JP7413140B2 - 日射量予測方法、日射量予測プログラム、電力供給システム、電力・熱供給システム - Google Patents

日射量予測方法、日射量予測プログラム、電力供給システム、電力・熱供給システム Download PDF

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Description

本発明は、日射量予測方法、日射量予測プログラム、電力供給システム、電力・熱供給システムに関するものである。
太陽光発電と日射状態が密接な関係にあることは言うまでも無い。従来技術としては、太陽光発電設備の発電状態を示したデータを取得して、そのデータから、データを取得した時点の日射状態を示すデータを算出することなどが提案されている(下記特許文献1参照)。
特開2003-121558号公報
前述した従来技術は、日射状態のデータを得るために太陽光発電設備の発電状態のデータを利用したものであるが、それとは逆に、現時点から数分或いは数時間先の日射量が予測できれば、数分或いは数時間先の太陽光発電設備の発電量が予測できる。太陽光発電設備の発電量予測は、日射状態に応じて不安定に変化する太陽光発電設備の発電量に対して、電力需要をその変化に合わせたり、太陽光発電以外の電力調達で変化分を補って安定供給を可能にしたりするなど、太陽光発電の利用を効率化する上で有益である。
しかしながら、太陽光発電設備の発電量が予測できる程度に精度の高い日射量予測を行うことは難しい。例えば、気象情報を提供する事業者が主に使用する気象モデルを活用した日射量予測は、モデルの都合上特定の範囲内で同一の予測値をとるが、厳密にはその範囲内においても地点毎に異なる日射量となるはずであり、地点毎に高精度な予測値を求めることは難しい。
また、複雑な気象モデルの解析を用いた日射量予測は、数時間スパンで更新されることが多く、予測値の中には直近で予測された値もあれば数時間前に予測された値もあり、予測精度にばらつきがあることが想定される。また、更新頻度を短くすると、計算付加が増大し、サービスコストが高くなる課題もある。
本発明は、このような事情に対処することを課題とするものである。すなわち、比較的狭い範囲の日射量予測を、複雑な気象モデルの解析を用いることなく、高い精度で行うことができるようにすること、これによって、太陽光発電設備の発電量予測を可能にし、太陽光発電の利用効率を高めること、などが本発明の課題である。
このような課題を解決するために本発明は、以下の構成を具備するものである。
特定の区域での日の出から日の入りまでの時刻毎のベース日射量を予め求め、前記区域での日射量を計測して、その計測値と計測時刻における前記ベース日射量との比率を求め、前記比率を用いて、計測時刻から設定時間後の時刻における前記ベース日射量に基づいて、前記設定時間後の時刻における日射量を予測することを特徴とする日射量予測方法。
このような特徴を有する本発明は、比較的狭い範囲の日射量予測を高い精度で行うことができ、これによって、太陽光発電設備の発電量予測を可能にし、太陽光発電の利用効率を高めることができる。また、太陽光発電とコージェネ設備などの他の発電設備を併用して電力や熱供給を行うシステムにおいて、電力供給の安定化とエネルギー消費の効率化が可能になる。
日射量予測方法を説明する説明図。 日射量予測部(コンピュータ)を示した説明図。 電力・熱供給システムを説明する説明図。 図3におけるシステムの動作フローを示した説明図。 他の電力・熱供給システムを説明する説明図。 図5におけるシステムの動作フローを示した説明図。
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の説明で、異なる図における同一符号は同一機能の部位を示しており、各図における重複説明は適宜省略する。
図1に示すように、本発明の実施形態に係る日射量予測方法は、先ず、日射量を予測する区域を特定し、この区域での日の出から日の入りまでの時刻毎のベース日射量を予め求める。ここでのベース日射量は、1年間の日毎に求められるものであり、過去の日射量の実測値或いは理論計算によって求めることができる。
ベース日射量を過去の実測値から求める場合、一年の内の日(例えば、1月1日)を特定し、その日で過去に終日快晴の日があれば、その日に計測した時刻毎の日射量をベース日射量とすることができる。また、終日快晴の日が無い場合には、特定した日の過去の日射量の実測値から、各時刻の最大値によってベース日射量を求めることができる。この際、特定の日に限定せず、前後数日間や該当月を対象範囲とし最大値を算出することで、ベース日射量を求めてもよい。
ベース日射量を理論計算で求める場合には、特定した区域の緯度,経度,任意の日時の太陽方位や高度などによって求めることができる。その一例としては、大気外全天日射量を基にした算出方法を挙げることができる。
ベース日射量が求められると、これを用いて、図1に示すように、日射量予測を行う。ここでは、ある時刻tにおいて計測された日射量の計測値Paとその時刻におけるベース日射量Pbから、比率Pa/Pbを求め、時刻tからΔt時間(例えば、1時間)だけ後の時刻t+1の予測日射量Ppt+1を、前述した比率に基づいて、下記式(1)によって求める。
Ppt+1=Pbt+1×(Pa/Pb) (1)
但し、Pbt+1は、時刻t+1におけるベース日射量
このような日射量の予測方法は、日射量を計測した時刻tから設定時間Δt後の時刻t+1における日射量を予測するに際して、ベース日射量と実際の日射量の比率が変わらない、(Pa/Pb)=(Ppt+1/Pbt+1)が成り立つことを前提にしている。ここでの、Δtは、1時間に限定されるものではなく、数分であってもよいし、数時間であってもよい。
前述した例では、単一の時刻tにおける比率Pa/Pbから予測日射量を求めているが、これに換えて、例えば、最新の時刻tを含めた複数の時刻(例えば、t-2,t-1,t)における、計測された日射量(Pat-2,Pat-1,Pa)とベース日射量(Pbt-2,Pbt-1,Pb)から予測日射量を求めることもできる。この場合には、例えば、比率の平均値Ravを用いて、下記式(2)によって求めることができる。
なお、現在時刻tが日の出前の場合には、Pa≒0、Pb=0となり、時刻t+1の予測日射量はPpt+1=0になってしまう。しかしながら、時刻t+1が日の出時刻を過ぎている場合には、時刻t+1の計測値であるPat+1は0にはならないので、計測値と予測値が異なることになる。
これを避けるためには、現在時刻tとして、日の出時刻後を選択する条件を付加することが好ましいが、やむを得ず日の出前の時刻tからΔt時間後の日射量を予測する際には、例えば、前述した比率として、一日前(24時間前)の時刻t+1における実測値とベース日射量の比率Pat+1-24/Pbt+1-24を用いて、これを当日の時刻t+1におけるベース日射量Pbt+1に掛ける(Ppt+1=Pbt+1×(Pat+1-24/Pbt+1-24))ことで、当日の時刻t+1における予測日射量Ppt+1を求めることができる。
また、24時間前の天気が当日の時刻t+1と著しく異なるような場合には、過去に遡って、直近の中で当日と同じ天気の時刻t+1における実測値とベース日射量の比率を用いて、これを当日の時刻t+1におけるベース日射量Pbt+1に掛けることで、当日の時刻t+1における予測日射量Ppt+1を求めることができる。
また、前述した「直近の中で当日と同じ天気の時刻t+1」が得られない場合(直近が当日とかなり離れた日になる場合を含む)には、予め設定した補正係数を用いて、24時間前の時刻t+1の日射量を計算することもできる。この場合の補正係数は、当日の天気-前日の天気の組合せで設定するものとする。例えば、晴れ-曇り、晴れ-雨、晴れ-雪、曇り-雨、雨-雪などの組み合わせに応じて補正係数を設定する。この際、組み合わせが逆の場合(例えば、曇り-晴れの組み合わせは、晴れ-曇りの逆)は、補正係数の逆数を用いればよい。より具体的には、当日の時刻t+1が雨で、前日の時刻t+1が晴れの場合には、補正係数1/(αs/r)を用いて、当日の時刻t+1の予測日射量は、Ppt+1=Pbt+1×(Pat+1-24/Pbt+1-24)×1/(αs/r)となる。
前述した日射量予測によると、最新時刻の計測日射量を用いて、所定時間後の日射量を予測するので、予測値から予測値を予測することにより生じる誤差の拡大を抑止することができ、比較的正確な日射量予測を行うことができる。また、この日射量予測を基に、他の予測手法から得られる日射量を組み合わせて(例えば、算術平均するなどして)新たな予測値を計算することも可能である。
前述した日射量予測は、Δt時間後の時刻t+1の天気状態が最新の時刻tと変わらないこと(Δt時間後の比率Pa/Pbが変わらないこと)が前提になっている。したがって、現在時刻tの天気と時刻t+1の予報天気が異なる場合(例えば、現在の晴れから時刻t+1の予報天気が曇り又は雨に変わる場合)には、Ppt+1/Pbt+1≠Pa/Pbとなることが想定され、この場合には、予測精度が悪化する可能性がある。
そこで、このような場合には、過去に遡って、直近の中で当日と同じ天気の時刻t+1における実測値とベース日射量の比率を用いて、これを当日の時刻t+1におけるベース日射量Pbt+1に掛けることで、当日の時刻t+1における予測日射量Ppt+1を求め、予測精度を高めることができる。
なお、この際にも、単一の時刻t+1における実測値とベース日射量の比率を用いるだけでなく、時刻t+1の周辺時刻で、当日と同じ天気の日が過去に複数あれば、その実測値を使って、実測値とベース日射量の比率を計算し、その比率の値を用いて、当日の時刻t+1における予測日射量を求めるようにしてもよい。
また、この場合も、「直近の中で当日と同じ天気の時刻t+1」が得られない場合(直近が当日とかなり離れた日になる場合を含む)には、前述したように予め設定した補正係数を用いて、24時間前の時刻t+1の日射量を計算することができる。
日射量データと太陽光発電設備の情報を用いて太陽光発電設備の発電量を計算することは一般的によく行われている。これは発電量実績値と太陽光発電設備の情報があれば、日射量推定値を計算することが可能であると読み替えることもできる。発電量実績値と発電設備情報から推定した日射量推定値を本発明に用いることで、日射量計の設置を省くことができると共に、日射量計の計測データを送信する通信設備などを省くことができるので、日射量予測のコスト負担を抑えることができる。
太陽光発電設備における発電量実績値(Xt)と太陽光発電設備の仕様情報(設置方位、傾斜角、パネル面積、変換効率、PCS効率、温度係数など)が取得されている場合には、傾斜面日射量Ytと発電量実績値(Xt)との関係には、以下の関係が一般に成立する。
Xt=Yt×パネル出力(KW/m)×パネル面積(m)×変換効率×(1-損失ロス)
この関係から、発電量実績値(Xt)を利用して、傾斜面日射量Ytを求め、この傾斜面日射量Ytがアウトプットとなるように、Erbsモデルなどを用いて、水平面日射量(Y‘t)を逆算することができる。これにより、太陽光発電設備における発電量実績値(Xt)から日射量を推定することができ、この日射量推定値を前述した日射量の計測値として用いることで、前述した日射量予測を、日射量を直接測定することなく実施することができる。
また、前述したとおり、太陽光発電設備における発電量とその設備が設置された区域における日射量(水平面日射量)の間には、一定の相関関係があるので、最終的に把握したい値(予測対象)が発電量である場合には、本発明の実施形態における日射量予測における日射量予測値を発電量予測値に置き換えることで、太陽光発電設備において、最新の時刻からΔ時間後の時刻における発電量予測を簡易に行うことができる。
前述した日射量予測は、図2に示すように、コンピュータの演算処理によって行うことができる。その際、日射量予測部として機能するコンピュータ1は、演算処理部10と記憶部20を備えている。
コンピュータ1の記憶部20には、日毎のベース日射量のデーターベース20Aが記憶されている。また、ベース日射量のデーターベース20Aを構築するための基礎データとなる過去の日毎、時刻毎の日射量実績値を記憶部20にデーターベース20Bとして記憶させておいても良い。
コンピュータ1の演算処理部10は、データーベース20Aからのベース日射量のデータ、或いは必要に応じて、データーベース20Bからの日射量実績値のデータを取得し、日射量計2から出力される日射量の計測値と、コンピュータ1内の計時部30が出力する日時及び時刻のデータとに基づいて、日射量予測値を出力する。コンピュータ1は、日射量計2からの出力に換えて、太陽光発電設備3から出力される発電量を日射量の計測値に換算して、その換算値によって、日射量予測値を出力することもできる。
演算処理部10の処理は、コンピュータ1にインストールされているプログラムによって実行される。このプログラムは、前述した日射量予測方法の工程をステップとしており、特定された区域での日射量の計測値と計測時刻におけるベース日射量との比率を求めるステップと、この比率を用いて、計測時刻から設定時間後の時刻におけるベース日射量に基づいて、設定時間後の時刻における日射量を予測するステップとを有している。
図3~図6には、前述した日射量予測を利用した電力供給システム(電力・熱供給システム)の例を示している。図3に示す例では、需要対象Cに対する電力供給は、太陽光発電設備3とコージェネ設備4の発電量を併合して供給している。また、需要対象Cに対する熱供給が、蒸気・温水発生設備5の発生熱とコージェネ設備4の廃熱を利用することでなされている。コージェネ設備4の廃熱は、例えば、熱交換器で温水や暖房に換えたり、廃熱利用吸収冷凍機で冷房に換えたりして利用される。
このシステムは、太陽光発電設備3の発電量の出力が前述したコンピュータ1によって構成される日射量/発電量予測部6に入力される。そして、日射量/発電量予測部6から出力される予測日射量(又は予測発電量)が優先稼働選択部7に入力されている。
優先稼働選択部7は、日射量/発電量予測部6から出力される予測日射量(又は予測発電量)と、需要対象Cにおける構内エネルギー需要値に基づいて、燃料供給切替部8の切替調整を行う。燃料供給切替部8は、コージェネ設備4に供給する燃料量と、蒸気・温水発生設備5におけるボイラ5Aに供給する燃料量との割合を調整するものであり、コージェネ設備4に供給する燃料量の割合を大きくする場合には、コージェネ設備4を優先稼働させ、ボイラ5Aに送る燃料量の割合を大きくする場合には、蒸気・温水発生設備5を優先稼働させる。
ここで、優先稼働選択部7は、図4に示したフローで、優先稼働の選択を行う。すなわち、先ず、需要対象Cから電力需要と蒸気や温水などの熱需要などの構内エネルギー需要値を所定のタイミングで取得する。構内エネルギー需要値の取得がなされると(S01:YES)、日射量/発電量予測部6から日射量又は発電量の予測値を取得し(S02)、その予測値に基づいて、太陽光発電設備3と蒸気・温水発生設備5を併せた電力供給と熱供給を行うコストと、コージェネ設備4を稼働して電力供給と熱供給を行うコストとの大小を比較する(S03)。
この際、コージェネ設備4の稼働コストと、太陽光発電設備3と蒸気・温水発生設備5を併せた稼働コストとを比較し、コージェネ設備4の稼働コストが高い場合(S03:YES)には、ボイラ5Aに供給する燃料量の割合を大きくして、太陽光発電設備3と蒸気・温水発生設備5を併せた稼働を優先する(S04)。
また、コージェネ設備4の稼働コストと、太陽光発電設備3と蒸気・温水発生設備5を併せた稼働コストとを比較し、太陽光発電設備3と蒸気・温水発生設備5を併せた稼働コストが高い場合(S03:NO)には、コージェネ設備4に供給する燃料量の割合を大きくして、コージェネ設備4の稼働を優先する(S05)。
図5に示す例では、図3に示す例と同様に、需要対象Cに対する電力供給は、太陽光発電設備3とコージェネ設備4の発電量を併合して供給し、また、需要対象Cに対する熱供給は、蒸気・温水発生設備5の発生熱とコージェネ設備4の廃熱を利用することでなされている。
そして、この例では、太陽光発電設備3から出力される発電量が、出力抑制選択部9を介して需要対象Cに供給されており、出力抑制選択部9を介して、太陽光発電設備3から出力される発電量の一部が、電気式熱源機を備えた蓄熱槽100或いは蓄電設備101に供給されている。
このようなシステムによると、出力抑制選択部9は、需要対象Cからの構内エネルギー需要値と日射量/発電量予測部6からの予測値を取得して、図6に示したフローで、出力抑制の選択を行う。
これによると、需要対象Cからの構内エネルギー需要値が所定のタイミングで取得されると(S10:YES)、日射量/発電量予測部6から日射量又は発電量の予測値を取得し(S11)、その予測値に基づいて、構内電力需要と電力生成予測量との大小を比較する(S12)。
そして、構内電力需要量が電力生成予測量より大きい場合(S12:NO)には、太陽光発電設備3から出力される電力量は出力抑制されることなく、需要対象Cに供給されるが、構内電力需要量が電力生成予測量より小さい場合(s12:YES)には、太陽光発電設備3の出力を抑制するか否かの判断がなされ(S13)、抑制する場合(S13:YES)には、余った電力の需要創出として、太陽光発電設備3の出力は、電気式熱源機を備えた蓄熱槽100で熱として蓄えられるか、或いは、蓄電設備101で電力として蓄えられる(S14)。
以上説明したように、本発明の実施形態によると、比較的狭い範囲の日射量予測を簡易且つ高い精度で行うことができる。また、最終的に把握したい値(予測対象)が発電量である場合には、本発明の実施形態における日射量予測における日射量予測値を発電量予測値に変換することで、太陽光発電設備において、最新の時刻からΔ時間後の時刻における発電量予測を簡易に行うことができ、太陽光発電の利用効率を高めることができる。
また、太陽光発電とコージェネ設備などの設備を併用して電力や熱供給を行うシステムにおいて、電力供給の安定化とエネルギー消費の効率化が可能になる。
1:コンピュータ,2:日射量計,3:太陽光発電設備,
10:演算処理部,20:記憶部,20A,20B:データーベース,
4:コージェネ設備,5:蒸気・熱発生設備,5A:ボイラ,
6:日射量/発電量予測部,7:優先稼働選択部,8:燃料供給切替部,
9:出力抑制選択部,C:需要対象

Claims (9)

  1. 特定の区域での日の出から日の入りまでの時刻毎のベース日射量を予め求め、
    前記区域での日射量を、最新の計測時刻を含む複数の計測時刻で計測して、
    各々の計測時刻における計測値と各々の計測時刻における前記ベース日射量との比率を各計測時刻で求め、
    各計測時刻で求めた前記比率の平均値を用いて、
    最新の前記計測時刻から設定時間後の時刻における前記ベース日射量に基づいて、前記設定時間後の時刻における日射量を予測することを特徴とする日射量予測方法。
  2. 前記ベース日射量は、1年間の日毎に作成され、過去の終日快晴の日に計測された実測値であることを特徴とする請求項記載の日射量予測方法。
  3. 前記ベース日射量は、1年間の日毎に作成され、過去に計測された時刻毎の最大日射量であることを特徴とする請求項記載の日射量予測方法。
  4. 前記ベース日射量は、1年間の日毎に作成され、理論計算により求まる大気外全天日射量を基にして算出されることを特徴とする請求項記載の日射量予測方法。
  5. 前記日射量の計測値は、前記区域に設置されている太陽光発電設備の発電量から求められることを特徴とする請求項1~のいずれか1項記載の日射量予測方法。
  6. コンピュータに、
    日射量を予測する特定の区域での日の出から日の入りまでの時刻毎のベース日射量を予め求めて記憶させ、
    前記区域での日射量の計測値と計測時刻における前記ベース日射量との比率を最新の計測時刻を含む複数の計測時刻で求めるステップと、
    複数の計測時刻で求めた前記比率の平均値を用いて、最新の前記計測時刻から設定時間後の時刻における前記ベース日射量に基づいて、前記設定時間後の時刻における日射量を予測するステップと、を実行させるための日射量予測プログラム。
  7. 予測された日射量を前記特定の区域に設置される太陽光発電設備における発電量予測値に変換するステップを更に備えることを特徴とする請求項記載の日射量予測プログラム。
  8. 太陽光発電設備の発電量と他の発電設備の発電量を併合して供給する電力供給システムであって、
    前記太陽光発電設備が設置された区域の日射量を予測する日射量予測部と、
    前記日射量予測部の予測日射量に応じて、前記太陽光発電設備の出力抑制を選択する出力抑制選択部を備え、
    前記日射量予測部は、
    前記区域での日の出から日の入りまでの時刻毎のベース日射量を予め求めて記憶させる記憶手段と、
    前記区域での日射量の計測値と計測時刻における前記ベース日射量との比率を最新の計測時刻を含む複数の計測時刻で求める手段と、
    複数の計測時刻で求めた前記比率の平均値を用いて、最新の前記計測時刻から設定時間後の時刻における前記ベース日射量に基づいて、前記設定時間後の時刻における日射量を予測する手段とを備える
    ことを特徴とする電力供給システム。
  9. 太陽光発電設備の発電量とコージェネ設備の発電量を併合して供給すると共に、コージェネ設備の廃熱を利用した熱供給を行う電力・熱供給システムであって、
    前記太陽光発電設備が設置された区域の日射量を予測する日射量予測部を備え、
    前記日射量予測部の予測日射量及び構内エネルギーの電力需要と熱需要の状況に応じて、前記コージェネ設備を優先稼働させるか否かの選別を行う優先稼働選別部を備え、
    前記日射量予測部は、
    前記区域での日の出から日の入りまでの時刻毎のベース日射量を予め求めて記憶させる記憶手段と、
    前記区域での日射量の計測値と計測時刻における前記ベース日射量との比率を最新の計測時刻を含む複数の計測時刻で求める手段と、
    複数の計測時刻で求めた前記比率の平均値を用いて、最新の前記計測時刻から設定時間後の時刻における前記ベース日射量に基づいて、前記設定時間後の時刻における日射量を予測する手段とを備える
    ことを特徴とする電力・熱供給システム。
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