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敷地条件のモデル化#

Solargisでは、太陽光発電所の開発・運営に特化した広範かつ正確な気象情報を提供しています。

サイトの日射量と気象条件は、サイトの選定から設計、資金調達、発電所の運用 ・保守に 至るまで、PVプロジェクトのライフサイクル全体を通じてパフォーマンスに直接的な影響を与えます。

太陽放射照度、気温、風、湿度、地面のアルベドなどである。

対象

  • 雲や エアロゾル(砂漠の塵、山火事や火山の煙など)による減衰がないと仮定して、地上に到達する放射照度の値を提供する
  • 太陽放射照度に対する雲の減衰効果を計算し、1時間以下の分解能で長時間の連続データを提供。
  • ごく最近の値をほぼリアルタイムで取得可能。

仕組み

  • 正確な太陽位置モデルを使用して、高度、大気光学深度、水蒸気、オゾン濃度などの重要な要素を考慮しながら、地球外放射照度とその時間変動を計算する
  • 静止衛星が取得した複数のスペクトルチャンネルの衛星データから、雲の存在を定量化する。
  • これまでのステップを組み合わせることで、全球水平放射照度(GHI)の値が結果として得られる。

主な出力

  • 全球水平放射照度(GHI
  • 全球晴天時水平放射照度(GHIc
  • 空間分解能:250 m
  • 時間粒度サブアワー
  • 期間:衛星打ち上げ日以降(最も古い衛星は1994年以降)

何のために

  • 全天日射量を直接日射量と拡散日射量の2つの主成分に分解する。
  • 全球傾斜放射照度(GTI)と予想出力(PVOUT)を後で求めるために必要。

仕組み

  • 各成分間の関係は、放射伝達または観測から経験的に導き出される。
  • 全球水平、直接法線、拡散明瞭度指数間のよく知られた関係に基づいている。

主な出力

  • 直接法線放射照度、DNI
  • 拡散水平放射照度、DIF

何のために

  • 気温、風、湿度などの気象パラメータを提供する。
  • PVシミュレーションモデルがエネルギー変換効率やシステム損失を計算するために必要な条件を知るために使用します。

仕組み

  • ECMWFなどの気象データセンターが受信した数値気象モデル(NWP)のデータを取り込む。
  • NWP入力の元の空間解像度を、空間分解とデジタル標高モデル(DEM)の使用によってより高い解像度に拡張。

主な出力

  • 温度、TEMP
  • 風速、WS
  • 風向、WD
  • 突風、WG
  • 相対湿度、RH
  • 降水量、PREC
  • 積雪水量、SWE
  • 可降水量、PWAT
  • 空間分解能: 1km - 25km
  • 時間粒度:毎時

何のために

  • あらゆる場所の地面のアルベド値を提供します。
  • アルベド値は、反射放射照度を正確に計算するために不可欠です。

仕組み

  • 衛星観測機器MODISからのデータが主要なデータ源として使用される。
  • これはNWP(数値天気予報)モデルからのデータと組み合わされ、あらゆる種類の地表面(一時的な雪を含む)のギャップフリーを作成する。

主な出力

  • 地表面アルベド、ALB
  • 空間分解能500 m
  • 時間粒度日次
  • 期間:2000年以降

どのような場合

  • プロジェクトサイトで地上測定が利用可能で、必要な長さと品質要件に適合している場合、放射照度モデルを適合させてより高い精度を達成することができます。
  • また、測定された他の気象パラメータからの情報を利用して、現場をより代表する新たな長期データストリームを得ることもできます。

仕組み

  • 衛星ベースのGHI値とDNI値の適合。バイアス(系統的偏差)を補正し、累積分布関数を適合させる。
  • 日射モデルで使用される入力パラメータとデータの適応。エアロゾル光学的深度や雲指数など、より複雑なパラメータはこの方法で調整されます。

主な出力

  • 不確実性の低い新しい複数年の時系列。

対象

  • PV の性能に影響するすべてのパラメーターを、利用可能な全期間について 1 つのデータセットに収集。
  • 典型的な年」を表す 8760 時間毎の値からなる要約データセットを生成。
  • P90 またはその他の PXX シナリオに基づくサマリーデータセットを提供。

仕組み

  • 統計的整列と累積分布関数(CDF)の類似性に基づいて代表的な月を選択し、TMYを生成する。
  • パラメータは用途に応じて重み付けされます。

主な出力

  • 時系列データセット
  • 標準気象年(TMY)データセット
  • 空間分解能: 250 m
  • 時間粒度サブアワー、アワー

どんな機能

  • 最大1分単位の高解像度の日射量データを推定できます。
  • リソースの変動を完全に把握し、最適なPVプラント設計を実現します。

仕組み

  • 対象サイトの類似した特性を持つ高解像度の地上測定値のデータベースを収集する。
  • マルコフ過程法を適用して、1分間の確率的プロファイルを生成します。

主な出力

  • 日射量の確率的1分時系列データセット。

用途

  • サイト固有の地形を生成。

  • 入射日射量とエネルギー収量を計算するために、PVシミュレータに洞察を提供する。

仕組み

  • デジタル地形モデルを処理し、その土地の総合的な地形特性評価を行う。
  • 地表勾配と地表方位を計算します。ホリゾントデータは、周辺の地形からのポイントをサイト周辺の360°の方位シリーズに集約することによって生成されます。

主な出力

  • 標高(ELE)
  • 傾斜(SLO)
  • 面方位(AZI)
  • 水平線(HOR)

PVプラントの設計とシミュレーション#

敷地条件を正確に把握するだけではない。特定の条件下で太陽光発電所がどのように反応するかも理解しなければならない。

これは、太陽光子から電気へのあらゆるエネルギー変換ステップを理解し、研究を発展させることを意味する。

外部条件はセル温度や変換効率にどのような影響を与えるのか?遮光はモジュールの特定の分野にどのような影響を与えるのか?どの程度の汚れが予想されるか?直流側と交流側の損失はどのくらいか?

何のために

  • PVプラントの太陽電池モジュールで収集されたエネルギーを計算します。
  • あらゆる種類の固定式、追尾式システム、方位角、方位の入射日射量を求めることができます。
  • バイフェーシャルモジュールの利得を計算する機能もあります。

仕組み

  • 遠方シェーディング効果を計算するために高解像度の地形モデルを使用します。
  • 近隣のオブジェクトや建物の3Dモデリングにより、近影効果を適用することができます。PVプラントの自己遮光も計算されます。
  • 拡散傾斜放射照度の計算には、等方性と異方性の空モデルを組み合わせます。
  • 地面のアルベドを考慮し、モジュールの前面および背面での反射放射照度から利得を求める(レイトレーシング・モデル)。
  • 入射エネルギー計算に雪氷と雪の影響を適用。

主な出力

  • 全球傾斜放射照度、GTI。

内容

  • 塵埃の堆積によるPVプラントの予想汚損損失を見積もる。

仕組み

  • PVモジュールに付着すると予想される粒子に関するデータを収集する。
  • 降水によるモジュールへの自然な影響を加えます。
  • 予想される汚れ損失を計算します。

主な出力

  • PVプラントの汚れ損失の月次値。

何のために

  • PVパネルへの積雪を推定
  • より高い精度で関連するエネルギー生産ロスの計算に役立ちます。

仕組み

  • グローバルな再解析モデルから気象データを収集
  • 積雪、融雪、滑走を考慮し、PVパネル上の積雪面積を推定

主な出力

  • 減雪係数
  • 時間粒度:月次

何のために

  • 各瞬間におけるPVモジュールの発電エネルギーを提供します。
  • あらゆるメーカーや技術を含む、あらゆる種類のPVモジュールのシミュレーションが可能。
  • 直流側コンポーネントのシステム損失を推定することができます。

動作原理

  • 非線形、電圧-電流依存性またはI-V曲線(単一ダイオードモデル)を考慮する。
  • セル温度が変換効率に与える影響を考慮する。
  • 推定出力を計算するためにPVプラントのストリング構成を考慮し、接続されたモジュールのMPP動作点の違いによるミスマッチを考慮する。
  • DC側のコンバイナーボックス、相互接続、ケーブルにおける予想熱損失を計算する。

主な出力

  • PV出力、PVOUT(直流PV変換後)
  • モジュール温度、TMOD

何のために

  • 直流を交流に変換する際のインバータの損失を計算します。

動作原理

  • 各種インバータ効率関数(インバータ効率のインバータ負荷およびインバータ入力電圧依存性)の適用。
  • より正確な結果を提供するために、粒度の高い入力データを使用します。

主な出力

  • PV出力、PVOUT(DCからACへの変換後)。

何のために

  • AC側コンポーネントのシステム損失を計算します。

仕組み

  • AC側のコンバイナーボックス、相互接続、ケーブルで予想される熱損失を計算します。
  • 変圧器や送電網の稼働率による追加損失も考慮。

主な出力

  • PV出力、PVOUT(AC側損失後)。

太陽光発電の指標を分析する#

データの価値を引き出すには、太陽光発電のデベロッパー、アセットマネージャー、オペレーターが日々直面している課題を理解する必要があります。

つまり、地理的・時間的な分析を実行し、プロジェクトの全段階にわたってPV発電所の関係者にとって価値ある情報を得ることです。資金調達の機会を引き出すための長期的な利回り分析、エネルギー市場で運用するための短期的な予測、O&M計画のための性能評価、その他多くの使用例があります。

用途

  • 発電量とサイト気象の変動を特徴付ける。
  • PVプラントの極端な運転条件を理解するのに役立ちます。

仕組み

  • 経年変動、季節変動、日内変動、時間変動を網羅した統計分析。
  • 極端な状況の特定。

主な出力

  • 最大値と最小値。
  • 主な変動統計量。

何のために

  • 太陽光リソースの予想偏差範囲の計算を可能にします。
  • PVプロジェクトの強固な資金計画を立てるのに役立ちます。

仕組み

  • 参照測定とモデルを使用した広範な検証を収集。
  • 地域別分析とサイト別分析を組み合わせて、逸脱につながる要因を分析。

主な出力

  • 太陽放射照度入力の不確実性の見積もり
  • PVシミュレーションの不確実性の推定

何のために

  • PVプラントの耐用年数中に予想されるエネルギーを見積もる。
  • 最も予想されるシナリオと最も予想されないシナリオの見積もりが可能。

仕組み

  • 入手可能な一連のデータをフルタイムで分析。
  • 広範なデータ検証に基づき、歩留まり計算チェーン全体の不確実性を考慮。

主な出力

  • P50、P90、または任意のシナリオの値。
  • 特定サイトのデータの不確実性。

何のために

  • 品質管理手順を使用して、有効でないデータレコードを特定します。
  • センサーに問題がある可能性を検出します。

仕組み

  • 日周対称性のテストに基づく、タイムシフト、タイムドリフト、その他の時間に関連する問題の特定と修正。
  • 太陽放射照度データの問題を検出し、夜間/昼間、人工的な静的値、物理的限界の破れ、放射照度成分の一貫性に関連する無効な値にフラグを立てる。
  • 気象データに関する問題の検出。
  • 機器のシェーディングやトラッカーの故障検出など、その他の特定のデータ問題の検出。

主な出力

  • フラグ付きのフィルタリングされたデータセット。
  • 測定器に関する推奨事項

何のために

  • 専門家によるチェックを通じて、モジュールやインバータの技術的特性を検証します。
  • PV設計者が正確な数値と正確なシミュレーション結果を用いて作業することを保証します。

仕組み

  • 検証プロセスでは、必要なパラメータを入力し、重要なバリデーションに合格し、データシート、証明書、ラボレポートの信憑性を検証します。
  • すべてのデータは、信頼性を確保するために、検証された貢献者によって提供されなければなりません。

主な出力

  • 分析された各PVコンポーネントの信頼度クラス

何のために

  • 既存のPVプラントの理論上達成可能な生産量を定期的に報告します。
  • PVプラントの不調な状況を特定します。

仕組み

  • 主要指標の計算と分析(有効でない測定データレコードをフィルタリングした後)。
  • 測定データとモデル化されたデータ間の差の特性化。

主な出力

  • 実エネルギーデータと予想エネルギーデータの比較
  • 性能比(PR)。
  • 実際の日射量と平均日射量の比較。

何のために

  • 今後数時間および数日間のエネルギー予測を提供します。
  • グリッドレベルでのエネルギー管理に使用。
  • 太陽光発電所のO&M活動のより良い計画を可能にします。
  • エネルギーシステムの設計者は、バッテリーのサイジングと最適化のために過去の予測を使用します。

仕組み

  • 複数の数値天気予報モデル(NPW)からの入力を受け取り、過去の比較に基づいて最適なデータの流れを選択します。
  • 衛星画像に基づく雲の動きベクトルモデルにより、数時間先までの予測を行う。

主な出力

  • 14日間のエネルギー予測
  • 1時間ごとの更新
  • 過去の予測

有用なリソース#

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