JP2016073156A - 発電量予測装置、発電量予測方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 分散型電源の発電量に関する予測値に、予測の信頼度に関する情報を付加する。【解決手段】 分散型電源の発電量を予測する発電量予測装置は、前記分散型電源の発電量と前記分散型電源の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記分散型電源の位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時における前記分散型電源の発電量に関する複数の予測値を算出する発電量算出部を備える。また、前記複数の予測値における分布に基づいて、予測された発電量に対する信頼度を決定する信頼度決定部を備える。【選択図】 図４

Description

本発明は、発電量予測装置、発電量予測方法、及びプログラムに関する。

近年、風力発電等の分散型電源の導入が進んでいる。そのため、所定地域における電力の安定的かつ効率的な受給運用に役立てるべく、分散型電源の発電量を予測する様々な手法が提案されている。例えば、気象観測情報と、風速と発電量との関係を示すパワーカーブと、発電量の実績値と、に基づいて予測式を生成し、その予測式に気象予報情報を代入して、発電量の予測値を算出する手法が知られている（特許文献１）。

特許第５４６１７４８号公報

上述した気象予報情報は、例えば、気象庁から提供されるメソ数値予報モデルＧＰＶ(Grid Point Value)データ、つまり、ある日時に関する１種類の気象条件につき１個の予報値を含むデータであるところ、一般に、かかる予報情報には、基礎となる予報モデルの不完全性等に起因する誤差が内在するため、かかる予報情報の信頼性は定かではない。そして、予報情報の誤差が大きいと、誤差が発電量の予測値を算出する過程において蓄積されて、発電量の予測値の精度に大きな影響を及ぼし、引いては予測の信頼度を損なうおそれがある。

前述した課題を解決する主たる本発明は、分散型電源の発電量を予測する発電量予測装置であって、前記分散型電源の発電量と前記分散型電源の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記分散型電源の位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時における前記分散型電源の発電量に関する複数の予測値を算出する発電量算出部と、前記複数の予測値における分布に基づいて、予測された発電量に対する信頼度を決定する信頼度決定部と、を備える。

本発明の他の特徴については、添付図面及び本明細書の記載により明らかとなる。

本発明によれば、分散型電源の発電量に関する予測に、予測の信頼度に関する情報を付加することができる。

本発明の実施形態における予測装置が適用される電力系統を示す概略図である。 本発明の実施形態における予測装置が適用される地域及びサイトを示す概略図である。 本発明の実施形態における予測装置の機能を示すブロック図である。 本発明の実施形態における予測装置の動作の概略を示すフローチャートである。 本発明の実施形態においてサイトごとに予測式を作成するための手順を示すフローチャートである。 本発明の実施形態においてサイトごとに発電量の予測値を得るための手順を示すフローチャートである。 本発明の実施形態における気象観測データの一例を示す図である。 本発明の実施形態における発電実績データの一例を示す図である。 本発明の実施形態におけるパワーカーブの一例を示す図である。 本発明の実施形態における気象予報データの一例を示す図である。 本発明の実施形態における発電量予測データの一例を示す図である。 本発明の実施形態における総発電量予測データの一例を示す図である。 本発明の実施形態における、（ａ）総発電量の実績値及び複数の予測値の時間変化の一例を示す図、（ｂ）時刻ｔ１における総発電量の予測値の度数分布を示す図、及び（ｃ）時刻ｔ２における総発電量の予測値の度数分布を示す図である。

本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。

＝＝＝予測装置の適用場面＝＝＝
以下、図１、図２を参照して、本実施形態における予測装置が適用される典型的な場面を説明する。図１は、本実施形態における予測装置が適用される電力系統を概略的に示し、図２は、予測装置が適用される地域及びサイトを概略的に示す。

電力系統２００は、電力負荷Ｒに対して電力を供給するための電力系統であり、図１に示すように、商用電源Ｇ０、電力負荷Ｒ、及び、商用電源Ｇ０と電力負荷Ｒとを接続する電力線にそれぞれ並列に接続された風力発電機Ｇ１〜Ｇ４を含む。風力発電機Ｇ１〜Ｇ４は分散型電源の一例であり、説明の簡略化のため、図２に示すように、所定地域Ａ（例えば日本の中国地方）を区画して形成される複数のサイト１〜４にそれぞれ設置されているものとし、予測装置は、このような所定地域Ａにおける総発電量を予測するものとする。なお、サイト１〜４が複数の区域に相当し、後述するアンサンブル予報に対応する領域である。また、分散型電源は各サイトに１機だけ設置される必要はなく、複数機設けられてもよい。サイト１に複数の分散型電源が設置される場合、分散型電源（風力発電機）Ｇ１は、このような複数の分散型電源を代表して表されているものとする。

図１に示すように、サイト１〜４のそれぞれには、発電量測定装置Ｍ１〜Ｍ４と気象観測装置Ｗ１〜Ｗ４とが設置されている。発電量測定装置Ｍ１〜Ｍ４は、風力発電機Ｇ１〜Ｇ４において発電された電力Ｐ１〜Ｐ４を所定の時間間隔（例えば１時間毎）で測定し、測定信号ＳＭ１〜ＳＭ４を予測装置１００に出力する装置である。また、気象観測装置Ｗ１〜Ｗ４は、サイト１〜４における気象条件（例えば風速）を所定の時間間隔（例えば１時間毎）で観測して、観測信号ＳＷ１〜ＳＷ４を予測装置１００に出力する装置である。

気象予報装置ＷＦは、アンサンブル予報情報を示す予報信号ＳＷＦを出力する装置であり、例えば気象庁に設置される。アンサンブル予報情報には、サイト１〜４のそれぞれにおける、東西及び南北方向の風速を示す複数の予報情報が含まれている。

予測装置１００は、追って詳述するように、発電量測定装置Ｍ１〜Ｍ４から測定信号ＳＭ１〜ＳＭ４を、気象観測装置Ｗ１〜Ｗ４から観測信号ＳＷ１〜ＳＷ４を、及び気象予報装置ＷＦから予報信号ＳＷＦをそれぞれ受信し、これら信号に含まれる情報等に基づいて、サイト１〜４及び所定地域Ａにおける発電量を予測する装置である。

なお、予測装置１００は、例えば、ＣＰＵ、メモリ、及び補助記憶装置を備えたコンピュータであり、予測装置の有する後述の機能は、コンピュータで実行可能なプログラムによって実行される。

＝＝＝予測装置＝＝＝
以下、図３，図７〜１２を参照して、本実施形態における予測装置について説明する。図３は、本実施形態における予測装置の機能を示すブロック図であり、図７は気象観測データの一例を、図８は発電実績データの一例を、図９はパワーカーブの一例を、図１０は気象予報データの一例を、図１１は発電量予測データの一例を、図１２は総発電量予測データの一例を、それぞれ示す。

＜予測装置の概要＞
予測装置１００は、サイト１〜４毎に発電量を予測する。具体的には、予測装置１００は、例えばサイト１の発電量について、発電量測定装置Ｍ１から測定信号ＳＭ１を、気象観測装置Ｗ１から観測信号ＳＷ１を、気象予報装置ＷＦから予報信号ＳＷＦをそれぞれ受信し、これら信号に含まれる情報等に基づいて、サイト１に設置された分散型電源（風力発電機Ｇ１）の発電量に関する複数の予測値（区域予測値）を算出する。サイト２〜３についても同様に、予測装置１００は、サイト２〜３に設置された分散型電源（風力発電機Ｇ２〜Ｇ４）の発電量に関する複数の予測値（区域予測値）をそれぞれ算出する。これが第１算出部の機能に相当する。

また、予測装置１００は、所定地域Ａにおける総発電量を予測する。具体的には、予測装置１００は、サイト１〜４のそれぞれについて算出された複数の予測値に基づいて、所定地域Ａにおける総発電量に関する複数の予測値（地域予測値）を算出する。これが第２算出部の機能に相当する。

予測装置１００は更に、所定地域Ａについて算出された複数の予測値の分布に基づいて、予測の信頼度を決定する。これが信頼度決定部の機能に相当する。

また、予測装置１００は、決定された信頼度に基づいて、所定地域Ａにおける総発電量の見込み値を決定する。これが見込み値決定部の機能に相当する。

このような予測装置１００は、図３に示すように、送受信部１１０、記憶部１２０、予測式導出部１３０、発電量算出部１４０、及び出力部１５０を備える。

＜送受信部＞
送受信部１１０は、発電量測定装置Ｍ１〜Ｍ４、気象観測装置Ｗ１〜Ｗ４及び気象予報装置ＷＦのそれぞれと有線又は無線で通信を行い、測定信号ＳＭ１〜ＳＭ４、観測信号ＳＷ１〜ＳＷ４及び予報信号ＳＷＦを受信する。本実施形態において、これらの各信号は、所定の時間間隔でそれぞれの装置から出力されるが、送受信部１１０からの要求信号に応答して出力されてもよい。

＜記憶部＞
記憶部１２０は、気象観測データ記憶領域１２１、発電量測定データ記憶領域１２２、パワーカーブ記憶領域１２３、予測式記憶領域１２４、気象予報データ記憶領域１２５、及び発電量予測データ記憶領域１２６を有する。

気象観測データ記憶領域１２１には、気象観測装置Ｗ１〜Ｗ４から提供された、サイト１〜４についての所定の時間間隔毎の気象観測データが記憶されている。本実施形態では、サイト毎に、例えば図７に示すような、１時間毎の南北及び東西方向の風速に関する観測データが記憶されている。なお、この種のデータは、風向（例えば南南西）及び風速（例えば６．８０ｍ／ｓ）の観測データとして提供されてもよい。

発電量測定データ記憶領域１２２には、発電量測定装置Ｍ１〜Ｍ４から提供された、サイト１〜４における所定の時間間隔毎の発電量に関する測定データが記憶されている。本実施形態では、サイト毎に、例えば図８に示すような、１時間毎の発電量の測定データが記憶されている。

パワーカーブ記憶領域１２３には、風力発電機Ｇ１〜Ｇ４のそれぞれの運転特性を示す情報、すなわちパワーカーブが記憶されている。パワーカーブは、例えば図９のように、風速と風力発電機の出力との関係を示す曲線として与えられる。なお、図９の例は、カットイン風速が２ｍ／ｓ、定格風速が１５ｍ／ｓである風力発電機の性能を示している。

予測式記憶領域１２４には、予測式導出部１３０によってサイト１〜４毎に導出された、気象条件と発電量との関係を示す後述の予測式が記憶される。

気象予報データ記憶領域１２５には、気象予報装置ＷＦから提供された、サイト１〜４毎の気象予報データが記憶される。本実施形態における気象予報データは、アンサンブル予報データであり、６時間間隔で気象予報装置ＷＦから提供されるものとする。また、数種類あるアンサンブル予報の中でも、日本域を範囲とする週間アンサンブル数値予報が用いられ、００ＵＴＣ（協定世界時）及び１２ＵＴＣを初期値とする２７つのアンサンブルメンバーの示す気象条件が、現在時刻から２６４時間先まで予報される。週間アンサンブル数値予報は、例えば、地上における東西及び南北方向の風速、気温、相対湿度、積算降水量、全雲量、海面更正気圧、及び地上気圧に関する予報値を含むが、本実施形態において気象予報データ記憶領域１２５に記憶されるのは、例えば図１０のように、所定日時毎の、２７の東西及び南北方向の風速データである。無論、気温や湿度などの他の情報も、気象予報データ記憶領域１２５に記憶されてもよい。

発電量予測データ記憶領域１２６には、発電量算出部１４０の第１算出部によって算出された、サイト１〜４毎の発電量に関する複数の予測値（区域予測値）が記憶される。本実施形態では、サイト１〜４毎の発電量の予測に用いられる気象予報データが図１０の例のように所定日時あたり２７だけあることに対応して、区域予測値は、図１１に例示するように所定日時あたり２７だけある。サイト１〜４毎の発電量の予測値の算出手順については後述する。

また、発電量予測データ記憶領域１２６には、発電量算出部１４０の第２算出部によって算出された、所定地域Ａにおける総発電量に関する複数の予測値（地域予測値）が記憶される。総発電量の予測値の算出手順については後述するが、本実施形態では、所定地域Ａに４つのサイトが含まれることに伴い、総発電量の予測値は、図１２に例示するように、所定日時あたり５３１，４４１（２７の４乗）個ある。

＜予測式導出部＞
予測式導出部１３０は、気象観測データ記憶領域１２１に記憶された気象観測データ及び発電量測定データ記憶領域１２２に記憶された発電量測定データに基づいて、サイト１〜４毎に予測式を導出する。予測式は、後述するように、サイト１〜４のそれぞれにおける発電量を予測するための数式であり、本実施形態では、重回帰分析によって求められる線形回帰方程式である。

＜発電量算出部＞
発電量算出部１４０は、サイト１〜４毎の発電量の予測値及び所定地域Ａの総発電量の予測値をそれぞれ算出する部分であり、第１算出部１４１、第２算出部１４２、信頼度決定部１４３、及び見込み値決定部１４４を含む。第１算出部１４１は、予測式導出部１３０で生成された予測式及び気象予報データ記憶領域１２５に記憶された気象予報データに基づいて、サイト１〜４のそれぞれにおける発電量に関する複数の予測値を算出する。第２算出部１４２は、第１算出部１４１によって算出されたサイト１〜４の発電量に関する複数の予測値に基づいて、所定地域Ａにおける総発電量に関する複数の予測値を算出する。信頼度決定部１４３は、第２算出部１４２によって算出された総発電量に関する複数の予測値の分布に基づいて、予測の信頼度を決定する。予測値の分布は、例えば算術平均及び標準偏差によって示されてもよいし、あるいは、図１３（ｂ）及び（ｃ）のような度数分布図によって与えられてもよい。そして、見込み値決定部１４４は、信頼度決定部１４３によって決定された予測の信頼度に基づいて、所定地域Ａにおける総発電量の見込み値を決定する。なお、サイト１〜４における発電量及び所定地域Ａにおける総発電量に関する予測値の算出手順、予測の信頼度の決定手順、並びに、総発電量の見込み値の決定手順ついては、後述する。

なお、信頼度決定部１４３は、サイト１〜４毎の発電量に関する複数の予測値の分布に基づいてサイト毎の予測の信頼度を求めてもよく、見込み値決定部１４４は、サイト毎の信頼度に基づいて、サイト毎の発電量の見込み値を決定してもよい。

＜出力部等＞
出力部１４０は、予測装置１００に入力された情報を表示したり、予測装置１００から出力される情報を表示したりするための部分であり、例えばモニタやプリンタである。予測装置１００は、予測装置１００に対して情報を入力するためのキーボードを備えてもよい。

＝＝＝発電量の予測手順＝＝＝
図４〜図６、図１３等を参照して、本実施形態における予測装置１００で実行される発電量の予測手順を説明する。図４は、予測装置１００の動作の概略を示すフローチャート、図５は、サイトごとに予測式を作成するための手順を示すフローチャート、図６は、サイトごとに発電量の予測値を算出するための手順を示すフローチャートである。また、図１３は、（ａ）総発電量の実績値及び複数の予測値の時間変化の一例、（ｂ）ある時刻ｔ１における総発電量の予測値の度数分布、及び（ｃ）時刻ｔ１より後（将来）の時刻ｔ２における総発電量の予測値の度数分布を示す。

＜予測手順の概要＞
本実施形態では、説明の便宜上、例えば図７及び図８に示すように、気象観測データ及び発電実績データが１時間毎に気象観測装置Ｗ１〜Ｗ４及び発電量測定装置Ｍ１〜Ｍ４からそれぞれ提供され、気象観測データ記憶領域１２１及び発電量測定データ記憶領域１２２には少なくとも過去１年分のデータが記憶されていることを前提とする。また、図１０に例示するように、２０１４年８月１日０時を現在時刻として、この時刻以降（将来）のアンサンブル予報データが気象予報装置ＷＦから提供された場合に、予測装置１００が発電量を予測する手順を示すこととする。

まず発電量の予測手順を概略的に説明すると、図４に示すように、ステップＳ１において、サイト１〜４毎に発電量の予測式を生成し、ステップＳ２において、サイト１〜４毎に、生成された予測式に気象予報値を代入して発電量に関する複数の予測値を算出する。そして、ステップＳ３において、算出されたサイト１〜４毎の複数の予測値に基づいて、所定地域Ａにおける総発電量に関する複数の予測値を得る。ステップＳ４において、総発電量に関する複数の予測値の分布を求め、その分布に基づいて、予測された総発電量の信頼度を決定し、ステップＳ５において、決定された信頼度に基づいて総発電量の見込み値を決定する。なお、これらの手順は、例えば、気象予報装置ＷＦから新たな気象予報データが提供される度（例えば６時間毎）に実行されてもよい。
以下、ステップＳ１〜Ｓ５を詳細に説明する。

＜予測式の生成＞
ステップＳ１における予測式の生成は、予測式導出部１３０によって実行される。

予測式導出部１３０は、サイト１〜４毎に、過去の所定期間（例えば現在から過去１年間）における気象観測値と、パワーカーブを用いて風速値から換算した過去の所定期間における発電量換算値と、過去の所定期間の発電実績値と、に基づいて、これらの各値の関係を表す予測式を導出する。

ステップＳ１の手順を詳細に示した図５を参照しつつ、サイト１における発電量の予測式を導出する具体的な手順を説明すると、予測式導出部１３０は、ステップＳ１０１において、気象観測データ記憶領域１２１から、サイト１における過去の所定期間の気象観測データ（例えば風速値；図７参照）を取得するとともに、発電量測定データ記憶領域１２２から過去の所定期間の発電実績データを取得する。併せて、予測式導出部１３０は、パワーカーブ記憶領域１２３からサイト１の風力発電機Ｇ１に適用されるパワーカーブ（図９参照）を呼び出す。

そして、予測式導出部１３０は、ステップＳ１０２において、サイト１における過去の所定期間の風速値を、パワーカーブを用いて発電量に換算する。例えば予測式導出部１３０は、過去１年分の１時間毎の風速値８，７６０個（２４個／日×３６５日）のそれぞれを、パワーカーブによって発電量に換算する。その際、風速は、気象観測データ記憶領域１２１において、東西方向の成分Ｗ_Ｘ（東向きが正）と南北方向の成分Ｗ_Ｙ（北向きが正）とによりベクトル量として記憶されているため、式（１）によりスカラ量Ｗ_{ｓｃａｌａｒ}へ換算したうえでパワーカーブに適用する。
Ｗ_{ｓｃａｌａｒ}＝（Ｗ_Ｘ ^２＋Ｗ_Ｙ ^２）^１／２ （１）
なお、このスカラ量Ｗ_{ｓｃａｌａｒ}を更に、所定の換算式に基づいて、風力発電機のナセルの高さにおける風速に換算してもよく、かかる更なる換算によってより精度の高い発電量の換算値を得ることができる。

次に、ステップＳ１０３において、予測式導出部１３０は、上述した過去の所定期間におけるサイト１での気象観測データと、パワーカーブを用いて風速値から算出した過去の所定期間におけるサイト１での発電量の換算値と、過去の所定期間におけるサイト１での発電実績値と、に基づいて重回帰分析を実行し、これらの各値の関係を表す予測式を求める。予測式は、例えば、式（２）に示される線形回帰方程式で与えられ、予測式導出部１３０は、最小二乗法を用いてこの予測式を導出してもよい。
Ｙ＝ａ＋ｂ・Ｘ_１＋ｃ・Ｘ_２＋ｄ・Ｘ_３＋ｅ・Ｘ_４＋ｆ・Ｘ_５ （２）
ここで、Ｘ_１は風速の発電量換算値、Ｘ_２は東向きの風速の大きさ、Ｘ_３は西向きの風速の大きさ、Ｘ_４は南向きの風速の大きさ、Ｘ_５は北向きの風速の大きさを、それぞれ示す回帰変数であり、Ｙは発電実績値を示す被回帰変数である。また、ａ〜ｆは回帰パラメータであり、上述のとおり最小二乗法によって決定され得る。

このようにして式（２）の回帰パラメータａ〜ｆが決定されると、サイト１における発電量の予測式が決まり、予測式記憶領域１２４に記憶される。

そして、予測式導出部１３０は、ステップＳ１０４において、サイト２〜４の全てについて発電量の予測式を導出したかどうかを確認し、全てのサイトについて予測式の導出が完了するまで、ステップＳ１０１〜Ｓ２０３を繰り返す。

このようにして導出されたサイト１〜４毎の予測式における回帰変数Ｘ_１〜Ｘ_５に、気象予報データと、風速の予報値からパワーカーブを用いて換算した換算値と、を代入することにより、次のステップＳ２において、サイト１〜４のそれぞれについて発電量の予測値（Ｙ）を求めることができるようになる。また、サイト１〜４毎に予測式を生成することで、個別のサイトの発電環境に適した発電量の予測が可能になり、発電量の予測精度が向上する。

なお、分散型電源として太陽光発電装置を採用する場合には、気象観測データとして気温、日射量、雲量などの気象条件を用いて同様の重回帰分析を実行し、回帰方程式を導出すればよい。この場合、パワーカーブは不要である。

＜サイト毎の発電量の予測値の算出＞
上述のようにサイト１〜４毎の予測式が導出されると、図４のステップＳ２において、これら予測式に気象予報データを適用することでサイト１〜４毎の発電量の予測値が算出される。このような予測値の算出は、発電量算出部１４０の第１算出部１４１によって実行される。

ステップＳ２を詳細に示した図６を参照しつつ、サイト１における予測値の算出の具体的手順を説明すると、第１算出部１４１はまず、ステップＳ２０１において、気象予報データ記憶領域１２５に記憶されているサイト１の気象予報データを取得する。かかる気象予報データは、上述したとおりアンサンブル予報に基づく数値データであり、１つのサイトにおける１つの日時での１種類の気象条件につき、２７個の数値が含まれている。本実施形態では、図１０に例示するように、アンサンブル数値予報データのうち、現在時刻（２０１４年８月１日０時）以降の１時間毎の風速に関する２７個の予報値が、予測値の算出のために用いられるべく、気象予報データ記憶領域１２５に記憶されている。

次いで、第１算出部１４１は、ステップＳ２０２において、指定された日時（２０１４年８月１日０時）におけるサイト１の風速の予報値を、サイト１の風力発電機Ｇ１に適用されるパワーカーブに代入して、その日時における発電量の換算値を算出する。なお、パワーカーブを用いて風速の予報値を発電量に換算する手順は、上述したステップＳ１０２と同様の手順により行われ得る。

ステップＳ２０３において、第１算出部１４１は、指定日時における風速の予報値と、ステップＳ２０２において算出された発電量の換算値と、を予測式（２）に適用し、この日時におけるサイト１の発電量に関する複数の予測値を求める。これら複数の予測値は、風速の予報値が２７個あることに伴い、１つのサイトの１つの日時につき２７個算出される。

このようにして指定日時におけるサイト１の発電量の予測値を得た後、指定日時を２０１４年８月１日１時、同日２時・・・、同年同月２日０時・・・のように将来に向かって所定の時間間隔（本実施形態では１時間）だけ変更して、上述した手順を繰返し行う。このような手順を繰り返すことにより、第１算出部１４１は、サイト１における発電量を数十時間先まで予測する。このようにして予測された、サイト１での発電量に関する将来の数十時間に亘る予測値は、発電量予測データ記憶領域１２６に記憶される。なお、サイト１における発電量の予測結果は、例えば図１１のデータテーブルのようになる。

そして、ステップＳ２０４において、第１算出部１４１は、サイト２〜４の全てについて将来の数十時間に亘る発電量の予測値を算出したかどうかを判定し、予測値の算出が完了するまでステップＳ２０１〜２０３を繰り返す。これによりステップＳ２が終了し、ステップＳ３に移る。なお、このようにして算出されたサイト１〜４毎の発電量の予測値は、出力部１５０を介して出力されてもよい。

＜所定地域の総発電量の予測値の算出＞
サイト１〜４毎に将来の発電量の予測値が算出されると、図４のステップＳ３において、所定地域Ａにおける将来の総発電量に関する複数の予測値が算出される。このような総発電量の予測値の算出は、発電量算出部１４０の第２算出部１４２によって実行される。

将来の総発電量の予測値は、本実施形態では、指定日時（２０１４年８月１日０時）におけるサイト１〜４の発電量の予測値に基づいて算出される。本実施形態において、指定日時における予測値は、サイト１〜４それぞれにつき２７個あるところ、第２算出部１４２は、サイト１〜４のそれぞれから任意の１つの予測値を選択し、選択されたサイト１〜４の予測値の和をとって総発電量の１つの予測値とする。そして、第２算出部１４２は、同様の作業を、サイト１〜４の予測値における全ての組合せについて行う。そうすると、本実施形態において所定地域Ａは４つのサイトを含み、また、各サイトにおける指定日時の予測値は２７個ずつあるから、上記の組合せは２７の４乗（５３１，４４１）通りあることになる。したがって、上述の作業によって総発電量の予測値は２７の４乗（５３１，４４１）個だけ算出されることになる。

一般的に、所定地域Ａにサイトの数がｎだけあり、かつ、各サイトにつき１つの指定日時に対してｍ個の同種類の気象予報値が与えられる（したがって各サイトにおける発電量の予測値はｍ個）と、第２算出部１４２が算出する総発電量の予測値は、１つの指定日時につきｍのｎ乗個である。本実施形態では、説明の簡略化のため、サイトを４つとしているが、所定区域Ａがより多くのサイトを含む場合、ステップＳ３において算出される総発電量の予測値の数は増加する。

このようにして指定日時における総発電量の複数の予測値を算出すると、第２算出部１４２は、指定日時を２０１４年８月１日１時、同日２時・・・、同年同月２日０時・・・のように将来に向かって所定の時間間隔（本実施形態では１時間）だけ変更し、同様の計算を繰り返す。

このような計算を繰り返すことにより、第２算出部１４２は、所定地域Ａにおける総発電量を数十時間先まで算出する。このようにして算出された、所定地域Ａにおける将来の総発電量に関する数十時間に亘る予測値は、発電量予測データ記憶領域１２６に記憶される。また、総発電量の予測結果は、例えば図１２のデータテーブルのようになる。そして、第２算出部１４２が総発電量を数十時間先まで算出すると、ステップＳ３は終了し、ステップＳ４に移行する。

このようにサイト１〜４のそれぞれから選ばれた１つの予測値の和を全ての組合せについて算出して総発電量の予測値とすることで、１つ１つの予測値に内在する誤差が互いに打ち消されることが期待される。よって、サイト１〜４における予測値が１つだけである場合と比較して、気象リスクを考慮した発電量の予測が可能となるとともに、予測に対する信頼度が向上する。このことは、所定地域Ａにおける発電計画の効率的かつ安定的な運用に資する。

なお、ステップＳ３において算出された将来の一定期間に亘る総発電量の予測値は、概ね図１３（ａ）の例のように示される。つまり、横軸を時間軸、縦軸を総発電量として実績値及び複数の予測値（ただし、アンサンブルメンバー毎の時間変化を示すべく、同じメンバーの異なる時刻における予測値は直線で結ばれている）をプロットしたグラフは、現在時刻ｔ０からｔ１，ｔ２へと将来に向かって時間が進行するにつれて、予測値のばらつき（分散度）が大きくなる一般的傾向を示している。このことは、図１３（ｂ），（ｃ）に示すように、図１３（ａ）の時刻ｔ１，ｔ２における総発電量の予測値の度数分布図（ヒストグラム）の様子からも理解される。なお、図１３（ａ）における現在時刻ｔ０より左側の折れ線は、過去の発電実績を示している。図１３に示されるグラフは、出力部１５０を介してモニタ等に出力されてもよい。

なお、指定日時における総発電量の予測値を算出するためのサイト１〜４の予測値の組合せは、後述する予測の信頼度が保たれる限り、部分的に省略されてもよい。

＜信頼度の決定＞
指定日時毎における総発電量の複数の予測値が算出されると、ステップＳ４において、予測の信頼度が決定される。このような信頼度の決定は、発電量算出部１４０の信頼度決定部１４３によって実行される。

予測の信頼度は、指定日時（２０１４年８月１日０時）における総発電量の予測値の分布に基づいて決定される。本実施形態において、指定日時における総需要の予測値は２７の４乗個あり、まず信頼度決定部１４３は、このような総需要の予測値について算術平均と標準偏差を求める。本実施形態では、標準偏差の値と信頼度との対応関係を示す対応表は予め設定されているものとし、信頼度決定部１４３は、このような対応表を参照して、予測に対する信頼度を決定する。標準偏差の値と信頼度との対応関係は、例えば、標準偏差の値が０から大きくなるにつれて、Ａランク（信頼度：高）、Ｂランク（信頼度：中）、及びＣランク（信頼度：低）のように分類される。

このようにして指定日時における予測の信頼度を決定すると、信頼度決定部１４３は、指定日時を２０１４年８月１日１時、同日２時・・・、同年同月２日０時・・・のように将来に向かって所定の時間間隔（本実施形態では１時間）だけ変更し、その日時における予測の信頼度を決定する手順を繰り返す。そして、このような信頼度の決定手順を繰り返すことにより、信頼度決定部１４３は、所定地域Ａにおける総発電量の予測に対する信頼度を数十時間先まで決定し、これによってステップＳ４は終了する。

このようにして総発電量の予測に対する信頼度の情報を得ることで、後述する総発電量の見込み値の精度が向上する。

なお、予測の信頼度は、図１３（ｂ），（ｃ）のようなヒストグラムを描画することで得られるヒストグラムの特徴（中央付近の高さや裾の広がり具合）に基づいて決定されてもよい。

＜総発電量の見込み値の決定＞
ステップＳ４において信頼度が決定されると、ステップＳ５において、所定地域Ａにおける総発電量の見込み値が決定される。総発電量の見込み値の決定は、発電量算出部１４０の見込み値決定部１４４によって実行される。

総発電量の見込み値は、指定日時（２０１４年８月１日０時）における信頼度に基づいて決定される。例えば、見込み値決定部１４４は、指定日時における信頼度がランクＡ（信頼度：高）であると、その日時における総発電量の予測値の平均値から５％少なく総発電量を見込み、信頼度がランクＢ（信頼度：中）であると、平均値から１０％少なく総発電量を見込み、また、信頼度がランクＣ（信頼度：低）であると、平均値から３０％少なく総発電量を見込む。あるいは、見込み値決定部１４４は、Ａ，Ｂ，Ｃの各ランクに応じて、全ての予測値の５０パーセンタイル（中央値）、４０パーセンタイル、２０パーセンタイルに該当する予測値を、総発電量の見込み値として決定してもよい。他の方法として、見込み値を範囲で定めてもよく、見込み値決定部１４４は、例えば平均値（μ）と標準偏差（σ）とを用いて、−（μ＋３σ）以上＋（μ＋３σ）以下の範囲を総発電量の見込み値として決定してもよい。更には、見込み値決定部１４４は、統計学における区間推定の考え方に基づき、例えば信頼係数９５％に対する信頼区間を総発電量の見込み値としてもよい。

このようにして指定日時における総発電量の見込み値を決定すると、見込み値決定部１４４は、指定日時を２０１４年８月１日１時、同日２時・・・、同年同月２日０時・・・のように将来に向かって所定の時間間隔（本実施形態では１時間）だけ変更し、その日時における総発電量の見込み値を決定する手順を繰り返す。そして、このような見込み値の決定手順を繰り返すことにより、見込み値決定部１４４は、所定地域Ａにおける総発電量の見込み値を数十時間先まで決定し、これによってステップＳ５は終了する。

このようにして信頼度に基づいて総発電量の見込み値を得ることで、予測の精度が向上し、発電計画の効率的かつ安定的な運用が可能となる。

前述したとおり、発電量算出部１４０は、分散型電源Ｇ１〜Ｇ４の発電量と分散型電源Ｇ１〜Ｇ４の位置における気象情報との関係を示す予測式と、分散型電源Ｇ１〜Ｇ４の位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、指定の日時における分散型電源Ｇ１〜Ｇ４の発電量に関する複数の予測値を算出する。また、信頼度決定部１４３は、複数の予測値における分布に基づいて、予測された発電量に対する信頼度を決定する。よって、分散型電源の発電量に関する予測に、予測の信頼度に関する情報を付加することができる。このことは、サイト１〜４及び所定地域Ａにおける発電計画の効率的かつ安定的な運用に資する。

また、見込み値決定部１４４が予測の信頼度に基づいて発電量の見込み値を決定することで、予測の精度が向上するとともに、気象リスクを考慮した発電量の予測が可能となる。データに裏付けられた、客観的で信頼度の高い発電量の予測が可能となる。

また、予測式導出部１３０が、過去の所定期間における気象観測情報と、過去の所定期間における分散型電源Ｇ１〜Ｇ４の発電量の実績値と、に基づいて、予測式を生成することで、分散型電源Ｇ１〜Ｇ４の個別の発電環境に適した発電量の予測が可能になり、発電量の予測精度が向上する。

分散型電源Ｇ１〜Ｇ４は、所定地域Ａにおけるサイト１〜４（複数区域）内にそれぞれ設けられ、発電量算出部１４０は、第１算出部１４１と第２算出部１４２とを備えていることが好ましい。第１算出部１４１は、サイト１〜４毎に発電量に関する複数のサイト（区域）予測値を算出し、第２算出部１４２は、サイト１〜４毎に算出された前記複数のサイト予測値に基づいて、所定地域Ａに設けられた分散型電源Ｇ１〜Ｇ４の総発電量に関する複数の地域予測値を算出し、そして、信頼度決定部１４３は、複数の地域予測値の分布に基づいて、予測された総発電量に対する信頼度を決定する。このように複数の地域予測値を算出することで、サイト１〜４毎の予測値に含まれる誤差が互いに打ち消されるため、気象リスクを考慮した所定地域Ａの総発電量の予測が可能となるとともに、予測に対する信頼度が向上する。

また、予測値の分布が算術平均及び標準偏差によって示されることで、予測値のばらつきが数値により表され、客観的で信頼度の高い発電量の予測が可能となる。

また、複数の気象予報値がアンサンブル予報に基づく値であることによって、予報値のばらつき具合が発電量の予測値に反映されるため、信頼性を加味した発電量の予測が可能となる。

また、分散型電源Ｇ１〜Ｇ４が風力発電機であり、また、複数の気象予報値が風速に関する複数の予報値を含むことにより、風力発電機の発電量を精度よく予測することができるとともに、予測の信頼度を得ることもできる。

また、分散型電源Ｇ１〜Ｇ４が太陽光発電装置であり、また、複数の気象予報値が気温及び雲量のそれぞれについて複数の予報値を含むことにより、太陽光発電装置の発電量を精度よく予測することができるとともに、予測の信頼度を得ることもできる。

なお、上記実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。

１００ 予測装置
１１０ 送受信部
１２０ 記憶部
１３０ 予測式導出部
１４０ 発電量算出部
Ｇ１〜Ｇ４ 風力発電機（分散型電源）
Ｍ１〜Ｍ４ 発電量測定装置
Ｗ１〜Ｗ４ 気象観測装置
ＷＦ 気象予報装置

Claims (10)

1. 分散型電源の発電量を予測する発電量予測装置であって、
   前記分散型電源の発電量と前記分散型電源の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記分散型電源の位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時における前記分散型電源の発電量に関する複数の予測値を算出する発電量算出部と、
   前記複数の予測値における分布に基づいて、予測された発電量に対する信頼度を決定する信頼度決定部と、
   を備えることを特徴とする発電量予測装置。
2. 前記信頼度に基づいて発電量の見込み値を決定する見込み値決定部を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の発電量予測装置。
3. 過去の所定期間における気象観測情報と、前記過去の所定期間における前記分散型電源の発電量の実績値と、に基づいて、前記予測式を生成する予測式導出部を更に含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の発電量予測装置。
4. 前記分散型電源は、所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられ、
   前記発電量算出部は、
   前記複数区域毎に発電量に関する複数の区域予測値を算出する第１算出部と、
   前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値に基づいて、前記所定地域に設けられた前記分散型電源の総発電量に関する複数の地域予測値を算出する第２算出部と、
   を備え、
   前記信頼度決定部は、前記複数の地域予測値の分布に基づいて、予測された総発電量に対する信頼度を決定する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の発電量予測装置。
5. 前記分布は、算術平均及び標準偏差によって示されることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の発電量予測装置。
6. 前記複数の気象予報値は、アンサンブル予報に基づく値であることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の発電量予測装置。
7. 前記分散型電源は風力発電機であり、
   前記複数の気象予報値は、風速に関する複数の予報値を含む、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の発電量予測装置。
8. 前記分散型電源は太陽光発電装置であり、
   前記複数の気象予報値は、気温及び雲量のそれぞれについて複数の予報値を含む、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の発電量予測装置。
9. 分散型電源の発電量を予測する発電量予測方法であって、
   前記分散型電源の発電量と前記分散型電源の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記分散型電源の位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時における前記分散型電源の発電量に関する複数の予測値を算出し、
   前記複数の予測値における分布に基づいて、予測された発電量に対する信頼度を決定する、
   ことを特徴とする発電量予測方法。
10. 分散型電源の発電量を予測する発電量予測装置に、
    前記分散型電源の発電量と前記分散型電源の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記分散型電源の位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時における前記分散型電源の発電量に関する複数の予測値を算出する機能と、
    前記複数の予測値における分布に基づいて、予測された発電量に対する信頼度を決定する機能と、
    を実行させるプログラム。

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