JP2011087372A - 太陽光発電システムの発電量予測方法及び予測装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】太陽光発電システムの予測発電量を精度よく算出することができる発電量予測装置等を提供する。
【解決手段】太陽光発電システム１１の設置地域の気象統計データを格納するデータベース３と、太陽光発電システムの現在発電量を測定する太陽光発電測定部４と、測定した現在発電量に基づいて現在傾斜面日射量を算出した後、算出した現在傾斜面日射量から推定遮蔽率を算出する発電量推定パラメータ抽出部５と、算出された推定遮蔽率と、データベースに格納した気象統計データに基づいて予測遮蔽率を算出する発電量推定パラメータ予測部６と、算出した予測遮蔽率から予測傾斜面日射量を算出し、算出した予測遮蔽率から太陽光発電システムの発電量の予測値を算出する発電量予測計算部７とを備えることを特徴とする太陽光発電システム発電量予測装置１等。
【選択図】図１
【解決手段】太陽光発電システム１１の設置地域の気象統計データを格納するデータベース３と、太陽光発電システムの現在発電量を測定する太陽光発電測定部４と、測定した現在発電量に基づいて現在傾斜面日射量を算出した後、算出した現在傾斜面日射量から推定遮蔽率を算出する発電量推定パラメータ抽出部５と、算出された推定遮蔽率と、データベースに格納した気象統計データに基づいて予測遮蔽率を算出する発電量推定パラメータ予測部６と、算出した予測遮蔽率から予測傾斜面日射量を算出し、算出した予測遮蔽率から太陽光発電システムの発電量の予測値を算出する発電量予測計算部７とを備えることを特徴とする太陽光発電システム発電量予測装置１等。
【選択図】図１
Description
本発明は、太陽エネルギーを利用して発電を行う太陽光発電システムの発電量を予測する方法及び装置に関する。
二酸化炭素削減目標に向かって、クリーンエネルギーの活用は急務である。その一手段として、太陽光発電の有効性は従来より認められており、既に実用化段階にある。今後、太陽光発電が一般家庭、企業へ普及するのは時間の問題であり、太陽光発電により、発電需要の一部が満たされることは論を待たない。太陽光発電の問題としては、発電量が天候に左右され、不安定な発電源であることが挙げられる。特に、太陽光発電が大量に普及し、その一部が売電等により、電力幹線に流れ込むようになると発電量の不安定さは大きな問題となる。このため、従来多くの太陽光発電量の予測方法が考案され、提案されてきた（例えば、特許文献１参照）。
しかし、上述した特許文献を含め、多くの提案では天気予報の予測情報により日射量を予測し、発電量の予測を行っている。天気予報は、過去の大量データ並びに多くの観測点の情報を元に予測を行っているため汎用性は高い。しかし、その反面、予測時間間隔、予報データの細かさの点で粗さがあり、予測発電量の精密さに問題がある。また、予測に使用するデータとして、統計データ、機器の定格データ等の汎用的なデータを使用することから、装置固有の性能差が考慮されていないという問題もあった。
そこで、本発明は、上記従来の太陽光発電システムの発電量予測方法及び予測装置における問題点に鑑みてなされたものであって、予測発電量を精度よく算出することができる太陽光発電システムの発電量予測方法及び予測装置を提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明は、太陽光発電システムの発電量予測装置において太陽光発電システムの発電量を予測する方法であって、太陽光発電システムの現在発電量を測定するステップと、該測定した現在発電量に基づいて現在傾斜面日射量を算出するステップと、該算出した現在傾斜面日射量から推定遮蔽率を算出するステップと、該算出した推定遮蔽率と、該太陽光発電システムの設置地域の気象統計データに基づいて予測遮蔽率を算出するステップと、該算出した予測遮蔽率から予測傾斜面日射量を算出するステップと、該算出した予測遮蔽率から該太陽光発電システムの発電量の予測値を算出するステップとを備えることを特徴とする。
そして、本発明によれば、現在発電量から現在傾斜面日射量、推定遮蔽率を算出した後、設置地域の気象統計データに基づいて予測遮蔽率を算出して最終的に発電量の予測値を算出するため、固有の性能差等を考慮して予測発電量を精度よく算出することができる。
上記太陽光発電システムの発電量予測方法において、前記算出した推定遮蔽率と、該太陽光発電システムの設置地域の気象統計データに基づいて予測遮蔽率を算出するステップを、カルマンフィルターを用いて行うことができる。
また、前記予測遮蔽率を算出するステップにおいて、観測残差の絶対値が一定以上の値となったときに、該観測残差と最適カルマンゲインとの積を発電量推定パラメータ変位値とし、該発電量推定パラメータ変位値を外部の太陽光発電システムの発電量予測装置に通知することができる。これにより、他の太陽光発電システムの発電量予測装置における発電量の予測精度を高めることができる。
該太陽光発電システムの外部の太陽光発電システムの発電量予測装置で発生した、観測残差と最適カルマンゲインとの積である発電量推定パラメータ変位値を該太陽光発電システムの発電量予測装置に取り込み、前記予測遮蔽率を算出することができる。これにより、他の太陽光発電システムの発電量予測装置を利用して本発明にかかる太陽光発電システムの発電量予測装置での発電量の予測精度を高めることができる。
さらに、本発明は、上記いずれかの太陽光発電システムの発電量予測方法をコンピュータで実行するためのプログラムである。
また、本発明は、太陽光発電システムの発電量を予測する装置であって、該太陽光発電システムの設置地域の気象統計データを格納するデータベースと、該太陽光発電システムの現在発電量を測定する太陽光発電測定部と、該測定した現在発電量に基づいて現在傾斜面日射量を算出した後、該算出した現在傾斜面日射量から推定遮蔽率を算出する発電量推定パラメータ抽出部と、該算出された推定遮蔽率と、前記データベースに格納された気象統計データに基づいて予測遮蔽率を算出する発電量推定パラメータ予測部と、該算出した予測遮蔽率から予測傾斜面日射量を算出し、該算出した予測遮蔽率から該太陽光発電システムの発電量の予測値を算出する発電量予測計算部とを備えることを特徴とする。本発明によれば、上記発明と同様に、固有の性能差等を考慮して予測発電量を精度よく算出することができる。
以上のように、本発明によれば、予測発電量を精度よく算出することが可能な太陽光発電システムの発電量予測方法及び予測装置を提供することができる。
次に、発明を実施するための形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明にかかる太陽光発電システムの発電量予測装置の一実施の形態を示し、この太陽光発電システムの発電量予測装置（以下、「発電量予測装置」という）１は、太陽光発電システム１１の設置地域の気象統計データを格納するデータベース３と、太陽光発電システム１１の現在発電量等を測定する太陽光発電測定部４と、測定した現在発電量に基づいて現在傾斜面日射量を算出した後、算出した現在傾斜面日射量から推定遮蔽率を算出する発電量推定パラメータ抽出部５と、算出された推定遮蔽率と、データベース３に格納した気象統計データに基づいて予測遮蔽率を算出する発電量推定パラメータ予測部６と、算出した予測遮蔽率から予測傾斜面日射量を算出し、算出した予測遮蔽率から太陽光発電システム１１の発電量の予測値を算出する発電量予測計算部７と、予測された発電量を太陽光発電制御部１４に出力する発電量予測出力部８と、外部の通信装置１３から発電量推定パラメータ変位を受信して発電量推定パラメータ予測部６に出力する発電量推定パラメータ変位受信部９と、発電量推定パラメータ予測部６からの発電量推定パラメータ変位を外部の通信装置１５に出力する発電量推定パラメータ変位出力部１０とを備える。
次に、上記構成を有する発電量予測装置１の動作について、図１及び図２を参照しながら説明する。まず、発電量予測装置１を用いた本発明にかかる太陽光発電システムの発電量予測方法の全体的な流れを図２を中心に参照しながら説明する。
太陽光発電測定部４によって太陽光発電システム１１の現在発電量を測定し、太陽光発電システム発電量測定値２１を得る。この際、温度センサ１２によって太陽電池モジュール周囲温度も測定する。次に、図２の発電量算出式２２に示すように、発電量は、太陽光パネル出力と、太陽光発電システム１１のシステム係数と、傾斜面日射量の関数であるため、発電量推定パラメータ抽出部５において、測定した現在発電量から現在傾斜面日射量を算出する。
次いで、図２の傾斜面日射量算出式２３に示すように、傾斜面日射量は、理論直達日射量と、散乱日射量と、地面反射日射量と、遮蔽率の関数であるため、発電量推定パラメータ抽出部５において、算出した傾斜面日射量から遮蔽率を算出する。算出した遮蔽率が推定遮蔽率２４となる。
次に、発電量推定パラメータ予測部６において、予測フィルター２５を用い、算出した推定遮蔽率２４と、この太陽光発電システム１１の設置地域の気象統計データ２６に基づいて予測遮蔽率２７を算出する。この予測フィルター２５には、後述するようにカルマンフィルターを用いることができる。
上記のようにして算出された予測遮蔽率２７を用い、発電量予測計算部７において、上記式２３、２４を用いて上記とは逆の手順にて予測傾斜面日射量、太陽光発電システム発電量予測値２８を算出して発電量予測が終了する。
次に、発電量予測装置１による発電量予測に用いられる計算式等の詳細について説明する。以下に示す係数、計算式等は、予めデータベース３に記録され、適宜発電量推定パラメータ抽出部５、発電量推定パラメータ予測部６及び発電量予測計算部７において各値の算出に用いられる。
まず、太陽光発電測定部４によって太陽光発電システム１１の現在発電量を測定し、発電量推定パラメータ抽出部５において、測定した現在発電量から現在傾斜面日射量を算出する。この際に用いられる計算手順は以下の通りである。
１．日射量算出
１．１前提
単位時間当たりの太陽光発電の発電量Ｅpは以下で表すことができる。
Ｅp＝Ｋ×Ｐas×Ｉi／Ｇs ・・・（１．１式）
ここで、
Ｅp：太陽光発電システム１１発電電力［ｋＷｈ・ｍ-2］
Ｋ：補正係数
Ｐas：標準太陽電池出力［ｋＷ］
Ｉi：傾斜面日射量［ｋＷｈ・ｍ-2］
Ｇs：標準試験条件における日射強度［ｋＷ・ｍ-2］
１．１前提
単位時間当たりの太陽光発電の発電量Ｅpは以下で表すことができる。
Ｅp＝Ｋ×Ｐas×Ｉi／Ｇs ・・・（１．１式）
ここで、
Ｅp：太陽光発電システム１１発電電力［ｋＷｈ・ｍ-2］
Ｋ：補正係数
Ｐas：標準太陽電池出力［ｋＷ］
Ｉi：傾斜面日射量［ｋＷｈ・ｍ-2］
Ｇs：標準試験条件における日射強度［ｋＷ・ｍ-2］
上記補正係数は以下で表すことができる。
Ｋ＝Ｋs×Ｋt ・・・（１．２式）
ここで、
Ｋs：太陽光発電システム１１固有の係数であって、インバータ変換効率、モジュール個別製造係数及び経時変化補正係数等を含む。
Ｋt：温度補正係数
Ｋ＝Ｋs×Ｋt ・・・（１．２式）
ここで、
Ｋs：太陽光発電システム１１固有の係数であって、インバータ変換効率、モジュール個別製造係数及び経時変化補正係数等を含む。
Ｋt：温度補正係数
上記温度補正係数Ｋtは以下で表すことができる。
Ｋt＝１＋αpmax（Ｔe−２５）／１００ ・・・（１．３式）
ここで、
αpmax：最大出力温度係数［％・℃-1］
Ｔe：太陽電池モジュール周囲温度
また、標準太陽電池出力Ｐasは以下で表すことができる。
Ｐas＝ＰMS×ｎ ・・・（１．４式）
ここで、
ＰMS：太陽電池モジュール１枚当たりの標準試験条件における出力［ｋＷ］
ｎ：太陽電池モジュール数量［枚］
Ｋt＝１＋αpmax（Ｔe−２５）／１００ ・・・（１．３式）
ここで、
αpmax：最大出力温度係数［％・℃-1］
Ｔe：太陽電池モジュール周囲温度
また、標準太陽電池出力Ｐasは以下で表すことができる。
Ｐas＝ＰMS×ｎ ・・・（１．４式）
ここで、
ＰMS：太陽電池モジュール１枚当たりの標準試験条件における出力［ｋＷ］
ｎ：太陽電池モジュール数量［枚］
１．２．傾斜面日射量の算出事前準備
(1)システム仕様の確認
太陽光発電システム１１の技術資料（製造元が作成した資料等）より以下を確認する。
ＰMS：太陽電池モジュール１枚当たりの標準試験条件における出力
Ｇs：標準試験条件における日射強度
αpmax：最大出力温度係数
また、設置仕様より以下を確認する。
ｎ：太陽電池モジュール数量
(2)太陽光発電システム１１設置時の確認
太陽光発電システム１１設置時に以下を確認する。
Ｋs：太陽光発電システム１１固有の係数
(1)システム仕様の確認
太陽光発電システム１１の技術資料（製造元が作成した資料等）より以下を確認する。
ＰMS：太陽電池モジュール１枚当たりの標準試験条件における出力
Ｇs：標準試験条件における日射強度
αpmax：最大出力温度係数
また、設置仕様より以下を確認する。
ｎ：太陽電池モジュール数量
(2)太陽光発電システム１１設置時の確認
太陽光発電システム１１設置時に以下を確認する。
Ｋs：太陽光発電システム１１固有の係数
１．３．傾斜面日射量の算出
(1)入力データ
太陽光発電測定部４での入力データは以下の２点である。
Ｅp：単位時間当たりの太陽光発電システム１１発電電力
Ｔe：太陽光発電システム１１環境温度
(2)温度補正係数の算出
以下の式により温度補正係数を算出する。
Ｋt＝１＋αpmax（Ｔe−２５）／１００ ・・・（１．５式）
(3)傾斜面日射量の算出
以下の式により傾斜面日射量を算出する。
(1)入力データ
太陽光発電測定部４での入力データは以下の２点である。
Ｅp：単位時間当たりの太陽光発電システム１１発電電力
Ｔe：太陽光発電システム１１環境温度
(2)温度補正係数の算出
以下の式により温度補正係数を算出する。
Ｋt＝１＋αpmax（Ｔe−２５）／１００ ・・・（１．５式）
(3)傾斜面日射量の算出
以下の式により傾斜面日射量を算出する。
次に、発電量推定パラメータ抽出部５において、算出した傾斜面日射量から以下の要領で推定遮蔽率を算出する。
２．傾斜面日射量より発電量推定パラメータ（推定遮蔽率に相当）Ｐを算出
２．１．発電量推定パラメータの算出事前準備
(1)太陽光発電システム１１設置時の確認
太陽光発電システム１１設置時に以下を確認する。
φ：設置場所の緯度［°］
Ｌ：設置場所の経度［°］
α：太陽電池モジュール設置方位角α［°］、ここで、方位角αは、真南を０°とし、東向きを−、西向きを＋とする。
β：太陽電池モジュール設置傾斜角β［°］
２．１．発電量推定パラメータの算出事前準備
(1)太陽光発電システム１１設置時の確認
太陽光発電システム１１設置時に以下を確認する。
φ：設置場所の緯度［°］
Ｌ：設置場所の経度［°］
α：太陽電池モジュール設置方位角α［°］、ここで、方位角αは、真南を０°とし、東向きを−、西向きを＋とする。
β：太陽電池モジュール設置傾斜角β［°］
(2)算出パラメータ
算出時点のパラメータとして以下を定義する。
Ｎ：日付、日付は１月１日からの日数とする。
Ｔ：時刻（中央標準時刻）
算出時点のパラメータとして以下を定義する。
Ｎ：日付、日付は１月１日からの日数とする。
Ｔ：時刻（中央標準時刻）
２．２．太陽位置の算出
太陽位置を高度ｈ［ｒａｄ］と方位角Ａ［ｒａｄ］で求める。ｈとＡは緯度φ［°］、日赤緯δ［ｒａｄ］、時角ｔ［ｒａｄ］で決まる。
(1)元旦を起点として測った地球上の公転軌道上の角度ω［ｒａｄ］を求める。
ω＝２π（Ｎ−１）／３６５［ｒａｄ］ ・・・（２．１式）
(2)日赤緯δはωより近似的に次式で求められる。
δ＝0.006918−0.399912cosω＋0.070257sinω−0.006758cos(２ω)＋0.000907sin(２ω)−0.002697cos(３ω)＋0.001480sin(３ω)［ｒａｄ］ ・・・（２．２式）
(3)時角を求めるために、まず均時差ｅ［ｈ］を次式で近似する。
ｅ＝0.000075＋0.001868cosω−0.032077sinω−0.014615cos(２ω)−0.040849sin(２ω)［ｈ］ ・・・（２．３式）
(4)時角ｔ［ｒａｄ］を次式で求める。
ｔ＝π[(T+L/15-9+e)-12]/12（午前）［ｒａｄ］ ・・・（２．４式）
ｔ＝π[(T+L/15-9+e)+12]/12（午後）［ｒａｄ］ ・・・（２．５式）
太陽位置を高度ｈ［ｒａｄ］と方位角Ａ［ｒａｄ］で求める。ｈとＡは緯度φ［°］、日赤緯δ［ｒａｄ］、時角ｔ［ｒａｄ］で決まる。
(1)元旦を起点として測った地球上の公転軌道上の角度ω［ｒａｄ］を求める。
ω＝２π（Ｎ−１）／３６５［ｒａｄ］ ・・・（２．１式）
(2)日赤緯δはωより近似的に次式で求められる。
δ＝0.006918−0.399912cosω＋0.070257sinω−0.006758cos(２ω)＋0.000907sin(２ω)−0.002697cos(３ω)＋0.001480sin(３ω)［ｒａｄ］ ・・・（２．２式）
(3)時角を求めるために、まず均時差ｅ［ｈ］を次式で近似する。
ｅ＝0.000075＋0.001868cosω−0.032077sinω−0.014615cos(２ω)−0.040849sin(２ω)［ｈ］ ・・・（２．３式）
(4)時角ｔ［ｒａｄ］を次式で求める。
ｔ＝π[(T+L/15-9+e)-12]/12（午前）［ｒａｄ］ ・・・（２．４式）
ｔ＝π[(T+L/15-9+e)+12]/12（午後）［ｒａｄ］ ・・・（２．５式）
(5)太陽位置を次式で求める。
sinｈ=sinφsinδ＋cosφcosδcosｔ ・・・（２．６式）
cosｈsinＡ=cosδsinｔ ・・・（２．７式）
cosｈcosＡ=−sinＡcosδ＋cosδsinφcosｔ ・・・（２．８式）
(6)大気外日射量ＩOを次式より求める。
ＩO＝1367.0(1.000110＋0.034221cosω＋0.001280sinω＋0.000719cos(２ω)
＋0.000077sin(２ω))［Ｗ／ｍ2］ ・・・（２．９式）
(7)法線面直達日射量を次式で求める。
ＩND＝ＩO×Ｐcosech ・・・（２．１０式）
(8)水平面直達日射量を次式で求める。
ＩD＝ＩND×sinｈ ・・・（２．１１式）
(9)晴天時の散乱日射量ＩSを求める式は次式となる。
ＩS＝｛ＩO×sinｈ×（１−Ｐcosech）｝／｛２×（１−１．４ｌｎＰ）｝ ・・・（２．１２式）
(10)水平面全天日射量を求める式は次式となる。
ＩHT＝ＩND＋ＩS ・・・（２．１３式）
sinｈ=sinφsinδ＋cosφcosδcosｔ ・・・（２．６式）
cosｈsinＡ=cosδsinｔ ・・・（２．７式）
cosｈcosＡ=−sinＡcosδ＋cosδsinφcosｔ ・・・（２．８式）
(6)大気外日射量ＩOを次式より求める。
ＩO＝1367.0(1.000110＋0.034221cosω＋0.001280sinω＋0.000719cos(２ω)
＋0.000077sin(２ω))［Ｗ／ｍ2］ ・・・（２．９式）
(7)法線面直達日射量を次式で求める。
ＩND＝ＩO×Ｐcosech ・・・（２．１０式）
(8)水平面直達日射量を次式で求める。
ＩD＝ＩND×sinｈ ・・・（２．１１式）
(9)晴天時の散乱日射量ＩSを求める式は次式となる。
ＩS＝｛ＩO×sinｈ×（１−Ｐcosech）｝／｛２×（１−１．４ｌｎＰ）｝ ・・・（２．１２式）
(10)水平面全天日射量を求める式は次式となる。
ＩHT＝ＩND＋ＩS ・・・（２．１３式）
(11)傾斜面直達日射量を次式で求める。
ＩiD＝ＩND×cosｉ
＝ＩO×Ｐcosech×cosｉ ・・・（２．１４式）
cosi＝sinｈ×cosβ＋cosｈ×cosＡ×sinβ×cosα＋cosｈ×sinＡ×sinβ×sinα ・・・（２．１５式）
(12)傾斜面散乱日射量を求める式は次式となる。
ＩiS＝ＩS×（１＋cosβ）／２
＝[｛ＩO×sinｈ×（１−Ｐcosech）｝／｛２×（１−１．４ｌｎＰ）｝]
×（１＋cosβ）／２ ・・・（２．１６式）
(13)地面からの反射日射量を求める式は次式となる。
ＩiR＝ρ×ＩHT×（１−cosβ）／２
＝ρ×｛ＩO×Ｐcosech＋ＩO×sinｈ×（１−Ｐcosech）／２
×（１−１．４ｌｎＰ）｝×（１−cosβ）／２ ・・・（２．１７式）
ここで、ρ：地面の反射率
(14)傾斜面日射量を求める式は次式となる。
Ｉi＝ＩiD＋ＩiS＋ＩiR
＝ＩO×Ｐcosech×cosi
＋[｛Ｉｏ×sinｈ×（１−Ｐcosech）｝／｛２×（１−１．４ｌｎＰ）｝]×（１＋cosβ）／２＋ρ×｛ＩO×Ｐcosech＋ＩO×sinｈ×（１−Ｐcosech）／２
×（１−１．４ｌｎＰ）｝×（１−cosβ）／２ ・・・（２．１８式）
ＩiD＝ＩND×cosｉ
＝ＩO×Ｐcosech×cosｉ ・・・（２．１４式）
cosi＝sinｈ×cosβ＋cosｈ×cosＡ×sinβ×cosα＋cosｈ×sinＡ×sinβ×sinα ・・・（２．１５式）
(12)傾斜面散乱日射量を求める式は次式となる。
ＩiS＝ＩS×（１＋cosβ）／２
＝[｛ＩO×sinｈ×（１−Ｐcosech）｝／｛２×（１−１．４ｌｎＰ）｝]
×（１＋cosβ）／２ ・・・（２．１６式）
(13)地面からの反射日射量を求める式は次式となる。
ＩiR＝ρ×ＩHT×（１−cosβ）／２
＝ρ×｛ＩO×Ｐcosech＋ＩO×sinｈ×（１−Ｐcosech）／２
×（１−１．４ｌｎＰ）｝×（１−cosβ）／２ ・・・（２．１７式）
ここで、ρ：地面の反射率
(14)傾斜面日射量を求める式は次式となる。
Ｉi＝ＩiD＋ＩiS＋ＩiR
＝ＩO×Ｐcosech×cosi
＋[｛Ｉｏ×sinｈ×（１−Ｐcosech）｝／｛２×（１−１．４ｌｎＰ）｝]×（１＋cosβ）／２＋ρ×｛ＩO×Ｐcosech＋ＩO×sinｈ×（１−Ｐcosech）／２
×（１−１．４ｌｎＰ）｝×（１−cosβ）／２ ・・・（２．１８式）
２．３．近似計算によるＰの算出
まず、Ｐを０．５とする（擬似Ｐ）
(1)２．１８式で擬似Ｉiを算出する。
(2)擬似Ｉiと真Ｉiの差を求める。
(3)擬似Ｐの１／２を擬似Ｐに対し、擬似Ｉiと真Ｉiの差が負ならば加算、正ならば減算して、新たな擬似Ｐとする。そして、擬似ＩHTと真ＩHTの差が小数点以下となるまで、(1)〜(3)を繰り返す。概ね１０回で小数点以下となる。
(4)最終的な擬似ＰをＰとする。
まず、Ｐを０．５とする（擬似Ｐ）
(1)２．１８式で擬似Ｉiを算出する。
(2)擬似Ｉiと真Ｉiの差を求める。
(3)擬似Ｐの１／２を擬似Ｐに対し、擬似Ｉiと真Ｉiの差が負ならば加算、正ならば減算して、新たな擬似Ｐとする。そして、擬似ＩHTと真ＩHTの差が小数点以下となるまで、(1)〜(3)を繰り返す。概ね１０回で小数点以下となる。
(4)最終的な擬似ＰをＰとする。
次に、発電量推定パラメータ予測部６において、算出された推定遮蔽率（上記発電量推定パラメータＰ）と、データベース３に記録した気象情報に基づき、カルマンフィルターを用いて予測遮蔽率を算出する。
３．カルマンフィルターによるＰ（予測遮蔽率）の推定
３．１．事前準備
日射量統計データより、月毎の時間変動量平均値ａk並びに標準偏差σaを求める。
３．１．事前準備
日射量統計データより、月毎の時間変動量平均値ａk並びに標準偏差σaを求める。
３．２．Ｐ推定への適用
(1)状態方程式の導出
時刻ｋにおけるＰの値Ｘkを以下の式で表す。
(1)状態方程式の導出
時刻ｋにおけるＰの値Ｘkを以下の式で表す。
ここで、
ｘ：Ｐの値
ｃ：Ｐ値の時間微分すなわち変化量である。
時刻ｋ−１と時刻ｋの間に時間変動ａkが発生する。時間変動は平均０で標準偏差σaの正規分布をしているものとする。また、後述する他システムからの発電量推定パラメータ変位データを以下の式で表す。
ｘ：Ｐの値
ｃ：Ｐ値の時間微分すなわち変化量である。
時刻ｋ−１と時刻ｋの間に時間変動ａkが発生する。時間変動は平均０で標準偏差σaの正規分布をしているものとする。また、後述する他システムからの発電量推定パラメータ変位データを以下の式で表す。
これにより、状態方程式を以下のように表すことができる。
(2)観測方程式の算出
各々の時刻に、Ｐの値を観測する。観測誤差をｖkとし、平均０で標準偏差σZの正規分布とすると、以下のように観測方程式を表すことができる。
各々の時刻に、Ｐの値を観測する。観測誤差をｖkとし、平均０で標準偏差σZの正規分布とすると、以下のように観測方程式を表すことができる。
(3)上記にカルマンフィルターを適用して整理すると、以下の式が得られる。
Ｘ＾k|k-1＝ＦkＸ＾k-1|k-1・・・（３．６式）
Ｐk|k-1＝ＦkＰk-1|k-1Ｆk T＋Ｑk・・・（３．７式）
Ｙ＾k＝Ｚk−ＨkＸ＾k|k-1・・・（３．８式）
Ｓk＝ＨkＰk|k-1Ｈk T＋Ｒk・・・（３．９式）
Ｋk＝Ｐk|k-1Ｈk TＳk -1・・・（３．１０式）
Ｘ＾k|k＝Ｘ＾k|k-1＋ＫkＹ＾k・・・（３．１１式）
Ｐk|k＝（Ｉ−ＫkＨk）Ｐk|k-1・・・（３．１２式）
ここで、
Ｘ＾k|k-1：時刻ｋ−１で時刻ｋの状態を推定したＸの値
Ｐk|k-1：時刻ｋ−１で時刻ｋの誤差行列を推定したＰの値
Ｙ＾k：観測残差
Ｓk：残差の共分散
Ｋk：最適カルマンゲイン
Ｘ＾k|k：更新されたＸの値
Ｐk|k：更新された誤差の共分散
Ｉ：単位行列
Ｘ＾k|k-1＝ＦkＸ＾k-1|k-1・・・（３．６式）
Ｐk|k-1＝ＦkＰk-1|k-1Ｆk T＋Ｑk・・・（３．７式）
Ｙ＾k＝Ｚk−ＨkＸ＾k|k-1・・・（３．８式）
Ｓk＝ＨkＰk|k-1Ｈk T＋Ｒk・・・（３．９式）
Ｋk＝Ｐk|k-1Ｈk TＳk -1・・・（３．１０式）
Ｘ＾k|k＝Ｘ＾k|k-1＋ＫkＹ＾k・・・（３．１１式）
Ｐk|k＝（Ｉ−ＫkＨk）Ｐk|k-1・・・（３．１２式）
ここで、
Ｘ＾k|k-1：時刻ｋ−１で時刻ｋの状態を推定したＸの値
Ｐk|k-1：時刻ｋ−１で時刻ｋの誤差行列を推定したＰの値
Ｙ＾k：観測残差
Ｓk：残差の共分散
Ｋk：最適カルマンゲイン
Ｘ＾k|k：更新されたＸの値
Ｐk|k：更新された誤差の共分散
Ｉ：単位行列
３．２．Ｐの推定
(1)初期条件
(1)初期条件
(2)１回目予測
(3)１回目更新
以降逐次予測／更新は、３．１５式から３．２１式を繰り返す。
３．３．Ｐ推定の繰り返し予測
ｓ＝１、２、・・・とする時、
Ｘ＾k+s|k＝Ｆk+sＸ＾k+s-1|k ・・・（３．２２式）
Ｐk+s|k＝Ｆk+sＰk+s-1|kＦk+s TＱk+s ・・・（３．２３式）
具体的には、以下の手順で予測する。
Ｘ＾k|k→Ｘ＾k+1|k→Ｘ＾k+2|k
ｓ＝１、２、・・・とする時、
Ｘ＾k+s|k＝Ｆk+sＸ＾k+s-1|k ・・・（３．２２式）
Ｐk+s|k＝Ｆk+sＰk+s-1|kＦk+s TＱk+s ・・・（３．２３式）
具体的には、以下の手順で予測する。
Ｘ＾k|k→Ｘ＾k+1|k→Ｘ＾k+2|k
次に、上記予測遮蔽率Ｐを算出する際に、観測残差Ｙ＾kの絶対値が一定以上の値となった場合に発電量推定パラメータ予測部６で行う処理について説明する。
３．４．発電量推定パラメータ変位の算出と通知
(1)観測残差Ｙ＾kの絶対値が一定以上の値となった時に統計データでは処理しきれない変化があったものとして、その時点のＫkＹ＾kを発電量推定パラメータ変位値とする。
(2)発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kは、観測された位置情報と時刻と共に、他の太陽光発電システム（以下「他システム」という）へ通知する。位置情報としては、緯度と経度が基本であるが、緯度と経度との対応が定義されていればこの太陽光発電システム１１（以下「自システム」という）のＩＤでもよい。他システムへの通知は個別に通知してもよく、センター局で一括して受信し、再配送してもよい。
(1)観測残差Ｙ＾kの絶対値が一定以上の値となった時に統計データでは処理しきれない変化があったものとして、その時点のＫkＹ＾kを発電量推定パラメータ変位値とする。
(2)発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kは、観測された位置情報と時刻と共に、他の太陽光発電システム（以下「他システム」という）へ通知する。位置情報としては、緯度と経度が基本であるが、緯度と経度との対応が定義されていればこの太陽光発電システム１１（以下「自システム」という）のＩＤでもよい。他システムへの通知は個別に通知してもよく、センター局で一括して受信し、再配送してもよい。
３．５．発電量推定パラメータ変位の受信と処理
(1)図３に示すように、他システムは、自システム１１から同心円圏と真北を０とし、時計回りに４５°毎に区切ったゾーンで分別して管理する。同図の例では、自システム１１から２０ｋｍ単位の同心円圏を、自システム１１に近い方よりＡゾーン、Ｂゾーン・・・Ｄゾーンとし、真北より１から８で番号付けを行っている。
(2)他システムの発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kを通信回線を通して入手する。入手方法は、個別通信による受信でもよいし、センター局から配信される仕組みでもよい。
(3)他システムの発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kの自システム１１への取り込みについては、発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kの選別より行う。選別方法は以下による。
(4)遠方で発生した発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kは、取り込み対象とする。図３の例では、Ｄゾーンが対象となる。
(1)図３に示すように、他システムは、自システム１１から同心円圏と真北を０とし、時計回りに４５°毎に区切ったゾーンで分別して管理する。同図の例では、自システム１１から２０ｋｍ単位の同心円圏を、自システム１１に近い方よりＡゾーン、Ｂゾーン・・・Ｄゾーンとし、真北より１から８で番号付けを行っている。
(2)他システムの発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kを通信回線を通して入手する。入手方法は、個別通信による受信でもよいし、センター局から配信される仕組みでもよい。
(3)他システムの発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kの自システム１１への取り込みについては、発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kの選別より行う。選別方法は以下による。
(4)遠方で発生した発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kは、取り込み対象とする。図３の例では、Ｄゾーンが対象となる。
(5)ゾーンが近づくと共に、周辺ゾーンで発生した発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kの取り込みは、時間の経過と共に自システム１１に近づく発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kを取り込み対象とする。図４の例では、Ｃゾーンより近い所で、Ｄ７ゾーンで発生した発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kと同様の発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kが、時間と共にＣ７、Ｂ７、Ａ７ゾーンで発生すれば選択データとする。もし、Ｄ７、Ｄ６、Ｃ５で同様の発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kが発生すれば、自システム１１への影響はないものとして廃棄データとする。
(6)他システムの発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kが、自システム１１へ影響する時間推定は、検出されたシステムと自システム１１の距離と、検出時間の比により推定する。図５の例で、現在Ｄ７１システム３１での発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kの検出時間をｔ1、Ｃ７１システム３２で検出された時間をｔ2、Ｄ７１システム３１からＣ７１システム３２までの距離をｎ、Ｃ７１システム３２から自システム１１までの距離をｍとすると、
ｔe＝ｔ2＋ｍ×（ｔ2−ｔ1）／ｎ・・・（３．２４式）
ここで、ｔeは、自システム１１に影響する時間であり、他システム発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kをカルマンフィルターの予測計算で取り込む時刻となる。
(7)他システムの発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kは、複数発生する場合がある。同時に、遠方で発生した変位の、自システム１１に対する影響有無も確定値ではないため、他システム発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kは、重み付け平均を取って使用する。重みについては、距離と繰り返しデータによる経験則より算出する。
(6)他システムの発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kが、自システム１１へ影響する時間推定は、検出されたシステムと自システム１１の距離と、検出時間の比により推定する。図５の例で、現在Ｄ７１システム３１での発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kの検出時間をｔ1、Ｃ７１システム３２で検出された時間をｔ2、Ｄ７１システム３１からＣ７１システム３２までの距離をｎ、Ｃ７１システム３２から自システム１１までの距離をｍとすると、
ｔe＝ｔ2＋ｍ×（ｔ2−ｔ1）／ｎ・・・（３．２４式）
ここで、ｔeは、自システム１１に影響する時間であり、他システム発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kをカルマンフィルターの予測計算で取り込む時刻となる。
(7)他システムの発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kは、複数発生する場合がある。同時に、遠方で発生した変位の、自システム１１に対する影響有無も確定値ではないため、他システム発電量推定パラメータ変位値ＫkＹ＾kは、重み付け平均を取って使用する。重みについては、距離と繰り返しデータによる経験則より算出する。
次に、発電量予測計算部７において、算出した予測遮蔽率（上記Ｐ）から太陽光発電システム１１の発電量の予測値を算出する。
４．推定されたＰから予測発電量を算出
４．１．推定傾斜面日射量の算出
推定されたＰを元に、次式により推定傾斜面日射量を算出する。
Ｉei＝ＩiD＋ＩiS＋ＩiR＝Ｉo×Ｐcosech×cosi
＋[｛Ｉo×sinｈ×（１−Ｐcosech）｝／｛２×（１−１．４ｌｎｐ）｝]
×（１＋cosβ）／２＋ρ×｛Ｉo×Ｐcosech＋Ｉo×sinｈ×（１−Ｐcosech）／２×（１−１．４ｌｎｐ）｝×（１−cosβ）／２ ・・・（４．１式）
４．１．推定傾斜面日射量の算出
推定されたＰを元に、次式により推定傾斜面日射量を算出する。
Ｉei＝ＩiD＋ＩiS＋ＩiR＝Ｉo×Ｐcosech×cosi
＋[｛Ｉo×sinｈ×（１−Ｐcosech）｝／｛２×（１−１．４ｌｎｐ）｝]
×（１＋cosβ）／２＋ρ×｛Ｉo×Ｐcosech＋Ｉo×sinｈ×（１−Ｐcosech）／２×（１−１．４ｌｎｐ）｝×（１−cosβ）／２ ・・・（４．１式）
４．２．温度補正係数の推定
(1)太陽電池モジュール周囲温度の推定
直近の３単位時間における太陽光発電システム１１環境温度Ｔeより、最小二乗法により太陽電池モジュール周囲温度Ｔeeを推定する。
(1)太陽電池モジュール周囲温度の推定
直近の３単位時間における太陽光発電システム１１環境温度Ｔeより、最小二乗法により太陽電池モジュール周囲温度Ｔeeを推定する。
(2)温度補正係数の推定
推定される温度補正係数Ｋetを以下で算出する。
Ｋet＝１＋αpmax（Ｔee−２５）／１００ ・・・（４．２式）
ここで、αpmax：最大出力温度係数［％・℃-1］
推定される温度補正係数Ｋetを以下で算出する。
Ｋet＝１＋αpmax（Ｔee−２５）／１００ ・・・（４．２式）
ここで、αpmax：最大出力温度係数［％・℃-1］
４．３．予測発電量の算出
推定された傾斜面日射量を元に、次式により推定予測発電量を算出する。
Ｅep＝Ｋs×Ｋet×Ｐas×Ｉei／Ｇs ・・・（４．３式）
ここで、Ｅep：推定される太陽光発電システム１１発電電力
Ｋs：太陽光発電システム１１固有の係数
Ｋet：温度補正係数
Ｐas：標準太陽電池出力
Iei：推定される傾斜面日射量
Ｇs：標準試験条件における日射強度
推定された傾斜面日射量を元に、次式により推定予測発電量を算出する。
Ｅep＝Ｋs×Ｋet×Ｐas×Ｉei／Ｇs ・・・（４．３式）
ここで、Ｅep：推定される太陽光発電システム１１発電電力
Ｋs：太陽光発電システム１１固有の係数
Ｋet：温度補正係数
Ｐas：標準太陽電池出力
Iei：推定される傾斜面日射量
Ｇs：標準試験条件における日射強度
上述のようにして算出された推定予測発電量は、発電量予測装置１の発電量予測出力部８から太陽光発電制御部１４に送信され、太陽光発電システム１１の制御に用いられる。
以上のように、本実施の形態においては、現在発電量から現在傾斜面日射量、推定遮蔽率を算出した後、設置地域の気象統計データに基づいて予測遮蔽率を算出して最終的に発電量の予測値を算出するため、太陽光発電システムの固有の性能差等を考慮して予測発電量を精度よく算出することができる。
尚、上記実施の形態においては、推定遮蔽率と、該太陽光発電システムの設置地域の気象統計データに基づいて予測遮蔽率を算出する際にカルマンフィルターを用いたが、この予測遮蔽率の算出をカルマンフィルターを用いずに他のフィルター等を用いて行うこともできる。
１ 発電量予測装置
３ データベース
４ 太陽光発電測定部
５ 発電量推定パラメータ抽出部
６ 発電量推定パラメータ予測部
７ 発電量予測計算部
８ 発電量予測出力部
９ 発電量推定パラメータ変位受信部
１０ 発電量推定パラメータ変位出力部
１１ 太陽光発電システム
１２ 温度センサ
１３ 通信装置
１４ 太陽光発電制御部
１５ 通信装置
２１ 太陽光発電システム発電量測定値
２２ 発電量算出式
２３ 傾斜面日射量算出式
２４ 推定遮蔽率
２５ 予測フィルター
２６ 気象統計データ
２７ 予測遮蔽率
２８ 太陽光発電システム発電量予測値
３１ Ｄ７１システム
３２ Ｃ７１システム
３ データベース
４ 太陽光発電測定部
５ 発電量推定パラメータ抽出部
６ 発電量推定パラメータ予測部
７ 発電量予測計算部
８ 発電量予測出力部
９ 発電量推定パラメータ変位受信部
１０ 発電量推定パラメータ変位出力部
１１ 太陽光発電システム
１２ 温度センサ
１３ 通信装置
１４ 太陽光発電制御部
１５ 通信装置
２１ 太陽光発電システム発電量測定値
２２ 発電量算出式
２３ 傾斜面日射量算出式
２４ 推定遮蔽率
２５ 予測フィルター
２６ 気象統計データ
２７ 予測遮蔽率
２８ 太陽光発電システム発電量予測値
３１ Ｄ７１システム
３２ Ｃ７１システム
Claims (6)
- 太陽光発電システムの発電量予測装置において太陽光発電システムの発電量を予測する方法であって、
太陽光発電システムの現在発電量を測定するステップと、
該測定した現在発電量に基づいて現在傾斜面日射量を算出するステップと、
該算出した現在傾斜面日射量から推定遮蔽率を算出するステップと、
該算出した推定遮蔽率と、該太陽光発電システムの設置地域の気象統計データに基づいて予測遮蔽率を算出するステップと、
該算出した予測遮蔽率から予測傾斜面日射量を算出するステップと、
該算出した予測遮蔽率から該太陽光発電システムの発電量の予測値を算出するステップとを備えることを特徴とする太陽光発電システムの発電量予測方法。 - 前記算出した推定遮蔽率と、該太陽光発電システムの設置地域の気象統計データに基づいて予測遮蔽率を算出するステップを、カルマンフィルターを用いて行うことを特徴とする請求項１に記載の太陽光発電システムの発電量予測方法。
- 前記予測遮蔽率を算出するステップにおいて、観測残差の絶対値が一定以上の値となったときに、該観測残差と最適カルマンゲインとの積を発電量推定パラメータ変位値とし、該発電量推定パラメータ変位値を外部の太陽光発電システムの発電量予測装置に通知することを特徴とする請求項２に記載の太陽光発電システムの発電量予測方法。
- 該太陽光発電システムの外部の太陽光発電システムの発電量予測装置で発生した、観測残差と最適カルマンゲインとの積である発電量推定パラメータ変位値を該太陽光発電システムの発電量予測装置に取り込み、前記予測遮蔽率を算出することを特徴とする請求項２又は３に記載の太陽光発電システムの発電量予測方法。
- 請求項１乃至４のいずれかに記載の太陽光発電システムの発電量予測方法をコンピュータで実行するためのプログラム。
- 太陽光発電システムの発電量を予測する装置であって、
該太陽光発電システムの設置地域の気象統計データを格納するデータベースと、
該太陽光発電システムの現在発電量を測定する太陽光発電測定部と、
該測定した現在発電量に基づいて現在傾斜面日射量を算出した後、該算出した現在傾斜面日射量から推定遮蔽率を算出する発電量推定パラメータ抽出部と、
該算出された推定遮蔽率と、前記データベースに格納された気象統計データに基づいて予測遮蔽率を算出する発電量推定パラメータ予測部と、
該算出した予測遮蔽率から予測傾斜面日射量を算出し、該算出した予測遮蔽率から該太陽光発電システムの発電量の予測値を算出する発電量予測計算部とを備えることを特徴とする太陽光発電システム発電量予測装置。
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| JP2009237132A JP5344614B2 (ja) | 2009-10-14 | 2009-10-14 | 太陽光発電システムの発電量予測方法及び予測装置 |
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