報告書番号

SS24001

タイトル（和文）

離島を対象とした日射量予測・解析システムSoRaFASの改良とPV出力推定手法の導入

タイトル（英文）

Improvement of the Solar Radiation Forecasting and Analysis System (SoRaFAS) for isolated islands and implementation of PV output estimation method

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（以後、PV）の発電出力の変動は、太陽高度や日々の天気の変化に依存する。この特徴により、電力を安定に供給する上で支障をきたす場合がある。
電力系統が独立している離島は、エリアが狭く、電力融通ができないため、その影響を強く受ける。この対策として、前日・前々日のPV出力予測が日々の需給運用に用いられるが、その精度は不十分であり、当日予測の活用が必要になる。当所では、当日の現況と数時間先までの予測を目的とした日射量予測・解析システムSoRaFASを開発しているが、雲域の移動予測には単一ベクトルを用いており、離島を対象としたローカルな予測には不十分である。加えて、日射量だけでなくPV出力予測も求められている。

目　　的
離島でのPV出力予測に対応するために、SoRaFASにローカルな雲域の移動に対応できるように改良した予測手法とPV出力推定手法を追加する。

主な成果
1.雲域の移動予測手法の改良
従来手法に対して、回転などを含むローカルな移動も捕捉可能な雲域の時間変化をベクトル分布で予測する手法を提案した。提案手法をSoRaFASに組み込み、九州電力送配電株式会社新壱岐発電所と計算領域内に位置する気象庁気象官署地点での日射量観測値を用いて予測誤差を評価した。その結果、提案手法において発電所と気象官署ともに二乗平均平方根誤差（RMSE）が小さいことを確認した。

2. PV出力推定手法との連携
太陽光発電設備のPVパネルの過積載とパワーコンディショナ単位の台数制御を考慮し、設備単位でPV出力を推定する手法[2]を開発した。推定手法をSoRaFASに組み込み、壱岐島にある発電出力500kW以上の3つの太陽光発電設備の合計値を用いて評価した。その結果、出力制御時の挙動を含めてPV出力の時系列の変動傾向を良好に予測することを確認した。また、予測開始時刻9時30分の制御ありの条件は全予測経過時間のRMSE平均と太陽光発電設備の合計出力の比が9%になること、制御ありと制御なしのRMSE平均の比が1/3になることを確認した。

今後の展開
離島での日々の運用支援を目的として、発電計画とSoRaFASによるリアルタイムPV出力予測情報を組み合わせたWebシステムを構築する。

概要 （英文）

In this study, new cloud-velocity vector and PV output estimation methods were implemented of the Solar Radiation Forecasting and Analysis System (SoRaFAS). This system was applied to and evaluated at the solar irradiance observation sites in the calculation domain and the three PV plants on Iki Island, Nagasaki Prefecture in Japan.
First, we compared the previous single-velocity vector method and the new vector distribution method in their ability to predict cloud motions in satellite cloud images. The vector distribution method analyzed rotation, convergence, and divergence well. The results showed that the root mean square error (RMSE)-determined accuracies at the Shin-Iki internal combustion power station and Japan Meteorological Agency observation sites were higher than those of conventional methods and confirmed. Second, the PV output estimation method and the method of considering curtailment information of the PV plants were added to SoRaFAS, and it was applied to three over 500 kW PV plants on Iki island. The results showed that SoRaFAS predicted the temporal variability of PV output under curtailment conditions well. The start time condition was at 9:30 AM, and the average RMSE for all lead times from the start time to 6 hours was 9% of the total PV output of the three plants. Additionally, the ratio of RMSE between the with and without output curtailment conditions was one-third.

報告者

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