太陽光発電の安定的計画的電源化、長期エネルギー需給見通し(案)の検討⑦、パブコメ2015/7/1締切

全原発の再稼働を前提に織り込んだ「長期エネルギー需給見通し　2015」の策定に向けた御意見の募集、パブリックコメントが7月1日締切で行われている。それにかかっている需給見通し(案)を検討する。
http://search.e-gov.go.jp/servlet/Public?CLASSNAME=PCMMSTDETAIL&id=620215004&Mode=0
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スケジュール運転で二酸化炭素削減
宮古島ではスケジュール運転、最適な制御方法が実証研究された。

スケジュール運転は天気予報など気象データを元に前日に日射量を予測して、太陽光発電PV電力を計算しその出力ロード（時間ごとの推移）、発電出力カーブを予測する。
その予測PV出力カーブと蓄電池の残存電気量から、太陽光発電＋蓄電池の合成出力の出力ロード（時間ごとの推移）を作成する。つまり時刻毎に放電するか充電するか計画し、放電時の太陽光発電電力プラス蓄電池からの放電出力または充電時の太陽光発電電力マイナス蓄電池への充電電力の合成出力の出力ロード（時間ごとの推移）を作成する。
これが実現できれば、蓄電池とディーゼル発電機（火力発電）の効率的な運用ができる。変動性電源である太陽光発電を火力発電のように安定的、かつ計画的な電源として位置づけられるようになる。

実証結果は下図。これを見ると、太陽光発電の過不足を蓄電池の充放電で打ち消し、計画と実績が見事に一致している。

 

二酸化炭素削減、黒島実証研究

このように、蓄電池を併用して太陽光発電を安定的、かつ計画的な電源として利用可能であるから、時間をずらして出力することによる太陽光発電の有効活用と火力発電の高効率運用により、燃料消費量削減、二酸化炭素・CO2削減が可能ではないか。その実証研究が行われた。鹿児島県鹿児島郡三島村の黒島で、九州電力が2010年に行った。予期した結果が得られた。

日照量の予測
太陽光発電PVを安定的、かつ計画的な電源として扱うためには確度の高い日照量の予測情報を得ることが大切です。それには気象データから雲の種類やその動きの予測データを抽出することになります。そのデータが全国で、簡単に入手できることが望ましい。
　電事連は気象の変動を、電力の運転予備力で対処する変動幅の20分程度に相当する短周期変動とそれ以上に長い長周期変動に分け、「気象学によれば、雲の種類や、その雲が影響を及ぼす範囲は、短周期変動は10km程度以下、長周期変動は数km～数百kmの範囲に概ね相当する。」としています。

そして「これに着目してデータを蓄積・分析。」として、独自に全国32１箇所に日射量計・気温計を設置、このうち、117箇所では太陽光発電出力データも収集・蓄積を2009年度から行っています。

その分析では、「GWを含む春季など（2010年、名古屋地区）のデータ分析により、短周期変動について一定の平滑化効果を確認。」と名古屋地区で変動の大きかった日（ 4 / 17、4/30、5/6、5/9）を分析した結果を報告しています。これで、日照変動によるPV出力変動は広域的に纏めれば変動率が小さくなる、ブロック内でPVが分散設置して在ればブロック単位で変動率は小さくなるという予想された平滑化効果を確認しています。

翌年の宮古島実証研究の意味
そして「データ蓄積・分析を継続するとともに、推定手法の合理性についても検証を進める。」「分析にあたっては、今後の出力把握・予測技術の開発に資するよう進める。」と予測手法・技法が未完成と2011年度に纏めています。未完にもかかわらず翌年2012年度に日照量の予測、PV出力の発電出力カーブを予測し、スケジュール運転を宮古島で実証研究しています。
　宮古島の事例では、13時過ぎから14時にかけてPV出力が約3600kWから約200kWまで急減しているが、事前に充電された蓄電池からの放電で対処。14時から15時にかけては逆に約3900kWまで急増し、蓄電池の充電に振り向けています。この日照量の急変≒出力の急増急減を前日に予測し、放電と充電の蓄電池運転を前日に計画していたのです。電事連独自の予測手法・技法は未完成なのだから、日照量の急変は他の予測気象データに頼っています。日本では、気象庁の気象予報になります。

気象庁のGPV
　気象庁は目的等によって気象の数値予報データGPVを幾つも出しています。
参照・気象庁HP・・http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/whitep/1-3-4.html
格子間隔が20kmの全球モデルでは、高・低気圧や台風、梅雨前線などの水平規模が100km以上の現象を11日間分予測したものです。放射能雲・ブルームの動きを予測するSPEEDIは、この格子間隔が20kmのGPVを基にしてさらに細かく地域区分をして風向・風速、気温等を2km間隔の格子点の予測データを算出します。さらにアメダスデータや地方自治体から提供される実測値で補正する処理をして、500ｍ間隔の格子点の予測データを、1時間間隔で最大44時間後まで算出します。これから放射能雲・ブルームの動きを予測します。

　PV太陽光発電のスケジュール運転の気象予測は、放射能雲でなく水蒸気の雲が相手です。必要な予報期間から5km間隔で36時間を予報期間とするメソモデルを使ったのでしょう。「メソモデルになると、局地的な低気圧や集中豪雨をもたらす組織化された積乱雲など水平規模が数10km以上の現象を予測できるようになります。(気象庁)」これならば、気象庁が全国規模で出していて、入手可能です。
　何れにしろスケジュール運転に不可欠な種類の気象予測は可能でしたし可能です。ですからスケジュール運転によって可能になる、蓄電池を併用して太陽光発電を安定的、かつ計画的な電源での利用はできます。それによって系統全体での火力発電量を安定的、かつ計画的に減少できれば、二酸化炭素の計画的な削減も可能です。

続く

これまで

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