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インバランス料金の真実と節約法

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電力市場では、電力系統を安定運用するために計画と実績のずれを適切に管理することが不可欠です。インバランス料金制度は、その差異を精算するための重要な仕組みとして機能しています。ここでは、インバランスについて詳しく解説します。

インバランス料金制度とは

インバランス料金制度の
基本

インバランス料金制度は、電力事業者が計画した発電量・需要量と実績値との差(インバランス)を金銭的に精算する仕組みです。2016年度の小売全面自由化以降、小売事業者と発電事業者は30分単位で計画を作成し、実需給の1時間前までに需給を一致させることが求められています。しかし、実際には差異が生じるため、一般送配電事業者が調整力を用いてこれを解消し、そのコストを関係者間で精算しています。

制度の目的と背景

インバランス料金制度の主な目的は、系統全体の需給バランスを維持し、電力の安定供給を確保することです。電気は大量貯蔵が難しいため、常に需要と供給を一致させる必要があります。このバランスが崩れると周波数が変動し、最悪の場合は大規模停電の可能性があります。

また、この制度は事業者に経済的なインセンティブを与え、計画と実績のずれを抑えるよう促す役割も担っています。

インバランスの算出方法

算出の基本メカニズム

インバランス料金の算出方法は、2022年度の制度改正にて抜本的な見直しが行われました。従来の市場価格ベースから調整力のkWh価格をベースとした制度に転換され、新制度では各コマで稼働した調整力の限界的kWh価格を基本として、広域運用された調整力の最高価格(上げ調整の場合)、または最低価格(下げ調整の場合)を引用します。

また、30分コマでは、前半と後半15分の価格を指令量で加重平均して算出します。

具体的な計算例と
ポイント

ある30分コマで前半15分の最高価格が10円/kWh(指令量80MWh)、後半15分が14円/kWh(指令量120MWh)の場合、インバランス料金は以下のようになります。

また、需給ひっ迫時には補正インバランス料金が適用され、予備率が低下するほど料金が上昇します。予備率3%未満では最大600円/kWhに達することもあり、特殊状況(出力抑制時等)では別途ルールが適用されるケースもあります。

インバランス制度の動向

制度の変遷と
改正ポイント

インバランス料金制度は電力市場の変化とともに変化しています。2016年の小売全面自由化以降、計画値同時同量制度が導入されましたが、旧制度では需給バランスを促すインセンティブが弱く、送配電事業者が調整力コストを十分回収できないという課題がありました。これを解決するため、2022年度から調整力のkWh価格をベースとした新制度が導入され、需給ひっ迫時に料金が上昇する仕組みも整備されました。

節約に向けた活用と戦略

インバランス料金の負担軽減には、計画と実績のずれを少なくする取り組みが重要です。そのため、高精度な需要予測システムの導入、天候や気温要因を考慮した予測、特に再エネ発電の予測精度向上などが効果的です。

また、時間前市場を活用した計画調整や、調整可能な電源・需要制御機能の確保も有効です。需給ひっ迫時は特に料金が高騰するため、こうした時間帯の対策に重点を置くことでコスト削減が期待できます。

インバランス料金の真実と
節約法のまとめ

インバランス料金制度は、電力の需給バランス維持に重要な経済的インセンティブを提供しています。2022年度からの新制度では、実需給の電気価値をより適切に反映する仕組みとなりました。負担を軽減するための効果的な対策としては、精度の高い需要予測システムの導入や時間前市場の活用などが挙げられます。

このサイトでは、効率的な電力管理を実現する電力需要予測システムを紹介しています。
業種ごとに適したシステムを掲載しているので、属人的な予測から脱却し、精度の高い電力需要予測を実現したい方は、ぜひ参考にしてください。

電力管理を効率化する
業種別電力需要予測システム3選

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。

小売電気事業者向け
一日前市場当日の予測で
インバランスコストを削減
富士通鹿児島
インフォネット
富士通鹿児島インフォネット公式HP
引用元:富士通鹿児島インフォネット公式HP
(https://www.fujitsu.com/jp/group/kfn/services/list/demandforecast/)
小売電気事業者向けの
導入メリット

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。

工場向け
製造現場の生産計画と
連動し電力コストを削減
富士電機
富士電機公式HP
引用元:富士電機公式HP
(https://www.fujielectric.co.jp/about/example/detail/solution_power_prediction_system.html)
工場に
向いているポイント

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。

スマートハウス・
スマートビル向け
蓄電の活用と電力管理
気象データで支援
ウェザーニューズ
ウェザーニューズ公式HP
     
引用元:ウェザーニューズ公式HP
(https://wxtech.weathernews.com/industries/energy/)
スマートハウス・ビルに
向いているポイント

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。