JP2006114838A - 太陽光発電設置診断システム、方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】太陽光発電システムの設置場所について適切なアドバイスを与えることを可能にする太陽光発電設置診断システムを提供すること。
【解決手段】本発明の太陽光発電設置診断システムは、予めデータベース化された経緯度及び高さ情報を含む設置環境情報を用いて、太陽光発電システムの設置場所での影の発生を予測する手段を備えることを特徴とする。
【選択図】なし

Description

本発明は、設置環境情報を用いた太陽光発電設置診断システム、方法、及びプログラム等に関する。

近年、地球環境対策の観点から各種エネルギー利用の見直しが図られ、特に太陽エネルギーを利用する太陽電池においては、クリーンなエネルギー供給源の代表として期待されている。一般的に太陽電池発電システムは分散型電源として商用電源と連系し、分散型電源だけでは必要な消費電力が賄えない場合に、その電力を系統側の商用電源から供給するように設計されている。また、太陽電池により発電された電力が余剰した場合は連系された商用電源に電力を供給すること、つまり、売電を行うことができ、一般家庭の屋根へ太陽光発電システムの設置が促進されてきた。設置ユーザーの立場で考えるとシステム設置に費やした金額や時間およびシステムの維持に費やす金額や労力を発電電力量という形で効率よく回収する必要があり、少なくともシステム設置時には太陽光発電システムの出力が正常であるかどうかの診断を行い、異常である場合は原因の診断を正確かつ迅速に行うのが必要であった。例えば太陽光発電システム設置後の診断方法として、特許文献１に開示されている方法がある。
特開２００１−３２６３７５号公報

しかし、システム設置前に導入する太陽光発電システムがどのくらいの発電電力量になるか、屋根の形状や方位面が異なる場合、どの面に設置すれば最も効率よくなるか等は、実際にセールスマンが訪問して、屋根面積の見積もりを行い太陽光発電システムの仕様を作成して具体化する必要があった。また、セールスマンが訪問する時間によっては周囲の環境により訪問先の家屋に射しかかる影による発電システムへの影響を見落とす場合があり、太陽光発電システムを設置した後に予測発電電力量との大幅な食い違いが発生する可能性があった。さらに季節によって周辺の地形による朝夕の陰り具合（日照時間）の変動まで考慮するには、様々なデータ取得とデータ加工を行う必要があった。また、設置前の段階で太陽光発電システム設置プランがどのくらいの発電電力量になるかなどの要望が設置ユーザーからのみならず、システム提供側からも熱望されていた。つまり、システム導入前に具体案を提案していくことでユーザーに対しての動機付けおよび維持運営管理においてユーザーに安心感を持っていただき、太陽光発電システムの設置を促進していけるメリットがあるため、設置前の診断システムに対してニーズがあった。また、尾根と尾根に挟まれた山間の村では特に冬季の朝夕等、日光が遮られ日照時間が短くなるため、周辺地形の標高データにより日照時間を事前に計算してシステム設置のアドバイスを適切に行うために、周辺地形のデータを取得する必要があった。

本発明は係る事情に鑑みてなされたものであり、太陽光発電システムの設置場所について適切なアドバイスを与えることを可能にする太陽光発電設置診断システムを提供するものである。

本発明の太陽光発電設置診断システムは、予めデータベース化された経緯度及び高さ情報を含む設置環境情報を用いて、太陽光発電システムの設置場所での影の発生を予測する手段を備えることを特徴とする。

本発明によれば、予めデータベース化された経緯度及び高さ情報を含む設置環境情報を用いるので、太陽光発電システムの設置場所の周辺地形の情報を容易に得ることができ、簡易かつ迅速に太陽光発電システムの設置場所について適切なアドバイスを与えることが可能になる。

１．太陽光発電設置診断システム
本発明の太陽光発電設置診断システムは、予めデータベース化された経緯度及び高さ情報を含む設置環境情報を用いて、太陽光発電システムの設置場所での影の発生を予測する手段を備えることを特徴とする。

１−１．設置環境情報
設置環境情報とは、太陽光発電システムの設置場所の周辺環境の情報、例えば、周囲20ｋｍ内の周辺環境情報を意味する。設置環境情報は、予めデータベース化された経緯度及び高さ情報を含む。「予めデータベース化された」とは、本発明のシステムを利用する際に、個々の設置環境情報（例えば、近隣の建築物情報）を手動で入力するのではなくて、本発明のシステムを利用する際に、太陽光発電システムの設置場所の情報（経緯度及び高さ情報）を入力すると、その設置場所の周辺環境の情報をデータベースから引き出すことができることをいう。太陽光発電システムの設置場所の周辺には、通常、影を発生させる原因となる地形及び建築物が多数存在しており、これらの全てについての情報を手動で正確かつ迅速に入力することは実質的に不可能である。本発明では、予めデータベース化された設置環境情報を用いるので、本発明のシステムを利用する際の設置環境情報の入力の手間を削減することができる。また、手入力の場合と比べて多くの設置環境情報を考慮して影の発生を予測することができるので、正確な予測が可能である。

設置環境情報は、経緯度及び高さ情報を少なくとも含む。例えば、複数地点での設置環境情報を用いることにより、太陽光発電システムの設置場所周辺の地形を描画することができ、この描画した地形と、想定日時での太陽の位置との関係から太陽光発電システムの設置場所での影の発生を予測することができる。なお、ここでいう「複数地点」とは、山脈などの広範囲な地形上の複数地点を意味するだけでなく、例えば、直方体状の建築物の屋上を示す４つの角といった狭い範囲での複数地点をも意味する。

設置環境情報は、地形情報及び建築物情報の少なくとも一方を含む。地形情報とは、例えば、太陽光発電システムの設置場所周辺の山脈などの自然地形に関する情報であり、建築物情報とは、例えば、家屋又はビルなどの人工建築物に関する情報である。本願では、地形情報及び建築物情報の何れか一方のみを含む設置環境情報を用いてもよいが、好ましくは、地形情報及び建築物情報の両方を含む設置環境情報を用いる。なお、地形情報と建築物情報の区別は、絶対的なものではなく、本発明のシステムの利用条件・環境などによって、適宜調節可能である。例えば、ダムや公園などについての情報は、地形情報として取り扱っても、建築物情報として取り扱ってもよい。

ここで、設置環境情報のデータベースについて説明する。設置環境情報のデータベースには、通常、地形情報（すなわち、地形を表す三次元座標）と建築物情報（すなわち、建築物を表す三次元座標）が分類されて納められている。

地形情報のデータベースは種々の方法で作成することができる。例えば、（１）市販の地図上で多数の点を指定し、各点の高さを求め、得られた経緯度と高さ情報をデータベースに入力する方法、（２）航空機又は人工衛星などからレーザプロファイラを用いて、実際の地形上で多数の点を指定し、各点の高さを求め、得られた経緯度と高さ情報をデータベースに入力する方法などがある。市販の地図を用いる方法は、簡便であるが、現実の地形は、日々変化するものであり、市販の地図が現実の地形と正確に対応していない場合がある。この点、航空機又は人工衛星などからレーザプロファイラを用いて実際の地形から地形情報を得る方法には、確実に現実の地形と対応しているという利点がある。さらに、航空機からの測定では、航空機自体の高度が一定しない場合があるため、人工衛星から地形情報を得る方法が最も好ましい。

また、建築物情報のデータベースも種々の方法で作成することができる。例えば、（１）市販の市街地地図上にある各建築物の高さを求め、得られた経緯度と高さ情報をデータベースに入力する方法、（２）航空機又は人工衛星などから撮影された画像を用いて個々の建築物の高さを求め、得られた経緯度と高さ情報をデータベースに入力する方法等がある。上記（２）の方法は、例えば、（ｉ）ステレオ画像（例えば、撮影角度の異なる２枚の画像）、又は（ｉｉ）高さ情報基準点を有すると共に撮影角度が明らかな画像を用いて行うことができる。ステレオ画像を用いると、２枚の画像の撮影角度の違いから、その画像中の個々の建築物の高さを求めることができる。また、高さ情報基準点を有すると共に撮影角度が明らかな画像を用いると、その画像中の建築物の側面を表す部分の長さなどから、その画像中の個々の建築物の高さを求めることができる。なお、航空機からの撮影では、撮影角度が一定しない場合があるため、人工衛星から撮影された画像を用いることが好ましい。

上記人工衛星からの画像としては、例えば、地球観測衛星ＩＫＯＮＯＳ（イコノス）からの衛星画像を用いることができる。なお、ＩＫＯＮＯＳとは、ロッキード社が商業用に開発した衛星であり、高度６８０ｋｍの上空の太陽同期準極軌道を周回し、全方向に４５度迄の傾斜角度の範囲内で解像度１ｍという高精彩デジタル画像で世界中を撮影することができる。この高精彩デジタル画像データは、地上に設置された受信局にてリアルタイムで受信されており、イメージスペーシング社を通じて入手可能である。

上述したように、地形情報と建築物情報のデータベースは、通常は、異なる方法で作成される。データベースを作成しようとする地域が山岳地帯などの地形が主である地域であれば上記した地形情報を求める方法を用いることが好ましく、市街地などの建築物が主である地域であれば、上記した建築物情報を求める方法を用いることが好ましい。地形が主である地域であるか、建築物が主である地域であるかは、例えば、衛星画像中の対象となる部分の色のスペクトル解析を行うことにより特定することができる。

ここまで述べてきたように、設置環境情報（例えば、地形情報、建築物情報）は、（１）人工衛星を用いて得られた情報（経緯度・高さ情報）、（２）レーザプロファイラを用いて測定された情報、（３）画像と、その画像内の高さ情報基準点と、その画像の撮影角度から得られた情報、（４）ステレオ画像から得られた情報を含むことができる。

１−２．影の発生の予測
影の発生の予測は、例えば、前記設置場所の経緯度及び高さ情報並びに日時情報を用いて行うことができる。日時情報は、本発明のシステムを利用する際に入力することができる。日時情報が定まると太陽の位置が定まる。この太陽の位置と、本発明のシステムの設置場所との間に影を発生させる物（地形又は建築物など）が存在するか否かを調べることによって、影の発生を予測することができる。具体的には、例えば、本発明のシステムの設置場所と影を発生させる物の間の高度差（システム設置場所の標高データと地形の標高データの差分）Ｈとシステム設置場所の位置データ距離（システム設置場所の経緯度と地形の経緯度との差分）Ｌを求め、システム設置場所から見上げた任意の日時の地形の仰角θ１を計算し、影を計算する日時の日射角度θ２とを比較し、影の発生を予測する。

また、システム設置場所に影を発生させうる地形又は建造物等の高さが、システム設置場所を中心とした略同心円状に分布するため、まずは高さ情報のみで各エリア中に影を発生させうる高さの地形又は建造物等があるかどうか判定を行って、３次元化が必要な範囲を選定し、その後、３次元データ化を行えば、不要なエリアの計算や修正作業が省略できる。さらに、縮尺度の異なった画像ライブラリーデータを用いて上記記載のようにエリア中に影を発生させうる高さの地形又は建造物等があるかどうか判定を行えばなおさら好ましい（例えば、富士山の近隣地域の場合）。また、任意に地形情報による影計算の省略も必要に応じて設定可能とすれば、計算速度の向上が見込める。また、システム設置場所から離れれば離れるほど、メッシュを粗くして計算速度の向上に努めるのが好ましい。

また、発電開始時刻と発電停止時刻を予め設定し、影の発生の予測は、発電開始時刻と発電停止時刻の間に行うことが好ましい。このように、予測を行う時間帯を限定することにより、計算速度の向上を図ることができる。また、この場合、発電開始時刻と発電停止時刻の間の太陽の位置を予め求め、この求めた太陽の位置とシステム設置場所との関係から、システム設置場所に影を発生させうる地形又は建造物等をさらに限定することができ、さらに計算量を減少させることができる。

また、本発明のシステムは、ユーザーに影の発生又は電力低下の予測情報を提供する手段をさらに備えることが好ましい。この手段は、具体的には、例えば、影の発生又は電力低下の予測情報をディスプレイに表示又は音声で通知する手段である。このように、影の発生などの予測情報をユーザーに知らせることによって、ユーザーは、安心して、太陽電池システムを導入することができるようになる。

また、本発明のシステムは、影が発生する場合にその影の発生源の経緯度及び高さ情報を得る手段をさらに備えることが好ましい。これらの情報を得ることにより、当初予定していた設置場所に影が発生する場合に、設置場所を移動させることによって影の発生を回避できるかどうかの情報を得ることができる。例えば、影の発生源が近隣の建築物である場合、設置場所を少し移動させるだけで、影の発生を回避できる場合が多い。一方、影の発生源が遠い場所にある山脈である場合、設置場所を少し移動しただけでは、影の発生を回避することは困難である場合が多い。このような情報は、太陽電池システムを導入しようとするユーザーにとって、極めて重要なものである。

また、本発明のシステムは、影の発生源が建築物であるか否かを判断する手段をさらに備えることが好ましい。通常本発明に係るデータベースには、建築物情報と地形情報が分類されて納められているので、影の発生源が建築物であるか否かを判断することは容易である。

また、本発明のシステムは、影の発生源を視覚化する手段をさらに備えることが好ましい。「視覚化」とは、例えば、二次元又は三次元等で描画行うことをいう。上述した手段で得られた影の発生情報を視覚化することによって、影の発生位置を容易に認識することができるようになる。また、ユーザー等に対する説明が容易になる。

また、本発明のシステムは、太陽光発電システムを建築物の屋根上に設置する場合において、この建築物の屋根形状を入手する手段をさらに備える。この手段としては、例えば、（１）設置環境情報から直接屋根形状を入手する手段や、（２）予め典型的な屋根形状のデータベースを作成しておき、そのデータベースから所望の形状の屋根を選択する手段が考えられる。建築物の屋根形状を具体的に決定して、その屋根のどの位置に影が発生するのかを予測することによって、設置対象の建築物の屋根のどの位置に太陽電池システムを設置すべきかを決定することができる。

また、本発明のシステムは、前記設置場所の経緯度及び高さ情報並びに日時情報、並びに太陽光発電システムを構成する太陽電池モジュールの種類、数量及び配列パターンを入手し、これらの情報を用いて発電量を予測する手段をさらに備えることが好ましい。設置する太陽光発電システムを構成する太陽電池モジュールの種類、数量及び配列パターンを入手し、さらに、設置場所での影の発生や太陽光の強度などが分かれば、太陽電池システムの発電量を予測することができる。なお、「配列パターン」とは、例えば、屋根のどの位置に太陽電池モジュールを設置するかなどの、太陽電池モジュールの配列方法を意味する。また、太陽光の強度は、予測対象の日時が決まると、所定のデータベースから決定することができる。

２．太陽光発電設置診断方法
本発明の太陽光発電設置診断方法は、予めデータベース化された経緯度及び高さ情報を含む設置環境情報を用いて、太陽光発電システムの設置場所での影の発生を予測する工程を備えることを特徴とする。上記太陽光発電設置診断システムに関する説明は、基本的に、ここでの太陽光発電設置診断方法についても当てはまる。

なお、本発明の方法は、（１）ユーザーに影の発生又は電力低下の予測情報を提供する工程、（２）影が発生する場合に、その影の発生源の経緯度及び高さ情報を得る工程、（３）影の発生源が、建築物であるか否かを判断する工程、（４）影の発生源を視覚化する工程、（５）太陽光発電システムを建築物の屋根上に設置する場合において、この建築物の屋根形状を入手する工程、（６）前記設置場所の経緯度及び高さ情報並びに日時情報、並びに太陽光発電システムを構成する太陽電池モジュールの種類、数量及び配列パターンを入手し、これらの情報を用いて発電量を予測する工程のうちの１つ以上をさらに備えてもよい。

３．太陽光発電設置診断プログラム
本発明の太陽光発電設置診断プログラムは、予めデータベース化された経緯度及び高さ情報を含む設置環境情報を用いて、太陽光発電プログラムの設置場所での影の発生を予測するステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。上記太陽光発電設置診断システムに関する説明は、基本的に、ここでの太陽光発電設置診断プログラムについても当てはまる。

なお、本発明のプログラムは、（１）ユーザーに影の発生又は電力低下の予測情報を提供するステップ、（２）影が発生する場合に、その影の発生源の経緯度及び高さ情報を得るステップ、（３）影の発生源が、建築物であるか否かを判断するステップ、（４）影の発生源を視覚化するステップ、（５）太陽光発電システムを建築物の屋根上に設置する場合において、この建築物の屋根形状を入手するステップ、（６）前記設置場所の経緯度及び高さ情報並びに日時情報、並びに太陽光発電システムを構成する太陽電池モジュールの種類、数量及び配列パターンを入手し、これらの情報を用いて発電量を予測するステップのうちの１つ以上をさらに備えてもよい。

また、上記プログラムは、具体的には、例えば、以下のステップをコンピュータに実行させるように構成される。（１）該設置環境情報より太陽光発電システムの位置情報を認識するステップと、時間情報の入力を受け付けるステップと、影の発生を予測するステップと、前記予測により得られたデータを格納するステップ（２）該設置環境情報より太陽光発電システムの位置情報を認識するステップと、時間情報の入力を受け付けるステップと、影の発生を予測するステップと、前記予測により得られたデータを格納するステップと、格納したデータから影発生メッシュ座標データおよび建築情報データを取得するステップ（３）該設置環境情報より太陽光発電システムの位置情報を認識するステップと、太陽光発電システムの設置情報として建築物屋根面積、建築物屋根面方角、建築物高さ情報を認識するステップと、時間情報の入力を受け付けるステップと、影の発生を予測するステップと、前記予測により得られたデータを格納するステップと、格納したデータから影発生メッシュ座標データおよび建築情報データを取得するステップ。

また、本発明は、上記記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も提供する。

図１は、海３に囲まれた陸地２の半島を示し、半島には、山脈５およびそれから分岐してなる尾根６がある。実施例１に係る太陽光発電設置診断システムは、図中の矢印に示されるような尾根６で挟まれる谷間に居住しているユーザーを想定して説明する。

図２〜図４は尾根６１と尾根６２で挟まれた谷間７の裾野側からみた斜視図を示し、図２は午前９時の時点の周辺地形による影部９ａの発生状況と太陽光発電システムの設置場所８との関係を示し、図３は正午の時点の周辺地形による影部９ｂの発生状況と太陽光発電システムの設置場所８との関係を示し、図４は午後３時の時点の周辺地形による影部９ｃの発生状況と太陽光発電システムの設置場所８との関係を示している。ここで、太陽光発電システムの設置場所は家屋等の屋根の上に設置することを想定し、設置場所の経緯度に加えて、高さＺを規定している。また、図中に方位を示す記号および太陽の位置を模式的に記す。上記実施例では午前９時の時点では尾根６１による影により、太陽光発電システムの発電電力の低下が発生するため、太陽電池の能力に沿った発電量は期待できないと判断できる。正午、および午後３時の時点では影部は設置場所になく、天候がよければ、太陽電池の能力に沿った発電量が期待できる。

次に、具体的に設置診断方法およびシステムの実施例について説明をおこなう。図５は設置診断方法のフロー図を示し、まず、ステップ１において、太陽光発電システムの設置場所の情報として住所を入力し、必要であるならば地図上で設置場所を確認もしくは位置の微調整を行い、事前に準備していたデータベースにより経緯度（座標）情報を割り出す。また、事前に準備していたデータベースにより建築物の高さ情報Ｚを得る、あるいは、太陽光発電システムの設置場所の地上からの高さ情報Ｚを入力する。ここで高さＺはメートルの小数点以下を省いた概算値でも構わない。

次に、ステップ２で季節条件として季節情報（日付）を入力し、ステップ３で時間条件Ｍにおける時間情報として日昇時刻情報と日没時刻情報とステップ数Ｎを決定する。
演算ステップ数Ｎは例えば日昇時刻情報と日没時刻情報との間に含まれる各時００分に演算されるように設定されても構わなく、ユーザーが任意に決めても構わない。

次に、ステップ４で設置場所の経緯度情報と時間情報と周辺の地形情報とを用いて該時刻での影の発生の有無の判定を行うべく演算を行う。周辺の地形情報は、予め準備されたデータベースより取得する。このデータベースは、上記１−１で述べた種々の方法で準備可能である。ここで、設置環境情報が地形情報と建築物情報と分類されていることで、地形情報の格子点と建築物情報（建築物の認識、形状など）が区別して管理でき、必要に応じた情報精度に対応できる。つまり太陽光発電システムの設置場所に隣接する建築物情報は詳細である方が好ましく、太陽光発電システムの設置場所から遠方の山などの地形情報は平均化されたもので構わない。

具体的には、太陽光の仰角が１０度以上の影の発生の有無の判定を主に行う条件のもとで、太陽光発電システムの設置場所との標高差が１０００ｍである地形による影の発生は太陽光発電システムの設置場所の水平面で半径５.６７ｋｍの位置を境界により分かれる。例えば、予め太陽光発電システム設置場所との標高差が１０００ｍ以上の山等の地形が太陽光発電システム設置場所を中心におおよそ５.６７ｋｍ以内にない場合は、５.６７ｋｍ以遠の領域を演算することを省略して、演算時間の短縮を図ることが可能となる。あるいはシステム設置場所の周囲５.６７ｋｍ以内では、例えば１０ｍごとに地形情報の格子点を設け、その外側では例えば５０ｍごとに格子点を設け、同様にシステム設置場所の周囲１１.４ｋｍの外側では例えば１００ｍごとに格子点を設けるといったように、システム設置場所から離れるにつれて、格子点間隔を大きくして計算量を減らし演算時間の短縮を図ることが可能となる。 この場合、システム設置場所から半径５.６７ｋｍ円周上では、影の対象となる座標は１分当たりおおよそ２５ｍ変動する計算となり半径５.６７ｋｍ円周上で１０ｍ〜５０ｍごとに地形情報の格子点を設ければ２分程度以下の時間設定に対して十分である。当然、格子点の標高データは事前に準備していたデータベースを基に適宜平均化された値である事は言うまでもない。

また、日本の場合であれば２０ｋｍ以遠は演算対象外にしても構わなく、あるいは、予め影の発生の演算対象半径上限を地域（県、市）によって地形情報を基に設定されても構わない。例えば各市町村の最小標高ポイントと最大標高ポイントの標高差および最小標高ポイントと隣接する市町村の最大標高ポイントの標高差を算出し、最も大きい標高差を基準に演算対象領域を設定しても構わない。
演算対象領域の格子点を互いに連結することによって、３次元の地形情報を取得する。以上の情報を用いて、上記１−２で述べた方法で、影の発生の有無を判定する。

次に、ステップ５では、ステップ４で得られたデータをメモリ部に格納する。この時、ステップ３で設定された時間条件Ｍと影の発生の有無を関連付けた状態で格納されることは言うまでもない。時間条件Ｍは１からＮまで設定し、ステップ５で時間条件を判定することでステップ３から５までの一連のフローが繰り返される。そして時間条件がＮまで行われたら、ステップ７のようにステップ５で格納されたデータおよびそれらデータから得られるアドバイス情報を太陽光発電設置診断システムに表示する。また、時間条件Ｍは一定間隔の時間であっても構わないし、ランダムな設定でも構わない。

図６は太陽光発電設置診断システムの情報表示の一例であって、上記設置診断方法で導き出された情報および該情報から得られたアドバイス情報を表示する。図６の例では各時間条件に対する影の有無を一覧表で示し、時刻が６時から１８時の１時間おきに判定を行っている。設置場所に影が発生していない場合は例えば○にて表記している。また、設置場所の経緯度情報より、地平線に対する太陽の日の出、日の入り時刻を表記することで、影の発生が日照時刻によるものかどうか判断できる。また、本実施例の表示例では午前の２時間から３時間の間、直射日光による発電が期待できない状態であることが表記され、午後の０時間から１時間の間、直射日光による発電が期待できない状態であることが表記されている。また、設置場所の経緯度情報より、太陽の日の出時刻から日の入り時刻以外の時刻を時間条件Ｍと設定した場合、ステップ５の演算およびデータ表示を行わないか、もしくは日照時間外である表記を行っても構わない。また、本実施例では地平線に対する日の出、日の入り時刻としたが、設置場所を中心とした天空に対して、地形（尾根）情報を加味して、設置場所に直射日光が届き得る日照開始時刻、および日照終了時刻としても構わない。

図７は設置診断方法のフロー図を示し、まず、ステップ１において、太陽光発電システムの設置場所の情報として住所を入力し、必要であるならば地図上で設置場所を確認もしくは位置の微調整を行い、事前に準備していたデータベースにより経緯度（座標）情報を割り出す。また、事前に準備していたデータベースにより建築物の高さ情報Ｚを得る、あるいは、太陽光発電システムの設置場所の地上からの高さ情報Ｚを入力する。ここで高さＺはメートルの小数点以下を省いた概算値でも構わない。
次に、ステップ２で季節条件として季節情報（日付）を入力し、ステップ３で時間条件Ｍにおける時間情報として発電開始時刻情報と発電終了時刻とステップ数Ｎを入力する。次に、ステップ４で設置場所の経緯度情報と時間情報と周辺の地形情報とを用いて該時刻での影の発生の有無の判定を行うべく演算を行う。この判定の方法は、実施例１で述べた通りである。
次に、ステップ５でステップ４で得られたデータをメモリ部に格納する。この時、ステップ３で設定された時間条件Ｍと影の発生の有無を関連付けた状態で格納されることは言うまでもない。時間条件Ｍは１からＮまで設定され、ステップ６で時間条件を判定することでステップ２から５までの一連のフローが繰り返される。そして時間条件がＮまで行われたら、ステップ７のようにステップ５で格納されたデータおよびそれらデータから得られるアドバイス情報を太陽光発電設置診断システムに表示する。

図８は太陽光発電設置診断システムの情報表示の一例であって、上記設置診断方法で導き出された情報および該情報から得られたアドバイス情報を表示する。図８の例では各時間条件に対する影の有無を一覧表で示し、時間が９時から１５時の１時間おきに判定を行っておりＮ＝７の場合一例である。設置場所に影が発生していない場合は例えば○にて表記している。本実施例ではユーザーもしくは設置業者が発電開始時刻と発電終了時刻を任意に設定でき早朝もしくは夕刻の太陽光発電の発電電力量が不安定である時間帯を除くことで、発電電力量の概算する際に変動要素を除外した設置診断判定が可能となる。

図９は例えば人工衛星から撮影した地理情報データを模式的に表した図の一例を示し、区画整理が行われた地域を表している。下段の左の区画には住居Ａおよび駐車場Ｂを含む住居区域と右隣に位置する住居Ｃおよび集合住宅Ｄを含む住居区域があり、その右隣の区画にマンションＥを含む住居区域がある。また、中段の左の区画には小学校Ｆの校舎と運動場Ｇ、プールＦ、および体育館Ｉと右隣には整理地区Ｊ（空き地）がある。また、その整理地区Ｊの右隣の区画には工場Ｋと駐車場Ｌがある。また、上段の左の区画にはビニルハウスＭおよび農家Ｔがあり農道を挟んで池を備えた金魚養殖場Ｕがある。また、同じ区画には照明灯を備えたグランドがあり、上段の右の区画には広場Ｏ、駐車場Ｐ、総合体育館Ｑ、屋内プールＲがある。上記地理情報データは航空機によって撮影されたものでも構わないし、広範囲の情報は人工衛星によるデータで局所的な情報は航空機のデータを用いる様に複合しても構わない。

図１０は図９で示した住居Ｃと集合住宅Ｄの位置関係を示した斜視図であり、住居Ｃは平屋で寄棟屋根の住居であり、集合住宅Ｄは３階建ての陸屋根アパートである。図１０は例えば朝８時における住居Ｃと集合住宅Ｄそれぞれの影の発生状況を示しており、住居Ｃの東面の屋根１２に設置した太陽光モジュールが集合住宅Ｄの影１１に覆われていることが分かる。

このような環境において、住居Ｃを太陽光発電システムの設置場所とし、設置診断を行う方法について以下説明する。

図１１は設置診断方法のフロー図を示し、まず、ステップ１において、太陽光発電システムの設置場所の情報として住所を入力し、必要であるならば地図上で設置場所を確認もしくは位置の微調整を行い、事前に準備していたデータベースにより経緯度（座標）情報を割り出す。また、事前に準備していたデータベースにより建築物の高さ情報Ｚを得る、あるいは、太陽光発電システムの設置場所の地上からの高さ情報Ｚを入力する。ここで高さＺはメートルの小数点以下を省いた概算値でも構わない。
次に、ステップ２で時間条件として日付と時刻を入力し、次に、ステップ３で設置場所の経緯度情報と時間情報と周辺の地形情報とを用いて該時刻での影の発生の有無の判定を行うべく演算を行う。この判定の方法は、実施例１で述べた通りである。
次に、ステップ４では、ステップ３で得られたデータをメモリ部に格納する。この時、ステップ２で設定された時間条件Ｍと影の発生の有無を関連付けた状態で格納されることは言うまでもない。次に、ステップ５では格納されたデータ（判定結果）が影であるかどうか判定し、影の場合はステップ６で影発生に起因する地形もしくは建築物の影発生メッシュ座標データを取得し、該座標の建築情報を取得する。ここで建築情報とは建築物が立っているのか否かの情報を指し、次のステップ７にて、建築情報をステップ４のデータに追記し格納する。ステップ５で影発生しない結果の場合はステップ８までスキップする。

ここで条件Ｍは１から任意に設定でき、ステップ８でプログラムを終了するか否かをユーザーの入力により判定する。つまりステップ８での入力が「終了」でない場合はステップ２から７までの一連のフローが繰り返され、ステップ８での入力が「終了」となったら、ステップ９のようにステップ４および７で格納されたデータおよびそれらデータから得られるアドバイス情報を太陽光発電設置診断システムに表示する。また、時間条件Ｍはユーザーによって任意に設定可能であり、ランダムな設定による順不同な判定も可能である。

図１２は太陽光発電設置診断システムの情報表示の一例であって、上記設置診断方法で導き出された情報および該情報から得られたアドバイス情報を表示する。図１２の例では各時間条件に対する影の有無を一覧表で示し、時間が６時００分、７時００分、８時００分、９時００分、１１時００分、１３時００分、１５時００分、１６時００分、１７時００分、１８時００分の変則時刻に加えて追加で１２時００分、８時３０分、１５時３０分判定を行っている。設置場所に影が発生していない場合は例えば○にて表記し、影が発生している場合は建築情報を発生源として表記している。

図１３は設置診断方法のフロー図を示し、まず、ステップ１において、太陽光発電システムの設置場所の情報として住所を入力し、必要であるならば地図上で設置場所を確認もしくは位置の微調整を行い、事前に準備していたデータベースにより経緯度（座標）情報を割り出す。また、事前に準備していたデータベースにより建築物の高さ情報Ｚを得る、あるいは、太陽光発電システムの設置場所の地上からの高さ情報Ｚを入力する。ここで高さＺはメートルの小数点以下を省いた概算値でも構わない。
次に、ステップ２で季節条件として季節情報（日付）を入力し、ステップ３で時間条件Ｍにおける時間情報として発電開始時刻情報と発電終了時刻とステップ数Ｎを入力する。次に、ステップ４で設置場所の経緯度情報と時刻情報と周辺の地形情報とを用いて該時刻での影の発生の有無の判定を行うべく演算を行う。この判定の方法は、実施例１で述べた通りである。
次に、ステップ５では格納されたデータ（判定結果）が影であるかどうか判定し、影の場合はステップ６で影発生に起因する地形もしくは建築物の座標情報を取得し、建築情報を取得する。ここで建築情報とは建築物が立っているのか、いないかの情報を指し、次のステップ７にて、建築情報をステップ４のデータと合わせて格納する。ステップ５で影発生しない結果の場合はステップ８までスキップする。

ここで条件Ｍは１からＮまで設定し、ステップ８で時間条件を判定することでステップ２から７までの一連のフローが繰り返される。そして時間条件がＮまで行われたら、ステップ９のように７で格納されたデータの建築情報に基づいて、影発生に起因するものが地形もしくは建築物であるかどうか判断し（ステップ１０）、建築物である場合には建築物の３次元データをデータベースより取得する（ステップ１１）。その後、該建築物による影の３次元データを演算により求め（ステップ１２）、それらデータおよびアドバイス情報を太陽光発電設置診断システムに表示する（ステップ１３）。

図１４は太陽光発電設置診断システムの情報表示の一例であって、上記設置診断方法で導き出された情報および該情報から得られたアドバイス情報を表示する。図１４の例では設置場所に対し、影を発生させる建築物の形状および発生する影が３次元的に表示され、発電システム設置場所を簡略化することで、視認性が高い影の発生状況が把握できる。これにより視覚的に設置場所をどの程度ずらせばよいか判断が可能となり、住宅を新築や改築する場合の判断材料となる。

図１５は設置診断方法のフロー図を示し、まず、ステップ１において、太陽光発電システムの設置場所の情報として住所を入力し、必要であるならば地図上で設置場所を確認もしくは位置の微調整を行い、事前に準備していたデータベースにより経緯度（座標）情報を割り出す。そして、割り出された経緯度情報に基いて、設置場所に位置する家屋の３次元データを取得する。同一住所に複数の家屋が存在する場合はユーザーもしくは設置業者が家屋の平面図もしくは３次元データを選択する。また、この時、太陽光発電システムの設置場所の地上からの高さＺも抽出する。次に、ステップ３で季節条件として季節情報（日時）を入力し、ステップ４で時間条件Ｍにおける時間情報として発電開始時刻情報と発電終了時刻とステップ数Ｎを入力する。次に、ステップ５で設置場所の経緯度情報と時間情報と周辺の地形情報とを用いて該時刻での影の発生の有無の判定を行うべく演算を行う。この判定の方法は、実施例１で述べた通りである。
次に、ステップ６では格納されたデータ（判定結果）が影であるかどうか判定し影の場合は影発生に起因する地形もしくは建築物の座標情報を取得し、建築情報を取得する。ここで建築情報とは建築物が立っているのか否かの情報を指し、次のステップ８にて、建築情報をステップ５のデータと合わせて格納する。ステップ５で影発生しない結果の場合はステップ９までスキップする。

ここで条件Ｍは１からＮまで設定し、ステップ９で時間条件を判定することでステップ２から８までの一連のフローが繰り返される。そして時間条件がＮまで行われたら、ステップ９のように８で格納されたデータの建築情報に基づいて、影発生に起因するものが地形もしくは建築物であるかどうか判断し（ステップ１１）、建築物である場合には建築物の３次元データをデータベースより取得する（ステップ１２）。その後、該建築物による影の３次元データおよび設置場所の家屋に射しかかる影の３次元データを演算により求め、（ステップ１３）、それらデータおよびアドバイス情報を太陽光発電設置診断システムに表示する（ステップ１４）。

図１６は太陽光発電設置診断システムの情報表示の一例であって、上記設置診断方法で導き出された情報および該情報から得られたアドバイス情報を表示する。図１６の例では設置場所に対し、影を発生させる建築物の形状および発生する影が３次元的に表示され、発電システム設置場所の家屋への影の発生状況が把握できる。これにより例えばどの方角の面の太陽電池モジュールの発電量が低下するか視覚的に判断が可能となり、住宅を新築や改築する場合の判断材料となる。

図１７は設置診断方法のフロー図を示し、まず、必要であるならば地図上で設置場所を確認もしくは位置の微調整を行い、事前に準備していたデータベースにより経緯度（座標）情報を割り出す。そして、割り出された経緯度情報に基き設置場所に位置する家屋の３次元データを取得する。この時好ましくは屋根形状、屋根面積、屋根面方向を画像データより分析して数値化するのが好ましい。同一住所に複数の家屋が存在する場合はユーザーもしくは設置業者が家屋の平面図もしくは３次元データを選択する。また、この時、太陽光発電システムの設置場所の地上からの高さＺも抽出しても構わない。次に、ステップ３で季節条件として季節情報（日時）を入力し、ステップ４で時間条件Ｍにおける時間情報として発電開始時刻情報と発電終了時刻情報と演算ステップ数Ｎを入力する。例えば１時間おきの発電電力を演算する場合は一例として発電開始時刻を８時００分とし発電終了時刻を１６時００分とし、ステップ数Ｎを９にすればよい。

次に、ステップ５で設置条件としてシステム設置費用上限を入力し、さらに例えば一日当りの発電電力量の上限を入力する。

次に、ステップ６で設置モジュール条件としてモジュール機種の設定を入力する。モジュール機種の設定は例えば機種名を入力もしくは選択すれば、モジュール当りの設置面積や形状データ、モジュール当たりの設置費用を含む単価とモジュール当たりの発電効率、モジュール当たりの発電有効面積等のデータが設定されるのが好ましい。

次に、ステップ７で日照条件として、ステップ１で得られた経緯度情報を基に日照割合などのデータを、事前に準備されたデータベースより取得する。また、実施例１と同様の方法により、影の発生の有無を判断する。

ステップ８で設置優先条件として、設置屋根優先順を指定する入力を行う。この際、先に示した実施例のように周囲の環境による影等の影響を判断して、優先順を取得するようにしても構わない。

次に、ステップ９で設置場所に位置する家屋に設置できるモジュール枚数を演算により求め、ステップ１０で各時間条件であるステップＭにおける瞬時発電電力を計算し、ステップ１１で各々の瞬時発電電力をメモリする。ここでＭは１からＮまで設定し、ステップ１２で時間条件を判定することでステップ１０から１１までの一連のフローが繰り返される。そして時間条件がＮまで行われたら、ステップ１３のようにステップ１１で格納されたデータに基づいて、例えば一日当たりの発電電力量を近似計算する。その後、ステップ１４で求めた一日当たりの発電電力量がステップ５で入力した発電電力量上限より小さければステップ１５に移行し、ステップ１５で設置コストの計算を行う。この際、モジュール当たりの設置費用を含む単価に加えて太陽光発電システムを設置する際に発生する固定費を発電電力量より算定し計算するのが好ましい。次に、ステップ１６にてシステム設置費用がステップ５で入力したシステム設置費用上限より小さければステップ１７に移行し、求められたデータの表示およびアドバイスを行う。ここでステップ１４にてシステム発電電力量上限より大きい場合、およびステップ１６にてシステム設置費用上限より大きい場合は設置モジュール枚数Ｘを１枚減らしステップ１０より再度試行する。設置面が複数にわたる場合はステップ８で設定された設置屋根面の優先順に従い設置モジュール枚数Ｘを１枚減らせばよい。

また、ステップ３での季節情報を複数少なくとも春もしくは秋、夏、冬の３つ以上に設定して年間の発電電力量を推定してアドバイス情報としても構わない。

図１７の例を用いた場合の設置提案例として図１８から図２０に一例を示し、それぞれ図９の平屋で寄棟屋根を有する住居Ｃ、陸屋根である集合住宅Ｄ、ドーム状の屋根を有する総合体育館Ｑの設置提案例を示す。

本実施例は太陽光発電システムの設置前における設置診断方法および設置診断システムに述べてきたが、既に太陽光発電システムを設置しているユーザーに対しても現在のシステムの設置状況を効果的に把握できることは言うまでもない。また、本発明に係わる情報の入力および出力の媒体手段としてインターネットによる情報交換手段を用いれば、専用の装置をもちいえなくても太陽光発電システムの設置診断が行え、ユーザーへの設置に対する動機付けが一層に促進される。

本発明の実施例１で想定される太陽電池システムの設置環境を示す斜視図である。 本発明の実施例１に係る、午前９時の影の発生状況を示す斜視図である。 本発明の実施例１に係る、正午の影の発生状況を示す斜視図である。 本発明の実施例１に係る、午後３時の影の発生状況を示す斜視図である。 本発明の実施例１に係る、設置診断方法を示すフロー図である。 本発明の実施例１に係る、太陽光発電設置診断システムの情報表示の一例である。 本発明の実施例２に係る、設置診断方法を示すフロー図である。 本発明の実施例２に係る、太陽光発電設置診断システムの情報表示の一例である。 本発明の実施例３に係る、人工衛星から撮影した地理情報データを示す模式図である。 図９における、住居Ｃと集合住宅Ｄの位置関係を示す斜視図である。 本発明の実施例３に係る、設置診断方法を示すフロー図である。 本発明の実施例３に係る、太陽光発電設置診断システムの情報表示の一例である。 本発明の実施例４に係る、設置診断方法を示すフロー図である。 本発明の実施例４に係る、太陽光発電設置診断システムの情報表示の一例である。 本発明の実施例５に係る、設置診断方法を示すフロー図である。 本発明の実施例５に係る、太陽光発電設置診断システムの情報表示の一例である。 本発明の実施例６に係る、設置診断方法を示すフロー図である。 本発明の実施例６に係る、太陽電池システムの設置提案例である。 本発明の実施例６に係る、太陽電池システムの設置提案例である。 本発明の実施例６に係る、太陽電池システムの設置提案例である。

Claims (19)

1. 予めデータベース化された経緯度及び高さ情報を含む設置環境情報を用いて、太陽光発電システムの設置場所での影の発生を予測する手段を備えることを特徴とする太陽光発電設置診断システム。
2. 設置環境情報は、地形情報及び建築物情報の少なくとも一方を含む請求項１に記載のシステム。
3. 設置環境情報は、人工衛星を用いて得られた情報を含む請求項１に記載のシステム。
4. 設置環境情報は、レーザプロファイラを用いて測定された情報を含む請求項１に記載のシステム。
5. 設置環境情報は、ステレオ画像から得られた情報を含む請求項１に記載のシステム。
6. 影の発生の予測は、前記設置場所の経緯度及び高さ情報並びに日時情報を用いて行う請求項１に記載のシステム。
7. 前記設置場所の経緯度及び高さ情報並びに日時情報、並びに太陽光発電システムを構成する太陽電池モジュールの種類、数量及び配列パターンを入手し、これらの情報を用いて発電量を予測する手段をさらに備える請求項１に記載のシステム。
8. 予めデータベース化された経緯度及び高さ情報を含む設置環境情報を用いて、太陽光発電システムの設置場所での影の発生を予測する工程を備えることを特徴とする太陽光発電設置診断方法。
9. 設置環境情報は、地形情報及び建築物情報の少なくとも一方を含む請求項８に記載の方法。
10. 設置環境情報は、人工衛星を用いて得られた情報を含む請求項８に記載の方法。
11. 設置環境情報は、レーザプロファイラを用いて測定された情報を含む請求項８に記載の方法。
12. 設置環境情報は、ステレオ画像から得られた情報を含む請求項８に記載の方法。
13. 影の発生の予測は、前記設置場所の経緯度及び高さ情報並びに日時情報を用いて行う請求項８に記載の方法。
14. 前記設置場所の経緯度及び高さ情報並びに日時情報、並びに太陽光発電システムを構成する太陽電池モジュールの種類、数量及び配列パターンを入手し、これらの情報を用いて発電量を予測する工程をさらに備える請求項８に記載の方法。
15. 予めデータベース化された経緯度及び高さ情報を含む設置環境情報を用いて、太陽光発電システムの設置場所での影の発生を予測するステップをコンピュータに実行させる太陽光発電設置診断プログラム。
16. 前記設置場所の経緯度及び高さ情報並びに日時情報、並びに太陽光発電プログラムを構成する太陽電池モジュールの種類、数量及び配列パターンを入手し、これらの情報を用いて発電量を予測する工程をさらにコンピュータに実行させる請求項１５に記載のプログラム。
17. 該設置環境情報より太陽光発電システムの位置情報を認識するステップと、時間情報の入力を受け付けるステップと、影の発生を予測するステップと、前記予測により得られたデータを格納するステップと、をコンピュータに実行させる請求項１５に記載のプログラム。
18. 該設置環境情報より太陽光発電システムの位置情報を認識するステップと、時間情報の入力を受け付けるステップと、影の発生を予測するステップと、前記予測により得られたデータを格納するステップと、格納したデータから影発生メッシュ座標データおよび建築情報データを取得するステップと、をコンピュータに実行させる請求項１５に記載のプログラム。
19. 該設置環境情報より太陽光発電システムの位置情報を認識するステップと、
    太陽光発電システムの設置情報として建築物屋根面積、建築物屋根面方角、建築物高さ情報を認識するステップと、
    時間情報の入力を受け付けるステップと、影の発生を予測するステップと、前記予測により得られたデータを格納するステップと、格納したデータから影発生メッシュ座標データおよび建築情報データを取得するステップと、をコンピュータに実行させる請求項１５に記載のプログラム。

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