報告書番号

R15020

タイトル（和文）

太陽光発電の短時間先予測のための統計的手法に基づく日射予測手法の開発－入力用日射データの加工と天気分類の効果の検討－

タイトル（英文）

Development of a Solar Irradiance Forecasting Method based on Statistical Method for Short-Term Forecast of Photovoltaic Generation -- Investigation of Statistical Process and Weather Classification for Input Data --

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

太陽光発電の大量導入時における電力系統への影響が懸念されている。このため当所では統計的手法により短時間先の各地点の日射強度を予測する手法を開発した。同開発手法では、入力データに日射強度の10分間平均を採用し、全ての天気を対象に学習していた。一方、予測手法に日射変動や天気の変化を考慮することは重要である。そこで本報告では、(a)日射変動や天気を考慮する統計処理で加工して入力データを作成、(b)天気別に各日を分類して学習した場合の効果を明らかにする。まず、(a)では、日射変動を考慮する階差等を用いた場合には従来の平均値よりも誤差が増加し、天気を考慮する晴天指数を用いた場合には誤差があまり変わらなかった。このため、入力データは前方どおり平均値で良いことが分かった。次に、(b)では、予測対象時刻から離れた予測実施時刻での快晴日と厚い雲日で誤差が約35%～65%減少した。これにより、天気別分類を行った方が良いケースと前報どおりで良いケースを明らかにした。

概要 （英文）

This paper investigates two kinds of processes for making input data of a forecasting method based on statistical technique to forecast a short-term - thirty minutes to a few hours - ahead solar irradiance. The processes are (a) some statistical processes applied to time series data of solar irradiance to consider fluctuation of solar irradiance and weather condition into the input data, (b) weather classification to make the input data of learning and forecasting for each weather condition. Solar irradiances of 15 sites at 12 o'clock are forecasted in this paper and the results have revealed below.
Process (a): errors of the forecast are same or larger compared to that in the case of mean which is conventional manner.
Process (b): errors of forecast on fine and thick cloudy days in 7 and 8 o'clock have decreased to 35% to 65% compared to that in the case of learning using all weather days. However, errors of forecast on other days have been almost the same.
These results derive that the weather classification is effective to fine and thick cloudy days and the learning using all weather days, which is the conventional method, is acceptable within three hours of forecasting time.

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