ブラニスラフ・シュニエラー
Aug 8, 2023
太陽光発電（PV）発電所の設計者は、パフォーマンスの低いプロジェクトを設計しようとすることはありません。しかし、太陽光発電所の初期設計段階における意思決定は、不完全な情報に頼ることが多く、プロジェクトの技術的・財政的リスクを増大させ、寿命を縮め、効率を低下させる。
最適なPVプロジェクトを設計するためには、設計者はPV発電所の潜在能力や出力について最も正確なイメージを描く1分単位のデータを参照する必要がある。
このブログでは、PVプロジェクトの設計者が 太陽光発電所の設計段階で1分データを利用しなければならない4つの 理由を概説する。グラフで示されたシミュレーション値はすべて、SYNGENアルゴリズムによって作成された1分間の確率論的データ、15分間の衛星データ、60分間の衛星集計データに基づいています。
PVモジュールが出力容量と同等の電力を生み出すことはほとんどない。そのため、インバーターのサイズをPVアレイよりも低い性能にするのが一般的であり、経済的にも有利な場合が多い。
標準試験条件(STC)で報告されたPVモジュールの最大電力と、基準条件におけるインバーターの最大AC定格電力の比は、DC/AC比として測定される。最適なDC/AC比の値は、PVモジュールの技術や取り付け方法、インバータの効率、地理的な位置、放射レベル、温度によって異なる。
設計段階での不完全な情報に影響され、多くの太陽光発電プロジェクトは不必要に大きなインバーターを組み込んでおり、これがプロジェクト全体のコストを押し上げている。
図1.1に見られるように、1分単位の太陽光発電データは、15分単位や60分単位のデータと比較して、より正確な太陽光発電電力量（PVout）を読み取ることができる。そのため、1分単位のデータはインバーターの購入をより正確に決定しやすくし、プロジェクト全体のコストを削減する。
図1.1：図1.1：特定日のPVoutシミュレーション：1分、15分、60分の入力データに基づく計算
15分および60分のデータに基づく接続点（POC）での年間電力量シミュレーションでは、1分データに基づく計算と比較して、電力量が数%過大評価される可能性がある（図1.2）。
図1.2：15分および60分の入力データに基づくPOCにおける年間電力量のシミュレーションと1分の入力データとの差
太陽光発電システムのDC/AC比が高すぎると、PVアレイがインバータが処理できる以上の電力を生産する可能性が高くなる。
その結果、インバータはクリッピングと呼ばれるプロセスで出力を低下させる。例えば、DC/AC比が1.5の場合、2～5％のクリッピング損失が発生する可能性が高い。場合によってはそれ以上となり、プロジェクトの全体的な効率と財務パフォーマンスに影響を与える。
多くの場合、PVシミュレーションでは15分または60分のデータを使用した場合、クリッピングロスを過小評価する傾向があります。
図1.1に示すように、1分単位のデータは設計者が太陽光発電所の最適なDC/AC比率を正確に把握するのに役立つだけでなく、その比率を改善することで頻繁なクリッピングによる経済的損失や電力損失を減らすことができる。
異なる時間分解能に基づいて計算された異なるDC/AC比の年間クリッピング損失は、図2.1で見ることができる。
図2.1：直流／交流比と時間分解能の違いによる年間クリッピング損失
1分単位のデータはより正確な太陽光発電の出力予測や電力変動に関する知見を提供するため、PVシステムと系統運用者の技術基準や規制との調和を促進する。一般に、系統連系PVシステムに関する電力品質問題には以下のようなものがある：
図1.1に示すように、1時間ごとや15分ごとのデータと比較して、1分ごとのデータはPV電力の変動を正確に示すことができる。オレンジ色で示された1分単位のデータは、PV出力の変動を正確に捉え、系統運用者に利用可能な電力を正確に示す。
また、1-minデータを利用することで、設計者はプロジェクトにどのような設備が必要かをよりよく理解することができ、系統連系システムが厳しい系統要件を満たさない場合に発生する可能性のある負債や料金などの負担を軽減することができる。
同様に、1-minデータは、アンシラリーサービスを提供するシステムの設計に役立ち、系統運用者が消費者に高品質の電力を確実に供給できるようにします。
電力変動を緩和するための可能な解決策は、PVout変動を平滑化するために適切なシステム（エネルギー貯蔵システムなど）を使用することである。効果的な平滑制御を行うためには、PVoutの急激な変化を考慮する必要がある。ここで、1分間のデータが重要な役割を果たします。
図3.1POCにおける電力変動を低減するためのPVout平滑化の例を図3.1に示す：POCにおける電力変動を低減するためのPVout平滑化の例
最後に、1-min データは太陽光発電所の適切な設置場所を選択する際に、より良い意思決定を促進する。
このメリットは、断続的な雲が頻繁に発生する地域で最も顕著に感じられる。これは雲縁効果によるもので、通過する雲の反射によって放射照度が急激に上昇するため、太陽光発電ではよく見られる現象である。このような状況は、熱帯、モンスーン地域、中緯度地域でしばしば発生する大気サイクロンシステムの周辺部に典型的に見られる。
1分単位のデータは、サイトのポテンシャルや、任意のサイトの太陽放射照度の変動や不安定性について、より詳細な画像を提供することにより、設計者は、太陽から最も多くのエネルギーを抽出するプロジェクトの可能性を最大限に引き出す場所を選ぶことができます。
図4.1には、さまざまな時間分解能に基づいて計算された、変動するDC/AC比の年間クリッピング損失が、選択されたサイトについて示されている。変動性のレベルは、グローバル・タイトルド・イラディアンス（GTI）の標準偏差によって計算された。
図4.1：異なるGTI変動性とPVoutレベルのサイトにおけるクリッピングロスの例
図 4.2 は、15 分間隔および 60 分間隔の入力データに基づく POC の年間予測電力量と、1 分間隔の入力データとの差を、異なるサイトについて示したものである。
PVout と GTI の変動が大きいほど、クリッピングロスの割合は高くなる（図 4.1）。PVoutとGTIの変動率が中間のサイトでは、年間PVoutの不正確さ（1分値で計算したPVoutと15分値または60分値で計算したPVoutの差）が最も大きくなる（図4.2）。
図4.2：異なるGTI変動性とPVoutレベルのサイトにおけるPOCでのPVoutの差の例
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