第15回環境研究シンポジウム
一橋大学一橋講堂(学術総合センター内)

再生可能エネルギー分野での気象予測の重要性

気象研究所

山田 芳則
気象研究所 予報研究部
2017年11月22日

再生可能エネルギーとは国際エネルギー機関（IEA）
再生可能エネルギーは「絶えず補充される自然のプロセス由来のエネルギーであり、太陽、風力、バイオマス、地熱、 水力、海洋資源から生成されるエネルギー、再生可能起源の水素が含まれる」と規定されています。

「エネルギー供給事業者による非化石エネルギー源の利用及び化石エネルギー原料の有効な利用の促進に関する法律（ 2009年7月）」
再生可能エネルギー源は、「エネルギー源として永続的に利用することができると認められるもの」として、太陽光、風力、水力、地熱、太陽熱、 大気中の熱その他の自然界に存する熱、バイオマスが規定されています。

日本における再生可能エネルギーの累積導入量の経年変化
60 GW
2017年11月14日現在
日本 メガソーラー（0.9MW以上）
4186箇所
総発電量：12.4 GW
 風力発電所

424箇所
総発電量：3.4 GW
エレクトリカル・ジャパンのHP

出典：2017年7月19日 資源エネルギー庁 資料

各国の電源構成比率の比較：2016

日本
12%

出典：「日本のエネルギー 2016」資源エネルギー庁：IEA World Energy Balances 2016から

2030年での日本の電源構成（エネルギーミックス）
原子力 新エネルギー1%
2.2%

2013年度

石油
14.9%

石油
2030年度 3%

石炭
30.3%

石炭
26%

LNG
27%

LNG
43.2%

水力
8.5%

原子力
20%

再生エネ
24%
地熱
1.0-1.1%

太陽光7%

風力1.7%

水力
8.8-9.2%

バイオマス
3.7-4.6%

日本の電源構成（発電会社）に占める再生可能エネルギー（エネルギー白書2017）2013年度：太陽光 3 GW、風力 1.5 GW
2030年度：太陽光 21 GW、風力 5 GW

気象と再生可能エネルギー（太陽光発電、風力発電）との接点
発電量が大気の状態に依存して変化すること（「変動電源」とも呼ばれる発電量の予測には気象の予測が必要であること発電量予測を行う意味と重要性は？

？
キーワード：電力の需給バランス

電力の需給バランス

需要供給
出典：電気学会広報特別委員会

 電気は基本的に貯蔵できないため、瞬時瞬時に常に需要と供給のバランスを保つ必要がある。このバランスが崩れると、発電機が停止したり周波数に変動が生じたりして、最悪の場合、不測の大規模停電が発生する恐れがある。
 各電力会社では、電力の需要を予測して発電計画を立てている。
特に前日での発電計画が最も重要。
発電コストを最小に、かつ需要を満たすように火力や原子力による発電量の調整には少なくとも数時間を要する

各発電施設による発電量と需要の1日の変化を示す模式図

現在の状態

近い将来の状態

太陽光や風力による発電予測が必須
前日において30分～1時間幅の発電量を予測する技術開発が重要数値予報とは気象庁の予報業務の根幹をなすもの

気象庁で発表している予報・情報• 注意報、警報、気象情報• 短期予報（明日、明後日まで）• 週間予報（1週間先まで）• 季節予報（1ヶ月、3ヶ月など）など

これらの予報のほとんどは、数値予報やそれから得られるガイダンス等の資料を基礎として、予報官の知見や判断を加えて作成されている。

数値予報モデルに含まれる主な過程
数値モデルでは、現在の大気の状態（気温、風、湿度など）から、物理法則に基づいて数値計算を行い、未来の大気の状態を予測する
大気の流れ

短波放射

大気の流れ

【気象研究所での取り組み】
雲や降水の予測の高度化
放射過程の高度化
数値モデル全般の高度化

気象庁予報部数値予報課提供

気象研究所のスーパーコンピューター

気象庁で運用されている主な数値予報モデル
全球メソ

局地

週間天気予報
府県天気予報航空気象予報
台風予報
全球モデル(GSM)

防災気象情報航空気象予報航空気象予報
防災気象情報メソモデル(MSM)

局地モデル (LFM)

水平解像度

約 20 km

5 km

2 km

鉛直層数
（モデルトップ）

100（0.01 hPa）

60（21.8 km）

60（20.2 km）

84 時間(00, 06, 18 UTC)
264 時間(12 UTC)

39時間(00, 03, 06, 09,12, 15, 18, 21 UTC)

9時間
（毎正時）

全球解析
(4次元変分法)

メソ解析(4次元変分法)

局地解析(3次元変分法)

目的
数値予報モデル

予報領域

予報時間(初期時刻)

初期条件

全球モデルによる日射量予測例：2017年10月20日の予測値

全球モデルによる日射量予測例：2017年10月20日の予測値

LFM による予測日射量
水平解像度 2 km
初期値
2014年5月2日 22 UTC（5月3日 07 JST）

全天日射量

LFM による地上気温と地上風の予測
水平解像度 2 km
初期値
2014年5月2日 22 UTC（5月3日 07 JST）
地上の風と気温風（矢印：風速は色で表示）
気温：白黒の濃淡

気象庁MSMのGPVに基づく発電量予測
ー北九州のメガソーラー（1 MW）への適用事例ー
2010年11月
発電量 (MWh)

1日2日

3日

予測値

1時間あたりの太陽光発電量。
予測値と実測値
予測はサポート・ベクター・マシンによって行う

実測値
2009年7月〜2010年6月

Fonseca et al. (2012)

MSMの雲量を使った場合と使わない場合の発電量予測
値の月平均 MAE 。

MAE (MWh)MSMの雲量を使わない場合

Fonseca et al. (2012)

MSMの雲量を使った場合

日射量予測の誤差幅：将来のアンサンブル予報
近い将来の技術：アンサンブル予報による確率的な情報

日射量予測の誤差幅の情報も重要
２０１０年の夏季（JJA）の予測誤差幅を利用した場合初期値（大気の状態を予測するための初期時刻の状態）に含まれる誤差を考慮して、異なる初期値から数値予報モデルを実行する方法

1時間平均の全天日射量 (kW/m2)予測の幅や確率的な情報が得られる
2010.7.16
つくばの事例

産総研：大竹博士提供

一年前の予測実績から信頼区間（93.3%）を作成⇒最大最小（ヒゲ）の滞在率は１００％（観測値をすべての時刻でカバー）

2012年7月の九州北部での豪雨
MSM (現業)

50mm/3hを超える確率

OBS

18時間予報で50%以上の確率で大雨の発生を捕捉。

アンサンブル予報によって日射量や風の予測の幅も評価できるようになる
可能性
気象研：瀬古室長提供

気象衛星ひまわり8号の利用
高解像度・高頻度観測データの日射量推定やナウキャスト、検証への利用可能性

2015年7月30日の事例
衛星推定日射量（観測）日射量予測値（モデル：水平解像度 500 m）

バイアス

モデルグリッドに一番近い衛星データとの差分を計算

bias=モデル-観測

負バイアス（日射予測過小）

正バイアス（日射予測過大）
産総研：大竹博士提供

気象の予測情報の再生可能エネルギー分野での利用
ーまとめー
数値モデル

天気予報や防災気象情報のための数値モデルによる予測結果は、再生可能エネルギーの発電予測にも活用でき、電力の安定供給という分野にも貢献する。
再生可能エネルギーの活用はCO2 排出を抑制することで、低炭素社会の構築と地球温暖化の防止、国富の損失の低減にも貢献する。
数値予報による日射量や風の予測再生可能エネルギー利用の拡大再生可能エネルギー分
野での利用

太陽光や風力による発電予測 新しい分野での気象庁の予測・観測データの活用

電力の需給バランス（安定した電力供給）に貢献

気象庁が作成する気象データの概要
観測データ（国内外）

解析・予測・情報作成

気象衛星観測網予報官(全国の気象台)

防災や産業活動に資する
気象庁が発表する各種情報

今後の予測・情報の作成

特別警報・警報・注意報
特別警報

地上気象観測網
各気象官署
アメダス観測海洋気象観測網
海洋気象観測船
一般船舶

実況監視
予測資料の分析

気象資料総合処理システム(COSMETS)

情報発表

レーダー気象観測網

観測データ収集

高層気象観測網
ラジオゾンデｳｨﾝﾄﾞﾌﾟﾛﾌｧｲﾗ
航空機

警報

注意報

発表なし

台風情報

スーパーコンピュータシステム
大気の状態予測（数値解析予報）

１秒間に847兆回の計算能力

気象情報伝送処理システム(アデス)
国内外のデータ収集・配信

外国気象機関取り扱うデータ量（H26年度）
１日に新聞約11,000年分(1.6TB)

気象情報
高解像度降水ナウキャスト
天気予報・週間天気予報
天気図 等

気象データの特徴
気象データの特性― 公的かつ巨大なビッグデータ ―① 個々の容量は小さいが、日本全国に広がる多種多様の気象データ② 個々の容量が大きく、面的・立体的な広がりを持つ気象データ

 アメダス、高層気象観測、天気予報、注意報・警報など、地点・地域の観測・予測データ

 衛星やレーダー等のメッシュ状の観測データ
 数値予報等のメッシュ状（３次元）の予測
データ

天気予報

気象衛星観測

数値予報

地上・地域気象観測

秒・分・時・日・月・年など、様々な時間単位で更新
気象庁の観測地点

2,500地点
アメダス：1,304地点
気象レーダー：20地点
地震・震度観測：974地点
津波観測：85地点 等

気象庁が１年で発表する防災情報

気象庁が１日に扱う
気象データ量75,000回

1,600GB

気象警報・注意報、海上警報、地震・津波情報、噴火警報等
H25年3月 津波警報改善
H25年8月 特別警報開始
H27年8月 噴火速報開始

新聞に換算すると約11,000年分に相当する量※ 平成27年実績

気象ビジネス推進コンソーシアムの構築○ 産学官が連携して気象ビジネスを推進するため、気象事業者に加えて、情報通信、農業、小売、金融、電力等の関係する産業界やIoT、AI等の先端技術に知見のある学識経験者等を構成員としたコンソーシアムを構築（平成29年3月7日発足）。
○ IoT、AI等の先端技術を活用した先進的なビジネスモデルの創出や、気象衛星・レーダー等の技術的進歩に対応した新
しい気象情報の利活用を進めるととともに、気象情報高度利用ビジネスを推進するために継続的な情報改善や人材育成などの環境整備を実施。

気象ビジネス推進コンソーシアム（WXBC）
Weather × Business Consortium

先進的気象ビジネスモデルの創出 気象ビジネス推進の環境整備
 関連技術の進歩に応じた気象情報の利活用の促進 世界最高水準の技術の気象ビジネスへの展開

 ユーザーとの対話を通じた継続的な情報改善 気象情報高度利用ビジネスに係る人材育成

気象ビジネスフォーラム
 産学官関係者が一堂に会する対話の場 気象事業者と産業界のマッチング

産学官連携による気象ビジネスの共創
幅広い参画
気象庁
気象事業者
関係省庁学界（気象）

学界
関連団体

IoT、AI、オープンデータ

情報通信業

農業
水産業

小売業
卸売業

製造業

金融業
保険
業

電力ｴﾈﾙ
ｷﾞｰ

商業
ｻｰﾋﾞｽ
業

運輸
業

建設業

観光
業

おわりに気象庁が有する膨大な観測・予測データは、近年その利用分野を広げ、防災・気象情報以外でも重要なデータとして広く活用されるようになってきている。
太陽光や風力発電のような再生可能エネルギー分野での数値予報結果の利用• 電力の安定供給に貢献• CO2 排出抑制による地球温暖化防止への貢献• 化石燃料の消費を抑制することに伴う国富の損失の低減

気象ビジネス推進コンソーシアム等の活動を通した気象ビッグデータの活用• 産業の振興• 経済の発展ご清聴ありがとうございました

気象庁のマスコットキャラクター「はれるん」です
本講演に関連するポスター発表もご覧下さい「電力・エネルギー分野での太陽光発電出力予測の検討」

大竹秀明