design of district heating system in rural area …journal of japan society of energy and resources,...

Journal of Japan Society of Energy and Resources, Vol. 36, No. 5

バイオマス資源と熱需要分布を考慮した

中山間地域熱供給システムの設計Design of District Heating System in Rural Area Considering

Biomass Resource and Energy Demand Distribution

住友雄太 *• 古林敬顕 **• 中田俊彦 *** Yuta Sumitomo Takaaki Furubayashi Toshihiko Nakata

(原稿受付日 2015年 3月 3日，受理日 2015年 8月 21日)

１．はじめに

欧州諸国では，木質バイオマスを利用した地域熱供給の

導入が進められている．スウェーデンでは，エネルギー消

費全体の約 12%がバイオマス燃料による地域熱供給システ

ムにて供給されている 1)．また，オーストリアでは，国内

約 1880 か所の地域熱供給プラントで木質バイオマスが利

用されており，全世帯のうちの約 20 %が地域熱導管に接続

している 2)．このような欧州事例を背景に，近年わが国で

も，集中した熱需要が見込まれかつ木質バイオマスの安定

供給が可能な地域では，小規模な地域熱供給の導入が進み

つつある 3)．

バイオマス資源利用にて課題となるのが，燃料供給側の

サプライチェーンの確保である．既往研究には，GIS

(Geographical Information System)を用いて，輸送過程を考慮

した木質バイオマス利活用システムの評価研究がある．た

とえば，山元ら 4)は，資源分布と輸送経路の適化分析か

らバイオマス混焼発電システムを設計した．Sultanaら 5)は，

空間情報に基づいた P メディアン問題を解き，バイオマス

燃料変換施設の容量•立地適化手法を明示した．依田ら 6)，

Natarajan ら 7)は，GIS 解析から得た道路網情報を混合整数

計画法の入力値に応用し，バイオ燃料変換施設の立地適

化手法を提示した．

需要家側に着目して，温熱媒体の供給距離がエネルギー

損失に及ぼす影響を評価した研究がある 8–10)．とくに木質

バイオマスによる地域熱供給を対象とする導入可能性評価

では，Bernotat11)らが述べるように，対象地域の熱需要の把

握と，熱導管網の配置が重要な設計要素となる．

地域の熱需要の空間分布を把握する設計ツールとして，

熱需要マップを用いる手法が近年注目を集めている．熱需

要マップとは，地域に分散する需要量を地図上に可視化し

たデータベースの一つである．英国 12)では，電気やガスの

加入情報をもとに作成された熱需要マップが公表され，ま

ちづくりにおけるエネルギーインフラストラクチャーの配

置検討に活用されている．また，カナダのオンタリオ州で

は，熱と電力需要のエネルギーマップを作成するプロジェ

クトが実施されている 13)．国内でもエネルギーの空間分布

の定量的把握を目的とした研究事例 14–16)があるが，従来の

地域熱供給システムと同様に，熱需要密度の高い都市部を

主対象領域としている．熱需要密度が低い地域を対象とし

て，地域バイオマス資源の有効利用を目的とする研究は，

いまだ多くはない．

そこで本研究は，中山間地域の民生部門を対象に，熱需

要分布を可視化する．つぎに，需要分布に基づいて，バイ

オマス資源の収集から需要家への温水供給に至る，一連の

サプライチェーンを考慮した地域熱供給システムを設計す

る．さらに，各要素の投入エネルギー量と熱損失を定量的

に把握し，中山間地域における木質バイオマス地域熱供給

システムのエネルギー収支とコスト構造を明らかにする．

第 30 回エネルギーシステム•経済•環境コンファレンスの内容をもとに作成されたもの

In recent years, municipalities have started to develop their own energy plan. Therefore, a quantitative evaluation approach considering energy demand distribution is of benefit. In foreign countries, energy maps which visualize the demand distribution have been used to make an effective decision regarding energy planning. Over the past few years, several studies have analyzed using energy maps, but this approach has not yet been conducted on rural areas which are rich in energy resources. This paper presents the method for making energy map for rural town and applying energy map for designing a biomass district heating system considering pipe network heat loss and pumping power demand based on heat demand distribution. The case study was done for Mogami-cho, Japan. The results indicate the case of DHS connected with both high demand commercial buildings and single detached houses is economically competitive. And, the introduction of biomass based district heating system is recommended in the area with linear heat density of 4.2 GJ/m.

＊東北大学大学院工学研究科技術社会システム専攻＊＊東北大学大学院工学研究科助教＊＊＊東北大学大学院工学研究科教授〒981-8579仙台市青葉区荒巻青葉 6-6-11-815 Email:[email protected]

1


２．エネルギー需要マップの概要

2.1 エネルギーシステム設計における空間情報の役

割

図 1 にエネルギーシステムを多層レイヤ構造と捉えた概

念図を示す．エネルギーシステムは需要，変換技術，資源

と，これらを結ぶネットワークによって構成され，ベース

となる地図情報を含めて 6 層のレイヤから成る．地域エネ

ルギーシステムを評価するためには，これらすべてのレイ

ヤをシステム境界に置き，評価する必要がある．とくにバ

イオマスや地域熱供給システムでは，施設間の位置関係に

起因する，エネルギーの輸送•供給距離がシステム性能に影

響を与える．したがって，ネットワークの考慮が不可欠で

ある．

ネットワークレイヤのシステム性能を評価するためには，

空間情報の把握が有効である．空間情報とは，データに緯

度経度などの位置情報を付加したデータベースを表し，GIS

を用いて処理される．また，地図情報から抽出される施設

情報は，地域の実態を反映させた需要推計や資源ポテンシ

ャルの推計に応用できる．さらに，位置情報を付加するこ

とによって，視認が容易な分布図として整備できる．

本研究では，まず GIS を用いて空間情報を整備し，熱需

要マップを作成する．つぎに，作成した熱需要マップの応

用方法として，中山間地域を対象としたバイオマス地域熱

供給システムを設計する．

2.2 熱需要の把握

熱需要分布の作成手順を図 2 に示す．熱需要マップの作

成には，ベースとなる建物位置情報が必要となる．本研究

では，その基礎レイヤとして，電子地図データ 17) 18)を使用

する．熱需要の使用形態は，建物の使用用途に依存してい

る．したがって，より精度の高い熱需要分布を作成するた

めには，建物別に建物用途を分類しなくてはならない．こ

れまでの既往研究は，市町村が整備する電子データ 15)また

は実地調査 16)をもとにした熱需要を推計している．しかし，

本研究では，より広範な地域に対する需要推計を可能とす

るため，電話帳データを利用した業種分類法 19)を適用した．

図 1 エネルギーシステムの多層レイヤ構造

2


図 2 熱需要分布のマッピング手法

表 1 熱需要原単位 20),21),22)

Building type Area range UnitAnnual

heatdemand

Spaceheatingdemand

Hotwater

demandOffice ～300m2 [MJ/m2] 92.1 84 8.1

300～2,000m2 [MJ/m2] 106.1 50.4 55.6Public office 300～2,000m2 [MJ/m2] 346.6 212.8 133.8

300～2,000m2 [MJ/m2] 166.3 124.7 41.6Walfare facilities - [MJ/m2] 742.2 269.6 472.6School - [MJ/m2] 50.2 49 1.2Residence - [GJ/house] 44.8 20.8 24.0

電子地図データがもつ建物主名称と，電話帳に記載される

電話帳名称のデータ結合手法として，全文検索アルゴリズ

ムの一種である N-gram を使用する．N-gramとは，語句を

N 文字ずつの文字列に分割，比較し，定量的な指標である

類似度に基づいて，データの結合を判断する手法である．

類似度は次式によって表される．

ji

ijjiji mm

nnS

+

+=

,,, (1)

ここで， im はテキスト iから取り出された文字数 Nの文字

の個数， ijn は im と一致する jm の個数をそれぞれ表す．本

解析では N＝2 として，二つの語句を二文字のまとまりで

比較し，類似度を測定する．データ結合の閾値は，類似度

0.5とする．

つぎに，建物の用途別に熱需要原単位を整理する．設計

対象とした熱需要は，燃料を利用した暖房•給湯用需要であ

る．本研究では，各施設のボイラや給湯器等，化石燃料を

用いる熱源機器を地域熱供給にて代替することを想定した

ので，電力による暖房需要は除外する．家庭部門及び業務

部門の需要は，それぞれ世帯及び延床面積に相関がある 23)．

そこで，家庭部門は，世帯ごとに原単位を与えて需要を推

計し，業務部門は，延床面積に原単位を乗じて，需要を推

計する．建物別の延床面積は，電子地図データの建物ポリ

ゴン面積を GIS 上で計測し，これに階数情報を積算して求

める．建物用途別の熱需要原単位は，文献から表 1 に示す

ように算定する 20),21)．ここで業務部門は，月別の燃料消費

量の小値を給湯需要とし，暖房期間の電力を除く総熱需

要との差分を暖房需要とする 24)．また，暖房期間は 11月か

ら 4 月と仮定する．さらに，時間別熱需要は，月別熱需要

を 1日あたりに換算し，時間別の需要変動パターン 22)を乗

じて，推計する．

後に，整備された業種別建物分布と，算出した熱需要

3


原単位を GIS 上で結合させ，世帯数または延床面積を用途

別原単位に乗じて，熱需要分布を可視化する．

３．需要マップを用いた地域熱供給システムの設計

3.1 システム設定

図 3に設計対象とするシステム範囲を示す．設計範囲は，

山元からの丸太伐採，丸太輸送網，チップ化施設，チップ

輸送網，ボイラによる熱変換，熱供給導管である．

本地域熱供給システムは，地域内で発生する木質バイオ

マスをチップ化し，燃料として使用する．熱源は，実際の

事例を参考に生チップ対応型ボイラとする．各種データは

カタログ値 25)を参照する．燃料は生チップであるため，乾

燥工程は天然乾燥で対応可能である．したがって，乾燥に

おけるエネルギー消費と必要経費は計上しない．含水率は，

天然乾燥により 64%-wetから 54%-wetに変動する 26)と仮定

する．チップの発熱量 LHVbiomass は含水率を考慮し，6.53

MJ/kg とする．また，木質チップボイラは無人運転が可能

と考え，人件費は計上しない．燃焼後の焼却灰についても

肥料等として再利用するとし，処理費用は計上しない．

3.2 ネットワークの設計手法

資源の輸送経路及び熱供給の導管は，GIS を用い，地域

の実際を考慮した適な経路レイアウトを設計する．適

化ツールは，ArcGIS10.1®と拡張機能の ArcGIS Network

Analyst®を使用し，短経路検出アルゴリズム Dijkstra法に

より解析する．資源の輸送経路設計では，輸送時間小化

を目的とし，熱供給導管網の設計では，輸送距離小化を

目的とする．なお，熱導管は，他のユーティリティ配管と

同様に，道路網に沿って敷設される主管と，道路網に依存

せずに，主管から直線距離で設置する枝管で構成される．

導管径の算出方法については後述する．

3.3 供給熱量の決定

上述の手法により入手した熱需要分布及び導管延長距離

を使用し，需要と熱損失に応じた供給熱量を(2),(3)式より決

定する．Lpipeは，適化によって求めた導管延長[m]を表す．

また，熱を生み出すために必要となる木質チップの量は，

(4)式から求める．

∑ +=i

hih QDQ )( loss,hour, (2)

3600pipepipesoil

airreturn

pipesoil

airsupplyloss ××

⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎝

⎛

+

−+

+

−= L

RRTT

RRTT

Q (3)

図 3 バイオマス地域熱供給システムの設計範囲

biomassboiler

hour,

biomass1

LHV

Q

B hh

⋅=∑η

(4)

hourh,Q ：1時間あたりの供給熱量[MJ/yr]

hiD , ：建物 iの時間当たり熱需要[MJ/h]

lossQ ：熱損失[MJ/h] ηboiler:ボイラの熱効率[= 0.8]

suplyT ：供給熱媒温度 [K] returnT ：還り熱媒温度[K]

airT :外気温 [K] soilR ：土壌の熱抵抗 [m•K/W]

pipeR :熱導管の熱抵抗 [m•K/W] pipeL :熱導管の長さ[m]

Bbiomass:バイオマス供給量 [kg/yr]

熱供給導管は，往き 80 °C，還り 40 °Cの往復 2管式とし，

直接埋設方式を採用する．熱導管は深度 1m に埋設して，

熱伝導率 0.04 W/m•K の断熱材を使用するとした．供給熱

媒として温水を使用しているため，熱導管の管材は架橋ポ

リエチレンとする 27)．架橋ポリエチレン管は，低温水に対

応し，国内では温泉水の引き込みに利用される．柔軟な形

状を持つため，設置が比較的容易で安価である．設置コス

トは実例に基づき，35,000円/m3)を用いて解析して，設置コ

ストが増減した場合について考察する．各需要側での熱交

換器や貯湯器の設置費用は，建て替えや改築に合わせて導

入するものとして計上しない．

3.4 バイオマス資源の収集方法の設定

対象資源は，地域内で発生するスギ間伐材とする．伐採

方法は，列状間伐，ウインチ引下げ集材とする．また，チ

ップ加工機は，電力を動力源とした木材破砕機である．木

材破砕機の設備容量は，別途チップを商品販売することも

考慮して，要求される需要量に対し 50 %の余裕をとってい

る．チップ加工工程では，加工所内での丸太やチップの移

動に消費される車体燃料を考慮する．バイオマス資源の収

集及びチップ化に関わるパラメータは文献値を用いる 9)．

輸送用車体は，中型 4tトラックを使用する．

3.5 評価手法

バイオマス地域熱供給システムの性能は，エネルギーと

経済性の観点から評価する．システム全体のエネルギー消

費量 Etotalは(5)式から得る．式の各項は(6)-(9)式によって表

される．輸送用燃料消費量は，需要分布から導かれた導管

4


延長と，輸送距離に基づく．燃料消費量は，改良トンキロ

法 28)を用いて算出した．ボイラ消費電力はカタログ値 25)を

参照する．おもな設定パラメータを表 2にまとめる．発電

部門で消費されるエネルギー消費量は変換効率40 %として，

一次エネルギー消費量に換算する．

€

E total = Eharvest + E trans1 + Echipping + E trans2

+ Eboiler_elect + Epump

(5)

€

Eharvest = eharvest × γ biomass × Bbiomass (6)

€

E trans j = FC × Lroad, j × HHVlightoil × N truck, j (7)

€

Echipping = echipping × γ biomass × Bbiomass (8)

Ei: 工程 iのエネルギー消費量 [MJ/yr]

harvest: 収穫工程 trans j: jの輸送工程

chipping: チップ化 boiler_elect: ボイラ動力

pump: ポンプ動力

e i: 工程 iの単位材積あたり消費エネルギー[MJ/m3]

biomassγ :比重[=0.943 m3/t]

FC :トンキロあたりの燃料使用量[L/km•t]

€

Lroad, j : jの輸送距離 [km]

€

N truck, j : jの往復回数

j: 1 (間伐材輸送) または 2 (チップ輸送)

HHVlightoil: 軽油の高位発熱量 [=37.7 MJ/L]

また，ポンプの搬送動力 Epumpは，導管延長を用い，(9)式か

ら算出する．圧力損失は，(10)式に示す Darcy-Weisbach の

式から求める．管摩擦係数は，レイノルズ数の適応範囲を

考慮し，コールブルックの式 29)を使用した．

€

Epump =mh × ΔPh × 3.6ηpump ×ηelecth

∑ (9)

€

ΔPh = λLpipe2dpipe

⋅ρvh

2

2 (10)

hm :1時間あたりの供給流量[m3/h]

hPΔ :圧力損失[Pa] λ :管摩擦係数[-]

piped ：導管半径[m] ρ：熱媒密度[kg/m3] hv ：流速[m/s]

ηpump: ポンプの効率[=0.6]

ηelect: 系統電力の発電効率[=0.4]

システム総費用 Ctotalは，(11)式に示すように，すべての

過程で発生する費用の総和を考慮する．メンテナンス費は，

メンテナンス費率を用い，設備設置費用から導出する．電

力の購入価格 Pelectは 20.83 JPY/kWh30)とする．

表 2 解析パラメータ 28)32)33)

Parameter Value Unit

Harvesting eharvest 9.075 MJ/m3

charvest 3,085 JPY/m3

Transportation FC 0.694 L/(km t)

ctrans 320.9 JPY/(km t)

Chipping echipping 120.1 MJ/m3

MRchipping 25 %

Boiler MRboiler 2 %

Pumping MRpump 2 %

Pipe MRpipe 2 %

€

Ctotal = Charvest +Ctrans1

+Cchipping +Ctrans2 +Cboiler +Cpipe +Cpump

(11)

€

Charvest = charvest × γ biomass × Bbiomass (12)

€

Ctrans, j = c trans × Lroad, j × N truck, j (13)

€

Cchipping = CCchipping × CRFchipping × (1+ MRchipping)+ cchip,fuel × γ biomass × Bbiomass

(14)

€

Cboiler = CCboiler × CRFboiler × (1+ MRboiler )+ Eboiler_elect × Pelect

(15)

€

Cpump = CCpump × CRFpump × (1+ MRpump)+ Epump × Pelect

(16)

€

Cpipe = Ppipe × Lpipe × CRFpipe × (1+ MRpipe) (17)

Ci:工程 iのコスト[JPY]

ci:工程 iの単位あたりのコスト[JPY/unit]

CCk:設備 kの設備費[JPY] CRFk:設備 kの資本回収係数[-]

MRk: 設備 kのメンテナンス費率[-]

バイオマスボイラ，チップ破砕機，ポンプの設備設置費

用は，スケールメリットを考慮する．資本回収係数は利子

率と機器寿命から求める．利子率は 3%とする．設定パラメ

ータを表 3に示す．

€

CCk = CCbase, k ×Capk

Capbase, k

#

$ %

&

' (

sk

(18)

€

CRFk =r⋅ (1+ r)nk

(1+ r)nk −1 (19)

Capbase, k: 設備 kの基準となるプラント規模 [kW]

CCbase, k: 設備 kの基準となる設備費 [JPY]

5


sk：設備 kのスケールファクター[-] r：利子率[-]

nk：設備 kの機器寿命[年]

熱導管の導管径 dpipe[m]とプラント規模 Capboiler[kW]は，

時間別に算出したピーク需要を満足するように決定する．

それぞれ次式によって決定する．対応可能な大流速 maxvは 3.0 mとする 22)．

€

ρ × πdpipe2 × cp × ΔT × vmax ≤Qpeak,hour (20)

€

Capboiler =Qpeak,hour

ηboiler × 3600 (21)

Qpeak,hour：ピーク需要[kJ/h] cp：比熱（=4.2 [kJ/kg•K]）

TΔ :供給温度差[K]

表 3 スケールファクター及び機器寿命 34),35),36),37)

3.6 対象地域

対象地域は，山形県上郡上町である．当町は豊富な

森林資源を持つ中山間地域に位置づけられており，安定

した資源の供給が可能である．ケーススタディでは，都市

計画指定区域の熱需要マップを作成し，熱需要マップに基

づいて地域熱供給システムを設計する．導管熱損失は，

上町 2011年度の気象情報 31)に基づき算出する．また，間伐

材の伐採•収集地点は，実際に施業されている地点と仮定し，

チップ加工施設は実在する施設位置を使用する．

４．解析結果及び考察

4.1 熱需要マップの作成結果

GIS を使用し，電子地図に電話帳データ記載の業種データ

を付加した結果，図 4 に示す最上町都市指定区域の業種別建

物分布図を得た．さらに，熱需要情報を付加し，熱需要マップ

を得た．熱需要マップを図5に示す．都市計画区域の年間熱需

要の総計は，24.5 TJ と推計された．また，道路で囲まれた街区

ごとに，熱需要の密度を求めると最大 2.0 TJ/ha であった．した

がって，従来の地域熱供給導入適地条件 38)である 4.2 TJ/ha に

相当する街区は，本対象地域内には存在しないことがわかった．

図4と図5を比較すると，中心市街地の学校及び役所の熱需要

が年間 80 GJ を超え，最も大きい．そこで，本研究のケーススタ

ディでは，図 5 の太線部に示す，学校及び役所を中心としたエ

リアに，木質バイオマス地域熱供給システムを設計し，低需要

密度地域での導入可能性を評価する．

4.2 熱供給網の仮設とゾーンの設定

図 6に GIS上に設置した供給網を示す．解析ケースは，

熱需要マップに基づき，想定される需要及び熱導管延長の

影響を明らかにするため，次に示すように区分けした．

Case A:(個別設置ケース) ゾーン 1のなかでも熱需要が

高い 4施設にバイオマスボイラを分散設置する

Case B:(小規模熱供給ケース①) 4 施設をバイオマス地域

熱供給システムに接続する

Case C:(小規模熱供給ケース②) ゾーン 1の全施設をバイ

オマス地域熱供給システムに接続する

Case D:(中規模熱供給ケース) ゾーン 2までバイオマス地

域熱供給システムの対象範囲を拡大する

ボイラを熱需要が大きい4施設に個別に設置するCase A

を基準とする．Case Aを除く，3つの地域熱供給ケースの

木質チップボイラは，熱需要が高く，かつ対象範囲の重心

に近い地点を選択して，図 6に示す地点に設置する．各ケ

ースの詳細は表 4に示す．ここで導管熱密度とは，接続さ

れる建物の年間需要を導管延長で除した指標である．導管

熱密度は，熱損失やポンプ動力の決定因子となる導管長さ

を考慮した指標であるため，地域熱供給システムの導入指

標に適する．

図 4 業種別建物分布図

Facility k Capacity

Range

Scale

factor sk

Reference

size Capbase,k

Reference cost

CCbase,k [JPY]

life

nk [yr]

Chipper - 0.78 90 [m3/h] 50,400,000 8

Boiler - 0.70 500 [kW] 55,000,000 30

Pump 0.3-20 kW 0.37 5.5 [kW] 700,000 15

20-200 kW 0.48 30 [kW] 18,500,000 15

Pipe - - - - 30

6


図 5 熱需要マップ

4.3 木質チップ供給コストの解析

道路網データと Dijkstra法を用いて，丸太及びチップの

輸送に要する輸送距離を求めた．解析の結果，資源の調達

地点からチップ加工施設までの距離は 10.3 km，チップ加工

施設からボイラ設置場所までの距離は 3.2 kmとなった．丸

太•チップ輸送経費と丸太の収穫費，チップ加工機の設置及

び運転維持費を計上して，木質チップの供給コストを算出

した．図 7に積み上げコストの比較を示す．参考値は，

大値と小値で幅を持たせている．本地域熱供給システム

の燃料は，地域内資源であるため，輸送費用を削減できる．

おもなコストは，丸太の収集に関わる費用であり，約 50 %

を占める．他の燃料と比較すると，一般的なチップ取引価

格と同程度のコストで木質チップ供給が可能であることが

示された．また，対象地域で一般的に用いられる重油や軽

油の価格と比較して，木質チップの供給コストは安価とな

った．したがって，地域内のバイオマス資源を使用するこ

とによって，ランニングコストを低減できる可能性がある．

図 6 GIS上に設計した供給網及びゾーン設定

Harvesting

Wood log transportation

Chippping

Chiptransportation

0

1

2

3

4

This study

Fuel

cost

per

ther

mal

uni

t[JP

Y/M

J]

Reference price

KerocinepriceOil A

priceChipprice

1.24

図 7 燃料コストの比較

間伐材の利用可能量は LYCS39)を用いて推計した．列状間

伐を表現する全層間伐を想定して，3 残 1 伐の間伐方法に

則って，間伐率を 25%とした．その結果，間伐収量は 1 ha

あたり 114 m3となった．したがって，60年サイクルにて伐

採すると対象地域の間伐収量は年間 6,612 m3となり，これ

ら全量がボイラに投入された場合には，発生熱量は年間 29

TJ (LHV基準)となる．

表 4 解析ケースの分類

SchoolPublicoffice

Office Residense

Case A Individual heating 1 2 2 0 0 - - 3060 -Case B District heating 1 2 2 0 0 490 1920 3060 6.24Case C District heating 1 2 2 4 14 900 2110 3800 4.22Case D District heating 1,2 2 2 18 155 5520 3660 7490 1.36

System ZoneBuilding typolgy by case　[Number of buildings] Total Pipe

length[m]

Peak demand[MJ/h]

Total heatdemand[GJ/yr]

Linear heatdensity[GJ/m]

7


表 5 設計結果

Case A Case B Case C Case D

Boiler capacity Capboiler [kW] 680 544 605 1134

Pipe diameter dpipe [mm] NA 39 39 50

Total heat supply [GJ] 3,060 3,310 4,260 10,510

Heat loss from pipe [GJ] 0 250 460 3020

Chip consumption Bbiomass[t] 590 630 820 2010

Operating rate [%] 16 19 22 29

(w/o heat loss) 16 18 20 21

4.4 各ケースにおけるエネルギー性能評価

設計結果を表 5 に示す．各ケースの熱供給量は，対象地

域の間伐材で供給可能な熱量 29TJ以下となり，地域資源の

みで供給可能となった．Case Aは 120 ~ 240 kWのバイオマ

スボイラを施設ごとに 1台ずつ，計 680kW設置する．一方

で，Case B，C，Dは，550~1130 kW級ボイラ 1基に熱源を

集約する．ここで，稼働率は，大容量で 1 年間稼働した

場合の熱エネルギーに対する，実際の熱供給量の割合と定

義する．結果として，地域熱供給システムケースのボイラ

稼動率は，Case Aが示すバイオマスボイラ個別設置ケース

と比較し，3 ~ 13 %向上した．熱供給量から導管で発生する

熱損失を除いた，正味熱供給量に基づく稼働率を比較した

場合でも， 2 ~ 5 %程度向上することがわかった．これは，

需要に対する設備規模が小さくなったことと，Case C, Dで

は，昼の熱需要が大きい役所等だけでなく，夜に熱需要が

大きい家庭等，需要パターンが異なる需要家を対象とした

ことによって，全体の熱需要が平準化したためと考えられ

る．したがって，地域熱供給システムの導入による負荷平

準化は，低需要地域であっても有効である．ただし，供給

範囲が大きくなるほど，熱損失が及ぼす影響が大きくなり，

平準化の効果が小さくなる可能性がある．なお，パイプは，

(20)式を満たす内径の導管を，実在の製品 27)から選択した．

このとき，年間の導管熱損失は，Case B及び Case Cは 494

MJ/m，Case Dは 512 MJ/mとなった．

Case A，Case Bのエネルギーフローをそれぞれ図 8，9に

示す．投入エネルギーは，ボイラで使用されるバイオマス

由来の熱エネルギーのほかに，丸太伐採，丸太•チップ輸送，

チップ化施設では，軽油が使用され，ボイラと熱導管では，

熱源の補助動力とポンプ動力として電力が使用されている．

また，損失エネルギーとして，発電所での熱損失とバイオ

マスボイラからの熱損失，導管にて発生する熱損失を考慮

している．Case A，B の一次エネルギー総供給量は，それ

ぞれ 5.4 TJ，4.8 TJとなり，小規模なバイオマス地域熱供給

システムは，バイオマスボイラの個別設置ケースに比べ，

エネルギー供給量を削減できる結果を得た．Case Bでは，

地域熱供給によるポンプ動力や導管熱損失が発生するが，

バイオマスボイラの稼動に用いられる電力は 1/3 まで削減

される．その結果，小規模なバイオマス地域熱供給システ

ムでは，導管熱損失やポンプ動力に要するエネルギー供給

量は増加するが，ボイラ稼動の電力削減量が大きいために，

個別暖房システムに比べて一次エネルギー総供給量は削減

された．

供給範囲を拡大したCase Cの一次エネルギー総供給量は

6.3TJとなった．導管熱損失が増加したので，発電損失，ボ

イラ熱損失，導管熱損失を総和した熱損失の割合が Case B

図 8 エネルギーフロー(Case A)

図 9 エネルギーフロー(Case B)

8


0

1

2

3

4

5

CaseA Case B Case C Case D

Syst

em co

st p

er th

erm

al u

nit[

JPY

/MJ]

2.92

Fuel cost

Initial cost ofpipe & pump

Pipe & pump O&M

Initial cost of boiler

Boiler O&M4.46

3.05

3.96

図 10 システム費用の内訳

の 29%から 32%に増加した．もっとも供給範囲が広い Case

D では，導管熱損失がさらに増大し，一次エネルギー総供

給量 17.2TJに占める導管熱損失の割合は 16%，全熱損失は

45 %に達する．この導管熱損失の割合は，Case Bの 4%，

Case Cの 7%に比べて非常に大きい．

丸太・チップ輸送等のチップ供給に要するエネルギー消

費が一次エネルギー総供給量に占める割合は，すべてのケ

ースで約 3%となった．サプライチェーン全体のエネルギー

投入及び損失は，バイオマスの収集•輸送過程よりも地域熱

供給導管の熱搬送過程で発生している．したがって，さら

にエネルギー効率の高いシステムを設計するためには，熱

供給網の適化が有効である．具体的な方策として，市街

地のコンパクトシティ化による需要の集約や，適な熱供

給インフラの整備が考えられる．

4.5 各ケースにおける経済性評価

各ケースの単位熱量あたりのシステム費用の内訳を図 10

に示す．ここで，ボイラ，パイプ及びポンプの運転維持費

は，(15)式，(16)式及び(17)のメンテナンス費率 MRiと，電

力消費量 Eboiler_elect，Epump_electの項と定義する．それぞれの

設備費は，(15)式，(16)式及び(17)式から運転維持費を除い

た費用であり，燃料費は，(11)式の総費用からボイラ費用，

パイプ費用，ポンプ費用を除いた費用である．各ケースの

総費用を，熱供給量で除算することで，単位熱量あたりの

システム費用を算出した．Case Aは，4施設の平均熱単価

を示している．システム費用はそれぞれ，3.96 JPY/MJ，2.92

JPY/MJ，3.05 JPY/MJ，4.46 JPY/MJとなった．この結果か

ら，木質バイオマスボイラを分散設置するよりも，小規模

な地域熱供給システムがコスト的に優位となった．

Case Aが示すバイオマスボイラ個別設置ケースでは，ボ

イラ設置費用がも多く，平均熱単価の約 40 %を占める．

したがって，バイオマスボイラの設置に補助金を導入する

ことによって，コスト競争力は高まる．しかし，Case B，C

が示すバイオマス地域熱供給システムのコスト構造は，燃

料費が約 40 %を占めても多く，つぎにボイラ設置費用，

熱導管設置費と続く．ボイラの運転に要する電力消費量

Eboiler_electは，参考文献25)の諸元表に記されている所要動力

を用いて算出する．Case Aでは，所要動力が 4.5-5.3kWの

ボイラを 4 台設置するので，規模が大きいボイラを 1 台設

置する Case B, C, Dに比べて，合計の所要動力が大きくな

った．そのため，Case B, C, Dの，熱供給量あたりのボイラ

の電力消費量は，Case Aに比べて減少する．その結果，ボ

イラ設置費用及び電力コストが減少するので，Case Aに比

べて安価となった．また，ボイラの設置費用及び運転維持

費が大幅に減少したため，Case B, Cの熱単価は，Case Aに

比べて安価となった．したがって，バイオマス燃料の調達

費用を低減することが，バイオマス地域熱供給システムの

導入可能性にも影響を与える．Case Cでは，導管の増設

によって，導管とポンプ設置費用が増大する一方で，熱負

荷の平準化に起因する稼動率の向上とスケールメリットに

よって，単位熱量あたりのプラント設置費用は減少した．

総和として，個別システムのシステム費用と比べ，安価な

熱単価での熱供給ができる．ゾーン 2の需要を加えた Case

D では，導管設置費用がボイラの設置費用を上回り，燃料

費とほぼ同等のコストを計上する．Case Dのように，さら

に需要密度が低い地域を対象とする場合には，導管の設置

費用の低減策等を実施して，コスト競争力を高める必要が

ある．一方，本研究では導管の設置費用を 35,000円/mとし

たが，100,000円/m以上となる場合もある 40)．Case Aと Case

B を比較すると，導管の設置費用が 165,000 円/m 以下の場

合には，小規模な地域熱供給システムがコスト的に優位と

なる．

後に，バイオマス地域熱供給システムの導入適地条件

を考察する．個別設置ケースに比べ，コスト優位であった

Case B，Case Cの導管熱密度は，それぞれ 6.24，4.22 GJ/m

である．また，個別設置ケースに比較し，割高な熱単価で

あった Case Dの導管熱密度は 1.36 GJ/mである．したがっ

て，導管熱密度を導入適地の指標と考えると，4.2 GJ/m 以

上の導管熱密度が想定される需要地域では，地域熱供給シ

ステムを適用した，面的なバイオマス利用が有効となる．

バイオマスボイラの導入施策が立案された際には，周囲に

存在する導入適地を把握し，小規模な熱供給システムを計

画することによって，余剰投資やエネルギーの余剰投入を

軽減することができる．

５．おわりに

本研究では，地理情報システムを利用し，熱需要分布を

可視化した．また，熱需要マップの応用手法として，需要

9


分布を考慮したバイオマス地域熱供給システムを設計し,

資源調達から熱供給までのサプライチェーンを考慮した，

低需要密度地域におけるバイオマス地域熱供給システムの

エネルギーフローとコスト構造を明らかにした．分析の結

果として次の結論を得た．

•バイオマスボイラの制御用消費電力は，導管熱損失を上回

ることが考えられるため，設計段階において，とくに考

慮が必要である．

•地域内資源を利用したバイオマス地域熱供給システムは，

バイオマスの収集•輸送過程に比べ，熱搬送過程で 2倍以

上のエネルギー投入•損失を発生させる．

•本研究で設計した小規模なバイオマス地域熱供給システ

ムは，熱単価約 3.1 JPY/MJで熱を供給することができ，

木質バイオマスボイラを個別設置するケースと比較して，

コスト的に優位となった．

•バイオマス地域熱供給システムのコスト構造では，燃料費

が 40 %を占めても多いため，資源調達費用の低減がコ

スト競争力の向上に有効である．

•導管熱密度 4.2 GJ/mの需要地域では，バイオマスボイラを

個別設置せず，小規模な地域熱供給システムを導入する

ことが推奨される．

•導管設置費用の影響を考察した結果，165,000円/m以下の

場合には，小規模な地域熱供給システムがコスト的に優

位となった．導管設置費用が大幅に増減した場合には，

異なる結論が得られる場合も考えられる．

低需要密度の中山間地域では，市街地であっても，地域

熱供給エリアを一意に決定することは難しい．したがって，

熱需要を空間的に把握し，適当な需要家を選択する必要が

ある．この際に，本研究が示す，熱需要マップを設計ツー

ルとして使用する手法が有効となる．

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