水素インフラ配置評価シミュレータの開発
九州大学大学院工学研究院機械工学部門 助教
立川雄也

1COIが推進する真のエネルギー地産地消

2

COIが推進する脱炭素社会【完成目標図】
電力①エネルギー
マネジメント
システム
余剰電力

蓄エネ
電力

水電解

燃料電池

（電気で水素製造）（トリプルコンバインド、水素タービン等を含む）

水素

水素

天然ガス等
化石燃料

メタン

（効率:80％超）

水素

電力③革新的高効率
エネルギー
システム

②水素
エネルギー
インフラ
水素ｽﾃｰｼｮﾝ

余剰電力

再生可能エネルギー（メガソーラー等）（効率:60％超）

電気バイオエタノール

バイオ燃料（バイオガス・消化ガス・サトウキビ等）（SOFC電気自動車）（水素FCV）④ゼロエミッションモビリティ

3

水素をなぜ用いるのか？
水素社会(水素エネルギー社会)のキーとなる要素

地球温暖化問題、CO2を排出しないエネルギーキャリアへの転換

一方で・・・

4

水素をなぜ用いるのか？：脱炭素化の動き

5 HP
METI

水素をなぜ用いるのか？

METI HP

再生可能エネルギー（電気）をそのまま使うのがもっとも効率がいいしかし、それだけでは脱炭素化が実現できない
6

水素をなぜ（九州で）研究するのか？
九州がエネルギー問題において将来の日本の抱える課題を先取りしているから

CO2排出係数（調整後排出係数）0.371kg-CO2/kWh

再エネ増加によって、現在九州で抱える課題が、本州でも将来発生する→再エネと水素の取組みを九州で※0.441kg-CO2/kWh(関東地域) 先に実施することで、課題の検討や研究・技術開発を進める
7
九電・東電HPより水素インフラがなぜ重要か？
国内の脱炭素化を考える上で、先進技術の段階的な社会実装が必要→社会インフラの更新には多くの時間と費用を要する
水素インフラの中でも水素ステーションは再生可能エネルギーを水素に変換して車に供給するエネルギーハブインフラ
8

水素ステーションを取り巻く状況
FCCJ
650,000

1000000
900000→赤文字
FCCJ(燃料電池実用化推進協議会)の普及に向けたｼﾅﾘｵ

Number of FCVs / -・HV車と同等の水素価格
・FCVの普及と水素STの自立的拡大

8000008000007000006000005000004000003000002000002000001000000400001000
2015

水素・燃料電池戦略ロードマップに基づき作成

2020
2025
year

2030
2030

Year

2015

2020

2025

Number of the H2
refueling station

100

160

320

900

FCCJ:7209

水素ステーションを取り巻く状況10

FCV普及の状況
新型MIRAI（TOYOTAのFCVの２代目）
・燃料電池自動車の生産体制を年３万台に増強→2025年200,000台目標達成目安※2019年国内新車販売台数 約 520万台※国内の自動車台数 約 8,000万台

1000000
900000800000

Number of FCVs / -800000

海外に目を向けると現代自動車の「NEXO」が普及していたり、トラックやバスに注目されていたりする→モビリティのバリエーションが増加

700000600000500000400000300000200000200000100000040000
1000
2015

2025
2020
year

2030

Year

2015

2020

2025

2030

Number of the H2
refueling station

10016032090011

水素ステーションの設置拡大
FCV普及数は今後も拡大傾向
水素ステーション設置は今後も推進されるが設置：運営コスト、そして稼働率などが懸念

12

水素社会に向けた需要の算定
今後の水素社会に向けて水素の需要と供給の把握が重要で、その中でもFCVの水素需要は最も早期に求められる水素の需要/供給算定を行うことで水素STの配置の需給に与える影響をシミュレートする13

自動配置手法の概要
2014年度から構造計画研究所と共同でシミュレータを開発
GISデータ

検討シナリオ FCVの普及シナリオ
 水素ステーションの普及

シミュレータ
計算ロジック 需要モデル 供給モデル ステーション配置モデル

 需要/供給評価
 配置検討 等
14「スマート燃料電池社会実証」事業

自動配置手法の概要
500mメッシュ統計量（総務省統計局）
・ 国勢調査（人口、世帯数）
・ 経済センサス（事業所数、事業者数）
・ 道路交通センサス（交通量）
・ その他のデータも利用可能

世帯数（500mメッシュ）

15

配置アルゴリズム

配置ロジックのフローチャート
開始すべてのステーションを配置した?

ステーション配置後の潜在需要を再計算する。

yes

終了

no
地図全体を現在のエリアとする。

500mメッシュの中心にステーションを1台配置する。

yes

現在のエリアの大きさが500mメッシュより小さい。
no

現在のエリアを4つの子エリアに分割し、それぞれのエリアの潜在需要の指数に比例するように選択確率を計算する。

選択確率に応じて子エリアを1つ選択し、現在のエリアとする。

16

配置アルゴリズム

四分木法：配置エリアの選択• ①現在のエリアを縦横に4つのエリアに分割し、それぞれの需要を求める。
• ②需要の合計が100となるように子エリアの需要を正規化(正規化後の需要をdi’とする)• ③各子エリアの選択確率用の値eiを以下で求める。

子エリア1
需要:d1

子エリア2
需要:d2

子エリア3
需要:d3

子エリア4
需要:d4

– ei = e^(di’ / v)
• eは自然対数の底を表す。
• vはユーザ指定の分散パラメータで1~100の値をとる。大きいほどランダム性が増す。

• ④各eiに応じた確率に従い、子エリアを1つ選択する

17

自動配置手法の概要
FCVの水素需要分布(南関東地区：東京,千葉,埼玉,神奈川)・統計情報×FCV普及率＝水素需要(a) 人口ベース、(b)交通量ベース

国内のFCV台数
1メッシュあたり比×=FCV台数/1メッシュ
国内の総車両台数/国内の車両普及量18自動配置手法の概要• FCV普及数の推定
国内のFCV台数
1メッシュあたり比×=FCV台数/1メッシュ
国内の総車両台数/国内の車両普及量• 水素ステーションによる需要/供給の関係
実水素需要＝ 範囲内の需要 － ステーションの供給能力
供給範囲 r

H2 ST

H2
供給範囲 r の検討
19

自動配置手法の概要• 水素ステーションによる需要/供給の関係
・供給範囲 r の検討
供給範囲 r
供給範囲・・・
FCVを水素ステーションで水素充填するのに向かうキョリ

H2 ST

H2

自動配置を検討する上で供給範囲の設定が重要
給油ランプがついてから走行可能なキョリ
50~100km

GS(ガススタンド)に向かう
キョリの意識調査
4.3km
051015

20

30

4050

60

70

10kmと40kmに設定してアルゴリズムに基づき配置してその影響を評価

80[km]
20

Number of FCVs

700000600000

自動配置手法の概要
500000• 既存水素ステーションの位置情報
400000

FCVミライのステーション位置情報を利用
300000200000
実証STなどは今回除外
20000040000(HySUT, JHFC, 100000
SHS, 下水処理場併設型等)
1000
位置情報が確認できない場合は行政区の庁舎位置に設定
02015

2020
2025
year

2030

Year2015

2020

2025

2030

Number of the H2
refueling station

100160320900

水素STの設置数21自動配置手法の概要
3種類のデータベースをもとに水素需要を予測• 事業所数ベース– FCV普及の初期段階は、社用車を中心に普及が進むと考えられる• 人口ベース– ある程度FCVが普及し、水素ステーションの整備が進んだ後は、一般消費者の購入が始まると考えられる• 交通量ベース– 利便性や経済性を考えると、交通量の多い場所に水素ステーションを建設することが望ましい22日本国内の自動配置検討
ステーション現状配置
HySUT水素ハイウェイに関連

水素ステーション配置(2016)
HySUT水素ハイウェイの配置を基に関東-中部-関西-北部九州などに集中的に設置
シナリオ
2015年
国内に１００カ所の水素STを整備
2020年
１６０ヵ所の水素ST（達成）23九州・山口経済圏

24

九州山口の自動配置検討
事務所数ベース

交通量ベース

事務所数ベース： 北部九州地区や県庁所在地に設置
交通量ベース：
似た傾向だが、下関や延岡など、交通的要衝付近にも設置
25

2020年時点の結果と比較

26

FCCJ燃料電池実用化推進協議会HP

関東近辺

27

関東周辺の水素ステーション(81基)28関東周辺の水素ステーション(81基)+水素供給範囲10㎞

29関東周辺の水素ステーション(81基)+水素供給範囲40㎞

30関東周辺の水素ステーション(81基)+79基の自動配置(従)31+水素供給範囲10㎞(黄色〇) 関東圏(34基追加配置)

北関東に分散して配置※赤塗り部はST周囲半径40km

関東周辺の水素ステーション(81基)+79基の自動配置(従)+水素供給範囲10㎞(黄色〇) 関東圏(34基追加配置) 32

関東周辺の水素ステーション(81基)+79基の自動配置(従)33+水素供給範囲40㎞ 関東圏(25基追加配置)

北関東の事業所の多い都市に集中して配置+配置基数も減少

関東周辺の水素ステーション(81基)+79基の自動配置(従)34+水素供給範囲40㎞ 関東圏(25基追加配置)

2020年時点の結果と比較

FCCJ燃料電池実用化推進協議会HP35

メガソーラー配置を考慮した配置検討

従業員

地域の太陽光発電による再エネ発電の余剰を回収し、地域で消費する
再エネ地産地消化の検討を水素STシミュレータを用いて開始
メガソーラー (5MW超)
・国内 約1,000地点
・公開情報に基づき作成

シミュレータ上で利用できる基本情報
・位置情報(緯度経度)・発電出力(kW)「水素社会シミュレータとしての活用」
・水素ステーションで、地域の再エネを水素へ変換することで、モビリティ由来のCO2排出をゼロに。
・余剰再エネ回収を想定した場合の、経済性評価についても今後検討

・半径X kmの範囲にある再エネ発電
出力総量の計算や、効率の良い再エネ回収地点の算出に利用可能
再エネの地産地消を踏まえた再エネ回収好適地をST配置のアルゴリズムを活用して検討可能「その他の活用」
・再エネ回収蓄電池の検討など水素にこだわらない他用途への利用拡大も可能

36

メガソーラー配置を考慮した配置検討

従業員

地域間連系を考慮した国内再エネ融通とエネルギー地産地消

37

まとめ
• なぜ水素か、なぜ九州か、なぜ水素インフラか• 水素インフラ評価シミュレータを用いて水素STの配置検討。

• 再エネと水素インフラの連携。
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