Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ここで、 $ X_{CGS} $ は独立型もしくは分散協調型の総コストまたは総CO2排出量、 $ X_{CONV} $ は従来型の総コストまたは総CO2排出量である。以後、総コストの変化率をコスト増加率（+ΔCost）、総CO2排出量の負の変化率をCO2削減率（-ΔCO₂）と呼ぶ。

モデルを数理計画法により定式化し、対象地域の全期間の総コストが最小となるためのコジェネの設備量、およびコジェネや貯湯槽ならびにボイラの運転パターンを線形計画法により求める。この際、需要パターンは既知のものとし、全期間を統合して最適化を行っている。また、コジェネに付随する貯湯槽の設備量はコジェネの設備量に応じて決定されるものとし、ボイラの設備量は熱需要のピーク、冷房機器の設備量は冷房需要のピークと同量とする。

対象地域を札幌の山鼻地区の配電用変電所下の5本の配電線から構成されている1バンクとした。山鼻地区は集合住宅および戸建住宅が多い住宅地域である。表(1)-1に各種建物の延床面積を示す $ ^{1)} $ 。同じ種類の建物は同一の需要パターンを持つ建物群とし、その需要を延床面積と単位床面積あたりの需要パターンの積で与えた。冬季、中間季、夏季それぞれの1日の需要パターンを1時間刻みで与え、冬季は11月から3月の151日間、夏季は7月から8月の62日間、中間季は残りの152日間とした。なお、1時間よりも短周期の変動が結果に及ぼす影響については4-(1)で論じるものとし

表1-1 解析対象地域の床面積構成

Type of building	Condominium	Detached house	Hotel	Hospital	Store	Office
Total floor area ( $ \times 10^{3} $ m $ ^{2} $ )	752	265	16	41	59	50

表(1)-2 床面積当たりの平均およびピーク（カッコ内）エネルギー需要と年平均熱電比

Household	Hotel	Hospital	Store	Office
Power and lighting demand (W/m^{2})	Winter	3.4 (5.5)	23.1 (31.5)	14.1 (20.3)	37.2 (78.9)	17.6 (29.2)
Intermediate	2.8 (4.8)	23.1 (31.3)	13.7 (19.3)	33.0 (71.0)	18.0 (30.1)
Summer	2.4 (3.9)	29.2 (40.3)	5.5 (21.6)	33.0 (71.2)	18.3 (30.7)
Heating and hot water demand (W/m^{2})	Winter	24.8 (48.8)	40.9 (63.3)	46.8 (86.1)	22.1 (94.4)	17.7 (51.0)
Intermediate	7.8 (30.8)	18.8 (46.6)	28.8 (56.6)	1.9 (12.2)	3.9 (11.0)
Summer	2.2 (12.4)	18.4 (41.7)	26.6 (69.4)	0	2.0 (5.7)
Cooling demand (W/m^{2})	Winter	0	0	0	0	0
Intermediate	0	7.7 (12.1)	2.0 (3.2)	9.2 (26.7)	6.5 (16.3)
Summer	0	24.0 (37.6)	6.9 (11.0)	32.1 (92.9)	12.1 (28.2)
Annual heat/power ratio	Electric air cooler case	4.7	1.1	2.4	0.3	0.5
Absorption air cooler case	-	1.4	2.7	0.5	0.8
表(1)-3 エネルギー供給機器条件

CHP	Price (JPY/kW)	Depreciation period (years)	Efficiency, COP
100% Load	30% Load
Fuel cell	700,000	10	39% (ele), 56% (heat)	36% (ele), 36% (heat)
Gas engine (Detached houses)	300,000	26% (ele), 64% (heat)	20% (ele), 70% (heat)
Gas engine (Commercials)	34% (ele), 51% (heat)	22% (ele), 58% (heat)
Boiler	15,000	10	93%
Electric air cooler	25,000	5	4
Absorption air cooler	22,400	10	1.1

表(1)-4 電力および都市ガスの供給単価およびCO2排出原単位

Supply unit cost	CO2 emission factor	Time variable
Grid electricity	15.8 JPY/kWh	410 g-CO2/kWh	Hourly
Town gas	97.3 JPY/m3(7.78 JPY/kWh)	2.29 kg-CO2/m3(183 g-CO2/kWh)	Constant

た。表(1)-2に各種建物の単位床面積あたりの季節別平均需要およびピーク、年間の需要の熱電比を示す $ ^{2)} $ 。電力需要に対する熱需要の比である熱電比のうち、エアコンケースは冷房機器としてエアコンを、吸収式冷凍機ケースは吸収式冷凍機を導入したケースであり、冷房需要が電力需要と熱需要のどちらに含まれるかが変わるため異なる値をとる。熱電比が高い建物は住宅、病院、ホテルであり、低い建物は事務所および店舗である。なお、住宅の需要は戸建住宅のものであり、集合住宅にも同じ値を用いた。

表(1)-3にコジェネ、ボイラ、エアコン、吸収式冷凍機のそれぞれの出力あたりの設備単価、減価償却年数、効率またはCOPを示す。出力あたりの設備単価は設備量によって変わらないものとし、式(1)-2の単位設備量あたりの減価償却費は、利子等を考慮せずに設備価格を減価償却年数で除することにより与えた。燃料電池と住宅用ガスエンジンは戸建住宅に、業務用ガスエンジンは業務部門の建物に導入できるものとした。なお、コジェネとボイラの燃料は都市ガスとした。コジェネは、実機の性能に近づけて解析するために、すべての機種で部分負荷運転を考慮し、負荷率30%以下のときは停止するものとした。表(1)-3には負荷率100%と30%のときの各機種の発電効率と排熱回収効率を示した。燃料電池は実機と同様に1日に1回しか起動できず、機器の性能を保つために必ず1日に4時間以上停止するものとした $ ^{3)} $ 。一方、ガスエンジンは住宅用も業務用も1日のうち何度でも起動停止ができるものとした。貯湯槽は燃料電池にのみ付随して導入され、その蓄熱容量はコジェネ1kWに対して10kWhとし $ ^{3)} $ 、毎時の蓄熱口スは蓄熱量の2%とした。また、業務用ガスエンジンのみ余剰熱を捨ててでも運転することができるものとした。燃料電池および住宅用ガスエンジンの定格運転時の効率は製品データの公表値 $ ^{3)} $ $ ^{4)} $ 、部分負荷効率ならびにそれ以外の機器数値はエネルギー企業からのヒアリングにより設定した。

本解析では、各種エネルギー機器の設備量や出力値を系内の建物種別の合計値として求め、同種の建物に対しては設備が平均的に導入され、かつ同じ運転パターンであるものとした。したがって、コジェネの設備量が少ない場合には建物群全体で全負荷時間が多くなり、逆に設備量が多
い場合には部分負荷運転が多くなる。

表(1)-4に都市ガスおよび系統電力の単価とCO2排出原単位を示す。単価は利益を含まない総原価を想定しており、燃料費、設備の管理維持費、販売費からなる。都市ガスの値は年間を通して一定値とし、単価は札幌の都市ガス供給会社の有価証券報告書 $ ^{5)} $ からの推計値を、CO2排出原単位はウェブサイト $ ^{6)} $ の値を用いた。系統電力の電源は水力、原子力、石炭火力、石油火力から構成されるものとし、北海道全体の時間別電力需要に合わせて電源構成が変わることを想定した。そのために、系統電力の単価およびCO2排出原単位を各季節の各時刻にそれぞれ与え、表(1)-4にはその年間平均値を示した。これらの値は北海道の電力供給会社の電力需要の実績値 $ ^{7)} $ 、電源設備構成 $ ^{8)} $ 、発電・送配電・販売コスト $ ^{9)} $ および電源設備ごとのCO2排出原単位 $ ^{10)} $ より推計したものであり、電力需要は東日本大震災後の節電傾向がみられるものを用いたが、原子力発電所を含む各電源は震災前の設備利用率（年間の総発電量に対する、年間を通して定格で運転し続けたときの総発電量の比）を想定した。

## （３）需要家選択行動の解析法

需要家が自身のコストの最小化行動を行った際の社会コストならびにCO2排出量を解析した。コジェネレーション機器として、燃料電池は戸建住宅に、ガスエンジンは業務部門の建物に導入されるものとした。貯湯槽は燃料電池にのみ付属するものとし、ガスエンジンでは設備の大小に関わらず貯湯槽は無い。

解析は、対象地域内の年間の需要家コストが最小となる各種エネルギー機器の運用パターンの組合せを解として求めるものとなっている。なお、需要家コストを以下のように定義する。

$$ \begin{aligned}Cost^{c}=&\sum_{b}\int\Big(E_{b}^{in}(t)\cdot\rho^{in}(t)-E_{b}^{out}(t)\cdot\rho^{out}(t)\Big)dt\\&+\sum_{b}\int F_{b}(t)dt\cdot\rho^{f}+\sum_{b}I_{b}\end{aligned}\quad 式 (1)-4 $$

ここで、右辺は第1項から順番に電力費、燃料費ならびに設備費である。また、第1項と第2項の和を光熱費と呼ぶこととする。第1項の $ E_{b}^{\mathrm{in}}(t) $ および $ E_{b}^{\mathrm{out}}(t) $ は、それぞれ建物bにおける時刻tの購入電力量および逆潮電力量であり、同時刻において少なくともどちらか一方が零となる。また、 $ \rho^{\mathrm{in}}(t) $ および $ \rho^{\mathrm{out}}(t) $ はそれぞれ時刻tの電力販売価格および逆潮買取価格である。第2項の $ F_{b}(t) $ は建物bにおける時刻tの燃料消費量であり、 $ \rho^{f} $ は燃料価格である。第3項の設備費は各機器の設備量と単位原価償却年・単位出力（JPY/(kW*year)）あたりの設備費の積で求められる。

一方、社会コストを以下のように定義する（式(1)-2と同じ）。

$$ Cost^{s}=\int E^{g}(t)\cdot P^{g}(t)dt+\int F(t)dt\cdot P^{f}+I\quad\quad\quad 式 (1)-5 $$

ここで、右辺は第1項から順番に、系統電力の供給コスト、全建物に配置されたエネルギー供給機器への燃料の供給コスト、および設備の総減価償却費である。第1項の $ E^{g}(t) $ および $ P^{g}(t) $ はそれぞれ時刻tの系統電力量およびその供給単価である。第2項の $ F(t) $ および $ P^{f} $ はそれぞれ時刻tにおける対象地域全体の燃料消費量およびその供給単価である。第3項の設備の減価償却費は各機器の設備量と単位設備量当たりの減価償却費の積で求められる。ここで、系統電力の供給コストと燃料の
(a) 社会コスト計算のためのエネルギー供給側条件

Supply unit cost (JPY/kWh)	CO2 emission factor (g-CO2/kWh)
Grid electricity	15.8	410
Town gas	7.78	183

(b) 需要家が購入する際の条件

User energy price (JPY/kWh)	Normalized price by CO2 (JPY/ kg-CO2)
Grid electricity	19.7	49.1
Town gas	9.00	49.1

供給コストは、供給側の視点として利益を含まない総原価で考えるものとし、これらは燃料費、設備の管理維持費、販売費からなる。

解析に用いた系統電力と燃料（都市ガス）の供給単価およびCO2排出原単位の年間平均値を表(1)-5に示す。都市ガスは一定値としたが、系統電力の供給単価は原子力を含む2013年の電源設備が2010年を想定した設備利用率で稼働するものとし、北海道全体の需要に応じて単価が時間ごとに変化する値を用いた。また、需要家がエネルギー会社に支払う電力価格、逆潮買取価格、都市ガス価格、それらのCO2排出原単位あたりのベースケース価格は表(1)-5に示した通りである。この場合、後述する理由により、逆潮買取／電力価格比は1となっている。また、CO2排出原単位あたりの価格は電力も都市ガスも同値となっている。なお、時々刻々変動する電力価格は、その年間平均値を示した。

## （4） 產業連関分析方法

コジェネレーションシステムの導入が北海道経済に及ぼす影響を解析するために、地域産業連関表による解析を行った。日本全域を対象とした産業連関表は、総務省、経済産業省など10府省庁が共同して5年ごとに作成していて、経済産業省では全国を9ブロックに区分した産業連関表を作成している。また、北海道産業局において道内全域を対象とした産業連関表を作成している。他に、道内全域を対象とした産業連関表は、北海道開発局、北海道経済産業局、北海道など5機関が共同で昭和30年から5年ごとに作成している $ ^{11} $ 。本研究では電力部門が原子力、火力、水力その他という3部門に詳細分類されていることが必要であることから、電力部門が細分化されていて本解析時点で最新版である”平成17年度北海道地域産業連関表”（平成22年4月に経済産業省北海道経済産業局から発行）を基本とした $ ^{12} $ 。
表(1)-6 産業連関分析に用いた各種条件

type	introduced	running hours	system	installation	maintenance	Gas price	Petrol Price	Electric	Electric power eff.	Heat eff.
kW/yr	hrs/yr	kJPY/kW	kJPY/kWh	JPY/Nm3	JPY/L	JPY/kWh	%	%
CHP	Fuel Cell	500	4,380	700	57	0	75.5	—	—	37.5	46.0
Gas Engine	300	3	23.0	67.0
Conventional	Petrol Boiler	CHP Equivalent	15	10	1	—	77.5	—	—	93.0
Gas Boiler	75.5	—	—	—	102.0
Grid Electric	—	20.7	—

コジェネレーションの導入によって系統電力が削減される場合、全電源平均あるいは調整電力である火力発電電力が主として削減されるとする二つの考えがある。そこで、電力別に産業連閉分析できるよう同北海道地域産業連関表の公表用基本分類（行部門404、列部門350）から、本解析に必要となる最小部門分類に行部門、列部門、それぞれを統合して20部門とした。20部門は基本12部門分類に対して、「鉱業」部門から「石炭・原油・天然ガス」部門を、「製造業」部門から「石油製品」部門をそれぞれ独立させ、「事業用電力」部門を「事業用原子力発電」、「事業用火力発電」および「水力・その他の事業用発電」に分け、「公共事業」部門から「都市ガス」と「熱供給業」を分けたものとした。公表用基本分類においても「事業用原子力発電」、「事業用火力発電」および「水力・その他の事業用発電」の各行部門はあるものの、列部門は「事業用電力」の一部門となっているので、産業連関表対象年度と同じ平成17年度における北海道電力の電源構成 $ ^{13)} $ （発電電力量比率、原子力：火力：水力・その他=30：58：12）で配分することで、列部門においても「事業用原子力発電」、「事業用火力発電」および「水力・その他の事業用発電」の部門設定を行い、行部門、列部門ともに20部門とした。

経済波及効果は、コジェネレーションシステムの導入によって引き起こされる直接影響効果と間接影響効果の合計を対象とした。直接効果はコジェネレーションの導入により直接生じる各部門の売上額変化に相当しており、間接効果とは直接効果につながる上流の関連産業の全ての売上を意味していて、一次波及効果と呼ぶ場合もある。なお、二次波及効果とはこれによって生じた給料の増分によって引き起こされた消費拡大効果を意味しているが、今回の解析ではこれは含めていない。

本研究ではこれら経済波及効果として変化する売上高における“粗付加価値”を便益に相当する評価対象とした。“粗付加価値”とは、売上高から他産業へ支払われる費用（中間投入）を除いたもので、経済活動から生み出された付加価値であり、正味の利益に加え、設備投資、租税、賃金の原資となるものである。従って、粗付加価値の増加は地域経済の活性化を導く便益と考えられる。

また、この経済波及効果は、電気・熱需要の総需要には変化を与えないと仮定して、熱電供給を従来型によるものからコジェネレーションに置き換えた際の産業連閲分析の変化を求めた。つまり、単年度に導入されたコジェネレーションによる経済波及効果を解析する一方、同等の電力
および熱需要をグリッド電力ならびに石油ボイラあるいはガスボイラで賄っていた際の経済波及効果を別途解析し、その差異をコジェネレーション導入波及効果として表現した。これらの試算をする上で、与えた諸条件を表(1)-6に示す。システム導入に関連するものは減価償却年数を10年と想定し、表にある数値に0.1を乗じた。その他のメンテナンスや燃料等についてはそのまま単年度想定分を需要として産業連閥分析に与えた。

## （５）コジェネレーションの災害時対応能力解析

想定しているコジェネレーションは都市ガスで動作する燃料電池である。災害時には電力系統のほか都市ガスラインも使用不能になるものと考えられる。そこで、非常時対応能力のあるコジェネレーションは貯蔵の容易なLPGボンベを備えているものと仮定した。

家庭用燃料電池コジェネ「エネファーム」は起動時に水を循環させるポンプや燃料ガスを制御するブロワなどを動かすために電力を必要とする。また、エネファームでの発電は常に系統電力の電圧や周波数を基準に行うため、系統電力の供給を受ける必要がある。そのために通常のエネファームは停電時には運転できない。これに対して、バッテリーを内蔵した停電時対応システムが既に販売されており、本解析ではこうした停電時対応能力のあるコジェネを想定した。

住宅や学校の体育館に対する通常時ならびに非常時の電力消費量データを表(1)-7に示す。非常時におけるエネルギー負荷率は平常時の50％と仮定した。これらのデータを元に、非常時における住宅当たりの消費エネルギーと近隣住宅へのエネルギー供給能力、避難先と想定した学校体育館のエネルギー消費量を推計した。

表(1)-7 非常時対応解析のための住宅および体育館の消費エネルギーデータ

○住宅の非常時必要電力：暖房・給湯設備（エコショーズ一体型：310W）、冷蔵庫（189W）、居間照明（LED：52W）、TV（40型：80W）計 631W（非常時は同時負荷率を50%とする）
○小学校屋内体育館の非常時必要電力：暖房機（7.5kW）、LED照明（2.3kW）計 7.5kW+2.3kW=9.8kW

## 4 ．結果及び考察

（１）コジェネレーションシステムの社会コストおよびCO2削減効果解析

## 1 ）電力需要の短時間変動によるコジェネ発電量影響

コストならびにCO2解析に先だって、独立型コジェネシステムにおいて電力需要が短時間に変動することの影響を調べた。表(1)-2で示した需要データは、各季節に平日5日間の毎時の実測値を平均して求めた1日分の1時間刻みのデータであり、それ以下の時間間隔の変動は考慮されていない。ところが、実際の住宅の需要は短時間に大きく変動する特徴があり、独立型の住宅にコジェネを導入したときの発電量は、1時間刻みのデータから計算した値よりも減少することが予想される。これはコジェネが平均電力需要に対しては負荷追従可能な場合であっても、実際には電力需
表(1)-8 1時間平均および10分間隔の電力需要データの変動係数

Winter	Intermediate	Summer
1 hour	10 min	1 hour	10 min	1 hour	10 min
0.44	0.67	0.36	0.64	0.38	0.59

図(1)-5　6世帯における変動係数とコジェネレーションによる電力供給割合のデータ間隔依存性

要が定格発電量を上回ったり、運転下限負荷を下回ったりすることが、短周期で繰り返されている可能性があるためである。一方、分散協調型では逆潮流が可能なために電力需要の短時間変動は運転に影響を及ぼさず、独立型に比べて変動影響が小さいものと考えられる。そこで、ネットワーク化により需要の短時間変動を平準化できることのメリットを明らかにするため、独立型の住宅を対象として、需要の時間刻み幅が小さい10分刻みのデータと、それを元に作成した1時間刻みのデータから、それぞれコジェネの発電量を推計して比較を行った。

この節の解析で用いる10分刻みのデータには、札幌市内の集合住宅における6世帯の電力および熱需要の実測値を用いた。このデータは、冬季、中間季、夏季のそれぞれ平日5日間から構成されている。次に、このデータを基にして、各世帯における各季節の5日間を1日に、10分刻みを1時間刻みに平均することで1時間刻みのデータを作成した。10分刻みデータと1時間刻みデータの各世帯における各季節の電力需要について、標準偏差を平均で無次元化した値である変動係数を求め、それぞれ6世帯分を平均したものを表(1)-8に示す。元は同じデータであるが、1時間刻みのデータの方がどの季節でも電力需要の変動係数が小さく、需要のばらつきが平準化されていることがわかる。

解析対象はデータを取得した6世帯を対象として行った。各世帯にはそれぞれ燃料電池コジェネを導入し、その設備量と運転パターンを求めた。なお、今回の解析では燃料電池特有の4時間以上の停止は必要ないものとしたほか、貯湯槽は無いものとして計算を行った。ただし、住宅の熱需要は電力需要よりも多いため、貯湯槽が無いことによる熱需要の変動影響は電力需要のそれに比べて小さい。まず、1時間刻みのデータを用いて、コジェネが最も導入される場合を想定し、式(1)-3で表される総CO2排出量が年間で最小となるときの、各世帯のコジェネの設備量と運転パターンを
計算した。次に、コジェネの設備量をこれらの値に固定し、10分刻みのデータを用いて、CO2排出量が最小となるようなコジェネの運転パターンを計算した。こうして求まった全電力需要に占めるコジェネの発電量の割合を世帯別ならびに季節別に、1時間刻みのデータと10分刻みのデータについてそれぞれ算出した。

図(1)-5は電力需要の変動係数に対する、全電力需要に占めるコジェネの発電量の割合を示した結果である。10分刻みのデータと1時間データから得た点が、それぞれ6世帯分、季節別にあり、合計36個の点がプロットされている。これらの点は、別世帯の異なる時間刻み幅のデータから算出したものであるにも関わらず、全電力需要に占めるコジェネの発電量の割合は、電力需要の変動係数の増加に対してほぼ直線的に低下する傾向がみられることがわかる。したがって、変動のある実際の需要に対するコジェネの運転性能を1時間間隔データから類推するには補正が必要であるといえる。そこで、図(1)-5に示した回帰直線に対して表(1)-8の変動係数を代入して全電力需要に占めるコジェネの発電量の割合を求め、季節別に比をとった結果、次節以降の独立型コジェネに対する解析では、1時間間隔のデータから求めたコジェネの発電量、排熱回収量、燃料消費量に対して、冬季は0.89倍、中間季は0.88倍、夏季は0.91倍に補正することとした。なお、分散協調型では電力需要の変動影響を受けないためにこうした補正は行っていない。また、住宅以外の建物では需要の時間変動が少ないものとして補正を行わなかった。

## 2 ）ネットワーク化によるCO_{2}排出量の削減効果

3章で示した手法と条件を用い、さらに前節で得られた補正を行いながら、独立型と分散協調型で比較を行う。なお、戸建住宅には燃料電池コジェネを導入するものとした。図(1)-6の曲線は、独立型もしくは分散協調型において、横軸にCO2削減率（- $ \Delta CO_{2} $ ）を取り、縦軸にコスト増加率（+ΔCost）を示したものである。原点はコジェネレーションを導入していない従来型システムに相当しており、その場合の総コストは27.8億円/年、総CO2排出量は5.5万t/年となっている。図はこの値に対する相対変化率を示している。対象地域は札幌の山鼻地区であり、この対象地域全体におけるエネルギー供給コストを社会コストとして定義している。計算は目標とするCO2削減率をまず与え、それを達成する際のエネルギー供給機器の設備量ならびに運転パターン、貯湯槽の運用方法の組合せのうち、総社会コストが最小となるものを選択するようにしている。なお、曲線上にある×印は、CO2削減率の制約を与えずに総コストが最小となる極小点である。曲線の右端の点は限界のCO2削減率に相当しており、これよりコジェネを増やすとむしろCO2削減率が低下し、一方でコストはさらに増加する。したがって、その場合には釣り針状に上方左側に巻き上がった曲線となる。以後、これらの曲線をCO2-コスト曲線と呼ぶこととする。

図において、独立型と分散協調型の2つの曲線を比較すると、CO2削減率0%から4%付近までは、ほぼ一致していることがわかる。しかし、それ以上のCO2削減率では、独立型の曲線の傾きは急に増加する一方、分散協調型の曲線の傾きの増加は緩やかで、最高CO2削減率も大幅に向上していることがわかる。コスト増加率が同じとなるとき、例えば点線で示したコスト増加率5%のときの両曲線を比較すると、分散協調型では独立型の約2倍のCO2削減率となることがわかる。これは、独立型よりも分散協調型の方が、同じ社会コストでもCO2排出量をより多く削減できることを意味している。
図(1)-6 解析対象地域全体の社会コスト増加率-CO2削減率曲線：比較基準はコジェネレーション導入前の従来型であり、各点は横軸に示したCO2削減率を達成する上で社会コスト（設備費を含めたエネルギー供給コスト）が最小となるシステム構成と運転パターンが選択されている

次に、CO_{2}—コスト曲線の傾きが変化する理由を調べるため、独立型と分散協調型におけるCO_{2}削減率に対するコジェネの設備量構成を、それぞれ図(1)-7（a）および（b）に示す。CO_{2}削減率0%から4%付近までは、独立型と分散協調型のコジェネの設備量はほぼ同量であることがわかる。これは、各種建物の電力需要に対してコジェネの設備量が少なく、逆潮流の有無の違いが現れなかったためである。また、独立型でも分散協調型でも、コジェネは病院およびホテルから導入され始めており、次に戸建住宅に導入されていることがわかる。これは、これら3種の建物は1日を通して電力需要および熱需要があり、コジェネを高い設備利用率で運転できる需要パターンであるためである。なお、初めから戸建住宅に導入されない理由は、燃料電池は高効率であるものの、設備の単価が高いためである。

独立型ではCO2削減率が4%以上になると、戸建住宅、病院、ホテルと比べて事務所と店舗の設備が急に増加していることがわかる。この理由を調べるため、例として図(1)-6において独立型のコスト増加率5%の場合である点Aのときの、戸建住宅における電力と熱のエネルギーバランスを図(1)-8（a）および（b）に示す。逆潮流ができないためにコジェネは多くの時間帯で電力需要に合わせた運転となっており、冬季や中間季の熱需要の多くがボイラによって賄われていることがわかる。病院やホテルでも概ね同様な理由によって導入できる設備量が制限され、これ以上設備量を増やしてもCO2削減にはあまり寄与しない。これに対して店舗では、図(1)-9に示すように夜間の熱需要が無いためコジェネが運転されず、設備利用率がかなり低いことがわかる。これは事務所でも同様であり、このために他の建物に比べてコジェネの導入が後回しになっている。しかし、CO2削減量をさらに大きく設定すると、他の建物ではこれ以上のCO2削減ができなくなったために、事務所や店舗における導入が開始されたことがわかる。よって、設備利用率の低い店舗や事務所へ導入されるコジェネの設備量が増加したことにより、CO2-コスト曲線の傾きが急に増加したといえる。

これに対して、分散協調型の場合には電力需要の制限を受けないため、コジェネを熱需要に合
(a) Non-networked

(b) Networked

図(1)-7 建物ごとのコジェネ導入設備量： (a)は系統に逆潮流できない独立型、(b)は逆潮流できる分散協調型ネットワークシステム

(a) Electricity balance

(b) Heat balance

図(1)-8 独立型コジェネレーションを導入した際の戸建住宅における電力および熱供給の内訳： 設備量は図(1)-6におけるコスト増加率が5%のものに相当している。

わせた設備容量まで大型化してもその能力を十分に発揮することができ、図(1)-7（b）の4％以上のCO2削減率にみられるように同CO2削減率のときの独立型よりも病院やホテル、特に戸建住宅に多くの設備を導入することができる。このために、事務所や店舗にコジェネが導入されるCO2削減率はそれぞれ6％および10％と、独立型のときよりも高い条件にシフトしていることがわかる。また、事務所や店舗のコジェネの設備量の増加は独立型より緩やかであり、主として戸建住宅に導入される設備量の増加が優先されている。

図(1)-10（a）および（b）は図(1)-6の分散協調型に対する点Bに示した戸建住宅の電力と熱のエネルギーバランスをそれぞれに示したものである。逆潮流が可能となったことにより、電力需要のピークを越える設備量のコジェネを導入できており、独立型よりも多くの熱需要がコジェネ
(a) Electricity balance

(b) Heat balance

図(1)-9 独立型コジェネレーションにおける店舗に対する電力および熱供給内訳：設備量は図(1)-6におけるコスト増加率が5%のものに相当している。

—Demand ■CHP ■Grid electricity ■Reverse power flow ■Boiler ■Hot water tank output

(a) Electricity balance

(b) Heat balance

図(1)-10 分散協調型コジェネレーションにおける戸建て住宅に対する電力および熱供給内訳： 設備量は図(1)-6におけるコスト増加率が5%のものに相当している。

によって賄われていることがわかる。こうした理由により、熱需要が多く、かつそれらが1日を通して存在する病院、ホテルならびに戸建住宅の設備量が優先して増加したといえる。これらの建物から逆潮流された電力は他の建物で消費されており、特にコジェネが導入されない集合住宅でも系統電力に代わりコジェネの電力が消費されるため、独立型よりもCO2削減効果が向上している。また、設備量が増加した場合の設備利用率の低下も独立型と比べて緩やかとなるために、分散協調型のCO2ーコスト曲線の傾きの増加も緩やかになっている。

次に、系統電力制約の影響を確認するために、図(1)-6のA点およびB点における対象地域全体の電力のエネルギーバランスを図(1)-11（a）および（b）に示す。分散協調型は独立型よりも多くの電力がコジェネから供給されていることが明確に示されている。なお、（b）図では冬季の夜間と中間季の9時ころに系統電力需要の全てをコジェネが賄っている時間が発生しており、変電所を
(a) Non-networked

(b) Networked

図(1)-11 配電系統内の電力供給内容：(a)は独立型、(b)は分散協調型で、いずれもコスト増加率が5%の条件に相当している

遡った逆潮流をしない今回の条件では、この時間帯にコジェネの運転制約が発生していることがわかる。図(1)-6のB点まではこのように系統電力制約を受ける時間はわずかであるが、これを超えると徐々に逆潮流できる電力量が制限される時間が増加することになる。

図(1)-12はこの際の山鼻地区の5本の配電線の電圧を示したものであり、逆潮流により適正電圧を外れることがないかを調べた結果である。縦軸は、各配電線で最も制約条件から外れやすい末端の電圧を低圧換算した値であり、適正電圧は95から107Vの範囲である。なお、各配電線のインピーダンス、亘長の違いも考慮しており、需要家はそれぞれの配電線内に一様に分布していると仮定した。これより、図(1)-10のように多量の逆潮流を行っている条件下においても、配電線の電圧制約を超えることなく、安定的に電力の融通が行われていることがわかる。

図(1)-12 逆潮流が配電線末端の電圧変動に及ぼす影響（協調型） （山鼻地区、$\Delta$ Cost = +5%）
## 3 ）系統電力単価およびCO2原単位がCO2-コスト曲線に与える影響

系統電力の単価やCO2排出原単位が前節の条件と異なるときのネットワーク化の効果を調べるため、表(1)-9に示す値を用いて分散協調型のCO2-コスト曲線を作成し、感度分析を行った。ベースケースは前節の分散協調型と同じであり、ベースケースと比べて系統電力の単価のみを高くしたケースを「系統コスト増加ケース」、CO2排出原単位のみを高くしたケースを「系統CO2増加ケース」とした。これらのケースの新たに設定した値は、コジェネが代替する電源として石油火力を想定したものである。また、どちらのケースでも都市ガスの単価とCO2排出原単位は前節と同じ値を用いた。コジェネレーションが発電をした分、系統電力が抑制されることになるが、この場合の系統電力をどのように想定すべきか、種々意見がある。原子力や水力を含めた全電源平均に対するコストならびにCO2原単位を用いる場合と、調整電力の中で最もコストの高い石油火力が代替されるとする場合の2ケースが代表的なものである。ベースケースは全電源平均に対するものであり、コストならびにCO2増加ケースは石油火力代替に相当している。

図(1)-13に各ケースのCO2-コスト曲線を示す。系統コスト増加ケースの曲線は、ベースケースの曲線とほぼ同形状で下方にシフトしていることがわかる。これは、系統電力の単価がベースケースよりも高くなるほど、コジェネの発電単価が相対的に低下することになり、式(1)-1に示す燃料供給コストが相対的に減少することでコスト削減率が高くなるためである。また、電力単価が変化しても横軸の最高CO2削減率は変化しない。一方、系統CO2増加ケースの曲線はベースケースの曲線よりも傾きの増加が緩やかで、最高CO2削減率も顕著に高くなっていることがわかる。これ

表(1)-9 感度解析に用いた系統電力の供給コストおよびCO_{2}排出原単位

Supply cost (JPY/kWh)	CO2 emission factor (g-CO2/kWh)
Base case	15.8 (time variable)	411 (time variable)
Grid-ele. cost increase case	22.1 (constant)	411 (time variable)
Grid-ele. CO2 increase case	15.8 (time variable)	741 (constant)

図(1)-13 系統電力のコストおよび CO₂ 排出原単位を 3 通りに変化させた際の分散協調システムにおける社会コスト増加率-CO₂削減率曲線
は、系統電力のCO2排出原単位がベースケースよりも高い分、系統電力をコジェネの電力で置き換えたときにCO2排出削減量がより多くなり、同じコスト増加率で高いCO2削減率となるためである。このように、系統電力のCO2排出原単位が増加した場合には、曲線の形状は変わらずに右に伸びるような変化をするといえる。

系統コスト増加ケースでも系統CO2増加ケースでも、コジェネは高い設備利用率で運転しやすい需要パターンの建物である戸建住宅、病院、ホテルから優先的に設備量が増加し、次に店舗や事務所の設備量が増加するという傾向は変わらず、ネットワーク化の効果もベースケースと同様にみられる。以上より、系統電力や都市ガスの単価およびCO2排出原単位が変わった場合には、CO2ーコスト曲線を上下にシフトもしくは左右に伸縮させることによってそれらの効果を概略推定できるといえる。ただし、厳密には運転パターンや導入される建物種別がこれらの原単位によって若干変化する効果が加わる。

なお、本報告書では全電源平均のグラフを中心として示しているが、コジェネレーションによる発電量分だけ調整火力である石油火力発電を代替すると考えるならば、図(1)-13から明らかなように分散協調型コジェネレーションによる炭酸ガス削減効果は25～30%程度になるということができる。

## 4 ）コジェネの機種がCO2削減効果に与える影響

住宅用のコジェネを普及させる上で、機種による導入効果の違いを把握することは重要である。そこで、戸建住宅に燃料電池もしくはガスエンジンを導入した際のCO2排出量の削減効果を、CO2-コスト曲線を用いて独立型と分散協調型のそれぞれについて調べた。系統電力の単価とCO2排出元単位には、表(1)-9におけるベースケースと、系統CO2・コスト増加ケースに対応する石油火力を想定した場合の2種類の条件で解析を行った。

図(1)-14に戸建住宅に燃料電池とガスエンジンをそれぞれ導入した際のCO_{2}-コスト曲線を示す。ただし、業務部門の建物には前節までの解析と同様に業務用のガスエンジンが用いられている。（a）が系統電力のコストならびにCO_{2}排出原単位をベースケースとしたもの、（b）が石油火

(a) Base case

(b) $ CO_{2} $ and cost increase case

図(1)-14 戸建て住宅に導入するコジェネをガスエンジンとした場合と燃料電池とした場合の社会コスト増加率-CO_{2}削減率曲線比較：(a)は表(1)-9におけるベース条件としたものであり、(b)は系統電力コストならびにCO_{2}排出原単位を石油火力相当とした場合に対する結果である
力相当の系統CO2・コスト増加ケースである。ベースケースの燃料電池の曲線は図(1)-6と同じである。ベースケースの独立型の両曲線を比較すると、それらの最高CO2削減率の差は小さいことがわかり、ガスエンジンでも燃料電池と同程度までCO2排出量を削減できているといえる。これは、ガスエンジンは燃料電池に比べて発電効率は低いものの、出力の熱電比が高いため住宅の需要熱電比により近く、電力需要に合わせた運転のときにコジェネで賄える熱需要が多いためである。一方、分散協調型の両曲線を比較すると、ガスエンジンの方が燃料電池よりも最高CO2削減率が低いことがわかる。これは、ガスエンジンの出力の熱電比が高いことにより、熱需要に合わせた運転をしたときに燃料電池よりも逆潮流できる電力量が少なく、コジェネの電力によって置き換えられる系統電力量が少ないためである。

ここで、分散協調型においてコジェネタイプの異なった場合の両曲線の最高CO2削減率をより厳密に比べると、燃料電池導入時にはガスエンジン導入時に対して（a）では1.7倍、（b）では1.2倍となっており、系統電力のCO2排出原単位の高い（b）の方が（a）よりもコジェネ機器タイプによる差が小さくなっている。これは、系統電力のCO2排出原単位が高くなったことで、効率の低い業務部門のガスエンジンが破棄する余剩熱を増やしてでも運転されるようになり、CO2削減率に対する戸建住宅のコジェネの効率的な寄与が相対的に低下したためである。よって、ネットワーク化すると戸建住宅には燃料電池を導入する方がガスエンジンよりもCO2排出削減量が多くなり、特に系統電力のCO2排出原単位が低いときに燃料電池の優位性が高くなるといえる。

## 5 ）対象地域の建物構成によるネットワーク化の変化および地域熱電併給との比較

以上の解析は札幌の比較的住宅の多い山鼻地区を対象として行ったものであるが、本節では建物構成の異なる3地域における比較を行った。図(1)-15は対象とした3地区の建物延床面積の構成比率を示しており、山鼻、桑園、富良野地区がそれぞれ住宅地区、商業地区、地方都市に対応している。富良野地区は山鼻地区に比べて戸建住宅の割合が顕著に高いことがわかる。一方、桑園地区は事務所の割合が高い。

図(1)-16は解析対象地区の建物構成の違いがCO2-コストカーブに及ぼす影響を調べた結果である。桑園では、独立型のCO2削減率の限界値が山鼻よりやや上昇しているものの、協調型の限界値は低く、逆潮流を許容した効果が小さいことがわかる。これは、商業地区である桑園は戸建住宅の割合が非常に低く、エリア内全体の熱需要が少なかったことによるものである。一方、地方都市である富良野では、協調型のCO2削減率の限界値が19%程度まで大幅に上昇している。これは、

図(1)-15 解析対象地区の建物延床面積の構成比率
図(1)-16 解析対象地区別のCO_{2}排出量削減率に対するコスト増加率

戸建住宅の割合が高く、多量の逆潮流が可能となったほか、戸建住宅以外の需要家が効率的に逆潮流電力を利用できたためである。今回の解析では集合住宅にはコジェネレーションを導入していないが、集合住宅にもコジェネを導入したならば富良野地区と同様に山鼻地区でもより一層大きなCO2削減効果が得られるものと考えられる。

次に富良野地区を対象とし、分散協調型コジェネレーションシステムによるCO₂削減効果（図（1）-16の緑色線）を、地域熱供給と比較した結果を図（1）-17に示す。地域熱供給はヨーロッパで普及しており、大きなコジェネレーション設備から熱導管を介して温水を供給するものである。本解析では対象系全体の一つの大きな需要を大型のガスエンジンコジェネレーションで賄うものとした。ここで、地域熱供給配管による熱損失は考慮しておらず、CO₂削減率は理想的な限界値と見なすことができる。図の「配管費用なし」は、熱供給配管設置コストを考慮しなかった場合の結果である。CO₂削減率の限界値に着目すると、地域熱供給の理想的な条件下における限界値は、

図(1)-17 地域熱供給を想定した概算結果と分散協調型の比較（富良野地区）
協調型の値とほぼ同等であることがわかる。これは、協調型において既設の系統電力網を利用することで、地域熱供給配管を導入するのと同等のCO2削減効果が得られることを意味している。また、図の「地域熱供給国内配管使用」、「地域熱供給海外配管使用」は、概略の配管設置コストを考慮した場合の結果であり、それぞれ国内と海外の配管工事費を想定している。これらの結果は、協調型に比べて高いコスト増加率となっており、地域熱供給配管の新設は大幅なコスト増加となる可能性を示している。ただし、本解析ではガス配管は既設であるとして、そのコストは含めていない。

以上より、ヨーロッパで普及している大型地域熱供給はよほど熱導管コストが安くない限り割高となり、ガス配管やプロパンガス供給の発達している我が国では本研究で提案する分散協調型コジェネレーションシステムの方がコスト増加を抑えつつ十分なCO2削減効果を得る上で有効であると言える。

## 6 ）ネットワーック効果のロバスト性解析

以上、系統に逆潮流できない「独立型」に比べて、系統に逆潮流できる「分散協調型コジェネシステム」は同一の社会コストで約2倍程度のCO2削減効果を持つことが明らかとなったが、このロバスト性（普遍性）確認するために、さらに種々条件を変化させた解析を行った。

図(1)-18 建物群構成を同じに保ちながら札幌と東京におけるエネルギー需要パターンを与えた際の解析結果比較

図(1)-19 戸建て住宅におけるコジェネをガスエンジンタイプに変えた際の比較
図(1)-18は建物群床面積構成を同じに保ちながら札幌と東京におけるエネルギー需要パターンをそれぞれ与えた際の解析結果を比較したものである。熱需要の少ない東京では札幌に比べてCO2の削減効果は少なくなっているものの、「分散協調型」と「独立型」の相対関係はほぼ同様に保たれていることがわかる。したがって、電力と熱需要のパターンが変化したとしても、本解析の結論であるネットワーク化の効果は概ね同様に論ずることができることが確認された。

次に、図(1)-19は戸建住宅におけるコジェネを燃料電池からガスエンジンタイプに変えた際の比較結果である。ガスエンジンは燃料電池に比べて熱電比が高く、熱需要の少ない東京地区では燃料電池に比べてあまりマッチしていない。そのために熱需要の少ない東京ではコジェネの運転が制限され、逆潮流量がわずかとなるので、「分散協調型」と「独立型」の差異が燃料電池型に比べてわずかになっている。この点では、本解析の普遍性は若干低下しているが傾向は同様といえる。

以上、効果が少なくなる条件は多少あるものの、系統を利用して余剰電力を融通し合う「分散協調型コジェネレーションシステム」は「独立型」に比べて同一な社会コストで極めて高いCO2削減効果をもつという結論は概ね普遍的に論ずることができることを確認した。

## 7 ）本節の結論

分散配置されたコジェネレーションを電力系統でネットワーク化し、余剰電力を系統内で利用する分散協調型コジェネレーションシステムのコストならびにCO2排出削減効果に関して、新たにCO2—コスト曲線を導入し、ネットワーク化を行わない独立型との比較を行った。札幌の住宅の多い変電所下流の1バンクを基本的なモデル対象として解析した結果、以下のような知見を得た。

（1）独立型の住宅にコジェネレーションを導入する際に、電力需要の短時間の変動がコジェネの発電量に与える影響を調べた。10分刻みおよび1時間刻みのデータから解析したコジェネの発電量を比較した結果、電力需要が短時間に変動することを考慮すると、発電量は変動を考慮しない場合の約90%に低下することが示された。

（2）分散協調型は独立型に比べて、最大CO₂排出削減量ならびに同じコストでのCO₂排出削減量がどちらも著しく増加した。これは、ネットワーク化によって個別建物の電力需要以上の運転が可能となり、対象地域全体で高効率な設備の導入ならびに運転ができるようになったことによるものである。ただし、逆潮流できる電力量は全て系統内で消費される範囲に制約される。したがって、この削減効果の程度は対象とする地域の建物構成によって変化するが、その効果と意義の大きさを確認することができた。

（3）系統電力の単価およびCO2排出原単位による分散協調型のコストやCO2排出削減効果を感度分析により調べた。その結果、ネットワーク化の効果は電力単価やCO2排出原単位が変わっても概略同様な相対関係にあり、CO2一コスト曲線が上下にシフトまたは左右に伸縮するような傾向を示すことが確認された。なお、今回の解析において、コジェネレーションによる発電電力が全電源平均を代替すると考えた場合に比べて、石油火力代替と考えた場合にはコジェネレーションによるコスト低減ならびにCO2削減効果が顕著に増加することが示された。

（4）独立型の場合には戸建住宅に燃料電池もしくはガスエンジンを導入することによるCO2削減効果にあまり差はなかったが、ネットワーク化した場合には燃料電池を導入した方がより高いCO2削減効果が得られた。これは、燃料電池はガスエンジンに比べて熱電比が低く発電量が多い
め、独立型では逆潮流できないことによる運転制限が多くなるが、ネットワーク化した場合にはコジェネによる電力供給量が増加するので、ガスエンジンに比べて発電量が多く高効率である特性を最大限に利用できるようになるためである。

(5) 上記の結論は北国のみならず、東京のような温暖な地域でも概ね同様に成立する。ただし、熱電比の大きなガスエンジンコジェネを戸建住宅に用いた場合には比較的少ない熱需要によって運転が制限されるため、北国と比べて独立型に対する分散協調型の優位性がわずかとなる。

## （２）需要家選択行動を社会最適に誘導するための条件解析

前節において社会コストならびにCO2削減の観点から分散協調型コジェネレーションシステムの有効性について明らかとなった。しかし、需要家は社会コストやCO2排出量を意識せずにコジェネレーションの導入ならびに運用を行う。そこで、需要家が自身の便益を最大にしようとする行動が自ずと社会最適と一致した結果となるための補助金やエネルギーコスト条件について解析を行った。

先に示した図(1)-6は社会コストと名付けた設備費を含めたエネルギー供給コストの増加率を縦軸にとり、横軸にはその際のCO2排出量の削減率をプロットしたものである。今回用いた解析条件ではCO2削減率が1%近傍に社会コスト最小点があり、それよりもコジェネ導入量を増やすと設備費の増大に伴って社会コストは増加することになる。CO2の大幅削減を実現するには、社会コストの増大とのバランスを考慮しながら、図の極力右側の点を目指すこととなる。一方、需要家はCO2発生量に配慮すること無く、必要コスト（以下、需要家コストと呼ぶ）がコジェネ導入前に比べて有利となる設備量ならびに運用パターンを選択する。したがって、需要家から見た設備費やエネルギー価格によっては、コジェネレーションの導入が進まないほか、エネルギーを無駄に捨ててでも安上がりとなる運用を行い、社会コストが増大しながらCO2も増えるようなことにもなり得る。すなわち、図の曲線よりも左上方に逸脱するような結果となる。そこで本解析は社会コストが最小となる分散協調型に対するCO2-コスト曲線上（これを次節以降ΔCostmin線と定義した）に需要家の選択を誘導する条件解析を行うものである。

需要家は設備費と光熱費の総和が最小となる選択を行うので、十分なCO2削減を行うにはコジェネの設備費がかなり割安とならなければならない。これには設備費に対する補助金等により誘導することになるが、まず図(1)-6におけるCO2削減率8%に相当する設備量が導入された条件で、需要家に対する各種エネルギー価格条件を変化させる解析を行った。このときの設備量構成は表

表(1)-10 対象地域における CO_{2} 削減率を 8% とした際の建物別

コジェネレーション導入設備量

Total capacities in the area (kW)	Capacities per unit floor area (W/m^{2})
Detached house	1907	7.2
Hotel	373	24
Hospital	1155	28
Store	0	0
Office	801	16
(1)-10に示すとおりである。

## 1 ）電力／ガス価格比率に対する需要家行動

電力／ガス価格比が需要家の設備運用行動に与える影響を調べるため、設備構成を表(1)-10の条件に固定し、価格比に対する感度分析を行った結果を図(1)-20に示す。図の横軸はCO2排出原単位あたりの電力／ガス価格比であり、電力と都市ガスのCO2排出原単位あたりの価格が等しいときに1となっている。縦軸の第1軸はCO2削減率を示しており、第2軸は需要家が選択した運転パターンに対する社会コスト（ΔCost）と、第1軸のCO2削減率を達成するための最小社会コスト（ΔCost_{min}）の差分、すなわち追加社会コストを表している。また、破線はCO2削減率8%における最小社会コストに対応している。この図から、CO2排出原単位あたりの電力／ガス価格比が1となるときにCO2削減率が最も高くなり、社会コストは（ΔCost_{min}）に一致することがわかる。これよりも価格比率が高くなると、徐々にCO2削減率は低下し、追加社会コストは増加する。これは、価格比率が高くなるとガス価格が電力価格よりも相対的に安くなるため、無駄な運転をしてでもコジェネを稼働させる方が需要家にとって経済的となり、燃料消費が増えることによるものである。さらに、CO2削減率が下がることに伴い対応する（ΔCost_{min}）も減少するため、追加社会コストはより一層増加したことになる。すなわち、図(1)-6上では社会コスト最小曲線上にあった点が左上方に点が移動したことに相当する。逆に、価格比率が1よりも低い場合にもCO2削減率は低下するとともに、追加社会コストが増加している。これは、ガス価格が相対的に高くなるために、コジェネを稼働させるよりも系統電力とボイラのみで需要を賄う方が安くなる時間帯が増加し、コジェネの設備利用率が低下するためである。

以上より、CO₂排出原単位で補正した電力／ガス価格比が一致するように料金設定を行うことが、需要家を社会最適に誘導できる条件であるといえる。自然な市場原理の下でこうした最適比率になるためには、例えば炭素税の付加が有効であるものと思われる。

図(1)-20 電力/ガス料金比による需要家行動変化に伴う対象地域の CO2削減率ならびに社会コスト変化
なお、今回の解析では設備導入量を固定しているが、電力／ガス価格比が1よりも小さくなった場合にはコジェネの設備利用率が低下するために、需要家は設備容量を若干縮小するように行動する。その場合には設備容量を固定した本解析に比べてCO2削減率はより一層減少する。

## 3 ）逆潮電力買取価格に対する需要家行動

設備量構成を固定し、逆潮買取／電力価格比を変化させた際の需要家の応答について調べた結果を図(1)-21に示す。横軸は逆潮買取／電力価格比であり、縦軸の第1軸および第2軸は図(1)-20と同様である。ここで、逆潮買取／電力価格比が1となるときの点は、図(1)-6におけるCO2削減率8%と同じ条件である。図において、価格比が0から0.2まではCO2削減率も追加社会コストもほぼ変化していないが、これは0.2以下となると需要家にとって逆潮流のコストメリットがなくなり、逆潮流を行わない独立型と同じになるためである。ただし、設備が過大な独立型となるために、図(1)-6における独立型曲線よりも左上方に点が移動することになる。

逆潮買取／電力価格比が1の時にCO2削減率および社会コストに関して需要家は社会最適と一致した選択を行い、その価格比が低下するにつれて社会最適から逸脱し始めることが分かる。ただし、CO2削減率の減少は価格比が0.6となるまでそれほど変化していない。したがって、需要家を社会最適と一致した行動に誘導するには、逆潮買取／電力価格比を0.6以上にすべきということができる。

なお設備量構成を固定しない場合には、逆潮買取／電力価格比が減少するとコジェネ設備を縮小する行動が現れるので、CO2削減率を高く保つにはこれを抑制するような手法が必要である。例えばコジェネ設備量が大きくなるとより有利な補助金を獲得できる等の手法が考えられる。

## 4 ）電力会社の便益確保のための条件解析

近年は電力とガスの自由化が始まり状況が変わりつつあるが、これまでコジェネはガス会社にとって有利となるものの電力会社の便益を減少するため、電力会社は電力価格を下げるようなメ

図(1)-21 逆潮電力価格/購入電力価格比に対する需要家行動変化に伴う対象地域の CO₂ 削減率ならびに社会コスト変化