☀️ pvlib を使った太陽光発電量予測手順（Python）

🔧 1. ライブラリのインストール

pip install pvlib pandas matplotlib requests

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🌍 2. 設置場所と予測対象日の設定

import pandas as pd
from pvlib.location import Location
from datetime import datetime, timedelta
 
# 例：東京都
site = Location(latitude=35.68, longitude=139.76, tz='Asia/Tokyo', altitude=10)
 
# 翌日の日付を自動で取得
tomorrow = (datetime.now() + timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')
times = pd.date_range(start=tomorrow, end=tomorrow + ' 23:00', freq='1h', tz=site.tz)

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🌤 3. Open-Meteo API から気象予測データを取得

import requests
import json
 
latitude = 35.68
longitude = 139.76
params = {
    "latitude": latitude,
    "longitude": longitude,
    "hourly": "temperature_2m,cloudcover,direct_radiation,diffuse_radiation,global_radiation",
    "timezone": "Asia%2FTokyo",
    "start_date": tomorrow,
    "end_date": tomorrow
}
 
url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast"
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()['hourly']
weather = pd.DataFrame(data)
weather['time'] = pd.to_datetime(weather['time'])
weather = weather.set_index('time')

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🌞 4. 太陽位置とパネル受光量の計算

solar_position = site.get_solarposition(times)
import pvlib
 
surface_tilt = 30
surface_azimuth = 180
poa_irrad = pvlib.irradiance.get_total_irradiance(
    surface_tilt,
    surface_azimuth,
    solar_position['apparent_zenith'],
    solar_position['azimuth'],
    dni=weather['direct_radiation'],
    ghi=weather['global_radiation'],
    dhi=weather['diffuse_radiation'],
    model='isotropic'
)

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⚡ 5. パネル温度とDC出力の計算

from pvlib.temperature import sapm_cell
from pvlib.pvsystem import calcparams_pvsyst, singlediode
 
# モジュールパラメータ（例）
module_parameters = {
    'alpha_sc': 0.0047,
    'gamma_ref': 1.1,
    'mu_gamma': -0.0003,
    'I_sc_ref': 6,
    'V_oc_ref': 40,
    'R_s': 0.5,
    'R_sh_ref': 200,
    'n': 1.2
}
 
temp_air = weather['temperature_2m']
temps = sapm_cell(poa_irrad['poa_global'], temp_air=temp_air, wind_speed=1)
 
IL, I0, Rs, Rsh, nNsVth = calcparams_pvsyst(poa_irrad['poa_global'], temps, **module_parameters)
dc = singlediode(IL, I0, Rs, Rsh, nNsVth)

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📉 6. 発電量予測の可視化

import matplotlib.pyplot as plt
 
dc['p_mp'].plot(label='Predicted DC Power [W]', figsize=(10, 4))
plt.title('Predicted PV Output for ' + tomorrow)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Power (W)')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

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📘 使用パラメータの解説（日本語）

以下は、コード内で使用されている主なパラメータの日本語での説明です。パラメータがキーの場合は、どの変数に含まれているか（例：weather[‘temperature_2m’]）も併記しています。

パラメータ	所属変数	説明
latitude, longitude	params（API呼び出し）	観測地点の緯度・経度（例：東京）
tz	site.tz	タイムゾーン。日本の場合は “Asia/Tokyo”
temperature_2m	weather['temperature_2m']	地表2mの気温（気象APIから取得）
direct_radiation	weather['direct_radiation']	直達日射量（太陽からの直接的な光）
diffuse_radiation	weather['diffuse_radiation']	散乱日射量（大気中で散乱された光）
global_radiation	weather['global_radiation']	全天日射量（直達＋散乱の合計）
surface_tilt	変数 surface_tilt	パネルの傾斜角（例：30度）
surface_azimuth	変数 surface_azimuth	パネルの方位角。180度＝南向き（日本の標準）
alpha_sc	module_parameters	短絡電流の温度係数（セル温度上昇による出力変化率）
gamma_ref	module_parameters	モジュールの最大出力点電力係数（Pmax変化に関連）
mu_gamma	module_parameters	出力係数の温度変化率
I_sc_ref, V_oc_ref	module_parameters	基準条件下の短絡電流・開放電圧（パネル仕様）
R_s, R_sh_ref	module_parameters	直列抵抗・並列抵抗（セルの電気的損失）
n	module_parameters	ダイオード係数（セルの非理想性を表す）
sapm_cell	関数 pvlib.temperature.sapm_cell	パネル温度推定関数（気温・風速などから）
singlediode	関数 pvlib.pvsystem.singlediode	単一ダイオードモデルにより出力（電力）を計算

✅ まとめ

ステップ	説明
1	ライブラリ導入
2	地点と日付の設定（翌日）
3	Open-Meteo APIで気象予測取得
4	太陽位置と受光量の計算
5	パネル出力（DC）予測
6	可視化と分析