JP5493886B2 - 太陽光発電量予測システムおよび太陽光発電量予測方法 - Google Patents
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Description
太陽光発電量=設備容量×日射量×係数 ・・・(1)
ここで、係数とは、太陽光パネルの汚れ、パネル温度の変化、インバータのロスなど様々な要因による発電量の低下要因からなる係数である。
太陽光発電量予測システム1は、電力系統に送り出されている電力を電力量計6を介して分・秒単位で計測している。電力量計6から送られてくる電力量データは、通信装置11で受信され、演算処理部12のデータ入力手段21によって記憶部13の入力データファイル31に保存される。
電力量=電力需要量−太陽光発電量 ・・・(2)
次に、太陽光発電量予測システム1のパラメータ推定手段22の処理内容について説明する。
具体的には、ステップS1aで切り出された時間のデータから最小二乗法で、次の(3)式の係数aを求める。
△太陽光発電量=係数a×△日射量 ・・・・(3)
ここで、係数a=「設備容量」×「係数」。また、△太陽光発電量は、太陽光発電量について前回収集したデータに対する変化量(以下、「変化分」という。)、△日射量も同様に前回サンプリング値に対する変化分を意味する。
△太陽光発電量=係数a1×△日射量1+係数a2×△日射量2+・・
・・・(3a)
ここで、係数ai、△日射量iは、それぞれ地域区分i(iは自然数)の係数a、日射量変化分を意味する。また、△太陽光発電量は、太陽光発電量の変化分を意味する。
Δ太陽光発電量 = −Δ電力量
したがって、電力変化分のデータを収集することによって、太陽光発電量の変化量を把握することができる。
そして、抽出したデータから最小二乗法により係数aを求める。図5のデータでは、係数aは、約1になる。
太陽光発電装置による時間帯ごとの発電量は、電力需要量が気温と天候に依存する性質を利用して推定する。図6は、天気をパラメータにしたときの、気温と電力量(電力量計6で計測される電力量)との関係を表した図である。気温ごとに比較したときに、晴れのときは、太陽光発電量が多いため、電力会社から見た電力量は小さくなる。一方、雨のときは太陽光発電量がほとんどないため、電力量が多く計測される。天気は日射量に影響するため、電力量、気温、日射量は下記の(4)式の関係になる。そして、同じ時間帯(例えば12時)のデータを用いて、次式から係数aを求めることができる。
電力量=f(気温)−係数a×日射量・・・(4)
ここで、f(気温)は、通常は2次式であるが、気温が高い領域、低い領域など範囲を区切って1次式にしても良い。また、気温だけでなく湿度、暦情報など他の因子を含んでもよい。用いるデータは、分・秒単位のデータでなく、1時間値の方がばらつきの影響が少なく望ましい。
電力量=f(気温)−係数a×温度補正係数b(温度)×日射量
温度補正係数b=1−(気温ー基準温度)×係数c/100
ここで、基準温度,係数cは、太陽光パネルの種類により変化する係数であり、気温が基準温度以下の場合は補正しないものであるが、温度補正係数bの変化は,計測誤差と比較し小さいので、(4)式を用いれば実用上問題はない。
電力量=(2×気温+100)−1×日射量 ・・・(5)
すなわち、係数aは1となる。
電力量=f(気温1,気温2, ・・)−係数a1×日射量1−係数a2×日射量2−・・
・・・(4a)
ここで、気温i,係数ai,日射量iは、それぞれ地域区分i(iは自然数)の気温、係数a、日射量を示す。
次に、太陽光発電量予測手段23の処理内容について説明する。
太陽光発電量i=係数ai×日射量i ・・・(6)
ここで、iは、地域区分の識別番号に対応している。
太陽光発電量予測の誤差要因は、「気象予報の誤差」と「予測モデルの誤差」(即ち、係数aの誤差)の2つに分類できる。そこで、この2つの誤差要因から、太陽光発電量予測の上下限値を求める。
なお、係数aが正規分布である場合は、次の演算式によって算出することができる。
係数aの95%信頼区間の下側の信頼区間=係数aの平均値-係数aの標準偏差×2
上記より、太陽光発電量の予測値の上下限値とは次式より求められる。
=(設備容量×係数)の上側の信頼区間×日射量予報値の上側の信頼区間
=係数aiの上側の信頼区間×(地域区分iの日射量予報値−日射量誤差の上側の信頼区間)
=(設備容量×係数)の下側の信頼区間×日射量予報値の下側の信頼区間
=係数aiの下側の信頼区間×(地域区分iの日射量予報値−日射量誤差の下側の信頼区間)
太陽光発電量予測手段23の日ごとの太陽光発電量予測値(上下限値)算出ルーチンは、当日の日の出前または前日の一定時刻に起動されると、まず、パラメータファイル32にアクセスして、当日の天気に該当する日射量誤差の信頼区間データ(下限値、上限値)を抽出する(S103)。そして、出力データファイル33に保存されている各時刻の日射量予報値から日射量誤差信頼区間の上限値を減算し、減算結果を出力データファイル33の日射量予測値の下限値として保存する(S104)。同様に各時刻の日射量予報値から日射量誤差信頼区間の下限値を差し引いた値を出力データファイル33の日射量予測値の上限値として保存する(S105)。なお、天気予報データが一日のうち途中で変わる場合があるが、もし、天気予報データが変わる場合は、その切り替わり時刻から新たな天気予報データに対応する日射量誤差信頼区間データをパラメータファイル32から抽出して、このデータを用いて日射量予測値の上下限値を計算する。
2 制御装置
3 家庭(電力需要家)
4 太陽光発電装置
5 発電所
6 電力量計
7 温度計
8 日射量計
9 気象業者のサーバ
11 通信装置
12 演算処理部
13 記憶部
21 データ入力手段
22 パラメータ推定手段
23 太陽光発電量予測手段
24 予測値送信手段
31 入力データファイル
32 パラメータファイル
33 出力データファイル
Claims (6)
- 電力系統に分散設置された太陽光発電装置の太陽光発電量を予測する太陽光発電量予測システムであって、
地域ごとの気温、日射量の予報値と実績値および電力系統の電力量の各データを収集するデータ入力手段と、
前記収集した各データのうち、異なる複数の日について略同一時刻の気温と日射量実績値と電力量とを用いて、気温と日射量実績値を説明変数とし、電力量を目的変数としたときの回帰係数を一または複数の地域ごとに算出するパラメータ推定手段と、
前記パラメータ推定手段で算出した地域ごとの回帰係数、および日射量予報値から太陽光発電量の予測値を地域ごとに算出する太陽光発電量予測手段と、
を備えたことを特徴とする太陽光発電量予測システム。 - 電力系統に分散設置された太陽光発電装置の太陽光発電量を予測する太陽光発電量予測システムであって、
地域ごとの日射量の予報値と実績値および電力系統の電力量の各データを収集するデータ入力手段と、
前記収集した各データを用いて、日射量実績値の単位時間の変化量を説明変数とし、電力量の単位時間の変化量を目的変数としたときの回帰係数を一または複数の地域ごとに算出するパラメータ推定手段と、
前記パラメータ推定手段で算出した地域ごとの回帰係数、および日射量予報値から太陽光発電量の予測値を地域ごとに算出する太陽光発電量予測手段と、
を備えたことを特徴とする太陽光発電量予測システム。 - 前記太陽光発電量予測手段は、前記回帰係数の信頼区間を演算すると共に前記データ入力手段によって収集した日射量の予報値と実績値から日射量予報値誤差の信頼区間を演算し、当該回帰係数の信頼区間および当該日射量予報値誤差の信頼区間をもとに太陽光発電量の上限値と下限値を含む予測値を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の太陽光発電量予測システム。
- 地域ごとに前記太陽光発電量予測手段によって算出された太陽光発電量の予測値を、該地域を管轄する系統安定化用の制御装置へ送信する予測値送信手段を備えたことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の太陽光発電量予測システム。
- 前記太陽光発電量予測手段によって演算された太陽光発電量の予測値に基づいて、前記制御装置の出力の目標値が算出されることを特徴とする請求項4に記載の太陽光発電量予測システム。
- 電力系統に分散設置された太陽光発電装置の発電量の実績値を計測せずに太陽光発電量を予測する太陽光発電量予測方法であって、
地域ごとの日射量の予報値と実績値および電力系統の送電端の電力量の各データを収集するデータ入力段階と、
前記収集した各データのうち、電力量の単位時間の変化量の実績値から太陽光発電量の単位時間の変化量を求め、日射量の単位時間の変化量の実績値を説明変数とし、太陽光発電量の単位時間の変化量を目的変数としたときの回帰係数を地域ごとに算出するパラメータ推定段階と、
任意の確率の前記回帰係数の信頼区間および日射量予報値の信頼区間を算出すると共に、当該算出した信頼区間の値、前記パラメータ推定段階で算出した地域ごとの回帰係数、および日射量予報値から太陽光発電量の上限値と下限値とを含む予測値を地域ごとに算出する太陽光発電量予測段階と、
地域ごとに当該地域の予測値を当該地域を管轄する系統安定化用の制御装置へ送信する予測値送信段階と、を含み、
前記太陽光発電量予測段階で算出した前記予測値に基づいて、制御装置の起動または停止の判定、並びに、制御装置の出力を決定することを特徴とする太陽光発電量予測方法。
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