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発電量予測

Tensor Cloudを利用して需給管理を行う上で欠かせない機能が、正確で信頼性の高いスケーラブルな発電量予測の作成です。現在、太陽光発電の14日間発電量予測をダウンロードて提供しています。その上、Tensor Cloud上の需給管理のために、太陽光、蓄電池、需要家の設備が含まれるプロジェクトの逆潮流量予測をBGごとで生成しております。

発電量予測の取得方法​

特定のプロジェクトに対する翌日の発電量予測を始めるには、以下の条件が満たされていることを確認する必要があります：

  1. プロジェクトのステータスが運用中に設定されていること
  2. プロジェクトのCODが過去の日付であること
  3. 正しい受電地点特定番号がプロジェクトの設定に入力されていること
  4. プロジェクトの発電量実績データがアップロードされていること

Once you have completed step 1, Tensor Cloud automatically creates generation forecasts every 30 minutes. You can download forecasts in the main side bar menu under Forecasts. Steps 2 and 3 are required for AI-based forecasts to increase forecast accuracy.

ステップ1を完了すると、Tensor Cloudは自動的に30分ごとに発電量予測を作成します。予測データはメインサイドバーメニューの「発電量予測」からアクセスできます。ステップ2と3は、予測の精度を向上させるためにAIベースの予測に必要です。

ヒント

Tensor Cloudは、過去にCODが設定され、「運転中」の設定になっているプロジェクトについては、過去の発電データがなくても自動的に予測を作成しますが、各プロジェクトについて過去の発電データをアップロードすることを強く推奨します。これにより、Tensor Cloudは各プロジェクトに合わせてカスタマイズされたAIモデルを作成し、最終的により正確な予測を生成することができます。

発電量予測データ形式​

CSV形式で毎日の予測をダウンロードできます。予測のCSVファイルには以下のカラムが順番に含まれています:

カラム名説明単位
datetime予測を行う30分コマの開始時間タイムゾーン付きISO 8601日付形式
total全プロジェクトに対する全体の発電量予測kWh
プロジェクトの名前個々のプロジェクトに対する発電量予測kWh
注釈

当社の予測データ形式は、各予測の開始と終了を明示的に指定しません。代わりに、日本の電力市場が30分単位で動作するため、各予測が次の30分間をカバーすると想定しています。例えば、2023-05-11 05:00:00+09:00のタイムスタンプを持つ予測は、その日の05:00から05:30を対象とします。

警告

予測CSVファイル内の発電所順序は保証できません。そのため、下流のシステムは発電所が任意の順序で配置されても対応できるように設計してください。

発電量予測手法​

精度の高い予測を生成することは、大量のデータと発電の物理的な過程の深い理解を必要とする複雑な課題です。

Tensor Cloudは、AIモデルと物理シミュレーションを組み合わせて予測を生成します。物理シミュレーションは、Tensor Cloud上での長期的な経済プロジェクトシミュレーションにも使用しています。これらは、Tensor Cloudに新しいプロジェクトを追加する際に提供するプロジェクト情報に基づいています。物理シミュレーションは、あなたのプロジェクトのデジタルツインを利用して発電量を予測し、PVSystなどのエンジニアリングソフトウェアパッケージで作成されたシミュレーションと同様の方法で動作します。一方、AIモデルの予測は、過去の生成データを使用してAIモデルを訓練した上で予測を生成するために使用します。

特定のプロジェクトについて、過去の発電量データがないか不十分な場合、Tensor Cloudは物理シミュレーションベースの予測にデフォルト設定します。過去の十分な量の発電量がある場合には、Tensor Cloudはそのプロジェクトに最適化されたカスタムAIモデルを訓練し、それを使用して予測を生成します。

AIモデルは、物理シミュレーションベースの予測と比較して継続的に評価され、より高い精度の予測を作成する場合のみ使用されます。これまでの実証の経験や学術研究によれば、物理シミュレーションベースの予測よりも精度の高いAIモデルを作成するためには、少なくとも50日間の過去の発電量データが必要です。

当社の予測方法の詳細については、技術セクションをご覧ください。

モデルの再訓練​

Tensor Cloudは、各プロジェクトのAIモデルを定期的に再訓練します。再訓練の頻度は、利用可能な過去の実績な発電量データの量に基づいています：過去の実績データが少ないプロジェクトは、より頻繁に再訓練されます。一方、既存のデータが大量にある場合には予測精度がわずかしか改善しないため、再訓練の頻度は低くなりますます。最大の再訓練頻度は毎日、最小の訓練頻度は月に1回です。