報告書番号

GD25024

タイトル（和文）

残余需要予測誤差の要因分析－需要・PV出力・WP出力・残余需要の予測誤差特性の分析－

タイトル（英文）

Analysis of Factors Underlying Residual Demand Forecast Errors - Analysis of Forecast Error Characteristics of Demand, Photovoltaic Output, Wind Power Output, and Residual Demand -

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

背　　景
太陽光発電（PV）や風力発電（WP）の導入拡大に伴い、需給運用では残余需要注1）の予測誤差低減が求められている。しかし、予測手法の改良指針は必ずしも明確ではなく、その一因として予測誤差の発生要因の整理が不十分なことが挙げられる。残余需要の予測誤差は需要・PV出力・WP出力の各予測誤差を合成した結果であるため、予測対象（需要・PV出力・WP出力・残余需要）別に誤差特性を分析し、それらの関係性を整理することが改良検討に資する基礎情報になると考えられる。
目　　的
各予測対象の予測値を算出する分析用予測モデルを構築し、予測誤差特性を分析する。
主な成果
1. 分析用予測モデルの構築
気象予測値注2）から需要・PV出力・WP出力を予測し、それらの予測値から残余需要を予測する分析用予測モデル（図1）を、次の方針に基づき構築した。
・気象予測値が予測誤差に及ぼす影響の分析を容易にするため、予測式は各予測対象と気象予測値の関係を解釈しやすい形とする。
・PV出力・WP出力が設置地点の気象条件で変わることを考慮するため、予測式の入力は多地点の気象予測値とする。
・10日程度先までの予測誤差を分析するため、十分な長さのリードタイム注3）を有する気象庁の全球数値予報モデルの気象予測値を用いる。
2. 予測対象別の予測誤差の特性分析
中部・関西エリアを対象に、構築した分析用予測モデルを用いて2024年11月からの1年間の予測誤差の特性を分析した。その結果、次のことを示した。
・気象予測値を用いない場合と比べた予測誤差改善率注4）（図2）は、約120時間以下のリードタイムでは需要に比べてPV出力・WP出力で大きい。これより、PV出力・WP出力予測では気象予測精度の向上や気象予測値活用の高度化が重要であり、需要予測では季節別の需要傾向等の気象予測値以外の情報活用も重要と示唆された。
・気象予測値の多地点利用効果の分析として、気象予測値を1地点に限定した場合と比べた予測誤差改善率（図3）を予測対象間で比較した。PV出力・WP出力では改善率が比較的大きいことを示した。これより、多地点利用の高度化が重要といえる。
・中部・関西エリア間の予測誤差の相関係数は、PV出力・WP出力に比べて需要と残余需要で高い（図4）。この一因として、気温予測値が両エリア間で高い相関を示す（図5）ことから、両エリアの気温予測誤差が連動しやすい可能性が考えられる。
注1）本報告書では需要からPV出力とWP出力を差し引いたものを残余需要と呼ぶ。
注2）本報告書では気象予測値として気温、全天日射量、風速の予測値を用いる。
注3）リードタイムは予測実施から予測対象時刻までの時間差である。
注4）比較対象手法のRMSE（Root mean squared error）をRMSE①、分析用予測モデルのRMSEをRMSE②とすると、予測誤差改善率[%]は100×(RMSE① -RMSE② )÷RMSE① である。

概要 （英文）

To investigate factors underlying residual demand forecast errors, this study analyzes the forecast error characteristics of demand, photovoltaic (PV) output, wind power (WP) output, and residual demand (net load). We construct a forecasting model using multi-location meteorological forecasts from the Japan Meteorological Agency Global Spectral Model (GSM), calibrated using area-level actual data for demand, PV output, and WP output. Residual demand forecasts are obtained by subtracting the PV and WP forecasts from the demand forecast. Using the Chubu and Kansai regions as case studies, we obtain the following findings: (1) compared with a seasonal baseline without meteorological inputs, PV and WP show larger root mean squared error (RMSE) reductions than demand and residual demand up to about a 120-hour lead time, but the reductions tend to diminish at longer lead times; (2) compared with a single-location model, the additional RMSE reduction from using multi-location meteorological forecasts is relatively larger for PV and WP output; and (3) inter-regional forecast-error correlations between the two regions are higher for demand and residual demand than for PV and WP, which may be related to strong spatial correlation in temperature forecasts and possibly synchronized temperature forecast errors.

報告者

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