太陽光発電量の予測：787の発電所で3,000以上のモデル運用

世界的に再生エネルギー発電量予測に対するインセンティブ・ペナルティ制度が広がりを見せている。しかし、太陽光発電は気象状況などの不確実な環境要因によって変化するため、ルールベースの予測では正確な発電量予測が困難。そのため、電力供給を計画する観点から、生産可能な発電量を精度高く予測するための継続的な改善が課題に。

様々なアンサンブルモデルを活用して、太陽光発電量の予測精度を向上。AI運用を自動化し、過去の気象データと時系列データを分析することで、発電所の位置別×時間当たり発電量を予測。発電履歴のない発電所では、最小のデータを用いて、予測誤差の最小化に特化したアプローチを開発・適用することで、全体の予測誤差を最小限に抑制。