2035年日本レポート
電力脱炭素化に向けた戦略
著者
白石 賢司1,2, Won Young Park1, Nikit Abhyankar1,2, Umed Paliwal1,2,
Nina Khanna1, 諸富 徹3, Jiang Lin1,2*, and Amol Phadke1,2*
米国ローレンス・バークレー国立研究所

1
2

米国カリフォルニア大学バークレー校

京都大学

3

責任著者

*

LBNL-2001526

要旨
日本は深刻なエネルギー安全保障リスクを抱えている。電力部門においてほぼすべての燃料を輸入に依存し、クリーンエネルギーが発電電力量に占める割合はわずか24％にすぎない。本研究は、太陽光発電、
風力発電（特に洋上風力発電）、蓄電池技術のコスト低下トレンドにより、2035年にクリーンエネルギーが発電電力量に占める割合を90％にまで高められることを示した。
またこれにより、電力コストを6％削減し、液化天然ガス（LNG）と石炭の輸入依存をほぼ完全に解消し、電力部門からのCO2排出を劇的に削減できる
ことが明らかになった。更に、LNG火力発電所の新設
や石炭火力発電所の稼働がなくとも、電力部門の信頼性が確保されることが示された。
これらの経済、環境、エネルギー安全保障における多大な便益を具体化するためには、2035年までにクリーンな電力を90％まで高める政府目標や、そうした目標に一致した再生可能エネルギー導入目標などの強力な政策が必
要となる。

免責事項

専門審査委員会

本報告書に記載されている情報は正確であると考えられるが、米国政府もその機関も、カリフォルニア大学評議員も同大学職員も、公表するいかなる情報、装置、製品、プロセスに関しても、その正確性、完全性、有用性について、明示・黙示に関わらず一切の保証を行わず、法的責任も負わない。また、その使用が私有権利を侵害しないと表明するものでもない。本報告書において特定の製品、プロセス、サービスの商品名、商標、製造者などが言及されることがあっても、それは必ずしも米国政府もしくはその機関、またはカリフォルニア大学評議員による承認、推奨、支持を意味せず暗示もしない。本文書に示される著者の見解や意見は、必ずしも米国政府もしくはその機関、またはカリフォ
ルニア大学評議員の見解や意見を表明するものでも反映するものでもない。

以下の諸氏が専門審査委員会の委員である。委員会は本研究の設計と評価に関して意見を述べ、助言を提供したが、報告書の内容と結論についての一切の責任は、誤りや漏れがあった場合を含め、著者が負うものである。委員の所属先は、いかなる意味においても、それらの機関が本文書を支持・承認することを意味しない。

アーネスト・オーランド・ローレンス・バークレー国立研究所は、機会均等の雇用者である。

謝辞

高村 ゆかり | 東京大学
小宮山 涼一 | 東京大学
永田 哲朗 | 京都大学
櫻井 啓一郎 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所
黒﨑 美穂 | 鎌倉サステナビリティ研究所| 独立アナリスト

本報告書には、クライメート・インペラティブ財団より資金支援を得た。

著作権について本文書は、ローレンス・バークレー国立研究所に所属する著者が、米国エネルギー省との契約（契約番号DE-AC02-05CH11231）の下で作成した。米国政府は、本文書の出版もしくは転載について、または米国政府のために他者がこれを行うことについて、非独占的で、取り消し不能な、一括払い方式の全世界対象のライセンスを保持する。また発
行元は、本文書を出版目的で受諾することにより、米国政府が上記を保持することを認める。

本報告書の作成にあたり、以下の諸氏より貴重な技術的支援、意見、考察、協力を得た。
平田 仁子、渡辺 千咲 | Climate Integrate
James Hyungkwan Kim | ローレンス・バークレー国立研究所
安田 陽 | 京都大学
加藤 仁 | 日本風力発電協会
増川 武昭、杉本 完蔵 | 太陽光発電協会
Anya Breitenbach | Forge & Foundry Strategic
Annie Dore | Beespring Designs目次

エグゼクティブ・サマリー

1

1

序論

10

2

手法およびデータの概要

13

3

2.1

政策シナリオ13

2.2

モデリングの手法

15

2.3

モデリングに用いた主要データ

17

2.4 感度分析

22

主な結果

24

3.1	再エネと蓄電池の大量導入

24

3.2	クリーンエネルギーの導入に

32

3.3	クリーンエネルギーを90％まで

36

3.4 再エネ導入を加速して90％ク

37

3.5	クリーンエネルギーによりCO240

補足事項および今後の研究

42

により、日本は90％クリーン
で信頼性のある電力システムを構築できるより卸電力費用を6%削減できる
高めることで、化石燃料輸入費
用を85％減らし、日本のエネルギー安全保障を強化すること
ができる

		
		

リーンな電力システムを実現することは可能である排出量を92%削減し、環境に大きな便益をもたらすことができる

4

5

結論および政策への示唆

4

5.1

主要な結論

43

5.2

考えられる今後の取組

44

参考文献

50

付録A | モデリング手法

54

付録B | モデリングの入力データ

56

付録C | 太陽光・風力発電プロファイル

60

付録D | 炭素価格に対する感度分析

67

付録E | 各地域のクリーンエネルギー
・シナリオの結果

69

付録F | 感度分析71

エグゼクティブ・サマリー

世界的なエネルギー危機が日本の国民と経済に重大な試練をもたらしている。
日本は一次エネルギー消費量の約90％を海外からの輸入化石燃料に依存している。
だがその一方で、
太陽光発電、風力発電、蓄電池の技術的進歩とコストの大幅な低下により、CO2排出量を削減
し、2050年のカーボンニュートラル目標に近づくような、
クリーンな電力を安価に発電する新たな機会が生まれている。
脱炭素化における最も重要な戦略は、クリーンな電力の供給を大幅に増やし、化石燃料の使用をなくすことだ。
クリーンな電力としては、太陽光と風力を中心とした再生可能エネルギー（再エネ）が主な選択肢となる。
これを原子力発電と液化天然ガス（LNG）火力発電が補完する。本研究では、太陽光、風力、水力、バイオマス、地熱、水素、原子力発電など、二酸化炭素（CO2）を直接排出しない電源による発電を「クリーンエネルギー」と定義する。
日本は、クリーンエネルギーによる発電を、2019年度の24％から2030年度に59％まで増加
させる短期的な目標を掲げている。本研究では、コスト削減、信頼性確保、排出削減の観点か
ら、2035年までに発電部門における化石燃料の使用をさらに削減するために必要な要素について検討する。

2035年日本レポート|

1

本研究では、以下の3つの重要な問題を取り扱う。
昨今の風力、太陽光、蓄電池のコスト低下は、再エネ開発の速度と規模にどのような影響を及ぼすか。
電力需要の伸び、化石燃料価格、再エネやエネルギー貯蔵（蓄エネ）のコス
トなどの避けがたい不確実性を考慮した上で、技術的・経済的に実現可能なクリーンエネルギー目標とはどのようなものか。
迅速なクリーンエネルギーへの移行は、どのように環境・経済面での便益の具体化と化石燃料輸入依存による安全保障リスクの抑制を可能にするか。

本研究では、最新の詳細な最適設備計画モデル（capacity
expansion model）と1時間単位の経済給電モデル（economic
dispatch model）による最適化計算を行い、クリーンエネルギー
政策の中核となるシナリオ（以下「クリーンエネルギーシナリオ」という）が2020～2035年という期間に日本に与えうる影響を検討した。
この中核となるクリーンエネルギーシナリオは、2030
年の日本の非化石エネルギー目標を達成した上で、更に2035
年のクリーンエネルギー90％にいたる推移を評価するものである。本研究では、
このクリーンエネルギーシナリオに加え、再エネ及び蓄電池のコスト、化石燃料価格（2022年の価格水準）、電力需要、原子力発電所の稼働年数に関する感度分析を行った。
分析の結果、2035年までに電力の90％をクリーンエネルギーで供給することは実現可能であり、信頼性1を確保しつつ、経済性も高いことが示された。再エネを急速に拡大し、クリーンな電力で他部門の電化を進めることにより、日本はカーボンニュート
ラル目標に向けた取り組みを加速させ、気候変動対策を進めることができるだろう。
1 停電の起こりにくさを評価する信頼性（信頼度）には、発電設備等の新増設計画策定時に十分な設備容量を確保しているかに係るアデカシーと、系統運用時に事故や負荷の急変等が生じた際に安定的に運用が維持できるかに係るセキュリティの両面が存在するが、本研究では前者を検討した。

2035年日本レポート

|

2

主な結果
表ES-1に本報告書の主要な結果をまとめた。以下、本表をもとに議論を進める。

表 ES1. 本報告書のモデル分析で明らかになった日本の電力システムの特徴
現在の電力システム (2023)

クリーンな電力システム (2035)

電力システムの脱炭素化
電力システムの信頼性の確保
電力コストの低下
再エネの拡大環境コストの削減
エネルギー自給率の向上

90%クリーンな電力システムを2035年に実現するには強力な政策が必要である
クリーンエネルギーシナリオは、強力な政策によって2035年に90％クリーンな電力供給が行われることを前提としている。
日本の電力部門を速やかに転換するためには、制度、市場及び規制の変更が必要になる。

2035年日本レポート|

3石炭火力による発電やLNG火力の新設がなくとも、日本で90%クリーンで信頼性のある電力システムは構築できる
変動性再生可能エネルギー（VRE）が主力電源化した際の日本の電力システムの信頼性については、長期にわたって議論が続いてきた。本研究は、太陽光や風力の導入と蓄電池や地域間
連系線の新設を加速し、既存の火力発電の一部を活用することで、90％クリーンな電力システ
ムが供給予備力と運転予備力を維持しつつ日本の電力需要を満たしうることを示した。蓄電池設備を116GWh（29GW）導入し、地域間連系線を11.8GW新設し、これに既存の柔軟性のある発電（出力調整可能な水力発電、揚水式水力発電、LNG火力）
を組み合わせることで、再エネによる発電量が低い時や電力需要が高い時でも、経済的に需給バランスを保ちつつ90％クリーンな電力システムを運用することができる。
クリーンエネルギーシナリオの下では、太陽光と風力を中心とする再エネが2035年に年間発電電力量の70％を占めた。同年の原子力発電とLNG火力発電の割合はそれぞれ20％、10％となった。2019年度に発電電力量の32％を供給した既存の石炭火力発電は2035年までにゼロになり、化石燃料を使用する火力発電所の新設は行われなかった。

電源構成

総設備容量

1,000

500

蓄電池
揚水式水力

10%

10%
8%
4%

500

23%

300

陸上風力

23

洋上風力 着床式

24

洋上風力 浮体式

19

住宅用太陽光

25

132

200

25

2025

2030

2035

2
8
3

原子力
液化天然ガス（LNG）火力
石炭火力

20%

10%

バイオマス
水素

100

0
2020

非住宅用太陽光
地熱

1%
6%
1%

250

水力

27
23

8%

総 設備 容量 (GW )発電電力量 ( T W H /年)

750

400

29

76

石油火力

36

0
2020

2025

2030

2035

図ES1. クリーンエネルギーシナリオにおける電源構成と総設備容量（2020-2035)

2035年日本レポート|

4

90%クリーンな電力システムの費用は現在より低下する
クリーンエネルギーシナリオでは、再エネと拡充した蓄エネ及び地域間連系線を組み合わせ
ることにより、石炭およびLNGを燃料とする既存の火力発電の大部分を置き換えた。
また、電力システムの信頼性を確保しつつ、卸電力コストが削減された。
これは、太陽光・風力発電設備、蓄電池、送電インフラの新設に伴う費用の増加分が、今日の典型的な火力発電所の稼働に必
要な化石燃料費、運用・保守（O&M）費用、および固定費よりも小さいことによる（図ES2）。
このことは、再エネ導入を一段と加速させ、2020～2035年に平均で年間10GW増加させれ
ば、平均卸電力費用を2020年水準から実に6％削減できることを示している。卸電力費用には、発電及び蓄エネの費用と、地域間連系線への追加投資が含まれる。更に、炭素の社会的費用（SCC）も考慮すると、
クリーンエネルギーシナリオでは、SCCをトンあたり12,980円、割引率
を2.5％とした場合（Rennert らの2022年の最新の研究による）、卸電力費用は2035年には2020年と比べ36％低下する。なお、本報告書の全てのシナリオは「地球温暖化対策のための税」（CO2排出量トンあたり289円（2.6ドル）を課して最適化計算を行っているが、ここで示したSCCは課していない。
既存のLNG火力発電所は、季節や日をまたいで変動する電力需要と太陽光及び風力による発電のバランスを保つのに有効である。LNG火力発電所の維持により、そうした変動への対応に求められる長期エネルギー貯蔵（long-duration energy storage）と追加的な再エネの導入量を減らすことができる。

2035年日本レポート|

5

SCCを考慮しない場合

SCCを考慮する場合

卸電力費用(円/ K W H )

15

10

5

0

2020

2025

2030

2035

2020

2025

2030

2035

図ES2. クリーンエネルギーシナリオにおける2020年から2035年までの卸電力費用の推移(2020年日本円。左図と右図はそれぞれ炭素の社会的費用(SCC)を考慮しない場合と考慮する
場合)

90％クリーンな電力システムは化石燃料輸入を85%削減し、日本のエネルギー安全保障を大幅に強化できる
クリーンエネルギーシナリオでは、発電用の石炭とLNGの輸入費用が2020年の3.9兆円から2035年の5900億円まで85％減少する。2022年水準の石炭とLNG価格を用いた高燃料コス
ト感度シナリオでは、石炭およびLNGの輸入費用の削減額はさらに大きくなる。90％クリーンな電力システムのメリットは電力料金の低下にとどまらない。
日本国内の再エネ資源を最大限活用することで、輸入化石燃料に深く依存する現状が大幅に改善される。
日本のエネルギー安
全保障を強化し、高騰する国際的な化石燃料価格から日本の消費者と経済を守ることができる。

再エネ導入を強化して90％クリーンな電力システムを実現することは可能である
クリーンエネルギーシナリオの下で、再エネの総設備容量は2020年の90GWから2030年には188GW、2035年には254GWまで増加する（図ES1）。特に風力と太陽光の導入を加速させることで、90％クリーンな電力システムの実現が可能になる。

2035年日本レポート|

6

2020年から2035年までの平均では、毎年10GWの再エネ設備を新たに導入する必要がある。
これは、日本における年間再エネ導入量の単年最大実績である9.7GW（2015年度）に匹敵する規模であり、容易ではないが実現可能である（図ES3）。
2020年代は太陽光が再エネ導入の大半を占める。2030年代に入ると、設備利用率が高く、
コ
ストダウンが見込まれる洋上風力が再エネ導入の中心となる。
こうしたクリーンエネルギーへの移行には、制度、市場、および規制における障壁を迅速に取り除くことが必要である。
それとともに、変動性再エネを中心とする発電と電力需要とのバランス確保のため、蓄電池と地域間
連系線を速やかに強化することが求められる。

年間平均導入 量 (GW/年)

15

図ES3. 再エネ設備の年間平均導入量の推移（期間平均）

日本における再エネ設備導入実績の単年度最大値
10(2015年度 9.7 GW)

陸上風力

5

洋上風力

着床式

洋上風力

浮体式

住宅用太陽光非住宅用太陽光その他の再エネ0

2014年度-2019年度(実 績値 )

2020年 -2025年

2026年 -2030年

2031年 -2035年

クリーンエネルギーにより電力部門のCO2排出量を92％削減できる
2035年までに電力の90％をクリーンエネルギーにすることで、二酸化炭素（CO2）排出量を大幅に削減し、環境面での大きな便益が得られる。
クリーンエネルギーシナリオでは、2035年には電力部門の総CO2排出量を2020年比で92％削減できることが示された。2035年に削減される3億4500万トン（CO2換算）という年間排出量は、2019年度の日本の総CO2排出量の約3割に相当する。
また、排出原単位は2020年の404kg-CO2/kWhから2035年には36kg-CO2/
kWhまで91％低下する。
この排出原単位の劇的な低下により、交通や暖房など、他部門の電化による脱炭素化の効果が高まる。
さらに、化石燃料を使用する火力発電所から排出される微粒子状物質（PM2.5）、二酸化硫黄（SO2）、窒素酸化物（NOx）、重金属（水銀、カドミウム、
ヒ素、
クロム、ベリリウムなど）への市民のばく露も抑えられる。
このため、健康面で非常に大きな便益をもたらし、健康被害や医療費が抑制される可能性がある。

2035年日本レポート|

7

クリーンエネルギーの導入費用を抑えるために、政策、市場および土地利用に関する障壁を取り除く必要がある
迅速で経済的な90％クリーンな電力システムへの移行には、制度、市場および規制に関する障壁を取り除く、一貫して継続的な政策支援が求められる。
クリーンエネルギーシナリオの下では、再エネ電力の割合が2020年から2035年に渡って急増する。再エネ普及を加速させるための政策や規制の強化を速やかに始める必要がある。
以下に、本研究結果を踏まえた提言の概要をまとめた。
この提言が、日本が直面するエネルギ
ーと気候の危機に取り組むための政策や企業方針の議論の一助となることを期待する。

2030年以降の中期的な政策目標を策定する
2035年及びそれ以降の再エネ発電の導入、および石炭火力発電の段階的廃止について中期的な目標を設定し、政策および市場の不確定要因を減らす。
中期的な政策目標を達成できるよう、研究開発・実証（RD&D）やカーボンプライシング（炭素の価格付け）
を含む一貫性ある政策パッケージを策定する。

環境外部性を緩和し、再エネ導入と石炭火力発電の段階的廃止を加速させる• 再エネの普及を加速させるために、
フィードインプレミアム（FIP）制度を含む固定価格買取（FIT）制度やオークションを強化する。
• 石炭火力発電の段階的廃止を加速させるために炭素価格を上げる。
• カーボンプライシングによる収入の一部を、電力システムの脱炭素化に必要なイノベーションに関する研究開発・実証に投資する。

急速な再エネ普及を妨げる制度的、社会的な障壁を低くする• 地形および土地利用区分から見て適格な再生可能エネルギーゾーン（REZ）
を設定し、許認可と再エネ導入の遅延を避ける。
• 送電網の整備計画に当該ゾーニングのプロセスを統合する。
• 計画段階の早期にステークホルダーの参加を得て、市民の意見を取り入れるとともに支持が得られるよう努める。

2035年日本レポート|

8

重点的支援を通じた公正なエネルギー移行• 地域社会や企業に対する移行支援プログラムを通して、石炭の段階的廃止による社会的、経済的な影響を低減する。
• カーボンプライシングによる収入の一部を家庭や企業に還付して光熱費を低減し、負担の削減をはかる。

電力システムの信頼性を確保し、運用面での柔軟性を強化し、エネルギー効率を高める• エネルギー貯蔵、
デマンドサイドマネジメント（DSM）や施策、柔軟性のある発電などの柔軟性資源のために、市場および収益性のあるビジネスモデルを構築する。
• 基準・規制の設定や資金的優遇措置の導入を通して、費用対効果の高いエネルギー効率向上への投資を促進する。
こうした政策支援によって日本の電力システムを速やかに脱炭素化することで、他部門においても、迅速かつ広範な電化を通じて排出量削減を進めることができる。
そして日本のCO2排出
量は削減され、2050年のカーボンニュートラル実現への道が開かれるだろう。

2035年日本レポート

|

9

1 序論

世界第三位の経済大国である日本は、
ロシアのウクライナ侵攻を受けて深刻なエネルギー危機に直面している。電力価格を抑えつつ、エネルギー安全保障を確保し、気候変動目標を達成するために温室効果ガス（GHG）排出量を大幅に削減する必要がある。
日本は平均気温の上昇
を1.5℃に抑える国際的な目標に対し、2030年までに発電の59％をクリーンエネルギーに移行し、2050年までにカーボンニュートラルを実現することを国際公約としている。
日本国内で供給される一次エネルギーは2020年度時点でわずか11.2％であり（日本政府、2021b）、
日本の国民と経済は国際エネルギー価格の激しい変動にさらされている（図1）。液化天然ガス（LNG）火力発電所と石炭火力発電所は、いまだに日本の発電電力量のおよそ80％を占めている。国際エネルギー価格の急騰により、2022年の日本の卸電力価格は22.6
円/kWhに上昇し、それ以前の10年間の平均値の倍になった（2012～2021年は11.5円/
kWh）。

2035年日本レポート|

10

日本政府は2050年までにカーボンニュートラルを実現することを目指している（日本政府、2021a）。
またパリ協定のもとで、日本政府は2030年の温室効果ガスの排出削減目標（国が決定する貢献（NDC））
を26％から46％削減まで引き上げたところである（2013年度比。
日
本政府、2021d；日本政府、2021e）。2030年と2050年を目標年とするこれらの野心的な削減
目標を達成するには、再生可能エネルギー（再エネ）の普及を加速させるとともに、石炭火力発電所の段階的廃止を急ぐ必要がある。

4,000

12.5

10.0

輸入額(兆円)CI F価格(円/GJ )

3,000

2,000

7.5

5.0

1,000
2.5

一般炭
LNG
一般炭

0

LNG

0.0

1990

2000

2010

2020

1990

2000

2010

2020

図 1. 一般炭とLNGのCIF（運賃保険料込み）価格および日本の年間輸入額
注：一般炭は発電に一般的に用いられる石炭。

急騰する化石燃料価格、世界的な化石燃料供給の逼迫、野心的な気候目標は、クリーンエネルギーへと移行することに強い動機を与える。米国、
インド、中国の分析から明らかなように、
太陽光、風力、蓄電池の技術革新と急激な費用低下によって、エネルギー安全保障を改善し、国内エネルギー資源を最大限に活用しながら、発電関連の排出量と費用を削減することが可能になった（Bistline et al., 2022; Abhyankar et al., 2021, 2022; Phadke et al., 2020）。特に日本のように国産エネルギーに乏しい国では、エネルギー危機の解決のためにクリーンエネ
ルギー導入を加速することの経済的なメリットが大きい。
また、世界の気温上昇を1.5℃以下に抑えて気候変動の壊滅的な被害を避けるためには、世界のCO2排出量を2030年までに半減させる必要がある（IPCC, 2018）。
このことからも、
日本はクリーンな電力への移行を加速させる必要がある。

2035年日本レポート|

11本研究では、2035年までに日本が発電電力量に占めるクリーンな（非化石）エネルギーの割
合を90％まで増やすことの技術的な実現可能性、費用、および様々な影響について検討する。
具体的には、3つの重要な問いに答えることを試みる。
昨今の風力、太陽光、蓄電池の費用低下は、再生可能エネルギーの開発の速度と規模にどのような影響を及ぼすか。
電力需要の伸び、化石燃料価格、再エネや蓄電の費用などの避けがたい不確実性を考慮した上で、技術的・経済的に実現可能なクリーンエネルギーの目標とはどのようなものか。
クリーンエネルギーへの移行を速めることによって、どの程度、環境・経済面の便益、輸入燃料依存の安全保障リスクの低減が可能になるのか。
電力部門は日本の環境目標を達成する上で重要な役割を担う。非化石エネルギー電力比率を高めつつ、運輸、産業および建築部門の電化を進めることで、大幅な排出量削減が可能になる。
この研究は、増加を続ける世界各国の電力システムの再エネ主力化と脱炭素化に関する多くの研究や分析を参照した。近年、日本の電力システムにおいて変動性再エネの割合を高めた
場合の運用や費用の影響に関し、短期（例：Komiyama and Fujii, 2014; Komiyama and Fujii,
2017; Komiyama and Fujii, 2019; Komiyama and Fujii, 2021）や2050年（例：Matsuo etal., 2018; Matsuo et al., 2020）の時間軸で研究がいくつか行われてきた。
しかし、近年の研
究のほとんどは、再エネや蓄電池の費用の劇的な減少、地域間連系線の拡大、または電力システムの脱炭素化の目標年（しばしば2050年に設定される）までの詳細な経路を考慮していない。本研究は、既存の文献を基に、これらのギャップの一部を埋めるため、以下の三点を行った。(a) 空間的・時間的に高解像度の最適設備計画モデル及び経済給電モデルを構築し、国レベルで電力システム費用を最小化する発送電設備の構成や毎時の発電電力量をプラン
トレベルで評価した。
モデルの構築には業界標準のプラットフォームであるPLEXOSを使用した。(b) 市場で観測された価格と専門家の意見に基づき、最新の再エネと蓄電池の費用推定・予測を使用した。(c) 日本のエネルギー安全保障を強化しつつ、大規模なCO2削減をより迅速に実現する可能性を検討した。
本研究の章立ては以下のとおり。
• 第2章では、電力と排出量の分析に用いた手法の概要を説明する。
• 第3章では、分析結果を2項目に分けて説明する。
• 第4章では、補足事項と今後の研究の方向性を説明する。
• 第5章では、重要な結論をまとめ、政策提言を示し、今後の研究の重点分野について概説する。

2035年日本レポート|

12

2 手法およびデータの概要

本研究は、現時点で利用な最新のデータとモデリング手法を用いて、緻密なシナリオ設計、費用データの整備、電力システムのモデリングを行った。分析においては、詳細な電力負荷（電力需要）、風力・太陽光発電の発電プロファイル、蓄電費用等を用いている。
また、日本の電力システムの1時間ごとの送電制約、地域ごとの風力・太陽光発電の発電プロファイル、最新の再エネおよび蓄電の費用予測などを詳細にモデル化している。
本研究では、PLEXOS（世界の電力業界で非常に広く用いられている最適設備計画・経済給電のモデリング・プラットフォーム）で開発された最適設備計画モデルと1時間単位の経済給電モ
デルを用いて、費用が最小（最適）になる発電、蓄電、および地域間連系線の投資と運用について分析した。電力需要の見通しは第6次エネルギー基本計画（日本政府、2021e）の中で説明されているシナリオに基づくものである。
本章では、本研究の中核となる政策シナリオ、重要なデータと仮定、モデリングの手法、及び感度分析についての概略を説明する。本研究の付録では、1時間単位の電力負荷、風力・太陽光発電の発電プロファイルのモデリングと推定に用いた手法やデータについて詳細に解説して
いる。

2.1

政策シナリオ

本研究では、基本シナリオとなるクリーンエネルギー・シナリオを検討する。
このシナリオでは、2030年を目標年とする現在の日本の政策目標や2035年までに電力部門の完全または大宗を脱炭素化するというG7の声明を踏まえ、2035年までのクリーンエネルギーの普及拡大は
可能か、電力の供給信頼度は確保できるか、経済的かを検討する。
このシナリオでは、2035年までに日本の電力の90％をクリーンな（非化石）エネルギー源により発電することを前提とする。
また、
クリーンエネルギー・シナリオのいくつかの前提を変更した感度分析を行う。

2035年日本レポート

|

13

表1は、
クリーンエネルギー・シナリオで用いた仮定を、日本の2030年目標および2035年目標
を基準として比較したものである。石炭火力発電、再エネ発電とその容量、及び非化石エネル
ギー源（再エネを含む）の発電電力量の割合に関する本研究の想定は以下のとおりである。
• 石炭火力発電は、2035年までに段階的に廃止する。
• 再エネ発電の年間新規導入量は、どの年においても、2030年を目標年とする現在の政策目標に必要な導入量を上回らなければいけない。
• 2030年以降は、
クリーンエネルギーによる年間発電電力量の目標が達成されなければならない。
• 一時間あたり、年間あたりの発電電力量は、上記の2030年および2035年のクリーンエ
ネルギー発電の目標や、原子力発電に関する政策目標などの制約条件を満たしつつ、費用最小化計算（最適化）に基づいて決定される。

2035年日本レポート|14表 1. 政策シナリオの仮定と国の目標との比較

国の目標

クリーンエネルギー・シナリオの想定参照する政策や計画••••

石炭火力発電• 排出削減対策の講じられていない石炭火力発電を2035年までに段階的に廃止するというG7の公約• 2030年までに19％とする（第6次エネルギー基本計画）• 2035年までにすべての石炭火力発電を段階的に廃止する

再エネ発電の容量増• • 2030年までに36～38％- 太陽光発電：103.5～117.6GW- 風力：23.6GW
		 o 陸上 17.9GW
		 o 洋上 5.7GW• 2030年までに少なくとも36％

クリーンな（非化石）エネ
ルギーによる発電の割合• • 2030年までに59％- 再エネ36～38％- 原子力 20～22％- 水素／アンモニア 1％• 2030年に59％• 2035年に90％• 2030～2035年にかけて直線的な増化

原子力の再稼働• 稼働可能な発電所はすべて再稼働• 稼働年数を20年延長• 25GWの再稼働（時期は個々の発電所により異なる）• 新規の原子力発電所は建設しない

水素またはアンモニア

2030年に1％

2030年に1％

NDCにおける2030年目標（最新）
第6次エネルギー基本計画
日本の2050年カーボンニュートラル目標
2035年までに電力部門の大部分を脱炭素化するG7の公約

GW = gigawatts; PV = photovoltaic

2.2

モデリングの手法

電力システムのモデル化と分析には、世界の電力業界で電力システムの分析に非常に広く使用されているPLEXOSを用いた。分析には以下の2段階からなるモデリング手法を用いた。
まず、最適設備計画モデルを用いて、基本シナリオと感度シナリオについて費用最小化計算
を行い、発電、蓄電、地域間連系線の最適投資ポートフォリオを2020～2035年の各年について明らかにした。次に、経済給電モデルを用いて2035年の8,760時間（24時間365日）の電力システムの運用維持費、排出量、信頼度を計算した。なおここでは直流法による潮流計算を行

2035年日本レポート|

15

い、交流電力システムのより複雑な挙動は考慮に入れていない。
このようにして、第6次エネル
ギー基本計画を満たし、かつ2035年までに90％クリーンな電力構成と石炭火力発電廃止を達成できるように、発電、送電、蓄電への投資と設備運用を最適化した。
モデルには、2020年時点で23GWの地域間連系線で結ばれた10のエリア（ノード）の発電資
源、発電制約、ユニットコミットメント（発電機起動停止）、送電制約が組み込まれている
（図2）
。
また、
このモデルでは一般送配電事業者を通じて供給される電力のみを取り扱う（すなわちオ
フグリッドの発電所は含まない）。最適化計算においては、毎時、電力システムの需給バランスが保たれることを制約条件として義務付けている。
また、最適設備計画モデルにおける計画予備力10％と、経済給電モデルにおける3種の運用予備力については、域内で管理され（詳細は付録Bを参照）、地域間で効率的に資源共有できるようにした。

<1.0 GW

図2. モデリングに含まれる送電ネットワーク

1.0—2.0 GW

北海道

2.0—4.0 GW
4.0—6.0 GW

九州
北陸
中国

九州

東北

関西
東京
中部
四国
沖縄

2035年日本レポート

|

16

2.3

モデリングに用いた主要データ

電力需要
現在から2035年にかけ、日本の電力需要がどのように変化するかは極めて不透明である。経済の構造や成長・衰退のペース、人口、及び運輸、産業および、業務、および家庭部門の電化の度合いなど、様々な要因によるためである。
電力需要は、第6次エネルギー基本計画に基づき、エネルギー効率の向上や人口減少などによって2030年まで毎年0.8％減少するものとした（日本政府、2021d）。
日本の人口は、2020
年の1億2530万人から2035年には1億1220万人へと大幅に減少すると推計される（日本
政府、2022b）。
これらの予測から、電力需要は2020年から2030年にかけて減少し、その後2030年から2035年までの期間は安定するものと仮定した（図3を参照）。
また、
このモデルでは一般送配電事業者を通じて供給される電力のみを取り扱う。なお感度分析の一環として、運輸、産業、業務、および家庭部門の電化が進む場合についても検討した。当該シナリオでは電力需要は2020年から2035年まで一定と仮定している。

1,000

図 3. クリーンエネルギー・シナリオにおける日本の電力需要予測

800

TWh：テラワット時。送配電ロス率：4％

T W h /年

600

400

200

0

2020

2025

2030

2035

2035年日本レポート|

17技術および燃料費用
検討には、風力、太陽光、蓄電池等の技術、及び石炭、天然ガスなど、幅広い費用データを用いた。米国国立再生可能エネルギー研究所（NREL）は、米国における陸上風力発電、洋上風力発電、太陽光発電、および蓄電池の設備設置に伴う費用と運用・保守（O&M）費の将来予測である年次技術ベースライン（ATB）
を発表している（NREL, 2022）。風力および太陽光エネル
ギーの費用の急落により経済的な脱炭素化の見通しが劇的に改善しているため、ATBシナリ
オの均等化発電原価（LCOE）の将来予測は2015～2019年の間、ほぼ毎年、下方修正されている（Phadke et al., 2020）。
日本における発電、蓄電、地域間連系線の設備設置に伴う費用と運用・保守（O&M）固定費についての見通しは、原則として日本のデータを用いた。
ただし、太陽光、風力、および蓄電池の費用の見通しについては、
日本の費用データと、ATBの2022年予想、専門家との協議から得られた情報を組み合わせ、
日本特有の要因を反映するために必要な調整を行った。
現在も続く技術の進歩や、将来的な費用の不確実性を考慮に入れ、本研究では、2020年の日本の費用に基づいて洋上風力発電および蓄電池の技術費用を設定し（Advisory Committee,
2021）、
これがNRELのATBにおける先進的シナリオ（本研究では「低」）、中位シナリオ（同「中」）、および保守的シナリオ（同「高」）において推定された米国の費用に収束していくと仮定した。太陽光発電については、ATBの商用規模太陽光発電の推計を用いた。
これは、日本
では非住宅用太陽光発電が比較的小規模であるためである。陸上風力発電の費用について
は、建設費用はATBの推定値の該当額に収束すると仮定し、非建設費用については研究対象期間を通して一定であると仮定した。図4は、太陽光、風力、蓄電池の初期費用の見通しをまとめたものである。
その他の費用については、付録Bにまとめた。

2035年日本レポート

|

18

太陽光

陸上風力
高

300

200

中
低

150
200
100

千円/ kW (2020年日本円）

100
50

0

0

洋上風力（浮体式）

洋上風力（着床式）
800

600
500

600
400
400

300
200

200
100
0

0

2020

2025

2030

2035

2020

2025

2030

2035

蓄電池（4時間）千円/ kW h(2020年日本円）

50

図 4. 太陽光発電、陸上風力発電、洋上風力発電、4時間蓄電池の技術費用デ
ータ

40
30
20

1米ドル = 110 円（2012～2021年の平均為替
レート）

10
0

2020

2025

2030

2035

本研究の高燃料価格の感度分析では、2022年1月～9月期の日本の平均燃料価格を採用している（日本政府、2022b）。基本シナリオを含むその他全てのシナリオでは、2012年7月～2021年12月の平均値を基準燃料価格として用いている（図5）。なお、世界的な燃料需給の逼迫を考えれば、今後の価格が過去の傾向を下回ることは考えにくいため、更に安価な燃料
価格の感度分析は行わない。
本研究は域内送配電についてはモデル化しておらず、域内の発電資産は運用という観点からは全て同様に扱われる。
このため、土地取得費用や送配電費用など、分散型電源と大規模電源のトレードオフは検討の枠外である。

2035年日本レポート|

19

基準燃料費用

高燃料費用

2,000

円/GJ

1,500

1,000

500

0

LNG

石炭

原子力

バイオマス

L NG

石炭

原子力

バイオマス

図 5. 燃料価格のデータ（石炭および天然ガス）
1米ドル = 110 円（2012～2021年の平均為替レート）。GJ=ギガジュール。Solar and Wind Profiles
本研究では、
日本の各地域について、風力および太陽光の資源ポテンシャルについて評価し、詳細な太陽光と風力の発電プロファイルを計算した。方法論は2つに分けられる。一つは資源
ポテンシャル評価である。つまり、ある地域に導入できる太陽光発電と風力発電の技術的な最大容量を推定するものだ。私たちはグローバル・ソーラー・アトラスとグローバル・ウインド・アトラスが示す年間設備利用率の平均値と、複数の除外基準を用いて可能性を評価した。除外基準としたのは、標高、傾斜、土地利用区分、
自然公園、海上自衛隊や米軍の訓練地域、漁業水
域、海の水深などである。
もう一つは詳細な1時間単位の発電プロファイルの作成である。私たちは、再解析データセットの気象データを使用し、NRELのシステムアドバイザーモデル（SAM）
を用いて、サイトレベルでの風力発電と太陽光発電の発電シミュレーションを行った。SAMで典型的な風力発電所と太陽光発電所を設計し、これに気象データを入力することによって毎時の発電電力量を計算した。
その2,000後、集合化アルゴリズムを用いて、それぞれの地域やクラスターについて、サンプリングした2000サイトから得られた1時間単位の発電電力量をまとめ、風力資源および太陽光資源の発電プロファイルを作成した。洋上風力発電については、
空間的に制限された多変量クラスター分析のアルゴリズムを用いて、着床式と浮体式の風力発電のクラスターを多数作成した後、各クラスターについて発電プロファイルを作成した。方
法論の全容とデータソースについては付録Cで詳しく説明している。

2035年日本レポート|

20

原子力発電原子力発電所の運用や投資は経済面以外の要因によって決まることが多いため、本研究では原子力発電容量を費用ではなく政策目標の面から予測する。2022年時点で、すでに10基の原子力発電所が再稼働しているほか、7基の再稼働が承認され、10基が再稼働に向けて審査中である。原子力発電の再稼働に意欲的な現在の政策の下、すでに承認申請済のすべての既存原子力発電所は、2023年（すでに承認されているもの）
および2025年（審査中のもの）に再稼働すると仮定した。基本シナリオでは、すべての原子力発電所の稼働年数が20年間延長されることを想定している。感度分析では、すでに稼働年数の延長が許可されている発電所を除き、20年間の延長は認められないという保守的な仮定を置くシナリオも検討した。

2035年日本レポート|

21

その他の仮定
本研究における上記以外の仮定を表2にまとめた。

表2. その他の仮定
パラメータ

仮定

石炭火力発電所の廃炉

既存の石炭火力発電所は、50年間の稼働年数を終えた時点で廃炉となる。このほか、
石炭火力発電の発電電力量は2035年にはゼロになる。

液化天然ガス火力発電の廃炉

既存の液化天然ガス火力発電所は、50年間という稼働年数を終えた時点で、それぞれ廃炉となる。

原子力発電の稼働延長

既存の原子力発電所は、基本シナリオでの20年間の稼働延長を含め、60年間という稼
働年数を終えた時点で廃炉となる

送電の拡充

既存の個々の送電線容量の建設は最大で倍増まで認められる

太陽光発電の廃止および容量

太陽光発電の発電所は、30年間という稼働年数を終えた時点で、それぞれ廃止する。
設備利用率（CF）は平均17％である。

風力発電の廃止および
容量

風力発電は、30年間という稼働年数を終えた時点で、それぞれ廃止する。設備利用率（CF）は平均で31％（陸上）、44％（洋上）である。

1年あたりの容量拡大の最大値

各地域について、太陽光発電は過去の年間最大導入量を年間建設設備容量の上限とし、陸上風力発電は過去の年間最大導入量の2倍を上限とする（2012～2020年のデータに基づく）。

2.4

感度分析

本分析では、再エネ・蓄電池高コスト・シナリオ、再エネ・蓄電池低コスト・シナリオ、高燃料コス
ト・シナリオ、低原子力・シナリオ、高電化・シナリオの5つの感度について検討した。
これらの感度分析シナリオと、基本シナリオであるクリーンエネルギー・シナリオは、主要パラメータを一つだけ変更している。再エネ・蓄電池高コスト・シナリオと再エネ・蓄電池低コスト・シナリオでは、NRELの2022年版ATBの保守的ケースと先進的ケースに基づく費用予測をそれぞれ用いている。高燃料コスト・シナリオでは、研究対象期間全体を通して、2022年水準の燃料費用を適用している。低原子力シナリオでは、2022年時点ですでに稼働延長が許可されている発電所を除き、20年間の稼働延長が認められないことを想定している。高電化・シナリオでは、研究対象期間を通して電力需要が一定と仮定する。
電力システムの信頼度については、2種の感度分析を行った。
まず、非常に高いストレス下での電力システムの信頼度を調べるために、残余需要がピークに達する数週間に不測の需要急増が生じた場合（2035年の夏季と冬季の残余需要が最も高い期間における電力需要10％増）

2035年日本レポート|

22

の、1時間単位の経済給電シミュレーションを行った。次に、電力システムの信頼度に対する風力発電、太陽光発電、水力発電の長期的な変動の影響を検討するために、電力システムの1時間ごとの運用を35,040時間にわたりシミュレーションを行った（4年間×365日×24時間の気
象年 (four weather years)。

2035年日本レポート|23

3 主な結果

本章では本研究の主な結果を紹介する。感度分析の結果もあわせて説明するが、その詳細は付録で紹介する。

3.1 再エネと蓄電池の大量導入により、日本は90%クリーンで信頼性のある電力システムを構築できる
変動性再生可能エネルギー(VRE)が主力電源化した際の日本の電力システムの信頼性については、長期にわたって議論が続いてきた。本研究は、太陽光や風力の導入と蓄電池や地域
間 連系線の新設を加速し、既存の火力発電の一部を活用することで、90%クリーンな電力シ
ステ ムが計画予備力マージンと運転予備力を維持しつつ安定的に日本の電力需要を満たしうることを示した。
ベースとなる化石燃料価格（2012年から2021年の平均値）
をもとにしたクリーンエネルギー・
シナリオでは、発電電力量全体に占めるクリーンエネルギーの割合は、2020年の24％から2030年に59％に拡大してNDCの2030年度目標に達した上で、2035年に90％にまで上昇する。
クリーンエネルギーの割合が大幅に増加するのは、主に洋上・陸上風力発電（電源構成の26％）と太陽光発電（27%）（図6）によるものだ。蓄電池の容量は2030年に1.4GWに、2035年には31GWまで拡大し、より多くの太陽光発電と風力発電を電力システムに導入させる。2030年
から蓄電池の導入率が急上昇するのは、以下の２つが前提となる。
• 2020年代は既存の豊富な揚水式水力発電が十分な蓄電機能を果たす• 2020年代の発電電力量全体に占める太陽光発電と風力発電の割合は比較的低い（2025年20％、2029年30％）2035年日本レポート|24

• 2019年度に電源構成に占める割合が最大の電源（37％）
であった天然ガス火力発電
は、2035年には10％まで低下する。石炭火力発電は、稼働年数が50年に達する発電所が多く、設備容量が2020年の約45GWから2035年に36GWまで減少する。2019年度に電源構成の32％を占めていた石炭火力発電は2035年までに段階的に発電を終え、火力発電所の新規建設は行われなかった。
ただし、稼働年数50年未満の石炭火力発電所は、発電を行わないものの、計画予備力マージ
ンと運転予備力を提供する。貯水池式水力、天然ガス火力、蓄電池はともに記録的な猛暑などの極端な気候現象の際の容量不足を補う。
電源構成

総設備容量

1,000

500

蓄電池
揚水式水力

10%

10%
8%
4%

500

23%

300

陸上風力

23

洋上風力 着床式

24

洋上風力 浮体式

19

住宅用太陽光

25

132

200

25

2025

2030

2035

2
8
3

原子力
液化天然ガス（LNG）火力
石炭火力

20%

10%

バイオマス
水素

100

0
2020

非住宅用太陽光
地熱

1%
6%
1%

250

水力

27
23

8%

総 設備 容量 (GW )発電電力量 ( T W H /年)

750

400

29

76

石油火力

36

0
2020

2025

2030

2035

図6. 2020～2035年までの電源構成および総設備容量（クリーンエネルギー・シナリオ）

本研究では前提を変えたいくつかの感度分析を行った。
それらの感度シナリオの電源構成と設備容量が、
クリーンエネルギー・シナリオとどのように異なるかを図7にまとめている。
まず、高燃料コスト・シナリオ（2022年平均の燃料価格水準）
では、太陽光発電と風力発電は、
石炭火力発電や液化天然ガス（LNG）火力発電よりもはるかに安く電力を供給できる。
このため、2035年までに太陽光発電と風力発電の総容量は35GW、蓄電池容量は19GW、地域間連系線の容量は7GW分クリーンエネルギー・シナリオよりも多く導入された。
その結果、2035年にはクリーンエネルギーが電源構成の94％を占めた。

2035年日本レポート|

25

第二に、再エネ・蓄電池高コスト・シナリオでは地域間連系線と洋上風力発電所の容量が増
え、太陽光発電と蓄電池の容量が減少する。一方、再エネ・蓄電池低コスト・シナリオはそれと逆の傾向を持つ。
この違いは、蓄電池と地域間連系線の価格の関係に起因する。地域間送電線を建設する方が蓄電池を導入するよりも相対的に安価な場合、日本北部の遠隔地では風力資源を活用するために送電線が建設される。一方、蓄電池が地域間送電線の建設よりも安価な場合は、東京、名古屋、大阪などの電力需要が集中する地域の近くで太陽光発電の導入を可能にする蓄電池の導入が優先される。
第三に、高電化・シナリオでは、太陽光発電、風力発電、蓄電池、地域間連系線の容量が全て追加され、さらに天然ガス火力発電所をより頻繁に使用する必要がある。
第四に、低原子力・シナリオでは、9GWの太陽光発電、14GWの洋上風力発電、17GWの蓄電池、11GWの地域間連系線の追加分が、原子力発電所が2035年までに運転期間40年を迎え廃止される発電所（約8GW）による発電の減少分を補完することがわかった。

2035年日本レポート

|

26

電源構成

総設備容量

80

75

基 準シナリオとの設備 容量の差
（GW )基 準シナリオとの発電電力量の差（T W h /年)

50
40

0

-40

25

0

-25

-80

高燃料
コスト

-50

再エネ・
蓄 電池
高コスト

再エネ・
蓄 電池
低コスト

高電化

低 原子力

高燃料
コスト

再エネ・
蓄 電池
高コスト

シナリオ
蓄電池

洋上風力

着床式

送電線

LNG

その他

洋上風力

再エネ・
蓄 電池
低コスト

高電化

低 原子力

シナリオ
浮体式

陸上

風力

非住宅用太陽光原子力

図 7. クリーンエネルギー・シナリオと比較した場合の、各感度シナリオにおける2035年の電源構成および総設備容量の変化

次に、最適設備計画モデルによって得られた設備容量を用いて経済運用を行ったところ、各種
運転予備力、負荷（出力）変動速度、最低出力などの技術的制約条件を守りながら、全ての地域で電力不足を起こすことなく運用することが可能と分かった。図8は、クリーンエネルギー・シ
ナリオの2035年全12カ月における電力システムの１時間ごとの平均給電電力量を示している。1年間を通して、蓄電システム（新設の蓄電池や既存の揚水式水力発電を含む）が日中に電力を蓄え、太陽光発電ができない夕方から朝にかけての時間帯に放電し、電力負荷と変動する発電電力量量とのバランスをとっている。
ただし蓄電池を導入しても、毎年約9％の利用可能な再エネが出力抑制される。

2035年日本レポート

|

27

1月

2月

3月

4月

5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月

12月

200
150
100
50

GW

0
-50

150
100
50
0
-50

0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25

出力抑制

蓄電池（発電)洋上風力着床式
バイオマス

揚水式水力（発電）

洋上風力浮体式
水素

原子力

液化天然ガス（LNG）火力

住宅向け太陽光
石炭火力

非住宅向け太陽光

蓄電池（蓄電)

水力

陸上風力

地熱

揚水式水力（蓄電）

系統電力需要図8. 2035年の月別の全国系統運用（1時間ごとの平均）

一方、天然ガス火力発電所は、主に残余需要（電力負荷から変動性の太陽光や風力の再エネによる出力を差し引いたもの）が高くなる冬季と夏季に主に稼働し、電力需給のバランスをとる上で重要な役割を果たす。図9と図10は、夏季と冬季それぞれの残余需要のピーク週の系
統運用を示している。夏季の残余需要のピークは8月７日午後８時で、太陽光発電が日没後に急減してゼロになるが、電力需要は高止まりする時間帯である。一方、冬季の残余需要のピー
クは1月30日午前８時で、風力発電が減少するが、太陽光発電はまだ始まらない時間帯である。
いずれの場合も、残余需要のピーク時のバランスをとる助けとなるのは天然ガス火力発電、揚水を含む水力発電、蓄電池である。発電全体に占める再エネの割合を見ると、年間平均は90％であるが、2035年の残余需要がピークとなる週においてさえ、夏季は約59％、冬季は約72％に達する。

2035年日本レポート

|

28

出力抑制

200

蓄電池（発電）
揚水式水力（発電）
液化天然ガス（LNG）火力

150

水力
陸上風力
洋上風力着床式

100

GW

洋上風力浮体式
住宅向け太陽光
非住宅向け太陽光

50

地熱
バイオマス
水素

0

原子力
石炭火力
蓄電池（蓄電）

-50

8月5日

8月7日

8月9日

8月11日

揚水式水力（蓄電)
系統電力需要図9. 2035年夏季の残余需要最大週における系統運用

出力抑制

200

蓄電池（発電）
揚水式水力（発電）
液化天然ガス（LNG）火力

150

水力
陸上風力

100

洋上風力着床式

GW

洋上風力浮体式
住宅向け太陽光50

非住宅向け太陽光
地熱

0

バイオマス
水素

-50

原子力
石炭火力
蓄電池（蓄電）

-100

1月28日

1月30日

2月1日

2月3日

揚水式水力（蓄電)
系統電力需要図10. 2035年冬季の残余需要最大週における系統運用

2035年日本レポート|

29

さらに、再エネによる発電電力量が少ない時期や需要が多い時期でも、最適設備計画モデルによって得られた電力システムが毎時間電力需要を満たすことができることを確認するため、
電力システムの毎時の経済運用をシミュレーションする以下の2つの感度分析を行った。
• 夏季および冬季に需要が極端に跳ね上がる場合• 4気象年（気象データに基づく4年間、3万5040時間、2017年から2020年までの電力負荷データと太陽光・風力発電データを時間同期させたものを使用）
一つ目の感度分析からは、夏季と冬季の残余需要最大週において10％の需要急増（記録的な熱波や大寒波による極端な増加）が発生し、最大需要が153GW～168GWの範囲まで増加
しても、電力システムは1年間にわたって電力需要を十分満たすことができることを確認した（
図11および図12）。
こうした事象に備えて予備力となってきた石炭火力発電所は、
この時期の異常なピーク需要を支えるために一時的に稼働する。

出力抑制

200

蓄電池（発電）
揚水式水力（発電）
液化天然ガス（LNG）火力

150

水力
陸上風力
洋上風力着床式

100

GW

洋上風力浮体式
住宅向け太陽光
非住宅向け太陽光

50

地熱
バイオマス
水素

0

原子力
石炭火力
蓄電池（蓄電）

-50

8月5日

8月7日

8月9日

8月11日

揚水式水力（蓄電)
系統電力需要図11. 10％の需要急増時の2035年夏季の残余需要最大週における電力系統運用

2035年日本レポート

|

30

出力抑制

300

蓄電池（発電）
揚水式水力（発電）
液化天然ガス（LNG）火力
水力

200

陸上風力
洋上風力着床式

GW

洋上風力浮体式
住宅向け太陽光100

非住宅向け太陽光
地熱
バイオマス

0

水素
原子力
石炭火力
蓄電池（蓄電）

-100

1月28日

1月30日

2月1日

2月3日

揚水式水力（蓄電)
系統電力需要図12. 10％の需要急増時の2035年冬季の残余需要最大週における電力系統運用

2つ目の感度分析においても、技術的制約を引き続き守りつつ、気象データに基づく4年間（合計3万5040時間）
を通して、全国10の電力エリアの毎時の電力需要を満たすことができることを確認した（詳細は付録Bを参照）。図13に示すとおり、気象データに基づく4年の間、電力負荷および太陽光・風力発電に（1年の間に）大きな季節的変動があることが分析からわかった。
1日あたりの電力需要は夏季（8月）と冬季（1月）の２度ピークに達し、1日あたり2,979～3,195GWhである（以降の数値は7日間移動平均）。太陽光発電は5月下旬から7月にかけてピークを迎え、1日あたりの発電電力量は768～818GWhである。陸上・洋上風力発電は冬にピークを迎え、1月の1日あたり発電電力量は678～766GWhである。
電力需要が最低となるのは4月下旬や5月上旬で、1日あたり1,751～1,918GWh（ピーク時の59～63％）である。太陽光および風力発電は秋から冬（10月～1月）にかけて最も減少し、1日あたり213～316GWh（ピーク時の26～41％）である。
天然ガス火力発電所は、さまざまなタイムスケールで、再エネと電力需要の季節的な変動とのバランスをとるのに非常に重要な役割を果たす。一方、１日単位、１時間単位でバランスをとる上で非常に重要な役割を果たすのは、蓄電池、揚水式水力発電、天然ガス火力発電所である。

2035年日本レポート|

31

天然ガス火力発電所の年間設備利用率は21～26％で、夏季の月間設備利用率は51％に達する。2050年といった長期スパンでは、再エネ由来の水素（グリーン水素）などの長期エネル
ギー貯蔵（LDES）が上記のような天然ガス火力発電所が果たす季節変動のバランス機能を代替しうる（Mahmud et al., 2023）が、短期・中期の時間軸では、既存の天然ガス火力発電所は比較的安価に電力システムの信頼性を維持する重要な役割を果たす。

一日の電力需要
4,000
3,000
2,000
1,000
0

LNG

1,250
1,000
750
500
250
0

GW h /日

洋上風力

1,000
750
500
250
0

陸上風力
500
400
300
200
100
0

太陽光
1,000
750
500
250
0

JAN 2035 JUL 2035 JAN 2036 JUL 2036 JAN 2037 JUL 2037 JAN 2038 JUL 2038 JAN 2039
赤線：7日間移動平均

図13. 4気象年の電力需要、天然ガス火力と変動性再エネの一日あたりの発電電力量の推移（クリーンエネルギー・シナリオ）

3.2

クリーンエネルギーの導入により卸電力費用を6％削減できる

クリーンエネルギー・シナリオの平均卸電力費用の推移は、2035年まで再エネ導入を政策的に進めることが経済的であることを示唆している。
クリーンエネルギー・シナリオにおける2035年の平均卸電力費用は、2020年に比べて低くなる（図14）。本シナリオにおける2035年の平均卸電力費用（9.03円/kWh）は、2012年から2021年の平均をベースとする保守的な（安価な）想定の燃料価格でさえ、2020年の平均卸電力費用（9.67円/kWh）よりも６％低下する（図15）。

2035年日本レポート|

32

平均卸電力費用は、卸電力の総費用を総発電電力量で割った値である。
ここでの卸電力費用には、発電設備の初期費用、運用・保守（O&M）固定費、発電用燃料費、蓄電池の費用、増加する地域間送電への投資にかかる費用も含まれる。なお、配電や既存の送電線に係る費用はここには含まれない。

10.0

地域間連系線
蓄電池
水力
陸上風力

7.5

洋上風力着床式兆円/年

洋上風力浮体式
住宅向け太陽光

5.0

非住宅向け太陽光
地熱
バイオマス
水素

2.5

原子力
LNG
石炭
石油

0.0

2020

2025

2030

2035

F ISCA L Y E A R

図14. 年間卸電力費用の内訳（2020年の日本円を基準とした実質値）

再エネによる発電費用は、変動しやすい化石燃料価格よりも、初期費用に大きく左右される（
図15）。発電所や送電線の建設に要するリードタイムを考えると、そのプロセスを迅速に進めるために、先を見据えた計画策定が不可欠である。

2035年日本レポート|

33

SCCを考慮しない場合

SCCを考慮する場合

卸電力費用(円/ K W H )

15

10

5

0

2020

2025

2030

2035

2020

2025

2030

2035

図15. クリーンエネルギー・シナリオにおける平均卸電力費用の推移（炭素の社会的費用（SCC）を含めた場合と含めない場合）

クリーンエネルギー・シナリオでは、再エネと拡充した蓄エネ及び地域間連系線を組み合わせ
ることにより、石炭およびLNGを燃料とする既存の火力発電の大部分を置き換えた。
また、電力システムの信頼性を確保しつつ、卸電力コストが削減された。
その理由は、太陽光・風力発電
設備、蓄電池、送電インフラの新設に伴う費用の増加分が、今日の典型的な火力発電所を稼働に必要な化石燃料費、運用・保守(O&M)費用、および固定費よりも小さいことによる（図16）。

2035年日本レポート

|

34

4
地域間連系線
蓄電池

2

水力
陸上風力
洋上風力着床式

0兆円/年

洋上風力浮体式
住宅向け太陽光
非住宅向け太陽光
地熱

-2

バイオマス
水素
原子力

-4

石油火力
石炭火力
液化天然ガス（LNG）火力

-6

増加分

減少 分

正味減少 分

図16. クリーンエネルギー・シナリオにおける2020年と2035年の電力費用の増加分、減少分、正味の減少分の内訳（2020年の日本円を基準とした実質値）

図17に示すとおり、感度分析によって90％
クリーンな電力システムは様々な仮定のもとで経済的であることがわかった。燃料費
用が2022年の水準（高燃料コスト・シナリ
オ）
で、かつ既存の天然ガス火力発電所のほとんど、および石炭火力発電所のすべてが再エネに置き換わる場合、平均卸電力費
用は、2020～2035年の間に31％と大幅な削減が可能となる。基準燃料価格を用いた
他のすべてのシナリオでは、90％クリーンな電力システムの平均卸電力費用は、−10％（再エネ・蓄電池低コスト・シナリオ）から+6％（低原子力・シナリオ）の範囲内で安定している。

2035年日本レポート

|

35

15

卸電力費用(円/kW h)

図17. 全シナリオの平均
卸電力費用の推移（2020年の日本円を基準とした
実質値）
10

ベース
高燃料コスト5

再エネ・ 蓄電池高コスト
再エネ・ 蓄電池低コスト
高電化
低原子力

0

2020

2025

2030

2035

3.3 クリーンエネルギーを90％まで高めることで、化石燃料輸入費用を85％減らし、日本のエネルギー安全保障を強化することができる
ウクライナ危機前の基準燃料価格を用いたクリーンエネルギー・シナリオでは、発電用の石炭とLNGの輸入総額が2020年の3.9兆円から 2035年の5900億円まで85%低下する（図18）。2022年水準の石炭とLNG価格を用いた高燃料コスト・シナリオでは、石炭およびLNGの輸入費用の削減額はさらに大きくなる。
本研究では、現在の燃料価格の高さを踏まえ、2022年の発電用石炭および天然ガスの最終的な輸入総額は7.3兆円と推定された。2022年平均では、過去10年間（2012～2021年）の平均と比較してLNG価格は倍増し、石炭価格は3倍を超えた。
90%クリーン な電力システムのメリットは電力料金の低下にとどまらない。
日本国内の再エネ
資源を最大限活用することで、輸入化石燃料に深く依存する現状が大幅に改善される。
日本のエネルギー安全保障を強化し、高騰する国際的な化石燃料価格から日本の消費者と経済を守ることができる。

2035年日本レポート

|

36

4

図18. クリーンエネルギー・シナリオにおける化石燃料輸入費用（2020年の日本円を基準とした実質値）

輸入化石燃料費（兆円/年)

3

2

1

石炭
LNG

0

2020

2025

2030

2035

FISC AL Y E AR

3.4

再エネ導入を加速して90%クリーンな電力システムを実現することは可能である

クリーンエネルギー・シナリオの下で、再エネの総設備容量は2020年の90GWから2030年に は188GW、2035年には254GWまで増加する。特に風力と太陽光の導入を加速させること
で、90%クリーンな電力システムの実現が可能になる。
2020年から2035年まで、毎年10GWの再エネ設備を新たに導入する必要がある。
これは、
日本における年間再エネ導入量の単年最大実績である9.7GW(2015年度)に匹敵する規模であり、容易ではないが実現可能である(図19)。
2020年代は太陽光が再エネ導入の大半を占める。2030年代に入ると、設備利用率が高く、
コ
ストダウンが見込まれる洋上風力が再エネ導入の中心となる。
こうしたクリーンエネルギーへの移行には、制度、市場、および規制における障壁を迅速に取り除くことが必要である。

2035年日本レポート|

37

年間平均導入 量 (GW/年)

15

図19. 再生可能エ
ネルギーの年平均
導入容量 （期間別）

日本における再エネ設備導入実績の単年度最大値
10(2015年度 9.7 GW)

陸上風力

5

洋上風力

着床式

洋上風力

浮体式

住宅向け太陽光非住宅向け太陽光
その他の再エネ0

2014年度-2019年度(実 績値 )

2020年 -2025年

2026年 -2030年

2031年 -2035年

それとともに、変動性再エネを中心とする発電と電力需要とのバランス確保のため、蓄電池と地域間連系線を速やかに増強することが求められる。蓄電池容量は、2030年に1.5GW、2035
年に29GWに増え、2030年代は年間6GWのペースで増える。送電容量は、今後2028年までに5.5GWの拡充がすでに承認されているが、90％クリーンエネルギーの導入を推進するにはそれに加えて6.3GWを上乗せすることが必要となる（図20）。
これらの結果はクリーンエネルギ
ー・シナリオの以下のような側面によるものである。
• 太陽光・風力発電導入費用の大幅な削減によって、経済的にこれらの電力システムを構築することが可能になる。
• 大規模で安価な系統向け蓄電池によって大都市圏により近い場所での変動性再エネ導入が可能になり、高費用の長距離連系線や系統バランスを維持するために必要なが減る。
• 2020年から2035年にかけて電力需要の増加は予測されておらず、送電設備への投資増を最小限に抑えられる。

2035年日本レポート

|

38

40

追加導入量
6.3GW

送電 容量（GW）

中部 ・ 関西
中部 ・ 九州

計画容量
5.5GW

30

中部 ・ 北陸

中国 ・ 四国
北海道 ・ 東北

既存容量
23GW

北海道 ・ 東京
北陸 ・ 関西

20

関西 ・ 中国
関西 ・ 四国
東北 ・ 東京
東京 ・ 中部

10

0

2020

2025

2030

2035

<1.0 GW
1.0—3.0 GW
3.0—5.0 GW>5.0 GW

図20.
クリーンエネルギー・シナ
リオにおける2035年までの送電容量の拡大

クリーンエネルギー・シナリオの下で、90％クリーンな電力システム実現に必要な投資額
は、2020年から2035年にかけて累計38兆円（2020年日本円、実質）である（図21）。主に再エネ、蓄電池、地域間連系線へのこうした設備投資は、基本的に化石燃料費用の削減で賄われる。
その額は、グリーン・トランスフォーメーション（GX）の実現に向けて日本政府が掲げた今後10年間で総額150兆円という官民合わせた投資目標額（日本政府、2022a）の27％に相当する。
日本政府はGXを「化石燃料中心の産業・社会から、
クリーンエネルギー中心の産業・社会への構造的な移行」と定義している（同上）。

2035年日本レポート

|

39

40

図21. 2020～2035年までの発電・蓄電・送電設備への新規投資累計額

累積設備投 資額（兆円)30

地域間送電線
蓄電池

20

陸上風力
洋上風力着床式
洋上風力浮体式
住宅向け太陽光10

非住宅向け太陽光
地熱
バイオマス
水素

0

2020

2025

2030

2035

3.5 クリーンエネルギーによりCO2排出量を92％削減し、環境に大きな便益をもたらすことができる2035年までに電力構成の90%をクリーンエネルギーにすることで、二酸化炭素(CO2)排出量を大幅に削減し、環境面での大きな便益が得られる。
クリーンエネルギー・シナリオでは、2035年までに電力部門の総CO2排出量を2020年比で92%削減できることが示された。2035年に削減される3億4500万トン(CO2換算)という年間排出量は、2019年度の日本の総CO2排出量の約3 割に相当する。
また、排出原単位は2020年の404kg-CO2/kWhから2035年には36kg-CO2/ kWhまで91%低下する（いずれも本モデルによる計算値）。
この排出
原単位の劇的な低下により、交通や暖房など、他部門の電化による脱炭素化の効果が高まる。
さらに、化石燃料を使用する火力発電所から排出される微粒子状物質(PM2.5)、二酸化硫黄(SO2)、窒素酸化物(NOx)、重金属(水銀、カドミウム、
ヒ素、
クロム、ベリリウムなど)への市民のばく露も抑えられる(J. Lelieveld et al., 2015; Ito, 2010)。
このため、健康面で非常に大きな便益をもたらし、平均寿命に寄与する可能性がある。

2035年日本レポート

|

40

400

300

300

排出係 数( kg- CO2/kW h)

年間CO2排出量(百万トン)

400

200

200

100

100

0

0

2020

2025

2030

2035

2020

2025

2030

2035

図22. CO2排出量およびCO2排出原単位の推移

2035年日本レポート

|

41

4
補足事項および今後の研究

本研究では日本の電力システムを対象に運用面から実現可能で費用を最小化する経路について、気象と同期させた電力負荷および発電データを用いて評価した。今後、90％クリー
ンな電力システムの他の側面について理解を深めるには、さらなる研究が求められる。
まず、本研究では再エネを中心とする経路を検討したが、全てのクリーンエネルギー技術の可能性を網羅した訳ではない。
また、電力不足確率、系統慣性、地域内・地域間連系線における交流の潮流、無効電力補償などの交流系統における課題などの問題について評価を進める必要がある。
これらの問題に対処するための選択肢は、他の研究で明らかになっている（例えば
Denholm, 2020など）。
次に、本研究での評価は当該予測誤差が運用にどのような影響を及ぼすかについては明確に取り上げていない。
その代わり、経済給電モデルに運転（瞬動）予備力を組み入れ、最小費用のシステムが再エネおよび電力負荷の前日・当日予測誤差に対処する一定能力を有することを確保した。
また、他のいくつかの研究では、最新の予測技術を用いることや市場閉場時間短縮することで、当該予測誤差の影響は小さくできることがわかっている（例：Hodge, 2015;
Martinz-Anido, 2016）
分析では電力システムの信頼性の完全な評価を試みていない。
ナリオ分析と感度分析を行い、記録的な熱波等の極端気象現象の発生や再エネ出力が少ない時期などの厳しい条件化でも常に需要が満たされることを確認した。
こうしたモデリングによって90％クリーンな電力シ
ステムの運用が実現可能であることが示された。

2035年日本レポート|

42

5 結論および政策への示唆

風力発電、太陽光発電、及び蓄電池の費用は低下の一途を辿っており、それらの導入によって日本の卸電力費用を引き下げつつ、CO2等の排出量を削減することが可能になった。本研究の結果から、
日本のクリーンエネルギー発電の割合を2030年に約59％へ、2035年に90％へと拡大することで、電力費用を削減しつつ、
カーボンニュートラルと大気汚染防止に向けた目標が達成できることが示唆された。
90％クリーンな電力システムに移行するには、風力発電、太陽光発電、蓄電池の導入と電力シ
ステムへの統合に関する障壁を取り除く必要がある。
この最終章では、本研究の主要な結論に触れ、その結果に基づく政策提言を行い、それらの課題に対応するための考えうる今後の研究の優先事項について概説する。

5.1

主要な結論

風力、太陽光、蓄電池の費用の低下は、
日本の電力部門を取り巻く経済環境を変えつつある。
本分析は、日本の電力部門の経済性に変化が現れつつあることを明らかにした。検討を行った
シナリオにおいて、最も安価な費用で電力需要を満たすのは、風力、太陽光、蓄電池の組み合わせであった。
日本の電力システムは、
クリーンエネルギー発電の比率を高めたとしても信頼性を確保することができる。基準となる燃料価格を用いた分析では、石炭火力による発電を行わず、電力需要の90％をクリーンエネルギーによって供給したとしても、電力システムの信頼性を確保できることを示した。2035年のモデル計算結果では、残余需要がピークとなる週に予期せぬ電力需要の増加が起きた場合でも、風力発電と太陽光発電が59％（夏季）から72％（冬季）の電力を供給し、信頼性を確保することができた。

2035年日本レポート|

43電源構成に占めるクリーンエネルギーの割合を高めることで、排出量をさらに削減し、健康被害が抑えられる。
クリーンエネルギーの割合を2035年に90％以上にすることで、CO2排出量は大幅に削減される。
さらに、各部門で電化を進めることで大気汚染物質の排出を削減でき、本研究の検討範囲を超えて電力部門以外での環境と健康への便益がもたらされる可能性がある。
例えば、
クリーンエネルギーによって充電される電気自動車や蓄電池への移行が加速すれば、自動車と発電所からの排出の両方が削減される。電化とクリーンエネルギーの組み合わせは、
日本の環境目標達成に向けた強力な推進力となるだろう。
クリーンエネルギーの経済性を高めるためには、風力発電、太陽光発電、蓄電池の導入や電力システム統合に関する障壁を取り除く必要がある。本研究のベースとなったクリーンエネルギ
ー・シナリオの実現には、風力発電、太陽光発電、蓄電池の導入をこれまで以上に進めなければならない。
クリーンエネルギー・シナリオでは、2030年から2035年にかけて再エネの設備
容量は188GWから254GWに増える。蓄電池は2035年には29GWまで増える。
これほどの規模のクリーンエネルギー関連設備を限られた時間軸で導入するためには、規制、市場、運用、
土地利用の大幅な変更が必要となる。
このような2035年の目標の達成はは、今すぐ安価な再エネを基盤とする電力システムを構築する方針に転換できるかどうかにかかっている。再エネによる発電割合の拡大を、
クリーンエ
ネルギー・シナリオに示すように2020～2035年までの期間で加速させるには、導入を促進す
る政策・規制変更を直ちに始める必要がある。風力発電や太陽光発電の導入を加速する機運
はすでに高まっているかもしれないが、蓄電池の急拡大を阻む障壁を取り除くことが喫緊の政策課題になっているとは言い難い。

5.2

考えられる今後の取り組み

クリーンエネルギー移行の便益を実現するための主な条件は以下のとおりである。

2030年以降の中期的な政策目標を策定する
本研究では、
クリーンエネルギーへの移行には、発電、蓄電、送電への大規模な投資と大きな技術革新が必要であることが示された。
そうした移行を支える技術・政策面の選択肢は多様である。技術ロックインと将来的な座礁資産への投資は、今後の電力システム費用の高騰につながる（Hidalgo-Gonzalez et al., 2021）。
これらを回避するため、日本には技術開発と設備投資の指針となる中期政策目標が必要である。

2035年日本レポート|

44

日本は電源構成に関する2030年目標と2050年のカーボンニュートラルを掲げているが、再エネや排出量に関する中期目標を設定していない（日本政府、2021d）。
さらに、カーボンプライシングなど、既存の目標達成に向けた政策の具体的な内容がまだ示されていない。電力関連設備の導入には10年を超える計画策定と設備投資が必要であることが多いため、2030年以降の中期目標を設定することは急務である。
日本政府は2050年までのカーボンニュートラル達成に向け、
グリーンイノベーション基金（日本政府、2021c）とGX経済移行債（日本政府、2022a）
を通じて、脱炭素化技術への数百兆円
規模の官民投資を計画している。大規模な公的資金の配分に当たっては、費用対効果を最大化するために中長期目標との整合性を確保することが不可欠である。

再エネ導入と石炭火力発電所の段階的廃止を加速させる
CO2排出は環境外部性の代表的な例である。CO2排出量を経済効率的に削減するには、炭素の社会的費用（SCC)をカーボンプライシングによって内部化することが極めて重要である(Rode et al., 2021）。
SCCの推計値はばらつきが大きい。例えば、米国環境保護庁（EPA）は、SCCの推計値を現在の基準である51米ドル/t-CO2から190米ドル/t-CO2に引き上げる提案を行ったところである（Interagency Working Group、2021年）。一方、日本の現時点の炭素価格は289円/t-CO2（2.6米ドル/t-CO2）である(GoJ, 2022a)。
SCCの推計値に炭素価格を近づけることで、クリーンエネルギーへの移行は加速される。炭素
税や排出量取引は、世界中の多くの国の電力部門を含む各産業分野で導入されている（例：
米国北東部州地域温室効果ガスイニシアチブ[RGGI]、米国カリフォルニア州、欧州連合排出量取引制度[EU-ETS]、
カナダ、中国）。
しかし、炭素価格をSCCの水準まで直ちに大幅に引き上げることは、政治的・経済的にも実現可能でないことが多い。
そのような場合でも、他の政策措置と組み合わせることでクリーンエ
ネルギーへの移行を進めることができる。
日本は、新たに導入されたフィードインプレミアム（FIP）制度を含む固定価格買取（FIT）制度を通じ、さまざまな種類の再エネを支援してきた。再エネ技術間の競争を促す一般的な「再生可能エネルギー利用割合基準（RPS）制度」とは異なり、FIT制度は各技術に応じた経済的優遇措置を通じて、それぞれの再エネの導入速度を管理できる（Lesser & Su, 2008）。
こうした措置
は、
日本の洋上風力発電の大規模導入を可能にし、費用削減に繋げることができる。

2035年日本レポート|45

カーボンプライシング（炭素の価格付け）とFIT制度はいずれも、日本の電力システム最大のCO2排出源である石炭火力発電の段階的廃止を経済面から実現可能にする上で必要である。
本研究の分析によれば、基準燃料価格（2012年から2021年の化石燃料価格の平均）が続いた場合、炭素価格が2020年の289円/t-CO2（2.6米ドル/t-CO2）から2035年の6000円/t-CO2（55米ドル/t-CO2）まで直線的に増加すれば、石炭火力発電の99％を2035年までに段階的に廃止することが可能である（付録Dを参照）。
この炭素価格は、他の先進国の現時点あるいは今後予定されている炭素価格（日本円換算の概算額）に比べると低い。
• 欧州連合：2022年約90ユーロ/t-CO2（1万2600円/t-CO2、１ユーロ[EUR]=140円）• カナダ：2023年65カナダドル/t-CO2（6500円/t-CO2）、2035年170カナダドル/t-CO2（1万7000円/t-CO2）（1カナダドル[CAD]＝100円）• シンガポール：2024年25シンガポールドル/t-CO2（2500円/t-CO2）、2026年45シンガ
ポールドル/t-CO2（4500円/t-CO2）、2030年50−80シンガポールドル/t-CO2（50008000円/t-CO2）（1シンガポールドル[SGD]=100円）
また、
カーボンプライシングによって得られる収益は、脱炭素技術への官民投資の財源としても活用することができる。以下に示すとおり、その収益の一部を還付することで、
カーボンプライシングの経済的負担を緩和することができる。

再エネの迅速な導入の制度的・社会的な障壁を取り除く
経済的な障壁に加え、再エネの大規模かつ迅速な導入には制度的・社会的な障壁もある。例
えば、再エネ事業による地域社会や環境への影響の可能性、許認可などの行政手続きの遅れ、投資リスクなどである。
日本を含め各国で、一部の再エネ事業が社会や環境に関する全国的な議論につながったという事例もある（Segreto et al., 2020)。大規模で迅速な再エネ導入を実現するためには、
カーボンプライシングやFIT制度によって経済的障壁に対処するだけでなく、制度的・社会的な障壁も取り除く必要がある。
社会や環境に関する課題を適切に評価し、建設や送電網接続に関する許認可手続を迅速に進めるには、適地の選定やゾーニングにおいてマルチステークホルダー・プロセスを活用することが有効である(米国国際開発庁[USAID]およびNREL, 2017)。再エネ導入に対する社会の反発は、日本を含む世界中の国において大きな障壁となりうるからだ。

2035年日本レポート|

46再生可能エネルギーゾーン（REZ）は、再エネの質が高く、かつ社会・環境両面から開発に適しているとして事前審査を通過した地域を指す。REZの選定に際して、関連するステークホルダ
ーが早い段階から関与することで、開発に伴う諸問題を効果的に特定・回避し、許認可手続きを迅速に進めることができる。米テキサス州とカリフォルニア州では2000年代後半から、風力発電や太陽光発電についてREZを選定した。
これにより事業や送電線への接続に関する許認
可を円滑に進め、経済的損失を減らし、環境への影響を最小限に抑えてきた。
それに加えて、安価で費用対効果の高い再エネの導入を全国的な優先事項とする必要がある。再エネ導入によるエネルギー安全保障強化と排出量削減の便益は国全体で享受するものであり、送電線整備の投資費用は国全体で負担すべきある。
（Andrade & Baldick, 2017）。再エネの大量導入に向け、電力広域的運営推進機関が広域連系系統のマスタープランが2023
年3月に策定された。

重点的支援を通じた公正なエネルギー移行を図る
少数の人たちに経済的な痛みを強いてしまっては、公正なエネルギーの移行は実現しない（Wang & Lo, 2021）。
このような問題に対処する方法としては、
カーボンプライシングによる収益を家庭や企業に還付し、電気料金を引き下げる（相殺する）
カリフォルニア州の電気・ガス料金還付やカナダの気候行動インセンティブなどの制度を参考にすることができる。
このほかカリフォルニア州は、排出量取引のオークション収入を、環境上の公正に関する課題解決を目的として、恵まれない環境下にあるコミュニティや低所得者の居住地域に手厚く分配している。
石炭火力発電の段階的廃止が、地元の地域や企業に及ぼす社会経済的な影響も緩和する必要がある。
カーボンプライシングによる収入を、石炭火力発電所立地地域の従業員等を対象としたリスキリング（研修）や、地域への経済的補償、発電所設備の減価償却の加速等に充てることで、発電所閉鎖に伴う立地地域や企業の従業員の経済的影響や雇用への影響を緩和することができる。例えば、2021年の米国救済計画法や2022年のインフレ抑制法を通じて、米国政府は石炭から再エネへの円滑な移行を進めている。
これらの法律では、
ジャスト・トランジショ
ン基金や全国経済トランジション・プラットフォームを通じて石炭火力からの移行を進める地
域等に財政的・技術的な支援を行っている。

電力システムの信頼性を確保し、運転の柔軟性を向上させ、エネルギー効率を高める
本研究が示したとおり、変動性や不確実性を伴う太陽光発電や風力発電を主力電源とするた
めには、電力システムの柔軟性と信頼性の確保が特に重要となる。化石燃料中心の電力シス
テムから再エネ中心の電力システムへと移行する期間を通じ、その両者の調整を適切に行わ2035年日本レポート|

47

れなければ、電力システムの信頼性が危機にさらされるリスクがあるからである（Grubert &Hastings-Simon, 2022）。柔軟性については、天然ガス火力・水力発電所、蓄電システム、需要側の管理や対策（例：デマンドレスポンス、V2G [電気自動車に蓄えられた電力を電力網に供給する技術]）等によって供給できる（Degefa et al., 2021）。
これらを含む柔軟性資源への十分な投資を促すため、容量市場および需給調整市場を適切に設計し、十分な収益を得られるビ
ジネスモデルを構築することが求められる。
蓄電池が電力システムの信頼性に大きく貢献するのは、本分析が示したとおりである。蓄電池導入に関する政策目標を掲げることで、蓄電池の実用化を推進し、様々な容量市場や需給調整市場での収益の確保につなげることができる。
さらに、蓄電池の技術や市場がまだ比較的未成熟な導入の初期段階においては、補助金や一定水準の蓄電池導入の義務付けが有効である。米国連邦政府は2022年インフレ抑制法において、蓄電池と併設した太陽光発電の導入に投資税額控除(ITC)を設けている（2022年インフレ抑制法、2022年）。
また、米国の９つの州政府は電力各社に対して、一定量の蓄電池の調達や設置を義務付けている。
特に気候変動が進むにつれて記録的な猛暑や寒波の頻度が高まることに伴い、電力システムの信頼性確保のためにデマンドレスポンスが大きく貢献することが期待される。
また、容量市
場や需給調整市場を通じ、電力需要が高まる夏季や冬季の信頼性確保において柔軟性の高い天然ガス火力発電は大きな役割を果たす。
また、本研究で示した送電網への投資が実現すれば、計画供給予備力や運転予備力が地域間で共有されるほか、電力需要および変動性再エネ発電の変動が平準化し、電力システムの信
頼性を向上させるだろう。送電網の構築には5年から10年といった長いリードタイムを要する
ため、早期の計画策定がより一層重要となる。
需要側のエネルギー効率を高めることは、電力システムの信頼度の向上と費用削減に有効である（Relf et al., 2018）。気候変動に伴う記録的な猛暑や寒波により、電力需要のピークは将来的に上昇すると予測されている。建物の断熱はそうした際の電力負荷を減らし、電力システ
ムの信頼性を高める。断熱の費用回収期間は一般的に短いため、新築の建物には、建築基準における断熱要件の強化など、強制力のある施策が最も効果的な場合が多い。一方、既存の建築物の改修には経済的な優遇措置が効果的である。
こうした取り組みを通じて、日本の電力システムを早期に脱炭素化することで他部門の電化もより迅速に進み、CO2排出量が削減され、2050年のカーボンニュートラルへの道筋をひらくことができるだろう。

2035年日本レポート

|

48

参考文献

Abhyankar, N., Deorah, S., & Phadke, A. (2021). Least-Cost Pathway for India’s Power
System Investments through 2030. https://eta-publications.lbl.gov/sites/default/
files/fri_india_report_v28_wcover.pdf
Abhyankar, N., Lin, J., Kahrl, F., Yin, S., Paliwal, U., Liu, X., Khanna, N., Phadke, A.,& Luo, Q. (2022). Achieving An 80 Percent Carbon Free Electricity System
In China By 2035 - Energy Innovation: Policy and Technology. https://energyinnovation.org/publication/achieving-an-80-percent-carbon-freeelectricity-system-in-china-by-2035/
Advisory Committee for Natural Resources and Energy of Japan. (2021). Generation
costs report for long-term energy projection subcommittee (Japanese).
Andrade, J., & Baldick, R. (2017). Estimation of Transmission Costs for New
Generation. https://energy.utexas.edu/sites/default/files/utaustin_fce_transmissioncosts_2017.pdf
Bistline, J., Abhyankar, N., Blanford, G., Clarke, L., Fakhry, R., McJeon, H., Reilly,J., Roney, C., Wilson, T., Yuan, M., & Zhao, A. (2022). Actions for reducing US
emissions at least 50% by 2030. Science, 376(6596), 923–924. https://doi.
org/10.1126/science.abn0661/suppl_file/science.abn0661_sm.pdf
Burrough, P. A., and McDonell, R. A., (1998). Principles of Geographical Information
Systems, Oxford University Press, New York, 190 pp.
Committee on the Procurement Prices of Renewable Electricity. (2022). Reportson the Procurement Prices of Renewable Electricity. https://www.meti.go.jp/
shingikai/santeii/
Degefa, M. Z., Sperstad, I. B., & Sæle, H. (2021). Comprehensive classifications andcharacterizations of power system flexibility resources. Electric Power Systems
Research, 194, 107022. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2021.107022
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). (2020).
European Center for Medium-Range Weather Forecast’s Reanalysis 5thGeneration (ERA-5). https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/reanalysisdatasets/era5

2035年日本レポート|

49

Global Modeling and Assimilation Office (GMAO). (2015). Modern-Era Retrospective
analysis for Research and Applications, Version 2. doi: 10.5067/vjafpli1csiv
Government of Japan (GoJ). (2021a). Amendment of the Act on Promotionof Global Warming Countermeasures (testimony). https://www.env.go.jp/
press/109218.html
GoJ. (2021b). Annual Whitepaper on Energy 2020. https://www.enecho.meti.go.jp/
about/whitepaper/
GoJ. (2021c). Green Innovation Fund. https://www.meti.go.jp/policy/energy_
environment/global_warming/gifund/index.html
GoJ. (2021d). Japan’s Nationally Determined Contribution (NDC). https://unfccc.
int/sites/default/files/ndc/2022-06/japan_first%20ndc%20%28updated%20
submission%29.pdf
GoJ. (2021e). Japan’s Sixth Strategic Energy Plan. https://www.enecho.meti.go.jp/
category/others/basic_plan/
GoJ (2021f). Cost information of power plants in Japan. https://www.enecho.meti.
go.jp/committee/council/basic_policy_subcommittee/mitoshi/cost_wg/pdf/
cost_wg_20210908_02.pdf
GoJ. (2022a). Green Transformation (GX) Executive Meeting (4th). https://www.cas.
go.jp/jp/seisaku/gx_jikkou_kaigi/dai4/index.html
GoJ. (2022b). Trade Statistics of Japan. https://www.customs.go.jp/toukei/info/
index_e.htm
Grubert, E., & Hastings-Simon, S. (2022). Designing the mid-transition: A review of
medium-term challenges for coordinated decarbonization in the United States.
In Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change (Vol. 13, Issue 3). John Wileyand Sons Inc. https://doi.org/10.1002/wcc.768
Hidalgo-Gonzalez, P. L., Johnston, J., & Kammen, D. M. (2021). Cost and impact of
weak medium term policies in the electricity system in Western North America.
The Electricity Journal, 34(3), 106925. https://doi.org/10.1016/j.tej.2021.106925
Interagency Working Group on Social Cost of Greenhouse Gases. (2021). TechnicalSupport Document: Social Cost of Carbon, Methane, and Nitrous Oxide Interim
Estimates under Executive Order 13990.
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2018). Special Report: Global
Warming of 1.5°C. https://www.ipcc.ch/sr15/
IEA Wind TCP Task 25 (2021), Design and operation of energy systems with large

2035年日本レポート|

50

amounts of variable generation, Final summary report. https://publications.vtt.
fi/pdf/technology/2021/T396.pdf
IRENA (2017), Planning for the Renewable Future: Long-term modelling and tools
to expand variable renewable power in emerging economies, International
Renewable Energy Agency, Abu Dhabi. /-/media/Files/IRENA/Agency/
Publication/2017/IRENA_Planning_for_the_Renewable_Future_2017.
pdf?rev=8bf1e29230e74ce39e19b6f3bfd5914d
Ito, S. (2010). Trace Substance Emissions from Coal Combustion and Recent Topics.
Proceedings of the Society of Chemical Engineers, Japan, 2010f (0), 346-347
Japan Electric Power Exchange (JEPX). (2022). HJKS: Hatsudensho Joho Kokai
System https://hjks.jepx.or.jp/hjks/
Komiyama, R., Fujii, Y. (2014). Assessment of massive integration of photovoltaic
system considering rechargeable battery in Japan with high time-resolution
optimal power generation mix model, Energy Policy, 66, 73-89, https://doi.
org/10.1016/j.enpol.2013.11.022.
Komiyama, R., Fujii, Y. (2017). Assessment of post-Fukushima renewable energy
policy in Japan’s nation-wide power grid. Energy Policy, 101 (C), 594-611
Komiyama, Ryoichi & Fujii, Yasumasa, (2019). Optimal integration assessment ofsolar PV in Japan’s electric power grid, Renewable Energy, 139(C), 1012-1028.
Lelieveld, J., Evans, J., Fnais, M. et al. (2015) The contribution of outdoor air
pollution sources to premature mortality on a global scale. Nature 525, 367–371.
https://doi.org/10.1038/nature15371
Lesser, J. A., & Su, X. (2008). Design of an economically efficient feed-in tariffstructure for renewable energy development. Energy Policy, 36(3), 981–990.
https://doi.org/10.1016/j.enpol.2007.11.007
Matsuo, Y., Endo, S., Nagatomi, Y., Shibata, Y., Komiyama, R., Fujii, Y., (2020)
Investigating the economics of the power sector under high penetrationof variable renewable energies, Applied Energy, 267, 113956, https://doi.
org/10.1016/j.apenergy.2019.113956.
Muhmud, Z., Shiraishi, K., Abido, M. Y., Sánchez-Pérez, P. A., Kurtz, S. (2023).
Hierarchical approach to evaluating storage requirements for renewableenergy-driven grids. iScience, 26(1), https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.105900
Ministry of Economy, Trade, and Industry (METI). (2021). Electric Utility Business
Handbook.
METI. (2022). Feed-in Tariff Statistics. https://www.fit-portal.go.jp/
PublicInfoSummary

2035年日本レポート|

51

National Renewable Energy Laboratory (NREL). (2017). System Advisor Model(SAM) Version 2017. 9. 5. https://sam.nrel.gov/
NREL. (2022). Annual Technology Baseline 2022 (ATB 2022). https://atb.nrel.gov/
electricity/2022/technologies
Organization for Cross-regional Coordination of Transmission Operators, Japan.
(2021). Firm capacity coefficients for solar, wind, and hydro power generators
in each area for Fiscal Year 2022 supply plan. https://www.occto.or.jp/kyoukei/
teishutsu/files/202111_choseikeisu_l5_ichiran.pdf
Phadke, A., Paliwal, U., Abhyankar, N., McNair, T., Paulos, B., Wooley, D., & O’Connell,
R. (2020). 2035 the Report - Plummeting Solar, Wind, and Battery Costs
Can Accelerate Our Clean Electricity Future. https://www.2035report.com/
electricity/
Relf, G., York, D., & Kushler, M. (2018). Keeping the Lights On: Energy Efficiency andElectric System Reliability | ACEEE. https://www.aceee.org/research-report/u1809
Rennert, K., Errickson, F., Prest, B.C. et al. Comprehensive evidence implies a higher
social cost of CO2. Nature 610, 687–692 (2022). https://doi.org/10.1038/s41586022-05224-9
Rode, A., Carleton, T., Delgado, M., Greenstone, M., Houser, T., Hsiang, S., Hultgren,
A., Jina, A., Kopp, R. E., McCusker, K. E., Nath, I., Rising, J., & Yuan, J. (2021).
Estimating a social cost of carbon for global energy consumption. Nature 2021
598:7880, 598(7880), 308–314. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03883-8
Segreto, M., Principe, L., Desormeaux, A., Torre, M., Tomassetti, L., Tratzi, P., Paolini,V., & Petracchini, F. (2020). Trends in Social Acceptance of Renewable Energy
Across Europe—A Literature Review. International Journal of Environmental
Research and Public Health 2020, Vol. 17, Page 9161, 17(24), 9161. https://doi.
org/10.3390/IJERPH17249161
U.S. Agency for International Development (USAID) and NREL. (2017). Renewable
Energy Zone (REZ) Transmission Planning Process — Greening the Grid.
https://greeningthegrid.org/news/new-resource-renewable-energy-zone-reztransmission-planning-process
U.S. Government. (2022). Inflation Reduction Act of 2022 (testimony).
Wang, X., & Lo, K. (2021). Just transition: A conceptual review. Energy Research &Social Science, 82, 102291. https://doi.org/10.1016/j.erss.2021.102291

2035年日本レポート|

52

付録A | モデリング手法
再生可能エネルギー（再エネ）が主力電源となる場合の電力システムへの影響を評価する際に、最新の研究では最適設備計画モデルと経済給電モデルを使用することが一般的である。
本研究では、世界中の送配電事業者や電力会社が標準的に使用するPLEXOSを用いて、最適
設備計画モデルと経済給電モデルを組み合わせて使っている（Abhyankar et al., 2022）。初
めに、最適設備計画モデルを用いて、地域の電力需要の要件、電力網の信頼性（予備力）の要
件、技術資源の制約、政策上の制約を満たす、2020～2035年までの最小費用の（「最適な」）発電・蓄電・地域間連系線への投資量計算する。次に、経済給電モデルを用いて、最適設備計
画モデルで得られた設備構成を用いいて2035年の発電・蓄電・送電の給電シミュレーションを行い、系統運用の信頼性を評価する。経済給電モデルを用いて、年ごとに１時間単位での経済的給電のシミュレーションを行い、最も電力需給が逼迫する時間帯を含め、1年間8760
時間を通して電力システムを安定的に運用することが可能であることを確認する。
PLEXOSは、決定論的な混合整数最適化法を用いて、電力システムの物理的パラメータ（例：
発電機の容量、出力変化速度、送電容量）と経済的パラメータ（例：燃料価格、起動費用、電力輸出入制限）を与えた場合の、最小の費用で電力需要を満たす投資・運用方法を計算する。
さらにPLEXOSでは、一定期間の1時間ごと（1分間隔）のユニットコミットメント（電起動
停止起動停止）と経済給電のシミュレーションも行う。PLEXOSはモデルの透明性が高く、利用者に数学的問題の定式化の全体像を提示できる。本研究で用いたモデルでは、既存・新規の発電・送電・蓄電に係る電力システム全体の総費用（固定費と変動費の合計）を最小化する（Abhyankar et al., 2022）。本研究では、なかでも様々な電源の導入速度、石炭火力発電所の廃炉、電力需要の変化、電力市場の設計、サプライチェーンの課題を検証するさまざまなシ
ナリオの下で、最適な（総費用を最小化する）設備構成を検討する。
本研究では、2020年時点で日本の電力網は、23GWの地域間連系線によって相互に連系される9つの地域と、独立する一つの地域（沖縄）でモデル化した。

2035年日本レポート|

53

図A1は本手法の全体像とさまざまなデータの構成要素を図示したものである。

将来の電力需要推定

毎時の電力需要プロファイル

建設中 ・目標値の設
備容量

系統運営、必要予備力、
市場ルール

発電所の運転に関する
制約条件

PLEXOS

発電所レベルで最適設備投資と一時間毎の経済運用を行うモデル

一時間毎の系統運用と電力潮流

太陽光と風力の発電プ
ロファイル ・ 水力の運転制約
初期費用、維持管理費
用、送電費用燃料の価格や利用制約

総電力供給費用

図A1. モデリング手法の全体像

2035年日本レポート|

54

付録B | モデリングの入力データ
日本の陸上風力発電、洋上風力発電、太陽光発電、蓄電池の導入費用および運用・保守（O&M）固定費の予測は、日本の費用データ、2022年の米国国立再生可能エネルギー研究所（NREL）年次技術ベースライン（ATB）の予測、専門家との議論に基づいて決定した（2022年
調達価格等算定委員会、
日本政府 2021f、NREL 2022）。風力、太陽光、蓄電池の初期費用の想定を表B1に示す。

表B1. 太陽光、風力、蓄電池の初期費用の想定

低

年

中

高

低

中

高

太陽光発電

蓄電（4時間）費用/kW：千円/kW（米ドル/kW）

費用/kW：千円/kW（米ドル/kW）

2020

198
(1,800)198(1,800)198(1,800)

48
(433)

48
(433)

48
(433)

2030

81
(736)

102
(927)

166
(1,510)

16
(141)

25
(225)

30
(273)

2035

76
(691)

96
(873)

150
(1,360)

14
(127)

23
(229)

27
(246)

陸上風力発電洋上風力発電（着床式）

費用/kW：千円/kW（米ドル/kW）

費用/kW：千円/kW（米ドル/kW)

2020

280
(2,550)280(2,550)280(2,550)515(4,681)

515(4,681)

515(4,681)2030

204(1,850)222(2,020)226(2,050)321(2,915)348(3,614)406(3,691)2035

188(1,710)207(1,880)212(1,930)253(2,301)286(2,602)361(3,278)洋上風力発電（浮体式）
費用/kW：千円/kW（米ドル/kW）
2020

572
(5,200)600(5,455)650(5,908)2030

399(3,629)445(4,042)539(4,901)2035

374(3,406)421(3,832)521(4,738)• 1米ドル＝110円（2013年9月から2022年8月の平均為替レート）

2035年日本レポート|

55

その他のクリーンエネルギーの費用および運転パラメータは、日本政府の推定値（日本政府、2021f、調達価格等算定委員会2022年）
および専門家との議論から決定した。各想定の概要を表B2に示す。

表B2. その他のクリーン技術の費用および運転パラメータ

初期費用*

O＆M固 熱効率
計画外停
定費* (GJ/MWh) 止率（％）

保全停止
率（％）

出力変化速度（出力の分単位の変化率：％）

補助機器消費電力（％）

バイオマス

398(3,620)

27
(245)

8.3

5

10

N/A

6

地熱

790
(7,180)

33
(300)

N/A

5

10

N/A

11

水力発電

620
(5,640)

16
(145)

N/A

5

5

100%

1

水素、アン
モニア

161
(1,460)

6.4
(58)

6.6

5

5

2%

2.3

*初期費用およびO&M固定費 単位：千円/kW（2020年円（実質）。カッコ内は1米ドル＝110円[2013年9月～2022
年8月の平均為替レート]で換算した米ドル額）

初期費用*

O＆M固定費*

発熱量（GJ/MWH）

計画外停止率（％）

計画停止率（％）

COLD-STARTTIME (HOURS)MINIMUM UPTIME (HOURS)MINIMUM
DOWN-TIME(HOURS)

最低出力（％)

出力変化速度（
出力の分単位の変化速度：％）

補機消費電力（％）

表B3. 従来技術の費用および運転パラメータ石炭244(2,220)

11.9
(108)

8.3

5

10

24

12

6

40

1

5.5

天然ガス
コンバインドサイクル
ガスタービン(CCGT）

161(1,460)

6.4
(58)

6.6

5

5

12

6

3

30

2

2.3

天然ガス
ガスタービン(GT)

101
(922)

2.3
(21)

9.7

5

5

1

1

1

20

10

2.3

原子力

516
(4,690)

17.3
(157)

10.3

5

20

96

96

96

90

N/A

4.0

*初期費用およびO&M固定費 単位：千円/kW（2020年の数値。カッコ内は1米ドル＝110円[2013年9月～2022年8月の平均為替レート]で換算した米ドル金額

2035年日本レポート|

56

従来技術（石炭、原子力、天然ガス）の初期費用およびO&M固定費は、前述の日本と米国の推定値（日本政府、2021fとNREL, 2022）から抽出した。出力変化速度、最低出力、補機消費電力、最小起動・停止時間などの運転パラメータは、前述の日本と米国の研究、規制基準、有識者・業界との各協議で用いたデータに基づく。
これらの概要を表B3に示す。既存の発電所の容量および稼働開始年は、日本卸電力取引所（JEPX、2022年）、FIT制度の諸統計（経済産業省、2022年）、発電事業者のウェブサイト、電気事業者便覧経済産業省、2021年）などの複数の資料から抽出している。

表B4. 主な想定とパラメータの概要

パラメータ

想定

出所

地理的範囲

10地域（ノード）

太陽光・風力・蓄電池技術の費用

NREL ATB 2022の予測値を国内事情に合 日本政府 2021f、2021年諮問委
わせて調整
員会、各有識者協議

他の再エネおよび従来技
術の費用

地熱、バイオマス、水力、水素、天然ガス、石 日本政府 2021f、各有識者協議
炭、原子力の費用は日本政府の推定値に基づく.

運用・保守（O&M）

廃止されていない全発電所のO&M固定費および変動費を費用として計上

加重平均資本コスト(WACC)

2.5％（実質）電力広域的運営推進機関(OCCTO）2021年、各有識者
協議

電力需要

年間・月間需要量、および日・時間単位の電力負荷プロファイル（すべて地域ごと）

日本政府 2021e、10地域の送配電事業者（T&D）のウェブサイト、各有識者協議極端な気象現象の分析

気象データに基づく4年間（2017-2020年）の
1時間毎の気象データと電力需要を使用。
気象は電力需要と風力・太陽光発電の両方に影響を及ぼす

原子力発電所の廃止

2022年時点で20年の運転延長が認められ 各有識者協議ていない原子力発電所は、感度分析の低原
子力・シナリオでは運転開始後40年で廃止すると想定

2035年日本レポート|57

パラメータ

想定

出所

技術的寿命

風力：30年
太陽光発電：30年
水力発電：100年
蓄電池：15年
原子力：60年
天然ガス：50年
石炭：50年

日本政府 2021f、日本卸電力
取引所（JEPX）2022年、NREL
2022、各有識者協議

経済的寿命

標準的な償却期間は30年、蓄電池のみ15
年

各有識者協議住宅用太陽光発電、地熱、
水素、バイオマス

各々の2030年目標は義務的に導入。経済的であればモデルが追加導入を選択

日本政府 2021e

炭素価格

2020～2035年までの全排出量に対する炭素価格は289円/t-CO2。炭素価格の分析（
付録D参照）では、炭素価格は2026年から
直線的に上昇し、2035年には最終目標価格に達する

計画供給予備力

各地域10％

運用予備力

電力負荷と太陽光・風力の割合に応じて、
Lew et al. (2013)、ReEDs
周波数制御用予備力、瞬動予備力（緊急時 (2021)、有識者協議予備力）、柔軟性予備力（出力調整予備力）
が導入される。必要運転予備力の水準は
Lew et al.（2013）を基に算出した供給信頼度評価における再エネの供給力評価

日本政府による各地域の変動性再エネ（
太陽光、風力、水力）の調整係数を用いた(OCCTO 2021）

有識者協議

OCCTO 2021年、有識者協議

2035年日本レポート|

58

付録C | 太陽光・風力発電プロファイル
太陽光・（洋上・陸上）風力発電の資源ポテンシャルとプロファイルを一から推計した。
このセクションでは、採用した二つの方法論について説明する。
まず、各地域で利用可能な太陽光・
風力発電の資源ポテンシャルの推計を行った。
これは、PLEXOSモデルで各地域において導入できる新規容量の上限となる。資源ポテンシャルの推計においては、設備利用率、土地利用区
分、標高、傾斜、
自然公園、漁業水域、海上自衛隊・米軍の訓練区域などの地理空間データを用いて、太陽光発電や風力発電に不適切な地域を除外している。
もう一つは、各地域の代表的な１時間あたりの太陽光・風力発電プロファイル（一時間あたりの設備利用率）の推計である。
まず、それぞれのサイトにおける発電プロファイルを再解析（リアナリシス）
データセットを用いた気象データを使って推計する。
その後、集約アルゴリズムを使用し、地域またはクラスターレ
ベルの代表的なプロファイルを作成する。
これらの資源ポテンシャルと発電プロファイルの推計は、陸上風力発電と太陽光発電については地域レベルで、浮体式・着床式の洋上風力発電
についてはクラスターレベルで行う。

資源ポテンシャル
太陽光発電
各地域の太陽光発電の資源ポテンシャルを推計するために、
まずは各地域の全域から太陽光発電の導入に適さないエリアを除外する。太陽光発電の資源ポテンシャルの推計には、土地利用区分、傾斜、標高、自然公園という4つの除外基準を使用する。
土地利用区分のデータセットは、欧州宇宙機関（ESA）のコペルニクス・プログラムから取得する。使用するのは、100mの空間分解能を持ち、土地利用区分を23に分類したモデレート・ダイ
ナミック・ランドカバーのデータセットである。
そこから森林（樹冠疎密度が70％超の林地）、湿地、蘚苔類・地衣類、都市・市街地、雪氷地、永久水域、外洋を除外する。
土地利用区分のほかに、標高と傾斜も用いて太陽光発電の導入に適さないエリアを除外する。標高データもESAのコペルニクス・プログラムのコペルニクスGLO-30デジタル標高モデルから取得する。
このデータセットは30mの空間分解能を持ち、人工構造物やインフラを含む地
表の標高を示している。傾斜は平面図法を用いて標高データセットから推計する。平面図法
は、対象セルとその周辺の8つのセルとの間の最大標高変化に基づいて最も急な降下傾斜を推計する（Burrough, et al., 1995）。

2035年日本レポート|

59

標高4000mおよび傾斜5度を超えるエリアを除外する。
その後、自然公園地域に該当するエリ
アを除外する。土地利用区分、標高、傾斜、自然公園という除外基準に従って除外した後、残った地域内のエリアは、太陽光発電の導入に適していると考えられる。
各地域の太陽光発電ポテンシャルの質を評価するために、
グローバル・ソーラー・アトラスの資源データを使用する。
ソーラー・アトラスは、30秒角（～1km）の空間分解能で太陽光発電の
年間平均設備利用率を提供する。
このデータセットとその風力版のグローバル・ウインド・アト
ラスは世界銀行が開発したものである。
ソーラー・アトラスは、10年間の気象データを使って太陽光発電をモデル化し、太陽光発電の年間平均設備利用率データを作成している。算出した年間設備利用率のデータと、上記の再生可能エネルギー（再エネ）の適性データを組み合
わせ、太陽光資源マップを作成した（図C1）。
このマップは、国内にあるすべての導入適地における設備利用率を示している。

CAPACITY FACTOR

図C1.
太陽光発電の導入適地

Band 1: band=1<= 0.12
0.12—0.14
0.14—0.16
0.16—0.18> 0.18

設備利
用率

容量
(GW)

> 0.1800.16­­-0.18

159

0.14-0.16796

0.12-0.14

470

陸上風力発電陸上風力発電の資源ポテンシャルを推計する方法論は、太陽光発電に用いた方法とよく似ている。地域全域から陸上風力発電の導入に適さないエリアを除外して、資源ポテンシャルを推計する。太陽光発電の場合と同じように、土地利用区分、標高、傾斜、自然公園のデータセットを使用する。
ただし、太陽光発電と風力発電では標高と傾斜に関する考慮事項が異なるため、標高と傾斜については異なる限界値を適用する。陸上風力発電の場合、標高3000mおよび傾斜11.31度を超えるエリアを除外する。

2035年日本レポート|

60

土地利用区分については、太陽光発電と同じ基準を用いて、森林（樹冠疎密度70％超の林地）、湿地、蘚苔類・地衣類、都市・市街地、雪氷地、永久水域、外洋を除外する。
グローバル・ウインド・アトラスは、風力発電の年間平均設備利用率を1kmの空間分解能で提供する。
これは、10
年間の1時間ごとの気象データを使って作成した後に平均をとり、各サイトにおける年間平均
設備利用率を求めたものである。
ウインド・アトラスの設備利用率データと上記の導入適地のデータを組み合わせて、
日本の風力資源マップを作成した（図C2）。
このマップは、国内にあるすべての導入適地における陸上風力発電の設備利用率を示している。

図C2.
陸上風力発電の導入適地

CAPACITY FACTOR
Band 1<= 0.20
0.20—0.25
0.25—0.35
0.35—0.45> 0.45

設備利
用率

容量
(GW)

> 0.4

15

0.35­­-0.4

14

0.3-0.35

20

0.25-0.3

27

0.2-0.2530

洋上風力発電洋上風力発電の資源ポテンシャルを推計するためには、
日本の排他的経済水域（EEZ）、海洋
深度データ、海上自衛隊や米軍の訓練地域と漁業水域の位置に関するGISデータセットを使用する。
入手可能な最も優れた世界の海底地形データセットは、大洋水深総図（GEBCO）から取得できる。GEBCOデータセットは全世界をカバーし、500mの空間分解能を持つ。
まず、日本のEEZから水深1000mを超える海域を除外する。水深1000mを超える海域には、現在のところ洋上風力発電の導入は経済的に不可能と想定している。水深60m未満の海域は着床式の技術に適しており、水深60mから1000mまでの海域は浮体式の風力発電技術に適していると見なされる。

2035年日本レポート|

61これらの適応限界水深は米国国立再生可能エネルギー研究所（NREL）が米国における洋上風力の分析に用いているものと同じ値を採用している。次に、海上自衛隊や米軍の訓練地域と漁業水域に該当するエリアを除外する。太陽光発電や陸上風力発電と同じように、
このデー
タセットとグローバル・ウインド・アトラスの設備利用率データを組み合わせて、すべての導入
適地の設備利用率を示した日本の洋上風力資源マップを作成した（図C3）。続いて空間的に制限された多変量クラスター分析のアルゴリズムを用いて、着床式・浮体式風力発電所のクラスターを作成した。
クラスタリングの際には、同程度の設備利用率を有し、空間的に隣接したサイトが同一のクラスターに分類されるようにした。浮体式については30のクラスターを、着床式については10のクラスターを作成した。
日本の洋上風力発電ポテンシャルの大半は、水深60mより深い海域にあるため、浮体式のクラスターをより多く作成した。
クラスターのマップを
図C4に示す。

図C3.
洋上風力発電の
導入適地

設備利
用率

容量
(GW)

> 0.6

39

0.55­­-0.6

267

0.5-0.55

533

0.50—0.55

0.45-0.5385> 0.55

0.4-0.45

137

0.35-0.4

34

0.3-0.35

15

CAPACITY FACTOR
Band 1<= 0.40
0.40—0.45
0.45—0.50

2035年日本レポート

|

62

浮体式

着床式

図C4. 浮体式・着床式洋上風力発電のクラスター

資源プロファイルのモデリング
ここでは、各地域の代表的な1時間あたりの太陽光・風力発電プロファイルを作成するために用いた方法論を説明する。使用するのは前のセクションで作成した資源マップのデータセッ
ト、つまり導入適地の設備利用率データセットである。
また、再解析データセットからの気象データも使用する。再解析データセットから風速、風圧、気温、日射量などを抽出し、太陽光・風力
発電所をモデル化するソフトウェアに取り込み、1時間あたりの太陽光・風力発電量を求める。
その上で、地域内の多くのサイトの発電量をを集約して、各地域の代表的な発電プロファイルを作成する。太陽光、陸上・洋上風力発電それぞれの方法論を以下に詳述する。

太陽光発電
前のセクションでは、年間平均設備利用率を示した導入適地のグリッドデータセットを作成した。
そこから技術的な資源ポテンシャルが得られたが、現実には技術的に導入可能なすべてのサイトに導入されるわけではない。経済性を規定するのは資源の質であり、実際に導入されるのは最適な資源が存在するサイトに限られる。各地域の代表的な資源プロファイルを求めるには、最適なサイトのサンプリングを行い、それらのサイトのプロファイルを集約する必要がある。
太陽光発電プロファイルを推計するために、設備利用率の上位25パーセンタイルのサイトを2035年日本レポート|

63

選び出す。
ただし、設備利用率が極めて低いサイトは経済性が低いため、設備利用率が15％を超えるサイトに限定する。
それぞれの地域において、その上位サイト群の中からそれぞれ
2000サイトを無作為に抽出する。
その後、2000サイトそれぞれの１時間あたりの発電電力量を推計して平均を出し、その地域の代表的な太陽光発電プロファイルを作成する。2000サイ
トそれぞれの1時間あたりの発電電力量を推計するには、地球気候監視ツールERA5の１時間ごとの気象データを使用する。
ERA５は、欧州中期気象予報センター（ECMWF, 2020）からの１時間ごとの再解析データセ
ットで、30km×30kmの空間分解能を持つ。ERA5は地表から高度80kmまでの137の気圧層にある風速、気温、風圧、日射量などについて過去の１時間ごとのデータを提供している。太
陽光の発電電力量を推計するために、地表面下向き日射量（ssrd）、地表2mの気温、高度10mにおける風速のUV成分を抽出する。
あるサイトの太陽光発電をモデル化するには、直達日射量（DNI）と散乱日射量（DHI）
も必要である。ERA5から取得したssrd変数から全天日射量（GHI）
を求め、GHIを用いてDHIとDNIを推計する
NRELのDISCモデルは、Maxwell（1987）に基づいて、GHIとDHI、GHIとDNIとの間の経験的関係を示している。太陽光発電のモデル化には、NRELのシステムアドバイザーモデル（SAM）（NREL, 2017）を使用する。SAMのソフトウェア開発キットは、GHI、DHI、DNI、気温、風のUV
成分を入力情報として取り込み、太陽光の発電電力量を出力する。SAMを用いた太陽光発電のシミュレーションには、1軸システムを使用する。2000サイトの１時間あたりの発電電力量を平均して、その地域の代表的なプロファイルを作成する。

陸上風力発電陸上風力発電のプロファイルを推計する方法論は太陽光発電とよく似ており、同様の方法を用いて各地域のサンプルサイトを選定する。資源ポテンシャルを推計する際に作成した年間平均の設備利用率データセットから上位25パーセンタイルのサイトを選び出す。設備利用率が極めて低いサイトが含まれないよう、設備利用率が20％に満たないサイトを除外する
そこから、それぞれの地域において、無作為に2000サイトを抽出する。SAMを用いて2000サ
イトそれぞれについて1年間の１時間あたりの発電電力量をシミュレーションした。
モデル化
する風力発電所は、32基のタービンが8×4列の長方形に配置されたものである。SAMは、風車ハブ高さの風速、風向、地表気圧、気温を入力データとして取り込み、１時間あたりの発電電
力量を出力する。
気象データはアメリカ航空宇宙局（NASA）の全球データセットMERRA2から取得する。MERRA2の風速10mと50mのデータを、使用される風力タービンのハブ高さに合わせて2035年日本レポート|

64調整する。地表気圧と気温もMERRA2から取得できる。風力発電電力量をシミュレーションするために使用した気象データは、MERRA2から取得したもので、0.5deg×0.625degの空間分解能を持つ。MERRA2のデータは、空間分解能はERA5と比べてかなり低いが、ERA5よりも正確な風速を示すことが明らかになっているため、MERRA2を選択する。MERRA2の空間分解能は0.5deg×0.625degで、風速のモデリング用としては非常に高いが、風は地勢によって大きく変化する可能性がある。地勢の影響をある程度考慮するために、1km×1kmというさらに空間分解能の高いウインド・アトラスからの平均風速データを使用する。
ウインド・アトラスからの
平均風速データとMERRA2からの平均風速データを使って、比率を求める。MERRA2の１時間ごとの風速をこの比率で補正して、さらに正確な風速プロファイルを求める。
この補正した風速をSAMに取り込み、１時間あたりの発電電力量を求める。2000サイトの１
時間あたりの発電電力量を平均して、その地域の代表的なプロファイルを作成する。

洋上風力発電洋上風力発電については、
あらかじめ定義された海域の境界がないため、代表的なプロファ
イルを計算するためのクラスターを予め作成する必要がある。前のセクションで述べたように、洋上風力発電のサイトをクラスターに分割する。
そのうえで、着床式・浮体式の風力発電について、各クラスターの代表的な発電プロファイルを推計する。発電プロファイルを推定するために、まず、各クラスターの中で設備利用率が40％を超えるサイトのみを対象にする。現時点で経済的に導入可能なのは、設備利用率が40％を超えるサイトに限られると想定したためだ。
その上で、条件に適合する各サイトの１時間あたりの発電電力量をSAMを用いてシミュレーションする。
シミュレーションにはハブ高さの風速および風向、気温、気圧のデータを用いる。
こうして得られた同一クラスター内のすべてのサイトからの１時間あたりの発電電力量を集計し、各クラスターの代表的なプロファイルを作成する。

2035年日本レポート|

65

付録D | 炭素価格に対する感度分析
カーボンプライシングは、CO2排出量を削減するために世界中で広く用いられている政策手法の一つである。
日本の現在（2022年時点）の炭素価格は289円/t-CO2である。
日本政府は現在、2026年から排出量取引制度を新たに導入する方針で、電力部門もその対象となっている（日本政府、2022a）。
この感度分析では、最適設備計画モデルにおいて、
クリーンエネルギー目標（2035年までにク
リーンエネルギーによる発電を電力供給全体の90％にすること）と石炭の段階的廃止（2035年までに石炭火力発電を段階的に廃止すること）に関する制約を緩和した。
その上で、CO2排出にかかる炭素価格の水準が、電源構成やCO2排出量に及ぼす影響を検討するため、
さまざ
まな基準価格を用いた。初期のシナリオでは、炭素価格が289円/t-CO2に固定されている。
今回の感度分析では、2035年の炭素価格を2000円/t-CO2、3000円/t-CO2、4000円/t-CO2、6000円/t-CO2まで引き上げる場合を検討した。図D1に示すように、炭素価格は2025年の289円から2035年の炭素価格まで直線的に増加すると想定している。

6,000

C AR BO N PR ICE (J PY2020/t- CO2)

図D1. 感度分析における2020～2035年の炭素価格の推移

4,000

2,000

Carbon Price in 2035
JPY 6000
JPY 5000
JPY 4000
JPY 3000
JPY 2000

0

2020

2025

2030

2035

図D2は2035年の電源構成とCO2排出量を炭素価格別にまとめたものである。炭素価格6000
円/t-CO2以外のケースでは、
クリーンエネルギー目標や石炭の段階的廃止に関する制約がな
いため、石炭火力発電は天然ガス発電に対しても競争力を保ち、2035年にも発電を続ける。

2035年日本レポート|

66

一方、炭素価格が6000円/t-CO2の水準になれば、
クリーンエネルギーは電源構成の91％を占め、石炭火力発電は0.4％未満になる。
石炭火力発電は排出係数（1kWｈあたりの電力を供給する際に排出するCO2の量）が大きい
ため、排出削減量は石炭火力発電がどの程度稼働するかによって大きく左右される。炭素価格を2,000円/t-CO2まで引き上げる場合、クリーンエネルギー（再エネ、原子力）は電源構成の80％に達するものの、排出削減量は69％（2020年比）に留まる。炭素価格の水準が上がると、石炭火力発電所の稼働が抑制され、CO2排出量は大幅に減少して最小で7％以下（2020年
比）にまで削減できる。
このことは、排出削減には炭素価格を現在の水準から大幅に引き上げる必要があることを示している。つまり、再エネを導入するだけでは不十分であり、石炭火力の稼働を段階的に止める必要がある。炭素価格を6,000円/t-CO2の水準まで高めつつ、
クリーンエネルギーの導入に対する制度的・社会的な障壁が撤廃することで、90％クリーンな電力シ
ステムを達成することが可能である。

2035年の電源構成

2035年のCO2排出量（2020年比）

100%

40

水力
陸上風力

洋上風力浮体式
住宅向け太陽光非住宅向け太陽光
地熱

50%

バイオマス
水素
原子力
LNG火力

25%

CO2排出量（％, 2020年比）

洋上風力着床式

75%

石油火力

30

20

10

石炭火力

0%

2000

3000

4000

5000

6000

炭 素価格（2020年円/t- CO2)

0

2000

3000

4000

5000

6000

炭 素価格（2020年円t- CO2)

図D2. 炭素価格目標別の2035年の電源構成とCO2排出量

2035年日本レポート|

67

付録E | 各地域のクリーンエネルギー・シナリオの結果
図E1、E2、E3は、基準燃料価格を用いたクリーンエネルギー・シナリオにおける2035年の最小費用の設備容量と電源構成の地域分布をまとめたものである。
これらの設備容量と電源構成
は、それぞれの地域が持つ既存の発電、揚水発電、地域間連系線の設備容量や再エネポテン
シャルによって地域ごとに大きく異なる。
風力資源は特定のエリアに地理的に集中している一方で、太陽光発電はどの地域にも広く導入が可能である。東北や北海道に豊富に存在する質の高い陸上・洋上風力資源は、6GWの送電線を新規に建設することで、首都圏に送電して活用することができる。
またこれらの地域では電力の100％をクリーンエネルギーで賄うことができ、そのうち45％は風力によって供給される。四国や沖縄では、電力の約40％が洋上風力発電で賄われる。一方、太陽光発電は首都圏、中国地方でそれぞれ38％、37％の電力供給を担う。変動性再エネ（VRE）である太陽光・風力発電の割合は、6地域（北海道、東北、東京、中部、四国、沖縄）で電源構成の50％を超える。蓄電池、揚水式水力発電、天然ガス発電所、水力発電所、地域間連系線が一体となって電力システムの柔軟性を供給し、非常に高い割合の変動性再エネを電力システムに統合することが可能になる。

<1.0 GW

図E1.
クリーンエネルギー・シ
ナリオにおける2035年の発電・地域間連系線の設備容量

1.0—3.0 GW
3.0—5.0 GW> 5.0 GW

北海道
(49 GW)

東北

九州(63 GW)

20

40

80

120

北陸
(10 GW)

中国

東京(26 GW)(105 GW)

中部

KYUSHU(40 GW)(69 GW)

四国(19 GW)

関西(50 GW)

沖縄(4 GW)

2035年日本レポート

|

68

北 海道
東北
東京
中部
北陸
関西
中国
四国
九州
沖縄

0

30

60

90

120

設備 容量 (GW )

石炭

LNG

洋上風力

浮体式

原子力

水素

洋上風力 着床式

バイオマス
陸上風力

地熱
水力

非住宅向け太陽光揚水

住宅向け太陽光蓄電池

図E2. クリーンエネルギー・シナリオにおける2035年の地域別発電・蓄電設備容量

北 海道
東北
東京
中部
北陸
関西
中国
四国
九州
沖縄

0%

石炭

LNG

住宅向け太陽光

25%

原子力

水素

洋上風力

浮体式

バイオマス

50%

地熱

洋上風力 着床式

75%

100%

非住宅向け太陽光
陸上風力

水力

図E3. クリーンエネルギー・シナリオにおける2035年の地域別電源構成

2035年日本レポート|

69

付録F | 感度分析

100

水力
陸上風力
洋上風力
着床式

発電電力量に占める割合(%)

75

洋上風力
浮体式
住宅向け太陽光 住宅向け太
非
陽光

50

地熱
バイオマス
水素

25

原子力
液化天然ガス（LNG）火力

0

ベース

高燃料
コスト

再エネ・
蓄 電池
高コスト

再エネ・
蓄 電池
低コスト

高電化

低 原子力

シナリオ

図F1. 2035年時点での各感度シナリオの電源構成

600

地域間連系線
蓄電池
水力
陸上風力
 上風力
洋
着床式

CA PACI T Y (GW )

400

 上風力
洋
浮体式
住宅向け太陽光非住宅向け太陽光
地熱

200

バイオマス
水素
原子力
液化天然ガス（LNG）火力
石炭火力

0

ベース

高燃料
コスト

再エネ・
蓄 電池
高コスト

再エネ・
蓄 電池
低コスト

高電化

低 原子力

シナリオ

図F2. 2035年における各感度シナリオの設備構成

2035年日本レポート|

70