三菱重工技報 Vol.58 No.1 (2021) 新製品・新技術特集

技 術 論 文1

電源運用シミュレーション技術を活用した発電設備の定量価値評価
Quantitative Value Evaluation of Power Generation Facilities Using Simulation Technologyfor Power Supply Operation

山 内 恒 樹 *1

四 方 健 太 郎 *2

Hisaki Yamauchi

Kentarou Shikata

名 嘉 丈 博 *3

出 口 雅 也 *4

Takehiro Naka

Masaya Deguchi

脱炭素社会の実現に向けた再生可能エネルギーの拡大や電力市場自由化の進展により，将来の電力市場における複雑性や不確実性が増す中，将来にわたって価値の高い製品・サービスの提供が求められる。当社は，電源運用シミュレーション技術を用い，将来の電力需要や電源構成等に関するシナリオの下，送電系統制約も考慮しながら社会コストを最小化する各発電設備の稼働スケジュールと電力価格を予測し，それらを，当社製品・サービス価値向上に活用している。
本報では，当技術の概要，独自の将来製品・サービス価値評価フレームワーク，及び適用事例について説明する。

|1. はじめに
現在，世界の電力事業は，地球温暖化問題を背景にした脱炭素化と，社会コスト低減に向けた電力システム改革が同時に進み，再生可能エネルギー（以下，再エネ）の大量導入，電力や環境価値取引市場の創設等，政策・制度面で大きな変革に曝されている。
日本においても，2050 年 CO2 排出削減目標の達成に向けて再エネの主力電源化が検討されており，再エネの更なる導入は，卸売市場価格への影響の他，系統安定化のための設備容量の確保が必要になる等，電力市場に大きな影響を及ぼす。その流れを受け，容量価値や調整力価値についても競争市場で取引されるようになると，当社発電製品・サービスの価値評価が今以上に複雑になる。
当社は，表１の通り，再エネ導入や電力市場自由化で先行する欧米を含めた約 20 カ国・地域で電源運用シミュレーションを実施し，そのノウハウを蓄積してきた。そこで本報では，電源運用シミュレーションの概要を説明した後，多様な海外市場への適用経験にて培った独自の将来製品価値評価フレームワーク，及び適用事例について説明する。
表１ 当社で解析を実施した国・地域
分類

国・地域

欧州

中東

英国，アイルランド，ポーランド
日本，中国，台湾，韓国，シンガポール，タイ，フィリピン，インドネシア，ベトナム，
バングラディシュ，ミャンマー，オーストラリア
サウジアラビア，バーレーン

北米

米国（PJM，MISO，SPP，ERCOT，CAISO），メキシコ

アジア*1 総合研究所サービス技術部 主席研究員 Ph.D.,MBA*2 総合研究所伝熱研究部*3 総合研究所電気・応用物理研究部*4 総合研究所サービス技術部

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2|2. 電力市場・系統シミュレーション技術とは電源運用シミュレーションとは，ある電力系統を対象に，電力需要を満たすための，社会コストを最小化する設備構成・稼働パターンを求める一連の計算手法である。発電設備の価値は，供給力に関する kW 価値，電力量に関する kWh 価値，調整力に関するΔkW 価値に大別されるが，当手法により，それぞれの価値を定量的に評価できる。本報告では，kWh 価値とΔkW 価値の評価を中心に，その技術概要，主要入力項目，及び当社での製品価値評価フレームワークに関して説明する。

2.1 電源運用シミュレーション技術の概要
発電設備の kWh 価値は，電力需要に対して，発電コストが小さい設備から順番（メリットオーダ）に稼働することで各設備の稼働スケジュールを決定する，発電設備の起動停止・経済負荷配分問題（Unit Commitment/Economic Dispatch）を解くことで導出される。各発電設備の ON/OFFや，揚水発電や蓄電池の充放電スケジュールを考慮するため，混合整数線形計画法が用いられる。この目的関数は，電力需要を満たすために必要となる総発電コストの最小化であり，燃料費，変動運転維持費，CO2 対策費用等からなる各設備の発電コストを用い，表２に示す制約条件の下，計算される。この需給バランスは，ある時間間隔（30 分あるいは１時間が多い）で評価され，需要曲線との交点に位置する限界設備の発電コストをその時間の kWh 市場価格とすることで，将来の価格を予測する。
kWh 価値と同時に，ΔkW 価値も導出することができる(Co-optimization)。再エネの増加に伴い，より多くの調整力が求められるため，発電設備が提供する調整力の価値評価はより重要性が増す。そのモデル化において，各発電設備に設定した LFC（Load Frequency Control）帯等の制約の下，kWh 市場での機会損失額が小さい設備から，それぞれの負荷変化速度に応じた調整力を，所与のΔｋW 需要を満たすまで供給することで，ΔkW 市場への出力配分スケジュールや，ΔkW 市場価格を予測する。
送電線の制約が各発電設備の稼働スケジュールに影響を与える場合は，各地点（ノード）を結んだ系統モデルを基に，各送電線の潮流を，主に有効電力を評価する直流法を用いて評価する。各送電線の送電容量制約に対するシャドウプライスとして，各ノードでの地点別限界価格（LMP：Locational Marginal Price）が求まる。送電容量制約超過により系統混雑が発生する場合，その需要側ノードの価格が送電側ノードの価格よりも高くなることから，LMP は，需要が大きい地域での発電喚起や発電設備建設等を促す価格シグナルとして使われる。系統に接続する再エネの増加により，系統混雑が発生する国・地域の増加が予想されており，本手法は，発電設備のより正確な価値評価につながる。
表２ 電源運用シミュレーションにおける主な制約条件
分類
電力市場

制約条件需給一致
出力上下限
LFC 下限，LFC 容量

火力発電設備

負荷変化速度上限(上げ/下げ)
起動時間
最小運転時間，最小停止時間
出力上下限

蓄電設備（揚水等）

電力貯蔵量
SOC （State of Charge）帯

送電線

送電容量上限三菱重工技報 Vol.58 No.1 (2021)

32.2 主な入力値
本解析モデルで扱う入力データのうち代表的な項目を表３に示す。将来の電力需要や燃料価格に関しては，各国政府機関等による公開情報を使用することが多いものの，発電設備に関する情報は，メーカーとしての当社知見を活用する。特に，発電効率は，kWh 市場の予測において重要な入力値であり，定格負荷時だけでなく部分負荷時の効率や，長期使用による劣化の考慮が計算精度に影響する。また，最低負荷や負荷変化速度等の運転柔軟性に関する入力設定の精緻化は，ΔkW 市場のより正確な評価につながる。
表３ 主な入力データ
分類

分類

項目

需要項目
位置情報

電力需要
調整力需要

設備情報

運転開始年/退役年

燃料

燃料価格

使用燃料

発電設備

右表参照

設備容量（発電端/送電端）

送電線

送電容量

LFC 下限値、LFC 容量

抵抗・リアクタンス

定格/部分負荷効率

接続地点

排出物(CO2)

排出単価

アンシラリサービス市場

要求応動時間

容量・出力

性能

最低負荷

負荷変化速度(上げ/下げ)
最小運転時間、最小停止時間
単位発電量当たり排出物(CO2 等)量

コスト
保守その他

起動・停止コスト
変動運転維持コスト（消耗品等）
計画停止期間、計画外停止確率
想定発電パターン（再エネ）汲み上げ効率（揚水），充放電効率（蓄電池）

解析モデルの例として，表４に当社で作成した日本系統モデルを示す。約 500 カ所の火力・原子力発電設備，及び各電力管区における上位２階級の送電線・変電所をモデル化した。電力エリアの電力需要や再エネの発電量は，各一般送配電事業者から公開されているエリア需要や発電実績値を用いた。各変電所の電力需要は，当該変電所の市区町村の人口比率によって分配した。
表４ 日本系統モデルの構成（2017 年）
電力エリア

送電線数

ノード数

発電設備数

北海道666024

東北614943東京144110165

中部

947873

北陸

171212関西

947770中国

493747

四国423224

九州

857752

沖縄1087815

合計760610525

2.3 発電設備価値評価フレームワーク
電力市場・系統シミュレーションにおける評価フローを図１に示す。Step１では，将来の電力需要を満たすための，予備力量を含む必要設備容量に対して，新旧技術の価格動向や各市場参加者の事業性・投資回収性，停電コスト等を考慮した総コスト最小化計算により，将来の電源構成を計画する。このｋW 市場モデルを用い，機種ごとの新規必要設備量や kW 市場価格を導出する。

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Step２では，Step１で導出した将来電源構成を基に，上述した起動停止・経済負荷配分問題を解くことで，kWh 市場価格，ΔkW 市場価格を導出するステップである。このステップで全ての発電設備の稼働スケジュールを評価できるものの，計算負荷が大きいため，何通りもの製品・サービス仕様の組み合わせを検討する際には，より計算負荷の小さい効率的な方法が求められる。
そこで，Step３では，製品・サービスの価値をより詳細に評価するため，Step２で得られた電力価格に対して，対象発電設備の収益を最大化する稼働スケジュールを求める計算手法（Pricebased Unit Commitment）を採用する。この計算負荷は小さいため，発電設備の多様なパラメータを変えたときの，稼働スケジュールへの影響をより容易に評価することができる。ただし，発電設備仕様を Step２で設定したものから大きく変更する場合は，それにより電力価格が影響を受けないか，再度 Step２で確認する必要がある。
稼働スケジュールと電力価格から求めた収益に，Step１で導出したｋW 収入を加えた将来予想収益と，初期費用との比較により，製品やサービスの仕様が投資回収性に及ぼす影響を評価する。本ステップに実験計画法等の統計手法を適用することで，それらの感度をより効率的に評価できる。
以上のフレームワークにより，多くの国・地域における多様な将来シナリオの下，価値の高い新製品や，対象となる発電設備の価値を最大にするサービスソリューションを，比較的短時間で検討することができる。

図１ 電力市場・系統シミュレーションにおける評価フロー|3. 発電設備の将来価値評価事例
本章では，電源運用シミュレーション技術を用いた解析結果と実績との差を示した上で，対象国・地域における将来の電力市場環境を踏まえた発電設備の価値評価事例を示す。

3.1 実績との比較
実績との比較として，Step２で導出する燃料別発電量と kWh 価格に関して，2017 年度の燃料別発電量(1)，及び日本卸電力取引所 JEPX のエリア価格(2)を用いて，解析結果と比較した（図２，３）。燃料別発電量は実績値と比較して±10%以内，週平均エリア価格は８～14％の差で予測でき，夏冬の需要が多い時期に価格が高騰するなど，定性的な変動も再現できていることを確認した。

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図２ 日本における実績燃料別発電量との比較（2017 年度）

図３ 日本卸電力取引所 JEPX 価格との比較(2017 年，九州エリア)

3.2 電力系統全体の評価事例
Step２の起動停止・経済負荷配分問題を解くことで，電力価格の他，対象電力系統に属する全ての発電設備の挙動を予測できる。図４は，メリットオーダに従い発電設備を並べた横軸に対して，各設備の年平均設備利用率，負荷別運転時間割合，年間起動回数を縦軸に示した計算結果例である。この例では，発電コストの小さい設備ほど，設備利用率が高く，高い負荷で稼働している時間が長く，起動回数が少ないという，メリットオーダに対する基本的な関係が表されている。
ただし，系統混雑が発生する場合や各設備の運転柔軟性の度合いにより，この関係は影響を受ける。

図４ 電源運用シミュレーションの評価例

製品・サービスの価値は，その導入前後での稼働スケジュールの変化から導出できる。対象設
備の評価例として図５に，ある火力発電設備の負荷変化速度を向上させた場合の，年間稼働スケジュールの時間変化を示す。負荷変化速度を向上させたことで，他の設備が供給していた調整力を担うことができ，稼働時間が増加する様子を確認することができる。その価値は，同時に算出される kWh・ΔkW 市場価格を用い，当サービス適用前後の差から定量的に評価できる。
また当結果は，対象設備の価値評価だけではなく，系統全体の評価にも活用できる。この例では，対象設備がより多くの調整力の提供を担うことで，より効率の高い設備が kWh 供給量を増やし，かつ，より効率の低い設備の稼働時間を抑えることができたため，系統全体の総発電コストが減少した。また，ある時間帯において，調整力不足により出力を抑制していた再エネの電力を活用することができるようになり，環境負荷が低減するとともに，総発電コストが減少する効果も見られた。当手法により，これらの価値の定量評価が可能となる（図６）。

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図５ 発電設備の価値評価例

図６ 電力系統全体の価値評価例

3.3 発電設備仕様の評価事例
第２章で述べた通り，製品・サービスの各仕様の影響評価は，発電設備が多くのパラメータを有することから，Step３として，所与の電力価格の下，対象発電設備の収益を最大化する稼働スケジュールを求める方法を採用している。
その例として，対象設備に対して運転柔軟性改造サービスを検討するプロセスを図７に示す。

図７ 発電設備・サービス仕様の評価例

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7運転柔軟性に関する設備パラメータとして，起動コストや起動時間，最低負荷や負荷変化速度といった多くの項目があるため，実験計画法と組み合わせることで，製品・サービスの価値向上に寄与するパラメータを絞り込む。具体的には，Step２で予測したある将来シナリオにおける kWh・ΔkW 市場価格に対して，パラメータ値を組合せた設備を想定し，その収益を最大化する稼働スケジュールから，投資回収性を評価する。他のパラメータの組合せに対しても同様の計算を行うことで，各パラメータが対象製品・サービスの価値に及ぼす感度を把握できる。その結果，その価値の向上に寄与するパラメータを絞り込むことが容易になる。また，本手法の応用として，Step２にて複数の将来シナリオにおける電力価格を予測した後，品質工学等を用いることで，対象市場における将来シナリオの変化影響も考慮した製品・サービス仕様を検討できる。
一連の手法は，発電設備の価値評価に止まらず，それらの運用提案にも活用できる。例えば，予想された電力価格を基に，設備の状態を考慮しながら，収益を最大にする運転方法や定検時期の提案も可能である。加えて，第 3.2 節で述べた通り，電力系統全体向けに，環境負荷の低減と系統の安定化を経済的に実現するソリューションの検討も可能になる。当手法による評価結果を基に，さまざまなステークホルダーと価値を共有することで，その価値を実現する製品・サービスの提供が可能となる。

|4. まとめ
電力需要を満たすために必要な社会コストを最小化する全発電設備の稼働スケジュール，及び電力価格を予測することで，各種製品・サービスの価値を定量評価し，それを向上するための解析手法を構築した。
本手法により，各国・地域で異なる市場環境において，電力需要や再エネを含む電源構成等に関する多様な将来シナリオを想定した製品・サービスの仕様検討が可能になるとともに，系統全体の発電コストの低減や CO2 排出量の削減につながる提案が可能になる。
今後，カーボンニュートラル社会の実現に向け，対象国・地域のニーズに適合した製品・サービスを開発・提供するツールとして，また，お客様と価値を共有し，お客様の求める製品・サービスを共創するためのツールとして，本技術を活用する。

参考文献(1) 経済産業省資源エネルギー庁, 電力調査統計表
https://www.enecho.meti.go.jp/statistics/electric_power/ep002/results.html(2) JEPX, スポット市場・時間前市場取引結果
http://www.jepx.org/market/index.html