JP2016125341A - 複合式太陽光追尾方法及び装置、並びに太陽光発電ブラインドシステム - Google Patents

複合式太陽光追尾方法及び装置、並びに太陽光発電ブラインドシステム Download PDF

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Abstract

【課題】太陽光発電量を最大化できる追尾方法、追尾装置及び発電ブラインドシステムを提供する。【解決手段】コンピュータによる複合式太陽光追尾方法で、過去の第１発電量データを分析し第１発電量予測データを生成する段階と；第１発電量データと第１発電量予測データの間で時差誤差を生成する段階と；第１発電量データ、第１発電量予測データ及び時差誤差で、第２発電量予測データを予測する回帰分析で、第２発電量予測データを導く段階と；第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差で、第３発電量予測データを予測する人工神経回路網モデルで、第３発電量予測データを導く段階と；現在の第２発電量測定データが、第２発電量予測データの第１誤差範囲と第３発電量予測データの第２誤差範囲による有効範囲かどうかで、発電量基盤と位置時間基盤のいずれかの追尾方式を選ぶ段階と；選ばれた追尾方式で太陽光パネルの方向を決める段階とを含む。【選択図】図１

Description

本発明は、複合式太陽光追尾方法及びその装置、並びにその太陽光発電ブラインドシステムに関する。
太陽光発電は、他の再生可能エネルギーに比べて、騒音や特別な地形、広い敷地が必須ではないため、発電形態が多様であり、その中でも特に太陽光発電パネルを建物に設置する建物統合型太陽光発電（ＢＩＰＶ、Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ）システムの技術開発が研究されている。
ＢＩＰＶシステムは、建物で太陽光が入射される位置を活用するため、建物の構成要素である屋根、窓ガラス、外壁仕上げ材などと結合された構造を有することができる。特に、建物と一体化しやすく、太陽光の入射方向を追跡して方向を変えることができる構造が有利である。
このため、外部から室内に、または室内から外部に、遮光するために設置するブラインドシステムのスラット（ｓｌａｔ）に太陽電池パネルを結合することによって、遮光と太陽光発電を一緒に具現することができる太陽光発電ブラインドシステムが提案されている。
通常、外壁をガラスで仕上げる大型建物に太陽光発電ブラインドシステムを構築すると、相当な再生可能エネルギーを生産できるものと期待される。
太陽光発電ブラインドシステムは、太陽光発電量を最大化するために太陽光の入射方向を追従する太陽光追尾機能を必要とする。既存の研究によると、太陽光追尾機能がない場合に比べて、水平にのみまたは垂直にのみ太陽光パネルの角度を変えることができる１軸太陽光追尾技法では約１２〜２５％、水平及び垂直に太陽光パネルの角度を変えることができる２軸太陽光追尾技法では約３０〜４５％向上させることができるという。
さらに、互いに異なる太陽光発電ブラインドシステムが同じように１軸追尾技法やまたは２軸追尾技法として分類されても、具体的な太陽光追尾アルゴリズムによって発電量が向上する程度は異なる可能性がある。このため、より効果的な太陽光追尾アルゴリズムが必要である。
太陽光追尾方式は大きく三種類あり、光センサを利用して太陽の位置を把握し、太陽に向くように調節する光センサ基盤方式と、太陽光発電量が最大化される方向を見つけて、太陽光パネルの方向を調節する発電量基盤方式、位置及び時間に応じて予測可能な太陽の方向を利用する位置−時間基盤方式がある。
光センサ基盤方式は、例えば複数の方向に向けて設置された光センサのうち、最も強い太陽光が測定される光センサの方向へ太陽の方向を把握するように動作する。したがって、光センサと光センサの検出信号から太陽の方向を判定する手段がさらに必要であるため、より高い費用が要求される。
しかし、ブラインドシステムの特性のため、太陽の方向を向くことが必ずしも発電量を最大にするわけではない。例えば、真夏に太陽が南中したときに太陽の方向に向けてブラインドスラットを制御すれば、ブラインドスラットはほぼ水平になるように置かれ、むしろ太陽光パネルの大部分の面積に陰が生じる状況がもたらされる可能性がある。
また、一般的に光センサが感応する波長帯と実際の発電量が高い波長帯が一致しない可能性もあるため、識別された太陽の方向が必ずしも最も高い発電量を保証するのではない。さらに、気象状態が良くなければ、光センサの誤作動は必然的である。したがって、費用に比べて効果は高くない。
これに比べて発電量基盤方式は、近年の発電量データに基づいて、予測発電量が最大となる方向を算出する方式であり、光センサなどが不要で、安価で、気象状態に敏感ではないが、具現が難しいという問題がある。
位置−時間基盤方式は、単純に緯度、経度、設置方向によって太陽の方向を推定する方式であり、やはり光センサなどが不要で、安価で、気象状態に敏感ではないが、精度が低いという問題がある。
そこで、本発明は、太陽光発電量を最大化することができる太陽光追尾方法、これを利用した太陽光追尾装置及び太陽光発電ブラインドシステムを提供することを課題とする。
また、本発明が解決しようとする課題は、光センサを利用せずに太陽光発電量を最大化することができる太陽光追尾方法、これを利用した太陽光追尾装置及び太陽光発電ブラインドシステムを提供することにある。
また、本発明が解決しようとする課題は、知能的に発電量データを基盤とする太陽光追尾方式と位置−時間基盤の太陽光追尾方式を混合して、太陽光発電量を最大化することができる太陽光追尾方法、これを利用した太陽光追尾装置及び太陽光発電ブラインドシステムを提供することにある。
本発明の解決課題は、以上で言及されたものに限定されず、言及されていない他の解決課題は、以下の記載から当業者に明確に理解されることができる。
本発明の一側面によるコンピュータを利用した複合式太陽光追尾方法は、前記コンピュータが、過去の第１発電量測定データを時系列分析（Ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ａｎａｌｙｓｉｓ）して第１発電量予測データを生成する段階；第１発電量測定データと第１発電量予測データの間で時差誤差（ｌａｇｇｅｄ ｅｒｒｏｒ）を生成する段階；第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する回帰分析（ＲＡ）モデルを構築し、第２発電量予測データを導出する段階；第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第３発電量予測データを予測する人工神経回路網（ＡＮＮ）モデルを構築し、第３発電量予測データを導出する段階；現在の第２発電量測定データが、第２発電量予測データの第１誤差範囲と第３発電量予測データの第２誤差範囲に基づいた有効範囲内にあるかどうかによって、太陽光発電量基盤太陽光追尾方式と位置時間基盤太陽光追尾方式のいずれかを選択する段階；及び選択された太陽光追尾方式に応じて、太陽光パネルの方向を決定する段階を含むことができる。
一実施例によって、第１発電量測定データに関する時系列分析は、ＡＲＩＭＡ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ）分析またはＳＡＲＩＭＡ（Ｓｅａｓｏｎａｌ ＡＲＩＭＡ）分析に基づくことができる。
一実施例によって、第１誤差範囲または第２誤差範囲は、平均絶対誤差百分率（ＭＡＰＥ）または標準誤差率（ＳＥＲ）のいずれかを利用し、上限と下限をそれぞれ設定することで決定される範囲であることができる。
一実施例によって、有効範囲は、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳される交差範囲であることができる。
一実施例によって、有効範囲は、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳される交差範囲の上限と下限を所定の許容限界率だけ拡大した範囲であることができる。
本発明の他の側面によるコンピュータを利用した複合式太陽光追尾方法は、前記コンピュータが、過去の第１発電量測定データを時系列分析して第１発電量予測データを生成する段階；第１発電量測定データと第１発電量予測データの間で時差誤差値を生成する段階；第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを導出する段階；現在の第２発電量測定データが、第２発電量予測データの誤差範囲に基づいた有効範囲内にあるかどうかによって、太陽光発電量基盤太陽光追尾方式と位置時間基盤太陽光追尾方式のいずれかを選択する段階；及び選択された太陽光追尾方式に応じて、太陽光パネルの方向を決定する段階を含むことができる。
一実施例によって、前記第２発電量予測データを導出する段階は、第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する回帰分析（ＲＡ）モデルを構築する段階；及び前記回帰分析モデルによって第２発電量予測データを導出する段階を含むことができる。
一実施例によって、前記第２発電量予測データを導出する段階は、第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する人工神経回路網（ＡＮＮ）モデルを構築する段階；及び前記人工神経回路網モデルによって、第２発電量予測データを導出する段階を含むことができる。
一実施例によって、第１発電量測定データに関する時系列分析は、ＡＲＩＭＡ分析またはＳＡＲＩＭＡ分析に基づくことができる。
本発明のまた別の側面による複合式太陽光追尾装置は、過去の第１発電量測定データを時系列分析して第１発電量予測データを生成する第１発電量予測部；第１発電量測定データと第１発電量予測データの間で時差誤差を入手し、第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する回帰分析（ＲＡ）モデルを構築し、第２発電量予測データを導出する第２発電量予測部；第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第３発電量予測データを予測する人工神経回路網（ＡＮＮ）モデルを構築し、第３発電量予測データを導出する第３発電量予測部；及び現在の第２発電量測定データが、第２発電量予測データの第１誤差範囲と第３発電量予測データの第２誤差範囲に基づいた有効範囲内にあるかどうかによって、太陽光発電量基盤太陽光追尾方式と位置時間基盤太陽光追尾方式のいずれかを選択し、選択された太陽光追尾方式に応じて、太陽光パネルの方向を決定する太陽光追尾制御部を含むことができる。
一実施例によって、第１発電量測定データに関する時系列分析は、ＡＲＩＭＡ分析またはＳＡＲＩＭＡ分析に基づくことができる。
一実施例によって、第１誤差範囲または第２誤差範囲は、平均絶対誤差百分率（ＭＡＰＥ）または標準誤差率（ＳＥＲ）のいずれかを利用し、上限と下限をそれぞれ設定することによって決定される範囲であることができる。
一実施例によって、有効範囲は、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳される交差範囲であることができる。
一実施例によって、有効範囲は、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳される交差範囲の上限と下限を所定の許容限界率だけ拡大した範囲であることができる。
本発明のまた別の側面による複合式太陽光追尾装置は、過去の第１発電量測定データを時系列分析して第１発電量予測データを生成する第１発電量予測部；第１発電量測定データと第１発電量予測データの間で時差誤差値を入手し、第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する第２発電量予測部；及び現在の第２発電量測定データが、第２発電量予測データの誤差範囲に基づいた有効範囲内にあるかどうかによって、太陽光発電量基盤太陽光追尾方式と位置時間基盤太陽光追尾方式のいずれかを選択し、選択された太陽光追尾方式に応じて、太陽光パネルの方向を決定する太陽光追尾制御部を含むことができる。
一実施例によって、前記第２発電量予測部は、第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて。第２発電量予測データを予測する回帰分析（ＲＡ）モデルを構築し、前記回帰分析モデルによって第２発電量予測データを導出するように動作することができる。
一実施例によって、前記第２発電量予測部は第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて第２発電量予測データを予測する人工神経回路網（ＡＮＮ）モデルを構築し、前記人工神経回路網モデルによって第２発電量予測データを導出するように動作することができる。
一実施例によって、第１発電量測定データに関する時系列分析は、ＡＲＩＭＡ分析またはＳＡＲＩＭＡ分析に基づくことができる。
本発明のまた別の側面による太陽光発電ブラインドシステムは、太陽光パネルがそれぞれ付着した複数のブラインドスラット；太陽光パネルで生成された電力量を測定する電力量測定部；実施例による複合式太陽光追尾装置；及び複合式太陽光追尾装置によって決定された太陽光パネルの方向に応じて、前記ブラインドスラットの方向を制御する駆動部を含むことができる。
一実施例によって、前記駆動部は、決定された太陽光パネルの方向に応じて、角度調節用ロープをワイヤープラーとモーターを利用して巻いたり緩めたりするブラインドスラットの角度を調節することによって、ブラインドスラット上の太陽光パネルの垂直方向を調節し、窓枠とハウジングにそれぞれ固定されたギアを、モーターを利用して駆動し、窓枠に対して相対的にハウジング全体を回転させることによって、ハウジングにぶら下がったブラインドスラット上の太陽光パネルの水平方向を調節するように動作することができる。
本発明の複合式太陽光追尾方法、これを利用した太陽光追尾装置及び太陽光発電ブラインドシステムによれば、光センサを利用せずに太陽光発電量を最大化することができる。
本発明の複合式太陽光追尾方法、これを利用した太陽光追尾装置及び太陽光発電ブラインドシステムによれば、季節性（ｓｅａｓｏｎａｌｉｔｙ）と周期的定常性（ｓｔａｔｉｏｎａｒｉｔｙ）を考慮して太陽光発電量を最大化することができる。
本発明の複合式太陽光追尾方法、これを利用した太陽光追尾装置及び太陽光発電ブラインドシステムによれば、知能的に発電量データを基盤とする太陽光追尾方式と位置−時間基盤の太陽光追尾方式を混合して太陽光発電量を最大化することができる。
本発明の効果は、以上で言及されたものに限定されず、言及されていない他の効果は、以下の記載から当業者に明確に理解されることができる。
本発明の実施例による複合式太陽光追尾方法を例示したフローチャート 本発明の実施例による複合式太陽光追尾方法で、発電量に応じて追尾方式が変更されることを例示した説明図 本発明の実施例による複合式太陽光追尾方法を例示したフローチャート 本発明の実施例による複合式太陽光追尾装置を具備した例示のブロック図 本発明の実施例による複合式太陽光追尾装置を具備した例示のブロック図 本発明の実施例による太陽光発電ブラインドシステムを例示した斜視図 本発明の実施例による太陽光発電ブラインドシステムの試作品の説明図
本文に開示されている本発明の実施例について、特定の構造的ないし機能的説明は単に本発明の実施例を説明するための目的で例示されたもので、本発明の実施例は多様な形態で実施することができ、本文に説明された実施例に限定されるものではない。
以下、添付した図面を参照して、本発明の好ましい実施例をより詳細に説明する。図面上の同一の構成要素については同一の参照符号を使用し、同一の構成要素について重複した説明は省略する。
図１は、本発明の実施例による複合型太陽光追尾方法を例示したフローチャートである。
図１を参照すると、本発明の一実施例によるコンピュータを利用した複合式太陽光追尾方法は、コンピュータが次の段階（Ｓ１１）を遂行することで開始されることができる。
段階（Ｓ１１）で、コンピュータが過去の第１発電量測定データを時系列分析（Ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ａｎａｌｙｓｉｓ）して第１発電量予測データを生成することができる。
時系列分析技法は、時系列データ間の系列相関を利用して動態的関係（ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｌａｔｉｏｎ）を分析する方法論である。時系列分析のうちＢｏｘ−Ｊｅｎｋｉｎｓ技法は、他の時系列分析技法が現象を説明する具体的な変数の間の構造的な関係を見つけるための方法論であるのと異なり、データの現実的意味には関心を持たずにデータ自体の統計的性質を利用して未来のデータを予測する技法であり、特にデータが周期性と循環性、すなわち定常性（ｓｔａｔｉｏｎａｒｉｔｙ）を有する場合に適している。
Ｂｏｘ−Ｊｅｎｋｉｎｓ技法は、ＡＲＩＭＡ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ）モデルで説明され、季節性（Ｓｅａｓｏｎａｌｉｔｙ）を反映したＳＡＲＩＭＡ（Ｓｅａｓｏｎａｌ ＡＲＩＭＡ）モデルも適用することができる。
ＡＲＩＭＡモデルは、差分（ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｉｎｇ）によって異常性（ｎｏｎ−ｓｔａｔｉｏｎａｒｉｔｙ）を除去し、定常性を有するように補正したデータについて、自己回帰（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ）及び移動平均（ＭＡ）を導出し、導出されたパラメータをデータに適用してパラメータを検証する。パラメータの導出と検証を繰り返すことにより、適切なＡＲＩＭＡモデルを構築することができる。
ＳＡＲＩＭＡモデルは、ＡＲＩＭＡモデルに類似しているが、季節性を有するパラメータを導出して検証するという違いがある。
構築されたＡＲＩＭＡモデルまたはＳＡＲＩＭＡモデルを利用して、過去のデータから未来のデータを予測することができる。
Ｂｏｘ−Ｊｅｎｋｉｎｓ技法、ＡＲＩＭＡモデル及びＳＡＲＩＭＡモデルは、１９７０年代に発表された後、発展した概念として周知されているため、より具体的な説明は省略する。
過去の太陽光発電量は、天候状態によって突発的な変動があるが、毎日発電量が増加して減少する周期性と循環性、季節に影響を受ける季節性を有するため、ＡＲＩＭＡモデルまたはＳＡＲＩＭＡモデルによって、近来の太陽光発電量を予測するのに適している。
したがって、段階（Ｓ１１）で、コンピュータは過去の第１発電量測定データをＡＲＩＭＡモデルまたはＳＡＲＩＭＡモデルに基づいて、時系列分析して第１発電量予測データを生成することができる。
たとえ、ＡＲＩＭＡモデルまたはＳＡＲＩＭＡモデルに基づく時系列分析が相当な短期予測性能を見せても、ＡＲＩＭＡモデルやＳＡＲＩＭＡモデルは予測値と測定された値の間の時間上の誤差、すなわち時差誤差（ｌａｇｇｅｄ ｅｒｒｏｒ）を内在的に考慮していないという問題がある。
本発明は、このような問題を解決するために、時差誤差を一つの独立変数とみなし、他の予測技法を利用して時差誤差を考慮しながら発電量を予測することにより、予測結果を検証することができる。
このため、段階（Ｓ１２）で、コンピュータは第１発電量測定データと第１発電量予測データの間で時差誤差（ｌａｇｇｅｄ ｅｒｒｏｒ）を以下の式１のとおり生成することができる。
（式１）
Figure 2016125341
続いて、本発明は時差誤差を考慮することができる予測技法として、多重回帰分析（ＭＲＡ）のような回帰分析技法と、人工神経回路網（ＡＮＮ）技法を利用する。
本来、多重回帰分析技法や人工神経回路網技法は、現象を統計的に説明することができる独立変数をどのように設定するかという問題が非常に重要である。したがって、通常、発電量予測のために多重回帰分析技法や人工神経回路網技法を利用する場合、気象要素や太陽光放射エネルギー、位置などのように綿密に検討した独立変数を立てて従属変数として発電量を予測する。
しかし、本発明は、現象を説明する具体的な独立変数を立てる代わりに、１次的に測定データ自体の統計的特性から予測するＢｏｘ−Ｊｅｎｓｅｎ技法によって予測データを得て、予測データ、測定データ及び時差誤差を有し、多重回帰分析または人工神経回路網分析を遂行することによって、具体的な独立変数を設定しなくても多重回帰分析または人工神経回路網分析のそれぞれの利点を享受することができる。
このため、段階（Ｓ１３）で、コンピュータが第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する回帰分析（ＲＡ）モデルを以下の式２のとおり構築し、第２発電量予測データを導出することができる。
（式２）
Figure 2016125341
この時、第１発電量予測データがＡＲＩＭＡモデルまたはＳＡＲＩＭＡモデルに基づいて予測された値であるため、段階（Ｓ１３）は回帰分析（ＲＡ）モデルとＡＲＩＭＡモデル（またはＳＡＲＩＭＡモデル）を結合して予測するＳＡＲＩＭＡ−ＲＡハイブリッドモデルということができる。
また、段階（Ｓ１４）で、コンピュータが第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第３発電量予測データを予測する人工神経回路網（ＡＮＮ）モデルを以下の式３のとおり構築し、第３発電量予測データを導出することができる。
（式３）
Figure 2016125341
同じく、第１発電量予測データがＡＲＩＭＡモデルまたはＳＡＲＩＭＡモデルに基づいて予測された値であるため、段階（Ｓ１４）はＡＮＮ分析モデルとＡＲＩＭＡモデル（またはＳＡＲＩＭＡモデル）を結合して予測するまた一つのハイブリッドモデル、ＳＡＲＩＭＡ−ＡＮＮハイブリッドモデルということができる。
段階（Ｓ１３）で第２発電量予測データは、線形要素を特に考慮して導出される予測データである場合、段階（Ｓ１４）で第３発電量予測データは、雲量、降水などの非線形要素を特に考慮して導出される予測データということができる。
続いて、段階（Ｓ１５）で、コンピュータが現在の第２発電量測定データが、第２発電量予測データの第１誤差範囲と第３発電量予測データの第２誤差範囲に基づいた有効範囲内にあるかどうかによって、太陽光発電量基盤太陽光追尾方式と位置時間基盤太陽光追尾方式のいずれかを選択することができる。
具体的に、第１誤差範囲または第２誤差範囲は平均絶対誤差百分率（ＭＡＰＥ）または標準誤差百分率（ＳＥＲ）のいずれかを利用し、上限と下限をそれぞれ設定することによって決定される範囲である。
平均絶対誤差百分率（ＭＡＰＥ、Ｍｅａｎ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ Ｅｒｒｏｒ）は式４のとおり、実際に測定されたデータと予測データの誤差の絶対値を実際測定データで割った絶対誤差百分率の平均値である。
（式４）
Figure 2016125341
本発明の明細書で、標準誤差百分率は、推定の標準誤差（ｓｔａｎｄａｒｄ ｅｒｒｏｒ ｏｆ ｅｓｔｉｍａｔｅ）と呼ばれる二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ、Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ）を実際の測定データの平均で割った百分率であることができる。
例えば、平均絶対誤差百分率（ＭＡＰＥ）を利用する場合、第１誤差範囲は次の式５のとおりで、第２誤差範囲は次の式６のとおりである。
（式５）
Figure 2016125341
（式６）
Figure 2016125341
このように、第１誤差範囲と第２誤差範囲は、状況や脈絡、意図によって、設計者が上限と下限をそれぞれ適切に設定して決定することができる。
一方、有効範囲（ＦＲ、Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ Ｒａｎｇｅ）は、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳される交差範囲（Ｃｒｏｓｓ Ｒａｎｇｅ）である。
例えば、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳するという仮定の下で、式７のとおり、交差範囲の下限は第１誤差範囲の下限と第２誤差範囲の下限のうちより大きい値に、交差範囲の上限は第１誤差範囲の上限と第２誤差範囲の上限のうちより小さい値にすることができる。
（式７）
Figure 2016125341
もし、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳していない場合、誤差範囲が厳しすぎるためであるか、予測モデルが誤って構築されたものであり、この場合は第１及び第２誤差範囲を再設定するか、または予測モデルを再構築する必要がある。
さらに、有効範囲自体を状況に応じて多少拡大することもできる。
例えば、有効範囲（ＦＲ）は、式８のとおり、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳される交差範囲の上限と下限を所定の許容限界率だけ拡大した範囲であることができる。
（式８）
Figure 2016125341
ここで、ＣＲＭＡは交差範囲、ＦＲは有効範囲、ＴＲＣＲＭＡ／１００は許容限界率（Ｔｏｌｅｒａｎｃｅ Ｒａｎｇｅ ｏｆ ＣＲＭＡ）である。
許容限界率は、例えば過去の１年間蓄積された太陽光発電量データを基にして設定することができる。
現在の第２発電量測定データが有効範囲内にある場合、発電量基盤の太陽光追尾方式が適切に機能していることを意味するため、太陽光追尾方式を変更する必要はなく、継続して発電量基盤の太陽光追尾方式を利用することができる。
一方、現在の第２発電量測定データが有効範囲外にある場合、発電量基盤の太陽光追尾方式が適切に機能していないことを意味するため、発電量基盤の太陽光追尾方式を利用することができない。
発電量基盤の太陽光追尾方式は、ブラインドシステムのスラットの太陽光発電量をモニタリングし、最も高い太陽光発電量を示す角度にスラットの方向を調節する方式である。基本的に本発明の太陽光発電ブラインドシステムは、発電量基盤の太陽光追尾方式を利用することができる。
位置時間基盤の太陽光追尾方式は、ブラインドシステムが設置された地球座標系上の座標と、現在時刻によって推定される太陽の高度角と方位角に応じて、太陽を向くようにスラットの向きを調節する方式である。
例えば、太陽の高度角は次の式９のとおり、現在時刻と位置によって算出することができる。
（式９）
Figure 2016125341
太陽の方位角は、太陽光パネルの水平面に太陽が投影された位置と太陽がなす角度で、次の式１０のとおり、現在時刻の太陽の高度角によって算出することができる。
（式１０）
Figure 2016125341
図２は、本発明の実施例による複合式太陽光追尾方法において、発電量に応じて追尾方式が変更されることを例示した概念図である。
図２を参照すると、ＡＲＩＭＡモデル（またはＳＡＲＩＭＡモデル）とＲＡモデルのハイブリッドモデル、またはＡＲＩＭＡモデル（またはＳＡＲＩＭＡモデル）とＡＮＮモデルのハイブリッドモデルによって予測された発電量予測データの有効範囲が帯状に表示されており、実際に獲得された発電量測定データは点をつないだ線で表示されている。
時間軸上で２７０分以後から予測が遂行されるが、区間（１）では予測データの有効範囲内に発電量測定データが入っており、予測されたとおり太陽光発電が行われていることが分かる。
区間（２）において、５７０分と６００分の間で気象学的要因によって発電量が急激に減少しながら、発電量測定データは予測データの有効範囲を大きく離脱する。この場合、発電量基盤の予測がきちんとできていないことを意味するため、太陽光追尾方式は位置時間基盤の太陽光追尾方式に換えられる。
最後に、段階（Ｓ１６）で、コンピュータが選択された太陽光追尾方式に応じて、太陽光パネルの方向を決定することができる。
太陽光パネルの方向は、例えば、水平方位と垂直方位をそれぞれ調節する２軸方向調節手段によって調節することができる。
図３は、本発明の実施例による複合式太陽光追尾方法を例示したフローチャートである。
図３を参照すると、コンピュータを利用した複合式太陽光追尾方法は、段階（Ｓ３１）で、コンピュータが過去の第１発電量測定データを時系列分析して第１発電量予測データを生成する段階から開始することができる。
実施例によって、第１発電量測定データに関する時系列分析は、ＡＲＩＭＡ分析またはＳＡＲＩＭＡ分析に基づくことができる。
段階（Ｓ３２）で、コンピュータが第１発電量測定データと第１発電量予測データの間で時差誤差値を生成することができる。
段階（Ｓ３１）と段階（Ｓ３２）は、図１の段階（Ｓ１１）と段階（Ｓ１２）と実質的に同じにできる。
段階（Ｓ３３）で、コンピュータが第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測することができる。
実施例によって、具体的に、段階（Ｓ３３）は、コンピュータが第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する回帰分析（ＲＡ）モデルを構築する段階及び回帰分析モデルによって、第２発電量予測データを導出する段階を含むことができる。
実施例によって、具体的に、段階（Ｓ３３）は、コンピュータが第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する人工神経回路網（ＡＮＮ）モデルを構築する段階及び人工神経回路網モデルによって、第２発電量予測データを導出する段階を含むことができる。
段階（Ｓ３４）で、コンピュータが現在の第２発電量測定データが第２発電量予測データの誤差範囲に基づいた有効範囲内にあるかどうかによって、太陽光発電量基盤太陽光追尾方式と位置時間基盤太陽光追尾方式のいずれかを選択することができる。
二つの予測モデルを両方利用して、有効範囲を設定する図１の実施例とは異なり、図３の実施例は、一つの予測モデルのみ利用して有効範囲を設定するため、利用された予測モデルの誤差範囲をそのまま有効範囲として利用することができる。
誤差範囲、または有効範囲は、状況や脈絡、意図によって、設計者が上限と下限をそれぞれ適切に設定して決定することができる。
実施例によって、例えば、有効範囲は、誤差範囲の上限と下限を所定の許容限界率だけ拡大した範囲であることができる。
許容限界率は、例えば、過去の１年間に蓄積された太陽光発電量データに基づいて設定することができる。
最後に、段階（Ｓ３５）で、コンピュータが選択された太陽光追尾方式に応じて、太陽光パネルの方向を決定する段階を含むことができる。
図４は、本発明の実施例による複合式太陽光追尾装置を具備した例示のブロック図である。
図４を参照すると、複合式太陽光追尾装置（４０）は第１発電量予測部（４１）、第２発電量予測部（４２）、第３発電量予測部（４３）及び太陽光追尾制御部（４４）を含むことができる。
第１発電量予測部（４１）は、過去の第１発電量測定データを時系列分析して第１発電量予測データを生成することができる。
実施例によって、第１発電量測定データに関する時系列分析は、ＡＲＩＭＡ分析またはＳＡＲＩＭＡ分析に基づくことができる。
第２発電量予測部（４２）は、第１発電量測定データと第１発電量予測データの間で時差誤差を入手し、第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する回帰分析（ＲＡ）モデルを構築し、第２発電量予測データを導出することができる。
第３発電量予測部（４３）は、第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第３発電量予測データを予測する人工神経回路網（ＡＮＮ）モデルを構築し、第３発電量予測データを導出することができる。
太陽光追尾制御部（４４）は、現在の第２発電量測定データが、第２発電量予測データの第１誤差範囲と第３発電量予測データの第２誤差範囲に基づいた有効範囲内にあるかどうかによって、太陽光発電量基盤太陽光追尾方式と位置時間基盤太陽光追尾方式のいずれかを選択し、選択された太陽光追尾方式に応じて、太陽光パネルの方向を決定することができる。
この時、第１誤差範囲または第２誤差範囲は、例えば、平均絶対誤差百分率（ＭＡＰＥ）または標準誤差率（ＳＥＲ）のいずれかを利用し、上限と下限をそれぞれ設定することによって決定される範囲である。
実施例によって、有効範囲は、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳される交差範囲である。
実施例によって、有効範囲は、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳される交差範囲の上限と下限を所定の許容限界率だけ拡大した範囲である。
図５、は本発明の実施例による複合式太陽光追尾装置を具備した例示のブロック図である。
図５を参照すると、二つの予測モデルを両方利用して有効範囲を設定する図４の実施例と異なり、図５の実施例は、一つの予測モデルのみ利用して有効範囲を設定するため、利用された予測モデルの誤差範囲をそのまま有効範囲として利用することができる。
複合式太陽光追尾装置（５０）は、第１発電量予測部（５１）、第２発電量予測部（５２）及び太陽光追尾制御部（５４）を含むことができる。
第１発電量予測部（５１）は、過去の第１発電量測定データを時系列分析して第１発電量予測データを生成することができる。
実施例によって、第１発電量測定データに関する時系列分析は、ＡＲＩＭＡ分析またはＳＡＲＩＭＡ分析に基づくことができる。
第２発電量予測部（５２）は、第１発電量測定データと第１発電量予測データの間で時差誤差値を入手し、第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測することができる。
実施例によって、第２発電量予測部（５２）は、第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する回帰分析（ＲＡ）モデルを構築し、回帰分析モデルによって第２発電量予測データを導出するように動作することができる。
実施例によって、第２発電量予測部（５２）は、第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する人工神経回路網（ＡＮＮ）モデルを構築し、人工神経回路網モデルによって第２発電量予測データを導出するように動作することができる。
太陽光追尾制御部（５４）は、現在の第２発電量測定データが第２発電量予測データの誤差範囲に基づいた有効範囲内にあるかどうかによって、太陽光発電量基盤太陽光追尾方式と位置時間基盤太陽光追尾方式のいずれかを選択し、選択された太陽光追尾方式に応じて、太陽光パネルの方向を決定することができる。
図６は、本発明の実施例による太陽光発電ブラインドシステムを例示した斜視図である。
図６を参照すると、太陽光発電ブラインドシステム（６０）は、複数のブラインドスラット（６１）、電力量測定部（６２）、複合式太陽光追尾装置（６３）及び駆動部（６４）を含むことができる。
複数のブラインドスラット（６１）は、幅が狭く長さ方向に長く延長された形態であり、一表面に太陽光パネルが付着している。各ブラインドスラット（６１）は、両末端に、または一方の末端に、角度調節のためのロープ、スラットを昇降するためのロープ及び信号ないし電力が送信される電送線を接続するための電気的インターフェース、その他に必要な電気回路が形成された回路基板を具備することができる。
ブラインドスラット（６１）の駆動と発電を制御するための構成要素は、ブラインドスラットの上部に設置されたハウジング内に具備されることができる。
例えば、電力量測定部（６２）、複合式太陽光追尾装置（６３）及び駆動部（６４）はいずれもハウジング内に具備されることができる。
電力量測定部（６２）は、太陽光パネルで生成された全体的な電力量を測定することができる。
複合式太陽光追尾装置（６３）は、図４及び図５で上述した複合式太陽光追尾装置（４０、５０）に相当する。
駆動部（６４）は、複合式太陽光追尾装置（６３）によって決定された太陽光パネルの方向に応じて、角度調節用ロープをワイヤープラーとモーターを利用して巻いたり緩めたりするブラインドスラットの角度を調節することによって、ブラインドスラット上の太陽光パネルの垂直方向を調節することができる。
また、駆動部（６４）は、窓枠とハウジングにそれぞれ固定されたギアを、モーターを利用して駆動し、窓枠に対して相対的にハウジング全体を回転させることによって、ハウジングにぶら下がったブラインドスラット上の太陽光パネルの水平方向を調節することができる。
図７は、本発明の実施例による太陽光発電ブラインドシステムの試作品である。
図７を参照すると、太陽光パネルがそれぞれ付着した複数のブラインドスラットが通常のブラインドと同じ構造で、上から下に配置されており、スラット左右に昇降用ロープと角度調節用ロープが具備されている。ブラインドスラットの一側には発電した電力を電送するように送信線と接続されるインターフェースが具備される。
送信線は、窓枠の役割も果たすことができるブラインドフレームのハウジング内部に引き込まれる。ハウジングは、内部に電力量測定部、太陽光追尾装置、駆動部及びバッテリーを装着することができる。上部ハウジングの底面にブラインドスラットセットを水平で回転するように回転固定部が装着されて駆動部によってブラインドスラットセットが全体的に水平に少しずつ回転することができる。また、上部ハウジングの底面にワイヤープラーが装着され、昇降用ロープを巻いたり緩めたりしてブラインドスラットを昇降したり、角度調節用ロープを巻いたり緩めたりして垂直角度を微細に調節することができる。
本実施例及び本明細書に添付された図面は、本発明に含まれる技術的思想の一部を明確に示しているものに過ぎず、本発明の明細書及び図面に含まれる技術的思想の範囲内で当業者が容易に類推することができる変形例と具体的な実施例は、すべて本発明の権利範囲に含まれる。
また、本発明による装置は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータが読み取り可能なコードとして具現することが可能である。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取り可能なデータが保存されるすべての種類の記録装置を含む。記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、光学ディスク、磁気テープ、フレキシブルディスク、ハードディスク、不揮発性メモリなどを含む。またコンピュータが読み取り可能な記録媒体は、ネットワークで接続されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータの読み取り可能なコードが保存され、実行されることができる。
４０、５０ 複合式太陽光追尾装置
４１、５１ 第１発電量予測部
４２、５２ 第２発電量予測部
４３ 第３発電量予測部
４４、５４ 太陽光追尾制御部
６０ 太陽光発電ブラインドシステム
６１ ブラインドスラット
６２ 電力量測定部
６３ 複合式太陽光追尾装置
６４ 駆動部

Claims (12)

  1. コンピュータを利用した複合式太陽光追尾方法であって、
    前記コンピュータが、
    過去の第１発電量測定データを時系列分析して第１発電量予測データを生成する段階と；
    第１発電量測定データと第１発電量予測データの間で時差誤差を生成する段階と；
    第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する回帰分析（ＲＡ）モデルを構築し、第２発電量予測データを導出する段階と；
    第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第３発電量予測データを予測する人工神経回路網（ＡＮＮ）モデルを構築し、第３発電量予測データを導出する段階と；
    現在の第２発電量測定データが、第２発電量予測データの第１誤差範囲と第３発電量予測データの第２誤差範囲に基づいた有効範囲内にあるか否かによって、太陽光発電量基盤太陽光追尾方式と位置時間基盤太陽光追尾方式のいずれかを選択する段階と；
    選択された太陽光追尾方式に応じて、太陽光パネルの方向を決定する段階とを含む
    ことを特徴とする複合式太陽光追尾方法。
  2. 第１発電量測定データに関する時系列分析が、ＡＲＩＭＡ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ）分析またはＳＡＲＩＭＡ（Ｓｅａｓｏｎａｌ ＡＲＩＭＡ）分析に基づく
    請求項１に記載の複合式太陽光追尾方法。
  3. 第１誤差範囲または第２誤差範囲が、平均絶対誤差百分率（ＭＡＰＥ）または標準誤差率（ＳＥＲ）のいずれかを利用し、上限と下限をそれぞれ設定することによって決定される範囲である
    請求項１または２に記載の複合式太陽光追尾方法。
  4. 有効範囲が、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳される交差範囲である
    請求項１ないし３のいずれかに記載の複合式太陽光追尾方法。
  5. 有効範囲が、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳される交差範囲の上限と下限を所定の許容限界率だけ拡大した範囲である
    請求項４に記載の複合式太陽光追尾方法。
  6. 過去の第１発電量測定データを時系列分析して第１発電量予測データを生成する第１発電量予測部と；
    第１発電量測定データと第１発電量予測データの間で時差誤差を入手し、第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する回帰分析（ＲＡ）モデルを構築し、第２発電量予測データを導出する第２発電量予測部と；
    第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第３発電量予測データを予測する人工神経回路網（ＡＮＮ）モデルを構築し、第３発電量予測データを導出する第３発電量予測部と；
    現在の第２発電量測定データが、第２発電量予測データの第１誤差範囲と第３発電量予測データの第２誤差範囲に基づいた有効範囲内にあるか否かによって、太陽光発電量基盤太陽光追尾方式と位置時間基盤太陽光追尾方式のいずれかを選択し、選択された太陽光追尾方式に応じて、太陽光パネルの方向を決定する太陽光追尾制御部とを含む
    ことを特徴とする複合式太陽光追尾装置。
  7. 第１発電量測定データに関する時系列分析が、ＡＲＩＭＡ分析またはＳＡＲＩＭＡ分析に基づく
    請求項６に記載の複合式太陽光追尾装置。
  8. 第１誤差範囲または第２誤差範囲が、平均絶対誤差百分率（ＭＡＰＥ）または標準誤差率（ＳＥＲ）のいずれかを利用し、上限と下限をそれぞれ設定することによって決定される範囲である
    請求項６または７に記載の複合式太陽光追尾装置。
  9. 有効範囲が、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳される交差範囲である
    請求項６ないし８に記載の複合式太陽光追尾装置。
  10. 有効範囲が、第１誤差範囲と第２誤差範囲が互いに重畳される交差範囲の上限と下限を所定の許容限界率だけ拡大した範囲である
    請求項９に記載の複合式太陽光追尾装置。
  11. 太陽光パネルがそれぞれ付着した複数のブラインドスラットと；
    太陽光パネルで生成された電力量を測定する電力量測定部と；
    複合式太陽光追尾装置と；
    複合式太陽光追尾装置によって決定された太陽光パネルの方向に応じて、前記ブラインドスラットの方向を制御する駆動部とを含み、
    前記複合式太陽光追尾装置が、
    過去の第１発電量測定データを時系列分析して第１発電量予測データを生成する第１発電量予測部と；
    第１発電量測定データと第１発電量予測データの間で時差誤差を入手し、第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第２発電量予測データを予測する回帰分析（ＲＡ）モデルを構築し、第２発電量予測データを導出する第２発電量予測部と；
    第１発電量測定データ、第１発電量予測データ及び時差誤差に基づいて、第３発電量予測データを予測する人工神経回路網（ＡＮＮ）モデルを構築し、第３発電量予測データを導出する第３発電量予測部と；
    現在の第２発電量測定データが、第２発電量予測データの第１誤差範囲と第３発電量予測データの第２誤差範囲に基づいた有効範囲内にあるかどうかによって、太陽光発電量基盤太陽光追尾方式と位置時間基盤太陽光追尾方式のいずれかを選択し、選択された太陽光追尾方式に応じて、太陽光パネルの方向を決定する太陽光追尾制御部を含む
    ことを特徴とする太陽光発電ブラインドシステム。
  12. 前記駆動部が、
    決定された太陽光パネルの方向に応じて、角度調節用ロープをワイヤープラーとモーターを利用して巻いたり緩めたりするブラインドスラットの角度を調節することによって、ブラインドスラット上の太陽光パネルの垂直方向を調節し、
    窓枠とハウジングにそれぞれ固定されたギアを、モーターを利用して駆動し、窓枠に対して相対的にハウジング全体を回転させることによって、ハウジングにぶら下がったブラインドスラット上の太陽光パネルの水平方向を調節するように動作する
    請求項１１に記載の太陽光発電ブラインドシステム。

JP2015248604A 2014-12-31 2015-12-21 複合式太陽光追尾方法及び装置、並びに太陽光発電ブラインドシステム Active JP5965048B2 (ja)

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