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発電量予測

Tensor Cloudでの需給管理には、多数のプロジェクトに対応できる正確な発電量予測が欠かせません。太陽光発電については、最大14日先までの発電量を予測しており、そのうち最大13日先までの予測をダウンロードできます。また、太陽光、蓄電池、需要家を含むプロジェクトについて、バランシンググループ（BG）ごとに統合した逆潮流量予測も生成しています。

発電量予測の取得方法​

プロジェクトの翌日の発電量予測を取得するには、次の条件を満たしていることを確認してください。

  1. プロジェクトの需給管理機能が有効になっていること（ステータスが「運転中」）。
  2. プロジェクトのCODが過去の日付、または14日後までの日付であること。
  3. プロジェクトの発電量実績データを50日分以上アップロードしていること。
  4. メーターデータの場合、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、アップロードしたデータをTensor Cloudがプロジェクトと照合できること。

ステップ1と2を満たすと、Tensor Cloudは30分コマ単位の発電量予測を1日10回自動で作成します。予測はメインサイドナビゲーションの「タスク」にある「発電量予測」ページからダウンロードできます。この予測は物理シミュレーションに基づきます。ステップ3と4は、AIベースの予測に必要です。Tensor Cloudは、50日分以上の発電量実績データがそろうとプロジェクトのAIモデルを訓練し、物理シミュレーションより精度が高い場合にそのモデルを使用します。

ヒント

Tensor Cloudは、ステップ1と2を満たすプロジェクトについて、発電量実績データがなくても予測を自動で作成します。それでも、各プロジェクトの発電量実績データをアップロードすることを強く推奨します。Tensor CloudはこのデータでプロジェクトごとにAIモデルを訓練し、より正確な予測を生成します。

注記

将来の開始日で需給管理機能を設定した場合（ステータス：「計画中」）、Tensor Cloudは開始日の5日前から予測の作成を始め、十分な発電量実績データがあれば開始日の14日前からプロジェクトのAIモデルの訓練を始めます。そのため、運用開始初日から予測を利用できます。

発電量予測のダウンロード​

「発電量予測」ページには2つのタブがあります。

  • 「日次」タブには、発電BGごとの最新の予測が生成日時とともに表示されます。右上の「予測期間」でダウンロードする日数（1日、3日、7日、13日）を選択し、BGのダウンロードボタンをクリックします。
  • 「翌日予測」タブでは、期間内の翌日予測を1つのファイルにまとめてダウンロードできます。「対象」（ワークスペース全部、BG別、プロジェクト別）、「開始日」、「日数」（最大31日）を選択し、「ダウンロード」をクリックします。対象期間の各日について前日07:00に生成された予測が使用されるため、当日07:00の予測が生成された後は、翌日分までの予測を利用できます。

発電量予測データ形式​

予測はCSVファイルでダウンロードでき、次のカラムがこの順番で含まれます。

カラム名説明単位
日時予測対象の30分コマの開始時刻日本時間の日時とUTCオフセット（例：2023-05-11 05:00:00+09:00）
合計 (kWh)全プロジェクトの合計発電量予測kWh
プロジェクトの名前 (kWh)各プロジェクトの発電量予測kWh
注釈

予測データ形式では、各予測の開始と終了を明示していません。日本の電力市場は30分単位で動いているため、各予測はタイムスタンプから30分間を対象とします。たとえば、タイムスタンプが2023-05-11 05:00:00+09:00の予測は、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の順序は保証されません。下流のシステムは、発電所がどの順序で並んでいても処理できるように設計してください。

発電量予測手法​

精度の高い予測には、大量のデータと、発電の物理的な過程についての深い理解が必要です。

Tensor Cloudは、機械学習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の長期的なプロジェクトシミュレーションにも使用しているもので、新しいプロジェクトを追加する際に入力するプロジェクト情報に基づいています。プロジェクトのデジタルツインを使って発電量を推定し、PVsystなどのエンジニアリングソフトウェアと同様の方法で動作します。一方、機械学習では、過去の発電量データと気象データでAIモデルを訓練し、そのモデルで予測を生成します。

発電量実績データがないか不十分なプロジェクトでは、物理シミュレーションに基づく予測を使用します。十分な実績データがある場合は、プロジェクト専用のAIモデルを訓練し、そのモデルでの予測を試みます。

AIモデルは訓練のたびに物理シミュレーションに基づく予測と比較され、精度が上回る場合にのみ使用されます。Tensor CloudがAIモデルを訓練するのは、50日分以上の発電量実績データがあるプロジェクトのみです。

予測手法の詳細は、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モデルの再訓練が必要かどうかを毎晩確認します。7日分以上の新しい発電量実績データが利用可能になった場合、またはプロジェクトの設備構成が変わった場合にモデルを再訓練します。それ以外の場合は再訓練は行われず、既存のモデルが引き続き使われます。