本資料は、2050年に向けた日本の電力需給の見通しを示し、特に分析モデルDNE21+を用いたシナリオ分析を扱っている。エネルギー需給や環境政策を評価するメカニズムを解説することを目的としている。
DNE21+は、エネルギーシステムにおけるコスト評価を行うモデルであり、その特徴は以下の通りである。
発電電力量には以下の要因が影響を与える。
シナリオ設定は複数のケースに分かれており、具体的なシナリオ名やその相対的な需要は以下の表にまとめられる。
| シナリオ名 | 基礎的需要 | 省エネ/電化 | データセンターネットワーク半導体製造の電力需要展望 | 自動車の電化 |
|---|---|---|---|---|
| A1-Mm | 中位 | 中位 | 高位 | 中位 |
| A1-Hm | 高位 | 高位 | 高位 | 高位 |
| 年 | 人口 (億人) | GDP (毎年) | 粗鋼生産量 (億トン) |
|---|---|---|---|
| 2030年 | 83.6 | 2.7 | 19.0 |
| 2050年 | 92.1 | 2.2 | 20.7 |
| 年 | 人口 (億人) | GDP (毎年) | 粗鋼生産量 (億トン) |
|---|---|---|---|
| 2030年 | 1.18 | 0.9 | 0.88 |
| 2050年 | 1.02 | 0.4 | 0.94 |
DNE21+モデルでは、将来の技術導入や経済変化への感度評価が重要であり、以下のリスクが考慮される。
本資料ではICTインフラおよび関連分野における電力需要についても言及している。特に、通信キャリア基地局の電力需要の増加が重要なポイントである。
以下の表に、2015年から2050年までの各分野における電力需要(TWh)が示されている。
| 電力需要 (TWh) | 2015 | 2020 | 2023 | 2030 |
|---|---|---|---|---|
| Compute | 89 | 114 | 150 | 331 |
| Storage | 16 | 18 | 37 | 108 |
| DC infrastructures | 179 | 209 | 242 | 280 |
| Fixed networks | 99 | 160 | 211 | 239 |
| Mobile networks | 84 | 87 | 135 | 409 |
| IT devices use | 195 | 178 | 171 | 144 |
| Network equipment use | 83 | 117 | 143 | 229 |
| IoT devices use | 30 | 70 | 98 | 290 |
| TVs and peripherals use | 498 | 456 | 433 | 387 |
| Device manufacturing | 509 | 527 | 577 | 759 |
| Total | 1,782 | 1,935 | 2,198 | 3,177 |
2023年時点での発電設備容量の内訳は以下のようになっている。
アンモニア専焼
水素専焼
太陽熱
その他太陽光
住宅用太陽光
洋上風力
陸上風力
原子力
地熱
水力
バイオマス専焼
民生部門自家発
産業部門自家発
ガス火力
石油火力
石炭火力
LNG発電の設備容量は微増が見込まれる。
石炭発電は2040年にかけて微減し、2050年には大幅に減少する予測である。
部門別のGHG(温室効果ガス)排出量は以下の通りである。
2050年には2013年比で**▲90%の削減**が想定され、BECCSやDACCSによる負排出、植林によるCO2固定が目指される。
本資料は2050年に向けた日本の電力需給シナリオをDNE21+モデルを通じて分析した結果を示す。また、発電電力量に影響を与える要因やシナリオ設定を通じて、将来の政策立案に役立つ情報を提供することが目的である。さらなる分析や評価が必要であることも強調されている。2024年度には第3回検討会にて新たなシナリオが提示予定であり、シナリオ分析は不確実性を考慮しつつ進める必要がある。
※AI生成。詳細は原文PDFをご確認ください。
出典:
「2050年に向けた日本の電力需要の見通し (2024年度更新版)」(電力広域的運営推進委員会)(https://www.occto.or.jp/iinkai/shorai_jukyu/index.html)をもとに当社作成
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