【EIA APIを活用】ニューヨーク州の太陽光発電データをPythonで取得・分析

近年、再生可能エネルギーの重要性がますます増しており、太陽光や風力などのクリーンエネルギーの活用が注目されています。この記事では、アメリカのエネルギー情報局（EIA）が提供するAPIを利用して、ニューヨーク州の太陽光発電データを取得する方法をPythonコードとともにご紹介します。さらに、取得したデータをCSV形式で保存し、今後の分析に活かせる形で準備していきます。

APIの使い方はこちらの記事を参考にしてください：【プログラミング】ChatGPTと進めるAPI学習の基本

使用するデータとツール

EIA API：アメリカのエネルギー情報局（EIA）が提供するAPI。エネルギー関連の多くのデータが無料で取得可能です。
Pythonとrequestsライブラリ：APIにアクセスし、データを取得するために使用します。
CSVファイル形式：データの管理と解析に便利な形式として、CSVファイルに保存します。

EIA公式サイト

データ取得のステップ

EIA APIのセットアップとパラメータ設定

最初にEIAのAPIキーを取得し、Pythonスクリプトに設定します。太陽光発電データに絞ってデータを取得するために、stateid（州ID）やenergy_source_code（エネルギー源のコード）を指定します。

# EIA APIのURLとキー
api_key = "YOUR_API_KEY"
base_url_capacity = "https://api.eia.gov/v2/electricity/operating-generator-capacity/data/"
params_capacity = {
    "api_key": api_key,
    "facets[stateid][]": "NY",  # ニューヨーク州
    "facets[energy_source_code][]": "SUN",  # 太陽光発電のみ
    "frequency": "monthly",
    "start": "2023-01",
    "end": "2023-12"
}

# EIA APIのURLとキー

api_key = "YOUR_API_KEY"

base_url_capacity = "https://api.eia.gov/v2/electricity/operating-generator-capacity/data/"

params_capacity = {

"api_key": api_key,

"facets[stateid][]": "NY", # ニューヨーク州

"facets[energy_source_code][]": "SUN", # 太陽光発電のみ

"frequency": "monthly",

"start": "2023-01",

"end": "2023-12"

}

APIキーとリクエストパラメータの設定

api_key：EIAのAPIにアクセスするための認証キーで、取得したAPIキーをコードに入力します。
facets[stateid][]：ニューヨーク州のデータのみを取得するために、"NY"を指定しています。
facets[energy_source_code][]：エネルギー源を指定し、"SUN"を使用することで太陽光発電に限定しています。
データの期間指定：startとendを用いてデータ取得の開始と終了を指定（今回は2023年1月から2023年12月の月次データに設定）。

CSVファイルへのデータ保存

APIから取得したデータをCSV形式で保存し、次のように管理します。発電所名、技術、調整機関などの各種情報が含まれており、データの構造を整えることで分析しやすくなります。

if response_capacity.status_code == 200:
    data_capacity = response_capacity.json()
    if "response" in data_capacity and "data" in data_capacity["response"]:
        energy_data_capacity = data_capacity["response"]["data"]
        with open('solar_energy_capacity_2023.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
            fieldnames = energy_data_capacity[0].keys()
            writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)
            writer.writeheader()
            writer.writerows(energy_data_capacity)
        print("発電能力データがsolar_energy_capacity_2023.csvに保存されました。")
    else:
        print("発電能力データが見つかりませんでした。")
else:
    print(f"Error {response_capacity.status_code}: {response_capacity.text}")

if response_capacity.status_code == 200:

data_capacity = response_capacity.json()

if "response" in data_capacity and "data" in data_capacity["response"]:

energy_data_capacity = data_capacity["response"]["data"]

with open('solar_energy_capacity_2023.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:

fieldnames = energy_data_capacity[0].keys()

writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)

writer.writeheader()

writer.writerows(energy_data_capacity)

print("発電能力データがsolar_energy_capacity_2023.csvに保存されました。")

else:

print("発電能力データが見つかりませんでした。")

else:

print(f"Error {response_capacity.status_code}: {response_capacity.text}")

ポイント

APIリクエスト送信とレスポンス処理

requests.get()関数でAPIリクエストを送信し、response_capacityオブジェクトにレスポンスを受け取ります。
ステータスコードが200（成功）であるかを確認することで、リクエストが成功したかを判断しています。
データはJSON形式で受け取るため、.json()メソッドを使ってデータをPythonの辞書型に変換します。

データの保存

csv.DictWriterを用いて取得したデータをCSVファイルに書き込みます。
writer.writeheader()でCSVファイルのヘッダーを設定し、writer.writerows()でデータの各行を一度に書き込みます。
これにより、データを保存し、今後の分析や共有に利用できる形式に整えています。

取得するデータの詳細内容

今回取得した太陽光発電データには、以下のような項目が含まれています：

period：データの記録年月（例：2023-10）
- 発電量が月次で提供されており、指定期間（2023年1月〜2023年12月）の各月のデータが記録されています。
stateid / stateName：州の識別IDと州名
- "NY"はニューヨーク州を示し、太陽光発電に関するデータを地域ごとに整理できます。
sector / sectorName：発電事業者の種類
- ipp-non-chpは独立系発電事業者（非CHP）の太陽光発電所を示しており、電力供給の形態が分かります。
entityid / entityName：事業体（エンティティ）の識別IDと名称
- 事業体の名称には、発電所名が表示されており、例として「Freehold Solar, LLC」や「CMR Solar, LLC」が含まれています。
- これにより、個別の発電所ごとのデータを分析可能です。
plantid / plantName：発電施設のIDと名称
- 発電所の個別IDおよび名称が含まれており、施設ごとの詳細情報を確認できます。
generatorid：発電機のID
- 各発電機の識別情報が含まれており、発電機単位での能力が把握できます。
technology：発電技術
- "Solar Photovoltaic"（太陽光光起電力技術）が記録されており、太陽光発電の技術の種類が確認できます。
energy_source_code / energy-source-desc：エネルギー源コードと説明
- "SUN"は太陽光発電を意味し、エネルギー源ごとのデータが区別されています。
prime_mover_code：主要な動力源コード
- "PV"（Photovoltaic）は光起電力の動力源であり、発電方式の詳細がわかります。
balancing_authority_code / balancing-authority-name：調整機関情報
- "NYIS"（New York Independent System Operator）はニューヨーク独立システムオペレーターを示し、電力供給と需要の調整が行われています。
status / statusDescription：発電設備の稼働状態
- "Operating"は稼働中の設備であることを示し、太陽光発電施設が稼働中か停止中かの情報を得られます。

今後の分析で注目すべきポイント

今回取得したデータを用いることで、太陽光発電設備の運用状況や発電能力の変動を月ごとに追跡し、エネルギー供給の最適化を目指した分析が可能です。また、他のエネルギー源や州と比較することで、再生可能エネルギーの導入戦略や課題を探る材料になります。

まとめ

この記事では、EIA APIを活用してニューヨーク州の太陽光発電データを取得し、Pythonとrequestsライブラリを用いたデータ取得からCSVファイルへの保存までの流れをご紹介しました。再生可能エネルギーの重要性が高まる中、データの効率的な収集と管理は、エネルギーの需給バランスや運用状況の把握、さらに発電量の最適化など、さまざまな分野で役立ちます。

今回のデータ取得により、各発電所の詳細情報や発電能力、稼働状況を含む詳細なデータが手に入りました。こうしたデータは、発電能力の変動傾向を分析したり、異なるエネルギー源や地域との比較を通じて、エネルギーの最適な活用方法を考える基礎データとして活用できます。また、APIの使用により、最新のデータを手軽に取得・更新できるため、時間経過による発電状況の変化をリアルタイムで追跡することも可能です。

今後は、このデータを用いたさらなる分析やモデル構築を通して、エネルギー供給の最適化や効率的なエネルギー運用に貢献することを目指していきたいと考えています。他のエネルギー源や異なる地域データとの比較分析を行うことで、より深い洞察が得られるでしょう。

Pythonを学びたい方はこちらの記事を参考にしてみてください

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