配電網における屋根置き太陽光発電の影響評価のための統合データ駆動型フレームワーク:実効負荷予測とホスティング容量分析を使用
Integrated Data-Driven Framework for Rooftop PV Impact Assessment in Distribution Networks Using Net-Load Forecasting and Hosting Capacity Analysis
オマーンのSohar Grid Station配電網における屋根置き太陽光発電(PV)の影響を評価するため、空間フィーダー負荷分析、PV導入評価、実効負荷とダックカーブ評価、逆潮流検出、塵埃下でのPV性能分析、機械学習ベースの実効負荷予測、ホスティング容量スクリーニング、SHAPベースの解釈可能性を統合したデータ駆動型アプローチが提案された。フィーダー運用データ、Sahim PV設置・輸出データ、気象要因、日射量、塵埃関連指標に基づいている。調査の結果、現在35フィーダー中10フィーダーが100%負荷制限を超えており、2フィーダーはそれぞれ192.8%、183.3%に達していることが判明した。現在のPV普及率は実効昼間需要をわずかに低下させ、PV対負荷比率が高いフィーダーでは局所的な逆潮流効果を引き起こしている。ホスティング容量調査では、既存の2.037 MWp DCに対し27.11 MWp DCのPV収容ポテンシャルが特定された。予測手法のうち、CNN-LSTMモデルが最も低いRMSE(0.063 MW)と最も高い決定係数(0.984)を達成した。SHAP分析では、最近および週次の実効負荷履歴値が主要な予測因子であることが示された。このフレームワークは、信頼性の高い屋根置きPV統合と配電網計画のための意思決定支援ツールとなる。
- オマーンのSohar Grid Station配電網を対象に、屋根置きPV影響評価の統合データ駆動型フレームワークを提案・検証した
- 現在35フィーダー中10フィーダーが100%負荷制限を超過し、最大2フィーダーは192.8%・183.3%に達している
- ホスティング容量調査で既存2.037 MWp DCに対し27.11 MWp DCのPV収容ポテンシャルを特定
- CNN-LSTMモデルがRMSE 0.063 MW、決定係数0.984で最も高い実効負荷予測精度を達成
- SHAP分析により最近・週次の実効負荷履歴値が主要な予測因子であることを示した
- Sahim PV設置・輸出データや気象・日射量・塵埃指標を用いてPV普及率が実効昼間需要を低下させ、高PV比率フィーダーで逆潮流を引き起こすと分析
配電網への屋根置きPV大量導入を「収容力(ホスティング容量)」という投資判断の軸で定量化した点が重要。既存2.037MWp DCに対し27.11MWp DCという約13倍の導入余地が示されたことは、中東地域の配電網強化・系統用蓄電池・スマートメーター/需要家側機器の投資余地を示唆する。一方で35フィーダー中10フィーダーが100%負荷制限を超過(最大192.8%)し、逆潮流が局所的に発生している事実は、同事業者が系統増強・変圧器増設・蓄電設備へのCAPEXを迫られることを意味する。予測精度(RMSE 0.063MW、R20.984)をCNN-LSTMで確保しSHAPで解釈可能にした点は、系統運用ソフト・予測サービスを提供する企業にとっての商機。砂塵下でのPV性能評価も含め、乾燥地帯の再エネ投資評価に応用可能なフレームワーク。