特開 2024-85655 情報処理システムおよび情報処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024085655

(43)【公開日】2024-06-27

(54)【発明の名称】情報処理システムおよび情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   G01W 1/12 20060101AFI20240620BHJP

【ＦＩ】

G01W1/12 K

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022200295

(22)【出願日】2022-12-15

(71)【出願人】

【識別番号】000005234

【氏名又は名称】富士電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003177

【氏名又は名称】弁理士法人旺知国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】飯坂 達也

(57)【要約】

【課題】予報時刻が気象予報毎に相違する場合でも、日射量の高精度な統計値を目標時刻毎に取得する。
【解決手段】情報処理システム１００は、複数種の気象予報の各々について予報時刻毎の予報値を取得する予報取得部３１と、複数種の気象予報の各々について、予報時刻毎の予報値から目標時刻毎の日射量を算定する情報処理部３２と、複数種の気象予報についてそれぞれ算定された目標時刻毎の複数の日射量から目標時刻毎の日射量の統計値を算定する統計処理部とを具備する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数種の気象予報の各々について予報時刻毎の予報値を取得する予報取得部と、
前記複数種の気象予報の各々について、前記予報時刻毎の予報値から目標時刻毎の日射量を算定する情報処理部と、
前記複数種の気象予報についてそれぞれ算定された前記目標時刻毎の複数の日射量から前記目標時刻毎の日射量の統計値を算定する統計処理部と
を具備する情報処理システム。

【請求項2】

前記情報処理部は、
前記複数種の気象予報のうち日射量を含まない第１気象予報について、前記予報時刻毎の予報値から目標時刻毎の予報値を算定する第１データ補間部と、
前記第１気象予報について、前記第１データ補間部が算定した前記目標時刻毎の予報値から前記目標時刻毎の日射量を算定する日射量算定部とを含む
請求項１の情報処理システム。

【請求項3】

前記情報処理部は、
前記複数種の気象情報のうち日射量を含む第２気象予報について、前記予報時刻毎の日射量から前記目標時刻毎の日射量を算定する第２データ補間部を含む
請求項２の情報処理システム。

【請求項4】

前記情報処理部は、
前記複数種の気象予報のうち日射量を含まない第１気象予報について、前記予報時刻毎の予報値から前記予報時刻毎の日射量を算定する日射量算定部と、
前記予報時刻毎の日射量から前記目標時刻毎の日射量を算定する第２データ補間部とを含む
請求項１の情報処理システム。

【請求項5】

前記第２データ補間部は、
前記目標時刻前の予報時刻における日射量と前記目標時刻後の予報時刻における日射量との加重和により、前記目標時刻の日射量を算定する
請求項３または請求項４の情報処理システム。

【請求項6】

前記第２データ補間部は、
前記目標時刻前の予報時刻における日射量に適用される第１加重値と、前記目標時刻後の予報時刻における日射量に適用される第２加重値とを、目標時刻毎に第１加重値および第２加重値が登録された加重値データから特定する
請求項５の情報処理システム。

【請求項7】

前記第２データ補間部は、特定の時間帯に含まれる目標時刻の日射量を０に設定する
請求項３または請求項４の情報処理システム。

【請求項8】

前記目標時刻毎の日射量の統計値は、前記複数種の気象予報について算定された前記目標時刻毎の日射量の平均値、中央値、散布度、最大値、最小値およびＮパーセンタイルのうち１以上の数値を含む
請求項１の情報処理システム。

【請求項9】

複数種の気象予報の各々について予報時刻毎の予報値を取得し、
前記複数種の気象予報の各々について、前記予報時刻毎の予報値から目標時刻毎の日射量を算定し、
前記複数種の気象予報についてそれぞれ算定された前記目標時刻毎の複数の日射量から前記目標時刻毎の日射量の統計値を算定する
コンピュータシステムにより実現される情報処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、日射量を解析する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

例えば太陽光発電システムによる発電量を予測するためには日射量の推定が重要である。特許文献１には、気象予報により生成された予報値から日射量を推定する構成が開示されている。また、特許文献２には、日射量以外の予報値から日射量を推定する構成が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１５－０８７８８６号公報

【特許文献2】特開２０１３－１５２１５６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

気象予報の精度を充分に確保することは困難である。気象予報の精度を向上するために、複数種の気象予報による日射量の予報値を平均することが想定される。しかし、日射量の予報時刻は気象予報毎に相違するから、予報値の平均により精度の向上を実現することは実際には困難である。以上の事情を考慮して、本開示のひとつの態様は、予報時刻が気象予報毎に相違する場合でも、日射量の高精度な統計値を目標時刻毎に取得することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

以上の課題を解決するために、本開示のひとつの態様に係る情報処理システムは、複数種の気象予報の各々について予報時刻毎の予報値を取得する予報取得部と、前記複数種の気象予報の各々について、前記予報時刻毎の予報値から目標時刻毎の日射量を算定する情報処理部と、前記複数種の気象予報についてそれぞれ算定された前記目標時刻毎の複数の日射量から前記目標時刻毎の日射量の統計値を算定する統計処理部とを具備する。

【0006】

本開示のひとつの態様に係る情報処理方法は、複数種の気象予報の各々について予報時刻毎の予報値を取得し、前記複数種の気象予報の各々について、前記予報時刻毎の予報値から目標時刻毎の日射量を算定し、前記複数種の気象予報についてそれぞれ算定された前記目標時刻毎の複数の日射量から前記目標時刻毎の日射量の統計値を算定する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】第１実施形態における情報処理システムの構成を例示するブロック図である。

【図2】気象予報の説明図である。

【図3】情報処理システムの機能的な構成を例示するブロック図である。

【図4】解析処理のフローチャートである。

【図5】結果画面の模式図である。

【図6】情報生成処理のフローチャートである。

【図7】加重値データの模式図である。

【図8】第２実施形態における情報処理システムの機能的な構成を例示するブロック図である。

【図9】第２実施形態における情報生成処理のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0008】

本開示を実施するための形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する形態は、本開示を実施する場合に想定される例示的な一形態である。したがって、本開示の範囲は、以下に例示する形態には限定されない。

【0009】

Ａ：第１実施形態
図１は、第１実施形態における情報処理システム１００のブロック図である。第１実施形態の情報処理システム１００は、時間軸上の複数の時刻（以下「目標時刻」という）の各々について日射量（具体的には後述の統計値Ｘ）を算定するコンピュータシステムである。すなわち、情報処理システム１００は、日射量の時系列を生成する。日射量は、太陽から地表に到達する太陽光の放射エネルギーの総量であり、太陽光発電システムによる発電量の指標として利用される。各目標時刻は、時間軸上に所定の間隔（例えば３０分）で離散的に設定された時刻である。

【0010】

図１に例示される通り、第１実施形態の情報処理システム１００は、制御装置１１と記憶装置１２と通信装置１３と操作装置１４と表示装置１５とを具備する。なお、情報処理システム１００は、単体の装置により実現されるほか、相互に別体で構成された複数の装置でも実現される。

【0011】

制御装置１１は、情報処理システム１００の各要素を制御する単数または複数のプロセッサで構成される。具体的には、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の１種類以上のプロセッサにより、制御装置１１が構成される。

【0012】

記憶装置１２は、制御装置１１が実行するプログラムと制御装置１１が使用するデータとを記憶する単数または複数のメモリである。記憶装置１２は、例えば磁気記録媒体または半導体記録媒体等の公知の記録媒体で構成される。複数種の記録媒体の組合せにより記憶装置１２が構成されてもよい。情報処理システム１００に対して着脱される可搬型の記録媒体が、記憶装置１２として利用されてもよい。

【0013】

通信装置１３は、外部装置との間で有線または無線により通信する。なお、情報処理システム１００とは別体の通信装置１３が、情報処理システム１００に有線または無線により接続されてもよい。

【0014】

第１実施形態の通信装置１３は、複数の気象予報システム２００の各々との間で通信する。各気象予報システム２００は、気象予報データＤを配信するコンピュータシステムである。通信装置１３は、気象予報システム２００が送信する気象予報データＤを受信する。

【0015】

各気象予報システム２００は、例えば気象衛星またはアメダス等の各種の観測設備による観測の結果を利用した気象予報により気象予報データＤを生成する。気象予報データＤは、時間軸上の複数の時刻（以下「予報時刻」という）の各々について複数の予報値Ｆを含む。予報値Ｆは、特定の地点における気象に関する各種の物理量である。予報時刻は、気象予報の対象となる時刻である。すなわち、各気象予報システム２００による気象予報は、各予報時刻における特定の地点の気象を予測する処理である。なお、相異なる気象予報に対応する複数種の気象予報データＤが、１個の気象予報システム２００から提供されてもよい。

【0016】

図２には、４種類の気象予報に関する情報が例示されている。図２から理解される通り、気象予報毎に予報項目および予報時刻は相違する。具体的には、気象予報データＤが表す予報値Ｆの総数および内容と、予報時刻の間隔および点数とは、気象予報システム２００による気象予報毎に相違する。例えば、図２に例示された４種類の気象予報のなかには、予報値Ｆが日射量を含む気象予報と、予報値Ｆが日射量を含まない気象予報とがある。なお、複数の予報時刻の一部または全部は、複数種の気象予報の間で共通してもよい。

【0017】

各予報値Ｆの対象となる各予報時刻の間隔と、日射量の算定対象となる目標時刻の間隔とは相違する。したがって、各予報時刻と各目標時刻とは相違する。ただし、複数の予報時刻の一部と複数の目標時刻の一部とが共通してもよい。

【0018】

図１の操作装置１４は、例えば情報処理システム１００の利用者からの指示を受付ける入力機器である。操作装置１４は、例えば、利用者が操作する操作子、または、利用者による接触を検知するタッチパネルである。表示装置１５は、制御装置１１による制御のもとで画像を表示する。表示装置１５は、例えば、液晶表示パネルまたは有機ＥＬ（Electroluminescence）パネル等の表示パネルである。なお、情報処理システム１００とは別体の操作装置１４または表示装置１５が、情報処理システム１００に有線または無線により接続されてもよい。

【0019】

図３は、情報処理システム１００の機能的な構成を例示するブロック図である。制御装置１１は、記憶装置１２に記憶されたプログラムを実行することで、各目標時刻の日射量を算定するための複数の機能（予報取得部３１，情報処理部３２，統計処理部３３，表示制御部３４）を実現する。

【0020】

予報取得部３１は、相異なる気象予報に対応する複数の気象予報データＤを取得する。具体的には、予報取得部３１は、各気象予報システム２００から通信装置１３により気象予報データＤを受信する。前述の通り、気象予報データＤは予報時刻毎の予報値Ｆを含む。すなわち、予報取得部３１は、複数種の気象予報の各々について予報時刻毎の予報値Ｆを取得する。なお、１種類の気象予報について相異なる地点に対応する複数の気象予報データＤが提供される場合、予報取得部３１は、日射量Ｓの解析の対象となる地点に近い地点の気象予報データＤを取得する。

【0021】

情報処理部３２は、複数種の気象予報の各々について、予報取得部３１が取得した予報時刻毎の予報値Ｆから目標時刻毎の日射量Ｓを算定する。すなわち、時間軸上の複数の目標時刻の各々について、相異なる気象予報に対応する複数の日射量Ｓが算定される。日射量Ｓが算定される目標時刻は、複数種の気象予報の間で共通する。すなわち、情報処理部３２は、日射量Ｓの時間粒度（すなわち観測値の時間間隔）を複数の気象予報の間で一致させる。

【0022】

なお、共通の目標時刻について気象予報毎に算定される日射量Ｓは、相異なる数値である。ただし、共通の目標時刻について算定される日射量Ｓが複数種の気象予報の間で一致する場合もある。図３に例示される通り、第１実施形態の情報処理部３２は、第１データ補間部３２１と第２データ補間部３２２と日射量算定部３２３とを含む。情報処理部３２の各要素の具体的な機能については後述する。

【0023】

統計処理部３３は、情報処理部３２が複数種の気象予報についてそれぞれ算定した目標時刻毎の複数の日射量Ｓから、目標時刻毎の日射量Ｓの統計値Ｘを算定する。第１実施形態の統計値Ｘは、相異なる気象予報について算定された複数の日射量Ｓの平均値（単純平均）である。すなわち、統計処理部３３は、１個の目標時刻について気象予報毎に算定された日射量Ｓを平均することで統計値Ｘを算定する。表示制御部３４は、統計処理部３３が目標時刻毎に算定した日射量Ｓの統計値Ｘを表示装置１５に表示する。すなわち、統計値Ｘの時系列が表示装置１５に表示される。

【0024】

図４は、制御装置１１が実行する処理（以下「解析処理」という）のフローチャートである。例えば、操作装置１４に対する利用者からの指示を契機として解析処理が開始される。解析処理は「情報処理方法」の一例である。

【0025】

解析処理が開始されると、制御装置１１（予報取得部３１）は、複数の気象予報システム２００の各々から気象予報データＤを通信装置１３により受信する（Ｓ1）。すなわち、制御装置１１は、複数種の気象予報の各々について予報時刻毎の予報値Ｆを取得する。相異なる予報項目に対応する複数の予報値Ｆが、気象予報毎に取得される。

【0026】

制御装置１１（情報処理部３２）は、複数種の気象予報の何れか（以下「選択気象予報」という）を選択する（Ｓ2）。制御装置１１（情報処理部３２）は、選択気象予報の気象予報データＤを利用した情報生成処理を実行する（Ｓ3）。情報生成処理は、選択気象予報について目標時刻毎の日射量Ｓを算定する処理である。情報生成処理の具体的な手順については後述する。

【0027】

制御装置１１（情報処理部３２）は、全種類の気象予報について情報生成処理を実行したか否かを判定する（Ｓ4）。未処理の気象予報がある場合（Ｓ4：NO）、制御装置１１は、処理をステップＳ2に移行する。すなわち、制御装置１１は、未処理の気象予報を新たな選択気象予報として選択し（Ｓ2）、更新後の選択気象予報について情報生成処理を実行する（Ｓ3）。以上の通り、複数種の気象予報の各々について情報生成処理が反復される。したがって、複数の気象予報の各々について目標時刻毎の日射量Ｓが算定される。

【0028】

全種類の気象予報について情報生成処理を実行すると（Ｓ4：YES）、制御装置１１（統計処理部３３）は、複数の気象予報の各々について算定された目標時刻毎の日射量Ｓを平均することで、目標時刻毎の統計値Ｘを算定する（Ｓ5）。制御装置１１（表示制御部３４）は、統計値Ｘの時系列を表示装置１５に表示する（Ｓ6）。

【0029】

図５は、表示装置１５に表示される画面（以下「結果画面Ｑ」という）の模式図である。図５に例示される通り、日射量Ｓに関する統計値Ｘの時系列が結果画面Ｑとして表示される。結果画面Ｑには、複数の気象予報の各々について算定された日射量Ｓの時系列も表示される。情報処理システム１００の利用者は、結果画面Ｑを視認することで統計値Ｘの時間的な変化を把握できる。

【0030】

以上に説明した通り、第１実施形態においては、複数種の気象予報の各々について予報時刻毎の予報値Ｆから目標時刻毎の日射量Ｓが算定され、複数種の気象予報について算定された目標時刻毎の日射量Ｓから統計値Ｘが算定される。したがって、予報時刻が気象予報毎に相違する場合でも、日射量Ｓの高精度な統計値Ｘを目標時刻毎に取得できる。

【0031】

図６は、第１実施形態における情報生成処理（Ｓ3）の手順を例示するフローチャートである。情報生成処理が開始されると、制御装置１１は、選択気象予報の予報項目が日射量Ｓを含むか否かを判定する（Ｓ31）。すなわち、選択気象予報の気象予報データＤが表す複数の予報値Ｆが日射量Ｓを含むか否かが判定される。

【0032】

選択気象予報が日射量Ｓを含まない場合（Ｓ31：NO）、制御装置１１は、第１データ補間処理Ｐa1を実行したうえで（Ｓ32）、日射量算定処理Ｐbを実行する（Ｓ33）。第１データ補間処理Ｐa1および日射量算定処理Ｐbの各々について以下に詳述する。なお、複数種の気象予報のうち日射量Ｓを含まない気象予報は「第１気象予報」の一例である。

【0033】

［第１データ補間処理Ｐa1］
第１データ補間処理Ｐa1は、選択気象予報の予報時刻毎の予報値Ｆ（日射量Ｓ以外）から目標時刻毎の予報値Ｆを算定する処理である。具体的には、制御装置１１は、選択気象予報の気象予報データＤが表す複数の予報値Ｆの各々について、予報時刻毎の予報値Ｆから目標時刻毎の予報値Ｆを算定する。すなわち、第１データ補間処理Ｐa1は、予報値Ｆについて予報時刻を目標時刻に補正する処理である。制御装置１１が第１データ補間処理Ｐa1を実行することで、図３の第１データ補間部３２１が実現される。すなわち、第１データ補間部３２１は、予報時刻毎の予報値Ｆから目標時刻毎の予報値Ｆを算定する。

【0034】

具体的には、第１データ補間処理Ｐa1は、相異なる予報時刻に対応する複数の予報値Ｆの補間により目標時刻の予報値Ｆを算定する処理である。例えば、制御装置１１は、予報時刻ｔ1の予報値Ｆ(t1)と予報時刻ｔ2の予報値Ｆ(t2)とを適用した以下の数式(1)の演算により、任意の目標時刻ｔにおける予報値Ｆ(t)を算定する。予報時刻ｔ1は、複数の予報時刻のうち目標時刻ｔの直前の予報時刻である。予報時刻ｔ2は、複数の予報時刻のうち目標時刻ｔの直後の予報時刻である。
Ｆ(t)＝α1(t)・Ｆ(t1)＋α2(t)・Ｆ(t2) (1)

【0035】

選択気象予報による複数の予報項目の各々について数式(1)の演算が実行される。数式(1)から理解される通り、各予報項目に関する目標時刻ｔの予報値Ｆ(t)は、予報時刻ｔ1における予報値Ｆ(t1)と予報時刻ｔ2における予報値Ｆ(t2)との加重和により算定される。予報値Ｆ(t1)に適用される加重値α1(t)は、例えば以下の数式(2a)により算定される０以上かつ１以下の数値である。予報値Ｆ(t2)に適用される加重値α2(t)は、例えば以下の数式(2b)により算定される０以上かつ１以下の数値である。

【0036】

α1(t)＝（ｔ2－ｔ）／（ｔ2－ｔ1） (2a)
α2(t)＝１－α1(t)＝（ｔ－ｔ1）／（ｔ2－ｔ1） (2b)

【0037】

以上の説明から理解される通り、目標時刻ｔが予報時刻ｔ1に近いほど（すなわち加重値α2(t)が小さいほど）、予報値Ｆ(t)は予報値Ｆ(t1)に近付き、目標時刻ｔが予報時刻ｔ2に近いほど（すなわち加重値α1(t)が小さいほど）、予報値Ｆ(t)は予報値Ｆ(t2)に近付く。以上の通り、第１実施形態の第１データ補間部３２１は、予報時刻毎の予報値Ｆの直線補間（線形補間）により目標時刻毎の予報値Ｆを算定する。

【0038】

［日射量算定処理Ｐb］
日射量算定処理Ｐbは、第１データ補間処理Ｐa1により算定された目標時刻毎の予報値Ｆから目標時刻毎の日射量Ｓを算定する処理である。具体的には、制御装置１１は、選択気象予報の相異なる予報項目に対応する複数の予報値Ｆから、目標時刻における日射量Ｓを算定する。制御装置１１が日射量算定処理Ｐbを実行することで、図３の日射量算定部３２３が実現される。すなわち、日射量算定部３２３は、目標時刻毎の予報値Ｆから目標時刻毎の日射量Ｓを算定する。

【0039】

具体的には、制御装置１１は、以下の数式(3)の演算により、目標時刻ｔにおける日射量Ｓ(t)を算定する。
Ｓ(t)＝Ｇ｛Ｆ1(t)，Ｆ2(t)，…ＦK(t)｝ (3)

【0040】

数式(3)の関数Ｇは、選択気象予報の相異なる予報項目に対応するＫ個の予報値Ｆ1(t)～ＦK(t)と、日射量Ｓ(t)との関係を表す関数である。関数Ｇの変数であるＫ個の予報値Ｆ1(t)～ＦK(t)は、例えば、大気外日射量、雲量、降水量および湿度等の予報値Ｆを含む。Ｋ個の予報値Ｆ1(t)～ＦK(t)を適用した日射量Ｓ(t)の算定には、例えば特許文献２に記載された技術が利用される。以上に説明した日射量算定処理Ｐbにより、目標時刻毎の日射量Ｓが算定される。

【0041】

以上に説明した通り、第１実施形態においては、予報時刻毎の予報値Ｆから目標時刻毎の予報値Ｆが算定され（Ｓ32）、目標時刻毎の予報値Ｆから目標時刻毎の日射量Ｓが算定される（Ｓ33）。したがって、日射量Ｓを含まない気象予報も加味された高精度な統計値Ｘを算定できる。

【0042】

［第２データ補間処理Ｐa2］
図６の情報生成処理において選択気象予報が日射量Ｓを含む場合（Ｓ31：YES）、制御装置１１は、第２データ補間処理Ｐa2を実行する。第２データ補間処理Ｐa2は、選択気象予報の気象予報データＤが表す予報時刻毎の日射量Ｓから目標時刻毎の日射量Ｓを算定する処理である。すなわち、第２データ補間処理Ｐa2は、日射量Ｓについて予報時刻を目標時刻に補正する処理である。制御装置１１が第２データ補間処理Ｐa2を実行することで、図３の第２データ補間部３２２が実現される。すなわち、第２データ補間部３２２は、日射量Ｓを含む気象予報について予報時刻毎の日射量Ｓから目標時刻毎の日射量Ｓを算定する。なお、複数種の気象予報のうち日射量Ｓを含む気象予報は「第２気象予報」の一例である。

【0043】

以上の通り、第１実施形態においては、予報値Ｆが日射量Ｓを含む気象予報について、予報時刻毎の日射量Ｓから目標時刻毎の日射量Ｓが算定される。したがって、日射量の有無を問わない複数種の気象予報が加味された日射量Ｓの統計値Ｘを高精度に算定できる。

【0044】

具体的には、第２データ補間処理Ｐa2は、相異なる予報時刻に対応する複数の日射量Ｓの補間により目標時刻の日射量Ｓを算定する処理である。例えば、制御装置１１は、予報時刻ｔ1の日射量Ｓ(t1)と予報時刻ｔ2の日射量Ｓ(t2)とを適用した以下の数式(4)の演算により、任意の目標時刻ｔにおける日射量Ｓ(t)を算定する。予報時刻ｔ1は、複数の予報時刻のうち目標時刻ｔの直前の予報時刻である。予報時刻ｔ2は、複数の予報時刻のうち目標時刻ｔの直後の予報時刻である。
Ｓ(t)＝β1(t)・Ｓ(t1)＋β2(t)・Ｓ(t2) (4)

【0045】

数式(4)から理解される通り、制御装置１１は、予報時刻ｔ1における日射量Ｓ(t1)と予報時刻ｔ2における日射量Ｓ(t2)との加重和により、目標時刻ｔの日射量Ｓ(t)を算定する。以上の態様によれば、目標時刻ｔの前後の予報時刻における日射量（Ｓ(t1)，Ｓ(t2)）の加重和により、目標時刻ｔの日射量Ｓ(t)を簡便に算定できる。

【0046】

日射量Ｓ(t1)に適用される加重値β1(t)と日射量Ｓ(t2)に適用される加重値β2(t)とは、０以上かつ１以下の数値に設定される。加重値β1(t)および加重値β2(t)は、例えば記憶装置１２に記憶された加重値データＷに事前に登録される。

【0047】

図７は、加重値データＷの模式図である。図７に例示される通り、加重値データＷは、複数の目標時刻ｔの各々について加重値β1(t)と加重値β2(t)とが登録されたデータテーブルである。すなわち、加重値β1(t)および加重値β2(t)が目標時刻ｔ毎に登録される。したがって、加重値β1(t)は目標時刻ｔ毎に相違する。加重値β2(t)も同様に、目標時刻ｔ毎に相違する。各目標時刻ｔの加重値β1(t)および加重値β2(t)は、過去の日射量Ｓを観測した結果に応じて統計的または実験的に設定される。

【0048】

制御装置１１は、特定の目標時刻ｔの日射量Ｓ(t)を算定する数式(4)の演算に、当該目標時刻ｔについて加重値データＷに登録された加重値β1(t)および加重値β2(t)を適用する。すなわち、制御装置１１は、加重値β1(t)および加重値β2(t)を加重値データＷから特定する。

【0049】

第１実施形態においては、目標時刻毎に加重値β1(t)および加重値β2(t)が登録された加重値データＷを利用して、日射量Ｓ(t1)の加重値β1(t)と日射量Ｓ(t2)の加重値β2(t)とが特定される。すなわち、第１実施形態の第２データ補間部３２２は、予報時刻毎の日射量Ｓの非線形補間により目標時刻毎の日射量Ｓを算定する。したがって、日射量Ｓ(t)の時間的な変化が目標時刻ｔ毎に相違するという傾向が加味された日射量Ｓ(t)の統計値Ｘを高精度に算定できる。

【0050】

以上の通り、制御装置１１（第２データ補間部３２２）は、基本的には予想時刻毎の複数の日射量Ｓから目標時刻の日射量Ｓを算定する。ただし、制御装置１１（第２データ補間部３２２）は、複数の目標時刻ｔのうち特定の時間帯（以下「特定時間帯」という）に含まれる各目標時刻ｔについては日射量Ｓ(t)を０に設定する。すなわち、第２データ補間処理Ｐa2において、特定時間帯内の各目標時刻ｔについては、数式(4)の演算が実行されることなく日射量Ｓ(t)は一律に０に設定される。

【0051】

特定時間帯は、太陽光が実質的に存在しない夜間の時間帯である。例えば、午前０時から午前６時までおよび午後１８時から午後２４時までの時間帯が特定時間帯として設定される。なお、制御装置１１は、特定時間帯を日付毎に相違させてもよい。

【0052】

以上に説明した通り、第１実施形態においては、特定時間帯に含まれる目標時刻ｔの日射量Ｓ(t)が０に設定される。したがって、例えば夜間の時間帯についても日射量Ｓが存在するといった誤推定の可能性を低減できる。

【0053】

Ｂ：第２実施形態
本開示の第２実施形態を説明する。なお、以下に例示する各態様において機能が第１実施形態と同様である要素については、第１実施形態の説明と同様の符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。

【0054】

図８は、第２実施形態における情報処理システム１００の機能的な構成を例示するブロック図である。図８に例示される通り、第２実施形態の情報処理部３２は、第２データ補間部３２２と日射量算定部３２３とを含む。すなわち、第２実施形態の情報処理部３２においては、第１実施形態の第１データ補間部３２１が省略される。

【0055】

図９は、第２実施形態における情報生成処理（Ｓ3）の手順を例示するフローチャートである。情報生成処理が開始されると、制御装置１１は、第１実施形態と同様に、選択気象予報の予報項目が日射量Ｓを含むか否かを判定する（Ｓ31）。選択気象予報が日射量Ｓを含まない場合（Ｓ31：NO）、制御装置１１は、日射量算定処理Ｐbを実行したうえで（Ｓ32）、第２データ補間処理Ｐa2を実行する（Ｓ33）。

【0056】

第２実施形態の日射量算定処理Ｐbは、気象予報データＤが表す予報時刻毎の予報値Ｆから予報時刻毎の日射量Ｓを算定する処理である。具体的には、制御装置１１は、選択気象予報の相異なる予報項目に対応する複数の予報値Ｆから、予報時刻における日射量Ｓを算定する。第１実施形態と同様に、制御装置１１が日射量算定処理Ｐbを実行することで、図８の日射量算定部３２３が実現される。

【0057】

具体的には、制御装置１１は、前述の数式(3)の演算により、予報時刻ｔにおける日射量Ｓ(t)を算定する。すなわち、制御装置１１は、選択気象予報の気象予報データＤが予報時刻ｔについて指定するＫ個の予報値Ｆ1(t)～ＦK(t)を関数Ｇに適用することで、当該予報時刻ｔの日射量Ｓ(t)を算定する。

【0058】

また、第２実施形態の第２データ補間処理Ｐa2は、日射量算定処理Ｐbにより予報時刻毎に算定された日射量Ｓから目標時刻毎の日射量Ｓを算定する処理である。具体的には、制御装置１１は、相異なる予報時刻に対応する複数の日射量Ｓから目標時刻毎の日射量Ｓを算定する。制御装置１１が第２データ補間処理Ｐa2を実行することで、図８の第２データ補間部３２２が実現される。

【0059】

具体的には、制御装置１１は、予報時刻ｔ1の日射量Ｓ(t1)と予報時刻ｔ2の日射量Ｓ(t2)とを適用した前述の数式(4)の演算により、目標時刻ｔにおける日射量Ｓ(t)を算定する。加重値β1(t)および加重値β2(t)は、第１実施形態と同様に、加重値データＷに事前に登録される。

【0060】

以上に説明した通り、第２実施形態においては、予報時刻毎の予報値Ｆから予報時刻毎の日射量Ｓが算定され（Ｓ32）、予報時刻毎の日射量Ｓから目標時刻毎の日射量Ｓが算定される（Ｓ33）。したがって、予報値Ｆが日射量Ｓを含まない気象予報も加味された高精度な統計値Ｘを算定できる。

【0061】

他方、選択気象予報が日射量Ｓを含む場合（Ｓ31：YES）、制御装置１１は、第１実施形態と同様に第２データ補間処理Ｐa2を実行する。すなわち、制御装置１１は、選択気象予報の気象予報データＤが表す予報時刻毎の日射量Ｓから目標時刻毎の日射量Ｓを算定する。

【0062】

以上に説明した通り、第２実施形態においては、
(1) 日射量Ｓを含まない気象予報について日射量算定処理Ｐbにより予報時刻毎に算定された日射量Ｓ、または、
(2) 日射量Ｓを含む気象予報について気象予報データＤが予報時刻毎に指定する日射量Ｓ、
について第２データ補間処理Ｐa2が実行される。

【0063】

第２実施形態において、情報処理部３２以外の構成および動作は第１実施形態と同様である。したがって、第２実施形態においても第１実施形態と同様の効果が実現される。

【0064】

Ｃ：変形例
以上に例示した各態様に付加される具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様を、相互に矛盾しない範囲で適宜に併合してもよい。

【0065】

（１）前述の各形態においては、相異なる予報時刻に対応する２個の予報値Ｆの直線補間（数式(1)）により目標時刻の予報値Ｆを算定したが、第１データ補間処理Ｐa1の方法は以上の例示に限定されない。例えば、第１データ補間部３２１は、２個の予報値Ｆを適用した各種の曲線補間により目標時刻の予報値Ｆを算定してもよい。また、第１データ補間部３２１は、予報時刻毎の１以上の予報値Ｆを所定の関数に適用することで、目標時刻の予報値Ｆを算定してもよい。目標時刻の予報値Ｆの算定に利用される予報値Ｆの個数は３個以上でもよい。

【0066】

同様に、第２データ補間処理Ｐa2の方法は前述の各形態における例示（数式(4)）に限定されない。例えば、第２データ補間部３２２は、相異なる予報時刻に対応する２個の日射量Ｓを適用した各種の曲線補間により目標時刻の日射量Ｓを算定してもよい。また、第２データ補間部３２２は、予報時刻毎の１以上の日射量Ｓを所定の関数に適用することで、目標時刻の日射量Ｓを算定してもよい。目標時刻の日射量Ｓの算定に利用される日射量Ｓの個数は３個以上でもよい。

【0067】

（２）前述の各形態においては、日射量Ｓの統計値Ｘを表示装置１５に表示したが、解析処理の結果である統計値Ｘの利用方法は、以上の例示に限定されない。例えば、太陽光発電システムによる発電量の指標として統計値Ｘが利用されてもよい。具体的には、制御装置１１は、目標時刻毎に算定された統計値Ｘの時系列に応じて太陽光発電システムによる発電動作を制御する。例えば、制御装置１１は、統計値Ｘに応じた指令値を通信装置１３から太陽光発電システムに送信する。なお、情報処理システム１００が太陽光発電システムに搭載されてもよい。

【0068】

（３）前述の各形態においては、相異なる気象予報に対応する複数の日射量Ｓの単純平均を統計値Ｘとして算定したが、統計処理部３３は、複数の日射量Ｓの加重平均により統計値Ｘを算定してもよい。各日射量Ｓに適用される加重値は、気象予報毎に個別に設定される。具体的には、気象予報における日射量Ｓの有無に応じて加重値が設定される。例えば、統計処理部３３は、日射量Ｓを含む気象予報（第２気象予報）に対応する加重値を、日射量Ｓを含まない気象予報（第１気象予報）に対応する加重値よりも大きい数値に設定する。信頼性が高い気象予報の加重値ほど大きい数値に設定される形態、または、予報項目の総数が多い気象予報の加重値ほど大きい数値に設定される形態も想定される。

【0069】

（４）前述の各形態においては、相異なる気象予報に対応する複数の日射量Ｓの平均値を統計値Ｘとして例示したが、統計処理部３３は、平均値以外の統計値Ｘを算定してもよい。例えば、相異なる気象予報について算定された複数の日射量Ｓの中央値、散布度（例えば標準偏差または分散）、最大値、最小値およびＮパーセンタイル（０≦Ｎ≦１００）を、統計処理部３３が統計値Ｘとして算定してもよい。また、統計処理部３３は、以上に例示した数値（平均値、中央値、散布度、最大値、最小値、Ｎパーセンタイル）のうち２以上の統計値Ｘを算定してもよい。表示制御部３４は、複数の統計値Ｘの各々の時系列を結果画面Ｑに並列に表示してもよい。

【0070】

（５）前述の各形態においては、気象予報の相異なる予報項目に対応するＫ個の予報値Ｆ1(t)～ＦK(t)を関数Ｇに適用することで目標時刻の日射量Ｓ(t)を算定したが、予報値Ｆから日射量Ｓを算定する方法は以上の例示に限定されない。例えば、制御装置１１（日射量算定部３２３）は、推定モデルにより予報値Ｆを処理することで日射量Ｓを生成してもよい。推定モデルは、予報値Ｆと日射量Ｓとの関係を機械学習により学習した学習済モデルある。例えばＤＮＮ（Deep Neural Network）、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）またはＳＶＭ（Support Vector Machine）等の各種の統計モデルが、日射量Ｓの生成のための推定モデルとして利用される。

【0071】

（６）前述の各形態においては、数式(4)の加重値β1(t)および加重値β2(t)が加重値データＷに事前に登録された形態を例示したが、加重値β1(t)および加重値β2(t)の設定方法は以上の例示に限定されない。例えば、数式(2a)の加重値α1(t)が数式(4)の加重値β1(t)として利用される形態、または、数式(2b)の加重値α2(t)が数式(4)の加重値β2(t)として利用される形態も想定される。すなわち、予報時刻毎の日射量Ｓの線形補間により目標時刻毎の日射量Ｓが算定されてもよい。また、数式(1)の加重値α1(t)および加重値α2(t)が、目標時刻毎に加重値データＷに事前に登録されてもよい。すなわち、予報時刻毎の予報値Ｆの非線形補間により目標時刻毎の予報値Ｆが算定されてもよい。

【0072】

（７）前述の各形態に係る情報処理システム１００の機能は、前述の通り、制御装置１１を構成する単数または複数のプロセッサと、記憶装置１２に記憶されたプログラムとの協働により実現される。以上に例示したプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で提供されてコンピュータにインストールされ得る。記録媒体は、例えば非一過性（non-transitory）の記録媒体であり、ＣＤ-ＲＯＭ等の光学式記録媒体（光ディスク）が好例であるが、半導体記録媒体または磁気記録媒体等の公知の任意の形式の記録媒体も包含される。なお、非一過性の記録媒体とは、一過性の伝搬信号（transitory, propagating signal）を除く任意の記録媒体を含み、揮発性の記録媒体も除外されない。また、配信装置が通信網を介してプログラムを配信する構成では、当該配信装置においてプログラムを記憶する記録媒体が、前述の非一過性の記録媒体に相当する。

【0073】

Ｄ：付記
以上に例示した形態から、例えば以下の構成が把握される。

【0074】

本開示のひとつの態様（態様１）に係る情報処理システムは、複数種の気象予報の各々について予報時刻毎の予報値を取得する予報取得部と、前記複数種の気象予報の各々について、前記予報時刻毎の予報値から目標時刻毎の日射量を算定する情報処理部と、前記複数種の気象予報についてそれぞれ算定された前記目標時刻毎の複数の日射量から前記目標時刻毎の日射量の統計値を算定する統計処理部とを具備する。以上の態様においては、複数種の気象予報の各々について予報時刻毎の予報値から目標時刻毎の日射量が算定され、複数種の気象予報についてそれぞれ算定された目標時刻毎の複数の日射量から日射量の統計値が算定される。したがって、予報時刻が気象予報毎に相違する場合でも、日射量の高精度な統計値を目標時刻毎に取得できる。

【0075】

態様１の具体例（態様２）において、前記情報処理部は、前記複数種の気象予報のうち日射量を含まない第１気象予報について、前記予報時刻毎の予報値から目標時刻毎の予報値を算定する第１データ補間部と、前記第１気象予報について、前記第１データ補間部が算定した前記目標時刻毎の予報値から前記目標時刻毎の日射量を算定する日射量算定部とを含む。以上の態様によれば、予報時刻毎の予報値から目標時刻毎の予報値が算定され、目標時刻毎の予報値から目標時刻毎の日射量が算定される。したがって、予報値が日射量を含まない第１気象予報を含む複数種の気象予報が加味された高精度な統計値を算定できる。

【0076】

態様２の具体例（態様３）において、前記情報処理部は、前記複数種の気象情報のうち日射量を含む第２気象予報について、前記予報時刻毎の日射量から前記目標時刻毎の日射量を算定する第２データ補間部を含む。以上の態様によれば、予報値が日射量を含む第２気象予報について、予報時刻毎の日射量から目標時刻毎の日射量が算定される。したがって、日射量の有無を問わない複数種の気象予報が加味された高精度な統計値を算定できる。

【0077】

態様１の具体例（態様４）において、前記情報処理部は、前記複数種の気象予報のうち日射量を含まない第１気象予報について、前記予報時刻毎の予報値から前記予報時刻毎の日射量を算定する日射量算定部と、前記予報時刻毎の日射量から前記目標時刻毎の日射量を算定する第２データ補間部とを含む。以上の態様によれば、予報時刻毎の予報値から予報時刻毎の日射量が算定され、予報時刻毎の日射量から目標時刻毎の日射量が算定される。したがって、予報値が日射量を含まない第１気象予報を含む複数種の気象予報が加味された高精度な統計値を算定できる。なお、第２データ補間部により処理される予報時刻毎の日射量は、日射量算定部により予報時刻毎に算定された日射量、または、日射量を含む第２気象予報について予報取得部が予報時刻毎に算定された日射量である。

【0078】

態様３または態様４の具体例（態様５）において、前記第２データ補間部は、前記目標時刻前の予報時刻における日射量と前記目標時刻後の予報時刻における日射量との加重和により、前記目標時刻の日射量を算定する。以上の態様によれば、目標時刻の前後の予報時刻における日射量の加重和により、目標時刻の日射量を簡便に算定できる。

【0079】

態様５の具体例（態様６）において、前記第２データ補間部は、前記目標時刻前の予報時刻における日射量に適用される第１加重値と、前記目標時刻後の予報時刻における日射量に適用される第２加重値とを、目標時刻毎に第１加重値および第２加重値が登録された加重値データから特定する。以上の態様によれば、第１加重値と第２加重値とが目標時刻毎に登録された加重値データを利用して、目標時刻の日射量の安定に適用される第１加重値および第２加重値が特定される。したがって、日射量の時間的な変化が目標時刻毎に相違するという傾向が加味された日射量の統計値を高精度に算定できる。

【0080】

態様３から態様６の何れかの具体例（態様７）において、前記第２データ補間部は、特定の時間帯に含まれる目標時刻の日射量を０に設定する。以上の態様によれば、特定の時間帯（例えば夜間時間帯）に含まれる目標時刻の日射量が０に設定されるから、例えば夜間の時間帯についても日射量が存在するといった誤推定の可能性を低減できる。

【0081】

態様１から態様７の何れかの具体例（態様８）において、前記目標時刻毎の日射量の統計値は、前記複数種の気象予報について算定された前記目標時刻毎の日射量の平均値、中央値、散布度、最大値、最小値およびＮパーセンタイルのうち１以上の数値を含む。以上の態様によれば、複数種の気象予報における予報値が適切に反映された統計値を算定できる。

【0082】

本開示のひとつの態様（態様９）に係る情報処理方法は、複数種の気象予報の各々について予報時刻毎の予報値を取得し、前記複数種の気象予報の各々について、前記予報時刻毎の予報値から目標時刻毎の日射量を算定し、前記複数種の気象予報についてそれぞれ算定された前記目標時刻毎の複数の日射量から前記目標時刻毎の日射量の統計値を算定する。

【符号の説明】

【0083】

１００…情報処理システム、１１…制御装置、１２…記憶装置、１３…通信装置、１４…操作装置、１５…表示装置、２００…気象予報システム、３１…予報取得部、３２…情報処理部、３２１…第１データ補間部、３２２…第２データ補間部、３２３…日射量算定部、３３…統計処理部、３４…表示制御部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】