特許 6562491 期待値計算による発電量精密予測法、期待値計算による発電量精密予測システムおよび期待値計算による発電量精密予測プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6562491

(24)【登録日】2019年8月2日

(45)【発行日】2019年8月21日

(54)【発明の名称】期待値計算による発電量精密予測法、期待値計算による発電量精密予測システムおよび期待値計算による発電量精密予測プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/06 20120101AFI20190808BHJP

   G06Q 10/02 20120101ALI20190808BHJP

   H02S 50/00 20140101ALI20190808BHJP

   H02J 3/38 20060101ALI20190808BHJP

   H02J 3/00 20060101ALI20190808BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/06

   G06Q10/02

   H02S50/00

   H02J3/38 130

   H02J3/00 170

【請求項の数】3

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2019-6478(P2019-6478)

(22)【出願日】2019年1月18日

【審査請求日】2019年2月27日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】507309378

【氏名又は名称】株式会社ヒデ・ハウジング

(74)【代理人】

【識別番号】100137338

【弁理士】

【氏名又は名称】辻田 朋子

(72)【発明者】

【氏名】▲高▼橋 秀幸

(72)【発明者】

【氏名】堀内 良雄

【審査官】 山崎 誠也

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第２０１３／０４２２１３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２００６−３０４４０２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 仲尾 由雄，大規模シミュレーションに基づく自然エネルギーの最適運用，ＦＵＪＩＴＳＵ，富士通株式会社，２０１４年 ３月 １日，Ｖｏｌ．６５ Ｎｏ．２，ｐ．２８−３３

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

Ｈ０２Ｊ ３／００

Ｈ０２Ｊ ３／３８

Ｈ０２Ｓ ５０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

期待値計算による発電量精密予測法であって、
日射量データに基づき、単位時間毎の日射量および日射量出現確率を決定する日射量分析ステップと、
前記日射量に基づき発電量を決定し、前記日射量に対応する単位時間毎の前記発電量および日射量出現確率に基づき、発電量期待値を決定する発電量予測ステップと、
をコンピュータのプロセッサに実行させ、
前記発電量予測ステップは、最低出力電力を得るために要される前記日射量および発電効率を示す発電特性データ、および、超過分がピークカットロスとなるような容量と出力効率とを示す出力特性データに基づき、ゼロである第１の発電量および前記最低出力電力を得るために要される前記日射量である第１の日射量と、前記容量である第２の発電量と、を決定し、前記容量を満たす場合の前記日射量である第２の日射量を前記第２の発電量および発電効率に基づき決定し、前記日射量が前記第１の日射量を下回る場合、前記第１の発電量を前記発電量として決定し、前記日射量が前記第２の日射量を上回る場合、前記第２の発電量を前記発電量として決定する、
期待値計算による発電量精密予測法。

【請求項2】

期待値計算による発電量精密予測システムであって、
日射量データに基づき、単位時間毎の日射量および日射量出現確率を決定する日射量分析手段と、
前記日射量に基づき発電量を決定し、前記日射量に対応する単位時間毎の前記発電量および日射量出現確率に基づき、発電量期待値を決定する発電量予測手段と、を有し、
前記発電量予測手段は、最低出力電力を得るために要される前記日射量および発電効率を示す発電特性データ、および、超過分がピークカットロスとなるような容量と出力効率とを示す出力特性データに基づき、ゼロである第１の発電量および前記最低出力電力を得るために要される前記日射量である第１の日射量と、前記容量である第２の発電量と、を決定し、前記容量を満たす場合の前記日射量である第２の日射量を前記第２の発電量および発電効率に基づき決定し、前記日射量が前記第１の日射量を下回る場合、前記第１の発電量を前記発電量として決定し、前記日射量が前記第２の日射量を上回る場合、前記第２の発電量を前記発電量として決定する、
期待値計算による発電量精密予測システム。

【請求項3】

期待値計算による発電量精密予測プログラムであって、
コンピュータを、
日射量データに基づき、単位時間毎の日射量および日射量出現確率を決定する日射量分析手段と、
前記日射量に基づき発電量を決定し、前記日射量に対応する単位時間毎の前記発電量および日射量出現確率に基づき、発電量期待値を決定する発電量予測手段と、として機能させ、
前記発電量予測手段は、最低出力電力を得るために要される前記日射量および発電効率を示す発電特性データ、および、超過分がピークカットロスとなるような容量と出力効率とを示す出力特性データに基づき、ゼロである第１の発電量および前記最低出力電力を得るために要される前記日射量である第１の日射量と、前記容量である第２の発電量と、を決定し、前記容量を満たす場合の前記日射量である第２の日射量を前記第２の発電量および発電効率に基づき決定し、前記日射量が前記第１の日射量を下回る場合、前記第１の発電量を前記発電量として決定し、前記日射量が前記第２の日射量を上回る場合、前記第２の発電量を前記発電量として決定する、
期待値計算による発電量精密予測プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、期待値計算による発電量精密予測法、期待値計算による発電量精密予測システムおよび期待値計算による発電量精密予測プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

自然エネルギー発電装置の１つである太陽光発電システムでは、売買電力を示す発電量が気象学的因子に影響される。よって、太陽光発電システムの収益性評価の観点から、発電量の精密予測が、重要な課題の１つとして、考えられている。

【0003】

太陽光発電システムにおける発電量は、気象学的因子ならびに電子工学的因子により、複合的に決定される。ここでの気象学的因子とは、天候による日射量への影響と、エアロゾルによる日射量への影響とを、含む。また、電子工学的因子は、太陽光パネル等に対応する発電特性と、インバータ装置等に対応する出力特性とを、含む。

【0004】

特許文献１に記載の発明では、現在時刻を基準とする直近の未来時刻における快晴時の計算全天日射量と、現在時刻から直近の過去時刻までの直近過去時間間隔における太陽光発電量の実測値から算出された直近係数とに基づいて、前記直近の未来時刻における予測発電量を算出することを特徴としている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１７−１２７１４０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、特許文献１に記載の、未来時刻における予測発電量は、直近係数の平均値に基づき算出されるため、日射量の不確定性を含む気象学的因子と、太陽光発電装置の電気特性を含む電子工学的因子と、が複合的に考慮された場合計算に基づく精密な発電量計算は、困難である。

【0007】

従来手法では、日射量の平均値から日射量の総量を決定し、発電装置の発電効率と当該総量とに基づき、発電量予測が行われる。そのため、出力特性に起因するピークカットロスは正確に計算されず、発電量の精密予測は、困難である。

【0008】

本発明は、上記のような実情に鑑みてなされたものであり、ピークカットロスの影響を受ける自然エネルギー発電装置の発電量を、精密に予測することを、解決すべき課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記課題を解決するために、本発明は、期待値計算による発電量精密予測法であって、データベースに格納された日射量データに基づき、日射量および日射量出現確率を、演算装置を用いて決定する日射量分析ステップと、日射量に基づき発電量を、演算装置を用いて決定し、日射量に対応する発電量および日射量出現確率に基づき発電量期待値を、演算装置を用いて決定する発電量予測ステップと、をコンピュータのプロセッサに実行させること、を特徴とする。このような構成とすることで、複数の因子からなる気象学的因子に影響される日射量を、確率的解釈に基づき単純化し、日射量毎の場合計算に基づく発電量の精密予測を、実現できる。また、このような構成とすることで、発電量の計算に必要な日射量の統計データを簡素化し、データ参照およびデータ格納を含むデータベース負荷を軽減できる、という更なる技術的効果を奏する。

【0010】

本発明の好ましい形態では、発電量予測ステップは、日射量が第１の日射量を下回る場合、第１の発電量を発電量として、演算装置を用いて決定し、データベースに格納し、日射量が第２の日射量を上回る場合、第２の発電量を発電量として、演算装置を用いて決定すること、を特徴とする。このような構成とすることで、気象学的因子ならびに電子工学的因子を複合的に考慮した、発電量の場合計算を実現できる。また、このような構成とすることで、日射量に基づき、発電量を所定値として一意的に決定でき、発電量予測に係る計算コストを軽減できる、という更なる技術的効果を奏する。

【0011】

本発明の好ましい形態では、発電量予測ステップは、データベースに格納された発電特性データおよび出力特性データに基づき、第１の日射量および第１の発電量と、第２の日射量および第２の発電量と、を、演算装置を用いて決定すること、を特徴とする。このような構成とすることで、太陽光パネルを含む発電装置の性能と、パワーコンディショナーを含む出力装置の性能とに基づき、発電量の所定値を動的に設定できる。また、このような構成とすることで、発電量予測に要されるデータベースへの登録データが標準化され、データ参照およびデータ格納を含むデータベース負荷を軽減できる、という更なる技術的効果を奏する。

【0012】

本発明の好ましい形態では、データベースに格納された発電特性データは、発電効率を含み、データベースに格納された出力特性データは、出力効率および容量を含むこと、を特徴とする。このような構成とすることで、太陽光パネルを含む発電装置の性能と、パワーコンディショナーを含む出力装置の性能とに基づき、発電量の所定値を動的に設定できる。また、このような構成とすることで、発電量予測に要されるデータベースへの登録データが標準化され、データ参照およびデータ格納を含むデータベース負荷を軽減できる、という更なる技術的効果を奏する。

【0013】

本発明は、期待値計算による発電量精密予測システムであって、データベースに格納された日射量データに基づき、日射量および日射量出現確率を、演算装置を用いて決定する日射量分析手段と、日射量に基づき発電量を決定し、前記発電量および日射量出現確率に基づき発電量期待値を、演算装置を用いて決定する発電量予測手段と、を有すること、を特徴とする。

【0014】

本発明は、期待値計算による発電量精密予測プログラムであって、コンピュータを、データベースに格納された日射量データに基づき、日射量および日射量出現確率を決定する日射量分析手段と、日射量に基づき発電量を、演算装置を用いて決定し、発電量および日射量出現確率に基づき発電量期待値を、演算装置を用いて決定する発電量予測手段と、として機能させること、を特徴とする。

【発明の効果】

【0015】

本発明によれば、単位時間毎の日射量出現確率を用いた場合計算に基づく期待値計算により、発電量の精密予測を実現できる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本発明の実施形態に係るハードウェア構成図および機能ブロック図である。

【図2】本発明の実施形態に係る処理フローチャートである。

【図3】本発明の実施形態に係る発電量予測結果を示すグラフ図である。

【図4】従来の発電量予測法に係る処理フローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、図面を用いて、本発明に係るシステム１について説明する。なお、以下に示す実施形態は本発明の一例であり、本発明を以下の実施形態に限定するものではなく、様々な構成を採用することもできる。また、当該システム１は、期待値計算による発電量精密予測システムである。

【0018】

本実施形態では、システム１の構成、動作などについて説明するが、同様の構成の方法、プログラム、記録媒体なども、同様の作用効果を奏する。

【0019】

本実施形態におけるプログラム２００１は、好ましくは、非一過性の記録媒体に記録され、当該記録媒体を用いることでコンピュータ装置２に導入される。

【0020】

システム１に係る機能は、コンピュータ装置２に格納されたプログラム２００１を含むアプリケーションにおいて、当該コンピュータ装置２の計算機資源を用いて実現される。当該アプリケーションは、インストール型ソフトウェア、もしくは、クラウド型ソフトウェアの態様で実現される。

【0021】

図１は、本発明の実施形態に係るシステム１の機能ブロック図を示す。

【0022】

システム１は、コンピュータ装置２、発電装置３および出力装置４を備える。コンピュータ装置２は、入力手段２１、表示手段２２、管理手段２３、日射量分析手段２４、発電量予測手段２５、および、収益性評価手段２６を有する。なお、システム１は、発電装置３および出力装置４の少なくとも一方を、備えなくてもよい。

【0023】

本実施形態における入力手段２１、表示手段２２、管理手段２３、日射量分析手段２４、発電量予測手段２５、および、収益性評価手段２６に係る機能ならびに発揮される効果は、それぞれ、入力ステップ、表示ステップ、管理ステップ、日射量分析ステップ、発電量予測ステップ、および、収益性評価ステップに係る機能ならびに発揮される効果と、同様である。

【0024】

入力手段２１は、システム１に係る入力処理のために用いられる。例として、日射量データＤ１０、発電特性データＤ２０、出力特性データＤ３０および設備投資データＤ４０の入力処理のために用いられる。本実施形態では、入力手段２１により入力処理されたデータは、コンピュータ装置２におけるデータベースＤＢに格納される。

【0025】

入力手段２１は、複数のコンピュータ装置２において、ネットワークＮＷおよびアプリケーションプログラミングインターフェースを介して入力処理を行う構成としてもよい。

【0026】

表示手段２２は、システム１に係る表示処理のために用いられる。表示手段２２は、一例として、入力手段２１により入力処理されたデータを含む、データベースＤＢに格納された各種データを、表示処理する。また、表示手段２２は、当該入力処理のための、ユーザインタフェースを、表示処理する構成としてもよい。なお、本実施形態における表示処理は、Ｊａｖａ Ｓｃｒｉｐｔ（登録商標）言語を一例とするオブジェクト指向スクリプト言語に基づき複数のコンピュータ装置２が協調することで、行われてもよい。

【0027】

管理手段２３は、入力手段２１により入力処理されるデータ、日射量分析手段２４により決定されるデータ、発電量予測手段２５により決定されるデータ、および、収益性評価手段２６により決定されるデータの少なくとも１つを、データベースＤＢに格納する。

【0028】

本実施形態におけるデータベースＤＢは、リレーショナルデータベース、カラム型データベース、もしくは、キーバリューストアの態様で構築される。なお、本実施形態における、データベースＤＢにおけるデータは、一方向性関数に基づき、暗号化されてもよい。

【0029】

本実施形態におけるデータベースＤＢは、ネットワークＮＷを介してアクセス可能である構成としてもよい。また、データベースＤＢは、複数の補助記憶装置からなる分散型データベースの態様をとってもよい。

【0030】

日射量分析手段２４は、日射量データＤ１０に基づき、日射量および日射量出現確率を決定する。本実施形態における日射量は、好ましくは、全天日射量を指し、当該全天日射量の範囲としてもよい。本実施形態における日射量出現確率は、単位時間における当該日射量の出現確率を指す。

【0031】

発電量予測手段２５は、日射量に基づき発電量を決定し、発電量および日射量出現確率に基づき発電量期待値を決定する。当該発電量は、発電特性データＤ２０に含まれる発電効率および日射量に対応する光強度に基づき決定される。

【0032】

発電量予測手段２５は、日射量が第１の日射量を下回る場合、第１の発電量を、発電量として決定する。発電量予測手段２５は、日射量が第２の日射量を上回る場合、第２の発電量を、発電量として決定する。このとき、発電量予測手段２５は、少なくとも、発電特性データＤ２０に含まれる発電効率と、出力特性データＤ３０に含まれる出力効率および容量と、に基づき、第１の日射量および第１の発電量と、第２の日射量および第２の発電量と、を決定する。

【0033】

本実施形態における発電特性データＤ２０は、少なくとも、発電効率と、その温度特性データと、を含む。

【0034】

本実施形態における出力特性データＤ３０は、少なくとも、出力効率と、その温度特性データと、容量と、を含む。当該出力効率には、出力に係る損失係数と、最低出力電力と、に係る情報が含まれる。本実施形態における容量とは、ピークカットラインを、指す。

【0035】

収益性評価手段２６は、設備投資データＤ４０と、発電量期待値と、に基づき、演算装置を用いて、収益性を決定する。このとき、設備投資データＤ４０は、発電装置３を含む発電装置の単価、出力装置４を含む出力装置の単価、発電装置３を含む発電装置の数量、出力装置４を含む出力装置の数量、発電装置の設置場所に係る土地価格、および、売電価格を含む。

【0036】

収益性評価手段２６は、設備投資データＤ４０に基づき、演算装置を用いて、投資額を決定し、設備投資データＤ４０および発電量期待値に基づき、演算装置を用いて、収入を決定する。収益性評価手段２６は、当該投資額および収入に基づき、利回を決定し、収益性指数および内部収益率を含む収益性を、決定する。なお、当該収益性は、発電装置および出力装置に係る過積載率毎に決定され、データベースＤＢに格納される。

【0037】

収益性評価手段２６は、利回、収益性指数または内部収益率が最大化される過積載率を、推奨過積載率として決定し、データベースＤＢに格納してもよい。収益性評価手段２６により決定される各種情報は、表示手段２２により、表示処理される。

【0038】

図１は、本発明の実施形態に係るシステム１のハードウェア構成図を示す。

【0039】

コンピュータ装置２は、演算装置２０１と、主記憶装置２０２と、補助記憶装置２０３と、入力装置２０４と、表示装置２０５と、通信装置２０６と、相互接続のためのバスインタフェースと、を備える。

【0040】

発電装置３は、光電変換装置３０１と、通信装置３０２と、を備える。出力装置４は、電力変換装置４０１と、通信装置４０２と、を備える。このとき、発電装置３および出力装置４は、電気的に接続されている。

【0041】

演算装置２０１は、命令セットを実行可能なプロセッサを備える。

【0042】

主記憶装置２０２は、ＲＡＭを一例とする揮発性メモリを備える。

【0043】

本実施形態では、演算装置２０１および主記憶装置２０２を備えるＳｏＣが、コンピュータ装置２に備えられてもよい。当該ＳｏＣには、符号化や機械学習を含む特定用途に最適化された集積回路を含むコプロセッサが、備えられる構成としてもよい。

【0044】

補助記憶装置２０３は、システム１に係る各種データの格納先であるデータベースＤＢとして用いられる。補助記憶装置２０３は、不揮発性メモリを備える。当該不揮発性メモリには、フラッシュメモリを一例とする半導体メモリの他に、ハードディスクドライブが用いられてもよく、その記録方式に、制限はない。

【0045】

補助記憶装置２０３には、プログラム２００１の他に、オペレーティングシステム（ＯＳ２００２）と、入力装置２０４、表示装置２０５および通信装置２０６の少なくとも１つに対応するデバイスドライバと、が記憶される。

【0046】

入力装置２０４は、入力手段２１により行われる入力処理をユーザが行うために用いられる。入力装置２０４は、キーボードもしくはタッチパネルを備え、その入力方式に、制限はない。

【0047】

表示装置２０５は、表示手段２２により行われる表示処理のために用いられる。表示装置２０５は、表示処理に係るフレームバッファを記憶するビデオメモリと、ディスプレイと、を備える。なお、本実施形態におけるディスプレイの駆動方式に、制限はない。

【0048】

通信装置２０６、３０２および４０２は、無線ＷＡＮ、ＬＡＮおよびＰＡＮの少なくとも１つを介し、ネットワークＮＷにおける通信処理を行うために用いられる。当該通信処理は、有線通信規格もしくは無線通信規格に基づく。

【0049】

本実施形態におけるコンピュータ装置２は、入力装置２０４および表示装置２０５を備えない構成としてもよい。また、複数のコンピュータ装置２が協調して、システム１に係る機能の少なくとも一部を、実現する構成としてもよい。

【0050】

光電変換装置３０１は、少なくとも、発電部と、支持部と、を備える。当該発電部は、光起電力効果に基づき、太陽光エネルギーを電気エネルギーに変換し、その半導体材料に、制限はない。当該支持部は、少なくとも、当該発電部の支持のために用いられ、その材料に、制限はない。また、光電変換装置３０１は、全天日射量を測定するための、測定部を有する構成としてもよい。

【0051】

電力変換装置４０１は、少なくとも、変換部と、支持部と、を備える。当該変換部は、直流電力を交流電力に変換するためのインバータ素子を、少なくとも備える。インバータ素子の半導体材料に制限はない。当該支持部は、少なくとも、当該発電部の支持のために用いられ、その材料に、制限はない。

【0052】

通信装置３０２は、少なくとも、発電装置３における発電量、測定部において測定された実測日射量を、コンピュータ装置２へ送信するために、用いられる。

【0053】

通信装置４０２は、少なくとも、発電装置３から供給された直流電力としての発電量に係る情報、および、変換部において変換された交流電力に係る情報を、コンピュータ装置２へ送信するために、用いられる。

【0054】

本実施形態におけるネットワークＮＷは、例えば、通信プロトコルにＴＣＰ／ＩＰを用いる。なお、ネットワークＮＷは、ＣＡＴＶ回線や、移動体通信網、航空通信網、衛星通信網を利用でき、その種別に、制限はない。

【0055】

図２は、本実施形態における発電量期待値の決定に係る処理フローチャートを示す。

【0056】

本実施形態では、まず、初期設定として、日射量データＤ１０、発電特性データＤ２０および出力特性データＤ３０の入力処理または指定が、入力手段２１により、行われる（ステップＳ１０）。このとき、データベースＤＢにおいて既に格納されているデータが指定される場合、管理手段２３は、当該データの参照処理を行う。当該ステップでは、入力手段２１により地理データが入力処理または指定され、当該地理データに対応する日射量データＤ１０がデータベースＤＢにおいて参照される構成としてもよい。

【0057】

管理手段２３は、発電装置３からコンピュータ装置２へ送信されたデータに基づき、発電特性データＤ２０を決定／指定する。管理手段２３は、出力装置４からコンピュータ装置２へ送信されたデータに基づき、出力特性データＤ３０を決定／指定してもよい。

【0058】

ステップＳ１０が完了した後は、単位時間および計算対象時間の入力処理または指定が、入力手段２１により、行われる（ステップＳ２０、Ｓ３０）。本実施形態における単位時間は、発電量予測の対象となる時間範囲の多寡を、示す。また、計算対象時間は、発電量予測の対象となる時間帯を、示す。具体的には、単位時間は、１時間などの時間の長さを示し、計算対象時間は、１月１日の午後１時などの日時を示す。

【0059】

日射量分析手段２４は、入力処理または指定された日射量データＤ１０、単位時間および計算対象時間に基づき、日射量および日射量出現確率を含む、日射量出現確率分布を決定する（ステップＳ４０）。

【0060】

発電量予測手段２５は、日射量分析手段２４により決定された日射量出現確率分布に基づき、発電量の場合計算を行う。

【0061】

日射量出現確率分布に含まれる日射量が、第１の日射量を下回る場合（ステップＳ５０、条件Ｃ１）、発電量は、第１の発電量として決定される（ステップＳ６０Ａ）。このとき、当該第１の発電量は、好ましくは、ゼロである。このとき、当該第１の発電量を満たす発電量が得られる場合の日射量が、当該第１の日射量として決定される。具体的には、出力特性データＤ３０が示す最低出力電力を得るために要される日射量を、発電特性データＤ２０に基づき決定する。なお、本実施形態では、第１の日射量は、入力処理する態様で、一意的に決定されてもよい。

【0062】

日射量出現確率分布に含まれる日射量が、第１の日射量以上かつ第２の日射量以下である場合（ステップＳ５０、条件Ｃ２）、発電量は、日射量および入力処理または指定された発電特性データＤ２０における発電効率に基づき、決定される（ステップＳ６０Ｂ）。

【0063】

日射量出現確率分布に含まれる日射量が、第２の日射量を上回る場合（ステップＳ５０、条件Ｃ３）、発電量は、第２の発電量として決定される（ステップＳ６０Ｃ）。このとき、当該第２の発電量は、好ましくは、入力処理または指定された出力特性データＤ３０に含まれる容量である。また、当該容量を満たす、発電量が得られる場合の日射量が、当該第２の日射量として、決定される構成が好ましい。本実施形態における第２の発電量に係る超過分の発電量は、ピークカットロスを、指す。このとき、第２の日射量は、第２の発電量と発電特性データＤ２０における発電効率に基づき、決定される。なお、本実施形態では、第の日射量は、入力処理する態様で、一意的に決定されてもよい。

【0064】

発電量予測手段２５は、場合計算によって得られた発電量および当該場合計算における日射量出現確率の積の総和を、発電量期待値として決定する（ステップＳ７０）。なお、本実施形態では、３種の場合計算の例を示したが、場合計算の種数に、制限はない。

【0065】

最後に、計算対象時間の変更（更新）を行う場合（ステップＳ８０でＹｅｓ（Ｙ））、ステップＳ３０の直前の状態へ遷移する。計算対象時間の変更（更新）を行わない場合（ステップＳ８０でＮｏ（Ｎ））、処理を終了する。

【0066】

図４は、従来手法における発電量予測の処理フローチャートを図示している。当該処理フローチャートは、日射量出現確率分布の決定に係る処理ステップと、場合計算に係る処理ステップとが、含まれていない。図２における場合計算（ステップＳ６０Ａ）および場合計算（ステップＳ６０Ｃ）が含まれていないため、日射量に依存せず、発電量が一意的に所定量になる場合を好適に考慮できない、という問題点を有する。本発明によれば、当該問題点を解消し、発電量の精密予測を実現できる。

【0067】

図３は、発電量予測結果を示すグラフ図である。当該グラフ図の縦軸に対応する発電量の数値は一例を示している。なお、当該発電量予測結果は、表示手段２２により、表示処理される構成としてもよい。

【0068】

図３に示すとおり、発電量平均値推移Ｐ１および発電量期待値推移Ｐ２は、それぞれ、発電量期待値の決定に係る処理フローチャート（図２）に基づく予測結果と、従来手法における発電量予測の処理フローチャート（図４）に基づく予測結果と、を示している。なお、発電量平均値推移Ｐ１および発電量期待値推移Ｐ２の算出例（図３）において用いられた、発電特性データＤ２０および出力特性データＤ３０は、同一である。

【0069】

図３に示すとおり、従来手法における発電量予測（Ｐ１に対応）では予測結果がピークカットラインＰ０近傍となる時間帯が現れるのに対し、本発明の手法（Ｐ２に対応）ではピークカットラインＰ０を下回る時間帯が現れる。これは、前述のとおり、本発明の手法では、日射量に依存せず発電量が一意的に所定量になる場合が考慮された期待値計算が行われるためである。具体的には、ピークカットラインＰ０を瞬間的に上回る場合を、確率論的に逐次考慮しているため、ピークカット分を除去した発電量を精密に予測できる。

【0070】

なお、本実施形態では、日射量出現確率分布に基づく近似式としての数理モデルを用いて、発電量期待値が計算されてもよい。当該数理モデルは、好ましくは、１以上の確率密度関数に基づく。

【符号の説明】

【0071】

１ システム
２ コンピュータ装置
３ 発電装置
４ 出力装置
２１ 入力手段
２２ 表示手段
２３ 管理手段
２４ 日射量分析手段
２５ 発電量予測手段
２６ 収益性評価手段
２０１ 演算装置
２０２ 主記憶装置
２０３ 補助記憶装置
２０４ 入力装置
２０５ 表示装置
２０６ 通信装置
３０１ 光電変換装置
３０２ 通信装置
４０１ 電力変換装置
４０２ 通信装置
２００１ プログラム
２００２ ＯＳ
Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３ 条件
ＤＢ データベース
Ｄ１０ 日射量データ
Ｄ２０ 発電特性データ
Ｄ３０ 出力特性データ
Ｄ４０ 設備投資データ
ＮＷ ネットワーク
Ｐ０ ピークカットライン
Ｐ１ 発電量平均値推移
Ｐ２ 発電量期待値推移
Ｓ１０、Ｓ２０、Ｓ３０、Ｓ４０、Ｓ５０、Ｓ６０Ａ、Ｓ６０Ｂ、Ｓ６０Ｃ、Ｓ７０、Ｓ８０ ステップ

【要約】

【課題】
ピークカットロスの影響を受ける自然エネルギー発電装置の発電量を精密に予測することを、解決すべき課題とする。
【解決手段】
単位時間毎の日射量出現確率を用いた場合計算に基づく期待値計算による、発電量精密予測法であって、日射量データに基づき、日射量および日射量出現確率を決定する日射量分析ステップと、日射量に基づき発電量を決定し、発電量および日射量出現確率に基づき発電量期待値を決定する発電量予測ステップと、をコンピュータのプロセッサに実行させること、を特徴とする。
【選択図】図３

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】