JP6600516B2 - アグリゲーション管理装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、アグリゲーション管理装置及び方法に関する。

近年、複数の太陽光発電所が発電した電力を集約し、需要家に供給するアグリゲーション事業が計画されている。アグリゲーション事業の収益性を高めるため、アグリゲーション事業の事業者（アグリゲータ）は、電力の買い取りを契約する太陽光発電所を評価する必要がある。従来、過去の気象データに基づく太陽光発電所の日照量と、太陽光発電所の設備容量と、に基づいて評価する方法が提案されている。

アグリゲーション事業の収益性を高めるためには、集約する総発電量を大きくするだけでなく、総発電量の予測しやすさを高める、すなわち、総発電量の予測誤差を小さくすることも重要である。これは、例えば、アグリゲータが事前に提出した発電計画に対して、アグリゲータが実際に供給した発電量に誤差が生じると、弁済金などが発生し、収益性が低下するためである。

したがって、太陽光発電所を評価する場合、その太陽光発電所の発電量を評価すると共に、その太陽光発電所と契約した場合の総発電量の予測誤差を評価する必要がある。しかしながら、上記従来の評価方法では、総発電量の予測誤差を評価することは困難であった。

特開２０１３−２４６７４６号公報

アグリゲーション事業における総発電量の予測誤差を評価できるアグリゲーション管理装置及び方法を提供する。

一実施形態に係るアグリゲーション管理装置は、予測誤差評価部を備える。予測誤差評価部は、太陽光発電設備群に含まれる各太陽光発電設備の位置情報及び性能情報と、２地点間の距離に応じた日射情報の予測誤差の相関度と、に基づいて、太陽光発電設備群の総発電量の予測誤差の評価値を算出する。

第１実施形態に係るアグリゲーション管理装置の機能構成の一例を示す図。 ２地点間の距離と日射強度の日射誤差の相関度との関係の具体例を示す図。 日射情報ＤＢに記憶された日射情報の一例を示す図。 日射誤差ＤＢに記憶された日射誤差の一例を示す図。 日射誤差ＤＢに記憶された日射誤差の一例を示す図。 総発電量Ｍと売価ｙとの関係を説明する図。 第１実施形態に係るアグリゲーション管理装置のハードウェア構成の一例を示す図。 第１実施形態に係るアグリゲーション管理装置の動作の一例を示すフローチャート。 第２実施形態に係るアグリゲーション管理装置の機能構成の一例を示す図。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

（第１実施形態）
第１実施形態に係るアグリゲーション管理装置（以下、「管理装置」という）について、図１〜図８を参照して説明する。本実施形態に係る管理装置は、太陽光発電（ＰＶ）のアグリゲーション事業を行うアグリゲータなどにより利用される。管理装置は、太陽光発電事業者（ＰＶ事業者）が有する太陽光発電設備（ＰＶ設備）から電力を購入する際の買価を査定する。以下では、査定対象となるＰＶ事業者及びＰＶ設備を、それぞれ対象ＰＶ事業者及び対象ＰＶ設備という。

また、管理装置は、ＰＶ設備による総発電量の予測誤差の評価を行う。ＰＶ設備は、例えば、家庭用の太陽光発電パネルや太陽光発電所であるが、これに限られない。

図１は、本実施形態に係る管理装置の機能構成の一例を示す図である。図１に示すように、この管理装置は、査定受付部１と、設備情報記憶部２と、相関度ＤＢ３と、予測誤差評価部４と、日射情報ＤＢ５と、総発電量算出部６と、日射誤差ＤＢ７と、予測誤差算出部８と、売価情報ＤＢ９と、売価算出部１０と、売価査定部１１と、登録部１２と、を備える。

査定受付部１は、新規ＰＶ事業者からＰＶ設備の買価の査定要求を受け付ける。新規ＰＶ事業者とは、電力の集約対象として未登録のＰＶ設備を有する、ＰＶ事業者のことである。本実施形態では、新規ＰＶ事業者が電力の買価査定を依頼するために、管理装置に査定要求を入力することを想定している。すなわち、本実施形態において、対象ＰＶ事業者は新規ＰＶ事業者であり、対象ＰＶ設備は未登録のＰＶ設備である。査定受付部１は、新規ＰＶ事業者から査定要求を受け付けると、買価査定を要求された未登録のＰＶ設備の設備情報を取得する。

設備情報とは、ＰＶ事業者が有するＰＶ設備に関する情報のことである。設備情報には、位置情報Ｌと、性能情報ｐと、が含まれる。

位置情報Ｌとは、ＰＶ設備が設置された位置を示す情報である。位置情報Ｌは、例えば、緯度及び経度、及び住所などであるが、これに限られない。

性能情報ｐとは、ＰＶ設備の性能を示す情報である。性能情報ｐは、例えば、ＰＶ設備のシステム出力係数、定格システム出力、最大出力、及び実行変換効率などであるが、これに限られない。性能情報ｐとして、上記のようなパラメータが複数記憶されていてもよい。以下では、性能情報ｐは、定格システム出力である場合を例に説明する。

設備情報ＤＢ２は、登録済みＰＶ事業者のＰＶ設備の設備情報を記憶する。登録済みＰＶ事業者とは、電力の集約対象として登録されたＰＶ設備を有する、ＰＶ事業者のことである。設備情報ＤＢ２には、１つ又は複数のＰＶ設備の設備情報が記憶される。

相関度ＤＢ３は、２地点間の距離ｒに応じた、２地点間の日射誤差σの相関度Ｃ（ｒ）を記憶する。ここでいう日射情報とは、日射強度又は日射量のことである。日射誤差σは、日射情報の観測値と予測値との誤差のことである。相関度Ｃ（ｒ）は、例えば、相関係数で表される。以下では、相関度Ｃ（ｒ）は、相関係数であるものとする。以下、距離ｒと、日射誤差σの相関度Ｃ（ｒ）と、の関係について説明する。

一般に、気象量は空間的な連続性を有する。このため、距離ｒが近い２地点の気象量は、類似した傾向を示す。これは、日射誤差σについても同様であり、距離ｒが近い２地点では、一方の日射誤差σがプラス（又はマイナス）になると、他方の日射誤差σもプラス（又はマイナス）になる確率が高くなる。すなわち、２地点間の距離ｒが近いほど、２地点の日射誤差σの相関が強くなり（相関度Ｃ（ｒ）が大きくなり）、２地点間の距離ｒが遠いほど、２地点の日射誤差σの相関は弱くなる（相関度Ｃ（ｒ）が小さくなる）。

ここで、図２は、２地点間の距離ｒと日射強度の日射誤差σの相関度Ｃ（ｒ）との関係の具体例を示す図である。図２において、横軸は、２地点間の距離ｒであり、縦軸は、２地点の日射強度の日射誤差σの相関度（相関係数）Ｃ（ｒ）である。図２は、全国４１地点の気象官署による日射強度の観測値及び予測値のデータに基づいて作成されたものであり、４１地点の気象官署の全ての組合せの相関度Ｃ（ｒ）がプロットされている。日射強度の観測値と予測値との差が、日射強度の日射誤差σに相当する。図２より、２地点間の距離ｒが遠いほど、２地点の日射強度の日射誤差σの相関度Ｃ（ｒ）が小さくなる傾向が確認できる。

このような距離ｒと相関度Ｃ（ｒ）との関係は、指数関数や冪乗関数によりモデル化することができる。相関モデルＣ_１（ｒ）は、相関度Ｃ（ｒ）を指数関数によりモデル化したものであり、相関モデルＣ_２（ｒ）は、相関度Ｃ（ｒ）を冪乗関数によりモデル化したものである。相関モデルＣ_１（ｒ），Ｃ_２（ｒ）は、それぞれ以下の式で表される。

式（１），（２）において、ｒ_０は減衰距離、ｎは冪乗指数である。図２の例では、相関モデルＣ_１（ｒ）の減衰距離ｒ_０は９９．２であり、相関モデルＣ_２（ｒ）の減衰距離ｒ_０は３８．０である。

上記のように、距離ｒに応じた相関度Ｃ（ｒ）は、日射情報の観測値及び予測値をモデル化することにより得られる。これらの観測値及び予測値は、官公庁や民間の気象予測サービスなどから取得できる。相関度ＤＢ３は、こうして得られた相関度Ｃ（ｒ）を記憶する。具体的には、相関度ＤＢ３は、距離ｒ毎の相関度Ｃ（ｒ）をそれぞれ記憶してもよいし、距離ｒと相関度Ｃ（ｒ）との関係をモデル化した相関モデルＣ_１（ｒ），Ｃ_２（ｒ）のパラメータ（ｒ_０，ｎなど）を記憶してもよい。

予測誤差評価部４は、ＰＶ設備群に含まれる各ＰＶ設備の位置情報Ｌ及び性能情報ｐと、２地点間の距離ｒに応じた日射誤差σの相関度Ｃ（ｒ）と、に基づいて、ＰＶ設備群の総発電量Ｍの予測誤差Σの評価値Ｆを算出する。

ＰＶ設備群とは、予測誤差評価部４が評価値Ｆを算出する対象となる１つ又は複数のＰＶ設備の集合のことである。ＰＶ設備群の総発電量Ｍとは、ＰＶ設備群に含まれる各ＰＶ設備の発電量の合計値のことである。

評価値Ｆとは、総発電量Ｍの予測誤差Σ（総発電量Ｍの予測しやすさ）を評価する値である。評価値Ｆは、総発電量Ｍの予測誤差Σが大きい（すなわち、総発電量Ｍが予測しにくい）ほど大きく（又は小さく）なり、総発電量Ｍの予測誤差Σが小さい（すなわち、総発電量Ｍが予測しやすい）ほど小さく（又は大きく）なる。評価値Ｆは、例えば、以下の式で算出される。

式（３）〜（５）において、ｐ_ｊはＰＶ設備群に含まれるＰＶ設備ｊの性能情報（システム出力係数）、ＰはＰＶ設備群の性能情報（ＰＶ設備群全体のシステム出力係数）、ｗ_ｉはＰＶ設備群に含まれる各ＰＶ設備ｉの重み付け係数、Ｃ（ｒ_ｉ，ｊ）はＰＶ設備群に含まれるＰＶ設備ｉ及びＰＶ設備ｊとの間の距離ｒ_ｉ，ｊに応じた日射誤差σの相関度である。距離ｒ_ｉ，ｊは、ＰＶ設備ｉの位置情報Ｌ_ｉ及びＰＶ設備ｊの位置情報Ｌ_ｊから算出される。

評価値Ｆは、ＰＶ設備群に含まれる各ＰＶ設備間の相関度Ｃ（ｒ）の標準偏差に相当し、０以上１以下の無次元の定数となる。この評価値Ｆは、式（３）からわかるように、各相関度Ｃ（ｒ）が大きいほど大きくなり、各相関度Ｃ（ｒ）が小さいほど小さくなる。また、相関度Ｃ（ｒ）は、ＰＶ設備間の距離が遠くなるほど小さくなり、各ＰＶ設備間の距離が近くなるほど大きくなる。さらに、距離が近い２地点の気象量は類似した傾向を示すことから、ＰＶ設備群に含まれる各ＰＶ設備間の距離が近いほど総発電量Ｍの予測誤差Σは大きくなり、ＰＶ設備群に含まれる各ＰＶ設備間の距離が遠いほど総発電量Ｍの予測誤差Σは小さくなる。

したがって、評価値Ｆは、総発電量Ｍの予測誤差Σが大きいほど大きくなり、総発電量Ｍの予測誤差Σが小さいほど小さくなる。これは、評価値Ｆが小さいほど、ＰＶ設備群の総発電量Ｍが予測しやすいことを意味している。

予測誤差評価部４は、このような評価値ＦをＰＶ設備群に対して算出する。なお、以下では、評価値Ｆが式（３）により算出される場合を例に説明するが、評価値Ｆは、ＰＶ設備群に含まれる各ＰＶ設備間の相関度Ｃ（ｒ）の分散や平均値であってもよい。

本実施形態において、予測誤差評価部４は、評価値Ｆ_１（第１の評価値）と、評価値Ｆ_２（第２の評価値）と、を算出する。

評価値Ｆ_１とは、新たなＰＶ設備群の評価値である。新たなＰＶ設備群とは、登録されたＰＶ設備と、未登録のＰＶ設備（対象ＰＶ設備）と、を含むＰＶ設備群のことである。予測誤差評価部４は、未登録のＰＶ設備及び登録されたＰＶ設備の性能情報ｐに基づいて、新たなＰＶ設備群の性能情報Ｐ_１及び重み付け係数ｗ_１を算出する。そして、予測誤差評価部４は、算出した性能情報Ｐ_１及び重み付け係数ｗ_１と、未登録のＰＶ設備及び登録されたＰＶ設備の位置情報Ｌと、相関度ＤＢ３に格納された相関度Ｃ（ｒ）と、に基づいて、評価値Ｆ_１を算出する。

評価値Ｆ_２とは、現在のＰＶ設備群の評価値である。現在のＰＶ設備群とは、登録されたＰＶ設備を含み、未登録のＰＶ設備（対象ＰＶ設備）を含まないＰＶ設備群のことである。予測誤差評価部４は、登録されたＰＶ設備の性能情報ｐに基づいて、現在のＰＶ設備群の性能情報Ｐ_２及び重み付け係数ｗ_２を算出する。そして、予測誤差評価部４は、算出した性能情報Ｐ_２及び重み付け係数ｗ_２と、登録されたＰＶ設備の位置情報Ｌと、相関度ＤＢ３に格納された相関度Ｃ（ｒ）と、に基づいて、評価値Ｆ_２を算出する。

日射情報ＤＢ５は、ＰＶ設備群の少なくとも一部を含むエリアにおける、所定期間（１時間、１日、１週間、１ヶ月）毎の日射情報μを記憶する。日射情報μは、エリアにおける日射情報の観測値であり、官公庁や民間の気象予測サービスなどから取得できる。日射情報μは、例えば、所定期間における日射強度（傾斜面日射強度、アレイ日射強度、直達日射強度、散乱日射強度、及び全天日射強度など）の平均値や、所定期間の日射量（傾斜面日射量、アレイ日射量、直達日射量、散乱日射量、及び全天日射量など）であるが、これに限られない。また、ＰＶ設備群が、複数のエリアにまたがる場合には、日射情報ＤＢ５は、エリア毎の日射情報μを記憶していてもよい。

図３は、日射情報ＤＢ５に記憶された日射情報μの一例を示す図である。図３の例では、日射情報μとして、北海道（HOKKAIDO）、東北（TOUHOKU）、東京（TOKYO）、及び九州（KYUSHU）の４つのエリアの１月〜１２月までの１ヶ月毎及び通年（ＡＬＬ）の日射強度の平均値が示されている。図３によれば、例えば、北海道の１月の日射強度の平均値は２０７．２Ｗ／ｍ^２である。

総発電量算出部６は、ＰＶ設備群の性能情報Ｐと、日射情報μと、に基づいて、ＰＶ設備群の総発電量Ｍ（Ｗｈ／ｍ^２）を算出する。総発電量Ｍは、日射情報μの期間ごとに算出される。例えば、日射情報ＤＢ５に、１ヶ月ごとの日射情報μが記憶されている場合、総発電量算出部６により、１ヶ月毎の総発電量Ｍが算出される。ＰＶ設備群が１つのエリアに含まれる場合、総発電量Ｍは、以下の式で算出される。

なお、式（６）では、単位を調整する係数が省略されている。日射情報μが日射量である場合には、式（６）により総発電量Ｍが算出される。これに対して、日射情報μが日射強度である場合には、式（６）の右辺に日射強度の期間を乗算することにより総発電量Ｍが算出される。

また、ＰＶ設備群が複数のエリアに含まれ、日射情報ＤＢ５に各エリアの日射情報μが記憶されている場合、総発電量算出部６は、各ＰＶ設備の性能情報ｐと、各ＰＶ設備が含まれるエリアの日射情報μと、に基づいて、各ＰＶ設備の発電量を算出し、各ＰＶ設備の発電量を合計することにより総発電量Ｍを算出すればよい。

本実施形態において、総発電量算出部６は、総発電量Ｍ_１（第１の総発電量）と、総発電量Ｍ_２（第２の総発電量）と、を算出する。

総発電量Ｍ_１とは、新たなＰＶ設備群の総発電量である。総発電量算出部６は、新たなＰＶ設備群の性能情報Ｐ_１と、日射情報ＤＢ５に記憶された日射情報μと、に基づいて、総発電量Ｍ_１を算出する。

総発電量Ｍ_２とは、現在のＰＶ設備群の総発電量である。総発電量算出部６は、現在のＰＶ設備群の性能情報Ｐ_２と、日射情報ＤＢ５に記憶された日射情報μと、に基づいて、総発電量Ｍ_２を算出する。

日射誤差ＤＢ７は、ＰＶ設備群の少なくとも一部を含むエリアにおける、所定期間（１時間、１日、１週間、１ヶ月）毎の日射誤差σを記憶する。日射誤差σは、エリアにおける日射情報の観測値と予測値との差に相当する。日射誤差σは、観測値及び予測値の、単純な差であってもよいし、平均絶対誤差（ＭＡＥ）であってもよいし、２乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）であってもよい。日射情報の観測値及び予測値は、官公庁や民間の気象予測サービスなどから取得できる。

日射誤差σは、例えば、所定期間における日射強度（傾斜面日射強度、アレイ日射強度、直達日射強度、散乱日射強度、及び全天日射強度など）の平均値の予測誤差や、所定期間の日射量（傾斜面日射量、アレイ日射量、直達日射量、散乱日射量、及び全天日射量など）の予測誤差であるが、これに限られない。また、ＰＶ設備群が、複数のエリアにまたがる場合には、日射誤差ＤＢ７は、エリア毎の日射誤差σを記憶していてもよい。

図４及び図５は、日射誤差ＤＢ７に記憶された日射誤差σの一例を示す図である。図４及び図５の例では、日射誤差σとして、北海道（HOKKAIDO）、東北（TOUHOKU）、東京（TOKYO）、及び九州（KYUSHU）の４つのエリアの１月〜１２月までの１ヶ月毎及び通年（ＡＬＬ）の日射強度の平均値の予測誤差が示されている。

図４の例では、日射誤差σは、観測値と予測値とのＭＡＥである。図４によれば、例えば、北海道の１月の日射強度の日射誤差σは２９．４Ｗ／ｍ^２である。これは、標準試験条件（ＳＴＣ）における日射強度（１０００Ｗ／ｍ^２）を基準として、約３％の誤差に相当する。

図５の例では、日射誤差σは、観測値と予測値とのＲＭＳＥである。図５によれば、例えば、北海道の１月の日射強度の日射誤差σは３７．９Ｗ／ｍ^２である。これは、標準試験条件における日射強度（１０００Ｗ／ｍ^２）を基準として、約４％の誤差に相当する。

なお、日射誤差ＤＢ７は、日射誤差σとして、所定の日射情報を基準とした割合を記憶してもよい。基準となる日射情報は、上記のような標準試験条件における日射情報であってもよいし、図３に示したような日射情報の観測値であってもよい。

予測誤差算出部８は、ＰＶ設備群の評価値Ｆと、ＰＶ設備群の性能情報Ｐと、ＰＶ設備群の少なくとも一部を含むエリアの日射誤差σと、に基づいて、総発電量Ｍの予測誤差Σ（Ｗｈ／ｍ^２）を算出する。予測誤差Σは、例えば、以下の式により算出される。

式（７）の予測誤差Σは、総発電量Ｍの予測誤差の標準偏差に相当する。なお、式（７）では、単位を調整する係数が省略されている。日射誤差σが日射量の予測誤差である場合には、式（７）により総発電量Ｍの予測誤差Σが算出される。これに対して、日射誤差σが日射強度の予測誤差である場合には、式（７）の右辺に日射強度の期間を乗算することにより総発電量Ｍの予測誤差Σが算出される。

本実施形態において、予測誤差算出部８は、予測誤差Σ_１（第１の予測誤差）と、予測誤差Σ_２（第２の予測誤差）と、を算出する。

予測誤差Σ_１とは、新たなＰＶ設備群の予測誤差である。予測誤差算出部８は、評価値Ｆ_１と、ＰＶ設備群の性能情報Ｐ_１と、ＰＶ設備群の少なくとも一部が含まれるエリアの日射誤差σと、に基づいて、予測誤差Σ_１を算出する。

予測誤差Σ_２とは、現在のＰＶ設備群の予測誤差である。予測誤差算出部８は、評価値Ｆ_２と、ＰＶ設備群の性能情報Ｐ_２と、ＰＶ設備群の少なくとも一部が含まれるエリアの日射誤差σと、に基づいて、予測誤差Σ_２を算出する。

売価情報ＤＢ９は、売価情報を記憶する。売価情報は、ＰＶ設備群が発電した電力を販売する際の売価ｙ（￥／ｋＷｈ）を算出するためのパラメータである。パラメータは、例えば、スポット市場価格の平均値α（￥／ｋＷｈ）や、インバランス発生時の弁済価格の平均値β（￥／ｋＷｈ）などであるが、これに限られない。

また、売価情報ＤＢ９は、スポット市場価格、弁済価格、及び実際の売価などの履歴情報を記憶していてよい。上記のパラメータは、これらの履歴情報から算出することができる。

売価算出部１０は、総発電量Ｍと、総発電量Ｍの予測誤差Σと、売価情報と、に基づいて、売価ｙ（￥／ｋＷｈ）を算出する。売価ｙは、例えば、以下の式により算出される。

式（８）の２π^１／２は、標準偏差を片側誤差の期待値へ変換するための定数である。式（８）からわかるように、売価ｙは、評価値Ｆの関数として表すことができる。したがって、売価算出部１０は、予測誤差評価部４が算出した評価値Ｆに基づいて売価ｙを算出することもできる。この場合、管理装置は、総発電量算出部６及び予測誤差算出部８を備えなくてもよい。

本実施形態において、売価算出部１０は、売価ｙ_１（第１の売価）と、売価ｙ_２（第２の売価）と、を算出する。

売価ｙ_１とは、新たなＰＶ設備群の売価である。売価算出部１０は、予測誤差Σ_１と、総発電量Ｍ_１と、売価情報α，βと、に基づいて、売価ｙ_１を算出する。

売価ｙ_２とは、現在のＰＶ設備群の売価である。売価算出部１０は、予測誤差Σ_２と、総発電量Ｍ_２と、売価情報α，βと、に基づいて、売価ｙ_２を算出する。

図６は、総発電量Ｍと売価ｙとの関係を説明する図である。図６において、横軸は総発電量Ｍ（ｋＷｈ）、縦軸は総収益Ｙ（￥）、実線は総発電量Ｍと総収益Ｙとの関係を示す総収益曲線である。総収益Ｙとは、総発電量Ｍを売価ｙ（￥／ｋＷｈ）で販売した場合の売り上げである。また、破線Ｙｍａｘ（Ｆ＝０）は、総収益Ｙの上限を示し、破線Ｙｍｉｎ（Ｆ＝１）は、総収益Ｙの下限を示す。売価ｙは、総収益曲線の傾きに相当する（ｙ＝Ｙ／Ｍ）ため、Ｙｍａｘはα×Ｍとなり、Ｙｍｉｎは（α−β×σ／μ×（２π）^１／２）×Ｍとなる。

図６に示すように、ＰＶ設備群に新たなＰＶ設備を追加することにより、予測誤差Σが減少する場合、総収益曲線の傾きが急になる。これは、売価ｙの上昇に相当する。また、ＰＶ設備群に新たなＰＶ設備を追加することにより、予測誤差Σが増大する場合、総収益曲線の傾きが緩やかになる。これは、売価ｙの低下に相当する。なお、総収益曲線は、破線Ｙｍｉｎより小さくならず、また、破線Ｙｍａｘより大きくならない。

買価査定部１１は、売価算出部１０が算出した売価ｙ_１，ｙ_２に基づいて、未登録のＰＶ設備から電力を購入する際の買価（￥／ｋＷｈ）を査定する。売価ｙ_１は、未登録のＰＶ設備を含むＰＶ設備群の売価に相当する。また、売価ｙ_２は、未登録のＰＶ設備を含まないＰＶ設備群の売価に相当する。

したがって、売価ｙ_１が売価ｙ_２より高い（低い）ことは、未登録のＰＶ設備から電力を購入することにより、売価が上昇（低下）することを意味する。そして、売価の上昇（低下）は、アグリゲータの収益性の上昇（低下）に相当する。

そこで、買価査定部１１は、売価ｙ_１が売価ｙ_２より高い場合、売価ｙ_１が売価ｙ_２より低い場合に比べて、買価を高く査定する。このような査定方法として、例えば、標準買価を設定しておき、売価ｙ_１が売価ｙ_２より高い場合、未登録のＰＶ設備の買価を標準買価より高く査定し、売価ｙ_１が売価ｙ_２より低い場合、未登録のＰＶ設備の買価を標準買価より低く査定する方法が考えられる。買価をどの程度高く（又は低く）するかは、売価ｙ_１と売価ｙ_２との差に応じて決定すればよい。

買価査定部１１は、買価を査定した後、査定した買価を、未登録のＰＶ設備を有する新規ＰＶ事業者に提示する。新規ＰＶ事業者は、提示された買価を参考にして、アグリゲータに電力を販売するか（すなわち、未登録のＰＶ設備を登録するか）判断することができる。

なお、買価情報ＤＢ９に、実際の売価などの履歴情報が記憶されており、履歴情報から売価ｙ_２に相当する現在の売価を取得可能な場合には、買価査定部１１は、履歴情報から取得した現在の売価と、売価ｙ_１と、を比較して、買価を査定してもよい。この場合、管理装置は、売価ｙ２を算出するためのパラメータ（評価値Ｆ_２、性能情報Ｐ_２、総発電量Ｍ_２、予測誤差Σ_２など）を算出しなくてもよい。

登録部１２は、新規ＰＶ事業者からの登録要求に応じて、新規ＰＶ事業者が有する未登録のＰＶ設備を電力の集約対象として登録する。本実施形態では、提示された買価査定を承服した新規ＰＶ事業者が、査定されたＰＶ設備の登録要求を入力することを想定している。登録部１２は、新規ＰＶ事業者から入力された登録要求及び設備情報を受け付ける。そして、登録部１２は、取得した未登録のＰＶ設備の設備情報を設備情報ＤＢ２に格納する。これにより、未登録のＰＶ設備が集約対象として登録される。

次に、本実施形態に係る管理装置のハードウェア構成について、図７を参照して説明する。本実施形態に係る管理装置は、コンピュータ１００により構成される。コンピュータ１００には、サーバ、クライアント、マイコン、及び汎用コンピュータなどが含まれる。

図７は、コンピュータ１００の一例を示す図である。図７に示すように、コンピュータ１００は、ＣＰＵ（中央演算装置）１０１と、入力装置１０２と、表示装置１０３と、通信装置１０４と、記憶装置１０５と、を備える。ＣＰＵ１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、及び記憶装置１０５は、バス１０６により相互に接続されている。

ＣＰＵ１０１は、コンピュータ１００の制御装置及び演算装置を含む電子回路である。ＣＰＵ１０１は、バス１０６を介して接続された各装置（例えば、入力装置１０２、通信装置１０４、記憶装置１０５）から入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を、バス１０６を介して接続された各装置（例えば、表示装置１０３、通信装置１０４、記憶装置１０５）に出力する。具体的には、ＣＰＵ１０１は、コンピュータ１００のＯＳ（オペレーティングシステム）や、アグリゲーション管理プログラムなどを実行し、コンピュータ１００を構成する各装置を制御する。

アグリゲーション管理プログラム（以下、「管理プログラム」という）とは、コンピュータ１００に、管理装置の上述の各機能構成を実現させるプログラムである。管理プログラムは、一時的でない有形のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶される。上記の記憶媒体は、例えば、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、半導体メモリであるが、これに限られない。ＣＰＵ１０１が管理プログラムを実行することにより、コンピュータ１００が管理装置として機能する。

入力装置１０２は、コンピュータ１００に情報を入力するための装置である。入力装置１０２は、例えば、キーボード、マウス、及びタッチパネルであるが、これに限られない。

表示装置１０３は、画像や映像を表示するための装置である。表示装置１０３は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、ＣＲＴ（ブラウン管）、及びＰＤＰ（プラズマディスプレイ）であるが、これに限られない。

通信装置１０４は、コンピュータ１００が外部装置と無線又は有線で通信するための装置である。通信装置１０４は、例えば、モデム、ハブ、及びルータであるが、これに限られない。設備情報、登録要求、相関度、日射情報、日射誤差、及び売価情報などの情報は、通信装置１０４を介して外部装置から入力されてもよい。また、査定された買価の提示は、通信装置１０４を介して、新規ＰＶ事業者のコンピュータに送信することにより行われてもよい。

記憶装置１０５は、コンピュータ１００のＯＳや、管理プログラム、管理プログラムの実行に必要なデータ、及び管理プログラムの実行により生成されたデータなどを記憶する記憶媒体である。記憶装置１０５には、主記憶装置と外部記憶装置とが含まれる。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭであるが、これに限られない。また、外部記憶装置は、例えば、ハードディスク、光ディスク、フラッシュメモリ、及び磁気テープであるが、これに限られない。設備情報ＤＢ２、相関度ＤＢ３、日射情報ＤＢ５、日射誤差ＤＢ７、及び売価情報ＤＢ９は、記憶装置１０５上に構築されてもよいし、外部のサーバ上に構築されてもよい。

なお、コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、及び記憶装置１０５を、それぞれ１つ又は複数備えてもよいし、プリンタやスキャナなどの周辺機器を接続されていてもよい。

また、管理装置は、単一のコンピュータ１００により構成されてもよいし、相互に接続された複数のコンピュータ１００からなるシステムとして構成されてもよい。

さらに、管理プログラムは、コンピュータ１００の記憶装置１０５に予め記憶されていてもよいし、コンピュータ１００の外部の記憶媒体に記憶されていてもよいし、インターネット上にアップロードされていてもよい。いずれの場合も、管理プログラムをコンピュータ１００にインストールして実行することにより、管理装置の機能が実現される。

次に、本実施形態に係る管理装置の動作について、図８を参照して説明する。図８は、管理装置の動作の一例を示すフローチャートである。以下では、新規ＰＶ事業者が、買価の査定を依頼した場合の動作について説明する。

新規ＰＶ事業者が買価の査定を依頼すると、図８に示すように、まず、査定受付部１が査定要求を受け付ける（ステップＳ１）。査定要求を受け付けた査定受付部１は、買価の査定を要求された未登録のＰＶ設備の設備情報（位置情報Ｌ及び性能情報ｐ）を取得する（ステップＳ２）。このＰＶ設備が対象ＰＶ設備となる。設備情報は、査定受付部１が新規ＰＶ事業者に要求してもよいし、新規ＰＶ事業者が査定要求と共に入力してもよい。査定受付部１は、取得した未登録のＰＶ設備の設備情報を、予測誤差評価部４及び総発電量算出部６に渡す。

未登録のＰＶ設備の設備情報を受け取った予測誤差評価部４は、設備情報ＤＢ２から登録された各ＰＶ設備の設備情報（位置情報Ｌ及び性能情報ｐ）を取得し、相関度ＤＢ３から相関度Ｃ（ｒ）を取得する。そして、予測誤差評価部４は、未登録のＰＶ設備及び登録されたＰＶ設備の設備情報と、相関度Ｃ（ｒ）と、に基づいて、新たなＰＶ設備群の性能情報Ｐ_１及び評価値Ｆ_１を算出する。また、予測誤差評価部４は、登録されたＰＶ設備の性能情報と、相関度Ｃ（ｒ）と、に基づいて、現在のＰＶ設備群の性能情報Ｐ_２及び評価値Ｆ_２を算出する（ステップＳ３）。評価値Ｆ_１，Ｆ_２は、例えば、式（３）〜（５）により算出される。予測誤差評価部４は、評価値Ｆ_１，Ｆ_２及び性能情報Ｐ_１，Ｐ_２を予測誤差算出部８に渡し、性能情報Ｐ_１，Ｐ_２を総発電量算出部６に渡す。

評価値Ｆ_１，Ｆ_２及び性能情報Ｐ_１，Ｐ_２を受け取った予測誤差算出部８は、日射誤差ＤＢ７から日射誤差σを取得する。そして、予測誤差算出部８は、新たなＰＶ設備群の評価値Ｆ_１と、日射誤差σと、に基づいて、予測誤差Σ_１を算出する。また、予測誤差算出部８は、現在のＰＶ設備群の評価値Ｆ_２と、日射誤差σと、に基づいて、予測誤差Σ_２を算出する（ステップＳ４）。予測誤差Σ_１，Σ_２は、例えば、式（７）により算出される。予測誤差算出部８は、算出した予測誤差Σ_１，Σ_２を売価算出部１０に渡す。

一方、性能情報Ｐ_１，Ｐ_２を受け取った総発電量算出部６は、日射情報ＤＢ５から日射情報μを取得する。そして、総発電量算出部６は、新たなＰＶ設備群の性能情報Ｐ_１と、日射情報μと、に基づいて、新たなＰＶ設備群の総発電量Ｍ_１を算出する。また、総発電量算出部６は、現在のＰＶ設備群の性能情報Ｐ_２と、日射情報μと、に基づいて、現在のＰＶ設備群の総発電量Ｍ_２を算出する（ステップＳ５）。総発電量Ｍ_１，Ｍ_２は、例えば、式（６）により算出される。総発電量算出部６は、算出した総発電量Ｍ_１，Ｍ_２を売価算出部１０に渡す。なお、予測誤差Σの算出（ステップＳ４）と、総発電量Ｍの算出（ステップＳ５）と、は順番が逆であってもよい。

次に、予測誤差Σ_１，Σ_２及び総発電量Ｍ_１，Ｍ_２を受け取った売価算出部１０は、売価情報ＤＢ９から、売価情報を取得する。そして、売価算出部１０は、新たなＰＶ設備群の予測誤差Σ_１及び総発電量Ｍ_１と、売価情報と、に基づいて、新たなＰＶ設備群の売価ｙ_１を算出する。また、売価算出部１０は、現在のＰＶ設備群の予測誤差Σ_２及び総発電量Ｍ_２と、売価情報と、に基づいて、現在のＰＶ設備群の売価ｙ_２を算出する（ステップＳ６）。売価ｙは、例えば、式（８）により算出される。売価算出部１０は、算出した売価ｙ_１，ｙ_２を買価査定部１１に渡す。

売価ｙ_１，ｙ_２を受け取った買価査定部１１は、売価ｙ_１，ｙ_２に基づいて、未登録のＰＶ設備からの電力の買価を査定する。買価査定部１１は、例えば、売価ｙ_１が買価ｙ_２より高い場合、買価を標準買価より高く査定し、売価ｙ_１が買価ｙ_２より低い場合、買価を標準買価より低く査定する。そして、買価査定部１１は、査定した買価を新規ＰＶ事業者に提示する（ステップＳ７）。

その後、新規ＰＶ事業者は、提示された買価を参考にして、アグリゲータに電力を販売するか判断する。新規ＰＶ事業者が、電力を販売しないと判断した場合、登録要求は入力されず（ステップＳ８のＮＯ）、処理は以上で終了する。一方、新規ＰＶ事業者が、電力を販売すると判断した場合、新規ＰＶ事業者は管理装置に登録要求を入力する（ステップＳ８のＹＥＳ）。

登録部１２は、登録要求を受け付けると、登録を要求された未登録のＰＶ設備の設備情報を取得する。設備情報は、登録部１２が新規ＰＶ事業者に要求してもよいし、新規ＰＶ事業者が登録要求と共に入力してもよい。そして、登録部１２は、取得した未登録のＰＶ設備の設備情報を設備情報ＤＢ２に格納する。これにより、新規ＰＶ事業者のＰＶ設備が集約対象のＰＶ設備として登録される（ステップＳ９）。

以上説明した通り、本実施形態に係る管理装置は、ＰＶ設備群の総発電量Ｍの予測誤差Σを評価する評価値Ｆを算出することができる。アグリゲータは、評価値Ｆを参照することにより、現在のＰＶ設備群の予測誤差の程度や、現在のＰＶ設備群に新たなＰＶ設備を追加した場合の予測誤差の変化などを、容易に把握することができる。したがって、アグリゲータは、予測誤差の小さいＰＶ設備群を構築し、アグリゲーション事業の収益性を向上させることができる。

また、本実施形態に係る管理装置は、新規ＰＶ事業者に対して、新たなＰＶ設備群の評価値Ｆ（すなわち、総発電量Ｍの予測しやすさ）に応じた買価を提示することができる。

新たなＰＶ設備群の総発電量Ｍ_１が現在のＰＶ設備群の総発電量Ｍ_２より予測しやすい（ｙ_１＞ｙ_２）場合、新規ＰＶ事業者に提示される買価は高く査定される。これにより、このようなＰＶ設備を有する新規ＰＶ事業者に対するインセンティブを生じさせ、ＰＶ設備の登録を促すことができる。したがって、ＰＶ設備群の総発電量Ｍを予測しやすくすることができる。

また、新たなＰＶ設備群の総発電量Ｍ_１が現在のＰＶ設備群の総発電量Ｍ_２より予測しにくい（ｙ_１＞ｙ_２）場合、新規ＰＶ事業者に提示される買価は低く査定される。これにより、このようなＰＶ設備を有する新規ＰＶ事業者がＰＶ設備を登録すると、ＰＶ設備群の総発電量Ｍは予測しにくくなるものの、アグリゲータは低い買価で電力を購入することができる。

このように、管理装置は、ＰＶ設備群の総発電量Ｍの予測精度を向上させたり、買価を低下させたりすることにより、アグリゲーション事業の収益性を向上させることができる。

（第２実施形態）
第２実施形態に係る管理装置について、図９を参照して説明する。第１実施形態では、未登録のＰＶ設備の買価を査定する場合について説明した。これに対して、本実施形態では、登録されたＰＶ設備の買価を査定する場合について説明する。

上述の通り、ＰＶ設備群は、新たなＰＶ設備が登録されることにより順次更新される。ＰＶ設備群が更新されると、以前は妥当であった登録済みＰＶ事業者の買価が、妥当でなくなることが考えられる。例えば、遠方のＰＶ設備が登録されることにより、ＰＶ設備群の予測誤差Σが小さくなると、以前から登録されていた登録済みＰＶ事業者の買価が相対的に高くなることが考えられる。このような買価は、結果としてアグリゲーション事業の収益性を低下させる恐れがある。

そこで、本実施形態では、登録済みＰＶ事業者の買価を再査定する管理装置について説明する。図９は、本実施形態に係る管理装置の機能構成の一例を示す図である。図９に示すように、本実施形態に係る管理装置は、妥当性判定部１３を備え、査定受付部１及び登録部１２を備えない。他の構成は第１実施形態と同様である。

なお、本実施形態に係る管理装置のハードウェア構成は、第１実施形態と同様である。また、管理装置は、査定受付部１及び登録部１２を備える構成も可能である。以下では、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

本実施形態では、登録された複数のＰＶ設備の中から、対象ＰＶ設備が選択させる。本実施形態における対象ＰＶ設備は、買価を再査定されるＰＶ設備である。対象ＰＶ設備は、管理装置のユーザが入力装置１０２を介して選択してもよいし、管理装置が任意のアルゴリズムに従って選択してもよい。

本実施形態において、予測誤差評価部４は、評価値Ｆ_３（第１の評価値）と、評価値Ｆ_４（第２の評価値）と、を算出する。

評価値Ｆ_３とは、現在のＰＶ設備群の評価値である。現在のＰＶ設備群とは、第１実施形態と同様に、登録されたＰＶ設備を含むＰＶ設備群のことである。すなわち、現在のＰＶ設備群には、対象ＰＶ設備が含まれる。予測誤差評価部４は、登録されたＰＶ設備の性能情報ｐに基づいて、現在のＰＶ設備群の性能情報Ｐ_３及び重み付け係数ｗ_３を算出する。そして、予測誤差評価部４は、算出した性能情報Ｐ_３及び重み付け係数ｗ_３と、登録されたＰＶ設備の位置情報Ｌと、相関度ＤＢ３に格納された相関度Ｃ（ｒ）と、に基づいて、評価値Ｆ_３を算出する。評価値Ｆ_３は、第１実施形態における評価値Ｆ_１に相当する。

評価値Ｆ_４とは、再査定用のＰＶ設備群の評価値である。再査定用のＰＶ設備群とは、登録されたＰＶ設備のうち、対象ＰＶ設備以外のＰＶ設備を含み、対象ＰＶ設備を含まないＰＶ設備群のことである。すなわち、再査定用のＰＶ設備群は、現在のＰＶ設備群から対象ＰＶ設備を除いたＰＶ設備群に相当する。予測誤差評価部４は、登録されたＰＶ設備の性能情報ｐに基づいて、評価用のＰＶ設備群の性能情報Ｐ_４及び重み付け係数ｗ_４を算出する。そして、予測誤差評価部４は、算出した性能情報Ｐ_４及び重み付け係数ｗ_４と、登録されたＰＶ設備の位置情報Ｌと、相関度ＤＢ３に格納された相関度Ｃ（ｒ）と、に基づいて、評価値Ｆ_４を算出する。評価値Ｆ_４は、第１実施形態における評価値Ｆ_２に相当する。

本実施形態において、総発電量算出部６は、総発電量Ｍ_３（第１の総発電量）と、総発電量Ｍ_４（第２の総発電量）と、を算出する。

総発電量Ｍ_３とは、現在のＰＶ設備群の総発電量である。総発電量算出部６は、現在のＰＶ設備群の性能情報Ｐ_３と、日射情報ＤＢ５に記憶された日射情報μと、に基づいて、総発電量Ｍ_３を算出する。総発電量Ｍ_３は、第１実施形態における総発電量Ｍ_１に相当する。

総発電量Ｍ_４とは、再査定用のＰＶ設備群の総発電量である。総発電量算出部６は、再査定用のＰＶ設備群の性能情報Ｐ_４と、日射情報ＤＢ５に記憶された日射情報μと、に基づいて、総発電量Ｍ_４を算出する。総発電量Ｍ_４は、第１実施形態における総発電量Ｍ_２に相当する。

本実施形態において、予測誤差算出部８は、予測誤差Σ_３（第１の予測誤差）と、予測誤差Σ_４（第２の予測誤差）と、を算出する。

予測誤差Σ_３とは、現在のＰＶ設備群の予測誤差である。予測誤差算出部８は、評価値Ｆ_３と、ＰＶ設備群の性能情報Ｐ_３と、ＰＶ設備群の少なくとも一部が含まれるエリアの日射誤差σと、に基づいて、予測誤差Σ_３を算出する。予測誤差Σ_３は、第１実施形態における予測誤差Σ_１に相当する。

予測誤差Σ_４とは、再査定用のＰＶ設備群の予測誤差である。予測誤差算出部８は、評価値Ｆ_４と、ＰＶ設備群の性能情報Ｐ_４と、ＰＶ設備群の少なくとも一部が含まれるエリアの日射誤差σと、に基づいて、予測誤差Σ_４を算出する。予測誤差Σ_４は、第１実施形態における予測誤差Σ_２に相当する。

本実施形態において、売価算出部１０は、売価ｙ_３（第１の売価）と、売価ｙ_４（第２の売価）と、を算出する。

売価ｙ_３とは、現在のＰＶ設備群の売価である。売価算出部１０は、予測誤差Σ_３と、総発電量Ｍ_３と、売価情報α，βと、に基づいて、売価ｙ_３を算出する。売価ｙ_３は、第１実施形態における売価ｙ_１に相当する。

売価ｙ_４とは、再査定用のＰＶ設備群の売価である。売価算出部１０は、予測誤差Σ_４と、総発電量Ｍ_４と、売価情報α，βと、に基づいて、売価ｙ_４を算出する。売価ｙ_４は、第１実施形態における売価ｙ_２に相当する。

買価査定部１１は、売価算出部１０が算出した売価ｙ_３，ｙ_４に基づいて、対象ＰＶ設備から電力を購入する際の買価（￥／ｋＷｈ）を再査定する。売価ｙ_３は、対象ＰＶ設備を含むＰＶ設備群の売価に相当する。また、売価ｙ_４は、対象ＰＶ設備を含まないＰＶ設備群の売価に相当する。

したがって、売価ｙ_３が売価ｙ_４より高い（低い）ことは、対象ＰＶ設備から電力を購入することにより、売価が上昇（低下）していることを意味する。そして、売価の上昇（低下）は、アグリゲータの収益性の上昇（低下）に相当する。

そこで、買価査定部１１は、売価ｙ_３が売価ｙ_４より高い場合、売価ｙ_３が売価ｙ_４より低い場合に比べて、買価を高く査定する。このような査定方法として、例えば、標準買価を設定しておき、売価ｙ_３が売価ｙ_５より高い場合、対象ＰＶ設備の買価を標準買価より高く査定し、売価ｙ_３が売価ｙ_４より低い場合、対象ＰＶ設備の買価を標準買価より低く査定する方法が考えられる。買価をどの程度高く（又は低く）するかは、売価ｙ_３と売価ｙ_４との差に応じて決定すればよい。

妥当性判定部１３は、買価査定部１１が再査定した対象ＰＶ設備の買価と、対象ＰＶ設備の実際の買価と、を比較して、対象ＰＶ設備の買価の妥当性を判定する。例えば、妥当性判定部１３は、再査定された買価が、実際の買価に対する所定の範囲内である場合、買価は妥当と判定し、所定の範囲より低い場合、買価は高すぎる（妥当ではない）と判定し、所定の範囲より高い場合、買価は低すぎる（妥当ではない）と判定する。

本実施形態に係る管理装置は、以上のような買価の再査定を、定期的に、或いは所定のタイミングで行う。所定のタイミングは、例えば、管理装置のユーザが再査定を要求したタイミングや、新たなＰＶ設備がＰＶ設備群に登録されたタイミングなどである。

以上説明した通り、本実施形態に係る管理装置は、登録済みＰＶ事業者の買価を再査定し、買価の妥当性を判定し、買価が妥当ではないＰＶ事業者を把握することができる。これにより、アグリゲータは、買価が高すぎるＰＶ事業者に対して、買価の減額を依頼したり、買価が低すぎるＰＶ事業者に対して、買価の増額を提案したりすることができる。

なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１：査定受付部、２：設備情報ＤＢ、３：相関度ＤＢ、４：予測誤差評価部、５：日射情報ＤＢ、６：総発電量算出部、７：日射誤差ＤＢ、８：予測誤差算出部、９：売価情報ＤＢ、１０：売価算出部、１１：買価査定部、１２：登録部、１３：妥当性判定部

Claims (19)

1. 太陽光発電設備群に含まれる太陽光発電設備の性能情報と前記太陽光発電設備群の性能情報との比である前記太陽光発電設備の重み付け係数と、前記太陽光発電設備間の距離に応じた日射情報の予測誤差の相関度と、に基づいて、前記太陽光発電設備群の総発電量の予測誤差の評価値を算出する予測誤差評価部を備え、
   前記日射情報の予測誤差は、前記日射情報の観測値と前記日射情報の予測値との差である
   アグリゲーション管理装置。
2. 前記評価値は、前記太陽光発電設備間の前記相関度の、平均、分散、又は標準偏差である
   請求項１に記載のアグリゲーション管理装置。
3. 前記性能情報は、前記太陽光発電設備のシステム出力係数を含む
   請求項１又は請求項２に記載のアグリゲーション管理装置。
4. 前記相関度は、前記距離が遠くなるほど小さくなる
   請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のアグリゲーション管理装置。
5. 前記評価値と、前記性能情報と、前記太陽光発電設備群の少なくとも一部を含むエリアの前記日射情報の前記予測誤差と、に基づいて、前記総発電量の前記予測誤差を算出する予測誤差算出部を備える
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載のアグリゲーション管理装置。
6. 前記性能情報と、前記太陽光発電設備群の少なくとも一部を含むエリアの前記日射情報と、に基づいて、前記総発電量を算出する総発電量算出部を備える
   請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載のアグリゲーション管理装置。
7. 前記総発電量と、前記総発電量の前記予測誤差と、売価情報と、に基づいて、電力の売価を算出する売価算出部を備える
   請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載のアグリゲーション管理装置。
8. 前記太陽光発電設備群に、対象太陽光発電設備が含まれる場合の第１の売価と、前記対象太陽光発電設備が含まれない場合の第２の売価と、に基づいて、前記対象太陽光発電設備から電力を購入する際の買価を査定する買価査定部を備える
   請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載のアグリゲーション管理装置。
9. 前記買価査定部は、前記第１の売価が前記第２の売価より高い場合、前記第１の売価が前記第２の売価より低い場合に比べて、前記買価を高く査定する
   請求項８に記載のアグリゲーション管理装置。
10. 前記買価査定部は、査定した前記買価を、前記対象太陽光発電設備を有する事業者に提示する
    請求項８又は請求項９に記載のアグリゲーション管理装置。
11. 前記予測誤差評価部は、前記太陽光発電設備群に、対象太陽光発電設備が含まれる場合の第１の評価値と、対象太陽光発電設備が含まれない場合の第２の評価値と、を算出する請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載のアグリゲーション管理装置。
12. 前記予測誤差算出部は、前記太陽光発電設備群に、対象太陽光発電設備が含まれる場合の第１の予測誤差と、前記対象太陽光発電設備が含まれない場合の第２の予測誤差と、を算出する
    請求項５に記載のアグリゲーション管理装置。
13. 前記総発電量算出部は、前記太陽光発電設備群に、対象太陽光発電設備が含まれる場合の第１の総発電量と、前記対象太陽光発電設備が含まれない場合の第２の総発電量と、を算出する
    請求項６に記載のアグリゲーション管理装置。
14. 前記売価算出部は、前記太陽光発電設備群に、対象太陽光発電設備が含まれる場合の第１の売価と、前記対象太陽光発電設備が含まれない場合の第２の売価と、を算出する
    請求項７に記載のアグリゲーション管理装置。
15. 集約対象として未登録の前記太陽光発電設備を有する事業者からの要求に応じて、前記未登録の太陽光発電設備を前記集約対象として登録する登録部を備える
    請求項１乃至請求項１４のいずれか１項に記載のアグリゲーション管理装置。
16. 前記対象太陽光発電設備は、集約対象として未登録の前記太陽光発電設備である
    請求項８乃至請求項１４のいずれか１項を引用する、請求項１５に記載のアグリゲーション管理装置。
17. 前記対象太陽光発電設備は、集約対象として登録された前記太陽光発電設備である請求項８乃至請求項１４のいずれか１項を引用する、請求項１５に記載のアグリゲーション管理装置。
18. 前記予測誤差評価部は、前記太陽光発電設備群における２つの太陽光発電設備の組ごとに、２つの前記太陽光発電設備間の距離に応じた前記日射情報の予測誤差の相関度と、２つの前記太陽光発電設備の重み付け係数とを乗算し、乗算結果を前記組間で総和することにより、前記太陽光発電設備間の前記相関度の標準偏差を算出する
    請求項２に記載のアグリゲーション管理装置。
19. 太陽光発電設備群に含まれる太陽光発電設備の性能情報と前記太陽光発電設備群の性能情報との比である前記太陽光発電設備の重み付け係数と、前記太陽光発電設備間の距離に応じた日射情報の予測誤差の相関度と、に基づいて、前記太陽光発電設備群の総発電量の予測誤差の評価値を算出し、
    前記日射情報の予測誤差は、前記日射情報の観測値と前記日射情報の予測値との差である
    アグリゲーション管理方法。

Images