蓄電池制御の最適化
2025年10月8日
現代の電力系統において太陽光発電の導入が拡大するにつれ、太陽光発電事業者はある課題に直面しています。それは、全ての太陽光発電設備が日射がある時間帯に一斉に発電を行うため、日中の電力供給が過剰となり、その結果、当該時間帯における電力の価値が大幅に下落してしまうという問題です。
課題
日本のいくつかの地域では、JEPXスポット市場における電力価格が、一日のうち数時間にわたり、設定されている最低価格の0.01円/kWhに到達することが既に常態化しています。
これは太陽光発電事業者の収益を圧迫しており、その影響は現行の補助金制度によってさらに深刻化しています。日本のフィード・イン・プレミアム（FIP）制度のもとでは、発電事業者は市場価格が最低価格である0.01円/kWhを上回っている場合にのみプレミアムの補填を受けることができます。このため、事業者は電力をほぼ無償で販売せざるを得ないだけでなく、補助金も得られないという二重の課題に直面しています。
太陽光発電事業者にとって喫緊の課題となりつつあるもう一つの問題は、出力抑制です。太陽光発電の供給が過剰になった際、送配電事業者は系統の過負荷を防ぐため、発電量を制限することを余儀なくされます。事業者から見ると、これは発電所が本来生産できたはずの電力を生み出せず、エネルギーを実質的に浪費していることを意味します。
蓄電池の役割
蓄電池は、これらの課題すべてを解決することが可能です。
- 価格が低い日中に充電し、価格が高い夕方以降に放電することで、より高値での売電を可能にします（価格裁定/アービトラージ）。
- 価格が最低水準（0.01円/kWh）に達した際に充電し、後に放電することで、発電事業者がFIPプレミアムを受け取れるようにします。
- 出力抑制が発生する時間帯に充電することで、エネルギーの浪費を防ぎます。
このように、蓄電池は日本の太陽光発電事業者にとって重要な収益ドライバーになりつつあり、発電所の収益を向上させるため、太陽光発電設備に蓄電池を併設するケースが増加しています。
しかし、日本の太陽光発電ポートフォリオの多くは低圧・小規模な分散型発電所で構成されており、蓄電池の追加は運用を著しく複雑化させる可能性があります。なぜなら、単に太陽が照ると発電する太陽光パネルとは異なり、蓄電池は能動的に制御する必要があるからです。蓄電池を効果的に制御（または充放電スケジュールを策定）するには、いつ充電し、いつ放電するかを計画できるよう、将来の価格と太陽光発電量の推定値が必要です。これらの推定値を得る方法は、基本的に過去のデータから単純な運用ルールを抽出する方法と、**予測（フォーキャスト）**を使用する方法の二通りがあります。
小規模な分散型ポートフォリオを持つ太陽光発電事業者にとって、個々の地点ごとに太陽光発電量を予測するのは複雑であり、多くの場合費用対効果が低いため、コスト削減のために多くの事業者が「近道」をとっています。例えば、各発電所個別の予測を作成する代わりに、類似する発電所で同じ予測を流用したり、翌日の発電量を当日同等とと仮定したりします。これは日々の気象変動を考慮できない極めて単純な仮定です。仮に当日が晴れで翌日が曇りであれば、翌日の発電量を過大に見積もることになります。この問題は、同一の系統エリア内では気象パターンに高い相関性があるため、誤差が相殺されにくいという事実によってさらに悪化します。
電力市場価格の予測についても、小規模な事業者にとってはさらに複雑です。ここでも、コストを優先し精度を犠牲にして、「翌日の価格は当日と同じである」と仮定する同じ手法が多用されています。
蓄電池の運用シナリオ
太陽光発電量と価格の推定値が得られたら、次に蓄電池の最適な充放電スケジュールを決定する必要があります。ここでは、以下の2つの手法を分析します。
- 単純なスケジューリング・アルゴリズム: 午前10時に充電を開始し満充電になるまで続け、午後6時に放電を開始し空になるまで続けるというものです。これは、小規模発電所の多くで採用されている一般的なスケジューリング方法です。
- 最適化されたスケジューリング: 当社の太陽光発電量と価格の予測を活用した解析的最適化モデルに基づくスケジューリング方法です。
これら2種類のスケジューリングの効果を検証するため、当社が管理する実在の太陽光発電所のデータを用いて1年間（2024年7月～2025年6月）のシミュレーションを実行しました。当該発電所は交流側出力 2 MW / 直流側出力 2.5 MWpで、FIP基準価格は 36円/kWhです。また、市場が4時間システムを標準としつつある傾向に基づき、交流側容量 1.5 MW、蓄電容量 6 MWh の4時間システム蓄電池を仮定しました。
シミュレーションは可能な限り現実的な条件で行いました。
- 当社の最適化されたスケジューリングには、当時利用可能だった発電所の実測に基づく太陽光発電量と価格の予測値を使用しました。一方、単純なスケジューリングについては、運用者が翌日の発電量の「予測」として前日の発電量を使用すると仮定しました。
- 市場への翌日供給計画の提出をシミュレートし、予測誤差や計画変更によって生じるインバランスを計算しました。
- SoC（充電状態）の制限、充放電効率、サイクルコストを考慮し、蓄電池の実際の運用をシミュレートしました。
比較のため、完全な予測（パーフェクト・ナレッジ）、すなわち太陽光発電量と価格が完全に予測できた場合のケースもテストしました。これは、予測の質にかかわらず、スケジューリング最適化がもたらし得る改善の上限値を提供します。さらに、蓄電池を併設しない太陽光発電単独の場合と同じシミュレーションも実施し、蓄電池による収益への影響を比較できるようにしました。
ケース別の年間売上
総収益は主にFIP交付金によってもたらされますが、蓄電池の真の価値は、その限界収益貢献度にあります。蓄電池の運用のみから得られた収益（すなわち、総収益から太陽光発電単独による収益を差し引いた額）を分析することで、当社の最適化がもたらす影響を明確に把握できます。グラフに示す通り、当社の最適化されたスケジューリングは、基本的なスケジューリング戦略よりも一貫して大きな増収をもたらします。
では、太陽光発電による収益の影響を取り除くとどうなるでしょうか。この点について、蓄電池を併設したケースの収益から、蓄電池なしのケースの収益を差し引いた収益（蓄電池による総収益）を算出し検証しました。この数値こそが、蓄電池への投資を行うか否かを判断する上で重要な数値です。このケースでは、結果はさらに明確になります。
蓄電池展開による売上増加
最適化されたケースは、基本的なスケジューリングのケースと比較して、蓄電池による総収益がより高い結果となりました。得られた主な結果は以下の通りです。
- *完全な予測（上限値）のケースでは、最適化によって総収益が18.47%**増加しました。
- 当社の予測を使用したケースでは、予測は決して完璧ではないという前提のもと、最適化されたスケジューリングにより総収益が**7.40%**増加しました。
- 出力抑制の影響を考慮に入れると、当社の最適化は総収益を**10.33%**増加させることが可能です。
これらの増加率は一見小さく見えるかもしれませんが、現在の蓄電池事業の経済性の厳しさを考慮すると、10%の収益増加は、IRR（内部収益率）がマイナスになるかプラスになるかの分水嶺となる可能性があります。
最適化されたスケジューリングは、適切なタイミングで価格差をより効果的に活用することが可能です。例えば、これら二つのシステムにおける平均的な一日の運用状況は以下の通りです。
シンプルなスケジュール・完璧な発電量と価格の予測
最適スケジュール・完璧な発電量と価格の予測
蓄電池単独運用における優位性
さらに、蓄電池単独のケースについても分析しました。このケースでは、最適化されたスケジューリングは単純なスケジューリング・アルゴリズムと比較して、遥かに大きな優位性を発揮します。蓄電池単独の場合、収益はすべて価格裁定（アービトラージ）から得られ、蓄電池の挙動によって大きく変化しないFIPのような固定的な収益源が存在しないためです。したがって、このケースは最適化されたスケジュールの優位性をより明確に示しています。
蓄電池単独のケースでは、最適化されたケースは単純なスケジューリング（午前10時充電開始、午後6時放電開始）と比較して、43.4%という大幅な収益増加を達成しました。この主な要因は、最適化されたスケジュールが価格差を最大化するために最適なタイミングで充放電を行える点にあります。また、最適化は1日1サイクルの制限を受けません。テスト期間の1年間で、基本的なスケジューリングが365回の充放電サイクル（1日1回）だったのに対し、最適化は598回（1日平均約1.64回）のサイクルを達成しました。
蓄電池最適化による利益推移
結論：最適化の重要性と将来性
太陽光発電設備に蓄電池を併設することで、収益を**20%以上増加させることが可能です。これは主に、ゼロ円価格の時間帯での放電回避によるFIP交付金の増加に起因しています。この収益増加のうち、価格裁定（アービトラージ、すなわち、高価格のタイミングを利用するための放電時間の変更）による貢献は比較的小さいことが分かりました。これは、ゼロ円価格になりやすい時間帯に充電するように設計された単純な戦略と比較して、充放電スケジューリングが収益全体に与える影響が、現時点ではそれほど大きくないことを意味します。しかし、現在の蓄電池の経済性は非常に厳しいため、この投資を成立させるためには、わずかな改善であっても不可欠です。最適化されたスケジューリングは、**蓄電池の投資収益率（ROI）を約10%**向上させることができます。
FIP基準価格が低いアセット（現在稼働を開始するアセットは、今回検証したものの3分の1以下のFIP基準価格である）の場合、価格裁定の効果が遥かに強くなるため、最適化はより重要な収益ドライバーとなります。さらに、日本の電力系統における太陽光発電の導入率が増加し、化石燃料発電所の運転停止が進むにつれて、極端な1日の価格差が見られるようになると予想され、これも価格裁定の相対的な重要性を高める要因となります。
特に蓄電池単独のケースでは、最適化されたスケジューリングは既に不可欠な要素です。これにより、単純なスケジューリング戦略と比較して40%以上の収益増加を達成することが可能です。
著者
イアコブッチ リカルド
エネルギー＆データサイエンス