研究期

報No. 103平 成 27 年 12 月

四 国 電 力 株 式 会 社
株式会社四国総合研究所

研究期報１０３号

目次

長距離配電線における大規模太陽光発電の無効電力制御による電圧変動抑制 ........... 1
Reactive Power Control of Large-Scale Photovoltaic System
for Voltage Regulation with Long Distribution Line

四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析................................. 9
Simulation analysis for air-fall ash influences on Shikoku Island.

植物生体情報計測用の組込み型画像処理技術の開発について ...................................... 23
Development of embedded image processing technology for measurementof plant biological information

研究期報№103

長距離配電線における大規模太陽光発電の無効電力制御による電圧
変動抑制

目

的
配電系統にメガソーラー発電など大規模太陽光発電（PV）が連系された場合の電圧変動抑制対策としてパワーコンディショナ（PCS）の無効電力制御（力率一定制御）が導入されている。しかし，同制御は長距離配電線において線路
電力損失変動の影響で PV 連系時の電圧変動が拡大し，PV が連系できない問題がある。
そこで本稿では，長距離配電線に PV が連系した場合の電圧変動を抑制する
PCS の無効電力制御を提案した。

主な成果
PV 連系時における配電線の電圧変動および線路電力損失変動に影響を与える配電線負荷および PV 出力を PCS の無効電力制御の入力項目とした。
シミュレーションによる検証の結果，出力 2MW の PV が 6.6kV 配電線に連系する場合，従来の力率一定制御においては，PV が連系可能な範囲は変電所から 7.5km の範囲に限定されていたが，提案手法の適用により電圧変動が抑制されて変電所から 18km の範囲まで拡大することがわかった。

図 1 提案手法の概念図（通信方式）
亘長: 10km(方式1)
負荷 3.0MVA
負荷 2.1MVA
負荷 1.2MVA
負荷 0.0MVA

最適力率 cosθ

電圧変動 ΔVP ,S ,n [V] 1

PV出力 : 2MW
100
80
60
40
20
0
-20
-40
-60
-80
-100

55V

-57V

0

-78V

(方式2)
負荷 0%

5
2
4
6
変電所からの距離 [km]

連系箇所

1.5

8

図 2 区間別電圧変動

負荷
[MVA]
0.00
1.20
1.65
2.10
2.55
3.00

0.2 0.4

0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6
PV 出力 PPV [MW]1.8 2.0

図 3 PV 出力と最適力率
力率一定制御提案手法 (負荷情報なし)
提案手法 (ﾛｰﾄﾞｶｰﾌﾞ方式)
提案手法 (通信方式)

300
電圧変動幅 ΔVW [V]

10

1.00
0.98
0.96
0.94
0.92
0.90
0.88
0.86
0.84
0.82
0.80

250
200
150

上限
(2%:132V)

100
50
0
0

7.5 9.5 12
18
5
10
15
変電所－連系箇所間の距離 (LPV ) [km]20

図 4 従来手法と提案手法の電圧変動幅の比較
研究担当者
キーワード

問い合わせ先河野 高一郎 （株式会社四国総合研究所

電力技術部）

太陽光発電，メガソーラー，配電線，電圧変動，電圧制御，無効電力制御，力率一定制御，パワーコンディショナ，PCS
株式会社四国総合研究所 企画営業部 事業管理課
TEL 087-843-8111（代表） E-mail jigyo_kanri@ssken.co.jp
http://www.ssken.co.jp/[無断転載を禁ず]

研究期報№103

四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

目

的
四国には火山が分布しないものの，風上に位置する九州の火山が大規模な噴火を起こした場合には，偏西風に乗って四国へ火山灰が降下し，各種電力設備に影響を及ぼす可能性がある．特に原子力発電所の安全対策には万全を期すことが必須であり，原子力規制委員会制定の「原子力発電所の火山影響評価ガイド」において，原子力発電所に影響を及ぼし得る火山を抽出して発電所運用期
間中の噴火規模に対応する降下火山灰を考慮することが求められている．
伊方発電所周辺の地質調査により，敷地付近への火山灰の降下層厚はほぼ 0cm と評価される．しかし，風向きによっては敷地において数 cm 以上の層厚の火山灰が降下することも想定される．そこで，気象条件の不確かさを考慮した
火山灰降下リスクを評価するために，降下火山灰シミュレーションを用いた解析的検討を実施する．
主な成果
１．伊方発電所に影響を及ぼし得る降下火山灰の抽出
伊方発電所の風上に位置する由布岳，九重山および阿蘇山の噴火について，
月別平年値の風を用いて降下火山灰シミュレーションを行った結果，敷地に最も影響のある噴火は九重第一降下軽石（噴出量 2.03 km3）であり，敷地における降灰層厚は月平均で 0.5 cm，最大となる 9 月において 2.2 cm であった．ジェット気流の強くなる冬季（11 月～5 月）には降灰層厚 0～0.2 cm であった．
２．不確かさを考慮した九重山の噴火による火山灰層厚の評価
敷地方向に吹く仮想的な風を考慮した場合，敷地における降下火山灰厚さは4.5 cm であった．さらに，火山灰の噴出量の正確な見積もりが難しいことや最近の研究動向を踏まえて噴出量 6.2 km3 と噴火規模を大きく見積もった場合，最大である 9 月の平年値の風で敷地における降下火山灰厚さは 6.9 cm であった．

Table 1 Calculated thickness of volcanic ash at Ikata Power Plant.
Volcanoes

Yufu

Kuju

Aso

Jan

0.0

0.0

0.0

Feb

0.0

0.0

0.0

Mar

0.0

0.0

0.0

Apr

0.0

0.1

0.1

May

0.1

0.2

0.1

Thickness

Jun

0.2

0.6

0.2

at Ikata

Jul

0.2

1.5

0.7

Site (cm)

Aug

0.0

1.1

0.7

Sep

0.3

2.2

1.0

Oct

0.2

0.2

0.1

Nov

0.0

0.1

0.0

Dec

0.0

0.0

0.0

Average

0.1

0.5

0.2

Fig. 1 Isopack maps of ash from Kuju computed for the average wind of
September (left) and for the wind blow to Ikata Power Plant (right).

研究担当者
キーワード
問い合わせ先辻 智大，池田倫治，加藤佐代正（土木技術部）
西坂直樹，大西耕造（四国電力）
降下火山灰，シミュレーション，TEPHRA2，由布岳，九重山，阿蘇山
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研究期報№103

植物生体情報計測用の組込み型画像処理技術の開発について

目
的
当社では、農業用ハウス内の環境条件を高精度かつ低コストに遠隔モニタリ
ングすることを可能とする画期的な栽培環境モニタリングシステム（ハッピィ・マインダー）を開発・販売しており、オプションカメラによる植物体の定期静止画像撮影も可能となっている。
今のところ、得られた静止画像の活用は栽培記録程度に止まっているが、定期撮影された静止画像から植物の生育状況を判断する上で有用な画像情報を画像処理技術により自動抽出し、数値データとして収集・蓄積できれば日常の栽
培管理の合理化ならびに栽培技術のマニュアル化に大きく役立つのではないかと考え、ハッピィ・マインダーに組み込むことのできる植物生体情報計測用画像処理技術の開発を進めている。

主な成果
本画像処理技術の適用先のひとつとして、植物体のしおれ具合を画像処理技
術によって検出する手法の研究を愛媛大学と共同で実施中である。現在、本画像処理技術を組み込んだシステムを用い、トマト栽培施設（愛媛大学農学部の知的植物工場）にて現地試験を継続中である。
今回、ハッピィ・マインダーを利用した植物生体情報計測用の組込み型の画像処理技術を開発し、トマト葉のしおれ具合の数値化し、植物の生体情報計測
データとして取得することが出来た。
このような植物生体情報計測データを継続して収集できる仕組みを構築すれば、お客様が植物体の生育状況を数値データとして直感的に把握することが可能になり、さらに利便性が向上すると考える。

図 1 カメラ画像取得および画像処理のイメージ(a)水やり前(元画像 )(c)水やり後(元画像)

トマト葉の割合 :18.42
18.42 %

トマト葉の割合 :20.12 %(b)水やり前(2 値化)(d)水やり後(2 値化)

図 2 水やり前後のトマト葉のしおれ具合の数値化
研究担当者
キーワード
問い合わせ先松浦英樹（電子技術部）
組み込みシステムシステム，
植物生体情報計測，画像処理，HSV モデル，2 値化，組み込み
OpenCV，Java， 葉のしおれ
株式会社四国総合研究所 企画営業部 事業管理課
TEL 087-843-8111 （代表） E-mail jigyo_kanri@ssken.co.jp
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四国電力，四国総合研究所
研究期報１０３（2015年12月）
１－８ページ

長距離配電線における大規模太陽光発電の無効電力制御による電圧変動抑制㈱四国総合研究所

キーワード：

太陽光発電
配電線
電圧変動
無効電力制御電圧制御

Key Words：

電力技術部

河野高一郎

Photovoltaic generation
Distribution line
Voltage variation
Reactive power control
Voltage control

Reactive Power Control of Large-Scale Photovoltaic System
for Voltage Regulation with Long Distribution Line
Shikoku Research Institute, Inc., Electric Power Technology Dept.
Kouichiro Kouno
Abstract
Constant power factor control of a power conditioning system in a large-scale photovoltaic generation system (PVsystem), such as a mega-solar system, is introduced to mitigate voltage variations on a distribution line. However, it
is difficult for the control to mitigate the voltage variation on a long distribution line because of the loss on the
distribution line. This paper proposes an advanced reactive power control, in which the power factor of the PV
system is adjusted both by output power of the PV system and by apparent power of loads not to minimize thevoltage variation at the interconnection point but to minimize the voltage variation over the whole distribution line,
and reports the result examined by numerical analysis about mitigating the voltage variation by applying thecontrol using a communication network or a load curve as information about load. This paper shows that the
proposed control can mitigate the voltage variation more than constant power factor control and there is a
probability that it will be applied as a measure of suppressing the voltage variation on the long distribution line.

－1－

長距離配電線における大規模太陽光発電の無効電力制御による電圧変動抑制

基準容量:
10MVA

1. はじめにPV

近年，地球環境問題への対応やエネルギー源のVss:
6,540～6,840V

多様化による安定供給の確保から再生可能エネ

PCS: 0～2MW<力率: 0.8～1>

j 24%

ルギーの導入が積極的に進められている。
配電系統にメガソーラー発電など大規模太陽変電所

光発電（PV）が連系された場合，出力変動に伴

0.25kmﾉｰﾄﾞ
0

う電圧変動が懸念されるが，この問題の対策の 1
66/6.6kV
j 7%

つとして風力発電で実績のある無効電力制御（力率一定制御）があり 1)，太陽光発電大量連系時の

負荷

SVR
ﾉｰﾄﾞ
1

ﾉｰﾄﾞ
2

負荷

j 1.4%
負荷4: 0～3MVA, 力率: 0.977(進み)～0.987(遅れ): 1～20km

検討事例 2),3) やメガソーラー発電においてもパワーコンディショナ（PCS）の力率一定制御を用いた電圧変動抑制対策の適用例が見られる 4)~6)。

ALOC120mm2 (5.487+ j 9.378 [%/km])<ALOC58mm2 (10.95+ j 9.961 [%/km])>

また，メガソーラー発電連系時の電圧変動抑制に

図1

配電系統モデル

対応した無効電力制御も検討されている 7),8)。
筆者はメガソーラー発電連系時の電圧変動抑う調整した。また，線路の電圧降下が変電所から制対策として，PCS の力率一定制御を適用した

600V となる地点毎に SVR を置いた。変電所お9) およ

よび SVR の変圧比は PV の連系前後で変化しな

場合の効果について，シミュレーション

び実系統を用いた実測結果 10) により検討し，連いものとした。

系箇所が変電所から 5km 程度のケースであれば，PV の定格出力は 2MW とし，配電線末端に連電圧変動は十分抑制される見通しを得た。一方，系トランスを介して系統と連系した。PV の力率

亘長が 10km を超過した長距離配電線では出力

は，PCS 出力端において，発電設備側からみて変動に伴う線路電力損失変動が大きく，電圧変動

進み 0.80～1.00（図 11 における ALOC58mm2

抑制対策として適用しがたいことがわかった 11)。

のｹｰｽを除く）の範囲で変化させた。PV・負荷の

本稿では，長距離配電線におけるメガソーラー

電圧特性は定電力特性とした。

連系時の電圧変動抑制対策として，PV 出力およ3. 力率一定制御

び配電線負荷に応じて PCS の力率を変更する新

PV が配電線に連系した場合の電圧変動抑制対

たな無効電力制御手法（力率変更制御）を提案し，策として，従来手法である PCS の力率一定制御

その電圧変動抑制効果について，シミュレーショ

の電圧変動の特性を検討した。この制御では，ンにより検証した結果を報告する 12),13)。

(1)~(3)式に従い，PCS より出力される無効電力

QPV を常時一定力率 cosθ で制御するものである。

2. シミュレーションモデル
シミュレーションに用いた配電系統モデルを
図 1 に示す。線種 ALOC120mm2 の 6.6kV 系統

QPV = αPPV··································(1)= const.

··································(2)を想定し，最大亘長（LL）20km の系統に 250m

α =間隔にノードを置き，各ノードに等容量の負荷を置いた。

1/cos2θ－ 1··························(3)ただし，PPV：PV の出力 [W]，QPV：PV

負荷力率は負荷の皮相電力により異なり，負荷の無効電力 [var]， θ：力率角 [rad]の皮相電力について重負荷時を基準に 100%，85%, 75%, 55%, 40%とすると，対応する負荷力

3.1 電圧変動の負荷依存性，出力依存性率をそれぞれ 0.987 (遅れ), 0.993 (遅れ), 0.998

PV 連系前後の電圧変動について検討する。こ(遅れ), 0.999 (進み), 0.977 (進み) とした。

こで，電圧変動を (5) 式に示す。(4) 式に示した

変電所 1 次側（66kV）の電圧は PV の連系前ΔVmax を最小とする力率 cosθ を最適力率とした。

後で一定とし，PV の連系前において，最大負荷

ΔV max = max(|ΔV P,S,n|) ·····················(4)ΔV P,S,n = V P,S,n － V S,n ·····················(5)時に変電所 2 次側の送出電圧が 6,840V となるよ－2－

長距離配電線における大規模太陽光発電の無効電力制御による電圧変動抑制

ただし，VP,S,n：PV の出力 P，負荷の皮相電力 S におけるノード n の電圧 [V]，150

VS,n：PV 連系前，負荷の皮相電力 S におけるノード n の電圧 [V]
図 2 に亘長 10km の長距離配電線末端に出力を0～2MW とした PV を連系した場合の最適力率
0.918 における PV 出力と電圧変動の関係を示す。
線路のインピーダンスは 2MVA ベースで 11.0

電圧変動
Voltage ΔVvariation[V]1 1
P ,S ,n [V]100

D=10km, L=3.0MVA
D= 6km, L=3.0MVA
Line length: 10km
D=10km, L=2.1MVA
D= 6km, L=2.1MVA
D=10km, L=1.2MVA
D= 6km, L=1.2MVA
D: 変電所からの距離, L: 負荷 SL

150

101V

100

50

50

0

0

-50

-50

LOAD
(MAX)
3MVA
2MVA
1MVA
0MVA

-100

-100

+j20.2 [%] となり，出力 2MW，力率 1 の PV の-101V

亘長: 10km

-150

-150

0% 0.0 20%0.4

連系により電圧は 11%（6.6kV 系統で 726V）上昇する。電圧変動の観測箇所として，連系箇所（変

0.8
1.2
40%
60%
PV出力
PPV [MW]PV output

1.6
80%

2.0
100%

最適力率における PV 出力 PPV と電所より 10km 離れた地点）および PV 連系によ

図2

り最も電圧が低下した箇所（変電所より 6km 離電圧変動 ΔVP,S,n の関係（亘長 10km）れた地点）を選択した。
どちらの観測箇所においても PV 出力の増加

D=10km, P=1MW
D=10km, P=2MW

150
電圧変動 ΔVP ,S ,n [V] 1とともに電圧変動のグラフは上に凸となった二次関数で示される曲線上を変化した。すなわち，
PV 出力の上昇とともに電圧変動も上昇するが，PV 出力が 1MW を超えると，電圧変動は下降に転じる結果となった。また，負荷の増加とともに電圧変動のグラフは上方向に移動した。
図 3 に負荷と電圧変動の関係を示す。系統条件，
負荷条件とも図 2 と同一とした。負荷の増加とと

D: 変電所からの距離, P: PV出力 PPV

101V

100
50
0
-50
-100

-101V
1.2 1.4

1.6 1.8

2.0 2.2

2.4 2.6

2.8 3.0

負荷の皮相電力 S L [MVA]

数に近い形で変化した。また，電圧変動のグラフ

図 3 最適力率における負荷 SL と電圧変の傾きは同一 PV 出力であれば似通っていること

動 ΔVP,S,n の関係（亘長 10km）がわかった。これより負荷の増加とともに電圧変動の値が上昇していることがわかる。図 2，図 3

圧変動 ΔVn [V] は,変電所から kLL（0 ≤ k ≤ 1）のグラフより，以下の特性が明らかとなった。

離れた場所から配電線末端の間で生じる線路電

PV 出力の増加とともに，電圧変動は上へ

力損失変動 ΔPLOSSk [W] および線路無効電力損

凸状に変化（電圧変動は PV 出力の二次関

失変動 ΔQLOSSk [var] の影響を受けて (6) 式で数）
亘長: 10km-150

もに電圧変動のグラフは傾きを正とした一次関

D= 6km, P=1MW
D= 6km, P=2MW表される。

負荷の増加とともに，電圧変動は上昇（電配電線負荷 SL [VA] は配電線に均等に分布し圧変動は負荷の一次関数）ていると想定すると，線路の電力損失変動

ΔPLOSSk は (8) 式で表される。(7), (9) 式より(10), (11) 式が得られ，ΔVn および ΔPLOSSk は出力 PPV に対し二次関数として変化し，PPV の増加に伴い ΔVn は低下，ΔPLOSSk は上昇する（図 2, 図

上記の特性の要因は線路電力損失変動の影響であり，線路のインピーダンスおよび PV 出力が増大するほど，この特性が強く表れることがわか
った。

4）｡

次節にて，この特性が表れる理由を説明する。

また，(7), (9) 式より (12), (13) 式が得られ，

3.2 電圧変動と線路電力損失変動

ΔVn および ΔPLOSSk は負荷 SL に対し一次関数として変化し，負荷の増加に伴い ΔVn は増加，
ΔPLOSSk は減少する（図 3, 図 5）｡

図 1 に示したモデル系統を基に，配電線亘長を

LL [km] とすると，PV 連系に伴うノード n の電

－3－

(MIN)
3MVA
2MVA
1MVA
0MVA

長距離配電線における大規模太陽光発電の無効電力制御による電圧変動抑制

D=0km, L=1.2MVA
D=5km, L=1.2MVA
D=0km, L=2.1MVA
D=5km, L=2.1MVA
D=0km, L=3.0MVA
D=5km, L=3.0MVA
D: 変電所からの距離, L: 負荷 SLnr(PPV －ΔPLOSS,t)－x(QPV +ΔQLOSS,t)
(6)
4V t
t=1
1
r2+x2 nΔPLOSS,t} (7){n(rPPV－xQPV )－
=
4V N
r t=1
1
ΔPLOSSk = 3rL L k [{I1(t)}2－{I0(t)}2]dt ········ (8)rL L(1－k)=[(1+α2)PPV 2
V N2－(1－ k){(1－aα)PL +bα}PPV ]······ (9)22∂ ΔPLOSSk
2rL L(1－k)(1+α )············(10)
=
2
∂PPV
V N2
∂2ΔV n=∂PPV 2α2 )－ L L (r2+x2)(1+

2V n3

n

(1－
t=1

∂ΔPLOSSkrL L(1－k)2(1－aα)PPV≒ －∂S LV N2 a2+1

線路電力損失変動 ΔPLOSSk [kW]ΔV n ≒

150
100
50
0
-50
-100

亘長: 10km

-150

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

PV出力 PPV [MW]t
) ·· (11)4L L

最適力率における PV 出力 PPV と

図4

線路電力損失変動 ΔPLOSSk の関係（亘長·····(12)10km）

線路電力損失変動 ΔPLOSSk [kW]

∂ΔV n
t 2
L L(r2+x2)(1－aα)PPV n) ·(13)
(1－
=
∂S L
4L L
t=1
4V n3 1+a2
ただし， ΔVn：ノード n における PV 連系前後の電圧変動 [V]， r+jx ：線路イン
ピーダンス [Ω/km]，ΔPLOSS,t，ΔQLOSS,t：PV 連系前後のノード t～系統末端間における線路電力損失変動 [W]，線路無効電
力損失変動 [var]（上位系，SVR，連系

D=0km, P=2MW
D=0km, P=1MW

150

D=5km, P=2MW
D=5km, P=1MW

D: 変電所からの距離, L: 負荷 SL

100
50
0
-50
-100
-150

亘長: 10km

1.2

Tr 除く），I0(k)， I1(k)：位置 k における

1.6

2

2.4

2.8 3.0

負荷の皮相電力 SL [MVA]

PV 連系前，連系後の電流[A]，LL：配電
線亘長 [km]， Vt：ノード t の電圧 [V]，

図 5 最適力率における負荷 SL と線路電

VN：6,600 [V]，PL，QL（= −aPL +b: a>0，b≥0）: 負荷の有効電力 [W]，無効電力[var]，PPV，QPV（ =αPPV）: PV の出力 [W]，

力損失変動 ΔPLOSSk の関係（亘長 10km）
よう PV の無効電力を調整すると，線路電力損失

無効電力 [var]

変動の位置的なばらつきの影響を受けて配電線
中間部で電圧が大きく低下することがあること

4. 力率変更制御から（図 7，方式 2），配電線全域の電圧変動が最4.1 力率の制御法

小となるよう PV の無効電力を調整することとし従来手法である力率一定制御では 3 章の結果た。

より，連系箇所が変電所から遠く，PV の出力が制御の特徴を (14)～(17) 式に示す。

大きい場合には線路電力損失変動が大きくなり，
電圧変動を十分抑制できないことがわかった。
このため，提案する無効電力制御では，PV 連
系時の線路電力損失変動に影響を与える PV の出

QPV = αPPV······························· (14)α= f (PPV , S L)···························· (15)ΔV max = max( |ΔV P,S,n|) → min. ········ (16)力や配電線の負荷にあわせて，電圧変動を最小にP,S,nする PV の力率に都度変更する方法とした（力率ΔV P,S,n = V P,S,n － V S,n変更制御）。

ただし， PPV，QPV：PV の出力 [W]，無ここで，PV 連系箇所の電圧変動を最小にする···················· (17)効電力 [var]（正値），SL：負荷の皮相電－4－長距離配電線における大規模太陽光発電の無効電力制御による電圧変動抑制

力 [VA]，VP,S,n：PV の出力 P，負荷の皮相電力 S におけるノード n の電圧 [V]，VS,n：PV 連系前，負荷の皮相電力 S におけるノード n の電圧 [V]
この制御方法は，(16) 式で表される ΔVmax を最小とすることを目的としている。運用にあたっ

図6ては，図 9，図 10 のような，系統条件に対応し提案手法の概念図（通信方式）
PV出力 : 2MW

た出力別・負荷別の最適力率 cosθ を求めておく
電圧変動 ΔVP ,S ,n [V] 1

必要がある。
4.2 力率変更制御（通信方式）
負荷の皮相電力の情報として，変電所におけるフィーダ電流値を通信により発電事業者へ連携し，これを活用する方式について検討する。
図 6 に通信回線を使用した制御の概念図を示
す。

100
80
60
40
20
0
-20
-40
-60
-80
-100

(方式1)
負荷 3.0MVA
負荷 2.1MVA
負荷 1.2MVA
負荷 0.0MVA-57V

0(1) 各ノードの電圧変動
図 7 に亘長 10km の配電線末端に出力 2MW の

55V

-78V

(方式2)
負荷 0%

5
2
4
6
変電所からの距離 [km]

連系箇所

1.5

8

10

図 7 各ノードにおける電圧変動 ΔVP,S,n

PV を連系した場合の電圧変動を方式 1，方式 2（亘長 10km）の例で示す。変電所から 5km の地点に SVR を設置した。

(Case 2)Load

PV出力 : 2MW
150

方式 1 では (16) 式に示された提案手法を適用
電圧変動 ΔVP ,S ,n [V] 1

し，電圧が最も上昇する箇所の電圧変動と電圧が最も低下する箇所の電圧変動を同程度とし，配電線全域で生じる電圧変動が最小となるよう PV の力率を設定した。方式 1 において負荷別に電圧変動を比較すると，負荷 0MVA において上昇・低下側とも電圧変動が最大であった。
連系箇所において系統の中で電圧が最も上昇(方式1)
負荷 3.0MVA
負荷 2.1MVA
負荷 1.2MVA
負荷 0.0MVA

100
50
0
-50

-141V

-100
-150
-200
0

離れたノードにおいて系統の中で電圧が最も低

(方式2)
負荷 0%

-219V

-250

し，その値は 55V となった。変電所より 1.5km

145V

8.25
5
10
変電所からの距離 [km]

15

20

連系箇所

図 8 各ノードにおける電圧変動 ΔVP,S,n

下し，その値は 57V となった。

（亘長 20km）

参考として，方式 2 として PV の連系箇所の電圧変動が最小（0V）となるよう力率を調整する
方法も計算した。この場合，連系箇所より電源側のケースで電圧変動幅 ΔVW は 286V に拡大した。

のノード（5km）で電圧が大きく低下した（−78V）。

電圧変動幅 ΔVW は (18), (19) 式で定義する。

配電線上の各ノードの電圧変動が配電線位置

ΔV W = max (ΔV P,S,n) － min (ΔV P,S,n) ·· (18)に対して非直線状に変化している理由は PV の連

P,S,n

P,S,n

ΔV P,S,n = V P,S,n － V S,n ···················· (19)系により増減した線路電力損失の影響と考えられる。以降の検討では方式 1 を適用し，検討を進

ただし， VP,S,n：PV の出力 P，負荷の皮めることとした。

相電力 S におけるノード n の電圧 [V]，

図 8 に亘長 20km の配電線末端に出力 2MW のVS,n：PV 連系前，負荷の皮相電力 S におけるノード n の電圧 [V]PV を連系した場合の電圧変動を示す｡負荷 0MVA

－5－

長距離配電線における大規模太陽光発電の無効電力制御による電圧変動抑制

亘長: 10km(2) PV の最適力率
図 9 に負荷 0～3MVA，亘長 10km の配電線末端に定格出力 2MW の PV を連系する場合，配電最適力率 cosθ

線全域で生じる電圧変動を最小とする PV の最適
力率 cosθ (= cos (tan-1α)) を示す。PV 出力の増加，負荷の減少とともに最適力率は増加する。
図 10 に亘長 20km のケースを示す。最適力率の適用範囲は亘長 10km のケースと比較して拡大
した。

1.00
0.98
0.96
0.94
0.92
0.90
0.88
0.86
0.84
0.82
0.80

負荷
[MVA]
0.00
1.20
1.65
2.10
2.55
3.00

0.2 0.4

0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6
PV 出力 PPV [MW](3) 線種別の電圧変動
高圧線の線種として ALOC120mm2 と ALOC

図958mm2 を適用した場合の電圧変動幅の比較を図1.8 2.0

PV 出力 PPV と PV の最適力率 cosθの関係（亘長 10km）

11 に示す。

亘長: 20km

負荷は 2MVA とし，配電線末端に定格出力2MW の PV を連系した。ALOC120mm2 と ALOC
最適力率 cosθ

58mm2 のインピーダンスの R/X 比はそれぞれ
0.6，1.1 であり，亘長 10km における力率一定制
御時の最適力率はそれぞれ 0.93，0.81，力率変更
制御時の力率はそれぞれ ｢0.87～0.95｣，｢0.70～
0.84｣ の範囲となった。
ALOC58mm2 における力率一定制御時，力率変更制御時の電圧変動幅 ΔVW は，同一亘長（LPV）

1.00
0.98
0.96
0.94
0.92
0.90
0.88
0.86
0.84
0.82
0.80

負荷
[MVA]
0.00
1.20
1.65
2.10
2.55
3.00

0.2 0.4

で比較した場合，共に ALOC120mm2 の約 2 倍となっており，線路電力損失変動 ΔPLOSSk が大きく

0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6
PV出力PPV [MW]1.8 2.0

図 10 PV 出力 PPV と PV の最適力率 cosθ

なったことが原因と考えられる。

の関係（亘長 20km）

4.3 力率変更制御（ロードカーブ方式）
2

力率一定制御 (58mm )2
力率一定制御 (120mm )負荷の皮相電力の把握方法として，過去実績に
600
300のロードカーブを適用した方式（ロードカーブ方500

電圧変動幅 ΔVW [V]基づき，負荷（フィーダ電流）の季節別・時刻別式）を検討した。ロードカーブはフィーダ電流の
季節別・時刻別の平均値とし，電気事業者から発電事業者へ定期的に連携されることを想定した。
図 12 に，2011 年 4 月から 2012 年 3 月までの1 年間について，四国電力㈱のある支店管内における季節別・時刻別フィーダ電流実績の 126 フィ

400
上限(2%:132V)

300
200
100
0

3

0

ーダの平均値（ロードカーブ）を示す。フィーダ2

提案手法 (58mm )2
提案手法 (120mm )

5

8

10

14
15

20

変電所から連系箇所までの距離 (LPV ) [km]

電流の年間平均値 IAVE，標準偏差 σ より，IAVE＋
2σ をフィーダ電流の最大値とみなして,これを基電圧変動幅 ΔVW の比較（ALOC

図 11
2120mm ，ALOC58mm2）

準（1pu）とした。ロードカーブの最大値は 87%（冬期），最小値は 55%（秋期）となった。

12%，夏期に 13%，秋期に 11%，冬期に 14%と図 13 に夏期のロードカーブにおける時刻別の「平均値」および「平均値+σ」,「平均値−σ」のなった。

値を示す。標準偏差 σ の 24 時間平均値は春期にこの実績値を基に，シミュレーションでは負荷－6－長距離配電線における大規模太陽光発電の無効電力制御による電圧変動抑制

電流 [pu] (基準: 平均値 + 2σ) 1の目標値であるロードカーブはフィーダ最大電流に対し 55%～85%の範囲で変動し，実負荷は目標値（ロードカーブ）に対し±15%の範囲で変動することとした。すなわち，負荷の目標値が 85%の場合，実負荷は 70%から 100%の範囲で，負荷の目標値が 55%の場合，実負荷は 40%から 70%の範囲で変動するものとした。
次節にて，亘長と電圧変動幅の特性を示す。

1.2
0.87

1.0
0.8
0.6

春 ( 3/11～ 6/10)
夏 ( 6/11～ 9/30)
秋 (10/ 1～12/10)
冬 (12/11～ 3/10)
年間

0.55

0.4
0.2
0.0
0

4.3 電圧変動幅の比較（従来方式，ロードカーブ方

2

4

6

8 10 12 14 16 18 20 22 24
時刻式，通信方式）
図 14 に負荷を 1.2～3MVA とし，配電線末端

図 12

ロードカーブ

に定格出力 2MW の PV を連系した場合の従来手
法と提案手法における電圧変動幅 ΔVW の比較を

夏 (6/11～9/30)
1.2
電流 [pu] (基準: 平均値+ 2σ)示す。提案手法として，｢ロードカーブ方式｣，｢通信方式｣，｢負荷情報を取得しない方式｣の 3 方式
で計算を行った。
許容電圧変動幅を 2%（132V）とすると，従来手法である力率一定制御では連系箇所が変電所
より 7.5km 離れた地点で限度に到達した。
一方，通信方式を用いた力率変更制御ではこれに相当する連系箇所は変電所より 18km 離れた地

σ = 0.13
1.0
0.8
0.6
0.4

平均値＋σ
平均値
平均値－σ

0.2
0.0
0

点となり，メガソーラーの連系可能な配電線の適

2

4

6

8 10 12 14 16 18 20 22 24
時刻

用範囲が大幅に拡大した。通信を用いずロードカ
ーブ方式を適用した場合には 12km 離れた地点で

図 13

夏期のロードカーブ

限度に到達した。通信回線の遮断などにより，負荷状況が確認できない場合は連系箇所が変電所

力率一定制御提案手法 (負荷情報なし)
提案手法 (ﾛｰﾄﾞｶｰﾌﾞ方式)
提案手法 (通信方式)

より 9.5km 離れた地点で限度に達し，適用範囲の
300
電圧変動幅 ΔVW [V]

拡大は限定的であることがわかった。
5. まとめ長距離配電線に連系したメガソーラー発電の
電圧変動対策として，出力や配電線負荷に応じて力率を変化させる力率変更制御について検討を行った。モデル系統を用いて電圧変動抑制効果を確認したところ，現在普及している力率一定制御

250
200
150

上限
(2%:132V)

100
50
0

と比較して大幅に電圧変動が抑制されることが

0

わかった。
また，力率変更制御のもと，PV の連系に伴い

図 14生じる電圧変動は出力と変電所から連系箇所の7.5 9.5 12
18
5
10
15
変電所－連系箇所間の距離 (LPV ) [km]20従来手法と提案手法の電圧変動

幅 ΔVW の比較

距離に依存する。許容電圧変動幅を 2%とすると，
出力 2MW のメガソーラー発電であれば，変電所

さらに負荷情報は重要であり，負荷情報を活用

から連系箇所までの距離が通信方式では 18km

しない場合には，連系可能な距離は 9.5km に限まで，ロードカーブ方式では 12km まで連系可能定されることもわかった。

であることがわかった。

－7－

長距離配電線における大規模太陽光発電の無効電力制御による電圧変動抑制

8) P.M.S. Carvalho, P.F. Correia, L.A.F.M.

今後は実系統等により力率変更制御による電Ferreira, ‘‘Distributed Reactive Power

圧変動抑制効果の検証を行う予定である。
［謝辞］

Generation

Control

Mitigation

in

for

Voltage

Distribution

Rise

Networks’’,

IEEE Transactions on Power Systems , Vol.

本研究は，四国電力㈱お客さま本部配電部殿よ

23, No. 2, pp. 766 – 772, May 2008.

り委託を受け実施したもので，ご協力いただいた

9) 河野高一郎，広瀬正嗣，橋本渉：「メガソー関係各位に深く感謝いたします。

ラー発電システムの力率一定制御による配［参考文献］

電系統の電圧変動対策の検討」, 平成 24 年

1) 川口直樹，棚田一也，堅田広司，高崎昌洋：

電気学会電力・エネルギー部門大会, No.127(2012-9)「風力発電所連系時の連系点力率一定制御

10) 河野高一郎，中西英治，永野賢朗，長瀬只雄，

による電圧変動対策」, 平成 19 年電気学会
全国大会, No.6-058 (2007-3)

北條昌秀，大西徳生：「メガソーラー発電シ2) 田中俊輔，鈴木宏和：「分散形電源の自律分

ステムの力率一定制御による電圧変動抑制

散制御による電圧補償制御方式の検討」, 電効果の実証」, 平成 25 年電気学会電力・エ気学会論文誌 B, Vol.129, No.7, pp.869-879

ネルギー部門大会, No.250 (2013-8)
11) K. Kouno, M. Hirose, W. Hashimoto, T.

(2009-7)3) 石丸雅章，田町英樹，駒見慎太郎：「電力系Nagase, M. Hojo, T. Ohnishi, ‘‘Effective-

統における PV 常時進み定力率運転の効用」，

ness of Constant Power Factor Control of

電気学会論文誌 B, Vol.132, No.7, pp.615-

Mega-solar System for Voltage Regulation

622 (2012-7)

with Long Distribution Line’’, The 10th

よる配電線電圧上昇の抑制に関する考察」,

IEEE International Conference on PowerElectronics and Drive Systems (PEDS), pp.

平 成 24 年 電 気 学 会 全 国 大 会 , No.6-131

317- 322, Kitakyushu, Japan, Apr. 2013.

4) 細川充海，石丸雅章：「メガソーラー連系に

12) 河野高一郎，中西英治，永野賢朗，北條昌秀：(2012-3)
5) 横田耕作，羽田野伸彦：「堺メガソーラーの「長距離配電線に対応したメガソーラー発

系統電圧への影響評価と対策機能の検証」,

電システムの無効電力制御による電圧変動

平成 24 年電気学会電力・エネルギー部門大抑制」, 電気学会論文誌 B, Vol.135, No.5, pp.

会, No.189 (2012-9)

1-14 (2015-5)6) 京極喜一郎，細川充海：「メガソーラの常時

13) K o u i c h i r o K o u n o , Ts u y o s h i S o g a b e ,進み定力率運転による電圧変動緩和効果」,

Katsushi Itou, and Masahide Hojo: ‘‘Study

平成 25 年電気学会電力・エネルギー部門大on Reactive Power Control of Large-Scale会, No.160 (2013-8)

Photovoltaic System for Voltage Regula-7) 内山倫行，宮田博昭，伊藤智道，小西博雄：

tion with Long Distribution Line’’, Pro-

「大規模太陽光発電システムの無効電力制
御による電圧変動抑制」, 電気学会論文誌 B,

ceedings of IEEE PowerTech Eindhoven
2015, Eindhoven, the Netherlands, Jun.

Vol.130, No.3, pp.297-304 (2010-3)

2015.

－8－

四国電力，四国総合研究所
研究期報１０３（2015年12月）
９－２１ページ

四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析㈱四国総合研究所 土木技術部㈱四国総合研究所 土木技術部㈱四国総合研究所 土木技術部
四国電力㈱
土木建築部
四国電力㈱
土木建築部
キーワード：

降下火山灰
シミュレーションTEPHRA2
由布岳
九重山
阿蘇山

Key Words：

辻
智大
池田 倫治
加藤佐代正
西坂 直樹
大西 耕造

air-fall ash
Simulation
TEPHRA2
Yufu Volcano
Kuju Volcano
Aso Volcano

Simulation analysis for air-fall ash influences on Shikoku Island.
Shikoku Research Institute, Inc., Civil Engineering Department
Tomohiro Tsuji, Michiharu Ikeda, Sayomasa Kano
Shikoku Electric Power Co., Civil Department
Naoki Nishizaka, Kozo Onishi
Abstract
If the large volcanic eruption occurred at a volcano on Kyushu, the volcanic ash would be transported to Shikoku
by the westerlies and affect to electric facilities at the downwind region, although there is no volcano in Shikoku.
Especially for nuclear power plants, it is necessary to assess the ash fall hazard to the facilities, considering thetargeted volcanoes. The thickness of volcanic ash around Ikata Power Plant has been evaluated to be almost 0 cm
based on geological survey. However, it is expected that the ash thicker than a few cm will be fallen on the Ikata site,
depend on wind direction. Then we carried out the analytical study using TEPHRA2, simulations of tephra
dispersal.
The tephra fall hazard from a future eruption at Yufu, Kuju and Aso volcanoes are simulated. The most effective
eruption to the site is the VEI5 eruption from Kuju Volcano (Kj-P1, the eruption mass is 2.03 km3). Based on thecalculation using the average wind of each month, the average thickness of the ash fallen on the site is 0.5 cm. The
ash fallen on September was thickest (2.2 cm) in twelve months.
In the case that the wind blows from the vent to the site, 4.5 cm-thick-ash fallen on the site. Given that theeruption mass being 6.2 km3, the ash of 6.9 cm-thick deposited at the site.

－9－四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

1.

はじめに

り，堆積物の分布を計算できる（萬年，2013）．

四国には火山が分布しないものの，風上に短時間で簡易的に計算することができるため，位置する九州の火山が大規模な噴火を起こしパラメータスタディおよび確率論的評価に適た場合には，偏西風に乗って四国へ火山灰がしている．解析プログラムは南フロリダ大学

降下し，各種電力設備に影響を及ぼす可能性のがある．特に原子力発電所の安全対策には万（ http://www.cas.usf.edu/~cconnor/vg@usf/t

全を期すことが必須であり，原子力規制委員

ephra.html）からダウンロードすることがで会制定の「原子力発電所の火山影響評価ガイ

きる．計算には，噴火パラメータ，大気パラド」において，原子力発電所に影響を及ぼし

メータ，粒子パラメータ，グリッドパラメー

得る火山を抽出して発電所運用期間中の噴火

タの 4 つが必要となる．計算結果として，単規模に対応する降下火山灰を考慮することが位面積当たりの降灰量（kg/m2）とその粒度組求められている．

成が得られる．

サ

イ

ト

降下火山灰による影響評価においては，まず敷地付近の地質調査により評価を行うが，3. 伊方発電所と四国に影響を及ぼす可能性の

敷地南東の宇和盆地における UT コア（守田

ある活火山の地理的関係

ほか，2014）など連続的な堆積物中にも考慮

伊方発電所の風上に位置する九州中部～

する過去の噴火と対応する火山灰層が認めら

東部には，北東から南西に，鶴見岳・伽藍岳

れないため，敷地付近への火山灰の降下厚さ（敷地からの距離 85 km），由布岳（89 km），

はいずれもほぼ 0 cm と評価される．しかし，九重山（108 km），阿蘇山（131 km）などの風向きによっては敷地において数 cm 以上の活火山が分布している（Figure 1）．その中で厚さの火山灰が降下することも想定される．

も阿蘇山および九重山は過去に大規模な噴火

そこで，気象条件の不確かさを考慮した火山をしており，九重山の噴火による火山灰は過灰降下リスクを評価するために，降下火山灰

去に四国にも降下している（熊原・長岡，

シミュレーションを用いた解析的検討を実施

2002）．また，伊方発電所からの距離が比較する．

的近い由布岳は中規模の噴火であるが火山灰を放出している．鶴見岳・伽藍岳は溶岩を放出する噴火を主体としており，遠方での火山2. 研究手法
本研究では，降下火山灰シミュレーション

灰の降下は報告されていない．そこで，本研として実績のある TEPHRA2 を利用する．

究では，由布岳，九重山および阿蘇山の 3 火

TEPHRA2 は移流拡散モデル（Bonadonna et

山を対象火山とし，それぞれの火山におけるal., 2005）に基づいたシミュレーションであ既往最大の噴火を想定した降下火山灰シミュ

り，適当な初期パラメータを与えることによレーションを行った．

－10－

四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

Fig. 1 Localities of Yufu, Kuju and Aso volcanoes with Ikata Power Plant.
4. 由布岳，九重山および阿蘇山の噴火による

km3（宮縁ほか，2003））である（Table 1）．
由布岳 2 ka 噴火は，噴火規模を示す爆発

影響の検討

的噴火指数（Volcanic Explosivity Index，

4.1. 検討方針
本検討では，まず，由布岳，九重山および

Newhall and Self, 1982）で表すと VEI = 3

阿蘇山の 3 つの火山の噴火による伊方発電所～4 となる．Newhall and Self（1982）によ周辺での降灰層厚を算定し，それぞれの火山

ると，その規模の噴煙柱高さは 3～25 km との噴火による伊方発電所周辺への影響を比較推定される．同様に，九重第一降下軽石およする．その後，伊方発電所への降灰に最も影び草千里ヶ浜降下軽石の噴火規模は VEI = 5

響を及ぼす火山噴火についてケース検討を実程度であり，噴煙柱高さは 20～35 km と推定

施する．

される．本検討では，由布岳による 2 ka 噴火の噴煙柱高さを 15 km，九重山および阿蘇山の噴火による噴煙柱高さを 25 km として降下

4.2. 噴火パラメータ
それぞれの火山の既往最大噴火は，由布岳

火山灰シミュレーションを行った（Table 1）．

の 2 ka 噴火（噴火年代約 2000 年前，降下火各火山噴火の粒子径（最大粒径，最小粒径，

砕物の噴出量 0.05 km3（須藤ほか，2007）），

平均粒径および粒子分散）については，現時

九重山の九重第一降下軽石（噴火年代約 5.4

点で情報が得られていないため，ここでは，万年前（川辺ほか，2015），噴出量 2.03 km3Bonadonna et al.（2005）に記載されている（須藤ほか，2007），阿蘇山の草千里ヶ浜降

TEPHRA2 推奨値を適用した（Table 2）．

下軽石（噴火年代約 3.1 万年前，噴出量 2.39

－11－

四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

Table 1 Eruption parameters used in the simulations.

Volcanoes
Height above
sea level (m)Distance from
Ikata site (km)Eruptive
Mass (km3)
Plume Height(km)
Column Steps

Kuju

Aso

(Nakadake)(Nakadake)

1,583

1,791

1,506

89

108

130

0.05

2.03

2.39

15

25

25

100

100

100

-10

-10

-10

10

10

10

Yufu

Maximum
Grain Size(phi)
Minimum
Grain Size(phi)

References
Japan Meteorological
Agency (2013)

Sudo et al. (2007),
Miyabuchi (2011)
Newhall and Self (1982)

Bonadonna et al. (2005)(Felsic: -10, Mafic:-7)
Bonadonna et al. (2005)(Felsic: 10, Mafic: 7)
Plinian eruption (Mount St

Median Grain
Size (phi)

1.0

4.5

4.5

Helens): 4.5 phi; Subplinian
eruption: 1 phi (TEPHRA2
recommendation)
Plinian eruption (Mount St

Sorting (phi)

1.5

3.0

3.0

Helens):3;

Subplinian

eruption: 1.5 phi (TEPHRA2
recommendation)付近の対流圏上層にジェット気流と呼ばれる

4.3. 大気パラメータ
本検討では，至近 22 年間(1988～2010 年)

風速が大きい偏西風が流れている（Figure 2）．

の毎日午前 9 時の地表～高度約 30 km までの特に冬季には風速が大きく，平均的に 30 m/s

各高度（hPa を高度に換算）の風向・風速観程度になり，中には 70 m/s 程度を超えること

測値を月別に平均化した月別平年値（気象庁もある．なお，夏季は冬季の半分程度以下の「高層気象観測年報」）を使用した（Figure 2）．

風速となる．上述した 3 火山の上空において解析には，3 火山および伊方発電所に最も近も，このジェット気流が流れていると考えらい福岡における高層気象観測データを用いたれる．このため，火山が噴火した場合，火山（Figure 1）．我が国では，上空約 8～15 km

灰がこのジェット気流により東方向に運搬さ－12－四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

れ，季節によって降灰領域が変化することが較するため，これらのパラメータを 3 つの火予想される．

山で共通して用いた．

4.4. 粒子パラメータ

4.5. グリッドパラメータ

粒子パラメータの設定には，軽石密度，岩本検討では，国土地理院の数値地図（50

片密度，拡散係数（Diffusion Coefficient），

mDEM）と産総研の数値地図（1 kmDEM）

落下時間の閾値（Fall Time Threshold）およを基に 2 km グリッドメッシュを作成し，こび噴煙モデル等の各データが必要である．これを利用した．なお，計算開始点は，噴火がれらについては萬年（2013）を参考にした

既存の火口から始まると仮定した．火口の座（Table 2）．それぞれの噴火による影響を比標については気象庁（2013）を参考にした．

Fig. 2 Upper-air wind velocity (a) and wind direction (b) averaged every month sampled
every 09:00 local time from 1 March 1989 through 31 December 2010 at Fukuoka (Fig.1a)(Japan Meteorological Agency, 2012).
Table 2 Grain parameters used in the simulations

Parameters

Unit

Value

References

Lithic Density

kg/m3

2600

TEPHRA2 recommendation

Pumice Density

kg/m3

1000

TEPHRA2 recommendation

Diffusion Coefficient

m3/s

200

Mannen (2013)

Eddy Constant

m2/s

0.04

Suzuki (1983)

s

3600

Mannen (2013)

Plume Model0 (uniform)

Mannen (2013)

Plume Ratio

0.1

TEPHRA2 recommendation

Fall Time Threshold－13－

四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

5. 由布岳，九重山および阿蘇山の噴火による（Table 3）．伊方発電所における降灰層厚は，影響の比較

いずれの火山噴火でも 9 月に最大となり，由由布岳，九重山，阿蘇山の噴火について，

布岳，九重山，阿蘇山でそれぞれ 0.3 cm，2.2

それぞれ月別平年値の風を用いて解析した結cm，1.0 cm である（Figure 4）．3 つの火山

果の概要を Table 3 に示す．なお，各表にお噴火による層厚が異なる要因としては，各火ける降灰層厚は，降灰の密度を 1000 kg/m3

山と敷地との位置関係，噴火規模および風向と仮定して換算した値である（例えば，降灰が挙げられる．由布岳は 3 つの火山の中で最量 1 kg/m2 だと降灰層厚は 0.1 cm となる）．

も伊方発電所までの離隔が小さいものの，噴月別の解析の結果，冬季（11 月～5 月）に

火規模が小さいため， 9 月を含めた各月の平おける伊方発電所における降灰層厚は 0～0.2

年風の風速では敷地に厚く降灰しない．阿蘇cm であり，夏季（6 月～10 月）と比較して，

山は 3 つの火山の中で最も伊方発電所との離格段に薄い（Table 3）．この傾向は 3 つの火隔が大きく，位置が南に位置していることか

山噴火で共通していたため，九重山の噴火にら，西風の卓越する冬季には敷地にほとんどよる結果のみを Figure 3 に示す．由布岳，九降灰しない．また，西南西の風が卓越する 9重山および阿蘇山の火山噴火による敷地での月においても降灰の中心は敷地より南側を向

降灰層厚はそれぞれ月平均で 0.1 cm，0.5 cm

いているため，敷地での降灰は 1.0 cm に留ま

および 0.2 cm であり，九重山の噴火で最大とる（Table 3）．

なり，阿蘇山，由布岳と小さくなっている
Table 3 Calculated thickness of volcanic ash fallen on Ikata Power Plant. Yellow marker
shows the maximum thicknesses.
Volcanoes

Yufu

Kuju

Aso

Jan

0.0

0.0

0.0

Feb

0.0

0.0

0.0

Mar

0.0

0.0

0.0

Apr

0.0

0.1

0.1

May

0.1

0.2

0.1

Thickness

Jun

0.2

0.6

0.2

at Ikata

Jul

0.2

1.5

0.7

Site (cm)

Aug

0.0

1.1

0.7

Sep

0.3

2.2

1.0

Oct

0.2

0.2

0.1

Nov

0.0

0.1

0.0

Dec

0.0

0.0

0.0

Average

0.1

0.5

0.2

－14－

四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

Fig. 3 Isopack maps of ash from Kuju computed for each month.

Fig. 4 Isopack maps of ash deposits from Yufu, Kuju and Aso computed for September.

－15－

四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

6. 九重山における噴火・大気パラメータの検討

九重第一降下軽石の噴火規模については，敷地への降灰に最も影響が大きい九重山

これまで火山灰の等層厚線図を基に噴火規模の噴火に関し，噴煙柱高度および噴出量等のを見積もった須藤ほか（2007）による 2.03

噴火パラメータ，大気パラメータを変化させ

km3 が示されてきた．しかし近年，長岡・奥たケース検討を行い，各パラメータの影響に野（2014）は給源付近における層厚分布のデついて考察し，敷地周辺における火山灰層厚ータを拡充し，算出方法は示していないものの評価を行う．その際，12 ヶ月のうち，敷地の，九重第一軽石の噴火規模として 6.2 km3

で最も厚い火山灰厚さとなる 9 月の風を用いを提案した．自然現象の評価と将来予測にはた降下火山灰シミュレーションを基本ケース

不確かさが残るため，噴出量を基本ケースのとする（Table 4）．

2.03 km3 対して大きく見積もった場合の噴出量 6.2 km3 を用いて検討を行った（Table 4）．

6.1. 噴煙柱高度のケース検討
九重第一降下軽石を放出した噴火は VEI

6.3. 風向・風速のケース検討= 5 であり，その噴煙柱高さは～25 km と推実際の気象条件を考えると，風速を固定し定される．ただし，同程度の規模の噴火であたまま風向のみを変化させることは現実的でっても，噴煙柱高度はばらつきの大きいパラはない．そこで，高層気象観測年報の 9 月のメータであることから，基本ケースである 25

平年風から，敷地方向に吹く風を抽出し，そkm から±5 km 変化させたケース検討を行っ

れらを平均化して仮想的な風を作成して風向た（Table 4）．以下の検討で用いた粒子パラの影響を検討した（Table 4）．尚，風速のばメータは Table 2 と同じである．

らつきの影響を検討するため，高層気象観測
年報の 9 月の平年風から，風速を±1σ変化させた検討も行った（Table 4）．

6.2. 噴出量のケース検討

Table 4 Eruption and atmospheric parameters used for parameter studies. Yellow markers
show the tested parameters in each case.

Cases
Plume
Height (km)Eruption
Mass (km3)Wind
Direction
Wind
Velocity

PrimalPlume

Eruption

Wind Direction

Wind Velocity

Case

Height Study

Mass Study

Study

Study

25

20, 30

25

25

25

2.03

2.03

6.2

2.03

2.03

Ave. Sep.

Ave. Sep.

Ave. Sep.

Blow to Ikata

Ave. Sep.

Ave. Sep.

Ave. Sep.

Ave. Sep.

Ave. Sep.

－16－+/-1 sigma ofAve. Sep

四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

7. 結果
7.1. 噴煙柱高度の検討

7.3. 風向・風速の検討

噴煙柱高度を変化させた結果を比較する

風速を変化させて，敷地周辺に堆積する火と，噴煙柱高さ 20 km の場合でも 25 km の山灰層厚がどのように変化するか検討した．

場合でも，伊方発電所における降灰層厚は 2.2

基本ケースの風速-1σおよび+1σの場合，敷cm で変わらない（Figure 5）．噴煙柱高度 20地での降灰層厚はそれぞれ 2.6 cm および 1.4

km の結果の方が噴煙柱高度 30 km 結果より

cm となった（Figure 7）．基本ケースでは，も，厚く降灰する領域（例えば層厚 25 cm 以

層厚分布の軸は敷地よりやや南側を通ってお上の領域）が遠くまで及んでいるものの，全り，軸から離れるほど降灰層厚は薄くなる．

体的な傾向としては，噴煙柱高度 20～30 km

風速を-1σ小さくした場合，基本ケースよりの範囲では，噴煙柱高度の変化が降灰層厚分

も降灰分布の幅が広くなるため，基本ケース

布に及ぼす影響は比較的小さい（Figure 5）．

よりも敷地における降灰層厚が厚くなった．
一方，風速を+1σ大きくした場合，基本ケー
スよりも狭小な降灰分布となるため，軸から7.2. 噴出量の検討
噴出量を 6.2 km3 にした場合，9 月の平年値の風で敷地周辺における層厚は 6.9 cm と離れると層厚が極端に薄くなり，敷地における降灰層厚が薄くなった．

なった（Figure 6）．噴出量 2.03 km3 の場合，風向が敷地向きとなる仮想的な風を想定

敷地での降灰層厚は 2.2 cm であり，噴出量のした場合，敷地周辺における層厚は 4.5 cm と変化とともに層厚も基本ケースのおよそ 3 倍なった（Figure 8）．風向が層厚に大きく影響程度となった．

することを確認できた．

Fig. 5 Isopack maps of ash from Kuju computed for column heights of 20, 25 and 30 km.

－17－四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

Fig. 6 Isopack maps of ash from Kuju computed in the case of 2.03 km3 (left) and 6.2 km3
mass volume (right).

Fig. 7 Isopack maps of ash from Kuju computed for the wind of slower (-1σfrom averagewind of September) (left), of September and of faster (+1σfrom that of September ) (right).

Fig. 8 Isopack maps of ash from Kuju computed for the average wind of September (left) andof the day when the wind blow to Ikata Power Plant (right).

－18－

四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

ら東北東方向に 108 km 離れた伊方発電所に

8. 考察
今回実施した九重山の噴火に関する検討

火山灰が厚く堆積する可能性は極めて低い．

ケースの中で，降灰層厚分布に大きく影響すまた，TEPHRA2 では，ジェット気流だけるパラメータとして，風向・風速および噴出でなく，それより低層の風の変化も結果に大量が挙げられる．噴出量を 2.03 km3 から 6.2

きく影響する．これは TEPHRA2 が均質な噴

km3 へ約 3 倍にすると，降灰量は単純に約 3煙柱を想定しており，そこから火山灰粒子が倍になった（Figure 6）．しかし，風向が敷地一様の落下速度で落下しながら，各標高に仮方向へ向かなければ，
たとえ噴出量が 6.2 km3想した水平層における風向・風速の元で拡散であっても降灰層厚はほぼ 0 cm である．そうすることに起因している．すなわち，ジェッ

いった意味では，敷地における降灰層厚に最ト気流の風は噴煙柱の高層から落下した粒子も影響を与えるパラメータは風向・風速であのみに影響を与えるが，低層の風は噴煙柱のる．特に風向による影響が大きいが，風向と低層から落下した粒子にも高層から落下した

風速は相互に関連しているため，両者を独立粒子にも影響を与えるためである．
噴煙柱高度は，降灰量分布にはさほど大きして扱うことはできない．
例えば，冬季は強いジェット気流の影響でく影響しなかった（Figure 5）．これは，高度指向性が強くなり，層厚分布が狭小となるた

20 km 以上では風速が小さいため，20 km 以

め，火山灰が厚く堆積する領域は少なくなる．

上における噴煙柱高度の変化が結果に影響しこれに加えて，西～西北西の風で安定するこにくいためと考えられる．しかし，本来は噴とにより（Figure 2），伊方発電所より南側へ

煙柱高度が高くなるということは噴出率が大降灰する（Figure 3）．それに対して，夏季はきくなり，傘型噴煙を形成することでより広ジェット気流が弱まり，風向がばらつくため，域に火山灰が広がる事が考えられる（例えば，火山灰が堆積する領域は広がる．一方で，風1991 年 Pinatubo 噴火）．当然，それによって速が弱まるため，火山灰が厚く堆積する領域

降灰量分布も変わるはずである． TEPHRA2

は火口近傍（九州付近）に留まる傾向がある

ではこういった傘型噴煙からの粒子の落下を（Figure 3）．9 月の風は，Figure 2 に示す通模擬できていないことが指摘されており，現り，高度 15 km より低い標高の風がほぼ一様

在解析コードの改善が進められているところに 240°（北方から時計回りの角度）より若である（萬年，2013）．噴煙柱高度の設定に干大きい方角から吹いていることから，このついては，今後，野外での噴出物の粒度分布

方位の風下側に位置する伊方発電所の降灰層に基づき推定する（Carey and Sparks, 1986）

厚に大きく影響していると考えられる．

ことが重要である．

本研究では，地表から高度約 30 km まで
を 25 程度の高度に区切って計測された気象9. まとめ

庁の風向・風速データを用いたが，各高度に伊方発電所の火山影響評価においては，原

おいて風向が敷地方向に揃うというのは極め

子力発電所に影響を及ぼし得る火山を抽出して稀な気象条件であり，実際には高度毎の風て，発電所運用期間中の噴火規模に対応する

向・風速は不揃いである．そのため，火口か降下火山灰を考慮する必要がある．そこで，－19－

四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

考慮対象である由布岳，九重山および阿蘇山の噴火について，月別平年値の風で降下火山[参考文献]

灰シミュレーションを行った結果，伊方発電1) 守田益宗・須貝俊彦・古澤明・大野裕

所に最も影響のある噴火は九重第一降下軽石記・西坂直樹・辻（噴出量 2.03 km3）であり，敷地における降田

下火山灰厚さは月平均で 0.5 cm，最大である

みた MIS15 以降の植生変遷史，植生史研

9 月の平年値の風で 2.2 cm であった．また，

究，23，3-19．

智大・池田倫治・柳誠，2014，宇和盆地の花粉分析から正確な見積もりが難しいことや最近の研究動

2) Bonadonna, C., C. B. Connor, B. F.

向を踏まえて噴出量 6.2 km3 と噴火規模を大Houghton, L. Connor, M. Byrne, A.

きく見積もった場合，最大である 9 月の平年

Laing,

値の風で敷地における降下火山灰厚さは 6.9

Probabilistic

cm であった．さらに，敷地方向に吹く仮想的

dispersal: Hazard assessment of a

な風を考慮した場合，敷地における降下火山

multiphase

灰厚さは 4.5 cm であった．

Tarawera, New Zealand. Journal of

and

T.

K.

Hincks,modeling
rhyolitic

of

2005,
tephraeruptionatGeophysical Research, 110, B03203,

四国西部には伊方発電所以外にも多数の

doi:10.1029 / 2003JB002896.

電力設備が立地しており，本研究で示した降下火山灰シミュレーション結果は，送電鉄塔，

3) 萬年一剛，2013，降下火山灰シミュレー

変電所，水力発電所等において火山影響評価

ションコード Tephra2 の理論と現状－第を行う上でも有用である．今後，九重第一軽四紀学での利用を視野に，第四紀研究，石について，給源近傍における降下火山灰厚52，173-187．

さ，粒度分布を詳細に把握するとともに，四4) 熊原康博・長岡信治，2002，四国南西部，

国南西部宿毛市において報告された九重第一松田川流域における九重第一テフラの対軽石の産状についてデータを拡充し，フィー比と低位段丘の年代，第四紀研究，41，

ルドデータに基づき降下火山灰シミュレーシ

213-219．
5) 須藤茂・猪股隆行・佐々木寿・向山栄，

ョンを高度化していくことが重要である．

2007，わが国の降下火山灰データベース
作成，地質調査研究報告，58，261 – 321．

[謝辞]
本研究を実施するにあたり，神奈川県温泉6) 川辺禎久・星住英夫・伊藤順一・山崎誠

地学研究所の萬年一剛博士および西日本技術

子，2015，九重火山地質図．火山地質図

開発株式会社の稲倉寛仁博士に TEPHRA2 に

19，産業技術総合研究所地質調査総合セ

ついてご教示頂いた．また，長崎大学故長岡ンター．

信治教授および電力中央研究所の三浦大助博

7) 宮縁育夫・星住英夫・高田英樹・渡辺一

士には降下火山灰に関してご教示をいただい

徳・徐勝，2003，阿蘇火山における過去た．㈱四国総合研究所の鈴木富美子氏には約９万年間の降下軽石堆積物，火山，48，

TEPHRA2 解析および図化に御協力いただい195-214．

た．ここに記して深く感謝いたします．

8) Newhall, C. G. and Self, S., 1982, The－20－

四国に影響を及ぼす降下火山灰に関するシミュレーション解析

volcanic explosivity index (VEI): An

dispersion of tephra. In Shimozuru, D.

estimate of explosive magnitude for

and Yokoyama, I. (Eds) Arc Volcanism:

historical

Physics and Tectonics, 95-116.

Geophysicalvolcanism.
Research,

Journal
87

of
(C2),

12) 長岡信治・奥野充，2014，九重火山のテ

1231-1238.

フラ層序，月刊地球，36，281-296．

9) 気象庁編，2013，日本活火山総覧（第 413) Carey, S. N. and Sparks, R. J., 1986,
Quantitative models of the fallout and版），気象業務支援センター．
10) 気象庁編，2012，高層気象観測年報，気象業務支援センター．
11) Suzuki, T., 1983, A theoretical model for－21－

dispersaloftephraeruptioncolumns.

fromVolcanology, 48, 109-125.

volcanic

Bulletin

of

－22－

四国電力，四国総合研究所
研究期報１０３（2015年12月）
２３－２７ページ

植物生体情報計測用の組込み型画像処理技術の開発について㈱四国総合研究所

キーワード：

植物生体情報計測
画像処理
HSV モデル
2 値化
組み込みシステム
OpenCV
Java
葉のしおれ

電子技術部
電気利用技術部

Key Words：

松浦英樹 中西美一 仲田 誉
山本敬司

Measurement of plant biological information
Image processing
Hue Saturation Value model
Binarization
Embedded system
OpenCVJava
leaf wilting

Development of embedded image processing technology for measurement of plant biological information

Shikoku Research Institute, Inc., Electronics Technology Department
Hideki Matsuura, Yoshikazu Nakanishi, Homare Nakata
Electricity Applied Technology Department
Keiji Yamamoto

Abstract

Recent advanced computing and image sensing technologies have been allowing us to build the high performanceand low cost plants' image capture and analysis systems which can be used for various purposes, for example plants'
growing monitoring.
We have developed a image capture and analysis system based on those modern technologies, and have applied it
to measure the degree of leaf wilting of tomato plants in collaborating with Ehime University agricultural researchdivision. The measurement results gotten through the experiments were as precise as our former expectation.
High quality tomato fruits production requires special watering technique based on the degree of leaf wilting of
tomato plants. It has been considered impossible to automate those special watering technique because of that thedegree of leaf wilting could only been observed by human eyes.
The newly developed image capture and analysis system seems to be useful to achieve the watering
automatization on the production of high quality tomato fruits.

－23－

植物生体情報計測用の組込み型画像処理技術の開発について

1. はじめに
近年、CPU 性能やメモリ搭載量および周辺機能の強化された低価格で高性能な組み込み用コン
ピュータ（シングルボードコンピュータ）が開発され、また、安価な市販の USB カメラを用いることで、100 万画素以上の十分な空間分解能を持つ
画像計測システムの構築が可能となってきた。１）

図 1 栽培環境モニタリングシステム

当社では、農業用温室内の環境条件を高精度か「ハッピィ・マインダー」の全体構成

つ低コストに遠隔モニタリングすることを可能とする「栽培環境モニタリングシステム」（ハッピィ・マインダー:HaPPiMinder）を開発・販売しており、オプションカメラによる植物体の定期静止画像撮影も可能となっている（図 1）。
今のところ、得られた静止画像の活用は栽培記
録程度に止まっているが、定期撮影された静止画
像から植物の生育状況を判断する上で有用な画
像情報を画像処理技術により自動抽出し、数値データとして収集・蓄積できれば日常の栽培管理の合理化ならびに栽培技術のマニュアル化に大きく役立つのではないかと考え、ハッピィ・マイン
ダーに組み込むことのできる植物生体情報計測

図 2 データ収集ユニット

用画像処理技術の開発を進めている。
本技術には様々な応用が考えられるが、例えば、愛媛大学農学部において先進的な研究が進められている、高糖度トマト栽培における水やりの自動化への適用があり、現在、画像処理機能を搭載したハッピィ・マインダーを愛媛大学農学部の研究温室に設置し、早期の実用化を目指した研究を共同で実施中である。
高糖度トマト栽培では、トマトの茎や葉のしおれ具合を常に観察し、水やりのタイミングを判断

図 3 カメラユニットする必要があるため、従来の日射比例灌水技術等
による水やりの自動化が困難とされていたが、画像処理技術によりトマトの茎や葉のしおれ具合をリアルタイムに数値化できれば、この水やりを自動化できる可能性がある。
今回は、ハッピィ・マインダーに搭載した植物
生体情報計測用画像処理技術の概要、及びトマト
葉のしおれ具合の数値化を行うための画像処理ソフトウェアの概要について報告する。
2. 組み込み型画像処理技術の概要
本報告の画像処理技術に用いたシステムは、ハ

図 4 カメラ画像取得および画像処理のイメージ

ッピィ・マインダーのデータ収集ユニットとカメ－24－

植物生体情報計測用の組込み型画像処理技術の開発について

ラユニットから構成される（図 2,3）。
あらかじめ設定した時間周期または時刻となった時に、カメラユニットでカメラ撮影及び画像取得・更新を行い、Wi-Fi 通信によりデータ収集ユニットへ画像を転送し保存している。このとき、同時に画像処理を実行する（図 4）。
データ収集ユニットへの画像処理機能の組み込みには、シングルボードコンピュータに OpenCV（Open Source Computer Vision Library：インテル(Intel)社が開発・公開したオープンソース（a）元画像のコンピュータビジョン向けライブラリ） ２） を搭載し、画像処理プログラムを Java 言語

３）で開発することで実施した。
3. 画像処理プログラムの概要
先述のように、本画像処理プログラムの目的は、
水やりの指標としてトマト葉のしおれ具合を把握することにある。
そこで、トマトを上方から撮影し、画像全体に占める植物体の割合を画像処理によって数値化（b）色相(H)成分した。これは、トマトの葉が萎れると画像全体に占める植物体の割合が減少することに着目したものである。
この数値をデータ収集ユニットで継続して収集し、その変化を把握することで、植物体のしおれの具合を判断しようと考えている。
画像処理プログラムの概要は次の通りである。
① 色成分の分離：（c）彩度(S)成分

元画像の色空間を RGB モデルから HSV モデ
ル ( 色 相 (Hue) 、 彩 度 (Saturation) 、 明 度(Value)の三つの成分からなる色空間)に変換し、各成分に分離する（図 5）。 ４）５）
元画像の背景にブルーシートを敷き詰めているが、これは色相について青色成分と緑色成分の分離を容易にするためである。
（図 7）② 2 値化：
トマト葉が抽出できるように、色相（H）、彩度（S）、明度（V）それぞれについて閾値（d）明度(V)成分を設定し、抽出条件範囲内の画素を白色、そ図 5 元画像をＨＳＶモデルに分離

４）

れ以外の画素を黒色とする 2 値化 を行った
（図 6(a),(b),(c)）。

－25－

植物生体情報計測用の組込み型画像処理技術の開発について

その後、3 条件の and 条件を求め最終的な
2 値化画像とした（図 8（ｂ））。
なお、色相の高い側の閾値は、「大津の手法」６）を用いて自動的に閾値を決定している。
③ しおれ具合の数値化：
最終的な 2 値化画像から全画素数に占める
白色画素数の割合を数値化しトマト葉の割合（＝しおれ具合）を求めた（図 8（ｃ））。
図 7 OpenCV での色相(H)と抽出範囲(a)色相(H)に関する 2 値化画像
(抽出範囲： 9 < H < 105)（a）元画像(b)彩度(S)に関する 2 値化画像
(抽出範囲： S > 2 )（b）画像処理結果

総画素数: 12,288,000 画素
白画素数:
320,530 画素
トマト葉の割合 :26.08 %
(c)明度(V)に関する 2 値化画像（ｃ）トマト葉の割合( 抽出範囲： V > 91 )図 8 画像処理結果とトマト葉の割合

図 6 各成分の 2 値化結果

－26－

植物生体情報計測用の組込み型画像処理技術の開発について

4. 画像処理結果の評価

６）大津展之：「判別および最小 2 乗規準に基づ

水やりの前後で、画像処理によるしおれ具合の

く自動しきい値選定法」、電子通信学会論文

検証を行った。

D,Vol.63 (1980),No.4,p349-356

画像処理の結果、トマト葉のしおれ具合を数値化 し た も の は 、 水 や り 前 18.42 ％ と 水 や り 後
20.12％で、やはり水やり前の方が萎れており、しおれ具合を数値として反映できることを確かめた（図 9,10）。
5. まとめ今回、ハッピィ・マインダーを利用した組み込み型の画像処理技術を開発し、トマト葉のしおれ具合を数値化し、植物の生体情報計測データとして取得することが出来た。現在、本画像処理技術(a)水やり前(元画像)(c)水やり後(元画像)

トマト葉の割合 :18.42 %トマト葉の割合 :20.12 %(b)水やり前(2 値化)(d)水やり後(2 値化)を組み込んだハッピィ・マインダーを用い、愛媛大学農学部の知的植物工場内のトマト栽培施設
にて現地試験を継続中である。
このような植物生体情報計測データを継続して収集できる仕組みを構築すれば、お客様が植物体の生育状況を数値データとして直感的に把握することが可能になり、さらに利便性が向上すると考える。
［参考文献］
１）高山弘太郎、仁科弘重、山本展寛、羽藤堅治、
有馬誠一： 「デジタルカメラを用いた投

図 9 水やり前後のトマト葉のしおれ具合の数値化

影面積モニタリングによるトマトの水スト
レス早期診断」, 植物環境工学(2009)

No.2

Vol.21,p59-64２）北山洋幸（2013）：「Java で始める OpenCV プ
ログラミング」,㈱カットシステム
３）掌田津耶乃(2013)：「Eclipse4.3 ではじめる
Java プ ロ グ ラ ミ ン グ 入 門

Eclipse4.3

kepler 対応」,㈱秀和システム
４）羽藤堅治、松浦英樹、橋本康： 「画像認識に基づいた収穫をサポートするデータベースの開発 HＳＩ法による各成熟段階の識別」, 植物工場学会誌

Vol.10(1998)

５）松浦英樹、羽藤堅治、山下淳、橋本康

： 「セ

No.3

,p145-150

図 10 トマト培地内の水分センサ値の比較（水やり前・後）ンサフュージョンに基づくロボット視覚セ
ンサによる認識-距離データと二次元画像データの融合 -」,
(1997)

No.2

植物工場学会誌

Vol.9,p132-138

－27－

－28－

学 位 取 得 の お 知 ら せ
四国総合研究所では新たに２名が学位を取得されましたのでお知らせいたします。

学位取得者 ：河野高一郎
論

文 ：「長距離配電線に対応した太陽光発電系統連系用
電力変換装置の無効電力制御手法に関する研究」

論文提出先 ：徳島大学
取 得 学 位 ：博士（工学）
取 得 日 ：平成 27 年 9 月 10 日
取得者略歴 ：
平成 5 年 3 月
同年 4 月神戸大学大学院工学研究科電気工学専攻修士課程修了
四国電力㈱入社
配電設備の計画、運用に関する業務に従事

平成 23 年 3 月㈱四国総合研究所に出向 電力技術部に配属
分散型電源の系統連系に関する研究に従事

平成 27 年 9 月

徳島大学大学院先端技術科学教育部博士後期課程システム創生工学
専攻修了

現在、電力技術部 副主席研究員

学位取得者 ：髙附 亜矢子
論文 ：「収穫後の短時間近赤外光照射による農作物の蒸散抑制・品質保持に関する研究」

論文提出先 ：岡山大学
取 得 学 位 ：博士（農学）
取 得 日 ：平成 27 年 9 月 30 日
取得者略歴 ：
平成 14 年 3 月 香川大学大学院農学研究科修士課程生物資源科学科専攻修了
平成 19 年 4 月 ㈱四国総合研究所入社 バイオ研究部に配属
遺伝子解析を利用した魚卵識別技術の開発、石炭灰の有効利用に関する研究、発電所におけるバイオレメディエーション適用性評
価に関する研究などに従事
平成 25 年 4 月 化学バイオ技術部に配属
平成 27 年 9 月 岡山大学大学院環境生命科学研究科博士後期課程農生命科学専攻修了
現在、化学バイオ技術部 研究員

最後に執筆者、編集ならびに審査にあたられた方々のご協力に対して厚くお礼申し上げます。

研 究 期 報第 103 号

編集兼発行人浦松芳（無断転載を禁ず）

彦㈱四国総合研究所

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