JP2004289918A - Power supply method - Google Patents
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Abstract
【課題】本発明は、自然エネルギーを利用して発電した電力を供給する電力供給方法に関し、日照および風力に関する気象情報を収集して前日およびリアルタイムに太陽光発電および風力発電による領域毎の発電量の予測を行うと共に、前日およびリアルタイムに領域毎の電力供給量との過不足を算出して過不足電力量を提示し、太陽光発電や風力発電時における各家庭での端末の設置を不要とすると共に領域毎に精度良好に気象情報から発電量予測を実現することを目的とする。
【解決手段】気象情報をもとに領域毎の自然エネルギーを予測するステップと、予測した自然エネルギーをもとに領域内の発電設備を予め作成したテーブルから取り出して当該発電設備による発電量を予測するステップと、領域毎に予測した発電量を提示するステップとを有する。
【選択図】 図１The present invention relates to an electric power supply method for supplying electric power generated using natural energy, and collects weather information on sunshine and wind power, and outputs a power generation amount per area by solar power generation and wind power generation the day before and in real time. Forecasts and calculates the excess and deficiency with the power supply amount for each area on the previous day and in real time, and presents the excess and deficiency power, eliminating the need for installing terminals in each home at the time of solar power generation or wind power generation It is another object of the present invention to accurately predict a power generation amount from weather information for each area with good accuracy.
A step of predicting natural energy for each area based on weather information, and taking out power generation facilities in the area from a table created in advance based on the predicted natural energy to predict an amount of power generated by the power generation facilities And a step of presenting the predicted power generation amount for each area.
[Selection diagram] Fig. 1
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自然エネルギーを利用して発電した電力を供給する電力供給方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、太陽光発電や風力発電を工場、各家庭で行い、余剰の電力を電力会社に販売することが行われている。
【０００３】
この際、太陽光発電や風力発電による電力予測を行うために、各工場、各家庭に端末を設置し、当該端末を給電指令所に接続して予想電力運用データを取り込んで、商用電力系列の発電量を最適に運用する技術がある（特許文献１）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−５５８５６号公報の〔０００２〕から〔００１５〕参照。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
このため、各家庭に端末を設置して太陽光発電や風力発電による予想電力運用データを取得する必要があり、そのために端末を各家庭に設定したり、端末と給電指令所などとを通信回線で接続するという大変な作業および設置コストが大きいなどの問題があった。
【０００６】
本発明は、これらの問題を解決するため、日照および風力に関する気象情報を収集して前日およびリアルタイムに太陽光発電および風力発電による領域毎の発電量の予測を行うと共に、前日およびリアルタイムに領域毎の電力供給量との過不足を算出して過不足電力量を提示し、太陽光発電や風力発電時における各家庭での端末の設置を不要とすると共に領域毎に精度良好に気象情報から発電量予測を実現することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
図１を参照して課題を解決するための手段を説明する。
【０００８】
図１において、解析センタ１は、収集した気象情報をもとに領域毎の自然エネルギーを予測し、これをもとに発電量を予測し、供給予測を行うものであって、ここでは、データ収集手段１１、自然エネルギー予測手段１２、および電力供給量予測手段１３などから構成されるものである。
【０００９】
データ収集手段１１は、気象情報を収集するものである。
自然エネルギー予測手段１２は、気象情報をもとに領域毎に自然エネルギーを予測するものである。
【００１０】
電力供給量予測手段１３は、領域毎に自然エネルギーをもとに電力供給量を予測するものである。
【００１１】
次に、動作を説明する。
解析センタ１を構成するデータ収集手段１１が気象情報を収集し、自然エネルギー予測手段１２が気象情報をもとに領域毎の自然エネルギーを予測し、電力供給量予測手段１３が予測した自然エネルギーをもとに領域内の発電設備を予め作成したテーブルから取り出して当該発電設備による発電量を予測し、予測した発電量を提示するようにしている。
【００１２】
この際、領域毎に発電した発電量と供給電力量との過不足を提示するようにしている。
【００１３】
また、領域を複数まとめた領域毎に発電量の予測を行うようにしている。
また、発電量として、前日の気象情報および現在のリアルタイムの気象情報をもとに発電量を予測し、両者を提示するようにしている。
【００１４】
従って、日照および風力などに関する気象情報を収集して前日およびリアルタイムに太陽光発電および風力発電による領域毎の発電量の予測を行うと共に、前日およびリアルタイムに領域毎の電力供給量との過不足を算出して過不足電力量を提示することにより、太陽光発電や風力発電時における各家庭での端末の設置を不要とすると共に領域毎に精度良好に気象情報から発電量予測を実現することが可能となる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
次に、図１から図１１を用いて本発明の実施の形態および動作を順次詳細に説明する。
【００１６】
図１は、本発明のシステム構成図を示す。
図１において、解析センタ１は、収集した気象情報をもとに領域毎の自然エネルギーを予測し、これをもとに発電量を予測し、供給予測を行うものであって、ここでは、データ収集手段１１、自然エネルギー予測手段１２、および電力供給量予測手段１３、メッシュ／監視領域定義テーブル８、設置状況一覧テーブル９、および必要電力量／予測発電量テーブル１０などから構成されるものである。
【００１７】
データ収集手段１１は、気象情報を収集するものである。
自然エネルギー予測手段１２は、気象情報をもとに領域毎に自然エネルギー（日照、風力／風向などによる太陽光発電量、風力発電量）を予測するものである。
【００１８】
電力供給量予測手段１３は、領域毎に自然エネルギーをもとに発電設備の設置状況一覧テーブル９を参照して発電量などを予測するものである。
【００１９】
メッシュ／監視領域定義テーブル８は、気象情報をもとに自然エネルギーを算出する際の領域（メッシュ）を定義したものであって、例えば後述する図７に示すように、日本全国を所定領域（例えば０．０５度の約５ｋｍ格子、あるいは０．０１２５度の約１ｋｍ格子）で分割したテーブル、およびこれらメッシュを複数まとめて１つの領域として監視する監視領域を登録したテーブルである。
【００２０】
設置状況一覧テーブル９は、太陽光発電、風力発電の設置場所、発電力、効率などを登録した一覧テーブルである（図９参照）。
【００２１】
必要電力量／予測発電量テーブル１０は、必要な電力量、および予測した予測発電量を登録したテーブルである（図１０、図１１参照）。
【００２２】
気象予測サーバ１は、過去の気象情報をもとに数値気象予測データを算出するものである。
【００２３】
気象測定器３は、気象をリアルタイムに測定する機器であって、測定した気象情報を解析センタ１にリアルタイムに送信するものである。
【００２４】
気象衛星システム４は、気象衛星からの気象情報を受信して解析センタ１に送信するものである。
【００２５】
端末（一般利用者）５は、インターネット６を経由して解析センタ１に接続し、太陽光発電装置、風力発電装置を設置した場所、発電能力などを設置状況一覧テーブル９に登録したり、解析センタ１から問合せに対応して設置した場所、発電能力などを応答したりする端末（パソコン）である。
【００２６】
電力会社／電力需給予測運用計画部システム７は、解析センタ１からの太陽光発電、風力発電などの予測発電量の通知を受け、需要量に見合う発電量を予測して発電したりなどするものである。
【００２７】
次に、図２のフローチャートの順番に従い、図１の構成のもとで、気象情報を収集し、領域毎の自然エネルギーを予測し、設置状況一覧テーブル９を参照して領域毎の発電量を予測し、電力供給量と発電量との過不足を評価するときの手順を詳細に説明する。
【００２８】
図２は、本発明の動作説明フローチャート（全体）を示す。
図２において、Ｓ１は、気象予測データを収集する。これは、気象庁から気象予測データを収集する。
【００２９】
Ｓ２は、風速データを収集する。これは、日本全国各地に設置されている風速計から実際の風速データ（風速、風向）をリアルタイムに収集する。
【００３０】
Ｓ３は、日射量データを収集する。これは、気象衛星からの日射量データを収集する。
【００３１】
Ｓ４は、メッシュ毎の発電量を予測する。これは、Ｓ１からＳ３で収集した気象情報をもとに、日本全国をメッシュ（約１ｋｍ／５ｋｍ矩形）に分割し、気象情報をもとに各メッシュ毎の自然エネルギー（日射量、風速）を算出し、当該算出した自然エネルギーをもとに、設置状況一覧テーブル９を参照して当該メッシュ内に設置されている発電装置（太陽光発電装置、風力発電装置）の総発電量をそれぞれ算出（予測）する（図５、図６などを用いて後述する）。
【００３２】
Ｓ５は、メッシュ毎の供給を予測算出する。これは、メッシュ毎の電力の需要予測を算出する。
【００３３】
Ｓ６は、過不足の算出を行う。これは、Ｓ４で算出したメッシュ毎の発電量と、Ｓ５で算出したメッシュ毎の供給量とをもとに過不足を算出する。
【００３４】
Ｓ７は、通知する。
Ｓ８は、不足分について発電を行う。これらＳ７、Ｓ８は、Ｓ６で算出した過不足を、電力会社／電力需給予測運用計画部システム７に通知し、過不足を補うような発電を実施する。
【００３５】
以上のように、気象情報を収集し、当該収集した気象情報をもとに自然エネルギー（日照、風力などによる発電量）を予測し、当該予測した自然エネルギーをもとにメッシュ（あるいは監視対象の領域）毎に、設置状況一覧テーブル９を参照して発電量を予測、およびメッシュ毎の供給量を予測し、メッシュ（領域）毎に発電量と供給量の過不足を予測し、当該過不足を補うように電力発電能力を調整することにより、従来の各家庭、工場などの太陽光発電装置、風力発電装置に端末を設置して発電量を解析センタ１が収集しなくても、気象情報をもとに発電量をメッシュ毎に算出して電力の需給予測を良好に行うことが可能となる。以下順次詳細に説明する。
【００３６】
図３は、本発明の動作説明フローチャート（データ収集）を示す。
図３において、Ｓ１１は、気象庁が現状の実測データから２４時間予測（気圧、気温、温度、雲水量、風速など）する。
【００３７】
Ｓ１２は、気象業務支援センタが気象庁から取得した２４時間予測データを各種機関に提供サービスを行う。
【００３８】
Ｓ１３は、数値気象予測モデル（公知）を起動する。これは、本願発明で利用する数値気象予測モデル（ソフトウェア）を起動し、Ｓ１２の気象業務支援センタから２４時間気象予測データを取得する。
【００３９】
Ｓ１４は、予測風力発電量を計算する。これはＳ１３で起動された数値気象予測モデルが２４時間気象予測情報をもとに、予測風力発電量を計算する（後述する（式９）で計算する、図４の（▲１▼−１）参照）。
【００４０】
Ｓ１５は、風速の実測データを取得する。これは、風速の実測データをリアルタイムに取得する。
【００４１】
Ｓ１６は、実測風力発電量を計算する（公知）。これは、Ｓ１５で取得したリアルタイムの風速の実測データをもとに、風力発電量（風力発電機発電できる予測の発電量）を計算する（後述する（式１０）で計算する、図４の▲２▼参照）。
【００４２】
Ｓ１７は、予測太陽光発電量を計算する。これはＳ１３で起動された数値気象予測モデルが２４時間気象予測情報をもとに、予測太陽光発電量を計算する（後述する（式７）で計算する、図４の（▲１▼−２）参照）。
【００４３】
Ｓ１８は、衛星データを取得する。これは、日照の衛星データをリアルタイムに取得する。
【００４４】
Ｓ１９は、実測太陽光発電量を計算する（公知）。これは、Ｓ１８で取得したリアルタイムの日照の衛星データをもとに、太陽光発電量（太陽光発電装置）ソーラパネル）で発電できる予測の発電量）を計算する（後述する（式８）で計算する、図４の▲３▼参照）。
【００４５】
以上によって、２４時間予測気象情報（前日のデータに相当）をもとに
・風力発電量（図４の▲１▼−１）
・太陽光発電量（図４の▲１▼−２）
を予測し、リアルタイムの気象情報（当日の気象情報）をもとに
・風力発電量（図４の▲２▼）
・太陽光発電量（図４の▲３▼）
を予測することが可能となる。尚、予測の手法および（式７）、（式８）、（式９）、（式１０）については、末尾に記載する。
【００４６】
図４は、本発明の予測説明図を示す。これは、既述した図３のフローチャートに従い予測した内容を判りやすく表にしたものであって、図示の下記となる。
【００４７】
【００４８】
図５において、Ｓ２１は、太陽光発電装置の設置状況一覧を読み込む。これは、太陽光発電装置の設置状況一覧である、例えば図９の（ａ）を読み込む。
【００４９】
Ｓ２２は、メッシュ毎の最大発電量を合算する。これは、例えば日本全国を約１ｋｍ矩形で区切ったメッシュ毎に、当該メッシュ内に設置された太陽光発電装置の最大発電量を合算する（総和を求める）。
【００５０】
Ｓ２３は、▲３▼をもとにメッシュ毎の太陽光発電量を算出する。これは、既述した図３のＳ１９で算出した▲３▼（実測太陽光発電量）のＰｓｒ、太陽光発電装置のパネルの面積、効率をもとに実際に発電される発電量を算出する。
【００５１】
Ｓ２４は、▲１▼−２をもとにメッシュ毎の太陽光発電量を算出する。これは、既述した図３のＳ１７で算出した▲１▼−２（２４時間予測太陽光発電量）のＰｓｐ、太陽光発電装置のパネルの面積、効率をもとに実際に発電される発電量を算出する。
【００５２】
また、Ｓ２５は、風力発電設備の設置状況一覧を読み込む。
Ｓ２６は、メッシュ毎の最大発電量を合算する。これは、例えば日本全国を約１ｋｍ矩形で区切ったメッシュ毎に、当該メッシュ内に設置された風力発電装置の最大発電量を合算する（総和を求める）。
【００５３】
Ｓ２７は、▲２▼をもとにメッシュ毎の風力発電量を算出する。これは、既述した図３のＳ１６で算出した▲２▼（実測風力発電量）のＰｗｒ、風力発電装置の効率などをもとに実際に発電される発電量を算出する。
【００５４】
Ｓ２８は、▲１▼−１をもとにメッシュ毎の風力発電量を算出する。これは、既述した図３のＳ１４で算出した▲１▼−１（２４時間予測風力発電量）のＰｗｐ、風力発電装置の効率などをもとに実際に発電される発電量を算出する。
【００５５】
以上によって、既述した図３で求めた図４の４つの場合について、メッシュ毎に実際に設置されている太陽光発電装置、風力発電装置の発電能力に対応した実際の発電量をそれぞれ算出できたこととなる。
【００５６】
図６は、本発明の説明フローチャート（評価）を示す。
図６において、Ｓ３１は、監視領域毎の総電力予測量を算出する。これは、例えば後述する図７に示す、斜線を引いた監視領域”Ｉｘｘ０１”は、４つのメッシュからなり当該監視領域内の図４で算出した発電量をそれぞれ４つの場合についてそれぞれ総和を算出する。
【００５７】
Ｓ３２は、▲１▼−１と▲１▼−２を加える。これは、図４の▲１▼−１と▲１▼−２の実際の発電量を加算する。
【００５８】
Ｓ３３は、需要予測との差を求める。これは、監視領域毎に、Ｓ３２で加算した前日のデータをもとに算出した風力発電量と太陽光発電量の総発電量と、需要量との差を求める。この求めた差をグラフで表現すると、後述する図１１の（ａ）に示すように、ある監視領域について横軸を時間として図示のようになり、上が過大であり、下が不足であると予想電力量を求めることが可能となる。
【００５９】
Ｓ３４は、▲２▼と▲３▼を加える。これは、図４の▲２▼と▲３▼の実際の発電量を加算する。
【００６０】
Ｓ３５は、需要予測との差を求める。これは、監視領域毎に、Ｓ３４で加算したリアルタイムのデータをもとに算出した風力発電量と太陽光発電量の総発電量と、需要量との差を求める。この求めた差をグラフで表現すると、後述する図１１の（ｂ）に示すように、ある監視領域について横軸を時間として図示のようになり、上が過大であり、下が不足であるがここでは不足はない（不足するときは即座に火力発電量などを増大、あるいは需要量を減少させて不足とならないように電力需要調整する）という予想電力量を求めることが可能となる。
【００６１】
図７は、本発明の監視領域例を示す。ここで、メッシュは、既述したように１ｋｍあるいは約５ｋｍ矩形に日本全国を分割したものであって、電力需要の監視領域は、メッシュの１つあるいは複数をまとめて定義する。例えば、図示の監視領域”Ｉｘｘ０１”は、図示の４つのメッシュをまとめた領域と定義する。
【００６２】
以上のように、日本全国をメッシュに分割することにより、メッシュ毎に気象情報（日照データ、風力データなど）をもとに太陽光発電量、風力発電量を算出し、更に、当該メッシュ内に設置された太陽光発電装置、風力発電装置のそれぞれの発電能力をもとに発電される総発電量を算出し、更に、当該監視領域毎の電力の需要をもとにその総発電量との過不足を求め、監視領域毎に図１１の（ａ），（ｂ）の電力の過不足を提示することが可能となる。
【００６３】
図８は、本発明の電力供給タイムチャート例を示す。
図８において、Ｓ４１は、前日データによる予測により、気象データ予測（既述した２４時間気象予測）をもとに図４の▲１▼−１、▲１▼−２の予測風力発電量と予測太陽光発電量を算出し、更に、監視領域内に設置された風力発電装置、太陽光発電装置の総能力をもとに実際に発電される総発電量を予測してＷｅｂに図１１の（ａ）に示すように公開、提示し、不足の時間帯は発電依頼したりする。
【００６４】
Ｓ４２は、当日データによる予測により、リアルタイムの気象データ（実データ、日照データ、風力データなど）をもとに図４の▲２▼、▲３▼の予測風力発電量と予測太陽光発電量を算出し、更に、監視領域内に設置された風力発電装置、太陽光発電装置の総能力をもとに実際に発電される総発電量を予測し図１１の（ｂ）に示すように提示したり、不足とならないように発電調整依頼したりする。
【００６５】
図９は、本発明の一覧表例を示す。
図９の（ａ）は、太陽光発電装置設置状況一覧表例を示す。ここでは、太陽光発電装置の設置状況として下記の図示の情報を対応づけて登録する。
【００６６】
・管理Ｎｏ：
・経度、緯度：
・最大発電力（ＫＷ）：
・面積（ｍ２）：
・効率：
・その他：
ここで、管理Ｎｏは太陽光発電装置を管理する一意の管理番号である。経度，緯度は、太陽光発電装置を設置した位置情報であって、いずれのメッシュに属するかを判別するためのものである。最大発電力は太陽光発電装置の最大発電力である。面積は太陽光発電装置であるパネルの面積である。効率は、太陽光発電量（日射量）に対して電気に変換するエネルギーの効率である。
【００６７】
以上のように、太陽光発電装置の場所情報（経度、緯度）、最大発電力、効率を登録して管理することにより、メッシュ毎の太陽光発電量（太陽光エネルギー）を予測して当該メッシュ内に経度、緯度がある各太陽光発電装置の面積、最大発電力、効率を乗算して実際に発電される太陽光発電量を算出してその総和を求め、発電される発電量をメッシュ（あるいは監視領域）毎に予測することが可能となる。
【００６８】
図９の（ｂ）は、風力発電装置設置状況一覧例を示す。ここでは、風力発電装置の設置状況として下記の図示の情報を対応づけて登録する。
【００６９】
・管理Ｎｏ：
・経度、緯度：
・最大発電力（ＫＷ）：
・最適方位角：
・発電効率：
・その他：
ここで、管理Ｎｏは風力発電装置を管理する一意の管理番号である。経度，緯度は、風力発電装置を設置した位置情報であって、いずれのメッシュに属するかを判別するためのものである。最大発電力は風力発電装置の最大発電力である。
最適方位角は風力発電装置の最適方位角である。発電効率は、風力発電量（風力）に対して電気に変換するエネルギーの効率である。
【００７０】
以上のように、風力発電装置の場所情報（軽度、緯度）、最大発電力、最適方位角、発電効率を登録して管理することにより、メッシュ毎の風力発電量（風力エネルギー）を予測して当該メッシュ内に経度、緯度がある各風力発電装置の最大発電力、最適方位角、発電効率などをもとに実際に発電される風力発電量を算出してその総和を求め、発電される風力発電量をメッシュ（あるいは監視領域）毎に予測することが可能となる。
【００７１】
図１０は、本発明の説明図（必要電力量）を示す。
図１０の（ａ）は、必要電力テーブル例を示す。必要電力テーブルは、電力需要する工場、家庭などが必要とする電力をテーブルに設定したものであって、ここでは、図示の下記の情報を対応づけて登録したものである。
【００７２】
・時刻（月日時）：
・領域Ｉｘｘ０１での必要電力量（ＫＷ）：Ａ
・前日予測電力（（▲１▼−１）＋（▲１▼−２））：
・当日予測電力（▲２▼＋▲３▼）
・その他：
ここで、時刻（月日時）は必要電力の日時である。領域Ｉｘｘ０１は、監視領域の例である。前日予測電力（（▲１▼−１）＋（▲１▼−２））は、前日のデータから予測した今日の予測電力量である。当日予測電力（▲２▼＋▲３▼）は、当日のリアルタイムのデータから予測した今日の予測電力量である。
【００７３】
図１０の（ｂ）は、電力供給監視領域定義テーブル例を示す。図示の電力供給監視領域定義テーブルは、日本全国をメッシュに分割し、監視領域として１つあるいは複数のメッシュをまとめて監視対象とするかの監視領域を定義したものであって、ここでは、図示の下記の情報を対応づけて登録し定義するものである。
【００７４】
・領域名：
・東西方向範囲：
・南北方向範囲：
・その他：
ここで、領域名は監視対象の領域に付与した領域名である。東西方向範囲は、メッシュの東西方向の初めと、終了のＩＤを指定して範囲を指定するものである。南北方向範囲は、メッシュの南北方向の初めと、終了のＩＤを指定して範囲を指定するものである。例えば既述した監視領域”Ｉｘｘ０１”は、東西方向範囲がＩ＝２〜３、南北方向範囲がＪ＝４〜５、即ち、既述した図７の左側の斜線を引いた監視領域となる
図１１は、本発明の予測提示例を示す。
【００７５】
図１１の（ａ）は、前日の気象情報（日照データ、風力データなど）をもとに既述した図４の▲１▼−１と▲１▼−２の風力発電量、太陽光発電量を予測し、これらをもとに監視領域内に設置した全ての風力発電装置、太陽光発電装置で発電される電力の総和を予測し、需要（必要電力量）との過不足を提示したものである。
【００７６】
図１１の（ｂ）は、リアルタイムの気象情報（日照データ、風力データなど）をもとに既述した図４の▲２▼と▲３▼の風力発電量、太陽光発電量を予測し、これらをもとに監視領域内に設置した全ての風力発電装置、太陽光発電装置で発電される電力の総和を予測し、需要（必要電力量）との過不足を提示したものである。
【００７７】
以上の電力過不足量を提示することにより、上段の前日の気象情報から予測した電力には不足部分があったが、これを見て電力需給調整を試みた結果、現在のリアルタイムの気象情報をもとに予測した電力には不足量がなく、需給関係が適切に推移していることが判明する。
【００７８】
次に、既述した図４の前日のデータをもとに出した風力発電量（▲１▼−１）、（式９））、太陽光発電量（▲１▼−２、（式７））、および当日のデータをもとに出した風力発電量（▲２▼、（式１０））、太陽光発電量（▲３▼、（式８））について詳細に説明する。
【００７９】
（１）衛星日射量データ：
静止気象衛星データ（例えば、ＧＭＳ−５から配信されるＳ−ＶＩＳＳＲ （Ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ−Ｖｉｓｉｂｌｅ ａｎｄ Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｓｐｉｎ Ｓｃａｎ Ｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ）は、誰でも直接受信することができる。受信データはＵＮＩＸワークステーション、又はＬｉｎｕｘ ＰＣで自動処理され、較正処理、幾何補正を行った後、計算処理し易いように正方格子座標系に変換することができる。 静止気象衛星から推定される日射量の推定モデルの計算式を（式１）から（式６）に示す。式中の変数の意味は末尾の付録１に示す。モデルの中では直達日射量ＳＩと散乱日射量ＳＲ 、 ＳＡも計算しているので、これらのデータを使用することが可能である。アメダスで風向・風速データ、日照時間は観測されるが、直達日射量データを観測している地点は全国で僅かしかないので、この１時間、１ｋｍの分解能を持つ衛星日射量データは有用である。
【００８０】
・晴天域での計算式
ＳＳ ＝ ＳＩ ＋ ＳＲ ＋ ＳＡ （式１）
ＳＩ ＝ Ｓ・τ０・τＲ（１−αｗ）τＡ （式２）
ＳＲ ＝ Ｓ・τ０（０．５（１−τＲ））τＡ （式３）
ＳＡ ＝ Ｓ・τ０・τＲ（１−αｗ）ＦＣ・ω０（１−τＡ） （式４）
Ｓ ＝ （Ｈ Ｍ ／ｄ） ２ ｃｏｓ θ （式５）
・曇天域での推定式
ＳＳ ＝ （ＳＩ ＋ ＳＲ ＋ ＳＡ ）（１−ａ・ Ａ ） （式６）
（２）太陽光発電推定モデル：
太陽光発電機が設置されている場所（緯度：φ、経度：λ）毎に、気象予測日射量から推定される直達日射量ＳＩＲ（Ｗ／ｍ２）、および、気象衛星画像データから計算した直達日射量ＳＩＰ（Ｗ／ｍ２）に対する発電量を計算する。
【００８１】
監視する領域の予測太陽光発電量：ＰＳＰは、気象予測値から推定した直達日射量分布から
ＰＳＰ＝ｆ１（ＳＩＰ） （式７）
実測太陽光発電量：ＰＳＲは、上記▲２▼で衛星画像データから求めた直達日射量から
ＰＳＲ＝ｆ１（ＳＩＲ） （式８）
により近似的に計算する。
【００８２】
ここで、上記、ＳＩＰ は、数値予測モデルの計算結果で与えられる。一方、ＳＩＲは晴れのときＳＩで、曇りのときはＳＩ（１−ａ・ Ａ ）である。
【００８３】
夏季の晴天時の昼間は、ＳＳは、１０００Ｗ／ｍ２程度の値となる。大気の状態にもよるが、そのときのＳＩＲを６００Ｗ／ｍ２程度の値とする。（式６）のａ、Ａは雲のタイプにより値が変わるが、厚い雲に覆われているときはａが１．２、Ａは０．７になる。その場合、ＳＩ（１−ａ・Ａ ）は９６Ｗ／ｍ２となる。（式６）のａ、Ａは、気象衛星画像データから、１時間毎に約５ｋｍの分解能で求めることが可能である。
【００８４】
（３）風力発電推定モデル
上記では、日射量データから太陽光発電量の予測、実績推定値を求める方式とそのモデルを述べたが、同様の手法が風力発電についても適用可能である。 数値気象予測モデルで予測される風速、風向データも、約５〜１０ｋｍ格子毎に計算することが可能であり、気象庁から気象業務支援センター経由でデータを入手するか、ＮＣＥＰデータとＭＭ５により自前で計算することが可能である。また、アメダスデータから風速、風向データも入手することが可能である。
【００８５】
風力発電装置が設置されている場所（緯度：φ、経度：λ）毎に、気象予測値から計算される風速：ＷＰ、および、アメダスデータから計算した風速：ＷＲに対する発電量を計算する。但し、風向データを使用し、風力発電装置の発電効率が最大となる風向のベクトル成分を計算し適用することとする。
【００８６】
監視する領域の予測風力発電量として数値予測（風向・風速）から求まるＰＷＰは、
ＰＷＰ＝ｆ２（ＷＰ） （式９）
実測風力発電量として実測データ（風向・風速）から求まるＰＷＲは、
ＰＷＲ＝ｆ２（ＷＲ） （式１０）
で近似的に計算する。
【００８７】
（４）付録１：日射量推定モデルの計算式で使用するパラメータ
パラメータ 内 容
ａ 雲による日射の吸収に関する係数
Ａ 雲のアルベード
ｄ 太陽と地球との距離
ｄＭ 太陽と地球との平均距離（年平均）
ＦＣ エアロゾルによる全散乱に対する前方散乱の割合
Ｉ 太陽定数
ＳＳ 全天日射量 （＝ ＳＩ ＋ ＳＲ ＋ ＳＡ）
ＳＡ エアロゾルによる散乱日射量
ＳＩ 直達日射量
ＳＲ レイリー散乱による散乱日射量
αＷ 水蒸気による吸収率
θ 太陽天頂角
τＡ エアロゾルによる透過率
τＯ オゾンによる透過率
τＲ レイリー散乱による透過率
ωＯ 単一散乱アルベード
（付記１）
自然エネルギーを利用して発電した電力を供給する電力供給方法において、
気象情報をもとに領域毎の自然エネルギーを予測するステップと、
前記予測した自然エネルギーをもとに前記領域内の発電設備を予め作成したテーブルから取り出して当該発電設備による発電量を予測するステップと、
前記領域毎に予測した発電量を提示するステップとを有する電力供給方法。
【００８８】
（付記２）
前記領域毎に発電した発電量と供給電力量との過不足を提示するステップを有する付記１記載の電力供給方法。
【００８９】
（付記３）
前記領域を複数まとめた領域毎に前記発電量の予測を行うことを特徴とする付記１あるいは付記２記載の電力供給方法。
【００９０】
（付記４）
前記発電量として、前日の気象情報および現在のリアルタイムの気象情報をもとに発電量を予測し、両者を提示するステップを有する付記１から付記３のいずれかに記載の電力供給方法。
【００９１】
（付記５）
自然エネルギーを利用して発電した電力を供給する電力供給システムにおいて、
気象情報をもとに領域毎の自然エネルギーを予測する手段と、
前記予測した自然エネルギーをもとに前記領域内の発電設備を予め作成したテーブルから取り出して当該発電設備による発電量を予測する手段と、
前記領域毎に予測した発電量を提示する手段とを備えたことを特徴とする電力供給システム。
【００９２】
（付記６）
自然エネルギーを利用して発電した電力を供給する電力供給プログラムにおいて、
コンピュータに、
気象情報をもとに領域毎の自然エネルギーを予測するステップと、
前記予測した自然エネルギーをもとに前記領域内の発電設備を予め作成したテーブルから取り出して当該発電設備による発電量を予測するステップと、
前記領域毎に予測した発電量を提示するステップとして機能させるための電力供給プログラム。
【００９３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、日照および風力などに関する気象情報を収集して前日およびリアルタイムに太陽光発電および風力発電による領域毎の発電量の予測を行うと共に、前日およびリアルタイムに領域毎の電力供給量との過不足を算出して過不足電力量を提示する構成を採用しているため、太陽光発電や風力発電時における各家庭での端末の設置を不要とすると共に領域毎に精度良好に気象情報から発電量予測を実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステム構成図である。
【図２】本発明の動作説明フローチャート（全体）である。
【図３】本発明の動作説明フローチャート（データ収集）である。
【図４】本発明の予測説明図である。
【図５】本発明の動作説明フローチャート（発電予測）である。
【図６】本発明の動作説明フローチャート（評価）である。
【図７】本発明の監視領域例である。
【図８】本発明の電力供給タイムチャート例である。
【図９】本発明の一覧表例である。
【図１０】本発明の説明図（必要電力量）である。
【図１１】本発明の予測定時例である。
【符号の説明】
１：解析センタ
１１：データ収集手段
１２：自然エネルギー予測手段
１３：電力供給量予測手段
２：気象予測サーバ
３：気象測定器
４：気象衛星システム
５：端末（一般利用者）
６：インターネット
７：電力会社／電力需給予測運用計画部システム
８：メッシュ／監視領域定義テーブル
９：設置状況一覧テーブル
１０：必要電力量／予測発電量テーブル[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a power supply method for supplying power generated using natural energy.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, solar power generation and wind power generation are performed in factories and homes, and surplus power is sold to electric power companies.
[0003]
At this time, terminals are installed in each factory and each home to perform power prediction by solar power and wind power, and the terminals are connected to a power supply dispatching station to capture expected power operation data and There is a technique for optimally operating the amount of power generation (Patent Document 1).
[0004]
[Patent Document 1]
See [0002] to [0015] of JP-A-11-55856.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
For this reason, it is necessary to install a terminal in each home and acquire expected power operation data from solar power generation and wind power generation.To this end, it is necessary to set up a terminal in each home or to connect a terminal to a power supply dispatch office etc. However, there is a problem that the connection is difficult and the installation cost is large.
[0006]
In order to solve these problems, the present invention collects weather information on sunshine and wind power and predicts the amount of power generation in each area by solar power and wind power in the previous day and in real time, and also in each area in the previous day and real time. Calculate the excess and deficiency with the power supply amount and present the excess and deficiency power amount, eliminating the need for installing terminals in each home at the time of solar power generation or wind power generation, and accurately generating power from weather information for each area It is intended to realize quantity prediction.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
Means for solving the problem will be described with reference to FIG.
[0008]
In FIG. 1, an
[0009]
The data collection means 11 collects weather information.
The renewable energy prediction means 12 predicts renewable energy for each area based on weather information.
[0010]
The power supply amount prediction means 13 predicts the power supply amount based on natural energy for each area.
[0011]
Next, the operation will be described.
The data collection means 11 constituting the
[0012]
At this time, an excess or deficiency between the power generation amount and the supplied power amount for each region is presented.
[0013]
Further, the power generation amount is predicted for each of a plurality of regions.
Further, as the power generation amount, the power generation amount is predicted based on the weather information of the previous day and the current real-time weather information, and both are presented.
[0014]
Therefore, the weather information on sunshine and wind power is collected, and the power generation amount of each area by the photovoltaic power generation and the wind power generation is predicted on the previous day and in real time. By calculating and presenting the excess and deficient power amounts, it is not necessary to install terminals in each home at the time of solar power generation or wind power generation, and it is possible to accurately predict power generation from weather information for each area It becomes possible.
[0015]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Next, embodiments and operations of the present invention will be sequentially described in detail with reference to FIGS.
[0016]
FIG. 1 shows a system configuration diagram of the present invention.
In FIG. 1, an
[0017]
The data collection means 11 collects weather information.
The renewable energy predicting means 12 predicts renewable energy (solar power, wind power / wind power, etc.) for each area based on weather information.
[0018]
The power supply amount prediction means 13 predicts the power generation amount and the like with reference to the power generation equipment installation status list table 9 based on natural energy for each area.
[0019]
The mesh / monitoring area definition table 8 defines an area (mesh) for calculating natural energy based on weather information. For example, as shown in FIG. For example, a table divided by a 0.05-degree grid of about 5 km or a 0.0125-degree grid of about 1 km) and a table in which a monitoring area for monitoring a plurality of these meshes collectively as one area are registered.
[0020]
The installation status list table 9 is a list table in which installation locations of solar power generation and wind power generation, power generation, efficiency, and the like are registered (see FIG. 9).
[0021]
The required power amount / predicted power generation table 10 is a table in which the required power amount and the predicted predicted power generation amount are registered (see FIGS. 10 and 11).
[0022]
The
[0023]
The
[0024]
The
[0025]
The terminal (general user) 5 connects to the
[0026]
The power company / power supply / demand prediction operation
[0027]
Next, in accordance with the order of the flowchart of FIG. 2, under the configuration of FIG. 1, weather information is collected, natural energy of each area is predicted, and the power generation amount of each area is referred to by referring to the installation status list table 9. The procedure for predicting and evaluating the excess or deficiency between the power supply amount and the power generation amount will be described in detail.
[0028]
FIG. 2 shows a flowchart (overall) for explaining the operation of the present invention.
In FIG. 2, S1 collects weather forecast data. It collects weather forecast data from the Meteorological Agency.
[0029]
S2 collects wind speed data. It collects actual wind speed data (wind speed, wind direction) from anemometers installed in various parts of Japan in real time.
[0030]
In step S3, solar radiation data is collected. It collects solar radiation data from meteorological satellites.
[0031]
S4 predicts the power generation amount for each mesh. This is based on the weather information collected from S1 to S3, and divides the whole of Japan into meshes (approximately 1km / 5km rectangle), and calculates the natural energy (solar radiation, wind speed) for each mesh based on the weather information. Based on the calculated natural energy, the total power generation of the power generation devices (photovoltaic power generation device, wind power generation device) installed in the mesh is calculated with reference to the installation status list table 9 ( Prediction) (described later with reference to FIGS. 5 and 6).
[0032]
S5 predicts and calculates the supply for each mesh. This calculates the power demand forecast for each mesh.
[0033]
In step S6, an excess or deficiency is calculated. This calculates the excess or deficiency based on the power generation amount for each mesh calculated in S4 and the supply amount for each mesh calculated in S5.
[0034]
S7 notifies.
In S8, power generation is performed for the shortage. In S7 and S8, the excess or deficiency calculated in S6 is notified to the power company / power supply / demand prediction operation
[0035]
As described above, weather information is collected, natural energy (power generation by sunlight, wind power, etc.) is predicted based on the collected weather information, and a mesh (or a monitoring target) is calculated based on the predicted natural energy. For each region (area), the power generation amount is predicted with reference to the installation status list table 9 and the supply amount for each mesh is predicted, and the power generation amount and the supply amount are predicted for each mesh (region). Even if the
[0036]
FIG. 3 shows a flowchart (data collection) for explaining the operation of the present invention.
In FIG. 3, in S11, the Meteorological Agency makes a prediction (atmospheric pressure, air temperature, temperature, cloud water amount, wind speed, etc.) for 24 hours from the actual measurement data.
[0037]
In S12, the meteorological service support center provides the 24-hour prediction data acquired from the Meteorological Agency to various institutions.
[0038]
In step S13, a numerical weather prediction model (known) is started. This starts the numerical weather forecast model (software) used in the present invention, and acquires 24-hour weather forecast data from the weather service support center in S12.
[0039]
S14 calculates the predicted wind power generation amount. This is because the numerical weather prediction model started in S13 calculates the predicted wind power generation amount based on the 24-hour weather prediction information (calculated by (Expression 9) described later, (1) -1 in FIG. 4). reference).
[0040]
In step S15, wind speed measurement data is acquired. This obtains the actual measurement data of the wind speed in real time.
[0041]
In S16, the measured wind power generation amount is calculated (known). This is based on the real-time measured wind speed data acquired in S15, and calculates the amount of wind power generation (the predicted amount of power generation that can be generated by the wind power generator) (calculated by (Equation 10) described later;
[0042]
In step S17, a predicted solar power generation amount is calculated. This is because the numerical weather forecast model started in S13 calculates the predicted solar power generation amount based on the 24-hour weather forecast information (calculated by (Equation 7) described later, ((1) -2 in FIG. 4). )reference).
[0043]
In step S18, satellite data is acquired. It obtains sunshine satellite data in real time.
[0044]
In step S19, the measured photovoltaic power generation amount is calculated (known). This is based on the real-time sunshine satellite data acquired in S18, and calculates a predicted power generation amount that can be generated by the photovoltaic power generation (photovoltaic power generation device) solar panel (see
[0045]
As described above, based on the 24-hour forecast weather information (corresponding to the previous day's data)
・ Wind power generation ((1) -1 in Fig. 4)
・ Solar power generation ((1) -2 in Fig. 4)
And forecast based on real-time weather information (the weather information of the day)
・ Wind power generation ((2) in Fig. 4)
・ Solar power generation ((3) in Fig. 4)
Can be predicted. The prediction method and (Equation 7), (Equation 8), (Equation 9), and (Equation 10) are described at the end.
[0046]
FIG. 4 shows a prediction explanatory diagram of the present invention. This is a table in which the contents predicted according to the flowchart of FIG. 3 described above are easily understood, and is as shown below.
[0047]
[0048]
In FIG. 5, S21 reads the installation status list of the photovoltaic power generator. This reads, for example, (a) of FIG. 9 which is a list of the installation status of the solar power generation device.
[0049]
In step S22, the maximum power generation amount for each mesh is added. This means, for example, for each mesh that divides the whole of Japan by a rectangle of about 1 km, sums the maximum power generation amount of the photovoltaic power generators installed in the mesh (calculates the sum).
[0050]
In step S23, the amount of photovoltaic power generated for each mesh is calculated based on (3). This is based on Psr of (3) (actually measured photovoltaic power generation) calculated in S19 of FIG. 3 described above, the area of the panel of the photovoltaic power generation device, and the power generation that is actually generated based on the efficiency. .
[0051]
In step S24, the amount of photovoltaic power generated for each mesh is calculated based on (1) -2. This is the power generation that is actually generated based on Psp of (1) -2 (24 hour predicted solar power generation amount) calculated in S17 of FIG. 3 described above, the area of the panel of the solar power generation device, and the efficiency. Calculate the amount.
[0052]
In step S25, the installation status list of the wind power generation equipment is read.
In step S26, the maximum power generation amount for each mesh is added. This means, for example, for each mesh that divides the whole of Japan by a rectangle of about 1 km, sums the maximum power generation amount of the wind power generators installed in the mesh (calculates the sum).
[0053]
In step S27, the wind power generation amount for each mesh is calculated based on (2). This calculates the amount of power actually generated based on Pwr of (2) (actually measured wind power generation) calculated in S16 of FIG. 3 described above, the efficiency of the wind turbine generator, and the like.
[0054]
In S28, the wind power generation amount for each mesh is calculated based on (1) -1. This calculates the amount of power actually generated based on Pwp of (1) -1 (24-hour predicted wind power generation amount) calculated in S14 of FIG. 3 described above, the efficiency of the wind turbine generator, and the like.
[0055]
As described above, in the four cases of FIG. 4 obtained in FIG. 3 described above, the actual power generation amount corresponding to the power generation capacity of the actually installed solar power generation device and wind power generation device can be calculated for each mesh. It will be.
[0056]
FIG. 6 shows an explanatory flowchart (evaluation) of the present invention.
In FIG. 6, S31 calculates a total predicted power amount for each monitoring area. This is because, for example, a monitoring area “Ixx01” indicated by diagonal lines shown in FIG. 7 to be described later is composed of four meshes, and the power generation amount calculated in FIG. .
[0057]
In step S32, (1) -1 and (1) -2 are added. This adds the actual power generation amounts of (1) -1 and (1) -2 in FIG.
[0058]
A step S33 finds a difference from the demand forecast. For this, a difference between the total power generation amount of the wind power generation amount and the solar power generation amount calculated based on the data of the previous day added in S32 and the demand amount is obtained for each monitoring area. When the obtained difference is expressed in a graph, as shown in FIG. 11A to be described later, the horizontal axis represents time in a certain monitoring area, and the upper part is excessive and the lower part is insufficient. It is possible to obtain the expected electric energy.
[0059]
In step S34, (2) and (3) are added. This adds the actual power generation amounts of (2) and (3) in FIG.
[0060]
A step S35 finds a difference from the demand forecast. For this, a difference between the total power generation amount of the wind power generation amount and the solar power generation amount calculated based on the real-time data added in S34 and the demand amount is obtained for each monitoring area. When the obtained difference is expressed in a graph, as shown in FIG. 11B described later, the horizontal axis represents time in a certain monitoring area, and the upper part is excessive and the lower part is insufficient. Here, it is possible to obtain an expected power amount that there is no shortage (when there is a shortage, the amount of thermal power generation or the like is immediately increased or the demand amount is reduced to adjust the power demand so as not to be short).
[0061]
FIG. 7 shows an example of a monitoring area according to the present invention. Here, the mesh is obtained by dividing the whole of Japan into a rectangle of 1 km or about 5 km as described above, and the power demand monitoring area defines one or a plurality of meshes collectively. For example, the illustrated monitoring area “Ixx01” is defined as an area in which the four illustrated meshes are put together.
[0062]
As described above, by dividing the whole of Japan into meshes, the amount of solar power and wind power is calculated based on weather information (sunshine data, wind data, etc.) for each mesh. Calculate the total amount of power generated based on the power generation capacity of the installed solar power generator and wind power generator, and further calculate the total power generation based on the power demand for each monitoring area. It is possible to determine the excess or deficiency and to present the excess or deficiency of the power in FIGS. 11A and 11B for each monitoring area.
[0063]
FIG. 8 shows an example of a power supply time chart according to the present invention.
In FIG. 8, S41 is based on the weather data forecast (the 24-hour weather forecast described above), and the predicted wind power generation amounts of (1) -1 and (1) -2 in FIG. The amount of photovoltaic power generation is calculated, and the total amount of power actually generated is predicted based on the total capacity of the wind power generation device and the photovoltaic power generation device installed in the monitoring area. As shown in a), disclosure and presentation are made, and power generation is requested during the shortage period.
[0064]
In S42, the forecasted wind power generation amount and the predicted solar power generation amount in (2) and (3) in FIG. After calculating, the total power generation amount actually generated is predicted based on the total capacity of the wind power generation device and the solar power generation device installed in the monitoring area, and presented as shown in FIG. Or request a power generation adjustment so as not to run out.
[0065]
FIG. 9 shows an example of a list according to the present invention.
FIG. 9A shows an example of a photovoltaic power generator installation status list. Here, the information shown below is registered in association with the installation status of the solar power generation device.
[0066]
・ Management No:
·Longitude latitude:
・ Maximum power generation (KW):
・ Area (m 2 ):
·efficiency:
・ Others:
Here, the management number is a unique management number for managing the photovoltaic power generator. The longitude and the latitude are information on the position where the photovoltaic power generation device is installed, and are used to determine which mesh the photovoltaic device belongs to. The maximum generated power is the maximum generated power of the solar power generation device. The area is the area of a panel that is a solar power generation device. Efficiency is the efficiency of energy that is converted into electricity with respect to the amount of solar power generation (the amount of solar radiation).
[0067]
As described above, by registering and managing the location information (longitude and latitude), the maximum power generation, and the efficiency of the photovoltaic power generation device, the amount of photovoltaic power generation (photovoltaic energy) for each mesh is predicted, and The solar power generation amount actually generated is calculated by multiplying the area, maximum power generation, and efficiency of each photovoltaic power generation device with longitude and latitude within, and the total is calculated. Or, it can be predicted for each monitoring area.
[0068]
FIG. 9B shows an example of a wind power generator installation status list. Here, the following illustrated information is registered in association with the installation status of the wind turbine generator.
[0069]
・ Management No:
·Longitude latitude:
・ Maximum power generation (KW):
・ Optimal azimuth:
·Power generation efficiency:
・ Others:
Here, the management number is a unique management number for managing the wind turbine generator. The longitude and the latitude are information on the position where the wind power generator is installed, and are used to determine which mesh belongs to. The maximum generated power is the maximum generated power of the wind power generator.
The optimum azimuth is the optimum azimuth of the wind turbine generator. The power generation efficiency is the efficiency of energy that is converted into electricity with respect to the amount of wind power generation (wind power).
[0070]
As described above, by registering and managing the location information (lightness, latitude), the maximum power generation, the optimum azimuth angle, and the power generation efficiency of the wind power generator, the wind power generation amount (wind energy) for each mesh is predicted. The amount of wind power actually generated is calculated based on the maximum power generation, the optimal azimuth angle, the power generation efficiency, etc. of each wind power generator with longitude and latitude in the mesh, and the sum is calculated. The amount of power generation can be predicted for each mesh (or monitoring area).
[0071]
FIG. 10 is an explanatory diagram (required power amount) of the present invention.
FIG. 10A shows an example of the required power table. The required power table is a table in which power required by factories and homes that require power is set in the table. Here, the following information illustrated is registered in association with the required information.
[0072]
・ Time (month and date):
-Required electric energy (KW) in area Ixx01: A
・ Estimated power the day before ((1) -1) + (1) -2):
・ Estimated power on the day ((2) + (3))
・ Others:
Here, the time (month date and time) is the date and time of the required power. The region Ixx01 is an example of a monitoring region. The previous day's predicted power ((1) -1) + (1) -2) is today's predicted power amount predicted from the previous day's data. The predicted power of the day ((2) + (3)) is a predicted power amount of the present day predicted from real-time data of the day.
[0073]
FIG. 10B shows an example of a power supply monitoring area definition table. The illustrated power supply monitoring area definition table divides the whole of Japan into meshes, and defines a monitoring area as to whether one or more meshes are to be collectively monitored as monitoring areas. The following information is registered and defined in association with each other.
[0074]
・ Area name:
・ East-west direction range:
・ North-South direction range:
・ Others:
Here, the area name is an area name given to the area to be monitored. The east-west direction range specifies the range by specifying the start and end IDs of the mesh in the east-west direction. The north-south direction range specifies the range by specifying the start and end IDs of the mesh in the north-south direction. For example, the above-described monitoring area “Ixx01” is the monitoring area where I = 2 to 3 in the east-west direction and J = 4 to 5 in the north-south direction, that is, the above-described left oblique hatching area in FIG.
FIG. 11 shows a prediction presentation example of the present invention.
[0075]
FIG. 11A shows the amounts of wind power and solar power of (1) -1 and (1) -2 in FIG. 4 described above based on weather information (sunshine data, wind data, etc.) of the previous day. Forecasting the total of the power generated by all wind turbines and solar power generators installed in the monitoring area based on these, and presenting the excess and deficiency with the demand (required power) It is.
[0076]
(B) of FIG. 11 predicts the wind power generation amount and the solar power generation amount of (2) and (3) in FIG. 4 described above based on real-time weather information (sunshine data, wind power data, and the like). Based on these, the total sum of the power generated by all the wind power generators and solar power generators installed in the monitoring area is predicted, and the excess and deficiency with the demand (required power amount) is presented.
[0077]
By presenting the above power surplus and deficiency, there was a shortage in the power predicted from the weather information on the previous day in the upper row, but as a result of trying to adjust the power supply and demand by looking at this, the current real-time weather information was It turns out that there is no shortage in the originally predicted power, and that the supply-demand relationship is changing appropriately.
[0078]
Next, the amount of wind power generation ((1) -1), (Equation 9), and the amount of solar power generation ((1) -2, (Equation 7)) based on the data of the previous day in FIG. ), The amount of wind power generation ((2), (Equation 10)) and the amount of solar power generation ((3), (Equation 8)) based on the data of the day will be described in detail.
[0079]
(1) Satellite solar radiation data:
Anyone can directly receive geostationary weather satellite data (for example, S-VISSR (Stretched-Visible and Infrared Spin Scan Radiometer) distributed from GMS-5), and receive data automatically from a UNIX workstation or Linux PC. After being processed and subjected to calibration processing and geometric correction, it can be converted to a square grid coordinate system for easy calculation processing. To (Equation 6). The meanings of the variables in the equation are shown in
[0080]
・ Calculation formula in clear sky area
SS = SI + SR + SA (Equation 1)
SI = S · τ0 · τR (1−αw) τA (Equation 2)
SR = S · τ0 (0.5 (1-τR)) τA (Equation 3)
SA = S · τ0 · τR (1-αw) FC · ω0 (1-τA) (Equation 4)
S = (HM / d) 2 cos θ (Equation 5)
・ Estimation formula in cloudy sky area
SS = (SI + SR + SA) (1-aA) (Equation 6)
(2) Photovoltaic power generation estimation model:
For each place (latitude: φ, longitude: λ) where the photovoltaic generator is installed, the direct solar radiation SIR (W / m2) estimated from the weather forecast solar radiation and the direct radiation calculated from the weather satellite image data The amount of power generation for the amount of solar radiation SIP (W / m2) is calculated.
[0081]
Predicted solar power generation in the area to be monitored: PSP is calculated from direct solar radiation distribution estimated from weather forecast values
PSP = f1 (SIP) (Equation 7)
Actual solar power generation: PSR is calculated from direct solar radiation obtained from satellite image data in (2) above.
PSR = f1 (SIR) (Equation 8)
Approximately calculated by
[0082]
Here, the above SIP is given as a calculation result of the numerical prediction model. On the other hand, the SIR is SI when it is fine and SI (1-a · A) when it is cloudy.
[0083]
During the daytime on a sunny day in summer, SS is about 1000 W / m2. Although it depends on the state of the atmosphere, the SIR at that time is set to a value of about 600 W / m2. The values of “a” and “A” in (Equation 6) change depending on the type of the cloud. In that case, SI (1-aA) is 96 W / m2. A and A in (Equation 6) can be obtained from the weather satellite image data at a resolution of about 5 km per hour.
[0084]
(3) Wind power generation estimation model
In the above, a method and a model for obtaining the predicted value and the actual value of the photovoltaic power generation amount from the solar radiation data are described. However, the same method can be applied to the wind power generation. The wind speed and wind direction data predicted by the numerical weather forecast model can also be calculated for each grid of about 5 to 10 km. Data can be obtained from the Japan Meteorological Agency via the Meteorological Service Support Center, or by NCEP data and MM5. It is possible to calculate. It is also possible to obtain wind speed and wind direction data from AMeDAS data.
[0085]
For each location (latitude: φ, longitude: λ) where the wind turbine is installed, the wind power calculated from the weather forecast value: WP and the wind speed calculated from the AMeDAS data: WR, the amount of power generation is calculated. However, the wind direction data is used to calculate and apply the wind direction vector component that maximizes the power generation efficiency of the wind power generator.
[0086]
The PWP obtained from the numerical prediction (wind direction / wind speed) as the predicted wind power generation amount of the area to be monitored is:
PWP = f2 (WP) (Equation 9)
The PWR obtained from the measured data (wind direction / wind speed) as the measured wind power is
PWR = f2 (WR) (Equation 10)
Approximately.
[0087]
(4) Appendix 1: Parameters used in the calculation formula of the solar radiation estimation model
Parameter Description
a Coefficient for absorption of solar radiation by clouds
A Cloud Albedo
d Distance between the Sun and the Earth
dM Average distance between the sun and the earth (annual average)
Ratio of forward scattering to total scattering by FC aerosol
I solar constant
SS Total solar radiation (= SI + SR + SA)
Solar radiation scattered by SA aerosol
SI direct solar radiation
Scattered solar radiation by SR Rayleigh scattering
αW Water vapor absorption rate
θ solar zenith angle
Transmission by τA aerosol
τO Ozone transmittance
τR Rayleigh scattering transmittance
ωO Single scattering albedo
(Appendix 1)
In a power supply method of supplying power generated using natural energy,
Estimating natural energy for each area based on weather information;
A step of taking out the power generation equipment in the area from the table created in advance based on the predicted natural energy and predicting a power generation amount by the power generation equipment;
Presenting a predicted power generation amount for each of the regions.
[0088]
(Appendix 2)
2. The power supply method according to
[0089]
(Appendix 3)
The power supply method according to
[0090]
(Appendix 4)
The power supply method according to any one of
[0091]
(Appendix 5)
In a power supply system that supplies power generated using natural energy,
Means for predicting renewable energy for each area based on weather information,
Means for predicting the amount of power generated by the power generation facility by taking out the power generation facilities in the area from the previously created table based on the predicted natural energy
Means for presenting a predicted power generation amount for each of the regions.
[0092]
(Appendix 6)
In a power supply program that supplies power generated using natural energy,
On the computer,
Estimating natural energy for each area based on weather information;
A step of taking out the power generation equipment in the area from the table created in advance based on the predicted natural energy and predicting a power generation amount by the power generation equipment;
A power supply program for functioning as a step of presenting a predicted power generation amount for each region.
[0093]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the weather information on sunshine and wind power is collected, the power generation amount for each area by the solar power generation and the wind power generation is predicted on the previous day and real time, and the area is calculated on the previous day and real time. It adopts a configuration that calculates the excess and deficiency with the power supply amount for each and presents the excess and deficiency electric power, so that it is not necessary to install terminals in each home at the time of solar power generation or wind power generation, Thus, it is possible to accurately predict the power generation amount from the weather information.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a system configuration diagram of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart (overall) illustrating the operation of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart (data collection) for explaining the operation of the present invention.
FIG. 4 is an explanatory diagram of prediction according to the present invention.
FIG. 5 is an operation explanatory flowchart (power generation prediction) of the present invention.
FIG. 6 is an operation explanatory flowchart (evaluation) of the present invention.
FIG. 7 is an example of a monitoring area according to the present invention.
FIG. 8 is an example of a power supply time chart according to the present invention.
FIG. 9 is a list example of the present invention.
FIG. 10 is an explanatory diagram (required power amount) of the present invention.
FIG. 11 is an example at the time of pre-measurement of the present invention.
[Explanation of symbols]
1: Analysis center
11: Data collection means
12: Natural energy prediction means
13: Power supply amount prediction means
2: Weather forecast server
3: meteorological instrument
4: Meteorological satellite system
5: Terminal (general user)
6: Internet
7: Power company / Power supply and demand forecasting operation planning department system
8: Mesh / monitoring area definition table
9: Installation status list table
10: Required power / Predicted power generation table
Claims (3)
気象情報をもとに領域毎の自然エネルギーを予測するステップと、
前記予測した自然エネルギーをもとに前記領域内の発電設備を予め作成したテーブルから取り出して当該発電設備による発電量を予測するステップと、
前記領域毎に予測した発電量を提示するステップとを有する電力供給方法。In a power supply method of supplying power generated using natural energy,
Estimating natural energy for each area based on weather information;
A step of taking out the power generation equipment in the area from the table created in advance based on the predicted natural energy and predicting a power generation amount by the power generation equipment;
Presenting a predicted power generation amount for each of the regions.
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