こんばんは！この度、私たちのクラウドファンディングプロジェクト『再生可能エネルギー利活用を盛り上げるため気象予報士夫婦が太陽光発電量を予測します』にご支援いただき関心をお持ちいただいた皆様に心より感謝申し上げます。「４６日間、誠にありがとうございました！」私たちの力が及ばず、プロジェクト実現できなかったことを真摯に受け止めております。ご訪問した企業の皆様からいただいたご意見やアドバイスは、・再エネ発電予測は今はまだ不要（扱う再エネのほとんどがFIT特例１）・特例１の予測より精度が良ければ採用を検討したい・卒FITがもっと出てくる近い将来に発電予測は必須になる・再エネを実質的に取り扱いたい（FIT再エネ＋証書ではなく）・太陽光自家消費モデルに挑戦したい・新しい電力取引への再エネ活用に非常に高精度な予測が欲しいといったもので、再エネ発電予測はあと２,３年後には必要になるけど、今じゃない。「クラファンやるのがちょっと早過ぎたね…」というアドバイスをいただいたりしました。この状況は概ね予想はしていたものの、“こんなに安くて良質な予測ならちょっと試してみようか！”というきっかけを投じられるのではないか？という野心が、非力な私たちには非望だったのかもしれません。一方で、クラファンするのが早かったというご指摘は、将来ニーズが潜在する事業者様に、そのニーズが大きく顕在化する前に私たちのことを知り置いていただけたという成果を、クラファンをやることで得られたとポジティブに捉え、今回のクラファンをやって良かったと心から思っています。今回クラファンを知っていただくため、５０社以上の関連事業者様へ、メールをお送りしたりイベントや展示会で名刺交換をさせていただき、そこからご面談の機会をくださった約２０社へお伺いし、直接ご説明させていただいたりしました。結果としてクラファンはダメでしたが、これがきっかけで協業のお誘いをいくつかいただき、その中でご縁のあった新しい協創プロジェクトのため準備を進めているところです。大失敗なクラファンであったものの、良い成果も得ることができたクラファンでもありました。何より、５年後、１０年後、２０年後…夫婦でこのプロジェクトページを見返し、「ふたりでこんなことやったよね！」って語り合う思い出が作れたことを微笑ましく誇らしく思っています。改めて、ご支援いただきまして誠にありがとうございました。「再エネ発電予測が得意な気象予報士夫婦がいて、クラファンは大コケしたけど、気象課題に一緒に取り組んでくれそうだ」というふうに皆様の記憶の片隅に置いていていただけると幸いです。いつでもお気軽にお問合せください！今後ともどうぞ宜しくお願いいたします。

現時点で６人の方からご支援いただき、心より感謝申し上げます。クラウドファンディング終了まで残すところ８日となり、達成率１%でほぼ厳しい状況ですが、一方で、興味を持ってくださる企業様からご連絡いただいたり、プロジェクトのご説明をさせていただく機会が途切れてない状況もあり、全てをポジティブに捉え諦めず最終日まで走り抜きます。引き続きご支援いただきますよう宜しくお願いいたします。さて、サービス内容について詳細を丁寧に伝えていくシリーズを、この活動報告の場で続けています。シリーズ５本目は、太陽光発電量を予測するのに大事な要素について、あまりにも当たり前過ぎて強調してこなかったけど、念のためお伝えいたします！以下のようなスペックの太陽光発電所のことを過積載と言います。設備容量（公称最大出力×パネル枚数）＞ パワコン容量初期設定で設備容量とパワコン容量を入力しますが、アルゴリズムとしては、まず設備容量に応じた発電量を予測し、その後パワコン容量で出力をカットする処理をします。太陽光発電は、太陽光パネルの温度が25℃を超えると発電効率が落ちていきます。太陽光パネルの温度上昇については車のダッシュボード同様に、真夏の炎天下では70℃以上にも達します。この状況についてアルゴリズムでは、まず、日射がパネルに当たることで生じる輻射熱と気温とを考慮してパネル温度を推定します。次に、推定したパネル温度から発電効率を計算し、発電量予測値を調整します。数値予報の日射量予測データは、全天日射量の仕様となっています。全天日射量は、フラットに設置されたパネルに対してはそのまま活用することができますが、角度が付いたパネルに対し発電量を正しく予測するためには、全天日射量を直達成分（直達日射量）と散乱成分（散乱日射量）に分離する必要があります。私たちのアルゴリズムも、当然この直散分離処理をした日射量をインプットして発電量を計算します。当サービスは徹底的に安い発電量予測値をご提供するという設計思想なため、予測モデルは汎用的なアルゴリズムになっています。太陽光パネルの種類は、多結晶やCIS等たくさんあることはもちろん承知していますが、これらの出力特性もアルゴリズムの中で平均化しています。つまりこれは、発電量予測値はパネル特性の平均的な値になっており、特定の発電所（もしくはBG）の出力特性に対して微調整する必要がある可能性があります。この微調整（チューニング）の必要を考慮し、当アルゴリズムに調整項を設けています。一方で、「パネルの種類で出力特性の違いはほとんどない」（産総研の太陽光発電予測研究者談）という話もあるので、実際に使ってみて、予測が大き過ぎるor少な過ぎるというのが気になるようでしたら、調整項でチューニングしてみていただければと思います。今回は、太陽光発電予測の基本のキのような内容でしたが、私たちのサービスも当然このことをしっかり組込んだアルゴリズムからの予測値をご提供するものであることをお伝えする内容でした。その他のサービス内容詳細について、また追って活動報告の場で解説させていただきます。もしくは、直接説明させていただく機会をいただけると幸甚です。※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。引き続きどうぞ宜しくお願いいたします。

こんにちは！現在6名の方からご支援をいただいております。ありがとうございます！プロジェクトの終了まで残り16日となりましたが、私たちの太陽光発電予測サービスについてもご支援いただけるよう、発電予測を必要としている再エネ利活用推進事業者様へ訪問したり、これから訪問する予定があったり、最後まで諦めず活動してまいります。引き続きどうぞ宜しくお願いいたします！さて、サービス内容について詳細を丁寧に伝えていくシリーズを、この活動報告の場で続けています。シリーズ４本目は、インバランスリスクを最少化するには気象理論に基づく発電予測が必要であることについてお伝えいたします。太陽光発電量を予測する方法は多種多様にあり、更なる精度向上のため、公的な研究機関や気象会社や電力業界、そして私たちも、新たなアルゴリズム開発に取り組んでいます。今回は、その中からリードタイムが数日～５時間程度の予測手法にフォーカスしてお伝えいたします。リードタイムが数日ある場合、最も手軽にタダで導入できる発電予測手法は、持続予報になるかと思います。持続予報とは、例えば、・前年の同日とその前後３日間の発電実績平均値を予測値として採用する・予測対象日の天気と類似する天気だった日を過去１週間から選び、その日の実績値を予測値として採用する・直近過去３日間の発電実績平均値を予測値として採用する等が挙げられますが、このような手法の発電予測は、気象予測技術に基づいてない予測です。いっぽうで、タダではないけど、気象予測技術に基づいた発電予測手法で最も有効なのが数値予報を使う手法です。数値予報とは、未来の大気の状態をコンピュータで計算し、日射量や気温を時系列で予測をするものです。そして今回、私たちがクラファンを通じてご提供するのは、この数値予報を使った予測によるサービスです。１回目の活動報告で、知人所有の発電所の実績データ１年分を使って予測実験した結果をお伝えしました。またここでは、今回私たちが開発したアルゴリズムと、以下３種の持続予報とで予測誤差を比較しましたが、私たちのアルゴリズムの誤差のほうが３～４割少ないという結果になりました。▼パフォーマンス比較した持続予報３種・前日の発電実績値を予測値として採用・直近過去の類似天気日の実績値を予測値として採用・月平均実績値を予測値として採用つまり、長期的な目線に立つと、数値予報を活用した気象理論に基づく発電予測を採用することでインバランスリスクを３～４割抑えられるということが言えます。その他のサービス内容詳細について、また追って活動報告の場で解説させていただきます。もしくは、直接説明させていただく機会をいただけると幸甚です。※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。引き続きどうぞ宜しくお願いいたします。

こんにちは！昨日またご支援者様が増え、現在６人の方からのご支援をいただいております、誠にありがとうございます！プロジェクトの終了まで残り22日となりましたが、私たちの太陽光発電予測サービスについてもご支援いただけるよう、発電予測を必要としているはずの再エネ利活用推進事業者様へ訪問したり、これから訪問する予定があったり、最後まで諦めず活動してまいります。引き続きどうぞ宜しくお願いいたします！さて、サービス内容について詳細を丁寧に伝えていくシリーズを、この活動報告の場で続けていこうと思っていますが、シリーズ３本目はクラウドファンディング終了後のサービス体系についてお伝えいたします。 例えば、バランシンググループ①に対しての予測をクラウドファンディングからお申込みいただいた場合、クラファンプラットフォームであるCAMPFIREに予測データ料12万円（１年分）をお支払いいただきます。※初期設定を委託される場合は代行料別途クラファン終了後にwebシステムを構築していくため、その完成までお待ちいただいた後、2020年6月から１年間、予測値を毎日配信いたします。１年目のサービスが終了する1ヶ月前までに継続のご意向を伺い、２年目以降も予測サービスをご継続いただける場合は、ご用意するwebページから月額課金のお手続きをさせていただき、2021年6月以降は月額１万円にて引き続き予測値を配信いたします。ちなみに、サービス途中で、バランシンググループ①に対しての予測でなく、別のバランシンググループ向けの予測に設定を変えたくなっても、料金は変わりませんので、どうぞご自由に設定を変更していただいて構いません！自由度が高いのが自慢です！！なお、クラファン終了後にバランシンググループ②に対しても追加して予測を申込みされる場合は、ご用意するwebページから月額２万円にてお申込み承ります。クラウドファンディング終了後にお申込みいただく場合、１予測につき月額２万円にて、ご用意するwebページからお申込み承ります。なお、サービス途中で予測設定を変えても対象予測数が変化しない場合は、新たな申込み手続きは発生せず、料金そのままで継続して利用できる自由度の高さは、クラファン終了後のお申込みでも変わりません。その他のサービス内容詳細について、また追って活動報告の場で解説させていただきます。もしくは、直接説明させていただく機会をいただけると幸甚です。※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。引き続きどうぞ宜しくお願いいたします。

こんにちは！昨日ご支援者様がまた１人増え、現在５人の方からのご支援をいただき、感謝！ありがとうございます。プロジェクトの終了まで残り23日となりましたが、プロジェクトのメインである太陽光発電予測サービスの販売についてもご支援いただき最終日までには目標達成でゴールできるよう、発電予測を必要としているはずの再エネ利活用推進事業者様に私たちのプロジェクトの存在を知っていただくため手を尽くし行動しているところです。引き続きどうぞ宜しくお願いいたします。さて、サービス内容について詳細を丁寧に伝えていくシリーズを、この活動報告の場で続けていこうと思っていますが、シリーズ２本目は価格構成についてお伝えいたします。太陽光発電予測サービスの価格構成は、初期設定をセルフサービスで実施される場合、１予測につき予測値データ料12万円（１年分）のみとなっています。初期設定を私たちに委託される場合、１予測につき予測値データ料12万円（１年分）と初期設定代行料の合算となっています。図面精査からの初期設定とは、ある程度規模のある太陽光発電所10件程度までを主力電源とするスマートコミュニティ実証等への活用を想定しています。例えば、１[MW]の太陽光発電所２件を中心としたマイクログリッド実証の場合、これらの発電所の施工図面（割付図）をお借りして、太陽光パネルの設置角度・方位を正確に読み取り、スペック情報（設備容量やパワコン容量・変換効率）や、過積載の有無を判断・精査し、さらに、それぞれの発電所の住所から最適地点の気象予測データとを紐付けして、これらの情報を予測設定に入力する作業までを初期設定代行料として４万円（２万円×２件）頂戴し、年間予測データ料12万円と合算で16万円の設定（リターン８、下図）にしています。リストデータ精査からの初期設定とは、卒FIT太陽光等たくさんの太陽光発電所を束ねたバランシンググループ等への活用を想定しています。例えば、卒FIT太陽光80件と500[kW]の太陽光発電所20件で構成されたバランシンググループを１予測と定義し、これら計100件の太陽光発電所について住所やスペック情報が記載されたリストデータをお借りして精査し、予測設定に入力するまでを初期設定代行料として16万円頂戴し、年間予測データ料12万円と合算で28万円の設定（リターン４、下図）にしています。なお、当予測サービスを２年目以降も継続してご利用くださる場合、初期設定代行料を改めて請求することはありません。その他のサービス内容詳細について、また追って活動報告の場で解説させていただきます。もしくは、直接説明させていただく機会をいただけると幸甚です。※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。引き続きどうぞ宜しくお願いいたします。