JP2011170805A - 排出量予測システム、排出量予測方法およびプログラム - Google Patents

排出量予測システム、排出量予測方法およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】精度よく二酸化炭素の排出量を予測することができるようにする。
【解決手段】発電量予測部１１３は、非化石エネルギーである水力について所定のシミュレーションを行い、水力発電量の予測値を生成し、化石エネルギーである石油に対応する計画値を、水力に対応する計画値と上記水力発電量との差に応じて増減させて、石油発電量を生成する。また、過不足量算出部１１５は、水力発電量、石油発電量、水力および石油以外のエネルギーに対応する計画値、ならびに各エネルギーに対応する排出原単位に基づいて、エネルギーごとの排出量を算出し、算出した排出量を合計して排出量の予測値を算出する。
【選択図】図８

Description

本発明は、二酸化炭素の排出量予測システム、排出量予測方法およびプログラムに関する。
近年、二酸化炭素の排出量の削減が求められており、排出量の管理が重要性を帯びている。特許文献１には、火力発電ユニットに投入される燃料の投入量の予測値および販売電力の予測値から二酸化炭素の排出原単位を算出するシステムが開示されている。
特開２００７−２６５００８
しかしながら、特許文献１に記載のシステムでは、火力発電ユニットに投入される燃料を計測し、計測した実績値に基づいて火力発電ユニットに投入される燃料投入量の予測を行っており、なるべく直近の計測値を利用しないと予測の精度が悪くなってしまう。
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、精度よく二酸化炭素の排出量を予測することのできる、排出量予測システム、排出量予測方法およびプログラムを提供することを目的とする。
上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、二酸化炭素の排出量を予測するシステムであって、発電に用いるエネルギーごとに、当該エネルギーを用いた発電により排出される二酸化炭素の排出量を算出するための排出原単位を記憶する排出原単位記憶部と、前記エネルギーごとに、当該エネルギーを用いた発電量の計画値を記憶する計画値記憶部と、非化石エネルギーである第１のエネルギーの少なくとも１つについて所定のシミュレーションを実行し、前記シミュレーションの実行結果に基づいて前記第１のエネルギーを用いた発電量の予測値である第１の発電量を生成し、化石エネルギーである第２のエネルギーの少なくとも１つに対応する前記計画値を、前記第１のエネルギーに対応する前記計画値と前記第１の発電量との差に応じて増減させた第２の発電量を生成する発電量シミュレーション実行部と、前記第１および第２の発電量、前記第１および第２のエネルギー以外のエネルギーに対応する前記計画値、ならびに前記エネルギーのそれぞれに対応する前記排出原単位に基づいて前記エネルギーごとの排出量を算出し、前記算出した排出量を合計して前記排出量の予測値を算出する排出量予測部と、を備えることとする。
上記排出原単位記憶部は、後述する排出原記憶部１３１に対応する。上記計画値記憶部は、後述する供給計画記憶部１３３に対応する。上記第１および第２のエネルギーは、後述する水力および石油にそれぞれ対応し、上記第１および第２の発電量は、後述する水力発電量および石油発電量に対応する。上記発電量シミュレーション実行部は、後述する発電量予測部１１３に対応する。上記排出量予測部は、後述する過不足量算出日１１５に対応する。
また、本発明の排出量予測システムでは、前記第１のエネルギーは水力であり、前記発電量シミュレーション実行部は、過去の出水率の実績値に基づく出水率の確率分布に応じて出水率を変化させ、前記変化させた出水率に応じた発電量を算出していき、前記算出した発電量を平均して、前記第１の発電量を算出するようにしてもよい。
また、本発明の排出量予測システムは、排出可能な二酸化炭素の量である排出枠を決定するための排出枠決定情報を記憶する排出枠決定情報記憶部と、前記排出枠決定情報に基づいて前記排出枠を算出する排出枠算出部と、前記排出量の予測値から前記排出枠を減じた値である不足排出枠を算出する不足排出枠算出部と、前記不足排出枠を出力する不足排出枠出力部と、を備えるようにしてもよい。
上記排出枠決定情報記憶部は、後述する排出量計算諸元記憶部１３２に対応し、排出枠決定情報は、例えば、後述する供給電力量や排出量単位目標値などに対応する。不足排出枠算出部は、後述する過不足量算出日１１５に対応する。
また、本発明の排出量予測システムでは、二酸化炭素の排出権を取得するための単価を記憶する単価記憶部を備え、前記不足排出枠に前記単価を乗じて、前記不足排出枠のための排出権を取得するための金額である要追加金額を算出する要追加金額算出部と、を備え、前記不足排出枠出力部は、前記不足排出枠と前記要追加金額とを出力するようにしてもよい。
上記単価記憶部は、後述する費用計算諸元記憶部１３５に対応する。上記要追加金額算出部は、後述する過不足額算出部１１７に対応する。
また、本発明の排出量予測システムでは、前記排出枠決定情報は、単位発電量あたりの二酸化炭素の量である排出原単位であり、前記排出枠算出部は、前記第１および第２の発電量、並びに前記第１および第２のエネルギー以外のエネルギーに対応する前記計画値を合計して総発電量を算出し、前記総発電量に前記排出原単位を乗じて、前記排出枠を算出するようにしてもよい。
また、本発明の排出量予測システムは、二酸化炭素の排出権ごとに、前記排出権に係る二酸化炭素の排出量を記憶する排出権記憶部と、前記排出権記憶部に記憶されている前記排出量の合計値を算出し、前記算出した合計値から、前記排出量の予測値を減じた値である不足排出枠を算出する不足排出枠算出部と、前記不足排出枠を出力する不足排出枠出力部と、を備えるようにしてもよい。
また、本発明の排出量予測システムは、二酸化炭素の排出権ごとに、前記排出権に係る二酸化炭素の排出量と、前記排出権を取得できる可能性を示す確率分布とを記憶する排出権記憶部と、前記排出権ごとに、前記確率分布を用いた所定のシミュレーションを行っていき、前記シミュレーションの実行結果に応じて、取得できる前記排出権の前記排出量の合計値である予測排出枠を算出する排出枠予測部と、前記予測排出枠から、前記排出量の予測値を減じた値である不足排出枠を算出する不足排出枠算出部と、前記不足排出枠を出力する不足排出枠出力部と、を備えるようにしてもよい。
また、本発明の排出量予測システムは、過去の第１期間における需要電力量を記憶する需要量記憶部と、前記第１期間および前記第１期間の次の第２期間の間における前記需要電力量の増加率について所定の需要量シミュレーションを実行し、前記需要量シミュレーションの実行結果に基づいて前記増加率の予測値を算出する需要量シミュレーション実行部と、前記増加率の予測値を前記需要電力量に乗じて、前記第２期間における需要電力量である供給予定電力量の予測値を算出する需要電力量予測部と、を備え、前記発電量シミュレーション実行部は、前記第１および第２のエネルギー以外の前記エネルギーについての前記計画値と前記第１の発電量とを合計した合計値を算出し、前記供給予定電力量から当該合計値を減じて前記第２の発電量を算出するようにしてもよい。
また、本発明の他の態様は、二酸化炭素の排出量を予測する方法であって、コンピュータが、発電に用いるエネルギーごとに、当該エネルギーを用いた発電により排出される二酸化炭素の排出量を算出するための排出原単位をメモリに記憶し、前記エネルギーごとに、当該エネルギーを用いた発電量の計画値を前記メモリに記憶し、非化石エネルギーである第１のエネルギーの少なくとも１つについて所定のシミュレーションを実行し、前記シミュレーションの実行結果に基づいて前記第１のエネルギーを用いた発電量の予測値である第１の発電量を生成し、化石エネルギーである第２のエネルギーの少なくとも１つに対応する前記計画値を、前記第１のエネルギーに対応する前記計画値と前記第１の発電量との差に応じて増減させた第２の発電量を生成し、前記第１および第２の発電量、前記第１および第２のエネルギー以外のエネルギーに対応する前記計画値、ならびに前記エネルギーのそれぞれに対応する前記排出原単位に基づいて前記エネルギーごとの排出量を算出し、前記算出した排出量を合計して前記排出量の予測値を算出することとする。
また、本発明の排出量予測方法では、前記コンピュータはさらに、二酸化炭素の排出権ごとに、前記排出権に係る二酸化炭素の排出量と、前記排出権を取得できる可能性を示す確率分布とを前記メモリに記憶し、前記排出権ごとに、前記確率分布を用いた所定のシミュレーションを行っていき、前記シミュレーションの実行結果に応じて、取得できる前記排出権の前記排出量の合計値である予測排出枠を算出し、前記予測排出枠から、前記排出量の予測値を減じた値である不足排出枠を算出し、前記不足排出枠を出力するようにしてもよい。
また、本発明の他の態様は、二酸化炭素の排出量を予測するためのプログラムであって、コンピュータに、発電に用いるエネルギーごとに、当該エネルギーを用いた発電により排出される二酸化炭素の排出量を算出するための排出原単位をメモリに記憶するステップと、前記エネルギーごとに、当該エネルギーを用いた発電量の計画値を前記メモリに記憶するステップと、非化石エネルギーである第１のエネルギーの少なくとも１つについて所定のシミュレーションを実行し、前記シミュレーションの実行結果に基づいて前記第１のエネルギーを用いた発電量の予測値である第１の発電量を生成し、化石エネルギーである第２のエネルギーの少なくとも１つに対応する前記計画値を、前記第１のエネルギーに対応する前記計画値と前記第１の発電量との差に応じて増減させた第２の発電量を生成するステップと、前記第１および第２の発電量、前記第１および第２のエネルギー以外のエネルギーに対応する前記計画値、ならびに前記エネルギーのそれぞれに対応する前記排出原単位に基づいて前記エネルギーごとの排出量を算出し、前記算出した排出量を合計して前記排出量の予測値を算出するステップと、を実行させることとする。
また、本発明のプログラムでは、前記コンピュータにさらに、二酸化炭素の排出権ごとに、前記排出権に係る二酸化炭素の排出量と、前記排出権を取得できる可能性を示す確率分布とを前記メモリに記憶するステップと、前記排出権ごとに、前記確率分布を用いた所定のシミュレーションを行っていき、前記シミュレーションの実行結果に応じて、取得できる前記排出権の前記排出量の合計値である予測排出枠を算出するステップと、前記予測排出枠から、前記排出量の予測値を減じた値である不足排出枠を算出するステップと、前記不足排出枠を出力するステップと、を実行させるようにしてもよい。
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。
本発明によれば、精度よく二酸化炭素の排出量を予測することができる。
本発明の一実施形態に係る排出量管理支援システム１０のハードウェア構成を示す図である。 本実施形態の排出量管理支援システム１０のソフトウェア構成を示す図である。 排出原記憶部１３１に記憶される排出原情報の構成例を示す図である。 排出量計算諸元記憶部１３２に記憶される排出量計算諸元の一例を示す図である。 供給計画記憶部１３３の構成を示す図である。 ＣＤＭ計画記憶部１３４に記憶されるＣＤＭ情報の構成例を示す図である。 費用計算諸元記憶部１３５に記憶される費用計算諸元の一例を示す図である。 発電量予測部１１３によるエネルギー別発電量の予測処理の流れを示す図である。 過不足量の予測処理の流れを示す図である。 予測排出枠や過不足量、過不足額などを出力する画面３０の一例を示す図である。
以下、本発明の一実施形態に係る排出量管理支援システム１０について説明する。本実施形態の排出量管理支援システム１０は、発電により発生する二酸化炭素の排出量を予測するとともに、ＣＤＭ（Clean Development Mechanism）や排出権取引などにより取得する二酸化炭素を排出する権利（以下、「排出権」という。また、排出権により排出可能な二酸化炭素の量を「排出枠」という。）との差を出力することで、電力会社などでの二酸化炭素の排出量の管理を支援するものである。本実施形態では、排出量管理支援システム１０は、電力会社により運用されることを想定している。
本実施形態の排出量管理支援システム１０は、水力や石油、石炭などのエネルギーごとに、１年（本実施形態では１年とするが、３ヶ月や半年、３年など任意の期間とすることができる。）における発電量の最新の計画値や総電力需要の伸び率を設定しておき、シミュレーションにより総電力需要や非化石エネルギーである水力による発電量を予測する。水力以外のエネルギーによる計画値の合計と水力による発電量の予測値との合計が、伸び率に応じた電力の総需要に満たない場合には、化石エネルギーである石油による発電を増やして総需要を満たすものとする。排出量管理支援システム１０は、上記の計画値や予測値に基づいて年間の二酸化炭素の排出量の予測値を算出する。さらに排出量管理支援システム１０は、シミュレーションによりＣＤＭや排出権取引による排出権獲得の実現率を予測し、獲得すると予想される排出枠と二酸化炭素の排出量の予測値との差を、排出枠の過不足量として出力する。これにより、例えば、電力会社が排出権の売買を行い、あるいはその他の二酸化炭素の排出量低減の努力を行う計画を立てるなど、二酸化炭素の排出量を管理することの支援を行う。
図１は、本実施形態に係る排出量管理支援システム１０のハードウェア構成を示す図である。同図に示すように、排出量管理支援システム１０は、１台のコンピュータにより実現され、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、入力装置１０４、および出力装置１０５を備えている。記憶装置１０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えば、ハードディスクドライブやフラッシュメモリなどである。ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより、各種の機能を実現する。入力装置１０４は、排出量管理支援システム１０のユーザからデータの入力を受け付ける、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、マイクロフォンなどである。出力装置１０５は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。
図２は、本実施形態の排出量管理支援システム１０のソフトウェア構成を示す図である。同図に示すように、排出量管理支援システム１０は、諸元入力部１１１、追加電力量予測部１１２、発電量予測部１１３、排出枠予測部１１４、過不足量算出部１１５、為替予測部１１６、過不足額算出部１１７、排出原単位記憶部１３１、排出量計算諸元記憶部１３２、供給計画記憶部１３３、ＣＤＭ計画記憶部１３４、費用計算諸元記憶部１３５を備えている。なお、諸元入力部１１１、追加電力量予測部１１２、発電量予測部１１３、排出枠予測部１１４、過不足量算出部１１５、為替予測部１１６および過不足額算出部１１７は、ＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより実現され、排出原単位記憶部１３１、排出量計算諸元記憶部１３２、供給計画記憶部１３３、ＣＤＭ計画記憶部１３４および費用計算諸元記憶部１３５は、メモリ１０２や記憶装置１０３が提供する記憶領域として実現される。
排出原記憶部１３１は、発電に用いるエネルギーごとに、１単位のエネルギーを用いて発電をした場合に発生する二酸化炭素の排出量を算出するための情報（以下、単に「排出原情報」という。）を記憶する。図３は、排出原記憶部１３１に記憶される排出原情報の構成例を示す図である。同図に示すように、排出原情報には、エネルギー、排出係数、排出計画出力値および運用出力値が含まれている。本実施形態では、少なくとも、「水力」（本発明の「第１のエネルギー」に該当する。）および「石油」（本発明の「第２のエネルギー」に該当する。）についての排出原情報が排出原記憶部１３１に登録されているものとする。排出係数は、発電電力量乗じて二酸化炭素の排出量を算出するための値である。供給計画出力値および運用出力値は、発電所から出力される電力量を示す値であり、発電所からの定格出力量を１００％とし、供給計画出力値は、計画時における出力量（計画値）であり、運用出力値とは、運用時における出力量（実績値）である。運用出力値には、直近の実績値が設定される。
排出量計算諸元記憶部１３２は、排出量を算出するための各種のデータ（以下、「排出量計算諸元」という。）を記憶する。図４は、排出量計算諸元記憶部１３２に記憶される排出量計算諸元の一例を示す図である。本実施形態では、排出量計算諸元記憶部１３２には、供給電力量、直近発電端電力量、直近販売端電力量、旧排出量単位目標値、排出量単位目標値、需要伸び率、未達繰越し率などが記憶されている。供給電力量は、電力会社が１年間に供給する電力量の計画値（以下、「供給電力量」や「需要量」という。）である。供給電力量は電力会社側（発電所などの発電端）における出力量である。直近発電端電力量は、直近の年度に供給された電力量の発電端における出力された電力量の実績値である。一方、直近販売端電力量は、家庭や企業などの顧客側（販売端）における供給された電力量の実績値である。一般に、電力量は、発電端から販売端までの送電の過程でロスが発生するため、発電端から出力された電力量（以下、「販売端電力量」という。）よりも、販売端において供給された電力量（以下、「販売端電力量」という。）の方が少なくなる。なお、販売端電力量を発電端電力量に変換するための係数（以下、「ロス修正係数」という。）は、販売端電力量を発電端電力量で割った商として求められる。排出量単位目標値は、本年度において電力会社が発電の際に排出する二酸化炭素の量を、販売端における供給する電力量で割った値（「排出量単位」と呼ばれる。）の目標値である。旧排出量単位目標値は、昨年度において目標値として設定された排出量単位目標値である。需要伸び率は、直近の年度からの電力需要の伸び率の予測値である。あるいは最新の見通しなどを元に、任意の値を置いても良い。未達繰越し率は、電力会社が取り組んでいるＣＤＭのうち本年度までに実現できなかったものが、本年度において実現される可能性の度合いである。
供給計画記憶部１３３は、各年度について、月毎の電力の供給計画を記憶する。図５は、供給計画記憶部１３３に記憶される供給計画の構成を示す図である。供給計画記憶部１３３には、各年度について供給計画が記憶されており、供給計画には、各エネルギーについて、各月（図５の例では、４月から翌年３月まで）の発電量が含まれている。なお、本年度の供給計画に含まれる発電量の合計値は、供給電力量と一致するものとする。
ＣＤＭ計画記憶部１３４は、ＣＤＭの事業計画に関する情報（以下、「ＣＤＭ情報」という。）を記憶する。図６は、ＣＤＭ計画記憶部１３４に記憶されるＣＤＭ情報の構成例を示す図である。ＣＤＭ情報は、ＣＤＭに関するプロジェクト名および技術カテゴリに対応付けて、年度ごとの、排出枠、最低実現率、平均実現率、最大実現率、実現フラグを含んでいる。排出枠は、ＣＤＭにより取得できる二酸化炭素の排出量である。最低実現率、平均実現率および最大実現率は、ＣＤＭ事業が成功して排出枠を取得できる可能性の分布を示す情報である。なお、以下、ＣＤＭ事業が成功し、排出枠を取得することを「ＣＤＭの実現」という。また、ＣＤＭの実現の可能性は、最低実現率、平均実現率および最大実現率で表現される三角分布であるものとする。
費用計算諸元記憶部１３５は、過不足分の排出枠のコストを算出するための各種の情報（以下、「費用計算諸元」という。）を記憶する。図７は、費用計算諸元記憶部１３５に記憶される費用計算諸元の一例を示す図である。図７の例では、為替レート、排出量購入単価、ＣＤＭ購入単価、需要変動購入単価、目標変更購入単価が費用計算諸元記憶部１３５に記憶されている。為替レートは、円によるユーロの購入単価である。排出量購入単価は、排出枠の過不足を金銭評価するための単価である。後述するように、排出枠の過不足については、排出量購入単価を用いて評価を行うものとする。ＣＤＭ購入単価、需要変動購入単価および目標変更購入単価は、排出量の増減の原因に応じた金銭評価を行うための単価である。ＣＤＭ購入単価は、排出枠が不足した場合に新たにＣＤＭを購入するための単価である。需要変動購入単価は、昨年度よりも今年度の方が電力の需要が伸びたことにより排出枠が不足した場合に排出権等を購入するための単価である。目標変更購入単価は、旧排出量単位目標よりも本年度の排出量単位目標が小さくなったことにより排出枠が不足した場合に、排出権等を購入するための単価である。なお、本実施形態では、排出量購入単価、ＣＤＭ購入単価、需要変動購入単価および目標変更購入単価はユーロ建てであるものとする。
諸元入力部１１１は、排出量計算諸元および費用計算諸元の入力を受け付け、受け付けた排出量計算諸元を排出量計算諸元記憶部１３２に登録し、受け付けた費用計算諸元を費用計算諸元記憶部１３５に登録する。諸元入力部１１１は、排出量管理支援システム１０のユーザから、入力装置１０４を介して諸元の入力を受け付けるようにしてもよいし、例えば、金融機関のコンピュータにアクセスして為替レートや排出権の価格などを取得するようにしてもよい。
追加電力量予測部１１２は、電力需要の増加に係る電力量（以下、「追加電力量」という。）を予測する。追加電力量予測部１１２は、排出量計算諸元記憶部１３２から供給電力量と需要伸び率とを読み出し、供給電力量に需要伸び率を乗じて追加電力量の基準値を算出する。また、追加電力量予測部１１２は、過去の電力需要量の実績値について、電力需要量を目的変数とし、電力需要は主に社会活動や、電気式空調、給湯などを通じて気温の影響を受けることから、冷房温度日数（CDD;Cooling Degree Days）や暖房温度日数（HDD;Heating Degree Days）、祝祭日の日数などを説明変数として推計を行い、電力需要モデルを算出し、算出した電力需要モデルを用いてモンテカルロシミュレーションにより電力需要量を算出していき、算出した電力需要量の平均値を販売端における電力需要量の予測値とすることができる。追加電力量予測部１１２は、販売端における電力需要量の予測値と上記基準値との差にロス修正係数を乗じて追加電力量を算出する。追加電力予測部１１２は、例えば、ｔ期（１期の長さは例えば１ヶ月などとすることができる。）における電力需要量をＹｔとして、次のモデルを推計して電力需要モデルを算出するようにすることができる。
Ｙｔ＝定数項＋タイムトレンド＋休日数＋ＨＤＤ＋ＣＤＤ＋かく乱項
＝定数項＋ｔ×ａ＋該当日数×ｂ＋ＨＤＤ×ｃ＋ＣＤＤ×ｄ＋かく乱項
なお、ここでＨＤＤ＝ｍａｘ（１８℃−気温，０）、かつ、ＣＤＤ＝ｍａｘ（気温−１８℃，０）であるものとする。
発電量予測部１１３は、エネルギー別の発電量の予測を行う。本実施形態では、発電量予測部１１３は、シミュレーションにより、水力についての発電量（以下、「水力発電量」という。）を変化させ、水力および石油以外のエネルギーについては、計画通りの発電が行われることとし、水力発電量の変化に応じて、石油による発電量（以下、「石油発電量」という。）を増減させるとともに、上記追加電力量分についても石油発電量を増加させるものとして、エネルギー別の発電量の予測を行なう。図８は、発電量予測部１１３によるエネルギー別発電量の予測処理の流れを示す図である。本実施形態では、モンテカルロシミュレーションによりエネルギー別発電量の予測を行なう。
発電量予測部１１３は、変数の水力合計を０に設定し（Ｓ２０１）、石油合計を０に設定する（Ｓ２０２）。発電量予測部１１３は、所定回数、以下の処理を行う。
発電量予測部１１３は、各月を対象月として、以下の処理を行う。すなわち、発電量予測部１１３は、供給計画記憶部１３３から本年度の対象月に対応する発電量を読み出し、読み出した発電量を合計して計画値とする（Ｓ２０３）。発電量予測部１１３は、追加電力量予測部１１２が予測した追加電力量を計画値に加算する（Ｓ２０４）。発電量予測部１１３は、供給計画記憶部１３３から本年度の対象月に対応し、かつ、水力および石油以外のエネルギーに対応する発電量を読み出し、読み出した発電量を合計してＸとする（Ｓ２０５）。発電量予測部１１３は、所定のモデルに応じた乱数により水力発電量を発生させ（Ｓ２０６）、計画値から、Ｘおよび水力発電量を減じて、石油発電量とする（Ｓ２０７）。発電量予測部１１３は、水力合計に水力発電量を加算し（Ｓ２０８）、石油合計に石油発電量を加算する（Ｓ２０９）。発電量予測部１１３は、以上の処理を各月について行う。
以上の処理を所定回数行った後、発電量予測部１１３は、水力合計を所定回数で割った商を水力発電量の予測値とし（Ｓ２１０）、石油合計を所定回数で割った商を石油発電量の予測値とする（Ｓ２１１）。発電量予測部１１３は、水力・石油以外の各エネルギーについて、エネルギーに対応する本年度の供給計画の発電量を、当該エネルギーの発電量の予測値とする（Ｓ２１２）。
以上のようにして、発電量予測部１１３は、エネルギー別の発電量を算出する。
排出枠予測部１１４は、ＣＤＭにより電力会社が取得する排出枠の予測値（以下、「予測排出枠」という。）を算出する。排出枠予測部１１４は、ＣＤＭ計画記憶部１３４に記憶されているＣＤＭ情報のうち、本年度に対応するものについて、ＣＤＭ情報に含まれる最低実現率、平均実現率および最大実現率により特定される三角分布と、排出枠とを用いてモンテカルロシミュレーションにより排出枠の合計を算出し、算出した排出枠の合計を平均して、本年度においてＣＤＭにより取得する排出枠を予測する。また、排出枠予測部１１４は、ＣＤＭ計画記憶部１３４に記憶されている、本年度以外の年度に対応するＣＤＭ情報のうち、実現フラグが「偽」であるものを取得し、取得したＣＤＭ情報の排出枠の合計に、排出量計算諸元記憶部１３２に記憶されている未達繰越し率を乗じて、未達成のＣＤＭを本年度実現することにより取得する排出枠を予測する。排出枠予測部１１４は、本年度に取得する排出枠と、未達成のＣＤＭにより取得する排出枠との合計を予測排出枠として算出する。
過不足量算出部１１５は、二酸化炭素の排出量の過不足（以下、「過不足量」という。）を算出する。過不足量算出部１１５は、発電量の予測値に基づいて排出量の予測値（以下、「予測排出量」という。）を算出し、排出量の目標値（以下、「目標排出量」という。）を算出し、予測排出量と目標排出量との差から、ＣＤＭにより取得した排出枠を減じて、過不足量を算出する。図９は、過不足量の予測処理の流れを示す図である。過不足量算出部１１５は、予測排出量を０とする（Ｓ２４１）。過不足量算出部１１５は、各エネルギーについて、排出原単位記憶部１３１からエネルギーに対応する排出係数を読み出し（Ｓ２４２）、上記発電量予測部１１３が予測した当該エネルギーについての発電量の予測値に、読み出した排出係数を乗じた値を、予測排出量に加算する（Ｓ２４３）。過不足量算出部１１５は、供給電力量に排出量単位目標値とロス修正係数とを乗じて目標排出量を算出し（Ｓ２４４）、予測排出量から、排出枠予測部１１４が予測した予測排出枠と、目標排出量とを減じて、過不足量を算出する（Ｓ２４５）。
また、過不足量算出部１１５は、過不足が発生した要因ごとに、過不足量を算出する。本実施形態では、ＣＤＭの計画と予測との乖離に係る過不足量（以下、「ＣＤＭ過不足量」という。）と、需要増による追加電力量に係る不足量（以下、「追加不足量」という。）と、目標値が変更されたことによる過不足量（以下、「目標変更分過不足量」という。）とを算出するものとする。過不足量算出部１１５は、ＣＤＭ計画記憶部１３４から、本年度の排出枠の合計を算出し、算出した合計値を予測排出枠から減じて、ＣＤＭ過不足量を算出する。過不足量算出部１１５は、追加電力量に排出量単位目標値とロス修正係数とを乗じて、追加不足量を算出する。過不足量算出部１１５は、排出量単位目標値と旧排出量単位目標値との差とロス修正係数とを供給電力量に乗じて目標変更分過不足量を算出する。
為替予測部１１６は、所定のシミュレーションにより為替レートの予測を行なう。本実施形態では、上述したようにＣＤＭ購入単価、需要変動購入単価および目標変更購入単価はユーロ建てであるものとしているので、為替予測部１１６は、ユーロと円との間の為替レートについての予測を行なう。なお、為替予測部１１６は、一般的な為替の予測シミュレーションにより為替の予測を行うことができる。
過不足額算出部１１７は、過不足量を価格評価した値（以下、「過不足額」という。）を算出する。過不足額算出部１１７は、過不足量算出部１１５が算出した過不足量に、排出量購入単価と為替レートを乗じて過不足額を算出する。
また、過不足額算出部１１７は、過不足量算出部１１５が算出したＣＤＭ過不足量、追加不足量および目標変更分過不足量についても、それぞれ、ＣＤＭ購入単価、需要変動購入単価および目標変更購入単価を乗じて、過不足額を算出する。
図１０は、予測排出枠や過不足量、過不足額などを出力する画面３０の一例を示す図である。画面３０では、予測排出量３０１や目標排出量３０２、ＣＤＭにより本年度に取得する排出枠３０３、未達成のＣＤＭにより取得する排出枠３０４、過不足量３０５、ＣＤＭにより取得される計画である排出枠３０６、ＣＤＭ過不足量３０７、追加不足量３０８、目標変更分過不足量３０９、為替レート３１０、排出量購入単価３１１、ＣＤＭ購入単価３１２、需要変動購入単価３１３、目標変更購入単価３１４、予測排出量の金銭評価額３１５、目標排出量の金銭評価額３１６、過不足額３１７、ＣＤＭ過不足量３０７を補うための排出権の調達コスト３１８、追加不足量３０８を補うための排出権の調達コスト３１９、目標変更過不足量３０９を補うための排出権の調達コスト３２０が出力されている。オペレータは、画面３０を閲覧することで、排出権の取得に係るコストを一覧することが可能となる。
以上説明したように、本実施形態の排出量管理支援システム１０によれば、総需要量・水力発電量をシミュレーションにより変化させ、その電力総需要量や水力発電量に応じて、原子力・石炭火力・ＬＮＧ火力の順に要求される電力需要に対応の後、石油による発電電力量を変化させることにより、エネルギー別の発電量を予測するようにしている。電力総需要量や水力による発電量は、天候などにより大きく変化する一方で、現在の電源構成において原子力・石炭火力・ＬＮＧ火力がトラブルの無い限りはほぼ計画通りに稼働していることを踏まえながら，石油による発電量は、石油燃料の調達が容易であることから、電力総需要量や水力発電量の変化により過不足のある発電量については、実質的に石油燃料の投入量を変化させることにより調整を行っている。したがって、電力総需要量や水力発電量をシミュレーションにより予測することにより、石油による発電量を精度よく予測することが可能となる。二酸化炭素の排出量に大きく寄与する石油による発電量の予測を精度よく行うことにより、二酸化炭素の排出量の予測についても精度よく行うことができる。
また、原子力・石炭火力・ＬＮＧ火力についてはトラブル等による計画外の長期稼動停止等に対応して、供給計画値に呼応する運用計画値を置き換えることにより、至近の状況に応じた石油による発電量を精度よく予測することが可能となる。
また、ＣＤＭの事業を計画しても、実際には事業が遅延したり、予定よりも排出枠が少なかったりすることが起こり得るが、本実施形態の排出量管理支援システム１０によれば、ＣＤＭの実現率をシミュレーションにより予測し、ＣＤＭにより獲得される排出枠の予測を行うことができる。したがって、ＣＤＭの実現率を考慮して、排出枠の過不足を判定することができるので、きめ細やかな排出量の管理を行うことができる。
また、本実施形態の排出量管理支援システム１０によれば、需要動向等も考慮して、任意に設定する電力総需要伸び率に応じた発電量を予測することができるので、さらに精度良い排出量の予測を行うことが可能となる。
また、本実施形態の排出量管理支援システム１０によれば、過不足量を金銭評価した過不足額を出力することができるので、電力会社などにおいて排出枠が不足している場合に二酸化炭素の排出権を購入するためのコストを、排出枠が余っている場合には排出権を販売することによる利益を容易に把握することができる。
また、本実施形態の排出量管理支援システム１０によれば、電力の需要増も考慮に入れて排出量の予測を行なうことができるので、より精度の高い予測を行うことができる。
なお、本実施形態では、排出量管理支援システム１０は、１台のコンピュータで実現するものとしたが、これに限らず、複数台のコンピュータにより構成するようにしてもよい。例えば、排出量管理支援システム１０が備える各機能部を複数のコンピュータで実現し、複数のコンピュータが協働して排出量管理支援システム１０の機能を提供するようにしてもよいし、排出量管理支援システム１０が備える各記憶部のデータを、別のコンピュータが、ファイルサーバやデータベースサーバなどとして管理するようにしてもよい。
また、本実施形態では、ＣＤＭの実現の可能性は、最低実現率、平均実現率および最大実現率で表現される三角分布であるものとしたが、一様分布や正規分布であってもよく、その場合には、一様分布や正規分布を特定するための情報をプロジェクト名および技術カテゴリに対応付けてＣＤＭ計画記憶部１３４に登録しておくことができる。
また、本実施形態では、ＣＤＭ計画記憶部１３４には、排出権としてＣＤＭの事業計画に関する情報のみを記憶するものとしたが、これに限らず、例えば、排出権取引による排出権の取得についての情報を登録するようにしてもよい。この場合、排出権取引による排出権の取得については、最低実現率、平均実現率および最大実現率を全て１００％などの値として設定してもよい。
また、本実施形態では、電力総需要と水力による発電量をシミュレーションにより変化させるものとしたが、これに限らず、二酸化炭素の排出量が少ないエネルギー（非化石エネルギー）についての発電量を、所定のモデルに従って変化させるように、モンテカルロシミュレーションを行うようにすることもできる。
また、本実施形態では、図８のステップＳ２０６において、所定のモデルに応じた乱数により、所定の確率分布に従ってランダムに水力発電力を発生させるものとしたが、これに限らず、例えば、発電に用いられる河川の水量を表す指標である出水率を変化させて、出水率に応じた水力発電量を算出するようにしてもよい。出水率は、発電に用いられる河川の水量を過去の平均値と比較したもので、単位はパーセントである。水力発電量は、河川の水量と大きく関係しているので、出水率に応じて水力発電量を算出することで、精度よくシミュレーションを行うことが可能となる。この場合、予め過去の出水率の実績値を記録しておき、発電量予測部１１３は、過去の出水率の実績値の発生確率の分布を算出し、この発生確率に基づいて出水率を発生させるようにすることができる。例えば、ｔ期（１期の長さは例えば１ヶ月などとすることができる。）における出水率をＹｔとし、出水率の平均をμ、モデル残差ｕの分散をσｕとして、過去の出水率の実績値から次のモデルを推計して出水率モデルを算出することができる。
Ｙｔ＝Ｙｔ−１×（１−α）＋α×μ＋σｕ×かく乱項
＝Ｙｔ−１×ａ＋定数項＋かく乱項
河川の水量は、直前期からの残流量に影響されるため、出水率モデルも直前期の出水率との相関が高いモデルとなる。発電量予測部１１３は、かく乱項を乱数により変動させて出水率をシミュレーションすることができる。
また、本実施形態では、シミュレーションにより増減する発電量の過不足分は、石油による発電量のみを調整するものとしたが、これに限らず、エネルギーの調達の容易なものなど、調整の容易な、特に化石エネルギーについての発電量を変化させるようにすることもできる。このように、複数のエネルギーについて発電量を変化させる場合には、例えば、エネルギー単価の最も安いものから順に、所定の最小最大値の範囲内で発電量を増減させるようにしてもよい。
また、本実施形態では、全てのＣＤＭについて、ＣＤＭ購入単価により単位量の排出枠を取得できることを前提としたが、これに限らず、ＣＤＭごとに購入単価を見積もるようにしてもよい。この場合、例えば、ＣＤＭ情報に購入単価を含めるようにして、当該購入単価によりＣＤＭの実現に係る過不足量の金銭評価をするようにすることができる。また、投資や購入が可能なＣＤＭや排出権について単価と取得可能な排出枠とを含む情報を記録しておき、安価なものから順に購入や投資をするものとして、過不足量を満たすだけのＣＤＭや排出権を取得するコストを算出するようにすることもできる。
また、本実施形態では、二酸化炭素の排出量を管理するものとしたが、各種の温室効果ガスについて、管理するようにしてもよい。この場合、エネルギーごとに、発電の際に排出される温室効果ガスの種類と排出原単位を記憶しておき、発電量予測部１１３は、シミュレーションにおいて、排出される温室効果ガスが少ない（排出原単位が小さい）エネルギーによる発電量を増減させ、その増減に応じて、排出される温室効果ガスが多い（排出原単位が大きい）エネルギーによる発電量を調整するようにする。またＣＤＭ情報にもＣＤＭにより取得する排出枠に係る温室効果ガスの種類を含めるようにして、温室効果ガスごとに、過不足量や過不足額を算出するようにすることもできる。
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
１０ 排出量管理支援システム
１０１ ＣＰＵ
１０２ メモリ
１０３ 記億装置
１０４ 入力装置
１０５ 出力装置
１１１ 諸元入力部
１１２ 追加電力量予測部
１１３ 発電量予測部
１１４ 排出枠予測部
１１５ 過不足量算出部
１１６ 為替予測部
１１７ 過不足額算出部
１３１ 排出原単位記憶部
１３２ 排出量計算諸元記憶部
１３３ 供給計画記憶部
１３４ ＣＤＭ計画記憶部
１３５ 費用計算諸元記憶部

Claims (12)

  1. 二酸化炭素の排出量を予測するシステムであって、
    発電に用いるエネルギーごとに、当該エネルギーを用いた発電により排出される二酸化炭素の排出量を算出するための排出原単位を記憶する排出原単位記憶部と、
    前記エネルギーごとに、当該エネルギーを用いた発電量の計画値を記憶する計画値記憶部と、
    非化石エネルギーである第１のエネルギーの少なくとも１つについて所定のシミュレーションを実行し、前記シミュレーションの実行結果に基づいて前記第１のエネルギーを用いた発電量の予測値である第１の発電量を生成し、化石エネルギーである第２のエネルギーの少なくとも１つに対応する前記計画値を、前記第１のエネルギーに対応する前記計画値と前記第１の発電量との差に応じて増減させた第２の発電量を生成する発電量シミュレーション実行部と、
    前記第１および第２の発電量、前記第１および第２のエネルギー以外のエネルギーに対応する前記計画値、ならびに前記エネルギーのそれぞれに対応する前記排出原単位に基づいて前記エネルギーごとの排出量を算出し、前記算出した排出量を合計して前記排出量の予測値を算出する排出量予測部と、
    を備えることを特徴とする排出量予測システム。
  2. 請求項１に記載の排出量予測システムであって、
    前記第１のエネルギーは水力であり、
    前記発電量シミュレーション実行部は、過去の出水率の実績値に基づく出水率の確率分布に応じて出水率を変化させ、前記変化させた出水率に応じた発電量を算出していき、前記算出した発電量を平均して、前記第１の発電量を算出すること、
    を特徴とする排出量予測システム。
  3. 請求項１に記載の排出量予測システムであって、
    排出可能な二酸化炭素の量である排出枠を決定するための排出枠決定情報を記憶する排出枠決定情報記憶部と、
    前記排出枠決定情報に基づいて前記排出枠を算出する排出枠算出部と、
    前記排出量の予測値から前記排出枠を減じた値である不足排出枠を算出する不足排出枠算出部と、
    前記不足排出枠を出力する不足排出枠出力部と、
    を備えることを特徴とする排出量予測システム。
  4. 請求項３に記載の排出量予測システムであって、
    二酸化炭素の排出権を取得するための単価を記憶する単価記憶部を備え、
    前記不足排出枠に前記単価を乗じて、前記不足排出枠のための排出権を取得するための金額である要追加金額を算出する要追加金額算出部と、
    を備え、
    前記不足排出枠出力部は、前記不足排出枠と前記要追加金額とを出力すること、
    を特徴とする排出量予測システム。
  5. 請求項３に記載の排出量予測システムであって、
    前記排出枠決定情報は、単位発電量あたりの二酸化炭素の量である排出原単位であり、
    前記排出枠算出部は、前記第１および第２の発電量、並びに前記第１および第２のエネルギー以外のエネルギーに対応する前記計画値を合計して総発電量を算出し、前記総発電量に前記排出原単位を乗じて、前記排出枠を算出すること、
    を特徴とする排出量予測システム。
  6. 請求項１に記載の排出量予測システムであって、
    二酸化炭素の排出権ごとに、前記排出権に係る二酸化炭素の排出量を記憶する排出権記憶部と、
    前記排出権記憶部に記憶されている前記排出量の合計値を算出し、前記算出した合計値から、前記排出量の予測値を減じた値である不足排出枠を算出する不足排出枠算出部と、
    前記不足排出枠を出力する不足排出枠出力部と、
    を備えることを特徴とする排出量予測システム。
  7. 請求項１に記載の排出量予測システムであって、
    二酸化炭素の排出権ごとに、前記排出権に係る二酸化炭素の排出量と、前記排出権を取得できる可能性を示す確率分布とを記憶する排出権記憶部と、
    前記排出権ごとに、前記確率分布を用いた所定のシミュレーションを行っていき、前記シミュレーションの実行結果に応じて、取得できる前記排出権の前記排出量の合計値である予測排出枠を算出する排出枠予測部と、
    前記予測排出枠から、前記排出量の予測値を減じた値である不足排出枠を算出する不足排出枠算出部と、
    前記不足排出枠を出力する不足排出枠出力部と、
    を備えることを特徴とする排出量予測システム。
  8. 請求項１に記載の排出量予測システムであって、
    過去の第１期間における需要電力量を記憶する需要量記憶部と、
    前記第１期間および前記第１期間の次の第２期間の間における前記需要電力量の増加率について所定の需要量シミュレーションを実行し、前記需要量シミュレーションの実行結果に基づいて前記増加率の予測値を算出する需要量シミュレーション実行部と、
    前記増加率の予測値を前記需要電力量に乗じて、前記第２期間における需要電力量である供給予定電力量の予測値を算出する需要電力量予測部と、
    を備え、
    前記発電量シミュレーション実行部は、前記第１および第２のエネルギー以外の前記エネルギーについての前記計画値と前記第１の発電量とを合計した合計値を算出し、前記供給予定電力量から当該合計値を減じて前記第２の発電量を算出すること、
    を特徴とする排出量予測システム。
  9. 二酸化炭素の排出量を予測する方法であって、
    コンピュータが、
    発電に用いるエネルギーごとに、当該エネルギーを用いた発電により排出される二酸化炭素の排出量を算出するための排出原単位をメモリに記憶し、
    前記エネルギーごとに、当該エネルギーを用いた発電量の計画値を前記メモリに記憶し、
    非化石エネルギーである第１のエネルギーの少なくとも１つについて所定のシミュレーションを実行し、前記シミュレーションの実行結果に基づいて前記第１のエネルギーを用いた発電量の予測値である第１の発電量を生成し、化石エネルギーである第２のエネルギーの少なくとも１つに対応する前記計画値を、前記第１のエネルギーに対応する前記計画値と前記第１の発電量との差に応じて増減させた第２の発電量を生成し、
    前記第１および第２の発電量、前記第１および第２のエネルギー以外のエネルギーに対応する前記計画値、ならびに前記エネルギーのそれぞれに対応する前記排出原単位に基づいて前記エネルギーごとの排出量を算出し、前記算出した排出量を合計して前記排出量の予測値を算出すること、
    を特徴とする排出量予測方法。
  10. 請求項９に記載の排出量予測方法であって、
    前記コンピュータはさらに、
    二酸化炭素の排出権ごとに、前記排出権に係る二酸化炭素の排出量と、前記排出権を取得できる可能性を示す確率分布とを前記メモリに記憶し、
    前記排出権ごとに、前記確率分布を用いた所定のシミュレーションを行っていき、前記シミュレーションの実行結果に応じて、取得できる前記排出権の前記排出量の合計値である予測排出枠を算出し、
    前記予測排出枠から、前記排出量の予測値を減じた値である不足排出枠を算出し、
    前記不足排出枠を出力すること、
    を特徴とする排出量予測方法。
  11. 二酸化炭素の排出量を予測するためのプログラムであって、
    コンピュータに、
    発電に用いるエネルギーごとに、当該エネルギーを用いた発電により排出される二酸化炭素の排出量を算出するための排出原単位をメモリに記憶するステップと、
    前記エネルギーごとに、当該エネルギーを用いた発電量の計画値を前記メモリに記憶するステップと、
    非化石エネルギーである第１のエネルギーの少なくとも１つについて所定のシミュレーションを実行し、前記シミュレーションの実行結果に基づいて前記第１のエネルギーを用いた発電量の予測値である第１の発電量を生成し、化石エネルギーである第２のエネルギーの少なくとも１つに対応する前記計画値を、前記第１のエネルギーに対応する前記計画値と前記第１の発電量との差に応じて増減させた第２の発電量を生成するステップと、
    前記第１および第２の発電量、前記第１および第２のエネルギー以外のエネルギーに対応する前記計画値、ならびに前記エネルギーのそれぞれに対応する前記排出原単位に基づいて前記エネルギーごとの排出量を算出し、前記算出した排出量を合計して前記排出量の予測値を算出するステップと、
    を実行させるためのプログラム。
  12. 請求項１１に記載のプログラムであって、
    前記コンピュータにさらに、
    二酸化炭素の排出権ごとに、前記排出権に係る二酸化炭素の排出量と、前記排出権を取得できる可能性を示す確率分布とを前記メモリに記憶するステップと、
    前記排出権ごとに、前記確率分布を用いた所定のシミュレーションを行っていき、前記シミュレーションの実行結果に応じて、取得できる前記排出権の前記排出量の合計値である予測排出枠を算出するステップと、
    前記予測排出枠から、前記排出量の予測値を減じた値である不足排出枠を算出するステップと、
    前記不足排出枠を出力するステップと、
    を実行させるためのプログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019505907A (ja) * 2016-01-22 2019-02-28 ジョンソン コントロールズ テクノロジー カンパニーＪｏｈｎｓｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｍｐａｎｙ エネルギー解析およびアドホックダッシュボードを備えたビルディングエネルギー管理システム
JP2019173700A (ja) * 2018-03-29 2019-10-10 旭化成株式会社 製造システム、システム、制御装置、プログラム、および化合物の製造方法
CN117114212A (zh) * 2023-10-25 2023-11-24 南方电网数字电网研究院有限公司 基于全周期点流模型的发电侧碳排放趋势预测方法及装置

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019505907A (ja) * 2016-01-22 2019-02-28 ジョンソン コントロールズ テクノロジー カンパニーＪｏｈｎｓｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｍｐａｎｙ エネルギー解析およびアドホックダッシュボードを備えたビルディングエネルギー管理システム
JP2019173700A (ja) * 2018-03-29 2019-10-10 旭化成株式会社 製造システム、システム、制御装置、プログラム、および化合物の製造方法
JP7049151B2 (ja) 2018-03-29 2022-04-06 旭化成株式会社 製造システム、システム、制御装置、プログラム、および化合物の製造方法
CN117114212A (zh) * 2023-10-25 2023-11-24 南方电网数字电网研究院有限公司 基于全周期点流模型的发电侧碳排放趋势预测方法及装置
CN117114212B (zh) * 2023-10-25 2024-03-12 南方电网数字电网研究院有限公司 基于全周期点流模型的发电侧碳排放趋势预测方法及装置

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