特許 7535180 再生可能な資源から得られるエネルギーを最適化するためのシステム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-08-06

(45)【発行日】2024-08-15

(54)【発明の名称】再生可能な資源から得られるエネルギーを最適化するためのシステム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G05F 1/67 20060101AFI20240807BHJP

【ＦＩ】

G05F1/67 A

【請求項の数】 35

(21)【出願番号】P 2023514025

(86)(22)【出願日】2021-09-25

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-10-12

(86)【国際出願番号】 US2021052103

(87)【国際公開番号】W WO2022067136

(87)【国際公開日】2022-03-31

【審査請求日】2023-04-27

(31)【優先権主張番号】63/084,489

(32)【優先日】2020-09-28

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】516247155

【氏名又は名称】ソーラーリティックス インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】ＳＯＬＡＲＬＹＴＩＣＳ， ＩＮＣ．

(74)【代理人】

【識別番号】100073184

【弁理士】

【氏名又は名称】柳田 征史

(74)【代理人】

【識別番号】100175042

【弁理士】

【氏名又は名称】高橋 秀明

(72)【発明者】

【氏名】グエン，ソン エイチ

【審査官】安食 泰秀

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１０－０６１２６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－２２８５９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０００－１８１５５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１１０６０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－１７５０５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０７－１９４１３４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１８－５０６９４６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｆ １／６７

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

動作環境内に配置されて、エネルギー変換手段にエネルギーを供給するエネルギー源の効率を最適化するための方法であって、前記エネルギー変換手段は、前記供給エネルギーに基づいて出力電力を生成するものであり、
前記方法は、
過去の変換システム情報およびセンサシステム情報を集約するステップと、
前記エネルギー変換手段から前記変換システム情報を受信し、前記動作環境内の１つ以上のセンサ手段から前記センサシステム情報を受信するステップと、
受信した前記変換システム情報及び受信した前記センサシステム情報に基づいて、前記エネルギー源の動作挙動を予測するための定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを計算するステップと、
計算により求めた前記定量モデルパラメータに基づいて、前記エネルギー源の最適動作領域を確立するための変換器制御信号を生成するステップと、
前記エネルギー変換手段に対して、前記変換器制御信号を送信するステップと、
を含み、
前記エネルギー変換手段は、前記変換器制御信号に基づいて、前記エネルギー源がピーク電力で動作することを可能にする第１の動作領域を確立するように、前記エネルギー源からの前記供給エネルギーを設定する、方法。

【請求項2】

前記変換システム情報及び前記センサシステム情報を受信するステップが、前記変換システム情報及び前記センサシステム情報をリアルタイムで受信するステップを含み、
前記定量モデルの前記定量モデルパラメータを計算するステップが、前記定量モデルの前記定量モデルパラメータをリアルタイムで計算するステップを含み、
前記変換器制御信号を生成するステップが、前記変換器制御信号をリアルタイムで生成するステップを含み、
前記変換器制御信号を送信するステップが、前記変換器制御信号をリアルタイムで前記エネルギー変換手段に送信するステップを含み、
前記エネルギー変換手段は、前記エネルギー源からの前記供給エネルギーをリアルタイムで設定する、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記変換システム情報及び前記センサシステム情報を受信するステップが、前記エネルギー変換手段から最新の変換システム情報を受信し、前記動作環境内の１つ以上のセンサ手段から最新のセンサシステム情報を受信するステップを含む、請求項１又は２に記載の方法。

【請求項4】

前記最新の変換システム情報を、過去の変換システム情報として保存するステップ、
前記最新のセンサシステム情報を、過去のセンサシステム情報として保存するステップ、及び／又は、
前記最適動作領域を、過去の動作領域情報として保存するステップ、
をさらに含む、請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記エネルギー変換手段から更新変換システム情報を受信し、前記動作環境内の１つ以上のセンサ手段から更新センサシステム情報を受信するステップと、
受信した前記更新変換システム情報及び受信した前記更新センサシステム情報に基づいて、前記定量モデルの１つ以上の更新定量モデルパラメータを計算するステップと、
計算により求めた前記更新定量モデルパラメータに基づいて、前記エネルギー源の更新最適動作領域を確立するための更新変換器制御信号を生成するステップと、
前記エネルギー変換手段に対して、前記更新変換器制御信号を送信するステップと、
をさらに含み、
前記エネルギー変換手段は、前記更新変換器制御信号に基づいて、前記エネルギー源がピーク効率で動作を継続することを可能にする第２の動作領域を確立するように、前記エネルギー源からの前記供給エネルギーを調整する、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記更新変換システム情報を、前記過去の変換システム情報の間に保存するステップ、
前記更新センサシステム情報を、前記過去のセンサシステム情報の間に保存するステップ、及び／又は、
前記更新最適動作領域を、前記過去の動作領域情報の間に保存するステップ、
をさらに含む、請求項５に記載の方法。

【請求項7】

システムユーザ要求を受信するステップと、
前記システムユーザ要求に応答して、前記更新変換システム情報、前記過去の変換システム情報、前記更新センサシステム情報、前記過去のセンサシステム情報、前記更新最適動作領域、及び／又は前記過去の動作領域情報を提示するステップと、
をさらに含む、請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記エネルギー変換手段が、前記エネルギー源からの前記供給エネルギーを継続的に調整する、請求項５～７のいずれか１項に記載の方法。

【請求項9】

前記エネルギー変換手段が、前記動作環境の任意の環境変化及び／又は前記エネルギー源の任意の動作変化を補償するように、前記エネルギー源の前記動作領域を調整する、請求項５～７のいずれか１項に記載の方法。

【請求項10】

保存した前記過去の変換システム情報、前記過去のセンサシステム情報、及び／又は前記過去の動作領域情報を読み出すステップをさらに含み、
前記更新定量モデルパラメータを計算するステップが、保存した前記過去の変換システム情報、前記過去のセンサシステム情報、及び／又は前記過去の動作領域情報を使用して、前記更新定量モデルパラメータを計算するステップを含む、請求項５～７のいずれか１項に記載の方法。

【請求項11】

前記エネルギー源が再生可能エネルギー源を含む、請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法。

【請求項12】

前記センサシステム情報が、前記エネルギー源が生成した出力電圧を測定するための電圧センサ手段からの出力電圧測定データ信号、前記エネルギー源が生成した出力電流を測定するための電流センサ手段からの出力電流測定データ信号、又はその両方を含む、請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法。

【請求項13】

前記エネルギー源が光起電デバイスを含み、
前記センサシステム情報が、前記光起電デバイス内部の温度を測定するための内部温度センサ手段からの内部温度データ信号、前記光起電デバイス外部の前記動作環境の温度を測定するための外部温度センサ手段からの外部温度データ信号、又はその両方を含む、請求項１～１２のいずれか１項に記載の方法。

【請求項14】

前記センサシステム情報が、前記動作環境、前記光起電デバイス、又はその両方の画像を取り込むための画像センサ手段からの画像データ信号をさらに含む、請求項１３に記載の方法。

【請求項15】

測定した前記光起電デバイス内部の前記温度が所定のエネルギー源閾値温度以上であるとき、測定した前記動作環境の温度が所定の動作環境閾値温度以上であるとき、又はその両方であるときに、前記画像センサ手段を起動して前記画像を取り込む、請求項１４に記載の方法。

【請求項16】

前記センサシステム情報が、前記動作環境、前記光起電デバイス、又はその両方における放射照度を測定するための日射計センサ手段からの放射照度データ信号をさらに含む、請求項１３に記載の方法。

【請求項17】

前記エネルギー源が風力エネルギー源を含み、
前記センサシステム情報が、前記風力エネルギー源における風速を測定するための風速計センサ手段からの風速データ信号、前記風力エネルギー源が生成するトルクを測定するためのトルクセンサ手段からのトルクデータ信号、前記風力エネルギー源の角速度を測定するための角速度センサ手段からの角速度信号、又はこれらの組み合わせを含む、請求項１～１６のいずれか１項に記載の方法。

【請求項18】

前記エネルギー源が潮汐エネルギー源を含み、
前記センサシステム情報が、水位を測定するための水位センサ手段からの水位データ信号を含む、請求項１～１７のいずれか１項に記載の方法。

【請求項19】

前記変換器制御信号を送信するステップが、前記エネルギー変換手段の直流－直流（ＤＣ－ＤＣ）変換手段及び／又は直流－交流（ＤＣ－ＡＣ）インバータ手段に前記変換器制御信号を送信するステップを含む、請求項１～１８のいずれか１項に記載の方法。

【請求項20】

前記直流－直流（ＤＣ－ＤＣ）変換手段が、昇圧変換器手段、降圧変換器手段、及び／又はフライバック変換器手段を含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項21】

前記変換器制御信号を生成するステップが、デューティ比、パルス幅、及び／又はパルス持続時間を有する前記変換器制御信号を生成するステップを含み、
前記変換器制御信号を送信するステップが、前記直流－直流（ＤＣ－ＤＣ）変換手段のパルス幅変調手段及び／又はパルス持続時間変調手段に前記変換器制御信号を送信するステップを含む、請求項２０に記載の方法。

【請求項22】

前記パルス幅変調手段及び／又は前記パルス持続時間変調手段が、送信された前記変換器制御信号を受信するためのゲート電極をそれぞれ有する１つ以上のトランジスタを備える、請求項２１に記載の方法。

【請求項23】

前記変換器制御信号を生成するステップが、前記変換器制御信号の前記デューティ比、前記パルス幅、及び／又は前記パルス持続時間を調整するステップを含み、
前記変換器制御信号を送信するステップが、調整後の前記変換器制御信号を前記エネルギー変換手段に送信するステップを含み、
前記直流－直流（ＤＣ－ＤＣ）変換手段が、調整後の前記変換器制御信号に基づいて前記エネルギー源からの前記供給エネルギーを調整する、請求項２１又は２２に記載の方法。

【請求項24】

前記変換器制御信号を生成するステップが、デューティ比、パルス幅、及び／又はパルス持続時間を有する前記変換器制御信号を生成するステップを含み、
前記変換器制御信号を送信するステップが、前記直流－交流（ＤＣ－ＡＣ）インバータ手段のパルス幅変調手段及び／又はパルス持続時間変調手段に前記変換器制御信号を送信するステップを含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項25】

前記パルス幅変調手段及び／又は前記パルス持続時間変調手段が、送信された前記変換器制御信号を受信するためのゲート電極をそれぞれ有する１つ以上のトランジスタを備える、請求項２４に記載の方法。

【請求項26】

前記変換器制御信号を生成するステップが、前記変換器制御信号の前記デューティ比、前記パルス幅、及び／又は前記パルス持続時間を調整するステップを含み、
前記変換器制御信号を送信するステップが、調整後の前記変換器制御信号を前記エネルギー変換手段に送信するステップを含み、
前記直流－交流（ＤＣ－ＡＣ）インバータ手段が、調整後の前記変換器制御信号に基づいて前記エネルギー源からの前記供給エネルギーを調整する、請求項２４又は２５に記載の方法。

【請求項27】

前記動作環境が、前記エネルギー変換手段から遠い位置にある、請求項１～２６のいずれか１項に記載の方法。

【請求項28】

前記変換システム情報及び前記センサシステム情報を受信するステップが、前記変換システム情報及び前記センサシステム情報を制御手段で受信するステップと、前記変換システム情報及び前記センサシステム情報を前記制御手段から補助制御手段に送信するステップと、を含み、
前記１つ以上の定量モデルパラメータを計算するステップが、送信された前記変換システム情報及び送信された前記センサシステム情報を前記補助制御手段で受信するステップと、送信された前記変換システム情報及び送信された前記センサシステム情報に基づいて、前記補助制御手段で、前記定量モデルの前記１つ以上の定量モデルパラメータを計算するステップと、計算により求めた前記定量モデルパラメータを前記補助制御手段から前記制御手段に送信するステップと、を含み、
前記変換器制御信号を生成するステップが、受信した計算により求めた前記定量モデルパラメータに基づいて、前記制御手段で前記変換器制御信号を生成するステップを含み、
前記変換器制御信号を送信するステップが、前記制御手段から前記エネルギー変換手段に前記変換器制御信号を送信するステップを含む、請求項１～２７のいずれか１項に記載の方法。

【請求項29】

動作環境内に配置されて、エネルギー変換手段にエネルギーを供給するエネルギー源の効率を最適化するためのシステムであって、前記エネルギー変換手段は、前記供給エネルギーに基づいて出力電力を生成するものである、請求項１～２８のいずれか１項に記載の方法を実施するための手段を備えるシステム。

【請求項30】

動作環境内に配置されて、エネルギー変換手段にエネルギーを供給するエネルギー源の効率を最適化するためのコンピュータプログラム製品であって、前記エネルギー変換手段は、前記供給エネルギーに基づいて出力電力を生成するものである、請求項１～２８のいずれか１項に記載の方法を実施するための命令を含むコンピュータプログラム製品。

【請求項31】

１つ以上の非一時的な機械可読記憶媒体上で符号化されている、請求項３０に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項32】

動作環境内に配置されて、エネルギー変換手段にエネルギーを供給するエネルギー源の効率を最適化するためのコンピュータプログラム製品であって、前記エネルギー変換手段は、前記供給エネルギーに基づいて出力電力を生成するものであり、
前記コンピュータプログラム製品は、
過去の変換システム情報およびセンサシステム情報を集約する命令と、
前記エネルギー変換手段から前記変換システム情報を受信し、前記動作環境内の１つ以上のセンサ手段から前記センサシステム情報を受信する命令と、
受信した前記変換システム情報及び受信した前記センサシステム情報に基づいて、前記エネルギー源の動作挙動を予測するための定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを計算する命令と、
計算により求めた前記定量モデルパラメータに基づいて、前記エネルギー源の最適動作領域を確立するための変換器制御信号を生成する命令と、
前記エネルギー変換手段に対して、前記変換器制御信号を送信する命令と、
を含み、
前記エネルギー変換手段は、前記変換器制御信号に基づいて、前記エネルギー源がピーク電力で動作することを可能にする第１の動作領域を確立するように、前記エネルギー源からの前記供給エネルギーを設定する、コンピュータプログラム製品。

【請求項33】

１つ以上の非一時的な機械可読記憶媒体上で符号化されている、請求項３２に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項34】

動作環境内に配置されて、エネルギー変換手段にエネルギーを供給するエネルギー源の効率を最適化するためのシステムであって、前記エネルギー変換手段は、前記供給エネルギーに基づいて出力電力を生成するものであり、
前記システムは、
前記動作環境内に配置された１つ以上のセンサ手段と、
過去の変換システム情報およびセンサシステム情報を集約するステップと、前記エネルギー変換手段から前記変換システム情報を受信し、前記センサ手段から前記センサシステム情報を受信するステップと、受信した前記変換システム情報及び受信した前記センサシステム情報に基づいて、前記エネルギー源の動作挙動を予測するための定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを計算するステップと、計算により求めた前記定量モデルパラメータに基づいて、前記エネルギー源の最適動作領域を確立するための変換器制御信号を生成するステップと、前記エネルギー変換手段に対して、前記変換器制御信号を送信するステップと、を行うように構成された処理手段と、
を備え、
前記エネルギー変換手段は、前記変換器制御信号に基づいて、前記エネルギー源がピーク電力で動作することを可能にする第１の動作領域を確立するように、前記エネルギー源からの前記供給エネルギーを設定する、システム。

【請求項35】

動作環境内に配置されて、エネルギー変換手段にエネルギーを供給するエネルギー源の効率を最適化するためのエネルギー最適化システムの設置方法であって、前記エネルギー変換手段は、前記供給エネルギーに基づいて出力電力を生成するものであり、
前記方法は、
処理手段を前記エネルギー変換手段に結合するステップと、
前記処理手段を、前記動作環境内に配置された１つ以上のセンサ手段に結合するステップと、
を含み、
前記処理手段は、過去の変換システム情報およびセンサシステム情報を集約するステップと、前記エネルギー変換手段から前記変換システム情報を受信し、前記センサ手段から前記センサシステム情報を受信するステップと、受信した前記変換システム情報及び受信した前記センサシステム情報に基づいて、前記エネルギー源の動作挙動を予測するための定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを計算するステップと、計算により求めた前記定量モデルパラメータに基づいて、前記エネルギー源の最適動作領域を確立するための変換器制御信号を生成するステップと、前記エネルギー変換手段に対して、前記変換器制御信号を送信するステップと、を行うように構成され、
前記エネルギー変換手段は、前記変換器制御信号に基づいて、前記エネルギー源がピーク電力で動作することを可能にする第１の動作領域を確立するように、前記エネルギー源からの前記供給エネルギーを設定する、方法。

【発明の詳細な説明】

【関連出願の相互参照】

【0001】

本出願は、２０２０年９月２８日を出願日とする米国仮特許出願第６３／０８４４８９号の利益及び優先権を主張するものであり、この仮出願のすべての開示内容は、その用途を問わず、参照することにより本明細書の一部をなすものとする。

【技術分野】

【0002】

本開示の実施形態は、概して、エネルギー生成システムに関し、限定されるものではないが、より詳細には、太陽、風力、潮汐、熱エネルギー源などの再生可能エネルギー源から得られるエネルギーを最適化するためのシステム及び方法に関する。

【背景技術】

【0003】

膨大な量の太陽エネルギーが、日々地球上に降り注いでいる。実は、９０分間に地球に降り注ぐ太陽エネルギーは、世界の年間消費エネルギー量に相当する。太陽エネルギー資源は、常に利用できる状態で存在し続ける資源であるため、太陽エネルギーの回収に大きな関心が集まっている。

【0004】

太陽エネルギーを電気に変換する方法は、従来からいくつも存在している。かかる方法の１つとして、鏡やレンズで光を集光し、集光した光を熱エネルギーに変換し、水を加熱して、蒸気を発生させる方法がある。そして、この蒸気を利用して発電機を駆動し、電気を作る。

【0005】

また、太陽エネルギーを電気に変換する方法としてより一般的なのが、太陽光を電気に直接変換する太陽電池を利用する方法である。光が太陽電池に降り注ぐと、光子エネルギー（photonic energy）が電子に伝達され、その電子が太陽電池の中を流れて電気が作られる。作られる電気の量は、光の波長、入射角、温度、太陽電池からの光の反射、再結合（電子が「正孔」に衝突する、望ましくない過程）などの多くの因子に依存している。

【0006】

しかし、上記の従来の太陽エネルギー変換方法には、落とし穴がないわけではない。放射照度が安定している場合でも、ピーク電力を特定するには、時間をかけて何度も試行錯誤を繰り返す必要がある。ピーク電力の特定に向けて模索している間は、太陽電池がピーク電力点に達することはないことから、この期間中には、潜在的な電力損失が生じていることになる。例えば、太陽電池を、初期電圧点、低電圧点、高電圧点の３点に、同じ長さの時間にわたり設定したとすると、少なくとも３分の２の時間は、太陽電池がピーク電力に達していないことになる。また、かかる設定点にピーク電力を示すものが含まれない場合には、ピーク電力に達している時間はゼロになってしまう。

【0007】

また実際には、放射照度は、決して安定することがなく、太陽が上空を移動する間に常に変化し続けるものである。よって結局、試行錯誤的なプロセスを延々と続けざるを得ない。さらに、大気の状態が変化して、空を覆う雲や風、気温が変化し、太陽スペクトルの潜在的な変化が起こるなどすると、ピーク電力の動作点が予想外に大きく変動する場合もある。その結果、太陽電池は、試行錯誤的なプロセスを行う潜時状態となり、ピーク動作点に達することがほとんどないため、電力損失が生じてしまう。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

以上を鑑みれば、現在利用可能なエネルギー生成システムが抱える上述の障壁や欠陥を克服する、改良された、エネルギーを最適化するためのシステム及び方法が必要とされている。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本開示は、少なくとも１つのエネルギー源から得られるエネルギーを最適化するためのシステム、及びその製造・利用方法に関する。エネルギー最適化システムは、エネルギー源の動作環境及び／又はエネルギー源自体の動作状態を監視することにより、エネルギー源から供給されるエネルギーを最適化するようにエネルギー源の動作領域を確立及び／又は維持するとともに、動作環境又は動作状態のいかなる変化にもリアルタイムで適応するように動作領域を適宜調整することができる。これにより、エネルギー最適化システムは、エネルギー源が、最新のピーク効率及びピーク電力で継続的に動作することを可能にすることができる。補助制御システムは、エネルギー最適化システムの監視、指令、及び制御を強化させることができる。有利なことに、エネルギー最適化システムを利用することにより、太陽、風力、潮汐、熱エネルギー源などの再生可能エネルギー源から得られるエネルギーを最適化することができる。

【0010】

本明細書に開示の第１の態様によれば、エネルギー源の効率を最適化するための方法が提供される。エネルギー源は、動作環境内に配置されて、エネルギー変換手段にエネルギーを供給し、エネルギー変換手段は、供給エネルギーに基づいて出力電力を生成する。本方法は、以下を含むことができる。

【0011】

エネルギー変換手段から変換システム情報を受信し、動作環境内の１つ以上のセンサ手段からセンサシステム情報を受信するステップ、
受信した変換システム情報及び受信したセンサシステム情報に基づいて、エネルギー源の動作挙動を予測するための定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを計算するステップ、
計算により求めた定量モデルパラメータに基づいて、エネルギー源の最適動作領域を確立するための変換器制御信号を生成するステップ、及び／又は、
エネルギー変換手段に対して、変換器制御信号を送信するステップ。

【0012】

なお、エネルギー変換手段は、変換器制御信号に基づいて、エネルギー源がピーク電力で動作することを可能にする第１の動作領域を確立するように、エネルギー源からの供給エネルギーを設定する。

【0013】

本開示の第１の態様に係る方法のいくつかの実施形態では、変換システム情報及びセンサシステム情報を受信するステップが、変換システム情報及びセンサシステム情報をリアルタイムで受信するステップを含むことができ、定量モデルの定量モデルパラメータを計算するステップが、定量モデルの定量モデルパラメータをリアルタイムで計算するステップを含むことができ、変換器制御信号を生成するステップが、変換器制御信号をリアルタイムで生成するステップを含むことができ、変換器制御信号を送信するステップが、変換器制御信号をリアルタイムでエネルギー変換手段に送信するステップを含むことができ、及び／又は、エネルギー変換手段は、エネルギー源からの供給エネルギーをリアルタイムで設定することができる。

【0014】

本開示の第１の態様に係る方法のいくつかの実施形態では、変換システム情報及びセンサシステム情報を受信するステップが、エネルギー変換手段から最新の変換システム情報を受信し、動作環境内の１つ以上のセンサ手段から最新のセンサシステム情報を受信するステップを含むことができる。また、本開示の方法は、任意選択的に、最新の変換システム情報を、過去の変換システム情報として保存するステップ、最新のセンサシステム情報を、過去のセンサシステム情報として保存するステップ、及び／又は、最適動作領域を、過去の動作領域情報として保存するステップ、を含むことができる。

【0015】

これに加えて及び／又は代えて、本開示の方法は、以下を含むことができる。

【0016】

エネルギー変換手段から更新変換システム情報を受信し、動作環境内の１つ以上のセンサ手段から更新センサシステム情報を受信するステップ、
受信した更新変換システム情報及び受信した更新センサシステム情報に基づいて、定量モデルの１つ以上の更新定量モデルパラメータを計算するステップと、
計算により求めた更新定量モデルパラメータに基づいて、エネルギー源の更新最適動作領域を確立するための更新変換器制御信号を生成するステップ、
エネルギー変換手段に対して、更新変換器制御信号を送信するステップ。

【0017】

なお、エネルギー変換手段は、更新変換器制御信号に基づいて、エネルギー源がピーク効率で動作を継続することを可能にする第２の動作領域を確立するように、エネルギー源からの供給エネルギーを調整する。

【0018】

例えば、更新変換システム情報を、過去の変換システム情報の間に保存することができ、更新センサシステム情報を、過去のセンサシステム情報の間に保存することができ、及び／又は、更新最適動作領域を、過去の動作領域情報の間に保存することができる。また、本開示の方法は、任意選択的に、システムユーザ要求を受信するステップと、システムユーザ要求に応答して、更新変換システム情報、過去の変換システム情報、更新センサシステム情報、過去のセンサシステム情報、更新最適動作領域、及び／又は過去の動作領域情報を提示するステップと、を含むことができる。これに加えて及び／又は代えて、エネルギー変換手段は、エネルギー源からの供給エネルギーを継続的に調整することができ、及び／又は、エネルギー変換手段が、動作環境の任意の環境変化及び／又はエネルギー源の任意の動作変化を補償するように、エネルギー源の動作領域を調整することができる。また、本開示の方法は、任意選択的に、保存した過去の変換システム情報、過去のセンサシステム情報、及び／又は過去の動作領域情報を読み出すステップを含むことができ、よって、更新定量モデルパラメータを計算するステップが、保存した過去の変換システム情報、過去のセンサシステム情報、及び／又は過去の動作領域情報を使用して、更新定量モデルパラメータを計算するステップを含むことができる。

【0019】

本開示の第１の態様に係る方法のいくつかの実施形態では、エネルギー源が再生可能エネルギー源を含むことができ、及び／又は、センサシステム情報が、エネルギー源が生成した出力電圧を測定するための電圧センサ手段からの出力電圧測定データ信号、エネルギー源が生成した出力電流を測定するための電流センサ手段からの出力電流測定データ信号、又はその両方を含むことができる。

【0020】

本開示の第１の態様に係る方法のいくつかの実施形態では、エネルギー源が光起電デバイスを含むことができ、センサシステム情報が、光起電デバイス内部の温度を測定するための内部温度センサ手段からの内部温度データ信号、光起電デバイス外部の動作環境の温度を測定するための外部温度センサ手段からの外部温度データ信号、又はその両方を含むことができる。これに加えて及び／又は代えて、センサシステム情報は、動作環境、光起電デバイス、又はその両方の画像を取り込むための画像センサ手段からの画像データ信号をさらに含むことができる。任意選択的に、測定した光起電デバイス内部の温度が所定のエネルギー源閾値温度以上であるとき、測定した動作環境の温度が所定の動作環境閾値温度以上であるとき、又はその両方であるときに、画像センサ手段を起動して画像を取り込むことができる。選択された実施形態では、センサシステム情報が、動作環境、光起電デバイス、又はその両方における放射照度を測定するための日射計センサ手段からの放射照度データ信号をさらに含むことができる。

【0021】

本開示の第１の態様に係る方法のいくつかの実施形態では、エネルギー源が風力エネルギー源を含むことができ、及び／又は、センサシステム情報が、風力エネルギー源における風速を測定するための風速計センサ手段からの風速データ信号、風力エネルギー源が生成するトルクを測定するためのトルクセンサ手段からのトルクデータ信号、風力エネルギー源の角速度を測定するための角速度センサ手段からの角速度信号、又はこれらの組み合わせを含むことができる。これに加えて及び／又は代えて、エネルギー源が潮汐エネルギー源を含むことができ、及び／又は、センサシステム情報が、水位を測定するための水位センサ手段からの水位データ信号を含むことができる。

【0022】

本開示の第１の態様に係る方法のいくつかの実施形態では、変換器制御信号を送信するステップが、エネルギー変換手段の直流－直流（ＤＣ－ＤＣ）変換手段及び／又は直流－交流（ＤＣ－ＡＣ）インバータ手段に変換器制御信号を送信するステップを含むことができる。任意選択的に、直流－直流（ＤＣ－ＤＣ）変換手段は、昇圧変換器手段、降圧変換器手段、及び／又はフライバック変換器手段を含むことができる。これに加えて及び／又は代えて、変換器制御信号を生成するステップは、デューティ比、パルス幅、及び／又はパルス持続時間を有する変換器制御信号を生成するステップを含むことができ、及び／又は、変換器制御信号を送信するステップは、直流－直流（ＤＣ－ＤＣ）変換手段のパルス幅変調手段及び／又はパルス持続時間変調手段に変換器制御信号を送信するステップを含むことができる。例えば、パルス幅変調手段及び／又はパルス持続時間変調手段は、送信された変換器制御信号を受信するためのゲート電極をそれぞれ有する１つ以上のトランジスタを備えることができる。

【0023】

例えば、変換器制御信号を生成するステップが、変換器制御信号のデューティ比、パルス幅、及び／又はパルス持続時間を調整するステップを含むことができ、変換器制御信号を送信するステップが、調整後の変換器制御信号をエネルギー変換手段に送信するステップを含むことができ、及び／又は、直流－直流（ＤＣ－ＤＣ）変換手段は、調整後の変換器制御信号に基づいてエネルギー源からの供給エネルギーを調整することができる。これに加えて及び／又は代えて、変換器制御信号を生成するステップは、デューティ比、パルス幅、及び／又はパルス持続時間を有する変換器制御信号を生成するステップを含むことができ、及び／又は、変換器制御信号を送信するステップが、直流－交流（ＤＣ－ＡＣ）インバータ手段のパルス幅変調手段及び／又はパルス持続時間変調手段に変換器制御信号を送信するステップを含むことができる。

【0024】

例えば、パルス幅変調手段及び／又はパルス持続時間変調手段は、送信された変換器制御信号を受信するためのゲート電極をそれぞれ有する１つ以上のトランジスタを備えることができる。選択された実施形態では、変換器制御信号を生成するステップが、変換器制御信号のデューティ比、パルス幅、及び／又はパルス持続時間を調整するステップを含むことができ、変換器制御信号を送信するステップが、調整後の変換器制御信号をエネルギー変換手段に送信するステップを含むことができ、及び／又は、直流－交流（ＤＣ－ＡＣ）インバータ手段は、調整後の変換器制御信号に基づいてエネルギー源からの供給エネルギーを調整することができる。

【0025】

本開示の第１の態様に係る方法のいくつかの実施形態では、動作環境が、エネルギー変換手段から遠い位置にあることができる。

【0026】

本開示の第１の態様に係る方法のいくつかの実施形態では、
変換システム情報及びセンサシステム情報を受信するステップが、変換システム情報及びセンサシステム情報を制御手段で受信するステップと、変換システム情報及びセンサシステム情報を制御手段から補助制御手段に送信するステップと、を含むことができ、
１つ以上の定量モデルパラメータを計算するステップが、送信された変換システム情報及び送信されたセンサシステム情報を補助制御手段で受信するステップと、送信された変換システム情報及び送信されたセンサシステム情報に基づいて、補助制御手段で、定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを計算するステップと、計算により求めた定量モデルパラメータを補助制御手段から制御手段に送信するステップと、を含むことができ、
変換器制御信号を生成するステップが、受信した計算により求めた定量モデルパラメータに基づいて、制御手段で変換器制御信号を生成するステップを含むことができ、及び／又は、
変換器制御信号を送信するステップが、制御手段からエネルギー変換手段に変換器制御信号を送信するステップを含むことができる。

【0027】

本明細書に開示の第２の態様によれば、エネルギー源の効率を最適化するためのシステムが提供される。エネルギー源は、動作環境内に配置されて、エネルギー変換手段にエネルギーを供給し、エネルギー変換手段は、供給エネルギーに基づいて出力電力を生成する。本システムは、第１の態様に係る方法の各実施形態を実施するための手段を備えることができる。

【0028】

本明細書に開示の第３の態様によれば、エネルギー源の効率を最適化するためのコンピュータプログラム製品が提供される。エネルギー源は、動作環境内に配置されて、エネルギー変換手段にエネルギーを供給し、エネルギー変換手段は、供給エネルギーに基づいて出力電力を生成する。本コンピュータプログラム製品は、第１の態様に係る方法の各実施形態を実施するための命令を含むことができる。また、任意選択的に、第３の態様に係るコンピュータプログラム製品は、１つ以上の非一時的な機械可読記憶媒体上で符号化されている。

【0029】

本明細書に開示の第４の態様によれば、エネルギー源の効率を最適化するためのコンピュータプログラム製品が提供される。エネルギー源は、動作環境内に配置されて、エネルギー変換手段にエネルギーを供給し、エネルギー変換手段は、供給エネルギーに基づいて出力電力を生成する。本コンピュータプログラム製品は、以下を含むことができる。

【0030】

エネルギー変換手段から変換システム情報を受信し、動作環境内の１つ以上のセンサ手段からセンサシステム情報を受信する命令、
受信した変換システム情報及び受信したセンサシステム情報に基づいて、エネルギー源の動作挙動を予測するための定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを計算する命令、
計算により求めた定量モデルパラメータに基づいて、エネルギー源の最適動作領域を確立するための変換器制御信号を生成する命令、及び
エネルギー変換手段に対して、変換器制御信号を送信する命令。

【0031】

なお、エネルギー変換手段は、変換器制御信号に基づいて、エネルギー源がピーク電力で動作することを可能にする第１の動作領域を確立するように、エネルギー源からの供給エネルギーを設定する。

【0032】

また、任意選択的に、第４の態様に係るコンピュータプログラム製品は、１つ以上の非一時的な機械可読記憶媒体上で符号化されている。

【0033】

本明細書に開示の第５の態様によれば、エネルギー源の効率を最適化するためのシステムが提供される。エネルギー源は、動作環境内に配置されて、エネルギー変換手段にエネルギーを供給し、エネルギー変換手段は、供給エネルギーに基づいて出力電力を生成する。本システムは、以下を備えることができる。

【0034】

動作環境内に配置された１つ以上のセンサ手段、及び
エネルギー変換手段から変換システム情報を受信し、センサ手段からセンサシステム情報を受信するステップと、受信した変換システム情報及び受信したセンサシステム情報に基づいて、エネルギー源の動作挙動を予測するための定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを計算するステップと、計算により求めた定量モデルパラメータに基づいて、エネルギー源の最適動作領域を確立するための変換器制御信号を生成するステップと、エネルギー変換手段に対して、変換器制御信号を送信するステップと、を行うように構成された処理手段。

【0035】

なお、エネルギー変換手段は、変換器制御信号に基づいて、エネルギー源がピーク電力で動作することを可能にする第１の動作領域を確立するように、エネルギー源からの供給エネルギーを設定する。

【0036】

本明細書に開示の第６の態様によれば、エネルギー源の効率を最適化するためのエネルギー最適化システムの設置方法が提供される。エネルギー源は、動作環境内に配置されて、エネルギー変換手段にエネルギーを供給し、エネルギー変換手段は、供給エネルギーに基づいて出力電力を生成する。本方法は、以下を含むことができる。

【0037】

処理手段をエネルギー変換手段に結合するステップ、及び
処理手段を、動作環境内に配置された１つ以上のセンサ手段に結合するステップ。

【0038】

なお、処理手段は、エネルギー変換手段から変換システム情報を受信し、センサ手段からセンサシステム情報を受信するステップと、受信した変換システム情報及び受信したセンサシステム情報に基づいて、エネルギー源の動作挙動を予測するための定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを計算するステップと、計算により求めた定量モデルパラメータに基づいて、エネルギー源の最適動作領域を確立するための変換器制御信号を生成するステップと、エネルギー変換手段に対して、変換器制御信号を送信するステップと、を行うように構成される。

【0039】

なお、エネルギー変換手段は、変換器制御信号に基づいて、エネルギー源がピーク電力で動作することを可能にする第１の動作領域を確立するように、エネルギー源からの供給エネルギーを設定する。

【図面の簡単な説明】

【0040】

【図1A】少なくとも１つのエネルギー源から得られるエネルギーを最適化するためのエネルギー最適化システムの例示的実施形態を示す上位ブロック図

【図1B】選択されたエネルギー源が光起電デバイスを含む、図１Ａに示すエネルギー最適化システムの代替的な例示的実施形態を示す上位ブロック図

【図2A】光起電デバイスに入射する光について、様々な光強度に対する、図１Ｂに示す光起電デバイスの例示的な電流－電圧特性曲線を示す図

【図2B】光起電デバイスに関連する動作環境の温度について、様々な温度に対する、図１Ｂに示す光起電デバイスの例示的な電流－電圧特性曲線を示す図

【図3A】光起電デバイスに入射する光について、様々な光強度に対する、図１Ｂに示す光起電デバイスの例示的な電力－電圧特性曲線を示す図

【図3B】光起電デバイスに関連する動作環境の温度について、様々な温度に対する、図１Ｂに示す光起電デバイスの例示的な電力－電圧特性曲線を示す図

【図4】図１Ａ及び図１Ｂに示すエネルギー最適化システムの他の代替的な例示的実施形態として、各エネルギー源の動作領域を確立、維持、及び／又は調整するための制御システムを備えるエネルギー最適化システムを示す上位ブロック図

【図5A】図４に示すエネルギー変換システムの例示的実施形態として、エネルギー源から受け取った電気エネルギーに基づいて出力電力を生成するエネルギー変換システムを示す詳細図

【図5B】エネルギー源に関連する動作環境及び／又はエネルギー源の動作状態に関する測定情報を図４に示す制御システムに伝達するための１つ以上のセンサ信号を提供するためのセンサシステムの例示的実施形態を示す詳細図

【図5C】図４に示す制御システムの例示的実施形態を示す詳細図

【図6A】図４に示す制御システムにより実行されるエネルギー最適化方法の例示的実施形態を示す上位フローチャート

【図6B】図６Ａに示すエネルギー最適化方法の例示的な代替的実施形態として、定量モデルパラメータを計算するステップを含む方法を示す上位フローチャート

【図7A】図４に示すエネルギー最適化システムの代替的な例示的実施形態として、エネルギー最適化システムを監視、指令、及び／又は制御するための補助制御システムを備えるエネルギー最適化システムを示す上位ブロック図

【図7B】図７Ａに示すエネルギー最適化システムの代替的な例示的実施形態として、ユーザコンピュータシステムを備えるエネルギー最適化システムを示す上位ブロック図

【図8】図７Ａ及び図７Ｂに示す補助制御システムの例示的実施形態を示す詳細図

【図9】図６Ａ及び図６Ｂに示すエネルギー最適化方法の他の例示的な代替的実施形態を示す詳細フローチャート

【図10A】図９に示すエネルギー最適化方法の例示的な代替的実施形態を示す詳細フローチャート

【図10B】図９に示すエネルギー最適化方法の例示的な代替的実施形態を示す詳細フローチャート

【図10C】図９に示すエネルギー最適化方法の例示的な代替的実施形態を示す詳細フローチャート

【図11】図７Ａ及び図７Ｂに示す補助制御システムが図４に示す制御システムと相互作用する方法である、第１の相互作用方法の例示的実施形態を示す詳細フローチャート

【図12A】図７Ａ及び図７Ｂに示す補助制御システムの機械学習方法の例示的実施形態を示す詳細フローチャート

【図12B】図７Ａ及び図７Ｂに示す補助制御システムの機械学習方法の例示的実施形態を示す詳細フローチャート

【図12C】図７Ａ及び図７Ｂに示す補助制御システムの機械学習方法の例示的実施形態を示す詳細フローチャート

【図12D】図７Ａ及び図７Ｂに示す補助制御システムの機械学習方法の例示的実施形態を示す詳細フローチャート

【図13A】図７Ａ及び図７Ｂに示す補助制御システムの例示的なデータアレイを示す詳細図

【図13B】図７Ａ及び図７Ｂに示す補助制御システムの例示的なデータアレイを示す詳細図

【図13C】図７Ａ及び図７Ｂに示す補助制御システムの例示的なデータアレイを示す詳細図

【図14】図７Ａ及び図７Ｂに示す補助制御システムが図７Ｂに示すユーザコンピュータシステムと相互作用する方法である、第２の相互作用方法の例示的実施形態を示す詳細フローチャート

【発明を実施するための形態】

【0041】

なお、図面が縮尺通りの図ではないこと、並びに、説明のために、図面全体を通して、同様の構造又は機能を有する要素を同様の参照番号で総称的に表す場合があることに留意されたい。また、図面が、好ましい実施形態の説明を円滑に行うことを意図したものに過ぎないことにも留意されたい。図面は、本明細書に記載の実施形態のすべての態様を示すものではなく、本開示の範囲を限定するものでもない。

【0042】

エネルギー源の出力を最大化しようとする試みは、現在も行われているが、現在利用可能な方法は、試行錯誤で進められるものであり、ピーク出力動作が実現することはまずない上、動作や環境の変化に迅速に対応することができるものでもなかった。したがって、これらの欠点を克服する、エネルギーを最適化するためのシステム及び方法が望まれている。これらのシステム及び方法は、太陽、風力、潮汐、熱エネルギー源などの再生可能エネルギー源から得られるエネルギーの最適化を含めた幅広いシステムアプリケーションの基礎を提供するものである。そして、本明細書に開示する選択された実施形態によれば、図１Ａ及び図１Ｂに示すようなエネルギー最適化システム１００により、かかる効果を達成することができる。

【0043】

図１Ａを参照すると、図示のエネルギー最適化システム１００は、供給電圧、供給電流、及び／又は供給電力などのエネルギー２２０を供給する１つ以上のエネルギー源２００と通信するためのエネルギー変換手段（エネルギー変換システム）３００を備えている。エネルギー変換システム３００は、任意の従来型の方法で、エネルギー源２００から供給エネルギー２２０を受け取ることができる。エネルギー源２００は、例えば、無線伝送システム（図示せず）及び／又は１つ以上のケーブルを備える有線伝送システム（図示せず）を介して、供給エネルギー２２０をエネルギー変換システム３００に提供することができる。エネルギー変換システム３００は、受け取った供給エネルギー２２０に基づいて、出力電圧及び／又は出力電流などの出力電力２３０（図１Ｂに図示）を生成することができる。つまり、やや異なる言い方をすれば、エネルギー源２００は、生成された出力電力２３０に寄与することができる。

【0044】

この１つ以上のエネルギー源２００は、エネルギー変換システム３００から遠い場所、及び／又はエネルギー変換システム３００に近い場所に位置することができる。つまり、やや異なる言い方をすれば、エネルギー変換システム３００は、その少なくとも一部（又は全体）を、１つ以上のエネルギー源２００のうちの少なくとも１つのエネルギー源２００の動作環境２５０内に配置することができ、及び／又は、かかる動作環境２５０から遠隔に位置することもできる。選択された実施形態では、エネルギー源２００のうちの１つ以上を共通の動作環境２５０に関連付けることができ、及び／又はエネルギー源２００を、複数の切り離された動作環境２５０に分散させることもできる。第１の動作環境２５０は、第２の動作環境２５０に近く且つ／又は第３の動作環境２５０から遠い位置とすることができる。

【0045】

有利なことに、エネルギー最適化システム１００は、好ましくはリアルタイムで、各エネルギー源２００が提供する供給エネルギー２２０の最大化などの最適化を行うことができる。エネルギー最適化システム１００は、例えば、エネルギー源２００が提供する供給エネルギー２２０を最適化するように、それぞれのエネルギー源２００の動作点（又は、動作領域）を確立及び／又は維持することができる。選択された実施形態では、任意選択的に、エネルギー最適化システム１００は、動作領域を適宜調整することができる。この調整は、関連エネルギー源２００の動作環境２５０における１つ以上の環境変化、及び／又は当該エネルギー源２００自体に対する１つ以上の動作変化に適応するために行われ得る。これにより、エネルギー最適化システム１００は、エネルギー源２００が、ピーク効率及び／又はピーク電力（又は、そのごく近傍）で継続的に動作することを可能にすることができる。つまり、やや異なる言い方をすれば、有利なことに、エネルギー最適化システム１００により、試行錯誤的なアプローチで模索を行うことも、それに伴う電力損失を生じることもなく、エネルギー源２００がピーク効率及び／又はピーク電力を瞬時に達成（又は、ほぼ達成）することが可能となり得る。

【0046】

各エネルギー源２００は、任意の従来型のエネルギー源を含むことができる。選択された実施形態では、エネルギー源２００として、太陽、風力、潮汐、熱エネルギー源などの再生可能エネルギー源を挙げることができるが、これらに限定されるものではない。例示的な風力エネルギー源としては、風で駆動するように構成された発電機（図示せず）を挙げることができ、例示的な潮汐エネルギー源としては、潮汐変化により作動するように構成された発電機（図示せず）を挙げることができる。図１Ｂの例示的なエネルギー最適化システム１００に示すように、例えば、エネルギー源２００は、光起電デバイス２１０を含むことができる。例示的な光起電デバイス２１０としては、太陽エネルギーを受け取り、受け取った太陽エネルギーを供給エネルギー２２０に変換するための、太陽電池、太陽電池のアレイ、太陽電池パネル、及び／又は太陽電池パネルアレイなどを挙げることができる。

【0047】

太陽電池アレイは、例えば、所定の太陽電池構成で配置された複数の太陽電池を含むことができる。所定の太陽電池構成は、並列の太陽電池配置及び／又は直列の太陽電池配置を含むことができるが、これらに限定されるものではない。これに加えて及び／又は代えて、太陽電池パネルアレイは、所定の太陽電池パネル構成で配置された複数の太陽電池パネルを含むことができる。所定の太陽電池パネル構成は、並列の太陽電池パネル配置及び／又は直列の太陽電池パネル配置を含むことができるが、これらに限定されるものではない。

【0048】

任意選択的に、変換システム３００は、図１Ｂに示すように、生成された出力電力２３０を負荷４００に提供することができる。例示的な負荷４００としては、送配電網４１０を挙げることができるが、これに限定されるものではない。エネルギー変換システム３００は、光起電デバイス２１０から供給エネルギー２２０を受け取り、必要に応じて、受け取った供給エネルギー２２０を、負荷４００が使用するのに適した形式の出力電力２３０に変換することができる。例えば、エネルギー変換システム３００は、任意選択的に、少なくとも１つの電力インバータ３２０を備えることができる。電力インバータ３２０は、光起電デバイス２１０が提供する直流（ＤＣ）電気エネルギーを、負荷４００が使用するのに適した交流（ＡＣ）電気エネルギーに変換することができる。交流電気エネルギーの振幅、周波数、デューティ比、位相、位相数、及び／又は他の特性は、国、地域などの現地の電気エネルギー要件に基づいたものとすることができる。

【0049】

選択された実施形態では、エネルギー変換システム３００は、２つ以上の出力電圧で、及び／又は２つ以上の出力電流で、出力電力２３０を特定の負荷４００に提供することができる。これに加えて及び／又は代えて、エネルギー変換システム３００は、出力電力２３０を２つ以上の負荷４００に提供することができる。出力電力２３０は、負荷４００間で均一とする且つ／又は変化させることができる。例えば、エネルギー変換システム３００は、第１の出力電流を有する第１の出力電圧と、第２の出力電流を有する第２の出力電圧とを生成することができる。限定されるものではないが、これにより、エネルギー変換システム３００は、第１の出力電圧及び第２の出力電圧を第１の負荷４００に提供することができ、及び／又は、第１の出力電圧を第２の負荷４００に、第２の出力電圧を第３の負荷４００に提供することができる。

【0050】

各エネルギー源２００は、１つ以上の供給源特性を有することができる。供給源特性は、１つ以上の特性曲線１５００で規定することができる。供給源特性は、異なる種類のエネルギー源２００間で、同様且つ／又は異なり得る。光起電デバイス２１０（図１Ｂに図示）の例示的な特性曲線１５００を、図２Ａ、図２Ｂ、図３Ａ、及び図３Ｂに示す。図２Ａを参照すると、例えば、特性曲線１５００は、少なくとも１つの電流－電圧特性曲線１５１０を含むことができる。電流－電圧特性曲線１５１０は、光起電デバイス２１０から供給される電流と電圧との間の関係を例示し得るものである。図２Ａに示すように、電流－電圧特性曲線１５１０は、Ｘ軸に電圧、Ｙ軸に電流をとったグラフで示すことができる。

【0051】

図２Ａに示す電流－電圧特性曲線１５１０は、光起電デバイス２１０の電流－電圧特性を示している。なお、光起電デバイス２１０が有する供給源特性のうち、所定の数の供給源特性が調整などにより可変とされる一方、１つ以上の他の供給源特性は固定（すなわち、一定）のレベルに維持される。所定の数の可変の供給源特性は、好ましくは、少数（又は、限られた数）で構成され、選択された実施形態では、１つの可変の供給源特性で構成することができる。

【0052】

光起電デバイス２１０の供給電流と供給電圧の関係は、例えば、光起電デバイス２１０に入射する光の強度に応じて変化し得る。光起電デバイス２１０に入射する光の強度が大きくなると、光起電デバイス２１０の供給電流レベルが上昇し得る。図２Ａは、光起電デバイス２１０の動作温度などの他の供給源特性をそれぞれ一定レベルに維持した場合の、光起電デバイス２１０に入射する、選択された強度の光に対する光起電デバイス２１０の例示的な電流－電圧特性を示している。つまり、やや異なる言い方をすれば、図示の各電流－電圧特性曲線１５１０は、予め選択された固定温度を有する動作環境２５０（図１Ａに図示）内に光起電デバイス２１０が配置されている場合の、所定の（太陽）放射照度に対する特性曲線である。

【0053】

図２Ａは、光起電デバイス２１０に入射する光について、３つの異なる選択された光強度に対する光起電デバイス２１０の３つの例示的な電流－電圧特性曲線１５１０Ａ～Ｃを示している。図２Ａに示すように、第１の選択された放射照度である１平方メートルあたり２００ワットの放射照度に対する第１の電流－電圧特性曲線１５１０Ａに関連する供給電流レベルは、第２の選択された放射照度である１平方メートルあたり６００ワットの放射照度に対する第２の電流－電圧特性曲線１５１０Ｂに関連する供給電流レベルを下回り得る。また、第２の選択された放射照度である１平方メートルあたり６００ワットの放射照度に対する第２の電流－電圧特性曲線１５１０Ｂに関連する供給電流レベルは、第３の選択された放射照度である１平方メートルあたり１０００ワットの放射照度に対する第３の電流－電圧特性曲線１５１０Ｃに関連する供給電流レベルを下回り得る。

【0054】

図示の各電流－電圧特性曲線１５１０Ａ～Ｃの傾き１５１８は、電流－電圧特性曲線１５１０の変曲点（又は、変曲領域）１５１２に達するまでほぼゼロに等しい。また、変曲領域１５１２を越えると、傾き１５１８が急な負の傾きに変化することが示されている。電流－電圧特性曲線１５１０の傾き１５１８の変化は、様々な放射照度に対して起こり得る。

【0055】

電流－電圧特性曲線１５１０は、開放手段電圧１５１４及び／又は短絡手段電流１５１６を有することができる。開放手段電圧１５１４は、電流－電圧特性曲線１５１０がｘ軸と交差する電圧で構成することができる。つまり、やや異なる言い方をすれば、光起電デバイス２１０の供給電流は、開放手段電圧１５１４においてゼロに等しくなり得る。短絡手段電流１５１６は、電流－電圧特性曲線１５１０がｙ軸と交差する電流で構成することができる。言い換えれば、光起電デバイス２１０の供給電圧は、短絡手段電流１５１６においてゼロに等しくなり得る。

【0056】

光起電デバイス２１０（図１Ｂに図示）のさらなる特性曲線１５００を、図２Ｂに示す。図２Ｂに示す特性曲線１５００は、光起電デバイス２１０（図１Ｂに図示）の少なくとも１つの他の電流－電圧特性曲線１５２０を含むことができ、光起電デバイス２１０の供給電流と供給電圧との他の関係を例示し得るものである。図２Ａに示すグラフと同様に、電流－電圧特性曲線１５２０は、Ｘ軸に電圧、Ｙ軸に電流をとったグラフで示されている。

【0057】

図２Ａに示す電流－電圧特性曲線１５１０に関して上述したように、図２Ｂに示す電流－電圧特性曲線１５２０も、光起電デバイス２１０の電流－電圧特性を示している。なお、光起電デバイス２１０が有する供給源特性のうち、所定の数の供給源特性が調整などにより可変とされる一方、１つ以上の他の供給源特性は固定（すなわち、一定）のレベルに維持される。光起電デバイス２１０の供給電流と供給電圧の関係は、光起電デバイス２１０の動作環境２５０（図１Ａに図示）における少なくとも１つの環境変化に応じて変化し得る。

【0058】

選択された実施形態では、動作温度が上昇すると、光起電デバイス２１０の供給電流レベルが上昇し得る。図２Ｂは、光起電デバイス２１０に入射する光の強度などの他の供給源特性をそれぞれ一定レベルに維持した場合の、選択された動作温度に対する光起電デバイス２１０の例示的な電流－電圧特性曲線１５２０を示している。言い換えれば、光起電デバイス２１０が一定の放射照度を受けた場合の電流－電圧特性曲線１５２０を例示している。

【0059】

図２Ｂは、３つの異なる選択された動作温度に対する光起電デバイス２１０の３つの例示的な電流－電圧特性曲線１５２０Ａ～Ｃを示している。図２Ｂに示すように、各電流－電圧特性曲線１５２０の傾き１５２８は、変曲点（又は、変曲領域）１５２２に達するまで、ほぼゼロに等しくなり得る。また、変曲領域１５２２を越えると、傾き１５２８が急な負の傾きに変化することが示されている。各電流－電圧特性曲線１５２０は、開放手段電圧１５２４及び／又は短絡手段電流１５２６を有することができる。開放手段電圧１５２４は、電流－電圧特性曲線１５２０がｘ軸と交差する電圧で構成することができる。つまり、やや異なる言い方をすれば、光起電デバイス２１０の供給電流は、開放手段電圧１５２４においてゼロに等しくなり得る。短絡手段電流１５２６は、電流－電圧特性曲線１５２０がｙ軸と交差する電流で構成することができる。言い換えれば、光起電デバイス２１０の供給電圧は、短絡手段電流１５２６においてゼロに等しくなり得る。

【0060】

動作温度の変化に伴い、光起電デバイス２１０の１つ以上の動作特性も変化し得る。動作温度が上昇すると、電流－電圧特性曲線１５２０の変曲領域１５２２、短絡手段電流１５２６、及び／又は開放手段電圧１５２４は、図２Ｂに示すようにシフトし得る。例えば、短絡手段電流１５２６は、動作温度が上昇（又は低下）するにつれて増大（又は減少）し得る。これに加えて及び／又は代えて、選択された温度が－１０℃の場合の第１の電流－電圧特性曲線１５２０Ａに対する変曲領域１５２２及び開放手段電圧１５２４は、選択された温度が２０℃の場合の第２の電流－電圧特性曲線１５２０Ｂに対する変曲領域１５２２及び開放手段電圧１５２４よりも、それぞれ図の右側にある。同様に、選択された温度が２０℃の場合の第２の電流－電圧特性曲線１５２０Ｂに対する変曲領域１５２２及び開放手段電圧１５２４は、選択された温度が４０℃の場合の第３の電流－電圧特性曲線１５２０Ｃに対する変曲領域１５２２及び開放手段電圧１５２４よりも、それぞれ図の右側にある。

【0061】

これに加えて及び／又は代えて、エネルギー源２００の１つ以上の他の特性に関するグラフを生成することもできる。例えば、特性曲線１５００は、エネルギー源２００（図１Ａに図示）の少なくとも１つの電力－電圧特性曲線を含むことができる。図３Ａ及び図３Ｂに示すように、例示的な電力－電圧特性曲線１５３０、１５４０は、光起電デバイス２１０（図１Ｂに図示）の供給電力と供給電圧との関係を例示し得るものである。光起電デバイス２１０の供給電力と供給電圧の関係の少なくとも一部は、上記にて図２Ａ及び図２Ｂを参照しながら詳細に説明した光起電デバイス２１０の供給電流と供給電圧の関係に基づき得る。

【0062】

図３Ａ及び図３Ｂに示すように、電力－電圧特性曲線１５３０、１５４０は、Ｘ軸に電圧、Ｙ軸に電力をとったグラフで示すことができる。電力－電圧特性曲線１５３０、１５４０は、光起電デバイス２１０の電力－電圧特性を示している。なお、光起電デバイス２１０が有する供給源特性のうち、所定の数の供給源特性が調整などにより可変とされる一方、１つ以上の他の供給源特性は固定（すなわち、一定）のレベルに維持される。所定の数の可変の供給源特性は、好ましくは、少数（又は、限られた数）で構成され、選択された実施形態では、１つの可変の供給源特性で構成することができる。

【0063】

図３Ａを参照すると、光起電デバイス２１０の供給電力と供給電圧の関係は、例えば、光起電デバイス２１０に入射する光の強度に応じて変化し得る。光起電デバイス２１０に入射する光の強度が大きくなると、光起電デバイス２１０の供給電力レベルが上昇し得る。図３Ａは、光起電デバイス２１０の動作温度などの他の供給源特性をそれぞれ一定レベルに維持した場合の、光起電デバイス２１０に入射する、選択された強度の光に対する光起電デバイス２１０の例示的な電力－電圧特性を示している。つまり、やや異なる言い方をすれば、図示の電力－電圧特性曲線１５３０は、予め選択された固定温度を有する動作環境２５０（図１Ａに図示）内に光起電デバイス２１０が配置されている場合の、所定の放射照度に対する特性曲線である。

【0064】

図３Ａは、光起電デバイス２１０に入射する光について、３つの異なる選択された光強度に対する光起電デバイス２１０の３つの例示的な電力－電圧特性曲線１５３０Ａ～Ｃを示している。図３Ａに示すように、第１の選択された放射照度である１平方メートルあたり２００ワットの放射照度に対する第１の電力－電圧特性曲線１５３０Ａに関連する供給電力レベルは、第２の選択された放射照度である１平方メートルあたり６００ワットの放射照度に対する第２の電力－電圧特性曲線１５３０Ｂに関連する供給電力レベルを下回り得る。同様に、第２の選択された放射照度である１平方メートルあたり６００ワットの放射照度に対する第２の電力－電圧特性曲線１５３０Ｂに関連する供給電力レベルは、第３の選択された放射照度である１平方メートルあたり１０００ワットの放射照度に対する第３の電力－電圧特性曲線１５３０Ｃに関連する供給電力レベルを下回り得る。

【0065】

各電力－電圧特性曲線１５３０は、開放手段電圧１５３４を有することができる。開放手段電圧１５３４は、電力－電圧特性曲線１５３０がｘ軸と交差する電圧で構成することができる。つまり、やや異なる言い方をすれば、光起電デバイス２１０の供給電力は、開放手段電圧１５３４においてゼロに等しくなり得る。各電力－電圧特性曲線１５３０の傾き１５３８は、グラフの縦軸（又は、原点）１５５０と電力－電圧特性曲線１５３０の変曲点（又は、変曲領域）１５３２との間では、正の傾きとなる。そして、傾き１５３８は変曲領域１５３２で負に変化し、開放手段電圧１５３４に達するまで負の傾きである。

【0066】

これに加えて及び／又は代えて、光起電デバイス２１０の供給電力と供給電圧の関係は、光起電デバイス２１０の動作環境２５０（図１Ａに図示）に応じて変化し得る。選択された実施形態では、動作温度が上昇すると、光起電デバイス２１０の供給電力レベルが低下し得る。図３Ｂは、光起電デバイス２１０（図１Ｂに図示）に入射する光の強度などの他の供給源特性をそれぞれ一定レベルに維持した場合の、選択された動作温度に対する光起電デバイス２１０の例示的な電力－電圧特性曲線１５４０を示している。言い換えれば、光起電デバイス２１０が一定の放射照度を受けた場合の電力－電圧特性曲線１５４０を例示している。

【0067】

図３Ｂは、３つの異なる選択された動作温度に対する光起電デバイス２１０の３つの例示的な電力－電圧特性曲線１５４０Ａ～Ｃを示している。図３Ｂに示すように、選択された温度が－１０℃の場合の第１の電力－電圧特性曲線１５４０Ａに関連する供給電力レベルは、選択された温度が２０℃の場合の第２の電力－電圧特性曲線１５４０Ｂに関連する供給電力レベルを下回り得る。同様に、選択された温度が２０℃の場合の第２の電力－電圧特性曲線１５４０Ｂに関連する供給電力レベルは、選択された温度が４０℃の場合の第３の電力－電圧特性曲線１５４０Ｃに関連する供給電力レベルを下回り得る。

【0068】

各電力－電圧特性曲線１５４０Ａ～Ｃは、開放手段電圧１５４４を有することができる。開放手段電圧１５４４は、電力－電圧特性曲線１５４０がｘ軸と交差する電圧で構成することができる。言い換えれば、光起電デバイス２１０の供給電力は、開放手段電圧１５４４においてゼロに等しくなり得る。各電力－電圧特性曲線１５４０の傾き１５４８は、グラフの縦軸（又は、原点）１５５０と電力－電圧特性曲線１５４０の変曲点１５４２との間では、正の傾きとなる。そして、傾き１５４８は変曲点１５４２で負に変化し、開放手段電圧１５４４に達するまで負の傾きである。なお、図２Ａ、図２Ｂ、図３Ａ、及び図３Ｂ、ならびにこれらを参照して行った説明では、特性曲線１５００を、光起電デバイス２１０の電流－電圧特性曲線及び電力－電圧特性曲線を含むものとして記載しているが、かかる説明は例示的なものに過ぎない。特性曲線１５００は、任意の所定の種類のエネルギー源２００の任意の予め選択された供給源特性に対する１つ以上のグラフを含むことができ、特に限定されるものではない。

【0069】

有利なことに、図１Ａ及び図１Ｂに示すエネルギー最適化システム１００は、光起電デバイス２１０などのエネルギー源２００の動作環境２５０における、温度変化などの変動を考慮して、エネルギー源２００の動作領域を確立及び／又は維持することができる。エネルギー最適化システム１００は、例えば、エネルギー源２００の動作環境２５０の変動を直接的なやり方及び／又は間接的なやり方で考慮することができる。選択された実施形態では、エネルギー最適化システム１００は、エネルギー源２００の動作環境２５０内の温度及び／又は放射照度などの変動に少なくとも一部基づいて、エネルギー源２００のピーク効率及び／又はピーク電力を発見及び／又は追跡することができる。

【0070】

図３Ａに示す電力－電圧特性曲線１５３０Ａ～Ｃを参照して、例えば、光起電デバイス２１０の動作領域が、第３の電力－電圧特性曲線１５３０Ｃの変曲領域１５３２Ｃに設定されている時に、光起電デバイス２１０への放射照度が、１平方メートルあたり１０００ワットから１平方メートルあたり２００ワットに変化した場合を考える。その場合、有利なことに、エネルギー最適化システム１００は、１平方メートルあたり２００ワットの放射照度に対応する第１の電力－電圧特性曲線１５３０Ａの変曲領域１５３２Ａまで、光起電デバイス２１０の動作領域を調整することができる。言い換えれば、エネルギー最適化システム１００は、光起電デバイス２１０の動作領域を、第３の電力－電圧特性曲線１５３０Ｃの変曲領域１５３２Ｃから第１の電力－電圧特性曲線１５３０Ａの変曲領域１５３２Ａへとシフトさせることができる。これにより、エネルギー最適化システム１００は、エネルギー源２００の動作環境２５０の変動及び／又はエネルギー源２００自体の動作状態の変動に関わらず、エネルギー源２００が、ピーク効率及び／又はピーク電力（又は、そのごく近傍）で継続的に動作することを可能にする動作領域を確立及び／又は維持することができる。

【0071】

図１Ａ及び図１Ｂを参照しながら上述したように、エネルギー最適化システム１００は、エネルギー源２００が、好ましくはリアルタイムで、ピーク電力（又は、そのごく近傍）で継続的に動作することを可能にすることができる。図４を参照すると、図示のエネルギー最適化システム１００は、エネルギー変換システム３００と通信するための制御手段（制御システム）１１０を備えている。制御システム１１０は、エネルギー源２００が提供する供給エネルギー２２０を最適化するように、それぞれのエネルギー源２００の動作点（又は、動作領域）を確立及び／又は維持することができる。選択された実施形態では、制御システム１１０は、各エネルギー源２００に関連する動作環境２５０及び／又は各エネルギー源２００の動作状態を監視することができる。

【0072】

制御システム１１０は、各エネルギー源２００の動作領域を調整して、監視対象の動作環境２５０におけるいかなる環境変化及び／又は監視対象のエネルギー源２００に対するいかなる動作変化にも、動作領域を適応させることができる。制御システム１１０は、各エネルギー源２００の動作領域の確立、維持、及び／又は調整を行うことにより、各エネルギー源２００から取得することのできる供給エネルギー２２０、及び／又はエネルギー最適化システム１００により生成される出力電力２３０（図１Ａ及び図１Ｂに図示）を制御することができる。有利なことに、制御システム１１０は、監視対象の動作環境２５０におけるいかなる環境変化及び／又は監視対象のエネルギー源２００に対するいかなる動作変化も考慮することによって、各エネルギー源２００から取得することのできる最適又は（ほぼ）最大のレベルの供給エネルギー２２０を抽出することができる。

【0073】

図４に示すように、制御システム１１０は、エネルギー変換システム３００に対して、１つ以上の変換器制御信号１１９Ｂを送信することができる。エネルギー変換システム３００は、変換器制御信号１１９Ｂを使って、各エネルギー源２００の動作領域を確立及び／又は維持することができる。エネルギー変換システム３００の例示的実施形態を、図５Ａに示す。図５Ａを参照すると、図１Ｂを参照しながら上述したように、エネルギー変換システム３００は、電力インバータ３２０を備えることができる。図５Ａに示すエネルギー変換システム３００は、直流－交流（ＤＣ－ＡＣ）インバータ手段（インバータシステム）３２２と通信する直流－直流（ＤＣ－ＤＣ）変換手段（変換システム）３１０を備えている。例えば、電力インバータ３２０が、ＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２を備えることができるが、これに限定されるものではない。

【0074】

ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０は、関連エネルギー源２００（図１Ａ及び図１Ｂに図示）により供給される電圧、電流、及び／又は電力などの電気エネルギー２２０を受け取り、受け取った電気エネルギー２２０を、中間ＤＣ電圧及び／又は中間ＤＣ電流などの中間直流（ＤＣ）電力２２５に変換することができる。例示的なＤＣ－ＤＣ変換システム３１０としては、昇圧（boost）変換器手段（変換器システム）、降圧（buck）変換器手段（変換器システム）、及び／又はフライバック（flyback）変換器手段（変換器システム）を挙げることができるが、これらに限定されるものではない。選択された実施形態では、昇圧変換器システムは、金属酸化膜半導体電界効果トランジスタ（ＭＯＳＦＥＴ）、及び／若しくは絶縁ゲートバイポーラトランジスタ（ＩＧＢＴ）などの１つ以上のトランジスタ、並びに／又は１つ以上のインダクタを有する従来型の昇圧変換器を備えることができるが、これに限定されるものではない。これに加えて及び／又は代えて、降圧変換器システムは、１つ以上のトランジスタ及び／又は１つ以上のインダクタを有する従来型の降圧変換器を備えることができるが、これに限定されるものではない。

【0075】

金属酸化膜半導体電界効果トランジスタ及び／又は絶縁ゲートバイポーラトランジスタの１つ以上のゲート電極（図示せず）は、制御システム１１０が送信する変換器制御信号１１９Ｂなどの、中間ＤＣ電力２２５を制御するための１つ以上の制御信号を受信することができる。有利なことに、変換器制御信号１１９Ｂにより、関連エネルギー源２００から供給される電気エネルギー２２０及び／又は関連エネルギー源２００の動作領域を制御することができる。ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０内のゲート電極に印加する変換器制御信号１１９Ｂのデューティ比、パルス幅、及び／又はパルス持続時間を変化させることにより、例えば、中間ＤＣ電力２２５、供給電気エネルギー２２０、及び関連エネルギー源２００の動作領域を制御することができる。いくつかの実施形態では、エネルギー変換システム３００は、関連エネルギー源２００から供給される電気エネルギー２２０及び／又は関連エネルギー源２００の動作領域を制御するためのパルス幅変調手段（変調システム）及び／又はパルス持続時間変調手段（変調システム）を備えることができる。

【0076】

図５Ａに示すように、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０は、ＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２に、中間ＤＣ電力２２５を提供することができる。言い換えれば、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０は、ＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２の入力電極（入力端子）に結合し、中間ＤＣ電力２２５を提供するための出力電極（出力端子）を備えることができる。ＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２は、中間ＤＣ電力２２５を交流（ＡＣ）出力電力２３０に変換するための、１つ以上のＭＯＳＦＥＴ及び／又は１つ以上のＩＧＢＴなどの１つ以上のスイッチ（図示せず）を備えることができる。

【0077】

ＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２のスイッチは、制御システム１１０が送信する変換器制御信号１１９Ｂなどの、ＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２及び／又は出力電力２３０を制御するための１つ以上の制御信号を受信することができる。選択された実施形態では、スイッチは、ＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２が中間ＤＣ電力２２５から正弦波波形を有するＡＣ出力電力２３０を形成することを可能にする１つ以上のインダクタ（図示せず）及び／又は変圧器（図示せず）に、パルス列を印加することができる。そして、図１Ｂを参照しながら上述したように、ＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２は、負荷４００（図１Ｂに図示）が使用するのに適した形式で出力電力２３０を提供することができる。

【0078】

図４を再び参照すると、図示の制御システム１１０は、少なくとも１つのセンサ手段（センサシステム）１２０を介して、各エネルギー源２００に関連する動作環境２５０及び／又は各エネルギー源２００の動作状態を監視するように構成されている。言い換えれば、１つ以上のセンサシステム１２０を、複数のエネルギー源２００に関連する（１つ以上の）動作環境２５０内に配置することができる。例えば、第１の供給源センサシステム１２０を、第１のエネルギー源２００に関連する第１の動作環境２５０内に配置することができ、第２の供給源センサシステム１２０を、第２のエネルギー源２００及び第３のエネルギー源２００に関連する第２の動作環境２５０内に配置することができ、及び／又は、第３のセンサシステム１２０及び第４のセンサシステム１２０を、第４のエネルギー源２００に関連する第３の動作環境２５０内に配置することができる。選択された実施形態では、供給源センサシステム１２０は、関連エネルギー源２００に隣接して配置することができ、且つ／又は関連エネルギー源２００と結合などの方法で通信することができる。

【0079】

供給源センサシステム１２０は、複数のエネルギー源２００に関連する（１つ以上の）動作環境２５０及び／又は複数のエネルギー源２００の動作状態についての少なくとも１つの特性を測定するように構成することができ、測定した特性に関する情報を制御システム１１０に伝達するための１つ以上のセンサデータ信号１２９を提供することができる。図５Ｂに示すように、例えば、予め選択された動作環境２５０及び／又は予め選択されたエネルギー源２００用の供給源センサシステム１２０は、所定の数のセンサ手段（センササブシステム）１２１～１２７を備えることができる。センササブシステム１２１～１２７は、選択された動作環境２５０及び／又は選択されたエネルギー源２００の動作状態についての特性をそれぞれ測定する。センササブシステム１２１～１２７は、（１つ以上の）動作環境２５０及び／又はエネルギー源２００の任意の予め選択された種類の動作状態についての任意の予め選択された特性を測定するのに適した任意の従来型のセンササブシステムを含むことができる。

【0080】

例示的なセンササブシステムとしては、選択されたエネルギー源２００の内部の温度を測定するための１つ以上の内部温度センサ手段（センササブシステム）１２１、及び／又は選択されたエネルギー源２００の外部の選択された動作環境２５０の温度を測定するための１つ以上の外部温度センサ手段（センササブシステム）１２２を挙げることができるが、これらに限定されるものではない。内部温度センササブシステム１２１は、測定した内部の温度に基づいて内部温度データ信号１２１Ａを生成し、内部温度データ信号１２１Ａを制御システム１１０に提供することができる。選択された実施形態では、外部温度センササブシステム１２２は、測定した外部の温度に基づいて外部温度データ信号１２２Ａを生成し、外部温度データ信号１２２Ａを制御システム１１０に提供することができる。

【0081】

例示的な内部温度センササブシステム１２１及び／又は例示的な外部温度センササブシステム１２２は、温度に相関する電圧レベル、インピーダンスレベルなどの値を生成する１つ以上の熱電対（図示せず）、１つ以上のダイオード（図示せず）、１つ以上の抵抗器（図示せず）、及び／又は１つ以上の他の電気的（電子的）温度感知デバイス（図示せず）を備えることができるが、これらに限定されるものではない。選択された実施形態では、内部温度センササブシステム１２１及び／又は外部温度センササブシステム１２２のうちの少なくとも１つは、選択されたエネルギー源２００における熱温度を示す１つ以上の画像を取り込むように構成されたカメラシステム（図示せず）を備えることができる。

【0082】

これに加えて及び／又は代えて、センササブシステムには、選択されたエネルギー源２００により生成された出力電圧を測定するための１つ以上の電圧センサ手段（センササブシステム）１２３、選択されたエネルギー源２００により生成された出力電流を測定するための１つ以上の電流センサ手段（センササブシステム）１２４、及び／又は、選択されたエネルギー源２００により生成された出力電力を測定するための１つ以上の電力センサ手段（センササブシステム）（図示せず）が含まれ得るが、これらに限定されるものではない。電圧センササブシステム１２３は、選択されたエネルギー源２００により生成された出力電圧の測定値に基づいて出力電圧測定データ信号１２３Ａを生成し、出力電圧測定データ信号１２３Ａを制御システム１１０に提供することができる。選択された実施形態では、電流センササブシステム１２４は、選択されたエネルギー源２００により生成された出力電流の測定値に基づいて出力電流測定データ信号１２４Ａを生成し、出力電流測定データ信号１２４Ａを制御システム１１０に提供することができ、一方、電力センササブシステムは、選択されたエネルギー源２００により生成された出力電力の測定値に基づいて出力電力測定データ信号（図示せず）を生成し、出力電力測定データ信号を制御システム１１０に提供することができる。

【0083】

任意選択的に、センササブシステムには、選択された動作環境２５０及び／又は選択されたエネルギー源２００のうちの少なくとも１つの画像を取り込むための１つ以上の画像センサ手段（センササブシステム）１２５、選択された動作環境２５０及び／又は選択されたエネルギー源２００における（太陽）放射照度を測定するための１つ以上の日射計センサ手段（センサシステム）１２６、及び／又は選択された動作環境２５０及び／又は選択されたエネルギー源２００における風速を測定するための１つ以上の風速計センサ手段（センササブシステム）１２７が含まれ得る。画像センササブシステム１２５は、取り込んだ画像に基づいて画像データ信号１２５Ａを生成し、画像データ信号１２５Ａを制御システム１１０に提供することができる。

【0084】

選択された実施形態では、画像センササブシステム１２５は、選択されたエネルギー源２００の内部の温度及び／又は選択された動作環境２５０の温度に応答することができる温度作動型の撮像センササブシステムで構成することができる。例えば、選択されたエネルギー源２００の内部の温度が所定のエネルギー源閾値温度以上であるとき、及び／又は選択された動作環境２５０内の温度が所定の動作環境閾値温度以上であるときに、画像センササブシステム１２５を起動して、選択された動作環境２５０及び／又は選択されたエネルギー源２００の画像を取り込むことができる。言い換えれば、内部温度センササブシステム１２１により測定される、選択されたエネルギー源２００の内部温度の値が、所定のエネルギー源閾値温度以上であるとき、及び／又は外部温度センササブシステム１２２により測定される、選択された動作環境２５０における選択されたエネルギー源２００の外部の温度の値が、所定の動作環境閾値温度以上であるときに、画像センササブシステム１２５を起動して、選択された動作環境２５０及び／又は選択されたエネルギー源２００の画像を取り込むことができる。

【0085】

これに加えて及び／又は代えて、日射計センササブシステム１２６は、放射照度の測定値に基づいて放射照度データ信号１２６Ａを生成し、放射照度データ信号１２６Ａを制御システム１１０に提供することができ、及び／又は風速計センササブシステム１２７は、風速の測定値に基づいて風速データ信号１２７Ａを生成し、風速データ信号１２７Ａを制御システム１１０に提供することができる。なお、図５Ｂ及びこれを参照して行った説明では、供給源センサシステム１２０を、選択された例示的なセンササブシステム１２１～１２７を備えるものとして記載しているが、かかる説明は例示的なものに過ぎない。供給源センサシステム１２０は、複数のエネルギー源２００に関連する（１つ以上の）動作環境２５０及び／又は複数のエネルギー源２００の動作状態についての選択された特性を測定して、測定した特性に関する情報を制御システム１１０に伝達するためのセンサ信号１２１Ａ～１２７Ａを提供するためのセンササブシステムを、任意の組み合わせ、配置又は集合で備えることができる。

【0086】

有利なことに、供給源センサシステム１２０は、エネルギー源２００の動作環境２５０内の現在の環境状態（及び／又は、任意の環境変化）、及び／又はエネルギー源２００自体の現在の動作状態（及び／又は、任意の動作変化）を検出することができる。図５Ｂを参照すると、例えば、内部温度センササブシステム１２１及び／又は外部温度センササブシステム１２２は、動作環境２５０における現在の温度状態及び／又は任意の温度変化を測定することができる。限定されるものではないが、日射計センササブシステム１２６は、動作環境２５０における現在の放射照度又は放射照度の変化を測定することができ、風速計センササブシステム１２７は、動作環境２５０における風速又は風速の変化を測定することができる。

【0087】

現在の水位（潮位）及び／又は任意の水位（潮位）変化などの他の任意の環境要因も、供給源センサシステム１２０の１つ以上の（例えば、エネルギー源２００の性質に応じた）適切なセンササブシステムを介して測定することができる。センササブシステムの選択は、例えば、特定のエネルギー源２００の性質に一部基づいて行うことができる。言い換えれば、太陽発電、風力発電、潮汐発電、及び熱発電などの、特定のエネルギー源２００が供給エネルギー２２０を供給する方法に基づいて、１つ以上のセンササブシステムを選択することができる。

【0088】

例えば、エネルギー源２００が風力エネルギー源を含む場合、センササブシステムは、１つ以上の上述した風速計センササブシステム１２７、風力エネルギー源が生成するトルクを測定するための１つ以上のトルクセンサ手段（センササブシステム）（図示せず）、及び／又は風力エネルギー源の角速度を測定するための１つ以上の角速度センサ手段（センササブシステム）（図示せず）を含むことができるが、これらに限定されるものではない。これに加えて及び／又は代えて、エネルギー源２００が潮汐エネルギー源を含む場合、センササブシステムは、現在の水位及び／又は任意の水位変化率を測定するための１つ以上の加速度計などの水位センサ手段（センササブシステム）（図示せず）を含むことができるが、これらに限定されるものではない。

【0089】

動作環境２５０内の環境変化は、温度、太陽の位置及び／又は天候の変化に関連したものであり得る。これに加えて及び／又は代えて、エネルギー源２００の経年劣化、（徐々に蓄積する）汚れ、受けた太陽光の量、及び／又は洗浄などの保守といった要因の影響を受ける、エネルギー源２００の現在の動作状態及び／又は任意の動作変化も、供給源センサシステム１２０により検出することができる。エネルギー源２００の現在の動作状態及び／又は任意の動作変化を検出するための例示的なセンササブシステムとしては、電圧センササブシステム１２３、電流センササブシステム１２４、及び／又は画像センササブシステム１２５を挙げることができるが、これらに限定されるものではない。

【0090】

センササブシステム１２１～１２７は、任意の従来型の方法で、センサ信号１２１Ａ～１２７Ａを制御システム１１０に提供することができる。図５Ｂに示すように、センササブシステム１２１～１２７と制御システム１１０は、例えば、無線通信システム（図示せず）及び／又は有線通信システム１２８を介して結合することができる。これに加えて及び／又は代えて、センササブシステム１２１～１２７は、制御システム１１０と直接的及び／又は間接的に通信することができる。言い換えれば、センササブシステム１２１～１２７は、制御システム１１０に直接結合することができ、且つ／又は、１つ以上の中間システム要素を介して間接的に制御システム１１０に結合することができる。

【0091】

図５Ｂに示すように、例えば、センササブシステム１２１～１２７は、センサインタフェース手段（インタフェースシステム）１２８Ａを介して、制御システム１１０に結合することができる。図示のセンサインタフェースシステム１２８Ａは、センササブシステム１２１～１２７のそれぞれからセンサ信号１２１Ａ～１２７Ａを受信し、センサ信号１２１Ａ～１２７Ａをセンサデータ信号１２９として制御システム１１０に提供している。言い換えれば、センサインタフェースシステム１２８Ａは、センサ信号１２１Ａ～１２７Ａを合成することにより、センサ信号１２１Ａ～１２７Ａの合成信号であるセンサデータ信号１２９を提供することができる。センサインタフェースシステム１２８Ａは、限定されないが、時分割多重化法、周波数分割多重化法、及び／又は重層化法などの任意の適切な方法で、センサ信号１２１Ａ～１２７Ａを合成することができる。

【0092】

ここで一旦図５Ａに戻ると、変換器センサ手段（センサシステム）３３０を、エネルギー変換システム３００に関連付けることができる。選択された実施形態では、変換器センサシステム３３０は、エネルギー変換システム３００で受け取った電気エネルギー２２０の電流、電圧、及び／又は電力、中間ＤＣ電力２２５、及び／又はエネルギー変換システム３００が生成した出力電力２３０を測定することができる。変換器センサシステム３３０は、１つ以上の変換器データ信号１１９Ａを介して、電流、電圧、及び／又は電力の測定値を制御システム１１０に提供することができる。

【0093】

選択された実施形態では、変換器センサシステム３３０は、電圧測定値を制御システム１１０に提供するための１つ以上の電圧センサ手段（センササブシステム）、電流測定値を制御システム１１０に提供するための１つ以上の電流センサ手段（センササブシステム）（図示せず）、及び／又は、電力測定値を制御システム１１０に提供するための１つ以上の電力センサ手段（センササブシステム）を備えることができる。かかる電圧センササブシステムは、例えば、図５Ｂに示す電圧センササブシステム１２３のように設けることができる。これに加えて及び／又は代えて、かかる電流センササブシステムは、例えば、図５Ｂに示す電流センササブシステム１２４のように設けることができる。

【0094】

選択された実施形態では、変換器センサシステム３３０の選択された電圧センササブシステムを、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０の入力端子と結合し、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０で受け取った供給電気エネルギー２２０の電圧レベルを測定することができる。当該選択された電圧センササブシステムは、測定された電圧レベルに対応するデジタルワードを有する選択された変換器データ信号１１９Ａを提供するためのアナログ－デジタル変換器（ＡＤＣ）電圧センササブシステムを備えることができる。任意選択的に、変換器センサシステム３３０の選択された電流センササブシステム（又は、電力センササブシステム）を、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０の入力端子と結合し、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０で受け取った供給電気エネルギー２２０の電流レベル（又は、電力レベル）を測定することもできる。当該選択された電力センササブシステムは、測定された電力レベルに対応する信号電圧レベルを有する選択された変換器データ信号１１９Ａを提供するためのシャント抵抗器、差動演算増幅器センササブシステム、及び／又はホール効果センササブシステムを備えることができる。

【0095】

これに加えて及び／又は代えて、変換器センサシステム３３０は、例えば、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０の出力端子と結合することができる１つ以上の電流センサ手段（センササブシステム）（又は、電力センサ手段（センササブシステム））（図示せず）を備えることができる。かかる電流センササブシステム（又は、電力センササブシステム）は、図５Ｂに示す電流センササブシステム１２４及び／又は電力センササブシステムのように設けることができ、及び／又は、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０から供給される電流（又は、電力）を測定することができる。選択された実施形態では、電力センササブシステムは、測定された電力レベルに対応する信号電圧レベルを有する選択された変換器データ信号１１９Ａを提供するためのシャント抵抗器、差動演算増幅器センササブシステム、及び／又はホール効果センササブシステムを備えることができる。電流センササブシステムは、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０により供給される測定電流（又は、測定電力）に基づいて電流測定データ信号（又は、電力測定データ信号）を生成し、この出力電流測定データ信号（又は、出力電力測定データ信号）を、エネルギー変換システム３００及び／又は変換器センサシステム３３０によって制御システム１１０に提供される変換器データ信号１１９Ａの中に含めることができる。

【0096】

任意選択的に、変換器センサシステム３３０は、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０から供給される中間直流（ＤＣ）電圧２２５を測定するための１つ以上の電圧センサ手段（センササブシステム）（図示せず）を備えることもできる。電圧センササブシステムは、図５Ｂに示す電圧センササブシステム１２３のように設けることができ、及び／又はＤＣ－ＤＣ変換システム３１０の出力端子と結合することができる。選択された実施形態では、当該電圧センササブシステムは、測定された電圧レベルに対応するデジタルワードを有する選択された変換器データ信号１１９Ａを提供するためのアナログ－デジタル変換器（ＡＤＣ）電圧センササブシステムを備えることができる。当該電圧センササブシステムは、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０により供給される測定電圧に基づいて電圧測定データ信号を生成し、この出力電圧測定データ信号を、エネルギー変換システム３００及び／又は変換器センサシステム３３０によって制御システム１１０に提供される変換器データ信号１１９Ａの中に含めることができる。

【0097】

これに加えて及び／又は代えて、任意選択的に、変換器センサシステム３３０は、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０から供給される電力を測定するための１つ以上の電力センサ手段（センササブシステム）（図示せず）を備えることもできる。電力センササブシステムは、図５Ｂを参照しながら説明した電力センササブシステムのように設けることができ、及び／又はＤＣ－ＤＣ変換システム３１０の出力端子と結合することができる。当該電力センササブシステムは、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０により供給される測定電力に基づいて電力測定データ信号を生成し、この出力電力測定データ信号を、エネルギー変換システム３００及び／又は変換器センサシステム３３０によって制御システム１１０に提供される変換器データ信号１１９Ａの中に含めることができる。

【0098】

選択された実施形態では、変換器センサシステム３３０は、エネルギー変換システム３００とは別体とすることができ、及び／又は、少なくとも一部をエネルギー変換システム３００と一体とすることもできる。変換器センサシステム３３０がエネルギー変換システム３００と一体とされる場合、変換器センサシステム３３０を、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０及び／又はＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２に隣接配置することができる。任意選択的に、変換器センサシステム３３０は、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０及び／又はＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２と結合などの方法で通信することができる。なお、図５Ａ及びこれを参照して行った説明では、変換器センサシステム３３０を、電圧、電流、及び／又は電力を測定するものとして記載しているが、変換器センサシステム３３０は、エネルギー変換システム３００の任意の（１つ以上の）特性を測定などの方法で監視するように構成することができる。例えば、変換器センサシステム３３０を、エネルギー変換システム３００の内部温度などの温度を測定などの方法で監視するように構成することができる。つまり、やや異なる言い方をすれば、変換器センサシステム３３０は、エネルギー変換システム３００の健全性を監視することができる。

【0099】

制御システム１１０は、各供給源センサシステム１２０からのセンサデータ信号１２９及び／又はエネルギー変換システム３００からの変換器データ信号１１９Ａを受信することができる。例示的な制御システム１１０を、図５Ｃに示す。図５Ｃを参照すると、図示の例示的な制御システム１１０は、入力インタフェース手段（インタフェースシステム）１１２及び／又は出力インタフェース手段（インタフェースシステム）１１３と通信するプロセッサ手段（プロセッサシステム）１１１を備えている。選択された実施形態では、入力インタフェースシステム１１２及び出力インタフェースシステム１１３の少なくとも一部を、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェースシステムに組み込むことができる。プロセッサシステム１１１は、任意の適切な数及び種類の従来型のコンピュータ処理システムを備えることができる。かかるコンピュータ処理システムとしては、例えば、１つ以上のマイクロプロセッサ（μＰ）、中央処理装置（ＣＰＵ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、及び／又はコーデック（coder/decoder：ＣＯＤＥＣ）を挙げることができるが、これらに限定されるものではない。

【0100】

これに加えて及び／又は代えて、制御システム１１０を、マイクロコントローラ（図示せず）により実装することもできる。マイクロコントローラは、プロセッサ、ランダムアクセスメモリ、不揮発性消去可能メモリ、及び／又は入出力インタフェースシステムとして構成可能な汎用レジスタを備えることができる。例えば、一部のマイクロコントローラは、ネットワーク信号の送受信が可能なイーサネットインタフェースを有している。これに関連する他の代替的実施形態では、制御システム１１０は、複数のマイクロコントローラを備え、制御システム１１０の作業負荷をこれら複数のマイクロコントローラの間で分散させるように構成することもできる。

【0101】

図５Ｃに示す制御システム１１０は、内部通信バス１１４を介して入力インタフェースシステム１１２及び／又は出力インタフェースシステム１１３と通信するように構成されている。内部通信バス１１４を介して、プロセッサシステム１１１は、入力インタフェースシステム１１２及び／又は出力インタフェースシステム１１３と、データ信号、アドレス信号、及び／又は制御信号（図示せず）を交換することができる。また、任意選択的に、制御システム１１０は、メモリシステム１１５及び／又はデータ記憶システム１１６を備えることもできる。

【0102】

メモリシステム１１５及び／又はデータ記憶システム１１６は、内部通信バス１１４を介して、プロセッサシステム１１１、入力インタフェースシステム１１２、及び／又は出力インタフェースシステム１１３と通信することができる。メモリシステム１１５及び／又はデータ記憶システム１１６は、任意の従来型の揮発性及び／又は不揮発性のメモリシステムを含むことができる。かかる従来型のメモリシステムとしては、任意の適切な電子的、磁気的、及び／又は光学的記憶媒体が挙げられるが、これらに限定されるものではない。例示的な記憶媒体としては、１つ以上の任意の種類の、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードドライブ（ＨＤＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、及び／又はデジタルビデオディスク（ＤＶＤ）を挙げることができる。

【0103】

選択された実施形態では、メモリシステム１１５及び／又はデータ記憶システム１１６は、エネルギー最適化システム１００が生成したデータなどの情報を保存することができる。例示的な情報としては、エネルギー変換システム３００（図４に図示）が変換器データ信号１１９Ａ（図４に図示）により提供する変換システム情報、及び／又は供給源センサシステム１２０（図４に図示）がセンサデータ信号１２９により提供するセンサシステム情報を挙げることができるが、これらに限定されるものではない。これに加えて及び／又は代えて、任意選択的なメモリシステム１１５及び／又はデータ記憶システム１１６は、プロセッサシステム１１１が実行するソフトウェアコードを保存した非一時的な機械可読記憶媒体を含むことができる。ソフトウェアコードは、プロセッサシステム１１１によって実行されると、制御システム１１０及び／又はエネルギー最適化システム１００が行うプロセスなどの動作方法を決定することができる。

【0104】

再び図４、図５Ａ及び図５Ｂを参照すると、制御システム１１０は、入力インタフェースシステム１１２を介して供給源センサシステム１２０からセンサデータ信号１２９のすべて及び／又は一部を受信することができる。例えば、制御システム１１０は、センサ信号１２１Ａ～１２７Ａを、センササブシステム１２１～１２７から直接的に、又はセンササブシステム１２１～１２７から、センサインタフェースシステム１２８Ａを介してなど間接的に受信することができる。これに加えて及び／又は代えて、制御システム１１０は、入力インタフェースシステム１１２及び／又は出力インタフェースシステム１１３を介して、エネルギー変換システム３００と通信することができる。

【0105】

例えば、制御システム１１０は、入力インタフェースシステム１１２を介してエネルギー変換システム３００から変換器データ信号１１９Ａを受信し、及び／又は、出力インタフェースシステム１１３を介してエネルギー変換システム３００に変換器制御信号１１９Ｂを送信することができる。制御システム１１０は、供給源センサシステム１２０から受信したセンサデータ信号１２９及び／又はエネルギー変換システム３００から受信した変換器データ信号１１９Ａを利用して、エネルギー変換システム３００に送信するための変換器制御信号１１９Ｂを生成することができる。つまり、やや異なる言い方をすれば、エネルギー変換システム３００が変換器データ信号１１９Ａにより提供する変換システム情報、及び／又は供給源センサシステム１２０がセンサデータ信号１２９により提供するセンサシステム情報に基づいて、制御システム１１０は、変換器制御信号１１９Ｂを生成することができる。

【0106】

上記にて図５Ａを参照しながら詳細に説明したように、変換器制御信号１１９Ｂは、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０及び／又はＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２の動作を制御するためのパルス幅変調信号及び／又はパルス持続時間変調信号を含むことができる。言い換えれば、制御システム１１０は、変換器制御信号１１９Ｂを利用して、エネルギー変換システム３００のパルス幅変調手段（変調システム）及び／又はパルス持続時間変調手段（変調システム）を制御することができる。

【0107】

例えば、制御システム１１０により、エネルギー変換システム３００は、関連エネルギー源２００から供給される電圧、電流、及び／又は電力などの電気エネルギー２２０を設定及び／又は調整することによって、関連エネルギー源２００の動作領域を確立及び／又は維持することが可能となり得る。言い換えれば、エネルギー変換システム３００は、制御システム１１０が提供する変換器制御信号１１９Ｂにより電気エネルギー２２０を設定及び／又は調整することにより、関連エネルギー源２００の動作領域を確立及び／又は維持することができる。これにより、関連エネルギー源２００により供給される電気エネルギー２２０を、ピーク（又はピークに近い状態）とすることができる。

【0108】

言い換えれば、エネルギー変換システム３００と制御システム１１０が相互作用して、関連エネルギー源２００の動作領域を確立及び／又は維持することができる。選択された実施形態では、制御システム１１０は、定量的方法（又は、定量モデル）を利用して、関連エネルギー源２００の最適（又は、準最適）動作領域を計算などにより求めることができる。例えば、制御システム１１０とエネルギー変換システム３００は、データなどの情報を交換することができる。エネルギー変換システム３００により提供される例示的な情報としては、変換器データ信号１１９Ａによる変換システム情報を挙げることができるが、これに限定されるものではない。限定するものではないが、変換器データ信号１１９Ａは、エネルギー変換システム３００で受け取った電気エネルギー２２０の電流、電圧、及び／又は電力、中間ＤＣ電力２２５（図５Ａに図示）、及び／又はエネルギー変換システム３００が生成した出力電力２３０の測定値を含むことができる。

【0109】

これに加えて及び／又は代えて、供給源センサシステム１２０がセンサデータ信号１２９により提供するセンサシステム情報を、制御システム１１０と供給源センサシステム１２０との間で交換することもできる。例示的なセンサシステム情報としては、センサ信号１２１Ａ～１２７Ａ（図５Ｂに図示）に含まれる、センササブシステム１２１～１２７（図５Ｂに図示）が生成した測定値などのデータを挙げることができるが、これらに限定されるものではない。制御システム１１０は、変換システム情報及び／又はセンサシステム情報を処理することができる。

【0110】

ここで、関連エネルギー源２００が、光起電デバイス２１０（図１Ｂに図示）を含み、光起電デバイス２１０が受ける放射照度が、１平方メートルあたり１０００ワットから１平方メートルあたり２００ワットに減少した場合を考える。その場合、制御システム１１０は、１つ以上の変換器制御信号１１９Ｂをエネルギー変換システム３００に送信することができる。そして、これにより、エネルギー変換システム３００は、１平方メートルあたり１０００ワットの放射照度に対応する第３の電力－電圧特性曲線１５３０Ｃ（図３Ａに図示）の変曲領域１５３２Ｃ（図３Ａに図示）から、１平方メートルあたり２００ワットの放射照度に対応する第１の電力－電圧特性曲線１５３０Ａ（図３Ａに図示）の変曲領域１５３２Ａ（図３Ａに図示）まで、光起電デバイス２１０の動作領域を調整することができる。

【0111】

例えば、制御システム１１０は、上記にて図５Ａを参照しながら詳細に説明したように、エネルギー変換システム３００に対して提供する変換器制御信号１１９Ｂのデューティ比、パルス幅、及び／又はパルス持続時間を変更することができる。つまり、やや異なる言い方をすれば、制御システム１１０は、ＤＣ－ＤＣ変換システム３１０（図５Ａに図示）及び／又はＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２（図５Ａに図示）のデューティ比をリアルタイムで調整することができる。これにより、エネルギー変換システム３００は、関連エネルギー源２００から供給される電気エネルギー２２０、関連エネルギー源２００の動作領域、及び／又は中間ＤＣ電力２２５（図５Ａに図示）を制御することができ、ＤＣ－ＡＣインバータシステム３２２は、中間ＤＣ電力２２５を交流（ＡＣ）出力電力２３０に変換することができる。よって、有利なことに、関連エネルギー源２００に関連付けられた動作環境２５０及び／又は関連エネルギー源２００自体の動作状態の変化に関わらず、関連エネルギー源２００はピーク電力（又は、そのごく近傍）で継続的に動作することができる。

【0112】

任意選択的に、制御システム１１０は、エネルギー最適化システム１００の１つ以上の他のシステム要素と通信することもできる。例えば、制御システム１１０の入力インタフェースシステム１１２及び／又は出力インタフェースシステム１１３は、１つ以上のセンサデータ信号１２９（図４に図示）及び／又は、任意選択的に、１つ以上のセンサ制御信号を、供給源センサシステム１２０と交換することができる。つまり、やや異なる言い方をすれば、制御システム１１０は、供給源センサシステム１２０からセンサデータ信号１２９を受信すること、及び／又は、供給源センサシステム１２０にセンサ制御信号を送信することができる。

【0113】

したがって、制御システム１１０は、エネルギー最適化システム１００に関連付けられた（１つ以上の）エネルギー源２００の動作領域の確立、維持、及び／又は調整を、ほぼ瞬時に（リアルタイムで）行うことを可能にすることができる。有利なことに、制御システム１１０は、監視対象の動作環境２５０におけるいかなる環境変化及び／又は監視対象のエネルギー源２００に対するいかなる動作変化にもかかわらず、（１つ以上の）エネルギー源２００の動作領域の確立、維持、及び／又は調整を行うことができる。選択された実施形態では、制御システム１１０は、（１つ以上の）エネルギー源２００の動作領域の確立、維持、及び／又は調整を行う際に、急激な環境変化及び／又は動作変化を考慮することができる。これにより、エネルギー最適化システム１００は、（１つ以上の）エネルギー源２００が、ピーク電力（又は、そのごく近傍）で継続的に動作することを可能にすることができる。

【0114】

選択された実施形態では、エネルギー最適化システム１００は、図４、図５Ａ、及び図５Ｂを参照しながら上述したように、定量的方法を利用して、エネルギー源２００の最適（又は、準最適）動作領域を、計算などによりリアルタイムで求めることができる。言い換えれば、定量的方法は、（１つ以上の）エネルギー源２００がピーク電力（又は、そのごく近傍）で継続的に動作することを可能にし得るものである。例えば、制御システム１１０は、エネルギー変換システム３００が変換器データ信号１１９Ａにより提供する変換システム情報、及び／又は供給源センサシステム１２０がセンサデータ信号１２９により提供するセンサシステム情報を、定量モデルで統合して、エネルギー源２００の動作領域を計算することができる。

【0115】

例えば、この定量モデルが、各エネルギー源２００についての定量モデルを含むことができる。選択されたエネルギー源２００の定量モデルを使用して、エネルギー最適化システム１００は、当該選択されたエネルギー源２００の最適（又は、準最適）動作領域を求め、さらに、必要に応じて、エネルギー変換システム３００に対して提供する変換器制御信号１１９Ｂのパルス幅変調信号及び／又はパルス持続時間変調信号を確立、維持、及び／又は調整して、エネルギー変換システム３００により生成される出力電力２３０の最大化などの最適化を行うことができる。

【0116】

例えば、選択されたエネルギー源２００が光起電デバイス２１０（図１Ｂに図示）を含む場合、定量モデルの一実施形態は、光起電デバイス２１０から供給される出力電圧及び／又は出力電流と所定の定量モデルパラメータセットとの関係を表す関係式を含み得る。下記の式１は、代表的な光起電デバイス２１０の例示的な定量モデル式を含む：
Ｉ_OUT＝Ｉ_LIGHT－Ｉ_o＊（ｅｘｐ（Ｖ_OUT／（（ｎ＊Ｋ＊Ｔ）／ｑ））） （式１）
式中、Ｉ_OUTは光起電デバイス２１０から供給される出力電流、Ｉ_LIGHTは入射光から発生する電流、Ｉ_oは逆飽和電流、Ｖ_OUTは光起電デバイス２１０から供給される出力電圧、ｎはダイオード理想因子、Ｋはボルツマン定数、Ｔは光起電デバイス２１０の温度（ケルビン）、ｑは電子の素電荷である。

【0117】

光起電デバイス２１０から供給される電気エネルギー２２０による電力は、光起電デバイス２１０から供給される出力電流Ｉ_OUTと光起電デバイス２１０から供給される出力電圧Ｖ_OUTの積として定義することができる。よって、逆飽和電流Ｉ_o、ダイオード理想因子ｎ、ボルツマン定数Ｋ、温度Ｔ（ケルビン）、素電荷ｑを所与とし、光起電デバイス２１０から供給される出力電流Ｉ_OUT及び出力電圧Ｖ_OUTは測定により求めることができることから、式１を、入射光から発生する電流Ｉ_LIGHTを求める式２に書き換えることができる。

【0118】

Ｉ_LIGHT＝Ｉ_OUT＋Ｉ_o＊（ｅｘｐ（Ｖ_OUT／（（ｎ＊Ｋ＊Ｔ）／ｑ））） （式２）
式２で入射光から発生する電流Ｉ_LIGHTを求めると、上述したように、制御システム１１０は、光起電デバイス２１０から供給される出力電圧Ｖ_OUTを変化させて、光起電デバイス２１０から供給される出力電流Ｉ_OUTと出力電圧Ｖ_OUTの積である、光起電デバイス２１０から供給される電力の最大化などの最適化を行うことができる。

【0119】

選択された実施形態では、選択された特性（例えば、光起電デバイス２１０の逆飽和電流Ｉ_o及び／又はダイオード理想因子ｎなど）を、近似的に求めることもでき、及び／又は、選択された特性を、例えば、光起電デバイス２１０の経年劣化に応じて変化させることもできる。したがって、光起電デバイス２１０からの供給が予想される出力電流Ｉ_{OUT_ANTICIPATED}が、光起電デバイス２１０から実際に供給される出力電流Ｉ_{OUT_ACTUAL}とは異なる場合がある。この光起電デバイス２１０の予想出力電流Ｉ_{OUT_ANTICIPATED}と光起電デバイス２１０の実際の出力電流Ｉ_{OUT_ACTUAL}との差は、通常はわずかであるとはいえ、制御システム１１０を介して光起電デバイス２１０から供給される電力に悪影響を及ぼす恐れがある。したがって、光起電デバイス２１０は、ピーク電力に（非常に）近い電力で動作することができる。

【0120】

光起電デバイス２１０の実際の出力電流Ｉ_{OUT_ACTUAL}をさらに向上するため、エネルギー最適化システム１００は、定量的方法を用いて、光起電デバイス２１０の選択された特性の値をより正確に計算することができる。例えば、定量的方法を用いて、光起電デバイス２１０の逆飽和電流Ｉ_o及び／又はダイオード理想因子ｎの値をより正確に計算することができる。一実施形態では、光起電デバイス２１０の実際の出力電流Ｉ_{OUT_ACTUAL}、光起電デバイス２１０の予想出力電流Ｉ_{OUT_ANTICIPATED}、光起電デバイス２１０から供給される出力電圧Ｖ_OUT、温度Ｔ、光起電デバイス２１０の逆飽和電流Ｉ_o、及び／又はダイオード理想因子ｎに関するデータを所定期間にわたり収集することができる。

【0121】

エネルギー最適化システム１００は、勾配降下法などの定量化方法を利用して、収集したデータに基づいた、光起電デバイス２１０の逆飽和電流Ｉ_oの更新値及び／又はダイオード理想因子ｎの更新値を求めることができる。光起電デバイス２１０の逆飽和電流Ｉ_oの更新値及び／又はダイオード理想因子ｎの更新値を用いることにより、エネルギー最適化システム１００は、光起電デバイス２１０の更新最適動作領域（又は、更新準最適動作領域）を求め、光起電デバイス２１０が、向上したピーク電力で動作することを可能にすることができる。

【0122】

以上、選択された定量モデルを参照しながら説明を行ったが、かかる説明は例示的なものに過ぎない。エネルギー最適化システム１００は、光起電デバイス２１０の定量モデルの１つ以上の他の実施形態を利用することができる。定量モデルの他の実施形態としては、より複雑な太陽電池／太陽電池アレイ／太陽電池ストリングモデル、又は測定データ点間の補間を試みるモデルなどの任意の定量モデルを挙げることができるが、これらに限定されるものではない。これに加えて及び／又は代えて、エネルギー最適化システム１００は、図１Ａを参照しながら上述したように、風力エネルギー源、潮汐エネルギー源、及び／又は熱エネルギー源を含む任意の数及び／又は種類のエネルギー源２００を備えることができ、１つ以上の定量モデルを利用して各エネルギー源２００の動作挙動を予測することができる。

【0123】

エネルギー最適化システム１００のエネルギー最適化方法５００の例示的実施形態を、図６Ａに示す。エネルギー最適化方法５００は、例えば、制御システム１１０により実行することができる。図６Ａを参照すると、エネルギー最適化方法５００は、エネルギー変換システム３００により提供される変換システム情報を受信するステップ５１０を含むことができる。変換システム情報は、例えば、上記にて図４及び図５Ａ～図５Ｃを参照しながら詳細に説明したように、エネルギー変換システム３００からの変換器データ信号１１９Ａにより受信することができる。そして、ステップ５２０で、（１つ以上の）供給源センサシステム１２０により提供されるセンサシステム情報を受信することができる。選択された実施形態では、センサシステム情報は、上記にて図４及び図５Ａ～図５Ｃを参照しながら詳細に説明したように、供給源センサシステム１２０がセンサデータ信号１２９により提供することができる。

【0124】

エネルギー最適化方法５００は、受信した変換システム情報及び／又は受信したセンサシステム情報に基づいて、１つ以上の制御信号を生成するステップ５３０を含むことができる。制御信号は、上記にて図４及び図５Ａ～図５Ｃを参照しながら詳細に説明したように、エネルギー変換システム３００の動作を制御するための変換器制御信号１１９Ｂを含むことができる。そして、ステップ５４０で、エネルギー変換システム３００及び／又は供給源センサシステム１２０に対して、制御信号を送信することができる。

【0125】

任意選択的に、エネルギー変換システム３００から新規変換システム情報などの更新変換システム情報を取得できる状態となった場合、及び／又は、（１つ以上の）供給源センサシステム１２０から新規センサシステム情報などの更新センサシステム情報を取得できる状態となった場合に、エネルギー最適化方法５００を再度実行することができる。言い換えれば、ステップ５１０で、エネルギー変換システム３００から更新変換システム情報を受信することができ、及び／又は、ステップ５２０で、（１つ以上の）供給源センサシステム１２０から更新センサシステム情報を受信することができる。また、エネルギー最適化方法５００は、更新変換システム情報及び／又は更新センサシステム情報に基づいて、１つ以上の制御信号を生成するステップ５３０を含むことができる。そして、ステップ５４０で、エネルギー変換システム３００及び／又は供給源センサシステム１２０に対して、制御信号を送信することができる。

【0126】

有利には、エネルギー最適化方法５００は、ステップ５１０で、変換システム情報を継続的に受信することができ、及び／又は、ステップ５２０で、センサシステム情報を継続的に受信することができる。同様に、エネルギー変換システム３００の動作を制御するための変換器制御信号１１９Ｂを、ステップ５３０で継続的に生成し、ステップ５４０で、好ましくはリアルタイムで、エネルギー変換システム３００に送信することができる。例えば、上記にて図４及び図５Ａ～図５Ｃを参照しながら詳細に説明したように、エネルギー変換システム３００は、変換器制御信号１１９Ｂを利用して、各エネルギー源２００の動作領域を確立、維持、及び／又は調整することができる。

【0127】

例示的な代替的エネルギー最適化方法５００を、図６Ｂに示す。図１Ａ及び図１Ｂに図示し、上記にてこれらを参照しながら詳細に説明したように、エネルギー最適化方法５００を利用して、動作環境２５０内に配置されたエネルギー源２００のピーク電力を最適化することができる。なお、このエネルギー源２００は、エネルギー変換システム３００に電気エネルギー２２０を供給するものであり、この供給された電気エネルギー２２０に基づいてエネルギー変換システム３００は出力電力２３０を生成する。図６Ｂに示すように、エネルギー最適化方法５００は、エネルギー変換システム３００から変換システム情報を受信し、動作環境２５０内の１つ以上のセンサシステム１２０からセンサシステム情報を受信するステップ５１５を含むことができる。例えば、上記にて図４及び図５Ａ～図５Ｃを参照しながら詳細に説明したように、エネルギー変換システム３００からの変換器データ信号１１９Ａにより変換システム情報を受信することができ、及び／又は、供給源センサシステム１２０からのセンサデータ信号１２９によりセンサシステム情報を受信することができる。

【0128】

そして、ステップ５２５で、受信した変換システム情報及び受信したセンサシステム情報に基づいて、エネルギー源の動作挙動を予測するための定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを計算することができる。任意選択的に、定量モデルパラメータを継続的に再計算し、これにより、動作環境２５０における任意の環境変化、及び／又はエネルギー源２００自体に対する任意の動作変化を考慮することもできる。選択された実施形態では、定量モデルパラメータは、上記にて図４及び図５Ａ～図５Ｃに関連して説明したように計算することができる。例えば、定量モデルパラメータは、上記の式１及び式２に従って計算することができる。

【0129】

そして、ステップ５３５で、計算により求めた定量モデルパラメータに基づいて、エネルギー源の最適動作領域を確立するための変換器制御信号を生成することができる。上記にて図４及び図５Ａ～図５Ｃを参照しながら詳細に説明したように、制御信号が、エネルギー変換システム３００の動作を制御するための変換器制御信号１１９Ｂを含むことができる。エネルギー源２００の定量モデルを使用して、エネルギー最適化方法５００は、エネルギー源２００の最適（又は、準最適）動作領域を求めることができ、さらに、選択された実施形態では、変換器制御信号１１９Ｂのパルス幅変調信号及び／又はパルス持続時間変調信号を確立、維持、及び／又は調整することができる。

【0130】

そして、ステップ５４５で、エネルギー変換システム３００及び／又は供給源センサシステム１２０に対して、変換器制御信号を送信することができる。これにより、エネルギー変換システム３００は、変換器制御信号に基づいて、エネルギー源２００がピーク電力で動作することを可能にする第１の動作領域を確立するように、エネルギー源２００からの供給エネルギー２２０を設定することができる。

【0131】

任意選択的に、エネルギー変換システム３００から新規変換システム情報などの更新変換システム情報を取得できる状態となった場合、及び／又は、（１つ以上の）供給源センサシステム１２０から新規センサシステム情報などの更新センサシステム情報を取得できる状態となった場合に、エネルギー最適化方法５００を再度実行することができる。つまり、やや異なる言い方をすれば、ステップ５５５で、エネルギー変換システム３００から更新変換システム情報を受信することができ、及び／又は、（１つ以上の）供給源センサシステム１２０から更新センサシステム情報を受信することができる。また、エネルギー最適化方法５００は、更新変換システム情報及び／又は更新センサシステム情報に基づいて定量モデルの更新定量モデルパラメータを計算するステップ５２５と、更新定量モデルパラメータに基づいてエネルギー源の更新最適動作領域を確立するための更新変換器制御信号を生成するステップ５３５と、を含むことができる。そして、ステップ５４５で、エネルギー変換システム３００及び／又は供給源センサシステム１２０に対して、更新変換器制御信号を送信することができる。これにより、エネルギー変換システム３００は、更新変換器制御信号に基づいて、エネルギー源２００がピーク電力で動作を継続することを可能にする第２の動作領域を確立するように、エネルギー源２００からの供給エネルギー２２０を調整することができる。

【0132】

選択された実施形態では、エネルギー最適化方法５００は、変換システム情報及び／又はセンサシステム情報を継続的に受信することができる。有利には、エネルギー最適化方法５００は、ステップ５２５で、受信した変換システム情報及び／又はセンサシステム情報に基づいて定量モデルの更新定量モデルパラメータを継続的に計算し、ステップ５３５で、定量モデルパラメータに基づいて、更新変換器制御信号を継続的に生成し、ステップ５４５で、好ましくはリアルタイムで、エネルギー変換システム３００及び／又は供給源センサシステム１２０に更新変換器制御信号を送信することができる。例えば、上記にて図４及び図５Ａ～図５Ｃを参照しながら詳細に説明したように、エネルギー変換システム３００は、変換器制御信号１１９Ｂを利用して、各エネルギー源２００の動作領域を確立、維持、及び／又は調整することができる。

【0133】

図７Ａに示すエネルギー最適化システム１００は、エネルギー最適化システム１００を監視、指令、及び／又は制御するための任意選択的な補助制御システム１３０を備えている。図７Ａを参照すると、補助制御システム１３０は、制御システム１１０と任意の従来型の通信を行うように構成することができる。制御システム１１０は、例えば、制御システム１１０の入力インタフェースシステム１１２（図５Ｃに図示）及び／又は出力インタフェースシステム１１３（図５Ｃに図示）を介して、補助制御システム１３０と通信することができる。これにより、好ましくはパケット通信プロトコルに従って、及び／又は周期的又は非周期的に、補助制御システム１３０と制御システム１１０との間で、システムデータ、システムの状態、及び／又はシステム指令信号を交換することができる。

【0134】

図７Ａに示すように、制御システム１１０は、１つ以上の制御データ信号１３９Ａを補助制御システム１３０に送信することができ、補助制御システム１３０は、１つ以上の指令信号１３９Ｂを制御システム１１０に送信することができる。補助制御システム１３０は、制御システム１１０から遠い場所、及び／又は制御システム１１０に近い場所に位置することができる。つまり、やや異なる言い方をすれば、補助制御システム１３０の少なくとも一部は、制御システム１１０と一体に設ける、又は制御システム１１０に外付けすることができる。エネルギー管理処理手段（処理システム）が、制御システム１１０及び／又は補助制御システム１３０を備えることもできる。

【0135】

選択された実施形態では、システムオペレータなどのユーザ（図示せず）が、相互作用などの形でエネルギー最適化システム１００と通信することができる。選択された実施形態では、ユーザは、エネルギー最適化システム１００と直接通信することができ、及び／又は、任意選択的なユーザコンピュータシステム１５０（図７Ｂに図示）又は同様のデバイスを利用して、制御システム１１０及び／又は補助制御システム１３０を介してエネルギー最適化システム１００と通信することができる。例えば、制御システム１１０及び／又は補助制御システム１３０は、好ましくはパケット通信プロトコルに従って、ユーザコンピュータシステム１５０とデータ、状態、及び／又は指令信号を交換することができる。補助制御システム１３０を介して、システムユーザは、１つ以上のシステム機能を始動させることができる。かかるシステム機能としては、エネルギー最適化システム１００の状態確認、エネルギー最適化システム１００が担うエネルギー生成に関する情報のチェック、及び／又はエネルギー最適化システム１００の健全性評価などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。

【0136】

これに加えて及び／又は代えて、補助制御システム１３０は、エネルギー最適化システム１００の過去のシステムデータを集約することができる。選択された実施形態では、エネルギー最適化システム１００の過去のシステムデータは、制御システム１１０から取得可能とすることができる。過去のシステムデータは、エネルギー変換システム３００がそれまでに提供した過去の変換システム情報、及び／又は供給源センサシステム１２０がそれまでに提供した過去のセンサシステム情報を含むことができるが、これらに限定されるものではない。例えば、過去のシステムデータは、過去の電圧、電流、及び／又は電力の測定データを含むことができる。例示的な過去の電圧測定データとしては、電圧センササブシステム１２３（図５Ｂに図示）及び／又は変換器センサシステム３３０（図５Ａに図示）からの過去の電圧測定データが挙げられるが、これに限定されるものではない。

【0137】

また、過去の電流測定データとしては、電流センササブシステム１２４（図５Ｂに図示）及び／又は変換器センサシステム３３０からの過去の電流測定データが挙げられ、過去の電力測定データとしては、電力センササブシステム（図示せず）及び／又は変換器センサシステム３３０からの過去の電力測定データが挙げられるが、これに限定されるものではない。選択された実施形態では、過去のシステムデータは、制御システム１１０、エネルギー変換システム３００、及び／又はエネルギー最適化システム１００の任意の他の構成要素と関連性のある可能性を有している任意の他の情報を含むことができる。

【0138】

例えば、補助制御システム１３０は、過去のシステムデータのスナップショットなどの選択された部分を使用して、１つ以上の詳細定量モデルパラメータを生成することができる。かかる詳細定量モデルパラメータは、制御システム１１０が各エネルギー源２００の動作領域を効率的に確立、維持、及び／又は調整することを可能にし、よって、各エネルギー源２００がピーク電力（又は、そのごく近傍）で継続的に動作することを可能にするものである。補助制御システム１３０は、過去のシステムデータのみを集約してもよく、あるいは、過去のシステムデータを最新のシステムデータと組み合わせて集約してもよい。かかる最新のシステムデータとしては、例えば、エネルギー変換システム３００が現在提供中の（又は、最近提供した）最新の変換システム情報、及び／又は供給源センサシステム１２０が現在提供中の（又は、最近提供した）最新のセンサシステム情報が挙げられる。つまり、やや異なる言い方をすれば、補助制御システム１３０は、過去のシステムデータを集約すること、又は過去のシステムデータを最新のシステムデータと組み合わせることができる。選択された実施形態では、最新のシステムデータは、制御システム１１０、エネルギー変換システム３００、及び／又はエネルギー最適化システム１００の任意の他の構成要素と関連性のある可能性を有している任意の他の情報を含むことができる。

【0139】

制御システム１１０は、制御データ信号１３９Ａにより、過去のシステムデータ、最新のシステムデータ、及び／又は任意の他のエネルギー最適化システム情報を補助制御システム１３０に提供することができる。選択された実施形態では、補助制御システム１３０は、機械学習などの統計的方法を用いて、選択されたエネルギー源２００の詳細定量モデルパラメータを計算することができ、及び／又は、指令信号１３９Ｂにより、詳細定量モデルパラメータを制御システム１１０に送信することができる。有利には、補助制御システム１３０は、過去のシステムデータ、最新のシステムデータ、及び／又は任意の他のエネルギー最適化システム情報を利用して、選択されたエネルギー源２００の詳細定量モデルパラメータをより良く計算することができる。

【0140】

選択された実施形態では、補助制御システム１３０は、制御システム１１０の能力を補足などの方法で補完して、エネルギー最適化システム１００の動作を向上させることができる。例えば、エネルギー最適化システム１００が、定量的方法を利用して、上述したようにリアルタイムで（１つ以上の）エネルギー源２００の最適（又は、準最適）動作領域を、計算などにより求める場合、制御システム１１０及び／又は補助制御システム１３０により、エネルギー源２００の定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを計算することができる。特定の物理定量モデルによっては、補助制御システム１３０で定量モデルパラメータを使って計算を行い、その計算結果を制御システム１１０に渡す方が、計算上の要求により良く応えられる場合がある。

【0141】

上記でより詳細に説明したように、エネルギー変換システム３００が変換器データ信号１１９Ａにより提供する変換システム情報、及び／又は供給源センサシステム１２０がセンサデータ信号１２９により提供するセンサシステム情報に基づいて、定量モデルパラメータの確立、維持、又は調整などを行うことができる。選択された実施形態では、補助制御システム１３０は、関連エネルギー源２００の選択された特性を計算することができる。例えば、関連エネルギー源２００が光起電デバイス２１０（図１Ｂに図示）を含む場合、補助制御システム１３０は、式１及び式２を参照しながら上述したやり方で、光起電デバイス２１０の逆飽和電流Ｉ_o及び／又はダイオード理想因子ｎを計算することができる。

【0142】

そして、光起電デバイス２１０の予想出力電流Ｉ_{OUT_ANTICIPATED}、光起電デバイス２１０の実際の出力電流Ｉ_{OUT_ACTUAL}、光起電デバイス２１０から供給される出力電圧Ｖ_OUT、温度Ｔ、光起電デバイス２１０の逆飽和電流Ｉ_o及び／又はダイオード理想因子ｎに関するシステムデータを所定期間にわたり収集して、補助制御システム１３０に提供することができる。そして、収集したシステムデータを基に、勾配降下法などの定量化方法を用いて、選択された特性の修正値を計算することができる。補助制御システム１３０は、選択された特性の計算値を制御システム１１０に送信することができ、制御システム１１０は、この選択された特性の計算値を使用して、光起電デバイス２１０の動作領域を確立、維持、及び／又は調整し、これにより、光起電デバイス２１０のピーク電力の設定を向上することができる。

【0143】

任意選択的に、エネルギー最適化システム１００の過去のシステムデータ及び／又は最新のシステムデータを利用して、定量モデルパラメータを確立、維持、及び／又は調整することにより、定量モデルパラメータにエネルギー源２００の経年劣化による影響が実質的に出ないように、定量モデルパラメータを計算することもできる。有利なことに、このように計算された定量モデルパラメータを用いることにより、選択されたエネルギー源２００の定量モデルを使用して、当該選択されたエネルギー源２００の最適（又は、準最適）動作領域を求め、さらに、必要に応じて、エネルギー変換システム３００に対して提供する変換器制御信号１１９Ｂのパルス幅変調信号及び／又はパルス持続時間変調信号を確立、維持、及び／又は調整して、エネルギー変換システム３００により生成される出力電力２３０の最大化などの最適化を行うことを容易に実現することができる。

【0144】

なお、図７Ａ及びこれを参照して行った説明では、補助制御システム１３０を、単体の制御システム１１０と通信するものとして記載しているが、かかる説明は例示的なものに過ぎない。有利には、補助制御システム１３０は、任意の所定の数の制御システム１１０と通信することができる。複数の制御システム１１０を共通の補助制御システム１３０に接続することにより、集約されたシステム情報のシステムユーザによる監視、必要に応じたシステムデータの合成、及び／又は、制御システム１１０の制御向上が可能となる。これに加えて及び／又は代えて、エネルギー源２００が地理的に分散している場合には、補助制御システム１３０の監視を通じて、環境に対して潜在的に及ぼす可能性のあるマクロな影響に関する情報を観測することもできる。これにより、ユーザ及び／又は制御システム１１０は、その影響をさらに利用することができる。

【0145】

図７Ａに示すエネルギー最適化システム１００の代替的な例示的実施形態を、図７Ｂに示す。図７Ｂを参照すると、図示のエネルギー変換システム３００は、上記にて図１Ａ及び図１Ｂを参照しながら詳細に説明したように、エネルギー源２００から供給エネルギー２２０を受け取り、受け取った供給エネルギー２２０に基づいて出力電力２３０を生成し、生成した出力電力２３０を負荷４００に提供している。

【0146】

制御システム１１０と補助制御システム１３０は、任意の従来型の通信により、システムデータ、システムの状態、及び／又はシステム指令信号を交換することができる。選択された実施形態では、制御システム１１０は、上記にて図７Ａを参照しながら説明したように、好ましくはパケット通信プロトコルに従って、及び／又は周期的又は非周期的に、制御システム１１０の入力インタフェースシステム１１２（図５Ｃに図示）及び／又は出力インタフェースシステム１１３（図５Ｃに図示）を介して、補助制御システム１３０と通信することができる。図７Ｂに示す補助制御システム１３０及び制御システム１１０は、１つ以上の通信ケーブル及び／又は従来型の有線及び／又は無線通信ネットワーク１４０を介して通信を行うように構成されている。

【0147】

例示的な通信ネットワーク１４０としては、インターネット、及び／又は、任意の種類の、イーサネットネットワーク、電話ネットワーク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、キャンパスエリアネットワーク（ＣＡＮ）、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、及び／又は、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）を挙げることができるが、これらに限定されるものではない。例示的な無線ローカルエリアネットワークとしては、米国電気電子技術者協会（Institute of Electrical and Electronics Engineers：ＩＥＥＥ）規格８０２．１１準拠のワイファイ（wireless fidelity：Ｗｉ－Ｆｉ）ネットワーク、ＩＥＥＥ規格８０２．１５．１準拠のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、及び／又は、ＩＥＥＥ規格８０２．１６準拠のワイヤレスマン（wireless metropolitan-area network：Wireless MAN）（別名：ＷｉＭａｘワイヤレスブロードバンド）を挙げることができる。選択された実施形態では、通信ネットワーク１４０は、補助制御システム１３０と制御システム１１０との非周期的通信接続及び／又は周期的通信接続を提供することができる。これに加えて及び／又は代えて、通信ネットワーク１４０は、特注のケーブル配線システム（図示せず）を含むこともできる。

【0148】

図７Ａを参照しながら上述したように、補助制御システム１３０と制御システム１１０の間で、制御データ信号１３９Ａ及び／又は指令信号１３９Ｂを交換することができる。例えば、制御データ信号１３９Ａは、エネルギー変換システム３００が変換器データ信号１１９Ａにより提供する変換システム情報、及び／又は供給源センサシステム１２０がセンサデータ信号１２９により提供するセンサシステム情報を含むことができる。

【0149】

これにより、補助制御システム１３０は、図７Ａを参照しながら説明したように、変換システム情報及び／又はセンサシステム情報を利用して、定量モデルのパラメータを確立、維持、及び／又は調整することができる。選択された実施形態では、補助制御システム１３０は、関連エネルギー源２００の選択された特性を計算することができる。例えば、関連エネルギー源２００が光起電デバイス２１０（図１Ｂに図示）を含む場合、補助制御システム１３０は、式１及び式２を参照しながら上述したやり方で、光起電デバイス２１０の逆飽和電流Ｉ_o及び／又はダイオード理想因子ｎを計算することができる。補助制御システム１３０は、計算された定量モデルパラメータ、及び他の任意のシステムのデータ、状態及び／又は指令の情報を、指令信号１３９Ｂにより制御システム１１０に送信することができる。

【0150】

図７Ｂに示すエネルギー最適化システム１００は、任意選択的なユーザコンピュータシステム１５０を備えている。ユーザコンピュータシステム１５０は、システムオペレータなどのユーザ（図示せず）が、相互作用などの形でエネルギー最適化システム１００と通信することを可能にするためのものである。ユーザコンピュータシステム１５０は、エネルギー最適化システム１００と任意の従来型の通信を行うように構成することができる。図７Ｂに示すように、例えば、ユーザコンピュータシステム１５０は、通信ネットワーク１４０を介して、制御システム１１０及び／又は補助制御システム１３０と通信することができる。これにより、ユーザコンピュータシステム１５０は、好ましくはパケット通信プロトコルに従って、制御システム１１０及び／又は補助制御システム１３０とデータ、状態、及び／又は指令信号を交換することができる。

【0151】

有利には、ユーザコンピュータシステム１５０を使用して、システムユーザは、制御システム１１０、センサシステム１２０、補助制御システム１３０、及び／又はエネルギー変換システム３００などのエネルギー最適化システム１００に対する指令、制御、及び／又は演算の１つ以上の側面を監視することができる。これに加えて及び／又は代えて、システムユーザは、ユーザコンピュータシステム１５０を利用して、１つ以上のシステム機能を始動させることができる。かかるシステム機能としては、エネルギー最適化システム１００の状態確認、エネルギー最適化システム１００から取得可能な最新及び／又は過去のシステムデータの閲覧、エネルギー最適化システム１００が担うエネルギー生成に関する情報のチェック、エネルギー最適化システム１００の健全性評価、及び／又は、適切なシステム是正措置の発動などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。

【0152】

補助制御システム１３０は、物理デバイス、又はクラウドにある物理デバイスにホストされた仮想デバイスとすることができる。例示的な補助制御システム１３０を、図８に示す。図８を参照すると、図示の例示的な補助制御システム１３０は、入力インタフェース手段（インタフェースシステム）１３２及び／又は出力インタフェース手段（インタフェースシステム）１３３と通信するプロセッサ手段（プロセッサシステム）１３１を備えている。選択された実施形態では、入力インタフェースシステム１３２及び出力インタフェースシステム１３３の少なくとも一部を、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェースシステムに組み込むことができる。プロセッサシステム１３１は、任意の適切な数及び種類の従来型のコンピュータ処理システムを備えることができる。かかるコンピュータ処理システムとしては、例えば、１つ以上のマイクロプロセッサ（μＰ）、中央処理装置（ＣＰＵ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、及び／又はコーデック（ＣＯＤＥＣ）を挙げることができるが、これらに限定されるものではない。

【0153】

これに加えて及び／又は代えて、補助制御システム１３０を、マイクロコントローラ（図示せず）により実装することもできる。マイクロコントローラは、プロセッサ、ランダムアクセスメモリ、不揮発性消去可能メモリ、及び／又は入出力インタフェースシステムとして構成可能な汎用レジスタを備えることができる。例えば、一部のマイクロコントローラは、ネットワーク信号の送受信が可能なイーサネットインタフェースを有している。これに関連する他の代替的実施形態では、補助制御システム１３０は、複数のマイクロコントローラを備え、補助制御システム１３０の作業負荷をこれら複数のマイクロコントローラの間で分散させるように構成することもできる。

【0154】

有利には、補助制御システム１３０は、入力インタフェースシステム１３２及び／又は出力インタフェースシステム１３３を利用して、制御データ信号１３９Ａ、指令信号１３９Ｂ、及び／又は他のシステムデータ、状態、及び／又は指令信号を、制御システム１１０及び／又はユーザコンピュータシステム１５０に伝送すること、及び／又は、制御システム１１０及び／又はユーザコンピュータシステム１５０と交換することができる。補助制御システム１３０の入力インタフェースシステム１３２及び／又は出力インタフェースシステム１３３は、１つ以上の通信ケーブル及び／又は通信ネットワーク１４０を介して制御システム１１０及び／又はユーザコンピュータシステム１５０と通信するように構成することができる。

【0155】

図８に示す補助制御システム１３０は、内部通信バス１３４を介して入力インタフェースシステム１３２及び／又は出力インタフェースシステム１３３と通信するように構成されている。内部通信バス１３４を介して、プロセッサシステム１３１は、入力インタフェースシステム１３２及び／又は出力インタフェースシステム１３３と、データ信号、アドレス信号、及び／又は制御信号（図示せず）を交換することができる。選択された実施形態では、プロセッサシステム１３１は、制御システム１１０及び／又はユーザコンピュータシステム１５０と補助制御システム１３０との間の信号交換などの通信を管理することができる。

【0156】

また、任意選択的に、補助制御システム１３０は、メモリシステム１３５及び／又はデータ記憶システム１３６を備えることもできる。メモリシステム１３５及び／又はデータ記憶システム１３６は、内部通信バス１３４を介して、プロセッサシステム１３１、入力インタフェースシステム１３２、及び／又は出力インタフェースシステム１３３と通信することができる。メモリシステム１３５及び／又はデータ記憶システム１３６は、任意の従来型の揮発性及び／又は不揮発性のメモリシステムを含むことができる。かかる従来型のメモリシステムとしては、任意の適切な電子的、磁気的、及び／又は光学的記憶媒体が挙げられるが、これらに限定されるものではない。例示的な記憶媒体としては、１つ以上の任意の種類の、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードドライブ（ＨＤＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、及び／又はデジタルビデオディスク（ＤＶＤ）を挙げることができる。

【0157】

選択された実施形態では、メモリシステム１３５及び／又はデータ記憶システム１３６は、エネルギー最適化システム１００が生成したデータなどの情報を保存することができる。例示的な情報としては、エネルギー変換システム３００が変換器データ信号１１９Ａにより提供する変換システム情報、供給源センサシステム１２０がセンサデータ信号１２９により提供するセンサシステム情報、制御システム１１０が制御データ信号１３９Ａにより提供する制御情報、補助制御システム１３０が生成して指令信号１３９Ｂにより提供する指令情報、エネルギー最適化システム１００の過去のシステムデータ、及び／又はエネルギー最適化システム１００の最新のシステムデータを挙げることができるが、これらに限定されるものではない。選択された実施形態では、エネルギー最適化システム１００から取得した保存情報が、サンプリングデータなどの情報を含み得る。これに加えて及び／又は代えて、任意選択的なメモリシステム１３５及び／又はデータ記憶システム１３６は、プロセッサシステム１３１が実行するソフトウェアコードを保存した非一時的な機械可読記憶媒体を含むことができる。ソフトウェアコードは、プロセッサシステム１３１によって実行されると、補助制御システム１３０及び／又はエネルギー最適化システム１００が行うプロセスなどの動作方法を決定することができる。

【0158】

図７Ｂに示すように、選択された実施形態では、補助制御システム１３０は、補助記憶システム１６０と通信することができる。選択された実施形態では、補助記憶システム１６０は、図８に示すメモリシステム１３５及び／又はデータ記憶システム１３６に関して上述したように設けることができ、及び／又は、メモリシステム１３５及び／又はデータ記憶システム１３６により保存されるシステムデータなどの情報のバックアップなどの補助的な記憶を行うことができる。補助記憶システム１６０は、補助制御システム１３０と通信するように構成することができ、かかる通信は、１つ以上のケーブルを介するなど直接的に行うこと、及び／又は通信ネットワーク１４０などの１つ以上の中間システムを介して間接的に行うことができる。

【0159】

エネルギー最適化システム１００は、エネルギー源２００の動作領域の確立、維持、及び／又は調整によりエネルギー源２００のピーク電力を向上させることに加え、有利には、エネルギー変換システム３００（図４に図示）が変換器データ信号１１９Ａ（図４に図示）により提供する変換システム情報、及び／又は供給源センサシステム１２０（図４に図示）がセンサデータ信号１２９により提供するセンサシステム情報を収集することにより、強力な分析を可能にすることができる。変換システム情報及び／又はセンサシステム情報の収集及び保存は、例えば、制御システム１１０、補助制御システム１３０、及び／又は補助記憶システム１６０で行うことができる。

【0160】

選択された実施形態では、収集した情報が電流、電圧、及び温度データを含むことができ、かかる収集情報を用いて、光起電デバイス２１０（図１Ｂに図示）などの複数のエネルギー源２００の保守及び性能の監視、分析、及び最適化を図ることができる。温度データを用いて、光起電デバイス２１０の温度勾配を可視化し、統計データを計算することにより、エネルギー生成量の差が変化する理由を明らかにすることができる。電流及び電圧のデータにより、１つ以上の光起電デバイス２１０うち性能の悪いデバイス群を特定することができる。これに加えて及び／又は代えて、電流及び電圧のデータを利用して、光起電デバイス２１０群ごとの電力を計算し、計算で求めた各デバイス群の電力を統計的に比較することもできる。これにより、統計的上下限値からの好ましくない逸脱を起こしている光起電デバイス２１０群を特定し、さらなる調査、さらに将来的には修理、を行えるようにすることができる。

【0161】

任意選択的に、電流及び電圧のデータを利用した計算により、他の種類の分析や最適化を行うこともできる。例えば、光起電デバイス２１０の洗浄費用は、太陽光発電資産の所有者にとって多大なものとなるため、洗浄が必要な光起電デバイス２１０群を計算で突き止めることにより、利益を最大化することができる。また、洗浄前の光起電デバイス２１０の電流及び電圧のデータを用いて、洗浄後に期待される光起電デバイス２１０の太陽光発電性能の予測、並びに、洗浄コスト、汚れ率、及び利益を最大化する最適な光起電デバイス２１０の洗浄時間を計算することもできる。また、変換システム情報及び／又はセンサシステム情報を集約することにより、他の同様の分析及び最適化も実行することが可能となる。

【0162】

図９に、エネルギー最適化方法５００の他の例示的な代替的実施形態を示す。エネルギー最適化方法５００は、例えば、エネルギー管理処理システムにより実行することができる。選択された実施形態では、制御システム１１０により、エネルギー最適化方法５００を実行することができるが、制御システム１１０と補助制御システム１３０とを連携させることにより、エネルギー最適化方法５００の他の実施形態を実行することもできる。図９を参照すると、ステップ６１０で、エネルギー最適化方法６００を開始することができる。図示のエネルギー最適化方法６００は、ステップ６２０で処理ループを開始する。

【0163】

処理ループは、エネルギー変換システム３００が変換器データ信号１１９Ａにより提供する変換システム情報、及び／又は供給源センサシステム１２０がセンサデータ信号１２９（図４にまとめて図示）により提供するセンサシステム情報を受信するステップ６３０を含むことができる。任意選択的に、ステップ６３０で、エネルギー最適化方法６００は、１つ以上の変換器制御信号１１９Ｂを発信することができる。変換器制御信号１１９Ｂの生成及び発信は、例えば、上記にて図４及び図５Ａ～図５Ｃを参照しながら詳細に説明した定量的方法に基づいて行うことができる。

【0164】

ステップ６４０で、（例えば、制御システム１１０により）変換システム情報及び／又はセンサシステム情報の処理及びフォーマットを行うことができる。そして、ステップ６５０で、処理及びフォーマットを経た変換システム情報及び／又はセンサシステム情報を、制御システム１１０により補助制御システム１３０に送信することができる。補助制御システム１３０は、送信された変換システム情報及び／又はセンサシステム情報に基づき、１つ以上の変換器制御信号１１９Ｂを生成し、変換器制御信号１１９Ｂを制御システム１１０に送信することができる。また、任意選択的に、補助制御システム１３０は、上記にて図４及び図５Ａ～図５Ｃを参照しながら詳細に説明した定量的方法に基づき、１つ以上の定量モデルパラメータを生成して、制御システム１１０に送信することができる。

【0165】

ステップ６６０で、制御システム１１０は、送信された変換器制御信号１１９Ｂ及び／又は定量モデルパラメータを受信することができる。ステップ６７０で、制御システム１１０は、エネルギー変換システム３００及び／又は供給源センサシステム１２０に対して、変換器制御信号１１９Ｂを送信することができる。これにより、制御システム１１０は、エネルギー変換システム３００及び／又は供給源センサシステム１２０の制御を実施することができる。そして、ステップ６８０で、処理ループが完了したか否かを判定する。処理ループが完了していない場合には、処理ループを繰り返し、完了した場合には、ステップ６９０で、処理ループ及びエネルギー最適化方法６００を終了する。

【0166】

選択された実施形態では、エネルギー最適化方法６００が、少なくとも１つのプロセッサ（又は、ハードウェア）によるエネルギー管理処理システムへの割り込みを含むこともできる。変換システム情報及び／又はセンサシステム情報を受信するステップ６３０、及び／又は、送信された変換器制御信号１１９Ｂ及び／又は定量モデルパラメータを受信するステップ６６０などの１つ以上のイベント依存処理を、ハードウェア割り込みに基づいて実行することができる。例えば、エネルギー管理処理システムがイベント依存処理に関連付けられたデータを受信すると、ハードウェア割り込みがトリガされ、イベント依存処理及びこれに後続する本方法の１つ以上の処理が実行される。

【0167】

これに加えて及び／又は代えて、マルチスレッドを用いてエネルギー最適化方法６００を実装することもできる。本実施形態では、複数の命令セットをそれぞれ別個のループで実行することができる。例示的なループは、変換システム情報及び／又はセンサシステム情報を受信し、及び／又は１つ以上の変換器制御信号１１９Ｂを発信するステップ６３０を含むことができる。エネルギー管理処理システムがイベント依存処理に関連付けられたデータを受信すると、エネルギー最適化方法６００は、ループを終了して、これに後続する本方法の１つ以上の処理に進むことができる。

【0168】

エネルギー最適化方法５００のさらに他の代替的な実施形態を、図１０Ａ～図１０Ｃに示す。図１０Ａ～図１０Ｃを参照すると、図示のエネルギー最適化方法５００は、例示的なエネルギー最適化方法７００を含んでいる。例示的なエネルギー最適化方法７００は、エネルギー源２００の動作環境２５０の変動及び／又はエネルギー源２００自体の動作状態の変動に関わらず、エネルギー源２００が、ピーク電力（又は、そのごく近傍）で継続的に動作することを可能にする動作領域を確立、維持、及び／又は調整することができる。エネルギー最適化方法７００は、例えば、エネルギー管理処理システムにより実行することができる。

【0169】

図１０Ａに示すように、エネルギー最適化方法７００は、関連エネルギー源２００の定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを初期化するステップから開始することができる。例えば、エネルギー最適化方法７００は、ステップ７０２で、逆飽和電流Ｉ_o及びダイオード理想因子ｎを初期化することができる。例えば、逆飽和電流Ｉ_o及びダイオード理想因子ｎを、所定の初期値に設定することができる。図１０Ａに示すように、逆飽和電流Ｉ_oを初期値Initial Value_Aに設定し、ダイオード理想因子ｎを初期値Initial Value_Bに設定することができる。なお、逆飽和電流Ｉ_oの初期推定値で初期値Initial Value_Aを構成し、及び／又は、ダイオード理想因子ｎの初期推定値で初期値Initial Value_Bを構成することができる。

【0170】

これに加えて及び／又は代えて、エネルギー最適化方法７００は、ステップ７０４で、ボルツマン定数Ｋ及び電子の素電荷ｑを初期化することができる。例えば、ボルツマン定数Ｋ及び電子の素電荷ｑを、所定の値に設定することができる。図１０Ａに示すように、ボルツマン定数Ｋを定数Constant_1に設定し、電子の素電荷ｑを定数Constant_2に設定することができる。任意選択的に、ステップ７０６で、第１のループカウント（Count）を初期化することができる。図１０Ａでは、第１のループカウントの値を「１」に設定している。

【0171】

ステップ７０８で、関連エネルギー源２００から供給される出力電流Ｉ_OUT、関連エネルギー源２００から供給される出力電圧Ｖ_OUT、及び温度Ｔ（ケルビン）の初期測定値を、動作環境２５０内に配置されたセンサシステム１２０から受信することができる。例えば、電流センササブシステム１２４（図５Ｂに図示）により、出力電流Ｉ_OUTの初期測定値を提供することができ、電圧センササブシステム１２３（図５Ｂに図示）により、出力電圧Ｖ_OUTの初期測定値を提供することができる。ステップ７１０で、入射光から発生する電流Ｉ_LIGHTの初期値を求めることができる。電流Ｉ_LIGHTの初期値は、例えば、関連エネルギー源２００の定量モデルに基づいて求めることができる。関連エネルギー源２００が光起電デバイス２１０（図１Ｂに図示）を含む場合、入射光から発生する電流Ｉ_LIGHTの初期値は、光起電デバイス２１０の定量モデルに基づいて、上記の式２に従って求めることができる。

【0172】

ステップ７１２で、光起電デバイス２１０から供給される出力電圧Ｖ_OUTの初期測定値と光起電デバイス２１０から供給される出力電流Ｉ_OUTの初期測定値の積を求め、これを光起電デバイス２１０の最大出力電力Ｐ_MAXの推定値とすることができる。また、光起電デバイス２１０の出力電圧Ｖ_OUTの初期測定値を、光起電デバイス２１０の最大出力電圧Ｖ_OUTMAXの推定値と推定することができ、光起電デバイス２１０の出力電流Ｉ_OUTの初期測定値を、光起電デバイス２１０の最大出力電流Ｉ_OUTMAXの推定値と推定することができる。選択された実施形態では、最大出力電力Ｐ_MAX、最大出力電圧Ｖ_OUTMAX、及び／又は最大出力電流Ｉ_OUTMAXの推定値を、光起電デバイス２１０の最大ピーク電力に係る値とすることもできる。

【0173】

図１０Ｂに示すように、ステップ７１６で、第２のループを開始することができる。第２のループは、第２のループカウントｉに関連付けることができる。第２のループカウントは、第２のループカウント初期値である「１」から始まり得る。第２のループに対して、所定の繰り返し限度数Limitを設定することもできる。所定の繰り返し限度数Limitは、任意の適切な整数値で構成することができる。

【0174】

第２のループ内のステップ７１８で、出力電圧Ｖ_OUTの推定値を求めることができる。出力電圧Ｖ_OUTの推定値は、出力電圧Ｖ_OUTの初期測定値に増分をインクリメントした値で構成することができる。図１０Ａ～図１０Ｃに示すように、例えば、出力電圧Ｖ_OUTの推定値は、出力電圧Ｖ_OUTの初期測定値と増分電圧Ｖ_DELTAとの和で構成することができる。増分電圧Ｖ_DELTAは、任意の適切な増分電圧値で構成することができる。

【0175】

有利には、エネルギー最適化方法７００は、定量的方法を利用することができる。例えば、ステップ７２０で、エネルギー最適化方法７００は、ステップ７１８で求めた出力電圧Ｖ_OUTの更新値に基づいて、出力電流Ｉ_OUTの更新値を求めることができる。出力電流Ｉ_OUTは、例えば、上記の式１に基づいて計算することができる。

【0176】

ステップ７２２で、ステップ７１８で求めた出力電圧Ｖ_OUTの推定値とステップ７２０で求めた出力電流Ｉ_OUTの更新値の積を求め、これを光起電デバイス２１０の最大出力電力Ｐ_MAXの更新値とすることができる。そしてステップ７２４で、最大出力電力Ｐ_MAXの更新値を、ステップ７１２で求めた最大出力電力Ｐ_MAXの推定値と比較することができる。最大出力電力Ｐ_MAXの更新値が最大出力電力Ｐ_MAXの推定値よりも大きい場合には、最大出力電力Ｐ_MAXの推定値を、ステップ７２２で求めた最大出力電力Ｐ_MAXの更新値と等しい値に更新することができる。

【0177】

これに加えて及び／又は代えて、最大出力電力Ｐ_MAXの更新値が最大出力電力Ｐ_MAXの推定値よりも大きい場合に、最大出力電力電圧Ｖ_OUTMAXの推定値を、ステップ７１８で求めた最大出力電圧Ｖ_OUTの更新値と等しい値に更新することができ、及び／又は最大出力電力電流Ｉ_OUTMAXの推定値を、ステップ７２０で求めた最大出力電流Ｉ_OUTの更新値と等しい値に更新することができる。一方、最大出力電力Ｐ_MAXの更新値が最大出力電力Ｐ_MAXの推定値よりも小さい（又は、等しい）場合には、最大出力電力Ｐ_MAX、最大出力電圧Ｖ_OUTMAX、及び／又は最大出力電流Ｉ_OUTMAXの推定値を変更せずにそのまま維持することができる。

【0178】

そしてステップ７２８で、第２のループカウントｉを、所定の繰り返し限度数Limitと比較することができる。第２のループカウントｉが所定の繰り返し限度数Limitより小さい（又は、等しい）場合には、第２のループカウントｉに「１」などの増分をインクリメントし、（例えば、ステップ７１８で出力電圧Ｖ_OUTの更新値をもう一度求めることにより）第２のループを繰り返すことができる。一方、第２のループカウントｉが所定の繰り返し限度数Limitより大きい場合には、第２のループを終了し、最大出力電力Ｐ_MAX、最大出力電圧Ｖ_OUTMAX、及び／又は最大出力電流Ｉ_OUTMAXの推定値を、正確な推定値であると判定することができる。

【0179】

エネルギー最適化方法７００は、ステップ７１８で求めた出力電圧Ｖ_OUTの更新値を利用して、変換器制御信号１１９Ｂのデューティ比、パルス幅、及び／又はパルス持続時間を、光起電デバイス２１０から供給される出力電圧Ｖ_OUTが最大出力電圧Ｖ_OUTMAXに等しくなるように調整することができる。言い換えれば、光起電デバイス２１０から供給される出力電圧Ｖ_OUTの更新測定値が最大出力電圧Ｖ_OUTMAXの最新の値に等しくなるように、変換器制御信号１１９Ｂのデューティ比、パルス幅、及び／又はパルス持続時間を調整することができる。変換器制御信号１１９Ｂのデューティ比、パルス幅、及び／又はパルス持続時間を調整できることにより、図１０Ｃに示すステップ７３２で、関連エネルギー源２００から供給される出力電流Ｉ_OUTの更新測定値を、センサシステム１２０から受信することができる。

【0180】

選択された実施形態では、ステップ７３４で、光起電デバイス２１０の定量モデルの選択された定量モデルパラメータに対する１つ以上の値を、保存定量モデルパラメータとして保存することができる。図１０Ｃに示すように、選択された定量モデルパラメータには、出力電流Ｉ_OUTの更新測定値、最大出力電流Ｉ_OUTMAXの更新値、出力電圧Ｖ_OUTの更新測定値、最大出力電圧Ｖ_OUTMAXの更新値、ダイオード理想因子ｎの受信値、逆飽和電流Ｉ_oの受信値、及び／又は温度Ｔ（ケルビン）の受信値が含まれ得る。そして、ステップ７３６で、光起電デバイス２１０の逆飽和電流Ｉ_o及び／又はダイオード理想因子ｎなどの１つ以上の特性の更新値が取得できる状態にあるか否かを判定することができる。そして、ステップ７３８で、光起電デバイス２１０の１つ以上の特性の更新値を受信することができる。光起電デバイス２１０の他の任意の特性の値は、変更せずにそのまま維持することができる。

【0181】

ステップ７４０で、第１のループカウントに「１」などの増分をインクリメントすることができる。ステップ７２８で、第１のループカウントを、所定の最大カウント数（Max_Count）と比較することができる。第１のループカウントが所定の最大カウント数より大きい場合には、ステップ７３４で保存した保存定量モデルパラメータを送信することができる。例えば、補助制御システム１３０が、保存定量モデルパラメータを制御システム１１０に送信することができる。そして、ステップ７４６で、第１のループカウントを「１」に再び初期化することができる。一方、第１のループカウントが所定の最大カウント数より小さい（又は、等しい）場合には、（例えば、ステップ７０８でセンサシステム１２０から出力電流Ｉ_OUT、出力電圧Ｖ_OUT、及び温度Ｔ（ケルビン）の測定値を再受信することにより）第１のループを繰り返すことができる。

【0182】

図１１に、補助制御システム１３０（図７Ａ及び図７Ｂに図示）が制御システム１１０（図７Ａ及び図７Ｂに図示）と相互作用する方法である、第１の相互作用方法８００を示す。図示の第１の相互作用方法８００は、ステップ８１０で処理ループを開始する。処理ループは、補助制御システム１３０が、デバイスクライアントメッセージをリッスンするステップ８２０を含むことができる。デバイスクライアントメッセージには、エネルギー変換システム３００（図７Ａ及び図７Ｂに図示）が提供する変換システム情報、供給源センサシステム１２０（図７Ａ及び図７Ｂに図示）が提供するセンサシステム情報、及び／又は、制御システム１１０から取得できる他のシステム状態及びデータ情報が含まれる。例えば、補助制御システム１３０は、１つ以上の制御データ信号１３９Ａにより、制御システム１１０から、変換システム情報、センサシステム情報、及び／又は他のシステム状態及びデータ情報を受信することができる。

【0183】

システム状態及びデータ情報を受信すると、補助制御システム１３０は、ステップ８３０で、受信したシステム状態及びデータ情報を処理し、ステップ８４０で、関連エネルギー源２００の定量モデル（図７Ａ及び図７Ｂに図示）の１つ以上の定量モデルパラメータを更新することができる。例えば、補助制御システム１３０は、受信したシステム状態及びデータ情報に基づいて定量モデルパラメータを更新することができる。そして、ステップ８５０で、補助制御システム１３０は、定量モデルパラメータに基づいて、少なくとも１つの指令を策定することができる。選択された実施形態では、ステップ８６０で、受信したシステム状態及びデータ情報、更新した定量モデルパラメータ、及び／又は策定した指令を保存することができ、及び／又は、ステップ８７０で、１つ以上の指令信号１３９Ｂにより、指令及び／又は定量モデルパラメータを制御システム１１０に送信することができる。そして、ステップ８８０で、処理ループを繰り返すか、ステップ８９０に進んで第１の相互作用方法８００を終了するかの判定を行うことができる。

【0184】

図１２Ａ～図１２Ｄに、例示的な機械学習方法９００を示す。機械学習方法９００を利用して、例えば、（図１１に示す）ステップ８４０で、関連エネルギー源２００の定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを更新することができ、選択された実施形態では、補助制御システム１３０により機械学習方法９００を実装することができる。図１２Ａを参照すると、機械学習方法９００は、制御システム１１０からファイルを受信するステップ９０２を含むことができる。

【0185】

受信ファイルは、図１０Ａ～図１０Ｃに示すエネルギー最適化方法７００及び図１１に示す第１の相互作用方法８００を参照しながら上述したような、選択された定量モデルパラメータの更新値を含むことができる。受信ファイルが含む更新値には、上述したような、出力電流Ｉ_OUTの更新測定値、最大出力電流Ｉ_OUTMAXの更新値、出力電圧Ｖ_OUTの更新測定値、最大出力電圧Ｖ_OUTMAXの更新値、ダイオード理想因子ｎの受信値、逆飽和電流Ｉ_oの受信値、及び／又は温度Ｔ（ケルビン）の受信値が含まれ得るが、これらに限定されるものではない。

【0186】

図１２Ａに示すように、受信ファイルを、ステップ９０４で第１のアレイArray_1に保存し、ステップ９０６で第２のアレイArray_2に保存し、及び／又は、ステップ９０８で第３のアレイArray_3に保存することができる。第１のアレイArray_1の例示的な構造を、図１３Ａに示す。図１３Ａに示す第１のアレイArray_1は、出力電流Ｉ_OUTの値、最大出力電流Ｉ_OUTMAXの値、ダイオード理想因子ｎの値、逆飽和電流Ｉ_oの値、出力電圧Ｖ_OUTの値、及び温度Ｔの値をそれぞれ複数含んでいる。第１のアレイArray_1に対して、これらの値からなる行を追加保存することができる。追加行の保存は、例えば、図１１に示す第１の相互作用方法８００の処理ループを繰り返す度に、関連エネルギー源２００の定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを更新するステップ８４０に従って行われる。

【0187】

第２のアレイArray_2の例示的な構造を図１３Ｂに、第３のアレイArray_3の例示的な構造を図１３Ｃに示す。第１のアレイArray_1と同様に、第２のアレイArray_2及び第３のアレイArray_3は、出力電流Ｉ_OUTの値、最大出力電流Ｉ_OUTMAXの値、ダイオード理想因子ｎの値、逆飽和電流Ｉ_oの値、出力電圧Ｖ_OUTの値、及び温度Ｔの値をそれぞれ複数含んでいる。選択された実施形態では、図１１に示す第１の相互作用方法８００の処理ループを繰り返す度に、関連エネルギー源２００の定量モデルの１つ以上の定量モデルパラメータを更新するステップ８４０に従って、これらの値からなる行を第２のアレイArray_2及び第３のアレイArray_3に追加保存することができる。

【0188】

ステップ９１０で、第１のフラグであるFlag_2を「偽（false）」に設定し、ステップ９１２で、第２のフラグであるFlag_3を「偽」に設定することができる。第１のフラグであるFlag_2は、機械学習プロセスなどによるダイオード理想因子ｎの更新が完了したときに「真（true）」になることができる。これに加えて及び／又は代えて、第２のフラグであるFlag_3は、機械学習プロセスなどによる逆飽和電流Ｉ_oの更新が完了したときに「真」になることができる。

【0189】

図１２Ａに示すように、ステップ９１４で、第１のフラグであるFlag_2及び第２のフラグであるFlag_3が共に「偽」であることを条件とするwhile文により、処理ループを開始することができる。ステップ９１６で、第１の誤差であるError_1を計算することができる。第１の誤差であるError_1は、第１のアレイArray_1に保存されている出力電流Ｉ_OUTの値と最大出力電流Ｉ_OUTMAXの値との差の平均二乗の平均値とすることができ、この値は、関連するダイオード理想因子ｎ、逆飽和電流Ｉ_o、出力電圧Ｖ_OUT、及び温度Ｔの保存値に基づくものである。

【0190】

図１２Ｂに示すように、ステップ９１８で、第１のフラグであるFlag_2の状態を調べることができる。第１のフラグであるFlag_2は、ダイオード理想因子ｎの新しい値への収束が完了したときに「真」になることができる。第１のフラグであるFlag_2が「偽」の場合、ダイオード理想因子ｎの値をさらに微調整する必要がある。ステップ９２０で、ダイオード理想因子ｎの新しい値ｎ2を計算することができる。ダイオード理想因子ｎの新しい値ｎ2は、例えば、第１のアレイArray_1のダイオード理想因子ｎの値と所定の増倍率Epsilon_Aとの積を、第２のアレイArray_2のダイオード理想因子ｎの値に加算することにより計算することができる。そしてステップ９２２で、計算により求めたダイオード理想因子ｎの新しい値ｎ2を、第２のアレイArray_2に保存することができる。

【0191】

ステップ９２２で、ダイオード理想因子ｎの新しい値ｎ2に基づいて、最大出力電流Ｉ_OUTMAXの新しい値を計算することができる。関連エネルギー源２００が光起電デバイス２１０（図１Ｂに図示）を含む場合、最大出力電流Ｉ_OUTMAXの新しい値は、ダイオード理想因子ｎの新しい値ｎ2を用いて上記の式１に従って計算することができる。計算により求めた最大出力電流Ｉ_OUTMAXの新しい値は、第２のアレイArray_2に保存することができる。

【0192】

ステップ９２６で、第２の誤差であるError_2を計算することができる。第２の誤差であるError_2は、例えば、第２のアレイArray_2の値を用いて図１２Ｂに示す方法で計算することができる。選択された実施形態では、第２の誤差であるError_2は、ダイオード理想因子ｎの調整値に基づくものとすることができ、かかる調整値は、第１のアレイArray_1に保存されているダイオード理想因子ｎに、所定の微小値Δを加算することにより生成することができる。第２の誤差であるError_2は、出力電流Ｉ_OUTの値と最大出力電流Ｉ_OUTMAXの値との平均二乗誤差の平均値で構成することができる。

【0193】

ステップ９２８で、第１の勾配（又は、導関数）であるDel_f(n)を生成することができる。第１の勾配であるDel_f(n)は、第１の誤差であるError_1と第２の誤差であるError_2との差を、第１のアレイArray_1に保存されているダイオード理想因子ｎと第２のアレイArray_2に保存されているダイオード理想因子ｎとの差で除算することにより計算することができる。選択された実施形態では、第１の勾配であるDel_f(n)は、ダイオード理想因子ｎの変化に対する誤差の変化を表すことができる。

【0194】

機械学習方法９００は、ステップ９３０で、ダイオード理想因子ｎの新しい値ｎ2newを計算することができる。図１２Ｂに示すように、新しい値ｎ2newは、学習率（learn rate：ＬＲ）と事前に計算した第１の勾配Del_f(n)との積を、第２のアレイArray_2に保存されているダイオード理想因子ｎの値から減算することにより求めることができる。学習率は、１より小さく０より大きい値とすることができ、ダイオード理想因子ｎに関する計算ステップ数と収束率との均衡点で構成することができる。そしてステップ９３２で、計算により求めたダイオード理想因子ｎの新しい値ｎ2newを、ダイオード理想因子ｎの新しい値として第２のアレイArray_2に保存することができる。

【0195】

図１２Ｃを参照すると、ステップ９３４で、ダイオード理想因子ｎの値が収束に達したか否かを判定することができる。図１２Ｃに示すように、この判定は、出力電流Ｉ_OUTの値と最大出力電流Ｉ_OUTMAXの値との差と、所定の収束係数Epsilon_Bとの比較に基づいて行うことができる。選択された実施形態では、収束係数Epsilon_Bは、ダイオード理想因子ｎの理想値とダイオード理想因子ｎの更新値との間の許容誤差に基づき定めることができる。許容誤差が小さいほど、計算回数は多くなる。出力電流Ｉ_OUTの値と最大出力電流Ｉ_OUTMAXの値との差の絶対値が収束係数Epsilon_Bより小さい場合、収束したと判定することができ、ステップ９３６で、第１のフラグであるFlag_2を「真」に設定することができる。

【0196】

出力電流Ｉ_OUTの値と最大出力電流Ｉ_OUTMAXの値との差の絶対値が収束係数Epsilon_Bより大きい場合、ステップ９３８で、第２のフラグであるFlag_3の現在の状態を調べることができる。第２のフラグであるFlag_3が「真」である場合、ステップ９４０で、第１のアレイArray_1に保存されている逆飽和電流Ｉ_oの値Ｉ_o1と所定の調整係数Epsilon_Cとの積と、値Ｉ_o1との和を計算し、これを逆飽和電流Ｉ_oの新しい値Ｉ_o3とすることができる。そしてステップ９４２で、計算により求めた逆飽和電流Ｉ_oの新しい値Ｉ_o3を、逆飽和電流Ｉ_oの新しい値として第３のアレイArray_3に保存することができる。

【0197】

ステップ９４４で、計算により求めた逆飽和電流Ｉ_oの新しい値Ｉ_o3に基づいて、最大出力電流Ｉ_OUTMAXの新しい値を計算することができる。言い換えれば、計算により求めた逆飽和電流Ｉ_oの新しい値Ｉ_o3に基づいて、最大出力電流Ｉ_OUTMAXの値を再計算することができる。関連エネルギー源２００が光起電デバイス２１０を含む場合、最大出力電流Ｉ_OUTMAXの新しい値は、計算により求めた逆飽和電流Ｉ_oの新しい値Ｉ_o3を用いて上記の式１に従って計算することができる。計算により求めた最大出力電流Ｉ_OUTMAXの新しい値は、第３のアレイArray_3に保存することができる。

【0198】

ステップ９４６で、第３の誤差であるError_3を計算することができる。図１２Ｃに示すように、第３の誤差であるError_3は、第３のアレイArray_3の出力電流Ｉ_OUTの値と最大出力電流Ｉ_OUTMAXの値との平均二乗誤差の平均値で構成することができる。そして、図１２Ｄに示すように、ステップ９４８で、第２の勾配（又は、導関数）であるDel_f(I_o)を生成することができる。第２の勾配であるDel_f(I_o)は、第１の誤差であるError_1と第３の誤差であるError_3との差を、第１のアレイArray_1に保存されている逆飽和電流Ｉ_oの値Ｉ_o1と第３のアレイArray_3に保存されている逆飽和電流Ｉ_oの値Ｉ_o3との差で除算することにより計算することができる。選択された実施形態では、第２の勾配であるDel_f(I_o)は、逆飽和電流Ｉ_oの変化に対する誤差の変化を表すことができる。

【0199】

機械学習方法９００は、ステップ９５０で、逆飽和電流Ｉ_oの新しい値Ｉ_o3newを計算することができる。図１２Ｄに示すように、新しい値Ｉ_o3newは、学習率と事前に計算した第２の勾配Del_f(I_o)との積を、第３のアレイArray_3に保存されている逆飽和電流Ｉ_oの値Ｉ_o3から減算することにより求めることができる。上述のように、学習率は、１より小さく０より大きい値とすることができ、及び／又は、逆飽和電流Ｉ_oに関する計算ステップ数と収束率との均衡点で構成することができる。そしてステップ９５２で、計算により求めた逆飽和電流Ｉ_oの新しい値Ｉ_o3newを、逆飽和電流Ｉ_oの新しい値として第３のアレイArray_3に保存することができる。

【0200】

ステップ９５４で、逆飽和電流Ｉ_oの値が収束に達したか否かを判定することができる。図１２Ｄに示すように、この判定は、出力電流Ｉ_OUTの値と最大出力電流Ｉ_OUTMAXの値との差と、事前に求めた収束係数Epsilon_Bとの比較に基づいて行うことができる。上記でより詳細に説明したように、収束係数Epsilon_Bは、逆飽和電流Ｉ_oの理想値と逆飽和電流Ｉ_oの更新値との間の許容誤差に基づき定めることができる。出力電流Ｉ_OUTの値と最大出力電流Ｉ_OUTMAXの値との差の絶対値が収束係数Epsilon_Bより小さい場合、収束したと判定することができ、ステップ９５６で、第２のフラグであるFlag_3を「真」に設定することができる。

【0201】

ステップ９５８で、第１のフラグであるFlag_2及び第２のフラグであるFlag_3の現在の状態を調べることができる。第１のフラグであるFlag_2と第２のフラグであるFlag_3が共に「真」に設定されている場合、ダイオード理想因子ｎの値及び逆飽和電流Ｉ_oの値は収束したと判定することができる。したがって、ステップ９６０で、第２のアレイArray_2に保存されているダイオード理想因子ｎの値ｎ2及び第３のアレイArray_3に保存されている逆飽和電流Ｉ_oの値Ｉ_o3を、制御システム１１０に提供することができる。そしてステップ９６２で、機械学習方法９００を終了することができる。機械学習方法９００が終了すると、定量モデルの定量モデルパラメータの更新が完了する。また、第１のフラグであるFlag_2と第２のフラグであるFlag_3が共に「真」に設定されてはいない場合、ダイオード理想因子ｎの値及び逆飽和電流Ｉ_oの値が収束したと判定することはできない。したがって、例えば、図１２Ａに示すステップ９１６で、第１の誤差であるError_1を計算することにより、機械学習方法９００を継続することができる。

【0202】

図１４に、補助制御システム１３０の第２の相互作用方法１０００の一実施形態を示す。第２の相互作用方法１０００は、補助制御システム１３０がユーザコンピュータシステム１５０（図７Ｂに図示）と通信することを可能にするものである。図１４を参照すると、第２の相互作用方法１０００は、処理ループを開始するステップ１０１０を含むことができる。処理ループは、補助制御システム１３０（図７Ａ及び図７Ｂに図示）が、ユーザクライアントメッセージ要求をリッスンするステップ１０２０を含むことができる。ユーザクライアントメッセージ要求の受信があった場合、補助制御システム１３０は、ステップ１０３０で、受信したユーザクライアントメッセージ要求を検証することができる。

【0203】

そしてステップ１０４０で、受信したユーザクライアントメッセージ要求が、容認可能な要求であるか容認不可な要求であるかを判定することができる。受信したユーザクライアントメッセージ要求が、容認不可な要求と判定されるなどにより失敗した場合、第２の相互作用方法１０００は、ステップ１０４５で、失敗メッセージを返して、処理ループを再始動することができる。例えば、ユーザコンピュータシステム１５０を介してエネルギー最適化システム１００にアクセスを試みているユーザが、承認済みユーザのリストに含まれていない場合に、受信したユーザクライアントメッセージ要求を容認不可な要求であると判定することができる。一方、例えば、承認済みユーザのリストにより有効と確認された場合などには、受信したユーザクライアントメッセージ要求を、容認可能な要求と判定して、処理ループを進めることができる。

【0204】

そしてステップ１０５０で、クエリを策定して実行することができる。クエリの実行は、補助制御システム１３０により行われ、結果を返すことができる。そしてステップ１０６０で、クエリの結果を、ユーザコンピュータシステム１５０に送信することができる。ステップ１０７０で、クエリをログに記録することができる。そして、ステップ１０８０で、処理ループを繰り返すか、ステップ１０９０に進んで第２の相互作用方法１０００を終了するかの判定を行うことができる。

【0205】

選択された実施形態では、図１１に示す第１の相互作用方法８００と図１４に示す第２の相互作用方法１０００を、同時に動作させることができる。また任意選択的に、図１１に示す第１の相互作用方法８００及び第２の相互作用方法１０００を、１つのマルチスレッドプログラム又は方法の一部とすることもできる。これに加えて及び／又は代えて、図１１に示す第１の相互作用方法８００と第２の相互作用方法１０００は、共通のオペレーティングシステム上で同時に動作することが可能な個別のプログラム又は方法を含むこともできる。

【0206】

選択された実施形態では、本明細書に開示の特徴の１つ以上を、１つ以上の非一時的な機械可読記憶媒体上で符号化されたコンピュータプログラム製品として提供することができる。本明細書における「Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤのうち少なくとも１つ」という形式の表現は、「１つ以上のＡ、１つ以上のＢ、１つ以上のＣ、及び／又は、１つ以上のＤ」を意味すると解釈すべきである。

【0207】

本明細書に記載の実施形態は様々な変形や外形変更が可能であるが、一例として、そのうちの特定的な例を図面に示し、明細書において詳細に説明している。しかしながら、本明細書に記載の実施形態は、開示した特定の形態又は方法に限定されるものではなく、逆に、本開示が、すべての変形例、均等物、及び代替物を包含するものであることを理解されたい。

【符号の説明】

【0208】

１００ エネルギー最適化システム
１１０ 制御システム
１１１ （制御システムの）プロセッサシステム
１１２ （制御システムの）入力インタフェースシステム
１１３ （制御システムの）出力インタフェースシステム
１１４ （制御システムの）内部通信バス
１１５ （制御システムの）メモリシステム
１１６ （制御システムの）データ記憶システム
１１９Ａ 変換器データ信号
１１９Ｂ 変換器制御信号
１２０ 供給源センサシステム
１２１ 内部温度センササブシステム
１２１Ａ 内部温度データ信号
１２２ 外部温度センササブシステム
１２２Ａ 外部温度データ信号
１２３ 電圧センササブシステム
１２３Ａ 出力電圧測定データ信号
１２４ 電流センササブシステム
１２４Ａ 出力電流測定データ信号
１２５ 画像センササブシステム
１２５Ａ 画像データ信号
１２６ 日射計センササブシステム
１２６Ａ 放射照度データ信号
１２７ 風速計センササブシステム
１２７Ａ 風速データ信号
１２８ 有線通信システム
１２８Ａ センサインタフェースシステム
１２９ センサデータ信号
１３０ 補助制御システム
１３１ （補助制御システムの）プロセッサシステム
１３２ （補助制御システムの）入力インタフェースシステム
１３３ （補助制御システムの）出力インタフェースシステム
１３４ （補助制御システムの）内部通信バス
１３５ （補助制御システムの）メモリシステム
１３６ （補助制御システムの）データ記憶システム
１３９Ａ 制御データ信号
１３９Ｂ 指令信号
１４０ 通信ネットワーク
１５０ ユーザコンピュータシステム
１６０ 補助記憶システム
２００ エネルギー源
２１０ 光起電デバイス
２２０ 供給エネルギー
２２５ 中間ＤＣ電力
２３０ ＡＣ出力電力
２５０ 動作環境
３００ エネルギー変換システム
３１０ ＤＣ－ＤＣ変換システム
３２０ 電力インバータ
３２２ ＤＣ－ＡＣインバータシステム
３３０ 変換器センサシステム
４００ 負荷
４１０ 送配電網
１５００ 特性曲線
１５１０、１５２０ 電流－電圧特性曲線
１５１２、１５２２、１５３２、１５４２ 変曲領域（変曲点）
１５１４、１５２４、１５３４、１５４４ 開放手段電圧
１５１６、１５２６ 短絡手段電流
１５１８、１５２８、１５３８、１５４８ 傾き
１５３０、１５４０ 電力－電圧特性曲線
１５５０ 縦軸（又は、原点）

【図1A】

【図1B】

【図2A】

【図2B】

【図3A】

【図3B】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図6A】

【図6B】

【図7A】

【図7B】

【図8】

【図9】

【図10A】

【図10B】

【図10C】

【図11】

【図12A】

【図12B】

【図12C】

【図12D】

【図13A】

【図13B】

【図13C】

【図14】