JP6785971B2 - 太陽光発電量予測装置、太陽光発電量予測システム、予測方法及びプログラム - Google Patents

太陽光発電量予測装置、太陽光発電量予測システム、予測方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は太陽光発電システムの発電量を予測する太陽光発電量予測装置、太陽光発電量予測システム、予測方法およびプログラムに関する。
太陽光発電システムにより生じた電気を、蓄電池に蓄電すること、ヒートポンプ給湯機を利用して蓄熱すること、などによりエネルギーとして蓄えることができる。蓄えたエネルギーを発電とは別のタイミングで利用することができる。例えば、太陽光発電システムが日中に発電した電気を利用してヒートポンプ給湯機に温水を蓄えることにより、夕方の給湯需要に備えることができる。給湯需要に対して過不足なく蓄熱するには、太陽光発電システムの発電量を精度良く予測する必要がある。
また、太陽光発電システムにより生じた電気を、配電系統に売電することができる。しかし、太陽光発電システムでは発電量及び発電時間の制御ができないため、太陽光発電システムが大量に導入されると配電電圧の管理が困難となる。そのため電力会社では太陽光発電システムの出力抑制が検討されている。電力会社は、出力抑制をすべきか決定するために、また、抑制する場合の抑制量を決定するために、太陽光発電システムの発電量を精度良く予測する必要がある。
特許文献1には、ある一日における実際の日射量と理論上の日射量の最大値との比をその日の快晴度と定義し、過去の気象情報と過去の快晴度とに基づいて、現在の気象予測データから快晴度を予測して日射量を予測する日射量予測方法が開示されている。また特許文献1には、この方法により予測した日射量に基づいて、太陽光発電により生じる発電出力を予測する太陽光発電出力予測方法及び太陽光発電出力予測システムも開示されている。
特開2013−164286号公報
特許文献1に開示された太陽光発電出力予測システムでは、気象予測データから快晴度を予測するために、過去の気象情報及び過去の快晴度を蓄積する必要がある。そのため、予測精度を向上させるために蓄積する期間を長くすると記憶すべきデータ量が増大する。
本発明の目的は上記事情に鑑み、過去の気象データを蓄積することなく太陽光発電システムの発電量を予測することが可能な太陽光発電量予測装置、太陽光発電量予測システム、予測方法及びプログラムを提供することにある。
本発明に係る太陽光発電量予測装置は、発電量実績取得手段と、発電量実績記憶手段と、大気外日射量算出手段と、気象予報取得手段と、発電量実績分類手段と、予測発電量算出手段と、を備える。発電量実績取得手段は、太陽光発電システムの発電量を、取得日及び取得時間帯とともに発電量実績として取得する。発電量実績記憶手段は、発電量実績取得手段が取得した発電量実績を蓄積する。大気外日射量算出手段は、太陽光発電システムの設置場所における大気外日射量を算出する。気象予報取得手段は、太陽光発電システムの設置場所を対象地域に含む気象予報情報を取得する。発電量実績分類手段は、大気外日射量算出手段に、発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績に含まれる取得日及び取得時間帯における大気外日射量を算出させ、発電量実績に含まれる発電量と算出した大気外日射量とに基づいて算出される発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する。発電量実績分類手段は、発電量係数を発電量係数の大小に応じて分類する。予測発電量算出手段は、気象予報取得手段が取得した、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報と、取得した気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた発電量実績グループと、大気外日射量算出手段が算出した、予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する。
あるいは、本発明に係る太陽光発電量予測装置は、発電量実績取得手段と、発電量実績記憶手段と、大気外日射量算出手段と、気象予報取得手段と、発電量実績分類手段と、予測発電量算出手段と、予測実績記憶手段と、抽出手段と、発電量実績更新手段と、を備える。発電量実績取得手段は、太陽光発電システムの発電量を、取得日及び取得時間帯とともに発電量実績として取得する。発電量実績記憶手段は、発電量実績取得手段が取得した発電量実績を蓄積する。大気外日射量算出手段は、太陽光発電システムの設置場所における大気外日射量を算出する。気象予報取得手段は、太陽光発電システムの設置場所を対象地域に含む気象予報情報を取得する。発電量実績分類手段は、大気外日射量算出手段に、発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績に含まれる取得日及び取得時間帯における大気外日射量を算出させ、発電量実績に含まれる発電量と算出した大気外日射量とに基づいて算出される発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する。予測発電量算出手段は、気象予報取得手段が取得した、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報と、取得した気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた発電量実績グループと、大気外日射量算出手段が算出した、予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する。予測実績記憶手段は、予測発電量算出手段が算出した予測発電量を予測日及び予測時間帯とともに予測実績として蓄積する。抽出手段は、発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績と予測実績記憶手段が蓄積する予測実績とを比較し、発電量実績に含まれる発電量と予測実績に含まれる予測発電量との間に一定以上の差がある日及び時間帯における予測実績を取得し、取得した予測実績に係る発電量予測において基準となる回数以上用いられた発電量実績を抽出する。発電量実績更新手段は、抽出手段が抽出した発電量実績を発電量予測に利用できなくするために、発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績を更新する。
あるいは、本発明に係る太陽光発電量予測装置は、発電量実績取得手段と、発電量実績記憶手段と、大気外日射量算出手段と、気象予報取得手段と、発電量実績分類手段と、予測発電量算出手段と、予測実績記憶手段と、抽出手段と、発電量実績更新手段と、を備える。発電量実績取得手段は、太陽光発電システムの発電量を、取得日及び取得時間帯とともに発電量実績として取得する。発電量実績記憶手段は、発電量実績取得手段が取得した発電量実績を蓄積する。大気外日射量算出手段は、太陽光発電システムの設置場所における大気外日射量を算出する。気象予報取得手段は、太陽光発電システムの設置場所を対象地域に含む気象予報情報を取得する。発電量実績分類手段は、大気外日射量算出手段に、発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績に含まれる取得日及び取得時間帯における大気外日射量を算出させ、発電量実績に含まれる発電量と算出した大気外日射量とに基づいて算出される発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する。予測発電量算出手段は、気象予報取得手段が取得した、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報と、取得した気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた発電量実績グループと、大気外日射量算出手段が算出した、予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する。予測実績記憶手段は、予測発電量算出手段が算出した予測発電量を予測日及び予測時間帯とともに予測実績として蓄積する。抽出手段は、発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績と予測実績記憶手段が蓄積する予測実績とを比較し、比較した予測実績に係る発電量予測において用いられた発電量実績を、比較した発電量実績に係る発電量と比較した予測実績に係る予測発電量との差を重みとして紐付けた上で抽出する。発電量実績更新手段は、発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績を更新し、抽出手段が抽出した発電量実績を重みと紐付けて発電量実績記憶手段に記憶させる。予測発電量算出手段は、重みを用いた重みづけ最小二乗法により予測発電量を算出する。
本発明によれば、発電量係数をグループ分けして気象属性と対応付けることにより、過去の気象データを蓄積することなく太陽光発電システムの発電量を予測することができる。
実施の形態1に係る太陽光発電量予測装置の機能的構成を示すブロック図 実施の形態1における、発電量実績記憶部に蓄積される発電量実績の一例を示す図 実施の形態1における発電量実績分類部の処理の一例を示すフローチャート 実施の形態1における予測発電量算出部の処理の一例を示すフローチャート 実施の形態1における、予測発電量算出部の発電量実績グループから発電量係数を取得する処理における期間の制限方法の一例を示す図 実施の形態1における大気外日射量と発電量実績の回帰分析の処理の一例を示す図 実施の形態1に係る、太陽光発電量予測装置をサーバと端末で分担する構成例を示すブロック図 実施の形態1に係る、太陽光発電量予測装置をサーバと端末で分担する構成例を示すブロック図 実施の形態2に係る太陽光発電量予測装置の機能的構成を示すブロック図 実施の形態2における、発電量実績記憶部に蓄積される発電量実績の一例を示す図 実施の形態2における、予測発電量記憶部に蓄積される予測発電量の一例を示す図 実施の形態2における抽出部の処理の一例を示すフローチャート 実施の形態2における、予測外れリストから除外候補を抽出する処理の一例を示す図 実施の形態1に係る太陽光発電量予測装置のハードウェア構成例を示す図
以下、本発明を実施するための形態に係る太陽光発電量予測装置を、図面を参照しながら説明する。
(実施の形態1)
図1を参照しながら太陽光発電量予測装置1の機能的構成を説明する。太陽光発電量予測装置1は、太陽光発電システム2の発電量実績を電力量計測装置3から取得する発電量実績取得部4と、発電量実績を蓄積する発電量実績記憶部5と、太陽光発電システム2の設置場所を示す位置情報源6から大気外日射量を算出する大気外日射量算出部7と、発電量実績記憶部5に蓄積された発電量実績と大気外日射量とに基づいて後述の発電量係数を算出し、算出した発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する発電量実績分類部8と、気象情報源9から気象予報情報を取得する気象予報取得部10と、気象予報情報に対応する気象属性に対応付けられた発電量実績グループを特定し、当該発電量実績グループに属する発電量係数と大気外日射量とに基づいて予測発電量を算出する予測発電量算出部11と、を備える。
電力量計測装置3は、太陽光発電システム2が一定の時間帯の間に発電した電力量を計測する装置であり、例えばスマートメーターである。一定の時間帯とは、例えば午前0時から起算して30分、1時間などの一定時間ごとに区切られた時間帯である。なお、太陽光発電システム2及び対応する電力量計測装置3は1つの太陽光発電量予測装置1に対して複数存在してもよい。
位置情報源6は、太陽光発電システム2が設置されている場所を示す情報源であり、緯度及び経度により表される情報を含む。位置情報源6は、例えば、太陽光発電システム2に設けられたGPS(全地球測位システム: Global Positioning System)端末である。また、太陽光発電システム2の設置場所の住所から求めた経度及び緯度を記憶する記憶装置を位置情報源6としてもよい。また、位置情報源6は太陽光発電システム2の設置場所を正確に示す情報源でなくてもよい。例えば、太陽光発電システム2が設置されている市区町村を代表する地点の緯度及び経度を記憶する記憶装置を位置情報源6としてもよい。また、位置情報源6は、太陽光発電量予測装置1が備え、太陽光発電システム2が設置されている場所を示す情報を記憶する記憶装置であってもよい。
気象情報源9は、太陽光発電システム2が設置されている地域における気象予報情報を提供する情報源であり、例えば気象庁の気象情報提供サーバである。また、気象情報源9は、民間の気象情報提供サービスにより提供される情報源であってもよいし、気象予報士が気象データを入力する装置であってもよい。
発電量実績取得部4は、計測日の各時間帯における発電量を示す情報を発電量実績として電力量計測装置3から取得し、取得した発電量実績を発電量実績記憶部5に記憶させる。発電量実績取得部4は、毎時0分、30分などの一定時間ごとに発電量実績を取得する。また、太陽光発電システム2及び対応する電力量計測装置3が複数存在する場合、太陽光発電システム2ごとに発電量実績を取得する。
発電量実績記憶部5は、発電量実績取得部4が取得した発電量実績を、計測日ごとに、かつ計測時間帯ごとに発電量実績テーブルに格納する。図2を参照しながら、発電量実績記憶部5に蓄積される発電量実績の一例を説明する。発電量実績テーブルは、年月日フィールド21、時間帯フィールド22、太陽光発電システムIDフィールド23及び発電量フィールド24を含む。なお、この一例において、時間帯は30分ごとに区切られていると仮定する。
年月日フィールド21には発電量を取得した年月日を示す情報が格納される。年月日を示す情報とは例えば、年、月、日を示す数字を連結して文字列としたものである。例えば計測日が2017年7月1日の場合、年月日フィールドに格納される文字列は「20170701」となる。
時間帯フィールド22には発電量を計測した時間帯を示す情報が格納される。時間帯を示す情報とは例えば、時間帯の終期の時、分を示す数字を連結して文字列としたものである。例えば計測した時間帯が24時制による表記で7時を超え7時30分までである場合、時間帯フィールドに格納される文字列は「0730」となる。なお、時間帯を表現する方法はこれに限られない。終期に代えて始期により時間帯を表現してもよい。また、0時0分を超え0時30分までを「0」、0時30分を超え1時0分までを「1」、・・・、23時30分を超え24時0分までを「47」、と連続した順序を表す数値により時間帯を表現してもよい。各時間帯を識別できる固有のものであれば、任意の文字列で表してもよい。
太陽光発電システムIDフィールド23には太陽光発電システムIDが格納される。太陽光発電システムIDは、数値、文字列などにより表現され、太陽光発電システム2ごとに付与される固有の識別情報である。太陽光発電システムIDは、太陽光発電量予測装置1の予測対象となる太陽光発電システム2に対して順番に採番したものでもよいし、電力会社の契約番号を流用したものでもよい。例えば太陽光発電量予測装置の予測対象となる太陽光発電システムが3つ存在する場合、それらに対する太陽光発電システムIDは「0001」「0002」「0003」とすることができる。また、1つの太陽光発電システム2についてのみ発電量実績を蓄積する場合、太陽光発電システムIDフィールド23はなくてもよい。
発電量フィールド24には、発電量を計測した時間帯における発電量を示す情報が格納される。電力量を計測するタイミングがずれて、例えば31分間の電力量を計測した場合、前後の時間帯で計測された発電量との比例配分を行って、30分間の発電量として補正したものを発電量フィールド24に格納する。また、例えば、電力量計測装置3が1時間周期でしか発電量を計測できない場合、計測された発電量の1/2ずつを各30分間の発電量とすること、前後の時間帯の発電量の移動平均を30分間の発電量とすること、ラグランジュ補間などのデータ補間手法によって30分間の発電量を算出すること、などにより取得した発電量を発電量フィールド24に格納する。
発電量実績記憶部5内に蓄積される発電量実績が一定数に達したのち、新たに発電量実績を蓄積するときには、最も古い発電量実績を削除することにより、データ記憶容量の削減を図ってもよい。
大気外日射量算出部7は、位置情報源6が示す緯度及び経度と、大気外日射量を算出する対象となる月日及び時間帯と、に基づいて、算出対象となる月日及び時間帯における、太陽光発電システム2が設置されている場所での大気外日射量を算出する。大気外日射量とは、測定地点の上空約8kmの大気圏外において太陽光と垂直な平面が受ける、単位面積あたりのエネルギーである。大気外日射量は大気圏外における値であるため、天候に左右されず、位置及び日時にのみ依存する値である。大気外日射量算出部7は、後述の発電量実績分類部8または予測発電量算出部11からの取得要求に応じて、算出した大気外日射量をこれらに出力する。大気外日射量は以下に述べる算出手順により算出される。
位置情報源6が示す、太陽光発電システム2の設置場所の緯度φ及び経度λはともに度数法により表現されている。また、緯度の正負については北緯を正、南緯を負とし、経度の正負については東経を正、西経を負として表現されている。まず、度数法により表現されている緯度φ及び経度λを、ラジアンで表現されるφ及びλに変換する。
φ[rad]=φ[度]×π/180
λ[rad]=λ[度]×π/180
次に、算出対象となる月日について、1月1日から算出対象の月日までの経過日数をDNとする。中間変数θを導入して、算出対象となる日における太陽赤緯δ、地心太陽距離r及び均時差Eを求めることができる。
θ[rad]=2π(DN[日]−1)/365
δ[rad]=0.006918−0.399912cos(θ)+0.070257sin(θ)−0.006758cos(2θ)+0.000907sin(2θ)−0.002697(3θ)+0.001480sin(3θ
r[天文単位]=1/{1.000110+0.034221cos(θ)+0.001280sin(θ)+0.000719cos(2θ)+0.000077sin(2θ)}0.5
[rad]=0.000075+0.001868cos(θ)−0.032077sin(θ)−0.014615cos(2θ)−0.040849sin(2θ
次に、算出対象となる時間帯を代表する時刻を定める。時間帯を代表する時刻としては、時間帯の始期、終期、始期と終期との中間の時刻、などが採用可能である。時間帯を代表する時刻をHH時MM分とする。なお、時刻の表記は日本標準時である。中間変数JSTを導入して、HH時MM分のときの太陽の時角hを求めることができる。
JST[時]=HH[時]+MM[分]/60
h[rad]=(JST−12)π/12+(λ−135π/180)+E
緯度φ、太陽赤緯δ及び時角hが求まったので、算出対象となる日時における太陽の仰角αを求めることができる。
α[rad]=arcsin{sin(φ)sin(δ)+cos(φ)cos(δ)cos(h)}
そして、地心太陽距離r及び仰角αから、算出対象となる日時における大気外日射量Qを算出することができる。
Q[W/m]=1367[W/m]×(1/r)×sin(α)
大気外日射量算出部7は、発電量実績分類部8または予測発電量算出部11からの要求が来る度に大気外日射量を算出して出力してもよいし、予め大気外日射量を算出して蓄積し、要求があったときに蓄積しておいた大気外日射量を取得して出力するものとしてもよい。後者の場合、大気外日射量算出部7にメモリを設け、位置情報源6が更新されるタイミングで各時間帯における大気外日射量を1年分予め算出して、算出した大気外日射量を全てメモリに蓄積することにより実現できる。また、日時及び位置情報の入力に応じて大気外日射量を算出する外部装置と接続することにより大気外日射量を取得してもよい。つまり、大気外日射量の算出とは、単に大気外日射量を逐次算出することのみではなく、何らかの手段により大気外日射量を取得することも含む。
なお、算出対象となる月日が2月29日だった場合、2月28日もしくは3月1日として扱えばよい。また、2月28日における大気外日射量と3月1日における大気外日射量との平均を2月29日における大気外日射量としてもよい。
発電量実績分類部8は、まず、発電量実績記憶部5に蓄積された発電量実績に対して、計測日ごとに、かつ計測時間帯ごとに、以下に示す発電量係数を算出する。発電量実績が示す発電量をP、Pに対応する計測した日及び時間帯における大気外日射量をQとすると、発電量係数Kは、以下の計算式により算出できる。
K=P/Q
発電量実績分類部8は、大気外日射量を大気外日射量算出部7から取得する。天気が快晴に近い場合、太陽光が大気中であまり減衰しないため、発電量係数は大きくなる。また、太陽光発電量予測装置1が複数の太陽光発電システム2の発電量を予測する場合、1つの太陽光発電システム2に関する発電量実績について、発電量Pを当該太陽光発電システム2の定格出力で除することにより、正規化された発電量係数を求めてもよい。正規化された発電量係数により、複数の太陽光発電システム2に対して、まとめて後述の回帰分析を行うことができる。
発電量実績分類部8は、次に、計測日ごとに、かつ計測時間帯ごとに算出した発電量係数を、計測した日及び時間帯と紐付けた状態で、発電量係数の大小に応じて発電量実績グループに分類する。発電量実績グループは複数存在し、発電量係数の大小に応じた気象属性が対応付けられている。分類するグループの数は、例えば、気象予報で得られる気象属性の数と同じ数とする。気象属性とは、「晴れ」「曇り」「雨」など発電量係数の大小と相関関係のある、気象に関する属性である。発電量係数は、k−means法、k−means++法などのクラスタリング手法により、発電量係数の大小に応じた発電量実績グループに分類される。発電量係数は例えば、発電量係数が大きいグループ、中ぐらいのグループ、小さいグループの3つに分類される。そしてこれらのグループをそれぞれ「晴れ」「曇り」「雨」などの気象属性と対応付けることにより、発電量係数の大小関係と気象属性とを対応付けることができる。なお、気象属性の数及びそれらに対応する発電量実績グループの数は3つでなくてもよい。例えば、気象属性を「晴れ」「薄曇り」「曇り」「雨」の4つとし、対応する発電量実績グループの数を4つとしてもよい。
発電量実績分類部8は、1日1回、例えば23時に分類を実行してもよいし、後述の予測発電量算出部11が発電量の予測を開始するタイミングで分類を実行してもよい。分類を実行するときは、例えば、発電量実績グループ内に分類された既存のデータは全て消去してから分類を実行する。
気象予報取得部10は、位置情報源6が示す、太陽光発電システム2の設置場所を含む地域に関する気象予報情報を気象情報源9から取得する。気象予報情報は例えば、現在時から24時間先までの各時間帯における気象予報を示す情報である。気象予報取得部10は、気象情報源9が示す情報が更新されるタイミングで気象予報情報を取得してもよいし、後述の予測発電量算出部11からの取得要求が来る度に、気象情報源9から最新の気象予報情報を取得してもよい。気象情報源9が更新されるタイミングとは例えば、気象庁の気象情報提供サーバが新たな気象予報情報を配信するときである。
予測発電量算出部11は、まず、予測対象日の各時間帯に関する気象予報情報を気象予報取得部10から取得し、気象予報情報に関連する気象属性と対応付けられた発電量実績グループを特定する。例えば、ある時間帯の気象予報情報が「晴れ」である場合、「晴れ」の気象属性と対応付けられた発電量実績グループを特定する。なお、気象予報情報が、「晴れときどき曇り」、「曇りのち晴れ」など天気の推移を示す情報の場合、優勢な気象属性で置き換えることにより、「晴れときどき曇り」を「晴れ」、「曇りのち晴れ」を「曇り」としてもよい。ここで、例えば、気象予報の更新間隔が3時間ごとであり、発電量予測の対象となる時間帯が30分ごとである場合を考える。この場合、気象予報の更新間隔に対応する3時間を30分ごとに6つの時間帯に区切り、各時間帯に対して気象属性を割り当てる。例えば、気象予報情報が示す天気が「晴れときどき曇り」である場合、6つの時間帯に対する気象属性を、例えば順に「晴れ」「晴れ」「曇り」「晴れ」「晴れ」「曇り」と割り当てる。同様に、気象予報情報が示す天気が「曇りのち晴れ」である場合、例えば順に「曇り」「曇り」「曇り」「晴れ」「晴れ」「晴れ」と割り当てる。
予測発電量算出部11は、次に、後述の回帰分析により回帰係数を求め、求めた回帰係数と、予測対象の日及び時間帯についての大気外日射量と、を乗じることにより予測発電量を算出する。予測発電量算出部11は、大気外日射量を大気外日射量算出部7から取得する。予測発電量算出部11は、1日1回、例えば23時に翌日の各時間帯の発電量を予測してもよいし、気象予報取得部10が気象予報情報を取得したタイミングで翌日の各時間帯の発電量を予測してもよい。回帰係数と大気外日射量とを乗じることにより予測発電量を算出することができるので、回帰係数は予測発電量係数である、ともいえる。
回帰係数は、大気外日射量と、発電量係数から算出した発電量と、を回帰分析することにより求める。図6に示すとおり、配列IVに格納された大気外日射量と、配列DVに格納された発電量と、を回帰分析し、原点を通る直線を回帰直線とする。この回帰直線の傾きが回帰係数となる。なお、発電量は発電量係数と大気外日射量との積により算出すればよい。また、回帰係数は、より簡単に、当該発電量実績グループに属する発電量係数の平均値を採用してもよい。また、回帰曲線として、原点を通らない直線、ロジスティック曲線などを採用して、回帰分析を行ってもよい。なお、配列IV及び配列DVの機能は、例えば予測発電量算出部11が記憶装置を備えることにより実現する。
回帰分析の手法としては、重みづけ最小二乗法を用いてもよい。例えば、予測対象日との日数差が小さいほど、あるいは予測対象日と月日が近いほど、あるいは気温などの気象状況が近いほど、重みを大きくした重みづけ最小二乗法を用いることが考えられる。例えば、発電量実績の蓄積期間が長い場合、蓄積期間内のある時点で太陽光発電システム2の近くに高い建物が建つことが考えられる。その場合、建物が建った時点の前後で太陽光発電システム2に対する日射量に大きな差が生じる。そこで、予測対象日との日数差が小さいほど重みを大きくした重みづけ最小二乗法を用いて回帰分析を行うことで、高い建物が建つ前の発電量実績が予測に与える影響を小さくすることができ、時系列的な変化に対応した発電量予測が可能になる。
以上、太陽光発電量予測装置1の機能的構成を説明した。発電量実績取得部4は請求の範囲に記載の発電量実績取得手段として機能する。発電量実績記憶部5は請求の範囲に記載の発電量実績記憶手段として機能する。大気外日射量算出部7は請求の範囲に記載の大気外日射量算出手段として機能する。気象予報取得部10は請求の範囲に記載の気象予報取得手段として機能する。発電量実績分類部8は請求の範囲に記載の発電量実績分類手段として機能する。予測発電量算出部11は請求の範囲に記載の予測発電量算出手段として機能する。
次に、太陽光発電量予測装置1のハードウェア構成例を、図14を参照しながら説明する。太陽光発電量予測装置1は、処理を実行するプロセッサ1001と、情報を記憶するメモリ1002と、情報の送受信を行うインタフェース1003とを備える。
メモリ1002は、例えば、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、フラッシュメモリ、磁気ディスク装置などの記憶装置である。メモリ1002により、発電量実績記憶部5の機能が実現される。
プロセッサ1001は、例えば、メモリ1002に格納されるプログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)である。プロセッサ1001により、発電量実績取得部4、大気外日射量算出部7、発電量実績分類部8、気象予報取得部10、および予測発電量算出部11の各機能が実現される。
インタフェース1003は、例えば各種I/O(Input/Output)ポートである。インタフェース1003が電力量計測装置3及び気象情報源9と接続されることにより、発電量実績取得部4が発電量実績を、気象予報取得部10が気象予報情報を、それぞれ取得可能となる。
図14ではプロセッサ1001は1つのみ図示されているが、複数のプロセッサが協働して上記機能を実現してもよい。また、メモリ1002も同様に図14には1つのみ図示されているが、複数のメモリが協働して上記機能を実現してもよい。
例えば、第1のプロセッサが発電量実績取得部4及び発電量実績分類部8の機能を実現し、第2のプロセッサが大気外日射量算出部7、気象予報取得部10、及び予測発電量算出部11の機能を実現する構成であってもよい。このとき第1のプロセッサと第2のプロセッサは1つの装置に搭載されていなくてもよい。例えば、クラウド上のサーバが第1のプロセッサを備え、ネットワークを介してサーバと接続されたクライアント端末が第2のプロセッサを備える構成であってもよい。この場合、サーバが第1のメモリを備え、クライアント端末が第2のメモリを備える構成となる。
太陽光発電量予測装置1の機能を実現する中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、上記機能を実現するための専用プログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納して配布する。そして、専用プログラムをコンピュータにインストールして実行させることにより、通常のコンピュータシステムにより上記機能を実現できる。また、上記機能の一部をOS(Operating System)に分担させ、OSと専用プログラムとの協働により上記機能を実現してもよい。この場合、専用プログラムのみを記録媒体に格納してもよい。
なお、図14は一例であり、上記のハードウェア構成以外によっても太陽光発電量予測装置1を構成可能である。例えば、通常のコンピュータシステムによらず、太陽光発電量予測装置1の機能を専用の信号処理回路により実現してもよい。
次に、太陽光発電量予測装置1の動作について図面を参照しながら説明する。太陽光発電量予測装置1の動作は、発電量実績分類部8による発電量係数の分類と、予測発電量算出部11による発電量の予測と、に大別される。なお、前述のとおり、発電量実績取得部4が、一定時間ごとに発電量実績を取得し、発電量実績記憶部5が、取得した発電量実績を記憶する。
まず、図3を参照しながら、発電量係数の分類について説明する。発電量実績分類部8は、発電量実績記憶部5から発電量実績を取得する(ステップS101)。取得する発電量実績は、発電量実績記憶部5に格納されているすべての発電量実績でもよいし、直近15日間などの一定の期間内を対象とした発電量実績でもよい。また、9−16時などの一定の時間帯を対象とした発電量実績でもよいし、直近500個などの一定のデータ数の発電量実績でもよい。ただし、夜間など大気外日射量が0または非常に小さい時間帯は、気象属性による発電量の差が表れない、あるいは表れにくいのでこれらの時間帯を対象とした発電量実績は取得しない。ステップS101で取得した発電量実績のデータ数をN個とする。
発電量実績分類部8は、取得したN個の発電量実績全てに対するループ処理により発電量係数を算出する(ステップS102−S105)。ループ内では、i番目の発電量実績に含まれる、計測した日及び時間帯に対応する大気外日射量を、大気外日射量算出部7から取得し(ステップS103)。i番目の発電量実績に含まれる発電量を、取得した大気外日射量で除することにより発電量係数を算出する(ステップS104)。発電量実績分類部8は、ループ処理が終了したら、算出した発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する(ステップS106)。
発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類することにより、発電量係数に対応する気象属性を推定することができる。そのため、過去の気象情報を記憶しておく必要がなく、記憶すべきデータ量を削減することができる。
次に、図4を参照しながら、発電量の予測について説明する。予測発電量算出部11は、予測対象となる時間帯全てに対するループ処理により各時間帯の発電量を予測する(ステップS201−S212)。図4に示す動作では、1日を48個の時間帯に分けたものと仮定している。以下、ステップS202からS211までの処理では、T番目の時間帯に対する発電量予測を予測するものとして説明する。ただし、Tは0から47までの自然数であり、0番目からカウントする。また、T番目の時間帯を単に時間帯Tと記載する。
予測発電量算出部11は、時間帯Tに対応する気象予報情報を気象予報取得部10から取得する(ステップS202)。次に、予測発電量算出部11は、取得した気象予報情報に対応する気象属性と対応付けられた発電量実績グループを特定する(ステップS203)。予測発電量算出部11は、特定した発電量実績グループに属する発電量係数のうち、同じ時間帯Tについての発電量係数を取得する(ステップS204)。取得した発電量係数の個数をM個とする。
予測発電量算出部11は、取得したM個の発電量係数すべてに対するループ処理により、上述の回帰分析のためのデータ作成を行う(ステップS205−S208)。予測発電量算出部11は、処理対象の発電量係数に対応する大気外日射量を大気外日射量算出部7から取得して、大気外日射量を格納するための配列IVに追加する(ステップS206)。予測発電量算出部11は、処理対象の発電量係数に対応する発電量実績を発電量実績記憶部5から取得して、発電量実績を格納するための配列DVに追加する(ステップS207)。なお、発電量係数と大気外日射量とを乗じることにより発電量実績を取得してもよい。
予測発電量算出部11は、配列IVに格納された大気外日射量と、配列DVに格納された発電量と、を回帰分析して回帰係数を求める(ステップS209)。前述のとおり、回帰係数は予測発電量係数である、ともいえる。予測発電量算出部11は、時間帯Tに対応する大気外日射量を大気外日射量算出部7から取得する(ステップS210)。予測発電量算出部11は、求めた回帰係数と大気外日射量とを乗じることにより、時間帯Tに対応する予測発電量を算出する(ステップS211)。
なお、ステップS203で取得した発電量実績グループに、予測対象日の月日と隔たりの大きい月日のデータが含まれている場合、予測対象日と発電傾向が異なる可能性が高いため予測精度が悪くなる。そのため、ステップS204で取得する発電量係数については、一定の期間に関するもののみを取得してもよい。例えば、図5に示すとおり、直近15日以内と、過去年の同月日とその前後15日以内のデータに限定して発電量係数を取得することが考えられる。
以上、太陽光発電量予測装置1の構成及び動作について説明をした。太陽光発電量予測装置1は、気象情報に基づいて発電量係数を発電量実績グループに分類し、気象情報に基づいて発電量予測の際に参照する発電量実績グループを特定する。気象情報は分類及び特定のために使用されるのみであり、気象情報は蓄積されない。よって、太陽光発電量予測装置1によれば、過去の気象情報を蓄積することなく、太陽光発電システム2の設置位置情報と、過去の発電量実績と、大気外日射量と、予測対象日における気象予報情報と、に基づいて、予測対象日における各時間帯の予測発電量を算出することができる。過去の気象情報を蓄積する必要がないため、必要なデータ記憶容量を削減することができる。
太陽光発電量予測装置1の各機能を、ネットワーク上のサーバで実現して、ネットワークに接続される複数の太陽光発電システム2の予測発電量を算出する構成とすることもできる。あるいは、太陽光発電量予測装置1の各機能を、太陽光発電システム2ごとに設置される端末で実現して、その太陽光発電システム2の予測発電量を算出する構成とすることもできる。ネットワーク上のサーバにより太陽光発電量予測装置1の各機能を実現する場合、1つのサーバによる構成としてもよいし、各機能を複数のサーバに分散させる構成としてもよい。さらに、1つの機能を複数のサーバに分散させてもよい。太陽光発電量予測装置1の全機能が、1つのサーバまたは1つの端末で実現される場合、それらはいずれも太陽光発電量予測装置1でもある。
太陽光発電量予測装置1の機能を、サーバと端末とで分担する構成とすることもできる。以下、太陽光発電量予測装置1の構成と共通する構成要素については同一の符号を付して説明を省略する。図7に示す太陽光発電量予測装置1Aは、サーバ71Aと端末72Aとを備える。
端末72Aは、大気外日射量算出部7と、気象予報取得部10と、電力量計測装置3から発電量実績を取得してサーバ71Aに送信する発電量実績通信部73Aと、サーバ71A内の発電量実績記憶部5Aから発電量実績を取得する発電量実績取得部4Aと、発電量実績分類部8と、予測発電量算出部11とを備える。
サーバ71Aは、端末72Aから発電量実績を受信する発電量実績受信部74Aと、発電量実績受信部74Aが受信した発電量実績を格納する発電量実績記憶部5Aと、を備える。
端末72Aは、例えば、家庭内のエネルギーを管理するHEMS(Home Energy Management System)端末である。1つのサーバ71Aに対して、複数の端末72Aを接続してもよい。この構成により、サーバ71Aに大量の発電量実績を蓄積させつつも、端末72Aにおいて必要なデータ記憶容量を削減することができる。
また、図8に示すとおり、太陽光発電量予測装置1の機能分担を図7とは異なる構成とすることもできる。図8に示す太陽光発電量予測装置1Bはサーバ71Bと端末72Bとを備える。
端末72Bは、大気外日射量算出部7と、電力量計測装置3から発電量実績を取得して発電量係数算出部84Bに出力する発電量実績通信部73Bと、発電量実績通信部73Bから取得した発電量実績と大気外日射量算出部7から取得した大気外日射量とに基づいて発電量係数を算出してサーバ71Bに送信する発電量係数算出部84Bと、サーバ71Bから予測発電量係数を取得して予測発電量算出部11Bに出力する発電量係数取得部89Bと、発電量係数取得部89Bから取得した予測発電量係数と大気外日射量算出部7から取得した大気外日射量とを乗ずることにより予測発電量を算出する予測発電量算出部11Bと、を備える。
サーバ71Bは、気象予報取得部10と、端末72Bから発電量係数を受信する発電量係数受信部85Bと、発電量係数受信部85Bが受信した発電量係数を格納する発電量係数記憶部86Bと、発電量係数記憶部86Bから発電量係数を取得して気象属性と対応付けられた発電量係数グループに分類する発電量係数分類部87Bと、気象予報取得部10から取得した気象予報情報に基づいて発電量係数グループを選択し、選択した発電量係数グループに属する発電量係数に対して回帰分析を行って予測対象日の各時間帯における予測発電量係数を算出して端末72Bに送信する予測発電量係数算出部88Bと、を備える。
この構成により、発電量予測に必要な処理の一部をサーバ71Bが担うことになるので、端末72Bにおいて必要なデータ記憶容量を削減できることに加え、端末72Bの処理量も削減することができる。
(実施の形態2)
図9を参照しながら、太陽光発電量予測装置1Cの機能的構成を説明する。太陽光発電量予測装置1Cは、大気外日射量算出部7と、気象予報取得部10と、発電量実績取得部4と、予測発電量算出部11と、発電量予測に利用するか否かを示す値を含む発電量実績を蓄積し、その値が発電量実績更新部94Cにより更新される発電量実績記憶部5Cと、発電量実績記憶部5Cに蓄積される発電量実績のうち、発電量予測に利用することを示す値を含むもののみを発電量実績グループに分類する発電量実績分類部8Cと、予測発電量算出部11が算出した予測発電量を予測した日及び時間帯とともに予測実績として蓄積する予測実績記憶部92Cと、発電量実績記憶部5Cに蓄積された発電量実績と、予測実績記憶部92Cに蓄積された予測実績と、の比較結果に基づいて発電量予測の精度を下げる原因となる発電量実績を抽出する抽出部93Cと、抽出部93Cが抽出した発電量実績を、発電量の予測に利用できないものとするために発電量実績記憶部5Cを更新する発電量実績更新部94Cと、を備える。
発電量実績記憶部5Cに蓄積される発電量実績を格納する発電量実績テーブルは、図10に示すように、年月日フィールド21、時間帯フィールド22、太陽光発電システムIDフィールド23及び発電量フィールド24に加えて、予測利用フラグフィールド101Cを含む。予測利用フラグフィールド101Cには、当該発電量実績を発電量予測に利用するか否かを表す値が格納される。予測利用フラグフィールド101Cに格納される値の初期値は「利用する」だが、発電量実績更新部94Cにより更新される。
発電量実績分類部8Cによる発電量係数の分類は、ほぼ実施の形態1と同様だが、予測利用フラグフィールド101Cに格納される値が「利用する」となっている発電量実績に対してのみ、発電量係数の算出及び発電量係数の分類が行われる。予測利用フラグフィールド101Cに格納される値が「利用しない」となっている発電量実績に対する発電量係数の算出及び分類を行わないことにより、予測発電量算出部11がこれらの発電量実績を利用しないものとなる。
予測実績記憶部92Cは、予測発電量算出部11が算出した予測発電量を、予測した日及び時間帯と紐付けて予測実績として予測実績テーブルに格納する。図11に示すとおり、予測実績テーブルは、年月日フィールド111Cと、時間帯フィールド112Cと、太陽光発電システムIDフィールド113Cと、予測発電量フィールド114Cと、を含む。
抽出部93Cは、発電量実績を発電量実績記憶部5Cから取得し、予測実績を予測実績記憶部92Cから取得する。抽出部93Cは、取得した予測実績と、取得した発電量実績とを比較して、同日同時間帯における予測発電量と計測した発電量との差の大小に基づいて、発電量予測の精度を下げる原因となる発電量実績を抽出する。抽出部93Cの動作については後述する。抽出部93Cの動作は、例えば予測発電量算出部11が特定の日を予測対象日として予測しようとするタイミングで実行される。
発電量実績更新部94Cは、発電量実績記憶部5Cに蓄積される発電量実績のうち、抽出部93Cが抽出した発電量実績に対応する予測利用フラグフィールド101Cの値を「利用しない」に変更する更新を行う。
以上、太陽光発電量予測装置1Cの構成を説明した。予測実績記憶部92Cは請求の範囲に記載の予測実績記憶手段として機能する。抽出部93Cは請求の範囲に記載の抽出手段として機能する。発電量実績更新部94Cは請求の範囲に記載の発電量実績更新手段として機能する。
次に、図5、図12及び図13を参照しながら、抽出部93Cの動作について具体例を挙げつつ説明する。例として、予測対象日を2017年7月1日とし、予測時間帯を「0800」で表現される時間帯とする。
まず、抽出部93Cは、発電量予測に利用する発電量実績を発電量実績記憶部5Cから取得する(ステップS301)。発電量予測に利用する発電量実績とは、例えば図5に示すとおり、直近15日以内と、過去3年の同月日とその前後15日以内のデータである。
次に、抽出部93Cは、取得した各発電量実績に対するループ処理により、予測外れリストを作成する(ステップS302−S306)。まず、抽出部93Cは、ループ処理の対象となる発電量実績に含まれる、計測した日及び時間帯を抽出する。抽出した日及び時間帯と同一の予測日及び予測時間帯を含む予測実績を予測実績記憶部92Cから取得する(ステップS303)。本例では直近15日以内と、過去3年の同月日とその前後15日以内の、「0800」時間帯に対する予測実績である。次に、抽出部93Cは、発電量実績に含まれる発電量と、予測実績に含まれる予測発電量と、の間に一定以上の差があるかを判断する(ステップS304)。一定以上の差とは、例えば発電量と予測発電量との差が発電量の20%以上ある場合である。本例では、2017年6月17日、同年月20日、同年月28日及び同年月30日に一定以上の差があるとする。一定以上の差がある場合(ステップS304:Yes)、当該予測日及び予測時間帯の組を予測外れリスト131Cに追加し(ステップS305)、ステップS306に進む。一定以上の差がない場合(ステップS304:No)、予測外れリスト131Cに追加することなくステップS306に進む。本例では、図13に示すとおり、2017年6月17日、同年月20日、同年月28日及び同年月30日の各「0800」時間帯が予測外れリスト131Cに追加される。
そして抽出部93Cは、予測外れリスト131C内の各予測日及び予測時間帯に対する発電量予測を行ったときに利用した発電量実績を除外候補として抽出する。本例では、図13の太線で示される日の「0800」時間帯における発電量実績が除外候補として抽出される。そして、一定の回数以上抽出された除外候補を発電量予測の精度を下げる原因となる発電量実績として抽出する(ステップS307)。一定の回数以上とは、例えば3回以上である。また、例えば、発電量予測に利用した発電量実績の合計日数の1割以上の回数としてもよい。本例では、図13に示すとおり、2017年6月13日から同年月19日までの各日の「0800」時間帯における発電量実績が、除外候補として3回以上抽出されている。よってこれらの発電量実績が、発電量予測の精度を下げる原因となる発電量実績として抽出される。
この抽出部93Cの動作により抽出された、発電量予測の精度を下げる原因となる発電量実績に対して、発電量実績更新部94Cが当該発電量実績に対応する予測利用フラグフィールド101Cの値を「利用しない」に更新する。
なお、上記の説明では予測利用フラグフィールド101Cの値を「利用する」、「利用しない」の2つとしたが、これらの2値に代えて信頼度の数値で表してもよい。例えば、発電量と予測発電量との差をポイント化して、除外候補ごとのポイント合計に基づいて、当該発電量実績の重みを算出し、重みづけ最小二乗法による回帰分析を行う際の重みとして用いてもよい。また、除外候補として抽出された回数を重みとして、重みづけ最小二乗法による回帰分析をおこなってもよい。
太陽光発電量予測装置1Cにより、予測外れの原因となる発電量実績を除外して予測を行うことができるので、予測精度が向上する。
本発明は、広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
本発明は太陽光発電システムにおける発電量の予測に好適である。
1、1A、1B、1C 太陽光発電量予測装置、2 太陽光発電システム、3 電力量計測装置、4、4A 発電量実績取得部、5、5A、5C 発電量実績記憶部、6 位置情報源、7 大気外日射量算出部、8、8C 発電量実績分類部、9 気象情報源、10 気象予報取得部、11、11B 予測発電量算出部、21 年月日フィールド、22 時間帯フィールド、23 太陽光発電システムIDフィールド、24 発電量フィールド、71A、71B サーバ、72A、72B 端末、73A、73B 発電量実績通信部、74A 発電量実績受信部、84B 発電量係数算出部、85B 発電量係数受信部、86B 発電量係数記憶部、87B 発電量係数分類部、88B 予測発電量係数算出部、89B 発電量係数取得部、92C 予測実績記憶部、93C 抽出部、94C 発電量実績更新部、101C 予測利用フラグフィールド、111C 年月日フィールド、112C 時間帯フィールド、113C 太陽光発電システムIDフィールド、114C 予測発電量フィールド、131C 予測外れリスト、 1001 プロセッサ、 1002 メモリ、 1003 インタフェース。

Claims (14)

  1. 太陽光発電システムの発電量を、取得日及び取得時間帯とともに発電量実績として取得する発電量実績取得手段と、
    前記発電量実績取得手段が取得した発電量実績を蓄積する発電量実績記憶手段と、
    前記太陽光発電システムの設置場所における大気外日射量を算出する大気外日射量算出手段と、
    前記太陽光発電システムの設置場所を対象地域に含む気象予報情報を取得する気象予報取得手段と、
    前記大気外日射量算出手段に、前記発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績に含まれる取得日及び取得時間帯における大気外日射量を算出させ、前記発電量実績に含まれる発電量と前記算出した大気外日射量とに基づいて算出される発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する発電量実績分類手段と、
    前記気象予報取得手段が取得した、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報と、前記取得した気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた前記発電量実績グループと、前記大気外日射量算出手段が算出した、前記予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する予測発電量算出手段と、
    を備え、
    前記発電量実績分類手段は、前記発電量係数を前記発電量係数の大小に応じて分類する、
    太陽光発電量予測装置。
  2. 太陽光発電システムの発電量を、取得日及び取得時間帯とともに発電量実績として取得する発電量実績取得手段と、
    前記発電量実績取得手段が取得した発電量実績を蓄積する発電量実績記憶手段と、
    前記太陽光発電システムの設置場所における大気外日射量を算出する大気外日射量算出手段と、
    前記太陽光発電システムの設置場所を対象地域に含む気象予報情報を取得する気象予報取得手段と、
    前記大気外日射量算出手段に、前記発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績に含まれる取得日及び取得時間帯における大気外日射量を算出させ、前記発電量実績に含まれる発電量と前記算出した大気外日射量とに基づいて算出される発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する発電量実績分類手段と、
    前記気象予報取得手段が取得した、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報と、前記取得した気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた前記発電量実績グループと、前記大気外日射量算出手段が算出した、前記予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する予測発電量算出手段と、
    前記予測発電量算出手段が算出した予測発電量を予測日及び予測時間帯とともに予測実績として蓄積する予測実績記憶手段と、
    前記発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績と前記予測実績記憶手段が蓄積する予測実績とを比較し、前記発電量実績に含まれる発電量と前記予測実績に含まれる予測発電量との間に一定以上の差がある日及び時間帯における予測実績を取得し、取得した予測実績に係る発電量予測において基準となる回数以上用いられた発電量実績を抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段が抽出した発電量実績を発電量予測に利用できなくするために、前記発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績を更新する発電量実績更新手段と、
    を備える太陽光発電量予測装置。
  3. 太陽光発電システムの発電量を、取得日及び取得時間帯とともに発電量実績として取得する発電量実績取得手段と、
    前記発電量実績取得手段が取得した発電量実績を蓄積する発電量実績記憶手段と、
    前記太陽光発電システムの設置場所における大気外日射量を算出する大気外日射量算出手段と、
    前記太陽光発電システムの設置場所を対象地域に含む気象予報情報を取得する気象予報取得手段と、
    前記大気外日射量算出手段に、前記発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績に含まれる取得日及び取得時間帯における大気外日射量を算出させ、前記発電量実績に含まれる発電量と前記算出した大気外日射量とに基づいて算出される発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する発電量実績分類手段と、
    前記気象予報取得手段が取得した、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報と、前記取得した気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた前記発電量実績グループと、前記大気外日射量算出手段が算出した、前記予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する予測発電量算出手段と、
    前記予測発電量算出手段が算出した予測発電量を予測日及び予測時間帯とともに予測実績として蓄積する予測実績記憶手段と、
    前記発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績と前記予測実績記憶手段が蓄積する予測実績とを比較し、比較した予測実績に係る発電量予測において用いられた発電量実績を、比較した発電量実績に係る発電量と比較した予測実績に係る予測発電量との差を重みとして紐付けた上で抽出する抽出手段と、
    前記発電量実績記憶手段が蓄積する発電量実績を更新し、前記抽出手段が抽出した発電量実績を前記重みと紐付けて前記発電量実績記憶手段に記憶させる発電量実績更新手段と、
    をさらに備え、
    前記予測発電量算出手段は、前記重みを用いた重みづけ最小二乗法により予測発電量を算出する、
    太陽光発電量予測装置。
  4. 前記発電量実績分類手段は、前記発電量係数を前記発電量係数の大小に応じて分類する、
    請求項2又は3に記載の太陽光発電量予測装置。
  5. 前記予測発電量算出手段は、前記発電量実績グループに属する発電量係数の平均値である予測発電量係数と前記予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量とに基づいて予測発電量を算出する、
    請求項1から4のいずれか1項に記載の太陽光発電量予測装置。
  6. 前記予測発電量算出手段は、前記発電量実績グループに属する発電量係数に対応する発電量実績に含まれる発電量と前記発電量実績に含まれる取得日及び取得時間帯における大気外日射量とを回帰分析して得られる予測発電量係数と、前記予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する、
    請求項1から4のいずれか1項に記載の太陽光発電量予測装置。
  7. 太陽光発電システムの発電量を、取得日及び取得時間帯とともに発電量実績として取得する発電量実績取得手段と、
    前記太陽光発電システムの設置場所における大気外日射量を算出する大気外日射量算出手段と、
    前記発電量実績に含まれる発電量と前記算出した大気外日射量とに基づいて算出され、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類された発電量係数のうち、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類された発電量係数と、前記大気外日射量算出手段が算出した、前記予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する予測発電量算出手段と、
    を備え、
    前記発電量係数は、前記発電量係数の大小に応じて分類されたものである、
    太陽光発電量予測装置。
  8. 太陽光発電システムと、
    請求項1から7のいずれか1項に記載の太陽光発電量予測装置と、
    を備え、
    前記発電量実績取得手段は前記太陽光発電システムから発電量を取得する、
    太陽光発電量予測システム。
  9. 太陽光発電システムの発電量の実績を発電量実績として蓄積する発電量実績記憶ステップと、
    気象予報情報を取得する気象予報取得ステップと、
    前記発電量実績に含まれる発電量と前記発電量を取得した日及び時間帯における大気外日射量とに基づいて算出される発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する発電量実績分類ステップと、
    前記気象予報取得ステップで取得した、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報と、前記取得した気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた前記発電量実績グループと、前記予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する予測発電量算出ステップと、
    を有し、
    前記発電量実績分類ステップでは、前記発電量係数を前記発電量係数の大小に応じて分類する、
    予測方法。
  10. 太陽光発電システムの発電量の実績を発電量実績として蓄積する発電量実績記憶ステップと、
    気象予報情報を取得する気象予報取得ステップと、
    前記発電量実績に含まれる発電量と前記発電量を取得した日及び時間帯における大気外日射量とに基づいて算出される発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する発電量実績分類ステップと、
    前記気象予報取得ステップで取得した、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報と、前記取得した気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた前記発電量実績グループと、前記予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する予測発電量算出ステップと、
    前記予測発電量算出ステップにて算出した予測発電量を予測日及び予測時間帯とともに予測実績として蓄積する予測実績記憶ステップと、
    前記発電量実績記憶ステップにて蓄積した発電量実績と前記予測実績記憶ステップにて蓄積した予測実績とを比較し、前記発電量実績に含まれる発電量と前記予測実績に含まれる予測発電量との間に一定以上の差がある日及び時間帯における予測実績を取得し、取得した予測実績に係る発電量予測において基準となる回数以上用いられた発電量実績を抽出する抽出ステップと、
    前記抽出ステップにて抽出した発電量実績を発電量予測に利用できなくするために、前記発電量実績記憶ステップにて蓄積した発電量実績を更新する発電量実績更新ステップと、
    を有する予測方法。
  11. 太陽光発電システムの発電量の実績を発電量実績として蓄積する発電量実績記憶ステップと、
    気象予報情報を取得する気象予報取得ステップと、
    前記発電量実績に含まれる発電量と前記発電量を取得した日及び時間帯における大気外日射量とに基づいて算出される発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する発電量実績分類ステップと、
    前記気象予報取得ステップで取得した、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報と、前記取得した気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた前記発電量実績グループと、前記予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する予測発電量算出ステップと、
    前記予測発電量算出ステップにて算出した予測発電量を予測日及び予測時間帯とともに予測実績として蓄積する予測実績記憶ステップと、
    前記発電量実績記憶ステップにて蓄積した発電量実績と前記予測実績記憶ステップにて蓄積した予測実績とを比較し、比較した予測実績に係る発電量予測において用いられた発電量実績を、比較した発電量実績に係る発電量と比較した予測実績に係る予測発電量との差を重みとして紐付けた上で抽出する抽出ステップと、
    前記発電量実績記憶ステップにて蓄積した発電量実績を更新し、前記抽出ステップにて抽出した発電量実績を前記重みと紐付けて記憶する発電量実績更新ステップと、
    を有し、
    前記予測発電量算出ステップでは、前記重みを用いた重みづけ最小二乗法により予測発電量を算出する、
    予測方法。
  12. コンピュータに、
    太陽光発電システムの発電量の実績を発電量実績として蓄積する発電量実績記憶ステップと、
    気象予報情報を取得する気象予報取得ステップと、
    前記発電量実績に含まれる発電量と前記発電量を取得した日及び時間帯における大気外日射量とに基づいて算出される発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する発電量実績分類ステップと、
    前記気象予報取得ステップで取得した、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報と、前記取得した気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた前記発電量実績グループと、前記予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する予測発電量算出ステップと、
    を実行させ、
    前記発電量実績分類ステップでは、前記発電量係数を前記発電量係数の大小に応じて分類する、
    プログラム。
  13. コンピュータに、
    太陽光発電システムの発電量の実績を発電量実績として蓄積する発電量実績記憶ステップと、
    気象予報情報を取得する気象予報取得ステップと、
    前記発電量実績に含まれる発電量と前記発電量を取得した日及び時間帯における大気外日射量とに基づいて算出される発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する発電量実績分類ステップと、
    前記気象予報取得ステップで取得した、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報と、前記取得した気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた前記発電量実績グループと、前記予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する予測発電量算出ステップと、
    前記予測発電量算出ステップにて算出した予測発電量を予測日及び予測時間帯とともに予測実績として蓄積する予測実績記憶ステップと、
    前記発電量実績記憶ステップにて蓄積した発電量実績と前記予測実績記憶ステップにて蓄積した予測実績とを比較し、前記発電量実績に含まれる発電量と前記予測実績に含まれる予測発電量との間に一定以上の差がある日及び時間帯における予測実績を取得し、取得した予測実績に係る発電量予測において基準となる回数以上用いられた発電量実績を抽出する抽出ステップと、
    前記抽出ステップにて抽出した発電量実績を発電量予測に利用できなくするために、前記発電量実績記憶ステップにて蓄積した発電量実績を更新する発電量実績更新ステップと、
    を実行させるプログラム。
  14. コンピュータに、
    太陽光発電システムの発電量の実績を発電量実績として蓄積する発電量実績記憶ステップと、
    気象予報情報を取得する気象予報取得ステップと、
    前記発電量実績に含まれる発電量と前記発電量を取得した日及び時間帯における大気外日射量とに基づいて算出される発電量係数を、気象属性と対応付けられた発電量実績グループに分類する発電量実績分類ステップと、
    前記気象予報取得ステップで取得した、予測対象となる日及び時間帯を対象に含む気象予報情報と、前記取得した気象予報情報に応じた気象属性と対応付けられた前記発電量実績グループと、前記予測対象となる日及び時間帯における大気外日射量と、に基づいて予測発電量を算出する予測発電量算出ステップと、
    前記予測発電量算出ステップにて算出した予測発電量を予測日及び予測時間帯とともに予測実績として蓄積する予測実績記憶ステップと、
    前記発電量実績記憶ステップにて蓄積した発電量実績と前記予測実績記憶ステップにて蓄積した予測実績とを比較し、比較した予測実績に係る発電量予測において用いられた発電量実績を、比較した発電量実績に係る発電量と比較した予測実績に係る予測発電量との差を重みとして紐付けた上で抽出する抽出ステップと、
    前記発電量実績記憶ステップにて蓄積した発電量実績を更新し、前記抽出ステップにて抽出した発電量実績を前記重みと紐付けて記憶する発電量実績更新ステップと、
    を実行させ、
    前記予測発電量算出ステップでは、前記重みを用いた重みづけ最小二乗法により予測発電量を算出する、
    プログラム。
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