••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••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

太陽光発電量予測技術コンテスト「PV in HOKKAIDO」の総括について“PV in HOKKAIDO” - Contest Seeks Best Models for Predicting
Power Output of Solar Power Plants in Hokkaido, JAPAN原亮一 *1・真保

崇 *2・渡辺

伸央 *3

年 7 月に閣議決定された「第 5 次エネルギー基本計

1．はじめに画」において，太陽光発電を含む再生可能エネルギー

電力品質の確保を前提とした再生可能エネルギーを「経済的に自立し，脱炭素化した主力電源」としの大量導入拡大に向けた取り組みの一環として，東て位置づけている．地球温暖化の抑制とエネルギー

京電力ホールディングス株式会社（以下，東京電力）

資源確保の両面から，我が国の主要電源の一つとしと北海道電力株式会社（以下，北海道電力）では，て太陽光発電を超長期に渡り導入・運転を維持する北海道地域での太陽光発電量予測をテーマとしたコ必要があるといえる．

ンテスト「PV in HOKKAIDO」を共同開催した（図 1）．

ところで，太陽光発電が接続する電力システムで本稿ではコンテスト主催者ならび審査員の立場かは，需要（消費）と供給（発電）を瞬時瞬時で一致ら，実施の背景，コンテストの概要，審査結果を総させていくことが安定的な運用に必須である．その括する．

ためには，発電出力を高速に調整可能な電源を用意したり，電力消費量を柔軟に制御するような枠組み

2．太陽光発電を取り巻く現状と課題を準備したりするなど，幅広いリソースを経済的な2012 年 7 月の固定価格買取制度（FIT）施行以降，形で整備しておくことが肝要である．一方で，太陽事業用・家庭用の太陽光発電の設置・導入が急速に

光発電は，その発電量が気象条件の影響を受けて変進んでおり，資源エネルギー庁による「エネルギー動する，いわゆる「変動型電源」であるため，その白書 2019」によると，2017 年度までの累計導入量

大量導入・活用にあたっては，需要と供給のミスマッ

は 4,773 万 kW に及んでいる．このような導入量のチ（インバランス）をどのように埋めるか，あるい増加が太陽光発電の高効率化・低価格化の動きを強は，インバランスそのものをいかに減らしていくか烈に後押しし，その結果，火力発電などの既存電源が，安定運用の一つの鍵となる．同様のことは，30に対して競争力を持ちつつある．また政府も 2018

分単位での同時同量が求められるバランシンググループの運用においても言えるであろう．特に，イ

図 1 「PV in HOKKAIDO」
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太エネ255-特集Ⅱ

原.indd43*1 Ph.D, Associate professor at Faculty of Information Scienceand Technology, Hokkaido University
北海道大学 大学院情報科学研究院 システム情報科学部門
電力システム研究室 准教授* 2 Manager of Open Innovation Group, TEPCO ResearchInstitute, Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc.
東京電力ホールディングス株式会社 経営技術戦略研究所
研究統括室 オープンイノベーション推進グループマネージャー*3 Manager of Energy Utilization Research section, R&D Dept.
Hokkaido Electric Power Co., Inc.
北海道電力株式会社 総合研究所 エネルギー利用グループリーダー－ 43 －

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原・真保・渡辺：

ンバランスを減らすためのキーテクノロジーの一つる太陽光発電の発電量を一括で予測するなど実用的として出力予測技術が挙げられ，その高度化は，電かつ経済的な予測技術や，AI の活用など最新技術

力システムの安定運用や経済性の維持に大きな効果を応用した手法の発掘，これまで接点のない外部技をもたらすと期待される．

術者との出会いなど，オープンイノベーションによって得られる新たな知見や可能性への期待があっ

3．「PV in HOKKAIDO」の概要
3.1

た．

背景と目的太陽光発電は，気象条件に左右される変動型電源

3.2

課題・ルールの概要のひとつであり，供給力として有効活用するにはそ「PV in HOKKAIDO」の課題は，「北海道エリアの発電量を正確に予測することが重要である．

内の指定する太陽光発電所の発電量合計値の予測」

東京電力，北海道電力では，気象データなどに基である．

づいて太陽光発電や風力発電の発電量を予測する手対象となる太陽光発電所は，北海道エリア内の太法を開発 ･ 導入し，すでに実業務に活用しており，陽光発電所のうち，主催者が指定した 15 箇所，合蓄積した経験・ノウハウを活かした高い水準の予測

計 407.3 MW とした（図 2）．

を行っている．一方で，局所的な天候の変化，冬季

予測対象期間は 2018 年 1 月 1 日～ 2019 年 1 月

における太陽光パネルへの降積雪の影響は，発電量31 日までの 13 ヶ月間とした．冬季の厳気象や発電の予測精度を低下させる要因となっている．

パネルへの積雪影響の発現が多くなるように配慮し両社は，電力の需給状況が複雑化していく中で，たものである．

外部の技術・知見も取り入れながら再生可能エネル
ギー導入量の拡大と電力供給の安定性向上に取り組む必要があると考え，太陽光発電をはじめとする再生可能エネルギーの導入量が急速に拡大している北海道エリアを対象に，太陽光発電量予測技術をテーマとしたコンテスト「PV in HOKKAIDO」を共同で開催した．電力会社がオープンな場で実データを活用したコンテストを共同開催することは初めてとなる．
東京電力では，「第一回 電力需要予測コンテスト」
図 2 「PV in HOKKAIDO」課題の概要

をはじめオープンイノベーションの取り組みを進めていく中で，北海道電力から提案のあった太陽光発電の予測技術に共通ニーズがあることを見出した．

3.3

予測に使用するデータ

北海道電力では，積雪影響を考慮に入れた太陽光参加者には，学習用データとして過去二年間の発発電量予測システムを独自に開発・導入し，一定の電実績データ，各発電所の位置と定格出力，方位角精度にて実業務に活用している．しかしながら，天および傾斜角の平均値，独自に測定した全天日射量候の急変や太陽光パネルへの積雪が予測精度に与えと測定位置を提供した．

る影響について，これまでの延長線上に限定されな

学習用の発電実績データは北海道地域の気候特性

い様々なアプローチによる予測精度・信頼度向上のの違いを鑑み，二つのエリア（S1，S2）に分けて提研究開発が必要と考えていた．

供したが，予測の対象は北海道エリア全体（S1+S2）

東京電力においても，エリア内に多くの太陽光発の合計発電量である．

電所が設置されており，発電量の予測を行っている予測に使用するデータは，参加者が独自に入手すが，比較的稀な気象条件である降雪や積雪の影響にるものを含めて自由に選定・組み合わせてよいルー

より予測精度が低下することが課題であった．このルとしているが，実運用時を想定し，①主催者も何ため，更なる精度向上を目指すために積雪の多い北らかの形で入手できること，②予測対象日の前日

海道を対象にした太陽光発電量予測技術コンテスト

18 時までに予報値等が入手できること，などの制を共同で行うことは魅力的であった．

約を設けている．

また，共通のニーズとして，広域エリアに点在す
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原.indd44－ 44 －また，気象データなど前日 18 時までに予報値が2020 年

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太陽光発電量予測技術コンテスト「PV in HOKKAIDO」の総括について入手できるのであれば，発電量予測には対象日当日委員長とし，審査員を北海道科学大学 矢神雅規教の実績データを使用可能とし，気象予報誤差を極力授，北海道大学 原 亮一准教授，主催者の研究開排除できるようにしている．

発部門 ･ 需給運用部門のメンバーによる全 7 名で構成した．

3.4

評価方法

評価は，予測精度の高さと手法の実用性・発展性

4．
「PV in HOKKAIDO」審査結果により行った．予測精度は，期間全体の平均二乗誤

最終的なエントリーは 66 チーム（日本国内 35 件，差（RMSE）を指標とした．手法の評価は手法説明海外 31 件）となり，海外からも高い関心を集めた．

レポートやプレゼンテーションビデオを基に，実用まず主催者にて予測精度の誤差，手法説明レポート性（膨大な手間や計算時間を要しない手法，使用す内容を精査のうえ一次審査を行い．最終審査の対象

るデータ種類が少ない手法，広域エリアを直接予測者 13 チーム（日本国内 10 件，海外 3 件）を選定しする手法など），発展性（参加者の独自の視点や発た．
最終審査対象の 13 チームには，各自の予測手法想に基づく手法・データを使用するなど独創的なアの詳細やオリジナリティなどをまとめた 5 分間のプイデア）の両面から評価した．
審査にあたっては，北海道にて電力システムや再レゼンテーションビデオと，正解データとの比較考

生可能エネルギーに関する研究を進めている外部有察などを加えた詳細レポートを改めて提出しても識者，主催者において発電力予測や需給運用などのらった．
最終審査会は 6 月 13 日に札幌で開催された．表

経験がある実務者等による審査委員会を設置した．
審査委員会は，北海道大学 北 裕幸教授を審査

1 に各入賞者と受賞理由を示す．

表 1 「PV in HOKKAIDO」受賞者一覧
賞
グランプリ

受 賞 者 (敬 称 略 )株式会社東芝研 究 開 発 センター

受賞理由
○独 自 の数 値 予 報 モデルと機 械 学 習 の組 み合 わせなどで高精 度 を実 現 ．予 測 に必 要 な要 素 を自 前 の技 術 でカバーするなど精 度 と実 用 性 の面 で総 合 力 の高 さが評 価 された．
○精 度 向 上 に関 する考 察 を定 量 的 に説 明 したビデオ，レポートも高 評 価 を得 た．

準 グランプリ

東京理科大学 工学部
電気工学科 植田研究室○入 手 が容 易 な気 象 庁 の予 測 値 を使 用 する手 法 を徹 底 的 に
追 求 し高 い精 度 を実 現 ．
○実 業 務 への取 込 みや，精 度 向 上 などの方 向 性 が得 やすい
モデルにより，実 用 性 ，発 展 性 ともに高 い．提 案 手 法 のオリジナリティや考 察 をわかりやすくまとめたビデオ，レポートも高 評価 を得 た．

精度賞 1 位Tangent Works

精度賞 2 位

東京理科大学 工学部○モデルを自 動 的 かつ即 時 に構 築 する高 度 な機 械 学 習 により，応 募 者 の中 で最 も高 い精 度 を達 成 した ．
準 グランプリの欄 参 照

電気工学科 植田研究室
精度賞 3 位

株 式 会 社 Syn spective○パネル への日 射 入 射 角 を学 習 用 の入 力 として導 入 するなど

手法賞

チーム『PV-4cast』（国 立 研 究 開 発 法 人 産 業
技術総合研究所 太陽光発
電 研 究 センター システムチーム，東 京 大 学 生 産 技 術研究所 荻本研究室）○入 手 が容 易 な気 象 庁 の予 測 値 のみを使 い，複 数 の機 械 学

北見工業大学 前田康成

○エリア一 括 予 測 にチャレンジ．北 海 道 外 の気 象 データ活 用 な

慶応義塾大学 理工学部

○天 気 予 報 データのみで予 測 する非 常 に簡 易 なモデルが特 徴の工 夫 と機 械 学 習 の活 用 により高 精 度 を実 現 した．
(実 用 性 )手法賞（発 展 性 ）特別賞

習 を組 み合 わせる手 法 は実 用 性 が高 い．

ど興 味 深 い工 夫 がなされ，今 後 の発 展 性 が期 待 できる．
滑川研究室
伊 藤 忠 テクノソリューションズ
株式会社的．
○北 海 道 東 部 地 域 で発 生 しやすい霧 の影 響 を考 慮 した点 が特徴的．

エネルギービジネス推 進 部

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原・真保・渡辺：

実績データと機械学習を活用して高精度を追求し合わせ，さらに人の経験等も含めた仕組みを構築すたチーム，実運用と同様に予測日前日の予報データることで，より良い手法に発展できるのではと考えを用いて高い精度を実現したチーム，広域一括予測ている．
」（北海道電力 執行役員 皆川総合研究所に挑戦したチーム，気象予測データを使用しない手長）法を試みたチームなど，多種多様な予測手法の提案があったが，厳正な審査の結果，予測精度 ･ 手法の5．結果の総括
本企画にあたり，最終審査対象の 13 チームの結実用性における総合力の高さから株式会社東芝がグランプリを受賞し，精度賞 2 位にもランクインした果について全体俯瞰を試みた．
図 3 は，13 チームの予測誤差と誤差のばらつき

東京理科大学が準グランプリを受賞した．
予測精度誤差の少なさを競う精度賞にはスロバキの関係をプロットしたものである．

アの Tangent Works 社が 1 位，2 位が前述の東京

縦軸は今回の評価指標である予測誤差（RMSE）

理科大学，3 位には小型衛星によるリモートセンシを示し，横軸は予測誤差のばらつき（標準偏差）をングを手掛ける株式会社 Synspective が入った．

示している．標準偏差は，チーム毎に一日単位の予予測手法の実用性と発展性を評価する手法賞には，産業技術総合研究所／東京大学の合同チームと測誤差を算出し，期間全体の予測誤差に対するばらつきとして表している．

北見工業大学が選ばれ，特別賞には慶応義塾大学と本企画にあたり掲載の許可を得た東芝，東京理科

伊藤忠テクノソリューション株式会社が選ばれてい大学，産業総合技術研究所（AIST）以外は匿名表る．

記としている．

入賞者には賞典に応じてあらかじめ設定した賞金を贈呈している．
審査委員長の 北海道大学 北教授からは「PV 発
電量予測は多種多様であり，各手法を横並びに評価する本コンテストは学術的な価値も大きい．今回，多岐に渡る提案があったが，それぞれに工夫がなされ，オーソドックスな手法であっても精度を高めるよう試行錯誤した参加者や，機械学習と組み合わせた新しい手法に取り組む参加者もいるなど，有益な提案が集まるとともに更なる向上が期待できる結果と評価している．本取組みが今後より良い予測手法の実現に発展することを期待する．
」とのコメントを頂いた．
また，主催者である東京電力，北海道電力の審査委員からのコメントは以下のとおりである．
「今後，AI 等の技術が進展すると，説明は出来ないが精度が高いなどの予測手法が出てくることが想定され，それらの技術とどう向き合い，どのように扱っていくかが重要となってくる．これまで培った

図3

予測誤差とばらつきの関係

オーソドックスな手法と AI 等の新技術をツースト
全体傾向として予測誤差が小さい方が誤差のばらリームで進めていくことが必要と考える．
」（東京電力 フェロー 姉川経営技術戦略研究所長）

つきも小さいが，ここでは予測手法のアプローチの「同じテーマで横並びに評価でき，意義深い取組違いに着目してみたい．

みとなった．特に，各提案を分析すると，予測精度

まず，気象データの使用形態では，今回のルールの分布が手法毎にほぼ分類できる結果となり，各手に則り気象データの実績値を用いて予測したチーム法の限界ラインが見えてくるなど興味深い知見が得が概ね高精度を実現している中，自ら作成した気象られた．今後は AI とオーソドックスな手法を組みモデルによる予測データを用いた東芝が健闘していJournal of JSES

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20:26:46太陽光発電量予測技術コンテスト「PV in HOKKAIDO」の総括について太陽光発電をはじめとする変動型電源の発電量予ることがわかる．
気象データを使用せずにチャレンジした 2 チーム

測技術は今後ますます重要になることが予想されは，残念ながら精度面では一歩及ばずという結果でる．今回の取り組みにより，予測技術に関わる技術ある．

者・研究者間の交流がこれまで以上に活性化し，さらなるイノベーションに繋がることを期待する．

次に，エリア全体の予測方法に着目してみる．
個別地点の予測結果を積上げる手法が予測精度の上位を占める結果となった，中位以降ではエリア一7．謝辞
本コンテストの開催にあたり，エントリー頂いた括予測のチームも健闘しているが，精度面では個別地点の積上げが一歩有利である傾向が伺えた．

全ての参加者に感謝の意を表する．

「PV in HOKKAIDO」の結果を以下のとおり総括

CUUSOO SYSTEM に は Web サ イ ト "TEPCO

する．

CUUSOO" の運営やエントリー受付や各種情報発信

本コンテストの運営にあたっては，株式会社

・多種多様な手法を横並びで評価できたことに大を，東電タウンプランニング株式会社および株式会
社リブには参加者との情報連絡および提出物の受けきな価値があった．
・気象予測データを利用しない手法へのチャレン取りを，ナインシグマ ･ アジアパシフィック株式会ジなど，斬新な発想に出会うことができた．

社にはエントリー誘導を支援・協力して頂いた．ま・ルールに則り実績値を使用したチームが高精度た，電気学会 新エネルギー ･ 環境技術委員会の後援を頂いた．ここに感謝の意を表する．

だが，予報値を使用したチームも健闘した．
・エリア一括予測よりも個別地点予測を積み上げ

著者略歴た方が精度的には若干有利であった．

原 亮一（ハラ リョウイチ）・積雪影響予測には全体的に課題が残った．様々

2003 年 3 月北海道大学大学院工学なモデルを提案いただいたが，サンプルとなる研究科博士後期課程修了，博士（工学）

学習データ自体が不足している．

2003 年 4 月〜 2006 月 3 月横浜国立・必要なデータが少ないなどシンプルな手法，複大学大学院工学研究院助手

数の機械学習の組み合わせなど複雑な手法があ2006 年 4 月より北海道大学大学院情報科学研究るが，精度面ではどちらが有利とはいえなかっ科助教授，その後職制変更・改組を経て，現在は同た．
・従来物理モデル×機械学習の組み合わせが現実

大学大学院情報科学研究院准教授的なアプローチと考えられた．
真保 崇（シンポ タカシ）
1995 年 4 月東京電力株式会社入社．

現在，主催者では「PV in HOKKAIDO」を通じ2017 年 6 月よりて得られた知見の実務への活用等について検討を進

東京電力ホール

ディングス株式会社 経営技術戦略研めているところである．

究所 研究総括室 オープンイノベー

6．おわりにション推進グループマネージャー「PV in HOKKAIDO」の試みは，主催者にとって，多種多様な予測手法との出会いにとどまらず，オープンイノベーションを効果的に進めるためのコンテスト設計のあり方など，数多くの「気づき」が得られている．参加者にとっても今回のコンテストによって各自の予測技術の進展や新たな発見があれば

渡辺伸央（ワタナベ ノブヒロ）
1993 年 4 月北海道電力株式会社入社．
2019 年 4 月より総合研究所

エネ

ルギー利用グループリーダー

幸いである．

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