JP5833267B1 - 発電量予測制御装置、発電量予測方法および発電量予測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】太陽光発電所の発電量を高精度に予測可能な発電量予測制御装置を得ること。【解決手段】雲量に対する発電量の減衰率等が記憶された記憶部２と、定期的に蓄積された過去の発電量Ｘを、その発電時刻における雲量に対応する発電量の減衰率に基づいて、雲量０％の場合の発電量Ｘ0に補正し、発電時刻毎に新たな補正後発電量Ｘ0として記憶部２に蓄積する発電量補正部１３と、蓄積された補正後発電量Ｘ0を発電時刻単位に分類して発電時刻毎の平均および標準偏差を計算し、得られた平均および標準偏差に基づいて、予測対象日における雲量０％の場合の発電量Ｘ0＿predictを予測する第１の発電量予測部１４と、発電量Ｘ0＿predictおよび予測対象日の雲量に対応する発電量の減衰率に基づいて、予測対象日の発電量Ｘpredictを予測する第２の発電量予測部１５と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、太陽光発電所の発電量を予測する発電量予測制御装置、発電量予測方法および発電量予測プログラムに関する。

太陽光発電は、石油等の化石燃料に依存しない無限エネルギーであり、石油等の化石燃料と違い発電時にＣＯ₂を排出しないクリーンなエネルギーとして注目されている。一方で、太陽光発電は、気象条件により発電量が変動する非常に不安定な発電設備である。そのため、その発電量の予測が可能となれば、適用範囲はさらに広がるものと考えられる。

太陽光発電所の発電量を予測する従来の方法として、たとえば、下記特許文献１に記載の技術がある。下記特許文献１には、発電量を予測するシステムにおいて、太陽光発電所の設置地域で過去に観測された天気現象と、過去に計測された太陽光発電所の発電量とに基づき、発電量予測式を導出することが記載されている。

また、下記特許文献１には、太陽光発電所の設置地域における予測対象日または予測対象時間帯についての天気予報と、予測対象日の予測実施時刻前に計測された太陽光発電所の発電量と、を上記発電量予測式に入力することにより、太陽光発電所の発電量を予測することが記載されている。特に、予測実施時刻前に計測された発電量に関し、下記特許文献１には、直前の時間帯における実測発電量（予測計算を１０時に実施する場合には９時の時間帯の実測発電量）を対象日の発電量予測に用いることが明記されている。

特許３９８４６０４号公報

しかしながら、上記引用文献に記載された技術は、発電量を予測するシステムにおいて、太陽光発電所の設置地域において過去に観測された天気現象を用いているものの、天気現象は晴れ：１，曇り：２，雨：３，雲：４と数値化する程度にとどまり、雲量と発電量の相関関係が把握されていないため、発電量の予測精度において改善の余地がある。

また、上記引用文献に記載された技術は、予測対象時刻の直前（たとえば１時間前）の発電量を用いて現時点の発電量を予測しているが、たとえば、前日，前々日等の発電量を発電量予測式に入力して発電量を予測するような仕様ではない。すわわち、予測対象時刻の直前の発電量を重要なパラメータとして発電量予測式に入力するにことによって正確な発電量を予測するシステムであり、たとえば、予測対象日の前日，前々日…等に当該対象日の発電量を予測して小売業者（電力会社等、売電，買電の事業に携わる者）にその予測発電量を通知するようなケースには対応していない。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、雲量と太陽光発電の発電量との関係に基づいて予測対象日の発電量を高精度に予測することが可能な発電量予測制御装置、発電量予測方法および発電量予測プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる発電量予測制御装置は、太陽光発電所の発電量を予測する発電量予測制御装置であって、雲量と発電量との関係を示す情報が記憶された記憶手段と、定期的に蓄積された過去の発電量を、各々の発電時刻における前記雲量と発電量との関係を示す情報に基づいて雲量０％の場合の発電量に補正し、補正後の発電量を各々の発電時刻毎に補正後発電量としてそれぞれ蓄積する発電量補正手段と、蓄積された前記補正後発電量を発電時刻に応じて分類し、分類された発電時刻毎の補正後発電量の平均および標準偏差を計算し、前記平均および標準偏差に基づいて、予測対象日が雲量０％であると仮定した場合の発電量である第１の予測発電量を予測する第１の発電量予測手段と、前記第１の予測発電量および前記予測対象日の雲量と発電量との関係を示す情報に基づいて、前記予測対象日の発電量である第２の予測発電量を予測する第２の発電量予測手段と、を備えることを特徴とする。

また、つぎの発明にかかる発電量予測方法は、太陽光発電所の発電量を予測するための発電量予測方法であって、雲量と発電量との関係を示す情報を記憶部に記憶する記憶ステップと、定期的に前記記憶部に蓄積された過去の発電量を読み出し、前記過去の発電量を、各々の発電時刻における前記雲量と発電量との関係を示す情報に基づいて雲量０％の場合の発電量に補正し、補正後の発電量を各々の発電時刻毎に補正後発電量としてそれぞれ前記記憶部に蓄積する発電量補正ステップと、前記記憶部に蓄積された補正後発電量を読み出し、前記補正後発電量を発電時刻に応じて分類し、分類された発電時刻毎の補正後発電量の平均および標準偏差を計算し、前記平均および標準偏差に基づいて、予測対象日が雲量０％であると仮定した場合の発電量を予測し、予測した発電量を第１の予測発電量として前記記憶部に記憶する第１の発電量予測ステップと、前記記憶部に記憶された第１の予測発電量を読み出し、前記第１の予測発電量および前記予測対象日の雲量と発電量との関係を示す情報に基づいて、前記予測対象日の発電量を予測し、予測した発電量を第２の予測発電量として前記記憶部に記憶する第２の発電量予測ステップと、を含むことを特徴とする。

また、つぎの発明にかかる発電量予測プログラムは、太陽光発電所の発電量を予測する発電量予測制御装置として動作するコンピュータにより実行させる発電量予測プログラムであって、雲量と発電量との関係を示す情報を記憶部に記憶する記憶手順、定期的に前記記憶部に蓄積された過去の発電量を読み出し、前記過去の発電量を、各々の発電時刻における前記雲量と発電量との関係を示す情報に基づいて雲量０％の場合の発電量に補正し、補正後の発電量を各々の発電時刻毎に補正後発電量としてそれぞれ前記記憶部に蓄積する発電量補正手順、前記記憶部に蓄積された補正後発電量を読み出し、前記補正後発電量を発電時刻に応じて分類し、分類された発電時刻毎の補正後発電量の平均および標準偏差を計算し、前記平均および標準偏差に基づいて、予測対象日が雲量０％であると仮定した場合の発電量を予測し、予測した発電量を第１の予測発電量として前記記憶部に記憶する第１の発電量予測手順、前記記憶部に記憶された第１の予測発電量を読み出し、前記第１の予測発電量および前記予測対象日の雲量と発電量との関係を示す情報に基づいて、前記予測対象日の発電量を予測し、予測した発電量を第２の予測発電量として前記記憶部に記憶する第２の発電量予測手順、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、予測対象日における太陽光発電所の発電量を高精度に予測することができる、という効果を奏する。

図１は、発電量予測制御装置として動作するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。 図２は、発電量予測制御装置の機能ブロック構成の一例を示す図である。 図３は、発電量実績を雲量０％の場合の発電量に補正する処理を示すフローチャートである。 図４は、「発電量実績を雲量０％の場合の発電量に補正する処理」を実行した場合のイメージを示す図である。 図５は、予測対象日における雲量０％の場合の発電量を予測する処理を示すフローチャートである。 図６−１は、「予測対象日における雲量０％の場合の発電量を予測する処理」を実行した場合のイメージを示す図である。 図６−２は、「予測対象日における雲量０％の場合の発電量を予測する処理」を実行した場合のイメージを示す図である。 図７は、予測対象日の発電量を予測する処理を示すフローチャートである。 図８は、「予測対象日の発電量を予測する処理」を実行した場合のイメージを示す図である。

以下に、本発明にかかる発電量予測制御装置、発電量予測方法および発電量予測プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、本実施例の発電量予測制御装置として動作するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図１において、本実施例のコンピュータは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）およびＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等で構成される制御部１と、ＲＯＭ（Read Only Memory），ＲＡＭ（Random Access Memory）等の各種メモリを含む記憶部２と、キーボード８およびマウス９等のユーザインタフェースを含む入力部３と、印刷等の出力処理を行う出力部４と、ディスプレイである表示部５と、所定のネットワークを介して外部と通信を行う通信部６とを備える。なお、図１では、キーボード８およびマウス９等のユーザインタフェースを含む入力部３を備えることとしたが、本実施例のコンピュータは、これに限らず、表示部５にタッチパネルの機能を持たせることによって、入力部３を設けない構成、または入力部３と併用する構成としてもよい。

図１において、制御部１では、本実施例の発電量予測プログラムを実行する。記憶部２は、ＲＯＭ，ＲＡＭ等の内部メモリを含み、本実施例の発電量予測プログラムおよび各種入力情報や、処理の過程で得られたデータ等を記憶する。制御部１では、記憶部２に記憶されているプログラムを読み出すことにより本実施例の発電量予測制御を実行する。なお、記憶部２は、内部メモリに限るものではなく、たとえば、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）やＳＤメモリ等の外部記憶媒体であってもよいし、また、内部メモリおよび外部記憶媒体（ＤＶＤやＳＤメモリ等）の両方で構成されることとしてもよい。

また、本実施例の発電量予測制御装置は、発電所，電力会社，小売事業者（買電，売電等）等、太陽光発電を事業とする会社の他、後述する発電量の予測を行うためのパラメータ（情報）を入手可能な環境が整っている場所であれば、容易に設置可能である。

ここで、本実施例の発電量予測制御装置が太陽光発電所による発電量を予測するための前提として、雲量と太陽光発電による発電量との相関関係について説明する。

たとえば、雲量に対する発電量の減衰率α（０≦α≦１）は、下記（１−１）式のようの一般化することができ、一次式の場合の一例として、下記（１−２）式のように表すことができる。下記（１−１）式および（１−２）式において、Ｘ₁は上層雲量（％）であり、Ｘ₂は中層雲量（％）であり、Ｘ₃は下層雲量（％）であり、Ｘ₄は全雲量（％）であり、それぞれ、一定時間（１時間等）毎に得られる天気予報データに含まれる一般的なパラメータである。また、ａ，ｂ，ｃ，ｄは、各層の雲量に対する個別の減衰率を表す係数であり、たとえば、各層の雲量が最大（１００％）のときに減衰率αが０となり、雲量の低減に伴い減衰率αが０．１，０．２，０．３…と変化し、各層の雲量が最小（０％）のときに減衰率αが１となるように規定される係数である。

減衰率α＝ｆ（Ｘ₁，Ｘ₂，Ｘ₃，Ｘ₄） …（１−１）
＝ａＸ₁＋ｂＸ₂＋ｃＸ₃＋ｄＸ₄ …（１−２）

したがって、発電量（たとえば予測発電量）Ｘは、下記（２）式に示すように、雲量０％（上層，中層，下層のすべての雲量が０％）のときの発電量Ｘ₀に対して、減衰率α（０≦α≦１）をかけた値となる。また、下記（２）式に示す関係から、雲量０％のときの発電量Ｘ₀は、下記（３）式に示すように、発電量（たとえば発電量実績）Ｘを減衰率αで割った値となる。

Ｘ＝Ｘ₀×α …（２）

Ｘ₀＝Ｘ÷α …（３）

本実施例では、上記式によりＸやＸ₀を求めるための前提処理として、制御部１が、過去の発電量実績データに基づく多変量解析等により係数ａ，ｂ，ｃ，ｄを予め計算しておくこととする。

図２は、本実施例の発電量予測制御装置の機能ブロック構成の一例を示す図であり、詳細には、上記制御部１が記憶部２から発電量予測プログラムを読み出して実行することで実現される機能ブロックを示している。図２において、制御部１は、本実施例の発電量予測制御を実行するための機能ブロックとして、送受信制御部１１と日時管理部１２と発電量補正部１３と第１の発電量予測部１４と第２の発電量予測部１５とを有する。なお、本実施例の発電量予測制御装置のハードウェア構成および機能ブロック構成は、説明の便宜上、本実施例の処理にかかわる構成を列挙したものであり、発電量予測制御装置のすべての機能を表現したものではない。

また、本実施例の発電量予測プログラムは、通信部６およびインターネットなどのネットワークを介して配布可能である。また、このプログラムは、ハードディスク，フレキシブルディスク（ＦＤ），ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＯ，ＤＶＤなどの、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよく、この場合は、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。

つづいて、本実施例の発電量予測制御にかかる処理を、フローチャートを用いて詳細に説明する。以下では、本実施例の発電量予測制御にかかる処理を、便宜上、下記Ａ，Ｂ，Ｃに分けて順に説明する。

Ａ． 過去の発電量（以下、発電量実績）を雲量０％の場合の発電量に補正する処理
Ｂ． 予測対象日における雲量０％の場合の発電量を予測する処理
Ｃ． 予測対象日の発電量を予測する処理

まず、上記「Ａ． 発電量実績を雲量０％の場合の発電量に補正する処理」について説明する。図３は、発電量実績を雲量０％の場合の発電量に補正する処理を示すフローチャートである。なお、記憶部２には、予め、雲量と発電量の相関関係を示す情報として減衰率データが記憶されており、減衰率データとして、たとえば、上記（１−２）式で規定されたα（＝発電量の減衰率）が雲量（上層雲量，中層雲量，下層雲量，全雲量）とともに記憶されているものとする。また、送受信制御部１１は、日時管理部１２と連携し、インターネット等の外部回線および通信部６経由で、発電所等から発電量実績データ（発電日，発電時刻，発電量等）を定期的（たとえば、３０分毎）に受け取り、そのデータを記憶部２に記憶する。また、送受信制御部１１は、日時管理部１２と連携し、インターネット等の外部回線および通信部６経由で、天気予報データ（位置，予報日時，雲量等を含む）を、たとえば、一時間毎に受け取り、そのデータを記憶部２に記憶する。

上記各種データが記憶部２に蓄積されている状態において、制御部１の発電量補正部１３は、日時管理部１２から定期的（たとえば、３０分毎）に出力される通知を監視し（ステップＳ１，Ｎｏ）、当該通知を受け取った場合に（ステップＳ１，Ｙｅｓ）、通知された時刻における直近の発電量実績データを記憶部２から読み出す（ステップＳ２）。また、発電量補正部１３は、ステップＳ２で読み出した発電量実績データに含まれる発電時刻に対応する天気予報データを記憶部２から読み出す（ステップＳ３）。さらに、発電量補正部１３は、ステップＳ３で読み出した天気予報データに含まれる雲量に対応する減衰率データを記憶部２から読み出す（ステップＳ４）。

発電量補正部１３は、ステップＳ２〜Ｓ４の処理により得られた発電量実績データ（発電量Ｘ）および減衰率データ（減衰率α）に基づいて、発電量Ｘを雲量０％の場合の発電量（＝Ｘ₀）に補正する（ステップＳ５）。具体的には、発電量Ｘを減衰率αで割ることにより発電量Ｘ₀を取得する（上記（３）式参照）。そして、発電量補正部１３は、発電量Ｘ₀を補正後発電量データ（発電日および発電時刻，発電量Ｘ，雲量，減衰率α，発電量Ｘ₀等を含む）として記憶部２に記憶する。

以降、発電量補正部１３では、上記ステップＳ１〜Ｓ５の処理を、日時管理部１２から通知を受ける度に定期的に実行（本実施例では３０分毎の通知により実行）し、その都度、新たな補正後発電量データを記憶部２に記憶する。これにより、記憶部２には、発電量予測制御装置の起動をトリガとして３０分毎に新たな補正後発電量データが蓄積されることになる。

図４は、「発電量実績を雲量０％の場合の発電量に補正する処理」を実行した場合のイメージを示す図である。ここでは、日の出を６時，日没を１８時とした場合を想定し、たとえば、１０時〜１２時の雲量を上層雲量：５０％，中層雲量：７０％，下層雲量３０％，全雲量：８０％とし、その他の時間帯の雲量を０％（全雲量０％）とした場合の、発電量実績と補正後発電量を表している。図４において、細線は、発電量実績を表し、太線は、補正後発電量を表している。

つぎに、上記「Ｂ． 予測対象日における雲量０％の場合の発電量を予測する処理」について説明する。図５は、予測対象日における雲量０％の場合の発電量を予測する処理を示すフローチャートである。なお、記憶部２には、予め、日時データとして、発電量の予測計算を行う日である予測日（計算日）と予測対象日が関連付けられた状態で記憶されているものとする。予測日は、通常１日単位（毎日）となるが、週１日，指定日等の設定も可能である。本実施例では、一例として、予測日の２日後が予測対象日になるように記憶されているものとする。

制御部１において、第１の発電量予測部１４は、日時管理部１２と連携して、毎日規定された時刻に記憶部２内の日付データを確認する処理を行い（ステップＳ１１，Ｎｏ）、今日の日付が予測日と一致した場合に（ステップＳ１１，Ｙｅｓ）、予測日に対応付けられた予測対象日を確認する（ステップＳ１２）。そして、第１の発電量予測部１４は、記憶部２内に所定日数分の補正後発電量データがあるかどうかを確認する（ステップＳ１３）。本実施例では、上記「Ｂ． 予測対象日における雲量０％の場合の発電量を予測する処理」の精度を高めるため、一例として、７日分以上の補正後発電量データがあるかどうかを確認する。なお、本実施例では、後述するように、補正後発電量の平均と標準偏差に基づいて上記Ｂの処理を実行することから、発電量予測の精度を考慮して７日分以上の補正後発電量データを要求することとしたが、発電量の予測に必要な補正後発電量データ数は、要求される予測精度に応じて可変であり、これに限るものではない。

たとえば、ステップＳ１３の処理で７日分以上の補正後発電量データがあると判断した場合（ステップＳ１３，Ｙｅｓ）、第１の発電量予測部１４は、記憶部２から直近３０日分の補正後発電量データを読み出す（ステップＳ１４）。ここで、直近３０日の１日目を過去データ開始日とし、３０日目を過去データ終了日とする。なお、ステップＳ１４の例外として、補正後発電量データが７日分以上蓄積されているが３０日分に達していない場合には、記憶部２に蓄積された日数分の補正後発電量データを読み出すことになる。以下、一般的なケースである、補正後発電量データが３０日分に達している場合を想定して説明を行うが、上記例外的なケースにおいても、補正後発電量データの数が少ないこと以外は上記一般的なケースと同様の処理が行われる。

第１の発電量予測部１４は、読み出した３０日分の補正後発電量データを発電時刻（本実施例では３０分刻みの発電時刻が記憶されている）毎に分類して、発電時刻毎に過去データ開始日から過去データ終了日までの発電量Ｘ₀の平均と標準偏差を計算し（ステップＳ１５，Ｓ１６）、その計算結果を、それぞれ過去平均データ（発電時刻，Ｘ₀の平均等を含む），過去標準偏差データ（発電時刻，Ｘ₀の標準偏差等を含む）として、発電時刻毎に記憶部２に記憶する。

第１の発電量予測部１４は、上記ステップＳ１５およびＳ１６の実行により得られた発電時刻毎の発電量Ｘ₀の平均と標準偏差に基づいて、予測対象日における雲量０％の場合の発電量Ｘ_0＿predictを、発電時刻毎に予測する（ステップＳ１７）。詳細には、たとえば、上記ステップＳ１５の実行により得られた発電時刻毎の発電量Ｘ₀の平均は、過去３０日間の平均となるため、季節による発電量の変動（傾向）を考慮すると、過去データ開始日から過去データ終了日の間の中間、すなわち、１５日目あたりの雲量０％の場合の発電量（中間発電量と呼ぶ）に相当するものとなる。そのため、本実施例においては、一般的な日射量データベース（たとえば、通信回線を利用して入手可能なＮＥＤＯデータ等）を利用して、たとえば、過去２０年間における日射量の傾向を季節係数として求め、発電量Ｘ₀の平均と標準偏差に基づき得られる中間発電量を季節係数で補正したものを、予測対象日における雲量０％の場合の発電量Ｘ_0＿predictとしている。そして、第１の発電量予測部１４は、ここで求めた発電量Ｘ_0＿predictを、予測対象日，予測対象時刻（上記発電時刻に対応）とともに第１の予測発電量データとして記憶部２に記憶する。なお、上記季節係数による補正処理は発電量予測の精度を高めるための処理の１つであり、たとえば、要求される予測精度に応じて、上記１５日目あたりの雲量０％の場合の発電量をそのままＸ_0＿predictとしてもよく、また、その他の補正係数により補正したものをＸ_0＿predictとしてもよい。

図６−１および図６−２は、「予測対象日における雲量０％の場合の発電量を予測する処理」を実行した場合のイメージを示す図である。詳細には、図６−１は、ステップＳ１４で読み出した直近３０日分の補正後発電量データ（発電量Ｘ₀）のイメージを示す図であり、図６−２は、ステップＳ１７にて予測した「予測対象日における雲量０％の場合の発電量（発電量Ｘ_0＿predict）」のイメージを示す図である。

なお、本実施例においては、予測日の直近３０日分の補正後発電量データを読み出して、発電時刻毎に３０日分の発電量Ｘ₀の平均と標準偏差を計算することとしたが、補正後発電量データの読み出し日数については、要求される予測の精度に応じて適宜変更可能である。たとえば、３０日分を超える補正後発電量データを用いることによりさらに高精度に発電量Ｘ_0＿predictを予測することが可能であり、予測の精度を落として計算量を削減したいような場合には３０日分に満たない補正後発電量データを用いて発電量Ｘ_0＿predictを予測することも可能である。

一方、ステップＳ１３の処理で７日分以上の補正後発電量データがないと判断した場合（ステップＳ１３，Ｎｏ）、第１の発電量予測部１４は、一般的な日射量データベース（たとえば、通信回線を利用して入手可能なＮＥＤＯデータ等）を利用して、たとえば、過去２０年間における予測対象日と同日同時間の日射量、および太陽光パネルの方位，角度等のパラメータに基づいて、予測対象日の発電量を計算し（ステップＳ１８）、その計算結果を、予測対象日における雲量０％の場合の発電量Ｘ_0＿predictとする。そして、第１の発電量予測部１４は、ここで求めた発電量Ｘ_0＿predictを、予測対象日，予測対象時刻（上記発電時刻に対応）とともに第１の予測発電量データとして記憶部２に記憶する。

本実施例においては、７日分以上の補正後発電量データがないケースが、起動直後の数日間しか発生しない非常にレアなケースであることから、このケースについては、予測対象日における雲量０％の場合の発電量Ｘ_0＿predictを高精度に予測することを優先せず、ステップＳ１８では、Ｘ_0＿predictを、上記ステップＳ１４〜Ｓ１７の方法で高精度に予測する場合よりも小さく見積もることを優先する。すなわち、雲のある日も含む過去２０年間の予測対象日と同日の日射量に基づいて予測対象日の発電量を予測し、その結果をＸ_0＿predictとしている。

これにより、所定日数（７日分）以上の補正後発電量データがない場合には予測対象日の発電量を高精度に予測することはできないが、上記ステップＳ１８の計算により予測対象日の発電量を小さく見積もることができる。したがって、たとえば、売電等、事前に電力供給の計画をたてるような場合であっても、予め少ない予測発電量で供給計画がたてられているため、供給電力不足になるような不測の事態を回避することが可能となる。

つぎに、上記「Ｃ． 予測対象日の発電量を予測する処理」について説明する。図７は、予測対象日の発電量を予測する処理を示すフローチャートである。

上記Ｂの処理を実行後、第２の発電量予測部１５は、第１の発電量予測部１４と連携して、記憶部２から予測対象日における第１の予測発電量データ（予測対象日，予測対象時刻，発電量Ｘ_0＿predict等を含む）をすべて読み出す（ステップＳ２１）。また、第２の発電量予測部１５は、ステップＳ２１で読み出した第１の予測発電量データに含まれる予測対象時刻（本実施例では３０分刻みの予測対象時刻が記憶されている）に対応する天気予報データ（位置，予報日時，雲量等を含む）を記憶部２から読み出す（ステップＳ２２）。さらに、第２の発電量予測部１５は、ステップＳ２２で読み出した天気予報データに含まれる雲量に対応する減衰率データを記憶部２から読み出す（ステップＳ２３）。ここでは、ステップＳ２２で読み出された天気予報データ単位に、対応する減衰率データが読み出される。

第２の発電量予測部１５は、ステップＳ２１〜Ｓ２３の処理により得られた第１の予測発電量データ（発電量Ｘ_0＿predict）および減衰率データ（減衰率α）に基づいて、予測対象日の発電量（＝Ｘ_predict）を予測する（ステップＳ２４）。具体的には、予測対象時刻毎に、発電量Ｘ_0＿predictに減衰率αをかけることにより発電量Ｘ_predictを計算する（上記（２）式参照）。そして、第２の発電量予測部１５は、計算により得られた発電量Ｘ_predictを第２の予測発電量データ（予測対象日および予測対象時刻，発電量Ｘ_0＿predict，雲量，減衰率α，発電量Ｘ_predict等を含む）として記憶部２に記憶する。

図８は、「予測対象日の発電量を予測する処理」を実行した場合のイメージを示す図である。ここでは、日の出が６時，日没が１８時であり、たとえば、１０時〜１２時の雲量を上層雲量：４０％，中層雲量：６０％，下層雲量８０％，全雲量：９０％とし、その他の時間帯の雲量を０％（全雲量０％）とした場合の第１の予測発電量データと第２の予測発電量データを表している。図８において、細線は、第１の予測発電量データ（予測対象日における雲量０％の場合の発電量）を表し、太線は、第２の予測発電量データ（予測対象日の発電量）を表している。

以上のように、本実施例では、雲量に対する発電量の減衰率α等、各種パラメータが記憶された記憶部２を有し、発電量補正部１３が、定期的に蓄積された過去の発電量Ｘを、その発電時刻における雲量に対応する発電量の減衰率αを用いて、雲量０％の場合の発電量Ｘ₀に補正し、発電時刻毎に新たな補正後発電量Ｘ₀として記憶部２に蓄積する。また、第１の発電量予測部１４が、蓄積された補正後発電量Ｘ₀を発電時刻単位に分類して発電時刻毎の平均および標準偏差を計算し、得られた平均および標準偏差に基づいて、予測対象日における雲量０％の場合の発電量Ｘ_0＿predictを予測する。そして、第２の発電量予測部１５が、発電量Ｘ_0＿predictおよび予測対象日の雲量に対応する発電量の減衰率αに基づいて、予測対象日の発電量Ｘ_predictを予測することとした。これにより、予測日（計算日）が予測対象日の前日，前々日…等に設定されているような場合であっても、予測対象日における太陽光発電所の発電量を高精度に予測することが可能となる。

１ 制御部
２ 記憶部
３ 入力部
４ 出力部
５ 表示部
６ 通信部
８ キーボード
９ マウス
１１ 送受信制御部
１２ 日時管理部
１３ 発電量補正部
１４ 第１の発電量予測部
１５ 第２の発電量予測部

Claims (14)

1. 太陽光発電所の発電量を予測する発電量予測制御装置において、
   雲量と発電量との関係を示す情報が記憶された記憶手段と、
   定期的に蓄積された過去の発電量を、各々の発電時刻における前記雲量と発電量との関係を示す情報に基づいて雲量０％の場合の発電量に補正し、補正後の発電量を各々の発電時刻毎に補正後発電量としてそれぞれ蓄積する発電量補正手段と、
   蓄積された前記補正後発電量を発電時刻に応じて分類し、分類された発電時刻毎の補正後発電量の平均および標準偏差を計算し、前記平均および標準偏差に基づいて、予測対象日が雲量０％であると仮定した場合の発電量である第１の予測発電量を予測する第１の発電量予測手段と、
   前記第１の予測発電量および前記予測対象日の雲量と発電量との関係を示す情報に基づいて、前記予測対象日の発電量である第２の予測発電量を予測する第２の発電量予測手段と、
   を備えることを特徴とする発電量予測制御装置。
2. 前記雲量と発電量との関係を示す情報として、雲量に対する発電量の減衰率が前記記憶手段に記憶されている場合において、
   前記発電量補正手段は、
   前記過去の発電量の発電時刻における雲量に対応する減衰率を前記記憶手段から読み出し、前記過去の発電量を、各々の発電時刻における雲量に対応する減衰率で割ることにより、前記補正後発電量を得る、
   ことを特徴とする請求項１に記載の発電量予測制御装置。
3. 前記第１の発電量予測手段は、
   一般的な日射量データベースを利用して得られる過去の日射量の傾向を季節係数として求め、前記平均および標準偏差に基づき得られる発電量を当該季節係数により補正したものを前記第１の予測発電量とする、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の発電量予測制御装置。
4. 前記第１の発電量予測手段は、
   前記第１の予測発電量の予測に最低限必要な所定日数分の補正後発電量が蓄積されている場合に、前記平均および標準偏差を計算する処理を実行する、
   ことを特徴とする請求項１、２または３に記載の発電量予測制御装置。
5. 前記第１の発電量予測手段は、
   前記所定日数分の補正後発電量が蓄積されていない場合に、一般的な日射量データベース、および太陽光パネルの方位，角度に基づいて、前記予測対象日の発電量を計算し、その計算結果を第１の予測発電量とする、
   ことを特徴とする請求項４に記載の発電量予測制御装置。
6. 前記雲量と発電量との関係を示す情報として、雲量に対する発電量の減衰率が前記記憶手段に記憶されている場合において、
   前記第２の発電量予測手段は、
   前記予測対象日の雲量に対応する減衰率を前記記憶手段から読み出し、前記第１の予測発電量に対して当該減衰率をかけることにより、前記第２の予測発電量を得る、
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の発電量予測制御装置。
7. 前記雲量と発電量との関係を示す情報を、前記過去の発電量を用いた多変量解析に基づき規定する、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の発電量予測制御装置。
8. 太陽光発電所の発電量を予測するための発電量予測方法であって、
   雲量と発電量との関係を示す情報を記憶部に記憶する記憶ステップと、
   定期的に前記記憶部に蓄積された過去の発電量を読み出し、前記過去の発電量を、各々の発電時刻における前記雲量と発電量との関係を示す情報に基づいて雲量０％の場合の発電量に補正し、補正後の発電量を各々の発電時刻毎に補正後発電量としてそれぞれ前記記憶部に蓄積する発電量補正ステップと、
   前記記憶部に蓄積された補正後発電量を読み出し、前記補正後発電量を発電時刻に応じて分類し、分類された発電時刻毎の補正後発電量の平均および標準偏差を計算し、前記平均および標準偏差に基づいて、予測対象日が雲量０％であると仮定した場合の発電量を予測し、予測した発電量を第１の予測発電量として前記記憶部に記憶する第１の発電量予測ステップと、
   前記記憶部に記憶された第１の予測発電量を読み出し、前記第１の予測発電量および前記予測対象日の雲量と発電量との関係を示す情報に基づいて、前記予測対象日の発電量を予測し、予測した発電量を第２の予測発電量として前記記憶部に記憶する第２の発電量予測ステップと、
   を含むことを特徴とする発電量予測方法。
9. 前記雲量と発電量との関係を示す情報として、雲量に対する発電量の減衰率が前記記憶部に記憶されている場合に、
   前記発電量補正ステップでは、
   前記過去の発電量の発電時刻における雲量に対応する減衰率を前記記憶部から読み出し、前記過去の発電量を、各々の発電時刻における雲量に対応する減衰率で割ることにより、前記補正後発電量を得る、
   ことを特徴とする請求項８に記載の発電量予測方法。
10. 前記第１の発電量予測ステップでは、
    前記第１の予測発電量の予測に最低限必要な所定日数分の補正後発電量が前記記憶部に蓄積されている場合に、前記平均および標準偏差を計算する処理を実行し、
    一般的な日射量データベースを利用して得られる過去の日射量の傾向を季節係数として求め、前記平均および標準偏差に基づき得られる発電量を当該季節係数により補正したものを前記第１の予測発電量とする、
    ことを特徴とする請求項８または９に記載の発電量予測方法。
11. 前記第１の発電量予測ステップでは、
    前記所定日数分の補正後発電量が前記記憶部に蓄積されていない場合に、一般的な日射量データベース、および太陽光パネルの方位，角度に基づいて、前記予測対象日の発電量を計算し、その計算結果を第１の予測発電量として前記記憶部に記憶する、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の発電量予測方法。
12. 前記雲量と発電量との関係を示す情報として、雲量に対する発電量の減衰率が前記記憶部に記憶されている場合に、
    前記第２の発電量予測ステップでは、
    前記予測対象日の雲量に対応する減衰率を前記記憶部から読み出し、前記第１の予測発電量に対して当該減衰率をかけることにより、前記第２の予測発電量を得る、
    ことを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１つに記載の発電量予測方法。
13. 前記雲量と発電量との関係を示す情報を、前記過去の発電量を用いた多変量解析に基づき規定する規定ステップ、
    をさらに含むことを特徴とする請求項８〜１２のいずれか１つに記載の発電量予測方法。
14. 太陽光発電所の発電量を予測する発電量予測制御装置として動作するコンピュータにより実行させる発電量予測プログラムであって、
    雲量と発電量との関係を示す情報を記憶部に記憶する記憶手順、
    定期的に前記記憶部に蓄積された過去の発電量を読み出し、前記過去の発電量を、各々の発電時刻における前記雲量と発電量との関係を示す情報に基づいて雲量０％の場合の発電量に補正し、補正後の発電量を各々の発電時刻毎に補正後発電量としてそれぞれ前記記憶部に蓄積する発電量補正手順、
    前記記憶部に蓄積された補正後発電量を読み出し、前記補正後発電量を発電時刻に応じて分類し、分類された発電時刻毎の補正後発電量の平均および標準偏差を計算し、前記平均および標準偏差に基づいて、予測対象日が雲量０％であると仮定した場合の発電量を予測し、予測した発電量を第１の予測発電量として前記記憶部に記憶する第１の発電量予測手順、
    前記記憶部に記憶された第１の予測発電量を読み出し、前記第１の予測発電量および前記予測対象日の雲量と発電量との関係を示す情報に基づいて、前記予測対象日の発電量を予測し、予測した発電量を第２の予測発電量として前記記憶部に記憶する第２の発電量予測手順、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする発電量予測プログラム。

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