Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
資源面	△	500-1000 kJ/Lのように大きな潜熱の蓄熱材自体の資源的な視点でのポトルネックの有無に注意が必要である。
立地面	○	既存の顕熱蓄熱（貯湯）と比較して大幅に小型化することができれば、分散型熱源や自動車等の蓄熱槽としての普及を後押しできる。
耐災害面	△	衛生面の課題はあるが、災害時には、顕熱蓄熱（貯湯）の方が貯水槽として活用可能なメリットがある。
環境影響面	○	直接の影響は特にない。
政策制度面	△	再生可能熱の補助金など、普及には政策・制度面での後押しが必要

### 4.3 個別技術のリスク評価のまとめ

技術面：高温ガス炉、潜熱蓄熱のみ△で、他は〇である。したがって、技術的側面におけるリスクは小さいと考えられる。

経済面：電気自動車、水力発電、燃料電池、農村地域のバイオマス利用、水素（FCEV）、潜熱蓄熱等、低炭素化に寄与が大きい技術で×である。政策制度面での適正なバックアップがない限り、経済面で導入がポトルネックとなる可能性が極めて高いことを意味する。

資源面：出力密度の高い電動機、発電機を用いる技術には、Nd、Dyなどの希土類の資源制約に懸念がある。国家の元素戦略とともに、これらを使わない技術開発も必要である。蓄電池では、LiよりもCoに懸念があり、環境負荷とコストを考慮しながらリサイクルが必要。

立地面：水力、原子力、水素ステーション、風力などは立地面の制約が大きく×である。農村地域においても、人口流出による林地資源管理機能の喪失がリスクである。

耐災害面：△が多いが、太陽光や分散コジェネレーションシステムなどは耐災害面で〇となっている。この結果は、緊急アンケートの結果とも一致することから、災害時の自立機能の確保は震災以後、重要度を増した側面である。

環境影響面：再生可能エネルギーのバッファとなりうる蓄電池を搭載した電気自動車は、現状では必ずしもCO $ _{2} $ の排出削減になっていない。水素については、当面の普及期は化石燃料からの安価な製造方法が主流であることから、場合によってはCCSとの併用が必要との意見もある。

政策制度面：現在の全量の固定価格買取制度は電気だけを対象としている。カーボンニュートラルなバイオマスや太陽熱や未利用熱など、電力以外へ買取制度や補助金の範囲を拡充することは検討の価値がある。例えば、太陽熱温水器、薪ストーブを例に取れば、ガスや灯油の代替としての手当となるが、それには、これらのライフサイクルでのCO₂削減効果の明確化に加え、太陽熱の温水量や薪の使用量などを集計するしくみと妥当な評価指標の整備が必要である。水素では高压ガス保安法、太陽光では電力自由化を含む電気事業法の改正が必須となり、これらの制度設計と施行がボトルネックとなる可能性がある。

その他：東日本大震災では、50Hz圏内の30GW級の電源喪失によって電力が著しく不足したが、60Hz圏内からの応援融通は周波数変換所（FC）がポトルネックとなったことから、FCに耐災害面でのリスクがある。再生可能エネルギーの大量導入を想定した場合、エネルギーストレージの重要性が高まる。分散化されたクラスターごとの電力のデマンドレスポンスサービスと蓄電池を利用した相互融通で、基幹網に大逆潮流させない方法だけでは解決できない可能性が高い。大規模な蓄電設備である揚水発電所の有効利用やフライホイールなどの機械エネルギーのほか、昼間の余剰電力でヒートポンプを稼働させてエンタルピーを増加させた熱としてストレージすること、さら
には水電解水素や $ CO_{2} $ の還元と燃料合成などケミカルストレージも有効である。これらの電気、熱、化学の蓄エネルギーの役割分担は、ストレージの期間、量、輸送距離、コストなどの制約条件で棲み分けがされると考えられる。

### 4.4 エネルギーシステムのリスク評価

サブテーマ（2）、（3）、（4）の結果を踏まえて、エネルギーシステム全体としてのリスクを評価した結果を表(1)-13にまとめる。

表(1)-13 エネルギーシステム全体としてのリスク評価のまとめ

リスクの種類	リスク発現のメカニズム	シナリオにおけるリスク発現（と考えられる対応策）
燃料価格の変動	燃料価格が想定と異なる形で変動した場合、エネルギー価格が許容範囲以上に高くなりる。例えば、天然ガス複合の導入量が多い方針をとり、発電所の建設を進めた後で天然ガスの価格が高騰した場合、エネルギー価格も高くなる。もしくは、石炭による発電を将来的に撤廃する方針で廃棄を進めている状態で石炭価格が他の燃料に比べて低い状態を維持した場合、石炭を一次エネルギーとして多く利用している国に比べてエネルギー価格が相対的に高くなる。	例えば、LNGに依存する電源構成として原子力の再稼働、太陽光および風力の導入量と燃料価格推移において、再稼働あり+導入量最小+現状外挿の電源④（表(5)-4）と、新政策シナリオの同①で比較すると、2050年でLNG発電量が74%を占め、同④で発電単価/GHG削減は+82%/8.1%、同①では+38%/9.9%である。火力でCO2排出量の少ないLNGに依存した場合、価格の変動によってかなり大きな影響を受けることになる。石炭は発電用途の依存度が低下する結果になっており、直近では影響が無視できないが、2050年以降はエネルギー価格のリスクが発現する可能性は低い。
燃料供給の安定性	特定の燃料への依存度が高い場合、当該燃料の供給に支障が発生した場合に燃料を安定して供給できなくなる。エネルギー自給率が低いほど影響を受けやすい。	最も地理的リスクの高い石油については、燃料よりも石油化学品の供給に支障を来すが、石油8000万kL、LPG250万トンの備蓄が官民で確保され、約半年は持ちこたえられる。一方、天然ガスの備蓄は義務づけされておらず、LNGでは長期間備蓄に向かないが、調達先が中東以外にも分散している側面もあり、コスト増加はあり得るが、電源構成への影響は限定的である。
技術開発と普及の不確実性	特定の技術の開発が想定通りに進まないことにより、普及が進まず、エネルギー供給が安定的に行われなくなりうる。	発電技術として、不確実で影響の大きい太陽光発電の導入のみ異なるケースの比較では、2050年のGHG排出量が10GWのPV設備減で+0.3%の影響がある。需要端での創エネとして最も大きいSOFCコジェネ導入の影響は、2050年のGHG排出量が1GWの設備減で+0.15%である。いずれも不足分は火力発電で補うことになる。
資源消費による制限	特定の技術を導入するために利用する希少な資源*について、資源の供給が不安定に	Coの資源制約がEV(蓄電池)導入に影響した場合、特に冬季のタ方の供給力に問題が生じる可能性がある。一方、NdやDyの
なることにより技術を導入できなくなり、エネルギーシステムが設計通りに構築できなくなりうる。	資源制約がEVや風力の積極的導入ケースに影響した場合は蓄電容量にも影響することから、太陽光発電も併せ、分散型再生可能エネルギーの導入量にもブレーキが掛かると考えられる。資源確保と同時にリサイクルが重要であり、希土類の代替技術開発の促進も必要である。蓄電池では、二次利用市場の形成とリサイクルの定着が重要である。
気象条件の変動	長雨や台風による太陽光の稼働率の低下、渇水による水力の低下などによりエネルギー供給が安定的に行われなくなりうる。	流込式の水力は渇水による出力低下、台風・豪雨による土砂流入・導水管等の破損があった場合、ベース電源が喪失し、代替火力がない場合は供給力に影響が出る。一方、夏季の需要ピーク時に長雨となった場合、太陽光による発電量が期待できない上に、気温と湿度によっては空調負荷が下がらない場合、代替火力がないと供給力不足への影響が大きい。
自然災害による影響	地震、津波等の大規模自然災害によって数千万kWの電力が喪失した場合にエネルギー供給が安定的に行われなくなりうる。	仮に沿岸部立地の大規模集中発電が停止した場合、地震津波の直接被害のない太陽光発電、SOFC、EVがあれば自給できる。この場合、蓄電容量の制限で50GWが上限となる。一例として、東北地域の人口が全国の7%、利用できる蓄電量を30%と仮定すると、このエリアで局所的に確保できるのは105万kWとなる。自立モードでSOFCを運転する場合、都市ガスは復旧に時間が掛かるため、LPGの方が影響は小さい。
発電技術の供給メーカーの国産割合	例えば、太陽光発電技術・製造の国産割合が低い場合、産業競争力が低下することや、調達コストの高騰などがありうる。	導入量できなかった太陽光の約1/10、風力の場合は約1/5の火力の設備容量が増加する。大量の普及期に、蓄財が国外に流出し、貿易収支を悪化させることも議論が必要である。
環境影響の顕在化	技術的には可能でも、実装段階で顕在化する新たな環境影響によって技術が進展しないリスク。例えば、シェールガス採掘による水源汚染や、メタンリーケージによるGHG増加など。	天然ガスの価格に大きく影響し、再生可能エネルギーが積極的に進展する駆動力になる一方で、エネルギー価格は相対的に上昇し、蓄電や変動調整力がポトルネックとなる。

*希少な資源とは、クラーク数などの埋蔵量に関する観点だけでなく、現在の判断で許容可能なコストで採掘可能な量なども検討して特定されるものである。今後は鉄や銅、アルミニウムといった汎用金属も随伴元素の存在によるリサイクルの限界とインド・中国等の需要量の増加により希少とされる可能性も考慮すべき。

表(1)-13を基に、確率とハザードを3段階で分類したリスクマトリックス解析結果を表(1)-14に示す。
表(1)-14 リスクマトリックス解析結果

ハザード	小-システムの設計変更を検討する必要がある	中-システムの大規模な設計変更を検討する必要がある	大-システムの設計を大きく変更する必要がある
低-数十年以内に起こる可能性あり中-十年以内に起こる可能性あり高-数年以内に起こる可能性あり	低-数十年以内に起こる可能性あり中-十年以内に起こる可能性あり高-数年以内に起こる可能性あり	低-燃料供給の安定性-発電技術の供給メーカーの国産割合-気象条件の変動	低-技術開発と普及の不確実性-環境影響の顕在化-燃料価格の変動

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

緊急アンケートを通じ、震災後のエネルギー技術として、省エネルギーの重要性とリスク分散も含めた意味で大規模集中から小型分散への移行にシフトするとの共通の方向性が見いだせた。その方向性に影響の大きい原子力、大規模再生可能エネルギー（水力、太陽光、風力など）、モビイティの駆動源の電化・水素化、SOFCコジェネレーションシステムの導入など、ロードマップに対する工学的および社会的な側面での影響要因を精査しており、それらをリスクと捉えた場合の今後のエネルギー技術導入における実装可能性と低炭素化効果について検討できるデータベースを構築した。

## （２）環境政策への貢献

これまで述べた通り、政策提言のためのツールとして、考慮すべきリスクを技術ごとのデータベースの形に整備した。本研究をもとに、サブテーマ（2）および（3）で検討された結果について、導入のリスクを想定したシナリオ変数を設定し直して比較することで、エネルギーシステムの構造ならびに低炭素化効果に対するリスクの影響と実装可能性を検討することができる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない

### 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>

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）

1) 中垣隆雄：化学工学会 札幌大会 2011、シンポジウム <東日本大震災後のエネルギーシナリオを考える>、札幌（2011/8/6）、E204（2011）、（2011）

「今夏の電力供給の概要と今後の見込み」

2) 松方正彦：化学工学会 札幌大会 2011、同シンポジウム、E207（2011）、

「エネルギーと仲良くする新しいライフスタイルにむけて」

3) 松方正彦：化学工学会 第43回秋季大会、シンポジウム <2011年夏以降の電力需給とエネルギービジョン>、名古屋(2011/9/16)、V202(2011)、

「電力需給に関する緊急提言の基本的な考え方」

4) 松方正彦：化学工学会 第43回秋季大会、同シンポジウム、V204（2011）、

「緊急提言グループの活動報告」

5) 中垣隆雄：化学工学会 第43回秋季大会、同シンポジウム、V205（2011）、

「今夏の電力供給の概要」

6) 松方正彦：INCHEM TOKYO 2011、基調講演II エネルギー関連技術の将来像、(2011)

7) 中垣隆雄：INCHEM TOKYO 2011、化学再生発電システムによる燃費削減効果、(2011)

8) 中垣隆雄：化学工学会 第77年会、シンポジウム－化学産業技術フォーラム セッション

3 「実装可能技術で築くエネルギーシステム」、東京(2012/3/16)、XB214(2012)、

「系統電源の構成分析と将来予測」

9) T. Nakagaki: ASME 2011 Energy Sustainability Conference & Fuel Cell Conference, Washington DC, USA, (2011/8/9)

“Exergy recuperation of mid and low quality heat by chemical reactions”

## （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

1) 日本経済新聞 ゼミナール「エネルギーと技術」、全国版、全36回、2011年8月24日～10月14日

2) 松方正彦、古山通久：ゼロから見直すエネルギー 節電、創エネからスマートグリッドまで、丸善、2012年2月28日

3) 日本経済新聞、日曜に考える イノベーション ここを攻めろ⑨ （エクセルギー再生の特集記事） 2011年3月11日
### 8 \. 引用文献

1）加藤之貴、安永裕幸、柏木孝夫監修：「実装可能なエネルギー技術で築く未来 骨太のロードマップ2」、2010年 化学工業社

2）松方正彦、古山通久監修：「ゼロから見直すエネルギー 節電、創エネからスマートグリッドまで」、2012年、丸善

3）東日本大震災復興構想会議、復興への提言資料、2011年年6月25日

4) 电力中央研究所研究报告 Y09022、Y96010、Y98019、Y09027

6）新エネルギー財団、平成20年度 中小水力開発促進指導事業基礎調査（未利用落差発電包蔵水力調査）報告書

5） 電気事業連合会、INFOBASE2010
## (2) リスク評価に基づく技術ロードマップ検討

東京大学 大学院工学系研究科 菊池 康紀

大学院工学系研究科 梶川 裕矢

平成23年度累計予算額：2,528千円

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 得られたエネルギー技術情報をもとに技術ロードマップを作成し、GHG削減効果の評価、統合を行った。サブテーマ（1）と連携し、各エネルギー技術のリスク情報を整理し、技術ロードマップを構築し技術進展を示した。各エネルギー技術の時系列的な進歩を、技術の競合・重複といったリスクを考慮しながら予測した。これを基にサブテーマ（3）

（４）と協力し、技術の導入によるエネルギー需要の変化を予測するモデルを構築した。

## [キーワード] エネルギー需要予測、モデリング

### 1. はじめに

未来エネルギーシステムを設計していくためには、エネルギー需給構造の中で技術がどのように利用可能な状態になっているかを把握しなければならない。エネルギーの需要と供給は互いにバランスしなければならないものであるが、これまでは需要を既知のものとし、それを満たすための供給側システムの議論が多くなされてきた。一方、東日本大震災を経て、供給に合わせた需要の形を議論することも重要ということが明らかになっている。

技術が持つリスクを考慮しながら実際に導入されたときの性能を評価するためには、将来のエネルギーシステムに技術を組み込んだときの環境性や化石資源消費形態などをシミュレートすることが有用といえる。サブテーマ（1）で評価・解析されたリスクに基づいたエネルギー需要における技術のロードマップと、将来のエネルギー需要状況を分析するためのモデルが必要となる。

## 2 ．研究開発目的

本テーマでは技術のリスクと実装可能性を考慮したロードマップを作成し、将来のエネルギー需要をシミュレートするための数理モデルを構築する。

## 3 ．研究開発方法

本テーマにおいてはサブテーマ（1）で特定された技術のリスクに基づきながら、将来エネルギーシステムに組み込まれる技術を特定し、そのロードマップを検討しながら、将来エネルギーの需要状況をシミュレートできるモデルを構築する。将来のエネルギーシステムを設計するためには、エネルギー技術を体系的に分析し、一つのシステムとして組み合わせたときのエネルギーコスト、安定供給性、環境負荷、安全性などのような多面性を評価できるようにしなくてはならない。構築するモデルは技術の将来における性能や普及率といった変数を決定し、エネルギーシステムに組み込まれたときに得られる機能を推定し、最終的な燃料や電力の必要量を分析できる
ものとする。

モデルの構築にあたっては、技術のリスク評価に基づくロードマップの検討が必要となる。ロードマップを検討する上で考慮すべきリスクとしては、同一のエネルギー需要に対して複数の技術が導入される技術の競合、一つの技術の効率が他の技術の効率などに影響する重複、他方の技術が他方の技術に含まれ効率に影響を与える技術の包含、技術の導入が他の技術の導入を前提にした依存などの、技術同士の相互関係がありえる。これらの技術間の関係におけるリスクを考慮し、技術ロードマップを検討していく。

また、構築にあたっては、技術の実装可能性にも留意する。“実装可能性”には大きく技術的なものと社会的なものがあると考える。技術が技術的に実装可能とは、実証段階にあり、量産可能で、導入場所があり、既存の技術に比べ著しく高コストでないことを指す。技術が社会的に実装可能とは、環境、社会、経済への影響を考慮した上で、社会に導入可能または導入に対し合意形成可能であることを指す。既に実証から大規模導入に掛かっている技術については過去の統計データから将来を予測するための機構を構築し、現在実証段階にある技術については国内外の専門家や文献、特許などを参考にしながら将来を予測可能とするモデルを構築する。

モデルの構築においては実際のエネルギー需要にまつわる文献 $ ^{1-5} $ や統計データ $ ^{6-10} $ を参照しながら進める。現状の家庭、業務、産業、運輸における燃料の需要は総合エネルギー統計 $ ^{6} $ を用いる。ここで、実際に使用した燃料の量を燃料の需要と定義し、その結果得られたエネルギーにより享受できる機能の量をエネルギーの需要と定義すると、総合エネルギー統計には燃料の需要がまとめられていると考えることができる。実際に享受していた機能はエネルギー機器の効率を乗ずることで求める。これにより、現在の機器による機能の需要が明らかとなり、将来の機器の効率上昇によりどの程度燃料の需要を削減できるかが分かるようになる。なお、本テーマにおいて用いたエネルギー需要の統計データは2008年の実績値を2010年と等しいと仮定して進める。これは2010年の統計データが平成23年度段階で明らかになっておらず、2009年の統計データが統計上外れ値と判断できるためである。モデルの基本構造を式(2)-1にまとめる。ただし、ここでDemand：燃料需要[J/y]、a：人口・GDPなどの社会条件による需要変動係数[-]、Eff：部門iにおける燃料jの用途kでのエネルギー効率[-]、ΔDemand：技術導入による需要の変動量[J/y]、b：技術導入による需要の変動率[-]、t：年、t0：代表年(2010年など)、i：部門、j：燃料、k：用途を示す。

$$ \begin{aligned}&Demand_{i,j}(t)\\=&\frac{\left(a_{i}(t)\cdot\underbrace{Demand_{i,j}(t0)\cdot Eff_{i,j,k}(t0)}_{t0 年におけるエネルギー需要 }-\Delta Demand_{i,j}(t)\right)\cdot b_{i,j}(t)}{Eff_{i,j,k}(t)}\bigg/\\&t 年におけるエネルギー需要 \end{aligned} $$

## 4 ．結果及び考察

エネルギー需要を家庭、業務、産業、運輸に大別し、それぞれの分野で2050年までに導入される実装可能な技術を特定し、その導入効果を評価するためのモデルを構築した。モデルは2008年における国内の総合エネルギー統計に基づくことで、実際にどの程度燃料の消費量が変化するかを評価できるものとなっている。表(2)-1にモデルにおいて考慮するエネルギー需要における技術と変動要因をまとめる。
表(2)-1 エネルギー需要における技術と変動要因

部門	技術および変動要因
家庭・業務	➢ エネルギー機器の効率家電製品（エアコン、冷蔵庫）、給湯機器、照明機器家庭用燃料電池（SOFC）の効率および導入率太陽光・太陽熱の導入量空調需要におけるエネルギー効率建屋の断熱性能の向上エネルギーの使用形態の変化厨房の電化、給湯の電化、暖房の電化
産業	➢ 省エネルギー技術の導入膜-蒸留ハイブリッドシステム、低温排熱利用、クレーン・モータ等におけるエネルギー回生、農林分野における未利用バイオマスの利用、鉄鋼プロセスにおける水素利用やCCS*等による省CO2技術、中小事業所における省エネ対策の徹底(*CCS:Carbon Capture and Sequestration)自家発電における技術導入および効率改善化学再生発電、ガスエンジン
運輸	➢ 次世代自動車の普及ハイブリッド車、燃料電池車、電気自動車燃費の向上
全分野共通	➢ 人口変化に伴うエネルギー需要の変化GDP変化に伴うエネルギー需要の変化

各技術の導入率については現状の実装可能性を分析して得られた技術導入の推移を基にし、実際にどの程度導入されるかという技術毎のシナリオを入力することで将来のエネルギー需要を出力できるようにしている。このとき、エネルギーにより享受される機能（効用）の必要量は、人口やGDPといった指数に影響を受けることが予想されるため、構築したモデルにおいてもエネルギー必要量を人口とGDPの変化によって増減する仕組みを搭載した。例えば、人口に関しては既に公開されている人口問題研究所の人口将来予測 $ ^{11} $ に基づき、人口に合わせて、家庭部門、業務部門の人口と強い相関のあると考えられる教育、医療などの分、運輸部門の家計寄与分などのエネルギー需要が削減されることとした。GDPに関しても、同様に産業等の分野のエネルギー需要が増減することとした。ここでは将来のGDPの予測に関していくつかのシナリオがありうることを考慮し、1人あたりGDPの変化などから総GDPを計算し、関連するエネルギー需要が増減される仕組みを構築した。例えば、1人あたりGDPが年率1%で成長すると仮定した場合、人口変化と合わせるとGDPの変化は図(2)-1のようになる。このようなGDP変化の予測を与えればエネルギー需要の変化を予測できるようなモデルを構築した。

モデルの出力としては、各分野の年間の燃料使用量と電力使用量に加え、電力需要の日負荷曲線を出力できるようにしている。図(2)-2に電力日負荷曲線の出力例を示す。2008年から比較して電力需要が抑えられているのは、人口の変化に基づく需要そのものの減少に加え、ピーク時間帯に使用されている空調等の効率改善や燃料電池によるコジェネレーションなどによる給湯需要と同時に発生する電力などによるものである。このような電力需要の日負荷曲線に基づき原子力、火力、水力、風力、太陽光、地熱などの発電設備によるベストミックスを求めて、最終的な燃料消費や環境負荷を解析できるようなモデルを構築した。

モデルの出力結果は、サブテーマ（3）、（4）、（5）において利用できる形になっており、
本サブテーマで構築したモデルによりエネルギーシステムの評価と低炭素化評価を行い、将来のエネルギーシステムを提案可能とした。また、サブテーマ（3）、（4）の結果に合わせたモデルの再構築や出力情報の調整を行った。

図(2)-1 一人当たり GDP変化と総実質GDPの変化の例

図2-2 需要モデルからの出力

例：電力日負荷曲線

以下でそれぞれの技術のロードマップとモデルについて説明する。

## ● 家庭・業務におけるエネルギー技術モデル

家庭・業務においてはエネルギー需要として大きく、動力・照明、厨房、給湯、冷房、暖房がある。これらの需要に対して、家庭では主に電力、灯油、LPG、都市ガスなどが燃料として利用されている。業務においては上記の燃料以外にも石炭や重油といったものも利用されている。例として、家庭における需要予測モデルの構造を図(2)-3に示す。まず、モデルはエネルギー需要と燃料需要を変化させうる3つの要素で構成されている。すなわち、燃料利用効率の変化、創エネルギー技術の導入、エネルギー需要の変化の3つである。燃料利用効率の変化はそれぞれのエネルギー需要を満たすために導入されている機器の効率の変化によるものである。創エネルギー技術としては、燃料電池のようなコジェネレーション技術や太陽熱・太陽光のような再生可能エネルギー技術の導入によるものであり、熱や電力を分散型エネルギー供給技術により賄うことを考慮することである。エネルギー需要の変化とは、人口の変化によりそもそも家庭のエネルギー需要が提言することである。モデルの構造として家庭と業務には将来のエネルギー需要の変化の要素としてGDPを考慮する点以外大きな違いはない。

## ● 産業におけるエネルギー技術モデル

産業においては電力と熱の需要形態が複雑であり、エネルギー需要を動力・照明と加熱・冷却に大別する形でモデルを構築している。需要予測モデルの構造例を図(2)-4に示す。エネルギー回生や分離プロセスの効率により燃料利用効率に変化ができる。燃料利用に関しては、鉄鋼や農業などにおいては高炉ガスや農業残渣バイオマスなどのように分野固有のリソースが存在するため、個別の分野での燃料利用効率の改善も考えられる。また、産業においては多くの場合既にコジェネレーション技術が導入されているため、ガスエンジンや化学再生発電の導入によりその効率を高めることができる。
図(2)-3 家庭における需要予測モ デルの構造

図(2)-4 産業における需要予測 モデルの構造

## ● 運輸におけるエネルギー技術モデル

運輸においてはエネルギー需要として移動距離、輸送距離をとり、人口とGDPによる変化を考慮できるようにした。このとき、燃料の利用効率は燃費の向上と次世代自動車の導入により変化することとしている。なお、運輸においては新しい燃料として水素を考慮している。水素については現在のエネルギーシステムの中に運輸分野で使うことを前提とした大規模な製造プロセスが存在しないため、新規に導入することを考えた。構築したモデル（図(2)-5）では都市ガスの改質により現在でも水素を製造することが可能であるため、都市ガス改質による水素製造を前提としている。ただし、高温ガス炉の導入により水素を製造することが可能となることも考慮できるようなモデルとしている。

## ● エネルギー需要分野の統合

家庭・業務、産業、運輸を統合し、図(2)-6に示すようなエネルギー需要モデルを構築した。燃料の使用量と電力需要量を推算することができる。なお、余剰太陽光エネルギーを蓄電することも可能としている。これは導入したバッテリー搭載型の自動車や定置型の蓄電池を前提としている。

図(2)-5 運輸における需要予測モ デルの構造

図(2)-6 エネルギー需要モデルの 構造
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

各エネルギー技術の時系列的な進歩を、技術の競合・重複といったリスクを考慮しながら予測した。これを基にサブテーマ（3）（4）と協力し、技術の導入によるエネルギー需要の変化を予測するモデルを構築した。

## （２）環境政策への貢献

エネルギー需要を予測していくことは将来のエネルギーシステムを設計する上で重要な作業といえる。特に環境政策に対しては需要の変動によって必要となるエネルギーそのものが変化することから、将来の温室効果ガス排出量を予測していくためにも有効である。このような予測するための仕組みとして本テーマではモデルを構築した。これにより、今後新たに開発された技術を導入したときの結果を分析することを可能とするばかりか、需要における変数の中でどの変数を変化させることが需要全体に与える影響が大きいかなどを解析することができるようになった。

### 6. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない

### 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>

特に記載すべき事項はない

## くその他誌上発表（査読なし）>

1）菊池康紀、梶川裕矢、加藤之貴、窪田光宏、中垣隆雄、福島康裕、松方正彦、古山通久：化学工学，第76卷第3号，154-157（2012）

「“東日本エネルギー危機に関する緊急提言”のフォローアップレポート」

## （2） 口頭発表（学会等）

1）梶川裕矢：化学工学会 札幌大会 2011，シンポジウム <東日本大震災後のエネルギーシナリオを考える>，札幌，E201（2011），「エネルギーロードマップとイノベーション政策」

2) 梶川裕矢：化学工学会第43回秋季大会，同シンポジウム，V203（2011），

「電力需給に関する緊急提言の背景と内容」

3) 菊池康紀、窪田 光宏：化学工学会 第43回秋季大会，同シンポジウム，V206（2011），

「2011年夏季における電力需要の分析」

4) 菊池 康紀：化学工学会 第77年会，同シンポジウム，XB215（2012），

「将来のエネルギー需要の分析とモデル化」
5) 梶川裕矢：化学工学会 第77年会，同シンポジウム，XB217（2012），

「社会シナリオの工学的評価に基づくエネルギー戦略立案に向けて」

6) 菊池康紀他：実装可能な技術による将来エネルギーシステムの設計、日本LCA学会第7回研究発表会、東京理科大学、pp. 10-11 (2012)

## （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

### 8 \. 引用文献

1）加藤之貴、安永裕幸、柏木孝夫監修：「実装可能なエネルギー技術で築く未来 骨太のロードマップ2」、2010年 化学工業社

2) 省エネルギー総覧編集委員会：「省エネルギー総覧 2010・2011」、2010年 通算資料出版会

3) 前 真之：住宅における給湯の省エネルギー — その使用実態と対策・省エネ基準改正について —、建設工業調査会 寄稿文、(2008) http://www.kenkocho.co.jp/pdf/141_08mm.pdf

4) 电力中央研究所研究报告 Y08054、Y08055、Y09022、Y96010、Y98019、Y09027

5) 電気事業連合会、INFOVBASE2010

6) 経済産業省 資源エネルギー庁：総合エネルギー統計、

http://www.enecho.meti.go.jp/info/statistics/jukyu/index.htm

7) 経済産業省 資源エネルギー庁：エネルギー白書、

http://www.enecho.meti.go.jp/topics/hakusho/index.htm

8) 国土交通省：自動車燃費一覧、http://www.mlit.go.jp/jidosha/jidosha_fr10_000009.html

9) 日本自動車研究所：「水素ステーション」、http://www.jari.or.jp/jhfc/data/seminor/fy2008/pdf/h20_04.pdf

10）東京電力：過去の電力使用実績データ、

http://www.tepco.co.jp/forecast/html/download-j.html

11）社会保障・人口問題研究所：「将来推計人口・世帯数」、http://www.ipss.go.jp/syoushika/tohkei/Mainmenu.asp
(3) エネルギーシステム評価研究

九州大学 稲盛フロンティア研究センター 古山通久

平成23年度累計予算額：1,604千円

予算額は、間接経費を含む。

音] 本サブテーマでは、将来の電源構成を考えるに当たり、需要や供給技術特性など様々なデータを入力として電力網の最適運用を評価するための電源構成モデルにデータ・機能追加を行った。発電技術オプションとして、原子力、石炭火力、LNG火力、石油火力、LNG複合火力、水力、揚水、地熱、太陽光（PV）、風力を考えた。簡単のため、全てが電力網に接続しており、全体最適運用が可能であるとした。電源種別ごとの建設コスト、燃料費、償却資産残存価値率、固定資産税率、運転比率、利子率、負荷追従率、既設設備廃棄年は既往のデータ等から整備し、電力網に係る様々なシナリオの評価を実現した。

[キーワード] 電力網、長期計画、シナリオ評価

### 1. はじめに

未来エネルギーシステムを設計していくためには、ある電力需要を、どのような技術を用いて供給するのかを把握しなければならない。電力需要は、一日の中でも時間により変動し、企業活動が活発な平日とそうでない休日でも大きく異なり、季節変動も大きい。また、今後、どのように需要が推移し、それに対して供給技術をどのように導入するべきかを決定する必要がある。サブテーマ（2）で推算される電力需要の将来の推移が与えられた時に、どのような発電技術を用いて供給するのが現実的であり最適であるのかを評価するためのモデルが必要となる。

## 2 ．研究開発目的

技術ロードマップをもとにした電力の供給技術の最適化を評価するための手法を開発する。各サブテーマと連携し、将来の電力エネルギーシステムの最適運用の評価を行う。

### 3. 研究開発方法

各種発電技術は、設備費、燃料費、負荷追従性、資源確保の安定性、環境負荷など異なる特性を有する。それらの特性を踏まえ、夏季昼間や冬季夕方の需要ピーク時にも安定に電力を供給する中期・長期の電力エネルギーベストミックスの計画のため、本研究では、様々な制約条件を線形計画法で解く電源構成モデルを使用した。電源構成モデルの入力データを図(3)-1に模式的に示す。電力需要は東京電力から公表された2008年、2010年の需要データをもとに、夏、春・秋、冬の各平日・休日および夏季最大ピーク3日平均の7代表日の全国の仮想電力需要データを構築した。それらのデータをもとに、人口減と省エネ化シナリオに基づき、今後の需要データを評価した結果および太陽光発電や風力発電などの今後の設置量・稼働率シナリオを入力として電力網に関わる発電技術をどのように組み合わせた時に安定供給を実現しつつ電力網の発電コストを最小化で
きるかを評価した。各発電技術の設置年から既設の設備容量の今後の推移を設定し、評価の対象年は2010、2020、2030、2040、2050年とした。化石燃料価格についてはコスト等検証委員会の新政策シナリオを標準シナリオとして想定した。

各種時系列データを入力とし、2050年までの電源構成のあり方を定量化

図(3)-1 電源構成モデルの入力データ模式図

## 4 ．結果及び考察

本研究では、将来の電源構成を考えるに当たり、開発済みの電源構成モデル $ ^{1)} $ にデータおよび機能を追加することで活用した。発電技術のオプションとしては、原子力、石炭火力、LNG火力、石油火力、LNG複合火力、水力、揚水、地熱、太陽光、風力を考えた。中小水力は一般水力と区別しないこととした。簡単のため、全てが電力網に接続しており、全体最適運用が可能であるとした。原子力、石炭火力、LNG火力、石油火力、LNG複合火力、水力、揚水について、建設コスト、燃料費、償却資産残存価値率、固定資産税率、運転比率、年間利子率、負荷追従率等は既報 $ ^{1)} $ のままとした。原子力、石炭火力、LNG火力、石油火力、LNG複合火力については、火力・原子力発電所設備要覧をもとに、設備容量、完成年月データを収集した。収集したデータに基づき、40年を寿命とした際の2010、2020、2030、2040、2050年の各時点において利用可能な設備容量を算出し、増設しない場合の発電容量の値として電源構成モデルに入力した。その他、評価に用いた個別技術の特性等データや仮定について以下に記す。

【石炭・LNG・石油・LNG複合火力発電】火力・原子力発電所設備要覧から、2010、2020、2030、2040、2050年の各時点において利用可能な設備の発電効率の出力加重平均を高位発熱量基準で算出した（表(3)-1）。古い設備の廃棄に伴い、徐々に効率が向上していく。予備的な解析結果から、今後LNG複合火力発電の大きな新設導入が見込まれるため、新設したLNG複合火力発電による効率向上も含めた推移を仮定し、電源構成モデルへの入力とした。CO $ _{2} $ の回収・貯蔵については考慮しなかった。

各火力発電の燃料価格は、コスト等検証委員会による発電コスト試算シート中の、新政策シナリオの値（表(3)-2）を標準として想定した。新政策シナリオの値は、2010年から2050年における石炭、天然ガス、原油の価格上昇がそれぞれ12、36、61%である。2001年段階での価格はそれぞれ
約4円/kg、26円/kg、24円/0であることを考えると、価格上昇が相当に低位で推移したケースに相当する。近年のトレンドから外挿した価格推移予測を行った例についても表(3)-2に示す。この時、2010年から2050年における石炭、天然ガス、原油の価格上昇はおよそ320%、130%、240%であり、このような価格推移となった時には今後の電源構成のあり方に大きく影響し得る。

表(3)-1 石炭・LNG・石油・LNG複合火力発電の発電効率推移(％,HHV)

2010	2020	2030	2040	2050
石炭（新設考慮せず）	40.2	40.3	40.8	41.8	-
LNG（新設考慮せず）	38.8	39.4	39.5	-	-
石油（新設考慮せず）	39.0	38.7	38.6	-	-
LNG複合火力発電（新設考慮せず）	48.8	49.3	50.3	51.3	-
LNG複合火力発電（新設考慮）	49.2	50.9	52.6	54.3	56.0

表(3)-2 石炭・LNG・石油の価格推移予測(石炭:円/kg, LNG:円/kg, 石油:円/kg)

2010	2020	2030	2040	2050
石炭	新政策シナリオ	9.8	10.4	10.6	10.8	10.9
トレンド外挿	9.8	16.8	24.4	33.0	39.5
LNG	新政策シナリオ	50.1	58.5	63.0	66.0	68.0
トレンド外挿	50.1	66.6	84.4	104.7	120.0
石油	新政策シナリオ	45.4	61.8	66.5	69.9	73.0
トレンド外挿	45.4	117.9	162.3	212.7	251.0

【水力発電】水力発電は、主として設備寿命の見積もりが困難なことが理由となり、今後の新設・廃棄の見通しを得ることが困難であるため、現在と同じ発電、蓄電容量を今後とも維持すると仮定した。中小水力は簡単のため一般水力に含めることとした。

【蓄電技術】揚水発電については、水力同様の理由で現在の容量を今後とも維持すると仮定した。今後の新設揚水発電以外の蓄電技術としては、蓄電池または水素など化学燃料として蓄えることが考えられる。それらの低価格化見通し予測の困難さおよび、それらを再生可能エネルギーの導入と並行して導入していくことによる追加コストが大きいことから、本研究では、次世代自動車に搭載される蓄電池を活用すること

で追加コストを抑えた蓄電方式を評価に採用した。この蓄電方式では、一週間や一カ月単位での蓄電を意図したものではなく、今後、様々な蓄電オプションを考慮して、より詳細な検討・解析を行う必要がある点に注意が必要である。

次世代自動車の普及見込みは、産業競争力懇談会による報告書中にあるこれまでのハイブリッド車販売台数の立

図(3)-2 ハイブリッド車販売台数の立ちあがりパターン（文献2より抜粋）
ち上がりパターンを参考とした $ ^{2)} $ 。産業競争力懇談会による報告書では、図(3)-2に示すように2015年販売開始予定の燃料電池自動車の普及がハイブリッド車販売台数の立ち上がりパターンに従うと想定しているが、本研究では、電気自動車、プラグインハイブリッド車、燃料電池自動車の3種の次世代自動車の普及がハイブリッド車販売台数の立ち上がりパターンに従うと想定した。2010年に電気自動車が一般販売開始された時を基準とし、自動車寿命を10年、世界販売台数の1/3が国内販売台数であると仮定した。この時、2020年、2030年時点で100万台、800万台の国内ストックと計算される。2030年以降は、国内需要は飽和期に入り、2050年に国内ストックが5000万台になるよう普及すると仮定した。次世代自動車に搭載される蓄電池の平均容量を10kWhとする時、2020年、2030年時点で1000万kWh、8000万kWhとなる。このうち20%が蓄電に利用可能で、2時間の充電または放電を考えると、100万kWおよび800万kWの蓄電に対応可能となる。この例のような様々な仮定による値を電源構成モデルへの入力として用意

した。

【太陽光発電】太陽光発電が今後どのような速度で社会に普及していくのかについては、太陽光発電協会により公表されている国内向けの住宅用・非住宅用等すべて合わせた出荷量実績を集計し、外挿することで今後の年間出荷量の予測を行った（図(3)-3）。寿命を20年とし年間出荷量を積算することでその時点における国内の導入量を算出した。この試算では、2050年にはおよそ15,000万kWの導入量と外挿された。

太陽光発電の導入ポテンシャルは側壁を考慮しない時、住宅用で6,500万kWと経済産業省により試算さ

図(3)-3 太陽光発電の年間出荷量、導入量の実績および予測

れている。この試算では、屋根・屋上への設置可能比率、屋根形状、耐震基準適否、空室率等を考慮し、導入量としては4kW/戸を想定している。経済産業省の評価では今後の技術開発による効率向上は考慮されていない。効率が向上すれば、単位面積当たりの発電量が増え、1戸当たりの導入量は増加し、より大きな導入ポテンシャルが見込める。新エネルギー・産業技術総合開発機構による「太陽光発電ロードマップ（PV2030+）」では、現在の16%程度の発電効率は、2020、2030、2050年には20%、25%、40%になると想定している。単純計算では、現在4kWの設置に必要なスペースで、5、6.25、10kWの発電も可能となる。実現性の不確かさはあるものの、住宅用では6,500万kW以上の導入が可能と考えてよいと判断した。非住宅用では、経済産業省、環境省、農林水産省が試算しており、公共系建物および業務・産業分野で2,000～5,200万kW、低・未利用地や耕作放棄地を考慮した時、最大で15,000万kWとの試算されている。一方、環境省の平成22年度再生可能エネルギー導入ポテンシャル調査では非住宅用の太陽光発電の経済性については固定価格買い取り制度のもとでも成立せず、今後の技術開発による低コスト化や継続した補助金が必要とされている。技術革新による低コスト化が実現した時、最大で7,200万kWの導入可能量が、補助金に加えて工場・発電所・上下水施設等での設置範囲の拡大があった時には最大で10,000万kWの導入が見込まれている。これらの数値については、特に非住宅用について、予測の困難さが言及されていることを付記する。以上、上記の試算および今後の技術開発によって少ないスペースで多くの発
電量が得られることを鑑み、本研究では、図(3)-2に示される導入量は生産規模、設置個所の観点からは不可能ではないと想定した。

太陽光発電の稼働率については、日発電量曲線は既報 $ ^{1)} $ を参考にした。既報は良好な日照条件の設置場所の実測データをもとにしており、年間の稼働率が15.6％と高い数値である。本報告では、既報の値の8割にあたる12.5％を2010年の年間稼働率として設定した。導入の拡大とともに良好な日照条件の場所が少なくなっていくことを想定し、2020年、2030年、2040年、2050年の稼働率は、11.7%、10.9%、10.1%、9.3%と低下していくと仮定した。

【風力発電】風力発電が今後どのような速度で社会に普及していくのかについては、日本風力発電協会により公表されている2010年度までの導入実績を集計し、外挿することで今後の年間導入量の予測を行った（図(3)-4）。寿命を20年とし年間導入量を積算することでその時点における国内の導入量を算出した。この試算では、2050年にはおよそ3,200万kWの導入量と外挿された。

風力発電の導入ポテンシャルについては、各省の報

図(3)-4 風力発電の年間導入量、導入量の実績および予測

告書において極めて大きな数値が報告されており、3,200万kWとの数値については、生産規模、設置個所の観点からは不可能ではないと想定した。

風力発電の稼働率は、コスト等検証委員会では陸上で20%、洋上で30%が用いられている。しかし、実際の稼働率については疑問の声も聞かれる。そこで本研究では、既設の風力発電について公表されているデータを表(3)-3に示す箇所について収集した。収集されたデータから出力加重平均を算出したところ、21.6％となった。洋上風力発電である「せたな町洋上浮力発電所」は34.9％と高い稼働率であった。今後の稼働率については、陸上・洋上それぞれの導入の推移など不確実性が大きいため、本研究では、21.6％の稼働率を評価に用いることとした。発電の時間変動特性を設定することが困難であるため、一日を通して一定の発電を行うものと簡略化して取り扱った。

表(3)-3 風力発電の稼働率実績の集計結果

名称	稼働率	定格出力（kW）	出典
上ノ国町風力発電所	24.7%	500	1)
500
苫前夕陽ヶ丘風力発電所	20.9%	600	2)
600
1,000
寿都温泉ゆべつのゆ風力発電所	7.6%	230	3)
島牧ウインドファーム	25.0%	4,500	4)
浜中町ふれあい交流・保養センター風力発電所	20.7%	600	5)
苫前ウインビラ発電所	17.9%	23,100	6)
7,500
興部町風力発電所	11.6%	600	7)
稚内市水道事業風力発電所	3.8%	1,980	8)
さらきとまないウインドファーム	27.7%	14,850	9)
恵山風力発電所	3.2%	1,500	10)
1,400
せたな町洋上浮力発電所	34.9%	1,200	11)
寿の都風力発電所	25.1%	1,800	12)
瀬棚臨海風力発電所	33.3%	12,000	13)
風太風力発電所	28.9%	9,950	14)
市民風力発電おおま	27.5%	1,000	15)
稲庭高原風力発電所	21.6%	1,980	16)
グリーンパワーくずまき風力発電所	29.4%	21,000	17)
能代風力発電所	18.3%	14,400	18)
仁賀保高原風力発電所	23.5%	24,750	19)
風車村シンボル風車	6.5%	300	20)
ウインドファーム立川	17.1%	800
中山峠風力発電設備	19.3%	250	21)
郡山布引高原風力発電所	21.6%	64,000	22)
1,980
里美風力発電所	18.6%	600	23)
吉岡風力発電所	6.8%	300	24)
銚子屏風ヶ浦風力発電所	24.8%	1,500	25)
東京臨海風力発電所	16.3%	1,750	26)
三浦ウインドパーク	16.0%	400
400	27)
横浜市風力発電所	12.9%	1,980	28)
上越市風力発電施設1号機	12.2%	600
上越市風力発電施設2号機	6.3%	750	29)
上越市風力発電施設3号機	6.3%	750
名立区風力発電施設	9.9%	600	30)
内灘町風力発電所	17.4%	1,500	31)
スズキ研修センター風力発電設備	3.9%	40	32)
東伊豆町風力発電所	25.3%	1,800	33)
スズキ湖西工場風力発電設備	14.5%	1,500	34)
大須賀浄化センター風力発電設備	18.1%	660	35)
浜名湖カントリークラブ風力発電所	3.5%	1,000	36)
田原風力発電所	28.8%	1,980	37)
田原臨海風力発電所	20.8%	22,000	38)
田原リサイクルセンター風力発電所	23.4%	1,980	39)
くさつ夢風車	5.0%	1,500	40)
潮風の丘の風車	16.8%	600	41)
高田工業団地風力発電所	15.4%	1,500	42)
北条砂丘風力発電所	18.3%	13,500	43)
鳥取放牧場風力発電所	17.8%	3,000	44)
隠岐大峯山風力発電所	23.7%	1,800	45)
江津高野山風力発電所	17.0%	20,700	46)
計	-	299,560

1) http://www.town.kaminokuni.lg.jp/hotnews/files/00000300/00000365/w-date.xls

http://www.town.tomamae.lg.jp/section/kikakushinko/lg6iib0000000rks.html, http://www.town.tomamae.lg.jp/section/kikakushinko/lg6iib0000000mcf.html

3) 日本自然エネルギー株式会社 グリーン電力認定実績 (http://www.natural-e.co.jp/green/owner.html) の四半期での認証発電電力量から計算 (平成20～22年度)

4) Jパワー各風力発電所データ (http://www.jpower.co.jp/wind/win01600.html)

5) 平成14・15年度実績http://www.hokkai.or.jp/hamanaka/koho/0405koho/p6.pdf 平成16年度実績http://www.hokkai.or.jp/hamanaka/koho/0505koho/p4.pdf

6) Jパワー各風力発電所データ (http://www.jpower.co.jp/wind/win00200.html)

7) 平成13～21年度実績http://www.town.okoppe.lg.jp/gaiyo/windpower/gaiyo_8windpower_2untendata.html

8) 日本自然エネルギー株式会社 グリーン電力認定実績 (http://www.natural-e.co.jp/green/owner.html) の四半期での認証発電電力量から計算 (平成20～22年度)

9) Jパワー各風力発電所データ (http://www.jpower.co.jp/wind/win01200.html)

10) 平成19～22年度実績（平成23年度函館市経済概要参考資料http://www.city.hakodate.hokkaido.jp/keizai/kikaku/jigyougaiyou/2305.pdf)

11) 平成16年実績 (新エネルギー財団ホームページより http://www.nef.or.jp/award/kako/h16/p05.html)

12) 平成19年度実績 (広報すつつ2009年3月号3pより http://www.town.suttu.lg.jp/kouhou/200903/3.pdf)

18) 日本自然エネルギー株式会社 グリーン電力認定実績 (http://www.natural-e.co.jp/green/owner.html) の四半期での認証発電電力量から計算 (平成20～22年度)

19) Jパワー各風力発電所データ (http://www.jpower.co.jp/wind/win00400.html)

20) 2000年1月時点実績(http://www.pref.tochigi.lg.jp/kankyoseisaku/home/keikaku/archive/shinenergy/pdf/5.pdf)