第５６回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会 資料３

再エネ予測精度向上に向けた一般送配電事業者の取り組み状況について

２０２０年１２月１８日
調整力及び需給バランス評価等に関する委員会 事務局

これまでの経緯と本日の内容

2

 第11回再生可能エネルギー大量導入・次世代電力ネットワーク小委員会（2018.12.26）において以下の通り、再エネ予測精度向上に係る取り組みが整理された。
一般送配電事業者の再エネ予測誤差の削減が効果的に行われているかを広域機関が適正に監視・確認する仕組みとした上で、なお生じざるを得ない相応の予測誤差が残る場合には、これに対応するための調整力の確保にかかる費用について、その負担の在り方を検討する。
 第38回本委員会（2019.4.19）において、以下の通り、具体的な取り組み内容を整理した。
一般送配電事業者の再エネ予測精度向上に向けての取り組みについては、本委員会において確認
し、好事例を展開・共有化する（これを広域機関による監視とする）。
 第43回本委員会（2019.9.30）において、一般送配電事業者が目指すべき水準について以下の項目を整理し、定期的（年１回程度）に確認することとした。
• 地理的粒度の適正化• 最新の気象情報の取込み
 今回、一般送配電事業者の最新の取り組み状況（地理的粒度の適正化や気象情報を取得するタイミング）について調査したため報告する。また、再エネ予測誤差低減のための、新たな取り組みについても、合わせてご議論いただきたい。

（参考）第11回再生可能エネルギー大量導入・次世代電力ネットワーク小委員会

3

出所）第11回再生可能エネルギー大量導入・次世代電力ネットワーク小委員会（2018.12.26）資料4
https://www.meti.go.jp/shingikai/enecho/denryoku_gas/saisei_kano/pdf/011_04_00.pdf

（参考）第38回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会

4

出所）第38回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会（2019.4.19）資料3-2
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/2019/files/chousei_38_03_02.pdf

（参考）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会

5

出所）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会（2019.9.30）資料3
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/2019/files/chousei_43_03.pdf

6

目次

再エネ出力予測精度向上に向けた取り組み状況
1. 地理的粒度の適正化について
2. 最新の気象情報の取込みについて
3. 新たな取り組みについて
4. まとめ7

目次

再エネ出力予測精度向上に向けた取り組み状況
1. 地理的粒度の適正化について
2. 最新の気象情報の取込みについて
3. 新たな取り組みについて
4. まとめ8

出力予測地点の考え方について（1/2）

 再エネ出力予測は、「再エネ設備量」および「再エネ設置地点における気象予測情報」により算出しているが、再エネ出力予測地点に応じた気象予測地点の考え方については、一般送配電事業者において大きく２つの方法に分かれる。
 代表地点方式
 メッシュ方式
 代表地点方式もメッシュ方式も、範囲を面的に平均化して気象予測情報を取得するという点からは同じ考え方であると言える。
代表地点方式

メッシュ方式代表地点がその周辺の気象を代表していると考え、その周辺の設備
は代表地点と同じ気象として、エリア内の複数の代表地点の気象予測情報をもとにエリア全体の出力予測を算定

エリア内をメッシュ(格子状)に分け、メッシュ内の設備は同じ気象であると考えて、メッシュ単位ごとに取得した気象予測情報をもとにエリア全体の出力予測を算定

PV①

PV①

代表地点
PV②

PV②
PV③
PV④

円内の気象予測情報は代表地点と同様と考える。
PV①~④は代表地点の気象情報をもとに出力予測する。

PV③
PV④

メッシュ内の気象予測情報は同一と考える。
PV①~④はメッシュの気象情報をもとに出力予測する。
出所）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会（2019.9.30）資料3
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/2019/files/chousei_43_03.pdf

9

出力予測地点の考え方について（2/2）

 代表地点方式とメッシュ方式のいずれにおいても、取得する気象予測情報がカバーできる範囲内に、エリア内の再エネ設備が存在するように、気象予測情報を取得できていることが重要である。
 取得する気象予測情報がカバーする範囲としては、第43回の本委員会で予測地点から半径20km程
度の範囲の気象予測は、予測地点で代表されていると整理した（メッシュ方式の場合は、20kmより細かいメッシュであればよい）。
 そして、代表地点方式のエリアにおいて、予測地点から半径20km円と設備のプロットを作成することで、予測地点が不足しているかどうか確認することとした（メッシュ方式の場合は、20kmより細かいメッシュであることを確認）。
なお、中部エリアのように相関が個別に評価されている場合は半径20km円に拘るものではない。
代表地点方式

メッシュ方式

予測地点から半径20km程度の円に設備プロットが含まれるか確認

20kmより細かいメッシュで予測できているか確認

？km
PV
PV

PV

PV

PV

PV

PV
PV

PV

20km
PV

PV
PV

PV

PV

PV

PV

PV

PV
PV

PV

予測地点

PV

PV

PV

PV

PV

PV

PV

（参考）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会

10

出所）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会（2019.9.30）資料3
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/2019/files/chousei_43_03.pdf

（参考）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会

11

出所）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会（2019.9.30）資料3
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/2019/files/chousei_43_03.pdf

（参考）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会

12出所）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会（2019.9.30）資料3
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/2019/files/chousei_43_03.pdf

（参考）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会

13出所）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会（2019.9.30）資料3
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/2019/files/chousei_43_03.pdf

14

出力予測地点の状況について 今回改めて、各社の予測地点の状況を調査し、予測地点と設備プロット図（次ページ以降）を作成した。
 予測地点は増加しており、予測地点からの20km円内に入る再エネ設備量の割合（捕捉率）は、全てのエリアで約９割に達している。
 予測地点については、設備を予測地点から20km以内に収めるよう見直しする考えがある一方、既存の予測地点との気象相関を個別に分析し、見直しではなく既存の予測地点で代替を行う考えもある。
北海道 東北気象予測地点の考え方(A) 代表地点方式(B) メッシュ方式

予測
地点
数

(A)代表

東京

中部

(A)代表 (A)代表

北陸

関西

四国

(B)メッシュ(A)代表

PVが多い変電所 PVが多い 気象相関 予測地点から
＋特高PV
エリア
のあるエリア
一定範囲

中国

1km 1km
5km
メッシュ メッシュ メッシュ

九州

沖縄

(A)代表

(A)代表

予測地点から PVが多い
一定範囲
エリア

2019
報告

45

137

50

14

18

1.1万 1.3万 596

69

4

2020
報告

50

160

50※1

14

18

1.1万 1.3万

694(88%) (92%)(99%)(86%※2)(99.6%)

(94%)

(97%)

ー

ー

（捕捉率）

・【2020 ・【2021年度末】 年度中】
(参考)
メッシュ
メッシュ
ー
ー
ー
今後の見直し予定 方式の
方式の
導入
導入
※１ 2020年9月末に予測地点箇所を見直し（地点数は同じ，捕捉率97→99%）※２ 中部は予測地点に対する気象の相関係数が0.95以上となる再エネ設備量の割合

598(100%) (100%) (100%)

ー

ー

ー

15

予測地点の設置状況（１／５）
【凡例】【東北エリア】

20km
今回追加さ
れた地点※
※東北エリアは
特高PVの予測地点箇所の追加【凡例】
0kW/1kmメッシュ
1～15kW/1kmメッシュ
16～60kW/1kmメッシュ
61～300kW/1kmメッシュ
301kW～/1kmメッシュ
高低圧日射量予測59地点
特高PV114個所※（2020年3月末時点）※日射量予測地点が重複する個所があるため，発電所数と日射量予測地点数は一致しない（2020年3月末時点）

16

予測地点の設置状況（２／５）
【凡例】【東京エリア】

20km
予測地点
見直し箇所
(2020.9月末)【凡例】（2020年9月末時点）（2020年3月末時点）▲日射量予測地点
青枠：相関係数0.95以上

17

予測地点の設置状況（３／５）
【凡例】【北陸エリア】【関西エリア】

20km（1kmメッシュ）（2020年3月時点）（2020年3月末時点）

18

予測地点の設置状況（４／５）
【中国エリア】【四国エリア】（1kmメッシュ）（5kmメッシュ）

凡例
0kW／1kmメッシュ
1～15kW
16～60kW（2020年３末月時点）（2020年3月時点）

61～300kW
301kW～

19

予測地点の設置状況（５／５）

【凡例】【九州エリア】【沖縄エリア】

20km【凡例】□0kW／1kmメッシュ■1～15kW■16～60kW■61～300kW■301kW～▲日射量予測地点(半径20km円)

0（2020年3月末時点）（2020年3月末時点）

10km

20

目次

再エネ出力予測精度向上に向けた取り組み状況
1. 地理的粒度の適正化について
2. 最新の気象情報の取込みについて
3. 新たな取り組みについて
4. まとめ21

最新の気象情報の取込みの考え方について（1/3）

 FIT通知にあたっては、前々日通知（前々日16時まで）および前日再通知（前日6時まで）を行っているが、その際、より最新の気象情報を採用することが望ましいと考えられる。
 再エネ出力予測については、気象庁が衛星観測情報などを取得することから始まり、気象庁および気象会社が予測処理を行い、その結果を一般送配電事業者が取得し、これを元に再エネ出力予測を算定している。
 そのため、最新の気象情報とは、一般送配電事業者が情報取得する時刻ではなく、気象情報の大元となる気象庁における情報取得の時刻で判断する。
予測に用い
る情報を気
＜気象庁＞
象庁が取
得する時刻 【インプット】
情報取得
(3H毎)

＜気象協会等＞＜TSO＞• 衛星観測情報• 他国情報• 地上観測情報 など• 気象庁アウトプット
など
情報取得

情報取得

↓ 演算処理↓ 演算処理気象情報【アウトプット】• 天気予報（文字）• GPV（メソMSMなど）
送信など• 数値予報モデルで想定した数値データ• 推定変換モデルなど出所）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会（2019.9.30）資料3をもとに作成
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/2019/files/chousei_43_03.pdf

気象• 気象協会アウトプット
情報• 気象庁アウトプット※• 設備情報(地点,設備量) 再エネ
設備量• PV出力変換モデル• 自社日射量計の実績値• 特高PVのTM実績値 など※ 気象庁情報を直接入手して利用する場合、気象協会と同等の数値予報モデル処理が必要

送信↓ 出力予測処理• PV出力想定値

FIT通知

配信処理 ・前々日16時
・前日6時

最新の気象情報の取込みの考え方について（2/3）

22 最新の気象情報を採用しているか確認するにあたっては、起点となる気象庁での必要情報取得から
一般送配電事業者でのFIT通知（配信処理）までに要する時間を考慮する必要がある。
 下図のとおり、気象情報の取込みに係る所要時間は最低でも6時間半程度となる。

出所）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会（2019.9.30）資料3
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/2019/files/chousei_43_03.pdf

23

最新の気象情報の取込みの考え方について（3/3）

 このため、第43回の本委員会で、前々日通知および前日再通知に対しては、下記の気象情報（気象庁の情報取得時刻）を採用している場合、一般送配電事業者として最新情報を採用していると整理した。
• 前々日通知 ：前々日 9時に気象庁が必要な情報を取得する気象予測情報• 前日再通知 ：前々日21時に気象庁が必要な情報を取得する気象予測情報

3
気象庁の情報取得時刻
0,3,6,9,12,15,18,21時（8回/日）

6

○
9

前々日通知

×

12

15

6H＋α

16

18

○

21

×
0

×

前日再通知

3

6

6H＋α

前々日通知に対する
最新の気象庁の情報取得時刻

前日再通知に対する
最新の気象庁の情報取得時刻

出所）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会（2019.9.30）資料3をもとに作成
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/2019/files/chousei_43_03.pdf

（参考）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会

24

出所）第43回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会（2019.9.30）資料3
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/2019/files/chousei_43_03.pdf

25

最新の気象情報の取込み状況について 今回改めて、前々日通知および前日再通知の再エネ出力予測算定において一般送配電事業者が用いる気象情報について、気象庁が必要な情報を取得する時刻を調査した（2020年度より、FIT特例
制度①については前日再通知を行うこととしているため、前々日通知における最新の気象情報の取込
み状況は参考扱いとする）。
 前日再通知にあたり、目指すべき水準である前々日21時の気象情報をすべての一般送配電事業者が採用していることから、最新の気象情報の取込みは達成できていることが確認できた。

（再エネ出力予測の算定に用いる気象情報に対して気象庁が必要な情報を取得する時刻）

（参考）
前々日通知
前々日16時までに再エネ出力
予測値を通知

前日再通知
前日6時までに再エネ出力
予測値を通知

北海道

東北

東京

中部

北陸

関西

中国

四国

九州

沖縄

前々日

前々日

前々日

前々日

前々日

前々日

前々日

前々日

前々日

前々日

9時

6時

6時

6時

9時

9時

9時

9時

9時

6時※

前々日

前々日

前々日

前々日

前々日

前々日

前々日

前々日

前々日

前々日

21時

21時

21時

21時

21時

21時

21時

21時

21時

21時

※ 2020年9月に前々日3時→6時に見直し

26

目次

再エネ出力予測精度向上に向けた取り組み状況
1. 地理的粒度の適正化について
2. 最新の気象情報の取込みについて
3. 新たな取り組みについて
4. まとめ気象情報の精度向上について

27

 気象情報の精度向上については、気象の専門家を含む関係者が協力して取り組むことが重要であり、
気象庁・気象会社等が提供する気象情報に関する実証事業・技術開発等に取り組んでいただくことが不可欠である（第３８回本委員会における提言内容）。
 このため、2020年2月～３月に、気象予測の専門家や事業者が参加する「太陽光発電における出力
予測精度の向上に向けた勉強会」が開催され、以下の通り、今後必要と考えられる技術開発の方向性が、取りまとめられた。
 誤差の拡大を事前に把握する手法として、アンサンブル予報※の活用
 気象モデルの不完全性を補う手法として、複数の気象モデルの活用
 これらと併せて、気象モデル自体の精度向上※ 少しずつ異なる初期値を多数用意する等して多数の予報を行い、予報のばらつき具合等の情報を用いて気象現象の発生を確率的に捉え、予測の信頼度を分析する手法。

（参考）第38回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会

28

出所）第38回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会（2019.4.19）資料3-2
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/2019/files/chousei_38_03_02.pdf

（参考）太陽光発電における出力予測精度の向上に向けた勉強会

29

出所）第27回電力・ガス基本政策小委員会（2020.7.28）資料6-1
https://www.meti.go.jp/shingikai/enecho/denryoku_gas/denryoku_gas/pdf/027_06_01.pdf

30

複数の気象モデルの活用について

 前年度に取りまとめられた３つの技術開発の方向性について、今年度の「太陽光発電における出力予測精度の向上に向けた研究会」（以下、「予測精度研究会」という。）では、翌日・翌々日程度先を対象とした日射量予測の大外し事例の分析・評価を行うことで、技術開発要件の整理を行うことが目標となっている。
 このうち、複数の気象モデルの活用については、今年度１２月の第２回予測精度研究会において、大外しが低減できること、及びその低減効果は適切な統合を行うことで更に効果が大きくなることが示された（アンサンブル予報の活用、及び気象モデル自体の精度向上による手法については、継続検討中）。
【複数の気象モデルの活用による効果イメージ】
日射量【大外し事例を対象とした予測手法ごとの最大誤差低減イメージ】

既存気象モデルＡ
他機関気象モデルＢ 最大誤差
統合予測(Ａ＋Ｂ)※1 （平均）実績
※1 予測精度研究会で調査された統合予測
はＡとＢを１：１で簡易に統合する手法

統合予測により、誤差が増加する事例も発生するが、全体的な大外し誤差は低減
統合予測による誤差の増減
事例数

複数のモデルを統合することで個々のモデルが持つ不完全性を補う※2※2 複数モデルの予測値を統合（平均処理など）することで、大気のカオス
性と気象モデルの不完全性（小さいスケールの現象に対する数値計算
での近似等）に起因する不確定性を補い、より精度が高い予測値を得ることができる。
（参考：気象学会誌「天気」第58巻10号『マルチモデルアンサンブル』）

既存気象モデルＡ 統合予測
（Ａ＋Ｂ）

誤差の
増減
減

増

31

（参考）アンサンブル予報について

 「アンサンブル（集団）予報」は、数値予報の処理過程（初期値作成、時間積分など）において生じ得る誤差の要因に対応する、わずかなばらつき（摂動）を加えた複数の予測（アンサンブルメンバー）
によって、予測の不確実性を評価する手法。
 アンサンブル予報の予測結果から、メンバーの統計量を計算することで、予測の信頼度や確率情報などが得られる。

アンサンブル予報とは

台風進路のアンサンブル予報の例

出所）気象庁ＨＰ
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/minkan/koushu190313/shiryou2.pdf
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/whitep/1-3-8.html

第２回予測精度研究会での提言内容

32

 また、第２回予測精度研究会では、各一般送配電事業者が来年４月を目指し、各エリアの特性等も考慮しつつ、（各事業者が対応可能な範囲で）三次調整力②の必要量算定時に複数モデルを活用することについて提言され、予測精度研究会の中で了承された。
第2回太陽光発電における出力予測精度の向上に向けた研究会
資料4「第２回研究会を踏まえた今後の進め方について(2020年12月10日 資源エネルギー庁)」

再エネ出力予測精度向上に向けた新たな取り組み内容について

33

 第2回予測精度研究会を踏まえ、地理的粒度の適正化と最新の気象情報の取込みに加え、複数の気象モデルの活用を一般送配電事業者が目指すべき水準に加え、本委員会にて、その達成状況を定期的（年１回程度）に確認することとしてはどうか。

項目

目指すべき水準

備考

複数の気象モデルの活用【新規】

複数の気象モデルの活用により、個々のモデルが持つ不完全性を補い、大外しを低減させること

予測値の活用方法について、個々のエリアにおける有用性の技術的評価が行われていること

地理的粒度の適正化【2019年度方針】

再エネ設備から20km以内の地点の気象情報から予測すること

気象相関が個別に評価されている場合
は20kmに拘るものではない

最新の気象情報の取込み【2019年度方針】

下記の気象情報を採用すること前々日通知 ：前々日 9時(参考)前日通知：前々日21時に気象庁が必要な情報を取得する気象予測情報

三次調整力②調達量の推移状況の確認について34

 再エネ予測誤差に対応する調整力費用については、一般送配電事業者による再エネ予測誤差の削減が効果的に行われているかについて、広域機関が監視・確認する仕組みとした上で、なお生じざる得ない相応の予測誤差が残る場合には、予測誤差を削減し確保するべき調整力を減らすインセンティブが働くようにしつつ、その調整力の確保にかかる費用をFIT交付金により負担することについて国にて検討が進められている。
 今後、予測精度研究会では、複数の気象モデルの活用に加え、アンサンブル予報の活用や気象モデル
自体の精度向上についての技術開発を検討していく予定であり、一般送配電事業者が取組む予測精度向上の更なる拡大が期待される。
 そして、三次調整力②の必要量については、広域機関と一般送配電事業者で事前・事後の検証を行うこととしており、必要量の算定方法や再エネ予測誤差に対する十分性などを需給調整市場検討小委
員会で確認していくこととしている 。
 以上を踏まえ、本委員会では、定期的に、予測精度向上に向けた取り組み状況とともに、三次調整
力②調達量の推移状況を合わせて確認することにより、再エネ予測誤差に対する必要な調整力が確保（需給調整市場検討小委員会の報告を参照）されていることを原則として、再エネ予測誤差の削減が効果的に行われているかを確認していくこととしてはどうか。
 また、2021年度から需給調整市場により三次調整力②の調達が開始されることを踏まえ、今回、新規取り組み事項として追加した「複数の気象モデルの活用」について、2021年4月時点での各一般送配電事業者の取り組み状況についても確認することとしてはどうか。

（参考）予測誤差を削減し確保するべき調整力を減らすインセンティブについて35

 再エネ予測誤差を削減し、確保する調整力を減らすインセンティブが働く仕組みについては、各エリアの三次調整力②調達量を基に評価することで国にて検討が進められている。
【具体的なインセンティブの仕組み】
各エリアのFIT設備あたりのΔkW確保率※について、①全エリア共通で設定される「達成目標」の到達状況、②エリ
ア毎の過去実績と比較した改善率を評価して、エリア毎の調整係数を設定してはどうか。その際、評価基準や調整係数の値については、需給調整市場の実績を踏まえて検討することとしてはどうか。
※ ΔkＷ確保率＝ΔkW確保量(ΔkW・h)÷ FIT設備量(kW)出所）第２２回再生可能エネルギー大量導入・次世代電力ネットワーク小委員会
第１０回再生可能エネルギー主力電源化制度改革小委員会 合同会議（2020.12.7）資料３をもとに作成
https://www.meti.go.jp/shingikai/enecho/denryoku_gas/saisei_kano/pdf/022_03_00.pdf

（参考）三次②必要量に関する検証プロセスの構築について

36

出所）第20回需給調整市場検討小委員会（2020.12.11）資料3
https://www.occto.or.jp/iinkai/chouseiryoku/jukyuchousei/2020/files/jukyu_shijyo_20_03.pdf

（参考）三次②必要量（三次②ΔｋＷ調達量）の試算結果について37

 三次②必要量(三次②ΔｋＷ調達量)について、2019年度実績により算定し、ΔｋＷ必要量（１年分）が約２３２億ΔｋＷ・ｈ（１０社年間合計）※と試算結果が得られた。
三次②ΔkW年間調達量(概算)[億ΔkW・ｈ]
２０１７

２０１８

２０１９

北海道

１７

２０

２０

東

北

１３

２３

２０

東

京

３７

５０

４５

中

部

２７

２２

２９

北

陸

３

５

５

関

西

１８

１９

２０

中

国

２１

３５

３３

四

国

１４

１６

２０

九

州

４８

３４

３８

沖

縄

２

２

２

２００

２２５

10社合計

２３２※

【設備量】（FIT①）[2019] 4,972万kW[2018] 4,925万kW[2017] 4,613万kW※ FIT③含めると271億ΔkW・h

38

目次

再エネ出力予測精度向上に向けた取り組み状況
1. 地理的粒度の適正化について
2. 最新の気象情報の取込みについて
3. 新たな取り組みについて
4. まとめまとめ39

 地理的粒度の適正化について• 第43回の本委員会の整理に基づき、予測地点の最新の状況について調査した。
• 予測地点は増加しており、予測地点からの20km円内に入る再エネ設備量の割合（捕捉率）は、
全てのエリアで約９割に達していることを確認した。

 最新の気象情報の取込みについて• 第43回の本委員会の整理に基づき、最新の気象情報の取込み状況について調査した。
• 前日再通知(前日６時)にあたり、目指すべき水準である前々日21時の気象情報をすべての一般送
配電事業者が採用していることから、最新の気象情報の取込みは達成できていることが確認できた。
 新たな取り組みについて• 「太陽光発電における出力予測精度の向上に向けた研究会」の提言を踏まえ、「複数の気象モデルの活用」を再エネ予測精度向上に向けた一般送配電事業者が目指すべき水準に加え、本委員会にて、その達成状況を定期的（年１回程度）に確認することとしてはどうか。
• また、本委員会では、一般送配電事業者の再エネ予測精度向上に向けた取り組み状況に加え、三次調整力②調達量の推移状況を合わせて確認することとしてはどうか。