Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
万円未満、500～999万円と1,000万円以上の受入率について母比率の差を検定した結果、1%または5%の危険率で年収1,000万円以上と他の2グループに差があるといえる停電の時間・回数の組合せが複数あった（30分・年1回、2時間・年1～2回、3時間・年1回）。このことから、年収が1,000万円以上の世帯は、年収1,000未満の世帯に比較して停電を受入れない傾向があると考えられた。

### iii. 省エネ行動と受入率

省エネ行動 $ ^{6)} $ が停電の受容に影響するかを確認するために、設問として設定したそれぞれの省エネ行動を「している」人と「していない」人の停電受入率（電気料削減なし）を比較した。その結果、“環境家計簿をつけている”という問を除き、すべての設問で省エネ行動を「している人」は「していない人」に比べ、停電受入率が高く、有意な差が多くの設問で認められた。省エネ行動の設問に対して「している」と「していない」の回答別に、停電時間30分・停電回数年1回の条件で、停電が「受け入れられる」と「受け入れられない」の回答割合を比較した。結果は図(1)-23のとおりで、停電を「受け入れられない」という回答割合は省エネ行動を「していない」の回答の方が明瞭に大きくなった。このような分析結果から、省エネ行動に取り組んでいる人の方が取り組んでいない人より停電を受容する可能性が高いといえ、これらの層を中心に温室効果ガス（GHG）削減のインセンティブ付与等を行うことで、停電受入れ

注）設問14「環境家計簿をつける」に「はい」の回答者は少ない（1.6%）ので除外した。 図(1)-23 設問別省エネ行動・ 意識の非受入割合の比較

によるエネルギー起源のGHG削減が有効な方策になると考えられた。

## 2 ）電力料削減による受入率向上の可能性

### a. 削減額と受入率の関係

電気代削減により停電回数および停電時間の長さの増加をどの程度許容できるかを把握するために、年間電気料金を1万円、1.5万円、2万円削減できる場合に受け入れられる停電の回数と時間の長さの組合せを選択してもらった。その結果は、図(1)-24に示す年4回の例のように、どの停電時間と回数の組合せにおいても、年削減額を増加させると受入率は増加し、受け入れられないとする回答の割合は減少した。

2時間の停電が年6回起こる場合、どのくらいの年間削減額が必要かを聞いた質問の回答からは、図(1)-25のように4万円以下の削減で2時間・年6回の停電の受入率が36％となった。このうち、年額千円以下、1万円以下で受け入れるという回答は、それぞれ4%、16%であった。一方、削減額に関わらず受け入れられないという回答の割合は65%あった。
図(1)-24 電気料削減による受入率（年4回）の変化

図(1)-25 年6回停電を許容する年削減額の分布

### b. 削減額の選好と受入率向上に必要な削減額の推定

このように、停電の時間と回数が増加した場合、電気料を削減することで、受入率を向上させられる可能性を確認できたので、年1回・1時間の受入率51％の水準を下回る停電の時間と回数の組合せについて電気料の削減によりどの程度の受入率向上が期待できるかを検討した。

ここでは、年間の電気代削減額の選好が正規分布に従うと仮定して、削減額とそれに対する受入率の累積選択確率を、下式の累積確率密度関数を用いて求めた。

$$ F(x)=\int_{-\infty}^{x}\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma}}exp\left(\frac{-(x-\mu)^{2}}{\sigma^{2}}\right)dx $$

$ \mu $ : 平均值、 $ \sigma $ : 標準偏差

注）削減なし・3hr・4回の受入率が2hr・6回を5千円未満の削減で受入れるとした回答割合にほぼ等しかったので、2回、3回、4回の停電を削減なしに受け入れるという回答に関しては2hr・6回を5千円未満で受け入れるとした削減額の平均値である1.2千円が希望削減額であると仮定した。

図(1)-27 2時間の停電を年6回許容する削減額別の累積確率曲線（推定）と受入率

図(1)-26 1時間停電を年3回許容する削減額別の累積確率曲線（推定）と受入率

求めた累積確率密度関数は、図(1)-26および27のようにどの停電の時間と回数の組み合わせにおいても調査データによく当てはまった。そこで、表(1)-6のように調査データから調査データから平均（μ）と標準偏差（σ）を求めて、削減額に対応する年2回、3回、4回の停電の受入率の累積確率密度関数を求め、電気料削減なしの受入率が50％以下の停電時間と回数の組合せについて、
年1回・1時間の受入率51％にするための削減額を求めた。結果は、図(1)-28のように1時間・年2回が12.1千円、3回が25.2千円の削減額になると推計され、GHG削減による環境価値の付与等を連動させることで、DR導入が実現可能と考えられた。さらにこのような分析から、「セル」、「セル群」の電力システムデザインにおいて予備力を電気料削減という需要対応により小さくする方策が重要なオプションになると考えられた。

なお、1時間・年4回の停電は45％が、年2回、3回、4回の2時間の停電はそれぞれ32%、25%、22％が受入率の上限と考えられた。

表(1)-6 確率密度曲線推定のための平均値（μ）と標準偏差（σ）

30min	1hr	2hr
$ \mu $	$ \sigma $	$ \mu $	$ \sigma $	$ \mu $	$ \sigma $
2回	2.765	3.990	4.203	6.053	7.006	7.669
3回	3.409	4.969	5.891	7.069	8.152	8.030
4回	3.359	5.119	6.217	7.457	7.946	8.022

図(1)-28 年電力料削減額別の停電を許容する確率の推定累積曲線（左：年2回、右：年3回）

## 3 ）DRによる設備容量削減の可能性分析

北海道電力と沖縄電力を除く8電力管内の家庭需要者を対象に、アンケート調査からDR（受入率と受入の経済的条件）により削減可能な電力と電力料金を求め、ピーク需要に対応する給電コスト $ ^{7)} $ と比較することで、数時間のピーク需要をまかなう設備容量の削減が経済的に成り立つ化を検討した $ ^{8)} $ 、 $ ^{9)} $ 。ピーク需要の大きさと時間、給電コストは、東京電力の電力需要量別時間の年別データ（図(1)-29）と供給時間別電力コスト（図(1)-30）の資料 $ ^{10)} $ 、 $ ^{11)} $ を収集して使用した。

結果は、図(1)-31のとおりで、予期しない年間6時間程度の停電を起こさない設備容量を装備するより、DRを導入してピークカットをする方が経済的に妥当であると考えられた。また、この分析に基づいて、北海道電力と沖縄電力を除く8電力管内で抑制される電力需要を推計したところ、DRによる電力消費の削減量はピーク需要時を中心に数億kWh／年になり、エネルギー起源の温室効果ガス排出削減にも大きく貢献できる可能性があると考えられた。
Duration: $ \text{curve} $ in TEPCO (TEPCO, 2014)

図(1)-29 電力需要量 (GW) 別時間

図(1)-30 供給時間別 電力コスト

図(1)-31 電気代の低減コストと給電コスト

## 4 ）時間帯別部分停電の許容

ピーク時の電力需要削減が具体的なシナリオになるかを検討するために、夏期の一日を対象とした時間帯別の部分停電の受入に関する追加のアンケート調査を行った。調査結果から時間帯別の各家電の電力使用率は表(1)-7のように推計され、エアコンの消費電力削減がピークカットに大きく寄与することがうかがえた。

表(1)-7 時間帯別家電の消費電力率推計（単位：%）

時間帯	AC	冷蔵庫	照明	TV
6:00-8:00	59.8	20.3	8.3	9.0
14:00-16:00	69.5	18.8	4.4	4.3
18:00-20:00	44.1	19.1	19.2	12.3
20:00-22:00	43.1	18.2	19.7	12.9

図(1)-32 18-21時の2時間ACの

電力供給停止受入率

作成した電力需要モデルおよび生活時間調査 $ ^{12} $ からコミュニティレベルの夏期の電力需要ピークが18～20時であることを参考に、18:00-21:00の間の2時間の停電受入率と年間電力削減額の関係をアンケート結果から推計したところ、エアコンの停電を夏期（7月から9月）に4回まで許容する割合は、図(1)-32のように削減額1万円で50%、2万円で63%となった。表(1)-7のように夏期18～22時のエアコンの電力消費率を43～44%とすると、分散型マイクログリッドが対象とするコミュニティレベルの夏期の電力ピーク需要は1万円削減で約22%、2万円で約28%削減できる可能性があるといえた。このような分析から、分散型グリッドの計画設計（容量・予備力削減等）においてDRによる需給協調は重要な検討オプションになると考えられた。

## （４）再生可能エネルギーによる需要充足度の分布図作成

本研究開発で前提とする再生可能エネルギーによるエネルギー自立（需給区「セル」）が、どこで成立するかは、需要を満たせる、あるいは需要以上の再生可能エネルギーを供給できる領域がどこに見いだせるかを分析することで明らかにすることができる。そこで、再生可能エネルギ
一の供給可能量の需要量に対する過不足（需要充足度）を分布として表す手法を開発し、ケーススタディとして選定した都留市全域を対象に需要充足度分布図作成を試みた。

対象とする再生可能エネルギーは、熱源が太陽熱集熱と木質バイオマス、電源が太陽光と小水力による発電とし、開発可能量はGISを活用して以下のような手順で期別に推計した。

・ 木質バイオマス：植生図から林地分布を求め、調達可能な林分について年蓄積量を 100 GJ／ha として求める。日当たりの利用可能量は、蓄積量の 2 日分（550MJ＝100GJ／365×2）として設定する。

小水力発電：図(1)-33 のように自然水路線形沿いに 100m 間隔でポイントを設定し、数値地図の 50mDEM データを用いてポイントごとの標高と水路線形周辺の標高から集水範囲を求めて集水面積を計算する。つぎに、上流側のポイントの集水面積を累積して各ポイントの累積集水面積とし、周辺水文データを参考に単位集水面積当たりの流出量（100km²当たり、夏期 1.8m³/s、中間期・冬期 1.5m³/s）を設定して累積集水面積を乗じてポイントごとに流出量を算出する。最後に、各ポイントについて下流側ポイントとの落差に、流出量、発電効率（0.7）を乗じて出力、さらに稼働率（0.7）を乗じて発電量を求める。なお、既開発の水力発電が多数存在する本流は開発対象としない。

図(1)-33 小水力ポテンシャル推計のためのGISデータ整備

表(1)-8 夏期、冬期、中間期の日射量（MJ/m²）

最大	中央	最少
夏期（8月）	10.62	8.22	6.48
冬期（2月）	8.20	5.95	4.42
中間期（5月）	11.67	8.77	3.81

• 太陽光発電／太陽熱：基盤地図の縮尺レベル 2500「建築物の外周線」データを利用し建物の分布と面積を求め、つぎにそれぞれの建物面積に設置可能割合を乗じ、既存データベースの日射量を用いて期別に推計する。期別日射量は、NEDOが提供する「年間時別日射量データベース」の推計対象地に最も近い観測点のデータから、夏期（8月）、冬期（2月）、中間
期（5月）を選定し、日の日射量の最大値、最小値、中央値をそれぞれの月データから抽出して使用する（表(1)-8）。

太陽光発電量は、設置可能面積を建物面積の30%、40%、50%とする3ケースについて、それぞれ期別日日射量の最大値、中央値、最小値に対する計算を行った。太陽熱の開発可能量は、集熱器の設置面積を建物面積の10%、15%、20%とする3ケースについてそれぞれ期別日日射量の最大値、中央値、最小値に対する計算を行った。

## 1 ）需要量の推計と需要原単位

需要量は、以下の手順で期別に推計した。

- 基盤地図「建築物の外周線」データを用いて作成した建物分布図について、現地調査、施設の住所確認等により、建物を住宅、商業、医療、業務、宿泊、娯楽、文化、教育に分類する。建物面積が50m²以下は対象としない。

・建物分類ごとに期別床面積当たりエネルギー需要（需要原単位）を設定し、個々に求める建物面積に原単位を乗じて算出する。

表(1)-9 住宅の需要原単位

夏期	中間期	冬期
暖房(MJ/10m²)	-	-	5.00
給湯(MJ/戸)	64.50	76.00	94.40
電力(kWh/10m²)	0.72	0.67	0.95

表(1)-10 夏期の日熱需要 $ m^{2} $ 当たり原単位

建物用途	冷房	給湯M J	電力kWh
M J	kWh
医療	8.58	0.32	1.97	0.47
業務	9.22	0.34	0.02	0.48
商業	8.72	0.32	0.22	0.58
宿泊	6.98	0.26	0.57	0.51
娛楽	4.88	0.18	0.61	0.51
文化	3.00	0.11	0.00	0.16
教育	1.53	0.06	0.00	0.14

住宅の需要原単位は、実測に基づいて作成した期別エネルギー需要モデルを採用し、日需要を求めて使用した（表(1)-9）。その他の建物別需要原単位は、施設別年間需要 $ ^{13)} $ 、 $ ^{14)} $ を12～3月を冬期、4～5月と10～11月を中間期、6～9月を夏期とし、住宅の暖房、給湯、電力の期別需要割合で按分し、期別日需要として設定した。夏期の住宅の冷房需要は、電力需要モデルに含まれるものとした。住宅以外の建物は、表(1)-10に示すようにCOP5.0として冷房需要を電力換算し、夏期の電力需要に加算した。

## 2 ）需給量と需要充足度の推計および分布

需要充足量は、図(1)-34のように対象地域内に設定した100mメッシュの交点（j）を中心とする円内の供給可能量（Sj）と需要量（Dj）をそれぞれ集計し、SjからDjを引いて需要のある全ての円について求め、点（j）の需要充足量（Blj）とした。したがって、BljはSj＞Djの場合は正、Sj
• 需要充足量（Bl j）は、100m メッシュ交点（j）を中心とする円内の資源量（供給可能量、Sj）と需要量（Dj）を集計し、Bl j = Sj - Dj として求めた。

• 需要充足量分布（需給バランス分布）は、各メッシュ交点の Blj を 100m×100m のラスターデータに変換することで作成

・需給バランス集計の円半径は、300m とした。（小水力発電による配電線距離が 1km を超えない、バイオマス調達範囲が需要点から数百 m 以内）

図(1)-34 需給量と需要充足度の集計と分布の求め方

(需要のないメッシュ交点円も含む)

図(1)-35 水力発電による供給可能量分布図 図(1)-36 太陽熱開発可能量（冬-15%、中間値）

### a. 需要充足の概要

需給バランス計算を行ったすべての円（中心点）の数（5,506）に対する、供給≧需要（Sj≧Dj）の円（充足円）の数の割合は、図(1)-37のように夏期と冬期の電力需給で50%以下になるケースが多く、冬期の熱需要で60%程度、中間期と夏期の熱需給で80%を越えるケースが多かった。こ
れらの割合は充足する面積の割合といえるので、夏期と冬期に電力を自給できる範囲が50%以下、熱を自給できる範囲が60%以上あると考えることができる。なお、中央値の日日射量で計算したときの夏期と冬期の電力充足円の割合は33%～43%となった。

一方、全需要に対する供給の量的割合は、充足する建物面積がどの程度あるかで推定することができる。そこで、エネルギー自給割合を推計するために、計算するすべての円内の建物面積の集計値（ΣAj）に対する電力充足円内の建物面積の集計値（ΣAjs）の割合（ΣAjs／ΣAj）を求めると、パネル設置50%、中央値日射量のとき、夏期で23%、冬期で21%となった。

電力需要充足の割合

熱需要充足の割合

1）充足割合は、 $ Sj \geq Dj $ となる点（j）の数の需給バランス計算を行ったすべての点の数（5,506）に対する割合。

2）電力の30%、40%、50%および熱の10%、15%、20%は、太陽光発電用パネル、太陽熱集熱器の建物面積に対する設置面積の割合。

3）Min、Med、Maxは、それぞれ日日射量の最小値、中央値、最大値。熱の凡例は、電力と同じ。

図(1)-37 エネルギー自給範囲の割合

### b. 電力需給

建物面積と需要充足量の関係は図(1)-38のとおりで、建物面積（需要）が増加すると充足量が減少し、夏期と冬期には円内の建物総面積が4,000～5,000 m²以下で $ S_{j} \geq D_{j} $ となることが多く、それ以上になると $ S_{j} < D_{j} $ となることが多い。仮に、建物がすべて住宅であると仮定すると、円内の戸数が20～30以下（100戸程度／km²以下）の場合は電力を自給できる可能性が高いと考えられた。

一方、図(1)-39のように電力需要充足は、小水力発電の開発可能量の大きさとも密接な関係が認められ、円内の開発可能量が400～500kW（出力）を越える場合の充足量は、ほとんどが正となった。一般的に、小水力が開発に優位なところは、地形の傾斜が急で、住宅密度が小さいため、水路が近傍にある山間域の集落部は十分に電力自給が見込める範囲と考えられた。

円内の供給可能量と需要量を集計して求めた需要充足量と円の中心座標から、100m×100mのラスターデータに変換して作成する図(1)-40のような電力需給バランス分布は、このような電力自給範囲の分布を的確に表しているといえ、建物の分布密度が大きい本流沿い～支流下流部では電力需要に対して供給可能量が明瞭に不足すること、支流上流部では供給量が充分に需要を満たし余剰が生じることを示していると考えられた。
夏期

冬期

図(1)-38 建物面積と電力充足量

図(1)-39 夏期の電力需要充足量と小水力発電出力

注）日射量：8月の日平均の中央値、PVパネル面積：建物面積の50%

図(1)-40 夏期の電力需給バランス分布 (PV-50%)

### c. 熱需給

熱需要に対する供給は、太陽熱の集熱面積を建物面積の20％にすると、支流部分の多くが冬期であってもSj＞Djとなり（図(1)-42）、中間期と夏期の熱需給バランス分布は負になる部分がごく一部に限られた。

夏期

冬期

図(1)-41 建物面積と熱需要充足量
注）日射量：2月の日平均の中央値，集熱器面積：建物面積の20%

図(1)-42 冬期の熱需給バランス分布（集熱-20%）

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

・エネルギー需給分析に使用できる、時間別期別の電力と熱の需要モデルを作成した。

・電力と熱の需給バランス分布を把握する方法を検討し、エネルギー自給が可能な領域を抽出する手法を開発・適用した。

・電力のピーク供給容量を供給停止契約などにより削減できるデマンドレスポンス導入の可能性を明らかにした。

## （２）環境政策への貢献

- 自給型分散エネルギーシステムの研究コンセプトを、研究会やシンポジウムで政策決定者に説明することで、地域エネルギー開発の意義と政策的課題に関する認識を広めた。

コミュニティレベルのエネルギー需給の検討を簡便に行える汎用的コミュニティ・エネルギー設計支援プログラムを開発した。

需要以上の再生可能エネルギー開発が可能な領域の抽出により再エネ開発によるエネルギー自立が可能な領域があることを明らかにし、小水力が中核的な電源になることを示した。

・ デマンドレスポンスによるシステムの過大装備回避およびエネルギー起源の温室効果ガス削減と連動する DR インセンティブ付与方策の可能性を指摘した。

## ＜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＞

• 再生可能エネルギー資源による分散型エネルギーシステムの構想に活用できる独立型電力需給および熱需給のモデルを提示した。

コミュニティレベルで、再生可能エネルギー開発やエネルギー需給検討を行う際に利用できる基礎資料、需要計算ツールを整備した。
• 太陽光発電、小水力発電、太陽熱、森林バイオマスの開発可能量を推計し、再生可能エネルギーで電力と熱の需要を充足できる範囲の抽出手法を開発し、市町村～全国規模で適用できるようにした。

・農山村型マイクログリッド設備の過大装備回避と安定的運用のための電力ピークカットにデマンドレスポンス（DR）が有効で、分散型電力システム設計とエネルギー起源のGHG削減においてDRが重要なオプションになることを示した。

## 6 ．国際共同研究等の状況

本研究成果を活用する実証的研究として、小水力と太陽光発電を主電源とする独立グリッドによる無電化地域の電化に関する国際共同研究プロジェクトを、インドネシアBPPTのエネルギー技術センター、バンドン工科大、西ジャワ政府と構想し、SATREPSに応募したが、研究段階ではなく実証段階にあるとして採択されなかった。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1）白波瀬京子、小林久：農村計画学会誌、32,293-298（2013）

「電気の供給停止（停電）に対する需要と属性・省エネ行動との関係—自然エネルギー導入を前提とした電力品質の許容水準—」

2) Abdur Rohman and Hisashi Kobayashi: Energy Procedia, 61, 887-890 (2014)

“Estimation on possibility and capacity of residential peak electricity demand reduction by demand response scenario in rural areas of Japan”

## <査読付論文に準ずる成果発表>

1）小林久：農村計画学会誌、30,4,573-577（2012）「自然エネルギーを供給する農山村の可能性と課題」

2） 小林久：農作業研究、47,2,3-13（2012）「農山村のエネルギー的自立に向けて」

3) 小林久：生活協同組合研究、445,21-30（2013）「小水力発電の可能性と普及に向けた課題」

4）後藤眞宏、駒宮博男、上坂博亨、小林久、平野彰秀、上田達己、浪平篤、廣瀬裕一：農業農村工学会誌、81,2,93-96（2013）

「小水力発電の導入による農業水利施設の活かし方」

5) 小林久：環境技術2015-6（2015）（印刷中）

「地域による地域のためのエネルギー戦略－小水力・森林バイオマスの利用と農山村の生存－」

## くその他誌上発表（査読なし）>

1）室田武、倉阪秀史、小林久、島谷幸宏、山下輝和、藤本穣彦、三浦秀一、諸富徹：コミュ
ニティエネルギー、農村文化協会、125-176（2013）

2）小林久：協同総合研究所報『協同の發見』、247,5-122（2013）

「資源はだれのものなのか？－地域から自然再生可能エネルギーを考える」

3） 小林久：科学、83,9（2013）「小水力に期待できるか？」

4) 小林久：農業と経済、80,3,139-146（2014）

「再生可能エネルギーに関連する法制度の規制緩和の働き—農山漁村の豊かな地域社会形成に貢献する地域資源利用の視点から」

## （2） 口頭発表（学会等）

1）白波瀬京子、小林久：農村計画学会2013年春期学術発表会（2013年4月）

「自然エネルギー導入を前提とした電力品質の許容水準－停電の時間と回数の受容に関する意識調査結果－」

2) Abdur Rohman：農村計画学会2013年春期学術発表会（2013年4月）

"A study on the Characteristics of Electricity Consumption Pattern of Residents in Rural Area"

3) 小林久 : Small Hydropower in Japan、プロジェクト国際ワークショップ（2013年7月）「アジア環太平洋地域の人間環境安全保存保障－水・エネルギー・食物連鎖」

4）小林久：国立国会図書館調査及び立法考查局（2013年7月）「小水力発電の現状と課題」

5） 小林久：農業農村工学会大会講演会（2013年9月）

「小水力発電からみた持続共生社会創世の可能性－再生可能エネルギーを管理する農山村」

6） 小林久：環境経済・政策学会2013年大会（2013年9月）

「民－官－学連携による地域自然エネルギー政策形成過程に関する一考察－「水とみどり」を誇る朝倉市小水力発電導入可能性調査を事例として一」

7）白波瀬京子、小林久：農村計画学会2013年度秋期大会（2013年12月）

「電気の供給停止（停電）に対する需要と属性・省エネ行動との関係－自然エネルギー導入を前提とした電力品質の許容水準－」

8) Abdur Rohman and Hisashi Kobayashi: The 6th International Conference on Applied Energy (ICAE2014), May. 2014

“Estimation on possibility and capacity of residential peak electricity demand reduction by demand response scenario in rural areas of Japan”

9) Abdur Rohman, Kyoko Shirahase, Hisashi Kobayashi: Grand Renewable Energy 2014 International Conference and Exhibition, Jul. 2014

“Formulation of Energy Demand Model And Development of GIS Based Application to Estimate Energy Demand at Community Level”

10) G. Fujiya, K. Shirahase, H. Kobayashi: Grand Renewable Energy 2014 International Conference and Exhibition, Jul. 2014

“Scenario analysis of regional energy supply-demand structure transformation by renewable
energy: Case study of the T city"

11）小林久、伊東明彦、白波瀬京子：平成26年度農業農村工学会大会講演会（2014年7月28日）

「再生可能エネルギーによる需要充足度の分布図作成」

12）後藤真宏、小林久、白波瀬京子：環境経済・政策学会2014年大会（2014年9月14日）「地域用水路を利用する小水力開発の計画と合意のプロセス－F地区の事例－」

13) A. Akisawa, H. Kobayashi: International Workshop on Environment and Engineering, Tsukuba, 18-29 Nov. 2014

"Optimal Behavior of Local Energy Supply System with Sharing Excess Renewable Power among Communities"

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

1）再生可能エネルギー事業の展開と課題—農山漁村地域における地域住民主体の地域資源活用を考える（2014年2月23日、日本青年館、参加者70名）

2)『いばらきのエネルギーと持続可能社会の実現にむけて』2014年度茨城大学・茨城県・茨城産業会議連携講演会（2014年11月27日、水戸京成ホテル 参加者113名）

## （５）マスコミ等への公表・報道等

1）毎日新聞（2013年1月8日、神奈川地方版）「ふるさとエネルギー：伊豆マイクロ水力発電普及 過疎の悩む中山間地域の「地産地消」起爆剤に」

2）上毛新聞（2013年2月20日）「自然エネルギー、利点を住民に訴え 沼田」

3）ISSUE218号（2013年7月1日）「小水力発電自然エネルギーの突破口」

4）読売新聞（2013年10月27日）「地域の主体性が課題－小水力発電に熱視線」

5）読売新聞（2013年12月24日）「小水力発電 新たな流れ」

6）広島NHK（2014年2月7日、Eテレ）

## (6) その他

1）地域から考えるエネルギーの未来（2013年3月23日、東海村研究交流プラザ、参加者98名）

2）里地里山里水 元気フォーラム2 地域が取り組む環境管理とエネルギー開発（2013年12月13日、ミュージアム都留、参加者43名）

3）電力供給への自然エネルギーの導入と課題（2014年3月11日、芝浦工業大学豊洲キャンパス、参加者48名）

### 8 \. 引用文献

1) NEDO（2005）新エネルギーガイドブック 2005.

2）NEDO（2014.4.10 更新）日射量データベース閲覧システム、年間次別日射量（METPV-11）
(http://app7.infoc.nedo.go.jp/)

3）経済産業省（2014）エネルギー白書2013（第2部エネルギー動向、第1章国内エネルギー動向）、世帯当たりのエネルギー消費原単位と用途別エネルギー消費の推移、100-144.

4）村上周三、他10（2006）全国の住宅80戸を対象としたエネルギー消費量の長期詳細調査、日本建築学会環境系論文集603、93-100.

5) Jamshid Aghaei, Mohammad-Iman Alizadeh (2013) “Demand response in smart electricity grids equipped with renewable energy sources” Renewable and Sustainable Energy Reviews 18,64-72. (http://www5.cao.go.jp/seikatsu/monitor/pdf/kankyosyohi090225.pdf)

6）内閣府国民生活局（2008）平成20年度国民生活モニター調査結果

7）（財）電力中央研究所（2011）デマンドレスポンスプログラムの導入がわが国の発電コストに与える影響、電中研報告 Y10021, 21p.

8) Bradley, P., Leach, M., and Torriti, J. (2013) “A review of the costs and benefits of demand response for electricity in the UK”, Energy Policy 52, 312-327.

9) 経産省（2012）総合資源エネルギー調査会総合部会電気料金審査専門委員会－料金算定の前提となる需給関係資料（東電）

(http://www.meti.go.jp/committee/sougouenergy/sougou/denkiryokin/pdf/001_s05_00.pdf)

10）東京電力（2014）電力需要データ

(http://www.tepco.co.jp/en/forecast/html/index-e.html)

11）資源エネルギー庁（2011）夏期最大電力使用日の需要構造推計（東京電力管内）

12）NHK 出版（2011）データブック 国民生活時間調査 2010

13) （一社）都市環境エネルギー協会（2010）プロジェクト 2010 日本全国地域冷暖房導入可能性調査

14）（社）日本エネルギー学会（2008）天然ガスコジェネレーション計画・設計マニュアル、339p
# （２）需給システムとエネルギー相互融通システムの開発

東京農工大学 大学院工学研究院 教授 秋澤 淳

平成24～26年度累計予算額：16,490千円（うち、平成26年度予算額：6,999千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本研究では、分散型エネルギーシステムの地域導入モデルを作成し、最適な導入量、運用方法を導出する最適化手法を用いてもたせ型のコンセプトの有効性を解析した。さらに、得られた結果を利用して伝熱のアナロジーに基づくもたせ型システムをモデル化し、気象情報と電力需要を与えることで余剰電力の融通量を予測できる方法を構築した。

再生可能エネルギー技術を対象として、再生可能エネルギーが豊富な2つの集落(湧出セル)と、余剰となる再生可能電力の融通を受ける2つの集落（融通セル）、計4つの集落と電力融通を仲介する機能（調整池）をモデル化し、最適技術導入および各技術の運用を導いた。4つの集落を含む地域全体の総コストを最小化する全体最適化手法、およびエネルギーの売買価格を提示して、全ての集落が利益を得て、なおかつ調整池の利益が最も高くなるように売買価格を最適化する個別最適化手法の2つの方法論を構築した。また、最適化結果に影響を与えるパラメータを確認するため、感度分析を行った。具体的には想定するセルの建物構成を変化させた建物構成変化、太陽光発電を導入する規模となる屋根面積変化、太陽光発電の発電量に影響を与える日射量変化の3つのパラメータについて感度分析を行った。その結果、建物構成変化、屋根面積変化では調整池利益の値に影響を及ぼすことに留まる一方、日射量変化では年間日射量と調整池での最適余剰電力価格の間に線形な関係であることを導いた。すなわち、調整池の最適な行動指針が年間日射量によって予測できることを示した。

最適化は必ずしも実装可能ではないため、逐次的に計算する伝熱のアナロジーに基づくもたせ型システムモデルを作成した。それを用いた解析より、1時間単位の電力融通の挙動を予測することは難しいが、月毎の積算融通量については個別最適化結果との差が10％以内の範囲で予想できることを見いだした。

## [キーワード]

電力融通、全体最適化、個別最適化、余剩電力価格、伝熱アナロジー

### 1. はじめに

将来的に中山間地域は再生可能エネルギーが豊富な地域であることから、再生可能エネルギーを含む分散型エネルギーシステムを導入することが期待される。再生可能エネルギー技術の導入が期待できる集落（湧出セル）で発生する余剰電力を、再生可能エネルギー技術の導入が期待できない集落（融通セル）に融通する事により再生可能エネルギーの有効利用を図ることができる。そのためには中山間地を想定した分散エネルギーシステムの連携（もたせの考え方を取り入れたエネルギーシステム）を形成することが課題である。
現在再生可能エネルギーによる電力の固定買取制度が実施され、経済性の確保が保証された条件にある。しかしながら、固定買取制度は時限的であり、設備コストが低減された後には制度が終了する。現在でも太陽光発電の買取価格は年々低下する傾向にある。本研究では固定買取制度が終了した後を想定し、再生可能エネルギー資源が豊富な地域において、集落が連携してエネルギーを自立的に賄えるシステムの可能性を調べるため、モデル分析を行うことを企図している。

## 2 ．研究開発目的

本研究では、分散型エネルギーシステムを再生可能エネルギー技術の導入が期待できる集落（湧出セル）と再生可能エネルギーの余剰を融通する集落（融通セル）および連携時の電力融通を仲介する設備（調整池）をモデル化し、セル間のエネルギー融通（もたせの機能）の運用を解析するとともに、有効な技術の最適選択を明らかにする。それに基づき、もたせ型システムの有効性を評価し、システムの設計指針を導くことを目的とする。

## 3 ．研究開発方法

## （１）研究方法の概要

本研究は、分散型エネルギーシステムの地域導入モデルを作成し、最適化ツールによって、最適な導入量および運用方法を導出する。分散型エネルギーシステムの地域導入モデルとして、分散型エネルギーシステムを再生可能エネルギー技術の導入が期待できる集落（湧出セル）と再生可能エネルギーの余剰を融通する集落（融通セル）それぞれ2つの集落を想定する。畜エネルギー機能を持つ調整池が湧出セルから融通セルへとエネルギー融通を行う役割を担うこととする。本研究においてのモデルを図(2)-1に示す。

本研究の解析は2つの異なる手法に分かれている。前半部は、これらのセルにおいて、各セルおよび調整池が協力し合うことによって、エネルギーコストを踏まえたシステム全体の総コストが最小となる最適化を行う全体最適化と、各セルと調整池を独立して捉え、各セルのコストが最小となるように個別に最適化を行う個別最適化の2パターンの最適化を行う。個別最適化の流れとしては、まず、調整池は湧出セルからの余剰電力買取価格および融通セルへの売却価格を提示し、調整池の利益が最大となる価格を決定する。後半部は、個別最適化の結果を用いて、伝熱のアナロジーに基づくもたせ型システムの解析を行い、気象情報と湧出セル、融通セルの需要を与えることによって、エネルギーの融通量を導くことができるシステムを構築する。

図(2)-1 分散型エネルギーシステムのフロー図

## （２）対象システム

本研究において、採用する再生可能エネルギー技術は次の通りである。いずれも中山間地域で
は賦存が見込める資源に基づいている。

· 太陽光発電（PV）

· 小水力発電（Micro Hydro）

• 太陽熱集熱器 (SWH)

・薪ボイラー（Biomass）

さらに、太陽光発電は昼間のみ発生するため、その電力を貯蔵するために蓄電池を取り入れる。湧出セルまたは融通セルには図(2)-2に示す分散エネルギーシステムを仮定する。湧出セルにおいては再生可能エネルギー技術等に加え、従来技術として系統電力（Grid）、温水供給用ボイラー（Boiler）、エアコン（AC）、石油ヒータ（OHT）が選択できるとし、融通セルでは再生可能エネルギー技術は含まず系統電力、ボイラー、エアコン、給湯用ヒートポンプ（EHP）を想定する。

なお、一つのセルは集落程度の大きさとし、セル内では余剰となる温水は融通可能と仮定した。実際に温泉を地域内に配管で供給している事例があり、小規模には熱のネットワークは導入できるものと考えられる。一方、セル間は距離が離れていると想定されることから、温水の輸送は行わない。調整池は湧出セルから発生する余剰電力を融通セルに送ることを仲介する。エネルギーフロー図においてセルから出ていくのは電力のみであり、調整池が余剰電力を受け取る。

各セルの分散エネルギーシステムの技術選択および運用は、セルの範囲において経済性の観点から最適化することによって決定する。最適化モデルの具体的な枠組みは次の通りである。

• 変数：各技術の設備容量、時間帯ごとの出力（一年間の運用）

目的関数：設備固定費＋燃料費の総和を最小化

・制約条件：時間帯ごとの需要を満足する制約

時間帯ごとの供給の制約（日射量や水量）

年間の供給の制約（薪の供給量）

エネルギーバランスの制約

設備容量の制約

表(2)-1 再生可能エネルギー関連技術の概要

エネルギー技術	機器価格	耐用年数	導入上限値
太陽光発電	250,000 円/kW	20年	屋根面積の50%
小水力発電	1,500,000 円/kW	10年	30kW
薪ポイラー	71,000 円/kW	12年	年間薪消費量
蓄電池	50,000 円/kWh	10年	なし
貯湯槽	115,000 円/m³	20年	なし
ヒートポンプ	100,000 円/kW	10年	なし
エアコン	25,000 円/kW	10年	なし

表(2)-2 燃料価格の設定

基本料金	従量料金
電力	1510円/kW	昼間(8-23時):23円/kWh夜間(1-7、24時):12円/kWh
灯油	-	100円/L
薪	-	10,000円/ton水分含有率50%
図(2)-2 エネルギーフロー図

なお、必要があれば二酸化炭素排出量の上限を与える制約などを追加することも可能である。

ここでは、それらの対象システムに含まれる技術の設定や前提条件を示す。太陽光発電と太陽集熱器は屋根に設置されるため、屋根面積によって上限が与えられる。屋根面積の半分が利用可能と仮定した。小水力発電は河川の水量に直接影響を受け、場所によって条件に違いがあるが、ここでは30kWまで導入できるものと仮定した。最適化シミュレーションでは各技術のイニシャルコストを耐用年数で単年度換算した値を用いる。また、調整池から融通セルに電力を融通する際、送電ロス1％が生じることとする。以下に、再生可能エネルギー関連技術の概要（表(2)-1）、燃料価格の表（表(2)-2）、エネルギーフロー図（図(2)-2）を示す。

## （3） 对象地域

本研究では、再生可能エネルギー技術の導入が期待できる集落である湧出セル、再生可能エネルギーの余剰を融通する集落である融通セル、両者とも山梨県都留市の集落を対象にしている。負荷データ等はサブテーマ1のデータを用いて算出した。

## 1 ）セルの設定

本節では、本研究において想定する湧出セルと融通セルの概要、エネルギー負荷について述べる。湧出セル、融通セル共に、2つの集落から成り立つものとする。本研究ではつるぎ地区、本社前地区、古宮地地区、中道地区と全部で4つの集落を利用した。

### a. 湧出セルの概要

湧出セルは、GISの地理情報からセル内の3季節、平日休日、時間別の電力、給湯、暖房需要を推計する。湧出セル1は、山梨県つるぎ住宅を想定し、湧出セル2は、山梨県つるぎ業務、商業系
施設を推定する。太陽光発電、太陽熱温水器を導入する事となる屋根面積を以下に示す。

・湧出セル１：住宅系、屋根面積4930m²

・湧出セル2：業務、商業系、屋根面積2650m²

### b. 融通セルの概要

融通セルも、湧出セルと同様に、GISの地理情報からセル内の3季節、平日休日、時間別の電力、給湯、暖房需要を推計する。融通セル1は、山梨県古宮地業務系施設を想定し、融通セル2は、山梨県本社前医療系施設を想定する。

· 融通セル 1：業務系、屋根面積 $ 900 ~m^{2} $

· 融通セル 2：医療系、屋根面積 $ 1400 ~m^{2} $

## 2 ）各セルのエネルギー負荷

湧出セル1、2、融通セル1、2の夏期、冬期のエネルギー負荷を（図(2)-3～6）に示す。

図(2)-3 湧出セル1の負荷データ

図(2)-4 湧出セル2の負荷データ

図(2)-5 融通セル1の負荷データ
図(2)-6 融通セル2の負荷データ

## 3 ）日射条件

日射条件はAMeDAS地点の大月市での日射条件を用いた。年間の積算日射量は650 $$ kWh/m^{2}·年 $$ である。

## （４）最適化手法に基づくもたせ型エネルギーシステムの解析

本研究においては、最適化手法を用いてもたせ型エネルギーシステムにおけるセル間融通の効果を検証する。もたせ型エネルギーシステムは再生可能エネルギー技術の導入が期待できる集落（湧出セル）と、再生可能エネルギーの余剰を融通する集落（融通セル）をそれぞれ2つ想定し、調整池が湧出セルから融通セルへエネルギー融通を行う役割を担うこととする。このエネルギーシステムによって得られる効果について検証を行う。本研究では、次の2つの最適化手法によってシステムの挙動を解析した。

## · 手法 1：全体最適化

各セルおよび調整池が協力し合い、システム全体を最適化する。エネルギーコストを踏まえ、システム全体の総コストが最小となるように最適化する。

## · 手法 2：個別最適化

各セルと調整池を独立して捉え、各セルのコストが最小となるように個別に最適化する。調整池は湧出セルからの余剰電力の買取価格および融通セルへの売却価格を提示し、調整池の利益が最大となる価格を決定する。

## 1 ）全体最適化モデル

全体最適化モデルの概要を図(2)-7に示す。地域全体が協力し合う状況を想定したものであり、システム全体の総コストが最小となるように最適化する。調整池において、電力や熱のバッファ機能はないこととする。最適化手順は以下の通りである。

(最適化手順)

①湧出セルの余剰電力を調整池へ

②調整池は融通セルに融通

全体のコストが最小となるように最適化

図(2)-7 全体最適化手法

## 2 ）個別最適化モデル

個別最適化モデルの概要を図(2)-8に示す。各セルに余剰電力売買価格を提示し個別に最適化し、
各セルと調整池全てが利益を得られる売買価格を決定する。売買価格の決定方法を図(2)-9に示す。なお、余剰電力を融通セルに売電する価格は電力系統の単価よりも安くなるように設定する。すなわち、融通セルは必要なときに余剰電力があれば必ず購入することを仮定する。最適化手順と売買価格の決定手順を以下に示す。

最終的には調整池が合理的に行動するとし、調整池の利益が最大となる売買価格が選択されると考える。このとき、湧出セル、融通セルのいずれもが自セル内の技術選択と運用を最適化しており、それぞれにとって合理的な運用が得られる。

(最適化手順)

①調整池が湧出セルに余剰電力の買取価格を提示

②買取価格に応じて湧出セルのコストが最小となるようセル内の運用を最適化

③調整池が融通セルに毎時の余剰電力量、売却価格を提示

④毎時の余剰電力量、売却価格に応じてコストが最小となるよう融通セル内の運用を最適化

⑤以上の工程を繰り返し調整池の利益が最大となるよう売買価格を見いだす。

(売買価格の設定方法)

・売却価格：系統電力価格を基準に、80～99％の価格を設定

・買取価格：系統電力価格を基準に、5～95％の価格を設定

図2-8 個別最適化手法

図(2)-9 売買価格の設定

## （５）伝熱アナロジーに基づくもたせ型エネルギーシステムの解析

## 1 ）熱のアナロジーによる余剰電力融通のモデル化

伝熱アナロジーに基づくもたせ型システムでは、湧出セル、融通セル、調整池にそれぞれエネルギーが余剰になると上がり、エネルギーを消費すると下がるような温度を仮定したモデルである。このモデルは、湧出セルと調整池の温度差と調整池と融通セルの温度差によってエネルギーの融通量が決定するフィードバックモデルとする。また、調整池の温度が余剰電力量の水準を表すものである。（具体的には蓄電池に蓄えられている電力量に相当する）

図(2)-10 伝熱のアナロジーに基づいたもたせ型システムのモデル

## 2 ）もたせの伝熱アナロジーモデル

以下にもたせの伝熱アナロジーモデルの簡略図を示す。本モデルにはつるぎでの余剰電力売却価格が0.99、余剰電力買取価格が0.80の個別最適化結果を利用した。
太陽光発電量PV、湧出需要電力量Eはセルの条件として与えたデータを、融通需要電力量Dは最適化モデルにより得られた値を利用し、熱の式に見立てたモデルによって、調整池に与えるQin、Qoutを導きだす。

まず、太陽光発電量PVと湧出需要電力量Eとの差分の余剰電力量から、調整池に送る融通量Qinを温度の式と定数G1を利用して計算する。同様に調整池から融通セルに送る融通量Qoutを、温度の式と定数G2、G3をモデルによって計算する。なお、融通量には個別最適解結果の1時間値を利用し、伝熱アナロジー系モデルでは15分刻みでシミュレーションを行った。

$$ \dot{L}_{r}=PV-E-Q_{in} $$

$$ \dot{L}_{b}=Q_{in}-Q_{out} $$

$$ \dot{L}_{d}=Q_{out}-D $$

$$ T_{r}(L_{r})=a_{1}L_{r}+a_{0} $$

$$ T_{b}(L_{b})=a_{1}L_{b}+a_{0} $$

$$ T_{d}(L_{d})=a_{1}L_{d}+a_{0} $$

ただし、記号の意味は次の通り。

a : パラメータ

D：融通セルの電力需要

E：湧出セルの電力需要

G : ゲイン

L : 余剩電力量

PV: 太陽光発電量

Qin：湧出セル側から調整池への余剰電力量

Qout：調整池から融通セル側に送られた融通電力量

T : 假想温度

（添字）b：融通セル、d：調整池、r：湧出セル

この際、温度の式は3つとも同じ式を用いて算出する事とした。その際、式を導出するにあたり1次式、2次式、3次式、指数関数を検討した。比較の結果、1次式が最も適合性が良い結果を示したため、1次式を採用した。

図(2)-11 もたせの伝熱アナロジーモデル

## 4 ．結果及び考察

（１）最適化モデルによるもたせ型エネルギーシステムの解析結果

## 1 ）全体最適化結果

最適化の結果、太陽光発電は上限値まで導入され、薪ボイラーも湧出セル1で上限値まで導入され、年間のコスト削減率は地域全体で9％となる。イニシャルコストは創エネルギー技術の設置コ
ストを全て負担する湧出セル、給湯負荷が大きく電気ヒートポンプを導入する融通セル2でコストが増加した。ランニングコストは太陽光発電の余剰を融通し各セルで削減可能だが、電気ヒートポンプが稼働する融通セル2は電力消費量が増加した。

図(2)-12 各セルのコスト削減率

図(2)-13 エネルギー消費量削減率

## 2 ）個別最適化結果

個別最適化を行った際の余剰電力買取価格と機器導入量、湧出セルコスト削減率、調整池利益の最適化結果を図(2)-14、(2)-15、(2)-16に示す。太陽光発電の導入量は、余剰電力の買取価格が高くなるにつれ増加し0.80の値で上限値に達した。その際、余剰電力量が増加し融通セルで貯めて消費するため、蓄電池の導入量も増加する結果となった。また、小水力発電は余剰電力の買取価格によらず導入されなかった。また、コスト削減率においては、太陽光発電の導入量が上限に達してから増加していることがわかる。これは、余剰電力量が増加することによって、湧出セルは利益を得るが、その分太陽光発電の設置コストも増加するためだと考えられた。調整池利益に関しては、余剰電力の買取価格が高いほど湧出セルの余剰電力が増加するため、調整池の利益は増加する傾向があった。ただし、買取価格が高すぎる場合には余剰電力量が融通セルで消費しきれず売れ残りが生じるため、調整池利益が減少する。売却価格に関しては常に系統電力価格よりも安価なため、売却価格が高いほど調整池利益が増加した。

図(2)-14 機器導入量

図(2)-15 湧出セルコスト

削減率と調整池の買取総額

図(2)-16 余剰買取価格毎の 調整池利益

## 3 ）個別最適解と全体最適解の比較

個別最適化結果の最適解は買取価格0.80、売却価格0.99であり、年間のコスト削減率は地域全体で7％となる。全体最適結果の9％と比べ低下しているが、個別最適結果では全てのセルが利益
を得る結果となった。

導入量は太陽光発電が上限値、薪ボイラーも湧出セル1で上限値まで導入され、全体最適と同様の結果となった。また、イニシャルコスト増加率とランニングコスト削減率が減少した。全体最適では融通セルで消費していた発電分を、個別最適では湧出セルで蓄電池に貯め消費することを優先する行動をとった。

燃料に関して、薪の消費量は全体最適と等しく、湧出セル1では上限値まで消費した。系統電力および灯油の消費量は全体最適と比べ増加した。

図(2)-17 コスト削減率の比較

図(2)-18 機器導入量の比較

図(2)-19 燃料消費量の比較

## 4 ）環境条件に関する感度分析

最適化結果において利用しているパラメータのなかで、最適化結果に影響を与えるパラメータを確認するため、感度分析を行った。感度分析としては、想定するセルの建物構成を変化させた建物構成変化、今回の最適化結果の中で大きな要因となっている太陽光発電を導入する規模となる屋根面積変化、太陽光発電の発電量に影響を与える日射量変化の3つのパラメータを変化させ感度分析を行った。

### a. 建物構成変化

建物構成変化の感度分析には山梨県のつるぎ、本社前、古宮地、中道の4地点での建物構成を用いて湧出セルを変化させ、融通セルを変えずに感度分析を行った。建物構成変化では、PV等の導入量を決定する屋根面積、エネルギー負荷が変化した。

### i. 構成変化の与え方

建物構成、地域ごとの屋根面積、各地の夏期、冬期での湧出セルのエネルギー負荷を図(2)-20～24に示す。

それぞれの地域の特徴として、つるぎは4つの地区の中で最も規模が大きい地区であり、本社前は湧出セル1の住宅が少なく、湧出セル2の業務、医療系施設の割合が大きい。古宮地はつるぎと同様の構成をしているが規模が小さい、中道は湧出セル1の住宅の割合が大きく、湧出セル2の業務系施設が少ない（図(2)-20）。

各地のエネルギー負荷に関しては湧出セル1の住宅では負荷は夏期、冬期ともにつるぎで最も大きく本社前で最も小さくなる。給湯負荷は全ての地域で19時～22時の給湯利用が多い。暖房負荷は8時と20時で最も多く利用される。湧出セル2の業務、医療、商業系施設では負荷は本社前で最も大きく中道で最も小さくなる。電力負荷冷房負荷ともに9時から18時まで定常的に稼働している。電力負荷は、一般住宅と違い冬期より夏期の方が大きくなる。暖房は9時に最も利用される。
表(2)-3 屋根面積

図(2)-20 建物構成数

屋根面積[m²]	つるぎ	本社前	古宮地	中道
住宅	4933	570	2566	1849
医療	0	141	0	0
業務	2457	4476	888	480
商業	285	0	418	0
合計	7675	5187	3872	2329

古宮地

中道

図(2)-21 湧出セル1エネルギー負荷比較（夏期）

古宮地

中道

図(2)-22 湧出セル1エネルギー負荷比較（冬期）
古宮地

中道

図(2)-23 湧出セル2エネルギー負荷比較（夏期）

図(2)-24 湧出セル2エネルギー負荷比較（冬期）

### ii. 個別最適結果の比較

各地区の機器導入量、湧出セルコスト削減率、調整池利益の最適結果を図(2)-25～27、表(2)-4に示す。

機器導入量に関して全ての地域で太陽光発電、蓄電池ともに余剰買取価格が0.8の時に上限に達した。余剰電力買取価格が0.4から0.8までで太陽光発電、蓄電池の導入量が最も増えたのはつるぎとなった。これは、屋根面積が大きいため太陽光発電を多く導入出来たことが要因である。それに対し、本社前ではほとんど導入量が増えなかった。これは、本社前の湧出セルは、最初から
太陽光発電を上限まで導入しているためである。本社前の湧出セル2は、業務・商業系施設の割合が多いことからエネルギー負荷が大きく、太陽光発電の需要が高いセルとなっており、融通していないことを確認した。また余剰電力量は最も屋根面積が大きいつるぎで最も多くなった。

湧出セルコスト削減率に関してはつるぎ、古宮地、中道で同様なコスト削減率の挙動を示した。調整池利益は全地域で余剰電力売却価格が0.99、余剰電力買取価格が0.80のとき最適解となり調整池利益が最も大きくなった。また、つるぎで最も大きくなり25万円の利益を得る事ができた。

これらの結果から地域が変わり負荷が変わると調整池利益の値が変わるが調整池利益が最も大きくなる余剰電力最適買い取り価格は変わらないことが分かった。

図(2)-25 機器導入量の比較

図(2)-26 湧出セルコスト削減率と調整池の買取総額