Advanced Power Engineering Laboratory

再生可能エネルギー電源の大量導入に伴う技術課題とその対応方策
研究集会：「スマートグリッドのモデル化とシミュレーション技術」
平成26年10月24日
東北大学・電力中央研究所
七原 俊也

Advanced Power Engineering Laboratory

再生可能エネルギー（発電） 一般水力（中小水力） 太陽光発電 風力発電 バイオマス発電（各種） 地熱発電・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
 （ヒートポンプ）
Tohoku University

2Advanced Power Engineering Laboratory

太陽光・風力発電の得失［長所］
 無尽蔵かつ国産エネルギー クリーン（二酸化炭素排出） 受け入れやすさ（PV等）
 可動部なし，メンテ労力小(PV)

等

［短所］

 ｴﾈﾙｷﾞｰ密度低＋発電コスト高（特にPV） 設備利用率低今日の話
 出力が不安定
 連系した電力系統への影響
等
Tohoku University3Advanced Power Engineering Laboratory

太陽光発電（ＰＶ）の構成
日射太陽電池

直流

太陽電池

インバータ

配電線

需要家負荷
電力変換装置（パワーコンディショナー）
交流
電力系統（ａ）系統連系システム
太陽電池

インバータ

独立負荷

蓄電池

（ｂ）独立電源システム
＠Tohoku University

4Advanced Power Engineering Laboratory

風力発電の主要なタイプ

＠Tohoku University

5Advanced Power Engineering Laboratory

発表の流れ
1. はじめに：太陽光・風力発電の概要
2. 太陽光・風力の電力系統に及ぼす影響• 概要• 個別の影響3. 研究事例の紹介
4. シミュレーションとモデル化からの課題
5. むすびTohoku University

6Advanced Power Engineering Laboratory

わが国の風力･太陽光発電容量
3,000

：実績

設備容量（MW）

太陽光発電
2,000

風力発電
1,000

[出典] NEDO，電事連
Home Page

01990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010年度

Tohoku University

7Advanced Power Engineering Laboratory

太陽光発電(PV)：5,300万ｋＷ
 太陽光発電：5300万ｋＷ←系統連系
 ピーク電力需要の30%
 半数程度の一戸建て住宅にＰＶを設置
等電力系統への影響が正確に把握できるか？
基軸電源としての役割？

Tohoku University

8Advanced Power Engineering Laboratory

太陽光・風力の連系に関わる課題
 弱い系統に連系されることが多い分散形電源（例）低圧連系の太陽光発電
 大きな出力変動を伴う間欠電源。またその出力の正確な予測は困難
 従来型電源と違う発電機：(例)インバー
タ，誘導発電機＠Tohoku University

送電

配電[出典] 電事連 ＨＰ

9Advanced Power Engineering Laboratory

ＰＶ, 風力発電の電力系統への影響
影響を左右する要因
脆弱系統 出力変動 発電機種別
送電容量の上限
○
電圧変動
○
○
△
保護協調
△△
○
ロー
単独運転
○
カル
電力品質
------影響−高調波○○−電圧フリッカ○○○
その他------需給運用・制御（周波数影響）○○
全系 バックアップ電源要への 系統擾乱時の安定性○
影響 系統動特性への影響○
その他------影響の内容

Tohoku University

10Advanced Power Engineering Laboratory

課題１：電圧変動
課題
ＰＶ等の導入量が大→ 供給電圧を適正範囲に維持困難

解決策
ＰＶ等に電圧調整機能を付加，対策機器（SVC等）の設置，設備増強など
PV

適正電圧幅

配電線

107V
95V
ＰＶ発電停止時
ＰＶ発電時
変電所

Tohoku University

線路の末端

11

Advanced Power Engineering Laboratory

課題２：分散形電源の単独運転
単独運転とは：配電線が供給停止した後も分散形電源が継続して運転し，配電線を充電する

問題点 ○充電された電気の電圧，周波数は保証されない（接続されている電気機器の故障）○保守要員が充電していることの確認に時間を要す（保守作業員の安全性の低下）○再閉路時に電源側の電圧との位相差により問題を生じる
＠Tohoku University12

Advanced Power Engineering Laboratory

単独運転の検出方式
 局限化リレー：電圧，周波数リレー←盲点（需給のバランス時）の存在
 単独運転検出 受動方式：位相跳躍，周波数変化率，3次高調波検出など←盲点の存在と不要動作の可能性
 能動方式：無効電力変動，周波数シフト，負荷変動など←大量導入時の干渉，動揺と系統擾乱？

Tohoku University

13Advanced Power Engineering Laboratory

課題３：系統擾乱による脱落
瞬時電圧低下などの系統擾乱
分散形電源の安定運転？

瞬時電圧低下瞬断

Tohoku University

分散形電源

14

Advanced Power Engineering Laboratory

瞬低による一斉脱落の例［出典］Juan F. Alonso-Llorente， “Integration of wind Generation within the Power
System ‒ Experiences from Spain，” Eolica Mediterranean， Rome， September， 2005.
Tohoku University

15

Advanced Power Engineering Laboratory

ＰＶの安定性(例)項目
インバータ型電源○瞬時電圧低下試験
５社のうち４社は残電圧約70％で-上位系統事故を模擬 瞬時停止
（主に機器保護の動作による）○電圧位相急変試験
５社のうち４社は約10度で瞬時停止- 系統切替を模擬（主に受動的単独運転検出機能の不要動作による）現状のインバータ型電源（太陽光発電用 等）は常時起こりうる擾乱（瞬低，位相急変）に対して停止しやすい。
→ 大量導入時には一斉脱落の可能性高
PV，風力発電ともに規程改定
Tohoku University

16Advanced Power Engineering Laboratory

課題４：電力系統の需給ﾊﾞﾗﾝｽへの影響
PV,風力発電については，出力変動が大きく，予測が困難であるため，需給バランスの維持が難しくなる• 火力等で変動を補償要• 蓄電池の活用：新技術
等
Tohoku University

17Advanced Power Engineering Laboratory

需要変動の大きさ

需給制御と平滑化効果［平滑化効果］
風，日射は確率的に変動給電調整 →たくさんあればバラバラに動くため，総合的経済負荷に見た変動は小に配分制御

需要変動のパワーのスペクトル

需要特性

ガバナ 負荷周波数制御
フリーT4地点 2000年12月

10.9
0.8

数分

数十分程度

0.7
平均出力(pu)

20秒程度

変動周期

0.4
0.3
0.2

0.8

0.1

0.7
平均出力(pu)

0.5

全地点の出力変動 2000年12月

10.9

短周期変動の方が長周期変動よりも平滑化が効く

0.6

05

0.6

1015202530日
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
051015202530

日

Tohoku University18

Advanced Power Engineering Laboratory

需給運用上の課題
万kW
5000
4500

• 需給調整上の問題
2006/5/11（木）5/13（土）

5/12（金）

5/16（火）5/15（月）5/14（日）5/17（水）4000
35003000
2500
2000

火力分担

1500
1000
500

万kW

18:00

12:00

6:00

18:00

12:00

6:00

18:00

12:00

6:00

18:00

12:00

6:00

18:00

12:00

6:00

18:00

12:00

6:00

18:00

12:00

6:00

0

• 予備力確保の問題

Tohoku University

気象庁：過去の気象データ
東京地方過去の天気予報一覧(http://homepage3.nifty.com/i̲sawaki/WeatherForecast/index.htm)（前日予報）

19

Advanced Power Engineering Laboratory

課題５：基幹系統の動特性への影響
事故時の動特性：風力が増大した場合どう変化？
• 周波数異常の連鎖• 電圧異常の連鎖• 同期運転の不安定化（脱調）［ＰＶ，風力発電機の特性］• 有効電力供給（例:inertia response, GF,…）• 無効電力供給（事故時を含む）• 系統擾乱時の一斉脱落 →Fault Ride Through等Tohoku University

20Advanced Power Engineering Laboratory

発表の流れ
1. はじめに：太陽光・風力発電の概要
2. 太陽光・風力の電力系統に及ぼす影響
3. 研究事例の紹介① 平滑化効果の特徴分析② 電力貯蔵設備による出力安定化③ 風力発電出力予測④ 系統擾乱時のＰＶの応動

4. シミュレーションとモデル化からの課題
5. むすびTohoku University

21

Advanced Power Engineering Laboratory

１．平滑化効果の特徴分析［平滑化効果］
風は確率的に変動する→たくさんあればバラバラに動くため，総合的に見た変動は小さくなるだろう「上記が本当か？」を次の２つについて検討・ウィンドファーム規模 ＜数km以下
・広域レベル ＞数十km以上

Tohoku University

22Advanced Power Engineering Laboratory

ＷＦスケールでの風速の相関の例

＠Tohoku University23

Advanced Power Engineering Laboratory

30地点平均出力(2000/12)
T4地点 2000年12月

130機

0.90.8平均出力(pu)

0.7

簡略換算

全地点の出力変動 2000年12月

10.6
0.5

0.9

0.4

0.8

0.3

0.7

0.1
0510

1機

平均出力(pu)

0.2

0.6
0.515202530日

0.4
0.3
0.2
0.1
051015202530日

広域に分布していても、出力はほぼ零〜フルまで［出典］NEDO：風力発電電力系統安定化等調査
＠Tohoku University

24Advanced Power Engineering Laboratory

地方全体での風速急増事例【2003年11月16日】
08h

風速増
8時における風速風速減

8〜9時における風速の変化

寒冷前線、温暖前線の直接同時影響

＠Tohoku University［出典］加藤、電中研報告T03030

25Advanced Power Engineering Laboratory

２．蓄電池による風力発電変動補償（苫前）ウィンドファーム：30.6MW(19 turbines)
レドックス電池：
4MW、6MWh平滑化出力

WF出力

SOC

短周期変動対応での蓄電池システムの制御法について検討.
[Source] NEDO: 風力発電電力系統安定化等技術開発
Tohoku University

26

Advanced Power Engineering Laboratory

2電力貯蔵（離島系統のFW）
2枚翼定速機年最大電力≒600kW
＠Tohoku University［出典］山下他，電学論Ｂ，Vol131，No.5，201127

Advanced Power Engineering Laboratory

開発したFW制御手法の検証
60.36Hz

300

G6
G7
G9200
1000

DG出力

500
WP Output [kW]系統周波数

WP Output

400

風力出力

300
200
100
0030

Tohoku University

6090120
Time [s]150180Frequency [Hz]Frequency

Rotating Speed [RPM]WP FW Output [kW] Active Power Output [kW]Active Power Output [kW]

61.0
60.8
60.660.460.260.059.8

ＦＷあり
0.39Hz 0.39Hz

Frequency [Hz]

ＦＷなし
61.0
60.8
60.6
60.4
60.2
60.059.8

Frequency

系統周波数300G6G7G9

DG出力

WP Output,

FW Output

200
1000

風力出力

400
2000-200

FW出力

6000
5000
4000
3000
2000

FW Rotating Speed0［出典］山下他，電学論Ｂ，Vol131，No.5，2011306090120
Time [s]15018028

Advanced Power Engineering Laboratory

３．風力出力予測：誤差低減手法の効果
40
メソ気象モデルによる改善効果

気象GPVによる予測

風向別パワーカーブによる改善効果

メソ気象モデルによる予測−風向・風速予測精度の精緻化−

パワーカーブモデル−長時間予測精度の向上−

MAE (%)

30
ARXMモデルによる改善効果

2010持続モデル

気象庁GPV

気象ﾓﾃﾞﾙ精緻化

ﾊﾟﾜｰｶｰﾌﾞﾓﾃﾞﾙ

ARXMモデルARXMモデル−短時間予測精度の向上−

003691215
予測時間 (h)182124

Aサイト2006年の予測時間別 精度検証値(MAE)•••

メソ気象モデルにより，風向・風速予測の精度を精緻化することで気象庁GPVデータを用いた予測に比べ，約７％精度を改善できることがわかった。
風向別パワーカーブを用いることにより，従来のパワーカーブを用いた予測に比べ，平均約３％精度を改善できることがわかった。
ARXMモデルを用いることで，短時間（予測発表から約6時間の範囲）予測精度が大幅に向上し，それ以上の予測時間でも予測精度が向上することが分かった。

Tohoku University［出典］NEDO：風力発電電力系統安定化等技術開発

29

Advanced Power Engineering Laboratory

1,800
1,600
1,400
1,200
1,000
800
600
400
2000

苫前4号機
2005/02

単機
出力(kW)

出力(kW)

風速−発電出力（10分値）特性の例
WSEN
05

10風速（m/s)

151,800
1,600
1,400
1,200
1,000
800
600
400
2000W
S
EN

仁賀保11号機
020

510風速（m/s)

1520

30,000ＷＦ

ＷＦ出力(kW)

25,00020,00015,000苫前ＷＦ
2005/02

10,000

WS
EN

5,000
002

4

68

10
12風速（m/s)

1416

1820

［出典］NEDO：風力発電電力系統安定化等技術開発
Tohoku University

30Advanced Power Engineering Laboratory

Power/Rated Power(%)

Power/Rated Power(%)

予測結果例：Ａ地方(7月)100
観測値

当日6時間先予測

翌日予測

80
60
40
20007/01
100

07/03

07/05

07/18

07/20

07/07

07/09
Time

07/11

07/13

07/15

80
60
40
20007/16

07/22

07/24
Time

07/26

07/28［出典］NEDO：風力発電電力系統安定化等技術開発
Tohoku University

07/30

31

Advanced Power Engineering Laboratory

４．系統擾乱時の応動：PVの特徴と留意点
特徴 回転していない：蓄積エネルギー小 パワーコンディショナ
内のパワエレ素子：
過電圧，過電流に弱い
 パワーコンディショ
ナ：制御機能はプロ
グラムにより実現など

Tohoku University

留意点周波数低下時にエネルギー放出なし瞬時電圧低下など系
統擾乱時に停止の可能性有り
系統擾乱時などの応動？など
32

Advanced Power Engineering Laboratory
系統事故時のﾊﾟﾜｰｺﾝﾃﾞｨｼｮﾅの複雑な応答(試験結果例）

故障継続時間：4cyc
試験結果例
PVの単独運転検出：受動方式のみ
LVRT：残電圧30%

200

4180

試験
系統図

3.5

PCS1‐6電圧1603位相差[deg]， PCS合計出力[kW]1402.5120PCS9‐16
受動動作後の回復

100

PCS9‐16（PCS9‐14はその後長期停止）

PCS15‐16
PCS1‐82δ80

発電機内部相差角[deg]PCS合計[kW]1.5

PCS端電圧[kV]60

合計24台のﾊﾟﾜｰｺﾝﾃﾞｨ
ｼｮﾅ（PCS1〜24）がPCS出力 停止・起動を繰り返す
PCS17‐24
複雑な応答例
1400.520

PCS1‐8PCS7‐80020

＠Tohoku University

PCS9‐16はすぐに停止はしない。

40060

時間[s]

8010033

Advanced Power Engineering Laboratory

発表の流れ
1. はじめに：太陽光・風力発電の概要
2. 太陽光・風力の電力系統に及ぼす影響
3. 研究事例の紹介
4. シミュレーションとモデル化からの課題
5. むすびTohoku University34

Advanced Power Engineering Laboratory

シミュレーションとモデル化
上述の技術課題についてはシミュレーション分析を行うニーズ大。しかしPV，風力発電のモデル化には課題山積。
1. 系統擾乱時の動特性解析2. 発電出力変動とその影響解析
3. 発電出力予測
皆様のご意見も頂きたい。
Tohoku University35

Advanced Power Engineering Laboratory

１．動特性解析用モデルの課題
特に下記の正確なモデル化が必要 インバータの制御 風力発電の制御（インバータとピッチ角制御）
 単独運転検出などの保護［課題］
・メーカ，機種による違いあり（違い大）・データ取得の困難さ
・妥当性検証の方法
・実効値解析で分析可能な範囲の把握
・一般モデル（generic model）の可能性と限界
Tohoku University

36Advanced Power Engineering Laboratory

2．発電出力モデルの課題
1. 出力変動とその平滑化効果のモデル化
複雑かつ十分に解明されていない現象
 代表的な変動パターンの抽出 モデル時系列パターンの作成方法 など
２．風力発電の風速・出力特性のモデル化
複雑な様相を呈する場合あり
 要因分析とモデル化
３．蓄電池のモデル化
実際の蓄電池と本物の蓄電池のギャップ← すべて実データに基づく議論が必須
Tohoku University

37Advanced Power Engineering Laboratory

3．発電出力予測モデルの課題
わが国で３件のうち最も組織的な技術開発を実施。
ただし以下は課題か
1. コスト・パフォーマンスの優れた予測 気象モデルを用いたアプローチが主流だが，もっと軽いモデルでの対応がありうる？
 発電機の稼働状態の変化を考慮した精度改良の可能性 など
２．短時間（〜数時間）予測のためのモデル化


数値気象予報よりも現況値に重きを置いたモデ
ル開発の可能性

Tohoku University

38Advanced Power Engineering Laboratory

むすびにかえて(私見) 再生可能エネルギー：将来の重要なエネ源の1つ
大量導入が視界に入る中，
 電力系統への連系の課題←研究を続けていく計画 ＰＶ，風力発電の的確なモデル化はそのための最優先課題の1つ
Tohoku University39

Advanced Power Engineering Laboratory40

ご清聴ありがとうございました

＠Tohoku University