電源調達においては、コストや環境価値、価格安定性といった項目を考慮することが必要となります。
まずは、基本料金など直接的な電力コストの最小化が求められることに加え、脱炭素経営に必要となる再エネ比率の向上や、CO2排出量の削減といった環境価値も重要なポイントです。さらに市場価格の高騰リスクを避けるには、価格安定性も考慮すべき点です。これらの要素を自社の目標や経営課題などに合わせて評価し、自社の電力消費に合わせたポートフォリオ管理を行うことが大切です。
電力会社を切り替えるのみでは、調達戦略全体の最適化にはつながりません。これは、切り替えを行っても自社の「電力消費パターン」が変わるわけではないため。単価の安い会社に切り替えても、市場価格の高騰リスクや需要の変動による過不足のリスクは抱えたままとなります。
以上から、最適化のためには太陽光発電や蓄電池、需要制御を行うDRを組み合わせて、購入電力量を減らす、単価の安い時間帯に消費をシフトするなどの管理が求められます。
燃料価格高騰や再エネの普及により、電力価格は時間帯や季節によって変動します。この価格変動は、企業の調達コストに直結するため、大きな経営リスクとなる可能性も考えられます。
この点から、一律の固定価格契約のみに依存するのではなく、市場連動型契約の活用によって価格が安い時間帯に電力を調達する、長期的な価格固定が可能なコーポレートPPA（電力購入契約）を導入するなど、複数の調達手段を組み合わせた戦略への転換が必要といえます。
電源調達の最適化を行うには、「固定価格契約」「市場連動契約」「相対（あいたい）契約」を組み合わせて見直しを行います。
まず固定価格は予算の安定化に強い点がメリットであり、市場連動契約は価格が下がった局面でのコストメリットを享受できます。また相対契約を交えることによって、自社の需要特性に応じた柔軟な単価設定やリスク上限の設定を行えます。需要の変動やリスクへの許容度に合わせ、これらの比率を能動的に組み替えることがポイントです。
JEPX(日本卸電力取引所)におけるスポット市場を活用した調達は、市場価格が安い時間や季節において大幅にコストの削減ができるメリットがあります。ただし、需要の逼迫や燃料価格高騰による価格急騰による影響を受ける可能性もある点に注意が必要となります。
このようなリスクに対応するには、スポット調達への過度な依存を避け、長期の相対契約や電力先物市場における取引との組み合わせが必要となってきます。
コーポレートPPAや再エネ調達の活用は、中長期的な価格固定効果による調達コストの安定化に加えて、脱炭素経営に欠かせない、環境価値の確保を実現するための手段にもなります。
屋根や遊休地など自社敷地を用いたオンサイトPPAや、遠隔地の発電所から調達を行うオフサイトPPAを導入することにより、追加性のある再エネ調達を行えます。
自家消費型太陽光や蓄電池、デマンドレスポンスを組み合わせることによって、外部からの電力購入量を削減できます。例えば、日中の発電をその場で使用し、余剰分は蓄電池に貯めて必要時に放電を行うことで、調達量の最適化が行えます。さらにデマンドレスポンスを組み合わせることによって、需要を動かして高価格時間帯の使用を抑制することができます。このように、電気の使い方により調達負担を下げる方法もあります。
最適な電源調達を行うには、まず自社の電力消費パターン（需要カーブ）を正確に把握し、需要予測と市場価格データを組み合わせて分析を行うことが必要になります。この時、使用量の実績だけではなく、曜日や季節、工場の生産計画などまで考慮すれば、調達において過不足が生じるのを防げます。
日本の電力制度における「計画値同時同量」に対応するため、30分単位での需給管理が必要となってきます。この点から、日時や月次だけではなく、30分単位・時間単位で需要と供給を見つつ管理を行っていくことが不可欠です。このように、30分という短い時間で管理することにより、安い時間に購入し、高い時間の買電を抑える判断がしやすくなりますし、蓄電池の充放電タイミングの最適化を行うことができるようになります。
複数の調達先や契約条件を同じ前提で比較し、有利な組み合わせを見つけるという目的でシミュレーションが用いられます。固定価格や市場連動、コーポレートPPAなど、多彩な契約を同じ土俵に並べ、年間のコストやリスク、再エネ比率などを試算することによって、感覚では見えてきにくい差を明らかにできます。
日々の市場動向や需要の変化から、電源調達を行う際にはスピーディーな判断が求められます。しかし、この判断において担当者の経験や勘に依存してしまうと業務の属人化が発生し、担当者の異動や退職時のリスクが高まることになります。さらに、外部委託に頼りすぎてしまった場合には社内でのノウハウ蓄積が難しくなり、判断の遅れを招いてしまう可能性も考えられます。
以上の点から、調達における標準化や見える化、自動化を進めることが、価格変動や需給ひっ迫時の迅速な対応に繋がっていきます。
燃料費の変動や電力スポット市場における価格の急騰が発生すると、短期間で調達コストが跳ね上がります。特に市場への依存度が高い調達構造になっている場合には、価格の上昇による想定外のコスト増大に直面し、収益を圧迫します。この課題に対しては、固定価格契約やコーポレートPPA、蓄電池の活用などを組み合わせて、市場が高騰したとしても耐えられる強いポートフォリオを組むことが大切です。
脱炭素経営に向けて再エネ比率を高めることは重要なポイントですが、太陽光や風力は天候の変化によって発電量が大きく変化するため、再エネ単体では安定供給との両立は難しいといえます。もし発電量が予測を下回ってしまった場合には、調達不足やインバランスのリスクが高まります。
この点については、蓄電池を活用した余剰電力の吸収やシフト、不足した分を補う安定電源との組み合わせを行っていく仕組みが必要です。
調達最適化を行うには、需要データや気象予測、市場価格、契約条件など、さまざまなデータを継続的に管理することが求められます。もしデータの整備が不十分な場合、シミュレーションの精度が低下します。また、EMSや予測システムを導入しても、運用体制や部門間の連携が不明確な場合、システムが定着しないことになります。
そのため、初期投資のみを考えるのではなく、保守や教育、監査までを含めた運用負担を考慮しながら進めていくことが大切です。
まず、現在の契約単価や契約電力、調達先などの基本情報と、過去の実績データと合わせて、自社の電力消費パターン（需要カーブ）の可視化を行います。これは、どの時間帯にどれだけの電力を使用しているのかがわからないと、契約の見直しやシミュレーションが行えないためです。
月次のみではなく、30分単位のデータや季節、曜日ごとの変動まで分析することによって、無駄な固定費やピーク負荷の偏りなども把握できます。
最適化を行う場合には、「何を優先するか」をあらかじめ決めておくことも必要です。コストの削減を優先するか、価格変動リスクを抑えることを重視するのか、再エネ比率を高めたいのかといった点から、選ぶべき設備や契約が変わってきます。もし優先順位が曖昧になっていると、判断がぶれてしまうため、自社の経営方針や中期計画などに合わせ、評価軸を明らかにすることが大切です。
方針が決定したら、調達手法を検討します。固定価格契約や相対契約、市場連動型、コーポレートPPA、先物取引など複数の方法を比較検討します。単一の契約に依存した場合、価格が高騰した局面や供給制約が発生した場合に、経営に影響を与えるリスクがあるため、それぞれの手法について年間コストや再エネ比率、変動リスクなどさまざまな面から評価を行います。
電源調達や一度契約して終わりではありません。市場価格の変化や需要に応じて、継続的な見直しが求められます。EMSなどのツールを導入し、実績データと予測を照らし合わせる仕組みを構築しておくことが大切です。
また電力市場は制度の変更が多く行われますので、社内のノウハウが不足している場合には、専門のコンサルタントやアグリゲーターの知見を積極的に活用することも推奨されます。
電源調達の最適化は、安い電力会社への切り替えを一度行うだけで終わるものではありません。燃料価格の変動をはじめ、企業を取り巻く環境は常に変化していくため、継続的な戦略設計が必要となります。自社の需要予測と市場の動向を分析し、固定契約やPPAなど複数の手法を組み合わせ、強靭なポートフォリオを構築した上で、状況に応じて見直していくことが、最適化につながっていきます。
電力需要予測システムは、さまざまな場面で活用されるものです。ここでは「小売電気事業者向け」「工場向け」「スマートハウス・スマートビル向け」と業種ごとにおすすめの電力需要予測システムを紹介しています。
電力売買を効果的に行える
電力業務特化型の電力需要予測システム。自動で再学習を行うAIモデルの高精度な予測により、電力売買の効果的なタイミングが図れる。
インバランスコストを削減
短時間での予測が可能なため、一日前入札当日の新鮮なデータを反映させた高精度の予測実施。より正確な予測でインバランスコストを効果的に削減可能。
自動でピークカットを実施
工場向け電力需要予測システムZEBLAで、設備の電力消費データを監視・分析。電力使用の無駄や異常を検知し、自動でピークカットが行える。
生産計画に影響しない節電
電力不足時は重要度の低い機器を間引き、さらに不足すれば発電機を稼働するため、生産計画に影響することなく電力平準化を図ることが可能。
効率的な再エネの需給管理
全国の気象観測網を活用した電力需要・発電量予測を提供。太陽光・風力発電の変動を精度高く把握可能なため、再生可能エネルギーの需給管理を調整できる。
電力不足のリスクを低減
気象による予測誤差を抑えることで、スマートハウス・ビルにおける電力不足のリスクを低減。また、自家消費・売電など余剰電力を適切なタイミングで活用可能になる。