ポリテクニックの教授が、気象観測所のデータを用いて太陽エネルギーの利用可能性を予測する意向

気象データは、これまで予報官が雲、雨、嵐を予測するのに役立ってきた。パデュー工科大学のリサ・ボーズマン氏は、この状況を変え、電力会社や太陽光発電システムの所有者が、太陽光がいつどこに現れるかを予測できるようにすることで、太陽光発電量を増加させたいと考えている。
「空の青さだけが問題ではないんです」と、産業工学の博士号を持つ助教授のボーズマン氏は語った。「電力の生産と消費を決定することも重要なのです。」
ボーズマン氏は、気象データを他の公開データセットと組み合わせることで、太陽光発電量をより正確に予測し、国の送電網の応答性と効率性を向上させる方法を研究している。電力会社は、暑い夏と凍えるような冬の間、需要を満たすという課題にしばしば直面する。
「現在、電力会社が利用できる太陽光発電の予測・最適化モデルは限られており、太陽光発電が電力網に及ぼす日々の影響を把握する上で役立っていない」とボーズマン氏は述べた。「既存のデータを用いて太陽光発電を評価する方法を確立することで、電力網の安定化に貢献できると期待している。経営意思決定者は、異常気象やエネルギー消費量の変動に適切に対応できるようになるだろう。」
政府機関、空港、放送局は、大気の状態をリアルタイムで監視しています。また、個人も自宅に設置されたインターネット接続機器を使って最新の気象情報を収集しています。さらに、NOAA（米国海洋大気庁）とNASA（米国航空宇宙局）の衛星もデータを収集しています。これらの様々な気象観測所からのデータは統合され、一般に公開されています。
ボーズマンの研究グループは、リアルタイム情報と、米国エネルギー省が主宰する再生可能エネルギーおよびエネルギー効率の研究開発における主要な国立実験機関である国立再生可能エネルギー研究所（NREL）の過去の気象データを組み合わせる方法を模索している。NRELは、典型的な気象年（TMY）と呼ばれるデータセットを作成しており、これは典型的な1年間における時間ごとの日射量と気象要素を提供する。TMY NRELデータは、特定の場所における長期にわたる典型的な気候条件を判断するために使用できる。
NRELはTMYデータセットを作成するために、過去50年から100年間の気象観測所のデータを取得し、それを平均化して、平均値に最も近い月を特定したとボーズマン氏は述べた。この研究の目的は、このデータを全国各地の気象観測所からの最新データと組み合わせ、リアルタイムデータソースから近いか遠いかに関わらず、特定の場所の気温と日射量を予測することである。
「この情報を用いて、メーター後方の太陽光発電システムによる電力網への潜在的な影響を計算します」とボーズマン氏は述べた。「近い将来の太陽光発電量を予測できれば、電力会社が電力不足になるか余剰になるかを判断するのに役立ちます。」
電力会社は通常、化石燃料と再生可能エネルギーを組み合わせて発電するが、一部の住宅所有者や企業は、メーターの裏側で太陽光発電や風力発電を行っている。ネットメータリングに関する法律は州によって異なるが、一般的には、電力会社は顧客の太陽光発電パネルで発電された余剰電力を買い取ることを義務付けられている。そのため、電力網に太陽光発電が普及するにつれて、ボーズマン氏の研究は電力会社が化石燃料の使用量を削減する上でも役立つ可能性がある。