【個別報告2】
安定かつ経済的な需給計画・運用に貢献する再エネ出力予測
電力中央研究所 グリッドイノベーション研究本部
研究統括室
副統括室長 兼 課題統括（再エネ出力予測）上席研究員

由本 勝久

研究報告会2022
2022年11月10日

2022

本報告でお伝えしたいこと
 2050年カーボンニュートラルの実現に向け、再生可能エネルギー（再エネ）を主力電源として最大限導入する
 しかし、導入の中心となる太陽光発電（PV）・風力発電
は自然変動電源と呼ばれ、天気によって出力が変化する
大量導入すると需要と供給をバランスさせるのが困難になるとの懸念
需給運用を安定かつ経済的に行うには①予測精度の向上、②予測大外しの検知、③低出力現象の分析と長期予測 が重要な技術課題
2022

1－ 31 －

報告内容
１．電力システムの需給計画・運用における予測の重要性
２．当所の再エネ出力予測の基盤技術
３．再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発
４．まとめ
2022

2

報告内容
１．電力システムの需給計画・運用における予測の重要性
２．当所の再エネ出力予測の基盤技術
３．再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発
４．まとめ
2022

3－ 32 －

1.電力システムの需給計画・運用における予測の重要性

再エネ大量導入時の需給運用の難しさの例（１）

電力需要、残余需要（万kW）

残余需要＝「電力需要」－「再エネ（PV）出力」
PV以外の供給力が分担する分

残余需要

電力需要・供給力，調整力
・再エネ出力制御の準備の適正化に予測が不可欠

火力などの調整力を起動

PV出力の差引分「PV以外の供給力」を大きく変化

火力などの調整力を停止※PV以外の供給力：揚水動力や連系線融通も含める等、ここでは詳細を省いて示している。

“下げ代不足”

PVの出力制御分

再エネ出力の前日予測と2時間前予測より定める

短時間変動用の調整力＋出力変化が困難な電源,等

2022

4

1.電力システムの需給計画・運用における予測の重要性

再エネ大量導入時の需給運用の難しさの例（２）

調整力※の取引と時間前市場のスケジュール

再エネ出力予測誤差の増大により、調整力の市場調達が複雑に前日

調整力の必要量を、最大に近い予測誤差に基づき計算➡誤差が大きいとそれだけ必要量が増大※3次調整力②のこと。
再エネ出力の予測誤差に対応する。

当日断面

 下振れ（再エネの実出力が予測を下回る場合）
 調整力が不足するため、時間前市場からの調達や他エリアからの融通が必要➡追加量の検討が必要
 上振れ（再エネの実出力が予測を上回る場合）
 調整力に余剰が出て、経済性に懸念➡調達を減らす検討が必要
2022

参考：送配電網協議会、「需給調整市場とは」第３０回需給調整市場検討小委員会 資料２－ 33 －5

1.電力システムの需給計画・運用における予測の重要性

再エネ大量導入時の予測の重要性
 PV・風力発電は日射や風の変化で出力が変化する
大量導入した場合、供給力・調整力を大きく変化させねばならない

 需給バランスを適切に維持するには、予測が不可欠
 導入量が増えるにつれて予測誤差の大きさそのものも増大するため、これを考慮すると需給の調整が複雑化“出力予測技術の高度化が不可欠”
当所では、予測精度の向上のみならず、将来の需給運用の実務への貢献を考えた予測技術の開発を進めている
2022

6

報告内容
１．電力システムの需給計画・運用における予測の重要性
２．当所の再エネ出力予測の基盤技術
３．再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発
４．まとめ
2022

7－ 34 －

2.当所の再エネ出力予測の基盤技術

再エネ出力予測技術
予測技術の一般的な適用範囲

当所が保有する予測の基盤技術
 気象衛星データ解析による日射予測（SoRaFAS）
 数値気象モデルによるPV・風力発電出力予測（NuWFAS）
 統計手法による残余需要予測
2022

82.当所の再エネ出力予測の基盤技術

当所開発の日射予測・解析システム（SoRaFAS）

Solar Radiation Forecasting and Analysis System3時間前

1時間前

現在

 可視画像：雲の移動方向・速度を同定
 赤外画像：雲の種類を同定

電中研報告N18003

10分~6時間後の雲の位置を予測

画像データを日射量に変換
2022

9－ 35 －2.当所の再エネ出力予測の基盤技術

当所開発の気象予測解析システム（NuWFAS）

Numerical Weather Forecasting and Analysis System

入力
気象庁の全球気象予報データ

電中研報告N09024

出力気象モデル
（WRF）

6時間～3日先の気温
風速
降水量
日射量など

（空間解像度3～5km）（空間解像度20km）

WRF：Weather Researchand Forecasting
米国大気研究センター(NCAR)などが開発した数値気象モデル
出典：気象庁WWW「数値予報とは」
https://www.jma.go.jp/jma/kisho
u/know/whitep/1-3-1.html

計算機上で仮想の地球の大気の動きをシミュレーション
物理学や化学の法則に基づいて時間変化を計算
2022

102.当所の再エネ出力予測の基盤技術

統計手法による残余需要予測
時刻×地点数×気象要素

過去データ

前処理

気象庁
MSM

気象予測値

時刻×地点数SoRaFAS
日射予測結果NuWFAS
日射予測結果予測に有用な地点の気象データの抽出

予測式の構築
予測計算

時刻×地点数PV出力予測線形重回帰分析

エリア大のPV出力予測結果

電中研報告C20015

カレンダ情報

曜日、季節など

対象エリアとの相関分析
予測の試行

電力需要予測線形重回帰分析
エリア大の電力需要予測結果

残余需要予測値＝需要予測値－PV出力予測値
2022

参考：比護他、電気学会B部門大会、No.13（2019）－ 36 －

11

2.当所の再エネ出力予測の基盤技術

当所の予測技術の特徴
 気象に関する長年の研究の蓄積

 耐風、耐雪、耐塩対策等に活用されてきた➡電力設備の復旧支援・災害対応へ【個別報告４】

 予測システムの内製化

 新技術を迅速に採用することが容易（例：積雪量予測） 柔軟・迅速に電気事業の新たなニーズに応えることが可能

 予測結果をWebベースで配信 ブラウザのみで結果を受信、閲覧可能
 電力会社に実配信➡利用評価を基に改善・改良

 様々な専門分野の研究者とのコラボレーション

 気象学・統計学
・電力システム工学の有機的結合（基盤技術）（手法改良）（適用先）
 応用面、実用面に比重を置いて、ニーズを先取り

2022

12

報告内容
１．電力システムの需給計画・運用における予測の重要性
２．当所の再エネ出力予測の基盤技術
３．再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発
４．まとめ
2022

13

－ 37 －

3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発

再エネ主力電源化に向けて技術課題

安定かつ経済的な需給計画・運用のための再エネ出力予測の重要技術課題①予測精度の向上②予測大外しの検知③再エネの低出力現象の分析と出力の長期予測

活用先• 需給計画・運用に • 調整力必要量の削減 • 需給ひっ迫の回避
おける経済性の向 • 再エネ出力制御量の • エネルギーセキュリ
上、など
削減
ティの向上
• 需給ひっ迫の可能性 • 長期の需給計画策定（年間計画など）
検討

現在進行中の当所における取り組みを紹介
2022

14

3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発①予測精度の向上
現在進行中の２件を紹介
 複数予測技術の融合による精度向上

 予測技術によって苦手・得意とする条件が異なるため、組合せ効果で相互補完 ローカルエリアでの予測精度向上

 新しい適用先・プレイヤーでの活用• マイクログリッドや需要地系統• VPP（仮想発電所）やアグリゲータ事業者

2022

15

－ 38 －

3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発①予測精度の向上

当所提案の複数予測技術の融合法
各予測技術の適用範囲
３時間先

現況値

24時間先

SoRaFAS

NuWFAS
数値気象モデルに基づく予測

衛星画像に基づく予測

ブレンド手法
新予測結果＝α×SoRaFAS結果+β×NuWFAS結果
αとβはブレンド比率であり、予測対象時刻によって自動的に変える手法を開発

従来技術が苦手としていた、2時間先から3時間先の予測で精度向上を確認
卸電力市場の当日市場（1時間前が最短）での調達に活用が期待
2022

16

参考：橋本・由本、電気学会B部門大会，No.15（2022）

3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発①予測精度の向上

280.0

ブレンド手法による日射予測結果
SoRaFAS― SoRaFASのみ― NuWFASのみ
NuWFAS― ブレンド手法

RMSE（W/m2）

240.0
200.0

SoRaFAS+NuWFAS

160.0
120.0
80.0
40.0
0.0

306090120

150 180 210 240
Lead Time (min)
予測対象時間（分先）270300330360

RMSE：平均2乗誤差の平方根
2021年10月～12月 赤城試験センターでの結果
予測実施時刻：8:00,8:30,9:00,9:30の平均値
2022

出典：橋本・由本、電気学会B部門大会、No.15（2022）－ 39 －173.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発①予測精度の向上

ローカルエリアでの予測精度向上

 スカパーJSAT様：センサ
全天画像+気象観測
数分先から15分先程度（最大30分） 電中研：衛星画像
SoRAFAS
30分先から3時間先程度（最大6時間）プレスリリース2020年12月3日

https://criepi.denken.or.jp/press/pressrelease/2020/12_03press.pdf?v4

複合地上センサ予測と衛星画像予測のハイブリッド予測システム

スカパーJSAT

各予測技術の適用範囲

電中研

2022

18

3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発①予測精度の向上

予測精度向上に向けた今後の研究の方向
 従来技術の改良、など
今後注目したい研究課題
 AI・機械学習の適用（現在進行中※）
 IoT（Internet of Things：モノのインターネット）の融合
気象センサ等の観測装置を分散設置し、IoT技術により気象データをリアルタイムに収集する
 数値気象モデルの初期値
 予測結果の精度検証用データ➡補正・補完にも（洋上風力発電用の風速観測）
 AI・機械学習の学習データの蓄積➡複合地上センサ予測と衛星画像予測のハイブリッド予測システムは、IoTの融合の初期技術※参考：
由本・比護他、平成28年 電気学会 B部門大会、120(2016)
菅野他、令和4年電気学会全国大会、6-213(2022)
菅野・野原、2022年度日本気象学会秋季大会、P439(2022)

2022

19－ 40 －3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発②予測大外しの検知
決定論的予測の結果例

翌日PV出力予測で大きな誤差が生じた回数（年間8760時間に対する百分率）±20％を超える誤差 1.6％
±30％を超える誤差 0.3％

回数は少ないものの予測大外しは生じる※一つの予測値を求める「決定論的予測」では限界がある 翌日予測：13時30分に出力 期間：2021年の1年間の毎日
 粒度：1時間単位 誤差：導入設備量に対する比大外しにどう備えるかが重要と認識

計算方法は、電中研報告C20008に記載

予測大外しの検知に向けた、アンサンブル予測に基づく確率予測の研究開発に着手
2022

20

3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発②予測大外しの検知

アンサンブル予測とは複数の予測を同時に求める予測法
東北エリアを対象にNuWFASを用いて計算した例①初期値に小さな摂動を与え、複数の初期値を生成③バタフライ効果のため、予測結果に拡がりが生じる

風力発電出力(pu)②各初期値に対し、数値気象モデルを計算

電中研報告C19005

アンサンブルメンバー：個々の予測のこと
pu(per unit)：定格容量を1.0とした発電出力の比
2022

21－ 41 －3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発②予測大外しの検知

確率予測による予測の信頼性評価
アンサンブル予測を確率論的に表現

中国エリアを対象にした翌日PV出力予測の例

信頼区間：アンサンブルメンバーが含まれる確率
1

1

0.6
0.4

2020年5月6日

19:00

17:00

15:00

13:00

11:00

気圧配置：安定した夏型
9:00

19:00

17:00

15:00

013:00

0

11:00

0.2

9:00

0.2

7:00

0.4

50％信頼区間

5:00

出力（PU）

0.6

7:00

実測値
中央値

90％信頼区間0.8

気圧配置：東シナ海に低気圧

5:00

出力（PU）
PV出力(pu)

0.8

2020年8月26日

PV出力予測の信頼性が低い事例

PV出力予測の信頼性が高い事例

pu(per unit)：定格容量を1.0とした発電出力の比2022

電中研報告C20008、電中研Annual Report 2020

22

3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発②予測大外しの検知

予測大外しの検知に向けた今後の研究の方向
 第１ステップ：信頼区間・確率予測の使用性向上
 区間の幅から予測の信頼性を定量評価➡再エネ出力制御の所要量等の検討に活用

 第２ステップ：予測大外しと気象条件との関係性評価
 大外しが起こり易い気象条件の抽出と分析・評価方法の開発

 第３ステップ：気象条件ごとの予測誤差の発生確率
 予測大外しの可能性を把握
2.02.5

気象条件A

2.0

発生確率(%)

2.5

発生確率(%)

確率密度分布イメージ

1.5
1.00.50.0-100 -50050

100

予測誤差（万kW）

2022

気象条件B

1.5
1.0
0.50.0-100 -50050

100

予測誤差（万kW）23－ 42 －3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発③再エネの低出力現象の分析と出力の長期予測研究の背景
 自然変動電源（PV、風力）の出力特性
 変動性➡これまでの報告内容
 間欠性
雨や無風で出力低下が長期間に亘ること
Doldrums：無風状態

Drought：干ばつ
 間欠性について
 出 力 が 非 常 に 低 い 無 光 無 風 期 間 （ Dark Doldrums, WindDrought ）が欧米で問題
 ドイツでは2017年1月中旬から下旬、オランダでは2018年4月30日に実際に起こり、系統に影響があったと報告

参考：Bowen Li, et al., Wind Energy, Volume24, Issue1(2021)

 日本でも再エネの低出力現象があるのではないか エネルギーセキュリティ上の懸念になるのではないか
2022

24

3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発③再エネの低出力現象の分析と出力の長期予測

当所における低出力現象に関する研究
風速・日照時間・気温
実績(2017-2019)

過去のPV・風力出力を推定
機械学習により両者の関係を学習
推定モデル
構築

1時間ごとのアメダスデータ

pu(per unit) ：定 格 容 量 を 1.0とした発電出力の比2022

推定データ(pu)

風速・日照時間・気温実績(1978-2019)

PV・風力出力
実測値(2017-2019)

1時間ごとのでんき予報
PV・風力出力推定データ（1978-2019）

推定モデル

太陽光出力

風力出力

実績出力(pu)

42年分

2017-2019のデータの比較

参考：Ohba et al. , Renewable and Sustainable Energy Reviews, 155, 2022.

－ 43 －25

3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発③再エネの低出力現象の分析と出力の長期予測

低出力現象に関する分析結果例

42年 (1978-2019)分の推定データの結果（東北エリア）
年平均出力(pu)
年平均出力(pu)

0.3

0.2
0.1

PV

1978

1988

1993

1510501998

20032008

風力2013

導入比率をPV：風力＝3：1とした場合の試算結果
発生率(%)

発生率(%)

20

1983

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112
月

合計出力0.1 pu以下が24時間連続
2022

2020

1515

発生率(%)

01050

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112
月

合計出力0.1 pu以下が3日連続

pu(per unit) ：定 格 容 量 を 1.0とした発電出力の比2018

42年間で発生した回数の百分率1050

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112
月

合計出力0.1 pu以下が5日連続

参考：Ohba et al. , Renewable and Sustainable Energy Reviews, 155, 2022.

26

3.再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発③再エネの低出力現象の分析と出力の長期予測

長期予測に向けた今後の研究の方向

今後のニーズ 出力予測の対象スパン：現在は３日先程度まで➡一週間先（週間計画での活用）
 エネルギーセキュリティの検討➡長期（例えば3カ月以上）のPV・風力の発電電力量予測

 低出力現象について
 洋上風力も含めた低出力現象の分析とデータの蓄積 無光無風が発生する条件の気象学的検討
 長期予測について
 チャレンジングな課題
 まずは地球規模の気象現象（エルニーニョ等）と日本域での日射・風速との関係性の解明からスタート
2022

27－ 44 －報告内容
１．電力システムの需給計画・運用における予測の重要性
２．当所の再エネ出力予測の基盤技術
３．再エネ大量導入時の需給計画・運用に貢献する予測技術の開発
４．まとめ
2022

28

4.まとめ

まとめ
 2050年カーボンニュートラルに向け➡需給計画・運用を安定かつ経済的に行うために、出力予測の高精度化・高度利用が不可欠 PV・風力が大量導入された場合、予測精度向上・大外し検知・長期予測が重要な課題
 当所では、SoRaFAS・NuWFAS・統計手法による予測システムを開発➡これらをベースとして新たな予測技術の開発を進捗中
当所では、再エネ主力電源化に向け、安定かつ経済的な需給運用に貢献する予測技術の開発を推進します2022

29－ 45 －ご清聴ありがとうございました

2022

30

参考文献
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.

送配電網協議会：需給調整市場とは、
https://www.tdgc.jp/jukyuchoseishijo/outline/outline.html (2022年10月3日閲覧).
需給調整市場検討小委員会 事務局：三次②必要量の低減に向けた新たな取り組みについて、第３０回需給調整市場検討小委員会 資料２(2022年7月13日).
橋本 篤・宇佐美 章・小林 広武：ひまわり8号を用いた日射量推定・予測システムの開発－九州エリアにおける1年間の精度評価－、電力中央研究所 研究報告N18003(2019).
橋本 篤・平口 博丸：気象予測・解析システム（NuWFAS）の高度化と北海道を対象とした予測精度評価、電力中央研究所 研究報告N09024 (2010).
比護 貴之：需給運用で用いる残余需要予測の高精度化に関する基礎検討－複数の残余需要予測式の比較評価－、電力中央研究所 研究報告C20015 (2021).
比護 貴之・橋本 篤・野原 大輔・由本 勝久・門倉 真二・平口 博丸：短時間先日射予測における統計手法の活用、令和元年電気学会電力・エネルギー部門大会、No.13(2019).
橋本 篤・由本 勝久：衛星画像予測と数値気象モデルを組み合わせた短時間先日射量予測手法の開発、令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会、No.15(2022).
電中研・スカパーJSATプレスリリース2020年12月3日
https://criepi.denken.or.jp/press/pressrelease/2020/12_03press.pdf?v4
由本 勝久・比護 貴之・鶴見 剛也：多数地点の日射データに基づく統計的手法による短時
間先日射予測の開発－天気別予測の効果の検討－、平成28年 電気学会 電力・エネルギー部門大会、120 (2016)2022

31－ 46 －参考文献
10. 菅野 湧貴・野原 大輔・大庭 雅道・藤本 悠：勾配ブースティング決定木を用いた風力発電
出力予測とその解釈性に関する基礎的検討、令和4年電気学会全国大会、6-213(2022)
11. 菅野 湧貴・野原 大輔：機械学習を用いたエリア合計太陽光発電出力の予測、2022年度日
本気象学会秋季大会、P439(2022)
12. 野原 大輔・菅野 湧貴：太陽光発電出力確率予測 －中国エリアにおける予測事例とその検証－、電力中央研究所 研究報告C20008 (2019).
13. 大庭 雅道・門倉 真二・野原 大輔・平口 博丸・橋本 篤：電中研風力発電出力予測システ
ムの構築－東北エリアにおける予測事例とその検証－、電力中央研究所 研究報告C19005(2020).
14. 電力中央研究所：Annual Report2020,
https://criepi.denken.or.jp/intro/annualreport.html
15. Bowen Li, Sukanta Basu, Simon J. Watson, Herman W. J. Russchenberg:
Mesoscale modeling of a “Dunkelflaute” event, Wind Energy, Volume24,
Issue1(2021) https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/we.2554
16. M. Ohba, Y. Kanno, D. Nohara: Climatology of dark doldrums in Japan, Renewable
and Sustainable Energy Reviews, Volume 155, 111927(2022)

2022

32

付 録

2022

33－ 47 －1.電力システムの需給計画・運用における予測の重要性

電力システムにおける需給計画・運用
 一般送配電事業者では、想定した将来の電力需要・再エ
ネ出力に対し、需要と供給をバランスでき、需要を上回る供給力を確保する計画を策定している（需給計画）
 時々刻々変化する当日の電力需要に合わせて発電機出力等を調整する（需給運用）
粒度の細かい計画
へ

年間需給計画：翌年、翌々年の月単位
月間需給計画：翌月、翌々月の週単位
週間需給計画：翌週、翌々週の日単位
日間需給計画：翌日、翌々日の時間単位
当日

当日

需給運用：需給計画に従って準備した発電機の出力を調整

2022

34

1.電力システムの需給計画・運用における予測の重要性

需給計画の例
翌日の発電機起動停止計画の策定イメージ
発電機D,E,F起動

予測、発電機定格出力

発電機D,E起動

発電機D,E停止

需要予測を上回る分は予備力

電力需要予測PV出力予測
1011

時刻

1213

PV出力予測

発電機A

発電機B

発電機C

発電機D

発電機E

発電機F
2022

PV出力予測と発電機の定格出力の合計が、需要予測を上回り、かつ燃料費が最も経済的になるよう計画
35－ 48 －2.当所の再エネ出力予測の基盤技術

SoRaFASによる日射の推定・予測
 日射の推定：衛星画像から直接変換（1分間隔、1km解像度）
 日射の予測：10分間隔、6時間先まで（実用的には2～3時間先まで）

SoRaFAS画面例
2022/07/20 14:00の日射推定結果

2022/07/20 14:00提供の過去実績と予測結果のグラフ（九州地方8気象官署での観測値の平均）※推定：これまでの各時点での日射推定結果※予測（衛星）：今後の日射予測結果

2022

36

2.当所の再エネ出力予測の基盤技術

SoRaFASによる予測結果
観測値
予測提供：8時
予測提供：12時

日射量（W/m2）

1000
5000
6:00

8:00

10:00

12:00

14:00

16:00

18:00

九州地方8気象官署での日射量の平均値をプロット（2022/07/20）

日射量予測誤差 期間RMSE（当所 赤城試験センター：2021/10~2021/12）

予測提供時刻 1時間後 2時間後 3時間後 4時間後
9時00分
83
104
145
171
10時00分
81
129
170
144
11時00分
102
143
116
88

月最大

844

811

675

月平均

292

310

262

10分値、W/m210分値、W/m22022（参考）赤城試験センターでの観測結果
2021年 2021年 2021年
10月 11月 12月

RMSE：平均2乗誤差の平方根－ 49 －37

2.当所の再エネ出力予測の基盤技術

NuWFASによるPV・風力出力予測
水平格子解像度：最小で1km程度
予測時間先：最長で1週間程度
予測時間刻み：最小で30分程度

3日先までの予測結果画面例
上から、相対湿度、気圧、日射量

風速・降水量と日射量の分布を表示した例（動画も可能）
2022

38

2.当所の再エネ出力予測の基盤技術

風力発電出力(pu)

NuWFASによる予測結果例― 基本予測（統計補正） ― 観測値 ― 補正前

NuWFAS基本予測による予測誤差
RMSE：
平均2乗誤差の平方根

2017年 東北エリアの例

年間RMSE（定格容量％)
PV予
予測誤差

風力予測誤差6時間先まで

7.4

7.5

6時間から12時間先まで

8.2

7.8

12時間から18時間先まで

8.4

8.1

18時間から24時間先まで

8.8

8.3

24時間から30時間先まで

98.8

30時間から36時間先まで

9.5

9.1

2022

電中研報告C19005、C20008－ 50 －39

2.当所の再エネ出力予測の基盤技術

残余需要予測システム
エリア大の当日・翌日の電力需要とPV出力の予測を30分単位で表示実績・予測：でんき予報当日9時実施予測：
翌日24時までの予測前日9時実施予測：
当日24時までの予測

現在、システムを構築中

プロトタイプの配信画面例※ブラウザで表示

2022

40－ 51 －