活用提案

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数値予報

case5

卸電力取引における季節予報の活用

課題

卸電力取引における季節変動の影響

卸電力取引においては、長期的な将来の卸電力価格の予測を電力ビジネスの計画やリスクマネジメントに利用することが必要になります。
卸電力価格は需要と供給のバランスによって決まりますが、気象状況はそれらの変動に寄与します。例えば、季節外れの猛暑になったとき、空調の稼働や発電所の稼働の状況で需要と供給が大きく変動します。
長期的に先の予測について、気象条件を考慮していなければ、需要と供給の変動を大きく左右する気象状況、特に、極端な盛夏や冷夏、暖冬や厳冬といった季節変動による影響がビジネスに大きなダメージを与えかねません。

解決策

季節予報の活用

長期的な予測には、2週間気温予報、1か月予報、3か月予報があります。
これらは、アンサンブル数値予報モデルという、複数の予測シナリオが得られる技術が用いられています。複数のシナリオにするのは、気象予測では時間的に先の予報ほど、誤差が拡大して予測の信頼度が落ちる(不確実性)ため、発生しやすい気象状況を確率的に扱うために採用されています。例えば、猛暑になると予測しているシナリオが何%あるか等のように利用します。

関連気象データ

気象庁データ

2週間・1か月アンサンブル(高分解能日本域)

2週間・1か月アンサンブル数値予報モデルGPV(高分解能日本域)の出力データです。 <!-- 気圧, 気温, 湿度, 降水量, 雲量, 風, 高度, 1か月, 1ヶ月, 1ヵ月, 1カ月, 1ケ月, 1箇月, 1か月, 1ヶ月, 1ヵ月, 1カ月, 1ケ月, 1箇月, 一か月, 一ヶ月, 一ヵ月, 一カ月, 一ケ月, 一箇月 -->

気象庁データ

1ヶ月予報アンサンブル

1か月予報ガイダンス、2週間・1か月アンサンブル数値予報GPV(高分解能全球域)、2週間気温予報ガイダンスが含まれます。<br> ※サンプルデータは約5GBあります。 <!-- 日照時間, 気圧, 気温, 湿度, 降水量, 降雪量, 高度, 1か月, 1ヶ月, 1ヵ月, 1カ月, 1ケ月, 1箇月, 1か月, 1ヶ月, 1ヵ月, 1カ月, 1ケ月, 1箇月, 一か月, 一ヶ月, 一ヵ月, 一カ月, 一ケ月, 一箇月 -->

気象庁データ

3か月予報

3か月予報ガイダンスおよび3か月統計予測資料です。データの配信日に関しましては、気象庁技術資料をご参照ください。<br> ※3か月アンサンブル関連のGPV(2020年9月以前)は過去データから取得できます。格子点値データのリアルタイム配信をご希望の場合は「<a href="https://ods.n-kishou.co.jp/detail/?pid=2127" class="white" rel="noopener noreferrer">6か月アンサンブル数値予報モデル関連GPV</a>」をご利用ください。 <!-- 気圧, 気温, 海面水温, 湿度, 降水量, 風, 高度, 3か月, 3ヶ月, 3ヵ月, 3カ月, 3ケ月, 3箇月, 3か月, 3ヶ月, 3ヵ月, 3カ月, 3ケ月, 3箇月, 三か月, 三ヶ月, 三ヵ月, 三カ月, 三ケ月, 三箇月 -->

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    TEL:06-6567-2222

    受付時間:9:00〜17:30(平日)

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