| 研究課題/領域番号 |
16K06217
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
加藤 丈佳 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 教授 (90283465)
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| 研究分担者 |
真鍋 勇介 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 寄附研究部門助教 (30751143) [辞退]
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 太陽光発電 / 出力予測 / 日射予測 / 数値気象モデル / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
太陽光発電が大量導入された電力システムの安定運用には日射予測精度の向上が重要である。本研究では，メソ数値予報モデルGPV(MSM) の低・中・高層雲量と相対湿度の予測値および大気外日射量を説明変数とする重回帰式によって日射量を予測する(以下，GPVモデル)と，米国大気研究センター・米国環境予測センターによって開発されたWRF に基づく手法(以下，WRFモデル)との併用による予測精度の向上を検討した。
WRFモデルでは，領域1（北緯35.17度，東経136.97度を中心とする1500 km四方，水平解像度：25 km，時間解像度：120秒）と領域2（中部エリアを含む605 km×455 km，水平解像度：5 km，時間解像度：24秒）の双方向ネスティングを用いて，2016年の名古屋，静岡，長野，富山の各気象官署の日射量1時間値を前日午前9時に予測するとした。日射に関わる雲物理，大気境界層，地表面，短波放射の各スキームの組み合わせを7通り想定した（Case-1～Case-7）。また，サポートベクター回帰(SVR)を用いて予測値を補正する際，学習期間を予測対象日の前々日までのX日間（X=0～25）と変化させ，GPVモデルの予測値との単純平均する場合の予測値精度に与える影響について検討した。
その結果，併用モデルの高精度化には，WRFモデル単体として精度向上するような補正が効果的である月が存在する一方で，過度に補正を適用しないほうが効果的である月も存在した。このため，予測対象日の状況に応じてWRFモデルの物理スキームのモデルおよびSVRの学習期間を適切に使い分けることで，併用モデルの精度向上の可能性があることが確認できた。
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