Some technical terms may differ. The English version serves as the reference.

太陽データは、人工衛星、地上センサー、気象モデル、過去のデータベースなど、いくつかの方法で収集することができる。情報源や用途によって、このデータは時間分解能が異なり、1時間間隔(1分、2分、5分、10分、15分、30分)や1時間間隔などがある。しかし、その違いをどのように見分ければいいのだろうか?

なぜ時間分解能が重要なのか?

太陽データの時間分解能は、太陽放射照度の変動をどの程度正確に反映しているか、シミュレーションシーンの複雑さ、特定の目的に対する有用性などに関連して、シミュレーション結果に影響を与える可能性があります。

最適なデータを決定する際には、何を達成したいのかを考慮することが有効です。

例えば、太陽光発電設備を設計したり、そのエネルギー出力を見積もったりする場合、年間を通じてどれくらいの日射量が得られるかを知りたいでしょう。これには、以下のような方法があります:

  1. 初期の立地選定を行う場合、または大まかな事前調査のみを行う場合は、過去の月別長期平均値、
  2. 典型的な気象年(TMY)データ:あるサイトにおける典型的な(平均的な)気象パターンを表し、これを事前実現可能性調査に統合することができる、
  3. 発生した気象パターンを正確に捕捉するために、長期間(バンク可能な調査の場合、少なくとも10年間のデータが必要)をカバーする、1時間未満の時間分解能を持つ時系列データ(通常、10分または15分のデータ)。

さらに太陽光発電システムをリアルタイムで運用・監視したり、近い将来の出力を予測したりする場合は、数分後または数時間後に太陽光がどれだけ降り注ぐかを知る必要がある。

そのためには、高い時間分解能(1分、2分、5分間隔)を持ちながら、短い期間(24時間など)をカバーするナウキャストまたは予測データが必要です。こうすることで、雲やその他の要因による太陽放射照度の急激で予測不可能な変化を捉えることができます。

それぞれの時間分解能の長所と短所は何ですか?

それぞれの時間分解能には、ソースやアプリケーションによって長所と短所があります。

60 15分と1分のデータがカバーする詳細の違い

図1:60-15分データと1分データの詳細の違い

太陽60分データ

1時間単位のデータは、データ産業の初期段階から広く使われている。もともと、データ収集、処理システム、PVシミュレーションツールは、1時間ごとのデータセットを収集、エクスポート、モデリングするように設計されていた。この目的のために、与えられたサイトの典型的な気象条件を表すTMYという概念が導入された。

デジタル技術が著しく進歩した現在、我々は1時間ごとの(そしてTMYの)アプローチを超えることができる。その代わりに、最新のテクノロジーは、より短い(1時間未満の)時間間隔で、高品質のデータを用いて、より優れた、より速いシミュレーションを提供する。

とはいえ、それらを利用すれば、より長い時間スケールでの平均太陽放射照度や他の気象変数の粗い表現が期待できるはずである。これは、以下のような低い精度と正確さしか必要としない用途には有用であろう:

  • 太陽光発電プロジェクトの実現可能性と潜在能力の評価
  • 太陽光発電投資の長期的なパフォーマンスと収益性の評価
  • 太陽光資源の傾向とパターンの研究

太陽15分データ

上記よりも短い時間スケールで、太陽放射照度やその他の気象条件の変動を捉えます。太陽15分データは、以下のような高い精度と正確性が求められる用途に役立ちます:

1分間の太陽光データ

最初のブログ「1分データとは何か」で取り上げたように、これは太陽光発電のデータ分析に利用できる最も高い解像度です。非常に短い時間スケールでの太陽放射照度やその他の気象変数の変動に関する詳細な情報を提供します。これは、以下のような短期的な影響の分析を 必要とするアプリケーションに役立ちます:

  • 太陽光発電所のモニタリングと制御
  • 雲の変動が大きいときのPVコンポーネントやシステムの挙動の評価(インバーターのクリッピング損失、変動の平滑化)
  • 雲、エアロゾル、シェーディングが太陽光発電出力に与える影響の研究
  • エネルギー貯蔵システム(バッテリー)の統合
  • 太陽エネルギーの新技術とアルゴリズムの開発とテスト

15分や60分の時間分解能と比較した場合の1分の利点

1分データは最も解像度が高いため、15分や60分のデータと比較していくつかの利点がある。以下のような利点がある:

  • 太陽放射照度やその他の気象変数の変動や質について、より正確で精密な情報を提供できる。
  • より信頼性が高く効率的な太陽光発電出力と性能指標の計算が可能
  • 太陽光発電システムに影響を与える可能性のある現在の気象条件やイベントを正確に反映する。
  • 太陽光発電システムと送電網を最適に制御・管理するための情報を提供する。

この高解像度情報の質は、プロジェクトの実現可能性、パフォーマンス、収益性に影響します。高品質のソーラーデータにアクセスすることは、ソーラーエネルギー投資のリスクを低減し、リターンを最大化するために不可欠です。

Solargisの太陽光発電データは、独自の比較と複数の独立した調査に基づいており、市場で最も高品質で正確かつ信頼性の高いものです。

ソーラーデータのニーズについて、弊社がどのようにサポートできるかについては、こちらからお問い合わせください。

1分データブログシリーズの他の回を読むには、以下のリンクをクリックしてください。

続きを読む

P90(またはその他のPxx)PVエネルギー収量の見積もり計算方法
Best practices

P90(またはその他のPxx)PVエネルギー収量の見積もり計算方法

PVシミュレーションで最も重要な出力の一つが、年間エネルギー収量のP50推定値である。しばしば「最良推定値」と呼ばれるP50値は、50%の確率でそれを上回る年間エネルギー収量を示す(実際の収量がそれを下回る確率も同様に50%)。
しかし、P50値だけに頼るのは、プロジェクト関係者にとって楽観的すぎるかもしれない。これに対処するため、確率に基づく追加的な収量予測が一般的に用いられている。例えばP90値は、90%の確率で超過すると予想されるエネルギー収量を示す。

時系列からTMYへ:それぞれをいつ使うか?
Best practices

時系列からTMYへ:それぞれをいつ使うか?

太陽光発電業界では、発電所の設計や資金計画をシミュレーションする必要があります。これまでは、Typical Meteorological Years(典型的な気象年)のようなデータ製品によって与えられた要約された条件に対してシミュレーションを行うのが一般的でした。しかし、プロジェクトのリスクを軽減し、あらゆるシナリオを評価するためには、複数年の時系列データによって記述された、より現実的な条件を用いてエネルギーシミュレーションを実行することが推奨されます。

太陽データは仮定ではなく物理学に基づくべき
Best practices

太陽データは仮定ではなく物理学に基づくべき

今日の太陽光発電業界では、物理学や検証された科学的手法に基づくデータと、主観的な操作や旧来のアプローチの産物であるデータを区別するという基本的な課題に直面しています。この区別は、意思決定の質とプロジェクトの長期的な成功に大きな影響を与えます。