【関西】2021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

関西電力送配電株式会社
2022/07/29

1-1.三次②必要量に対する予測誤差2○ 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27%のコマで不足(三次②必要量＜予測誤差)、約52%のコマで予備(三次②必要量＞予測誤差)となっていた。
○ 予測誤差実績が0近傍である不足コマが多いことに着目し、分析を行ったところ、夜間帯において小さな不足のコマが多いことを確認した。(次頁参照)
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）

不足コマを分析(次頁)

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

【参考】三次②必要量に対する予測誤差の分析結果

3○ 予測誤差実績が0近傍である不足コマが多いことから、2σラインを線引きとして、不足コ
マを2分割し分析した (区分①:上位2σのコマ、区分②:2σ～27%のコマ)。この結果、区分②の不足コマは夜間帯（1,2,7,8ブロック）に多いことを確認。
○ GC時点の風力予測は2020年度はほぼ実施しておらず、夜間帯の三次②必要量が０となるコマが太宗を占めている。2021年3月から風力予測を実施しているため、この予測誤差により不足コマが多数発生した。
○ なお、2021年度で蓄積している風力の予測誤差は、2022年度の必要量に反映されるため、2022年度以降は、不足コマ数の多さは是正されるものと想定。
（前頁のデュレーションカーブ）（不足コマを抜粋）①

ブロック別の不足コマ数②

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

【参考】GC予測値に対する前日予測値（予測誤差）

4○ 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。
○ 誤差が不足となるコマ数と余剰となるコマ数は、不足側が多い結果となった。

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）

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

1-2.気象状況による影響 (1/2)

5○ 三次②必要量に対する予測誤差で、不足が3σ相当値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4月～3月の前日予測値・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年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

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

1-3.気象状況による影響 (2/2)

6○ 2021年度の三次②必要量テーブルに2020年度の4月～3月の前日予測値・GC予測値を用いた結果、約7%のコマが不足、約57%のコマが予備であった。
○ 2021年度と比較すると不足の割合に差があるが、これは2020年度(4月～3月)のGC
時点の風力予測が未実施であることから予測誤差(前日～GC)を０として扱っていることが要因と思料。
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）

2020年度と2021年度で差が発生

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

【参考】気象による累計必要量への影響

7○ 累計および月別必要量の比較で、有意差が無いことを確認した。

三次②必要量（累計）

三次②必要量（月別）Kansai Transmission and Distribution,Inc.

2-1.実需給における予測誤差実績

8○ 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27%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) ）Kansai Transmission and Distribution,Inc.

2-2.不足した断面での実需給の運用状況

9○ 2021年4月～2022年3月の実績で、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、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。

7/9の状況
三次②不足量が最大の断面(11:30)
確保調整力

エリア外調整力
不足+:流入 -:流出 インバランス

余剰インバランス
GC予測に向けて予測値が減少、GCから実需給に向けても減少

調整力α
88MW
電源Ⅰ
1908ＭＷ

再エネ予測値と実績値

再エネインバラ
2296ＭＷ

その他インバラ
689ＭＷ

需要インバラ
114ＭＷ

電源Ⅱ余力
2130ＭＷ
発動後の予備力
三次②調達量845ＭＷ
Kansai Transmission and Distribution,Inc.

3-1.必要量より予測誤差の実績が小さくなる断面が多い理由

10○ 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52%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相当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

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

4-1.2021年度における取り組み（1/2）

11○ 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25%低減し、期間を通してみる（①対③）と約38%低減する。
42.96
32.35

26.81
7～3月

4～6月

複数モデル想定
従来モデル想定(2021年4月～6月)
従来モデル想定(2021年4月～2022年3月) 複数モデル想定 (2021年7月～2022年3月) (2021年4月～2022年3月)

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

【参考】三次②想定必要量算出方法

12○ 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

期間
2019年度①

必要量テーブル
前日予測値※1②

必要量テーブル
前日予測値※1

2020年度
従来モデル

3月

従来モデル
従来モデル

従来モデル(模擬)
延伸

6月

4月

6月

複数モデル
複数モデル(模擬)

複数モデル
7月

必要量テーブル

従来モデル(模擬)

3月 4月

4月

前日予測値※1
③延伸

従来モデル

4月

必要量テーブル

2021年度

延伸

3月

7月

3月

複数モデル
複数モデル

前日予測値※14月

延伸

3月 4月

複数モデル(模擬)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。

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

【参考】気象モデル別の各月三次②必要量13○ 気象モデル別の必要量を月別で確認したところ、全ての月で複数モデルの方が必要量が減少している。
○ 複数モデルを活用した必要量算出は2021年７月中旬*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。
*想定必要量の算出については、7月以降複数モデルへ切り替えて算出。

複数モデル
適用開始

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

【参考】予測手法の見直しとテーブル変更

14

第65回調整力等委

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

【参考】予測手法の見直しとテーブル変更

15

第65回調整力等委

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

4-2.2021年度における取り組み（2/2）

16○ 各エリアの積雪深予測データと積雪による減衰率に基づき、現行のPV発電量予測の補正を実施している。

積雪影響係数の算出方法① 関西を18エリアに分割し、気象会社から受信した各エリアの積雪深予測データと積雪による減衰率を用いて各エリアのPV減衰量を算出する。
② 各エリアのPV減衰量と設備比率から、積雪影響係数を算出する。

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

必要量テーブルの特異値補正による不足量の変化

17○ 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

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

特異値を補正する閾値

18○ 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同程度であった。

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

5.まとめ19○ 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相当値を採用しているため、統計的には考えうる事象であると考える。
○ 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。
○ また、GC時点の風力予測を2021年3月から実施しており、今後も継続して、三次②の必要量を精査していく。
○ 引き続き、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。

Kansai Transmission and Distribution,Inc.

Thank you.