ISSN 1346-9029

研究レポート

No.456 April 2018

温室効果ガス削減80％時代の再生可能エネルギー

および系統蓄電の役割

：系統を考慮したエネルギー技術モデルでの分析

上席主任研究員 濱崎 博

温室効果ガス削減 80%時代の再生可能エネルギーおよび系統蓄電の役割

：系統を考慮したエネルギー技術モデルでの分析

上席主任研究員 濱崎 博

要旨

地球温暖化対策へ向けての国際枠組みであるパリ協定が発効し、温室効果ガス削減のた

めの対策の必要性が高まっている。パリ協定は、産業革命以前と比較して気温上昇を 2℃以

下にすることを目的としている。日本においても、平成 28 年 5 月 13 日に閣議決定がなさ

れた「地球温暖化対策計画」1において、「長期的目標として 2050 年までに 80％の温室効果

ガスの排出削減を目指す。」と示されている。2050 年に 80%という削減目標の達成には、

風力や太陽光といった再生可能エネルギー、このような変動型再生可能エネルギー普及に

よる電力システム安定化への対応としての蓄電、蓄電策の一つである電気分解による水素

製造、再生可能エネルギー普及のための系統整備等が必要である。2050 年のエネルギーシ

ステムは我々の想像を超える複雑さとなり、このことがあるべきエネルギーシステムの検

討を困難なものとしている。

本研究では、エネルギー技術モデルの開発を行い、再生可能エネルギー、系統蓄電等に

注目し、2050 年 80%削減を実現するためのエネルギーシステムの定量評価を目指した。系

統の拡充を行う場合では、北海道、東北および鹿児島において大規模な風力発電の建設が

期待できる。北海道で発電された電力は、東北で発電された電力と加え、関東地域へ供給

される。変動型再生可能エネルギー普及による電力システム不安定化への対策として系統

蓄電も重要な役割を占め、2050 年には 北海道で 11.8GW、九州で 6.0GW、東北で 5.0GW

導入が期待できる。系統拡充を行わない場合には、豊富に存在する北海道の風力発電は主

に北海道内の電力需要に活用されるにとどまり、他地域への供給は限定的なものにとどま

る。系統拡充をしないままでの 80%削減という大幅な削減は、地域での発電限界費用に差

が生じることとなる。

キーワード：再生可能エネルギー、エネルギー技術モデル、電力系統

1 https://www.env.go.jp/press/files/jp/102816.pdf

目次

1. 背景 ................................................................................................................................. 1

2. シミュレーションモデルのエネルギーシステム概要 ..................................................... 1

3. シミュレーションおよび結果の検討 .............................................................................. 6

3.1. 80%削減のためのエネルギーシステム ....................................................................... 7

3.2. 系統を強化した場合と強化しない場合の比較 ........................................................ 9

4. まとめ ............................................................................................................................ 12

参考文献 ............................................................................................................................... 13

1

1. 背景

地球温暖化に対する国際枠組みであるパリ協定が 2017 年 11 月 4 日に発効した。パリ協

定は、産業革命以前と比較して気温上昇を 2℃未満に抑えることを目標にしている。しかし、

現在、各国が提出している削減計画を積み上げても 2℃目標達成は困難であることからも、

この目標達成のためのハードルは高いと言えよう。日本においても、平成 28 年 5 月 13 日

に閣議決定がなされた「地球温暖化対策計画」において、「長期的目標として 2050 年まで

に 80％の温室効果ガスの排出削減を目指す。」と示されているが、その具体的な対応に関し

ては検討途上である。

2050 年に 80%という削減目標の達成には、風力や太陽光といった再生可能エネルギー、

このような変動型再生可能エネルギー普及による電力システム風安定化への対応としての

蓄電、蓄電策の一つである電気分解による水素製造、再生可能エネルギー普及のための系

統整備等に関する検討が不可欠である。2050 年のエネルギーシステムは我々の想像を超え

る複雑さとなり、このことが達成のためのエネルギーシステムの検討を困難なものとして

いる。

本研究では、入手可能なデータを最大限活用し、詳細なエネルギー技術モデルを作成し

80%削減のための、特に再生可能エネルギー及び系統蓄電に注目し検討を加えた。

2. シミュレーションモデルのエネルギーシステム概要

本研究では、国際エネルギー機関（IEA）、米国エネルギー省（USDOE）などで政策評

価、市場評価、技術見通しのために広く用いられている TIMES（The Integrated

MARKAL-EFOM System）2を使用した。TIMES は技術モデルであり、温室効果ガス削減

目標などの条件下での、エネルギーシステム全体の費用を最小化する最適な技術の組み合

わせ、投資時期、投資金額、価格、排出量などの算出を行う。本モデル内では、各技術の

技術特性（効率、価格等）を定義しており、どの地域にいつどの程度の再生可能エネルギ

ーや電気自動車などの技術が導入されるかに関しては内生的に算出されるのが特徴である。

2 TIMES モデルの詳細に関しては、Loulu et.,al. (2004) and Loulu et., al. (2005)を参照のこと。

2

図表 1 TIMES 概要

出典：Remme et. al., (2001)

今回用いたモデルは、富士通総研経済研究所の有するエネルギー技術モデル（JMRT

(Japan Multi-regional Transmission)）をもとに、系統情報を反映したモデルである。ここ

では概要および改良部分の解説を行う。

図表 2 はモデルのエネルギーシステムの概要を示している。対象とするエネルギーも、

電力、石油、ガス、熱などを対象とするエネルギー横断のモデルである。

再生可能エネルギーの普及が進むにつれ、そのポテンシャルとエネルギー消費地の地理

的アンマッチングは世界各国で課題となり、再生可能エネルギー普及を含むモデル評価を

行う際、送電網インフラを考慮することが必要となってきた。それを受け、IEA-ETSAP で

は、2013 年に系統制約を TIMES 内で活用可能とした（Lehtila and Giannkids, 20133）。

これを活用し、本研究では、変電所・開閉所を JMRT モデル内でのノードと定義し、既存

変電所・開閉所の緯度経度情報に基づいて各ノードを地理的に分散配置した（図表 3）。現

段階では計算の簡単化のため、送電線ルートはノード間を直線で結んでいる。送電網の容

量に関しては、電力広域的運営推進機関の系統情報サービス4で提供されるデータを活用し

た。モデル内では、ノード間の距離に応じて建設費用負担をすることで、既にある系統の

容量を拡大することを可能とした。

3 https://iea-etsap.org/docs/TIMES-ELC-Grid-Features.pdf 4 http://occtonet.occto.or.jp/public/dfw/RP11/OCCTO/SD/LOGIN_login#

3

図表 2 複雑化するエネルギーシステム

出所：筆者作成（画像はゲッティイメージズ）

（注）図中にある色の異なる線は、異なるエネルギーを示す。

黒：石油由来、緑：電気、青：水素、黄色：ガス、赤：熱。

図表 3 系統図

出所：筆者作成

4

再生可能エネルギーに関しては、図表 4 に示すように、建設される際には最も近いノー

ドに接続すると仮定した。これにより、例えば風力発電の場合、仮に風況が非常に良い地

点であったとしても、需要地点への送電を行う際に送電容量が不足する場合には送電拡充

の費用が必要となり、より現実に近い前提となる。

図表 4 各ノードへの再エネポテンシャルの配分（例：陸上風力）5

（注）異なる色は異なるノードへの接続を意味する

出所：筆者作成

電力需要であるが、各世帯が最も近いノードより電力供給を受けると仮定し、各ノード

に対して電力需要を分配している（図表 5）。各世帯のデータは、「平成 22年国勢調査」を

用いた。さらに、国土交通省「国土数値情報 将来推計人口メッシュ（H26国政局推計）」6

を用いて、各ノードの 2050年の電力需要を反映させた。これにより、都市化や過疎化など

の人口動態（図表 6）の反映が可能となる。

5 環境省（2011）、「再生可能エネルギーポテンシャル調査」を参考とし、各メッシュのポテンシャル及び

コストの計算を行った。 6 http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gmlold/meta/suikei.html

5

図表 5 電力需要の各ノードへの分配

（注）電力供給を受けるノード単位で色分けを行っている。

出所：筆者作成

図表 6 2050 年総⼈⼝指数（2010 年=100）

（注）2010 年総⼈⼝数（補正あり）を 100 とした場合の 2050 年総⼈⼝数（補正あり）の指数.

出所：国⼟数値情報 将来 推計⼈⼝メッシュ（H26 国政局推計）より筆者作成

6

エネルギー需要の季節および 1 日の変動を考慮する目的で、図表 7 の示すように 1 日を 4

つに、さらに季節を 4 つに分類し、1 年間を 16 のタイムスライスに分解した7。シミュレー

ションは 2050 年までを対象とする。

図表 7 タイムスライス

春 夏 秋 冬

4 月~6 月 7 月-9 月 10 月-12 月 1 月-3 月

R S F W

Morning 7:00-10:00 M RM SM FM WM

Day 10:00-21:00 D RD SD FD WD

Night 21:00-24:00 E RE SE FE WE

Evening 24:00-7:00 N RN SN FN WN

出所：筆者作成

3. シミュレーションおよび結果の検討

本研究では、2050 年に温室効果ガスを 80%削減8することを前提とする。温室効果ガス

80%削減の実現には再生可能エネルギーの普及が必要となるが、その中でも主要な役割が期

待できる太陽光発電や風力発電は変動型再生可能エネルギー9と呼ばれ、発電するタイミン

グや量は天候などに左右されるため、電力供給量と需要量をマッチングさせることが困難

となる場合がある。その安定化策として、電力の供給が過剰の時には蓄電をし、不足する

場合には放電することで不足分を補う系統蓄電の活用が注目されている。以前は、蓄電池

は非常に高価なものであったため、系統対策として用いることはあまり想定されてこなか

った。しかし、米国のエネルギー・ストレージ協会（Energy Storage Association）が、2025

年までに 35GW の蓄電池の普及というビジョンを示す10など、蓄電池価格の低下によって

系統安定化策の一つとして注目され始めている。

80%削減の実現には再生可能エネルギーが主要な役割を担うと述べたが、再生可能エネル

ギーの特徴として、地域性が存在する。例えば、風力発電を例に挙げると、どこに建設し

ても同じ発電量を得られるわけではなく、建設する地域の風況がよくなければ、期待した

発電量を得ることはできず、その結果、発電費用は非常に高いものとなる。電力の消費は、

東京、大阪、名古屋、福岡といった大都市経済圏が中心である一方、風況のいい場所は北

7 より詳細な検討にはタイムスライスをより細かくする必要があるが、本研究では 2050 年という長期のシ

ミュレーションであるため CPU の性能などの制約もあるため 16 のタイムスライスとしている。 8 本研究では 2015 年比と仮定した。 9 Variable Renewable Energy (VRE) 10 http://energystorage.org/system/files/attachments/esa_vision_2025_final.pdf

7

海道や東北に豊富に存在しており、再生可能エネルギーのポテンシャルと電力消費に関し

ては地域的なアンマッチングが存在する。そのため、再生可能エネルギーが建設される場

所から消費される場所に電力を届けるためのインフラ（電力系統）を考慮する必要がある。

ただし、既存の系統が必ずしも再生可能エネルギーを前提としたものとはなっておらず、

系統制約が再生可能エネルギー普及に影響を与える可能性も存在する。ここでは、既存の

系統のまま（拡充なし）の場合と、既存の系統の拡充を行う11（拡充あり）場合の二種類の

シミュレーションを実施し、その差を確認する。

図表 8 シナリオ設定

温室効果ガス削減 2050 年に 80%減

系統蓄電池 2020 年に 15万円/kW

系統拡充 拡充あり 拡充なし

出所：筆者作成

3.1. 80%削減のためのエネルギーシステム

ここでは、エネルギーシステムの費用最小化という条件下で系統の拡充が行われると仮

定した場合のシミュレーション結果を示す。図表 9、10 は、2050 年時点でのノード別の風

力発電の発電容量を示している。北海道、東北および鹿児島において大規模な風力発電の

建設が期待できる。北海道で発電された電力は東北で発電された電力を加え、関東地域へ

供給される。

11 今回は、既に存在する系統の送電容量のみ拡充することを可能とする。

8

図表 9 ノード別風力発電容量（2050 年）（GW）

（注）Hokk4 等のラベルは便宜的に付与したノードの名称である。

出所：筆者作成

図表 10 地域別風力発電容量（2050 年）

（注）Chub:中部、Chug:中国、Hokk:北海道、Hoku:北陸、Kans:関西、

Kyus:九州、Okin:沖縄、Shik:四国、Toho:東北、Toky:東京

出所：筆者作成

9

変動型再生可能エネルギーの普及は、シェアが高まるにつれ、電力の需要と供給をバラ

ンスさせることが困難となり、電力システムの不安定化が生じる。電力の供給量が需要量

を上回る場合には蓄電を行い、需要量が供給量を上回る時に供給を行う系統蓄電池の役割

が期待されている。図表 11 は、本シミュレーションで算出した地域別に導入される系統蓄

電の容量を示す。2030 年には、日本全体で 1.5GW、2050 年には 27.1GW 導入される。地

域別に見れば 2050 年には北海道で 11.8GW、九州で 6.0GW、東北で 5.0GW 導入される。

図表 11 系統蓄電池（2030 年、2050 年）

（注）Chub:中部、Hokk:北海道、Kans:関西、Kyus:九州、Okin:沖縄、Shik:四国、Toho:東北

出所：筆者作成

3.2. 系統を強化した場合と強化しない場合の比較

既存の系統制約とした場合での、2050 年時点の風力発電量容量を示したのが図表 12 で

ある。系統拡充を行った場合では、北海道、東北が約半分の発電容量を有する（図表 10）

こととなっていたが、系統を強化しない場合は北海道で建設される風力発電の占める割合

が大幅に低下していることがわかる。

10

図表 12 系統拡充を行わない場合の地域別風力発電容量（2050 年）

（注）Chub:中部、Chug:中国、Hokk:北海道、Hoku:北陸、Kans:関西、

Kyus:九州、Okin:沖縄、Shik:四国、Toho:東北、Toky:東京

出所：筆者作成

図表 13 は、系統拡充ありと拡充なしのシナリオでの系統蓄電池の容量を示している。系

統拡充を行わない場合には、北海道で必要となる系統蓄電容量は減少する。系統を拡充し

ない場合には、北海道から関東への送電量が限定的なものとなり、北海道内の風力で発電

された電力は北海道内中心に消費されるためである。

図表 13 系統電池容量（2050 年）

（注）Chub:中部、Chug:中国、Hokk:北海道、Hoku:北陸、Kans:関西、

Kyus:九州、Okin:沖縄、Shik:四国、Toho:東北、Toky:東京

（注）N:系統拡充なし、Y:系統拡充あり

出所：筆者作成

11

図表 14 はノード別の発電の限界費用を示している。系統を拡充しない場合には、系統拡

充をする場合と比較して、地域による差が大きいのがわかる。この原因は、系統制約によ

り条件のいい再生可能エネルギーの建設が制約を受け、温室効果ガス 80%削減目標達成の

ために日本全体で見た場合、条件の良くない地点での再生可能エネルギーの建設が行われ

るためである。図表 15 は関東地域の系統拡充を行わない場合の風力発電容量を、陸上・洋

上別で示したものである。関東地域では膨大な電力需要を満たすのに十分な条件のいい陸

上風力ポテンシャルが存在せず、洋上での風力発電により日本全体で 80%という大幅な温

室効果ガス削減を達成することになる。

図表 14 ノード別限界発電費用（2050 年）

（注）WN: Winter Night

出所：筆者作成

12

図表 15 系統拡充を行わない場合の関東地域の陸上・洋上別風力発電容量比較（2050 年）

（注）ELEWIN-OFS: 洋上風力、ELEWIN-ONS：陸上風力

出所：筆者作成

4. まとめ

2050 年に 80%という削減目標には、風力や太陽光といった変動型再生可能エネルギー、

変動型再生可能エネルギー普及による電力システム安定化への対応としての蓄電、蓄電策

の一つである電気分解による水素製造、再生可能エネルギー普及のための系統整備等が必

要である。2050 年のエネルギーシステムは我々の想像を超える複雑さとなり、このことが

達成のためのエネルギーシステムの検討を困難なものとしている。本研究では、入手可能

な情報を可能な限り活用し、エネルギーシステム全体を再現した技術モデルでの検討を行

った。

系統の拡充を行う場合では、北海道、東北および鹿児島において大規模な風力発電の建

設が期待できる。北海道で発電された電力は、東北で発電された電力と加え、関東地域へ

供給される。変動型再生可能エネルギー普及による電力システム不安定化への対策として

系統蓄電も重要な役割を占め、2050 年には 北海道で 11.8GW、九州で 6.0GW、東北で

5.0GW 導入が期待できる。

系統拡充を行わない場合には、豊富に存在する北海道の風力発電は主に北海道内の電力

需要に活用されるにとどまり、他地域への供給は限定的なものにとどまる。系統拡充をし

ないままでの 80%削減という大幅な削減は、地域での発電限界費用に差が生じることとな

る。

13

今回は、エネルギー全体を一つのシステムとしてとらえ、2050 年という長期での検討を

行った。本モデルでは、内生的に風力発電などの技術の普及を算出するため非常に複雑な

モデルとなったため、計算機の能力などの制約により 16 タイムスライス／年での検討であ

ったが、今回算出したノード単位での再生可能エネルギーの容量や系統蓄電池などのデー

タを活用し、よりタイムスライスの短いケースでの検討も有効である。また、今回は基幹

送電線上位 2 系統のみ対象としており、今後より下位系統の情報が入手可能となった際に

はモデル内に反映することでより現実に近い検討が可能となる。

参考文献

Lehita, Antti and George Giannakidis (2013), TIMES Grid Modelling Features, TIMES

Version 3.4 User Note, January1, 2013,

https://iea-etsap.org/docs/TIMES-ELC-Grid-Features.pdf

Loulou, R., Remne, U., Kanudia, A., Lehtila, A., Goldstein, G. (2005), Documentation for

the TIMES Model - PART I 1–78.

Loulou, R., Goldstein, G., Noble, K. (2004), Documentation for the MARKAL Family of

Models. ETSAP.

Remme, Uwe, Gary A. Goldsten, Ulrich Schellmann and Christoph Schlenzig (2002),

MESAP / TIMES — Advanced Decision Support for Energy and Environmental

Planning. In: Chamoni P., Leisten R., Martin A., Minnemann J., Stadtler H. (eds)

Operations Research Proceedings 2001. Operations Research Proceedings 2001

(Selected Papers of the International Conference on Operations Research (OR 2001)

Duisburg, September 3–5, 2001), vol 2001. Springer, Berlin, Heidelberg

環境省（2011）、「平成 22 年度 再生可能エネルギーポテンシャル調査報告書」

https://iea-etsap.org/docs/TIMES-ELC-Grid-Features.pdf

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