JP6687241B2 - Power generation power prediction device, server, computer program, and power generation power prediction method - Google Patents
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Description
本発明は、太陽光発電の発電予測データを提供する発電電力予測装置、サーバ、コンピュータプログラム及び発電電力予測方法に関する。 The present invention relates to a power generation prediction device, a server, a computer program, and a power generation prediction method that provide power generation prediction data for photovoltaic power generation.
近年、地球温暖化対策やエネルギーセキュリティ向上のため再生可能エネルギーの導入が推進されている。太陽のエネルギーを電気に変換する太陽光発電は、再生可能エネルギーのひとつであり、温室効果ガスを発生させないという利点があり、その普及が期待されている。 In recent years, the introduction of renewable energy has been promoted to counter global warming and improve energy security. Photovoltaic power generation, which converts solar energy into electricity, is one of the renewable energies and has the advantage of not generating greenhouse gases, and its spread is expected.
太陽光発電においても、他の形態の発電と同様に、電力供給量と電力需要量との均衡を図ることができないと、電力系統を安定に運用することができないおそれがあり、発電予測を行うことが重要である。そこで、気象予報データに基づいて大気中の水蒸気量及び雲に関する物理気象モデルをシミュレートすることで、雲の光透過率を算出して予測地点の地上に到達する分光データを算出し、この分光データに基づいて日射量を求めて発電量を予測する太陽光発電装置の発電量予測システムが開示されている(特許文献1参照)。 In solar power generation as well as in other forms of power generation, if it is not possible to balance the amount of power supply and the amount of power demand, it may not be possible to operate the power system in a stable manner, and power generation prediction is performed. This is very important. Therefore, by simulating a physical meteorological model related to the amount of water vapor in the atmosphere and clouds based on the weather forecast data, the light transmittance of the clouds is calculated, and the spectral data that reaches the ground at the predicted point is calculated. There is disclosed a power generation amount prediction system for a solar power generation device that calculates the amount of solar radiation based on data and predicts the power generation amount (see Patent Document 1).
しかし、特許文献1のシステムでは、気象予報データの精度に依存することなる。また、気象予報データの配信は、ある程度の時間(例えば、数時間)間隔をおいて更新されることが一般的である。従って、従来の予想システムでは、気象予報データの精度および配信の時間間隔によって発電量の予測精度が低下するおそれがある。
However, in the system of
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、精度よく発電電力を予測することができる発電電力予測装置、サーバ、前記発電電力予測装置を実現するためのコンピュータプログラム及び発電電力予測方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a power generation prediction device capable of accurately predicting power generation, a server, a computer program for realizing the power generation power prediction device, and a power generation prediction method. The purpose is to provide.
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、太陽光発電の発電予測データを提供する発電予測装置であって、複数の地点に設置された発電設備に係る時系列の実測発電電力を含む発電情報を取得する発電情報取得部と、前記複数の地点に係る気象情報を取得する気象情報取得部と、前記発電情報取得部で取得した発電情報及び前記気象情報取得部で取得した気象情報を記憶する記憶部と、予測対象地点及び予測対象時間を含む予測パラメータを決定する予測パラメータ決定部と、前記記憶部に記憶した発電情報及び気象情報並びに前記予測パラメータ決定部で決定した予測パラメータに基づいて、所定のニューラルネットワークモデルへの予測用入力データを生成する予測用入力データ生成部と、該予測用入力データ生成部で生成した予測用入力データ及び前記ニューラルネットワークモデルに基づいて、予測出力データを生成する予測出力データ生成部と、該予測出力データ生成部で生成した予測出力データに基づいて前記予測対象地点及び予測対象時間での予測発電電力を算出する予測発電電力算出部とを備えることを特徴とする。 A power generation prediction apparatus according to an embodiment of the present invention is a power generation prediction apparatus that provides power generation prediction data for photovoltaic power generation, and includes time-series actually measured power generation related to power generation equipment installed at a plurality of points. A power generation information acquisition unit that acquires power generation information, a weather information acquisition unit that acquires weather information regarding the plurality of points, power generation information acquired by the power generation information acquisition unit, and weather information acquired by the weather information acquisition unit. A storage unit for storing, a prediction parameter determination unit that determines a prediction parameter including a prediction target point and a prediction target time, and power generation information and weather information stored in the storage unit and a prediction parameter determined by the prediction parameter determination unit And a prediction input data generation unit that generates prediction input data for a predetermined neural network model, and a prediction input data generation unit that generates the prediction input data. A prediction output data generation unit that generates prediction output data based on the input data for use and the neural network model, and a prediction target point and a prediction target time based on the prediction output data generated by the prediction output data generation unit. It is characterized by comprising a predicted generated power calculating section for calculating predicted generated power.
本発明の実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、太陽光発電の発電予測データを提供させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、複数の地点に設置された発電設備に係る時系列の実測発電電力を含む発電情報を取得する発電情報取得部と、前記複数の地点に係る気象情報を取得する気象情報取得部と、取得した発電情報及び気象情報を記憶する記憶部と、予測対象地点及び予測対象時間を含む予測パラメータを決定する予測パラメータ決定部と、記憶した発電情報及び気象情報並びに決定した予測パラメータに基づいて、所定のニューラルネットワークモデルへの予測用入力データを生成する予測用入力データ生成部と、生成した予測用入力データ及び前記ニューラルネットワークモデルに基づいて、予測出力データを生成する予測出力データ生成部と、生成した予測出力データに基づいて前記予測対象地点及び予測対象時間での予測発電電力を算出する予測発電電力算出部として機能させることを特徴とする。 A computer program according to an embodiment of the present invention is a computer program for causing a computer to provide power generation prediction data for photovoltaic power generation, and is a time series of a power generation facility installed at a plurality of points. A power generation information acquisition unit that acquires power generation information including measured power generation, a weather information acquisition unit that acquires weather information related to the plurality of points, a storage unit that stores the acquired power generation information and weather information, and a prediction target point And a prediction parameter determining unit that determines a prediction parameter including a prediction target time, and a prediction input that generates prediction input data to a predetermined neural network model based on the stored power generation information and weather information and the determined prediction parameter. Based on the data generator, the generated prediction input data and the neural network model. A predicted output data generation unit that generates predicted output data, and a predicted generated power calculation unit that calculates predicted generated power at the prediction target point and prediction target time based on the generated prediction output data. And
本発明の実施の形態に係る発電電力予測方法は、太陽光発電の発電予測データを提供する発電予測方法であって、複数の地点に設置された発電設備に係る時系列の実測発電電力を含む発電情報を発電情報取得部が取得し、前記複数の地点に係る気象情報を気象情報取得部が取得し、取得された発電情報及び気象情報を記憶部に記憶し、予測対象地点及び予測対象時間を含む予測パラメータを予測パラメータ決定部が決定し、前記記憶部に記憶した発電情報及び気象情報並びに決定された予測パラメータに基づいて、所定のニューラルネットワークモデルへの予測用入力データを予測用入力データ生成部が生成し、生成された予測用入力データ及び前記ニューラルネットワークモデルに基づいて、予測出力データを予測出力データ生成部が生成し、生成された予測出力データに基づいて前記予測対象地点及び予測対象時間での予測発電電力を予測発電電力算出部が算出することを特徴とする。 A power generation prediction method according to an embodiment of the present invention is a power generation prediction method that provides power generation prediction data for photovoltaic power generation, and includes time-series actually measured power generation related to power generation facilities installed at a plurality of points. The power generation information acquisition unit acquires the power generation information, the weather information acquisition unit acquires the weather information related to the plurality of points, and the acquired power generation information and the weather information are stored in the storage unit, and the prediction target point and the prediction target time The prediction parameter determining unit determines the prediction parameter including, and based on the power generation information and the weather information stored in the storage unit and the determined prediction parameter, the prediction input data to the predetermined neural network model is input to the prediction input data. The prediction output data generation unit generates the prediction output data based on the prediction input data generated by the generation unit and the generated neural network model. The predictive power generated by the prediction target point and the prediction target time prediction generated power calculating unit and calculating on the basis of the generated predicted output data.
発電情報取得部は、複数の地点に設置された発電設備に係る時系列の実測発電電力を含む発電情報を取得する。発電情報には、実測発電電力の他に、例えば、発電設備に係る設備情報、発電設備の発電電力を計測する計測ユニットに係る計測ユニット情報、発電設備の位置情報を含めることができる。 The power generation information acquisition unit acquires power generation information including time-series actually measured power generation related to power generation facilities installed at a plurality of points. The power generation information can include, for example, facility information on the power generation facility, measurement unit information on a measurement unit that measures the power generated by the power generation facility, and position information on the power generation facility, in addition to the actually measured power generation.
気象情報取得部は、複数の地点に係る気象情報を取得する。気象情報は、複数の地点それぞれにおいて時間経過とともに気象予報事業者などによって提供され、過去の実測の気象情報及び将来の気象情報の予報を含む。気象情報も、実測発電電力と同様の時系列データである。 The weather information acquisition unit acquires weather information regarding a plurality of points. The weather information is provided by a weather forecast business operator or the like over time at each of a plurality of points, and includes past measured weather information and future weather information forecasts. The weather information is also time-series data similar to the measured power generation.
予測パラメータ決定部は、予測対象地点及び予測対象時間を含む予測パラメータを決定する。予測対象地点は、発電設備が設置された地点でもよく、発電設備が将来設置される地点でもよい。発電電力を予測する発電設備の位置が予測対象地点であり、どの時間での発電電力を予測するかを特定するのが予測対象時間である。 The prediction parameter determination unit determines a prediction parameter including a prediction target point and a prediction target time. The prediction target point may be a point where the power generation facility is installed or a point where the power generation facility is installed in the future. The position of the power generation facility that predicts the generated power is the prediction target point, and the prediction target time specifies the time at which the generated power is predicted.
予測用入力データ生成部は、記憶部に記憶した発電情報及び気象情報並びに予測パラメータ決定部で決定した予測パラメータに基づいて、所定のニューラルネットワークモデルへの予測用入力データを生成する。ニューラルネットワークは、入力層、出力層及び複数の中間層から構成されている。予測用入力データ生成部は、入力層のノードの数(入力層のサイズ)と同じサイズのベクトル形式の予測用入力データを生成する。 The prediction input data generation unit generates prediction input data for a predetermined neural network model based on the power generation information and weather information stored in the storage unit and the prediction parameter determined by the prediction parameter determination unit. The neural network is composed of an input layer, an output layer and a plurality of intermediate layers. The prediction input data generation unit generates prediction input data in the vector format having the same size as the number of nodes in the input layer (size of the input layer).
予測出力データ生成部は、予測用入力データ生成部で生成した予測用入力データ及びニューラルネットワークモデルに基づいて、予測出力データを生成する。予測出力データ生成部は、ニューラルネットワークの出力層であり、出力層のノードの数(出力層のサイズ)と同じサイズのベクトル形式の予測出力データを生成する。 The prediction output data generation unit generates prediction output data based on the prediction input data generated by the prediction input data generation unit and the neural network model. The prediction output data generation unit is an output layer of the neural network, and generates prediction output data in vector format having the same size as the number of nodes in the output layer (size of output layer).
予測発電電力算出部は、予測出力データ生成部で生成した予測出力データに基づいて予測対象地点及び予測対象時間での予測発電電力を算出する。例えば、出力層の数を1、2、…Nとし、予測出力データ生成部が生成する予測出力データを、y1、y2、…yNとする。予測発電電力算出部は、予測出力データy1、y2、…yk、…yNに基づいて予測発電電力を算出する。例えば、yk=1であり、他の予測出力データが0である場合、予測発電電力算出部は、ykに基づいて予測発電電力を算出する。 The predicted generated power calculation unit calculates predicted generated power at the prediction target point and the prediction target time based on the predicted output data generated by the predicted output data generation unit. For example, the number of output layers is 1, 2, ... N, and the prediction output data generated by the prediction output data generation unit is y1, y2 ,. The predicted generated power calculation unit calculates predicted generated power based on the predicted output data y1, y2, ... Yk ,. For example, if yk = 1 and the other predicted output data is 0, the predicted generated power calculation unit calculates the predicted generated power based on yk.
上述のように、複数の地点における実測の発電電力の時系列データ及び実測の気象情報の時系列データを、ニューラルネットワークの予測用入力データとするので、任意の予測対象地点及び予測対象時間での発電電力を精度よく予測することができる。 As described above, the time-series data of the measured power generation and the time-series data of the measured meteorological information at a plurality of points are used as the input data for prediction of the neural network. It is possible to accurately predict the generated power.
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、前記予測用入力データ生成部は、前記予測対象時間より前の所定の期間での各発電設備に係る時系列の実測発電電力及び各発電設備の位置情報を含む予測用入力データを生成することを特徴とする。 In the generated power prediction apparatus according to the embodiment of the present invention, the prediction input data generation unit is a time-series measured generated power and each power generation facility for each power generation facility in a predetermined period before the prediction target time. The input data for prediction including the position information of is generated.
予測用入力データ生成部は、予測対象時間より前の所定の期間での各発電設備に係る時系列の実測発電電力及び各発電設備の位置情報を含む予測用入力データを生成する。なお、時間は時点又は時間帯を意味する。時間を時系列的に単位時間(例えば、分)毎にt1、t2、t3、…と一義的に表すとする。例えば、予測対象時間をt1140とすると、予測対象時間t1140より前の所定の期間として、t1060〜t1090の如く、単位時間(例えば、分)80ステップ前から50ステップ前までの期間とすることができる。すなわち、予測用入力データは、時間t1060〜t1090での各発電設備に係る時系列の実測発電電力を含む。なお、期間の長さを長くすれば、予測用入力データのデータ数が増えるので、発電電力の予測精度は高くなる。 The prediction input data generation unit generates prediction input data including time-series actually-measured generated power of each power generation facility and position information of each power generation facility in a predetermined period before the prediction target time. In addition, time means a time point or a time zone. It is assumed that the time is uniquely expressed as t1, t2, t3, ... For each unit time (for example, minutes) in time series. For example, assuming that the prediction target time is t1140, the predetermined period before the prediction target time t1140 can be a period from 80 steps before the unit time (for example, minutes) to 50 steps before, such as t1060 to t1090. . That is, the prediction input data includes time-series actually-measured generated power of each power generation facility at times t1060 to t1090. It should be noted that if the length of the period is increased, the number of pieces of prediction input data increases, so that the prediction accuracy of the generated power increases.
上述の構成により、所定の期間での各発電設備での実測の発電電力の時系列データを用いて、当該所定の期間よりも後の予測対象時間における予測対象地点での発電電力を精度よく予測することができる。 With the above configuration, the time-series data of the actually-generated power generated by each power generation facility in the predetermined period is used to accurately predict the power generated at the prediction target point in the prediction target time after the predetermined period. can do.
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、前記予測用入力データ生成部は、前記複数の地点に係る前記所定の期間での実測の気象情報を含む予測用入力データを生成することを特徴とする。 In the generated power predicting apparatus according to the embodiment of the present invention, the predictive input data generating unit may generate predictive input data including actually measured meteorological information in the predetermined period for the plurality of points. Characterize.
予測用入力データ生成部は、複数の地点に係る所定の期間での実測の気象情報を含む予測用入力データを生成する。例えば、予測対象時間をt1140とすると、予測対象時間t1140より前の所定の期間として、t1060〜t1090の如く、単位時間(例えば、分)80ステップ前から50ステップ前までの期間とすることができる。すなわち、予測用入力データは、時間t1060〜t1090での実測の気象情報を含む。なお、期間の長さを長くすれば、予測用入力データのデータ数が増えるので、発電電力の予測精度は高くなる。 The prediction input data generation unit generates prediction input data including actually measured weather information for a plurality of points in a predetermined period. For example, assuming that the prediction target time is t1140, the predetermined period before the prediction target time t1140 can be a period from 80 steps before the unit time (for example, minutes) to 50 steps before, such as t1060 to t1090. . That is, the input data for prediction includes meteorological information measured at times t1060 to t1090. It should be noted that if the length of the period is increased, the number of pieces of prediction input data increases, so that the prediction accuracy of the generated power increases.
上述の構成により、所定の期間での複数の地点での実測の気象情報の時系列データを用いて、当該所定の期間よりも後の予測対象時間における予測対象地点での発電電力を精度よく予測することができる。 With the above configuration, the time-series data of the meteorological information actually measured at a plurality of points in a predetermined period is used to accurately predict the generated power at the prediction target point in the prediction target time after the predetermined period. can do.
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、前記予測用入力データ生成部は、前記予測対象地点及び予測対象時間での予測の気象情報を含む予測用入力データを生成することを特徴とする。 The generated power prediction apparatus according to the embodiment of the present invention is characterized in that the prediction input data generation unit generates prediction input data including weather information for prediction at the prediction target point and the prediction target time. To do.
予測用入力データ生成部は、予測対象地点及び予測対象時間での予測の気象情報を含む予測用入力データを生成する。予測対象地点及び予測対象時間での予測の気象情報を予測用入力データに含めることにより、発電電力を精度よく予測することができる。 The prediction input data generation unit generates prediction input data including weather information for prediction at a prediction target point and a prediction target time. By including the weather information of the prediction at the prediction target point and the prediction target time in the prediction input data, it is possible to accurately predict the generated power.
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、前記予測出力データ生成部は、発電電力の範囲を複数の区分に分けた該区分毎に予測出力データを生成することを特徴とする。 The generated power prediction apparatus according to the embodiment of the present invention is characterized in that the predicted output data generation unit generates predicted output data for each of the plurality of divided ranges of the generated power.
予測出力データ生成部は、発電電力の範囲を複数の区分に分けた当該区分毎に予測出力データを生成する。ニューラルネットワークの出力層のノード数をNとすると、発電電力の範囲をN個の区分に分ける。例えば、50kWの電力を50区分で分けた場合、1kW単位で0kWから50kWまでの発電電力を出力データとして扱うことができる。これにより、発電電力を区分単位で予測することができる。なお、発電電力の範囲は50kWに限定されるものではない。また、区分数も50に限定されない。 The predicted output data generation unit divides the range of generated power into a plurality of sections and generates predicted output data for each section. When the number of nodes in the output layer of the neural network is N, the range of generated power is divided into N sections. For example, when the power of 50 kW is divided into 50 sections, the generated power from 0 kW to 50 kW can be treated as output data in units of 1 kW. As a result, it is possible to predict the generated power in units of sections. The range of generated power is not limited to 50 kW. Also, the number of categories is not limited to 50.
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、前記予測発電電力算出部は、前記複数の区分毎に定められた代表値及び該区分毎に生成された予測出力データに基づいて予測発電電力を算出することを特徴とする。 In the generated power prediction apparatus according to the embodiment of the present invention, the predicted generated power calculation unit calculates predicted power based on a representative value defined for each of the plurality of sections and predicted output data generated for each of the sections. Is calculated.
予測発電電力算出部は、複数の区分毎に定められた代表値及び区分毎に生成された予測出力データに基づいて予測発電電力を算出する。50kWの電力を50区分で分けた場合に、区分1を0kW以上1kW未満とし、区分2を2kW以上3kW未満とし、以下、同様に区分3…区分50の範囲を定める。代表値は、各区分での中央値とすることができる。例えば、区分1の中央値は0.5kWとし、区分2の中央値は1.5kWとし、以下同様に定めることができる。区分iの中央値をmiと表す。また、区分1の予測出力データをy1とし、区分2の予測出力データをy2とし、以下、同様に区分Nの予測出力データをyNとする。区分iの予測出力データをyiと表す。
The predicted generated power calculation unit calculates predicted generated power based on the representative value set for each of the plurality of sections and the predicted output data generated for each section. When the power of 50 kW is divided into 50 divisions, the
予測発電電力算出部は、W={Σ(yi×mi)}/Σyiという式で予測発電電力Wを算出する。例えば、区分20(範囲:19kW以上20kW未満、中央値:19.5kW)の予測出力データy20=1であり、他の予測出力データが全て0であるとすると、予測発電電力Wは19.5kWとなる。これにより、ニューラルネットワークの出力層から出力される出力データの強さ(区分毎の確率と解釈することができる)に応じた発電電力を算出することができる。 The predicted generated power calculation unit calculates the predicted generated power W by the formula W = {Σ (yi × mi)} / Σyi. For example, if the prediction output data y20 of the category 20 (range: 19 kW or more and less than 20 kW, median value: 19.5 kW) is 1 and all other prediction output data are 0, the predicted generated power W is 19.5 kW. Becomes As a result, it is possible to calculate the generated power according to the strength of the output data output from the output layer of the neural network (which can be interpreted as the probability for each category).
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、学習対象地点及び学習対象時間を含む学習パラメータを決定する学習パラメータ決定部と、前記記憶部に記憶した発電情報及び気象情報並びに前記学習パラメータ決定部で決定した学習パラメータに基づいて、前記ニューラルネットワークモデルの学習用入力データを生成する学習用入力データ生成部と、前記学習パラメータ決定部で決定した学習パラメータに基づいて、前記ニューラルネットワークモデルの学習用出力データを生成する学習用出力データ生成部と、前記学習用入力データ生成部で生成した学習入力データ及び前記学習用出力データ生成部で生成した学習用出力データに基づいて前記ニューラルネットワークモデルの学習処理を行う学習処理部とを備えることを特徴とする。 A power generation prediction apparatus according to an embodiment of the present invention includes a learning parameter determination unit that determines a learning parameter including a learning target point and a learning target time, power generation information and weather information stored in the storage unit, and the learning parameter determination. Based on the learning parameter determined by the learning unit, learning input data generation unit for generating learning input data of the neural network model, and learning of the neural network model based on the learning parameter determined by the learning parameter determination unit Output data generating unit for generating output data for learning, learning input data generated by the input data generating unit for learning and learning output data generated by the output data generating unit for learning of the neural network model A learning processing unit that performs a learning process is provided.
学習パラメータ決定部は、学習対象地点及び学習対象時間を含む学習パラメータを決定する。学習パラメータは、ニューラルネットワークの学習及び更新のために用いられる予測パラメータである。学習対象地点は、発電設備が設置された地点でもよく、発電設備が将来設置される地点でもよい。発電電力を予測する発電設備の位置が学習対象地点であり、どの時間での発電電力を予測するかを特定するのが学習対象時間である。 The learning parameter determination unit determines a learning parameter including a learning target point and a learning target time. The learning parameter is a prediction parameter used for learning and updating the neural network. The learning target point may be a point where the power generation facility is installed or a point where the power generation facility is installed in the future. The position of the power generation equipment that predicts the generated power is the learning target point, and the learning target time specifies the time at which the generated power is predicted.
学習用入力データ生成部は、記憶部に記憶した発電情報及び気象情報並びに学習パラメータ決定部で決定した学習パラメータに基づいて、ニューラルネットワークモデルの学習用入力データを生成する。学習用入力データは、ニューラルネットワークの学習及び更新のために用いられる入力データであり、学習用入力データ生成部は、入力層のノードの数(入力層のサイズ)と同じサイズのベクトル形式の学習用入力データを生成する。 The learning input data generation unit generates learning input data of the neural network model based on the power generation information and the weather information stored in the storage unit and the learning parameter determined by the learning parameter determination unit. The input data for learning is input data used for learning and updating of the neural network, and the input data generation unit for learning uses a vector format learning of the same size as the number of nodes in the input layer (size of input layer). Input data for use.
学習用出力データ生成部は、学習パラメータ決定部で決定した学習パラメータに基づいて、ニューラルネットワークモデルの学習用出力データを生成する。学習用出力データは、ニューラルネットワークの出力データとして期待される出力値の分布を定める。学習用出力データ生成部は、出力層のノードの数(出力層のサイズ)と同じサイズのベクトル形式の学習用出力データを生成する。 The learning output data generation unit generates learning output data of the neural network model based on the learning parameter determined by the learning parameter determination unit. The learning output data defines a distribution of output values expected as output data of the neural network. The learning output data generating unit generates learning output data in a vector format having the same size as the number of nodes in the output layer (size of output layer).
学習処理部は、学習用入力データ生成部で生成した学習入力データ及び学習用出力データ生成部で生成した学習用出力データに基づいてニューラルネットワークモデルの学習処理を行う。学習入力データに基づいてニューラルネットワークが出力した出力データをy1、y2、…yNとする。また、ニューラルネットワークの出力データとして期待される出力値をz1、z2、…zNとする。学習処理部は、ニューラルネットワークが出力した出力データ及び期待される出力値を変数とする誤差関数によって誤差が最小となるように、ニューラルネットワークのノード間の結合の重みを最適化する。 The learning processing unit performs learning processing of the neural network model based on the learning input data generated by the learning input data generation unit and the learning output data generated by the learning output data generation unit. The output data output by the neural network based on the learning input data are y1, y2, ... YN. Further, output values expected as output data of the neural network are z1, z2, ... ZN. The learning processing unit optimizes the weight of the connection between the nodes of the neural network so that the error is minimized by the error function having the output data output by the neural network and the expected output value as variables.
上述のように、複数の地点における実測の発電電力の時系列データ及び実測の気象情報の時系列データ並びに学習対象地点及び学習対象時間を含む学習パラメータを、ニューラルネットワークの学習用入力データとして用いてニューラルネットワークの学習及び更新を行うので、任意の予測対象地点及び予測対象時間での発電電力を精度よく予測することができる。 As described above, the learning parameters including the time-series data of the measured power generation and the time-series data of the measured meteorological information at the plurality of points, the learning target point and the learning target time are used as input data for learning of the neural network. Since the neural network is learned and updated, it is possible to accurately predict the generated power at any prediction target point and prediction target time.
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、前記学習用入力データ生成部は、前記学習対象時間より前の所定の期間での各発電設備に係る時系列の実測発電電力及び各発電設備の位置情報を含む学習用入力データを生成することを特徴とする。 In the generated power prediction apparatus according to the embodiment of the present invention, the learning input data generation unit includes time-series actually-measured generated power and each power generation facility for each power generation facility in a predetermined period before the learning target time. The input data for learning including the position information of is generated.
学習用入力データ生成部は、学習対象時間より前の所定の期間での各発電設備に係る時系列の実測発電電力及び各発電設備の位置情報を含む学習用入力データを生成する。例えば、学習対象時間をt110とすると、学習対象時間t110より前の所定の期間として、t30〜t60の如く、単位時間(例えば、分)80ステップ前から50ステップ前までの期間とすることができる。すなわち、学習用入力データは、時間t30〜t60での各発電設備に係る時系列の実測発電電力を含む。なお、期間の長さを長くすれば、学習用入力データのデータ数が増えるので、発電電力の予測精度は高くなる。 The learning input data generation unit generates learning input data including time-series actually-measured generated power of each power generation facility and position information of each power generation facility in a predetermined period before the learning target time. For example, assuming that the learning target time is t110, the predetermined period before the learning target time t110 can be a period from 80 steps to 50 steps before a unit time (for example, minutes) like t30 to t60. . That is, the learning input data includes the time-series actually-measured generated power of each power generation facility from time t30 to time t60. It should be noted that if the length of the period is increased, the number of input data for learning increases, so that the prediction accuracy of the generated power increases.
上述の構成により、所定の期間での各発電設備での実測の発電電力の時系列データを用いて、当該所定の期間よりも後の予測対象時間における予測対象地点での発電電力を精度よく予測するためのニューラルネットワークの学習及び更新を行うことができる。 With the above configuration, the time-series data of the actually-generated power generated by each power generation facility in the predetermined period is used to accurately predict the power generated at the prediction target point in the prediction target time after the predetermined period. The neural network for learning and updating can be performed.
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、前記学習用入力データ生成部は、前記複数の地点に係る前記所定の期間での実測の気象情報を含む学習用入力データを生成することを特徴とする。 In the power generation predicting apparatus according to the embodiment of the present invention, the learning input data generating unit may generate learning input data including actually measured weather information for the plurality of points in the predetermined period. Characterize.
学習用入力データ生成部は、複数の地点に係る所定の期間での実測の気象情報を含む学習用入力データを生成する。例えば、学習対象時間をt110とすると、学習対象時間t110より前の所定の期間として、t30〜t60の如く、単位時間(例えば、分)80ステップ前から50ステップ前までの期間とすることができる。すなわち、学習用入力データは、時間t30〜t60での実測の気象情報を含む。なお、期間の長さを長くすれば、学習用入力データのデータ数が増えるので、発電電力の予測精度は高くなる。 The learning input data generation unit generates learning input data including actually measured weather information for a plurality of points in a predetermined period. For example, assuming that the learning target time is t110, the predetermined period before the learning target time t110 can be a period from 80 steps to 50 steps before a unit time (for example, minutes) like t30 to t60. . That is, the input data for learning includes meteorological information actually measured from time t30 to time t60. It should be noted that if the length of the period is increased, the number of input data for learning increases, so that the prediction accuracy of the generated power increases.
上述の構成により、所定の期間での複数の地点での実測の気象情報の時系列データを用いて、当該所定の期間よりも後の予測対象時間における予測対象地点での発電電力を精度よく予測するためのニューラルネットワークの学習及び更新を行うことができる。 With the above configuration, the time-series data of the meteorological information actually measured at a plurality of points in a predetermined period is used to accurately predict the generated power at the prediction target point in the prediction target time after the predetermined period. The neural network for learning and updating can be performed.
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、前記学習用入力データ生成部は、前記学習対象地点及び学習対象時間での実測の気象情報を含む学習用入力データを生成することを特徴とする。 The generated power predicting apparatus according to the embodiment of the present invention is characterized in that the learning input data generation unit generates learning input data including actual weather information at the learning target point and the learning target time. To do.
学習用入力データ生成部は、学習対象地点及び学習対象時間での実測の気象情報を含む学習用入力データを生成する。学習対象地点及び学習対象時間での実測の気象情報を学習用入力データに含めることにより、発電電力を精度よく予測するためのニューラルネットワークの学習及び更新を行うことができる。 The learning input data generation unit generates learning input data including actual measurement weather information at a learning target point and a learning target time. By including the actually measured weather information at the learning target point and the learning target time in the learning input data, the neural network for accurately predicting the generated power can be learned and updated.
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、前記学習用出力データ生成部は、前記学習対象地点に近い地点に設置された発電設備に係る実測発電電力を含む学習用出力データを生成することを特徴とする。 In the generated power prediction apparatus according to the embodiment of the present invention, the learning output data generation unit generates learning output data including actually measured generated power of a power generation facility installed at a point near the learning target point. It is characterized by
学習用出力データ生成部は、学習対象地点に近い地点に設置された発電設備に係る実測発電電力を含む学習用出力データを生成する。学習対象地点が、発電設備が設置された地点である場合には、学習対象地点を当該地点とすることができる。また、学習対象地点が、発電設備が設置された複数の地点のいずれとも離れている場合には、当該複数の地点のうち学習対象地点に最も近い地点を学習対象地点とすることができる。学習対象地点に近い地点に設置された発電設備に係る実測発電電力を学習用出力データに含めることにより、発電電力を精度よく予測するためのニューラルネットワークの学習及び更新を行うことができる。 The learning output data generation unit generates learning output data that includes actually measured generated power of a power generation facility installed near a learning target point. When the learning target point is a point where the power generation equipment is installed, the learning target point can be set as the relevant point. Further, when the learning target point is apart from any of the plurality of points where the power generation equipment is installed, the point closest to the learning target point among the plurality of points can be set as the learning target point. By including in the output data for learning the actually-measured generated power of the power generation equipment installed near the learning target point, it is possible to learn and update the neural network for accurately predicting the generated power.
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、前記気象情報は、天気、天気の移り変わり、雲量及び日射の少なくとも一つを含むことを特徴とする。 The power generation prediction apparatus according to the embodiment of the present invention is characterized in that the meteorological information includes at least one of weather, weather change, cloud amount, and solar radiation.
気象情報は、天気、天気の移り変わり、雲量及び日射の少なくとも一つを含む。天気は、例えば、「晴」、「曇」、「晴時々曇」、「曇一時晴」などである。天気の移り変わりは、例えば、「晴後曇」、「曇後晴」などである。雲量は、空の全天に占める雲の割合である。日射は、例えば、単位面積あたりの日射強度(kW/m2 )、単位時間・単位面積あたりの日射量(kWh/m2 )などである。これにより、太陽光発電の発電電力の多少に影響を与える要因を考慮することができる。 The weather information includes at least one of weather, weather change, cloud cover, and solar radiation. The weather is, for example, “fine”, “cloudy”, “finely cloudy”, “temporary clear”, or the like. The change of the weather is, for example, "after cloudy weather" or "after cloudy weather". Cloud amount is the ratio of clouds to the entire sky. The solar radiation is, for example, the solar radiation intensity per unit area (kW / m 2 ), the amount of solar radiation per unit time / unit area (kWh / m 2 ), and the like. As a result, it is possible to consider factors that affect the generated power of the photovoltaic power generation.
本発明の実施の形態に係る発電電力予測装置は、前記発電情報は、前記発電設備の定格発電容量を含むことを特徴とする。 The power generation prediction apparatus according to the embodiment of the present invention is characterized in that the power generation information includes a rated power generation capacity of the power generation facility.
発電情報は、発電設備の定格発電容量を含む。定格発電容量は、発電出力の定格値である。これにより、発電設備の発電出力の定格値の大小に関わらず、発電電力を精度よく予測することができる。 The power generation information includes the rated power generation capacity of the power generation facility. The rated power generation capacity is the rated value of the power generation output. As a result, the generated power can be accurately predicted regardless of the rated value of the power generation output of the power generation equipment.
本発明の実施の形態に係るサーバは、太陽光発電に係る事業者から発電設備に係る発電データを取得する発電データ取得部と、該発電データ取得部で取得した発電データに基づいて、太陽光発電に関する第1情報を所定の第1価格条件で前記事業者のコンピュータへ出力する出力部と、前記事業者から前記第1価格条件よりも高額の第2価格条件での情報提供要求を受け付けた場合、本発明の実施の形態に係る発電予測装置による発電予測データを含む第2情報を、前記第2価格条件で前記事業者のコンピュータへ出力する出力部とを備えることを特徴とする。 A server according to an embodiment of the present invention uses a power generation data acquisition unit that acquires power generation data related to power generation equipment from a company related to solar power generation, and a power generation data acquired by the power generation data acquisition unit. An output unit that outputs first information regarding power generation to a computer of the business operator under a predetermined first price condition, and an information provision request from the business operator under a second price condition that is higher than the first price condition. In this case, the power generation predicting apparatus according to the embodiment of the present invention is characterized by further comprising: an output unit configured to output the second information including the power generation prediction data to the computer of the business operator under the second price condition.
発電データ取得部は、太陽光発電に係る事業者から発電設備に係る発電データを取得する。事業者は、例えば、発電所事業者、あるいはO&M(Operation & Maintenance)事業者である。発電データは、事業者のコンピュータから取得することができる。 The power generation data acquisition unit acquires power generation data regarding a power generation facility from a solar power generation company. The company is, for example, a power plant company or an O & M (Operation & Maintenance) company. The power generation data can be acquired from the computer of the business operator.
出力部は、発電データ取得部で取得した発電データに基づいて、太陽光発電に関する第1情報を所定の第1価格条件で事業者のコンピュータへ出力する。第1情報は、例えば、カレンダー機能(例えば、保守点検のスケジュール、天気予報などを記載)に関する情報、保守点検管理機能(点検表の出力、保存、管理など)に関する情報または発電量の管理機能に関する情報などの基本サービスに係る情報を含む。第1価格条件は、例えば、無料とすることができる。 The output unit outputs the first information regarding the photovoltaic power generation to the computer of the business operator under the predetermined first price condition based on the power generation data acquired by the power generation data acquisition unit. The first information relates to, for example, information about a calendar function (for example, a maintenance inspection schedule, a weather forecast, etc.), a maintenance inspection management function (output of a checklist, storage, management, etc.) or a power generation amount management function. Includes information related to basic services such as information. The first price condition may be free, for example.
出力部は、事業者から第1価格条件よりも高額の第2価格条件での情報提供要求を受け付けた場合、本実施の形態の発電予測装置による発電予測データを含む第2情報を、第2価格条件で事業者のコンピュータへ出力する。第2価格条件は、例えば、有料とすることができる。情報提供要求は、例えば、有料のオプション機能(インテリジェンス機能)を要求することを含む。 When the output unit receives the information provision request from the business operator under the second price condition that is higher than the first price condition, the output unit outputs the second information including the power generation prediction data by the power generation prediction device according to the second embodiment. Output to the operator's computer under the price condition. The second price condition can be charged, for example. The information provision request includes, for example, requesting a paid optional function (intelligence function).
上述の構成により、太陽光発電に係る事業者に対して太陽光発電に関する基本サービスを無償で提供しつつ、事業者から発電設備に係る発電データを取得することができ、発電設備に係る発電データを、いわゆるビッグデータとして収集することが可能になる。収集したビッグデータ(発電データ)を用いて発電予測装置のニューラルネットワークの学習及び更新を行うことができ、発電予測装置の発電電力の予測精度を高めることができる。さらに、有料オプションを使用したい事業者に対しては、機械学習によって精度が高められた発電予測に関するサービスを提供することができる。 With the above configuration, it is possible to obtain the power generation data on the power generation equipment from the business while providing the basic service on the solar power generation to the business related to the solar power generation free of charge. Can be collected as so-called big data. The collected big data (power generation data) can be used to learn and update the neural network of the power generation prediction apparatus, and the prediction accuracy of the generated power of the power generation prediction apparatus can be improved. Further, for a business operator who wants to use the pay option, it is possible to provide a service related to power generation prediction whose accuracy is improved by machine learning.
本発明によれば、精度よく発電電力を予測することができる。 According to the present invention, it is possible to accurately predict the generated power.
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図1は本実施の形態の発電所10及び発電監視システム20の構成の一例を示すブロック図である。発電所10と発電監視システム20との間はインターネットなどの通信回線30で接続されている。また、発電監視システム20と後述の発電予測装置との間もインターネットなどの通信回線31で接続されている。なお、図1では、発電所10及び発電監視システム20をそれぞれ一つだけ図示しているが、発電所10及び発電監視システム20の数は一つに限定されない。また、一つの発電監視システム20が複数の発電所10と接続されている構成でもよい。
Hereinafter, the present invention will be described based on the drawings showing the embodiments. FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configurations of a
発電所10は、発電設備としての太陽光発電所であり、太陽光発電パネル11、インバータ12、集電盤13、計測ユニット14及び通信ユニット15などを備える。インバータ12は、太陽光発電パネル11が出力する直流を交流に変換する。太陽光発電パネル11及びインバータ12は、複数の系統毎に設けられている。集電盤13は、各系統で得られた電力を集電する。計測ユニット14は、集電盤13で集められた発電電力情報などを計測し、数値または文字列に変換する。計測ユニット14が計測対象とする設備は、集電盤13の前段に配置されている太陽光発電パネル11及びインバータ12となる。各発電所10は、1台の計測ユニット14を備える。通信ユニット15は、計測ユニット14が出力する計測ユニット情報及び発電電力情報などの情報を発電監視システム20へ送信する。
The
発電監視システム20は、通信部21、処理部22、データベース23、処理部24及び通信部25などを備える。通信部21は、発電所10の通信ユニット15が送信する情報を受信する。処理部22は、通信部21で受信した情報をデータベース23に登録する処理を行う。データベース23は、発電所の発電情報を記憶する。
The power
図2は発電所の発電情報の一例を示す説明図である。図2の例では、二箇所の発電所の発電情報を例示している。図2に示すように、発電情報は、時間情報、計測ユニット情報及び発電電力情報(実測発電電力)などで構成されている。発電情報は、時間情報、計測ユニット情報及び発電電力情報などを一定の時間ごとに定期または不定期に計測し記録した情報である。 FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of power generation information of a power plant. In the example of FIG. 2, the power generation information of two power stations is illustrated. As shown in FIG. 2, the power generation information includes time information, measurement unit information, generated power information (measured generated power), and the like. The power generation information is information in which time information, measurement unit information, generated power information, and the like are regularly or irregularly measured and recorded at regular intervals.
時間情報は、一義的に定まる時点または時間帯を示す数値または文字列である。例えば、文字列「2016年1月」(年月)、文字列「2016年5月23日午前」(日付および時間帯)、文字列「2016−05−23T11:00:01」(日付および秒単位時間)、または数値「16101」(2016年1月1日0時0分0秒を起点とした経過ミリ秒数)などを含む。図2の例では、時間情報を符号t1、t2などで表す。 The time information is a numerical value or a character string indicating a uniquely determined time point or time zone. For example, the character string “January 2016” (year month), the character string “May 23, 2016 am” (date and time zone), the character string “2016-05-23T1 11:00:01” (date and second) Unit time), or a numerical value "16101" (the number of milliseconds that has elapsed from 0:00:00 on January 1, 2016). In the example of FIG. 2, the time information is represented by the symbols t1 and t2.
計測ユニット情報は、計測ユニット14を一意に示す数値または文字列である。図2の例では、計測ユニット情報を符号u1、u2などで表す。
The measurement unit information is a numerical value or a character string that uniquely indicates the
発電電力情報は、直流・交流の瞬時発電電力、発電電力量または発電電力の強さを示す数値または文字列である。例えば、数値「2」(パルス式電力量計の単位時間あたりのパルス数)、数値「15.0」(kW単位を出力する電力計における計測値)、数値「20.01」(kWh)、文字列「10kW未満」または文字列「10kWh以上20kWh未満」などを含む。図2の例では、発電電力情報を符号p1−1、p1−2、p2−1、p2−2などで表す。 The generated power information is a DC / AC instantaneous generated power, a numerical value or a character string indicating the generated power amount or the strength of the generated power. For example, the numerical value "2" (the number of pulses per unit time of the pulse type watt hour meter), the numerical value "15.0" (measured value in the electric power meter which outputs a kW unit), the numerical value "20.01" (kWh), The character string “less than 10 kW” or the character string “10 kWh or more and less than 20 kWh” is included. In the example of FIG. 2, the generated power information is represented by symbols p1-1, p1-2, p2-1, p2-2, and the like.
処理部24は、データベース23から発電情報を読み出す。通信部25は処理部24が読み出した発電情報を発電予測装置へ送信する。
The
図3は本実施の形態の発電予測装置50の構成の一例を示すブロック図である。発電予測装置50は、インターネットなどの通信回線を介して、複数の発電監視システム20、20、…、気象予報事業者40(正確には、気象予報事業者のサーバ等)に接続されている。
FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the power
図3に示すように、発電予測装置50は、通信部51、登録部52、記憶部としてのデータベース53、処理部54及び外部のサーバ等との通信を行う通信部55などを備える。また、処理部54は、入力データ生成部541、パラメータ決定部542、ニューラルネットワークモデル部543、予測発電電力算出部544、学習処理部545及び学習データ生成部546などを備える。
As illustrated in FIG. 3, the power
データベース53は、発電情報53a、発電所詳細情報53bおよび気象状態情報53cなどを記憶する。発電情報53a、発電所詳細情報53bおよび気象状態情報53cの詳細は後述する。
The
通信部51は、発電情報取得部としての機能を有し、複数の地点に設置された発電所10(発電設備)に係る時系列の実測発電電力を含む発電情報を取得する。また、通信部51は、気象情報取得部としての機能を有し、複数の地点に係る気象情報を取得する。
The
登録部52は、通信部51が取得(受信)した各種の情報をデータベース53に登録する。
The
図4は発電情報53aの一例を示す説明図である。図4に示すように、発電情報は、発電所情報、時間情報、計測ユニット情報および発電電力情報などで構成される。発電情報は、発電所情報、時間情報、計測ユニット情報および発電電力情報などの情報を一定の時間ごとに定期・不定期に取得し記録した情報である。発電情報は、各発電監視システム20が送信した各発電所10の発電情報に発電所情報を付加した情報である。発電所情報は、発電所10を一意に示す数値または文字列である。図4の例では、発電所情報を符号s1、s2などで表す。
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the
図5は発電所詳細情報53bの一例を示す説明図である。図5に示すように、発電所詳細情報は、発電所情報、計測ユニット情報、設備情報および位置情報などで構成される。設備情報は、太陽光発電パネル11およびインバータ12などの設備に関する情報である。設備情報には、例えば、太陽光発電パネル11の台数、製造者、型式、定格容量及び定格容量合計並びにインバータ12の台数、製造者、型式、定格容量及び定格容量合計などの情報を含む。なお、設備情報を設備容量と設備種別値とに分けることもできる。設備情報は、設備を一意に示す数値または文字列である。図5の例では、設備情報を符号e1、e2などで表す。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the power station detailed
位置情報は、発電所の位置を数値または文字列で表記した情報である。位置情報は、緯度及び経度で表記してもよく、あるいは市、郡または町などの地域を示す文字列で表記してもよい。図5の例では、位置情報を符号l1、l2などで表す。 The position information is information in which the position of the power plant is represented by a numerical value or a character string. The position information may be represented by latitude and longitude, or may be represented by a character string indicating a region such as a city, a county, or a town. In the example of FIG. 5, the position information is represented by symbols l1, l2, and the like.
図6は気象状態情報53cの一例を示す説明図である。図6に示すように、気象状態情報53cは、位置情報、時間情報および気象情報などで構成される。気象情報は、特定の時間及び位置における気象を数値または文字列で表記した情報である。気象情報は、その位置が近い気象台や発電所10における天気、天気の移り変わり、雲量及び日射の少なくとも一つを含む。天気、天気の移り変わり、雲量及び日射などを纏めて気象とも称する。気象情報は、過去の実測の気象情報及び将来の気象情報の予報を含む。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the
図6の例では、位置情報l1および時間情報t1における気象情報をw1−1で表している。同様に、位置情報l1および時間情報t2における気象情報をw1−2で表している。また、位置情報l2および時間情報t1における気象情報をw2−1で表している。同様に、位置情報l2および時間情報t2における気象情報をw2−2で表している。以下、具体例で説明する。
In the example of FIG. 6, the weather information in the
図7は複数の発電所10が設置された位置での気象の時間的変化と各発電所10での発電電力との関係を模式的に示す説明図である。上段の図は複数の発電所の位置と気象の時間的変化の様子を示し、下段の図は発電電力の時間的推移の一例を示す。なお、便宜上、二つの発電所s1、s2(丸で囲まれた数字で示す)について説明する。二つの発電所s1、s2の位置をそれぞれl1、l2とする。
FIG. 7 is an explanatory diagram schematically showing the relationship between the temporal change of weather at the position where a plurality of
上段の左側の図は、時間t1における気象の状態を示す、発電所s1の位置l1での気象をw1−1で示し、発電所s2の位置l2での気象をw2−1で示す。気象w1−1は「曇」であり、気象w2−1は「晴」である。 The diagram on the left side of the upper row shows the weather at the position l1 of the power plant s1 by w1-1 and the weather at the position l2 of the power plant s2 by w2-1, which shows the state of the weather at time t1. The weather w1-1 is “cloudy” and the weather w2-1 is “clear”.
上段の右側の図は、時間t1より後の時間t2における気象の状態を示す、発電所s1の位置l1での気象をw1−2で示し、発電所s2の位置l2での気象をw2−2で示す。気象w1−2は「晴時々曇」であり、気象w2−2は「曇一時晴」である。 The figure on the right side of the upper row shows the weather condition at the position l1 of the power plant s1 by w1-2 and the weather condition at the position l2 of the power plant s2 by w2-2, which shows the state of the weather at the time t2 after the time t1. Indicate. Meteorological w1-2 is “fine and sometimes cloudy”, and weather w2-2 is “temporary and fine”.
上段の図に示すように、時間t1においては、発電所s1の位置での気象は「曇」であるため、発電所s1の発電電力は時間t1およびその付近で低下している。また、時間t2においては、発電所s2の位置での気象は「曇一時晴」であるため、発電所s2の発電電力は時間t2およびその付近で低下している。 As shown in the upper diagram, at time t1, the weather at the position of the power plant s1 is "cloudy", so the generated power of the power plant s1 decreases at time t1 and its vicinity. Further, at time t2, the weather at the position of the power station s2 is "temporarily cloudy", so the power generated by the power station s2 decreases at and near time t2.
上述のように、気象情報は、気象を示す文字列(例えば、「曇」、「晴」、「晴時々曇」および「曇一時晴」など)で表記することができる。また、気象情報は、気象を示すコード値で表記することもできる。例えば、「曇」、「晴」、「晴時々曇」および「曇一時晴」を、それぞれ「3」、「1」、「2」および「4」と表記することもできる。また、気象を、各発電所10で計測された日射強度の値により表記することもできる。例えば、「曇」、「晴」、「晴時々曇」および「曇一時晴」を、それぞれ「0.5」、「0.9」、「0.8」および「0.6」と表記することもできる。また、気象を、各気象台で観測された雲量(空の全天に占める雲の割合)の値(例えば、0〜10の11段階の整数値)により表記することもできる。雲量は、日射強度に反比例する値で示すこともでき、例えば、「曇」、「晴」、「晴時々曇」および「曇一時晴」を、それぞれ「5」、「1」、「2」および「4」と表記することもできる。
As described above, the weather information can be represented by a character string indicating the weather (for example, “cloudy”, “fine”, “fine cloudy”, “temporary clear”, etc.). Further, the weather information can be expressed by a code value indicating the weather. For example, "cloudy", "fine", "partly cloudy" and "temporary cloudy" can be described as "3", "1", "2" and "4", respectively. Further, the weather can be represented by the value of the solar radiation intensity measured at each
気象情報は、計測ユニット14毎に同じ様式を与えることができるが、計測ユニット14毎に異なる様式を与えてもよい。例えば、計測ユニット情報がu1(位置情報がl1)の計測ユニット14に対しては、気象情報として3時間ごとの天気の観測値を与え、計測ユニット情報がu2(位置情報がl2)の計測ユニット14に対しては、気象情報として日射強度の計測値を与えることができる。
The weather information can be given the same format for each
パラメータ決定部542は、発電電力を予測する場合、予測パラメータ決定部として機能する。すなわち、パラメータ決定部542は、予測対象地点及び予測対象時間を含む予測パラメータを決定する。予測対象地点は、発電所10が設置された地点でもよく、発電所10が将来設置される地点でもよい。発電電力を予測する発電所10の位置が予測対象地点であり、どの時間での発電電力を予測するかを特定するのが予測対象時間である。
The
また、パラメータ決定部542は、ニューラルネットワークモデル部543の学習及び更新を行う場合、学習パラメータ決定部として機能する。すなわち、パラメータ決定部542は、学習対象地点及び学習対象時間を含む学習パラメータを決定する。学習パラメータは、ニューラルネットワークモデル部543の学習及び更新のために用いられる予測パラメータである。学習対象地点は、発電所10が設置された地点でもよく、発電所10が将来設置される地点でもよい。発電電力を予測する発電所10の位置が学習対象地点であり、どの時間での発電電力を予測するかを特定するのが学習対象時間である。
The
入力データ生成部541は、発電電力を予測する場合、予測用入力データ生成部として機能する。すなわち、入力データ生成部541は、データベース53に記憶した発電情報及び気象情報並びにパラメータ決定部542で決定した予測パラメータに基づいて、ニューラルネットワークモデル部543への予測用入力データを生成する。入力データ生成部541は、ニューラルネットワークモデル部543の入力層のノードの数(入力層のサイズ)と同じサイズのベクトル形式の予測用入力データを生成する。
The input
図8は本実施の形態のニューラルネットワークモデル部543の構成の一例を模式的に示す説明図である。図8に示すように、ニューラルネットワークモデル部543は、入力層、出力層及び複数の中間層から構成されている。なお、図8では、便宜上、2つ中間層を図示しているが、中間層の層数は2つに限定されず、3つ以上であってもよい。また、図8の例では、便宜上、入力層のノードの数(層のサイズ)が5、中間層のノードの数が3、出力層のノードの数が4であるが、層のサイズは、図8の例に限定されない。
FIG. 8 is an explanatory diagram schematically showing an example of the configuration of the neural
入力層、出力層及び中間層には、1つ又は複数のノード(ニューロン)が存在し、各層のノードは、前後の層に存在するノードと一方向に所望の重みで結合されている。入力層のノードの数(図8の例では、便宜上5個だけ図示)と同数の成分を有するベクトルが、学習済のニューラルネットワークモデル部543の入力データとして与えられる。図8では、入力データとして、実測値と予測パラメータとが図示されている。実測値には、例えば、前述の位置情報、設備情報、時間情報、気象情報および発電電力情報などが含まれる。また、予測パラメータには、位置情報、時間情報、気象情報および設備情報などが含まれる。
One or a plurality of nodes (neurons) exist in the input layer, the output layer, and the intermediate layer, and the nodes in each layer are unidirectionally coupled with desired weights to the nodes existing in the layers before and after. A vector having the same number of components as the number of nodes in the input layer (in the example of FIG. 8, only five are shown for convenience) is given as input data of the learned neural
入力層の各ノードに与えられたデータは、最初の中間層に入力して与えられると、重みおよび活性化関数を用いて中間層の出力が算出され、算出された値が次の中間層に与えられ、以下同様にして出力層の出力が求められるまで次々と後の層(下層)に伝達される。なお、ノードを結合する重みのすべては、後述の学習アルゴリズムによって計算される。 When the data given to each node of the input layer is input to the first hidden layer and given, the output of the hidden layer is calculated using the weight and the activation function, and the calculated value is passed to the next hidden layer. It is given to the subsequent layers (lower layers) one after another until the output of the output layer is obtained in the same manner. Note that all the weights that connect the nodes are calculated by the learning algorithm described later.
ニューラルネットワークモデル部543の出力層は、予測出力データ生成部としの機能を有し、予測出力データを生成する。予測出力データは、出力層のノードの数(出力層のサイズ)と同じサイズの成分を有するベクトル形式のデータである。
The output layer of the neural
ニューラルネットワークモデル部543の出力層は、発電電力の範囲を複数の階級(区分とも称する)毎に予測出力データを生成する。ニューラルネットワークモデル部543の出力層のノード数をNとすると、発電電力の範囲をN個の区分に分ける。例えば、50kWの電力を50区分で分けた場合、1kW単位で0kWから50kWまでの発電電力を出力データとして扱うことができる。これにより、発電電力を階級(区分)単位で予測することができる。なお、発電電力の範囲は50kWに限定されるものではない。また、階級数も50に限定されない。図8の例では、階級毎の出力値をy_i(i=1〜N)で表している。なお、階級の出力値は、出力の強さとも称され、各階級に分類される確率と解釈することができる。
The output layer of the neural
予測発電電力算出部544は、ニューラルネットワークモデル部543の出力層が出力する予測出力データに基づいて予測対象地点及び予測対象時間での予測発電電力を算出する。例えば、出力層の数を1、2、…Nとし、出力層が出力する予測出力データを、y1、y2、…yNとする。予測発電電力算出部544は、予測出力データy1、y2、…yk、…yNに基づいて予測発電電力を算出する。例えば、yk=1であり、他の予測出力データが0である場合、予測発電電力算出部544は、ykに基づいて予測発電電力を算出する。
The predicted generated
上述のように、複数の地点における実測の発電電力の時系列データ及び実測の気象情報の時系列データを、ニューラルネットワークモデル部543の予測用入力データとするので、所望の予測対象地点及び予測対象時間での発電電力を精度よく予測することができる。
As described above, the time-series data of the measured power generation and the time-series data of the measured meteorological information at a plurality of points are used as the prediction input data of the neural
次に、本実施の形態の発電予測装置50の動作について説明する。最初に、ニューラルネットワークモデル部543の学習処理及び更新処理について説明し、次に発電予測装置50による発電電力の予測処理について説明する。
Next, the operation of the power
図9は本実施の形態の発電予測装置50によるニューラルネットワークモデル部543の学習処理及び更新処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、以下では便宜上処理の主体を処理部54として説明する。処理部54は、各発電所10における発電電力情報及び気象情報をデータベース53から読み出す(S11)。なお、以下の説明では、データベース53から読み出した発電電力情報及び気象情報を実測データとも称する。
FIG. 9 is a flowchart showing an example of a procedure of learning processing and updating processing of the neural
図10は各発電所10における発電電力情報及び気象情報の一例を示す説明図である。図10は、処理部54がステップS11で読み出した各発電所10における発電電力情報及び気象情報を示す。図10の例では、符号s1〜s5の5箇所の発電所10それぞれが計測ユニットを1つずつ保有しており、時間t1からt120までの発電電力情報を120個記録している。なお、時間情報は、一義的に定められる。すなわち、時間tiは、時間t0を基点として、単位時間×iだけ経過した時間である。例えば、単位時間を分とし、基点の時間t0が2016年5月10日の12:00とすると、時間t1は2016年5月10日の12:01となり、時間t120は2016年5月10日の14:00となる。なお、図10の例では、時間t1からt120までの120個の時間情報を示しているが、時間情報の数はもっと多くてもよい。単位時間を分とすると、1日は1440分であるので、1日に相当する時間情報は1440個となる。また、1年(365日)に相当する時間情報は525600個となる。また、気象は緩やかに変化するので、複数の連続する時間に亘って同じ気象(例えば、「晴」や「曇」など)となる場合がある。また、各発電所10における記録は欠損していてもよい。欠損している場合には、欠損していることを示す代替値を与えればよい。
FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of generated power information and weather information at each
処理部54(パラメータ決定部542)は、学習用の予測パラメータを決定し(S12)学習用の予測対象位置及び予測対象時間における実測の気象情報を特定する(S13)。 The processing unit 54 (parameter determination unit 542) determines the prediction parameter for learning (S12) and specifies the actually measured weather information at the prediction target position and the prediction target time for learning (S13).
図11は学習用の予測パラメータの決定の様子を示す説明図である。図11の例では、学習用の予測パラメータとして、予測対象時間t110、予測対象位置l2および予測対象設備情報e1を決定している。そして、予測対象時間t110および予測対象位置l2における気象情報w2−110をステップS11で読み出した実測データから特定する。
FIG. 11 is an explanatory diagram showing how a prediction parameter for learning is determined. In the example of FIG. 11, the prediction target time t110, the prediction target position l2, and the prediction target facility information e1 are determined as the prediction parameters for learning. Then, the weather information w2-110 at the prediction target time t110 and the
処理部54は、学習用の予測パラメータに近い条件の発電所10の実測データを特定する(S14)。
The
図12は学習用の予測パラメータに近い条件の発電所の実測データの一例を示す説明図である。図12に示すように、学習用の予測パラメータの予測対象時間がt110、予測対象位置がl2、予測対象設備情報がe1であるので、条件が近い発電所として発電所s2の実測データが特定される。 FIG. 12 is an explanatory diagram showing an example of the actual measurement data of the power plant under the condition close to the learning prediction parameter. As shown in FIG. 12, since the prediction target time of the learning prediction parameter is t110, the prediction target position is l2, and the prediction target facility information is e1, the actual measurement data of the power plant s2 is specified as a power plant with similar conditions. It
処理部54(学習データ生成部546)は、学習用の予測対象時間に基づいて学習用入力データを生成する(S15)。学習データ生成部546は、学習用入力データを生成する前処理として、発電所10及び計測ユニット14毎の発電電力情報及び気象情報を時系列1次元ベクトルに変形する。
The processing unit 54 (learning data generation unit 546) generates learning input data based on the prediction target time for learning (S15). The learning
図13は発電所10及び計測ユニット14毎の発電電力情報及び気象情報の時系列1次元ベクトルの一例を示す説明図である。図13に示す例では、発電所毎に、発電所情報、計測ユニット情報、時間t1からt120までの発電電力情報および時間t1からt120までの気象情報を成分とする1次元ベクトルに変形されている。
FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example of a time-series one-dimensional vector of generated power information and weather information for each
図14は本実施の形態の発電予測装置50による学習用入力データの生成方法の一例を示す説明図である。学習用の入力データとしては、学習用の予測パラメータに近い条件の実測データを用意する。発電電力を予測する処理では、未来の時間に対して予測を行うので、学習用の入力データの時間情報は、予測対象時間よりも過去の時間情報に制限する。例えば、図14に示すように、予測対象時間t110(図11参照)に対して単位時間80から50ステップ前まで(予測対象時間がt110の場合、時間t30から時間t60まで)の実測データ(発電電力情報及び気象情報)を用意する。すなわち、時間t110における予測対象位置l2および予測対象設備情報e1の発電電力情報の予測を行うために、時間t30〜時間t60における各発電所の実測データを用いる。時間t30から時間t60までの期間は、一例であって、上述の例に限定されるものではない。また、上述の例では、予測対象時間t110に対して、当該期間(時間t30から時間t60まで)の最後の時間を時間t60としているが、当該時間t60も、どの程度先の時間での予測を行うかに応じて、適宜設定することができる。
FIG. 14 is an explanatory diagram showing an example of a method for generating learning input data by the power
図15は本実施の形態の発電予測装置50が生成する学習用入力データの一例を示す説明図である。図15に示すように、学習データ生成部546は、実測データおよび予測パラメータを1次元ベクトルに展開して、学習用の入力データを生成する。
FIG. 15 is an explanatory diagram showing an example of the learning input data generated by the power
処理部54(学習データ生成部546)は、ステップS14で特定した実測データに基づいて学習用出力データを生成する(S16)。 The processing unit 54 (learning data generation unit 546) generates learning output data based on the actual measurement data identified in step S14 (S16).
図16は本実施の形態の発電予測装置50が生成する学習用出力データの一例を示す説明図である。図16に示すように、学習データ生成部546は、予測対象時間t110、予測対象位置l2および予測対象設備情報e1に近い発電所s2の発電電力情報を学習データとして採用する。
FIG. 16 is an explanatory diagram showing an example of learning output data generated by the power
図17は本実施の形態の発電予測装置50によるニューラルネットワークモデル部543の学習及び更新に用いる学習用データの関係を示す説明図である。図17において、横軸は時間を示し、縦軸は実測データの集合体を示す。図中、符号s1〜s5で示す曲線は、5箇所の発電所10それぞれの実測データの集まりを表す(すなわち、発電電力情報及び気象情報などの実測データを纏めて一つの曲線で便宜上表している)。また、図17において、細線の曲線は、存在する実測データ(実際に実測されて存在するデータ)を示し、太線の曲線は、存在する実測データのうち、学習用に使用するデータを示す。なお、図17に示す曲線は、実測データが時間の経過とともに変化する様子を便宜的に示すものであり、実際の実測データの変化を示すものではない。
FIG. 17 is an explanatory diagram showing the relationship of learning data used for learning and updating of the neural
発電電力の予測は未来の時間に対して行う。そこで、予め収集された過去の実測データの中から、まず、予測対象時間t110および予測対象位置l2を決定する。そして、予測対象時間t110よりもさらに過去の時間t30から時間t60までの間の実測データを学習用入力データとして採用する。この実測データには、時間t30からt60までの発電電力情報及び気象情報などが含まれる。また、発電電力の予測を行う場合には、予測時間での気象情報の予報(未来の気象情報)も入力データとして用いるので、予測対象時間t110および予測対象位置l2における気象情報(実測値)も学習用入力データとして採用する。さらに、予測対象時間t110および予測対象位置l2における発電電力情報は、発電電力の予測を行う場合には、予測値に相当するので、予測対象時間t110および予測対象位置l2における発電電力情報を学習用出力データとして採用する。
The forecast of generated power is made at a future time. Therefore, first, the prediction target time t110 and the
学習処理及び更新処理を繰り返す場合には、例えば、以下の2通りの処理が考えられる。前日の実測データに基づいて当日の発電電力を予測するような場合には、第1の処理として、時間t30から時間t60までの実測データは変更せずに、予測対象時間t110だけ単位時間ずつ将来の方向へ変化させて処理を繰り返すことができる。また、当日の実測データに基づいて、当日の近い将来(例えば、30分後、1時間後、2時間後など)発電電力を予測するような場合には、第2の処理として、予測対象時間t110を単位時間ずつ将来の方向へ変化させるとともに、実測データの時間(t30、t60)も単位時間ずつ将来の方向へ変化させて処理を繰り返すことができる。 When repeating the learning process and the updating process, for example, the following two processes can be considered. In the case of predicting the generated power of the day based on the actual measurement data of the previous day, as the first process, the actual measurement data from time t30 to time t60 is not changed and the prediction target time t110 is incremented by a unit time in the future. The process can be repeated by changing the direction. In addition, when predicting the generated power in the near future of the day (for example, after 30 minutes, 1 hour, 2 hours, etc.) based on the actual measurement data of the day, as the second process, the prediction target time is set. The processing can be repeated by changing t110 by the unit time in the future direction and changing the time (t30, t60) of the actual measurement data by the unit time in the future direction.
処理部54(学習処理部545)は、ニューラルネットワークモデル部543の学習及び更新を行う(S17)。以下、学習アルゴリズムについて説明する。 The processing unit 54 (learning processing unit 545) learns and updates the neural network model unit 543 (S17). The learning algorithm will be described below.
図18は本実施の形態のニューラルネットワークモデル部543の出力データの階級の一例を示す説明図である。図18に示すように、1から50までの階級(i)に分け、階級1は電力範囲が0kW以上1kW未満であり、階級2は電力範囲が1kW以上2kW未満であり、以下同様に、階級50は電力範囲が49kW以上50kW未満である。また、各階級の代表値として中央値(m_i)を定める。例えば、階級1では、中央値は0.5kWである。これにより、1kW単位で0kWから50kWまでの発電電力を出力データとして扱うことができる。なお、発電所10の発電電力に応じて、電力範囲、階級の数などは適宜変更することができる。
FIG. 18 is an explanatory diagram showing an example of the class of output data of the neural
図19は本実施の形態のニューラルネットワークモデル部543の出力データの出力値の一例を示す説明図である。図19に示すように、ニューラルネットワークモデル部543の出力データの出力値は、階級(i)毎にy_i(i=1…N)で表す。
FIG. 19 is an explanatory diagram showing an example of output values of the output data of the neural
図20は本実施の形態のニューラルネットワークモデル部543の出力データとして期待される出力値の分布の一例を示す説明図である。出力データに期待される結果は、学習データが属する階級のみが出力される場合である。そこで、学習データが属する階級がjの場合、期待される出力値y_jのみ1とし、その他の階級の出力値を0とする。例えば、図20に示すように、学習用出力データが1.8kWであった場合、当該学習用出力データは階級2に属するので、階級2の出力値z_2を1とし、その他の出力値を0とする。
FIG. 20 is an explanatory diagram showing an example of a distribution of output values expected as output data of the neural
学習処理部545は、ニューラルネットワークモデル部543の出力値および期待される出力値を変数とする誤差関数により誤差を計算し、誤差逆伝搬法によって当該誤差が最小となるように、ニューラルネットワークモデル部543のノード間の結合の重みを最適化する。
The
以下、具体例として、出力層の活性化関数にソフトマックス関数を用い、誤差関数に交差エントロピー関数を用いる場合について説明する。ニューラルネットワークモデル部543の出力値y_iは、式(1)で示すソフトマックス関数により求める。
As a specific example, a case where a softmax function is used as the activation function of the output layer and a cross entropy function is used as the error function will be described below. The output value y_i of the neural
図21はソフトマックス関数の算出のための出力層の階層構造の一例を模式的に示す説明図である。ソフトマックス関数により、出力層の各階級の出力の強さは、各階級に分類される確率と解釈することができる。ソフトマックス関数により、出力層の各階級の出力の強さが0〜1の範囲に正規化され、各階級の出力の強さの合計が1となるからである。 FIG. 21 is an explanatory diagram schematically showing an example of the hierarchical structure of the output layer for calculating the softmax function. With the softmax function, the output strength of each class in the output layer can be interpreted as the probability of being classified into each class. This is because the softmax function normalizes the output strength of each class in the output layer to a range of 0 to 1, and the sum of the output strengths of the classes becomes 1.
期待される出力値が得られる確率p(z|y)は、式(2)で表すことができる。なお、式(2)において、符号^は冪演算を示す。誤差関数として、式(3)に示すような、確率の対数値に-1を乗じた交差エントロピー関数E(y、z)を用いることで、確率を最大化することと、誤差を最小化することは、数学的に等価となる。^ The probability p (z | y) that the expected output value is obtained can be expressed by Expression (2). In addition, in Formula (2), code | symbol ^ shows a power operation. As the error function, the probability is maximized and the error is minimized by using the cross entropy function E (y, z) obtained by multiplying the logarithmic value of the probability by -1 as shown in Expression (3). That is mathematically equivalent. ^
処理部54は、処理を終了するか否かを判定し(S18)、処理を終了しない場合(S18でNO)、学習用の予測パラメータを変更し(S19)、ステップS13以降の処理を続け、処理を終了する場合(S18でYES)、処理を終了する。
The
このように、学習用の予測パラメータを変更し、学習用データの生成と、ニューラルネットワークモデル部543の学習及び更新を繰り返す。なお、複数の学習用の予測パラメータに対応する学習用データを予め作成し、ニューラルネットワークモデル部543の学習及び更新を一括して実施するミニバッチ法を用いることできる。
In this way, the prediction parameter for learning is changed, the generation of learning data, and the learning and updating of the neural
前述のように、本実施の形態によれば、複数の地点における実測の発電電力の時系列データ及び実測の気象情報の時系列データ並びに学習対象地点及び学習対象時間を含む学習パラメータを、ニューラルネットワークモデル部543の学習用入力データとして用いてニューラルネットワークモデル部543の学習及び更新を行うので、任意の予測対象地点及び予測対象時間での発電電力を精度よく予測することができる。
As described above, according to this embodiment, the learning parameters including the time-series data of the measured power generation and the time-series data of the measured meteorological information at the plurality of points, the learning target point, and the learning target time are set to the neural network. Since the neural
また、学習データ生成部546は、学習対象時間より前の所定の期間での各発電所10に係る時系列の実測発電電力及び各発電所10の位置情報を含む学習用入力データを生成する。例えば、学習対象時間をt110とすると、学習対象時間t110より前の所定の期間として、t30〜t60の如く、単位時間(例えば、分)80ステップ前から50ステップ前までの期間とすることができる。すなわち、学習用入力データは、時間t30〜t60での各発電所10に係る時系列の実測発電電力を含む。なお、期間の長さを長くすれば、学習用入力データのデータ数が増えるので、発電電力の予測精度は高くなる。
Further, the learning
上述の構成により、所定の期間での各発電所10での実測の発電電力の時系列データを用いて、当該所定の期間よりも後の予測対象時間における予測対象地点での発電電力を精度よく予測するためのニューラルネットワークモデル部543の学習及び更新を行うことができる。
With the above-described configuration, the time-series data of the actually-generated power at each
また、学習データ生成部546は、複数の地点に係る所定の期間での実測の気象情報を含む学習用入力データを生成する。例えば、学習対象時間をt110とすると、学習対象時間t110より前の所定の期間として、t30〜t60の如く、単位時間(例えば、分)80ステップ前から50ステップ前までの期間とすることができる。すなわち、学習用入力データは、時間t30〜t60での実測の気象情報を含む。なお、期間の長さを長くすれば、学習用入力データのデータ数が増えるので、発電電力の予測精度は高くなる。
Further, the learning
上述の構成により、所定の期間での複数の地点での実測の気象情報の時系列データを用いて、当該所定の期間よりも後の予測対象時間における予測対象地点での発電電力を精度よく予測するためのニューラルネットワークモデル部543の学習及び更新を行うことができる。
With the above configuration, the time-series data of the meteorological information actually measured at a plurality of points in a predetermined period is used to accurately predict the generated power at the prediction target point in the prediction target time after the predetermined period. It is possible to perform learning and updating of the neural
また、学習データ生成部546は、学習対象地点及び学習対象時間での実測の気象情報を含む学習用入力データを生成する。学習対象地点及び学習対象時間での実測の気象情報を学習用入力データに含めることにより、発電電力を精度よく予測するためのニューラルネットワークモデル部543の学習及び更新を行うことができる。
In addition, the learning
また、学習データ生成部546は、学習対象地点に近い地点に設置された発電所10に係る実測発電電力を含む学習用出力データを生成する。学習対象地点が、発電所10が設置された地点である場合には、学習対象地点を当該地点とすることができる。また、学習対象地点が、発電所10が設置された複数の地点のいずれとも離れている場合には、当該複数の地点のうち学習対象地点に最も近い地点を学習対象地点とすることができる。学習対象地点に近い地点に設置された発電所10に係る実測発電電力を学習用出力データに含めることにより、発電電力を精度よく予測するためのニューラルネットワークモデル部543の学習及び更新を行うことができる。
In addition, the learning
次に発電予測装置50による発電電力の予測処理について説明する。
Next, the prediction process of the generated power by the power
図22は本実施の形態の発電予測装置50による発電電力の予測処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、以下では便宜上処理の主体を処理部54として説明する。処理部54は、各発電所10における発電電力情報及び気象情報をデータベース53から読み出す(S31)。
FIG. 22 is a flowchart showing an example of the procedure of the prediction process of the generated power by the power
図23は各発電所10における発電電力情報及び気象情報の一例を示す説明図である。図23は、処理部54がステップS31で読み出した各発電所10における発電電力情報及び気象情報を示す。図23の例では、符号s1〜s5の5箇所の発電所10それぞれが計測ユニットを1つずつ保有しており、時間t1001からt1120までの発電電力情報を120個記録している。学習段階と同様、時間tiは、時間t0を基点とし、単位時間×iだけ経過した時間である。なお、学習段階から時間が経過していることを示すために、図23では、時間情報の最初の時間をt1001としている。
FIG. 23 is an explanatory diagram showing an example of generated power information and weather information at each
処理部54は、予測パラメータを決定し(S32)、予測対象位置及び予測対象時間における気象情報の予報を取得する(S33)。
The
図24は予測パラメータの決定の様子を示す説明図である。図24の例では、予測パラメータとして、予測対象時間t1140、予測対象位置l2および予測対象設備情報e1を決定している。そして、予測対象時間t1140および予測対象位置l2における気象情報w2−1140(予報値)を取得する。
FIG. 24 is an explanatory diagram showing how the prediction parameters are determined. In the example of FIG. 24, the prediction target time t1140, the
処理部54(入力データ生成部541)は、予測対象時間に基づいて予測用入力データを生成する(S34)。入力データ生成部541は、予測用入力データを生成する前処理として、発電所10及び計測ユニット14毎の発電電力情報及び気象情報を時系列1次元ベクトルに変形する。
The processing unit 54 (input data generation unit 541) generates prediction input data based on the prediction target time (S34). The input
図25は発電所10及び計測ユニット14毎の発電電力情報及び気象情報の時系列1次元ベクトルの一例を示す説明図である。図25に示す例では、発電所毎に、発電所情報、計測ユニット情報、時間t1001からt1120までの発電電力情報および時間t1001からt1120までの気象情報を成分とする1次元ベクトルに変形されている。
FIG. 25 is an explanatory diagram showing an example of a time-series one-dimensional vector of generated power information and weather information for each
図26は本実施の形態の発電予測装置50による予測用入力データの生成方法の一例を示す説明図である。予測用の入力データとしては、予測パラメータに近い条件の実測データを用意する。例えば、図26に示すように、予測対象時間t1140(図24参照)に対して単位時間80から50ステップ前まで(予測対象時間がt1140の場合、時間t1060から時間t1090まで)の実測データ(発電電力情報及び気象情報)を用意する。すなわち、時間t1140における予測対象位置l2および予測対象設備情報e1の発電電力情報の予測を行うために、時間t1060〜時間t1090における各発電所10の実測データを用いる。時間t1060から時間t1090までの期間は、一例であって、上述の例に限定されるものではない。また、上述の例では、予測対象時間t1140に対して、当該期間(時間t1060から時間t1090まで)の最後の時間を時間t1090としているが、当該時間t1090も、どの程度先の時間での予測を行うかに応じて、適宜設定することができる。
FIG. 26 is an explanatory diagram showing an example of a method of generating prediction input data by the power
図27は本実施の形態の発電予測装置50が生成する予測用入力データの一例を示す説明図である。図27に示すように、入力データ生成部541は、実測データおよび予測パラメータを1次元ベクトルに展開して、予測用入力データを生成する。
FIG. 27 is an explanatory diagram showing an example of the prediction input data generated by the power
図28は本実施の形態の発電予測装置50による発電電力の予測に用いる予測用データの関係を示す説明図である。図28において、横軸は時間を示し、縦軸は実測データの集合体を示す。図中、符号s1〜s5で示す曲線は、5箇所の発電所10それぞれの実測データの集まりを表す(すなわち、発電電力情報及び気象情報などの実測データを纏めて一つの曲線で便宜上表している)。また、図28において、細線の曲線は、存在する実測データ(実際に実測されて存在するデータ)を示し、太線の曲線は、存在する実測データのうち、学習用に使用するデータを示す。なお、図28に示す曲線は、実測データが時間の経過とともに変化する様子を便宜的に示すものであり、実際の実測データの変化を示すものではない。
FIG. 28 is an explanatory diagram showing the relationship of the prediction data used for predicting the generated power by the power
現在の時間をt1120とする。実測データの収集処理には、処理に係るタイムラグが存在する。そのタイムラグを表すため、図28では、各発電所10の実測データの最新の時間(細線で示す曲線の右端)が、ばらついているとともに、現在時間t1120まで到達していない。なお、時間t1090では、各発電所10の実測データは存在している。発電電力の予測は未来の時間に対して行う。まず、予測対象時間t1140および予測対象位置l2を決定する。そして、予測対象時間t1140よりも過去の時間t1060から時間t1090までの間の実測データを予測用入力データとして採用する。この実測データには、時間t1060からt1090までの発電電力情報及び気象情報などが含まれる。また、予測対象時間t1140および予測対象位置l2における気象情報の予報も予測用入力データとして採用する。予測用入力データを学習済のニューラルネットワークモデル部543の入力層に与えることにより、予測対象時間t1140および予測対象位置l2における予測発電電力を求めることができる。
The current time is set to t1120. There is a time lag associated with the process of collecting actual measurement data. In order to represent the time lag, in FIG. 28, the latest time (the right end of the curve indicated by the thin line) of the actual measurement data of each
発電電力を予測する場合には、例えば、以下の2通りの処理が考えられる。前日の実測データに基づいて当日の発電電力を予測するような場合には、第1の処理として、時間t1060から時間t1090までの実測データは変更せずに、予測対象時間t1140だけ単位時間ずつ将来の方向へ変化させて処理を繰り返すことができる。また、当日の実測データに基づいて、当日の近い将来(例えば、30分後、1時間後、2時間後など)発電電力を予測するような場合には、第2の処理として、予測対象時間t1140を単位時間ずつ将来の方向へ変化させるとともに、実測データの時間(t1060及びt1090)も単位時間ずつ将来の方向へ変化させて処理を繰り返すことができる。 When predicting the generated power, for example, the following two types of processing can be considered. In the case of predicting the generated power of the day based on the actual measurement data of the previous day, as the first process, the actual measurement data from time t1060 to time t1090 is not changed, and the prediction target time t1140 is incremented by a unit time in the future. The process can be repeated by changing the direction. In addition, when predicting the generated power in the near future of the day (for example, after 30 minutes, 1 hour, 2 hours, etc.) based on the actual measurement data of the day, as the second process, the prediction target time is set. The process can be repeated by changing t1140 by the unit of time in the future direction and changing the time (t1060 and t1090) of the actual measurement data by the unit of time in the future direction.
処理部54は、予測出力データを生成する(S35)。
The
図29は本実施の形態のニューラルネットワークモデル部543の出力データの出力値の一例を示す説明図である。図29に示すように、ニューラルネットワークモデル部543の出力データの出力値は、階級(i)毎にy_i(i=1…N)で表す。
FIG. 29 is an explanatory diagram showing an example of output values of the output data of the neural
処理部54(予測発電電力算出部544)は、予測発電電力を算出する(S36)。予測発電電力Wは、式(4)により算出することができる。 The processing unit 54 (predicted generated power calculation unit 544) calculates predicted generated power (S36). The predicted generated power W can be calculated by the equation (4).
予測発電電力算出部544は、複数の階級(区分)毎に定められた中央値(代表値)及び階級毎に生成された予測出力データに基づいて予測発電電力を算出する。例えば、階級10(範囲:9kW以上10kW未満、中央値:9.5kW)の予測出力データy10=1であり、他の予測出力データが全て0であるとすると、予測発電電力Wは9.5kWとなる。これにより、ニューラルネットワークモデル部543の出力層から出力される出力データの強さに応じた発電電力を算出することができる。
The predicted generated
なお、予測発電電力の算出方法は、前述の式(4)による方法に限定されない。例えば、階級(i)毎の出力値y_i(i=1…N)の中で、出力値が最大となる階級の代表値(例えば、中央値)を予測発電電力として算出することができる。 Note that the method for calculating the predicted generated power is not limited to the method according to the above equation (4). For example, in the output values y_i (i = 1 ... N) for each class (i), the representative value (for example, the median value) of the class having the maximum output value can be calculated as the predicted generated power.
また、階級(i)毎の出力値y_i(i=1…N)の中で、出力値が最大となる階級が二つ以上ある場合には、階級値が最も大きい(電力が最も大きい)方の階級の代表値(例えば、中央値)を予測発電電力として算出してもよく、あるいは、階級値が小さい(電力が小さい)方の階級の代表値(例えば、中央値)を予測発電電力として算出してもよい。階級値の大きい方を採用するか、小さい方を採用するかは、発電電力の予測の目的等に応じて適宜決定すればよい。 Further, in the output value y_i (i = 1 ... N) for each class (i), when there are two or more classes having the maximum output value, the one having the largest class value (the highest power) The representative value (eg, median) of the class may be calculated as the predicted generated power, or the representative value (eg, median) of the class with the smaller class value (smaller power) may be used as the predicted generated power. It may be calculated. Whether to adopt the larger class value or the smaller class value may be appropriately determined according to the purpose of predicting the generated power.
処理部54は、処理を終了するか否かを判定し(S37)、処理を終了しない場合(S37でNO)、ステップS32以降の処理を続け、処理を終了する場合(S37でYES)、処理を終了する。
The
上述のように、本実施の形態によれば、入力データ生成部541は、予測対象時間より前の所定の期間での各発電所10に係る時系列の実測発電電力及び各発電所10の位置情報を含む予測用入力データを生成する。例えば、予測対象時間をt1140とすると、予測対象時間t1140より前の所定の期間として、t1060〜t1090の如く、単位時間(例えば、分)80ステップ前から50ステップ前までの期間とすることができる。すなわち、予測用入力データは、時間t1060〜t1090での各発電所10に係る時系列の実測発電電力を含む。なお、期間の長さを長くすれば、予測用入力データのデータ数が増えるので、発電電力の予測精度は高くなる。
As described above, according to the present embodiment, the input
上述の構成により、所定の期間での各発電所10での実測の発電電力の時系列データを用いて、当該所定の期間よりも後の予測対象時間における予測対象地点での発電電力を精度よく予測することができる。
With the above-described configuration, the time-series data of the actually-generated power at each
また、入力データ生成部541は、複数の地点に係る所定の期間での実測の気象情報を含む予測用入力データを生成する。例えば、予測対象時間をt1140とすると、予測対象時間t1140より前の所定の期間として、t1060〜t1090の如く、単位時間(例えば、分)80ステップ前から50ステップ前までの期間とすることができる。すなわち、予測用入力データは、時間t1060〜t1090での実測の気象情報を含む。なお、期間の長さを長くすれば、予測用入力データのデータ数が増えるので、発電電力の予測精度は高くなる。
In addition, the input
上述の構成により、所定の期間での複数の地点での実測の気象情報の時系列データを用いて、当該所定の期間よりも後の予測対象時間における予測対象地点での発電電力を精度よく予測することができる。 With the above configuration, the time-series data of the meteorological information actually measured at a plurality of points in a predetermined period is used to accurately predict the generated power at the prediction target point in the prediction target time after the predetermined period. can do.
また、入力データ生成部541は、予測対象地点及び予測対象時間での予測の気象情報を含む予測用入力データを生成する。予測対象地点及び予測対象時間での予測の気象情報を予測用入力データに含めることにより、発電電力を精度よく予測することができる。
The input
上述のように、気象情報は、天気、天気の移り変わり、雲量及び日射の少なくとも一つを含む。天気は、例えば、「晴」、「曇」、「晴時々曇」、「曇一時晴」などである。天気の移り変わりは、例えば、「晴後曇」、「曇後晴」などである。雲量は、空の全天に占める雲の割合である。日射は、例えば、単位面積あたりの日射強度(kW/m2 )、単位時間・単位面積あたりの日射量(kWh/m2 )などである。天気、天気の移り変わり、雲量及び日射などを纏めて気象とも称する。これにより、太陽光発電の発電電力の多少に影響を与える要因を考慮することができる。 As described above, the weather information includes at least one of weather, change of weather, cloud cover, and solar radiation. The weather is, for example, “fine”, “cloudy”, “finely cloudy”, “temporary clear”, or the like. The change of the weather is, for example, "after cloudy weather" or "after cloudy weather". Cloud amount is the ratio of clouds to the entire sky. The solar radiation is, for example, the solar radiation intensity per unit area (kW / m 2 ), the amount of solar radiation per unit time / unit area (kWh / m 2 ), and the like. The weather, transition of the weather, cloud amount and solar radiation are also collectively referred to as weather. As a result, it is possible to consider factors that affect the generated power of the photovoltaic power generation.
また、発電情報には、発電所の定格発電容量を含む。定格発電容量は、発電出力の定格値である。これにより、発電所の発電出力の定格値の大小に関わらず、発電電力を精度よく予測することができる。 The power generation information also includes the rated power generation capacity of the power plant. The rated power generation capacity is the rated value of the power generation output. As a result, the generated power can be accurately predicted regardless of the rated value of the power output of the power plant.
本実施の形態の発電予測装置50は、CPU(プロセッサ)、GPU(グラフィクス・プロセッシング・ユニット)、RAMなどを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図9及び図22に示すような、各処理の手順を定めたコンピュータプログラムをコンピュータに備えられたRAMにロードし、コンピュータプログラムをCPU(プロセッサ)で実行することにより、コンピュータ上で発電予測装置50を実現することができる。また、発電予測装置50は、一又は複数のサーバで構成することもできる。
The power
前述の本実施の形態では、単位時間を分として説明したが、単位時間は分に限定されるものではない。例えば、単位時間を、5分、10分、30分、1時間などにすることもできる。 In the above-described embodiment, the unit time is described as minutes, but the unit time is not limited to minutes. For example, the unit time may be 5 minutes, 10 minutes, 30 minutes, 1 hour, or the like.
次に、本実施の形態の発電予測装置50を用いて発電所事業者又はO&M(Operation & Maintenance)事業者などへ所定のサービスを提供する方法について説明する。
Next, a method of providing a predetermined service to a power plant operator or an O & M (Operation & Maintenance) operator using the power
図30は本実施の形態のサーバ100の構成の一例を示すブロック図である。図30に示すように、サーバ100は、インターネットなどの通信回線32を介して発電所事業者200及びO&M事業者300(具体的には、各事業者が保有するコンピュータ)に接続されている。また、サーバ100は、発電予測装置50に接続されている。
FIG. 30 is a block diagram showing an example of the configuration of the
サーバ100は、制御部101、通信部102、記憶部103、第1情報生成部104および第2情報生成部105などを備える。
The
通信部102は、発電データ取得部としての機能を有し、太陽光発電に係る事業者(発電所事業者200又はO&M事業者300)から発電設備に係る発電データを取得する。発電データは、事業者のコンピュータから取得することができる。発電データは、例えば、図2で例示した発電情報を含む。通信部102で取得した発電データは、記憶部103に記憶される。また、通信部102は、後述の第1情報及び第2情報を出力する出力部としての機能を有する。
The
第1情報生成部104は、通信部102で取得した発電データ、すなわち記憶部103に記憶した発電データに基づいて、太陽光発電に関する第1情報を生成する。
The first
図31は太陽光発電に関する第1情報の第1例を示す説明図である。図31に示すように、第1情報は、カレンダー機能(例えば、保守点検のスケジュール、天気予報などを記載)に関する情報である。 FIG. 31: is explanatory drawing which shows the 1st example of the 1st information regarding photovoltaic power generation. As shown in FIG. 31, the first information is information relating to a calendar function (for example, a maintenance inspection schedule, a weather forecast, etc. are described).
図32は太陽光発電に関する第1情報の第2例を示す説明図である。図32に示すように、第1情報は、保守点検管理機能(点検表の出力、保存、管理など)に関する情報である。 FIG. 32: is explanatory drawing which shows the 2nd example of the 1st information regarding solar power generation. As shown in FIG. 32, the first information is information regarding the maintenance and inspection management function (output of inspection table, storage, management, etc.).
図33は太陽光発電に関する第1情報の第3例を示す説明図である。図33に示すように、第1情報は、発電量の管理機能に関する情報又は発電実績を提供するための情報である。 FIG. 33 is an explanatory diagram showing a third example of the first information regarding solar power generation. As shown in FIG. 33, the first information is information regarding the management function of the power generation amount or information for providing the power generation record.
第2情報生成部105は、本実施の形態の発電予測装置50による発電予測データを含む第2情報を生成する。
The second
次に、本実施の形態のサーバ100の動作について説明する。図34は本実施の形態のサーバ100の処理手順の一例を示すフローチャートである。以下では便宜上、処理の主体を制御部101として説明する。制御部101は、発電所事業者200及び/又はO&M事業者300から発電設備に係る発電データを取得する(S51)。
Next, the operation of the
制御部101は、第1情報生成部104で生成した第1情報を所定の第1価格条件で発電所事業者200及び/又はO&M事業者300のコンピュータへ出力する(S52)。第1価格条件は、例えば、無料とすることができる。
The
制御部101は、発電所事業者200又はO&M事業者300からオプション機能の要求の有無を判定する(S53)。オプション機能の要求は、例えば、第1価格条件よりも高額の第2価格条件での情報提供要求である。第2価格条件は、例えば、有料とすることができる。
The
オプション機能の要求があった場合(S53でYES)、制御部101は、発電予測データを、第2価格条件で当該要求があった発電所事業者200又はO&M事業者300のコンピュータへ出力し(S54)、処理を終了する。オプション機能の要求がない場合(S53でNO)、制御部101は、ステップS54の処理を行うことなく、処理を終了する。
When there is a request for the optional function (YES in S53), the
上述の構成により、太陽光発電に係る事業者に対して太陽光発電に関する基本サービスを無償で提供しつつ、事業者から発電設備に係る発電データを取得することができ、発電設備に係る発電データを、いわゆるビッグデータとして収集することが可能になる。収集したビッグデータ(発電データ)を用いて発電予測装置50のニューラルネットワークの学習及び更新を行うことができ、発電予測装置50の発電電力の予測精度を高めることができる。さらに、有料オプションを使用したい事業者に対しては、機械学習によって精度が高められた発電予測に関するサービスを提供することができる。
With the above configuration, it is possible to obtain the power generation data on the power generation equipment from the business while providing the basic service on the solar power generation to the business related to the solar power generation free of charge. Can be collected as so-called big data. The collected big data (power generation data) can be used to learn and update the neural network of the power
本明細書において、文字列は単なる文字の列に限定されない。設備情報を例に挙げて、以下に文字列の意義を説明する。図35は本実施の形態の文字列の一例を示す説明図である。図35において、上段の図は設備情報の一例を示し、下段の図は上段の図の設備情報に係る文字列の一例を示す。上段の図に示すように、設備情報e1は、太陽光発電パネル11の型式がa1、製造者がb1、定格容量が100、台数が6、定格容量合計が600であるとし、インバータ12の型式がa3、製造者がb1、定格容量が500、台数が1、定格容量合計が500とする。設備情報e2、e3も図に示すものとする。この場合、設備情報e1は、下段の図のような文字列で表すことができる。設備情報e2、e3も同様である。すなわち、図35に示すように、文字列は、プログラムコードにおける定義文や構造文などのような形式であってよい。
In the present specification, the character string is not limited to a simple character string. The significance of the character string will be described below by taking the facility information as an example. FIG. 35 is an explanatory diagram showing an example of the character string of this embodiment. In FIG. 35, the upper diagram shows an example of the facility information, and the lower diagram shows an example of a character string related to the facility information of the upper diagram. As shown in the upper diagram, the facility information e1 is such that the type of the
また、本実施の形態の発電予測装置50においては、設備情報、気象情報などの文字列の形式でデータベースに格納されている情報は、所定の変換規則に従って数値に変換され、変換された数値をニューラルネットワークモデル部543の入力層に入力することができる。なお、ニューラルネットワークモデル部543の入力層に入力されるデータは文字列であってもよい。次に、文字列から数値への変換について説明する。
Further, in the power
図36は本実施の形態の発電予測装置50による文字列から数値への変換の一例を示す説明図である。図36において、上段の図は、文字列を数値に変換する変換表の一例である。図36の上段の図に示すように、例えば、型式a1、a2、a3を、それぞれ1010、1020、1030(型式値と称する)に変換する。また、製造者b1、b2を、それぞれ101、102(製造者番号と称する)に変換する。図36の下段の図は数値に変換された設備情報の例を示す。なお、図36の下段の図に示す設備情報は、図35に例示した文字列による設備情報を数値に変換したものである。
FIG. 36 is an explanatory diagram showing an example of conversion from a character string to a numerical value by the power
本実施の形態において、例えば、図14に例示した学習用の入力データの一次元ベクトル、及び図26に例示した予測用の入力データの一次元ベクトルの要素の数を、例えば、Mとした場合、図14及び図26の例では、設備情報としての要素の数は一つであるが、図14及び図26に示す設備情報を、例えば、図35に示すような10項目の一次元ベクトルの各要素とすることによって、M+9個の要素を持つ一元ベクトルに変換することができる。これにより、入力データ数が増えるので、発電電力の予測精度を高めることができる。 In the present embodiment, for example, when the number of elements of the one-dimensional vector of the input data for learning illustrated in FIG. 14 and the one-dimensional vector of the input data for prediction illustrated in FIG. 26 is M, for example. In the examples of FIGS. 14 and 26, the number of elements as the facility information is one, but the facility information shown in FIGS. 14 and 26 is converted into a one-dimensional vector of 10 items as shown in FIG. 35, for example. Each element can be converted into a unitary vector having M + 9 elements. As a result, the number of input data increases, so that the prediction accuracy of the generated power can be improved.
図37は本実施の形態の数値変換の一例を示す説明図である。複数の項目に分割することができる情報については、その中から任意の項目を抽出し、抽出した項目の数値を所定の変換式によって変換し統合した値を、その情報の値とすることができる。例えば、図37の左側の図に示すように、設備情報のインバータ定格容量合計を整数部とし、インバータ型式の型式値を10,000で除算した値を加算する変換式を用いた場合、設備情報の数値は、右側の図のように、一つの数値に変換することができる。右側の図に示すように、設備情報e1、e2の設備情報値は同じ値になるので、設備情報e1、e2は同じ設備であるとみなすことができる。 FIG. 37 is an explanatory diagram showing an example of numerical conversion according to the present embodiment. For information that can be divided into multiple items, any item can be extracted from it, and the value of the extracted item can be converted and integrated by a predetermined conversion formula to be the value of that information. . For example, as shown in the diagram on the left side of FIG. 37, when a conversion formula for adding the value obtained by dividing the model value of the inverter model by 10,000 as the integer part of the total inverter rated capacity of the facility information is used, The numerical value of can be converted into one numerical value as shown in the right figure. As shown in the diagram on the right side, since the equipment information values of the equipment information e1 and e2 are the same value, the equipment information e1 and e2 can be regarded as the same equipment.
10 発電所
20 発電監視システム
50 発電予測装置
51 通信部
52 登録部
53 データベース
54 処理部
541 入力データ生成部
542 パラメータ決定部
543 ニューラルネットワークモデル部
544 予測発電電力算出部
545 学習処理部
546 学習データ生成部
55 通信部
100 サーバ
101 制御部
102 通信部
103 記憶部
104 第1情報生成部
105 第2情報生成部
200 発電事業者
300 O&M事業者
10
Claims (10)
複数の地点に設置された発電設備に係る時系列の実測発電電力を含む発電情報を取得する発電情報取得部と、
前記複数の地点に係る気象情報を取得する気象情報取得部と、
前記発電情報取得部で取得した発電情報及び前記気象情報取得部で取得した気象情報を記憶する記憶部と、
予測対象地点及び予測対象時間を含む予測パラメータを決定する予測パラメータ決定部と、
前記記憶部に記憶した発電情報及び気象情報並びに前記予測パラメータ決定部で決定した予測パラメータに基づいて、所定のニューラルネットワークモデルへの予測用入力データを生成する予測用入力データ生成部と、
該予測用入力データ生成部で生成した予測用入力データ及び前記ニューラルネットワークモデルに基づいて、予測出力データを生成する予測出力データ生成部と、
該予測出力データ生成部で生成した予測出力データに基づいて前記予測対象地点及び予測対象時間での予測発電電力を算出する予測発電電力算出部と
を備え、
さらに、前記予測用入力データ生成部は、
前記予測対象時間より前の所定の期間での各発電設備に係る時系列の実測発電電力及び各発電設備の位置情報を含む予測用入力データを生成し、
前記複数の地点に係る前記所定の期間での実測の気象情報を含む予測用入力データを生成し、
前記予測対象地点及び予測対象時間での予測の気象情報を含む予測用入力データを生成することを特徴とする発電予測装置。 A power generation prediction device that provides power generation prediction data for photovoltaic power generation,
A power generation information acquisition unit that acquires power generation information including time-series actually measured generated power related to power generation facilities installed at a plurality of points,
A meteorological information acquisition unit that acquires meteorological information related to the plurality of points,
A storage unit that stores the power generation information acquired by the power generation information acquisition unit and the weather information acquired by the weather information acquisition unit,
A prediction parameter determination unit that determines a prediction parameter including a prediction target point and a prediction target time,
A prediction input data generation unit that generates prediction input data to a predetermined neural network model, based on the power generation information and weather information stored in the storage unit, and the prediction parameter determined by the prediction parameter determination unit,
A prediction output data generation unit that generates prediction output data based on the prediction input data generated by the prediction input data generation unit and the neural network model;
And a predicted generated power calculation unit that calculates predicted generated power at the prediction target point and the prediction target time based on the predicted output data generated by the predicted output data generation unit ,
Furthermore, the prediction input data generation unit,
Generating prediction input data including time-series actually-generated power and position information of each power generation facility relating to each power generation facility in a predetermined period before the prediction target time,
Generating prediction input data including actual weather information in the predetermined period related to the plurality of points,
Generating prediction apparatus characterized that you generate prediction input data including weather information for prediction in the prediction target point and the prediction target time.
発電電力の範囲を複数の区分に分けた該区分毎に予測出力データを生成することを特徴とする請求項1に記載の発電予測装置。 The predicted output data generation unit,
Generating prediction apparatus according to claim 1, characterized in that generating the predicted output data range of generated power for each said section, which is divided into a plurality of sections.
前記複数の区分毎に定められた代表値及び該区分毎に生成された予測出力データに基づいて予測発電電力を算出することを特徴とする請求項2記載の発電予測装置。 The predicted power generation calculation unit,
The power generation prediction apparatus according to claim 2, wherein the predicted power generation power is calculated based on the representative value determined for each of the plurality of sections and the predicted output data generated for each of the sections.
前記記憶部に記憶した発電情報及び気象情報並びに前記学習パラメータ決定部で決定した学習パラメータに基づいて、前記ニューラルネットワークモデルの学習用入力データを生成する学習用入力データ生成部と、
前記学習パラメータ決定部で決定した学習パラメータに基づいて、前記ニューラルネットワークモデルの学習用出力データを生成する学習用出力データ生成部と、
前記学習用入力データ生成部で生成した学習入力データ及び前記学習用出力データ生成部で生成した学習用出力データに基づいて前記ニューラルネットワークモデルの学習処理を行う学習処理部と
を備え、
さらに、前記学習用入力データ生成部は、
前記学習対象時間より前の所定の期間での各発電設備に係る時系列の実測発電電力及び各発電設備の位置情報を含む学習用入力データを生成し、
前記複数の地点に係る前記所定の期間での実測の気象情報を含む学習用入力データを生成し、
前記学習対象地点及び学習対象時間での実測の気象情報を含む学習用入力データを生成することを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の発電予測装置。 A learning parameter determination unit that determines a learning parameter including a learning target point and a learning target time,
A learning input data generation unit that generates learning input data of the neural network model based on the power generation information and the weather information stored in the storage unit and the learning parameter determined by the learning parameter determination unit,
A learning output data generation unit that generates learning output data of the neural network model based on the learning parameter determined by the learning parameter determination unit;
A learning processing unit that performs learning processing of the neural network model based on the learning input data generated by the learning input data generation unit and the learning output data generated by the learning output data generation unit ;
Further, the learning input data generation unit is
Generate learning input data including time-series actually-generated power and position information of each power generation facility related to each power generation facility in a predetermined period before the learning target time,
Generate learning input data including actual weather information in the predetermined period of time related to the plurality of points,
Generating prediction apparatus according to any one of claims 1 to 3, characterized that you generate input data for learning including weather information measured in the learning target point and the learning target time.
前記学習対象地点に近い地点に設置された発電設備に係る実測発電電力を含む学習用出力データを生成することを特徴とする請求項4に記載の発電予測装置。 The learning output data generation unit,
The power generation prediction device according to claim 4 , wherein the power generation prediction device generates learning output data including actually generated power generated by a power generation facility installed at a point near the learning target point.
天気、天気の移り変わり、雲量及び日射の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の発電予測装置。 The weather information is
The power generation prediction apparatus according to any one of claims 1 to 5 , wherein the power generation prediction apparatus includes at least one of weather, weather change, cloud amount, and solar radiation.
前記発電設備の定格発電容量を含むことを特徴とする請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の発電予測装置。 The power generation information is
The power generation prediction apparatus according to any one of claims 1 to 6 , comprising a rated power generation capacity of the power generation facility.
該発電データ取得部で取得した発電データに基づいて、太陽光発電に関する第1情報を所定の第1価格条件で前記事業者のコンピュータへ出力する出力部と、
前記事業者から前記第1価格条件よりも高額の第2価格条件での情報提供要求を受け付けた場合、請求項1から請求項7のいずれか一項に記載の発電予測装置による発電予測データを含む第2情報を、前記第2価格条件で前記事業者のコンピュータへ出力する出力部と
を備えることを特徴とするサーバ。 A power generation data acquisition unit that acquires power generation data related to power generation equipment from a solar power generation company,
An output unit that outputs the first information related to solar power generation to the computer of the business operator under a predetermined first price condition based on the power generation data acquired by the power generation data acquisition unit;
The power generation prediction data by the power generation prediction device according to any one of claims 1 to 7 , when an information provision request is received from the business operator under a second price condition that is higher than the first price condition. An output unit that outputs the second information including the second information to the computer of the business under the second price condition.
コンピュータを、
複数の地点に設置された発電設備に係る時系列の実測発電電力を含む発電情報を取得する発電情報取得部と、
前記複数の地点に係る気象情報を取得する気象情報取得部と、
取得した発電情報及び気象情報を記憶する記憶部と、
予測対象地点及び予測対象時間を含む予測パラメータを決定する予測パラメータ決定部と、
記憶した発電情報及び気象情報並びに決定した予測パラメータに基づいて、所定のニューラルネットワークモデルへの予測用入力データを生成する予測用入力データ生成部と、
生成した予測用入力データ及び前記ニューラルネットワークモデルに基づいて、予測出力データを生成する予測出力データ生成部と、
生成した予測出力データに基づいて前記予測対象地点及び予測対象時間での予測発電電力を算出する予測発電電力算出部と
して機能させ、
さらに、前記予測用入力データ生成部は、
前記予測対象時間より前の所定の期間での各発電設備に係る時系列の実測発電電力及び各発電設備の位置情報を含む予測用入力データを生成し、
前記複数の地点に係る前記所定の期間での実測の気象情報を含む予測用入力データを生成し、
前記予測対象地点及び予測対象時間での予測の気象情報を含む予測用入力データを生成することを特徴とするコンピュータプログラム。 A computer program for causing a computer to provide power generation prediction data for photovoltaic power generation,
Computer,
A power generation information acquisition unit that acquires power generation information including time-series actually measured generated power related to power generation facilities installed at a plurality of points,
A meteorological information acquisition unit that acquires meteorological information related to the plurality of points,
A storage unit that stores the acquired power generation information and weather information,
A prediction parameter determination unit that determines a prediction parameter including a prediction target point and a prediction target time,
A prediction input data generation unit that generates prediction input data to a predetermined neural network model based on the stored power generation information and weather information and the determined prediction parameter,
A prediction output data generation unit that generates prediction output data based on the generated prediction input data and the neural network model;
Based on the generated predicted output data, function as a predicted generated power calculation unit that calculates predicted generated power at the prediction target point and the prediction target time ,
Furthermore, the prediction input data generation unit,
Generating prediction input data including time-series actually-generated power and position information of each power generation facility relating to each power generation facility in a predetermined period before the prediction target time,
Generating prediction input data including actual weather information in the predetermined period related to the plurality of points,
Computer program characterized that you generate prediction input data including weather information for prediction in the prediction target point and the prediction target time.
複数の地点に設置された発電設備に係る時系列の実測発電電力を含む発電情報を発電情報取得部が取得し、
前記複数の地点に係る気象情報を気象情報取得部が取得し、
取得された発電情報及び気象情報を記憶部に記憶し、
予測対象地点及び予測対象時間を含む予測パラメータを予測パラメータ決定部が決定し、
前記記憶部に記憶した発電情報及び気象情報並びに決定された予測パラメータに基づいて、所定のニューラルネットワークモデルへの予測用入力データを予測用入力データ生成部が生成し、
生成された予測用入力データ及び前記ニューラルネットワークモデルに基づいて、予測出力データを予測出力データ生成部が生成し、
生成された予測出力データに基づいて前記予測対象地点及び予測対象時間での予測発電電力を予測発電電力算出部が算出し、
さらに、前記予測用入力データ生成部は、
前記予測対象時間より前の所定の期間での各発電設備に係る時系列の実測発電電力及び各発電設備の位置情報を含む予測用入力データを生成し、
前記複数の地点に係る前記所定の期間での実測の気象情報を含む予測用入力データを生成し、
前記予測対象地点及び予測対象時間での予測の気象情報を含む予測用入力データを生成することを特徴とする発電電力予測方法。 A predicted power generation method of providing power generating predicted data of the solar power,
The power generation information acquisition unit acquires power generation information including time-series measured power generation related to power generation equipment installed at a plurality of points,
The meteorological information acquisition unit acquires meteorological information related to the plurality of points,
Store the acquired power generation information and weather information in the storage unit,
The prediction parameter determining unit determines the prediction parameter including the prediction target point and the prediction target time,
Based on the power generation information and weather information stored in the storage unit and the determined prediction parameters, the prediction input data generation unit generates prediction input data to a predetermined neural network model,
Based on the generated prediction input data and the neural network model, the prediction output data is generated by the prediction output data generation unit,
The predicted generated power calculation unit calculates the predicted generated power at the prediction target point and the prediction target time based on the generated predicted output data ,
Furthermore, the prediction input data generation unit,
Generating prediction input data including time-series actually-generated power and position information of each power generation facility relating to each power generation facility in a predetermined period before the prediction target time,
Generating prediction input data including actual weather information in the predetermined period related to the plurality of points,
Predicted power generation method characterized by generating a predictive input data including weather information for prediction in the prediction target point and the prediction target time.
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