提案手法による電気料金収益改善効果

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図5- 14 天気予報分類別晴天指数（CI）0.1 刻みに対する該当日の発生頻度

図5- 14より，晴天指数が0.5を上回る日数が年間通じて 201日（約55%）発生すること

が確認できた。この値を基準とした場合に，天気予報の分類別の晴天指数 0.5以上の日を 抽出できる確率は，「晴れ」が 24.4％，「晴れを含む」が 93.8％，「天候不良なし」が95.5％ と，「晴れ」のみが極端に低下することが確認できた。これは，「晴れ 」の予報が発表され る日が少なく，「晴れ」の予報では，晴天指数が 0.5以上となる日を高い確率で選定するこ とができないことを意味する。よって，「晴れを含む」と「天候不良なし」に対して，さら に晴天指数が 0.3を下回る日の発生頻度に関する分析を実施した。その結果，全天候にて 晴天指数 0.3を下回る日数が89日（約24%）であり，この値を100%とした場合に，同条 件の該当日を選定する頻度は，「晴れを含む」が 19.1%，「天候不良なし」が 52.8%となる ことが確認できた。よって，好天が予想される日を選定するための天気予報 情報として「晴 れを含む」を，好天日を選定するための晴天指数を 0.5以上とそれぞれ決定することとし た。

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BIMPを上回るが，BESS導入率 40%では，パターン 2-1のBIMPはパターン0のBIMPが上回 るが，パターン 2-2 の BIMPは，パターン 0 を下回ることが確認できた。この傾向は BESS 導入率の増加に従いより顕著となり，BESS導入率 60%以上の条件においては，パターン 2 の BIMPがパターン 0の BIMPを上回る条件は存在しないことが確認できた。これは，パター ン 2 では，BESS によるロードレベリングの収益改善効果が発生しないために発生する現 象である。なお，ロードレベリングによる収益改善はパターン 0-0 とパターン0 の差に相 当するものである。BESS 導入率によらず，ロードレベリングにより電力会社からの買電 支出 CLoadが大幅に低減可能であることが確認できる。

また，BESS導入率100%のパターン0，パターン1，BESS導入率 80%のパターン 1-1に ついては，CPVが CLoadを上回ることも合わせて確認できた。

(a) BESS 100%

(b) BESS 80%

-10,000 -8,000 -6,000 -4,000 -2,000 0 2,000 4,000

0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000

Pat. 0-0 Pat. 0 Pat. 1-1 Pat. 1-2 Pat. 2-1 Pat. 2-2

パターン0に対するBIMPの差（円/年）

CPV, CLoad(円/年）

BESS 100%

PV C_Load B_IMP

-8,000 -6,000 -4,000 -2,000 0 2,000 4,000 6,000

0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000

Pat. 0-0 Pat. 0 Pat. 1-1 Pat. 1-2 Pat. 2-1 Pat. 2-2

パターン0に対するBIMPの差（円/年）

CPV, CLoad(円/年）

BESS 80% _{CPVCPV CLoad BIMPB}

C_Load IMP

129 (c) BESS 60%

(d) BESS 40%

-4,000 -3,000 -2,000 -1,000 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000

0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000

Pat. 0 Pat. 1-1 Pat. 1-2 Pat. 2-1 Pat. 2-2

パターン0に対するBIMPの差（円/年）

CPV, CLoad(円/年）

BESS 60% _{CPVCPV CLoadC BIMP}

Load B_IMP

-2,000 -1,000 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000

0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000

Pat. 0-0 Pat. 0 Pat. 1-1 Pat. 1-2 Pat. 2-1 Pat. 2-2

パターン0に対するBIMPの差（円/年）

CPV, CLoad(円/年）

BESS 40%

130 (e) BESS 20%

図 5- 15 運転パターン別の電気料金収益

次に年間のPVの出力抑制回避率IMPallSUPrateについて分析を行った。図5- 16に分析結 果を示す。図5- 16より，BESS導入率80％と100％のPVの出力抑制回避率はほぼ同等で，

パターン1-1が10.0%，パターン1-2が9.7％，パターン 2-1が10.9％，パターン 2-2が10.7％ となり，いずれの運転パターンにおいても，BESS導入率が高い場合は，IallSUPrateとの差 は最大1.3％と概ねPVの出力抑制回避は達成できていることが確認できた。BESS導入率 が 60%を下回ると，IMPallSUPrateも徐々に低下し，BESS導入率 20%では，パターン1-1 で IMPallSUPrateが7.0%まで低下することが確認できた。ただし，BESS導入率の低下に伴い，

HPWH によるIMPallSUPrate改善効果が上昇する。具体的には BESS導入率 100%のパターン 1-1とパターン 1-2のIMPallSUPrateの差が0.3％であったのに対して，BESS導入率20%で は，両者の差は 2.4%となることから，特に BESS導入率が低い場合にHPWHがPVの出力 抑制回避に貢献していることが確認できた。

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000

0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000

Pat. 0-0 Pat. 0 Pat. 1-1 Pat. 1-2 Pat. 2-1 Pat. 2-2

パターン0に対するBIMPの差（円/年）

CPV, CLoad(円/年）

BESS 20% _{CPVCPV CLoadCLoad BIMPBIMP}

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図5- 16 パターン別PVの出力抑制回避率