ポストFIT時代への備え

ポストFIT時代の再エネ発電量予測技術：精度向上と事業価値創出への貢献

はじめに：ポストFIT時代における発電量予測の重要性

固定価格買取制度（FIT）の期間満了を迎える再エネ電源が増加する中で、FIT制度に依存しない新たな事業モデルの構築が急務となっています。特に、太陽光発電に代表される変動型再エネ電源においては、発電量の正確な予測が事業の成否を大きく左右する要素となりつつあります。

市場連動型取引への参加、VPP（バーチャルパワープラント）構築、地域マイクログリッドの運用、蓄電池の最適制御など、ポストFIT時代の多様な事業展開において、精度の高い発電量予測は不可欠な基盤技術となります。本稿では、再エネ発電量予測技術の現状と課題、精度向上のための取り組み、そしてその予測データをいかに事業価値創出に繋げるかについて解説します。

再エネ発電量予測技術の現状と課題

再エネ発電量予測は、主に気象予測データと過去の発電実績データに基づいて行われます。一般的な手法としては、以下のようなものがあります。

• 統計的手法: ARIMAモデルなど、時系列データ分析に基づいた手法。過去のパターンから将来を予測します。
• 物理モデル: 気象予測モデルと発電所の仕様（方位、傾斜角、パネル種類など）を組み合わせる手法。
• 機械学習: サポートベクターマシン（SVM）やニューラルネットワークなどを活用し、多様なデータを学習して予測モデルを構築する手法。

これらの技術は進化していますが、いくつかの課題も存在します。最大の課題は、天候の急変や局地的な気象現象（例：積乱雲の発生、霧など）に対する予測精度です。気象予測自体の不確実性に加え、発電所個別の特性や経年劣化、周辺環境の変化なども予測誤差の原因となります。特に短時間・高精度な予測（数分～数時間先）が求められるリアルタイム市場やVPPにおいては、この誤差が事業リスクに直結します。

発電量予測精度向上のための取り組み

予測精度向上のためには、多角的なアプローチが取られています。

1. 最新技術の活用:

   • AI・深層学習: より複雑なパターン認識や非線形な関係性を学習することで、予測精度を高める研究・開発が進んでいます。
   • 高解像度気象データ: より細かい地域メッシュでの気象予測データや、衛星画像、気象レーダー情報などを活用することで、局地的な気象変動への対応力を強化します。

2. 多様なデータの融合:

   • 発電所個別データ: パネル温度、PCS（パワーコンディショナ）の状態、ストリングごとの発電量など、詳細なデータを収集・分析することで、設備の特性や異常を考慮した予測が可能になります。
   • 周辺環境データ: 周辺の気象センサーデータや地形情報などを組み合わせることで、予測モデルの精度を向上させます。

3. 継続的なモデル改善:

   • 実測データとの比較に基づき、予測モデルを継続的に学習・更新することで、時間の経過や環境変化による予測精度の低下を防ぎます。

これらの取り組みにより、予測誤差は徐々に縮小しつつありますが、完璧な予測は依然として困難であり、予測誤差を適切に管理・評価する仕組みも同時に重要となります。

発電量予測データの事業価値創出への活用

精度の高い発電量予測データは、ポストFIT時代の様々な事業において競争優位性を築くための重要な要素となります。

1. 市場連動型取引における収益最大化:

   • 電力市場価格は30分ごとに変動するため、翌日や当日・リアルタイムでの正確な発電量予測に基づき、最も有利な価格で売電する戦略を立てることが可能になります。予測誤差によるインバランスリスクを最小限に抑えつつ、収益機会を最大化できます。

2. VPPにおける需給調整への貢献:

   • 分散する再エネ電源を束ねてVPPとして活用する際、各電源の正確な発電量予測は、系統全体の需給バランス維持に不可欠です。予測に基づき、蓄電池や需要家側の設備を最適に制御することで、調整力として貢献し、新たな収益源（例：容量市場、需給調整市場）を得ることができます。

3. 系統運用における安定化・出力抑制回避:

   • 電力系統運用者は、再エネの予測発電量に基づいて需給計画を立てます。精度の高い予測データを提供することで、系統運用の安定化に貢献し、発電事業者にとっては予測誤差による出力抑制のリスクを低減することに繋がります。

4. 蓄電池の最適制御:

   • 発電量予測と需要予測、市場価格予測を組み合わせることで、蓄電池の充電・放電を最適に制御し、自家消費率向上、電力料金削減、市場からの収益獲得などを実現できます。

5. O&M（運用・保守）効率化:

   • 予測発電量と実測値との乖離が大きい場合、設備の異常や汚れなどを早期に検知できる可能性があります。予測データはO&Mの効率化や予防保全にも活用できます。

6. 新規サービスの開発:

   • 精度の高い予測データそのものを、需要家や他の事業者に提供する情報サービスとして展開することも考えられます。

事業者が考慮すべき点

発電量予測技術を事業に活用するにあたっては、以下の点を考慮する必要があります。

• 予測精度とその評価: 導入を検討する予測システムの精度が、自社の事業モデルに求められるレベルを満たしているか、客観的なデータに基づいて評価することが重要です。
• コスト対効果: 高精度な予測には、多くの場合、高性能なシステムや多様なデータ収集が必要となり、一定のコストがかかります。予測精度向上による事業上のメリットが、かかるコストに見合うかを慎重に検討する必要があります。
• データ連携とシステム統合: 発電データ、気象データ、市場データなど、多様なデータを円滑に収集・連携し、予測システムと連携させるための仕組み構築が求められます。
• 法規制・ガイドラインへの対応: 電力市場への参加やVPP構築においては、発電量予測に関するガイドラインやルールが定められている場合があります。これらの遵守が必須となります。

まとめ

ポストFIT時代において、再エネ発電量予測技術は、単なる運用ツールではなく、事業の収益性や競争力を左右する戦略的な要素となっています。精度の高い予測データは、市場取引、VPP、蓄電池制御など多岐にわたる事業機会を創出し、リスク管理にも不可欠です。

エネルギー関連事業者は、最新の予測技術動向を把握しつつ、自社の事業モデルに最適な予測システムを選定・活用することが求められます。継続的な技術革新と、予測データの戦略的な活用が、ポストFIT時代の再エネ事業成功の鍵となるでしょう。