2年前、暴風雨ウリはテキサス州上空に深い凍結をもたらし、450万人以上が影響を受けた広域停電を引き起こした。暴風雨による気温の急激な変化は、州内の天然ガス生産を低下させ、風力タービンを凍結させただけでなく、太陽光発電所にも広範囲に影響を及ぼした。
暴風雨で送電網が崩壊した際、多くの太陽光発電所はシャットダウン後に電力を復旧することができなかった。その理由のひとつは、全開放回路電圧（VOC）がインバーターの直流起動電圧範囲よりも高かったため、 性能上の問題が発生し、PV電源コンポーネントに影響を及ぼしたことだ。
ストーム・ウリは、振り返ってみると太陽光発電プロジェクトの設計において重要な教訓を与えてくれた：太陽光発電の時系列データにアクセスし、そのデータから収集した情報を太陽光発電プロジェクトの設計段階で活用することで、気温の急激な変化と並ぶ異常気象に対する太陽光発電プロジェクトの耐性を高め、大幅に強化することができる。
図1：1999年から2021年までの周囲温度（temp）
X軸：1999年から2021年までの年、Y軸：-15℃から40℃までの温度。
図2：2021年の環境温度ヒートマップ。紺色は極端な負の気象現象。
Solargis Analystは、図1および2に見られるように、暴風雨ウリの際に長期平均および過去のデータを大幅に下回る気温を記録した 。
時系列データとTMYデータセットの比較
インバータの専門家は、システムの信頼性を確保しダウンタイムを防ぐために、PV構成を設計する際に異常気象を考慮することの重要性を強調している。
彼らは、雪や氷雨、低温などの異常気象は空気中に湿気をもたらし、ケーブルや電気配線のインピーダンス低下により、インバーターの電源オフや過電圧の問題を引き起こす可能性があると強調している。
一方、太陽電池は温度に敏感で、極端な気象条件の影響を受ける可能性がある。しかし、極端な温度は通常、太陽光発電プロジェクトの設計段階では考慮されず、業界はプロジェクトの設計をTMY（Typical Meteorological Year）データセットに依存し続けている。
図3：摂氏温度ヒストグラム：TMY P50（青）、TMY P90（オレンジ）、時系列（緑）。実際の過去データ（1999年から2023年まで）とTMYファイルのヒストグラムが示されている（ Solargis Analystより）。
Solargis Analystから引用した図3は、太陽光発電プロジェクトの設計と計画において、TMYシナリオに頼りすぎず、正確なデータを活用することの重要性を強調している。グラフのマイナス部分を見ると、暴風雨ウリが発生した時のこれらのデータセットにおける温度値の間の激しいコントラストを見ることができる。
これらのマイナス値の割合は0%に近く、吹雪のような異常気象の際に起こりうる変動の大きさを示している。図3は、時系列データのみが極端な低温現象（丸で囲んだ値）を正確に捉えているのに対し、TMYデータセットは典型的な確率的シナリオのみを表しているため、このような現象を説明できないことを明確に示している。
図3の各データセットに対応する色の濃淡は、データ点の蓄積を強調しており、濃淡が薄いほどデータの密度が低いことを示している。これは、時系列ファイルを通してのみ観測できるこのような低温値の希少性を再度強調している。
プロジェクト設計における時系列データの重要性
図3から得られた知見は、太陽光発電システムに対する異常気象の潜在的影響をより包括的に理解するために、正確な複数年の時系列データを活用することの重要性を示している。
このような事象に対して太陽光発電プロジェクトの設計を強化するためには、特に太陽光発電プロジェクトの初期設計段階を通じて、情報に基づいた意思決定を行うために正確なデータを調査し、利用することが極めて重要である。そうすることで、各インバーターに直列・並列に接続するモジュールの数を決定し、プロジェクトが極端な気象条件に耐えられるように構築されていることを確認することができる。
また、正確な過去の気温と放射照度の値は、太陽光発電プロジェクトを設計する際に、傾向を分析し、シナリオを予測し、十分な情報に基づいた意思決定を行うために極めて重要です。 確率論的シナリオを活用し、気温と放射照度のデータの長期的な平均値、最大値、最小値を分析することで、より良い情報に基づいた意思決定が可能になり、太陽光発電プロジェクトが極端な天候や気温の条件に耐えられるように構築されることが保証されます。
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