WO2013031914A1 - 太陽光発電を最適化する演算装置、太陽光発電を最適化する方法、太陽光発電システム、及び太陽光発電シミュレーションシステム - Google Patents

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solar cell
string
power generation
module
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隆文 石井
崇 大関
隆夫 山田
秀晃 尾羽
敬一 岡島
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Ｊｘ日鉱日石エネルギー株式会社
独立行政法人産業技術総合研究所
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    • Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy

Definitions

  • the present invention relates to a computing device that optimizes photovoltaic power generation, a method for optimizing photovoltaic power generation, a photovoltaic power generation system, and a photovoltaic power generation simulation system.
  • the number of solar cell modules included in the photovoltaic power generation system tends to increase.
  • the wiring pattern to be examined Will become extremely large numbers. If an optimum connection pattern is selected from among them, the calculation load becomes large, which causes problems such as excessive calculation time and insufficient amount of memory mounted in the calculation device.
  • An object of the present invention is to provide a computing device, a method for optimizing photovoltaic power generation, a photovoltaic power generation system, and a photovoltaic power generation simulation system.
  • An arithmetic device for optimizing solar power generation is an arithmetic device that optimizes solar power generation by calculating a connection pattern of a plurality of solar cell modules. Based on a parameter acquisition unit that acquires a parameter including at least a current value from the battery module, a classification unit that classifies the solar cell module based on the parameter acquired by the parameter acquisition unit, and a classification by the classification unit A connection pattern selection unit for selecting a connection pattern.
  • the classifying unit classifies the solar cell modules based on at least a parameter including the current value of each solar cell module. That is, even if the number of solar cell modules increases, it is possible to optimize the connection pattern in each class by classifying, so the connection patterns of many solar cell modules Compared to a case where calculations are performed collectively, the calculation load can be reduced. Thereby, the power generation performance of photovoltaic power generation can be improved while reducing the calculation load by efficiently selecting the connection pattern.
  • the classifying unit may divide solar cell modules having similar parameters into the same class. This makes it possible to configure strings and arrays with similar parameters within each class, making it easy to optimize the connection pattern and enabling effective use of the output of each solar cell module without waste. It becomes easy to form a pattern.
  • the arithmetic device further includes a string forming unit that connects the solar cell modules in series to form a string, and the classification unit includes at least the first class and the first class.
  • the string formation unit can form a string for each class, and the connection pattern selection unit selects a connection pattern based on the string formed by the string formation unit. May be. Thereby, it becomes possible to form a string with solar cell modules having a large parameter and to form a string with solar cell modules having a small parameter. As a result, strings having similar parameters may be connected in series to form a string, which makes it easy to optimize the connection pattern for each class. Furthermore, since the parameter difference (particularly current difference) between modules in each string is small, the maximum output of an array formed by connecting the strings in parallel can be easily increased (see, for example, FIGS. 13 and 14). ).
  • connection pattern selection unit may select the connection pattern so that the maximum output of the array constituted by the connection of the solar cell modules is maximized. Thereby, the power generation efficiency concerning solar power generation can be improved.
  • the string forming unit connects in series only the first string in which only the solar cell modules belonging to the first class are connected in series and the solar cell module belonging to the second class.
  • the arithmetic device it is possible to form the first string only with the solar cell module having a large parameter and form the second string only with the solar cell module having a small parameter.
  • the parameter difference (particularly current difference) between modules in each string is small, it is easy to increase the maximum output of an array formed by connecting the strings in parallel.
  • a third string that can obtain a current value corresponding to the first string can be formed, so that all the solar cell modules can be used without waste.
  • the string forming unit connects the solar cell modules belonging to the first class in series based on at least the series number set for the first string
  • the string may be formed by supplementing a number of solar cell modules belonging to the first class that is less than the number in series with a pseudo module. In this way, even if there are too many solar cell modules less than the number in series in the first class, they can be supplemented with pseudo modules, so that it is possible to prevent the waste of too many solar cell modules and to produce an array output. Can contribute.
  • connection pattern selection unit connects at least one of the first string, the second string, and the third string in parallel to a plurality of serial numbers set.
  • a connection pattern related to the series number when the maximum output of the array becomes the largest may be selected.
  • the string forming unit forms the first string and the third string by arranging the solar cell modules belonging to the first class in the order of the current values
  • the second string You may form a 2nd string by arranging the solar cell module which belongs to a class, and is not used for a 3rd string in order of an electric current value. Since it is only necessary to arrange the solar cell modules in the order of the current values, each string can be easily formed. On the other hand, since the current difference between the solar cell modules is reduced in each string by arranging them in order, the maximum output of the array can be easily increased.
  • the string forming unit connects in series only the first string in which only the solar cell modules belonging to the first class are connected in series and the solar cell module belonging to the second class. And an array formed by the second string based on a maximum output of the array formed by the first string. It may be possible to form the second string based on the maximum output of.
  • the arithmetic device it is possible to form the first string only with the solar cell module having a large parameter and form the second string only with the solar cell module having a small parameter.
  • the parameter difference (particularly current difference) between modules in each string is small, it is easy to increase the maximum output of an array formed by connecting the strings in parallel.
  • the first string is formed based on the maximum output of the array formed by the first string
  • the second string is formed based on the maximum output of the array formed by the second string. Therefore, it is only necessary to optimize the connection pattern of the array independently for each class, and the calculation load can be reduced.
  • the string forming unit forms the first string by arranging the solar cell modules belonging to the first class in the order of the current values, and the solar cell belonging to the second class.
  • the second string may be formed by arranging the modules in the order of current values. Since it is only necessary to arrange the solar cell modules in the order of the current values, each string can be easily formed. On the other hand, since the current difference between the solar cell modules is reduced in each string by arranging them in order, the maximum output of the array can be easily increased.
  • connection pattern selection unit may select a connection pattern in which all the solar cell modules in the same class are connected in series. As a result, the connection pattern is also determined immediately after the classification is completed, so that the calculation load can be reduced.
  • a short circuit current of the solar cell module or a current value at the maximum output operating point is used as the current value.
  • the parameter may further include a voltage value.
  • a solar power generation system includes the above-described arithmetic device and a plurality of solar cell modules.
  • the arithmetic device may periodically perform parameter acquisition, classification, and connection pattern selection.
  • the connection pattern can be changed optimally according to the environment.
  • the photovoltaic power generation simulation system sets connection patterns of a plurality of solar cell modules virtually set by the above-described arithmetic device.
  • an optimal connection pattern can be determined with a low arithmetic load.
  • a method for optimizing photovoltaic power generation is a method for optimizing photovoltaic power generation by calculating a connection pattern of a plurality of solar cell modules, and each solar cell module From the parameter acquisition step for acquiring a parameter including at least the current value, the classification step for classifying the solar cell module based on the parameter acquired in the parameter acquisition step, and the classification by the classification step, A connection pattern selection step of selecting a connection pattern.
  • the solar cell module performs classification by the classifying unit based on at least a parameter including the current value of each solar cell module. That is, even if the number of solar cell modules increases, it is possible to optimize the connection pattern in each class by classifying, so the connection patterns of many solar cell modules Compared to a case where calculations are performed collectively, the calculation load can be reduced. Thereby, the power generation performance of photovoltaic power generation can be improved while reducing the calculation load by efficiently selecting the connection pattern.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the photovoltaic power generation system according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the photovoltaic power generation system according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the first
  • FIG. 7 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram for explaining the processing contents of the arithmetic device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a conceptual diagram for explaining the processing contents of the arithmetic device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a conceptual diagram for explaining the processing contents of the arithmetic device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a conceptual diagram for explaining the processing contents of the arithmetic device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a conceptual diagram for explaining the basic concept of the arithmetic device of the present invention.
  • FIG. 13 is a conceptual diagram for explaining the basic concept of the arithmetic device of the present invention.
  • FIG. 14 is a conceptual diagram for explaining the basic concept of the arithmetic device of the present invention.
  • FIG. 15 is a block diagram showing a configuration of a photovoltaic power generation system according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 16 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 17 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 18 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 16 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 19 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 20 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 21 is a conceptual diagram for explaining the processing contents of the arithmetic device according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 22 is a conceptual diagram for explaining the processing contents of the arithmetic device according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 23 is a conceptual diagram for explaining the processing contents of the arithmetic device according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 24 is a block diagram showing a configuration of a photovoltaic power generation system according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 25 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 26 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 27 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 28 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 29 is a conceptual diagram for explaining the processing contents of the arithmetic device according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 30 is a conceptual diagram for explaining the processing contents of the arithmetic device according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 31 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic device according to the modification.
  • the output assembly AS corresponding to the string ST in which the solar cell modules M are connected in series is configured by stacking the output blocks BL in the horizontal direction.
  • the maximum output operating point Pmax for the string ST is set at the upper right corner of the output assembly AS.
  • the relationship between the current and voltage of the array A in which the strings ST are connected in parallel and the current is increased is expressed as shown in FIG.
  • the output assembly AS corresponding to the array A is configured by stacking a plurality of stages of output blocks BL corresponding to each string ST.
  • the maximum output operating point Pmax for this array A is set at the upper right corner of the output assembly AS.
  • the output assembly AS corresponding to the array A is a simple rectangle, so that the maximum output operating point Pmax can be easily set.
  • some solar cell modules M may become a shadow. In such a case, only the solar cell module M in the shadow may have a small current and the output block BL may be low, and the voltage may be low and the output block BL may be narrow.
  • the output block BL corresponding to the solar cell module M in the shaded portion is small (here, only the current is small). Since each output block BL becomes smaller, a space is opened in between.
  • the output assembly AS is reconstructed so as to fill the space, and has a configuration as shown in the lower part of FIG.
  • the maximum output operating point Pmax cannot be uniquely determined, and is set to one of the candidate points P1, P2, P3.
  • the candidate point P1 is set to the maximum output operation point Pmax, only power within the rectangular range indicated by the solid line is used, and power in other ranges is wasted.
  • the candidate point P2 is set to the maximum output operation point Pmax, only power within the rectangular range indicated by the dotted line is used, and power in other ranges is wasted.
  • the candidate point P3 is set to the maximum output operation point Pmax, only the power within the rectangular range indicated by the one-point difference line is used, and the power in other ranges is wasted.
  • the connection of the solar cell module M is optimized, and as shown in FIG. 14 (a), the string ST is constituted only by the solar cell module M in the shaded portion.
  • this array A is not physically moving the position of the solar cell module M, but the array A is formed by changing only the connection between the solar cell modules M without changing the position. is doing.
  • the first stage of the output assembly AS is composed of only the output block BL corresponding to the shadow string ST, and the height (power) is all one. I'm doing it. Accordingly, a rectangle is drawn when viewed in the entire output assembly AS. With such an output assembly AS, the maximum output operating point Pmax can be uniquely set, and all power can contribute to the maximum output without wasting some power.
  • the power generation amount can be improved by optimizing the connection relationship of the solar cell modules M.
  • the number of solar cell modules M is large, the amount of calculation increases enormously.
  • the method for optimizing the photovoltaic power generation, the photovoltaic power generation system, and the photovoltaic power generation simulation device according to each embodiment of the present invention, by classifying the solar cell modules M, It is possible to improve the power generation amount with a small amount of calculation.
  • the solar power generation system 100 includes a calculation device 1, a power generation device 2, and a power conditioner 3.
  • the power generation device 2 has a function of generating power with sunlight, and includes a plurality of solar cell modules M, a detection unit 4, and a connection unit 6.
  • the solar cell modules M are arranged in a plurality of rows and columns at regular intervals in the plane direction, and the physical arrangement is fixed.
  • the detection unit 4 can detect parameters of all the solar cell modules M.
  • the detection unit 4 can detect a current value and a voltage value as parameters.
  • the detection unit 4 detects at least a current value.
  • the detection unit 4 is configured by a detection sensor provided for each solar cell module M.
  • the detection unit 4 has a function of outputting the detection result to the arithmetic device 1.
  • connection unit 6 has a function of connecting the solar cell modules M based on the connection pattern selected by the arithmetic device 1.
  • the connection part 6 can connect the plurality of solar cell modules M in any pattern regardless of the physical position.
  • the connection part 6 can connect the solar cell modules M which are not adjacent to each other in series or in parallel.
  • the power conditioner 3 has a function of converting DC power generated by the power generation device 2 and includes a DC / DC converter. In the present embodiment, it is only necessary to provide one power conditioner 3 for the power generation apparatus 2 (that is, for the array A of solar cell modules M).
  • the arithmetic unit 1 has a function of optimizing the photovoltaic power generation and a function of controlling the entire photovoltaic power generation system 100.
  • a device that performs electronic control for example, CPU (Central Processing Unit), ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), and a device that includes an input / output interface).
  • the arithmetic device 1 has a function of calculating and selecting an optimal connection pattern of the plurality of solar cell modules M.
  • the arithmetic device 1 has a function of transmitting and receiving signals to and from the power generation device 2. Transmission and reception of this signal may be wireless communication or wired communication.
  • the arithmetic device 1 includes a parameter acquisition unit 11, a classification unit 12, a string formation unit 13, a pseudo module formation unit 14, a connection pattern selection unit 17, a processing unit 18, and a storage unit 19. Yes.
  • the parameter acquisition unit 11 has a function of acquiring parameters including at least a current value and a voltage value from each solar cell module M by receiving the output of the detection unit 4.
  • the classification unit 12 has a function of classifying each solar cell module M based on the parameters.
  • the classifying unit 12 has a function of classifying the solar cell modules M having similar parameters into the same class.
  • the classifying unit 12 has a function of classifying a class having a high current value and a class having a low current value. ing. In this embodiment, it is divided into two classes, the Hinata class and the shadow class whose voltage is lower than that of the Hinata class, but it may be further divided into a number of classes.
  • the number of classes may be set in advance, or the number of solar cell modules M in the class may be set in advance. Thereby, the number of solar cell modules M included in the class can be kept within a certain range, and the calculation load can be reduced.
  • the string forming unit 13 has a function of forming the string ST of the solar cell module M for each class.
  • the string forming unit 13 includes a string ST (first string) in which only the solar cell modules M belonging to the Hinata class are connected in series, and a shadow in which only the solar cell modules M belonging to the Sunshade class are connected in series.
  • the string forming unit 13 may form all three types of strings ST depending on the number of solar cell modules M of each class, or may form three strings ST.
  • the string forming unit 13 connects the solar cell modules M belonging to the Hinata class and the Sunshade class based on the set series number, and the string ST including the modules EM is less than the series number. It is formed by supplementing the module EM with a pseudo module VM.
  • the number of series can be set to a certain range of numbers (for example, 5 to 7) according to the allowable voltage of the power conditioner 3, and the string forming unit 13 can form the strings ST corresponding to each number of series.
  • the string formation part 13 forms each string ST by arranging the solar cell modules M belonging to the Hinata class in the order of current values, and is used for the pseudo module VM among the solar cell modules M belonging to the shade class. It has the function of forming the string ST by arranging those not present in the order of current values.
  • the pseudo module forming unit 14 connects the plurality of solar cell modules M belonging to the shaded class in parallel based on the parameters (current values in the present embodiment) of the solar cell module M belonging to the sunny class. It has a function of forming a VM.
  • connection pattern selection unit 17 has a function of selecting a connection pattern based on the classification, and the connection pattern is selected so that the maximum output of the array A configured by the connection of the solar cell modules M is maximized. It has a function to select.
  • the processing unit 18 has a function of executing processing other than the processing performed by the above-described units 11 to 17.
  • the storage unit 19 has a function of storing various information.
  • the maximum output operating current of the solar cell in a predetermined condition, for example, cell temperature 25 ° C., solar radiation intensity 1 kW / m 2 , spectrum AM 1.5, and short circuit current under the same condition. It is also possible to use it, and it is also possible to use other conditions, such as the current value at NOCT. Also, if the installation angle of the solar cell varies from module to module, or the effect of shadows on the module varies from module to module, calculate the expected current value for each module by calculating for a given date or times. Alternatively, the connection between the solar cell modules may be optimized according to the result.
  • the maximum output operating current or the short circuit current may be measured periodically, and the classification of the solar cell modules M and the optimization of the connection pattern may be performed periodically based on the results. In this case, since the actual parameters are used, a further excellent power generation improvement effect can be obtained.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the processing contents executed when the arithmetic device 1 selects an optimal connection pattern of the solar cell modules. The process of FIG. 2 is executed at a predetermined timing when selecting a connection pattern.
  • 3 to 7 are flowcharts showing the specific contents of the processes in FIG.
  • the output of the solar cell module M due to the shadow is smaller in voltage change than in current change.
  • calculation is performed by approximating that the voltage of the solar cell module M in the shade does not change and only the current changes.
  • the parameter acquisition unit 11 acquires the current value of each solar cell module M (step S100).
  • the current value for example, the short-circuit current of the solar cell module M or the current value at the maximum output operating point can be used.
  • the classification unit 12 executes a classification process for each solar cell module M based on the current value acquired in S100 (step S102).
  • the class division unit 12 divides the plurality of solar cell modules M into a “Hyuga class” and a “Shadow class”.
  • the shade class is a class having a lower current value than the Hinata class.
  • the classification unit 12 tentatively divides into “Hyuga class” and “Shadow class” in every pattern, obtains an optimal pattern, and adopts the combination as the classification.
  • the classification unit 12 sorts the solar cell modules M in descending order of current values, and assigns numbers 1 to n in order from the lowest current value (step S130). Specifically, as shown in FIG. 8, the solar cell modules M 1 , M 2 ,..., M i ,... M n in order from the lowest current value (in order from the lowest output block BL height). Are numbered and arranged.
  • the solar cell module M is replaced with the output block BL for easy understanding. That is, the solar cell module M that becomes a shade is shown thin because the current decreases and the height of the output block BL decreases. The same applies to the following drawings.
  • the classifying unit 12 adds the first solar cell module M 1 having the lowest current value to the shade class, and adds all other solar cell modules M 2 to M n to the Hinata class (step S132). . Further, the classification unit 12 sets “1” as the pattern number i (step S134).
  • the classification unit 12 executes a divergence degree calculation process for each class (steps S136 and S138).
  • the classifying unit 12 calculates the average value of the current values of the solar cell modules M belonging to the same class (step S150).
  • the classifying unit 12 calculates the square value of the difference from the average value of the current values for each solar cell module M in the class, and calculates the square value for all the solar cell modules M. Sum up.
  • the classifying unit 12 sets the total value of the square values as the class deviation degree at the pattern number i (step S152). With the method shown in FIG.
  • the classifying unit 12 calculates the divergence degree of the shadow class (step S136), and calculates the divergence degree of the sunny class (step S138). Next, the classifying unit 12 sums up the divergence degree of the shadow class calculated in S136 and the divergence degree of the sunny class calculated in S138, and sets it as the classifying divergence degree in the pattern number i. (Step S140).
  • the processing unit 18 sets the minimum value among the serial numbers set in advance as the serial number S (step S ⁇ b> 104).
  • the string forming unit 13 executes a string forming process for the Hinata class (step S106).
  • the solar cell module M of the Hinata class (its output block BL) is referred to as “solar cell module M S (output block BL S )”, and the solar cell module M of the shadow class (its output block BL). Will be described as “solar cell module M D (output block BL D )”.
  • the string forming unit 13 combines the sun-class solar cell modules M S in series in descending order of the current value to form the sun string ST S (step S160).
  • the sun string ST S For example, as shown in FIG. 9 (a), it is arranged from high photovoltaic modules M S of the current value in the order shown in the figure DR. A number S of sunshine strings ST S in series are formed, and the sunshine strings ST S are connected in parallel.
  • FIG. 9 although strictly speaking, the height of each solar cell module M S (output block BL S ) is gradually reduced, but “Solar cell module M D (output block BL D) ” described later In order to make the distinction from ”)”, all have the same shape.
  • the string formation unit 13 determines whether the number of the solar battery module M S there is Hinata string ST S less than the number of series S (step S162). In the example of FIG. 9, the solar cell module M S is insufficient in the lowermost sunny string ST S. In S162, if it is determined that there is the sunny string ST S less than the number of series S, the string formation unit 13 sets the solar cell module M S of the Hinata string ST S as "over modules EM" of f-number (Step S164). Thereafter, the string formation unit 13, and Hinata string ST S set, stores much of the module EM, the storage unit 19 (step S166). On the other hand, when it is determined in S162 that there is no sunny string ST S less than the serial number S, the string forming unit 13 stores the set sunny string ST S in the storage unit 19 (step S166).
  • the processing unit 18 determines whether there are too many modules EM (step S108). Specifically, the processing unit 18 makes a determination by referring to the information stored in the storage unit 19 in S166 of FIG. If it is determined in S108 that there are not so many modules EM, the calculation process shifts to a shadow class string forming process (step S114). On the other hand, if it is determined in S166 that there are too many modules EM, the pseudo module forming unit 14 executes a pseudo module forming process (step S110).
  • Pseudo module formation unit 14 added to the sunny string ST S has a much module EM, pseudo-formed module (hereinafter referred to as pseudo module VM) in the solar battery module M D of shade and by, supplement the solar battery module M S of the shortfall.
  • pseudo module VM pseudo-formed module
  • the pseudo module forming unit 14 calculates the number (Sf) of pseudo modules VM to be formed from the number f of modules in the sunny string ST S and the serial number S (step S170).
  • the number of pseudo modules VM is calculated as three.
  • the pseudo module formation unit 14 determines whether can cover a number of pseudo module VM required. Specifically, the pseudo module formation unit 14, the number of solar cell modules M D which are divided as shaded class with k (step S172), the number of the module k is a pseudo number of modules (S-f) or It is determined whether or not (step S174). In S174, if the pseudo number of modules (S-f) is determined to be greater than the number of modules k of the solar battery module M D of shaded class, it is impossible to create a pseudo module VM, to form a pseudo module VM The process of FIG.
  • the pseudo module formation unit 14 determines whether the module k of the solar battery module M D is determined to be pseudo number of modules (S-f) above.
  • the pseudo module formation unit 14 the average current value I over modules EM of the sunny class O is calculated (step S176).
  • the average current value IO is set as a target current value when the pseudo module VM is formed.
  • the pseudo module formation unit 14 for each pseudo module VM, connected in parallel by assigning a solar cell module M D remaining in the shaded class.
  • the pseudo module forming unit 14 selects a combination that is close to the average current value IO for each pseudo module VM (step S182).
  • Pseudo module formation unit 14 removes the selected solar cell modules M D from shaded class (step S184).
  • the pseudo module formation unit 14 for each pseudo module VM, connected in parallel by assigning a solar cell module M D remaining in the shaded class.
  • the pseudo module VM assign As already compensate the current value of the solar cell modules M D assigned to each pseudo module VM, be selected from the solar cell modules M D of the lower current value, the pseudo module VM assign. Further, the solar cell module M D assigned are connected in parallel in each of the pseudo module VM.
  • the string formation unit 13 so the module EM of the sunny class, to form the string ST S with the pseudo module VM, which is formed in S110 (step S112).
  • the string formation unit 13 as shown in FIG. 9 (b), the solar battery module M D within each pseudo module VM connected in parallel, connected in series and over modules EM and the pseudo module VM , to form one of the sunny string ST S.
  • the string formation unit 13 executes the string formation process of shaded class to form a string ST D of shaded class (step S114).
  • the string forming unit 13 determines whether or not there is a string ST D in which the number of modules is less than S (step S192). If it is determined that "there" in S192, the string formation unit 13 recognizes the photovoltaic modules M D of the string ST D as over modules EM (step S194). On the other hand, if it is determined in S192 that there is no module, it is determined that there are not many modules EM, and the process of S194 is skipped. String formation unit 13, a combination of solar battery module M D of shaded class (string ST D), so storing module EM (step S196). When the process of S196 is completed, the shadow class string forming process ends, and the process of FIG. 7 ends.
  • the processing unit 18 determines whether there are too many modules EM of the shadow class (step S116). Specifically, the processing unit 18 makes a determination by referring to the information stored in the storage unit 19 in S196 of FIG. If it is determined in S116 that there are too many modules EM, the processing unit 18 recognizes that the modules EM are not used much (step S118). If it is determined in S116 that there are not so many modules EM, the process of S118 is skipped.
  • the string forming unit 13 connects the Hyuga class string ST S and the shadow class string ST D formed in S110, S112, and S114 in parallel to form an array A. Further, the string forming unit 13 calculates the maximum output operating point Pmax in the array A, and stores it in the storage unit 19 as the array A with the serial number S (step S120). For example, in the example of FIG. 11, the string forming unit 13 configures the array A by connecting the string H S class string ST S and the shadow class string ST D in parallel. At this time, the module EM of the shadow class is not used much. Further, the string forming unit 13 creates an output assembly AS having the same meaning as shown in FIG. 14B by using the created output block BL of the array A, and recognizes the maximum output operating point Pmax.
  • the processing unit 18 determines whether or not the serial number S is 7 (step S122). When it is determined that the serial number S is not 7 (that is, 5 or 6), the processing unit 18 adds 1 to the serial number S (step S124). Further, the processing of S106 to S122 is repeated with the newly set serial number S. Thereby, the maximum output operating point Pmax in the array A when the series number S is increased by one can be obtained.
  • the output operating point Pmax is read from the storage unit 19 and compared, and the configuration of the array A when Pmax is the largest is selected (step S126). That is, the connection pattern selection unit 17 selects a connection pattern that can configure the array A.
  • a connection pattern to be adopted is determined, and the process of FIG.
  • the classifying unit 12 classifies the solar cell modules M based on parameters including the current value of each solar cell module M. That is, even if the number of solar cell modules M is increased, it is possible to optimize the connection pattern in each class by classifying, so that the connection patterns of many solar cell modules Compared with the case where the calculation is performed collectively, the calculation load can be reduced. Thus, the power generation performance can be improved while reducing the calculation load by efficiently selecting the connection pattern.
  • the classifying unit 12 classifies the solar cell modules M having similar parameters into the same class. This makes it possible to configure the strings ST and the array A with similar characteristics in each class, making it easy to optimize the connection pattern, and effectively outputting each solar cell module M without waste. It becomes easy to form a usable connection pattern.
  • the computing device 1 it is possible to form the sun-class string ST with only the solar cell module M having a high current value and form the shade class string ST with only the solar cell module M having a low current value. It becomes.
  • This makes it easy to optimize the connection pattern for each class because the strings ST may be formed by connecting those having similar current values in series.
  • the current difference between modules in each string ST is small, it is easy to increase the maximum output of an array formed by connecting the strings in parallel. That is, for example, it is easy to form an output assembly AL close to a quadrangle rather than a distorted output assembly AL as shown in FIG. 13, and the maximum output operating point Pmax can be easily increased.
  • the pseudo module VM it is possible to form a string ST that can obtain a current value equivalent to the string ST of the Hinata class, and therefore, all the solar cell modules M can be used without waste.
  • one power conditioner 3 may be provided for the power generator 2.
  • the string forming unit 13 connects the solar cell modules M belonging to the Hinata class in series based on at least the series number S set for the string ST of the Hinata class, and the string ST including the modules EM is connected in series. It is formed by supplementing the number of modules EM that is less than the number S with the pseudo module VM. Thus, even if there are too many modules EM that are less than the serial number S in the Hinata class, they can be supplemented by the pseudo module VM, so that the modules EM can be prevented from being wasted and contribute to the array output. it can.
  • connection pattern selection unit 17 performs connection according to the number of series when the maximum output of the array becomes the largest among the arrays formed by connecting the strings ST in parallel with respect to the set number of series. Select a pattern.
  • the string formation part 13 forms each string ST by arranging the solar cell modules M belonging to the Hinata class in the order of current values, and is used for the pseudo module VM among the solar cell modules M belonging to the shade class.
  • the shadow class string ST may be formed by arranging non-existing items in the order of current values. Since it is only necessary to arrange the solar cell modules M in the order of the current values, the strings ST can be easily formed. On the other hand, since the current difference between the solar cell modules M is reduced in each string ST by arranging them in order, the maximum output of the array A can be easily increased.
  • the solar power generation system 200 includes a calculation device 20, a power generation device 2, and a power conditioner 3.
  • the configuration of the power generation device 2 is the same as that of the first embodiment.
  • a plurality of power conditioners 3 are provided according to the number of classes.
  • the arithmetic unit 20 includes a parameter acquisition unit 21, a classification unit 22, a string formation unit 23, a module adjustment unit 24, a connection pattern selection unit 27, a connection pattern selection unit 27, a processing unit 28, and a storage unit. 29.
  • the parameter acquisition unit 21 has a function of acquiring a parameter including at least a current value and a voltage value from each solar cell module M by receiving the output of the detection unit 4.
  • the classification unit 22 has a function of classifying each solar cell module M based on the parameters.
  • the classifying unit 22 has a function of dividing the solar cell modules M having similar parameters into the same class. Specifically, the classifying unit 22 has a function of classifying a class having a large parameter and a class having a small parameter. .
  • the class ⁇ 1 having the largest parameter, the intermediate class ⁇ 2, and the class ⁇ 3 having the smallest parameter are divided into three classes, but may be further divided into a large number of classes.
  • the number of classes may be set in advance, or the number of solar cell modules M in the class may be set in advance. Thereby, the number of solar cell modules M included in the class can be kept within a certain range, and the calculation load can be reduced.
  • the string forming unit 23 has a function of forming a string of solar cell modules M for each class.
  • the string forming unit 23 connected in series only a string ST (first string) in which only the solar cell modules M belonging to one class are connected in series and a solar cell module M belonging to a class one level lower than the string ST.
  • a string ST (second string) can be formed.
  • the string formation part 23 has a function which forms the string of each class based on the maximum output of the array formed by the string of each class. Note that the string forming unit 23 may form all the two types of strings ST or may form only one of the two strings depending on the number of solar cell modules M of each class. .
  • the string forming unit 23 connects the solar cell modules M belonging to each class in series based on the series number set for each class.
  • the number of series can be set to a certain range of numbers (for example, 5 to 7) according to the allowable voltage of the power conditioner 3, and the string forming unit 23 can form the strings ST corresponding to each number of series.
  • the string formation part 23 forms the string corresponding to the said class by arranging the solar cell module M which belongs to the one class in order of current value, and the solar cell module M which belongs to the one lower class has the current value. Are arranged in this order to form a string ST corresponding to the class.
  • the module adjustment unit 24 has a function of adjusting the solar cell module between the classes. Specifically, the module adjustment unit 24 moves the solar cell module M from the lower class or the solar cell to the lower class according to the occurrence of the module EM in the string in each class. It has a function of moving the module M.
  • connection pattern selection unit 27 has a function of selecting a connection pattern based on the classification, and the connection pattern is selected so that the maximum output of the array A constituted by the connection of the solar cell modules M is maximized. It has a function to select.
  • the processing unit 28 has a function of executing processing other than the processing performed by the above-described units 21 to 27.
  • the storage unit 29 has a function of storing various information.
  • FIG. 16 is a flowchart showing the processing contents executed when the arithmetic device 20 selects an optimal connection pattern of the solar cell modules.
  • the process of FIG. 16 is executed at a predetermined timing when selecting a connection pattern, as in FIG. 17 to 20 are flowcharts showing the specific contents of the processes in FIG.
  • the classification unit 22 performs classification by considering a point on the upper right side of the output block BL of each solar cell module M (the size of the parameter is shown, hereinafter referred to as “upper right point”). (K-means method).
  • the class division unit 22 randomly divides each solar cell module M into classes ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ 3 (step S220). Since adjustments are made between classes later, the number of modules in each class may be provisionally determined at this stage. At this stage, the classification is made without considering the magnitudes of the currents and voltages of the classes ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ 3.
  • the classifying unit 22 calculates the centroids C1, C2, and C3 of each class in the current value-voltage value coordinates (step S222).
  • the output blocks BL of the solar cell modules M in the provisionally divided class ⁇ 1 are inserted into the coordinates one by one, and the output blocks BL of the other solar cell modules M and The center of gravity position is calculated from the average value of.
  • C1 shown in FIG. 21A is set as the center of gravity of the class ⁇ 1.
  • the centroids C2 and C3 are set by similarly calculating the classes ⁇ 2 and ⁇ 3.
  • the classification unit 22 calculates the distance between the upper right point G and the centroids C1, C2, and C3 of each class for all the solar cell modules M regardless of the classification (step S224). . Further, the classifying unit 22 reassigns all the solar cell modules M to the class to which the center of gravity closest to the distance belongs among the classes ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ 3 (step S226).
  • the upper right point G of the output block BL of the solar cell module M inserted at the coordinates has the shortest distance from the center of gravity C2. Accordingly, the solar cell module M is reassigned to the class ⁇ 2.
  • the centers of gravity C1, C2, and C3 of the classes ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ 3 are calculated again (step S228).
  • the centers of gravity C1, C2, and C3 reset in S228 are different from those set in the previous classification.
  • the classification unit 22 determines whether or not the centroids C1, C2, and C3 calculated again have changed from the previous one (step S230). This determination may be determined as “no change” when the previous centers of gravity C1, C2, and C3 are completely performed, and may be determined as “no change” when the change amount falls within a predetermined range. . If it is determined that there is a change in S230, S224 to S230 are repeated again in order to more suitably classify.
  • the classifying unit 22 classifies the set of solar cell modules M belonging to each class in descending order of the absolute value of the center of gravity of the class, class ⁇ 1, class ⁇ 2, class ⁇ 3. Is stored in the storage unit 29 (step S232). That is, the classifying unit 22 sets the class having the largest absolute value among the centroids C1, C2, and C3 of the classes ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ 3 to which the provisional class name is assigned as the class name “class ⁇ 1”. decide.
  • the classifying unit 22 selects the class having the next largest absolute value among the centroids C1, C2, and C3 of the classes ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ 3 to which the provisional class name is assigned as a class name “class ⁇ 2”. To decide. Further, the classifying unit 22 sets the class having the smallest absolute value among the centroids C1, C2, and C3 of the classes ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ 3 to which the provisional class name is assigned as the class name “class ⁇ 3”. decide.
  • the absolute value of the center of gravity C2 of the class ⁇ 2 is the largest as the provisional class name, and the center of gravity C1 of the class ⁇ 1 is the next largest, and the adjustment is made.
  • the class name of the class that was originally “class ⁇ 2” having the center of gravity C2 is determined to be “class ⁇ 1” by the process of S232, and the “class ⁇ 1” having the center of gravity C1 is determined.
  • the class name of the class that was “ ⁇ 1” is determined as “class ⁇ 2”. Accordingly, the solar cell module M having the largest output belongs to “class ⁇ 1”, the solar cell module M having the smallest output belongs to “class ⁇ 3”, and the solar cell module M having the intermediate output is assigned to “class ⁇ 2”.
  • the battery module M belongs.
  • the module adjustment unit 24 executes module adjustment processing between classes (step S204).
  • fine adjustment of classification of each class is performed in consideration of the serial number of strings formed in each class.
  • a class ⁇ 1 solar cell module M (its output block BL)
  • a class ⁇ 2 solar cell module M (its output block BL) is designated as “solar cell module M 1 (output block BL 1 )”.
  • the solar cell module M 2 (output block BL 3 ) is described as “solar cell module M 2 (output block BL 2 )”, and the solar cell module M of class ⁇ 3 (its output block BL) is described as “solar cell module M 3 (output block BL 3 )”.
  • the serial number S is set to 5-7.
  • the number of modules in class ⁇ 1 is m1
  • the number of modules in class ⁇ 2 is m2
  • the number of modules in class ⁇ 3 is m3.
  • the module adjustment unit 24 reads from the storage unit 19 a set of solar cell modules M of the classes ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ 3 allocated by the classification process (step S240).
  • the module adjustment unit 24 sets 5 as the initial value of the serial number S1 of the class ⁇ 1 (step S242).
  • the module adjustment unit 24 calculates a remainder a1 of “number of modules m1 / series number S1” (step S244). Further, the module adjustment unit 24 determines whether or not the remainder a1 is smaller than half of the serial number S1 (step S246).
  • step S246 if the remainder a1 is determined as S1 / 2 less than the module adjustment unit 24 moves the remainder a1 sheet of the solar cell module M 1 from the class ⁇ 1 class [alpha] 2, obtaining the other himself reciprocity of R1 Processing is executed (step S248).
  • the remainder of the class ⁇ 1 in order to form a string, it is necessary to bring a lot of the solar cell module M 2 from the class ⁇ 2 of under one, attempt to move the remainder to the class ⁇ 2 To do.
  • FIG. 19A and FIG. 22 a process for obtaining the other self-reciprocity R1 will be described.
  • the “other self-reciprocity” means that when a solar cell module assigned to a certain class is moved to another class, the moving module is moved to another solar cell module (or another solar cell from the moving source). This is a parameter indicating how far away from the module. That is, the parameter indicates how much the movement destination class or the movement source class is affected by the movement.
  • the distance d2 from the center of gravity C2 of ⁇ 2 ⁇ the distance d1 from the center of gravity C1 of the class ⁇ 1 ” is calculated (step S300).
  • the center of gravity of the solar cell module M 1 of the class ⁇ 1 since close to the center of gravity C1 than centroid C2, d1ff (k) has a positive value.
  • the module adjustment unit 24 causes the storage unit 29 to store the “remainder a1” solar cell modules M1 from the class having the smallest d1ff (k) as the moving module TM that moves the class ⁇ 1 to the class ⁇ 2 (Ste S302).
  • a module whose output is small and close to the center of gravity C2 is recognized as the moving module TM.
  • the module adjustment unit 24 calculates the total value of d1ff (k) for the “remainder a1” modules stored as the movement module TM, and acquires the total value as the other self-reciprocity R1 (step S1). S304).
  • step S250 movement in S246, if the remainder a1 is judged to be S1 / 2 or more, the module adjustment unit 24, the "serial number S1- remainder a1" sheets of solar cell modules M 2 from the class ⁇ 2 to the class ⁇ 1 And the process for obtaining the other self-reciprocity R1 is executed (step S250).
  • many of the remainder of the class ⁇ 1 should have brought a little of the solar cell module M 2 from the class ⁇ 2 of under one, since it is possible to form a string, trying to move the shortfall from the class ⁇ 2 to the class ⁇ 1 To do.
  • the calculation procedure is the same as S248.
  • the module adjustment unit 24 reorganizes the class ⁇ 1 and class ⁇ 2 modules based on the processing result in S248 or S250 (step S252).
  • the module adjustment unit 24 sets 5 as the initial value of the serial number S2 of the class ⁇ 2 (step S254).
  • the module adjustment unit 24 calculates the remainder a2 of “number of modules m2 / number of series S2” (step S256). Further, the module adjustment unit 24 determines whether or not the remainder a2 is smaller than half of the serial number S2 (step S258).
  • step S258 if the remainder a2 is determined as S2 / 2 less than the module adjustment unit 24 moves too a2 sheet of the solar cell module M 2 from the class ⁇ 2 class .alpha.3, finding other yourself reciprocity of R2 Processing is executed (step S260).
  • less remainder class [alpha] 2 to form a string, it is necessary to bring a number of solar cell modules M 3 from the class ⁇ 3 under one, and attempt to move the remainder to the class ⁇ 3 To do.
  • the calculation procedure is the same as S248.
  • step S258 if it is determined that the remainder a2 is S2 / 2 or more, the module adjustment unit 24, the "serial number S2- remainder a2" sheets of solar cell modules M 3 from the class ⁇ 3 class ⁇ 2
  • the other self-reciprocity R2 is obtained (step S262).
  • many of the remainder of the class ⁇ 2 should have brought a little of the solar cell module M 3 from the class ⁇ 3 of under one, since it is possible to form a string, trying to move the shortfall from the class ⁇ 3 to the class ⁇ 2 To do.
  • the calculation procedure is the same as S248.
  • the module adjustment unit 24 reorganizes the modules of class ⁇ 2 and class ⁇ 3 based on the processing result in S260 or S262 (step S264).
  • the module adjustment unit 24 sets 5 as the initial value of the series number S3 of the class ⁇ 3 (step S266).
  • the module adjustment unit 24 calculates a remainder a3 of “number of modules m3 / number of series S3” (step S268).
  • the module adjustment unit 24 when excluding the solar cell module M 3 remainder a3 sheets from class .alpha.3 (several modules m3), executes a process of obtaining a self-reciprocal degree R3 (step S270). In class ⁇ 3, since no lower class exists, the excess module is immediately removed.
  • the module adjustment unit 24 calculates the sum of the absolute values of the parameters for the remaining 3a moving modules TM and obtains it as the self-reciprocity R3 (step S308).
  • the module adjustment unit 24 adds 1 to the serial number S2 of the class ⁇ 2 (step S278). Further, the module adjustment unit 24 determines whether or not the serial number S2 is greater than 7 (step S280). When the serial number S2 is 7 or less, the module adjustment unit 24 resets the module configurations of the classes ⁇ 2 and ⁇ 3 to those of S252 (step S282). Thereafter, the processing of S256 to S280 is repeated again.
  • the module adjustment unit 24 adds 1 to the serial number S1 of the class ⁇ 1 (step S284). Further, the module adjustment unit 24 determines whether or not the serial number S1 is greater than 7 (step S286). When the serial number S2 is 7 or less, the module adjustment unit 24 resets the module configurations of the classes ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ 3 to those at the time of classification processing (that is, at the start of the processing in FIG. 18) (step S288). .
  • the module adjustment unit 24 determines that the series numbers S1, S2, and S3 and the classes ⁇ 1, ⁇ 2, A set of ⁇ 3 modules is acquired as a condition for string formation, and the result is returned. (Step S290).
  • the string forming unit 23 executes a string forming process for the first class, that is, the class ⁇ 1 (step S208).
  • the string formation unit 23 a serial number S1 of the class [alpha] 1, a set of solar cell modules M 1 of the class [alpha] 1 (the results are stored in S290 of FIG. 18), from the storage unit 29 (Step S310).
  • String formation unit 23 sorts the solar cell module M 1 belonging to the class ⁇ 1 in descending order of the current value (step S312). Here, only the current value is considered without considering the voltage value.
  • String formation unit 23 selects the solar cell module M 1 in order from the largest current value, to form a string of serial number S1 (step S314).
  • the string forming unit 23 calculates the number of strings ⁇ of the strings ST in the class ⁇ 1 (step S316).
  • the string forming unit 23 sorts the strings ST in ascending order of current values (step S318).
  • an array A 1 as shown in FIG. 23 (a)
  • output assembly AL 1 as shown in FIG. 23 (b) is formed.
  • Array A 1 shown in FIG. 23 (a) in the direction of the arrow shown by DR in the figure, in order from the highest current value photovoltaic modules M 1 are arranged.
  • strings ST 1 , ST 2 ... ST ⁇ 1 , ST ⁇ having the number S1 in series are formed. Further, as shown in FIG.
  • the output block BL 1 is stacked in the order of the strings ST 1 , ST 2 ... ST ⁇ 1 , ST ⁇ from the bottom, and the output assembly AL 1 is formed.
  • the total voltage value of each string ST is not uniform.
  • the string formation unit 23 reads out the low strings ST 1 the most current value (step S320).
  • the solar cell modules M 1 of the string ST 1 (output block BL 1) which replaced the solar cell module M 1 of the other strings ST 2 ⁇ ST ⁇ (output blocks BL 1), the class each string ST in ⁇ 1 to calculate the output of the array a 1 of the parallel connection, to output the determination of whether is maximized (step S322).
  • the solar cell module M 1 of the string ST 1 (output block BL 1) of any of the other strings ST solar cell module M 1 (output block BL 1), to calculate the output of an array a 1 reconstructed.
  • the string forming unit 23 determines whether or not the effect of module replacement is lost (step S324). That performs a module replacement in any pattern, if it is determined that it is impossible to increase the output of array A 1 be reconstructed more, the effect of the module replacement is determined to no longer. If the output is improved by module replacement in S324, another replacement pattern is executed again in S322 to form a combination that can further increase the output. On the other hand, in S324, if the effect of the module replacement is determined to have disappeared, the string formation unit 23, to confirm the solar cell module M 1 belonging to the string ST 1 class [alpha] 1, is stored in the storage unit 29.
  • the string forming unit 23 determines whether or not the string number i is ⁇ 1 (step S328). That is, the string formation unit 23 determines whether solar battery module M 1 is established for all the strings ST (Since the current value for the largest string ST beta, no strings of interest to replace the module Do not replace). If it is determined in S328 that the string number i is not ⁇ -1, the string forming unit 23 adds 1 to the string number i (step S330), and repeats the processes of S322 to S328. At this time, the solar cell module M 1 (output block BL 1 ) of the already determined string ST is not used for module replacement. When the string number i in S328 is judged to become beta-1, as the configuration of the solar cell module M 1 of all the strings ST was determined, the process of FIG. 20 ends.
  • the connection pattern selection unit 27 selects the connection form of the solar cell modules M of the respective classes ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ 3 as the connection pattern of the array A to be adopted, and stores it in the storage unit 29 (step S214).
  • the connection pattern selection unit 27 connects, in parallel, the strings ST determined for the class ⁇ 1, the strings ST determined for the class ⁇ 2, and the strings ST determined for the class ⁇ 3 in parallel. Select as the connection pattern.
  • a connection pattern to be adopted is determined, and the process of FIG. 16 ends.
  • the classifying unit 22 classifies the solar cell modules M based on parameters including the current value of each solar cell module M. That is, even if the number of solar cell modules M is increased, it is possible to optimize the connection pattern in each class by classifying, so that the connection patterns of many solar cell modules Compared with the case where the calculation is performed collectively, the calculation load can be reduced. Thus, the power generation performance can be improved while reducing the calculation load by efficiently selecting the connection pattern.
  • the classifying unit 22 classifies the solar cell modules M having similar parameters into the same class. This makes it possible to configure the strings ST and the array A with similar characteristics in each class, making it easy to optimize the connection pattern, and effectively outputting each solar cell module M without waste. It becomes easy to form a usable connection pattern.
  • the arithmetic device 20 it is possible to form the string ST of the class ⁇ 1 with only the solar cell module M having a large parameter and form the strings ST of the lower classes ⁇ 2 and ⁇ 3 with only the solar cell module having a small parameter. .
  • This makes it easy to optimize the connection pattern for each class because the strings ST may be formed by connecting those having similar parameters in series.
  • the current difference between modules in each string ST is small, it is easy to increase the maximum output of an array formed by connecting the strings ST in parallel. That is, for example, it is easy to form an output assembly AL close to a quadrangle rather than a distorted output assembly AL as shown in FIG. 13, and the maximum output operating point Pmax can be easily increased.
  • the class ⁇ 1 string ST is formed, and the array formed by the class ⁇ 2 string ST (class ⁇ 2).
  • the class ⁇ 2 string ST is formed based on the maximum output of the output assembly AL) of the class ⁇ 2, and the class ⁇ 3 is determined based on the maximum output of the array (class ⁇ 3 output assembly AL) formed by the class ST3 string ST.
  • an array is configured for each class.
  • the string formation unit 23 the solar cell module M 1 belonging to the class ⁇ 1 to form a string ST class ⁇ 1 by arranging the order of the current value, the solar cell module M 2 belonging to the class ⁇ 2 in order of current to form a string ST class ⁇ 3 by forming the string ST class [alpha] 2, arranging the solar cell module M 3 belonging to the class ⁇ 3 in the order of the current value by arranging. Since it is only necessary to arrange the solar cell modules M in the order of the current values, the strings ST can be easily formed. On the other hand, since the current difference between the solar cell modules M is reduced in each string ST by arranging them in order, the maximum output of the array A can be easily increased.
  • the solar power generation system 300 includes a calculation device 30, a power generation device 2, and a power conditioner 3.
  • the configuration of the power generation device 2 is the same as that of the first embodiment.
  • One power conditioner 3 is provided for the power generator 2.
  • the arithmetic device 30 includes a parameter acquisition unit 31, a classification unit 32, a string formation unit 33, a pseudo module formation unit 34, a connection pattern selection unit 37, a processing unit 38, and a storage unit 39. Yes.
  • the parameter acquisition unit 31 has a function of acquiring parameters including at least a current value and a voltage value from each solar cell module M by receiving the output of the detection unit 4.
  • the classification unit 32 has a function of classifying each solar cell module M based on the parameters.
  • the classifying unit 32 has a function of dividing the solar cell modules M having similar parameters into the same class. Specifically, the classifying unit 32 has a function of classifying a class having a high current value and a class having a low current value. ing.
  • the class ⁇ 1 having the highest current, the intermediate class ⁇ 2, and the class ⁇ 3 having the lowest current are divided into three classes.
  • the number of classes may be set in advance, or the number of solar cell modules M in the class may be set in advance. Thereby, the number of solar cell modules M included in the class can be kept within a certain range, and the calculation load can be reduced.
  • the string forming unit 33 has a function of forming a string of solar cell modules M for each class.
  • the string forming unit 33 connected in series only a string ST (first string) in which only the solar cell modules M belonging to one class are connected in series and a solar cell module M belonging to a class one level lower than the string ST.
  • a third string may form all three types of strings ST depending on the number of solar cell modules M of each class, or may form three strings when only any two of the three strings ST are formed.
  • the string forming unit 33 connects the solar cell modules M belonging to the class ⁇ 1 in series based on the series number set for the class ⁇ 1, and for the string ST including the modules EM, the number of the modules is less than the series number. It is formed by supplementing the EM with a pseudo module VM.
  • the number of series can be set to a certain range of numbers (for example, 5 to 7) according to the allowable voltage of the power conditioner 3 and the string forming unit 33 can form the strings ST corresponding to each number of series.
  • the strings ST are formed based on the total voltage of the strings ST of the class ⁇ 1.
  • the string forming unit 33 forms each string by arranging the solar cell modules M belonging to one class in the order of the current value, and among the solar cell modules M belonging to the one lower class, the string forming unit 33 forms the pseudo module VM.
  • the string ST is formed by arranging the unused ones in the order of the current values.
  • the pseudo module forming unit 34 Based on the parameters (current value and voltage value) of the solar cell module M belonging to one class, the pseudo module forming unit 34 connects a plurality of solar cell modules M belonging to the one lower class in parallel (also necessary.
  • the pseudo module VM is formed by connecting them in series).
  • connection pattern selection unit 37 has a function of selecting a connection pattern based on the classification, and the connection pattern is selected so that the maximum output of the array A constituted by the connection of the solar cell modules M is maximized. It has a function to select.
  • the processing unit 38 has a function of executing processing other than the processing performed by the above-described units 31 to 37.
  • the storage unit 39 has a function of storing various information.
  • FIG. 25 is a flowchart showing the processing contents executed when the arithmetic device 30 selects the optimum connection pattern of the solar cell modules.
  • the process of FIG. 25 is executed at a predetermined timing when selecting a connection pattern, as in FIG. 26 to 28 are flowcharts showing the specific contents of the processes in FIG.
  • the shade solar cell module M performs calculations on the assumption that both current and voltage change.
  • the parameter acquisition unit 31 acquires the current value and voltage value of each solar cell module M (step S400).
  • the classification unit 32 executes a classification process for each solar cell module M based on the current value / voltage value acquired in S400 (step S402).
  • the classification can be performed using, for example, the K-means method as described in FIG. 17 of the second embodiment.
  • class ⁇ 1, class ⁇ 2, and class ⁇ 3 are set in descending order of the average output (W) of the solar cell modules M in the class (step S404).
  • the processing unit 38 sets 5 as an initial value as the serial number S1 of the class ⁇ 1 (step S408).
  • the string forming unit 33 executes a string forming process of class ⁇ 1 (step S410).
  • the string formation unit 33 a serial number S1 of the class [alpha] 1, a set of solar cell modules M 1 of the class [alpha] 1, from the storage unit 39 (step S450).
  • String formation unit 33 sorts the solar cell module M 1 belonging to the class ⁇ 1 in descending order of the current value (step S452). Here, only the current value is considered without considering the voltage value.
  • String formation unit 33 selects the solar cell module M 1 in order from the largest current value, to form a string of serial number S1 (step S454).
  • the string forming unit 33 stores the modules in the storage unit 39 as modules EM and removes them from the class ⁇ 1 (step S456).
  • the string forming unit 23 calculates the number of strings ⁇ of the strings ST in the class ⁇ 1 (step S458).
  • the string forming unit 33 sorts the strings ST in ascending order of current values (step S460).
  • it is formed an array A 1, as shown in FIG. 23 (a), output assembly AL 1 as shown in FIG. 23 (b) is formed.
  • the string formation unit 33 reads out the low strings ST 1 the most current value (step S462).
  • the solar cell modules M 1 of the string ST 1 (output block BL 1) which replaced the solar cell module M 1 of the other strings ST 2 ⁇ ST ⁇ (output blocks BL 1), the class each string in ⁇ 1 to calculate the output of the array a 1 of the parallel connection, to output the determination of whether is maximized (step S464).
  • the solar cell module M 1 of the string ST 1 (output block BL 1) of any of the other strings ST solar cell module M 1 (output block BL 1), to calculate the output of an array a 1 reconstructed.
  • the string forming unit 23 determines whether or not the effect of module replacement has been lost (step S466). That performs a module replacement in any pattern, if it is determined that it is impossible to increase the output of array A 1 be reconstructed more, the effect of the module replacement is determined to no longer. If the output is improved by module replacement in S466, another replacement pattern is executed again in S464 to form a combination that can further increase the output. On the other hand, when it is determined in S466 that the effect of module replacement has been lost, the string forming unit 33 determines the string ST related to the combination as a completed string ST CP in the class ⁇ 1, and stores the string ST CP in the storage unit 39 (step S41). S468).
  • the string forming unit 33 determines whether or not the string number i is ⁇ 1 (step S470). That is, the string formation unit 33 determines whether solar battery module M 1 is established for all the strings ST (Since the current value for the largest string ST beta, no strings of interest to replace the module Do not replace). If it is determined in S470 that the string number i is not ⁇ -1, the string forming unit 23 adds 1 to the string number i (step S472), and repeats the processes of S464 to S470. At this time, the solar cell module M 1 (output block BL 1 ) of the already determined string ST is not used for module replacement. When the string number i in S470 is judged to become beta-1, as the configuration of the solar cell module M 1 of all the strings ST was determined, the process of FIG. 26 ends.
  • the processing unit 38 determines whether or not at least one string ST has been formed in the class ⁇ 1 (step S412). By the solar cell module M 1 belonging to the class ⁇ 1 is too small, the string ST is not also formed one, if it is determined that can not be formed in S412, the processing unit 38, all of the photovoltaic modules M belonging to the class ⁇ 2 2 is moved to class ⁇ 1 (step S414). The processing unit 38 moves all of the solar cell module M 3 belonging to the class ⁇ 3 class [alpha] 2 (step S416). Thereafter, the processes of S410 and S412 are executed again.
  • the processing unit 38 causes the storage unit 39 to store the lowest voltage as the lowest string voltage Vmin among the voltages of all the strings ST of class ⁇ 1 (the sum of the voltage values of the output blocks BL in the string ST) (step S418). ).
  • the processing unit 38 refers to the information stored in S456 of FIG. 26 and determines whether there are too many modules EM in the class ⁇ 1 (step S420). If it is determined in S420 that there are not so many modules EM, the pseudo module forming unit 34 executes a pseudo module forming process (step S422). If it is determined that there are not so many modules EM, the process in S422 is skipped and S424 is performed. Move on to processing.
  • the pseudo module forming unit 34 calculates the minimum complementary voltage Vcom as the difference between the minimum voltage Vmin stored in S418 of FIG. 25 and the total voltage of the module EM of class ⁇ 1 (step S500).
  • This minimum complementary voltage Vcom is a voltage that should be compensated to the minimum to ensure the voltage to at least the minimum voltage Vmin when the string is formed by using the module EM too much.
  • the pseudo module forming unit 34 calculates the average current Io of the module EM in the class ⁇ 1 (step S502).
  • the pseudo module formation unit 34 the total voltage of the solar cell module M 2 of a lower class ⁇ 2 class ⁇ 1 is equal to or minimum auxiliary voltage Vcom or more (step S504).
  • the first place can not be ensured the minimum complement voltage Vcom,
  • the total voltage in S504 it is determined that the lowest auxiliary voltage Vcom smaller, without forming a pseudo module VM
  • the pseudo module formation unit 34 forms a pseudo module VM by using the solar cell module M 2 of class [alpha] 2 (step S506).
  • the pseudo module forming unit 34 selects the solar cell module M 2 (output block BL 2 ) from the class ⁇ 2, and searches for a combination that satisfies the following condition by combining in series and parallel.
  • the combination condition to be searched satisfies “minimum complementary voltage Vcom ⁇ pseudo-module voltage V” and “has a vertex (V, I) having the shortest distance from (Vcom, Io)”. That is.
  • Vcom ⁇ pseudo-module voltage V “has a vertex (V, I) having the shortest distance from (Vcom, Io)”. That is.
  • the pseudo module VM formed by the combination of the solar cell modules M 2 (output block BL 2 ) has a vertex (V, I) at the upper right corner.
  • the voltage V of the pseudo module VM is equal to or higher than the minimum complementary voltage Vcom, and the vertex (V, I) is set as close to (Vcom, Io) as possible.
  • Vcom, Io the vertex
  • the pseudo module forming unit 34 stores the result in the storage unit 39.
  • the pseudo module VM formed in this way is connected in series with the module EM (see, for example, FIG. 29) and is stored as one complete string ST CP .
  • Pseudo module formation unit 34 the solar cell module M 2, which is used in a pseudo-module, removed from the lower class [alpha] 2 (step S508).
  • the process shown in FIG. 28 ends.
  • the string forming unit 33 executes a string forming process of class ⁇ 2 (step S424).
  • class [alpha] 2 instead of setting the serial number of the string ST, based on the lowest voltage Vmin of the finished string ST CP class [alpha] 1, the string ST is formed. That is, as shown in FIG. 29, the string formation unit 33 forms a complete string ST CP piled up in the coordinates of one by one workspace from a set of solar cell modules M (output block BL). In addition, when there are too many modules EM, the string forming unit 23 forms the pseudo module VM with the solar cell module M of class ⁇ 3 and completes the completed string ST CP .
  • the string formation unit 33 to complete the string ST initialization of 0 present the CP in the class [alpha] 2 (step S480), is initialized to 0 sheets modules developing string ST DP (step S482).
  • the string formation unit 33 there is no solar cell module M 2 in the class [alpha] 2, determines whether or not it is empty (step S484). If it is empty, the process proceeds to S492.
  • the string formation unit 33 of the solar cell module M 2 in the class [alpha] 2 to move those current highest in developing string ST DP (step S486).
  • the string formation unit 33 those high most current value among the solar battery module M 2 remaining in the class ⁇ 2 moved to the workspace, developing string in the middle created on coordinates Connect in series to ST DP .
  • the string forming unit 33 determines whether or not the total voltage of the halfway strings ST DP is smaller than the minimum voltage Vmin (step S488). That is, as shown in FIG. 29, it is determined whether the voltage developing string ST DP exceeds the line of minimum voltage Vmin.
  • the class ⁇ 2 is empty immediately after the formation of the complete string ST CP of the last one (S490 ⁇ S484: YES) or, or class before the total voltage of the developing string ST DP is greater than the minimum voltage Vmin ⁇ 2 Becomes empty (S488 ⁇ S484: YES).
  • the string formation unit 33 determines whether solar battery module M in the developing string ST DP is 0 Like (step S492). That is, it is determined whether the class ⁇ 2 is emptied with the solar cell module M left in the workspace, or whether the class ⁇ 2 is emptied without leaving anything in the workspace. If it is determined in S492 that the number is zero, the string forming unit 33 empties the module storage area (see FIG. 29), assuming that there is not much module EM in the class ⁇ 2 (step S494). On the other hand, if it is determined in S492 that the number is not zero, the solar cell module M included in the halfway string ST DP is stored in the storage unit 39 as too much module EM (step S496). Thus, the string forming unit 33 returns all the completed strings ST CP (combination of modules) and the module EM too much (Step S498). When the process of S498 is completed, the process of FIG. 27 ends.
  • the string forming unit 33 determines whether there are too many modules EM (step S426). If it is determined in S426 that there are too many modules EM, the pseudo module forming unit 34 executes a pseudo module forming process (step S428). If it is determined that there are not so many modules EM, the process of S428 is skipped and S430 is performed. Move on to processing.
  • the pseudo module forming process in class ⁇ 2 is the same as the pseudo module forming process in class ⁇ 1 described above.
  • the pseudo module VM is formed by using the solar cell module M 3 classes .alpha.3. The pseudo module VM is connected in series with the module EM, and is stored as one complete string ST CP .
  • step S430 The string forming process in class ⁇ 3 is the same as the string forming process in class ⁇ 2 described above.
  • the string forming unit 33 determines whether there are too many modules EM (step S432). If it is determined in S432 that there are too many modules EM, the string forming unit 33 has no lower class than the class ⁇ 3 and cannot form a pseudo module.
  • Step S434) If it is determined that there are not many modules EM, the process of S434 is skipped and the process proceeds to S436.
  • String formation unit 33, the class [alpha] 1, [alpha] 2, are connected in parallel all the complete string ST CP of ⁇ 3 form an array A, calculates the maximum output operation point Pmax in the series number S1, all of the finished string ST
  • the information is stored in the storage unit 39 together with the CP (step S436).
  • the processing unit 38 determines whether or not the serial number S1 is 7 (step S438). If it is determined in S438 that the serial number S1 is not 7, 1 is added to the serial number S1 (step S440), and the processing of S410 to S438 is repeated with the new serial number S1.
  • a connection pattern to be adopted is determined, and the process of FIG. 25 ends.
  • the classifying unit 32 classifies the solar cell modules M based on parameters including the current value and voltage value of each solar cell module M. That is, even if the number of solar cell modules M is increased, it is possible to optimize the connection pattern in each class by classifying, so that the connection patterns of many solar cell modules Compared with the case where the calculation is performed collectively, the calculation load can be reduced. Thus, the power generation performance can be improved while reducing the calculation load by efficiently selecting the connection pattern.
  • the classifying unit 32 classifies the solar cell modules M having similar parameters into the same class. This makes it possible to configure the strings ST and the array A with similar characteristics in each class, making it easy to optimize the connection pattern, and effectively outputting each solar cell module M without waste. It becomes easy to form a usable connection pattern.
  • the arithmetic unit 30 it is possible to form the class ⁇ 1 string ST with only the solar cell module M having a large parameter, and form the class ⁇ 2 and ⁇ 3 string ST with only the solar cell module M having a small parameter. Become. This makes it easy to optimize the connection pattern for each class because the strings ST may be formed by connecting those having similar parameters in series. Furthermore, since the current difference between modules in each string ST is small, it is easy to increase the maximum output of an array formed by connecting the strings in parallel. That is, for example, it is easy to form an output assembly AL close to a quadrangle rather than a distorted output assembly AL as shown in FIG. 13, and the maximum output operating point Pmax can be easily increased. Furthermore, by using the pseudo module VM, it is possible to form a string ST that can obtain a current value equivalent to the string ST of the Hinata class, and therefore, all the solar cell modules M can be used without waste.
  • sub-arrays are formed for each class so that the voltages are uniform, and each sub-array is connected in parallel to form one array.
  • a connection pattern can be easily selected.
  • one power conditioner 3 may be provided for the power generator 2.
  • the string forming unit 33 connects the solar cell modules M belonging to the class ⁇ 1 in series based on the series number S1 set for the string ST of the class ⁇ 1, and the string ST including the modules EM is connected in series. It is formed by supplementing a number of modules EM less than S with pseudo modules VM.
  • the extra module EM of class ⁇ 2 can be supplemented with the pseudo module VM from class ⁇ 3. Thus, even if there are too many modules EM, they can be supplemented with the pseudo module VM, so that the modules EM can be prevented from being wasted and contribute to the array output.
  • connection pattern selection unit 27 selects a connection pattern related to the series number S1 when the maximum output of the array A is the largest among the arrays A formed by connecting the strings ST in parallel in each series number S1. To do. By simply changing the series number S1 of the strings ST, it is possible to create a plurality of wiring pattern candidates, and it is only necessary to select the optimum series number S1, among which the calculation load can be greatly reduced while generating efficiency is improved. can do.
  • the string forming unit 33 forms each string ST by arranging the solar cell modules M belonging to the class ⁇ 1 in the order of the current values, and is not used for the pseudo module VM among the solar cell modules M belonging to the class ⁇ 2.
  • a string ST of class ⁇ 2 is formed by arranging the objects in the order of the current values, and among the solar cell modules M belonging to class ⁇ 3, those not used for the pseudo module VM are arranged in the order of the current values.
  • An ⁇ 3 string ST is formed. Since it is only necessary to arrange the solar cell modules M in the order of the current values, the strings ST can be easily formed. On the other hand, since the current difference between the solar cell modules M is reduced in each string ST by arranging them in order, the maximum output of the array A can be easily increased.
  • the invention according to the fourth embodiment is a photovoltaic power generation simulation system 101 provided with a computing device 1 as shown in FIG.
  • the power generation device 2 is a virtually set device that is generated inside the arithmetic device 1 (or another arithmetic device). That is, the solar cell module M is virtually set on software.
  • the computing device 1 of the photovoltaic power generation simulation system 101 has the same configuration as the computing device 1 according to the first embodiment, and can perform the same computing process. In the operation of selecting an optimal connection pattern in the solar power generation simulation system 101 and connecting the solar cell modules of the actual solar power generation system, the optimized connection pattern can be employed.
  • the invention according to the fifth embodiment is a photovoltaic power generation simulation system 201 provided with a computing device 20 as shown in FIG.
  • the power generation device 2 is a virtually set device that is generated inside the arithmetic device 20 (or another arithmetic device). That is, the solar cell module M is virtually set on software.
  • the arithmetic device 20 of the photovoltaic power generation simulation system 201 has the same configuration as the arithmetic device 20 according to the second embodiment, and can perform the same arithmetic processing. In the operation of selecting an optimal connection pattern in the solar power generation simulation system 201 and connecting the solar cell modules of the actual solar power generation system, the optimized connection pattern can be employed.
  • the invention according to the sixth embodiment is a photovoltaic power generation simulation system 301 including an arithmetic device 30 as shown in FIG.
  • the power generation device 2 is a virtually set device generated inside the arithmetic device 30 (or another arithmetic device). That is, the solar cell module M is virtually set on software.
  • the arithmetic device 30 of the photovoltaic power generation simulation system 301 has the same configuration as the arithmetic device 30 according to the third embodiment, and can perform the same arithmetic processing. In the operation of selecting an optimal connection pattern in the solar power generation simulation system 301 and connecting the solar cell modules of the actual solar power generation system, the optimized connection pattern can be employed.
  • the present invention is not limited to the embodiment described above.
  • the first embodiment is divided into two classes, and the second embodiment and the third embodiment are described by taking the case of dividing into three classes as an example.
  • the number of classification is not particularly limited, and more ( The second and third embodiments may be divided into two classes).
  • the classification unit calculates the center of gravity (current, voltage) of the output blocks BL of all the solar cell modules M (step S600).
  • the classifying unit calculates the distance from the center of gravity for the center of gravity of all the solar cell modules M, obtains the sum of the distances, and stores the sum as D 1 in the storage unit (step S602).
  • the classifying unit sets 2 as the initial value of the class number CN (step S604).
  • the classification unit calculates the distance between the center of gravity of the solar cell module M and the center of gravity of the class to which the solar cell module M belongs for all the solar cell modules M, and sums the distances over all the modules. the stored as D CN (step S608).
  • the classification unit determines whether or not CN has reached the number N of solar cell modules M (step S610). If it is determined in S610 that the process has not been reached, 1 is added to CN, and the processes of S606 to S610 are repeated.
  • step S610 If it is determined in S610 that the classifying unit determines that D 1 -D 2 , D 2 -D 3 , D 3 -D 4 , ... D i-1 -D i , ... D N-1 -D N The largest one is obtained, and i at that time is returned as the number of classes to be adopted (step S614).
  • the number of classes when the deviation is greatly reduced is (D 1 -D 2 , D 2 -D 3 , D 3 -D 4 ,... D i-1 -D i ,... D N-1 -D N with the largest value i), as the appropriate number of classes Can be adopted.
  • the classification method is not limited to this, and any classification method such as the shortest distance method, the longest distance method, the group average method, and the Ward method may be adopted.
  • connection pattern In order to optimize the connection pattern within a class, a possible connection pattern is registered in advance under the restrictions of a predetermined number of series, and the pattern that maximizes the maximum output of the array is selected. Or a method of selecting an optimal connection pattern while automatically generating a connection pattern automatically. As the latter method, there are a method of generating an optimal connection pattern by using a genetic algorithm or a neural network after generating several connection states as initial values in advance.
  • connection pattern selection unit may select a connection pattern in which all the solar cell modules in the same class are connected in series. This method has an advantage that the calculation is easy because the optimization of the connection is completed when the classification is completed.
  • the classifying unit is configured such that the total value of the standard deviation of the parameters of the solar cell module M in the first class and the standard deviation of the parameters of the solar cell module M in the second class is not classified. You may classify so that the standard deviation of all the solar cell modules M may be less.

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Abstract

複数の太陽電池モジュールの結線パターンを演算することによって太陽光発電を最適化する演算装置であって、ぞれぞれの太陽電池モジュールから、少なくとも電流値を含むパラメータを取得するパラメータ取得部と、パラメータ取得部で取得されたパラメータに基づいて、太陽電池モジュールをクラス分けするクラス分け部と、クラス分け部によるクラス分けに基づいて、結線パターンを選択する結線パターン選択部と、を備える、太陽光発電を最適化する演算装置。

Description

太陽光発電を最適化する演算装置、太陽光発電を最適化する方法、太陽光発電システム、及び太陽光発電シミュレーションシステム
　本発明は、太陽光発電を最適化する演算装置、太陽光発電を最適化する方法、太陽光発電システム、及び太陽光発電シミュレーションシステムに関する。
　従来より、複数の太陽電池モジュールを接続することでアレイを形成し、太陽光によって発電する太陽光発電システムが知られている。このような太陽光発電システムにおいて、周囲の木々や建物等により部分的に生じる日影や太陽電池の個体差や入射角度等の影響を考慮しなかった場合、太陽電池モジュールの性能を十分に発揮することができない。これに対し、特許文献１に係る太陽光発電システムでは、太陽電池モジュールのパラメータ（電流値、電圧値）を測定して、当該結果に基づいて結線パターンを最適化している。
特開２０１０－２１９３４９号公報
　一方で、近年、太陽光発電システムに含まれる太陽電池モジュールの枚数は増加する傾向にあるが、従来の最適化の方法では、太陽電池モジュールの枚数が多くなった場合に、検討すべき結線パターンが極めて多数になってしまう。その中から最適な結線パターンを選択しようとした場合、演算の負荷が大きくなり、演算の時間がかかり過ぎたり、演算装置に実装されているメモリの量が不足するなどの問題が生じる。
　本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、効率よく結線パターンを選択することで演算の負荷を低減しつつ太陽光発電の発電性能を向上できる、太陽光発電を最適化する演算装置、太陽光発電を最適化する方法、太陽光発電システム、及び太陽光発電シミュレーションシステムを提供することを目的とする。
　本発明の一側面に係る太陽光発電を最適化する演算装置は、複数の太陽電池モジュールの結線パターンを演算することによって太陽光発電を最適化する演算装置であって、ぞれぞれの太陽電池モジュールから、少なくとも電流値を含むパラメータを取得するパラメータ取得部と、パラメータ取得部で取得されたパラメータに基づいて、太陽電池モジュールをクラス分けするクラス分け部と、クラス分け部によるクラス分けに基づいて、結線パターンを選択する結線パターン選択部と、を備える。
　本発明の一側面に係る演算装置によれば、少なくとも各太陽電池モジュールの電流値を含むパラメータに基づいて、クラス分け部が太陽電池モジュールのクラス分けを行っている。すなわち、太陽電池モジュールの数が増加した場合であっても、クラス分けを行うことによって、各クラスでの結線パターンの最適化を行うことが可能であるため、多数の太陽電池モジュールの結線パターンをまとめて演算する場合に比して、演算の負荷を低減することができる。これによって、効率よく結線パターンを選択することで演算の負荷を低減しつつ太陽光発電の発電性能を向上できる。
　また、他の側面に係る演算装置において、クラス分け部は、パラメータが近い太陽電池モジュール同士を同じクラスに分けてもよい。これによって、各クラス内でパラメータが似たもの同士でストリング、アレイを構成することが可能となり、結線パターンの最適化が行い易くなると共に、各太陽電池モジュールの出力を無駄なく有効に利用できる結線パターンを形成し易くなる。
　また、他の側面に係る演算装置において、太陽電池モジュールを直列接続してストリングを形成するストリング形成部を更に備え、クラス分け部は、太陽電池モジュールを、少なくとも、第１のクラスと、第１のクラスよりパラメータが小さい第２のクラスに分け、ストリング形成部は、クラスごとにストリングを形成可能であり、結線パターン選択部は、ストリング形成部によって形成されたストリングに基づいて、結線パターンを選択してもよい。これによりパラメータが大きい太陽電池モジュール同士でストリングを形成し、パラメータが小さい太陽電池モジュール同士でストリングを形成することが可能となる。これにより、パラメータが近いもの同士を直列接続してストリングを形成すればよいのでクラスごとの結線パターンの最適化が行い易くなる。更に、各ストリング内でのモジュール間のパラメータの差（特に電流差）が少ないために、各ストリングを並列接続して形成されるアレイの最大出力を大きくし易くなる（例えば図１３及び図１４参照）。
　また、他の側面に係る演算装置において、結線パターン選択部は、太陽電池モジュールの結線によって構成されるアレイの最大出力が最大となるように、結線パターンを選択してもよい。これによって、太陽光発電に係る発電効率を向上することができる。
　また、他の側面に係る演算装置では、ストリング形成部は、第１のクラスに属する太陽電池モジュールのみを直列接続させた第１のストリングと、第２のクラスに属する太陽電池モジュールのみを直列接続させた第２のストリングと、第１のクラスに属する太陽電池モジュール、及び第２のクラスに属する太陽電池モジュールを接続させた第３のストリングと、を形成可能であり、第３のストリングは、第１のクラスに属する太陽電池モジュールのパラメータに基づいて、第２のクラスに属する複数の太陽電池モジュール同士を接続することによって形成される擬似モジュールと、第１のクラスに属する太陽電池モジュールと、を直列接続することによって形成されてもよい。
　他の側面に係る演算装置によれば、パラメータが大きい太陽電池モジュールのみで第１のストリングを形成し、パラメータが小さい太陽電池モジュールのみで第２のストリングを形成することが可能となる。これにより、パラメータが近いもの同士を直列接続して各ストリングを形成すればよいのでクラスごとの結線パターンの最適化が行い易くなる。更に、各ストリング内でのモジュール間のパラメータの差（特に電流差）が少ないために、各ストリングを並列接続して形成されるアレイの最大出力を大きくし易くなる。更に、擬似モジュールを用いることによって、第１のストリング相当の電流値を得られる第３のストリングを形成することができるため、全ての太陽電池モジュールを無駄なく利用することができる。
　また、他の側面に係る演算装置において、ストリング形成部は、少なくとも第１のストリングに対して設定された直列数に基づいて、第１のクラスに属する太陽電池モジュールを直列接続し、第３のストリングは、直列数に満たない数の第１のクラスに属する太陽電池モジュールを擬似モジュールで補うことによって形成されてもよい。このように、第１のクラスにおいて直列数に満たないあまりの太陽電池モジュールがあっても、擬似モジュールで補うことができるため、あまりの太陽電池モジュールが無駄になることを防止し、アレイ出力に寄与させることができる。
　また、他の側面に係る演算装置において、結線パターン選択部は、複数設定される直列数に対して、少なくとも第１のストリング、第２のストリング、及び第３のストリングの何れかを並列接続することによって形成されるアレイのうち、アレイの最大出力が最も大きくなるときの直列数に係る結線パターンを選択してもよい。ストリングの直列数を変更するだけで複数パターンの結線パターンの候補を作成でき、その中で最適な直列数を選べばよいだけなので、演算の負荷を極めて低減できる一方、発電効率を向上することができる。
　また、他の側面に係る演算装置において、ストリング形成部は、第１のクラスに属する太陽電池モジュールを電流値の順番に並べることによって第１のストリング及び第３のストリングを形成し、第２のクラスに属する太陽電池モジュールのうち、第３のストリングに用いられないものを、電流値の順番に並べることによって第２のストリングを形成してもよい。単に太陽電池モジュールを電流値の順番に並べればよいだけなので、容易に各ストリングを形成することができる。一方で、順番に並べられることで、各ストリングでは太陽電池モジュール間の電流差が小さくなるため、アレイの最大出力を大きくし易くなる。
　また、他の側面に係る演算装置では、ストリング形成部は、第１のクラスに属する太陽電池モジュールのみを直列接続させた第１のストリングと、第２のクラスに属する太陽電池モジュールのみを直列接続させた第２のストリングと、を形成可能であり、第１のストリングによって形成されるアレイの最大出力に基づいて、当該第１のストリングを形成可能であり、第２のストリングによって形成されるアレイの最大出力に基づいて、当該第２のストリングを形成可能であってもよい。
　他の側面に係る演算装置によれば、パラメータが大きい太陽電池モジュールのみで第１のストリングを形成し、パラメータが小さい太陽電池モジュールのみで第２のストリングを形成することが可能となる。これにより、電流値が近いもの同士を直列接続して各ストリングを形成すればよいのでクラスごとの結線パターンの最適化が行い易くなる。更に、各ストリング内でのモジュール間のパラメータの差（特に電流差）が少ないために、各ストリングを並列接続して形成されるアレイの最大出力を大きくし易くなる。更に、第１のストリングによって形成されるアレイの最大出力に基づいて、当該第１のストリングを形成し、第２のストリングによって形成されるアレイの最大出力に基づいて、当該第２のストリングを形成するため、それぞれのクラスで独立にアレイの結線パターンを最適化すればよく、演算の負荷を低減することができる。
　また、他の側面に係る演算装置において、ストリング形成部は、第１のクラスに属する太陽電池モジュールを電流値の順番に並べることによって第１のストリングを形成し、第２のクラスに属する太陽電池モジュールを電流値の順番に並べることによって第２のストリングを形成してもよい。単に太陽電池モジュールを電流値の順番に並べればよいだけなので、容易に各ストリングを形成することができる。一方で、順番に並べられることで、各ストリングでは太陽電池モジュール間の電流差が小さくなるため、アレイの最大出力を大きくし易くなる。
　また、他の側面に係る演算装置において、結線パターン選択部は、同じクラス内の太陽電池モジュールが全て直列に接続される結線パターンを選択してもよい。これによって、クラス分けが完了したら直ちに結線パターンも決まるため、演算の負荷を低減することができる。
　また、他の側面に係る演算装置において、電流値として、例えば、太陽電池モジュールの短絡電流、または最大出力動作点における電流値が使用される。
　また、他の側面に係る演算装置において、パラメータは、電圧値を更に含んでもよい。これによって、太陽電池モジュールの電流値の変化のみならず、電圧値の変化も考慮することができ、より正確な演算が可能となる。
　本発明の一側面に係る太陽光発電システムは、上述の演算装置と、複数の太陽電池モジュールと、を備えている。上述の演算装置を用いることで、効率よく発電を行うことができる上、結線パターンを決定する場合も演算の負荷を低減することができる。
　他の側面に係る太陽光発電システムにおいて、演算装置は、パラメータの取得、クラス分け、及び結線パターンの選択を定期的に行ってもよい。これによって、環境に合わせて最適に結線パターンを変更することができる。
　本発明の一側面に係る太陽光発電シュミレーションシステムは、上述の演算装置によって、仮想的に設定された複数の太陽電池モジュールの結線パターンを設定する。上述の演算装置を用いることで、低い演算の負荷にて最適な結線パターンを決定することができる。
　本発明の一側面に係る太陽光発電を最適化する方法は、複数の太陽電池モジュールの結線パターンを演算することによって太陽光発電を最適化する方法であって、ぞれぞれの太陽電池モジュールから、少なくとも電流値を含むパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、パラメータ取得ステップで取得されたパラメータに基づいて、太陽電池モジュールをクラス分けするクラス分けステップと、クラス分けステップによるクラス分けに基づいて、結線パターンを選択する結線パターン選択ステップと、を備える。
　本発明の一側面に係る方法によれば、少なくとも各太陽電池モジュールの電流値を含むパラメータに基づいて、クラス分け部が太陽電池モジュールがクラス分けを行っている。すなわち、太陽電池モジュールの数が増加した場合であっても、クラス分けを行うことによって、各クラスでの結線パターンの最適化を行うことが可能であるため、多数の太陽電池モジュールの結線パターンをまとめて演算する場合に比して、演算の負荷を低減することができる。これによって、効率よく結線パターンを選択することで演算の負荷を低減しつつ太陽光発電の発電性能を向上できる。
　本発明によれば、効率よく結線パターンを選択することで演算の負荷を低減しつつ発電性能を向上できる。
 
図１は、本発明の第１実施形態に係る太陽光発電システムの構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の第１実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図３は、本発明の第１実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図４は、本発明の第１実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図５は、本発明の第１実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図６は、本発明の第１実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図７は、本発明の第１実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図８は、本発明の第１実施形態に係る演算装置の処理内容を説明するための概念図である。 図９は、本発明の第１実施形態に係る演算装置の処理内容を説明するための概念図である。 図１０は、本発明の第１実施形態に係る演算装置の処理内容を説明するための概念図である。 図１１は、本発明の第１実施形態に係る演算装置の処理内容を説明するための概念図である。 図１２は、本発明の演算装置の基本概念を説明するための概念図である。 図１３は、本発明の演算装置の基本概念を説明するための概念図である。 図１４は、本発明の演算装置の基本概念を説明するための概念図である。 図１５は、本発明の第２実施形態に係る太陽光発電システムの構成を示すブロック図である。 図１６は、本発明の第２実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図１７は、本発明の第２実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図１８は、本発明の第２実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図１９は、本発明の第２実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図２０は、本発明の第２実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図２１は、本発明の第２実施形態に係る演算装置の処理内容を説明するための概念図である。 図２２は、本発明の第２実施形態に係る演算装置の処理内容を説明するための概念図である。 図２３は、本発明の第２実施形態に係る演算装置の処理内容を説明するための概念図である。 図２４は、本発明の第３実施形態に係る太陽光発電システムの構成を示すブロック図である。 図２５は、本発明の第３実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図２６は、本発明の第３実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図２７は、本発明の第３実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図２８は、本発明の第３実施形態に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。 図２９は、本発明の第３実施形態に係る演算装置の処理内容を説明するための概念図である。 図３０は、本発明の第３実施形態に係る演算装置の処理内容を説明するための概念図である。 図３１は、変形例に係る演算装置の処理内容を示すフローチャートである。
　まず、本発明の基本概念について説明する。まず、太陽電池モジュールＭの電流と電圧との関係をグラフにすると、図１２に示すようなＩＶカーブが描かれる。このようなＩＶカーブに対し、太陽電池モジュールＭの出力が最大となる最大出力動作点Ｐｍａｘを設定する。このとき、最大出力動作点Ｐｍａｘに対して長方形を設定すると「長方形の面積＝太陽電池モジュールＭの最大出力」の関係が成り立つ。従ってＩＶカーブを長方形で近似することによって、以降の演算を簡略化することができる。このように近似された長方形を、説明のために以下「出力ブロックＢＬ」と称する。このように近似された出力ブロックＢＬを用いると、複数の太陽電池モジュールＭを直列に接続して、電圧を上げたストリングＳＴの電流と電圧の関係は、図１２（ｂ）のように表される。太陽電池モジュールＭの結合によって形成される出力ブロックＢＬの集合体を以下「出力アセンブリＡＳ」と称する。太陽電池モジュールＭを直列接続したストリングＳＴに対応する出力アセンブリＡＳは、各出力ブロックＢＬを横方向に積むことによって構成される。このストリングＳＴに対する最大出力動作点Ｐｍａｘは、出力アセンブリＡＳの右上の角部に設定される。ストリングＳＴを並列に接続して、電流を上げたアレイＡの電流と電圧の関係は、図１２（ｃ）にように表される。アレイＡに対応する出力アセンブリＡＳは、各ストリングＳＴに対応する出力ブロックＢＬの段を複数段積むことによって構成される。このアレイＡに対する最大出力動作点Ｐｍａｘは、出力アセンブリＡＳの右上の角部に設定される。
　図１２（ｃ）のように出力ブロックＢＬの形が全て同じであれば、アレイＡに対応する出力アセンブリＡＳはシンプルな長方形となるため、最大出力動作点Ｐｍａｘを容易に設定できる。しかしながら、図１３（ａ）に示すように、一部の太陽電池モジュールＭが影になる場合がある。このような場合、当該影になっている太陽電池モジュールＭだけ、電流が小さくなり出力ブロックＢＬが低くなる可能性があり、更に、電圧が低くなって出力ブロックＢＬが狭くなる可能性もある。このような場合、図１３（ｂ）の上段に示すように影の部分の太陽電池モジュールＭに対応する出力ブロックＢＬが小さくなる（ここでは、電流のみが小さくなっている）。個々の出力ブロックＢＬが小さくなることで間に空間が開くため、当該空間を埋めるように出力アセンブリＡＳは再構築され、図１３（ｂ）の下段に示すような構成となる。このように歪な出力アセンブリＡＳに対しては、最大出力動作点Ｐｍａｘは一義的に定めることができず、候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３のいずれかの点に設定される。しかしながら、候補点Ｐ１を最大出力動作点Ｐｍａｘに設定した場合、実線で示す長方形の範囲内の電力のみが用いられ、それ以外の範囲の電力は無駄になる。候補点Ｐ２を最大出力動作点Ｐｍａｘに設定した場合、点線で示す長方形の範囲内の電力のみが用いられ、それ以外の範囲の電力は無駄になる。候補点Ｐ３を最大出力動作点Ｐｍａｘに設定した場合、一点差線で示す長方形の範囲内の電力のみが用いられ、それ以外の範囲の電力は無駄になる。
　ここで、太陽電池モジュールＭの接続の最適化を図り、図１４（ａ）に示すように、影になっていた部分の太陽電池モジュールＭのみでストリングＳＴを構成する。なお、このアレイＡは、太陽電池モジュールＭの位置を物理的に移動しているのではなく、位置はそのままで太陽電池モジュールＭ同士の結線のみを変更することで、このようなアレイＡを形成している。このようなこの場合、図１４（ｂ）に示すように、出力アセンブリＡＳの一段目は、影になるストリングＳＴに対応する出力ブロックＢＬのみで構成されており、高さ（電力）が全て一致している。従って、出力アセンブリＡＳ全体で見ると長方形を描く。このような出力アセンブリＡＳであれば、最大出力動作点Ｐｍａｘを一義的に設定することができ、一部の電力を無駄にすることなく、全ての電力が最大出力に寄与することができる。以上のように、太陽電池モジュールＭの接続関係を最適化することで発電量向上を図ることができる。ここで、太陽電池モジュールＭの枚数が多いと演算量が膨大に増えてしまう。本発明の各実施形態に係る太陽光発電を最適化する演算装置、太陽光発電を最適化する方法、太陽光発電システム及び太陽光発電シミュレーション装置では、太陽電池モジュールＭをクラス分けすることで、少ない演算量にて発電量向上を図ることが可能となる。
　［第１実施形態］
　図１を参照して、本発明の第１実施形態に係る太陽光発電を最適化する演算装置、太陽光発電システム及び太陽光発電を最適化する方法について詳細に説明する。
　図１に示すように、太陽光発電システム１００は、演算装置１と、発電装置２と、パワーコンディショナー３と、を備えている。
　発電装置２は、太陽光によって発電する機能を有しており、複数の太陽電池モジュールＭと、検出部４と、結線部６と、を備えている。各太陽電池モジュールＭは平面方向に一間隔で縦横複数列に並べられており、物理的な配置は固定されている。検出部４は、全ての太陽電池モジュールＭのパラメータを検出可能である。検出部４は、パラメータとして、電流値、電圧値を検出することができる。検出部４は、少なくとも電流値を検出する。具体的に、検出部４は、各太陽電池モジュールＭに対して一つずつ設けられた検出センサによって構成されている。検出部４は、検出結果を演算装置１へ出力する機能を有している。結線部６は、演算装置１で選択された結線パターンに基づいて、各太陽電池モジュールＭを結線する機能を有している。結線部６は、物理的な位置によらず、複数の太陽電池モジュールＭをあらゆるパターンにて結線することができる。結線部６は、隣り合っていない太陽電池モジュールＭ同士を直列・並列接続することができる。
　パワーコンディショナー３は、発電装置２で発電されたＤＣ電力を変換する機能を有しており、ＤＣ／ＤＣコンバータを備えている。本実施形態においては、発電装置２に対して（すなわち太陽電池モジュールＭのアレイＡに対して）一個のパワーコンディショナー３が設けられていればよい。
　演算装置１は、太陽光発電を最適化する機能を有すると共に、太陽光発電システム１００全体の制御を行う機能を有しており、例えば電子制御を行うデバイス（例えばＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、および入出力インターフェイスを含んで構成されたデバイス）によって構成されている。演算装置１は、複数の太陽電池モジュールＭの最適な結線パターンを演算し、選択する機能を有している。演算装置１は、発電装置２との間で信号の送受信を行う機能を有している。この信号の送受信は無線通信であっても有線通信であってもよい。演算装置１は、パラメータ取得部１１と、クラス分け部１２と、ストリング形成部１３と、擬似モジュール形成部１４と、結線パターン選択部１７と、処理部１８と、記憶部１９と、を備えている。
　パラメータ取得部１１は、検出部４の出力を受信することにより、各太陽電池モジュールＭから少なくとも電流値及び電圧値を含むパラメータを取得する機能を有している。
　クラス分け部１２は、パラメータに基づいて、各太陽電池モジュールＭをクラス分けする機能を有している。また、クラス分け部１２は、パラメータが近い太陽電池モジュールＭ同士を同じクラスに分ける機能を有し、具体的には、電流値が高いクラスと、電流値が低いクラスとに分ける機能を有している。本実施形態では日向クラスと、当該日向クラスより電圧が低い日影クラスの二クラスに分けているが、更に多数のクラスに分けてよい。なお、クラス分けにあたって、クラスの数に予め制約を設けておいてもよく、クラス内の太陽電池モジュールＭの数に予め制約を設けておいてもよい。それにより、クラス内に含まれる太陽電池モジュールＭの枚数を一定範囲内に収めることができ、演算の負荷を低減できる。
　ストリング形成部１３は、クラスごとに太陽電池モジュールＭのストリングＳＴを形成する機能を有している。ストリング形成部１３は、日向クラスに属する太陽電池モジュールＭのみを直列接続させた日向クラスのストリングＳＴ（第１のストリング）と、日影クラスに属する太陽電池モジュールＭのみを直列接続させた日影クラスのストリングＳＴ（第２のストリング）と、日向クラスに属する太陽電池モジュールのあまりモジュールＥＭ、及び日影クラスに属する太陽電池モジュールＭによって構成される擬似モジュールＶＭを直列接続させたストリングＳＴ（第３のストリング）と、を形成可能である。なお、ストリング形成部１３は、各クラスの太陽電池モジュールＭの枚数によって、三種類のストリングＳＴを全て形成する場合もあれば、三つのうちの何れか二つのみのストリングを形成する場合、三つのうちの何れか一つのみのストリングを形成する場合もある。ストリング形成部１３は、設定された直列数に基づいて、日向クラス及び日影クラスに属する太陽電池モジュールＭを直列接続し、あまりモジュールＥＭを含むストリングＳＴについては、直列数に満たない数のあまりモジュールＥＭを擬似モジュールＶＭで補うことによって形成される。この直列数は、パワーコンディショナー３の許容電圧などによって一定範囲の数（例えば５～７）を設定することが可能であり、ストリング形成部１３は、各直列数に応じたストリングＳＴを形成できる。また、ストリング形成部１３は、日向クラスに属する太陽電池モジュールＭを電流値の順番に並べることによって各ストリングＳＴを形成し、日影クラスに属する太陽電池モジュールＭのうち、擬似モジュールＶＭに用いられないものを、電流値の順番に並べることによってストリングＳＴを形成する機能を有している。
　擬似モジュール形成部１４は、日向のクラスに属する太陽電池モジュールＭのパラメータ（本実施形態では電流値）に基づいて、日影のクラスに属する複数の太陽電池モジュールＭを並列接続することによって擬似モジュールＶＭを形成する機能を有している。
　結線パターン選択部１７は、クラス分けに基づいて、結線パターンを選択する機能を有しており、太陽電池モジュールＭの結線によって構成されるアレイＡの最大出力が最大となるように、結線パターンを選択する機能を有している。
　処理部１８は、上述の各部１１～１７で行われる処理以外の処理を実行する機能を有している。記憶部１９は、各種情報を記憶する機能を有している。
　クラス分けにあたっては、所定の条件、例えばセル温度２５℃、日射強度１ｋＷ／ｍ２、スペクトルＡＭ１．５における太陽電池の最大出力動作電流を使用することも可能であるし、同条件における短絡電流を使用することも可能であるし、他の条件、例えばＮＯＣＴでの電流値を使用することもできる。また、太陽電池の設置角度がモジュールによって異なる場合や、モジュールに発生する影の影響がモジュールによって相違する場合は、各モジュールの電流の予想値を、所定の単数または複数の日時について計算によって求めておき、その結果によって太陽電池モジュール間の結線を最適化してもよい。更に、そのクラス分けを、日時に応じて複数行い、それぞれに対して最適な結線を求めておき、日時によって結線を変更することも可能である。この場合、日時によって変化する最適な結線パターンをきめ細かに実現できるため、設置工事の時にのみ最適化を行うよりも優れた発電量向上効果が得られる。更に、最大出力動作電流または短絡電流を定期的に実測し、その結果に基づいて太陽電池モジュールＭのクラス分け、結線パターンの最適化を定期的に実施してもよい。この場合、実際のパラメータを使用するため、更に優れた発電量向上効果が得られる。
　次に、図２～図１１を参照して、演算装置１の具体的な演算処理の内容について説明する。図２は、演算装置１が太陽電池モジュールの最適な結線パターンを選択する際に実行される処理内容を示すフローチャートである。図２の処理は、結線パターンを選択する際に、所定のタイミングで実行される。図３～図７は、図２の各処理の具体的な内容を示すフローチャートである。
　日影になることによる太陽電池モジュールＭの出力は、電流の変化に比して電圧の変化の方が小さい。本実施形態に係る制御処理では、日影の太陽電池モジュールＭの電圧は変化せず、電流のみが変化するものと近似して演算を行う。図２に示すように、パラメータ取得部１１は、各太陽電池モジュールＭの電流値を取得する（ステップＳ１００）。電流値として、例えば、太陽電池モジュールＭの短絡電流、または最大出力動作点における電流値を使用することができる。次に、クラス分け部１２は、Ｓ１００で取得された電流値に基づいて、各太陽電池モジュールＭのクラス分け処理を実行する（ステップＳ１０２）。クラス分け部１２は、複数の太陽電池モジュールＭを、「日向クラス」と「日影クラス」とに分ける。日影クラスは、日向クラスよりも電流値が低いクラスである。
　ここで、図３を参照してＳ１０２のクラス分け処理の詳細について説明する。図３において、クラス分け部１２は、あらゆるパターンで暫定的に「日向クラス」と「日影クラス」とに分けて、最適なパターンを求め、当該組み合わせをクラス分けとして採用する。まず、クラス分け部１２は、各太陽電池モジュールＭを電流値の降順にソートし、電流値の低い方から順に１～ｎの番号を付す（ステップＳ１３０）。具体的には、図８に示すように、電流値が低い方から順（出力ブロックＢＬの高さが低いものから順に）に太陽電池モジュールＭ１，Ｍ２，…，Ｍｉ，…Ｍｎと番号が付されて並べられる。なお、図８では、理解を容易とするため、太陽電池モジュールＭを出力ブロックＢＬに置き換えて示される。すなわち、日影となる太陽電池モジュールＭは、電流が小さくなって出力ブロックＢＬの高さが低くなるため、薄く示される。以下の図面においても同様である。
　次に、クラス分け部１２は、最も電流値が低い一番目の太陽電池モジュールＭ１を日影クラスに加え、その他の全ての太陽電池モジュールＭ２～Ｍｎを日向クラスに加える（ステップＳ１３２）。また、クラス分け部１２は、パターン番号ｉとして「１」を設定する（ステップＳ１３４）。
　次に、クラス分け部１２は、各クラスの乖離度算出処理を実行する（ステップＳ１３６，Ｓ１３８）。具体的な乖離度の演算では、図４に示すように、クラス分け部１２は、同一クラスに属する太陽電池モジュールＭの電流値の平均値を演算する（ステップＳ１５０）。その次に、クラス分け部１２は、クラス内の各太陽電池モジュールＭについて、電流値の平均値からの差の二乗の値をそれぞれ算出し、全ての太陽電池モジュールＭについての当該二乗の値を合計する。クラス分け部１２は、その二乗の値の合計値を、パターン番号ｉでのクラスの乖離度と設定する（ステップＳ１５２）。図４に示す方法にて、クラス分け部１２は、日影クラスの乖離度を算出し（ステップＳ１３６）、日向クラスの乖離度を算出する（ステップＳ１３８）。次に、クラス分け部１２は、Ｓ１３６で算出した日影クラスの乖離度とＳ１３８で算出した日向クラスの乖離度とを合計し、パターン番号ｉでのクラス分け乖離度として設定し、記憶部１９へ記憶させる（ステップＳ１４０）。
　次に、クラス分け部１２は、パターン番号ｉがｎ－１まで至ったか否かを判定する（ステップＳ１４２）。Ｓ１４２において、パターン番号ｉがｎ－１まで至っていないと判定された場合、すなわちクラス分け乖離度を算出していないパターンが残っている場合、クラス分け部１２は、パターン番号ｉに１を加算する（ステップＳ１４４）。クラス分け部１２は、新たに設定されたパターン番号ｉにて、ｉ番目の太陽電池モジュールＭｉ（すなわち、前回の演算で日向クラスに分けられていたものの中で最も電流値が低いもの）を日向クラスから日影クラスへ移動させる（ステップＳ１４６）。その後、クラス分け部１２は、Ｓ１３６～Ｓ１４６の処理を、パターン番号ｉ＝ｎ－１のクラス分け乖離度を算出するまで繰り返し実行する。これにより、パターン番号ｉ＝１～ｎ－１の全てのクラス分け乖離度が算出される。
　パターン番号ｉ＝ｎ－１のクラス分け乖離度が算出されると、Ｓ１４２においてパターン番号ｉがｎ－１になったと判定され、Ｓ１４８の処理へ移行する。クラス分け部１２は、パターン番号ｉ＝１～ｎ－１のクラスの組み合わせのうち、最もクラス分け乖離度が低くなるパターンを選択する（ステップＳ１４８）。これによって、日向クラスと日影クラスのクラス分け処理が完了し、図３に示す処理が終了する。
　図２に戻り、処理部１８は、直列数Ｓとして、予め設定しておいた直列数の中の最低値を設定する（ステップＳ１０４）。直列数Ｓは、太陽電池モジュールＭのアレイＡを構成する際の、ストリングＳＴの直列数であり、パワーコンディショナー３が許容する電圧値で定められる。直列数が大きすぎる時は電圧値が高くなりすぎ、パワーコンディショナー３がダメージを受け、直列数が小さすぎる時は電圧値が低くなりすぎ、パワーコンディショナー３が起動しない可能性がある。本実施形態では、直列数Ｓ＝５～７に設定されている。従って、Ｓ１０４では、直列数Ｓ＝５が設定される。次に、ストリング形成部１３は、日向クラスのストリング形成処理を実行する（ステップＳ１０６）。なお、以降の説明において、日向クラスの太陽電池モジュールＭ（その出力ブロックＢＬ）を「太陽電池モジュールＭＳ（出力ブロックＢＬＳ）」とし、日影クラスの太陽電池モジュールＭ（その出力ブロックＢＬ）を「太陽電池モジュールＭＤ（出力ブロックＢＬＤ）」として説明する。
　ここで、図５を参照して、日向クラスのストリング形成処理の詳細について説明する。図５に示すように、ストリング形成部１３は、日向クラスの太陽電池モジュールＭＳを電流値の高い順に直列数Ｓ枚ずつ組み合わせ、日向ストリングＳＴＳを形成する（ステップＳ１６０）。例えば、図９（ａ）に示すように、図中ＤＲで示すような順番で電流値の高い太陽電池モジュールＭＳから並べられる。直列数Ｓ枚の日向ストリングＳＴＳが形成され、それぞれの日向ストリングＳＴＳは並列に接続される。なお、図９では、厳密には各太陽電池モジュールＭＳ（出力ブロックＢＬＳ）の高さは徐々に低くなるものであるが、後述の日影の「太陽電池モジュールＭＤ（出力ブロックＢＬＤ）」との区別を明確にすべく、全て同じ形状にしている。
　次に、ストリング形成部１３は、太陽電池モジュールＭＳの数が直列数Ｓに満たない日向ストリングＳＴＳがあるか否かを判定する（ステップＳ１６２）。図９の例では、最下段の日向ストリングＳＴＳで太陽電池モジュールＭＳが三つ不足している。Ｓ１６２において、直列数Ｓに満たない日向ストリングＳＴＳがあると判定された場合、ストリング形成部１３は、当該日向ストリングＳＴＳの太陽電池モジュールＭＳをｆ個の「あまりモジュールＥＭ」として設定する（ステップＳ１６４）。その後、ストリング形成部１３は、設定した日向ストリングＳＴＳと、あまりモジュールＥＭとを、記憶部１９に記憶させる（ステップＳ１６６）。一方、Ｓ１６２において、直列数Ｓに満たない日向ストリングＳＴＳがないと判定された場合、ストリング形成部１３は、設定した日向ストリングＳＴＳを、記憶部１９に記憶させる（ステップＳ１６６）。
　図２に戻り、処理部１８は、あまりモジュールＥＭがあるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。具体的には、処理部１８は、図５のＳ１６６において記憶部１９に格納された情報を参照することによって、判定する。Ｓ１０８において、あまりモジュールＥＭが無いと判定された場合、演算処理は、日影クラスのストリング形成処理へ移行する（ステップＳ１１４）。一方、Ｓ１６６において、あまりモジュールＥＭが有ると判定された場合、擬似モジュール形成部１４は、擬似モジュール形成処理を実行する（ステップＳ１１０）。擬似モジュール形成部１４は、あまりモジュールＥＭを有している日向ストリングＳＴＳに対して、日影の太陽電池モジュールＭＤで擬似的に形成されたモジュール（以下、擬似モジュールＶＭとする）を追加することで、不足分の太陽電池モジュールＭＳを補う。
　ここで、図６を参照して、擬似モジュール形成処理の詳細について説明する。まず、擬似モジュール形成部１４は、日向ストリングＳＴＳのあまりモジュールの数ｆと、直列数Ｓとから、形成すべき擬似モジュールＶＭの数（Ｓ－ｆ）を演算する（ステップＳ１７０）。図９の例では、あまりモジュールＥＭのモジュール数ｆ＝２で直列数Ｓ＝５であるため、擬似モジュールＶＭは、３つと算出される。
　次に、擬似モジュール形成部１４は、日影クラスとして分けられた太陽電池モジュールＭＤの数で、必要とされる擬似モジュールＶＭの数をまかなえるか否かを判定する。具体的には、擬似モジュール形成部１４は、日影クラスとして分けられた太陽電池モジュールＭＤの数をｋとし（ステップＳ１７２）、当該モジュール数ｋが擬似モジュール数（Ｓ－ｆ）以上であるか否かを判定する（ステップＳ１７４）。Ｓ１７４において、擬似モジュール数（Ｓ－ｆ）が日影クラスの太陽電池モジュールＭＤのモジュール数ｋより多いと判定された場合、擬似モジュールＶＭを作成することができないため、擬似モジュールＶＭを形成することなく図６の処理を終了する。
　一方、Ｓ１７４において、太陽電池モジュールＭＤのモジュール数ｋが擬似モジュール数（Ｓ－ｆ）以上であると判定された場合、擬似モジュール形成部１４は、日向クラスのあまりモジュールＥＭの平均電流値ＩＯを算出する（ステップＳ１７６）。当該平均電流値ＩＯは、擬似モジュールＶＭを形成する際の、目標電流値として設定される。擬似モジュール形成部１４は、日影クラスの太陽電池モジュールＭＤのうち、電流値の高いものから順に、（Ｓ－ｆ）枚を一並列擬似モジュールＶＭとして割り当てる（ステップＳ１７８）。また、擬似モジュール形成部１４は、割り当てた太陽電池モジュールＭＤを日影クラスから取り除く（ステップＳ１８０）。図１０（ａ）の例では、三つの擬似モジュールＶＭのそれぞれに対して、電流値の高い太陽電池モジュールＭＤから順に一つずつ割り当てられる。このときの割り当て順序も、図９（ａ）に示すＤＲに示す順序に従う。また、割り当てられた三つの太陽電池モジュールＭＤは、日影クラスから除かれている。
　次に、擬似モジュール形成部１４は、各擬似モジュールＶＭに対し、日影クラスに残存する太陽電池モジュールＭＤを割り当てて並列接続する。これによって、擬似モジュール形成部１４は、各擬似モジュールＶＭについて、平均電流値ＩＯに近くなる組み合わせを選定する（ステップＳ１８２）。擬似モジュール形成部１４は、選定した太陽電池モジュールＭＤを日影クラスから取り除く（ステップＳ１８４）。また、擬似モジュール形成部１４は、選定した（Ｓ－ｆ）組の擬似モジュールＶＭ（並列接続された太陽電池モジュールＭＤの組み合わせ）を、記憶部１９に記憶させる（ステップＳ１８６）。図１０（ｂ）の例では、既に各擬似モジュールＶＭに割り当てられた太陽電池モジュールＭＤの電流値を補うように、低い電流値の太陽電池モジュールＭＤ中から選定して、擬似モジュールＶＭに割り当てる。また、割り当てられた太陽電池モジュールＭＤは、それぞれの擬似モジュールＶＭの中で並列接続される。Ｓ１８６の処理が完了したら、擬似モジュールＶＭの形成処理が終了し、図６の処理が終了する。
　図２に戻り、ストリング形成部１３は、日向クラスのあまりモジュールＥＭと、Ｓ１１０で形成された擬似モジュールＶＭとでストリングＳＴＳを形成する（ステップＳ１１２）。具体的には、ストリング形成部１３は、図９（ｂ）に示すように、各擬似モジュールＶＭ内の太陽電池モジュールＭＤを並列接続し、あまりモジュールＥＭと擬似モジュールＶＭとを直列接続して、一つの日向ストリングＳＴＳを形成する。次に、ストリング形成部１３は、日影クラスのストリングＳＴＤを形成する日影クラスのストリング形成処理を実行する（ステップＳ１１４）。
　ここで、図７を参照して、日影クラスのストリング形成処理の詳細について説明する。なお、図６の擬似モジュール形成処理において、擬似モジュールＶＭ作成のために太陽電池モジュールＭＤが使用された場合、図７の処理は、使用された太陽電池モジュールＭＤが日影クラスから除かれた状態にて実行される。まず、ストリング形成部１３は、日影クラス内の太陽電池モジュールＭＤを電流値の高い順に、直列数Ｓ枚ずつ組み合わせ、ストリングＳＴＤを形成する（ステップＳ１９０）。図１１に示す例では、図中ＤＲに示す方向に従って、電流値の高いものから順に太陽電池モジュールＭＤが並べられる。次に、ストリング形成部１３は、モジュール数がＳ枚に満たないストリングＳＴＤが有るか否かを判定する（ステップＳ１９２）。Ｓ１９２において「有る」と判定された場合、ストリング形成部１３は、当該ストリングＳＴＤの太陽電池モジュールＭＤをあまりモジュールＥＭとして認定する（ステップＳ１９４）。一方、Ｓ１９２において「無い」と判定された場合、あまりモジュールＥＭは無いとして、Ｓ１９４の処理がスキップされる。ストリング形成部１３は、日影クラスの太陽電池モジュールＭＤの組み合わせ（ストリングＳＴＤ）と、あまりモジュールＥＭを記憶する（ステップＳ１９６）。Ｓ１９６の処理が完了したら、日影クラスのストリング形成処理が終了し、図７の処理が終了する。
　図２に戻り、処理部１８は、日影クラスのあまりモジュールＥＭがあるか否かを判定する（ステップＳ１１６）。具体的には、処理部１８は、図７のＳ１９６において記憶部１９に格納された情報を参照することによって、判定する。Ｓ１１６において、あまりモジュールＥＭが有ると判定された場合、処理部１８は、当該あまりモジュールＥＭは使用しないものと認定する（ステップＳ１１８）。Ｓ１１６において、あまりモジュールＥＭが無いと判定された場合、Ｓ１１８の処理はスキップされる。
　次に、ストリング形成部１３は、Ｓ１１０、Ｓ１１２、及びＳ１１４にて形成した日向クラスのストリングＳＴＳ及び日影クラスのストリングＳＴＤを並列に接続し、アレイＡを形成する。更に、ストリング形成部１３は、当該アレイＡでの最大出力動作点Ｐｍａｘを算出し、直列数ＳでのアレイＡとして記憶部１９に記憶させる（ステップＳ１２０）。例えば、図１１の例では、ストリング形成部１３は、日向クラスのストリングＳＴＳ及び日影クラスのストリングＳＴＤを並列接続してアレイＡを構成する。このとき、日影クラスのあまりモジュールＥＭは使用されない。更に、ストリング形成部１３は、作成したアレイＡの出力ブロックＢＬを用いて、図１４（ｂ）に示すものと同趣旨の出力アセンブリＡＳを作成し、最大出力動作点Ｐｍａｘを認定する。
　次に、処理部１８は、直列数Ｓが７であるか否かを判定する（ステップＳ１２２）。直列数Ｓが７でない（すなわち５か６）と判定された場合、処理部１８は直列数Ｓに１を加算する（ステップＳ１２４）。また、新たに設定した直列数Ｓにて、Ｓ１０６～Ｓ１２２の処理を繰返す。これにより、直列数Ｓを一つ増やした場合のアレイＡにおける最大出力動作点Ｐｍａｘを求めることができる。
　Ｓ１２２にて直列数Ｓが７であると判定された場合、全ての直列数についてのアレイ形成が終了したとし、結線パターン選択部１７は、直列数Ｓ＝５～７のそれぞれのアレイＡの最大出力動作点Ｐｍａｘを記憶部１９から読み出すと共に比較し、最もＰｍａｘが大きくなるときのアレイＡの構成を選択する（ステップＳ１２６）。すなわち、結線パターン選択部１７は、当該アレイＡを構成できるような結線パターンを選択する。Ｓ１２６の処理が完了したら、採用すべき結線パターンが決定し、図２の処理が終了する。
　次に、本実施形態の作用・効果について説明する。
　演算装置１によれば、各太陽電池モジュールＭの電流値を含むパラメータに基づいて、クラス分け部１２が太陽電池モジュールＭのクラス分けを行っている。すなわち、太陽電池モジュールＭの数が増加した場合であっても、クラス分けを行うことによって、各クラスでの結線パターンの最適化を行うことが可能であるため、多数の太陽電池モジュールの結線パターンをまとめて演算する場合に比して、演算の負荷を低減することができる。これによって、効率よく結線パターンを選択することで演算の負荷を低減しつつ発電性能を向上できる。
　また、クラス分け部１２は、パラメータが近い太陽電池モジュールＭ同士を同じクラスに分ける。これによって、各クラス内で特性が似たもの同士でストリングＳＴ、アレイＡを構成することが可能となり、結線パターンの最適化が行い易くなると共に、各太陽電池モジュールＭの出力も無駄なく有効に利用できる結線パターンを形成し易くなる。
　また、演算装置１によれば、電流値が高い太陽電池モジュールＭのみで日向クラスのストリングＳＴを形成し、電流値が低い太陽電池モジュールＭのみで日影クラスのストリングＳＴを形成することが可能となる。これにより、電流値が近いもの同士を直列接続して各ストリングＳＴを形成すればよいのでクラスごとの結線パターンの最適化が行い易くなる。更に、各ストリングＳＴ内でのモジュール間の電流差が少ないために、各ストリングを並列接続して形成されるアレイの最大出力を大きくし易くなる。すなわち、例えば図１３に示すような歪な出力アセンブリＡＬではなく、四角形に近い出力アセンブリＡＬを形成し易くなり、最大出力動作点Ｐｍａｘを大きくし易くなる。更に、擬似モジュールＶＭを用いることによって、日向クラスのストリングＳＴ相当の電流値を得られるストリングＳＴを形成することができるため、全ての太陽電池モジュールＭを無駄なく利用することができる。
　また、本実施形態では、電流値のみに基づいてクラス分けした後で、直列数が揃うようにクラスごとにサブアレイが形成され、各サブアレイを並列に接続して一つのアレイが構成される。電圧は変化しないものと近似して、クラスごとにアレイを形成することで、クラス同士の電圧の差を考慮する必要がなく、簡単に結線パターンを選択することができる。また、本実施形態では、パワーコンディショナー３が発電装置２に対して一個でよい。
　また、ストリング形成部１３は、少なくとも日向クラスのストリングＳＴに対して設定された直列数Ｓに基づいて、日向クラスに属する太陽電池モジュールＭを直列接続し、あまりモジュールＥＭを含むストリングＳＴは、直列数Ｓに満たない数のあまりモジュールＥＭを擬似モジュールＶＭで補うことによって形成される。このように、日向クラスにおいて直列数Ｓに満たないあまりモジュールＥＭがあっても、擬似モジュールＶＭで補うことができるため、あまりモジュールＥＭが無駄になることを防止し、アレイ出力に寄与させることができる。
　また、結線パターン選択部１７は、複数設定された直列数に対して、各ストリングＳＴを並列接続させて形成される各アレイのうち、アレイの最大出力が最も大きくなるときの直列数に係る結線パターンを選択する。ストリングＳＴの直列数Ｓを変更するだけで複数パターンの結線パターンの候補を作成でき、その中で最適な直列数Ｓを選べばよいだけなので、演算の負荷を極めて低減できる一方、発電効率を向上することができる。
　また、ストリング形成部１３は、日向クラスに属する太陽電池モジュールＭを電流値の順番に並べることによって各ストリングＳＴを形成し、日影クラスに属する太陽電池モジュールＭのうち、擬似モジュールＶＭに用いられないものを、電流値の順番に並べることによって日影クラスのストリングＳＴを形成してもよい。単に太陽電池モジュールＭを電流値の順番に並べればよいだけなので、容易に各ストリングＳＴを形成することができる。一方で、順番に並べられることで、各ストリングＳＴ内では太陽電池モジュールＭ間の電流差が小さくなるため、アレイＡの最大出力を大きくし易くなる。
　［第２実施形態］
　第２実施形態に係る演算装置、太陽光発電システム及び太陽光発電を最適化する方法について説明する。第２実施形態では、日影の影響による各太陽電池モジュールの電流値のみならず電圧値の変化も考慮している点、各クラスごとの最大出力を考慮して結線パターンを選択する点で、主に第１実施形態と異なっている。図１５に示すように、太陽光発電システム２００は、演算装置２０と、発電装置２と、パワーコンディショナー３と、を備えている。発電装置２の構成は第１実施形態と同様である。パワーコンディショナー３は、クラスの数に応じて複数設けられている。
　演算装置２０は、パラメータ取得部２１と、クラス分け部２２と、ストリング形成部２３と、モジュール調整部２４と、結線パターン選択部２７と、結線パターン選択部２７と、処理部２８と、記憶部２９と、を備えている。
　パラメータ取得部２１は、検出部４の出力を受信することにより、各太陽電池モジュールＭから少なくとも電流値及び電圧値を含むパラメータを取得する機能を有している。
　クラス分け部２２は、パラメータに基づいて、各太陽電池モジュールＭをクラス分けする機能を有している。また、クラス分け部２２は、パラメータが近い太陽電池モジュールＭ同士を同じクラスに分ける機能を有し、具体的には、パラメータが大きいクラスと、パラメータが小さいクラスとに分ける機能を有している。本実施形態では最もパラメータが大きいクラスα１と、中間のクラスα２と、パラメータが小さいクラスα３の三クラスに分けているが、更に多数のクラスに分けてよい。なお、クラス分けにあたって、クラスの数に予め制約を設けておいてもよく、クラス内の太陽電池モジュールＭの数に予め制約を設けておいてもよい。それにより、クラス内に含まれる太陽電池モジュールＭの枚数を一定範囲内に収めることができ、演算の負荷を低減できる。
　ストリング形成部２３は、クラスごとに太陽電池モジュールＭのストリングを形成する機能を有している。ストリング形成部２３は、一のクラスに属する太陽電池モジュールＭのみを直列接続させたストリングＳＴ（第１のストリング）と、それより一つ下位のクラスに属する太陽電池モジュールＭのみを直列接続させたストリングＳＴ（第２のストリング）と、を形成可能である。また、ストリング形成部２３は、各クラスのストリングによって形成されるアレイの最大出力に基づいて、それぞれのクラスのストリングを形成する機能を有している。なお、ストリング形成部２３は、各クラスの太陽電池モジュールＭの枚数によって、二種類のストリングＳＴを全て形成する場合もあれば、二つのうちの何れか一つのみのストリングを形成する場合もある。ストリング形成部２３は、それぞれのクラスについて設定された直列数に基づいて、各クラスに属する太陽電池モジュールＭをそれぞれ直列接続する。この直列数は、パワーコンディショナー３の許容電圧などによって一定範囲の数（例えば５～７）を設定することが可能であり、ストリング形成部２３は、各直列数に応じたストリングＳＴを形成できる。また、ストリング形成部２３は、一のクラスに属する太陽電池モジュールＭを電流値の順番に並べることによって当該クラスに対応するストリングを形成し、一つ下位のクラスに属する太陽電池モジュールＭを電流値の順番に並べることによって当該クラスに対応するストリングＳＴを形成する機能を有している。
　モジュール調整部２４は、各クラス間で太陽電池モジュールの調整を行う機能を有している。具体的には、モジュール調整部２４は、各クラスでのストリングのあまりモジュールＥＭの発生状況に応じて、一つ下位のクラスから太陽電池モジュールＭを移動し、あるいは一つ下位のクラスへ太陽電池モジュールＭを移動させる機能を有する。
　結線パターン選択部２７は、クラス分けに基づいて、結線パターンを選択する機能を有しており、太陽電池モジュールＭの結線によって構成されるアレイＡの最大出力が最大となるように、結線パターンを選択する機能を有している。
　処理部２８は、上述の各部２１～２７で行われる処理以外の処理を実行する機能を有している。記憶部２９は、各種情報を記憶する機能を有している。
　次に、図１６～図２３を参照して、演算装置２０の具体的な演算処理の内容について説明する。図１６は、演算装置２０が太陽電池モジュールの最適な結線パターンを選択する際に実行される処理内容を示すフローチャートである。図１６の処理は、図２と同様に、結線パターンを選択する際に、所定のタイミングで実行される。図１７～図２０は、図１６の各処理の具体的内容を示すフローチャートである。
　本実施形態に係る制御処理では、日影の太陽電池モジュールＭは、電流・電圧共に変化するものとして演算を行う。また、図１６に示す制御処理の例では、各太陽電池モジュールＭを三つのクラス（α＝１,２,３）に分けるものとする。図１６に示すように、パラメータ取得部２１は、各太陽電池モジュールＭの電流値及び電圧値を取得する（ステップＳ２００）。次に、クラス分け部２２は、Ｓ２００で取得された電流値・電圧値に基づいて、各太陽電池モジュールＭのクラス分け処理を実行する（ステップＳ２０２）。クラス分け部２２は、複数の太陽電池モジュールＭを、「クラスα＝１（最も日向のクラス）」と「クラスα＝２（中間のクラス）」と「クラスα＝３（最も日影のクラス）」とに分ける。
　ここで、図１７を参照してＳ２０２のクラス分け処理の詳細について説明する。図１７では、クラス分け部２２は、各太陽電池モジュールＭの出力ブロックＢＬの右上側の点（パラメータの大きさを示している。以下「右上点」という）を考慮することでクラス分けを行っている（Ｋ－ｍｅａｎｓ法）。クラス分け部２２は、各太陽電池モジュールＭをランダムにクラスα１,α２,α３に分ける（ステップＳ２２０）。後にクラス間で調整を行うので、この段階では、各クラスのモジュール数も暫定的に決めてよい。また、この段階では、クラスα１,α２,α３の電流・電圧の大小は考慮せずにクラス分けがなされている。次に、クラス分け部２２は、電流値－電圧値の座標中における各クラスの重心Ｃ１,Ｃ２,Ｃ３を算出する（ステップＳ２２２）。図２１（ａ）に示す例では、暫定的に分けられたクラスα１の中の太陽電池モジュールＭの出力ブロックＢＬを一つずつ座標中に挿入し、他の太陽電池モジュールＭの出力ブロックＢＬとの平均値から重心位置を算出する。当該演算をクラスα１中の全ての太陽電池モジュールＭについて行うことで、図２１（ａ）に示すＣ１が、クラスα１の重心として設定される。クラスα２,α３についても同様に演算することで、重心Ｃ２,Ｃ３が設定される。
　次に、クラス分け部２２は、クラス分けとは関係無しに、全ての太陽電池モジュールＭについて、その右上点Ｇと、各クラスの重心Ｃ１,Ｃ２,Ｃ３との距離を演算する（ステップＳ２２４）。また、クラス分け部２２は、全ての太陽電池モジュールＭについて、クラスα１,α２,α３のうち、最も距離の近い重心が属するクラスに割り当て直す（ステップＳ２２６）。図２１（ａ）の例では、座標に挿入された太陽電池モジュールＭの出力ブロックＢＬの右上点Ｇは、重心Ｃ２との距離が最も短くなる。従って、当該太陽電池モジュールＭは、クラスα２に割り当て直される。Ｓ２２６で割り当て直した各太陽電池モジュールＭの右上点Ｇに基づいて、各クラスα１,α２,α３の重心Ｃ１,Ｃ２,Ｃ３を再度算出する（ステップＳ２２８）。前回のクラス分けでのクラス分けが十分でない場合、Ｓ２２８で再設定された重心Ｃ１,Ｃ２,Ｃ３は、前回設定されたものと異なるものとなる。クラス分け部２２は、再度算出された重心Ｃ１,Ｃ２,Ｃ３が、前回のものから変化したか否かを判定する（ステップＳ２３０）。当該判定は、完全に前回の重心Ｃ１,Ｃ２,Ｃ３した場合に「変化なし」と判定されてもよく、変化量が所定の範囲内となった場合に「変化なし」と判定されてもよい。Ｓ２３０において変化ありと判定された場合、更に好適にクラス分けをするため、Ｓ２２４～Ｓ２３０を再び繰返す。
　一方、Ｓ２３０において変化なしと判定された場合、クラス分け部２２は、クラスの重心の絶対値の大きいものから順に、各クラスに属する太陽電池モジュールＭの集合を、クラスα１、クラスα２、クラスα３として、記憶部２９に記憶する（ステップＳ２３２）。すなわち、クラス分け部２２は、暫定的クラス名が付された各クラスα１,α２,α３の重心Ｃ１,Ｃ２,Ｃ３のうち、最も絶対値が大きくなるクラスを、「クラスα１」というクラス名に決定する。また、クラス分け部２２は、暫定的クラス名が付された各クラスα１,α２,α３の重心Ｃ１,Ｃ２,Ｃ３のうち、次に絶対値が大きくなるクラスを、「クラスα２」というクラス名に決定する。また、クラス分け部２２は、暫定的クラス名が付された各クラスα１,α２,α３の重心Ｃ１,Ｃ２,Ｃ３のうち、最も絶対値が小さくなるクラスを、「クラスα３」というクラス名に決定する。なお、ここでの重心Ｃ１の絶対値とは、座標の原点（電流値＝０,電圧値＝０の点）と重心Ｃ１との距離である。重心Ｃ２,Ｃ３についても同様である。図２１に示す例では、Ｓ２２２～Ｓ２３０の処理中では、暫定的クラス名としてクラスα２の重心Ｃ２の絶対値が一番大きく、クラスα１の重心Ｃ１が次に大きいものとして、調整がなされていた。しかし、Ｓ２３２の処理により、図２１（ｂ）に示すように、元々重心Ｃ２を有する「クラスα２」とされていたクラスのクラス名は、「クラスα１」に決定され、重心Ｃ１を有する「クラスα１」とされていたクラスのクラス名は、「クラスα２」に決定される。これにより、「クラスα１」には最も出力が大きくなる太陽電池モジュールＭが属し、「クラスα３」には最も出力が小さくなる太陽電池モジュールＭが属し、「クラスα２」には中間の出力の太陽電池モジュールＭが属することとなる。
　図１６に戻り、モジュール調整部２４は、クラス間のモジュール調整処理を実行する（ステップＳ２０４）。当該調整処理では、各クラスで形成されるストリングの直列数を考慮して、各クラスのクラス分けの微調整が行われる。なお、以降の説明において、クラスα１の太陽電池モジュールＭ（その出力ブロックＢＬ）を「太陽電池モジュールＭ１（出力ブロックＢＬ１）」とし、クラスα２の太陽電池モジュールＭ（その出力ブロックＢＬ）を「太陽電池モジュールＭ２（出力ブロックＢＬ２）」とし、クラスα３の太陽電池モジュールＭ（その出力ブロックＢＬ）を「太陽電池モジュールＭ３（出力ブロックＢＬ３）」として説明する。なお、本実施形態でも、直列数Ｓ＝５～７に設定されている。また、クラスα１内のモジュール数をｍ１とし、クラスα２内のモジュール数をｍ２とし、クラスα３内のモジュール数をｍ３とする。
　ここで、図１８を参照して、クラス間のモジュール調整処理の詳細について説明する。図１８に示すように、モジュール調整部２４は、記憶部１９から、クラス分け処理によって割り振られた各クラスα１,α２,α３の太陽電池モジュールＭの集合を読み出す（ステップＳ２４０）。モジュール調整部２４は、クラスα１の直列数Ｓ１の初期値として５を設定する（ステップＳ２４２）。次に、モジュール調整部２４は、「モジュール数ｍ１／直列数Ｓ１」の余りａ１を算出する（ステップＳ２４４）。また、モジュール調整部２４は、余りａ１が直列数Ｓ１の半分よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ２４６）。
　Ｓ２４６において、余りａ１がＳ１／２より小さいと判定された場合、モジュール調整部２４は、余りａ１枚分の太陽電池モジュールＭ１をクラスα１からクラスα２に移動させ、他己相反度Ｒ１を求める処理を実行する（ステップＳ２４８）。この場合は、クラスα１での余りが少なく、ストリングを形成するには、一つ下のクラスα２から多くの太陽電池モジュールＭ２を持ってくる必要があるため、余りをクラスα２へ移動しようとするものである。ここで、図１９（ａ）及び図２２を参照して、当該他己相反度Ｒ１を求める処理について説明する。なお「他己相反度」とは、あるクラスに割り振られた太陽電池モジュールを他のクラスに移動する場合に、当該移動モジュールが移動先の他の太陽電池モジュール（または移動元の他の太陽電池モジュール）からどの程度かけ離れているかを示すパラメータである。すなわち、当該移動によって移動先のクラスまたは移動元のクラスがどの程度影響を受けるかを示すパラメータである。ここでは、図１９（ａ）中の記号には、「枚数ｘ＝余りａ１」、「ｉ＝１」、「ｊ＝２」が代入される。
　図１９（ａ）に示すように、モジュール調整部２４は、モジュール数ｍ１枚の太陽電池モジュールＭ１の全て（ｋ＝１,２,…ｍ１）の重心に対し、「ｄ１ｆｆ（ｋ）＝クラスα２の重心Ｃ２からの距離ｄ２―クラスα１の重心Ｃ１からの距離ｄ１」を計算する（ステップＳ３００）。なお、図１７でのクラス分け方法より、クラスα１の太陽電池モジュールＭ１の重心は、重心Ｃ２よりも重心Ｃ１に近くなるので、ｄ１ｆｆ（ｋ）は正の値となる。次に、モジュール調整部２４は、ｄ１ｆｆ（ｋ）の小さなものから、「余りａ１」枚分の太陽電池モジュールＭ１をクラスα１からクラスα２へ移動させる移動モジュールＴＭとして、記憶部２９に記憶させる（ステップＳ３０２）。図２２の例では、出力が小さくて重心Ｃ２寄りになるものが、移動モジュールＴＭとして認定される。次に、モジュール調整部２４は、移動モジュールＴＭとして記憶された「余りａ１」枚のモジュールについて、ｄ１ｆｆ（ｋ）の合計値を計算し、当該合計値を他己相反度Ｒ１として取得する（ステップＳ３０４）。
　一方、Ｓ２４６において、余りａ１がＳ１／２以上であると判定された場合、モジュール調整部２４は、「直列数Ｓ１－余りａ１」枚分の太陽電池モジュールＭ２をクラスα２からクラスα１に移動させ、他己相反度Ｒ１を求める処理を実行する（ステップＳ２５０）。この場合は、クラスα１での余りが多く、一つ下のクラスα２から少しの太陽電池モジュールＭ２を持ってくれば、ストリングを形成できるため、不足分をクラスα２からクラスα１へ移動しようとするものである。ここでは、図１９（ａ）中の記号には、「枚数ｘ＝直列数Ｓ１－余りａ１」、「ｉ＝２」、「ｊ＝１」が代入される。演算の手順はＳ２４８と同様である。
　次に、モジュール調整部２４は、Ｓ２４８またはＳ２５０での処理結果に基づいて、クラスα１及びクラスα２のモジュールの再編成を行う（ステップＳ２５２）。モジュール調整部２４は、Ｓ２４８で移動モジュールＴＭと認定された太陽電池モジュールＭ１を、クラスα１からクラスα２へ移動させる。または、モジュール調整部２４は、Ｓ２５０で移動モジュールＴＭと認定された太陽電池モジュールＭ２を、クラスα２からクラスα１へ移動させる。
　次に、モジュール調整部２４は、クラスα２の直列数Ｓ２の初期値として５を設定する（ステップＳ２５４）。次に、モジュール調整部２４は、「モジュール数ｍ２／直列数Ｓ２」の余りａ２を算出する（ステップＳ２５６）。また、モジュール調整部２４は、余りａ２が直列数Ｓ２の半分よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ２５８）。
　Ｓ２５８において、余りａ２がＳ２／２より小さいと判定された場合、モジュール調整部２４は、余りａ２枚分の太陽電池モジュールＭ２をクラスα２からクラスα３に移動させ、他己相反度Ｒ２を求める処理を実行する（ステップＳ２６０）。この場合は、クラスα２での余りが少なく、ストリングを形成するには、一つ下のクラスα３から多くの太陽電池モジュールＭ３を持ってくる必要があるため、余りをクラスα３へ移動しようとするものである。ここでは、図１９（ａ）中の記号には、「枚数ｘ＝余りａ２」、「ｉ＝２」、「ｊ＝３」が代入される。演算の手順はＳ２４８と同様である。
　一方、Ｓ２５８において、余りａ２がＳ２／２以上であると判定された場合、モジュール調整部２４は、「直列数Ｓ２－余りａ２」枚分の太陽電池モジュールＭ３をクラスα３からクラスα２に移動させ、他己相反度Ｒ２を求める処理を実行する（ステップＳ２６２）。この場合は、クラスα２での余りが多く、一つ下のクラスα３から少しの太陽電池モジュールＭ３を持ってくれば、ストリングを形成できるため、不足分をクラスα３からクラスα２へ移動しようとするものである。ここでは、図１９（ａ）中の記号には、「枚数ｘ＝直列数Ｓ２－余りａ２」、「ｉ＝３」、「ｊ＝２」が代入される。演算の手順はＳ２４８と同様である。
　次に、モジュール調整部２４は、Ｓ２６０またはＳ２６２での処理結果に基づいて、クラスα２及びクラスα３のモジュールの再編成を行う（ステップＳ２６４）。モジュール調整部２４は、Ｓ２６０で移動モジュールＴＭと認定された太陽電池モジュールＭ２を、クラスα２からクラスα３へ移動させる。または、モジュール調整部２４は、Ｓ２６２で移動モジュールＴＭと認定された太陽電池モジュールＭ３を、クラスα３からクラスα２へ移動させる。
　次に、モジュール調整部２４は、クラスα３の直列数Ｓ３の初期値として５を設定する（ステップＳ２６６）。次に、モジュール調整部２４は、「モジュール数ｍ３／直列数Ｓ３」の余りａ３を算出する（ステップＳ２６８）。また、モジュール調整部２４は、余りａ３枚分の太陽電池モジュールＭ３をクラスα３（モジュール数ｍ３）から除く場合の、自己相反度Ｒ３を求める処理を実行する（ステップＳ２７０）。クラスα３では、それより下のクラスが存在しないため、余ったモジュールは直ちに除かれる。
　ここで、図１９（ｂ）を参照して、当該自己相反度Ｒ３を求める処理について説明する。なお「自己相反度」とは、クラスα３からモジュールを取り除く場合に、当該モジュールを取り除くことによってクラスα３がどの程度影響を受けるかを示すパラメータである。図１９（ｂ）中の記号には、「枚数ｘ＝余りａ３」が代入される。
　図１９（ｂ）に示すように、モジュール調整部２４は、クラスα３に属する太陽電池モジュールＭ３のうち、パラメータの絶対値（例えば図２２に示すように、太陽電池モジュールＭ３の右上点Ｇと、電流値＝０、電圧値＝０の原点との距離）が最も小さい「余りａ３」枚を、クラスα３から取り除く移動モジュールＴＭとして、記憶部２９に記憶させる（ステップＳ３０６）。次に、モジュール調整部２４は、余り３ａ枚分の移動モジュールＴＭについて、パラメータの絶対値の合計を算出し、自己相反度Ｒ３として取得する（ステップＳ３０８）。
　図１８に戻り、モジュール調整部２４は、直列数Ｓ１,Ｓ２,Ｓ３に対する相反度Ｒ（＝Ｒ１＋Ｒ２＋Ｒ３）を演算し、当該相反度Ｒと共にそのときの各クラスのモジュール数ｍ１,ｍ２,ｍ３を記憶部２９に記憶させる（ステップＳ２７２）。次に、モジュール調整部２４は、クラスα３の直列数Ｓ３に１を加算する（ステップＳ２７４）。また、モジュール調整部２４は、直列数Ｓ３が７より大きくなったか否かを判定する（ステップＳ２７６）。直列数Ｓ３が７以下の場合は、再びＳ２６８～Ｓ２７６の処理が繰返される。これにより、直列数Ｓ１＝５、直列数Ｓ２＝５であって、直列数Ｓ３＝５,６,７の全てのパターンでの相反度Ｒとモジュール数ｍ１,ｍ２,ｍ３が記憶される。直列数Ｓ３が７より大きい場合は、モジュール調整部２４は、クラスα２の直列数Ｓ２に１を加算する（ステップＳ２７８）。また、モジュール調整部２４は、直列数Ｓ２が７より大きくなったか否かを判定する（ステップＳ２８０）。直列数Ｓ２が７以下の場合、モジュール調整部２４は、クラスα２,α３のモジュール構成をＳ２５２のものにリセットする（ステップＳ２８２）。その後、再びＳ２５６～Ｓ２８０の処理が繰返される。これにより、直列数Ｓ１＝５であって、直列数Ｓ２＝５,６,７、直列数Ｓ３＝５,６,７の全てのパターンでの相反度Ｒとモジュール数ｍ１,ｍ２,ｍ３が記憶される。直列数Ｓ１が７より大きい場合は、モジュール調整部２４は、クラスα１の直列数Ｓ１に１を加算する（ステップＳ２８４）。また、モジュール調整部２４は、直列数Ｓ１が７より大きくなったか否かを判定する（ステップＳ２８６）。直列数Ｓ２が７以下の場合、モジュール調整部２４は、クラスα１,α２,α３のモジュール構成をクラス分け処理時のもの（すなわち図１８の処理の開始時のもの）にリセットする（ステップＳ２８８）。その後、再びＳ２４４～Ｓ２８６の処理が繰返される。これにより、直列数Ｓ１＝５,６,７、直列数Ｓ２＝５,６,７、直列数Ｓ３＝５,６,７の全てのパターンでの相反度Ｒとモジュール数ｍ１,ｍ２,ｍ３が記憶される。
　直列数Ｓ１,Ｓ２,Ｓ３の全てのパターンでの演算が終了すると、モジュール調整部２４は、相反度Ｒが最小となっているときの、直列数Ｓ１,Ｓ２,Ｓ３及び各クラスα１,α２,α３のモジュールの集合をストリング形成のための条件として取得し、当該結果を返す。（ステップＳ２９０）。
　図１６に戻り、処理部２８は、ストリングを形成するクラスをα＝１に設定する（ステップＳ２０６）。ストリング形成部２３は、１番目のクラス、すなわちクラスα１についてのストリング形成処理を実行する（ステップＳ２０８）。
　図２０を参照して、所定のクラスのストリング形成処理の詳細について説明する。図２０に示すように、ストリング形成部２３は、クラスα１の直列数Ｓ１と、当該クラスα１の太陽電池モジュールＭ１の集合（図１８のＳ２９０で記憶させた結果）を、記憶部２９から読み出す（ステップＳ３１０）。ストリング形成部２３は、クラスα１に属する太陽電池モジュールＭ１を電流値の降順にソートする（ステップＳ３１２）。ここでは、電圧値は考慮せず、電流値のみを考慮する。ストリング形成部２３は、電流値の大きい方から順に太陽電池モジュールＭ１を選択し、直列数Ｓ１のストリングを形成する（ステップＳ３１４）。また、ストリング形成部２３は、クラスα１内のストリングＳＴのストリング数βを算出する（ステップＳ３１６）。また、ストリング形成部２３は、各ストリングＳＴを電流値の昇順にソートする（ステップＳ３１８）。これによって、図２３（ａ）に示すようなアレイＡ１が形成され、図２３（ｂ）に示すような出力アセンブリＡＬ１が形成される。図２３（ａ）に示すアレイＡ１は、図中にＤＲで示す矢印の方向に向かって、電流値の高いものから順に太陽電池モジュールＭ１が並べられている。電流値の低いものから順に、直列数Ｓ１のストリングＳＴ１,ＳＴ２…ＳＴβ―１,ＳＴβが形成される。また、図２３（ｂ）に示すように、下からのストリングＳＴ１,ＳＴ２…ＳＴβ―１,ＳＴβ順で出力ブロックＢＬ１が積まれ、出力アセンブリＡＬ１が形成される。なお、この段階では、電流値のみを考慮し電圧値が考慮されていないため、各ストリングＳＴの合計電圧値は揃っていない。
　次に、ストリング形成部２３は、最も電流値の低いストリングＳＴ１を読み出す（ステップＳ３２０）。ストリング形成部２３は、ストリングＳＴ１の各太陽電池モジュールＭ１（出力ブロックＢＬ１）を、他のストリングＳＴ２～ＳＴβの太陽電池モジュールＭ１（出力ブロックＢＬ１）と入れ替えた後、クラスα１内の各ストリングＳＴを並列接続した場合のアレイＡ１の出力を算出し、出力が最大化されたかどうかの判断を行う（ステップＳ３２２）。例えば図２３に示すように、ストリングＳＴ１の何れかの太陽電池モジュールＭ１（出力ブロックＢＬ１）を他のストリングＳＴの何れかの太陽電池モジュールＭ１（出力ブロックＢＬ１）と交換し、再構成されたアレイＡ１での出力を算出する。また、当該再構築によって最大出力が向上したかの判断を行う。次に、ストリング形成部２３は、モジュール入れ替えの効果が無くなったか否かを判定する（ステップＳ３２４）。すなわち、あらゆるパターンでモジュール入れ替えを行い、これ以上再構築してもアレイＡ１の出力を大きくすることができないと判断された場合に、モジュール入れ替えの効果が無くなったと判定される。Ｓ３２４において、モジュール入れ替えにより出力の向上が見られた場合は、再びＳ３２２にて他の入れ替えパターンを実行し、より出力を大きくできる組み合わせを形成する。一方、Ｓ３２４において、モジュール入れ替えの効果が無くなったと判定された場合、ストリング形成部２３は、クラスα１のストリングＳＴ１に属する太陽電池モジュールＭ１を確定し、記憶部２９に記憶させる。
　その後、ストリング形成部２３は、ストリング番号ｉがβ―１になったか否かを判定する（ステップＳ３２８）。すなわち、ストリング形成部２３は、全てのストリングＳＴについて太陽電池モジュールＭ１が確定したかを判定する（なお、電流値が一番大きいストリングＳＴβについては、入れ替える対象となるストリングがないため、モジュール入れ替えを行わない）。Ｓ３２８においてストリング番号ｉがβ―１になっていないと判定されると、ストリング形成部２３は、ストリングの番号ｉに１を加算し（ステップＳ３３０）、Ｓ３２２～Ｓ３２８の処理を繰返す。このとき、既に確定したストリングＳＴの太陽電池モジュールＭ１（出力ブロックＢＬ１）は、モジュール入れ替えに用いられない。Ｓ３２８においてストリング番号ｉがβ―１になったと判定されたら、全てのストリングＳＴの太陽電池モジュールＭ１の構成が確定したとして、図２０の処理が終了する。
　図１６に戻り、処理部２８は、クラスがα＝３であるか否かを判定する（ステップＳ２１０）。すなわち、全てのクラスについてストリング形成処理が完了したか否かを判定する。Ｓ２１０においてα＝３でないと判定されると、αに１を加算し、Ｓ２０８を繰り返し、次のクラスについてストリング形成処理を行う。これによって、クラスα２及びクラスα３についてのストリングＳＴが形成される。以上のように、各クラスのそれぞれについて、最大出力を大きくできるような結線パターンが形成される。
　結線パターン選択部２７は、各クラスα１,α２,α３の太陽電池モジュールＭの接続形態を採用すべきアレイＡの結線パターンとして選択し、記憶部２９に記憶させる（ステップＳ２１４）。結線パターン選択部２７は、クラスα１について確定された各ストリングＳＴと、クラスα２について確定された各ストリングＳＴと、クラスα３について確定された各ストリングＳＴと、を並列に接続したものを、アレイＡの結線パターンとして選択する。Ｓ２１４の処理が完了したら、採用すべき結線パターンが決定し、図１６の処理が終了する。
　次に、本実施形態の作用・効果について説明する。
　演算装置２０によれば、各太陽電池モジュールＭの電流値を含むパラメータに基づいて、クラス分け部２２が太陽電池モジュールＭのクラス分けを行っている。すなわち、太陽電池モジュールＭの数が増加した場合であっても、クラス分けを行うことによって、各クラスでの結線パターンの最適化を行うことが可能であるため、多数の太陽電池モジュールの結線パターンをまとめて演算する場合に比して、演算の負荷を低減することができる。これによって、効率よく結線パターンを選択することで演算の負荷を低減しつつ発電性能を向上できる。
　また、クラス分け部２２は、パラメータが近い太陽電池モジュールＭ同士を同じクラスに分ける。これによって、各クラス内で特性が似たもの同士でストリングＳＴ、アレイＡを構成することが可能となり、結線パターンの最適化が行い易くなると共に、各太陽電池モジュールＭの出力も無駄なく有効に利用できる結線パターンを形成し易くなる。
　演算装置２０によれば、パラメータの大きい太陽電池モジュールＭのみでクラスα１のストリングＳＴを形成し、パラメータの小さい太陽電池モジュールのみで下位のクラスα２,α３のストリングＳＴを形成することが可能となる。これにより、パラメータが近いもの同士を直列接続して各ストリングＳＴを形成すればよいのでクラスごとの結線パターンの最適化が行い易くなる。更に、各ストリングＳＴ内でのモジュール間の電流差が少ないために、各ストリングＳＴを並列接続して形成されるアレイの最大出力を大きくし易くなる。すなわち、例えば図１３に示すような歪な出力アセンブリＡＬではなく、四角形に近い出力アセンブリＡＬを形成し易くなり、最大出力動作点Ｐｍａｘを大きくし易くなる。更に、クラスα１のストリングＳＴによって形成されるアレイ（クラスα１の出力アセンブリＡＬ）の最大出力に基づいて、当該クラスα１のストリングＳＴを形成し、クラスα２のストリングＳＴによって形成されるアレイ（クラスα２の出力アセンブリＡＬ）の最大出力に基づいて、当該クラスα２のストリングＳＴを形成し、クラスα３のストリングＳＴによって形成されるアレイ（クラスα３の出力アセンブリＡＬ）の最大出力に基づいて、当該クラスα３のストリングＳＴを形成するため、それぞれのクラスで独立にアレイの結線パターンを最適化すればよく、演算の負荷を低減することができる。
　また、本実施形態では、電流値に基づいてクラス分けした後で、クラスごとにアレイが構成される。クラスごとにパワーコンディショナー３を設け、クラスごとにアレイを形成することで、クラス同士の電圧の差を考慮する必要がなく、簡単に結線パターンを選択することができる。
　また、ストリング形成部２３は、クラスα１に属する太陽電池モジュールＭ１を電流値の順番に並べることによってクラスα１のストリングＳＴを形成し、クラスα２に属する太陽電池モジュールＭ２を電流値の順番に並べることによってクラスα２のストリングＳＴを形成し、クラスα３に属する太陽電池モジュールＭ３を電流値の順番に並べることによってクラスα３のストリングＳＴを形成している。単に太陽電池モジュールＭを電流値の順番に並べればよいだけなので、容易に各ストリングＳＴを形成することができる。一方で、順番に並べられることで、各ストリングＳＴでは太陽電池モジュールＭ間の電流差が小さくなるため、アレイＡの最大出力を大きくし易くなる。
　［第３実施形態］
　第３実施形態に係る演算装置、太陽光発電システム及び太陽光発電を最適化する方法について説明する。第３実施形態では、日影の影響による各太陽電池モジュールの電流値のみならず電圧値の変化も考慮している点、擬似モジュールＶＭを並列接続のみならず直列接続も用いて形成する点で、主に第１実施形態と異なっている。図２４に示すように、太陽光発電システム３００は、演算装置３０と、発電装置２と、パワーコンディショナー３と、を備えている。発電装置２の構成は第１実施形態と同様である。パワーコンディショナー３は、発電装置２に対して一個設けられている。
　演算装置３０は、パラメータ取得部３１と、クラス分け部３２と、ストリング形成部３３と、擬似モジュール形成部３４と、結線パターン選択部３７と、処理部３８と、記憶部３９と、を備えている。
　パラメータ取得部３１は、検出部４の出力を受信することにより、各太陽電池モジュールＭから少なくとも電流値及び電圧値を含むパラメータを取得する機能を有している。
　クラス分け部３２は、パラメータに基づいて、各太陽電池モジュールＭをクラス分けする機能を有している。また、クラス分け部３２は、パラメータが近い太陽電池モジュールＭ同士を同じクラスに分ける機能を有し、具体的には、電流値が高いクラスと、電流値が低いクラスとに分ける機能を有している。本実施形態では最も電流が高いクラスα１と、中間のクラスα２と、電流が最も低いクラスα３の三クラスに分けているが、更に多数のクラスに分けてよい。なお、クラス分けにあたって、クラスの数に予め制約を設けておいてもよく、クラス内の太陽電池モジュールＭの数に予め制約を設けておいてもよい。それにより、クラス内に含まれる太陽電池モジュールＭの枚数を一定範囲内に収めることができ、演算の負荷を低減できる。
　ストリング形成部３３は、クラスごとに太陽電池モジュールＭのストリングを形成する機能を有している。ストリング形成部３３は、一のクラスに属する太陽電池モジュールＭのみを直列接続させたストリングＳＴ（第１のストリング）と、それより一つ下位のクラスに属する太陽電池モジュールＭのみを直列接続させたストリングＳＴ（第２のストリング）と、上位のクラスに属する太陽電池モジュールのあまりモジュールＥＭ、及び一つ下位のクラスに属する太陽電池モジュールＭによって構成される擬似モジュールＶＭを直列接続させたストリングＳＴ（第３のストリング）と、を形成可能である。なお、ストリング形成部３３は、各クラスの太陽電池モジュールＭの枚数によって、三種類のストリングＳＴを全て形成する場合もあれば、三つのうちの何れか二つのみのストリングを形成する場合、三つのうちの何れか一つのみのストリングを形成する場合もある。ストリング形成部３３は、クラスα１について設定された直列数に基づいて、クラスα１に属する太陽電池モジュールＭを直列接続し、あまりモジュールＥＭを含むストリングＳＴについては、直列数に満たない数のあまりモジュールＥＭを擬似モジュールＶＭで補うことによって形成される。この直列数は、パワーコンディショナー３の許容電圧などによって一定範囲の数（例えば５～７）を設定することが可能であり、ストリング形成部３３は、各直列数に応じたストリングＳＴを形成できる。下位のクラスα２,α３については、クラスα１のストリングＳＴの合計電圧に基づいてストリングＳＴが形成される。また、ストリング形成部３３は、一のクラスに属する太陽電池モジュールＭを電流値の順番に並べることによって各ストリングを形成し、一つ下位のクラスに属する太陽電池モジュールＭのうち、擬似モジュールＶＭに用いられないものを、電流値の順番に並べることによってストリングＳＴを形成する機能を有している。
　擬似モジュール形成部３４は、一のクラスに属する太陽電池モジュールＭのパラメータ（電流値及び電圧値）に基づいて、一つ下位のクラスに属する複数の太陽電池モジュールＭを並列接続（また、必要に応じて直列接続）することによって擬似モジュールＶＭを形成する機能を有している。
　結線パターン選択部３７は、クラス分けに基づいて、結線パターンを選択する機能を有しており、太陽電池モジュールＭの結線によって構成されるアレイＡの最大出力が最大となるように、結線パターンを選択する機能を有している。
　処理部３８は、上述の各部３１～３７で行われる処理以外の処理を実行する機能を有している。記憶部３９は、各種情報を記憶する機能を有している。
　次に、図２５～図３１を参照して、演算装置３０の具体的な演算処理の内容について説明する。図２５は、演算装置３０が太陽電池モジュールの最適な結線パターンを選択する際に実行される処理内容を示すフローチャートである。図２５の処理は、図２と同様に、結線パターンを選択する際に、所定のタイミングで実行される。図２６～図２８は、図２５の各処理の具体的内容を示すフローチャートである。
　本実施形態に係る制御処理では、日影の太陽電池モジュールＭが、電流・電圧共に変化するものとして演算を行う。また、図２５に示す制御処理の例では、各太陽電池モジュールＭを三つのクラス（α＝１,２,３）に分けるものとする。図２５に示すように、パラメータ取得部３１は、各太陽電池モジュールＭの電流値及び電圧値を取得する（ステップＳ４００）。次に、クラス分け部３２は、Ｓ４００で取得された電流値・電圧値に基づいて、各太陽電池モジュールＭのクラス分け処理を実行する（ステップＳ４０２）。クラス分け部３２は、複数の太陽電池モジュールＭを、「クラスα＝１（最も日向のクラス）」と「クラスα＝２（中間のクラス）」と「クラスα＝３（最も日影のクラス）」とに分ける。Ｓ４０２のクラス分けでは、例えば第２実施形態の図１７で説明したようなＫ－ｍｅａｎｓ法を用いてクラス分けすることができる。Ｓ４０２で三つにクラス分けした後、クラス内の太陽電池モジュールＭの平均出力（Ｗ）が高いものから順に、クラスα１、クラスα２、クラスα３とする（ステップＳ４０４）。
　次に、処理部３８は、クラスα１の平均電圧値と、パワーコンディショナー３の許容電圧に基づいて、クラスα１の許容直列数Ｓ１を決定する（ステップＳ４０６）。ここでは、Ｓ１＝５～７に設定されるものとする。次に、処理部３８は、クラスα１の直列数Ｓ１として初期値である５を設定する（ステップＳ４０８）。次に、ストリング形成部３３は、クラスα１のストリング形成処理を実行する（ステップＳ４１０）。
　図２６を参照して、クラスα１のストリング形成処理の詳細について説明する。図２６に示すように、ストリング形成部３３は、クラスα１の直列数Ｓ１と、当該クラスα１の太陽電池モジュールＭ１の集合を、記憶部３９から読み出す（ステップＳ４５０）。ストリング形成部３３は、クラスα１に属する太陽電池モジュールＭ１を電流値の降順にソートする（ステップＳ４５２）。ここでは、電圧値は考慮せず、電流値のみを考慮する。ストリング形成部３３は、電流値の大きい方から順に太陽電池モジュールＭ１を選択し、直列数Ｓ１のストリングを形成する（ステップＳ４５４）。ここで、あまりモジュールがあった場合、ストリング形成部３３は、当該モジュールをあまりモジュールＥＭとして記憶部３９に記憶させ、クラスα１から除く（ステップＳ４５６）。また、ストリング形成部２３は、クラスα１内のストリングＳＴのストリング数βを算出する（ステップＳ４５８）。また、ストリング形成部３３は、各ストリングＳＴを電流値の昇順にソートする（ステップＳ４６０）。これによって、第２実施形態でのストリング形成処理と同様に、図２３（ａ）に示すようなアレイＡ１が形成され、図２３（ｂ）に示すような出力アセンブリＡＬ１が形成される。
　次に、ストリング形成部３３は、最も電流値の低いストリングＳＴ１を読み出す（ステップＳ４６２）。ストリング形成部３３は、ストリングＳＴ１の各太陽電池モジュールＭ１（出力ブロックＢＬ１）を、他のストリングＳＴ２～ＳＴβの太陽電池モジュールＭ１（出力ブロックＢＬ１）と入れ替えた後、クラスα１内の各ストリングを並列接続した場合のアレイＡ１の出力を算出し、出力が最大化されたかどうかの判断を行う（ステップＳ４６４）。例えば図２３に示すように、ストリングＳＴ１の何れかの太陽電池モジュールＭ１（出力ブロックＢＬ１）を他のストリングＳＴの何れかの太陽電池モジュールＭ１（出力ブロックＢＬ１）と交換し、再構成されたアレイＡ１での出力を算出する。また、当該再構築によって最大出力が向上したかの判断を行う。次に、ストリング形成部２３は、モジュール入れ替えの効果が無くなったか否かを判定する（ステップＳ４６６）。すなわち、あらゆるパターンでモジュール入れ替えを行い、これ以上再構築してもアレイＡ１の出力を大きくすることができないと判断された場合に、モジュール入れ替えの効果が無くなったと判定される。Ｓ４６６において、モジュール入れ替えにより出力の向上が見られた場合は、再びＳ４６４にて他の入れ替えパターンを実行し、より出力を大きくできる組み合わせを形成する。一方、Ｓ４６６において、モジュール入れ替えの効果が無くなったと判定された場合、ストリング形成部３３は、当該組み合わせに係るストリングＳＴを、クラスα１における完成ストリングＳＴＣＰとして確定し、記憶部３９に記憶させる（ステップＳ４６８）。
　その後、ストリング形成部３３は、ストリング番号ｉがβ―１になったか否かを判定する（ステップＳ４７０）。すなわち、ストリング形成部３３は、全てのストリングＳＴについて太陽電池モジュールＭ１が確定したかを判定する（なお、電流値が一番大きいストリングＳＴβについては、入れ替える対象となるストリングがないため、モジュール入れ替えを行わない）。Ｓ４７０においてストリング番号ｉがβ―１になっていないと判定されると、ストリング形成部２３は、ストリングの番号ｉに１を加算し（ステップＳ４７２）、Ｓ４６４～Ｓ４７０の処理を繰返す。このとき、既に確定したストリングＳＴの太陽電池モジュールＭ１（出力ブロックＢＬ１）は、モジュール入れ替えに用いられない。Ｓ４７０においてストリング番号ｉがβ―１になったと判定されたら、全てのストリングＳＴの太陽電池モジュールＭ１の構成が確定したとして、図２６の処理が終了する。
　図２５に戻り、処理部３８は、クラスα１においてストリングＳＴが最低一本でも形成できたか否かを判定する（ステップＳ４１２）。クラスα１に属する太陽電池モジュールＭ１が少なすぎることで、ストリングＳＴが一本も形成できず、Ｓ４１２において形成できないと判定されると、処理部３８は、クラスα２に属する全ての太陽電池モジュールＭ２をクラスα１に移動する（ステップＳ４１４）。また、処理部３８は、クラスα３に属する全ての太陽電池モジュールＭ３をクラスα２に移動する（ステップＳ４１６）。その後、再びＳ４１０及びＳ４１２の処理が実行される。処理部３８は、クラスα１の全てのストリングＳＴの電圧（ストリングＳＴ中の各出力ブロックＢＬの電圧値の合計）のうち、最低電圧をストリング最低電圧Ｖｍｉｎとして、記憶部３９に記憶させる（ステップＳ４１８）。処理部３８は、図２６のＳ４５６で記憶された情報を参照し、クラスα１にあまりモジュールＥＭがあるか否かを判定する（ステップＳ４２０）。Ｓ４２０においてあまりモジュールＥＭがあると判定された場合、擬似モジュール形成部３４は擬似モジュール形成処理を実行し（ステップＳ４２２）、あまりモジュールＥＭが無いと判定された場合、Ｓ４２２の処理はスキップされてＳ４２４の処理へ移行する。
　図２８を参照して、擬似モジュール形成処理の詳細な内容について説明する。擬似モジュール形成部３４は、図２５のＳ４１８にて記憶された最低電圧Ｖｍｉｎと、クラスα１のあまりモジュールＥＭの合計電圧との差として、最低補電圧Ｖｃｏｍを算出する（ステップＳ５００）。この最低補電圧Ｖｃｏｍは、あまりモジュールＥＭを用いてストリングを形成する場合に、少なくとも最低電圧Ｖｍｉｎまで電圧を確保するのに最低限度補うべき電圧である。擬似モジュール形成部３４は、クラスα１におけるあまりモジュールＥＭの平均電流Ｉｏを算出する（ステップＳ５０２）。
　次に、擬似モジュール形成部３４は、クラスα１の下位のクラスα２の太陽電池モジュールＭ２の合計電圧が最低補電圧Ｖｃｏｍ以上であるか否かを判定する（ステップＳ５０４）。一段下位のクラスα２の太陽電池モジュールＭ２では、そもそも最低補電圧Ｖｃｏｍを確保することができず、Ｓ５０４において合計電圧が最低補電圧Ｖｃｏｍより小さいと判定されたら、擬似モジュールＶＭを形成することなく図２８の処理は終了する。なお、擬似モジュールＶＭを形成できない場合、あまりモジュールＥＭは、下位のクラスα２へ移動する。一方、Ｓ５０４において合計電圧が最低補電圧Ｖｃｏｍ以上であると判定されると、擬似モジュール形成部３４は、クラスα２の太陽電池モジュールＭ２を用いて擬似モジュールＶＭを形成する（ステップＳ５０６）。
　具体的には、擬似モジュール形成部３４は、クラスα２の中から太陽電池モジュールＭ２（出力ブロックＢＬ２）を選択し、直列、並列に組み合わせて次の条件を満たす組み合わせを探索する。探索すべき組み合わせの条件は、「最低補電圧Ｖｃｏｍ≦擬似モジュールの電圧Ｖ」を満たすと共に、「（Ｖｃｏｍ,Ｉｏ）からの距離が最短となるような頂点（Ｖ,Ｉ）を持つ」を満たすことである。例えば図３０（ａ）に示すように、太陽電池モジュールＭ２（出力ブロックＢＬ２）の組み合わせによって形成される擬似モジュールＶＭは右上角部に頂点（Ｖ,Ｉ）を持っている。この擬似モジュールＶＭの電圧Ｖは、最低補電圧Ｖｃｏｍ以上となっており、頂点（Ｖ,Ｉ）は出来る限り（Ｖｃｏｍ,Ｉｏ）に近くに設定される。なお、図３０（ｂ）に示すように、（Ｖｃｏｍ,Ｉｏ）と一致するような頂点（Ｖ,Ｉ）を持つ組み合わせがあった場合は、当該組み合わせが直ちに採用される。擬似モジュール形成部３４は、組み合わせが見つかったら当該結果を記憶部３９に記憶させる。このようにして形成された擬似モジュールＶＭは、あまりモジュールＥＭと直列接続され（例えば図２９参照）、一つの完成ストリングＳＴＣＰとして記憶される。
　擬似モジュール形成部３４は、擬似モジュールの作成に用いられた太陽電池モジュールＭ２を、下位のクラスα２から取り除く（ステップＳ５０８）。Ｓ５０８の処理が完了すると、図２８に示す処理が終了する。
　図２５に戻り、Ｓ４１０～Ｓ４２２の処理が完了すると、直列数Ｓ１＝５におけるクラスα１の完成ストリングＳＴＣＰが確定する。その後、クラスα２における完成ストリングＳＴＣＰの形成がなされる。ストリング形成部３３は、クラスα２のストリング形成処理を実行する（ステップＳ４２４）。
　図２７を参照して、クラスα２のストリング形成処理の詳細な内容を説明する。クラスα２では、ストリングＳＴの直列数を設定するのではなく、クラスα１の完成ストリングＳＴＣＰの最低電圧Ｖｍｉｎに基づいて、ストリングＳＴが形成される。すなわち、図２９に示すように、ストリング形成部３３は、太陽電池モジュールＭ（出力ブロックＢＬ）の集合の中から一つずつワークスペースの座標に積んで完成ストリングＳＴＣＰを形成する。また、ストリング形成部２３は、あまりモジュールＥＭがある場合は、クラスα３の太陽電池モジュールＭで擬似モジュールＶＭを形成し、完成ストリングＳＴＣＰを完成させる。まず、ストリング形成部３３は、クラスα２内の完成ストリングＳＴＣＰを０本の初期化し（ステップＳ４８０）、途上ストリングＳＴＤＰのモジュールを０枚に初期化する（ステップＳ４８２）。次に、ストリング形成部３３は、クラスα２に太陽電池モジュールＭ２が無く、空になっているか否かを判定する（ステップＳ４８４）。空になっている場合は、Ｓ４９２の処理へ移行する。
　一方、Ｓ４８４において空になっていないと判定されると、ストリング形成部３３は、クラスα２の中の太陽電池モジュールＭ２のうち、電流値が最も高いものを途上ストリングＳＴＤＰに移動する（ステップＳ４８６）。図２９に示すように、ストリング形成部３３は、クラスα２に残っている太陽電池モジュールＭ２の中から一番電流値が高いものをワークスペースへ移動し、座標上で作成途中にある途上ストリングＳＴＤＰに直列に接続する。ストリング形成部３３は、途上ストリングＳＴＤＰの合計電圧が最低電圧Ｖｍｉｎより小さいか否かを判定する（ステップＳ４８８）。すなわち、図２９に示すように、途上ストリングＳＴＤＰの電圧が最低電圧Ｖｍｉｎのラインを超えているか否かを判定する。Ｓ４８８において合計電圧が最低電圧Ｖｍｉｎより小さいと判定されると、再びＳ４８４～Ｓ４８８の処理が繰返され、途上ストリングＳＴＤＰに新たな太陽電池モジュールＭ２が追加される。一方、Ｓ４８８において合計電圧が最低電圧Ｖｍｉｎ以上になったと判定されると、ストリング形成部３３は、ワークスペース中の途上ストリングＳＴＤＰを、完成ストリングＳＴＣＰの記憶エリア（図２９参照）に追加する（ステップＳ４９０）。その後、Ｓ４８２が実行されてワークスペースが初期化された後、Ｓ４８４～Ｓ４９０の処理が繰返されて、複数の完成ストリングＳＴＣＰが形成される。
　ある程度の本数の完成ストリングＳＴＣＰが形成されると、クラスα２の残りの太陽電池モジュールＭ２が少なくなる。この場合、最後の一本の完成ストリングＳＴＣＰを形成した直後にクラスα２が空になる（Ｓ４９０→Ｓ４８４：ＹＥＳ）か、あるいは途上ストリングＳＴＤＰの合計電圧が最低電圧Ｖｍｉｎを超える前にクラスα２が空になる（Ｓ４８８→Ｓ４８４：ＹＥＳ）。
　クラスα２が空になった後、ストリング形成部３３は、途上ストリングＳＴＤＰ中の太陽電池モジュールＭが０枚であるか否かを判定する（ステップＳ４９２）。すなわち、ワークスペースに太陽電池モジュールＭを残した状態でクラスα２が空になったのか、ワークスペースに何も残さずにクラスα２が空になったのかが判定される。Ｓ４９２において０枚であると判定された場合、ストリング形成部３３は、クラスα２にはあまりモジュールＥＭが無いとして、あまりモジュールの記憶エリア（図２９参照）を空にする（ステップＳ４９４）。一方、Ｓ４９２において０枚でないと判定された場合、途上ストリングＳＴＤＰに含まれる太陽電池モジュールＭを、あまりモジュールＥＭとして記憶部３９に記憶させる（ステップＳ４９６）。以上により、ストリング形成部３３は、全ての完成ストリングＳＴＣＰ（モジュールの組み合わせ）と、あまりモジュールＥＭを返す（ステップＳ４９８）。Ｓ４９８の処理が完了すると、図２７の処理が終了する。
　図２５に戻り、ストリング形成部３３は、あまりモジュールＥＭがあるか否かを判定する（ステップＳ４２６）。Ｓ４２６においてあまりモジュールＥＭがあると判定された場合、擬似モジュール形成部３４は擬似モジュール形成処理を実行し（ステップＳ４２８）、あまりモジュールＥＭが無いと判定された場合、Ｓ４２８の処理はスキップされてＳ４３０の処理へ移行する。クラスα２における擬似モジュール形成処理は、前述のクラスα１における擬似モジュール形成処理と同様の処理がなされる。ここでは、クラスα３の太陽電池モジュールＭ３を用いて擬似モジュールＶＭが形成される。擬似モジュールＶＭは、あまりモジュールＥＭと直列接続され、一つの完成ストリングＳＴＣＰとして記憶される。
　Ｓ４２４～Ｓ４２８の処理が完了すると、直列数Ｓ１＝５におけるクラスα２の完成ストリングＳＴＣＰが確定する。その後、クラスα３における完成ストリングＳＴＣＰの形成がなされる。ストリング形成部３３は、クラスα３のストリング形成処理を実行する（ステップＳ４３０）。クラスα３におけるストリング形成処理は、前述のクラスα２におけるストリング形成処理と同様の処理がなされる。ストリング形成部３３は、あまりモジュールＥＭがあるか否かを判定する（ステップＳ４３２）。Ｓ４３２においてあまりモジュールＥＭがあると判定された場合、ストリング形成部３３は、クラスα３よりも下位のクラスが無く、擬似モジュールを形成することができないので、クラスα３のあまりモジュールＥＭを不使用とし（ステップＳ４３４）、あまりモジュールＥＭが無いと判定された場合、Ｓ４３４の処理はスキップされてＳ４３６の処理へ移行する。Ｓ４３０～Ｓ４３４の処理が完了すると、直列数Ｓ１＝５におけるクラスα３の完成ストリングＳＴＣＰが確定する。
　ストリング形成部３３は、クラスα１,α２,α３の各完成ストリングＳＴＣＰを全て並列に接続してアレイＡを形成し、当該直列数Ｓ１における最大出力動作点Ｐｍａｘを算出し、全ての完成ストリングＳＴＣＰと共に記憶部３９に記憶させる（ステップＳ４３６）。次に、処理部３８は、直列数Ｓ１が７であるか否かを判定する（ステップＳ４３８）。Ｓ４３８において直列数Ｓ１が７でないと判定されると、直列数Ｓ１に１が加算され（ステップＳ４４０）、新たな直列数Ｓ１にてＳ４１０～Ｓ４３８の処理が繰返される。これによって、直列数Ｓ１＝６,７における最大出力動作点Ｐｍａｘと、その時の完成ストリングＳＴＣＰが記憶部３９に記憶される。一方、Ｓ４３８において直列数Ｓ１が７であると判定されると、結線パターン選択部３７は、直列数Ｓ１＝５,６,７のそれぞれの最大出力動作点Ｐｍａｘを比較し、最大出力動作点Ｐｍａｘが最大となるときの直列数Ｓ１での全ての完成ストリングＳＴＣＰを返す（ステップＳ４４２）。結線パターン選択部３７は、当該直列数Ｓ１での各クラスの完成ストリングＳＴＣＰを並列接続したものを、採用すべきアレイＡの結線パターンとして選択する。Ｓ４４２の処理が完了したら、採用すべき結線パターンが決定し、図２５の処理が終了する。
　次に、本実施形態の作用・効果について説明する。
　演算装置３０によれば、各太陽電池モジュールＭの電流値及び電圧値を含むパラメータに基づいて、クラス分け部３２が太陽電池モジュールＭのクラス分けを行っている。すなわち、太陽電池モジュールＭの数が増加した場合であっても、クラス分けを行うことによって、各クラスでの結線パターンの最適化を行うことが可能であるため、多数の太陽電池モジュールの結線パターンをまとめて演算する場合に比して、演算の負荷を低減することができる。これによって、効率よく結線パターンを選択することで演算の負荷を低減しつつ発電性能を向上できる。
　また、クラス分け部３２は、パラメータが近い太陽電池モジュールＭ同士を同じクラスに分ける。これによって、各クラス内で特性が似たもの同士でストリングＳＴ、アレイＡを構成することが可能となり、結線パターンの最適化が行い易くなると共に、各太陽電池モジュールＭの出力も無駄なく有効に利用できる結線パターンを形成し易くなる。
　また、演算装置３０によれば、パラメータが大きい太陽電池モジュールＭのみでクラスα１のストリングＳＴを形成し、パラメータが小さい太陽電池モジュールＭのみでクラスα２,α３のストリングＳＴを形成することが可能となる。これにより、パラメータが近いもの同士を直列接続して各ストリングＳＴを形成すればよいのでクラスごとの結線パターンの最適化が行い易くなる。更に、各ストリングＳＴ内でのモジュール間の電流差が少ないために、各ストリングを並列接続して形成されるアレイの最大出力を大きくし易くなる。すなわち、例えば図１３に示すような歪な出力アセンブリＡＬではなく、四角形に近い出力アセンブリＡＬを形成し易くなり、最大出力動作点Ｐｍａｘを大きくし易くなる。更に、擬似モジュールＶＭを用いることによって、日向クラスのストリングＳＴ相当の電流値を得られるストリングＳＴを形成することができるため、全ての太陽電池モジュールＭを無駄なく利用することができる。
　また、本実施形態では、パラメータ（電流、電圧）に基づいてクラス分けした後で、電圧が揃うようにクラスごとにサブアレイが形成され、各サブアレイを並列に接続して一つのアレイが構成される。各ストリングの電圧を近づけるようにクラスごとにアレイを形成することで、簡単に結線パターンを選択することができる。また、本実施形態では、パワーコンディショナー３が発電装置２に対して一個でよい。
　また、ストリング形成部３３は、クラスα１のストリングＳＴに対して設定された直列数Ｓ１に基づいて、クラスα１に属する太陽電池モジュールＭを直列接続し、あまりモジュールＥＭを含むストリングＳＴは、直列数Ｓに満たない数のあまりモジュールＥＭを擬似モジュールＶＭで補うことによって形成される。クラスα２のあまりモジュールＥＭもクラスα３からの擬似モジュールＶＭで補うことができる。このように、あまりモジュールＥＭがあっても、擬似モジュールＶＭで補うことができるため、あまりモジュールＥＭが無駄になることを防止し、アレイ出力に寄与させることができる。
　また、結線パターン選択部２７は、各直列数Ｓ１において各ストリングＳＴを並列接続させて形成されるアレイＡのうち、アレイＡの最大出力が最も大きくなるときの直列数Ｓ１に係る結線パターンを選択する。ストリングＳＴの直列数Ｓ１を変更するだけで複数パターンの結線パターンの候補を作成でき、その中で最適な直列数Ｓ１を選べばよいだけなので、演算の負荷を極めて低減できる一方、発電効率を向上することができる。
　また、ストリング形成部３３は、クラスα１に属する太陽電池モジュールＭを電流値の順番に並べることによって各ストリングＳＴを形成し、クラスα２に属する太陽電池モジュールＭのうち、擬似モジュールＶＭに用いられないものを、電流値の順番に並べることによってクラスα２のストリングＳＴを形成し、クラスα３に属する太陽電池モジュールＭのうち、擬似モジュールＶＭに用いられないものを、電流値の順番に並べることによってクラスα３のストリングＳＴを形成する。単に太陽電池モジュールＭを電流値の順番に並べればよいだけなので、容易に各ストリングＳＴを形成することができる。一方で、順番に並べられることで、各ストリングＳＴでは太陽電池モジュールＭ間の電流差が小さくなるため、アレイＡの最大出力を大きくし易くなる。
　［第４実施形態］
　第４実施形態に係る発明は、図１に示すように、演算装置１を備えた太陽光発電シミュレーションシステム１０１である。太陽光発電シミュレーションシステム１０１では、発電装置２は、演算装置１（または別の演算装置）の内部で生成される仮想的に設定された装置である。すなわち、太陽電池モジュールＭは、ソフト上で仮想的に設定されるものである。太陽光発電シミュレーションシステム１０１の演算装置１は、第１の実施形態に係る演算装置１と同様な構成を有し、同様な演算処理を行うことができる。当該太陽光発電シミュレーションシステム１０１で最適な結線パターンを選択し、実際の太陽光発電システムの太陽電池モジュールを結線する作業に際し、当該最適化された結線パターンを採用することができる。
　［第５実施形態］
　第５実施形態に係る発明は、図１５に示すように、演算装置２０を備えた太陽光発電シミュレーションシステム２０１である。太陽光発電シミュレーションシステム２０１では、発電装置２は、演算装置２０（または別の演算装置）の内部で生成される仮想的に設定された装置である。すなわち、太陽電池モジュールＭは、ソフト上で仮想的に設定されるものである。太陽光発電シミュレーションシステム２０１の演算装置２０は、第２の実施形態に係る演算装置２０と同様な構成を有し、同様な演算処理を行うことができる。当該太陽光発電シミュレーションシステム２０１で最適な結線パターンを選択し、実際の太陽光発電システムの太陽電池モジュールを結線する作業に際し、当該最適化された結線パターンを採用することができる。
　［第６実施形態］
　第６実施形態に係る発明は、図２４に示すように、演算装置３０を備えた太陽光発電シミュレーションシステム３０１である。太陽光発電シミュレーションシステム３０１では、発電装置２は、演算装置３０（または別の演算装置）の内部で生成される仮想的に設定された装置である。すなわち、太陽電池モジュールＭは、ソフト上で仮想的に設定されるものである。太陽光発電シミュレーションシステム３０１の演算装置３０は、第３の実施形態に係る演算装置３０と同様な構成を有し、同様な演算処理を行うことができる。当該太陽光発電シミュレーションシステム３０１で最適な結線パターンを選択し、実際の太陽光発電システムの太陽電池モジュールを結線する作業に際し、当該最適化された結線パターンを採用することができる。
　本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。
　例えば第１実施形態では２つのクラスに分け、第２実施形態及び第３実施形態では、３つのクラスに分ける場合を例にして説明したが、クラス分けの数は特に限定されず、より多く（第２,３実施形態を２つのクラスとしてもよい）のクラスに分けてもよい。また、好適なクラス数を決定するための処理を行ってもよい。例えば、図３１に示すような処理を行ってもよい。まず、クラス分け部は、全ての太陽電池モジュールＭの出力ブロックＢＬの重心（電流、電圧）を算出する（ステップＳ６００）。次に、クラス分け部は、前記重心からの距離を全ての太陽電池モジュールＭの重心について演算し、当該距離の和を求め、Ｄ１として記憶部に記憶させる（ステップＳ６０２）。次に、クラス分け部は、クラス数ＣＮの初期値として２を設定する（ステップＳ６０４）。クラス分け部は、ＣＮ（＝２）個のクラスにクラス分け処理をする（ステップＳ６０６）。次に、クラス分け部は、全ての太陽電池モジュールＭについて、当該太陽電池モジュールＭの重心と所属するクラスの重心との距離を算出し、当該距離を全モジュールに亘って合計し、当該合計値をＤＣＮとして記憶する（ステップＳ６０８）。クラス分け部は、ＣＮが太陽電池モジュールＭのモジュール数Ｎに至ったか否かを判定する（ステップＳ６１０）。Ｓ６１０で至っていないと判定されると、ＣＮに１を加算し、Ｓ６０６～Ｓ６１０の処理を繰返す。
　Ｓ６１０で至ったと判定されると、クラス分け部は、Ｄ１－Ｄ２、Ｄ２－Ｄ３、Ｄ３－Ｄ４、…Ｄｉ－１－Ｄｉ,…ＤＮ－１－ＤＮの中で最大のものを求め、そのときのｉを採用すべきクラス数として返す（ステップＳ６１４）。
　各太陽電池モジュールの出力ブロックの重心（電流、電圧）の、クラスの重心からの距離は、クラス数を増加させることによって減少する。他方、適切な数を超えて多数のクラスに分離しても、演算負荷は大きくなるのに対して、距離はあまり減少しなくなる。図３１の処理では、重心からの距離（ズレ）を縦軸に設定し、クラス数を縦軸に設定したときに、最も大幅にズレが減少したときのクラス数を（Ｄ１－Ｄ２、Ｄ２－Ｄ３、Ｄ３－Ｄ４、…Ｄｉ－１－Ｄｉ,…ＤＮ－１－ＤＮの中で、値が最大となるものにおけるクラス数ｉ）、適切なクラス数として採用することができる。
　また、上述の実施形態では、パワーコンディショナー３の許容電圧から、直列数Ｓ＝５～７を例示したが、当該直列数は特に限定されず、状況に合わせて適宜変更してもよい。あるいは、直列数Ｓを変化させず、一つの値に設定して結線パターンを決定してもよい。
　また、クラス分けの方法として、Ｋ－ｍｅａｎｓ法を例示したが、これに限られず、最短距離法や、最長距離法、群平均法、ウォード法など、あらゆるクラス分け方法と採用してもよい。
　クラス内での結線パターンの最適化は、予め所定の直列数の制約条件の下で、可能性のある結線パターンを予め登録しておき、その中からアレイの最大出力が最大となるパターンを選択する方法や、自動的に結線パターンを逐次生成しながら最適な結線パターンを選択する方法でもよい。後者の方法としては、予め初期値となる結線状態をいくつか生成した後、遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワークによって最適な結線パターンを見出す手法などがある。
　また、結線パターン選択部は、同じクラス内の太陽電池モジュールが全て直列に接続される結線パターンを選択してもよい。この方法では、クラス分けが終了した時点で、結線の最適化も完了しているため、演算が容易であるというメリットがある。
　また、クラス分け部は、第１のクラスにおける太陽電池モジュールＭのパラメータの標準偏差と、第２のクラスにおける太陽電池モジュールＭのパラメータの標準偏差との合計値が、クラス分けを実施しないときの全太陽電池モジュールＭの標準偏差を下回るようにクラス分けをしてもよい。
　１，２０,３０…演算装置、２…発電装置、３…パワーコンディショナー、４…検出部、６…結線部、１１,２１,３１…パラメータ取得部、１２,２２,３２…クラス分け部、１３,２３,３３…ストリング形成部、１４,３４…擬似モジュール形成部、１７,２７,３７…結線パターン選択部、１００,２００,３００…太陽光発電システム、１０１,２０１,３０１…太陽光発電シミュレーションシステム、Ｍ…太陽電池モジュール、ＳＴ…ストリング、Ａ…アレイ。

Claims (17)

  1. 　複数の太陽電池モジュールの結線パターンを演算することによって太陽光発電を最適化する演算装置であって、
    　ぞれぞれの前記太陽電池モジュールから、少なくとも電流値を含むパラメータを取得するパラメータ取得部と、
    　前記パラメータ取得部で取得された前記パラメータに基づいて、前記太陽電池モジュールをクラス分けするクラス分け部と、
    　前記クラス分け部によるクラス分けに基づいて、前記結線パターンを選択する結線パターン選択部と、を備える、太陽光発電を最適化する演算装置。
  2. 　前記クラス分け部は、前記パラメータが近い前記太陽電池モジュール同士を同じクラスに分ける、請求項１記載の太陽光発電を最適化する演算装置。
  3. 　前記太陽電池モジュールを直列接続してストリングを形成するストリング形成部を更に備え、
    　前記クラス分け部は、前記太陽電池モジュールを、少なくとも、第１のクラスと、前記第１のクラスよりパラメータが小さい第２のクラスに分け、
    　前記ストリング形成部は、前記クラスごとに前記ストリングを形成可能であり、
    　前記結線パターン選択部は、前記ストリング形成部によって形成された前記ストリングに基づいて、前記結線パターンを選択する、請求項２記載の太陽光発電を最適化する演算装置。
  4. 　前記結線パターン選択部は、
    　前記太陽電池モジュールの結線によって構成されるアレイの最大出力が最大となるように、前記結線パターンを選択する、請求項１～３の何れか一項記載の太陽光発電を最適化する演算装置。
  5. 　前記ストリング形成部は、
    　　前記第１のクラスに属する前記太陽電池モジュールのみを直列接続させた第１のストリングと、
    　　前記第２のクラスに属する前記太陽電池モジュールのみを直列接続させた第２のストリングと、
    　　前記第１のクラスに属する前記太陽電池モジュール、及び前記第２のクラスに属する前記太陽電池モジュールを接続させた第３のストリングと、を形成可能であり、
    　前記第３のストリングは、
    　　前記第１のクラスに属する前記太陽電池モジュールの前記パラメータに基づいて、前記第２のクラスに属する複数の前記太陽電池モジュール同士を接続することによって形成される擬似モジュールと、
    　　前記第１のクラスに属する前記太陽電池モジュールと、を直列接続することによって形成される、請求項３記載の太陽光発電を最適化する演算装置。
  6. 　前記ストリング形成部は、少なくとも前記第１のストリングに対して設定された直列数に基づいて、前記第１のクラスに属する前記太陽電池モジュールを直列接続し、
    　前記第３のストリングは、前記直列数に満たない数の前記第１のクラスに属する前記太陽電池モジュールを前記擬似モジュールで補うことによって形成される、請求項５記載の太陽光発電を最適化する演算装置。
  7. 　前記結線パターン選択部は、複数設定される直列数に対して、少なくとも前記第１のストリング、前記第２のストリング、及び前記第３のストリングの何れかを並列接続することによって形成される各アレイのうち、
    　前記アレイの最大出力が最も大きくなるときの直列数に係る結線パターンを選択する、請求項６記載の太陽光発電を最適化する演算装置。
  8. 　前記ストリング形成部は、
    　前記第１のクラスに属する前記太陽電池モジュールを電流値の順番に並べることによって前記第１のストリング及び前記第３のストリングを形成し、
    　前記第２のクラスに属する前記太陽電池モジュールのうち、前記第３のストリングに用いられないものを、電流値の順番に並べることによって前記第２のストリングを形成する、請求項５～７の何れか一項記載の太陽光発電を最適化する演算装置。
  9. 　前記ストリング形成部は、
    　　前記第１のクラスに属する前記太陽電池モジュールのみを直列接続させた第１のストリングと、
    　　前記第２のクラスに属する前記太陽電池モジュールのみを直列接続させた第２のストリングと、を形成可能であり、
    　前記第１のストリングによって形成されるアレイの最大出力に基づいて、当該第１のストリングを形成可能であり、
    　前記第２のストリングによって形成されるアレイの最大出力に基づいて、当該第２のストリングを形成可能である、請求項３記載の太陽光発電を最適化する演算装置。
  10. 　前記ストリング形成部は、
    　前記第１のクラスに属する前記太陽電池モジュールを電流値の順番に並べることによって前記第１のストリングを形成し、
    　前記第２のクラスに属する前記太陽電池モジュールを電流値の順番に並べることによって前記第２のストリングを形成する、請求項９記載の太陽光発電を最適化する演算装置。
  11. 　前記結線パターン選択部は、同じクラス内の前記太陽電池モジュールが全て直列に接続される結線パターンを選択する、請求項１～４の何れか一項記載の太陽光発電を最適化する演算装置。
  12. 　電流値として、前記太陽電池モジュールの短絡電流、または最大出力動作点における電流値が使用される、請求項１～１１の何れか一項記載の太陽光発電を最適化する演算装置。
  13. 　前記パラメータは、電圧値を更に含む、請求項１～１２の何れか一項記載の太陽光発電を最適化する演算装置。
  14. 　請求項１～１３の何れか一項記載の太陽光発電を最適化する演算装置と、複数の太陽電池モジュールと、を備える太陽光発電システム。
  15. 　前記演算装置は、前記パラメータの取得、クラス分け、及び前記結線パターンの選択を定期的に行う、請求項１４記載の太陽光発電システム。
  16. 　請求項１～１３の何れか一項記載の太陽光発電を最適化する演算装置によって、仮想的に設定された複数の太陽電池モジュールの結線パターンを設定する太陽光発電シミュレーションシステム。
  17. 　複数の太陽電池モジュールの結線パターンを演算することによって太陽光発電を最適化する方法であって、
    　ぞれぞれの前記太陽電池モジュールから、少なくとも電流値を含むパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
    　前記パラメータ取得ステップで取得された前記パラメータに基づいて、前記太陽電池モジュールをクラス分けするクラス分けステップと、
    　前記クラス分けステップによるクラス分けに基づいて、前記結線パターンを選択する結線パターン選択ステップと、を備える、太陽光発電を最適化する方法。
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