過去10年間で、洋上風力による発電量は毎年30%増加しました。
しかし、この成長にもかかわらず、洋上風力が世界の電力供給に占める割合はわずか1%にとどまっています。
洋上風力は再生可能エネルギーを効率的に生み出せるものの、浮体式洋上風力発電は非常に高額であるため、コスト効率はあまり高くありません。
英国王立工学アカデミーのスーザン・ゴーベネックは、AIと機械学習のソリューションを活用した新技術の開発によって、この状況をどのように変えられるかを解説しています。
2010年以降、風力エネルギーは世界的に持続的な成長を遂げており、洋上風力による発電量は毎年ほぼ30%ずつ増加しています。世界各国は、増大する需要に対応し、排出量を急速に削減するため、再生可能エネルギーの供給を速やかに拡大する必要があります。こうした緊急性にもかかわらず、浮体式洋上風力発電が供給している電力は、現在、世界の電力供給の1%未満にとどまっています。
風力発電所の建設に適した、水深の浅い有望な立地の多くはすでに開発が進められています。しかし、以下の世界の設備容量のグラフが示すとおり、洋上風力の潜在力は依然としてほとんど活用されていません。
陸上風力と洋上風力の設備容量の比較
この未活用の潜在力の理由は、風の80%は水深60メートルより深い、さらに沖合の海域で途切れることなく吹いており、海底に固定したタービンの建設は困難です。
その解決策となり得るのが、浮体式洋上風力発電所です。では、何がその普及を妨げているのでしょうか。
浮体式風力発電所
既存の洋上風力タービンのほんのわずかな例外を除き、すべてのタービンは、海底に固定された基礎によって海底に設置されています。その基礎の多くは、海底からタワー上部へとつながる大型の鋼管パイルです。こうした、いわゆる着床式タービンは、水深50〜60メートルまでに設置が限られています。
しかし、近年のプロジェクトでは、スコットランド沖の「Hywind」やポルトガル沖の「Windfloat」を含め、浮体式風力タービンの建設が可能であることが示されています。Hywind（スコットランド沖）およびWindfloat（ポルトガル沖）。6メガワットの単一のタービン（Hywind発電所で使用されているものと同様）は、英国の4,000世帯に電力を供給するのに十分な電力を生み出せます。
しかし、世界人口が2050年までに90億人に達する中で、同等の家庭用電力を供給するには、約50万基の洋上風力タービン（現在の基数の100倍）と、将来のエネルギー需要に対応するための追加の設備容量が必要になると考えられます。
残念ながら、浮体式洋上風力発電は技術的には実現可能であっても、経済的には成り立ちません。洋上での作業はすべて高額です。1ギガワットの着床式風力発電所を建設するには、必要な現地調査の費用だけで約1,500万ポンドに達します。発電所の設置と試運転には約6億5,000万ポンドかかり、運用・保守にかかる継続的なコストは年間約7,500万ポンドです。耐用年数は約25年とされており、その終了時には解体のためにさらに3億ポンドが必要になります。
しかし、浮体式洋上風力発電所は、設計と技術の初期段階にあるため、さらに高額です。2019年の洋上風力エネルギーの供給価格は1MWhあたり36〜45ポンドでしたが、現在の浮体式風力のオークション価格は、その2倍以上となっています。
洋上構造物も非常に大型です。Hywindの6メガワット・タービンの直径は154メートルで、各ブレードの長さはA380旅客機の翼幅と同じです。Siemens Gamesaの10メガワット・タービンのローター直径は193メートルであり、米国国立再生可能エネルギー研究所の15メガワット参照タービンの直径は240メートルです。このような規模のインフラを海上で建設、設置、運用、監視、保守、解体することは、決して容易な仕事ではありません。
エネルギー企業は沖合の遠方で事業を行うことが多いものの、単一の浮体式風力タービンが生み出すエネルギーは、単一の洋上石油・ガス掘削リグと比べてはるかに少なくなります。両構造物の規模にもよりますが、稼働期間全体で見ると、その差は1,000分の1程度に及ぶ可能性があります。そのため、再生可能エネルギーから同量のエネルギーを得るには、はるかに多くのインフラが必要になります。洋上風力タービンを沖合に設置し、そこで運用し続けるコストを、洋上の石油・ガスによるエネルギー生産コストと同等にするには、大幅な低減が必要です。
再生可能エネルギーへの移行を進めるうえで、従来の洋上エンジニアリングから学べることは多くあります。しかし、必要なコスト削減は、同じ方法を繰り返すことや、既存の手法や技術の効率を高めるだけでは実現できません。
コスト効率の高い浮体式洋上風力発電所のための技術ソリューション
そのため、浮体式洋上風力発電をコスト効率よくするには、新技術が必要になると考えられます。たとえば、海底の調査から、浮体式風力タービンの運用、点検、保守に至るまでの洋上エンジニアリング作業に、ロボットやその他の自律型技術を活用することで、作業員のリスクを低減し、これらの複雑なシステムをより効率的に管理できる可能性があります。
今日建設されている広大な発電所や、将来計画されている発電所では、人による定期的な点検は非現実的です。その代わりに、浮体式洋上風力発電所のあらゆる部分に組み込まれたスマートセンサーにより、構造物の状態を継続的に評価することができます。
機械学習は、データを用いてコンピューターが自律的に判断できるようにする技術であり、設計時に最も効率的なアンカーを特定したり、運用中に係留索が破損するおそれがあるかどうかを把握したりするために活用できる可能性があります。
すでに機械学習は、気象データを用いてタービン・ブレードの角度を制御し、発電量を最大化したり、強風や嵐による損傷を防いだりすることに利用されています。物理学と機械学習を組み合わせた新しい手法により、より少ないデータでも信頼性の高い予測が可能になっており、データの収集が難しい洋上では特に有用です。
英国政府が、調査を開始し、気候変動に対処しうる技術革新の種類を検討する中で、洋上風力は最初に検討されるべき分野です。将来の技術への投資により、浮体式洋上風力発電所は、英国と世界の再生可能エネルギーの設備容量を飛躍的に高める一助となる可能性があります。
