SCADAとオープン気象データを用いた風力発電モデリングシステムのアルゴリズム検証
Algorithm Verification of the Wind Power Generation Modelling System Using Scada and Open Meteorological Data (原題)
Zaporozhets A, Verpeta V, Matushkin D
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、NASA POWERの気象データ、風車特性、SCADA記録を統合した風力発電モデリング情報システムを提案し、その計算アルゴリズムを検証する手法を提示する。統計指標、相関分析、経験的パワーカーブ比較等を組み合わせ、アルゴリズム誤差と気象入力の不確実性を区別する。Penmanshiel風力発電所の公開SCADAデータで検証し、理論計算との相関係数r=0.968を達成したが、NASA POWERデータ使用時はRMSE=432.1kWと精度が低下し、モデル性能は気象入力の品質に主に制約されることを示した。
English
This paper presents an information system for wind power generation modelling and a methodology to verify its computational algorithms using heterogeneous open meteorological data and SCADA measurements. The framework combines statistical metrics, correlation analysis, empirical power-curve comparison, and error distribution assessment to separate algorithmic errors from input-data uncertainty. Validation on Penmanshiel Wind Farm SCADA data achieved r=0.968 against theoretical calculations, while NASA POWER-based simulations showed lower accuracy (RMSE=432.1 kW), indicating that model performance is primarily constrained by meteorological input quality rather than software implementation.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本では再エネ導入拡大と発電量予測の精度向上が政策・投資判断の要であり、本手法は国内風力発電事業の評価や情報システムの信頼性確保に資する。SSBJや有報での再エネ関連開示の基礎データ品質向上にも間接的に寄与し得る。
In the global GX context
As global disclosure frameworks (TCFD/ISSB) increasingly demand robust renewable energy data, this work offers a verification methodology that enhances the reliability of wind power modelling tools, supporting transition finance and climate risk assessment. It highlights the critical role of input data quality in energy modelling, relevant to CSRD and SEC climate disclosure contexts.
👥 読者別の含意
🔬研究者:再エネモデリングのアルゴリズム検証手法と、気象入力データ品質の影響を定量化する枠組みを提供する。
🏢実務担当者:風力発電事業の評価や情報システム導入時に、計算アルゴリズムの信頼性確認と気象データ選択の重要性を理解できる。
🏛政策担当者:再エネ導入政策や発電量予測の精度基準策定において、データ品質とモデル検証の必要性を示唆する。
📄 Abstract（原文）
Reliable software verification is a prerequisite for developing information systems intended for renewable energy modelling. This paper presents an information system for modelling wind power generation together with a methodology for verifying its computational algorithms using heterogeneous data from open meteorological sources and operational SCADA measurements. The system integrates NASA POWER meteorological data, wind turbine technical characteristics, and SCADA operational records to calculate theoretical power generation based on the turbine power curve. The proposed verification framework combines statistical performance metrics, correlation analysis, empirical power-curve comparison, time-series analysis, and error distribution assessment to distinguish algorithmic errors from uncertainties caused by meteorological input data. Experimental verification was performed using publicly available SCADA data from the Penmanshiel Wind Farm equipped with Senvion MM82 wind turbines. The results confirm the correctness of the implemented calculation algorithms, achieving a correlation coefficient of r = 0.968 when validated against theoretical SCADA-based calculations. At the same time, simulations using NASA POWER meteorological data exhibited substantially lower accuracy (RMSE = 432.1 kW), demonstrating that modelling performance is primarily constrained by the quality of meteorological input rather than by the software implementation itself. The proposed verification methodology improves the reliability assessment of renewable energy information systems and can be applied to the validation of software tools that integrate heterogeneous environmental and operational datasets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Research Square https://doi.org/10.20944/preprints202611.0201.v1first seen 2026-11-05 04:20:27
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。