ニュース

気象予報士が太陽光の発電量予測サービス、低料金で

2020/01/11 00:07
工藤宗介=技術ライター
印刷用ページ

 気象データを使った分析やAI(人工知能)開発の実績を持つ気象予報士が、低価格で提供できる太陽光発電予測サービスの開発に取り組んでいる。1月14日からクラウドファンディングサイト「CAMPFIRE」を通じて支援受付を開始し、6月の開始を目指す。

 気象予報士の加藤芳樹・史葉夫妻によるベンチャー企業「Weather Data Science」(東京都江東区)が1月8日発表した。これまでに太陽光と風力発電の発電量を精緻に予測するAIの受託開発、予測システム構築の実績があり、個人事業で地域新電力に対し太陽光発電の予測サービスを提供したという。

 今回発表した太陽光発電予測サービスは、任意に設定したバランシンググループなどに対して1年にわたり予測値データを毎日、提供する。予測対象日3日前から当日まで18回予測値を更新するため、必要なときに最新予測を取得できるという。

 気象庁のスーパーコンピューターで計算される気象予測値と、初期設置により登録された発電所の場所や設備情報などの情報を入力し、設定された予測単位ごとの太陽光発電量(30分ごとのkWh)を算出する。気象予測技術を使わない予測と比べて、インバランスリスク(予測誤差)を30~40%削減でき、インバランスコストを削減できるとしている。

 再エネ発電予測サービスは大手気象会社によるものが主流だが、料金が高額なのが課題だったという。今回のプロジェクトでは、アルゴリズムを汎用的な構造にし、初期設定やチューニングを顧客側でも行えるようにして人件費を抑え、コストを抑えるという。

 クラウドファンディングでは、1予測1年分を12万円で提供する。初期設定はガイドに従って顧客側が実施する。また、Weather Data Science側で予測パフォーマンスが最大化するように初期設定することも可能(バランシンググループのリストデータ精査の場合16~52万円、施工図面精査の場合14~32万円)。

 目標金額は200万円。集めた資金は事業者が利用するWebアプリケーションやデータベースの開発(委託)に充当する予定。なお、発電予測アルゴリズムの開発費はWeather Data Science側で自己負担する。申込期限は2月28日まで。All-or-Nothing方式で実施し、目標金額に達しなかった場合は計画実行およびリターンは行われない。

ディープラーニングによる太陽光・風力の発電量予測の実績例
(出所:Weather Data Science)
クリックすると拡大した画像が開きます
  • 記事ランキング