JP2013165176A - 太陽光発電量推定システム、装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】雲の影を予測して太陽光発電装置の発電量を推定する太陽光発電量推定システム、装置及び方法を提供する。
【解決手段】所定区域に分散して配置され、受光量に応じた受光信号をそれぞれ出力する複数の受光装置１ａ、１ｂ，１ｃ，１ｄ，１ｅと、複数の受光装置１ａ、１ｂ，１ｃ，１ｄ，１ｅに通信ネットワークを介して接続される推定装置とを備え、推定装置は、複数の受光装置１ａ、１ｂ，１ｃ，１ｄ，１ｅのうちの所定の複数の受光装置から複数回取得する受光信号に基づいて地上に投影された雲の影を予測し、予測された雲の影に基づいて所定区域に配置されている太陽光発電装置による発電量を推定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、太陽光発電装置の発電量を推定する太陽光発電量推定システム、装置及び方法に関する。

近年、一般家庭に太陽光発電装置（以下「ＰＶ（Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ）装置」という）が設置されつつある。ＰＶ装置の発電量は、日射量の変化の影響を受ける。すなわち、ＰＶ装置の発電量は、その設置地点の上空が雲に覆われている場合は小さく、その設置地点の上空に雲が存在しない場合は大きい。したがって、ＰＶ装置の発電量を予測する方法の一つは、雲の分布及び移動方向を予測することである。

特許文献１には、太陽光パネルが設置されている地点に全天を画像として撮像する３６０度全方位カメラを設置し、その全天の画像から雲の分布と雲の動きとを検出することにより、所定の未来の時点での雲の分布を予測することが記載されている。

特許文献２には、天気予報などの天候予測により風や雲の動き及び気温などを予想し、それを元に発電量を予測することが記載されている。

特開２００７−１８４３５４号公報 特開２０１０−５７２６２号公報

しかしながら、特許文献１は、太陽光パネルの設置点毎に全方位カメラを設置しなければならないため、実現するためのコストが高い。特許文献２は、所定の地点における短時間の日射量の変化を予測することは難しい。

本発明の目的は、雲の影を予測して太陽光発電装置の発電量を推定する太陽光発電量推定システム、装置及び方法を提供することにある。

本発明の一つの実施態様に従う太陽光発電装置の発電量を推定する太陽光発電量推定システムは、所定区域に分散して配置され、受光量に応じた受光信号をそれぞれ出力する複数の受光装置と、複数の受光装置に通信ネットワークを介して接続される推定装置とを備える。推定装置は、複数の受光装置のうちの所定の複数の受光装置から複数回取得する受光信号に基づいて地上に投影された雲の影を予測し、予測された雲の影に基づいて所定区域に配置されている太陽光発電装置による発電量を推定する。

図１は、雲の境界を推定する方法を説明するための模式図である。 図２は、太陽光発電量推定システム１０の構成を示す模式図である。 図３は、発電量推定装置１８が備える機能構成の一例を示すブロック図である。 図４は、計測情報ＤＢ２６に構成されるデータテーブルの一例である。 図５は、地点情報ＤＢ２５に構成されるデータテーブルの一例である。 図６は、発電量特性情報ＤＢに構成されるデータテーブルの一例である。 図７は、或る地点のＰＶ装置１１における発電量の時間的推移を示すグラフである。 図８は、計測地点における風速及び風向を示す模式図である。 図９は、現在時刻における減少地点と増加地点を示す模式図である。 図１０は、第２の制約条件を説明するための模式図である。 図１１は、第３の制約条件を説明するための模式図である。 図１２は、第３の制約条件に反する境界線を修正する方法を説明するための模式図である。 図１３は、或る地点が閉曲線の内部に位置するか否かの判定方法を説明するための模式図である。 図１４は、発電量推定装置１８が予測発電量を推定する処理の一例を示すフローチャートである。 図１５は、変化点閾値を２つ設定した場合に係る発電量の時間的推移を示すグラフである。 図１６は、予測時刻における境界地点及び閉曲線の変形例を示す模式図である。

本発明は、各地点に設置されている受光装置が出力した受光量に応じて変化する受光信号に基づいて、推定装置が雲の境界を推定することを特徴とする。雲の境界とは、雲が地上に形成する影の境界のことである。言い換えると、雲の境界とは、雲を地上に投影した場合に雲の影となる領域と影とならない領域との境界のことである。以下、図面を参照しながら、本発明に係る実施形態を説明する。

図１は、雲の境界を推定する方法を説明するための模式図である。図１において、所定の区域Ｒには、複数の受光装置１が分散して設置されている。

受光装置１は、太陽光の受光量に応じて変化する値である受光値を出力する。受光装置１は、例えば、ＰＶ装置１１又は日照計等である。受光信号は、例えば、受光装置１がＰＶ装置の場合は発電量であったり、受光装置１が日照計の場合は日射量であったりする。

推定装置は、所定の区域Ｒに設置されている複数の受光装置１のうちの全部又は一部である所定の複数の受光装置１の各々から受光信号を複数回取り込んで分析する。そして、推定装置は、所定の変化を有する受光信号を測定した受光装置１の設置地点と、その所定の変化が生じた時間を特定する。所定の変化とは、例えば、受光信号が所定時間に所定以上増加又は減少しているような変化である。若しくは、所定の変化とは、例えば、受光信号が所定時間に所定の増加傾向又は減少傾向を有するような変化である。これにより、推定装置は、雲が地上に形成する影の境界（以下、雲の境界とも呼ぶ）が、その所定の変化が生じた時間に、その所定の変化を測定した受光装置１の設置地点を通過したと推定できる。この設置地点を通過した雲の境界の一部を雲の境界点と言う。よって、推定装置は、雲の境界が各受光装置１の設置地点と、その設置地点を通過した時間を用いて、或る時点における雲の境界点を推定することができる。このとき、推定装置は、風向及び風速に関する情報を用いることで、雲の境界点が、その設置地点を通過した時間から或る時点までに、どの方向にどのくらい移動するかを推定することができる。推定装置は、例えば、発電量推定装置１８である。

例えば、図１において、受光装置１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ、１ｅが所定の変化を測定した時間をそれぞれＴ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５とする。このとき、推定装置は、雲の境界が、受光装置１ａの地点を時間Ｔ１に通過したと推定する。そして、推定装置は、その受光装置１ａの地点を時間Ｔ１に通過した雲の境界点が、或る時点Ｔに地点２ａに移動していると推定する。推定装置は、他の受光装置１ｂ〜１ｅについても同様に、その地点をＴ２〜Ｔ５に通過した雲の境界点が、或る時点Ｔに地点２ｂ〜２ｅに移動していると推定する。これにより、推定装置は、或る時点Ｔにおける雲の境界点２ａ〜２ｅを特定し、この雲の境界点２ａ〜２ｅを線で結ぶことにより境界線Ｌ１を推定することができる。なお、雲の境界点の移動先の方向及び速度（図１のベクトル３ａ〜３ｅ）は、例えば、その地点における風向及び風速に関する情報を用いて推定する。

図２は、太陽光発電量推定システム１０の構成を示す模式図である。太陽光発電量推定システム１０は、太陽光発電装置（以下「ＰＶ装置」という）１１ａ、１１ｂ、１１ｃと、電力センサ１２ａ、１２ｃと、発電量推定装置１８と、通信ネットワーク１３と、を有する。電力センサ１２と、発電量推定装置１８とは、通信ネットワーク１３を介して接続されている。ＰＶ装置１１ａ、１１ｂ、１１ｃをＰＶ装置１１と言うことがある。電力センサ１２ａ、１２ｃを電力センサ１２と言うことがある。

通信ネットワーク１３は、双方向にデータを伝送可能なネットワークである。通信ネットワーク１３は、例えば、有線ネットワーク若しくは無線ネットワーク、又はそれらの組み合わせで構成される。通信ネットワーク１３は、いわゆるインターネットであっても良いし、専用線のネットワークであっても良い。

ＰＶ装置１１は、パネルに太陽光を受光することで、日射強度に応じた量の発電を行う。ＰＶ装置１１は、発電した電力を、配電線路を通じて系統に供給する。

電力センサ１２は、ＰＶ装置１１にて発電された発電量を、一定時間ごと（例えば、１秒ごと）に計測する。そして、電力センサ１２は、その計測した発電量の情報（以下「計測情報」という）１１５（図４参照）を、通信ネットワーク１３を介して、発電量推定装置１８に送信する。電力センサ１２は、柱上変圧器又は開閉器等の内部に設置され得る。

発電量推定装置１８は、電力センサ１２から送信された計測情報１１５を受信及び保持する。そして、発電量推定装置１８は、所定の時刻において、所定の地域内に設置されている各ＰＶ装置１１の発電量の合計を予測する。このとき、発電量推定装置１８は、電力センサ１２が設置されていないＰＶ装置１１（例えば、図２のＰＶ装置１１ｂなど）については、後述する方法により、所定の時刻における発電量を推定する。この発電量推定装置１８の詳細については、後述する。以下、発電量推定装置１８のハードウェア構成の一例を示す。

発電量推定装置１８は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１と、メモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、通信デバイス９０３と、入力デバイス９０４と、表示デバイス９０５と、記憶デバイス９０６とを有する。これら要素９０１〜９０６は、双方向にデータ伝送が可能なバス９１０で接続されている。

ＣＰＵ９０１は、コンピュータプログラム（以下「プログラム」という）に記載された内容を実行することにより、後述する各種機能を実現する。各種機能の詳細については後述する。

メモリ９０２は、ＣＰＵ９０１におけるプログラムの実行に必要なデータを一時的に保持する。メモリ９０２は、例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。

通信デバイス９０３は、通信ネットワーク１３を介したデータの送受信を制御する。通信デバイス９０３は、例えば、電力センサ１２から通信ネットワーク１３を介して、計測情報１１５を取得する。

表示デバイス９０５は、ユーザに各種情報を提示し得る、いわゆるマンマシンインターフェースデバイスである。表示デバイス９０５は、例えば、ディスプレイ、又はスピーカ等で構成される。表示デバイス９０５に表示される各種情報については後述する。

入力デバイス９０４は、ユーザからの入力を受け付け得る、いわゆるヒューマンインタフェースデバイスである。入力デバイス９０４は、例えば、キーボード、マウス、又はボタン等で構成される。ユーザは、入力デバイス９０４を介して、各種パラメータを設定及び変更したり、各種機能の実行を指示したりできる。また、ユーザは、入力デバイス９０４を介して、所定のデータを表示デバイス９０５に表示させたりできる。

記憶デバイス９０６は、各種プログラム及びデータを保持する。記憶デバイス９０６は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）又はフラッシュメモリ９０２等で構成される。記憶デバイス９０６は、例えば、後述する各種機能を実現し得るプログラム及びデータ等を保持する。記憶デバイス９０６に記憶されているプログラム及びデータは、必要に応じてＣＰＵ９０１に読み出されて実行される。

図３は、発電量推定装置１８が備える機能構成の一例を示すブロック図である。発電量推定装置１８は、計測情報取得部２０と、境界地点推定部２１と、雲形状形成部２２と、発電量予測部２３と、表示部２４とを有する。更に、発電量推定装置１８は、計測情報ＤＢ２６と、地点情報ＤＢ２５と、制約条件ＤＢ３０と、雲形状特性情報ＤＢ３１と、発電特性情報ＤＢ２７と、境界線ＤＢ２８と、予測発電量ＤＢ２９とを有する。これら機能２０〜２４は、ＣＰＵ９０１によって対応するプログラムが実行されることにより実現される。これらＤＢ２５〜３１は、例えば、記憶デバイス９０６に構成される。

計測情報取得部２０は、電力センサ１２から計測情報１１５を受信して、それを計測情報ＤＢ２６に登録する。

図４は、計測情報ＤＢ２６に構成されるデータテーブルの一例である。計測情報ＤＢ２６は、１以上の計測情報１１５ａ、１１５ｂ、・・・を保持及び管理する。計測情報１１５ａ、１１５ｂ、・・・を計測情報１１５と言うことがある。計測情報１１５は、データ項目として例えば、地点ＩＤ１０１と、各時刻において計測された発電量１１１ａ、１１１ｂ、・・・とを有する。各時刻の発電量１１１ａ、１１１ｂ、・・・を発電量１１１と言うことがある。

地点ＩＤ１０１は、ＰＶ装置１１が設置されている地点を一意に識別するための値である。この地点ＩＤ１０１は、ＰＶ装置１１の識別情報であっても良いし、地点の識別情報（例えば、その地点の住所又は名称等）であっても良い。各発電量１１１は、地点ＩＤ１０１によって識別されるＰＶ装置１１が、各時刻において発電した量である。

図４に示す計測情報１１５ａは、「地点Ａ」に設置されているＰＶ装置１１の「１１：００」における発電量１１１が「６００」であり、「１１：０１」における発電量が「６１０」であることを示す。

なお、各時刻における発電量１１１については、古いデータから適宜削除するようにしても良い。以下、図３の説明に戻る。

境界地点推定部２１は、所定の地域の所定の時刻における雲の境界地点（雲の端点）を抽出する。雲の境界とは、上述の通り、雲を地上に投影した場合に雲の影となる領域と影とならない領域との境界のことである。境界地点推定部２１は、各地点のＰＶ装置１１の発電量の変化に基づいて、その雲の境界地点を抽出する。以下、その方法について説明する。

図５は、地点情報ＤＢ２５に構成されるデータテーブルの一例である。地点情報ＤＢ２５は、１以上の地点情報１０５を保持及び管理する。地点情報１０５は、データ項目として例えば、地点ＩＤ１０１と、地点座標１０２と、計測フラグ１０３とを有する。

地点ＩＤ１０１については、上述の通りである。地点座標１０２は、地点ＩＤ１０１が示す地点の座標を示す値である。地点座標１０２は、例えば経度及び緯度で表現される。計測フラグ１０３は、地点ＩＤ１０１に対応するＰＶ装置１１の発電量を計測できたか否かを示すフラグである。図５では、計測できた場合を「○」、計測できなかった（非計測の）場合を「×」と表記している。電力センサ１２を備えていないＰＶ装置１１の計測フラグ１０３は、常に「非計測」となる。また、電力センサ１２を備えているＰＶ装置１１であっても、（例えば、通信ネットワーク１３の障害等によって）計測情報１１５が取得できない場合、そのＰＶ装置１１の計測フラグ１０３は「非計測」となる。

例えば、図５に示す地点情報値１０５ａは、地点ＩＤ１０１が「地点Ａ」の地点座標１０２は「経度３６．５，緯度１４０．５」であり、その地点のＰＶ装置１１の発電量は計測できたことを示す。また、地点ＩＤ１０１が「地点Ｏ」の地点座標１０２は「経度３６．０，緯度１４０．０」であり、その地点ＩＤ１０１に対応するＰＶ装置１１の発電量は計測できなかったことを示す。

図６は、発電量特性情報ＤＢに構成されるデータテーブルの一例である。発電量特性情報１２５は、データ項目として例えば、地点ＩＤ１０１と、定格発電量１２１と、季節別発電量１２２ａ〜１２２ｄとを有する。季節別発電量１２２ａ〜１２２ｄを季節別発電量１２２と言うことがある。

地点ＩＤ１０１については、上述の通りである。定格発電量１２１は、地点ＩＤ１０１が示すＰＶ装置１１の定格発電量である。季節別発電量１２２は、各季節の晴天時における各時刻の平均的な（一般的な）発電量である。この季節別発電量１２２は、後述する発電量の変化点閾値を設定する際に必要となる。なぜなら、同じ時間であっても、季節が異なれば晴天時の発電量は異なり得るので、季節毎に発電量の変化点閾値を調整する必要があるためである。

例えば、図６に示す発電量特性情報１２５ａは、地点ＩＤ値が「地点Ａ」のＰＶ装置１１の定格発電量は「３．５」であり、春の晴天時の１２時における平均発電量１２２は「２．８」であることを示す。

次に、上述の計測情報１１５及び地点情報１０５を用いて、境界地点推定部２１が、雲の境界地点を抽出する方法について説明する。

図７は、或る地点のＰＶ装置１１における発電量の時間的推移を示すグラフである。グラフ２００において、横軸は現在時刻を「Ｔｎ＝０」とした場合の時刻ｔ、縦軸は発電量Ｐを示す。このグラフ２００は、現在時刻Ｔｎよりも過去の時刻Ｔｄ（Ｔｄ＜Ｔｎ）において発電量Ｐが大きく減少している。そして、その減少した発電量Ｐが時刻Ｔｄよりも未来の時刻Ｔｕ（Ｔｄ＜Ｔｕ＜Ｔｎ）まで続き、時刻Ｔｕにおいて発電量Ｐが大きく増加している。このことから、このグラフ２００が示すＰＶ装置１１の地点は、時刻Ｔｄから時刻Ｔｕまでの間、雲に覆われていたと推定できる。以下、この発電量Ｐが所定以上変化した時刻を検出する処理について説明する。

まず、境界地点推定部２１は、或る地点が雲に覆われているか否かを判定するための発電量の閾値である変化点閾値Ｐ１を設定する。境界地点推定部２１は、その或る地点において下記式１及び式２を共に満たす増加時刻Ｔｕ_ｉを抽出する。

Ｐ１−ε≦Ｐ（Ｔｕ_ｉ）≦Ｐ１＋ε …（式１）

Ｐ（Ｔｕ_ｉ−１）＜Ｐ（Ｔｕ_ｉ）＜Ｐ（Ｔｕ_ｉ＋１） …（式２）

ここで、「ｉ」は計測の順番を示す正の整数である。すなわち、「ｉ−１」は「ｉ」の計測時刻の１つ前の計測時刻を示し、「ｉ＋１」は「ｉ」の計測時刻の１つ後の計測時刻を示す。「ε」は変化点閾値Ｐ１の近傍の範囲を定義する所定値である。

つまり、境界地点推定部２１は、式１及び式２によって、変化点閾値Ｐ１とほぼ同じ発電量であって、且つ、発電量が時間経過と共に増加している増加時刻Ｔｕ_ｉのみを抽出する。

同様に、境界地点推定部２１は、その或る地点において下記式３及び式４を共に満たす減少時刻Ｔｄ_ｉを抽出する。

Ｐ１−ε≦Ｐ（Ｔｄ_ｉ）≦Ｐ１＋ε …（式３）

Ｐ（Ｔｄ_ｉ−１）＞Ｐ（Ｔｄ_ｉ）＞Ｐ（Ｔｄ_ｉ＋１） …（式４）

つまり、境界地点推定部２１は、式３及び式４によって、変化点閾値Ｐ１とほぼ同じ発電量であって、且つ、発電量が時間経過と共に減少している減少時刻Ｔｄ_ｉのみを抽出する。

上記式１及び式３の変化点閾値Ｐ１は、地点毎に異なる閾値であっても良い。上記式１の変化点閾値Ｐ１と上記式３の変化点閾値Ｐ１とは異なる閾値であっても良い。変化点閾値Ｐ１は、発電特性情報ＤＢ２７に格納されている各地点におけるＰＶ装置１１の発電量特性情報１２５を用いて設定されても良い。例えば、境界地点推定部２１は、変化点閾値Ｐ１を、定格発電量１２１のα倍（０＜α＜１）と設定しても良い、或いは、境界地点推定部２１は、変化点閾値Ｐ１を、発電量を予測する時刻における晴天時の平均的な発電量１２２のα倍（０＜α＜１）と設定しても良い。

境界地点推定部２１は、発電量の時間的変化を示すグラフにいわゆるローパスフィルタを適用した後に上記増加時刻Ｔｕ及び減少時刻Ｔｄを抽出しても良い。若しくは、境界地点推定部２１は、計測発電量１１１の移動平均を算出し、その移動平均値に対して上記増加時刻Ｔｕ及び減少時刻Ｔｄを抽出しても良い。なぜなら、境界地点推定部２１が、短時間の急激な発電量の増減に対する増加時刻Ｔｕ又は減少時刻Ｔｄを抽出しないようにするためである。

境界地点推定部２１は、上記処理を各地点について実行し、各地点の増加時刻Ｔｕ及び減少時刻Ｔｄを抽出する。境界地点推定部２１は、この増加時刻Ｔｕ及び減少時刻Ｔｄに基づいて、所定の時刻における雲の境界地点を推定する。以下、その方法について説明する。

図８は、計測地点における風速及び風向を示す模式図である。図８に示す各地点を通る点線の矢印５０ａ〜５０ｃは、各計測地点における風向を示す。雲の境界地点は、一般的に風向に沿って、風速に比例した速度で移動すると考えられる。そこで、境界地点推定部２１は、風向及び風速に基づいて、計測地点において増加時刻Ｔｕ（又は減少時刻Ｔｄ）に抽出された雲の境界地点が、その増加時刻Ｔｕ（又は減少時刻Ｔｄ）よりも所定の時間後の時刻である予測時刻において、どの地点に移動するかを推定する。予測時刻は、例えば、現在時刻又は現在時刻以降の所定の時刻であって良い。

地点Ａにおける減少時刻をＴｄ_Ａ、増加時刻をＴｕ_Ａとする。境界地点推定部２１は、地点Ａにおける減少時刻Ｔｄから予測時刻までの風速が「Ｖ_Ａ」、風向が「北西から南東の方向」であるという情報を、所定の情報源から取得する。境界地点推定部２１は、減少時刻Ｔｄ_Ａに地点Ａを通過した雲の境界地点（以下「減少境界地点」という）は、予測時刻に地点Ａから「北西から南東の方向」へ「Ｖ_Ａ×Ｔｄ_Ａ」の地点Ａｄに移動していると推定する。同様に、境界地点推定部２１は、増加時刻Ｔｕ_Ａに地点Ａを通過した雲の境界地点（以下「増加境界地点」という）は、予測時刻に地点Ａから「北西から南東の方向」へ「Ｖ_Ａ×Ｔｕ_Ａ」の地点Ａｕに移動していると推定する。

境界地点推定部２１は、地点Ｂ及び地点Ｃについても同様の処理により、予測時刻における減少境界地点Ｂｄ及びＣｄと、増加境界地点Ｂｕ及びＣｕを推定する。

風向及び風速は、例えば、気象庁等が発表した情報を利用する。若しくは、計測地点の近傍に風力発電所又は風力計が設置されている場合は、その風力発電所又は風力計によって計測された風向及び風速情報を利用しても良い。以下、図３の説明に戻る。

雲形状形成部２２は、境界地点推定部２１によって推定された現在時刻又は未来の或る時刻における減少地点及び増加地点を基に、その時刻における雲の形状を推定する。すなわち、雲形状形成部２２は、雲の形状（すなわち輪郭）を模式化した（閉曲線形状の）境界線を形成する。以下、その境界線を形成する方法について説明する。

図９は、現在時刻における減少地点と増加地点を示す模式図である。現在時刻ＴＮにおける減少地点Ａｄ、Ｂｄ、Ｃｄ及び増加地点Ａｕ、Ｂｕ、Ｃｕは、上記の通り、境界地点推定部２１によって推定される。そして、雲形状形成部２２は、これら減少地点及び増加地点に基づき、閉曲線形状の境界線を形成する。以下、その境界線を形成する方法について説明する。

雲形状形成部２２は、或る境界地点の近傍に位置する他の境界地点を探索する。そして、雲形状形成部２２は、或る境界地点と、その境界地点と距離が一番近い他の境界地点とを結び境界線の一部（以下「線分」という）を形成する。同じく、雲形状形成部２２は、或る境界地点と、その境界地点と距離が二番目に近い他の境界地点とを結び線分を形成する。このとき、雲形状形成部２２は、減少境界線同士又は増加境界線同士を結ぶ。

例えば、図９の地点Ｂｕは、一番近い地点Ａｕと結ばれ、線分Ｂｕ−Ａｕ（線分２３０）を形成する。同じく、地点Ｂｕは、二番目に近い地点Ｃｕと結ばれ、線分Ｂｕ−Ｃｕを形成する。図９では境界線を直線で示しているが、適当な曲線であっても良い。

上記の処理を各境界地点において実行することにより、雲形状形成部２２は、各減少地点を結ぶ減少境界線と、各増加地点を結ぶ増加境界線を形成できる。

ただし、雲形状形成部２２は、所定の制約条件に基づいて境界線を形成する。以下、その制約条件について説明する。

第１の制約条件は、線分が、各計測地点から風向の方向に延長した直線（例えば、図９の直線ｍＡ、直線ｍＢ、直線ｍＣ等。以下「風向直線」という）と交差しない位置関係にあることである（ただし、境界地点上の風向直線は対象外）。

雲形状形成部２２が、地点Ａｕからの線分を形成する場合を例に説明する。雲形状形成部２２は、地点Ａｕに一番近い地点Ｂｕと線分Ａｕ−Ｂｕを形成する。この線分Ａｕ−Ｂｕは、第１の制約条件に反しない。しかし、雲形状形成部２２が、地点Ａｕに二番目に近い地点Ｃｕと線分Ａｕ−Ｃｕを形成すると、この線分Ａｕ−Ｃｕは風向直線ｍＢと交差するため第１の制約条件に反する。したがって、雲形状形成部２２は、線分Ａｕ−Ｃｕは不適切と判断する。この場合、雲形状形成部２２は、同じ風向直線上に存在する増加地点と減少地点とを結ぶ線分の形成を試みる。例えば、雲形状形成部２２は、増加地点Ａｕと、同じ風向直線ｍＡ上に存在する減少地点Ａｄとを結ぶ線分Ａｕ−Ａｄの形成を試みる。

第２の制約条件は、境界地点同士を結ぶ線分を形成する際、線分同士が重複又は交差しないことである。以下、この第２の制約条件について更に説明する。

図１０は、第２の制約条件を説明するための模式図である。図１０において、地点Ｄｕ、Ｅｕ、Ｆｕ、Ｇｕ，Ｈｕは全て増加地点である。そして、増加地点Ｅｕに近い他の増加地点は、増加地点ＦｕとＧｕである。増加地点Ｇｕに近い他の増加地点は、増加地点ＥｕとＦｕである。仮に、増加地点Ｅｕが線分Ｅｕ−Ｆｕと線分Ｅｕ−Ｇｕを形成し、増加地点Ｇｕが線分Ｇｕ−Ｅｕと線分Ｇｕ−Ｆｕを形成したとする。この場合、線分Ｅｕ−Ｇｕ（線分３０１）が重複するので、第２の制約条件に反する。この場合、雲形状形成部２２は、線分が重複しないように線分の再形成を試みる。例えば、雲形状形成部２２は、重複する線分の形成を禁止して、線分の再形成を試みる。

なお、第２の制約条件を、上記の条件に代えて（又は上記の条件に加えて）、増加地点のみ又は減少地点のみを連結した境界線の集合により閉曲線が生じないこととしても良い。この条件において閉曲線が生じた場合、雲形状形成部２２は、増加地点のみ又は減少地点のみで形成される１本の境界線となるように、閉曲線を構成する線分の何れかを削除する。例えば、図１０の場合、線分Ｅｕ−Ｇｕ（線分３０１）を削除することにより、増加地点のみで形成される１本の境界線Ｄｕ−Ｅｕ−Ｆｕ−Ｇｕ−Ｈｕを形成できる。

第３の制約条件は、増加地点間又は減少地点間の線分が所定の長さ（距離）より短いこと、及び或る線分と他の線分との間隔が所定の長さ（距離）より長いことである。なぜなら、第３の制約条件に反している場合、その線分から構成される境界線は雲の形状を適切に模式化していない可能性が高いためである。以下、この第３の制約条件について更に説明する。

図１１は、第３の制約条件を説明するための模式図である。図１１において、線分Ｃｄ−Ｄｄの長さＬｐが、所定の長さＬＡよりも長い（Ｌｐ＞ＬＡ）とする。この場合、雲形状形成部２２は、第３の制約条件に反する線分Ｃｄ−Ｄｄは、雲の形状の模式には不適切と判断する。また、図１１において、線分Ｃｕ−Ｄｕと線分Ｃｄ−Ｄｄとの間隔Ｌｗが、所定の間隔ＬＢよりも短い（Ｌｗ＜ＬＢ）とする。この場合、雲形状形成部２２は、第３の制約条件に反する線分Ｃｕ−Ｄｕ及び／又は線分Ｃｄ−Ｄｄは、雲の形状の模式には不適切と判断する。このように不適切と判断した場合、雲形状形成部２２は、例えば、以下の処理を行う。

図１２は、第３の制約条件に反する境界線を修正する方法を説明するための模式図である。雲形状形成部２２は、線分Ｃｕ−Ｄｕ及び線分Ｃｄ−Ｄｄを不適切と判断したので、上記第３の制約条件に適合する他の線分の形成を試みる。例えば、雲形状形成部２２は、増加地点Ｃｕと減少地点Ｃｄとを結ぶ線分Ｃｕ−Ｃｄ（線分３０２ａ）を形成する。同じく、雲形状形成部２２は、増加地点Ｄｕと減少地点Ｄｄとを結ぶ線分Ｄｕ−Ｄｄ（線分３０２ｂ）を形成する。すなわち、第３の制約条件は、１つの雲のモデルを２つの雲のモデルに分割するポイントを発見するための判断基準とも言える。

第４の制約条件は、増加境界線と減少境界線とそれらを結ぶ線分から形成される閉曲線が、一般的な雲形状と所定以上の相似性を有することである。すなわち、形成した雲形状のモデルが、一般的な雲形状のモデルと所定以上の相似性を有するか否かを判定する。

例えば、一般的な雲形状のモデルを予め雲形状特性情報ＤＢ３１に保持させておく。そして、雲形状形成部２２は、形成した閉曲線と、雲形状特性情報ＤＢ３１に保持されている各雲形状のモデルとの相似性を算出する。ここで、いずれの雲形状モデルとも所定以上の相似性を有さない場合（すなわち、類似する雲形状モデルが１つも存在しない場合）、雲形状形成部２２は、その形成した閉曲線は雲の形状を適切に模式していないと判断する。なぜなら、一般的な雲の形状から極端にかけ離れた雲が形成される可能性は低いからである。

第５の制約条件は、所定の時刻に対して形成した閉曲線が、それより少し前の所定の時刻に対して形成した閉曲線と、所定以上の相似性を有することである。例えば、雲形状形成部２２は、所定の各時刻に対して形成した閉曲線を境界線ＤＢ２８に保持させておく。そして、雲形状形成部２２は、形成した閉曲線と、境界線ＤＢ２８に保持されている所定の時間前の閉曲線との相似性を算出する。ここで、所定以上の相似性を有さない場合、雲形状形成部２２は、その形成した閉曲線は雲の形状を適切に模式していないと判断する。なぜなら、短い時間で雲の形状が極端に変形する可能性は低いからである。

第６の制約条件は、所定の時刻に対して形成した閉曲線に囲まれた領域の面積と、それより少し前の所定の時刻に対して形成した閉曲線に囲まれた面積と、の差分が所定値以下であることである。例えば、雲形状形成部２２は、所定の各時刻に対して形成した閉曲線を境界線ＤＢ２８に保持させておく。そして、雲形状形成部２２は、形成した閉曲線の面積と、境界線ＤＢ２８に保持されている所定の時間前の閉曲線の面積と、の差分を算出する。ここで、差分が所定の閾値以上の場合、雲形状形成部２２は、その形成した閉曲線は雲の形状を適切に模式していないと判断する。なぜなら、短い時間で雲の面積が極端に変化する可能性は低いからである。

上記の第１〜第６の制約条件は、１つだけ適用しても良いし、何れかを組み合わせて適用しても良いし、全てを適用しても良い。

例えば、第１の制約条件と第２の制約条件とを組み合わせて適用しても良い。これにより、雲形状形成部２２は、雲の境界線を示す閉曲線を形成することができる。例えば、第１の制約条件と第２の制約条件に、更に第３の制約条件を組み合わせて適用しても良い。これにより、雲形状形成部２２は、より精度の高い雲の境界線を示す閉曲線を形成することができる。例えば、雲形状形成部２２は、第１の制約条件と第２の制約条件と第３の制約条件に、更に第４の制約条件、第５の制約条件、及び／又は第６の制約条件を組み合わせて適用しても良い。これにより、雲形状形成部２２は、更に精度の高い雲の境界線を示す閉曲線を形成することができる。

また、上述の各制約条件は、地域毎に異なって設定されても良い。また、上述の各制約条件に所定の重み付けを設定しておき、雲の境界線を示す閉曲線がどのくらい各制約条件を満たしているのかに基づいて、その閉曲線の精度を算出するようにしても良い。

以上の制約条件に基づき、雲形状形成部２２は、１以上の閉曲線を形成する。すなわち、形成した各閉曲線は、現在時刻又は未来の或る時刻における雲の形状及びその雲が存在する地点を模式したものと見なすことができる。図３の説明に戻る。

発電量予測部２３は、雲形状形成部２２により形成された閉曲線（すなわち、雲の地点及び形状を模式したもの）に基づき、非計測のＰＶ装置１１の発電量を推定する。以下、発電量予測部２３における処理を更に説明する。

図１３は、或る地点が閉曲線の内部に位置するか否かの判定方法を説明するための模式図である。発電量予測部２３は、非計測であるＰＶ装置１１の地点Ｏが閉曲線３１０の内部に位置するか否かを判定する。この判定には、例えば、以下の（式５）を用いる。ここで、Ｍは閉曲線を形成する境界点の数である。そして、ｎ_Ｍ＋１＝ｎ_１とする。

閉曲線３１０を（式５）に当てはめると、角ｎ_１Ｏ_ａｎ_２＋角ｎ_２Ｏ_ａｎ_３＋・・・＋角ｎ_６Ｏ_ａｎ_１＝２πなので、地点Ｏ_ａは閉曲線３１０の内部に位置すると判定できる。また、角ｎ_１Ｏ_ｂｎ_２＋角ｎ_２Ｏ_ｂｎ_３＋・・・＋角ｎ_６Ｏ_ｂｎ_１＝０なので、地点Ｏ_ｂは閉曲線３１０の外部に位置すると判定できる。

上記の処理を、各非計測のＰＶ装置１１の地点について判定する。そして、何れかの閉曲線の内部に位置する地点を内部点、何れの閉曲線の内部にも位置しない地点を外部点とする。

次に、閉曲線の内部点及び外部点の発電量を推測する方法について説明する。内部点は、雲に覆われている可能性が高いため、日射量が小さいと推定できる。外部点は、雲に覆われている可能性が低いため、日射量が大きいと推定できる。したがって、内部点における発電量は、境界地点推定部２１において用いた変化点閾値Ｐ１よりも小さいと推定できる。外部点における発電量は、変化点閾値Ｐ１よりも大きいと推定できる。そこで、例えば、内部点の発電量をＰ１×Ｍ（Ｍは０＜Ｍ＜１の所定の係数）と推定する。外部点の発電量をＰ１×Ｎ（ＮはＮ＞１の所定の係数）と推定する。若しくは、内部点の発電量を、その内部点と同じ閉曲線に囲まれている計測可能なＰＶ装置１１の発電量に基づいて推定しても良い。また、外部点の発電量を、何れの閉曲線にも囲まれていない計測可能なＰＶ装置１１の発電量に基づいて推定しても良い。

以上の処理により、非計測なＰＶ装置１１の地点の未来の或る時刻の発電量を推定することができる。

次に、各地域におけるＰＶ装置１１の総発電量を推定する方法について説明する。第１の推測方法は、地点情報ＤＢ２５から所定の地域内に設置されている全てのＰＶ装置１１の設置点を抽出し、非計測な地点については上述の方法によって発電量を推測する。これにより、その地域内の全ＰＶ装置１１の総発電量を推測する。第２の推測方法は、発電特性情報ＤＢ２７から所定の地域内における平均的な発電特性及びＰＶ装置１１の設置密度を抽出し、上記の方法によって発電量を推測する。以下、第２の推測方法を更に説明する。

ＰＶ装置１１の設置密度をρとする。所定の時刻における平均的な発電量をＰｓとする。内部点における推定発電量をＰｓ×Ｒ_ｌｏｗ（０≦Ｒ_ｌｏｗ≦１）とする。外部点における発電量推定値をＰｓ×Ｒ_ｈｉｇｈ（０≦Ｒ_ｈｉｇｈ≦１かつＲ_ｈｉｇｈ≧Ｒ_ｌｏｗ）とする。或る地域内に存在する閉曲線φ_１、φ_２、・・・、φ_ｎの内部面積をＳ_１、Ｓ_２、・・・、Ｓ_ｎとし、その地域内の面積をＳ_ａｌｌとする。そして、以下の式６により、或る地域内における推測総発電量Ｐ_ａｌｌを算出する。

第１の推測方法は、比較的高い精度で総発電量を推測できる。一方、第２の推測方法は、第１の推測方法で推測した場合よりも精度が低い可能性があるものの、処理に必要となるデータ量が少ないので、処理負荷を低くすることができる。

以上の処理により、発電量予測部２３は、非計測地点も含めた所定の地域における所定の時刻のＰＶ装置１１の総発電量（以下「予測総発電量」という）を推定することができる。この推定された総発電量は、ＰＶ装置１１の発電を考慮して電力需給制御を行う場合に用いられる。図３の説明に戻る。

予測発電量ＤＢ２９は、発電量予測部２３によって推定された予測発電量を保持及び管理する。表示部２４は、予測発電量ＤＢ２９から、各ＰＶ装置１１の所定の時刻における予測発電量を抽出して表示する。表示部２４は、予測発電量ＤＢ２９から、所定の地域の所定の時刻における予測総発電量を抽出して表示する。また、表示部２４は、形成した閉曲線を地図と重畳して表示する。これにより、ユーザは、各地点における日射量の大小、即ちＰＶ装置１１の発電量の大小を視覚的に把握できる。更に、表示部２４は、閉曲線の時間的推移を表示することにより、ユーザは、地域の日射量及び発電量の変動を視覚的に把握できる。

図１４は、発電量推定装置１８が予測発電量を推定する処理の一例を示すフローチャートである。

計測情報取得部２０は、各ＰＶ装置１１の電力センサ１２が計測した発電量を計測情報ＤＢ２６に登録する（Ｓ１０１）。

境界地点推定部２１は、発電特性情報ＤＢ２７から各地点における発電特性を抽出し、それに基づいて所定の時刻における変化点閾値Ｐ１を設定する（Ｓ１０２）。

境界地点推定部２１は、計測情報ＤＢ２６から各計測地点における発電量を抽出し、上記の変化点閾値Ｐ１を用いて、増加時刻及び減少時刻を抽出する（Ｓ１０３）。

境界地点推定部２１は、各計測地点における風速及び風向の情報を取得する（Ｓ１０４）。

境界地点推定部２１は、増加時刻及び減少時刻と風速及び風向等の情報とに基づいて、現在時刻又は未来の或る時刻（以下「予測時刻」という）における増加境界地点及び減少境界地点の地点を推定する（Ｓ１０５）。

雲形状形成部２２は、予測時刻における複数の増加境界地点及び減少境界地点と、各種制約条件等に基づいて、雲形状を模式する閉曲線を形成する（Ｓ１０６）。

発電量予測部２３は、地点情報ＤＢ２５から非計測地点を抽出し、非計測地点が閉曲線の内側であるか外側であるかを考慮して、各非計測地点の予測時刻における発電量を推定する（Ｓ１０７）。

発電量予測部２３は、各地点において推定された発電量に基づいて、所定の地域における現在時刻又は未来の或る時刻の総発電量を推定し、予測発電量ＤＢ２９に登録する（Ｓ１０８）。

以上の処理により、所定の地域における現在時刻又は未来の或る時刻の総発電量を推定することができる。この推定した総発電量は、例えば、電力系統の需給調整制御に利用することができる。

次に、閉曲線を形成する変形例として、変化点閾値を２つ設定した場合について説明する。

図１５は、変化点閾値を２つ設定した場合に係る発電量の時間的推移を示すグラフである。図７に示したグラフ２００では変化点閾値を１つしか設定していないのに対し、図１５に示すグラフ４００では変化点閾値を２つ設定している点が相違する。

グラフ４００は地点Ａに設置されたＰＶ装置１１の発電量の時間的推移を示す。グラフ４００において、Ｐ１＞Ｐ２とし、晴天時における発電量をＰｓとする。この場合、例えば、Ｐ１＝Ｐｓ×α、Ｐ２＝Ｐｓ×β（０＜β＜α＜１）と定義できる。

境界地点推定部２１は、上述の（式１）及び（式２）を用いて、Ｐ１に対応する増加時刻Ｔｕ_１とＰ２に対応増加時刻Ｔｕ_２を抽出する。同様に、境界地点推定部２１は、上述の（式３）及び（式４）を用いて、Ｐ１に対応する減少時刻Ｐｄ_１とＰ２に対応する減少時刻Ｐｄ_２を抽出する。

境界地点推定部２１は、風向及び風速の情報に基づいて、予測時刻における増加時刻Ｔｕ_１及びＴｕ_２に対応する増加地点Ａｕ_１及びＡｕ_２を推定する。同様に、境界地点推定部２１は、予測時刻における減少時刻Ｔｄ_１及びＴｄ_２に対応する減少地点Ａｄ_１及びＡｄ_２を推定する。

図１６は、予測時刻における境界地点及び閉曲線の変形例を示す模式図である。

雲形状形成部２２は、同じ境界点閾値に対応する増加地点及び減少地点を結んで閉曲線を形成する。すなわち、変化点閾値を複数設定した場合、雲形状形成部２２は、複数の閉曲線を形成する。ここで、雲形状形成部２２は、互いの閉曲線同士が交わらない（重ならない）ように、閉曲線を形成する。図１６の場合、雲形状形成部２２は、変化点閾値Ｐ１に対応する境界線４１０と、境界点閾値Ｐ２に対応する境界線４１１を形成する。

発電量予測部２３は、雲形状形成部２２によって形成された複数の閉曲線を用いて、非計測地点における発電量を推定する。発電量予測部２３は、１つの非計測地点が２つ以上の閉曲線に囲まれている場合は、最も内側の閉曲線に囲まれているとして発電量を推定する。この非計測地点における発電量の推定は、例えば、以下の方法で行う。

増加地点Ａｕ_ｋ及び減少地点Ａｄ_ｋで形成される閉曲線Ｃ_ｋの内側、且つ増加地点Ａｕ_ｋ＋１及び減少地点Ａｄ_ｋ＋１で形成される閉曲線Ｃ_ｋ＋１の外側の領域をＤ_ｋとする。なお閉曲線Ｃ_ｋ＋１は、閉曲線Ｃ_ｋに包含されるとする。この領域Ｄ_ｋにおける太陽光発電量をＳ_ｋと推定する。ここで、ｋは０からＮの値を取る整数である。非計測地点が領域Ｄｋに存在するか否かは、上記式５を用いて非計測地点が、閉曲線Ｃ_ｋの内側に存在しており、且つ閉曲線Ｃ_ｋ＋１の外側に存在しているか否かによって判定される。また、Ｓ_ｋは領域Ｄ_ｋにおける太陽光発電量の代表値であり、Ｐ_ｋ≧Ｓ_ｋ≧Ｐ_ｋ＋１（Ｐ１＞Ｐ２＞・・・＞Ｐｎとする）を満たす数値を事前に設定する。

例えば、図１６において、閉曲線Ａｕ_１−Ｂｕ_１・・・Ｂｄ_１−Ａｄ_１（境界線４１０）の外側の領域をＤ_０とする。閉曲線Ａｕ_１−Ｂｕ_１・・・Ｂｄ_１−Ａｄ_１（境界線４１０）の内側でかつ閉曲線Ａｕ_２−Ｂｕ_２・・・Ｂｄ_２−Ａｄ_２（境界線４１１）の外側の領域をＤ_１とする。閉曲線Ａｕ_２−Ｂｕ_２・・・Ｂｕ_２−Ａｕ_２（境界線４１１）の内側の領域をＤ_２とする。そして、発電量予測部２３は、非計測地点が領域Ｄ_０、Ｄ_１及びＤ_２のいずれに含まれるかを判定し、各領域に対応するＳ_０、Ｓ_１、Ｓ_２に基づいて非計測地点の発電量を推定する。

以上の処理により、２以上の変化点閾値を設定して、非計測のＰＶ装置１１の発電量を推定することができる。変化点閾値を増やすことにより、より精細に雲の日射量に対する影響を考慮して発電量を推定することができる。よって、ＰＶ装置１１の発電量の推定精度を高めることができる。

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

例えば、所定の地域の予測時刻における雲形状推定モデルを、その地域の天気予報に利用しても良い。例えば、予測時刻における予測発電量を各家庭にフィードバックして、各家庭における電力制御に利用しても良い。

なお、上述の実施形態は、例えば、以下のように表現することもできる。
「データを記憶する記憶部と、
所定の地域における複数の計測地点の各々から、各々の時刻における日射量に応じて変化する計測値を取得し、時系列データとして前記記憶部に記憶するデータ取得部と、
所定の第１の時間帯において計測された前記計測値が所定の範囲内に含まれ、且つ前記計測値が前記第１の時間帯において所定の変化を有する前記時系列データを、前記記憶部から抽出するデータ抽出部と、
前記抽出した各々の時系列データについて、前記抽出した時系列データに対応する計測地点を第１の境界地点として特定する境界地点特定部と、
前記特定した各々の第１の境界地点について、環境に関する所定の情報である環境情報に基づいて、前記第１の時間帯から所定時間経過後の第２の時間帯における前記第１の境界地点の移動先地点を第２の境界地点と予測する境界地点予測部と、
前記予測した複数の第２の境界地点に基づいて閉曲線形状である第２の境界線を形成する境界線形成部と、
前記第２の境界線に基づき、前記所定の地域に設置されている太陽光発電装置の前記第２の時間帯における発電量を予測する発電量予測部と、
を備える発電量推定システム。」

１０…太陽光発電量推定システム １１…太陽光発電装置 １２…電力センサ １３…通信ネットワーク １８…発電量推定装置

Claims (11)

1. 太陽光発電装置の発電量を推定する太陽光発電量推定システムであって、
   所定区域に分散して配置され、受光量に応じた受光信号をそれぞれ出力する複数の受光装置と、
   前記複数の受光装置に通信ネットワークを介して接続される推定装置とを備え、
   前記推定装置は、
   前記複数の受光装置のうちの所定の複数の受光装置から複数回取得する受光信号に基づいて地上に投影された雲の影を予測し、
   予測された雲の影に基づいて前記所定区域に配置されている太陽光発電装置による発電量を推定する、
   太陽光発電量推定システム。
   
2. 前記受光装置のうちの少なくとも一部は、太陽光発電装置として構成されており、
   太陽光に応じた発電量を示す値を前記受光信号として前記推定装置に送信する、
   請求項１に記載の太陽光発電量推定システム。
   
3. 前記推定装置は、前記複数の受光信号から、所定時間に所定の増加傾向又は減少傾向を有する所定の受光信号を特定し、前記所定の受光信号を出力した受光装置の設置地点に基づいて、前記雲の影が形成する境界である雲影境界を予測する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の太陽光発電量推定システム。
   
4. 前記推定装置は、更に風向及び風速に関する情報を含む環境情報を用いて、或る時点における雲影境界を予測する
   ことを特徴とする請求項３に記載の太陽光発電量推定システム。
   
5. 前記推定装置は、前記太陽光発電装置の設置地点と、前記或る時点における雲影境界と、の位置関係に基づいて、前記或る時点における前記太陽光発電装置の発電量を推定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の太陽光発電量推定システム。
   
6. 前記推定装置は、前記太陽光発電装置の設置地点が、前記或る時点における雲影境界の影の領域に含まれるか否かを判定し、当該判定が肯定的な場合、前記或る時点における前記太陽光発電装置の発電量を所定値以下と推定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の太陽光発電量推定システム。
   
7. 前記推定装置は、前記雲影境界の一部が前記所定の受光信号が特定された前記所定時間に、前記所定の受光信号を出力した受光装置の設置地点を通過したと推定し、その設置地点を通過した前記雲影境界の一部を雲影境界点とし、前記環境情報に含まれる風向及び風速に関する情報を用いて、前記雲影境界点の前記或る時点における移動先の地点を複数の受光装置について推定し、その推定した複数の前記雲影境界点の移動先の地点に基づいて前記或る時点における雲影境界を推定する
   ことを特徴とする請求項４乃至６のいずれかに記載の太陽光発電量推定システム。
   
8. 前記或る時点における雲影境界は、前記雲影境界点の移動先の地点同士を結んだ線であって、
   前記推定装置は、線がお互いに交差しないように前記雲影境界点の移動先の地点同士を結ぶ
   ことを特徴とする請求項７に記載の太陽光発電量推定システム。
   
9. 前記推定装置は、更に所定の長さ以下の線で前記雲影境界点の移動先の地点同士を結ぶ
   ことを特徴とする請求項８に記載の太陽光発電量推定システム。
   
10. 太陽光発電装置の発電量を推定する太陽光発電量推定装置であって、
    所定区域に分散して配置され、受光量に応じた受光信号をそれぞれ出力する複数の受光装置と、通信ネットワークを介して接続されており、
    前記複数の受光装置のうちの所定の複数の受光装置から複数回取得する受光信号に基づいて地上に投影された雲の影を予測し、
    予測された雲の影に基づいて前記所定区域に配置されている太陽光発電装置による発電量を推定する、
    太陽光発電量推定装置。
    
11. 太陽光発電装置の発電量を推定する太陽光発電量推定方法であって、
    所定区域に分散して配置され、受光量に応じた受光信号をそれぞれ出力する複数の受光装置のうちの所定の複数の受光装置から、通信ネットワークを介して受信信号を複数回取得し、前記複数回取得した受光信号に基づいて地上に投影された雲の影を予測し、
    予測された雲の影に基づいて前記所定区域に配置されている太陽光発電装置による発電量を推定する、
    太陽光発電量推定方法。
    

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