エネルギーモデリング

エネルギーモデリングまたはエネルギーシステムモデリングは、エネルギーシステムを分析するために、そのコンピュータモデルを構築するプロセスです。このようなモデルでは、多くの場合、シナリオ分析を使用して、関係する技術的および経済的条件に関するさまざまな仮定を調査します。出力には、システムの実現可能性、温室効果ガス排出量、累積財務コスト、天然資源の使用、調査中のシステムのエネルギー効率が含まれます。広義の経済的なものから広義の工学的なものまで、幅広い手法が採用されています。^[1]数学的最適化は、ある意味で最小コストを決定するためによく使用されます。モデルの範囲は、国際的、地域的、国内的、地方自治体的、またはスタンドアロンにすることができます。政府は、エネルギー政策の策定のために国家エネルギーモデルを維持しています。

エネルギーモデルは通常、システム運用、エンジニアリング設計、エネルギーポリシーの策定にさまざまな形で貢献することを目的としています。このページでは、ポリシーモデルに焦点を当てています。個々の建物のエネルギーシミュレーションは明示的に除外されていますが、これらもエネルギーモデルと呼ばれることがあります。IPCC スタイルの統合評価モデルは、世界のエネルギーシステムの表現も含み、2050 年または 2100 年までの地球規模の変革経路を調査するために使用されますが、ここでは詳細には検討しません。

気候変動緩和の必要性が高まるにつれ、エネルギーモデリングの重要性も高まっています。エネルギー供給部門は、世界の温室効果ガス排出量の最大の原因です。^[2] IPCCは、気候変動緩和には、抑制されていない（ CCSで捕捉されない）化石燃料変換技術を低GHG代替技術に置き換えることを含む、エネルギー供給システムの根本的な変革が必要であると報告しています。^[2]

モデルの種類

さまざまなモデルタイプが使用されています。このセクションでは、主要なタイプとその使用法を分類します。提供される区分は厳密なものではなく、混合パラダイムモデルも存在します。さらに、より一般的なモデルの結果を使用して、より詳細なモデルの仕様を通知することも、その逆を行うこともできます。これにより、モデルの階層が作成されます。一般に、モデルは次のような「複雑なダイナミクス」を捉える必要があります。

エネルギーシステムの運用
テクノロジー株の売買高
技術革新
企業と家庭の行動
エネルギーおよび非エネルギー資本投資と労働市場の調整のダイナミクスが経済構造改革につながる
インフラ整備と都市計画」^[3]^：S28～S29^{：ポイント形式を追加}

モデルは、範囲が電力部門に限定される場合もあれば、エネルギーシステム全体をカバーしようとする場合もあります (以下を参照)。

ほとんどのエネルギーモデルはシナリオ分析に使用されます。シナリオとは、考えられるシステムに関する一貫した一連の仮定です。新しいシナリオは、ベースラインシナリオ (通常は通常業務(BAU)) に対してテストされ、結果の違いが記録されます。

モデルの期間も重要な考慮事項です。現在または将来 (たとえば 2050 年) に設定された単年モデルでは、資本構造が変化しないことを想定し、システムの運用ダイナミクスに焦点を当てます。単年モデルには通常、かなりの時間的 (通常は 1 時間単位の解像度) および技術的詳細 (個々の発電所や送電線など) が組み込まれます。長期モデル (10 年以上 (現在から 2050 年など) にわたる) では、システムの構造的進化をカプセル化しようとし、容量拡張とエネルギーシステムの移行の問題を調査するために使用されます。

モデルでは、システムの仕様における冗長性を解くために数学的最適化がよく使用されます。使用される手法の一部はオペレーションズ・リサーチに由来します。ほとんどは線形計画法（混合整数計画法を含む）に依存していますが、非線形計画法を使用するものもあります。ソルバーは、 CMA-ESなどの古典的最適化または遺伝的最適化を使用することがあります。モデルは再帰動的であり、各時間間隔で順次解決し、時間の経過とともに進化します。または、モデルは単一の将来を見据えた異時点間問題として組み立てられ、完全な先見性を前提としています。1 年間のエンジニアリングベースのモデルは通常、短期的な財務コストを最小限に抑えようとしますが、1 年間の市場ベースのモデルは最適化を使用して市場クリアリングを決定します。通常数十年にわたる長期モデルは、単一の異時点間問題として短期コストと長期コストの両方を最小化しようとします。

需要側（またはエンドユーザー領域）は歴史的に比較的注目されておらず、単純な需要曲線だけでモデル化されることが多かった。エンドユーザーのエネルギー需要曲線は、少なくとも短期的には、通常、非常に非弾力的であることがわかっている。

間欠的なエネルギー源とエネルギー需要管理の重要性が高まるにつれて、モデルは、それらのリアルタイムのダイナミクスをより適切に捉えるために、時間分解能を1時間単位で採用する必要が生じてきました。^[4]^[5] 長期モデルは、典型的な日プロファイルに基づいた年間間隔での計算に限定されることが多く、したがって、変動の大きい再生可能エネルギーを含むシステムにはあまり適していません。前日ディスパッチ最適化は、将来のエネルギー予測に関する不確実性を確率的最適化を使用して考慮した、間欠的なエネルギー生産の大部分を含むシステムの計画を支援するために使用されます。^[6]

実装言語には、 GAMS、MathProg、MATLAB、Mathematica、Python、Pyomo、R、Fortran、Java、C、C++、Vensimなどがあります。スプレッドシートが使用されることもあります。

前述のように、IPCCスタイルの統合モデル（統合評価モデルまたはIAMとも呼ばれる）については、ここでは詳細には考慮しません。^[7]^{[8]統合モデルは、}世界経済、農業と土地利用、地球気候システムに加えて、世界エネルギーシステムの簡略化されたサブモデルを組み合わせたものです。例としては、GCAM、 ^[9] MESSAGE、REMINDなどがあります。^[10]

エネルギーシステムのモデリングに関する公開された調査は、技術、^[11]一般分類、^[12]概要、^[13]分散型計画、^[14]モデリング手法、^[15]再生可能エネルギーの統合、^[6]^[16]エネルギー効率政策、^[17]^[18]電気自動車の統合、^[19] 国際開発、^[20]気候保護政策をサポートするための階層化モデルの使用に焦点を当てています。 ^[21] ディープ脱炭素化経路プロジェクトの研究者もモデルの類型を分析しました。^[3]^：S30–S31 2014年の論文では、エネルギーシステムがより複雑になり、人間と社会の要因がますます重要になるにつれて、今後のモデリングの課題が概説されています。 ^[22]

電力部門モデル

電力部門モデルは、電力システムをモデル化するために使用されます。範囲は、状況に応じて国または地域になります。たとえば、国レベルの相互接続が存在する場合、西ヨーロッパの電力システム全体をモデル化できます。

エンジニアリングベースのモデルには、通常、関連する技術の適切な特性が含まれており、適切な場合は高電圧AC 送電網も含まれます。一部のモデル (たとえば、ドイツのモデル) では、送電網が強力な場合に単一の共通バスまたは「銅板」を想定する場合があります。電力部門モデルの需要側は、通常、固定負荷プロファイルによって表されます。

さらに、市場ベースのモデルは、ノード価格設定を含む可能性のある、現在の電力市場を反映しています。

ゲーム理論とエージェントベースモデルは、電力市場における戦略的行動を捉え、研究するために使用されます。^[23]^[24]^[25]

エネルギーシステムモデル

エネルギーシステムモデルには、電力部門に加えて、熱、ガス、モビリティ、およびその他の部門が必要に応じて含まれます。^[26] エネルギーシステムモデルは、多くの場合、国レベルのものですが、地方自治体や国際的な場合もあります。

いわゆるトップダウンモデルは、本質的には経済的なものであり、部分均衡または一般均衡に基づいています。一般均衡モデルは特殊な活動を表し、専用のアルゴリズムを必要とします。部分均衡モデルの方が一般的です。

いわゆるボトムアップモデルはエンジニアリングをうまく捉えており、オペレーションズリサーチの手法に頼っていることが多い。個々のプラントは、効率曲線（入出力関係とも呼ばれる）、定格容量、投資コスト（capex）、運用コスト（opex）によって特徴付けられる。一部のモデルでは、これらのパラメータが周囲温度などの外部条件に依存することを許容している。^[27]

経済と工学の両方を捉えるトップダウン/ボトムアップのハイブリッドモデルを作成することは困難であることが判明しました。^[28]

確立されたモデル

このセクションでは、使用されている主要なモデルのいくつかを紹介します。^{[1]これらは通常、国家政府によって運営されています。コミュニティの取り組みにより、多数の既存のエネルギーシステムモデルが}オープンエネルギープラットフォームのモデルファクトシートに収集されました。^[29]

飛躍

LEAP（低排出分析プラットフォーム、旧称：長期エネルギー代替計画システム）は、エネルギー政策分析、大気汚染削減計画、気候変動緩和評価のためのソフトウェアツールです。^[30]^[31]

LEAP は、ストックホルム環境研究所(SEI) の米国センターで開発されました。LEAP は、都市、州全体、国、地域のエネルギーシステムを調査するために使用できます。LEAP は通常、20 ～ 50 年間の研究に使用されます。計算のほとんどは、1 年間隔で行われます。LEAP を使用すると、政策アナリストは代替シナリオを作成して評価し、エネルギー要件、社会的コストと利益、環境への影響を比較できます。2021 年 6 月現在、LEAP は 200 の国と地域で 6,000 人を超えるユーザーを抱えています。

電力システムシミュレーション

General Electricの MAPS (Multi-Area Production Simulation) は、米国のさまざまな地域送電組織および独立系統運用者によって、FERC 規制の電力卸売市場における提案された送電および発電施設の経済的影響を計画するために使用されている生産シミュレーションモデルです。モデルの一部は、RTO および ISO 地域の卸売電力市場の運用におけるコミットメントおよびディスパッチフェーズ (5 分間隔で更新) にも使用できます。ABBのPROMODは同様のソフトウェアパッケージです。これらの ISO および RTO 地域では、電力システムが信頼性基準 (年間0.1 日以下の負荷損失予測(LOLE)) を満たすようにするために、GE の MARS (Multi-Area Reliability Simulation) ソフトウェアパッケージも使用しています。さらに、GE の PSLF (Positive Sequence Load Flow) ソフトウェアパッケージとSiemensの PSSE (Power System Simulation for Engineering) ソフトウェアパッケージは、RTO および ISO による予備計画調査中に電力システムの負荷フローを分析して短絡と安定性を調べます。^[32]^[33]^[34]^[35]^[36]^[37]^[38]^[39]

マルカル/タイムズ

MARKAL (MARKet ALlocation) は、統合エネルギーシステムモデリングプラットフォームであり、最大数十年にわたる時間枠で、世界、国、地方レベルでエネルギー、経済、環境問題を分析するために使用されます。MARKAL を使用すると、政策オプションが技術開発と天然資源の枯渇に与える影響を定量化できます。このソフトウェアは、国際エネルギー機関(IEA)のエネルギー技術システム分析プログラム (ETSAP) によって、ほぼ 20 年にわたって開発されました。

TIMES（統合MARKAL-EFOMシステム）はMARKALの進化版であり、両方のエネルギーモデルには多くの類似点があります。 ^[40] TIMESは2008年にMARKALの後継となりました。^{[41]どちらのモデルも、}エネルギー市場の技術明示的な動的部分均衡モデルです。どちらの場合も、均衡は線形計画法によって総消費者余剰と生産者余剰を最大化することによって決定されます。MARKALとTIMESはどちらも GAMSで書かれています。

TIMES モデルジェネレーターも、エネルギー技術システム分析プログラム (ETSAP) の下で開発されました。TIMES は、エネルギーをモデル化するための 2 つの異なるが補完的な体系的なアプローチ (技術的エンジニアリングアプローチと経済的アプローチ) を組み合わせています。TIMES は、テクノロジーを豊富に備えたボトムアップモデルジェネレーターで、線形計画法を使用して、中期から長期にわたってユーザーが指定した多数の制約に従って最適化された、最小コストのエネルギーシステムを生成します。これは、「対照的なシナリオに基づく可能性のあるエネルギーの将来を調査する」ために使用されます。^[42]^{: 7}

2015年現在^{[アップデート]}、MARKALとTIMESのモデルジェネレーターは70か国以上の177の機関で使用されています。^[43]^{: 5}

ネムス

NEMS （国家エネルギーモデリングシステム）は、米国エネルギー省（DOE）が運営する、長年使用されている米国政府の政策モデルです。NEMSは、米国のエネルギー部門の均衡燃料価格と量を計算します。そのために、ソフトウェアは一連の線形計画法と非線形方程式を繰り返し解きます。^[44] NEMSは、特に住宅および商業ビル部門における消費者の技術選択を決定するために、需要側を明示的にモデル化するために使用されています。^[45]

NEMSは毎年、例えば2015年の年次エネルギー見通しを作成するために使用されています。 ^[46]

批判

公共政策のエネルギーモデルは透明性が不十分であると批判されてきた。ソースコードとデータセットは、明示的に公開されなくても、少なくともピアレビューのために利用可能であるべきである。^[47] 透明性と一般の受容性を高めるために、一部のモデルはオープンソースソフトウェアプロジェクトとして実施されており、進行中に多様なコミュニティが形成されることが多い。OSeMOSYSはそのようなモデルの一例である。^[48]^[49] Open Energy Outlookは、オープンソースのTEMOAモデルを使用して米国のエネルギーシステムの長期的見通しを作成したオープンコミュニティである。^[50]^[51]^[52]^[53]

批判そのものではありませんが、モデルの結果は将来の予測を構成するものではないことを理解する必要があります。^[54]

参照

一般的な

気候変動の緩和– 長期的な気候変動を制限するための行動
気候変動緩和シナリオ– 意図的な行動によって地球温暖化が軽減される可能性のある未来
経済モデル
エネルギーシステム– システムの観点から見たエネルギー分野の解釈
エネルギーモデリングフォーラム–スタンフォード大学を拠点とするモデリングフォーラム
オープンエネルギーモデリングイニシアチブ–ヨーロッパを中心としたオープンソースのエネルギーモデリングイニシアチブ
オープンエネルギーシステムデータベース– エネルギー関連のデータセットを収集、整理、再公開するデータベースプロジェクト
オープンエネルギーシステムモデル–オープンソースのエネルギーシステムモデルのレビュー
電力システムシミュレーション

モデル

iNEMS（統合国家エネルギーモデリングシステム） – 中国の国家エネルギーモデル
MARKAL – エネルギーモデル
NEMS – 米国政府の国家エネルギーモデル
POLES（長期エネルギーシステムの将来展望） – エネルギー部門の世界シミュレーションモデル
KAPSARCエネルギーモデル - サウジアラビアのエネルギー部門モデル ^[55]

さらに読む

Python言語の例 を使ったオープンエネルギーシステムモデリングの紹介ビデオ^[56]
公共政策に関する紹介ビデオ ^[57]

参考文献

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外部リンク

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