Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ついては、平成20年5月長期エネルギー需給見通し $ ^{14} $ 、平成21年8月長期エネルギー需給見通し(再計算) $ ^{15} $ 、平成24年9月革新的エネルギー・環境戦略 $ ^{16} $ において想定されている数値を参考にしつつ、最後の政策提言において考察する。

ちなみに、中小水力を含む水力発電、地熱発電、主として石炭火力に混焼されるバイオマスといった「その他再生可能エネルギー」は慣性モーメントを有する同期電源でありかつ比較的安定した出力特性を持つので、風力発電や太陽光発電が持つような系統連系上の課題は少ない。

## 4 ）サブテーマ2のシミュレーション結果から得られた重要戦略項目の状況と対応

上記シナリオを、東日本地域を対象とした電力系統モデル（モデルの詳細は、サブテーマ2の成果を参照）に当て嵌めてシミュレーションを行い、2）に示した重要戦略項目の状況と対応を検討した。

a 送電線建設問題：メガ太陽光・風力を立地点から最寄りの系統に接続する送電線は建設されるものと想定。北本連系線ならびに北海道と本州50ヘルツ系統の基幹系統について、潮流計算を行い熱容量ならびに定態安定度から見たポトルネックを検討

b Ramping対応調整電源確保問題：アメダスデータを用いて1年間を通じた10分間隔の需給バランス計算を行い、太陽光・風力のRamping Up & Down現象の発生状況と、調整電源の規模と稼働に及ぼす影響について検討

c 事故時間波数安定問題：同様に1年間を通じた10分間隔の需給バランス計算を行い、同期電源比率が一定値以下になる場合は、太陽光・風力発電の出力を抑制することで、本件問題の発生可能性を検討

その結果、各項目について、次のような課題の存在が明らかになった。なお、以下のシミュレーション解析の事例は、1年間を通じた解析結果の中から図(1)-13に示す3月14日0時から3月23日24時の部分を切り出したものである。この時期は北日本を低気圧が頻繁に通過する一方で、春が到来し日射量も強くなっており、風力発電、太陽光発電ともに、極めて短期間のうちに両者が有する発電ポテンシャルをフルに発揮できる期間と、発電できなくなる期間が存在する。このため、再生可能エネルギー電源を大量に導入した社会において発生する問題の所在を分かりやすく示すのに適していると判断して、示したものである。
14日（土）列島大荒札

前線を伴った低気圧が発達しながら日本海からオホーツク海へ。寒冷前線が本州付近を縦断し、各地で暴風、島根県では家屋の被害。広い範囲で交通機関に運休や遅れが出た。

15日（日）関東以西は行業日和

北日本は暴風や高波の影響が残るが、

日本海側の雪は次第に弱まる。東～西日本は高気圧に覆われ、穏やかな

日付しに恵まれる。北海道元りも岬で

最大瞬間風速36.3m/s。

16日（月）近畿～九州北部で黄砂北日本は上空に寒気を伴った気圧の谷が通過し、景や雨。北陸は午後から量で所々雨。東日本以西では高気圧に覆われ暫れ晴れ。高知市、熊本市、宮崎市でサクラ開花。

17日（火）東北～九州で広く黄砂上空に寒気を伴った気圧の谷が通過。北日本～北陸は畳雨で、雨と所も。未明石川県輪島市直径10mmの上を観測。松山市大分市サクラ開花。

18日（水）気温上昇

日本の東海上の高気圧に覆われ、北海道を除き掲載。最高気温は6月下旬並び、東北以南は広く黄砂を観測。岐阜市、山口県下関市、長崎県対馬市でサクラ開花。

19日（木）初夏の陽気

日本列島は東海上の高気圧に広がる。北日本と西日本の一部を除き初夏を思わせる陽気。静岡市、名古屋市、京都市、佐賀市、鹿児島市、広い範囲で相次いでサクラ開花。

20日（金）春分の日

日本付近を寒冷前線が通過、東日本中心に午前中雨。西日本は朝から、東日本も午後は晴れて気温上昇。鹿児島市の最高気温27.6℃は6月下旬並。甲府市、高松市サクラ開花。

21日（土）から開催된全国的移動性高気圧に覆われる。北日本の一部で雪の所を除き穏やかに晴れる。日中は4月上旬～5月中旬の日、東京都、和歌山市、岡山市、長崎市でサクラ開花。

図(1)-13 2009年3月14日（土）～23日（月）の天気図 $ ^{20)} $

22日（日）春の風

低気圧が発達しながら日本海を北東進。東～西日本は南風が強く、四国や九州南部は暖かく湿った空気が流入し雨や雷雨。鹿児島県は錦江町田代77.5mm/1hなど非常に激しい雨も。

a 供給力が広範囲に分布する太陽光発電、風力発電の大量導入による課題を把握するためには、東日本全体という視点だけではなく、北海道、東北、関東という地域と将来はより詳細なローカル（局所）という3つの空間的視点で検討する必要がある。特に東日本は、北本連系線（直流送電）によって北海道と東北＋東京の2地域に分断されていることに加え、風力のポテンシャルが北海道に集中していることから、北海道の状況に留意しなければならない。

b 東日本大で見ると、ベースシナリオの導入量では、3つの重要戦略項目には大きな問題が生じない（図(1)-14）。（この導入量は、太陽光で2012年6月末（全国560万kW）の4倍、風力で2012年6月末（260万kW）の1.7倍に相当する）

図(1)-14 シミュレーション解析の事例：ベースシナリオにおける東日本の状況

c しかし、図(1)-15 のLNG GCCの動きに示すように、北海道においては、この段階で調整電源は複雑な運転が必要となることに留意しておく必要がある。また、炭素制約をかけると石炭火力
も調整電源としての運転が必要となる。

図(1)-15 シミュレーション解析の事例：ベースシナリオにおける北海道の状況

d ベースシナリオの約2倍となる中庸シナリオの導入量になると、北本連系線がボトルネックとなるとともに、風力発電について出力抑制（図(1)-16、Suppressed Windの部分参照）が必要になるなど、北海道において3つの重要戦略項目のすべてにおいて課題が発生する。

図(1)-16 シミュレーション解析の事例：中庸シナリオにおける北海道の状況
e 中庸シナリオの約2倍となる最大シナリオの導入量に達すると、北海道では風力と太陽光の双方に大量の出力抑制（図(1)-18、Suppressed PVとSuppressed Windの部分参照）が必要となるなど、課題は一層鮮明になる。

図(1)-17 シミュレーション解析の事例：最大導入シナリオにおける東日本全体の状況

図(1)-18 シミュレーション解析の事例：最大導入シナリオにおける北海道の状況

f 各意思決定項目の電力供給に及ぼすインパクトを整理すると、事故時間波数安定問題＞ランピング対応問題＞送電線建設問題の順と考えられる。

2030年に最大導入シナリオ程度の導入量を目指す場合、中庸シナリオの導入量から推察する
と6年後の2020年頃には課題発生が現実のものとなる可能性が高い。これは対策の決定と実施に残された時間はほとんど無いことを意味する。

さらに、各重要戦略項目に関する分析結果をまとめると、以下のようになる。

## 送電線建設問題

a 最大導入シナリオで、北本連系線とその周辺部に、熱容量及び定態安定度限界 $ ^{6} $ によるボトルネックが発生する。現状 0.6GW である北本連系線はベースシナリオでもボトルネックとなる。最大導入シナリオになるとボトルネックとなる頻度が著しく増大する。2GW に増強することでボトルネックでなくなる（図(1)-19）が、代わって道南幹線が新たなボトルネックとなる。

図(1)-19 各シナリオと 2 GW に増強した場合の北本連系線の潮流

（注）北本連系線容量が0.6GWの場合、1年8760時間の中で上限値に到達する時間の合計値は、ベース→中庸→最大の順で長くなり、最大シナリオでは4515時間（52%）を占めるようになる。北本連系線容量を2GWに増強すると、上限に到達する時間はゼロとなる。

b 北海道に立地を進める場合は、早めに北本連系線と道南幹線を始めとする道内の基幹送電線の能力増強（既設送電線と並行して送電線を新設、あるいは既設送電線の電圧階級を一段階昇圧する）に着手する必要がある。

c 北本連系線と道南幹線の増強が効果を発揮するには、周波数安定度問題（後述）が技術開発により一定程度解決され風力・太陽光の出力抑制が大幅に緩和されることと組み合わせることが必要。

d しかし技術開発と送電線の建設には時間を要することから、問題が顕在化するまでの時間的
余裕を確保するために、風力発電の北海道への集中立地を避け、北東北の着床式の立地を促進することも有効。

e モデルでは、基幹系統線への影響についてのみ評価したが、基幹系統線までの接続も、政策的、経済的には重要な課題。

## Ramping対応調整電源確保問題

冬場に低気圧が発達しながら北日本を通過する場合、風力と太陽の発電出力は、双方の稼働が高まる時間帯をピーク、双方が稼働しない時間帯をボトムに、数日から数時間を周期とするRamp-up & Ramp-down現象が発生する。この結果、これに需要変化が重畳して、調整電源には、これまで経験したことの無い複雑な運転が求められる（図(1)-20）。

図(1)-20 需要変化と Ramp-up, Ramp-down の 重量効果 （北海道最大シナリオ）

b　2009年の実気象データを用いたシミュレーション結果（表(1)・14）に基づくと、北海道では、ベースシナリオで、

需要低下時に Ramp-up が、あるいは需要増加時に Ramp-down が発生して、調整電源に需要の変化を超えた厳しい出力調整が求められるケースが、年間を通じて発生する。（計 97 回）

前者と後者の発生割合はおよそ半々である。

・ 低気圧が通過する1月～4月には頻繁に発生する。（うち58回）

中庸シナリオでは、調整電源に需要の変化を超えた出力調整が求められるケースが年間254回に増加。しかし、最大シナリオでは、事故時間波数安定問題への対応のための風力の出力抑制によって影響がむしろ緩和されて202回となる。

表(1)-14 調整電源に需要の変化を超えた出力調整が求められる回数（月別）
1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月	計
ベース	需要増 + Ramp down	8	6	7	8	5	2	1	0	3	0	1	1	42
需要減 + Ramp up	10	7	7	5	5	4	3	1	3	6	2	2	55
計	18	13	14	13	10	6	4	1	6	6	3	3	97
中庸	需要増 + Ramp down	15	15	14	16	7	5	7	5	16	15	6	13	134
需要減 + Ramp up	16	13	9	14	8	6	10	5	15	10	5	9	120
計	31	28	23	30	15	11	17	10	31	25	11	22	254
最大	需要増 + Ramp down	17	14	13	14	7	3	3	0	11	11	6	10	109
需要減 + Ramp up	16	13	11	12	7	3	2	1	8	5	4	11	93
計	33	27	24	26	14	6	5	1	19	16	10	21	202

c ベースシナリオでも北海道では需要の 1/2 を太陽光発電と風力発電が供給する時間帯が発生（前掲図(1)-15）。中庸シナリオでは太陽光発電と風力発電の出力が北海道の需要を上回り（前掲図(1)-16）、東北でも北海道から移入される電力を加えれば、太陽光発電と風力発電の供給が 1/2 程度を占める時間帯が出現する（図(1)-21）。しかし、その場合でも東京電力管内での供給シェアは 20% 以下にすぎない（図(1)-22）。

図(1)-21 シミュレーション解析の事例：中庸シナリオにおける東北の状況
図(1)-22 シミュレーション解析の事例：中庸シナリオにおける東京の状況

d 炭素制約をかけると、いずれのシナリオにおいても、現在はベースロードとして運転されている石炭火力にも出力調整が求められるなど、調整電源には厳しい運転対応が求められる(図(1)-14～18、図(1)-21～22)。

図(1)-23 に示すように、ベースシナリオから最大導入シナリオに向けて太陽光発電と風力発電の導入量を約3000万kW増加しても、調整電源であるLNGなどの火力発電設備容量は約1400万kWしか減少せず、しかもその設備利用率は40%から35%に低下する。以下に示す事故時間波数安定問題がある程度解決すると、調整電源の稼働率は更に低下する可能性が高い。キャパシティ市場の検討と整備は急務の課題である。

図(1)-23 各シナリオで必要となる火力発電設備量とその設備利用率の変化
## 事故时周波数安定問題

a 系統・電源事故によって供給力が瞬時に低下した際に、太陽光や風力発電のように慣性モーメントを有しない電源のシェアが大きいと、周波数が管理値を超えて急激に低下し、系統全体の停電につながる危険性が高まる（現状の系統では慣性モーメントを有する電源がほとんどのため、周波数の低下は比較的ゆるやかで調整電源による制御が可能であり、問題が生じることはない）。b しかも、この系統事故は、送電線への落雷を中心に風雨・氷雪など自然現象に起因するものが主体であり、我が国のどの需要家についても瞬時電圧低下という形で年数回影響を与えている日常現象であることに留意しなければならない。

c 世界に先駆けて風力発電を中心に再生可能エネルギーのシェアを高めているアイルランドでは、この事故時間波数安定問題を最大の問題として認識し、詳細な交流モデルによる安定解析を実施。周波数安定度の管理指標として SNSP 比7を選定し、これを 50%程度に管理している（図(1)-24）。

図(1)-24 アイルランドの 2013 年冬の SNSP 管理状況

d 系統・電源事故時の周波数安定度の指標である SNSP 比が北海道において 50% を超える時間は、ベースシナリオから中庸シナリオの間でアイルランドの今冬の状況（860 時間相当）と同程度となる。また、年平均 SNSP 比は中庸シナリオでアイルランド今冬の同程度（33%）となる（図(1)-25,26）。
図(1)-25 北海道において 1 年の内 SNSP 値が 50%以上となる時間

図(1)-26 北海道における年間平均 SNSP 比(%)

e 火力発電単機の容量が大きいなどアイルランドとの相違点を考慮すると、北海道ではベースシナリオの導入量でも本件問題が発生する可能性がある。また、本モデルでは、北本連系潮流は、実際の運用 $ ^{8} $ とは大きく異なり、最適経済運用を仮定していることに留意する必要がある。つまり実態の運用に合わせると、問題発生の可能性が高まる可能性が大きいと考えておくべきであろう。いわゆるアンシラリー・サービス $ ^{9} $ 市場の検討と整備は急務の課題である。

f 北海道では、導入量が拡大するにつれて SNSP 比が 50% を超える時間帯が拡大し、最大シナリオになると約 5000 時間（約 200 日）になり（図(1)-24）、年間平均の SNSP 比も 40% に達する（図(1)-26）。この結果、大規模な出力抑制が必要となる（図(1)-27）
図(1)-27 各シナリオにおける北海道での太陽光、風力発電出力抑制率（%）

g この結果、北海道における太陽光と風力、とりわけ風力の設備利用率は、ベースから中庸、最大と導入量が増えるに伴い、大幅に低下する。ベースケースでは約30%あった風力発電の利用率は約1/2の15%程度まで大きく低下する。（図(1)・28）。

（注）設備利用率（%）＝発電量（GWh）/発電設備容量（GW）×8760時間

図(1)-28 北海道における太陽光、風力の設備利用率(%)

h この影響を大きく受け、東日本全体の発電電力量に占める太陽光・風力比率は、設備導入量の増加に見合っただけの伸びを示さず、頭打ちの傾向を示す（図(1)-29）。
図(1)-29 各シナリオにおける東日本全体の太陽光・風力比率(%)

こうした導入効率低下を防ぐ対策として、a 北本連系線の増強（基幹送電線増強を含む）する、b 技術開発により SNSP 比管理限界を 75% に引き上げる、c 風力設備の一部を東北北部にシフトする、を考え、最大シナリオを対象にその効果を複数計算した（図(1)-30）。これらの対策により 3% 弱、太陽光と風力のシェアが高まる。

図(1)-30 各種対策による東日本全体の太陽光・風力比率向上効果
d こうした対策の効果を比較すると、

i. 技術的に容易な北本の増強と風力発電の東北シフトを組み合わせると太陽光・風力比率を1％増やす効果がある。

ii. 技術開発により SNSP 管理限界を 75% に引き上げることが出来れば、単独で 1% 以上の効果があり、さらに北本増強 2GW と組みわせることにより、太陽光・風力比率を 1.7% 増やす効果がある。

iii. これに東北シフトを組み合わせると、かえって太陽光・風力比率は下がる。東北へシフトする場合は、北海道と同等以上に風況の良い箇所を選ぶ必要がある。

iv. 北本 8GW 増強による効果は大きい（2.5％増）。しかし北本を 2GW 以上に増強する場合は、他の基幹送電線もあわせて増強しなければ効果が現れないことを考慮すると、その投資効果については慎重な吟味が必要である。

v. 北本増強を4 GWに抑えた場合でも、その効果が2.3%増もあることを考えると、北本増強の投資効率最適点は2 GW～4 GWのどこかに存在すると考えられるが、これもより厳密な評価が求められる。

e ちなみに、北本を8GWに増強した場合の北海道の需給バランスを図(1)-31に示す。これを実現するためには、北海道と東北の基幹送電線の増強が次表の通り必要となる。

図(1)-31 最大シナリオで SNSP75%＋北本 8GW 対策時の北海道の需給バランス
表(1)-15 北本連系 8GW 増強に併せて増強すべき基幹送電線

送電線	変電所	距離[km]	最大送電容量[GW]	同左増強前[GW]	最大潮流[GW]
北上幹線	宮城～岩手	147	10.47	3.86	7.46
十和田幹線	岩手～上北	98	10.47	6.33	7.56
道南幹線	函館/大野～西双葉	176	10.47	1.48	8.17
道央南幹線	西双葉～南早來	74	5.24	3.54	4.97

図(1)-32に増強が必要となる基幹送電線を系統図上赤太線で示してある。

太い赤線：増強が必要な

基幹送電線

▲：風力設置想定箇所

細い緑線：風力電源線

図(1)-32 北本を 8 GWに増強する場合に併せて増強が必要な基幹送電線
## 5 ）政策への示唆と今後の課題

4）の成果を踏まえ、再生可能エネルギーの主力となる太陽光発電と風力発電が大量に導入される社会を目指す場合の、政策への示唆と今後の課題を下記の通りまとめた。

### a. 太陽光発電と風力発電の導入促進政策について

## i 複数の空間的視点からの政策検討

太陽光発電と風力発電は非同期電源であり、風力資源は北海道から東北に偏在することに加え、その発電出力は局地的な気象条件や系統状況に大きく左右される事を踏まえ、日本全体の導入促進政策を考える場合であっても、全国、地域、局所の3つの空間的視点から問題が生じることがないか、検討しておくことが必要である。特に、資源が豊富でしかも交流的に独立した北海道については、アイルランドの先行実施状況を参考にしつつ、精緻な検討を行うことが必要である。

## ii 時間的、空間的に精緻なモデル整備に対する政策支援

こうした評価を行うために、日本全体を対象に、本研究で使用したような時間的、空間的に詳細な電力需給モデルはもとより、周波数安定度など極めて短時間の系統挙動を評価する交流モデル、こうしたモデル評価の基礎となる太陽光発電や風力発電の出力予測モデルなどの整備と高度化に産学官が協力して取り組むとともに、国が資金面で支援を行うことが必要である。

## iii 技術開発に対する支援

これまであまり注目されて来なかった事故時間波数安定度問題については、これが顕在化すると大幅な出力抑制が必要となることから、太陽光発電と風力発電に慣性モーメントを付与するための技術開発に国も積極的に支援することが必要である。

## iv基幹送電線の強化に対する支援

送電線建設には時間を要することから、建設支援によって基幹送電線の強化に着手する必要がある。

## v風力発電の東北への立地誘導など

しかし、技術開発や送電線建設には時間を要することから、早期に問題が顕在化しそれが導入制約とならないよう、風力発電の立地促進政策については、資源賦存量は大きいが需要地からは遠い北海道だけではなく、東北北部への立地（例えば着床式洋上風力）を誘導する政策も検討する必要がある。また、③に示した技術開発の成果を待つだけでなく、慣性モーメントを有する風力発電についてFIT法上優遇することにより、その普及を促進させることも考えられる。

## viキャパシティ市場とアンシラリー・サービス市場の早急な検討と整備

大規模な導入を目指す場合は、調整電源の確保や系統慣性モーメントの不足対応にかけることのできる時間がそれだけ短くなることから、導入量が小さな段階から、我が国のエネルギーと地域需要の特性に合わせたキャパシティ市場とアンシラリー・サービス市場を検討し、その整備を進めることが必要である。

## vii事故時間波数問題に対応するための管理値と管理目標の検討

北海道と同じ系統規模と地域的広がりを持ち再生可能エネルギーのシェアを世界で最
も高めているアイルランドの検討を参考に、北海道において事故時間波数問題が顕在化する前に、SNSP比などの管理値を選定しその管理目標を設定することが必要である。

### b. 当面の再生可能エネルギー導入目標について

エネルギー基本形計画を改定する際に、我が国全体の再生可能エネルギーの導入目標をどう考えるかが大きな議論となったと伝えられるが、この点に関して今研究から示唆されることを示したい。

まずは、当面の導入主役となる太陽光発電と風力発電について、a.で示した政策への取り組み状況を踏まえてどう進展するかを判断し、それに基づいて再生可能エネルギー全体の導入目標を考える必要があることは言うまでもない。

その上で、今回の研究における東日本を対象としたシミュレーションを、仮に日本全体に拡大した場合に、どのようなことが言えるか試算してみた。

東日本の需要は全国の45%であり、電力需要は東日本と西日本でほぼ拮抗している。しかし、自然条件に大きく依存する再生可能エネルギーは、表(1)-16に示すように、東日本と西日本で分布が大きく異なっている $ ^{21} $ 、 $ ^{22} $ 。風力資源は東日本に偏っているのに対し、日射量に依存する太陽光発電資源は西日本に偏っている。既存水力は西日本に主として立地しているが、今後開発が期待される中小水力資源はほぼ均等に分布している。なお、地熱資源や廃棄物発電については、当面期待される開発ポテンシャルがさほど大きくない。

表(1)-16 風力、太陽光、中小水力ポテンシャル等の東日本、西日本の賦存状況

東日本	西日本
電力需要 2010 実績 (億 kWh)	4,084	4,905
風力ポテンシャル (万 kW)	845	320
太陽光ポテンシャル (万 kW)	1,319	2,537
一般水力 2010 実績 (万 kW)	845	1,286
中小水力ポテンシャル (万 kW)	749	761

最後に、図(1)-29に示した今回の東日本を対象としたシミュレーションの基本的な結果に、こうした東日本と西日本の再生可能エネルギー・ポテンシャルの分布差、さらに中小水力発電、地熱発電などのエネルギー源を加味して、最大導入シナリオと中庸シナリオを全国に適用した場合に、発電電力量に占める再生可能エネルギーの比率がどのように変化するか推測してみた。最大シナリオで4%程度になる風力のシェアは全国に拡大することで1%低下するが、10%程度になる太陽光はほとんど変わらないと考えられる（図(1)-29参照）。これに中小水力の増加分と地熱や廃棄物発電による増加分2～5%（表(1)-12、図(1)-12参照）を加え、更に東日本には少ない既存水力の出力分4%を加味すると、中庸シナリオで17%程度に、最大シナリオで27%程度に達するのではないかと推計される（図(1)-33）。
図(1)-33 東日本のシミュレーション結果から推計した日本の再生可能エネルギー比率

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

解析モデルの精緻化などにより、これまで空間的、時間的に詳細な検討が行われてこなかった再生可能エネルギーの導入促進政策について、重点的に取り組むべき政策課題の発生場所と発生時期をある程度特定して、検討することが可能となった。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

今後、環境省や経済産業省において検討が進められるエネルギー基本計画の具体化、気候変動対策の検討、CO $ _{2} $ 削減目標の検討に際して、本研究のモデル評価の結果とそこから導かれる政策提言は有効に活用することができる。
## 6 ．国際共同研究等の状況

電源構成の移行に向けたプロセスを考えるための研究会を、来日中のJulia Wittmayer氏（エラスムス大学オランダ・トランジション研究所）を招いて2013年2月18日に東京大学にて開催。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

特に記載すべき事項はない

## <査読付論文に準ずる成果発表>（対象：社会・政策研究の分野）

特に記載すべき事項はない

## くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない

## （2） 口頭発表（学会等）

特に記載すべき事項はない

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

## （４）シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない

## (6) その他

特に記載すべき事項はない

### 8 \. 引用文献

1）籠屋邦夫（2000年）：「選択と集中の意思決定」東洋経済新報社

2） 欧州風力エネルギー協会（訳：日本風力エネルギー学会）（2012年）「風力発電の系統連系～欧州の最前線～」 ISBN: 978-4-906826-00-1

3) 経産省（2009年）「新エネルギー大量導入時の系統安定化に向けた取り組みに関する欧州現地調査概要」

http://www.meti.go.jp/committee/materials2/downloadfiles/g90522a03j.pdf

4） 小西雅子（2012年）「再生可能エネルギーの大幅導入に成功したスペイン」日本気象学会「天気」59(10), 967-974
5) EURELECTRIC (2011 年) "RES Integration and Market Design: are Capacity Remuneration Mechanisms needed to ensure generation adequacy?" http://www.eurelectric.org/media/26300/res_integration_lr-2011-030-0464-01-e.pdf

6) Edoardo Binda Zane, Robert Brückmann (eclareon), Dierk Bauknecht (Öko-Institut), et al. (2012 年) "Integration of electricity from renewables to the electricity grid and to the electricity market - RES-INTEGRATION Final Report" http://www.eclareon.eu/en/res-integration-final-report

7) Heymi Bahar, and Jehan Sauvage (2013 年) "Cross-Border Trade in Electricity and the Development of Renewables-Based Electric Power LESSONS FROM EUROPE" OECD

http://search.oecd.org/officialdocuments/publicdisplaydocumentpdf/?cote=COM/TAD/ENV/JWPTE(2012)20/FINAL&docLanguage=En

8) Governments of Ireland and Northern Ireland (2008 年) "All Island Grid Study" http://www.dcenr.gov.ie/Energy/North-South+Co-operation+in+the+Energy+Sector/All+Island+Electricity+Grid+Study.htm

9) EirGrid and SoNi （2010 年） "All Island Tso Facilitation of Renewables Studies" http://www.eirgrid.com/media/Ensuring_a_Secure_Reliable_and_Efficient_Power_System_Report.pdf

10) EirGrid and SoNi （2011 年） "Ensuring a Secure, Reliable and Efficient Power System in a Changing Environment"

http://www.eirgrid.com/media/Ensuring_a_Secure_Reliable_and_Efficient_Power_System_Report.pdf

11) National Grid （2012 年） "Electricity Ten Year Statement" http://www.nationalgrid.com/uk/electricity/ten-year-statement/

12) National Grid （2013 年） "Electricity Ten Year Statement"

http://www2.nationalgrid.com/UK/Industry-information/Future-of-Energy/Electricity-ten-year-statement/Current-statement/

13) T. Knüppe, et al. （2011 年） "Power Oscillation Damping Controller for Wind Power Plant Utilizing Wind Turbine Inertia as Energy Storage" IEEE PES http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=6038908&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fiel5%2F6027502%2F6038815%2F06038908.pdf%3Farnumber%3D6038908

14）経産省（2008年）「長期エネルギー需給見通し」

http://www.meti.go.jp/report/data/g80521aj.html

15）経産省（2009年）「長期エネルギー需給見通し（再計算）」http://www.meti.go.jp/report/data/g90902aj.html

16) エネルギー・環境会議（2012年）「革新的エネルギー・環境戦略」

http://www.cas.go.jp/jp/seisaku/npu/policy09/pdf/20120914/20120914_1.pdf

17）経産省（2010年）「エネルギー基本計画」
http://www.enecho.meti.go.jp/category/others/basic_plan/

18) 環境省（2013年）「平成24年度再生可能エネルギーに関するゾーニング基礎情報整備報告書」

https://www.env.go.jp/earth/zoning/index.html

19) 経産省（2011年）「平成22年度 新エネルギー等導入促進機調査事業調査報告書」 http://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2011fy/E001772.pdf

20）気象庁 日々の天気図 2009年3月

http://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/data/hibiten/2009/0903.pdf

21）環境省（2011年）「平成22年度再生可能エネルギー導入ポテンシャル調査報告書」http://www.env.go.jp/press/press.php?serial=13696

22) 経産省（2012年）「エネルギーミックスの選択肢の策定に向けた再生可能エネルギー関係の基礎資料」

http://www.enecho.meti.go.jp/committee/council/basic_problem_committee/theme2/
# （２）地理的・時間的解像度を高めた電力需給モデルの構築

東京大学

大学院工学系研究科

藤井 康正・小宮山 凉一

平成24～25年度累計予算額：30,220千円

（うち、平成25年度予算額：9,100千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

太陽光発電や風力発電の利用拡大が広く社会から支持を集め、特別措置法の施行などにより、その導入量は飛躍的に増加する可能性が高まっている。しかし、太陽光発電や風力発電の出力は気象条件の変動に応じて不規則に変化する問題がある。対策としては、電力貯蔵設備の利用、火力発電所等による俊敏な負荷追従運転や、太陽光・風力発電の出力抑制、そして地域間連繫を活用した広域的運用などがあるが、これらの総合的定量的な評価は全くなされていないに等しい。

本事業の目的は、東日本の電力システムを対象とした太陽光発電や風力発電の大規模導入に向けた実効的な将来シナリオを作成するための政策立案ツールとしての電力需給モデルの構築である。北海道・東北・関東地方を70地点程度の地理的解像度と1年間を10分間隔の時間的解像度で表現した電力需給モデルを線形計画問題として定式化し、太陽光発電と風力発電を大量導入した場合の電源構成や送電網の最適構成をこれまでにない詳細さで計算するものである。この電力需給モデルで得られる最適解の解析を通して、将来シナリオ別の電力需給の推定やCO₂排出量の削減効果の評価などがより現実的に行えるものと考えられる。

本事業で構築したモデルは、試作モデルに様算な改良を加えることによって、使用メモリは1プロセス当たり200GB程度と当初推定の数分の1以下までに削減し、その1ケース当たりの計算所要時間は、40並列のマルチコアのサーバにより12から18時間程度となっている。本報告では、サブテーマ1で作成されたシナリオに基づいて、年間の発電電力量や電源構成などを中心に、モデルの動作確認を目的とした計算結果を示す。また、当初の予定よりも必要なメモリ使用量を低減できたため、西日本地域も簡易的に考慮した全国版モデルを試作し、西日本地域が考慮された際の東日本地域の計算結果へ及ぶ影響や、太陽光発電や風力発電の導入規模と周波数変換設備の容量制約の関係を予備的に調べた結果も示す。

## [キーワード]

電力需給モデル、東日本、最適電源構成、太陽光発電、風力発電

### 1. はじめに

2011年3月の福島第一原子力発電所の事故の後、我が国における原子力発電所の利用に関する将来展望はとても不確実なものとなっている。原子力発電所を代替する手段として、太陽光や風力などを利用する再生可能エネルギー発電や、天然ガスなどを燃料とするコージェネレーションシステムなどの分散型電源の利用拡大が注目されている。特に再生可能エネルギーの利用は、エネ
ルギー安全保障問題や地球温暖化問題に対応する上で、国産エネルギーであると同時にCO₂排出量も少ないというメリットもあるため、広く社会から支持を集めている。さらに、ドイツ、スペインなどの欧州諸国にならい日本でも、太陽光や風力などの発電電力を一定期間、電力会社が固定価格で全量（あるいは余剰分）を買い取ることを定めた再生可能エネルギー特別措置法¹も施行され、これらの措置を背景に、太陽光発電や風力発電の導入量は今後飛躍的に増加する可能性がある。日本の陸上風力資源のうち、30％が北海道地域に、24％が東北地域にそれぞれ地理的に偏在し²、今後の東日本の電力システムの方向性を議論する際には風力発電は無視できない要素である。

その一方、太陽光発電や風力発電の出力は日照や風況という気象条件の変動に応じて不規則に変化する問題がある。この問題に対応するための方策としては、電力貯蔵設備の大規模導入に加えて、火力発電所や水力発電所の俊敏な負荷追従運転の実施や、太陽光発電や風力発電の出力抑制、そして地域間連系線を活用した電力系統の広域的運用などが考えられる。しかしながら、これらの方策を総合的に考慮することは難しく、再生可能エネルギーの割合などに関する大雑把な目標が議論されることはあっても、その詳細な検討はなされていなかったと言っても良い。

## 2 ．研究開発目的

本研究では、東日本の電力システムを対象とした実効的な将来シナリオを作成するための政策立案ツールとしての電力需給モデルの構築を目的とする。より具体的には、この電力需給モデルは、北海道・東北・関東地方を70地点程度の地理的解像度と1年間を10分間隔の時間的解像度で表現した電力需給モデルを線形計画問題として定式化し、当該対象地域に太陽光発電と風力発電を大量導入した場合の電源構成や送電網の最適構成をこれまでにない詳細さで計算するものである。この電力需給モデルで得られる最適解の解析を通して、将来シナリオ別の電力需給の推定やCO₂排出量の削減効果の評価などがより現実的に行えるものと考えられる。

### 3. 研究開発方法

## （１）開発した最適電力供給モデルの概要

このサブテーマでは、地理的解像度と時間的解像度を高めた最適電力需給モデルの構築を行う。

図(2)-1には、最適電力需給モデルにおける計算の流れを示す。主な外生的な入力条件としては、地域内のそれぞれの地点における10分刻みでの風力発電、太陽光発電の出力曲線と電力負荷曲線、そして各種発電設備（石油火力発電、天然ガス火力発電（汽力）、LNG複合火力発電、石炭火力発電、原子力発電、一般水力・地熱発電、揚水発電）の既設容量、電力系統の運用に関する技術的な制約（発電効率、設備利用率、負荷追従制約、送電制約）、そして各種のコスト係数（建設単価、燃料単価）などがある。この入力条件に対して、最適電力需給モデルを用いて、対象地域内の年間総発電費用の合計値の最小化を通じて、電力システム全体の経済合理的で最適な電源運用を決定する。ただし今回の計算では、大規模な導入が予想される風力発電、太陽光発電の評価を主眼としたため、相対的な量が小さいと考えられる地熱発電、バイオマス発電、中小水力発電等の再生可能エネルギーによる発電は割愛している。

最適電力需給モデルは変数の個数、制約条件式の本数がそれぞれ1億に近い大規模な線形計画問題として定式化されている。大容量の主メモリ（1.5TB）と並列計算可能なマルチコアプロセッサ（20コア×4CPU）を搭載したサーバを用いて、市販のソフトウェア（IBM社CPLEX）を利用した
内点法アルゴリズムにより最適解を探索した。

図(2)-1 最適電力需給モデルにおける計算の流れ

## （２）送電ネットワーク

作成した電力需給モデルは東日本を対象としたものであり、想定した送電ネットワーク等を図(2)-2に示す。図中、東北部分については折り返して表現しているため南北が逆転していることに注意されたい。このネットワークは電気学会の東日本30機系統モデル $ ^{3)} $ （関東と東北部分）を参考に想定したモデルであり、いくつかの需要地点を統合縮約する一方で、北海道部分を追加して63個のノード（節点）と71本のブランチ（枝）を有するネットワークとして表現した。

本サブテーマは東日本地域を対象とした検討を主目的とするが、いくつかのケース分析においては西日本も簡易的にモデル中で考慮し、北海道から九州までの全域的な電力システムの運用も試算した。西日本を考慮する際に想定した電力ネットワークを図(2)-3に示す。図中、東日本地域は簡略化して示しているが、図(2)-2と同じものである。西日本系統は、周波数変換所を介して新信濃ノードと新富士ノードにおいて東日本系統と連系されるものとした。
図(2)-2 想定した東日本の電力ネットワーク（電気学会モデルを拡張）

図(2)-3 想定した日本全国の電力ネットワーク（沖縄を除く）

さらに、モデル内で想定されているノードとブランチを地図上に描画したものを図(2)-4に示す。図(2)-4では図中右側に風力発電設置用ノードの分布を示した。風力資源は地理的な偏在性があり、特に北海道、風力では豊富な風力資源の利用可能性が見込まれている。大規模利用には送電設備の増強が必要であり、このことがモデル内で考慮可能なように風力設置用のノードを設けた。
図(2)-4 モデルと実地点の対応 $ ^{4)} $

最後に、上記想定に基づく全ノードを表(2)-1にリストアップし、全ブランチを表(2)-2にリストアップする。表中の母線や送電線の名称はいずれも、基本的には実在の送変電所や送電線の名称に対応するものであるが、一部についてはノードの縮約や仮想的なノードの想定、それらを結ぶ仮想的な送電線を想定したため便宜的に名称を付与したものが含まれている。また、表(2)-2には、各ブランチが接続されている始端ノードと終端ノードが示されている。ブランチは、始端ノードから終端ノードに向かう向きを正方向と定義する。

表(2)-1 各ノードの名称と想定した主な発電所および電力需要の分布

ノード番号	母線名	想定した主な発電所と電力需要の分布
表(2)-2 各ブランチにおける送電線の名称と接続ノード

ブランチ番号	送電線名	始端ノード	終端ノード	ブランチ番号	送電線名	始端ノード	終端ノード
1	房総線	新京葉	房総	45	東京南線	横須賀	新森野
2	新袖ヶ浦線	袖ヶ浦	新木更津	46	君津線	房総	新木更津
3	新袖ヶ浦線	新木更津	新佐原	47	北千葉線	房総	千葉
4	福島幹線	新いわき	新茂木	48	北千葉線	千葉	新京葉
5	福島幹線	新茂木	新古河/新筑波	49	相馬双葉線	南いわき	南相馬
6	新古河線	新所沢	新古河/新筑波	50	常磐幹線	南相馬	相馬共同
7	新佐原線	新古河/新筑波	新佐原	51	常磐幹線	相馬共同	西仙台
8	福島東幹線	新いわき	新古河/新筑波	52	仙台幹線	仙台	西仙台
9	双葉線	福島第一	南いわき	53	青葉線	西仙台	宮城中央
10	広野火力線	広野	新いわき	54	青葉線	宮城中央	宮城
11	新茂木線	新栃木/新今市	新茂木	55	北上幹線	宮城	岩手
12	新秩父線	新多摩	新秩父	56	十和田幹線	岩手	上北
13	新栃木線	新新田	新栃木/新今市	57	むつ幹線	上北	東通
14	新岡部線/新新田線	新秩父	新新田	58	飯豊幹線/相福幹線	南相馬	新潟
15	新多摩線	新秦野	新多摩	59	五頭幹線/朝日幹線	西仙台	新潟
16	安墨幹線1/2号線	新信濃	新秩父	60	山形幹線	西仙台	新庄
17	富岡線	福島第二	新いわき	61	陸羽幹線	宮城	新庄
18	新新潟幹線	柏崎刈羽	JP交差鉄塔	62	松島幹線	宮城中央	女川
19	新新潟幹線	JP交差鉄塔	新棟名/西群馬	63	鳴瀬幹線/杜鹿幹線	宮城	女川
20	新棟名線	新棟名/西群馬	新棟父	64	奥羽幹線	宮城	秋田
21	富津火力線	富津	新木更津	65	秋盛幹線/岩手幹線	岩手	秋田
22	下郷線	電発下郷	下郷線No.156	66	北青幹線/北奥幹線/大潟幹線	上北	秋田
23	今市線	今市	下郷線No.156	67	道南幹線	東館/大野	西双葉
24	下郷線	下郷線No.156	新栃木/新今市	68	道央西幹線	西双葉	西野
25	新秦野線	新富士	新秦野	69	道央北幹線	西野	西当別
26	新いわき線	新いわき	新栃木/新今市	70	道央東幹線	西当別	南早来
27	新京葉線	新古河/新筑波	新野田	71	道央南幹線	西双葉	南早来
28	新京葉線	新野田	新京葉	72	北本連系線	上北	東館/大野
29	印騰線	新佐原	新京葉	73	風力接続線1	秋田	津軽半島
30	西群馬幹線	新棟名/西群馬	東山梨	74	風力接続線2	岩手	三陸海岸
31	西群馬幹線	東山梨	新富士	75	風力接続線3	南早来	襟裳岬
32	塩原線	塩原	新栃木/新今市	76	風力接続線4	西当別	道北1
33	南新潟幹線	柏崎刈羽	新棟名/西群馬	77	風力接続線5	道北1	道北2
34	新坂戸線	新所沢	新新田	78	風力接続線6	道北2	道北3
35	東群馬幹線	新棟名/西群馬	東群馬	西日本地域
36	南いわき線	南いわき	東群馬	79	東清水FC/佐久間FC	新富士	中部
37	川内線	南いわき	新いわき	80	南福光BTB	中部	北陸
38	新赤城線	新新田	東群馬	81	越前韻南線	北陸	関西
39	那珂線	那珂	新茂木	82	三重東近江線	中部	関西
40	阿武隈線	ひたもなか	那珂	83	阿南紀北直流幹線	関西	四国
41	新豊洲線	新京葉	新豊洲	84	西播東岡山線/山崎智頭線	関西	中国
42	東京西線/接続線	西火力事業所	新多摩	85	本四連系線	四国	中国
43	品川火力系	中央火力事業所	岩機	86	関門連系線	中国	九州
44	品川火力系	岩機	新古河/新筑波	87	新信濃FC1号/2号	新信濃	中部

## （3） 時間解像度

1年間を10分間隔で52,560等分し、1年間を通した最適化計算を行う。太陽光発電出力や風力発電出力については（5）節で示す手法で各時点について推計し、外生データとして直接与える。不規則変化等に関する確率分布を想定した期待値計算は行わない。

10分間隔まで時間解像度を高めて出力変動を詳細に考慮することで、定置用蓄電池、揚水式水力発電、LNG複合火力の負荷追従運転、太陽光・風力の出力抑制、他地域への電力融通等の様々な調整機能の必要性について適正な評価が可能であると期待できる。

## （４）最適電力供給モデルの諸前提等

## 1 ）モデルパラメータ

電源の建設コスト、発電効率、燃料費等の諸変数を想定する。これらの値はノード別に設定可能である。表(2)-3には、各ノードで想定するパラメータとそれらの値について一例を示す。なお、太陽光・風力については今後更にコスト低減が進み、建設単価が表(2)-3のものよりも安くなる可能性が考えられる。後で示す計算結果では、導入容量をサブテーマ1で作成したシナリオに基づいて外生的に与えるため、この太陽光発電、風力発電の建設単価の想定は、最適化計算の結果には影響を与えない。
表(2)-3 モデルパラメータの例

Type	Nuclear	Coal	LNG GCC	LNG ST	Oil	Hydro	PV	Wind	Pumped	Battery
Unit Construction Cost [kYen/kW]	300	270	100	170	145	600	650	189	190	40
Life Time [year]	40	40	40	40	40	60	15	15	60	10
Annual O&M Cost Rate	0.04	0.048	0.036	0.036	0.039	0.01	0.01	0.01	0.01	0.01
Annual Fixed Cost [Yen/kW/year]	27302	26732	8701	14791	13051	33057.30	63031.73	18327.69	10468.15	5085.77
Efficiency	1	0.39	0.45	0.39	0.38	Unit Construction Cost [kYen/kWh]	1	10
Own Consumption Rate	0.035	0.06	0.02	0.04	0.05	Life Time [year]	60	10
Fuel Cost [Yen/specific unit]	2	9.91	48.07	48.07	54.54	Annual O&M Cost Rate	0.01	0.01
Heat Content [kcal/specific unit]	860	6354	13019	13019	9842	Annual Fixed Cost [Yen/kWh/year]	55.10	1271.44
Carbon Content [kg-C/specific unit]	0	0.62	0.75	0.75	0.79	Annual O&M Cost Rate	0.01	0.01
Maximum Increase Rate of Output	0.02	0.26	0.44	0.44	0.44	Init Non durable Material Cost [kYen/kWh]	0	10
Maximum Decrease Rate of Output	0.02	0.31	0.31	0.31	0.31	Life Cycle [times]	-	100000
Seasonal Peak Availability	0.9	0.9	0.95	0.95	0.95	Cycle Efficiency	0.7	0.85
Annual Average Availability	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	Self Discharge Loss [l/hour]	0.001	0.005
Share of Daily Start and Stop	0	0	0.5	0.3	0.7	Maximum kWh ratio to kW	6	-
Minimum Output Level	0.3	0.3	0.3	0.3	0.3
Seasonal Peak Availability (outlet)	0.62	0.9	0.95	0.95	0.95
Annual Average Availability (outlet)	0.55	0.8	0.8	0.8	0.8	Capacity Reserve Ratio	0.08
Unit Variable Cost [Yen/kWh]	2.07	3.66	7.20	8.48	13.20	Annual Interest Rate	0.03
Carbon Intensity [kg-C/kWh]	0	0.23	0.11	0.13	0.19	Fixed Asset Tax Rate	0.014
Specific Unit	kWh	kg	kg	kg	1	Salvage Value Rate	0.1

## 2 ）設備容量

各ノードの火力発電（LNG複合火力発電以外）、原子力発電、一般水力発電、揚水式水力発電の設備容量は現状値を外生値として固定する。原子力発電については、2014年12月18日に福島第一原子力発電所の5号機・6号機（合計出力1.88GW）が廃炉になることが決定したため、それを反映させている。福島第一原子力発電所以外の東日本の原子力発電所は再稼働されていると想定した。

風力発電と太陽光発電は、前述したよう、サブテーマ1で作成したシナリオに合わせて、導入容量の地理的分布を予め想定する。電力貯蔵設備に関しては、10地点分の揚水発電に加えて、電力ネットワークの各節点における蓄電池（NAS電池（ナトリウム・硫黄蓄電池）を想定したパラメータ設定）による電力貯蔵の可能性も想定した。それぞれのノードでの設置可能上限として入出力容量10GW、充電容量80GWhを仮定し、具体的な設置容量は最適化計算により求めた。

## 3 ）日負荷曲線

1年間365日分10分間間隔での電力日負荷曲線は、関東、東北、北海道の電力供給管内の2009年の1時間値データ $ ^{5)} $ 、 $ ^{6)} $ 、 $ ^{7)} $ を10分間隔に線形内挿して推計した。さらに、都道府県別の用途別延べ床面積 $ ^{8)} $ 、 $ ^{9)} $ 、 $ ^{10)} $ 、 $ ^{11)} $ や工業出荷額 $ ^{12)} $ などの情報、そして前述の電気学会モデルで想定された負荷データなどを元に、関東、東北、北海道の各電力供給管内のノードに、それぞれの電力供給管内の総負荷を比例配分した。変電所単位での電力負荷情報などのより精度の高い需要データをもとにした電力負荷曲線の推計が今後の課題として挙げられる。

## 4 ）電力潮流および送電容量

基幹送電線における電力潮流は、リアクタンス成分のみを考慮した直流法で近似計算を行い、有効電力分のみを考慮する。一般に、ノードkの複素電圧が

$$ \dot{V}_{k}=V_{k}e^{j\theta_{k}} $$

で表されるとき、このノード$k$から流入する有効・無効電力$P_{k}$、$Q_{k}$は、以下の式のように、