This paper reports an insolation forecasting method for photovoltaic power predictions. The method of proposal forecasts the global irradiance every one hour by using weather forecast every three hours. The weather forecast is classified into 14 kinds of weather change categories by weather change patterns, and the insolation forecasting accuracy is improved. The forecasting accuracy was examined based on the measurement data and the weather forecast announced in Tokyo. In the result, using weather change patterns decrease mean absolute error ratio of hourly forecasting from 32.6 to 30.2% and the error ratio of daily forecasting from 24.7 to 23.5%. The result also shows the possibility that the error ratio of hourly forecasting is decreased to 24.5% and the error ratio of daily forecasting is decreased to 17.8% in Tokyo when the weather forecast accuracy is improved.

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Various forecasting methods for photovoltaic (PV) generations have been proposed so far. However, the conventional methods cannot be widely used in various situations because they require sophisticated data that cannot easily be obtained. Furthermore, the prediction accuracy of such methods tend to deteriorate especially due to lack of data.

This paper proposes a simple and reliable PV forecasting method for local energy management. The proposed method uses only public weather forecasting data that is easily obtained. The method maintains high accuracy by using the real time correlation data between the target and neighboring areas. Multiple neural networks are effectively used based on a weather clustering technique. It has been confirmed that the proposed method shows the robustness in the prediction accuracy when used for local area PV prediction.

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A photovoltaic power generation system (PVS) is one of the promising measures to develop a low carbon society. Because of the unstable power output characteristics, a robust forecast method must be employed for realizing the high penetration of PVS into an electric power system. Considering the difference in power output patterns among PVSs dispersed in the service area of electric power system, the forecast error would vary among locations, resulting in the reduced forecast error of the ensemble average power output of high penetration PVS. In this paper, by using the multi-point data of insolation observed in Chubu area during four months, we evaluated the forecast error of the ensemble average insolation of 11 districts, and compared it with the forecast error of individual district. As the results, the number of periods with the forecast error larger than the average insolation during four months is reduced by 16 hours for the ensemble average insolation compared with the average value of individual forecast. The largest forecast error during four months is also reduced to 0.45 kWh/m² for the ensemble average insolation from 0.68 kWh/m² on average of 11 districts.

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This paper aims to clarify the battery capacity required by a residential area with densely grid-connected photovoltaic (PV) systems. This paper proposes a planning method of tomorrow's grid-connection power from/to the external electric power system by using demand power forecasting and insolation forecasting for PV power predictions, and defines a operation method of the electricity storage device to control the grid-connection power as planned. A residential area consisting of 389 houses consuming 2390 MWh/year of electricity with 2390kW PV systems is simulated based on measured data and actual forecasts. The simulation results show that 8.3MWh of battery capacity is required in the conditions of half-hour planning and 1% or less of planning error ratio and PV output limiting loss ratio. The results also show that existing technologies of forecasting reduce required battery capacity to 49%, and increase the allowable installing PV amount to 210%.

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本研究では、気象情報のサービスプロセスにおける官と民の役割について規範的考察を行う。まず、気象情報が生産され利用されるまでのサービスプロセスを経済学及び社会学的枠組みに依拠して構造化を行う。その上で、わが国の気象情報サービスプロセスの類型化を行う。さらに、気象情報サービスのプロセスにおける中間的生産物を官と民のどちらが供給すべきかと言う視点に立って、官と民の役割分担を規範的に考察する。本研究の主要な結論として、1) 官、すなわち気象庁が提供する情報は、コモディティ化された情報とならざるを得ない。官が提供する防災気象情報は、低コンテクスト情報であり、情報の受け手の意思決定に結びつきにくい。2) 高コンテクスト情報は、民間による市場ベースでの供給が可能であることを指摘している。また、そのための条件として、情報提供者である専門家にコミュニケーション能力が備わっていること、情報の潜在的利用者自身が、自らが潜在的に災害リスクに晒されており、かつ平常時から情報提供者である専門家と信頼関係を築いておく価値を認識することを指摘している。

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災害時には，あらゆる災害対応情報がやり取りされている．しかし，災害対応実施機関は各種情報システムを整備しているが，他機関との情報共有を考慮したデータ構造になっていないために円滑な情報共有が行なわれていない．本研究では，災害対応の一例として水害に焦点を当て，水害対応に関する業務と情報を分析し，情報項目の体系化を試みた．さらに，XMLを用い，他機関と災害対応情報を共有することを目的としたデータ構造（XMLスキーマ）の設計方針・手法を提案し，スキーマを構築した．提案スキーマは，共通情報をまとめた基本スキーマと個別情報をまとめた応用スキーマで構築されているところが特徴である．また，水害対応経験がある新潟県見附市で行なった実証実験で使用し検証された．実証実験は，2004年新潟福島豪雨災害の事象を踏まえたシナリオに合わせ，参加7機関・協力11機関の参加のもと13種類のXMLスキーマに沿ったデータを複数の情報システムとネットワーク越しに情報共有を試みた．XMLスキーマの評価は，見附市職員へのアンケート調査で災害対応業務の実効性の側面から回答してもらい，情報共有が円滑に出来ており有用であるとの評価を頂いた．また，XMLスキーマを実際に情報システムで扱った参加機関の担当者に対してもアンケート調査し，課題はあるものの，必要な情報を共有できたとの評価を頂いた．

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