FIP制度における不確実性と定量評価の重要性：前編

2022年4月にFeed-in Premium（FIP）制度がスタートした。再生可能エネルギー（再エネ）の市場統合とさらなる普及拡大の両立を目指す制度である。Feed-in Tariff（FIT）制度では再エネ発電事業者は固定価格での電力買い取りが保証されていたが、FIP制度の下では市場統合に伴う新たな不確実性が発生することになる。

図1に再エネ発電事業における収入構造の概観を示す。発電収入は基本的に「発電量×単価」で構成され、FIT制度では単価が固定価格であった。そのため出力抑制など発電量の変動が主な不確実要素であったが、FIP制度では各単価要素の価値を自ら市場や相対で取引する必要がある。すなわち、それぞれの単価要素についての収益機会やリスクを把握した上での事業判断が求められることになる。

従来に比べて再エネ発電事業の難易度が上がるため、こうした不確実性にうまく対応できなければ事業や融資の判断が難しくなり、日本全体として再エネ導入の停滞につながりかねない。温室効果ガス削減目標の達成に向けたさらなる再エネ導入拡大の要請に対して、不確実性に対処するための情報や分析・評価が一層重要になっている。

本コラムではFIP制度に伴う不確実性の中でも「プロファイルリスク」と呼ばれるリスクについて、その概要と定量評価例を紹介したい。プロファイルリスクは発電設備の発電パターン（プロファイル）、kWh価値単価、およびFIP制度で得られるプレミアム単価の3要素が絡むことで発生する不確実性である。また、後編では定量評価の応用として、モンテカルロシミュレーションを用いたプロファイルリスクの確率的評価手法を例示する。

プロファイルリスクが発生する構造を具体的に例示するため、図3のように仮想的に4コマの時間帯における卸市場価格、エリア平均プロファイル、個別設備プロファイルを想定する。この時、エリア平均プロファイルを前提にした合計収入単価（1）は10円／kWhとなり基準価格と一致する。他方、個別設備プロファイルで得られる合計収入単価（2）は9円／kWhであり、エリア平均プロファイルを前提にした収入に対して1円／kWh低くなる。この計算例は構造の理解のしやすさを重視して大胆に細部を捨象している点に留意が必要であるが、これがプロファイルリスクの発生メカニズムのイメージである。

この仮想的な想定ではプロファイルリスクの影響が1円／kWhであったが、実際の事業・融資判断では現実的に発生し得る乖離水準を把握することが重要となる。個別設備プロファイルは地点によって変化するため一般化が難しく、利用可能な公表データにも限界があるが、以降では一定の想定を置いた上で過去実績データを活用したプロファイルリスクの試算例を示したい。

本試算は個別設備プロファイルとして東北エリアの平均を仮定した試算ではあるが、一定条件下ではプロファイルリスクとして年間数%程度の収入変動が発生する可能性が示唆された。こうしたリスクの定量化が、事業計画策定や融資の際に重要な判断材料の一つとなるだろう。将来的に出力抑制や卸市場価格0.01円／kWhの発生頻度が高くなる場合には、プロファイル乖離がより大きな影響を与える可能性もある。

なお、本試算は2020年度の単一年度断面データに基づいた結果であるが、エリア平均プロファイルと個別設備プロファイルの関係は時系列的に変化し得る。一般に発電事業は数十年の事業期間となることを考えた場合、単一年度断面のみならず、時系列的な不確実性を加味したより総合的な評価が望まれる。後編「モンテカルロシミュレーションによるFIPプロファイルリスクの確率的評価方法例」では、応用分析として確率的な評価方法例を紹介したい。