財団法人 電力中央研究所

電力中央研究所 研究報告書(電力中央研究所報告)
[CRIEPI Research Report]

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研究報告書 詳細情報
[Detailed Information]

報告書番号 [Report Number]
C20008
タイトル
太陽光発電出力確率予測 −中国エリアにおける予測事例とその検証−
[Title]
Probabilistic Prediction for Photovoltaic Generation - Experimental Prediction in the Chugoku Area and Its Verification -
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)の導入拡大が進んでいる中,電力需給バランスの調整には,PV出力予測の活用が不可欠になっている.当所では,数値気象モデルを用いた日射量予測を検討してきた.予測情報の実用性を更に高めるためには,予測精度の向上に加え,予測の不確実性も考慮することが求められる.
目  的
不確実性を考慮した日射量からPV出力への変換法を提案し,翌日までのPV出力確率予測手法を開発する.中国エリアを対象にPV出力予測値の精度を検証し,予測値の確率密度分布の妥当性を確認する.
主な成果
1. PV出力確率予測手法の開発
(1)日射量からPV出力への変換法
予測した日射量からPV出力を求めるには,事前に変換法を構築する必要がある.そこで,気象庁メソ数値予報モデル(MSM)による日射量予測と,対象エリアにおけるPV出力実測値との対応関係より,日射量からPV出力を推定する変換テーブルを作成した.これにより,数値予報モデルの不完全性に起因する日射量予測の誤差や出力変換過程に生じる不確実性を考慮した変換が可能となる.
(2)PV出力確率予測
 開発手法では,気象庁メソアンサンブル数値予報モデル(MEPS)による複数の予測日射量に,変換テーブルで考慮される不確実性を付加して確率予測を行う.そして,日々行う予測では,従来型の決定論的な予測(単独予測)に加え,確率予測の中央値及び50%,90%信頼区間も予測情報として算出する.この信頼区間の幅は,気圧配置や天候に応じて動的に変化する.
2. PV出力予測の検証
年間を通した検証の結果,確率予測の中央値は単独予測と比較して予測精度が高く,予測時間が延びる程この傾向は明瞭になることが分かった.確率予測の検証では,実測値が各階級に収まる確率はほぼ一定であり,予測の確率密度分布は妥当であることを確認した.
今後の展開
PV出力確率予測の精度の向上のため,積雪の影響によるPV出力低下の考慮など,予測手法の更なる高度化を図る.
[Abstract]
Renewable energy such as photovoltaic generation becomes widespread in the world. Since the renewable energy has character of volatility due in part to time evolution of weather system, prediction of the power generations is one of the most cost-effective and easily implemented tools. Despite the recent increase in the accuracy of numerical weather prediction models, there is a limitation to reduce the prediction error. The limitation can be addressed through the use of probabilistic prediction. Herein, we present a probabilistic photovoltaic prediction method based on a numerical weather prediction model, using a power conversion table empirically estimated from the relationship between area-averaged solar radiation and area-integrated photovoltaic generation to project photovoltaic power while accounting for the inherent uncertainty associated with the conversion table. The established probabilistic prediction method exhibits high statistical consistency and reliably captures the confidence interval of photovoltaic power variability.
報告書年度 [Report's Fiscal Year]
2020
発行年月 [Issued Year / Month]
2021/03
報告者 [Author]

担当

氏名

所属

野原 大輔

環境科学研究所 大気・海洋環境領域

菅野 湧貴

環境科学研究所 大気・海洋環境領域

キーワード [Keywords]
和文 英文
太陽光発電 Photovoltaic
アンサンブル予測 Ensemble Prediction
確率予測 Probabilistic Prediction
信頼区間 Confidence Interval
太陽光発電出力変換 Photovoltaic Power Conversion
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