スマートメータ情報のビッグデータ分析による太陽光発電出力の推定精度向上

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-210

グループ名: 【全国大会】平成29年電気学会全国大会論文集

発行日: 2017/03/05

タイトル(英語): Improvement of Estimation Accuracy of PV Output Applying Big Data Analysis of Smart Meters

著者名: 三宅 翔太(関西電力),竹内 康介(関西電力),福島 敏(関西電力),鶴岡 健(関西電力),梅本 潤(関西電力),篠原 伸夫(関西電力)

著者名(英語): Shota Miyake(The Kansai Electric Power CO., Inc),Kosuke Takeuchi(The Kansai Electric Power CO., Inc),Satoshi Fukushima(The Kansai Electric Power CO., Inc),Takeshi Tsuruoka(The Kansai Electric Power CO., Inc),Jun Umemoto(The Kansai Electric Power CO., Inc),Nobuo Shinohara(The Kansai Electric Power CO., Inc)

キーワード: 太陽光発電|スマートメータ|ビッグデータ|PV出力推定|日射量予測|衛星画像

要約(日本語): 太陽光発電（以下，PV）は日射の変化で出力が大きく変動するため，周波数を一定に維持する需給制御に影響を及ぼすことが懸念されており，広域のPV出力の把握や数時間先の出力予測が可能なシステムが望まれていた。そこで当社は，㈱気象工学研究所と開発した日射量短時間予測システム「アポロン」を活用したPV出力推定・予測システムを平成28年3月に中央給電指令所に導入した。システムの導入や改良に際し，PV出力推定・予測の精度検証が必要である。当社は30分ごとの需要を計測できるスマートメータから得られる膨大なデータをビッグデータ分析することにより，PV出力推定精度の検証および更なる向上を実現したので、その概要を紹介する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 875 Kバイト