JP2013051326A - 発電量予測システム及びそれを用いた電力管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】過去の発電量変動状況のパターンに基づいて予測対象となる発電装置よりも風上の発電装置を特定し、当該特定された発電装置の実際の発電量の変動パターンに基づき、精度よく予測対象となる発電装置の発電量を予測する。
【解決手段】予測対象となる太陽光発電装置の発電量の照合時間帯における予測対象変動パターンと、周辺の複数の発電装置の発電量状況の照合時間帯より前の被照合時間帯における各周辺変動パターンとを照合し、予測対象変動パターンに近似する周辺変動パターンの発電装置を風上の発電装置として特定し、発電装置の周辺変動パターンに基づき、所定時間後の予測対象時間帯に予測対象となる発電装置の予測発電量Ｗｐｖを予測する。
【選択図】図１

Description

本発明は、太陽光を受けて発電する太陽光発電装置における発電量を予測する発電量予測システムであって、特に、商用電源と当該太陽光発電装置から電力消費機器に電力を供給する電力管理システムに用いられるものに関する。

従来より、店舗や施設に設置される電力消費機器の消費電力量は、気温や湿度等の環境によっても大きく変化し、ある時間帯にピークが生じる。一般に、電力会社との契約により電気料金は、基本料金と電力量料金から算出される。この基本料金は、予め定められた単位時間（例えば３０分間。以下、「デマンド時限」という。）毎の施設全体の消費電力の最大値（最大デマンド）に基づいて決定されるため、当該最大デマンドを最小限に抑制することが求められる。

そのため、従来のデマンド制御システムでは、電力ピークが現れるデマンド時限において、商用電源からの商用電力の電力消費量が所定の上限値（ピークカットレベル）を超えないように、各電力消費機器の出力を抑制するデマンド制御を実行する。

一方、上記施設には、太陽光発電装置を有する電力システムが設けられている場合がある。この場合、太陽光発電装置で発電される発電量と、電力消費機器の消費電力量に基づいて、各電力消費機器の出力を抑制するデマンド制御を実行する。

しかしながら、太陽光発電装置で発電される発電量は、当該太陽光発電装置が設置される場所の日照条件によって変動するため、予測が困難となる。例えば、太陽光発電装置の発電量が予測値よりも下回った場合には、その減少分の電力を商用電源からの商用電力にて補うこととなり、ピークカットレベルを超えてしまう問題が生じる。

このような不都合を回避するため、従来では当該発電量の予測は、そのときの晴れや曇り、雨等の気象データや時間帯を含む発電環境条件と、過去のデマンド時限毎の発電量と発電環境条件により構築される実績値に基づいて行われている。

しかしながら、昨今では予測を大幅に上回る急激な天候の変化が生じるため、実績値に基づく予測に大幅な誤差が生じてしまう問題がある。そこで、特許文献１では、発電装置の各太陽光パネルにおける発電量に基づいて日照量を低下させる雲の情報を予測し、これに基づき他の場所に設けられる発電装置の発電量を予測している。

特開２０１０−１８６８４０号公報

上記特許文献１における構成では、各発電装置が設けられる場所が必ず雲の流れる方向にあることが限定されているため、雲が異なる場所やずれた場所に流れる場合については、発電装置の発電量予測の精度が大きく低下してしまう問題がある。

本発明は、従来の技術的課題を解決するためになされたものであり、過去の発電量変動状況のパターンに基づいて予測対象となる発電装置よりも風上に位置する発電装置を特定し、当該特定された発電装置の実際の発電量の変動パターンに基づき、精度よく予測対象となる発電装置の発電量を予測することができる発電量予測システム及びそれを用いた電力管理システムを提供する。

本発明の発電量予測システムは、太陽光を受けて発電する太陽光発電装置における発電量を予測するものであって、予測対象となる太陽光発電装置における発電量の変動状況を示す予測対象変動パターンと、当該予測対象となる太陽光発電装置の周辺の複数の地点にそれぞれ設置された複数の太陽光発電装置における発電量の変動状況をそれぞれ示す複数の周辺変動パターンとから、所定時間後の予測対象時間帯に予測対象となる太陽光発電装置において発電される予測発電量Ｗｐｖを予測する発電量予測部を備え、該発電量予測部は、予測開始時点より前の照合時間帯における予測対象変動パターンと照合時間帯より前の被照合時間帯における各周辺変動パターンとを照合し、予測対象変動パターンに近似する周辺変動パターンを示した太陽光発電装置を予測対象となる太陽光発電装置の風上の太陽光発電装置として特定し、当該風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、予測発電量Ｗｐｖを算出することを特徴とする。

請求項２の発明は、上記発明において、発電量予測部は、風上の太陽光発電装置において近似した周辺変動パターンの被照合時間帯と照合時間帯とのずれ時間を把握し、予測対象時間帯よりずれ時間だけ過去の風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、予測発電量Ｗｐｖを算出することを特徴とする。

請求項３の発明は、上記発明において、発電量予測部は、複数のずれ時間毎の周辺変動パターンと予測対象変動パターンとをそれぞれ照合して風上の太陽光発電装置を特定することを特徴とする。

請求項４の発明は、上記各発明において、発電量予測部は、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンと周辺変動パターンとをそれぞれ照合して風上の太陽光発電装置を特定することを特徴とする。

請求項５の発明は、上記発明において、発電量予測部は、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンが、同一の太陽光発電装置において周辺変動パターンに近似した場合のみ有意と判断し、当該太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定することを特徴とする。

請求項６の発明は、上記各発明において、発電量予測部は、予測対象変動パターンに対する各周辺変動パターンの相関係数の大きさに基づいて予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの照合を行い、相関係数が大きい周辺変動パターンの太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定することを特徴とする。

請求項７の発明は、上記発明において、発電量予測部は、予測対象変動パターンに対する風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンの相関係数に基づいて予測の信頼度を判定し、当該信頼度に応じて予測発電量Ｗｐｖを補正することを特徴とする。

請求項８の発明の電力管理システムは、上記各発明の太陽光発電装置の発電量予測システムと、太陽光発電装置と商用電源からの電力消費機器への電力供給を制御する電力制御手段とを備え、該電力制御手段は、機器環境条件に基づいて電力消費機器による消費電力量の予測値Ｗｑを予測すると共に、該予測値Ｗｑと発電量予測部により予測された太陽光発電装置の予測発電量Ｗｐｖとに基いて商用電源からの予測消費電力量Ｗｂを予測し、該予測消費電力量Ｗｂが所定の上限値を上回った場合、電力消費機器の出力を抑制する制御を行うことを特徴とする。

請求項９の発明は、上記発明において、電力消費機器は、圧縮機と凝縮器と減圧手段と蒸発器とから冷媒回路が構成される冷却装置を有して冷設機器側制御装置により運転が制御される冷設機器であり、冷設機器側制御装置は、所定のタイミングで蒸発器の除霜を行うと共に、商用電源からの予測消費電力量Ｗｂが上限値を上回った場合、蒸発器の除霜開始タイミングを遅延させることを特徴とする。

請求項１０の発明は、上記請求項８又は請求項９の発明において、電力消費機器は、冷設機器、空気調和機、又は照明機器であり、電力制御手段は、商用電源からの予測消費電力量Ｗｂが上限値を上回った場合、冷設機器又は前記空気調和機の設定温度を緩和する方向に変更し、又は、照明機器の照度を低下させる方向に変更することを特徴とする。

本発明によれば、太陽光を受けて発電する太陽光発電装置における発電量を予測する発電量予測システムにおいて、予測対象となる太陽光発電装置における発電量の変動状況を示す予測対象変動パターンと、当該予測対象となる太陽光発電装置の周辺の複数の地点にそれぞれ設置された複数の太陽光発電装置における発電量の変動状況をそれぞれ示す複数の周辺変動パターンとから、所定時間後の予測対象時間帯に予測対象となる太陽光発電装置において発電される予測発電量Ｗｐｖを予測する発電量予測部を備え、該発電量予測部は、予測開始時点より前の照合時間帯における予測対象変動パターンと照合時間帯より前の被照合時間帯における各周辺変動パターンとを照合し、予測対象変動パターンに近似する周辺変動パターンを示した太陽光発電装置を予測対象となる太陽光発電装置の風上の太陽光発電装置として特定し、風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、予測発電量Ｗｐｖを算出することにより、これまでの外気温度や季節等の環境条件にとらわれることなく、予測対象となる太陽光発電装置よりも、制御上風上となる周辺の太陽光発電装置の実際の発電量の変動状況を示す周辺変動パターンに基づいて、当該予測対象となる太陽光発電装置の発電量を予測することが可能となる。

そのため、予測を大幅に上回るような急激な天候の変化が生じた場合であっても、予測対象となる太陽光発電装置の発電量を適切に予測することが可能となる。

特に、請求項２の発明の如く、風上の太陽光発電装置において近似した周辺変動パターンの被照合時間帯と照合時間帯とのずれ時間を把握し、予測対象時間帯よりずれ時間だけ過去の風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、予測発電量Ｗｐｖを算出することにより、精度よく周辺変動パターンに基づいた予測対象となる太陽光発電装置の発電量の予測を行うことができる。

請求項３の発明によれば、上記発明に加えて、発電量予測部は、複数のずれ時間毎の周辺変動パターンと予測対象変動パターンとをそれぞれ照合して風上の太陽光発電装置を特定することにより、より確実に、風上の太陽光発電装置を特定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の発電量の予測精度の向上を図ることができる。

請求項４の発明によれば、上記各発明に加えて、発電量予測部は、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンと周辺変動パターンとをそれぞれ照合して風上の太陽光発電装置を特定することにより、より確実に、風上の太陽光発電装置を特定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の発電量の予測精度の向上を図ることができる。

請求項５の発明によれば、上記発明に加えて、発電量予測部は、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンが、同一の太陽光発電装置において周辺変動パターンに近似した場合のみ有意と判断し、当該太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定することにより、より確実に、風上に太陽光発電装置を特定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の発電量の予測精度の向上を図ることができる。

請求項６の発明によれば、上記各発明に加えて、発電量予測部は、予測対象変動パターンに対する各周辺変動パターンの相関係数の大きさに基づいて予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの照合を行い、相関係数が大きい周辺変動パターンの太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定することにより、容易に予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの近似の度合いを判定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の発電量予測を容易に実現することができる。

請求項７の発明によれば、上記発明に加えて、発電量予測部は、予測対象変動パターンに対する風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンの相関係数に基づいて予測の信頼度を判定し、当該信頼度に応じて予測発電量Ｗｐｖを補正することにより、より一層、精度よく予測対象となる太陽光発電装置の発電量予測を行うことができる。

請求項８の発明の電力管理システムによれば、上記各発明の太陽光発電装置の発電量予測システムと、太陽光発電装置と商用電源からの電力消費機器への電力供給を制御する電力制御手段とを備え、該電力制御手段は、機器環境条件に基づいて電力消費機器による消費電力量の予測値Ｗｑを予測すると共に、該予測値Ｗｑと発電量予測部により予測された太陽光発電装置の予測発電量Ｗｐｖとに基いて商用電源からの予測消費電力量Ｗｂを予測し、該予測消費電力量Ｗｂが所定の上限値を上回った場合、電力消費機器の出力を抑制する制御を行うことにより、予測対象となる太陽光発電装置を備えた施設における天候の変動によって発電量が低下する以前に、風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づいた予測発電量Ｗｐｖに基づく制御を実現することができ、商用電源からの消費電力量が所定の上限値を上回ってしまう不都合を効果的に回避することが可能となる。

請求項９の発明によれば、上記発明において、電力消費機器は、圧縮機と凝縮器と減圧手段と蒸発器とから冷媒回路が構成される冷却装置を有して冷設機器側制御装置により運転が制御される冷設機器であり、冷設機器側制御装置は、所定のタイミングで蒸発器の除霜を行うと共に、商用電源からの予測消費電力量Ｗｂが上限値を上回った場合、蒸発器の除霜開始タイミングを遅延させることにより、通常蒸発器の除霜終了直後には、温度上昇してしまった被冷却空間を早期に冷却すべく、圧縮機の電力消費量が通常冷却時よりも増大してしまう傾向にあるが、このように、商用電源からの予測消費電力量Ｗｂが上限値を上回った場合、蒸発器の除霜開始タイミングを遅延させることにより、商用電源からの予測消費電力量Ｗｂが上限値を上回ってしまう時期と、圧縮機の電力消費量が増大してしまう時期とを効果的にずらずことができ、より確実に商用電源からの消費電力量が上限値を上回ってしまう不都合を回避することが可能となる。

請求項１０の発明によれば、上記請求項８又は請求項９の発明において、電力消費機器は、冷設機器、空気調和機、又は照明機器であり、電力制御手段は、商用電源からの予測消費電力量Ｗｂが上限値を上回った場合、冷設機器又は前記空気調和機の設定温度を緩和する方向に変更し、又は、照明機器の照度を低下させる方向に変更することにより、より確実に商用電源からの消費電力量が上限値を上回ってしまう不都合を回避することが可能となる。

本発明を適用した発電量予測システムの概略構成図である。 図１の発電量予測システムを適用した一実施例としての電力管理システムの概略構成図である。 電力管理システム全体のフローチャートである。 発電量予測制御のフローチャートである。 各太陽光発電装置の発電量の変動状況を示す図である。 各太陽光発電装置の発電量割合の変動状況を示す図である。 予測対象となる太陽光発電装置及びその風上の太陽光発電装置の発電量割合の変動状況を示す図である。 各予測対象変動パターンと周辺変動パターンとの相関関係を示す図である。

以下、図面に基づき本発明の実施形態を詳述する。図１は本発明を適用した発電量予測システムＳの概略構成図、図２は図１の発電量予測システムＳを適用した一実施例としての電力管理システムＴの概略構成図をそれぞれ示している。本実施例の発電量予測システムＳは、図１に示すように、複数の異なる地点の例えば、スーパーマーケットやコンビニエンスストアの店舗（施設）等にそれぞれ設置される太陽光発電装置１０における発電量を予測するシステムである。

各店舗１には、上記発電量予測システムＳと共に、電力管理システムＴを構成するショーケース２と、空気調和機３と、照明４、店舗１内の空気循環を行う換気扇５、店舗内の電力使用状況を示す表示灯６等の電力消費機器と、太陽光発電装置１０が設けられている。各電力消費機器は、ＡＣライン（商用電力系統）８を介して商用電源７から商用電力が供給される。

太陽光発電装置１０は、太陽光を受けて発電するものであり、照射される光の量（日射量）に応じて発電量が変化する。この太陽光発電装置１０にて発電された直流電力は、接続されるパワーコンディショナ１１において交流電力に変換される。このパワーコンディショナ１１は、ＡＣライン８に接続される。

これにより、ショーケース２等の各電力消費機器は、商用電源７からの商用電力、及び、パワーコンディショナ１１を介して取得した太陽光発電装置１０にて発電された電力が供給されて動作可能とされる。

電力管理システムＴを構成する制御装置（コントローラ）１２は、汎用のマイクロコンピュータにより構成されており、通信ライン１３を介して、当該店舗１のショーケース２、空気調和機３、照明４、換気扇５、表示灯６等の電力消費機器に接続され、通信ライン１４を介して、当該店舗１の太陽光発電装置１０に接続されたパワーコンディショナ１１が接続されている。更に、制御装置１２には、当該店舗１において各電力消費機器の機器環境条件としての外気温度を検出するための図示しない外気温度センサが接続されている。

これにより、制御装置１２は、パワーコンディショナ１１を介して太陽光発電装置１０における発電量の変動状況に関する情報を取得し、図示しない記憶部に記憶（保持）する。尚、晴天時における発電量を別途晴天時発電量Ｗｐｖｃとして記憶している。また、当該制御装置１２は、電力制御手段を構成するものであり、詳細は後述する如く記憶部に記憶される発電量の変動状況に関する情報と、機器環境条件に基づいて予測される各電力消費機器による消費電力量（予測値Ｗｑ）に基づき、当該太陽光発電装置１０と商用電源７からの各電力消費機器への電力供給を制御する。

また、この制御装置１２には、当該店舗１の太陽光発電装置１０が予測対象となる場合に、当該太陽光発電装置１０において発電される予測発電量Ｗｐｖを予測する発電量予測部１５を備えている。

ここで、本発明の発電量予測システムＳは、予測対象となる太陽光発電装置１０における予測発電量Ｗｐｖを、当該予測対象となる太陽光発電装置１０の周辺の異なる複数の地点にそれぞれ設置された複数の太陽光発電装置１０における発電量の変動状況に基づいて予測するものであり、当該発電量予測システムＳを構成する各太陽光発電装置１０の制御装置１２（発電量予測部１５）は、インターネット等のネットワークを介して相互に接続可能とされる。

本実施例では、発電量予測システムＳは、図１に示すように、異なる複数の各地点にそれぞれ設置された各太陽光発電装置１０Ａ〜１０Ｉに対して設けられる各制御装置１２Ａ〜１２Ｉ（発電量予測部１５Ａ〜１５Ｉ）を相互に通信可能に接続することにより構成される。ここで、各太陽光発電装置が設置される異なる複数の各地点とは、例えば、数キロメートルの範囲で点在して設けられる各店舗や施設などであり、望ましくは、予測対象となる太陽光発電装置が設けられる店舗に対し、異なる方角の複数の地点に設けられるものとする。但し、これに限られるものではない。

以下において、発電量の予測対象となる太陽光発電装置を太陽光発電装置１０Ａ、当該予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの周辺の異なる複数の地点にそれぞれ設置される太陽光発電装置を太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉとして、図３乃至図８を参照して説明する。図３は電力管理システムＴ全体のフローチャート、図４は発電量予測制御のフローチャート、図５は各太陽光発電装置の発電量の変動及び発電割合の変動を示す図、図６は各太陽光発電装置１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｆ、１０Ｄの発電量割合の変動状況を示す図、図７は予測対象となる太陽光発電装置１０Ａ及びその風上の太陽光発電装置１０Ｂの発電量割合の変動状況を示す図、図８は各予測対象変動パターンＡ１〜Ａ３と各周辺変動パターンとの相関関係を示す図である。

発電量予測システムＳは、本実施例では、１０分毎にその時点（発電量予測制御開始時点）から１０分後の１０分間の太陽光発電量割合Ｗｒを予測し、これと予測対象となる太陽光発電装置の晴天時発電量Ｗｐｖｃに基づき予測発電量Ｗｐｖを予測する。例えば現在時刻（発電量予測制御開始時点）が１２時２０分（図６の最上段の図の破線の右端の時点。図７の上の図の細実線の右端の時点）とすると、予測対象時刻は、当該時点から１０分後の１０分間である１２時３０分〜１２時４０分の間（図６、図７の太実線の短冊Ｐ）の自らの太陽光発電装置１０の太陽光発電量割合Ｗｒを予測する。尚、予測タイミングは、１０分毎に限られず、これ以上長い予測周期であっても、これよりも短い予測周期であってもよい。同様に、予測対象時刻は、発電量予測制御開始時点から１０分後に限られず、予測による実効性が得られる所定時間後であればよい。また、一度の発電量の予測制御で、１０分間の発電量割合Ｗｒを予測しているが、当該予測単位時間はこれに限定されない。

当該発電量予測制御を行う前提として、各太陽光発電装置１０Ａ〜１０Ｉに対応して設けられる制御装置１２Ａ〜１２Ｉは、逐次当該太陽光発電装置において発電された発電量に関する情報をその記憶部に保持している。図５の左側の図は、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの発電量の変動を示しており、図５の中央の３つの図は、それぞれ周辺の太陽光発電装置１０Ｂ、１０Ｆ、１０Ｄの発電量の変動を示している。

まず、発電量予測制御として、ステップＳ１において、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａに対応して設けられる制御装置１２Ａの発電量予測部１５Ａは、当該予測対象となる太陽光発電装置１０Ａにおける発電量の変動状況に関する情報を取得すると共に、周辺の異なる複数の地点にそれぞれ設置された複数の太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉにそれぞれ対応して設けられる制御装置１２Ｂ〜１２Ｉと通信することにより、各太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉにおける発電量の変動状況に関する情報を取得する。

具体的には、発電量予測制御開始時点（現時刻の１２時２０分）から所定時間（ここでは、１時間４０分。１０時４０分から１２時２０分）遡って、自らの太陽光発電装置１０Ａと周辺の各太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの太陽光発電量の変動に関する情報を取得し、それぞれ晴天時を１とした場合の太陽光発電量の割合の変動情報に換算し、取得する（図５の右側の上から３つの図）。但し、ここで行われる情報の取得とは、それぞれの太陽光発電装置１０Ａ〜１０Ｉから、発電量予測制御開始時点より１時間４０分前までの情報を逐次収集する以外に、発電量予測制御開始時点から過去一定期間分（例えば過去２４時間等）を常時収集（古いものから順次消去する方式）して、その中から上述したように所定時間分、抽出する場合も含むものとする。また、ここでは、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの発電量予測部１５Ａが周辺の各太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの発電量の変動状況に関する情報を取得した後、太陽光発電量の割合の変動情報に換算し、取得しているが、これに限定されるものではなく、各太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉに対応する制御装置１２がそれぞれの太陽光発電装置における発電量から晴天時を１とした場合の発電量の割合を算出し、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの発電量予測部１５Ａに当該発電量の割合の変動情報を送信してもよい。

次に、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの発電量予測部１５Ａは、ステップＳ２において、取得した周辺の各太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉにおける発電量割合の変動情報と当該予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの発電量割合の変動情報とを照合する。

この際、発電量予測部１５Ａは、各太陽光発電装置の発電量割合の変動情報を、所定時間、例えば、５０分を照合単位時間とする変動パターンとして、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａにおける発電量の変動状況を示す予測対象変動パターンと、当該予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの周辺の各太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉにおける発電量の変動状況をそれぞれ示す複数の周辺変動パターンとを照合する。

本実施例では、発電量予測部１５Ａは、太陽光発電装置１０Ａの発電量割合の変動情報から、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの予測開始時点まで、若しくは、当該予測開始時点より前の照合時間帯（Ｔ１〜Ｔ２）における予測対象変動パターンを抽出する。当該実施例では、所定のずれ時間毎の複数の照合時間帯における予測対象変動パターンを抽出する。

図７の上側の図では、予測対象変動パターンＡ１の照合時間帯（Ｔ１〜Ｔ２）は、予測制御開始時点より５０分（照合単位時間）前〜予測制御開始時点（１１時３０分〜１２時２０分）、予測対象変動パターンＡ２の照合時間帯は、予測対象変動パターンＡ１よりも所定のずれ時間（例えば１０分）前の照合時間帯として、予測制御開始時点より１時間前〜開始時点より１０分前の時点（１１時２０分から１２時１０分）、予測対象変動パターンＡ３の照合時間帯は、予測対象変動パターンＡ２よりも更に所定のずれ時間前の照合時間帯として、予測制御開始時点より１時間１０分前〜開始時点より２０分前の時点（１１時１０分〜１２時）とする。

また、発電量予測部１５Ａは、各太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの発電量割合の変動情報から、上記照合時間帯より前の被照合時間帯（Ｔ１−ｔ〜Ｔ２−ｔ）における各周辺変動パターンを抽出する。この場合においても、各予測対象変動パターンＡ１〜Ａ３の照合時間帯に対して所定のずれ時間（Δｔ。例えば１０分、２０分、３０分）を設けて複数の被照合時間帯における周辺変動パターンを抽出する。

そして、所定のずれ時間毎に設定される照合時間帯における各予測対象変動パターンＡ１〜Ａ３毎に、対応する照合時間帯より前の被照合時間帯における各周辺変動パターンとを照合する。

図６では、一例として、予測対象変動パターンＡ１（照合時間帯：１１時３０分から１２時２０分）と、太陽光発電装置１０Ｂの各周辺変動パターンＢ１〜Ｂ３、太陽光発電装置１０Ｆの各周辺変動パターンＦ１〜Ｆ３、太陽光発電装置１０Ｄの各周辺変動パターンＤ１〜Ｄ３を示している。

係る照合時間帯が１１時３０分から１２時２０分である予測対象変動パターンＡ１については、３０分前（ずれ時間Δｔが３０分）の照合単位時間（５０分間）の周辺の各太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの周辺変動パターン、即ち、被照合時間帯（Ｔ１−ｔ〜Ｔ２−ｔ）が、１１時〜１１時５０分である周辺変動パターン（例えば、Ｂ３、Ｆ３、Ｄ３）と、２０分前（ずれ時間Δｔが２０分）の照合単位時間の周辺の各太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの周辺変動パターン、即ち、被照合時間帯が１１時１０分から１２時である周辺変動パターン（例えばＢ２、Ｆ２、Ｄ２）と、１０分前（ずれ時間Δｔが１０分）の照合単位時間の周辺の各太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの周辺変動パターン、即ち、被照合時間帯が１１時２０分から１２時１０分である周辺の各太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの周辺変動パターン（例えば、Ｂ１、Ｆ１、Ｄ１）を抽出する。ここでは、一例として太陽光発電装置１０Ｂ、１０Ｆ、１０Ｄの周辺変動パターンについて説明しているが、他の太陽光発電装置１０Ｃ等についても同様とする。

そして、予測対象変動パターンＡ１（１１時３０分〜１２時２０分の５０分間）と、抽出した各周辺発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの各ずれ時間Δｔ（３０分前、２０分前、１０分前）の５０分間の各周辺変動パターンとの相関係数を算出する。相関係数は、予測対象変動パターンに対する周辺変動パターンの相関関係の強さを示す指標として用いられる。本実施例では、相関係数の算出は、本実施例ではピアソンの式を参照する。

同様に、予測対象変動パターンＡ２（１１時２０分〜１２時１０分の５０分間）については、各周辺発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの当該照合時間帯より前の所定の各ずれ時間Δｔ（３０分前、２０分前、１０分前）の５０分間である被照合時間帯の各周辺変動パターンと、予測対象変動パターンＡ３（１１時１０分〜１２時の５０分間）については、各周辺発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの当該照合時間帯より前の所定の各ずれ時間Δｔ（３０分前、２０分前、１０分前）の５０分間である被照合時間帯の各周辺変動パターンとの相関係数をそれぞれ算出し、図８の如き表を作成する。

次に、発電量予測部１５Ａは、ステップＳ３において、上記ステップＳ２において算出し取得された各予測対象変動パターンＡ１〜Ａ３に対する各周辺変動パターンとの相関係数に基づき、風上の太陽光発電装置を特定する。ここで、風上の太陽光発電装置とは、予測対象となる太陽光発電装置に対して、制御上風上、即ち、予測対象となる太陽光発電装置の発電量の変動状況と、それよりも前の時間において該予測対象となる太陽光発電装置の発電量の変動状況と発電量の変動状況が近似する太陽光発電装置である。そのため、実際の天候に基づく風上とは、地上と上空とで風向きが異なる場合もあるため、太陽光発電装置が設置される高さにおける風向きと、その上空における風向きとが異なる場合があるが、これを含むものではなく、単に制御上の風上をいう。

具体的には、発電量予測部１５Ａは、図８の表の如く取得された各相関係数を用いて、各予測対象変動パターンＡ１〜Ａ３毎に、予測対象変動パターンに対する各周辺変動パターンの相関係数の大きさに基づいて予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの照合を行う。そして、予測対象変動パターンＡ１、Ａ２、Ａ３のテーブル毎に、相関係数が最も大きい、即ち、最も近似する周辺変動パターンの太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定する。本実施例では、いずれの予測対象変動パターンＡ１〜Ａ３においてもずれ時間Δｔが２０分の太陽光発電装置１０Ｂの周辺変動パターン（予測対象変動パターンＡ１に対する周辺変動パターンＢ２）の相関係数が最も高い。そのため、太陽光発電装置１０Ｂを予測対象となる太陽光発電装置１０Ａに対し風上にある太陽光発電装置として特定する。尚、本実施例では、図１に太線矢印で示すのが制御上の風向（天候が変わる向き）とするため、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａに対し、太陽光発電装置１０Ｂが風上、太陽光発電装置１０Ｆが風下となる。図５、図６、図８では、予測対象の風上として太陽光発電装置１０Ｂ、予測対象の風下として太陽光発電装置１０Ｆ、それ以外の太陽光発電装置の一例として太陽光発電装置１０Ｄのそれぞれの発電量の変動状況を示している。

次に、発電量予測部１５Ａは、ステップＳ４において、各予測対象変動パターンＡ１〜Ａ３に対する風上となる太陽光発電装置１０Ｂの周辺変動パターン（例えばＢ２）の相関係数により、信頼度を決定する。

この場合、図４のフローチャートに示すように、ステップＳ２０において、風上と特定された太陽光発電装置１０Ｂが有意に判断できたか否かを判定する。即ち、発電量予測部１５Ａは、複数の照合時間帯における何れか予測対象変動パターンＡ１〜Ａ３が、同一の太陽光発電装置において周辺変動パターンに近似した場合のみ有意と判断する。当該実施例では、予測対象変動パターンＡ１に対して相関係数が最も高かった周辺変動パターンは、図８の表に示すように、ずれ時間Δｔが２０分の太陽光発電装置１０Ｂの周辺変動パターンＢ２（相関係数０．９７６）であり、予測対象変動パターンＡ２についてもずれ時間Δｔが２０分の太陽光発電装置１０Ｂの周辺変動パターン（相関係数０．９９４）、予測対象変動パターンＡ３についてもずれ時間Δｔが２０分の太陽光発電装置１０Ｂの周辺変動パターン（相関係数０．９９４）であるため、全て同一の太陽光発電装置１０Ｂであり、風上としての特定が有意であったと判断できる。尚、本実施例では、周辺変動パターン１０Ｂにおいて、各予測対象変動パターン（Ａ１、Ａ２、Ａ３）で最も相関係数が高く、各ずれ時間Δｔについても全てがΔｔ２０分において高かった。しかし、これに限らず、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンが、同一の太陽光発電装置の任意のΔｔにおける周辺変動パターンと、複数時点で相関係数が高い場合に風上と特定してもよい。また、発電量予測開始時点から近い順に複数（例えば２つ）の予測対象変動パターン（この場合、Ａ１とＡ２）が連続で、同一の太陽光発電装置の周辺変動パターンであったか否かにより風上としての特定が有意であったか否かを判断してもよい。

当該ステップＳ２０における風上としての有意性の判断において、有意でないと判断された場合には、ステップＳ２１に進み、当該発電量予測制御前の周辺の全太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの太陽光発電量の割合の変動情報に基づき、これらの平均を算出し、当該平均値に基づく太陽光発電量の割合から、当該予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの予測発電量Ｗｐｖを予測する。尚、この場合、当該発電量予測制御前の周辺の全太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの太陽光発電量の割合の平均値に基づき、予測発電量Ｗｐｖを予測しているが、これに限らず、周辺の全太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの太陽光発電量の割合のが最も低い割合に基づき、予測発電量Ｗｐｖを予測してもよい。

他方、ステップＳ２０における風上としての有意性の判断において、有意と判断された場合には、ステップＳ２２に進み、風上の太陽光発電装置の特定に用いられた照合時間帯の異なる各予測対象変動パターンに対する周辺変動パターンの相関係数のうち最も相関係数の大きいものを取得し、当該相関係数の予測対象変動パターンに対する周辺変動パターンのずれ時間Δｔ、即ち、係る場合の照合時間帯と被照合時間帯とのずれ時間を把握する。

本実施例では、各予測対象変動パターンＡ１〜Ａ３における相関係数のうち予測対象変動パターンＡ２とＡ３が同数で最も大きく、両変動パターンは、照合時間帯と被照合時間帯のずれ時間Δｔが２０分であるため、予測発電量Ｗｐｖの予測に用いるずれ時間を２０分とする。

そして、風上の太陽光発電装置として特定された太陽光発電装置１０Ｂの太陽光発電量の割合の変動情報（図７の下側の図）に基づき、予測対象時刻（その時点）の発電量の割合を取得する。上述したように、本実施例では、１０分毎に発電量予測制御開始時点から１０分後の１０分間の太陽光発電量割合Ｗｒを予測するため、図７に示すように、予測制御開始時点が１２時２０分である場合には、予測対象時刻は、当該時点から１０分後の１０分間である１２時３０分〜１２時４０分の間（図７の上側の図の太実線の短冊Ｐ）となり、風上の太陽光発電装置１０Ｂの当該予測対象時刻よりもずれ時間２０分前の１０分間である１２時１０分〜１２時２０分の間（図７の下側の図の太実線の短冊Ｑ）の太陽光発電量の割合を、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａにおいて予測対象時刻（１２時３０分〜１２時４０分の間）において発電されるであろう発電量の割合Ｗｒとして取得する。

次に、発電量予測部１５Ａは、ステップＳ２３に進み、特定された風上の太陽光発電装置１０Ｂの信頼度を決定し（これまでが図３のフローチャートにおけるステップＳ４）、ステップＳ２４（図３のフローチャートのステップＳ５に相当）において、当該信頼度に基づいて予測対象時刻における発電量の割合として取得された発電量割合Ｗｒの補正を行う。この場合、上記ステップＳ２２において最も大きいものとして取得された相関係数が０．８以上の場合、信頼度高、０．６以上０．８未満の場合、信頼度中、０．６未満の場合、信頼度低とする。

信頼度が高の場合、取得した発電量割合Ｗｒの信頼度に基づく補正は行わない。信頼度が中の場合、取得した発電量割合と現在の予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの発電量割合との平均を算出し、得られた発電量割合の平均値を信頼度に基づいて補正された発電量割合Ｗｒとする。また、信頼度が低の場合、取得したずれ時間、この場合２０分前においての全ての周辺の全太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの太陽光発電量の割合と、現在の予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの太陽光発電量の割合との平均を算出し、得られた発電量割合の平均値を信頼度に基づいて補正された発電量割合Ｗｒとする。

尚、ステップＳ２４は、これに限定されるものではなく、信頼度が中の場合、取得した発電量割合と現在の予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの発電量割合でより小さいものを信頼度に基づいて補正された発電量割合Ｗｒとし、信頼度が低の場合、取得したずれ時間、この場合２０分前においての全ての周辺の全太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉの太陽光発電量の割合と、現在の予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの太陽光発電量の割合でより小さいものを信頼度に基づいて補正された発電量割合Ｗｒとしてもよい。

本実施例では、ステップＳ２２において、最も大きい相関係数として取得された相関係数は、予測対象変動パターンＡ２とＡ３における０．９９４であるため、０．８以上であり、信頼度は高であるため、補正は行わない。

次に、発電量予測部１５Ａは、図３のフローチャートのステップＳ５からステップＳ６に進み、過去の予測実績に基づいて風上の太陽光発電装置として特定された太陽光発電装置１０Ｂにより予測された発電量割合Ｗｒと、当該予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの実際の発電量割合との誤差（予測誤差）を取得する。

予め発電量予測部１５Ａ（制御装置１２の記憶部）には、周辺の各太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉについて、信頼度高の場合における予測発電量割合と予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの実際の発電量割合とを比較して、その予測誤差Ｗｅｒｒｏｒを算出し、誤差補正項として記憶している。

発電量予測部１５Ａは、ステップＳ７において、過去の予測実績に基づいて風上の太陽光発電装置として特定された太陽光発電装置１０Ｂにより予測された発電量割合Ｗｒと、予め発電量予測部（制御装置１２の記憶部）に保持されている当該予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの晴天時発電量Ｗｐｖｃと、予測誤差Ｗｅｒｒｏｒに基づいて予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの予測対象時刻における予測発電量Ｗｐｖを算出する。
Ｗｐｖ＝Ｗｐｖｃ×Ｗｒ＋Ｗｅｒｒｏｒ

これにより、当該予測対象となる太陽光発電装置１０Ａにおける発電量の変動状況を示す予測対象変動パターンＡ１〜Ａ３と、当該予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの周辺の異なる複数の地点にそれぞれ設置された複数の太陽光発電装置１０Ｂ〜１０Ｉにおける発電量の変動状況をそれぞれ示す複数の周辺変動パターンとから、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの風上の太陽光発電装置として有意的に特定し、これに基づいて予測対象の照合時間帯より前の（過去の）被照合時間帯における風上の太陽光発電装置の発電量の変動状況から、予測発電量Ｗｐｖを算出することができる。そのため、これまでの外気温度や季節等の環境条件にとらわれることなく、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａよりも、制御上風上となる周辺の太陽光発電装置の実際の発電量の変動状況を示す周辺変動パターンに基づいて、当該予測対象となる太陽光発電装置の発電量を予測することが可能となる。

従って、予測を大幅に上回るような急激な天候の変化が生じた場合であっても、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの予測発電量Ｗｐｖを適切に予測することが可能となる。

特に、風上の太陽光発電装置において近似した周辺変動パターンの被照合時間帯と照合時間帯とのずれ時間を把握し、予測対象時間帯よりずれ時間だけ過去の風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、予測発電量Ｗｐｖを算出することにより、精度よく周辺変動パターンに基づいた予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの予測発電量Ｗｐｖの予測を行うことができる。

更に本実施例では、発電量予測部１５Ａは、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンと、それぞれの予測対象変動パターンに対して複数のずれ時間毎の周辺変動パターンとをそれぞれ照合して風上の太陽光発電装置を特定することにより、より確実に、風上の太陽光発電装置を特定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の予測発電量Ｗｐｖの予測精度の向上を図ることができる。

また、上記ステップＳ２０では、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンが、同一の太陽光発電装置において周辺変動パターンに近似した場合のみ有意と判断し、当該太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定することにより、より確実に、風上に太陽光発電装置を特定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の発電量の予測精度の向上を図ることができる。

更に、本実施例では、発電量予測部１５Ａは、ステップＳ３において、予測対象変動パターンに対する各周辺変動パターンの相関係数の大きさに基づいて予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの照合を行い、相関係数が大きい周辺変動パターンの太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定することにより、容易に予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの近似の度合いを判定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の発電量予測を容易に実現することができる。

特に、予測対象変動パターンに対する風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンの相関係数に基づいて予測の信頼度を判定し（ステップＳ５）、当該信頼度に応じて予測発電量Ｗｐｖを補正することにより、より一層、精度よく予測対象となる太陽光発電装置の発電量予測を行うことができる。

本実施例における発電量予測システムＳを備えた電力管理システムＴでは、上述したように対象となる太陽光発電装置１０Ａの予測発電量Ｗｐｖを予測した後、制御装置１２は、ステップＳ８において、前記外気温度センサに基づき当該店舗１において各電力消費機器の機器環境条件としての外気温度を検出する。

制御装置１２は、記憶部に予め構成されている機器環境条件（この場合外気温度）に対する電力消費機器の電力消費量Ｗｑのデータベースを参照して、当該検出された外気温度に対する電力消費機器による電力消費量Ｗｑを予測する。

そして、制御装置１２は、ステップＳ８にて取得された現在の電力消費機器による電力消費量Ｗｑから、上記ステップＳ７にて取得された当該太陽光発電装置１０Ａの予測発電量Ｗｐｖを減算して商用電力の予測消費電力量Ｗｂ（消費電力量の予測値Ｗｑ−予測発電量Ｗｐｖ）を予測する（ステップＳ９）。

制御装置１２は、ステップＳ１０に進み、当該算出された商用電力の予測消費電力量Ｗｂが所定の上限値Ｗ０（デマンド制御における所謂ピークカットレベル）を上回ったか否かを判断する。当該予測消費電力量Ｗｂが上限値Ｗ０以下である場合には、制御装置１２は、各電力消費機器について通常運転を継続する（ステップＳ１１）。

他方、ステップＳ１０において、予測消費電力量Ｗｂが上限値Ｗ０を上回る場合には、各電力消費機器について節電モード運転を実行する。節電モード運転では、制御装置１２は、各電力消費機器の出力を抑制する制御を行う。

具体的に、各電力消費機器が圧縮機と凝縮器と減圧手段と蒸発器とから冷媒回路が構成される冷却装置を有して冷設機器側制御装置により運転が制御される冷設機器、例えば、ショーケース等である場合には、設定温度を上げる（設定温度を緩和する方向に変更する）ことによって、出力を抑制する。また、冷設機器側制御装置によって、所定のタイミングで行われる蒸発器の除霜運転を、商用電源からの予測消費電力量Ｗｂが上限値を上回った場合に、蒸発器の除霜開始タイミングを遅延させる。

これにより、通常、蒸発器の除霜終了直後には、温度上昇してしまった被冷却空間を早期に冷却すべく、圧縮機の電力消費量が通常冷却時よりも増大してしまう傾向にあるが、このように、商用電源からの予測消費電力量Ｗｂが上限値を上回った場合、蒸発器の除霜開始タイミングを遅延させることにより、商用電源からの予測消費電力量Ｗｂが上限値を上回ってしまう時期と、圧縮機の電力消費量が増大してしまう時期とを効果的にずらずことができ、より確実に商用電源からの消費電力量が上限値を上回ってしまう不都合を回避することが可能となる。

また、電力消費機器が空気調和機である場合には、当該設定温度を緩和させる方向、例えば冷房運転時では設定温度を上昇させる方向に、暖房運転時では設定温度を降下させる方向に設定変更を行う。これによっても、空気調和機の出力を抑制することができる。

また、電力消費機器が照明機器である場合には、当該照明機器の照度を低下させる変更を行うことによって、出力を抑制することができる。

また、店舗内の空気循環を行う換気扇５については、当該節電モードでは運転を停止し、店舗内に設置した節電モード状況表示手段により現在、節電モードを実行している旨の表示を行う。

一般に、太陽光発電装置による太陽光発電量は、晴れや曇り、雨等の気象条件によって変動し、同じ晴れの条件であっても、発電パネルの上方に雲がかかると、その発電量が減少してしまう。一方、店舗全体の約半分の消費電力量は、外気温度の変化により変動するショーケース等の冷設機器や空気調和機が占める。この外気温度は、一時的な天候の変化にはあまり大きく影響を受けない、若しくは、遅れて影響する。そのため、太陽光発電装置における発電量が、気象条件によって減少した場合であっても、外気温度が高い状況が続いている限り、当該冷設機器等の消費電力量は低下しない。これにより、太陽光発電装置における発電量が減少した分は商用電力にて補われるため、適切なデマンド制御を行うことができずに、商用電力の電力消費量が所定の上限値を超えてしまう。

しかしながら、本願発明のように、予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの周辺の太陽光発電装置の発電量の変動状況に基づいて、風上となる太陽光発電装置を特定し、当該風上となる太陽光発電装置の過去の（ずれ時間前の）発電量の変動状況に応じて、当該予測対象となる太陽光発電装置１０Ａの発電量Ｗｐｖを予測し、これに基づいて予測消費電力量Ｗｂが上限値を上回ってしまう場合には、電力消費機器の出力を抑制する制御を行うことにより、突発的な天候の変化により発電量が急激に減少してしまう場合であっても、余裕を持って電力消費機器の出力を抑制する制御を行うことが可能となり、商用電力の消費電力量が上限値を超えてしまう不都合を効果的に回避することができる。

尚、本実施例では、各発電量予測部１５（制御装置１２）がインターネット等のネットワークを介して相互に接続されて、各店舗１（各太陽光発電装置１０）における制御装置１２（発電量予測部１５）のそれぞれが、複数の周辺変動パターンから予測対象の太陽光発電装置に対する風上の太陽光発電装置を特定し、自らの太陽光発電装置１０の発電量の予測を行っているが、本願発明はこれに限定されるものではなく、各制御装置１２が、管理会社等に別途設けられる集中管理制御装置に接続されて、当該集中管理制御装置が各太陽光発電装置の発電量予測部としてそれぞれの太陽光発電装置１０の発電量予測を行い、予測した発電量をそれぞれ対象となる太陽光発電装置１０に接続される制御装置１２にフィードバックする方式を採用してもよい。

Ｓ 発電量予測システム
Ｔ 電力管理システム
１ 店舗
２ ショーケース（電力消費機器）
３ 空気調和機（電力消費機器）
４ 照明（電力消費機器）
５ 換気扇（電力消費機器）
６ 表示灯
７ 商用電源
８ ＡＣライン（商用電力系統）
１０ 太陽光発電装置
１０Ａ 予測対象となる太陽光発電装置
１０Ｂ〜１０Ｉ 周辺の太陽光発電装置
１０Ｂ 風上の太陽光発電装置
１１ パワーコンディショナ
１２ 制御装置（コントローラ。電力制御手段）
１３、１４ 通信ライン
１５ 発電量予測部

Claims (10)

1. 太陽光を受けて発電する太陽光発電装置における発電量を予測する発電量予測システムであって、
   予測対象となる前記太陽光発電装置における発電量の変動状況を示す予測対象変動パターンと、当該予測対象となる太陽光発電装置の周辺の複数の地点にそれぞれ設置された複数の前記太陽光発電装置における発電量の変動状況をそれぞれ示す複数の周辺変動パターンとから、所定時間後の予測対象時間帯に前記予測対象となる太陽光発電装置において発電される予測発電量Ｗｐｖを予測する発電量予測部を備え、
   該発電量予測部は、
   予測開始時点より前の照合時間帯における前記予測対象変動パターンと前記照合時間帯より前の被照合時間帯における前記各周辺変動パターンとを照合し、前記予測対象変動パターンに近似する前記周辺変動パターンを示した前記太陽光発電装置を前記予測対象となる太陽光発電装置の風上の太陽光発電装置として特定し、
   当該風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、前記予測発電量Ｗｐｖを算出することを特徴とする太陽光発電装置の発電量予測システム。
2. 前記発電量予測部は、前記風上の太陽光発電装置において近似した周辺変動パターンの前記被照合時間帯と前記照合時間帯とのずれ時間を把握し、
   前記予測対象時間帯より前記ずれ時間だけ過去の前記風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、前記予測発電量Ｗｐｖを算出することを特徴とする請求項１に記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。
3. 前記発電量予測部は、複数の前記ずれ時間毎の前記周辺変動パターンと前記予測対象変動パターンとをそれぞれ照合して前記風上の太陽光発電装置を特定することを特徴とする請求項２に記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。
4. 前記発電量予測部は、複数の前記照合時間帯における予測対象変動パターンと前記周辺変動パターンとをそれぞれ照合して前記風上の太陽光発電装置を特定することを特徴とする請求項１乃至請求項３のうちの何れかに記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。
5. 前記発電量予測部は、複数の前記照合時間帯における予測対象変動パターンが、同一の前記太陽光発電装置において前記周辺変動パターンに近似した場合のみ有意と判断し、当該太陽光発電装置を前記風上の太陽光発電装置として特定することを特徴とする請求項４に記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。
6. 前記発電量予測部は、前記予測対象変動パターンに対する前記各周辺変動パターンの相関係数の大きさに基づいて前記予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの照合を行い、相関係数が大きい周辺変動パターンの前記太陽光発電装置を前記風上の太陽光発電装置として特定することを特徴とする請求項１乃至請求項５のうちの何れかに記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。
7. 前記発電量予測部は、前記予測対象変動パターンに対する前記風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンの相関係数に基づいて予測の信頼度を判定し、
   当該信頼度に応じて前記予測発電量Ｗｐｖを補正することを特徴とする請求項６に記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。
8. 請求項１乃至請求項７のうちの何れかに記載の太陽光発電装置の発電量予測システムと、前記太陽光発電装置と商用電源からの電力消費機器への電力供給を制御する電力制御手段とを備え、
   該電力制御手段は、機器環境条件に基づいて前記電力消費機器による消費電力量の予測値Ｗｑを予測すると共に、
   該予測値Ｗｑと前記発電量予測部により予測された前記太陽光発電装置の予測発電量Ｗｐｖとに基いて前記商用電源からの予測消費電力量Ｗｂを予測し、
   該予測消費電力量Ｗｂが所定の上限値を上回った場合、前記電力消費機器の出力を抑制する制御を行うことを特徴とする電力管理システム。
9. 前記電力消費機器は、圧縮機と凝縮器と減圧手段と蒸発器とから冷媒回路が構成される冷却装置を有して冷設機器側制御装置により運転が制御される冷設機器であり、
   前記冷設機器側制御装置は、所定のタイミングで前記蒸発器の除霜を行うと共に、
   前記商用電源からの予測消費電力量Ｗｂが前記上限値を上回った場合、前記蒸発器の除霜開始タイミングを遅延させることを特徴とする請求項８に記載の電力管理システム。
10. 前記電力消費機器は、冷設機器、空気調和機、又は照明機器であり、
    前記電力制御手段は、前記商用電源からの予測消費電力量Ｗｂが前記上限値を上回った場合、前記冷設機器又は前記空気調和機の設定温度を緩和する方向に変更し、又は、前記照明機器の照度を低下させる方向に変更することを特徴とする請求項８又は請求項９に記載の電力管理システム。

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