日射量データベース

SUNSHINE

日射量データベース

ひまわり
気象衛星ひまわり画像(気象衛星センター提供)

Solar-Mesh日射量データベース

「どれだけ正確な日射量データを使うか」
これが太陽光発電シミュレーションで一番重要だという発想で作りました。



当社日射量データベースの特徴
推定日射量分布 気象衛星・レーダ等の解析によって過去の雲の動きを反映し、任意地点でのシミュレーションが可能

設置場所に応じてピンポイントの気象条件を反映し、きめ細かいシミュレーションができるので、信頼性の高い情報をお客様に提供し、説得力のあるセールスができます。

Solar-Meshでは5kmの空間解像度でデータを提供しています。
実に147,497地点での日射量のデータベースとなっており、何十kmも離れた遠くの観測点で代用しなくても済みます。

また日本全国はもちろん、中国東部、台湾、韓国などアジア各国の日射量もわかります(東経115度～150度、北緯15度～50度の範囲のデータを用意しております)。
関東日射量マップ エリアマーケティングに。

日射量の多い地域が一目でわかり、太陽光発電に適していることをお客様にアピールすることができます。 そこに住んでいるということが大きなリソースとして活用できるポテンシャルを持っていることになり、 潜在顧客に気付かせることによって、太陽光発電の購買欲を高めます。
日射量月変化 2003年～2008年の東京都千代田区丸の内近辺での日射量月変化(2003年～2008年)。

「晴天の場合」と比較すると、稼働(日射量)が落ちており、特に夏はその落差が大きいことがわかります。ただ、その傾向も年によって違っており、2004年などは空梅雨のため、平年に比べると夏の落差が小さく留まっています。 夏に稼働率が落ちる原因としては、太平洋側では夏に降水量が多く冬に晴れる日が多いことと、日射量の絶対量が多い夏の方が、雲がかかったときの損失が大きいことが挙げられます。
日射量経年変化 2003年～2008年の東京都千代田区丸の内近辺での日射量経年変化(2003年～2008年)。

太陽光発電の年間の稼働時間がどれくらいか、年によってどの程度違うかがわかります。
日射量時間変化 名古屋の気象観測地点において、実際に測定した日射量と、Solar-Meshによる推定日射量、従来のシミュレーションでよく利用されている平均日射量データを比較。

7日間にわたり、毎時間毎のデータをグラフにしています。各日の正午頃に日射量がピークに達していますが、ピークの大きさはその日の天候によって変わることがわかります。このような天候の変化による日射量の傾向をSolar-Meshでは上手くシミュレーションできています。 一方、平均日射量データは、過去30年の平均を出したものです。平均化されているため、日々の天気の変化がグラフには表れてきません。また、平均日射量を使う場合だと、例えば豊橋や岐阜の地点の日射量も名古屋のデータを代用することになりますが、Solar-Meshの場合は、その地点でのピンポイントの日射量データを利用することができます。
実測日射量とシミュレーションとの比較 正確さが違います。

ピンポイントでの天気を反映していますので、当然のことながら Solar-Mesh の日射量データは他のものと比べると正確さに優れています。年間積算量の精度は、誤差が平均8％となっています。精度評価の詳細はこちらの資料をご覧ください。
精度検証結果資料のダウンロードはこちらから(PDFファイル 670KByte)
資料の一部は、NEDO技術開発機構「平成19年度太陽光発電フィールドテスト事業に関する分析手法の開発及び分析評価」の一環として、独立行政法人産業技術総合研究所太陽光発電研究センターとアリョール株式会社が共同で実施したものです。
参考文献

日射量推定アルゴリズムには、国立大学法人東京農工大学 黒川浩助研究室および独立行政法人産業技術総合研究所太陽光発電研究センターにて開発されたものを利用しています。
本アルゴリズムの精度検証は、下記の参考文献の論文にて行われています。
専門家による一定の評価を受けている技術を採用していますので、Solar-Meshの日射量データを安心してご利用いただけます。
  1. 気象衛星センター：「気象衛星センター技術報告特別号」(1986)
  2. K. Otani et al. : "Solar Energy Mapping By Using Cloud Images Received From GMS", WCPEC-1, 505, Waikoloa, Hawaii, Dec, 5-9, 1994
  3. K. Kurokawa et. al : "Statistical Formation Of Solar Energy Map By Cloud Images Received From GMS", Pacific Ocean Remote Sensing Conf., PORSEC '94 March 1-4, 1994
  4. K. Otani et. al : "Estimation of ground albedo by GMS images for solar irradiation monitoring", Solar Energy Materials and Solar Cells 34-35(1994) SEM01142

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