目的

再生可能エネルギー発電量を正確に予測することで，安定した需給運用の実現に貢献しています。

• 広く普及している太陽光発電のほか，導入が加速している風力発電の予測に対応しています。
• 発電量実績データの取得有無により，物理モデル（取得困難な場合）と統計・機械学習モデル（取得可能な場合）を使い分けます。
• 再生可能エネルギー発電所の予測には，当該地点の気象のみならず，周辺地域の気象の変化を捉えたモデリングが必要であり，取り扱う気象データ量が膨大になります。当研究所は長年培った需給運用知見，データサイエンスの知見を活用して，大規模気象データを効率的に処理することで，高精度な再生可能エネルギー発電量予測モデルを実現しています。

※電気学会技術報告第1329号 図6.6（NEDO事業「太陽光発電出力予測技術開発実証事業」で開発したモデル）
※小田嶋淳ら，”拡張ランベルト・ベール則による太陽光発電量推定手法の開発”，電気学会B部門誌，2020

出所）国土地理院標高タイル（基盤地図情報数値標高モデル）, https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/hillshademap/{z}/{x}/{y}.png, 2023年10月16日取得より作成
※本図はNEDO「再生可能エネルギーの大量導入に向けた次世代電力ネットワーク安定化技術開発　日本版コネクト＆マネージを 実現する制御システムの開発」報告書　図4-70より抜粋

作成したアルゴリズムは，当社中央給電指令所・小売部門にて，日々の需給運用で活用中。