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

総合討論「太陽光発電予測に関するディスカッション」
General discussion on solar power forecasting technology
大竹秀明 *には，夏季の背の低い雲（下層雲）や霧の事例と，1．はじめに冬季の積雪事例について話題が挙げられた．下層雲総合討論では，議論内容をテーマ 1 とテーマ 2 には東北，関東地方の太平洋沿岸にも海側からの冷た分け，テーマ 1 では「予測コンテストに関するディスカッション」，テーマ 2 では予測コンテスト以外の内容を含めた広義の太陽光発電予測の課題整理を目的とした議論「太陽光発電予測技術全体に関するディスカッション」を行った．実際に行われた具体的な議論内容として，表 1 に示すようなトピックが取り上げられた．また，今回の総合討論では，講演者側からの話題提供，パネルディスカッションという形式ではなく，聴衆からの話題提供，スライドを持ち込んだ飛び入りでの話題提供も歓迎することで議論がスタートした．

2．発電予測の誤差分析―大外れ事例―

北海道電力株式会社総合研究所からは予測コンテ
ストに関連して，夏季と冬季における予測大外れ事例についていくつかトピックを紹介された．その中
表1

図1 下
 層雲が発生した事例（2018 年 7 月 25 日）の発電予測の比較（北海道電力㈱井上彬氏より提供頂き，著者が一部加筆したもの）

総合討論で取り上げたテーマの一覧

図2 太 陽光発電システムに積雪が見られた事例の発電予測の比較（北海道電力（株）井上彬氏より提供頂き，著者が一部加筆したもの）* 産業技術総合研究所

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い東風の時に観測され，特に東北地方ではヤマセと映できていない結果となった．予測アルゴリズムの呼ばれている．

中にどのように降雪，積雪情報を入れ込むかが課題

下層雲や霧の事例では，気象予報モデルを中心に用であることが示された一例である．

いた参加者は予測を大きく外してしまい，そもそも本予測コンテストでは，北海道太平洋側での降雪

気象予報モデルによる下層雲の予測精度について確事例数が 1 年間では数例程度であり，機械学習を取認が必要となった．図 1 は，2018 年 7 月 25 日の下り入れた予測，分析は難しいであろうという開催事

層雲が確認された事例の太陽光発電出力の実績と予務局側からのコメントも寄せられていた．数年分な測の比較である．予測は，予測コンテストに参加しどの事例，発電データ，気象・雪氷データの蓄積やた東芝，東京理科大，PV4cast（産総研，東大合同）

積雪のモニタリング情報も予測精度向上には求めらの各チームの結果である．これによると気象予報モれそうである．

デルをベースとした東芝，PV4cast はともに下層雲が確認された時間帯で予測が大きく外れたが，気象3．ヤマセ事例の気象予測の課題

予報モデルを用いない東京理科大のチームは予測精

ヤマセについては気象科学事典（1）に，「晩春から度が高かった . 用いたデータや手法によって，個別夏にかけて，東北地方の太平洋岸を中心に吹く，低事例では予測精度が異なることも確認された．

温の東寄りの風あるいはこれに伴う一連の現象．下

また，冬季の積雪事例では，降雪が太陽光発電シ層雲や霧を伴うことが多く，低温と日照不足により，ステム上に確認される場合，日射量予測が高めに予稲などの農作物の成長不良などの深刻な被害を広い測されたとしても，太陽光発電システム上の積雪に範囲に引き起こすことがある．やませの定義は，現光が遮断されるために，発電量が過大に予測されて象を気象学の視点からとらえるか，農業災害の視点しまう事例が紹介された．図 2 は予測コンテスト期からとらえるかによって変わり，普遍的なものは存間における積雪事例の一例であり，2018 年 12 月 6在しないのが現状である．
」と記載がある．北海道

日に北海道地方に降雪が見られた．その後，翌日はでは，ヤマセという言葉は使われないようであるが，比較的晴れ，日射量予測も高めに推移したものの，同様の下層雲はしばしば道東などの太平洋沿岸に確

太陽光発電システム上に積雪があったために実際に認される．

出力が低く，発電予測値が高めに大きく外れてし大竹（産総研）からはヤマセ事例の気象庁メソモ

まった．7 日以降も北海道地方は地上気温が比較的デル（MSM，水平解像度 5km）
，局地モデル（LFM，低温であり，発電システム上の積雪の落雪，融雪に水平解像度 2km）の下層雲の表現や日射量予測のは時間がかかった．これは，東芝，東京理科大，比較結果について紹介された（図 3）．東北地方太PV4cast のいずれのチームも同様に積雪を予測に反平洋側における海側からの東風に伴う下層雲の事例

図3 東 北地方のヤマセ時（2013 年 9 月 23 日）の気象庁 MSM と LFM による日射量予測の比較の例
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では，MSM，LFM 内で下層雲に相当する雲が表現できておらず，その結果，日射量予測の過大予測の誤差が生じる事例があることが述べられた．予測コ

デル開発，改良を常に進めていることが述べられた．

4．再解析データ・データ同化技術の活用

ンテストの分析期間を対象とした事例分析でも北海

隈 健一氏（東京大学）からは，再解析データの道地方に下層雲が発生する事例では，日射量予測が紹介と利活用，気象データ，発電データの同化手法

前日の予測から当日の数時間先予測においても改善による発電予測精度の向上の期待とその利用可能性されておらず，気象予報モデルでは下層雲の予測にについて，飛び入りによるスライドを持ち込んだ話まだ課題があることが述べられた．

題提供（図 4）がなされた．再解析データとは，過フロアーからは伊藤忠テクノソリューションズ株去の予報の再現を行うもので，過去の気象による電式会社においては，夏季の霧の予測の対応について力リスク事例を網羅的に調査，対応策提案に利用がモデル化を検討されているが，予測の改善にはまだ見込まれる．気象庁では気象庁 55 年長期再解析検討の余地があることも意見がなされた．

（JRA-55）（1958 年から現在までの均質・高品質なまた，本セミナーに聴衆者として参加された気象全球気候データセット）をここ数年で作成され，一庁担当者からのコメントとしては，MSM は現在の般にも公開している新しいデータセットである（4，5）．

モデルでは下層雲を作りづらいところが現状ではまデータには，日射量データ（プロダクトの中では，「下だあるものの，現在モデル開発を進めており，下層向き短波フラックス」と呼ばれる）も含まれる．太雲の予測の精度向上が今後期待できる知見が得られ陽光発電や風力発電ポテンシャルの推定マップの再ていることも述べられた．今後の気象庁日射量予測作成や地域・季節性を面的に評価するデータセット

データの精度向上に期待が持てるコメントがなされしても期待される．また，気象衛星ひまわり 8・9

た．

号のプロダクトや発電データを観測データとして活下層雲の予測に関する開発状況として，今後モデ用し，データ同化を行うことで予測精度の改善も期

ル開発が進んだプロダクトが提供される見込みであ待される．質疑においては，過去の日射量データなること，巻雲が発生するときの日射量予測の外れがどの精度の良いものがあることは別途検討の余地があることも述べられた．基本的な予測誤差についてある点が意見されたこと，下層雲などの予測が良くは，MSM の夏季の過小予測，冬季の過大予測はすなっているのかなどの指摘もあった．

（2，3）

．予測誤差

本予測コンテストでは，北海道太平洋側での降雪の分析結果をもとに，気象庁の数値予報モデルのモ事例など 1 年間では事例数が少なく（数例），機械でに先行研究によって示されている

図4
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再解析データの活用例（東京大学－ 59 －隈健一氏提供）
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図5 コ ンテスト参加者（一部）のアンサンブル平均での予測誤差の比較（北海道電力（株）井上彬氏提供）

学習を取り入れた予測，分析は難しいという議論も今回は，予測コンテストに参加した機関は国内外交わされていた．長期間の再解析データで過去の事含め 60 社以上である．それぞれ，あるケースには例数を稼ぐことも重要であろう．再解析データのよ得意のスキームを持っている場合もある．そのため，うにまだ国内の再生可能エネルギー分野では利用がモデル開発については完璧なモデルを作る方向より十分ではないものやデータ同化などの新しい予測技

も，イベントに応じた多様なモデルの構築を行い，術を再生可能エネルギー分野にももっと取り込み，場合によって使い分けるなどの検討が必要ではない気象分野とのコミュニティーの連携，データ共有にかというフロアーからの指摘もなされた．

よる新しいコミュニティーの創出，オールジャパン

ま た， デ ィ マ ン ド リ ス ポ ン ス（DR：Demand

体制での取り組みも大事な視点であることが隈氏よResponse）（7） などの需要側の制御や太陽光発電のり提言された．

自家消費を行った場合の求める予測精度とはどのようなものかについても議論が行われた．モデル開発

5．アンサンブル予測の方向性，予測データの利用，運用の在り方につい気象予報（数値予報）の分野では，予測モデルを実行するときに，少しずつ異なる複数の初期値データを用意し，多数の予測計算を行い，その平均値やて考える必要がある．

6．データ・情報の集約と公開

ばらつき情報などの統計的な情報を用いて最も起こ現状は固定価格買取制度（FIT）により役所に太りやすい現象を予報する手法を近年取り入れてい陽光発電システムの仕様や導入量などの情報が集（6）る．これをアンサンブル予報とよんでいる．

まっているものの，今後住宅などで売電を目的とし北海道電力株式会社総合研究所からは今回の予測ない太陽光発電システムの利用が増える可能性があコンテストの参加者のうち，東芝，I チーム，AIST

る．太陽光の発電データや発電システムの情報の把（PV4cast）の三者のアンサンブル平均を行うこと

握と公開について，植田譲准教授（東京理科大）かでどの程度予測精度が向上するのか，追加分析も報らは，役所では把握しきれない発電システムが増え，告された．個別の予測より三社を単純なアンサンブ

その情報の一元的な集約・管理が必要であり，それル平均をして予測精度を確認すると精度が高まる結をどこが担ってすべきか，制度・ルール作りも含め果が得られたことが報告され，アンサンブル平均のて今後議論すべきであると問題提起がなされた．発有用性が確認された（図 5）．しかし，個別の予測

電予測を高精度化するためには，発電システムの情でも実際に予測結果が良い事例もあるため，アンサ報や発電データそのものも有効であるが，そのようンブル平均のみに頼らず，各モデルの予測も着目すなデータ集約のルール作りや研究機関，予測事業者る必要があることも議論された．

への公開についても議論を進める必要がある．

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また，予測精度向上に期待される未利用データがまだまだ沢山あることがフロアーからの意見として予測区間の系統運用などへの利用の議論まで進むことができなかった点がある．

出された．防災用監視カメラデータ，ドローン（無良い点としては，今回は予測データ作成側，利用人航空機），高解像度の気象衛星（極軌道衛星）デー側，政策側に関わる多様な立場の方が一堂に会してタなども IoT（Internet of Things）を介して有効利議論が行えたことから予測の可能性や課題，精度向用できないかとの議論も出た．霧の予測精度の向上

上への伸び代についての認識を共有することができに関しては，観測データとしてすでに何があるのかたことが挙げられる．また現状の課題のみならず，も質疑がなされた．気象庁では空港における霧の観将来を見据えた課題を先取りし，さらに問題を掘り測では視程計なども使われている．

下げた議論も必要であることが認識された．

これらを利用するにはプライバシーや法規制など

今後はこのような発電予測コンテストを時代やの制約をどのように乗り越え，改めてルールを整備ニーズに合わせた形で継続して実施され，現状の実しながらデータを集約，公開していくかといった作力の認識と課題抽出を進め，継続的な技術の高度化業も必要となってくる．発電データは予測精度向上に努めることが大事であろう．実際の系統運用ではにとっては実績データとして重要であるが，発電太陽光発電，風力発電が共存している環境にあるた

データは個別には売電情報，経営状況の裏返しとしめ，太陽光発電や風力発電を含めた統合評価も期待ても見て取れることから，規格化したデータの整理，される．

エリア集約したデータ管理など個別情報がわからな

本セミナーが発電予測分野における新しいオープ

いような形でのデータ公開もされると予測分野に役ン・イノベーションを起こすきっかけとしても役割立てられる可能性もある．

が果たせれば幸いである．

7．総合討論を終えて

8．謝辞

今回の予測コンテストは単なる予測技術の競争だ

北海道電力株式会社総合研究所 井上 彬氏と東けでなく，発電予測の現状の成果と技術課題を抽出

京大学生産技術研究所の隈 健一氏よりスライドのする機会としても十分な役割を果たしている．

一部を提供頂いた．ここに感謝の意を表する．

総合討論では，予測開発側だけの議論ではなく，予測を使う側からも意見が多く出た．本誌面で取り9．参考文献上げなかった他の話題としては，1km メッシュ日1 ）気象科学事典，日本気象学会編，1998.

射量プロダクトの誤差，積雪時のアルベド（反射日2 ） 大 竹 秀 明， 宇 野 史 睦， 大 関 崇， 山 田 芳 則，射）対策（プロジェクト研究で実施されたホタテを2018：最新の気象庁現業数値予報モデルの日射使ったアルベド向上），気象衛星から推定された日量予測の検証．電気学会論文誌 B，Vol．138，

射量の推定値と誤差情報，直達・散乱データセット3 ）Ohtake. H., Joao Gari da Silva Fonseca Jr, T.

向，全天日射からの傾斜面変換モデルの最新情報，

Takashima., T. Oozeki, K-I. Shimose and Y.

放射計算，発電量推定への太陽電池材料情報の考慮

Yamada, 2015: Regional and seasonalなど多様な方面からの質疑が行われた .（特定非営characteristics of global horizontal irradiance

利活動法人 太陽放射コンソーシアムから提供されforecasts obtained from the Japanるひまわり 8 号から推定された地上日射量のデータ

Meteorological Agency mesoscale model. Solar（8）セットの精度については，先行研究に報告がある．
）

Energy, 116, 83-99.
4 ）原田やよい，古林慎哉，太田行哉，海老田綾貴，

予測技術の現状のレベルと課題，課題解決に必要

守谷昌己，小野田浩克，大野木和敏，釜堀弘隆，なデータの種類や期間などについて議論することが小林ちあき，遠藤洋和，「気象庁 55 年長期再解できた．これを機会に大学・研究機関の研究者や企析（JRA-55）」， 天 気，Vol.61，No4．pp.269-

業などが予測精度向上や予測データ利活用促進のた

275.

め，オープンデータが増えることが望まれる．

pdf/2014/2014_04_0043.pdf

https://www.metsoc.jp/tenki/

総合討論の反省点としては，今回は 80 分という5 ）JRA-55：気象庁 55 年長期再解析 https://jra.

議論時間を確保したが，発電予測値の信頼度情報，kishou.go.jp/JRA-55/index_ja.html#manual1.1

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No．11，881-892.の有無，直達・散乱成分の分離手法の最近の開発動

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大竹秀明：略歴（2019 年 12 月 6 日閲覧）

大竹秀明

6 ） 気 象 庁「 ア ン サ ン ブ ル 予 報 」 https://www.
jma.go.jp/jma/kishou/know/whitep/1-3-8.html

2001 年 3 月弘前大学理学部地球科学（2019 年 12 月 6 日閲覧）科卒業．2009 年 3 月北海道大学大学

7 ）経済産業省 ニュースリリース「「ディマンド院地球環境科学研究科博士後期課程修リスポンス（ネガワット取引）ハンドブック」

了．同年 4 月気象庁気象研究所入所．

を作成しました～スマートな節電を行うための2011 年 4 月（独）産業技術総合研究所入所．現在 ,入 門 書 を 公 開 い た し ま す ～」 https://www.

主に数値予報モデルや太陽光発電予測・推定に関す

meti.go.jp/press/2016/12/20161228004

る研究に従事．博士（地球環境科学）．気象予報士．

/20161228004.html（2019 年 12 月 6 日閲覧）

防災士．

8 ）Damiani A, Irie H, Horio T, et al. Evaluation ofHimawari-8 surface downwelling solar radiation
by SKYNET observations. Atmos Meas Tech
Discuss. 2018; 11: 2501-2521.

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