JP2022528759A - 太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法およびその方法を実施する評価および管理ユニット - Google Patents

太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法およびその方法を実施する評価および管理ユニット Download PDF

Info

Publication number
JP2022528759A
JP2022528759A JP2021560443A JP2021560443A JP2022528759A JP 2022528759 A JP2022528759 A JP 2022528759A JP 2021560443 A JP2021560443 A JP 2021560443A JP 2021560443 A JP2021560443 A JP 2021560443A JP 2022528759 A JP2022528759 A JP 2022528759A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
photovoltaic
irradiance
database
energy production
evaluating
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.)
Pending
Application number
JP2021560443A
Other languages
English (en)
Inventor
カサーニュ，バレリック
シギュア，モハメド
Original Assignee
トータル リニューアブルズ
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by トータル リニューアブルズ filed Critical トータル リニューアブルズ
Publication of JP2022528759A publication Critical patent/JP2022528759A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/004—Generation forecast, e.g. methods or systems for forecasting future energy generation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
    • H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
    • H02S50/10—Testing of PV devices, e.g. of PV modules or single PV cells
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/22—The renewable source being solar energy
    • H02J2300/24—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin
    • H02J2300/26—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin involving maximum power point tracking control for photovoltaic sources
    • 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
    • Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Photovoltaic Devices (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

発明は、現場（１）に設置されたエネルギー供給施設（１１）の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法であって、エネルギー供給施設（１１）は、少なくとも１つの太陽光発電モジュール（１４）を有する少なくとも１つの電力生産ユニット（１２）を備え、太陽光発電エネルギー生産評価方法は、エネルギー供給施設（１１）が設置されている現場（１）の過去または予測の放射照度値を決定するステップであって、決定することは、１秒～２年の時間間隔で実行されるステップと、決定された放射照度値と、データベース（３０）内に事前記録された数値との関数として生成される太陽光発電電力を評価するステップであって、データベース（３０）は、１年の各日と、各日の異なる時間とに対して、放射照度の関数として生成される太陽光発電電力を決定するための事前記録された数値を含むステップとを含む、太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法に関する。

Description

本発明は、太陽光発電エネルギー生産を評価する分野に関する。より具体的には、本発明は、太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法およびこの方法を実施する評価および管理ユニットとに関する。
最先端の技術
化石燃料のコストの上昇とこれらの化石燃料の消費によって生じる汚染の増加とにより、再生可能エネルギー資源と、持続可能な開発に沿ったエネルギー消費とにますます注意が向けられている。この傾向は、当然ながら、太陽エネルギーのような再生可能エネルギーに好意的である。現在、自己消費のために、特に企業の屋根、公共建物、または単に個人住宅の屋根に太陽光発電パネルを設置するか、または例えば全生産または余剰エネルギーを公共ネットワークに供給することが、普通に行われている。
目下、ポジティブエネルギー地区が開発されている。これらの地区の目的は、それらが消費するエネルギーを再生可能な様式で生成することにより、電気を自給することである。この一例が、ＩｓｓｙＧｒｉｄプロジェクトであり、それは、個人住宅とオフィスとを一緒にグルーブ分けする実験的プロジェクトである。このプロジェクトでは、この地区内の設備のエネルギー需要を満たすための電気エネルギーを生産することを可能にするために、様々な場所に、特に太陽光発電モジュールが装備されている。
これらの設備の様々な電気機器は、例えばネットワーク内で相互接続され、当然ながら地区が接続されている公共ネットワークから来るバックアップ電気を制限しつつ、即時に生成される電気の量および／または例えばアキュムレータに貯蔵されている量の関数としてそれらの動作を最適化するために、制御することができる。
空調もしくは暖房（可逆式ヒートポンプ）設備、家電（洗濯機、食器洗い機、給湯器）、またはさらに照明の最適化された動作を特に制御するために、様々な電気デバイスの消費を制限することを可能にする様々な制御モジュールも存在する。
したがって、ＩｓｓｙＧｒｉｄプロジェクトの目的は、自己エネルギーを生成することができ、余剰の再生可能電気エネルギーを公共電気ネットワークに投入することができる可能性のある地区を作り出すことである。
そのような自律性を少なくとも部分的に達成するためには、不十分な再生可能電気エネルギー生産が、例えば高いエネルギー需要に直面した場合に、一方では、公共ネットワークからの、またはアキュムレータに貯蔵されている電気からの電気エネルギーバックアップと、他方では、例えば重要ではないとみなされる一部の消費者を単純に辞退させることとの間で、選択することを可能とする予測的な様式で、生成される太陽光発電電力を評価することが可能でなければならない。
実際、利用可能なまたは生産された再生可能エネルギーの量が不十分であるかまたは供給過剰の状態にある場合、貯蔵解決策を実施するか、公共ネットワーク事業者に警告するか、または貯蔵ユニットから引き出して、この地区の様々な消費者のエネルギー需要を満たすこと、またはある特定の電気消費者を制限することが必要であり得る。
そのような状況は、例えば、再生可能エネルギー生産能力が需要をはるかに下回る厳しい冬や、反対に、太陽光発電生産は高いが、消費が少ない夏の昼間に、発生する可能性がある。
太陽光発電設備の設計のコンテクストでは、再生可能電気エネルギー生産予測を計算することを可能にするいくつかのソフトウェアが現在知られている。このソフトウェアは、将来の生産現場に対して、太陽光発電設備のサイズを決定するために使用され、一般に、履歴気象データを考慮する。
これらの履歴気象データは、例えば、この設備に予定された地理的ゾーン内の１年の異なる期間の日光レベルを含む。
このソフトウェアは、主に、そのようなプロジェクトの投資収益率、したがって財政的実行可能性を計算するために開発されている。
自己消費を伴うプロジェクトのためのより洗練されたバージョンでは、一部のソフトウェアは、電気エネルギー生産ユニット、電気エネルギー貯蔵ユニット、および電気エネルギー消費ユニットを備えるより複雑な設備の消費者側および電気エネルギーのニーズも考慮する。
しかしながら、このソフトウェアは、未来の期間に対して、特に日ごとに、１日を通して十分に正確なサンプリング間隔で、生産ユニットによって生成される太陽光発電電力を信頼性または実用的な様式で予測するのには適していない。実際、電力生産ユニットによって生成される太陽光発電電力は、瞬間的な気象条件に依存する。これらの気象条件は、日ごとに、または同じ日の間でさえも、変化することがある。
さらに、このソフトウェアによって行われる計算は、非常に複雑で長く、例えばエネルギーの供給または電気機器の消費がリアルタイムで適合されることを可能にする予測的評価を行うのに不適切となる。
さらに、元々は年間性能評価のために設計された周知の太陽光発電シミュレーションソフトウェアは、多くの場合、調整することができない１時間程度の計算間隔を有し、それは、１分程度の大きさで予測を評価することを必要とする同日評価には長すぎる。
したがって、このソフトウェアは、モデル化と人間工学とにおいて非常に効率的ではあるが、短期間の太陽光発電エネルギーの生産を予測するのには好適ではなく、正確ではなく、かなりの計算時間を必要とする。
したがって、これらのポジティブエネルギー地区の様々な設備のエネルギー需要を満たすために、生成される太陽光発電電力をリアルタイムで予測し、恐らくは公共ネットワークからこれらの設備への電力の供給または投入を有効化すること、貯蔵ユニットを有効化すること、または地区内の特定の認定消費者または電気機器の消費の削減もしくはオンへの切り替えを命令することが可能でなければならない。
特にディーゼル発電機セットなどの熱電式発電機を有するハイブリッド電気システムの場合、短期的な太陽光発電予測により、例えば雲の通過による太陽光発電の減少を予想し、１つ以上の発電機を前もってオンに切り替え、強制的辞退または停電を回避することが可能になる。その見返りに、信頼性のある予測により、信頼性のある電力供給を保証しながら、運転中の発電機の数を最小限に抑え、燃料消費とメンテナンスの必要性を低減することが可能になる。
したがって、発明の目的の１つは、複雑な計算を用いることなく、設備の太陽光発電生産のリアルタイム評価を可能にするための解決策を提供することである。
別の態様は、診断目的で生成される電力を制御することに関する。実際には、過去の時間間隔の間に生産ユニットに十分に正確な様式で実際の気象条件に従う理論的な太陽光発電エネルギー生産を評価することによって、そしてこの理論的な生産を、同じ時間間隔の間の、生産ユニットによる実際の電力生産と比較することによって、生産ユニットの動作状態を決定すること、そしてあまりにも大きな相違がある場合には、例えば必要なメンテナンス作業をスケジュールすることが可能である。
実際には、生成された電気エネルギーの量が予想された電力と比較して少なすぎる場合、生産ユニットは、例えば、モジュールチェーンもしくはインバータの不良、または埃りもしくは汚れの堆積などの技術的な問題を有すると推測することができる。
したがって、本発明の目的は、太陽光発電エネルギーの生産の監視、診断、または予測を可能にする、太陽光発電エネルギー生産を評価する簡易方法を提案することによって、従来技術の上述の問題を少なくとも部分的に克服することである。
発明の開示
この目的のために、発明の主題は、現場に設置されたエネルギー供給設備の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法であって、エネルギー供給設備は、少なくとも１つの太陽光発電モジュールを有する少なくとも１つの電力生産ユニットを備え、
太陽光発電エネルギー生産評価方法は、
－エネルギー供給設備が設置されている現場の過去または予測の放射照度値を決定するステップであって、決定は、１秒～２年の時間間隔で実行される、決定するステップと、
－決定された放射照度値と、データベース内に事前記録された数値との関数として生成される太陽光発電電力を評価するステップであって、このデータベースは、１年の各日と各日の異なる時間とに対して、放射照度の関数として生成される太陽光発電電力を決定するための、事前記録された数値を含む、評価するステップとを含む。
方法の様々なステップは、例えば、処理手段、またはマイクロプロセッサもしくはマイクロコントローラなどのコンピュータシステムを備える、評価および管理ユニットによって自動的に実行される。これらの処理手段の能力は、本明細書において後で記述されるように、データベースを使用するという事実によって制限される可能性がある。特に、生成された太陽光発電電力の値は、処理手段によって読み取られ、保存されて、後で処理することができる。
放射照度を導入することにより電力生産ユニットによって生成される太陽光発電電力を決定するために、例えばテーブルの形式のデータベースを使用することは、この生成される太陽光発電電力を決定するのに必要な計算力を制限する。
したがって、そのようなデータベースを使用することは、計算を容易にし、したがって、１日のうちの任意の時間に生成される太陽光発電電力を決定することが、より簡単かつより迅速になる。さらに、そのようなデータベースを使用することにより、電力生産ユニットによって生成される太陽光発電電力の決定を自動化することが可能になる。
発明はまた、以下の態様のうちの１つ以上を、単独でまたは組み合わせて含み得る。
一態様によれば、データベース内に事前記録された数値は、放射照度値の関数として生成される太陽光発電電力値に対応する。
データベースは、例えばデータベースに含まれる各時点に対して、異なる放射照度レベルの関数として生成される電力値を含み、放射照度レベルは、０～１３００Ｗ／ｍ２の範囲で、特に１０Ｗ／ｍ２ずつ増分される。
データベース内に示されておらず、データベース内に示された２つのレベル間にある放射照度レベルに対して、太陽光発電電力の値は、データベース内に示された２つの放射照度レベルに示された太陽光発電電力値の線形補間によって決定することができる。
別の態様によれば、データベース内に事前記録された数値は、放射照度の関数として生成される電力の値を記述する数理関数の係数に対応する。
数理関数は、多項式、特に４次多項式とすることができる。
数理関数の係数は、特に、異なる放射照度値の関数として生成される電力の値の最小二乗回帰によって決定され、放射照度値は、例えば０～１３００Ｗ／ｍ２の範囲にある。
方法は、放射照度の関数として生成される太陽光発電電力を補正するためのステップを含むことができ、この補正ステップは、補正係数を適用することによって、設置現場における温度および／または風速の予測値、過去値、または測定値を考慮する。
補正係数は、特に線形補正係数である。
事前記録された数値は、例えば、少なくとも各日の日出から日没までの間で、５分～２時間、特に１時間の間隔が置かれた時刻とともにデータベース内に示される。
データベース内に示されておらず、データベース内に示された２つの時間の間にある時刻に対して、事前記録された数値は、データベース内に示された２つの時間に示された事前記録された数値の線形補間によって決定することができる。
電気エネルギー生産の評価は、特に、５分以下の、特に毎秒のサンプリング間隔で行われる。
発明はまた、少なくとも１つの太陽光発電モジュール（１４）を有する少なくとも１つの電力生産ユニットが備えられた現場に設置されたエネルギー供給設備のために、太陽光発電エネルギー生産を予測し、電気機器を管理するための方法であって、
－上記で定義された太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法を実行するステップであって、放射照度値を決定するステップ中に、エネルギー供給設備が設置されている現場に対して、予測放射照度値が決定され、この決定は、１秒～２日の予測時間間隔で行われる、実行するステップと、
－エネルギー供給設備による太陽光発電エネルギー生産の評価の関数として、少なくとも１つの電気機器の動作方法を適合させるステップと、を含む方法に関する。
発明はまた、現場に設置されたエネルギー供給設備の太陽光発電エネルギー生産を監視および診断する方法であって、エネルギー供給設備は、少なくとも１つの太陽光発電モジュールを有する少なくとも１つの電力生産ユニットを備え、
－上記で定義された太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法を実行するステップであって、放射照度値を決定するステップ中に、エネルギー供給設備が設置されている現場の履歴放射照度値が、過去の時間間隔に対して決定される、実行するステップと、
－評価される太陽光発電エネルギー生産を、過去の時間間隔の間に測定された太陽光発電生産と比較するステップと、を含む方法に関する。
追加の態様によれば、方法はまた、評価される太陽光発電エネルギーの生産と過去の時間間隔の間に測定された太陽光発電生産との差が、所定の閾値を超えた場合に、警告を生成するステップも含む。
発明はまた、上記で定義されたような方法を実施するように構成された手段を備える評価および管理ユニットにも関する。
発明はさらに、評価および管理ユニットの内部メモリにロードすることができるコンピュータプログラム製品であって、コンピュータプログラムがコンピュータによって実行されるときに、上記で定義されたような方法のステップを実行するためのソフトウェアコードの部分を含む、コンピュータプログラム製品に関する。
発明のさらなる特徴および利点は、添付の図面を参照して、非限定的な例として与えられた以下の説明から明らかになるであろう。
再生可能エネルギー供給設備が備えられた現場の概略斜視図である。 電気エネルギー供給設備を含むローカル電気ネットワークの総観表現である。 図１および図２の現場のエネルギー供給設備の、放射照度レベルおよび時期の関数として生成される太陽光発電電力を評価するためのデータベースの概略表現の抜粋の一例である。 図１および図２の現場のエネルギー供給設備の、放射照度の関数として生成される太陽光発電電力を、１年のうちのいくつか時間に対して示すグラフの一例である。 多項式関数の係数が添えられた、図１および図２の現場のエネルギー供給設備の、放射照度および時期の関数として生成される太陽光発電電力を評価するためのデータベースの概略表現の抜粋の一例である。 図１の現場のエネルギー供給設備によって生成される太陽光発電電力を評価するためのデータベースの構成を示す図である。 生成される太陽光発電電力を評価するための方法の一実施形態のフロー図である。 太陽光発電エネルギー生産を予測し、電気機器を管理するための方法の一実施形態のフロー図である。 太陽光発電エネルギー生産を監視および診断するための方法の一実施形態のフロー図である。
すべての図において、同一の機能を有する要素は、同じ参照番号を有する。
以下の実施形態は、実施例である。説明は１つ以上の実施形態に言及しているが、これは必ずしも、各言及が同一の実施形態に関することや、または特徴が１つの実施形態にのみ適用されることを意味するものではない。異なる実施形態の単一の特徴を組み合わせるか、または交換して、他の実施形態を提供することもできる。
定義
以下の説明において、「太陽光発電モジュール」とは、一緒に接続され、外部環境から完全に保護されている太陽光発電セルのアセンブリからなる、すなわちＩＥＣ－ＴＳ６１８３６規格によって定義されているような、最も基本的な（直流）電気エネルギー生産ユニットを意味する。
以下の説明において、「リアルタイム」とは、１０分以下、特に５分以下、特に毎分の評価サンプリング間隔を意味する。
以下の説明において、ＩＳＯ８００００－７§１９規格による「放射照度」またはフラックス密度とは、表面単位に当たる電磁放射線の力の定量化を意味する。放射照度は、表面の考慮された点に到達するエネルギー流の表面密度に対応する。この表面密度は、太陽スペクトル全体またはスペクトルの規定部分に対して、ワット毎平方メートル（Ｗ／ｍ２）で表される。放射照度は、特に、「グローバル水平放射照度」（ＧＨＩ）、モジュール平面のような固定もしくは可変の規定平面における放射照度、拡散放射照度および／もしくは法線方向直接放射照度、またはこれらの情報の組み合わせとすることができる。
フランス語では、「ｔｅｍｐ」という語は、時間的順序や気象学と関連付けられ得る。本説明において、「ｔｅｍｐ」という語は、時間要素を記述するためにのみ使用され、気象学または気象学的という語は、気象学と関連付けられた要素を記述するために使用される。
「気象パラメータ」とは、設置場所における放射照度値、温度および／または風速など、太陽光発電モジュールの動作、特に効率に影響を及ぼし得る気象学に関連する任意のパラメータを意味する。
「時間間隔」とは、評価期間または予測期間の開始から終了までの時間を意味する。予測時間間隔は、未来の予測時点から現時点までの時間である。予測時間間隔が３６時間である場合、これにより、例えば、現時点で、今から３６時間後までの気象パラメータの値の予測値を有することが可能になる。
「サンプリング間隔」とは、「時間間隔」内の、例えば放射照度値を決定するのに必要な２つの時点間の時間、または太陽光発電エネルギー生産評価ポイント間の時間を意味する。したがって、３６時間の予測時間間隔および５分のサンプリング間隔に対しては、今から３６時間後までの間に、５分ごとに、太陽光発電エネルギーの生産、つまり３６×６０／５＋１＝４３３の未来の生産の値を計算することができる。
現場
図１は、特に小売建物３と、例えば天蓋の形態の屋根７を有する燃料配給構造５とを有するサービスステーションなどの現場１、例えば商業現場を示す。この現場１には、様々な電気機器１０も設置されている。
電気機器１０は、例えば、ヒートポンプ、空調システム、照明および／もしくは陳列デバイス、燃料分配ポンプ、またはさらには自動販売機である。
この現場１にはまた、少なくとも１つ、好ましくは複数の太陽光発電モジュール１４を有する少なくとも１つの電力生産ユニット１２と、評価および管理ユニット１６とを備える電気エネルギー供給設備１１（図２を参照）も設置されている。
この電力生産ユニット１２の各太陽光発電モジュール１４は、生産、特に日光の関数として、より具体的には放射照度と例えば温度との関数として生成される電力の既知の特性を有する。周知の技術の太陽光発電モジュール１４、例えば結晶シリコン太陽光発電セル（図示せず）を有するモジュールを使用することができる。
図１に見られるように、太陽光発電モジュール１４は、例えば、燃料分配構造５の屋根７上に設置される。
電気エネルギー供給設備１１はまた、任意選択的に、電力生産ユニット１２および／または熱電式発電機２０によって生成される電気エネルギーのための貯蔵ユニット１８も備える。
この貯蔵ユニット１８は、例えば、電池または電気エネルギーアキュムレータとすることができる。
熱電式発電機２０は、例えば、公共電力ネットワークの障害または停止の場合、または公共ネットワークを引き込むよりも発電機をオンにする方が経済的により有利である場合に、バックアップ電力を提供するためにオンに切り替えることができるディーゼル発電機セットによって形成することができる。
明らかに、現場１が、住宅、および／または個別もしくは集合的な住居、オフィス、または産業用建物を含む工業団地であり得る他の実施形態が想定される。
図２に概略的に示されたように、電気エネルギー供給設備１２と電気機器１０とは、例えば、評価および管理ユニット１６によって制御されるローカル電気ネットワーク２２内で相互接続されている。
以下でより詳細に説明されるように、評価および管理ユニット１６は、電力生産ユニット１２による電気エネルギーの生産を分析し、電気機器１０の電気要件を分析し、そして、例えば貯蔵ユニット１８および／または１つ以上の熱電式発電機２０と、ローカル電気ネットワーク２２の様々なユニット間の電気の流れとを制御するように構成されている。このローカル電気ネットワーク２２はまた、エネルギー供給設備１２によって生成された余剰電力を受け取ることができ、または供給をバックアップすることを可能にし、もしくは場合によっては電力生産ユニット１２を完全にまたは部分的に置き換える公共電力ネットワーク２４にも接続されている。
この目的のために、評価および管理ユニット１６は、例えば、このローカルネットワーク２２内に配置されたスイッチ、継電器および／または変換器（図示せず）を有効化／無効化／制御するように、かつ様々な電気の流れを管理するように構成されている。
したがって、電力生産ユニット１２によって生成される電気エネルギーは、例えば現場１のオペレータにとってどれが経済的に最も有利であるかに応じて、電気機器１０によって直接消費されるか、貯蔵ユニット１８によって貯蔵されるか、または公共ネットワーク２４に供給されることができる。
貯蔵ユニット１８によって貯蔵された電気エネルギーは、例えば、特に生産ユニット１２によって生成される電気エネルギーが不十分である場合に、電気機器１０に供給されることができる。
公共ネットワーク２４の電気エネルギーは、例えば、生産ユニット１２および／もしくは熱電式発電機２０によって生成される電気エネルギーが不十分である場合、または貯蔵ユニット１８内の利用可能な電気エネルギーが不十分である場合に、電気機器１０に供給されることができる。
最後に、例えば公共ネットワーク２４の障害または停止の場合にバックアップ電力を確保するためにオンに切り替えることができるディーゼル発電機セットなどのローカル熱電式発電機２０によって生産される電気エネルギーは、電気機器１０に供給されることができる。
評価および管理ユニット１６がこれらの選択を行うことができるためには、したがって、現場１における気象条件に大きく依存する、電力生産ユニット１２によって達成される太陽光発電エネルギーの生産をリアルタイムで予測することと、電力を消費する様々な機器１０の電力要件だけでなく、公共ネットワーク２４を通じて電力を買い戻すか、または販売する条件も考慮することとが必要である。
より進んだ変形態様では、評価および管理ユニット１６は、例えば所与の期間にわたっていくつかの電気機器１０の消費を制限するために、電気機器１０のうちの少なくともいくつかのエネルギー消費をより細かく制御するように構成される。特に、これは、公共ネットワーク２４における消費を制限し、したがって現場１の光熱費を最適化することによって、現場１のエネルギー自給率を増加させる。例えば空調システムの場合、評価および管理ユニット１６は、消費を制限するために、設定値温度を例えば１度だけ上げるように構成することができる。
ペナルティなしで特定の電力を公共ネットワーク２４から引き出したり、または公共ネットワーク２４に投入することが許可されるように、あるいは単に熱電式発電機２０を時間内にオンに切り替えることができるように、公共ネットワーク２４のオペレータに警告するために、予測的な態様もまた必要であり得る。
この目的のために、評価および管理ユニット１６は、特に、電力生産ユニット１２が設置されている現場１の放射照度値、風速、または温度などの予測または履歴の気象パラメータを評価および管理ユニット１６に通信するように構成された気象評価システム２８に、電気通信手段２６によって接続されている。気象評価システム２８は、遠隔に位置し、例えば遠隔サーバを備える。
評価および管理ユニット１６は、例えば、メモリおよび１つ以上のプロセッサまたはマイクロコントローラ、ならびに、エネルギー供給設備１１および電気機器１０と通信しそれらを制御し、気象評価システム２８と、そして例えば公共ネットワーク２４のオペレータとも通信するように構成された通信手段を備えるコンピュータである。この評価および管理ユニット１６は、現場１に設置するか、または遠隔に設置することができる。
評価および管理ユニット１６は、１年の各日および各日の異なる時点に対して、放射照度の関数として生成される太陽光発電電力を決定することを可能にする事前記録された数値を含むデータベース３０を使用することによって、エネルギー供給設備１１、特に電力生産ユニット１２の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法を実施するように構成されている。
この目的のために、評価および管理ユニット１６は、（図２に概略的に示されているように）評価および管理ユニット１６のメモリに記録することができたり、または遠隔サーバ上に位置することができるデータベース３０にアクセスするように構成されている。
第１の実施形態によれば、事前記録された数値は、電力生産ユニット１２によって放射照度の関数として生成される太陽光発電電力値に対応する。
このデータベース３０の表現および内容の一例を、テーブルの形式で図３に示す。
このデータベース３０は、１年の各日に対して、および各日の異なる時点に対して、放射照度の関数として生成される太陽光発電電力値を含む。
より正確には、このデータベース３０は、ｙ軸３２上に、例えば１０Ｗ／ｍ２ずつ増分されて、放射照度レベルを含む。本実施形態では、放射照度値は、０～１３００Ｗ／ｍ２の範囲であり、本例では、０～１１００Ｗ／ｍ２の範囲である。一般に、直射日光に垂直な表面の放射照度は最大１０００Ｗ／ｍ２前後であるので、このレベル範囲は十分と見られる。
ｘ軸３４は、例えば日付と時間とによって参照される１年のうちの時点を示す。本実施形態では、データベース３０のこのテーブルには、１年の各日（１月１日（０１／０１）～１２月３１日（１２／３１））が存在し、各日に対して、時間によって参照される異なる時点、例えば００：００～２３：００の範囲で１時間の間隔の、２４の時点が示されている。
明らかに、データベーステーブル３０は、本発明の範囲から逸脱することなく改変することができる。したがって、様々な時点の時間間隔は、１時間よりも長く、または短くすることができ、１日に２４よりも多い（または少ない）時点を有することができる。また、放射照度値がゼロまたは無視し得る夜間の時間は、このデータベースのこのテーブル３０に、天文学的計算によって容易に決定することができる日出から日没までの間の時点だけを列挙することにより、暗黙的に無視することができる。
したがって、図３のデータベース３０は、少なくとも各日の日出から日没までの間の、３０分～２時間、特に１時間の、好ましくは規則的な時間間隔が置かれた１日の時点に、放射照度３２の関数として生成される太陽光発電電力値３６を示す。
より具体的には、１年の各日は、時間ごと、すなわち平年の８７６０時間間隔に分割することができる。
０～１１００Ｗ／ｍ２の範囲で、１０Ｗ／ｍ２ずつ増分されて、データベース３０に含まれる各放射照度レベルに対しておよび１年の各時点に対して、電力生産ユニット１２によって生成される太陽光発電電力に対応する電力値３６が事前記録されている。
結果的に、例えば０１／０１の１２：００に４７０Ｗ／ｍ２のグローバル水平放射照度を受け取る場合、電力生産ユニット１２によって生成される太陽光発電電力は、例えば３，３０５，５７３ｋＷと評価することができる。１６：００には、この同じ放射照度は、２，３２５，０１２ｋＷの太陽光発電電力を生産する。
したがって、予測値または履歴値とすることができる放射照度値に基づいて、電力生産ユニット１２によって生成される太陽光発電電力を非常に容易に評価することができることは明らかである。
したがって、このデータベース３０は、天文学的な理由のために、季節および時刻の時間の関数として変化する、直射日光と太陽光発電モジュール１４の表面との間に形成される角度を、日付および所定の地理的ゾーンに従って考慮する。
気象評価システム２８によって決定された放射照度値３２が、データベース３０の事前記録された放射照度レベルのうちのまさしく１つではない場合、例えばこれらの特定の条件で生成される太陽光発電電力３６の補間によって近似するために、例えば線形補正を行うことができる。
例えば、例えば７月２０日の１０：００のように、１日の所与の時間において４６８Ｗ／ｍ２の予測放射照度３２を例えば見てみよう。この場合、以下の計算ができる。
Figure 2022528759000002
式中、
－Ｐ１は、所与の時点Ｔにおいて、予測放射照度３２に対して生成される太陽光発電電力３６に対応し、そして
－Ｅｅは、予測放射照度値３２に対応する。
図３のデータによると、７月２０日の１０：００において、
Figure 2022528759000003
一方、電力を評価するために選択された時間が、正確には図３のデータベース３０に示された時間ではない場合、ちょうどその時点に生成される太陽光発電電力３６を決定するために、線形補正を行うこともできる。
例えば、放射照度３２の予測は、７月２０日１０：１５に行われる可能性がある。そのような場合には、７月２０日のちょうどその時間に生成される太陽光発電電力３６を予測するために、所定の時間間隔に対して、以下の計算を行うことができる。
Figure 2022528759000004
式中、
－Ｐ２は、所与の放射照度に対して、１日の特定の時点に生成される太陽光発電電力に対応する。
図３のデータによると、７月２０日の４６８Ｗ／ｍ２に対して、
１０：００には：
Figure 2022528759000005
１１：００には：
Figure 2022528759000006
したがって、１０：１５には
Figure 2022528759000007
補正は、この場合は線形であるので、まず放射照度レベルで、次いで間隔内の時点で行うか、または逆の順序で行うことができる。
データベース３０のサイズをさらに縮小することを可能にする第２の実施形態によれば、事前記録された数値は、例えば、０～１３００Ｗ／ｍ２の放射照度値の範囲内の放射照度の関数として生成される電力の値を記述する、数理関数、例えば特に４次多項式関数の係数に対応する。
例えば、放射照度レベル３２の関数としての太陽光発電電力３６の値が、１年の異なる時点に対してプロットされる場合、図４に示すグラフが得られる。
したがって、曲線４１（三角形）、曲線４３（菱形）、曲線４５（正方形）、および曲線４７（円）はそれぞれ、０１／０１の１２：００、０１／０１の１６：００、０７／２０の１０：００、および０７／２０の１１：００の放射照度レベル３２の関数としての太陽光発電電力３６の値を示す。
例えば、最小二乗回帰による数理関数として４次多項式関数による補間を使用することにより、電力生産ユニット１２によって放射照度の関数として生成される太陽光発電電力を計算するために、データベース３０内の数値として事前記録される係数を決定することが可能である。
より具体的には、図４にグラフで示された、以下の段落で説明されるモデル化の計算値から、電力３６対放射照度３２の関係が、最小二乗回帰による４次多項式によってモデル化することができる。この多項式は次のように書かれる。
Ｐ（Ｅｅ）＝ＡｘＥｅ４＋ＢｘＥｅ３＋ＣｘＥｅ２＋ＤｘＥｅ＋Ｅ
この回帰から、このデータベース３０の表現および内容の一例を、異なる係数を有するテーブルの形式で示す図５に示すように、規定された１年の時点に対してデータベース３０内に記録されるであろう５つの係数Ａ、Ｂ、Ｃ、ＤおよびＥを推定することが可能である。
また、この実施形態に対して、このデータベース３０は、１年の各日に対して、および各日の異なる時点に対して、放射照度の関数として生成される太陽光発電電力値を数理関数によって計算することを可能にする係数のセット、例えばＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅを含む。
測定または予測から得られる放射照度３２に対して、電力生産ユニット１２の太陽光発電電力を評価するのに必要なのは、データベース３０内の評価時点に対応する係数Ａ～Ｅを回収することと、これらの係数を使用して多項式を用いて電力３６を算出することとである。例えば、７月２０日の１０：００における電力３６を決定するために、データベースから抽出される１年のその時点の係数Ａ～Ｅはそれぞれ、－４．６０７４×１０－６、３．１８５１×１０－３、３．４２７×１００、４．７８０５×１０３、０×１００である。４６８Ｗ／ｍ２のＧＨＩに対する太陽光発電電力３６は、
Ｐ（４６８）＝：－４．６０７４×１０－６×４６８４＋３．１８５１×１０－３×４６８３＋３．４２２７×１００×４６８２＋４．７８０５×１０３×４６８＋０×１００＝３，０９２，３８７ｋＷ
第１の実施形態と比較して、この方法は、正確な放射照度レベルを処理するための放射照度補間計算を必要としない。反対に、上記したように、データベースの２つの時間間隔の間の時点における電力を評価するために、常に補間を行う必要がある。前述の実施例では、４６８Ｗ／ｍ２のＧＨＩでの１０：１５における電力を評価するために、
Ｐ２（１０：００）＝３，０９２，３８７ｋＷ
Ｐ２（１１：００）＝３，０４８，５８１ｋＷ
Figure 2022528759000008
すなわち、第１の実施形態と比較して、０．５％というたった１つの差でしかない。
放射照度および時間の関数としての電力生産ユニット１２の性能を記述するデータベース３０のこの第２の実施形態は、０～１１００Ｗ／ｍ２で１０Ｗ／ｍ２の増分を有するベースの場合に与えられる１１１の代わりに、時間間隔当たりたった５つの事前記録された数値、すなわち約２２分の１の保管要件を有し、よりコンパクトである。
他の数理関数もしくは他の回帰、または係数を決定するための他の方法を使用することによって、４次多項式以外の数理モデルを使用して、放射照度３２の関数としての電力３６の性能を記述することができる。選択された方法は、データベースのサイズと計算能力要件とに影響する。
したがって、電力生産ユニット１２の太陽光発電生産は、１年の各時点において、およびすべての放射照度条件に対して、正確に評価することができる。
この評価を可能な限り正確にするために、以下で詳細に説明されるように、データベース３０の計算および構成には特定の注意が払われている。
データベース３０の作成および使用
図６は、データベース３０を形成することを可能にする動作ブロックの簡略化された概略表現である。ブロックＢ１は、前述された、エネルギー供給設備１１、特に電力生産ユニット１２を全体的にモデル化することを表し、ブロック２は、市販製品ＰＶＳＹＳＴ、ＰＶＳＯＬ、または学術的成果ＳＡＭもしくは共同成果ＬＡＤＹＢＵＧなどの従来技術の周知のサイズ決定またはシミュレーションプログラムを表す。このようなモデル化には、特に、太陽光発電モジュール１４の特性、現場１におけるそれらの設置／配向／傾斜、およびそれらの数および効率など、多数のパラメータが考慮される。
モデル化はまた、異なる太陽光発電モジュール１４の合わせた配線の記述、または例えば使用される電力変換装置（インバータ、コントローラ、変圧器など）の記述も含む。
また、遠くまたは近くの遮光、および自己遮光などの環境も考慮することができる。
このモデル化が完了すると、（ブロックＢ３によって表された）１年のうちのすべての所定の時点に対して、ユーザによってまたはソフトウェアによって規定された時間間隔で、そして上記で説明された図３または図５のデータベース３０のテーブルを取得することを可能にする、特に０～１１００Ｗ／ｍ２の範囲で、１０Ｗ／ｍ２ずつ増分される放射照度値、例えばＧＨＩに対して（図３に示された実施形態））、またはブロックＢ４によって表された数理関数の係数に対して（図５の実施形態）、そのようにモデル化された、電力生産ユニット１２によって生成される太陽光発電電力を決定するように、数値が計算され、データベース３０に記録される。
したがって、この計算は、特に、現場１の電力生産ユニット１２の具体的な構成を考慮することにより、太陽光発電設備のために、周知のサイズ決定およびモデル化ソフトウェアを使用して行われる。
計算力および専用ソフトウェアの観点から比較的消耗的であるこれらの計算は、データベース３０を作成するために１回だけ実行される。上述したように、後続の評価は、データベース３０内の値の単純な読み取りまたは補間の計算によって行われる。さらに、そのようなデータベース３０の作成は、エネルギー供給設備１１のモデル化が、多くの場合、特に費用対効果調査のコンテクストにおいて、現場１におけるその配備および組み立ての前に少なくとも１回に行われるという事実によって容易化される。
そのようなデータベース３０を使用する利点の１つは、予測または履歴の放射照度値が、例えば雲層のようないくつかの気象現象を直接考慮に入れるということ事実にある。
太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法
図７は、現場１に設置されたエネルギー供給設備１１の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法の一実施形態を示す。
ステップＥ１によれば、エネルギー供給設備１１が設置されている現場１に対して、１秒～２日、またはさらには２年の時間間隔が置かれた１日の時点について、過去または予測の放射照度値が決定される。このステップＥ１は、特に、電気通信手段２６のおかげにより、気象評価システム２８が放射照度値を評価および管理ユニット１６に提供することによって実行される。
予測評価のコンテクストでは、１秒～２日、特に５分未満の予測時間間隔で、放射照度および他の気象パラメータの決定が実行される。明らかに、予測される時間間隔が短いほど、放射照度値の予測は信頼性がより高い。次いで、２回の放射照度値の予測の間隔を、以下で説明するように、要件従って選択することができ、例えばローカルネットワーク２２の管理の場合には１０秒ごとに１回の予測となる。
履歴的評価のコンテクストでは、収集された気象パラメータは、数分～数日の過去の間隔をカバーすることができる。
所与の予測された時間間隔にわたる気象パラメータの決定（予測または収集）は、所与の予測された時間間隔よりも短いかまたはそれに等しい、典型的には１秒～数時間の時間間隔で規定される。
次いで、ステップＥ２の間、単純な読み取りによって、または必要であれば放射照度３２もしくは１年のうちの時点３４に対して線形補間を行うことにより、２つの実施形態について上述した数理関数および係数を使用して計算することによって、決定された放射照度値、１年のうちのこの評価の時点、およびデータベース３０内の事前記録された生成電力値３６の関数として生成される太陽光発電電力の評価を行う。
任意選択的なステップＥ３によれば、生成された太陽光発電電力の、データベース３０内の事前記録値３６を補正するステップが、補正係数、特に線形補正係数を適用することによって、設置現場１における温度（特にモジュール１４の温度または現場１の周囲温度）および／または風速の過去のまたは測定された予測値を考慮して行われる。
実際には、太陽光発電モジュール１４、特にそれらを構成するセルは、それらの太陽光発電変換効率がセルの動作温度に準線形にリンクされている構成要素である。二次的には、周囲温度は、インバータなどのエネルギー変換器の変換効率を制限する可能性がある。
次いで、温度は、例えば、モジュール１４に固定され、評価および管理ユニット１６に接続された温度センサによって決定することもできるし、または気象評価システム２８によって送信される気象予測計算の結果とすることもできる。
したがって、ステップＥ１およびＥ２、またはＥ１～Ｅ３を、５分以下の、特に毎秒のサンプリング間隔を有するループで実行すると、正確かつ迅速な太陽光発電エネルギー生産評価を行うことができる。
受け取った放射照度、温度、または風速の値のサンプリング間隔が評価計算のサンプリング間隔を超える場合（２回の放射照度値の決定の間隔が２回の電力生産の評価の間隔よりも長い場合）、第一次近似線形補間を使用して計算を精緻化することもできる。
例えば、テーブルの形式のデータベース３０の使用は、放射照度の単純な決定（予測または履歴的収集）によって電力生産ユニット１２によって生成される過去または未来の理論的太陽光発電電力３６を決定するために、必要な計算力を厳しく最小限に限定することを可能にする。したがって、そのようなデータベース３０の使用は、計算を容易にし、したがって、任意の時刻および時期にエネルギー供給設備１１によって生成される太陽光発電電力３６を、より簡単かつより迅速に決定することを可能にする。このデータベース３０の使用は、生成される電力のほぼ瞬時の評価を可能にし、これは、従来技術の周知のサイズ決定プログラムでは不可能である。
さらに、そのようなデータベース３０の使用は、５分以下、特に毎分の細かいサンプリング間隔で、エネルギー供給設備１１によって理論的に生成される太陽光発電電力を決定することの自動化を可能にする。
評価計算はまた、物理的マシンまたはクラウドコンピューティング上の仮想マシン上で行うことができ、これは、例えば商用太陽光発電サイズ決定ソフトウェアでは必ずしも可能ではない。
これらの評価を使用して、例えばローカル電気ネットワーク２２を管理することや、または電力生産ユニット１２に動作試験を実行することができる。
ローカル電気ネットワーク２２の管理
図８は、例えばローカル電気ネットワーク２２を管理するために評価および管理ユニット１６によって実施される、太陽光発電エネルギー生産を予測し、電気機器を管理するための方法の一実施形態を示す。
図７のステップＥ１と同様であるステップＦ１によれば、エネルギー供給設備１１が設置されている現場１に対して、予測気象パラメータが収集される（例えば、放射照度値、現場１の温度、および現場１の風速）。予測気象パラメータの値は、例えば、気象評価システム２８によって提供される。次いで、ステップＥ２およびステップＥ３が、図５に関して上述したように続く（Ｅ３は任意選択的である）。
最後に、ステップＦ４の間、評価および管理ユニット１６は、エネルギー供給設備１１の太陽光発電エネルギー生産の予測の関数として、ローカル電気ネットワーク２２を制御するように構成されている。
ローカル電気ネットワークのこの制御は、例えば以下のような非網羅的に挙げられたアクションのうちの１つ以上を含み得る：
－１つ以上の電気デバイス１０の消費を適合させること、
－電気エネルギーを、貯蔵ユニット１８内に貯蔵すること、および／または貯蔵ユニット１８から投入すること、
－１つ以上の熱電式発電機２０を始動または停止させること、
－電気を、公共ネットワーク２４から引き出すこと、または公共ネットワーク２４に投入すること。
エネルギー生産を監視および診断するための方法
計算力の機敏性、速度および低消費電力により、評価方法はまた、図９の一実施形態により概略的に示されるように、現場１に設置されたエネルギー供給設備１１の太陽光発電エネルギー生産を監視および診断するための方法のコンテクストにおいて使用することが可能になる。方法の速度および計算簡素性は、限られたコンピューティングリソースを使用して、多数の現場を頻繁に監視することを可能にする。図７のステップＥ１と同様であるステップＧ１によれば、エネルギー供給設備１１が設置されている現場１に対して、履歴気象パラメータが収集される（例えば、放射照度値、現場１の温度、および現場１の風速）。履歴気象パラメータの値は、例えば、衛星画像に基づいて動作する気象評価システム２８によって提供される。図示しない変形態様によれば、これらの履歴値は、現場１にあるセンサによって供給され、例えば評価および管理ユニット１６のメモリ内に記録することができる。
次いで、ステップＥ２およびステップＥ３が、図７に関して上述したように続く（Ｅ３は任意選択的である）。したがって、これらのステップＥ２およびステップＥ３により、エネルギー供給設備１１が、放射照度と、恐らくは温度との関数として生成したはずである基準値を提供することが可能とする。
次いで、ステップＧ４の間、評価および管理ユニット１６は、履歴気象値に基づいて評価された太陽光発電エネルギーの生産を、過去の時間間隔の間に測定された実際の太陽光発電生産と比較するように構成されている。
最後に、ステップＧ５によれば、評価および管理ユニット１６は、評価された太陽光発電エネルギー生産と、過去の時間間隔の間に測定された太陽光発電生産との差が所定の閾値を超えた場合、警告を生成するように構成されている。
実際には、測定値が理論値よりも著しく低い場合（例えば１０％）、エネルギー供給設備１１は、太陽光発電モジュール１４上に埃りや汚れが存在する、モジュール１４のストリング不具合など、メンテナンス介入を必要とする故障に晒されていることが推測される。
履歴気象パラメータは、非常に正確に、かつ／または大きいデータ量で、収集することができる。したがって、経時的な理論電力のより細かい評価、またはさらにはより長い時間間隔での評価が、同じ計算力を使用して可能である。
明らかに、したがって、本発明の決定要因のうちの１つは、現場１にある設備１１の特定の太陽光発電電力を決定することを可能にする事前記録された数値を使用して、かつ例えば１年の時点（天文学的および幾何学的側面を考慮することを可能にする日付＋時間）および（気象学的および天文学的側面を考慮することを可能にする）放射照度もしくは上記で説明したような係数であるいくつかの変数に基づいて、電力の生産を評価することを可能にするために、データベース３０を使用することと、このデータベース３０をどのように構成するかの選択とにある。
さらに、太陽光発電エネルギー生産を予測するための方法の反復頻度に関しては、電力生産ユニット１２の太陽光発電モジュール１４への放射照度を低下させるであろう、例えば雲の通過などの短い不利な気象条件でさえも、エネルギー供給設備１１によって生成される太陽光発電電力を予測するために使用することができる。
同様に、短い不利な気象条件は、短い計算時間のおかげで、気象パラメータの読み取りが、問題の時間間隔の間に十分に頻繁でかつ近接しており、理論電力の評価への影響がより少ない。
この理由で、評価計算は、物理的マシンまたはクラウドコンピューティング上の仮想マシンで行うことができる。
上述の実施形態は、非限定的な例として与えられている。

Claims (17)

  1. 現場（１）に設置されたエネルギー供給設備（１１）の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法であって、前記ネルギー供給設備（１１）は、少なくとも１つの太陽光発電モジュール（１４）を有する少なくとも１つの電力生産ユニット（１２）備え、
    前記太陽光発電エネルギー生産評価方法は、
    －前記エネルギー供給設備（１１）が設置されている前記現場（１）の過去または予測の放射照度値を決定するステップ（Ｅ１、Ｆ１、Ｇ１）であって、前記決定は、１秒～２年の時間間隔で実行される、決定するステップと、
    －前記決定された放射照度値と、データベース（３０）内に事前記録された数値との関数として生成される前記太陽光発電電力を評価するステップ（Ｅ２）であって、前記データベース（３０）は、１年の各日と、各日の異なる時間とに対して、前記放射照度の関数として生成される前記太陽光発電電力を決定するための、事前記録された数値を含む、評価するステップとを含む、ことを特徴とする、太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法。
  2. 前記データベース（３０）内に事前記録された前記数値は、放射照度値の関数として生成される太陽光発電電力値に対応する、先行請求項に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法。
  3. 前記データベース（３０）は、前記データベース（３０）に含まれる各時点に対して、異なる放射照度レベルの関数として生成される電力値を含み、前記放射照度レベルは、０～１３００Ｗ／ｍ２の範囲で、特に１０Ｗ／ｍ２ずつ増分される、ことを特徴とする、先行請求項のいずれか一項に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法。
  4. 前記データベース（３０）内に示されておらず、前記データベース（３０）内に示された２つのレベル間にある放射照度レベルに対して、前記太陽光発電電力の値は、前記データベース（３０）内に示された前記２つの放射照度レベルに示された前記太陽光発電電力値の線形補間によって決定される、ことを特徴とする、請求項３に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法。
  5. 前記データベース（３０）内に事前記録された前記数値は、放射照度の関数として生成される電力の値を記述する数理関数の係数に対応する、ことを特徴とする、請求項１に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法。
  6. 前記数理関数は、多項式、特に４次多項式である、ことを特徴とする、請求項５に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法。
  7. 前記数理関数の前記係数は、特に、異なる放射照度値の関数として生成される電力の値の最小二乗回帰によって決定され、前記放射照度値は、０～１３００Ｗ／ｍ２の範囲にある、ことを特徴とする、請求項６に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法。
  8. 放射照度の関数として生成される前記太陽光発電電力を補正するためのステップを含み、前記補正ステップは、補正係数を適用することによって、設置場所（１）における温度および／または風速の予測値、過去値、または測定値を考慮する、ことを特徴とする、先行請求項のいずれか一項に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法。
  9. 前記補正係数が、線形である、ことを特徴とする、先行請求項に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法。
  10. 前記事前記録された数値は、少なくとも各日の日出から日没までの間で、５分～２時間、特に１時間の間隔が置かれた時刻とともに前記データベース（３０）内に示されている、ことを特徴とする、先行請求項のいずれか一項に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法。
  11. 前記データベース（３０）内に示されておらず、前記データベース（３０）内に示された２つの時間の間にある時刻に対して、前記事前記録された数値は、前記データベース（３０）内に示された前記２つの時間に示された前記事前記録された数値の線形補間によって決定される、ことを特徴とする、請求項１０に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法。
  12. 前記電気エネルギー生産の評価は、５分以下の、特に毎秒のサンプリング間隔で行われる、ことを特徴とする、先行請求項のいずれか一項に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法。
  13. 少なくとも１つの電気機器（１０）が備えられた現場（１）に設置されたエネルギー供給設備（１１）のために、太陽光発電エネルギー生産を予測し、電気機器を管理するための方法であって、前記エネルギー供給設備（１１）は、少なくとも１つの太陽光発電モジュール（１４）を有する少なくとも１つの電力生産ユニット（１２）を備え、
    －請求項１～１２のいずれか一項に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法を実行するステップであって、前記放射照度値を決定するステップ中に、前記エネルギー供給設備（１１）が設置されている現場（１）の予測放射照度値が決定され（Ｆ１）、前記決定は、１秒～２日の予測時間間隔で行われる、実行するステップと、
    －前記エネルギー供給設備（１１）による前記太陽光発電エネルギー生産の評価の関数として、少なくとも１つの電気機器（１０）の動作方法を適合させるステップとを含む、太陽光発電エネルギー生産を予測し、電気機器を管理するための方法。
  14. 現場（１）に設置されたエネルギー供給設備（１１）の太陽光発電エネルギー生産を監視および診断する方法であって、前記エネルギー供給設備（１１）は、少なくとも１つの太陽光発電モジュール（１４）を有する少なくとも１つの電力生産ユニット（１２）を備え、
    －請求項１～１２のいずれか一項に記載の太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法を実行するステップであって、前記放射照度値を決定するステップ中に、前記エネルギー供給設備（１１）が設置されている現場（１）の履歴放射照度値が過去の時間間隔に対して決定される（Ｇ１）、実行するステップと、
    －前記評価される太陽光発電エネルギー生産を、前記過去の時間間隔中に測定された前記太陽光発電生産と比較する（Ｇ４）ステップとを含む、太陽光発電エネルギー生産を監視および診断する方法。
  15. 前記評価される太陽光発電エネルギーの生産と、前記過去の時間間隔中に測定された前記太陽光発電生産との差が所定の閾値を超えた場合に、警告を生成する（Ｇ５）ステップも含む、ことを特徴とする、先行請求項に記載の太陽光発電エネルギー生産を監視および診断する方法。
  16. 請求項１～１５のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成された手段を備える、評価および管理ユニット（１６）。
  17. 評価および管理ユニット（１６）の内部メモリにロードすることができるコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラムがコンピュータによって実行されるときに、請求項１～１５のいずれか一項に記載の方法の前記ステップを実行するためのソフトウェアコードの部分を含む、コンピュータプログラム製品。
JP2021560443A 2019-04-11 2020-04-10 太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法およびその方法を実施する評価および管理ユニット Pending JP2022528759A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1903902A FR3095067A1 (fr) 2019-04-11 2019-04-11 Procédé d'évaluation de la production d’énergie photovoltaïque et unité d’évaluation et de gestion mettant en œuvre le procédé
FR1903902 2019-04-11
PCT/EP2020/060337 WO2020208237A1 (fr) 2019-04-11 2020-04-10 Procédé d'évaluation de la production d'énergie photovoltaïque et unité d'évaluation et de gestion mettant en oeuvre le procédé

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2022528759A true JP2022528759A (ja) 2022-06-15

Family

ID=67875566

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021560443A Pending JP2022528759A (ja) 2019-04-11 2020-04-10 太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法およびその方法を実施する評価および管理ユニット

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20220166217A1 (ja)
EP (1) EP3953875A1 (ja)
JP (1) JP2022528759A (ja)
CN (1) CN113950693A (ja)
FR (1) FR3095067A1 (ja)
WO (1) WO2020208237A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115861855B (zh) * 2022-12-15 2023-10-24 福建亿山能源管理有限公司 一种光伏电站的运维监测方法及系统

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2010329183B2 (en) * 2009-12-07 2014-03-06 Kabushiki Kaisha Toshiba Photovoltaic power generation system
FR2975521B1 (fr) * 2011-05-20 2013-06-14 Electricite De France Procede de prevision d'une quantite d'energie electrique produite par un equipement photovoltaique et systeme de production d'energie electrique associe
US8165812B2 (en) * 2011-07-25 2012-04-24 Clean Power Research, L.L.C. Computer-implemented system and method for estimating power data for a photovoltaic power generation fleet
EP2590292A1 (fr) * 2011-11-07 2013-05-08 Belenos Clean Power Holding AG Procede de gestion d'une installation de production et de stockage d'energie renouvelable
CN107710542B (zh) * 2015-06-22 2020-10-30 三菱电机株式会社 蓄电池控制装置、蓄电池充放电系统、太阳能发电系统以及蓄电池控制方法
WO2016210102A1 (en) * 2015-06-23 2016-12-29 Qatar Foundation For Education, Science And Community Development Method of forecasting for solar-based power systems
US10985694B2 (en) * 2016-07-15 2021-04-20 Enphase Energy, Inc. Method and apparatus for determining key performance photovoltaic characteristics using sensors from module-level power electronics

Also Published As

Publication number Publication date
EP3953875A1 (fr) 2022-02-16
WO2020208237A1 (fr) 2020-10-15
CN113950693A (zh) 2022-01-18
US20220166217A1 (en) 2022-05-26
FR3095067A1 (fr) 2020-10-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10962576B2 (en) Estimation of shading losses for photovoltaic systems from measured and modeled inputs
Li et al. Review of building energy modeling for control and operation
Comodi et al. Multi-apartment residential microgrid with electrical and thermal storage devices: Experimental analysis and simulation of energy management strategies
Khatib et al. A review of photovoltaic systems size optimization techniques
Masa-Bote et al. Improving photovoltaics grid integration through short time forecasting and self-consumption
Yan et al. Uncertainty analysis for day ahead power reserve quantification in an urban microgrid including PV generators
US9606168B2 (en) Irradiance mapping leveraging a distributed network of solar photovoltaic systems
Lee et al. Integrated control of dynamic facades and distributed energy resources for energy cost minimization in commercial buildings
Sharma et al. Fuzzy rough set based energy management system for self-sustainable smart city
Ciabattoni et al. Design of a home energy management system by online neural networks
US11551323B2 (en) Ensuring safe servicing in a low-voltage network of the electric power distribution system
Wei et al. Evaluation of model predictive control (MPC) of solar thermal heating system with thermal energy storage for buildings with highly variable occupancy levels
JP2022528759A (ja) 太陽光発電エネルギー生産を評価するための方法およびその方法を実施する評価および管理ユニット
Wang et al. A hybrid cleaning scheduling framework for operations and maintenance of photovoltaic systems
Bosman A decision support system to analyze, predict, and evaluate solar energy system performance: PVSysCO (Photovoltaic System Comparison)
Hashimoto et al. Optimal operation of fuel cell and electrolyzer in household hybrid system by stochastic programming
Tuuf et al. Development of a nano-size off-grid energy system using renewables and IoT technologies at the Meteoria visitor center: A Finnish case study
Losi et al. Distribution control center: New requirements and functionalities
Rafii-Tabrizi Smart Electrical and Thermal Energy Supply for Nearly Zero Energy Buildings
Brennan et al. Performance characterisation and optimisation of a building integrated photovoltaic (BIPV) system in a maritime climate
Muñoz-Rodríguez et al. Photovoltaic Rooftops in Smart Energy Systems
US20240088655A1 (en) Methods and systems for controlling a chp device in a microgrid
Swanepoel Microgrid energy management system based on artificial intelligence
Xingyu et al. Uncertainty Analysis for Day Ahead Power Reserve Quantification in an Urban Microgrid Including PV Generators 2
Brookson Residential energy management systems with renewables and battery energy storage

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230323

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240130

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20240131

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240430

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240516