ＩＳＳＮ１３４６－７８４０

港湾空港技術研究所
資料
TECHNICAL NOTEOFTHE PORT AND AIRPORT RESEARCH INSTITUTE

No.1285

June 2014

中型風車を利用した港湾施設における電力利用のスマート化に関する検討
下迫健一郎
米山 治男
白石
悟
牛山
泉
西沢 良史
細見 雅生
小川 路加
独立行政法人港湾空港技術研究所

Independent Administrative Institution,

Port and Airport Research Institute, Japan目

次旨 ·································································································································································

3

1．はじめに ··························································································································································

4

2．風力発電をコアとする港湾施設における電力利用のスマート化 ························································

52.1

港湾施設における電力利用状況の現状 ·····························································································

52.2

沿岸域ローカルスマートエネルギーシステムの港湾施設への適用 ·········································

10

2.3

導入評価のための検討すべき事項 ·····································································································

11

3．国内外の風力発電に関する技術動向 ·······································································································

11

3.1

海外における風力発電の技術開発動向 ··························································································

11

3.2

我が国における大型洋上風力発電をめぐる技術開発動向····························································

17要4．中型風車の制御方法と発電性能向上の検討······························································································· 18
4.1

開発風車の概要 ······································································································································ 18

4.2

基本的な仕様と設計条件 ····················································································································· 194.3

風車制御方法による発電性能の改良効果 ························································································ 20

5．港湾・漁港における電力利用の実態と使用電力の変動性の推定 ························································ 21
5.1

港湾・漁港における使用電力量の実態 ···························································································· 21

5.2

月平均気温と港湾・漁港施設における使用電力量の関係の分析 ··············································· 28

5.3

施設別の使用電力量の変動性の分析 ································································································· 31

6．港湾・漁港における電力の需給バランスの検討 ···················································································· 426.1

港湾における分析事例 ························································································································· 426.2

漁港および関連施設における分析事例 ···························································································· 45

6.3

分析結果から見た課題の整理 ············································································································· 46

7．おわりに ·························································································································································· 48
謝辞 ········································································································································································· 49
参考文献 ································································································································································ 49
付録A

港湾施設の使用電力量と気温の関係の分析 ···················································································· 52

付録B

漁港および関連施設の使用電力量と気温の関係の分析 ································································ 67-1-

Smart Energy System by Using Medium-sized Wind Power Generation
for Ports and Harbors
Ken-ichiro SHIMOSAKO*
Haruo YONEYAMA **Satoru SHIRAISHI***
Izumi USHIYAMA****
Yoshifumi NISHIZAWA****
Masao HOSOMI*****
Ruka OGAWA*****

Synopsis
This note introduces results of 3 years cooperative research among the Port and Airport
Research Institute, Ashikaga Institute of Technology, Hokkaido Institute of Technology and
Komaihaltec Inc. for application of the 300kW of medium-sized wind power generator system for
local wind energy utilization of ports, fishery ports and harbors in order to reduce CO2 emission.
Following results are obtained;(1) The local smart energy system in coastal areas is proposed and technical issues to berealized the system are pointed out taking into account electric power consumption in port andharbors.
(2) The trend of development of large-sized wind turbines in the world is investigated. Recent
field studies to develop offshore wind farms in Japan are also introduced.
(3) 300kW of medium-sized wind power generator system was developed and installed at theTokyo Bay coast and proto-type field experiment was conducted since 2007. The new control
system was applied and evaluated the effect of performance improvement.
(4)Energy demand investigation to the port and the fishery port in Japan-Sea coast of
Hokkaido-Island was conducted. The relation between electric energy demand and temperature
was analyzed and time histories of electric energy demand in port and fishery port was evaluated.
(5) The differences of demand and supply by wind generation by use of medium-sized windturbines are analyzed and the countermeasure to reduce the energy gap of demand and supply isalso discussed.
Key Words: Wind Power, Ports, Fishery Ports, Wind Energy Application, Medium Size Generator, Smart
Energy System*
Director, Coastal and Ocean Engineering Research Field**
Group Leader, Coastal and Ocean Development Group***
Visiting Researcher (Hokkaido University of Science , Former Hokkaido Institute of Technology)****
Ashikaga Institute of Technology***** Komaihaltec Inc.
3-1-1 Nagase, Yokosuka, 239-0826 Japan
Phone：+81-46-844-5043
Fax：+81-46-842-7846
e-mail: shimosako@pari.go.jp-2-

中型風車を利用した港湾施設における電力利用のスマート化に関する検討
下迫健一郎*
米山 治男**
白石
悟***
牛山
泉****
西沢 良史****
細見 雅生*****
小川 路加*****
要旨

本資料は，2005 年度から 2007 年度までの 3 か年にわたる，港湾空港技術研究所，足利工業大学
および駒井鉄工㈱（㈱駒井ハルテックの前身会社）の 3 者共同研究および北海道工業大学を加えた2008 年度から 2011 年度の 3 か年の４者共同研究を発展させ，2011 年度から 2013 年度までの 3 か年にわたって実施した 4 者共同研究の成果をとりまとめたものである．以下に，主要な成果を述べる．
(1)日本の港湾における使用電力の現状やコンテナターミナルにおける荷役のエコ化等の事例をふまえ，風力発電による発電電力の自己消費による沿岸域ローカルスマートエネルギーシステムを提案するとともに，その実現のための課題を整理した．
(2) 海外における大型風車の開発動向を調べた．また，国内における洋上風力発電の実現へ向けた実証研究について述べた．
(3) 中型風車の開発を行い，実機風車を東京湾沿岸に設置し，現地実証試験を実施してきたが新たに制御方法の改良を行いその効果について検証した．
(4) 港湾および漁港における使用電力量に関するデータより使用電力量に及ぼす気温の影響分析を行うとともに，使用電力の時間変動性について分析した．
(5) 中型風車による発電電力の時間変動性を分析し，使用電力の時間変動性との両者による需給バ
ランスを分析し，風力発電をコアとする沿岸域ローカルスマートエネルギーシステムの実現へ向けた課題と対策を整理した．

キーワード：風力発電，港湾，漁港，風力エネルギー，中型風車，スマート化*
海洋研究領域長**
海洋研究領域海洋利用研究チームリーダー***
客員研究官（北海道科学大学，旧北海道工業大学）****
足利工業大学***** 株式会社 駒井ハルテック〒239-0826 横須賀市長瀬3-1-1 独立行政法人港湾空港技術研究所
電話：046-844-5043 Fax：046-842-7846
e-mail: shimosako@pari.go.jp-3-

1．はじめに

風力のような時空間的な変動の大きな自然再生エネル
ギーを，自己利用型として活用するため，港湾空港技術

地球環境問題が大きく取り上げられ，二酸化炭素の排研究所では，はじめに風力照明システムに注目し，研究出量の削減が強く求められる中，化石燃料に頼らない風

所構内に小型風車と小規模蓄電システムを設置した共同

力等の自然再生エネルギーの活用が，持続的な社会経済研究を実施してきた（永井ら，2004；永井ら，2005a；永の発展のため喫緊の課題となっている．
特に，
沿岸域は，

井ら，2005b）．また，風車そのものが空間的な風力エネ

内陸部に比較すると一般的に風速もしくは風力エネルギ

ルギーの分布に与える影響を，北海道瀬棚町の洋上風車

ーが大きく，風力発電設備を設置するのに適しているた群で得られた実測データなどから検討し，風力エネルギ

め（永井ら，2000；永井ら，2001a；永井ら，2001b），こーの空間的ポテンシャル分布特性についても研究成果をれまでにも多くの風力発電設備が設置されてきており，とりまとめている（白石ら，2005；永井ら，2006a）．

今後も増加していくものと考えられる，さらに，洋上や本資料は，こうしたこれまでの風力エネルギー活用に

沿岸域の風況は，陸上に比較して時空間的な乱れや変動関する研究成果をもとに発展させたものであり，港湾空が比較的小さく，風力発電にはよりふさわしいことも，

港技術研究所，足利工業大学，北海道工業大学および㈱近年，観測データに基づき実証的に示されており（永駒井ハルテックによる 4 者共同研究の成果をとりまとめ

井,2002；永井ら,2003），港湾や漁港などの沿岸域への風たものである．この共同研究は，300kW 規模の中型風車

力発電の導入への機運は高まっている．さらに，2011 年を開発し，東京湾沿岸の㈱駒井ハルテック工場内に設置

3 月 11 日に発生した 2011 年東北地方太平洋沖地震によされた実機風車を用いた実証試験を継続して行うとともる福島第一原子力発電所の事故とその後の原子力発電所に，港湾や漁港における電力使用状況に関する現地調査の停止は我が国のエネルギー政策の再構築を迫るものでなども実施し，港湾や漁港への自己利用型風力エネルギ

あった．2011 年 8 月には電気事業者による再生可能エネーの展開をめざすことを目的としたものである．

ルギー電気の調達に関する特別措置法（以下，再生可能

本資料は，2011 年度から 2013 年度の共同研究に先立

エネルギー電気特別措置法）が成立し，2012 年 7 月よりって 2005 年度から 2007 年度までの 3 か年にわたって，施行された．これにより再生可能エネルギーによる発電

港湾空港技術研究所，
足利工業大学および駒井鉄工㈱（㈱

電力の全量買取が電気事業者に義務づけられたが，系統

駒井ハルテックの前身会社）の 3 者共同研究（永井連系上影響がある場合には買取に応じなくとも良いとさ

ら,2006b），さらに北海道工業大学を加えた 2008 年度か

れ，地域によっては再生可能エネルギーの導入が進んでら 2010 年度までの 4 者共同研究（永井ら，2009；

いない実情もある．

Nagai,et.al.(2010a)；Nagai,et.al.(2010b)；白石ら，2010）を反面，我が国では，近年ようやくスマートグリッドの発展させたものでもあり．前々報の港湾空港技術研究所構築の必要が叫ばれるようになりつつあるものの，電力資料 No.1180（永井ら，2008），前報の港湾空港技術研究供給網が基本的には地域ごとの電力会社単位に分割され

所資料 No.1234（永井ら，2011b）の内容を発展させたもており，時空間的な変動が大きい風力のような自然エネのでもある．

ルギーの受け入れ容量には依然として制約があり，西ヨ

本資料の構成は，以下の通りである．2.では，港湾施ーロッパ諸国のような大規模ウィンドファームの建設は，設における電力の使用状況，再生可能エネルギーの拡大

なかなか進んでいないのも現実である．こうした現状をを目指す近年の動向および筆者らが提案する沿岸域ロー解消するために電力会社間あるいは電力会社内の系統連

カルスマートエネルギーについてその概要を述べる．3.

系強化の取組も進められている．しかしながら，港湾やでは，大型風車について，欧州を中心とする海外におけ漁港を含めた沿岸域において風力エネルギーの導入を検る動向を示す．また，国内においても洋上風車の実証試討する際，電力会社に売電可能な電力量には，今後も一験が進められており，その概要を示す．4.では，前々報定の制約が生じることが予想されるため，MW 級の風車および前報で開発状況を報告した 300kW 中型風車につ群による大規模ウィンドファームの建設より，数百 kW

いて制御方法の改良による発電効率の向上について，そ級の中型風車によるエネルギー自己利用型の風力発電シの結果を紹介する．5.では，著者らが提案する沿岸域ロ

ステムの導入の方が，より現実的な風力エネルギーの活ーカルスマートエネルギーシステムについて，その可能用方策とならざるを得ない．このため，港湾管理などの性を検討するために北海道の港湾および漁港を対象に使電力消費にあわせた規模の中小型風力発電装置の潜在的用電力の変動性についての分析を行った結果について示

な可能性はきわめて高い．

す．また，6.では北海道の港湾および漁港において中型-4-

風車による発電電力と使用電力による需給状況を分析し日×24 時間×2 基×0.2＝7,008ＭＷｈとなる。また，2Ｍた結果を示し沿岸域ローカルスマートエネルギーシステ

Ｗの風車 1 基では同様に 3,504ＭＷh となる．図には，対ム導入における課題を整理した．その上で，7.で全体を象とした 136 港湾のコンテナ取扱量から推計した使用電とりまとめた．

力量を示しているが，コンテナ取扱量順位 6 位の港湾の年間使用電力量は 7,508MWh と推計されているから，設備利用率を 20％とした場合には 2MW 風車 2 基による年

2．風力発電をコアとする港湾施設における電力利間発電量とほぼ同じになる．また，コンテナ取扱量順位

用のスマート化

8 位の港湾の年間使用電力量は 3,059MWh と推計されているから，設備利用率を 20％とした場合には 2MW 風車
1 基による年間発電量とほぼ同じになる．さらに使用電2.1 港湾施設における電力利用状況の現状(1)

力量の多い港湾においては，必要となる電力量をまかな

港湾施設における電力利用

港湾施設においては，さまざまな電力の使用がある．

うためにはより多くの風車基数が必要となる．

表-2.1 は主な用途を取りまとめたものである．電力の主図-2.2 は，中型風車の年間発電量に着目して図-2.1

な用途はコンテナふ頭のガントリークレーンなどの荷役の縦軸の範囲を変えて図示したものである．コンテナ取施設の動力，照明（ふ頭内，臨港道路，建屋内），上屋や

扱量順位 15 位の港湾における使用電力量は 900MWｈと事務所などの冷暖房，リーファーコンテナ（冷凍コンテ

推計されるから，設備利用率を 20％とすると 1,051ＭＷナ）用電源，船舶への陸電供給などである．

ｈであるから 0.3ＭＷ風車 2 基による年間発電量とほぼ同じになる．また，0.3ＭＷ風車 1 基では設備利用率 20％の場合の年間発電量は 526ＭＷh と推計されるので，コン

表-2.1 港湾施設における電力利用

荷捌地

主たる用途
シャッター，送風機，定温庫，
くん蒸庫，天井クレーン
ガントリークレーン，アンローダー，
ベルトコンベア
陸電供給コンセント
照明，ガントリークレーンレールヒーテ
ィング，ロードヒーティング
リーファーコンセント

臨港道路

照明，換気ファン

ふ頭上屋
荷役装置
陸電装置
ふ頭

港湾緑地

照明

事務所

照明，冷暖房装置

テナ取扱量順位 18 位の港湾における年間使用電力量
537MWh とほぼ同じになる．ここでは，コンテナターミ
ナルにおける使用電力量との比較から風車規模や基数との比較を行っているが，表-2.1 に示したように港湾における電力の使用はコンテナターミナルのみではなく多岐にわたるので，このことを考慮すると大型風車または中型風車の適用範囲はさらに広がると考える．

Power Consumption （ＭＷｈ）

施設

港湾施設への電力利用の具体的な事例については，5.1
において述べる．
(2)

コンテナターミナルにおける電力利用図-2.1 はコンテナ埠頭における取り扱いコンテナ数

Power Consumption (MWh）2MW 2Unit Capacity Factor 20%
2MW 1Unit Capacity Factor 20%
Target Range of Large-Sized Wind Turbine
Target Range of Large -Sized Wind Turbine

40,00030,00020,000Target Range of Large-Sized Wind Turbine
10,00000をベースに港湾ごとに年間の使用電力量を推計した結果

20

40

60

80

100

120

140

Ranking of Power Consumption（環境省・国土交通省，2013）を用いて，年間の設備利図-2.1 コンテナ埠頭における使用電力量の推計値と風用率を 20％として大型風車の代表的なサイズである
2MW（2000kW）風車 2 基による年間発電量，同じく 2MW

力発電による発電量の比較（2000ｋW）風車 1 基による年間発電量とを比較したも縦軸：使用電力量，横軸：使用電力量の順位，
太実線：使用電力量，一点鎖線：2MW 風車 2 基のである．設備利用率とは風車の定格出力に対する平均

利用率 20％，二点鎖線：2MW 風車 1 基

的な利用率を示す指標であり，おおむね 25％以上あれば

設備

設備利用率 20％，

太実線・細実線：大型風車の対象範囲，吹き出し：大型立地上の条件が良いとされる（牛山，2013）．2ＭＷの風風車の対象範囲

車 2 基の年間発電量は設備利用率をここでは良好な条件とされる 25%よりやや下げて 20％で試算すると 2×365-5-Power Consumption （ＭＷｈ）

ではクレーンを動かすための必要な電力はRTG自体のデPower Consumption (MWh）0.3MW 2Unit Capacity Factor 20%
0.3MW 1Unit Capacity Factor 20%
Target Range of Mideum-Sized Wind Turbine
Target Range of Mideum-Sized Wind Turbine

4,000
3,000
2,000

ィーゼルエンジン発動機から供給されている．博多港アイランドシティコンテナターミナルでは，国内で初めて
RTG全機の動力源をディーゼルエンジン発動機から陸上
電力給電方式（BUS－BAR方式）とし，RTGには自動脱Target Range of Medium-Sized Wind Turbine

着機能を持つ集電装置を搭載し運用効率の向上を目指し1,000ている（写真-2.2）
．

0
0

20

40

60

80

100

120

140

Ranking of Power Consumption

図-2.2 コンテナ埠頭における使用電力量の推計値と風力発電による発電量の比較（中型風車発電量との比較）縦軸：使用電力量，横軸：使用電力量の順位，
太実線：使用電力量，一点鎖線：0.3MW 風車 2 基
利用率 20％，二点鎖線：0.3MW 風車 1 基

設備

設備利用率

20％，太実線・細実線：中型風車の対象範囲，吹き出し：
中型風車の対象範囲(3) 博多港におけるコンテナ荷役のスマート化a)概要

写真-2.1

トランスファークレーン（RTG）

港湾施設においては(1)で示したようにさまざまな電力利用がある．これらの使用電力の削減を図ること，CO2削減のための方策を講ずることは今後の港湾運営の重要な課題である．また，港湾施設を運営するに際しては，電源供給が何らかの原因で喪失されることに対する危機管理も必要になる．ここでは，低炭素化あるいは危機管理への取組の事例として博多港コンテナターミナルにおける取組を紹介する．
博多港コンテナターミナルでは荷役機械の改良による
省エネルギー対策，CO2 削減を進めるとともに災害時等の事業継続（Business Continuity Plan，BCP）対応を行っている．博多港における環境および災害時の BCP 等への取組みは国際的にも高く評価され，国際港湾協会

写真-2.2

トランスファークレーン（RTG）の集電装置（International Association of Ports and Harbours, IAPH）の2013 年 5 月のロサンゼルス総会において港湾環境金賞を

RTG電動化による効果としては以下があげられる．

受賞している（福岡市，2013）．

①

CO2排出量の大幅な削減
RTGの電動化前と比較して，CO2排出量を年間約74％

博多港には香椎パークポートコンテナターミナルとア
イランドシティコンテナターミナルの２箇所のコンテナ（年間換算で約2,142t）削減できた．

ターミナルがある．ここでは博多港コンテナターミナル②

エネルギーコストの削減

における先進的な環境対策を紹介する．

軽油の購入から電力会社からの電力購入へ転換するこb) トランスファークレーンの電動化とにより，電動化前と比較した場合，約68％のエネルギ
ーコストを削減することができた．

トランスファークレーン（RTG）とはコンテナ陸置エ③その他の効果

リアでコンテナを積み降ろしするための門型クレーンである（写真-2.1）．RTGはゴム製タイヤ式クレーンで広い

給油，アイドリング時間等の削減によりターミナルのヤード内を縦横に走行することができる．従来型のRTG

効率向上が図られた．電動化後のエンジン稼働時間の減-6-少によりエンジンメンテナンス費用を削減することがで閉鎖したままではコンテナの搬出入作業が出来ないため，きた．また，エンジン騒音が無くなることにより作業環

ターミナルオペレーティングシステムとの連携により屋境が向上した．

根の自動開閉を行っている．

c)

ハイブリッドストラドルキャリアの導入
乗用車としては一般的な技術となったハイブリッドシ

ステムをストラドルキャリアに導入した．ストラドルキ
ャリアとはコンテナ埠頭において埠頭内を走行しコンテ
ナヤードにおいてコンテナをトレーラに積み下ろしする車両である（写真-2.3）．コンテナの巻上げ時には蓄電した電力とエンジンによる動力を用いる．コンテナの巻き下げ時には回生エネルギーを電池に蓄える．ストラドル
キャリアの制動時には制動回生エネルギーを蓄電池に蓄え，加速時に再利用する．

写真-2.4リーファー設備での開閉式の屋根

BCP対応

e)

博多港コンテナターミナルにおいては，災害時等の事
業継続（BCP）対応としては，以下が行われている．
①アイランドシティコンテナターミナルの１岸壁（水深-15m，延長350m）を耐震構造としている．
②アイランドシティコンテナターミナルのガントリーク
レーン5基中3基を免震化した．
③停電時は荷役機械（RTG，ストラドルキャリア）のエ
写真-2.3ンジンなどを活用し，コンテナターミナルに電力を供給

ストラドルキャリアする仕組みを取り入れた．
④以上の改良等により地震時にも荷役を継続できる体制

ハイブリッドストラドルキャリアの実稼動データで既存機との平均燃費を比較した場合，CO2排出量，エネルギを整備した．

ーコストを約32％削減できた．CO2の排出量削減に換算す⑤強風時の風向風速事前予測に基づき安全対策の確立と，ると年間で約52tの削減に相当する．

効率的な荷役作業の体制づくりに取り組んでいる．

d)f)ターミナルにおける使用電力のモニタリング

省電力リーファー設備
リーファー設備（冷凍コンセント）はリーファーコンターミナルにおいて電力計を設置し，個々の施設の使

テナ（冷凍コンテナ）を陸置時に冷凍するために電源を用電力をモニタリングすることにより省電力化，省エネ供給する設備である．リーファーコンテナに直射日光がルギー化の検証を行っている．

あたり表面温度が上昇するとコンテナ表面と内部の温度(4)

港湾域における風力発電の状況差が発生し，コンテナ内部への熱流入が生ずる．コンテ

ここでは，港湾域の風力発電の導入の状況について述

ナ内部の温度を維持しようとするためにはコンテナからべる．合わせて海面管理についての国内外の状況も述べ

熱排出を行う必要があり，コンプレッサーの負荷率が上る．

昇し，電力消費が増大する．そのため電力消費を抑えるa)

我が国の港湾における風力発電の導入の状況ためにはコンテナ表面温度の上昇を抑えることが必要に

図-2.3は港湾域における風力発電の導入状況を示す

なる．このため博多港では，リーファー設備へ開閉式の(Shiraishi(2012)，池田(2013))．2013年10月現在の設置基数

屋根を設置し（写真-2.4），コンテナへの直射日光を遮断

は108基，設備容量の総計は170,390kWである．このうち，することによりコンテナ表面温度の上昇抑制を図り電力

洋上は19基,設備容量の総計は33,200kWである．港湾空間

消費の削減効果の検証実験を行っている．ただし屋根をにおける導入量は2001年度から2006年度までは順調に伸-7-

びているにもかかわらず，2007年度以降の伸びが鈍化し針」（国土交通省，2011b）を，また，農林水産省農村振ている．この原因としては，港湾空間の本来の利用目的

興局，同省水産庁，国土交通省河川局，同省港湾局は共と港湾空間に風力発電を風力発電事業者が風力発電施設

同で「海岸保全区域等における風力発電施設設置許可にを設置することの調整が困難であったこと等が考えられ関する運用指針」を発表した（農林水産省・国土交通省，る．

2011）．また，農林水産省水産庁は，「漁港区域に風力発

20電施設を設置する場合の占有等の許可基準等の参考指160

針」（水産庁，2011）を発表した．国土交通省港湾局の参考指針によれば，許可の条件としては，港湾区域に風力

Number of Wind Turbines
15

120

10

80

5

40

発電施設を設置する場合には①立地の合理性，②事業のNumber of Wind Turbines

Total Installed Capacity (10 4 kW)

Total Installed Capacity

公益性，確実性等，③風力発電施設の安全性，④港湾の開発，利用又は保全への影響，⑤港湾計画等の遂行への影響，⑥海岸保全区域への影響，⑦景観及び環境との調整があげられている．
また，以下のような条件が付託されている．
(イ)占有等の許可に当たっての意見聴取
港湾管理者は許可に当たっては原則として，あらか0

じめ関係市町村の意見を聴くこと．

0
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13(ロ)許可条件

Year①工事に着手する前は７日前に届出

図-2.3 港湾域における風力発電の導入の状況②工事完了後，稼働前に確認を受ける③電気事業法の規定に基づき定格出力500kW以上は，縦軸（左）：導入量，（右）：設置風車数，横軸：年

使用前安全検査を受ける■：導入量，○：設置台数④占有等の状況に関する報告の請求に応じるb）海面管理制度⑤緊急時の連絡伝達体制

英国では，Crown Estateが洋上風力発電の開発区域を定⑥期間満了後に現状回復(ハ)占有等の許可の期間めており，これが同国における洋上風力発電を推進するエンジンとして機能している．Crown Estateでは，洋上風10年以内で当該港湾区域等の状況，当該占有の態様等を考慮して適切なものとすること．

力発電施設の建設区域を定め，2001年，2003年，2010年に開発事業者の公募を行っている（Crown Estate,2011）．

この中では，占有等の許可について10年以内となって同様の海面管理制度はドイツでも導入されており，排他

いるが，風車の一般的な耐用年数が15～20年であること

的経済水域（EEZ）内における洋上風力発電の建設，稼動から，更なる規制の緩和もしくは許可の際に占有許可のについては，連邦海洋基本法，海洋設置法令に基づき，更新について担保することが必要である．

BSH （Bundesamt fur Seeschifffahrt und Hydrographie）から以上の参考指針は，港湾区域，漁港区域，海岸保全区

認可を受けることとなっており，北海海域では16か所が，域等における海面占有許可のルールを示したという点でバルト海海域では3か所が認可を受けている（BSH，2011）．

は大きな進歩であるが，さらにこれを進めて具体的な開米国においても，2011年2月に，DOI（Department of Interior）

発可能区域を明確にすることが風力発電をはじめとするとDOE（Department of Energy）がOffshore Wind Initiatives

海洋エネルギーの利用拡大につながる．このため，環境およびNational Wind Strategyを定め，洋上風力発電の推進

省と国土交通省は港湾区域における風力発電の導入拡大のために洋上における風力発電施設の開発区域を定めてを目指して「港湾における風力発電について―港湾においる（DOE，2011）．一方，日本では海面管理に関する一

ける管理運営との共生のためのマニュアル―Ver.1」（以般原則は未だ確立していないのが実情である（中原，下，導入マニュアル）を公表した（環境省・国土交通省，

2011）．

2012）．港湾区域は港湾管理者という海面利用における管c)

理主体が明確になっており，また，今後，海上における港湾域における導入促進に向けた動向
2011年6月，国土交通省港湾局は「港湾区域等に風力発再生可能エネルギーの導入に際しては調整が必要となる電施設を設置する場合の占有等の許可基準等の参考指

漁業権についても一般海域に比べると整理がなされてい-8-

ることから，近い将来の導入においては環境が整っていの導入拡大を図る上で鍵となる，洋上風力の調達価格のる場所といえる．また，沿岸の比較的水深が浅い海域で設定に向けて,洋上風力発電のコスト等についての検討あり，建設コストの面でも有利である．こうした取り組を行い，その結果が公表されている（経済産業省，2014a）．

みを一般海域にも広げていくことが風力エネルギーをはその結果によると以下の代表的なコスト試算オプション

じめとする沿岸域における再生可能エネルギー導入推進が示されている．

の鍵となる．導入マニュアルでは，港湾における洋上ウ①

事業検討段階にある一部事業者の報告
資本金45万円/kＷ，運転維持費2.1万円/kＷ/年

インドファームの導入にあたり導入手続を標準化し，合②

理的な審査基準を定め，明確な事業者選定プロセスを確

比較的条件が良い海域（海底条件が良く，比較的良保するために港湾をとりまく多様な関係者の調整の円滑い設備利用率が期待できる）において，国内外で商化を図るため協議会による検討手順を示している．

用化実績を有する相対的実績を有する相対的に安価

d）海面立地における固定価格買取制度な基礎構造を想定するケース
資本金54～59万円/kＷ，運転維持費1.5～3.0万円/kＷ/

風車の洋上立地は風車基礎を海中に建設しなければならないこと，陸上までの送電線の敷設（海底ケーブル）年にコストがかかること，メンテナンスのためのアクセス②

沖合で大型風車を設置する際に採用が見込まれる，が陸上に比べて容易ではないこと等から陸上立地に比べ相対的に高価な基礎構造を想定するケースて高コストになる．一方，風車の騒音による問題が少な

資本金75万円/kＷ，運転維持費2.1万円/kＷ/年

いこと，海上では陸上に比べて風速が大きくかつ乱れも

資本金79万円/kＷ，運転維持費2.3万円/kＷ/年

少ないことなどの陸上にはない利点も有する．したがっこの議論の中でも，利害関係者の特定が容易な港湾内て，洋上立地は再生可能エネルギーの導入拡大のため有での開発案件ではコストが安価になるのではないかの意

望となるが，その促進のためには陸上よりも増大する建見があり，今後の港湾空間における開発が期待される．

設コストに対する施策が必要となる．このため風力エネ

今後は，調達価格等算定委員会が平成26年1月より洋上

ルギーの固定価格買取制度を設定している国では，洋上風力発電の調達価格の設定の検討を開始した（経済産業

風力発電の買取価格を陸上立地の価格以上に設定してい省，2014b）ことから，日本においても洋上風力発電の建る例がある．例えば，ドイツでは，2004年に改正された設が推進していくと思われる.

再生エネルギー法（EEG）により洋上風力発電は2010年までに供用が開始されるものには9.1セント／kWhの価格2.2が保証されることとなった（BSH，2006）．2012年時点で沿岸域ローカルスマートエネルギーシステムの港湾施設への適用の改正された買取価格は陸上風力（0～5年目，8.93ユーロ(1) 沿岸域ローカルスマートエネルギーシステム

セント/kWh，6年目以降，4.87ユーロセント/kWh），洋上

筆者らは風力エネルギーを，その地域で利用する地産

風力（0～12年目，15ユーロセント/kWh，13年目以降，地消の考え方も合わせて進めていく必要があると考え研

3.5ユーロセント/kWh）と建設コストが大きな洋上風力発究を進めてきた（白石ら，2010；白石ら，2011a；白石ら，

電に対して優遇措置を取っている．

2011b；白石ら，2012a；白石ら，2012b；白石ら，2013；

我が国においても再生可能エネルギー電気特別措置法

Shiraishi et.al ,2011）．ここでは，港湾及び沿岸域においてが2012年7月より施行され，経済産業省に調達価格等算定

風力エネルギーを自己利用型のエネルギーシステム（沿委員会が設置され，買取価格，買取期間等の検討が行わ

岸域ローカルスマートエネルギーシステム）について説れた．2012年6月に公表された平成24年度（2012年7月～

明する．自己利用型の風力発電とは，図-2.4 に示すよう

2013年3月）の買取価格・期間は，風力（20ｋW以上）でに風力発電による発電電力を電力系統を通して電力会社

は，23.1円/kWh（税込），20年，風力（20kW未満）では，に売電するのではなく直接施設内で利活用するものを指57.75円/kWh（税込），20年である（経済産業省資源エネ

す．
また，電力会社との系統に接続する場合においても，

ルギー庁，2012）．しかしながら，洋上立地に対する買取

施設内で発電した電力を消費することにより最大契約電価格の設定がこれまでのところ無く，洋上立地へ向けて力を下げる効果が期待できる．自己利用型のシステムをの課題となっている．

実現するためには，風力発電による発電電力の変動性に

このことから経済産業省は，平成25年11月から「洋上加えて，需要側の電力の変動特性を把握することが重要

風力の調達価格に係る研究会」を設置し，陸上風力のポであるが，港湾における電力需要の変動性については十

テンシャルが限定的な日本における再生可能エネルギー分に把握されていないのが現状である.

-9-

(3)

地域型風力発電の導入事例

近年，ウインドファーム（大規模風力発電施設）やメ
ガソーラー（大規模太陽光発電施設）など自然エネルギ
ーの大規模な開発に注目が集まっている．一方では，風力発電や太陽光発電など地域に偏在しない自然エネルギ
ーをその地域で消費しようという動きも見られる（斉藤，2013）．ここでは，沿岸域ローカルスマートエネルギーシ
ステムを検討するにあたり，その先行事例ともいえる事
例から考察する．ドイツ・ブランデンブルグ州フェルトハイム村では企業と共同で風車を 1995 年より建設して
図-2.4 沿岸域ローカルスマートエネルギーシステム

いる．一方，その発電電力を自ら村内で消費しようとしたが送配電会社を通しての村内の電力供給が実現できな(2)

自己利用型風力エネルギーの評価フローかったため独自に配電線を引き直接供給することとした．

図-2.5 は港湾における自己利用型風力エネルギーモ

送電線の敷設には EU および州政府からの補助金の交付

デルの評価フローを示している．この評価フローにおいを受けている．2009 年には配電線が完成し，その結果，ては，中型風車による電力は基本的には自家消費とする村での電力料金は，首都ベルリンに比べ 2，3 割安くなっが，5.1 で示す使用電力量の現地調査結果によれば，港ている．また，熱電供給の仕組みが作られ電力需給バラ

湾・漁港ごとに電力の使用状況に季節変動性を有する．

ンスの調整も図られている（たとえば中日新聞，2012）．

また，発電量についても季節的な変動がある．そこで，

フェルトハイム村の事例は，本資料で提案する沿岸域ロ

需給バランスのギャップを解消するために，必要に応じーカルスマートエネルギーシステムと類似点がみられるて蓄電池の利用による発電量の平滑化を図る必要がある．

が，村内で発電した電力を自ら消費しようとしたとき独

また，自家消費ではなく，電力会社との売買電とするこ

自に配電線を引かなければならなかったことが課題であ

とも条件によっては必要になる．ただし，具体的な検討

る．導入コストの面で既存の送電線を活用できるしくみ

は個別条件ごとに大きく異なるので，本資料では発電量，の導入が実現性をより高めることにつながる．

使用電力量について時系列的な変動を港湾および漁港について事例検討した結果を 5.3 において示し，その地域

2.3 導入評価のための検討すべき事項(1)

で中型風車を導入した際の想定発電量との需給関係について検討し，6.において示す．

課題の類型化

2.1 で述べた我が国の港湾における電力の使用状況は
港湾規模によっても大きな違いがあることが確認された．
また，港湾域において洋上風力発電の利活用を積極的に行おうという動きも生まれている．このことから沿岸域
ローカルスマートエネルギーシステムの導入においても大型風車を活用した大規模港湾向けの技術開発と中型風車を活用した中小規模の港湾あるいは漁港を対象にしたシステム開発とが想定される．
(2)

大型風車に対する検討課題

風力エネルギーを効率良く取り出すために大型化への取組が欧州を中心に進行している．また，洋上への展開が進んでいる．これらの欧州における技術動向を主として文献調査を行った．これらの内容については 3.1 において記述する．
また，我が国は国土が狭いため陸上においては風力発電の適地が限定される．そこで風力発電施設への洋上展
開が将来的な再生可能エネルギーの利用拡大のために期

図-2.5 自己利用型風力エネルギーの評価フロー- 10 -

待されている．一方では，我が国の周辺海域においてはより沿岸域ローカルスマートシステムの実現性評価のた

欧州のように遠浅の海域が少ないため本格的な洋上風力めに必要となる需給バランスの評価について6.において発電の展開には至っていないのが現状である．現在，将記述する．

来の洋上風力発電の実用化のために沿岸に比較的近く水
深 30m 程度より浅い海域を想定した着底方式および沖3．国内外の洋上風力発電に関する技術動向

合の水深 200m 程度以下の大水深域を想定した浮体式の洋上風力発電の実証研究が進められており，その動向を
3.2 において述べる.

3．1 海外における風力発電の技術開発動向(3)

海外では，陸上での大型風力導入が頭打ちとなり，沿中型風車に対する検討課題

風力発電では，風のエネルギーを安全にかつ効率よく岸域，港湾内，さらには遠方の洋上に設置されることが引き出すために，発電機の性能を制約条件として作用す多くなった．しかし，陸上設置の場合とは異なり，設置る風に応じた荷重条件を設定している．従来のヨーロッ

コストの増大，アクセス問題によるメンテナンス回数のパからの輸入風車は，ヨーロッパの風の特性に合わせて低下などによりファイナンスの悪化が懸念されている．

比較的乱れの少ない風を対象として開発されている．日

そのため，洋上風車に特化した技術開発が，欧州を中心

本におけるこれまでの風力発電の設置場所は，風の乱れに技術開発および評価試験が行われている．

が小さく，年間を通じて安定した風が作用する海岸部や本節では，海外における風力発電の技術開発の動向に高原地が選定されてきた．しかし，我が国は国土のほと

ついて，調査した内容を報告する（Koenemonn(2011)：

んどが山間部であり，今後の風力発電は離島や山間部でMarsh(2008),；Marsh(2011)；Marsh(2012a)；Marsh(2012b)；の開発が増えると予測される．一方，近年の我が国の風

Iken et al.(2011)）．

力発電がおかれている現状として，上述の海外機種の占(1) ロータの設計コンセプトの動向

める割合が多いこと，国土の地形条件による風の乱れの2011 年，Vestas 社は，新型洋上風力タービンの映像を発生・輸送や建設に制約があること，台風や落雷という公開し，計画中の試作機の定格出力を 7MW に上げるこ

自然環境の制約があることが風力発電導入促進の障壁ととになると発表した．この計画が実現するならば，このなっている（（独）新エネルギー・産業技術総合開発機構，

デンマークの市場リーダーであり現在のところ最大の洋2007）．また，近年は建設コスト削減等経済性のスケール

上風力タービンである REpower Systems 社ばかりでなく，メリットを理由に MW 級の大型風車建設が進んでいる

6MW 試作機を発表した Simens 社，Alstom 社およびが，輸送や建設条件がさらに厳しくなることや，大型化

Nordex 社をも超えることになる．しかし，市場は，これゆえに景観や騒音が問題になることも多い．離島や山間らの発表に関心を示したが，必ずしも賛同しているわけ

部への風車建設においては，輸送条件が重要な制約条件

ではなく，これらの新型風力タービンが実際に利用できとなる．特に，MW 級の大型風車の場合，ブレード長はるまでには何年もかかるであろう．現時点では，これ以

約 30～40m 程度にもなるため，ポールトレーラでの輸送上の大きな定格出力は現実的な目標ではない．当分は，が困難になることが多く，場合によっては道路改良が必

定格出力 2～3.5MW の風力タービンが主力であることに要になる．これらの条件が，建設コストを増大させるこ変わりない．

とになる．これらの課題に対する検討については前々報

a)

定格出力より発電コストが重要（永井ら，2008） および前報（永井ら，2011b）で述べ定格出力の増大は，風力業界の最重点課題であるが，最てきているが，さらに発電効率を高めるために運転の際も重要な要素は最大出力ではなく，むしろ発電コストなのでの制御方法の改良を試みており，その結果を 4.においてある．現在の決定的な指標は€/kWh あるいは US$/kWh で表述べることとする．

される，投資と運転コストに対する発電量の比である．技術

また，中型風車を用いたローカルスマートエネルギー的な詳細よりも経済性の結果が，重要な数値であり，主要なシステムの実現可能性と課題を調べる目的で，本資料でエネルギー供給業者および投資家は，それに従って費用をは北海道の日本海側に位置する港湾および漁港における算出する．

使用電力時間の変動性を2008年度から2010年度の3か年例として，ある場所においては，同直径の 2MW 風力ターのデータを用いて分析し，その結果を5.において記述す

ビンは，3MW 風力タービンよりもさらに利益の上がる電力量る．また，その結果を用いて，当該地域における風速デを発電することができる．
ロータの巨大化による大出力化は，自動的に優位になータから推定される発電量の推定結果と対比することに- 11 -

るものではない．つまり，もしタービンの巨大化に対すネルギーを有効に活かすことができ，低風速域の間でもるコストが 50％増であったとしても，与えられた場所にある程度の発電をすることが可能で，最大負荷運転時間

おいて，40％増の発電量としかならなかった場合，投資（定格出力運転時間）では，さらに多くの出力を得るこ

面からすると利益が減ることになる．

とになる．この値は，年間発電量[MWh]を公称出力（定この関連の重要なパラメーターは出力とロータ面積の格出力）MW により除することによって計算される．多関係であ り，換言すれば単位面積当 たりの定格出力

くの発電事業者は，内陸部で年間合計 2000 時間の最大負2[W/m ]である（表-3.1）．

荷運転で満足しているが，今日では，3000 時間という数

この数値が低いほど，一般的に風力タービンは風のエ値を目標にしている．

表-3.1 各社の単位面積当たりの定格出力
Type

Acciona AW-70
Acciona AW-77
Acciona AW-82
Acciona AW-100
Acciona AW-109
Acciona AW-116
Alstom ECO74
Alstom ECO80
Alstom ECO80
Alstom ECO86
Alstom ECO100
Alstom ECO110
Areva Multibrid
Avantis AV928
Bard 5.0
Clipper Windpwer Liberty

DeWind D6/62
DeWind D6/64
DeWind D8.1/D8.2
DeWind D9.0/9.1/9.2
e.n.o. 82-2.0MW
e.n.o. 82.5
e.n.o. 92-2.2MW
Enercon E-44
Enercon E-48
Enercon E-53
Enercon E-70
Enercon E-82 E2
Enercon E-82 E2
Enercon E-82 E3
Enercon E-101
Enercon E-126
EWT DW 52
EWT DW 54
EWT DW 90
Fuhrlander FL1500
Fuhrlander MD70/77
Fuhrlander FL2500-100
Gamesa G52
Gamesa G58
Gamesa G80-2.0MW
Gamesa G87-2.0MW
Gamesa G90-2.0MW
Gamesa G92-2.0MW
Gamesa G128-4.5MW
GE Energy1.5-77

Capacity
[kW]
1,500
1,500
1,500
3,000
3,000
3,000
1,670
1,670
2,000
1,670
3,000
3,000
5,000
2,500
5,000
2,500
1,000
1,250
2,000
2,000
2,000
2,050
2,200
900
800
800
2,300
2,000
2,300
3,000
3,000
7,500
900
900
2,000
1,500
1,500
2,500
850
850
2,000
2,000
2,000
2,000
4,500
1,500

Rotor
diameter
[m]
70.0
77.0
82.0
100.0
109.0
116.0
74.0
80.0
80.0
85.5
100.0
110.0
116.0
93.2
122.0
99.0
62.0
64.0
80.0
93.0
82.4
82.4
92.8
44.0
48.0
52.9
71.0
82.0
82.0
82.0
101.0
127.0
51.5
54.0
90.5
77.0
77.0
100.0
52.0
58.0
80.0
87.0
90.0
97.0
128.0
77.0

Hub
Area-specific
Type
hight
output[m][W/m2]
80
390 GE Energy1.5-82.5
80
322 GE Energy1.6-82.5
80
284 GE Energy1.6-77
120
382 GE Energy1.6-100
120
321 GE Energy2.5-100
120
284 GE Energy2.5-103
80
388 GE Energy2.75-100
80
332 GE Energy2.75-103
70
398 Kenersys K82-2.0MW
80
291 Kenersys K100-2.5MW
100
382 Leitwind LTW77
100
316 Leitwind LTW80
130473 Nordex N80
80
366 Nordex N90
90
428 Nordex N90
80
325 Nordex N100
65
331 Nordex N117
92
389 PowerWind 56
100
398 PowerWind 90
100
294 PowerWind 100
101
375 REpower MM82108
384 REpower MM92
103
325 REpower MM100
65
592 REpower 3.4M104
76
442 REpower 3.2M114
75
364 REpower 5M
113
581 Siemens SWT-2.3-82
138
379 Siemens SWT-2.3-82VS
138
436 Siemens SWT-2.3-93
138
568 Siemens SWT-2.3-101
135
374 Siemens SWT-2.3-113
135
592 Siemens SWT-3.0-101
75
432 Siemens SWT-3.6-120
75
393 Vensys 70
105
311 Vensys 70
112
322 Vensys 82
112
322 Vensys 90
141
318 Vensys 100
65
400 Vergnet GEV HP
71
322 Vestas V52-85kW
100
398 Vestas V100-1.8MW
100
336 Vestas V80-2.0MW
100
314 Vestas V90.-2.0MW
100
271 Vestas V90-3.0MW
120
350 Vestas V112-3.0MW
85
322 WinWinD WWD-1
WinWinD WWD-3- 12 -

Capacity
[kW]
1,500
1,600
1,600
1,600
2,500
2,500
2,750
2,750
2,000
2,500
1,500
1,500
2,500
2,300
2,500
2,500
2,400
900
2,500
2,500
2,050
2,050
1,800
3,400
3,200
5,000
2,300
2,300
2,300
2,300
2,300
3,000
3,600
1,500
1,500
1,500
2,500
2,500
1,000
850
1,800
2,000
2,000
3,000
3,000
1,000
3,000

Rotor
diameter
[m]
82.5
77.0
82.5
100.0
100.0
103.0
100.0
103.0
82.0
100.0
76.8
80.3
80.0
90.0
90.0
100.0
117.0
56.0
90.0
100.0
82.0
92.5
100.0
104.0
114.0
126.0
82.4
82.4
93.0
101.0
113.0
101.0
120.0
70.3
76.8
82.3
90.0
99.8
62.0
52.0
100.0
80.0
90.0
90.0
112.0
64.0
100.0

Hub
Area-specifichightoutput[m][W/m2]
100
281
80
344
100
299
100
204
100
318
98
300
100
350
134
330
80
379
100
318
80
324
80
296
80
497
105
362
120
393
140
318
91
223
71
365
98
393
100
318
100
388
100
305
80
229
128
400
123
314
120
401
100
431
100
431
103
339
80
287
100
229
90
374
90
318
85
386
100
324
100
282
80
393
100
320
70
331
86
400
94
229
100
398
125
314
105
472
119
305
70
311
100
382

b)

でこの値に近づいた．低風速地帯でも同様の出力を得るため

単位面積当たりの定格出力の減少に ， REpower

コスト的に最も有利になるように発電量を基準として，GE社 は ロ ー タ 直 径 を

104m

か ら

Energy 社は，1.5MW 風力タービンが定評を得るための戦略的114m に増 大 させ，それと同 時 に定 格 出 力 を 3.4MW から

設計管理を行っている．公称出力に対して極めて大きなロータ

3.2MW に減少させ，その 結 果，単位面 積当たり の出力はが，最大発電量を実現させる一方で，数多くの風力タービンを400W/m2 から 313W/m2 に低下した．なお，Vestas 社の新機種

売り，完全に合理化したサービスコンセプトによって投資と運転である V112 は，305W/m2 であり，さらに効率的である．
これらの 2 社が 3MW クラスの分野で優勢的であり，唯一，そコストを低減させているのである．
この最初の建設は 1995 年にまでさかのぼるが，1.5MW ターの 2 社を上回るのが，Acciona 社の AW-116 の計画である．

ビンによる長年にわたる経験と，一貫した開発を行うことで，低Alsom 社の ECO110 も比出力 317W/m2 である．これに続く

い故障率と高い設備利用率を提供している．GE Energy 社で機種は，Simens 社の洋上用風力タービン SWT-3.6-120 である．

は，ベストセラーである 1.6MW タイプでの成功事例を確立する

それに Enercon 社の E-101，Simens 社の SWT-3.0-101 およびための計画を継続 的に立てており，そこではロータ直径を

WinWinD 社の WWD-3 がかなりの隔たりがあるものの，それら

100m まで大きくすることが提案されている．

に続いている．
一方，小規模風力タービンでは，Enercon 社の E-70 が，単位そのような風力タービンのロータ直径は，単位面積当たりの2

2

出力を 204W/m まで押し下げる．このような非常に W/m の低面積当たりの出力 581W/m2 を示すが，この風力タービンが，強い数値は，低風速域においてさえも，高い発電量と低い設置コ

風地域に適した唯一のものである．Enercon 社は，公称出力にストを保障することが期待される．

対応してロータサイズを大きくする風力タービンを提供せずにしかしながら，1.5MW もしくは 1.6MW の出力の風力タービン開発をするという点で極めて際立っている．その開発方針は，は，最近では，広大で人口の少ない場所，例えばアメリカ中西

ブレードはハブに向かって細くするより，むしろ幅広にするとい部もしくは中国に対して販売されているにすぎない．それに対う特別なロータ・ブレード形状にすることで，風からのエネルギ

して，ヨーロッパでは，上記のプロジェクトに対して地価が高すーを有効に使用することができ，相対的に高い単位面積当たり

ぎるため，発電事業者は利用可能空間にできるだけ多くの設の出力を得ている．
4MW から 5MW 級は，現在のところ商用機としては存在しな

備容量を詰め込むことが強いられることになる．
その結果として，Nordex 社は，GE 社と同様の開発手法を取い．ひとつの新プロジェクトとして，Gamesa 社が開発した，これ

り入れ，次世代の高出力クラスの開発において，既に実績のあまでに開発されたどの風力タービンよりも大きいロータ受風面る機種ともとにして，出力を増大させた機種を生産することを決

積 12.868m2 の G128-4.5MW について記述することができる．

定した．2010 年の会社設立 25 周年の行事で”Generation

二種類の試作機は，いくつかの試験を経験し，これまで 5 年間

Gamma”を発表し，Nordex 社は，2.5MW タービンのあらゆる尺の運転実績を蓄積した．G128 の大量生産が，まもなく開始され度を維持して，生産することを明らかにした．この理由は単純で，る．その大きさにも拘らず，この新機種は陸上設置のみに提供

顧客が世界のどの場所でも最小コストで最大発電量の得られすることを意図している．そのヒントは，単位面積当たり出力がる実用的な風力タービンを得られるようになるためである．

350W/m2 と比較的小さい数値から読み取ることができる．

2000 年に販売開始した N80 機は，こうして第 3 世代の風力d)

タワーの高さタービンとして参入したが，これをベース機として，N90 機やＮ発電出力の増大は，ロータのブレード長さを増加させるだけ

100 機が量産されている．N117 機（2.4MW）は，すぐに市場にでなく，ハブ高さを増大させることにも係る．多くの地域で風車登場することになり，典型的な内陸地においても，約 3500 時間の設置場所が少なくなってくるのに伴って，近年注目されていの最大負荷運転を達成することに期待を寄せられている．このるのは，森林地帯における風のエネルギー利用の可能性であ

単位面積当たりの出力は，ちょうど 223W/m2 であり，他の全てる．仮に，ロータ・ブレードが樹木上部の乱流層の影響を受けの同程度の風力タービンをしのぐ数値である．

ないことが保障されるくらい高いタワーの上に風力タービンが競 合 機 種 は ， MM100 (REpower) ， V100(Vestas) お よ び

設置される場合にのみ，重要な選択肢となる．この分野の先駆

Simens の第 2 世代ダイレクト・ドライブ機である SWT-2.3-113 が者である Enercon 社では，ときには E-82 をハブ高さ 138m で利ある．

用可能にし，現在は，若干低いタワーを有する E-101 と共用しc)ている．GE2.5 はハブ高さ 134m，Repower 3.2M および 3.4M

ロータの巨大化の限界
各社は，ロータの巨大化の限界に関する試験を行っている．
2

はそれそれのハブ高さ 123m および 128ｍのものを提供してい

3MW 級では，単位面積当たりの出力 300W/m が下方規模る．最近の Nordex 社は，N100 でハブ高さ 140m を投入していにおける次の目標である．REpower 社は既に 3.XMW タービンる．これら全ての風力タービンに共通することは，ブレード先端- 13 -

までの高さが 180m から 190ｍということである．いずれにせよ，ータが取り付けられている．二つの弾力性のあるカップリングがタワーを高くすることでそれらのハブ高さに追加的な発電量をロータと発電機を隔てており，軸方向と回転方向の荷重は支持

期待することができる．

構造に直接的に伝達させることが確保されている．

(2)

プロトタイプ機は，ゼーブリュッヘに近い沿岸およびイギリス

増速機タイプとギヤレスタイプ

2020 年までに EU 圏内では洋上風力発電の設備容量を合

海峡に 2011 年および 2012 年に設置された．Alstom 社は，洋計 65GW 導入することになっている．このうち，25GW が 2014

上風力発電機のコストはタワー頂部の重量よって決まると確信

年までに英国の沿岸部に設置され，10GW が 2020 年までにドしているが，ナセル重量については，明らかにしていない．

イツの洋上に設置される計画になっている．これらの目標は，風力市場の現実的な加速を意味する．英国の Round 3 の開始に呼応して，各社はこの主要市場の一部を確保するために信頼性のある 4～7MW クラスの超大風力発電機を開発することを発表した．
これは，限られた予算もしくは限られた銀行の融資を有する
特定の施主に限定されるので，既存メーカーのさらなる競争環
境を生み出すことになる．主要な施主は，主要な欧州電力供給者の Vattenfall 社，DONG Energy 社，E.ON 社，Scottish andSouthern Energy 社および Statkraft 社である．洋上風力発電を有するこれらの電力供給業者のビジネスにおいて，財政面でのリスクを最少化するため，運用と保守に大きなコストをかけずに，風力タービンの信頼性の高い運転をすることが求められて

図-3.1

Alstom 社の ECO100 モデル

いる．それに応じて，およそ 12 社が新たなプロトタイプを発表し，新たな風力発電機の試験を実施した．

b)

Vestas 社の V164 計画

全てのメーカーに対する決定的に重要な基準は，風車の稼

世界の風力市場を牽引するデンマークの Vestas 社は，7MW

働率とそれに関する，これらの装置の信頼性が高く，故障のな

クラスのギヤボックスを信頼し続けている．最初のプロトタイプをい運転方法である．各社の技術開発部門より各社異なった解完成させた翌年，直径 164m のロータを有する新 V164 の生産決方法が提案されている．数社は，洋上での検証がまだなされを 2015 年より開始する予定である．

ていないものの，解決方法はダイレクト・ドライブ型であると楽観

同社は，ダイレクト・ドライブ班，高速および中速のギヤボック的である．一方の数社では，既存の技術的問題点を打開する

ス改良班の 3 班を編成して検証を行った．その中で，最も有利ことを目標として，従来のドライブ・トレインの改良型を採用してな解決法は，中速ギヤボックスを有する風力発電機であると結いる．

論に至った．一つの懸念要素に，レア・メタル，レア・アースのa)

価格および調達リスクであり，それを回避することで，投資およ

Alstom 社の最長ロータ・ブレード
Alstom 社は，洋上風力部門を創設して，2014 年末までに定格出力 6MW のシンプルで頑丈な構造の風力発電機である，

び運転コストの両方の点から最適な風力発電機を顧客に提供できると判断した．

ECO110 の生産を計画している．このフランスの発電設備建設

Alstom 社と同様，Vestas 社も純トルク方式を同様に採用し，会社は，種々の洋上風力ファームの変電所プラットホーム建設

風の力の関連の荷重モーメントを直接的に支持構造に伝達しの実績を既に有しており，2007 年には，スペインの風力発電機ている．ハブを含むナセルの重量は約 390t である．技術的課

メーカーである Ecotecnia 社を買収し，ダイレクト・ドライブ型の題と平行して，デンマーク人はこの新たに開発した風力発電機

風力発電機を用いている．この風力発電機は，これまでの世界に対して主な金融要因に焦点を合わせている．三つの主要因

中の永久磁石発電機型の分野で最大の出力となるもので，ロは，年間平均風速，洋上風力発電の主要な欧州市場の水深

ータ直径は 180m という記録破りなものである．ロータ・ブレード

およびロータ直径である．

は，新たな翼型を採用することになっており，デンマークの LM
Glasfiber 社より供給される．

同社は風力発電機の大規模化および設置水深の大水深化によって，基礎のコストは増加すると考えている．その理由としダイレクト・ドライブ型と平行して，風力タービンの設計の付加て，風力発電機は，風速 9m/s の下で定格出力を達成できるよ的特徴のひとつは，純トルク方式コンセプトと呼ばれるものであうにするため巨大なロータが必要になると予想しているからであり，柔軟性がありとても長いシャフトを有しており，それにメインロ

る．

- 14 -

c)

ブ型を，定格出力は 6MW を選択し，永久磁石型発電機およGE 社のプロトタイプ機
米国の大企業である GE 社は，ギヤレス型の設計に絶対的び逆変換装置を装備している．

な信頼を寄せている．定格出力 4MW，ロータ直径 110m のギ

これらを選択した理由は，運転が容易で信頼性があるからでヤレス洋上用風力発電機を既に開発し，ノルウェー沿岸でいくある．Nordex 社によると，これはコストに影響を与えると同様に，

つかのプロトタイプの設置経験のある，ノルウェーの ScanWind

洋上風力利用に特化した信頼性のある風力発電機設計の開社を，GE 社は 2009 年に買収した．その後，いくつかの技術的発が必要であったためである．例えば，モジュール組立式の設見直しにより完成度を高め，GE 社は，最初で最後のプロトタイ

計では，ロータ・ブレード・スターを移動させずに部品を交換す

プを，2012 年 11 月，スウェーデンのゴーテンブルグに設置した．

ることが可能になる．ちなみに，ロータ・ブレードは，直径がこの風力発電機は，定格出力 4.1MW，ロータ直径 113m である．

150m と印象的である．Nordex 社は，ロータ・ブレード構造につ永久磁石型発電機は分解することができ，空冷・水冷の両方のいて，社内の経験を基に，70m を超える長さのこれらロータ・ブ

冷却機能を有し，その重量は 82t，ナセル総重量は 275t とな

レードの製造が可能であり，この風力発電機は，この分野で最る．

も長い機種の一つになった．

ダイレクト・ドライブ型の有用性を決定づけたのは，アークロー・バンク・ウィンド・パークで GE 社が既に取得した実験結果が基礎になっている．
同社の経験から，増速タイプは，クレーン，修理およびメンテ
ナンス費用が著しく高価であるため，海上における長期間の風力発電には不適切であると結論付けた．アイルランドのウィンドファームにおいて，まさに１機のギヤボックスを交換した時の費用は 150 万ユーロであった．
GE 社は，ダイレクト・ドライブ型が高い利用率とメンテナンス
軽減をもたらし，その結果，さらに経済的な発電電力となると推測している．各種の動力伝達系の費用利益を比較すると，20年間の寿命において 9.1%と評価されている．GE 社は，この風力発電機の連続生産をいつ開始するかについては，未だ決定していない．
図-3.3
e)

Siemens 社のプロトタイプモデル

Siemens 社の一体成形のロータ・ブレード
Siemens Energy 社は，既に一段階リードしている．洋上風力市場における世界のリーダーである同社は，2011 年の初夏，
デンマークの Hoevesoere で新たな発電方式のプロトタイプの洋上風力発電機を設置した．この風力発電機は，ダイレクト・ドラ
イブ型の保守の信頼性を実際に検証する計画でもあった．
SWT-6.0-120 の定格出力は 6MW で，発電に寄与するロータ直径は 120m である．ナセル部重量は 350t と比較的軽く，コストを抑えることに役立つはずである．
図-3.2

GE 社のプロトタイプモデル

この風力発電機において，Siemens 社は，中規模風力発電
機よりも不釣合いに重量が大きくなる傾向にあった，高定格出d)Nordex 社のプロトタイプ機2011 年 8 月末，北ドイツに本拠地を置く Nordex SE は，新型力タイプの慣例に執着しなかったことにより，SWT-6.0-120 は，2～3MW クラスと同様の MW 当たり重量となった．

の N150/6000 洋上用風力発電機の認証をテュフ・ノルド社に依

試行連続生産の一環として，Siemens 社は，これらの風力発

頼した．この型式認証の工程では，洋上に設置することが必須

電機を最適化するために，2 年間でさらに 2 機の風力発電機を条件である．Nordex 社は，最初のプロトタイプ機を 2012 年に製設置した．連続生産は，2014 年より開始する予定である．
SWT-6.0 のロータ・ブレードは，これらの大きさよりむしろこれ造した．開発技術者達は，ドライブ・トレインにダイレクト・ドライ- 15 -

らの製造工程が注目に値する．従来型ロータ・ブレードは，2 つとであり，米国の最大造船会社の Newport News Shipbuildingの半外郭を接着して作られている．しかしながら，Siemens 社は，社と提携している．最初の 7MW 風力発電機は 2014 年までに特許を得た，接着工程のない一体成形工程のロータ・ブレード開発が終了し，連続生産は 2015 年より開始することになっていを採用している．Siemens は，この特許をベースに，ブレード技る．

術の市場におけるトップの地位を確立することを望んでいる．

h)f)Bard 社，多段式ギヤボックスの新規開発
Bard Group は，ギヤボックス方式を堅持し，2011 年初めより

2-B Energy 社は 2 枚翼ブレードを選択
定格 6MW の風力発電機は，洋上風力産業における，新た

ドイツの北海沿岸で定格出力 6.5MW の 2 機種のプロトタイプのな基準として確立されつつあるように思われる．オランダの 2-B試験を行っている．このターン・キー・ウィンドファームの供給者

Energy 社により供給される，新たな洋上用風力発電機も，ここは，洋上風車に特化した Bard 5.0 を供給することができ，これでは例外ではない．しかし，それは他の供給元との類似点があに対しては特製の基礎と設置方式を開発している．最初のプロるところである．この分野における有名人であり，開発グループ

ジェクトである，Bard Offshore 1（80 機の風力発電機）は，2013のリーダーである Mikael Jakobsson 氏は，2 枚翼ロータ・ブレー

年に北海のドイツの領海に立ち上がった．同社のデータより，

ドという極めて大胆な動力伝達設計を行った．

5MW および 6.5MW の風力発電機は，寸法に関して同一で，これは原理的には新しいものではなく，すでに 2 枚翼風力発

直径 120m のロータを有している．出力の増加は改良前の風車

電機は 1990 年代より存在する．しかし， 2 枚翼固有の設計上がもともと持っていた予備容量と“もうひとつの新技術”によるもの難点である視覚的効果と大きな騒音は，海上では当てはまらのである．両方のプロトタイプ機は，Winergy AG 社の新たなないことから，こららがオランダの開発者達が開発を決定した主Multi Duored ギヤボックスを採用しており，ナセル重量は 280t

な理由であると思われる．それどころか，2 枚翼風力発電機のである．このコンパクトな最近開発されたユニットは，遊星ギヤ

特別な利点が，洋上仕様において生かされている．すなわち，による変速を必要せず，メインシャフトの動力を 8 分割して変3 枚目の翼が存在しないことがコストを抑えることになり，また 2

速・伝達する方式である．動力は半分ずつ，最終的にそれぞれ枚翼ロータは設備の単純化につながる．後者の特徴は，海上が 3.4MW×2 基の同期発電機に効率的に伝達される．

において主要な長所となる．2-B Energy 社および米国拠点の当初，Bard 社は，可変回転速度にかかわらず一定出力で発Nordic Windpower 社も同様に，2 枚翼仕様の長所を探し出し電が可能な，Voith Turbo Wind GmbH 社のハイドロ・カップリンてもう一度利用したいという，洋上風力分野では型破りな企業

グと改良型電気的ギヤボックスの試験を計画していた．しかし，である．しかし，ここでの必要条件は，設計者が，2 枚翼風車の同社は，プロトタイプのオイル飛散時の対処が必要となるため，運転につきまとう極度の負荷変動に対処しなければならいない

それに対応できる試験サイトを見つけ出すことができなかった

ため，非常に要求が厳しい．それに対応することによってのみため，当該技術は採用しなかった．

成功する機会を得るであろう．

i)g)Gamesa 社の 7MW 風車と基礎

ギヤレス増速上記以外にも，ギヤレスで増速を提供する機構がある．多数

スペインの企業である Gamesa 社は，２種類の風力発電機にの一定の増速比ギヤの代わりに，流体システムを採用すること

着 手 し て い る ． 最 初 の 風 力 発 電 機 は ， 定 格 出 力 5MW

で，増速比をスムーズな連続可変速にすることが可能となる．

（G11X）で，米国バージニア州チェサピークで開発され，一方Daewoo Shipbuilding and Marine Engineering 社の系列会社では，スペイン人が開発した２号機は，G14X と称され，スコットラあり米国に拠点を持つ DeWind 社は，この方式を採用し，船舶

ンドのグラスゴーにある定格出力 7MW である．このメーカーは，用および産業用での利用で十分な実績をあげた Voith 社の可

2 つの風力発電機にコンパクトな 2 段遊星ギヤボックスと逆変換

変速伝達システムを採択した．
遊星歯車と流体トルクコンバータを組み合わせた DeWind 社

装置および永久励磁型発電機を採用している．
同社はこの技術の特許を有している．重機の使用を最小限の Wind-Drive システムの大きな利点は，電力変換用の電子機にするため，特別な高性能クレーンをナセルに組み込んだ設器を必要としないということである．"ギヤボックス"の出力軸を，計になっている．また，米国企業で潜水艦の建造も行う要求される任意の回転数に設定することができるため，電気的Northrop Grummann 社と綿密な仕事により，定格出力 5MW，な調整を用いずに同期発電機に接続することができる．流体シ

ロータ直径 128m の G11X の発電機を開発した．

ステムのもう一つの利点は，入力軸と出力軸がそれぞれ流体にGamesa 社は，信頼性確保のため，他にも特許に 4 億 5 千ユ

よって事実上切り離されており，その結果，発電機への振動やーロ，適合する基礎技術の開発に 5 千ユーロの投資を行ってトルク変化の急激な伝達を防ぐことである．

いる．

(3)

Gamesa 社が開発する設置コンセプトは，基礎建造も含むこ

将来の方向性

洋上風車は，メンテナンス性の容易さを追求するあまり，部- 16 -

品点数の削減を選択しがちであるが，それは必ずしも常に最高とは言うまでもないが，今後は，社会的な強い要請をふまの戦略とは言えない．例えば，ダイレクト・ドライブの期待される

え，実現に向けて大きく動き出すことは間違いない．こう高い信頼性は，反対に発電機の直径と重量の増加とそれに伴した中で，下記の動向が注目されている．

うナセルサイズおよび発電機の風損の増加についてのトレード(1)

洋上風況の把握を通じた着定式洋上風力発電

オフを考慮しなければならない．一方，PMG の高い効率の反2009 年度以降現在に至るまで，港湾空港技術研究所は，面，全電力を取り扱うパワーコンディショナが必要になるという新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）から，洋バランスを勘案しなければならない．

上風況観測システム実証研究（北九州沖）を，電源開発(株)ダイレクト・ドライブの技術はいまだに未知なる不安要素もあおよび伊藤忠テクノソリューションズ(株)とともに受託

り，これまでにないリスクが存在するかもしれない．洋上でのダし，図-3.4 に示すように，国土交通省港湾局からご提供いイレクト・ドライブ機について，これまでは限られた経験しかない

ただいた GPS 波浪計で観測されたデータをもとにして，洋ため，その新規性が故障の主因になるかもしれない．

上風の波浪との結合出現特性を検討するとともに（永井ら，部品点数の削減とは全く逆になるような方法での信頼性を増

2011a，永井ら，2012a），写真-3.1 に示すような洋上風況

大するための代替戦略は，冗長化である．システムもしくは要観測塔を建設し，我が国沿岸の洋上風の出現特性の解明を素の複数化を図り，単独故障を許容するようにすることである．

めざしている．北九州沖の洋上風観測塔は，2012 年度後半

特にどんな故障も記録されるように遠隔監視と連携した場合にに完成し，観測データの測得が行われている（鷲尾ら，は，非常に効率的でありうる．しかし，この戦略が支出以上に利2013）．また，観測塔近傍には 2MW の実機洋上風車も建益を得るためには，必然的に部品点数は増加することから，信設され，洋上風力発電の実証研究も並行して行われている．

頼性への利点がより多くのコンポーネントを具備することの弊害

なお，NEDO による同様の研究は，太平洋岸千葉県銚子沖においても，東京大学・東京電力が受託し，並行して実を上回らねばならない．

施されているところである．

また，ギヤードとギヤレス技術の間の妥協点は，双方の極端な特徴を避けた，ハイブリッドシステムである．単段ときには 2 段のギヤは，相応の直径の回転子を有する中間の極数の発電機と連結される．その結果，発電機とギヤボックスは，ほぼ同じサイズとなり，ギヤレスよりも寸法的にバランスのとれた配置となる．
これらの要素は，比較的コンパクトなナセルに収容することができる．単純化したギヤボックスは部品がより少なく，標準的な 3段型よりさら高い信頼性が得られるはずである．
それでもなお，業界内の多くは，洋上風車の成長の経験に(1)有義波高（風向 N）

合わせ，ダイレクト・ドライブもしくはハイブリッド化が，その経済的価値を証明するであろうと期待している．
3.2

我が国における大型洋上風力発電をめぐる技術開発
動向

東日本大震災は，津波防災ばかりでなく，我が国のエネ
ルギー問題にも大きな問いかけを投げかけた災害であった．福島第一原子力発電所の事故を契機として，自然エネ(2)有義波高（全風向）

ルギーの有効活用が，これまで以上に喫緊の課題として，社会的注目を集めるようになっている．

図-3.4

GPS 波浪計で得られた波浪と洋上風の相関例

3.1 で述べたように，欧州では，既に，洋上風力発電設(1)縦軸：有義波高，横軸：平均風速，風向 N

備が非常に数多く建設されている．他方，我が国は，排他(2)縦軸：有義波高，横軸：平均風速，全風向

的経済海域（EEZ）の広大さでは世界有数の国であるにもかかわらず，洋上風力発電は，まだ欧州のように本格的な実施には至っていない．これまで，我が国における洋上風力発電の実現が遅れたことには，それなりの背景があるこ- 17 -

写真-3.1

北九州沖に建設中の洋上風観測塔と洋上風車(2) 浮体式洋上風力発電実証事業
環境省では，2010 年度より，浮体式洋上風力発電実証事

写真-3.3長崎県椛島沖 2MW 洋上風車（2013.11.25.）

業を長崎県五島列島椛島沖海域で進めている（永井，2012b）．
この実証事業は，いわば我が国全体の英知を結集して，4．中型風車の制御方法と発電性能向上の検討

世界的にもノルウェーで実施されている実証試験などを除いてほとんど実施例のない開発段階の次世代技術である浮4.1 開発風車の概要

体式洋上風力発電の実用化をめざすものである．写真-3.2

風力発電では，風のエネルギーを安全にかつ効率よく引は，五島列島椛島沖海域に設置された実証試験用 100kW 浮

き出すために，発電機の性能を制約条件として作用する風体式小型洋上風車の設置状況を示したものである．2013 年に応じた荷重条件を設定している．従来のヨーロッパから10 月には，2MW の浮体式大型風車による実証試験が同海の輸入風車は，ヨーロッパの風の特性に合わせて比較的乱域で開始された．写真-3.3 は、2MW 実証試験機を示した

れの少ない風を対象として開発されている．日本におけるものである．

これまでの風力発電の設置場所は，風の乱れが小さく，年

なお，2013 年度には，経済産業省からの受託を受け，(株)間を通じて安定した風が作用する海岸部や高原地が選定さ

丸紅等の企業連合体による浮体式洋上風車が福島県沖にもれてきた．しかし，我が国は国土のほとんどが山間部であ設置され，実証試験が始められている．

り，今後の風力発電は離島や山間部での開発が増えると予測される．一方，近年の我が国の風力発電がおかれている現状として，上述の海外機種の占める割合が多いこと，国土の地形条件による風の乱れの発生・輸送や建設に制約があること，台風や落雷という自然環境の制約があることが風力発電導入促進の障壁となっている（（独）新エネルギ
ー・産業技術総合開発機構，2007）．また，近年は建設コス
ト削減等経済性のスケールメリットを理由に MW 級の大型風車建設が進んでいるが，輸送や建設条件がさらに厳しくなることや，大型化ゆえに景観や騒音が問題になることも多い．
以上のような日本における風車建設状況を鑑み，今後の風力発電事業を活発にするためには，離島および山間部に写真-3.2長崎県椛島沖 100kW 洋上風車（2012.6.13.）

おいて風力発電の導入を促進することのできる，厳しい気
象条件および輸送・建設の条件に適合した中規模風車が必要と考えられる．また，このような仕様の風車は，輸送条
件や気象条件の厳しい離島においても適していると考えら- 18 -

れる．ここでは，上記コンセプトにより開発した中規模風車の概要を説明する．
4.2 基本的な仕様と設計条件(1)

開発風車の仕様

開発した風車の基本仕様と特徴を表-4.1，図-4.1 に示す．
写真-4.1 は，実証試験の全景である．実証試験は千葉県富津市の㈱駒井ハルテック工場内で実施した（図-4.2）．定格
出力 300kW の水平軸プロペラ型風力発電設備である．ローターはアップウィンド型 3 枚翼の可変ピッチ制御システムを採用した．カットイン風速は 3.0m/s，カットアウト風速は 25.0m/s である．
本風車は，離島や山間部の建設を想定して，大型トレー
ラーを使用せずに，4m 幅の道路でも通行可能な通常の 10t
トラックあるいは低床 15t トラックを使用して輸送できるように部材の長さと重量を設定した．

写真-4.1

実証試験の全景（駒井富津工場）

表-4.1 開発した風車の基本仕様
定格出力300 kW

ローター直径33.0 m

定格回転数40.5 rpm

回転数範囲（可変速）12.0～47.6 rpm

カットイン風速

3.0 m/s

カットアウト風速25.0 m/s

耐風速70.0 m/s

図-4.2 実証試験地
350
300

Power (kW)

250
200
150
100
50
0
0

図-4.1 開発した風車の特徴

図-4.3

5

10

15

20

Wind speed (m/s)

KWT300 の設計パワーカーブ
縦軸：出力，横軸：風速- 19 -

25

30

(2)

ように，定格回転数にいたるまでは回転数の上昇とともに

風車クラス

風車クラスとして，世界的な設計基準である IEC（国際

回転数とトルクを定格にもっていく．定格回転数になると電気標準会議，IEC-61400-1(1999),IEC-61400-24(2002)）の破線で示すようにトルクを一定とすることでトルクによる条件を満足すると共に，日本特有の風の特性も考慮して，回転数上昇を抑えようとするものである．

風車クラスの条件を設定して設計した．風の条件を決める
パラメータは，国内の起伏が多いという地理的条件，台風に対する被害が多いという気象的条件を考慮して，年平均
風速をクラスⅡとして基準風速と乱れ特性を大きく設定して「ⅡA+」とした（表-4.2 参照）．
IEC 風車クラスと開発風車の位置付け

表-4.2

風車クラス
基準風速 Vref(m/s)
年平均風速 Vave(m/s)

A
B

乱れ特性

I15
I15

Ⅰ
50
10
0.16
0.14

Ⅱ
42.5
8.5
0.16
0.14

Ⅲ
37.5
7.5
0.16
0.14

開発風車
50
8.5
0.18

ここに，A

：高い乱れ特性のカテゴリー

B：低い乱れ特性のカテゴリーI15：風速 15m/s 時の乱れ強度の特性値

4.3 風車制御方法による発電性能の改良効果(1)

風車制御の概要

風車制御は，各種センサー，最適制御値の計算，風車制

図-4.4 制御フロー

御，モニター出力などを総合的に関連させたシステムを構築し使用している．常時，発電状態を監視すると共に各種

図-4.6 に設計パワーカーブとの比較を示す．なお，実際

センサー情報を収集しその情報をもとに最適な制御値を計に得られた計測パワーカーブは，2012 年 4 月から 7 月の計算している．また，それらの値を記録するとともに，風車測データを使っている．

の全体的な安全を監視しながら運転制御を行っている．

図-4.6 より，定格風速にいたるまでは，出力は設計パワ

また，制御システムは，風車の状態，エラー，警告など

ーカーブと一致しているが，定格風速付近で設計値より出の情報をステータスコードとして表示しており，各ステー

力が下がっていることがわかる．これは，パワーカーブに

タスコードに設定されたプログラムに従い、風車の運転をおける定格風速においてピッチ制御が開始される制御上の行っている．

非連続点となっていることによる．ピッチ制御により出力

風車の出力は，定格風速にいたるまでは風速の上昇のあを一定にしようとしているものの，発電機が過回転にいた

わせて出力も増加する．その際，ブレードのピッチ角は固り，発電機の損傷を防ぐために風車安全システムが風車の定されているが，定格出力にいたると出力を一定とするた

運転を止めることによる．

めに，ピッチ角を変動させている．

(3)

図-4.4に簡略化したフロー図を示す．
(2)

定格トルク一定制御

前項で述べたように，開発風車の出力を制御するためにピッチ制御を行っている．ピッチの動作速度は 6°/秒であ定格トルク可変制御

定格トルク一定制御では，定格風速付近の出力が設計パ
ワーカーブと乖離することがわかった．そこで，新たな制御方法として，定格トルクを可変とし定格風速付近もトルクを回転数に応じて増大させる制御を試みた．

るため，風の変動と比べると応答性は低く，瞬間的な突風

図-4.5 の実線でトルク可変制御の回転数とトルクの関がロータに流入したときに，ピッチ制御が風の変動に追い係を示す．定格回転数になると定格トルクで運転するが，つかず発電機の回転数が過回転となり，発電機を損傷させ回転数の上昇とともにトルクも上昇させ，発電機の発生トてしまう．そこで，開発風車では，発電機の回転数と発電

ルクで回転数を抑える効果を図っている．ただし，さらに機のトルクの関係を定めて，定格風速付近以降の出力を安

回転数が上昇して発電機のトルクが発電機の限界トルクに定させてようとしている（図-4.5）．図中の一点鎖線で示す

達するとトルクを一定として発電機損傷を防いでいる．

- 20 -

図-4.6 にはトルク一定制御と可変制御の比較を示す．なて，少しでも発電性能を向上させることは重要となる．

お計測パワーカーブは季節による風の変動特性が影響しな

ただし，トルク可変制御により改善されたパワーカーブ

いように，トルク一定制御の計測期間とあわせて 2013 年 4でも設計パワーカーブとの乖離がどうしても生じる．この月から 7 月の計測データを使った．

乖離をいかになくすかが今後の課題である．

トルク一定制御と比較して，トルク可変制御が定格風速付近の出力を改善させていることがわかる．改善効果は出

5．港湾・漁港における電力利用の実態と使用電力の力として最大 5％程度上昇している．

変動性の推定5.1 港湾・漁港における使用電力量の実態

Torque const.

(1)

Torque variable

ヒアリング調査

Torque沿岸域ローカルスマートシステムの構築のためには港湾や漁港などを核とした沿岸域における電力の使用実態や導入に際しての課題を明らかにしておく必要があることから，北海道北部の日本海側に面する港湾・漁港において，電力の使用状況を調査した．この地域では，年間の平均風
速が大きく風力発電施設の立地上の有利さがある．このた

Rotor speed

Rated speed

め，我が国における大型ウインドファーム導入の初期の段

図-4.5 トルク可変制御の回転数とトルクのイメージ図

階では風車建設が進んだが，系統連系上の容量の限界や電縦軸：トルク，横軸：ローター回転数，定格回転数

力会社の電力買取量の制約により，メガワット級の風車の点線：トルク一定制御，実線：トルク可変制御

更なる建設が厳しい状況となっている．東日本大震災後の我が国の電力事情の激変から自然エネルギーの広域的な利用のために電力系統強化の対策も進めされているが，地域

350

における自然エネルギーの利活用の可能性を探るとともに，DesignTorque const.
Torque variable300

導入に際しての諸問題を明らかにすることを目的にヒアリング調査をおこなった．調査を行った港湾・漁港および調200

査日は表-5.1 のとおりである．ヒアリングは，一次ヒアリ

150

ングを 3 港湾 2 漁港に対して行い 2008 年度の使用電力量を100調査した．また，二次ヒアリングを 1 港湾 1 漁港に対して50行って 2009 年度，2010 年度の使用電力量を調査した．

Power (kW)

250

0
0

5

10

15

20

Wind speed (m/s)

25

表-5.1 港湾・漁港へのヒアリング調査日

30（一次調査）
港湾・漁港
A港
B港
C港
D 漁港
E 漁港

図-4.6 トルク一定制御と可変制御のパワーカーブ
縦軸：出力，横軸：風速，実線：設計パワーカーブ，□：トルク一定制御，◆：トルク可変制御
(4)

今後の課題

調査日（2009 年）
9 月 25 日
10 月 16 日
10 月 16 日
10 月 15 日
10 月 15 日

風車制御において，トルク制御方法によりパワーカーブ（二次調査）が改善されることがわかった．

港湾・漁港
A港
E 漁港
同上

開発風車のような中型風車は大型ウィンドファームに使用されることは少ないが，自己消費型の風車として港湾
地域や工場などに 1 基もしくは 2 基程度で設置されること調査日（2012 年）
１月 25 日1 月 15 日
3 月 22 日が期待される．その場合，多数の機数の風車があるウィン
図-5.1 は調査を行った地域の 2005 年 1 月～2006 年 12ドファームより，発電性能向上の影響は大きい．したがっ- 21 -

月のアメダス観測点における月別平均風速を示す．各観測業者の荷役機械の電力として，年間 354,576kWh の使用電点はいずれも日本海側に面している．観測点を表すアルフ

力量がある．

ァベットは表-5.1 の港湾名とは異なる．いずれの観測点に
表-5.2

おいても冬季に平均風速が大きく，夏季に平均風速が小さ

A 港における高圧電力の年間使用電力量（2008.3～2009.2）

くなるという傾向がある．

B-4 号ふ頭荷捌き
地
H ふ頭

使用電力量
(kWh)
73,997
シャッター，送風機
229,319
定温庫，くん蒸庫，
天井クレーン
261,144
リーファーコンテ
ナ用コンセント
48,363
陸電装置

T-1 号ふ頭上屋

天井クレーン

43,310T-2 号ふ頭上屋

シャッター，送風機

27,374A-7 ふ頭ガントリークレーン
レールヒーティング

67,536

施設名
地点A (Point A)
地点C (Point C)
地点E （Point E）

Monthly Mean Wind Speed (m/s)

8

地点B (Point B)
地点D (Point D)
地点F （Point F）

主たる電力用途

B-2 号ふ頭上屋
B-3 号ふ頭上屋

6

4

2

0
1

3

5

7

9

2005

11

1

3

Year and Month

5

7

9

11

2006

A-7 ふ頭図-5.1 調査を行った地域におけるアメダス観測点の月別

845,653

合計

平均風速(2005 年～2006 年)

94,610縦軸：月平均風速，横軸：年月(2)

ヒアリング調査の結果

a)

A港

i)

概要
2009 年 9 月 25 日に A 港の港湾管理者においてヒアリングを実施した．A 港は北海道の日本海側に位置する重要港
湾である．
取扱貨物は平成 13 年（2001 年）から平成 18 年（2006年）にかけては 328 万 t から 349 万 t の間を推移していたが，平成 19（2007）年度，平成 20（2008）年度は 400 万 t
を超えている．主たる取扱貨物（平成 20 年実績）は林産品
142.5 万 t，石油類 90.6 万 t，砂利・砂・石材 67.8 万 t であ

写真-5.1る．

B-4 号ふ頭荷捌き地の冷凍コンテナii) 使用電力量の実態
A 港における高圧電力の使用電力量（2008.3～2009.2）を
表-5.2 に示す．使用電力量は 2008 年度分を収集したが，電力会社からの請求月での整理であるため，実際の使用月は 2008 年 3 月から 2009 年 2 月である．他港も同様である．
その後，2009 年度，2010 年度の使用電力量のデータ提供を受けるとともに，2012 年 1 月 25 日に二次ヒアリングを行った．
高圧電力で，使用量の多いものは，B-4 号ふ頭荷捌き地の冷凍コンテナ（写真-5.1）のリーファーコンセント（写真-5.2）が年間 261,144kWh，B-2 号ふ頭上屋（定温庫，くん蒸庫，天井走行クレーン）が 229,319kWh である．この

写真-5.2

表に示している港湾管理者以外の支払い分として民間利用- 22 -

リーファーコンセントA-7 ふ頭のガントリークレーン（写真-5.3）動力用の電力使用量は 67,536kWh，ガントリークレーンのレール（写40,000Monthly Electric Power Consumption （ｋWh)真-5.4）のロードヒーティングの使用電力量は 68,675kWh
である．ロードヒーティングの電力使用は 12 月から 3 月であるが，電気代は 1 月から 4 月分に計上されている．ロードヒーティングは，冬季の間，ガントリークレーンのレー
ル部分の降雪による雪氷の凍結防止のため使用している．

30,00020,00010,000

0
3

4

5

6

7

8

9

10 11 12

1

2

Month
B-1号ふ頭上屋 (B-1 Wharf Storage Shed)
B-2号ふ頭上屋 (B-2 Wharf Storage Shed)
Hふ頭 (H Wharf)
B-4号ふ頭荷捌き地 (B-4 Wharf for Disposal of Goods)
A-7ふ頭 (A-7 Wharf)
T-2号ふ頭上屋 (T-2 Wharf Storage Shed)
T-1号ふ頭上屋 (T-1 Wharf Storage Shed)
A-7ふ頭（レール保温） (A-7 Wharf Rail Heating)

図-5.2
写真-5.3

A 港における施設別の月別使用電力量(2008.3～2009.2）

ガントリークレーン

縦軸：月別使用電力量，横軸：月
図-5.3 は A 港における月別使用電力量の合計値を示している．冬季の 12～2 月に電力使用量が多いことがわかる．
A 港において冬季の使用電力量が多いことは，この地域では冬季に風が強く期待される発電量が多いことから，風力発電の利活用においては好条件である．なお,低圧電力についてはデータの入手が年間の使用電力量の総計のみであったので，ここでは，それを 12 か月で除して月別使用電力量

写真-5.4Monthly Electric Power Consumptionとして表示している．

ガントリークレーンのレール

表-5.2 に示した以外に A 港の港湾管理者が支払っている低圧分の使用電力量は年間約 200,000kWh であり，高圧分の約 1/4 の使用量である．低圧分は臨港道路等の街路灯，監視カメラ，照明等に用いられている．

(kWh)
125,000
高圧（High Voltage Power Supply）
100,000
75,00050,00025,0000

図-5.2 に高圧電力について，施設別の月別使用電力量を

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

2

Month

図示している．B-4 号ふ頭荷捌き地については，10 月～11
月に使用電力量が増大している．使用用途は冷凍コンテナ

低圧（Low Voltage Power Supply）

図-5.3

用の電源であり，この時期に水産物，水産製品の利用が多

A 港における月別使用電力量（2008.3～2009.2），
縦軸：月別使用電力量，横軸：月

かったことによる．

- 23 -

B港

i)

港湾の概要

(kWh)
Monthly Electric Power Consumptionb)2009 年 10 月 16 日に地方港湾 B 港の港湾管理者である町役場においてヒアリングを行った．B 港は北海道の北部日本海に流下する河川の河口を利用した河口港として整備された．港湾の整備は河口特有の砂洲のため河口（港口）が閉塞したことから昭和 6(1931)年の河口改良工事に始まり，
昭和 28(1953)年に地方港湾の指定を受けて本格的河口工事が進められた．昭和 55(1980)年からは新港地区の整備が開25,000高圧(High Voltage Power Supply)
低圧(Low Voltage Power Supply)

20,00015,00010,0005,000
03始された．平成 19(2007)年の取扱貨物は移出が 63.1 万 t，

4

5

7

8

9

10

11

12

1

2

Month

移入が 2.9 万 t で，そのほとんどが砂利・砂である．
ii)

6

使用電力量の実態

図-5.4 Ｂ港における月別使用電力量（2008.3～2009.2）

表-5.3 は B 港における使用電力量を示す．使用電力量の

縦軸：月別使用電力量，横軸：月多いものは，高圧契約の冷凍倉庫の電力（166,337kWh）である．低圧契約の港湾内照明施設の使用電力量はc)

C港

39,277kWh である．数年前から街路灯は電気代節約のため

i)

港湾の概要
2009 年 10 月 16 日に地方港湾 C 港の港湾管理者である町

減灯している．
事務所用電力としては港湾内事務所のクリーントイレ

役場においてヒアリング調査を行った．C 港は離島航路のの使用電力量が大きく，循環式をとっており，また，冬季拠点港として整備されている．昭和 7(1932)年に着工されて間凍結防止用にヒーターを入れている．ただし，使用電力

以来，整備が進められてきたが，港湾に流入する河川の流量は 8,254kWh であり多くはない．以前に離島との間にフ出土砂による埋没と冬季の季節風による港内波浪のため利ェリーが試験運航をしていたことがあり，陸電を供給した用が阻害されてきた．昭和 50(1975)年より流入河川の切替ことがあるが，現在は契約を解除している．ただし，電源工事が進められ，昭和 62(1987)年をもって完了した．平成

供給の配線は残っている．

19(2007)年の取扱貨物は移出 3.9 万 t，移入 3.3 万 t であり，漁協契約分については冷凍冷蔵庫の電力で，加工場もあ

そのうち移出，移入ともに離島フェリー分が 2.5 万 t である．ただし，製氷施設はなく，漁協管轄内の他の漁港からり，それ以外の取扱貨物は少ない．

氷を運搬してくるほか，漁業者が個別に所有している小型ii)

使用電力量の実態
表-5.4 は C 港における使用電力量を示す．港湾管理者で製氷機による製氷を使用している．

ある町が支出している電力量は港湾区域内の街灯関係の表-5.3

B 港における年間使用電力量(2008.3～2009.2)

施設名
港湾内照明
港湾内事務所
冷凍倉庫
合計

主たる電力用途

使用電力量
(kWh)
39,277ナトリウム灯（低圧）8,254
管理棟，トイレ（低圧）
166,337
冷凍庫，水産加工場（高圧）
213,868

16,975kWh である．そのほかフェリーが待合所および事務所の電力として 12,255kWh，フェリーの倉庫の電力として3kWh 使用している．
漁協契約分では，冷蔵庫，自動製氷機の使用電力量が多いが，これらはいずれも高圧契約である．
図-5.5 は C 港の高圧電力，低圧電力について月別の使用電力量を示したものである．高圧電力量は３月に最も少なく 10 月に多い使用電力電力量の多くは，冷蔵庫および自動図-5.4 は B 港の高圧電力，低圧電力について月別の使用電力量を示したものである．使用電力量のうち高圧分は 5

製氷機によるもので，水産物の漁獲の時期に影響しているものと考える．

～8 月に他の時期と比べて少なく,後に述べる D 漁港の月別の使用電力量と異なる傾向を示している．

- 24 -

表-5.4 Ｃ港における年間使用電力量(2008.3～2009.2)
施設名

施設名

主たる電力用途

使用電力量
(kWh)
16,975ナトリウム灯（低圧）12,255
管理棟（低圧）

港湾内照明
ターミナル施設
貨物倉庫

D 漁港における年間使用電力量(2008.3～2009.2)

表-5.5

主たる電力用途

港湾内照明

漁協事務所

照明他（低圧）79,341

公園公衆トイ
レ
事務所

漁協冷蔵庫

（高圧）

213,031

自動製氷機

（高圧）

水産加工場

（高圧）

3

照明（低圧）

合計

照明（低圧）

26,340荷捌き所

動力（低圧）

61,491

187,749

蓄養施設

動力（低圧）

59,05934,194蓄養施設

電灯（低圧）

5,179

543,548

船揚げ場

動力（低圧）53

船揚げ場

電灯（低圧）

34

タコ加工場

動力（高圧）

355,577

ホタテ加工場

動力（高圧）

125,741

旧加工場

動力（高圧）

21,667

冷蔵庫（高圧）

68,151Monthly Electric Power Consumption（kWh）100,000
高圧(High Voltage Power Supply)
低圧(Low Voltage Power Supply)

80,000

使用電力量(kWh)ナトリウム灯（低圧） 定 額契 約の
ため不明
1,876
照明（低圧）

725,168

合計

60,00040,000低圧分のうち漁港内街灯は，電力会社との定額契約のた

20,000

め使用電力量は不明である．これらの電力使用のうち，み

0
3

図-5.5

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

2

なと公園公衆トイレは町役場の支出，その他は漁協の支出Monthである．低圧分の荷捌き所の使用電力量は冷蔵庫の使用電

C 港における月別使用電力量（2008.3～2009.2）

力である．みなと公園のトイレは開放期間が 4 月から 10

縦軸：月別使用電力量，横軸：月月で，冬場の電気使用はない．
船揚げ施設の使用回数は年 40 回程度であるが，使用電

d)

D 漁港

力量としては極めて少ない．蓄養施設のポンプは，1 回ま

i)

漁港の概要

わすと 24 時間以上は回る．
漁業者は港の中で別途に養殖施2009 年 10 月 15 日に D 漁港のある町役場においてヒアリ設を所有しており電力を使用しているが，個別の契約なのング調査を行った．D 漁港は北海道北部の日本海側に面すで，この表には含まれていない．おおむね 15kWh の契約で，る．気候は対馬暖流の影響を受け，内陸部よりも温暖であ

3 月から 9 月までの 7 か月間の使用が多い．

るが，夏の一時期を除いて風が強まるので，冬季には出漁図-5.6 は D 漁港の高圧電力，低圧電力について月別の使機会が限られる．D 漁港は第４種漁港に指定され，避難港

用電力量を示したものである．使用電力量のうち高圧分はとしての機能も有する．

6 月～8 月の夏季に多いことがわかる．これはタコ加工場のii)

使用電力量が多いためである．

使用電力量の実態

Monthly Electric Power Consumption

表-5.5 は D 漁港における使用電力量を示している．高圧
電力において使用電力量の多いものは，タコ加工場の電力（355,577kWh），ホタテ加工場の電力（125,741kWh）である．旧加工場は魚の一時保管等，現在は加工とは違う用途で使用している．ホタテの加工場は，現在は漁期である夏場のみ乾燥機を使用している．他の時期は電灯のみの使用となっている．最も使用量が多いタコ加工場は漁の最盛期である夏場に乾燥用の電力使用が多いがホタテ加工場，冷(kWh）100,000
高圧(High Voltage Power Supply)
80,000低圧(Low Voltage Power Supply)

60,00040,00020,000
0
3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

2

Month

蔵庫については年間の変動量は比較的小さい．
図-5.6

D 漁港における月別使用電力量（2008.3～2009.2）
縦軸：月別使用電力量，横軸：月- 25 -

e)

E 漁港ることとし風速の平均値を用いレーリー分布によって発電

i)

漁港の概要

量を推定する方法を用いた．ただし，調査した 5 港のうち2009 年 10 月 15 日に E 漁港のある町役場において一次ヒ

B 港 は 表 -5.3 で 示 し た よ う に 年 間 の 使 用 電 力 量 が 約

アリング調査を行った．E 漁港は第 3 種漁港である．その210,000kWh であり，その他の 4 港に比べて半分以下であり，後，2012 年 1 月 15 日と 3 月 22 日に二次ヒアリングを行っ

ここで検討する 300kW 風車 1 台の年間発電量に比べても少ている．

ないと想定されたため計算の対象から除外した．

ii)

表-5.7 は A 港，C 港，D 漁港，E 漁港についてアメダス

使用電力量の実態

平年値，または NEDO の風況精査実測値による月別平均風

表-5.6 は E 漁港における使用電力量を示す．使用電力量速を示す．

の多いものは，冷凍倉庫の電力（487,160kWh），港湾内の事務所用電力（87,101kWh）である．2008 年 5 月より冷凍

表-5.8 は A 港，C 港，D 漁港，E 漁港について表-5.7

倉庫を新設し,その製氷能力は 13.77t/日である．漁獲物は－に示したアメダス平年値，または NEDO の風況精査実測値

40℃で凍結させ，その冷凍能力は 10t である．

に基づき NEDO の風況マップを参考に風車のハブ高さである高度 41.5m/s における月別平均風速を推定したもので港湾緑地の駐車場の照明装置の使用電力量は 2,198kWhある．

で漁港全体の使用電力量に占める割合は小さい．

図-5.8 は表-5.7 で示した月別平均風速を用いて 300kW
E 漁港における年間使用電力量(2008.3～2009.2)

風車１台による推定発電量と 5.2 で示した各港湾・漁港に

施設名

おける月別使用電力量と比較したものである．港湾・漁港

表-5.6

主たる電力用途

港湾内照明
港湾緑地の照明
冷凍倉庫
漁港内トイレ
陸電施設
その他
合計

使用電力量
(kWh)
99,527
2,198
487,160
532
405
10,329600,151

（低圧）
（低圧）
（高圧）
（低圧）
（低圧）
（低圧）

ごとに推定発電量と使用電力量は年間の総量では 300kW
風車 1 台で需給がほぼバランスしているが，月別には過不足が生じている．とくに D 漁港，E 漁港においては夏季に電力使用が多いのに対して，その時期は平均風速が小さい
ため，風力発電単独では，大幅に不足する傾向が見られる．
これに対して A 港，C 港においては使用電力量と発電推定量の差が相対的に少なくなっている．

図-5.7 は E 漁港における月別の使用電力量を示す．高圧
表-5.7 月別平均風速（単位 m/s）の使用電力量は夏場の 5 月から 8 月，および 10 月から 11

A港

C港

D 漁港

E 漁港

1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10 月
11 月
12 月
年平均

8.9
7.8
4.8
6.1
6.5
4.6
5.3
5.3
6.4
6.7
9.8
7.5
6.6

4.0
4.4
4.2
4.0
3.5
2.9
2.4
2.9
3.7
4.2
5.2
5.6
3.9

4.3
3.8
3.8
3.5
3.2
2.5
2.2
2.3
2.8
3.8
4.8
4.7
3.5

7.0
6.4
7.9
5.3
4.5
3.4
3.4
3.9
4.6
8.1
9.9
7.9
6.0

図-5.7 Ｅ漁港における月別使用電力量（2008.3～2009.2）

観測高さ

40m

-

-

15m

縦軸：月別使用電力量，横軸：月

引用元

NEDO

アメダス

アメダス

NEDO

月にかけて多いことがわかる．

Monthly Electric Power Consumption(kWh)100,000
高圧(High Voltage Power Supply)
80,000低圧(Low Voltage Power Supply)

60,00040,00020,000
0
3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

2

Month

(3)対象とした港湾・漁港の電力使用量と風力発電ポテンシ
ャルの関係
ここでは，各施設の使用電力量と風力発電ポテンシャルとの関係を述べる．ここでは，簡易に風力発電量を試算す- 26 -

表-5.8 高度 41.5m の月別平均風速の予測値（単位 m/s）
C港

D 漁港

E 漁港

1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10 月
11 月
12 月
年平均

9.6
8.4
5.2
6.5
7.0
4.9
5.7
5.7
6.9
7.2
10.5
8.1
7.13

6.9
7.6
7.3
6.9
6.1
5.0
4.2
5.0
6.4
7.3
9.0
9.7
6.78

9.4
8.3
8.3
7.6
7.0
5.4
4.8
5.0
6.1
8.3
10.4
10.2
7.56

8.1
7.4
9.2
6.2
5.2
4.0
4.0
4.5
5.4
9.4
11.5
9.2
7.01

(kWh)

150,000
Electric Energy

A港Monthly Electric Power Consumption in 2008
Estimated Monthly Electric Power Generation

120,000
90,00060,00030,000
0
1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12

Month

(1)
(kWh)

A港

Monthly Electric Power Consumption in 2008

150,000

Estimated Monthly Electric Power Generation

Electric Energy

月

図-5.9 は年間の発電量の総計値と年間の使用電力量の総計値を比較した結果である．対象とした港湾・漁港においては１年間トータルとして考えれば，需給バランスがおおむね取れていることがわかる．しかしながら図-5.8 に120,000
90,00060,00030,00001

示したように使用電力量の月ごとの変動性が大きいこと，

2

3

4

(2)

くなる夏季に大きいことからその要因を分析し解消方策(kWh)を検討する必要があることが確認された．そこで 5.2 では

7

8

9 10 11 12Electric Energy

A 港と E 漁港について使用電力量の変動に影響が大きか

C港Monthly Electric Power Consumption in 2008
Estimated Monthly Electric Power Generation

150,000

力の変動についての分析を行うこととする．

6

Month

および月別の需給ギャップが風速が小さく発電量が少な

った月平均気温との関係を調べ，5.3 では施設別の使用電

5120,000
90,00060,00030,000
0
1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12

Month

D 漁港

(3)

Electric Energy(kWh)150,000

Monthly Electric Power Consumption in 2008
Estimated Monthly Electric Power Generation

120,000
90,00060,00030,000
0
1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12

Month

(4)

E 漁港

図-5.8 発電推定量と使用電力量の比較
縦軸：電力量，横軸：月，●：月別使用電力量（2008 年度），○：月別推定発電量- 27 -Electric Energy （ｋWh）

1,200,000

ップヤード荷役機械の 9 施設の 2008 年 4 月から 2011 年 3Annual Electric Power Consumption in 2008
Estimated Annual Electric Power Generation

月の施設別の月別使用電力量のデータを用いて，各施設の900,000

利用実態に基づいて使用電力量の時間的変動性について分

600,000

析する．
図-5.10 は対象施設の 2008～2010 の各年度の年間使用電300,000

力量を示す．B-4 号荷捌地，B-3 号上屋では使用電力量が0
A PortC PortD F-Port

2010 年度に増加傾向が顕著であるが，それ以外の施設の年

E F-Port

Ports and Fishiing Ports

間使用電力量は，この 3 年間でほぼ同じであることがわか

図-5.9 推定発電量と使用電力量の比較（年間）る．A 港において使用電力量の多い施設は，B-4 号荷捌地，

縦軸：電力量，横軸：対象港湾・漁港，□：年間使用電力

チップヤード，B-3 号上屋である．ガントリークレーンの量（2008 年度），■：年間推定発電量

レールヒーティングは 12 月から 3 月の冬季間のみの使用であるが，この期間だけを見れば年間を通じて使用電力量の5.2

月平均気温と港湾・漁港施設における使用電力量多いチップヤード，B-3 号上屋とほぼ同程度の使用電力量の関係の分析

となる．
b)

港湾施設および漁港施設における使用電力量の分析において気温との相関が確認されている（白石ら，2013）．そこ

分析の方法
分析は基本的には式(5.1)を用いて回帰分析を行った．

で，使用電力の時間変動性を分析する基礎データとして A
港と E 漁港を対象に月別使用電力量と月平均気温の関係を

W＝a・T＋b

(5.1)

分析した．
分析結果の詳細は A 港の事例について付録 A に，
E 漁港の事例について付録 B に示した．ここでは，その概

ここに，

要を示す．

W：使用電力（ｋＷ）(1)港湾の事例（A 港）

T：月平均気温（℃）a)

ａ：回帰式の係数

施設別の電力使用量
ここでは A 港の B-2 号上屋，B-3 号上屋，B-4 号荷捌地，

T-1 号上屋，T-2 号上屋，H 埠頭陸電装置，ガントリークレ

ｂ：回帰式の係数である．

ーン動力用，ガントリークレーンレールヒーティング，チTip Yard 2010
チップヤード 20092008
Rail Heating 2010
レールヒーティング 20092008
Gantry Crane Power Supply 2010
ガントリークレーン動力用 2009
2008
T-2 Wharf Storage Shed 2010
T-2号上屋 2009
2008
T-1 Wharf Storage Shed 2010
T-1号上屋 2009
2008
H-Wharf Electric Supply 2010
H埠頭陸電施設 2009
2008
B-4 Disposal Place 2010
B-4号荷捌地 2009
2008
B-3 Wharf Storage Shed 2010
B-3号上屋 2009
2008
B-2 Wharf Storage Shed 2010
B-2号上屋 2009
2008
0.0E+00

2.0E+05

4.0E+05

Annual Electric Power Consumption (kWh)

図-5.10A 港の施設別の年間使用電力量
横軸：年間使用電力量- 28 -

6.0E+05ただし，Ｗは月使用電力量（kWh）を施設の稼動時間で表-5.9 月平均気温と使用電力量の関係除した使用電力（kW）を基本とするが，回帰式を算定した

施設名

単位は施設ごとに異なるので，付録 A では，それぞれの回
帰式の箇所に明記する．ここで，使用電力 W の単位を kWとするのは，風力発電施設における発電量の時間的変動と

B-2 号上屋の比較を容易にし，港湾施設における発電電力と使用電力の需給バランスを比較するためである．
図-5.11はA港の隣接アメダス地点の月平均気温の推移を示す．2008年4月から2011年3月までの3か年の月別の使用電力と月平均気温のデータの組み合わせを用いて式(5.1)の回帰式の係数を求めた．なお，付録Aには各単年度のデータを

B-3 号上屋Monthly Mean Temperature（℃）

用いて求めた回帰式も併記している．

30
20
10

T-1 号上屋

0
-10
4

8

2008

図-5.11

12

4

8

2009

12
Month

4

8

T-2 号上屋

122010

A港の隣接アメダス地点の月平均気温の推移
ガントリ
ークレー
ン動力用

縦軸：月平均気温，横軸：月c)

月平均気温と使用電力量の関係
表-5.9はA港の9施設について施設別に月平均気温と使用電力の関係を整理したものである．説明変数はすべて月
B-4 号荷捌地

平均気温であるが，被説明変数は施設ごとに異なるので施設別に記載している．なお，回帰分析の詳細は付録Aに示している．B-4号荷捌地においては，冷凍コンテナの冷蔵用にレール保温電力が使用されているため，月平均気温が高くなるほど使用電力量が増大することから，正の相関になり，その相関係数は0.8457である．一方，その他の施設の夏季以外（1～5月と10～12月）では，暖房使用や日中時間が短くなるこ

チップヤ
ード

とによる照明時間の増大等の要因により，月平均気温と使用電力量の関係は負の相関となっている．レール保温はガントリークレーンのレール部分の凍結防止のため12月～3月までの期間，常時保温されているもので，月平均気温との負の相関が大きく,相関係数は－0.9558である．

陸電施設- 29 -

回帰式

T:月平均気温（℃）

W：使用電力（kW）
１～5 月と 10～12 月
W=-0.6121T＋29.367
6～9 月
W=-0.0232T＋20.305
W：使用電力（kW）
1～5 月と 10～12 月
W=-1.5077T＋100.237
6～9 月
W=-0.3356T＋77.939
1～2 月と 10～12 月（3～5 月
除外）
W=-4.1331T＋88.908
7～9 月（6 月除外）
W=4.9416T-32.488
W：使用電力（kW）
1～5 月と 10～12 月
W=-0.9045T＋20.405
6～9 月
W=-0.2288T＋12.083
W：使用電力（kW）
1～5 月と 10～12 月
W=-0.4524T＋12.388
6～9 月
W=0.1215T+4.356
W：20ft コンテナ１個あたりの使用電力量（kWh／個）
1～5 月と 10～12 月
W=-0.1884T＋5.506
6～9 月
W=0.0824T+1.675
W：換算コンテナあたりの使用
電力量（kWh／換算コンテナ数）
1～12 月W=-0.007118T＋0.23615
W：使用電力（kW）
12～3 月W=-3.8790T＋31.842
W：稼動時間あたりの使用電力量（kWh／h）
1～5 月と 10～12 月
W=-15.682T＋409.328
6～9 月
W=-1.220T+246.514
W：稼動時間あたりの使用電力量（kWh／h）
1～5 月と 10～12 月
W=-0.7434T＋10.711
6～9 月
W=0.21912T+1.19763

相関係数R-0.7861-0.0197-0.2972-0.0318-0.8387
0.6224-0.8065-0.5147-0.8266
0.2709-0.8305
0.42560.8457-0.9558-0.5874-0.1261-0.9224
0.5313d)

解析結果の活用り，漁協が受電している電力には高圧と低圧があり，以下，A港においては，上述した各施設における使用電力が月漁協（高圧），漁協（低圧）と記述する．漁港付近の高台に

平均気温との相関が大きいことが確認された．また，コンは町設置で民間に管理委託されている温泉施設があり道のテナ荷役に関連するガントリークレーン動力用，B-4荷捌地

駅にも指定されている．E 漁港の位置する町は風況の良いのリーファー電源は付録Aに示したように荷役個数あるいところでもあり町内にはウインドファームが建設されていは電源接続されるコンテナ個数との相関が認められた．こるが，系統連系上の制約から 2001 年を最後に新たな風力発

こでは，使用電力の特性をふまえて解析データの利用方法

電施設は建設されていない．

について述べる．リーファー電源については，換算コンテii)

E 漁港および周辺施設における施設別電力使用量

ナ数あたりの使用電力の原単位を用いると施設における使図-5.13 は E 漁港およびその周辺施設における電力使用

用電力量を予測することが可能になる．図-5.12はA港の量を示す．ここで対象とした施設では，温泉の電気使用量

B-4号荷捌地における使用電力量の実績値と換算コンテナが最も多く，漁協（高圧）がそれに続く．また，年度ごと個数から求めた使用電力量の予測値を示している．比較にの使用電力量の相違は少ない．

お い て は 各 年 度 ご と の 回 帰 式 を 用 い た も の （ 1 YearPower Consumption （kWh）

Estimationと表記）と3か年の回帰式を用いたもの（3 Year
Estimationと表記）とを示しているが，実績値と予測値はよく一致している．したがって港湾の取扱コンテナの中で冷凍コンテナの個数と荷役前後の保冷時間があらかじめ予測
できれば，当該施設における使用電力量を事前に予測することができる．
(2)

漁港および周辺施設の事例

a）施設別の電力使用量i)

4,000,000

3,000,000

Fi sh e r m e n 's C o ppe r at ive (High Vol tage Po we r Su pply)
Fi sh e r m e n ' s C o ope r ative （ Lo w Vo lt age Powe r S u ppl y)
Ho t Spr in g Fac il ity
Fi sh i n g Por t (Loc al Gave r n m e n t )To tal2,000,000

1,000,000

対象とした地区の概要

0

2007

2008

2009

2010

2011

Year

E 漁港は日本海沿岸に位置する第３種漁港であり，施設整備は北海道開発局が，その施設管理は北海道が行ってい図-5.13

る．実際の漁港管理は管理委託を受けた町が行っており漁

E 漁港およびその周辺施設における年度別使用電力量

縦軸：使用電力量，横軸：年度，■：漁協（高圧），○：漁E 漁港には漁業協同組合（漁協）の事務所，冷凍施設があ協（低圧），△：温泉施設，▲：漁港（管理者），●：合計

Monthly Electric Power
Consumption （ｋWh）

港施設における必要な電気料金は町が支払っている．また，

Actual Value
Estimated Value（ 3 Years Estimation）
Estimated Value (1 Year Estimation）

120,000
80,00040,000
0
4

8
2008

12

4

2009

8

12

4

2010

8

12

Year and Month
図-5.12B-4号荷捌地における使用電力量の予測

縦軸：月別使用電力量，横軸：年月，●：実績値，○：予測値（3か年分で評価），△：予測値（1か年分で評価）- 30 -

図-5.14 は E 漁港およびその周辺施設における月別電力

表-5.10
施設名

使用量の推移を示す．月別にみると変動は夏季に使用電力量が多い温泉施設および漁協（高圧），冬季に使用電力量が多い漁協（低圧）がある．このような使用電力量の季節変動は，風速の季節別の強弱による風力発電の発電量の季節

漁港
（町支払
い分）

Mo n thly Ele ctric Powe r Co nsumption （ｋWh )変動とあわせて設備導入の際に考慮すべきである．

200,000

漁協
（高圧）
漁協
（低圧）

Fishe rme n 's Coo pe rative ( High Vo ltage Po wer Su pply)
Fishe rme n 's Coo pe rative ( Lo w Voltage Po we r Supply)
Ho t Spring Fac ility
Fishin g Po rt (Loc al Gave rnme n t)

150,000

100,000

温泉施設
50,000

0
3

7 11
2008

3

7 11
2009

3

7 11
2010

3

7 11
2011

Year and Month

図-5.14回帰式の係数と相関係数 R

回帰式
W：月別日平均使用電力量（kWh／day）
T：月平均気温（℃）
1～5 月と 10～12 月
W=－0.186T＋23.0
6～9 月
W＝2.03T－3.40

相関係数
R-0.1590.259
0.801

W＝46.8T＋1094
1～5 月と 10～12 月
W＝－14.8T＋314
6～9 月
W＝2.42T＋140
1～5 月と 10～12 月
W＝－28.6T＋3251
6～9 月
W＝157T＋671-0.8440.195-0.9010.913

漁港（町支払分）については，気温との関係にばらつきが大きい．これは漁港施設内の照明等，気温以外の要因がE 漁港およびその周辺施設における月別使用電力大きいためである．漁協（高圧）については，気温との相量の推移

関が高いが，図-B.7 の△で示す 9～11 月に相関式からの乖

縦軸：使用電力量，横軸：年度，■：漁協（高圧），○：漁離が大きい．これはこの時期に漁獲高が多いために冷凍施協（低圧），△：温泉施設，▲：漁港（管理者）

設の需要が高まったことが要因である．漁港（低圧）は 6～9 月以外の季節において，月平均気温が低いほど使用電力量が大きい傾向にある．ただし，月平均気温に依存しな

平均気温の変動を示す．月別の平均気温を用いて各施設にい要因があるため，ばらつきは大きい．温泉施設の使用電

おける使用電力量との相関分析を行う．

力量は月平均気温との相関が極めて大きいことがわかる．

Monthly Mean Temperature （℃）

図-5.15 は当該漁港に隣接するアメダス地点における月30

5.3 施設別の使用電力量の変動性の分析

20

(1)

港湾の事例

a)

使用電力量の変動の分析方法
筆者らの既往の研究（白石ら（2011a），Shiraihsi et.al10(2011)）では，A 港における使用電力の時間変動特性は2008 年 4 月から 2009 年 3 月の 1 年間のみのデータを用い

0て分析を行っていた．本資料では 2009 年 4 月から 2011 年
-10
4 8
2008

図-5.1512

4 8 12 4
8 122009 Month 2010

4
8
2011

12

E 漁港の隣接アメダス地点月平均気温の推移
縦軸：月平均気温，横軸：月

3 月の 2 年間分のデータを追加して整理し，使用電力の時間変動特性をより詳細に分析する．解析に用いた基礎となる本データは施設ごとの月別使用電力量である．月別の使用電力量のみでは，電力消費の最大値やその時間的変動特性が不明である．電力の変動を把握するには電力計を用いて施設ごとに計測するのが望ましいが，本研究では計器にb）月平均気温と使用電力量の関係
月平均気温と月別の日平均使用電力量の関係を施設別による測定ができなかったことから施設ごとの利用実態より電力の変動性を推計することとした．

整理した結果の詳細は付録 B に示す．ここでは，回帰式の係数および相関係数 R を表-5.10 に示す．

A 港の B-4 号荷捌地においては冷凍用コンテナ(20ft，40ftの 2 種類)の電源投入時間と停止時間についての分単位の詳細なデータを収集し，それを基に 10 分ごとに電源接続さ- 31 -

れているコンテナ数を求め，それを用いて使用電力量の時

タは10分毎の気温の変動を示している．この数値を使用電間推移を推定した．

力の変動の推定に用いる．

B-2 号上屋，B-3 号上屋，T-2 号上屋，T-1 号上屋の 4 施

30
Temperature (℃）

設においては，ヒアリングによる各施設の稼働状況に基づいて解析を行った．ヒアリングの結果，それらの施設の稼
動時間は，土曜日を含む平日 8 時から 18 時までが施設の稼働時間であることが確認されたことから，それに基づき使用電力量の時間的変動の試算を行った．ただし，シャッタ

20

10

0

ーの開閉等による短時間の変動，夜間の保安用の電力使用-10等は考慮されていない．

1

6

11

H-埠頭陸電装置，ガントリークレーン動力用，ガントリ
ークレーンレールヒーティング，チップヤードの 4 施設に

図-5.16

おいては日別の施設使用時間の記録に基づき時間的変動の

16
Date

21

26

31

気温の変動(2009年3月)

縦軸：気温，横軸：日付

試算を行った．
これらの解析には月ごとの利用時間から算出される使図-5.17はB-2号上屋における2009年3月の1か月の使用

用電力を求めることとしたが，使用電力は月ごとに異なり，電力の変動を推定した結果である．図中の太実線は，1か月5.2 で示したように月平均気温との相関が高いことが確認の使用電力量を月の施設稼働時間で除して求めた数値を示されたことから，気温変化（気温の日変動）の影響を加味している．この数値は使用電力の瞬時値を示すもので，風した分析を行うこととした．

力発電による発電電力との比較を容易にするために単位をb)

あわせkWで表示している．図中の細実線は，近接のアメダ

施設別の電力使用の変動性の分析

i）B-2号上屋

ス地点における気温変化（図-5.16）を用いて使用電力の変動を求めたものである．ただし，時間ごとの気温変化に対て言えることは冬季間に使用電力量が増加することである．

応した使用電力の変動に関するデータは入手できていない

5.2で示したようにA港での使用電力は気温との相関があため，表-5.9に示した回帰式を用いて時間ごとの使用電力ることが確認されたことから気温変化の影響を考慮して使の変動を算定した結果を示している．気温変化を考慮した用電力の変動を推定する．図-5.16はA港に近接するアメダ

使用電力は図-5.16に示した気温変化（日変動）に対応した

ス地点の2009年3月の1か月の使用電力の変動である．デー

変動を示す．

Working Electricity （kW）

A港では，上屋は4箇所あるが，これらの4施設に共通しWorking Electricity
Working Electricity (Temperature Change Consideration)

40
30
20
10
0
1

6

11
図-5.17

16
Date

21

26

B-2号上屋における使用電力変動(2009年3月)

縦軸：使用電力，横軸：日付，太実線：使用電力，細実線：使用電力（気温変化考慮）- 32 -

31

ii)

B-3号上屋

行われている．当該施設においては気温による変動の他にA港の上屋では月平均気温が低いほど使用電力量が多く

くん蒸の影響による使用電力の変動が確認されている．しかしながら当該施設における電力使用状況の詳細が不明のため電力使用を施設が使用されシャッター開閉の可能性のいては定温庫，くん蒸庫，天井走行クレーンの利用が主なある時間帯での使用電力の時間的変動として上屋全体での電力使用となるが，その他にも上屋での照明に電力使用は概略の使用電力の時間変動を求め，図-5.18に示している．

Working Electricity （kW）

なる傾向が見られているが，B-3号埠頭においては，その関係からはずれている．ヒアリングによれば，当該施設におWorking Electricity
Working Electricity (Temperature Change Consideration）

200
150
100
50
0
1

6

11

16

21

26

31

Date

図-5.18B-3号上屋における使用電力変動(2009年3月)

Working Electricity （kW）

縦軸：使用電力，横軸：日付，太実線：使用電力，細実線：使用電力（気温変化考慮）

Working Electricity

30

Working Electricity (Temperature Change Consideration)

20
10
0
1

6

11

16

21

26

31

Date

図-5.19

T-1号上屋における使用電力変動(2009年3月)

Working Elec tricity （kW）

縦軸：使用電力，横軸：日付，太実線：使用電力，細実線：使用電力（気温変化考慮）

Working Electricity
Working Electricity (Temperature Change Consideration)

20
15
10
5
0
1

6

11

16

21

26

Date

図-5.20T-2号上屋における使用電力変動(2009年3月)

縦軸：使用電力，横軸：日付，太実線：使用電力，細実線：使用電力（気温変化考慮）- 33 -

31

iii)

T-1号上屋

着桟荷役作業時に発生する．ガントリークレーン動力用は

T-1号上屋についても，B-2号上屋，B-3号上屋と同様の方コンテナの荷役を行う場合に利用し大きな電力を使用する

法で使用電力の変動を計算している．T-1号上屋では，表が，貨物の荷役と同じく頻度が少なく使用時間は短いとい-5.9に示した回帰式を用いて使用電力の気温変化による影う傾向がある．実際には，コンテナの積み込み，荷卸し時響を考慮している．図-5.19は2009年3月の１か月の使用電に一時的なピーク電圧が生じているが，その詳細が不明で力の変動を求めた計算結果である．

あることから電力の短期変動については分析していない．

iv)

荷役作業に伴う電力の短期変動の分析については今後の課

T-2号上屋

T-2号上屋については，表-5.9に示した回帰式を用いて気

題である．
vi)

温変化の影響を考慮した．図-5.20はT-2号上屋における2009年3月の1か月の使用電力の変動の計算結果である．
v）

B-4号荷捌地

図-5.22 は 2008 年 4 月から 2011 年 3 月の期間の換算コ

ガントリークレーン動力

ンテナ個数と使用電力量の関係を示したものである．図ガントリークレーン動力についてはヒアリングの結果，-5.22 より換算コンテナ個数と使用電力量の変動パターン

以下のことが月別の使用電力量および使用電力の変動に影は，ほぼ同じであって A 港においては毎年秋にピークがあ響していると想定される．

ることがわかる．

①施設内の照明電力
Electric Power Consumption
Conversion Container Number

1.2E+05
Electric Power
Consumption （kWh）

用電力量の中に含まれること．
②冬の期間の暖房の利用
運転席と機械室に暖房設備があり使用していること．
（主に 10 月から 4 月）
③夏の期間の冷房の利用
運転席と機械室に冷房設備があり使用していること．

4.0E+05
3.0E+05

8.0E+04
2.0E+05
4.0E+04
1.0E+05
0.0E+00

0.0E+00
4（主に 5 月から 9 月）

Conversion Container
Numberガントリークレーンに備わっている照明についても使

10

4

10
Month

4

10

ただし，これらの使用時間について特定できるデータは
図-5.22

入手することができなかった．そこで，ここでは照明や冷と使用電力量の関係(2008年4月～2011年3月)

暖房の影響は個々には考慮せずに施設全体としての使用電力の変動を試算することとした．

B-4号荷捌地における月別換算コンテナ個数

縦軸（左）：使用電力量，縦軸（右）：換算コンテナ個数，

図-5.21 はガントリークレーン動力用の使用電力の変動

横軸：月Working Electricituy (ｋW)を表したものである．電力の使用は月数回，コンテナ船の250

Working Electricity
Working Electricity (Temperature Change Consideration)

200
150
100
50
0
1

6
図-5.21

11

16
Date

21

26

ガントリークレーン動力用における使用電力変動(2009年3月)

縦軸：使用電力，横軸：日付，太実線：使用電力，細実線：使用電力（気温変化考慮）- 34 -

31

また，付録 A の図-A.31 で示すように冷凍コンテナの冷

太実線は月平均の換算コンテナ個数あたりの使用電力量か却に使用される単位時間当たりの電力量は冬季と夏季におら求めた使用電力の変動を，細実線は 3 か年分の月別の換いて約 2 倍の差があることが確認された．このことから，

算コンテナ数と月平均気温との関係から求めた回帰式（W

当該施設における使用電力量はコンテナ個数と外気温度の＝0.0071T＋0.2362，W：換算コンテナあたりの 10 分間使用

影響があることが確認されている．外気温度の影響は，時電力量（kWh／個・10 分），T：月平均気温（℃））を用い間単位の使用電力量のデータがないため，一日の気温変動て一日の中での気温変化を考慮して求めた使用電力の変動に対する使用電力の変動特性が不明である．そこで，月単を示す．気温変化の影響を考慮したときの使用電力は気温位で 20ft コンテナに対する使用電力の原単位を求め，40ftの一日の変動に応じて変動する結果となっているが，気温

コンテナはこの 2 倍の使用電力であると仮定し，図-A.26の影響よりもコンテナ個数に対応した変動の方が支配的でに示したようにコンテナ個数の変動より使用電力の変動をあることがわかる．

10 分ごとに推算し，その結果を図-5.23 に示した．図中のWorking Electricity (kW)200
Working Electricity
Working Electricity (Temperature Change Consideration)

150

100

50

0
1

6

11
図-5.23

16

Date

21

26

31

使用電力の変動の推定結果(2009年3月)

縦軸：使用電力，横軸：日付，太実線：使用電力，細実線：使用電力（気温変化考慮）

Working Electricty (kW)80
Working Electricity
Working Electricity (Temperature Change Consideration)

60
40
20
0
1

6
図-5.24

11

16

Date

21

26

ガントリークレーンレールヒーティングにおける使用電力変動(2009 年 3 月)

縦軸：使用電力，横軸：日付，太実線：使用電力，細実線：使用電力（気温変化考慮）- 35 -

31

vii)

レール保温

ガントリークレーンレールの凍結防止のために冬期間は常付録Aの図-A.37にガントリークレーンレールヒーティ

時利用されている．また，降雪が多く寒冷である 1 月～2グにおける月平均気温と使用電力の関係を示した．この図

月に最も電力使用が大きい．この図では，3 月末に使用電より月平均気温と使用電力の間に負の相関があると言える．

力がゼロとなっているが，レールヒーティングをやめてい

使用電力の1日の気温変化に伴う日変動は不明であるが，こることを示している．

の図の関係が使用電力の日変動にもそのまま適用できるとviii)

チップヤード

図-5.25はチップヤードにおける2009年3月の使用電力の考えた．
図-5.24 はガントリークレーンレールヒーティングの使変動を示している．
この月のチップ運搬船の入港は1回のみ用電力の時間的変動を表したものである．図-5.24 には図であり，このときにチップの荷役のためにベルトコンベア-A.37 の関係に基づいて計算した使用電力の変動データをが使用されており，電力の使用がなされる．チップ荷役以

細実線で，月平均気温に基づいて計算した日変動を考慮し外の時間にも野積されたチップを製紙工場まで運搬する際ていない結果を太実線で示している．縦軸は１か月の使用に夜間にかかる場合には構内照明のために電力が使用され電力量（kWh）を通電時間（h）で除した値であり，風力発ているが，照明の使用状況が不明であるため使用電力の変電の発電出力と比較できるように kW で表示している．ガ動分析の際には考慮していない．

Working Electricity （kW）

ントリークレーンレールヒーティングは使用を開始すると400

Working Electricity
Working Electricity (Temperature Change Consideration)

300
200
100
0
1

6

11
図-5.25

16

Date

21

26

31

チップヤードにおける使用電力変動(2009 年 3 月)

Working Electricity （kW）

縦軸：使用電力，横軸：日付，太実線：使用電力，細実線：使用電力（気温変化考慮）

Working Electricity
Working Electricity (Temperature Change Consideration)

30
20
10
0
1

6

11

16

21

26

Date
図-5.26陸電装置における使用電力変動(2009年3月)

縦軸：使用電力，横軸：日付，太実線：使用電力，細実線：使用電力（気温変化考慮）- 36 -

31

ix)

図-5.28～5.29はA港のすべての施設の使用電力の合計

陸電施設

図-5.26はH埠頭陸電施設の2009年3月の電力使用状況，

値について，10分ごとの使用電力を一回としてカウントしすなわち曳船が係船中に使用した電力の変動を表したもの

た2008年度 (2008年4月～2009年3月)の使用電力の度数分である．太実線は1か月の陸電供給時間で除した平均的な使布を示す．合計値の度数分布より，A港における最大使用用電力を示す．すなわち，曳船がH埠頭陸電装置で使用す電力は気温変化の影響を考慮しない場合，気温変化の影響

る単位時間当たりの使用電力が同じであると仮定した場合を考慮する場合のいずれについても810kWと推定された．

の時間的変動を示している．図は，使用電力について一定

図-5.29に示すように気温変化の影響を考慮した方がなめ

値が継続し，曳船が作業のために出航している時間帯は陸らかな形状の分布特性となっている．

電が供給されないため一時的にゼロとなる．付録Aの図
5,000-A.25に示す使用電力を見ると夏季は2～3kWで経過してい

4,000
Frequency

るのに対して冬季間の使用電力は増大し，厳寒期の1月には20kWになる．船内の暖房用の消費電力が増大するために冬季の使用電力が増大しているものと考えられる．そこで，
気温変化の影響を表-5.9に示した回帰式により計算し，1

2,000
1,000

か月の使用電力を求めて図-5.26に細実線で示した．
c)

3,000

0

港湾全体における変動性の分析

0

200

400

600

800

以上に示したように各施設においての施設の利用形態についてのヒアリング結果に基づき使用電力の時間的変動

図-5.28の推定を行った．2009年3月のA港全体での使用電力の変動

2008 年度の使用電力の度数分布（気温変化の影響を考慮しない場合）を求めた結果を図-5.27に示す．太実線は気温変化を考慮し

縦軸：度数，横軸：使用電力ない計算結果，細実線は気温変化を考慮した計算結果であ

5,000

る．
月の中旬に使用電力が増大しているのは図-5.25に示し
Frequency

たようにチップヤードにおいて荷役が行われている影響である．この図からは使用電力の変動に対しては施設の稼動状況の影響が大きく，気温の変化の影響は認められるもの

4,000
3,000
2,000

の相対的には少ないことが見てとれる．しかしながら，気1,000

温変化を考慮しない場合においても，月ごとの気温の変化

00による影響を考慮した原単位を用いて使用電力を計算して

200

400

600

800

ないことによる推計の誤差の影響も考慮しなければならな

図-5.29い．詳細な電力の把握のためには電力計を各施設ごとに設2008 年度の使用電力の度数分布（気温変化の影響を考慮した場合）置するなどして使用電力の変動を把握すること，そしてそ

縦軸：度数，横軸：使用電力

Working Electricity (kW)の見える化が望まれる．

Working Electricity
Working Electricity (Temperature Change Consideration)

750
500
250
0
1

6

図-5.27

11

1000

Working Electricity (kW)いること，施設によっては稼動状況が正確に把握できてい

1000

1000

Working Electricity (kW)

16
Date

21

26

A 港全体での使用電力の変動を求めた結果(2009 年 3 月)

縦軸：使用電力，横軸：月，太実線：使用電力，細実線：使用電力（気温変化考慮）- 37 -

31

図-5.30～5.31は年度別の使用電力の累積確率を示すが，各年度の傾向がほぼ同じである．2010年度は使用電力の増(2)

漁港および関連施設における事例a)

使用電力量の変動の分析方法

加傾向のある施設があったためやや増加傾向がみられる．

ここでは，E 漁港をとりあげ施設別の電力使用実態につなお，気温変化の影響を考慮しない場合も影響をした場合

いて分析し，使用電力の変動を分析する．分析の目的は沿も分布形状には大きな差が見られない．

岸域ローカルスマートエネルギーシステムを構築し，そのCumulative Distibution

地域で発電した電力を自家消費する場合においても，系統1.0につなげて売電する場合においても使用電力の変動を把握

0.8

することが系統への負荷を検討する場合に重要であること

0.6による．近年では，各電力使用ノードに対してスマートメ
2008
2009
2010

0.4
0.2

ータを設置し，細かく電力変動を把握することも行われているが，解析対象漁港においては，そのようなデータは取得されていない．そこで，毎月の使用電力量について，気

0.0
0

200

400

600

800

1000

Working Electricity （kW）

図-5.30

温，日照時間，夜間時間などとの関係を調べた．その結果，気温との相関が最も高かったため，気温による使用電力変年度別の使用電力の累積確率動のモデルを設定し，電力変動を試算することとした．

（気温変化の影響を考慮しない場合）

b)i)

縦軸：累積確率，横軸：使用電力推計値

使用電力の変動性の分析
月平均気温による使用電力の変動の影響

Cumulative Distibution

図-5.32 は気温による使用電力の変動倍率を分析したも1.0のである．使用電力は日ごとの変動があるが，ここでは月0.8単位に分析し，表-5.10 に示した月平均気温に対する回帰式と日最高気温と日最低気温の月平均値から求まる日変動

0.6
2008
2009
2010

0.4
0.2

を分析した．すなわち，日最高気温の月平均値または日最低気温の月平均値を表-5.10 に示した回帰式にあてはめ月
別の日最高気温または日最低気温に対する日平均使用電力

0.0
0

200

400

600

800

1000

Working Electricity （kW）

図-5.31量を求める．そしてこれらの値を月平均気温に対する値で除して平均的な１日の変動倍率を求めたものである．例え

年度別の使用電力の累積確率

ば（4）に示す温泉施設については，図-B.18 に示すように（気温変化の影響を考慮した場合）

月平均気温に対する使用電力量の変化は 6～9 月に大きく

縦軸：累積確率，横軸：使用電力推計値

なっている．このことから日最高気温に対する使用電力は
日平均気温に対する値の約 1.2 倍になる．一方，日最低気温に対する使用電力は日平均気温に対する値の約 0.8 倍になると想定される．1～5 月，10～12 月は，暖房利用の影響が大きくなるため 6～9 月の逆となり日最低気温に対する使用電力が増大すると考えられる．

- 38 -

Rat io t o M in im u m Te m pe r at u r e (Jan . t o M ay an d Oc t . t o De c . )Ratio of Variation of Temperature

Ratio of Variation of Temperature

Ratio of Maximum Temperature (Jan. to May and Oct. to Dec.）
Ratio of Minimum Temperature (Jan. to May and Oct. to Dec.)
Ratio to Maximum Temperature (June to Sept.)
Ratio to Minimum Temperature (June to Sept.)

Rat io t o M axim u m T e m pe r at u r e (Jan . t o M ay an d Oc t . t o De c . )2.0

Rat io t o M axim u m T e m pe r at u r e （ Ju n e t o Se pt . )Rat io t o M in im u m Te m pe r at u r e

1.5(Ju n e t o Se pt . )

1.0

0.5

0.0
-10

0

10

20

30

2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
-10

Monthly Mean Temperature （℃）

0

10

20

30

Monthly Mean Temperature （℃）（1）漁港（町支払分）（4）温泉施設

Ratio of Variation of Temperature

2.0

図-5.32

Ratio to Maximum Temperature

縦軸：気温変化に対する変動倍率，横軸：月平均気温

Ratio to Mimimum Temperature

1.5▲：最高気温に対する倍率（1～5 月と 10～12 月）△：最低気温に対する倍率（1～5 月と 10～12 月）●：最高気温に対する倍率（6～9 月）

1.0○：最低気温に対する倍率（6～9 月）●：最高気温に対する倍率（(2)漁港（高圧）の図のみ）
0.5○：最低気温に対する倍率（(2)漁港（高圧）の図のみ）
ii)

0.0
-10

0

10

20

30

Monthly Mean Temperature （℃）i)で示した日最高気温および日最低気温に対する使用電る．図-5.33 は気温による 1 日の使用電力量の変動パター

Ratio to Maximum Temperatur e (Jan. t o May and Oct. to Dec.)
Ratio to Minimum Temperature (Jan. to May and Oct. to Dec.)
Ratio to Maximum Temperatur e (June to Sept .)Ratio to Minimum Temperature (June t o Sept.)

2.0

使用電力の日変動パターンの仮定

力の変動を考慮し 1 日の使用電力の変動パターンを設定す（2）漁協（高圧）
Ratio of Variation of Temperature

気温による使用電力量の変動ンのモデル化を示す．例えば（2）に示す漁港（高圧）では外気温が高い日中の使用電力量が多いと仮定している．また，（4）の温泉施設では，夏季（6－9 月）とそれ以外の時

1.5

期では，気温に対する使用電力量の関係が異なることから，
1 日の使用電力のパターンを時期によって変えている．使

1.0

用電力の日変動パターンは図に示したような階段状になる
0.5

わけではなく 1 日の気温変化に連動したパターンとなっていると想定されるが，これを裏付ける時間帯別の使用電力

0.0
-10

0

10

20

Monthly Mean Temperature （℃）

30のデータが無いため，ここでは簡略化のため階段状のモデル化とした．

（3）漁協（低圧）- 39 -

2.0

Jan. to May and Oct. to Dec.
June to Sept.

Ratio of Working Electricity

Ratio of Working Electricity

2.0

1.5

1.0

0.5

0.0

Jan. to May and Oct. to Dec.
June to Sept.
1.5

1.0

0.5

0.0

0

6

12

18

24

0

6

18

24

（4）温泉施設（1）漁港（町支払分）
図-5.33

気温による 1 日の使用電力量の変動パターンの
モデル化

2.0
Ratio of Working Electricity

12Time (h)Time (h)縦軸：使用電力比，横軸：時刻（時），All Year●：1 月～5 月と 10 月～12 月，○：6 月～9 月

1.5●：通年（(2)漁港（高圧）の図のみ）

1.0

iii)

使用電力の変動

図-5.34 は使用電力の変動について使用電力量の多い漁0.5協（高圧）と温泉施設，および総計（漁港（町支払分），漁港（高圧），漁港（低圧），温泉施設の合計値）について示す．図の太実線は，図-5.33 に示した 1 日の使用電力の変

0.0
0

6

12

18

24

Time （ｈ）

動パターンに基づき計算した結果，
細実線は各 10 分ごとの気温変化による影響を表-5.10 に示した回帰式によって計算した結果である．回帰式は月平均気温と月別の日平均使（2）漁協（高圧）

Ratio of Working Electricity

用電力量の関係から求めているため，実際の 1 日の気温変2.0

動と使用電力変動の関係より求めているものではないが，Jan. to May and Oct. to Dec.
June to Sept.

1.5

10 分から１時間程度の時間レベルにおける短期的な気温変動と使用電力の変動に関する回帰式が得られていないた
め，月別データから求めた回帰式をあてはめて使用電力の1.0

時間的な変動を推定している．両者の計算による相違は全0.5

体的には小さいが，図-5.34(3)で示す温泉施設の 8 月の使用電力変動ではやや大きくなっている．

0.0
0

6

12

18

24

Time (h)（3）漁協（低圧）- 40 -

（1）漁協（高圧）2010 年 8 月（2）漁協（高圧）2011年２月（3）温泉施設2010年8月（4）温泉施設2011 年２月（5）合計

2010年8月(6)

2011年2月

合計

図-5.34

使用電力の変動

縦軸：使用電力，横軸：日付，太実線：使用電力（日変動モデル），細実線：使用電力（気温変化考慮）- 41 -

c）

漁港および周辺施設全体での分析

20,000

図-5.35 は E 漁港および周辺施設における使用電力の度
Frequency

数分布を示す．ここでは，図-5.33 に基づき日変動パターンを仮定して計算した結果を示す．
（1）は温泉施設を含まない場合で，最大使用電力は 120kW である．
（2）は温泉施
設を含む場合で，最大使用電力は約 300kW で，平均的には

15,00010,0005,000

200kW である．次に，気温変化による使用電力の変動を表-5.10 に示した回帰式によって計算した結果を図-5.36 に00

示す．温泉施設を含まない場合の分布形状は図-5.35 と大

100

200

300

400

Working Electricity (kW)

きくは変わらないが，温泉施設を含む場合には分布形状が(1) 温泉施設を含まない場合

大きく異なる．温度変化の影響を考慮することにより図
-5.34(3)に示すように温度変化に対する使用電力の変化を
20,000

細かく評価することにより，図-5.35(2)と図-5.36(2)とをFrequency

比べると度数分布の形状が変化しているが，両モデルとも使用電力の最大値は 300kW であり変化していない．
以上の図より，温泉施設を含む施設において定格出力300kＷの風車を導入した場合には，定格出力 300kW の電力

15,00010,0005,000

出力が継続する状態では，施設内で自家消費しても平均的には約 100kＷの余剰電力が生じる可能性を示している．使00

用電力の変動については，より詳細な分析をしなければならないが，系統連系の際の留意事項となる．

200

300

400

(1) 温泉施設を含む場合

20,000Frequency

100

Working Electricity (kW)図-5.36

使用電力の度数分布（気温変化より回帰式を用いて計算した結果）

15,000

縦軸：度数，横軸：使用電力
10,0005,000

6.

港湾・漁港における電力の需給バランスの検討

0
0

100

(1)

200

300

400

沿岸域ローカルスマートエネルギーシステムの構築に

Working Electricity (kW)あたっては，港湾，漁港を核とする地域における電力の需

温泉施設を含まない場合

給バランスが取れていることが望ましい．ここでは，港湾および漁港において風力発電による発電電力と港湾，漁港

Frequency

20,000における使用電力の需給バランスを確認する．検討の対象としたのはA港およびE漁港である．

15,00010,0006.1 港湾における分析事例
図-6.1はA港における定格出力300kＷ中型風車２基を用

5,000

い，アメダス近傍地点の10分ごとの風速データを風車のハブ高さに換算して求めた風速より推定した発電量と5.3に

0
0

100

200

300

400

Working Electricity (kW)(2)
図-5.35

おいて求めた使用電力量とを時系列的に比較している．図
示の対象とした期間は2008年8月と2009年2月である．
先に示した図-5.9においてA港では300kW風車1基では温泉施設を含む場合

使用電力の度数分布（日変動モデルによる計算結年間を通しての発電電力が使用電力を下回ること，風車の果），縦軸：度数，横軸：使用電力

メンテナンスを考慮すると風車1基ではメンテナンス作業- 42 -

中の電力供給ができないことから300kW風車2基としてい影響を考慮しないケースのいずれにおいても需給バランスる．この図より，発電側および需要側の変動性が大きなこの度数分布のピークは0kW付近にあってトータルとしてはとから，需給バランスが極めて悪いことがわかる．

需給がバランスされているが，一方では需要側と供給側のまた，図-6.2は同港における1年間の発電電力と使用電バランスが良くない時間帯も多いことがわかる．

Electric Power (kW)

力の差を示している．気温変化の影響を考慮したケース,

Working Electricity
Electric Power Generation (300kW× 2Unit)

800
600
400
200
0
1

6

11

16

Electric Powe （kW）

(1)

21

Date

26

31

2008年8月

Working Electricity
Electric Power Generation (300kW× 2Unit)

800
600
400
200
0
1

6

11

16

21

26

Date

(2)

2009年2月

図-6.1 発電量と使用電力量のギャップ
縦軸：電力，横軸：日付，太実線：使用電力，細実線：発電電力（300kW2基）

4,000

3,000

Frequency

Frequency

4,000

2,000
1,000

3,000
2,000
1,000

0
-800 -600 -400 -200 0
200 400
Electric Generation－Electric Power
Cosumption (kW)
(1)

0

600

-800 -600 -400 -2000
200 400
Electric Generation - Electric Power
Consumption (kW)(2)

気温変化の影響を考慮しない場合

気温変化の影響を考慮した場合

図-6.2 需給バランス推定値（2008年4月～2009年3月）
縦軸：度数，横軸：発電電力－使用電力- 43 -

600

太陽光発電と風力発電の関係性をみてみると，北海道の時間的変動が大きいため，その利活用が難しいものとなっ西海岸では一般的に風力発電における発電量は冬季に大きている．本資料でも示したように，仮に，年間トータルで

くなり，風速の小さな夏季に小さくなる．それに対し，太は需給バランスは確保されていたとしても，月別変動およ陽光発電は，日射量の比較的少ない冬季に小さくなり，夏び短時間変動による需給ギャップがあることが確認された．

季に大きくなる．このように，風力と太陽光は相互に補完

この緩和のためには，蓄電池を利用することが一般的ではできる可能性がある．太陽光発電では夜間や，日照が無い

あるが高コストであることから水素等への貯蔵による平滑場合などは発電することができない．一方，晴天で風が弱化，または太陽光発電等とのハイブリッド化などの検討をくカットイン風速以下で風力発電が期待できない場合には進めることが必要になる．ただし，本資料の事例でも示し

発電量が確保される可能性がある．そこでA港に600kWのたように供給側からの調整のみでは需要側とのギャップが発電容量とする太陽光発電システムを導入したと仮定してすべて解消できないことから，需要サイドにおけるエネル

風力発電とのハイブリッド化による需給バランスへの影響

ギー利用の時間的調整可能量についても検討が必要である．

を検討する．A港のすべての港湾上屋に太陽光パネルを設

例えば，冷凍庫等の運転における調整制御による使用電力置できる可能量は約1800kWであるから（環境省・国土交通

量の時間調整，積雪寒冷地における冬季の計画的なロード

省，2013），港湾上屋の約1/3に太陽光パネルを設置したとヒーティング等，利用面でのスマート化を図る必要がある．

仮定したことに相当する．

また，港湾における消費エネルギー（電力）の見える化も図-6.3は，A港における使用電力の変動特性の推定値（太必要と考える．

実線）と風速，日射量から推定した風力発電と太陽光発電

HybridWind Generation

4,000によるハイブリッド化したトータルの発電電力（細実線）

Frequencyについての時間的変動を示す．太陽光発電では夜間発電ができないこと，風力発電ではカットイン風速以下では発電できないことから，両者をハイブリッド化しても使用電力をすべて補うことはできず，依然として需給ギャップが発

3,000
2,000
1,000

生している．図-6.4にハイブリッド化による使用電力に対0-800 -600 -400 -200

する発電電力の超過と不足の度数分布を太実線で示す．風

0

200

400

600

800

Electric Generation－Electric Power
Consumption (kW)

力発電単独の場合（細実線）と比較すると，若干不足分が減少しているこがわかり，ハイブリッドシステムの場合には風力発電単独の場合よりやや改善していることがわかる．

図-6.4 太陽光発電とのハイブリッド化による需給バラン

さらに蓄電池システムを導入し，余剰電力を蓄電し不足時ス推定値（2008年4月～2009年3月）に放電するようなシステムを採用すれば，需給バランスは

縦軸：度数，横軸：発電電力－使用電力，さらに改善できると思われる．

太実線：ハイブリッド，細実線：風力発電

一般に風力エネルギー等の自然エネルギーは，供給量のWorking Electricity
Electric Power Generation (Hybrid)

Electric Power （kW）

1,200
800
400
0
1

6

11

16

21

26

Date

図-6.3 太陽光発電とのハイブリッド化による発電量と使用電力量のギャップ（2009年2月）
縦軸：電力，横軸：日付，太実線：使用電力，細実線：発電電力（ハイブリッド）- 44 -

A港では，需給バランスの度数分布のピークは0kW付近に

6.2 漁港および関連施設における分析事例
図-6.5はE漁港における2010年8月と2011年2月の発電電

あってトータルとしては需給がバランスされていたが，E力と使用電力の差を示している．ここでは，温泉施設の使漁港では需要側と供給側のバランスが良くない時間帯が多用電力を考慮した場合について示している．また，使用電

いことがわかる．ここでは，２つのモデルの計算結果を比力の推定は気温変化を考慮した場合についての計算結果を較しているが，需給バランスの全体的な傾向には相違が少示している．発電電力は300kW中型風車を2基稼動させた場ないことがわかる．

合としている．発電電力の推定に用いた風速はアメダス観図-6.7はE漁港における1年間の発電電力と使用電力の測記録を風車のハブ高さに換算した風速である．2010年8差を示している．この図では，温泉施設の使用電力を含む

月は風速が小さいため発電電力が使用電力を上回る場合も場合について示している．温泉施設を対象に入れることにあるが，全体としては使用電力を大きく下回る状況が継続

より，需給バランスの度数分布のピークの1つはマイナス側

していることがわかる．一方，2011年2月は風速が大きく発に大きく偏る結果となっていることがわかる．負に偏る原

電量が使用電力を大幅に超過する期間がある一方，風速の因としては，温泉施設における電力需要は年間を通じて大小さな場合には使用電力を下回る状況も生じていることがきいのに対して，発電量が少ない時間帯において電力不足

わかる．

の状況が継続するためである．また，ここでは，図-6.6と図-6.6はE漁港における2010年4月から2011年3月までの同様に２つのモデルの計算結果を比較しているが，需給バ1年間の発電電力と使用電力の差を示している．ここでは，ランスの全体的な傾向には相違が少ないことがわかる．

Electric Power （kW）

温泉施設の使用電力を含まない場合について示している．

Working Electricity
Electric Power Generation (300kW×2 Unit)

800
600
400
200
0
1

6

11

16

21

26

31

Date

Electric Power （kW）

(1)

2010年8月

Working Electricity
Electric Power Generation (300kW×2 Unit)

800
600
400
200
0
1

6

11

16

21
Date

(2)

2011年2月

図-6.5 発電量と使用電力量のギャップ
縦軸：電力，横軸：日付，太実線：使用電力，細実線：発電電力（300kW2基）- 45 -

26

6,000

4,500

4,500

Frequency

Frequency

6,000

3,000
1,500

3,000
1,500
0

0

-600 -400 -2000
200 400
600
Electric Generation - Electric Power
Consumption (kW)-600 -400 -2000
200 400 600
Electric Generation - Electric Power
Consumption (kW)

(1)

（2）

日変動モデルによる計算結果

気温変化より回帰式を用いて計算した結果

図-6.7 需給バランス推定値（2010年4月～2011年3月）（温泉施設を含む場合）

6,000
Frequency

縦軸：度数，横軸：発電電力－使用電力
4,500

6.3 分析結果から見た課題の整理

3,000

ここまでは各種の法規制等を考慮せずに，沿岸部におけ1,500る風力エネルギーの導入可能性について港湾・漁港をモデルとして検討している．具体的な導入にあたっての課題を

0-600 -400 -2000
200 400
600
Electric Generation - Electric Power
Consumption (kW)（2）

以下に述べる．
(1)

港湾・漁港ごとの使用電力量の実態把握と風力エネル
ギー導入ポテンシャルの把握

気温変化より回帰式を用いて計算した結果

本資料では，北海道の北部日本海側に面する港湾・漁港
五港を対象に使用電力量を調査している．調査した港湾・

図-6.6 需給バランス推定値（2010年4月～2011年3月）

漁港での月別の使用電力量の傾向には大きな差異が見られ（温泉施設を含まない場合）た．今後は，調査対象地域を広げ，使用電力量の実態把握

縦軸：度数，横軸：発電電力－使用電力を進めるとともに，当該地域における風速データに基づき発電ポテンシャルを調査することにより，導入可能性を把握することが，港湾・漁港におけるクリーンエネルギー利用拡大につながると考えられる．

Frequency

6,000

また，船舶の停泊中のアイドリングストップのための陸4,500

電供給や臨港道路の沈埋トンネルの照明や換気，橋梁の照3,000

明やライトアップ等，利用方法についての検討も必要であ
る．

1,500

(2)

0

発電量の時間変動性の緩和

本資料においては，発電量の時間変動性については月別-600 -400 -2000
200 400
600
Electric Generation - Electric Power
Consumption (kW)

変動性のほかに日別変動性，時間帯別変動性があり風力エ
ネルギーを自己利用型エネルギーとして利用することを難しいものにしている．発電量の時間変動性の緩和のために(1)

日変動モデルによる計算結果

は，蓄電池の利用，太陽光発電等の他のクリーンエネルギ
ーとのハイブリッド化等が考えられるが，いずれも発電単価のアップにつながるので，その点を考慮しつつ検討することが必要となる．

- 46 -

(3)

業性を向上させることになる．こうした施設は漁業協同組

官民連携利用・地域連携利用

中小規模の港湾や漁港においては，使用電力量が少ない

合や民間事業者の管理となるため，現行の法制度の下ではため，港湾施設あるいは漁港施設単独では余剰電力が生ず

余剰電力の転用ができない．第三セクターの事業として，る．しかしながら現行の制度の下では，港湾管理のための地域で総合的に電力供給する手段も考えられるが，いずれ設備として風力発電を導入した場合，発電電力の使用は港にしても風力発電をはじめとするクリーンエネルギーの導湾施設での使用に限定されるのが一般的である．地方港湾

入促進が図れる法制度の確立や規制の緩和が必要となる．

では，港湾の漁港地区に立地する冷蔵冷凍倉庫への電源供

官民連携の方式を検討するにあたり E 漁港およびその周給や水産加工施設への電源供給を行うことが，風力発電施

辺施設における電力の月別の使用電力量の内訳を検討する．

設の事業性を向上させることになる．この解決のためには，

図-6.8 は漁港（町支払い分）の使用電力量の比率を示す．

官が設置した施設の民間部門への供給，また，その逆のケE 漁港における使用電力量は温泉を含む総使用電力量に比ース等，現行制度の下では一般的には実施できないしくみ

べると 1％未満である．また，温泉施設を除外して，E 漁を導入する等，法令，規制等の緩和方策について検討を進

港（町支払い分）と漁協（高圧および低圧）の総使用電力量に比べると 2008 年 7 月を除けば，3%以下である．図-6.9

める必要がある．
国土交通省が進める先導的官民連携支援事業においては，は漁港＋漁協の使用電力量の温泉施設を含む総使用電力量

官民連携事業を推進しようとする地方自治体等に対して官に対する比率を示す．漁港を直接的に利用している漁協の民連携事業の検討に要する調査費用を助成することにより，使用電力量を含めると，その比率は 30～45％程度となる．

ことを目的としており，事業モデルとして①民間開発活用
型，②公共施設等運営管理型，③付帯事業活用型，④包括
マネジメント型，⑤その他の先導的事業とされている（国土交通省,2011a）．このうち，付帯事業活用型とは，公共施設等の整備・運営はこれまでどおり行いながら，公共施設等の一部や余剰部分，副産物を活用して，民間事業者が収益事業を行う事業であり，包括マネジメント型とは，公共主体が保有する公共施設等を含む複数の業務を包括して民間事業者が実施するのに併せて，長期間にわたる当該対象

Ratio of Mnthly Electric Power
Consumption of Fishing Port （％）

先導的な官民連携事業の事例となる案件の形成を推進する
4.0
Including Hot Spring Facility
Not Including Hot Spring Facility
3.0

2.0

1.0

0.0
3

業務の効率的なマネジメントを民間事業者が行う事業とさ

7

11

2008

れている．これらの制度を沿岸域における自然エネルギーの導入において活用しようとすると，例えば付帯事業活用

3

7

11

3

7

11

2009
2010
Year and Month

図-6.8

E 漁港の使用電力量の比率

型では，港湾や漁港等の公共施設の管理用に用いる風力発

縦軸：漁港使用電力量比率，横軸：年月

電等の電力資源を港湾・漁港等の関連施設への提供するこ●：温泉施設を含む，○：温泉施設を除外とにより事業を効率化させることにより導入コストを低減
例としては，港湾区域等沿岸域に立地する民間風力発電事
業と，港湾・漁港等の管理を目的に導入する公共の風力発
電施設の一体的な維持管理を行うことにより，風力発電施設のメインテナンスコストを低減させることによる事業の効率化などが考えられる．その場合，複数の事業者から電源供給を禁じている電気事業法の一部緩和などの法規制の調整が必要となる．
港湾管理のための設備として風力発電を導入した場合，Ratio of Monthly Electric Power
Consumption of Fishing Port andFishermen's Cooperative （％）

させることが考えられる．また，包括マネジメント型の事

50
40
30
20
10
0
3
2008

湾では使用電力量が少ないため，港湾施設単独では余剰電

3
7
11
3
7
2009
2010
Year and Month力が生ずるので，港湾の漁港地区に立地する冷蔵冷凍倉庫

図-6.9 漁港＋漁協の使用電力量の比率

への電源供給や水産加工施設への電源供給を行うことが事

縦軸：（漁港＋漁協）使用電力量比率，横軸：年月

発電電力の使用は港湾施設での使用に限定される．地方港- 47 -

711

11

図-6.10 は 2011 年 2 月を 1.0 とする毎月の使用電力の変の基本方針は需要サイド（小売分野）の改革，供給サイド動を示す．温泉施設を除外した漁港と漁協の使用電力量の（発電分野）の改革，送配電分野の改革の３本の柱につい変動は 2010 年 10 月に 2.39 を示しているが，温泉施設を含て示されている．本資料で提案する沿岸域ローカルスマー

めることで，その最大値は，2010 年 8 月の 1.61 まで低下

トエネルギーシステムは基本的には電力使用について自己している．月別の電力使用が変動しない温泉施設を電力利完結型のシステムを目指しているが，風力エネルギーとい用の系統に組み入れることで，月別の電力使用の変動を低う変動性の大きなものをコアシステムとして利用している減させる効果がある．

ため，電力会社との連系による運用がより現実的である．

Variation of Monthly ElectricPower Consumption

この場合は，システム内での需給調整や系統への負荷軽減
Including Hot Spring Facility
Not Including Hot Spring Facility

3.0が課題であるが，本提案システムのように比較的小口で系

2.5

統に対する負荷低減を図るシステムを取るものにおいては，

2.0

系統連系の際の優先的な公募スキームも必要であると考え

1.5

る．

1.0
0.5

７．おわりに

0.0
3
7
2008

図-6.10

11

3
7
11
3
7
2009
2010
Year and Month11

使用電力の変動(2011年2月を1.0とする）

本資料では，沿岸域に適した中型風車を開発し，その活用方策を検討する中で風車による発電電力を自己消費する利用モデル（沿岸域ローカルスマートエネルギーシステム）

縦軸：月別使用電力量変動，横軸：年月，を提案し，その実現への課題を整理するために港湾および●：温泉施設を含む，○：温泉施設を除外

漁港における電力の使用状況の分析に基づく需給分析を行った結果を示した．あわせて，風力発電開発の海外および(4)

電力システム改革との関連性

本システムの導入実現性についての具体的な試算は今

国内の動向を紹介するとともに，港湾や漁港への風力発電システムの導入に関する提言をとりまとめた．以下に，主後の課題である．ここでは海外の事例や電力システム改革

要な成果を述べる．

の動向をふまえ導入実現性について考察する．第一に本提(1)日本の港湾における使用電力の現状やコンテナターミ

案の沿岸域ローカルスマートエネルギー利用システムの先ナルにおける荷役のエコ化等の事例をふまえ，風力発電に行事例ともいえる例からの考察である．2.2 で示したようよる発電電力の自己消費による沿岸域ローカルスマートにドイツ・ブランデンブルグ州フェルトハイム村では企業

エネルギーシステムを提案するとともに，その実現のためと共同で風車を 1995 年より建設している．一方，その発電の課題を整理した．

電力を自ら村内で消費しようとしたが送配電会社を通して(2) 海外における大型風車の開発動向を調べた．また，国の村内の電力供給が実現できなかったため独自に配電線を内における洋上風力発電の実現へ向けた実証研究につい引き直接供給することとした．この事例では，村内で発電て述べた．

した電力を自ら消費しようとしたとき独自に配電線を引か(3) 中型風車の開発を行い，実機風車を東京湾沿岸に設置なければならなかったことが課題である．導入コストの面し，現地実証試験を実施してきたが新たに制御方法の改良で既存の送電線を活用できるしくみの導入が実現性をよりを行いその効果について検証した．

高めることにつながる．

(4) 港湾および漁港における使用電力量に関するデータよ

次に電力システム改革の動向との関連性について述べ

り使用電力量に及ぼす気温の影響分析を行うとともに，使る．経済産業省に設置された電力システム改革検討委員会

用電力の時間変動性について分析した．

は 2012 年 7 月「電力システム改革の基本方針」（経済産業(5) 中型風車による発電電力の時間変動性を分析し，使用

省，2012）を公表した．この中では，東日本大震災後の我電力の時間変動性との両者による需給バランスを分析し，が国の電力供給システムの持続可能性を確保するために風力発電をコアとする沿岸域ローカルスマートエネルギ「エネルギー安定供給」，「競争力の強化」，「地球環境ーシステムの実現へ向けた課題と対策を整理した．

問題への挑戦」という３つの目標に立ち返り，将来におけ（2014 年 1 月 24 日受付）

る電力システムの構築を目指して提言を行っている．改革- 48 -

sogo08_hh_000038.html

謝辞

国土交通省(2011b)：港湾区域等に風力発電施設を設置する

本資料は(独)港湾空港技術研究所，足利工業大学，北海道工業大学，㈱駒井ハルテックの４者共同研究と実施して場合の占有等の許可基準等の参考指針，

いるものの一部の成果をまとめたものである．使用電力量

http://www.mlit.go.jp/report/press/の調査においては国土交通省北海道開発局港湾空港部なら

port04_hh_000029.html

びに港湾・漁港管理者の協力を得ており関係者に謝意を表

斉藤純夫(2013)；こうすればできる！地域型風力発電-地元します．博多港ふ頭㈱においては先進的なコンテナターミに利益を生み，愛される風車の実現，
日刊工業新聞社，
151p.

ナルの運営と省エネルギー対策についてのヒアリングをさせていただいた．江頭社長をはじめ関係者の皆様に謝意を白石悟・永井紀彦・林宏典・西和宏・久米仁司・堂端重雄

表します．コンテナターミナルにおける使用電力について（2005）：瀬棚港における実測データを用いた洋上風車の分析については（一社）港湾荷役システム協会の関係者

背後の風の分布特性とその考察，土木学会, 海洋開発の皆様の指導助言をいただいたことに謝意を表します．

論文集 第 21 巻，pp.1059-1064.

本研究の遂行にあたり，本共同研究の第一期，第二期の白石悟・永井紀彦・鈴木高二朗・田中陽二・牛山泉・西沢研究において中心的な活動をされていた㈱エコー取締役永良史・細見雅生・小川路加・久高将信（2010）：中型風井紀彦氏（元（独）港湾空港技術研究所理事）には，第三車による沿岸域における自立型風力エネルギー利用に期の共同研究においても，オブザーバーとして指導助言をついて，第 32 回風力エネルギー利用シンポジウム講演

いただき，本資料の執筆にも指導いただいたことに謝意を

概要集，日本風力エネルギー協会，pp.139-142.

表します．データ整理の一部は北海道工業大学の卒業生で白石悟・永井紀彦・鈴木高二朗・田中陽二・牛山泉・西沢

ある船水大輔，宮下さとみ，東瑞季，成田憲昭，工藤光弘

良史・細見雅生・小川路加(2011a)：中型風車による港の諸君の協力によるものであり感謝の意を表します．

湾・漁港における自立型風力エネルギー活用に関する検討，土木学会論文集B3（海洋開発）,Vol.67,No.2,
pp.Ⅰ_196-Ⅰ_201.

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白石悟・永井紀彦・鈴木高二朗・田中陽二・牛山泉・西沢

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環境省・国土交通省（2012）：港湾における風力発電についてー港湾の管理運営との共生のためのマニュアルー，次大会，pp.32-34.
白石悟・永井紀彦・鈴木高二朗・田中陽二・牛山泉・西沢良史・細見雅生・小川路加(2012a)：沿岸域再生可能エver.1
環境省・国土交通省(2013)：平成24年度港湾における風力ネルギー利用推進へ向けての課題－中型風車をコア発電の導入円滑化及び利活用方策検討委託業務成果報とする沿岸域ローカルスマートエネルギー利用システ

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白石悟・永井紀彦・下迫健一郎・牛山泉・西沢良史・駒井

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孝之（2006a）：実測データに基づく洋上風車群近傍の土木学会論文集 B3（海洋開発），Vol.69，No.2，pp._

風況推定と発電予測手法の構築，土木学会，海洋開発

Ⅰ_1-Ⅰ_6，2013.

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永井紀彦・清水勝義・牛山泉・李在炯・細見雅生・小川路

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永井紀彦・鈴木高二朗・牛山泉・西沢良史・細見雅生・小- 50 -

IEC 61400-24(2002): Wind turbine generator systems - Part 24:
Lightning protection.
Iken, J.,Thomas,T. (2011)：Trend in favour of direct drives，The
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Marsh,G.（2011）：All set for era of big blades

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Conference, Paper No. O-Wd-2-1, CD-ROM.
Nagai, T., Suzuki, K., Tanaka, Y., Ushiyama, I., Nishizawa, Y.,
Shiraishi, S., Ogawa, R. and Kudaka, M. (2010b): Field
Testing for Offshore Wind Farm in Tokyo Bay, Proc. of the
TECHNO-OCEAN 2010 Paper No.14-1-012,

CD-ROM.

Nagai, T., Kawaguchi, K., Yoshimura, Y., Yoshioka, T.,
Tanikawa, R. and Aoki, I. (2010c): Study on Offshore Wind
Turbines in Japan using NOWPHAS Data, Proc. of the
TECHNO-OCEAN 2010 Paper No.14-1-010, CD-ROM.
Shiraishi, S., Nagai, T., Suzuki, K., Tanaka, Y., Ushiyama, I.,
Nishizawa, Y., Hosomi, M., Ogawa, R.,and. Kudaka, M.(2011)，Wind Energy Utilization by Use of Middle Sized
Wind Turbine in Coastal Area，Coastal Structures 2011，
pp.400-411
Shiraishi, S.(2012)：The Wind Farms in Japanese Ports, The 13th
Northern Asia Port Symposium, pp.1-18- 51 -

A.1

Working Electricity （kW）

付録 A 港湾施設の使用電力量と気温の関係の分析
B-2号上屋

A 港では，B-2 号上屋，B-3 号上屋，T-１号上屋，T-2 号
上屋の 4 施設の上屋がある．写真-A.1 は上屋施設の一例を示す．港湾管理者へのヒアリングの結果，それらの施設の稼動時間は，
土曜日を含む平日 8 時から 18 時までが施設の稼働時間であることが確認されたことから，それに基づき
使用電力量の時間的変動の試算を行うこととする．
ただし，

40
30
20

2008
2009
2010

10
0
4

シャッターの開閉等による短時間の変動，夜間の保安用の

68

電力使用等のデータは入手できていないため試算の対象外
とする．

図-A.2

10
Month

12

2

月別の使用電力の推移

縦軸：使用電力，横軸：月
表-A.1 および表-A.2 は年度ごと，および 3 年分のデー
タに基づく回帰式(A.1)の係数を示す．夏季を除く期間（10～5 月）については回帰式の相関係数 R が 2008 年から 2010
年の各年のデータについては，－0.91，－0.76，－0.82 と大きく，月平均気温に対して負の相関性があることがわかる．一方，夏季（6～9 月）については月平均気温と使用電力量の間の相関係数が小さく相関性が認められない．
写真-A.1W1＝a・T＋b

上屋施設

図-A.1 は月別の使用電力量の推移を示す．また，図-A.2

(A.1)

ここに，

は月別の使用電力の推移を示す．使用電力は月使用電力量

W1：使用電力（kW）

を施設の稼働時間で除した数値であって，当該施設におけ

T：月平均気温（℃）

る使用電力の平均的な値を示すと考えられる．これらの図より夏季に使用電力量が少なく冬季に使用電力量が増加す

表-A.1

回帰式の係数（10～5 月）

年度

a

ｂ

R

地点の月平均気温（図-5.11）との相関式を求める．

2008-0.4740

28.618-0.91152009-0.7205

29.444-0.7558

2010-0.614429.856-0.8174

2008-2010-0.612129.367-0.7861Monthly Electric Power
Consumption （kWh）

る傾向が確認される．これらのことから隣接するアメダス

10,0007,500

表-A.2 回帰式の係数（6～9 月）

5,000
2008
2009
2010

2,500
0
4

6

8

10 12
Month

2

年度

a

b

R

2008

-0.0841

23.113-0.11312009-0.6633

30.116-0.34372010

0.240514.8370.35602008-2010-0.0232

20.305-0.0197

図-A.3 は月平均気温と月別の使用電力の関係を示す．回
図-A.1

月別の使用電力量の推移

帰式は 10～5 月と夏季の 6～9 月を対象に，3 か年分で回帰

縦軸：月別使用電力量，横軸：月式を求めたものを示す．夏季の 6～9 月については．夏季以- 52 -

外の 10～5 月で分析した場合と異なり月平均気温と使用電

物のくん蒸に使用され，その影響が考えられるが施設の使力の間には相関関係が認められない．

用状況（穀物のくん蒸時間）についてのデータは入手でき

2008
2009
2010
RF(2008-2010) Oct.-May
RF(2008-2010) June-Sept.

60
40Monthly Electric Power
Consumption （kWh）

Working Electricity （kW）

なかった．

20
0
-10

0

10

20

30,00020,00010,000030

4Monthly Mean Temperature （℃）

6

8 10
Month

12

図-A.3 月平均気温と月別の使用電力の関係

図-A.5 月別の使用電力量の推移

縦軸：使用電力，横軸：月平均気温

縦軸：月別使用電力量，横軸：月Working Electricity（kW）による推定結果を示す．ここでは，3年分のデータで回帰式100を算定した係数を用いて推定している．回帰式と実測値の間で相違が生じている月もあるが，おおむね回帰式で月別の使用電力（平均値）を推定できることがわかる．

2008
2009
2010
2008（Estimated）
2009（Estimated）
2010（Estimated）

60
40

2

2008
2009
2010

150

図-A.4は月別の使用電力の月平均気温を用いた回帰式

Working Electricity （kW）

2008
2009
2010

40,000

50
0
4

6

8

10

12

2

Month
図-A.6 月別の使用電力の推移
縦軸：使用電力，横軸：月20

表-A.3 および表-A.4 は回帰式の係数を示す．夏季（6～09 月）を除く期間については回帰式（5.1）の R が 2008 年

4

6

8

10
Month

12

2

から 2010 年の各年のデータについては，－0.43，－0.23，－0.25 であり，月平均気温に対して負の相関性があること

図-A.4 月別の使用電力の回帰式による推定結果がわかる．ただし，B-2 埠頭のように R の値が－1.0 に近く（3 年分で回帰式算定）はなく．負の相関関係は認めがたい．一方，夏季について

縦軸：使用電力，横軸：月も R が各年に対して，－0.57，－0.65，－0.54 であって負実線：2008 年度回帰推定値，点線：2009 年度回帰推定値，の相関が認められる．

一点鎖線：2010 年度回帰推定値
表-A.3 回帰式の係数（10～5 月）
年度

a

b

R

図-A.5は月別の使用電力量の推移を示す．また，図-A.6

2008-1.9769

93.666-0.4323は月別の使用電力の推移を示す．夏季に使用電力量が少な2009-1.1952

98.777-0.2282

く冬季に使用電力量が増加する傾向が確認される．
一方で4

2010

-1.1992

108.195-0.2481～6月に使用電力量が多いことが確認される．
この施設は穀2008-2010-1.5077

100.237-0.2972

A.2

B-3号上屋- 53 -

回帰式の係数（6～9 月）

150

年度

a

b

R

2008

-3.7260

136.708-0.57072009-5.0822143.577-0.6534

2010-5.1646

195.778-0.5359

2008-2010-0.3356

77.939-0.0318

Working Electricity
（kW）

表-A.4

2008
2009
2010
RF(2008-2010)

100
50
0

図-A.7 は月平均気温と月別の使用電力の関係について-10示す．回帰式は，10～5 月と 6～9 月について 3 か年データ

0

10

20

30

Monthly Mean Temperature （℃）

で回帰式を求めたものを示す．月平均気温と使用電力の関係には月平均気温が低下するほど使用電力が増加する関係

図-A.8 月平均気温と月別の使用電力の関係が認められる．これは施設内で使用される暖房による影響（10～2 月，３年分で回帰式算定）と考えられる．ただし，B-2 号上屋と比較すると，回帰式

縦軸：使用電力，横軸：月平均気温

からのデータのばらつきが大きい．これは先に示したように穀物のくん蒸に要する使用電力の影響によるものと思われる．

また，夏季については6月が回帰式からのずれが大きかったことからこれを除外して，あらためて回帰式を求めるこ

Working Electricity （kW）ととした．表-A.6は回帰式の係数について6月を除外して7
2008
2009
2010
RF(2008-2010) Oct. to May
RF(2008-2010） June to Sept.

250
200
150

～9月の3か月で求めた結果を示す．
図-A.9 は月平均気温と月別の使用電力の関係について示す．回帰式は，6～9 月の夏季について，6 月のデータを除き，7～9 月の 3 か年データで回帰式を求めたものを示す．
月平均気温と使用電力の関係には月平均気温が高くなるほ100

ど使用電力が増加する関係が認められる．R は 0.62 となり，

50

6 月のデータを除外しない場合には R は－0.03 であったこ

0とから，月平均気温に対する相関性が見られるようになっ

-10

0

10

20

30

Monthly Mean Temperature (℃)ている．これは先に示したように穀物のくん蒸に要する使用電力の影響がやや大きな 6 月のデータが除外されたことによるものと思われる．

図-A.7

月平均気温と月別の使用電力の関係

縦軸：使用電力，横軸：月平均気温

表-A.6 回帰式の係数以上の解析において，夏季以外の10～5月で回帰式を求（7～9 月）

年度

a

b

R

2008-2010

4.9416-32.488

0.6224

めた結果の回帰係数は小さいことから，回帰式からのずれ
Working Electricity （kW）の大きな3～5月のデータを除外して10～2月について3年分のデータで解析した．表-A.5は回帰式の係数である．この結果を図-A.8に示す．Rは－0.84とその絶対値が大きく使用
電力は月平均気温との負の相関が認められる．
表-A.5

回帰式の係数（10～2 月）

年度

a

b

R

2008-2010-4.133188.908-0.8387

150
2008
2009
2010
RF(2008-2010)

100
50
0
-10

0

10

20

30

Monthly Mean Temperature （℃）

図-A.9 月平均気温と月別の使用電力の関係（6月を除外して7～9月について，3年分で回帰式算定）
縦軸：使用電力，横軸：月平均気温- 54 -

図-A.10 は月別の使用電力の月平均気温を用いた回帰式

Working Electricity（kW）による推定結果を示す．ここでは，表-A.5 および表-A.6に示した 3 年分のデータで回帰式を算定した係数を用いている．すなわち，回帰式の算定において 3～6 月のデータは除外している．B-2 号上屋と比べると実測値と回帰推定値の相違が大きいことがわかる．穀物のくん蒸の影響と思われるが，くん蒸時間に関するデータは得られていない．そ

2008
2009
2010
2008（Estimated）
2009（Estimated）
2010（Estimated）

200
150
100
50
0

こで，図-A.11 に示すように月別の使用電力の回帰式によ4る推定使用電力と実際の使用電力との差分を求めた．図に68示すように各年の 4～6 月，2010 年の 10 月，各年の 3 月での両者の差異が大きいことがわかる．ここでは，これらを

図-A.12

10
Month

12

2

月別の使用電力の回帰式による推定結果とくん蒸の影響と考えて差し引くこととした．

補正後の使用電力の比較（3 年分で回帰式算定，3～6 月データ除外）

2008
2009
2010
2 0 0 8 （ Est im at e d）
2 0 0 9 （ Est im at e d）
2 0 1 0 （ Est im at e d）

Working Electricity
（kW）

200
150

縦軸：使用電力，横軸：月
A.3

T-1号上屋100

図-A.13 は月別の使用電力量の推移を示す．また，図50-A.14 は月別の使用電力の推移を示す．B-1 号上屋と同様に夏季に使用電力量が少なく冬季に使用電力量が増加する傾

0
4

6

8

10

12

2

向が確認される．

Month
Electric Power
Consumption （kWh）

図-A.1010,000

月別の使用電力の回帰式による推定結果（3 年分で回帰式算定，3～6 月データ除外）

150

2008
2009
2010

100

2,500

4

6

8
10
Month

50

図-A.130

12

2

月別の使用電力量の推移

縦軸：使用電力量，横軸：月

-50

4

6

8

10

12

2

Month
図-A.115,000

0Working Electricity （kW）

Difference of Working
Electricity （kW）

縦軸：使用電力，横軸：月

2008
2009
2010

7,500

月別の使用電力の回帰式による推定結果との差分（3 年分で回帰式算定，3～6 月データ除外）
縦軸：使用電力差分，横軸：月
図-A.12は図-A.11に示した差分を差し引いた月別の使

40
2008
2009
2010

30
20
10
0
4

用電力の月平均気温を用いた回帰式（3～6月はデータ整理から除外）による推定結果を示す．くん蒸による影響と思図-A.14

われる期間の使用電力について補正を加えることにより月

6

8

10
Month

12

月別の使用電力の推移

縦軸：使用電力，横軸：月別の使用電力は回帰式によりおおむね推定できることがわ
かる．

- 55 -

2

12 月～3 月のように，差異が生じている月もあるが，おお表-A.7 および表-A.8 は回帰式の係数を示す．10 月～5 月
については回帰式の R が 2008 年から 2010 年の各年のデー

むね回帰式で推定できることがわかる．

タについては，－0.92，－0.83，－0.91 と大きく，月平均

Working Electricity （kW）

気温に対して負の相関性があることがわかる．一方，夏季（6～9 月）については相関性が 10～5 月ほどには大きくな
い．
表-A.7 回帰式の係数（10～5 月）
年度

a

b

R

2008

-1.0147

21.139-0.9204

2009-1.0648

23.219-0.8346

2010-0.6126

16.883-0.9059

2008-2010-0.9045

20.405-0.8065

2008
2009
2010
2 0 0 8 （ Est i m at e d）
2 0 0 9 （ Est i m at e d）
2 0 1 0 （ Est i m at e d）

40
30
20
10
0
4

表-A.8 回帰式の係数（6～9 月）

図-A.16

年度

a

b

R

2008

-0.3350

14.855-0.6330

2009-0.2354

11.759-0.98412010-0.07498.624-0.3316

2008-2010-0.2288

12.083-0.5147

6

8

10
Month

12

2

月別の使用電力の回帰式による推定結果（3 年分で回帰式算定）
縦軸：使用電力，横軸：月

A.4

T-2号上屋図-A.17 は月別の使用電力量の推移を示す．また，図-A.18 は月別の使用電力の推移を示す．T-1 号上屋と同様に

図-A.15 は月平均気温と月別の使用電力の関係について示す．回帰式は，10～5 月と 6～9 月のそれぞれに対して，夏季に使用電力量が少なく冬季に使用電力量が増加する傾3 か年のデータで回帰式を求めたものを示す．10～5 月につ向が確認される．

いては，月平均気温と使用電力の関係には月平均気温が低下するほど使用電力が増加する関係が認められる．これはElectric Power
Consumption （kWh）

Working Electricity （kW）

施設内で使用される暖房による影響と考えられる．

2008
2009
2010
RE(2008-2010) Oct. to May
RE(2008-2010) June to Sept.

40
30
20

10,000
2008
2009
2010

7,500
5,000
2,500
0
4

10
0
-10

0

10

20

図-A.17

30

8

10 12
Month

月別の使用電力量の推移

縦軸：使用電力量，横軸：月Montlhy Mean Temperature （℃）
図-A.156

月平均気温と月別の使用電力の関係（3年分で回帰式算定）

縦軸：使用電力，横軸：月平均気温
図-A.16 は月別の使用電力の回帰式による推定結果を示す．ここでは，3 年分で回帰式算定した係数を用いている．

- 56 -

2

Working Electricity （kW）

Working Electricity （kW）

40
2008
2009
2010

30
20
10
0
4

6

図-A.18

8

10
Month

12

2008
2009
2010
RE(2008-2010) Oct. to May
RE(2008-2010) June to Sept.

40
30
20
10
0
-10

2

0

10

20

30

Montlhy Mean Temperature （℃）

月別の使用電力の推移

図-A.19月平均気温と月別の使用電力の関係（3 年分で回帰式算定）

縦軸：使用電力，横軸：月

縦軸：使用電力，横軸：月平均気温
表-A.9 および表-A.10 は回帰式の係数を示す．10 月～5月については回帰式(5.1)の R が 2008 年から 2010 年の各年

図-A.20 は月別の使用電力の回帰式による推定結果を示のデータについては，－0.93，－0.86，－0.75 と大きく，す．ここでは，3 年分で回帰式算定した係数を用いている．

月平均気温に対して負の相関性があることがわかる．一方，差異が生じている月もあるが，おおむね回帰式で推定でき

夏季（6～9 月）については相関性が求められない．

ることがわかる．

a

b

R

2008

-0.451111.678-0.93912009-0.4205

12.276-0.86182010-0.474213.111-0.7533

2008-2010-0.4524

12.366-0.8266

表-A.10Working Electricity （kW）

表-A.9 回帰式の係数（10～5 月）
年度

回帰式の係数（6～9 月）

年度

a

b

R

2008

0.01806.388

0.02882009

0.10814.122

0.3251

2010

0.02186.683

0.0678

2008-2010

0.12154.356

0.2709

2008
2009
2010
2008（Estimated）
2009（Estimated）
2010（Estimated）

40
30
20
10
0
4

図-A.20

6

8

10
Month

12

2

月別の使用電力の回帰式による推定結果（3 年分で回帰式算定）
縦軸：使用電力，横軸：月

図-A.19 は月平均気温と月別の使用電力の関係について示す．回帰式は，10～5 月と 6～9 月について，3 か年デー

A.5 ガントリークレーン動力

タで回帰式を求めたものを示す．10～5 月については月平

図-A.21 はコンテナ荷役個数と当該施設における使用電

均気温と使用電力の関係には月平均気温が低下するほど使用電力が増加する関係が認められる．これは施設内で使用される暖房による影響と考えられる．

力量の関係を示す．荷役個数が増加するにしたがい使用電力量が増加する傾向が見られるが，両者の間には，ばらつきが大きいことがわかる．

- 57 -Electric Power
Consumption perContainer (kWh／Unit）

Monthly Electric Power
Consumption (kWh)

2008
2009
2010

8.0

20,00015,00010,000
5,000

6.0
4.0
2.0
0.0
4

6

8

10

12

2

Month

0

図-A.230

図-A.21

1,000
2,000
3,000
Number of Cargo Handling

コンテナ 1 個あたりの使用電力量

縦軸：コンテナ 1 個あたり使用電力量，横軸：月

荷役個数と使用電力量の関係

表-A.11 および表-A.12 は回帰式(A.2)の係数を示す．夏季（6～9 月）を除く期間については回帰式の R が 2008 年

縦軸：使用電力量，横軸：荷役個数から 2010 年の各年のデータについては，－0.75，－0.86，
図-A.22 はコンテナ 1 個あたりの平均荷役時間を示す．

－0.91 と大きく，月平均気温に対して負の相関性があるこ

ここでは荷役開始から終了までの時間を荷役個数で除したとがわかる．一方，夏季については相関係数の値が年度に数値であって実サイクル時間ではない．また，荷役個数によって大きく異なり，相関性が夏季以外の期間ほどには大は空コンテナの個数も含まれる．2011 年 1 月に平均荷役時

きくないことがわかる．

間が長くなっているデータがあるが，総じて月ごとの変動
W2=a・T＋bは少ない．したがって，荷役個数に対する使用電力量のば(A.2)

らつきの原因はコンテナ１個あたりの平均荷役時間の影響ではないと考えられる．

ここに，

W2：20ft コンテナ 1 個あたりの使用電力量（kWh／個）

Mean Handling Time
（ｍin／Unit）

T：月平均気温（℃）
2.5

表-A.11

2.0
1.5
2008
2009
2010

1.0
0.5
0.0
4

6

8

10

12

a

b

R

2008

-0.17125.607-0.75472009-0.1795

5.601-0.86002010-0.2204

5.314-0.9100

2008-2010-0.1884

5.506-0.83052

Month

図-A.22回帰式の係数（10～5 月）

年度

表-A.12コンテナ 1 個あたりの平均荷役時間

縦軸：平均荷役時間，横軸：月
そこで，使用電力量を荷役個数で除算しコンテナ 1 個あ

回帰式の係数（6～9 月）

年度

a

b

R

2008

0.17350.154

0.60232009

0.10411.150

0.48692010-0.0161

3.632-0.2254

2008-2010

0.08241.675

0.4256たりの使用電力量を求めた．図-A.23 は月別のコンテナ 1個あたりの使用電力量の推移を示す．コンテナ 1 個あたりで求めると夏季に使用電力量が少なく，冬季に使用電力量

図-A.24 は月平均気温と月別のコンテナ 1 個あたりの使用電力量の関係について示す．回帰式は，10～5 月，6～9が大きく増加する傾向が確認される．運転席と機械室に暖月について 3 か年データで回帰式を求めたものを示す．10

房設備があり冬季に使用していることの影響および冬季に～5 月については，月平均気温とコンテナ 1 個あたりの使は日中時間が短くなるため照明点灯の影響があるが試算の結果，その影響は使用電力の月別の変動を説明できるほど用電力量の関係には月平均気温が低下するほど使用電力量が増加する関係が認められる．

大きくないことが確認されている．

- 58 -

6.0

20

4.0

10

2.0

0

0.0

1

-10
0
10
20
30
40
Monthly Mean Tempreture （ ℃）

図-A.2420ft
40ft

Number of Container(Unit)

Electric Power
Consumption perContainer（kWh/Unit)

30

2008
2009
2010
RF (Oct. to May)
RF (June to Sept.)

8.0

6

11

図-A.26

16
Date

21

26

31

冷凍コンテナの使用個数の変動(2009 年 3 月)

月平均気温と月別のコンテナ 1 個あたりの使用

縦軸：コンテナ個数，横軸：日付

電力量の関係（3 か年で回帰式算定）
縦軸：コンテナ 1 個あたり使用電力量，横軸：月平均気温

Monthly Electric Power
Consumption （kWh）

帰式による推定結果を示す．ここでは，3 年分で回帰式算定した係数を用いている．差異が生じている月もあるが，使用電力量の年間の変動を月平均気温を用いた回帰式でお

2008
2009
2010
RE(2008）
RE(2009）
RE(2010）8.0
6.0

80 ,00 0

30 0,00 0

60 ,00 0
20 0,00 0
40 ,00 0
10 0,00 0

20 ,00 0
0

0
4

6

8

10 1 22Month(1) 2008 年度

4.0

40 0 ,0 0 0

1 0 0 ,0 0 0

0.0
4

6

8

10

12

2

Month

図-A.25

月別の使用電力の回帰式による推定結果（3 年分で回帰式算定）

8 0 ,0 0 0

30 0 ,0 0 0

6 0 ,0 0 0
20 0 ,0 0 0
4 0 ,0 0 0
10 0 ,0 0 0

2 0 ,0 0 0004

縦軸：コンテナ1個あたり使用電力量，横軸：月

6

8

10

12

Conversion Container
NumberMonthly Electric Power Consumption
Conversion Container Number

2.0
Monthly ElectricPower Consumption（kWh）Electric PowerCon sumption perContainer （ｋWｈ／Unit）

およそ推定できることがわかる．

40 0,00 0

1 00 ,00 0

Conversion Container
NumberMonthly Electric Power Consumption
Conversion Container Number

図-A.25 はコンテナ 1 個あたりの月別の使用電力量の回

2

Month

(2) 2009 年度

B-4号荷捌地

B-4 号荷捌地においてはコンテナ船の積み込み前後の冷Monthly Electric Power Consumption
Conversion Container Number

凍コンテナ（リーファーコンテナ）の保冷のために電源供

400 ,000

Monthly ElectricPower Consumption（kWh）

1 00,000

給を行っている．個別のコンセントごとに電源の接続開始
時間と解除時間が記録されていることからこのデータを用いて保冷されているコンテナ数を時系列的に把握できる．
図-A.26 は 2009 年 3 月の B-4 号荷捌地における 20ft および 40ft 冷凍コンテナの使用個数の変動を表したものである．

8 0,000

300 ,000

6 0,000
200 ,000

4 0,000

100 ,000

2 0,000
0

0
4

6

8

10

12

Conversion Container
Number

A.6

2

Month

図の細実線は 20ft コンテナ，太実線は 40ft コンテナに対応(3) 2010 年度

する．コンテナ個数は 1 か月の間で 4 回の増減があるが，これはコンテナ船の着桟にあわせて荷捌地において電源に

図-A.27接続する冷凍コンテナの数が変動するためである．

換算コンテナ個数と使用電力量の関係

縦軸（左）：使用電力量，縦軸（右）：換算コン
テナ数，横軸：月，●：使用電力量，○：換算コンテナ個数- 59 -Power Consumption perConversion Container Number(kWh)

図-A.27(1)～(3)は 2008 年 3 月から 2011 年 3 月の期間の換算コンテナ個数と使用電力量の関係を示したものである．
換算コンテナ個数とは 20ft コンテナを 1，40ft コンテナを 2として 10 分ごとに電源接続されているコンテナの数をカウントして一か月総計したものである．例えば，40ft コン
テナ１個が１か月常時電源に接続されていると１か月が30 日の場合には，2×6×24×30＝17,280 が換算コンテナ個数となる．図-A.27 より換算コンテナ個数と使用電力量の

0.6
2008
2009
2010

0.4

0.2

0.0
4

変動パターンは，ほぼ同じであって A 港においては毎年秋

6

8

12

2

Month

にピークがあることがわかる．
図-A.28は2008年4月から2011年3月の月間の換算コンテ
ナ個数と使用電力量の関係である．図には各年度ごとの両10

図-A.29単位換算コンテナ個数あたりの使用電力量

縦軸：換算コンテナ個数あたりの使用電力量，横軸：月者の回帰式を示している．換算コンテナ個数と使用電力量の間にはばらつきがあるが，おおむね比例関係にあるとい表-A.13 は回帰式(A.3)の係数を示す．回帰式の R が 2008

える．すなわち電源に接続されているコンテナ個数が多け

年から 2010 年の各年のデータについては，0.96，0.77，0.84

れば使用電力量も増加する関係にある．しかしながら両者と大きく，月平均気温に対して正の相関性があることがわの関係にはばらつきが見られ，その原因としては，季節にかる．

よる消費電力の効率の相違の可能性がある．これについて
W3＝a・T＋b

は，夏季と冬季の気温差が影響していると考えた．

Monthly Electric Power
Consumption (ｋWh)1.E+058.E+04

ここに，
2008
2009
2010

6.E+04R＝ 0.864
W ＝ 0 . 2 0 9 4N ＋ 6 4 1 8
R =0 . 9 5 8
W = 0 . 2 6 0 6N + 2 5 2 6
R=0.858
W=0.1942N+10153

W3：換算コンテナ個数あたりの使用電力量（kWh／換算コ
ンテナ数）
T：月平均気温（℃）
2008
2009

4.E+04

表-A.132010
RF 2008
RF 2009

2.E+04RF

0.E+000.E+00

1.E+05

2.E+05

3.E+052010

4.E+05

Conversion Container Number

図-A.28

(A.3)

回帰式

年

a

b

R

2008

0.008086

0.231530.9643

2009

0.0051200.25699

0.7711

2010

0.008087

0.21897

0.83702008-2010

0.007118

0.236150.8457

換算コンテナ個数と使用電力量の関係
図-A.30 は月平均気温と単位換算コンテナ個数あたりの縦軸：使用電力量，横軸：換算コンテナ個数

使用電力量の関係（年度ごとに回帰式を計算）を示す．年
以上のことから冷凍コンテナの冷却のための気温の影
響を考察することとした．図-A.29 は単位換算コンテナ個数あたりの使用電力量の月別変動を示す．月別変動のパタ

度ごとの回帰式は，おおむね同一であることがわかる．また，図-A.31 は月平均気温と単位換算コンテナ個数あたりの使用電力量の関係（3 か年で回帰式を計算）を示す．

ーンは，年度ごとに同一であって使用電力量は夏季に高く
冬季に低いことがわかる．夏季（7～9 月）においては，冬季（12～2 月）に比べて約 2 倍の使用電力量となっていることが確認される．

- 60 -Power Consumption perConversion Container
Number (kWh)0.6

力量の回帰式による推定結果を示す．ただし回帰推定値の2 0 0 8 W = 0 . 0 0 8 1 T + 0 . 2 3 2 (R= 0 . 9 6 4 )2 0 0 9 W = 0 . 0 0 5 1 T + 0 . 2 5 7 (R= 0 . 7 7 1 )2 0 1 0 W = 0 . 0 0 8 1 T + 0 . 2 1 9 (R= 0 . 8 3 7 )

計算では，3 年分で回帰式算定した係数を用いている．差異が生じている月もあるが，おおむね回帰式で推定できる

0.4

ことがわかる．

0.2
2008
2010
R E 2009

0.0
-10

0

10

A.7 レール保温2009
R E 2008
R F 201020

図-A.33 はガントリークレーンのレール保温の月別使用

30

Monthly Mean Teperature (℃)
図-A.30電力量の推移を示す．
施設に通電する 12 月から 3 月までの期間について示している．

月平均気温と単位換算コンテナ個数あたりの使Monthly Electric Power
Consumption （ｋWh）

用電力量の関係（年度ごとに回帰式を計算）
縦軸：換算コンテナ個数あたりの使用電力量，横軸：月Power Consumption perConversion Container
Number (kWh)平均気温

図-A.31

0.8

2008
2009
2010
Regression Equation

0.6

50,00040,00030,00020,000

2008
2009
2010

10,000
0
12

1

2

3

Month

0.4

図-A.33

月別使用電力量の推移

縦軸：使用電力量，横軸：月平均気温0.2

図-A.34 は隣接するアメダス観測地点における月降雪量

0.0
-10
0
10
20
30
Monthly Mean Temperature (℃)と当該施設における使用電力の関係を示す．月降雪量が増

月平均気温と単位換算コンテナ個数あたりの使に示すように月平均気温が低いほど月降雪量が増加する関加すると使用電力が増加する傾向が認められるが，
図-A.35
係にあること，降雪の有無にかかわらず常時，通電してい用電力量の関係（3 か年で回帰式を計算）
縦軸：換算コンテナ個数あたりの使用電力量，横軸：月ることから月平均気温による影響のみを考慮する．

Working Electricity （ｋW）

Power Consumption perConversion Container Number
(kWh)

平均気温

2008
2009
2010
RE(2008）
RE(2009）
RE(2010）

0.6

0.4

0.2

60

40
2008
2009
2010

20

0
0

100

200

300

Monthly Snow Fall （cm）

0.0

4

6

8

10

12

2

図-A.34Month

図-A.32

月降雪量と使用電力の関係

縦軸：使用電力，横軸：月降雪量

月別の単位換算コンテナ個数あたりの使用電力量の回帰式による推定結果（3 年分で回帰式算定）
縦軸：換算コンテナ個数あたりの使用電力量，横軸：月図-A.32 は月別の単位換算コンテナ個数あたりの使用電- 61 -

400

Working Electricity （ｋW）

Monthly Snow Fall （cm）

400
2008
2009
2010

300
200
100
0
-10

-5

0

5

2008
2009
2010
RE(2008)
RE(2009)
RE(2010)

60

40

20

0
-10

10

-5

Monthly Mean Temperature （℃）

図-A.350

510Monthly Mean Temperature （℃）

図-A.36月平均気温と月降雪量の関係

月平均気温と使用電力の関係（年度ごとに回帰式を計算）

縦軸：月降雪量，横軸：月平均気温

縦軸：使用電力，横軸：月平均気温
表-A.14 は回帰式（A.4）の係数を示す．回帰式の R が 2008
Working Electricityr （ｋW）

年から 2010 年の各年のデータについては，－0.94，－0.91，－0.99 と大きく，月平均気温に対して負の相関性があることがわかる．
(A.4)

W４＝a・T＋b
ここに，

2008
2009
2010
Regration Equation

60

40

20
Y=-3.88X+31.8
R=-0.956
0

W4：使用電力（ｋW）

-10

-5

T：月平均気温（℃）
図-A.37
表-A.140

510Monthly Mean Tempreture（℃）

月平均気温と使用電力の関係（3 か年で回帰式を計算）

回帰式

年度

a

b

R

2008

-3.9752

31.715-0.9383

2009-3.1445

32.927-0.9102

図-A.38 は月別のレール保温の使用電力量の回帰式によ2010-4.2379

31.941-0.9942

る推定結果を示す．ここでは，3 年分で回帰式を算定した

2008-2010-3.8790

31.842-0.9558

縦軸：使用電力，横軸：月平均気温係数を用いている．差異が生じている月もあるが，おおむね回帰式で推定できることがわかる．

図-A.36 は月平均気温と使用電力の関係（年度ごとに回帰式を計算）を示す．年度ごとの回帰式は，ほぼ同一であWorking Electricity （ｋW）

ることがわかる．また，図-A.37 は月平均気温と使用電力の関係（3 か年で回帰式を計算）を示す．レール保温に使用する電力は月平均気温と強い負の相関があることがわか
る．

60
45
2008
2009
2010
RE(2008）
RE(2009）
RE(2010）

30
15
0
12

1

2

3

Month

図-A.38

月別のレール保温の使用電力の回帰式による推定結果（3 年分で回帰式算定）
縦軸：使用電力，横軸：月- 62 -

A.8 チップヤード

用していること．

チップヤード（写真-A.2）においてはチップ船が着桟し④チップを工場へ運搬する際の作業時にも照明は使っておた際にアンローダーを用いてチップが荷卸しされ，ベルト

り，それに伴う電力も毎月の集計に含まれていること．
以上が電力消費の要因であるが照明に使用される電力

コンベアを用いて野積地に運搬される．したがって運搬用の使用実態については把握できなかったため，ここでは主のベルトコンベアが主たる電力消費源となる．

たる電力消費が荷役時のベルトコンベアの使用であると仮定し，チップ船の荷役時間から使用電力量を求めることとする．
表-A.15 は 10 月～5 月について月別の施設稼働時間と使用電力量の回帰式(A.5)の係数を示す．回帰式の R が 2009
年，2010 年の各年のデータについては，0.86，0.81 と比較的大きい．また，表-A.16 に示す 6～9 月については，2009
年，2010 年の R が 1.00，0.90 とさらに相関性が高いことがわかる．

Electric Power Consumption
per Facikity Operating Hour
(kWh/h)写真-A.2

1000

ここに，

2009
2010

750

W5：使用電力量（kWh）
X：施設稼働時間（h）

500
表-A.15

250
0
-10

0

10

20

30

Monthly Mean Temperature (℃）
図-A.39(A.5)

W5＝a・X＋b

チップヤードと荷役用ベルトコンベア

回帰式（10～5 月）

年度

a

b

R

2009

224.30

11,2280.86122010

169.31

17,7210.80492009-2010

204.3813,6010.8412

表 A.16 回帰式（6～9 月）

月平均気温と稼動時間あたりの使用電力量の関係

縦軸：稼動時間あたりの使用電力量，横軸：月平均気温
図-A.39 は 2009 年度，2010 年度の 2 か年のデータについて月平均気温と稼働時間あたりの使用電力量の関係を求め

年度

a

b

R

2009

199.112,275

0.99952010

237.94-1,2390.90102009-2010

208.501,129

0.9768

図-A.40 は 10 月から 5 月の期間について施設稼働時間とたものである．図に示すように月平均気温が低くなるほど

月別の使用電力量の関係を示す．回帰式は，10～5 月につ

稼動時間あたりの使用電力量が大きくなっていることがわ

いて 2 か年データで回帰式を求めたものを示す．施設稼動

かる．月平均気温と使用電力量に負の相関がある理由は，

時間と使用電力量の関係については稼動時間が長くなるほ

港湾管理者へのヒアリングに基づくと以下のように考えらど使用電力量が増加する関係が認められる．ただし，稼働れる．

時間がゼロであっても使用電力があるのは，チップを工場①管理施設における照明，暖房等も使用電力量の中に含まへ運搬する際の作業時にも照明は使っており，それに伴うれていること．

電力も毎月の集計に含まれていることによる．

②施設内（チップヤード内）の照明等も使用電力量に含まれていること．
③チップ船の荷役作業以外にも施設内（チップヤード内）の照明を使用していること．
特に冬期間は日没も早いため，トラックへのチップ積み込み作業時には施設内の照明を使- 63 -

Monthly Electric Power
Consumption (kWh)

ここに，60,000W6：稼動時間あたり使用電力量（kWh／h）
T：月平均気温（℃）

40,000
表-A.1720092010
RE(2009-2010）

20,000

年度

a

b

R

2009

-19.410417.551-0.51742010-12.640398.132-0.9427

2009-2010-15.682409.328-0.5874

0
0

40

80

120

160

200

Facility Operation Hour (h)表-A.18

図-A.40 施設稼働時間と月別の使用電力量の関係（10 月～5 月，2 か年で回帰式を計算）
縦軸：使用電力量，横軸：施設稼動時間
図-A.41 は 6 月～9 月について施設稼働時間と月別の使用電力量の関係を示す．回帰式は，6～9 月の期間について，
2 か年のデータで回帰式を求めたものを示す．施設稼動時
使用電力量が増加する関係が認められる．
夏季については，
ついては日中時間が長いため，チップを工場へ運搬する際の夜間作業時の照明の使用時間が短いことによるものと思

年度

a

b

R

2009

-1.358252.669-0.1696

2010

0.673

205.0390.0547

2009-2010-1.220246.514-0.1261

図-A.42 は，月平均気温と月別の施設稼働時間あたりの月のデータを用いて 2 か年データで回帰式を求めたものを示す．10 月～5 月については，月平均気温と使用電力の関係には月平均気温が低下するほど使用電力が増加する関係が認められる．これは施設内で使用される暖房による影響に加えて月平均気温の低い冬季においては昼時間が短いた
め荷役のための照明が必要となる影響と考えられる．

60,00020092010
RE(2009-2010）

40,000Electric Power Consumption
per Operation Hour （ｋ Wh/h)Monthly Electric Power
Consumption (kWh)

われる．

回帰式（6～9 月）

使用電力量の関係を示す．回帰式は，10 月～5 月と 6～9間と使用電力量の関係については稼動時間が長くなるほど
施設稼働時間と月別の使用電力量の相関性が高い．夏季に回帰式（10～5 月）

20,000
0
0

40

80

120

160

Facility Operation Hour (h)

1000

2009
2010

750

RE(2009-2010） Oct. to May
RE(2009-2010） June to Sept.

500
250
0
-10

図-A.41 施設稼働時間と月別の使用電力量の関係（6～9 月，2 か年で回帰式を計算）

図-A.42

縦軸：使用電力量，横軸：施設稼動時間

2030

月平均気温と稼動時間あたりの使用電力量の関縦軸：稼動時間あたりの使用電力量，
横軸：月平均気温数を示す．回帰式の R が 2009 年，2010 年の各年のデータについては，－0.52，－0.94 と比較的大きい．一方，表-A.18
いことがわかる．

10

係（２か年データで回帰式算定）

表-A.17 は夏季以外について年度別の回帰式（A.6）の係に示す夏季については，R が－0.17，0.05 と相関性が小さ

0Monthly Mean Temperature （℃）

図-A.43 は月別の稼動時間あたりの使用電力量の回帰式
による推定結果を示す．ここでは，2 年分で回帰式算定した係数を用いている．2009 年１月のように大きな差異が生

W6＝a・T＋b(A.6)

じている月もあるが，おおむね回帰式で推定できることがわかる．

- 64 -

1000が確認される．

2009
2010
2009（Estimated）
2010（Estimated）

750

12,000500Monthly Electric Power
Consumption （kWh）

Electric Power Consumption
per Operation Hour (kWh/h)

季に使用電力量が少なく冬季に使用電力量が増加する傾向

250
0
4

6

8

10

12

2

Month
図-A.43

2008
2009

10,000

2010
8,000
6,000
4,000
2,000

月別の稼動時間あたりの使用電力量の回帰式に0よる推定結果（2 年分で回帰式算定）

4

6

8

10

12

2

Month

縦軸：稼動時間あたりの使用電力量，横軸：月図-A.44
A.9 陸電施設

月別の使用電力量の推移

縦軸：使用電力量，横軸：月

写真-A.3，写真-A.4 に示す陸電施設においては，港湾に停泊中の船舶に対して陸上から電力を供給している．A 港

20
Working Electricity （kW）

においては，曳船に対して電力を供給している．

2008
2009
2010

15

10

5

0
4

6

8

10

12

2

Month

図-A.45
写真-A.3

月別の使用電力の推移

縦軸：使用電力，横軸：月

係留中の曳船表-A.19 は 10～5 月について年度別の回帰式の係数を示す．回帰式（A.7）の R が 2008 年，2009 年，2010 年の各年のデータについては，－0.97，－0.92，－0.93 と数値が－1 に近く使用電力が月平均気温との間に負の相関が大きいことがわかる．また，
表-A.20 に示す 6～9 月については，
R が 0.21，0.42，0.66 と使用電力と月平均気温の間には正の相関性が認められる．ただし，回帰式の勾配は小さく温度による影響は少ない．
写真-A.4

陸電施設
W7＝a・T＋b(A.7)

図-A.44 は月別の使用電力量の推移を示す．また，図-A.45 は月別の使用電力の推移を示す．使用電力は月使用

ここに，電力量を陸電施設の稼働時間で除した数値であって，使用

W7：陸電施設稼動時間あたり使用電力量（kWh／h）

電力の平均的な値を示すと考えられる．これらの図より夏

T：月平均気温（℃）- 65 -

回帰式（10～5 月）

20

年度

a

b

R

2008

-0.7729

10.632-0.9663

2009-0.8376

11.602-0.9174

2010-0.59709.857-0.9279

2008-2010-0.7434

10.711-0.9224

表-A.20回帰式（6～9 月）

年度

a

b

R

2008

0.008736

1.475380.20692009

0.011658

1.328109

0.4157

2010

0.025362

1.143027

0.65892008-2010

0.021912

1.19763

0.5313

Working Electricity （kW）

表-A.19図-A.47れる暖房による影響と考えられる．すなわち，月平均気温が低い月ほど曳船内の暖房等に電力を利用するための電力消費量が増加していると考えられる．6～9 月については月
平均気温による相違は少ない．

Working Electricity (kW）

20
2008
2009
2010
RE(2008-2010) Oct. to May
RE(2008-2010） June to Sept.

10

5

0
30

Monthly Mean Temperature （℃）

図-A.46

8

10

12

2

月別の使用電力の回帰式による推定結果
縦軸：使用電力，横軸：月電力が増加する関係が認められる．これは曳船内で使用さ

20

6（3 年分で回帰式算定）

気温と使用電力の関係には月平均気温が低下するほど使用

10

5

Month

で回帰式を求めたものを示す．10～5 月については月平均

0

10

4

示す．回帰式は，10～5 月と 6～9 月について 3 か年データ

-10

15

0

図-A.46 は月平均気温と月別の使用電力の関係について

15

2008
2009
2010
2008(Estimated)2009(Estimated）
2010(Estimated)

月平均気温と月別の使用電力の関係（3 か年で回帰式算定）

縦軸：使用電力，横軸：月平均気温
図-A.47 は月別の使用電力の月平均気温を用いた回帰式による推定結果を示す．ここでは，3 年分のデータで回帰式を算定した係数を用いている．回帰式と実測値の間で相違が生じている月もあるが，おおむね回帰式で月別の使用電力（平均値）を推定できることがわかる．

- 66 -

付録 B 漁港および関連施設の使用電力量と気温の関係の80Electric Power Consumption（kWｈ/day）

分析
B.1 漁港（町支払分）
図-B.1 は E 漁港における漁港施設における町支払分の月別の使用電力量を示したものである．主たる用途は港湾内の照明，公園公衆トイレの照明等である．使用電力量は後述する施設に比べ少なく，また年ごとの変動が大きい．また，図-B.2 は月別の日平均使用電力量の変動であり，2008

Jan. to May and Oct. to Dec.
June to Sept.
Regression Equation(1)Regression Equation(2)

60

40

20

0
-10

年の夏季の使用量が大きい．図-B.3 は月平均気温と日平均

0

使用電力量の関係を示すが，月平均気温と電力使用量の間の相関は小さい．なお図中の実線と点線はそれぞれ 10 月～

10

20

30

Monthly Mean Temperature （℃）

図-B.3 月平均気温と漁港（町支払分）の日平均使用電力

5 月，6～9 月について回帰式を示す．

量との関係
縦軸：使用電力量，横軸：月平均気温●：1-5 月と 10-12 月，○：6-9 月，実線：回帰式(1)点線：回帰式(2)
2008
2009
2010

3,000

図-B.4 は，日平均使用電力量の回帰推定値と実績値の比較を示す．漁港（町支払分）の使用電力量は回帰式による2,000

推定値と実績値との乖離が大きい．

1,000

80
0
4

6

8

10

12

E le ctric Powe r Con su mption（ kWh / day)Electric Power
Consumption (kWｈ )

4,000

2

Month
図-B.1 使用電力量（漁港，町支払分）

Electric Power Consumption（kWh/day)

縦軸：月別使用電力量，横軸：月Actual Value
Regression Equation

60
40
20
0

80

4

8

2008

12

4

8

2009

12

4

8

12

2010

Year and Month60

図-B.4 漁港（町支払分）の日平均使用電力量の回帰推定

40

値と実績値の比較
縦軸：使用電力量，横軸：年月20●：実積値，○：回帰式による推定値

0
4

2008

8

12

4

2009

8

12

4

8

2010

B.2 漁業協同組合（高圧）12Year and Month

E 漁港には漁業者の施設が立地している．その電力の使用状況について分析する．図-B.5 は漁協（高圧）の月別使

図-B.2 漁港（町支払分）の日平均使用電力量の経年変動

用電力量を示す．冬季に使用電力量が少なく夏季に増加す

縦軸：使用電力量，横軸：年月る傾向が見られる．図-B.6 は同じく日平均使用電力量の経年変動を示す．夏季には冬季の約 4 倍の使用電力量となっている．図-B.7 は月別に求めた日平均気温と日平均使用電力量の関係を示す．図中の実線は回帰式である．なお，●- 67 -

で 1 点大きくはずれている点があるが，新しい冷凍施設のElectric Power Consumption（ｋWh/day)

稼動前であるため回帰式の算定からは除外している．気温の高い夏季の日平均使用電力量が増加し，気温の低い冬季に日平均使用電力量が減少する傾向が見られるが，気温が比較的低い時期にも日平均使用電力量が増大していることがある．特に△で表記した期間の中で 9～11 月にその傾向が顕著である．漁協における高圧分の使用電力量の大部分は冷凍庫における電力使用であり，電力使用は①製氷，②製氷した氷の保管，③水産物の急速冷凍，④冷凍した水産

3,000
2,500
2,000
1,500
1,000

Dec. to Mar.
June to Sept.
Apr. to May and Oct. to Nov.
RF

500
0
-10

物の保管があり，①および②は夏場の漁期に向けて定常的

0

10

20

30

Monthly Mean Temperature （℃）に行っているのに対し，③に対する電力需要は漁期に急増することが回帰式からの乖離の原因と考えられる．

図-B.7 月平均気温と漁協（高圧）の日平均使用電力量

図-B.8 は，日平均使用電力量の回帰式による推定値と実の関係

績値の比較を示す．両者はおおむね一致していることがわ

縦軸：使用電力量，横軸：月平均気温●：12-3 月，○：6-9 月，△：4-5 月と 10-11 月，

かる．

実線：回帰式

2008
2009
2010
2011

75,0002,500Monthly Electric Power
Consumption （kWh/day)Monthly Electric Power
Consumption (kWｈ)100,000

50,00025,000
0

2,000
1,500
1,000
Actual Value
Regression Equation

500
0

4

6

8

10

12

2

3

7 11 3

2008

Month

7 11 32009

7 11 3

2010

7 11

2011

Year and Month

図-B.5 漁協（高圧）の月別使用電力量

図-B.8 漁協（高圧）の日平均使用電力量の回帰推定値と縦軸：月別使用電力量，横軸：月実績値の比較

Electric Power Consumption（kWh/day)

縦軸：使用電力量，横軸：年月2,500●：実積値，○：回帰式による推定値

2,000以上に示した漁協（高圧分）について電力使用の大半を1,500

占める冷凍庫について図-B.5～図-B.7 と同様の分析を行

1,000

う．図-B.9 は漁協冷凍庫の月別使用電力量を示す．冬季に使用電力量が少なく夏季に増加する傾向が見られる．図500-B.10 は同じく日平均使用電力量の経年変動を示す．夏季には冬季の約 4 倍の使用電力量となっている．図-B.11 は

0
3
2008

7

11

3
2009

7

11

3

7

11

2010

Year and Month

3

7

11

2011

月別に求めた日平均気温と日平均使用電力量の関係を示す．
気温の高い夏季の日平均使用電力量が増加し，気温の低い

図-B.6 漁協（高圧）の日平均使用電力量の経年変動

冬季に日平均使用電力量が減少する傾向が見られるが，気縦軸：使用電力量，横軸：年月

温が比較的低い時期にも日平均使用電力量が増大していることがある．これは水産物の急速冷凍のための電力使用が増大するための影響と考えられる．

- 68 -

Monthly Electric Power Consumption(kWｈ)

B.3 漁業協同組合（低圧）

2008
2009
2010
2011

100,000

75,000

図-B.12 は漁協の月別使用電力量（低圧）を示す．低圧（100V）による電力使用は漁協施設の照明，冷暖房等に使用されている．冬季に使用電力量が多く，春と秋に使用電力量が少なく，夏季に冬季ほどではないがやや増加する傾50,000向が見られる．図-B.13 は同じく日平均使用電力量の経年変動を示す．冬季には春と秋の約 3 倍の使用電力量となっ

25,000ている．図-B.14 は月別に求めた日平均気温と日平均使用
電力量の関係を示す．気温が低く日照時間の短い冬季の日
平均使用電力量が増加し，気温が 10℃付近で最低値を示し，

0
4

6

8

10

12

2

気温の高い夏季にやや増加する傾向が見られる．

Month

図-B.15 は，日平均使用電力量の回帰式による推定値と実績値の比較を示す．両者はおおむね一致していることが図-B.9 漁協冷凍庫の月別使用電力量

わかる．

15,0002500
Electric Power
Consumption (kWｈ)Electric Power Consumption（kWh/ day)

縦軸：月別使用電力量，横軸：月

2000
1500
1000
500

2008
2009
2010
2011

10,000

5,000

0
4

0
4

8 12 48 12 42009

2008

8 12 4

2010

8

10

12

2

Month

2011

Year and Month
図-B.1068
図-B.12

漁協冷凍庫の日平均使用電力量の経年変動

漁協（低圧）の月別使用電力量

縦軸：月別使用電力量，横軸：月Electric Power Consumption（kWh/day)Electric Power Consumption（ｋWh/day)

縦軸：使用電力量，横軸：年月
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0
-10

0

10

20

30

500
400
300
200
100

3

Monthly Mean Temperature （℃）

図-B.110
2008

7 11 32009

7 11 3

7 11 3

2010

2011

7 11

Year and Month

月平均気温と漁協冷凍庫の日平均使用電力量
図-B.13の関係

漁協（低圧）の日平均使用電力量の経年変動
縦軸：使用電力量，横軸：年月

縦軸：使用電力量，横軸：月平均気温- 69 -Electric Power Consumption（ｋWh/day)

る日平均使用電力量が増加している．月平均気温が 10～500

Jan. to May and Oct. to Dec.
June to Sept.
Regression Equation(1)Regression Equation(2)

400
300

15℃で日平均電力使用量は最低値を示している．しかしながら，他施設と比べて使用電力量の変動は少ない．これは温泉施設が 24 時間利用となっているためポンプ運転等が定常的に行われていることによる．
図-B.19 は，日平均使用電力量の回帰式による推定値と200

実績値の比較を示す．両者は極めて良く一致していること
100

がわかる．

0
-10

0

10

20

200,00030

図-B.14

Electric Power
Consumption (kWｈ)Monthly Mean Temperature (℃）

月平均気温と漁協（低圧）の日平均使用電力量の関係
縦軸：使用電力量，横軸：月平均気温●：1-5 月と 10-12 月，○：6-9 月，実線：回帰式(1)点線：回帰式(2)

2008
2009
2010
2011

150,000
100,000
50,000
0
6

8

10

12

2

Month

500
図-B.16400

温泉施設の月別使用電力量

縦軸：月別使用電力量，横軸：月300Electric Power Consumption（kWh/day)Electric Power Consumption（kWh/day)

4

200
100

Actual Value
Regression Equation0
3 7 11 3 7 11 3 7 11 3 7 11
2008
2009
2010
2011
Year and Month

図-B.15漁協（低圧）の日平均使用電力量の回帰推定値と実績値の比較

5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0
3

縦軸：使用電力量，横軸：年月

2008

7 11 32009

7 11 3

7 11 3
2010

7 11

2011

Year and Month●：実積値，○：回帰式による推定値
図-B.17

温泉施設の日平均使用電力量の経年変動
縦軸：使用電力量，横軸：年月

A.4 温泉施設
図-B.16 は温泉施設の月別使用電力量を示す．電力使用
は温泉施設内照明，冷暖房，温泉施設のポンプ運転等に使用されている．夏季に使用電力量が多く，春と秋に使用電力量が少なく，冬季に夏季ほどではないが，やや増加する傾向が見られる．図-B.17 は同じく日平均使用電力量の経年変動を示す．夏季には春と秋の約 1.3 倍の使用電力量となっている．図-B.18 は月別に求めた日平均気温と日平均
使用電力量の関係を示す．夏季に日平均使用電力量が増加
するには宿泊客の増加と冷房使用によるものと思われる．
また，気温が低く日照時間の短い冬季には照明や暖房によ- 70 -Electric Power Consumption（ｋWｈ /day)

5,000
4,000
3,000
2,000

Jan. to May and Oct. to Dec.
June to Sept.
Regression Equation (1)Regression Equation (2)

1,000
0
-10

0

10

20

30

Monthly Mean Temperature （℃）

図-B.18月平均気温と温泉施設の日平均使用電力量の関係
縦軸：使用電力量，横軸：月平均気温●：1-5 月と 10-12 月，○：6-9 月，実線：回帰式(1)Electric Power Consumption（kWh/day)

点線：回帰式(2)

5,000
4,000
3,000
2,000
Actual Value

1,000

Regression Equation

03

7 11 320082009

7 11 3

7 11 3

2010

7 11

2011

Year and Month
図-B.19

温泉施設の日平均使用電力量の回帰推定値と実績値の比較
縦軸：使用電力量，横軸：年月●：実積値，○：回帰式による推定値- 71 -

港湾空港技術研究所資料

No.1285

２０１４．６

編集兼発行人

独立行政法人港湾空港技術研究所

発

行

所

独立行政法人港湾空港技術研究所
横 須 賀 市 長 瀬 ３ 丁 目 １ 番 １ 号
TEL. 046(844)5040 URL. http://www.pari.go.jp/

印

刷

所

株 式 会 社 シ ー ケ ン

C （2014）by PARI
Copyright ○All rights reserved. No part of this book must be reproduced by any means without the written
permission of the President of PARI
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