研究の概要

AIデータセンターと製造業の電化（石油精製等）が重なる電力需要急増に対し、電力系統投資をどう計画すべきか。テキサス大学オースティン校（UT Austin）のJiyong Leeら研究チームは、ERCOT（テキサス電力網）の特性を参照した合成グリッドを用いて、7年間の多期間最適化モデルを構築した。発電・蓄電・送電容量への最適投資プロファイルを時間単位の電力需給と組み合わせて算出し、データセンター・電化製造業という「大口新規負荷」が系統計画に与える影響を定量化した。

主な発見・成果

計画期間終了時点でデータセンターが電力需要の17.5%、電化石油精製が4.7%を占めるシナリオにおいて、**最適な発電容量増設率は83.6%**という結果が得られた。工期が短い太陽光・蓄電池が優先的に選ばれる一方、建設期間の長さが技術選択・投資タイミングに大きく影響することが明らかになった。電力インフラへの大規模先行投資の必要性と、工期リスクを考慮した柔軟な投資戦略の重要性を示している。

実務への応用

製造業・データセンター事業者の双方に重要な示唆を与える。①工場電化（石油精製・熱プロセス等）を計画する製造業者は、系統制約が深刻化するタイムラインを把握し、自家発電（オンサイト太陽光・蓄電池）の先行導入を検討する必要がある。②データセンター投資家・立地選定担当者は、電力系統の空き容量ではなく「追加投資計画との整合性」で立地リスクを評価すること。③電力調達担当者は、PPA・長期契約の設計において系統増設コストの分担構造を考慮すること。