JP2018061335A

JP2018061335A - 発電設備情報推定システムおよび発電設備情報推定方法

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Publication number: JP2018061335A
Application number: JP2016196755A
Authority: JP
Inventors: 竜也溝端; Tatsuya Mizobata
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2016-10-04
Filing date: 2016-10-04
Publication date: 2018-04-12
Anticipated expiration: 2036-10-04
Also published as: WO2018066370A1; JP6893323B2

Abstract

【課題】発電設備の設備情報を適切に推定することができる発電設備情報推定システムを提供する。【解決手段】発電設備情報推定システム１００は、発電設備の発電量と需要家設備の電力消費量とのうち一方の実績量を取得する実績量取得部１０１と、発電設備のパラメータの第１候補値に基づいて発電量を推定することにより発電量の第１推定量を取得し、第１推定量と実績量との関係に基づいて発電設備のパラメータの値を推定する推定部１０２とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、発電設備の情報を推定する発電設備情報推定システム等に関する。

従来、発電設備の発電量を予測する技術が提案されている。特許文献１に記載の技術は、このような技術の一例である。具体的には、特許文献１に記載の電力管理装置は、発電設備の設備情報等に基づいて、発電設備の発電量を予測する。

特開２０１５−２３１２７３号公報

しかしながら、発電設備の設備情報が不明である場合がある。このような場合、発電設備の発電量を適切に予測することは困難である。

そこで、本発明は、発電設備の設備情報を適切に推定することができる発電設備情報推定システム等を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る発電設備情報推定システムは、発電設備の発電量と需要家設備の電力消費量とのうち一方の実績量を取得する実績量取得部と、前記発電設備のパラメータの第１候補値に基づいて前記発電量を推定することにより前記発電量の第１推定量を取得し、前記第１推定量と前記実績量との関係に基づいて前記発電設備のパラメータの値を推定する推定部とを備える。

また、本発明の一態様に係る発電設備情報推定方法は、発電設備の発電量と需要家設備の電力消費量とのうち一方の実績量を取得する取得ステップと、前記発電設備のパラメータの第１候補値に基づいて前記発電量を推定することにより前記発電量の第１推定量を取得し、前記第１推定量と前記実績量との関係に基づいて前記発電設備のパラメータの値を推定する推定ステップとを含む。

本発明の一態様に係る発電設備情報推定システム等は、発電設備の設備情報を適切に推定することができる。

本発明の実施の形態における発電設備情報推定システムの構成を示すブロック図本発明の実施の形態における発電設備情報推定システムの動作を示すフローチャート第１具体例における発電量予測システムの構成を示すブロック図第１具体例における発電量予測システムの動作を示すフローチャート第１具体例における発電設備情報推定システムによって実行される推定処理のデータフローを示すデータフロー図第１具体例における発電設備情報推定システムによって取得される複数の推定量の第１例を摸式的に示すグラフ第１具体例における発電設備情報推定システムによって取得される複数の推定量の第２例を摸式的に示すグラフ第１具体例における発電設備情報推定システムが用いる候補値と類似度との関係を摸式的に示すグラフ第１具体例における発電量予測システムによって時間毎に予測される発電量を示す摸式図第１具体例における発電量予測システムによって期間毎に予測される発電量を示す摸式図第２具体例における発電量予測システムの構成を示すブロック図第２具体例における発電量予測システムの動作を示すフローチャート第２具体例における発電設備情報推定システムによって実行される推定処理のデータフローを示すデータフロー図第２具体例における発電設備情報推定システムによって得られる推定量の第１例を摸式的に示すグラフ第２具体例における発電設備情報推定システムによって得られる推定量の第２例を摸式的に示すグラフ第２具体例における発電設備情報推定システムが用いる候補値と評価値との関係を摸式的に示すグラフ第２具体例における発電量予測システムによって時間毎に予測される発電量および電力消費量の第１例を示す摸式図第２具体例における発電量予測システムによって期間毎に予測される逆潮流量、自家消費量および順潮流量の第１例を示す摸式図第２具体例における発電量予測システムによって時間毎に予測される発電量および電力消費量の第２例を示す摸式図第２具体例における発電量予測システムによって期間毎に予測される逆潮流量、自家消費量および順潮流量の第２例を示す摸式図

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示す。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、動作の順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素は、任意の構成要素として説明される。

また、以下の説明における第１および第２などの序数は、適宜、付け替えられてもよい。

（実施の形態）
本実施の形態は、発電設備の情報を推定する発電設備情報推定システムの構成、および、その動作を示す。まず、図１および図２を用いて、発電設備情報推定システムの構成および動作を説明する。

図１は、本実施の形態における発電設備情報推定システムの構成を示すブロック図である。図１に示された発電設備情報推定システム１００は、実績量取得部１０１および推定部１０２を備える。発電設備情報推定システム１００は、需要家の施設に設置された、あるいは、設置されるべき発電設備のパラメータの値を発電設備の設備情報として推定する。

実績量取得部１０１は、発電設備の発電量と需要家設備の電力消費量とのうち一方の実績量を取得する取得器である。実績量取得部１０１は、コンピュータでもよいし、汎用または専用の回路でもよいし、汎用または専用のプロセッサでもよい。発電設備は、需要家の施設に設置される太陽光発電設備または風力発電設備等である。需要家設備は、需要家の施設に設置される電気機器等である。

例えば、実績量取得部１０１は、発電設備から発電量の実績量を取得してもよいし、発電量を計測する計測器から発電量の実績量を取得してもよい。また、実績量取得部１０１は、需要家設備から電力消費量の実績量を取得してもよいし、電力消費量を計測する計測器から電力消費量の実績量を取得してもよい。ここで、実績量は、時間毎の実績量でもよい。時間毎の実績量は、実績量の時間推移を示し、実績推移とも表現され得る。

推定部１０２は、発電設備のパラメータの値を推定する推定器である。推定部１０２は、コンピュータでもよいし、汎用または専用の回路でもよいし、汎用または専用のプロセッサでもよい。発電設備のパラメータは、発電設備の設備情報または設備条件とも表現され、発電設備の設置場所、設備容量、設置方位角または設置傾斜角等でもよい。例えば、発電設備が太陽光発電設備である場合、発電設備の設置方位角および設置傾斜角は、太陽光パネルの設置方位角および設置傾斜角である。

推定部１０２によって推定される値は、需要家の施設に既に設置された発電設備のパラメータの実際の値でもよいし、将来、需要家の施設に設置される発電設備のパラメータの推奨値でもよい。

例えば、推定部１０２は、発電設備のパラメータの候補値に基づいて発電量を推定することにより発電量の推定量を取得する。ここで、推定量は、時間毎の推定量でもよい。時間毎の推定量は、発電量を時間毎に推定することにより取得される。また、時間毎の推定量は、推定量の時間推移を示し、推定推移とも表現され得る。推定部１０２は、候補値に基づいて取得された推定量（推定推移）と、実績量取得部１０１で取得された実績量（実績推移）とに基づいて、発電設備のパラメータの値を推定する。

具体的には、実績量取得部１０１によって発電量の実績量が取得されてもよい。そして、推定部１０２は、発電量の推定量と、発電量の実績量との類似度に基づいてパラメータの値を推定してもよい。その際、推定部１０２は、類似度が所定の基準よりも高い場合、パラメータの候補値をパラメータの値として推定してもよい。

また、例えば、推定部１０２は、パラメータの複数の候補値に基づいて発電量を推定することにより発電量の複数の推定量を取得してもよい。

そして、推定部１０２は、複数の推定量のうち発電量の実績量に対する類似度が最も高い推定量に対応する候補値を複数の候補値から選択し、選択された候補値をパラメータの値として推定してもよい。あるいは、推定部１０２は、複数の候補値と、複数の推定量および発電量の実績量の間における複数の類似度との関係に適合する近似関数（近似式）を導出し、導出された近似関数において類似度が最も高い候補値をパラメータの値として推定してもよい。

また、実績量取得部１０１によって電力消費量の実績量が取得されてもよい。そして、推定部１０２は、推定量のうち電力消費量の実績量を超える部分と、推定量のうち電力消費量の実績量を超えない部分とのうち少なくとも一方に基づいて、パラメータの値を推定してもよい。推定量のうち電力消費量の実績量を超える部分は、推定量のうち電力消費量の実績量を除く部分に相当する。推定量のうち電力消費量の実績量を超えない部分は、推定量のうち電力消費量の実績量に含まれる部分に相当する。また、推定部１０２は、推定量の評価値に基づいて、パラメータの値を推定してもよい。

ここで、推定量の評価値は、自家消費量またはその割合が大きいほど高くてもよい。例えば、推定量の評価値は、推定量のうち電力消費量の実績量を超えない部分が大きいほど高くてもよい。また、例えば、推定量の評価値は、推定量のうち電力消費量の実績量を超える部分が小さいほど高く、かつ、推定量のうち電力消費量の実績量を超えない部分が大きいほど高くてもよい。

あるいは、推定量の評価値は、逆潮流量またはその割合が大きいほど高くてもよい。例えば、推定量の評価値は、推定量のうち電力消費量の実績量を超える部分が大きいほど高くてもよい。また、例えば、推定量の評価値は、推定量のうち電力消費量の実績量を超える部分が大きいほど高く、かつ、推定量のうち電力消費量の実績量を超えない部分が小さいほど高くてもよい。

そして、推定部１０２は、パラメータの候補値に基づいて取得された推定量の評価値が所定の基準よりも高い場合、パラメータの候補値をパラメータの値として推定してもよい。

また、推定部１０２は、パラメータの複数の候補値に基づいて発電量を推定することにより複数の推定量を取得してもよい。そして、推定部１０２は、複数の推定量のうち評価値が最も高い推定量に対応する候補値を複数の候補値から選択し、選択された候補値をパラメータの値として推定してもよい。あるいは、推定部１０２は、複数の候補値と、複数の推定量の複数の評価値との関係に適合する近似関数を導出し、導出された近似関数において評価値が最も高い候補値をパラメータの値として推定してもよい。

また、推定部１０２は、発電量の推定に、気象情報を利用してもよいし、発電設備の他のパラメータの値を利用してもよい。また、推定部１０２は、発電設備のパラメータの推定値を出力してもよいし、発電設備のパラメータの推定値を用いて、発電設備の発電量を予測してもよい。

図２は、図１に示された発電設備情報推定システム１００の動作を示すフローチャートである。まず、実績量取得部１０１は、発電設備の発電量と需要家設備の電力消費量とのうち一方の実績量を取得する（Ｓ１０１）。次に、推定部１０２は、発電設備のパラメータの候補値に基づいて発電量を推定することにより発電量の推定量を取得し、推定量と実績量とに基づいて発電設備のパラメータの値を推定する（Ｓ１０２）。

これにより、発電設備情報推定システム１００は、発電設備のパラメータの候補値に基づく発電量の推定量と、実際の発電量または電力消費量の実績量との関係に基づいて、発電設備のパラメータの値を適切に推定することができる。具体的には、例えば、発電設備情報推定システム１００は、発電設備のパラメータの実際の値、あるいは、自家消費量または逆潮流量を最大にする発電設備のパラメータの値を適切に推定することができる。

したがって、発電設備情報推定システム１００は、発電設備の設備情報の確認、または、発電設備の設備情報に基づく発電設備の発電量の予測を支援することができる。例えば、発電設備情報推定システム１００は、経済メリットを最大にする発電設備の設置方法の決定を支援することができる。

また、例えば、発電設備情報推定システム１００は、発電設備の発電量を予測するための情報が発電量予測システム等に入力される際の入力時間および入力ミスを抑制することができる。

（第１具体例）
次に、図３〜図１０を用いて、図１に示された発電設備情報推定システム１００に関する第１具体例を説明する。なお、本具体例において推定に用いられる実績量は、発電設備の発電量の実績量である。

図３は、本具体例における発電量予測システムの構成を示すブロック図である。図３に示された発電量予測システム２００は、図１に示された発電設備情報推定システム１００を備える。発電量予測システム２００は、さらに、気象情報配信装置２０１、気象情報取得部２０２、発電設備２０３、パラメータ取得部２０４、予測部２０５、入力装置２０６、および、出力装置２０７を備える。

なお、上記の複数の構成要素のうちの一部（特に、気象情報配信装置２０１、発電設備２０３、入力装置２０６および出力装置２０７等）は、発電量予測システム２００に含まれなくてもよい。本具体例における発電設備情報推定システム１００は、需要家の施設に既に設置された発電設備２０３のパラメータの実際の値を推定する。

気象情報配信装置２０１は、気象情報を配信する配信器である。例えば、気象情報配信装置２０１は、コンピュータであって、有線または無線のネットワークを介して、過去、現在および将来における各場所の気象情報を配信する。気象情報は、天気、気温、湿度、日照時間、雲量および風速等を含んでいてもよい。

気象情報取得部２０２は、気象情報を取得する取得器である。気象情報取得部２０２は、コンピュータでもよいし、汎用または専用の回路でもよいし、汎用または専用のプロセッサでもよい。例えば、気象情報取得部２０２は、気象情報配信装置２０１から有線または無線のネットワークを介して、発電設備２０３が設置された場所の、過去、現在および将来における気象情報を取得する。

発電設備２０３は、発電を行う発電機である。例えば、発電設備２０３は、需要家の施設に設置された太陽光発電設備または風力発電設備等であって、自然エネルギーを用いて発電を行う。

実績量取得部１０１は、図１に示された構成要素であり、本具体例において、発電設備２０３の発電量の実績量を取得する。実績量取得部１０１は、発電設備２０３から発電量の実績量を取得してもよいし、発電設備２０３の発電量を計測する計測器から発電量の実績量を取得してもよい。

推定部１０２は、図１に示された構成要素であり、発電設備２０３のパラメータの値を推定する。

具体的には、推定部１０２は、発電設備２０３のパラメータの候補値に基づいて、実績量取得部１０１で取得された実績量の発電が行われた期間（推定対象期間）における発電量を推定することにより、その期間における発電量の推定量を取得する。そして、推定部１０２は、発電設備２０３のパラメータの候補値に基づいて取得された推定量と、実績量取得部１０１で取得された実績量とに基づいて、発電設備２０３のパラメータの値を推定する。

例えば、推定部１０２は、発電量の推定量と、発電量の実績量との類似度に基づいてパラメータの値を推定してもよい。その際、推定部１０２は、類似度が所定の基準よりも高い場合、パラメータの候補値をパラメータの値として推定してもよい。

そして、推定部１０２は、複数の推定量のうち実績量に対する類似度が最も高い推定量に対応する候補値を複数の候補値から選択し、選択された候補値をパラメータの値として推定してもよい。あるいは、推定部１０２は、複数の候補値と、複数の推定量および実績量の間における複数の類似度との関係に適合する近似関数を導出し、導出された近似関数において類似度が最も高い候補値をパラメータの値として推定してもよい。

また、推定部１０２は、発電量の推定に、気象情報取得部２０２によって取得される気象情報を利用してもよい。例えば、推定部１０２は、気象情報取得部２０２を介して、推定対象期間の気象情報を取得し、取得された気象情報に基づいて発電量を推定してもよい。具体的には、発電設備２０３が太陽光発電装置であり、推定対象期間の天気が晴れであれば、推定部１０２は、比較的大きい発電量を推定対象期間の発電量として推定してもよい。

また、推定部１０２は、発電量の推定に、パラメータ取得部２０４によって取得される他のパラメータの値を利用してもよい。例えば、推定部１０２は、パラメータ取得部２０４を介して、発電設備２０３の他のパラメータの値を取得してもよい。そして、推定部１０２は、発電設備２０３のパラメータの候補値と、発電設備２０３の他のパラメータの値とに基づいて、発電量を推定してもよい。

パラメータ取得部２０４は、発電設備２０３のパラメータの値を取得する取得器である。パラメータ取得部２０４は、コンピュータでもよいし、汎用または専用の回路でもよいし、汎用または専用のプロセッサでもよい。例えば、パラメータ取得部２０４は、入力装置２０６から発電設備２０３のパラメータの値を取得する。パラメータ取得部２０４は、入力装置２０６からネットワークを介して発電設備２０３のパラメータの値を取得してもよい。

パラメータ取得部２０４によって値が取得されるパラメータは、推定部１０２によって値が推定されるパラメータとは異なる。パラメータ取得部２０４によって値が取得されるパラメータを他のパラメータと呼ぶ場合がある。また、パラメータ取得部２０４によって値が取得されるパラメータを第１パラメータと呼び、推定部１０２によって値が推定されるパラメータを第２パラメータと呼ぶ場合がある。

予測部２０５は、発電量を予測する予測器である。予測部２０５は、コンピュータでもよいし、汎用または専用の回路でもよいし、汎用または専用のプロセッサでもよい。例えば、予測部２０５は、推定部１０２から発電設備２０３のパラメータの推定値を取得し、発電設備２０３のパラメータの推定値に基づいて、将来における発電設備２０３の発電量を予測する。

また、予測部２０５は、発電量の予測に、気象情報取得部２０２によって取得される気象情報を利用してもよい。例えば、予測部２０５は、気象情報取得部２０２を介して、予測対象期間の気象情報を取得し、取得された気象情報に基づいて発電量を予測してもよい。具体的には、発電設備２０３が太陽光発電装置であり、予測対象期間の天気が晴れであれば、予測部２０５は、比較的大きい発電量を予測対象期間の発電量として予測してもよい。

また、予測部２０５は、発電量の予測に、パラメータ取得部２０４によって取得される他のパラメータの値を利用してもよい。例えば、予測部２０５は、パラメータ取得部２０４を介して、発電設備２０３の他のパラメータの値を取得してもよい。そして、予測部２０５は、発電設備２０３のパラメータの推定値と、発電設備２０３の他のパラメータの値とに基づいて、発電量を予測してもよい。

入力装置２０６は、ユーザーによって情報が入力される入力器である。具体的には、入力装置２０６は、キーボード、マウスまたはタッチパネル等の入力インターフェースでもよいし、入力インターフェースを含むコンピュータでもよい。例えば、入力装置２０６には、発電設備２０３の他のパラメータの値が入力される。そして、パラメータ取得部２０４は、入力装置２０６を介して、発電設備２０３の他のパラメータの値を取得する。

出力装置２０７は、情報を出力する出力器である。具体的には、出力装置２０７は、ディスプレイまたはタッチパネル等の出力インターフェースでもよいし、出力インターフェースを含むコンピュータでもよい。例えば、出力装置２０７は、推定部１０２における推定結果、および、予測部２０５における予測結果を表示することにより、推定結果および予測結果を出力する。

なお、出力装置２０７と入力装置２０６とは、一体化された入出力装置でもよい。このような入出力装置は、タッチパネルでもよいし、コンピュータでもよいし、携帯電話でもよいし、スマートフォンでもよい。

また、発電設備情報推定システム１００は、発電量予測システム２００が備える構成要素のうちの全部または一部を備えてもよい。特に、発電設備情報推定システム１００は、さらに、気象情報取得部２０２を備えてもよいし、パラメータ取得部２０４を備えてもよい。また、発電設備情報推定システム１００は、１つの筐体に含まれる１つの装置でもよいし、複数の装置で構成されてもよい。

例えば、実績量取得部１０１、推定部１０２、気象情報取得部２０２、パラメータ取得部２０４および予測部２０５が、１つの装置として発電設備情報推定システム１００または発電量予測システム２００を構成してもよい。

また、各構成要素は、それぞれ、メモリ等の記憶部を備えてもよい。そして、処理結果（取得結果、推定結果または予測結果等）が、記憶部に蓄積されてもよい。また、各構成要素は、他の構成要素と有線または無線で通信するための通信部を備えてもよい。

また、発電量の推定および予測に、気象情報が利用されなくてもよいし、他のパラメータの値が利用されなくてもよい。この場合、発電量予測システム２００は、気象情報取得部２０２およびパラメータ取得部２０４等を備えなくてもよい。

図４は、図３に示された発電量予測システム２００の動作を示すフローチャートである。まず、気象情報取得部２０２は、気象情報配信装置２０１から推定対象期間および予測対象期間における気象情報を取得する（Ｓ２０１）。そして、パラメータ取得部２０４は、入力装置２０６を介して、発電設備２０３の第１パラメータの値を取得する（Ｓ２０２）。そして、実績量取得部１０１は、推定対象期間における発電設備２０３の発電量の実績量を取得する（Ｓ２０３）。

次に、推定部１０２は、推定対象期間における気象情報と、発電設備２０３の第１パラメータの値と、発電設備２０３の第２パラメータの候補値とに基づいて、推定対象期間における発電設備２０３の発電量の推定量を取得する（Ｓ２０４）。推定部１０２は、推定対象期間における気象情報と、発電設備２０３の第１パラメータの値と、発電設備２０３の第２パラメータの複数の候補値とに基づいて、推定対象期間における発電設備２０３の発電量の複数の推定量を取得してもよい。

次に、推定部１０２は、推定対象期間における推定量と、推定対象期間における実績量との類似度に基づいて、発電設備２０３の第２パラメータの値を推定する（Ｓ２０５）。

例えば、推定部１０２は、第２パラメータの候補値に基づく推定量と、実績量との類似度が所定の基準よりも高い場合、第２パラメータの候補値を第２パラメータの値として推定してもよい。この所定の基準は、他の候補値に基づく推定量と、実績量との類似度で規定されてもよい。

また、例えば、推定部１０２は、第２パラメータの複数の候補値に基づく複数の推定量のうち実績量に対する類似度が最も高い推定量に対応する候補値を第２パラメータの値として推定してもよい。また、例えば、推定部１０２は、複数の候補値と複数の類似度との関係に適合する近似関数を導出し、その近似関数において類似度が最も高い候補値を第２パラメータの値として推定してもよい。ここで、複数の類似度は、複数の候補値に基づく複数の推定量と実績量との間における複数の類似度である。

次に、予測部２０５は、予測対象期間における気象情報と、発電設備２０３の第１パラメータの値と、発電設備２０３の第２パラメータの推定値とに基づいて、予測対象期間における発電設備２０３の発電量の予測量を取得する（Ｓ２０６）。最後に、出力装置２０７は、予測対象期間における発電設備２０３の発電量の予測量を表示する（Ｓ２０７）。

図５は、図３に示された発電設備情報推定システム１００によって実行される推定処理のデータフローを示すデータフロー図である。この例では、複数の候補値が利用される。以下、図５に示されるデータフローに沿って、推定処理を説明する。

実績量取得部１０１は、発電量の実績量を取得する（Ｓ３０１）。一方、推定部１０２は、気象情報と、発電設備２０３の第１パラメータの値と、発電設備２０３の第２パラメータの複数の候補値とに基づいて発電量を推定することにより、発電量の複数の推定量を取得する（Ｓ３０２）。なお、推定部１０２は、発電量の推定に、気象情報を利用しなくてもよいし、第１パラメータの値を利用しなくてもよい。

次に、推定部１０２は、発電量の実績量と、発電量の複数の推定量のそれぞれとを比較して、発電量の実績量と、発電量の複数の推定量との間における複数の類似度を取得する（Ｓ３０３）。次に、推定部１０２は、発電設備２０３の第２パラメータの複数の候補値と、複数の候補値に基づく複数の類似度とに基づいて、発電設備２０３の第２パラメータの値を推定することにより、発電設備２０３の第２パラメータの推定値を取得する（Ｓ３０４）。

例えば、推定部１０２は、複数の候補値に基づく複数の類似度のうち最も高い類似度に対応する候補値を発電設備２０３の第２パラメータの値として推定してもよい。あるいは、推定部１０２は、複数の候補値と、複数の候補値に基づく複数の類似度との関係に適合する近似関数を導出し、近似関数において類似度が最も高い候補値を発電設備２０３の第２パラメータの値として推定してもよい。

図６は、図３に示された発電設備情報推定システム１００によって取得される複数の推定量の第１例を摸式的に示すグラフである。

例えば、発電設備２０３が太陽光発電装置である場合、太陽光パネルの設置方位角および設置傾斜角の変化に伴って、発電量のピークの時間が変化する。したがって、推定部１０２は、発電設備２０３の方位パラメータまたは傾斜パラメータに関する複数の候補値に基づいて発電設備２０３の発電量を推定することにより、ピークの時間が異なる複数の推定量を取得することができる。そして、推定部１０２は、実績量に類似する推定量が得られる候補値を発電設備２０３の方位パラメータまたは傾斜パラメータの値として推定してもよい。

ここで、推定量と実績量との相関係数が大きいほど、推定量と実績量との類似度が高いと想定される。したがって、推定量と実績量との類似度は、推定量と実績量との相関係数に従って、規定されてもよい。

図７は、図３に示された発電設備情報推定システム１００によって取得される複数の推定量の第２例を摸式的に示すグラフである。

例えば、発電設備２０３の設備容量は、発電設備２０３の発電可能量に相当し、発電量の大きさに影響する。したがって、推定部１０２は、発電設備２０３の容量パラメータに関する複数の候補値に基づいて発電設備２０３の発電量を推定することにより、発電量の大きさが異なる複数の推定量を取得することができる。そして、推定部１０２は、実績量に類似する推定量が得られる候補値を発電設備２０３の容量パラメータの値として推定してもよい。

また、推定量と実績量とのユークリッド距離（差）が小さいほど、推定量と実績量との類似度が高いと想定される。したがって、推定量と実績量との類似度は、推定量と実績量とのユークリッド距離に従って、規定されてもよい。

また、推定量と実績量との類似度は、推定量と実績量との相関係数と、推定量と実績量とのユークリッド距離との組み合わせによって規定されてもよい。つまり、推定量と実績量との類似度は、推定量と実績量との相関係数が大きいほど高く、かつ、推定量と実績量とのユークリッド距離が小さいほど高くてもよい。例えば、類似度は、正の定数Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４を用いて、以下の式によって表現されてもよい。

類似度＝（Ｃ１×相関係数＋Ｃ２）／（Ｃ３×ユークリッド距離＋Ｃ４）・・・（式１）

図８は、図３に示された発電設備情報推定システム１００によって用いられる候補値と類似度との関係を摸式的に示すグラフである。

推定部１０２は、複数の候補値に基づいて複数の推定量を取得する。そして、推定部１０２は、複数の推定量のそれぞれと実績量との間の類似度を取得することにより、複数の類似度を取得する。これにより、推定部１０２は、複数の候補値に基づく複数の類似度を取得する。推定部１０２は、複数の類似度のうち最も高い類似度に対応する候補値をパラメータの推定値として取得してもよい。

あるいは、推定部１０２は、複数の候補値と複数の類似度との関係に適合する近似関数を導出し、近似関数において類似度が最も高い候補値をパラメータの推定値として取得してもよい。これにより、推定部１０２は、予め与えられた複数の候補値とは異なる新たな候補値をパラメータの推定値として取得することができる。

図９は、図３に示された発電量予測システム２００によって時間毎に予測された発電量を示す摸式図である。この例では、設置傾斜角の情報である傾斜パラメータが未知である。

例えば、発電設備２０３の設置場所、設備容量および設置方位角の情報が入力装置２０６に入力される。つまり、場所パラメータの値、容量パラメータの値、および、方位パラメータの値が入力装置２０６に入力される。パラメータ取得部２０４は、場所パラメータの値、容量パラメータの値、および、方位パラメータの値を取得する。

推定部１０２は、気象情報、場所パラメータの値、容量パラメータの値、方位パラメータの値、および、傾斜パラメータの候補値に基づいて、発電量の推定量を取得する。そして、推定部１０２は、発電量の推定量と発電量の実績量との類似度に基づいて傾斜パラメータの推定値を取得する。

そして、予測部２０５は、気象情報、場所パラメータの値、容量パラメータの値、方位パラメータの値、および、傾斜パラメータの推定値に基づいて、発電量の予測量を取得する。この例では、予測部２０５は、時間毎の発電量の予測量を取得する。そして、出力装置２０７は、傾斜パラメータの値として推定値を表示し、発電量として時間毎の予測量を表示する。

図１０は、図３に示された発電量予測システム２００によって期間毎に予測された発電量を示す摸式図である。この例でも、設置傾斜角の情報である傾斜パラメータが未知である。そして、図９の例と同様に、推定部１０２は、傾斜パラメータの推定値を取得する。

そして、予測部２０５は、気象情報、場所パラメータの値、容量パラメータの値、方位パラメータの値、および、傾斜パラメータの推定値に基づいて、発電量の予測量を取得する。この例では、予測部２０５は、期間毎（月毎）の発電量の予測量を取得する。そして、出力装置２０７は、傾斜パラメータの値として推定値を表示し、発電量として期間毎の予測量を表示する。

上記の通り、第１具体例における発電設備情報推定システム１００は、需要家の施設に既に設置された発電設備２０３のパラメータの値（実際の値）を推定する。そして、発電量予測システム２００は、発電設備２０３のパラメータの推定値に基づいて、発電設備２０３の発電量を予測する。

（第２具体例）
次に、図１１〜図２０を用いて、図１に示された発電設備情報推定システム１００に関する第２具体例を説明する。なお、以下において、第１具体例と同じ説明を省略する場合がある。なお、本具体例において推定に用いられる実績量は、需要家設備の電力消費量の実績量である。

図１１は、本具体例における発電量予測システムの構成を示すブロック図である。図１１に示された発電量予測システム３００は、図１に示された発電設備情報推定システム１００を備える。発電量予測システム３００は、さらに、気象情報配信装置２０１、気象情報取得部２０２、需要家設備３０３、パラメータ取得部２０４、予測部２０５、入力装置２０６、および、出力装置２０７を備える。

すなわち、本具体例において、発電設備２０３の代わりに需要家設備３０３が示されている。なお、上記の複数の構成要素のうちの一部（特に、気象情報配信装置２０１、需要家設備３０３、入力装置２０６および出力装置２０７等）は、発電量予測システム３００に含まれなくてもよい。本具体例における発電設備情報推定システム１００は、新たに設置される予定の発電設備のパラメータの推奨値を推定する。

気象情報配信装置２０１、気象情報取得部２０２、パラメータ取得部２０４、入力装置２０６および出力装置２０７は、それぞれ、第１具体例に示された構成要素と同じである。

実績量取得部１０１は、図１に示された構成要素であり、本具体例において、需要家設備３０３の電力消費量の実績量を取得する。実績量取得部１０１は、需要家設備３０３から電力消費量の実績量を取得してもよいし、需要家設備３０３の電力消費量を計測する計測器から電力消費量の実績量を取得してもよい。

推定部１０２は、図１に示された構成要素であり、発電設備のパラメータの値を推定する。具体的には、推定部１０２は、発電設備のパラメータの候補値に基づいて、実績量取得部１０１で取得された実績量の電力消費が行われた期間（推定対象期間）における発電量を推定することにより、その期間における発電量の推定量を取得する。そして、推定部１０２は、発電設備のパラメータの候補値に基づいて取得された推定量と、実績量取得部１０１で取得された実績量とに基づいて、発電設備のパラメータの値を推定する。

なお、本具体例において、発電設備のパラメータの値は、発電設備のパラメータの実際の値ではなく、発電設備のパラメータの所望の値である。すなわち、推定部１０２は、発電設備のパラメータの値として望ましい値を推定する。

例えば、推定部１０２は、発電量の推定量のうち電力消費量の実績量を超える部分と、発電量の推定量のうち電力消費量の実績量を超えない部分とのうち少なくとも一方に基づいて、パラメータの値を推定してもよい。その際、推定部１０２は、推定量の評価値に基づいて、パラメータの値を推定してもよい。

ここで、推定量の評価値は、自家消費量またはその割合が大きいほど高くてもよい。例えば、推定量の評価値は、推定量のうち実績量を超えない部分が大きいほど高くてもよい。また、例えば、推定量の評価値は、推定量のうち実績量を超える部分が小さいほど高く、かつ、推定量のうち実績量を超えない部分が大きいほど高くてもよい。

あるいは、推定量の評価値は、逆潮流量またはその割合が大きいほど高くてもよい。例えば、推定量の評価値は、推定量のうち実績量を超える部分が大きいほど高くてもよい。また、例えば、推定量の評価値は、推定量のうち実績量を超える部分が大きいほど高く、かつ、推定量のうち実績量を超えない部分が小さいほど高くてもよい。

そして、推定部１０２は、パラメータの候補値に基づいて取得された推定量の評価値が所定の基準よりも高い場合、パラメータの候補値をパラメータの値として推定してもよい。また、推定部１０２は、パラメータの複数の候補値に基づいて発電量を推定することにより複数の推定量を取得してもよい。

そして、推定部１０２は、複数の推定量のうち評価値が最も高い推定量に対応する候補値を複数の候補値から選択し、選択された候補値をパラメータの値として推定してもよい。あるいは、推定部１０２は、複数の候補値と、複数の候補値に基づく複数の推定量の複数の評価値との関係に適合する近似関数を導出し、導出された近似関数において評価値が最も高い候補値をパラメータの値として推定してもよい。

また、推定部１０２は、第１具体例と同様に、発電量の推定に、気象情報を利用してもよいし、発電設備の他のパラメータの値を利用してもよい。例えば、発電設備の他のパラメータの値は、新たに設置される予定の発電設備に関して既に確定しているパラメータの値である。

予測部２０５は、第１具体例において示した通り、将来における発電設備の発電量を予測する予測器である。本具体例において、予測部２０５は、さらに、需要家設備３０３の電力消費量の実績量に基づいて、将来における需要家設備３０３の電力消費量を予測してもよい。予測部２０５は、さらに、需要家の施設における電力収支を予測してもよい。

図１２は、図１１に示された発電量予測システム３００の動作を示すフローチャートである。まず、気象情報取得部２０２は、気象情報配信装置２０１から推定対象期間および予測対象期間における気象情報を取得する（Ｓ４０１）。そして、パラメータ取得部２０４は、入力装置２０６を介して、発電設備の第１パラメータの値を取得する（Ｓ４０２）。そして、実績量取得部１０１は、需要家設備３０３の電力消費量の実績量を取得する（Ｓ４０３）。

次に、推定部１０２は、推定対象期間における気象情報と、発電設備の第１パラメータの値と、発電設備の第２パラメータの候補値とに基づいて、推定対象期間における発電設備の発電量の推定量を取得する（Ｓ４０４）。推定部１０２は、推定対象期間における気象情報と、発電設備の第１パラメータの値と、発電設備の第２パラメータの複数の候補値とに基づいて、推定対象期間における発電設備の発電量の複数の推定量を取得してもよい。

次に、推定部１０２は、推定量のうち実績量を超える部分と、推定量のうち実績量を超えない部分とのうち少なくとも一方に基づいて、発電設備の第２パラメータの値を推定する（Ｓ４０５）。

例えば、推定部１０２は、第２パラメータの候補値に基づく推定量の評価値が所定の基準よりも高い場合、第２パラメータの候補値を第２パラメータの値として推定してもよい。この所定の基準は、他の候補値に基づく推定量の評価値で規定されてもよい。

また、例えば、推定部１０２は、第２パラメータの複数の候補値に基づく複数の推定量のうち評価値が最も高い推定量に対応する候補値を複数の候補値から選択し、選択された候補値を第２パラメータの値として推定してもよい。また、例えば、推定部１０２は、第２パラメータの複数の候補値と、複数の候補値に基づく複数の推定量の複数の評価値との関係に適合する近似関数を導出し、導出された近似関数において評価値が最も高い候補値を第２パラメータの値として推定してもよい。

次に、予測部２０５は、将来における気象情報と、発電設備の第１パラメータの値と、発電設備の第２パラメータの推定値とに基づいて、将来における発電設備の発電量の予測量を取得する（Ｓ４０６）。次に、予測部２０５は、過去における需要家設備３０３の電力消費量の実績量に基づいて、将来における需要家設備３０３の電力消費量の予測量を取得する（Ｓ４０７）。

次に、予測部２０５は、発電量の予測量と電力消費量の予測量とに基づいて、需要家の施設における電力収支を予測する（Ｓ４０８）。ここで、需要家の施設における電力収支は、需要家の施設へ電力が流入する量である順潮流量、および、需要家の施設から電力が流出する量である逆潮流量を示す。需要家の施設における電力収支は、さらに、発電設備の発電量を示してもよいし、需要家設備３０３の電力消費量を示してもよいし、発電設備で発電され需要家設備３０３で消費される電力の量である自家消費量を示してもよい。

最後に、出力装置２０７は、推定部１０２における推定結果、および、予測部２０５における予測結果を表示する（Ｓ４０９）。例えば、出力装置２０７は、発電設備の第２パラメータの推定値、および、発電設備の第２パラメータの推定値に基づいて予測された電力収支を表示する。

図１３は、図１１に示された発電設備情報推定システム１００によって実行される推定処理のデータフローを示すデータフロー図である。この例では、複数の候補値が利用される。以下、図１３に示されるデータフローに沿って、推定処理を説明する。

実績量取得部１０１は、電力消費量の実績量を取得する（Ｓ５０１）。一方、推定部１０２は、気象情報と、発電設備の第１パラメータの値と、発電設備の第２パラメータの複数の候補値とに基づいて発電量を推定することにより、発電量の複数の推定量を取得する（Ｓ５０２）。なお、推定部１０２は、発電量の推定に、気象情報を利用しなくてもよいし、第１パラメータの値を利用しなくてもよい。

次に、推定部１０２は、電力消費量の実績量と、発電量の複数の推定量のそれぞれとの関係に基づいて複数の推定量のそれぞれの評価値を取得することにより、複数の推定量の複数の評価値を取得する（Ｓ５０３）。例えば、推定量の評価値は、推定量のうち実績量を超えない部分が大きいほど高くてもよい。あるいは、推定量の評価値は、推定量のうち実績量を超える部分が大きいほど高くてもよい。

次に、推定部１０２は、発電設備の第２パラメータの複数の候補値と、複数の候補値に基づく複数の評価値とに基づいて、発電設備の第２パラメータの値を推定することにより、発電設備の第２パラメータの推定値を取得する（Ｓ５０４）。

例えば、推定部１０２は、複数の候補値に基づく複数の評価値のうち最も高い評価値に対応する候補値を発電設備の第２パラメータの値として推定してもよい。あるいは、推定部１０２は、複数の候補値と、複数の候補値に基づく複数の評価値との関係に適合する近似関数を導出し、近似関数において評価値が最も高い候補値を発電設備の第２パラメータの値として推定してもよい。

図１４は、図１１に示された発電設備情報推定システム１００によって取得される推定量の第１例を摸式的に示すグラフである。図１４において、発電量の推定量のうち、電力消費量の実績量を超える部分が、ドットの網掛けで示され、発電量の推定量のうち、電力消費量の実績量を超えない部分が、斜線の網掛けで示されている。発電量の推定量のうち、電力消費量の実績量を超える部分は、逆潮流量に相当する。発電量の推定量のうち、電力消費量の実績量を超えない部分は、自家消費量に相当する。

図１４の例では、逆潮流量（電力流出量）が比較的小さく、自家消費量が比較的大きい。これにより、順潮流量（電力流入量）が減り、発電設備の発電電力が需要家の施設においてより多く利用される。

図１５は、図１１に示された発電設備情報推定システム１００によって取得される推定量の第２例を摸式的に示すグラフである。図１５において、図１４と同様に、発電量の推定量のうち、電力消費量の実績量を超える部分が、ドットの網掛けで示され、発電量の推定量のうち、電力消費量の実績量を超えない部分が、斜線の網掛けで示されている。

図１５の例では、逆潮流量（電力流出量）が比較的大きく、自家消費量が比較的小さい。これにより、逆潮流量（電力流出量）が増え、発電設備の発電電力が発電所または他の需要家の施設等においてより多く利用される。

図１４の例では、発電設備の発電電力が需要家の施設においてより多く利用され、送電ロスが抑制される。一方、図１５の例では、発電設備の発電電力が電力系統全体でより多く利用（共用）され、電力需給が全体として最適化される場合がある。図１４の推定量が適切であるか図１５の推定量が適切であるかは状況により異なる。

そのため、推定量の評価値は、自家消費量の割合が大きいほど高くてもよいし、逆潮流量の割合が大きいほど高くてもよい。推定量の評価値の特性は、電力の状況、または、ユーザーの指示によって、切り替えられてもよい。

より具体的には、電力の状況を示す指標として、売電単価と買電単価との関係が用いられてもよい。売電単価が買電単価よりも高い場合に、推定量の評価値は、逆潮流量の割合が大きいほど高くてもよい。そして、買電単価が売電単価よりも高い場合に、推定量の評価値は、自家消費量の割合が大きいほど高くてもよい。

自家消費量の割合が大きいほど高い評価値の例は、以下の式２または式３等によって表現される。

評価値＝推定量のうち実績量を超えない部分（自家消費量）／推定量・・・（式２）

評価値＝推定量のうち実績量を超えない部分（自家消費量）−推定量のうち実績量を超える部分（逆潮流量）・・・（式３）

また、逆潮流量の割合が大きいほど高い評価値の例は、以下の式４または式５等によって表現される。

評価値＝推定量のうち実績量を超える部分（逆潮流量）／推定量・・・（式４）

評価値＝推定量のうち実績量を超える部分（逆潮流量）−推定量のうち実績量を超えない部分（自家消費量）・・・（式５）

なお、上記では、自家消費量の割合、または、逆潮流量の割合が評価値に用いられているが、自家消費量の大きさ、または、逆潮流量の大きさが評価値に用いられてもよい。例えば、評価値は、以下の式６または式７等によって表現されてもよい。

評価値＝推定量のうち実績量を超えない部分（自家消費量）・・・（式６）

評価値＝推定量のうち実績量を超える部分（逆潮流量）・・・（式７）

つまり、式６または式７のように、推定量のうち実績量を超えない部分（自家消費量）と、推定量のうち実績量を超える部分（逆潮流量）とのうち一方のみに基づいて、推定量が評価されてもよい。そして、推定量の評価値に基づいて、パラメータの値が推定されてもよい。

図１６は、図１１に示された発電設備情報推定システム１００によって用いられる候補値と評価値との関係を摸式的に示すグラフである。

推定部１０２は、複数の候補値に基づいて複数の推定量を取得する。そして、推定部１０２は、複数の推定量のそれぞれと実績量との関係に基づいて評価値を取得することにより、複数の評価値を取得する。これにより、推定部１０２は、複数の候補値に基づく複数の評価値を取得する。推定部１０２は、複数の評価値のうち最も高い評価値に対応する候補値をパラメータの推定値として取得してもよい。

あるいは、推定部１０２は、複数の候補値と複数の評価値との関係に適合する近似関数を導出し、近似関数において評価値が最も高い候補値をパラメータの推定値として取得してもよい。これにより、推定部１０２は、予め与えられた複数の候補値とは異なる新たな候補値をパラメータの推定値として取得することができる。

図１７は、図１１に示された発電量予測システム３００によって時間毎に予測された発電量および電力消費量の第１例を示す摸式図である。この例では、設置方位角の情報である方位パラメータが未知である。

例えば、発電設備の設置場所、設備容量および設置傾斜角の情報が入力装置２０６に入力される。つまり、場所パラメータの値、容量パラメータの値、および、傾斜パラメータの値が入力装置２０６に入力される。パラメータ取得部２０４は、場所パラメータの値、容量パラメータの値、および、方位パラメータの値を取得する。

推定部１０２は、気象情報、場所パラメータの値、容量パラメータの値、傾斜パラメータの値、および、方位パラメータの候補値に基づいて、発電量の推定量を取得する。そして、推定部１０２は、発電量の推定量と電力消費量の実績量との関係に基づいて、方位パラメータの推定値を取得する。この例では、推定部１０２は、推定量のうち実績量を超えない部分が大きいほど高い評価値に基づいて、高い評価値に対応する候補値を方位パラメータの推定値として取得する。

そして、予測部２０５は、気象情報、場所パラメータの値、容量パラメータの値、傾斜パラメータの値、および、方位パラメータの推定値に基づいて、発電量の予測量を取得する。この例では、予測部２０５は、時間毎の発電量の予測量を取得する。また、予測部２０５は、時間毎の電力消費量の予測量を取得する。そして、出力装置２０７は、方位パラメータの値として推定値を表示し、発電量として時間毎の発電量の予測量を表示し、電力消費量として時間毎の電力消費量の予測量を表示する。

図１７の例において、発電量のうち電力消費量を超える部分が小さく、発電量のうち電力消費量を超えない部分が大きい。つまり、この例において、発電設備情報推定システム１００は、発電量のうち電力消費量を超える部分を小さくし、かつ、発電量のうち電力消費量を超えない部分を大きくするための方位パラメータの値を推定する。

図１８は、図１１に示された発電量予測システム３００によって期間毎に予測された逆潮流量、自家消費量および順潮流量の第１例を示す摸式図である。この例でも、設置方位角の情報である方位パラメータが未知である。そして、図１７の例と同様に、推定部１０２は、方位パラメータの推定値を取得する。

また、この例において、予測部２０５は、気象情報、場所パラメータの値、容量パラメータの値、傾斜パラメータの値、および、方位パラメータの推定値に基づいて、将来の発電量の予測量を取得する。また、予測部２０５は、電力消費量の実績量に基づいて、将来の電力消費量の予測量を取得する。そして、予測部２０５は、時間毎に、逆潮流量、自家消費量および順潮流量の予測量を取得する。

そして、予測部２０５は、期間毎（月毎）に、逆潮流量、自家消費量および順潮流量の予測量を集約する。そして、出力装置２０７は、方位パラメータの値として推定値を表示し、逆潮流量として期間毎の逆潮流量の予測量を表示し、自家消費量として期間毎の自家消費量の予測量を表示し、順潮流量として期間毎の順潮流量の予測量を表示する。

図１８の例において、自家消費量が大きく、逆潮流量が小さい。つまり、この例において、発電設備情報推定システム１００は、自家消費量を大きくし、かつ、逆潮流量を小さくするための方位パラメータの値を推定する。

図１９は、図１１に示された発電量予測システム３００によって時間毎に予測された発電量および電力消費量の第２例を示す摸式図である。この例でも、設置方位角の情報である方位パラメータが未知である。

推定部１０２は、気象情報、場所パラメータの値、容量パラメータの値、傾斜パラメータの値、および、方位パラメータの候補値に基づいて、発電量の推定量を取得する。そして、推定部１０２は、発電量の推定量と電力消費量の実績量との関係に基づいて、方位パラメータの推定値を取得する。この例では、推定部１０２は、推定量のうち実績量を超える部分が大きいほど高い評価値に基づいて、高い評価値に対応する候補値を方位パラメータの推定値として取得する。

そして、予測部２０５は、気象情報、場所パラメータの値、容量パラメータの値、傾斜パラメータの値、および、方位パラメータの推定値に基づいて、時間毎の発電量の予測量を取得する。また、予測部２０５は、時間毎の電力消費量の予測量を取得する。そして、出力装置２０７は、方位パラメータの値として推定値を表示し、発電量として時間毎の発電量の予測量を表示し、電力消費量として時間毎の電力消費量の予測量を表示する。

図１９の例において、発電量のうち電力消費量を超える部分が大きく、発電量のうち電力消費量を超えない部分が小さい。つまり、この例において、発電設備情報推定システム１００は、発電量のうち電力消費量を超える部分を大きくし、かつ、発電量のうち電力消費量を超えない部分を小さくするための方位パラメータの値を推定する。

図２０は、図１１に示された発電量予測システム３００によって期間毎に予測された逆潮流量、自家消費量および順潮流量の第２例を示す摸式図である。この例でも、設置方位角の情報である方位パラメータが未知である。そして、図１９の例と同様に、推定部１０２は、方位パラメータの推定値を取得する。

そして、図１８の例と同様に、予測部２０５は、気象情報、場所パラメータの値、容量パラメータの値、傾斜パラメータの値、および、方位パラメータの推定値に基づいて、将来の発電量の予測量を取得する。また、予測部２０５は、電力消費量の実績量に基づいて、将来の電力消費量の予測量を取得する。そして、予測部２０５は、時間毎に、逆潮流量、自家消費量および順潮流量の予測量を取得する。

図２０の例において、自家消費量が小さく、逆潮流量が大きい。つまり、この例において、発電設備情報推定システム１００は、自家消費量を小さくし、かつ、逆潮流量を大きくするための方位パラメータの値を推定する。

上記の通り、第２具体例における発電設備情報推定システム１００は、需要家の施設に設置されるべき発電設備のパラメータの値（推奨値）を推定する。そして、発電量予測システム３００は、発電設備のパラメータの推定値に基づいて、発電設備の発電量を予測する。

（補足）
上記の説明では、１つのパラメータの値が推定されているが、複数のパラメータの各値が推定されてもよい。これにより、複数のパラメータに関して複数の値の適切な組み合わせが推定される。そして、発電設備の発電量を予測するための複数のパラメータの各値が推定されることで、入力時間および入力ミスが削減される。

また、第１具体例において、発電設備のパラメータの値、および、発電設備の発電量の予測量等が、発電量管理サーバに送信され、集中管理されてもよい。

また、第１具体例における類似度が第２具体例における評価値のように利用されてもよい。すなわち、実績量に対する推定量の類似度が、推定量の評価値として利用されてもよい。この場合、実績量に対する推定量の類似度が高いほど、推定量の評価値は高い。このような評価値が利用されることで、第２具体例と同じ枠組みで、類似度が利用され得る。

また、第２具体例において、一部のパラメータの各値が、発電設備のイニシャルコストと、需要家の施設における電力収支のパフォーマンスとに基づいて、推定されてもよい。つまり、低いイニシャルコストで高いパフォーマンスが得られるように、パラメータの値が推定されてもよい。例えば、発電設備の容量パラメータの値は、発電設備のイニシャルコストに影響を与える。発電設備の容量パラメータの値は、発電設備のイニシャルコストと、電力収支のパフォーマンスとが釣り合うように、推定されてもよい。

以上、本発明に係る発電設備情報推定システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明に係る発電設備情報推定システムは、実施の形態に限定されない。実施の形態に対して当業者が思いつく変形を施して得られる形態、および、実施の形態における複数の構成要素を任意に組み合わせて実現される別の形態も本発明に係る発電設備情報推定システムに含まれる。

例えば、特定の構成要素が実行する処理を別の構成要素が実行してもよい。また、処理を実行する順番が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。

また、上記の説明における発電量、電力消費量、推定量、実績量、予測量、順潮流量、逆潮流量および自家消費量等は、それぞれ、電力の量に相当する。これらの大きさは、ｋＷまたはｋＷｈ等の単位で表現される。また、これらは、それぞれ、時間毎の量でもよい。

時間毎の発電量、時間毎の電力消費量、時間毎の推定量、時間毎の実績量、および、時間毎の予測量は、それぞれ、発電推移、電力消費推移、推定推移、実績推移、予測推移とも表現され得る。同様に、時間毎の順潮流量、時間毎の逆潮流量、および、時間毎の自家消費量は、それぞれ、順潮流推移、逆潮流推移、および、自家消費推移と表現され得る。

また、本発明は、発電設備情報推定システムとして実現できるだけでなく、発電設備情報推定システムを構成する各構成要素が行うステップ（処理）を含む発電設備情報推定方法として実現できる。また、本発明は、発電設備情報推定方法をコンピュータ等に実行させるためのプログラムとして実現できる。このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の非一時的な記録媒体に記録されてもよい。

最後に、発電設備情報推定システム等の基本的な構成例、および、複数の変形例等を示す。これらは、適宜、組み合わされてもよい。

（１）例えば、本発明の一態様に係る発電設備情報推定システム１００は、実績量取得部１０１と、推定部１０２とを備える。実績量取得部１０１は、発電設備の発電量と需要家設備の電力消費量とのうち一方の実績量を取得する。推定部１０２は、発電設備のパラメータの第１候補値に基づいて発電量を推定することにより発電量の第１推定量を取得し、第１推定量と実績量との関係に基づいて発電設備のパラメータの値を推定する。

これにより、発電設備情報推定システム１００は、発電設備のパラメータの候補値に基づく発電量の推定量と、実際の発電量または電力消費量の実績量との関係に基づいて、発電設備のパラメータの値を適切に推定することができる。すなわち、発電設備情報推定システム１００は、発電設備の設備情報を適切に推定することができる。したがって、発電設備情報推定システム１００は、発電設備の設備情報の確認、または、発電設備の発電量の予測を支援することができる。

（２）例えば、実績量は、発電量の実績量でもよい。そして、推定部１０２は、第１推定量と実績量との類似度である第１類似度に基づいてパラメータの値を推定してもよい。これにより、発電設備情報推定システム１００は、発電設備のパラメータの候補値により発電量として得られる推定量と、実際の発電量の実績量との類似度に基づいて、発電設備のパラメータの値を適切に推定することができる。

（３）例えば、推定部１０２は、第１類似度が所定の基準よりも高い場合、パラメータの第１候補値をパラメータの値として推定してもよい。これにより、発電設備情報推定システム１００は、発電設備のパラメータの候補値により発電量として得られる推定量と、実際の発電量の実績量とが互いに類似する場合に、発電設備のパラメータの候補値を発電設備のパラメータの値として推定することができる。

（４）例えば、推定部１０２は、パラメータの第１候補値を含む複数の候補値に基づいて発電量を推定することにより第１推定量を含む複数の推定量を取得してもよい。そして、推定部１０２は、複数の推定量のうち実績量に対する類似度が最も高い推定量に対応する候補値を複数の候補値から選択してもよい。そして、推定部１０２は、選択された候補値をパラメータの値として推定してもよい。

これにより、発電設備情報推定システム１００は、複数の候補値から、実際の発電量の実績量に類似する適切な推定量が得られる適切な候補値を選択し、選択された適切な候補値をパラメータの値として推定することができる。

（５）例えば、推定部１０２は、パラメータの第１候補値を含む複数の候補値に基づいて発電量を推定することにより第１推定量を含む複数の推定量を取得してもよい。そして、推定部１０２は、複数の候補値と、複数の推定量および実績量の間における複数の類似度との関係に適合する近似関数を導出してもよい。そして、推定部１０２は、近似関数において類似度が最も高い候補値をパラメータの値として推定してもよい。

これにより、発電設備情報推定システム１００は、離散的な値でなく連続的な値に基づいて、より発電量の実績量に整合する値を発電設備のパラメータの値として推定することができる。

（６）例えば、実績量は、電力消費量の実績量でもよい。そして、推定部１０２は、第１推定量のうち実績量を超える部分と、第１推定量のうち実績量を超えない部分とのうち少なくとも一方に基づいて、パラメータの値を推定してもよい。これにより、発電設備情報推定システム１００は、逆潮流量に相当する部分と、自家消費量に相当する部分とのうち少なくとも一方に基づいて、発電設備のパラメータの値を適切に推定することができる。

（７）例えば、推定部１０２は、第１推定量の評価値が所定の基準よりも高い場合、パラメータの第１候補値をパラメータの値として推定してもよい。ここで、第１推定量の評価値は、第１推定量のうち実績量を超えない部分が大きいほど高くてもよい。

これにより、発電設備情報推定システム１００は、自家消費量を大きくするための候補値をパラメータの値として推定することができる。すなわち、発電設備情報推定システム１００は、送電ロスを抑制するための候補値であって、発電設備の発電電力を需要家設備でより多く利用するための候補値をパラメータの値として推定することができる。

（８）例えば、推定部１０２は、パラメータの第１候補値を含む複数の候補値に基づいて発電量を推定することにより第１推定量を含む複数の推定量を取得してもよい。そして、推定部１０２は、複数の推定量のうち評価値が最も高い推定量に対応する候補値を複数の候補値から選択してもよい。そして、推定部１０２は、選択された候補値をパラメータの値として推定してもよい。

ここで、複数の推定量のそれぞれについて、推定量の評価値は、推定量のうち実績量を超えない部分が大きいほど高くてもよい。

これにより、発電設備情報推定システム１００は、自家消費量を大きくするための適切な候補値を複数の候補値から選択して発電設備のパラメータの値として推定することができる。すなわち、発電設備情報推定システム１００は、発電設備の発電電力を需要家設備でより多く利用するための適切な候補値を複数の候補値から選択して発電設備のパラメータの値として推定することができる。

（９）例えば、推定部１０２は、パラメータの第１候補値を含む複数の候補値に基づいて発電量を推定することにより第１推定量を含む複数の推定量を取得してもよい。そして、推定部１０２は、複数の候補値と複数の推定量の複数の評価値との関係に適合する近似関数を導出してもよい。そして、推定部１０２は、近似関数において評価値が最も高い候補値をパラメータの値として推定してもよい。

これにより、発電設備情報推定システム１００は、離散的な値でなく連続的な値に基づいて、発電設備の発電電力が需要家設備でより多く利用されるような、発電設備のパラメータの値を適切に推定することができる。

（１０）例えば、推定部１０２は、第１推定量の評価値が所定の基準よりも高い場合、パラメータの第１候補値をパラメータの値として推定してもよい。ここで、第１推定量の評価値は、第１推定量のうち実績量を超える部分が大きいほど高くてもよい。

これにより、発電設備情報推定システム１００は、逆潮流量を大きくするための候補値をパラメータの値として推定することができる。すなわち、発電設備情報推定システム１００は、発電設備の発電電力を電力系統全体でより多く利用するための候補値をパラメータの値として推定することができる。

（１１）例えば、推定部１０２は、パラメータの第１候補値を含む複数の候補値に基づいて発電量を推定することにより第１推定量を含む複数の推定量を取得してもよい。そして、推定部１０２は、複数の推定量のうち評価値が最も高い推定量に対応する候補値を複数の候補値から選択してもよい。そして、推定部１０２は、選択された候補値をパラメータの値として推定してもよい。

ここで、複数の推定量のそれぞれについて、推定量の評価値は、推定量のうち実績量を超える部分が大きいほど高くてもよい。

これにより、発電設備情報推定システム１００は、逆潮流量を大きくするための適切な候補値を複数の候補値から選択して発電設備のパラメータの値として推定することができる。すなわち、発電設備情報推定システム１００は、発電設備の発電電力を電力系統全体でより多く利用するための適切な候補値を複数の候補値から選択して発電設備のパラメータの値として推定することができる。

（１２）例えば、推定部１０２は、パラメータの第１候補値を含む複数の候補値に基づいて発電量を推定することにより第１推定量を含む複数の推定量を取得してもよい。そして、推定部１０２は、複数の候補値と複数の推定量の複数の評価値との関係に適合する近似関数を導出してもよい。そして、推定部１０２は、近似関数において評価値が最も高い候補値をパラメータの値として推定してもよい。

これにより、発電設備情報推定システム１００は、離散的な値でなく連続的な値に基づいて、発電設備の発電電力が電力系統全体でより多く利用されるような、発電設備のパラメータの値を適切に推定することができる。

（１３）例えば、発電設備情報推定システム１００は、さらに、気象情報を取得する気象情報取得部２０２を備えてもよい。そして、推定部１０２は、発電量の推定に気象情報を利用してもよい。

これにより、発電設備情報推定システム１００は、気象情報に基づいて、より適切に発電量を推定することができる。特に、発電設備が自然エネルギーを用いて発電を行う場合、発電設備情報推定システム１００は、気象情報に基づいて、より適切に発電量を推定することができる。そして、発電設備情報推定システム１００は、発電量のより適切な推定量に基づいて、発電設備のパラメータの値をより適切に推定することができる。

（１４）例えば、発電設備情報推定システム１００は、さらに、発電設備の他のパラメータの値を取得するパラメータ取得部２０４を備えてもよい。そして、推定部１０２は、発電量の推定に他のパラメータの値を利用してもよい。これにより、発電設備情報推定システム１００は、発電設備の他のパラメータの値に基づいて、より適切に発電量を推定することができる。したがって、発電設備情報推定システム１００は、発電量のより適切な推定量に基づいて、発電設備のパラメータの値をより適切に推定することができる。

（１５）例えば、本発明の一態様に係る発電設備情報推定方法は、取得ステップ（Ｓ１０１）と、推定ステップ（Ｓ１０２）とを含む。取得ステップ（Ｓ１０１）では、発電設備の発電量と需要家設備の電力消費量とのうち一方の実績量を取得する。推定ステップ（Ｓ１０２）では、発電設備のパラメータの第１候補値に基づいて発電量を推定することにより発電量の第１推定量を取得し、第１推定量と実績量との関係に基づいて発電設備のパラメータの値を推定する。

これにより、発電設備のパラメータの候補値に基づく発電量の推定量と、実際の発電量または電力消費量の実績量との関係に基づいて、発電設備のパラメータの値が適切に推定される。すなわち、発電設備の設備情報が適切に推定される。したがって、発電設備の設備情報の確認、または、発電設備の発電量の予測を適切に支援することが可能である。

（１６）例えば、本発明の一態様に係るプログラムは、発電設備情報推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。これにより、発電設備情報推定方法がプログラムにより実現される。

１００発電設備情報推定システム
１０１実績量取得部
１０２推定部
２０２気象情報取得部
２０４パラメータ取得部

Claims

発電設備の発電量と需要家設備の電力消費量とのうち一方の実績量を取得する実績量取得部と、
前記発電設備のパラメータの第１候補値に基づいて前記発電量を推定することにより前記発電量の第１推定量を取得し、前記第１推定量と前記実績量との関係に基づいて前記発電設備のパラメータの値を推定する推定部とを備える
発電設備情報推定システム。
前記実績量は、前記発電量の実績量であり、
前記推定部は、前記第１推定量と前記実績量との類似度である第１類似度に基づいて前記パラメータの値を推定する
請求項１に記載の発電設備情報推定システム。
前記推定部は、前記第１類似度が所定の基準よりも高い場合、前記パラメータの第１候補値を前記パラメータの値として推定する
請求項２に記載の発電設備情報推定システム。
前記推定部は、前記パラメータの第１候補値を含む複数の候補値に基づいて前記発電量を推定することにより前記第１推定量を含む複数の推定量を取得し、前記複数の推定量のうち前記実績量に対する類似度が最も高い推定量に対応する候補値を前記複数の候補値から選択し、選択された前記候補値を前記パラメータの値として推定する
請求項２に記載の発電設備情報推定システム。
前記推定部は、前記パラメータの第１候補値を含む複数の候補値に基づいて前記発電量を推定することにより前記第１推定量を含む複数の推定量を取得し、前記複数の候補値と、前記複数の推定量および前記実績量の間における複数の類似度との関係に適合する近似関数を導出し、前記近似関数において類似度が最も高い候補値を前記パラメータの値として推定する
請求項２に記載の発電設備情報推定システム。
前記実績量は、前記電力消費量の実績量であり、
前記推定部は、前記第１推定量のうち前記実績量を超える部分と、前記第１推定量のうち前記実績量を超えない部分とのうち少なくとも一方に基づいて、前記パラメータの値を推定する
請求項１に記載の発電設備情報推定システム。
前記推定部は、前記第１推定量の評価値が所定の基準よりも高い場合、前記パラメータの第１候補値を前記パラメータの値として推定し、
前記第１推定量の評価値は、前記第１推定量のうち前記実績量を超えない部分が大きいほど高い
請求項６に記載の発電設備情報推定システム。
前記推定部は、前記パラメータの第１候補値を含む複数の候補値に基づいて前記発電量を推定することにより前記第１推定量を含む複数の推定量を取得し、前記複数の推定量のうち評価値が最も高い推定量に対応する候補値を前記複数の候補値から選択し、選択された前記候補値を前記パラメータの値として推定し、
前記複数の推定量のそれぞれについて、当該推定量の評価値は、当該推定量のうち前記実績量を超えない部分が大きいほど高い
請求項６に記載の発電設備情報推定システム。
前記推定部は、前記パラメータの第１候補値を含む複数の候補値に基づいて前記発電量を推定することにより前記第１推定量を含む複数の推定量を取得し、前記複数の候補値と前記複数の推定量の複数の評価値との関係に適合する近似関数を導出し、前記近似関数において評価値が最も高い候補値を前記パラメータの値として推定し、
前記複数の推定量のそれぞれについて、当該推定量の評価値は、当該推定量のうち前記実績量を超えない部分が大きいほど高い
請求項６に記載の発電設備情報推定システム。
前記推定部は、前記第１推定量の評価値が所定の基準よりも高い場合、前記パラメータの第１候補値を前記パラメータの値として推定し、
前記第１推定量の評価値は、前記第１推定量のうち前記実績量を超える部分が大きいほど高い
請求項６に記載の発電設備情報推定システム。
前記推定部は、前記パラメータの第１候補値を含む複数の候補値に基づいて前記発電量を推定することにより前記第１推定量を含む複数の推定量を取得し、前記複数の推定量のうち評価値が最も高い推定量に対応する候補値を前記複数の候補値から選択し、選択された前記候補値を前記パラメータの値として推定し、
前記複数の推定量のそれぞれについて、当該推定量の評価値は、当該推定量のうち前記実績量を超える部分が大きいほど高い
請求項６に記載の発電設備情報推定システム。
前記推定部は、前記パラメータの第１候補値を含む複数の候補値に基づいて前記発電量を推定することにより前記第１推定量を含む複数の推定量を取得し、前記複数の候補値と前記複数の推定量の複数の評価値との関係に適合する近似関数を導出し、前記近似関数において評価値が最も高い候補値を前記パラメータの値として推定し、
前記複数の推定量のそれぞれについて、当該推定量の評価値は、当該推定量のうち前記実績量を超える部分が大きいほど高い
請求項６に記載の発電設備情報推定システム。
前記発電設備情報推定システムは、さらに、気象情報を取得する気象情報取得部を備え、
前記推定部は、前記発電量の推定に前記気象情報を利用する
請求項１〜１２のいずれか１項に記載の発電設備情報推定システム。
前記発電設備情報推定システムは、さらに、前記発電設備の他のパラメータの値を取得するパラメータ取得部を備え、
前記推定部は、前記発電量の推定に前記他のパラメータの値を利用する
請求項１〜１３のいずれか１項に記載の発電設備情報推定システム。
発電設備の発電量と需要家設備の電力消費量とのうち一方の実績量を取得する取得ステップと、
前記発電設備のパラメータの第１候補値に基づいて前記発電量を推定することにより前記発電量の第１推定量を取得し、前記第１推定量と前記実績量との関係に基づいて前記発電設備のパラメータの値を推定する推定ステップとを含む
発電設備情報推定方法。
請求項１５に記載の発電設備情報推定方法をコンピュータに実行させるための
プログラム。