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誤差バジェット分析

各計算モードの推定不確実性を要因別に分解し、発電量予測の信頼範囲を示します。

モード別 合成不確実性 (±%)
計算モード 有効要因数 合成不確実性 視覚化
Light 7 / 13 ±8.4%
±8.4%
Standard 12 / 13 ±7.4%
±7.4%
Premium 12 / 13 ±6.1%
±6.1%
ヒント: メインページでシミュレーションを実行すると、発電量の信頼区間がここに表示されます。
Standard モード — 誤差要因の内訳
要因 説明 不確実性 状態 参考文献
日射データ 衛星観測データ (NASA POWER/Open-Meteo ERA5) の月別平均値を使用 ±4.0% 有効 Stackhouse et al. 2018 (NASA POWER), Hersbach et al. 2020 (ERA5)
Kt分離モデル CPR 月別分離 (Collares-Pereira & Rabl 1979) — 月平均 Kt から Kd を推定 ±3.5% 有効 Collares-Pereira & Rabl 1979, Erbs et al. 1982
散乱モデル Perez (1990) 異方性散乱 — 8ビン係数テーブルによる天空輝度分布推定 ±1.5% 有効 Perez et al. 1990
時間分解能 30分刻み × 52代表日 — 日内変動をある程度捕捉 ±2.0% 有効 Gueymard 2009 (時間分解能と年間推定精度)
温度デレーティング Faiman (2008) セル温度モデル — 気温・風速・設置形態に依存。γ = −0.4%/°C ±1.5% 有効 Faiman 2008, Koehl et al. 2011
スペクトル補正 AM × PWV × AOD 補正 — King (2004), Caballero (2018), Nofuentes (2014) ±1.0% 有効 King et al. 2004, Caballero et al. 2018, Nofuentes et al. 2014
低日射効率 Huld (2011) 低日射効率モデル — PERC 係数 c₁=0.020, c₂=−0.004 ±0.5% 有効 Huld et al. 2011
インバータ効率 Schmidt/Driesse 3パラメータモデル + クリッピング ±1.0% 有効 Schmidt 1996, Driesse & Stein 2020
汚損損失 月別汚損補正 (Kimber 2006, Ilse 2018) — 年間平均 ≈ 1.7% ±1.5% 有効 Kimber 2006, Ilse et al. 2018
露霜損失 朝方の露/霜によるパネル遮蔽 — Becker (2006) 3%/日(霜), 1%/日(露) ±1.0% 有効 Becker et al. 2006, Beysens 2006
積雪損失 積雪候補地の自動判定 — 積雪地の場合のみ有効化 ±3.0% 有効 Dai et al. 2008, Marion et al. 2013, Perovich 2007
影計算 Ray vs AABB 影判定 — 周辺建物の OSM データ精度に依存 ±2.0% 有効 OSM 建物高さの不確実性 ±1–3m (Fan et al. 2014)
損失モデル省略 Light モードでは温度・スペクトル・インバータ等の損失モデルを省略。実際の損失を反映しないため、発電量を過大評価する可能性がある。 無効 IEA PVPS Task 13 (2014) — PV performance modelling uncertainty
合成 (RSS) ±7.4% √(Σ σᵢ²) — 各要因を独立と仮定
合成不確実性の算出方法

各物理モデルの不確実性が統計的に独立であると仮定し、RSS (Root-Sum-Square) 法で合成しています:

σ_combined = √( σ₁² + σ₂² + ... + σₙ² )

各要因の不確実性は、以下の論文・データセットに基づく 1σ(標準偏差相当)の推定値です。 実際のシステムでは設置環境・パネル特性・気象条件により変動します。

不確実性範囲 解釈
±5% 未満 高精度 — Premium モード + 詳細設定で達成可能
±5–8% 標準精度 — Standard モードの典型的な範囲
±8% 以上 概算精度 — Light モードや不確実な条件下