四国電力，四国総合研究所
研究期報１０４（2016年6月）
２７－３９ページ

太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化㈱四国総合研究所 電力技術部

キーワード：

太陽光発電
出力推定
出力予測
気象庁数値予報
衛星雲画像

Key Words：

瀧川喜義

Photovoltaics
Output Estimation
Output Prediction
JMA-GPV
Satellite Cloud Image

Development and Practical Use of Estimation and Prediction System of PV.

Shikoku Research Institute, Inc., Electric Power Technologies
Kiyoshi Takigawa

Abstract

Photovoltaics (PV) are rapidly spreading, since they are clean renewable energy and don't emit CO2. However,when PV systems are introduced in large quantities, there are concerns about the potential effects on the operationof electric power system, because their output are changed according to the weather and we can't control them. We
need to effectively use their generated power in the planning and controlling of an electric power system.
We developed the estimation system of PV output in real time using measurements of solar radiation and cloud
images of meteorological satellite. And we developed the prediction system using JMA-GPV and cloud images of
meteorological satellite.
In this paper, we explain these estimation and prediction method and practical use system.

－27－

太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化

1. はじめにるように、気象衛星ひまわり 7 号の可視画像（以太陽光発電(PV)は発電中に二酸化炭素を排出しないクリーンなエネルギーとして注目されており、下、衛星画像）使用時のシステムを中心に報告する。

固定価格買取制度などとも相まって急速に導入が進んでいる。四国電力管内においても、H28 年 4

2. 開発スケジュール

月末時点で既に 178 万 kW の PV が接続済みとな

PV 出力予測システムのこれまでの開発スケジっており、契約申し込み済みのものを含めるとュールを図 2 に示す。本システムは H21 年に四国262 万 kW の導入量が見込まれている(図 1)。

総合研究所(以下、四国総研)において基礎研究を

ところが PV の出力は天候に依存することから、開始し、予測手法に関する特許を出願（H27 年 4大量導入時には日々の出力変動が中型の火力発電

月に登録済）するとともに、H22 年からは四国電機数台分に達すると予想される。夏冬の重負荷期力と協力しながら早期のシステム開発および実用の需要が約 500 万 kW、春秋の軽負荷期の需要が化を目指して研究を進めてきた。

約 300 万 kW である四国電力にとって PV の占め

本システムはメガソーラなどの個々の PV ではる割合は大きく、PV の導入量増加に伴い電力の需なく、電力会社管内のトータルの PV 出力を算出

給運用に大きな影響を及ぼすことが懸念されていして需給運用に活用することを主目的としたもの

る。

で、PV 出力実績推定システムと PV 出力予測シス

そこで、我々は PV の出力を日々の需給運用にテムの 2 つで構成されている。

おける計画や制御に的確に組み込み、電力の安定

PV は家庭用に代表されるように規模の小さな運用が図れるように将来の出力を予測するシステ

設備が広い範囲に分散して設置されるため、現時ムの開発を進めてきた 1)～11)。

点では一部の大規模 PV 発電所を除いて出力のオ

これまでに、電力会社トータルの PV 出力をリンライン計測を行っておらず、電力会社管内の総アルタイムに把握する PV 出力実績推定システム

出力をリアルタイムに計測することはできない。

を開発し、H26 年 10 月から四国電力の中央給電指

しかし、PV の出力実績は、電力会社の需給運用の令所（以下、四電中給）において実運用を開始し基盤となるロードカーブ管理において重要である

た。これに続き、H27 年 10 月より将来の PV 出力

ほか、PV 出力予測システムの開発にあたっては出を予測する PV 出力予測システムの実運用を開始

力実績値がなければ予測モデルのチューニングがしたのでこれらのシステムの概要を紹介する。

できないうえ、仮に予測値が計算できたとしても本システムは H28 年 3 月までに気象衛星ひまわ

予測精度の評価すら行うことができない。そこで、

り 8 号の 10 分データへの対応を完了し、現在 2.5

我々は、電力会社管内の PV 出力を正確に把握す分データへの対応について検討を進めているが、ることが喫緊の課題であると考え、2 つのシステ

本稿は技術開発の経緯等についても明らかにでき
H21

H22

H23

H24

H25

H26

H27

▼検討開始（四国総研）
▼特許出願

▼特許取得

▼実用化研究開始（四国電力、四国総研）
実績推定手法の開発､精度検証

プロトによる検証
実運用ｼ ｽﾃﾑ開発▼ 実績推定システム
正式導入

予測手法の開発､精度検証

プロトによる検証
実運用ｼ ｽﾃﾑ開発

実運用結果(実績推定値)を予測ﾓﾃﾞﾙのﾁｭｰﾆﾝｸﾞ、予
測精度評価に活用▼ 予測システム
正式導入

図 1. 四国電力における PV 設備の申込み状況(H28/4 末時点：四国電力の HP より)

図2

－28－

PV 出力予測システムの開発スケジュール

太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化

ムのうち PV 出力実績推定システムを先行して開PV の設備容量やパネルの設置状況、出力係数、自発することとした。

家消費などを考慮しながら PV 出力を計算し、全PV 出力実績推定システムは H22～H24 年度のメッシュの出力を合計することで電力会社トータ

研究で推定精度などの面で実用化の見通しが得らルの PV 出力に換算している。なお、都道府県別れたことから、H25 年度にプロトタイプシステム

や電力会社の営業所別にメッシュ値を集計するこを構築して実時間での検証を行うとともに、運用とにより、エリア毎の値を計算することも可能で者の意見や要望等も取入れながら改良を図った。

ある。

その後、H26 年度上期にこれまでの研究成果をベースに信頼性の高い実運用システムを開発し、3.1 日射分布の把握
前半部の日射分布の把握手法の詳細を図 4 に示

H26 年 10 月から四電中給において PV 出力実績推す。上段の日射計測値は日射量であるためそのま定値の本運用を開始した。
PV 出力予測システムについては PV 出力実績推

ま用いることができるが、衛星画像は雲や地面の定システムと平行して開発を行ってきたが、PV 出

反射能（アルベド）を観測しているために地面の力実績推定システムの試運用や実運用を通して蓄

日射量に変換する必要がある。そこで、図に示す

積した PV 出力実績値を活用して予測モデルのチように数多くの手法を組み合わせて変換を行ってューニングおよび予測精度の評価を実施し、H26いる。これらの手法の概要を以下に示す。

年度にプロトタイプシステムによる検証を行った(1)位置ずれ補正

後、H27 年度上期に実運用システムを開発し、H27
年 10 月から四電中給において PV 出力予測値の本運用を開始した。

衛星画像は日本領域において約 1.5km の解像度があるが、衛星にかかる引力などの外乱や姿勢制
御などに伴うセンサーのぶれにより、観測画像に位置ずれが発生する場合がある。このような場合、

3. PV 出力実績推定システム
PV 出力実績推定手法の概要を図 3 に示す。本手法は四国内 5km メッシュの日射分布を把握する前
半部と 5km メッシュの日射分布から PV 出力に変換する後半部の 2 つに大きく分けることができる。
このうち前半部の日射分布の把握は四国内 15

そのままでは衛星画像の画素と地面の緯度経度を正確に対応付けることができない。そこで、衛星
画像における雲のない領域から読み取った海岸線などの情報をもとに画像を緯度・経度の方向に調整することで位置ずれの補正を行っている。

か所の日射計測値（四国電力において日射計を使(2)日射変換モデル

ったリアルタイム計測を実施）と衛星画像を活用
し、日射計測を行っているメッシュは日射計測値をそのまま用い、日射計測を行っていないメッシ
ュは衛星画像から算定した推定日射を用いること
で四国内 5km メッシュの日射分布を求めている。
後半部の PV 出力への変換は 5km メッシュ毎に

衛星画像のアルベド値から地面の日射量への変換はファジィモデルを用いて行っている(図 5)。ファジィモデルは過去の実績データをもとに衛星画
像のアルベド値と実際に日射計を使って観測した
地面の日射量との相関関係を学習させている。

ＰＶ出力への変換

日射分布の把握

日射計測値

日射分布

(四国内15カ所)(５ｋｍメッシュ)

ＰＶ設備容量など

ＰＶ出力
推定
日射

日射計測値
(四国内15か所)

実測値補正
衛星画像
（気象衛星ひまわり）

位置ずれ
補正

日射変換
モデル

雲の移動
補正

空間補間
バイアス
補正

空間補間
・日射計測を行っているメッシュ→ 計測値を使用

衛星画像(気象衛星ひまわり)

図3

・日射計測を行っていないメッシュ→ ひまわり推定日射を使用

PV 出力実績推定手法の概要

図4

－29－

日射分布の把握

日射パターン太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化

衛星観測値(アルベド)

日射量変換モデル（ファジィモデル）

大気外(理論)日射日射量

過去の衛星観測値と日射計測値の相関関係を学習

図5

日射量への変換

前回の画像
雲の移動ベクトルを推定(3)雲の移動補正

最新画像

衛星画像(日本領域)の観測間隔は 30 分もしくは(時間帯によっては)1 時間間隔であり、データが配経度方向

衛星画像推定日射

信されるまでの時間遅れもあるために、現在時刻
日射量の雲の状態を推定しようとすると少なくとも 30
分程度、時間帯によっては 1 時間以上前に観測した衛星画像を使わなければならない。
そこで、雲の移動を考慮するために、至近の衛星画像と最新の日射計測値から雲の移動ベクトルを推定し、衛星画像推定日射のパターンを緯度・経度の方向に補正する手法を開発した(図 6)。
図6

雲の移動ベクトルの推定は気象衛星センター等が実施している大気追跡風 の算出

12)

雲の移動補正に相当する計算を領域を限定するなどして簡易的に行うもの
実測値

で実際の衛星画像の雲の動きを基に推定すること

衛星画像推定日射で精度向上を図っている。
から 1 時間以上先の雲の状態を予測する手法と等価であることから、PV 出力実績推定システムで開

日射量

なお、本手法は見方を変えると最新の衛星画像発したこのロジックを後で述べる PV 出力予測シ
ステムの衛星画像予測にそのまま適用している。
(4)バイアス補正
図7

衛星画像のアルベド値から地面の日射量への変衛星画像推定日射のバイアス補正

換はファジィモデルを使って行っているが、ファジィモデルだけでは時々刻々変化するエアロゾル

なるように衛星画像推定日射を日射量の方向に微などの大気の状態を十分に考慮することができな調整する。

い。また、衛星画像自体にもいくらかの観測誤差

図 8 にバイアス補正における推定精度の比較をが内在している場合がある。そこで、四国内 15 か示す。白抜きのプロットがバイアス補正なしの場

所の日射計測値を用いて衛星画像推定日射を補正

合の地点別の推定誤差(RMSE)で 110W/m2 前後のする手法を開発した(図 7)。

値であった。これに対してバイアス補正を行った

図 7 の上向きの矢印の高さが各地点で観測した場合の推定誤差は 50～70W/m2 程度まで改善され日射計測値（実際には 15 か所、ここでは 5 か所をている。実際のバイアス補正は 15 地点全ての日射表示）であるとすると、日射計測地点における衛計測値を用いるが、ここでは 14 か所の日射計測値

星画像推定日射は日射計測値に一致するのが理想を用いてバイアス補正を行い、バイアス補正に用であるが、常にそのようになるわけではない。そいなかった地点の推定誤差を評価する交差検証に

こで、日射計測地点における誤差の総和がゼロとより地点別の推定精度を評価した。

－30－

太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化

地点別(補正なし)

地点別(補正あり)

日射計測メッシュ

四国全体(補正あり)

調整量
α １

150

α n：衛星画像推定日射を実測値に一致させるために必要な調整量
距離Ｄ１

RMSE (W/m2)

120

距離
Ｄｎ

90

補間
メッシュ

距離
Ｄ２

60
30

調整量
α ｎ

補間日射

徳

高

松

松

島

知

山

阿

池

安

中

南

田

芸

村

宇
和
島

大

今

大

洲

治

内

観
音
寺

(β ：定数）

坂

Ｄβｎ

α ｎ×

Σ

ｋ

１
β

Ｄｋ

出

日射量の推定誤差（30 分平均値）

実測値
ひまわり推定値

日射量

図8

新
居
浜

Σn

調整量 補間日射 ＝ ひまわり推定日射 ＋
α ２

0
高

１

また、PV の導入実績に基づいて地点別の重みを設定し、実測値とバイアス補正を行った場合の推定値（共に地点別の時系列データ）のそれぞれに～～ついて時間断面毎に地点別の重みをかけた加重平

経度

均値を求め、これを四国全体の平均日射として評
日射量価した結果、ならし効果等により推定誤差(RMSE)
は 10 数 W/m2 程度まで低減できることが分かった。

～～

個々の 5km メッシュ単位の日射量の推定精度向経度上は非常に重要であり、日射変換モデルの開発に
図9も力を入れているが、推定誤差をゼロにできない

日射量の空間補間のも現実である。一方、我々の指向しているシス
テムは電力会社の需給運用への活用を前提としていて微調整することにより不適切な変動が発生しおり、電力会社トータルの出力を求めることを主ないように調整している(図 9)。

目的としている。このため、個々のメッシュにおいてどうしても取りきれない推定誤差が若干残っ

3.2 PV 出力への変換

たとしても、その誤差をできるだけ正負(±)に分後半部分の推定日射から PV 出力への変換手法

散させる、即ち、あるメッシュで若干多めの推定の詳細を図 10 に示す。5km メッシュ毎に水平面推がなされたとしても近傍のメッシュで若干少なめ

定日射と PV の設備容量等を掛け合わせて PV のの推定となるように調整することで、電力会社ト

出力を求めることを基本とするが、PV パネルの設ータルの推定精度を向上させることが可能になる

置状況や自家消費の違いなどを考慮するために、と考えられる。これを実現する手法がバイアス補低圧連系 10kW 未満、低圧連系 10kW 以上、高圧正である。

連系の 3 つに分けて変換する。
それぞれの連系種別毎に、PV パネルの設置状況
として、方位角を東･南･西の 3 通り、傾斜角を 10･(5)空間補間
気象条件によっては日射計測を行っているメッ

20･30 度の 3 通りの合計 9 パターンに分類してそシュの値(日射計測値)と日射計測を行っていない

れぞれの設置割合を設定し、この割合に応じて水メッシュの値(衛星画像推定日射)の間で段差が生平面の推定日射を傾斜面の平均日射に変換していじる場合がある。本手法では日射計測値を正としる 13)～ 15)。設置割合は全メッシュ共通としているているため、日射計測値と相関があると考えられが、公開されている統計資料や論文等 16)を参考に

る日射計測メッシュ周辺の衛星画像推定日射を日

初期値を設定し、システム全体のチューニングや

射計測メッシュからの距離に反比例した重みを用

精度検証の段階で最終調整を行った。

－31－

太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化

５ｋｍメッシュ毎

ＰＶパネル９パターンの加重平均日射
傾斜面日射

平均日射

＊

100

傾斜角,方位角割合(%)
方位角
東
南
西
傾
斜
角

10°
20°
30°

パネル割合
(９パターン)

設備容量
出力係数
温度係数
等

50
0

低圧連系
(10kW以上)

Σ
傾斜面日射

平均日射
方位角
東
南
西

傾
斜
角

10°
20°
30°

パネル割合
(９パターン)

＊

＋
－

設備容量
出力係数
温度係数
等

自家消費

ＰＶ
出力

四国合計

低圧連系
(10kW未満)
傾斜面日射

平均日射
方位角
東
南
西

傾
斜
角

10°
20°
30°

図 10

パネル割合
(９パターン)＊

自家消費率 (%)

高圧連系(a) 平日（月〜金）

＋
－

設備容量
出力係数
温度係数
等

自家消費

100
50

PV 出力への変換

0

自家消費率 (%)

推定
日射

メッシュ毎の平均日射に PV の設備容量や出力係数、温度補正係数などを掛け合わせて PV の全量出力を求め、低圧連系については自家消費を差し引くことで余剰電力に換算する。
このうち、PV の設備容量についてはパネル容量(b) 休日（土、日）よりも PCS 容量の方が小さいシステムが増加傾向

図 11

自家消費モデルにあることが分かった。そこで、これらの影響も考慮できるようにパネル容量と PCS 容量の両方の3.3 推定精度の評価

値を使用し、パネル容量を基に計算した PV 出力

電力会社トータルの PV 出力については時系列に対して、PCS 容量を基に整定した上限値を使っの実績値がないことから、唯一実績値のある電力て制約を掛けることで、PCS 容量とパネル容量の会社の PV 購入電力量(月量)を用いて推定精度の両方を考慮できるロジックを開発し、現在検証を評価を行った。

進めている。また、PV パネルの温度を推定するた

PV 購入電力量は低圧連系 10kW 未満についてめに必要な気温や風速等は気象庁の数値予報の最は電力会社の検針員が各家庭等を巡回して電力メ新値を用いている。

ータの検針を行っている。図 12-(a)に H26 年の 5

自家消費については、低圧連系 10kW 以上は研月から 6 月にかけての低圧連係 10kW 未満の PV

究段階のチューニングおいて実績値との対比から

出力実績推定値の日量を示す。5 月は比較的天気

固定価格買取制度開始前の余剰買取残置分が幾らが良かったために日量の大きい日が多かったが、かあると判断されたことから初期値として数%を6 月になると梅雨などの影響により日量が少ない

見込んだが、現在は全てが全量買い取りであるた

日が多くなっている。

め、導入実績に合わせて適切な値に調整している。

1 日単位で前 30 日間の日量の積算値を計算する

一方、低圧連系 10kW 未満については、H23 年と同図(b)のようになり、同じ PV でも 6 月 1 日にから 3 年間の四国内のロードサーベイデータを基検針すると検針値は大きくなるが、6 月 30 日に検に自家消費モデルを構築した(図 11)。モデルは平針すると検針値は小さくなるなど、検針日によっ日(月～金)と休日（土、日）に分けており、月別にて検針値が大きく変化することが分かる。
長い期間の電力量を評価する場合には検針日ず作成したモデルを滑らかにつなぎ合わせることで年間の自家消費モデルとしている。

れの影響はほとんどなくなるが、月別などの短期

最後に、5km メッシュ毎、連系種別毎に求めた間の評価では、期間中に天候が大きく変化するよ

PV 出力を全て足し合わせることで電力会社トー

うな場合、検針日ずれの影響が無視できなくなる

タルの PV 出力としている。

ことがある。このため、同図(b)に示すように 6 月－32－

太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化

購入電力量(実績)2
天気の良い日が多い

梅雨の影響で
天気の良くない日が多い

120

1.5

PV出力 (GWh)

PV推定出力 日量 (GWh)

実績推定値(推定)

150

1

90
60

30

0.5

0
10 11 12 1 2
H25
H26

0

(a) PV出力推定値(日量)図 1330日積算値 (GWh)35
6/1までの30日積算↓30

6/15までの
30日積算
↓

4

5

6

7

8

9 10 11 12 1 2
H27

実績推定精度の評価

電力会社トータルの PV 出力については時系列
←実績値

25

の実測値がないことから、可能な限り信頼性の高い手法を活用して丁寧に算定する必要がある。月

20
15
5/1

6/1～6/30の30日積算↑

量ではあるもののこのような高い精度で推定でき

6/1
6/30
5/31
6/30
(b) 対象日前30日間の日量積算値

たのは日射計測値を最大限活用したことなどによる推定精度の向上が貢献していると考えられる。

35

30日積算値 (GWh)33030日間均等に検針したと仮定1/30倍して積算

25

←実績値

本システムは推定精度の面で不利ではあるが、必ずしも日射計測値を使わなくても PV 出力実績の推定計算を行うことができる。このため、後で述べる実運用システムでは、仮に日射計測値が途20

絶えた場合には衛星画像のみを用いて推定計算を

15
6/1
5/31

5/1

図 12

継続し、衛星画像が長時間にわたって途絶えた場

6/30
6/30

(c) 検針日ずれの簡易補正手法

合には日射計測値のみを用いた日射量の空間補間

検針日ずれの補正により推定計算を継続する仕組みを導入している。
今後、PV 出力実績推定システムの実運用を通しの実績値（PV 購入電力量）と PV 出力実績推定値て信頼できる PV の出力実績が十分蓄積できれば、の 6 月 1 日から 6 月 30 日までの積算値を比較す

次のステップとして日射計測値を使わなくても同ると比較的大きな差が生じている。

様の精度が得られる手法の開発やシステムの移行も可能と考えている。

電力メータの検針は多くの検針員が広い電力会
社管内をほぼ 1 か月かけて順番に検針しているこ

また、衛星画像の解像度が 1.5km なのに対して、とから、休日など検針のない日があるものの押し本システムでは日射量推定のメッシュサイズを並べて考えると日々平均して検針を行っていると5km としているが、これは衛星画像に位置ずれ補考えることができる。

正や雲の移動補正を適用しても常時 1.5km の精度

そこで、毎日全体の 30 分の 1 の PV について検で画素と地面の緯度・経度を対応付けるのが容易針を行ったと仮定して、前 30 日間の日量積算値をではないこと、個々の PV 出力ではなく電力会社

1／30 倍しながら 30 日間積算して PV 出力実績推

トータルの PV 出力の推定を指向していること、定値の月量を計算した結果、同図(c)に示すように後で述べる気象庁の数値予報(MSM)のメッシュが実績値と良く一致する結果が得られた。

5km であることなどに基づいて設定した。

このような方法で検針日ずれの補正を行った上

ひまわり 8 号では観測精度が格段に向上していで、月量を評価した結果を図 13 に示す。月別に見ることから、位置ずれ補正などの高精度化を図っ

ると多少誤差の大きい月もあるものの、期間全体

たうえでメッシュを細分化することで大規模 PVで見た場合の PV 出力実績推定値の誤差は実績値

発電所など個別の PV への対応も可能であると考の 2%程度であることが確認できた。

えられる。

－33－

太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化

4. PV 出力予測システム

ＰＶ出力への変換

日射分布の予測PV 出力予測手法の概要を図 14 に示す。PV 出
力実績推定手法と同様に四国内 5km メッシュの日

気象庁数値予報

日射変換モデル(雲量、湿度、気温、降水量)(ファジィモデル)

衛星画像

日射変換モデル(気象衛星ひまわり)(ファジィモデル)

予測
日射

①

ＰＶ出力変換(設備容量、自家消費、等)

ＰＶ
出力

射量を予測する前半部と 5km メッシュの日射量から PV 出力に変換する後半部の 2 つに大きく分け

予測
日射

②

ることができる。
このうち前半部の日射量の予測は、今回新たに

図 14開発した気象庁の数値予報を使う手法（①数値予

ハイブリッド予測手法①数値予報予測②衛星画像予測PV 出力予測手法の概要

報予測）と PV 出力実績推定システムで実用化済
みの衛星画像を使う手法（②衛星画像予測）を併②衛星画像予測用するハイブリッド方式を特徴としている。

［手法］衛星画像を用いて雲の移動を考慮しな

後半部の PV 出力への変換は基本的に PV 出力

がら日射量を予測する。H26 年 10 月に実績推定システムで実用化した手法と同じである

実運用を開始した PV 出力実績推定シ

が、特高メガソーラについては発電所毎に出力をステムで開発した雲の移動補正の手法

求める方式を新たに開発した。

を活用している。
［長所］気象衛星は実際に雲などの状態を観測

4.1 日射分布の予測していることから、数値予報の初期値

四国内 5km メッシュの日射分布を予測するためと比べて前線の位置や雲の広がりなど、の数値予報予測と衛星画像予測の手法はそれぞれ最新かつ比較的正確な日射の状況とト

以下のような特徴を有している。

レンドの把握が可能である。

①数値予報予測［短所］雲の移動のみによる予測であり、形状［手法］気象庁の数値予報（LFM、MSM、GSM）

変化等は十分には考慮できないため、の雲量、湿度、気温、降水量の値を用い

数時間先までの予測が限界である。

て、ファジィモデルにより日射量を予測する。ファジィモデルは過去の実績

本システムでは①数値予報予測の日射量を基本

データに基づき数値予報の値と実測日的に採用するが、最新の数値予報において大きな射の相関関係を学習させている。なお、誤差があると判断した場合には最新の時間断面に

LFM は予測精度の向上というよりはおいて正確な値を有している②衛星画像予測に切

30 分間隔の予測値を求めるために使用

り替えることで、短時間先の予測精度の低下を防

している。

いでいる。

［長所］数値予報は気象モデルを使った物理シ
ミュレーションであるため、最大 11 日程度先までの長時間の予測が可能である。

このため衛星画像予測への切り替えは数値予報
予測では大外しの可能性が大きいと判断した場合に限定される。これは平常時の短時間先予測は後で述べる実績値補正の効果が大きいため、数値予報予測でも衛星画像予測でも予測精度に大きな違［短所］気象庁の数値予報モデルにアメダス等いが見られなかったためである。また、誤差が大の実績値が取り込まれ、予報計算が行きいと判断した数値予報予測値は捨て、あえて両われて結果が配信されるまでに時間を予測値を常に併用することは行っていない。

要することなどにより、気象の変化が激しく予報が難しい場合などは、数値

4.2 PV 出力への変換

予報が手元に届いた時点で最新の予報

後半部の予測日射から PV 出力への変換手法の値に比較的大きな誤差が含まれる場合

詳細を図 15 に示す。低圧連系 10kW 未満、低圧連がある。

系 10kW 以上、高圧連系については PV 出力実績－34－

太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化

５ｋｍメッシュ毎

予測
日射

補正前

ＰＶパネル９パターンの加重平均日射

補正後

実績値

高圧連系
傾斜面日射

平均日射

＊
12

傾斜角,方位角割合(%)

傾
斜
角

10°
20°
30°

パネル割合
(９パターン)

設備容量
出力係数
温度係数
等

PV出力

方位角
東
南
西

Σ

低圧連系
(10kW以上)

7

Pr(t) ＝ Pi(t) ＋ ε ×α (t)Pi(t)：補正前予測値、 Pr(t)：補正後予測値
α (t)：係数（予測誤差が最小となるよう最適化）

誤差ε
2

ＰＶ
出力

〃
-3

四国合計

低圧連系
(10kW未満)

0

1

2

〃

大規模PV発電所（特高メガソーラ）

発電所毎
発電所毎 傾斜角,方位角,設備容量 発電所毎
予測日射
出力係数,温度係数,等 予測出力

5kmメッシュ
予測日射

：

図 15

3

4

5

6

時刻 t

：

図 16

PV 出力予測値の実績値補正：

衛星画像予測が有効

実績補正
なし

PV 出力への変換

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

数値予報予測が有効
実績補正の効果が支配的なため両者の差はほとんどない
両者の差は小さい。雲の形状や大きさ等の変化が無視できない場合は数値予報予測が有利

実績補正
あり

推定システムで既に実用化済みのロジックをそのまま採用した。

数値予報予測が有効

特高メガソーラについては発電実績を収集して12いることから PV 出力実績推定システムでは計算10を行っていないため、出力予測用に新たに開発し

8

予測誤差

衛星画像予測た。特高メガソーラは規模が大きく、地点数もある程度限定されることから発電所毎に設備容量

数値予報予測6

4（パネル容量より PCS 容量の方が小さい発電所が2多い）やパネルの角度、出力係数などの定数を実0

数値予報予測（実績補正あり）0

1

2

ジックとしている。

3

4

Ts

0

態に合わせて設定し、発電所毎の出力を求めるロ

図 17

5

6

7

8

9

10

予測時間

実績値補正の効果

PV 出力への変換後、最新の出力実績値を用いて補正を行うことで短時間先の予測精度向上を図っに数値予報予測を用いるのはこのような理由からている(図 16)。実績値補正は最新の予測値と実績である。

値の誤差を求め、これに重み係数を掛けた値を使って将来の予測値を微調整する単純な手法で、重4.3 予測精度の評価

み係数は過去実績を基に予測誤差が最小になるよ
うに整定している。

H26 年 1 月から 12 月までの 1 年間について PV
出力の比較的大きい 10 時から 14 時の時間帯の予図 17 に予測時間と年間の予測誤差の関係を示す。実績補正を行わない場合の数値予報予測は初測値を絶対平均誤差(MAE)と二乗平均平方根誤差(RMSE)を使って評価した。

期値（0 時間先）でもある程度大きな誤差が含まれ数 値 予 報 は 局 地 モ デ ル (LFM) 、 メ ソ モ デ ルているが、衛星画像予測は初期値として推定実績(MSM)、全球モデル(GSM)の 3 種類を用い、毎正を用いているために短時間先の予測精度は衛星画時の時点において気象協会から受信済みのデータ

像予測の方が良好な結果となる。このようなこのうち、予測対象時刻における最新データを使用とから、一般的には予測精度が逆転する時間(Ts)することとした(図 18)。例えば、0 時の予測計算はで予測手法を切り替えて使用することが考えられ前日の 23 時台に受信した LFM(実質 7 時間先まで)ている。

と MSM(8～36 時間先まで)、前日の 18 時台に受信17)本システムでは実績補正を行うことで数値予報した GSM、前日の 3 時台に受信した GSM が対象

予測の初期値の誤差は衛星画像予測と同一となるとなるが、数値予報が更新されない 37 時間先以降ため、短時間先の予測精度は衛星画像予測と同程

は前回までに計算した予測結果をそのまま用いて度となることが確認できた。本システムが基本的

いる。

－35－

太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化

7時間先

時刻(T)

2時
3時
4時
5時
6時
7時
8時
9時
10時, 11時
12時
13時
14時
15時
16時, 17時
18時
19時
20時
21時
22時, 23時

80時間先257時間先MAE

MSM (-3～36時間先)LFM (-2～7時間先)GSM (-4～80時間先)LFM (-2～7時間先)LFM (-2～7時間先)MSM (-3～36時間先)LFM (-2～7時間先)GSM (80～257時間先)LFM (-2～7時間先)LFM (-2～7時間先)MSM (-3～36時間先)LFM (-2～7時間先)GSM (-4～80時間先)LFM (-2～7時間先)PV設備容量

1000
800

600
400
200

LFM (-2～7時間先)0

MSM (-3～36時間先)1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月11月12月

LFM (-2～7時間先)LFM (-2～7時間先)MSM (-3～36時間先)LFM (-2～7時間先)図 19

GSM (-4～80時間先)LFM (-2～7時間先)月別の予測誤差(24 時間先,10 時～14 時)

LFM (-2～7時間先)MSM (-3～36時間先)LFM (-2～7時間先)%MAE

LFM (-2～7時間先)MSM (-3～36時間先)

%RMSE

20

LFM (-2～7時間先)GSM (-4～80時間先)LFM (-2～7時間先)LFM (-2～7時間先)MSM (-3～36時間先)LFM (-2～7時間先)(Ｔ時まで受信した数値予報をＴ時の予測に使用する場合)

図 18

RMSE

1200

誤差、設備容量 (MW)

1時

36時間先

LFM (-2～7時間先)予測誤差 (PV設備容量%)

0時

予測時刻と数値予報の取り込みタイミング（数値予報は気象協会経由で受信）

15

10
5
0
0

図 19 に 24 時間先の予測誤差と PV の設備容量

1020を同一スケールで示す。設備容量に対して予測誤
図 20

差は何れの月もかなり小さくなっており、最も大

30
予測時間

40

50

60

予測時間と予測誤差(10 時～14 時)

きな月でも設備容量の 10%程度であることが確認できた。

ム（H22 年に実運用開始）と一体で運用している評価を行った 1 年間に PV の設備容量が 60 万(図 22)。

kW 程度から 100 万 kW 近くまで大きく増加した

本手法は演算処理が非常に軽いため、実運用シことから、PV の設備容量に対する比率で予測誤差

ステムは 10 万円クラスの OA 用パソコン（PC）と予測時間（何時間先を予測したか）の関係を評と MS-Windows 7 で構築している。但し、給電設価した結果を図 20 に示す。 MAE （括弧内は備に相当する重要機器であることから十分な信頼

RMSE）は 1 時間先で 3.9% (5.3%)、24 時間先で性を確保する必要があり、PV 出力実績推定システ

8.7% (11.5%)、48 時間先で 10.0% (13.0)と国内外で

ムと PV 出力予測システムのそれぞれを運用系と開発されている同様の PV 出力予測システムと遜

待機系、試験系の 3 系列で構成し、計 6 台の PC で色ないレベルであることが確認できた。

運用している。その他、数値予報等受信用 PC となお、本予測手法は気象庁の数値予報への依存度が高いことから、数値予報が外れた場合には PV

保守メール送信用 PC は風力出力予測システムと共用している。
常時は運用系と待機系、試験系の 3 台の PC は

出力予測の精度も悪化する傾向が見られた。

同一の計算を行っており、運用系のみが四電中給へのデータ配信を担当しているが、待機系は運用

5. 実運用システム
PV 出力実績推定手法と PV 出力予測手法の全体

系の動作状況を常に監視しており、運用系に異常構成を図 21 に示す。これら 2 つの手法を組み込んが発生した場合には自動で待機系に切り替わる仕だ実運用システムを構築したが、引き続き予測精組みとなっている。

度向上等の研究を継続していることもあり予測シ

試験系は PV の設備容量マップの更新(毎月 1 回)

ステムは四国総研に設置し、風力出力予測システ

や、プログラムの改良等の際に試験・検証用とし－36－

太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化

日射量の推定・予測

日射量からＰＶ出力への変換
低圧10kW未満、低圧10kW以上、高圧別に計算（5kmメッシュ毎）

数値予報予測日射(a)気象庁数値予報(LFM, MSM, GSM)

日射変換モデル（ファジィモデル）

雲量、湿度、気温、降水量

Ｐ
Ｖ
出
力
予
測

予測
日射

翌日１２時

平均日射

＊

＋

Σ

－

東
傾
斜
角

## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
35
35
35
35
35
35
35
35
35
35
35
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33

傾斜面日射

５ｋｍメッシュ

過去の気象予報と実測日射を基にモデル化

当日１２時## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
35
35
35
35
35
35
35
35
35
35
35
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33

ＰＶパネル９パターンの加重平均日射予測
日射

翌翌日１２時

10°
20°
30°

方位角
南
西

自家消費

設備容量
出力係数
温度係数 等

パネル割合(９パターン)

予測
出力

集計## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
35
35
35
35
35
35
35
35
35
35
35
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
34
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33
33

大規模PV発電所（特高メガソーラ）

予測計算時刻における数値予報予測日射(a)と衛星画像
予測日射(b)を比較し、大きな差がある場合は(b)を併用。

発電所毎
予測日射

予測日射

設備容量, 傾斜角, 発電所毎
方位角, 出力係数, 等 予測出力 実績値(計測値)

衛星画像予測日射(b)衛星画像(気象衛星ひまわり)

雲の移動
ベクトル推定

：

予測
日射

日射量予測

：

実績補正

短時間先の
予測値を補正

衛星画像等から推定した
日射分布の時系列変化

低圧10kW未満、低圧10kW以上、高圧別に計算（5kmメッシュ毎）
計測地点周辺の日射を把握可能
日射計測地点

Ｐ
Ｖ
出
力
実
績
推
定

ＰＶパネル９パターンの加重平均日射
日射分布

日射計測値

傾斜面日射

平均日射

推定
日射

日射計測値
(四国内15か所)

実績補正

５ｋｍメッシュ

衛星画像（気象衛星ひまわり）

位置ずれ
補正

日射変換
モデル

雲の移動
補正

バイアス
補正

＋
－

東

空間補間

＊

傾
斜
角

10°
20°
30°

方位角
南
西

パネル割合
(９パターン)

設備容量
出力係数
温度係数 等

自家消費

Σ

実績
出力

集計

日射パターン

広範囲の日射を推定できるが、日射計測値に比べて精度が劣る
気象衛星画像日射パターン

図 21

PV 出力実績推定・予測システムの全体フローが、幸いにもこれまでに大きなトラブル事例は発生していない。
予測システムと四電中給システムとの間のデー

風力予測(運用)

気象予報

ＰＶ推定(運用)

ＰＶ予測(試験)タの流れを図 23 に示す。予測システムは四電中給ＰＶ予測(運用)で収集した日射計測値や PV 出力等の実績値をネットワーク経由で参照するとともに、気象庁の数
保守メール

風力予測(待機)ＰＶ推定(待機)ＰＶ推定(試験)

値予報や衛星画像データを気象協会から受信し、ＰＶ予測(待機)PV の出力実績推定および出力予測の計算を行った後、演算結果を四電中給に配信している。
図 22

予測システムの外観

データの更新間隔は PV 出力実績推定値が 1 分、PV 出力予測値が 30 分としている。四電中給ではて使っているが、マウスよるボタン操作でモード

受信したデータに基づき、実績値や予測値を当直を切り替えることで運用系として動作させること員の指令卓のディスプレイにグラフ形式や表形式も可能である。

で表示するとともに、計画システムにも転送してシステムの動作状況は携帯メールを使ってシス

電力の需給運用に活用している。

テム管理者に通知しており、万一異常が発生した

予測結果の表示画面の一例を図 24 に示す。画面場合にも迅速な対応が取れる体制を構築している

表示は要望に応じて作り込みが可能であるが、こ－37－

太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化

今回開発した PV 出力予測システムでもこの方

四国総研 風力・太陽光発電

四国電力 中給システム

出力予測情報提供システム

針を踏襲しており、演算時間は気象予報や衛星画

指令卓
風力予測

気象予報

風力出力実績

気象情報

風力出力予測ｼｽﾃﾑ連係ｻｰﾊﾞ

PV実績推定像のバイナリ形式から CSV 形式への展開を除き

気
象
協
会

（フォーマットにより時間が異なるため）、1 分間
隔で実行する PV 出力実績推定計算が 1 秒程度、1

保守メール

時間間隔で実行する LFM を使った 7 時間先まで

監視の PV 出力予測計算が 30 秒程度、30 分間隔で実計画ｼｽﾃﾑ
実績値

行する PV 出力予測の実績補正計算が瞬時である

PV予測など非常に軽いシステムとなっている。また、プ
ログラム自体も小さく、USB メモリー等にデータと一緒に入れておけば、インストールの必要もな
く任意の PC で試用することが可能である。もち図 23

ろんネットワーク経由で数値予報等のデータを参予測システムのデータの流れ

照することができれば実運用システムと同一の計算を行うことも可能である。
このように本手法は処理が非常に軽く他のプロ
理論最大セスへの負担が少ないことや電力の自由化が進む

実績

中で出力予測の重要性がますます増大すると考え

予測られることから、PV 出力実績推定、PV 出力予測、
風力出力予測の 3 つのプログラムを四電中給のサーバ用に移植し、サーバ上で直接実行することにより一層の信頼性向上を図る計画としており、現在その作業を進めているところである。

(a) 当日表示

6. まとめ四国電力の中給電指令所において実運用を開始
した PV 出力実績推定システムと PV 出力予測シ
ステムの概要を紹介した。
(b)当日・翌日表示
図 24

今後、実運用結果も踏まえながら更なる推定・(c)8 日間表示

予測精度の向上を図るとともに、出力予測における信頼区間の設定などシステムの高度化について

予測結果の画面表示の一例

研究を進める予定である。
こでは四国総研側の画面を載せている。予測値と一緒に現在時刻以前は実績値を表示するとともに、四国全体が快晴と仮定した場合の理論最大値も併せて表示することで PV の発電出力レベルを分かりやすくしている。
弊社では 6 年前に実運用を開始した風力出力予測システムの開発にあたり、パソコンレベルで実［謝辞］
本研究は、弊社の自主研究に引き続き、四国電力(株)系統運用部より委託を受けて実施したもの
で、ご協力いただいた関係各位に深く感謝いたします。

行可能な安価なシステムの実現をめざし研究開発を進めた。その結果、パソコン上動作するにも関［参考文献］

わらず、当時主流であった高価な計算機システム

1) 瀧川他："ファジィ回帰を用いた太陽光発電出を駆使した手法と同程度の精度を有する予測シス

力予測の一検討", 電気学会電力・エネルギー

テムの開発に成功した。

部門大会, 101 (2011)－38－

太陽光発電の出力実績推定・予測システムの開発と実用化

2) 瀧川："日射量推定のための気象衛星ひまわり

11) 瀧川："太陽光発電出力予測システムの開発",

画像の位置精度に関する一考察", 電気学会

新エネルギー･環境/メタボリズム社会･環境

全国大会, 6-017 (2012)

システム合同,

12) 林, 下地："大気追跡風算出アルゴリズム",
気象衛星センター技術報告

門大会, 231 (2013)

第 58

号

(2013/2)

4) 瀧川："衛星画像を用いた地域トータルの太陽
光発電出力推定の一検討", 太陽エネルギー

MES-16-008(2016/2)

3) 瀧川："補間を用いた日射強度分布の推定についての一考察", 電気学会電力・エネルギー部

FTE-16-008,

13) JIS："太陽光発電システムの発電電力量推定方法", C8907 (2005)

学会, 111 (2013)5) 瀧川："風力発電および太陽光発電の出力予測

14) 松川, 山田, 塩谷, 黒川："多面アレイ構造

システムの開発", 電気学会電子･情報･シス

太陽光発電システムに対応したシミュレーシ

テム部門大会, OS-9-7 (2014)

ョンの開発", 電学論 B, Vol. 124, No.3 P
447-454 (2004)

6) 瀧川："ICT を活用した風力・太陽光発電出力
予測システムの開発", 電力技術懇談会講演15) NEDO：" 太陽光発電システム共通基盤技術研
究開発報告書" (2007)

会 (2014)7) 瀧川："太陽光発電出力実績推定システムの開16) 大関, Joao, 高島, 荻本："太陽光発電シス

発", 四国電力，四国総合研究所 研究期報 101

テムの代表的な発電量データセットに関する(2014)

検討", 電気学会メタボリズム社会･環境シス
テム研究会, FTE-11-029, MES-11-015 (2011)8) 瀧川："太陽光発電出力実績推定精度の一評価

17) Richard Perez et.al："Validation of short", 6-074, 電気学会全国大会 (2015/3)
9) 瀧川："太陽光発電出力実績推定結果に関する一考察", 227, 電気学会 B 部門大会 (2015/8)
10) 瀧川："太陽光発電出力予測システムの開発",
太陽エネルギー学会 (2015/11)

－39－

and

mediumterm

operational

solar

radiation forecasts in the US", Solar
Energy, in press (2010)

－40－