JP2013253805A - 情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】日射量の予測値の確からしさが的確に反映された信頼区間を求める。
【解決手段】日射量の予測値と観測値との差分である誤差データと日射量の予測値とを、日射量の予測値の大きさに応じて複数のグループの少なくともいずれかに分類し、各グループに分類された日射量の予測値に基づいて各グループにおける日射量の代表値を求め、各グループへ分類された誤差データに基づいて各グループにおける誤差データのばらつきの指標値を求め、日射量の新たな予測値を取得し、日射量の新たな予測値と各グループの日射量の代表値との比率に応じて各グループの誤差データのばらつきの指標値を補間することにより、日射量の新たな予測値に対応するばらつきの新たな指標値を求め、日射量の新たな予測値とばらつきの新たな指標値とに基づいて、日射量の新たな予測値に対する信頼区間の上限値及び下限値を求める情報処理装置。
【選択図】図８

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラムに関する。

近年、自然エネルギーを利用した発電装置、特に太陽光発電装置が普及しつつある。太陽光発電装置による発電量は日射量に左右されるため、電力システムの安定的な運用のためには日射量を的確に予測することが重要である。

このため、例えば特許文献１や非特許文献１、２、３等のように、日射量を予測するための様々な技術が開発されている。

特許文献１には、複数層の雲量・湿度データと日射量との関係を表す回帰式を求め、複数層の雲量・湿度データを入力データとして、日射量を予測する技術が記載されている。

非特許文献１には、太陽と地球の位置関係や大気や路面の状況を考慮して日射量を求める技術が記載されている。

また非特許文献２や非特許文献３には、複数層の湿度データと日射量との関係を表す回帰式を求め、複数層の湿度データを入力情報として、日射量を予測する技術が記載されている。

しかしながら、これらの技術を用いても、日射量の予測精度には限界がある。
そのため、特許文献２や非特許文献４のように、日射量の予測が外れることを前提として、日射量の予測値の確からしさを評価する技術が開発されている。

特開２０１１−５３１６８号公報 特開２０１１−１４２７９０号公報

新太陽エネルギー利用ハンドブック編集委員会、「新太陽エネルギー利用ハンドブック」、日本太陽エネルギー学会 平成16,17年度 独立行政法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構構委託業務成果報告書,革新次世代太陽光発電システム技術研究開発,「自律度向上型太陽光発電システム先導研究開発」,p.56-60,独立行政法人 産業技術総合研究所、2006 片岡、「雲量の数値データ予報を用いた日射量予測」、太陽/風力エネルギー講演論文集、2009 高山等、「予測誤差傾向を考慮した大規模太陽光発電所の計画運転」、 電学論Ｂ、Vol.131、 No.3、 pp.304-312 (2011)

非特許文献４には、日射量の予測誤差の傾向を、クラスタリング手法を用いて正、０、負の付近の３段階に分け、それぞれの平均誤差とその起こりうる確率を求め、太陽光発電所の運転計画に反映する技術が記載されている。

また特許文献２には、日射量の予報値や実績値等を用いて回帰分析を行なうことにより、太陽光発電量の予測値を求める技術が記載されている。このとき、まず、晴れや曇り、雨等の気象予報毎の誤差分布から、ある信頼水準に対する気象予報誤差の信頼区間を求め、また回帰係数の誤差分布から、ある信頼水準に対する予測モデルの誤差の信頼区間を求める。そして、これらの気象予報誤差と予測モデルの誤差とを考慮して、太陽光発電量の予測値の上限値及び下限値を求めることが記載されている。

しかしながら、これらの技術では、予測値に対して求める平均誤差や確率が離散的であり、予測値に対する信頼区間の上下限値等も離散値となるため、連続的に変化する日射量の予測値の確からしさを的確に反映することはできない。
このため、日射量の予測値の確からしさが的確に反映された信頼区間を求めることを可能とする技術が求められている。

本発明はこのような課題を鑑みてなされたものであり、日射量の予測値の確からしさが的確に反映された信頼区間を求めることが可能な情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラムを提供することを一つの目的とする。

本発明の一つの側面に係る情報処理装置は、日射量の予測値と観測値との差分である誤差データと、前記日射量の予測値とを、前記日射量の予測値の大きさに応じて、複数のグループの少なくともいずれかに分類するデータ分類部と、各グループに分類された日射量の予測値に基づいて、各グループにおける日射量の代表値を求める第１グループ演算部と、各グループへ分類された誤差データに基づいて、各グループにおける誤差データのばらつきの指標値を求める第２グループ演算部と、日射量の新たな予測値を取得する日射量取得部と、前記日射量の新たな予測値と、前記各グループの日射量の代表値と、の比率に応じて前記各グループの誤差データのばらつきの指標値を補間することにより、前記日射量の新たな予測値に対応するばらつきの新たな指標値を求める補間演算部と、前記日射量の新たな予測値と、前記ばらつきの新たな指標値と、に基づいて、前記日射量の新たな予測値に対する信頼区間の上限値及び下限値を求める日射量信頼区間演算部と、を備える。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄の記載、及び図面の記載等により明らかにされる。

本発明によれば、日射量の予測値の確からしさが的確に反映された信頼区間を求めることができる。

日射量予測解析システムの全体構成例を示す図である。 日射量予測解析装置の構成図である。 日射量予測解析装置の記憶装置を示す図である。 日射量予測解析装置の機能ブロックを示す図である。 日射量管理テーブルを示す図である。 日射量管理テーブルを示す図である。 日射量予測解析装置の処理の流れを示すフローチャートである。 日射量の誤差データの分布からエラーバーを求める様子を示す図である。 日射量の予測値に対する信頼区間と日射量の観測値を示す図である。 日射量の予測値に対する信頼区間内に日射量の観測値が含まれる割合を示す図である。 太陽光発電装置の発電量の予測値に対する信頼区間と発電量の実績値を示す図である。

＝＝日射量予測解析システム＝＝
本発明の実施形態に係る日射量予測解析装置１００は、日射量予測解析システム１０００を構成する。図１を参照しながら日射量予測解析システム１０００の全体構成について説明する。
日射量予測解析システム１０００は、日射量予測解析装置１００と、日射量予測情報提供装置２００と、太陽光発電装置６００とが、ネットワーク３００を介して通信可能に接続されて構成される。

＜日射量予測情報提供装置＞
日射量予測情報提供装置２００は、日射量の予測値を提供するコンピュータである。日射量予測情報提供装置２００は、所定のアルゴリズムに従い、各種気象データ等を用いて例えば１時間後から２４時間後までの１時間毎の日射量の予測値を算出し、そして例えば毎日所定時刻（例えば３時、９時、１５時、２１時）になると、これらの日射量の予測値を、ネットワーク３００を介して日射量予測解析装置１００に送信する。

＜太陽光発電装置＞
太陽光発電装置６００は、太陽光のエネルギーを電力エネルギーに変換することが可能な発電装置である。太陽光発電装置６００は、日射量を計測するためのセンサーを備えており、例えば１時間毎に日射量を計測している。そして太陽光発電装置６００は、日射量の観測値や発電量を、例えば１時間毎に、ネットワーク３００を介して日射量予測解析装置１００に送信する。

＜日射量予測解析装置＞
日射量予測解析装置１００は、太陽光発電装置６００から取得した日射量の観測値を用いて、日射量予測情報提供装置２００から取得した日射量の予測値の誤差や誤差のばらつき等を算出し、日射量の予測値に対する信頼区間を求めることが可能な情報処理装置である。

＝＝日射量予測解析装置の構成＝＝
次に、日射量予測解析装置１００の構成について、適宜図面を参照しながら説明する。

日射量予測解析装置１００は、図２に例示するように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０、メモリ１２０、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）１３０、記憶装置１４０、入力Ｉ／Ｆ１５０、出力Ｉ／Ｆ１６０、を備えたコンピュータである。また日射量予測解析装置１００は、記録媒体読取装置１９０と接続されている。

ＣＰＵ１１０は日射量予測解析装置１００の全体の制御を司るもので、記憶装置１４０に記憶された制御プログラム４００をメモリ１２０に読み出して実行することにより、日射量予測解析装置１００としての各種機能、例えばデータ分類部、第１グループ演算部、第２グループ演算部、日射量取得部、補間演算部、日射量信頼区間演算部、発電量算出情報記憶部、発電量演算部、発電量信頼区間演算部、観測情報入力部１０１、日射量予報入力部１０２、日射量信頼区間計算部１０３、発電量算出部１０４が実現される。

記録媒体読取装置１９０は、記録媒体８００に記録されているプログラムやデータの読み取りや書き込みを行うための装置である。読み取られたプログラムやデータはメモリ１２０や記憶装置１４０に格納される。

記録媒体８００としてはフレキシブルディスクや磁気テープ、光磁気ディスク、半導体メモリ等を用いることができる。

入力Ｉ／Ｆ１５０は、入力装置１７０と接続されている。入力装置１７０はオペレータ等による日射量予測解析装置１００へのデータ入力等のために用いられる装置であり、ユーザインタフェースとして機能する。入力装置１７０としては例えばキーボードやマウス等を用いることができる。

出力Ｉ／Ｆ１６０は、出力装置１８０と接続されている。出力装置１８０は情報を外部に出力するための装置であり、ユーザインタフェースとして機能する。出力装置１８０としては例えばディスプレイやプリンタ等を用いることができる。

通信Ｉ／Ｆ１３０は通信を行うための装置である。通信Ｉ／Ｆ１３０は、例えばネットワーク３００を介して日射量予測情報提供装置２００や太陽光発電装置６００と接続され、日射量予測情報提供装置２００から提供される日射量の予測値や、太陽光発電装置６００から提供される日射量の観測値や発電量を受信する。また通信Ｉ／Ｆ１３０は、ネットワーク３００を介して他のコンピュータと通信可能に接続されるようにしても良い。

記憶装置１４０は例えばハードディスク装置により構成される。図３に示すように、記憶装置１４０には制御プログラム４００、日射量管理テーブル５００、総合設備係数５１０が記憶される。

＜日射量管理テーブル＞
日射量管理テーブル５００は、日射量予測情報提供装置２００や太陽光発電装置６００から定期的に送信されてくる日射量の予測値や観測値を記憶しておくテーブルである。また日射量管理テーブル５００には、日射量の予測値と観測値を用いて日射量予測解析装置１００が算出した日射量の誤差データも記憶されている。

日射量管理テーブル５００の一例を図５に示す。図５に示すように、日射量管理テーブル５００は、「日付」欄、「時刻」欄、「日射量実績値」欄、「日射量予測値」欄、「予測誤差」欄の各欄を備えている。

「日付」欄及び「時刻」欄には、日射量の観測日時を示す情報が記録される。
「日射量実績値」欄には、太陽光発電装置６００から取得した日射量の観測値が記録される。

「日射量予測値」欄には、日射量予測情報提供装置２００から取得した日射量の予測値が記録される。なお図５に示すように、本実施形態の「日射量予測値」欄は、１時間後からｎ（例えばｎ＝２４）時間後までの１時間毎の日射量の予測値を記録する欄をさらに有している。そして日射量予測情報提供装置２００からこれら１時間毎の日射量の予測値を所定時間毎（例えば毎日３時、９時、１５時、２１時の３時間毎）に取得する毎に、日射量予測解析装置１００は、これらの予測値を「日射量予測値」欄に記録していく。

「予測誤差」欄には、日射量の予測値と観測値との差分である誤差データが記録される。本実施形態の「予測誤差」欄は、「日射量予測値」欄にあわせて、１時間後からｎ（例えばｎ＝２４）時間後までの１時間毎の日射量の誤差データを記録する欄を有している。

図６に示すように、例えば１２月３０日１時の「２４時間先」の「予測誤差」欄（図６において黒丸が記載された欄）には、１２月３１日１時の「日射量実績値」欄（同様に黒丸が記載されている）に記録されている日射量の実績値から、１２月３０日１時の「２４時間先」の「日射量予測値」欄（同様に黒丸が記載されている）に記録されている日射量の予測値を減算した値が記録される。

＜総合設備係数＞
総合設備係数５１０は、太陽光発電装置６００に照射される日射量から、太陽光発電装置６００の発電量の予測値を求めるための情報である。例えば、総合設備係数５１０は、単位日射量あたりの太陽光発電量を表す数値であり、太陽光発電装置６００の補正係数によって得られる。

この場合、例えば(1)式に示すJIS-C8907-2005で定義された変換式に従い、日射量と総合設備係数を乗算することにより、太陽光発電量を算出することができる。
太陽光発電量 = 総合設備係数 × 日射量 …(1)
なお総合設備係数５１０は、日射量から太陽光発電量を求めるための算出式であっても良い。

＜日射量予測解析装置の機能ブロック＞
次に、本実施形態の日射量予測解析装置１００が有する機能の概略を、図４を参照しながら説明する。

図４に示すように、日射量予測解析装置１００は、観測情報入力部１０１、日射量予報入力部１０２、日射量信頼区間計算部１０３、発電量算出部１０４を有している。

観測情報入力部１０１は、太陽光発電装置６００により計測された日射量の実績値や発電量の実績値を、ネットワーク３００を通じて太陽光発電装置６００から取得する。あるいは観測情報入力部１０１は、これらの日射量の実績値や発電量の実績値をキーボードなどの入力装置１７０から入力するようにしてもよい。また観測情報入力部１０１は、総合設備係数５１０も太陽光発電装置６００や入力装置１７０から取得するようにしてもよい。

日射量予報入力部１０２は、日射量予測情報提供装置２００により算出された日射量の予測値を、ネットワーク３００を介して日射量予測情報提供装置２００から取得する。あるいは日射量予報入力部１０２は、特許文献１〜２や非特許文献１〜４等に記載された技術を用いて別途算出された日射量の予測値を、ネットワーク３００に接続された他のコンピュータや入力装置１７０から取得するようにしても良い。

なお日射量の予測値は、多くの場合、気象庁によって定期的に公表される気象予報に基づいて算出されるため、日射量の予測値は、気象庁により気象予報が公開される毎日３時、９時、１５時、２１時（日本時間）のタイミングにあわせて算出されることが多い。

日射量信頼区間計算部１０３は、日射量の予測値に対する日射量の信頼区間を求める。詳細は後述する。

発電量計算部１０４は、総合設備係数５１０と、日射量予報入力部１０２が取得した日射量の予測値と、日射量信頼区間計算部１０３が求めた日射量の予測値に対する信頼区間とから、太陽光発電装置６００の発電量の予測値、および発電量の予報値に対する信頼区間を求め、記憶装置１４０に記録する。

＝＝＝処理内容＝＝＝
次に、図７に示すフローチャート、及び図８に示す日射量の予測値の誤差データの分布図を適宜参照しながら、本実施形態に係る日射量予測解析装置１００により実行される処理の流れや内容、日射量予測解析装置１００により実現される機能の具体例等について説明する。

ここで一般的に、日射量の予測値に対する信頼区間を求める際には、予測値の誤差の分布を正規分布と仮定し、将来の日射量の予測値に対して誤差の分布の標準偏差から信頼区間を求めることになる。この場合、この信頼区間の上限値および下限値は、式(2)、(3)により求められる。
信頼区間(上側) ＝ 日射量予測値 ＋ ｍ × 標準偏差 …(2)
信頼区間(下側) ＝ 日射量予測値 − ｍ × 標準偏差 …(3)
但し、ｍ = 1,2,3
ｍは、上記信頼区間の範囲内に日射量の観測値が含まれる確率に対応しており、予測値の誤差が正規分布に従う場合には、理論上、m=1（すなわち、1σ）のとき68.2%、m=2（すなわち、2σ）のとき95.4%、m=3（すなわち3σ）のとき99.7%の確率で、日射量の観測値は信頼区間内に含まれる。

つまり、例えばm=2とした場合には、観測値は95.4%の確率で「予測値±2σ」の信頼区間に含まれる。このように、日射量の予測値に対する信頼区間を算出することで、日射量の予測値の確からしさを評価することができる。

しかしながらこの場合、予測値の誤差の標準偏差は、予測値の最小値から最大値に亘る全体から一律に算出している。そのため、信頼区間の幅は全ての日射量の予測値に対して一定である。従って、仮に日射量の予測値が理論上の最小値に近い場合や理論上の最大値であっても、信頼区間の幅は一定となる。

しかしながら例えば、日射量の観測値は、理論上の最小値よりも小さくなることはなく、同様に理論上の最大値よりも大きくなることもない。このように、日射量の予測値に対する誤差分布の傾向は、予測値の大きさに依存する。つまり、日射量の予測値に対する誤差分布は、日射量の大きさによってばらつき具合（例えば信頼区間の上下限範囲）が変化する。

例えば、日射量の予測値が、日射量の理論上の最小値の近傍の値である場合には、誤差分布の幅は相対的に小さく、また正の誤差側に偏る。また日射量の予測値が、日射量の理論上の最大値の近傍の値である場合には、誤差分布の幅は相対的に小さく、また負の誤差側に偏る。また日射量の予測値が、日射量の理論上の最小値及び最大値のいずれからも離れた中央付近の値である場合には、誤差分布の幅は相対的に大きい。

また別の観点からは、一般的に予測期間が長くなるほど予測精度は低下するため、予測値に対する誤差のばらつきは大きくなる。

本実施形態に係る日射量予測解析装置１００は、これらの観点を踏まえ、以下に記述するように、日射量の予測値の誤差のばらつき具合を変動させる要因からの影響度を考慮して、予測値に対する信頼区間を算出する。そして、日射量の予測値の確からしさが的確に反映された信頼区間を求めることができる。

＜全体の処理＞
まず日射量予測解析装置１００は、日射量予測情報提供装置２００及び太陽光発電装置６００から日射量の予測値や観測値を取得して、日射量管理テーブル５００に記録する（S1000）。そして日射量予測解析装置１００は、日射量の観測値から予測値を減算することにより日射量の誤差データを算出し、日射量管理テーブル５００に記録する（S1010）。そして日射量予測解析装置１００は、日射量の予測値に対する信頼区間を算出する（S1020）。また日射量予測解析装置１００は、日射量の予測値に対する信頼区間と、総合設備係数５１０と、を用いて、太陽光発電装置６００の発電量の予測値に対する信頼区間を求める。

＜信頼区間の算出処理の概要＞
次に本実施形態の日射量予測解析装置１００による信頼区間の算出処理について詳細に説明する。

まず、日射量予測解析装置１００は、日射量管理テーブル５００に記録されている各誤差データと日射量の予測値とを、日射量の予測値の大きさに応じて複数のグループの少なくともいずれかに分類する。本実施形態では、後述するように３つのグループ（各グループを第１区間、第２区間、第３区間とも記載する）に分類する。

そして日射量予測解析装置１００は、これらのそれぞれのグループについて、グループ内の誤差データの標準偏差を算出し、この標準偏差に所定の係数（ｍ）を乗算することにより、グループ内の誤差データのばらつきの指標値を求める。

また日射量予測解析装置１００は、各グループについて、グループ内の日射量の予測値の最小値と最大値との平均値を算出し、この平均値を、そのグループの日射量の代表値として定める。

そして日射量予測解析装置１００は、日射量予測情報提供装置２００から日射量の新たな予測値を取得すると、この新たな予測値と上記各グループの日射量の代表値との比率に応じて、上記求めた各グループ内の誤差データのばらつきの指標値を補間する。

そして日射量予測解析装置１００は、この補間により得られたばらつきの新たな指標値を、上記日射量の新たな予測値に加算及び減算することにより、日射量の新たな予測値に対する信頼区間の上限値および下限値を求める。

また日射量予測解析装置１００は、日射量の新たな予測値と総合設備係数５１０とを乗算することにより、太陽光発電装置６００の発電量の予測値を求める。

そして日射量予測解析装置１００は、上記求めた日射量の信頼区間の上限値に総合設備係数５１０を乗算することにより、発電量の予測値に対する信頼区間の上限値を求め、同様に、日射量の信頼区間の下限値に総合設備係数５１０を乗算することにより、発電量の予測値に対する信頼区間の下限値を求める。

このようにして、日射量予測解析装置１００は、日射量の予測値の確からしさが的確に反映された信頼区間を求めることができる。

＜具体的な説明＞
次に、以上の処理をより具体的に説明する。
日射量予測解析装置１００は、日射量管理テーブル５００に、日射量予測情報提供装置２００や太陽光発電装置６００から定期的に送信されてくる日射量の予測値や観測値を記憶する。また日射量予測解析装置１００は、日射量の予測値と観測値を用いて算出した日射量の誤差データも記憶しておく。

ここで日射量予測解析装置１００は、日射量の誤差データを(4)式を用いて求める。
誤差データ(予測対象時刻、n時間先予測)＝日射量実績値−日射量予測値(予測対象時刻、n時間先予測) …(4)

次に日射量予測解析装置１００は、日射量の誤差データの分布の特徴から、日射量の予測値に対する信頼区間を算出する。

日射量の誤差データの分布を図８（ａ）に示す。図８（ａ）は、横軸に日射量の予測値、縦軸に誤差データを取る２次元座標平面上にデータをプロットした様子を示すものである。

そして日射量予測解析装置１００は、将来の日射量の予測値に対する「予測対象時刻」と「n時間先予測」ごとに抽出された誤差データ（日射量予測値と日射量予測誤差の誤差分布）において日射量予測範囲をいくつかの区間（グループ）に分割し、区間毎の代表値を線形近似することで、将来の日射量予測値に対する信頼区間を求める。

つまり、日射量予測解析装置１００は、日射量の予測値に対する信頼区間の上限値と下限値とを、下記(5)式及び(6)式に示すように、誤差データのばらつきの指標値を表す「エラーバー上側」と「エラーバー下側」という関数により再定義する。
信頼区間上限値(日射量予測値)＝日射量予測値＋エラーバー上側(m、日射量予測値)…(5)
信頼区間下限値(日射量予測値)＝日射量予測値＋エラーバー下側(m、日射量予測値)…(6)
但し、m=1、2、3
「エラーバー上側」及び「エラーバー下側」は、m、及び日射量の将来の予測値によって決定する関数である。本実施形態においては、このように、誤差データの標準偏差を上側と下側に分けることにより日射量の予測値が物理的に取りうる誤差範囲も同時に考慮することが可能となる。

日射量の予測値の誤差分布の特徴を反映させるためには、日射量の予測値が小さい時、日射量の予測値が中程度の時、日射量の予測値が大きい時の３つの区間（グループ）において、代表値を算出するのが良いと考えられる。

そのため、本実施形態では、日射量の予測値の最小値から最大値に至る範囲を所定のサンプル数で３分割し、その３区間毎の標準偏差を線形近似することで、連続的な信頼区間を与える。これにより、本実施形態では、日射量の予測値によって信頼区間の幅を連続的に変化させることが可能となる。

具体的には、日射量予測解析装置１００は、下記に示す各ステップを実行することにより、「エラーバー上側」と「エラーバー下側」を算出する。

＜Step 1＞
まず日射量予測解析装置１００は、全体でｎ個の誤差データを、ｋ個毎に３区間（３グループ）のいずれかに分類する。日射量予測解析装置１００は、ｎ個の学習データを、日射量予測値が小さい順にソートさせてから、以下のようにして３区間（３つのグループ）に分割する。なおデータを３グループに分類する様子を図８（ｂ）に示す。
・第一区間：1番目からk番目
・第二区間：(n−k)/2＋1番目から(n−k)/2＋k番目
・第三区間：(n−k)＋1番目からn番目
なお、整数以外の時は繰り上げる。またパラメータkの値は事前シミュレーション等により決定するとよい。また一区間当たりのサンプル数kで分割した際に、その区間内と同じ日射量予測値の学習データは、分割した区間以外の区間にも重複データとして用いる。

＜Step 2＞
次に日射量予測解析装置１００は、各区間での日射量予測誤差の標準偏差、平均、日射量予測値の中心値から代表点を算出する。この様子を図８（ｃ）に示す。
日射量予測解析装置１００は、代表点上側（x、y_up）と代表点下側（x、y_dw）とを、各区間の学習データ及び下記の式(7)(8)(9)を用いて算出する。
x ＝ (max(日射量予測値) − min(日射量予測値)）/ 2 + min(日射量予測値) …(7)
y_up ＝ average(誤差) + m × stdevp(誤差) …(8)
y_dw ＝ average(誤差) − m × stdevp(誤差) …(9)
但し、max()：最大値、min()：最小値、average()：平均値、stdevp()：標準偏差、m=1,2,3を表す。

＜Step 3＞
次に日射量予測解析装置１００は、各区間での代表値を上側、下側それぞれ日射量予測範囲内において線形近似（線形補間）する。その様子を図８（ｄ）に示す。
なお、日射量予測範囲は、日射量予測値が物理的にとり得る値とするため、０〜最大日射量予測値とする。また最大日射量予測値は、学習データの日射量予測値が最大のときと、予測対象日時の日射量の理論値と、を比較して大きい方とする。

このようにして得られる「エラーバー上側」と「エラーバー下側」との間の幅が、日射量の予測値に対する信頼区間の幅となる。図８（ｄ）に示されているように、「エラーバー上側」と「エラーバー下側」との間の幅は、日射量の予測値に対して連続的に変化する。しかもエラーバーを特徴づけるstep2で求めた代表点は、各区間における誤差データの分布の特徴、すなわち日射量の予測値の確からしさが反映されたものである。このため、「エラーバー」により表される日射量の予測値に対する信頼区間は、日射量の予測値に応じて変動しうる誤差の分布の具合が適切に反映されたものであるといえる。このため、日射量の予測値の確からしさが的確に反映された信頼区間を求めることができる。

＜Step 4＞
次に日射量予測解析装置１００は、予測日射量の誤差範囲を考慮して、「エラーバー」を以下のように改良することもできる。step4では、日射量予測解析装置１００は、日射量の観測値が、理論上の最小値よりも小さくなることはなく、同様に理論上の最大値よりも大きくなることもない点を考慮して、エラーバーを改良する。その様子を図８（ｅ）に示す。

まず日射量予測解析装置１００は、「エラーバー下側」での第一区間の上記代表点と、補正点（最小日射量予測値（常に0）、 0）との間を線形近似する。これにより、日射量の観測値が理論上の最小値よりも小さくなることがないことを信頼区間に反映することができる。
また日射量予測解析装置１００は、「エラーバー上側」での第三区間の上記代表点と、補正点（最大日射量予測値、 0）との間を線形近似する。これにより、日射量の観測値が理論上の最大値よりも大きくなることがないことを、日射量の予測値に対する信頼区間に反映することができる。
そして日射量予測解析装置１００は、上記の各近似直線と、Step 3で求めた近似直線と、を比較して、誤差分布が小さい近似直線を「エラーバー」として適用する。

＜Step 5＞
次に日射量予測解析装置１００は、最大予測誤差を考慮して、「エラーバー」を以下のように改良することもできる。なお最大予想誤差とは、日射量の予測値の誤差の最大値または最小値である。この様子を図８（ｆ）に示す。

まず日射量予測解析装置１００は、step4で求めた「エラーバー上側」と、「正の最大予測誤差」とを比較して、「エラーバー上側」の方が「正の最大予測誤差」より大きいならば、「エラーバー上側」を「正の最大予測誤差」に置換する。
また日射量予測解析装置１００は、step4で求めた「エラーバー下側」と、「負の最大予測誤差」とを比較して、「エラーバー下側」の方が「負の最大予測誤差」より小さいならば、「エラーバー下側」を「負の最大予測誤差」に置換する。

これにより、日射量の観測値が正の最大予測誤差よりも大きくなることがなく、日射量の観測値が負の最大予測誤差よりも小さくなることもないことを、日射量の予測値に対する信頼区間に反映することができる。

＜Step 6＞
次に日射量予測解析装置１００は、線形近似を考慮して、エラーバーを以下のように改良することもできる。この様子を図８（ｇ）に示す。

まず日射量予測解析装置１００は、理論値となる「エラーバー上側」の補正点(最大予測日射量、0)と、「エラーバー下側」の補正点(最小日射量予測値（常に0）、0)と、を準備し、それぞれについて各予測誤差点との傾きを算出する。
そして、日射量予測解析装置１００は、傾きがそれぞれ最小となった時の傾き最小誤差点と、対応する補正点と、を線形補間する。
日射量予測解析装置１００は、もし「エラーバー上側」の値が線形補間上側より大きいならば、線形補間上側の値に置換する。

また日射量予測解析装置１００は、もし「エラーバー下側」の値が線形補間下側より小さいならば、線形補間下側の値に置換する。
このようにして日射量予測解析装置１００は「エラーバー」を改良することによって、日射量の予測値の確からしさをより適切に反映した信頼区間を求めることが可能となる。日射量予測解析装置１００がstep1からstep6までの改良を行うことでえられた「エラーバー」を図８（ｈ）に示す。

＝＝信頼区間の有効性＝＝
次に、上記のようにして求めた日射量の予測値に対する信頼区間の有効性について説明する。
日射量予報入力部１０２から入力した、日本時間3時公開の24時間先までの1時間毎の日射量予測データを用いて、2011年7月の1ヶ月間のデータを用いてシミュレーションを行った。

図９（ａ）〜図９（ｃ）は、7月の各期間における日射量予測値と日射量誤差分布のシミュレーション結果を示している。記号Ｘで示す線は、日射量実績値（観測情報入力部１０１より取得）を示し、記号Ｙで示す線は日射量予測値を示す（日射量予報入力部１０２より取得）。
また記号Ｚで示す線は、２σのときの日射量予測値に対する信頼区間を示す。

記号Ｘで示す日射量実績値は、日射量予測の信頼区間に94.08%の割合で中に入っている。図９（ａ）の７月１日における２σの信頼区間を表す記号Bで示す矢印と、７月６日における２σの信頼区間を表す記号Aで示す矢印と、を比較すると、予測値が大きいA（７月６日）の方が長くなっている。

これは、日射量予測値が小さいときには信頼区間が小さく、日射量予測値が大きいときは信頼区間が広くなっており、日射量予測の外れやすさに応じて日射量信頼区間を適切に表現できていることを表している。
また、０[ｋW/m²]以下や１.2[ｋW/m²]以上の幅もない。このことは、日射量差幅が適切に表現できていることを示している。

次に、７月の日照時間帯である６〜１９時までの各時間において、本実施形態の方法により求めた日射量の予測値に対する信頼区間中に日射量の実績値が含まれる割合を図１０に示す。

１σ、２σ、３σ毎に日照時間帯の平均は、それぞれ64.06[%]、90.78[%]、94.24[%]となり、理論値（誤差分布が正規分布の時の各σにおける信頼水準）に対して10%以下の妥当な結果を示している。

また、上記のようにして求めた日射量の予測値に対する信頼区間の上限値及び下限値に、それぞれ総合設備係数５１０を乗算することにより、発電量の予測値に対する信頼区間の上限値及び下限値を求め、太陽光発電装置６００の発電量の実績値と比較した結果を図１１に示す。

以上、本実施形態について説明したが、本実施形態によれば、日射量の予測値の確からしさが的確に反映された信頼区間を求めることができる。同様に、太陽光発電装置６００の発電量の予測値に対しても、予測値の確からしさが的確に反映された信頼区間を求めることができる。

また本実施形態では、「予測対象時刻」、「n時間先予測」毎の組み合わせにおいて誤差分布を集計することで、日射量誤差分布の大きさを限定させ、そして、限定された日射量誤差分布に対して、その傾向から日射量誤差分布を複数のグループに分割し、正規分布を仮定するため、「日射量予測値」によって適切な信頼区間を求めることができる。

また、回帰式を用いなくても、日射量の予測値に対して連続的な信頼区間を求めることもできる。

さらに、上記のように日射量の予測値に対して連続的な誤差分布の信頼区間を求めることで、より精度の高い太陽光発電量の制御をおこなうための情報を与えることも可能となる。

以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、これらは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲を上記実施形態のみに限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。

１００ 日射量予測解析装置
１０１ 観測情報入力部
１０２ 日射量予報入力部
１０３ 日射量信頼区間計算部
１０４ 発電量計算部
１１０ ＣＰＵ
１２０ メモリ
１３０ 通信Ｉ／Ｆ
１４０ 記憶装置
１５０ 入力Ｉ／Ｆ
１６０ 出力Ｉ／Ｆ
１７０ 入力装置
１８０ 出力装置
１９０ 記録媒体読取装置
２００ 日射量予測情報提供装置
３００ ネットワーク
４００ 制御プログラム
５００ 日射量管理テーブル
５１０ 総合設備係数
６００ 太陽光発電装置
８００ 記録媒体
１０００ 日射量予測解析システム

Claims (8)

1. 日射量の予測値と観測値との差分である誤差データと、前記日射量の予測値とを、前記日射量の予測値の大きさに応じて、複数のグループの少なくともいずれかに分類するデータ分類部と、
   各グループに分類された日射量の予測値に基づいて、各グループにおける日射量の代表値を求める第１グループ演算部と、
   各グループへ分類された誤差データに基づいて、各グループにおける誤差データのばらつきの指標値を求める第２グループ演算部と、
   日射量の新たな予測値を取得する日射量取得部と、
   前記日射量の新たな予測値と、前記各グループの日射量の代表値と、の比率に応じて前記各グループの誤差データのばらつきの指標値を補間することにより、前記日射量の新たな予測値に対応するばらつきの新たな指標値を求める補間演算部と、
   前記日射量の新たな予測値と、前記ばらつきの新たな指標値と、に基づいて、前記日射量の新たな予測値に対する信頼区間の上限値及び下限値を求める日射量信頼区間演算部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記日射量信頼区間演算部は、
   前記日射量の新たな予測値と、前記ばらつきの新たな指標値と、の加算値及び減算値を、それぞれ前記信頼区間の上限値及び下限値として求める
   ことを特徴とする情報処理装置。
3. 請求項１又は２に記載の情報処理装置であって、
   前記第２グループ演算部は、
   グループ毎に、グループ内の誤差データの標準偏差を算出し、前記標準偏差に所定の係数を乗算することにより、各グループにおける前記ばらつきの指標値を求める
   ことを特徴とする情報処理装置。
4. 請求項１〜３のいずれかに記載の情報処理装置であって、
   前記第１グループ演算部は、
   グループ毎に、グループ内における日射量の予測値の最大値と最小値との平均値を、各グループにおける前記日射量の代表値として求める
   ことを特徴とする情報処理装置。
5. 請求項１〜４のいずれかに記載の情報処理装置であって、
   日射量の予測値と観測値との差分である誤差データを、日射量の予測値と対応付けて記憶する日射量管理テーブルと、
   を更に備え、
   前記データ分類部は、
   前記日射量管理テーブルに記憶されている誤差データ及び日射量の予測値を、日射量の予測値の大きさの順で並び替えた場合に、日射量の予測値が小さい方から順に所定個数の誤差データ及び日射量の予測値を第１グループに分類し、日射量の予測値の中央値を中心に日射量が大きい方及び小さい方に並ぶ所定個数の誤差データ及び日射量の予測値を第２グループに分類し、日射量の予測値が大きい方から順に所定個数の誤差データ及び日射量の予測値を第３グループに分類する
   ことを特徴とする情報処理装置。
6. 請求項１〜５のいずれかに記載の情報処理装置であって、
   太陽光発電装置に照射される日射量から前記太陽光発電装置の発電量の予測値を求めるための情報を記憶する発電量算出情報記憶部と、
   前記日射量の新たな予測値と、前記発電量を求めるための情報と、を用いて、前記太陽光発電装置の発電量の予測値を求める発電量演算部と、
   前記日射量の新たな予測値に対する信頼区間の上限値及び下限値と、前記発電量を求めるための情報と、を用いて、前記発電量の予測値に対する信頼区間の上限値及び下限値を求める発電量信頼区間演算部と、
   をさらに備えることを特徴とする情報処理装置。
7. 日射量の予測値に対する信頼区間を求める情報処理装置の制御方法であって、
   前記情報処理装置が、日射量の予測値と観測値との差分である誤差データと、前記日射量の予測値とを、前記日射量の予測値の大きさに応じて、複数のグループの少なくともいずれかに分類し、
   前記情報処理装置が、各グループに分類された日射量の予測値に基づいて、各グループにおける日射量の代表値を求め、
   前記情報処理装置が、各グループへ分類された誤差データに基づいて、各グループにおける誤差データのばらつきの指標値を求め、
   前記情報処理装置が、日射量の新たな予測値を取得し、
   前記情報処理装置が、前記日射量の新たな予測値と、前記各グループの日射量の代表値と、の比率に応じて前記各グループの誤差データのばらつきの指標値を補間することにより、前記日射量の新たな予測値に対応するばらつきの新たな指標値を求め、
   前記情報処理装置が、前記日射量の新たな予測値と、前記ばらつきの新たな指標値と、に基づいて、前記日射量の新たな予測値に対する信頼区間の上限値及び下限値を求める
   ことを特徴とする情報処理装置の制御方法。
8. コンピュータに、
   日射量の予測値と観測値との差分である誤差データと、前記日射量の予測値とを、前記日射量の予測値の大きさに応じて、複数のグループの少なくともいずれかに分類する手順と、
   各グループに分類された日射量の予測値に基づいて、各グループにおける日射量の代表値を求める手順と、
   各グループへ分類された誤差データに基づいて、各グループにおける誤差データのばらつきの指標値を求める手順と、
   日射量の新たな予測値を取得する手順と、
   前記日射量の新たな予測値と、前記各グループの日射量の代表値と、の比率に応じて前記各グループの誤差データのばらつきの指標値を補間することにより、前記日射量の新たな予測値に対応するばらつきの新たな指標値を求める手順と、
   前記日射量の新たな予測値と、前記ばらつきの新たな指標値と、に基づいて、前記日射量の新たな予測値に対する信頼区間の上限値及び下限値を求める手順と、
   を実行させるためのプログラム。