ガスタービン複合サイクル（GTCC）と固体酸化物電解槽（SOEC）を結合した水素貯蔵深度負荷調整（定格容量の30％未満）のモデルを構築し、水素貯蔵による再生可能エネルギーの消納におけるシステム内の電熱資源の高効率なマッチングの可能性を検証した。機械学習を用いてGTCCの変動運転時の発電出力を予測し、余熱ボイラーモデルで蒸気パラメータを計算し、SOECの熱化学モデルと組み合わせて水素製造時の電力消費および熱消費を計算した。結果は、SOECの電解電圧と水素生成量が入力電力の変化に迅速に応答でき、水素生成の熱慣性による温度差が25～27℃で安定することを示した。調整深度（再生可能エネルギー消納量と定格容量の比率）が50％から100％に増加すると、貯蔵負荷調整システム全体の効率が47.8％から55.3％に向上した。GTCC-SOECによる再生可能エネルギー消納により、水素製造の総エネルギー消費が6.7kJ/m³から5.8kJ/m³に低減され、13.4％の低減となった。SOECの水素生成熱消費は水素生成電力消費の約80％であり、結合水素システムの効率はGTCC単独負荷調整発電効率よりもわずか3.15％～3.34％低かった。調整深度が1％向上するごとに水素量は約0.1t/h増加し、天然ガス燃焼によるCO₂排出は0.64t/h削減された。貯蔵コストと天候影響を考慮すると、1日8時間運転時に風力・太陽光のピーク発電時間が0から1.5時間に増加すると、水素混合率は30％に達し、貯蔵放出サイクルの平均効率は基準値の56.7％から62.5％に上昇した。再生可能エネルギーの1日あたりの送電時間が2.5時間に達すると、貯蔵放出サイクルの平均効率は67.1％に達する。貯蔵負荷調整補助金と電力価格の比率が0.2未満の場合、コスト収益率は貯蔵と送電電力量比の増加に伴い一旦低下後に上昇傾向を示し、比率が0.2を超える場合は、コスト収益率は増加し続けた。

複合サイクル発電;余熱ボイラー;深度負荷調整;固体酸化物電解槽;動的モデリング