(kWh)
(t/年)
(年)
月別発電量 [kWh]:
$$E_m = P_{rated}\times H_m \times PR \times f_\beta \times f_{az}$$$H_m$: 月間日射量 [kWh/m²]
$f_\beta$: 傾斜角補正, $f_{az}$: 方位補正
CO₂削減 = 年間発電量 × 0.48 kg/kWh
設置容量・傾斜角・方位・地域を設定して月別発電量をリアルタイム計算。CO₂削減量や投資回収年数も瞬時に確認できます。
月別発電量 [kWh]:
$$E_m = P_{rated}\times H_m \times PR \times f_\beta \times f_{az}$$$H_m$: 月間日射量 [kWh/m²]
$f_\beta$: 傾斜角補正, $f_{az}$: 方位補正
CO₂削減 = 年間発電量 × 0.48 kg/kWh
住宅用太陽光発電の導入検討:家庭の屋根の大きさから設置容量を推定し、最適な傾斜角・方位をシミュレーション。月別の発電量から自家消費と売電のバランスを計画し、光熱費削減効果と投資回収期間を具体的に試算するために使われます。
事業用・産業用太陽光発電所(メガソーラー)の事業性評価:広大な土地に設置する大規模発電所の計画では、地域ごとの日射量データを基にした正確な年間発電量予測が不可欠です。発電量の予測精度が融資の審査や投資家への説明資料の信頼性を左右します。
自治体の環境計画・脱炭素シナリオ策定:市町村が地域全体の再エネ導入目標を立てる際、例えば「公共施設の屋根全てに太陽光を設置した場合」などの仮定を入力し、潜在的な発電量とCO₂削減量をマクロに把握するために活用されます。
建築設計(新建築・リフォーム):建築士や設計者が、建物の屋根形状や方位を計画する段階で、太陽光パネルの設置を前提とした最適なデザインを検討します。発電量と建築美観やコストを両立させるための初期段階のツールとして用いられます。
シミュレーションを使い始めるときに気をつけてほしいポイントがいくつかあるよ。まず、「日射量データは絶対的な予測値ではない」ということ。ツールが使っているのは過去の平均的な気象データだ。例えば、実際の年は記録的な猛暑や長雨になるかもしれないでしょ? だから計算結果は「あくまで長期平均での目安」と考えて、投資判断には少なくとも1〜2割の安全マージンを見込むのが実務の鉄則だ。
次に、「設置容量」の入力ミス。よくあるのが、パネルの「枚数」と「容量(kW)」を混同してしまうケース。例えば、300Wのパネルを20枚設置するなら、容量は 0.3kW × 20枚 = 6kW だ。この計算を間違えて20kWとか入れてしまうと、発電量が3倍以上に膨らんでしまうから、結果が全然違ってくる。必ずカタログ値で総容量を確認しよう。
最後に、「投資回収年数」の解釈。ツールの計算式は初期費用÷年間メリットだから、メンテナンス費やシステムの経年劣化(発電量の低下)は考慮してない。実際は、10年目以降にパワーコンディショナーの交換(数十万円)が必要になることも多い。だから、シミュレーションで出た回収年数が10年だったら、実質的には12〜13年程度と考えるのが現実的だね。