発電所の廃止伴う予想される信頼性ギャップへの対策–

2030年までにオーストラリア政府の再エネ割合
を82%に達成する▪

CISは、オーストラリアの電力系統内で運用され、既存の州および地域の計画を補完し、国家的なエ
ネルギー転換を実現する。

出典: Department of Climate Change, Energy, the Environment and Water. Australian Government.
Capacity Investment Scheme. Consultation Paper Webinar. August 2023.
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CIS入札プロセス

1

連邦政府は各管轄区でCISの目標、商業機密の財政予算、およびMW容量目標値を設定

2

AEMOは子会社のAEMOサービスと連携し、入札ガイドラインに従った競争入札を実施

3

AEMOは入札に基づき連邦政府による支援の対象とするプロジェクトを推奨

4

連邦政府はAEMOの推奨に基づいて最終的な契約決定を行う

出典: Department of Climate Change, Energy, the Environment and Water. Australian Government.
Capacity Investment Scheme. Consultation Paper Webinar. August 2023.
113© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

CIS (ステージ1)
▪

▪

114

CISのステージ１は2023年に開始され、以下を含む：
1.

ニューサウスウェールズ（NSW）入札
2023年11月22日に、NSW入札の結果が発表され、合計容量1,075 MWとなる6つの主要プロジェク
トが落札に成功した。これらには、4時間の蓄電池1つ、2時間の蓄電池2つ、および2時間の仮想発電所3つが含まれている。

2.

南オーストラリア - ビクトリア入札
現在入札が受け付けられている。この入札では、最大600 MWで4時間の調整可能な容量（2,400
MWhに相当）の入札を求めている。プロジェクトは南オーストラリアまたはビクトリアに位置し、最小ストレージ時間は2時間、最小サイズは30 MWである必要がある。この入札では、800 MWhを南オ
ーストラリアに、800 MWhをビクトリアに、さらに800 MWhをプロジェクトの優位性に基づいて南オーストラリアまたはビクトリアのいずれかに割り当てることを考えている。

詳細は、 Stage 1: Capacity Investment Schemeを参照。

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CISは容量市場であるか？
▪ CISは、従来の容量市場といくつかの共通点を持つ一方、より対象を絞ったアプローチを取っている。どちらも、将来のニーズを満たすために信頼性の高い供給力を確保することを目指しており、これは、企業が新しい発電所を建設したり、ディスパッチ可能なリソース（例えば、蓄電池など）に投資する際に財政的なインセンティブを提供することで達成される。

▪ しかしながら、CISは従来の容量市場とは次の2つの点で異なる。

対象：CISは、太陽光や蓄電池などのクリーンな電源あるいは再エネ電源に焦点を当てている。
これに対して、従来の容量市場ではピーク需要を満たすために化石燃料を含むあらゆる電源を含む。
– 選定プロセス：CISでは、政府支援を受けるプロジェクトを選定するために競争入札プロセスが使用される。一方、従来の容量市場では、発電所が設定された価格に競合する先渡オークシ
ョンを使用することが一般的である。
–▪ つまり、 CISは、オーストラリアにおいて、クリーンで信頼性の高い電力系統への移行を加速させるために設計された、電源種の対象を絞った容量市場である。

CISは、日本における容量市場とは異なり、クリーン電源に対象を絞った容量調達の枠組みである。
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NEMの容量メカニズムの分類
Capacitymechanisms

Volume-based

RERT

116

Price-based

Targeted

RRO

Market-wide

Capacity
Payment

Strategic
Reserve

Capacity
Obligation

Capacity
AuctionReliability
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CIS

WEMにおける予備力容量メカニズム (RCM: Reserve Capacity
Mechanism）▪

WEMのRCMは、南西連系接続システム（SWIS）で十分な電源容量を確保するために設計されている。

▪

RCMプロセスの主なステップは次の通り：▪

–

2年前に予備力容量要件（RCR: Reserve Capacity
Requirement）を設定し、WEM ESOOに公表する–設備の技術的能力に基づいて、認定予備力容量（CRC: Certified
Reserve Capacity）と容量クレジットを割り当てる–“Capacity Year”の開始から6か月前のいつでも、AEMOが需要を満たすのに十分な容量がないと判断した場合、補足的な予備力容
量をAEMOが調達する–設備が予備力容量の義務を満たしているかを確認するテストを実施する–

各市場顧客に個々の予備力容量要件を割り当てる。これは、シス
テムピーク需要への貢献度に基づいて、市場顧客の間で容量クレ
ジットのコストを公正に割り当てるためである。

RCMプロセスの詳細なステップは、右図を参照。
出典: AEMO. WEM. Reserve Capacity Mechanism.

117© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

信頼性基準を満たすための電源容量追加方法▪ 信頼性基準を満たすための保守的な措置として、一般的な開放サイクルガスタービン（OCGT:Open Cycle Gas Turbine) の追加が想定されている。
▪ 以下の図は、必要な追加容量を示している。

出典: AEMO. WEM. 2023 WEM ESOO Reliability Assessment Report. 15 August 2023.
118© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

信頼性ギャップ特定された場合のWEMの電源容量決定プロセス
下図では信頼性基準が満たされない場合にWEMで容量をどのように増加するかを示している。
WEM ESOOモデルの実行

Limb A要件がLimb B要件が満たされているか？

満たされているか？

NOの場合、OCGT容量

NOの場合、OCGT容量を追加する。そうでなけを追加する。そうでなけ

れば終了。

れば終了。

必要容量を追加の際、ネットワーク制約や場所などの要因は考慮されない
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WEMにおける信頼性基準▪

“Planning Criterion（計画基準）”に、SWISの信頼性基準が示される。

▪

AEMOは、WEM ESOOに含まれるLT (Long-term)-PASAにおいて、Capacity Yearの予備力容量目標（RCT:Reserve Capacity Target）を設定するために計画基準を使用する。

▪

“Planning Criterion”では、 SWISにおいてCapacity Yearに下記の要件を満たす十分な電源容量を確保する必要がある。
–

limb A: 予測シナリオにおける10% POEピーク需要予測。断続的負荷（Intermittent Loads）、上げ調
整力、および供給予備力に対する手当。

–

limb B: 年間予測消費エネルギー量の0.002%以下にEUEを制限すること。

WEMにおける用語補足

120•

Capacity Year：対象の実需給年度の10月1日に開始される。

•

断続的負荷（Intermittent Loads）: 自家発電（Embedded Generation）によって通常賄われている負荷。

•

上げ調整力（Regulation Raise）: SWISの周波数を引き上げるために運用されるする調整力サービス。

•

供給予備力（Reserve Margin）：最大事故時の電源脱落容量、および送電損失と断続的負荷を含むピーク需要予測値の7.6%のうち、大きい方が採用される。

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RCTとRCRの違い
RCT（Reserve Capacity Target）は、WEM ESOOで決定される10年間の容量目標である。
RCR（Reserve Capacity Requirement）は、WEM ESOOに基づいて2年先に設定される容量要件である。

以下の図は、2023年のWEM ESOOで設定されたRCTとRCRの値を示している。
RCR for the2023 Reserve
Capacity Cycle
is 5,543 MW

RCTs from
capacity year2023-24 to2032-33

出典: AEMO. WEM. 2023 WEM ESOO. August 2023.
121© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

WEMにおける電源容量の認定▪

予備力認証（CRC）は、RCMにおいて使用される電源容量である。

▪

CRCの量は通常、設備の定格容量よりも小さい。

▪

CRCおよび容量クレジットの評価および割り当ての方法は、発電方法の種類に基づいている：– 非変動性電源システム（NIGS: Non-Intermittent Generating Systems）▪ 石炭、ガス、ディーゼル火力などで、高温時の電源効率を考慮した41°Cでの発電端供給電力に基づいて評価される。
– 変動性電源システム（IGS: Intermittent Generating Systems ）▪ 太陽光、風力、ごみ発電などで、需要が高い時期の貢献度に基づいて推定される。
– 電力貯蔵リソース（ESR: Electric Storage Resources ）▪ 蓄電池や水力発電設備などで、一定期間にわたって出力を維持できる能力に基づいて評価される。
– 需要プログラム（DSP: Demand Side Programs）▪ 負荷またはアグリゲーションされた負荷からの需要をどれだけ削減できるかに基づいて評価される。
注：実際の運用状況における設備のパフォーマンスを評価し、認証容量を再設定する枠組みはないものの、
AEMOは毎年、各設備に割り当てられたCRCと容量クレジットのレベルを公表している。
出典: AEMO. WEM. 2023 WEM ESOO. August 2023.

RCMにおけるCRCの設定においては、ネットワーク制約、すなわち、系統混雑を考慮していない。
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WEMで報告された有効不等式制約
2023年のWEM ESOOにおける上位の有効不等式制約と制約違反があった制約式は下記の通り報告されており、
系統混雑がWEMのRAプロセスでモデル化されていることを示している。

出典: AEMO. WEM. 2023 WEM ESOO Reliability Assessment Report. 15 August 2023.
123© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

RCMを支援するその他の追加サービス▪ AEMOは、ESOOにより特定された短期的な電源容量の追加の必要性に対し、RCMにおいて十分な対処ができないと判断した場合、追加のサービスを求める。彼らは供給不足のリスクや利用可
能な容量の変更を管理する。

▪ 以下の追加的サービスが挙げられる。
–

補足予備力（SRC: Supplementary Reserve Capacity ）▪ Capacity Yearの開始から6か月以内に、予測された供給力不足を緩和することを目的として、サービスを調達するための契約フレームワーク–

非協調最適化の必須システムサービス（NCESS: Non-Co-optimised Essential System Services ）▪ 西オーストラリア政府のエネルギー・コーディネーターによって調達が発動された場合、電力系統の安全性や信頼性リスクを緩和するために必要な、追加の電源容量や他のサービスを調達するための契約フレームワーク

出典: AEMO. WEM. 2023 WEM ESOO. August 2023.
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SRCとNCESSの例
下表は、2023年のWEM ESOOで特定された容量投資のギャップの例と、AEMOが特定した供給力不足を緩和するために行った対策を示している。

AEMO initiated additional
capacity through the SRC
procurement process over the2023-24 hot season

AEMO is in the process of
finalizing contracts for the
procurement of peakdemand NCESS capacity

出典: AEMO. WEM. 2023 WEM ESOO. August 2023.
125© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

容量投資スキーム（CIS）▪ 先述の通りCISにおいてオーストラリア政府は、再エネ電源容量とディスパッチ可能なクリーン

な電源容量に関して競争入札を求めている。
▪ CISはオーストラリアの電力ネットワークで運用され、既存の州や地域の取り組みを補完して国家のエネルギー転換の実現を目的としている。

出典: Department of Climate Change, Energy, the Environment and Water. Australian Government.
Capacity Investment Scheme. Consultation Paper Webinar. August 2023.
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WEMの容量メカニズムの分類
Capacitymechanisms

Volume-based

Targeted

Price-based

Market-wide

Capacity
Payment

SRC
NCESS

127

RCM
CIS

Strategic
Reserve

Capacity
Obligation

Capacity
Auction© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

Reliability
OptionNEMとWEMにおける容量メカニズムの比較
市場

容量メカニズム

調達の責任主体

調達のリードタイム調達の発動条件

NEM

RRO

AER

指定なし

NEM

RERT

AEMO

1週間 (短期RERT)、 電力系統における予期しないリスク (短期RERT)、
10週間から12か月 ESOOの結果が信頼性基準を満たさないとき(長期(長期RERT)
間のRERT)WEMとNEM

CIS

オーストラリア政
府

指定なし

オーストラリア政府によって設定された目標

WEM

RCM

AEMO

2年先

ESOOの結果が信頼性基準を満たさないとき

WEM

SRC

AEMO

Capacity Yearの開始から6ヶ月以内ESOOにより特定された短期の電源容量要件がRCMを通じても完全に満たされないとき。

WEM

NCESS

AEMO

指定なし

ESOOにより特定された短期の電源容量要件がRCMを通じても完全に満たされないとき。または、
西オーストラリア州政府のエネルギー・コーディ
ネーターが調達を指示したとき。

128

ESOOの結果が信頼性基準と中間信頼性基準を満たさない時© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

欧州と米国における容量メカニズム▪

ほとんどの国では、容量メカニズムの設立理由として、従来の発電所の廃止、需要の増加、不適切な新規投資、再エネの増加、市場の困難を挙げて
いる。
–

▪

▪

以下の表は、欧州における一部の国と米国の一部の地域の容量メカニズムの必要性と商品を示している。

系統混雑は明示的には言及されていないが、これらの影響を与える。

最も一般的な市場の商品は従来の電源容量の利用可能性であり、落札した電源容量が、異常時など
特定の期間のために容量契約に署名し、固定の報酬を受け取りサービスを提供する。

出典: Simoglou, Christos K., and Pandelis N. Biskas. 2023. "Capacity
Mechanisms in Europe and the US: A Comparative Analysis and a Real-Life
Application for Greece" Energies 16, no. 2: 982.
https://doi.org/10.3390/en16020982.
129© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

ENTSO-E Outlooks「ENTSO-E Outlooks (ENTSO-Eの展望)」は、異なる時間軸での最新の手法を用いて、EU加盟国が計画の決定を調整するためのものである。
▪

“Seasonal Outlook” （冬季と夏季）：6から12ヶ月先▪

欧州RA評価（ERAA）：1から10年先▪

10年間のネットワーク開発計画：10年以上

出典: ENTSO-E. https://www.entsoe.eu/outlooks/
130© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

ERAAの手法
ERAAは、欧州の容量メカニズムの承認の基礎となっている。欧州各国
は、ENTSO-E ERAA手法に従って国家RA評価を実施している：–

１時間単位、発電機ユニットごとの粒度で表現された欧州全体の
UCED確率モデル（モンテカルロ法）を使用する–

RA評価に先立ち、経済実現性評価を行う（容量メカニズムを使用した場合とそうでない場合の両方）。

–

モンテカルロ法のサンプル数を決定するための収束計算を行う（約500〜700のサンプル数）。

–

ENSおよびLOLE指標を使用してRA評価を行う。
多くの欧州諸国で、信頼性基準として3時間/年 LOLEを用いている。

–

できるだけ可能な限り、あるいは、容量融通（NTC: Net Transfer
Capacity）が検討される際は、電力潮流と市場の連携を考慮した国間の送電系統モデル（FBMC: Flow Based Market Coupling、
PTDFsで表される）。

出典: ENTSO-E. Methodology for the European resource adequacy assessment. October 2020.
131© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

系統混雑管理解析▪ ERAAの結果は、 不足時間（Scarcity Hour） に国境を越える系統混雑（”Copper Plate (銅板)”モデル）を分析するために使用される。 ENTSO-Eは、不足時に国や地域が頼ることのできる融通量を定義するため、最大融通容量の計算方法を提案している。これは、抑制分担ルールを考慮しながら、全ての単一および同時の不足状況に対しての平均的な貢献量として定義される。

▪ 同時の不足状況 (Simultaneous Scarcity)とは、2つ以上の隣接地域が不足に直面している状況を指す。

▪ 出力抑制ルールは、入札価格が低い地域が不公平に供給されないといった、潮流係数の競合時の影響を緩和するために利用される。（FB方法の固有の特性）（注）ENTSO-Eは、不足時間（Scarcity Hour）を次のように定義している。
”市場において利用可能な電力を入札が行われている地域に調達する際に、需要に対して利用可能な電源が不足している時間帯”。
出典: ENTSO-E. Cross-border participation in capacity mechanisms. July 2020.
132© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

ISO-NEの先渡容量市場 (Forward Capacity Market)の概要▪

入力値の想定–送電融通能力 (TTC: Transmission Transfer
Capability)

–

容量ゾーン

–

“Tie Benefit” (他ISO地域との連系による利益)

–

負荷

–

リソース容量–リソースの利用可能性

–

蓄電池容量

–

“ISO-NE Operating Procedure No. 4”による負荷および容量のリリース–▪

ゾーン別の容量要件
–

運用予備力
–

地域の調達要件▪

地域のリソースアデカシー要件▪

送電セキュリティ分析の要件

最大容量制限出典: SO-NE. Installed Capacity Requirement (ICR) Reference Guide. Revision 2. 15 September 2021.
133© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

ISO-NEの先渡容量市場：入力値の想定
Potential Capacity Zone Construct for FCA 16▪

▪

TTCとゾーンに関する調査は同時に実施される–ゾーンとノンファーム電源間のインターフェース–

ゾーンは階層構造になることがある–

TTCは方向、季節、緊急時などの条件で変化する▪

NNE“Tie Benefits”–

Note:
SupplyBruns
as conMaine

隣接する制御エリアにおける緊急時の容量クレジット

負荷–

最も適した気象年（毎年見直される）–

週毎の需要予測の不確実性は、気象と計量経済学に基づく–

BTM (Behind the Meter) 太陽光発電設備は、気象年と、導入と7日間の自己相関の不確実性に基づき想定される–

不確実な天候を考慮した上での電気暖房の導入–

一定の充電パターンを持つ電気自動車の導入

Southeast
New
England(NEMA/
Boston &SEMA/RI)

Rest-of-Pool(West Central Mass,
NY-AC & Phase II)

Connecticut

FCA 16 (第16回 先渡容量市場オークション）
において取りうる容量ゾーン

Note that zones are modeled in the FCA only if the objective criteria in Section III.12 of the
ISO-NE Public134© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

ISO-NEの先渡容量市場：ゾーン毎の容量要件▪

容量ゾーンの需要曲線に対するゾーン容量–

運用予備力ではピーク需要を供給できない–

受電ゾーンに対するローカル調達要件▪

–

各容量ゾーンには、 ROP (Rest of Pool) が含まれる–

LOLE目標を達成する受電ゾーンのファーム負荷の量

過渡安定性のための最小のローカル容量の要件

送電ゾーンの最大容量制限
▪

135

–

送電セキュリティ分析要件▪

–

ローカルリソースのアデカシー要件

その他のニューイングランドのエリアにおける正味の要件© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

時間毎の容量ゾーン

Capacity Zones to be Modeled in FCA 18
ISO-NEの先渡容量市場：ゾーンの容量オークション▪

▪

容量需要曲線–容量要件をスケールさせる（正味およびゾーン別）–

正味の新規参入コスト（net CONE）でLOLE目標を満たす

容量供給曲線–▪

▪

供給力提供者の申請で決まる

容量ネットワーク–

需要に対する供給の実施–

パイプとバブル (ノード毎の容量のバランス)

オークション–

３年後–

各容量ゾーンおよびその関連する外部インターフェースに対して5日間、1日あたり最大8回–

それぞれの容量ゾーンのオークションは

–

136

NNE

Maine

Note:
Supply from New
Brunswick is modeled
as connected to Maine▪

供給過剰（高価格ウィンドウ）で始まる▪

供給と需要が一致するまで価格ウィンドウを削減

市場クリアリングオークションソフトウェアが実行され、容量クリアリング価格が決定される© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

Rest-of-Pool(SENE [NEMA/Boston
and SEMA/RI], West
Central Mass,
Connecticut, NY-AC &Phase II)

FCA 18 (第18回 先渡容量市場オークション）
ISO-NE PUBLIC
においてモデル化された容量ゾーン

The technical analysis the ISO performed for the 2022 calendar year to determine the local
reliability requirements evaluated ten local areas within the ISO Controlled Grid where operational
history has shown that local reliability issues exist. Seven of these areas (Humboldt, North
Coast/North Bay, Greater Bay, Sierra, Stockton, Fresno and Kern) are in PG&E’s service area; two(LA Basin and Big Creek/Ventura) are in SCE service area and one (San Diego) in SDG&E service
area. A number of these areas are further subdivided as needed into sub-areas. A map of theareas is shown in Figure 1 below.
Figure 1 – Local Capacity Area Map

CAISO 地域容量要件の概要▪

Captain Jack
Malin

方法論
–

融通能力の最大化–

蓄電池の充電要件–

電力潮流経路の維持–

QF（適格設備）/原子力/州/連邦ユニット–

小売供給者（LSE: Load Serving Entity）ユニット

–

融通割当

–

“Load Pocket”の境界

–

信頼性基準

–

システムの再調整–

基本ケースの入力仮定

特別保護スキーム––

送電系統の構成

有効性係数（緊急時の出力応答能力）––

モデル化された発電

ポンプ負荷

–

–

負荷予測

相互依存する地域およびサブ地域

Round Mountain

Humboldt Trinity

OlindaHumboldt

Cottonwood

Humboldt
Bay

SierraTable Mountain

PalermoColgateNorth Coast/North Bay
Rio OsoGeysers

Lakeville

Atlantic

Tulucay

Pittsburgh

Gold Hill

Vaca
Dixon

Brighton

Contra Costa

Tracy
Delta

Hunters
Point

Stanilaus

Tesla

Greater Bay Area

Stockton

Bellota

NewarkPotreroMetcalf

Donnells

Los Banos

Greater Fresno
Moss
Landing

Helms

Gregg
PanocheKings River

McCallTo Celilo

Kern Gates

To Intermountain

Morro Bay

MidwayVictorville
Adelanto

Kern

DiabloWheeler
Ridge

Canyon

McCullough

WEST

LA BasinEAST

El Dorado

Vincent

Big Creek/Ventura

MohaveLugo

PardeeRinaldiSylmarSylmarToluca

Gould

Palo VerdeEagle Rk

Mira Loma

Laguna Bell

Santiago Mesa

SONGS

DeversSerranoValley(Path 44)
TalegaSan Diego
Escondido

EncinaMissionImperial Valley
MiguelUSA
MEXICO▪

I&OP/TIP/CAISO

5

出典: CAISO. 2023 Local Capacity Area Technical Study. Final. 14 January 2022.
137© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

Resource Adequacy Business Practice Manual

MISO ローカルクリアリング要件の概要▪

Effective Date: OCT-01-2023

地域リソースゾーン–

地域のバランシングオーソリティー（BA）

–

州の境界

–

BA間の相対的な接続の強さ–

LOLE調査–ローカルリソースゾーン（LRZ: Local
Resource Zone）の相対的なサイズ–

市場間の互換性▪

受電方向の融通調査▪

送電方向の融通調査▪

地域要件

Resource Adequa

Figure 5.3: Example - MISO LBAs Used for Second Test of LRZ 7 import limits

Seasonal Zonal Export Ability (ZEA) and Seasonal Capacity Export Limit (CEL)
Determination
The LRZ being studied for a seasonal export limit, is the source subsystem for the transfer.
Available generation within the LBA(s) contained in that particular LRZ is increased
proportionately while all generation dispatched, except for nuclear, in all other MISO LBAs isdecreased proportionately. This method produces the seasonal ZEA which is used to determine
Figure 5.4: Example - MISO LBAs Used f
the seasonal CEL after accounting for exports to non-MISO load.

出典: MISO. Local Clearing Requirement (LCR).
138

BPM-011-r29© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

Redispatch
LOLE study redispatch is based on prior MTEP study me
follows:specifically on one of the load zones within MISO, namely LRZ5 which is in Missouri.

MISO 供給信頼度対応能力 (ELCC: Effective Load Carrying Capability)▪
▪

▪

EPRIリソースアデクアシイイニシアチブ– MISOケーススタディ
融通ELCC調査– MISO北部方向のELCC▪ 受電能力の増加によるMISO北部の利益– MISO南部方向のELCC▪ 受電能力の増加によるMISO南部の利益– MISO双方向のELCC▪ 双方向（北 - 南）の融通能力からのMISOシス
テムへの利益USEの目標値– LOLE目標値に関連する結果– 追加の蓄電システムは容量不足とエネルギー不足との相関関係を減少させる可能性がある

負荷遮断の会計処理– 融通ELCCの計算はUSEの割り当てに依存している
Figure 1. Map of Modeled MISO–Topology
ディスパッチとUSEの割り当ては一貫している必要がある▪

Each analysis was performed assuming the load levels from 2021, using the SERVM motool. An overview of SERVM and a summary of each assessment are described in the s
出典: EPRI Resource Adequacy for a Decarbonized Future Case Study: Midcontinent ISO. EPRI
below.
139© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

7. 結論140© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

調査結果のまとめ：概要（1/2）▪ NEMは、地域間および地域内の送電を考慮して系統混雑をモデル化するためのRA評価を実施している。
– 地域間の系統混雑：地域間の電力潮流における潜在的なボトルネックを数値計算するために、
送電パラメータ（最小・最大制約、停止、送電損失など）が使用される。これにより、ピーク
需要や電源容量不足の条件下において、電力融通が制限されうる地域を特定できる。
– 地域内の系統混雑：各地域内での潜在的な系統混雑を数値計算するために、ネットワーク制約が組み込まれる。これにより、モデルが地域内の電力系統の制限自体も考慮し、系統混雑リス
クが過小評価されないようする。

▪ RAの評価結果は、NEMおよびWEMの両方で容量メカニズムを活性化するために重要であるが、潜在的なギャップが存在する。現在、これらの市場において地域の系統混雑（ネットワーク制約
や場所などの要因）は直接的に考慮されていない。

141–

NEMは、地域において供給信頼度ギャップを特定した際に、ファーム容量を追加する。

–

WEMは、信頼度基準を満たさなかった場合に、一般的なOCGT（開放サイクルガスタービン）を追加する。
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調査結果のまとめ：概要（2/2）▪ NEMにおいては、エネルギー電力市場のみを運営しており、ひっ迫時の価格補正（scarcity

pricing）が供給信頼性における主なシグナルとなる。このエネルギー電力市場においては限界損
失係数が存在しているが、一方で、これは地域の送電損失に対処するためのものであり、電力系
統全体の信頼性に強いインセンティブを与えるわけではない。この状況を踏まえ、AEMOは現在の送電制約が緊急時にどのような影響を与えるか、可視化する計画を立てている。

▪ クラウド技術を活用することで、AEMOはモンテカルロ法のシミュレーション回数に伴う計算量の増加に対応し、地域内の送電制約など、モデルの複雑性と動特性（ダイナミクス）を捉えることができる。

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調査結果のまとめ：ネットワーク制約▪ RA評価においては、ネットワーク制約を考慮することで、電力系統上の制約に起因する系統混雑をモデル化することが可能となる。しかしながら、ネットワーク制約を定義するには、電力系統に関する多くの解析と注意深い分析を含む、広範な作業を必要とする。手作業の労力を最小限に抑えるために、自動化ツールが不可欠となる。加えて、定期的な利害関係者との協議を通じて、最新のガイドラインが確立され、また、定期的な報告によって利害関係者が進展するネットワー
ク制約の状況について情報を取得することができる。

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調査結果のまとめ：供給信頼度のモデリング手法▪ ESOO・EAAP・MT PASAのように、異なる時間軸で補完的に供給信頼度評価を行うことは、長期計画、運用計画、およびリアルタイム運用など、複数の意思決定の観点からシステムのアデカシーを確保するのに役立つ。評価における主要な入力情報（需要、変動性発電、発電の利用可能性、気象変動、およびネットワーク制約）は、異なる手法によって裏打ちされており、様々な不確実性を捉えるために利用される。これらの供給信頼度評価では、発電機停止、気象相関のある
需要、および地域要因における不確実性を考慮するために、モンテカルロ法が採用されている。
入力から出力までの自動化ツールを使用することで、手作業が最小化されており、また、クラウドサービスの利用によって、計算時間が改善されている。

▪ 一方で、PJMは 設置予備力(IRM: Installed Reserve Margin)を決定する際にコンボリューション法を使用し、その後、負荷の供給可能性 (Load Deliverability)調査を行っている。しかしながら、コンボリューション法は、電源拡張の意思決定において、複雑な系統混雑とエネルギー制限のある電源を持つネットワークに対しては広く使用されているわけではない。これは、コンボリューション法におけるモデル化の制限のため、複雑なシステムと時系列相関を持つエネルギー制
限のある電源のディスパッチを表現できないことが理由であり、これらはRA評価手法を検討する上で重要な点となる。

144© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

調査結果のまとめ：需要の想定▪ 需要は二つの要素に分割できる。一つは構造的な要因（過去のトレンドや専門家の判断に基づいて推定できるもの）、もう一つはランダムな要因（確率分布としてモデル化できるもの）である。
需要の要因は需要種別毎に異なる影響を与えるため、電力消費を需要種別毎に予測することが望ましい（例えば、住宅、ビジネスなど）。現在利用可能な情報量に基づき、需要種別毎に異なる予測手法（成長モデル、調査、シナリオベース、経済性など）が応用できる。取りうる最大需要および最小需要に対する確率密度関数を定義し、その後、POEの推定を行うことは、通常および極端な条件を表現する一つの方法となる。将来の不確実性とリスクに対して、利害関係者を巻き込むことにより、より創造的かつ効果的な協同の解決策を開発することが可能となる。

145© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

調査結果のまとめ：供給力の想定▪ 既存の発電機および蓄電設備の運用および費用のパラメータは、内部調査を含むさまざまな情報源から収集できる。参加者によって提出された非機密情報に基づく発電情報の公開は、協力とイ
ノベーションを促進するのに役立つ。気象パターンを捉えるために、参照年によって区別される
再エネ電源の発電出力を生成するための一般に利用可能な公開ツールがある。発電機の停止は、
長時間の計画外停止、完全な計画外停止、および部分的な計画外停止の３つに分類できる。将来の不確実性とリスクに対して、利害関係者を巻き込むことにより、より創造的かつ効果的な協同の解決策を開発することが可能となる。

146© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

調査結果のまとめ：容量メカニズム▪ NEMにはRRO、RERT、およびCISの容量メカニズムがある。RROは事前に確保される契約であり、一方でRERTは緊急時のバックアップメカニズムである。これらはRA評価で信頼性基準の中間信頼性基準が満たされない場合に発動される。CISは、政府が再エネの電源容量およびクリーンなディ
スパッチ可能な容量に関するプロジェクトの入札を求めるものである。

▪ WEMにはRCM、SRC、NCESS、およびCISの容量メカニズムがある。RCMはWEM内の容量市場である。SRCおよびNCESSは、RCMをサポートする契約フレームワーク/追加サービスである。
RCM、SRC、およびNCESSの容量の必要性はESOOで決定される。CISは、NEMと同様、政府が再エネの電源容量およびクリーンなディスパッチ可能な容量に関するプロジェクトの入札を求めるものである。

▪ ほとんどの欧州諸国と米国の2つの地域で容量メカニズムを設立する理由は、従来の発電所の引退、需要の増加、不十分な新規投資、再エネの増加、および市場の競争である。系統混雑の問題は明示的に述べられていないが、理由の一つとなっている。ヨーロッパでは、 ”Copper Plate (銅板)” モ
デルを使用して国境を越えた系統混雑がERAAの結果を用いて分析される。地域の電源容量の要件
は、サブエリアの柔軟性を定義するための運用経験、緊急時での最大輸入可能能力を決定するオフ
ラインの電力融通分析、およびサブエリアのRA評価に基づいている。

147© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

参考文献（1/4）
ACCC. Extension of Reserve Trader Sunset. 3 March 2005.
2. AEMC. National Electricity Rules.
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6. AEMO. NEM. 2023 ESOO. August 2023.
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9. AEMO. NEM. About GELF Declaration Submission Guidelines.
10. AEMO. NEM. AEMO Map. 2020 Integrated System Plan. 2019-2020 System Normal Congestion.
11. AEMO. NEM. AEMO uses the term “operational” to describe electricity used in the NEM.
12. AEMO. NEM. 2023 NEM ESOO Model.
13. AEMO. NEM. Confidence Levels, Offsets and Operating Margins. Version 3. 6 July 2010.
14. AEMO. NEM. Congestion Information Resource. Constraint Frequently Asked Questions.
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16. AEMO. NEM. Constraint Formulation Guidelines. Version 12. 22 June 2023.
17. AEMO. NEM. Constraints Formulation Guidelines and Schedule of Constraint Violation Penalty Factor.
18. AEMO. NEM. Constraint Implementation Guidelines. Version 3. April 2023.
19. AEMO. NEM. NEM Constraint Report 2022 summary data.
20. AEMO. NEM. Electricity & Gas Forecasting.
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参考文献（2/4）
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23. AEMO. NEM. Fact Sheet.
24. AEMO. NEM. Forecasting Approach.
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28. AEMO. NEM. Market Data NEMWeb.
29. AEMO. NEM. Medium Term PASA Process Description. Version 6.4. 24 April 2023.
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31. AEMO. NEM. MT PASA Region Availability.
32. AEMO. NEM. Network Outage Schedule information.
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37. AEMO. NEM. ST PASA Process Descriptions. Version 6. 16 March 2012.
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39. AEMO. WEM. 2023 WEM ESOO Reliability Assessment Report. 15 August 2023.
40. AEMO. WEM. 2023 ESOO. August 2023.
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参考文献（3/4）
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44. AER. New South Wales: January - February 2024 T-3. 27 November 2020.
45. CAISO. 2023 Local Capacity Area Technical Study. Final. 14 January 2022.
46. CAISO. Local capacity requirements process – 2023.
47. DCCEEW. Australian Government. Capacity Investment Scheme. Consultation Paper Webinar. August 2023.
48. DCCEEW. Stage 1: Capacity Investment Scheme - DCCEEW
49. E3. Resource Adequacy in the Desert Southwest Final Report. February 2022.
50. Energy Exemplar. AEMO - Clear Business Results Delivered by PLEXOS Cloud. 13 September 2023.
51. ENTSO-E. https://www.entsoe.eu/outlooks/
52. ENTSO-E. Methodology for the European resource adequacy assessment. October 2020.
53. ENTSO-E. Cross-border participation in capacity mechanisms. July 2020.
54. EPRI Resource Adequacy for a Decarbonized Future Case Study: Midcontinent ISO. EPRI, Palo Alto, CA: 2023. 3002027837.
55. Fabra, N. A Primer on Capacity Mechanisms. 12 February 2018.
56. Gercheva, S. Capacity mechanism – some properties of its design and remuneration. 2022.
57. ISO-NE. Installed Capacity Requirement (ICR) Reference Guide. Revision 2. 15 September 2021.
58. O’Neil, A. WattClarity. Case Study – How to interpret a new NEM constraint and guess what it might do. 23 November 2020.
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60. NREL. System Advisor Model (SAM).
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63. Simoglou, Christos K., and Pandelis N. Biskas. 2023. "Capacity Mechanisms in Europe and the US: A Comparative Analysis and a RealLife Application for Greece" Energies 16, no. 2: 982. https://doi.org/10.3390/en16020982.
61.

151

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8 補足資料152© 2024 Electric Power Research Institute, Inc. All rights reserved.

供給信頼度評価手法に関する意見交換会
EPRI-AEMO-OCCTO

2024年2月22日

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Resource Adequacyin the NEM
22 February 2024

About AEMO
• AEMO is a member-based, not-for-profit
organisation.

Electricity• We are the independent energy market andsystem operator for the National Electricity
Market (NEM) and the WA Wholesale
Electricity Market (WEM), and system
planner for the NEM.
• We also operate retail and wholesale gas
markets across south-eastern Australia andVictoria’s gas pipeline grid.
AEMO Services is an independent
subsidiary of AEMO, established in 2021 toenable the transparent provision of advisoryand energy services to National Electricity
Market jurisdictions.

Gas

Declared
Wholesale
Gas Market(DWGM)
Wholesale Electricity
Market (WEM)
Short Term
Trading
Market(STTM)
National Electricity
Market (NEM)

andGas Supply
Hub (GSH)

2

The NEM comprises 5
regions• The NEM operates predominantly as an energy market, withno formal capacity market. Numerous markets exist for
ancillary services.
• For each 5 minute trading interval, a price is determined foreach region separately.
• Generator dispatch is subject to constraints that represent
power system limitations.

• Significant power system limitations exist between, and within
all regions.
• As a result, load shedding due to resource inadequacy may
occur while some generators are unable to dispatch.
3

AEMO deploys multiple resource
adequacy assessments in the NEM
Short Term PASA•

is used by operations to forecast reserve levels for up to 6 days

Medium Term PASA•

assesses the reliability of the power system, against the reliability standard for a 2 week to 2 year horizon.

•

Typically informs transmission and generation outage planning, and can trigger the procurement of reserves (Reliability andEmergency Reserve Trader [RERT])

Energy Adequacy Assessment Projection (EAAP)•

is an assessment of the reliability of the power system to a variety of energy limited scenarios, for a 2 year horizon.

•

Informs participant energy requirements, and can trigger the procurement of reserves (RERT)Electricity Statement of Opportunities (ESOO)•

is an assessment of the reliability of the power system over a 10 year horizon. It typically includes a variety of demand anddevelopment scenarios and sensitivities to support market and jurisdictional planning.

•

Informs transmission and generation development needs, and can trigger the procurement of reserves (RERT), and market
based reliability mechanisms (Retailer Reliability Obligation [RRO])

Explaining unserved energy
Unserved energy (USE) represents energy that cannot be supplied to consumers when demand exceeds supply undercertain circumstances, resulting in involuntary load shedding (loss of customer supply) in the absence of out of market
intervention, such as the Reliability and Emergency Reserve Trader (RERT), or other voluntary curtailment.
For example, USE could be caused by:•

Insufficient levels of generation capacity, generation energy
output, or demand response relative to consumer demand.

•

Insufficient levels of transmission capacity within each region,
assuming that this transmission is never subject to any outages.

•

Insufficient levels of transmission capacity between regions,assuming that this transmission is only ever subject to singlecircuit, credible outages.

AEMO forecasts expected USE by calculating the weighted-average
USE over a wide range of simulated outcomes.

5Limitations with USE as defined• Outages on the transmission network are increasingly responsible for the curtailment ofgeneration, reducing available supply.
• While the impact of transmission outages ‘Outage’ has grown to be the largest source of‘Constraint Binding Impact’, it is explicitly excluded from the definition AEMO must apply.
• When modelling reliability in the ESOO and the EAAP, AEMO must apply only ‘System
Normal’ constraints. MTPASA applies all active operational constraints.

6

Reliability is measured against two
standards
The Interim Reliability Measure (IRM) was introduced to reduce therisk of load shedding across the NEM providing a trigger for the Retailer
Reliability Obligation (RRO) of 0.0006% of energy demanded in a region
in any year. It applies until 30 June 2028 (30 June 2025 at the time of
the 2023 ESOO).
The reliability standard is a measure of USE in each region of no morethan 0.002% of energy demanded in any year. For the purposes of the
RRO, it applies after 30 June 2028 (30 June 2025 at the time of the2023 ESOO).

7

2023 ESOO Simulations
Forecasts for expected unserved energy apply weighted averagesof:• 2 maximum demand estimates (10% and 50% POE)
• 13 reference years (2010-11 to 2022-23 weather years)• 4 outage rates (2019-20 to 2022-23 outage rates)
This creates 104 ‘cases’, with 25 ‘solutions’ each,2,600 total iterations per forecast year; 26,000 per ESOO
sensitivity.
8

Need for more granularity• Given the closure of thermal generation, and the development ofvariable renewable energy, outages rates are becoming lessmaterial.
• We retain 100 iterations per reference year, per demand POE
based on historical precedent. Recent runs at 25 iterations
proved unstable, while 100 produces relatively stable results.
• There is likely a need to include 90% POE demand in future,
given energy adequacy (not maximum demand) is increasing insignificance.
• There is an urgent need to increase from 13 reference years
towards 20-50.
9Wind availability at time of highdemand is a key driver of reliability risk
Expected unserved energy by weather year,
Victoria 2023-24

The average is required, but the
distribution of outcomes is most useful
Probability density of forecast USE in South Australia
2023-24, Central scenario

Technology Combinations
Batteries have overtaken
OCGT as the technology
providing marginal
reliability. The 2023
ESOO advised ontechnology
combinations that could
provide for reliability

12For more information visit

aemo.com.au

TOGETHER…SHAPING THE FUTURE OF ENERGY®

www.epri.com
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