このレビューと展望論文は、100% 再生可能エネルギー研究とその広範な可能性をより多くの人々に紹介することを目的としている。まず、この分野を定義し、歴史的なマイルストーンと、この分野の主要な研究グループの貢献による発表文献を紹介する。そして、この分野の現状を説明する。続いて、その結果に対する主な批判と、主要な組織における 100% 再生可能エネルギーシナリオに対する抵抗について議論する。また、1.5℃以下に抑えるために必要なネット・マイナスシステムを構築するために、二酸化炭素除去（CDR）をどのように追加することができるかを強調する。最後に、研究のギャップを述べ、結論を導き出す。
100％再生可能エネルギーシステム研究の歴史と未来について
Christian Breyer et al.
On the History and Future of 100% Renewable Energy Systems Research
発行者：Institute of Electrical and Electronics Engineers（IEEE）
研究資金提供：LUT University Research Platform “GreenRenew”
元論文 2022年7月25日
日本語翻訳 2022年10月12日
著者
Christian Breyer, Siavash Khalili, Dmitrii Bogdanov, Manish Ram, Ayobami Solomon Oyewo, Arman Aghahosseini, Ashish Gulagi, A. A. Solomon, Dominik Keiner, Gabriel Lopez, Poul Alberg Østergaard, Henrik Lund, Brian V. Mathiesen, Mark Z. Jacobson, Marta Victoria, Sven Teske, Thomas Pregger, Vasilis Fthenakis, Marco Raugei, Hannele Holttinen, Ugo Bardi, Auke Hoekstra, Benjamin K. Sovacool
日本語翻訳
古屋将太、松原弘直
C. Breyer et al., “On the History and Future of 100% Renewable Energy Systems Research,” in IEEE Access, vol. 10, pp. 78176-78218, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3193402.
本論文は C. Breyer et al., “On the History and Future of 100% Renewable Energy Systems Research,” in IEEE Access, vol. 10, pp. 78176-78218, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3193402. （Electronic ISSN: 2169-3536 ）を、“Creative Commons Attribution 4.0 International Licence (CC BY 4.0)” のもとで翻訳した日本語版です。英語オリジナル版と日本語版で相違がある場合は、英語版の記述が優先されます。
セクション 9
100％再生可能エネルギーシステム分析の開発展望
A. 世紀をまたぐエネルギー産業CDRシステム
B. エネルギーシステムモデルと統合評価モデルのソフトカップリング
C. 重要原材料の移行経路
D. 100%再生可能エネルギーシステムソリューションにおける年度間資源変動の影響
E. 変動性再生可能エネルギーが電力システムの信頼性と安全性に与える影響
F. 移行シナリオにおける地域冷熱供給
G. 相互接続エネルギーシステム解析の地理・空間解像度の向上
H. グローバルサウスにおける100％再生可能エネルギーシステム分析の欠如を克服するために
I. 総合的なエネルギーシステム分析におけるオフグリッド再生可能エネルギー供給
J. 100%再生可能エネルギーシステム分析のための社会的制約条件
K. 100%再生可能エネルギーシステム分析の新常識としてのオープンサイエンス
L. 100%再生可能エネルギーシステム解析のためのモデル間比較研究
M. 地球の限界の中で気候のバランスを取り戻すための道筋を提供する
図表
図1. 100%再生可能エネルギーシステム研究の主なマイルストーンの年表
図2. 具体的な地域に関する100%再生可能エネルギーシステム分析にもとづく査読付きジャーナル論文の発展
図3. 国ごとの100%再生可能エネルギーシステム分析の件数
図4. 2050年の世界の100%再生可能エネルギーシナリオにおける太陽光発電と風力発電
図5. 世界の100%再生可能エネルギーシナリオにおける、2050年の発電電力量と一次エネルギー需要に占める太陽光発電と風力発電の割合
図 6. 複数のスケールでより公正な再生可能エネルギー移行のための政策メカニズム
表1. 世界の 100%再生可能エネルギーシステム分析
表2. もっとも利用されているエネルギーシステムモデルの地域的範囲と地理的レベルの区別
略語
参考文献
要旨
100％再生可能エネルギーシステムに関する研究は、比較的最近になってはじまったものである。1970年代半ば、石油価格の高騰をきっかけにはじまった。2000年代半ばからは、世界中の多くの研究グループや組織を巻き込んで、著名な研究分野へと急速に発展している。
これらの研究の主な結論は、100%再生可能エネルギーは低コストかつ世界中で実現可能であるというものだ。先進的なコンセプトと手法により、化石燃料を使用しない未来への現実的でコストや資源に最適化された効率的な移行経路を描くことができるようになったのである。
このような移行経路の提案は、100%再生可能エネルギー政策の目標や行動に拍車をかけ、さらなる研究の進展につながっている。ほとんどの移行経路では、太陽光発電と風力発電が、エネルギー効率向上策と組み合わせた持続可能なエネルギーシステムの中心的な柱としてますます重要視されている。
コスト最適化のためのモデリングと資源の利用可能性の高さから、太陽光発電のシェアが高くなる傾向にあり、エネルギー供給の多様化を重視することから、風力発電の貢献度が高くなる傾向にある。
最近の研究では、系統混雑、エネルギー貯蔵、セクターカップリング、電力からX、水素からXを意味する輸送と産業の電化、自然・技術的な二酸化炭素除去（CDR, carbon dioxide removal）アプローチの取り込みに関する課題と機会に焦点が当てられている。その結果、100％再生可能エネルギー・産業・CDRシステムに基づき、持続可能で費用対効果の高い方法で、明確に定義された炭素予算で地球温暖化を1.5℃に抑制できるネットマイナス温室効果ガス排出経済への移行に関する全体的なビジョンが得られている。
当初、この分野では非常に強い懐疑論に遭遇した。そこで、本論文では、100％再生可能エネルギーシステムに対する主要な批判への回答も含め、国際エネルギー機関や気候変動に関する政府間パネルが採用を妨げる制度上の惰性、さらにはコミュニティの受容やエネルギー正義との間に起こりうる負の関連についても議論している。最後に、この新しい研究分野が社会のためにさらに発展していくにはどうしたらよいかを議論する。
キーワード：気候安全性、エネルギー転換、Power-to-X、再生可能エネルギー100％、セクターカップリング
セクション 1
はじめに
気候変動の危機が叫ばれる中、低炭素、あるいはカーボンニュートラルで持続可能なエネルギーシステムの可能性について、社会的な議論が進んでいる。100％再生可能エネルギーシステムの研究分野では、電力部門だけでなく、すべてのエネルギーおよび非エネルギー産業において、再生可能な資源を使用してこれを完全に実現することを提案している。時間をかけて、科学のビジョンやシナリオは、政治や社会に根付いてきた。温室効果ガス（GHG）を排出する部門と吸収する部門をすべて合わせた、ネットゼロエミッションの目標を設定する国が増えているのである。このような分析の結果、通常、エネルギーシステムをCO2フリーにすることが求められ、ほとんどの国で、これは100％再生可能エネルギー供給を意味する。すでに、2011年にデンマークは、2050年までにすべてのエネルギー部門で100%再生可能エネルギーに到達する目標を設定している[1]。2016年には、マラケシュのCOP22で、48カ国が電力部門で最低でも100％再生可能エネルギー供給を達成することを約束した[2]。さらに、世界の61ヵ国以上が、少なくとも電力部門において100％再生可能エネルギー目標を設定している[3]。
多くの政策立案者が100%再生可能エネルギーを受け入れる一方で、この分野の学術研究の認知は遅々として進まなかった。気候変動に関する政府間パネル（IPCC）が100%再生可能エネルギー研究を認めるには、2018年までかかった[4]。国際再生可能エネルギー機関（IRENA）は、電力会社や国に対して100％再生可能エネルギーを提唱しはじめているが[5][6][7]、その中心となるエネルギー移行シナリオ[8]は、まだ100％再生可能エネルギーの経路を提供していない。国際エネルギー機関（IEA）は、2050年までの世界のネットゼロのシナリオを策定したが、それは、67％の再エネシェア（11％は原子力、残りの供給は部分的に炭素回収・貯蔵（CCS）と組み合わせた化石燃料による）を導くだけである[9]。しかし、2021年にIEAは、初の100％再生可能エネルギー国シナリオも提示した[10]。2022年半ばまでに、欧州連合は100％再生可能エネルギーシナリオを発表していないが、2018年に2つの気候ニュートラルシナリオを発表している[11]。
このレビューと展望論文は、100% 再生可能エネルギー研究とその広範な可能性をより多くの人々に紹介することを目的としている。まず、この分野を定義し、歴史的なマイルストーンと、この分野の主要な研究グループの貢献による発表文献を紹介する。そして、この分野の現状を説明する。続いて、その結果に対する主な批判と、主要な組織における100%再生可能エネルギーシナリオに対する抵抗について議論する。また、1.5℃以下に抑えるために必要なネット・マイナスシステムを構築するために、二酸化炭素除去（CDR）をどのように追加することができるかを強調する。最後に、研究のギャップを述べ、結論を導き出す。
セクション 2
100％再生可能エネルギーシステム研究分野の定義
100％再生可能エネルギーシステム研究を定義するために、まず一般的なエネルギーシステム分析のさまざまな側面を定義する。次に、100％再生可能エネルギーの研究が対象とするものを特定する。エネルギーシステム分析は、エネルギー源、エネルギー変換、エネルギー貯蔵、エネルギー輸送、そしてエネルギーサービスを満たす最終エネルギー需要という構成にすることができる[12]。
100％再生可能エネルギーシステム研究の対象となるエネルギー源は、太陽エネルギー、風力エネルギー、水力エネルギー、バイオエネルギー、地熱エネルギー、海洋エネルギー（潮流、波力、海流、海洋温度差）である。研究によれば、低コスト、高効率、幅広い適用性、成熟した技術、再生可能資源への広大なアクセスにより、エネルギーシステムの再設計と組み合わせた再生可能電力とエネルギー効率は、移行において支配的な役割を果たすことになる[13][14][15][16]。過去には、バイオエネルギーと水力発電がもっとも重要であると考えられていたが、今日、もっとも強い成長が見られるのは、太陽エネルギーと風力エネルギーである[17][18]。太陽エネルギーと風力エネルギーも世界平均で100％再生可能エネルギーシステムソリューションを支配すると予想されているが[19]、他の再生可能資源が個々の国や地域で支配的な役割を果たす可能性もある。現在、10ヵ国が100%に近い、あるいはそれ以上の電力を再生可能エネルギーで供給しており、その大部分は水力発電によるものである[20]。
変換（Conversion）とは、エネルギー源を元の形によらず、貯蔵、輸送、利用できるようにすることである。元の形のエネルギーは、一次エネルギーと呼ばれる。最終目的地で使用される最終形態のエネルギーは、最終エネルギーと呼ばれる[21]。太陽光発電（PV）、風力発電、水力発電からの電力は、送電・配電網の損失前のみ一次エネルギー[21]であり、送電網の損失後の電力は最終用途の最終エネルギーとなる。現代の100％再生可能エネルギーシナリオは、多くの場合、Power-to-X（PtX）技術、特にPower-to-Heat [22]とPower-to-Hydrogen [23][24][25][26] を幅広く利用する。化学工業や長距離の海上・航空輸送など、直接水素を利用できない場合、水素はさらに化学結合再エネとして合成電気ベース燃料（e燃料）、例えばeメタン [27][28]、フィッシャートロプシュ燃料[29][30]、eアンモニア[31][32]、eメタノール[33][34]に変換することができる。
必要なエネルギー変換はすべて技術的に可能であるが、変換には損失もともなう。例えば、電気をつくるために化石燃料を燃やすと、通常50%以上、自動車では75%もの熱損失が発生する[35]。もうひとつの例は、電気をe燃料（水素など）に変換して、また電気に戻すことで、半分以上のエネルギーが失われる。したがって、変換は厳密に必要な場合にのみ使用されるべきである[13][14][15]。エネルギー効率と廃熱回収は、地域熱供給システム[36]、e燃料[37][38]、セクターカップリング[39]において重要である。したがって、最終的なエネルギー使用は、以下のように優先されるべきである：可能な限り直接電力を使用し、例えば高効率ヒートポンプやバッテリー電気自動車を使用し、可能な場合は低温の熱を直接使用し、次に必要な場合は効率の良い水素ソリューションを追加し、他のソリューションが不可能な場合にのみe燃料とe化学原料のためにHydrogen-to-X変換を使用する。
エネルギーの貯蔵は、特に太陽光や風力のような変動電源の割合が大きくなる場合、100％再生可能エネルギーシステムの重要な要素であり[14][40][41][42]、さまざまな形態をとることができる[43][44][45]。蓄電池は効率的な短期貯蔵を提供することができ、e燃料は長期貯蔵ソリューションを提供することができる。他の例としては、揚水発電エネルギー貯蔵[46][47]や圧縮空気エネルギー貯蔵[48][49]における機械的貯蔵や、さまざまな温度レベルにおける貯蔵媒体での熱エネルギーが挙げられる[43][50]。電気、熱、化学燃料など、主要なエネルギーの輸送が可能である。電気は送電線によって輸送され、損失がある。熱は、冷暖房ネットワークを使って輸送される。化学燃料は、パイプライン、船舶、鉄道、自動車で輸送される。再生可能エネルギー電力の統合オプションには、異なる利点と欠点があり、サプライチェーン全体における燃料消費量を削減する能力に明確に焦点を当てることが推奨される[51]。
最終的なエネルギー需要を満たすのは、住宅、商業、工業用途では主に電気と熱と冷媒（さまざまな温度レベルで使用）である。化学結合燃料は長距離輸送と製鉄で使用される。最後に、非エネルギー原料は、化学工業で使用される。電気は、すべての輸送手段の電化、水供給の海水淡水化[52][53]、そしておそらく気候の安全を可能にするネットマイナスCO2ソリューションのための長期CO2貯蔵を可能にするであろう[54]。
100%再生可能エネルギーシステムの研究では、電力システムの詳細なシミュレーションを通じてダイナミクス、セキュリティ、信頼性を詳細に評価することはおこなっていない。システム運用者は、時間の経過とともに、将来の電力系統の運用を、100%に近いインバータベースの非同期発電で徐々に管理することを前提としてきた。これは、セクション6 と9で述べるように、現在も進行中の研究課題である。しかし、地域の詳細な系統シミュレーションは、10年以上前からおこなわれている。
つまり、100%再生可能エネルギーとは、化石燃料や原子力を必要とせず、バイオエネルギー、水力、地熱などを持続可能な範囲で利用した解決策を評価するエネルギーシステム分析の下位分野である。
セクション 3
100％再生可能エネルギーシステム分析の歴史におけるマイルストーン
このセクションでは、100%再生可能エネルギーシステム分析の主要なマイルストーンについて概観し、図1に簡単にまとめる。最初の100%再生可能エネルギーシステム分析は、1975年にSørensen [55]がデンマークをケーススタディとして、権威ある学術誌Scienceに発表したものである。驚くべきことに、Science 誌は、それ以降、100%再生可能エネルギーシナリオを探求する論文を1つしか発表していない。1976年、Lovins [56]は、100%再生可能エネルギーに関する2番目の論文を発表したが、それは米国を対象とし、「ソフトエネルギーパス」と呼ばれ、予見的な副題が付けられていた：”The road not taken?”。 LovinsはSørensen [55]を最初に引用した学者であったことから[57]、彼に触発されたのだろう。Sørensen [55]が定量的な分析研究をおこなったのに対して、Lovins [56]は、フレーミング、関連性、主要な構成要素により焦点を当てた。両者とも、ビジョン主導のエネルギーシステム移行研究のアプローチを適用しており、これは現在でも最新である[58]。1996年には、Sørensen [59]が、2050年をターゲットとした100％再生可能エネルギーシステムに関する最初の世界的な学術分析によって、この研究分野でのもうひとつの大きなマイルストーンに貢献した。1993年には、ストックホルム環境研究所がグリーンピース・インターナショナル[60]のために、目標年2100年の100％再生可能エネルギーに関する報告書を発表した。この報告書は、IPCC を100％再生可能エネルギーへと方向づけることを目的としていたが、認知されるまでにさらに25年かかった[4]。
図1. 100%再生可能エネルギーシステム研究の主なマイルストーンの年表
さらに13年後、2009年にJacobson and Delucchi [61]によって、2030年をターゲットとした2番目の世界的な100%再生可能エネルギーシステム分析が発表された。この研究の詳細は、2011年に発表された[62][63]。再生可能エネルギー、特に風力発電と太陽光発電のコストが著しく低下したことにより[64]、100％再生可能エネルギーが経済的に実現可能となり、したがって、詳細な研究をおこなう興味深い道筋となった。SørensenとLovinsの論文がバイオマス、バイオ燃料、バイオガスを含んでいたのに対し、Jacobson and Delucchiは、「ライフサイクル全体で温室効果ガスと大気汚染物質の排出がほぼゼロである技術のみを考慮する」という明確な目標から、それらの燃料を含んでいない[61]。参考文献 [62]は、この分野でもっとも引用された論文であり、世界規模で異なる分野の信念体系と障壁を克服し、100%再生可能エネルギーの世界的躍進を触媒することに貢献した。Jacobson et al. による研究のアップデートは [13][65][66][67][68][69] 、以前に特定された限界を克服し、世界のほぼすべての国についてより詳細なエネルギーシステム分析の結果を提供し、また国を包含する 20 または 24 代表地域の電力系統解析系統分析もおこなっている。再生可能エネルギー100％の輸送を具体的に検討した最初の研究は、2005年に発表されている[70]。それは、米国内のすべてのオンロード車両を、風力発電からの電気分解による水素燃料電池車に移行した場合の大気汚染と気候への影響を検討したものである。
残念ながら、Sørensenは、研究分野における最初の先駆者のひとりであり、今世紀半ばの世界初の100%再生可能エネルギーシステム分析やその他のさまざまな方法論の革新をおこなったが、当時の研究コミュニティではあまり評価されなかった。いくつかのレビューや関連研究は、彼の初期の貢献を認めている[19][41][71][72]。Czischは2005年に、ヨーロッパ、西ユーラシア、北アフリカ、中東の10億人のためのスーパーグリッドを調査し、過去の気象データに基づいて1時間ごとの解像度で100%再生可能エネルギーマルチノードシミュレーションを初めておこなった論文によって、方法論の飛躍的な発展に貢献した[73]。グローバルな視点での同様の研究が2004年に発表されたが[74]、あまり注目されていないようである。Czischの画期的な研究は、さまざまなスーパーグリッド研究を可能にし、Trieb et al. [75][76]、Breyer et al. [72]がより詳細に説明しているように、当時のデザーテック（Desertec）のビジョンを支えていた。この文脈で、2005 年にドイツ航空宇宙センター（DLR）は、REMix と呼ばれる空間的・時間的に分解されたコスト最適化電力システムモデルの開発に関する初期研究を開始した。当時の既存のモデルとは対照的に、REMixは方法論的には変動性再生可能エネルギー（VRE）技術の拡張と運用に焦点を合わせていた[77]。
この焦点はまた、VRE と既存プラントの相互作用、結果として生じるインフラ要件に対する新しい洞察につながり、システムにおいて必要な負荷分散が技術的、経済的に実現可能であることを実証した[78]。2010 年に Heide et al. [79]は、欧州の場合、100%再生可能エネルギーシステムの太陽光発電と風力発電の最適バランスを、1時間毎かつ高い空間分解能で初めて導き、太陽光発電 45% と風力発電 55% が最適な組み合わせであると結論づけた。天候駆動型モデリングとして知られる定型化されたアプローチを用いて、Greiner と共同研究者は、異なる風力と太陽光の組み合わせと欧州諸国間の不均質性を仮定した場合の影響を説明し[80][81]、伝送リンク[82]と貯蔵 [83][84] の拡張の影響を評価した。
この分野でもっとも引用されている研究チームは、オールボー大学のLund, Mathiesen, Østergaardのグループで、2004年に100％再生可能エネルギーシステムの研究を始め[85]、フリーウェアのエネルギーシステム分析ツールEnergyPLAN [86][87] により研究分野の大幅拡大に貢献した。これは、1時間毎の解像度、セクターカップリング、オーバーナイト分析によって100％再生可能エネルギーシステムシミュレーションに最適化されている。この分野でもっとも引用されている論文のいくつかは、このグループによって執筆されたものであり、世界中のさまざまな研究チームへの100％再生可能エネルギーのコンセプトの幅広い普及を促進した。彼らはまた、電力部門と電力系統を越えて、熱と輸送をモデルに含めるようになり、スマートエネルギーシステムの概念につながる洞察を促進した[88][89][90][91][92]。これにより、同じチーム[16]だけでなく、他のチームの研究も可能となり、熱部門 [93][94][95]、輸送部門 [96][97][98]、海水淡水化 [53] などの個別部門の詳細な研究とセクターカップリングを踏まえた移行に関する詳しい研究が可能になった。
以前の研究では、持続不可能なエネルギー作物にもとづくバイオエネルギー（バイオマス、バイオ燃料、バイオガス）がかなりのシェアを必要としたり、水素経済を単純に考慮していたため、この分野が必要としていたもうひとつの構成要素は、電力の化学燃料への変換、別名 Power-to-X であった。この概念的なブレークスルーは、2009 年に Sterner [27]によってもたらされた。彼は、一貫した現代のセクターカップリングの視点と、再生可能な炭化水素、特にeメタンと 100%再生可能な電力ベースのシステム結合を説明した。これは、水素を用いたCO2削減の既知のプロセス [99][100][101]、バイオマス源、点源、または大気からの持続可能なCO2調達 [102]、および再生可能電力の組み合わせを必要とした。2011年以降のLund, Mathiesen, Østergaardグループの分析では、輸送のためのPower-to-Xが解決策の一部となっており[103][104]、以前は主な選択肢は電化とバイオ燃料であった[105]。Power-to-Gasとも呼ばれるこのコンセプトの革新は、より広範なPower-to-Xコンセプト[106]への道を開くと同時に，水素を超える季節貯蔵、化学産業向けの非バイオエネルギーにもとづくソリューション[107][108]、eケロシンジェット燃料による長距離航空機向けドロップインソリューション [109]、海上輸送向け [110][111]にも道を開くことになった。そして、これにはeアンモニア [31][32] とeメタノール [33] も含まれる。このようなフレームワークにより、可能であれば直接的に、あるいは間接的に、セクター横断的な包括的電化を検討することができるようになった。
水素、フィッシャー・トロプシュ型電子燃料、eアンモニア、eメタノール、eメタンを用いた化学物質のための完全に持続可能でスケーラブルなエネルギー産業システムのための5つの中心的ビルディングブロックを統合した最初の1時間ごとの100％再生可能エネルギーシステム分析がおこなわれるまで、さらに12年かかった[39]。エネルギーシステム分析 [14][112] にCO2-to-X合成を加えることによって水素の限界を克服することは、概念的にはSternerによって始められた。CO2-to-Xは、典型的には炭素回収利用（CCU, Carbon Capture and Utilization）[113][114][115][116] として議論され、バイオマス、直接空気回収、あるいは化石燃料から供給されたCO2 [108] は、燃料 [109][117]、化学 [107][108][117]、そして原料 [118] に使われる。100以上の学術的な100％再生可能エネルギーシステム分析が、再生可能な電力をベースとしたCCUを使用していることが知られている[117]。CCUはCCSとは構造的に異なり [54][119]、炭化水素ベースの燃料と原料を含む、CO2排出ゼロの100％再生可能エネルギーシステムの中心的な要素である。残念ながら、2021年末までに、エネルギー、経済、土地、気候を地球規模で表現したIPCCに用いられる統合評価モデル（IAM）の中で，持続可能なエネルギー産業システムのこれら5つの基本的な構成要素を統合できるものはひとつも知られていない。IAMが100％再生可能エネルギーの道筋を構築するのに苦労している理由は、これらの中核的要素の欠如にあるのかもしれない。
幅広い社会への働きかけにおける主要なマイルストーンは、グリーンピースとDLRによって、100％再生可能エネルギーシステムのメリットを強調する一連のレポートと記事 [120][121][122][123] である。100％再生可能エネルギーのコンセプトが、科学界を超え、初めて、さまざまな分野の幅広いステークホルダーに届くようになり、その結果、政策立案者の間でより多くの認識を得ることができた。また、これらの研究は、100%再生可能エネルギーシステムの選択肢を、時間的に段階的な完全な移行経路として徹底的に説明した。モデリングの枠組みはさらに開発され[124][125]、グリーンピースはその活動を停止したが、長期的な筆頭著者であるTeskeは、学術的な立場から活動を続けている。
これらの研究活動に加えて，DLRは最適化モデルREMix [77][78][126]を用いて100％再生可能エネルギーシステム分析を広く研究している。オープンエネルギーモデリングイニシアティブ[127]は、エネルギーシステムモデリングにおける開放性と透明性を促進することを目的として、2014年に開始された[128]。多くのエネルギーシステムモデル（ESM、Energy System Models）[129]は、このネットワーク内で知識とベストプラクティスを共有している。モデリングフレームワークのPython for Power System Analysis (PyPSA) [130] は，欧州電力システム (PyPSA-Eur) [117][131] とセクターカップリングシステム (PyPSA-Eur-Sec) [94][132][133][134] のインスタンスと共に、データ、モデル、結果の議論におよぶオープンライセンスを含むフルオープンサイエンス実践と高いモデリング能力とを結びつけることによって100%再生可能エネルギーシステム分析における方法論の進歩の新しい標準となった。PyPSAのフレームワークはBrownと共同研究者によって継続的に拡張され、解析にPyPSAを使用する研究グループの基盤は着実に増えている。Prina et al. [135] によると、PyPSAは現在、短期的なエネルギーシステム分析のためのもっとも進んだモデルのひとつとみなされており、その間に長期的な経路のために拡張されている [133]。
2017年から2021年にかけての研究において、Breyer and Bogdanovは、LUTエネルギーシステム移行モデル（LUT-ESTM）により、100%再生可能エネルギーに向けたグローバル−ローカル移行研究の新しい基準を確立した。このモデルは、マルチノード最適化、さまざまな地域や国の設計、そしてエネルギー産業システム全体について、145の個別地域で1時間ごとの完全な解像度で世界をモデル化したものである。このモデリングフレームワークは，すべてのセクターと産業にわたる約120の技術のセットによる包括的なPower-to-Xセクターカップリングも含んでいる[14][39]。初期のバージョンでは、電力と熱部門を結合した移行 [136]、電力部門の移行 [137]、[138]、電力部門のオーバーナイトシナリオ [139] を既に含んでいた。LUT-ESTMは、コスト最適化された太陽−風力−バッテリー−メタン−GTハイブリッドエネルギーシステムの最初の毎時0.45∘×0.45∘マッピングにリンクしている[140]。また、これまで無視されてきた南半球の地域についての詳細な洞察 [141]、バッテリーPtX効果 [142]やインドのモンスーンの課題を軽減する新しいパターンなど、これまで観測されなかった新しい効果を特定している [143]。Prina et al. [135] によれば、LUT-ESTM は現在、長期的なエネルギーシステム移行分析のためのもっとも進んだモデルのひとつと見なされている。LUT-ESTM は、太陽光発電の真の可能性を明らかにするのに役立ち、太陽光発電は、世界のエネルギー産業−CDRシステムにおける主要な一次エネルギー供給技術として浮上した [54][144]。ある意味で、これは循環の輪を閉じるものである。つまり、全電力供給における約70％という非常に高い太陽光発電のシェアは、1990年代半ばにSørensenによって既に示されており[59]、それ以来、さらなるモデリングチームによって確認されてきた[145][146]。
進化するモデルは、より多くの技術、エネルギーシステムの結合、空間的・時間的解像度を高めたより大きな研究領域[147]、および送電網[148]を統合することを可能にします。エネルギーシステムモデルを、同期運転される各システムのより詳細な電力システムシミュレーションとリンクさせることは、将来の風力と太陽光が支配的な資源でエネルギーと電力システムを運用することの実現可能性を示すために必要となるだろう[149][150]。しかし、100%再生可能エネルギーシナリオの歴史には、別の観点もある。先駆者たちにとって、最初のステップは、再生可能エネルギーが化石燃料、特に石炭や原子力発電所の高い稼働率を少なくとも部分的に代替できることを、国の利害関係者に説得力を持って示すことであったことが多い。
以下では、ドイツのケースを紹介する。1980年代の最初の公的資金による研究は、原子力と化石エネルギーが依然として支配的である中で、2030年の一次エネルギー消費の最大30％を再生可能エネルギーが占めるという空想的シナリオを示した[23]。2000年頃まで、ドイツの進歩的なシナリオは、2050年まで再生可能エネルギーが主要な発電源となる可能性があると定義していた。しかし、2000年に原子力の段階的廃止が決定された後も、これらのシェアは60〜65%を超えることはほとんどなかった[151]。その後、一連のいわゆる「先導的研究」がドイツ環境省によって資金提供され、電力部門における再生可能エネルギーのシェアは80%に達し、とりわけ、ドイツ政府のエネルギーコンセプト2010への道を示した[152]。2050年までに80〜95％のGHG排出削減という定義された全体目標がそこで言及されているにもかかわらず、具体的な目標とその後の研究は、2015年以降ずっと、GHG排出削減80％と一次エネルギーにおける再生可能エネルギーシェア50％という最低値にほとんど焦点を合わせている[153]。
2060年までに100％再生可能エネルギーを実現する最初の国策が2012年に発表され[154]、その後さらに100％再生可能エネルギーシナリオ[155]や100％に近いシナリオ[156]が続いたが、これらの研究はまだ政治討論で重要な役割を果たしていない。当時の公開討論では、特に変革のコストと経済効果に関して、物議を醸す議論がおこなわれた。署名されたパリ協定の結果がより明確に公の場で取り上げられ、政治課題の最前線に置かれたのは、Scientists for Future [157][158]が支援するFriday for Future運動を含む、新しい政治的圧力がかかってからのことであった。それ以来、ドイツの100％再生可能エネルギーシナリオの設計を具体的に扱った[97][159][160][161][162][163][164]などの一連の新しい研究があり，基盤を準備した以前の研究 [71][155][165][166] とリンクしていた。ウクライナにおけるロシアの戦争のために、政治家たちは現在、少なくとも電力供給の面で、2035年までに化石燃料からほぼ独立する方法を議論している[167]が，これが現在ドイツにおける電力供給のための100％再生可能エネルギー目標となっている。
セクション 4
100%再生可能エネルギーシステム分析のビブリオメトリクス概要
100%再生可能エネルギーの分野は非常に若く、急速に成長している：ほとんどの論文は2018年以降に発表されており、2021年だけでも2015年以前のすべての年を上回る数の論文が発表されている。2021年末までに、それぞれ特定の地理的範囲を分析した100％再生可能エネルギーシステムに関する査読済み論文が666本発表され、さらに一般的な問いを論じた44本、100％再生可能エネルギーシステム分析の分野をレビューした38本、合計739本の論文がこの分野で知られている。これらの論文には、産業界、政策立案者、一般市民といった非科学的な読者を対象とした100%再生可能エネルギーシステム分析の分野で発表された報告書は含まれていない。もしこれらの報告書が含まれていれば、特別な関心を持つメディアや主流メディアにおける出版物の全体数は大幅に増加することになる。2000年代半ば以降の研究分野の査読付き論文の推移を図2に示す。2010年から2020年までの年間出版論文の複合年間成長率（CAGR, Compound Annual Growth Rate）は27%であり、この研究分野が力強く成長していることを示している。
図2. 具体的な地域に関する100%再生可能エネルギーシステム分析にもとづく査読付きジャーナル論文の発展
2004年以前は12件の論文しか知られていない。データ引用 Khalili [168]。
2021年に発表された100％再生可能エネルギーシステム分析論文数は、単年度で146論文と新たなマイルストーンを形成し、前年比成長率は52％とさらに加速している。2018年までのデータを網羅した、研究論文を発表する分野別解像度やジャーナルに関する追加分析は、Hansen et al. [19]に掲載されています。発表された論文の数によると、世界をリードする5つのチームは、Breyer/Bogdanovら、Lund/Mathiesen/Østergaardら、DLR/Teskeら、Greiner/Brown/Victoriaら、Jacobsonらで、それぞれ12%、7%、4%、4%、および既知のすべての100% 再生可能エネルギーシステム分析論文の4%を占めている。この5チームはそれぞれ、この分野で少なくとも20本の論文を発表している。100％再生可能エネルギーシステム分析にもっとも利用されているエネルギーシステムモデルは、EnergyPLAN [86][87] とLUT-ESTM [169] であり、2021年までの出版年の時点で、それぞれ70と60の論文が知られている。国のエネルギーシステムまたはそれ以上の集約に使用される他のモデルはすべて、100％再生可能エネルギーシステム分析に関する論文がそれぞれ20件未満であった。この分野で20以上の論文を持つ5つの主要なチームに続いて、100％再生可能エネルギーシステム分析で10以上の論文を持つ6つのチームがあり、さらに、2020年に最後の論文が没後に出版されたSørensenの貢献がある。他の6つのチームは、Duic et al. [170][171][172]、ドイツ経済研究所（DIW）[163][173][174],、Reiner Lemoine Institute (RLI) [140][175][176]、Lenzen et al. [177][178]、Johnsson et al. [179][180][181]、Blakers et al. [46][182][183]と続く。
セクション 5
世界の100％再生可能エネルギーシステム分析の概要
本節では、V.A.およびV.B.で紹介した世界の100%再生可能エネルギーシステム分析の概要に焦点を当てる。しかし、100%再生可能エネルギー研究のうち、グローバルな研究はわずか8%、地域や大陸の分析は18%、国や地域ごとの100%再生可能エネルギーシステムの分析は74%である。図3の基礎となる既知の論文の総数は、2021年7月上旬現在で550件である[168]。もっとも調査されている国は、米国（45論文）、デンマーク（39論文）、ドイツ（35論文）、オーストラリア（30論文）、中国（17論文）、英国（14論文）、フィンランド（13論文）、スウェーデン（13論文）、日本（13論文）、ポルトガル（13論文）、スペイン（11論文）、クロアチア（11論文）、イタリア（10論文）およびギリシャ（10論文）である。これらの14カ国はOECDと中国に属しており、100％再生可能エネルギーシステム分析が知られている国および準国家（州、市、村、島）の63％を占めている。
図3. 国ごとの100%再生可能エネルギーシステム分析の件数
グローバルおよび地域研究は含まれていない。データ引用 Khalili [168]。
特に、アフリカ、中東、中央アジア、南アジア、東南アジアでは、約50億人を代表する国々がまだ十分に研究されていない。エネルギー転換の課題と対策は通常、国家レベルで設定されるため、この研究ギャップを埋めることが、野心的な気候と持続可能な開発の目標達成にもっとも重要である[19]。幸いなことに，これらの国々では，大量の太陽エネルギーが供給され，季節変動が少ないため，100％再生可能エネルギーシステムは極めて可能である。以下では、全世界の100％再生可能エネルギーシステム研究の知見を紹介し、世界全体の動向を考察する。
A. 世界の100％再生可能エネルギーシステムに関する調査および使用モデル
表1にまとめたように、いくつかの研究チームが世界的な100％再生可能エネルギーシステム分析を発表している。ここでは査読付き雑誌に掲載された研究のみを対象としている。これらの研究は、単一の地域を対象としたものから145の地域を対象としたものまであり、これらが世界をカバーしている。グローバルな分析で複数の地理的主体を使用することは、地域差を反映させつつ、世界全体の結論を導き出そうとするものである。研究チームによって使用されるモデルや方法は異なるが、一貫して今世紀半ばまでに全世界で100％再生可能エネルギーシステムを達成できることを見出している。
表1. 世界の 100%再生可能エネルギーシステム分析
表に含まれる基準値は、少なくとも電力供給における再生可能エネルギー比率が95％以上である。この基準は、100%に近い再エネシステムを含めるためと、化石エネルギーに依存しない解決策を確実に示すために適用された。
略称：シミュレーション（Sim, Simulation）、最適化（Opt, Optimization）、電力セクター（P, Power Sector）、全セクター（A, All Sectors）、移行（T, Transition）、オーバーナイト（O, Overnight）、一次エネルギー総需要（TPED, Total Primary Energy Demand）
産業用原料が不足し、化石燃料が残る
モデルは、非エネルギー産業需要を脱化石化することができない
非エネルギー化石炭化水素の使用量 9620 TWhth
残る非再生可能エネルギーは原子力エネルギー
世界は0.45○の地域で算出
電力における再エネ比率95%、全エネルギー使用における比率92%、非エネルギー使用を含む比率82%
非エネルギー化石炭化水素の使用量 21,900TWhth
電力に占める再生可能エネルギーの割合は97.8％、残りの非再生可能エネルギーは産業と長距離輸送に使用
残りの非再生可能エネルギーは、技術的寿命が尽きる前の既存原子炉の原子力エネルギー
残りの非再生可能エネルギーは、産業における石炭と化石メタン利用
モデルの種類の中心的な区別は、シミュレーションと最適化によっておこなわれる[184]。シミュレーションモデルは、与えられた条件下でのシステムの挙動をシミュレートし、可視化するために使用されるシステムの表現として定義することができる。最適化モデリングアプローチは、制約条件下で目的関数を最小化または最大化するために、いくつかの決定変数を使用する。
表1に示した研究成果は、通常、電力、熱、運輸部門のエネルギーシステム全体を構成しており、産業界のエネルギー需要は他の部門の構成要素として含まれているのが一般的である。しかし、産業部門、すなわちセメント、鉄鋼、化学、アルミニウム、パルプ・製紙などの主要産業を分けた詳細な記述がほとんどないため、明らかな欠損と研究ギャップが存在する。そのため、世界的な100％再生可能エネルギー分析では、産業部門の非エネルギー原料需要の完全な非化石化はモデル化されていない。
産業部門については、Pursiheimo et al. [145]に詳しく述べられているが、著者らは、使用したモデルであるTIMESが産業部門に対して完全なPower-to-X機能を適用することができず、したがって産業部門への炭化水素の投入がモデルによってまだ必要であったことを認めている。同様に、Teske et al. [125]とLuderer et al. [146]は、化学産業がまだ完全に化石燃料に依存していることに言及している。しかし、脱化石燃料化された化学工業の分析、すなわち、化石燃料の段階的な廃止は、工業への合成炭化水素原料、特にeメタノールに対するCCUの大きなシェアを示唆している[107][108][185]。LUT-ESTMの最新版は、100％再生可能エネルギー産業システムの全機能を備えているが[14]、まだ世界レベルでは実装されていない。PyPSA-Eur-Secの最新版は、産業用原料も含むエネルギー−産業間の相互作用の詳細なモデリングも含んでいる[134]。
新世代のエネルギーシステムモデルにより、気候目標、社会的選好、エネルギー資源の利用可能性、エネルギーサービスなど、特定の制約条件下でのエネルギーシステム移行オプションの詳細な分析が可能になった。最先端のエネルギーシステムモデルは、時間的、空間的、技術的分解能において高い性能を示し、セクター間の結合を含んでいる。モデルの文書化の最小限の基準は、方法とデータの前提の透明性を確保するために重要である[135][186]。Prina et al. [135]によれば、主要なモデルは、セクター間の結合、相互接続された複数の地域、およびエネルギーシステムの構成要素の豊富な技術ポートフォリオを備え、1時間ごとの分解能で移行全体を記述するという最高の基準を満たしているとのことである。PyPSAは、有望なオープンソースツールのひとつとして、欧州のエネルギー移行分析に最適な検証を受けている[133]が、世界規模ではまだ利用できないため[187]、表1には掲載されていない。LUT-ESTMフレームワークは、「グローバル−ローカル」、すなわち、グローバルから広域、ローカルまで、さまざまなスケールのエネルギーシステム移行分析に実装することができる[14][138]。現在、145の個別にモデル化された地域に分割された世界を分析することが可能である。Mesap/PlaNet（DLR-EM）を使ったTeske/DLR et al. [125]のモデリングは、72の地域を使い、より詳細な国別バージョンを追加している[188][189][190]。
ほとんどのグローバルモデルは、表1に示すように、世界を12～24の地域に細分化しているため、重要な詳細を分析する能力が制限されている。Jacobson et al. [13][66][69]の研究では、139、143、145カ国について年平均の100％再生可能エネルギー分析をおこない、これらの国々をそれぞれ 20、24の世界地域にグループ化し、複数年について30秒の時間分解能で電力系統解析をおこなっている。電力系統解析のために国をグループ化したのは、現在、多くの国が相互接続されており、相互接続することで国を孤立させるよりもコストを削減できるからである[68]。洗練されたエネルギーシステムモデルは、Bogdanov et al. [14]と Jacobson et al. [13]が示したように、H2-to-X オプションはないものの、最低コストの太陽光発電を低コストのバッテリー、低コストの電解装置、二酸化炭素の直接大気回収（DAC, Direct Air Capture）技術、水素ベースの合成ルートにつなげれば、電力供給と一次エネルギー供給のそれぞれ約90%と80%の世界平均VRE シェアにつながることが明らかにされている。Sgouridis et al. [191]、Pursiheimo et al.[145]、Luderer et al.[146] は、総一次エネルギー需要 (TPED) における VRE シェアを 50〜60% とし、Bogdanov et al.[14] と Jacobson et al.[13]より大幅に低くしているが、これは主に前者のモデルにおける Power-to-X 機能が低いこととバイオエネルギーの利用率を高く想定しているからである。
B. 世界の再生可能エネルギー100％シナリオにおける太陽光発電と風力発電
太陽光発電と風力発電の役割は、世界の100％再生可能エネルギーシステム分析の中でもっとも強い差別化要因であり、このような研究の概念の違いを調査するための出発点として使用することができるかもしれない。以下の考察では、調査した研究（表1、図5）において、電力とエネルギーの主要な供給源として太陽光発電と風力発電に焦点を当てる。これは、他の再生可能エネルギー電源の高い価値を軽視することを意図したものではなく、バイオエネルギーや一部の集光型太陽熱発電（CSP）の側面についても、以下で議論している。地域的には、地域の条件次第で、どの再生可能エネルギー源も大きな役割を果たすことができる。
図4. 2050年の世界の100%再生可能エネルギーシナリオにおける太陽光発電と風力発電 [TWh/年]
参考文献は表1参照
図5 世界の100%再生可能エネルギーシナリオにおける、2050年の発電電力量と一次エネルギー需要に占める太陽光発電と風力発電の割合
参考文献は表1参照
太陽光発電と風力発電のデータを提供する査読付き論文に掲載された既知の世界的な100％再生可能エネルギーシステムシナリオを、総電力供給量に占める太陽光発電と風力発電の割合に応じて評価した（表1）。合計で17の研究が確認されたが、一番最初のSørensen [59]の研究だけが1990年代に発表され、他の研究はすべて2008年以降に発表されたものである。100％再生可能エネルギーの研究分野でもっとも引用された研究は、Jacobson and Delucchiによる世界的な研究である[62]。太陽光発電と風力発電の電力量の絶対値の結果は図4に、発電電力量とTPEDにおける太陽光発電と風力発電の相対的なシェアは図5に示すとおりである。ほとんどの研究は、現在から2050年までのエネルギー推移と、全体のエネルギー需要について記述している。時間単位のモデリングは、高度なモデルの間ではますます標準的になってきており、Jacobson et al.、Teske/DLR et al.、Breyer/Bogdanov/Plessmann et al.の手法の一部となっている。他のすべてのモデルの分析は、時間単位の解像度不足に悩まされることになる。
全研究の4分の1は太陽光発電の発電電力量が20,000 TWh/年未満であり、50,000 TWh/年を超えているのは3つの研究のみである。太陽光発電のシェアがもっとも高い2つの研究でも、同様の結果となっている。Pursiheimo et al. [145] は2050年までに約93,000 TWh/年、Bogdanov et al. [14]は104,000 TWh/年となっている。この2つの研究では、2050年の太陽光発電の設備投資（CAPEX）がもっとも低く、地上設置型事業用太陽光発電では246€/kWp、屋上太陽光発電ではそれに相当する CAPEX を用いている。Bogdanov et al. [14][138]では、Afanasyeva et al. [194]で紹介した単軸追尾型太陽光発電の関連設備投資も適用されている。Bogdanov et al. [14][138]、Jacobson et al. [13][67][68][195]は、現在の実用規模の太陽光発電所の大きな傾向である高い発電収率と低い発電コストにつながる太陽光発電のトラッキングを考慮した唯一の研究である[196]。しかし、Bogdanov et al.[14]でも、適用された太陽光発電設備投資額は、Vartiainen et al. [197]が予測した 2050年の事業用太陽光発電のCAPEX が約30%低い。すなわち164 €/kWpという最新のコスト傾向を反映したものではない。しかし、Luderer et al. [146]は太陽光発電のCAPEX計画値を Vartiainen et al. [197]に合わせている。
技術経済最適化アプローチによるモデリングは、更新されたシナリオにおいて、太陽光発電電力供給量のさらなる増加、太陽光発電供給シェアの増加、エネルギーシステムコストの予測値のさらなる削減をもたらす可能性がもっとも高い。2011年から2018年の間に3つの研究が40,000 TWh/年を超える値を得たが[62][66][191]、2018年以降はすべての研究が40,000 TWh/年を下回ったままであり、前述の太陽光発電の貢献度の発展は風力発電の貢献度にも反映されている。最近の太陽光発電のコストを最適化した研究では、電力供給における風力発電のシェアは14〜26%というコンセンサス値が得られている（図5）。
興味深いことに、1996 年の Sørensen [59]は太陽光発電の TPED シェアを 28%と見積もっていたが、40%を超えるシェアを導き出した研究は3つだけであった。Luderer et al. [146]は2021年に42％、Pursiheimo et al. [145]は2019年に44％、Bogdanov et al. [14]は2021年に69％と、40％を超えるシェアを示した研究は3つしかない。前者2つの研究と後者2つの研究の主な違いは、Bogdanov et al.ではセクターカップリングが強く、Pursiheimo et al.とLuderer et al.では産業需要に対する化石燃料のエネルギー供給である。さらに、Pursiheimo et al.で用いられたTIMESとLuderer et al.のREMIND-MAgPIEの時間分解能が低く、Power-to-X適用とセクターカップリングに何らかの影響を与えている可能性がある。他のシナリオで太陽光発電の供給シェアが低く、風力発電の供給シェアが一般的に高い理由はいくつかある。以下の議論は、主要な再生可能エネルギー技術のシェアが高い、あるいは低い理由を反映したものである。
第一に、不当に高い太陽光発電コストの想定が、コスト最適化モデリングにおいて、より高い太陽光発電の供給シェアを自動的に妨げている。これは、太陽光発電の設備投資額（CAPEX）がまだ非常に高かった2010年代前半に作成されたほぼすべてのシナリオに見られる大きな問題である。Pursiheimo et al. [145]、Bogdanov et al. [14]、Luderer et al. [146]を除き、2010年代半ばから後半にかけての 太陽光発電コスト急落を予測することは不可能であった。相対的なコストの違いは、太陽光発電と風力発電の相対的なシェアにも影響を与えるが、風力発電の設備投資についてはそれほど問題ではないようである。逆に、風力発電に比べ太陽光発電は低コストの蓄電池からより多くの恩恵を受けているため、蓄電池に関するファイナンス上の仮定が強い影響を与える。太陽光発電のシェアがもっとも高い3つの研究では、低コストの蓄電池またはそれぞれのシステム統合コストを考慮している。
第二に、Deng et al. [193]のように、比較的高いバイオエネルギー・シェアを想定しているシナリオもある。世界の耕地が縮小し[198]、生態系が大きな圧力にさらされ[199]、世界人口が増加し[200]、さらなる食料供給が必要である一方、進行中の気候変動の影響が現在の食料生産さえも脅かしていることを考えると、高いバイオエネルギー利用は、持続可能性の基準と深刻に対立するかもしれない[201][202][203]。Creutzig et al. [204]は、100EJ/年（約27,800TWh/年）を超えるバイオエネルギーを持続的に供給することはできないと結論付けている。
このように、モデルによっては、過度に大きく、持続不可能なバイオエネルギー供給を仮定することで、バイオエネルギーがなければ太陽光発電でカバーできるような間接的な電化の機会を阻害している。Teske/DLR et al. [122][123][125]とLuderer et al. [146]は、かなりのバイオエネルギー・シェアを持っているが、100 EJ/年の制限を守っている。しかし、Jacobson et al. [13][61][62][63][65][66][69]の研究で想定されたバイオエネルギー供給のないシナリオは、バイオエネルギーあり／なしのモデルシナリオの比較[205][206]で最近示されたように、民間の最小コスト解につながらない。Jacobson et al. は、最小コスト解を見い出せなかったものの、社会コスト分析をおこない、年間の民間コストと社会コストの両方が、通常通りのシナリオよりも一貫してずっと低いことを見い出した。しかし、コスト最適化モデルには限界があり、金属や土地利用などの資源利用に対する最適化は、外部コストを考慮しないコストへの狭い焦点よりも、より全体的なアプローチを提供するものである。このような考慮は、通常、適用された制約条件とともに検討される。計算されたシナリオ期間とその期間内に発生する開発、例えば2020年から2050年の間にそれぞれのコスト予測に依存するコストインプットによって駆動するモデルは、特に化石燃料のような100％再生可能エネルギーシステムで役割を果たさないエネルギー資源については、かなりの不確実性に左右されるものである。さらに、数十年にわたる技術コストの予測は、不確実性を含んでいる。
第三に、政治的・社会的な頑健性と、より広範な供給保証の考慮から、コスト最適化よりも資源の多様性を優先するシナリオもあるが、これはコスト上昇につながる可能性がある。これは、モデルに含まれる各技術の具体的なシェアを定義できる、シミュレーションタイプのシナリオ [184]でより頻繁に適用される。モデルシナリオを実行した後、結果は、適用された制約の中で安定したエネルギー供給とコストについてチェックされる。Teske/DLR et al.のシナリオやJacobson et al.のシナリオでは、高い割合のCSPプラントが想定されているため、資源の多様性が強く強調されている。CSPと熱エネルギー貯蔵（TES, Thermal Energy Storage）の組み合わせは、技術的に実現可能なソリューションであり、幅広い技術的多様性を可能にするが、太陽光発電と比較してシステムコストが高くなる。最新のコスト予測に基づき、太陽光発電＋蓄電池システムと比較したCSP-TESの通年最適化が、今後の研究での結果調整につながる可能性がある。しかし、CSP-TES結合システムの場合、90％以上の高い設備利用率、低いライフサイクル排出量、工業用や海水淡水化のためのプロセス熱を提供する能力、バイオ燃料や地熱を補完的に使用するハイブリッド化のオプションなどの利点が有益である可能性がある。Kennedy et al. [207]のように、太陽光発電と蓄電池の古いコスト仮定を適用すると、CSP-TESのTES関連価値について、最新のコスト仮定でさらに調査する必要があるという結論に達する。CSP関連要素は、エネルギーシステムにおいて局所的に大きな役割を果たすことができるが、コスト最適化モデルでは考慮されないことが多い。
第四に、Löffler et al. [173]のように、再生可能エネルギー資源の仮定が歪んでいると、太陽光発電の供給シェアが低くなる可能性がある。このケースは非常に興味深く、彼らの太陽光発電設備投資はPursiheimo et al. [145]やBogdanov et al. [14]と同じだが、太陽光発電の役割は、人為的に制限された太陽光のポテンシャルにより強く過小評価されているようである。この制限は、2035 年以降の太陽光発電の容量増加を強く制限し、その結果、風力発電の容量を多く追加することになる。2035年以降の他のほとんどのシナリオでは、太陽光発電のコスト低下率が大きく、最終的に風力発電より安くなるため、太陽光発電が風力発電から市場シェアを奪うようになる。
第五に、多くのシナリオは、不完全なPower-to-Xの実現、包括的なセクターカップリングの欠如、主要な柔軟性提供技術である蓄電池と電解装置の想定コストが高すぎるという問題を抱えている。これらの技術は、太陽光発電の昼夜の制約を克服し、実質的にすべての道路交通の電化を支援し、道路交通用のバイオ燃料を排除し、長距離輸送、包括的な直接電化にもかかわらず残る高温工業エネルギー需要、工業における水素ベースの化学物質需要など、直接電化できないほとんどすべての残りのエネルギーセグメントに対して非常にコスト効率の良い電力−水素−Xルートを可能にする、VRE支援技術の中でも重要な2つである。このように、低コストの蓄電池、低コストの電解装置、そして確立されたPower-to-Xルートは、一次エネルギーの総需要をカバーする上で、VREの割合を大幅に増加させる。低コスト電力は、水素貯蔵と電解装置によるPower-to-Xルートを仲介して、比較的柔軟性のないエネルギー需要カテゴリーにもっとも効率的に適合するため、太陽光発電は風力発電よりも低コスト電解装置の恩恵を受けることになる。社会的に最適化された資源と技術のバランスをさらに調査するために、資源十分性を考慮した電力系統の研究など、世界的な100％再生可能エネルギーシステムシナリオに関するさらなる研究が必要である。
第六に、太陽光発電と風力発電のシェアは別として、もっとも重要な2つの VRE 技術の絶対貢献度は、図4に示すように各研究で異なり、その合計も大きく異なっている。これは、それぞれの研究内の3つの主要な要因によるものである。エネルギーサービス需要、ひいては最終エネルギー需要の発展に関する前提条件の違いは、VRE の発電需要全体に強い影響を与える。これは、各研究で異なるエネルギー効率開発に関する仮定によって、さらに顕著になる。バイオエネルギー利用率の想定は、Power-to-X の度合いがバイオエネルギーの供給シェアに関係するため、VRE 発電の必要性に直接影響する。バイオエネルギーの持続可能性に厳しい制限が適用された場合、あるいはバイオエネルギーの供給が遮断された場合、VRE発電の需要は大きく増加する。運輸部門のエネルギー需要については Khalili et al. [98]が、熱部門については Keiner et al. [95] が、図4で使用したいくつかの研究の構造的な違いを強調しており、さらに、より低い再生可能エネルギーシェアを目指す研究との比較もおこなっている。
技術シェアの資源駆動型の違いは、サンベルトにおけるより高い太陽エネルギーシェア、北半球におけるより高い風力エネルギーシェア、優れた水力資源を持つ地域におけるより高い水力シェア、地熱エネルギーについても同様、そして一般的に低い人口密度に関連する、優れたバイオエネルギー利用能力を持つ地域における高いバイオエネルギーシェアについて記録されている [13][14][65][66][124][125][138]。残りの生態学的に影響の少ない水力発電の潜在力は、100 USD/MWh以下のコストで3,290 TWhと推定されており[208]、これは2020年の水力発電の約 4,350 TWhと比較して、約75％の増加の可能性を示している[209]。生態系水力発電のポテンシャルの推計のデータ年以降、400TWh以上の水力発電の増加分が追加されている。電力需要の膨大な増加を考えると、残りの生態学的に影響の少ない水力発電のポテンシャルは非常に限定的であり、実質的な拡張性はないと考えることができる。さらに、水力発電は、風力発電や特に太陽光発電と比較して、気候変動に悪影響を受けるリスクがかなり高い[210]。
最後に、2つの強い主張が矛盾している。太陽光発電＋蓄電池のシェアを高めることにつながるフルコスト最適化と、風力発電やCSPのシェアを高めたり、地熱や海洋エネルギーのシェアを高め、システム内のエネルギーコストを高めることにつながる幅広い資源多様性である。太陽光発電＋蓄電池＋電解装置ネクサスによる強力なシステムの影響は、グローバルレベル[13][14]のエネルギーシステム分析において、さらに中国[211][212]、インド[213]、アフリカ[214][215]などの国家レベルでもますます見られるようになってきている。揚水発電の潜在力は，これまで検討されてきたほとんどの研究[46]よりもはるかに大きい可能性があるため、コスト開発、材料の入手可能性、地域の受容性に応じて、蓄電池は揚水発電と競合するかもしれない[169][216]。蓄電池と揚水発電のコストと運転プロファイルは非常に近いので、システムコストやシステム構造に関連する影響はないと予想される。しかし、蓄電池の比率を下げ、揚水発電の比率を上げることは可能かもしれない。
100%再生可能エネルギーシステム研究の大きな前進は、EnergyPLANとLUT-ESTM [169]の間でおこなわれたような、モデルの相互比較によって達成できるかもしれない。モデルの相互比較は、ここですでに特定された課題を調査するだけでなく、未検出の限界を明らかにし、その結果、基準をさらに向上させることができる。さらに、同じモデル内で、異なる入力仮定と制約、あるいは技術コスト低下の仮定を用いて生成された異なる移行経路のコスト比較により、研究者は、与えられたシナリオの制約とオプションのコストへの影響をさらに明確にすることができるだろう。グローバルモデルで生成された地域別結果のより詳細な分析では、電力系統運用の問題、長期的な資源妥当性の問題、社会技術的、環境的、および全体的な政治的・経済的側面も考慮すべきである。これらの分析では、実証された経路の実現可能性を、国内の研究と直接比較して検討することも必要である。近年、大気汚染の低減[13][217]、エネルギーが誘発する水ストレスの大幅な低減[218]、エネルギーシステムにおける雇用の大幅な増加[13][219]、より高度なエネルギーセキュリティ[220]、材料要件の最初の推定[221]、純エネルギーにおける安定化と改善など、ますます多くの100% 再生可能エネルギーシステムのコベネフィット が取り上げられてきた [191][222]。
コベネフィットを確実に記述し、エネルギー転換の枠組みをつくり制限する社会的制約[223]や再生可能エネルギーの経済全体に及ぼす影響[224]をより包括的に取り入れるためには、さらなる努力が必要である。また、新しく参加する研究グループやより包括的な利害関係者の議論に迅速かつ幅広く対応するために、主要なESMを完全なオープンサイエンスツールとして利用できるようにすることも非常に重要であろう。
地理的に解像度の高い世界的な100％再生可能エネルギーシステム分析は、Hansen et al.[19]がすでに指摘しているように、欧州、米国、オーストラリアに対する100％再生可能エネルギー研究の強いアンバランスと南半球に対するそうした研究の劇的な欠如を克服するのにも役立つだろう。これはまた、科学雑誌がよりオープンであることを必要とし、その種の最初の研究が雑誌によって支持されるべきであり、一方で集中的に研究されている国の限界的な進歩が定期的に発表されている。このようなアンバランスは、批判的な考察を必要とする。
セクション 6
100％再生可能エネルギーシステム研究への批判
科学の進歩は、既存のドグマに挑戦することを意味する。100％再生可能エネルギーシナリオは、安定したエネルギーシステムのために化石燃料や原子力が不可避であるというドグマに挑戦するものである。これは、Clack et al. [225]、Trainer [226]、Heard et al. [227] による2017年のクレッシェンドで強い反応を引き起こした。これらや Jenkins et al. [228] のような他の人々は、100％再生可能エネルギーシステムの技術的実現可能性やコスト競争力、あるいは、手頃な価格であったとしても、必要となる資源量に疑念を投げかけている。しかし、2017年当時、この分野はほんの数人の先駆者で構成されていた。その後、この分野は、世界中の多くの異なる研究グループによる数百の発表論文によって急速に成長し[168]（概要については図2および表1を参照）、初期の批判の多くは、詳細に検討すると成立しないというコンセンサスが生まれはじめている。特に、Jacobson et al. [195][229][230]、Aghahosseini et al. [231][232]、およびSgouridis et al. [58]はClack et al. [225]に対して明示的に対処している。Heard et al. [227]に対して、2018年に100%再生可能エネルギー研究の最初の広範な概観を提供し、Diesendorf and Ellistonによる対応によって補完された技術的実現可能性を詳細に強調したのは、Brown et al. [233]であった[234]。また、全体的な経済的実現可能性は、Teske/DLR et al. [125]、Jacobson et al. [13][65][66][69]、Bogdanov et al. [14][138] による世界レベルでのさまざまな研究によって示され、主要20経済国について同等の結果が出ている [235]。
2021年、Seibert and Rees [236]は、100％再生可能エネルギーシナリオの実現可能性について新たな懸念を表明し、「安価なクリーンエネルギーという特許概念は、無数の経済・生態・社会コストに気付かない狭い鍵穴を通して世界を見る」「唯一の前進の道は、世界人口を「10億人程度」に大幅に抑制することだろう」と主張したほどだ。これらの主張に対する詳細な回答は、Diesendorf [237]とFthenakis et al. [238]によって、再生可能エネルギーの技術・経済的進化と急成長分野の課題克服の歴史に関する包括的レビューとして提供された。ここで、100%再生可能エネルギーシステムに対するさまざまな批判の異なる側面について、より詳細に議論する。
A. エネルギー投資収益率
化石燃料から再生可能エネルギーへの転換は、エネルギー投資収益率（EROI）のような指標にもとづく基本的なエネルギー経済学 [236][239][240][241] の限界により、問題があるか不可能ですらあると主張する文献の流れが絶えることがない。このような主張をしている著者は、しばしば広く引用されてきたGeorgescu-Roegenのエントロピーに関する1971年の書籍[242]を参照しており、これは経済学においてまだ影響をもっている。しかしながら、物理学の観点からは、熱力学の法則を適用しようとしたGeorgescu-Roegenの試みには根本的な欠陥があったことに留意すべきである[243][244][245]。なぜなら彼は地球を「閉鎖」系として誤って特徴づけ、太陽エネルギーの一定の流入を無視してエネルギー不足による経済崩壊の予測に至ったためである[246][247]。EROIの概念は、Hall et al. によって最初に提案された[248]。EROI＝R／Iは、R＝一次エネルギー（PE, primary energy）資源フローを利用するために設計された一連のプロセスによって「返却（return）」（すなわち、利用者に提供）されるエネルギーと、I＝製造、メンテナンス、すべてのインフラの耐用年数外廃棄を含むすべてのそうしたプロセスの運用に必要なエネルギー「投資（investment）」の合計、の比として定義されている。これは生物物理学的経済学に組み込まれた概念であり、エンドユーザーの視点からエネルギー技術の現実的な実行可能性を知るための基本的な洞察を与えるものである。ただし、EROIは熱力学的な総合効率を示すものではなく、η=R/(PE+I)という比率で表されることに注意が必要である。言い換えれば、熱力学的損失が大きくても、それが利用される一次エネルギー資源を犠牲にするものであり、単位生産量あたりに必要なエネルギー投資の大幅な増加を伴わなければ、あるプロセス（あるいは一連のプロセス）は高いEROIによって特徴づけられる（すなわち、I≪R であれば、R は ≪ PE ≫でもよい）。再生可能エネルギー技術のEROIは化石燃料のEROIに比べて小さすぎるため、根本的な制約になるとしばしば主張されてきた[236][239][240][241]。しかし、この主張は、いくつかの理由から根拠がない。
第一に、化石燃料の現実的なEROIは、採掘時点で計算されたEROI値のみに着目することで、しばしば過大評価されてきた。例えば、坑口における原油のEROIは、初期の「黄金時代」には100と高い場合もあったが[249][250]、詳細な分析により、この値は枯渇の結果として時間とともに着実に減少していることが示されている[251][252][253[254]。さらに重要なことは、原油を加工し、容易に利用しやすいエネルギー媒体のかたち供給するために、原油のサプライチェーンにそって必要とされる多くの後続のエネルギー投資が、抽出時点のEROIの如何にかかわらず、使用時点の結果としてのEROI値を常に10よりはるかに低くしてきた[250][255]ことである。同様の、恐らくそれほど劇的ではないにせよ、採掘時点から使用時点までのEROIの低下は、石炭やガスのような他のすべての化石燃料にも影響を及ぼす。さらに、石油及びガスのEROIの大幅な低下が、今後数十年にわたって予測されている[252][253][255][251][252]。非再生可能資源のEROIの低下は、枯渇の不可避な影響であり、この現象は動学的にモデル化されている[254]。
第二に、化石燃料のEROIと再生可能エネルギーのEROIの間の多くの文献の比較は、Raugei et al. [256]、Diesendorf and Wiedmann [124][257]、White and Kramer [222]、Fthenakis et al. [238] そしてDiesendorf [237] によって論じられたように、結果を疑わしいものにする方法論の不整合に悩まされている。実際、化石燃料のEROIと再生可能エネルギー技術のEROIを有意義に比較するためには、一貫したシステム境界を使用して比較を組み立てなくてはならない[258][259][260]。これは、エネルギー投資に対する発電電力量の比率として EROI を計算することによっておこなわれ、この場合、使用時点における化石燃料のEROI は、さらに 1/ηth のファクターによって減少する（ここで ηth は火力発電所の熱量である）。または、供給される電力の各単位が一次エネルギーの 1/ηLC 単位と等価であると見なす代替論理を採用し、再生可能エネルギー技術の EROI「一次エネルギー等価」を逆算する（ここで ηLC は 再生可能エネルギー技術が組み込まれるグリッドミックスのライフサイクルエネルギー変換効率）。最適設計されたシステム構成の選択は、資源構成とそれに対応する場所依存の利回りによって、異なる結果を導く可能性がある。さらに、EROI の議論における共通の問題は、古いデータの使用、エネルギー学習の軽視 [261]、あるいは根本的な誤解 [222][257] である。
第三に、現代の再生可能エネルギー技術、特に太陽光発電と風力発電の EROI は、急速な技術改 善のおかげで近年大幅に改善されている。多くの議論が太陽光発電に特に集中し、最近のいくつかの研究では、これらの技術について文献に報告されているEROI値の幅の主な理由を調査している[262][263]。最近の研究では、太陽光発電のエネルギーペイバックタイム（EPBT）は、太陽照射レベルやPVシステムの種類に依存するが、現在0.5～2年の範囲に達していることが示されている[261][264][265][266]。これは、上に説明したように、電気出力が一次エネルギー等価物に変換される場合、30年の技術的寿命で15〜60の範囲のEROIを意味する。現在進行中の PV システムのエネルギー学習曲線[261]は、効率と寿命の改善を示しており、将来的にさらなる EROI の改善を示唆している。例えば、Peters et al.による洞察[267]は、PV モジュールが 50 年間稼働する可能性を示している。さらに、最近制定された米国 DoE からの研究資金は、改良されたカプセル化と低劣化による既存 PV の寿命延長に重点を置いている[268]。2010 年までの風力発電の EROI に関する公表された推定値の大規模なメタ分析[269]では、 発電出力を一次エネルギー等量に変換した場合、平均 EROI が 20 であることが示された。それ以来、より最近の研究では、平均一次エネルギー加重 EROI が 28 [270] から 34 [271]、最大値は 58 [271]と、さらに優れた純エネルギー性能を指摘してきた。
世界のエネルギーシステム移行オプションを評価した他の研究は、世界的に全体的なEROIの減少傾向を報告し、それはおそらく持続可能な産業経済を維持するために必要とされる閾値を下回る危険性がある[241][272]とした。しかしながら、そのような最小EROI閾値の定量化は、それが常に、経済全体でさまざまなエネルギーキャリアが使用される下流工程の想定平均効率に暗黙的にかかっているため、問題がある。しかし、100％再生可能エネルギーシステムへの移行の主な利点のひとつは、まさに複数の部門にわたる非効率な熱プロセスからの移行であり、それによって使用時点での高い EROI の要件が本質的に軽減されることである。このような方法論的な難しさはあるものの、正しい枠組みのEROI研究は、100％再生可能エネルギー社会の技術的実現可能性だけでなく、手遅れになる前に社会が移行するために必要な具体的道筋を問うエネルギー移行シナリオを開発する上で有用である。
この後者の議論においてしばしば誤解されるのが、「エネルギーカニバリズム」[273]と呼ばれる点である。これは不適切な用語だが、あるエネルギー資源、例えば化石燃料から別のエネルギー資源、例えば再生可能エネルギーへの移行が、第2の資源のためのインフラを作るために、第1の資源から一定量のエネルギーを使用する必要があるという事実を示すために使われることがある。現在、世界のエネルギーミックスの中でもっとも大きな割合を占めるのは化石燃料であるため、「再生可能エネルギーは化石燃料を必要とするため、化石燃料を代替できない」という誤った主張が生まれる。この問題は、Sgouridis et al. [191] によって「種をまく人の道」という概念で説明されている。これは、古代の農民が、毎年の収穫の一部を翌年の作物の種として保存しなければならないという、同様のジレンマに直面したためである。現在の文脈では、化石燃料からのエネルギー供給の何割かを、化石燃料に代わる再生可能エネルギーのインフラの建設に使う必要があることを意味している。
EROI の概念にもとづく研究[191][274]、その結果は、異なる技術の EROI が技術進歩の結果、時間とともに増加するか、あるいはエネルギー源としての化石燃料を含む発電所に必要な鉱物資源の減少や用地の減少により減少するかというさまざまな仮定によって決まる。明らかに、投資した化石エネルギーの割合が、現在供給されているエネルギーよりも大きいという結果であれば、移行は実現不可能である。むしろ、いくつかの初期研究[191][274]は、移行は実際に可能であり、パリ協定で定められた限界値以下に気候変動への影響を低減するのに十分な速度で移行できることを示しているが、そのためには、現在の再生可能エネルギーへの投資よりも大きな投資が必要となる。さまざまなエネルギー転換の道筋と、エネルギーシステムにおけるVREの優位性がEROIに及ぼす影響を理解するために、さらなる研究が必要である。このような研究は、上述のような多様な社会的ニーズに適合し得る移行経路を特定するためのひとつの方法となり得る。エネルギーシステム移行全体に対するより詳細な EROI 分析の欠如は、早急に解決されるべき研究ギャッ プである。
B. 変動性と安定性への対応
100％再生可能エネルギーシステムに対する文献上の抵抗の多くは、太陽光や風力は変動するエネルギー源であるため、これらのエネルギーにもとづくエネルギーシステムは不可能であるという先入観から来ているようである。100％再生可能エネルギーシステムの批評家は、太陽光や風力と、原子力や化石燃料（CCSと組み合わせたものが多い）のような「安定した」エネルギー源とを対比させたがる。これは、Clack et al. [225]、Trainer [226]、Heard et al. [227] 、Jenkins et al. [228]、Caldeira et al. [275][276] など、すでに述べたいくつかの反応において重要なポイントとなっている。しかし、変動電源のシステムを安定に保つことはより複雑であることは事実であるが、重要な研究においてしばしば無視されるか、十分に利用されていないさまざまな戦略を採用することができる：太陽光と風力の超過容量導入、地域間連系線の強化[68][82][132][143][277][278]、デマンドレスポンス[279][172]、遅延充電を使用して充電するスマート電気自動車、またはVehicle-to-Gridを介して電力網にエネルギーを戻す方法[181][280][281][282]、定置型蓄電池などの貯蔵[40][41][42][43][46][83][140][142]、セクターカップリング[16][39][90][91][92][97][132][216］、電力、熱、輸送、及び産業間の相互作用の最適化、Power-to-X [39][106][134][176]、エネルギーが豊富にある瞬間に水素を製造する、などである。これらすべての戦略を効果的に使って変動を緩和することが、100％再生可能エネルギーシナリオの最先端の開発の多くにおこなわれている。
研究を重ね、技術的なブレークスルーをするたびに、100％再生可能エネルギーシステムはますます現実味を帯びてきている。かつて批判していた人々も、PtXによってe燃料を追加すれば、化石燃料と同程度のコストで100%再生可能エネルギーが可能になると認めざるを得ない。これらの批判者は、100%再生可能エネルギーがもっとも安価な解決策であるかどうかについてはまだ疑問を持っているが、実現不可能であるとか、法外に高価であるとはもはや主張していない。変動、特に短期的な変動には多くの緩和策があり、エネルギーシステムの研究では、100％再生可能エネルギーシナリオの中にこれらを取り入れることが多くなっている。しかし、電力系統の安定性は、時間単位での消費と発電のマッチングに焦点を当てたエネルギーバランス研究の一部として、通常見落とされている。風力発電や太陽光発電は、インバータによって系統に接続されるため、従来の同期接続型の発電所とは異なる。電力を利用したシステムの重要性が増していることから、システム運用者は、非同期式の発電源が支配する電力システムの信頼性と安定性を維持するための課題をより詳細に分析している[149][283][284][285]。現在進行中の研究は、100％インバータベースのシステム運用を管理する方法を対象としている[286]。
風力発電と太陽光発電のインバータによる 100％システム運転は、これまでのところ、大規模な同期システムのごく一部か、小さな島で見られるだけである [287]。VREが消費に占める割合が100%になる時期があるので（平均するとまだずっと少ないとしても）、こうした事象がより頻繁に起こるようになれば、100%に近いVRE運転が可能になるはずである。現在、風力発電や太陽光発電の余剰電力や使用できない電力は抑制され、非同期電源がある一定の比率を超えることはできない。たとえば、アイルランド島の同期式系統では、いわゆる非同期式系統の普及率が当初50％に設定され、その後60％に引き上げられ、現在は75％になっている[288]。これは、大規模な抑制をおこなわずに 40％の風力シェアを可能にする。しかし、風力が大部分を占める高い再生可能エネルギー目標を達成するためには、非同期システムの普及率を90％に引き上げる必要がある。100%インバータベースの電源（IBR, inverter-based resources）は、実電流と無効電流を独立して制御できる高い柔軟性と制御性を持ち、さまざまな系統条件に対して機器の応答を形成する能力を備えている。グリッドフォーミングインバータと呼ばれる新しいタイプのインバータは、同期発電機がオンラインでないときに、安定したシステム運用のためのバックボーンを提供する能力を実証している[289][290]。
この有望な技術開発は、進化する電力系統モデリングツールとともに、予見される課題を克服する可能性を示している[291][292][293]。ある点では、IBRを同期機よりもさらに支持的な方法で動作させる機会もありえる。しかしながら、その変化は非常に大きく、必要とされるシステム・サービスの定義を含む電力システムの根本的な見直しが必要である。課題のひとつは、系統の状態に対する IBR の応答を規定する制御アルゴリズムが、さまざまなインバータの設計や製造業者間で異質なものではなく、これらは局所的および系統全体のレベルで、また高電圧直流送電端末など電力系統の他の要素と相互に作用しうることである。これは電力系統における IBR の解析を劇的に複雑にし、安定性の課題につながる可能性がある [284][286]。太陽光発電と風力発電が支配的な 100％再生可能エネルギーシステムでは、風力発電所と太陽光発電所の両方で、実現可能性を証明し、系統サポート用リソースのコスト影響を評価するために、より多くの研究が必要である。このことと、天候に左右されるエネルギー制約のある資源の妥当性に関する課題については、セクション9-Eでさらに論じる。
C. 太陽光発電と風力発電のコスト
モデルや研究の中には、太陽光発電や風力発電は、特に変動に対処するためにシステムの柔軟性を高める対策を追加した場合、コストがかかりすぎるというものがある。しかし、ほとんどの場合、これはモデルの仮定が風力発電、太陽光発電、および関連する柔軟性対策のコストを過大評価した結果である[294]。まず、高い再生可能エネルギーコストを得るモデルは、一般的に、分散型再生可能エネルギー、需要の柔軟性、セクターカップリング、系統の拡張、および貯蔵を含む、先に述べた既存の柔軟性戦略を欠いている。さらに、詳細な空間的・時間的粒度を持たないモデルの中には、風力発電と太陽光発電の「統合コスト」を追加で含んでいるものがあり、これは実際の統合コストを過大評価し、最適解におけるVRE電源の浸透を妨げている可能性がある。柔軟性オプションが適切に含まれる場合、大規模な太陽光発電と風力発電の普及は解決策の一部となる[14][145][146][277]。
第二に、いくつかのモデルは新技術の現在のコストを過大評価し、コスト低下を過小評価している。この限界は、複数の著者によって議論されているように、特に太陽光発電において深刻である[277][294][295][296]。さらに、ほとんどのエネルギーモデルは、新技術のコストの進化が外生的であると仮定している。現実には、技術のコストは、学習曲線を通じて、累積設備容量に依存する。学習曲線はモデルを非線形にするので、技術の内生的な学習をモデル化することは計算上難しく、また、いくつかの簡略化が必要になるかもしれない。さらに、過去のデータにもとづいて学習率を推定する必要があり、未成熟な技術では特に困難である。内生的な学習が含まれる場合、一般的に風力発電や太陽光発電の普及率は上昇し、累積システムコストは低下する。Grubb et al.[297]は、内生的学習曲線を標準的なDICEモデルに組み込むと、通常、再生可能エネルギーの成長は遅い方がよいとされるが、再生可能エネルギーを迅速に採用すればシステムコストが急速に低下し、化石技術におけるロックインとサンクコストを回避できるため、著しく高速で安価な移行経路となることを実証している。同様の観測は、REMIND モデルでも達成されており、これはかなり遅い再生可能エネルギーの導入を示している[298][299]。しかし、現実的な太陽光発電とVREの統合コストが適用されると、モデルはVRE主導の解決策に切り替わる[146][295]。
D. 100%再生可能エネルギーシステムのための原材料需要
これまでの批判が通用しなくなりつつある現在、持続可能なエネルギーシステムへの移行に必要な原材料という、より重要なポイントに注目が集まっている。この分野の研究はすべて、原材料の入手に決定的な限界があることを示している。これは大きな懸念であり、原材料の限界を真に検証するために、より多くの検討と分析をおこなう必要がある。100％再生可能エネルギーシステムに向けた非常に野心的なエネルギーシステム移行シナリオが、原材料の利用可能性の限界を調査するための基礎として使用されている。Junne et al. [221] は Jacobson et al. [13]、Teske/DLR et al. [125]、Bogdanov et al. [14] のシナリオを用い、リチウム、コバルト、ネオジム、ディスプロシウムという 4 つの焦点材料に対する臨界を明らかにした。エネルギー転換のための原材料の臨界に関する包括的な概観は、Lundaev et al. [300]によって提供されている。その分析では、アンチモン、クロム、インジウム、マンガン、モリブデン、ニッケル、銀、亜鉛、ジルコニウムを、適切な介入、原材料代替、あるいは新しい資源の重要な発見がなければエネルギー移行に厳しい制約をもたらす可能性がある鉱物として特定している。これらの鉱物の深刻さは、予想される需要増に対して、既知の埋蔵量／資源が限られていることに起因する。例えば、ニッケルの需要は、電気自動車や公共サービス用の蓄電池用途の必要性から、2040年には2020年の需要の200％以上になる可能性がある[301][302]が、現在の埋蔵量／資源は2020年の生産速度でも約40年で枯渇しかねない[300]。
Greim et al. [303]によれば、リチウムの抽出は今世紀後半に物質的な限界に達する可能性がある。しかし、Bogdanov et al. [14]とKhalili[168]によれば、リチウム資源基盤と衝突することなく移行シナリオを可能にするシナリオの組み合わせが、同じ著者によって特定されている。ひとつの選択肢は、100% に近い極めて高い回収率とリサイクル率に依存し、最終的には義務化され、鉛蓄電池の現状に匹敵するリチウム電池のほぼ循環型経済が実現することである。第二の選択肢は、海水からのリチウム抽出コストが大幅に低下することである。リチウムは、海洋で6番目に豊富な溶存金属イオンであることから、海洋には陸上の6,000倍のリチウムが含まれていると推定されており[304]、Li et al. [305]、Zhang et al. [306]、Liu et al. [307]、Tang et al. [308]による新しい研究結果は、海洋抽出が比較的安くなり得ることを結論付けている。海洋関連のリチウム抽出のもうひとつの源は、海水脱塩のブラインを経由するものである可能性がある[309]。最後に、リチウムは、例えば、徐々に商業化に近づきつつあるナトリウムイオン電池によって代替される可能性がある[310]。
コバルトの需要は、コバルトを含まないリチウム電池に移行することで管理できるかもしれない[311][312]。ネオジム及びジスプロシウムは、主に自動車、風力タービンのモーターおよび発電機に使用される永久磁石に必要とされる。これらの原材料が入手困難になった場合、風力発電機ではフェライト型磁石で代用することができるが、さらなる研究が必要である[310]。電気自動車の場合、誘導モーターと同期リラクタンスモーターがよく知られた代替手段である[313]。
太陽光発電技術には、さらに重要な原材料が必要とされる可能性がある。例えば、銀は現世代のシリコン系太陽電池に必要であり、テルルはCdTe太陽電池に使用されている。個々の太陽光発電技術が非常に高い生産量に達するまでに原材料面での課題を経験することは広く認識されているが、どの技術も年間生産量が数GW、累積生産量が数TWに達するまでは、そのような持続可能性の課題は現れない。例えば、CdTe PV はテルルの利用可能性に制約されるが、銅アノードスライムから得られるテルル は、現在の生産能力の少なくとも 4～5 倍 [314]、つまり年間約 25～30 GW、2050年までの累積TWスケールの生産を支えるには十分である[315]。同様の制約は、CIGS PV のインジウムとガリウムにも適用される[316][317]。1年間に導入される太陽光発電の95％以上は、これらの原材料を使用しない結晶シリコン（c-Si）太陽電池で構成されているため、テルル、インジウム、ガリウムの臨界は劇的ではないかもしれない[318]。
数TWの年間生産量が達成されれば、銀の供給は現在の c-Si PV メタライゼーション技術を適用し続けるには十分でなくなる [319][320]。しかし、銅による代替がすでに検討されており[319][321]、この代替技術を用いた PV セルは 2020 年代に商業的に導入されると予想されている [196]ので、銀供給の課題は重大ではないだろう。エネルギーシステムの包括的な電化によって銅の需要が急増することは必至であるため、銅もまた、より詳細な分析が必要な原材料であると思われる。これまでのところ、銅の臨界を分析する研究者は、まだ銅の限界を特定してはいない。しかし、 ほとんどの研究者は、経済発展と人口増加、そして約70％の回収リサイクル率に応じた銅の需要増を考えている[322][323]。もしより公平なエネルギー供給開発による追加需要が含まれるなら、Elshkaki et al.によれば、重大な銅の供給制限が見出される[324]。銅の制約がある場合、一般的に自然で実質的に無制限の代替品とみなされるアルミニウムが使われる可能性がある。
世界のエネルギーシステムの包括的な電化はまだ完全には検討されていないが、Kleijn et al. [325]の研究は、原材料の長期的な利用可能性と潜在的な影響の両方に関して、課題が増加することを強く示唆している。採掘プロジェクトはリードタイムが長く、しばしば10～20年のオーダーになるため、こうした課題はエネルギー転換の短期的なボトルネックになりかねない[326]。しかし、ほとんどの場合、再生可能エネルギー技術で使用される希少材料はバルク状であり、分散して使用される材料と比較して、比較的容易にリサイクルできることも注目すべき点である。例えば、希土類磁石はその強力な磁場により、廃棄物から容易に分離することができる。潜在的な課題に適切に対処するためには、包括的な分析ツールが必要であり、今後さらに原材料の重要性が明らかになる可能性がある。それでも、循環型経済を目指すことが不可欠であることは明らかである[221][327][328]。全体として、100％再生可能エネルギーシステムへの移行に向けて、原材料の臨界が乗り越えられない障害になることはないだろうと、適度に楽観視する理由があるように思われる。しかし、資源のタイムリーな利用を確保すると同時に、採掘による人間や環境への悪影響を最小限に抑えることが、非常に困難な課題であることも明らかである。これは今後の研究の焦点となる必要がある。
E. コミュニティへの影響とエネルギー不公正
再生可能エネルギーシステムに向けられた最後の批判は、再生可能エネルギーシステムが常にコミュニティのコベネフィットをもたらすわけではなく、公平性やエネルギー正義を促進するわけでもなく、それ自身が負の外部性を持つ可能性があるというものである[329]。これらは、製造や設置の際に使用される有毒物質、他のシステムとの統合の必要性、土地利用や生物多様性の損失、水の利用や消費、地球規模のシステム全体の地政学的影響を持つ希土類鉱物の採取への依存を含み得る[330][331]。例えば、水力発電ダムはクリーンなベースロード電力を供給することができるが、先住民のコミュニティの移転や熱帯地域の森林伐採を必要とする場合がある[332]。風力発電所は、コンクリート、グラスファイバー、鉄などの炭素集約的な部品に依存しており、特にアジアでは、多くの製造上の外部性がサプライチェーン全体に広がっている[333]。太陽光発電の導入パターンは一様ではなく、一般人口と比較して、太陽光発電を導入している人々は、より価値の高い家に住み、より高いクレジットスコアを持ち、より高い教育を受け、白人居住区に住み、高齢で、ビジネスや金融関連の職業に安定的に従事している傾向があるという人口動態や社会の公平性に関する懸念に直面している[334]。イギリスにおける普及パターンを調査したある研究では、太陽光発電の固定価格買取制度が全消費者のエネルギー料金への賦課金で賄われていることから、太陽光発電の普及が低所得者と高所得者の間で富を移転する危険性があると警告している[335]。低所得世帯の屋根上太陽光発電システムへのアクセスは、政策的支援メカニズムの適切な設計によって確保することができる[336]。
太陽光発電の持続可能性について発表された何百もの学術研究のメタ分析では、太陽光発電システムに埋め込まれた多くの重金属、特に鉛、リチウム、スズ、カドミウムが、その製造や廃棄時に有毒なリスクをもたらす可能性があることを指摘している[337]。また、世界の電子廃棄物のストックに対する太陽電池モジュールの寄与が高まっていることを指摘したものもある[338]。Atasu et al. [339] は、将来の廃棄物の蓄積につながるさらなる問題は、技術の急速な進歩により、家庭の所有者がより性能の良いシステムを利用するために、耐用年数が終わる前にソーラーシステムを変更したり交換したりすることがあることであると付け加えている。著者らはこれを、「故障のない」パネルの大量廃棄を伴う太陽光発電の「早期退職」問題と呼んでいる。このような将来の廃棄物の流れを考慮すると、太陽光発電の平準化エネルギーコストは4倍に増加する。つまり、廃棄物の予想コスト（および量）を含めると、太陽光発電は予想より4倍高価になるのである。廃棄物に関する同様の問題や、太陽光発電を導入した後にエネルギー消費量が増加する太陽光発電の「リバウンド」は、ドイツ[340]やイギリス[341]でも確認されている。最後に、Ramirez-Tejeda et al. [342]は、米国における埋め立てを含む持続不可能なタービンブレードの廃棄慣行を批判している。これらの側面は、循環型経済のアプローチによってますます取り組まれるようになっている。
土地利用とコミュニティの福利は、再生可能エネルギーシステムの大量導入に関連する最後の懸念事項として浮上する。インドにおける太陽光発電所の立地と地政学を見ると、コミュニティの懸念に関係なくそのような施設がどのように立地されるのか、そのプロセス、計画、認識の不公正が広く存在している[343][344][345]。Argenti and Knight [346]は、風力発電所の開発が、農地の占有と奪取、計画プロセスからの地元の懸念の排除、絶滅危惧種の動植物が生息する環境的に敏感な場所への侵入、そして地元コミュニティに分配されないプロジェクト利益による不平等の定着を通じて、いかに囲い込みを可能にしたかを明らかにしている。Calzadilla and Mauger [347]は、世界規模の風力発電プロジェクトが、ホストコミュニティと求職者でいっぱいのキャンプの両方において、アルコール中毒と売春の大幅な増加をもたらしたことを示す。この発見は、特定の風力発電の状況よりも大規模な建設プロジェクトに関連しているかもしれないが、Shoeib et al. [348]は、米国の風力発電開発の結果として、地元の賃料の一時的な上昇とブームタウンの感覚を発見している。また、Gorayeb et al. [349]は、風力発電所が児童の性的人身売買をいかに増加させたかを目録にまとめている。立地はしばしば「コミュニティ」への影響に焦点を当てるが、風力発電プロジェクトは地域的な影響、先住民のコミュニティ[350] への影響、実践のコミュニティ [351] への影響を持ちうるため、コミュニティとは何を意味し、したがって分配的正義の観点から誰が「カウント」されるのかを定義することには課題が存在する。とはいえ、正義、コミュニティの受容、土地利用をめぐるこれらの問題の多くは、化石燃料でも発生する。
明確にしておくと、比較の意味において、再生可能エネルギーはほとんどすべての状況において化石燃料よりもまだ有害性が低い。特に石油・ガスシステムは、汚染、気候変動、及び一部の地域社会に対する深刻な脅威を含む、より深刻かつ長期にわたる負の外部性をもたらすことが知られている[331][352][353][354][355]。さらに、化石燃料のサプライチェーンの特性は、特にその炭素含有量や汚染の流れに関連して、避けられない正義の問題を有しているかもしれないが、風力、太陽光、その他の低炭素システムをより公正かつ公平にするための豊富な政策オプションとガバナンスツールが存在している。言い換えれば、化石燃料による不公正は不可避であるが、100%再生可能エネルギーシステムが直面する不公正は、計画的に最小化し、場合によっては排除することも可能である。図6は、原材料（例：サプライチェーン管理の改善）、計画・政策（適切なインフォームドコンセントの遵守）、使用（共同所有モデル）、廃棄物（拡大生産者責任）にわたる政策メカニズムや手段を示している。これらの対策はそれぞれ、再生可能エネルギー技術をより公平で、説明責任を果たし、公正なものにするもので、この潜在的な障害の文脈を理解し、対処するのに役立つものである。化石燃料とは異なり、再生可能エネルギーシステムが直面する公平・公正な問題は、回避可能であり、解決可能である。
セクション 7
主要機関の100％再生可能エネルギーシステム分析に不足している議論
大規模な機関は「制度的惰性（institutional inertia）」に陥りやすく、これはエネルギー移行においても同じである [357][358]。学術界全般の一部と同様に、世界は化石燃料と原子力なしではやっていけないというドグマにもとづいて、100％再生可能エネルギーシナリオの挑戦に抵抗している。Philipps et al. [359]、Breyer et al. [192]、Creutzig et al. [295]、Breyer and Jefferson [360]が指摘したように、国際エネルギー機関と気候変動に関する政府間パネルは、VRE全般、特に太陽光発電を過小評価していることが批判されてきた。
A. 国際エネルギー機関
IEAは、各国政府にエネルギーシステムに関する助言をおこなうことを任務としている。エネルギー分野でもっとも重要な諮問機関であるにもかかわらず、IEAはその主要刊行物である「世界エネルギー展望（WEO, World Energy Outlook）」において、一貫して再生可能エネルギーの現実的な予測を怠ってきた。その一例として、20年間にわたり、太陽光発電設備の年間成長率が横ばいになり、実質的に停止すると予測してきたことが挙げられる。しかし、その一方で、太陽光発電は年平均43%も増加し続けていると報告している。このことは、Hoekstra [361]によって初めて浮き彫りにされ、Breyer and Jefferson [360]にも記載されている。
残念ながら、さまざまなステークホルダーからの継続的な批判は、長年にわたって何の影響も与えていないように思われた。2019年には、Allianz [362]のような世界的な金融大手を含む数十のステークホルダーによって支持された大規模な批判に助けられ、これは変わった。WEO2020 [363]において、IEAは、太陽光発電が世界でもっともコストの低い電力源として台頭し、世界のすべての主要地域で当面その状態が続くことを認めた。その言葉による認識にもかかわらず、IEAのシナリオにおける太陽光発電のシェアは、さまざまな世界のシナリオと比較して低いままである[364]。新しい2050年までの Net Zero Emissions (NZE)シナリオだけが、太陽光発電に関していくらか現実的なようである。しかし、このNZEシナリオでさえ、世界のエネルギー需要の増加にもかかわらず、2030年以降に太陽光発電と風力発電の年間設置量が増加することを予測していない[9][209]。NZE シナリオでは、太陽光発電の導入量は 630GW/年を超えない。Bogdanov et al.[14]の 100％再生可能エネルギーシナリオでは、2030年に約2,000 GW/年、2040年に 3,300 GW/年が必要である。同様に、Verlinden [319]は、Haegel et al.[365]にもとづいて、2030年代初頭から約3,000GW/年を見込んでいる。つまり、もっとも野心的なIEAシナリオでさえ、太陽光発電には人為的な上限が設定されている。これは間接的に、化石燃料のCCSと前例のない原子力発電の需要が増えることを意味し、同時にシステムコストが劇的に増加する[209]。IEAのシナリオを社会の要求に近づけるためには、さらなる社会的な議論が必要であるらしい。これは、さまざまなステークホルダーによって要求されるように、IEAシナリオに使用されているデータをオープンにすることによって容易にすることができる[366][367]。
B. 気候変動に関する政府間パネル
IPCCは、気候の緊急事態に関する世界の中心的な諮問機関である。その報告書は、気候変動に関する既存の科学的知見と、人類が利用可能な緩和策を要約することを目的としている。したがって、IPCCは、100％再生可能エネルギーシステムの研究がもたらす、気候変動の迅速な緩和の機会を歓迎するものと期待される。しかし、100％再生可能エネルギーシステムシナリオの存在に言及した最初のIPCC報告書は、2018年の「1.5℃の地球温暖化」に関するものであった[4]。その報告書では、100％再生可能エネルギーシステムシナリオは大々的に議論されず、むしろその存在を簡単に言及するに過ぎなかった。これは、最初の100％再生可能エネルギーシステムの論文[55]から43年、2つの主要な国際機関が100％再生可能エネルギーに特化して発表したレポート[60]から25年、そして最初のグローバルな100％再生可能エネルギーシステムの論文[59]から22年後のことであった。2017年末までに、100％再生可能エネルギーシステムを論じた少なくとも290の研究論文が入手できたが、IPCC報告書には含まれていない。Jaxa-Rozen and Trutnevyte [296]が説得力を持って論じたように、シナリオの点だけでなく、これらのIPCC報告書の執筆を任された著者に関しても、おそらくさらなる多様性が求められている。後者は、制度的な惰性を減らし、100％再生可能エネルギーのシナリオをステークホルダーと意思決定者に迅速かつ包括的に届けることを可能にする新たな展開を可能にする可能性がある。
2021年初頭、異なる方法を用いた3つの研究[277][294][296]は、IPCCが実質的にすべての開発シナリオ、特に重要なIAMシナリオにおいて太陽光発電を著しく過小評価していると結論づけた。これは、太陽光発電のコスト削減について、もっともらしい仮定を用いたシナリオがほとんどないことが一因である。Krey et al.[298]の IAM で使われた太陽光発電の設備投資は、Vartiainen et al. [197]の最新の予測に比べ、2050年には4～5倍のコストになることが分かっている。さらに、2050年のIAMのコスト想定は、2020年の現実よりも高い。例えば、Eom et al. [299]で示され、Victoria et al. [277]、Xiao et al. [294]で確認され、Jaxa-Rozen and Trutnevyte [296] で示されたように、強く歪んだシナリオが結果として現れる。Xiao et al.は次のように結論付けている。「最悪の場合、クリーンエネルギーに向けた変革の努力は、高すぎるという誤った信念のもとで遅れることになり、誤ったインセンティブシステムにつながるかもしれない。Jaxa-Rozen and Trutnevyte [296]は、「私たちは […] PVシナリオ文献に存在する複数の視点を表現するために、IPCC評価に含まれるモデルとシナリオ手法の多様性を高めることを推奨する」と書いている。Victoria et al. [277]は、「2050年の一次エネルギーに対する太陽光発電の寄与率は、IPCC 5thAR/SR1.5 では平均3.1%/6.8%”であることを発見した。つまり、1996年の世界初の100%再生可能エネルギーシステムの論文[59]は、20年以上経って発表された最新のIPCC報告書に使用されたIAMの平均値よりも、太陽光発電のTPED貢献が4倍も大きいことを示している。Victoria et al. [277]も、IAMを使用したいくつかの出版物における進展を報告しているが、PVコストデータの修正に向けた大きな転換は、最近のLuderer et al. [146]（後述）を除いてIAM出版物ではまだ観察されていない。
Victoria et al. [277]は、ほとんどすべての IAM とそのシナリオにおいて、すべてのエネルギー需要に対するセクターカップリングと包括的な電化がまだ欠けていることも指摘している。このような需要の電化の欠如の重要な例は、電気自動車に関するIAMの扱いである。IPCCのための10個の主要なIAMに関する研究は、それらがすべて、2100年まで電気自動車がより高価であると仮定していることを発見した[368]。しかし、業界の専門家は、2020年から2025年の間に総所有コストで内燃機関自動車に匹敵し、2025年から2030年の間に小売価格でもパリティに達すると予想している[369]。これにもとづいて、多くの国の政治家は、すべてての内燃機関自動車を段階的に廃止しはじめ、EUは現在、2035年までに新しい内燃機関自動車を、2040年までに内燃機関トラックを禁止する計画を起草している[370]。さらに、イギリス、オランダ、スウェーデン、シンガポール、アイスランドは2030年までに、ノルウェーは2025年までの禁止を計画している[371][372]。それにもかかわらず、IAMは2100年までEVがより高価であると仮定しており、ユーザーの受け入れに関する同様に時代遅れの仮定で問題を複雑にしている。
2021年末、Luderer et al. [146]は、転換の契機を探りはじめた。彼らは、IAM REMIND-MAgPIEにもとづき、Vartiainen et al.[197]のPV予測を用いて、太陽光発電、化石燃料CCS、原子力発電の現実的なコストを適用したシナリオを発表した。これは、100％再生可能エネルギーシステム分析として表1に含まれる基準を満たす、最初の既知のIAMシナリオにつながった。これらの現実的な仮定を用いた場合、低コストの太陽光発電は原子力と化石燃料によるCCSを崩壊させ、2050年の再生可能エネルギー電力シェアは98%となった。更新された再生可能エネルギー統合コスト関数は、2050年の再生可能エネルギー統合コストを10〜20 USD/MWhとし、Bogdanov et al. [14] や Pursiheimo et al. [145] の知見と同等になった。さらに、このシナリオは、Brown and Reichenberg [373]が指摘したように、VRE統合コストの過大評価を克服し、VREの非常に高いシェアに対して現実的な値を導くものであった。VREの統合コストは、モデルによって大きく異なるが、これは、すべての送電と系統運用の制約が考慮されていないため、それぞれの不確実性が生じるためである[374]。
Luderer et al. [375]は、現実的なコストの仮定を適用したにもかかわらず、すべてのH2-to-Xルートを無視しており、残念ながらTPEDにおけるVREのシェアは60％未満に制限されている。Bogdanov et al. [14]やPursiheimo et al. [145]がおこなったようにこれらのルートを含めると、TPEDにおけるVREのシェアは80％以上になる。Luderer et al.のチームは、他の研究でもe燃料やe化学物質の価値を十分に認識していることから、この点は今後の出版で修正されるかもしれない[376]。理想的には、Bogdanovet al. [39]のように、100%再生可能エネルギーにもとづくエネルギー産業への移行を、5つの主要なe燃料とe化学物質（水素、e灯油/ディーゼル/ガソリン・フィッシャー・トロプシュ液、eアンモニア、eメタノール、eメタン）と統合することである。Luderer et al. [146]とUeckerdt et al. [376]におけるそのような進歩は，IPCC全体における構造的な進歩の引き金となり得る。この改善と並行して、IPCCは、IAMsへの排他的な依存が潜在的なリスクであることを考慮することも可能である。そのため、Jaxa-Rozen and Trutnevyte [296]、Victoria et al. [277]、Xiao et al. [294]が推奨するように、100％再生可能エネルギー研究を直接含めることも可能であろう。
セクション 8
CO2排出量ネットマイナスのシステムへと進む100％再生可能エネルギーシステム研究
二酸化炭素の除去オプションは、100%再生可能エネルギーシステムの研究において、まだ一貫して考慮されていない。ネットマイナスの二酸化炭素排出シナリオと、長期的な100%再生可能エネルギーシナリオに統合されたより広範なCDRポートフォリオを研究する必要性については、セクション9-Aで概説している。Teske/DLR et al.[125] は、自然の力を活用した気候変動対策（NCS, natural climate solutions）を包括的に統合したが、彼らのモデルには、炭素の直接大気回収・貯留（DACCS, direct air captured carbon and storage）やバイオエネルギー炭素回収・貯留（BECCS, bioenergy carbon capture and storage）など他のCDRオプションが欠けていた[377]。これまでのところ、100％再生可能エネルギーシステムの研究に使われているモデルの中で、LUT-ESTMだけが、もっとも重要なNCSを欠いたまま、DACCSに関する洞察を示している[54][378] 。DACCSは、太陽光発電[54]、CSP[379]、地熱発電[380] などで研究されている。野心的な気候目標のために、今世紀後半にDACCSが提供するCDR需要を 20〜30 GtCO2/年のオーダーで予測する研究が存在する[144][381]。しかし、DACCSとBECCSだけが利用可能なCDR技術ではなく、土壌炭素隔離、生態系の回復、植林と再植林、ブルーカーボンや海草、バイオチャーのような、よりNCS、すなわち自然や土地ベースの解決法を含む他の有望な技術もある[382]。
しかし、これらのCDRシステムと100%再生可能エネルギーモデルを結びつける厳密なモデルは、非常に稀である。100％再生可能エネルギーシステムの研究チームはすべて、100％再生可能エネルギーシステムシナリオの帰結であるエネルギーシステムのための真のゼロCO2排出ソリューションに焦点を当てているが、彼らはまだネットマイナスのCO2排出を可能にする技術や経路を包含していないのである。Sgouridise et al. [383] による結果は、現時点では、炭素回収よりも再生可能エネルギー供給の拡大に焦点を当てることが、エネルギー転換を進める上でより有益であるが、長期的には、大気中のCO2濃度の積極的な制御が必要になってくるかもしれないことを示している。驚くべきことに、Luderer et al. [146] は、IAMsに属するモデルで作成された最初のシナリオを提示し、2050年までに95%の再生可能エネルギーシェアを達成するという最低基準を満たし、エネルギーシステム全体をカバーする。これは、Hansen et al. [19]とVictoria et al. [277] によって取り組まれた気候エネルギー研究コミュニティ内の研究ギャップを埋めるものであった。
100%再生可能エネルギー研究における次の主要な開発ステップは、より広範なCDRオプションを組み入れることができ、すべての化石燃料ベースの産業原料の流れを追跡する移行シナリオを記述できる高解像度エネルギーシステムモデルであると思われる。これには、今日の化学工業における化石炭化水素の需要のような非エネルギー原料の使用も含まれるべきで、エネルギー産業CDRオプションの全範囲を検討すべきである。気候システム科学の最新の知見を反映した1.5℃目標シナリオを記述することがますます重要になってきている。そのような洞察は、かつて想定された残りの炭素予算[4]が、まだ正しく考慮されていない負の気候フィードバックループのために、より低い値に修正されなければならないことを示す[384]。最近の気候科学の研究は、産業革命以前の世界平均地表気温レベルより約1.0℃から1.5℃高い範囲の気温で不可逆的と思われる いくつかの地球システムのダイナミクスを含め、現在の気温レベルで気候転換点[385]がすでに活性化している可能性があることを示唆している。これらには、永久凍土の漸進的な融解[386]、グリーンランドの氷の融解[387]、西南極アイスシールドの不安定性[388]、及びサンゴ礁の枯渇[4]が含まれる。このことは、より高いレベルの気候安全保障のために は、実質的により野心的な気候目標が目標とされなければならないことを意味する。そのような気候安全保障の温度目標レベルは、2021年に達 成される420ppmのCO2濃度に対して、1.0℃前後、あるいはそれ以下で、280～350ppmの大気中CO2濃度の範囲になるかもしれない[389][390]。
したがって、高度なエネルギーシステムモデルをアップグレードし、ゼロエミッションのエネルギーシステムよりも分析範囲を広げる必要がある。現在よりも大気中の二酸化炭素濃度が低い世界のシナリオを作成することは、100％再生可能エネルギー供給にもとづく、ネット・マイナス排出のエネルギー・産業・CDRシステムをモデル化することを意味する。
セクション 9
100％再生可能エネルギーシステム分析の開発展望
近年、100％再生可能エネルギーのシステム分析に関する研究では、多くの方法論的進歩が実施されている。しかし、方法論、データ、研究においてさまざまなギャップが残っており、今後、エネルギー転換に関する包括的な社会的議論を可能にするためには、これらを解消する必要がある。これらの主要なギャップと側面のいくつかを以下のセクションで議論する。
A. 世紀をまたぐエネルギー産業CDRシステム
化石燃料のCCSと原子力は、IEA [209]や最近のIAM環境[146]で報告されているように、よりコストの高いオプションであるため、100%再生可能エネルギーシステムが新しい標準として出現することがますます明白になってきている。CCSを備えた化石燃料の水素も、地平線上にある特効薬ではないようだ[26][391]。これらの傾向は、エネルギー産業・CDRシステムを完全にカバーするために、100％再生可能エネルギーシステム分析の必要性を強調している。一方、最新版のPyPSA-Eur-Secは、産業と原料供給における転換を詳細にモデル化しており[134]、化石燃料の投入が認められない場合は100％再生可能エネルギー産業システムに利用することができる。しかし、ほとんどのESMは、グリーンスチール[392][393][394]や化石原料を使わない化学産業[108][185][395][396]など、エネルギー集約型産業の移行をまだ完全に記述できていない。
100%再生可能エネルギーシステムの研究に使われるESMの中で、植林、再植林、BECCS、DACCSといった主要なCDRオプションを直接考慮することができるものはひとつもない。負のCO2排出のための自然気候による解決策は、Teske/DLR [124][125]のシナリオの一部であるが、100%再生可能エネルギーシステムに使われる他の ESM は、まだこれらの魅力的な選択肢を実装していない。NCSとCDRのオプションは、純負のCO2排出経路の議論の一部でなければならない。これは、1.5℃というパリ協定の野心的目標を真剣に受け止めるならば、2050年以降の開発にとって必須の議論である。すでに進行中の惑星気候システムの深刻な歪みを考えると、気候の安全性を1.5℃で止めることはできない[397]。したがって、1.5℃より大幅に低いより野心的な目標は、選択肢空間とそれぞれの社会的議論に関する専用の科学的助言のために、1.0℃や大気中CO2レベル350ppm以下[389][390]などの検討が必要となる[144]。このことは，100％再生可能エネルギーシステムの研究が，しばしば採択される目標年である2050年を超えて拡大することにつながる。なぜなら，CO2純排出が今世紀後半に主要な社会的努力となる可能性があるからである。CDRをマイナス排出技術（NET, negative emission technologies）を用いた新しいエネルギー部門として含める必要性は、NETが地球の気候のバランスを取り戻すために緊急に必要となる可能性に取り組む研究の利用可能性が高まっていることに動機づけられている[398]。特に、低平な島々や沿岸地域にとって、このテーマは、2100年以降も海面上昇のような気候変動の長期的な影響を考慮すると、国家全体の生存にとって著しく差し迫ったものである[399]。
この新しいエネルギーセクターを適切に詳細に表現するためには、包括的なCDR/NET技術ポートフォリオを開発する必要がある。そのような技術ポートフォリオには、技術的及び環境的な限界の評価が不可欠である[377][398][400][401]。今世紀後半は、約100億の人々が今日の先進国に匹敵する生活水準を期待するので、真に持続可能なシステムに向けてエネルギー産業・CDRシステムをスケールアップするためにも非常に重要である[144][212]。これは、Goldschmidt et al. [403]とBreyer et al. [212]によって示されたように、今世紀半ばと比較して今世紀末にはTPEDを2倍にする可能性がある恐ろしいほどの追加エネルギー需要を誘発し、約170TWのPV需要が主要なエネルギー源となるであろう[402]。真に持続可能な文明のための100％再生可能エネルギーシステムに必要なエネルギー資源、土地利用、物質需要に対する「万人のためのエネルギー（energy for all）」戦略の結果は、まだ十分に理解されておらず、議論されていない。
B. エネルギーシステムモデルと統合評価モデルのソフトカップリング
適切なエネルギー・産業・CDRシステムを記述する必要性から、ESMとIAMの洞察、特に排出経路と制約、および土地利用の制限に関する洞察をより強く結びつけることになる。IAMは本質的に、必要とされる高い時間的・地理的・空間的解像度でエネルギーシステムを記述することができない。明らかな解決策は、Hansen et al. [19]やVictoria et al. [277]が提案しているように、ESMを専門とする研究チームとIAMを専門とする研究チームの相互作用と共同作業を強化することである。このような共同作業は、包括的な移行経路の記述と経路の比較における最先端技術を大幅に進歩させるために、両分野の長所を統合することができる。
C. 重要原材料の移行経路
現在の化石燃料ベースのエネルギー産業システムから、太陽光・風力ベースのエネルギー産業・CDR システムへの移行は、新たな潜在的課題をもたらす。原材料はすべての必要なコンポーネントを製造するために不可欠であり、約100億人の高水準の生活のための持続可能なエネルギーシステムに到達するためのエネルギー供給の拡大は、まだよく理解されていない[221][403]。重要な原材料に関する言説は、商品サイクルの経済学と地質学的な希少性を混同する傾向があり、化石燃料とは異なり、再生可能エネルギー技術のための重要な原材料のほとんどはリサイクルすることができるという重要な側面を見過ごしている[404]。したがって、循環型経済は、リチウムのケース[303]で明らかになり、太陽光発電[277][403][405]で示されたように、100％再生可能エネルギーシステムのための中心柱となるであろう。しかし、2050年以降までの100％再生可能エネルギーシステムのための重要な原材料に関する全体的な分析は、かなりの研究ギャップを示している。これには、原材料供給不足の可能性と潜在的影響という観点から、実現可能で意味のある臨界性の概念も必要である[406]。
D. 100%再生可能エネルギーシステムソリューションにおける年度間資源変動の影響
100％再生可能エネルギーシステムの分析には、さまざまな方法とデータセットが使用されている。年ごとの資源変動と年ごとの貯蔵需要の影響はまだ十分に研究されていないが、主要な再生可能エネルギー資源、特に太陽光、風力、水力の既知かつ予測可能な変動に対してエネルギーシステムの供給安定性を確保するために重要である。
ひとつは、ここ数十年で観測された資源の自然変動、もうひとつは、気候変動によって引き起こされる新しいタイプの資源の変動である[210][407]。現在の知見では、水力発電[408]と風力資源の変動がより強く、太陽資源の変動はむしろわずかであることを示している。これは、Bogdanov et al. [14]、Pursiheimo et al. [145]、Luderer et al. [146]が示すように、主に太陽エネルギーにもとづくエネルギーシステムとよく関連している。化学物質による長期的かつ低コストの貯蔵というかたちの戦略的エネルギー備蓄は、年々の資源変動のバランスをとるための主要な解決策となりうるし、詳細な分析によって定量化をおこなうことができるはずである。資源十分性のパラダイムを再検討し、異なる形態のバランス発電や長期貯蔵を構築することは、脱化石化から生じる新しい種類の需要柔軟性の機会や、コストとリスクに関する主な経済的基準によって補完されるべきである[284]。e燃料の国際取引[409]とそれにともなって建設されるインフラは、地域的に限られた年度間の資源不足の場合に、供給と支援を容易にするかもしれない。詳細なグローバル・ローカルの100％再生可能エネルギーシステム分析が、年度間の資源バランシングの調査のために必要とされるであろう。
E. 変動性再生可能エネルギーが電力システムの信頼性と安全性に与える影響
電力システムの基本的な性質が、主に同期パラダイムにもとづくものから非同期パラダイムにもとづくものへと変化しているため、多数のIBRを有する電力システムの運用評価に役立つ分析ツールはまだ開発されていない[286]。計画モデルは、運用上の制約を考慮する必要性がますます高まっている[147]。IBRが支配的なシステムは、多くの点で現在の電力システムとは根本的に異なっており、その違いは電力システムの設計、分析、運用、および計画に反映される必要がある。一部の同期発電機と同期補償装置によって支えられている75%のVREの普及と、100%VREのオールIBRシステムには、大きな違いがある。その変化は非常に大きく、電力系統の根本的な見直しが必要である。
風力発電や太陽光発電の一部を系統形成に利用し、システムの安定運用に必要な機能を提供することがひとつの解決策となる。新しい系統形成技術の電力系統への利用については、まだまだ研究開発や実証実験が必要である。いつ、どこで、どのようなグリッドフォーミングテクノロジーが必要になるのか？中低圧に深く埋め込まれるように設置された場合、グリッドフォーミングはすべての課題に対して有効なのか？同期コンデンサ（SCs, synchronous condensers）とIBRの組み合わせは、システム強度を高めるための経済的な解決策となるか？これらは大規模な中央装置と小規模な分散型装置のどちらにすべきか？大型の廃炉発電機をSCとして使用することは、どの程度経済的で実用的か？[283] 課題のひとつは、電力系統が風力発電や太陽光発電や蓄電池のようなIBRに支配されているときと、同期機に支配されているとき（わずか数時間の間隔）があり、空間的にも一時的にも、その間のすべての可能な組み合わせがあるときに、どのように管理するかということである。
IBRは、実電流と無効電流を独立に制御できる高い柔軟性と制御性を持ち、さまざまな系統条件に対して機器の応答を形成することが可能である。このため，ある点では同期発電機と比較して IBRの挙動を改善できる可能性がある。段階的な微調整や人為的にIBRを同期機と同様に機能させることは、短期的な戦略であり、限界があり、IBRの真の潜在能力を活用するものではない。しかしながら，系統条件に対するIBRの応答を規定する制御アルゴリズムは、ローカル及びシステム全体のレベルで、また高電圧直流送電端子のような電力系統の他の要素と相互作用する可能性がある。このことは，電力系統におけるIBRの解析を劇的に複雑にし，安定性の課題につながる可能性がある[284][286]。
大量の変動発電をともなうシステムの運用と計画の経験が蓄積され、インバータを用いた非同期発電の課題に取り組む研究が進んでいる。また、エネルギー転換とデジタル化は、短期的・長期的に新たな柔軟性の機会をもたらす。しかし、これまでのところ、長期的な課題と短期的な課題の両方に包括的に取り組んでいる研究はない。電力系統の運用から100％再生可能エネルギーシステムのすべての制約と潜在的なコストの影響を捉えるために、モデルをリンクさせることが必要であろう。計画、運用、システムの安定性に関する課題にわたって、いくつかの重要な問題と勧告を特定することができる[150]。
- モデリングの複雑さ：より多くの可変IBRの詳細を把握する必要があるため、計算負荷が増加する。また、天候に依存する事象を捉えるために、時間分解能と分散リソースの両方、より高い分解能、およびより広い地域を、時系列を延長して把握するため、より多くのデータが必要となる。
- より大きなエリア：同期システム全体が安定性研究に関係する。バランシングや適正化のための資源を近隣地域と共有することは、より有益である。
- 新しい技術：すべてのツールは、新しいタイプの（柔軟な）需要と貯蔵を可能にするよう修正される必要があり、同時にエネルギーシステムのカップリングを通じてさらなる連携を促進する必要がある。
- モデリング統合：計画と運用の方法論、ツール、データを統合することの重要性が増すだろう。運用と計画のタイムスケールのため、モデルの重複がより多く必要である。柔軟性のニーズと発電所の設備容量はアデカシー手法に組み込まれなければならず、安定性の懸念はネットワーク拡張計画や将来の系統の運用に考慮されなければならない。
- コスト対リスク：信頼性インターフェイスは、柔軟性と価格応答型負荷の進化にともなって見直される必要があり、修正された信頼性目標が許容できる結果をもたらす可能性がある場合に、高いコスト増が課されないことを保証する。
- 将来的には、100％IBRが支配する非同期電力系統の運転に対する新しいパラダイムを見出すことができる。これは、特に安定性のために使用されるツールや手法に大きな影響を与えるだろう。
F. 移行シナリオにおける地域冷熱供給
Lund et al. [91]とMathiesen et al. [16]が主張するように、スマートエネルギーシステムとも呼ばれるセクターカップリングは、Power-to-Xを使用してエネルギーセクター間の相乗効果を利用する可能性を提供している。それは、例えば、欧州・熱ロードマップ研究[410][411]に適用されているように、熱部門の可能性をより深く理解することを可能にする時間的および空間的モデリングの組み合わせで開発されてきた。例えば、地域熱供給との結合は、大規模な電化がおこなわれる将来においても、膨大な量の廃熱を利用できるため、100％再生可能エネルギーシステムにおいて、より多くの潜在的利益を有する。また、データセンターからの廃熱、Power-to-X、太陽熱、地熱の利用も可能である[412]。Power-to-Heat技術と低コストの熱エネルギー貯蔵[40]の利用を通じて、セクターカップリングは、VREの統合を支援する柔軟性を提供する。水素や他のe燃料を部分的に使用する輸送と産業部門のさらなる脱炭素化と最終的な脱化石化[14][39][376][409][413]をともなう将来のシステムでは、地域熱供給システムは、廃熱吸収源としての役割も果たす可能性がある。
CO2 DACを備えた炭化水素ベースのe燃料の低温熱需要[102]は、主に電解装置[37]やフィッシャー・トロプシュ設備[30]などのe燃料や合成設備の回収廃熱によって供給できるため、大幅なセクターカップリング効果が確認されている。2050年までにゼロエミッションのエネルギーシステムのために、世界の電解装置、CO2DAC、フィッシャー・トロプシュの容量は、それぞれ約11,000 GWel、2,300 MtCO2/年、1,700 GWFTと予測されているので、容量、廃熱供給の可能性と熱需要は膨大であるかもしれない[14]。e化学物質の原料需要を含めると、電解装置からの廃熱とCO2 DACの需要の両方が大幅に増加する[39][112]。
さらに、データセンター[414][415]やその他の活動からの熱損失は、地域熱供給システムに大量の熱エネルギーを提供するかもしれないが、それは代わりに無駄になるか、あるいは地域の環境破壊を引き起こす可能性がある。現在、EU、中国、旧ソビエト連邦以外では、地域熱供給は限られている[416]が、米国のデータは過小評価されていると推測される。分析によれば、中国[417][418]、チリ[419]、ヨーロッパ全域[410][420]で地域熱供給の展望が示されている。デンマークについては、2つの異なるチームが最適なレベルを調査し、Balmorel [422]を用いたMünster et al. [421]とEnergyPLAN [87]にもとづく分析の両方が、55〜65％の範囲に適切なシェアを発見している。
地域熱供給は、特定の地域において、個別のソリューションとの競争に直面している。しかし、場合によっては、個別のソリューションは、ユーザーにとって経済的に魅力的かもしれないが、そのソリューションは、例えば欧州に関する研究[423]で示されるように、広いシステムの観点からは必ずしも最適ではない。第4世代あるいは第5世代の低温地域熱供給[36][424]は、系統損失を低減しながら熱生産の効率を向上させるので、地域熱供給の有用性を拡大させる。しかし、廃熱の具体的な点源としての地域条件の重要性も分析で強調されている。さらに、適切な地域熱供給のレベルまで温度を上げることに関する問題にも対処する必要がある[425]。産業廃熱と産業・住宅熱需要の時間的・空間的相互作用は、100％再生可能エネルギーシステム分析において、セクターカップリングの相乗効果によってもたらされる全体的なシステム効率も反映して、より詳細な検討を必要とする。ローカルブースターヒートポンプを用いた極低温地域熱供給に関するさまざまな分析では、よりエネルギー効率やコスト効果の高いシステムを構築できないようであり、したがって、建物への個々の設置が避けられる温度が限界となる傾向がある[426]。小さな建物レベルの個々のヒートポンプは、個々のボイラーよりもはるかに効率的であるが、VREを統合するにはあまり効率的でない[427]。地域冷房は、エネルギーシステムに対して、同じセクターカップリングの利点のいくつかを提供することができ、地域暖房が温帯または寒冷気候でもっとも関連性がある一方で、地域冷房は熱帯から温帯気候まで見通しがある。両方が関連する地域では、相乗効果はさらに良好である[428]。
G. 相互接続エネルギーシステム解析の地理・空間解像度の向上
地球規模の100％再生可能エネルギーシステム解析の地理・空間解像度の基準は、適切な社会的議論をおこなうには不十分である。グローバルなエネルギーシステム分析に使用されるほとんどのモデルは、世界を10～24個に分けてモデル化した地域を集約している。これは、系統が政治的な境界を越えて相互接続されているため、戦略的におこなわれている。例えば、欧州は相互接続されている。LOADMATCH/GATOR-GCMOMは24/143の地域、[R]E 24/7は72、LUT-ESTMは145の地域を使っているが（表1）、これはグローバルな視点を地域のシステムにつなげ、グローバルパスと地域の発展との相互依存性を一貫して扱うにはまだ十分とはいえない。通常の実践は、ボトムアップのアプローチで、すべての関連するステークホルダーが参加する国家レベルのエネルギー移行分析（図3）である。しかし、グローバルとローカルの相互作用はその範囲を超えている可能性があり、地域やグローバルなシナリオでは、ローカルな制約による限界について理解を深める必要がある。
技術的な解決策は、地域の数を大幅に増加させることであろう。EUのために開発された地域統計分類単位（NUTS, nomenclature of territorial units for statistics）[429]は、そのような解決策が世界レベルで何を意味するかを推定するための適切な指針となるかもしれない。NUTS 1レベルは、EU-27を87の整った地域に構造化し、すべての地域は、現在の人口4億4,800万人に対し、地域あたり平均515万人、300万人以上、700万人以下の人口をカバーしなければならないという定義がある。現在の世界人口を約79億人とすると、約1,530の地域が存在することになる。
EU-27 の NUTS 2 構造を考慮すると、1地域あたり 80万～300万人、平均186万人の範囲にある241地域は、現在、全世界で約4,250地域に相当することになる。NUTS 1やNUTS 2に相当するレベルで、一度に10〜24の世界地域を含む既存のモデルを拡張することは不可能かもしれないが、中間的なステップを踏めば可能かもしれない。
Sassa and Trutnevyete [430]が、ソフトリンクされた EXPANSE-PyPSA モデルを適用した電力部門のオーバーナイトシミュレーションで中欧6カ国についてNUTS 3レベルまで実証したように、欧州での経験はNUTS 1レベルが管理できることを明確に示している。チリ[216]、ガーナ[205]、カメルーン[431]、ネパール・ブータン[432]などの国に対するLUT-ESTMによる同様の経験は、小地域あたりの平均規模がそれぞれチリ、ガーナ、カメルーン、ネパール・ブータンの約290万、550万、380万、390万人なので、世界的にNUTS 1相当の水準が可能かもしれないということがはっきりと示されている。LUT-ESTM [433]で7地域と同様に5つのNUTS 2地域にモデル化されたフィンランドの例で示されるように、NUTS 2レベルでさえ長期的には可能であろう。モデルの中間段階として、約100から200の世界地域が考えられるが、これは145の地域を使用するLUT-ESTMで可能であることが実証されている。次の拡張ステップは、NUTS 1相当の解像度で約1,500地域、またはその中間で約800地域の世界的な地域である。約800の地域のグローバルな解像度は、初めてグローバルなメガシティ[434]をグローバル・ローカルな文脈で個別にモデル化することを可能にし、したがって、地域のエネルギー資源が不足していたとしても供給されることを実証できるだろう。これは、北インド全体で系統に相互接続されたエネルギーシステムの分析において、世紀半ばの最大のメガシティであるデリーのケースで初めて示された[435]。
真のグローバル・ローカルなエネルギーシステム分析の枠組みは、グローバル、大陸、国家、州レベル、ローカルなエネルギー転換の言説をひとつの文脈で直接結びつけ、さまざまな新しい洞察を可能にする。
H. グローバルサウスにおける100％再生可能エネルギーシステム分析の欠如を克服するために
既存の100％再生可能エネルギーシステム分析の大部分は北半球（およびオーストラリアとニュージーランド）であり、2018年末の約180の既存論文の状況についてHansen et al. [19]で文書化し、図3において2021年7月までに既存の550の論文について可視化したように、すべての国および地域の分析の79％である[168]。2021年末の既存の100%再生可能エネルギーシステム分析論文約666件のうち72%とわずかながら改善されている。グローバルサウスの既存の100％再生可能エネルギーシステム分析の多くは、非常によく調査されたラ・レユニオン[437]、ガラパゴス[438]、カナリア諸島[126]など、個々の村や小さな地域、小さな島のオフグリッドの分析に対応しており、国レベルの分析の割合はかなり少なくなっている。私たちは、Dados and Connell [439]による「グローバルサウス」の定義を適用している。アメリカ、カナダ、EU、日本、韓国、中国と同等の高度な開発レベルにない北半球の国々を含み、南半球の高所得国であるオーストラリア、ニュージーランド、シンガポールを除く南半球の国々の既存の研究は、少なくとも10件の100％再生可能エネルギーシステム記事があるすべてのESMについて表2に示したように、世界、地域、国、オフグリッド、小さな島々に区別して、使用されるモデルが大幅に不足していることを明らかにしている。
表2. もっとも利用されているエネルギーシステムモデルの地域的範囲と地理的レベルの区別
ESMは、100%再生可能エネルギーシステムの分析に関する記事が10件以上知られている場合に考慮される。地理的分類は、グローバル、地域・国別、オフグリッドと小島とした。本表の根拠となる既存論文の総数は、2021年7月上旬現在で550件[168]である。ESMごとの合計は、カテゴリー “Global”, “Smaller Geography”, “Regions and Countries “の記事の合計である。Dados and Connellによるグローバルサウスの定義[439]にもとづいている。LUT-ESTMには、それ以前のオーバーナイト研究も含まれている。
100%再生可能エネルギーシステム分析にもっとも使用されている8つのESMを表2にまとめた。ESMごとに少なくとも10件の100%再生可能エネルギーシステム分析記事が知られている。発表された論文によると、2つの主要なESMはEnergyPLANとLUT-ESTMである。これらの研究の約9%は地球規模での検討であり、28%はより小さな地理的実体、特に非電化島や都市圏を対象としている。残りの64%は、地域や国レベルの研究であり、そのうちの70%は北半球の国々、30%は南半球の国々である。興味深いことに、「グローバルサウス」の国々を対象とした国別研究の大半はLUT-ESTMで実施されており、「グローバルサウス」の国別研究45件のうち84％がLUT-ESTMで実施されている。GENeSYS-MODは、グローバルサウスの地域および国レベルでの研究の7％をカバーし、他のすべてのモデルは3％以下である。再生可能エネルギー100％への移行を成功させるためには、世界中で、特に「グローバルサウス」の国々で、詳細な社会的議論がおこなわれる必要がある。
I. 総合的なエネルギーシステム分析におけるオフグリッド再生可能エネルギー供給
約7億6,000万人が電気を利用できず、26億人が持続可能な調理ソリューションにアクセスできない[440]。100％再生可能エネルギーにもとづき、持続可能性の基準を尊重したエネルギーシステムは、エネルギー分野全体にわたる大規模な電化につながり、エネルギーサービス、特に途上国における調理のためのバイオエネルギーの役割を大幅に低下させることになる[95][215]。電気をベースにした調理[442]という傾向のもと、太陽光発電による電気をベースにした調理ソリューションでさえ検討されるようになっている[441]。しかし、既存のソリューションの相互作用と段階的な導入・廃止をともなう包括的なエネルギーシステム移行経路において、オフグリッドソリューションやオフグリッドとオングリッドソリューションの移行を含むエネルギー移行を首尾よくモデル化できるESMはひとつもない[443]。
オフグリッドのミニグリッドとマイクログリッドの統合は、エネルギーアクセス手段としての移行から意欲的なエネルギー成長を満たすために、重要な役割を果たすことが期待されているため、不可欠である[444]。HOMERは、ローカルなマイクログリッド環境におけるオフグリッド電化のために最適化されたESMであり、それぞれの分析に広く用いられている[445][446]。しかし、実質的に電力に限定されており、国家エネルギーシステムや相互接続されたマルチノード分析には使用されていない。さらに、急速なオフグリッド電化の主要な部分を占めるソーラーホームシステム[447]も欠落している。この方法論的ギャップを埋めるため、そして最適化された電化、持続可能なエネルギー供給、エネルギー移行ソリューションのためのステークホルダーと政策立案者とのより一貫した議論を可能にするため、オングリッドシステムとの相互作用を持つエネルギー部門全体のオフグリッドの側面を扱うESMが必要とされている。
J. 100%再生可能エネルギーシステム分析のための社会的制約条件
再生可能エネルギーの移行をコミュニティの福利と受容に結びつけるセクション6-Eですでに強調したように、技術・経済的なエネルギーシステム移行分析には重要な要素が欠けており[223][448][449][450]、意図した目標を達成できない場合があることが次第に理解されてきている。ESM は、大気汚染[13][217]、水ストレス[218]、雇用[13][219]、重要原材料[221]、EROI [191]、資源の潜在的限界[451]、移行研究におけるフェーズイン慣性[14]などのさまざまな社会的側面と制約に取り組もうとする一方で、もっとも重要であるにもかかわらず手付かずの側面もある。そのような側面には、社会における最大面積の利用可能性、風力発電や送電線などの特定技術の受け入れ、スマート電気自動車の充電やVehicle-to-Gridの運用など、まだ知られていない重要な行動的側面が含まれる。
また、エネルギー移行にともなうこうした側面や関連する社会的リスクは、国によって異なる可能性が非常に高い。100％再生可能エネルギーシステムへの移行が経済全体に及ぼす影響[224]や地政学的影響[452]に関するさらなる研究が必要であり、それをESMにリンクさせる必要がある。社会的制約をよりよくカバーし、社会科学からの洞察を取り入れるために、ESMの機能を拡張する新しい方法を開発する必要がある。技術経済モデルは強力であるが、適切な制約条件を設定し、拡張する必要がある。さもなければ、より社会的な次元、特に脆弱なグループ、公平性に関するトレードオフ、あるいは政策、計画、ガバナンスの問題などを適切に統合するための新しい方法が必要となるであろう。
さらに、再生可能エネルギーと持続可能な技術、特に太陽エネルギー、風力発電、さまざまな貯蔵・変換技術は、より高い平和の可能性を持っている[453]。エネルギー安全保障にはさまざまな側面があり[454]、多くの方法で関与することができる[220]。エネルギー安全保障は、蓄電技術によって改善されることが分かっており[455]、100％再生可能エネルギーへの移行は、エネルギー安全保障の主要な側面を改善し[456]、全体的なレジリエンスに強く影響を与えるかもしれない[457]。再生可能エネルギー資源は、国際的な安全保障と平和の観点から、化石燃料に対してすでに多くの利点を示しており、その主な理由は、再生可能エネルギー資源が豊富で、よく分散しており、継続的に補充されるからである[404]。しかしながら、集中的な形態の再生可能エネルギー、特に水力発電については、有益な解決策のために潜在的な紛争に注意を払う必要がある[458]。重要物質とサイバーセキュリティの観点からは、再生可能エネルギーはより大きなセキュリティリスクをもたらすと考えられている。しかし、技術開発及び循環型経済のアプローチは、これらのニーズに対応し、地理的に集中している化石燃料の開発と比較して、より分散化された資源の利用可能性につながる可能性を持っている。さらに、再生可能エネルギー利用の増加は、さまざまな小規模紛争を引き起こすかもしれないが、大規模な地政学的紛争のリスクは減少するだろうという期待もある[452]。100％再生可能エネルギーシステムへの移行をエネルギー安全保障と平和と安定への影響に結びつける、更なる研究が必要である。
K. 100%再生可能エネルギーシステム分析の新常識としてのオープンサイエンス
すべての主要なESMは公的資金で実現されており、そのため、オープンサイエンス環境での投資に対して、一般市民が完全にアクセスできることが正当化される。オープンサイエンスとは、使用するモデリングツールのオープンソース化、入力と結果のオープンデータ化、出版物へのオープンアクセスなどを指す。100%再生可能エネルギーシステム解析にもっとも利用されている10種類のESMは、PyPSAとGENeSYS-MODが完全に、そしてTIMESが部分的にその要件を満たしているが、その他のツールはまだオープンソースとして利用できない状態となっている。LUT-ESTMをオープンソース環境に移行する計画がある。包括的なオープンサイエンスの実践により、科学的・社会的な議論が大幅に促進されるとともに、グローバルサウスの研究者への知識の移転が大幅に改善される可能性がある。
L. 100%再生可能エネルギーシステム解析のためのモデル間比較研究
100％再生可能エネルギーシステム解析の分野では、モデルの相互比較という重要な側面はほとんど存在しない。ESMを比較したさまざまなレビュー[135][459][460]が存在し、モデルの概要の最低レベルは理解できるようになっている。しかし、モデルをさらに改善し、モデル固有のギャップ、限界、そしておそらく既存の不具合を解消するために、ESM間の実際のモデル相互比較研究が必要である。ESMは、実際のシステムに関する既存のデータを用いて検証することができるが、セクターと連動した特徴を持つ100％の再生可能エネルギーシステムはまだ存在しないため、その記述にはギャップや失敗があるかもしれない。このような限界は、モデルの相互検証の目的を果たす直接的なモデル間比較において、もっともよく特定され除去され得る。このようなクロスバリデーションは、100％再生可能エネルギーシステムの研究にもっとも使用されている2つのモデルでおこなわれ、限界を明らかにするのに役立った[169]。
完全な事後モデルの相互比較は、すべての研究が公に利用可能である場合にのみ達成可能である。これには、入力データ、より具体的な社会経済データ、マクロ経済シナリオの仮定が含まれる。完全に透明化された入力データがあれば、類似または同等の入力データを持つ異なるESMを比較することが可能になる。翻って、シミュレーションや最適化の実行におけるESMの結果は、ESM間の相違点や類似点を容易に特定することができるようになる。代替案として、詳細なモデル比較を明確な目標とする異なるモデリングチームの共同プロジェクトがあるが、これらは、モデルのパラメータ化の調和と結果の合成に関して大きな労力を必要とする[461][462][463][464]。
グローバルESMは、IAM内のそれぞれのモデル相互比較の取り組みから学ぶことができる[465][466][467][468]。これは、特定の機能とレポート構造の標準化に大きく役立ち、したがって政策立案者にとってより関連性が高いものとなった。この場合、IPCCに使用されるIAMは、使用される共通社会経済経路（SSP, shared socio-economic pathways）のすべての仮定とシナリオのバリエーションを公表し[469][470][471][472][473]、透明性のための幅広い科学文献コレクションを提供することによって、一歩先を行っている。さらに、すべての数値入力データの包括的なデータベースがオンラインで利用可能である[474]。
M. 地球の限界の中で気候のバランスを取り戻すための道筋を提供する
最後に、本節で挙げたすべての指摘は、累積的に対処されなければならない。そうすることで、ESMは、正味でCO2をネガティブ排出するエネルギー・産業・CDRシステムを可能にする NET を含む価値ある道筋を提供することができる。そのためには、いくつかの課題がある。第一に、地球上の文明と生物にとって最大の脅威である気候変動を抑制するために、遅くとも2050年、理想的には2035年までに、全世界で100％再生可能エネルギー・産業システムを達成することがもっとも重要である。第二に、特に今世紀後半にCDRを強化するための経路を調査する必要がある。これは、エネルギーシステムとは関係なく、避けられない残りの温室効果ガス排出を補償するために重要である。しかし、これは、さらに一歩進んで、地球の気温を1.5℃上昇以下にリバランスするために、ネット・マイナスCO2排出のオプションを利用するための扉を開くものでもある。[144]によれば、地球の大気中のCO2濃度を350 ppmにリバランスするためには、約1,480 GtのCO2を除去しなければならず、これは1.0℃の目標に適合しうる。このような野心的な目標は、ESMとIAMの研究コミュニティが手を取り合って行動し、建設的な批判と最高の研究基準によって互いを前進させることによってのみ可能となるのである。
セクション 10
結論
100％再生可能エネルギーシステム分析の研究分野は、1970年代にはじまり、2000年代半ばに注目されはじめ、2009年頃より大きく発展してきた。方法論としては、ローカル、ナショナル、グローバルの視点を区別してさまざまなステークホルダーに対応できるようになったこと、1時間ごとの時間解像度を用いること、電力部門だけでなくエネルギーシステム全体を記述すること、太陽や風の変動に対して変換・貯蔵とデマンドレスポンスやセクターカップリングを組み合わせた統合的な道筋を採用したことなどがマイルストーンになった。
2009 年以降、世界的な100％再生可能エネルギーシステム分析が盛んに議論されており、次の 3 つの主な研究グループがある。（1）低コストの太陽光発電を用い、電力供給に占める太陽光発電の割合を70〜80％とする最適化研究。（2）最適化において部分的に高い太陽光発電コストを仮定し、シミュレーション研究では風力資源の大幅使用を優先させる。（3）より幅広い資源の多様化を意味するシミュレーション研究では、バイオエネルギー資源の可能性を高く、太陽光発電を少なく、太陽光資源の潜在力を活用するCSPを多く仮定することが多い。100％再生可能エネルギーシステム分析では、いくつかのチームが全電力供給の90％以上を太陽光発電と風力発電から得ている。しかし、太陽光発電と風力発電で一次エネルギー需要の80％以上を供給しているのは2チームだけである。これは、両チームとも包括的なPower-to-Xの検討とバイオエネルギーの厳しい持続可能性の制限、あるいはバイオエネルギーの全面禁止によって強く推進されている。さらに、最新の太陽光発電コストとそれぞれの将来予測を用いた厳格なコスト最適化により、太陽光発電のシェアが非常に高くなることが分かった。逆に、より多様な資源を活用したエネルギーシステムは、エネルギー転換の政治的、社会的、経済的リスクが低く、それ自体で価値を持つ可能性もあるが、その代償として絶対コストが高くなる。最新の太陽光発電コストの仮定を導入し、継続的なそれぞれの批判に対応し、系統統合方法を改善し、蓄電池と電解装置のコストに関する最新の洞察を適用した後、統合評価モデルを用いた最初のシナリオは、100%再生可能エネルギーシステム分析の分野に加わった。
100%再生可能エネルギーシステム分析の分野は、電力セクターの解析からエネルギーシステム全体を記述することに成功したが、産業セクターはまだほとんどのエネルギーシステムモデルでうまく記述されていない。また、二酸化炭素の除去というますます重要になる新しいセクターも、主要なエネルギーシステムモデルのいずれでもまだ扱われていない。さらに、公平性、社会的受容性、グッドガバナンスを十分に考慮せずに再生可能エネルギーシステムを導入した場合、不公平、社会的排除、地域社会の不和、環境の悪化につながる可能性がある。これらの問題は、強力な産業慣行によって管理され、しっかりとした政策の実施によって補完される必要がある。
新しい科学分野と同様に、100%再生可能エネルギーシステム研究も、正当な主張と不当な主張にもとづく批判を受け続けている。これは生産的な科学的言説の一部であり、この分野の拡大とステークホルダーの増加への影響に役立つ科学的基準の改善につながっている。エネルギー投資対効果については、構成要素ベースでは多くの研究がおこなわれているが、エネルギーシステム全体レベルではまだ多くはない。同様に、原材料の臨界に関する研究は、構成要素レベルでの緩和策を早期に対応するためにもっとも重要である。これまで以上に十分な政策提言をおこなう必要が差し迫っている一方で、主要な国際機関、すなわち IPCC、IEA、そしてIRENAですら、高度な再生可能エネルギーシステムソリューションに関して、かなりの制度的惰性をともなって後追いする状況にある。IPCCとIEAの最新の進捗状況は、まだ長い道のりがあるものの、正しい方向へのシフトを示唆している。
100％再生可能エネルギーシステム分析の分野では、さまざまな研究領域が今後さらに注目され、改善される必要がある。特に、エネルギー、産業、二酸化炭素除去システムの連成を、今世紀全体にわたる統合的な枠組みで完全に記述することが必要である。これは、エネルギーシステムモデルと統合評価モデルのより強い相互作用につながるものと思われる。100％再生可能エネルギーシステムが原材料の臨界に及ぼす影響については、潜在的な限界を早期に特定し、緩和戦略を開発することができるよう、より大きな注意が必要である。年ごとのエネルギー資源の変動や、グローバル・ローカルな解像度でモデル化された相互接続地域の地理空間的な解像度について、方法論の改善が必要である。100%インバータを用いた非同期運転の実現可能性を証明するため、また、潜在的な制約をどのようにエネルギーシステムモデルに反映させるか、より詳細な電力システム研究が必要である。先進国とグローバルサウスの100％再生可能エネルギーシステム研究の強いアンバランスを克服し、気候変動緊急事態への対応を成功させなければならない。何億人もの人々が電化にアクセスできず、さらにクリーンな調理方法へのアクセスもできないのに、エネルギーシステムモデルはいまだにオフグリッドの解決策を無視している。したがって、開発途上国のための包括的なエネルギー移行経路は、より良い枠組みの中で、オフグリッドとオングリッドの解決策に取り組む必要がある。100％再生可能エネルギーソリューションへの移行経路のための社会的制約、特に上述のように正義の問題にもっと重点を置く必要があり、その結果、社会的議論の改善とツール、データ、知識の迅速な普及のために、この分野でのオープンサイエンスのアプローチも含まれる。最後に、100％再生可能エネルギーシステム分析の包括的なモデル間比較研究を開始することにより、この分野での知見の普及を促進しなければならない。
100％再生可能エネルギーシステムの研究の大半は、このようなシステムが世界のあらゆる地域のあらゆるエネルギーを低コストで賄うことができるというのが主な結論である。そのため、将来的に化石燃料に依存する必要はない。2020年代初頭、太陽光発電と風力発電が将来のエネルギーシステムを支配するというコンセンサスがますます高まっており、新しい研究によって、100%再生可能エネルギーシステムは実現可能であるだけでなく、コスト効率も高いことがますます明らかになってきている。このことは、持続可能な文明と人類の長期的な繁栄の鍵を与えてくれる。
略語
| BECCS | bioenergy carbon capture and storage | バイオエネルギー炭素回収・貯留 |
| CAGR | compound annual growth rate | 年平均成長率 |
| CAPEX | capital expenditures | 資本支出、設備投資 |
| CCS | carbon capture and storage | 炭素回収・貯留 |
| CCU | carbon capture and utilization | 炭素回収・利用 |
| CDR | carbon dioxide removal | 二酸化炭素除去 |
| c-Si | crystalline silicon | 結晶シリコン |
| CSP | concentrating solar thermal power | 集光型太陽熱発電 |
| DAC | direct air capture | 直接大気回収 |
| DACCS | direct air carbon capture and storage | 直接大気回収・貯留 |
| DLR | German Aerospace Center | ドイツ航空宇宙センター |
| e-fuels | electricity-based fuels | e燃料、グリーン燃料、合成燃料 |
| EPBT | energy payback time | エネルギーペイバックタイム |
| EROI | energy return on investment | エネルギー投資収益率 |
| ESM | energy system models | エネルギーシステムモデル |
| GHG | greenhouse gas | 温室効果ガス |
| IAM | Integrated Assessment Model | 統合評価モデル |
| IBRs | inverter-based resources | インバータ電源 |
| IEA | International Energy Agency | 国際エネルギー機関 |
| IPCC | Intergovernmental Panel on Climate Change | 気候変動に関する政府間パネル |
| IRENA | International Renewable Energy Agency | 国際再生可能エネルギー機関 |
| LUT-ESTM | LUT Energy System Transition Model | LUTエネルギーシステム移行モデル |
| NCS | natural climate solutions | 自然の力を活用した気候変動対策 |
| NETs | negative emission technologies | マイナス排出技術 |
| NUTS | nomenclature of territorial units for statistics | 地域統計分類単位 |
| NZE | Net Zero Emissions | ネットゼロエミッション |
| PE | primary energy | 一次エネルギー |
| PtX | Power-to-X | Power-to-X |
| PV | solar photovoltaics | 太陽光発電 |
| PyPSA | Python for Power System Analysis | 電力系統解析のためのPython |
| RE | renewable energy | 再生可能エネルギー、自然エネルギー |
| SSPs | shared socio-economic pathways | 共通社会経済経路 |
| TES | thermal energy storage | 熱エネルギー貯蔵 |
| TPED | total primary energy demand | 一次エネルギー総需要 |
| VRE | variable RE | 変動性再生可能エネルギー |
| WEO | World Energy Outlook | 世界エネルギー展望 |
参考文献
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