K4 Digital

CASE-4

  • 事例4
    太陽光発電量の予測精度向上
  • 業務上の課題
    太陽光発電が大量に導入されると、気象条件により出力が大きく変動することを考慮した需給運用が必要となる。そのため、当社グループでは、太陽光発電量をより正確に予測する技術を確立すべく、予測モデルを利用しているが、予測誤差が相当程度発生している。
  • デジタル化で目指す姿
    入力情報・予測モデルを見直すことで、予測誤差の最小化を目指す。
  • 使用したデータ
    太陽光発電容量、日射量予測値、各種係数
  • 課題へのアプローチ
    太陽光発電容量、日射量予測値、 太陽光出力換算係数などを使って、ある日の太陽光発電量を予測している。しかし、相当程度の予測誤差が発生していたことから、入力情報・予測モデルを以下の通り見直し、予測精度の向上を測る
    ・ 日射量予測値(入力情報)：単一拠点→複数拠点
    ・ 太陽光出力係数(入力情報)：月単位毎に設定→30分毎に設定
    ・ 予測モデル：単回帰式→重回帰式

comment

  • K4 DigitalさまとのPoCにおいては、太陽光発電量の予測精度が向上でき、非常に嬉しく思います。ここで得た知見を、日々の需給運用に繋げていきたいと思います。

    関西電力（株）
    エネルギー需給本部さま

  • 年々増加する太陽光発電量の予測は関西電力さまの柔軟かつ安定な電力取引に寄与すると考えます。今後も関西電力エネルギー需給本部さまの事業課題解決に貢献させて頂く所存です。


    担当者