Journal of Japan Solar Energy Society, 47（2）,65-73（2021）••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••
Research Paper
研究論文
研究論文

Simple estimation models of global horizontal
irradiation using sunshine hours in AMeDAS
Simple estimationof global
horizontal
irradiationand solarmodels
radiation
climatic
provinceusing sunshine hours in AMeDASFURUTANI
YuzuruUEDA
andTakumi
solar
radiation climatic
province*1‡*2

Takumi FURUTANI*1‡ Yuzuru UEDA *2

AMeDAS 日照時間と日射気候区を用いた
簡易的な日照日射変換モデルによる水平面全天日射量の推定
AMeDAS 日照時間と日射気候区を用いた
古谷 拓巳
植田 譲
簡易的な日照日射変換モデルによる水平面全天日射量の推定
*1 ‡

*2

古谷 拓巳 *1‡

植田 譲 *2

Abstract
In order to maintain the power generation performance of photovoltaic power generation systems,
it is common to compare the actual energy yield with the estimated energy yield calculated from themeasured solar irradiation in the same location. If there is no on-site measured data of the solar
irradiation, it can be estimated from the total global horizontal irradiation measured at 48 JMA sites inJapan. However, in order to use the data which measured at closer points, the sunshine hours measured
at 687 AMeDAS sites in addition to JMA sites are also available in Japan. This paper verified the validityof the conversion formula of the hourly integrated sunshine hours into the global horizontal irradiation
and updated it with the latest data. Finally, this study propose the model which convert sunshine hours
into the global horizontal irradiation: the model can select the optimum coefficient in nationwide and ineach solar radiation climatic province which is added in order to maintain simplicity and improveaccuracy.
Keywords: Sunshine solar irradiation conversion model, Sunshine hours, Global horizontal irradiation,
solar radiation climatic province, photovoltaic
キーワード：日照日射変換モデル，日照時間，水平面全天日射量，日射気候区 ，太陽光発電
いない場合，全国 48 か所の気象官署で測定されている水

1．はじめに平面全天日射量から PV 発電所における傾斜面日射量を推定することが可能である．しかし一般に，気象官署と PV

電気事業者による再生可能エネルギー電気の調達に関発電所の距離が離れている場合には推定精度が低下するする特別措置法に基づき 2012 年 7 月 1 日から開始された

ため，より近い地点のデータを用いるために 48 か所に追発電事業用の太陽光発電所(PV 発電所)に対する固定価格

加で，687 か所の AMeDAS の四要素観測所で測定されてい買い取りにより，メガソーラ事業への企業等の本格的なる日照時間から水平面全天日射を推定する場合もある (1)．

参入が始まった．メガソーラの発電性能の維持管理には，

日照時間から日射量を簡易的に推定する手法には，

太陽電池アレイ面となる傾斜面全天日射量や気温等を用

Angström モデル(2)や吉田・篠木モデル (3)などがある．しいて推定した一定期間の発電電力量と同期間の実発電電

かし Angström モデル(2)は日積算での推定，吉田・篠木モ

力量を比較することが一般的であるが，発電電力量の推

デル (3)は月積算あるいは年積算での推定を行うことに主定において現地の傾斜面全天日射量のデータを計測して眼があり時積算での推定は考慮されていない．
*1 東京理科大学大学院 工学研究科‡e-mail: 4319567@ed.tus.ac.jp*2 東京理科大学 工学部電気工学科 教授（〒125-8585 東京都葛飾区新宿 6-3-1）（原稿受付：2020 年 12 月 24 日，受理日：2021 年 2 月 25 日）*1 Graduate School of Engineering, Tokyo University of Science, 6-3-1,
Niijuku, Katsushika-ku, Tokyo 125-8585, Japan.
‡e-mail: 4319567@ed.tus.ac.jp*2 Professor, Department of Engineering, Tokyo University of Science
Received: December 24, 2020 Accepted: February 25, 2021

1

－ 65 －

Takumi FURUTANI and Yuzuru UEDA

時積算推定モデルとしては馬淵・佐藤モデル (4)がある．
馬淵・佐藤モデル (4)は入力に日照時間のみを用いる簡易かつ汎用性の高い手法であり，筆者らはこれまで全国に(1)適用可能なメガソーラの発電性能評価手法の開発 にお(4)

いて日照日射変換に馬淵・佐藤モデル を用いてきた．
(5)(6)

しかし，データセットが 1986 年と古く，また文献に示されるような近年の大気中のエアロゾルなどの物質の𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]は，時刻𝑡𝑡𝑖𝑖 における日照時間の時別値𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 [h]の一次関数として式(1)とする．

𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝐼𝐼0 cos 𝜃𝜃𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍−0.5 (𝑎𝑎 + 𝑏𝑏𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 ) ................................ (1)

ここで𝐼𝐼0 は大気上端における法線面日射強度[kW/m2]，

また𝜃𝜃𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍−0.5 は太陽天頂距離[rad]で，𝜑𝜑をその地点の緯度[rad]，𝛿𝛿 を太陽赤緯[rad]，𝜏𝜏𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍−0.5 を南中時からの時角[rad]とすると，減少による日射量の増加傾向が反映されていない点や，
日射気候区 (7)に示されるような地域別の日射状況が考慮

cos 𝜃𝜃𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍−0.5 = sin 𝜑𝜑 sin 𝛿𝛿 + cos 𝜑𝜑 cos 𝛿𝛿 cos 𝜏𝜏𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍−0.5 ... (2)である．𝐼𝐼0 [kW/m2]，𝛿𝛿 [rad]及び𝜏𝜏𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍−0.5 [rad]は，文献されていないため推定精度が地域によって異なる点など(10)の課題があった．地域特性の考慮としては，海外の事例

南中時からの時角の時刻𝑡𝑡𝑖𝑖 から 0.5 を引いているのは，太により求めた．なお，上式において太陽天頂距離及びとして文献 (8)などがあり，可照時間に対する日照時間の

陽天頂距離の余弦を前 1 時間の中心時刻で計算するためで割合と大気外全天日射量に対する水平面全天日射量の関ある．

係が地域によって異なることが示されてきた．
そこで本論文では馬淵・佐藤モデル (4)の変換式の妥当性について検証するとともに，近年の日射量の増加傾向
を考慮すべく最新のデータを用いてモデル内の係数を更ここで，その日のcos 𝜃𝜃𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍−0.5 > 0である時間帯が𝑡𝑡𝑖𝑖 (𝑖𝑖 =

1,2, … , 𝐻𝐻)であるとして，日積算値についての関係式である式(3)を作る．

∑𝐻𝐻
𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡
𝐻𝐻
𝐼𝐼0 ∑𝑖𝑖=1 cos 𝜃𝜃𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍−0.5

新した．また，全国の PV 発電所の維持管理に用いること= 𝑎𝑎 𝑎𝑎𝑎∑𝐻𝐻
𝑖𝑖=1 𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 cos 𝜃𝜃𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍−0.5 .....
(3)∑𝐻𝐻
𝑖𝑖=1 cos 𝜃𝜃𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍−0.5を想定し，その簡易性を維持しつつさらなる高精度化を

上式の左辺を日平均晴天指数とよぶ．また右辺の係数𝑏𝑏

目指して，全国一律および日射気候区 (7)のうち大気候区に掛かる量は，日照時別値をcos 𝜃𝜃𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍−0.5 で 1 日分加重平均

毎や中気候区毎の補正係数を追加し，気象官署毎に最適な係数を選択するモデルを開発した．

した量で，同じ日照時別値 = 1でも太陽天頂距離により 1
時間当たりの水平面全天日射量が違うはずであることを考慮した量である．これを加重日平均日照時間とよぶ．

2．時積算別日照日射変換モデルの係数の更新と妥
当性の検証
2.1 使用データ
本検討に用いたデータ(9)の地点一覧を表 1 に示す．41 官

観測値より加重日平均日照時間と日平均晴天指数を求め，加重日平均日照時間 = 0でない日について，最小二乗法
により式(3)の係数𝑎𝑎及び𝑏𝑏を決定する．係数𝑎𝑎及び𝑏𝑏が求まると式(1)により，日照時間の時別値𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 [h]より水平面全天日射量𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]が求まる．日照時間の時別値𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 [h]

署の 2013 年～2018 年の 6 年間のデータであり，水平面全が 0 の時の関係式は，式(1)の右辺のかっこ内を式(4)に示天日射量𝐻𝐻𝐻𝐻[kWh/m2]，日照時間𝑛𝑛[h]の一時間値を使用しす定数𝐴𝐴で置き換える．

た．

𝐴𝐴 𝐴

Table 1 41 JMA sites used observed values.
表 1 データの気象官署 41 地点の一覧
Wakkanai

Asahikawa

Abashiri

Akita

SapporoHakodate

Utsunomiya

AomoriSendaiMorioka

Muroran

Fukushima

Yamagata

Tokyo

NiigataObihiroHiroshima

Maebashi

Choshi

Kofu

TsukubaTakamatsu

Toyama

Osaka

Fukui

ShizuokaMatsuyama

NagoyaNara

MatsueHikoneKumamoto

Miyazaki

Oita

Fukuoka

NaganoKagoshima

Nagasaki

Kochi

Saga

Naha

∑𝐻𝐻
𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡.............................................. (4)𝐻𝐻
𝐼𝐼0 ∑𝑖𝑖=1 cos 𝜃𝜃𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍−0.5

観測値より，加重日平均日照時間 = 0の日の日平均晴天指数を求め，その平均値より𝐴𝐴を決める．
2.3 妥当性の検証

係数𝑎𝑎，𝑏𝑏及び𝐴𝐴の求め方についてその妥当性を検証するために，係数𝑎𝑎，𝑏𝑏を求める際に生成される加重日平均日
照時間と日平均晴天指数の関係を示したグラフを図 1 に示す．この図 1 について文献(4)では線形近似(黄線)を行っているが，その他に 2 次近似(緑線)，対数近似(茶線)の合計
3 種類について検証を行った．線形近似式は式(5)，2 次近似式は式(6)，対数近似式は式(7)のようになった．なお𝐻𝐻𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂 [kWh/m2] は 大 気 外 水 平 面 全 天 日 射 量 の 時 別 値 ，

𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]は水平面全天日射量の変換値の時別値である．
2.2 推定方法(4)

文献 より，以下に記す方法を用いて 41 官署の水平面
全天日射量及び日照時間の観測値のデータから，水平面

𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂

𝑡𝑡𝑡𝑡

𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝐻𝐻𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂 ∗ (𝑎𝑎 + 𝑏𝑏 ∗ log 𝑒𝑒 (𝑐𝑐 + 𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 )) ............... (7)また係数𝐴𝐴について文献(4)では平均値としているが，そ

全天日射量の時積算値に関する関係式を導いた．
時 刻 𝑡𝑡𝑖𝑖 に お け る 前 1 時 間 の 積 算 水 平 面 全 天 日 射 量Journal of Japan Solar Energy Society

𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝐻𝐻𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂 ∗ (𝑎𝑎 + 𝑏𝑏 ∗ 𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 ) ................................. (5)𝐻𝐻𝐻𝐻 = 𝐻𝐻∗ (𝑎𝑎 + 𝑏𝑏 ∗ 𝑛𝑛 + 𝑐𝑐 ∗ 𝑛𝑛2 ) ................. (6)2－ 66 －の他に中央値，最頻値の合計 3 種類について検証を行った．
Vol.47, No.2, 2021

Simple estimation models of global horizontal irradiation using sunshine hours in AMeDAS and solar radiation climatic province

𝐻𝐻𝐻𝐻[kWh/m2]，日照時間𝑛𝑛[h]を用いた．また RMSE の求め方

は式(8)に示す．なお𝑘𝑘は 2013 年～2018 年の 6 年間の中で
𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]及び𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]が共に 0kWh/m2 より大きかった時間数である．

1 𝑘𝑘∑ (𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 − 𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 )2 .................... (8)𝑘𝑘 𝑖𝑖𝑖𝑖

𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑅 √Table 4 Result of the combination at Kofu (slope).
表 4 甲府での組み合わせの結果(線形近似線の傾き)(5) : Linear(6) : Quadratic(7) : Logarithmic

Average

0.94410.93150.9314

Median0.94260.93010.9300Mode

0.93790.92530.9252

Fig. 1 Relationship and approximate formula.

Table 5 Result of the combination at Kofu (RMSE).

図 1 加重日平均日照時間と日平均晴天指数の関係

表 5 甲府での組み合わせの結果(RMSE)

2.4 検証結果

Average式(5)～(7)の各係数を表 2 に，係数𝐴𝐴の平均値，中央値
及び最頻値を表 3 にそれぞれ示す．なお係数𝐴𝐴の最頻値は，(5) : Linear(6) : Quadratic(7) : Logarithmic

0.06249

0.06378

0.06371Median0.06409

0.06534

0.06527Mode

0.070540.07168

0.07162

日平均晴天指数の 0～1 の範囲を 0.0005 幅の区間に分割
し，日平均晴天指数の数が最多の区間の区間幅の中央の値とした．表 3 の例では数が最多の区間が 0.09～0.0905

表 4 については傾きが 1 に近いほど精度が高いことを示であったため，その区間幅の中央の値 0.09025 を係数𝐴𝐴のすが，最も精度が高い組み合わせは線形近似と平均値の最頻値とした．

組み合わせである．また表 5 については RMSE が 0 に近いほど精度が高いことを示すが，最も精度が高い組み合わ
せは線形近似と平均値の組み合わせである．

Table 2 Results of approximation’s coefficients.

以上から最適な組み合わせは文献 (4)の手法である線形

表 2 近似線の係数の結果
Approximation

Coefficient

Coefficient

Coefficient

𝑎𝑎

𝑏𝑏

𝑐𝑐

(5) : Linear

0.22630.4717(6) : Quadratic

0.20480.6135-0.1355(7) : Logarithmic

0.15510.72871.062

𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝐻𝐻𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂 ∗ (0.2263 + 0.4717 ∗ 𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 ) ............... (9)𝐻𝐻𝐻𝐻 = 𝐻𝐻∗ (0.1309).......................................... (10)𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡Mode

0.13090.12150.09025

𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂

なお文献 (4)に記載の係数の場合の変換式は以下に示す通り𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 ≠ 0のときは式(11)，𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 = 0のときは式(12)となる．
∗ (0.2410 + 0.4280 ∗ 𝑛𝑛 ) ............. (11)𝐻𝐻𝐻𝐻 = 𝐻𝐻
𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡

表 3 係数𝐴𝐴の結果
Medianて変換式は以下に示す通り𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 ≠ 0のときは式(9)，𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 = 0のときは式(10)となる．

Table 3 Result of coefficient 𝐴𝐴.

Average

近似と平均値の組み合わせであることが分かった．よっ𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂

𝑡𝑡𝑡𝑡

𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝐻𝐻𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂 ∗ (0.1410).......................................... (12)推定結果の一例として，甲府の 2013 年～2018 年の 6 年間の分について，線形近似と平均値の組み合わせで求め

表 2 及び表 3 で示された数値を用いた合計 9 通りについて の水平面 全天日 射量の 観測 値 𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2] と 変換値

𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m ]の関係を評価した結果を以下に示す．表 42に 縦 軸 を 変 換 値 𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2] ， 横 軸 を 観 測 値

られた変換値𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]と観測値𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]の関係を示したグラフと全てのプロットに関する原点を通る線形近似式を図 2 に示す．なお式(11)，式(12)に示した文献(4)の係数での今回のデータセットを用いた場合の線形近似線の傾きは 0.9117 であり，係数更新により推定精度が𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]としたときの原点を通る線形近似線の傾きを，向上したことが確認できた．ここで観測値𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]に

文献 (1)において山梨県北杜市の北杜メガソーラを実証試

対して，変換値𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]のばらつきに幅がみられる

験場所として用いたことから，本論文においては検証デ(1) 日照時間は 0.12kW/m2 以上の時間として定義される点ータとして北杜メガソーラに最も近い気象官署である甲(2) 1 時間値を用いる場合に日射量が連続的な値を取り得

府の 2013 年～ 2018 年 の 6 年間の水平面全天日射量るのに対し，日照時間は 0～1 まで 0.1 刻みの離散値であ表 5 に RMSE(二乗平均平方根誤差)をそれぞれ示す．なお，

Vol.47. No.2

が，その原因として以下の 3 点が考えられる．

－ 67
3 －

太陽エネルギー

古谷・植田：る点(3) 水平面全天日射量には直達日射量と散乱日射量が含まれるのに対し，日照時間は直達日射量のみを用いている点
なお図 2 には甲府を一例として示したが，他の地点の分布の特徴も同様であった．

Fig. 3 Correction factor 𝑟𝑟 of nationwide.
図 3 全国一律の補正係数𝑟𝑟

3.3 日射気候区の大区分別の補正係数の算出
日 射 気 候 区 の 大 区 分 別 の 𝑟𝑟 は 全 国 と 同 様 に 変 換 値

Fig. 2 Example of combination results at Kofu.

𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]を求め，その結果を大区分毎に横軸を観測

図 2 甲府での組み合わせの結果の例

値𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]，縦軸を変換値𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]としたグラフを作成したときの，プロットに関する原点を通る線形

3．補正係数を追加したモデルの開発

近似線の傾きとした．大区分における𝑟𝑟の一覧を表 6 に示
す．

3.1 概要
本論文における提案手法は，日本全国の PV 発電所の維持管理に用いることを目的としているため，地域性の違いを考慮するための手法として本章では，式(9)及び式(10)で求まった変換値𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]を式(13)に示すように 補 正 係 数 𝑟𝑟 で 割 る こ と で ， 最 終 的 な 変 換 値

𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]を求める手法の開発について述べる．
𝐻𝐻𝐻𝐻= 𝐻𝐻𝐻𝐻 ÷ 𝑟𝑟 ....................................................(13)
𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡

𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑟𝑟は全国一律の補正係数，文献(7)より日射気候区のなか

で大気候区毎及び中気候区毎にそれぞれについての補正
係数の合計 3 種類設定した．

Table 6 List of correction factors 𝑟𝑟 in large province.
表 6 大区分における補正係数𝑟𝑟の一覧

Province

Site

Abashiri, Wakkanai, Asahikawa, Fukui,Ⅰ

Sapporo, Muroran, Hakodate, Morioka,

𝑟𝑟0.9398

Yamagata, Akita,Aomori, Niigata, Toyama,Ⅱ

Matsue, Fukuoka, Hikone, Nara, Nagano

0.9541

Obihiro, Sendai, Fukushima
Ⅲ

Utsunomiya, Tsukuba, Tokyo, Maebashi,

0.9503Kofu, Shizuoka

3.2 全国一律の補正係数
全国一律での𝑟𝑟は，表 1 の 41 官署すべてについて上記で求まった係数𝑎𝑎，𝑏𝑏及び𝑐𝑐を用いて 2013 年～2018 年の 6 年間の変換値𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]を求め，その結果を図 3 に示す

よ う に 横 軸 を 観 測 値 𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2] ， 縦 軸 を 変 換 値

Choshi, Nagoya, Osaka, Takamatsu, Saga,
Ⅳ

Matsuyama, Oita, Hiroshima, Kumamoto,0.9671

Nagasaki, Kagoshima, Kochi, MiyazakiⅤNaha

0.9172

𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]としたグラフにプロットしたときのプロットに関する原点を通る線形近似線の傾きである．

図 3 より全国一律での𝑟𝑟は𝑟𝑟 𝑟 𝑟𝑟9526となった．

Journal of Japan Solar Energy Society

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4 －

Vol.47, No.2, 2021

Simple estimation models of global horizontal irradiation using sunshine hours in AMeDAS and solar radiation climatic province

ど，月積算の結果も重要となる．そこで図 2 の結果を月積

3.4 日射気候区の中区分別の補正係数の算出
日 射 気 候 区 の 中 区 分 別 の 𝑟𝑟 は 全 国 と 同 様 に 変 換 値

算にした場合の散布図を図 4 に示す．図 4 より時積算では𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]を求め，その結果を中区分毎に横軸を観測存在していた逆三角形の分布が月積算では解消されてい値𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]，縦軸を変換値𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]としたグラ

ることがわかる．したがって，月積算で見られていた近似線の傾きとした．中区分における𝑟𝑟の一覧を表 7 に示

おいては大きく影響していない事が確認できた．

フを作成したときの，プロットに関する原点を通る線形
す．

𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 = 0におけるばらつきは，月積算日射量の推定精度にTable 7 List of correction factors 𝑟𝑟 in middle province.
表 7 中区分における補正係数𝑟𝑟の一覧

Province

Site

Ⅰ-1

Abashiri, Wakkanai, Asahikawa

Ⅰ-2

Sapporo, Muroran, Hakodate, Morioka,
Yamagata

𝑟𝑟

0.91920.9361

Aomori, Akita, Niigata, Toyama, Fukui

0.9543Ⅱ-1

Matsue, Fukuoka

0.9735

Ⅱ-2

Hikone, Nara, Nagano

0.9421

Ⅲ-1

Obihiro, Sendai, Fukushima

0.9450

Ⅰ-3

Ⅲ-2

Utsunomiya, Tsukuba, Tokyo,
Maebashi, Kofu, Shizuoka

0.9525

Ⅳ-1

Choshi0.9417

Ⅳ-2

Nagoya0.9442

Osaka, Takamatsu, Matsuyama, Saga,
Ⅳ-3

Oita, Hiroshima, Kumamoto, Nagasaki,

0.9728Kagoshima
Ⅳ-4

Kochi, Miyazaki

0.9676

Fig. 4 Scatter plot of monthly integration at Kofu.

Ⅴ-1

Naha

0.9172図 4 甲府における月積算の散布図

3.5 開発した推定手法の精度評価

ここで甲府以外の地点についての月積算の結果も見て

3.5.1 日照時間別の散布図の特徴

いく．図 5 に代表的な稚内(WN)，札幌(SR)，東京(TK)，甲

図 2 より𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 = 0では低日射帯で逆三角形の分布を示し，𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 ≠ 0では低日射帯から高日射帯にかけて線形の関係の府(KF)，大阪(OS)，福岡(FO)，佐賀(SG)及び那覇(NH)の 8地点に関する月積算の箱ひげ図を示す．

ような分布となった． 𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 = 0が逆三角形の分布になった

理由としては，日照時間の定義は直達日射量が 120W/m2 以上である時間であり，𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 = 0は 120W/m2 以上の時間が 0 であったことを示しているが，散乱日射を考慮していないことが考えられる． 𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 = 0は薄明るいときも降雪のときのような厚い雲に覆われているときも含まれているが，開発したモデルは簡易的な推定モデルであり𝑛𝑛𝑡𝑡𝑡𝑡 = 0における上記の散乱日射を考慮していないため，主として散乱日射により水平面全天日射量が増えた場合にも推定日
射量が 0.180kWh/m2 程度で頭打ちとなっている．
PV は散乱日射のみでも発電をすることから時別に見るとこの影響が現れるが，発電所の評価に用いる場合は，
高日射のときの発電電力量の方がエネルギー量が多く，より重要であるため，簡易性の維持を目的として今回はFig. 5 Monthly boxplot at 8 places.

これ以上の検討は行わなかった．
3.5.2 月積算日射量による評価

図5

8 地点における月積算の箱ひげ図

PV 発電所の維持管理においては，固定価格買取制度における電力買取料金の支払いが概ね月単位で行われるな
Vol.47. No.2

－ 69
5 －

太陽エネルギー

古谷・植田：図 5 では，箱の大きさが全データの 25%から 75%の範囲

表 8 より甲府においては，4 つの手法について傾きの結を意味する．また上のひげは全データの 75%に四分位範囲

果が最も精度がよかった順に大区分別，中区分別，全国の 1.5 倍を足した値，下のひげは全データの 25%から四分

一律，𝑟𝑟なしとなった．なお精度が良いとは傾きがより 1

位範囲の 1.5 倍を引いた値を意味し，四分位範囲は 75%のに近く，精度が悪いとは傾きがより 1 から遠いことを意味

値から 25%の値を引いた値である．そして+は前述の四分

している．

位範囲の 1.5 倍以上外れた値を意味する．なお図 5 の横軸

3.5.4 補正係数の算出手法別の各地点での傾きでの手法の表記のうち，M は中区分別，L は大区分別，N

図 7 に今回開発した 4 つの手法のそれぞれについて，表は全国一律のそれぞれの補正係数を適用した手法の結果

1 で示した 41 地点での傾きの結果を示す．図中の色の違であることを示している．図 5 より中央値は 5 地点いずれ

いが傾きを示しており，各プロットの座標は気象台の緯も 1 に近い値をとっており，精度よく推定できていること

度経度である．また分かりやすさの観点から海岸線の画がわかる．

像を重ねている．なおデータは 2013 年～2018 年の 6 年間

3.5.3 補正係数の算出手法別の散布図とした．

図 6 に甲府の 2013 年～2018 年の 6 年間のデータを用い

図 7(a)(b)より全体の傾向として北海道などの北側，特て，大区分の補正係数を導入した場合の手法について，に北海道北部は傾きの値が最小となり，南西側に寄るに

変換値𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]と観測値𝐻𝐻𝐻𝐻𝑡𝑡𝑡𝑡 [kWh/m2]の関係を示し

つれて値が徐々に大きくなり，九州北部で値が最大になたグラフを示す．なお，グラフ中の黄色い線は原点を通る分布となっている．ただし沖縄は北海道と同程度の小る線形近似線とし，グラフ中の𝑦𝑦 𝑦 𝑦𝑦9935𝑥𝑥はその近似線

さい値となる．北東ほど過小推定で南西ほど過大推定での結果の式である．

ある原因の 1 つとして積雪の影響が挙げられる．雪アルベ
ドが散乱日射量を増加させることは過去の文献 (11)(12)でも指摘されており，北東ほど積雪量や積雪日数が多く地表
面アルベドが大きくなりがちである．提案手法では 3.5.1
項でも述べた通り日照時間が 0 において散乱日射量を考慮していないため，この時間帯において過小推定となっていることが考えられる．
図 8 に 8 地点における 6 年間の日照時間別の割合および総積算日射量を示す．結果より特に稚内においては総積
算日射量に占める日照時間が 0 の割合が他の地点より多い
ことが分かる．一方，那覇においては同割合は東京と同程度であるが，日照時間が 1 の割合が他の地点より少ない．
これは晴天時にも比較的雲が多く日照時間が 1 とならない
特徴を示していると考えられ，この雲の影響により他の地点よりも散乱日射量が多いため，入力に散乱日射量を考慮せず日照時間を用いた提案手法では過小推定となることが考えられる．
補正係数の算出手法別に見ると，𝑟𝑟なしでは傾きの値が最小値はおよそ 0.91 で最大値はおよそ 0.99 と全国的に傾
きの値は小さめとなっている．全国一律の補正係数を適Fig. 6 Scatter plot by applying 𝑟𝑟 of large province at Kofu.

はおよそ 1.05 と全国的に傾きの値は大きめとなっている．

ここで表 8 に補正係数を導入しない場合，および 3 種類

最大値はおよそ 1.04 と最小値と最大値の差が小さい．中の補正係数を導入した場合の計 4 つの手法の図 6 で示した

区分別補正係数では傾きの値が最小値はおよそ 0.98 で最用した場合では傾きの値が最小値はおよそ 0.96 で最大値

図 6 甲府での大区分の𝑟𝑟を適用した手法の散布図

大区分別補正係数では傾きの値が最小値はおよそ 0.96 で大値はおよそ 1.03 と 4 つの手法のうち最小値と最大値の原点を通る線形近似線の傾きの値を示す．

差が最も小さいうえ，1 付近の値を示している地点が非常
Table 8 Result of slope of linear approximation line at Kofu.

に多い．傾きの最小値と最大値の差が全国一律，大区分

表 8 甲府における線形近似線の傾きの結果

別，中区分別の順で小さくなるのは，全国一律は 41 地点

Not applying

nationwide

large

middleが含まれるのに対し，大区分におけるⅠでは 13 地点，中0.9441

0.9911

0.99350.9912

区分におけるⅠ-1 では 3 地点，Ⅰ-2 及びⅠ-3 では各 5 地点となるように，中区分を用いることで日射に関する地
域ごとの特性をより反映した補正係数になる場合が多い

Journal of Japan Solar Energy Society

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6 －

Vol.47, No.2, 2021

Simple estimation models of global horizontal irradiation using sunshine hours in AMeDAS and solar radiation climatic province(a) Model of not applying 𝑟𝑟(c) Model of applying 𝑟𝑟 of large climatic province(b) Model of applying 𝑟𝑟 of nationwide(d) Model of applying 𝑟𝑟 of middle climatic province
Fig. 7 Slope at each point by four models.
図7

4 つ手法での 41 地点すべての傾き

3.5.5 年別の各地点での最良な補正係数
図 9 に 2013 年～2018 年の年別でのそれぞれの手法が最良となった数の推移を示す．なお良悪の判定は 3 章 5 節 3
項で述べたとおりである．

Fig. 8 Percentage by sunshine hours and cumulative irradiationfor 6 years at 8 places.
図88 地点における 6 年間の日照時間別の割合
および総積算日射量
Fig. 9 Changes in the number of best models by year.
図 9 年ごとの最良手法の数の推移からと考えられる．
Vol.47. No.2

－ 71
7 －

太陽エネルギー

古谷・植田：ある特定の地域において特定の手法が最適であること

署における最適手法を適用することとする．

が多いといったような，地域ごとの特徴は明確には見られなかった．ただし，那覇は大区分(Ⅴ)及び中区分(Ⅴ-4．まとめ1)においていずれも那覇の 1 地点しか含まれないため両補正係数は同じ値となり，6 年間ずっと気候区分別補正係数

これまで用いられてきた時積算別日照日射変換モデル(4)が最適であるという結果が出た．

を最新のデータを用いて更新した手法や，更新したう

また図 9 より中区分別補正係数が最も精度がよいとされえで全国一律の補正係数を追加した手法，日射気候区 (3)た地点は 41 地点の中で最も多いことがわかる．また𝑟𝑟を適のうち大気候区毎や中気候区毎に補正係数を追加した手

用しない手法が最も精度がよいとされた地点は少なく，法の 4 つの日照日射変換手法の提案を行った． さらに時2017 年 2018 年は 2 年連続で 0 地点となっている．

積算別日照日射変換モデル (4)の変換式の設定方法の妥当3.5.6 気象官署別の最適手法の選択性についても検証を行った．

ここまでの分析の結果から，提案手法においては 4 つの図 9 より中区分別補正係数の導入が全国的な精度として手法のうちどれか一つを最適と判断することはせず，気は最もよい手法となったが，地点毎のばらつきも見られ

象官署毎に最適な手法を選択することとした．最後に表 9たため，気象官署毎に最適な手法を選択することとした．

に 41 地点各地点における最良の手法および補正係数のま

今後の課題としては，長期的な日射量の変動を加味するとめを示す．なお最適係数が 1 の地点は，補正係数を導入ためにデータセットをさらに拡張して 10 年分等に増やすしなかった手法が最良であることを意味する．以上によことや，今回用いた日射気候区は 1986 年に開発されたもり全 12 中気候区分に対して最適な補正係数が得られた．

のなので最近のデータを用いて更新し，その更新した日

また表 1 で示した 41 地点以外の任意の地点には，当該地

射気候区をもとに日照日射変換モデルを開発することな点が含まれる中気候区内の，当該地点に最も近い気象官

どがあげられる．

Table 9 Summary of the best model at each point.
表 9 各地点における最良手法のまとめ
Large

Middle

Site

1

2
Ⅰ

3

1

Ⅲ
2

Best model

Best factor

Large

middleSite

Best model

Abashiri

Large0.9398

Wakkanai

Middle0.9192Asahikawa

Middle0.9192

SapporoMiddle0.9361

MuroranMiddle0.9361

Hakodate

Large

0.9398Morioka

Middle0.9361

Yamagata

Large0.9398

AomoriLarge

0.9398Akita

Nationwide

0.9526

Niigata

Middle0.9543Hiroshima

Best factor

MatsueMiddle0.9735

Fukuoka

Middle0.9735

HikoneMiddle0.9421

Nara

Large

0.9541NaganoMiddle0.9421

1

Choshi

Middle0.94172

NagoyaMiddle0.9442

Osaka

Large

0.9671

Takamatsu

Middle0.9728

Matsuyama

Nationwide

0.9526Large

0.9671

1
Ⅱ
2

ToyamaMiddle0.9543Oita

Not apply

1.0000

Fukui

Middle0.9543Saga

Not apply

1.0000Ⅳ

3

ObihiroMiddle0.9450

Kumamoto

Large

0.9671

Sendai

Middle0.9450Nagasaki

Middle0.9728

Fukushima

Nationwide

0.9526

Kagoshima

Middle0.9728

Utsunomiya

Large

0.9503

Tsukuba

Nationwide

0.9526

Tokyo

Nationwide

0.9526MaebashiNationwide

0.9526

Kofu

Large

0.9503

Shizuoka

Large

0.9503

Journal of Japan Solar Energy Society

4
Ⅴ

－ 72
8 －

1

Kochi

Middle0.9676MiyazakiLarge

0.9671

Naha

Middle0.9172Vol.47, No.2, 2021

Simple estimation models of global horizontal irradiation using sunshine hours in AMeDAS and solar radiation climatic province

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古

谷 拓 巳

（学生員） 2019 年 3 月東京理科大学工学
部電気工学科卒業．現在，東京理科大学大学院工学研究科電気工学専攻博士前期課程に在学中．同課程においては，主に太陽光発電システムの評価に関する研究に従事．

（正員） 1995 年 3 月信州大学理学部物理学科卒業．同年，アプライド マテリアル
ズ ジャパン（株）入社．2003 年まで半導体製造プロセスの開発に従事．2004 年 4 月
東京農工大学大学院工学府に入学．2007
年卒業．同年 4 月，東京農工大学工学府特任助教．2008 年 4 月，産業技術総合研究所
特別研究員，2008 年 10 月，東京工業大学
理工学研究科特任助教，2010 年 8 月，東京工業大学大学院理工学研究科 助教．2014 年より東京理科大学．現在，教授．主に太陽光発電システムの評価と系統連系に関する研究に従事．
博士(工学)．応用物理学会，日本太陽エネルギー学会，IEEEなどの会員．
植田譲

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