IEAのワールドワイドベンチマークの新調査では、ソラジスモデルのGHIとDNIの精度が総合的に最高であることが示された。

この研究は、太陽放射照度モデルのさまざまな機関または商業プロバイダーが提供するデータを、世界各地に分散する129地点で収集された地上測定値と比較した結果をまとめたものである。太陽光発電開発者が利用可能なすべてのデータベースをナビゲートするのに役立ちます。

世界129地点のDNIとGHIベンチマーク

太陽エネルギー分野の国際的な専門家による新たな共同研究の成果として、国際エネルギー機関（IEA）はこのほど、「モデル化された太陽放射照度データの世界的ベンチマーク2023」と題する報告書を発表した。この作業は、 PV Power Systems ProgrammeにおけるIEAのタスクのひとつである。具体的には、タスクNo.16 の「高普及・大規模アプリケーションのための太陽資源」というタイトルで行われた。

本報告書では、全世界に分布する129カ所の地上放射測定地点における、モデル由来の直接法線放射照度（DNI）および全球水平放射照度（GHI）データのベンチマークを示す。

研究に使用された基準局の位置と、すべての地点でテストされたモデル化されたデータセットの数。

日射量モデルの太陽電池産業への貢献

正確な太陽放射照度モデルの開発は、太陽光発電資産の設計、融資、運用において重要な役割を果たしている。

長年にわたるサブアワーごとのデータセットを提供できるため、太陽光発電事業者は将来の資産について貴重な研究を行うことができます。その上、モデルを最新に保つ能力は、太陽光発電事業者や資産管理者に、手元の性能評価のための信頼できる参考資料を提供する。

IEAの研究で評価されたほとんどの太陽光発電モデルは、静止衛星画像（Meteosat Second Generation）からの入力を主なデータ源としている。モデル化されたデータセットの中には、全球をカバーするために複数の衛星からの画像を使用しているものもあれば、衛星視野の一部のみを評価しているものもある。

異なる手法を用いたモデルも報告書に含まれている。これは、数値気象データ予測再解析（NWP）に基づくモデルと、極域衛星からの画像に基づくモデルの場合である。

衛星モデルが地表に到達するまでの太陽放射照度の旅をどのように特徴付けるかを示す図式。

衛星からの地表面日射量の推定：過去、現在、将来の展望 - ResearchGateの科学的な図。入手先：https://www.researchgate.net/figure/Simplified-relations-between-satellite-observations-and-SSI-according-to-one-dimensional_fig1_335319601[accessed 21 Jul, 2023].

地上測定データの品質管理の重要性

IEAの研究では、129の地上局を調査した。これらは、161地点の初期セットからデータ品質要件を満たさないいくつかの地表観測所を除外した後に選ばれたものである。

この研究では、基準データ品質の重要性が強調された。結論のひとつは、「厳格な品質管理手順がなければ、真の検証は行えず、無効な結果を得る危険性がある」ということを確認したことである。

適用されたテストはいくつかの側面に関連しており、タイムスタンプの欠落、欠測値、K-テスト、クロージャテスト、極めて稀な限界テスト、物理的に可能な限界テスト、トラッカーオフテストなどの自動テストがある。

品質管理には目視検査も含まれ、シェーディング評価、クローズテスト、GHIのAM/PM対称性チェック、晴天インデックスを用いた校正チェックなどをカバーしている。

ある観測所における放射照度データの品質評価に使用された様々なQCテストの視覚化（スウェーデン、Visby、2016年）。

モデルデータセットの性能結果

ベンチマーク結果は、評価された「様々なモデルデータセット間の性能の顕著な偏差」を示している。

特に、主に静止衛星画像に基づくデータセットの偏差指標は、NWPに基づくデータセットや極域衛星に基づくデータセットよりも互いに近い。具体的には、「最も低い平均偏差メトリクスは、単一のデータセット（Solargis）によって達成されることが多い」と言及している。

rMBDは、全体的な過小評価や過大評価に直接関係するため、分析にとって最も重要である。

rMBDのほかに、本研究では、モデル性能のいくつかの側面を1つの指標にまとめた複合性能指標（CPI）も計算した。これには、モデル化されたデータと地上測定データの間の偏差の大きさ（rRMSDで記述）、データ分布の類似性（rKSIで記述）、超過状況の相対頻度（rOVERで記述）が含まれる。

rCPIが小さいことは、テストデータセットの性能が良好であることを示す。

IEAタスク16の今後の作業計画

IEAタスク16の今後の作業には、このベンチマーク研究の更新が含まれる。

また、新しいモデル化されたデータセットや現在のデータセットの更新版も含まれる。さらに、このタスクの参加者は、モデル化されたデータに対する様々な後処理方法（「サイト適応」と呼ばれる）の期待される好影響を評価するために、さらなる分析を計画している。

これらの活動はすべて、太陽エネルギー業界に貴重な洞察を提供し、本タスクのメンバー間の協力を強化し続ける。このタスクの最終的な目標は、資源評価と太陽電池予測の質を高めることで、太陽光発電システムの計画と投資コストを削減することです。


Solargisの太陽電池データ検証について詳しくお知りになりたい方は、当社の文書をご覧ください。