工科大学の教授は気象観測所のデータを活用して太陽エネルギーの利用可能性を予測する予定

気象データは長年にわたり、予報官が雲、雨、嵐を予測するのに役立ってきました。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の出現時期と場所を予測し、結果として太陽光発電の生産量を増加させられるようにしたいと考えています。
「空がどれだけ青いかだけが問題ではありません」と、産業工学の博士号を持つボーズマン准教授は言う。「電力の生産と消費を決定することも問題なのです。」
ボーズマン研究所は、気象データと他の公開データセットを組み合わせることで、太陽光発電の発電量をより正確に予測し、全国の電力網の応答性と効率性を向上させる方法を研究しています。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しています。
「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います」とボーズマン氏は述べた。「既存のデータを活用して太陽光発電量を評価する方法を確立することで、電力系統の健全性向上に貢献したいと考えています。経営判断を行う企業は、極端な気象条件やエネルギー消費のピークと谷をより適切に管理できるようになります。」
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、個人が自宅に設置したインターネット接続デバイスを使って、現在の気象情報も収集しています。さらに、NOAA（アメリカ海洋大気庁）とNASA（アメリカ航空宇宙局）の衛星からもデータが収集されています。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。
ボーズマン氏の研究グループは、米国エネルギー省が再生可能エネルギーとエネルギー効率の研究開発において主要な国家機関として運営す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とリアルタイム情報を組み合わせる方法を模索しています。NRELは、典型的な1年間の1時間ごとの太陽放射量と気象要素を提供する「標準気象年（TMY）」と呼ばれるデータセットを作成しています。TMYの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特定するために使用できます。
ボーズマン氏によると、TMYデータセットを作成するために、NRELは過去50年から100年の気象観測所のデータを取得し、平均を計算して平均値に最も近い月を特定したという。この研究の目的は、このデータと全国の地域気象観測所の最新データを組み合わせて、特定の場所における気温と日射量を予測することだ。その場所がリアルタイムデータソースから近いか遠いかは関係ない。
「この情報を活用することで、ビハインド・ザ・メーター太陽光発電システムによる電力系統への潜在的な混乱を計算できます」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や電力過剰を経験するかどうかを判断できるようになります。」
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していますが、一部の住宅所有者や企業は、メーターの後ろで太陽光や風力発電を行っています。ネットメータリング法は州によって異なりますが、一般的に電力会社は顧客の太陽光パネルで発電された余剰電力を買い取ることが義務付けられています。そのため、系統で利用できる太陽エネルギーが増えるにつれて、ボーズマン氏の研究は電力会社による化石燃料の使用量削減にも役立つ可能性があります。