JP6772625B2 - 電力量予測プログラム、電力量予測装置および電力量予測方法 - Google Patents

Description

本発明は、電力量予測プログラム等に関する。

太陽光発電（ＰＶ：Photovoltaics）やバッテリによる電力供給が可能となった結果、ＰＶの発電量およびバッテリの放電量に応じて、電力供給に関わる電力コストを制御することが、需要者・供給者の双方で求められている。

ここで、天候により日射量が変化し、日射量の変化によりＰＶの発電量が変化するため、電力の供給の予測を行う際は、天候を考慮した予測を行う。例えば、従来技術として、過去の気象情報に基づき予測される日射量（あるいは日射量の予測誤差）の発生確率が正規分布に従うと仮定し、所定の保障確率を満たすような日射量を特定することで、発電量を見積もる技術がある。

図１２は、従来技術を説明するための図である。図１２の横軸は日射量を示し、縦軸は発生確率を示す。例えば、保障確率を９０％とすると、従来技術では、日射量をｘ_０と仮定して、ＰＶの発電量を見積もる。

特開２００６−３０４４０２号公報

しかしながら、上述した従来技術では、発電量の予測誤差を求めることができないという問題がある。

上述した従来技術では、日射量の発生確率の分布として、正規分布を仮定しているが、実際には、日射量の発生確率の分布は、正規分布とはならない。このため、同様に、日射量の予測誤差の分布も、正規分布とはならない。

図１３は、従来技術の問題を説明するための図である。図１３において、横軸は晴天指数を示し、縦軸は発生確率を示す。晴天指数は、水平面日射量を大気外日射量で割ることで得られる値である。図１３の丸印は、日照なしの場合の晴天指数と発生確率との関係を示すものであり、曇りや雨の場合における晴天指数と発生確率との関係に対応する。ダイヤ印は、日照ありの場合の晴天指数と発生確率との関係を示すものであり、晴れの場合における晴天指数と発生確率との関係に対応する。丸印の分布もダイヤ印の分布も左右対称の正規分布とは大きく異なる。四角印は、日照なしの場合および日照ありの場合を合わせた全体の晴天指数と発生確率との関係を示す。

図１３に示すように、曇りや雨の場合における晴天指数は、０付近の発生確率が大きくなり、晴れの場合における晴天指数は、大気外日射量付近の発生確率が大きくなる。

ここで、曇りや雨の予想が外れ、晴れとなった場合には、想定していた日射量が増加することはあっても、減少することは少ないため、曇りや雨の日射量の予測誤差は、減少方向の振れ幅がほぼ０であるのに対して、増加方向の振れ幅は一定量ある。

一方、晴れの予想が外れ、曇りや雨になった場合には、想定していた日射量が減少することはあっても、増加することはない。このため、晴れの日射量の予測誤差は、増加方向の振れ幅がほぼ０であるのに対して、減少方向の振れ幅は一定量ある。

従来技術では、日射量の予測誤差の分布を正規分布と仮定している。このため、例えば、晴れの日射量を予測する場合に、考慮しなくても良い増加方向の予測誤差を考慮してしまう場合や、曇りや雨の日射量を予測する場合に、考慮しなくてもよい減少方向の予測誤差を考慮してしまう場合があった。

１つの側面では、本発明は、発電量の予測誤差を求めることができる電力量予測プログラム、電力量予測装置および電力量予測方法を提供することを目的とする。

第１の案では、コンピュータに下記の処理を実行させる。コンピュータは、予測対象の地点および日時において予測された予測日射量と、前記予測対象の地点および日時において実測された実測日射量とを基にして、次の処理を行う。コンピュータは、実測日射量に対する予測日射量の予測誤差が、増加方向となるのか、減少方向となるのかを天候予測毎に特定した予測誤差情報を生成する。コンピュータは、予測誤差情報と、日射量の予測情報と、太陽光発電機器の情報とを基にして、太陽光発電機器が発電する発電量と、発電量の予測誤差とを算出する。

発電量の予測誤差を求めることができる。

図１は、本実施例に係る電力量予測装置の構成を示す機能ブロック図である。 図２は、天候予測・実績過去データのデータ構造の一例を示す図である。 図３は、天候予測データのデータ構造の一例を示す図である。 図４は、第１度数分布データの一例を示す図である。 図５は、第２度数分布データの一例を示す図である。 図６は、限界日射量算出部の処理を説明するための図（１）である。 図７は、限界日射量算出部の処理を説明するための図（２）である。 図８は、充放電計画最適化部の処理を説明するための図である。 図９は、電力量予測装置が境界値および度数分布データを生成する処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、電力量予測装置が充放電計画を算出する処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、電力量予測プログラムを実行するハードウェア構成の一例を示す図である。 図１２は、従来技術を説明するための図である。 図１３は、従来技術の問題を説明するための図である。

以下に、本願の開示する電力量予測プログラム、電力量予測装置および電力量予測方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、本実施例に係る電力量予測装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、この電力量予測装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、表示部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０とを有する。

通信部１１０は、ネットワークを介して、外部のサーバ等とデータ通信を実行する処理部である。例えば、電力量予測装置１００は、通信部１１０を用いて、外部のサーバと通信を行い、後述する天候予測・実績過去データ１４１、天候予測データ１４４等を取得しても良い。

入力部１２０は、各種の情報を電力量予測装置１００に入力するための入力装置である。入力部１２０は、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。

表示部１３０は、制御部１５０から出力される情報を表示する表示装置である。表示部１３０は、液晶ディスプレイやタッチパネル等に対応する。

記憶部１４０は、天候予測・実績過去データ１４１と、度数分布データ１４２と、境界値１４３と、天候予測データ１４４と、発電機器データ１４５を有する。記憶部１４０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。

天候予測・実績過去データ１４１は、過去に予測した過去の日時に対する天候予測および過去の天候の実績に関する情報を保持するテーブルである。図２は、天候予測・実績過去データのデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、この天候予測・実績過去データ１４１は、日時と、経度・緯度と、天気と、予測日射量と、実測日射量とを対応付ける。

天候予測・実績過去データ１４１の日時は、現在日時よりも過去の日時を示す。経度・緯度は、日射量の予測の対象となった位置、日射量の観測を行う位置に対応する。天気は、例えば、晴れ、曇り、雨のいずれかを示すものである。予測日射量は、該当する日時、経度・緯度において、予測された日射量である。実測日射量は、該当する日時、経度・緯度において、実際に測定された日射量の実測値である。

度数分布データ１４２は、晴天指数誤差と頻度との関係を示す情報である。度数分布データ１４２に関する具体的な説明は後述する。

境界値１４３は、予測誤差の方向が日射量の増加する方向になる晴天指数と、予測誤差の方向が日射量の減少する方向になる晴天誤差との境界となる晴天指数を示すものである。

天候予測データ１４４は、現在日時よりも先の日時において、予測される天候に関する情報を保持するテーブルである。図３は、天候予測データのデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、この天候予測データ１４４は、日時と、経度・緯度と、天気と、予測日射量とを対応付ける。

天候予測データ１４４の日時は、現在日時よりも先の日時を示す。経度・緯度は、日射量の予測の対象となる位置を示す。天気は、予測される天気を示す。予測日射量は、該当する日時、経度・緯度において、予測される日射量である。

発電機器データ１４５は、日射量と、この日射量によって太陽光発電機器により発電される発電量を定義する情報である。

制御部１５０は、収集部１５１と、生成部１５２と、算出部１５３とを有する。制御部１５０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積装置に対応する。また、制御部１５０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路に対応する。

収集部１５１は、ネットワークを介して、外部のサーバ等にアクセスし、天候予測・実績過去データ１４１および天候予測データ１４４を収集する処理部である。なお、利用者は、入力部１２０を操作して、天候予測・実績過去データ１４１、天候予測データ１４４を、電力量予測装置１００に入力しても良い。この場合には、収集部１５１は、入力部１２０から、天候予測・実績過去データ１４１、天候予測データ１４４を収集する。収集部１５１は、記憶部１４０に、天候予測・実績過去データ１４１、天候予測データ１４４を格納する。

生成部１５２は、天候予測・実績過去データ１４４に格納された予測日射量および実測日射量を基にして、境界値１４３および度数分布データ１４２を生成する処理部である。以下において、生成部１５２が、境界値１４３を生成する処理と、度数分布データ１４２を生成する処理について説明する。

生成部１５２が、境界値１４３を生成する処理の一例について説明する。生成部１５２は、天候予測・実績過去データ１４４の未選択のレコードを選択し、選択したレコードから、予測日射量を取得し、第１晴天指数を算出する。第１晴天指数は、式（１）により算出される。式（１）において、大気外日射量は、大気圏外まで達する日射量である。例えば、生成部１５２は、外部のサーバ等から、大気外日射量に関する情報を予め取得しておく。

第１晴天指数＝予測日射量／大気外日射量・・・（１）

生成部１５２は、選択したレコードに含まれる実測日射量と、予測日射量とを比較して、実測日射量に対する予測日射量の予測誤差が、増加方向となるのか、減少方向となるのかを特定する。生成部１５２は、特定した予測誤差の方向と、式（１）により算出した第１晴天指数とを対応付ける。生成部１５２は、未選択のレコードを選択し、予測誤差の方向と第１晴天指数とを対応付ける処理を繰り返し実行し、予測誤差の方向が切り替わる第１晴天指数を、境界値１４３として特定する。生成部１５２は、境界値１４３を、記憶部１４０に格納する。

なお、上記処理では、経度・緯度を固定せずに、境界値１４３を求める例を示したが、経度・緯度を固定して、経度・緯度毎に境界値１４３を求めても良い。この場合には、生成部１５２は、ある同一の経度・緯度に対応する、実測日射量と、予測日射量とを比較して、増加方向となるのか、減少方向となるのかを特定する。

続いて、生成部１５２が、度数分布データ１４２を生成する処理の一例について説明する。生成部１５２は、天候予測・実績過去データ１４４の未選択のレコードを選択し、選択したレコードから、予測日射量および実測日射量を選択し、選択した情報を基にして、晴天指数誤差を算出する。晴天指数誤差は、式（２）により算出される。式（２）に含まれる第２晴天指数は、式（３）により算出される。

晴天指数誤差＝第２晴天指数−第１晴天指数・・・（２）

第２晴天指数＝実測日射量／大気外日射量・・・（３）

生成部１５２は、未選択のレコードを選択し、晴天指数誤差を算出する処理を繰り返し実行し、晴天指数誤差と、この晴天指数誤差の出現頻度とを対応付けた度数分布データ１４２を生成する。生成部１５２は、晴天指数誤差がマイナスとなる場合の、第１度数分布データ１４２ａと、晴天指数誤差がプラスとなる場合の、第２度数分布データ１４２ｂとを生成する。度数分布データ１４２は、第１度数分布データ１４２ａと、第２度数分布データ１４２ｂとを含むデータとなる。

図４は、第１度数分布データの一例を示す図である。図４に示すように、第１度数分布データ１４２ａの縦軸は出現頻度を示し、横軸は晴天指数誤差に対応する。第１度数分布データ１４２ａの横軸は、右側から左側に向かって、晴天指数予測誤差が減少方向に変化する。

図５は、第２度数分布データの一例を示す図である。第２度数分布データ１４２ｂの縦軸は出現頻度を示し、横軸は晴天指数誤差に対応する。第２度数分布データ１４２ｂの横軸は、左側から右側に向かって、晴天指数予測誤差が増加方向に変化する。

なお、上記処理では、経度・緯度を固定せずに、第１度数分布データ１４２ａおよび第２度数分布データ１４２ｂを求める例を示したが、経度・緯度を固定して、経度・緯度毎に第１度数分布データ１４２ａおよび第２度数分布データ１４２ｂを求めてもよい。

図１の説明に戻る。算出部１５３は、記憶部１４０に格納された各情報１４１〜１４５を基にして、太陽光発電機器が発電する発電量と、発電量の予測誤差とを算出する処理部である。算出部１５３は、誤差方向判定部１５４と、限界日射量算出部１５５と、電力コストリスク方向推定部１５６と、充放電計画最適化部１５７とを有する。

誤差方向判定部１５４は、日射量の予測誤差の方向が、増加方向となるのか、減少方向となるのかを判定する処理部である。誤差方向判定部１５４は、判定結果を限界日射量算出部１５５および電力コストリスク方向推定部１５６に出力する。

誤差方向判定部１５４は、予測の対象となる日時および経度・緯度を特定し、特定した日時および経度・緯度の予測日射量を、天候予測データ１４４から取得する。以下の説明では、予測の対象となる日時および経度・緯度を、適宜、対象日時と表記する。誤差方向判定部１５４は、天候予測テーブル１４４から取得した予測日射量と、式（１）とを基にして、対象日時の第１晴天指数を算出する。

誤差方向判定部１５４は、第１晴天指数と、境界値１４３とを比較し、第１晴天指数が境界値１４３よりも大きい場合には、対象日時の日射量の予測誤差の方向が減少方向になると判定する。一方、誤差方向判定部１５４は、第１晴天指数と、境界値１４３とを比較し、第１晴天指数が境界値１４３よりも大きくない場合には、対象日時の日射量の予測誤差の方向が増加方向になると判定する。

限界日射量算出部１５５は、限界日射量を算出する処理部である。限界日射量算出部１５５は、限界日射量を算出する前に、誤差方向判定部１５４により判定された日射量の予測誤差の方向に基づき、予測誤差方向に累積確率が保障確率と等しくなる晴天指数誤差ｙ_０を算出する。なお、保障確率は、利用者によって予め指示されているものとする。

図６および図７は、限界日射量算出部の処理を説明するための図である。日射量の予測誤差の方向が、減少方向であると判定された場合の、限界日射量算出部１５５の処理について説明する。図６に示すように、限界日射量算出部１５５は、第１度数分布データ１４２ａ上に、晴天指数誤差ｙ_０を設定する。限界日射量算出部１５５は、式（４）に基づいて算出される累積確率が、保障確率と等しくなるように、晴天指数誤差ｙ_０を調整する。式（４）において、第１領域は、縦軸１０ａ、横軸１０ｂ、線１０ｃによって囲まれる領域である。第２領域は、縦軸１０ａ、横軸１０ｂ、線１０ｃ、線１０ｄによって囲まれる領域である。

累積確率＝第２領域の面積／第１領域の面積×１００（％）・・・（４）

日射量の予測誤差の方向が、増加方向であると判定された場合の、限界日射量算出部１５５の処理について説明する。図７に示すように、限界日射量算出部１５５は、第２度数分布データ１４２ｂ上に、晴天指数誤差ｙ_０を設定する。限界日射量算出部１５５は、式（５）に基づいて算出される累積確率が、保障確率と等しくなるように、晴天指数誤差ｙ_０を調整する。式（５）において、第３領域は、縦軸２０ａ、横軸２０ｂ、線２０ｃによって囲まれる領域である。第４領域は、縦軸２０ａ、横軸２０ｂ、線２０ｃ、線２０ｄによって囲まれる領域である。

累積確率＝第４領域の面積／第３領域の面積×１００（％）・・・（５）

限界日射量算出部１５５は、累積確率が保障確率と等しくなる晴天指数誤差ｙ_０を求めた後に、式（６）に基づいて、第３晴天指数を算出する。第３晴天指数は、累積確率が保障確率と等しくなる晴天指数に対応するものである。

第３晴天指数＝対象日の第１晴天指数＋晴天指数誤差ｙ_０・・・（６）

限界日射量算出部１５５は、式（７）に基づいて、限界日射量を算出する。限界日射量は、保障確率を満たす予想日射量である。

限界日射量＝第３晴天指数×大気外日射量・・・（７）

限界日射量算出部１５５は、経度・緯度を固定して、日時を変更しつつ、上記処理を繰り返し実行することで、ある経度・緯度に関する日時毎の限界日射量を算出する。限界日射量算出部１５５は、ある経度・緯度に関する日時毎の限界日射量の情報を、充放電計画最適化部１５７に出力する。例えば、ある経度・緯度は、太陽光発電機器が設置された位置に対応する。

電力コストリスク方向推定部１５６は、誤差方向判定部１５４の判定結果を基にして、電力コストが増える方向か減る方向かを推定する処理部である。電力コストリスク方向推定部１５６は、推定結果を、充放電計画最適化部１５７に出力する。

電力コストリスク方向推定部１５６は、日射量の予測誤差の方向が増加方向となる場合には、電力コストが減る方向であると推定する。日射量の予測誤差の方向が増加方向となる場合には、太陽光発電機器による発電量が増えることを意味し、発電量が増えると、電力会社から買う電力量が減少するため、電力コストが減る。

一方、電力コストリスク方向推定部１５６は、日射量の予測誤差の方向が減少方向となる場合には、電力コストが増える方向であると推定する。日射量の予測誤差の方向が減少方向となる場合には、太陽光発電機器による発電量が減ることを意味し、発電量が減ると、電力会社から買う電力量が増加するため、電力コストが増える。

充放電計画最適化部１５７は、限界日射量と、発電機器データ１４５とを基にして、対象日時における、太陽光発電機器が発電する発電量を算出する。なお、上記のように、限界日射量は、日射量の予測誤差を加味した日射量であるため、充放電計画最適化部１５７が算出する発電量は、発電量の予測誤差を加味したものとなる。充放電計画最適化部１５７は、各対象日時において、太陽光発電機器が発電する発電量をそれぞれ算出する。

充放電計画最適化部１５７は、各対象日時において、電力需要量と発電量とを用いてピーク電力削減が最大となる蓄電池放電量を、線形計画法を用いて算出する。例えば、ピーク電力削減が最大となる各時刻の蓄電池充放電量が、充放電計画となる。

図８は、充放電計画最適化部の処理を説明するための図である。図８の横軸は時刻に対応し、縦軸は電力に対応する。図８に示す例では、ｄ１からｄ２を差し引いた値が、削減されるピーク電力に対応する。

図８において、Ｄは、各時刻（対象日時）における需要電力に対応する。Ｍは、各時刻における太陽光発電機器における発電量に対応する。Ｘは、各時刻における電池充放電量に対応する。蓄電池容量をＡ、蓄電池初期充電量をＢとする。このとき、ピーク電力削減が最大となる充放電計画を、式（８）の線形計画問題の解を解くことで求める。Ｄ、Ａ、Ｂの情報は、予め指定されているものとする。

式（８）に含まれるＺは、需要電力を発電量と蓄電池放電とで削減した電力値の上界であり、線形計画問題の解ｍｉｎＺが、最小のピーク電力となる。問題後半のＡ、Ｂに関する制約条件は、蓄電池の充電量が容量以下にならないことを意味している。

充放電計画最適化部１５７は、ピーク電力削減が最大となる充放電計画を算出する。そして、充放電計画最適化部１５７は、充放電計画の算出結果と、電力コストリスク方向推定部１５６の推定結果とを対応付けて、出力する。充放電計画最適化部１５７は、表示部１３０に出力しても良いし、ネットワークを介して、他の端末装置に出力しても良い。

例えば、電力コストリスク方向推定部１５６により、電力コストが減る方向であると推定されている場合には、算出した充放電計画に対応する電力コストは、電力コストの上限であることを意味する。

一方、電力コストリスク方向推定部１５６により、電力コストが増える方向であると推定されている場合には、算出した充放電計画に対応する電力コストは、電力コストの下限であることを意味する。

次に、本実施例に係る電力量予測装置の処理手順の一例について説明する。図９は、電力量予測装置が境界値および度数分布データを生成する処理手順を示すフローチャートである。図９に示すように、電力量予測装置１００の生成部１５２は、天候予測・実績過去データ１４１を参照し、過去の予測日射量と大気外日射量とを基にして、複数の第１晴天指数を算出する（ステップＳ１０１）。

生成部１５２は、過去の実測日射量と大気外日射量とを基にして、複数の第２晴天指数を算出する（ステップＳ１０２）。生成部１５２は、過去の同一日時における第１晴天指数と第２晴天指数との関係から、境界値１４３を算出する（ステップＳ１０３）。

生成部１５２は、過去の同一日時における第１晴天指数および第２晴天指数の差分に基づき、晴天指数誤差を算出する（ステップＳ１０４）。生成部１５２は、晴天指数誤差の度数分布データ１４２を生成する（ステップＳ１０５）。

図１０は、電力量予測装置が充放電計画を算出する処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、電力量予測装置１００の算出部１５３は、対象日時の予測日射量と大気外日射量とを基にして、対象日時における第１晴天指数を算出する（ステップＳ２０１）。算出部１５３は、第１晴天指数が境界値１４３よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

算出部１５３は、第１晴天指数が境界値１４３よりも大きくない場合には（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、誤差方向を「日射量の増える方向」と推定し（ステップＳ２０３）、ステップＳ２０５に移行する。一方、第１晴天指数が境界値１４３よりも大きい場合には（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、誤差方向を「日射量の減る方向」と推定し（ステップＳ２０４）、ステップＳ２０５に移行する。

算出部１５３は、推定した誤差方向に応じて度数分布データ１４２を選択し、累積確率が保障確率と等しくなる晴天指数誤差ｙ_０を特定する（ステップＳ２０５）。例えば、ステップＳ２０５において、誤差方向が減少方向である場合には、算出部１５３は、第１度数分布データ１４２ａを選択して、晴天指数誤差ｙ_０を特定する。誤差方向が増加方向である場合には、算出部１５３は、第２度数分布データ１４２ｂを選択して、晴天指数誤差ｙ_０を特定する。

算出部１５３は、対象日時の第１晴天指数に晴天指数誤差ｙ_０を加算することで、第３晴天指数を算出する（ステップＳ２０６）。算出部１５３は、第３晴天指数と、大気外日射量とを乗算することで、限界日射量を算出する（ステップＳ２０７）。算出部１５３は、推定した誤差方向を基にして、電力コストが増える方向か減る方向かを推定する（ステップＳ２０８）。算出部１５３は、充放電計画を生成する（ステップＳ２０９）。

次に、本実施例に係る電力量予測装置１００の効果について説明する。電力量予測装置１００は、天候予測・実績過去データ１４１の予測日射量と実測日射量とを基にして、境界値１４３を生成する。そして、電力量予測装置１００は、対象日時の晴天指数と境界値１４３との比較により、日射量の予測誤差が増加方向に振れるのか減少方向に振れるのかを推定する。電力量予測装置１００は、推定した方向により保障確率を満たす日射量の予測誤差を特定し、発電量を求めることで、正規分布による誤差分布の仮定を用いないで、発電量の予測誤差を求めることができる。

電力量予測装置１００は、天候予測・実績過去データ１４１を基にして、予測誤差の方向と第１晴天指数とを対応付ける処理を繰り返し実行し、予測誤差の方向が切り替わる第１晴天指数を、境界値１４３として特定する。このため、最適な境界値によって、予測誤差の方向を精度良く推定することができる。

なお、従来技術では、保障確率を満たす充放電計画を生成する場合に、通常の予測誤差分布を用いると、予測誤差が増加する方向と減少する方向の双方について、充放電計画を生成するため、計算コストが高くなっていた。これに対して、電力量予測装置１００では、予測誤差の方向を一方に決定し、決定した方向について、充放電計画を生成すればよいので、計算コストを従来技術のものと比較して、削減することができる。

ところで、上記実施例では、対象日時の晴天指数と境界値１４３との比較により、日射量の予測誤差が増加方向に振れるのか減少方向に振れるのかを推定していたが、対象日時の天気に基づき、推定を行っても良い。例えば、電力量予測装置１００の誤差方向判定部１５４は、対象日時の天気が「晴れ」の場合には、対象日時の日射量の予測誤差の方向が「減少方向」になると判定する。一方、誤差方向判定部１５４は、対象日時の天気が「曇り・雨」の場合には、対象日時の日射量の予測誤差の方向が「増加方向」になると判定する。このように、境界値と比較する代わりに、天気に基づいて予測誤差の方向を算出することで、処理を簡略化して、処理負荷を軽減することができる。

次に、上記実施例に示した電力量予測装置１００と同様の機能を実現する電力量予測プログラムを実行するハードウェア構成の一例について説明する。図１１は、電力量予測プログラムを実行するハードウェア構成の一例を示す図である。

図１１に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７とを有する。そして、各装置２０１〜２０７は、バス２０８に接続される。

ハードディスク装置２０７は、生成プログラム２０７ａおよび算出プログラム２０７ｂを有する。ＣＰＵ２０１は、生成プログラム２０７ａおよび算出プログラム２０７ｂを読み出してＲＡＭ２０６に展開する。

生成プログラム２０７ａは、生成プロセス２０６ａとして機能する。算出プログラム２０７ｂは、算出プロセス２０６ｂとして機能する。

例えば、生成プロセス２０６ａの処理は、生成部１５２の処理に対応する。算出プロセス２０６ｂの処理は算出部１５３の処理に対応する。

なお、生成プログラム２０７ａ、算出プログラム２０７ｂについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００が各プログラム２０７ａ，２０７ｂを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータに、
予測対象の地点および日時において予測された予測日射量と、前記予測対象の地点および日時において実測された実測日射量とを基にして、前記実測日射量に対する前記予測日射量の予測誤差が、増加方向となるのか、減少方向となるのかを天候予測毎に特定した予測誤差情報を生成し、
前記予測誤差情報と、日射量の予測情報と、太陽光発電機器の情報とを基にして、前記太陽光発電機器が発電する発電量と、発電量の予測誤差とを算出する
処理を実行させることを特徴とする電力量予測プログラム。

（付記２）前記天候予測は、晴れ、曇り、雨の区分を含む天気予測であることを特徴とする付記１に記載の電力量予測プログラム。

（付記３）前記天候予測は、日射量に関連した指数であることを特徴とする付記１に記載の電力量予測プログラム。

（付記４）前記天候予測は、前記予測日射量を大気外日射量で除算した晴天指数であることを特徴とする付記１に記載の電力量予測プログラム。

（付記５）前記算出する処理は、前記日射量の予測情報を基にして、前記予測誤差情報に含まれる増加方向の予測誤差、または、前記予測誤差情報に含まれる減少方向の予測誤差を利用して、前記発電量の予測誤差を算出することを特徴とする付記１に記載の電力量予測プログラム。

（付記６）予測対象の地点および日時において予測された予測日射量と、前記予測対象の地点および日時において実測された実測日射量とを基にして、前記実測日射量に対する前記予測日射量の予測誤差が、増加方向となるのか、減少方向となるのかを天候予測毎に特定した予測誤差情報を生成する生成部と、
前記予測誤差情報と、日射量の予測情報と、太陽光発電機器の情報とを基にして、前記太陽光発電機器が発電する発電量と、発電量の予測誤差とを算出する算出部と
を有することを特徴とする電力量予測装置。

（付記７）前記天候予測は、晴れ、曇り、雨の区分を含む天気予測であることを特徴とする付記６に記載の電力量予測装置。

（付記８）前記天候予測は、日射量に関連した指数であることを特徴とする付記６に記載の電力量予測装置。

（付記９）前記天候予測は、前記予測日射量を大気外日射量で除算した晴天指数であることを特徴とする付記６に記載の電力量予測装置。

（付記１０）前記算出部は、前記日射量の予測情報を基にして、前記予測誤差情報に含まれる増加方向の予測誤差、または、前記予測誤差情報に含まれる減少方向の予測誤差を利用して、前記発電量の予測誤差を算出することを特徴とする付記６に記載の電力量予測装置。

（付記１１）コンピュータが実行する電力量予測方法であって、
予測対象の地点および日時において予測された予測日射量と、前記予測対象の地点および日時において実測された実測日射量とを基にして、前記実測日射量に対する前記予測日射量の予測誤差が、増加方向となるのか、減少方向となるのかを天候予測毎に特定した予測誤差情報を生成し、
前記予測誤差情報と、日射量の予測情報と、太陽光発電機器の情報とを基にして、前記太陽光発電機器が発電する発電量と、発電量の予測誤差とを算出する
処理を実行することを特徴とする電力量予測方法。

（付記１２）前記天候予測は、晴れ、曇り、雨の区分を含む天気予測であることを特徴とする付記１１に記載の電力量予測方法。

（付記１３）前記天候予測は、日射量に関連した指数であることを特徴とする付記１１に記載の電力量予測方法。

（付記１４）前記天候予測は、前記予測日射量を大気外日射量で除算した晴天指数であることを特徴とする付記１１に記載の電力量予測方法。

（付記１５）前記算出する処理は、前記日射量の予測情報を基にして、前記予測誤差情報に含まれる増加方向の予測誤差、または、前記予測誤差情報に含まれる減少方向の予測誤差を利用して、前記発電量の予測誤差を算出することを特徴とする付記１１に記載の電力量予測方法。

１００ 電力量予測装置
１１０ 通信部
１２０ 入力部
１３０ 表示部
１４０ 記憶部
１５０ 制御部
１５１ 収集部
１５２ 生成部
１５３ 算出部

Claims (8)

1. コンピュータに、
   予測対象の地点および日時において予測された予測日射量と、前記予測対象の地点および日時において実測された実測日射量とを基にして、前記実測日射量に対する前記予測日射量の予測値が、前記実測日射量に対して大きい値となるのか、小さい値となるのかを天候予測毎に特定した予測誤差情報を生成し、
   予測情報に示される予測の予測対象日時における天候予測と、前記予測対象日時における天候予測に対応する予測誤差情報と、日射量の予測情報とを基にして、太陽光発電機器が発電する発電量と、発電量の予測誤差とを算出する
   処理を実行させることを特徴とする電力量予測プログラム。
2. 前記天候予測は、晴れ、曇り、雨の区分を含む天気予測であることを特徴とする請求項１に記載の電力量予測プログラム。
3. 前記天候予測は、日射量に関連した指数であることを特徴とする請求項１に記載の電力量予測プログラム。
4. 前記天候予測は、前記予測日射量を大気外日射量で除算した晴天指数であることを特徴とする請求項１に記載の電力量予測プログラム。
5. 前記算出する処理は、前記日射量の予測情報を基にして、前記予測誤差情報に含まれる増加方向の予測誤差、または、前記予測誤差情報に含まれる減少方向の予測誤差を利用して、前記発電量の予測誤差を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の電力量予測プログラム。
6. 前記太陽光発電機器の設置場所に関する情報をさらに基にして、前記発電量と前記予測誤差とを算出する請求項１〜５のいずれか１項に記載の電力量予測プログラム。
7. 予測対象の地点および日時において予測された予測日射量と、前記予測対象の地点および日時において実測された実測日射量とを基にして、前記実測日射量に対する前記予測日射量の予測値が、前記実測日射量に対して大きい値となるのか、小さい値となるのかを天候予測毎に特定した予測誤差情報を生成する生成部と、
   予測情報に示される予測の予測対象日時における天候予測と、前記予測対象日時における天候予測に対応する予測誤差情報と、日射量の予測情報とを基にして、太陽光発電機器が発電する発電量と、発電量の予測誤差とを算出する算出部と
   を有することを特徴とする電力量予測装置。
8. コンピュータが実行する電力量予測方法であって、
   予測対象の地点および日時において予測された予測日射量と、前記予測対象の地点および日時において実測された実測日射量とを基にして、前記実測日射量に対する前記予測日射量の予測値が、前記実測日射量に対して大きい値となるのか、小さい値となるのかを天候予測毎に特定した予測誤差情報を生成し、
   予測情報に示される予測の予測対象日時における天候予測と、前記予測対象日時における天候予測に対応する予測誤差情報と、日射量の予測情報とを基にして、太陽光発電機器が発電する発電量と、発電量の予測誤差とを算出する
   処理を実行することを特徴とする電力量予測方法。

Images