p2021年度三次調整力②の必要量に係る事後検証の結果について
2022年7月29日

東北電力ネットワーク㈱1１．実績比較

1-1.三次②必要量に対する予測誤差p 2021年4月～2022年3月において、三次②必要量に対する予測誤差（前日予測値ーGC予測値）を確認したところ、約16%のコマで不足(三次②必要量＜予測誤差)、約68%のコマで予備(三次②必要量＞予測誤差)となっていた。
三次②必要量に対する予測誤差のデュレーションカーブ
（縦軸：前日予測値 ー GC予測値 ー 三次②必要量）

2

１．実績比較【参考】ＧＣ予測値に対する前日予測値（予測誤差）p 2021年4月～2022年3月のGC予測値に対する前日予測値（予測誤差）は、下図の通り。
 誤差が余剰となるコマ数の方が約18%多い結果となった。
GC予測値に対する前日予測値のデュレーションカーブ
（縦軸：前日予測値 ー GC予測値）

3

１．実績比較p1-2. 気象状況による影響 (1/2)

 三次②必要量に対する予測誤差で、不足が３σを超えて発生した要因について、2021年度が特異的な気象状況による一過性の事象か、または継続的に発生しうるものか確認した。
 具体的には、2021年度の三次②必要量テーブルと2020年度の前日予測値・GC予測値※1を用いて三次②必要量を算出した場合の不足・予備を確認し、2021年度の予測値を用いた場合の不足・予備と比較した。

＜気象による影響を確認するため用いるデータ＞
＃

前日予測値
GC予測値

三次②必要量テーブル

補 足

１ 2021年4月～2022年3月

2021度の実取引に用いたテーブル

2021年4月～2022年3月の必要量実績

２ 2020年4月～2021年3月※１

同 上

2020年度の前日予測値・GC予測値から算定した必要量※１ 前日予測値およびGC予測値は2021年度設備量の伸び率にて補正

4

１．実績比較

1-3. 気象状況による影響 (2/2)

p5

 2021年度の三次②必要量テーブルに2020年度の前日予測値・GC予測値を用いた結果、約23%のコマが不足、約64%のコマが予備であった。
 2021年度の予測誤差実績と比較した結果、不足分が約7％増加、予備分が約4％減少したが，不足分増加量(約7％増加部分の予測誤差)および予備分減少量(約4％減少部分の予測誤差)は少ない。
したがって、2021年度に予測誤差実績の不足分が発生した要因が、2021年度の気象状況の影響による特異な事象ではないと考えられる。
前日予測値・GC予測値の使用年度を変更した場合のデュレーションカーブ比較（縦軸：前日予測値 ー GC予測値 ー 三次②必要量）

１．実績比較【参考】気象による累計必要量への影響

 累計必要量において，気象要因による有意差はなかった。

p6

２．必要量が不足した断面における需給運用の状況

２-1. 実需給における再エネ予測誤差対応p

 2021年度における予測誤差 (前日予測値ーGC予測値)と三次②必要量を比較したところ、約16%の不足が発生していたものの、三次②の取引開始から現在まで、大幅な周波数低下等の事象は発生していない。
 これは、実需給断面では、三次②に加えて電源Ⅰや電源Ⅱの余力を用いて、再エネ予測誤差に対応しているためと考えられる。このため、実需給断面における“再エネ予測誤差”と“活用可能な調整力”を比較した(下図)。その結果、約99%のコマで実績の誤差に対応できたことを確認できた。
 一方、残り1%は、電源Ⅱの余力に頼る運用となっていた。
『三次②必要量+電源Ⅰ(予測誤差分) 』に対する『実需給における予測誤差(前日予測値ー実績値) 』のデュレーションカーブ
（縦軸：前日予測値 ー 実績値 ー 三次②必要量 ー 電源Ⅰ(予測誤差分) ）7

２．必要量が不足した断面における需給運用の状況

p2-2. 不足した断面での実需給の運用状況

8 2021年度における三次②不足量が最大の断面について、実運用の状況を確認したところ、需要ならびに再エネインバランスに対して、三次②、電源Ⅰ、電源Ⅱの余力および広域需給調整による調整力で対応できていた。

10/19の状況
三次②不足量が最大の断面(11:30～12:00)
確保調整力 エリア外調整力不足(調整量α)
インバランス+:流入 -:流出+287MW

3000
2500

MW

4,500

前日想定以降GC想定に向け予測値が減少
GCから実需給に向けても減少3,500その他インバラ
184ＭＷ

電源Ⅱ余力
2092ＭＷ

3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500

発動後の予備力

0
6:00 ～ 6:30
6:30 ～ 7:00
7:00 ～ 7:30
7:30 ～ 8:00
8:00 ～ 8:30
8:30 ～ 9:00
9:00 ～ 9:30
9:30 ～ 10:00
10:00 ～ 10:30
10:30 ～ 11:00
11:00 ～ 11:30
11:30 ～ 12:00
12:00 ～ 12:30
12:30 ～ 13:00
13:00 ～ 13:30
13:30 ～ 14:00
14:00 ～ 14:30
14:30 ～ 15:00
15:00 ～ 15:30
15:30 ～ 16:00
16:00 ～ 16:30
16:30 ～ 17:00
17:00 ～ 17:30
17:30 ～ 18:00

5000

需要インバラ
678ＭＷ

再エネインバラ
663ＭＷ

1000

5,000

4,000

電源Ⅰ742ＭＷ

2000
1500

余剰インバランス

再エネ出力[MW]3500

再エネ予測値と実績値

三次②調達量
75ＭＷ

前日予測値

当日朝予測値

ＧＣ予測値

実績値

３．必要量が予備力となった要因の分析

p３-1. 必要量より予測誤差が小さくなる断面が多い理由

9 予測誤差（前日予測値ーGC予測値）に対する三次②必要量を確認したところ、約68%のコマは必要量より予測誤差が小さくなった。これは、安定供給の観点から、必要な調整力は過去の予測誤差実績の3σ値を採用しているため、統計的には考えうる事象である。
 一方、再エネ予測精度を向上することで、高さ(kW)を小さくすることは可能であり、一般送配電事業者としても、再エネ予測誤差の予測手法の改善を図ってきたところ。
三次②必要量に対する予測誤差のデュレーションカーブ
（縦軸：前日予測値 ー GC予測値 ー 三次②必要量）

予測精度向上により必要量の高さを低減

４．調達精度の向上のための取り組み

4-１. 2021年度における取り組み（１／２）

p10

 一般送配電事業者では、第65回調整力及び需給バランス評価等に関する委員会にてご紹介があった
とおり、再エネ予測精度の向上の取り組みとして、複数の気象モデルを導入を進めてきた。
 加えて、本モデルによる予測精度の向上を早急に三次②必要量に反映するため、過去に遡って、本モデルの予測に置き換えて必要量テーブルを作成する取り組みを実施してきた。
 この取り組みを行った場合、 2021年4月～2022年3月の想定必要量について、期中の導入効果をみる（①対②）と約2％低減し、期間を通してみる（①対③）と約3%低減する。
 この結果については事後評価期間における複数モデル適用期間が約2週間と短期間であること、必要量テーブルの従来モデルから複数モデルへの置き換えが限定的であったことによるものと考えられる。

４．調達精度の向上のための取り組みp【参考】三次②想定必要量算出方法

 前シートの想定必要量の算出方法は下表のとおり。
ケース 項目①必要量テーブル
前日予測値※1②必要量テーブル

期間
2019年度

2020年度

2021年度

従来モデル
延伸

従来モデル
4月

従来モデル（模擬）

3月 4月

3月

従来モデル
延伸

前日予測値※1必要量テーブル※2

4月

3月16日

4月

3月16日

複数モデル
延伸

前日予測値※1③必要量テーブル※2

3月16日 31日

複数モデル
従来モデル

前日予測値※1

3月16日 31日

複数モデル 11月 1月
4月

10月

延伸

従来モデル
複数モデル 11月 1月

2月3月 4月

10月

2月3月※1 2020年度前日予測値を2021年度に向け設備量増加比で延伸して模擬。
※2 2019年4月～2020年1月、2020年11月～2021年1月は従来モデルの予測値を使用してテーブルを作成。

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４．調達精度の向上のための取り組み【参考】気象モデル別の各月三次②必要量p12

 気象モデル別の必要量を月別で確認したところ、複数モデルの方が必要量が増加している月もあれば、減少している月もあった。これは、複数モデルのデータを用いて必要量テーブルを更新したことによるものと考えられる。
 複数モデルを活用した必要量算出は2022年3月17日から適用しており、年度毎の気象実績の違いも影響することから、今後も引き続き確認していく。

４．調達精度の向上のための取り組みp【参考】予測手法の見直しとテーブル変更
第65回調整力等委

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４．調達精度の向上のための取り組みp【参考】予測手法の見直しとテーブル変更
第65回調整力等委

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４．調達精度の向上のための取り組み

p

4-２. 2021年度における取り組み（２／２）

15 弊社の取り組みとして、2020年度下期に日射量予測の精度向上のため、これまでのGSM※1およびMSM※2予測の雲量データより作成した日射量予測に加え、2017年より気象庁の配信項目として新たに追加された日射量予測データを用いて、日射量のアンサンブル予測を実施し予測精度の向上を図っている。
※1 全球モデル：地球全体の大気を対象とした気象庁の数値予測モデル、※2 メソモデル：日本およびその近海の大気を対象とした気象庁の数値予測モデル

 また、2021年度末に太陽光高低圧設備を代表地点式からメッシュ方式(5km)に変更する地理的粒度の適正化および、複数気象モデル導入による予測大外しの低減対策を予定しており、引き続き再エネ予測誤差の低減に取り組むこととしている。
代表地点方式

日射量のアンサンブル予測による誤差低減効果

メッシュ方式

地理的粒度の適正化について

５．必要量テーブルの補正処理

p

必要量テーブルの特異値補正による不足量の変化

16

 三次②必要量テーブルは、月別・予測出力帯・時間帯別に分類するため、十分なデータが蓄積できていない区分において特異値が発生しているため、テーブル内で隣接する予測誤差発生状況を用いて補正処理を実施している。
 補正処理による効果を確認するため、三次②必要量テーブルについて補正処理の有/無毎に必要量に対する予測誤差を算出し、比較する。
第20回需給調整市場検討小委 資料３

５．必要量テーブルの補正処理

特異値を補正する閾値

p17

 不足側では、補正処理をすることにより、高さおよび期間が減少している。一方、予備側では、補正処理をすることにより、高さおよび期間が増加している。
 また、現状は前後の必要量差が系統規模比1%以上の箇所を補正している。
 “1%補正した場合”と“すべて補正した場合”で対応できている断面は概ね同程度であり、安定供給面からは1%とすることは妥当であったと考えている。

６．まとめ

p18

 2021年4月～2022年3月の予測誤差（前日予測値ーGC予測値）に対して、三次②必要量が不足する断面があったが、電源Ⅰや電源Ⅱ余力や広域需給調整によって、安定供給上は問題なく対応できた。
 一方、予測誤差の実績に対して、必要量が大きい断面があったが、必要な調整力は過去の誤差実績の3σ値を採用しているため、統計的には考えうる事象である。
 2022～2023年度については、電源Ⅰや電源Ⅱが併存するが、2024年度以降は、余力活用契約による一般送配電事業者からの起動指令が原則として行われないため、三次②の必要量の算出方法等について、広域機関殿と共同して検討していく必要がある。
 引き続き、共同調達や再エネ予測精度向上等により、必要量の低減および調達精度の向上を図っていく。