(57)【要約】【課題】太陽光発電部へ入射する太陽光を減衰する太陽光減衰物の影響がある場合であっても、太陽光発電の発電量を精度よく推定できる発電量推定装置、発電量推定方法及び発電量推定用プログラムを提供すること。【解決手段】発電量推定装置１は、日射量情報に基づいて太陽光発電部の基準発電量を算出する発電量算出部１１と、太陽光発電部への付着物情報に基づいて発電量減衰率を算出する減衰率算出部１２と、基準発電量及び発電量減衰率に基づいて太陽光発電部の発電量推定値を算出する発電量推定部１３とを備えた。【選択図】図１
2020127337.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
日射量情報に基づいて太陽光発電部の基準発電量を算出する発電量算出部と、
前記太陽光発電部へ入射する太陽光を減衰する太陽光減衰物の減衰物情報に基づいて発電量減衰率を算出する減衰率算出部と、
前記基準発電量及び前記発電量減衰率に基づいて前記太陽光発電部の発電量推定値を算出する発電量推定部とを備えたことを特徴とする、発電量推定装置。
【請求項２】
前記減衰率算出部は、下記式（Ａ）に基づいて前記発電量減衰率を算出する、請求項１に記載の発電量推定装置。
【数１】
2020127337.tif 000013
（式（Ａ）中、Ｐｌｏｓｓは、発電量減衰率を表し、ｋｅｘｔは、吸光係数を表し、ｈは、減衰物深を表し、ｈｓｈｉｆｔは、ｈの補正値を表し、ｈ＞ｈｓｈｉｆｔを満たす。）
【請求項３】
前記減衰率算出部は、前記減衰物情報に基づいて予め取得した減衰率係数を用いて前記発電量減衰率を算出する、請求項１に記載の発電量推定装置。
【請求項４】
さらに、地域情報に基づいて前記減衰率係数を取得する、請求項３に記載の発電量推定装置。
【請求項５】
前記太陽光減衰物が雪である、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の発電量推定装置。
【請求項６】
日射量情報に基づいて太陽光発電部の基準発電量を算出する発電量算出工程と、
前記太陽光発電部へ入射する太陽光を減衰する太陽光減衰物の減衰物情報に基づいて発電量減衰率を算出する減衰率算出工程と、
前記基準発電量及び前記発電量減衰率に基づいて前記太陽光発電部の発電量推定値を算出する発電量推定工程とを含むことを特徴とする、発電量推定方法。
【請求項７】
日射量情報に基づいて太陽光発電部の基準発電量を算出する発電量算出ステップと、
前記太陽光発電部へ入射する太陽光を減衰する太陽光減衰物の減衰物情報に基づいて発電量減衰率を算出する減衰率算出ステップと、
前記基準発電量及び前記発電量減衰率に基づいて前記太陽光発電部の発電量推定値を算出する発電量推定ステップとを含むことを特徴とする、発電量推定用コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発電量推定装置、発電量推定方法及び発電量推定用プログラムに関し、例えば、太陽光発電部に入射する太陽光を減衰する太陽光減衰物の影響を考慮した太陽光発電の発電量推定装置、太陽光発電の発電量推定方法及び太陽光発電の発電量推定用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、太陽光（ＰＶ：Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ）及び風力などの再生可能エネルギーが発電の中心となってきており、太陽光発電の普及が急速に拡大している。例えば、九州地方は、世界的にみても高い太陽光発電の普及率を有している。太陽光発電は、気象変動による発電量の変動が大きく、電力の安定供給のためには、気象予測に応じて発電計画を高精度に立案し、火力発電及び揚水発電などの他の発電所と共に運用する必要がある。
【０００３】
太陽光発電は、太陽光パネルで太陽光を受光して発電するので、気象状況などにより太陽光パネルに入射する太陽の日射量が変化すると発電量が変化する。そこで、日射計の日射量データに基づいて太陽光発電の出力を推定する太陽光発電出力の推定方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の太陽光発電出力の推定方法では、日射計によって測定された日射量に基づいて太陽光パネルが配置された管轄内の単位時間及び単位面積当たりの平均日射量を算出し、算出した平均日射量から推定関数に基づいて発電出力を推定する。これにより、日射計の設置地点と太陽光発電設備の設置地点とが異なる地点であった場合であっても、日射計の日射量データに基づいて管轄内の太陽光発電の総出力を推定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１５２６４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
太陽光発電の発電量は、一般的に、全天日射量（雲量）、気温、風速、太陽光パネルの設置角、設備容量などの指標を用いた物理式もしくは、各指標を用いた統計的方法もしくは機械学習的方法により推定して予測されている。例えば、太陽光の発電量の予測は、回帰分析などを用いて行われる。
【０００６】
しかしながら、従来の太陽光発電の発電量推定方法では、主に全天日射量（雲量）から太陽光パネルへ到達する日射量推定値が算出されるので、算出された太陽光パネルへの日射量推定値と太陽光パネル表面に実際に到達する日射量とが必ずしも一致するわけではない。例えば、太陽光パネル表面に積雪した場合には、太陽光パネル表面に到達する日射量推定値が大きい場合であっても、実際に太陽光パネル表面に到達する日射量が積雪によって遮られて少ないことがある。このような場合には、同一気象条件であっても積雪量によって太陽光発電量が大きく変動し、太陽光発電の発電量の予測が困難となり、電力を安定運用する上で大きな課題となる。実際に関東地区で大雪が降った際に、太陽光パネル表面に大量の積雪が残り、従来の太陽光発電の予測方法では対応ができなかった実例もある。
【０００７】
このように、従来の太陽光発電の発電量推定方法では、太陽光パネル表面への積雪などの太陽光減衰物が太陽光発電部の発電量へ及ぼす影響を考慮することはできず、太陽光発電の発電量の推定値と発電量の実測値とが大きく乖離してしまう場合があった。また、太陽光発電の発電量推定値をオペレータの経験によって調整して対応することも行われていたが、太陽光発電量の定量的な予測は困難であった。
【０００８】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、太陽光発電部へ入射する太陽光を減衰する太陽光減衰物の影響がある場合であっても、太陽光発電の発電量を精度よく推定できる発電量推定装置、発電量推定方法及び発電量推定用プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る発電量推定装置は、日射量情報に基づいて太陽光発電部の基準発電量を算出する発電量算出部と、前記太陽光発電部へ入射する太陽光を減衰する太陽光減衰物の減衰物情報に基づいて発電量減衰率を算出する減衰率算出部と、前記基準発電量及び前記発電量減衰率に基づいて前記太陽光発電部の発電量推定値を算出する発電量推定部とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る発電量推定装置によれば、発電量算出部が日射量情報に基づいて算出した基準発電量を、減衰率算出部が減衰物情報に基づいて算出した発電量減衰率を用いて補正することができる。これにより、発電量推定装置は、太陽光減衰物の影響を考慮して太陽光発電部の発電量推定値を算出することができるので、太陽光発電部への太陽光減衰物の影響がある場合であっても、太陽光発電の発電量を精度よく推定して予測することが可能となる。
【００１１】
本発明に係る発電量推定装置においては、前記減衰率算出部は、下記式（Ａ）に基づいて前記発電量減衰率を算出することが好ましい。この構成により、発電量推定装置は、各パラメータを考慮した下記式（Ａ）によって太陽光減衰物の影響を考慮した太陽光発電の発電量減衰率を算出することができるので、太陽光減衰物の影響がある場合の太陽光発電の発電量をより精度よく推定して予測することが可能となる。
【数１】
2020127337.tif 000003
（式（Ａ）中、Ｐｌｏｓｓは、発電量減衰率を表し、ｋｅｘｔは、吸光係数を表し、ｈは、減衰物深を表し、ｈｓｈｉｆｔは、ｈの補正値を表し、ｈ＞ｈｓｈｉｆｔを満たす。）
【００１２】
本発明に係る発電量推定装置においては、前記減衰率算出部は、前記減衰物情報に基づいて予め取得した減衰率係数を用いて前記発電量減衰率を算出することが好ましい。この構成により、発電量推定装置は、予め取得した減衰物情報に基づいた減衰率係数によって、太陽光減衰物の影響を考慮した太陽光発電の発電量減衰率を算出することができるので、太陽光減衰物の影響がある場合の太陽光発電の発電量をより精度よく推定して予測することが可能となる。
【００１３】
本発明に係る発電量推定装置においては、さらに、地域情報に基づいて前記減衰率係数を取得することが好ましい。この構成により、発電量推定装置は、地域情報も考慮した減衰率係数によって、太陽光減衰物の影響を考慮した太陽光発電の発電量減衰率を算出することができるので、太陽光減衰物の影響がある場合の太陽光発電の発電量をより一層精度よく推定して予測することが可能となる。
【００１４】
本発明に係る発電量推定装置においては、前記太陽光減衰物が雪であることが好ましい。この構成により、発電量推定装置は、雪の影響を考慮して太陽光発電部の発電量を推定できるので、太陽光発電部の発電量をより精度よく推定して予測することが可能となる。
【００１５】
本発明に係る発電量推定方法は、日射量情報に基づいて太陽光発電部の基準発電量を算出する発電量算出工程と、前記太陽光発電部へ入射する太陽光を減衰する太陽光減衰物の減衰物情報に基づいて発電量減衰率を算出する減衰率算出工程と、前記基準発電量及び前記発電量減衰率に基づいて前記太陽光発電部の発電量推定値を算出する発電量推定工程とを含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る発電量推定方法によれば、発電量算出部が日射量情報に基づいて算出した基準発電量を、減衰率算出部が減衰物情報に基づいて算出した発電量減衰率を用いて補正することができる。これにより、発電量推定方法は、太陽光減衰物の影響を考慮して太陽光発電部の発電量推定値を算出することができるので、太陽光発電部への太陽光減衰物の影響がある場合であっても、太陽光発電の発電量を精度よく推定して予測することが可能となる。
【００１７】
本発明の発電量推定用コンピュータプログラムは、日射量情報に基づいて太陽光発電部の基準発電量を算出する発電量算出ステップと、前記太陽光発電部へ入射する太陽光を減衰する太陽光減衰物の減衰物情報に基づいて発電量減衰率を算出する減衰率算出ステップと、前記基準発電量及び前記発電量減衰率に基づいて前記太陽光発電部の発電量推定値を算出する発電量推定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る発電量推定用コンピュータプログラムによれば、発電量算出部が日射量情報に基づいて算出した基準発電量を、減衰率算出部が減衰物情報に基づいて算出した発電量減衰率を用いて補正することができる。これにより、発電量推定用コンピュータプログラムは、太陽光減衰物の影響を考慮して太陽光発電部の発電量推定値を算出することができるので、太陽光発電部への太陽光減衰物の影響がある場合であっても、太陽光発電の発電量を精度よく推定して予測することが可能となる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、太陽光発電部へ入射する太陽光を減衰する太陽光減衰物の影響がある場合であっても、太陽光発電の発電量を精度よく推定できる発電量推定装置、発電量推定方法及び発電量推定用プログラムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係る発電量推定装置の機能ブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施の形態に係る日射量減衰率と積雪深との関係を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施の形態に係る発電量推定装置における積雪後の日数と積雪深及び日射量減衰率との関係を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施の形態に係る発電量推定装置における積雪後の日数と太陽光発電量及び積雪深の変化との関係を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、第１の実施の形態に係る太陽光パネルの発電量と積雪後の経過日数との関係を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、第１の実施の形態に係る太陽光パネルの発電量と積雪後の経過日数との関係を示す図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、第１の実施の形態に係る太陽光パネルの発電量と積雪後の経過日数との関係を示す図である。
【図６】図６は、第１の実施の形態に係る積雪後の発電量実測値と発電量推定値とに基づいて算出した平均平方二乗誤差（ＲＭＳＥ値）を示す図である。
【図７】図７は、第１の実施の形態に係る積雪後の経過日時と誤差率との関係を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態に係る発電量推定装置における太陽光パネルに対する太陽光の入射角度の説明図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態に係る発電量推定方法の概略を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
近年、太陽光発電の普及が進んでおり、太陽光発電の発電量を正確に予測するニーズが高まっている。一般的に、太陽光発電の発電量は、全天日射量（雲量）、気温、風速などの気象条件に基づいて予測されている。しかしながら、太陽光発電では、積雪などにより太陽光パネルに到達する日射量が遮られると同一気象条件でも発電量が大きく減少する。この場合、太陽光発電の発電量の予測が困難となり、電力の安定運用の上で大きな課題となっている。
【００２２】
本発明者は、上述した積雪などの太陽光パネルへ到達する太陽光を減衰する太陽光減衰物が太陽光発電の発電量に及ぼす影響に着目した。そして、本発明者は、太陽光減衰物による太陽光発電の発電量減衰率を算出し、算出した発電量減衰率を用いて太陽光発電部の発電量を補正することを着想した。これにより、本発明者は、太陽光減衰物の影響があった場合であっても、太陽光発電の発電量を従来より正確に推定して精度よく予測できることを見出し、本発明を完成させるに至った。
【００２３】
以下、本発明の一実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明は、以下の実施の形態によって何ら限定されるものではない。なお、以下の実施の形態においては、太陽光減衰物が雪である場合について説明するが、太陽光減衰物は、雪に限定されるものではない。太陽光減衰物としては、例えば、雪、氷などの含水物、及び火山灰などの各種太陽光を減衰する媒体を対象とすることが可能である。
【００２４】
図１は、本発明の一実施の形態に係る発電量推定装置の機能ブロック図である。図１に示すように、本実施の形態に係る発電量推定装置１は、日射量及び雪の影響を考慮して太陽光発電部（太陽光パネル）の発電量を精度よく推定するものである。発電量推定装置１は、演算処理部１１と記憶部２０とを含むコンピュータにより実現される。発電量推定装置１は、入出力装置３０と電気的に接続されている。
【００２５】
演算処理部１０は、例えば、中央演算装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａ１  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）及びメモリを含む。演算処理部１０は、各種演算を実行する際にコンピュータプログラムを記憶部２０から読み込んでメモリに展開する。メモリに展開されたコンピュータプログラムは、太陽光発電の発電量推定に関する各種処理を実行する。演算処理部１０は、例えば、記憶部２０から予め記憶された各種処理に係るデータを必要に応じて適宜メモリ上の自身に割り当てられた領域に展開し、展開したデータに基づいて太陽光発電の発電量推定値の算出に関する各種処理を実行する。
【００２６】
演算処理部１０は、発電量算出部１１と、減衰率算出部１２と、発電量推定部１３とを備える。発電量算出部１１は、予め設定された太陽光発電部（例えば、太陽光パネル）の位置情報、設備容量、自家消費率及び太陽位置などの太陽光発電に用いられる各種太陽光発電装置情報を記憶部２０などから取得する。また、発電量算出部１１は、全天日射量、気温及び温度などの気象情報を記憶部２０及び外部サーバなどから取得する。発電量算出部１１は、取得した気象情報及び各種太陽光発電装置情報に基づいて太陽光発電部の基準発電量を算出する。なお、発電量算出部１１は、外部サーバなどから定期的に気象情報を取得してもよく、オペレータによる入出力装置３０からの入力により気象情報を取得してもよい。
【００２７】
減衰率算出部１２は、雪情報（減衰物情報）を外部サーバなどから取得し、取得した雪情報に基づいて太陽光発電部の発電量減衰率を算出する。ここでの雪情報としては、太陽光発電部の発電量減衰率を算出できるものであれば特に制限はなく、積雪量を表す積雪深情報（減衰物量を表す減衰物深情報）であってもよく、降雪量情報であってもよい。また、減衰率算出部１２は、外部サーバなどから定期的に雪情報を取得してもよく、オペレータによる入出力装置３０からの入力により雪情報を取得してもよい。減衰率算出部１２は、後述するように、所定の関係式を用いて太陽光発電部の発電量減衰率を算出してもよく、雪情報及び地域情報などに基づいて作成した減衰率の減衰率係数の係数表を用いて太陽光発電部の発電量減衰率を算出してもよい。
【００２８】
発電量推定部１３は、発電量算出部１１によって算出された太陽光発電部の基準発電量及び減衰率算出部１２によって算出された太陽光発電部の発電量減衰率に基づいて、雪の影響を考慮した太陽光発電部の発電量推定値を算出する。発電量推定部１３によって算出された発電量推定値は、入出力部３０を介してオペレータに通知される。
【００２９】
記憶部２０は、ハードディスク装置、光磁気ディスク装置、フラッシュメモリ及びＣＤ−ＲＯＭなどの読み出しのみが可能な記録媒体である不揮発性のメモリ、並びに、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のような読み出し及び書き込みが可能な記録媒体である揮発性のメモリが適宜組み合わせられる。また、記憶部２０は、外部サーバなどの他の装置内にあってもよい。
【００３０】
入出力部３０は、キーボード、マウスなどの入力デバイスを含む入力装置３１と、液晶表示装置などの表示用デバイスを含む表示装置３２とを備える。入力装置３１は、太陽光発電装置の各種情報及び気象情報などの演算処理部１０及び記憶部２０への入力に用いられる。表示装置３２は、演算処理部１０で算出された太陽光発電装置の発電量推定値などを表示する。
【００３１】
次に、減衰率算出部１２による発電量減衰率の算出について詳細に説明する。太陽光発電装置では、積雪による太陽光発電の発電量の損失は、太陽光パネル表面への積雪により日射が遮られることにより発生する。本発明者は、太陽光発電装置における日射量と太陽光発電の発電量とが比例関係であることに基づき、積雪の影響がない場合の太陽光発電の基準発電量に、積雪による日射量減衰率を乗算して積雪の影響を受けた太陽光発電装置の発電量を予測することを着想した。以下、減衰率算出部１２による発電量減衰率の各実施の形態について詳細に説明する。
【００３２】
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態では、本発明者は、雪が光を透過する物質であることを考慮し、物質による光の吸収を定式化した法則であるランベルト・ベール則（Ｌａｍｂｅｒｔ−Ｂｅｅｒ  Ｌａｗ）を用いて日射量減衰率を算出することを着想した。以下、第１の実施の形態に係る日射量減衰率の算出方法について詳細に説明する。
【００３３】
まず、本発明者は、ランベルト・ベール則に基づいた下記式（１）を日射量減衰率に関する下記式（２）に変形し、下記式（２）を用いて日射量減衰率を算出した。
【数２】
2020127337.tif 000004
（上記式（１）において、Ｇ（ｈ）は、雪表面から積雪深ｈにおける日射量を表し、Ｇ（０）は、雪表面における日射量を表し、ｋｅｘｔは、吸光係数を表し、ｈは、積雪深を表す。）
【数３】
2020127337.tif 000005
（上記式（２）において、Ｐｌｏｓｓは、日射量減衰率を表し、ｋｅｘｔは、吸光係数を表し、ｈは、積雪深を表す。）
【００３４】
また、本発明者は、太陽光発電装置に雪の影響がある場合には、地表面と太陽光パネル表面とでは、積雪量である積雪深にずれがあることを見出した。この場合、ランベルト・ベール則に基づいた上記式（１）で用いられる積雪深は、太陽光発電装置（例えば、太陽光パネル）表面の積雪深とする必要がある。
【００３５】
本実施の形態では、本発明者は、上述した地表面の積雪深と太陽光パネル表面の積雪深との間のずれを考慮し、上述したランベルト・ベール則を日射量減衰率算出用に拡張した拡張ランベルト・ベール則を用いて太陽光発電量を推定することを着想した。すなわち、本発明者は、上記式（１）に加えて、雪情報に含まれる地表面に対する積雪深（ｈ）と太陽光発電の太陽光パネル表面の積雪深とのずれを積雪深の補正値（ｈｓｈｉｆｔ：正の値）として規定して下記式（３）とした。そして、本発明者は、下記式（３）を日射量減衰率に関する下記式（４）に変形し、変形した下記式（４）を用いて日射量減衰率を算出した。
【数４】
2020127337.tif 000006
（上記式（３）において、Ｇ（ｈ）は、雪表面からの積雪深ｈにおける日射量を表し、Ｇ（０）は、雪表面における日射量を表し、ｋｅｘｔは、吸光係数を表し、ｈは、積雪深を表し、ｈｓｈｉｆｔは、ｈの補正値を表し、ｈ＞ｈｓｈｉｆｔを満たす。）
【数５】
2020127337.tif 000007
（上記式（４）において、Ｐｌｏｓｓは、日射量減衰率を表し、ｋｅｘｔは、吸光係数を表し、ｈは、積雪深を表し、ｈｓｈｉｆｔは、ｈの補正値を表し、ｈ＞ｈｓｈｉｆｔを満たす。）
【００３６】
上記式（３）、（４）における補正値（ｈｓｈｉｆｔ）は、太陽光パネル表面の積雪深と地表面の積雪深との差異を表す指標である。補正値（ｈｓｈｉｆｔ）は、以下のパラメータに依存する物理量である。補正値（ｈｓｈｉｆｔ）は、太陽光パネルの設置角が大きいほど大きくなる傾向がある。太陽光パネルは、設置角が大きければ太陽光パネル表面上の積雪が滑り落ちやすくなり、積雪量が多くても積雪の影響は軽減されるためである。また、補正値（ｈｓｈｉｆｔ）は、外気温が高いほど大きくなる傾向がある。太陽光パネルに積雪した場合、外気温が高ければ融雪が進むので、積雪の影響は小さくなるからである。また、補正値（ｈｓｈｉｆｔ）は、風速が大きくなるほど大きくなる傾向がある。太陽光パネルに積雪した際、太陽光パネル表面の積雪が粉雪などの雪結晶が細かい雪質の場合、風速が大きければ積雪が取り除かれやすくなるためである。なお、風速は太陽光パネルの表面を冷却する効果があり、風速が大きくなると、太陽光発電量が大きくなる。
【００３７】
また、補正値（ｈｓｈｉｆｔ）は、日射量が大きくなると大きくなる。日射による太陽エネルギーが太陽光パネル表面の雪を融雪させるためである。補正値（ｈｓｈｉｆｔ）は、湿度が大きくなると小さくなる傾向がある。湿度が大きくなると水分が蒸発しにくくなり、太陽光パネル表面の雪が解けにくくなるので、長期間積雪の影響が残るためである。また、補正値（ｈｓｈｉｆｔ）は、湿度が大きくなると小さくなる傾向がある。ぼた雪のような雪結晶が大きく湿った雪の場合には、風速が大きければ表面が凍り、積雪が取り除かれにくくなるからである。
【００３８】
以上のようにして、上記式（３）、（４）における吸光係数（ｋｅｘｔ）及び補正値（ｈｓｈｉｆｔ）は、過去の積雪時のデータから一般的な統計モデル及び機械学習モデルであるグリッドサーチ（Ｇｒｉｄ―Ｓｅａｒｃｈ）、勾配法、確率的勾配降下法（ＳＧＤ：Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｄｅｓｃｅｎｔ）、回帰分析などにより統計的に求めることができる。
【００３９】
吸光係数（ｋｅｘｔ）については、雪密度及び雪結晶の大きさなどの積雪状態から算出することも可能である。この場合、吸光係数（ｋｅｘｔ）は、例えば、下記式（５）に基づいて算出してもよい。
【数６】
2020127337.tif 000008
（上記式（５）中、ρは、雪密度を表し、ρiは、氷密度を表し、refは、雪結晶の有効半径を表す。）
【００４０】
補正値（ｈｓｈｉｆｔ）については、上述した各種パラメータより算出することが可能である。また、補正値（ｈｓｈｉｆｔ）は、太陽光パネルに近接する地域での地表面の積雪深を測定し、太陽光パネル表面の積雪深と地表面の積雪深との差異に基づいて設定してもよい。
【００４１】
また、吸光係数（ｋｅｘｔ）及び補正値（ｈｓｈｉｆｔ）は、同一気象条件における積雪の影響がある太陽光パネルの発電量実測値を基準とし、上記式（４）における吸光係数（ｋｅｘｔ）及び補正値（ｈｓｈｉｆｔ）の各パラメータ値をグリッドサーチなどにより変更して算出した太陽光パネルの発電量予測値と上記発電量実測値とを比較して決定してもよい。この場合、上記式（４）で求めた減衰量予測値（Ｐ’ｔ＿ｌｏｓｓ）と、減衰量実測値（Ｐｔ＿ｌｏｓｓ）とが近似するように各パラメータを設定する。減衰量予測値（Ｐ’ｔ＿ｌｏｓｓ）と、減衰量実測値（Ｐｔ＿ｌｏｓｓ）との数値の近さの指標としては、下記式（６）で表される二乗誤差値（ＳＥ値：Ｓｑｕａｒｅｄ Ｅｒｒｏｒ値）を用いてもよい。この場合、二乗誤差値を小さくすることにより太陽光発電量の予測精度が向上する。なお、減衰量予測値（Ｐ’ｔ＿ｌｏｓｓ）と、減衰量実測値（Ｐｔ＿ｌｏｓｓ）との数値の近さの指標としては、二乗誤差に限定されるものではなく、絶対誤差及び最尤誤差などを用いてもよい。これらを用いた場合にも、絶対誤差及び最尤誤差を小さくすることにより、太陽光発電量の予測精度が向上する。
【数７】
2020127337.tif 000009
（上記式（６）中、ＳＥは、二乗誤差値を表し、Ｐ’ｔ＿ｌｏｓｓは、減衰量予測値を表し、Ｐ＿ｌｏｓｓは、減衰量実測値を表す。）
【００４２】
次に、上述した拡張ランベルト・ベール則を用いた発電量推定値について詳細に説明する。図２は、第１の実施の形態に係る日射量減衰率と積雪深との関係を示す図である。なお、図２においては、横軸に関東及び山梨県における積雪深（ｈ）の平均値を示し、縦軸に日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）を示している。また、図２においては、吸光係数（ｋｅｘｔ）を１．８５とし、補正値（ｈｓｈｉｆｔ）を１．９として上記式（４）に基づいて算出した日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）を実線Ｌ１で表し、吸光係数（ｋｅｘｔ）を１．８５として上記式（２）に基づいて算出した日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）を点線Ｌ２で表している。さらに、図２においては、積雪深（ｈ）が約１５となった積雪後１日目以降は積雪後４日目まで晴天となった場合の積雪深（ｈ）及び日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）の実測値と積雪後の経過日数との関係をプロットで表している。
【００４３】
図２に示すように、積雪直後の後１日目は、積雪深（ｈ）が１５であり、日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）が０．９付近であったが、積雪後の日時経過と共に積雪深（ｈ）及び日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）が徐々に減少する。ここで、上記式（４）に基づいて算出した日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）の実線Ｌ１と積雪後１日目から積雪後４日目までの積雪深（ｈ）及び日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）の実測値のプロットとを対比すると、いずれの期間においても、実線Ｌ１と日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）とが精度よく一致していることが分かる。
【００４４】
これに対して、上記式（２）に基づいて算出した日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）の点線Ｌ２と積雪後１日目から積雪後４日目までの積雪深（ｈ）及び日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）の実測値のプロットとを対比すると、積雪後の日数経過と共に点線Ｌ２が積雪深（ｈ）及び日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）の実測値のプロットから離れる傾向となる。そして、日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）が０の際の積雪深（ｈ）は、上記式（２）に基づいて算出した点線Ｌ２の積雪深（ｈ）が０ｃｍであるのに対し、上記式（４）に基づいて算出した積雪深（ｈ）が２ｃｍであり、両者の間に積雪深（ｈ）２ｃｍ程度のずれが生じていることが分かる。この結果は、上述したように、地表面に対する積雪深の雪情報と、太陽光パネル表面に対する実際の積雪深との間のずれに起因していると考えられる。これらの結果から、拡張ランベルト・ベール則に基づいた上記式（４）を用いて発電量減衰率を算出することにより、雪の影響による太陽光パネルの実際の発電量減衰率と高い精度で一致することが分かる。
【００４５】
図３は、第１の実施の形態に係る発電量推定装置における積雪後の日数と日射量減衰率との関係を示す図である。なお、図３においては、横軸に積雪後の経過時間を示し、縦軸に積雪深を示し、積雪深（ｈ）の実測値を点線Ｌ３に示し、上記式（４）に基づいて算出した日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）を実線Ｌ４に示している。
【００４６】
図３に示すように、積雪深（ｈ）の実測値は、積雪後１日目〜４日目の昼間に急減すると共に昼間以外の時間では略一定となり、積雪後の経過時間に応じて段階的に減少する。一方で、上記式（４）に基づいて算出した日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）は、積雪深と同様に、積雪後１日目〜積雪後４日目の昼間に急減すると共に昼間以外の時間では略一定となり、積雪後の経過時間に応じて段階的に減少する。このように、上記式（４）に基づいて算出した日射量減衰率（Ｐｌｏｓｓ）は、積雪深と同様の傾向で減少する結果となり、太陽光パネルに対する雪の影響が反映されていることが分かる。
【００４７】
図４は、第１の実施の形態に係る積雪後の日数と太陽光発電量及び積雪深の変化との関係を示す図である。なお、図４においては、横軸に積雪後の経過日数を示し、縦軸左に発電量推定値を表し、縦軸右に積雪深を示している。また、積雪深の実測値を二点鎖線Ｌ５で示し、積雪を考慮しない太陽光発電の基準発電量を一点鎖線Ｌ６で示し、発電量実測値を点線Ｌ７で示し、上記式（４）に基づいて算出した発電量推定値を実線Ｌ８で示している。なお、積雪後１日目〜積雪後４日後はいずれも晴天での結果を示している。
【００４８】
図４に示すように、積雪深（ｈ）は、図３で説明した例と同様に、積雪後の経過時間に応じて段階的に減少する。基準発電量は、積雪深（ｈ）と無関係に気象情報に含まれる全日射量に基づいて算出されるので、雲量に応じて若干の増減はあるものの積雪後１日目〜積雪後４日にかけていずれも高い値となっている。これに対して、発電量実測値は、全日射量及び太陽光パネル上の積雪により変化するので、積雪後の経過日数に応じた積雪深の減少と共に徐々に発電量が復帰する傾向となる。また、上記式（４）に基づいて算出した発電量推定値は、発電量実測値と略一致し、積雪深の減少と共に発電量が復帰していく傾向となることが分かる。また、上記式（４）に基づいて算出した発電量推定値は、同日中でも積雪深が減少する午後の方が午前中に対して発電量が増大する傾向も発電量実測値と略一致することが分かる。
【００４９】
次に、本発明者は、図４に示した条件において、出力電圧が異なる太陽光パネルを用いた場合の発電量予測値と発電量実測値との関係を調べた。図５Ａ〜図５Ｃは、太陽光パネルの発電量と積雪後の経過時間との関係を示す図である。なお、図５Ａにおいては、太陽光パネルの出力電圧が低圧の場合を示し、図５Ｂにおいては、太陽光パネルの出力電圧が高圧の場合を示し、図５Ｃにおいては、太陽光パネルの出力電圧が特別高圧の場合を示している。また、図５Ａ〜図５Ｃにおいては、発電量実測値を実線Ｌ９〜Ｌ１１で示し、上記式（４）に基づいて算出した発電量推定値を点線Ｌ１２〜Ｌ１４に示している。
【００５０】
図５Ａ〜図５Ｃに示すように、太陽光パネルの発電量の実測値は、いずれの出力電圧の条件においても、図４に示した例と同様に、積雪後の経過日数に応じて発電量が復帰する傾向となる。また、太陽光パネルの出力電圧が低圧の場合の発電量実測値（図５Ａの実線Ｌ９参照）と発電量推定値（図５Ａの点線Ｌ１２参照）とは精度よく一致し、太陽光パネルの出力電圧が高圧の場合の発電量実測値（図５Ｂの実線Ｌ１０参照）と発電量推定値（図５Ｂの点線Ｌ１３参照）とは精度よく一致し、太陽光パネルの出力電圧が特別高圧の場合の発電量実測値（図５Ｃの実線Ｌ１１参照）と発電量推定値（図５Ｃの点線Ｌ１４参照）とは精度よく一致する。この結果から、上記第１の実施の形態によれば、太陽光パネルの出力電圧によらずに、発電量実測値と発電量推定値とが高い精度で一致することが分かる。
【００５１】
図６は、第１の実施の形態に係る積雪後の発電量実測値と発電量推定値とに基づいて算出した平均平方二乗誤差値（ＲＭＳＥ：Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ値）を示す図である。なお、図６においては、横軸に時間を示し、縦軸にＲＭＳＥ値を示し、時間毎のＲＭＳＥ値を示すと共に全体の平均値を併記している。また、図６においては、各時間帯の左側に上記式（４）で算出した発電量推定値を示し、右側に基準発電量の値を示している。なお、図６におけるＲＭＳＥ値は、下記式（７）に基づいて算出した値である。
【数８】
2020127337.tif 000010
（式（７）中、ＲＭＳＥは、平均平方二乗誤差値を表し、fiは、発電量実測値を表し、aiは、発電量予測値を表す。）
【００５２】
図６に示すように、上記式（４）で算出した発電推定値は、各時間帯及び全体の平均値のいずれにおいても発電量実測値と比較して大幅にＲＭＳＥ値を低減できることが分かる。この結果から、上記式（４）で算出した発電推定値を用いることにより、高い精度で雪の影響を考慮した太陽光発電の発電量の予測が可能となることが分かる。
【００５３】
次に、本発明者は、積雪後の経過日時と発電量推定値と発電量実測値との関係について調べた。図７は、第１の実施の形態に係る積雪後の経過日時と誤差率との関係を示す図である。なお、図７においては、横軸に積雪後の経過日時を示し、縦軸に誤差率を示している。また、図７においては、各時間帯の左側に上記式（４）で算出した発電量推定値を示し、右側に基準発電量の値を示している。なお、図７における誤差率は、下記式（８）に基づいて算出した値である。
【数９】
2020127337.tif 000011
（式（８）中、fiは、発電量実測値を表し、aiは、発電量予測値を表す。）
【００５４】
図７に示すように、積雪後の経過日時と発電量推定値と発電量実測値とは、積雪後１日目〜積雪後４日目にかけて、８：００〜１６：００の範囲で精度よく一致していることが分かる。この結果から、上記時間帯においては、上記第１の実施の形態に係る発電量予測装置を用いることにより、発電量実測値を高い精度で推定できることが分かる。一方で、各日の７：００の時間帯に関しては、他の時間帯に対して相対的に誤差率が高くなる結果となっている。
【００５５】
図８は、本実施の形態に係る太陽光パネルに対する太陽光の入射角度の説明図である。図８に示すように、太陽光発電装置１００の太陽光パネル１０１は、一般的にパネル表面１０１Ａが地表面Ｇに対して所定の傾斜角度をとって配置される。この太陽光パネル１０１のパネル表面１０１Ａには、時間によって異なる角度から太陽光が入射する。例えば、昼１２：００頃の時間帯では、太陽１０２Ａの位置が高くなるので、太陽光パネル１０１のパネル表面１０１Ａに対する太陽光の入射角度θ１が大きくなる。この結果、太陽光パネル１０１の表面に付着した積雪１０３の表面とパネル表面１０１Ａとの間の太陽光の光路の距離（図８のｈｄ参照）が、積雪１０３表面とパネル表面１０１Ａとの積雪深に近くなるので、太陽光パネル１０１に入射された太陽光の積雪１０３による減衰量が小さくなり、太陽光パネル１０１に効率よく太陽光が入射する。
【００５６】
これに対して、７：００の時間帯では、太陽１０２Ｂの位置が低くなるので、太陽光パネル１０１の表面１０１Ａに対する太陽光の入射角度θ２は、入射角度θ１に対して大幅に小さくなる。この結果、太陽光パネル１０１の表面に付着した積雪１０３の表面とパネル表面１０１Ａとの間の太陽光の光路の距離（図８のｈｍ参照）が、積雪１０３の表面とパネル表面１０１Ａとの積雪深より大幅に長くなるので、太陽光パネル１０１に入射された太陽光の積雪１０３による減衰量が大きくなり、太陽光パネル１０１に入射する太陽光が減少する。以上の結果から、図７に示した例では、他の時間帯に対して、７：００の時間帯で誤差率が増大したと考えられる。この場合には、時間帯ごとに補正値（ｈｓｈｉｆｔ）を適切に設定することにより上述した時間帯による誤差率の増大を防ぐことができる。
【００５７】
このように、上記第１の実施の形態によれば、拡張ランベルト・ベール則に基づいた上記式（４）によって雪の影響を考慮した太陽光発電の発電量減衰率を算出するので、雪の影響がある場合の太陽光発電の発電量を精度よく推定して予測することが可能となる。
【００５８】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態では、本発明者は、減衰率算出部１２は、雪情報（減衰物情報）に基づいて予め取得した減衰率係数の係数表を用いて日射量減衰率を算出することを着想した。減衰率算出部１２で用いられる減衰率係数の係数表の一例を下記表１に示す。下記表１に記載の減衰率係数の係数表は、雪情報に加えて地域情報を含む。下記表１では、雪情報として積雪量に基づいた積雪深レベルを用いた例について示しているが、雪情報としては、降雪後の経過日数を用いてもよい。また、ここでの地域情報は、例えば、山間部、都市部などの地域単位、都道府県単位、行政区単位により適宜設定される。また、地域情報は、各単位の所定期間における平均降水量、平均降雪量、平均気温、平均湿度などに基づいて適宜設定してもよい。なお、下記表１では、雪情報である積雪深に加えて地域情報を含む減衰率係数の係数表を用いて日射量減衰率を算出する例について説明するが、地域情報は必ずしも用いる必要はない。
【００５９】
【表１】
2020127337.tif 000012
【００６０】
上記表１に示す減衰率係数の係数表では、雪情報を積雪深のない状態である積雪深レベル０、積雪深が浅い状態である積雪深レベル１、積雪深が中程度の状態である積雪深レベル２、積雪深が深い状態である積雪深レベル３の４段階に区分している。また、上記表１に示す減衰率係数の係数表では、地域を相互に積雪の影響が異なる地域Ａ（積雪の影響大）、地域Ｂ（積雪の影響中）、地域Ｃ（積雪の影響小）に区分している。これらの積雪深レベルデータ及び地域データは、予め取得して用いる。
【００６１】
本実施の形態では、減衰率算出部１２は、表１に示した係数を用いて太陽光パネル表面に到達する日射量の減衰率を算出する。例えば、減衰率算出部１２取得した雪情報の積雪深が積雪深レベルＡであって、地域情報が地域Ａである場合には、太陽光発電部に到達する日射量減衰率を０．９として算出する。また、減衰率算出部１２取得した雪情報の積雪深が積雪深レベルＢであって、地域情報が地域Ｂである場合には、太陽光発電部に到達する日射量減衰率を０．８７として算出する。このように日射量を算出することにより、太陽光発電部が配置された地点の積雪量及び地域情報に基づいた適切な減衰率を算出できるので、雪の影響を考慮した太陽光の発電量を推定して予測することができる。
【００６２】
このように、上記第２の実施の形態によれば、予め取得した雪情報及び地域情報に基づいた減衰率係数の係数表によって、雪の影響を考慮した太陽光発電の発電量減衰率を算出することができるので、雪の影響がある場合の太陽光発電の発電量をより精度よく推定して予測することが可能となる。
【００６３】
次に、図９を参照して本実施の形態に係る太陽光発電の発電量推定方法について詳細に説明する。図９は、本実施の形態に係る太陽光発電の発電量推定方法の概略を示すフロー図である。図９に示すように、本実施の形態に係る発電量推定方法は、日射量情報に基づいて太陽光パネルの基準発電量を算出する発電量算出工程ＳＴ１１と、雪情報に基づいて発電量減衰率を算出する減衰率算出工程ＳＴ１２と、基準発電量及び発電量減衰率に基づいて太陽光パネルの発電量推定値を算出する発電量推定工程ＳＴ１３とを含む。以下、各工程について詳細に説明する。
【００６４】
発電量算出工程ＳＴ１１では、まず、発電量算出部１１が全天日射量、気温及び温度などの気象情報を外部サーバなどから取得する。そして、発電量算出部１１は、取得した気象情報と記憶部２０などに格納された太陽光発電部の太陽光パネルの位置情報、設備容量、自家消費率及び太陽位置などの太陽光発電に用いられる各種太陽光発電装置情報とに基づいて太陽光発電部の基準発電量を算出する。
【００６５】
減衰率算出工程ＳＴ１２では、まず、減衰率算出部１２は、積雪深などの雪情報を外部サーバから取得する。そして、減衰率算出部１２は、取得した雪情報に基づいて太陽光発電部の発電量減衰率を算出する。ここでは、減衰率算出部１２は、上記式（４）に基づいて発電量減衰率を算出してもよく、上記表１に示した減衰率係数の係数表を用いて発電量減衰率を算出してもよい。
【００６６】
発電量推定工程ＳＴ１３では、発電量推定部１３は、発電量算出部１１によって算出された基準発電量及び減衰率算出部１２によって算出された発電量減衰率に基づいて太陽光パネルの発電量推定値を算出する。ここでは、発電量推定部１３は、基準発電量と発電量減衰率とを乗算することにより、基準発電量を補正して発電量推定値を算出する。以上により、太陽光発電部への雪の影響を考慮した発電量推定値を得ることが可能となる。
【００６７】
以上説明したように、上記実施の形態によれば、発電量算出部１１が日射量情報に基づいて算出した基準発電量を、減衰率算出部１２が減衰物情報に基づいて算出した発電量減衰率を用いて補正する。これにより、発電量推定装置１は、太陽光減衰物の影響を考慮して太陽光発電部の発電量推定値を算出することができるので、太陽光発電部への太陽光減衰物の影響がある場合であっても、太陽光発電の発電量を精度よく予測して推定することが可能となる。したがって、上記実施の形態によれば、太陽光発電部へ入射する太陽光を減衰する太陽光減衰物の影響がある場合であっても、太陽光発電の発電量を精度よく推定できる発電量推定装置、発電量推定方法及び発電量推定用プログラムを実現することが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
本発明は、太陽光発電部へ入射する太陽光を減衰する太陽光減衰物の影響がある場合であっても、太陽光発電の発電量を精度よく推定できるという効果を有し、特に、各種太陽光発電装置の発電量の予測に好適に用いることができる。
【符号の説明】
【００６９】
１  発電量予測装置
１１  発電量算出部
１２  減衰率算出部
１３  発電量推定部
２０  記憶部
３０  入出力部
３１  入力装置
３２  表示装置
１００  太陽光発電装置
１０１  太陽光パネル
１０１Ａ  パネル表面
１０２Ａ，１０２Ｂ  太陽
１０３  積雪
【図１】
2020127337.tif 000014
【図２】
2020127337.tif 000015
【図３】
2020127337.tif 000016
【図４】
2020127337.tif 000017
【図５Ａ】
2020127337.tif 000018
【図５Ｂ】
2020127337.tif 000019
【図５Ｃ】
2020127337.tif 000020
【図６】
2020127337.tif 000021
【図７】
2020127337.tif 000022
【図８】
2020127337.tif 000023
【図９】
2020127337.tif 000024