Microsoft PowerPoint - 大関.ppt
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- あゆみ ひめい
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1 太 陽 光 発 電 システムの 発 電 量 予 測 に 関 する 研 究 Output energy forecasting for photovoltaic systems 評 価 システムチーム 大 関 崇 Takashi OOZEKI
2 はじめに ;Introduction PVの 大 量 導 入 時 において, 電 力 系 統 全 体 で, 需 要 電 力 量 を 発 電 電 力 量 を 上 回 る 可 能 性 が 高 い 翌 日 の 発 電 量 を 予 測 することが 重 要 となる 翌 日 の 気 象 予 報 発 電 が 需 要 を 上 回 る 課 題 への4つの 対 策 技 術 2 需 要 シフト (デマンドレスポンス 電 力 需 要 出 典 :JMA 天 気 予 報 発 電 量 1 発 電 量 予 測 4 太 陽 光 抑 制 3 発 電 シフト ( 蓄 電 ) 太 陽 光 1 日 ベース 電 源 Fig. important technologies to energy management with large amounts of PV systems in energy systems
3 発 電 量 予 測 手 法 ; Energy forecasting method 予 測 手 法 直 接 予 測 間 接 予 測 直 接 発 電 量 予 測 No 日 射 量 / 気 温 予 測 Yes 発 電 量 予 測 実 際 の 太 陽 光 発 電 の 出 力 で 検 証 が 少 なく,ほとんどが 日 射 量 での 検 討 手 法 としては, 直 接 でも 間 接 でも 利 用 可 能 なものが 多 い 発 電 量 推 定 予 測 発 電 量 利 用 データ 天 気 予 報 利 用 Grid point Value(GPV ) 利 用 気 象 数 値 シミュレーション 利 用 衛 星 画 像 利 用 地 点 実 測 データ 直 接 利 用 - 前 日 予 測 は 難 しい 当 日 補 正, 短 時 間 補 正 汎 用 的 精 度? 利 用 手 法 回 帰 式 ソフトコンピューティング ニューラルネットワーク(ANN) サポートベクターマシン(SVM) カルマンフィルタ 遺 伝 的 アルゴリズム 画 像 処 理
4 本 研 究 の 目 的 ; Purpose of study 従 来 の 研 究 は, 手 法 の 検 討 はあるが, 単 地 点 での 予 測 がメイン 24 時 間 先 の 時 間 値 ; 広 域 エリア( 電 力 管 内 程 度 )での 予 測 手 法 の 開 発 を 目 的 とする 広 域 での 予 測 誤 差 の 見 極 め 天 気 予 報 モデルを 基 本 とし,エリア 拡 大 効 果 を 検 証 現 状 の 発 電 量 予 測 手 法 各 種 手 法 が 検 討 されている: 明 確 な 差 はない (24 時 間 先 の 時 間 値 予 測 :RMSE 約 0.1kWh/m 2 ) ピンポイントの 予 測 のみ: 広 域 予 測 が 重 要 地 域 EM, 電 力 会 社 管 内 HEMS, BEMS 1 気 象 数 値 シミュレーション 出 典 :JWA Ex. JWA, 岐 阜 大 NEDO 稚 内 物 理 モデル 回 帰 式 気 象 庁 モデル 2GPV Ex. 琉 球 大, 同 志 社 ANN 回 帰 式 日 射 量 発 電 量 予 測 出 典 :JMA ANN カルマンフィルタ 3 天 気 予 報 Ex. AIST,TUAT,NTT ANN 回 帰 式 出 典 :JMA ANN:ニューラルネットワーク 出 典 : 天 気 予 報 : 中 川 (1998), 工 藤 (2007), 嶋 田 (2007), 村 田 (2006), 内 田 (2010) GPV: 與 那 (2008), 片 岡 (2009), 産 総 研 (2006), 山 岸 (2010) 数 値 気 象 シミュレーション: 山 口 (2009), 橋 本 (2009), 小 池 (2010),Remund(2008), Lorenz (2008) 地 点 データ 利 用 : 若 尾 (2009), 宮 本 (2009), 飯 嶋 (2009) 画 像 処 理 : 山 本 (1999), 高 橋 (2003), 小 倉 (2009)
5 天 気 予 報 の 情 報 ( 時 系 列 予 報 ); Weather information 天 気 3 時 間 ごとの 一 次 細 分 区 域 内 の 卓 越 する 天 気 を 晴 曇 雨 雪 のいずれかで 表 現 風 向 風 速 3 時 間 ごとの 一 次 細 分 区 域 内 の 代 表 的 な 風 向 を 北 北 東 東 南 東 南 南 西 西 北 西 の8 方 位 または 風 向 なし で 風 速 を 0~2m/s 3~5m/s 6~9m/s 10m/s 以 上 の4 段 階 で 表 現 気 温 一 次 細 分 区 域 内 の 特 定 地 点 における3 時 間 ごとの 気 温 を1 単 位 で 表 現 湿 度 相 対 湿 度 0~100% 日 本 気 象 協 会 などが 提 供 出 典 : 気 象 庁 日 本 気 象 協 会 SYNFOS ウェザーニュース ユーザの 情 報 を 利 用 その 他 : 予 報 業 務 の 許 可 事 業 者
6 天 気 予 報 の 情 報 ; Weather information 天 気 予 報 利 用 可 能 データ 天 気, 気 温, 風 速, 風 向, 湿 度 ( 予 報 種 類 により) 天 気 予 報 の 予 測 傾 向 天 気 :70~50% 程 度 の 的 中 率 晴 天 雨 天, 雨 天 晴 天 の 確 率 は 低 い 湿 度 は,バイアス 誤 差 あり バイアス 誤 差 補 正 後 は, 誤 差 標 準 偏 差 約 12%( 絶 対 値 ) 気 温 の 予 報 精 度 は 良 い 誤 差 標 準 偏 差 は, 約 2 80% 70% 60% ] [% 50% te ra n40% tio ic d30% re P 20% 10% 0% Forecasting Fine Forecasting cloud Forecasting Rain Fine Cloud rain 図 予 報 A, 福 岡 (2009 年 3~10 月 ) Fig. An example of Prediction rate of Weather Forecasting (Fukuoka, 2009/3-2009/10)
7 基 本 モデル; Fundamental model 疑 似 晴 天 指 数 を 天 気 予 報 関 連 のパラメータを 利 用 して 予 測 するモデル Y P Y P A Y Y Ag g K K Y A Y Ag _ th og K K T TA K K 快 晴 日 相 当 の 日 射 量 / 発 電 量 の 推 定 により 規 格 化 パラメータ 同 定 用 のデータ 増 加 傾 斜 面 や 季 節 時 間 変 動 を 考 慮 して, 大 気 外 日 射 で 除 す 晴 天 指 数 でなく, 推 定 日 射 量 で 除 す Y P : 等 価 システム 稼 働 時 間 [kwh/kw] A : 傾 斜 面 変 換 係 数 [-] Y g : 等 価 水 平 面 日 照 時 間 [kwh/m 2 /kw/m 2 ] K :システム 出 力 係 数 [-] Y og : 大 気 外 水 平 面 日 照 時 間 [kwh/m 2 /kw/m 2 ] K T : 晴 天 指 数 [-] Y Ag : 等 価 傾 斜 面 日 照 時 間 [kwh/m 2 /kw/m 2 Y Ag_th : 擬 似 快 晴 傾 斜 面 日 照 時 間 [kwh/m 2 /kw/m 2 ] K TA : 擬 似 晴 天 指 数 [-] K :システム 出 力 係 数 [-]
8 基 本 モデル cont. ; Fundamental model cont. 有 効 パラメータの 決 定 3 説 明 変 数 として, 単 純 多 重 回 帰 ( 求 めるのは, 疑 似 晴 天 指 数 ) 月 ごとにStep-wise( 変 数 増 減 条 件 :P 値 :0.250) 優 位 な 変 数 は, 天 気 および 湿 度 であった 月 によっては, 気 温 も 含 まれる K TA = a + b X w + c X h + d X t X w X h X t :Weather information (3 levels) : Humidity : Ambient temperature a, b, c, d : Parameter coefficient P value 表 月 ごとのStep-wiseによる 変 数 (Parameter chosen by step-wise method Month intercept coefficient Weather (3 levels) Humidity Temperature Weather (3 levels) 1.3E E E E E E E E E E E E-31 Humidity 2.5E E E E E E E E E E E E-10 Temperature 5.5E E E E E E E E E E E E-02 小 さい p 値 をもつ 場 合 (すなわち モデルに 加 えられた 場 合 にゼロ 係 数 をもつ 可 能 性 がない 場 合 ) 大 きい p 値 をもつ 場 合 (すなわち 係 数 ゼロをもつという 仮 説 は 棄 却 されない 場 合 )
9 予 測 誤 差 の 確 認 方 法 ; Evaluation method for forecasting error 実 際 の 天 気 予 報 データではなく, 模 擬 的 な 誤 差 を 発 生 天 気 晴 天 雨 天, 雨 天 晴 天 は 無 し 曇 天 は, 晴 天 / 雨 天 が 同 程 度 的 中 率 をパラメータにしてデータセットを 用 意 し, Mersenne Twisterによるランダムにより 選 択 湿 度 標 準 偏 差 をパラメータに, 誤 差 が 正 規 分 布 の 従 うとして, 標 準 正 規 分 布 で 一 定 のサンプリ ングおよび 母 数 を 割 り 振 り, 標 準 偏 差 を 変 化 させることで, 該 当 区 間 の 母 数 を 発 生 させる そのデータセットから, Mersenne Twisterによるランダムにより 選 択 データは,2006/1~2006/12の 東 京 都 のデータを 利 用 Simulated forecasting error 晴 天 晴 天 曇 天 Weather information data error Humidily data Xh + error
10 予 測 誤 差 の 確 認 ( 基 本 モデル) ; Evaluation for forecasting error (basic) 図 2006 年 東 京 予 測 誤 差 ( 実 測 天 気, 湿 度 ) Fig. An example of forecasting result by using measured data (Tokyo, 2006/1-2006/12) 図 2006 年 東 京 予 測 誤 差 ( 模 擬 天 気 : 的 中 70%, 湿 度 : 誤 差 標 準 偏 差 10%) Fig. An example of forecasting result by using simulated forecasting data, Weather; 70% and humidity; 10%. (Tokyo, 2006/1-2006/12)
11 入 力 データを 増 やす 3 時 間 前 後 の 天 気 を 入 力 に 加 える 基 本 モデルより 標 準 偏 差 約 0.1% 改 善 太 陽 光 発 電 研 究 センター 予 測 誤 差 低 減 効 果 ( 前 後 時 間 データ) ; Evaluation for forecasting error 図 前 後 天 気 情 報 無 し( 実 測 天 気 利 用 ) Fig. Basic model using measured weather data 図 前 後 天 気 情 報 有 ( 実 測 天 気 利 用 ) Fig. Model using time series information 表 Step-wiseにより 選 択 されたパラメータ: Selected parameter by step-wise method Month Intercept humidity Weather forecasting on time Weather forecasting (3hours ahead) Weather forecasting (3hours backward)
12 予 測 誤 差 低 減 効 果 ( 周 囲 データ 利 用 ); Evaluation for forecasting error 周 囲 データの 利 用 情 報 を 増 やすために, 周 囲 の 天 気 データを 利 用 相 関 の 高 い, 甲 府 前 橋 は 選 択 される 頻 度 が 低 いが, 利 用 した 基 本 モデルより 標 準 偏 差 約 0.5% 改 善 ただし, 今 回 実 際 天 気 を 利 用 のため, 天 気 予 報 の 地 点 ごとの 独 立 性 の 確 認 などが 必 要 図 周 囲 天 気 予 報 データなし( 東 京, 実 測 天 気 利 用 ) Fig. Basic model using measured weather data 図 周 囲 天 気 予 報 情 報 有 ( 東 京, 実 測 天 気 利 用 ) Fig. Model using areal information
13 予 測 誤 差 低 減 効 果 ( 広 域 エリアによる 誤 差 のならし 効 果 ); Evaluation for forecasting error (Large area) 地 域 によるならし 効 果 曇 天 による 誤 差 が 大 きいため, 曇 天 は 広 い 範 囲 でみるとならされる 可 能 性 が 高 い 複 数 サイト 合 計 出 力 での 誤 差 低 減 効 果 : 単 地 点 より,RMSEを 半 減 図 単 地 点 の 予 測 誤 差 ( 東 京, 実 測 天 気 利 用 ) Fig. Basic model using measured weather data 図 広 域 エリアの 予 測 誤 差 ( 実 測 天 気 利 用 ) Fig. An example of forecasting result in a large area
14 広 域 エリアによる 誤 差 のならし 効 果 cont. Evaluation for forecasting error (Large area) cont. 2 地 点 間 の 予 測 誤 差 の 無 相 関 性 アンサンブル 合 計 とできる 実 際 の 平 均 値 データの 確 認 地 点 数 と 飽 和 特 性,1/ Nとの 関 係 Tokyo 東 京 周 辺 気 象 庁 (21 組, 天 気 予 報 + 全 天 日 射 あり) Point A Point B Dictance[km] Point A Point B Dictance[km] Tokyo Maebashi 101 Choshi Kofu 209 Tokyo Choshi 99 Choshi Omaezaki 272 Tokyo Kofu 109 Choshi Sendai 280 Tokyo Omaezaki 186 Choshi Niigata 290 Tokyo Sendai 303 Kofu Omaezaki 122 Tokyo Niigata 255 Kofu Sendai 356 maebashi Choshi 178 Kofu Niigata 253 maebashi Kofu 94 maezaki Sendai 472 maebashi Omaezaki 214 maezaki Niigata 375 maebashi Sendai 263 Sendai Niigata 167 maebashi Niigata 点 間 が 近 い 気 象 庁 (5 組, 天 気 予 報 + 全 天 日 射 あり) Point A Point B Dictance[km] Rumoi Asahikawa 62 Maizuru Osaka 87 Shimonoseki Fukuoka 65 Hiroshima Matsuyama 68 Nagasaki Kumamoto 79
15 広 域 エリアによる 誤 差 のならし 効 果 cont. Evaluation for forecasting error (Large area) cont. 予 測 誤 差 に 相 関 性 がない ただし,データは 実 測 天 気 のため, 天 気 予 報 の 的 中 率 のならし 効 果 は 含 まない 図 地 点 間 の 予 測 誤 差 の 相 関 ( 横 軸 : 東 京 ) Fig. Coefficient of forecasting error
16 広 域 エリアによる 誤 差 のならし 効 果 (2 点 間 距 離 と 誤 差 低 減 ) Forecasting error in Large area 2 点 間 の 距 離 に 従 い, 瞬 時 誤 差 は 無 相 関 に 近 づく 合 計 は,ランダム 誤 差 のアンサンブル 合 計 と 扱 える 可 能 性 を 示 す ( 独 立 性 の 考 え 方 は 今 後 検 討 ) f o n tio la re c o f n t o ie fic e o C r[-] ro 0.6 e g 0.5 c a s tin 0.4 re fo y= e *x Distance between two points[km] 図 2 点 間 距 離 と 予 測 誤 差 の 相 関 係 数 Fig. Coefficient of correlation of forecasting error 太 陽 光 発 電 研 究 センター
17 0.08 太 陽 光 発 電 研 究 センター 広 域 エリアによる 誤 差 のならし 効 果 (2 点 間 の 距 離 と 誤 差 ) cont. Forecasting error in Large area cont. 地 点 数 との 関 係 について 地 点 間 のデータが 無 相 関 であれば, 単 地 点 の 標 準 偏 差 の1/ N( 地 点 数 :N)となることが 予 想 される 1/ Nより 先 に 飽 和 特 性 個 別 誤 差 は 正 規 分 布 でない, 等 分 散 性 を 有 さない, 距 離 と の 関 係 が 分 離 できてない 等 今 後 の 検 討 課 題 f o n tio ia e v d r a d n ta S 0.07 ] 2 /m h 0.06 W [k 0.05 r e r o 0.04 g stin 0.03 c a a 0.02 r e d fo Y= 0.073*e *x Total data points Forecasting error 1/vN Approximation 東 京 周 辺 気 象 庁 ( 天 気 予 報 + 全 天 日 射 あり) 全 組 み 合 わせ 図 地 点 数 と 予 測 誤 差 の 関 係 Fig. Number of point and forecasting error
18 まとめ; Conclusions 太 陽 光 発 電 の 大 量 導 入 に 必 要 な 発 電 量 予 測 技 術 について 検 討 を 行 った 予 測 誤 差 の 見 通 しを 示 し, 特 に 広 域 エリアによる 予 測 誤 差 低 減 効 果 を 示 した 表 誤 差 ならし 効 果 による 予 測 誤 差 の 見 通 し( 実 測 天 気 利 用 ) Table. Summary of forecasting results Absolute error[kwh/m 2 ]; (Measure-Forecast) Error rate; (Measure-Forecast)/Measure) Normalized by average(tokyo); (Measure-Forecast)/Ave. of daily irradiation) Normalized by maximum(tokyo); (Measure-Forecast)/Max. of daily irradiation) Point Areal Hourly Daily 44% 18% 23% 14% 9% 6% 参 考 :2006 年 各 地 点 の 日 量 の 日 射 量 [kwh/m 2 ] Reference: daily irradiation in Japan Tokyo Maebashi Choshi Kofu Omaezaki Sendai Niigata Max Ave Stdev
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