潜在的な発電量を十分に理解しないまま大規模な太陽光発電プロジェクトを設計・運営すると、そのライフサイクル全体を通じてリスクが増大するのは避けられない。開発者にとっての解決策のひとつは、衛星ベースのモデルによって計算された有効な太陽光資源データであり、正確なエネルギー収量計算を行うのに役立ちます。
しかし、こうした計算の不確実性を低減し、財務上のリスクを低減するためには、ソーラーデータ戦略のもう一つの重要な要素、すなわち現地測定が必要です。
10MW未満の太陽光発電プロジェクトでは、ベストプラクティスのオンサイト測定キャンペーンを実施するコストは不経済かもしれない。しかし、大規模プロジェクトでは、ソーラー計測への投資は、技術設計と財務判断に重要な改善をもたらします。
このことを認識し、ソーラー・プロジェクト開発者は、衛星モデル・データを補強し、財政的・技術的リスクを軽減するために、現場計測をますます利用するようになっている。業界にとっての次のステップは、現場での測定キャンペーンにおいて常にベストプラクティスが守られるようにすることであり、これによって質の低いデータ出力によってこの投資が無駄にならないようにすることである。
今回の「Growing Pains」では、なぜ現場測定の精度を確保することが重要なのかを説明し、最も一般的な2つの課題を克服する方法について概説する。
大規模なPVプロジェクトの開発には、太陽光と気象に関する長い履歴データ、最適には20年以上のデータが必要だ。モデルは過去のデータを提供し、気温、風、日射などの変数を追跡するが、その空間的・時間的粒度は限られている。
全球モデルは広大な領域をカバーしているが、数キロメートル、あるいは数百メートルの距離で大きく変化する地域の気候を捉えるには、十分な詳細さを備えていない可能性がある。例えば、海岸沿いの都市と少し内陸に入った都市では、気温、風、降水量が異なる。また、丘陵地でも大きな違いが見られる。
さらに、グローバル・データセットの標準的な時間分解能は1時間だが、詳細な技術設計のモデリングには、分単位のデータが必要になることもある。これは、ソーラー＋蓄電プロジェクトでは特に重要である。
その解決策は、モデルから得られる過去のデータを、少なくとも1年以上かけて測定されたサイト固有の詳細な現地測定データで補完することである。これによって開発者は、データの不確実性を減らしながら、モデル化されたデータを再較正し、サイトの微気候をより代表するものにすることができる。現地で調整された過去のモデルデータは、今後20～25年間のPV発電量の正確で信頼性の高い予測に使用される。適応されたモデルデータは、長期的な気候の平均値だけでなく、リスクパターンを理解する上で重要な天候の極端さも確実に表している。
1年間の現地測定には、日射計やその他の太陽観測機器、気象センサー、データロガー、その他のハードウェアへの投資が必要である。機器の設置と運用には、世界気象機関（WMO）が定めたベストプラクティスと基準に従って、定期的な清掃とメンテナンスを行う必要がある。
目的は、キャンペーン期間中、現場測定の不確かさを低く維持することである。これには以下が必要である：
このセクションでは、太陽光発電サイトからの測定データの取得と利用における3つの一般的な課題について概説する。これらは以下の通りである：
測定キャンペーンの重要な利点の1つは、太陽モデルデータセットの系統的な偏差を減らすことである。もし、日射計やその他の気象観測機器のデータが不正確であるために、これが達成されないのであれば、その取り組み全体が資源の有効利用ではなかったことになる。
厳密で科学的に信頼できる測定キャンペーンの初期費用は、年間約2万米ドル以上と決して小さくないため、太陽光発電プロジェクト内の利害関係者は、使用する日射計の数を減らしたり、安価な測定器を選んだりすることで、費用対効果を求めるかもしれない。
不適切な投資により、センサーの欠落、標準以下の粗悪な設計の機器の使用、測定の冗長性の欠如が生じ、大規模プロジェクトの開発者は以下のリスクにさらされる：
不正確な太陽光発電データから生じる財務的・技術的リスクについては、「成長の痛み#1：プロジェクト設計」をお読みください。
このようなリスクを軽減するために、ソーラーギスはデベロッパーとその測定パートナーに次のことを推奨しています：
市場で入手できる最高の計測器を使用しても、導入とメンテナンスの戦略がベストプラクティスに沿っていなければ、測定キャンペーンは有用なデータを提供しない。
特に大規模な太陽光発電プロジェクトでは、考慮すべき2つの重要な問題がある：
清掃、運転、メンテナンス戦略は適切か？
大規模なPVプロジェクトでは、数十台の日射計が設置されることが多い。しかし、数が多いだけでは銀行取引可能なデータを提供するには不十分である。最適でないクリーニングとメンテナンス、再校正の延期は、測定キャンペーンから得られるデータの価値を急速に低下させます。
コストを削減するため、太陽光発電業界では、経験豊富な太陽光発電の測定請負業者に指導するのではなく、社内で測定キャンペーンを実施する傾向があります。
しかし、温度測定とは異なり、日射計は慎重な配置と体系的なメンテナンス体制を必要とする。開発現場における気象観測機器の大半は、最適な条件下で設置されておらず、以下のような影響を受ける：
この問題に対処するために、Solargisは以下を推奨します：
測定された測定値は、現場の実際の状況を反映していますか？
大規模な太陽光発電プロジェクトは、遠隔地に立地することが多い。遠隔地にある貴重な気象機器のセキュリティと監視のため、測定キャンペーンを人里近くで行うことが奨励される。
しかし、現地の微気候は非常に変わりやすいため、測定された数値はプロジェクト対象地にとっては不正確なものとなる可能性がある。これは、特に山岳地帯や沿岸部でのケースである。
さらに、大規模プロジェクトでは、表面から反射した太陽放射照度を取り込む二面体モジュールを使用することが多くなっている。アルベド測定は、プロジェクト運用のために計画されたのと同じ、または類似の表面タイプから行う必要があります。
この問題を軽減するために、ソーラーギスは以下のことを推奨している：
太陽光発電の開発者は、現場での測定キャンペーンから得られたデータを、既存の衛星ベースのモデルと統合する際に、しばしば大きな課題に直面する。特に、現場の測定キャンペーンからのデータが品質管理されていない場合はそうである。
現場測定キャンペーンからのデータは、以下のような場合がある：
このような場合、特にデータ専門家が、分野固有の機能を提供しないスプレッドシートなどの不適切なソフトウェアツールを使用してデータを手作業で修正し、整合させる必要がある場合、開発者にとって大きな非効率につながる可能性があります。
データ品質を効率的に管理するため、ソーラーギスは、ソーラーセクターで使用するために設計された、以下の機能を備えたデータ可視化・分析ツールに投資することを開発者に推奨している：
最終的には、測定時系列は、検証された正確な衛星由来の太陽データセットを補完するために使用するのが最も効果的である。衛星モデルデータと測定値は、どちらも不確実性を含んでいる。データソースを組み合わせることで、サイトの太陽性能を評価する際の不確実性を可能な限り低くすることができます。
ソーラーギスは、太陽光発電の測定データとモデルデータの処理に関する豊富な経験に基づき、太陽光発電の開発・運営者がデータの品質を効率的に管理するためのソフトウェアツールを最近リリースしました。Solargis Analystは、現場での測定やモデルからのデータセットの簡単な比較を可能にし、データ品質の一貫性を保証します。
大規模太陽光発電プロジェクトの現場測定キャンペーンの実施と検証について、Solargisがどのようにアドバイスできるか、詳しくはhttps://solargis.com/contact-usまでお問い合わせください。
