太陽光発電シミュレーション
背景
シミュレーションでは、特定のプロジェクトについて、将来の太陽光発電量を予測できる必要があります。これらのプロジェクトはまだ存在しないため、過去のデータなしに機械学習モデルをトレーニングすることは不可能です。 このため、プロジェクトの特性と気象データを入力として受け取り、プロジェクトの発電量をシミュレートする物理的な太陽光発電シミュレーションモデルを採用しています。
プロジェクトの特性には、場所、DC容量、インバーター容量、パネルの傾斜と方位角、および温度係数などのパネルの特性が含まれます。次に、気象モデルからの気象データを使用して、パネルがどれだけ発電するかを計算します。
方法論
もともと米国サンディア国立研究所で開発された技術を使用しています。当社の技術は、実際のデータで広範囲にテストおよび検証されています。
気象変数
物理シミュレーションには、次の気象変数を使用します。
| 変数 | 単位 | 時間解像度 |
|---|---|---|
| 地上2 mの気温 | °C | 1時間 |
| 風速 | m/s | 1時間 |
| 全球水平面日射量（GHI） | W/m2 | 1時間 |
| 散乱水平面日射量（DHI） | W/m2 | 1時間 |
| 法線面直達日射量（DNI） | W/m2 | 1時間 |
遠方の遮光効果
デフォルトでは、太陽光発電シミュレーションは地形ベースの遮光効果を考慮します。丘や山などの遠くの物体によって引き起こされる太陽放射の損失を見積もるために、全てのプロジェクトについてPVGISからの地平線プロファイルデータを使用します。
パワコン効率
パワコンの効率は、出力レベルによって変化します。定格出力付近で定格効率に達し、DC入力が低下するにつれて効率は徐々に低下します。これは日の出時、日没時、および厚い雲の下で発生します。起動しきい値を下回ると、AC出力はまったく発生しません。
当社はこの挙動をNREL PVWattsパワコンモデルで表現しています。このモデルは、効率 を負荷率 （DC入力電力とパワコンのDC入力上限の比）の関数として表します。
はプロジェクトに設定する太陽光パワコン効率です。 は固定の基準定数であり、AC出力はパワコンのAC容量で上限が設けられます。
AC/DC変換ロスがゼロにならない理由
設定した効率はこの曲線を拡大縮小しますが、曲線の形状そのものは変わりません。そのため、部分負荷時の相対的な効率低下は、どの値を入力しても同じになります。
| 負荷率 ζ | 設定値に対する相対効率 |
|---|---|
| 100% | 100.0% |
| 60% | 100.3% |
| 30% | 99.8% |
| 10% | 96.0% |
| 5% | 90.0% |
| 2% | 71.7% |
| 1% | 41.1% |
| 0.6% | 0.2% |
| 0.6%未満 | 0% |
したがって、効率を100%に設定してもロスのないパワコンにはなりません。定格負荷時には効率100%であるものの、それ以外の領域では同じ効率低下をたどるパワコンになります。晴天時間帯のロスはほぼゼロである一方、各日の朝夕の低日射時間帯がわずかにロスを生み、太陽光ロスチャートのAC/DC変換の項目はわずかにゼロを上回ったままとなります。
この残差の大きさは、システムが部分負荷で稼働する時間の長さに依存し、これはDC/AC比によって決まります。効率を100%に設定した場合、通常はDC発電量の0.1%から0.5%の範囲に収まります。過積載率の高いシステムほど発電時間の多くを定格負荷付近で過ごすため、残差は小さくなります。
このことは、プロジェクトで実際に達成される年間の変換効率が、設定した値を常にわずかに下回ることも意味します。