パブロ・カバジェロ
May 29, 2024
PV収量シミュレーションには複数の目的がある。プロジェクトに最適な設計とコンポーネントを見つけると同時に、プロジェクト建設に投資する人々に信頼感を与えるために不可欠です。
20世紀の最後の数十年間、太陽エネルギーの応用が発展するにつれて、エネルギーシミュレーションは伝統的に、いわゆる典型的な気象年データセット（TMY）によって記述された要約された条件を用いて計算を実行してきた。
現在では、衛星ベースのモデリングが比較的最近開発され、計算能力やソフトウェア・ツールへのアクセスが容易になったおかげで、太陽光発電業界の関係者は、複数年の時系列（TS）で記述されたより現実的な条件に対して、発電所の設計や資金計画をテストできるようになりました。
TMYに保存されている8760の値で、太陽放射照度と気象条件を特徴付けることはどの程度可能なのだろうか。人気のあるTMYデータセットはもはや役に立たないということなのだろうか？
この記事では、収穫量評価によく使われるこれら2つの主要なデータセットの概要を説明し、それぞれをどのような場合に使うべきかについて推奨する。
TMYのP50は、利用可能な時系列から最も代表的な月（すなわち、最も典型的な1月、2月、3月など）を選択し、それらを人工的かつ代表的な単一年に連結することによって作成される。
1つ目は、典型的気象年（TMY）と実際の時系列との統計的特性の差異を最小にすること、2つ目は、TMYと時系列の月別累積分布関数（CDF）の類似性を最大にし、選択された各月の典型的な値を正確に表すことである。
典型的な月を選択する際の各パラメータの関連性の違いは、データセットに含まれるパラメータに重みを割り当てることで対処する。データセットには、太陽放射照度と気温のほかに、他の気象パラメータも含まれているが、通常、これらは解析における関連性が低い二次的なパラメータであるため、代表的な月の選択には影響しない。
また、対象とする太陽エネルギー利用の種類によって、異なる重み付けができることを知っておくことも重要である。例えば、建築性能シミュレーション用に作られたTMYと、熱ソーラーアプリケーション用に作られたTMYは同じとは限らず、PVシミュレーションソフトウェア用に作られたTMYとは異なる可能性がある。したがって、TMYデータセットを比較する際には、TMYがどのように作られ、何のために作られたかを常に確認することをお勧めする。
図 1. TMY（左図、基準年は慣例により1900年）および時系列（右図、データ期間は1994年以降の全年をカバー）にそれぞれ含まれる月別気温データの表現。
基本的にTMYは、変動する状況を1時間単位で1年にまとめようとするものである。その結果、ファイルは軽くなり、扱いやすくなるが、その結果、多くの貴重な情報が失われる。
変換中、このデータ損失は2つの方法で起こる。第一に、長い期間がプロセスの中で破棄される。第二に、サブアワー値を1時間単位にデータ集約することで、リソースの変動性を見るのに有用な側面が隠されてしまう。
さらに、サイトごとに選択された月が異なるため、TMYアルゴリズムはサイトの比較を困難にしている。このような空間的な連続性の欠如は、TMYを地域的な分析や、近隣の地上測定値を用いたデータの調整（サイトアダプテーション）にも不向きにしている。
図2.TSからTMYへの変換過程のグラフ表示。
典型的な気象年（TMY）データセットは、その構築過程で廃棄されるデータにかかわらず、通常、立地調査や事業化前分析が必要とされる太陽光発電プロジェクトの初期段階において、迅速な比較を行うために有用である。
軽いデータセットの取り扱いは、データサービスに影響を与え、APIコールを高速化する。これは、複数のサイトを短時間でチェックする必要があるアプリケーションでは特に有用である。
図3.典型的な気象年の月次値は月平均値である。
TMYは極端な条件ではなく典型的な条件を表すため、プロジェクト開発の初期予備段階以降はあまり適していない。時系列は、例えば、特定の場所で発生する可能性のある最も悪条件に耐えるシステムを設計する場合などに有用である。財務調査を行う場合、時系列は、収益が低い（または高い）年を予測するために推奨される。
一般に、より詳細なサイトの特性評価が必要な場合は、時系列を使用すべきである。これには、年毎、月毎、時間毎など、異なるレベルでの変動解析の場合も含まれる。
実際には、シミュレータのデータ処理能力が限られている場合、時系列は、必要に応じて二次データ製品を作成するための「原材料」と考えることができる。つまり、エネルギーシミュレーションに1年間の「塊」を使用したい場合、元の時系列から簡単に抽出し、日射量（またはPVシステムの設計や性能に影響を与えるその他の気象パラメータ）の最高値や最低値が特に極端だったものを特定することができます。
図4.時系列月次値は、月平均値以外に月最小値と月最大値を提供する。
図5.時系列により、P90、P99など他の統計量も計算できる。
TMYデータセットは、迅速な比較が必要な場合（通常はプロジェクトの初期段階）に有用であるが、時系列データセットは、PV発電所の技術・財務分析を行う際に必要となる。
両データセットの最も関連性の高い相違点を以下の表にまとめた。
図6.時系列データとTMYデータの特徴の比較
図7.時系列データとTMYデータのアプリケーションの比較
時系列のサンプルファイルは こちら （CSV） 、TMYのサンプルファイルは こちら （CSV）からダウンロードできます 。
