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ありさとどろき
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1 5 1 5 / Atmosphere and Ocean research Institute, The University of Tokyo Research and Information Center (TRIC)/ School of Information Science & Technology, Tokai University Center for Environmental Remote Sensing (CEReS), Chiba University takenaka@aori.u-tokyo.ac.jp 1. (Intergovernmental Panel on Climate Change: IPCC) (Special Report on Renewable Energy Sources and Climate Change Mitigation: SRREN) % 8 6 CO 2 SRREN GW GW PV (renewable energy), (radiation budget), (atmospheric radiation), (IPCC), (SRREN), (satellite observation). JL 0001/14/ C 2014 SICE 102 GW (Home Energy Management System: HEMS Building Energy Management System: BEMS) 2. () (Radiation budget) (Energy budget) 1)

2 (IPCC) 2013 IPCC 2) (International Geophysical Year: IGY) (Baseline Surface Radiation Network: BSRN) BSRN (World Climate Research Programme: WCRP) (Global Energy and Water Cycle Experiment: GEWEX) 1990 () () 1994 BSRN 2010 BSRN SKYNET 3) SKYNET 3 (1) (2) 1 0 (3) 4), 5) RSTAR 1 3. / (JMA MesoScale Model: MSM) 1 6)

3 2 1 RSTAR 7) 8) 9) CAPCOM (Comprehensive Analysis Program for Cloud Optical Measurement: CAPCOM) ADEOS-II / GLI (Advanced Earth Observing Satellite -II/Global Imager) 2 36,000 km 10) LUT LUT /

図 3 静止衛星 5 機による日射解析例静止軌道上に位置する 5 機の衛星を利用することで任意地点の時々刻々と変化する日射量を得ることができる図 4 任意時刻における日射量の空間分布の例

上段より全天日射量直達日射量散乱日射量による解析手法は物理過程をもたない回帰モデルに用いられているがここでは放射伝達コード RSTAR を高精度に近似する学習アルゴリズムを開発することで物理過程を放

高速に計算することを可能としたこのソルバの高速性により EXAM SYSTEM は衛星観測に合わせた準リアルタイム解析を実現しているまたこの手法を複数の静止衛星に適用することで全球のエネルギー状態を得ることができる

静止衛星による発電量モニタリング現況把握技術に関連して気候学的アプローチにより全球規模で日射量の推定が可能となることを前章で示した図 5 衛星推定日射量と傾斜面日射計および PV 発電量の対応傾斜面日射計青 PV

全天日射量推定値が太陽光発電出力の現況把握に有効性タも同時に得られるおのおのは 10 kw の発電システムとをもつかどうか調査した衛星推定日射量は実利用を視野なっている 10 地点のうち発電量データが正常に記録さ

4 図 3 静止衛星 5 機による日射解析例静止軌道上に位置する 5 機の衛星を利用することで任意地点の時々刻々と変化する日射量を得ることができる図 4 任意時刻における日射量の空間分布の例らの問題を克服するためにニューラルネットによる放射計算ソルバの開発も行われた11) 一般的にニューラルネット地球に到達した太陽放射が大気を通過して地表に到達するときその分布を衛星観測データに基づく解析から得ることができる上段より全天日射量直達日射量散乱日射量による解析手法は物理過程をもたない回帰モデルに用いられているがここでは放射伝達コード RSTAR を高精度に近似する学習アルゴリズムを開発することで物理過程を放射伝達モデルで保持し実際の計算をニューラルネットのソルバで実行する手法を用いている放射伝達計算の関数近似によって作成されたソルバは高速に作動する放射計算ソルバとして振る舞うこれにより太陽放射の波長域を高速に計算することを可能としたこのソルバの高速性により EXAM SYSTEM は衛星観測に合わせた準リアルタイム解析を実現しているまたこの手法を複数の静止衛星に適用することで全球のエネルギー状態を得ることができる図 3 図 4 4. 静止衛星による発電量モニタリング現況把握技術に関連して気候学的アプローチにより全球規模で日射量の推定が可能となることを前章で示した図 5 衛星推定日射量と傾斜面日射計および PV 発電量の対応傾斜面日射計青 PV 発電量緑衛星推定日射量は 4km 解像度 1 時間間隔を使用ここでは衛星推定全天日射量を用いた太陽光発電出力把握について一例を示す第一段階として衛星データに基づく行に日射計が設置されており斜面に対する日射量のデー全天日射量推定値が太陽光発電出力の現況把握に有効性タも同時に得られるおのおのは 10 kw の発電システムとをもつかどうか調査した衛星推定日射量は実利用を視野なっている 10 地点のうち発電量データが正常に記録さに入れて準リアルタイム解析システムによる出力をそのまれているものは 6 地点であったさらに衛星推定日射量とま利用している発電量は千葉県市川市の協力により市でパネル傾斜面日射計および発電量の比較から 2 地点の発運用されている 10 地点の太陽光発電システムの発電量デー電システムになんらかのトラブルが発生している可能性がタが提供されたそれぞれの発電システムはパネル面に平指摘されたため残り 4 地点のデータを使用したここで計測と制御第 53 巻第 1 号 2014 年 1 月号 27

図 6 図 5 に対応する日中平均値日の出から日没までを平均して 1 日の代表値としてプロットしている図 8 PV 発電量マッピングの例 2 種類のパネルとパワーコンディショナを仮定し 4 種類のサンプルを作成した

システム記録値緑オレンジのプロットは両者の比率を示す上段は PV システムの発電効率を考慮しない推定中段および下段は PV システムの発電効率変化を考慮した推定 5

地点は市街地に点在しており実際に一般の都市環境の中したい図 5 に対応する日中平均値を図 6 に示す瞬間値で運用されているためデータは実践的なものであるしでは分散が大きいが日平均値では全体の傾向が明らかと

5 図 6 図 5 に対応する日中平均値日の出から日没までを平均して 1 日の代表値としてプロットしている図 8 PV 発電量マッピングの例 2 種類のパネルとパワーコンディショナを仮定し 4 種類のサンプルを作成した TC は太陽光パネルの温度係数であり PC はパワーコンディショナ図 7 PV システム発電出力日積算値の変換効率を示す発電量は 1 kw の PV システムに正規化されている衛星推定値青地上 PV システム記録値緑オレンジのプロットは両者の比率を示す上段は PV システムの発電効率を考慮しない推定中段および下段は PV システムの発電効率変化を考慮した推定 5 に傾斜面日射計および発電量と衛星推定日射量の関係を示す傾斜面日射計および発電量ともに気象学的な大気放は 2 地点の例を示すパネルの傾斜角は約 7 度である各射量のみで観測値が決まっているわけではないことに注意地点は市街地に点在しており実際に一般の都市環境の中したい図 5 に対応する日中平均値を図 6 に示す瞬間値で運用されているためデータは実践的なものであるしでは分散が大きいが日平均値では全体の傾向が明らかとたがって斜面日射計も気象観測を目的とした日射計とは本なっている傾斜面日射計と衛星推定日射量は良い相関を質的に異なり建物などの遮蔽物の影響も確認される図示しているが発電量と衛星推定日射量は傾きに差が見ら 28 計測と制御第 53 巻第1号 2014 年 1 月号

0.5[%/K] PV 7 20% PV 2 4 8 PV PV 5. 2013 12 4 1 R.T. Wetherald and S. Manabe: Cloud feedback processes in a general circulation model, J. Atmos. Sci., 45 8, 1397/1415 (1988) 2 Y. Tsushima and S.

Higurashi, S. Fukuda, N. Kikuchi, T. Nakajima, I. Sano, and R.

6 0.5[%/K] PV 7 20% PV PV PV R.T. Wetherald and S. Manabe: Cloud feedback processes in a general circulation model, J. Atmos. Sci., 45 8, 1397/1415 (1988) 2 Y. Tsushima and S. Manabe: Influence of cloud feedback on annual variation of global mean surface temperature, J. Geophys. Res., 106 D19, 22, 635/646 (2001) 3 T. Takamura, H. Takenaka, Y. Cui, T. Y. Nakajima, A. Higurashi, S. Fukuda, N. Kikuchi, T. Nakajima, I. Sano, and R. Pinker: Construction of aerosol and cloud validation system based on SKYNET observations and estimation of radiation budget using the ADEOS II/GLI data., Journal of Remote Sensing Society of Japan, 29, 40/53 (2009) 4 T. Nakajima and M. Tanaka: Matrix formulations for the transfer of solar radiation in a plane-parallel scattering atmosphere, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer, 35, 13/21 (1986) 5 T. Nakajima and M. Tanaka: Algorithms for radiative intensity calculations in moderately thick atmospheres using a truncation approximation, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer, 40, 51/69 (1988) 6 H. Ohtake, K-I. Shimose, Fonseca Jr., T. Takashima, T. Oozeki, and Y. Yamada : Accuracy of the solar irradiance forecasts of the Japan Meteorological Agency mesoscale model for the Kanto region, Japan, Solar Energy (in press) (2012) 7 R. Perez, S. Kivalov, J. Schlemmer, K. Hemker, Jr., D. Renne, and T.E. Hoff : Validation of short and medium term operational solar radiation forecasts in the US, Solar Energy., doi: / J. SOLENER (2010) 8 T.Y. Nakajima and T. Nakajima: Wide-area determination of cloud microphysical properties from NOAA AVHRR measurements for FIRE and ASTEX regions, J. Atmos. Sci., 52, 4043/4059 (1995) 9 K. Kawamoto, T. Nakajima, and T.Y. Nakajima: A global determination of cloud microphysics with AVHRR remote sensing, J. Climate, 14, 2054/2068 (2001) 10 H. Takenaka, T.Y. Nakajima, I. Okada, J.R. Dim, and T. Takamura: Cloud optical thickness estimation from GMS- 5/SVISSR, Journal of the Remote Sensing Society of Japan, 29, 392/397 (2009) 11 H. Takenaka, T.Y. Nakajima, A. Higurashi, A. Higuchi, T. Takamura, R.T. Pinker, and T. Nakajima: Estimation of Solar radiation using a Neural Network based on Radiative Transfer, J. Geophys. Res., doi: /2009jd (2011) 2003 CEReS SKYNET JST/CREST/EMS

7 (CEReS) ( ) NASA

3 () CAPCOM 1), 2) REAP 3) RSTAR 4), 5) RSTAR 6) 8 (EXAM SYSTEM) (4x4km) 2.5 (1x1km) (W/m 2 ) NICAM-SPRINTARS NICAM ( ) 7) SPRINTARS 8) NI

3 () CAPCOM 1), 2) REAP 3) RSTAR 4), 5) RSTAR 6) 8 (EXAM SYSTEM) (4x4km) 2.5 (1x1km) (W/m 2 ) NICAM-SPRINTARS NICAM ( ) 7) SPRINTARS 8) NI Pradeep KHATRI 2-28-4 2-1-1 1-33 2-1 4-6-1 3-3-6 TRIC, Tokai University, 2-28-4 Tomigaya, Shibuya-ku, Tokyo, Japan EORC, JAXA, 2-1-1, Sengen, Tsukuba, Ibaraki, Japan CEReS, Chiba University, 1-33 Yayoi,