太陽光発電と地球温暖化2003年

　私は、１９９４年１２月から３ｋＷの太陽光発電を山梨県北巨摩郡大泉村ではじめ、１年間にわたる太陽光発電観測基本ベースを立ち上げ、１９９６年から太陽光発電による発電量と、一般住宅に導入された太陽光発電により発電された電力量と、一般家庭の消費電力の変化などを基に、八ヶ岳南麓における地球温暖化の進行状態を、太陽光発電の９年間の観測結果を基にし導きだし、現在も観測を続け進行状態を観測しております。

１．地球温暖化の観測方法とデーターの求め方

　太陽光発電は、太陽の光を受けた太陽電池が太陽の光を、電気に変えることにより発電します。このことにより太陽電池が設置してある場所の昼間の天候の変化をリアルタイムで、電気的に知る事が出来ます。夜間については、設置した住宅等の居住人数により変動がありますが、平均消費量を知る事が出来ます。
東京電力の管内で太陽光発電を始めると、電力会社との売電契約により時間帯契約等を選ぶ事が出来ます。時間帯契約で気象の変化を求めるのに必要な契約は、ナイト８とナイト１０が必要になります。ナイト８は、夜午後１１時から翌朝の午前７時までを夜間時間とし、従来電灯単価にくらべて約７０％割安に設定し、昼間時間午前７時から午後１１時までの電気料金を、従来電灯単価より約３０％割高に設定したものです。同様にナイト１０は、夜間時間が午後１０時から翌朝の午前８時まで、昼間時間が午前８時から午後１０時までとし、従来電灯単価に比べて約４０％割高となります。
余談になりますが、この２つの時間帯契約のうち、太陽光発電の売電（電力会社に売る）量が多いお宅ほどナイト１０を選べば、売電収益が上がり、収入アップにつながります。

　昼間と夜との時間帯に分ける事により、太陽光発電で発電した電気が自宅でいかに消費されているかを、電力会社の検針表から数値に出して労せず知る事が出来ます。
太陽光発電では、日の出から日の入りまでの間で、発電に必要な光を受ける事ができる時だけ発電するので、実際の季節の変動による日照時間の変化とともに天候の変動による日射量の変化を同時に、しかもリアルタイムで知る事が出来ます。
この、リアルタイムで知る事のできる消費量と発電量を観測すれば、季節ごとに変動する電気の消費量と温度変化による消費量の増減を同時に捕える事ができ、太陽光発電が設置されている場所の気象変化を太陽光発電によって知る事ができるのです。
結果として、年間の発電量はその地区に降り注いだ太陽からのエネルギー量となります。

それと同時に、消費量は平均値（そこに暮らす人数の変動による変化を考慮するため）を求める事により温度の変化による消費電力の変化を捕える事ができるる
以上の考えから、太陽光発電所の発電データの求め方は、次のようになります。

�@、発電量＝日々の観測から求める。（発電メーターや表示から求める）
�A、消費量＝電力会社の時間帯検針表から求める。（日々の計測からも求められる）
�B、売電量＝電力会社の時間帯検針表から求める。（日々の計測からも求められる）
�C、総発電量＝日々の観測記録から求める。
�D、総消費量＝日々の観測記録から求める。
�E、晴天率　＝その月の総発電量÷その月の最高発電日の発電量
�F、消費電力の年間変化量は電力会社の検針表から
　月毎の消費量（昼間と夜間の合計）÷電力会社の時間帯検針表の年間総和
�G、利用率　＝月の総発電量÷（発電システム出力×２４時間×月日数）
�H、日射量　＝日射量計の観測記録から求める。

その他、多くのデータを得る事が出来ますが、基本データは�@～�Gまでが通常のシステムで求めることができます。さらに詳細なデータを観測するには、計測システムを別に取り付けなければなりませんので、一般には高価になるのでお勧めできません。
�@～�Gまで観測できていれば、地球温暖化の観測必要データはそろいます。
どうして、気象データの観測の必要が無いのか、不思議に思われる方が、おられると思いますのでそれを説明致します。
太陽電池は、温度変化と密接な関係を示しています。
皆様の家庭に取り付けた太陽光発電システムの太陽電池の特性を表した性能表をご覧下さい。そこには、温度とともに変化する太陽電池の性能曲線が示されいて２５℃で計測されている事が記してあるはずです。その性能曲線から太陽電池の特性を読み取ると、３０℃過ぎからは、太陽電池の性能が急激に低下するのがわかるはずです。
このことから、太陽電池は季節による温度変化の影響を密接に受ける事がわかります。
温度変化により、太陽光発電の性能が上昇したり、低下したりするのはこれが原因です。

　次に、地域情報として、その地域にあった太陽電池の選択が必要になります。
現状で販売されている太陽光発電システムは、太陽電池の結晶構造から単結晶の物と多結晶とアモルファス結晶に分かれ、この三者が大部分を占めています。
特性から申し上げますと、単結晶は天候が安定していて、空気の澄んでいるところが最も性能が良く引き出されます。多結晶は薄曇りや曇りの多い地域に適していると言えるでしょう。アモルファスは、太陽電池の展開スペースが広くとれる場所に適しています。

これらの特性を理解した上で、皆様に太陽光発電を販売していると思われますが、販売店の中には、そんな事にはお構い無しで販売しているところもありますが、良心的な販売店は、それらの質問にも回答し、各地域の特性に合った太陽光発電システムを販売しております。もし、これから太陽光発電システムの設置や購入を考えているるところがありましたならば、以上の質問を販売店に質問し、回答を求めるのも良い業者選びの方法かも知れません。国内で製造している太陽光発電システムは、結晶の違いから大きく発電量が変化する事はあまりありません。（ＪＩＳ・ＪＡＳ・等の規格に適合して作られています。）
海外からの輸入品を使用している場合は注意が必要です。（各製造メーカーは注意必要）

　地域にあった太陽電池の選択が必要については、私たちには、国内で太陽光発電システムを販売している各メーカーを信じるしかないのが現状です。太陽電池にかなり精通した方でないと、この点にはあまり気がつきません。そこまで、精密に観測しなくても、地球温暖化の進ちょく状況を各太陽光発電所は発電量等から簡単につかむ事が出来ます。

　晴天率（表１）
　太陽光発電により、その月の最大発電日の発電量を分母とし、その月の総発電量を割り余りを切り捨てて求めたものです。　

　本年度　２００３年は、１月・２３日　２月・１９日　３月・２１日　４月・１７日
５月・１９日となっており、４月に小変動があったが、４月の平均１９日に±２日以内であることから、今年も天候の急激な変動は無いと予測されるが、各月も±２日以内の変動幅で推移すると思われます。ここ数年の天候変化は３月から１０月までの間平均値に近付く傾向がみうけられ、ここ大泉村では、薄曇りや曇りの日数が増えているが、太陽光発電による発電量の変化はそれらを捕え、日々の消費量はそれらを表している。
次の表は、それらの変化をさらに捕えやすく数字に変換したものです。
この数字の求め方は、電力会社の時間帯契約の検針表から消費電力を求めそれらの年間総和で各月の消費量を割り求めているものです。
このデータは、実際の計測で得られ、日本全国に散らばる太陽光発電所が私の計測方法と同じ計測方法を取る事により、日本全国で地球温暖化の速度を知る事ができるシステムです。太陽光発電が単に自然環境に優しいだけでなく、実際の自然環境破壊の実体を自宅に居ながらにして数字で知る事ができ、日々体験できるのです。
このようなすばらしいシステムを日本全国に展開していながら、そのシステムの重要性に気が付かない政府関係者は、国内にある民間施設で海外に誇れる実際の力を持っている太陽光発電所の大切さを理解していないのであろう。
各大学の研究者は、政府等から補助金をもらい、いったい何を研究しているのでしょうか
地球温暖化の進行速度を完璧に捕え表している太陽光発電所のデータを研究し、地球温暖化防止の研究に役立つデータとして発表できる場を設け各大学に１人くらい研究者を育てても良いのではないだろうか。広い視野と感覚を持った学生を育ててほしいものである。
太陽光発電のこのようにすばらしい特性を理解し、太陽光発電システムを育てようとしないで、ＲＰＳ法等により太陽光発電等を閉じ込めようとする政府には驚きである。

この表の特徴は、住宅に住んでいる人数の変動により影響を受けやすくなりますが、人間と言う人体センサーを利用し、太陽光発電所居住者の消費電力から季節ごとの温度変化を知り、地球温暖化との密接な関係を表している数値です。
　　数値の算出方法
太陽光発電設置住宅における各月ごとの消費電力を、年間総消費電力量で割ると求めることが出来ます。正確な数値に近付けるため系統連系時に、時間帯契約を電力会社と結び、昼間と夜間との両方の消費電力量を、確認できるようにすることが条件となります。

２、観測データの解析と自然環境との比較

表２から判断できることは、ここ八ヶ岳南麓では、１２月から１月にかけて極端に温度が下がり冬となり、春は３月から５月まで、６月以降は平均的な温度変化がおとずれ１０月から１１月までが秋の季節となり１２月から冬がはじまることがわかります。
　表１の晴天率と表２の違いが表れているのを読み取ることが出来ます。
表２では、これらの数値から季節の変動を捕えることが出来ますし、数値を蓄えることにより地球温暖化の進行状態を知ることが出来ます。
表２の平均値から読み取れるのは、１月から５月まで暖房のために電力が消費されていることがわかります。１月と６月で比べると、１月は６月の約３倍の電気を暖房等に消費しいることが解り、８月は冷房用の消費となります。この表から電気の消費量で判断すると５月から１０月までが、ここ八ヶ岳南麓では気候的に暮らしやすいことになります。
春はゆっくり近付き冬は急ぎ足で訪れているのもこの数値から読み取ることが出来ます。
さらに正確な数値を求めるのであれば、そこに暮らす人数よる補正値を入れれば詳細な数値になります。太陽光発電システムの発電量を観測し、それとともに得られる各種のデータを適格に処理することにより、日本は世界に先駆けて、太陽光発電所の協力を得ることにより地球温暖化観測ステーションを日本全国に配置することができるのです。
表２から２月３月の数値が少しづつ下降していることを読み取ることが出来ます。これはこの時期に暖冬傾向表れていることを示しており、それを裏付けるように１月になってからの度重なる降雪として八ヶ岳南麓に顕著に天候の異常が表れています。
また、平成になった頃は７月中旬のホタルの発生が見られたのに、６月中旬からホタルの成虫飛行が観測され始めています。本年、２００３年は、４月中旬に桜が満開になり、山桜は５月連休の前に開花、ふじの花も５月初旬から下旬まで咲いていました。しかし、今年は、にせアカシヤの開花はゆっくりで６月初旬から中旬まで咲いており、このはなだけは、遅れているのか正常なのかが区別がつきません。ただし、花の房は、例年の物と比べd小ぶりであることは明らかです。ここ海抜９００メートル付近では、例年ですと樹木の花は、モクレン、桜、山桜、りんご、藤、つつじ、レンゲつつじ、どうだんつつじ、にせアカシヤ、薔薇と続いて見れるのですが、藤とつつじの期間が短くて、今年は後ろ三つが同時に楽しむことが出来ました。
表２から６月と７月の数値がほとんど同じ価を示しているので植物にも生物にも影響を与えているのかも知れませんが、観測結果が余りにも少ないのでこの点についてはさだかではありません。
表２からの数字では、６月から７月がもっともすごしやすい季節であることを数値が示しています。８月は気温の上昇により電力消費が増えますが、８月の中旬を境に消費電力が減り、９月は、６月、７月、と同じ水準の過ごしやすさになります。
表２の数値からグラフを作ると八ヶ岳南麓では、１月を上限のピークとして４月まで下降し５月以降は７月まで緩やかに推移し、８月に小山を作り９月からは１月に向けてゆっくり上昇するカーブになります。八ヶ岳南麓では、昭和６０年代と現在では、植物の春先の成長が１週間ほど確実に早くなってきています。
都心ではどのようになるかを予測すると、８月が上昇ピークで春と秋が底を示す結果となり、消費ピークは、１月と８月頃と予測され、グラフには２つの消費ピーク（冷房・暖房）が存在する結果を示すはずです。
通常の自然環境の変化とは異なる大都市特有の都市型グラフになると考えられます。

次に、発電量からの変化について見るとこのようなことにことに気が付きます。
太陽光発電をはじめた当初より、１ｋＷ当の発電量は現在の方が全体発電量は増えていますが、天候的には曇りの日数が増えていて、五月晴れと言われる５月の晴れ間は、ここ数年ハっきりとした記憶にありません。それらを裏付けるデータとして発電量の変化がありますが、それを求めるには、各月毎の発電量とシステムの大きさによる発電量の違いを平均化するために、各月毎の発電量を太陽光発電システムの発電規模ではなく、各太陽光発電所の太陽電池１ｋＷ当の数値に変換して求めます。そのことにより、設置条件の違う各太陽光発電所ごとの数値となり、地域特性が表されたり、太陽光発電システムごとの違いもハッキリしてきますし、各発電所ごとの特徴も表すことができ、それらをまとめた時におこる発電システムの違いによる価の誤差をなくし、正しい観測結果を得ることができます。

以上のような表になります。
表３の数値から八ヶ岳南麓では、２月３月が最高発電を示し、９月が最低発電を示しています。年間発電量の変化から１９９８年が最も低い発電状態であったことが発電量の変化から読み取れ、実際は冷夏による農作物の被害が発生しています。
このように、太陽光発電所の発電記録からは沢山のデータが読み取れ、これらを役立てる機関が必要で、これらの測定結果を広く多くの方々に知らせ地球の温暖化が実際に始まっていることを実感していただく必要があるのではないでしょうか？
都会に暮らす皆さんは、ヒートアイランド現象により発生する局地的異常気象に注意が必要です。夏場に向かい発生が予測されている都心における急激な温度変化による局地的な空気の乱れによる事故の発生を予測することが現実に必要となってきています。
このことから、都市型地球温暖化は、地球の自然環境の悪化と人間が作り出した、機能都市中心の考え方により、地球上に無数に都市型熱源を作り出した結果と深い関係があると言えます。東京を例にして見てみますと、交通量の多い道路上空に雲が発生し、都心の緑地帯に向け空気が移動する気象現象が確認されています。また、都心に向けて移動する空気の流れも確認されています。ここ数年前から観測されている都心における異常気象（局地的）は、都心の緑地帯低温部に向けた空気の流れと、それを取り巻く熱源移動の道路、都心における高層ビルにより、発生したとも言われています。近年都心には急激に高層ビルが出現しており、それらの高層ビルにより発生する空気の流れや乱れを、シュミレーションし的確に予測することが必要です。これらの、異常気象も昼間の間であれば都心の太陽光発電所を利用することにより、空気の流れによる温度の変化によって起こる発電状態を観測し、雲の移動による発電量の変化を観測すればリアルタイムで、局地的気象データが得られることになります。
太陽光発電所は、電力消費のピークカット効果を発揮するばかりでなく、気象観測のシステムとしても活用できるのです。
地球環境の変化から表３のデータからは、６月９月を除けば年間平均値に近付く傾向が見られます。少しではありますが地球温暖化の影響と思われるデータが８年間と言う短期間から読み取れることは、地球温暖化現象が私たちの思っている以上の速度で進行している可能性があるのかも知れません。

太陽光発電所の発電データからは、季節の移り変りとリンクすることにより、このように多くの情報を得ることができるのです。私たち太陽光発電所は、このような貴重なデータを日々蓄積して、これらのデータから得られた情報を、地球温暖化観測システムとして、関係各機関に利用することを提案致します。
又、全国に広がるネットワークを形成することにより、リアルタイムで天候の移動状況を観測でき、太陽光発電所としては、天候にともない変化する電圧の移動状況も同時に知ることが出来るうえに、各電力会社に股がりながら電圧調節の必要性があるかどうかの研究も同時に出来ます。（大規模停電対策の研究）
地球温暖化のデータを示すことができる太陽光発電を多くの方に認知していただき、太陽光発電システムを育てて行くように法整備を行い、未来につながるエネルギーシステムと位置付け、研究機関を立ち上げ、太陽光発電を地球温暖化防止の手段として認め、広く太陽光発電システムの設置を働きかけることが必要です。

太陽光発電から得られるデータは、多くの内容を含んでおり、それらを解析できる専門分野を必要としています。自然環境にリンクする太陽光発電を続けることが少しでも地球温暖化の防止になるのであればと思いながら拙い文章を作成致しました。

2003.06.10

＼月年度＼	１月	２月	３月	４月	５月	６月	７月	８月	９月	10月	11月	12月	合計
95	20	21	20	19	19	18	17	23	16	21	24	25	243
96	21	19	21	21	21	19	21	21	18	22	18	24	246
97	24	21	22	18	18	18	19	22	16	24	18	21	241
98	18	18	21	16	18	15	19	18	14	16	23	22	216
99	22	20	18	18	21	17	19	20	16	19	21	24	253
2000	20	21	22	19	21	16	22	25	17	17	17	21	238
01	20	20	19	22	21	16	25	19	16	19	21	23	241
02	19	19	22	19	19	19	21	24	16	20	22	19	239
平均	20	19	20	19	19	17	20	21	16	19	20	22	232

＼月年度	１月	２月	３月	４月	５月	６月	７月	８月	９月	10月	11月	12月	備考
1996	146	121	100	67	53	48	49	65	49	87	101	109
1997	136	117	92	68	63	53	53	69	61	64	81	137
1998	142	123	106	71	58	52	52	64	60	69	76	123
1999	128	133	109	75	67	62	59	67	61	66	72	94
2000	143	136	109	83	58	55	47	56	64	55	87	100
2001	159	139	94	72	63	55	44	62	60	62	80	104
2002	163	132	81	67	69	50	58	65	56	65	89	99
平均	145	128	98	71	61	53	51	64	58	66	83	109

＼月年度＼	１月ｋＷｈ	２月	３月	４月	５月	６月	７月	８月	９月	１０月	１１月	１２月	年間合計	年間平均発電
1995	3.00	4.31	3.44	3.48	2.90	2.56	2.17	3.61	2.80	3.73	4.03	3.81	39.84	3.32
1996	3.61	3.83	3.80	4.14	3.33	2.52	3.16	3.23	2.85	3.24	2.97	3.66	40.34	3.36
1997	3.81	4.25	3.99	3.40	3.09	2.45	3.06	3.16	2.12	3.25	2.57	2.79	37.94	3.16
1998	2.79	3.12	3.54	2.84	2.97	2.47	2.39	2.77	2.23	2.48	3.25	2.93	33.78	2.81
1999	3.30	3.73	3.26	3.33	3.59	2.85	3.03	3.10	2.56	2.89	3.14	3.23	38.01	3.16
2000	2.73	3.97	4.04	3.74	3.55	2.75	3.39	3.86	2.93	2.55	2.72	3.17	39.40	3.28
2001	3.07	3.78	3.36	4.16	3.62	2.81	3.94	3.16	2.96	3.11	3.38	3.25	40.60	3.38
2002	3.23	3.63	3.90	3.42	3.28	3.24	3.33	3.88	2.76	3.33	3.39	2.59	39.98	3.33
2003	3.43	3.65	3.79	3.10	3.40
8年間平均	3.19	3.82	3.66	3.56	3.29	2.70	3.05	3.34	2.65	3.07	3.18	3.10		3.22


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