アルトゥール・スコチェク
Oct 4, 2023
極端な寒冷条件下では、太陽光発電（PV）モジュールの電圧が上昇し、システムの過負荷を引き起こす可能性があります。
PVアレイの最適なサイジングのためには、最低予想動作温度パラメーター（Solargis用語ではTLEO）を理解することが非常に重要です。
この記事では、以下について説明します：
投資家、設計者、事業者、その他太陽光発電業界の専門家であれ、この記事を読めば、寒冷条件下でのPVアレイについてどのように考えるべきか、明確に理解できるだろう。これにより、システムの故障を減らし、運転寿命を延ばし、メンテナンスに頭を悩ませることが少なくなる。
PVプロジェクトで見落とされがちな重要な側面とは？極寒条件下でのPVシステムの性能である。
最低気温は通常、日の出直前か日の出中に発生する。PVモジュールの極端に低い周囲温度と、日の出時の豊富な日射量が組み合わさることで、PVストリングの電圧が急激に上昇する可能性がある。
ある臨界レベルを超えると、システムの過負荷につながる可能性がある。
予想最低動作温度は、この懸念の中心となる。TLEOを正確に決定することは、PVアレイを安全かつ効率的に運用するために不可欠である。
PVアレイのサイジングにおけるベストプラクティス（IEC 62548およびIEC 62738規格などで紹介されている）によると、ストリング内のPVモジュールの最大数は、モジュールやインバーターなどのコンポーネントの最大定格電圧によって決定される。
PVストリングの開放電圧（Voc）は、モジュールのVoc定格と、業界標準に従った最低予想動作温度（TLEO）に基づいて計算される。
TLEOはIEC 62738 [1]規格で、気温の年間最低値の平均値として定義されている。十分なデータがあれば、日照時間と低照度閾値に限定することもできる。
PVストリングの最大長を計算することは、ケーブルの損失やケーブル全体の長さを減らすことができるため、多くの場合最も費用対効果の高い選択肢となる。計算された最大電圧がシステムの最大定格をわずかに上回る場合、過電圧のリスクを評価するためにさらなる分析が必要になることがある。
ある場所の気温を得るための最良の方法は、WMOの基準[2]に従って取り付けられた、高精度で校正され、よく整備された温度センサーを使用した、継続的な長期測定である。
残念なことに、この方法は、通常、国家気象サービ スやその他の観測ネットワークの一部として、長期的な気象 観測が実施されている場所に限られている。
世界レベルでは、利用可能な気候モデルから過去の気温データを導き出すしかない。
このプロジェクトでは、ERA5気候再解析データ （ECMWFとコペルニクスのサービス[3]で運用）の処理から TLEOグローバルマップの開発を開始する。ここでは、2001年から2020年までの各年について、高さ2mにおける絶対最低気温が1時間ごとの時系列から導出される。その結果得られたTLEO値は、20年分の平均値となる。
ERA5データの粗い空間分解能（特に、地形が垂直に大きく分断されている山地や沿岸域）を克服するために、地形標高（図X2）と様々な高さレベルの気温データから得られた経過率補正の計算に基づく空間分割を導入した。
その結果、世界中のどの場所でもTLEO値を利用できる、きめ細かい解像度のデータレイヤー（～1kmピクセルサイズ）ができあがった（図1および図2参照）。
2023年9月から、Solargis Prospectの最低予想動作温度（TLEO）データを利用できるようにしました。
TLEO変数により、最大電圧変動の計算とPVストリングサイジングの決定がより正確になり、多様な気象条件下でのPVシステムの安全で効率的な運転が保証されます。
図1.高解像度TLEOマップ、長期平均、期間2001年～2020年
図2.高解像度TLEOマップ、長期平均、2001年～2020年。TLEO勾配の大きい地域に注目：南米の太平洋岸（左）、中央ヨーロッパ（中央）、南アジア（右）。
最終的なTLEOデータ層は、2001年から2021年ま での、米国海洋大気庁（NOAA）の統合地表面デー タベース（ISD）[4]で利用可能な、世界各地の8500以 上の観測点で測定された時系列データを用いて検証さ れた。
モデル化されたTLEOと測定されたTLEOの差として 計算された全体的な偏りは1.2℃で、標準偏差は2.4℃ であった。最も極端な値（ここではパーセンタイル値P5と P95として表示）は、それぞれ-2.6℃を下回り、5.1℃を超え た。
一般的に、この結果は世界のほとんどの地域でPVアレイのサイジングの目的を満たしている。しかし、微気候異常のある地域が特定され、モデル化されたデータセットに潜在的な問題が再発していることがわかった（図3）。
予想されるように、ERA5モデルの解像度は、世界の山岳地帯の一部では十分に詳細ではない。気象観測所の大部分は谷間に位置しており、ERA5が表現する標高は実際の標高よりも高く、その結果、気温が過小評価されている。緯度経度補正は、このような不一致をある程度解消するのに役立ちますが、補正の大きさが十分でないことがよくあります。例えば、中央アルプス（図3A）、スカンジナビア山脈（図3C）、チベット、ヒマラヤ山脈、西イラン、南東トルコなどです。
もう1つの繰り返し見られる問題は、ERA5が大陸の影響、特に沿岸地域（図3Bのオーストラリア南東部など）を過小評価していることである。
ERA5は海・海洋の影響を過大評価し ているため、気温予測が不正確になる可能性があ る。例えば、山地から水域に向かって降下する冷たい空気は、山地の島々の気温に大きな影響を与えるが、この影響は、解像度の粗いモデルでは必ずしもうまく捉えられていない（例えば、図3Aのコルシカ島）。
もう一つの問題は、寒冷な谷における逆転現象である。逆転現象は、冷たい空気の層が谷に閉じ込められ、上空の暖かい空気の層によって遮断されることで起こる。この地域の地形は、冷たい空気が谷から流れ出るのを妨げ、周囲の山々は、風が谷を簡単に取り除き、新しい空気を取り込むのを妨げている。
図3：計算上のTLEOとNOAA ISD気象観測所から得られたTLEOの間に大きな差がある一部の地域。
すでに述べたように、TLEOはIEC 62738規格において、気温の年間最低値の平均値として定義されている。
一方では、平均化は偶発的な極端値をフィルタリングする。一方、平均化は、2001～2020年の全期間の絶対的なTLEOの推定と、IEC規格で規定されている平均値としてのTLEO計算に関連する誤差をもたらす。
図4は、月別経過率の単純化によって生じる誤差の分布を、年間TLEOの標準偏差の分布と、年間TLEOの記録的な高値と記録的な低値の差の絶対値の分布と比較したものである。合計30,000地点について、完全な時系列的手法で計算したTLEOと、ランダムな地点分布を用いたラスター計算を比較し、全球的な評価を行った。
図4：TLEOの計算方法の違い（時系列とラスターの違い）、年間TLEOの標準偏差、年間TLEOの記録的な高値と記録的な低値の差の絶対値の分布の比較。
年間 TLEO の標準偏差が比較的大きいこと、年間 TLEO の過去最低値と過去最高値の差が大きいことは、平均 TLEO マップのみに基づいて太陽光発電所のサイジングを行う上で考慮すべき重要な問題である。
また、場所によっては、外気に面したPVモジュールの温度が外気温度より5℃低くなることもある。
同様に、NOAA ISDの測定データも分析した。図5は、2010年から2019年の期間について計算された絶対TLEOと平均TLEOの差を示している。多くの場合、値は5℃を超え、時には10℃を超えることもある。
図5.10年間（期間2010-2019）の分析：気温の絶対最小値とTLEO（気温の年間絶対最小値の平均値）の差
[1] Zawaydeh, Samer.(2019).IEC 62738:2018 Ground-mounted photovoltaic power plants-Design guidelines and recommendations.
[2]観測機器及び観測方法ガイド、世界気象機関（WMO-No.8）、2021/2018年版、ISBN: 978-92-63-10008-5
[3] Hans Hersbach, Bill Bell, Paul Berrisford, et.al. ERA5グローバル再解析 初版発行：2020年5月17日
[4] Smith, A., N. Lott, and R. Vose, The Integrated Surface Database：最近の進展とパートナーシップ。米国気象学会会報, 2011, 92, 704-708.
