JP2015138912A - 太陽光発電量予測システム及び天気予報システム - Google Patents

Abstract

【課題】システムの運用コストや技術負担を抑えながら、太陽光発電装置の設置された細かなエリア毎に比較的短時間の間隔でも太陽光発電装置の発電量を予測可能な太陽光発電量予測システムを実現する。
【解決手段】複数の太陽光発電装置ＰＶと通信可能に構成され、複数の太陽光発電装置ＰＶから各太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄ１を含む実測データｄを収集する実測データ収集手段１１と、実測データ収集手段１１により収集した実測データｄを蓄積する実測データ蓄積手段１２と、実測データ蓄積手段１２に蓄積された実測データｄの中から、予測される発電量ｄｘと相関の高いデータｄを抽出し、当該データｄを利用して太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘの予測を行う発電量予測手段１５と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、太陽光発電装置の発電量を予測する太陽光発電量予測システム及び当該太陽光発電量予測システムを用いた天気予報システムに関する。

近年、環境に優しいクリーンなエネルギである太陽光を利用した太陽光発電装置と熱電併給装置とを組み合わせたエネルギ供給システムの設置数が増加している。但し、太陽光発電装置と熱電併給装置とを最適に運転させるためには、太陽光発電装置での予測発電量を考慮した上で、熱電併給装置の運転を制御する必要がある。

特許文献１には、太陽光発電装置と熱電併給装置とを最適に運転させるために、気象情報提供サーバから時系列的な日射量の予測情報を受信して、その予測情報に基づいて太陽光発電装置での時系列的な予測発電量を導出するシステムが記載されている。そして、このシステムは、太陽光発電装置での時系列的な予測発電量を考慮した上で、熱電併給装置の運転を省エネルギや省コストなどを目的として制御する。

特許４２２９８６５号公報

しかしながら、特許文献１に開示のシステムでは、インターネットなどの通信網を利用して日射量の予測情報を受信する必要があるため、その情報受信のための情報料が必要になり運用コストが上昇する。また、日射量の予測情報は、ある程度の広さの地域毎に提供されるが、細かなエリア毎には提供されないため、太陽光発電装置の予測発電量を正確に導出することが困難である。さらには、気象情報提供サーバから予測情報が送信される間隔は、一般的に３時間毎と間隔が広いため、１時間間隔など比較的短時間での予測が必要な場合には不向きである。

そこで、本願の目的は、システムの運用コストや技術負担を抑えながら、太陽光発電装置の設置された細かなエリア毎に比較的短時間の間隔でも太陽光発電装置の発電量を予測可能な太陽光発電量予測システムを実現することにある。

上記目的を達成するための本発明に係る太陽光発電量予測システムの特徴構成は、複数の太陽光発電装置と通信可能に構成され、
前記複数の太陽光発電装置から各太陽光発電装置の発電量を含む実測データを収集する実測データ収集手段と、
前記実測データ収集手段により収集した実測データを蓄積する実測データ蓄積手段と、
前記実測データ蓄積手段に蓄積された実測データの中から、予測される発電量と相関の高いデータを抽出し、当該データを利用して太陽光発電装置の発電量の予測を行う発電量予測手段と、を備えた点にある。

上記特徴構成によれば、太陽光発電量予測システムは、通信可能な複数の太陽光発電装置から、各太陽電池発電装置の発電量を含む実測データを任意のタイミングで収集することができる。さらに、収集した発電量と予測される発電量との相関を考慮することで太陽光発電装置の発電量を予測するため、日射量の情報などを気象情報提供サーバのような外部から取得する必要がない。また、太陽光発電装置の分布密度に応じて、細かなエリア毎に実測データを収集することができ、発電量を予測することが可能となる。このため、別途、気象データを入手するための情報料を負担する必要がなく運用コストや技術負担を抑えることができる。すなわち、システムの運用コストや技術負担を抑えながら、太陽光発電装置の設置された細かなエリア毎に比較的短時間の間隔でも太陽光発電装置の発電量を予測可能な太陽光発電量予測システムを実現することができる。

本発明に係る太陽光発電量予測システムのさらなる特徴構成は、前記実測データが、前記太陽光発電装置の位置情報を含み、
前記実測データ収集手段が同時刻に収集した前記実測データに含まれる前記太陽光発電装置の発電量と位置情報とに基づいて、地図上に前記複数の太陽光発電装置の発電率の分布を示す発電率分布図を作成する分布図作成手段を備え、
前記発電量予測手段が、前記分布図作成手段により作成された前記発電率分布図を用いて、前記実測データ蓄積手段に蓄積された前記実測データの中から、予測される発電量と相関の高いデータを抽出し、当該データを利用して前記太陽光発電装置の発電量の予測を行うように構成された点にある。

ここで、太陽光発電装置の発電率（発電量）は、その時々の日射量によって大きく影響される。日射量は天候によって変化する影響が高い。すなわち、天候は、太陽光発電装置の発電率を左右する大きな要因である。このため、地図上に示された発電率の分布は、天候を反映したものとみなせる。
上記特徴構成によれば、天候は一般的に、地図上において連続的に変化するため、地図上に太陽光発電装置の発電率を示した分布図を用いることで、天候の移り変わりを高精度に予測することができ、もって天候の変化の影響を考慮することで、より精度よく、太陽光発電装置の発電量を予測可能な太陽光発電量予測システムを実現することができる。

本発明に係る太陽光発電量予測システムのさらに別の特徴構成は、前記発電率分布図において、特定地域における発電率の減少から、当該特定地域において局所的に発生している異常気象について推定する異常気象推定手段と、
前記異常気象推定手段により推定した異常気象による影響に基づいて、前記発電量予測手段により予測される発電量を補正する発電量補正手段を備える点にある。

上記特徴構成によれば、例えば、黄砂のように、特定地域において局所的に発生している異常気象の影響をも太陽光発電量の予測において考慮することができる。よって、より精度よく、太陽光発電装置の発電量を予測可能な太陽光発電量予測システムを実現することができる。

本発明に係る太陽光発電量予測システムのさらなる特徴構成は、前記実測データが、前記太陽光発電装置の装置仕様に関する仕様情報を含み、
前記仕様情報に基づき、前記太陽光発電装置の基準発電量を算定する基準発電量算定手段を備え、
前記分布図作成手段が、前記太陽光発電装置の発電率として、前記基準発電量算定手段が算定した基準発電量に対する前記実測データ収集手段が収集した発電量の割合を用いる点にある。

上記特徴構成によれば、本発明に係る太陽光発電量予測システムと通信する複数の太陽光発電装置の機種や設置状況など諸々の条件が異なっている場合であっても、仕様情報に基づいて、各太陽光発電装置の最大発電量である基準発電量を算定するため、各太陽光発電装置の発電率を、最大発電量に対する現在の発電量の割合という形態で統一的に算出することができる。よって、より精度よく、太陽光発電装置の発電量を予測可能な太陽光発電量予測システムを実現することができる。

本発明に係る太陽光発電量予測システムのさらに別の特徴構成は、前記分布図作成手段が現在の発電率分布図と、過去の発電率分布図とを作成するように構成され、
前記現在の発電率分布図において前記太陽光発電装置の発電量を予測しようとする予測位置での発電率分布と、当該予測位置での発電率分布と最も類似する発電率分布を有する近傍類似位置を前記過去の発電率分布図において求める近傍類似位置推定手段を備え、
前記発電量予測手段が、当該近傍類似位置推定手段により求められた近傍類似位置と、前記現在の発電率分布図とから、前記予測位置における発電量を予測するように構成された点にある。

上記特徴構成によれば、現在の発電率分布図と過去の発電率分布図とにおいて、予測位置と発電率分布が最も類似する近傍類似位置とを求める。発電率は天候を反映したものとみなせるため、現在の発電率分布図における予測位置と、過去の発電率分布図における近傍類似位置とが類似する発電率分布を示すということは、過去から現在にかけて、近傍類似位置から予測位置へ天候が移り変わったと考えることができる。すなわち、近傍類似位置は、過去から現在にかけての天候の移り変わりを示す指標となる。よって、天候が連続的に変化することを考慮すれば、近傍類似位置と現在の発電率分布図とから、予測位置における発電率を予測することができ、当該発電率に基づいて、太陽光発電装置の発電量を予測することができる。すなわち、予測位置近傍における天候の変化に基づいて予測位置の発電率を予測することができるため、より精度よく、太陽光発電装置の発電量を予測可能な太陽光発電量予測システムを実現することができる。

さらなる本発明の別構成は、前記太陽光発電装置の発電率と天気との相関関係を記憶した記憶手段を備え、これまで説明してきた太陽光発電量予測システムを用いて予測した前記太陽光発電装置の発電率と前記記憶手段とを用いて天気予報を行う天気予報システムである。

上記特徴構成によれば、気象情報提供サーバのような外部から情報を取得することなく、太陽光発電装置のみから天気予報を行うことができる。よって、運用コストや技術負担を抑えることができる。また、太陽光発電装置の設置された細かなエリア毎に比較的短時間の間隔で天気予報を行える。すなわち、より精度の高い天気予報システムを安価に実現することができる。

太陽光発電量予測システムの構成図 太陽光発電装置の概略図 太陽光発電装置の発電率の予測方法に関する説明図 ブロックマッチングの説明図

本願に係る太陽光発電量予測システム１の概略を図１及び図２に基づいて説明する。図１に示すように、本願発明に係る太陽光発電量予測システム１は、需要家の家庭や事業所など各地に設置された複数の太陽光発電装置ＰＶとインターネット又は専用線などの通信回線を介して通信可能に構成される。本実施形態においては、太陽光発電量予測システム１は、例えば、通信装置及び演算処理装置を有するコンピュータ上に後述する各種機能を備えたソフトウェアとして実装される。本願発明に係る太陽光発電量予測システム１は、各々の太陽光発電装置ＰＶの将来の発電量ｄｘを、太陽光発電装置ＰＶから収集した実測データｄのみに基づいて予測する点に特徴を有する。ここで、本願発明における「太陽光発電装置の発電量」とは、太陽光発電装置ＰＶによって、所定時間内に発電される電力量の積算値を意味する。なお、本実施形態においては、詳しくは後述するように「所定時間」として１時間を設定している。以下では、太陽光発電量予測システム１について詳細に説明する。

〔太陽光発電量予測システムの概要〕
太陽光発電量予測システム１は、将来の時点における太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを予測するように構成される。図２に示すように、本実施形態においては、太陽光発電装置ＰＶは熱電併給装置３と電気的に接続され、熱電併給装置３は、あらかじめ予測した電熱需要に基づいて発電量を制御するように構成されている。太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘの予測間隔は、熱電併給装置３による電熱需要の予測間隔と同一となるように構成されている。熱電併給装置３の電熱需要の予測のタイミングに合わせて、太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを予測することで、熱電併給装置３は発電量ｄｘを用いて、より高精度に発電量の制御を行うことができる。具体的には、例えば、熱電併給装置３が１時間ごとに電熱需要の予測を行う場合、太陽光発電量予測システム１も熱電併給装置３とタイミングを合わせて１時間毎に太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを予測する。太陽光発電量予測システム１は、複数の太陽光発電装置ＰＶと通信可能に構成される。本実施形態においては、太陽光発電量予測システム１と太陽光発電装置ＰＶと通信可能に構成されるとともに、太陽光発電量予測システム１は熱電併給装置３とも通信可能に構成される。

太陽光発電装置ＰＶは、図２に示すように、太陽電池モジュール２１、パワーコンディショナー２２、制御手段２３、を含むように構成される。太陽電池モジュール２１は、太陽光発電により直流の電力を発生させ、発生させた直流電力をパワーコンディショナー２２に供給する。パワーコンディショナー２２は、太陽電池モジュール２１からの直流電力を、商用電源とほぼ同じ電圧及び周波数の交流電力に変換するとともに、変換した交流電力の電圧の位相を商用電源の電圧の位相と同期させる。そして、パワーコンディショナー２２は、交流電力を出力する。

制御手段２３は、例えば通信機能を備えたマイクロコンピュータにより構成される。制御手段２３は、パワーコンディショナー２２又はパワーコンディショナー２２からの交流電力が供給される電力系統に設けられたセンサから、パワーコンディショナー２２からの交流電力の電圧、電流などの測定値を取得し、太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄ１を測定する。

また、制御手段２３は、太陽光発電装置ＰＶの位置情報ｄ２、及び太陽光発電装置ＰＶの装置仕様に関する仕様情報ｄ３を出力可能に構成されている。より具体的には、制御手段２３は、位置情報ｄ２として、太陽光発電装置ＰＶの設置場所の緯度、経度を記憶し、出力できる。本実施形態においては、位置情報ｄ２は、あらかじめ太陽光発電装置ＰＶの設置時に記憶させる。仕様情報ｄ３としては、太陽光発電装置ＰＶの最大発電量を推定するために必要な情報が含まれる。具体的には、太陽光発電装置ＰＶのメーカーや型番情報、また、太陽光発電装置ＰＶの太陽電池モジュール２１（さらに詳しくは、太陽電池モジュール２１に用いられる太陽光パネル）の設置方位や設置角度といったパラメータが含まれる。本実施形態においては、仕様情報ｄ３も、位置情報ｄ２と同様、あらかじめ太陽光発電装置ＰＶの設置時に記憶させる。制御手段２３は、図１に示すように、これらの実測データｄ（発電量ｄ１、位置情報ｄ２、及び仕様情報ｄ３）を通信回線を介して太陽光発電量予測システム１に出力するように構成されている。

本実施形態においては、太陽光発電装置ＰＶは、図２に示すように、熱電併給装置３及び商用電力系統４と同一の電力系統に設けられる。熱電併給装置３には、熱電併給装置３を商用電力系統４に連係するためのインバータ３１が設けられる。インバータ３１は、熱電併給装置３の出力電力を商用電力系統４から供給される電力と同じ電圧及び同じ周波数にするように構成されている。商用電力系統４は、例えば、単相３線式１００／２００Ｖであり、商用電力供給ラインを介して、照明機器、テレビ、冷蔵庫、洗濯機などの電力負荷装置５に電気的に接続されている。

熱電併給装置３は、熱と電気とを併せて発生させることのできる装置であれば、どのような構成のものでも構わない。例えば、燃料電池や、エンジンとそのエンジンによって駆動される発電機とを備えてエンジンの排熱と発電機の発電電力とを利用するような装置などを、熱電併給装置３として利用できる。

本実施形態においては、熱電併給装置３は、発電力を制御するための制御手段３２を備える。ここで、制御手段３２は、インバータ３１又はインバータ３１からの交流電力が供給される電力系統に設けられたセンサから、インバータ３１からの交流電力の電圧、電流などの測定値を取得し、熱電併給装置３の発電量を測定する。制御手段３２は、熱電併給装置３の運転を行うにあたり、あらかじめ、運転日の電力需要及び熱需要を予測し最適な運転を行えるように学習制御をするように構成されている。本実施形態においては、上述したように、熱電併給装置３の制御手段３２は、太陽光発電量予測システム１から、当該制御手段３２を備える熱電併給装置３と同じ電力系統に接続された太陽光発電装置ＰＶによって発電すると予測される発電量ｄｘを受信し、より高精度に運転日の電力需要及び熱需要を予測する。

なお、熱電併給装置３の制御手段３２が、その日の天気予報に基づいて学習制御を行うように構成されている場合には、太陽光発電量予測システム１としての天気予報システム２から、発電量ｄｘに変えて、当該発電量ｄｘが予測される太陽光発電装置ＰＶの設置された地点における天気予報を受信するように構成しても構わない。

図１に示すように、太陽光発電量予測システム１は、大別して、実測データ収集手段１１、実測データ蓄積手段１２、太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを予測するための発電量予測手段１５、及び予測した発電量ｄｘなどを外部に出力するための出力手段１９により構成される。

実測データ収集手段１１は、複数の太陽光発電装置ＰＶから実測データｄを収集する。本実施形態においては、実測データ収集手段１１は、定期的に太陽光発電装置ＰＶから実測データｄを収集する。具体的には、例えば、１時間ごとに、太陽光発電量予測システム１と通信可能に構成された全ての太陽光発電装置ＰＶから実測データｄを収集する。なお、実測データｄの収集間隔は、発電量ｄｘを予測するタイミングに応じて適宜調整すると良い。

実測データ蓄積手段１２は、実測データ収集手段１１により収集した実測データｄを蓄積するためのデータベースである。本実施形態においては、実測データ蓄積手段１２は少なくとも、現在の太陽光発電装置ＰＶの実測データｄと、それよりも過去に収集した実測データｄとの２種類を記憶する。ここで、「現在の」とは、直近において実測データ収集手段１１が実測データｄを収集したタイミングを意味する。本実施形態においては、過去に収集した実測データｄとして、現在の太陽光発電装置ＰＶの実測データｄの直前に取得した実測データｄを記憶する。具体的には、現在の太陽光発電装置ＰＶの実測データｄと、その１時間前の実測データｄとを記憶する。

発電量予測手段１５は、実測データ蓄積手段１２に蓄積された実測データｄの中から、予測される発電量ｄｘと相関の高いデータを抽出し、当該データを利用して太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘの予測を行う。より具体的には、発電量予測手段１５は、実測データ蓄積手段１２に蓄積された実測データｄのうち、予測対象である太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘと、時系列的に又は空間的に相関が高いと考えられる発電量ｄ１を含む太陽光発電装置ＰＶの実測データｄを抽出し、当該実測データｄに含まれる発電量ｄ１を用いて、予測対象である太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘの予測を行う。本実施形態においては、発電量予測手段１５は、太陽光発電量予測システム１の外部から天気予報などの情報を取得することなく、複数の太陽光発電装置ＰＶから取得した実測データｄのみに基づいて、太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを予測する。すなわち、発電量予測手段１５は、現在及び過去の実測データｄのみから太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを推定するように構成されている。この処理においては、図１に示すように、基準発電量算定手段１８、分布図作成手段１３、及び近傍類似位置推定手段１４が働く。

出力手段１９は、発電量予測手段１５により予測された太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを外部に出力する。出力手段１９の出力先には、例えば、発電量ｄｘを予測した太陽光発電装置ＰＶと同一の電力系統に接続された熱電併給装置３が用いられる。また、本実施形態においては、出力手段１９は、後述する天気予報システム２としての太陽光発電量予測システム１による天気予報を、太陽光発電装置ＰＶが設けられた各需要家に出力するように構成されている。以下では、発電量予測手段１５による太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘの予測方法について詳細に説明する。

〔発電量の予測方法〕
本実施形態において太陽光発電量予測システム１は、太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを予測するにあたり、分布図作成手段１３、近傍類似位置推定手段１４、及び発電量予測手段１５を備えている。さらに、発電量予測手段１５が予測した発電量ｄｘを補正するための、異常気象推定手段１６及び発電量補正手段１７を備える。以下では、順にこれら手段について説明する。

分布図作成手段１３は、実測データ収集手段１１が同時刻に収集した実測データｄに含まれる太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄ１と位置情報ｄ２（すなわち、緯度及び経度）とに基づいて、地図上に、太陽光発電量予測システム１と接続された複数の太陽光発電装置ＰＶそれぞれの発電率の分布を示す発電率分布図Ｍを作成する。ここで、発電率分布図Ｍの一例を、図３（ａ）〜（ｃ）に示す。発電率分布図Ｍは図３に示すように、地図上の所定領域を１画素とした画像の形態で作成される。図３における１画素は、１ｋｍ²の領域に相当し、色の濃淡によって、各領域における太陽光発電装置ＰＶの発電率を示している。なお、１画素の領域（１ｋｍ²）内に複数の太陽光発電装置ＰＶが存在する場合には、本実施形態においては、それら太陽光発電装置ＰＶの発電率の平均値を用いる。

太陽光発電装置ＰＶの発電率を算定するにあたり、本実施形態においては、太陽光発電量予測システム１は、仕様情報ｄ３に基づき、各々の太陽光発電装置ＰＶの基準発電量ｄｓを算定する基準発電量算定手段１８を備えている。ここで、基準発電量ｄｓは、太陽光発電装置ＰＶが、当該太陽光発電装置ＰＶの設置状況において理論上発電可能な最大発電量を意味する。すなわち、本実施形態においては、仕様情報ｄ３を用いることで、太陽光発電装置ＰＶ毎に、基準発電量ｄｓを算定する。

分布図作成手段１３は、太陽光発電装置ＰＶの発電率として、基準発電量算定手段１８が算定した基準発電量ｄｓに対する実測データ収集手段１１が収集した太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄ１の割合を用いる。すなわち、分布図作成手段１３は、個別に異なる基準発電量ｄｓを持つ太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄ１を、統一的に扱えるように正規化した上で１つの地図上に表示する。

本実施形態においては、発電量予測手段１５は、分布図作成手段１３により作成された発電率分布図Ｍを用いて、実測データ蓄積手段１２に蓄積された実測データｄの中から予測対象の太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘと相関の高い実測データｄを抽出し、当該抽出された実測データｄを利用して予測対象の太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘの予測を行うように構成されている。

発電量予測手段１５による、発電率分布図Ｍを用いた太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘの予測を、図３を用いて具体的に説明する。本実施形態においては、現在及び過去の発電率分布図Ｍを用いて天候の移り変わりを推定し、推定した天候の移り変わりに基づいて、未来における太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを予測する。以下では、分布図作成手段１３、近傍類似位置推定手段１４、及び発電量予測手段１５による発電量ｄｘの予測方法について説明する。

本実施形態においては、分布図作成手段１３は、実測データ蓄積手段１２に蓄積された現在の実測データｄから現在の発電率分布図Ｍ２を作成するとともに、実測データ蓄積手段１２に蓄積された過去の実測データｄから過去の発電率分布図Ｍ１とを作成する。本実施形態においては、過去の発電率分布図Ｍ１は、現在の発電率分布図Ｍ２より１時間前の時刻における太陽光発電装置ＰＶの発電率を示す。

次に、近傍類似位置推定手段１４は、現在の発電率分布図Ｍ２において太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを予測しようとする予測位置ａでの発電率分布と、当該予測位置ａでの発電率分布と最も類似する発電率分布を有する近傍類似位置ｂを過去の発電率分布図Ｍ２において求める。ここで、予測位置ａ又は近傍類似位置ｂでの発電率分布とは、予測位置ａ又は近傍類似位置ｂを中心として所定範囲内における発電率の分布具合を意味する。近傍類似位置推定手段１４による近傍類似位置ｂの導出を、図３を用いて、具体的に説明する。

まず、図３（ｂ）に示す現在の発電率分布図Ｍ２において、予測対象の太陽光発電装置ＰＶを含む予測位置ａの５ｋｍ四方の発電率分布（図３（ｂ）中、実線で囲む領域）に一番類似度が高いエリアを、図３（ａ）に示す過去の発電率分布図Ｍ１おいて、予測位置ａを中心とする１５ｋｍ四方のエリア（図３（ａ）及び（ｂ）中、点線で囲む領域）から探す。この際の探索方法としては、予測位置ａを中心とする所定領域を動体とみなして、動体の追跡方法を利用することができる。具体的には、例えば、動体の追跡に汎用的に用いることが可能なブロックマッチング法や、発電率分布が特徴的な形状を有する場合には勾配法を用いることができる。本実施形態においては、ブロックマッチング法を用いる。

ここで、図４を用いて、ブロックマッチング法について説明する。ここでは、図４（ａ）及び（ｂ）は、球体の動きを時系列に追った画像であり、図４（ａ）はある時刻ｔより微小時間前の時刻ｔ−Δｔにおける画像を、図４（ｂ）はある時刻ｔにおける画像である。
まず、図４（ｂ）に示すように、時刻ｔにおける画像において、類似範囲を探索する対象となる局所領域をブロックｂｋ０として切り出す（＃１）。ここでは、球体を中心として、所定範囲をブロックｂｋ０として切り出している。
次に、図４（ａ）に示すように、類似範囲を見つけ出す対象となる時刻ｔ−Δｔの画像において、ブロックｂｋ０と同様のサイズの領域を、画像内から順次切り出して、ブロックｂｋ０との類似度を比較する（＃２）。なお、ここで、ブロックｂｋ０の動く範囲が限定されている場合は、ブロックｂｋ０との類似範囲を見つけ出すにあたっては、ｂｋ０の周辺位置のみを探索するようにすると好適である。
最後に、時刻ｔ−Δｔにおいて、ブロックｂｋ０との比較で最も類似している（類似度が高い）と判定されたブロックを、時刻ｔにおけるブロックｂｋ０に対応する領域とみなす。

ここで、ブロックｂｋ０との類似度の判定にあたっては、誤差関数を用いると良い。本実施形態においては、画素毎の差分の二乗和（SSD；Sum of Squared Difference)を用いる。SSDは、以下の式で表される。

ここで、Ｗは、画像中の局所領域（ブロック）、ｘ∈Ｗは、領域Ｗ内の座標ｘ、Ｉ_A（ｘ）は、画像Ｉ_Aの座標ｘにおける画素値、式中のｄは変位量を示す。なお、本実施形態においては、画像の各座標位置における画素値Ｉ_A（ｘ）としては、輝度情報、すなわち発電率を用いる。SSDを用いる場合には、その値が最も小さくなる座標（ｘ＋ｄ）が、最も座標ｘと類似度が高い判定できる。

なお、類似度の判定に用いる誤差関数としては、画素毎の差分の絶対値(SAD;Sum of Absolute Differeces)もしくは、正規化相互相関(NCC;Normalized Cross Correlation)を用いても構わない。

以上のようにして、近傍類似位置推定手段１４は、ブロックマッチング法を用いて、予測位置ａを中心とする所定領域の発電率分布に対して、過去の発電率分布図Ｍ１において最も類似度の高い領域を求め、当該領域の中心位置を近傍類似位置ｂとする。

続いて、発電量予測手段１５は、近傍類似位置推定手段１４により求められた近傍類似位置ｂと、現在の発電率分布図Ｍ２とから、予測位置ａにおける発電量ｄｘを予測する。より具体的には、発電量予測手段１５は、近傍類似位置ｂと予測位置ａとから、過去の発電率分布図Ｍ１における時刻から現在の発電率分布図Ｍ２における時刻までの天候の移り変わりを推定する。より詳しくは、近傍類似位置ｂから予測位置ａに向かうベクトルを動きベクトルＭＶとし、過去の発電率分布図Ｍ１における時刻をｔ−Δｔ、現在の発電率分布図Ｍ２における時刻をｔとすると、Δｔの間に、動きベクトルＭＶだけ天候の移り変わりがあったと推定することができる。ここで、天候の移り変わりとは、具体的には、太陽光発電装置ＰＶの発電率に大きな影響を与える要因、例えば、雲の動きを意味する。

発電量予測手段１５は、動きベクトルＭＶを用いて、現在の発電率分布図Ｍ２における予測位置ａの発電量ｄｘを予測する。具体的には、図３（ｃ）に示すように、現在の発電率分布図Ｍ２において、予測位置ａから動きベクトルＭＶを引いた地点の発電率を、将来の時刻における予測位置ａの発電率と予測する。図３の例においては、予測する将来の時刻をｔ＋Δｔとすると、図３（ｂ）及び（ｃ）に示す現在の発電率分布図Ｍ２における近傍類似位置ｂの発電率が、ｔ＋Δｔでの予測位置ａの発電率と予測することができる。（ここで、Δｔは天候の変化が急激に起きないと考えられる程度に微小な時間と仮定している。本実施形態においては、Δｔは１時間としている。）

上記予測について説明を補足すると、上述のように過去の発電率分布図Ｍ１及び現在の発電率分布図Ｍ２から、Δｔの間に動きベクトルＭＶの分だけ天候が移り変わると推定できる。現在の時刻ｔからさらにΔｔ経過すれば（時刻ｔ＋Δｔでは）、同様に動きベクトルＭＶの分だけ天候が移り変わると予測される。よって、現在の予測位置ａにおいてΔｔ経過した後の発電率は、現在（ｔ）において動きベクトルＭＶの分だけ移動した際に予測位置ａに位置するような地点の発電率と予測される。すなわち、予測位置ａから動きベクトルＭＶを引いた地点の発電率が、将来の時刻ｔ＋Δｔにおける予測位置ａでの発電率と予測される。

以上のようにして、将来の時刻ｔ＋Δｔにおける予測位置ａでの発電率を予測し、当該発電率と、基準発電量算定手段１８で算定した基準発電量ｄｓとの積を求めることで、予測位置ａでの発電量ｄｘを予測する。

なお、上記説明では、過去の時刻と現在の時刻との間隔が、現在の時刻と予測する将来の時刻との間隔と同一（Δｔ）である場合について説明したが、当該間隔は異なっていても構わない。この場合、過去の時刻と現在の時刻との間隔をΔ１とし、現在の時刻と予測する将来の時刻との間隔をΔ２とすれば、α＝Δ２／Δ１として、現在の発電率分布図Ｍ２における予測位置ａからα倍した動きベクトルＭＶを引いた地点の発電率を、予測する時刻における予測位置ａでの発電率と予測することができる。

具体的には、例えば、過去の発電率分布図Ｍ１の時刻がｔ−Δｔ、現在の発電率分布図Ｍ２の時刻がｔ、予測する将来の時刻がｔ＋Δｔ／２の場合、ｄ１はΔｔ、ｄ２はΔｔ／２となる。（本実施形態であれば発電量ｄ１が１時間で、位置情報ｄ２が３０分となる）。この場合、α＝０．５となるので、現在の発電率分布図Ｍ２における予測位置ａから０．５倍した動きベクトルＭＶを引いた地点の発電率が、ｔ＋Δｔ／２の時刻における予測位置ａでの発電率と予測される。

〔予測される発電量の補正〕
本実施形態においては、異常気象推定手段１６及び発電量補正手段１７を備える。異常気象推定手段１６は、発電率分布図Ｍにおいて、特定地域における発電量ｄ１の減少から、当該特定地域において局所的に発生している異常気象について推定する。異常気象推定手段１６は、異常気象の種類と判定条件（例えば、発生時期、発生範囲及び、太陽光発電装置ＰＶの発電率の低下度合い）とをあらかじめ記憶しておき、判定条件を満たした場合に、異常気象が発生していると推定する。具体的には、例えば、異常気象推定手段１６は、春季において特定の地域一帯で、一律、太陽光発電装置ＰＶの発電率が減少している場合には、当該エリアにおいて黄砂が発生していると推定する。

発電量補正手段１７は、異常気象推定手段１６により推定した異常気象による発電量ｄｘへの影響を考慮し、発電量予測手段１５により予測される発電量ｄｘを補正する。具体的には、例えば、現在の時刻ｔにおいては予測位置ａにおいて影響のなかった黄砂の影響が、発電量ｄｘを予測する時刻ｔ＋Δｔにおいて予測位置ａに及ぶと推定される場合に、異常気象推定手段１６により推定した異常気象による発電量の低下度合いと、発電量予測手段１５で予測される発電量ｄｘとの積を、予測位置ａにおいて予測される発電量ｄｘとする。

なお、上記説明においては、発電量補正手段１７は、発電量予測手段１５により予測された太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘに対して補正を行う構成としたが、発電量予測手段１５により予測される発電率に対して補正を行うことで、結果的に発電量予測手段１５により予測される発電量ｄｘを補正する構成としても構わない。

〔太陽光発電量予測システムの利用方法〕
以上のようにして、太陽光発電量予測システム１は、太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを予測する。予測された発電量ｄｘは、出力手段１９を介して外部に出力される。本実施形態においては、予測された発電量ｄｘは、熱電併給装置３へと出力される。

さらに、本実施形態においては、太陽光発電量予測システム１は、同時に、太陽光発電装置ＰＶが設けられた各需要家のための天気予報システム２としても利用される。天気予報システム２は、太陽光発電装置ＰＶの発電率と天気との相関関係を記憶した記憶手段１０１を備える。具体的には、記憶手段１０１には、太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄ１もしくは発電率の値と、天気との対応関係が記憶される。例えば、発電率が０％以上２０％未満である場合は「雨天」、２０％以上５０％未満である場合は「曇天」、５０％以上１００％以下である場合は「晴天」といった形態で記憶される。

天気予報システム２は、発電量予測手段１５により予測した太陽光発電装置ＰＶの発電率と記憶手段１０１とを用いて、各太陽光発電装置ＰＶを備えた需要家毎に天気予報を行う。より詳しくは、発電量予測手段１５により求めた動きベクトルＭＶと発電率から、天気の移り変わりを予測する。上述したように、動きベクトルＭＶは、雲の動きを示しているとみなせるため、例えば発電率２０％以下の地点には、雨雲が存在していると予測できる。よって、発電率２０％以下の地点の動きベクトルＭＶを求めることで、将来、雨天となる地域を予測することができる。このようにして、記憶手段１０１を用いて現在及び過去における各地点の発電率から天気を求め、各地点の動きベクトルＭＶを求めることで、将来の各地点における天気を予想することができる。

〔別実施形態〕
（１）上記実施形態においては、太陽光発電量予測システム１が分布図作成手段１３を備え、分布図作成手段１３により作成された発電率分布図Ｍに基づいて発電量予測手段１５が太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを予測する場合の一例を示した。しかし、本願発明に係る発電量予測手段１５はこのような構成に限定されない。すなわち、太陽光発電量予測システム１が分布図作成手段１３を備えず、異なる方法によって発電量予測手段１５が実測データ蓄積手段１２に蓄積された実測データｄの中から相関の高いデータを利用して太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘの予測を行う構成としても構わない。

例えば、発電量予測手段１５が予測位置ａの西側に位置する地点における実測データｄに基づいて、予測位置ａにおける太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘの予測を行う構成としても構わない。より具体的には、太陽光発電量予測システム１と通信可能な太陽光発電装置ＰＶが全て同一の基準発電量ｄｓを備える場合には、予測位置ａに西側に位置する地点における発電量ｄ１を、将来の予測位置ａでの発電量ｄｘとする。太陽光発電装置ＰＶが天気の移り変わりは通常、日本国内においては西から東へと移るため、このような簡易な相関関係を利用して、太陽光発電装置ＰＶの発電量ｄｘを予測することもできる。

（２）上記実施形態においては、太陽光発電量予測システム１が異常気象推定手段１６及び発電量補正手段１７を備える場合の一例を示した。しかし、本願発明はこのような構成に限定されない。すなわち、太陽光発電量予測システム１が異常気象推定手段１６及び発電量補正手段１７を備えない構成としても構わない。

（３）上記実施形態においては、太陽光発電量予測システム１が収集する実測データｄに仕様情報ｄ３が含まれ、仕様情報ｄ３に基づいて基準発電量ｄｓを算定する基準発電量算定手段１８を備える場合の一例を示した。しかし、本願発明はこのような構成に限定されない。すなわち、実測データｄに仕様情報ｄ３が含まれず、太陽光発電量予測システム１が基準発電量算定手段１８を備えない構成としても構わない。この場合であっても、太陽光発電量予測システム１と通信可能な太陽光発電装置ＰＶの機種が限定されている場合には、あらかじめ太陽光発電装置ＰＶの基準発電量ｄｓを太陽光発電量予測システム１側で把握することができるため、太陽光発電量予測システム１において既知の基準発電量ｄｓを用いて、分布図作成手段１３により発電率分布図Ｍを作成することができる。

太陽光発電装置の発電量を予測する太陽光発電量予測システム及び天気予報システムとして利用可能である。

１ ：太陽光発電量予測システム
２ ：天気予報システム
１１ ：実測データ収集手段
１２ ：実測データ蓄積手段
１３ ：分布図作成手段
１４ ：近傍類似位置推定手段
１５ ：発電量予測手段
１６ ：異常気象推定手段
１７ ：発電量補正手段
１８ ：基準発電量算定手段
１０１ ：記憶手段
Ｍ ：発電率分布図
Ｍ１ ：発電率分布図
Ｍ２ ：発電率分布図
ＰＶ ：太陽光発電装置
ａ ：予測位置
ｂ ：近傍類似位置
ｄ ：実測データ
ｄ１ ：発電量
ｄ２ ：位置情報
ｄ３ ：仕様情報
ｄｓ ：基準発電量
ｄｘ ：発電量

Claims (6)

1. 太陽光発電装置の発電量を予測する太陽光発電量予測システムであって、
   複数の太陽光発電装置と通信可能に構成され、
   前記複数の太陽光発電装置から各太陽光発電装置の発電量を含む実測データを収集する実測データ収集手段と、
   前記実測データ収集手段により収集した実測データを蓄積する実測データ蓄積手段と、
   前記実測データ蓄積手段に蓄積された実測データの中から、予測される発電量と相関の高いデータを抽出し、当該データを利用して太陽光発電装置の発電量の予測を行う発電量予測手段と、を備えた太陽光発電量予測システム。
2. 前記実測データが、前記太陽光発電装置の位置情報を含み、
   前記実測データ収集手段が同時刻に収集した前記実測データに含まれる前記太陽光発電装置の発電量と位置情報とに基づいて、地図上に前記複数の太陽光発電装置の発電率の分布を示す発電率分布図を作成する分布図作成手段を備え、
   前記発電量予測手段が、前記分布図作成手段により作成された前記発電率分布図を用いて、前記実測データ蓄積手段に蓄積された前記実測データの中から、予測される発電量と相関の高いデータを抽出し、当該データを利用して前記太陽光発電装置の発電量の予測を行うように構成された請求項１に記載の太陽光発電量予測システム。
3. 前記発電率分布図において、特定地域における発電率の減少から、当該特定地域において局所的に発生している異常気象について推定する異常気象推定手段と、
   前記異常気象推定手段により推定した異常気象による影響に基づいて、前記発電量予測手段により予測される発電量を補正する発電量補正手段を備える請求項２に記載の太陽光発電量予測システム。
4. 前記実測データが、前記太陽光発電装置の装置仕様に関する仕様情報を含み、
   前記仕様情報に基づき、前記太陽光発電装置の基準発電量を算定する基準発電量算定手段を備え、
   前記分布図作成手段が、前記太陽光発電装置の発電率として、前記基準発電量算定手段が算定した基準発電量に対する前記実測データ収集手段が収集した発電量の割合を用いる請求項２又は３に記載の太陽光発電量予測システム。
5. 前記分布図作成手段が現在の発電率分布図と、過去の発電率分布図とを作成するように構成され、
   前記現在の発電率分布図において前記太陽光発電装置の発電量を予測しようとする予測位置での発電率分布と、当該予測位置での発電率分布と最も類似する発電率分布を有する近傍類似位置を前記過去の発電率分布図において求める近傍類似位置推定手段を備え、
   前記発電量予測手段が、当該近傍類似位置推定手段により求められた近傍類似位置と、前記現在の発電率分布図とから、前記予測位置における発電量を予測するように構成された請求項２〜４の何れか一項に記載の太陽光発電量予測システム。
6. 前記太陽光発電装置の発電率と天気との相関関係を記憶した記憶手段を備え、
   請求項１〜５の何れか一項に記載の太陽光発電量予測システムを用いて予測した前記太陽光発電装置の発電率と前記記憶手段とを用いて天気予報を行う天気予報システム。

Images