日経エレクトロニクス

7 月 11 日号，pp.19-22，2011

World Report from Spain「風力発電大国」の実像～その背景に電力系統制御への挑戦～
石原孟
東京大学 大学院工学系研究科
社会基盤学専攻 教授

スペインは、欧州でも最も風力発電の導入に年間電力需要の 16.6%を賄っている 3)。しかも、熱心な国の一つといえる。これまで、風力発電時期によっては最大の発電源となっている。例を大量に導入できるのは、デンマークやドイツ

えば、2010 年 11 月 9 日には、１日の供給電のように国際連系の強い電力系統を持つ国だ

力量(kWh)に占める風力発電量の比率は 43%けだとされてきた。ところが、スペインは国際に達した 2)。さらに、2011 年 3 月における風連系が非常に弱い。にもかかわらず、2010 年

力発電の発電量は同月全体の 21％を占め、原まで 2068 万 kW の風力発電が導入されている。

子力発電の同 19%を抜いて第 1 位の電源とな

スペインでも、デンマークやドイツと同様、った 2)（図 1）。

固定価格買取制度や高い国家目標が風力発電の導入を促進したのは事実である。その一方で、

その他
14％

風力発電の特性を考慮した電力系統の制御システムを用意したことも、大きな役割を果たし風力20％た。風力発電出力予報の実施と、その予報に基づく風力発電所の出力抑制と電力調整によっ

火力（石炭）
12％

2010年(9745万kW)

原子力
8％て、安定した電力系統の運用を実現した。こう

水力
17％

水力
石炭火力
石油/天然ガコンバインド
原子力
風力その他

火力（石油/天然ガス）
3％

コンバインド・サイクル
26％

した取り組みが、電力系統安定化対策費用の最(a) 電源別設備容量小化も可能にしたのである。
スペインの電源構成を見ると、最も多いのは揚水による電力消費－1.6％

火力であり、設備容量全体の 41％を占めるが、太陽光発電
2.6％

再生可能エネルギーである風力と水力の合計輸出入分の正味量
－3.4％

水力
17.3％も同 37％に達している（図 1）。2010 年末で

風力21％のスペインにおける再生可能エネルギーを除2011年3月

く発電設備容量は 6384 万 kW であり、東京電
原子力
19％力の 6554 万 kW とほぼ同規模だった 1)。

コンバインド・サイクル
17.2％

スペインにおける唯一の系統運用会社である Red Electrica de Espana（REE 社)によると、風力発電の設備容量は 2000 年の 223 万
kW から 2010 年には約 10 倍の 2068 万 kW3)

石炭火力
12.9％

コージェネ/その他
15％(b) 電源別発電量

図1

電源別設備容量と電源別発電量まで拡大した（図 1）。さらに 2020 年までに（スペインの設備容量は日本の約 53％である。2011

4500 万 kW の風力発電を導入する目標を掲げ

年 3 月には、風力発電の 1 ヶ月の発電量が原子力発電ている 3), 注１）。

を超えた。）

風力発電が最大の電源に電力系統は東日本の系統に酷似

発電量で見ると、風力発電は今やスペインのスペインは大西洋と地中海に囲まれている日経エレクトロニクス

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ため、電力系統の国際連系が弱い。
スペインとフランスとの間の連系線の容量
は、輸入が 130 万 kW、輸出が 50 万 kW であバルセロナり、モロッコとの連系線の容量は輸入で 60 万
マドリッド

kW と輸出で 90 万 kW である（図 2）4), 注２）。
デンマークの場合は最大需要に対してほぼ100%の容量の国際連系線があるが、スペイン
では最大需要の 4412 万 kW に対して約 4%と、非常に少ない。

(b) 電力消費地域の分布

発電設備の規模や外部との連系が弱い点で、スペイン、および同国と交流連系線で結ばれて

図3いるポルトガルの電力系統は、日本の東京電力（スペインでの風力発電の賦存量分布（a）と、電力と東北電力のそれによく似ている。

需要の分布（b）を 3 次元表示で示した。それぞれ任風力発電の適地と電力需要の高い地域

スペインは風力発電適地と電力消費地域が意単位である。風力発電の適地は、東部から北西のガ一致していないという問題も抱えている。適地リシア地方に偏在している。一方、電力需要はマドリは、東部から北西のガリシア地方に偏在していッド，バルセロナといった大都市に集中している。）るのに対して、電力需要はマドリッド、バルセロナといった大都市に集中している（図 3）。
この点でも、東日本の電力系統とよく似ている。

世界初の電力制御技術を運用
こうした点から、スペイン/ポルトガルの電力系統は、東日本の電力系統と同様、風力発電

フランス

50万kW

150万kW

スペインの風力発電の設備容量は、東日本の 89 万 kWの 23 倍もある。

130万kW
ポルトガル

大西洋の大量導入に不利である。ところが、スペイン

地中海

この一見矛盾していると思える状況は、スペインが 2006 年から取り組んで来た「新しい挑170万kW戦」によって実現した。具体的には、再生可能エネルギー制御センター「 CECRE(Control60万kW

Center for Renewable Energies)」をマドリッ

90万kW
モロッコ

図2

フランスとアフリカとも電力を融通

ド北部近郊に設置し、世界初の技術と体制で電力系統の制御を実行し始めたのである 5)。

（2010～2011 年の冬期における、スペインの周辺各CECRE は、上述したような問題を抱えるス国との電力融通状況を示した。アフリカ大陸のモロッペインの電力系統において、その安定性を損なコとも、ジブラルタル海峡を越えて電力をやりとりしうことなく、再生可能エネルギーを最大限に導ている。）入することを目的としている。具体的には、風力、太陽光、小水力、バイオマスなどの再生可能エネルギーとコージェネレーションを対象ガリシア地方とし、電力需要に応じてその発電電力の管理・調整を行う注３）。また、CECRE は、風力を含む対象発電設備の状態をオンラインで監視・制御しており、スペインの電力系統全体を制御する中央給電指令所の一部として運用されている（図 4）。
(a) 風力賦存量の分布

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CECRE の傘下には、21 箇所の風力発電制

中央給電指令所

御 セ ン タ ー 「 WGCC (Wind Generation（CECOEL/CECORE）
通信制御

通信制御

Control Center)」があり、中堅・大手発電事再生可能エネルギー制御センター（CECRE）

業者や電力の取引事業者により設置・運用されている。風力発電所の発電電力量、運用パラメータ（有効電力、無効電力、風速および気温な通信制御

ど）の情報を取得して CECRE にその情報を既存電源運用

CECOEL：Power Control Center （電力制御）
CECORE：Grid Control Center （系統制御）
CECRE ：Control Centre for Renewable Energies
WGCC：Wind Generation Control Center

風力発電制御センター

風力発電制御センター（WGCC）（WGCC）

通信制御

遠隔制御(a) 電力制御システムの概念図伝達すると共に、15 分以内に CECRE からの制御指令を実行することが主な役割である。
CECRE は、ほぼリアルタイムで電力系統を監視・制御し、風力発電を最大に活用するために、「GEMAS (Maximum Admissible Wind
Power Generation in System)」というプログ
ラムをを用いている。GEMAS の最大のポイン
トは、非常に高い精度で、風力発電による出力を予測できることである。予測が大きくずれると出力の抑制量が増えるため、風力発電事業者の採算性を大きく左右するからだ。
具体的には、20 分ごとに発電電力・系統情報を計測・解析し、各風力発電所の最大発電可能電力を算出する。そして、WGCC を通じて(b) 再生可能エネルギー制御センターの様子

各地にあるすべての風力発電所に制御信号を

図 4 風力発電を含む電力系統制御システム送ることで、風力発電出力の抑制（最大出力制（スペインの電力系統制御システムの構成を示した限）を実行する注４）。GEMAS はこの抑制量を（a）。同国の再生可能エネルギーによる発電出力は、リアルタイムに算出するが、それを実際に計測従来の電力源とは別に「再生可能エネルギー制御センされた抑制量の値と常時照合し、次の予測値をター」によって遠隔監視・制御されている（b）。同セ補正に用いている（図 5）。

ンターからの指令は，全国 21 カ所にある風力発電制御センターを介して各風力発電所に送られる。）正確な出力予測で損失も低減
GEMAS で は 、 REE 社 が Carlos III

電力系統全体の運用に責任を持つ REE 社は、University of Madrid と 共 同 開 発 し た

風力発電所の制御に加え、火力／水力／原子力「SIPREOLICO」と呼ばれる予報モデルを用い発電所や国際連系も制御している。具体的には、て風力発電出力予報を行っている 6)。このモデ

風力発電出力の予報結果に基づき、毎日午前

ルは、電力系統全体を対象として、スペインの11 時に翌日の調整電源(火力／水力／揚水)が既存の気象モデル「HIRLAM」による数値気象十分かどうかの評価を行う。これとは別に、15予報データとスペイン全土の 8 割の風力発電分ごとに更新される予報結果に基づき、5 時間所の SCADA†のデータを基に、スペイン全土先の調整電源の必要量の最終評価も逐次行っの風力発電出力の予報を行う。具体的には、風ている 8)。供給電力の優先順位は、CO2 削減と力発電量を 1 時間単位で 48 時間後分まで予測いう観点から①風力、②他の再生可能エネルギし、しかも 15 分ごとにそれらのデータを更新ー、③原子力、④石炭火力、⑤コンバインド・している。

サイクル、⑥石油・ガス火力、⑦水力、⑧揚水（発電運転）、の順と決められている。

REE 社は、2005 年に 24%であった 24 時間
先の予報の誤差(平均出力によって無次元化さ7 月 11 日号，pp.19-22，2011

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各種の発電出力

需要曲線
水力
風力

コンバインド・
サイクル

＝ ∑

石炭火力

予報値
計画値
実儒

その他
原子力

国際連系

図5

電源ごとの出力曲線により構成される需要曲線(スペインの 2011 年 6 月 5 日 22:00～7 日の 2:00 の需要曲線の予報、計画、実需の値と、電源別の出力の様子を示した。各電源は出力曲線が全く異なるが、足し合わせた結果が、需要曲線と重なるように、その出力を予報し、必要なら出力を抑制する。)

れた平均絶対誤差)を 2007 年に 19%にまで低新制御技術で 6000 万 kW が視野に減させた 7)。これは、ドイツにおける風力発電出力の予報誤差とほぼ同じ水準である

注５）

スペインにおける風力発電の導入は、今後も続く見通しだ。ただし、事業者にとっては、風これにより、風力発電出力の予報誤差を補う力発電所の出力抑制(Power Curtailment)の頻度ための調整電源を低減でき、その結果、電力系が、採算性に直結する重要な問題になる。特に、統安定化対策費の削減が可能となった。

風力賦存量の高いガリシア地域とカスティー
リャ・イ・レオン地域では、電力系統の容量が導入するほど予報誤差は減る
風力発電出力の予報誤差を低減するには、予相対的に低いため、発電出力抑制が行われる可能性も高い注６）。

測技術の向上の他に、風力発電の導入量を増やREE 社はこの問題を解決するために、「低電すことも有効である。導入量の増大に伴って、

圧ライドスルー対策」†を含め、スペインの電各風力発電所の出力変動が互いに相殺する度

力系統のピークおよびオフピーク時の風力最合いが高まり、風力発電全体の出力変動が減少

大許容発電電力を決めるための過渡安定解析するためである。結果として、風力発電出力予†測が容易になり、予測精度が向上する。ちなみ決定している 2)。

を行い、有効電力および無効電力の許容値をに 2 万 kW 程度の風力発電所の出力の予測誤

従来は、風力発電所の系統連系点で 10%以差は、定格出力で無次元化した場合で 20％程上の電圧変動が生じた場合には、瞬時に風力発度である。このことから、個々の風力発電所で電所を系統から解列 † させる方式が取られて出力調整を行うよりも電力系統全体で調整しいた 9)。しかし、この方式では、大量の風力発た方が、電力系統安定化対策費用の低減につな電が連系された場合に、1 ヶ所の系統事故に伴がることが分かる。

う電圧降下が瞬時にスペイン全土に波及してしまう。

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そこで、2008 年以降の新規の風力発電所に字は 2010 年から 2011 年冬季の値である。

は、電圧低下中も電力系統から解列せず、風力

注3) 2007 年 6 月 30 日から、スペインでは風力発電所の運転を継続させるための低電圧ライに限らず、設備容量が 10MW を超える全ドスルー対策を付加することが義務付けられての発電設備は CECRE により直接制御た。既設の風力発電設備に対しても、2012 年されるようになった。

を目処に対策を施すこととなっている。REE

注4) なお、REE 社ではリアルタイムで風力発社は、こうした対策を行うことにより、風力発電電力、需用電力、需給バランスおよび計電の設備容量は 6000 万 kW まで系統連系可能

画値と実測値を自社のホームページ（Redであるとの試算を行っている。

Electrica de Espana, http://www.ree.es/ ingles

最後に風力発電のコストについて触れてお/home.asp）に示している。

こう。現在世界の大規模風力発電所の発電コス

注5) ドイツでは、風力発電の予報誤差に、定格

トは 10 円/kWh 程度である。ユーロ（116 円/

出力により無次元化された値を用いておユーロ）に換算すると、約 8.6 ユーロセント

り、その値は 5％程度とされている。設備/kWh となる。ただし、実際の総コストには、利用率を 25％と仮定した場合、定格出力発電コストに加え、電力系統安定化対策費（出により無次元化された予測誤差は、平均出力抑制費用やインバランス費用など）が含まれ力により無次元化された予測誤差の 1/4 にる。

なると換算できる。

風力発電出力が電力需要を超えると予測さ

注6) ただし、実際に 2008 年 3 月には低電圧対れる場合には、風力発電所の出力抑制によって策により、大規模な出力制限が行われた際制御する。ただし、その際に失われた風力発電に失われた風力発電出力は全体の 1%に留の出力は、出力抑制費用として計上される。一まっている 8)。

方、風力発電による出力が予報を下回る、ある

注7) より詳しく説明すると、風力発電事業者まいは風力発電所が系統から解列された場合にたはその代理人は当日に先立つ 30 時間前は、調整電源による発電が必要となる

注７）。

（ただし、電力調整市場が開始される１時

スペインにおいて、2004 年に 5 ユーロセン

間前に予測値の修正を行うことが可能）にト/kWh と予測された電力系統安定化対策費

当日の 1 時間単位の発電電力量予測値をは、2007 年には実際 1.4 ユーロセント/kWh

REE 社に通知する。通知した予測値と実にまで低減した 8)。理由としては、風力発電の際の発電量との差が許容範囲を超える場導入を進めたことで、出力変動がある程度平滑合には差分に基づく費用の負担が求めら化されたこと、さらに CECRE の設置によりれ、インバランス費用として計上される。

風力発電量の予報誤差が減少し、調整電源の運用が減ったことなどが挙げられる。

用語説明†コンバインド・サイクル：ガスタービン発電と注釈
注1) スペインの面積は 51 万㎢（日本比 135%）、蒸気タービン発電を組み合わせた発電方式の人口は 4412 万人（日本比 35%）である。

† SCADA(Supervisory Control And Data

また供給電力は 260TWh、日本の約 1/3 でAcquisition)：コンピュータによる監視制御とあるが、風力発電の設備容量（2068 万 kW）データ収集システムのこと

ことは、日本（230 万 kW）の約 9 倍である。

†低電圧ライドスルー対策(low voltage fault

注2) ここで言う連系線の容量は物理的な制約

ride through)：電力系統の電圧が低下したときに加え、各国の電力系統の安定性を考慮しに風力発電機を解列せずに運転を続けるためて季節別にヨーロッパ電力系統運用者ネに用いる装置のこと

ットワークが決めたものであり、図中の数†過渡安定解析：発電機が脱調した場合に電力系

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統に生じる電圧・電流等の過渡的な変化を解析すること。
†解列：発電機を電力系統から切り離すこと。

参考文献
1) Red Electrica

deEspana,

TheSpanish

Electricity System, Preliminary Report, 2010.
2)

Red Electrica de Espana, http://www.ree.es/3)

GlobalEnergy

WindCouncil,

http://www.gwec.net/
4)

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https://www.entsoe.eu/resources/ntc-values/ntcmap/

5)

Red Electrica de Espaea, Integration of large
scale wind in the grid - The Spanish Experience,2008.

6)

Rodriguez-Gracia, J., et al., Large integration ofwind power: The Spanish experience, 2007.

7)

Jose Luis Fernandez: Wind energy integration inSpain, The view of the TSO, 2009

8)

Wind Directions, Integrating Europe’s growing
wind capacity, Vol.27, No.5, 2008

9)

T. Dominguez, et al., Renewable energy
supervision and real time production control inSpain, Int. Conf. on Renewable Energies andPower Quality, OCREPQ’08, pp. 1-6. 2008