PLANtoACT タスク2.1：時間別プロファイル - 風力発電

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:エネルギーシステムモデリングの研究者は、地域風力プロファイルの生成手法を参照できる。

🏢実務担当者:エネルギー計画担当者は、地域の風力発電の変動性を評価するためのデータとして利用できる。

🏛政策担当者:再生可能エネルギー導入目標の達成に向けた地域計画の策定に役立つ。

PLANtoACTプロジェクトのための地域風力発電プロファイル 説明 このデータセットには、PLANtoACTプロジェクト（タスク2.2）のために開発された、正規化された時間別風力発電プロファイルが含まれています。このプロファイルは、5つの欧州パイロット地域の長期的な風力発電挙動を表し、エネルギーシステムモデリング、再生可能エネルギー評価、および地域エネルギー計画での使用を目的としています。 このデータセットは、Renewables.ninja APIと地域の行政境界を使用して生成されました。各地域内に位置する複数のMERRA-2グリッドポイントについて時間別風力発電時系列がダウンロードされ、代表的な地域プロファイルに集約され、長期的な等価フルロード時間（Heq）を維持しながら正規化されました。 このデータセットには、対応するGitLabリポジトリで利用可能なスクリプトが付属しています。 調査対象地域 このデータセットには、以下の地域の風力発電プロファイルが含まれています： 国 地域 イタリア ロンバルディア ルーマニア アルバ ドイツ オーバーラント フランス オーヴェルニュ＝ローヌ＝アルプ ポルトガル ポルト都市圏 データセット構造 各地域フォルダには以下が含まれています： ファイル 説明 profile_final_8760h.csv 標準年（8760時間）の最終正規化時間別風力プロファイル profile_final_8784h.csv うるう年（8784時間）の最終正規化時間別風力プロファイル profile_final_8760h.txt 8760時間プロファイルのプレーンテキスト版 profile_final_8784h.txt 8784時間プロファイルのプレーンテキスト版 profile_aggregated_normalised.csv 補正前の集約された複数年の正規化プロファイル heq_by_year.csv 各シミュレーション年について計算された等価フルロード時間 grid_map.png 地域集約に使用されたMERRA-2グリッドポイント heq_comparison.png 年間等価フルロード時間の比較 profile_final_plot.png 最終正規化プロファイルの可視化 データセットには、全調査地域にわたる正規化された風力発電プロファイルを比較するNormalized_Profiles_wind_2024.pngも含まれています。 データ生成方法論 地域風力プロファイルは、以下のワークフローに従って生成されました： 地域の行政境界がGISシェープファイルとして提供されました。 各地域ポリゴン内に含まれるMERRA-2グリッドポイントが特定されました。 各グリッドポイントについて、5年間（2020年～2024年）の時間別風力発電容量係数がRenewables.ninja APIからダウンロードされました。 選択された全グリッドポイントからの時間別時系列が集約され、代表的な地域プロファイルが作成されました。 各グリッドポイントおよび集約プロファイルについて、年間等価フルロード時間（Heq）が計算されました。 集約プロファイルは、観測された最大発電量を用いて正規化されました。 時間別の変動性を維持しながら長期的な平均年間エネルギー生産量を保つために、最新年（2024年）に非線形補正係数が適用されました。 最終的な正規化時間別プロファイルが、標準年（8760時間）とうるう年（8784時間）の両方のカレンダーでエクスポートされました。 データ形式 プロファイルファイルには単一の列が含まれています： 列 説明 normalised 時間別正規化風力発電量（無次元、0から1の範囲） 各行は1年間の1時間を表します。 年間エネルギー生産量は、正規化プロファイルに対応する地域の最大容量係数を乗算することで再構築できます。 想定される用途 このデータセットは以下を目的としています： エネルギーシステムモデリング 再生可能エネルギーシナリオ分析 地域エネルギー計画 電源拡張モデリング 長期電力システムシミュレーション セクターカップリング研究 学術研究 ソフトウェア このデータセットは、Pythonと以下のライブラリを使用して生成されました： pandas NumPy GeoPandas Shapely SciPy Matplotlib Requests 時間別風力発電データは、Renewables.ninja APIを使用して取得されました。 関連ソフトウェア このデータセットの生成に使用されたスクリプトは、関連するGitLabリポジトリから入手できます： PLANtoACT タスク2.2 – 地域風力発電プロファイル生成 資金提供 この作業はPLANtoACTプロジェクト内で開発されました。 PLANtoACTプロジェクトは、欧州気候・インフラ・環境執行機関（CINEA）によって管理される助成契約番号101214506（LIFE-2024-CET）に基づき、欧州連合のLIFEプログラムから資金提供を受けています。 表明された見解および意見は著者のみのものであり、必ずしも欧州連合またはCINEAの見解を反映するものではありません。欧州連合およびCINEAはそれらについて責任を負うことはできません。 著者 Matteo Giacomo Prina Valentina D'Alonzo 引用 このデータセットを研究で使用する場合は、Zenodoの記録と関連するソフトウェアリポジトリの両方を引用してください：PLANtoACT / task_2_1 / Wind Power Hourly Profiles・GitLab

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Regional Wind Power Profiles for the PLANtoACT Project Description This dataset contains normalized hourly wind power generation profiles developed for the PLANtoACT project (Task 2.2). The profiles represent the long-term wind generation behaviour of five European pilot regions and are intended for use in energy system modelling, renewable energy assessment, and regional energy planning. The dataset was generated using the Renewables.ninja API together with regional administrative boundaries. Hourly wind power time series were downloaded for multiple MERRA-2 grid points located within each region, aggregated into representative regional profiles, and normalized while preserving the long-term equivalent full-load hours (Heq). The dataset accompanies the scripts available in the corresponding GitLab repository. Study Regions The dataset contains wind generation profiles for the following regions: Country Region Italy Lombardia Romania Alba Germany Oberland France Auvergne-Rhône-Alpes Portugal Porto Metropolitan Area Dataset Structure Each regional folder contains: File Description profile_final_8760h.csv Final normalized hourly wind profile for a standard (8760-hour) year profile_final_8784h.csv Final normalized hourly wind profile for a leap (8784-hour) year profile_final_8760h.txt Plain-text version of the 8760-hour profile profile_final_8784h.txt Plain-text version of the 8784-hour profile profile_aggregated_normalised.csv Aggregated multi-year normalized profile before correction heq_by_year.csv Equivalent full-load hours calculated for each simulated year grid_map.png MERRA-2 grid points used for the regional aggregation heq_comparison.png Comparison of annual equivalent full-load hours profile_final_plot.png Visualization of the final normalized profile The dataset also includes Normalized_Profiles_wind_2024.png which compares the normalized wind generation profiles across all study regions. Data Generation Methodology The regional wind profiles were generated according to the following workflow: Regional administrative boundaries were provided as GIS shapefiles. MERRA-2 grid points falling within each regional polygon were identified. Hourly wind power capacity factors were downloaded from the Renewables.ninja API for each grid point over a five-year period (2020–2024). Hourly time series from all selected grid points were aggregated to produce a representative regional profile. Annual equivalent full-load hours (Heq) were calculated for each grid point and for the aggregated profile. The aggregated profile was normalized using the maximum observed generation. A non-linear correction factor was applied to the most recent year (2024) to preserve the long-term average annual energy production while maintaining the hourly variability. Final normalized hourly profiles were exported for both standard (8760-hour) and leap-year (8784-hour) calendars. Data Format The profile files contain a single column: Column Description normalised Hourly normalized wind power generation (dimensionless, ranging from 0 to 1) Each row represents one hour of the year. The annual energy production can be reconstructed by multiplying the normalized profile by the corresponding regional maximum capacity factor. Intended Applications The dataset is intended for: Energy system modelling Renewable energy scenario analysis Regional energy planning Capacity expansion modelling Long-term electricity system simulations Sector coupling studies Academic research Software The dataset was generated using Python together with the following libraries: pandas NumPy GeoPandas Shapely SciPy Matplotlib Requests Hourly wind generation data were obtained using the Renewables.ninja API. Related Software The scripts used to generate this dataset are available from the associated GitLab repository: PLANtoACT Task 2.2 – Regional Wind Power Profile Generation Funding This work was developed within the PLANtoACT project. The PLANtoACT project has received funding from the European Union's LIFE Programme under Grant Agreement No. 101214506 (LIFE-2024-CET) , managed by the European Climate, Infrastructure and Environment Executive Agency (CINEA). Views and opinions expressed are those of the author(s) only and do not necessarily reflect those of the European Union or CINEA. Neither the European Union nor CINEA can be held responsible for them. Authors Matteo Giacomo Prina Valentina D'Alonzo Citation If you use this dataset in your work, please cite both the Zenodo record and the associated software repository: PLANtoACT / task_2_1 / Wind Power Hourly Profiles · GitLab .

• Zenodo https://zenodo.org/records/21825804first seen 2026-08-07 04:17:40 · last seen 2026-08-08 04:15:11