JP2016039708A - 発電出力値推定方法、装置、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象ソーラーパネルの発電出力値を取得する。
【解決手段】発電素子により定まる各種類の複数のソーラーパネルの発電出力値関連データを読み込む（５６）。ノンパラメトリック法を用いて、各種類のソーラーパネルについて、発電出力値を推定するための疑似モデルを作成する（５８）。作成した疑似モデルに、各種類の各設置場所における、例えば、２月２０日の午前１０時における受光量を代入して、各ソーラーパネルの発電出力値を推定する（６０）。よって、対象ソーラーパネルの発電出力値の実測データがなくとも、対象ソーラーパネルの発電出力値を取得することができる。
【選択図】図６

Description

本発明は、発電出力値推定方法、装置、及びプログラムに係り、特に、ソーラーパネルの発電出力値を推定する発電出力値推定方法、装置、及びプログラムに関する。

従来、ソーラーパネルにおける発電出力を推定するためには、当該ソーラーパネルにおける発電出力値に関連するデータを用いている。例えば、当該ソーラーパネル発電出力値の実測値等を用いて、ソーラーパネルにおける発電出力を推定する。

特開2011-187743号公報

しかし、上記例では、発電出力値の実測値がなければ、上記ソーラーパネルにおける発電出力を推定することができない。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、対象ソーラーパネルの発電出力値の実測データがなくとも、対象ソーラーパネルの発電出力値を取得することができる発電出力値推定方法、装置、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために請求項１に係る発明は、コンピュータが、ソーラーパネルの発電出力値を推定する発電出力値推定方法であって、前記発電出力値を取得する対象の対象ソーラーパネルとは異なる他のソーラーパネルの発電出力値に関する情報を取得し、前記取得した情報を用いて前記対象ソーラーパネルの発電出力値を取得することを含む。

請求項１０に係る発明は、コンピュータに、ソーラーパネルの発電出力値を推定させる発電出力値推定プログラムであって、前記発電出力値を取得する対象の対象ソーラーパネルとは異なる他のソーラーパネルの発電出力値に関する情報を取得させ、前記取得した情報を用いて前記対象ソーラーパネルの発電出力値を取得させることを含む。

請求項１１に係る発明は、ソーラーパネルの発電出力値を推定する発電出力値推定装置であって、前記発電出力値を取得する対象の対象ソーラーパネルとは異なる他のソーラーパネルの発電出力値に関する情報を取得する第１の取得部と、前記第１の取得部により取得された情報を用いて前記対象ソーラーパネルの発電出力値を取得する第２の取得部と、を含む。

このように、ソーラーパネルの発電出力値を取得する対象の対象ソーラーパネルとは異なる他のソーラーパネルの発電出力値に関する情報を取得し、取得した情報を用いて対象ソーラーパネルの発電出力値を取得するので、対象ソーラーパネルの発電出力値の実測データがなくとも、対象ソーラーパネルの発電出力値を取得することができる。

以上説明したように、本発明の発電出力値推定方法、装置、及びプログラムによれば、対象ソーラーパネルの発電出力値の実測データがなくとも、対象ソーラーパネルの発電出力値を取得することができる、という効果が得られる。

第１実施形態の推定装置１０を示す図である。 推定装置１０のブロック図である。 発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ１を示す図である。 推定装置１０の機能ブロック図である。 参考例における疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムのフローチャートである。 第１実施形態における疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムのフローチャートである。 （Ａ）は、太陽光の高度を基準とした高度基準補正係数テーブル７２を示し、（Ｂ）は、高度基準補正係数を求める原理を説明するグラフを示し、（Ｃ）は、補正係数Ｌａの具体的な内容を示す図である。 （Ａ）は、受光面の面積を基準とした、面積基準補正係数テーブル７４を示し、（Ｂ）は、面積基準の補正係数を求める原理を説明するグラフを示し、（Ｃ）は、補正係数Ｍａの具体的な内容を示す図である。 （Ａ）は、受光面の裏面温度を基準とした裏面温度基準補正係数テーブル７６を示し、（Ｂ）は、裏面温度を基準とする補正係数を特定する原理を示すグラフを示し、（Ｃ）は、補正係数Ｎａの具体的内容を示す図である。 第２実施形態における発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ２を示す図である。 第２実施形態における疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムのフローチャートである。 第２実施形態の第２変形例における疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムのフローチャートである。 第３実施形態における既存のソーラーパネルの態様及び疑似モデル対応テーブル１２０を示す図である。 ソーラーパネルの態様の相違と推定値の違いの度合いとの対応テーブル１３０を示す図である。 第３実施形態の推定装置１０の機能ブロック図を示す図である。 第３実施形態における疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムのフローチャートである。 第３実施形態の第１変形例の機能ブロック図を示す図である。 第３実施形態の第１変形例の疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムのフローチャートである。 第３実施形態の第２変形例の機能ブロック図を示す図である。 第３実施形態の第２変形例の疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムのフローチャートである。 第４実施形態における発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ３を示す図である。 第４実施形態における電力値予測装置の機能ブロック図を示す図である。 第４実施形態における電力値予測プログラムのフローチャートである。 各要因について対象ソーラーパネルとの差が小さい順に他のソーラーパネルをソートした結果を示す図である。 他の各ソーラーパネルの各要因の順位を合計した結果を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
[第１実施形態]
図１には、ソーラーパネルの疑似モデルを作成し、作成した疑似モデルを用いて、発電出力値を推定する推定装置１０が示されている。図１に示すように、推定装置１０は、表示装置１２、コンピュータ本体１４、キーボード１６、及びマウス１８を備えている。なお、推定装置１０は、発電出力値推定装置の１例である。

図２には、推定装置１０のブロック図が示されている。図２に示すように、推定装置１０は、処理部としてのＣＰＵ２０と、記憶部としてのＲＯＭ２２、ＲＡＭ２４、及び２次記憶装置２６と、表示装置１２と、入力部としてのキーボード１６及びマウス１８とを備えている。

図３には、発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ１が示されている。発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ１は、図２の２次記憶装置２６に記憶されている。図３に示すように、発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ１は、既存のソーラーパネルの複数の設置場所の各々に対応して発電出力値に関するデータを記憶している。発電出力値に関するデータは、例えば、発電出力値に影響を及ぼす要因のデータと、発電出力値とが含まれている。発電出力値に影響を及ぼす要因のデータには、ソーラーパネルの種類と太陽光の受光状態を示すデータとが含まれる。太陽光の受光状態を示すデータには、次のデータが含まれる。即ち、例えば、第１に、平成２５年８月２０日の午後２時における太陽光の高度のデータが含まれる。第２に、ソーラーパネルにおける受光面の面積のデータが含まれる。第３に、受光面の平成２５年８月２０日の午後２時における裏面の温度のデータが含まれる。第４に、８月２０日の午後２時における単位時間及び単位面積当たりの受光面における受光量のデータが含まれる。ソーラーパネルの種類は、ソーラーパネルにおける発電素子を基準にした種類である。そして、発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ１には、太陽光の高度〜発電出力値を取得した日時のデータも対応して記憶されている。例えば、北海道に設置されているソーラーパネルに対応して、ｙ１ｍ１ｄ１ｔ１＝２５-８-２０-１４：００、即ち、平成２５年８月２０日午後２時等である。

図４には、推定装置１０の機能ブロック図が示されている。推定装置１０は、２次記憶装置２６からデータを読み込むデータ読み込み部３２、及び疑似モデルを作成する疑似モデル作成部３４を備えている。また、推定装置１０は、発電出力値を推定する発電出力値推定部３６、推定された発電出力値を表示装置１２に表示する発電出力値表示部３８、及び繰り返し処理部４０を備えている。

次に、第１実施形態の作用を説明する。
最初に、参考として、図５に示す疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムを説明する。図５に示す疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムでは、既存のソーラーパネルの発電出力値関連データを用いて、当該発電出力値関連データに対応する既存のソーラーパネルの発電出力値を推定するものである。例えば、２月２０日の午前１０時における発電出力値を推定する例を説明する。

ステップ５２Ｓで、繰り返し処理部４０は、図３の発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ１における各設置場所の識別変数ｉを０に初期化し、繰り返し処理部４０は、変数ｉを１インクリメントする。例えば、ｉ＝１では、設置場所として北海道が識別される。

ステップ５６Ｓで、データ読み込み部３２は、変数ｉで識別される設置場所ｉの発電出力値関連データを、図３の発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ１から読み込む。ステップ５８Ｓで、疑似モデル作成部３４は、ノンパラメトリック法を用いて、設置場所ｉに設置されたソーラーパネルの発電出力値を推定するための疑似モデルを作成する。

ステップ６０Ｓで、発電出力値推定部３６は、上記ステップ５８Ｓで作成された疑似モデルに、当該設置場所ｉの２月２０日の午前１０時における受光量を代入して、設置場所ｉに設置されたソーラーパネルの発電出力値を推定する。

ステップ６２Ｓで、繰り返し処理部４０は、変数ｉがソーラーパネルの設置場所の総数Ｉに等しいか否かを判断する。変数ｉが総数Ｉに等しくない場合には、以上の処理（ステップ５６Ｓ〜ステップ６２Ｓ）を実行していないソーラーパネルがあるので、疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは、ステップ５４Ｓに戻る。

変数ｉが総数Ｉに等しい場合には、上記処理（ステップ５４Ｓ〜ステップ６２Ｓ）を全てのソーラーパネルについて実行したので、ステップ６４Ｓで、発電出力値表示部３８は、各設置場所に設置されたソーラーパネルの発電出力値を、表示装置１２に表示して、疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムが終了する。

図６には、第１実施形態における疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムが示されている。なお、図６に示す疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは、発電出力値推定プログラムの１例である。
以下、例えば、２月２０日の午前１０時における発電出力値を推定する例を説明する。

前述したように上記参考例では、既存のソーラーパネルの発電出力値関連データを用いて、当該発電出力値関連データに対応する既存のソーラーパネルの発電出力値を推定する。これに対し、第１実施形態では、発電出力値を計算する対象の対象ソーラーパネルとは異なる他のソーラーパネルの発電出力値に関する情報を取得し、取得した情報を用いて、対象ソーラーパネルの発電出力値を推定するものである。

ステップ５２で、繰り返し処理部４０は、ソーラーパネルの種類を識別する変数ｊを０に初期化し、ステップ５４で、繰り返し処理部４０は、変数ｊを１インクリメントする。例えば、変数ｊ＝１の場合、シリコン系のソーラーパネルを識別する。

ステップ５６で、データ読み込み部３２は、変数ｊで識別される種類ｊのソーラーパネルの発電出力値関連データを、図３の発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ１から読み込む。例えば、上記のように変数ｊ＝１でシリコン系が識別される場合、ステップ５６では、北海道、静岡県、沖縄県に対応して記憶されている発電出力値関連データを読み込む。

ステップ５８で、疑似モデル作成部３４は、ノンパラメトリック法を用いて、種類ｊのソーラーパネルの発電出力値を推定するための疑似モデルを、対象ソーラーパネルとは異なる他のソーラーパネルの発電出力値に関する情報として作成する。なお、疑似モデル作成部３４は、第１の取得部の１例である。

ステップ６０で、発電出力値推定部３６は、ステップ５８で、作成した疑似モデルに、２月２０日の午前１０時における受光量を代入して、種類ｊの各ソーラーパネルの発電出力値を推定する。なお、上記代入する受光量は、種類ｊに対応する各設置場所における２月２０日の午前１０時における受光量である。なお、発電出力値推定部３６は、第２の取得部の１例である。

ステップ６２で、繰り返し処理部４０は、変数ｊが、ソーラーパネルの種類の総数Ｊに等しいか否かを判断する。変数ｊが総数Ｊに等しくない場合は、上記処理（ステップ５４〜ステップ６２）を実行していない種類があるので、疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは、ステップ５４に戻る。

一方、変数ｊが総数Ｊに等しい場合には、上記処理（ステップ５４〜ステップ６２）を、全ての種類について実行したので、ステップ６４で、発電出力値表示部３８は、各種類における対象ソーラーパネルの発電出力値を、表示装置１２に表示して、疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムが終了する。

ここで、上記第１実施形態では、各種類における対象ソーラーパネルの発電出力値を推定するために、当該種類の全てのソーラーパネルの発電出力値関連データを用いている。よって、ステップ５８における疑似モデルは、各種類のソーラーパネルの平均的なソーラーパネルの疑似モデルを想定している。よって、想定した平均的なソーラーパネルは、各種類における対象ソーラーパネルとは異なる他のソーラーパネルに該当する。

なお、各種類における対象ソーラーパネルの発電出力値を推定するためには、各種類における対象ソーラーパネルの発電出力値関連データを用いる場合に限られない。各種類の対象ソーラーパネルの発電出力値を推定するために、対象ソーラーパネルの発電出力値が得られていない場合等において、対象ソーラーパネル以外の他の同じ種類のソーラーパネルの発電出力値関連データを用いるようにしてもよい。

次に、第１実施形態の効果を説明する
上記のように、第１実施形態では、同じ種類の他の少なくとも１つのソーラーパネルの疑似モデルを、発電出力値に関する情報として取得し、取得した疑似モデルに基づいて対象ソーラーパネルの発電出力値を推定する。よって、対象ソーラーパネルにおける発電出力値関連データがなくとも、対象ソーラーパネルの発電出力値を推定することができる。

一般的に、発電素子が異なる種類の他のソーラーパネルの疑似モデルを用いて対象ソーラーパネルの発電出力値を推定しても、推定した対象ソーラーパネルの発電出力値と現実の発電出力値との間の誤差が大きい。しかし、第１実施形態では、対象ソーラーパネルと、発電素子が同じ種類の他の少なくとも１つのソーラーパネルの疑似モデルを用いて対象ソーラーパネルの発電出力値を推定する。よって、推定した対象ソーラーパネルの発電出力値を、現実の発電出力値に近づけることができる。

更に、第１実施形態では、上記疑似モデルを、ノンパラメトリック法に基づいて作成するので、疑似モデルを正確に作成することができ、発電出力値を精度よく推定することができる。

[第２実施形態]
次に、第２実施形態を説明する。第２実施形態の構成は、第１実施形態の構成とほぼ同じである。但し、以下の２つの点が異なる。
第１の構成の違いは、２次記憶装置２６には、以下の３つの補正係数が記憶されている点にある。
補正係数は、基準となる基準ソーラーパネル及び対象ソーラーパネルの発電出力値に影響を及ぼす各要因の違いに基づいて、基準ソーラーパネルの疑似モデルを対象ソーラーパネル用に補正するための補正係数Ｌ、Ｍ、Ｎである。

図７（Ａ）は、太陽光の高度を基準とした高度基準補正係数テーブル７２が示され、（Ｂ）は、高度基準補正係数を求める原理を説明するグラフを示し、（Ｃ）は、補正係数Ｌａの具体的な内容が示されている。

図７（Ａ）における高度基準補正係数テーブル７２における最初の行には、基準ソーラーパネルと第１の対象ソーラーパネルにおける設置場所の太陽光の高度の相違Δθａと、補正係数Ｌａが対応して記憶され、第２番目の行には、基準ソーラーパネルと第２の対象ソーラーパネルにおける設置場所の太陽光の高度の相違Δθｂと補正係数Ｌｂとが対応して記憶されている。このように、高度基準補正係数テーブル７２には、各々異なる複数の太陽光の高度の相違Δθの各々に対応して補正係数Ｌが記憶されている。

補正係数Ｌａの設定方法は次の通りである。図７（Ｂ）には、基準ソーラーパネルと第１の対象ソーラーパネルにおける受光量と発電出力値との関係が示されている。

図７（Ｂ）に示すように、受光量Ｕｘにおいて、基準ソーラーパネルの発電出力値はｗｘｃであるのに対し、第１の対象ソーラーパネルにおける発電出力値はｗｘ１である。基準ソーラーパネルにおける太陽光の高度はθＣであるのに対し、第１のソーラーパネルにおける太陽光の高度はθ１であり、太陽光の高度の相違Δθは、Δθａ＝θｃ−θ１である。このように、基準ソーラーパネルと第１の対象ソーラーパネルにおける太陽光の高度の相違Δθ＝Δθａに応じて、発電出力値がｗｘｃ、ｗｘ１のように変化する。よって補正係数Ｌａは、ｗｘ１／ｗｘｃである。

図８（Ａ）には、受光面の面積を基準とした、面積基準補正係数テーブル７４が示されている。面積基準補正係数テーブル７４には、各々異なる複数の面積の相違Δｓの各々に対応して補正係数Ｍが記憶されている。図８（Ｂ）には、面積基準の補正係数を求める原理を説明するグラフが示されている。図８（Ｃ）には、受光面の面積の相違Δｓ＝Δｓａ＝ｓｃ−ｓ１の場合における補正係数Ｍａの内容が示されている。

図８（Ｂ）に示すように、受光面の面積の相違Δｓ＝Δｓａ＝ｓｃ−ｓ１に応じて、発電出力値がｗｙｃ、ｗｙ１のように変化する。よって、補正係数Ｍａ＝ｗｙ１／ｗｙｃである。

図９（Ａ）には、受光面の裏面温度を基準とした裏面温度基準補正係数テーブル７６が示されている。裏面温度基準補正係数テーブル７６には、各々異なる裏面温度の相違ΔＴの各々に対応して補正係数Ｎが記憶されている。図９（Ｂ）には、裏面温度を基準とする補正係数を特定する原理を示すグラフが示されている。図９（Ｃ）には、受光面の裏面温度の相違ΔＴ＝ΔＴａ＝Ｔｃ−Ｔ１の場合における補正係数Ｎａが示されている。

図９（Ｂ）に示すように、受光面の裏面温度の相違ΔＴ＝ΔＴａ＝Ｔｃ−Ｔ１に応じて、発電出力値がｗｚｃ、ｗｚ１のように変化する。よって、補正係数Ｎａは、ｗｚ１／ｗｚｃである。

以上説明した例では、発電出力値に影響を及ぼす要因は、太陽光の高度、受光面の面積、及び受光面の裏面温度であるが、上記要因は上記３つ以外にも、例えば、次の要因もある。受光面の設置面に対する角度である。設置面に対する角度が違うと、受光面への汚れの付き方が変わり、現実の受光量に影響を及ぼすからである。また、経年もある。経年劣化により、ソーラーパネルの発電効率に影響を及ぼすからである。また、更に、メーカーもある。メーカーによってソーラーパネルにおける太陽電池の発電効率が異なるからである。

よって、これらの要因についても、上記のように補正係数を設けて発電出力値を補正係数で補正するようにしてもよい。また、補正係数は、各要因のそれぞれについて設けているが、全体として１つの補正係数としてもよい。何故なら、１つの要因と他の要因とが相互に関連することもあるからである。
また、上記各相違は絶対値でもよい。
更に、太陽光の高度の相違は、単なる差や差の絶対値だけではなく、例えば、太陽光の高度の相違の各々異なる複数の種類の各々に対応して、補正係数Ｌを記憶するようにしてもよい、例えば、太陽光の高度の相違が、同じ１０°であっても、９０°−８０°、５０°−４０°、２０°−１０°のように、太陽光の高度の相違の各々異なる複数の種類の各々について発電出力値への影響が異なる。そこで、太陽光の高度の相違の各々異なる複数の種類の各々について補正係数を記憶するようにしてもよい。

第２の構成の違いについて説明する。第２実施形態では、図１０に示す発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ２に示すように、ソーラーパネルの各種類に１つのソーラーパネルを上記基準ソーラーパネルとし、各基準ソーラーパネルに対応して実測した発電出力値が記憶されている。しかし、各種類の基準ソーラーパネル以外の対象ソーラーパネルについては、実測した発電出力値は記憶されていない。例えば、シリコン系の基準ソーラーパネルは、北海道に設置されており、当該基準ソーラーパネルに対応して実測した発電出力値が記憶されている。しかし、各種類の基準ソーラーパネル以外の対象ソーラーパネル、例えば、静岡県や沖縄県に設置されているソーラーパネルには、実測した発電出力値は存在していない。

次に、第２実施形態の作用を説明する。
図１１には、第２実施形態における疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムのフローチャートである。なお、図１１に示す疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは、発電出力値推定プログラムの１例である。
上記のように、第２実施形態では、各種類の基準ソーラーパネル以外の対象ソーラーパネルについては、実測した発電出力値がなく、当該対象ソーラーパネルの発電出力値を推定するものである。

ステップ８２で、繰り返し処理部４０は、ソーラーパネルの種類を識別する変数ｊを０に初期化し、ステップ８４で、繰り返し処理部４０は、変数ｊを１インクリメントする。上記のように、変数ｊ＝１の場合、シリコン系のソーラーパネルの種類が識別される。

ステップ８６で、疑似モデル作成部３４は、種類ｊのソーラーパネルの発電出力値を推定するための基準疑似モデルｆｊを、発電出力値に関連する情報として作成する。なお、基準疑似モデルｆｊは、変数ｊ＝１でシリコン系が識別される場合には、北海道に設置されたソーラーパネルの疑似モデルである。ステップ８６は、上記参考例のステップ５６Ｓ、５８Ｓと同様であるので、その説明を省略する。なお、疑似モデル作成部３４は、第１の取得部の１例である。

ステップ８８で、繰り返し処理部４０は、種類ｊにおける基準ソーラーパネル以外の対象ソーラーパネルの設置場所を識別する変数ｋを１に初期化し、ステップ９０で、繰り返し処理部４０は、変数ｋを１インクリメントする。例えば、変数ｊ＝１でシリコン系が識別される場合、変数ｋ＝１で、静岡県が識別され、変数ｋ＝２で、沖縄県が識別される。

ステップ９２で、データ読み込み部３２は、変数ｋで識別される設置場所ｋの発電出力値関連データを、発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ２（図１０参照）から読み込む。

ステップ９４で、疑似モデル作成部３４は、基準ソーラーパネルと、変数ｋで識別される設置場所ｋに設置された対象ソーラーパネルｋにおける太陽光の高度の相違Δθを計算する。即ち、例えば、北海道に設置されたソーラーパネルが基準ソーラーパネルであり、変数ｋで識別される設置場所が静岡県の場合を例にとり説明する。疑似モデル作成部３４は、北海道の基準ソーラーパネルにおける太陽光の高度θ１と、静岡県に設置されている対象ソーラーパネルの太陽光の高度θ５との相違Δθ＝θ１−θ５を計算する。

ステップ９６で、疑似モデル作成部３４は、太陽光の高度を基準とした補正係数Ｌｋを、図７の高度基準補正係数テーブル７２から読み出す。上記のように、高度基準補正係数テーブル７２には、各々異なる複数の太陽光の高度の相違Δθの各々に対応して補正係数Ｌが記憶されている。しかし、ステップ９４で計算された太陽光の高度の相違Δθが、高度基準補正係数テーブル７２に記憶されていない場合には、疑似モデル作成部３４は、まず、高度基準補正係数テーブル７２から、ステップ９４で計算された太陽光の高度の相違Δθを挟む２つの陽光の高度の相違と、対応する２つの補正係数とを読み出す。そして、疑似モデル作成部３４は、ステップ９４で計算された太陽光の高度の相違Δθに対応する補正係数を、上記対応する２つの補正係数について線形補完を行って、得る。

ステップ９８で、疑似モデル作成部３４は、受光面の面積の相違ΔＳを計算する。即ち、例えば、上記例では、北海道に設置された基準ソーラーパネルにおける入射面の面積Ｓ１と、静岡県に設置された対象ソーラーパネルの受光面の面積Ｓ５との相違ΔＳ＝Ｓ１−Ｓ５を計算する。

ステップ１００で、疑似モデル作成部３４は、面積基準補正係数テーブル７４から、上記受光面の面積の相違ΔＳに対応する補正係数Ｍｋを読み出す。なお、面積基準補正係数テーブル７４に、上記受光面の面積の相違ΔＳ及び補正係数Ｍｋが記憶されていない場合には、上記ステップ９６で説明したように、線形補完を行って、補正係数Ｍｋを得る。

ステップ１０２で、疑似モデル作成部３４は、受光面の裏面温度の相違ΔＴを計算する。即ち、例えば、上記例では、北海道に設置された基準ソーラーパネルの受光面の裏面温度Ｔ１と静岡県に設置された対象ソーラーパネルの裏面温度Ｔ５との相違ΔＴ＝Ｔ１−Ｔ５を計算する。

ステップ１０４で、疑似モデル作成部３４は、図９（Ａ）に示す裏面温度基準補正係数テーブル７６から、裏面温度の相違ΔＴに対応する補正係数Ｎｋを読み出す。なお、裏面温度基準補正係数テーブル７６に、上記裏面温度の相違ΔＴ及び補正係数Ｎｋが記憶されていない場合には、上記ステップ９６で説明したように、線形補完を行って、補正係数Ｎｋを得る。

ステップ１０６で、疑似モデル作成部３４は、設置場所ｋに設置された対象ソーラーパネルの発電出力値を推定するための疑似モデルｇｋを作成する。即ち、ｇｋ＝ｆｊ×Ｌｋ×Ｍｋ×Ｎｋを作成する。

ステップ１０８で、発電出力値推定部３６は、ステップ１０６で作成した疑似モデルｇｋに、２月２０日の午前１０時における設置場所ｋの受光量を代入して、設置場所ｋに設置されたソーラーパネルの発電出力値を推定する。なお、発電出力値推定部３６は、第２の取得部の１例である。

ステップ１１０で繰り返し処理部４０は、変数ｋが種類ｊにおける対象ソーラーパネルの総数Ｋに等しいか否かを判断する。変数ｋが総数Ｋに等しくないと判断された場合には、上記処理（ステップ９０〜ステップ１１０）を実行してない対象ソーラーパネルがあるので、疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは、ステップ９０に戻る。変数ｋが総数Ｋに等しい場合には、種類ｊにおける全ての対象ソーラーパネルの発電出力値を推定したので、ステップ１１２で、変数ｊがソーラーパネルの種類の総数Ｊに等しいか否かを判断する。変数ｊが総数Ｊに等しくないと判断された場合には、上記処理（ステップ８４〜ステップ１１２）の処理を実行していない種類のソーラーパネルがあるので、疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは、ステップ８４に戻る。変数ｊが総数Ｊに等しい場合には、全ての種類の全ての対象ソーラーパネルの発電出力値を推定したので、ステップ１１４で、発電出力値表示部３８は、各設置場所に設置された対象ソーラーパネルの発電出力値を表示装置１２に表示して、疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは終了する。

次に、第２実施形態の効果を説明する。
以上説明したように、第２実施形態では、まず、発電出力値を推定する対象の対象ソーラーパネルと同じ種類の他の基準ソーラーパネルの基準疑似モデルを、対象ソーラーパネル用に補正係数で補正する。次に、補正した対象ソーラーパネル用の疑似モデルに基づいて発電出力値を推定する。よって、第２実施形態では、対象ソーラーパネルに実測された発電出力値がなくとも発電出力値を推定することができる。

また、第２実施形態では、対象ソーラーパネルと同じ種類の基準ソーラーパネルの基準疑似モデルを対象ソーラーパネル用に補正して、対象ソーラーパネルの発電出力値を推定するので、推定した発電出力値を現実の発電出力値に近づけることができる。

更に、第２実施形態では、疑似モデルをノンパラメトリック法に基づいて作成するので、疑似モデルを正確に作成することができ、発電出力値を精度よく推定することができる。

次に、第２実施形態の変形例を説明する。
まず、第１変形例を説明する。上記のように、第２実施形態では、対象ソーラーパネルと同じ種類の他の基準ソーラーパネルの基準疑似モデルに補正係数で補正している。第２実施形態の第１変形例では、全ての補正係数を１とするようにしてもよい。これにより、対象ソーラーパネルの発電出力値は、第１実施形態と同様な結果となる。

次に、第２変形例を説明する。前述したように、第２実施形態では、基準疑似モデルｆｊを補正（図１１のステップ１０６）しているが、第２変形例では、基準疑似モデルｆｊを用いて、基準ソーラーパネルの発電出力値を計算し、計算した基準ソーラーパネルの発電出力値を、対象ソーラーパネル用に補正するようにしてもよい。この処理は、図１２に示されている。

図１２には、第２実施形態の第２変形例における疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムが示されている。なお、図１２に示す疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは、発電出力値推定プログラムの１例である。

第２変形例の処理（図１２）は、第２実施形態の処理（図１１）と同様な部分があるので、同様な部分には、同一の符号を付してその説明を省略し、異なる部分についてのみ説明する。

図１２に示すように、ステップ８６の後、ステップ８７で、発電出力値推定部３６は、基準疑似モデルｆｊに基づいて、基準ソーラーパネルの発電出力値を計算する。なお、発電出力値推定部３６は、第１の取得部の１例である。

ステップ８７の後にステップ８８〜ステップ１０４が実行される。ステップ１０６で、発電出力値推定部３６は、ステップ８７で計算した基準ソーラーパネルの発電出力値に、上記補正係数Ｌｋ、Ｍｋ、Ｎｋを乗算することにより、対象ソーラーパネル用に補正して、対象ソーラーパネルの発電出力値を求める。ステップ１０６の後は、ステップ１０８の処理が省略されてステップ１１０に進む。なお、発電出力値推定部３６は、第２の取得部の１例である。

次に、第３変形例を説明する。第２実施形態では、基準疑似モデルｆｊを対象ソーラーパネル用に補正し、第２実施形態の第２変形例では、基準疑似モデルｆｊから計算した基準ソーラーパネルの発電出力値を対象ソーラーパネル用に補正している。しかし、第３変形例は、次にようにする。即ち、基準疑似モデルに対応するソーラーパネルにおける入力データ及び発電出力値を、対象ソーラーパネル用に補正し、補正された入力データ及び発電出力値を用いてノンパラメトリック法により、対象ソーラーパネルの疑似モデルを求め、発電出力値を計算する。

第１実施形態及び第２実施形態では、図３に示すように、発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ１、図７（Ａ）、図８（Ａ）、図９（Ａ）の各補正テーブル７２、７４、７６が、２次記憶装置２６に記憶されている。しかし、これらのテーブルのデータをキーボード１６等により入力してもよい。

[第３実施形態]
次に、第３実施形態を説明する。第３実施形態の構成は、第１実施形態の構成（図１、図２、図４）とほぼ同様であるので、その説明を省略する。但し、第３実施形態の２次記憶装置２６には、図３の発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ１に代えて、図１３に示す既存のソーラーパネルの態様及び疑似モデル対応テーブル１２０及び図１４に示すソーラーパネルの態様の相違と推定値の違いの度合いとの対応テーブル１３０が記憶されている。

図１３には既存のソーラーパネルの態様及び疑似モデル対応テーブル１２０が示されている。既存のソーラーパネルの態様及び疑似モデル対応テーブル１２０には、対象ソーラーパネルとは異なる他の既存の各ソーラーパネルの識別データ（ＳＰ１、ＳＰ２、…）に対応して、発電出力値に影響を及ぼす要因のデータと各ソーラーパネルの疑似モデルとが対応して記憶している。発電出力値に影響を及ぼす要因（態様）としては、第３実施形態では、図１３に示すように、ソーラーパネルの種類、ソーラーパネルのメーカー、ソーラーパネルの経年のデータである。

ここで、メーカー及び経年が発電出力値に影響を及ぼす要因であるとしているのは、上記のように、メーカーによって、ソーラーパネルの発電能力が異なるからであり、経年も、経年劣化によって発電能力が異なるからである。

上記疑似モデルは、参考例、第１実施形態、及び第２実施形態の何れかの方法で作成されている。例えば、他の疑似モデルを補正して求めるようにしてもよい。例えば、図１３のソーラーパネルＳＰｉの疑似モデルｆｉを、ソーラーパネルＳＰｉと同じ種類の、例えば、ソーラーパネルＳＰ１の疑似モデルｆ１を補正して、求めるようにしてもよい。その他、ソーラーパネルＳＰ１における入力データ及び発電出力値を補正し、補正された入力データ及び発電出力値を用いてノンパラメトリック法により、ソーラーパネルＳＰｉの疑似モデルｆｉを求めるようにしてもよい。

図１４には、ソーラーパネルの態様の相違と推定値の違いの度合いとの対応テーブル１３０が示されている。図１４に示すように、ソーラーパネルの態様の相違と推定値の違いの度合いとの対応テーブル１３０は、ソーラーパネルの態様の相違と、発電出力値がどれだけ違うのかの度合いとを対応して記憶している。

例えば、種類における化合物系と結晶系との違いに対応して推定値の度合い（１１）が記憶されている。即ち、メーカー及び経年が同じであるが、種類のみが化合物系と結晶系とで異なる２つのソーラーパネルの内の一方のソーラーパネルの疑似モデルを用いて他方のソーラーパネルの発電出力値を推定し、推定した発電出力値と他方の現実の発電出力値の相違（差）を計算し、計算結果が１１として記憶されている。その他も同様に推定値の違いの度合いが対応の相違の各パターン毎に記憶されている。

図１５には、第３実施形態の推定装置１０の機能ブロック図が示されている。図１５に示すように推定装置１０は、キーボード１６及びマウス１８を介して入力されたデータから後述する相違を抽出する抽出部１３２、及び抽出部１３２より抽出された相違から違いの度合いを読み出す読み出し部１３４を備えている。また、推定装置１０は、度合いの合計を計算する計算部１３６、度合いの合計の最小値を決定する最小値決定処理部１３８を備えている。更に、推定装置１０は、発電出力値を推定する発電出力値推定部１４０、表示装置１２に発電出力値を表示する発電出力値表示部１４２、及び繰り返し処理部１４４を備えている。

次に、第３実施形態の作用を説明する。
第１実施形態及び第２実施形態では、対象ソーラーパネルと同じ種類の他のソーラーパネルの疑似モデルを用いて対象ソーラーパネルの電力出力値を推定している。

これに対し、第３実施形態では以下の点で異なる。即ち、既存の複数のソーラーパネルの疑似モデルの内で、対象ソーラーパネルの発電出力値に最も近い発電出力値を算出することができる疑似モデルを、発電出力値に関する情報として探す。探した疑似モデルを用いて対象ソーラーパネルの発電出力値を推定する。

図１６には、第３実施形態の疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムが示されている。なお、図１６に示す疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは、発電出力値推定プログラムの１例である。
ステップ１５０で、キーボード１６及びマウス１８を介して、発電出力値を推定する対象の対象ソーラーパネルの態様（種類、メーカー、及び、経年）を入力する。ステップ１５２で、繰り返し処理部１４４は、図１３に示す既存のソーラーパネルを識別する変数ｓを０に初期化し、ステップ１５４で、繰り返し処理部１４４は、変数ｓを１インクリメントする。例えば、変数ｓ＝１で、ソーラーパネルＳＰ１、変数ｓ＝２で、ソーラーパネルＳＰ２が識別される。

ステップ１５６で、抽出部１３２は、疑似モデルを作成する対象の対象ソーラーパネルと、変数ｓで識別されるソーラーパネルｓとの態様の相違を抽出する。即ち、例えば、ステップ１５０で入力された対象ソーラーパネルの態様、即ち、ソーラーパネルにおける発電素子の種類、メーカー、経年の各々と、ソーラーパネルｓの態様（図１３）の相違を抽出する。ステップ１５８で、読み出し部１３４は、各相違に対応する推定値の違いの度合いを、図１４に示すソーラーパネルの態様の相違と推定値の違いの度合いとの対応テーブル１３０から読み出す。

ステップ１６０で、計算部１３６は、ステップ１５８で読み出した各相違に対応する推定値の違いの度合いの合計を計算し、Ｇｓに代入する。例えば、対象ソーラーパネルとソーラーパネルｓとが、化合物系と結晶系で相違し、Ａ社とＢ社とで相違し、経年が１年と２年とで相違している場合には、推定値の違いの度合いとして１１、４、３が読み出され、（ステップ１５８）、ステップ１６０で、読み出した度合いの合計、即ち、１１＋４＋３＝１８を、Ｇｓに代入する。

ステップ１６２で、最小値決定処理部１３８は、変数ｓが１か否かを判断する。変数ｓが１の場合には、ステップ１６４で、最小値決定処理部１３８は、度合の合計の最小値Ｇｍｉｎに、Ｇｓの値を代入し、ステップ１６６で、最小値決定処理部１３８は、Ｋに、変数ｓの値を代入する。即ち、変数ｓが１の場合には、最初に、度合の合計の最小値Ｇｍｉｎに、ステップ１６０が最初に実行されたときに代入された値が代入され、Ｋには、変数ｓ＝１が代入される。

ステップ１６８で、繰り返し処理部１４４は、変数ｓが既存のソーラーパネルの総数Ｓに等しいか否かを判断する。変数ｓが総数Ｓに等しくない場合には、上記処理（ステップ１５４〜ステップ１６８）を実行していない既存のソーラーパネルがあるので、疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは、ステップ１５４に戻る。

一方、ステップ１６２で、変数ｓが１でないと判断された場合には、ステップ１７０で、最小値決定処理部１３８は、Ｇｓが、Ｇｍｉｎより小さいか否かを判断する。ＧｓがＧｍｉｎより小さい場合には、ステップ１６０で、今回算出したＧｓは、それより前に実行して最小値としてＧｍｉｎに代入された値よりも小さい。そこで、ステップ１６４で、最小値決定処理部１３８は、最小値Ｇｍｉｎに、ステップ１６０で、Ｇｓに今回代入された値を代入し、ステップ１６６で、Ｋに今回の変数ｓの値を代入する。一方、ステップ１７０で、ＧｓがＧｍｉｎよりも小さいと判断されなかった場合には、ステップ１６０で今回計算された合計は、以前に合計が計算された値よりも小さいものではないので、ステップ１６４、１６６がスキップされる。

ステップ１６８で、変数ｓが総数Ｓに等しいと判断された場合には、既存の複数（Ｓ個）のソーラーパネルの疑似モデルの内で、対象ソーラーパネルの発電出力値に最も近い発電出力値を推定できる疑似モデルが探されたことになる。そこで、ステップ１７２で、読み出し部１３４は、発電出力値を推定する対象の対象ソーラーパネルの疑似モデルとして、Ｋに代入された変数ｓに識別されるソーラーパネルに対応する疑似モデルｆｓを、発電出力値に関する情報として読み出す。なお、読み出し部１３４は、第１の取得部の１例である。

ステップ１７４で、発電出力値推定部１４０は、読み出した疑似モデルを用いて、対象ソーラーパネルの発電出力値を推定する。なお、発電出力値推定部１４０は、第２の取得部の１例である。
ステップ１７６で、発電出力値表示部１４２は、表示装置１２に、発電出力値を表示して、疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは終了する。

次に、第３実施形態の効果を説明する。
上記のように第３実施形態では、既存の複数のソーラーパネルの疑似モデルの中で、対象ソーラーパネルの発電出力値に最も近い発電出力値を推定できる疑似モデルを探す。探した疑似モデルを用いて対象ソーラーパネルの発電出力値を推定する。よって、対象ソーラーパネルの発電出力値のデータがなくとも、対象ソーラーパネルの発電出力値を推定することができる。

次に、第３実施形態の変形例を説明する。
上記第３実施形態では、既存の複数のソーラーパネルの疑似モデルの中で、対象ソーラーパネルの発電出力値に最も近い発電出力値を推定できる疑似モデルを、対象ソーラーパネルの疑似モデルとする。そして、当該疑似モデルを用いて対象ソーラーパネルの発電出力値を推定する。

これに対し、以下に説明する第１変形例及び第２変形例は、以下の点で異なる。即ち、第１変形例では、上記疑似モデルを、上記第２実施形態で説明した補正係数で補正し、補正した疑似モデルに基づいて対象ソーラーパネルの発電出力値を推定する。また、第２変形例では、上記疑似モデルに基づいて推定された発電出力値を上記第２実施形態で説明した補正係数で補正し、補正した発電出力値を対象ソーラーパネルの発電出力値とする。

第１変形例は、疑似モデルを補正する場合である。第１変形例の構成は、第３実施形態の構成とほぼ同様であるが、図１７に示す機能ブロック図が異なる。即ち、図１５に示すように、第３実施形態では、読み出し部１３４により読み出されたデータに基づいて、発電出力値推定部１４０が直接発電出力値を推定する。

これに対し、第１変形例では、図１７に示すように、疑似モデル補正部１４６を設け、疑似モデル補正部１４６により補正された疑似モデルを用いて発電出力値推定部１４０が発電出力値を推定する点で相違する。

次に、第１変形例の作用を説明する。第１変形例の作用（図１８）は、第３実施形態の作用（図１６）とほぼ同様であるので、同様の部分には同一の符号を付してその説明を省略し、異なる部分についてのみ説明する。

図１８には、第１変形例における疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムが示されている。なお、図１８に示す疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは、発電出力値推定プログラムの１例である。
図１８に示すように、第１変形例では、第３実施形態におけるステップ１５０〜１７２を実行した後、疑似モデル補正部１４６は、第２実施形態におけるステップ９４〜１０６を実行し、ステップ１０６の後に、第３実施形態のステップ１７４〜１７６を実行する。即ち、既存の複数のソーラーパネルの疑似モデルの内で、対象ソーラーパネルの発電出力値に最も近い発電出力値を推定できる疑似モデルに、上記読み出した補正係数Ｌ、Ｍ、Ｎで補正する。当該補正により、対象ソーラーパネルの疑似モデルｇｓを作成する。ステップ１７４では、疑似モデルｇｓに基づいて、対象ソーラーパネルの発電出力値が推定される。
なお、ステップ１７２における読み出し部１３４は第１の取得部の１例であり、ステップ１７４における発電出力値推定部１４０は、第２の取得部の１例である。

図１８において各補正係数等にｋが付されていないのは、他のソーラーパネルは、対象ソーラーパネルの発電出力値に最も近い発電出力値を推定できる疑似モデルに対応するソーラーパネルの１個だけであるからである。

次に、第２変形例を説明する。
第２変形例では、既存の複数のソーラーパネルの疑似モデルの内で、対象ソーラーパネルの発電出力値に最も近い発電出力値を推定できる疑似モデルに基づいて発電出力値を推定し、推定した発電出力値を補正するものである。

第２変形例の構成は、第１の変形例の構成とほぼ同様であるが、図１９に示す機能ブロック図が異なる。即ち、図１９に示すように、第２変形例では、第１の変形例における疑似モデル補正部１４６（図１７）に代えて、発電出力値補正部１４８を備える点で相違する。

図２０には、第２変形例における疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムが示されている。なお、図２０に示す疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは、発電出力値推定プログラムの１例である。
図２０に示すように、第２変形例では、第３実施形態のステップ１５０〜１７４を実行し、発電出力値補正部１４８が、第２実施形態のステップ９４〜ステップ１０４を実行する。ステップ１０６Ａで、発電出力値補正部１４８は、ステップ１７４で推定された発電出力値Ｗに、補正係数Ｌ、Ｍ、Ｎを乗算することによって補正する。そして、ステップ１７６を実行して、第２変形例における疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムは終了する。
なお、ステップ１７２における読み出し部１３４は第１の取得部の１例であり、ステップ１０６Ａにおける発電出力値推定部１４０は、第２の取得部の１例である。
次に、第３変形例
第３実施形態では、既存の複数（Ｓ個）のソーラーパネルの疑似モデルの内で、対象ソーラーパネルの発電出力値に最も近い発電出力値を推定できる疑似モデルを探している。しかし、次のようにしてもよい。即ち、まず、対象ソーラーパネルの発電出力値に最も近い発電出力値を推定できる疑似モデルを含めて、近い順に、所定個数、例えば、５番目までの疑似モデルを探す。これらの５つの疑似モデルのそれぞれについて発電出力値を計算し、計算した５つの発電出力値の平均値を計算する。対象ソーラーパネルの発電出力値は、この平均値とする。

[第４実施形態]
次に、第４の実施形態を説明する。第４の実施の形態の構成は、第１の実施の形態とほぼ同様であるが、次の点で異なる。即ち、第４の実施形態では、図２１に示すように、発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ３に示すように、ソーラーパネルの識別情報に対応して、発電出力値関連データとして、更に、８月２０日の午後２時の平均気温が記憶されている。

第２番目の構成の違いは、図２２に示すように電力値予測装置の機能ブロック図が異なる。図２２に示すように、電力値予測装置は、キーボード１６及びマウス１８により入力されたデータに基づいて、差を計算する差計算部２０２、ソーラーパネルをソートするソート部２０４、及び順位の合計を計算する順位合計計算部２０６を備えている。また、電力値予測装置は、他のソーラーパネルと対象ソーラーパネルとが同じ種類かを判断する判断部２０８、電力値を読み出す読み出し部２１０、表示装置２１４に電力値を表示する表示部２１２、及び繰り返し処理部２１６を備えている。

次に、第４実施形態の作用を説明する。
図２３には、第４実施形態における電力値予測プログラムのフローチャートが示されている。なお、図２３に示す電力値予測プログラムのフローチャートは、発電出力値推定プログラムの１例である。

ステップ２２２で、キーボード１６及びマウス１８から、対象ソーラーパネルにおける発電出力値に影響を与える要因のデータを入力する。ステップ２２４で、繰り返し処理部２１６は、他のソーラーパネルを識別する変数ｅを０に初期化し、ステップ２２６で、繰り返し処理部２１６は、変数ｅを１インクリメントする。

ステップ２２８で、繰り返し処理部２１６は、発電出力値に影響を与える要因を識別する変数ｆを０に初期化する。ステップ２３０で、繰り返し処理部２１６は、変数ｆを１インクリメントする。例えば、変数ｆ＝１により太陽光の高度が識別され、変数ｆ＝２により受光面の面積が識別され、変数ｆ＝３により受光面の裏面温度が識別され、変数ｆ＝４により受光量が識別され、変数ｆ＝５により気温が識別される。

ステップ２３２で、差計算部２０２は、対象ソーラーパネルと他のソーラーパネルｅとの間の要因ｆのデータの差を計算する。例えば、変数ｆ＝１の場合には、対象ソーラーパネルの太陽光の高度と、他のソーラーパネルｅの太陽光の高度との差を計算する。

ステップ２３４で、繰り返し処理部２１６は、変数ｆが、発電出力値に影響を与える要因の総数Ｆに等しいか否かを判断する。変数ｆが総数Ｆに等しくない場合には、以上の処理（ステップ２３０〜ステップ２３４）を実行していない他の要因があるので、電力値予測プログラムは、ステップ２３０に戻る。一方、変数ｆが総数Ｆに等しい場合には、全ての要因について以上の処理（ステップ２３０〜ステップ２３４）を実行したので、ステップ２３６で、繰り返し処理部２１６は、変数ｅが他のソーラーパネルの総数Ｅに等しいか否かを判断する。変数ｅが総数Ｅに等しくない場合には、以上の処理（ステップ２２６〜ステップ２３６）を実行していない他のソーラーパネルがあるので、電力値予測プログラムは、ステップ２２６に戻る。一方、変数ｅが総数Ｅに等しい場合には、全ての他のソーラーパネルについて以上の処理（ステップ２２６〜ステップ２３６）を実行したことになる。

ステップ２３８で、繰り返し処理部２１６は、再度変数ｆを０に初期化し、ステップ２４０で、繰り返し処理部２１６は、変数ｆを１インクリメントする。

ステップ２４２で、ソート部２０４は、要因ｆについて差が小さい順に他のソーラーパネルの識別情報をソートする。これを、説明の便宜のため、他のソーラーパネルが５つの場合を例にとり説明する。図２４には、各要因について差が小さい順に他のソーラーパネルＳＰ１〜ＳＰ５をソートした結果が示されている。図２４に示すように、例えば、変数ｆ＝１の場合、太陽光の高度が識別され、ステップ２４２では、太陽光の高度について対象ソーラーパネルにおける太陽光の高度との差が小さい順にソートされている。即ち、対象ソーラーパネルにおける太陽光の高度について１位〜５位の順に、ソーラーパネルＳＰ４、ＳＰ５、ＳＰ３、ＳＰ２、ＳＰ１がソートされている。

ステップ２４４で、繰り返し処理部２１６は、他のソーラーパネルを識別する変数ｅを再度０に初期化し、ステップ２４６で繰り返し処理部２１６は、変数ｅを１インクリメントする。

ステップ２４８で、順位合計計算部２０６は、他のソーラーパネルｅの順位ｈｅに、上記ステップ２４２でソートされた結果の順位の値を加算する。

ステップ２５０で、繰り返し処理部２１６は、変数ｅが総数Ｅに等しいか否かを判断し、変数ｅが総数Ｅに等しくない場合には、電力値予測プログラムは、ステップ２４６に戻る。一方、変数ｅが総数Ｅに等しい場合には、ステップ２５２で、繰り返し処理部２１６は、変数ｆが総数Ｆに等しいか否かを判断する。変数ｆが総数Ｆに等しくない場合には、電力値予測プログラムは、ステップ２４０に戻る。一方、変数ｆが総数Ｆに等しい場合には、電力値予測プログラムは、ステップ２５４に進む。

以上の処理により、各要因について図２４に示すように、対象ソーラーパネルにおける要因との差が小さい順に１位〜５位まで、各ソーラーパネルがソートされる。

そして、図２５に示すように、各ソーラーパネルについての順位合計ｈが計算される。即ち、例えば、ソーラーパネルＳＰ１については、太陽光の高度は５位であり、受光面の面積は３位であり、受光面の裏面温度は５位であり、受光量は５位であり、気温は３位であるので、順位の合計ｈ（ＳＰ１）は、５＋３＋５＋５＋３＝２１となる。以上と同様に、他の各ソーラーパネルについても同様に順位の合計が計算される。なお、各ソーラーパネルについて対象ソーラーパネルと種類が同じ場合には○が付され、種類が異なる場合には×が付されている。

ステップ２５４で、繰り返し処理部２１６は、順位合計ｈｅの小さい順に他のソーラーパネルを識別する変数を０に初期化し、ステップ２５６で、繰り返し処理部２１６は、変数ｇを１インクリメントする。

ステップ２５８で、判断部２０８は、他のソーラーパネルｇが対象ソーラーパネルと同じ種類か否かを判断する。他のソーラーパネルｇが対象ソーラーパネルと同じ種類の場合には、当該他のソーラーパネルｇが、対象ソーラーパネルと同じ種類でかつ電力値に影響を与える要因のデータが対象ソーラーパネルの対応する要因に全体として近い。よって、当該他のソーラーパネルの発電出力値が、対象ソーラーパネルの発電出力値とほぼ等しいと予想される。このように発電出力値が対象ソーラーパネルの発電出力値とほぼ等しいと予想される他のソーラーパネルの識別情報を、発電出力値に関する情報として取得する。なお、判断部２０８は、第１の取得部の１例である。

ステップ２６０で、読み出し部２１０は、発電出力値関連データテーブル１３０Ｔ３（図２１）から、他のソーラーパネルｇの発電出力値を読み出すことにより取得し、ステップ２６２で、表示部２１２は、表示装置２１４に、発電出力値を表示する。なお、読み出し部２１０は、第２の取得部の１例である。

一方、ステップ２５８で、他のソーラーパネルｇが対象ソーラーパネルと同じ種類でないと判断された場合には、ステップ２６４で、繰り返し処理部２１６は、変数ｇが他のソーラーパネルの総数Ｇに等しいか否かを判断する。変数ｇが総数Ｇに等しくない場合には、電力値予測プログラムは、ステップ２５６に戻る。

一方、変数ｇが総数Ｇに等しい場合には、他のソーラーパネルについて対象ソーラーパネルと同じ種類のソーラーパネルでないので、ステップ２６６で、表示部２１２は、表示装置２１４にエラーを表示する。

以上の処理により、例えば、図２５に示すように、順位の合計値が最も小さいソーラーパネルは、ソーラーパネルＳＰ５であり、２番目に小さいソーラーパネルはソーラーパネルＳＰ４である。しかし、これらのソーラーパネルＳＰ４、ＳＰ５は、対象ソーラーパネルとは種類が異なる。一方、対象ソーラーパネルと同じ種類で順位の合計値が最も小さいソーラーパネルは、ソーラーパネルＳＰ３である。そこで、ステップ２６２で、ソーラーパネルＳＰ３の発電出力値が読み出され、ステップ２６２で表示装置２１４に表示される。

次に、第４実施形態の効果を説明する。上記のように、発電出力値が対象ソーラーパネルの発電出力値とほぼ等しいと予想される他のソーラーパネルの識別情報を取得する。そして、当該他のソーラーパネルの発電出力値を、対象ソーラーパネルの発電出力値として取得する。よって、対象ソーラーパネルの発電出力値が実測されていなくても、対象ソーラーパネルの発電出力値を推定することができる。

なお、当該他のソーラーパネルの発電出力値を上記補正係数で補正してもよい。即ち、図２２における読出し部２１０と表示部２１２との間に、発電出力値推定部３６（図４）を設ける。そして、発電出力値推定部３６が、図２０のステップ９４〜１０６を実行する。

図１６のステップ１５０で対象ソーラーパネルの態様のデータをキーボード１６等で入力し、図２３のステップ２２２で対象ソーラーパネルにおける発電出力値に影響を与える要因のデータをキーボード１６等で入力している。しかし、これらのデータを２次記憶２６に予め記憶し、各ステップでは、２次記憶装置２６から読み出すようにしてもよい。

各実施形態、各変形例では、発電出力値を表示装置１２に表示している。しかし、発電出力値を、２次記憶装置２６に記憶したり、予め定められた送信先に送信してり、してもよい。

なお、疑似モデル作成発電出力値推定処理プログラムや発電出力値推定処理プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、推定装置に係る上述した種々の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１０ 推定装置
１８ マウス
１４ コンピュータ本体
１６ キーボード
１２ 表示装置
２０ ＣＰＵ
３４ 疑似モデル作成部３４
１３４ 読み出し部１３４
２０８ 判断部２０８
３６ 発電出力値推定部３６
１４０ 発電出力値推定部１４０
２１０ 読み出し部２１０

Claims (11)

1. コンピュータが、ソーラーパネルの発電出力値を推定する発電出力値推定方法であって、
   前記発電出力値を取得する対象の対象ソーラーパネルとは異なる他のソーラーパネルの発電出力値に関する情報を取得し、
   前記取得した情報を用いて前記対象ソーラーパネルの発電出力値を取得する
   ことを含む発電出力値推定方法。
2. 前記対象ソーラーパネルの発電出力値を、前記取得した情報と、前記対象ソーラーパネル及び前記他のソーラーパネルの各々の発電出力値に影響を及ぼす要因の違いに基づく補正係数とを用いて計算することによって、取得する請求項１に記載の発電出力値推定方法。
3. 前記他のソーラーパネルの発電出力値に関する情報は、前記他のソーラーパネルの発電出力値を計算するための疑似モデルである請求項１又は請求項２に記載の発電出力値推定方法。
4. 前記疑似モデルを、前記対象ソーラーパネル及び前記他のソーラーパネルの各々の発電出力値に影響を及ぼす要因の違いに基づいて、前記対象ソーラーパネル用に補正し、
   前記補正された疑似モデルに基づいて、前記発電出力値を計算する
   ことにより前記対象ソーラーパネルの発電出力値を取得する請求項３に記載の発電出力値推定方法。
5. 前記疑似モデルに基づいて前記他のソーラーパネルの発電出力値を計算し、
   前記計算された前記他のソーラーパネルの発電出力値を、前記対象ソーラーパネル及び前記他のソーラーパネルの各々の発電出力値に影響を及ぼす要因の違いに基づいて、前記対象ソーラーパネル用に補正する
   ことにより前記対象ソーラーパネルの発電出力値を取得する請求項３に記載の発電出力値推定方法。
6. 前記疑似モデルは、前記他のソーラーパネルに設けられかつ太陽光を受光する受光面における受光量と、前記受光量の太陽光が前記受光面に受光された場合の前記他のソーラーパネルの発電出力値とに基づいてノンパラメトリック法を用いて作成される請求項３〜請求項５の何れか１項に記載の発電出力値推定方法。
7. 前記他のソーラーパネルは、前記対象ソーラーパネルと発電素子が同じ種類である請求項１〜６の何れか１項に記載の発電出力値推定方法。
8. 前記他のソーラーパネルの発電出力値に関する情報は、前記他のソーラーパネルの実測された発電出力値である請求項１又は請求項２に記載の発電出力値推定方法。
9. 前記他のソーラーパネルの実測された発電出力値を、前記対象ソーラーパネル及び前記他のソーラーパネルの各々の発電出力値に影響を及ぼす要因の違いに基づいて、前記対象ソーラーパネル用に補正することにより、前記対象ソーラーパネルの発電出力値を取得する請求項８に記載の発電出力値推定方法。
10. コンピュータに、ソーラーパネルの発電出力値を推定させる発電出力値推定プログラムであって、
    前記発電出力値を取得する対象の対象ソーラーパネルとは異なる他のソーラーパネルの発電出力値に関する情報を取得させ、
    前記取得した情報を用いて前記対象ソーラーパネルの発電出力値を取得させる
    ことを含む発電出力値推定プログラム。
11. ソーラーパネルの発電出力値を推定する発電出力値推定装置であって、
    前記発電出力値を取得する対象の対象ソーラーパネルとは異なる他のソーラーパネルの発電出力値に関する情報を取得する第１の取得部と、
    前記第１の取得部により取得された情報を用いて前記対象ソーラーパネルの発電出力値を取得する第２の取得部と、
    を含む発電出力値推定装置。

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