JP4810222B2 - Photovoltaic power generation prediction device - Google Patents
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Description
この発明は、太陽光発電量予測装置、特に、当日を含め気象予報事業者が提供する日射強度予報値の有効期間における太陽光発電量を任意の時間刻みで予測する太陽光発電量予測装置に関するものである。 The present invention relates to a photovoltaic power generation amount prediction device, and more particularly to a photovoltaic power generation amount prediction device that predicts a photovoltaic power generation amount in an effective period of a solar radiation intensity forecast value provided by a weather forecasting company including that day in an arbitrary time interval. Is.
従来の太陽光発電量予測技術としては、太陽光発電装置の設置地点における日射強度実績より、「晴」，「曇」，「雨」など天気別の経時的平均日射強度を事前に蓄積する日射強度データベースを持ち、当該データベースに蓄積された内容と太陽光発電装置が設置されている地域に対して気象予報事業者が提供する天気、最高気温、降水確率などの天気予報から時間帯別の日射強度を予測すると共に、予測した日射強度と太陽光発電装置の特性から時間帯別の太陽光発電量を予測するという手法が知られている（例えば、特許文献１参照）。 As a conventional solar power generation forecasting technology, solar radiation that accumulates the average solar radiation intensity over time according to weather, such as “sunny”, “cloudy”, “rain”, etc. There is an intensity database, and the solar radiation according to the time zone is calculated from the weather forecast provided by the weather forecaster for the contents accumulated in the database and the area where the photovoltaic power generation equipment is installed, the maximum temperature, the probability of precipitation, etc. There is known a technique of predicting the intensity and predicting the amount of photovoltaic power generation for each time zone from the predicted solar radiation intensity and the characteristics of the photovoltaic power generation apparatus (for example, see Patent Document 1).
上記で述べた従来の太陽光発電量予測技術は、予測した日射強度と太陽光発電装置の特性から時間帯別の太陽光発電量を予測するものであるが、気象予報事業者が提供する天気、最高気温、降水確率などの観測・予測地点と太陽光発電装置の設置地点とが異なることから、太陽光発電装置の設置地点近辺に存在する建築物や木などの障害物によって影ができる場合、太陽光発電装置の特性を使用して予測を行うと１日の中での障害物の影の経時的な動きによって影が太陽光発電装置のパネルにかかり発電量を減少させる時間帯を予測できないという問題があった。 The conventional solar power generation amount prediction technology described above predicts the amount of solar power generation by time zone from the predicted solar radiation intensity and the characteristics of the solar power generation device. If the observation / prediction point such as the maximum temperature and the probability of precipitation is different from the installation point of the solar power generation device, and there is a shadow due to an obstacle such as a building or tree existing near the installation point of the solar power generation device When predicting using the characteristics of the solar power generation device, predict the time when the shadow will fall on the panel of the solar power generation device due to the movement of the shadow of the obstacle in the day and reduce the power generation amount There was a problem that I could not.
この発明は、上述の問題を解決するためのもので、日射強度予報値と太陽光発電装置設置地点の日射強度が異なる場合でも太陽光発電量を精度良く予測できる太陽光発電量予測装置を提供しようとするものである。 This invention is for solving the above-mentioned problem, and provides a photovoltaic power generation amount prediction device capable of accurately predicting the amount of photovoltaic power generation even when the solar radiation intensity forecast value and the solar radiation intensity at the solar power generation device installation point are different. It is something to try.
この発明に係る太陽光発電量予測装置では、太陽光発電装置で計測された太陽光発電量実績値を用いて時間帯別最大発電量を抽出する最大発電量抽出手段と、太陽光発電装置が設置されている地域における時間帯別日射強度実績値と最大発電量を抽出した時間帯から時間帯別最大発電時日射強度を抽出する最大発電時日射強度抽出手段と、当該地域の時間帯別日射強度予報値と前記最大発電時日射強度抽出手段により抽出した時間帯別最大発電時日射強度とから、時間帯別に太陽光発電量の予測値を算出する太陽光発電量予測値算出手段とを備えたものである。 In the photovoltaic power generation amount prediction device according to the present invention, the maximum power generation amount extraction means for extracting the maximum power generation amount by time zone using the actual amount of photovoltaic power generation measured by the solar power generation device, and the solar power generation device The maximum solar power intensity extraction means for extracting the maximum power generation solar radiation intensity by time zone from the time zone from which the actual solar radiation intensity value by time zone and the maximum power generation amount were extracted in the installed area, and the solar radiation by time zone of the area A solar power generation amount predicted value calculating means for calculating a predicted value of the solar power generation amount for each time zone from the intensity forecast value and the maximum solar power generation intensity for each time zone extracted by the maximum power generation solar radiation intensity extracting means. It is a thing.
この発明によれば、日射強度予報値と太陽光発電装置設置地点の日射強度が異なる場合でも太陽光発電量を精度良く予測できる太陽光発電量予測装置を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a solar power generation amount prediction device capable of accurately predicting a solar power generation amount even when the solar radiation intensity forecast value differs from the solar radiation intensity at the solar power generation device installation point.
実施の形態１．
この発明による実施の形態１を図１から図７までについて説明する。図１は実施の形態１における構成を示すブロック図である。図２は処理ブロックＳ１に関わるフローチャートである。図３は実施の形態１における処理ブロックＳ２に関わるフローチャートである。図４は実施の形態１における処理ブロックＳ３に関わるフローチャートである。図５は実施の形態１における処理ブロックＳ５に関わるフローチャートである。図６は実施の形態１における処理ブロックＳ８に関わるフローチャートである。図７は実施の形態１における太陽光発電量予測装置の物理イメージを示すブロック図である。
A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration in the first embodiment. FIG. 2 is a flowchart relating to the processing block S1. FIG. 3 is a flowchart relating to the processing block S2 in the first embodiment. FIG. 4 is a flowchart relating to the processing block S3 in the first embodiment. FIG. 5 is a flowchart relating to the processing block S5 in the first embodiment. FIG. 6 is a flowchart relating to the processing block S8 in the first embodiment. FIG. 7 is a block diagram showing a physical image of the photovoltaic power generation amount prediction apparatus in the first embodiment.
実施の形態１における構成を示す図１において、処理ブロックＳ６は太陽光発電装置による発電を行うものである。
処理ブロックＳ５は、実績監視機構により処理ブロックＳ６に示す太陽光発電装置で発電した発電量実績値を通信手段を用いて収集するものである。
処理ブロックＳ４は、処理ブロックＳ５により収集された発電量実績値を太陽光発電量実績データベースに蓄積するものである。
処理ブロックＳ１は時間帯別最大発電量抽出機構により時間帯別に最大発電量実績値を抽出するものであり、処理ブロックＳ４に示す太陽光発電量実績データベースに蓄積された太陽光発電量実績値のうち、前日から数週間前までの実績値有効範囲における処理対象時間帯の太陽光発電量実績値のうち、最大の発電量を当該時間帯の時間帯別最大発電量として選択する。
処理ブロックＳ８は、気象データ連係機構により、処理ブロックＳ９に示す気象予報事業者から、通信手段を介して時間帯別日射強度実績値、ならびに時間帯別日射強度予報値を入手すると共に、処理ブロックＳ７に示す気象情報データベースに保存するものである。
処理ブロックＳ２は、時間帯別最大発電時日射強度抽出機構により時間帯別に最大発電時日射強度を抽出するものであり、気象予報事業者が時間帯別に提供する当該地域の日射強度実績値のうち、時間帯別最大発電量を選択した時間帯の日射強度を時間帯別最大発電時日射強度とする。
処理ブロックＳ３は、時間帯別太陽光発電量予測機構により時間帯別の太陽光発電量予測値を算出するものであり、処理ブロックＳ２で抽出した時間帯別最大発電時日射強度と、処理ブロックＳ７に保存されている気象予報事業者が時間帯別に提供する当該地域の日射強度予報値から、時間帯別の太陽光発電量予測値を計算し、この太陽光発電量予測値を処理ブロックＳ１０へ導出するものである。
In FIG. 1 showing the configuration in the first embodiment, the processing block S6 performs power generation by the solar power generation device.
The processing block S5 collects the power generation amount actual value generated by the photovoltaic power generation apparatus shown in the processing block S6 by the result monitoring mechanism using the communication means.
The processing block S4 accumulates the power generation amount actual value collected by the processing block S5 in the solar power generation amount actual database.
The processing block S1 extracts the maximum power generation amount actual value for each time zone by the time zone maximum power generation amount extraction mechanism, and the solar power generation amount actual value accumulated in the photovoltaic power generation amount database shown in the processing block S4. Among them, the maximum power generation amount is selected as the maximum power generation amount by time zone in the time zone among the solar power generation amount actual values in the processing target time zone in the actual value valid range from the previous day to several weeks ago.
The processing block S8 obtains the solar radiation intensity actual value by time zone and the solar radiation intensity forecast value by time zone from the weather forecast operator shown in the processing block S9 by the meteorological data linkage mechanism, and the processing block. This is stored in the weather information database shown in S7.
The processing block S2 is for extracting the maximum solar radiation intensity during the time zone by the maximum power generation solar radiation intensity extraction mechanism according to the time zone, and among the actual solar radiation intensity values of the area provided by the weather forecasting company according to the time zone. The solar radiation intensity in the time zone in which the maximum power generation amount by time zone is selected is set as the solar power intensity during the maximum power generation by time zone.
The processing block S3 calculates a solar power generation amount predicted value for each time zone by a time zone solar power generation amount prediction mechanism, and the maximum solar power generation intensity by time zone extracted in the processing block S2 and the processing block. A predicted solar power generation amount for each time zone is calculated from the solar radiation intensity forecast value of the area provided by the weather forecasting company for each time zone stored in S7, and this predicted solar power generation amount is processed in processing block S10. Is derived.
上記処理ブロックＳ１の時間帯別最大発電量を抽出する時間帯別最大発電量抽出機構について、一実施形態を図２を用いて説明する。
処理ブロックＳ１−１では、予測対象時間帯における最大発電量に十分小さい値を初期設定する。
処理ブロックＳ１−２では、実績監視機構により、前述した処理ブロックＳ４に示す太陽光発電量実績データベースから、前日から数週間前までの実績値有効範囲における過去日の当該時間帯における太陽光発電量実績値を抽出する。
処理ブロックＳ１−３では、実績監視機構により抽出した太陽光発電量実績値が、それまでに保存した当該時間帯の最大発電量よりも大きいかどうかを判定機構により判定するものであり、抽出した太陽光発電量実績値が当該時間帯の最大発電量よりも大きい場合は処理ブロックＳ１−４に進み、大きくないならば処理ブロックＳ１−５に進むように分岐する。
処理ブロックＳ１−４は、抽出した太陽光発電量実績値を当該時間帯の時間帯別最大発電量として保存機構により保存するものであり、時間帯別最大発電量を保存すると共に実績値を抽出した過去日情報を保存する。
処理ブロックＳ１−５は、前述の実績有効範囲内の過去日における当該時間帯の実績値を全て検索したかどうかを判定機構により判定するものであり、全て検索済みであれば処理ブロックＳ１−６に進み、そうでなければ次の過去日に対して処理ブロックＳ１−２から処理を行うよう分岐する。
処理ブロックＳ１−６は、予測対象となる全ての時間帯について最大発電量の抽出を完了したかどうかを判定機構により判定するものであり、全ての時間帯について抽出完了した場合は処理を終了し、そうでなければ次の時間帯についてＳ１−１から処理を行うよう分岐する。
One embodiment will be described with reference to FIG. 2 for a time-period maximum power generation amount extraction mechanism for extracting the time-unit maximum power generation amount of the processing block S1.
In the processing block S1-1, a sufficiently small value is initially set for the maximum power generation amount in the prediction target time zone.
In the processing block S1-2, the photovoltaic power generation amount in the relevant time zone of the past day in the actual value valid range from the previous day to several weeks ago from the photovoltaic power generation result database shown in the processing block S4 described above by the performance monitoring mechanism. Extract actual values.
In process block S1-3, it is determined by the determination mechanism whether the photovoltaic power generation result value extracted by the result monitoring mechanism is larger than the maximum power generation amount of the time zone stored so far, and extracted. If the actual amount of photovoltaic power generation is larger than the maximum amount of power generation in the time period, the process proceeds to processing block S1-4, and if not, the process branches to processing block S1-5.
The processing block S1-4 stores the extracted photovoltaic power generation amount actual value by the storage mechanism as the maximum power generation amount by time period in the time zone, and stores the maximum power generation amount by time zone and extracts the actual value. Save past date information.
Processing block S1-5 is for determining by the determination mechanism whether or not all the actual values of the relevant time zone for the past date within the above-mentioned actual effective range have been searched. If all the search values have been searched, processing block S1-6 If not, the process branches from the process block S1-2 to the next past day.
The processing block S1-6 determines whether or not the extraction of the maximum power generation amount has been completed for all the time zones to be predicted, and ends the process when the extraction has been completed for all the time zones. Otherwise, the processing branches from S1-1 for the next time zone.
次に、上記処理ブロックＳ２の最大発電時日射強度を抽出する最大発電時日射強度抽出機構について、一実施形態を図３を用いて説明する。
処理ブロックＳ２−１は、時間帯別最大発電量を抽出した過去日情報を設定機構により設定するものであり、処理ブロックＳ１で保存した過去日情報を読込む。
処理ブロックＳ２−２は、処理ブロックＳ２−１で読込んだ過去日の当該時間帯における日射強度を処理ブロックＳ４に示す気象情報データベースより読込んで時間帯別最大発電時日射強度を設定機構により設定するものである。
処理ブロックＳ２−３は、予測対象となる全ての時間帯について時間帯別最大発電時日射強度の抽出を完了したかどうかを判定機構により判定するものであり、全ての時間帯について抽出完了した場合は処理を終了し、そうでなければ次の時間帯についてＳ２−１から処理を行うよう分岐するブロックである。
Next, an embodiment of the maximum power generation solar radiation intensity extraction mechanism for extracting the maximum power generation solar radiation intensity of the processing block S2 will be described with reference to FIG.
The processing block S2-1 sets past date information obtained by extracting the maximum power generation amount by time zone by a setting mechanism, and reads the past date information stored in the processing block S1.
The processing block S2-2 reads the solar radiation intensity in the relevant time zone of the past day read in the processing block S2-1 from the meteorological information database shown in the processing block S4, and sets the maximum power generation solar radiation intensity by time zone by the setting mechanism. To do.
The processing block S2-3 is for determining whether or not the extraction of the maximum solar power intensity by power generation for each time zone has been completed for all time zones to be predicted, and when the extraction has been completed for all time zones Is a block that terminates the process, and otherwise branches from S2-1 for the next time zone.
次に、上記処理ブロックＳ３の太陽光発電量を予測する太陽光発電量予測機構について、一実施形態を図４を用いて説明する。
処理ブロックＳ３−１は、処理ブロックＳ７に示す気象情報データベースより予測対象時間帯の日射強度予報値を読込み機構により読込むものである。
処理ブロックＳ３−２は、処理ブロックＳ２において抽出した時間帯別最大発電時日射強度のうち、当該時間帯の最大発電時日射強度を読込み機構により読込むものである。処理ブロックＳ３−３は前述の日射強度予報値と最大発電時日射強度との比率を算出すると共に、算出した比率を当該時間帯の最大発電量に掛けることにより、当該時間帯の太陽光発電量予測値を算出機構により算出するものである。
処理ブロックＳ３−４は、予測対象となる全ての時間帯について時間帯別太陽光発電量予測値の計算を完了したかどうかを判定機構により判定するものであり、全ての時間帯について抽出完了した場合は処理を終了し、そうでなければ次の時間帯についてＳ３−１から処理を行うよう分岐する。
Next, an embodiment of the photovoltaic power generation amount prediction mechanism that predicts the photovoltaic power generation amount of the processing block S3 will be described with reference to FIG.
The processing block S3-1 reads the solar radiation intensity forecast value in the prediction target time zone by the reading mechanism from the weather information database shown in the processing block S7.
The processing block S3-2 reads the maximum power generation solar radiation intensity in the time zone among the maximum time solar power generation intensities extracted in the processing block S2 by the reading mechanism. The processing block S3-3 calculates a ratio between the above-mentioned solar radiation intensity forecast value and the maximum solar power generation solar radiation intensity, and multiplies the calculated ratio by the maximum power generation amount in the time period, thereby obtaining the solar power generation amount in the time period. The predicted value is calculated by a calculation mechanism.
The processing block S3-4 is to determine whether or not the calculation of the hourly photovoltaic power generation predicted value is completed for all the time zones to be predicted, and the extraction is completed for all the time zones. If so, the process ends. Otherwise, the process branches from S3-1 for the next time zone.
次に、上記処理ブロックＳ５の太陽光発電量実績を取得し蓄積する実績監視機構について、一実施形態を図５を用いて説明する。
処理ブロックＳ５−１は、処理ブロックＳ６に示す太陽光発電装置から、ＬＡＮなどの通信手段を介して、例えば、１秒刻みの太陽光発電量実績値を取り込む処理である。
処理ブロックＳ５−２は、処理ブロックＳ５−１で取り込んだ太陽光発電量実績値を処理ブロックＳ４に示す太陽光発電量実績データベースに保存する処理である。
Next, an embodiment of a performance monitoring mechanism that acquires and accumulates the amount of photovoltaic power generation of the processing block S5 will be described with reference to FIG.
The processing block S5-1 is a process of taking in, for example, a solar power generation amount actual value in increments of 1 second from the solar power generation device shown in the processing block S6 via a communication unit such as a LAN.
The processing block S5-2 is a process of storing the photovoltaic power generation amount actual value captured in the processing block S5-1 in the photovoltaic power generation amount actual database shown in the processing block S4.
次に、上記処理ブロックＳ８の気象データ連係機構について、一実施形態を図６を用いて説明する。
処理ブロックＳ８−１は、処理ブロックＳ９に示す気象予報事業者から、ＬＡＮや電話回線などの通信手段を介して、日射強度実績値ならびに日射強度予報値を取り込む処理である。
処理ブロックＳ８−２は、処理ブロックＳ８−１で取り込んだ日射強度実績値ならびに日射強度予報値を処理ブロックＳ７に示す気象情報データベースに保存する処理である。
Next, an embodiment of the weather data linkage mechanism of the processing block S8 will be described with reference to FIG.
The process block S8-1 is a process for fetching the solar radiation intensity actual value and the solar radiation intensity forecast value from the weather forecast provider shown in the process block S9 via a communication means such as a LAN or a telephone line.
The processing block S8-2 is a process of storing the solar radiation intensity actual value and the solar radiation intensity forecast value captured in the processing block S8-1 in the weather information database shown in the processing block S7.
図７は、太陽光発電量予測装置のハードウエアと図１の処理ブロックとの関連を示した物理イメージ図である。 FIG. 7 is a physical image diagram showing the relationship between the hardware of the photovoltaic power generation amount prediction apparatus and the processing block of FIG.
図１に示す処理ブロックＳ１は、図７に示す処理ブロック２０１における太陽光発電量予測装置ＳＰのＣＰＵ上で動作するプログラムであり、処理ブロックＳ４に示す太陽光発電量実績データベースから前述のＣＰＵ上に時間帯別の太陽光発電量実績を呼び出すと共に、当該ＣＰＵにおいて時間帯別最大発電量を抽出した後、処理ブロック２０２に示す中間ファイルデータベースに抽出した時間帯別最大発電量ならびに最大発電量実績時間帯を中間ファイルとして保存する。
ここで、処理ブロックＳ４ならびに処理ブロック２０２に示すデータベースは、ハードディスクやメモリなどに代表される記憶媒体を示している。
The processing block S1 shown in FIG. 1 is a program that operates on the CPU of the photovoltaic power generation amount prediction apparatus SP in the
Here, the databases shown in the processing block S4 and the
図１に示す処理ブロックＳ２は、前述した太陽光発電量予測装置ＳＰのＣＰＵ上で動作するプログラムであり、処理ブロックＳ７に示す気象情報データベースから、処理ブロック２０１に示すＣＰＵ上に時間帯別の日射強度実績値を呼び出すと共に、当該ＣＰＵにおいて時間帯別最大発電時日射強度を抽出した後、抽出した時間帯別最大発電時日射強度を前述の中間ファイルデータベースに中間ファイルとして保存する。ここで、処理ブロックＳ７に示すデータベースは、ハードディスク、メモリなどに代表される記憶媒体を示している。
The processing block S2 shown in FIG. 1 is a program that operates on the CPU of the above-described photovoltaic power generation amount prediction apparatus SP. From the meteorological information database shown in the processing block S7, the processing block S2 is time-dependent on the CPU shown in the
図１に示す処理ブロックＳ３は、前述した太陽光発電量予測装置ＳＰのＣＰＵ上で動作するプログラムであり、処理ブロックＳ７に示す気象情報データベースから、当該ＣＰＵ上に時間帯別の日射強度予報値を呼び出すと共に、処理ブロック２０２に示す中間ファイルデータベースに中間ファイルとして保存されている時間帯別最大発電時日射強度を呼び出し、当該ＣＰＵにおいて時間帯別太陽光発電量予測値を算出した後、その計算結果を処理ブロック２０３に示すハードディスクやメモリなどの記憶媒体に格納する。
The processing block S3 shown in FIG. 1 is a program that operates on the CPU of the above-described photovoltaic power generation amount prediction device SP. From the weather information database shown in the processing block S7, the solar radiation intensity forecast value for each time zone on the CPU. , And call the maximum solar power generation intensity for each time zone stored as an intermediate file in the intermediate file database shown in the
処理ブロック２０３に保存された時間帯別太陽光発電量予測値は、例えば複数の需要家の電力需要に対して自然エネルギーや二次電池、ガスエンジンなどの電力供給設備を用いて電力の需要と供給量が一致するよう電力供給設備の発電量を制御するシステムなどに取り込まれ、太陽光発電量の変化を保証する他の制御機器に対して時々刻々の制御を行う、あるいは前述した他の制御機器の当日から数週間先までの運転計画を作成するために使用される。
The predicted solar power generation amount for each time zone stored in the
処理ブロックＳ５は、処理ブロックＳ６に示す太陽光発電装置で発電した発電量実績値を通信手段を用いて収集すると共に、最終的に出力する太陽光発電量予測値の時間刻みと同じ時間刻みとなるよう実績値をまとめた後、処理ブロックＳ４に示す太陽光発電量実績データベースに蓄積機構により蓄積するものである。例えば、最終的に出力する太陽光発電量予測値を３０分刻みとしたい場合、処理ブロックＳ５では太陽光発電量実績値を３０分刻みの実績値としてまとめた後、処理ブロックＳ４に示す太陽光発電量実績データベースに保存する。
処理ブロックＳ８は、処理ブロックＳ９に示す気象予報事業者から、通信手段を介して時間帯別日射強度実績値ならびに時間帯別日射強度予報値を入手すると共に、最終的に出力する太陽光発電量予測値の時間刻みを例えば３０分刻みとした場合これと同じ時間刻みの３０分刻みとなるよう実績値，予測値を展開して３０分刻みの実績値，予測値を得た後、処理ブロックＳ７に示す気象情報データベースに保存機構により保存するものである。
The processing block S5 collects the power generation amount actual value generated by the solar power generation device shown in the processing block S6 by using the communication means, and has the same time increment as the solar power generation prediction value to be finally output. After the actual values are collected, the storage mechanism stores them in the photovoltaic power generation result database shown in the processing block S4. For example, when it is desired to set the predicted photovoltaic power generation amount to be finally output in increments of 30 minutes, the processing block S5 summarizes the actual photovoltaic power generation amount values as actual values in increments of 30 minutes, and then the sunlight shown in the processing block S4. Save in the power generation results database.
The processing block S8 obtains the solar radiation intensity actual value by time zone and the solar radiation intensity forecast value by time zone from the weather forecast operator shown in the processing block S9 via the communication means, and finally outputs the photovoltaic power generation amount. For example, when the predicted value time increment is set to 30 minutes, the actual value and the predicted value are expanded to obtain the actual value and predicted value in 30 minute increments so that the same time increment is obtained. The information is stored in the meteorological information database shown in S7 by a storage mechanism.
（１Ａ）この発明による実施の形態１によれば、太陽光発電装置で計測された太陽光発電量実績値を用いて時間帯別最大発電量を抽出する処理ブロックＳ１における時間帯別最大発電量抽出機構からなる最大発電量抽出手段と、太陽光発電装置が設置されている地域に対して気象予報事業者が時間帯別に提供する日射強度実績値と最大発電量を抽出した時間帯から時間帯別最大発電時日射強度を抽出する処理ブロックＳ２における時間帯別最大発電時日射強度抽出機構からなる最大発電時日射強度抽出手段と、気象予報事業者が時間帯別に提供する当該地域の日射強度予報値と処理ブロックＳ２における前記時間帯別最大発電時日射強度抽出機構からなる最大発電時日射強度抽出手段により抽出した時間帯別最大発電時日射強度とから、時間帯別に太陽光発電量の予測値を算出する処理ブロックＳ３における時間帯別太陽光発電量予測機構からなる太陽光発電量予測値算出手段とを備えたので、気象予報事業者が提供する天気予報／実績や日射強度予報／実績の観測・予測地点と太陽光発電装置の設置地点が異なり、太陽光発電装置の設置地点近辺に存在する障害物の陰の影響によって日射強度予報値と太陽光発電装置設置地点の日射強度が異なる場合でも太陽光発電量を精度良く予測できる太陽光発電量予測装置を提供することができる。
すなわち、太陽光発電装置の設置地点の近傍に建築物や木などの障害物があり、太陽光発電装置が例えば午後３時から午後５時までのような特定の時間帯でその影による影響を受ける場合にも、時間帯毎の太陽光発電量実績値に基づく太陽光発電量予測値を導出するための時間帯別最大発電時日射強度には影などによる太陽光発電量の減少が考慮済であり、時間帯毎の太陽光発電量実績値と日射強度予測値から、影などによる太陽光発電量の減少を考慮して発電量を予測できるものである。
(1A) According to
That is, there are obstacles such as buildings and trees in the vicinity of the installation point of the solar power generation device, and the solar power generation device is affected by the shadow in a specific time zone such as from 3 pm to 5 pm. Even when receiving the solar power generation amount due to shadows, etc. have been taken into account for the maximum solar power generation intensity by hour to derive the predicted amount of solar power generation based on the actual amount of solar power generation for each time zone Thus, the amount of power generation can be predicted from the actual value of solar power generation for each time zone and the predicted value of solar radiation intensity in consideration of the decrease in the amount of solar power generation due to shadows.
実施の形態２．
この発明による実施の形態２を図８について説明する。図８は実施の形態２における動作を示すフローチャートである。
この実施の形態２において、ここで説明する特有の構成以外の構成については、先に説明した実施の形態１における構成と同一の構成内容を具備し、同様の作用を奏するものである。
A second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a flowchart showing the operation in the second embodiment.
In the second embodiment, the configuration other than the specific configuration described here has the same configuration contents as the configuration in the first embodiment described above, and exhibits the same operation.
図８はこの発明による実施の形態２に関わる一実施形態を示すフローチャートである。以下、前述した処理ブロックＳ１における実施の形態１との差異に着目して説明する。 FIG. 8 is a flowchart showing an embodiment relating to the second embodiment of the present invention. Hereinafter, description will be made by paying attention to the difference between the processing block S1 and the first embodiment.
この発明による実施の形態２における動作を示す図８において、処理ブロックＳ１−１２は、処理ブロックＳ５における実績監視機構（図１）により、前述した処理ブロックＳ４に示す太陽光発電量実績データベースから、前日から数週間前までの実績値有効範囲における過去日の当該時間帯における太陽光発電量実績値を古い日付け順に抽出する。処理ブロックＳ１−１３は、処理ブロックＳ５における実績監視機構（図１）により抽出した太陽光発電量実績値が、それまでに保存した当該時間帯の最大発電量以上かどうかを判定機構により判定するものであり、抽出した太陽光発電量実績値が当該時間帯の最大発電量以上である場合は処理ブロックＳ１−１４に進み、大きくないならば処理ブロックＳ１−１５に進むように分岐する。このように、最も至近の時間帯の日射強度実績値を時間帯別最大発電時日射強度とするため、古い日付から順に最後に最至近の日付を検索するよう処理ブロックＳ１−１２からＳ１−１５に示す検索処理を実施する。
In FIG. 8 which shows the operation | movement in
以上のように構成することにより、前日から数週間前までの実績値有効範囲において最大発電量となる時間帯が日付け別に複数存在した場合に、最も至近の日付けに係る時間帯の日射強度実績値を時間帯別最大発電時日射強度とすることが可能となる。 By constructing as described above, when there are multiple time periods with the maximum power generation amount for each date in the actual value valid range from the previous day to several weeks ago, the solar radiation intensity in the time period related to the closest date It becomes possible to make the actual value the solar radiation intensity at the time of maximum power generation by time zone.
（２Ａ）この発明による実施の形態２によれば、実施の形態１における前記（１Ａ）項に示す構成において、前記処理ブロックＳ２における時間帯別最大発電時日射強度抽出機構（図１）からなる最大発電時日射強度抽出手段は、季節変動により太陽高度が変化することによる太陽光発電量の変化および太陽光発電装置のパネルにかかる影が季節変動または太陽光発電装置周辺の環境変化に伴い変化することによる太陽光発電量の変化を適時に予測へ反映するため、前日から数週間前までの実績値有効範囲において最大発電量となる時間帯が複数存在した場合には、気象予報事業者が時間帯別に提供する当該地域の日射強度実績値のうち、最も至近の時間帯の日射強度を時間帯別最大発電時日射強度とするようにしたので、気象予報事業者が提供する天気予報／実績や日射強度予報／実績の観測・予測地点と太陽光発電装置の設置地点が異なり、太陽光発電装置の設置地点近辺に存在する障害物の陰の影響によって日射強度予報値と太陽光発電装置設置地点の日射強度が異なる場合でも日射強度を的確に把握でき太陽光発電量を精度良く予測できる太陽光発電量予測装置を提供することができる。 (2A) According to the second embodiment of the present invention, in the configuration shown in the item (1A) in the first embodiment, the processing block S2 includes the time-dependent maximum power generation solar radiation intensity extraction mechanism (FIG. 1). Solar power intensity extraction means for maximum power generation changes in the amount of photovoltaic power generation due to changes in solar altitude due to seasonal variation, and the shadow on the panel of the photovoltaic power generation device changes with seasonal variation or environmental changes around the solar power generation device In order to reflect the change in the amount of photovoltaic power generation due to the timely forecasting, if there are multiple time zones where the maximum power generation amount is within the actual value effective range from the previous day to several weeks ago, the weather forecaster will Of the actual solar radiation intensity values provided for each time zone, the solar radiation intensity in the nearest time zone is set as the maximum solar power intensity during power generation by time zone. The weather forecast / actual and solar intensity forecast / actual observation / prediction point to be provided differs from the installation point of the solar power generation device, and the solar radiation intensity forecast value depends on the influence of the obstacles in the vicinity of the solar power generation device installation point. It is possible to provide a photovoltaic power generation amount prediction device that can accurately grasp the solar radiation intensity and accurately predict the photovoltaic power generation amount even when the solar radiation intensity at the solar power generation device installation point is different.
実施の形態３．
この発明による実施の形態３を図９から図１２までについて説明する。図９は実施の形態３における処理ブロックＳ５に関わる動作を示すフローチャートである。図１０は実施の形態３における処理ブロックＳ８に関わる動作を示すフローチャートである。図１１は実施の形態３における太陽軌道計算例を示す曲線図である。図１２は実施の形態３における日射強度モデルカーブ計算結果例を示す曲線図である。
この実施の形態３において、ここで説明する特有の構成以外の構成については、先に説明した実施の形態１または実施の形態２における構成と同一の構成内容を具備し、同様の作用を奏するものである。
Embodiment 3 FIG.
A third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 9 is a flowchart showing an operation related to the processing block S5 in the third embodiment. FIG. 10 is a flowchart showing an operation related to the processing block S8 in the third embodiment. FIG. 11 is a curve diagram showing a solar orbit calculation example in the third embodiment. FIG. 12 is a curve diagram showing an example of a solar radiation intensity model curve calculation result in the third embodiment.
In the third embodiment, the configuration other than the specific configuration described here has the same configuration contents as the configuration in the first embodiment or the second embodiment described above, and exhibits the same operation. It is.
図９および図１０は、この発明による実施の形態３に関わる一実施形態を示すフローチャートである。この実施の形態３では、予測対象日の日射強度モデルカーブを用いて、当該地域の時間帯別日射強度実績値または日射強度予報値の時間刻みに関わらず、任意の時間刻みの日射強度実績値または日射強度予報値を算出するものである。
以下、前述した処理ブロックＳ５および処理ブロックＳ８における実施の形態１との差異に着目して説明する。
9 and 10 are flowcharts showing an embodiment relating to the third embodiment of the present invention. In this third embodiment, using the solar radiation intensity model curve for the prediction target day, the solar radiation intensity actual value at an arbitrary time interval regardless of the time interval of the solar radiation intensity actual value or the solar radiation intensity forecast value for each time zone in the region. Or the solar radiation intensity forecast value is calculated.
Hereinafter, description will be made by paying attention to the difference between the processing block S5 and the processing block S8 described above in the first embodiment.
図９において、処理ブロックＳ５−１２は実績値を取得する周期に関わらず予測を行いたい時間刻みに太陽光発電実績値を集約あるいは展開する処理ブロックであり、例えば実績値は１秒周期で収集しているが太陽光発電量の予測は３０分周期で行いたい場合、３０分間の実績平均を算出する処理である。 In FIG. 9, a processing block S5-12 is a processing block that aggregates or expands the photovoltaic power generation actual values at a time interval to be predicted regardless of the period of acquiring the actual values. For example, the actual values are collected at a cycle of 1 second. However, when the prediction of the amount of photovoltaic power generation is to be performed in a 30-minute cycle, it is a process of calculating an average for 30 minutes.
図１０において、処理ブロックＳ８−１２から処理ブロックＳ８−１４は、予測対象日の太陽高度、太陽方位などから算出される日射強度モデルカーブを用いて、気象予報事業者が提供する日射強度の実績値あるいは予報値の時間刻みに関わらず、予測を行いたい時間刻みに集約、あるいは展開するブロックであり、例えば気象予報事業者が提供する日射強度は１時間刻みであるが太陽光発電量の予測は３０分で行いたい場合、１時間刻みの値を３０分刻みに展開する処理である。 In FIG. 10, the processing block S8-12 to the processing block S8-14 use the solar intensity model curve calculated from the solar altitude, solar orientation, etc. of the prediction target day, and record the solar intensity provided by the weather forecasting company. Regardless of the time increment of the value or forecast value, it is a block that aggregates or expands in the time increment where prediction is desired. For example, the solar radiation intensity provided by the weather forecasting company is in 1 hour increments, but the prediction of photovoltaic power generation amount Is a process of expanding the value in increments of 1 hour into increments of 30 minutes if it is desired to perform in 30 minutes.
処理ブロックＳ８−１２では日射強度モデルカーブを算出する。太陽軌道計算の計算結果例を図１１に示し、日射強度モデルカーブ計算結果例を図１２に示す。
図１１において、縦軸は太陽軌道の南北方位、横軸は太陽軌道の東西方位であり、図示されている曲線は季節毎の太陽軌道の変化を示すものである。ここで図示されている円は、太陽高度（地形図で言うところの等高線に相当する）を示している。中心は、天頂である。
図１２において、図示されている曲線は季節毎の日照強度モデルカーブ計算例を示すものである。
予測対象日の日射強度モデルカーブは太陽高度、太陽方位、太陽光発電装置のパネルの取り付け角度、および取り付け方位などにより、式（１）を用いて算出する。
日射強度［Ｗ/ｍ２]＝Ｓ×Ｅ０×sin（h＋p×cos（Ψ−q））………式（１）
ただし
Ｓ ：太陽定数
Ｅ０:太陽と地球間の距離の補正係数
dn:予測対象日の通算日
Γ：楕円軌道上の地球の位置[ラジアン]
Γ＝２π(dn−1)/365
Ｅ０＝1.00011＋0.034221cosΓ＋0.00128sinΓ＋0.000719cos2Γ
＋0.000077sin2Γ
ｈ ：太陽高度[度]
δ：太陽赤緯[ラジアン]
δ＝0.006918-0.399912cosΓ＋0.070257sinΓ-0.006758cos2Γ
＋0.000907sin2Γ-0.002697cos3Γ＋0.00148sin3Γ
Ｅｔ:均時差[ラジアン]
Ｅｔ＝0.000075＋0.001868cosΓ-0.032077sinΓ-0.014615cos2Γ
-0.040849sin2Γ
ω ：時角[ラジアン]
ω＝(地方標準時−12)/12π＋Ｌ＋Ｅｔ(Ｌ：観測点の緯度-135)
α＝sinφsinδ＋cosφcosδcosω(φ：観測点の緯度)
ｈ＝arcsinα＝arctan(α/sqrt(1−α２))180/π
Ψ ：太陽方位[度]
Ψ＝arctan(cosφcosδsinω/sinφsinh−sinδ)180/π
ｐ ：取り付け角度[度]
ｑ ：取り付け方位[度]
In processing block S8-12, a solar radiation intensity model curve is calculated. An example of calculation results of solar orbit calculation is shown in FIG. 11, and an example of solar radiation intensity model curve calculation results is shown in FIG.
In FIG. 11, the vertical axis represents the north-south orientation of the solar orbit, the horizontal axis represents the east-west orientation of the solar orbit, and the illustrated curve shows the change in the solar orbit for each season. The circle shown here indicates the solar altitude (corresponding to the contour line in the topographic map). The center is the zenith.
In FIG. 12, the illustrated curve shows an example of calculating the sunshine intensity model curve for each season.
The solar radiation intensity model curve for the prediction target day is calculated using Equation (1) based on the solar altitude, solar orientation, panel mounting angle, mounting orientation, and the like.
Insolation intensity [W / m 2 ] = S × E 0 × sin (h + p × cos (Ψ−q)) (1)
S: Solar constant E 0 : Correction factor for distance between the sun and the earth
dn: Total date of forecast
Γ: Position of the earth in an elliptical orbit [radians]
Γ = 2π (dn−1) / 365
E 0 = 1.00011 + 0.034221cosΓ + 0.00128sinΓ + 0.000719cos2Γ
+ 0.000077sin2Γ
h: Solar altitude [degree]
δ: Solar declination [radians]
δ = 0.006918-0.399912cosΓ + 0.070257sinΓ-0.006758cos2Γ
+ 0.000907sin2Γ-0.002697cos3Γ + 0.00148sin3Γ
E t : Time difference [radian]
E t = 0.000075 + 0.001868cosΓ-0.032077sinΓ-0.014615cos2Γ
-0.040849sin2Γ
ω: hour angle [radian]
ω = (local standard time -12) / 12π + L + E t (L: Latitude of observation point -135)
α = sinφsinδ + cosφcosδcosω (φ: Latitude of observation point)
h = arcsin α = arctan (α / sqrt (1−α 2 )) 180 / π
Ψ: Solar direction [degree]
Ψ = arctan (cosφcosδsinω / sinφsinh−sinδ) 180 / π
p: Mounting angle [degree]
q: Mounting orientation [degree]
処理ブロックＳ８−１３は、日射強度モデルカーブを用いて日射強度予報値を集約・展開機構により集約・展開するものである。
まず、処理ブロックＳ８−１２において算出した予測対象日の日射強度モデルカーブについて、日射強度のピーク値を１とした場合の各時間帯における日射強度比率を算出する。
次に、気象予報事業者が時間帯別に提供する当該地域の日射強度予報値について予測対象日１日分の日射強度面積を算出する。
さらに、日射強度モデルカーブの日射強度面積が日射強度予報値の面積と最も近くなるよう日射強度モデルカーブを補正する。日射強度モデルカーブの補正手法としては、例えば日射強度モデルカーブのピーク値を１とした場合のモデルカーブの各時間帯における日射強度比率を求め、その比率が保たれるようにモデルカーブの面積を増減させることにより補正する手法などが考えられる。
すなわち、日射強度予測を３０分刻みで行いたいが気象予報事業者が時間帯別に提供する当該地域の日射強度予報値が１時間刻みである場合、図１１に示すような３０分刻みの日射強度モデルカーブを用意する。図１１に示される季節毎の日射強度モデルカーブＡ，Ｂ，Ｃのうち冬期の日射強度モデルカーブＣを例に説明すると、日射強度モデルカーブＣの１日のピーク値Ｐを１とした場合の各時間帯における日射強度ｐ１，ｐ２，ｐ３…ｐｎのピーク値Ｐに対する比率をそれぞれ求める。次に、時間刻み１時間の日射強度予報値を示す予報値カーブから予報対象日１日分の日射強度面積を算出する。これは日射強度予報値をカーブにした場合の時間軸とカーブに囲まれる面積に相当し、１日分の全日射量に相当する。さらに、日射強度モデルカーブＣの時間軸と日射強度モデルカーブＣに囲まれた日射強度面積を求め、ピーク値Ｐに対する日射強度ｐ１，ｐ２，ｐ３…ｐｎの比率を保ったまま、日射強度モデルカーブＣの日射強度面積が日射強度予報値カーブの日射強度面積に等しくなるように日射強度モデルカーブＣの日射強度面積を増減する。このようにして、日射強度モデルカーブに相似し、日射強度予報値と日射強度面積すなわち全日射量が等しい３０分刻みの修正日射強度モデルカーブが得られる。
そして、補正後の日射強度モデルカーブから太陽光発電量を予測したい時間刻みに合わせて各時間帯の日射強度を算出する。
ここでは、所要の時間刻みの日射強度予報値を導出する場合について述べたが、所要の時間刻みの日射強度実績値を導出する場合も、同様に処理することができる。
補正後の日射強度モデルカーブは時間帯別日射強度実績値または時間帯別日射強度予報値として、最大発電時日射強度抽出機構Ｓ２または太陽光発電量予測機構Ｓ３に入力される。
Processing block S8-13 collects and develops the solar radiation intensity forecast value by the aggregation / expansion mechanism using the solar radiation intensity model curve.
First, the solar radiation intensity ratio in each time zone when the solar radiation intensity peak value is set to 1 is calculated for the solar radiation intensity model curve for the prediction target day calculated in the processing block S8-12.
Next, the solar radiation intensity area for one day to be predicted is calculated for the solar radiation intensity forecast value of the area provided by the weather forecasting company for each time zone.
Furthermore, the solar radiation intensity model curve is corrected so that the solar radiation intensity area of the solar radiation intensity model curve is closest to the area of the solar radiation intensity forecast value. As a method for correcting the solar radiation intensity model curve, for example, the solar radiation intensity ratio in each time zone of the model curve when the peak value of the solar radiation intensity model curve is set to 1 is obtained, and the area of the model curve is set so that the ratio is maintained. A method of correcting by increasing / decreasing may be considered.
That is, when it is desired to predict the solar radiation intensity every 30 minutes, but when the weather intensity forecasting value provided by the weather forecasting company for each time zone is in one hour, the solar radiation intensity in 30 minutes as shown in FIG. Prepare a model curve. The solar radiation intensity model curve C in the winter season among the solar radiation intensity model curves A, B, and C shown in FIG. 11 will be described as an example. When the daily peak value P of the solar radiation intensity model curve C is 1, The ratio of the solar radiation intensity p1, p2, p3... Pn in each time zone to the peak value P is obtained. Next, the solar radiation intensity area for one day for the forecast target date is calculated from the forecast value curve indicating the solar radiation intensity forecast value for one hour in time increments. This corresponds to the area surrounded by the time axis and the curve when the solar radiation intensity forecast value is curved, and corresponds to the total solar radiation amount for one day. Further, the solar radiation intensity model curve C is obtained while obtaining the solar radiation intensity area surrounded by the time axis of the solar radiation intensity model curve C and the solar radiation intensity model curve C, and maintaining the ratio of the solar radiation intensity p1, p2, p3. The solar radiation intensity area of the solar radiation intensity model curve C is increased or decreased so that the solar radiation intensity area of C becomes equal to the solar radiation intensity area of the solar radiation intensity forecast value curve. In this way, a modified solar radiation intensity model curve is obtained in 30 minute increments that are similar to the solar radiation intensity model curve and in which the solar radiation intensity forecast value and the solar radiation intensity area, that is, the total solar radiation amount are equal.
And the solar radiation intensity of each time slot | zone is calculated from the solar radiation intensity model curve after correction | amendment according to the time step which wants to estimate the amount of photovoltaic power generation.
Although the case where the solar radiation intensity forecast value for the required time step is derived has been described here, the same processing can be performed when the actual solar radiation intensity value for the required time step is derived.
The corrected solar radiation intensity model curve is input to the maximum power generation solar radiation intensity extraction mechanism S2 or the solar power generation amount prediction mechanism S3 as a time zone solar radiation intensity actual value or a time zone solar radiation intensity forecast value.
以上のように構成することにより、気象予報事業者が時間帯別に提供する当該地域の日射強度実績値の時間刻みに関わらず、任意の時間刻みの時間帯別最大発電量と時間帯別最大発電時日射強度を算出する機構と、気象予報事業者が時間帯別に提供する当該地域の日射強度予報値から、任意の時間刻みの時間帯別太陽光発電量を予測することが可能となる。 By configuring as described above, regardless of the time increment of the actual solar radiation intensity value of the area provided by the weather forecasting company by time zone, the maximum power generation by time zone and the maximum power generation by time zone in any time step It is possible to predict the amount of photovoltaic power generation by time zone at any time interval from the mechanism for calculating hourly solar radiation intensity and the solar radiation intensity forecast value of the area provided by the weather forecasting company by time zone.
（３Ａ）この発明による実施の形態３によれば、実施の形態１における前記（１Ａ）項または実施の形態２における前記（２Ａ）項に示す構成において、予測対象日の太陽高度、太陽方位などから算出される日射強度モデルカーブを用いて、気象予報事業者が時間帯別に提供する当該地域の日射強度実績値または日射強度予報値の時間刻みに関わらず、任意の時間刻みの日射強度実績値または日射強度予報値を算出する日射強度値算出手段を備えたので、気象予報事業者が提供する天気予報／実績や日射強度予報／実績の観測・予測地点と太陽光発電装置の設置地点が異なり、太陽光発電装置の設置地点近辺に存在する障害物の陰の影響によって日射強度予報値と太陽光発電装置設置地点の日射強度が異なる場合でも太陽光発電量を精度良く予測できるとともに、任意の時間刻みの太陽光発電量を予測できる太陽光発電量予測装置を提供することができる。 (3A) According to the third embodiment of the present invention, in the configuration shown in the (1A) term in the first embodiment or the (2A) term in the second embodiment, the solar altitude, the solar direction, etc. of the prediction target date Regardless of the time scale of the solar radiation intensity actual value or the solar radiation intensity forecast value of the area provided by the weather forecasting company by time zone using the solar radiation intensity model curve calculated from Or, since the solar radiation intensity value calculation means for calculating the solar radiation intensity forecast value is provided, the weather forecast / actual and solar radiation intensity forecast / actual observation / prediction point provided by the weather forecasting company are different from the installation point of the solar power generation device Even if the solar radiation intensity forecast value differs from the solar radiation intensity at the solar power generation device installation site due to the influence of the obstacles in the vicinity of the solar power generation device installation location, the amount of solar power generation can be accurately determined. It is possible to measure, it is possible to provide a photovoltaic power generation amount prediction unit capable of predicting the solar power generation amount of any increment of time.
この発明による実施の形態においては、次の（１）項から（３）項までに記載した構成が提示されている。
（１）太陽光発電装置で計測された太陽光発電量実績値を用いて時間帯別最大発電量を抽出する最大発電量抽出手段と、太陽光発電装置が設置されている地域に対して気象予報事業者が時間帯別に提供する日射強度実績値と最大発電量を抽出した時間帯から時間帯別最大発電時日射強度を抽出する最大発電時日射強度抽出手段と、気象予報事業者が時間帯別に提供する当該地域の日射強度予報値と抽出した時間帯別最大発電時日射強度とから、時間帯別に太陽光発電量の予測値を算出する太陽光発電量予測値算出手段とを有することを特徴とする太陽光発電量予測方法および装置。
In the embodiment according to the present invention, the configurations described in the following items (1) to (3) are presented.
(1) Maximum power generation amount extracting means for extracting the maximum power generation amount by time zone using the actual amount of solar power generation measured by the solar power generation device, and the weather for the area where the solar power generation device is installed The solar power intensity extraction means for extracting the maximum solar power intensity by time zone from the solar power intensity actual value provided by the forecast operator by time zone and the maximum power generation amount extracted from the time zone, and the weather forecast operator by time zone A solar power generation amount predicted value calculating means for calculating a predicted value of solar power generation amount by time zone from the solar radiation intensity forecast value of the region to be provided separately and the extracted maximum solar power generation intensity by time zone A method and apparatus for predicting the amount of photovoltaic power generation.
（２）季節変動により太陽高度が変化することによる太陽光発電量の変化、および太陽光発電装置のパネルにかかる影が季節変動または太陽光発電装置周辺の環境変化に伴い変化することによる太陽光発電量の変化を適時に予測へ反映するため、前日から数週間前までの実績値有効範囲において最大発電量となる時間帯が複数存在した場合には、気象予報事業者が時間帯別に提供する当該地域の日射強度実績値のうち、最も至近の時間帯の日射強度を時間帯別最大発電時日射強度とすることを特徴とする前記（１）項に記載の太陽光発電量予測方法および装置。 (2) Solar power due to changes in solar power generation due to changes in solar altitude due to seasonal fluctuations, and sunlight due to changes in shadows on the panels of solar power generation equipment accompanying seasonal fluctuations or environmental changes around the solar power generation equipment In order to reflect the change in power generation timely in forecasts, if there are multiple time zones where the maximum power generation amount is within the actual value valid range from the previous day to several weeks ago, the weather forecasting company will provide it by time zone The solar power generation amount prediction method and apparatus according to (1) above, wherein the solar radiation intensity in the nearest time zone among the actual solar radiation intensity values of the area is set as the solar power intensity during the maximum power generation by time zone. .
（３）予測対象日の太陽高度、太陽方位などから算出される日射強度モデルカーブを用いて、気象予報事業者が時間帯別に提供する当該地域の日射強度実績値または日射強度予報値の時間刻みに関わらず、任意の時間刻みの日射強度実績値または日射強度予報値を算出する日射強度値算出手段を持つことを特徴とする前記（１）項または前記（２）項に記載の太陽光発電量予測方法および装置。 (3) Using the solar intensity model curve calculated from the solar altitude, solar direction, etc. of the prediction target day, the time interval of the actual solar intensity actual value or the solar intensity forecast value of the area provided by the weather forecasting company by time zone Regardless of the solar power generation described in the above item (1) or (2), the solar power generation unit has solar radiation intensity value calculation means for calculating a solar radiation intensity actual value or a solar radiation intensity forecast value in an arbitrary time interval. Quantity prediction method and apparatus.
Ｓ１ 時間帯別最大発電量抽出機構による処理ブロック、Ｓ２ 時間帯別最大発電時日射強度抽出機構による処理ブロック、Ｓ３ 時間帯別太陽光発電量予測機構による処理ブロック、Ｓ４ 太陽光発電量実績データベース、Ｓ５ 実績監視機構による処理ブロック、Ｓ７ 気象データ連係機構による処理ブロック。
S1 Processing block by maximum power generation amount extraction mechanism by time zone, S2 Processing block by maximum solar power generation intensity extraction mechanism by time zone, S3 Processing block by solar power generation amount prediction mechanism by time zone, S4 Photovoltaic power generation result database, S5 Processing block by results monitoring mechanism, S7 Processing block by meteorological data linkage mechanism.
Claims (3)
Calculate the solar intensity actual value or solar intensity forecast value at any time interval, regardless of the time increment of the solar intensity actual value or solar intensity forecast value for each time zone of the target area using the solar intensity model curve for the forecast target day. And a solar radiation intensity value calculating means for setting a solar radiation intensity actual value for each time zone input to the maximum power generation solar radiation intensity extracting means or a solar radiation intensity forecast value for each time zone input to the photovoltaic power generation amount predicted value calculating means. The photovoltaic power generation amount prediction apparatus according to claim 1 or 2, characterized by the above.
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