DEIM2021 D33-4

航空気象報データの異目的活用による太陽光発電量予測精度向上
村上太一朗†

渡辺

隆史†

結凪††

江原

富井 尚志†††† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報環境専攻 〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79-7†† 横浜国立大学理工学部数物・電子情報系学科 〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79-5††† 横浜国立大学大学院環境情報研究院 〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79-7
E-mail: †{murakami-taichiro-ng,watanabe-takashi-rz,ehara-yuna-dh}@ynu.jp, ††tommy@ynu.ac.jp
あらまし 本研究では専門の目的に特化したデータを別の目的に活用すること (データの異目的活用) に着目し，有用性を示す．この異目的として，スマートグリッドの実現可能性を定量的に評価することを目指す．その手段として，再生可能エネルギーの有効活用や外部電源から供給される電力に対する負荷平準化のシミュレーションを行う．電力の負荷平準化を行うためには事前に再生可能エネルギーの発電量を予測する必要がある．太陽光発電に着目すると，その発電量は雲の動向に大きく左右される．ところで，雲の量，高さ，形の属性を含む専門の目的に特化したデータとして航空気象報が存在する．本稿では，負荷平準化の達成に必要な太陽光発電の発電量予測において，航空気象報における雲に関するデータを異目的活用してデータ分析を行う．
キーワード データの異目的活用，再生可能エネルギー，負荷平準化，スマートグリッド，

VGI: Vehicle-Grid Integration
外部電源からの供給電力

つ多様なデータを取得・蓄積することが可能となった [1]．中でもスマートフォンなどのスマートデバイスや IoT（Internet

demandセンサ技術やストレージ技術の発達により，実世界の膨大か[W]団体がオープンデータに関する取り組みを進めたことで，気象

generate

イフログ」が容易に利用できるようになった．また，地方公共実質需要電力 𝒑𝐧𝐞𝐭 𝒕= 𝒑 𝐚 𝐜𝐨𝐧𝐬𝐮𝐦𝐞 𝒕 − 𝒑 𝟐 𝐠𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐞 (𝒕)0of Things）の普及により，ヒトの生活に関する記録である「ラ

実質需要電力の急激な変動→ダックカーブ現象

建物の需要電力𝒑 𝐚 𝐜𝐨𝐧𝐬𝐮𝐦𝐞 (𝒕)⇒1 はじめにmidnight

morningnoon

evening

night𝑡

実質需要電力 < 𝟎→再エネの発電余剰電力

太陽光発電の発電電力

𝒑 𝟐 𝐠𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐞 (𝒕)データなどの場所固有の様々なデータが利用できるようになった．このような状況下で経済産業省は，リアルデータを利活用

図1

発電余剰電力とダックカーブ現象

するためのプラットフォーム構築の重要性を述べている．しかし，ライフログやオープンデータは多量で多様であるという性
一方，近年のエネルギー問題として，温室効果ガスの 1 つである CO2 排出を抑えつつ，効率的にエネルギーを利用していdemand質から扱いが難しく，管理方法や応用先が模索されている．

くことが求められている [2] [3]．この問題の対策の一つに，化入することが挙げられる．ところが，再生可能エネルギーは気象や季節に依存することから不安定のため，需要電力を発電電

実質需要電力の変動幅の縮小

平準化直線 𝐩𝐥𝐞𝐯𝐞𝐥𝐢𝐧𝐠0

midnight

morning

generate

石燃料由来の電力消費を抑えるために再生可能エネルギーを導外部電源からの
供給電力

⇒

[W]

noon

evening

night𝑡

発電余剰電力の削減→再エネの有効活用力に一致させること（エネルギーマッチング）が難しい．また，再生可能エネルギーの導入が進むと，発電電力の不安定性によ

図2

電力の負荷平準化

り実質需要電力に急激な変動を引き起こしてしまうダックカー
ブ現象という問題が生じることが懸念される [4](図 1)．一般的

バッテリーに充電し，発電の少ない時間帯に給電することで，不に電力系統は電力需要が多い時に効率が高くなるように構築さ安定な再生可能エネルギーを有効利用できると考えられる. まれるため，再生可能エネルギーの導入が電力系統の効率を低下た，今後の普及が期待される電気自動車（EV:ElectricVehicle）

させてしまう可能性がある．以上より，再生可能エネルギーをを移動するバッテリーとして活用することが期待される [5]．

有効活用しつつ，実質需要電力の変動を縮小させること（負荷バッテリーを搭載した EV は走行時にエネルギーを運ぶこと平準化）が求められる (図 2)．

(エネルギーの空間移動) ができ，非走行時に電力系統との間で消費しきれずに余ってしまった発電電力（発電余剰電力）を電力の融通を行うこと（VGI:Vehicle-Grid

Integration）ができる．しかし，EV は個別に使用状態が異なるため，適切なの導入の促進や，運用の効率化を図った．Simm ら [10] は再生

充給電を行うことが難しい．以上より，再生可能エネルギーと可能エネルギーの発電電力と需要電力を同期させることを目的

EV バッテリーを組み合わせた負荷平準化に関して，現実的なに，ユーザの電力消費意識を改善させるシステムを提案し，電データに基づいて実現可能性の評価を行うことが大きな課題で力系統が独立した島で実証実験を行った．日本国内の研究に目ある．

を向けると，馬場ら [11] は家庭内の IoT 化された電化製品を中以上の課題に対して我々は，エネルギー利用に関する場所固央制御することで発電電力量を有効活用する手法を提案し，発有のデータを用いたデータマネジメントにより，場所ごとの負電余剰電力量を約 10.4%緩和可能であることをシミュレーショ

荷平準化を目指す．そこで，未来のスマートグリッド環境としンから示した．横浜市・豊田市・けいはんな・北九州市の 4 都て，次の 3 つのことを想定する．一つ目に，オフィスビル群や市 [12] では，産官学が一体となってスマートシティに関する評

工場などの地域電力網（マイクログリッド）ごとに再生可能エ価実験を行った．また岡山県立大学 [13] では，電力変換を極力

ネルギーの発電設備を設置し，その発電電力をその場所で消費減らした「スマート PV ＆ EV システム」を提案し，EV を使する（電力の地産地消）．これは，再生可能エネルギーの発電電用したことによる CO2 の削減効果をシミュレーションで確認

力は近隣で同期することから，発電余剰電力を売電することがした．

難しいためである．二つ目に，再生可能エネルギーだけで不足様々なエネルギー貯蔵システムが存在する中，省エネルギー

する電力は，マイクログリッド外部の大規模発電所から送電網実現の媒体として EV が注目されている．EV は空間的，時間を通して供給される．三つ目に，EV バッテリーを活用して負的に移動するバッテリーとしての役割を持つ．そして，非走荷平準化を行う．実質需要電力の基準となるレベルを決め，基行時にバッテリーに充電した電力をグリッドに提供すること

準より需要電力が少ない時間帯に充電，多い時間帯に給電するができる．V2G の導入効果の検討として Kempton ら [14] は，（電力の時間移動）．本研究では，以上の想定環境において，再V2G をアメリカの電力市場に投入した際にどの程度の効果と生可能エネルギーの有効活用と負荷平準化が同時に達成できる利益が得られるのかの検証を行った．Jansen ら [15] は複数のことを示す．先行研究では，オフィス 1 部屋と仮想の再生可能

EV 群を 1 つの仮想的な発電所としてみなす EV-VPP を提案

エネルギー発電設備およびバッテリープールから構成される電

し，V2G を投入した際に V2G が果たす役割について論じた．

力網の最小単位（ナノセル）においてバッテリー充給電シミュ

これらを根拠として V2G 技術を活用した様々な研究が行われレーションを行い，EV1 台程度のバッテリー容量でオフィス 1ている．Brush ら [16] は，社会的に電力削減要求の高いピーク

部屋の負荷平準化ができることを示した [6]．また，ライフログ

時間に，15 家庭分の実車 EV を用いてピークシフトをした時を用いた遡及的シミュレーションの結果，EV バッテリーの損の経済効果のシミュレーションを行い，月平均$13.58 の電気代耗が許容できる程度で，再生可能エネルギーの発電余剰電力とが節約可能であることを示した．Ito ら [17] は，家庭内消費電

実質需要電力の変動幅を同時に減らせることを示した [7]．

力の予測に基づく EV の充放電計画の提案を行い，スマート

電力の負荷平準化を行うためには，負荷平準化直線を事前にグリッドを模した環境を構築し実験を行った．Kikusato ら [18]決める必要がある．そのためには再生可能エネルギーの発電量

は，家庭のコストの最小化を目的に，PV の出力抑制を考慮に予測が必要である．ここで太陽光発電に着目すると，太陽光発入れた EV の充給電計画を提案し，実データによるシミュレー

電の発電量は天候，特に雲の状態によって大きく左右される．

ションを行った．Lam ら [19] は EV を用いることで地方の大そこで，太陽光発電の発電量予測を行うためには雲の情報が有

規模な風力発電所の余剰電力を都市部へ電力移動させる手法を効だと考えられる．しかし，一般に公表される気象情報には，提案し，シミュレーションから実現可能であることを示した．

太陽光発電の発電量予測にとって十分な雲の情報が含まれていHuang ら [20] は，風力発電の発電電力を EV に充電するロバ

ない．一方で，航空の世界で日常的に使用されている航空気象

ストなスケジューリングアルゴリズムを提案し，実データによ

報には，雲の量，高さ，形といった雲に関する詳細な情報が含るシミュレーションを行った．このように，スマートグリッド

まれている．このように，「専門の目的に特化し，限定的に使における EV を用いた V2G は多く研究されているものの，実用されている」データには，一般的に知られていない有用な情車の EV を用いた実験による評価を含む研究はされていない．

報が含まれていることがある．そこで本研究では，そのような電力系統の安定化や，高いエネルギー効率の維持のためにはデータを本来とは異なる目的に用いること (データの異目的活負荷平準化は重要な課題である．Hong ら [21] は，電力の負荷用) に着目する．本稿では，負荷平準化の達成に必要な太陽光発平準化を目的に，グリッド内の電化製品の使用時間の計画を立電の発電量予測において，航空気象報における雲に関するデー

てるシミュレーションを行った．Xu ら [22] は，異なるタイプのタを異目的活用してデータ分析を行う．

建物を組み合わせてエネルギーの負荷平準化を達成するためのシミュレーションが行えるシステムを提案した．Karfopoulos

2 関連研究再生可能エネルギーと蓄電池を組み合わせたスマートグリッ
ドに関する研究は現在盛んに行われている．Sintov ら [9] は，ス
マートグリッドに行動科学の知見を導入し，スマートグリッド

ら [23] は，個々の EV が充給電の料金の最小化を行うことで，負荷平準化が達成されることをシミュレーションにより示した．

図 3 METAR の通報形式 [24]

図4

図 5 TAF の通報形式 [24]表1

国内記事雲量 [24]表2

国内記事雲形 [24]国内記事の通報形式 [24]3 航空気象報
航空気象報について，気象庁のホームページ 1 に下記にような説明がある．

“気象庁は航空機の安全で効率的な運航を支援するために，気象情報を航空局や航空会社などに提供している．航空機の安全な離着陸のためには気象情報が必要不可欠であり，世界各国は
国際民間航空機関 (ICAO) に加盟し国際的に統一された基準に従ってサービスを行っている．航空気象情報は航空機の運航の様々な場面で利用される．その例として，航空機の離着陸の際にはその空港の風や視程，雲の状況などの情報が利用される．”
本稿では航空気象報の中で，各空港ごとに定められた時刻に行った観測の結果を通報する定時飛行場実況気象通報式ている)，5〜7 オクタスを BKN(broken:隙間あり)，8 オクタス

(METAR) と航空機運用のための飛行場予報である運航用飛を OVC(overcast:全天を覆う) の 4 種類として「Ns Ns Ns 」に行場予報 (TAF) を用いる．METAR で通報される気象要素は報じる．次に，雲底の高さは「hs hs hs 」部分で 3 桁の数字とし

風，視程，大気現象，雲，気温，露点温度，気圧，降水量，積て表される．例えば”030”という表記はその雲底の高さが 3000

雪の 10 種類である．また，日本では METAR で報じた雲にフィートであることを示す．

ついての詳細な情報を国内記事として報じる．以下の節では，

なお，METAR の更新頻度について，平常時は 30 分〜1 時

METAR，国内記事，TAF に含まれる情報のうち，本研究で用間おきで報じられ，荒天時は頻度が増えることがある．すなわ

いる雲に関する情報を説明する．

ち，METAR は最新の雲の状態を報じるもので，「前日時点」に

3. 1 METAR で通報される雲の情報
METAR の通報形式を図 3 [24] に示す．METAR で通報さおいて「予報」の目的で利用できるものではない．

3. 2 国内記事で通報される雲の情報れる雲の情報は雲量と雲底の高さの 2 種類である．この情報は国内記事の通報形式を図 4 [24] に示す．国内記事で通報され「Ns Ns Ns hs hs hs 」(図 3 の赤枠内) で報じられる．雲の情報はる雲の情報は雲量と雲底の高さに加え，雲の形の 3 種類である．

複数の雲層又は雲塊が存在する場合は複数個報じられる．1 回

この情報は「Ns CChs hs hs 」(図 4 の赤枠内) で報じられる．この通報で報じられる雲層又は雲塊の個数は最大 3 群であり，それは METAR 本文の「Ns Ns Ns hs hs hs 」で報じた雲底の高さの高さが低い順に報じられる．まず，雲量は雲量 1〜2 オクタス

が低い順に 2 つ報じられる．雲量は表 1 による 8 分雲量に応じを FEW(few:少しの)，3〜4 オクタスを SCT(scattered:散在した数値が Ns に報じられる．雲の形を表 2 で表される分類に基づいて「CC 」に報じられる．雲底の高さは METAR の時と同

1：https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/kouku/1_kishou/11_kannkei.
html

様に「hs hs hs 」の部分で報じられる．

smart grid environment
microgrid A

暫定供給電力 > 暫定需要電力: バッテリーに充電
暫定供給電力 < 暫定需要電力: バッテリーから給電

battery pool

暫定供給電力= 平準化直線 + 再エネ発電電力

demand, supply[W] 再エネ発電電力を充電

EnergyStation

バッテリーから給電

暫定需要電力0

再エネ発電電力を消費

midnight

morningnoon

外部電源からの供給電力を充電

evening

night𝑡

外部電源からの供給電力を充電

ES

図7
ES

outside supplier

再生可能エネルギーと EV バッテリーを活用する負荷平準化

microgrid C

microgrid B

前に知る必要がある．本稿では再生可能エネルギーのうち，太陽光発電に着目する．太陽光発電は太陽光が当たらないと発電することが出来ないため，天候特に雲の動きに発電量が大きく

図6想定するスマートグリッド環境左右される．すなわち，本研究は雲の状態 (雲の量，高さ，形)の情報を用いることによって，太陽光発電量予測の精度を向上

3. 3 TAF で通報される雲の情報
TAF の通報形式を図 5 [24] に示す．TAF で通報される雲の 情 報 は 雲 量 と 雲 底 の 高 さ の 2 種 類 で あ る ．こ の 情 報 はさせることができるかどうかについて明らかにする．この時，

2 つのアイデアがある．本稿では主として (1) のアイデアに基づいた精度向上方法を検討する．

「Ns Ns Ns hs hs hs 」(図 3 の赤枠内) で報じられる．雲の情報は METAR と同様に報じられる．なお，TAF はおおむね 6 時(1) 前日時点の天気予報による発電量予測に対して，TAF を間間隔で通報される．すなわち METAR とは異なり，TAF は用いた場合の発電量予測の方が精度を向上させることが前日時点の予報として用いられるものである．

できるかどうか4 航空気象報の異目的活用のためのモデル(2) 当日時点の天気予報による発電量予測に対して，METARを用いた場合の発電量予測の方が精度向上できるか

4. 1 想 定 環 境
本研究のスマートグリッド環境として，次の 3 つのことを想定する (図 6)．1 つ目に，オフィスビル群や工場などの小規模

4. 3 航空気象報を活用するための ER モデルを用いたモデ
ル化

な地域電力網 (マイクログリッド) ごとに再生可能エネルギーの

本節では，航空気象報のデータを検索・活用するために，本発電設備を設置し，その発電電力を地産地消する．これは，再研究の目的に特化したデータベース設計を行う．太陽光発電の生可能エネルギーの発電電力は近隣地域で同期することから，発電量予測に航空気象報を活用するためのデータモデルとし発電余剰電力を売買することが難しいためである．2 つ目に，て, 想定する環境のインスタンス付き ER 図 (インスタンス図)

再生可能エネルギーだけで不足する電力 (実質需要電力) は，マを図 8 に示す．まず，「発電設備」(Generator) の「1 時間ごと

イクログリッド外部の大規模発電所から送電網を通じて供給さの発電量」(Generate per Hour) は「日付」(Date) と「時刻」れる．本研究では，マイクログリッド外部から供給される電力(Time) と「発電設備」のリレーションシップで表される．このの変動を抑えること (外部電力の負荷平準化) を目指す．3 つ目「1 時間ごとの発電量」を「日付」で集約すると (Group by)，に，マイクログリッド内の充給電設備にプラグする EV バッテ

1 日単位における「発電設備」の発電量の波形である「1 日ごリー群を活用して負荷平準化を行う (図 7)．外部電力と再生可との発電グラフ」(Generate Graph per Day) が導出できる．

能エネルギーの発電電力の和を「暫定供給電力」とすると，暫「METAR」(Hourly METAR Reported) は「日付」，「時刻」，

定供給電力が需要電力よりも多い時間は EV バッテリー群に充「空港」(Airport) のリレーションで表される．この「METAR」

電を行うことで需要電力を，目標である外部電力の平準化直線に含まれている雲の情報は「雲の量」(METAR Cloud Cover)，の電力量まで押し上げることができる．一方で，暫定供給電力「雲の高さ」(Cloud Height)，「雲の形」(Cloud Shape) の 3 種が需要電力より少ない時間ではバッテリー群から給電を行うこ類がある．
「雲の量」，「雲の高さ」，「雲の形」の 3 つの値のとで必要な外部電力量を平準化直線のラインまで削減すること組み合わせで決まるリレーションシップを「METAR で示さができる．

れる雲層の状態」(METAR Cloud Layer State) として表す．
「METAR で示される雲層の状態」は 1 つの「METAR」に対し

4. 2 再生可能エネルギー発電量予測の必要性て 1〜3 個存在するため，「METAR」と「METAR で示される想定環境において，電力の負荷平準化を達成するためには，雲層の状態」の関係は 1 対 1・・・3 の関係となる．
「TAF」(Daily

事前に外部電力の平準化直線を日ごとで決定する必要がある．

TAF Reported) は「日付」，「空港」のリレーションで表され平準化直線を決めるためには再生可能エネルギーの発電量を事る．
「TAF」に含まれている雲の情報は「雲の量」(TAF CloudGenerate per Hour
・・・

1

・・・

1

Time
・・・

●

●

2019-06-01

2019-06-01

1

・・・

1

●

●

10:00

11:00

・・・

2019-06-01
11:00
solar panel A

1.8 kWh

1.74 kWh

M

・・・

●

2019-06-01
10:00
Airport A●

METAR RJTT 010200Z
METAR RJTT 010100Z
05003KT 360V090 9999 05003KT 010V080 9999
FEW020 BKN/// 23/17
FEW020 BKN035 22/17
Q1009
BECMG 08006KT
Q1009 BECMG 08006KT
RMK 1CU020 A2982
RMK 1CU020 7SC035
A2982

・・・

●

2019-06-01
Airport A

TAF RJTT 311105Z
3112/0118 20008KT
9999 FEW015 SCT020
BECMG 3116/3118 36008KT
BECMG 0100/0103
10005KT BECMG
0103/0106 18012KT

1
1

●

●

●

Airport A

Airport B

1

・・・

M

●

●

●

変動大

1日中低い

1日中高い

●

・・・

●

●

・・・

2

3

●

Airport A
solar panel A
Area AN

1●
2019-06-02
solar panel A

Area Relation
・・・

Airport B
solar panel A
Area A

Weather Forecast Area
・・・

1

●

●

Area A

Area B

・・・

1

METAR Cloud Cover
・・・

1

●

2019-06-02 ・・・
Airport A
TAF RJTT 011105Z
0112/0218 18008KT
9999 FEW008 SCT015
BECMG 0115/0117
02006KT BECMG
0200/0203 10005KT
BECMG 0203/0206
18010KT BECMG
0215/0218 10006KT

Cloud ShapeMETAR Cloud Layer State●

2,2000,積雲

5,2500,層雲

・・・

1

L

・・・

1

M

・・・

1

TAF Cloud Layer State・・・

2019-06-02
Area A
くもり

図8

1･･･3

●

●

FEW,2500

SCT,3000

・・・

●

●

積雲

層雲

・・・

Cloud Height

N

・・・

●

1･･･3

●

・・・

N

M

2019-06-01
Area A
晴れ

1

L

・・・

Daily Weather Forecast
・・・

・・・

AirportNM●

solar panel A
solar panel B
solar power (type)solar power (type)4.0 kW (rated power) 5.0 kW (rated power)

2019-06-01 ・・・
11:00
Airport A

Daily TAF Reported

●

・・・

N

・・・

●
2019-06-01
solar panel A

Shape of Generate Graph
1

GeneratorM

Hourly METAR Reported

・・・

N

1

1

L

・・・

●

2019-06-01
10:00
solar panel A

L
Date

Generate Graph per Day

●

●

●

2000

2100

・・・

TAF Cloud Cover

M
N

1

・・・

●

●

FEW

SCT

・・・

太陽光発電と雲に関するインスタンス図

1日中高い
1日中低い
変動大

4. 4 モデルを用いた発電量と雲の関係
前節でモデル化したデータを集約し，太陽光発電量と雲の関

発電量[kW]

係を明らかにする．
「1 日ごとの発電グラフ」について「1 日中高い」，「1 日中低い」，「変動大」の 3 種類で分類を行った (図9)．まず，「1 日中高い」と分類する日は発電グラフの波形が綺
麗な山になる時である (図 9 の橙色の波形)．これは 1 日中晴れていて，雲の影響が少ない日を想定している．次に，「1 日中低い」と分類する日は発電量が 1 日を通して低い時である (図 9
12

0

24

時刻

の青色の波形)．これは 1 日中雨が降っていたり，全天が厚い雲に覆われていたりする日を想定している．最後に，
「変動大」

図9

発電グラフの概形と分類する日は発電量が安定しない時である (図 9 の灰色の波形)．これは雲が出ている日を想定している．

Cover)，「雲の高さ」の 2 種類がある．ここで，METAR と TAF
で示される「雲の量」は異なるため，METAR Cloud Cover とTAF Cloud Cover に分けた．
「雲の量」，「雲の高さ」の 2 つの値の組み合わせで決まるリレーションシップを「TAF で示される雲層の状態」(TAF Cloud Layer State) として表す．
「TAF で示される雲層の状態」は 1 つの「TAF」に対して 1〜3 個存在するため，「TAF」と「TAF で示される雲層の状態」の関係は 1
対 1・・・3 の関係となる．
「天気予報」(Daily Weather Forecast)は「日付」，「天気予報対象地域」(Weather Forecast Area) のリレーションで表される．また「METAR」や「TAF」，「天気
予報」がどの「発電設備」に対して有効か，つまり「空港」と「天気予報対象地域」と「発電設備」の関係をこの 3 つのリレー
ションシップ「位置関係」(Area Relation) とする．

5 発電量予測の評価方法とベースライン
本章では，太陽光発電量予測の評価方法とベースラインとなる予測方法，その精度について説明する．

5. 1 発電量予測の評価方法
4. 1 節で述べたように，本研究の最終的な目標は「外部電源供給から見たときの負荷平準化」にある．負荷平準化を行うた
めには，前日の時点で評価対象当日の負荷平準化直線 (図 2 における Load Leveling Line [W]) を決定する必要がある．負荷平準化直線を正しく設定できるとその 1 日の中で供給過多電

表3

発電量予測に用いる変数

表4

ベースライン手法における使用データ

変数

単位

説明

データの種類 詳細

Ed[kW h/m2 ]日付 d における単位面積当たりの発電量誤差

天気予報

Pd

[kW h/m2 ]日付 d における単位面積当たりの予測用発電量

実測発電電力 実験協力者の自宅の屋根に設置された太陽光パネ

Td[kW h/m2 ] 日付 d における単位面積当たりの実測時発電量

気象庁が発表する神奈川県東部の府県天気予報
ル発電データ表5

ベースライン手法における予測精度

力量 [kWh] と需要過多電力量 [kWh] がおよそバランスする 2 ．

評価方法

このとき，電力供給源のひとつである太陽光発電の発電量が負

RMSE

0.217

荷平準化直線の設定に影響する．従って，前日の時点で太陽光MEAN-0.126

評価値

発電量が正しく予測できていないと，適切な負荷平準化直線を設定できない．本稿では太陽光発電量予測の精度向上を目指し，

5. 3 ベースラインでの発電量予測精度

精度向上の評価として，単位面積当たりの予測発電量と実測発5. 2 節で述べた方法に基づいて作成した，ベースライン手法

電量の誤差を用いる．そこで発電量予測と実測発電量の誤差を

による「単位面積当たりの予測発電量と実績発電量の誤差」を

Ed = Pd − Td と定義する．式中の変数を表 3 に示す．

5. 1 節で述べた評価方法で評価した結果を表 5 に示す．表 5 をまた，本稿での発電量予測の評価方法として以下の 2 つの項目を設ける．

v
un
u1 X（ 1 ） 二乗平均平方根誤差 (RMSE) = t(Ed )2nd=1（ 2 ） 平均誤差 =

n
1X

n

(Ed )

作成するにあたって，2020-06-01〜2020-12-23 の期間でデータ欠損日を除いた 70 日のデータを用いた．使用データの詳細を
表 4 に示す．また，単位面積当たりの予測発電量と実測発電量の散布図を図 10 に示す．橙色が晴れ，灰色がくもり，青色が雨の日のプロットである．このベースライン手法における誤差が航空気象報を活用することで精度向上することを目指す．

d=1

5. 2 発電量予測のベースライン

6 航空気象報を用いた精度向上

本節では，前日時点での太陽光発電量予測の方法について説

6. 1 航空気象報を用いた精度向上のアイデア明する．なお，本研究の主題は「予測精度向上」であるため，

5. 3 節の結果より，次の仮説を設定する．

本節で述べるのは評価の基準 (ベースライン) となる素朴な方
法である．

仮説 1

天気予報が「晴れ」や TAF で雲の量が「FEW」の時

発電電力量予測ベースライン手法

は最大発電量付近で予測発電量と実測発電量が一致

1 日の予測発電電力量は天気予報と月ごとの 1 日最大発電量

する．

(月別日積算最大発電量) から算出する．月別日積算最大発電量

仮説 2は実験協力者宅で取得したデータから月と時間毎に最大発電量

天気予報が「雨」や TAF で雲の量が「OVC」の時は最小発電量付近で予測発電量と実測発電量が一致する．

を求め，これらの 1 日で積算した値とする．この最大発電量の積算値に対しておよそ何%発電するかを “最大発電量に対する仮説 3-1

きく，予測発電量と一致しにくい．

発電割合”を乗じることで予測発電量を求めるものとする．ベー
スライン手法では気象庁から取得した府県天気予報の原文を「晴れ」，「くもり」，「雨」の 3 種類に分類を行い，分類した天気仮説 3-2

航空気象報に特定の雲が示されるときに，特に実測
発電量の変動が大きい．

から最大発電量に対する発電割合を決定し，予測発電量を算出した．発電割合は天気予報が「晴れ」の日は最大発電量の 80%

天気予報が「くもり」の時は実測発電量の変動が大仮説 3-3とし，同様に天気予報が「雨」の日及び「くもり」の日は，最天気予報と航空気象報を組み合わせると，前日時点
で実測発電量の変動の大きい雲の発生を予想できる．

大発電量の 10%，50%とそれぞれ決定した．
予測発電量の算出
晴 れ：予 測 発 電 量 [kW h/day] = 月 別 日 積 算 最 大 発 電 量[kW h/day] × 0.8
くもり：予測発電量 [kW h/day] = 月別日積算最大発電量[kW h/day] × 0.5
雨：予 測 発 電 量 [kW h/day] = 月 別 日 積 算 最 大 発 電 量

6. 2 航空気象報を用いた予測方法
本節では，前日時点での太陽光発電量予測の方法について説明する．
発電電力量予測提案手法

1 日の予測発電電力量は天気予報と TAF に含まれる雲のデー
タ (雲の量，高さ)，月別日積算最大発電量から算出する．仮説[kW h/day] × 0.1

を次の 3 ケースに分類することで発電量を予測する．

2：加えて、適正な量のバッテリーを用いることによって供給過多時間帯から需

ケース 1

仮説 1 に基づき，最大発電量付近の発電量となる．

ケース 2

仮説 3-1，3-2 に基づき，発電量の変動が大きい．

要過多時間帯へ電力エネルギーを移動させることが、本研究全体としての達成目標である。このことについては、我々の研究 [6]，[7] で述べられている。

ケース 3

仮説 2 に基づき，発電量最小発電量付近の発電量と表6提案手法における予測精度

評価方法

評価値

ケース 1 RMSE

0.160

それぞれのケースに対応する指標として発電グラフのパター

ケース 1 MEAN

0.099

ンを定義する．発電パターンとは 4. 4 節に示した 3 種類の「1

ケース 3 RMSE

0.028

日中高い」，「1 日中低い」，「変動大」である．

ケース 3 MEAN

-0.025なる．

分類した 3 ケースのうち，ケース 1 に発電パターンの「1 日表7

提案手法における使用データ

中高い」が対応し，ケース 2 に「変動大」，ケース 3 に「1 日

データの種類 詳細

中低い」が対応する．この中から最も発電量予測が困難とされ天気予報

気象庁が発表する神奈川県東部の府県天気予報

るケース 2「変動大」を正しく切り分けることでケース 1，3 にTAF

羽田空港の TAF

ついて予測精度が向上することを目指す．

実測発電電力 実験協力者の自宅の屋根に設置された太陽光パネ
ル発電データ予測方法はベースライン手法と同様に月別日積算最大発電量
に対して最大発電量に対する発電割合を乗じることで予測発電量を求めるものとする．算出に必要な発電割合の決定手順を以

0.9

下に示す．

0.8

R² = 0.475

R² = 0.2452

R² = 0.2509

y=x

ライン手法と同様に「晴れ」，「くもり」，「雨」の 3 種類に分類を行った．

2．雲の高さを大まかに高さ 3 種類に分類する．

1日当たり実測発電量[kWh/m^2]

0.7

1．府県天気予報を大まかな天気 3 種類に分類する．ベース

0.6

0.5

0.4

0.3

3．分類した天気，雲の高さ，雲の量から発電パターンが一0.2

意に決まるテーブルを作成し，天気の分類，雲の高さの分類，

0.1

雲の量に対応する発電パターンをカウントし，最も数が多

0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1日当たり予測発電量[kWh/m^2]

かったパターンをその組のパターンとして発電パターンを決
雨

くもり

晴れ

線形 (雨)線形 (くもり)線形 (晴れ)定する．
図 10

ベースライン手法における予測発電量と実測発電量の比較

4．発電パターンから発電割合を決定する．発電パターンそれぞれの発電割合は「1 日中高い」日が最大発電量の 80%とし，同様に「1 日中低い」日及び「変動大」の日は，最大発電量の 10%，50%とした．

5．発電割合から予測発電量を算出する．
1 日中高い：予測発電量 [kW h/day] = 月別日積算最大発電量 [kW h/day] × 0.8

1 日中低い：予測発電量 [kW h/day] = 月別日積算最大発電

測発電量と実測の発電量データの散布図を図 10，図 11 に示す．
それぞれ横軸が 1 日当たりの予測発電量 [kW h/m2 ]，縦軸が 1
日当たりの実測発電量 [kW h/m2 ] であり，y=x 上に点が乗る
とき，予測した発電量が正しいことを表す．
提案手法のケース 1，ケース 3 における誤差はベースライン
手法における誤差に比べて小さくなっていることから，提案手法のケース 1，ケース 3 において太陽光発電量予測精度が向上
したことが明らかになった．また，航空気象報による雲の情報

量 [kW h/day] × 0.1

を加えたことで，予測の難しいケース 2 の切り分けをより正確

変動大：予測発電量 [kW h/day] = 月別日積算最大発電量に行うことができることを示した．

[kW h/day] × 0.5

ここで，予測の難しいケース 2 である「変動大」について，
当日通報される METAR を用いて予測発電量を補正すること

2019-06-01〜2020-05-31 の期間でデータ欠損日を除いた 135を考察する．METAR には 3 で示した通り，TAF では通報さ日のデータをモデル作成に用いた．また，2020-06-01〜2020-れない雲の形が通報される．雲は形によって大きく特徴が異な

12-23 の期間でデータ欠損日を除いた 70 日のデータを評価用

り，例えば積雲は小さい雲の塊がまばらに発生するため，太陽に用いた．使用データの詳細を表 7 に示す．

光を丁度隠すタイミングでは発電量が大きく減少し，そうでな

7 精度評価いときは最大発電量近くの発電量になると考えられる．一方で，層雲は広い範囲に広がる雲のため，発電量が低く安定すると考6. 2 節で述べた方法によって作成した提案手法のケース 1 とえられる．このように雲の形ごとの特徴を分析することで，よケース 3 において，「単位面積あたりの予測発電量と実績発電量

り詳細な発電割合の決定に寄与すると考え，今後の課題とする．

の誤差」について 5. 1 節で述べた評価方法で評価した結果を表6 に示す．ベースライン手法と提案手法によって生成された予

0.9

y=x

R² = 0.7933

1日当たり実測発電量 [kWh/m^2]

0.8
0.7

R² = 0.1701
R² = 0.673

0.6

0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1日当たり予測発電量 [kWh/m^2]
高い

図 11

変動

低い

線形 (高い)線形 (変動)線形 (低い)提案手法における予測発電量と実測発電量の比較

8 まとめと今後の課題
本稿では，専門の目的に特化したデータを別の目的に使用するという，データの異目的活用に着目し，航空気象報という航空の世界でのみ使用されている限定的なデータを，電力の負荷平準化のための太陽光発電量予測という別の目的に活用した．
太陽光発電量予測に航空気象報を活用することで，雲の属性と発電量の関係を明らかにし，予測精度が向上したことを示した．
今後の課題として，TAF では予測が困難な発電量の変動が大
きい「変動大」の日は平準化日当日の METAR を用いた当日
補正によって精度が向上することを示す．

謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費（課題番号 18K11750），
および，横浜国立大学大学院環境情報研究院共同研究推進プロ
グラム，ならびに横浜国立大学学長戦略経費の支援による．

文

献[1] 総務省．令和元年版 情報通信白書．http://www.soumu.go.jp/
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