報告書番号

GD25018

タイトル（和文）

日射変動に基づく天気分類の分析と太陽光発電出力推定への応用

タイトル（英文）

Analysis of a weather classification method based on solar irradiance fluctuations and its application to photovoltaic power output estimation

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

背　　景
太陽光発電（PV）出力は日射量の影響を強く受ける。このため、日射量と密接に関係する天気を適切に分類することは、快晴を含めた気象状態を把握し、PV出力の現況値推定や事前予測を行う上で重要である。しかし近年、気象庁は各地の気象台における目視観測を自動観測に切り替え、従来存在した「快晴」の天気区分が廃止され、「晴」と「曇」に簡素化されている。その結果、日射特性の違いを十分に反映した天気区分が得られにくくなっている。当所では2014年に日射特性を利用した新たな天気分類 注1）を提案した[1][2]。本分類をPV出力の推定・予測へ適用するためには、その物理的特徴を既存の観測区分との関係の中で明確にする必要がある。
目　　的
既存の天気観測との比較により既提案の天気分類の物理的な特徴を調査する。さらに、これを用いてPV出力推定の精度向上を図る。
主な成果
1. 既存の天気区分との比較による天気分類の特徴
気象庁の目視観測およびアメリカ航空宇宙局（NASA）の衛星観測 注2）による天気区分との比較により、既提案の天気分類について特徴を調査した。その結果、天気分類1は概ね快晴に相当し、天気分類2は全ての雲量 注3）で概ね均一に出現し、天気分類3と4は曇天であることが分かった（図１）。このことから、既提案の天気分類は、快晴、曇天といった雲量の違いを目視に依らず自動判定できる分類手法であることが示された。

2. 天気分類を用いたPV出力変換の精度向上
電力各社の需給運用では、回帰分析による換算係数 注4）を用いて日射量からPV出力を推定することが多い。そこで、既提案の天気分類を換算係数によるPV出力推定に導入した場合のPV出力推定誤差への影響を評価した結果、以下の知見を得た（図２）。
• 天気分類毎に最適な換算係数を設定することで、曇天に相当する天気分類3と4の誤差を半分以下に低減できることを明らかにした（図中①と②の比較）。
• 今後の建物設置型PVの普及拡大を想定し、壁面設置PVが混在する条件下で推定誤差を評価した。その結果、壁面設置PVの混在により、天気分類1および2において誤差が増加することを確認した（図中②と③の比較）。
• この対策として、換算係数を線形回帰ではなく二次式による回帰分析で求めることにより、特に天気分類2において誤差を2割程度低減できることを示した（図２③と④の比較）。
注1）日射量を表す一つの指標である晴天指数の出現頻度分布が4つの正規分布からなることを明らかにし、天気をそれぞれの正規分布の4つに分類した（図1）。
注2）NASA（アメリカ航空宇宙局、National Aeronautics and Space Administration）は、地球観測衛星TerraとAquaに搭載した観測機器とNASA開発の推定法より、雲の有無を4区分で推定している。
注3）空全体に占める雲の割合を0から10まで比例区分して示したもの。0には若干雲がある0+、10には若干の雲がない10-がある。気象庁は目視観測の終了に合わせて雲量の観測を終了している。
注4）水平面日射量を説明変数、PV出力を目的変数とする回帰分析などによる係数を用いて、水平面日射量からPV出力を経験的に推定する方法。
関連報告書：
[1]Q13005「太陽光発電出力把握の実運用に向けた基礎分析－日射変動からの天気分類の提案と日照時間による日射量推定の分析－」（2014.03）
[2]Q15008「太陽電池モジュールの屋外評価法の開発－太陽電池評価に適した天気の自動判定と屋外評価への適用－」（2016.03）

概要 （英文）

We have analyzed the characteristics of a previously proposed weather classification method based on solar irradiances and examined the effect of applying it to PV output predictions. Comparison with weather classifications based on long-term visual observations by the Japan Meteorological Agency and satellite observations by NASA suggested that the proposed weather classification is an automatic judgment that does not rely on visual observations, and can distinguish cloud cover conditions, including clear skies. In the supply and demand operations of electric power companies, PV output is often estimated using conversion factors obtained from regression analysis. Therefore, we calculated the accuracy of PV output estimation using conversion factors for each weather classification. By setting the optimal conversion coefficients for each weather condition, the accuracy of PV output estimation was improved.

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