昨年のシドニーの11月26日水曜日は、普通の一日のように始まったが、正午のわずか1時間の間に、卸電力市場で運命が勝ったり負けたりした。
ニューサウスウェールズ州のエネルギー需要は当初、標準的な「ダックカーブ」プロファイルに従っているように見えましたが、屋上のソーラーパネルが家庭向けに電力を生成したため午前中にかけて低下しました。これは、送電網からの輸入が減少することを意味しました。
ほとんどの日、需要は午後遅くにのみ急増し、夕方遅くにピークに達します。
しかし、午前11時ごろ、グリッドは台本を破棄した。
その原因は、結局のところ、雲にありました。
予報担当者を驚かせるようなシドニーの春の嵐。 (提供: ジェイソン・バリー)
私たちが電力を太陽光発電に依存するようになるにつれて、雲の形成や一日を通しての太陽光の降り方を予測することは数十億ドル規模のビジネスとなり、送電網を安定させ、エネルギートレーダーを多忙に保つのに役立っています。
太陽予報について聞いたことがないかもしれませんが、私たちのほとんどは常に太陽予報と対話しています。
ここでは、AI、ビッグデータ、エネルギー転換、そして気が遠くなるほど複雑な気象システムのインターフェースにおいて、電力の継続的な供給は、「晴れますか?」という一見単純な質問への答えに依存しています。
幸運と必然性の組み合わせにより、オーストラリアは正確な答えを導き出すことに特に優れています。ここで開発された予測技術は現在、世界中に展開されています。
クラウドが電力価格に与える影響
その水曜日、動きの速い厚い雲を伴う春の雷雨が空を覆い、屋上の太陽光発電が抑制され、家庭のエネルギー需要が急増しました。
「突然、量が減りました」 [rooftop] 予想よりも多くの世代が発生しています」と太陽光予報会社 Solstice AI の CEO、Julian de Hoog 氏は述べています。
「全体として、それは発電所を失うようなものです。そして、そのときに価格が急騰します。」
ニューサウスウェールズ州の電力卸売コストは、月平均約 75 ドル/MWh からすぐに 1 メガワット時あたり 20,000 ドル以上に上昇しました。
これらのスポット価格は 5 分ごとに更新され、エネルギー網の即時の需要と供給によって決定されます。
次の 20 分間 (つまり、5 分ごとに 4 回)、電子を販売できる人は誰でも殺人を犯しました。
2025 年 11 月 26 日の嵐により、ニューサウスウェールズ州の卸売電力価格が急騰しました (衛星画像の下のグラフ)。 （提供：Solstice AI）
その後、空は晴れ、発電が再開され、嵐の冷却効果により空調のエネルギー需要が軽減されました。スポット価格は急落した。
急騰から1時間後、価格はほぼマイナス1,000ドルまで下落した。つまり、発電機は電力を受け取るためにネットワーク事業者に料金を支払わなければならないことになる。
エネルギートレーダー、発電機、電池事業者は、この出来事への対応次第で、1時間の間に富を勝ち取ったり失ったりした。
では、曇りの日が多いのに、なぜ価格変動が高い日がいつも起こらないのでしょうか?
簡単な答えは太陽の予測です。
質問に答えると、晴れますか？
10年以上前、オーストラリア国立大学の博士課程の学生は、送電網に太陽光発電を追加すると、電力供給が雲量の影響を受けやすくなることに気づきました。
2011年、太陽光発電はオーストラリアの発電能力に占める割合はわずか（約3％）だったが、ニック・エンゲラー氏は、10年以内に太陽光発電が晴れた日のオーストラリアの電力需要のほとんどをまかなえるようになるだろうと予測した。
彼は、「ナウキャスティング」、つまり太陽光が当たる場所 (「放射照度」) を 5 分間隔で予測するシドニーに拠点を置く会社、Solcast を共同設立しました。
「特定の市場で太陽光発電が総エネルギーの20パーセントに達すると、突然…予測誤差が問題になり始める」とエンゲラー博士は語った。
現在、オーストラリアの屋上太陽光発電容量を合わせた最大の単一電源となっています。 （ABCニュース：ジョン・ガン）
従来の天気予報では都市の一部の日射量を予測できるかもしれませんが、太陽予報では長さ約 500 メートルの正方形という小さなスケールでこれを予測しようとします。
さらに、予測は時間や日単位ではなく、5 分単位で行うこともでき、さらに複雑になります。
最終的な結果は次のようなマップになります。
2026 年 2 月のある日、太陽の光が降り注ぐ場所。(提供: Solcast)
Solcast は急速にオーストラリアの主要な太陽光発電予測会社になりました。
そのデータは、全国の送電網の安定性を担当するオーストラリアのエネルギー市場運営会社によって使用されます。
また、電柱と電線を所有するネットワーク事業者の 80% と発電機小売業者 (電力を生産し、家庭や企業の顧客に直接販売するエネルギー会社) の 80% からも信頼されています。
同社のベン・キング最高商業責任者によると、オーストラリアの実用規模の太陽光発電施設の約3分の1も顧客となっている。
Solcast は現在、ノルウェーの巨大リスク管理会社の所有となっており、そのデータは 300 ギガワットを超える太陽光発電プロジェクト (オーストラリアのすべての発電所と風力発電所と太陽光発電所の容量の約 3 倍に相当) を管理する顧客によって世界中で使用されています。
「今後30年間に世界中で膨大な量の太陽光発電施設が建設されるだろう」とキング氏は語った。
「太陽光予報は、電力網の信頼性の高い運用を実現する中核となるテクノロジーです。」
家庭が停電するリスク
太陽光発電の予測はニッチに見えるかもしれませんが、家庭が電力に支払う金額、さらにはこの電力が送電網に流れ続けるかどうかを間接的に決定します。
オーストラリアの卸電力価格は世界で最も変動しやすい国の一つです。
そして、風力や太陽光などの断続的な電源が送電網に追加され、予測困難な異常気象がより一般的になるにつれて、それらはより不安定になっています。。
電力小売業者は顧客に電力料金を高く請求することで卸売価格の高騰リスクを回避するため、ボラティリティが高まると電力料金も高くなります。
そして、ボラティリティが極端になりすぎると、ネットワーク事業者が太陽光パネルの広大な分散ネットワークからの需要と供給のバランスを取ることができなければ、送電網全体がダウンする可能性があります。家庭は停電するでしょう。
太陽光発電の予測は、卸売電力価格の高騰の深刻さを軽減するのに役立ちます。たとえば、屋上太陽光発電の減少がかなり前から予測されている場合、それを見越して他の電力源がオンラインに導入されます。
太陽光を予測することもお金を稼ぐ方法です。
2024 ～ 25 年度には、バッテリー エネルギー貯蔵システムによって生み出された収益の 3 分の 1 以上が、年間のわずか 2% 以内に発生しました。
つまり、スポット価格が急騰した7日ほどの日に、蓄電池会社は大当たりをしたのだ。
バッテリー事業者は、卸売電力価格の変動を利用して数百万ドルを生み出すことができる。 （ABCニュース：グリン・ジョーンズ）
価格高騰のイベントを予測できれば、販売する電力量を最大化することができます。
一方、太陽光発電装置は、スポット価格がマイナスになった場合、または約束したよりも多くまたは少ない電力を送電網に供給した場合（たとえば、クラウドが発電を中断したため）、損失を被る可能性があります。
電力網に対する太陽光発電の予測の重要性を考えると、オーストラリアが必要に迫られてこの技術を開発したと思われるかもしれません。
それは真実ですが、それがすべてではありません。それは部分的には幸運によるものでした。
オーストラリアが太陽予報のリーダーになった理由
2014 年に日本は次世代気象衛星ひまわり 8 号を打ち上げ、軌道上の他の衛星よりも頻繁に高解像度の公開画像を提供しました。
そして何よりも、それはオーストラリアとアジア太平洋地域の真上に衝撃を与えました。
それまで、最良気象衛星は、30 分ごとに更新される幅 5 km のピクセルの画像を提供していました。
現在、ピクセルの幅は 500 メートルで、新しい画像が 10 分ごとに送信されます。
「ひまわり 8 号により、クラウド追跡が可能になりました」と、Solcast の共同創設者で元 CEO の James Luffman 氏は振り返ります。
「私たちは雲がどこへ行くのかという問題に夢中でした。」
チームは、画像データをクリーンにし、雲と海や雪の上の太陽の輝きなどを区別するアルゴリズムを開発しました。
彼らは、雲の高さとその不透明度を判断し、地面に届く太陽光の量を計算する方法を考案しました。
2025 年全体のオーストラリア全土の累積太陽放射量。(提供: Solcast)
オーストラリア再生可能エネルギー庁は、この技術の開発に資金を提供した。
3 年後、ソルキャストは米国の太陽光発電予測コンテストで世界中の候補者を破りました。
「オーストラリアでは太陽光発電が早期に開始され、オーストラリアは非常に早くから予測に課題を抱え始めた」とキング氏は語った。
「オーストラリアには太陽光発電が非常に多くあるため、オーストラリアは依然として多くの管理方法で世界をリードしています。」
一部の気象現象は予測を覆します
しかし、自然はそれでも驚きの一つや二つを生み出すことがあります。
最近のシドニーの春の嵐が示すように、大気中の熱と水の相互作用は本質的に予測不可能であるため、最先端の予報システムが混乱する可能性があります。
気象情報を提供するMetraWeather Australiaのビジネスマネージャー、Alex Zadnik氏は、雷雨のような対流雲は太陽予報にとって課題であると述べた。
「それらは非常に急速に形成される可能性があります」と彼は言いました。
「10 分前の衛星画像があると、次の 10 分後には、大きなふわふわした雲が屋根の上や街全体に現れているかもしれません。」
「彼らがいつ形成され、どこに影響を与えるかを選択できるのは、本当に難しいことです。」
地球規模の太陽光発電ブームは予想を上回っている
より多くの太陽光発電が送電網に追加されるにつれて、不正確な予測の影響は増大しています。
AI は解決策の一部になる可能性があります。
一般的に、従来の気象モデルは非常に複雑なアルゴリズムであり、場合によっては数百万行のコードを必要とし、世界で最も強力なスーパーコンピューターを必要とします。これらの「物理ベースの」モデルは、大気中の多くの変数の相互作用をシミュレートします。
AI モデルは機械学習を使用して、過去のデータセット内のパターンを識別することで将来の気象パターンを予測します。
「AI モデルの大きな利点は、計算コストが非常に高い物理モデルよりも大幅に安価であることです」と Solcast の Ben King 氏は述べています。
「気象分野では、物理モデルのパフォーマンスに非常に近づくか、それを上回る可能性のある AI モデルが登場し始めています。」
デ・ホーグ博士によると、次のステップは、太陽予報産業が始まった経緯を見事に逆転させたものになるだろう。雲を研究して日射量を計算する代わりに、太陽電池パネルを雲の検出に使用できるようになるという。
都市上に発生する雲の進行状況は、はるか下の屋上パネルからの連続的な発電量の低下によって追跡できます。
この高解像度データは、太陽予報を改善するために使用できる可能性があります。
「それは間違いなくロードマップに載っています」とデ・ホーグ博士は語った。
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