No.018 特集:スマートコミュニティと支える技術

No.018

特集:スマートコミュニティと支える技術

連載01

半導体チップの再生可能エネルギーへの応用

Series Report

小さな地域の単位で需給バランスをとっていく

では、太陽光発電が増えてきたときに、どうすれば発電量の変動を吸収できるのだろうか。日本は停電がめったに起きないことで有名だが、これは発電能力を目いっぱい備えていたからだ。裏返せば、必要以上に発電していたということで、余裕を持たせるために高い電力コストを払っていたことになる。日本の電力コストが世界一高いのは、単にエネルギー輸入国だからではないのだ。

アメリカなどで停電が起きるのは、余裕を少なめに見積もって電力供給システムを設計していたからだ。そのため、無駄が少なく、電力コストは日本よりも安い。そこでもっと賢く電力を制御しようではないか、という考えが出てくる。これがスマートグリッドである。

要は、余裕をぎりぎりまで抑えて、コストを安くしながらも停電を起こさない、というシステム設計だ。これを実現するには、ある狭い地域の中で発電と電力消費のバランスをとるようにし、そうした地域を増やしていく。すなわち小さなエリアで電力を地産地消していれば、大きな変動にはつながらないというわけだ。

各地域でバランスが崩れた場合は、地域同士で電力を融通しあえばよい。もちろん、地域ごとにバッテリを用意し、できるだけ地域内で需給バランスをとるようにしておく。それでもダメな場合に融通しあうのだ。この、地域内でバランスをとるために欠かせないデバイスが、半導体である(図2)。半導体とセンサを用いて、今どこの電力が余っており、どこが不足しているのかを捉え、さらに半導体コントローラで余っている所から不足している所へ電力を送り出す。しかもこれらをリアルタイムで自動的に行う。

[図2] スマートグリッドに必要な主な半導体
スマートグリッドにつながる機器や、蓄電池にはさまざまな半導体が使われる
スマートグリッドに必要な主な半導体 スマートグリッドにつながる機器や、蓄電池にはさまざまな半導体が使われる

それぞれの地域で半導体が活躍するだけでなく、地域と地域とを結び情報を共有し制御するための半導体もまた必要になる。また、毎日の変動パターンの特長を学習させてそのデータを蓄積しておくと、機械学習に利用できるようになる。AIを使って電力の変動にアダプティブかつ自動的に対応できるようになれば、データサイエンティストや熟練エンジニアなどが退職しても後輩が困らないだろう。

国内で電力融通を進める

今後は、日本国内でこれまで以上に多くの電力を融通しあうシステムを開発することが必要になる。東京で電力が余っていれば九州へ送ればよいし、その逆も可能なはずだ。2018年9月6日の未明、北海道で震度7の大地震が発生した。苫東厚真火力発電所でも大きく揺れたため、発電が緊急停止している。北海道全体での電力需要は300万kW程度であるが、この苫東厚真火力発電所は出力165万kWと巨大であるため、ここが停止すると需給バランスが崩れる。崩れると例えば一つの地域の送変電所などに電力が集中して故障しやすくなり、停電しやすくなる。そうなると復旧まで時間がかかる可能性がある。需給バランスが崩れた状態で発電し続けるリスクよりも、いっそ全部止めて完全に停電にし、その間に計画停電や電力の節約を呼びかけるほうが、故障リスクも軽減するので、結果的に普及が早まる。

この時、なぜ東京や東北などの他の地域から電力を融通しないのか、という疑問が湧き起こる。実は、北海道と本州間の送電能力は60万kWしかないため、たとえ本州から電力を供給してもらっても、105万kWがまだ不足しているのだ。また、一時的に道内の水力発電所から不足分をカバーするようだが、苫東厚真発電所の再稼働までには、どこか内部で破壊された箇所はないのか点検が必須である。もともと北海道は、冬季に雪が太陽光パネルを覆ってしまうため、太陽光導入が遅れているという問題もある。

今回の地震では、北海道と本州間の電力融通が、まだ十分ではないことが露呈した。そこで、再生可能エネルギーを大量に導入しても許容されるようにするには、電力を融通しあえる体制を全国的に作ることが焦眉の急となる。そして、小さな地産地消の地域から、都道府県や国全体へと広げていくためのプロジェクトを進めていくことが、災害に強い国作りとなる。

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