太陽光発電予測サービス

本サービスでは高精度な太陽光発電予測により、小売電気事業者向けの電力調達計画の
作成サポートやコーポレートPPA・自己託送による再エネ電力の調達を支援いたします。

太陽光発電の発電予測サービス

本サービスでは高精度な太陽光発電予測により、小売電気事業者向けの電力調達計画の
作成サポートやコーポレートPPA・自己託送による再エネ電力の調達を支援いたします。

太陽光発電の発電予測がなぜ必要か

FIT制度においては、「インバランス特例制度①※1」によって発電事業者は発電計画を作成・提出する必要はありませんでしたが、本来、発電事業者(又は小売電気事業者)は送電線に流す電力量の計画を作成・報告し、誤差を精算する責務があります。

※1    FITインバランス特例制度①は、一般送配電事業者が発電量を予測するため、発電事業者が発電インバランスを負担することはありません。

具体的には発電量調整供給契約を一般送配電事業者と締結し、発電計画を提出し発電インバランスを精算する義務を負います。

FIT制度では必要がなかった発電予測ですが、非FIT太陽光発電所を系統に連系するためには、その発電所の発電量を30分単位で予測して発電計画(発電販売計画)を毎日、電力広域的運営推進機関(OCCTO)に提出することが必要です。

太陽光発電の発電量予測が必要な事業者

計画値同時同量の達成には予測精度が重要

非FIT太陽光発電所を系統に連系するために一般送配電事業者が所有する送配電網を経由して送電する場合、発電計画と発電実績を30分単位で一致させること(計画値同時同量の達成)が求められます。太陽光発電のような自然変動電源を利用する場合は、発電に関する高度な予測ノウハウが必要です。

当社では気象予報士が開発した独自の発電予測技術により、太陽光の発電量を30分単位で高精度に予測をすることができますので、 電力小売りの全面自由化以来「FITインバランス特例制度②(※2)」を採用し、発電計画を作成・提出し続けています。

(※2)FITインバランス特例制度②は、FIT太陽光発電所の電力を調達する小売電気事業者が自ら発電量を予測し発電計画を作成します。発電インバランスは、需要の30分同時同量と同様にインバランス単価によって過不足調整がなされます。発電実績が計画を下回った場合は、インバランス補給を受け不足インバランス料金を支払います。発電実績が計画を上回った場合は、インバランス買取を受け余剰インバランス料金を受取ります。インバランスを低く抑えるためには発電量30分値の予測精度を高めることが求められます。

単体予測・バルク予測とは

規模の大きな発電所は発電所単位で個別の発電バランシンググループ(発電BG)として取り扱うのに対し、 低圧の発電所は複数の発電所をまとめた発電所群を1つの発電BGとして取り扱うことが一般的です。 インバランスの計算は発電BG単位で行われるため、当社では発電BGの構成に合わせて発電予測も 2種類の方法を採用しています。1つは単体の発電所の発電量を予測する「単体予測」、もう一つは 複数の発電所の発電量を纏めて予測する「バルク予測」です。

単体予測

1つの太陽光発電所の発電量を予測

バルク予測

複数の太陽光発電所を纏めて発電量を予測

気象予報士が開発した太陽光発電予測の流れ

過去の予測値と実績値の関係を学習し、統計的に誤差を補正することで、自動的に精度を改善します。

気象庁の日射量予測

気象庁の数値予報では、地表面の大気を格子状の多数の空間に分けて、その空間毎に物理現象の時間変化を計算することで、任意の地点・時刻の雲の状態が予測できます。この気象庁の数値予報の計算結果には日射量予測も含まれます。ただし、この日射量予測は水平面に対しての日射量であり、傾斜した太陽光パネルが受ける日射量とは異なります。 この違いは特に太陽高度が低い冬季に顕著に表れます。 このため、気象庁の日射量予測をそのまま用いて太陽光発電の発電量を正確に計算することはできません。

気象庁の数値予報モデル

気象庁の全球モデルGSMの予測解像度は下記の通りです。

数値予報は、解析的に解けない物理学の方程式をコンピュータによって数値的に解いて、風や気温などの将来の大気の状態を予測する方法です。
地球を覆う大気を細かく格子状に区切り、世界中の観測網から収集した観測データに基づいて、各格子点に気圧、気温、風などの初期状態を作ります。 これをもとに未来の気象状況の推移をコンピュータで計算します。この計算に用いるプログラムが「数値予報モデル」です。

エコスタイルの発電予測

当社の太陽光発電予測は、気象庁の数値予報と計測された発電実績をもとに計算されています。言わば、気象庁の数値予報を発電実績に基づいて補正した発電量ガイダンス※3です。
補正手法としてカルマンフィルタ※4を用いています。 カルマンフィルタでは、発電量を目的変数とする回帰式を作り、その係数(説明変数の重み)が、過去の予測誤差によって都度更新されます。回帰式を日々最適化して発電予測を計算しています。 太陽光発電予測では、日射量予測に基づいて発電予測を計算する間接予測が一般的ですが、当社では発電量を直接予測する手法を採用しています。

(※3)ガイダンスとは、数値予報の出力結果を元に、数値予報モデルの分解能より細かい地形の効果や、数値予報モデルの系統的な誤差等を主に統計的に補正する手法です。
(※4) カルマンフィルタとは、状態推定の理論であり、気象庁では数値予報を補正する手法として、気温予測や風向風速予測の補正に使われています。

発電インバランスコントロール

計画値同時同量のもとでは、計画値と実績値との大小関係によってインバランス量が決まります。インバランス不足量とは発電計画よりも発電実績が小さいときに発生する両者の差分です。インバランス余剰量とは発電計画よりも発電実績が大きいときに発生する両者の差分です。このようなインバランスによる発電量の過不足は一般送配電事業者による補給と買取によって調整されます。

太陽光電力の販売価格とインバランス単価には概ね以下の関係が成立します。

インバランス余剰売りが減る替わりに、販売量が増えたとしても、インバランス不足補給費次第では、 必ずしも粗利が増えるとは限りません。 また、インバランス不足補給が減ったとしても、販売量も減ってしまえば、インバランス余剰売りが増えても 粗利が増えるとは限りません。

結局、予測誤差を最小化することが最適解であり、インバランスコスト低減と販売量の増大を同時に達成できます。 インバランスゼロこそが理想であり、予測誤差を最小化することが粗利を最大化する方法だと考えられます。

茨城県水戸市にある自社発電所の発電予測結果

適中率77.9%

発電予測は、①前々日午後、②前日朝、③前日午後、④当日朝の最大4回、更新することが可能です。 新しい予測ほど予測精度は高い傾向にあります。お客様の業務運用に合わせた予測を選択いただけます。

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