電力需給の変動が大きくなる中で、小売電気事業者にとって、インバランスをいかに抑えるかは重要な経営課題となっています。需要予測の精度を高めることはもちろん重要ですが、急な気温変化や需給ひっ迫、卸電力市場価格の高騰など、予測だけでは対応しきれない場面もあります。
そこで注目されているのが、需要家側の電力使用量を調整するDR（デマンドレスポンス）です。小売電気事業者がDRサービスを提供することで、需要家に節電協力を促しながら、需給バランスの調整やインバランス回避につなげることができます。
この記事では、小売電気事業者が提供するDRサービスの仕組みや、インバランス回避に活用する考え方、実際の事例について解説します。
小売電気事業者は、需要家に販売する電力量を見込み、必要な電力を市場調達や相対契約などで確保します。しかし、実際の需要が計画から大きく外れると、インバランスが発生し、追加の精算負担が生じる可能性があります。
特に、猛暑や寒波による需要急増、再生可能エネルギーの出力変動、卸電力市場の価格高騰などが重なると、需給計画のズレが収益に与える影響は大きくなります。こうした状況では、供給側の調達だけで対応するのではなく、需要家側の電力使用量を調整する選択肢を持つことが重要です。
DRサービスは、電力が不足しそうな時間帯や市場価格が高騰しそうな時間帯に、需要家へ節電や使用時間の変更を促す仕組みです。小売電気事業者にとっては、単なる節電キャンペーンではなく、需給計画を守るための調整手段として活用できます。
DRには、電力系統全体の安定化を目的としたもののほか、小売電気事業者が自社の需給管理や調達コスト抑制のために活用するものがあります。こうした小売電気事業者によるDRは、「経済DR」と呼ばれることがあります。
経済DRでは、需要家に対して節電要請やインセンティブを提示し、一定時間帯の電力使用量を抑えてもらいます。小売電気事業者は、需要抑制によって計画値と実績値のズレを抑えたり、市場価格が高い時間帯の調達量を減らしたりすることができます。
参照元：経済産業省（https://www.meti.go.jp/shingikai/enecho/denryoku_gas/denryoku_gas/pdf/050_04_03.pdf）
小売電気事業者が提供するDRサービスは、需要家へ節電を依頼するだけの仕組みではありません。実際には、対象需要家の選定、節電要請、削減量の算定、インセンティブ付与、実績管理などを組み合わせたパッケージとして運用されます。
DRサービスの基本となるのが、需要家への節電要請です。電力需給がひっ迫しそうな時間帯や、卸電力市場価格が高騰しそうな時間帯に、メール、専用システム、アプリなどを通じて節電協力を依頼します。
需要家側は、空調設定の変更、生産設備の一時停止、蓄電池の放電、自家発電設備の稼働などにより、電力使用量を抑制します。小売電気事業者は、需要家ごとの削減可能量を把握したうえで、どの需要家に、どの時間帯で、どの程度の協力を依頼するかを判断します。
DRでは、実際にどれだけ電力使用量を削減できたかを評価するために、通常時に想定される使用量である「ベースライン」を設定します。ベースラインと実績値の差をもとに、削減量を算定する仕組みです。
ベースラインの算定が不正確だと、需要家の協力量を正しく評価できません。過大に見積もれば本来より多くインセンティブを支払うことになり、過小に見積もれば需要家の協力意欲を下げるおそれがあります。そのため、需要家ごとの過去使用実績や気象条件、曜日、時間帯の傾向をふまえた予測が重要になります。
インセンティブ型DRでは、節電に協力した需要家に対して、削減量に応じた報酬や電気料金の割引を提供します。小売電気事業者にとっては、需要家に協力してもらうための動機づけであり、需要家にとっては電気料金削減や報酬獲得につながるメリットになります。
インセンティブを設計する際は、小売電気事業者側の回避できる調達コストやインバランスリスクと、需要家へ還元する金額のバランスを取る必要があります。単に高い報酬を設定すればよいわけではなく、事業として採算が合う水準で設計することが重要です。
DRサービスをインバランス回避に活用するには、需要予測や需給計画との連携が欠かせません。どの時間帯に需要が計画を上回りそうか、どのエリア・需要家群で負荷が高まりそうかを把握できなければ、DRを発動するタイミングを判断しにくいためです。
需要予測システムと連携することで、翌日計画や当日運用の中で、インバランスが発生しそうなコマを早めに検知できます。そのうえで、対象需要家へ節電要請を出すことで、計画値と実績値のズレを抑えやすくなります。
DRサービスによるインバランス回避は、需要側を調整力として活用する考え方です。小売電気事業者が保有する需要家ポートフォリオの中から、節電協力が可能な需要家を束ね、必要な時間帯に需要抑制を実施します。
需要予測の結果、特定の時間帯で実需要が計画値を上回る見込みとなった場合、小売電気事業者は下げDRを発動します。下げDRとは、需要家に電力使用量を抑えてもらう取り組みです。
例えば、夏場の夕方に空調需要が想定以上に伸びると、計画よりも多くの電力を調達する必要が生じます。このとき、大口需要家や節電余地のある需要家に対して電力使用量の抑制を依頼できれば、実需要を計画値に近づけやすくなります。
つまり、DRは「不足しそうな電力を追加で調達する」だけでなく、需要そのものを抑えることでインバランスを小さくする手段として機能します。
DRは、インバランス回避だけでなく、卸電力市場からの高値調達を抑える目的でも活用できます。市場価格が高騰しそうな時間帯に需要家へ節電を促すことで、追加調達量を減らし、調達コストの上振れを抑えられる可能性があります。
特に、固定単価で販売している需要家が多い場合、市場価格の高騰分をすぐに販売価格へ転嫁することは難しくなります。そのため、需要家側の使用量を一時的に調整するDRは、小売電気事業者の収益安定化にもつながります。
1社の需要家だけで大きな調整量を確保するのは難しい場合があります。しかし、複数の需要家を束ねれば、需要家ポートフォリオ全体として一定の調整力を確保できる可能性があります。
工場、商業施設、オフィスビル、学校、自治体施設など、需要家ごとに電力使用の特徴は異なります。小売電気事業者は、各需要家の負荷パターンや節電余地を把握し、どの需要家をどの時間帯に動かすと効果が出るかを整理しておく必要があります。
ここでは、資源エネルギー庁が紹介している2022年夏の電力需給ひっ迫時のDR事例をもとに、小売電気事業者や関連事業者がどのように需要抑制を行ったのかを見ていきます。
東京電力エナジーパートナーでは、2022年6月27日から30日にかけて、化学・産業ガスなど主に素材系メーカーを中心とした約300件を対象に、昼と夜に分けて下げDRを要請しました。
その結果、最大約33万kWの電力需要の調整が行われたとされています。大口需要家を対象に、需給ひっ迫が見込まれる時間帯へ節電要請を行うことで、需要抑制を実現した事例です。
この事例からは、DRを機能させるには、あらかじめ需要家との関係を構築し、協力可能な需要家を把握しておくことが重要だとわかります。需給ひっ迫が起きてから対象を探すのではなく、平常時から需要家ごとの調整余地を整理しておくことが求められます。
エネットでは、約6,000施設の顧客に対し、節電要請に協力した場合に節電量に応じて電気料金を割り引くDRサービスを提供しています。2022年6月の電力需給ひっ迫時にも、契約顧客に対して節電を要請しました。
その結果、6月27日から30日の9時から20時にかけて、東京エリアで合計約23万kWhの需要抑制につながったとされています。対象施設数が多い場合でも、節電要請とインセンティブ設計を組み合わせることで、まとまった需要抑制効果を生み出せることがわかります。
小売電気事業者にとっては、需要家数の多さを単なる販売先として見るのではなく、需給調整に活用できるポートフォリオとして捉えることが重要です。
エナリスでは、2021年7月から、需給ひっ迫時に節電要請へ協力した事業者に報奨金を支払うDRサービスを開始しています。2022年6月の需給ひっ迫時には、全国各地の業務・産業用需要家約30件に節電を要請しました。
その結果、4日間で合計約12.5万kWhの需要抑制につながったとされています。対象件数は約30件と限定的ですが、業務・産業用需要家のように1件あたりの需要規模が大きい顧客を対象にすることで、一定の調整効果を得られる可能性があります。
小売電気事業者がDRサービスを設計する際は、対象件数だけでなく、需要家ごとの負荷規模や削減可能量、協力しやすい時間帯を見極めることが大切です。
参照元：資源エネルギー庁（https://www.enecho.meti.go.jp/about/special/johoteikyo/dr_business.html）
小売電気事業者がDRサービスを導入することで、インバランス回避だけでなく、調達コストの抑制や需要家との関係強化など、複数の効果が期待できます。
最も直接的な効果は、インバランスリスクの低減です。需要が計画値を上回りそうな時間帯に下げDRを発動できれば、実需要を抑え、計画値との差を小さくできます。
ただし、DRは常に確実な削減量を得られるとは限りません。需要家の業務状況や設備稼働状況によって、協力できる量は変わります。そのため、DRを過信するのではなく、需要予測、時間前市場での調整、BGの活用、蓄電池などと組み合わせて運用することが重要です。
市場価格が高騰する時間帯に、需要家側の使用量を抑えられれば、高値での追加調達を減らすことができます。特に、価格高騰時の調達量が収益を圧迫しやすい小売電気事業者にとって、DRは調達リスクを抑える手段になります。
DRを効果的に使うには、市場価格の見通しと需要予測を組み合わせ、どの時間帯に節電要請を出すべきかを判断する必要があります。単に需給がひっ迫してから動くのではなく、事前に価格・需要・顧客負荷を見ながら発動判断を行う体制が求められます。
DRサービスは、小売電気事業者にとって需要家との関係強化にもつながります。単に電気を販売するだけでなく、節電支援、電気料金削減、エネルギーマネジメント支援を提供することで、需要家にとっての付加価値を高められます。
特に法人需要家は、電気料金の上昇や脱炭素対応、BCP対策などに課題を抱えています。DRサービスを通じて、電力使用量の見える化やピークカット、蓄電池・自家発電設備の活用提案まで行えれば、価格以外の差別化にもつながります。
DRサービスは、インバランス回避や調達コスト抑制に役立つ手段ですが、単独で十分な効果を発揮するわけではありません。重要なのは、DRをいつ、どの需要家に、どれくらい依頼するかを判断することです。
その判断の土台になるのが、需要予測です。需要予測の精度が低いままでは、DRを発動すべき時間帯を見誤ったり、必要な削減量を過小・過大に見積もったりするおそれがあります。
DRは、需要が高まる時間帯や市場価格が高騰する時間帯に合わせて発動してこそ効果を発揮します。タイミングが早すぎると、本当に必要な時間帯に需要家の協力を得にくくなる可能性があります。反対に、発動が遅すぎると、節電準備が間に合わず、十分な削減効果を得られません。
そのため、翌日予測や当日予測を活用し、需給が悪化しそうな時間帯を早めに検知する体制が必要です。需要予測システムを使えば、気温、湿度、曜日、祝日、過去実績などをもとに、需要変動の兆候を把握しやすくなります。
DRでどれだけ需要を抑えられるかは、需要家の業種や設備構成によって大きく異なります。工場であれば生産ラインの稼働状況、商業施設であれば空調・照明の使用状況、オフィスビルであれば在館人数や空調負荷が影響します。
需要家ごとの負荷特性を把握できていなければ、節電余地の少ない需要家に要請を出してしまい、期待した削減量を得られない可能性があります。反対に、協力余地の大きい需要家を把握できていれば、少ない要請回数でも効率的に調整力を確保できます。
小売電気事業者がDRを実務に組み込むには、需要予測システムとの連携が有効です。需要予測により、計画値と実績値のズレが大きくなりそうな時間帯を把握し、DRの発動候補を早めに抽出できます。
さらに、需要家別の使用実績データや削減実績を蓄積すれば、どの需要家がどの条件で協力しやすいかを分析できます。これにより、DRの発動判断だけでなく、対象需要家の選定やインセンティブ設計も高度化できます。
DRは、需要予測の代替手段ではなく、需要予測をもとに効果を発揮する需給調整手段です。小売電気事業者がインバランス回避を強化するには、需要予測、DR、調達判断を一体で運用する視点が求められます。
小売電気事業者が提供するDRサービスは、需要家向けの節電支援にとどまらず、インバランス回避や調達コスト抑制に活用できる実務的な手段です。節電要請、ベースライン算定、削減量の見える化、インセンティブ付与を組み合わせることで、需要家側の調整力を需給計画に取り込めるようになります。
一方で、DRを効果的に運用するには、需要家ごとの負荷特性や削減可能量を把握し、適切なタイミングで発動する必要があります。そのためには、日々の需要予測や需給計画を高精度化し、DRと連携できる運用体制を整えることが重要です。
インバランスリスクの低減を目指す小売電気事業者は、DRサービスを単独の施策としてではなく、需要予測システムと組み合わせた需給管理高度化の一部として検討するとよいでしょう。
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。