電力システムのイノベーションと電気代そのまま払いの相乗作用

平成30年12月20日
東京大学大学院工学系研究科 電気系工学専攻 教授
松橋 隆治

持続的共進化地域創成拠点の一概念
システム構造モビリティ

脱炭素化と➡ エネルギー
系統安定化➡交通弱者のモビリティ確保

共進化➡社会問題の解決と新たな価値の創造

社会制度

要素技術

情報通信・産業数学

2

エネルギーインフラ総合評価とエネルギー・経済モデルの開発と社会実装

目標：パリ協定が国民生活に与える影響の定量化【脱炭素と国民生活安定化・H29年度進捗】
 パリ協定が国内経済・国民生活に与える影響の定量化【今後の課題、フェーズ３での目標達成への道筋】
 2030年の温室効果ガス削減が国民生活に与える影響の定量化と豊かな脱炭素社会の設計【新たに創出される価値・意義】
 2030年の豊かな脱炭素社会のシナリオ開発による社会の活性化とイノベーションの推進

エネルギー経済モデルの開発と日本のGHG削減目標の影響評価（松橋，高瀬他）

電気代そのまま払いの仕組み
 初期支払いゼロで省エネ機器・新エネ機器を設置••

一定期間以内に初期コストを回収できる省エネ機器を特定導入コストは光熱費の節約分と相殺する形で電気料金等と併せ回収◆電気代そのまま払いの仕組み◆
省エネ機器の導入により光熱費が減少

ローンは差額該当分から光熱費に併せて支払う

完済後は導入家庭が光熱費削減のメリットを享受

導入前

導入前

導入前

導入後

導入後

導入後
ローン返済

導入家庭は月々、導入前と同額程度の光熱費を払うだけ！

日本に適した制度を設計

可処分所得の増加

スマホアプリの概要 https://ecoapp.t.u-tokyo.ac.jp/support/
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年月別の支出金額の合計及び予算に対する消化状況がご確認いただけます。

設定（ユーザー設定）
ユーザーの居住地や世帯人数、ご利用の電力会社などが設定できます。

家計簿eco+は国立研究開発法人科学技術振興機構の「センターオブイノベーションプログラム『共進化社会システム創成拠点』」の研究の一環として、省エネ及び低炭素社会に関する研究の目的で開発されたものです。我々は、家庭部門への省エネ家電等の普及を促す方策の一環として、「電気代そのまま払い」を提唱してまいりました。
（研究プロジェクトについてのWebサイト：http://enesys.t.u-tokyo.ac.jp/coi/）5

再生可能電源の大量導入と系統の安定性① 日本政府による2030年エネルギーミックス案→再生可能は全発電電力量の22～24％② 電力システム改革→2016年4月家庭用小売電気の全面自由化→2020年頃 発送電分離（東京電力は2016年4月）③ FITによる太陽光発電の爆発的増加→全国認定量 8454万kW 全国導入量 4204万kW （2017年3月末時点）→九州認定量 1694万kW 九州導入量 800万kW（2018年6月時点）（東日本大震災後の九州電力管内の最大電力需要は1500万～1600万kW
夏期平日のピーク値は1300万kW程度
中間期平日のピーク値は850万kW程度）④ 再生可能電源の大量導入→系統の安定性に影響（特に九州地域）→技術と制度のイノベーションによる問題解決再生可能電源の大量導入と系統安定性• 再エネ電源が大量連系した電力供給エリアでは、系統運用上の課題が顕在化している。

Supply and demand in Kyushu Electric Power Company,(May 3rd, 2018)
7
KYUDEN GROUP environmental report 2018， Kyushu Electric Power Company, 2018.6.27

電力システム改革と系統安定性の問題
 電力システム改革と再生可能電源急増による系統安定性への影響
 従来• 垂直統合型の電力会社が一括してアンシラリーサービスを提供

 自由化と送配電部門の分離後• 電力会社の送配電部門は発電設備を非保有• アンシラリーサービスは外部から調達

電力システム改革
一般電気事業者

発電部門

・周波数調整・供給予備力法的分離・・・

送配電部門

新規発電事業者PPSWind, PV

送電網

Load

送電網

Load

固定価格買取制度による太陽光発電の爆発的増加→全国認定量 8454万kW 全国導入量 4204万kW （2017年3月末時点）→九州認定量 1694万kW 九州導入量 800万kW（2018年6月時点）
8電力系統計画・運用における需給調整
過去の電力系統の運用では、各時間帯での電力需要の不確実性に対応した需給調整を行ってきたが、再生可能電源大量導入と電力システム改革に伴い、従来とは異なる需給調整の技術・制度が必要となる。
50年

30年

長期電源計画長期設備計画

超長期的な経済構造の変化や技術革新による発電コストの変化

10年

年

週日

運転補修計画 起動停止計画

運転補修計画

長期的な天候の不確実性による太陽光、風力発電出力及び電力需要の変動

待機予備力

時間10分分10秒

経済負荷配分

周波数制御

運転予備力

瞬動予備力

天候予測の不確実性による太陽光、風力発電出力及び電力需要の予測誤差

秒

太陽光、風力発電出力及び電力需要の実時間変動

9電力系統計画・運用における需給調整
新たな需給調整の技術・制度は、特に周波数制御、経済負荷配分、起動停止計画において必要である。
ここでは、電気自動車等の需要側の機器を系統運用につなげる技術と制度の革新が求められている。
50年

30年

長期電源計画長期設備計画10年

年

週日

運転補修計画 起動停止計画

運転補修計画

超長期的な経済構造の変化や技術革新による発電コストの変化

長期的な天候の不確実性による太陽光、風力発電出力及び電力需要の変動

超長期的な電源投資計画の変更

火力、原子力の運転補修計画の変更

供給予備力

時間10分分10秒

経済負荷配分

周波数制御

運転予備力

瞬動予備力

太陽光、風力発電出力
及び電力需要の予測誤差に伴うインバランス補償

蓄電池、燃料電池、電気自動車、エコキュート等家電製品の制御により新たなインバランス補償の可能性

秒

太陽光、風力発電
出力及び電力需要の実時間変動

火力のガバナフリー，LFC運転の他、電気自動車、蓄電池等の制御により新たな周波数制御の可能性

定置型及び家庭用蓄電池の小売システムのモデルとインバランス補償の仕組み
地域電力事業者の期待キャッシュフロー =小売収益 – 電力調達費用 – 託送料金 – 期待インバランス罰金－蓄電池費用
太陽光発電インバランス対応責任

定置型蓄電池電力卸取引
市場(JEPX)

電力調達費用

地域電力事業者

契約需要家

小売収益報酬

家庭用蓄電池電力調達費用

送配電事業者

屋上太陽光

電力の流れ
メガソーラー

資金の流れ
調整力供給

Ryuji Matsuhashi, Development of an Optimization Model to Manage Imbalances in Power Systems by Local Power11RetailCompanies, Proceedings of 7th International Conference on Power Science and Engineering 2018, Vienna, November 2018

100 million yen/ year
yen/year

Comparison of stationary and home batteries
3.65
3.62
3.6
3.58
3.55
3.56
3.5
3.54
3.45
3.52
3.4
3.5
3.35
3.48
3.3
3.46
3.25
3.44
3.42
3.2
0300
350
50
100
150
200
250
Capacity
Capacityofofpower
powerconditioners
conditioners
Penalty for（kW)Imbalance ×1 Penalty for Imbalance ×2
Penalty for Imbalance
×1
Penalty for Imbalance ×2
Penalty
Imbalance
forforImbalance×4 ×4
Penalty
forforImbalance×3 ×3 Penalty
Penalty
Imbalance

Relationships between capacity of batteries andannual cash flow
Ryuji Matsuhashi, Development of an Optimization Model to Manage Imbalances in Power Systems by Local Power RetailCompanies, Proceedings of 7th International Conference on Power Science and Engineering 2018, Vienna, November 2018

Comparison of stationary and home batteries
1.2
11
0.8
0.8
0.6
0.6
0.4
0.4
0.2
0.2
00050
100150200250300
350
050Capacity100of power
150 conditioners（ｋW)200250300350Capacity of power conditioners（ｋW)Penalty for Imbalance ×1
Penalty for Imbalance ×2
Penaltyfor Imbalance
Penalty
Penaltyfor Imbalance
×3 ×1
Penaltyfor
forImbalance
Imbalance×2×4

Relationships between capacity of batteries andresidual imbalances
Ryuji Matsuhashi, Development of an Optimization Model to Manage Imbalances in Power Systems by Local Power RetailCompanies, Proceedings of 7th International Conference on Power Science and Engineering 2018, Vienna, November 2018

各種技術を用いたインバランス補償の仕組み
地域電力事業者の期待キャッシュフロー =小売収益 – 電力調達費用 – 託送料金 – 期待インバランス罰金－IB補償固定費
太陽光発電インバランス対応責任

電力卸取引
市場(JEPX)

契約需要家

地域電力事業者

小売収益

電力調達費用報酬

家庭用燃料電池
家庭用蓄電池各種IB補償技術
エコキュート

電力調達費用

送配電事業者

屋上太陽光

電力の流れ
メガソーラー

資金の流れ
調整力供給
14電気代の比較• 試算結果によると、ヒート式電気給湯器からエコキュートに買い替えれば、電気代は年間でおよそ６万円節約できる。
12000010000080000¥83495－約6万円

電気代[¥] 60000
40000¥2277120000
0ヒート式電気給湯器

エコキュート翁康太, 松橋隆治,低炭素機器普及促進手法のインバランス調整資源確保への 応用可能性に関する研究, 第35回エネルギー15
システム・経済・環境コンファレンス, 東京, 2019年1月

エコキュートを「電気代そのまま払い」で例えば、PanasonicのエコキュートNSシリーズ(40万)を、ヒート式電気給湯器から買い替えた場合、およそ7年でローンを完済。
➡これに加え、インバランス調整に対する報酬を「電気代そのまま払い」のローン返済に充てることが出来れば、返済期間をさらに短くすることができる。

翁康太, 松橋隆治,低炭素機器普及促進手法のインバランス調整資源確保への 応用可能性に関する研究, 第35回エネルギー16
システム・経済・環境コンファレンス, 東京, 2019年1月

需給調整市場における位置づけ

この機能を代替することで一般送配電事業者の負担を軽減

起動停止計画（Unit Commitment ）• 前日中に、翌日の発電所の起動停止をコスト最小化の原理に基づき決定する。
• 全ての一般電気事業者が実施しているもので、再生可能電源の大量導入により、これまでの起動停止計画の維持が難しくなってきている。

Forecast data(demand)
Forecast data(RE)Specification of units
Reserve requirement

UnitCommitment

Schedule ofgeneration units

E. Nishiura, R. Matsuhashi. A Study on Unit Commitment Taking Uncertainties in Forecast of Renewable Energy Outputs
into Consideration. Proceedings of the International Conference on Renewable Energy and Environment Engineering, Paris,October, 2018.
1814141212Power generation output [GWh/h]Power generation output [GWh/h]

外部調整力（電源Ⅰ-b）の有無による起動停止計画の変化

1086420123456789 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24-21086420123456-4-4
NU1
COAL3
LNG1
LNGCC4LNGCC10WPNU2COAL4LNG2LNGCC5LNGCC11PVNU3OIL1
LNG3
LNGCC6LNGCC12PvsuppressNU4OIL2LNGCC1LNGCC7LNGCC13ST_PUMP

外部調整力（電源Ⅰ-b）がない場合

COAL1OIL3LNGCC2LNGCC8LNGCC14Demand

89 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Time slot [h]Time slot [h]Other
COAL2OIL4LNGCC3LNGCC9PUMP

7-2Other
COAL2OIL4LNGCC3LNGCC9PUMP

NU1COAL3LNG1LNGCC4LNGCC10WPNU2COAL4LNG2LNGCC5LNGCC11PVNU3OIL1LNG3LNGCC6LNGCC12PvsuppressNU4OIL2LNGCC1LNGCC7LNGCC13ST_PUMP

COAL1
OIL3
LNGCC2LNGCC8LNGCC14Demand

外部調整力（電源Ⅰ-b）がある場合

E. Nishiura, R. Matsuhashi. A Study on Unit Commitment Taking Uncertainties in Forecast of Renewable Energy Outputs
into Consideration. Proceedings of the International Conference on Renewable Energy and Environment Engineering, Paris,October, 2018.
19横浜国大中村教授、有吉准教授のカーシェアリング事業

20

電気自動車（EV）の利用－電力技術と自動車技術の共進化のシーズ－

EVの普及目標 次世代自動車戦略2010（経済産業省）•販売 ： 15～20%（2020年）
20～30%（2030年）
 次世代自動車振興センター• 保有 ： 3%（2020年），9%（2030年）

 現状••

販売 ： 0.19%（2013年時）
保有 ： 0.19%（2014年時）

需要家側資源としてのEV
Vehicle to Grid（V2G）• 制御指令に対する応答が速い• 一方向（充電or放電）への制御はSOCへの影響が大きく不向き

EVを所有することで市場からの報酬が得られる

周波数制御に適性ありEV普及のインセンティブとなる可能性

21

EVを用いた周波数制御実験の概要１
 Place of experiments• EV was located in Yokohama National University and it was connected to power grids.
• A remote Controller to manage the V2G system was placed in the University of Tokyo.

 Facility of experiments• Nissan Leaf, an electric vehicle• SMART V2H, a power conditioner for EV made by• Mitsubishi Electric Corporation• A real time simulator, OP5600, Opal-RTK. Takeda, M. Okazaki, G. T. Nhut, R. Matsuhashi, R.Ariyoshi and F. Nakamura, “A Study on Using Electric Vehicles for Load
Frequency Control in Power Systems”, Proceedings of Grand Renewable Energy 2018, Yokohama, June 201822

EVを用いた周波数制御実験の概要２
 VPN is institutionally difficult. We use remote desktop to control the PC connected to the EV-PCS.
 We control charge and discharge of EV as a basic experiment. We make a simulation of using EV for LFC.
The University of Tokyo

Yokohama National University

Remote desktop
リモートデスクトップ

Ethernet
Ethernet

CHAdeMO

K. Takeda, M. Okazaki, G. T. Nhut, R. Matsuhashi, R.Ariyoshi and F. Nakamura, “A Study on Using Electric Vehicles for Load
Frequency Control in Power Systems”, Proceedings of Grand Renewable Energy 2018, Yokohama, June 201823

実際の電力システムを想定した周波数制御シミュレーション１
 Power demand• Data of Kyushu electric utilities（2017.5.1）

 Power constitution• Power capacities in Kyushu electric utilities are shown in the table below.
• Capacities of renewable power sources are assumed to be the values in 2017.11, and the values 30%
larger than the previous ones.

Power constitution of the system

Fossil-fired
HydropowerNuclear (low)
Nuclear (high)Capacity (MW)
9939
1840
1780
4699

Renewable power sources in the system

Wind (low)Wind (high)Solar (low)Solar (high)Capacity (MW)
490
639
7670
10274

K. Takeda, M. Okazaki, G. T. Nhut, R. Matsuhashi, R.Ariyoshi and F. Nakamura, “A Study on Using Electric Vehicles for Load
Frequency Control in Power Systems”, Proceedings of Grand Renewable Energy 2018, Yokohama, June 201824

実際の電力システムを想定した周波数制御シミュレーション２• Simulation resultsFrequency in low renewable caseWithout EV, Nuclear (high)With EV, Nuclear (high)Without EV, Nuclear (low)Frequency in high renewable caseWithout EV, Nuclear (high)Without EV, Nuclear (low)With EV, Nuclear (high)K. Takeda, M. Okazaki, G. T. Nhut, R. Matsuhashi, R.Ariyoshi and F. Nakamura, “A Study on Using Electric Vehicles for Load
Frequency Control in Power Systems”, Proceedings of Grand Renewable Energy 2018, Yokohama, June 201825

実際の電力システムを想定した周波数制御シミュレーション３• Simulation results
Maximum deviation fromthe standard frequency

Standard deviation of frequency

Without EV, Nuclear (low)With EV, Nuclear (high)Maximum deviation [Hz]Standard deviation [Hz]Without EV, Nuclear (high)Without EV, Nuclear (high)Without EV, Nuclear (low)With EV, Nuclear (high)Renewable (present)
Renewable (low)Renewable (future)

Renewable (high)K. Takeda, M. Okazaki, G. T. Nhut, R. Matsuhashi, R.Ariyoshi and F. Nakamura, “A Study on Using Electric Vehicles for Load
Frequency Control in Power Systems”, Proceedings of Grand Renewable Energy 2018, Yokohama, June 201826

EVによる周波数制御の経済性評価１－EVによる負荷周波数制御と従来の周波数制御技術のコスト比較－

 定格運転時の燃料コスト

定格運転，売電価格が20JPY/kWhの時

石炭，LNG複合，在来型LNG，石油安い18.0高い

 LFC調整コスト

石油，在来型LNG，LNG複合，石炭安い

高い𝑃100 − 𝑃95 ) × 𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑠𝑒𝑙𝑙,𝑡 − (𝐹𝐶100 − 𝐹𝐶95
𝐶𝑜𝑠𝑡𝐿𝐹𝐶 [JPY/kW ∙ ℎ] =𝑃𝑚𝑎𝑥 × 0.05
= 𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑠𝑒𝑙𝑙,𝑡 −𝐹𝐶100 − 𝐹𝐶95
𝑃𝑚𝑎𝑥 × 0.05

LFC cost [JPY/kW・h]

15.0

燃料費の項によってのみ価格差が生じる

Coal 3

Coal 1

Coal 4

CC 1112.0

CC 14

CC 17,8

CC 15

CC 16
CC 199.06.0

LNG 7
Oil 20

3.0

CC 12,13

Coal

LNG 5

LNG

Oil 21

LNG 6

CCOil 22

Oil 23Oil

LNG 8,9LNG 100.0

Coal 2EV

Oil 240.010.020.030.040.050.0

LFC capacity [MW]Y. Yamamoto and R. Matsuhashi, Economic Evaluation of Ancillary Services Provided by Electric Vehicles for ControllingPower System Frequency, paper presented at IEEE PES, Chicago, U.S., February 20th, 20162760.0EVによる周波数制御の経済性評価２－負荷周波数制御による電気自動車の獲得報酬－

 EV導入台数による影響
150,000

300

250

50台

200

5000台

150

40000台100

100000台

500125,000

Annual Profit [JPY]Profit per day [JPY]350

Case.1
Case.2100,000
75,00050,00025,000

Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar00day

20,00040,00060,00080,000100,000

Number of EV

EV1台当たりの獲得報酬

年間獲得報酬 ： 約5万～13万円

必要LFC容量JPY/kW・h

JPY/kW・h

必要LFC容量Down

市場価格～EV0台→5000台の時～
送配電会社の支払いは899億円から828億円に減少

市場価格
EV増加
MWEV

MWEV

Y. Yamamoto and R. Matsuhashi, Economic Evaluation of Ancillary Services Provided by Electric Vehicles for Controlling
28
Power System Frequency, paper presented at IEEE PES, Chicago, U.S., February 20th, 2016

EVによる周波数制御の経済性評価３－負荷周波数制御への参加による電気自動車の普及拡大－ 市場獲得報酬による選択率への影響• 収益の増加に伴い，EV・PHEVの選択率は上昇• 5万～13万の時
約4%～14%150,000
125,000

Annual Profit [JPY]

Selectivity of EV/PHEV
[%]

16.0
14.0
12.010.0
8.0
6.0
4.0
2.0
0.0

0

25,000 50,000 75,000 100,000 125,000 150,000

Annual Profit [JPY/year]

Case.1
Case.2100,000
75,00050,00025,00000

20,00040,00060,00080,000100,000

Number of EV

Y. Yamamoto and R. Matsuhashi, Economic Evaluation of Ancillary Services Provided by Electric Vehicles for ControllingPower System Frequency, paper presented at IEEE PES, Chicago, U.S., February 20th, 201629まとめ(1) 持続的共進化地域創成拠点では、九州大学・横浜国立大学・東京大学の連携の下、エネルギー・モビリティ及び市民生活支援の各分野におけるイノベーションを推進している。このうちエネル
ギー部会では、脱炭素社会を目指す再生可能電源の大量導入と系統安定性の問題の解決を挙げており、モビリティ部会とも連携しつつ問題解決を目指している。
(2) エネルギー分野の課題解決には、エネルギー関連技術のみならず、自動車技術、情報通信技術の活用が有望である。換言すると、エネルギー技術、自動車技術、情報通信技術の共進化により、エネルギー分野の課題解決が促進される。需要側技術を用いたインバランス補償や、電気自動車を用いた周波数制御の実証実験はその好例であり、今後の社会実装が大いに期待される。
(3) この共進化の実現には、技術革新と制度革新の双方が必要である。具体的には、電力系統工学、エネルギー工学上の技術革新とアンシラリーサービスの取引制度の設計など、制度革新である。

エネルギーシステムのコストエンジニアリング【コスト評価手法の汎用化の取り組み】
SOFC・SOECシステムの数値モデル解析を併用した性能・コストの統合的な評価
コスト評価モデル

セル/スタックコスト評価

コスト評価手法の汎用化の推進固体酸化物形燃料電池（SOFC）
平板形

円筒平板形

円筒横縞形

平板形
固体高分子形
燃料電池（PEFC）
発電コスト評価と将来予測

数値モデル解析

様々なデザイン・材料・システムへの拡張を実施
将来の燃料電池導入シナリオへの柔軟な対応が可能
水蒸気電解への展開も可能

Junichiro Otomo, Junya Oishi, Kenya Miyazaki, Shintaro Okamura and Koichi Yamada, “Technological Evaluation of Solid
Oxide Fuel Cell Combined Cycle System: Coupled Analysis of Performance and Costs of Segmented-in-Series Tubular Solid
Oxide Fuel Cell using Design and Modeling Approach” International Journal of Hydrogen Energy

都市OSを考慮した電力システムと水素関連技術の導入効果の評価

PV発電量の予測誤差⇒インバランス⇒電解水素⇒電気と水素の複合生産システム＝コプロダクション⇒
電気と水素の生産比率を調整⇒投資回収年数5.4年

電気／水素複合GPMにおける8月初週のPV実発電量、前日計画値と水素貯蔵量の推移

Ryuji Matsuhashi, Optimal design of a coproduction system of electricity and hydrogen to manage imbalances resulting fromforecast errors in photovoltaic outputs, 3rd International Conference on Power and Renewable Energy, Berlin 2018, E3S Web
Conf. Volume 64, 2018, https://doi.org/10.1051/e3sconf/20186406009

エネルギーインフラ総合評価とエネルギー・経済モデルの開発と社会実装【まとめ】：主な研究進捗・成果、今後の課題、達成への道筋（１ページ限定）
目標：都市OSアセスメントのフレームワーク開発【脱炭素と国民生活安定化・現状の進捗】
 都市OSアセスメントのツールを用いた本事業のA市のエネルギー・経済・環境・イノベーション等項目への効果を定量評価【今後の課題、達成への道筋】
 本事業のA市への波及効果を都市OS評価モデルに代入し、A市の都市OS上の改善度を評価する。
【新たに創出される価値】
 本事業に適した他市、地域への普及促進イノベーションの実現

CO2排出量制約が65.4％から16.4％の間では、PV出力が抑制されているが、有効利用されていない。
➡ 燃料電池自動車への水素供給や複合発電への混焼を検討➡ PV出力抑制が起き、燃料電池自動車への水素供給が可能な地点を探索し、フェーズ２、３において実証実験等を検討する。

Ryuji Matsuhashi, Development of Model for Optimal Operation of Power Systems with Large-Scale Integration of Solar
Power Generation in Kyushu Region, Journal of Clean Energy Technologies, Vol. 5, No. 6, November 2017, pp464-468.