JP7299749B2 - 太陽光発電出力予測装置、太陽光発電出力予測方法、及びプログラム - Google Patents

太陽光発電出力予測装置、太陽光発電出力予測方法、及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、太陽光発電出力予測装置、太陽光発電出力予測方法、及びプログラムに関する。
太陽光発電の普及及び拡大に伴い、太陽光発電が電力系統に与える影響の把握、太陽光発電所における保守点検の観点等から、太陽光発電の出力を正確に予測する必要性が高まっている。
太陽光発電の発電出力を予測する場合、従来は、特許文献１の図２６に記載されている等価回路に基づいて出力電力を予測するのが一般的である。この等価回路は、一般的なシリコンを用いた太陽電池については、その出力を高精度で近似できる。
特開２０１２－１９５４９５号公報
近時、銅（Ｃｕ）、インジウム（Ｉｎ）、セレン（Ｓｅ）を主原料とする化合物半導体から形成されたＣＩＳ太陽電池が普及し始めている。
このＣＩＳ太陽電池の出力を、特許文献１の図２６に記載された等価回路を用いて予測すると、低日射領域で出力予測の精度が低いという問題がある。出力の予測が正しくないと、電力系統に与える影響の評価、故障検出等の保守点検も適切に実施できなくなってしまう。このため、太陽電池の材質等の種類によらず、出力を正確に予測できるようにすることが望まれる。
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、太陽電池モジュールの出力を、その種類にかかわらず、高い精度で予測可能とすることを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明の太陽光発電出力予測装置は、
予測対象の太陽電池モジュールの、光起電流を近似する定電流源、逆接続ダイオード及び照射されるエネルギーが多くなるに従って抵抗値が低下する特性を有する第１の抵抗の並列回路と該並列回路に直列に接続された第２の抵抗とを備える仮想の等価回路を用いて、前記予測対象の太陽電池モジュールに照射されたエネルギーと出力との対応関係を示す対応関係情報を保持する保持手段と、
前記予測対象の太陽電池モジュールに照射されるエネルギーの量を判別するエネルギー量判別手段と、
前記エネルギー量判別手段が判別したエネルギーの量を、前記保持手段が保持する対応関係情報に適用することにより、前記予測対象の太陽電池モジュールの出力を予測する予測手段と、
を備え、
前記第１の抵抗は、照射されるエネルギーの量が大きくなるに従って抵抗値が指数関数的に低下する特性を有する。
また、この発明の太陽光発電出力予測方法は、
太陽電池モジュールの、起電流を近似する定電流源と照射されるエネルギーの大きさに応じて抵抗値が変化する特性を有する抵抗との並列回路を備える等価回路の出力電流と出力電圧との対応関係を示す出力定義情報を記憶し、
照射されるエネルギーの大きさを前記出力定義情報に適用することにより、前記太陽電池モジュールの出力を予測し、
前記抵抗は、照射されるエネルギーの量が大きくなるに従って抵抗値が指数関数的に低下する特性を有する。
さらに、この発明のプログラムは、
コンピュータに、
太陽電池モジュールの、起電流を近似する定電流源と照射されるエネルギーの大きさに応じて抵抗値が変化する特性を有する抵抗との並列回路を備える等価回路の出力電流と出
力電圧との対応関係を示す出力定義情報を記憶し、
照射されるエネルギーの大きさを前記出力定義情報に適用することにより、前記太陽電池モジュールの出力を予測する、
前記抵抗は、照射されるエネルギーの量が大きくなるに従って抵抗値が指数関数的に低下する特性を有する、
処理を実行させる。
本発明によれば、等価回路の第１の抵抗が、照射エネルギーが大きくなるに従って抵抗が低下する特性を有することにより、正確に太陽電池モジュールの出力特性を予測することが可能となる。
本発明の実施の形態に係る太陽電池モジュールの等価回路を示す回路図である。 太陽電池モジュールを説明する図である。 太陽電池モジュールの出力電流Ｉ－出力電圧Ｖ特性を求める測定回路を説明する図である。 図１に示す等価回路の並列抵抗の抵抗値Ｒpを求める手法１のフローチャートである。 図１に示す等価回路の並列抵抗の抵抗値Ｒpを求める手法１を説明するための図である。 図１に示す等価回路の並列抵抗の抵抗値Ｒpと日射量Ｇとの関係を示す特性図である。 図１に示す等価回路の並列抵抗の抵抗値Ｒpを求める手法２のフローチャートである。 図１に示す等価回路の並列抵抗の抵抗値Ｒpを求める手法２を説明する図である。 ＣＩＳ太陽電池モジュールについて、図１に示す等価回路の手法１により求められたＩ－Ｖ特性と、従来の等価回路に基づくＩ－Ｖ特性と、実測されたＩ－Ｖ特性とを比較して示す図である。 ＣＩＳ太陽電池モジュールについて、図１に示す等価回路の手法２により求められたＩ－Ｖ特性と、従来の等価回路に基づくＩ－Ｖ特性と、実測されたＩ－Ｖ特性とを比較して示す図である。 単結晶シリコン太陽電池モジュールについて、図１に示す等価回路により求められたＩ－Ｖ特性と実測されたＩ－Ｖ特性とを比較して示す図である。 多結晶シリコン太陽電池モジュールについて、図１に示す等価回路により求められたＩ－Ｖ特性と実測されたＩ－Ｖ特性とを比較して示す図である。 実施の形態に係る太陽光発電出力予測装置のブロック図である。 図１３に示す太陽光発電出力予測装置が実行する等価回路特定処理のフローチャートである。 図１３に示す太陽光発電出力予測装置の記憶部に記憶されるデータの構造を示す図である。 ＭＰＰＴ（発電電力が最大となる最適動作点）制御の説明図である。 太陽電池モジュールの使用形態を例示する図である。 図１３に示す太陽光発電出力予測装置が実行する発電電力予測処理のフローチャートである。 図１３に示す太陽光発電出力予測装置が実行する診断処理のフローチャートである。 図１３に示す太陽光発電出力予測装置の記憶部に記憶されるデータの変形例を示す図である。 図１３に示す太陽光発電出力予測装置が実行する日射量特定処理のフローチャートである。 図１３に示す太陽光発電出力予測装置が実行する発電電力予測処理の他の例のフローチャートである。
以下、本発明の実施の形態に係る太陽光発電出力予測装置、太陽光発電出力予測方法、及びそれを実現するプログラムについて、図面を参照して説明する。
本実施の形態に係る太陽光発電出力予測装置は、図２に示すように、太陽電池モジュール２１への日射量（照射エネエルギーの大きさ）がＧ［Ｗ／ｍ２］で、太陽電池モジュール２１の温度がＴ［Ｋ］の状態において、太陽電池モジュール２１が出力する電流Ｉ［Ａ］、電圧Ｖ［Ｖ］、発電電力Ｐ［Ｗ］を予測するものである。
太陽電池モジュール２１の発電出力、すなわち出力電圧と出力電流、を直接算出することは困難である。このため、太陽電池モジュール２１に、電気的に等価な仮想の回路、即ち、仮想的な等価回路を考えて、この等価回路の出力電圧と出力電流を算出するのが一般的である。
本願の発明者は、研究の結果、図１に示す等価回路１００が、ＣＩＳ（銅（Ｃｕ）－インジウム（Ｉｎ）－セレン（Ｓｅ））系の太陽電池モジュールとシリコン系の太陽電池モジュールのいずれに関しても、その特性を優れて近似することを見いだした。
この等価回路１００は、定電流源１１と逆方向接続された逆接続ダイオード１２と並列抵抗１３との並列回路１０と、並列回路１０に直列に接続された直列抵抗２０とから構成される。
定電流源１１は、出力電流Ｉpv［Ａ］、即ち、光起電流が、太陽電池モジュール２１の受光面への日射量Ｇ［Ｗ／ｍ２］と太陽電池モジュール２１の絶対温度Ｔ［Ｋ］の関数、即ち、Ｉpv＝ｆ（Ｇ，Ｔ）となる定電流源である。
逆接続ダイオード１２は、アノードが定電流源１１の正端子に接続され、カソードが定電流源１１の負端子に接続されている。即ち、逆方向並列に接続されている。
並列抵抗１３は、定電流源１１及び逆接続ダイオード１２に並列に接続された微小抵抗、いわゆるシャント抵抗である。並列抵抗１３の抵抗値Ｒp［Ω］は、日射量Ｇ［Ｗ／ｍ２］の関数、即ち、Ｒp＝ｇ（Ｇ）であり、太陽電池モジュール２１に照射するエネルギーの大きさの変化に伴って変化する。具体的には、太陽電池モジュール２１の受光面への日射量Ｇが増大するに従って減少し、日射量Ｇが減少するに従って増大する。従来の等価回路は、並列抵抗１３の抵抗値を固定値としている。この点、本実施形態の等価回路１００と大きく異なる。
直列抵抗２０は、固定の抵抗値Ｒs［Ω］を有し、並列回路１０に直列に接続されている。並列抵抗１３は第１の抵抗、直列抵抗２０は第２の抵抗の例である。
等価回路１００の出力電流Iは、式（１）で表される。
Figure 0007299749000001
 ・・・ （１）
ここで、
Ｉpv：定電流源１１の出力電流、即ち、光起電流［Ａ］、
Ｉd：逆接続ダイオード１２を流れる電流［Ａ］、
Ｉsh：並列抵抗１３を流れる電流［Ａ］、
Ｉ0：逆接続ダイオード１２の飽和電流［Ａ］、
Ｖ：等価回路１００の出力電圧［Ｖ］、
Ｒs：直列抵抗２０の抵抗値［Ω］、
ａ：逆接続ダイオードの理想係数、（１≦ａ≦２）［無単位］、
Ｖt：太陽電池モジュール２１の熱電圧、
Ｒp：並列抵抗１３の抵抗値［Ω］であり、式（５）で示される日射量Gの関数。
式（１）における定電流源１１の光起電流Ｉpvは、式（２）で表される。
Figure 0007299749000002
 ・・・ （２）
ここで、
Ipv,n：標準試験状態（ＳＴＣ：Standard Test Condition）における光起電流［Ａ］、
ＫI：短絡電流の温度係数［Ａ／Ｋ］、出力端子Ｔ＋とＴ－を短絡したときの出力電流Ｉの絶対温度Ｔ［Ｋ］の変化に対する変化の割合、
Ｔ：太陽電池モジュールの絶対温度［Ｋ］、
Ｔn：ＳＴＣにおける太陽電池モジュールの温度、２９８Ｋ＝２５℃、
Ｇ：日射量（照射量）［Ｗ／ｍ2]、
Ｇn：ＳＴＣにおける基準日射量、１０００Ｗ／ｍ2、
Ｒp：並列抵抗１３の抵抗値［Ω］、
Ｉsc,n：ＳＴＣにおける短絡電流［Ａ］、ＳＴＣにおいて出力端子Ｔ＋とＴ－とを短絡したときに流れる出力電流Ｉ。
式（１）における逆接続ダイオード１２の飽和電流Ｉ0は式（３）で表される。
Figure 0007299749000003
 ・・・ （３）
ここで、
Ｉsc,n：ＳＴＣにおける短絡電流［Ａ］。ＳＴＣにおいて出力端子Ｔ＋とＴ－とを短絡したときに流れる出力電流Ｉ、
ＫＩ：短絡電流の温度係数［Ａ／Ｋ］、出力端子Ｔ＋とＴ－を短絡したときの出力電流Ｉの絶対温度Ｔ［Ｋ］の変化に対する変化の割合、
Ｔ：太陽電池モジュール２１の絶対温度［Ｋ］、
Ｔn：ＳＴＣにおける太陽電池モジュール２１の温度、２９８Ｋ＝２５℃、
Ｖoc,n：ＳＴＣにおける開放電圧［Ｖ］。ＳＴＣにおいて、出力端子Ｔ＋とＴ－を開放したときの出力電圧Ｖ、
ＫV：開放電圧の温度係数［Ｖ／Ｋ］、出力端子Ｔ＋，Ｔ－を開放したときの出力電圧Ｖの絶対温度Ｔ［Ｋ］の変化に対する変化の割合、
ａ：逆接続ダイオードの理想係数、（１≦ａ≦２）［無単位］、
Ｖt：太陽電池モジュール２１の熱電圧［Ｖ］。
式（１）、（３）における太陽電池モジュール２１の熱電圧Ｖtは式（４）で表される。
Ｖｔ＝ＮｓｋＴ／ｑ ・・・ （４）
ここで、
Ｎs：１モジュールあたりのセル直列数、
ｋ：ボルツマン定数、
Ｔ：絶対温度［Ｋ］、
ｑ：電荷素量［Ｃ］。
太陽電池モジュール２１がＣＩＳ系の場合、発電特性（出力電流Ｉ－出力電圧Ｖ特性）は、日射量の小さい領域において、短絡電流近傍での出力電圧Ｖの変化に対する出力電流Ｉの変化が大きい。このため、並列抵抗１３の抵抗値Ｒpを固定値と見なすと、再現精度が低下してしまう。そこで、本実施の形態においては、日射量Ｇの小さい領域において、発電特性を補正するために、並列抵抗１３の抵抗値Ｒpについて、式（５）に示すように、日射量Ｇに対して指数関数的な特性を有するモデルを採用する。
Ｒｐ（Ｇ)＝Ｒp,n ｅｘｐ｛α（Ｇn－Ｇ）｝ ・・・ （５）
ここで、
Ｒp,n：ＳＴＣにおける並列抵抗１３の抵抗値［Ω］、
α：減衰率。太陽電池モジュール２１に依存するパラメータ［ｍ2／Ｗ］、
Ｇn：ＳＴＣにおける基準日射量、１０００Ｗ／ｍ2、
Ｇ：日射量［Ｗ／ｍ2］。
各時刻ｔにおいて太陽電池モジュール２１の絶対温度Ｔ(ｔ)［Ｋ］と太陽電池モジュール２１の日射量Ｇ(ｔ)［Ｗ/ｍ2］を式（１）に入力し、これを解くことにより、出力電流Ｉ(ｔ)［Ａ］と出力電圧Ｖ(ｔ)［Ｖ］が得られる。また、Ｐ(ｔ) =Ｉ(ｔ)×Ｖ(ｔ)［Ｗ］ により発電電力（瞬時電力）が得られる。また、得られた発電電力Ｐ(ｔ)を、任意の期間積分することにより、その期間の発電電力量が得られる。
このように数１～数５は、予測対象の太陽電池モジュール２１の仮想の等価回路１００の日射量Ｇと出力Ｉ，Ｖとの対応関係を示す対応関係情報、あるいは、日射量に対する出力電流Ｉと出力電圧Ｖとの対応関係を示す出力定義情報として機能する。そして、この対応関係情報或いは出力定義情報を用いて、太陽電池モジュール２１の出力、発電電力等を予測することができる。
次に、図１に示す等価回路１００を用いて、即ち、式（１）～（５）を用いて太陽電池モジュール２１の出力を予測する手法を説明する。
式（１）～（５）中の各定数及び係数は、太陽電池モジュール２１毎に変動する。このため、各定数及び係数を、予測対象の太陽電池モジュール２１に適した値に設定し、個々の太陽電池モジュール２１に適した式（１）～（５）を求める必要がある。
このうち、式（２）～（４）の各定数の数値を求める手法については、従来と同一である。従って、ここでは、式（５）に示す並列抵抗１３の抵抗値Ｒｐを求める手法を２つ説明する。
手法１：
まず、図３に示すように、等価回路１００を求める対象となる太陽電池モジュール２１に、測定回路５１を接続する。測定回路５１は、太陽電池モジュール２１の出力端子Ｔ＋とＴ－との間を可変抵抗５１１で接続し、電圧計５１３により太陽電池モジュール２１の出力電圧Ｖを測定し、電流計５１２により出力電流Ｉを測定可能としたものである。可変抵抗５１１の抵抗値を０～∞（開放）の間で調整できる。
次に、図４に示す処理を開始し、太陽電池モジュール２１をＳＴＣの温度条件に一致する温度２５［℃］に維持した状態で、複数の日射量Ｇについて、太陽電池モジュール２１の発電特性、即ち、Ｉ－Ｖ特性を求める（ステップＳ１１）。ここでは、Ｇ＝２００，４００，６００，８００，１０００［Ｗ／ｍ２］の各照射量の光を太陽電池モジュール２１に照射し、可変抵抗５１１の抵抗値を０（短絡）～∞（開放）まで調整して、図５に○の列で示すように、Ｉ－Ｖ特性を測定する。ここで、太陽電池モジュール２１の提供元よりＩ－Ｖ特性が提供されている場合には、上述の実測に代えて又は実測と共に提供されたＩ－Ｖ特性を用いてもよい。
次に、Ｖ＝０近傍の各Ｉ－Ｖ曲線を、図５に実線で示すように直線とみなし、その傾きＫ＝ｄＩ／ｄＶを求める（ステップＳ１２）。
一方、式（１）～（５）において、太陽電池モジュール２１の温度が２５［℃］であるため、Ｔ＝Ｔｎであり、（Ｔ－Ｔｎ）＝０である。これから、近似的に Ｉ＝－Ｖ／Ｒp＋Ｉsc,n が求められる。従って、Ｖ≒０の状態では、傾きの絶対値Ｋ＝（１／Ｒp)である。従って、Ｒp＝１／Ｋである。そこで、Ｇ＝２００，４００，６００，８００，１０００［Ｗ／ｍ２］のそれぞれについて、Ｉ－Ｖ曲線のＶ≒０領域の傾きの絶対値Ｋから、抵抗値Ｒpを求める（ステップＳ１３）。
次に、各日射量Ｇと抵抗値Ｒpとを、図６に○印で例示するように、Ｇ－Ｒｐ座標にプロットする（ステップＳ１４）。
次に、最小二乗法等を用いて、式（５）の減衰率αをフィッティングの対象として、プロットした５点を最も近似する式（５）を求める（ステップＳ１５）。なお、ＳＴＣにおける並列抵抗１３の抵抗値Ｒp,nと基準日射量Ｇnとは、太陽電池モジュール２１の提供元から提供されうる。
このようにして、求めた式（５）から、最終的に式（１）を求める（ステップＳ１６）。
手法２：
次に、図７を参照して手法２を説明する。
まず、手法１と同様にして、図８に○印の列で示すように、Ｉ－Ｖ特性を測定する（ステップＳ２１）。
次に、各日射量Ｇについて、Ｒpをフィッティング対象として、図８に実線で示すように、最も近似する式（１）を求める（ステップＳ２２）。
次に、各日射量Ｇと抵抗値Ｒpとを、図６に○印で例示するように、Ｇ－Ｒｐ座標にプロットする（ステップＳ２３）。
次に、最小二乗法等を用いて、式（５）の減衰率αをフィッティングの対象として、プロットした５点を最も近似する式（５）を求める（ステップＳ２４）。
このようにして、求めた式（５）から、最終的に式（１）を求める（ステップＳ２５）。
以上の手法１又は手法２により、図１に示す等価回路のＩ－Ｖ特性を示す式（１）が求められる。ただし、並列抵抗１３の抵抗値Ｒｐを同定する手法は、この２つに限定されるものではない。
次に、ＣＩＳ太陽電池モジュールのＩ－Ｖ特性について、抵抗値が固定の並列抵抗１３を有する従来の等価回路に基づく論理値（従来の等価回路モデル）と、手法１により求められた抵抗値Ｒpを有する並列抵抗１３を有する等価回路１００に基づく論理値（手法１）と、実測値とを、比較して、図９に示す。なお、ＡＭ（Air Mass）＝１．５、太陽電池モジュール２１の温度＝２５℃（＝２９８Ｋ）とする。
図９において、破線で示す従来の等価回路に基づくＩ－Ｖ曲線は、日射量Ｇが８００Ｗ／ｍ２と１０００Ｗ／ｍ２では、○で示す実測値に適合している。しかし、日射量Ｇが６００Ｗ／ｍ２以下では、実測値からずれてしまい、日射量Ｇが小さくなるに従ってずれが大きくなる。これに対し、実線で示す手法１により求められた等価回路１００によるＩ－Ｖ曲線は、全ての日射量Ｇにおいて、実測値に適合している。
また、同一のＣＩＳ太陽電池モジュールのＩ－Ｖ特性について、従来の等価回路に基づく論理値（従来の等価回路モデル）と、手法２により求められた抵抗値Ｒpを有する並列抵抗１３を有する等価回路１００に基づく論理値（手法２）と、実測値とを、比較して、図１０に示す。なお、ＡＭ（Air Mass）＝１．５、太陽電池モジュール２１の温度＝２５℃とする。
図１０に示すように、実線で示す手法２により求められた等価回路によるＩ－Ｖ曲線は、全ての日射量Ｇにおいて、実測値に適合している。
このように、ＣＩＳ太陽電池モジュールに関して、従来の等価回路に基づいて予測したＩ－Ｖ特性は、日射量Ｇが少ない場合に、実際の太陽電池モジュールの特性からずれてしまう。これに対して、本実施の形態の等価回路１００に基づいて予測したＩ－Ｖ特性は、日射量Ｇの大小にかかわらず、実際の太陽電池モジュールの出力特性にほぼ正確に一致する。
一方、図１１は、単結晶シリコンから構成された太陽電池モジュールの一例の日射量Ｇが２００，４００，６００，８００，１０００［Ｗ／ｍ２］でのＩ－Ｖ特性の実測値と、手法１により求めた等価回路１００に基づいて予測したＩ－Ｖ特性とを対比して示す。なお、減衰率α＝０とする。図示するように、手法１により求めた等価回路１００に基づいて予測した特性は、日射量Ｇの大小にかかわらず、実測値にほぼ一致している。なお、図１１では、出力電流Ｉと出力電圧Ｖとを、ＳＴＣでの各日射量Ｇにおける出力電流と出力電圧とを基準として正規化して示している。従って単位は、［ｐ．ｕ．］である。
また、図１２は、多結晶シリコンから構成された太陽電池モジュールの一例の日射量Ｇが２００，４００，６００，８００，１０００［Ｗ／ｍ２］でのＩ－Ｖ特性の実測値と、手法１により求めた式（１）に基づいて予測したＩ－Ｖ特性とを対比して示す。減衰率α＝０とする。図示するように、手法１により求めた等価回路に基づいて予測した特性は、実測値にほぼ一致している。図１２も、出力電圧Ｖと出力電流Ｉを、ＳＴＣでの各照射量における出力電圧と出力電流を基準として正規化して示している。
なお、手法２により求めた式（１）に基づいて予測した場合も、高い一致度が得られる。
このように、図１に示す本願の等価回路１００に基づいて予測したＩ－Ｖ特性は、ＣＩＳ太陽電池モジュールのＩ－Ｖ特性に限らず、単結晶シリコン太陽電池モジュール及び多結晶シリコン太陽電池モジュールのＩ－Ｖ特性にも高い精度で一致する。従って、本実施の形態の等価回路１００により、太陽電池モジュール２１の出力を、その種類にかかわらず、より正確に予測することが可能となる。
なお、以上の説明においては、式（５）における減衰率αを求めるために、図３に示す測定回路５１により、太陽電池モジュールの特性を実測する（ステップＳ１１，Ｓ２１）ことを主な例として説明した。しかし、前述したように、実測に代えて（或いは並行して）、メーカ等の提供元が提供するデータシートから太陽電池モジュールのＩ－Ｖ特性を求めてもよい。
次に、任意の太陽電池モジュール２１について、仮想の等価回路１００を特定し、特定した等価回路１００に基づいて太陽電池モジュール２１の出力を予測し、さらに、太陽電池モジュール２１の正常・故障を診断する太陽光発電出力予測装置５について図１３を参照して説明する。
太陽光発電出力予測装置５は、（ｉ）式（５）に示す減衰率αを求めることにより、太陽電池モジュール２１の出力特性を示す式（１）を求める機能と、（ii)求めた式（１）に基づいて、太陽電池モジュール２１の出力を予測する機能と、（iii）予測した出力と実際の出力との差に基づいて、太陽電池モジュール２１の正常・異常を診断する機能とを備える。
図１３に示すように、太陽光発電出力予測装置５は、コンピュータから構成され、測定回路５１と、インタフェース（Ｉ／Ｆ）５２と、通信部５３と、プロセッサ５４と、メモリ５５と、記憶部５６と、操作部５７と、表示部５８と、を備える。
測定回路５１とＩ／Ｆ５２と通信部５３とプロセッサ５４とメモリ５５と記憶部５６と操作部５７と表示部５８とは通信により相互に接続されている。
測定回路５１は、図３に示した測定回路５１と同一の構成を有する。ただし、プロセッサ５４により可変抵抗５１１の抵抗値が調整可能である。また、電流計５１２の測定値と電圧計５１３の測定値は、プロセッサ５４に通知される。
Ｉ／Ｆ５２は、温度センサ５２１と日射量センサ５２２と投光装置５２３とに接続される。
温度センサ５２１は、評価対象の太陽電池モジュール２１の摂氏温度ＴＣ［℃］を測定する。Ｉ／Ｆ５２は、温度センサ５２１の測定値をプロセッサ５４に通知する。プロセッサ５４は、摂氏温度ＴＣ［℃］を絶対温度Ｔ［Ｋ］に変換する。
日射量センサ５２２は、太陽電池モジュール２１の受光面の日射量［Ｗ／ｍ２］を測定する。Ｉ／Ｆ５２は、日射量センサ５２２の測定値をプロセッサ５４に通知する。
投光装置５２３は、太陽電池モジュール２１に光を照射する。Ｉ／Ｆ５２は、プロセッサ５４から指示された投光強度のアップ・ダウンを指示するコマンドを投光装置５２３に送信する。
通信部５３は、インターネット等のネットワークＮＷに接続され、ネットワークＮＷを介して他の装置と通信する。他の装置としては、例えば、後述するパワーコンデショナ２３、太陽電池モジュールのメーカのカタログ情報（データシート）を提供するメーカサーバ６１、気象情報を提供する気象情報サーバ６２、などがある。
プロセッサ５４は、メモリ５５に記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）を備える。プロセッサ５４は、プログラムを実行することにより、（ｉ）太陽電池モジュール２１の式（１）を求める機能と、（ii)太陽電池モジュール２１の出力を予測する機能と、（iii）太陽電池モジュール２１の正常・異常を判別する診断機能とを有する。各機能の詳細については後述する。また、プロセッサ５４はタイマを内蔵する。
メモリ５５は、プロセッサ５４のワークメモリとして機能する。メモリ５５は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）から構成される。
記憶部５６は、フラッシュメモリ、磁気ディスク、などから構成される。記憶部５６は、プロセッサ５４が実行するプログラムを記憶する。また、記憶部５６は、評価対象の太陽電池モジュールの等価回路１００のパラメータ、即ち、式（１）～（５）内の各固定値を記憶する。記憶部５６は、記憶手段の一例である。
操作部５７は、操作者の指示或いはデータを太陽光発電出力予測装置５に入力する。操作部５７は、各種スイッチ、キーボード、タッチモジュール等の入力装置、から構成される。
表示部５８は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）装置、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）モジュール等から構成され、プロセッサ５４の制御により種々の画像を表示する。
次に、上記構成を有する太陽光発電出力予測装置５の動作を説明する。
太陽光発電出力予測装置５は、（ｉ）太陽電池モジュール２１の等価回路を特定する（算出する）処理と、（ii)太陽電池モジュール２１の出力を予測する処理と、（iii）太陽電池モジュールの正常・異常を判別する診断処理と、を実行する。
以下、各処理を順番に説明する。
（１） 等価回路特定処理
この処理は、例えば、太陽電池モジュール２１を新たに購入した場合、発電特性がすぐにわからならい既設の太陽光発電システムの発電特性を評価する場合、などに実行される。
操作者は、操作部５７を介して、プロセッサ５４に、等価回路特定処理の実行を指示する。この指示に応答し、プロセッサ５４は、記憶部５６から等価回路特定処理用のプログラムをメモリ５５に読み出し、図１４に示す等価回路特定処理を開始する。
操作者は、太陽電池モジュール２１のモジュールＩＤ、メーカ名、型式などの太陽電池モジュールを特定する情報を入力する。プロセッサ５４は、入力された情報を取得してメモリ５５に保存する（ステップＳ１０１）。
プロセッサ５４は、入力されたメーカ名及び型式等の情報に基づいて、通信部５３とネットワークＮＷを介して、そのメーカのメーカサーバ６１にアクセスし、その型式の太陽電池モジュールについての各種データを取得する（ステップＳ１０２）。プロセッサ５４は、取得したデータを、モジュールＩＤに対応付けて、メモリ５５に格納する。この処理により、プロセッサ５４は、式（１）～（５）に示した、ＳＴＣにおける短絡電流Ｉsc,n［Ａ］、短絡電流Ｉsc,nの温度係数ＫI［Ａ／Ｋ］、ＳＴＣにおける開放電圧Ｖoc,n［Ｖ］、ＳＴＣにおける開放電圧Ｖoc,nの温度係数ＫＶ［Ｖ／Ｋ］、ＳＴＣにおける光起電流Ｉpv,n［Ａ］、逆接続ダイオードの理想係数ａ、逆接続ダイオード１２を流れる電流の飽和電流Ｉ0［Ａ］、ＳＴＣにおける太陽電池モジュールの温度Ｔn（２９８Ｋ＝２５℃）、ＳＴＣにおける基準日射量Ｇn［Ｗ／ｍ2］、太陽電池モジュール２１の熱電圧Ｖｔ［Ｖ］、１モジュールあたりセル直列数Ｎs、ＳＴＣにおける並列抵抗１３の抵抗値Ｒp,n［Ω］、直列抵抗２０の抵抗値Ｒs［Ω］等のデータを取得する。なお、プロセッサ５４は、メーカサーバ６１が、複数の日射量ＧにおけるＩ－Ｖ特性も提供している場合には、Ｉ－Ｖ特性のデータも取得しておく。
次に、プロセッサ５４は、太陽電池モジュール２１のＩ－Ｖ特性を求める（ステップＳ１０３）。なお、メーカから提供されるデータシートからＩ－Ｖ特性を取得した場合には、このステップＳ１０３をスキップできる。
まず、操作者は、評価対象の太陽電池モジュール２１を測定回路５１に接続する。また、操作者は、温度センサ５２１により、評価対象の太陽電池モジュール２１の温度を測定し、日射量センサ５２２により受光面に照射される光の照射量を測定する状態とする。さらに、投光装置５２３により、太陽電池モジュール２１に光を照射する。
この状態において、プロセッサ５４は、太陽電池モジュール２１のＩ－Ｖ特性を求める。具体的には、プロセッサ５４は、日射量センサ５２２の測定値が２００［Ｗ／ｍ２］を維持するように、投光装置５２３の投光強度を調整しつつ、可変抵抗５１１の抵抗値を調整して、日射量Ｇ＝２００［Ｗ／ｍ２］の状態での、Ｉ－Ｖ特性を求める。プロセッサ５４は、同様にして、日射量センサ５２２の測定値が４００，６００，８００，１０００［Ｗ／ｍ２］の照射量で、Ｉ－Ｖ特性を求める。この段階で、プロセッサ５４は、予測対象の太陽電池モジュール２１の照射エネルギーに対する出力電流Ｉと出力電圧Ｖの関係を示す出力特性を求める出力特性取得手段として機能している。
次に、プロセッサ５４は、取得したＩ－Ｖ特性に基づいて、上述した手法１又は手法２により、式（５）の減衰率αを求め、等価回路１００の並列抵抗１３の抵抗値Ｒpを特定し、さらに、式（１）～（５）を求める（ステップＳ１０４～Ｓ１０６）。この段階で、プロセッサ５４は、対応関係情報を求める手段として機能している。
プロセッサ５４は、モジュールＩＤ、メーカ名、型式、ホームページ等から取得したデータ（メーカ提供データ）、実測したＩ－Ｖ特性、フィッティング計算により求めた等価回路１００を特定するデータを、図１５に示すように、互いに対応付けて、記憶部５６に格納する。記憶部５６が保持するデータは、換言すれば、式（１）～（５）を定義するデータであり、太陽電池モジュール２１の日射量Ｇと出力Ｉ，Ｖとの対応関係を示す対応関係情報の一例であり、また、出力電流Ｉと出力電圧Ｖとの対応関係を示す出力定義情報の一例である。また、記憶部５６は保持手段の一例である。なお、データは、式の形式で記憶部５６に保持されてもよく、或いは、式を構成する定数又はパラメータのみが保持されてもよい。
以上で、太陽電池モジュール２１の等価回路１００を特定する処理を終了する。
次に、太陽光発電出力予測装置５が太陽電池モジュール２１の出力を予測する処理を説明する。
図１６に示すように、太陽電池モジュール２１の出力電力は、日射量Ｇが同一であっても、出力電圧Ｖと出力電流Ｉの組み合わせに応じて変化する。最大出力電力を得るため、太陽電池モジュール２１は、図１７に示すように、パワーコンデショナ２３に接続されて使用される。パワーコンデショナ２３は、最大電力を得るように、出力電流Ｉと出力電圧Ｖとで定まる動作点を、図１６に示す最適動作点に近づけるように制御する動作点制御を行う。最適動作点は常に変動する。このため、パワーコンデショナ２３は、ＭＰＰＴ（Maximum Power Point Tracking）方式により、最適動作点に追従しながら動作する。従って、太陽電池モジュール２１の出力を予測する場合には、パワーコンデショナ２３が採用するＭＰＰＴに従った予測が必要となる。
そこで、プロセッサ５４は、パワーコンデショナ２３が採用するＭＰＰＴの方式に従って、発電電力を予測する。ここでは、ＭＰＰＴとして山登り法を使用する場合を例に、発電電力を予測する発電電力予測処理を図１８のフローチャートを参照して説明する。
まず、操作者は、操作部５７を操作して、モジュールＩＤを特定して、発電電力の予測を指示する。この指示に応答して、プロセッサ５４は、記憶部５６に図１５に例示するように記憶されているデータのうちから、特定されたモジュールＩＤに対応するパラメータを読み出し、式（１）～（５）を、メモリ５５上に再生する（ステップＳ２０１）。
次に、プロセッサ５４は、太陽電池モジュール２１の出力電圧（設定電圧）Ｖに、予め設定されている初期値を設定する（ステップＳ２０２）。この初期値は、図１６に示すＰ－Ｖ特性における最適動作点より左側の登り傾斜の領域内に位置すると予想される電圧に設定される。
次に、プロセッサ５４は、その時点での、太陽電池モジュール２１の摂氏温度ＴＣ［℃］を、Ｉ／Ｆ５２を介して温度センサ５２１から読み出し、絶対温度Ｔ［Ｋ］に変換する（ステップＳ２０３）。
また、プロセッサ５４は、その時点での、太陽電池モジュール２１の日射量Ｇ［Ｗ／ｍ２］を、日射量センサ５２２から読み出す（ステップＳ２０３）。この時点で、プロセッサ５４と日射量センサ５２２とは、予測対象の太陽電池モジュール２１に照射されるエネルギーの量を判別するエネルギー量判別手段として機能している。
次に、式（１）～（５）に出力電圧Ｖと絶対温度Ｔと日射量Ｇを代入して出力電流Ｉを予測し、さらに、発電電力（瞬時電力）Ｐ0＝Ｉ・Ｖ［Ｗ］を求める（ステップＳ２０４）。この時点で、プロセッサ５４は、エネルギー量判別手段が判別したエネルギーの量を、記憶部５６に保持されている対応関係情報或いは出力定義情報に適用することにより、太陽電池モジュール２１の出力（Ｉ、Ｐ）を予測する手段として機能している。
次に、Ｖ＝Ｖ＋ΔＶとして、出力電圧Ｖを更新する（ステップＳ２０５）。なお、ΔＶは正の微小電圧であり、例えば、電圧Ｖの最大電圧の０．１～０．３％、０．５Ｖ程度の値である。
次に、予め設定された更新時間ΔＴを計時する（ステップＳ２０６）。更新時間ΔＴは、発電電力Ｐを予測する周期である。更新時間ΔＴは任意であるが、例えば、１０～１００ｍｓ、例えば、２５ｍｓ程度に設定される。
プロセッサ５４は、更新時間ΔＴを計時すると、その時点での、太陽電池モジュール２１の摂氏温度ＴＣ［℃］を、温度センサ５２１から読み出し、絶対温度Ｔ［Ｋ］に変換する。また、プロセッサ５４は、その時点での太陽電池モジュール２１の日射量Ｇ［Ｗ／ｍ２］を、日射量センサ５２２から読み出す（ステップＳ２０７）。
次に、プロセッサ５４は、メモリ５５に展開した式（１）～（５）に出力電圧Ｖと絶対温度Ｔと日射量Ｇを代入して、出力電流Ｉを算出し、さらに、発電電力Ｐ＝Ｉ・Ｖを算出する（ステップＳ２０８）。この時点でも、プロセッサ５４は、予測手段として機能している。この時点でも、プロセッサ５４は、照射されたエネルギーの量を、対応関係情報或いは出力定義情報に適用することにより、太陽電池モジュール２１の出力を予測する手段として機能している。
プロセッサ５４は、今回予測した発電電力Ｐと１更新時間ΔＴ前に予測した発電電力Ｐ0とを比較し、いずれが大きいかを判別する（ステップＳ２０９）。
ステップＳ２０９において、Ｐ＞Ｐ0と判別した場合、出力電圧Ｖが大きい方が大きな出力電力が得られている。従って、動作点が、図１６に示すＰ－Ｖ特性図の最適動作点の左側、即ち、Ｐ－Ｖ特性の上り傾斜の領域に位置していると考えられる。そこで、次の発電電力Ｐの計算のために、Ｖ＝Ｖ＋ΔＶとして、出力電圧Ｖを大きくする（ステップＳ２１０）。
一方、ステップＳ２０９において、Ｐ＜Ｐ0と判別された場合、出力電圧Ｖが小さい方が大きな出力電力が得られている。従って、動作点が図１６に示すＰ－Ｖ特性図の最適動作点の右側、即ち、Ｐ－Ｖ特性が下り傾斜の領域に位置していると考えられる。そこで、次の発電電力Ｐの計算のために、Ｖ＝Ｖ－ΔＶとして、出力電圧Ｖを小さくする（ステップＳ２１１）。
次に、予測した一連の発電電力Ｐと更新時間ΔＴの積のＰ・ΔＴの累算値ΣＰ・ΔＴ、即ち積分値を求めて、予測した発電電力量Ｗを更新する（ステップＳ２１２）。
続いて、Ｐ0＝Ｐとし（ステップＳ２１３）、ステップＳ２０６にリターンし、更新時間ΔＴだけ待機する。
以後、同様の動作を繰り返す。
この発電電力予測処理により、ＭＰＰＴ制御を実行するパワーコンデショナ２３に接続された太陽電池モジュール２１の出力電圧Ｖ、出力電流Ｉ、発電電力Ｐ、発電電力量Ｗを、図１に示す等価回路１００に基づいて、正確に予測することができる。
なお、ステップＳ２０３とＳ２０７で読み出した日射量Ｇ、ステップＳ２０４とＳ２０８で求めた発電電力Ｐ0、Ｐ、ステップＳ２１２で求めた発電電力量Ｗ等を、それぞれ、タイムスタンプを付して記憶部５６に格納してもよい。
次に、太陽光発電出力予測装置５が太陽電池モジュール２１が正常か異常か判別する診断処理を図１９のフローチャートを参照して説明する。
この診断処理は、例えば、周期的に起動される。
まず、プロセッサ５４は、現在時刻或いは操作者の指示に基づいて、評価期間ＴＥを設定する（ステップＳ３０１）。評価期間ＴＥは、例えば、特定の日、特定の週、特定の月、特定の時間など任意である。
次に、プロセッサ５４は、太陽電池モジュール２１のモジュールＩＤを指定する（ステップＳ３０２）。
次に、プロセッサ５４は、通信部５３とネットワークＮＷを介してパワーコンデショナ２３にアクセスし、指定された太陽電池モジュール２１の評価期間ＴＥ中の実際の発電電力量（以下、実発電電力量）ＷＲを読み出す（ステップＳ３０３）。この段階で、プロセッサ５４は、予測対象の太陽電池モジュール２１の実際の発電電力又は発電電力量を求める実電力取得手段として機能している。
次に、プロセッサ５４は、記憶部５６にアクセスし、指定された太陽電池モジュール２１の評価期間ＴＥ中の予測発電電力量ＷＥを読み出す（ステップＳ３０４）。なお、この段階で、記憶部５６に記憶されているデータに基づいて、図１８に示す発電電力予測処理を実行して、評価期間ＴＥ中の発電電力量を予測してもよい。この段階で、プロセッサ５４は、予測対象の太陽電池モジュール２１の予測発電電力又は発電電力量を求める予測発電電力取得手段として機能している。
次に、ステップＳ３０４で読み出した予測発電電力量ＷＥとステップＳ３０３で読み出した実発電電力量ＷＲとの差、ＷＥ－ＷＲが基準値以上であるか否か判別する（ステップＳ３０５）。
（ＷＥ－ＷＲ）が基準値以上であると判別した場合（ステップＳ３０５：Ｙｅｓ）、太陽電池モジュール２１が劣化又は故障して、その発電電力が設計値よりも低下している可能性がある。そこで、モジュールＩＤを特定して、太陽電池モジュールに異常があることを表示部５８に表示して報知する（ステップＳ３０６）。
一方、（ＷＥ－ＷＲ）が基準値未満と判別した場合（ステップＳ３０５：Ｎｏ）、太陽電池モジュール２１の出力電力は予測レベルであり、故障しておらずまた劣化も進んでいないと考えられる。そこで、ステップＳ３０６をスキップする。
この段階で、プロセッサ５４は、実際の発電電力量と、予測した発電電力量との差に基づいて、予測対象の太陽電池モジュール２１が異常か否かを診断する診断手段として機能している。なお、評価期間ＴＥ中の実発電電力量ＷＲ及び予測発電電力量ＷＥに代えて、評価期間ＴＥ中の特定の時点における、実発電電力ＰＲと予測発電電力ＰＥを取得し、これらの差分（ＰＥ－ＰＲ）を求め、求めた差分（ＰＥ－ＰＲ）と基準値との比較により、正常・異常を判別してもよい。
続いて、全てのモジュールＩＤについての処理が終了したか否かを判別し（ステップＳ３０７）、終了していなければ（ステップＳ３０７：Ｎｏ）、モジュールＩＤを更新して（ステップＳ３０８）、ステップＳ３０３にリターンする。
一方、全てのモジュールＩＤについて、診断処理が終了したと判別すると（ステップＳ３０７：Ｙｅｓ）、診断処理を終了する。
この診断処理によれば、太陽電池モジュール２１の出力を等価回路１００により正確に予測できるので、その診断も正確に行うことができる。
以上説明したように、本実施の形態にかかる太陽光発電出力予測装置５は、等価回路１００の並列抵抗１３の抵抗値Ｒｓを正確に求めることができ、式（１）を特定することができる。また、太陽光発電出力予測装置５は、式（１）を用いて、即ち、図１に示す等価回路に基づいて、太陽電池モジュール２１の出力電圧Ｖ、出力電流Ｉ、発電電力Ｐ、発電電力量Ｗを、太陽電池モジュール２１の種類によらず、正確に予測することができる。また、太陽電池モジュールの異常・正常をより正確に診断することができる。
なお、この発明は、上記実施の形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。
例えば、上記実施の形態においては、太陽電池モジュール２１の日射量Ｇを求めるために、日射量センサ５２２を配置したが、気象情報等を利用することも可能である。この場合、例えば、図２０に示すように、モジュールＩＤに対応付けて、その太陽電池モジュール２１の設置位置を示す位置情報、例えば、緯度経度情報を記憶部５６に登録しておく。プロセッサ５４は、発電電力を予測する際、図２１に示すように、記憶部５６から、指定されたモジュールＩＤに対応付けて記憶されている位置情報を読み出し（ステップＳ４０１）、通信部５３を介してネットワークＮＷ上の気象情報サーバ６２にアクセスし、位置情報で特定される位置の日射情報を取得し、この日射情報から日射量Ｇを特定する（ステップＳ４０２）、ようにすればよい。
また、上記実施の形態では、山登り法を例にＭＰＰＴ法を説明したが、他の方法を使用してもよい。
また、太陽電池モジュールの出力電流Ｉと出力電圧Ｖとの組み合わせの決め方には、ＭＰＰＴ法以外にパルス幅変調制御（ＰＷＭ）なども知られている。このため、パワーコンデショナ２３毎に出力電圧Ｖと出力電流Ｉの組み合わせの決め方（Ｉ－Ｖ組み合わせ手法）が異なることがある。この場合、パワーコンデショナ２３が採用するＩ－Ｖ組み合わせ手法に一致する手法を用いて、太陽電池モジュール２１の出力を予測することが望ましい。
このためには、例えば、太陽電池モジュール２１毎に、接続されているパワーコンデショナ２３が採用するＩとＶの組み合わせ手法を、図２０に例示するように、記憶部５６に登録しておく。太陽光発電出力予測装置５は、発電電力を予測する際に、図２２に示すように、記憶部５６からＩとＶの組み合わせ手法を読み出し（ステップＳ５０１）、読み出した組み合わせ手法に従って、出力電流Ｉと出力電圧Ｖとを特定し、発電電力Ｐを予測する（ステップＳ５０２）。このようにすれば、パワーコンデショナ２３の特性に応じた予測が可能となる。
上記実施の形態においては、１台の太陽光発電出力予測装置５が、太陽電池モジュールの等価回路を特定する機能（式（１）～（５）を特定する機能）と、太陽電池モジュール２１の出力を予測する機能と、太陽電池モジュール２１の正常・異常を診断する機能とを全て備える例を示した。この発明はこれに限定されない。各装置が、１又は２つの機能のみを備えるようにしてもよい。例えば、第１の装置が、工事部門に配置されて、等価回路特定機能を備え、第２の装置がメンテナンス部門に配置されて、発電電力予測機能と診断機能を備えるように構成されてもよい。この際、各種パラメータ等のデータや機能がネットワーク上に分散して配置されるようにしてもよい。
式（１）～（５）において、各基準値として、標準試験状態（ＳＴＣ）における値を使用したが、これに限らず、任意の基準値を使用できる。
式（１）～（５）を同定する手法も、手法１と手法２に限定されず、任意である。
太陽電池モジュールに照射するエネルギーとして日射を例示したが、日光以外の光、熱、電子線などの光以外の照射エネルギーでもよい。
上述の各式では、標準試験状態（ＳＴＣ：Standard Test Condition）において取得される各種パラメータを使用したが、他の基準状態で取得される各種パラメータを使用して式を設定してもよい。
太陽電池モジュール２１の等価回路の出力特性を示す出力定義情報として、出力電圧Ｖの関数としての出力電流Ｉの式を例示した。ただし、両者の関係を定義できるならば、グラフの形態でも、テーブルの形態でも、対応関係情報及び出力定義情報の表現形式は任意である。
等価回路１００は、定電流源１１と並列抵抗１３を備えるならば、他の要素が追加され或いは一部の要素が削除されてもよい。
並列抵抗１３の抵抗値Ｒｐを、日射量、即ち、照射されるエネルギーの大きさの指数関数としたが、これに限定されない。抵抗値Ｒｐが、日射量、即ち、照射されるエネルギーの大きさの変化に伴って変化するならば、一次関数、二次関数、等、他の形態で近似してもよい。
なお、本発明の技術的範囲は、上記実施の形態と変形例によっては限定されない。本発明は特許請求の範囲に記載された技術的思想の限りにおいて、自由に応用、変形あるいは改良して、実施することができる。
５ 太陽光発電出力予測装置、１０ 並列回路、１１ 定電流源、１２ 逆接続ダイオード、１３ 並列抵抗、２０ 直列抵抗、２１ 太陽電池モジュール、２３ パワーコンデショナ、５１ 測定回路、５２ インタフェース（Ｉ／Ｆ）、５３ 通信部、５４ プロセッサ、５５ メモリ、５６ 記憶部、５７ 操作部、５８ 表示部、６１ メーカサーバ、６２ 気象情報サーバ、１００ 等価回路、５１１ 可変抵抗、５１２ 電流計、５１３ 電圧計、５２１ 温度センサ、５２２ 日射量センサ、５２３ 投光装置。

Claims (14)

  1. 予測対象の太陽電池モジュールの、光起電流を近似する定電流源、逆接続ダイオード及び照射されるエネルギーが多くなるに従って抵抗値が低下する特性を有する第１の抵抗の並列回路と該並列回路に直列に接続された第２の抵抗とを備える仮想の等価回路を用いて、前記予測対象の太陽電池モジュールに照射されたエネルギーと出力との対応関係を示す対応関係情報を保持する保持手段と、
    前記予測対象の太陽電池モジュールに照射されるエネルギーの量を判別するエネルギー量判別手段と、
    前記エネルギー量判別手段が判別したエネルギーの量を、前記保持手段が保持する対応関係情報に適用することにより、前記予測対象の太陽電池モジュールの出力を予測する予測手段と、
    を備え、
    前記第１の抵抗は、照射されるエネルギーの量が大きくなるに従って抵抗値が指数関数的に低下する特性を有する、
    太陽光発電出力予測装置。
  2. 予測対象の太陽電池モジュールの、光起電流を近似する定電流源、逆接続ダイオード及び照射されるエネルギーが多くなるに従って抵抗値が低下する特性を有する第１の抵抗の並列回路と該並列回路に直列に接続された第２の抵抗とを備える仮想の等価回路を用いて、前記予測対象の太陽電池モジュールに照射されたエネルギーと出力との対応関係を示す対応関係情報を保持する保持手段と、
    前記予測対象の太陽電池モジュールに照射されるエネルギーの量を判別するエネルギー量判別手段と、
    前記エネルギー量判別手段が判別したエネルギーの量を、前記保持手段が保持する対応関係情報に適用することにより、前記予測対象の太陽電池モジュールの出力を予測する予測手段と、
    を備え、
    前記第１の抵抗の抵抗値Ｒpは式（１）で定義される、
    Ｒp（Ｇ)＝Ｒp,n ｅｘｐ｛α（Ｇn－Ｇ)｝ ・・・ （１）
    ここで、
    Ｒp,n：基準状態における第１の抵抗の抵抗値、
    α：定数、
    Ｇn：基準状態で照射されるエネルギーの量、
    Ｇ：照射されるエネルギーの量、
    太陽光発電出力予測装置。
  3. 予測対象の太陽電池モジュールの、光起電流を近似する定電流源、逆接続ダイオード及び照射されるエネルギーが多くなるに従って抵抗値が低下する特性を有する第１の抵抗の並列回路と該並列回路に直列に接続された第２の抵抗とを備える仮想の等価回路を用いて、前記予測対象の太陽電池モジュールに照射されたエネルギーと出力との対応関係を示す対応関係情報を保持する保持手段と、
    前記予測対象の太陽電池モジュールに照射されるエネルギーの量を判別するエネルギー量判別手段と、
    前記エネルギー量判別手段が判別したエネルギーの量を、前記保持手段が保持する対応関係情報に適用することにより、前記予測対象の太陽電池モジュールの出力を予測する予測手段と、
    を備え、
    前記保持手段は、式（２）から式（６）に基づく対応関係情報を保持する太陽光発電出力予測装置。
    Figure 0007299749000004
     ・・・ （２）
    ここで、
    Ｉpv：定電流源の出力電流、即ち、光起電流、
    Ｉd：逆接続ダイオードを流れる電流、
    Ｉsh：並列抵抗を流れる電流、
    Ｉ0：逆接続ダイオードの飽和電流、
    Ｖ：等価回路の出力電圧、
    Ｒs：直列抵抗の抵抗値、
    ａ：逆接続ダイオードの理想係数、
    Ｖt：太陽電池モジュールの熱電圧、
    Ｒp：並列抵抗の抵抗値。
    Figure 0007299749000005
     ・・・ （３）
    ここで、
    Ipv,n：基準状態における光起電流、
    ＫI：短絡電流の温度係数、
    Ｔ：太陽電池モジュールの絶対温度、
    Ｔn：基準状態における太陽電池モジュールの温度、
    Ｇ：日射量（照射量）、
    Ｇn：基準状態における基準日射量、
    Ｒp：並列抵抗の抵抗値、
    Ｉsc,n：基準状態における短絡電流、
    Figure 0007299749000006
     ・・・ （４）
    ここで、
    Ｉsc,n：基準状態における短絡電流、
    ＫＩ：短絡電流の温度係数、
    Ｔ：太陽電池モジュールの絶対温度、
    Ｔn：基準状態における太陽電池モジュールの温度、
    Ｖoc,n：基準状態における開放電圧、
    ＫV：開放電圧の温度係数、
    ａ：逆接続ダイオードの理想係数、
    Ｖt：太陽電池モジュールの熱電圧、
    Ｖt＝ＮsｋＴ／ｑ ・・・ （５）
    ここで、
    Ｎs：セルの直列数、
    ｋ：ボルツマン定数、
    Ｔ：絶対温度、
    ｑ：電荷素量、
    Ｒp（Ｇ)＝Ｒp,n ｅｘｐ｛α（Ｇn－Ｇ）｝ ・・・ （６）
    ここで、
    Ｒp,n：基準状態における並列抵抗の抵抗値、
    α：減衰率、
    Ｇn：基準状態における基準日射量、
    Ｇ：日射量（照射量）。
  4. 予測対象の太陽電池モジュールの、光起電流を近似する定電流源、逆接続ダイオード及び照射されるエネルギーが多くなるに従って抵抗値が低下する特性を有する第１の抵抗の並列回路と該並列回路に直列に接続された第２の抵抗とを備える仮想の等価回路を用いて、前記予測対象の太陽電池モジュールに照射されたエネルギーと出力との対応関係を示す対応関係情報を保持する保持手段と、
    前記予測対象の太陽電池モジュールに照射されるエネルギーの量を判別するエネルギー量判別手段と、
    前記エネルギー量判別手段が判別したエネルギーの量を、前記保持手段が保持する対応関係情報に適用することにより、前記予測対象の太陽電池モジュールの出力を予測する予測手段と、
    前記予測対象の太陽電池モジュールの照射エネルギーに対する出力電圧と出力電流の関係を示す出力特性を求める出力特性取得手段と、
    前記出力特性取得手段で求めた出力特性に適合するように、前記等価回路の第１の抵抗の抵抗値と照射されたエネルギーとの関係を求めることにより、前記対応関係情報を求める手段と、
    を備える太陽光発電出力予測装置。
  5. 前記予測対象の太陽電池モジュールは、銅とインジウムとセレンを含むＣＩＳ太陽電池モジュールから構成される、
    請求項１から４の何れか１項に記載の太陽光発電出力予測装置。
  6. 前記予測手段は、照射されるエネルギーの量と出力電圧の設定電圧とを前記対応関係情報に適用することにより、出力電流を予測し、予測した前記出力電流と前記設定電圧とから発電電力を予測する、
    請求項１から５の何れか１項に記載の太陽光発電出力予測装置。
  7. 前記予測手段は、最適動作点制御により、前記設定電圧を設定する、
    請求項６に記載の太陽光発電出力予測装置。
  8. 前記予測手段は、予測した前記発電電力を積分することにより発電電力量を予測する、
    請求項６又は７に記載の太陽光発電出力予測装置。
  9. 前記予測対象の太陽電池モジュールの実際の発電電力又は発電電力量を求める実電力取得手段と、
    前記実際の発電電力又は発電電力量と、前記予測手段が予測した発電電力又は発電電力量との差に基づいて、前記予測対象の太陽電池モジュールが異常か否かを診断する診断手段と、
    をさらに備える、
    請求項６から８の何れか１項に記載の太陽光発電出力予測装置。
  10. 前記等価回路の前記第１の抵抗の抵抗値Ｒpと照射されるエネルギーの量Ｇとの関係は式（７）で定義され、前記対応関係情報を求める手段は、前記予測対象の太陽電池モジュールの出力電流と出力電圧との関係に適合するように、定数αを求める、
    Ｒp（Ｇ)＝Ｒp,n ｅｘｐ｛α（Ｇn－Ｇ）｝ ・・・ （７）
    Ｒp,n：基準状態における第１の抵抗の抵抗値、
    α：定数、
    Ｇn：基準状態において照射されるエネルギーの量、
    Ｇ：照射されるエネルギーの量、
    請求項４に記載の太陽光発電出力予測装置。
  11. 太陽電池モジュールの、起電流を近似する定電流源と照射されるエネルギーの大きさに応じて抵抗値が変化する特性を有する抵抗との並列回路を備える等価回路の出力電流と出力電圧との対応関係を示す出力定義情報を記憶し、
    照射されるエネルギーの大きさを前記出力定義情報に適用することにより、前記太陽電池モジュールの出力を予測し、
    前記抵抗は、照射されるエネルギーの量が大きくなるに従って抵抗値が指数関数的に低下する特性を有する、
    太陽光発電出力予測方法。
  12. 予測対象の太陽電池モジュールの照射エネルギーに対する出力電圧と出力電流の関係を示す出力特性を求め、
    求めた出力特性に合致するように、前記予測対象の太陽電池モジュールの、起電流を近似する定電流源と照射されるエネルギーの大きさに応じて抵抗値が変化する特性を有する抵抗との並列回路を備える等価回路の出力電流と出力電圧との対応関係を示す出力定義情報を設定し、
    照射されるエネルギーの大きさを、設定された前記出力定義情報に適用することにより、前記予測対象の太陽電池モジュールの出力を予測する、
    太陽光発電出力予測方法。
  13. コンピュータに、
    太陽電池モジュールの、起電流を近似する定電流源と照射されるエネルギーの大きさに応じて抵抗値が変化する特性を有する抵抗との並列回路を備える等価回路の出力電流と出
    力電圧との対応関係を示す出力定義情報を記憶し、
    照射されるエネルギーの大きさを前記出力定義情報に適用することにより、前記太陽電池モジュールの出力を予測し、
    前記抵抗は、照射されるエネルギーの量が大きくなるに従って抵抗値が指数関数的に低下する特性を有する、
    処理を実行させるプログラム。
  14. コンピュータに、
    予測対象の太陽電池モジュールの照射エネルギーに対する出力電圧と出力電流の関係を示す出力特性を求め、
    求めた出力特性に合致するように、前記予測対象の太陽電池モジュールの、起電流を近似する定電流源と照射されるエネルギーの大きさに応じて抵抗値が変化する特性を有する抵抗との並列回路を備える等価回路の出力電流と出力電圧との対応関係を示す出力定義情報を設定し、
    照射されるエネルギーの大きさを、設定された前記出力定義情報に適用することにより、前記予測対象の太陽電池モジュールの出力を予測する、
    処理を実行させるプログラム。
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