••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••特集Ⅱ
太陽光発電システムの大量導入と太陽光発電量予測技術の課題

GPV と発電データを利用した機械学習のモデルアンサンブルによる予測技術
PV output forecasting by model amusable of machine learning
methods using GPV
PV-4cast
崇 * ・大竹秀明 * ・宇野史睦 * ・海崎光宏 * ・João Gari da Silva Fonseca Júnior*2

大関

1111あることから，積雪対応について考慮するモデルと1．はじめにした．

2018 年 7 月に第 5 次エネルギー基本計画が閣議2.1決定され，太陽光発電（以下，PV）のさらなる導入拡大が期待されている．政府が現時点で示してい前日予測であるため，数値予報データを入力とし，発電電力量を出力とする学習モデルとした．

る 2030 年のエネルギーミックスにおける PV の目

予測モデルは，前日 15 時配信される数値予報デー

標値は 64GW であるが，国内における PV の累積導タ（MSM-GPV）と大気外日射量を入力すると，翌入量はすでに 2017 年末時点で 50GW（DC ベース）日の 1 日文の発電電力量を出力する学習モデルであの達成間近であり，2030 年を待たずこの目標値をる．学習と予測は 1 ヶ月単位で行い，学習データは達成すると考えらえる．しかしながら，導入するだ

過去 2 年分の同月データとした．発電電力量は 30

けでなく，長期的にエネルギーインフラとして定着分値であるため，数値予報データ（1 時間値）を線することが PV の主力電源化の実現には必要不可欠形補間し 30 分値とした．

である．

学習モデルは，Support Vector Machine（以下，それを実現するためには，需給運用において利用SVM），Random Forest（以下，RF），XGBoost（以されている PV の発電予測技術のさらなる予測精度下，XGB）の 3 つの機械学習モデルを利用し，そ（1）．

れぞれの予測結果の算術平均を最終的な予測値とし向上が必要とされている

このような背景の中，東京電力ホールディングスた．入力パラメータの選定や学習方法については，株式会社と北海道電力株式会社により，革新的な手Fonseca らが GPV と SVM を利用したモデルを参法や新しいアプローチの発掘を目的に，北海道地域考とした（3）．

での太陽光発電量予測をテーマとした太陽光発電量

予 測 計 算 は R 言 語 に よ り 行 な い，SVM，RF，予測コンテスト『PV in HOKKAIDO』を共同で開

XGB の 計 算 は そ れ ぞ れ，e1071，randomForest，（2）．本稿では，筆者らがコンテストに参caret（xgbTree）パッケージを用いた．各パラメー加した際の発電予測モデルなどについて紹介する．

タについては，SVM は e1071 パッケージの tune.

催されたsvm（ ）でパラメタの範囲を指定せずチューニン

2．PV 発電予測モデル

グ し，RF は randomForest パ ッ ケ ー ジ の tuneRF

可能な限りシンプルな予測モデルにすることを目（ ）でチューニングした．XGB は caret パッケージ

的として，発電実績データ（発電電力量）と気象庁を使い，検証するパラメタの数はパラメタ毎に 4

配信の MSM-GPV のみを利用するモデルとした．

（tuneLength）とし，クロスバリデーションにより特徴としては，追加の日射データ等が不要，方位，チューニングを行った．

傾斜等の情報が不要，他のエリアにおいても汎用的に利用可能（他エリアの発電実績データは必要）である．また，本コンテストの対象が北海道エリアでVol.46. No.1

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PV 発電予測モデルの概要（ベースモデル）

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また積雪対応として，MSM-GPV の気温と相対湿*1 産業技術総合研究所*2 東京大学生産技術研究所－ 53 －

太陽エネルギー

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20:27:31

大関・大竹・宇野・海崎・João：度から降雪量を推定，降雪量の積算により積雪量を（4）推定し，入力データとして利用した．降雪量はた場合の影響を調査するために，以下のそれぞれについて検討を行った．

30 分毎に計算し，積雪量は降雪量を積算し，前日① MSM-GPV の予測日射量を追加した場合の積雪量を説明変数とした．

②前日発電電力量を追加した場合
T ＞ Tc ： Rain

式（1）T ＜＝ Tc ： Snow

式（2）③ MSM-GPV の予測日射量＋前日発電を追加した場合

ここで，Tc ～＝ 7.7 － 6.6 RH，0.4 ＜ RH ＝＜ 1.0
ここでベースモデルは，過去 2 年分の同月により，Tc：雨雪閾値，RH：相対湿度）（T：地上気温（℃）

学習しているが，ここでは日射量データが 2 年分な※雨量を降雪量とする

いため，過去 60 日学習を利用した．
（2 月 5 日に対する予測から利用）また，ベースモデルは S1，S2に分けて予測したが，ここでは全発電電力量を目的変数とした．予測期間は，2018 年 1 月 1 日～ 2019
年 1 月 31 日（雪考慮期間：1-3，12 月）とし，過去
図160 日学習では 12 月 1，2 日を除いた．前日の発電予測モデルの概要

電力量は，前日 17：00 までのデータした．
各ケースの説明変数の条件などについて図 2 に示

3．利用したデータ

す．

発電実績データは，北海道エリア内で系統に接続されている太陽光発電所のうち，コンテスト主催者が予め指定する 15 箇所，合計 407.3 MW であり，エリアが大きく 2 箇所に分割され，それぞれのエリア（S1，S2）の合計発電電力量を利用した．
学習時の発電実績データは，S1，S2 をそれぞれ利用し，気象庁配信の MSM-GPV は，各サイト最寄り格子点データをすべて利用した．なお GPV デー

図2

タは，京都大学においてアーカイブされているデー

各ケースの概要

タを利用した（5）．
初期値は，日本時間の 15 時配信（JST15），使用する変量は，気温，相対湿度，時間降水量，雲量（上層・中層・下層）とし，降水量は，降雪量の計算の5．予測誤差の結果5.1

ベースモデルの結果

ベースモデルの月ごとの RMSE を図 3 示す（分みに使用した．
予 測 期 間 は，2018 年 1 月 1 日 ～ 2019 年 1 月 31日とし，雪考慮期間は 1-3，12 月とした．
計算環境は，汎用的な PC を利用し，Windows
10 Pro，・CPU Intel（R）Xeon（R）CPU E5-2667 2.90
GHz 2.90 GHz（2 プロセッサ）※プログラムは並列化せず計算，メモリ 128 GB ※実際の使用メモリは 1GB 未満を利用し，プラットフォームは R 3.5.2（Platform：x86_64-w64-mingw32/x64（64-bit）） を利用した．

4．入力データ変更の検討
2.1 節のベースモデルに加えて，入力に MSMGPV の予測日射量および前日発電電力量を追加しJournal of JSES

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大関.indd54－ 54 －図3

ベースモデルの予測誤差結果
2020 年

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GPV と発電データを利用した機械学習のモデルアンサンブルによる予測技術

図7

図4

日射量＋前日発電を追加した場合
過去 60 日（赤）と 過去 60 日＋前日発電（灰色）

3 つの機械学習の比較結果

母は月ごとの積算発電電力量）．冬季における予測誤差が悪い傾向であった．降雪量と積雪量データを入力に追加し，予測精度は 1％程度改善した．また，
3 つの機械学習の結果を図 4 に示す．それぞれのモデルを平均することにより誤差低減している．
5.2

図8

入力データ変更の検討の結果

パラメータ変更による予測誤差結果のみが小さく，雲量データのみが最も大きい結果と入力データを変更した検討結果として，に MSM-なった．

GPV の日射量を追加した結果を図 5 に示す．予測

前日発電電力量を追加した結果を図 6 に示す．予誤差は日射＋雲量が最も小さく，次に日射量データ測誤差低減効果は小さい結果となり，SVM では微増となった．積雪データの追加と前日発電電力量の追加を比較した結果，積雪データを追加する方が，前日発電電力量を追加するよりも誤差が小さい結果となった．また，XGB は RF より高精度であった．
予測日射量＋前日発電電力量を追加した結果を図7 に示す．前日発電電力量を加えたことで，冬場に予測誤差を低減できた．特に XGB の改善が大きかった．
これらの総合の結果比較を図 8 に示す．ここで図図5

日射量を追加した場合両方あり・日射のみ・雲量のみ

3,4 で示すベースモデルの予測誤差が異なるのは，入力データの違いによる予測誤差比較が目的であるため・，評価期間を利用可能なモデルにあわせているためである．

6．考察とまとめ可能な限りシンプルな予測モデルを目的として，発電実績データ（発電電力量）と気象庁配信のMSM-GPV のみを利用するモデルとした．コンテス
トにおいては予測誤差の上位には入れなかったが，MSM-GPV のみを利用する点で評価をいただいた．
図6
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前日発電を追加した場合両方あり・雪のみ・発電のみ

デメリットとしては，機械学習を利用しているため，ブラックボックスモデルのため，予測誤差の要因の－ 55 －太陽エネルギー

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大関・大竹・宇野・海崎・João：性を再認識した．

説明が難しい点が挙げられる．

このような機会を与えていただいたことに，関係今後の予測誤差低減の可能性については，以下が考えられる（特に冬季の積雪について）．

者の皆様に感謝する．

・地上気象官署や衛星観測の日射や積雪などの気象

7．参考文献1 ）第 19 回 総合資源エネルギー調査会 電力・ガデータの活用．
・個別発電所データの利用．

ス事業分科会 電力・ガス基本政策小委員会資・融雪モデルの導入．

料2 ） 太 陽 光 発 電 量 予 測 技 術 コ ン テ ス ト『PV in

・複数予測と識別器・ブレンディングの利用．

H O K K A I D O 』： h t t p s : / / c u u s o o . c o m /projects/50369（2020/01/09 アクセス）

アレイ面への積雪状況は，システム依存性が強いと考えられるため，今回は利用できるのデータがエ3 ）Fonseca Jr Joao Gari da Silva, Oozeki Takashi,

リア合計のみであったため，個々の発電所データがTakashima Takumi, Koshimizu Gentarou,

ある場合は，日射と発電の関係からアレイ面への積

Uchida Yoshihiza, Ogimoto Kasuhiko, “Use of

雪の程度が一定程度別可能であると考えられる．まsupport vector regression and numerically

た，気象側では融雪モデルなどもあるため（5），こpredicted cloudiness to forecast power output

れらの物理モデルからのパラメータ導入も検討が可

of a photovoltaic power plant in Kitakyushu,

能である．ただし，上記モデルでは，追加の気象デー

Japan”, Progress in Photovoltaics： Researchタ等が必要となるため，今回のモデルがシンプルとand Applications（2011）いう利点は失われる．

4 ） 京 都 大 学 GPV ア ー カ イ ブ： http://database.

最後に，コンテストを通じて様々な手法の比較がrish.kyoto-u.ac.jp/arch/jmadata/data/gpv/行われ，それぞれ特徴と予測誤差の差異が見られた．
これは，さらなる予測精度向上の可能性が残されてoriginal/
5 ）近藤純正，“ 環境の気象学－地表面の水収支・いることを示唆しており，さらなる研究開発の必要

Journal of JSES

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熱収支 ”，朝倉書店（1994）

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