自然エネルギー 100％による 2050 脱炭素シナリオ
100％ renewable pathway for 2050 decarbonization
西田 裕子

＊

Yuko NISHIDA＊

公益財団法人 自然エネルギー財団
Renewable Energy Institute摘要

日本における自然エネルギー 100％による 2050 年脱炭素化のシナリオ研究をコスト最適化モデルにより行った。日本のエネルギーシステムを全国 9 地域のマルチノードで 1 時間ごとに需要と供給をバランスさせることを制約条件として，2020 年から2050 年までの 5 年ごとにエネルギーシステムの年間総コストを最小化する最適化手法をとっている。シミュレーションの結果では，日本でも自然エネルギー 100％により，エネルギーの需給バランスをとりつつ，大きなコストの増大なく移行が可能であることが示された。

キーワード：再生可能エネルギー，柔軟な需要，2050 年脱炭素化，100％再生可能エネルギー

Key words：renewables, flexible demand, 2050decarbonization, 100％ renewables

1．はじめに：本研究の背景と目的
2020 年 10 月， 菅 首 相（当 時 ）は 2050 年 カ ー ボンニュートラル宣言し，その後 2021 年 10 月には国が決定する貢献（NDC: Nationally DeterminedContribution）が改定され，日本は，2030 年までに2015 年比で温室効果ガス（GHG）の 46％削減を目指すこととなった。世界では，COP26 で 1.5℃目標が明記され，2060 年までのカーボンニュートラルを宣言した国は 152 か国あり，世界の二酸化炭素（CO2）排出量の 80.6％を占めるようになった（経済産業省,2021）。
エネルギーの脱炭素化には，低コストの自然エネルギーが大きな役割を果たす。世界で 2021 年に導入された自然エネルギー電力の設備容量は 257 GWにのぼり，1 年間に追加された総発電電力容量の81％である（IRENA, 2022）。コスト低下も劇的で，2010 年から 10 年で事業用太陽光発電のコストは85％低下（IRENA, 2021），世界の人口の約半分に相当する国々で新たな太陽光発電や陸上風力発電が，既存の石炭・ガス火力発電より安くなった（BNEF,2021）。
こうした自然エネルギーの飛躍的な拡大とコスト低下を背景に，自然エネルギー100％エネルギーシステム研究が進んでいる（Bogdanov, et al., 2022）。近年では，自然エネルギーに加え，バッテリーのコスト低下も大きく，また，太陽光発電や風力発電等の出力が変動する電力を十分に生かすための水素や合成ガス等への変換（PtoX）や，電力供給に合わせた需要のコントロールなど，様々な電力需給調整技術の開発も進んでおり，研究の成果の実現性を高めている。こうした研究を実際の政策策定に参照していこうとする動きも具体化している（Solar Power Europe,2020）。
これに対して日本では，まだ脱炭素化シナリオス
タディ自体が政策策定の基礎資料として十分認知・活用されておらず，まして自然エネルギー100％を前提とした脱炭素化研究は殆どない。第 6 次エネル
ギー基本計画の審議過程では政府が委託した機関によるシナリオが説明され（総合資源エネルギー調査会, 2021a），他のシナリオもごく簡単に紹介されたが（総合資源エネルギー調査会, 2021b），詳細な議論はなく現在に至っている。
本研究は，自然エネルギー財団とドイツのシンクタンク，アゴラエナギーベンデ，フィンランドのラッペンランタ工科大学（LUT）の共同研究として，LUT エネルギー・システム・トランジション・モデ
ル（以下「LUT モデル」という。）を用いて日本のエネルギーシステムをモデル化し，日本においても自然エネルギー100％による 2050 年脱炭素化が可能であるかどうかを検証，その際のエネルギーシステムの態様について分析したものである。

受付：2022 年 5 月 27 日，受理：2022 年 8 月 8 日＊〒 105 - 0001 東京都港区虎ノ門 1 - 10 - 5 KDX 虎ノ門ビル 11F，E-mail：y.nishida@renewable-ei.org
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2．研究の方法日本のエネルギーシステムを LUT モデルを使ってモデル化を行った。
2.1 LUT モデル
LUT モデルは，産業・業務・家庭・運輸・エネルギー転換部門を対象に，エネルギー使用について，電力，熱，運輸の 3 つに分類，コスト最適化を行う。本研究では GHG 排出の約 88％（2019 年度）を占めるエネルギー起源の温室効果ガスを対象としている。
1 時間ごとに全ての自然エネルギー生成量と総エネルギー需要を一致させることを制約条件として，エネルギーシステムの年間総コストを目的関数とする。地域間の送受電を前提に，地域内の総エネルギー供給量と地域の総需要が 1 時間ごとにバランスされる。今回は，2020 年から 2050 年までの 5 年ごとにエネルギーシステム年間総コストを最小化する最適化モデリングとしている。
LUT モデルの概略を図 1 に示す。電力と熱の生成，貯蔵の技術，地域間のエネルギー輸送，産業・業務・家庭部門の電力・熱需要，運輸部門のエネルギー需要を統合的に網羅している。
2.2 日本のエネルギーシステムのモデル化
沖縄を除く 9 つの旧電力会社の管轄地域をモデル上のサブ地域とし，9 地域ごとに移出入も含めた分析を行った。エネルギー生成・貯蔵等の技術として分析対象としたものは 150 以上にのぼる。主たるも

図1のは以下のとおりである。
・自然エネルギー：太陽光発電（地上設置型，屋上設置型，家庭用），風力発電（陸上，洋上），水力発電（流水，貯水），地熱，バイオエネルギー（固体バイオマス，バイオガス，廃棄物発電，熱電併給（CHP））
・化石燃料による発電：石炭発電，熱電併給（CHP），石油（エンジン，コジェネ），ガス（コンバインド
サイクルタービン，オープンサイクルタービン，コジェネ）
・化石燃料による熱源：ガス，石油（個別，地域）
・蓄電技術：リチウムイオン電池，揚水発電（PHES），断熱圧縮空気貯蔵（A-CAES），熱貯蔵（TES），合成メタンの利用によるパワー・トゥ・ガス（PtG）
・輸送需要：鉄道，海運，航空の各モード（旅客，貨物），道路交通（旅客（乗用車，タクシー，バス），貨物（中型トラック，大型トラック））このシステムでは，パワートゥガス，蒸気タービン，電気ヒーター，地域・個別規模ヒートポンプ，直接電気ヒーターなどの部門間をつなぐブリッジング技術と位置付けている。システム全体の柔軟性，効率を高め，全体的なコストを削減する効果がある。
2.3 入力データ
2.3.1 需要想定
エネルギー需要を電力，熱，運輸に分類し，2050年までのエネルギー需要を想定して外挿した。経
済産業省の都道府県別エネルギー消費統計により

LUT モデルの概要．

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2017 年度データを前提に，旧電力の管轄地域と異なる部分（静岡県）は人口比で配分したデータから2020 年を算定した。そのうえで，2050 年までの推計を，5 年間隔で 9 地域ごとに，以下のような分野に分けて想定した。
・電力需要（産業・業務・家庭部門の電力消費，熱利用を除く）
・業務・家庭部門の暖房，冷房，給湯需要
・産業熱需要・運輸エネルギー需要2020 年の財団研究（自然エネルギー財団, 2020）と同様の手法で 2050 年までを推計し，業務・家庭部門で 20％，産業部門で 30％削減を想定している。
国の人口が 2050 年時点で 2017 年比 20％減と予測されていること（社人研, 2017）が，需要レベル設定の大きな要素である。運輸部門については，輸送量は2030 年の経産省予測（総合資源エネルギー調査会,2015）と，人口減予測を元に，旅客輸送は旅客キロ（p-km），貨物輸送はトンキロ（t-km）
単位で需要を推計，外挿した。運輸手段ごとのエネルギー消費原単位は，省エネ法の燃費基準等を前提に，効率化の将来予測を車両のライフタイムによる買い替えの進行により，算定している（Kahalili et al., 2019）。
2.3.2 自然エネルギーの導入容量とコスト
太陽光発電，風力発電は，地域ごとに容量の上限を（14 資源総合システム（RTS）（資源総合システム,2019）
や環境省（環境省, 2019）など既存資料から組み合わせて設定した。水力発電については容量変化はしないと想定した。バイオマスは，サスティナブル
バイオマスを林業廃棄物，固形廃棄物，固形残渣，バイオガスの分類で，国連等のデータに基づき算定した（FAO, 2020）。
コストについては，2019 年時点の技術のコストについての既存各種データを使用し，2020 年を想定した。2050 年までの予測については，それぞれの技術について様々な予測を検討の上設定した。主な設定方法としては，各技術のグローバル市場の現状及び将来予測コストを引用し，日本とのコスト差が2020 年から 2050 年まで徐々に低下していく設定としている。実際に使用したデータについては財団とアゴラエナギーベンデの報告書 “Renewable pathways
to climate-neutral Japan” に記載している（REI et al.,2021）。
2.4 シナリオ設定
本研究の主要なシナリオとしては，まず 100％自然エネルギーシステムへの移行に関して野心的なシナ リ オ を Base Policy Scenario（BPS）と し て 設 定 した。自然エネルギーの大量早期の導入と需要の電化を促進する政策によって GHG 削減を急速に進めるシナリオである。石炭火力発電，原子力発電を2030 年までに段階的に廃止するという条件も課している。BPS においては，産業や運輸部門のうち電化

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表1

シナリオ設定の主な条件．
項目

主な内容

排出削減目標2030 年で 2010 年比 45％削減，2050 年で排出ゼロ

石炭火力発電2030 年まで運用

原子力発電

2030 年まで運用

エネルギー需要2020 年から 2050 年で約 35％削減と想定。電化と自然エネルギー転換によるエネルギー需要削減はモデルで算定

カーボンプライシング

2030 年 5,000 円，2050 年で 16,500 円と設定

グリーン水素/合成燃料の輸入

大型トラックや航空・船舶等で使用する合成燃料以外のグリーン水素を国産とするケースと，グリーン水素需要の 50％を輸入するケースを想定が困難な分野において，水素・合成燃料を使用することになる。この時，水素・合成燃料は，すべて自然エネルギー電力による水電解で製造するグリーン水素・合成燃料とする。そして，そのグリーン水素・合成燃料の 50％を海外から輸入する「輸入ケース」と運輸部門の一部燃料以外を国産で賄う「自給ケース」を設定している。シナリオ設定の主な条件を表 1 にまとめた。
3．研究結果モデリング結果では，BPS のケースで，自然エネルギー100％のエネルギーシステムにおいて，1 時間精度で電力・熱の需給バランスを保ちつつ，システムコストも全体としては低下させて，エネルギー起源排出からのカーボン排出をゼロにすることができた。ただし，GHG 排出全体として炭素中立を達成するためには，本研究では検討していない非エネルギー起源排出が，炭素吸収量の範囲内に収まる必要がある。
以下，BPS の輸入ケースと自給ケースの比較を交えながら概説する。
3.1 総エネルギー
2020 年から 2050 年の総エネルギーの推移をみてみる。BPS（シナリオ）では，前述のように部門ごとに人口減やエネルギー効率化等を勘案して需要側の削減率を想定し外挿したが，全部門平均では最終エネルギー需要は，2050 年時点で 35％減であった。
シミュレーションの結果では，需要側に加え，供給側の効率改善，主として自然エネルギーを使うヒートポンプ化によるエネルギー効率化と，自然エネルギーへの転換によるシステム全体の効率化で更に15％以上減少した。結果として総一次エネルギー需要は 2020 年から 2050 年までで 54％削減となる（図 2）。

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3.2 エネルギー供給・貯蔵
3.2.1 電力
100％自然エネルギーのエネルギーシステムでは電化の推進は重要な要素である。図 3 のとおり，発電量が大きく増大する。輸入ケースでは（図 3（a））
特に，2030 年から 2045 年の容量追加が大きく，発電の伸びも大きい。2050 年では 1,351 kWh，2020 年の約 39％増となっている。

グリーン水素を輸入しない自給ケースでは（図 3（b）），2045 年～2050 年の間が急増している。これはグリーン水素・合成燃料を製造するために発電量を更に増加させる必要があるためである。
2040 年頃までは太陽光が増加の多くを引き受けているが，その導入限界として定めた 524 GW に達した後，風力発電，特に洋上風力発電へと移行する。
太陽光発電と比べ，洋上・陸上とも風力発電のコス

2035

2040

2045

2050

21

915

751

701

658

77

1427

1244

1201

1224

5000

79

432

392

369

256

4500

電⼒

77

2774

2387

2271

2138

4000

熱

3500

運輸

⼀次エネルギー需要 (TWh)

30

3000
2500
2000
1500
1000
500
0

2020

2025

2030

2035

2040

2045

2050

年

図2

総一次エネルギー需要の推移（需要種別）．

図３ 発電電電⼒量の推移︓輸⼊ケース（上）、⾃給ケース
(下)

（a）

発電量（TWh)

原⼦⼒
⽯炭
⽔⼒
洋上⾵⼒
陸上⾵⼒
太陽光（他）
太陽光（事業⽤）
地熱
バイオガス
廃棄物
バイオマス
⽯油ガス

図3下

（b）

原⼦⼒
⽯炭
⽔⼒

発電量（TWh)

洋上⾵⼒
陸上⾵⼒
太陽光（他）
太陽光（事業⽤）
地熱
バイオガス
廃棄物
バイオマス⽯油ガス

図3

発電量の推移：輸入ケース（a），自給ケース（b）．

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トが高いことが要因である。2050 年では，輸入ケースで太陽光発電が全発電量の 48％を占めるのに対し，自給ケースでは，洋上風力が全体の 40％まで伸びる。輸入ケースで，太陽光発電の設備容量は524 GW，電力供給は 708 TWh となり，洋上風力発電は，設備容量で 63 GW，電力供給量で 271 TWh，陸上風力でも 88 GW，257 TWh となる。2020 年から比べると，容量ベースで，太陽光で 7 倍，風力で33 倍の導入拡大が必要だ。
一方，自然エネルギーの設備容量を地域的に見ると，太陽光は比較的分散しているが，風力発電はそのポテンシャルが偏在しており，結果として地域間電力取引が増大する。このモデルでは，地域間連系線は，送電線の建設コストを加えた発電コストが，他の電源と比べて低くなれば導入される設定となっている。2050 年段階では，グリーン水素等の製造を含めた東京の電力需要に対応するために，北海道―東京間の海底ケーブルを使う直流送電線 17 GW が新設，また周波数変換連系も 6 GW となるなど大幅に増強される。
3.2.2 電力貯蔵
蓄電容量は 2020 年に比べて 2050 年には 119 GWとほぼ倍増，出力も 2050 年には 188 TWh と，10 倍になる。
揚水発電（PHES）
は，全期間を通じてよく使われ，容量は増えないが使用は増加する。2030 年頃からは，特にプロシューマーと呼ばれる，発電した電力を自家自用，売電双方に用いる個々の太陽光発電設置者が，蓄電池を導入するケースが飛躍的に増大し，それを追う形で事業者用の蓄電池も増大していく。2050 年には，プロシューマーと事業用のバッテリーで全電力貯蔵量の 60％，バッテリー電気自動車の蓄電池を活用した系統との電力需給（VtoG）
で約 25％，PHES が約 15％を占めることになる。
（図 4）

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3.2.3 電力需給バランスと柔軟な需要
自然エネルギーを電力システムに大量に統合した
場合，需給調整をどのようにしていくかが大きな課題とされる。本モデルは，地域間電力取引，電力貯蔵設備，発電設備の出力調整といった供給側の調整だけでなく，「柔軟な需要」によってバランスを確保していく。「柔軟な需要」を担う技術には以下のようなものがあり，特に水素製造のための水電解装置は，導入容量が大きいことと，反応速度が速いことから調整において大きな役割を果たすと考えている。
・蓄電池（プロシューマ―，事業用）
・揚水発電
・V2G，スマートチャージング
・水素製造（水電解装置）
図 5 は，2050 年における夏季の典型的な電力需給を表している。自然エネルギーが大量に導入される電力システムでは，夏の夜間が発電量の小さい時間帯である。この時間帯は，まず水素製造や電気自動車（EV）への充電など，比較的自由に充電時間を設定でき，供給に応じた柔軟な対応のできる，いわゆる柔軟な需要が減少する。さらに，残る「柔軟性のない需要」に対して，水力，バイオマス，地熱等の発電，揚水発電，蓄電設備からの放電，地域間電力取引により，必要な電力を確保していくことになる。
これに対して冬，特に日中は，太陽光発電と風力発電により，電力供給がピークに達する。それに追随して電力需要が柔軟に対応し，電力需要も冬場がピークとなる。特にグリーン水素・合成燃料の製造はこの余剰電力を十分に活用することが，コストの面でも重要である。他の柔軟な需要もバランス確保に活用されることから，シミュレーションの結果では，風力や太陽光発電の出力抑制は総発電量の 1.1％と非常に低いレベルにとどまった。
3.2.4 熱
熱需要に関しては，コスト最適化による技術選択

電⼒貯蔵 年間放電電⼒量（TWh)

図４ 電⼒貯蔵（蓄電池等）の推移（出⼒）EV（V to G）
圧縮空気貯蔵
揚⽔発電
蓄電池
蓄電池（事業⽤）

図4

電力貯蔵（蓄電池等）の推移（出力）．

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図52050 年の電力需給バランス（夏の典型的な一週間）．

⾃然エネルギー熱化⽯燃料による熱
⽯炭
⽯油ガス（化⽯）

熱製造量（TWh)

図6※2040以降はグリーン合成燃料

地熱
太陽熱
電⼒

図6

熱の製造量（エネルギー源別）の推移．

により，直接電化の可能な分野（家庭・業務部門や低中温熱の産業，乗用車等）では電化が進み，グリー
ン水素・合成燃料の用途は，電化が難しい熱需要への対応に限られることになる。
図 6 が示すように，効率化等による全体熱需要の減少に加えて，電力による熱供給の拡大が顕著にみられる。また，自然エネルギー由来の水素・合成燃料が導入されるのは，主として 2045 年以降となる。
ただし，本シナリオでは，水素や合成燃料使用は，現在の化石燃料の発熱量を置き換える形での算定であり，産業の構造的な変化等は盛り込んでいない点は留意すべきである。
電力と同様，熱においても需給バランスをとるために蓄熱等の対策が必要となる。グリーン水素を貯蔵するのは液化や圧縮などコストが高く，貯蔵・調整用には，合成メタンが主に使用される。このとき，自給ケースでは，輸入ケースに比べ非常に多くの貯蔵を必要とすることになり，インフラ投資コストが増大する。
3.2.5 運輸
運輸部門に関しては，効率化と電化の進展で最終エネルギー需要は，2020 年の 870 TWh から 2050 年には 210 TWh へと激減し，運輸部門のシェアは 22％から 8％となる。直接電化が難しい航空や船舶，重量貨物等では，グリーン水素・合成メタン，フィッシャートロプシュ燃料を使用することになる（図 7）。
国産ではコストが高すぎるため，自給ケースにおいてもこの燃料だけは輸入する想定である。
3.3 コストと投資エネルギーの平準化コスト（1 エネルギー単位あたりのトータルコスト。ライフタイムにわたってコストとエネルギー供給量を考え，資金の調達コストも含める）について図 8 にその推移を示す。カーボンの部分を除けば，2020 年
プライス（CO2 排出コスト）
から 2050 年まで 13％の漸増となっている。本シナリオでは表 1 のとおり，2030 年までに CO2 排出
1 トン当たり 5,000 円，2050 年までに 16,500 円というレベルのカーボンプライスを設定しているので，2050 年に至るまで，CO2 排出量に応じてそのコストは上乗せとなっている。ただし，このコストは財源として対策に充てる収入とできるため，大きなインパクトは避けられると考える（図 8 の水色部分＝

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グリーン合成燃料
化⽯燃料

0371629312700182158

8389831

699

430

191

77260873

762

555357

289

252

215

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電⼒
グリーン⽔素グリーン合成燃料
化⽯燃料

900
運輸部⾨最終エネルギー消費 (TWH)

based

グリーン⽔素

800
700
600
500
400
300
200
10002020

2025

2030

2035

2040

20452050年

図7

運輸部門の最終エネルギー需要の推移（燃料別）．

図

エネルギーの平準化コスト（￥/MWh)-basedCO2排出コスト
燃料コスト
系統コスト
運営コスト（変動）
運営コスト（固定）設備投資

図8エネルギー平準化コストの推移．

CO2 排出コスト）。
このエネルギーの平準化コストは，電力と熱の平準化コスト合わせたものである。漸増の意味は，電力の平準化コストが 2020 年から 2050 年で 32％減と大きく低下するのに対し，熱の平準化コストが 45％も上昇しているためである。
社会全体で言うと，エネルギーの平準化コストが漸増であっても，エネルギー需要が 50％削減されていることから，最終的には，エネルギーシステム年間コストは，2030 年で少し上昇するものの，2050 年時点では，2020 年比 29％減少という結果となる。
部門別では，直接電化が進展する家庭，業務，運輸
では，コスト低下を享受できるが，産業部門では，増大する熱供給コストにどう対処していくかが大きな課題となる。
4．結論／まとめと考察
国内 9 地域のエネルギー需給を 1 時間解像度で分析できるコスト最適モデリングである LUT モデルで日本の脱炭素化シミュレーションを行った結果，日本においても 100％自然エネルギーによるカーボンニュートラルに向け，エネルギー需給バランスをとりつつ，大きなコストの増大なく移行可能であることが分かった。そのほか，以下の点が示唆された。
自然エネルギー100％の達成のためには，太陽光発電で現在の 7 倍，風力発電で 33 倍の導入が必要となる。風力発電については，ポテンシャルをかなり残しているが，コスト最小化ルールだけでは，太陽光発電の導入が制約されないかぎり，風力発電の本格導入が始まらない。脱炭素化へのスケジュールが切迫する中，政策的な対応の必要性を示している。
グリーン水素・合成燃料を使用する，いわゆる間接電化は，直接電化の困難な分野において脱炭素化への不可欠な手段であるが，コストの高さから，その消費がエネルギーシステムコストを押し上げる要因となる。限定的に使っていく必要がある。
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大量の太陽光発電や風力発電といった供給量が変動する自然エネルギーを電力システムに流していくには，発電事業者の蓄電池や揚水発電による供給側の対応に限らず，需要側も水素製造電解装置や EVなどを変動する供給に対応させて柔軟に運用していくことが有効であり，積極的に導入していくことが重要である。また，北海道―東京間の連系線の新設をはじめとする，電力の地域間連携を大幅に強化していくことが必要である。
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27 日確認）総合資源エネルギー調査会（2015）長期エネルギー需給見通し小委員会（第 11 回会合）長期エネルギー需給見通し関連資料. https://www.enecho.meti.go.
jp/committee/council/basic_policy_subcommittee/
mitoshi/pdf/report_02.pdf（2021a）基本政策分科会
総合資源エネルギー調査会
第 43 回会合 資料 2「2050 年カーボンニュートラルのシナリオ分析（中間報告）（」RITE 提出資料）
https://www.enecho.meti.go.jp/committee/council/
basic_policy_subcommittee/2021/043/043_005.pdf（2021b）基本政策分科会
総合資源エネルギー調査会
第 44 回会合 資料 2～7. https://www.enecho.
meti.go.jp/committee/council/basic_policy_
subcommittee/2021/044/

西田裕子／Yuko NISHIDA

シニアマネージャー（気候変動）。
自然エネルギー財団において，気候変動に関する研究・活動を行う。日本の2050 年，2030 年に向けた気候・エネル
ギー政策の研究・提言を行うとともに，自治体や企業などの気候変動対策を支援する。また，住宅・建築物 SDGs フォーラムの副委員長として，サスティナブル建築・都市づくりの普及に努めるなど，都市・建築部門の脱炭素化をライフワークとしている。
https://www.renewable-ei.org/about/leadership_team/profiles/#YukoNishida94

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