（このページ内の記事一覧）

• 東電と北電が「太陽光発電量予測技術コンテスト『PV in HOKKAIDO』」を共同開催、一般公募で予測精度の向上を目指す（2019/01/03）
• 日立情報制御ソリューションズが雲の変化を予測する技術を開発、空の撮影画像を解析して数秒後の位置を予測（2014/04/04）
• 3大学の研究チームが「太陽放射コンソーシアム」を設立予定、新しい日射量予測技術で太陽光発電量の予測誤差は数％（2013/09/13）
• スロバキアのGeoModel Solar社が太陽光発電所の評価ツール「SolarGIS pvSpot」を発売、衛星データを用いて欧州・南アフリカの設備を評価可能（2012/10/04）
• SCSKと社会システムデザイン社が、EMSの製品化に向けた実証実験を行う方針、気象履歴・予測と電力使用履歴から蓄電池の充放電計画を作成（2012/08/01）
• 福島県がウェブサイトで「再生可能エネルギーデータベース」を公開、日射量も可視化（2012/05/24）
• Clean Power Research社の太陽光発電量予測ツール「SolarAnywhere」では、1km四方の地域を分単位で予測可能（2012/05/20）
• 生活産業研究所とアリョールが気象・日影の影響予測で業務提携、日射量解析の高精度化などを図る（2012/04/05）
• 日立情報制御ソリューションズが本社建屋で「スマートファクトリー」の実証実験を開始、太陽光発電では雲を監視して発電量予測などを実施（2012/03/12）
• 全国の電力会社などが共同で、気象データに基づく太陽光発電の出力予測技術の開発に取り組む、2日後まで30分刻みでの予測を目指す（2012/01/13）

東電と北電が「太陽光発電量予測技術コンテスト『PV in HOKKAIDO』」を共同開催、一般公募で予測精度の向上を目指す

東京電力と北海道電力が2018年12月20日に、

• 「太陽光発電量予測技術コンテスト『PV in HOKKAIDO』」を共同開催する。

と発表していました[1]〜[3]。

概要は次の通り。

＜背景・目的＞

• 太陽光発電の発電量は気象条件に左右され、その発電量の正確な予測が、供給力として有効活用するために必要である。
• これについて北海道電力と東京電力では、気象データ等に基づく予測手法を開発・導入し、実業務に活用している。
  しかし
  • 局所的な天候の変化
  • 冬季の太陽電池パネルへの降積雪
  が予測精度低下の要因となっており、更なる精度向上の取り組みが必要と考えている。
• 今回は
  • 積雪寒冷な気象
  • 再エネ導入量の急拡大
  との条件がある北海道で、太陽光発電の発電量予測をテーマとするコンテストを行うことを決定した。
  優秀な提案は、実業務に取り入れることを目指している。

＜コンテストの内容＞

• 課題：
  北海道エリア内の指定の太陽光発電所（15ヶ所・計407.3MW）について、発電量の合計値を予測する。
  （※指定の太陽光発電所は、
  • 発電出力が比較的大規模
  • 一定期間運転を継続している
  等を条件に選定。）
• 予測する数値：
  対象期間（2018年1月1日0時〜2019年1月31日23時30分の13ヶ月分）の発電出力（MW）の平均値を、30分単位で予測する。
  前日（(d-1)日）18:00までに入手可能なデータを組み合わせて、d日の発電量を求める。
• 使用できるデータ：
  下記から自由に選択できる。
  （※ただし、極力少ないデータで予測できることは、実用性の評価に大きなメリットとなる。）
  • 主催者が提供：
    ・過去の発電量実績
    ・定格出力と設置位置、方位角と傾斜角
    ・独自に計測した全天日射量と計測位置
  • 参加者が各自で入手した情報（※ルールあり）
• 審査の対象：
  • 予測精度
  • 予測手法の説明（レポート）
  • プレゼンテーション（5分以内のビデオ）
• スケジュール：
  • エントリー：2018/12/20〜2019/2/8
  • 1次審査：
    ・提出物の提出：2019/2/12〜3/15
    ・結果の連絡：同4/15〜26
  • 最終審査：
    ・提出物の提出：同5/7〜5/24
    ・審査：同6月上旬の予定。
    ・入賞者の連絡・掲示：2019年6月下旬の予定。
• 賞金：総額300万円

このような予測手法の研究というと、あくまで大学や電力会社が専門に行うものだと思っていたので、今回のコンテスト形式による一般公募は、かなり意外に感じました。

それだけに、降雪・積雪まで考慮しての太陽光発電の出力予測については、海外を含めても研究開発がまだまだ不十分、ということなのかもしれません。

在野からの申し込みが果たしてどの程度あるのかは判りませんが、ともかく発電量の予測精度が高まれば、電源としての太陽光発電の信頼性を高め、ひいては普及・導入の積極推進にも寄与していくと考えられます。

積雪地域では、雪雲と降雪による日照量の減少だけでなく、太陽電池モジュールへの積雪（更には晴天時・気温上昇時の落雪）による影響も大と思われるので、（雪が無い地域と比べて）予測の条件はより厳しいものと思われますが、そのあたりを打開する予測手法が登場するのかどうか、是非とも注目したいところです。

※参照・参考資料：

[1]｢太陽光発電量予測技術コンテスト『PV in HOKKAIDO』｣の共同開催について（東京電力、2018/12/20）

http://www.tepco.co.jp/press/release/2018/1511781_8707.html

[3]同上（北海道電力、2018/12/20）

http://www.hepco.co.jp/info/2018/1234321_1753.html

[2]太陽光発電量予測技術コンテスト『PV in HOKKAIDO』（「TEPCO CUUSOO」内、2018/12/20）

https://cuusoo.com/projects/50369

日立情報制御ソリューションズが雲の変化を予測する技術を開発、空の撮影画像を解析して数秒後の位置を予測

「日立情報制御ソリューションズ」社が2014年3月27日に、

• 太陽電池パネル上空の雲の変化を、リアルタイムで解析・予測する技術を開発した。

と発表していました[1]。

概要は下記の通り。

背景

• 太陽光発電は発電出力が短時間で大きく変動することから、接続する電力系統に支障をきたさないよう、発電出力の安定化が求められている。
• 太陽光発電の出力変動のうち、数秒程度で起こるものは、雲による太陽光の遮蔽が主要因になっている。

成果

• 雲と発電出力変化の関係を確認：
  太陽電池パネルの上空を、数秒間隔で撮影する装置を開発。
  ・上記装置による撮影画像（※自社設備に既設の太陽電池パネル上空を撮影）
  ・太陽光発電システムの出力実績値
  を照らし合わせたところ、雲による太陽光の遮蔽が、短時間での大きい出力変動の主要因であることを確認した。
• 雲の移動を予測：
  新開発のアルゴリズムにより、空画像を画像処理して、太陽と雲の領域に分割。
  そして雲領域の時系列変化から、移動方向・速度を求めて、数秒後の雲の位置を計算する。
  これにより、雲が太陽光を遮蔽するタイミングを予測する。
  （※実データに適用したところ、複雑な雲の動きへの対応など、幾つかの課題が抽出されている）

今後の方針

• 年間での多様な天候状況への対応実現を目指し、
  ・空画像の撮影継続
  ・画像処理や予測アルゴリズムのロバスト性向上
  に取り組む。

今回の発表では、まだ実際の出力安定化にはつなげていないものと見受けられますが、雲の変化が数秒単位の出力変動の決定的な要因であるなら、今回の開発技術は（短時間の出力変動の予測において）非常に重要な情報を取得しうるものと考えます。

現状ではまだ、予測可能な状況に制限があるようですが、今後対応能力を高めて、特に（蓄電設備などとの併用により）メガソーラーの出力安定化技術が実現されれば、電力系統の負担（火力発電による出力の調整など）を軽減し、太陽光発電の接続可能容量を高めることも期待できるのでは、と考えます。

※参照・参考サイト：

[1]天候の変化による太陽光発電の出力変動を安定化する技術を開発（日立産業制御ソリューションズ）

http://www.hitachi-ics.co.jp/product/newsrel/2014-03_solar.html

3大学の研究チームが「太陽放射コンソーシアム」を設立予定、新しい日射量予測技術で太陽光発電量の予測誤差は数％

東京大学・東海大学・千葉大学の研究チームが、短時間・高精度な日射量予測技術の社会還元を進めるために、NPO法人「太陽放射コンソーシアム」を設立する予定とのことです[1]。

技術の概要は下記の通り。

• 手法：
  静止衛星（「ひまわり」等）のデータを用いて、地上1〜4km四方の日射量が、
  ・エアロゾル
  ・雲
  の大気中の分布により、どのように変化するかを予測する。
• 予測の精度：
  予測値が、実際の日射量とほぼ一致することを確認している。
  また太陽光発電量の予測では、実測値との違いを数％に抑えられた。
• 予測の範囲：
  太陽光発電については、衛星データの受信から10分以内の発電量を、広域で予測することが可能。

またNPOの発足にあたっては、約30の企業（エネルギー関連など）から問い合わせを受けているとのことです。

既存の発電施設（火力、水力など）では発電規模が大きい分、電力需要予測の精度は数％の差でも（発電コストや電力の品質への）影響が大きいと聞いたことがあります。

その点で、直接の予測対象が発電電力と電力需要で異なるとはいえ、今回の予測手法が（系統接続した太陽光発電の出力変動の影響を低減する上で）どれだけの効果をもたらし得るものなのか、というのは気になるところです。

とはいえ他方で、日照が不安定な地上での太陽光発電について、短時間で1桁％台の精度の予測を可能としていることには、やはり驚きます。

既に多くの企業から問い合わせがあるとのことで、私としてはやはり、メガソーラー事業を手がける企業が今回の技術をどう活用するのか、という点に注目したいです。

※参照・参考サイト：

[1]ＭＥＭＯ:日射量、短時間で見積もり可能に（毎日新聞）

http://mainichi.jp/feature/news/20130912ddm013040031000c.html

[2]「人工衛星データに基づく太陽エネルギー利用に関するコンソーシアム」の発足準備会合のお知らせ（東京大学）

http://www.u-tokyo.ac.jp/public/public01_250628_j.html

[3]中島孝教授が参加する研究グループが太陽エネルギー利用に関するコンソーシアムを発足しました（東海大学）

http://www.u-tokai.ac.jp/TKDCMS/News/Detail.aspx?code=news&id=6358

スロバキアのGeoModel Solar社が太陽光発電所の評価ツール「SolarGIS pvSpot」を発売、衛星データを用いて欧州・南アフリカの設備を評価可能

スロバキアの「GeoModel Solar」社が、衛星の観測データを用いる太陽光発電所のパフォーマンス評価ツール「SolarGIS pvSpot」を発売したとのこと。

（ニュース記事）
・GeoModel Solarが太陽光発電の評価ツールpvSpot発売（紀伊民報）
　http://www.agara.co.jp/prw/?m=1&i=201210037384

（GeoModel Solarのサイト内ページ）
・New Era in Performance Assessment of Photovoltaic Systems
Starts with pvSpot
　http://geomodelsolar.eu/news/press-release/20121003-New-Era-in-Performance-Assessment-of-Photovoltaic-Systems-Starts-with-pvSpot

上記URL先ページによると、ツールの概要は

・背景：
　従来の太陽光発電所の評価作業は、主に
　・安価なセンサー
　・近くの気象観測所
　からのデータ取得により行われていた。
　しかしこれらの手法（地上測定）では、
　・欠測値、不整合データの発生
　・日陰や汚れたセンサーに起因するエラー
　が多い。

・手法：
　・衛星の高解像度データによるソーラーモデリング
　・実証されたアルゴリズムによる電力シミュレーション
　により、パフォーマンス評価を行う。

・評価の対象地域：
　・欧州
　・南アフリカ

等となっています。


地上からの観測に不都合が多いと言っても、太陽光発電設備はあくまで地上にある以上、（気象変動などの結果を含む）地上での観測データを用いることには合理性があるのでは、と個人的には考えますが、「SolarGIS pvSpot」が従来手法と比較して、評価の精度が実際にどの程度高まっているのか、詳細が気になるところです。

SCSKと社会システムデザイン社が、EMSの製品化に向けた実証実験を行う方針、気象履歴・予測と電力使用履歴から蓄電池の充放電計画を作成

「SCSK」社が7月31日に、

・EMSの実用化に向けた実証実験を、自社の「多摩センターオフィス」で、「社会システムデザイン」社（社長は東大名誉教授の宮田秀明氏）と共同で実施する。

との方針を発表したとのこと。

（ニュース記事）
・ＳＣＳＫ、エネルギー管理システムを開発し実用化に向けた実証を開始（日本経済新聞）
　http://release.nikkei.co.jp/detail.cfm?relID=315681&lindID=1

（SCSK社のサイト内ページ）
・エネルギー管理システムの開発完了、実用化に向けた実証開始
　http://www.scsk.jp/news/2012/press/product/20120731.html

上記URL先ページによると、今回の取り組みの概要は

・目的：
　今回の実証実験を通じて
　・太陽光発電システム
　・大型蓄電池
　・EMS
　を連動する一連のシステムを開発し、製品化を目指す。

・設備：
　・太陽光発電システム：100kW
　・リチウムイオン電池：100kWhベース
　・EMS：
　　宮田氏が開発したシミュレーション技術を組み入れ、「VDM」（曖昧さや矛盾を排除して厳密な仕様の定義・検証を行う、ソフトウェアの設計手法）を基にSCSKが開発した。

・実証実験されるシステムの主な特長：
　・蓄電池の充放電計画の作成：
　　EMSにおいて
　　・翌日の気象予報（「ウェザーニューズ」社が提供）
　　・過去の気象履歴（同上）
　　・過去のオフィス消費電力量
　　を分析して、翌日以降の太陽光発電量と消費電力量を予測。
　　この予測を基に、
　　・同オフィス内の蓄電池に充電できる、太陽光発電の電力量
　　・不足分を補うために、電力会社から受電して蓄電する電力量
　　を算出して、充放電制御の計画を作成する。
　・蓄電池の自動制御：
　　・上記の充放電計画を基に、蓄電池の自動充電を行う。
　　・オフィスの消費電力がピークの時間帯では、蓄電池を自動放電してピークカットを行う。
　　・蓄電池の制御状態をリアルタイムで監視する。
　　・予測と実績に差分がある場合には、30分単位で充放電計画を修正する。
　・複数メーカー製のリチウムイオン蓄電池の組み合わせに対応：
　　・将来の蓄電池増設に対応するため、特定メーカーに依存しない電池制御機能を実装している。
　　・厳密な仕様定義によって、電池制御機能の安全性・信頼性を高めている。

・期待される効果：
　・ピークカット・ピークシフトによる契約電力・電力料金の削減
　・CO₂排出量の削減
　・外部電力の停止時（災害時など）における、一定量の電力の自給自足

・販売予定：
　・発売時期：2012年度中の予定
　・想定販売先：
　　・公共施設（学校、市町村役場、公民館など）
　　・オフィスビル
　　・マンション
　　・中規模工場
　　など。
　・販売目標：提供開始から3年間で30億円規模

・その他：
　環境未来都市（気仙広域）でのプロジェクト（宮田氏との共同で取り組んでいる）等、東北地区復興に向けた活動において、本システムの技術を用いての貢献を進めていく方針。

等となっています。


産業用のEMSが今年度中に発売される予定、ということにちょっと驚きましたが、それだけ製品化に向けた研究開発は急速に進んでいる、ということでしょうか。

また、今回のシステムでは気象データを積極活用するということで、EMSによる大規模太陽光発電の効果的な利用の実現という面からも、実証実験での成果に期待したいところです。


※参考サイト：
・[1]社会システムデザイン
　http://www.socialsystemdesign.co.jp/
・[2]宮田秀明（東京大学のサイト内）
　http://triton.naoe.t.u-tokyo.ac.jp/member/staff/miyata/index.html

福島県がウェブサイトで「再生可能エネルギーデータベース」を公開、日射量も可視化

福島県がウェブサイトで、再生可能エネルギーのポテンシャル（開発可能量）等を示す「再生可能エネルギーデータベース」を公開しています。

（ニュース記事）
・福島県、再生可能エネルギーのポテンシャルマップを公開（環境ビジネス）
　http://www.kankyo-business.jp/news/002142.php

（福島県のサイト内ページ）
・再生可能エネルギー県内ポテンシャル量
　http://www4.pref.fukushima.jp/redb/
・太陽光の表示結果
　http://www4.pref.fukushima.jp/redb/index_map.php?js=layers_solar

このうち「太陽光」については、

・年間最適傾斜角における日射量（kWh/m²・day）
・日射量（MJ/m²）

を、福島県の地図上での色分け表示で見ることができます。


実際の地図表示では、日射量が海岸に近いほど多く、内陸部（山間部）に行くほど少なくなっていることが一目で分かり、非常に興味深いです。

ただ私には、この数字の差が実際の発電においてどの程度の差になって現れるのかを判断できませんが、このようなデータが日本全国の自治体で公表されたら、産業用だけでなく住宅用太陽光発電の設置においても役立つのでは、と考えます。


※当ブログの関連記事：
・福島県いわき市勿来町で、「一軸可動式太陽光追尾システム太陽光発電実証試験」が推進中（2010/03/19）

Clean Power Research社の太陽光発電量予測ツール「SolarAnywhere」では、1km四方の地域を分単位で予測可能

「Clean Power Research」社が、太陽光発電の発電量予測ツール「SolarAnywhere」について、分単位で予測を行える新版を発表したとのこと。

（ニュース記事）
・衛星写真とソフトウェアでソーラー発電量を予測〜クリーン・パワー・リサーチ（usfl）
　http://www.usfl.com/Daily/News/12/05/0517_034.asp?id=95818

上記URL先ページによると、ツールの概要は

・予測手法：
　・衛星写真
　・太陽発電機器の設置状況に関するデータ
　を組み合わせて予測値を算出する。
　またデータが不足している場合は、それを補う独自技術を活用する。
　（例えば、雲の動きの予測情報を衛星写真から15分間隔でしか取得できない場合は、その間の予測値を埋める独自技術を用いる）

・予測の精度：
　これまでに複数の試験運用を行い、衛星写真を活用した予測が実際のデータに即しており、高精度であることを確認してきた。

・新ツールでの主な特徴・機能：
　・1km四方まで地域を絞り込み（※従来版では10km四方）、該当地域内の屋根・屋上に設置された太陽電池パネルの発電量を、分単位で予測できる。
　・新機能として、最終的対象地域を、任意に選択してグループ化できる。

等となっています。


予測の最小地域面積が従来の1/10（しかも分刻みでの予測）というのは相当な機能向上だと思いますが、それだけ太陽光発電向けの天候予測技術が急速に進歩している、ということでしょうか。

このツールが実際にどのようなメリット（電力系統の安定化など）をもたらすのか、という実績についても、今後公表されることを期待したいところです。


※参考サイト・ページ
・[1]Solar Prediction（Clean Power Research社のサイト内）
　http://www.cleanpower.com/solutions/solar-prediction/


※当ブログの関連記事：
・「日本気象」社が、太陽光発電の発電量予想などを提供するサイト「ソラエコ」を開設（2010/07/14）
・JX日鉱日石エネルギーと生活産業研究所が、太陽光発電の発電量を予測するソフトウエア「ソーラープランナー」の試作品を共同開発（2010/08/12）
・三菱重工メカトロシステムズが、太陽光発電設備の発電量予測システムを製品化（2010/11/29）
・「気象工学研究所」社が、関西地域の日射量予測システム「ソラリオン」を開発、予測結果をウェブサイト上で公開（2011/03/01）
・「日本気象」社が、自然エネルギーの運用など向けに気象予測情報を提供する「スマートコンテンツサービス」を開始（2011/07/05）
・日立情報制御ソリューションズが本社建屋で「スマートファクトリー」の実証実験を開始、太陽光発電では雲を監視して発電量予測などを実施（2012/03/12）
・生活産業研究所とアリョールが気象・日影の影響予測で業務提携、日射量解析の高精度化などを図る（2012/04/05）

生活産業研究所とアリョールが気象・日影の影響予測で業務提携、日射量解析の高精度化などを図る

・生活産業研究所
・アリョール

の2社が2012年3月28日に、気象・日影の影響予測における業務提携で合意したとのこと。

（ニュース記事）
・生活産業研究所株式会社とアリョール株式会社が業務提携（財経新聞）
　http://www.zaikei.co.jp/releases/39376/

（各社の発表資料）
・アリョール株式会社と生活産業研究所株式会社が業務提携（生活産業研究所）
　http://www.tokyo.epcot.co.jp/2012/04/post-44.php
・生活産業研究所株式会社と当社が業務提携することを発表しました。
　http://www.orel.co.jp/20120404orel.pdf

上記URL先ページによると、今回の提携の概要は

・目的・方針：
　生活産業研究所の「日射量解析システム（仮称、2012年6月発売予定）」に、アリョール社提供の気象データを用いる日射量推定システムを採用して、高精度の日射量解析を目指す。
　また今後必要とされる、建築の設計局面での環境配慮（特に、細かな気象条件を考慮した環境設計）に向けた共同研究を行う。

・業務提携の主な内容：
　・生活産業研究所が提供する太陽光発電関連解析システムへの、アリョール社の気象データの提供
　・生活産業研究所による、アリョール社の気象データの利用局面展開
　　（特に建築設計関連への展開）
　・アリョール社による、生活産業研究所への太陽光発電関連の解析技術協力
　・環境を考慮した建築設計の解析技術の共同開発
　・セミナー等による、
　　・太陽光発電関連の設計事務所
　　・パネル設置業者
　　・建て主
　　への教育

等となっています。


太陽光発電事業者向けのサービスとしては、予測精度の高さが非常に重要になると想像しますが、今回の提携によりどのぐらいの水準の解析精度が実現できるのか、今後の発表・展開に注目したいです。

また「建築設計」では具体的にどのような取り組みを行うのか、というのも個人的には気になるところです。
（例えば、その地域において太陽光発電に適する建築物の設計、というのも有り得るんでしょうか？）


※参考サイト・ページ
・[1]アリョール
　http://www.orel.co.jp/


※当ブログの関連記事：
・JX日鉱日石エネルギーと生活産業研究所が、太陽光発電の発電量を予測するソフトウエア「ソーラープランナー」の試作品を共同開発（2010/08/12）

日立情報制御ソリューションズが本社建屋で「スマートファクトリー」の実証実験を開始、太陽光発電では雲を監視して発電量予測などを実施

「日立情報制御ソリューションズ」社が、茨城県の本社建屋で「スマートファクトリー」の実証実験を開始したとのこと。

（ニュース記事）
・雲を監視、太陽光発電量を予測　日立系が実験開始（日本経済新聞）
　http://www.nikkei.com/news/local/article/g=96958A9C93819490E2EBE2E48B8DE2EBE2E1E0E2E3E09EE4E2E2E2E2;n=9694E3E4E3E0E0E2E2EBE0E0E4E6

（日立情報制御ソリューションズのサイト内ページ）
・日立情報制御茨城本社におけるスマートファクトリー実証実験の開始について
　http://www.hitachi-ics.co.jp/product/newsrel/2012-03_sfact.html

上記URL先ページによると、この事業では

・太陽光発電
・コージェネ
・蓄電池
・EMS
・電気自動車

などを導入することで、電力使用量の15％削減・夏季ピーク電力（2010年度は854kW）の25％（220kW）低減を目指すもので、投資額は2億5,000万。

このうち太陽光発電に関しては、

・太陽光発電設備：
　・パネルの設置枚数：522枚
　・定格容量：100kW
　・稼動開始日：2012年3月2日

・発電量の予測：
　茨城大学との「日射量の変動予測」に関する共同研究の成果に基づき、供給電力を平準化するアルゴリズムの適用を計画している。
　具体的には、雲の動きをカメラ>で監視して
　・日射量・発電量の先行予測
　・蓄電池からの先行放電
　を行う。

等の設備・取り組みとなっています。


全国的にメガソーラーの事業計画が急増している中で、発電量予測の技術の重要さも高まってくるのでは、と考えるので、実際にどの程度の予測精度を得られるものなのか、実験結果の公表に期待したいところです。

全国の電力会社などが共同で、気象データに基づく太陽光発電の出力予測技術の開発に取り組む、2日後まで30分刻みでの予測を目指す

全国の電力会社などが共同で、気象データに基づく太陽光発電の出力予測技術の開発に取り組むとのこと。

（ニュース記事）
・太陽光“発電予報”　気象データから出力予測（東京新聞）
　http://www.tokyo-np.co.jp/article/economics/news/CK2012011302000032.html

上記URL先ページによると、事業の概要は、

・参加者：
　・電力会社各社
　・日本気象協会
　・企業（日立製作所、三菱電機など）
　等、計17組織の研究者・技術者ら約100人が参加する。
　（東京大学の特任教授がリーダーを務める）

・予測の方法：
　日本全国を2km四方に分割し、
　・衛星画像
　・地域気象観測システム（アメダス）
　等の気象データを用いて、
　・雲の大きさ・厚さ
　・風向き
　等から、各地の日射量を推定。
　またパネル設置状況を試算して、各電力会社の管内ごとに発電出力予測を行う。

・具体的な取り組み：
　各電力会社では既に、
　・日射量計（全国321ヶ所に設置）
　・太陽電池パネル（上記日射量計に一部併設）
　により、日射量と発電出力の推移記録の収集を開始している。

・予算：3億円（国の補助事業）
・期間：2014年3月末まで
・目標：
　2日後まで30分刻みで、全国的な家庭・企業の発電出力を把握する。

等となっています。


2km四方という分割や、2日後まで30分刻みという目標から、相当に細かい予測を目指していることが伺えますが、単純に気象予測の精度に直結していると思われるので、現実問題としてどこまで精度の高い予測が可能なものなのか、というのがちょっと気になるところです。
（仮に今回の目標が達成できた場合、天気予報の大幅な精度アップにもつながるのでは？）


※参考サイト・ページ
・[1]荻本研究室 東京大学生産技術研究所 エネルギー工学連携研究センター
　http://www.ogimotolab.iis.u-tokyo.ac.jp/