気象データのＥＭＳ分野での利活用例
ーJST CREST HARPSの取り組みー
大竹 秀明（国） 産業技術総合研究所 太陽光発電研究センター
システムチーム 研究員
気象研究所 予報研究部 客員研究員

第4回WXBCセミナー
Horns Rev Offshore Wind Farm＠北海
ソフトバンク苫東安平ソーラーパーク＠北海道https://www.sbenergy.co.jp/ja/business/list/individual/176.html
https://twistedsifter.com/2011/10/picture-of-the-day-amazing-turbine-clouds-in-the-north-sea/

平成３１年１月３０日
場所：気象庁講堂

はじめに再生可能エネルギー（太陽光、風力、、）⇒ 主力電源化
将来に向けても、日射観測・予測データはますます重要発電予測のニーズ
太陽光（ＰＶ）発電（三輪、2015(電気学会全国大会)）（三輪、2015(電気学会全国大会)）✔ 火力・水力発電を需給バランスに応じて事前に適切に準備し、火力発電の待機運転に伴うデメリットを最小化するためには、需要を精度良く予測するとともに太陽光発電の出力も併せて精度良く予測する必要がある。（三輪、2015(電気学会全国大会)）✔ 風力発電の予測も同様
3

発電予測技術
数日前

当日

数日先予測
(翌日)
需給計画

数時間予測
(当日)
需給運用

火力発電の運用

蓄電池の運用

週間予測
需給計画

揚水発電の運用

現在

前日

短時間予測
需給運用

出力把握
(Nowcasting)
需給運用(事故時対応)周波数制御

数値予報モデル(NWP: Numerical Weather prediction)
衛星画像等
GSM

MSM

天空画像

LFM

実測データ(持続モデル)

出典：JMA

出典：JMA① 現在から6時間先までの予測：
実測データをベースに予測する手法② 6時間先から数日先までの予測：
気象予報（数値予報）モデルによる予測

出典：Bryan

出典：waseda

提供 産総研（大関）4日射量予測技術

気象予報（数値予報）モデルの概要
数値予報モデルでは、観測データは、計算を開始するときの大気の状態（これを初期値という）を現実のものに近づけるために使われる。

数値予報モデルは、大気の流れを表現する力学過程、境界層過程、雲・降水過程、放射過程、陸面過程など様々なサブモデルからなる。
さらに、それぞれのサブモデルに対して、いろいろなモデル化の手法が存在し、どの手法を採用するかによって、数値予報モデルの予測特性が大きく変化することもある。

日射量予測①短波放射 ②雲・降水のプロセス

出典：気象庁 http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/whitep/1-3-1.html✔ 数値予報モデルでは日射量の予測も可能✔ しかし、完全なモデル、完全な観測はないので予測誤差がつきもの
6日射量の観測と予測の比較

快晴日

大気上端に達する日射量（理論値）

前日の予測値
観測値✔ 東京電力エリア全体を対象とした予測結果✔ 快晴時や曇天時は予測精度が高い
7日射量の観測と予測の比較

曇天日

大気上端に達する日射量（理論値）

前日の予測値

観測値✔ 曇天時は予測精度が高い
8日射量予測の大外れ

太陽光発電電力量予測と需給運用への影響
前日予測
日射量の過大予測の例
前日の予測値

Case1:日射量の過大予測
実際には、日射量が少ないので太陽光による発電量も少ない（うまく火力発電がカバーできなければ、）観測値⇒ 供給支障（停電）の恐れ

日射量の過小予測の例

Case2:日射量の過小予測
実際には、日射量が多いので太陽光による発電量も多い（うまく需要側や出力抑制でカバーできなければ、）⇒ 余剰電力の恐れ（電気は余ってもいけない）

観測値
前日の予測値日射量の観測と予測の比較

２０１３年９月２３日１２時
衛星推定日射量MSM（5kmメッシュ）
６時間先予測LFM（2kmメッシュ）
６時間先予測AMATERASSデータセット

下層の雲

対流性の雲
（提供：JAXA 竹中博士）
日射量予測が広域で外れた事例■ 雲の予測には地上の日射量予測に大きなインパクト（雲の予測ができない場合は、日射予測にも広域エリアで影響）

雲の観測と予測の比較

２０１３年９月２３日１２時衛星 可視画像

MSM（5kmメッシュ）
６時間先予測LFM（2kmメッシュ）
６時間先予測下層の雲

対流性の雲
高知大学気象情報頁より
日射量予測が広域で外れた事例■東寄りの風にともなう、下層の雲の予測はMSM,LFMともに再現できず■対流性の雲はLFMで表現されているが、位置はずれあり

日射量予測の誤差
気象庁メソモデル（MSM, 5kmメッシュ）

夏季：日射量過小予測（雲の過大予測）
冬季：日射量過大予測（雲の過小予測）
当日予測（21UTC初期値）
では前日予測（03UTC）よりもやや改善
しかし、当日予測でも予測が大きく外れることもある
OBS:観測値、FCST:予測値

大竹秀明, 宇野 史睦, 大関 崇, 山田 芳則, 2018: 最新の気象庁現業数値予報モデルの日射量予測の検証. 電気学会論文誌B, Vol. 138, No. 11, 881-892日射量の観測と予測 （メソモデル, MSM@5km） 信頼区間付
快晴日

曇天日

曇天日（予測外れ事例）✔ 日射量予測値には予測誤差を伴う（完全な予報モデルはない）✔ 予測値を完全に信頼するとリスクも伴う⇒予測値に信頼度情報を付加する手法の開発✔ 将来的には、メソアンサンブル予報のデータも活用したい

日射量予測、風力発電予測コンペ
日射量予測
過大予測
過小予測

風力発電予測加藤 （2015, 電気学会全国大会）

加藤 （2015, 電気学会全国大会）✔ 各種予測手法による日射量予測、風力発電予測コンペが電気学会において初開催✔ 数値予報モデルの入力値として、気象庁ＧＰＶ（ＧＳＭ，ＭＳＭ）データも利用✔ 予測機関・手法毎にばらつき → 予測値の信頼度情報にも関心が高い

ＪＳＴ ＣＲＥＳＴ ＨＡＲＰＳ

JST CREST HARPS

http://harps-crest.jpn.org/
 気象・電力需給・送電・配電・電力需要・制御理論・数理科学の各分野が連携
 次世代のエネルギーシステムについて学術サイドから研究を推進 太陽光発電の大量導入の将来、予測と制御の観点

JST CREST HARPS

https://www.youtube.com/channel/UCe7nco9LFA-UoMD0IxdggoQ

電力・エネルギー分野での気象データの利用用途
用途１： 火力発電の起動停止計画（前日、当日予測）（前日夕方までに計画を確定）

火力発電所

気象学会秋季大会 2018 D159 宇田川 氏（東大生研・構造計画）

用途２： 揚水発電の運転計画・制御（週間・当日予測）⇒ 太陽光発電が多くなれば揚水運転、少なければ発電運転
用途３： 蓄電池・EVの充電放電制御（当日予測）⇒ 太陽光発電が多くなれば蓄電運転、少なければ放電運転
用途４： 送電線の熱負荷の制御（前日、当日予測）⇒ 日射が多くなれば送電線が受ける熱が大きくなる、気温や風の情報も有効（送電線の温度管理）
送電容量の確保（どこにどれだけ電力を送れるか潮流計算も必要）

引用 東京電力カフュエル＆パワーWEBサイト「富津火力発電所」：http://www.tepco.co.jp/fp/thermalpower/list/futtsu.html

大型蓄電池

送電線

北海道電力・南早来変電所の大型蓄電池 （大竹撮影）

引用 東京電力WEBサイト「送電について」http://www.tepco.co.jp/electricity/mechanism_and_facilities/supply/transmission.html

ＪＳＴ ＣＲＥＳＴ ＨＡＲＰＳ
システム構築システム構築 HARPS FORECAST
 太陽放射コンソーシアムコンソーシアム 日射量データ（ひまわり８号）
 MSM,LFMなどの予測値（時系列データ）

注）本機能はHARPS内限定

システム構築 HARPS FORECAST
県別・市町村別にエリアを指定し、気温、日射量などの時系列データをCSVファイルで出力

注）本機能はHARPS内限定

システム構築 HARPS OASIS 気象データ、電力システム情報の可視化ツールの開発
 ひまわり8号データの可視化と太陽光発電量実績

JST CRSET HARPS OASISシステム （一般へ公開中）
http://psel01.ee.kagu.tus.ac.jp/harps/oasis/

システム構築 HARPS OASIS
衛星推定日射量2016年5月4日

JST CRSET HARPS OASISシステム （一般へ公開中）
http://psel01.ee.kagu.tus.ac.jp/harps/oasis/

システム構築 衛星推定日射量とMSM日射量の比較
2016年5月4日
衛星推定日射量MSM
24時間前予測HARPS OASISシステム http://psel01.ee.kagu.tus.ac.jp/harps/oasis/

HARPS OASIS
2015年度：日射予測データの表示
2016年度：ひまわり8号可視光実績，日射量実績，JEPX価格・取引量，OCCTO
需要のデータを表示できるように改良

赤色：日射（ＰＶ）過大予測実際、ＰＶ小
青色：日射（ＰＶ）過小予測実際、ＰＶ大 予測誤差を加味した広域エリアでの電力システムの制御、運用を議論
資料：山口先生（東京理科大）提供

ＪＳＴ ＣＲＥＳＴ ＨＡＲＰＳ
気象データの活用例

気象衛星を活用した太陽光発電（ＰＶ）出力推定
気象衛星を活用するメリット

衛星ひまわり8号（日射量）

 市町村毎に出力推定可能 2.5分毎に推定
 地上の計測値がない地域
における推定が可能
気象衛星を活用するデメリット
 欠測することもある 推定値であり検証は必要
 アルゴリズムの改良（例えば、積雪の事例）

 PV導入量 ⇒ 市町村毎に考慮
 PVモジュール温度（推定値） ⇒ 考慮
 PVモジュールの角度、方位、PCS積増率などは考慮せず
 PCS容量⇒仮定 システム損失、モジュール温度損失⇒仮定
参考 Ohtake et al (2018, Energy Science & Engineering)使用データ：PV導入量情報
引用：固定価格買取制度 情報公表用ウェブサイト
http://www.enecho.meti.go.jp/category/saving_and_new/saiene/statistics/index.html

https://www.fit-portal.go.jp/PublicInfoSummary (最新版はこちら)• 県別・市町村別でのPV導入量（現在稼働分や認定容量）が情報公開• 太陽光発電、風力発電、中小水力発
電、地熱発電、バイオマス発電
本発表では、Ａ表（都道府県別）、Ｂ表（市町村別）と呼ぶ

衛星ＰＶ推定値と東北電力公表データの比較

衛星推定値（提案手法）

推定値の検証（1年）やや季節的なバイアスを確認

電力会社公表値（推定値⇐日射計測、メガソーラ出力）

太陽光発電量推定
東北全域が快晴の事例（2016年8月7日）
東北電力エリア各県
市町村別

秋田

青森

岩手六ケ所村
八戸市

山形新潟新潟市

宮城福島仙台市

いわき市

 市町村別に太陽光発電システムの導入量が異なる
 同じ日射量でも出力は数倍異なる
 系統運用、送電線の管理にも影響⇒どこにどれだけ電力を送るべきか？

HARPSにおける取り組み その１

 気象予報から発電予測 停電、電力余剰の影響評価
 PV発電予測の信頼度情報の活用
 蓄電池の導入効果

太陽光（ＰＶ）発電・過小予測 ⇒ ＰＶ余剰 ⇒ 蓄電池導入 ⇒ 充放電計画

蓄電池
充電

PV
火力

蓄電池
放電

火力

Udawalpola, R., Taisuke Masuta, T., Ohtake, H, Fonseca Jr., 2018, Demand and Supply Operations of Power Systemswith Battery Energy Storage System Using Photovoltaic Forecasting with Prediction Intervals, Proc. of 2018 International
Conference on Smart Energy Systems and Technologies (SEST), DOI: 10.1109/SEST.2018.8495857

HARPSにおける取り組み その２
事例２：送電線の熱負荷計算に気象予測データの活用
気温、日射量、風の情報 ⇒ 送電線の熱負荷（送電線の温度管理）
 送電量が多いと送電線の温度が上昇

太陽光発電機

送電線

発電機
負荷
需要•
•
•

上昇しすぎると送電線が垂れてしまう
どの程度ＰＶ出力があるのか把握
風が吹くと送電線を冷やす働き⇒ 予測（日射量、風）を活用
し、どの程度ＰＶ送電可能かを管理

送電線の設備設計を気象条件の最悪シナリオで設定
Sugihara et al. (2017):Evaluation Method for Real-Time Dynamic Line Ratings Based on Line Current Variation
Model for Representing Forecast Error of Intermittent Renewable Generation, Energies, Vol. 10, 4, pp.1-16.

まとめJST CREST EMS領域「太陽光発電予測に基づく調和型電力系統制御のためのシステム理論構築」
 システム構築： 異分野間の連携促進
電力コラボレーションルーム （東京理科大学 葛飾キャンパス）・ 遠隔地からのデータ抽出、モデル実験など
ＨＡＲＰＳ ＦＯＲＥＣＡＳＴ
ＨＡＲＰＳ ＯＡＳＩＳ など 各種分野での気象データの評価（価値の創出）
 電力需給：日射予測 ⇒ ＰＶ発電量、発電抑制、供給支障（停電）の定量分析
 蓄電池：日射予測 ⇒ 運用計画、予測のインパクト評価
 送電線：日射量、気温、風向・風速のデータ ⇒ 送電線の温度管理、設備設計

CREST HARPS 書籍の宣伝(2019年 出版予定, 日刊l工業新聞社)

AI/IoTによるスマートアグリゲーションがもたらす未来の電力システム（仮）～太陽光発電、蓄電池をもつプロシューマ―とアグリゲータ―が支配する世界～
編著：井村順一（東京工業大学）、原 辰次（中央大学）
著者：井村順一（東京工業大学）、植田 譲（東京理科大学）、大関 崇（産業技術総合研究所）、大竹秀明（産業技術総合研究所）、児島 晃(首都大学東京)、杉原英治（大阪大学）、造賀芳文（広島大学）、津村幸治（東京大学）、原 辰次（中央大学）、益田泰輔（名城大学）、山口順之（東京理科大学）

 電力システムの現況と課題：次世代電力システムの構築に向けて
 IoT/AIによるスマートアグリゲーション
 次世代調和型電力システム
 I0T/AIを活かした太陽光発電予測
 プロシューマーとスマートアグリゲーション
 電力市場とスマートアグリゲーション
 系統制御とスマートアグリゲーション
 ビッグデータと数理モデル連携によるシステム開発

参考文献「太陽光発電システムの大量導入とエネルギー・マネージメントの課題」の特集にあたって(仮), JSES太陽光発電部会25回セミナー（特集号), Vol.45, No.2, (2019年 出版予定,太陽エネルギー学会)
大竹秀明, 2018: UVIG 2017 Forecasting Workshop参加報告, エネルギー・資源学会
誌, 第228号（3月号), Vol. 39, No.2 , pp.128-130.
宇野史睦, 大竹秀明, 吉田健二, 宇田川佑介, 島田照久, 2018: 2017年度秋季大会専門
分科会「再生可能エネルギーなどの気象観測・予測情報の気象ビジネスへの利活用」報
告, 天気, 65(2), 133-137.
https://www.metsoc.jp/tenki/pdf/2018/2018_02_0055.pdf
大竹秀明, 宇野史睦, 嶋田 進, 宇田川佑介, 中島 孝, 2017: 2016年度秋季大会スペ
シャル・セッション「気象予測・観測技術の再生可能エネルギー分野への応用」報告, 天気,64(5), 63-68.
https://www.metsoc.jp/tenki/pdf/2017/2017_05_0063.pdf
大竹秀明, 宇野史睦, 嶋田 進, 宇田川佑介, 中島 孝, 2016: 2015年度秋季大会スペ
シャル・セッション「気象予測・観測技術の再生可能エネルギー分野への応用」報告, 天気,63(3). 11-15.
https://www.metsoc.jp/tenki/pdf/2016/2016_03_0101.pdf