JP2020123199A - 予測システム、予測方法 - Google Patents
予測システム、予測方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020123199A JP2020123199A JP2019015336A JP2019015336A JP2020123199A JP 2020123199 A JP2020123199 A JP 2020123199A JP 2019015336 A JP2019015336 A JP 2019015336A JP 2019015336 A JP2019015336 A JP 2019015336A JP 2020123199 A JP2020123199 A JP 2020123199A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- coefficient
- prediction
- predetermined
- value
- estimated
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Photovoltaic Devices (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明の他の特徴については、添付図面および本明細書の記載により明らかとなる。
図1は、電力システム1の構成の一例を示す図である。電力システム1は、図1に示すように、電力設備100、気象観測計200、電力予測システム10を含んで構成されている。それぞれの構成要素は、ネットワーク400を介して接続されている。
図2は、電力予測システム10の構成例を示す。図2に示すように、電力予測システム10は、入力部11、制御部12、記憶部13及び通信部14を備えている。
(Tpa:太陽電池パネル温度(℃),Ta:外気温度(℃),A:係数(例えば屋根置き型「50」),B:係数(例えば屋根置き型「0.38」),V:風速(m/s),Ga:傾斜面日射量(kW/m2))
(Kpt:温度補正係数,αmax:最大出力温度係数(1/℃),Tpa:太陽電池パネル温度(℃))
(Kloss:経時変化(汚れ,劣化),配線抵抗損失,インバータ損失等を考慮するため設備種別等に応じて汎用的に使用される固定の係数,Kpt:温度補正係数)
(但し、P:調整係数(目的変数),A:回帰定数,B1、C1、D1:偏回帰係数、X1:傾斜面日射量(説明変数),Y1:気温(説明変数),Z1:風速(説明変数))
図7は、電力予測システム10の処理の一例を示すフローである。図7を参照しつつ、電力予測システム10が太陽光発電設備100の発電出力の予測値を算出する処理について説明する。
予測部121dは、上述したように推定値に調整係数を乗じて予測値を算出しているが、さらに、太陽光発電設備100のパネル上の積雪による発電出力の減少を反映するための積雪係数を乗じてもよい。積雪係数は、例えば図8に示されるような値を示す。図8は、例えば縦軸を「積雪係数」とし横軸を「積雪深」とする座標である。図8に示すように、積雪係数は、所定の積雪深(LおよびH)の間で、積雪深が大きくなるにつれて積雪係数が小さくなる。予測部121dは、過去の所定の時間以内に積雪があったか否かを判定し、積雪がないと判定した場合は、パネル上に積雪がないと判定し、積雪係数を「1」とする。積雪があると判定した場合は、パネル上に積雪があると判定し、予測部121dは、例えば現在又は将来の時点における積雪深情報、気象情報、設備情報および定数情報から統計的手法を用いて、積雪係数を算出する。
本実施形態に係る電力予測システム10は、所定の推定方法で推定した推定値と、推定値に対応する実績値と、の誤差を示す係数を算出する係数算出部121cと、係数算出部121cで算出された調整係数と、該調整係数に対応する所定のパラメータと、に基づいて所定の統計的手法を実行し、所定の統計的手法による結果と、予測日の所定のパラメータと、に基づいて予測日における補正後の調整係数を算出し、算出された予測日における補正後の調整係数と、予測日の推定値と、に基づいて、予測日における予測値を算出する予測部121dと、を備える。これにより、推定値と実績値との誤差を低減することができる。
100 電力設備
121c 係数算出部
121d 予測部
Claims (9)
- 所定の推定方法で推定した推定値と、前記推定値に対応する実績値と、の誤差を示す係数を算出する係数算出部と、
前記係数算出部で算出された前記係数と、前記係数に対応する所定のパラメータと、に基づいて所定の統計的手法を実行し、前記所定の統計的手法による結果と、予測日の前記所定のパラメータと、に基づいて前記予測日における前記係数を算出し、算出された前記予測日における係数と、前記予測日の前記所定の推定方法で推定した推定値と、に基づいて、前記予測日における予測値を算出する予測部と、
を備えることを特徴とする予測システム。 - 前記係数算出部は、前記所定の推定方法で推定した推定値のうち所定の閾値以上の推定値を抽出し、前記実績値のうち所定の閾値以上の前記実績値を抽出し、抽出された前記推定値と前記実績値との誤差を示す係数を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の予測システム。 - 前記予測部は、前記予測日における係数が所定の範囲内であるか否かを判定し、前記予測日における係数が所定の範囲外であると判定した場合、前記予測日における係数を前記所定の範囲内となるように補正する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の予測システム。 - 前記係数算出部は、電力設備における、所定の推定方法で推定した電力に関する推定値と、前記推定値に対応する実績値と、の誤差を示す係数を算出する
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3の何れか一項に記載の予測システム。 - 前記電力設備は、太陽光発電設備であり、
前記所定のパラメータは、少なくとも日射量を示す日射量情報を含む
ことを特徴とする請求項4に記載の予測システム。 - 前記予測部は、前記予測日における係数と、前記予測日の推定値と、前記電力設備のパネル上の積雪による影響を示す積雪係数と、に基づいて、前記予測日における予測値を算出する
ことを特徴とする請求項5に記載の予測システム。 - 前記電力設備は、風力発電設備であり、
前記所定のパラメータは、少なくとも風速を示す風速情報を含む
ことを特徴とする請求項4に記載の電力予測システム。 - 前記所定の統計的手法は、重回帰分析である
ことを特徴とする請求項1乃至請求項6の何れか一項に記載の予測システム。 - コンピュータが
所定の推定方法で推定した推定値と、前記推定値に対応する実績値と、の誤差を示す係数を算出する係数算出ステップと、
前記係数算出ステップで算出された前記係数と、前記係数に対応する所定のパラメータと、に基づいて所定の統計的手法を実行し、前記所定の統計的手法による結果と、予測日の前記所定のパラメータと、に基づいて前記予測日における前記係数を算出し、算出された前記予測日における係数と、前記予測日の前記所定の推定方法で推定した推定値と、に基づいて、前記予測日における予測値を算出する予測ステップと、
を実現する予測方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019015336A JP7206963B2 (ja) | 2019-01-31 | 2019-01-31 | 予測システム、予測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019015336A JP7206963B2 (ja) | 2019-01-31 | 2019-01-31 | 予測システム、予測方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020123199A true JP2020123199A (ja) | 2020-08-13 |
JP7206963B2 JP7206963B2 (ja) | 2023-01-18 |
Family
ID=71992755
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019015336A Active JP7206963B2 (ja) | 2019-01-31 | 2019-01-31 | 予測システム、予測方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7206963B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115207913A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-18 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 风储联合运行的超短期功率预测数据的修正方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016194849A (ja) * | 2015-04-01 | 2016-11-17 | 富士電機株式会社 | 潮流計算装置、潮流計算方法、及びプログラム |
JP2017182324A (ja) * | 2016-03-29 | 2017-10-05 | 富士通株式会社 | 発電計画の自動生成プログラム、発電計画の自動生成方法および発電計画生成装置 |
JP2018007347A (ja) * | 2016-06-28 | 2018-01-11 | 株式会社関電工 | 太陽光発電の性能評価方法 |
JP2018148741A (ja) * | 2017-03-08 | 2018-09-20 | 中国電力株式会社 | 積雪を考慮した太陽光発電出力予測装置 |
-
2019
- 2019-01-31 JP JP2019015336A patent/JP7206963B2/ja active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016194849A (ja) * | 2015-04-01 | 2016-11-17 | 富士電機株式会社 | 潮流計算装置、潮流計算方法、及びプログラム |
JP2017182324A (ja) * | 2016-03-29 | 2017-10-05 | 富士通株式会社 | 発電計画の自動生成プログラム、発電計画の自動生成方法および発電計画生成装置 |
JP2018007347A (ja) * | 2016-06-28 | 2018-01-11 | 株式会社関電工 | 太陽光発電の性能評価方法 |
JP2018148741A (ja) * | 2017-03-08 | 2018-09-20 | 中国電力株式会社 | 積雪を考慮した太陽光発電出力予測装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
早▲崎▼ 宣之: ""風力発電出力予測の現状"", 平成26年 電気学会全国大会講演論文集 [CD−ROM] 平成26年電気学会全国大会講演論文集 (第, JPN6022040225, 20 March 2014 (2014-03-20), JP, pages 18 - 13, ISSN: 0004881246 * |
瀧川 喜義: ""太陽光発電出力予測システムの開発"", 電気学会研究会資料, JPN6022040224, 4 February 2016 (2016-02-04), JP, pages 45 - 54, ISSN: 0004881245 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115207913A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-18 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 风储联合运行的超短期功率预测数据的修正方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7206963B2 (ja) | 2023-01-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5658881B2 (ja) | 太陽光発電装置の電気生産量を予測する方法 | |
Seo et al. | Wind turbine power curve modeling using maximum likelihood estimation method | |
JP5886407B1 (ja) | 予測装置 | |
JP2016136001A (ja) | 予測装置 | |
JP5910025B2 (ja) | 風力発電量予測システム、そのプログラム | |
JP2014021555A (ja) | 自然エネルギー量予測装置 | |
JP5989754B2 (ja) | 予測装置 | |
JP6880841B2 (ja) | 積雪を考慮した太陽光発電出力予測装置 | |
JP2013164286A (ja) | 日射量予測方法、太陽光発電出力予測方法、及びシステム | |
JP2008077561A (ja) | エネルギー予測方法、エネルギー予測装置およびプログラム | |
JP5937167B2 (ja) | 需要予測装置、需要予測方法、及びプログラム | |
Boutsika et al. | Quantifying short-term wind power variability using the conditional range metric | |
CN108537357B (zh) | 基于降额因子的光伏发电量损失预测方法 | |
Korab et al. | A dynamic thermal model for a photovoltaic module under varying atmospheric conditions | |
US20230327440A1 (en) | Power generation amount management system and power generation amount management method | |
CN111126684A (zh) | 气候预测方法、装置、计算机可读存储介质和服务器 | |
JP7206963B2 (ja) | 予測システム、予測方法 | |
CN112580844A (zh) | 气象数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
JP2018148743A (ja) | 残雪を考慮した太陽光発電出力予測装置 | |
JP2022023410A (ja) | 予測システム、及び予測値の算出方法 | |
JP7342369B2 (ja) | 予測システム、予測方法 | |
JP7206964B2 (ja) | 予測システム、予測方法 | |
JP2020149209A (ja) | 残差特性推定モデル作成方法および残差特性推定モデル作成システム | |
JPWO2019207622A1 (ja) | 電力需要予測装置、電力需要予測方法、およびそのプログラム | |
JP5941115B2 (ja) | 予測装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211124 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220914 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220927 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221027 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221206 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221219 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7206963 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |