JP6823499B2 - 情報処理装置及び情報処理装置の制御方法 - Google Patents

Description

本開示は、住宅用の太陽電池の変換効率の低下を検出する情報処理装置及び情報処理装置の制御方法に関する。

太陽電池が光エネルギーを電力に変換する効率（以下、「変換効率」という）は、太陽電池の経時劣化及び故障等によって、低下することがある。太陽電池の変換効率が低下すると、その太陽電池によって本来得られるはずの電力が得られなくなる。このため、太陽電池の変換効率の低下を正しく検出することは、有益である。

太陽電池の変換効率の低下を検出するために、公用・産業用の太陽電池が設置される施設（例えば、工場）では、日射計が太陽電池とともに設置されることがある。このような施設では、日射計によって測定した日射量に基づいて、太陽電池が発電する（理想的な）電力量を推定することができる。このようにして推定された電力量と、実際に太陽電池が発電した電力量とを比較することによって、太陽電池の変換効率の低下を検出することができる。

一方で、住宅用の太陽電池が設置される施設（例えば、戸建住宅、集合住宅）への日射計の導入は、需要者のコスト負担を大きくするため、容易ではないと想定される。そこで、住宅用の太陽電池において、日射計を需要家施設に設置せずに、太陽電池の変換効率の低下を検出する方法が開示されている（特許文献１）。特許文献１に記載の方法は、気象条件が同一とみなせる地域内に設置された複数の太陽電池のそれぞれについて、太陽電池が基準となる気象条件下に置かれた場合に発電すると予測される発電量を算出する。特許文献１に記載の方法は、同形式の太陽電池同士で、算出した電力量の大小を比較することによって、変換効率が低下した太陽電池を検出する。

特開２０１０−２０７０８５号公報

住宅用の太陽電池の変換効率が低下したことを精度よく検出できれば、有利である。

かかる点に鑑みてなされた本開示の目的は、住宅用の太陽電池の変換効率の低下を検出する有利な情報処理装置及び情報処理装置の制御方法を提供することにある。

本開示の一実施形態に係る情報処理装置は、日射算出部と、電力算出部と、性能算出部と、誤差算出部とを備える。前記日射算出部は、太陽電池を備える発電設備の位置とは異なる点において測定された測定日射量と、前記発電設備の位置を含むエリアの気象情報とに基づいて、前記発電設備の位置における推定日射量を算出する。前記電力算出部は、前記発電設備の位置における推定日射量と前記発電設備に関する情報とに基づいて、前記発電設備が発電すると推定される推定電力を算出する。前記性能算出部は、前記推定電力と前記発電設備が発電した電力とに基づいて、前記発電設備の性能指数を算出する。前記誤差算出部は、前記測定日射量と前記気象情報とに基づいて、前記性能指数についての誤差指数を算出する。前記日射算出部は、前記測定日射量と前記気象情報とに基づいて、複数の推定日射量を算出する。前記誤差算出部は、複数の位置で算出された複数の前記推定日射量のばらつきから、前記誤差指数を算出する。

本開示の一実施形態に係る情報処理装置の制御方法は、太陽電池を備える発電設備の位置とは異なる点において測定された測定日射量と、前記発電設備の位置を含むエリアの気象情報とに基づいて、前記発電設備の位置における推定日射量を算出するステップを含む。さらに、前記情報処理装置の制御方法は、前記発電設備の位置における推定日射量と前記発電設備に関する情報とに基づいて、前記発電設備が発電すると推定される推定電力を算出するステップを含む。加えて、前記情報処理装置の制御方法は、前記推定電力と前記発電設備が発電した電力とに基づいて、前記発電設備の性能指数を算出するステップと、前記測定日射量と前記気象情報とに基づいて、前記性能指数についての誤差指数を算出するステップとを含む。前記発電設備の位置における推定日射量を算出するステップにおいて、前記測定日射量と前記気象情報とに基づいて、複数の推定日射量を算出する。前記性能指数についての誤差指数を算出するステップにおいて、複数の位置で算出された複数の前記推定日射量のばらつきから、前記誤差指数を算出する。

本開示の一実施形態によれば、住宅用の太陽電池の変換効率の低下を検出する有利な情報処理装置及び情報処理装置の制御方法を提供することができる。

本開示の第１実施形態に係る診断システムの概略構成を示す図である。 発電設備の位置と発電施設の周囲の地点との関係を示す図である。 本開示の第１実施形態に係る制御部の動作の一例を示すフローチャートである。 本開示の第１実施形態に係る算出結果の一例を示す図である。 本開示の第２実施形態に係る制御部の動作の一例を示すフローチャートである。 本開示の第２実施形態に係る算出結果の一例を示す図である。 本開示の第３実施形態に係る数値の一例を示す図である。 本開示の第３実施形態に係る制御部の動作の一例を示すフローチャートである。 図７に示す数値に基づいて算出される結果を示す図である。

本実施形態に係る診断システムにおいては、情報処理装置が、例えば遠隔地に設置された太陽電池の性能を推定する。これにより、発電効率が低下しているか否かを検出することができる。具体的には、本実施形態に係る情報処理装置は、太陽電池が発電すると期待できる（理想的な）電力を推定し、実際に太陽電池が発電した電力と比較することによって、太陽電池の「性能指数」を算出する。また、本実施形態に係る情報処理装置は、算出した性能指数の信頼性を判断する材料となる「誤差指数」も算出する。以下、本実施形態に係る診断システムについて、より詳細に説明する。

［システム構成］
まず、本開示の第１実施形態に係る診断システムの概略構成を、図１を参照して説明する。

図１は、本開示の第１実施形態に係る診断システム１の概略構成を示す図である。図１に示すように、診断システム１は、情報処理装置１０と、表示装置２０と、太陽電池３１を備える発電設備３０と、日射情報サーバ４０と、気象情報サーバ５０とを備える。情報処理装置１０と、表示装置２０と、発電設備３０と、日射情報サーバ４０と、気象情報サーバ５０とは、ネットワーク２を介して互いに通信可能である。図１に示す診断システム１が備える発電設備３０の数は１つであるが、２つ以上であってもよい。

情報処理装置１０は、太陽電池３１の保守及び点検を行う事業者が管理するサーバである。情報処理装置１０は、表示装置２０からの要求に応じて、太陽電池３１の性能指数と、性能指数についての誤差指数とを算出する。性能指数は、太陽電池３１の変換効率の低下を判断するために用いる指数である。誤差指数は、性能指数の信頼性を判断するために用いる指数である。これらの指数については、さらに後述する。情報処理装置１０は、算出した太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を、ネットワーク２を介して表示装置２０に送信する。情報処理装置１０の構成の詳細については後述する。

表示装置２０は、例えば、太陽電池３１の保守及び点検を行う事業者が使用する端末装置である。表示装置２０は、ネットワーク２を介して情報処理装置１０と通信する通信部と、情報処理装置１０から受信した情報を表示するディスプレイと、これらの機能部を制御する制御部とを備える。表示装置２０は、例えば、ＰＣ（Personal computer）、タブレット端末、スマートフォン、又は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のディスプレイを備えた専用端末である。

表示装置２０は、事業者の操作に基づいて、太陽電池３１の性能指数及び誤差指数の要求（以下、「要求」という）を送信する。要求には、性能指数を得たい太陽電池を特定するための発電設備３０のユーザ識別情報等が含まれる。

表示装置２０は、要求を送信することによって、情報処理装置１０から、太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を、ネットワーク２を介して受信する。表示装置２０は、取得した太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を、表示装置２０の画面に表示する（図４参照）。事業者は、表示装置２０の画面に表示された太陽電池３１の誤差指数を参照することによって、表示装置２０の画面に表示された太陽電池３１の性能指数の中から、信頼性の高い性能指数を選び出すことができる。事業者は、選び出した信頼性の高い性能指数に基づき、太陽電池３１の変換効率が低下しているか否かを診断してもよい。これらの処理は、表示装置２０が行ってもよい。事業者は、太陽電池３１の変換効率が低下していると診断すると、例えば発電設備３０が設置されている施設に出向き、太陽電池３１を点検することができる。

表示装置２０は、事業者の操作に基づき、発電設備３０に関する情報を、情報処理装置１０に送信してもよい。発電設備３０に関する情報については、後述する。

発電設備３０は、例えば戸建住宅又は集合住宅等の施設に設けられる。発電設備３０は、太陽電池３１と、電力変換装置３２と、電力管理装置３３とを備える。

太陽電池３１は、例えば、住宅の屋根に設置される。太陽電池３１は、太陽の光エネルギーを直流電力に変換する。太陽電池３１は、例えば光電変換セルを有する発電部がマトリクス状に接続され、所定の直流電力を出力するように構成される。太陽電池３１は、シリコン系多結晶太陽電池、シリコン系単結晶太陽電池又はＣＩＧＳ等薄膜系太陽電池等であるが、これに限定されない。

電力変換装置３２は、ＤＣ／ＤＣコンバータ及びインバータを含む、いわゆるパワーコンディショナである。電力変換装置３２は、太陽電池３１が発電した直流電力を交流電力に変換する。変換後の交流電力は、発電設備３０が設けられる施設の負荷機器に供給されたり、商用電力系統に逆潮流されたりする。

電力管理装置３３は、例えば、ＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）である。電力管理装置３３は、電力変換装置３２から出力される交流電力の電力線に取り付けられた電流センサとの通信等によって、太陽電池３１が発電した電力（以下、「発電電力」という）を測定する。電力管理装置３３は、太陽電池３１の発電電力等に基づいて、発電設備３０が設けられる施設の電力を管理する。

電力管理装置３３は、発電設備３０の発電に関する情報を、定期的に、ネットワーク２を介して情報処理装置１０に送信する。発電設備３０の発電に関する情報には、一定時間（例えば、２．５分、５分又は１０分）毎に測定された太陽電池３１の発電電力と、該発電電力が測定された時刻とが含まれる。電力管理装置３３は、一定時間における発電電力の平均値を情報処理装置１０に送信してもよいし、一定時間毎の発電電力の瞬間値を情報処理装置１０に送信してもよい。

なお、本実施形態では、特に区別するときを除き、電力量と電力とを、まとめて「電力」と表記する。本実施形態では、電力量と電力とを区別するときは、電力量［ｋＷｈ］及び電力［ｋＷ］と単位を付して表記する。

なお、電力管理装置３３は、電力管理装置３３の初期設定がされたとき等に、発電設備３０に関する情報を、ネットワーク２を介して情報処理装置１０に送信してもよい。発電設備３０に関する情報には、例えば、発電設備３０のユーザ識別情報と、発電設備３０の設備情報とが含まれる。発電設備３０の設備情報には、例えば、発電設備３０の位置情報と、太陽電池３１を構成する各太陽電池ストリングの情報（設置方位角、設置傾斜角及び定格容量）と、電力変換装置３２の定格出力及び変換効率とが含まれる。加えて、発電設備３０の設備情報に、太陽電池３１の材質情報と、太陽電池３１の設置方式の情報とが含まれていてもよい。

日射情報サーバ４０は、観測点において測定された測定日射量に関する情報を、ユーザの要求に応じて、提供可能である。本実施形態では、測定日射量は、全天日射量であるものとする。全天日射量は、例えば、観測点に水平に設置された、全天日射計によって測定される。日射情報サーバ４０は、例えば気象庁を情報源とする情報を提供してもよい。日射情報サーバ４０は、情報を蓄積する機能及び蓄積した情報を他の端末に配信する機能を有する、任意のサーバ装置を用いて構成することができる。

日射情報サーバ４０は、情報処理装置１０を管理する事業者の要求に応じて、定期的に、測定日射量に関する情報を、ネットワーク２を介して情報処理装置１０に送信する。測定日射量に関する情報には、一定時間（例えば、２．５分、５分又は１０分）毎に測定された測定日射量と、該測定日射量を測定した時刻の情報とが含まれる。

なお、本実施形態では、特に区別するときを除き、測定日射量と測定日射強度とを、まとめて「測定日射量」と表記する。本実施形態では、測定日射量と測定日射強度とを区別するときは、測定日射量［ｋＷｈ／ｍ^２］及び測定日射強度［ｋＷ／ｍ^２］と単位を付して表記する。

気象情報サーバ５０は、気象衛星が取得する気象情報を、ユーザの要求に応じて提供可能である。本実施形態では、気象情報は、気象衛星が撮影した可視画像又は赤外画像によって構成される、雲画像であるものとする。気象情報サーバ５０は、例えば気象衛星センターを情報源とする情報を提供してもよい。気象情報サーバ５０は、情報を蓄積する機能及び蓄積した情報を他の端末に配信する機能を有する、任意のサーバ装置を用いて構成することができる。

気象情報サーバ５０は、情報処理装置１０を管理する事業者の要求に応じて、定期的に、雲画像の情報を、ネットワーク２を介して情報処理装置１０に送信する。雲画像の情報には、一定時間（例えば、２．５分、５分又は１０分）毎に撮影された雲画像データと、該雲画像データが撮影された時刻の情報とが含まれる。

続いて、情報処理装置１０の構成を、より詳細に説明する。情報処理装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。

通信部１１は、ネットワーク２を介して、電力管理装置３３と、日射情報サーバ４０と、気象情報サーバ５０と、表示装置２０と通信する。通信部１１は、例えば、アンテナと、ＤＡコンバータと、ＡＤコンバータとを備える。

通信部１１は、電力管理装置３３から、発電設備３０の発電に関する情報を、ネットワーク２を介して受信する。通信部１１は、日射情報サーバ４０から、測定日射量に関する情報を、ネットワーク２を介して受信する。通信部１１は、気象情報サーバ５０から、雲画像の情報を、ネットワーク２を介して受信する。通信部１１は、電力管理装置３３又は表示装置２０から、発電設備３０のユーザ識別情報と発電設備３０の情報とを、ネットワーク２を介して受信する。

通信部１１は、表示装置２０からの要求を、ネットワーク２を介して受信する。通信部１１は、表示装置２０に、太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を、ネットワーク２を介して送信する。

記憶部１２は、情報処理装置１０の処理に必要な情報及び情報処理装置１０の各機能を実現する処理内容を記述したプログラム等を記憶している。記憶部１２は、半導体メモリ又は磁気メモリ等で構成することができる。記憶部１２は、データベース１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄ，１２Ｅを含む。

データベース１２Ａには、通信部１１が受信した、発電設備３０の発電に関する情報が蓄積される。データベース１２Ｂには、通信部１１が受信した、測定日射量に関する情報が蓄積される。データベース１２Ｃには、通信部１１が受信した、雲画像の情報が蓄積される。データベース１２Ｄには、通信部１１が受信した、発電設備３０のユーザ識別情報と発電設備３０の設備情報とが関連付けられて、蓄積される。データベース１２Ｅには、制御部１３が算出した、太陽電池３１の性能指数及び誤差指数が時刻と対応付けられて蓄積される。

制御部１３は、情報処理装置１０全体を制御及び管理するものである。制御部１３は、各機能の処理を実行させるソフトウェアを読み込んだ汎用のＣＰＵ（中央処理装置）等の任意の好適なプロセッサによって構成される。制御部１３は、各機能の処理に特化した専用のプロセッサによって構成されていてもよい。

制御部１３は、表示装置２０から通信部１１を介して要求を受信すると、太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を算出する。要求には、発電設備３０のユーザ識別情報と、太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を得たい日付と、太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を算出する時間間隔（以下、「所定時間」という）とが含まれる。制御部１３は、通信部１１を介して、算出した太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を、表示装置２０に送信する。

制御部１３は、日射算出部１４と、電力算出部１５と、性能算出部１６と、誤差算出部１７とを備える。制御部１３は、これらの機能部によって、太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を算出する。以下、これらの機能部について説明する。

日射算出部１４は、発電設備３０の位置を含むエリア内の、所望の位置における推定日射量を算出する機能を有する。このために、日射算出部１４は、まず、データベース１２Ｄから、表示装置２０からの要求に含まれる発電設備３０のユーザ識別情報と関連付けられた、発電設備３０の位置情報を取得する。

次に、日射算出部１４は、データベース１２Ｂから、発電設備３０の位置情報に基づいて、全国に存在する約５０点の観測点の中で発電設備３０の位置に最も近接している観測点において測定された測定日射量を取得する。このとき、日射算出部１４は、表示装置２０からの要求に含まれる日付に測定された測定日射量を取得してもよいし、要求に含まれる所定時間毎に測定された測定日射量を取得してもよい。

さらに、日射算出部１４は、データベース１２Ｃから、発電設備３０の位置情報に基づいて、発電設備３０の位置を含むエリアの雲画像データを取得する。このとき、日射算出部１４は、表示装置２０からの要求に含まれる日付に撮影された雲画像データを取得してもよいし、要求に含まれる所定時間毎に撮影された雲画像データを取得してもよい。

このようにして取得した測定日射量及び雲画像データに基づいて、日射算出部１４は、所望の位置における推定日射量を算出する。以下、所望の位置における推定日射量の算出例を説明する。

日射算出部１４は、過去の衛星観測値と測定日射量の傾向を予め機械学習し、学習により得られた関係式と推定時の衛星観測値を用いて、日射量を算出する。衛星観測値とは、波長別の雲の放射強度分布である。機械学習とは、複数パラメータをもつデータ集合から、データ間の関係式を導出する技術である。機械学習として、ランダムフォレスト法等が知られている。日射算出部１４は、前記関係式と、所望の位置における衛星観測値から、所望の位置における推定日射量を算出する。

また、例えば、日射算出部１４は、雲画像データから算出される日射量を、測定日射量で補正することによって、所望の位置における推定日射量を算出してもよい。この例では、まず、日射算出部１４は、雲画像データ及び太陽定数に基づいて、所望の位置における日射量の推量値を算出する。同様に、日射算出部１４は、測定日射量が測定された観測点における日射量の推量値を算出する。次に、日射算出部１４は、算出した所望の位置における日射量の推量値に、算出した観測点における日射量の推量値と、該観測点において測定された測定日射量とに基づく補正係数を乗算することによって、所望の位置における推定日射量を算出する。

日射算出部１４は、上述の処理によって、所定時間毎の、発電設備３０の位置における推定日射量を算出する。さらに、日射算出部１４は、所定時間毎の、発電設備３０の周囲の少なくとも１つの地点における推定日射量を算出する。日射算出部１４は、算出した発電設備３０の位置における推定日射量を、電力算出部１５に出力する。さらに、日射算出部１４は、算出した発電設備３０の位置における推定日射量と、発電設備３０の周囲の少なくとも１つの地点における推定日射量とを含む複数の推定日射量を、誤差算出部１７に出力する。

電力算出部１５は、太陽電池３１が発電すると推定される推定電力を算出する機能を有する。このために、電力算出部１５は、日射算出部１４から、発電設備３０の位置における推定日射量を取得する。また、電力算出部１５は、データベース１２Ｄから、表示装置２０からの要求に含まれる発電設備３０のユーザ識別情報と関連付けられた、発電設備３０の設備情報を取得する。

電力算出部１５は、取得した発電設備３０の位置における推定日射量と、取得した発電設備３０の設備情報とに基づいて、所定時間毎の、太陽電池３１が発電すると推定される推定電力を算出する。電力算出部１５は、算出した推定電力を、性能算出部１６に出力する。以下、推定電力の算出例を説明する。

例えば、電力算出部１５は、発電設備３０の位置における推定日射量と、発電設備３０の設備情報に含まれる太陽電池３１を構成する各太陽電池ストリングの設置方位角及び設置傾斜角とに基づいて、傾斜面日射量を算出する。さらに、電力算出部１５は、発電設備３０の設備情報に含まれる電力変換装置３２の定格出力及び変換効率等から、設計係数を算出する。次に、電力算出部１５は、算出した傾斜面日射量及び設計係数と、以下のＪＩＳ Ｃ８９０７に基づく式（１）とによって、推定電力を算出する。

Ｅ_Ｇ＝Ｋ_１×Ｈ_ＰＶ×Ｋ_２×Ｋ_３ 式（１）

式（１）において、Ｅ_Ｇは推定電力量［ｋＷｈ］である。Ｋ_１は、太陽電池Ｃの定格容量［ｋＷ］である。Ｋ_１は、発電設備３０の設備情報に含まれる太陽電池３１を構成する各太陽電池ストリングの定格容量等から、電力算出部１５が算出してもよい。Ｈ_ＰＶは、傾斜面日射量［ｋＷｈ／ｍ^２］である。Ｋ_２は、温度補正係数であり、季節に応じた所定値が用いられる。Ｋ_３は、設計係数である。

なお、電力算出部１５は、太陽電池３１が発電すると推定される推定電力［ｋＷ］も算出することができる。この場合、上記の式（１）では、Ｈ_ＰＶの代わりに、傾斜面日射強度［ｋＷ／ｍ^２］であるＨ’_ＰＶが代入される。Ｈ’_ＰＶは、推定日射強度［ｋＷ／ｍ^２］と、太陽電池３１を構成する各太陽電池ストリングの設置方位角及び設置傾斜角とに基づいて算出される。

なお、発電設備３０の情報に太陽電池３１の設置方式の情報が含まれるとき、設置方式が太陽電池３１のパネルの温度上昇に及ぼす影響が、係数として、式（１）に乗算されてもよい。また、太陽電池３１の材質によって、太陽電池３１の温度上昇の度合いが変化することがある。この場合、発電設備３０の情報に太陽電池３１の材質情報が含まれるとき、太陽電池３１の材質に応じたＫ_２が用いられてもよい。

性能算出部１６は、発電設備３０の性能指数を算出する機能を有する。このために、性能算出部１６は、まず、電力算出部１５から、所定時間毎の推定電力を取得する。また、性能算出部１６は、データベース１２Ａから、表示装置２０からの要求に含まれる日付に測定された太陽電池３１の発電電力を取得する。このとき、性能算出部１６は、要求に含まれる所定時間毎に測定された太陽電池３１の発電電力を取得する。

性能算出部１６は、取得した推定電力と、取得した太陽電池３１の発電電力とに基づいて、所定時間毎の太陽電池３１の性能指数を算出する。本実施形態では、性能算出部１６は、太陽電池３１の発電電力を、推定電力で除算することによって、太陽電池３１の性能指数を算出する。

このようにして算出される性能指数の値が大きいほど、太陽電池３１の実際の発電電力は、太陽電池３１が発電すると推定される推定電力に近くなる。つまり、性能指数の値が大きいことは、太陽電池３１の変換効率の低下の度合いが小さいことを示す。一方で、性能指数の値が小さいほど、太陽電池３１の実際の発電電力が、太陽電池３１の推定電力よりも小さくなる。つまり、太陽電池３１の変換効率の低下の度合いが大きいことを示す。

ところで、性能指数の算出に用いられる推定電力は、上述のように、発電設備３０の位置とは異なる点（日射計が設置される観測点）で測定された測定日射量に基づいて算出される。つまり、推定電力は、発電設備３０の位置で測定された日射量に基づいて算出されるのではなく、発電設備３０の位置から離れた観測点における測定日射量に基づいて算出される。上述のように、日射計が設置される観測点は、全国に約５０点しか存在しない。そのため、発電設備３０の位置と、発電設備３０の位置に最も近接している観測点との間の距離が、ある程度大きくなってしまうこともある。

さらに、雲の分布がまばらであると、日射量の分布もまばらになってしまうことがある。このとき、発電設備３０の位置と日射計が設置される観測点との間の距離があると、太陽電池３１が受ける日射量と、日射計が受ける日射量との間の差が広がってしまうことがある。このような場合、理想的な推定電力の算出が困難になる。理想的ではない推定電力を用いて算出される性能指数では、太陽電池３１の変換効率の低下を正しく検出するのは困難である。

一方で、晴天又は雲の分布が一様であると、日射量の分布も一様になる。このとき、発電設備３０の位置と日射計が設置される観測点との間の距離がある程度あっても、太陽電池３１が受ける日射量と、日射計が受ける日射量との間の差は僅かである。このような場合、理想に近い推定電力を算出することができる。理想に近い推定電力を用いて算出される性能指数によれば、太陽電池３１の変換効率の低下を精度よく検出できる。

上述のような事態を鑑みて、本実施形態では、太陽電池３１の性能指数の信頼性を判断する材料となる誤差指数を算出する。以下、誤差指数を算出する誤差算出部１７について説明する。

誤差算出部１７は、日射算出部１４から、複数の推定日射量を取得する。誤差算出部１７は、取得した複数の推定日射量のばらつきから、性能指数についての誤差指数を算出する。誤差算出部１７は、発電設備３０の位置における推定日射量を基準に、推定日射量のばらつきを算出してもよい。この場合、誤差算出部１７は、発電設備３０の位置における推定日射量と、発電設備３０の周囲の地点における推定日射量との差分の二乗平均平方根に基づいて、誤差指数を算出する。誤差算出部１７は、式（２）によって、該二乗平均平方根に基づく誤差指数Ｒを算出する。

式（２）において、Ｉ₀は、発電設備３０の位置における推定日射量である。Ｉ_ｎは、発電設備３０の周囲の地点における推定日射量である。Ｎは、発電設備３０の周囲の地点の総数である。Ｉ₀に関する発電設備３０の位置と、Ｉ_ｎに関する発電設備３０の周囲の地点との関係を、図２を参照して説明する。

図２は、発電設備３０の位置と発電設備３０の周囲の地点との関係を示す図である。図２において、Ｐ０は発電設備３０の位置を示し、Ｐ１〜Ｐ８は発電設備３０の周囲の地点を示す。図２と式（２）との対応を説明すると、Ｎ＝８であり、Ｐ０における推定日射量がＩ₀に対応し、Ｐ１〜Ｐ８における推定日射量がＩ_１〜Ｉ_８に対応する。Ｐ０を囲むＰ１〜Ｐ８の配置は、雲画像データに基づいて設定することができる。言い換えれば、推定日射量Ｉ_１〜Ｉ_８を取得する位置は、雲画像データに基づいて設定することができる。

Ｐ０を囲むＰ１〜Ｐ８の配置は、図２に示すように、例えば雲画像データが矩形状のメッシュで構成されているとき、矩形形状であってもよい。Ｐ０を囲むＰ１〜Ｐ８の配置は矩形形状に限定されず、三角形状であってもよい。また、Ｐ０とＰ１〜Ｐ８のそれぞれとの間の距離を、雲画像データの分解能（雲画像データを構成するメッシュ単位）に基づき設定することができる。例えば、雲画像データの分解能が１ｋｍであれば、Ｐ０とＰ１〜Ｐ８のそれぞれとの間の距離を、１ｋｍに設定することができる。また、Ｐ０とＰ１〜Ｐ８のそれぞれとの間の距離を、季節及び地域に応じて変更することができる。例えば、冬の関東地方においては、晴天が多く日射量の分布が一様となることが多い。そのため、夏の関東地方においてＰ０とＰ１〜Ｐ８とのそれぞれの距離が１ｋｍに設定されるとき、冬の関東地方においては、Ｐ０とＰ１〜Ｐ８のそれぞれとの間の距離を、１ｋｍから２ｋｍに変更してもよい。

なお、誤差算出部１７は、発電設備３０の周囲の１つの地点における推定日射量を基準に、推定日射量のばらつきを算出してもよい。この場合、上述の式（２）のＩ₀には、発電設備３０の位置における推定日射量の代わりに、発電設備３０の周囲の１つの地点における推定日射量が代入される。さらに、この場合、誤差算出部１７が日射算出部１４から取得する複数の推定日射量に、発電設備３０の位置における推定日射量が含まれなくてもよい。

このようにして算出される誤差指数は、発電設備３０が設置される付近の推定日射量のばらつきを示すものとなる。算出される誤差指数が大きいほど、日射量の分布がまばらになり、太陽電池３１が受ける日射量と、観測点に設置された日射計が受ける日射量との差が大きくなる。つまり、誤差指数が大きいことは、該誤差指数に対応する太陽電池３１の性能指数の信頼性が低いことを示す。

一方、算出される誤差指数が小さいほど、日射量の分布が一様になる。そのため、算出される誤差指数が小さいほど、発電設備３０の位置と日射計が設置される観測点との間の距離がある程度あっても、太陽電池３１が受ける日射量と、観測点に設置された日射計が受ける日射量との差は僅かになる。つまり、誤差指数が小さいことは、該誤差指数に対応する太陽電池３１の性能指数の信頼性が高いことを示す。

［システム動作］
以下、本開示の第１実施形態に係る情報処理装置１０の制御部１３が、性能指数及び誤差指数を算出するときの動作の一例について、図３を参照して説明する。制御部１３は、通信部１１を介して表示装置２０からの要求を受信すると、以下の処理を開始する。

制御部１３の日射算出部１４は、データベース１２Ｄから、表示装置２０からの要求に含まれる発電設備３０のユーザ識別情報と関連付けられた、発電設備３０の位置情報を取得する。日射算出部１４は、発電設備３０の位置情報に基づいて、データベース１２Ｂから測定日射量を取得し、データベース１２Ｃから雲画像データを取得する（ステップＳ１０）。

日射算出部１４は、取得した測定日射量と、取得した雲画像データとに基づいて、発電設備３０の位置における推定日射量と、発電設備３０の周囲の少なくとも１つの地点における推定日射量とを算出する（ステップＳ１１）。日射算出部１４は、算出した発電設備３０の位置における推定日射量を、電力算出部１５に出力する。さらに、日射算出部１４は、算出した発電設備３０の位置における推定日射量と、発電設備３０の周囲の少なくとも１つの地点における推定日射量とを含む複数の推定日射量を、誤差算出部１７に出力する。

電力算出部１５は、日射算出部１４から発電設備３０の位置における推定日射量を取得する（ステップＳ１２）。さらに、ステップＳ１２の処理では、電力算出部１５は、データベース１２Ｄから、表示装置２０からの要求に含まれる発電設備３０のユーザ識別情報と関連付けられた、発電設備３０の設備情報を取得する。

電力算出部１５は、取得した発電設備３０の位置における推定日射量と、取得した発電設備３０の設備情報とに基づいて、太陽電池３１が発電すると推定される推定電力を算出する（ステップＳ１３）。電力算出部１５は、算出した推定電力を、性能算出部１６に出力する。

性能算出部１６は、電力算出部１５から推定電力を取得し、データベース１２Ａから太陽電池３１の発電電力を取得する（ステップＳ１４）。性能算出部１６は、取得した推定電力と、取得した発電電力とに基づいて、太陽電池３１の性能指数を算出する（ステップＳ１５）。

誤差算出部１７は、日射算出部１４から、複数の推定日射量を取得する（ステップＳ１６）。誤差算出部１７は、取得した複数の推定日射量のばらつきから、太陽電池３１の性能指数についての誤差指数を算出する（ステップＳ１７）。

ステップＳ１７において誤差指数を算出したら、制御部１３は、ステップＳ１５の処理によって算出した太陽電池３１の性能指数を、データベース１２Ｅに蓄積させる（ステップＳ１８）。さらに、ステップＳ１８の処理では、制御部１３は、ステップＳ１７の処理によって算出した太陽電池３１の性能指数についての誤差指数を、データベース１２Ｅに蓄積させる。

制御部１３は、ステップＳ１０〜Ｓ１８の処理を繰り返すことによって、所定時間毎の太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を算出する。ステップＳ１０〜Ｓ１８の処理を繰り返すことによって得られる太陽電池３１の性能指数及び誤差指数の一例を、図４を参照して説明する。

図４は、本開示の第１実施形態に係る算出結果の一例を示す図である。図４では、要求に含まれる日付は、２０１６年１月１日である。また、要求に含まれる所定時間は、１０分である。すなわち、図４は、２０１６年１月１日において、１０分毎に、太陽電池３１の性能指数及び誤差指数が蓄積された例を示している。

６：００〜６：１０の時間において、性能指数は８８［％］であり、誤差指数は０．１０である。６：１０〜６：２０の時間において、性能指数は９２［％］であり、誤差指数は０．０８である。１７：００〜１７：１０の時間において、性能指数は９０［％］であり、誤差指数は０．０５である。

図４に示す例では、６：００〜６：１０の時間の誤差指数が、最も大きい。従って、６：００〜６：１０の時間の性能指数の信頼性が、最も低い。一方、図４では、１７：００〜１７：１０の時間の誤差指数が、最も小さい。従って、１７：００〜１７：１０の時間帯の性能指数の信頼性が、最も高い。

制御部１３は、通信部１１を介して、図４に示す太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を、表示装置２０に送信する。これにより、表示装置２０は、受信した太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を表示画面に表示することができる。事業者は、表示装置２０の画面に表示された図４に示す太陽電池３１の誤差指数から、最も信頼性の高い１７：００〜１７：１０の時間の性能指数９０［％］を選び出すことができる。事業者は、性能指数９０［％］から、太陽電池３１の変換効率が低下しているか否かを診断することができる。

以上のように、第１実施形態に係る情報処理装置１０は、太陽電池３１の性能指数を算出するとともに、性能指数についての誤差指数を算出する。これにより、事業者は、誤差指数に基づき信頼性の高い性能指数を選び出すことが可能になり、該性能指数によって太陽電池３１の変換効率の低下を精度よく検出することができる。さらに、本実施形態によれば、発電設備３０に日射計が設置されていなくても、太陽電池３１の変換効率の低下を検出することができる。従って、第１実施形態によれば、太陽電池３１の変換効率の低下を検出する有利な情報処理装置１０を提供することができる。

ここで、上述の特許文献１に記載の方法では、前提条件として、気象条件が同一とみなせる地域内に、同形式の複数の太陽電池が設置されていることが要求される。

これに対し、本実施形態では、設置される太陽電池が１台であっても、太陽電池の変換効率の低下を検出することができる。従って、第１実施形態によれば、太陽電池３１の変換効率の低下を検出するより有利な情報処理装置１０を提供することができる。

また、太陽電池３１の変換効率の低下を検出する際に、誤差指数を算出せずに、性能指数のみを算出する場合について検討する。上述のように、雲の分布がまばらであると、日射量の分布もまばらになり、太陽電池３１が受ける日射量と、観測点に設置された日射計が受ける日射量との間の差が大きくなることがある。そのため、性能指数のみを算出して太陽電池３１の変換効率の低下を検出するためには、この差を相殺するために、１カ月程度の期間積算させた推定電力量を用いて、誤差指数を算出することが求められる。従って、この場合、ほぼ１カ月に１回程度しか、太陽電池３１の変換効率の低下についての診断ができない。そのため、太陽電池３１が故障して変換効率が低下しても、変換効率の低下が検出されるまでに１カ月程度かかる場合がある。

これに対し、第１実施形態に係る情報処理装置１０は、所定時間毎に、太陽電池３１の性能指数を算出するとともに、性能指数についての誤差指数を算出することができる。所定時間が１０分程度の短い時間であっても、誤差指数に基づき信頼性の高い性能指数を用いて、太陽電池３１の変換効率の低下を検出することが可能になる。従って、第１実施形態に係る情報処理装置１０は、太陽電池３１が故障して太陽電池３１の変換効率が低下しても、速やかに、太陽電池３１の変換効率の低下を検出することができる。

加えて、第１実施形態に係る情報処理装置１０は、測定日射量と雲画像データとの両方に基づいて誤差指数を算出する。より詳細には、情報処理装置１０は、測定日射量と雲画像データとの両方に基づく推定日射量から誤差指数を算出する。このような処理によって、情報処理装置１０は、以下に説明するように、より精度よく、誤差指数を算出することができる。

誤差指数の算出方法として、測定日射量と雲画像データとの両方に基づいて誤差指数を算出するのではなく、測定日射量のみに基づいて誤差指数を算出する方法を想定する。このような方法では、測定日射量のばらつきから、誤差指数が算出される。しかしながら、全国に存在する観測点は約５０点程度しかなく、観測点間の距離が数１０ｋｍ離れている場合もある。そのため、測定日射量のみに基づいて誤差指数を算出すると、誤差指数が精度よく算出できないことが懸念される。

また、誤差指数の算出方法として、測定日射量と雲画像データとの両方に基づいて誤差指数を算出するのではなく、雲画像データのみに基づき誤差指数を算出する方法を想定する。雲画像データは分解能が１ｋｍ程度であるため、雲画像データからは、互いに近接する点における複数の推定日射量を取得することができる。しかしながら、雲画像データから得られる推定日射量には、発電設備３０の付近で実際に測定される日射量（測定日射量）が反映されていない。そのため、雲画像データのみに基づいて誤差指数を算出すると、誤差指数が精度よく算出できないことが懸念される。

これに対し、第１実施形態に係る情報処理装置１０は、測定日射量と雲画像データとの両方に基づいて誤差指数を算出する。このような処理によって、本実施形態では、上述のような懸念が生じない。従って、情報処理装置１０は、より精度よく、誤差指数を算出することができる。

（第２実施形態）
次に、本開示の第２実施形態に係る診断システムについて説明する。第２実施形態に係る診断システムは、第１実施形態に係る診断システム１と同様の構成を採用することができる。従って、以下では、図１を参照しつつ、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

表示装置２０からの要求には、第２実施形態でも第１実施形態と同様に、発電設備３０のユーザ識別情報と、太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を得たい日付と、所定時間とが含まれる。第２実施形態では、これに加えて、要求に、推定電力を積算させる所定期間が含まれる。

日射算出部１４は、第２実施形態でも第１実施形態と同様に、所定時間毎の推定日射量を算出する。第２実施形態では、日射算出部１４は、算出した所定時間毎の推定日射量を、データベース１２Ｅに蓄積させる。

電力算出部１５は、第２実施形態でも第１実施形態と同様に、所定時間毎の推定電力を算出する。第２実施形態では、電力算出部１５は、算出した所定時間毎の推定電力を、データベース１２Ｅに蓄積させる。

第２実施形態では、性能算出部１６は、太陽電池３１の推定電力を所定期間積算させた積算推定値と、太陽電池３１の発電電力を所定期間積算させた積算電力値とに基づいて、太陽電池３１の性能指数を算出する。このために、性能算出部１６は、まず、表示装置２０からの要求に含まれる所定期間を取得する。さらに、性能算出部１６は、データベース１２Ａから所定期間分の所定時間毎の太陽電池３１の発電電力を取得する。加えて、性能算出部１６は、データベース１２Ｅから所定期間分の推定電力を取得する。

次に、性能算出部１６は、取得した太陽電池３１の推定電力を所定期間積算させて積算推定値を算出する。同様に、性能算出部１６は、取得した太陽電池３１の発電電力を、所定期間積算させて積算電力値を算出する。

このようにして算出した、積算推定値及び積算電力値に基づいて、性能算出部１６は、太陽電池３１の性能指数を算出する。本実施形態では、性能算出部１６は、算出した積算電力値を、算出した積算推定値で除算することによって、性能指数を算出する。

誤差算出部１７は、第２実施形態でも第１実施形態と同様に、所定時間毎の誤差指数を算出する。これに加えて、第２実施形態では、表示装置２０からの要求に含まれる所定期間を取得する。さらに、誤差算出部１７は、算出した誤差指数の所定期間における平均値を算出する。

［システム動作］
以下、本開示の第２実施形態に係る制御部１３が性能指数及び誤差指数を算出するときの動作の一例について、図５を参照して説明する。制御部１３は、第２実施形態でも第１実施形態と同様に、通信部１１を介して表示装置２０からの要求を受信すると、以下の処理を開始する。

日射算出部１４は、図３に示したステップＳ１０，Ｓ１１の処理と同様にして、所定時間毎の推定日射量を算出する（ステップＳ２０）。日射算出部１４は、算出した推定日射量を、データベース１２Ｅに蓄積させる。

電力算出部１５は、図３に示したステップＳ１２，Ｓ１３の処理と同様にして、所定時間毎の推定電力を算出する（ステップＳ２１）。電力算出部１５は、算出した推定電力を、データベース１２Ｅに蓄積させる。

誤差算出部１７は、図３に示したステップＳ１６，Ｓ１７の処理と同様にして、所定時間毎の誤差指数を算出する（ステップＳ２２）。誤差算出部１７は、算出した誤差指数を、データベース１２Ｅに蓄積させる。

制御部１３は、データベース１２Ｅを参照して、所定期間分の誤差指数が、データベース１２Ｅに蓄積されているか否か判定する（ステップＳ２３）。制御部１３は、所定期間分の誤差指数がデータベース１２Ｅに蓄積されていると判定したとき（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、ステップＳ２４の処理に進む。一方、制御部１３は、所定期間分の誤差指数がデータベース１２Ｅに蓄積されていないと判定したとき（ステップＳ２３：Ｎｏ）、ステップＳ２０からの処理を繰り返し行う。

ステップＳ２４の処理では、性能算出部１６は、データベース１２Ｅから、所定期間分の推定電力を取得する。性能算出部１６は、取得した推定電力を、所定期間積算させて積算推定値を算出する（ステップＳ２５）。さらに、性能算出部１６は、データベース１２Ａから、所定期間分の所定時間毎の太陽電池３１の発電電力を取得する（ステップＳ２６）。性能算出部１６は、取得した発電電力を、所定期間積算させて積算電力値を算出する（ステップＳ２７）。加えて、性能算出部１６は、ステップＳ２５の処理によって算出した積算推定値と、ステップＳ２７の処理によって算出した積算電力値とに基づいて、太陽電池３１の性能指数を算出する（ステップＳ２８）。

ステップＳ２９の処理では、誤差算出部１７は、データベース１２Ｅから、所定期間分の誤差指数を取得する。誤差算出部１７は、取得した誤差指数の所定期間における平均値を算出する（ステップＳ３０）。

ステップＳ３１の処理では、制御部１３は、ステップＳ２８の処理によって算出された太陽電池３１の性能指数を、データベース１２Ｅに蓄積させる。さらに、ステップＳ３１の処理では、制御部１３は、ステップＳ３０の処理によって算出された誤差指数の平均値を、データベース１２Ｅに蓄積させる。

制御部１３は、ステップＳ２０〜Ｓ３１の処理を繰り返すことによって、所定期間毎の太陽電池３１の性能指数及び性能指数の平均値を算出する。ステップＳ２０〜Ｓ３１の処理を繰り返すことによって得られる太陽電池３１の性能指数及び誤差指数の平均値の一例を、図６を参照して説明する。

図６は、本開示の第２実施形態に係る算出結果の一例を示す図である。図６では、要求に含まれる日付は、２０１６年１月１日である。また、要求に含まれる所定期間は、例えば、日の出から日の入りまでの時間帯である。また、要求に含まれる所定時間は、例えば、１０分である。

１月１日では、性能指数は８８［％］であり、誤差指数の平均値は０．０８である。１月２日では、性能指数は９２［％］であり、誤差指数の平均値は０．０５である。１月３日では、性能指数は６７［％］であり、誤差指数の平均値は０．９である。１月４日では、性能指数は９０［％］であり、誤差指数の平均値は０．０３である。

図６では、１月３日の誤差指数の平均値が、最も大きい。従って、１月３日の性能指数の信頼性が、最も低い。一方、図６では、１月４日の誤差指数の平均値が、最も小さい。従って、１月４日の性能指数の信頼性が、最も高い。

制御部１３は、図６に示す太陽電池３１の性能指数及び誤差指数の平均値を、第１実施形態と同様に、通信部１１を介して、表示装置２０に送信する。これにより、表示装置２０は、受信した太陽電池３１の性能指数及び誤差指数の平均値を表示画面に表示することができる。事業者は、表示装置２０の画面に表示された図６に示す太陽電池３１の誤差指数から、最も信頼性の高い１月４日の性能指数９０［％］を選び出すことができる。事業者は、性能指数９０［％］から、太陽電池３１の変換効率が低下しているか否かを診断することができる。

以上のように、第２実施形態に係る情報処理装置１０は、推定電力を所定期間積算させた積算推定値と、太陽電池３１の発電電力を所定期間積算させた積算電力値とに基づいて、太陽電池３１の性能指数を算出する。加えて、情報処理装置１０は、誤差指数の所定期間における平均値を算出する。これにより、事業者が数日毎に太陽電池３１を診断する場合に、性能指数及び誤差指数の個数を、ある程度の個数に限定することができる。従って、第２実施形態に係る情報処理装置によれば、事業者が数日毎に太陽電池３１を診断する場合に、効率よく、太陽電池３１の診断を行うことができる。

さらに、第２実施形態に係る情報処理装置１０は、推定電力を所定期間積算させて積算推定電力値を算出し、太陽電池３１の発電電力を所定期間積算させて積算電力値を算出する。これにより、情報処理装置１０は、推定電力と太陽電池３１の発電電力との間に差が生じても、その差を相殺することができる。従って、情報処理装置１０は、精度よく、太陽電池３１の性能指数を算出することができる。

第２実施形態において、その他の効果及び構成は、第１実施形態と同様である。

（第３実施形態）
次に、本開示の第３実施形態に係る診断システムについて説明する。第３実施形態に係る診断システムは、第１実施形態に係る診断システム１と同様の構成を採用することができる。従って、以下では、図１を参照しつつ、第１及び第２実施形態との相違点を中心に説明する。

表示装置２０からの要求には、第３実施形態でも第２実施形態と同様に、発電設備３０のユーザ識別情報と、太陽電池３１の性能指数及び誤差指数を得たい日付と、所定時間と、推定電力を積算させる所定期間とが含まれる。

日射算出部１４は、第３実施形態でも第１実施形態と同様に、所定時間（例えば、１０分）毎の推定日射量を算出する。第３実施形態では、日射算出部１４は、算出した推定日射量を、データベース１２Ｅに蓄積させる。

電力算出部１５は、第３実施形態でも第１実施形態と同様に、所定時間毎の推定電力を算出する。第３実施形態では、電力算出部１５は、算出した推定電力を、データベース１２Ｅに蓄積させる。

誤差算出部１７は、第３実施形態でも第１実施形態と同様に、所定時間毎の誤差指数を算出する。第３実施形態では、誤差算出部１７は、算出した誤差指数を、データベース１２Ｅに蓄積させる。

第３実施形態では、性能算出部１６は、日射量の分布が一様であるときの推定電力を抽出し、抽出した推定電力を所定期間積算させて積算推定値を算出する。同様に、性能算出部１６は、日射量の分布が一様であるときの太陽電池３１の発電電力を抽出し、抽出した太陽電池３１の発電電力を所定期間積算させて積算電力値を算出する。さらに、性能算出部１６は、第３実施形態でも第２実施形態と同様に、算出した積算推定値と、算出した積算電力値とに基づいて、太陽電池３１の性能指数を算出する。

日射量の分布が一様であるときの推定電力を抽出するために、性能算出部１６は、まず、データベース１２Ｅから、所定期間分の推定電力及び誤差指数を取得する。性能算出部１６は、取得した推定電力の中から、誤差指数が所定閾値を下回る所定時間の区分の推定電力を抽出する。所定閾値は、過去のデータに基づき、誤差指数がその値以上になると日射量の分布が一様であるとは言い難くなるような値に設定することができる。これらの処理を、図７を参照して説明する。

図７は、本開示の第３実施形態に係る数値の一例を示す図である。図７では、要求に含まれる日付は、２０１６年１月１日である。また、要求に含まれる所定期間は、７：００〜８：１０の１時間１０分である。また、要求に含まれる所定時間は１０分である。

図７において、所定閾値を０．１とすると、誤差指数が０．１を下回る所定時間の区分は、７：００〜７：１０の時間区分、７：１０〜７：２０の時間区分、及び、８：００〜８：１０の時間区分となる。従って、性能算出部１６は、図７に示す推定電力の中から、７：００〜７：１０の時間区分の推定電力９０［ｋＷ］、７：１０〜７：２０の時間区分の推定電力９４［ｋＷ］、及び、８：００〜８：１０の時間区分の推定電力８８［ｋＷ］を、抽出する。

このような処理によって、誤差指数が小さくなるとき、すなわち日射量の分布が一様であるときの推定電力が抽出される。性能算出部１６は、抽出した推定電力を所定期間積算させて積算推定値を算出する。図７の例では、積算推定値は２７２［ｋＷ］と算出される。

日射量の分布が一様であるときの太陽電池３１の発電電力を抽出するために、性能算出部１６は、まず、データベース１２Ａから、所定時間分の太陽電池３１の発電電力を取得する。性能算出部１６は、取得した発電電力の中から、誤差指数が所定閾値を下回る所定時間の区分の発電電力を抽出する。性能算出部１６は、抽出した発電電力を積算させて積算電力値を算出する。図７の例では、性能算出部１６は、７：００〜７：１０の時間区分の発電電力８８［ｋＷ］、７：１０〜７：２０の時間区分の発電電力９２［ｋＷ］、及び、８：００〜８：１０の時間区分の発電電力８３［ｋＷ］を、抽出する。

このような処理によって、誤差指数が小さくなるとき、すなわち日射量の分布が一様であるときの太陽電池３１の発電電力が抽出される。性能算出部１６は、抽出した太陽電池３１の発電電力を所定期間積算させて積算電力値を算出する。図７の例では、積算電力値は２６３［ｋＷ］と算出される。

性能算出部１６は、算出した推定電力値と、算出した積算電力値とに基づいて、太陽電池３１の性能指数を算出する。本実施形態では、性能算出部１６は、算出した積算電力値を、算出した積算推定値で除算することによって、性能指数を算出する。

［システム動作］
以下、本開示の第３実施形態に係る制御部１３が性能指数及び誤差指数を算出するときの動作の一例について、図８を参照して説明する。制御部１３は、第３実施形態でも第１実施形態と同様に、通信部１１を介して表示装置２０からの要求を受信すると、以下の処理を開始する。なお、ステップＳ４０〜Ｓ４３の処理は、図５に示したステップＳ２０〜Ｓ２３の処理と同様であるため、説明を省略する。

性能算出部１６は、データベース１２Ｅから所定期間分の推定電力及び誤差指数を取得する（ステップＳ４４）。性能算出部１６は、取得した推定電力の中から、誤差指数が所定閾値を下回る所定時間の区分の推定電力を抽出する（ステップＳ４５）。性能算出部１６は、抽出した推定電力を積算させて積算推定値を算出する（ステップＳ４６）。

さらに、性能算出部１６は、データベース１２Ｅから、所定期間分の所定時間毎の太陽電池３１の発電電力を取得する（ステップＳ４７）。性能算出部１６は、取得した発電電力の中から、誤差指数が所定閾値を下回る所定時間の区分の発電電力を抽出する（ステップＳ４８）。性能算出部１６は、抽出した発電電力を積算させて積算電力値を算出する（ステップＳ４９）。

加えて、性能算出部１６は、ステップＳ４６の処理によって算出した積算推定値と、ステップＳ４９の処理によって算出した積算電力値とに基づいて、太陽電池３１の性能指数を算出する（ステップＳ５０）。

制御部１３は、ステップＳ５０の処理によって算出された太陽電池３１の性能指数を、データベース１２Ｅに蓄積させる（ステップＳ５１）。

ステップＳ４０〜Ｓ５１の処理を実行することで得られる太陽電池３１の性能指数の一例を、図９（Ａ）を参照して説明する。

図９（Ａ）は、図７に示した数値に基づいて算出される結果を示す図である。図９（Ａ）では、性能算出部１６は、積算電力値２６３［ｋＷ］を積算推定値２７２［ｋＷ］を除算することによって、性能指数を９７［％］と算出する。

制御部１３は、図９（Ａ）に示す太陽電池３１の性能指数を、第１実施形態と同様に、通信部１１を介して表示装置２０に送信する。これにより、表示装置２０は、受信した太陽電池３１の性能指数を表示画面に表示することができる。事業者は、表示装置２０の画面に表示された図９（Ａ）に示す太陽電池３１の性能指数９７［％］から、太陽電池３１の変換効率が低下しているか否かを診断することができる。

ここで、推定電力を単に積算させた積算推定値と、発電電力を単に積算させた積算電力値とに基づいて、算出される太陽電池３１の性能指数を、比較例として説明する。

図９（Ｂ）は、図７に示す数値に基づいて算出される比較例に係る結果を示す図である。図７に示す推定電力｛９０［ｋＷ］，９４［ｋＷ］，７０［ｋＷ］，２０［ｋＷ］，７０［ｋＷ］，８０［ｋＷ］，８８［ｋＷ］｝を積算させて、積算推定値が５１２［ｋＷ］と算出される。さらに、図９（Ｂ）では、図７に示す発電電力｛８８［ｋＷ］，９２［ｋＷ］，５０［ｋＷ］，１１［ｋＷ］，２０［ｋＷ］，３０［ｋＷ］，８３［ｋＷ］｝を積算させて、積算電力値が３７４［ｋＷ］と算出される。加えて、積算電力値３７４［ｋＷ］を積算推定値５１２［ｋＷ］で除算することによって、太陽電池３１の性能指数が７３［％］と算出される。

このように比較例では、全ての時間区分の推定電力を積算させて積算推定値が算出される。このようにして算出される積算推定値には、誤差指数が所定閾値以上になる時間区分すなわち日射量の分布がばらつくときの、推定電力も加えられる。積算電力値についても同様である。このような積算推定値と積算電力値とに基づいて算出される性能指数は、信頼性の低いものとなる。信頼性の低い性能指数では、太陽電池３１の変換効率の低下を精度よく検出することができない。

これに対し、第３実施形態に係る情報処理装置１０は、誤差指数が所定閾値を下回る時間区分すなわち日射量の分布が一様であるときの、推定電力を積算させて積算推定値を算出する。積算電力値についても同様である。これにより、信頼性の高い、太陽電池３１の性能指数を算出することができる。従って、第３実施形態によれば、太陽電池３１の変換効率の低下を精度よく検出することができる。

第３実施形態において、その他の効果及び構成は、第１及び第２実施形態と同様である。

本開示の一実施形態を諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形及び修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形及び修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。各構成部、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部及びステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。また、本開示の一実施形態について装置を中心に説明してきた。しかしながら、本開示内容は、装置が備えるプロセッサにより実行される方法、プログラム、又はプログラムを記録した記憶媒体としても実現し得るものである。従って、これらも、本開示の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。

上記第１、第２及び第３実施形態では、所定時間を１０分としたが、所定時間は任意であってよく、例えば、２．５分、５分又は１５分等であってもよい。

また、例えば、情報処理装置１０は、太陽電池３１の性能指数を表示装置２０に送信する代わりに、太陽電池３１の性能指数に基づく緊急度を示す信号を、表示装置２０に送信してもよい。一例として、情報処理装置１０は、太陽電池３１の性能指数が０〜３２［％］の範囲内にあるとき、緊急度が高い旨を示す信号を、表示装置２０に送信する。さらに、情報処理装置１０は、太陽電池３１の性能指数が３３〜６５［％］の範囲内にあるとき、緊急度がやや高い旨を示す信号を、表示装置２０に送信する。加えて、情報処理装置１０は、太陽電池３１の性能指数が６６〜１００［％］の範囲内にあるとき、緊急度が小さい旨を示す信号を、表示装置２０に送信する。このような緊急度を示す信号を表示装置２０送信することによって、表示装置２０は、緊急度を示す信号を画面に表示することができる。これにより、事業者は、緊急度を示す信号から、太陽電池３１を速やかに交換する必要性を検討する等、緊急度に応じた対策を講じることができる。

１ 診断システム
２ ネットワーク
１０ 情報処理装置
１１ 通信部
１２ 記憶部
１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄ，１２Ｅ データベース
１３ 制御部
１４ 日射算出部
１５ 電力算出部
１６ 性能算出部
１７ 誤差算出部
２０ 表示装置
３０ 発電設備
３１ 太陽電池
３２ 電力変換装置
３３ 電力管理装置
４０ 日射情報サーバ
５０ 気象情報サーバ

Claims (7)

1. 太陽電池を備える発電設備の位置とは異なる点において測定された測定日射量と、前記発電設備の位置を含むエリアの気象情報とに基づいて、前記発電設備の位置における推定日射量を算出する日射算出部と、
   前記発電設備の位置における推定日射量と前記発電設備に関する情報とに基づいて、前記発電設備が発電すると推定される推定電力を算出する電力算出部と、
   前記推定電力と前記発電設備が発電した電力とに基づいて、前記発電設備の性能指数を算出する性能算出部と、
   前記測定日射量と前記気象情報とに基づいて、前記性能指数についての誤差指数を算出する誤差算出部と、を備え、
   前記日射算出部は、前記測定日射量と前記気象情報とに基づいて、複数の推定日射量を算出し、
   前記誤差算出部は、複数の位置で算出された複数の前記推定日射量のばらつきから、前記誤差指数を算出する、情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記複数の前記推定日射量は、前記発電設備の位置における推定日射量と、前記発電設備の周囲の少なくとも１つの地点における推定日射量とを含み、
   前記誤差算出部は、前記少なくとも１つの地点における推定日射量と、前記発電設備の位置における推定日射量との差分の二乗平均平方根に基づき、前記誤差指数を算出する、情報処理装置。
3. 請求項１又は２に記載の情報処理装置において、
   前記日射算出部は、前記発電設備の位置を含むエリアの雲画像データに基づき前記測定日射量を補正することによって、前記推定日射量を算出する、情報処理装置。
4. 請求項１から３の何れか一項に記載の情報処理装置において、
   前記性能算出部は、所定時間毎に、前記性能指数を算出し、
   前記誤差算出部は、前記所定時間毎に、前記誤差指数を算出する、情報処理装置。
5. 請求項１から３の何れか一項に記載の情報処理装置において、
   前記性能算出部は、前記電力算出部が所定時間毎に算出した前記推定電力を所定期間積算させた積算推定値と、前記発電設備が前記所定時間毎に発電した電力を所定期間積算させた積算電力値とに基づいて、前記所定時間毎の前記性能指数を算出し、
   前記誤差算出部は、所定時間毎に算出した前記誤差指数の前記所定期間における平均値を算出する、情報処理装置。
6. 請求項１から３の何れか一項に記載の情報処理装置において、
   前記誤差算出部は、所定時間毎に、前記誤差指数を算出し、
   前記性能算出部は、前記誤差指数が所定閾値を下回る前記所定時間の区分の前記推定電力を所定期間積算させた積算推定値と、前記誤差指数が所定閾値を下回る前記所定時間の区分において前記発電設備が発電した電力を所定期間積算させた積算電力値とに基づいて、前記性能指数を算出する、情報処理装置。
7. 太陽電池を備える発電設備の位置とは異なる点において測定された測定日射量と、前記発電設備の位置を含むエリアの気象情報とに基づいて、前記発電設備の位置における推定日射量を算出するステップと、
   前記発電設備の位置における推定日射量と前記発電設備に関する情報とに基づいて、前記発電設備が発電すると推定される推定電力を算出するステップと、
   前記推定電力と前記発電設備が発電した電力とに基づいて、前記発電設備の性能指数を算出するステップと、
   前記測定日射量と前記気象情報とに基づいて、前記性能指数についての誤差指数を算出するステップと、を含み、
   前記発電設備の位置における推定日射量を算出するステップにおいて、前記測定日射量と前記気象情報とに基づいて、複数の推定日射量を算出し、
   前記性能指数についての誤差指数を算出するステップにおいて、複数の位置で算出された複数の前記推定日射量のばらつきから、前記誤差指数を算出する、情報処理装置の制御方法。

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