気象庁が主管する『気象ビジネス推進コンソーシアム（以下、WXBC）』主催の『第４回気象ビジネスフォーラム』のトークセッションに登壇いたします。WXBCとは、気象データを利活用した新しいビジネスの創出等を推進するため、800以上もの法人･個人が会員となっている組織です。トークセッションでは、気象の不確実性とそれを踏まえた気象データ活用をテーマにトークが繰り広げられる予定です。私たちからは、風力発電量予測を題材に、この不確実性を考慮しながら電力市場売買での売上向上を目指す統計的手法〝不確実性のマネジメント〟をご紹介させていただきます。気象ビジネスフォーラムご参加には事前の参加予約が必要です。残席は残り僅かとのこと、ご興味ある方はぜひ早めの予約をどうぞ！なお、当日の様子は後日YouTubeのWXBC公式チャンネルにて公開されるとのことなので、ご参加が難しい場合は、YouTubeからご覧いただけます。また、私たちの発表スライドも後日WeatherDataScienceのHPからダウンロードできるようにしますので、こちらもご利用ください。それでは、2月4日お会いできるのを楽しみにしております！

こんにちは！１月１４日からプロジェクト開始して、今日で１８日が経過しました。今日までに４名の方にご支援いただき、心より感謝申し上げます。今回のメインである太陽光予測サービスへのリターンがまだ１件も取れていないので、引き続きサービス内容について丁寧にご説明していかなければと思っている次第です。これまでFacebookやTwitterでのプロモーションや、過去に名刺交換させていただいたエネルギー業界の方へのメール送信を中心にプロジェクトの拡散を頑張っておりましたが、やはりもっとダイレクトに「私どもの太陽光予測をぜひ貴社に活用していただきたい！」という思いを伝えていかなければと考え、今週は再生可能エネルギー利活用を推進なさっている事業者様数十社にメッセージを送らせていただきました。また、1/29は東京ビッグサイトでの『ENEX2020 & Smart Energy Japan 2020』へお邪魔し、発電予測を今後活用していきたい事業者様や、現在進行形で発電予測開発に取り組んでいらっしゃる事業者様へお声掛けし、プロジェクトのご説明をさせていただきました。その成果として、いくつかの事業者様から協業等のお話をいただいたり、予測開発について意見交換の機会をいただいたりと、『再エネ発電予測が得意な気象予報士夫婦』として認知され興味を持っていただき、新しいビジネスや新しい発電予測アルゴリズム開発に挑戦させていただくチャンスに繋がっていきそうな出会いがあり、大変ありがたく感じております。目標達成までまだまだ道のり遠いですが、SUCCESSで着地できるよう最後まで諦めず、引き続き気を引き締めて頑張ってまいります。ということで、また来週以降も、エネルギー事業者様へプロジェクトについてどんどんメッセージを送らせていただきます！ご面倒をお掛けすることを先んじてここでお詫び申し上げます！もし宜しければ「発電予測サービスについて直接説明してくれ！」というリアクションをいただくことができれば幸いです。喜んでご説明させていただきます！！※東京近郊であれば貴社へ訪問し直接ご説明させていただきます。※遠方の場合はSkype等のwebミーティング等を使ってご説明させていただきます。引き続きご支援いただきたくどうぞ宜しくお願いいたします。

1月24日(金)、afterFIT様にお声掛けいただき、エネルギートークライブイベント『EnergyShift LIVE#7』にて私たちのプロジェクトをPRする機会をいただきました。クラウドファンディングを通じてご提供させていただく太陽光発電予測サービスの仕様はとってもシンプルなのですが、予測設定の仕組みが少々難しかったり、今までにない気軽なサービス形態が売りだけど伝わり難いという課題に苦心しておりました。きっとイベントに参加された皆様のほとんどは、期待してもない私たちのプレゼンにお付き合いいただくことになってしまいましたが、イベント終了後の歓談の時には、たくさんの方々と名刺交換させていただいたり、当サービス導入の検討や協業のお誘い等のお話も頂戴し、願ってもない大変貴重で有難い機会となりました。当日ご説明にお見せしたスライドはこちらからご覧ください。ところで今回のイベントのメインであった、エネルギーメディア編集長による特別対談でのお話の中でとっても印象深かったことがあるので、いくつかレポートさせていただきます。《登壇者》電気新聞 山田報道室長エネルギーフォーラム 井関編集部長EnergyShift 藤村編集長EnergyShift 本橋編集マネージャー（モデレーター）環境保護に対して意識の高い欧米において、企業経営にも環境保護に具体的な対応策を掲げコミットすることが求められる気運があることは報道等で知るところですが、これが、日本の百貨店にも影響が及んでいるとのこと。欧米のブランドが日本の百貨店の店子として入るとき、大家である百貨店が環境保護に対して無策なら入居を拒否する事例があるのだとか。このため、百貨店もRE100（再エネ100%での事業運営）を宣言することで人気テナントの流出リスクを回避する動きがあり、これにいち早く対応した成功事例がマルイ。マルイはRE100戦略により、株価がアップしたうえ、エポスカードの加入者数が増加したそうです。また、これまでFIT電気＋非化石証書により再エネ利活用の実績としてアピールするのが主流だったのが、これが事業者にとって面白くないという空気に変わりつつあるのだとか。つまり、RE100達成への主流は「ノンFITの発電所から生グリーン電力を調達」することで実現させるというチャレンジングな試みに移行していくとのことでした。「FITの終わりは再エネの始まり」というのをいつも提唱されている方（お名前は忘れてしまいました）がいらっしゃるそうですが、正に「FITから自立した再生可能エネルギーの本質的利活用」が今後の主流になっていくと考えられます。再エネ予測がますます重要になっていきそうです。私たちも良い予測をご提供できるよう常に進化していきたいと改めて思った次第です。レポートは以上です。改めて、まだ存在の知られてない私たちのプロジェクトを「おもしろい！」と目を留めてくださり、素晴らしいイベントでPRの機会をくださったafterFIT様、EnergyShift様に、心より感謝申し上げます。ありがとうございました！ちなみに、『EnergyShift』ポータルサイトが2月末にローンチする予定とのことです。

こんにちは！昨年11月から試行錯誤しながら開発した太陽光発電予測アルゴリズムは既に完成しています。つい先日、栃木県に太陽光発電所を所有する方から発電実績データをいただいたので、これを使ってアルゴリズムの性能がどんなものかご披露したいと思います。【太陽光発電所スペック】住所：栃木県佐野市設備容量：55.08[kW]パワコン容量：49.5[kW]パワコン変換効率：93.5[%]設置方位：真南設置角度：15[度]【検証条件】発電実績計測期間：2019年1月1日~12月31日予測値アウトプットタイミング：前日9:00発電量単位：[30分kWh] → [kWh]※今回いただいた発電実績データが1時間値だったので、同条件比較のため、予測値も1時間値に整形しています。インプット気象データ：前日6:00イニシャルのMSM_GPVインプット気象データ地点：宇都宮※発電所がある栃木県佐野市は『栃木県南部』の一次細分区域に属しており、これの代表地点は『宇都宮』なので、この発電所から35[km]離れた宇都宮の気象予測データを発電予測にインプットしてます。本来は、ひとつの発電所に対して精緻な予測をするなら、その発電所が在所する地点ジャストポイントの気象データをインプットにしたいところですが、当プロジェクトのアルゴリズムは “汎用的な構造で低価格” がメインテーマなので、在所地点が属する一次細分区域の代表地点の気象データをインプットにしています。【予測実績比較グラフ】赤：実績値｜青：予測値ひとつの発電所に対し35[km]も離れた場所の気象予測データをインプットにしているため不利な条件であるものの、同じ一次細分区域内なので天気傾向は概ね一致します。持続予報(＊)と比較して予測誤差が30～40%小さく、すなわち持続予報よりインバランスリスクが30～40%削減できるという内容のパフォーマンスが出ています。＊持続予報とは、過去の発電実績値を予測対象日の発電量予測値に流用する手法等、気象予測技術を必要としない予測のこと。春と秋と冬は天気が安定しており、気象予測モデル（気象庁）自体の精度が高いため、概ね良いパフォーマンスが出せていると思います。梅雨～夏は、雲の発生と消散のメカニズムのスケールが小さく機敏で、気象予測モデル自体がそんな夏の雲を表現するのが得意でないので、インプットする気象データの日射量の予測精度がそんなに高くありません。しかしこれは、どこの気象会社の気象予測モデルも共通にある弱点です。今回はひとつの発電所に対する予測でしたが、複数の発電所群やバランシンググループに対しての予測になると均し効果が効くため、更に良いパフォーマンスの予測が期待できます。※低価格より徹底的に高精度な発電予測が欲しい！という方には、ターゲットとなる発電所やバランシンググループに特化したAI予測モデルも別途開発承りますので、どうぞお気軽にご相談ください。AIによる太陽光発電予測 → https://www.weatherdatascience.tokyo/solarpowerAIによる風力発電予測 → https://www.weatherdatascience.tokyo/windpower