報告書番号

N13003

タイトル（和文）

太陽光発電出力予測のための衛星画像データを用いた日射量推定・予測モデルの開発

タイトル（英文）

Development of a Satellite-based Estimation and Forecasting Model of Solar Irradiance for Photovoltaic Power Prediction

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

本研究では，気象庁の静止衛星画像データを用い，面的な実況の把握と数時間先の近い将来の変動の予測を目的とした日射量推定・予測モデルを開発した．開発した日射量推定・予測モデルは比較的シンプルなモデルであるものの，日射量の推定計算に快晴・曇天判別と雲種判別手法を組み込んでいるのが特徴である．日射量推定では，これら判別手法を用いた抽出結果と観測値を用いて，大気と雲種を考慮した補正係数を算出し，この算出した補正係数を用いて日射量推定計算を実施した．また，過去と現在の2時刻の衛星画像データを用いて相互相関法により雲域の移動ベクトルを求め，6時間先までの日々の日射量の予測計算を実施した．
最初に，可視（VIS）と赤外（IR1）の衛星画像を用いた比較により，快晴・曇天判別手法は快晴と曇天の気象状況を良好に判別すること，雲判別式で求められた雲種分布は目視にて推定する雲種と概ね対応することを確認した．次に，観測値との比較により，大気と雲の種類を考慮した補正係数を用いた推定結果は，雲種を分けない場合と比較して，概ね良好な再現性を持つことがわかった．最後に，衛星画像データを用いた予測結果は，観測値に見られる日々の時系列の変動傾向を概ね良好に予測することがわかった．
以上の結果より，本研究で開発したモデルは，実況の日射量の把握と，数時間先の近い将来を対象とした日射量予測への適用可能性を有することが確認できた．

概要 （英文）

A satellite-based estimation and forecasting model of solar irradiance has been developed using Japan Meteorological Agency (JMA)'s geostationary satellite data. Characteristic two methods were applied to estimate solar irradiance at the surface. One is a clear / cloudy sky discrimination method, and the other is a cloud type classification method. These methods allow us to discriminate and classify sky conditions only by use of past satellite image data. In the estimate of the surface solar irradiance, transmission factors of the clear-sky and clouds are calculated from observation data and estimation data extracted by these methods. Validation of the satellite estimation of solar irradiance was conducted for one month in September 2011. To forecast solar irradiance, a cross correlation method is used to calculate cloud atmospheric motion vector from two satellite image data of water vapor channel of 1 hour past and present, and we conducted 6-hours forecasting of solar irradiance using cloud drift vector beginning from 10:00 AM for 10 days.
First, we compared the clear/cloudy sky discrimination and cloud type classification methods with satellite visible and infrared images. Results showed that these methods fairly well determined sky conditions and cloud types. Next, the estimation and forecasting results were compared with observation data, and showed that the model estimated and forecasted solar irradiance at the observation point well. The results of validation indicate that this model has capability of estimating and forecasting about solar irradiance with high accuracy.

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