JP5597937B2 - 太陽光発電システム - Google Patents

Description

本発明は、太陽電池からの出力電力値が最大となるように制御する太陽光発電システムに関して、太陽電池のパネル面の日射量の急激な変動や部分陰の影響において、最大電力の追従する精度の向上技術に関するものである。

図１１は、従来の太陽光発電システムのブロック図である。同図において、太陽電池パネル1は、太陽電池モジュールが直列接続されたストリングとよばれる単位のものが並列接続されることによって構成される太陽電池の2次元アレイである。この太陽電池パネルの動作を制御するために、ＤＣ／ＤＣコンバータ回路を用いる。ＤＣ／ＤＣコンバータ回路は、コイル３、ダイオード４、コンデンサ５、スイッチング素子６で構成された昇圧チョッパ２によって実現され、スイッチング素子６のスイッチング動作におけるオンとオフ比である通流率を可変することによって太陽電池パネルの出力を制御する。ある通流率を持った制御信号は、制御部９におけるマイクロプロセッサ１４において生成され、レベルシフタ１５を介してスイッチング素子６のゲート電極に送信される。マイクロプロセッサ１４には、パワーエレクトロニクスＯＳ（ＰＥＯＳ）を内蔵したＣＰＵ、ＤＳＰが用いられる。また、センサ７は、太陽電池パネルの出力電圧を検出する電圧検出回路、センサ8は、は太陽電池の出力電流を検出する出力電流検出回路である。検出された電圧情報と電流情報は、それぞれ、バッファ１0、バッファ１１を介してインピーダンス変換され、ＡＤ変換器１２、ＡＤ変換器１３によってデジタル値に変換された後、マイクロプロセッサ１４に送信される。これにより、太陽電池パネルの出力をフィードバックしながら、通流率を制御することできる。
太陽電池パネルからの出力はＤＣであるため、ＤＣ／ＡＣインバータ回路１６を介して、商用の系統電源１７に接続する。太陽電池システムの中において、インバータ回路１６と商用の系統電源１７は、電気的負荷１８の役割を担っているとみなすことができる。
[従来技術1]
図１２は、図１１の太陽光発電システムから高効率な電力を得るために一般的に用いられている山登り法と呼ばれる最大電力点追従制御法のフローチャートである。以下、最大電力点追従制のことをＭＰＰＴ制御（Maximum Power Point Tracking）と呼ぶ。まず、初期の太陽電池パネル特性の出力設定値として昇圧チョッパ２を動作させて太陽電池パネルの出力電圧Ｖ(k-1)を測定する。同時に、太陽電池パネルの出力電圧値に応じて出力される太陽電池出力電流Ｉ(k-1)を測定する。プロセッサ１４は、出力電圧Ｖ(k-1)と出力電流Ｉ(k-1)とを乗算して、太陽電池パネルの出力電力Ｐ(k-1)を算出し，メモリーに記憶させておく。次に、出力電圧Ｖ(k-1)より所定量大きい電圧Ｖ(k)に設定するよう昇圧チョッパ２を動作させ、同様に、太陽電池出力電流Ｉ(k)の測定と太陽電池パネルの出力電力Ｐ(k)の算出を行い、メモリに記憶させておく。記憶させた出力電力Ｐ(k-1)とＰ(k)を比較し、電力量が異なっていれば、次のフローに入る。Ｐ(k-1)よりもＰ(k)の方が大きい値であれば、Ｐ(k)をＰ(k-1)として、新しく記憶させ、この新しく記憶されたＰ(k-1)を算出するために測定した時の通流率Ｄ(k-1)に対して、通流率をαシフトしたものを通流率Ｄ(k)として更新する。更新された通流率Ｄ(k)によって、測定、算出された新しい出力電力Ｐ(k)と先ほどほど記憶したＰ(k-1)の比較を行うことで、電力Ｐ(k-1)とＰ(k)の比較動作に戻る。逆に、Ｐ(k)よりもＰ(k-1)の方が大きい値であれば、Ｐ(k-1)の記憶を保持したまま、このＰ(k-1)を算出するために測定した時の通流率Ｄ(k-1)に対して、通流率を-αシフトしたものを通流率Ｄ(k)として更新する。更新された通流率Ｄ(k)によって、測定、算出された新しい出力電力Ｐ(k)と記憶を保持しているＰ(k-1)の比較を行うことで、電力Ｐ(k-1)とＰ(k)の比較動作に戻る。あとは、この一連の操作を繰り返す。

この一連の動作は、図１３（a）に示すように、通流率を可変することで、最大電力点ＭＰＰ（Maximum Power Point）をトラッキングすることを行っており、そのトラッキングの様子から山登り法と呼ばれ、簡単で扱いやすいアルゴリズムであるため、現在、太陽光発電システムにおいて、最も多く用いられている方法である。また、通流率を可変させることは、図１３（b）に示すように、出力電圧を可変することに相当し、太陽電池の電圧-電力特性の曲線を山登りのように探索していることに相当する。この山登り法を用いたＭＰＰＴ制御アルゴリズムに関しては、例えば、非特許文献１に記載されている。
[従来技術２]
図１４に示すように、太陽電池パネルに部分陰が差し掛かると、太陽電池の電圧-電力特性に複数の極値を持つことがある。この場合、山登り法では、局所解が実動作点となり、電力効率が落ちる可能性があるので、山登り法以外にも多くのＭＰＰＴ制御アルゴリズムが提案されている。最大電力点への追従を行っても、最大電力でない小さい山の極大値を回避するようなＭＰＰＴ制御アルゴリズムの先行文献として、例えば、特許文献１があり、最適化問題である遺伝的アルゴリズムを導入したＭＰＰＴ制御を行っている。
[従来技術３]
山登り法を用いたＭＰＰＴ制御アルゴリズムの他に、簡単で扱いやすいアルゴリズムであるために良く用いられるのが、電圧追従法と呼ばれるものがある。電圧追従法とは、太陽電池の開放電圧とＭＰＰとなる動作電圧の関係が比例関係にあることを利用した手法である。開放電圧Vocとは、太陽電池の出力電圧が流れなくなる出力電圧のことであり、電圧-電流特性においては、図１３中に示すような電力０となる電圧のことを示す。図１５のように、日射量や温度といった周囲環境の変動により、太陽電池特性が変化し、ＭＰＰが変化した場合、開放電圧Vocも変化する。ここで、ＭＰＰとなる動作電圧と開放電圧Vocは、ほぼ比例関係にあることが分かっている。したがって、電圧追従法は、定期的に太陽電池パネルの出力電流が０になる電圧をモニターし、そのモニターした電圧に比例定数を掛けた電圧で動作するように、通流率を制御するようなアルゴリズムである。この電圧追従法を用いたＭＰＰＴ制御アルゴリズムに関しも、非特許文献１に記載されており、Fractional_Vocという名前で紹介されている。

特開2006-107425号公報 IEEE TRANSACTIONS ON ENERGY CONVERSION, VOL.2, No2, 2007 p.p.439-449

山登り法を用いたＭＰＰＴ制御は、簡単であるが、図１３に示すように、太陽電池のパネルの一部に影が生じて、太陽電池の出力に複数の極大値が発生すると最大電力への追従ができなくなるという欠点がある。

ＭＰＰではない局所解の問題を解決するために、遺伝的アルゴリズムに代表される最適化問題を適用したＭＰＰＴ制御は、部分陰に関する問題は得意だが、広範囲の動作電圧における電力を何点も取得するため、最大電力点以外での動作が多くなるため、部分陰のない定常状態での性能が悪くなるという欠点がある。

電圧追従法を用いたＭＰＰＴ制御は、演算によって推測されたＭＰＰであるため、真のＭＰＰかどうかは不明であるという欠点がある。

また、山登り法によるＭＰＰＴ制御、最適化問題を適用したＭＰＰＴ制御、電圧追従法を用いたＭＰＰＴ制御のすべてに共通した問題として、周囲環境の変化に対する応答が悪いことが挙げられる。図１５に示すように、時間がｔ１、ｔ２、ｔ３と経つにつれて、ＭＰＰもＭＰＰ１、ＭＰＰ２、ＭＰＰ３と変化する。この変化が、山登り法による追従よりも早い場合、電圧追従法における定期的な開放電圧のモニターの周期よりも早い場合、遺伝的アルゴリズムの選択、交叉などの処理に対する周期よりも早い場合は、いずれにおいても程度の違いはあれ、図１５に示すように、実動作点１、実動作点２、実動作点３とずれて行き、ＭＰＰを出力する動作点と一致しなくなる。

したがって、本発明は、
(ｉ) 周囲環境の急激な変化に対する応答を向上する
(ｉｉ) 複数の極大値が発生する場合において、ＭＰＰではない局所解での動作することを解決する２点を目的に、太陽光発電システムの発電効率を向上するシステム構成と制御方法を提供することにある。

以上の課題を解決するために、大きくは以下の３つの特徴を持った太陽光発電システムが提供させれば良い。
（ｉ）太陽電池の出力電圧と出力電流の検出手段と、
前記検出手段の結果をフィードバックすることによって太陽電池の電力値が最大となるような条件を追従していく制御信号を生成する信号生成手段１と、
日射量や温度といったパラメータを計測する周囲環境計測する手段と、
前記周囲環境計測する手段の結果から前記太陽電池の電力値が最大となる条件を算出する演算手段と、
前記演算手段の算出した条件となるように太陽電池の動作を制御する信号を生成する信号生成手段２と、
前記信号生成手段１と前記信号生成手段２から送信される制御信号のいずれか一方を選択する手段と、
選択された制御信号を用いて、次の前記太陽電池の出力を動作させる制御手段を有する太陽光発電システム。
（ｉｉ）太陽電池の出力電圧と出力電流の検出手段と、
前記検出手段の結果をフィードバックし、あるアルゴリズムに従って太陽電池の電力値が最大となるような条件を追従していく追従手段１と、
前記追従手段１と別のアルゴリズムに従って太陽電池の電力値が最大となるような条件を追従していく追従手段２と、
日射量や温度といったパラメータを計測する周囲環境計測する手段と、
前記周囲環境計測する手段の結果から前記太陽電池の最大出力電力値を算出する演算手段と、
前記追従手段１と検出手段によって得られる電力と前記演算手段によって得られた電力を比較し、その比較結果に応じて、
前記追従手段１か前記追従手段２のいずれか一方を選択する手段を有する太陽光発電システム。
（ｉｉｉ）太陽電池１の出力電圧と出力電流の検出手段と、
前記検出手段の結果をフィードバックし、あるアルゴリズムに従って太陽電池の電力値が最大となるような条件を追従していく追従手段１と、
前記追従手段１と別のアルゴリズムに従って太陽電池の電力値が最大となるような条件を追従していく追従手段２と、
前記太陽電池とは別の太陽電池２の出力電圧と出力電流の検出手段と、
前記太陽電池１の検出手段によって得られる電力と前記太陽電池１の検出手段によって得られる電力を比較し、その比較結果に応じて、
前記追従手段１か前記追従手段２のいずれか一方を選択する手段を有する太陽光発電システム。

太陽光発電システムにおいて、周囲環境の急激な変化に対する応答を向上させ、複数の極大値が発生する場合においてＭＰＰではない局所解での動作させることにより、太陽光発電システムの発電効率を向上させることができる。

本発明の実施例１と実施例２に係る太陽光発電システムの全体構成を示す図である。 本発明の実施例１に係る太陽光発電システムのフローチャートを示す図である。 本発明の実施例１に係る太陽光発電システムのフローチャートを示す図である。 本発明の実施例１に係る太陽光発電システムの効果を示す図である。 本発明の実施例２に係る太陽光発電システムのフローチャートを示す図である。 本発明の実施例２に係る太陽光発電システムのフローチャートを示す図である。 本発明の実施例２に係る太陽光発電システムの探索一変数手法を説明する図である。 本発明の実施例３と実施例４に係る太陽光発電システムの全体構成を示す図である。 本発明の実施例３に係る太陽光発電システムのフローチャートを示す図である。 本発明の実施例４に係る太陽光発電システムのフローチャートを示す図である。 従来技術1と従来技術２、従来技術３に係る太陽光発電システムの全体構成を示す図である。 従来技術1に係る太陽光発電システムのフローチャートを示す図である。 従来技術1に係る太陽光発電システムの動作概念を示す図である。 従来技術１〜３および本発明の実施例１〜４における太陽光発電システムに部分陰がかかった時の太陽電池パネルの図と太陽電池パネルの特性を示すグラフである。 従来技術1、従来技術２、従来技術３に係る太陽光発電システムの日射量が変化した時の実動作点の変化を示す図である。

図１は、本発明の実施例１に係る太陽光発電システムのブロック図である。同図において、図１１に示す従来技術の太陽光発電システムのブロック図と同一符号は、同一動作を行なうので説明は省略し、図１１に対して追加した構成を示す符号について説明する。周囲環境の計測手段２３は、照度計や温度計を示し、その結果を演算部２４に送信し、演算部２４において、その日射条件のもとで理論上ＭＰＰを出力する動作電圧に制御する通流率を算出し、その算出結果をマイクロプロセッサ１４に送信する。本発明の実施例１は、図１１の従来技術の太陽光発電システムに対して、計測手段２３は、演算部２４が追加されている。

太陽電池パネル1の特性は、
I = Iph - Io × exp{q・｛（Ｖ＋Ｉ・Ｒｓ）／（Ｎ・ｋ・T)} - Ish …… （１）
Io = Co・Ｔ^３・ｅｘｐ｛−（ｑ・Ｅｇ）／（ｎ・ｋ・T)} …… （２）
で表すことができる。ここで、各記号の意味は以下の通りである。
Ｉ ： 出力電流
Ｉph ： 日射量に比例した電流
Ｉsh ： 漏れ電流
Ｖ ： 出力電圧
Rs : 直列抵抗
n ： 接合定数
k ： ボルツマン定数
T ： 温度
Co： 飽和電流の温度係数
q ： 素荷量
Eg： エネルギーギャップ
k、q、Egは、一定値であり、n、Coは、太陽電池デバイス特性で左右され、デバイスパラメータとして管理される値である。Rs :直列抵抗は、太陽電池セルの測定により判明する値である。これらのパラメータと太陽電池デバイスの静特性から開放電圧、短絡電流、ＭＰＰ時の出力電流、出力電圧から、連立方程式を解いて、Ishが定まると、式(1)をI、Iph、V、Tをパラメータとした式で表すことができる。n、Coなどの太陽電池セルのデバイス特性で不明なものがある場合でもニュートン法などを適用することで、式（１）をI、Iph、V、Tをパラメータとした式で表すことができる。但し、この式(１)の簡略化は、太陽電池デバイス特性のばらつき範囲の誤差は残る。

この式１を簡略化したI、Iph、V、Tをパラメータとした式で表された場合、周囲環境の計測手段２３から日射量と温度の情報が送信されれば、式１は、さらにI、Vのみの関数で表すことができるため、演算部２４において計測した日射量と温度の状態における最大電力点、そのときの出力電流、出力電圧、その出力点で動作させる時の通流率を算出することができる。

図２は、本発明の実施例１に係る太陽光発電システムのフローチャートであり、この図を参照しながら説明する。ＭＰＰＴ制御と同様に、昇圧チョッパ２を動作させ、太陽電池パネルからの出力電圧、出力電流をセンシングして、演算部２４内のメモリに記憶する。このセンシングするタイミングと同期して、計測手段２３にて、日射量と温度を計測し、その計測した情報を同様に、演算部２４内のメモリに取り込む。ここで、取り込まれた出力電圧、出力電流に関しては、出力電力値を算出し、前に記憶された電力値と比較演算を行い、電力値が大きい方の出力電圧で動作させるような通流率１を設定する。この動作と同時に、取り込まれた日射量と温度から、ＭＰＰとなる通流率の理論値、通流率２を設定する。次に、通流率１と通流率２の値を比較する。ここで、太陽電池の特性が前の動作から変わっていなければ、通流率１≒通流率２であるため、通常のＭＰＰＴ制御で求めた通流率１を優先させる。これは、ＭＰＰＴ制御で求めた通流率１の方が、計測によって求められたものであるため、理論値よりも真の値に近いという判断による。逆に、前の動作から太陽電池の特性が大きく変わっていた場合、計測によって得られる通流率１による実動作点は、ＭＰＰから外れてくるので、理論値である通流率２を優先させることで、動作点がＭＰＰから外れることを防ぐ。

図３は、図２のフローチャートをより具体的にしたものである。ここでは、ＭＰＰＴ制御から求まる通流率１をＤ（k）とし、理論演算からもとまる通流率２をＤi（k）として、Ｄi（k）-Ｄ（k）の差の絶対値が大きいか否かで、Ｄi（k）とＤ（k）のどちらを次の動作の通流率として選択するかを判断する。ＭＰＰＴ制御にあたる制御１の部分は、図１２に示した山登り法のフローチャートと同じであり、山登り法を用いたＭＰＰＴ制御によって得られる通流率と演算1によって得られる通流率のどちらかを選択するフローとなっている。

図４は、本発明の実施例１の太陽光発電システムの効果を示す図である。図１５のように、周囲環境が変化する環境化において、従来技術の山登り法によるＭＰＰＴ制御では、実動作点が、ＭＰＰに対して時間の経過ととともに離れていくのに対し、ｔ2からｔ３にかけては、理論演算から求めた通流率を活用することで、実動作点がＭＰＰに近づく。これにより、太陽光発電システムの電力効率が向上する。

本発明の実施例２に係る太陽光発電システムのブロック図も図１と同様である。
図５は、本発明の実施例２に係る太陽光発電システムのフローチャートであり、この図を参照しながら説明する。通常のＭＰＰＴ制御と同様に、昇圧チョッパ２を動作させ、太陽電池パネルからの出力電圧、出力電流をセンシングして、演算部２４内のメモリに記憶する。このセンシングするタイミングと同期して、計測手段２３にて、日射量と温度を計測し、その計測した情報を同様に、演算部２４内のメモリに取り込む。ここで、取り込まれた出力電圧、出力電流に関しては、出力電力値を算出し、前に記憶された電力値と比較演算を行い、電力値が大きい方を電力１として記憶しておき、その時の通流率１を設定する。この通流率１を設定するまでの制御がＭＰＰＴ１である。この動作と同時に、取り込まれた日射量と温度から、この環境での最大電力の理論値、電力２を設定する。次に、電力１と電力２の値を比較する。ここで、太陽電池に対する部分陰の影響が少ない場合は、電力１≒電力２であるため、通流率１を優先させる。逆に、太陽電池の対する部分陰の影響が大きい場合、電力２よりも電力１は、著しく小さくなるので、山登り法のような部分陰に対応していない制御方法であるＭＰＰＴ１から、応答が悪くても部分陰に対応することが可能な遺伝的アルゴリズムに代表されるようなＭＰＰＴ２に切り替え、このＭＰＰＴ２で設定される通流率２を次のセンシングにおける通流率として選択する。

図６は、図５で示したようなＭＰＰＴ１とＭＰＰＴ２の選択機能をより具体的にしたものである。ここでは、ＭＰＰＴ１から求まる通流率１をＤ（k）、電力をＰ（k）とし、理論演算で求める電力をＰｉ（k）、ＭＰＰＴ２から求まる通流率２をＤ０もしくは、Ｄ１として表している。Ｐi（k）に対するＰ（k）の比があるしきい値： constant2よりも大きいか否かで、制御方法をＭＰＰＴ１とＭＰＰＴ２のどちらかを選択するか判断する。ＭＰＰＴ１にあたる制御１の部分は、図１２に示した山登り法のフローチャートと同じである。ＭＰＰＴ２にあたる制御２の部分は、図７に示すような一度探索幅を広げた後で、再度、探索幅を可変しながら追従し直していくという探索一変数手法である。図６中のｒの値について、例えば黄金比を代入することで、黄金分割探索による追従制御となる。この方式は、複数の極値に対する探索の正確性は低いが、応答速度が速いという利点をもっている。探索をn回繰り返し、探索幅がＭＰＰＴ１同程度となれば、制御をＭＰＰＴ１に戻す。

図８は、実施例３に係る太陽光発電システムのブロック図である。産業用やメガソーラ用に、太陽光発電システムを複数並べることで大規模な発電システムを構成する。太陽電池１Ａ、インバータ２６Ａ、計測手段２３Ａで構成されるシステムＡと太陽電池１Ｂ、インバータ２６Ｂ、計測手段２３Ｂで構成されるシステムＢと太陽電池１Ｃ、インバータ２６Ｃ、計測手段２３Ｃで構成されるシステムＣが並列接続され、トランス２８で変圧し、商用電源２９に接続される。インバータ２６Ａ、２６Ｂ、２６Ｃのそれぞれは、昇圧チョッパ２、センサ７、センサ8、ＤＣ／ＡＣインバータ回路１６で構成される。計測手段２３Ａ、２３Ｂ、２３Ｃで計測された日射量や温度は、システムの配線数削減のため無線通信する。演算部とマイクロプロセッサを備えた２７によって、無線を受信し、実施例１や実施例２で前述した理論演算を行い、複数のＭＰＰＴで設定された通流率を各システムに送信する。環境状態応じて、各太陽電池パネル毎に最適な制御が行われることで、大規模太陽光発電システムの電力効率を向上する。

図９は、本発明の実施例３に係る大規模太陽光発電システムの太陽電池１Ｂ、インバータ２６Ｂ、計測手段２３Ｂで構成されるシステムＢのフローチャートであり、この図を参照しながら説明する。通常のＭＰＰＴ制御と同様に、インバータ２６Ｂ内の昇圧チョッパ２を動作させ、太陽電池パネルからの出力電圧、出力電流をセンシングして、出力電力値である電力1を算出し、２７内のメモリに記憶する。同時に、算出した電力1を太陽電池１Ｃ、インバータ２６Ｃ、計測手段２３Ｃで構成されるシステムＣの制御部へ送信する。このタイミングと同期して、太陽電池１Ａ、インバータ２６Ａ、計測手段２３Ａで構成されるシステムＡでセンシングされた出力電力値、電力３を受信する。次に、電力１と電力３の値を比較する。システムＡには陰がないという仮定のもと、システムＢの太陽電池に対する部分陰の影響が少ない場合は、電力１≒電力３であるため、山登り法のようなＭＰＰＴ１の制御によって定められた次のセンシングにおける通流率１を選択する。ここでは、山登り法のようなＭＰＰＴ１を選択するため、定常状態での性能が悪くなるという欠点がなく追従できる。逆に、システムＢの太陽電池の対する部分陰の影響が大きい場合、電力３よりも電力１は、著しく小さくなるので、山登り法のような部分陰に対応していない制御方法であるＭＰＰＴ１から、応答が悪くても部分陰に対応することが可能な遺伝的アルゴリズムに代表されるようなＭＰＰＴ３に切り替え、このＭＰＰＴ３で設定される通流率３を次のセンシングにおける通流率として選択する。この電力比較に用いる電力として、実施例１、実施例２で述べたような、計測手段２３Ｂにて取得された理想電力を流用できることは当然である。しかし、大規模太陽光発電システムのような信頼性を必要とされるシステムにおいては、無線通信における信頼性が充分でないことが多いため、実施例３で述べたような隣接したシステムの情報をトリガとして制御を可変する方が信頼性という意味で優位である。

図１０は、図９で示した本発明の実施例３に係る大規模太陽光発電システムの太陽電池１Ｂ、インバータ２６Ｂ、計測手段２３Ｂで構成されるシステムＢのフローチャートに、計測手段２３Ｂにて取得された理想通流率を流用することによって、ＭＰＰＴ１制御を選択した時の応答の向上を図るフローチャートである。図９の電力１≒電力３と判断した時、電力１で動作させる通流率１と取り込まれた日射量と温度から、ＭＰＰとなる通流率の理論値、通流率２を比較する。ここで、太陽電池の特性が前の動作から変わっていなければ、通流率１≒通流率２であるため、通常のＭＰＰＴ制御で求めた通流率１を優先させる。逆に、前の動作から太陽電池の特性が大きく変わっていた場合、計測によって得られる通流率１による実動作点は、ＭＰＰから外れてくるので、理論値である通流率２を選択する。これにより、急激な周囲環境の変化にも対応できる。また、前述のように、計測手段２３Ｂからの情報は、無線通信であるため信頼性が充分でなく、故障する場合が多い。このため、通流率２が他のシステムから得られる通流率との相関を取るなどして、正常値であるかどうかの判断を行い、故障と判断した場合は、無条件で通流率１を選択する。

周囲の環境変化や太陽電池の部分陰に対する電力効率が向上するため、太陽電池システムの発電量を向上させることが可能になる。

PV１： 太陽電池モジュール、 PV２： 太陽電池モジュール、 PV３： 太陽電池モジュール
PV４： 太陽電池モジュール、 RF： Radio Frequency、 IF： インターフェイス

Claims (11)

1. 太陽電池の出力電圧と出力電流の検出手段と、
   前記検出手段の結果をフィードバックすることによって太陽電池の電力値が最大となる
   ような条件を追従していく制御信号を生成する信号生成手段１と、
   日射量および気温のパラメータを計測する周囲環境計測する手段と、
   前記周囲環境計測する手段の結果から前記太陽電池の電力値が最大となる条件を算出する演算手段と、
   前記演算手段の算出した条件となるように太陽電池の動作を制御する信号を生成する信号生成手段２と、
   前記検出手段の結果に基づき算出した条件と前記演算手段の算出した条件とを比較した結果に基づき、前記信号生成手段１と前記信号生成手段２から送信される制御信号のいずれか一方を選択する手段と、
   選択された制御信号を用いて、次の前記太陽電池の出力を動作させる制御手段を有し、
   前記演算手段は、前記日射量および前記気温のパラメータを用いて、前記太陽電池のデバイス特性から抽出された特性式に基づく演算が行われ、
   前記制御手段は、ＰＷＭ制御で電圧が可変される昇圧チョッパ回路であり、前記信号生成手段１と前記信号生成手段２から送信される制御信号は、昇圧チョッパ制御する波形の通流率に依存した制御信号であることを特徴とする太陽光発電システム。
2. 請求項１に記載の太陽光発電システムにおいて、
   前記信号生成手段１は、
   太陽電池の出力を順次動作させ、電力値が大きい前記太陽電池の出力条件を次の基準条件として設定し、以後この順次動作を繰り返すことで太陽電池の出力が最大となるような条件に追従していくことを特徴とする太陽光発電システム。
3. 請求項１に記載の太陽光発電システムにおいて、
   前記日射量および前記気温のパラメータを計測する周囲環境計測する手段と離れた所に置かれた別の日射量および気温のパラメータを計測する周囲環境計測する手段２を用いて、前記周囲環境計測する手段の計測結果と前記周囲環境計測する手段１の計測結果を比較することによって、前記周囲環境計測する手段が正常であるかどうかを判断することを特徴とする太陽光発電システム。
4. 請求項１に記載の太陽光発電システムにおいて、
   前記日射量および前記気温のパラメータを計測する周囲環境計測する手段と、前記周囲環境計測する手段の結果から前記太陽電池の電力値が最大となる条件を算出する演算手段の送信は無線に行われることを特徴とする太陽光発電システム。
5. 太陽電池の出力電圧と出力電流の検出手段と、
   前記検出手段の結果をフィードバックし、あるアルゴリズムに従って太陽電池の電力値が最大となるような条件を追従していく追従手段１と、
   前記追従手段１と別のアルゴリズムに従って太陽電池の電力値が最大となるような条件を追従していく追従手段２と、
   日射量および気温のパラメータを計測する周囲環境計測する手段と、
   前記周囲環境計測する手段の結果から前記太陽電池の最大出力電力値を算出する演算手段と、
   前記追従手段１と検出手段によって得られる電力と前記演算手段によって得られた電力を比較し、その比較結果に応じて、前記追従手段１か前記追従手段２のいずれか一方を選択する手段を有し、
   前記追従手段１は、前記太陽電池の出力電圧もしくは、前記太陽電池の動作を制御するＰＷＭ制御の通流率を等間隔に順次動作させ、電力値が大きい前記太陽電池の出力条件を次の基準条件として設定し、以後この順次動作を繰り返すことで太陽電池の出力電力値が最大となるような条件に追従し、
   前記追従手段２は、前記太陽電池の出力電圧もしくは、前記太陽電池の動作を制御するＰＷＭ制御の通流率を最適化手法によって演算された間隔で順次動作させ、電力値が大きい前記太陽電池の出力条件を次の基準条件として設定し、以後この動作を繰り返すことで太陽電池の出力が最大となるような条件に追従していくことを特徴とする太陽光発電システム。
6. 請求項５に記載の太陽光発電システムにおいて、
   前記追従手段２において、順次動作を行う際の間隔を決定する最適化手法は、一変数探索手法によって定められた間隔であることを特徴とする太陽光発電システム。
7. 請求項６に記載の太陽光発電システムにおいて、
   前記一変数探索手法は、黄金分割探索であることを特徴とする太陽光発電システム。
8. 請求項６に記載の太陽光発電システムにおいて、
   前記一変数探索手法は、フィボナッチ探索であることを特徴とする太陽光発電システム。
9. 請求項５に記載の太陽光発電システムにおいて、
   前記追従手段２において、順次動作を行う際の間隔を決定する最適化手法は、遺伝的アルゴリズムによって定められた間隔であることを特徴とする太陽光発電システム。
10. 請求項５に記載の太陽光発電システムにおいて、
    前記日射量および前記気温のパラメータを計測する周囲環境計測する手段と離れた所に置かれた別の日射量および気温のパラメータを計測する周囲環境計測する手段２を用いて、前記周囲環境計測する手段の計測結果と前記周囲環境計測する手段１の計測結果を比較することによって、前記周囲環境計測する手段が正常であるかどうかを判断することを特徴とする太陽光発電システム。
11. 請求項５に記載の太陽光発電システムにおいて、
    前記日射量および前記気温のパラメータを計測する周囲環境計測する手段と、前記周囲環境計測する手段の結果から前記太陽電池の最大電力値を算出する演算手段の送信は無線に行われることを特徴とする太陽光発電システム。

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