(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数地点に設置された太陽光発電装置の発電量の時系列データを取得する情報取得部と、前記時系列データのうち所定の位置の太陽光発電装置に対応する所定の時系列データと他の位置の太陽光発電装置に対応する他の時系列データとの変動パターンを比較して類似度を判定する類似度判定部と、前記類似度判断によって類似と判断された前記他の時系列データに基づいて前記所定の時系列データに係る太陽光発電装置の発電量を予測する発電量予測部を有することを特徴とする太陽光発電量予測装置。
【請求項２】
請求項１において、前記時系列データの各々は、発電量成分と時間成分とからなり、前記類似度判断は、前記他の時系列データの時間成分を変更させて行うことを特徴とする太陽光発電量予測装置。
【請求項３】
請求項２において、前記変更させた時間成分のうち類似度が最大となる時間成分を選択し、前記発電量は、前記選択した時間成分に基づいて予測されることを特徴とする太陽光発電量予測装置。
【請求項４】
請求項３において、前記類似度判断は、前記所定の時系列データに係る太陽光発電装置から所定範囲内の太陽光発電装置に係る時系列データに対してなされることを特徴とする太陽光発電量予測装置。
【請求項５】
請求項４において、前記所定の時系列データと前記他の時系列データに基づいて補正値を求め、前記他の時系列データを前記補正値で補正することで、前記発電量が予測されることを特徴とする太陽光発電量予測装置。
【請求項６】
請求項１において、前記時系列データと、前記予測された発電量との誤差を評価する予測結果評価部を有し、前記発電量の予測は前記誤差を用いて行うことを特徴とする太陽光発電量予測装置。
【請求項７】
請求項１において、前記類似度判断は、前記時系列データの各データが所定値から偏差する度合いを指標としてなされることを特徴とする太陽光発電量予測装置。
【請求項８】
複数地点に設置された太陽光発電装置の発電量の時系列データを取得する情報取得部と、前記時系列データのうち所定の位置の太陽光発電装置に対応する所定の時系列データと他の位置の太陽光発電装置に対応する他の時系列データとの変動パターンを比較して類似度を判定する類似度判定部と、前記類似度判断によって類似と判断された前記他の時系列データに基づいて前記所定の時系列データに係る太陽光発電装置の発電量を予測する発電量予測部と、前記予測された発電量に基づいて、系統に接続される電圧制御機器に制御信号を送信することを特徴とする系統電圧制御装置。
【請求項９】
請求項８において、前記電圧制御機器の動作時定数は、将来のタップ位置変動の時系列情報に基づいて選択することを特徴とする系統電圧制御装置。
【請求項１０】
請求項１において、情報取得部は発電量の時系列データに加え、複数地点に設置された日射計の日射強度の時系列データを取得し、類似度判定部は発電量および日射強度の時系列データ間の類似度を判定し、発電量予測部は発電量および日射強度の時系列データを用いて予測を行うことを特徴とする太陽光発電量予測装置。
【請求項１１】
複数地点に設置された太陽光発電装置の発電量の時系列データを取得し、前記時系列データのうち所定の位置の太陽光発電装置に対応する所定の時系列データと他の位置の太陽光発電装置に対応する所定の時系列データとの変動パターンを比較して類似度を判定し、前記類似度判断によって類似と判断された前記他の時系列データに基づいて前記所定の時系列データに係る太陽光発電装置の発電量を予測する太陽光発電量予測方法。
【請求項１２】
複数地点に設置された太陽光発電装置の発電量の時系列データを取得し、前記時系列データのうち所定の位置の太陽光発電装置に対応する所定の時系列データと他の位置の太陽光発電装置に対応する他の時系列データとの変動パターンを比較して類似度を判定し、前記類似度判断によって類似と判断された前記他の時系列データに基づいて前記所定の時系列データに係る太陽光発電装置の発電量を予測し、前記予測された発電量に基づいて、系統に接続される電圧制御機器を制御する系統電圧制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、太陽光発電量予測装置，太陽光発電量予測方法，系統電圧制御装置，系統電圧制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、太陽光発電の普及が進んでおり大量導入が見込まれる。この太陽光発電の発電量は、天候の変化に伴い、大きく急速に変化する。太陽光発電の大量導入に伴い系統全体に対する影響が増大し、太陽光発電の発電量変動は系統電圧変動など様々な弊害を発生させる。特に、太陽光発電装置は広域に数多く分散して設置されているので、個々の太陽光発電装置を、例えば上空の雲の状態等の天候に応じて、系統電圧に影響を与えないように制御することは難しい。
【０００３】
そこで、太陽光発電装置における発電量を予測する技術が考え付かれた。ここで、予測の基となる発電量については、例えば特開２００７−２８１０６０号公報に記載されているように、自己の過去の発電量のみならず、他の太陽光発電装置の発電量をも用いて予測する技術が知られている。
【０００４】
この技術によれば、モデル式を用いて、他の過去の太陽光発電装置の発電量に係数（１より小さい係数）を掛けた数値を、自己の過去の発電量に係数（１より小さい係数）を掛けた数値に足しこむことで、太陽光発電装置の発電量を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２８１０６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の従来技術では、モデル式（モデル式の係数）は比較的に硬直的であり時々刻々と変わる発電環境に対応して変更することが困難であった。例えば、風向き変化による雲の移動等に対応した発電量の予測が困難であり、すなわち、近い将来の発電量の予測が困難であった。特に、地理的な影響の範囲が変動することが問題であり、すなわち、系統に対する太陽光発電の変動の影響が問題であった。
【０００７】
本発明の目的は、比較的に近い将来の太陽光発電量の予測が可能な太陽光発電量予測装置，太陽光発電量予測方法，系統電圧制御装置，系統電圧制御方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明では、時系列データのうち所定の時系列データと他の時系列データとの類似度を判定、類似と判断された他の時系列データに基づいて所定の時系列データに係る太陽光発電装置の発電量を予測するように構成した。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、比較的に近い将来の太陽光発電量の予測が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の対象である太陽光発電装置を含む太陽光発電制御システムの全体構成である。
【図２】予測制御装置の機能構成を示す図である。
【図３】位置情報および発電量および地点間情報のデータ構成を示す図である。
【図４】類似度算出処理を示すフローチャートである。
【図５】発電量予測処理を示すフローチャートである。
【図６】発電量の時系列データおよび地点間の類似度を表すグラフである。
【図７】表示画面の例を示す図である。
【図８】予測情報を利用した制御処理を示すフローチャートである。
【図９】予測発電量より算出された系統電圧およびタップ位置の時系列変動を示す図である。
【図１０】日射計を含む太陽光発電制御システムの全体構成である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態が適用された太陽光発電制御システムの構成図である。図１に示すように、本実施形態における太陽光発電制御システムは、配電変電所１０１に接続される配電系統に適用され、太陽光発電装置１０２（１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃ）と、電力センサ１０３（１０３ａ，１０３ｂ，１０３ｃ）と、予測制御装置２００と、通信ネットワーク１０４と、電圧制御装置１０５（図１ではステップ式自動電圧調整器（ＳＶＲ：Step Voltage Regulator）の制御を行う例を示す。他のタイプの制御装置でも良い。）と、を含んで構成される。
【００１３】
太陽光発電装置１０２は、パネルに太陽光を受光することで日射強度に応じた量の発電を行い、配電線路を通じて系統に電力を供給する。電力センサ１０３は、太陽光発電装置１０２において発電され、系統に流入する電力量を一定時間ごと（例えば１秒ごと）に計測し、通信ネットワーク１０４を通じて予測制御装置２００に上記計測した電力量を太陽光発電装置１０２における発電量データとして送信する。電力センサ１０３は、柱上変圧器、開閉器などの内部に設置されることがある。予測制御装置２００は、電力センサ１０３から送信された発電量データおよび内部に蓄積された各種情報を用いて、将来の発電量を予測する。さらに、予測制御装置２００は、予測結果に基づく制御信号を、通信ネットワークを通じて電圧制御装置１０５に送信する。
【００１４】
電圧制御装置１０５は、予測制御装置２００から送信される制御信号に基づいて内部パラメータを変更し、系統電圧の制御を行う。
【００１５】
図１に示すように、予測制御装置２００において、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１と、表示装置２０２と、通信手段２０３と、入力手段２０４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０５と、プログラムデータベース２０６と、位置情報データベース２０７と、計測情報データベース２０８と、予測情報データベース２０９と、系統情報データベース２１０と、がバス線２１１に接続されている。ＣＰＵ２０１は、計算プログラムを実行して、発電量の予測や、制御信号の生成などを行う。ＲＡＭ２０５は、表示用の画像データ，発電量の予測結果データなどを一旦格納するメモリーであり、ＣＰＵ２０１により必要な画像データを生成して表示装置２０２に表示する。通信手段２０３は、通信ネットワーク１０４を通じて電力センサ１０３から発電量データを取得する。また、通信ネットワーク１０４を通じて電圧制御装置１０５に制御信号を送信する。
【００１６】
ユーザは、入力手段２０４の所定のインタフェースを通じて各種閾値などのパラメータを設定・変更し、本制御システムの動作を適切に設定できる。また、ユーザは、入力手段２０４の所定のインタフェースを通じて確認したいデータの種類を選択し、表示装置に表示させることができる。
【００１７】
プログラムデータベース２０６には、計算プログラムである、地点間類似度算出プログラム，発電量予測プログラム，制御信号生成プログラム、が格納される。これらのプログラムは、必要に応じてＣＰＵ２０１に読み出され、計算が実行される。位置情報データベース２０７には、太陽光発電装置の位置情報が格納される、図３（ａ）に位置情報のデータ構成を示す。図３（ａ）に示すように、太陽光発電装置が設置される地点の地点名、および位置を表す緯度，経度が記憶される。計測情報データベース２０８には、電力センサ１０３において計測され、通信ネットワーク１０４を通じて予測制御装置２００に送信された発電量の時系列データが格納される。図３（ｂ）に、計測情報データベースに格納される計測発電量情報のデータ構成の一例を示す。図３（ｂ）に示す例では、各太陽光発電装置設置地点における、１１時から１２時までの１秒ごとの発電量が格納されている。この計測情報は、通信手段２０３により計測発電量情報が取得されるたびに以下のように更新されるとしても良い。例えば、地点名ＡＡＡの太陽光発電装置の１２時０分１秒における発電量情報が取得された場合、地点名ＡＡＡの１１時０分０秒の発電量データを消去し、１２時０分１秒の発電量データを新たに格納して良い。予測情報データベース２０９には、プログラムデータベース２０６に格納された計算プログラムを用いて算出された太陽光発電量，地点間情報，電圧制御装置１０５の制御量などが格納される。図３（ｃ）に、予測情報データベース２０９に格納される予測発電量のデータ構成の一例を示す。図３（ｃ）は、１２：００の時点において、１２時０分１０秒から１２時１０分までの１０秒ごとの発電量が予測された場合の、予測発電量情報を示す。系統情報データベース２１０には、発電量予測を行う太陽光発電装置１０２，電圧調整装置１０５などの接続状態を表す系統構成データ，線路インピーダンスなどの情報が格納される。
【００１８】
次に、図２を用いて、予測制御装置２００の機能構成について説明する。予測制御装置２００は、情報取得部２１と、類似度算出部２２と、発電量予測部２３と、表示部２４と、制御部２５と、を含んで構成される。上記機能は、プログラムデータベース２０６に格納されたプログラムが実行されることにより実現される。また、予測制御装置２００は、計測情報記憶部２６と、位置情報記憶部２７と、地点間情報記憶部２８と、予測情報記憶部２９と、系統情報記憶部３０と、をさらに有する。上記機能について、計測情報記憶部２６の機能は計測情報データベース２０８によって、位置情報記憶部２７の機能は位置情報データベース２０７によって、地点間情報記憶部２８と予測情報記憶部２９の機能は予測情報データベース２０９によって、系統情報記憶部３０の機能は系統情報データベース２１０によって、それぞれ実現される。
【００１９】
情報取得部２１は、通信手段２０３が通信ネットワーク１０４を介して電力センサ１０３から送信された発電量情報を受信し、計測情報記憶部２６に格納する。上記情報取得プロセスにおいて、電力センサ１０３が発電量の計測を行う一定時間ごと（例えば１秒ごと）に送信が行われ、計測発電量データを１つずつ受信して計測情報データベース２０８に格納しても良い。また、電力センサ１０３が計測した発電量情報を一定時間分（例えば１０秒分）蓄積し、複数の（例えば１０個の）データを一度に送信しても良い。
【００２０】
類似度算出部２２は、計測情報データベース２０８に格納された発電量データおよび位置情報データベース２０７に格納された位置情報を用いて、発電量時系列データ間の類似度を算出し、地点間情報記憶部２８に格納する。
【００２１】
類似度算出部２２におけるプロセスを、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００２２】
まず、類似度を算出する比較元地点の位置情報を計測情報データベース２０８より取得する（Ｓ４１）。すなわち、類似度を算出する比較元地点は、太陽光発電装置１０２が設置され、発電量の時系列データが電力センサ１０３により計測され、発電量データが計測情報データベース２０８に格納されている地点の中から選択される。次に、比較元地点との類似度が算出される比較先地点が選択される（Ｓ４２）。比較先地点は、比較元地点と同様、発電量データが計測情報データベース２０８に格納されている地点であり、さらに、比較先地点との直線距離が所定の閾値以内（例えば１km以内）に存在する地点から選択される。地点間の直線距離は、位置情報データベース２０７に格納される、各地点の緯度・経度情報から算出することができる。そして、選択された比較先地点から１つの地点を選択し（Ｓ４３）、時間差の値を定めて（Ｓ４４）、比較先地点と比較元地点との類似度を算出する（Ｓ４５）。ここで、類似度とは、２つの時系列データの変動の傾向が似ているほど大きくなるような値とする。例えば、以下の（式１）に表わす相互相関係数ｒXYの値を類似度として用いることができる。
【００２３】
【数１】
0005600570.tif 000002
【００２４】
ただし、Ｘ（ｔ）：比較元地点の発電量時系列データ，Ｙ（ｔ）：比較先地点の発電量
時系列データ，
0005600570.tif 000003
τ：時間差とする。
【００２５】
このとき、時間差の値を、所定の範囲内（例えば−６０≦τ≦０）を一定間隔（例えば１秒間隔）で変化させ、類似度の値を繰り返し計算する。例えば、１秒間隔で時間差を変化させるとした場合、τ＝−６０，−５９，…−１，０として（式１）から相互相関係数ｒXYの値をそれぞれ計算する。図６に、計算結果をグラフに表した例を示す。地点ａ，ｂ，ｃにおける発電量時系列データを図６（ａ）（ｂ１）（ｃ１）のグラフで示す。このとき、時間差τに対する地点ａとｂとの類似度ｒabは図６（ｂ２）のようになる。同様に、地点ａとｃとの類似度ｒacは図６（ｃ２）のようになる。
【００２６】
Ｓ４５のステップを時間差τの値を変えて繰り返し実行し、所定の時間差の範囲内で類似度を算出したら、類似度が最大となるときの時間差および類似度の値を記憶する（Ｓ４６）。図６（ｂ２）の例では、時間差（ｔ2−ｔ1）と類似度の最大値ｒabが記憶される。
同様に、図６（ｃ２）の例では、時間差ｔ3と類似度の最大値ｒacが記憶される。
【００２７】
Ｓ４６のステップを、Ｓ４２で選択した比較地点ごとに行ったら、記憶されている類似度が大きい比較地点を選択し、その地点を風上地点とする（Ｓ４７）。ここで、選択する風上地点の地点数ｎは、事前に比較元地点ごとに定めておく。また、類似度の閾値を事前に定め、Ｓ４３〜Ｓ４６において算出，記憶した類似度が前記閾値より大きくなる比較先地点を、全て風上地点としてもよい。図６の地点ａ，ｂ，ｃで類似度の算出を行い、風上地点を１地点選択する場合、ｒab＞ｒacであるならば、地点ａの風上地点は地点ｂと決定される。このようにして求められた比較元地点と風上地点の組み合わせを予測情報データベース２０９に格納する。
【００２８】
以上のプロセスを実行することにより、地点間の類似度が算出される。このプロセスを比較元地点ごとに繰り返すと予測情報データベース２０９に図３（ｄ）に示す地点間情報が格納される。
【００２９】
図２の説明に戻る。
【００３０】
発電量予測部２３は、予測情報データベース２０９に格納された地点間情報および位置情報データベース２０７に格納された位置情報を用いて、将来の発電量を予測し、予測情報データベース２０９に格納する。
【００３１】
発電量予測部２３における処理プロセスを、図５のフローチャートを用いて説明する。
まず、発電量を予測する地点における地点間情報を予測情報データベース２０９から取得する（Ｓ５１）。このとき、図３（ｄ）に示す地点間情報を検索し、発電量予測地点の風上地点および該風上地点における時間差を取得する（Ｓ５２）。次に、Ｓ５２で取得した情報を基に、風上地点の計測発電量を計測情報データベース２０８に格納されている計測発電量情報から読み出す（Ｓ５３）。以上で取得した情報を用いて、以下の（式２）から予測地点における将来の発電量を算出する（Ｓ５４）。
【００３２】
【数２】
0005600570.tif 000004
【００３３】
ただし
【００３４】
【数３】
0005600570.tif 000005
ここで、
0005600570.tif 000006
Ｙm（ｔ）：地点ｍの発電量，Ｘb：予測地点の発電量基準値，Ｙbm：地点ｍの発電量基準値，τm：地点ｍにおける時間差，ωm：地点間の重み，ｎ：風上地点数，ε（ｔ）：補正項、とする。ここで、Ｘb，Ｙbmは、異なる太陽光発電装置間の整合に用いる基準値であり、それぞれの地点に設置された太陽光発電装置の定格出力、あるいは過去履歴から得られるそれぞれの地点における最大発電量などの値を用いる。また、重みωmは、予測元地点と風上地点の類似度が高いほど、大きくなるように定められる数値であり、（式３）を満たすよう、例えば以下の（式４）のように定められる。ただし、（式４）において、ｒmは予測元地点と地点ｍの類似度を表す。
【００３５】
【数４】
0005600570.tif 000007
【００３６】
さらに、予測値算出の際に補正項を考慮せず、すなわち、（式２）においてε（ｔ）＝０としてよい。また、ε（ｔ）を過去の予測誤差を利用した補正項として、例えば以下の（式４）のように定めてもよい。
【００３７】
【数５】
0005600570.tif 000008
【００３８】
ここで、Ｘ（ｔ）は予測地点における実測発電量を表し、（式５）は１単位時間過去における予測誤差（実測値と推定値の差分）を補正項とすることを意味している。
【００３９】
（式２）を用いて算出された予測地点の予測発電量は、図３（ｃ）に示すデータ構成で予測情報データベース２０９に格納される。図３（ｃ）に示す例では、現在時刻を１２時とし、（式２）において、ｔの値を現在の１０秒後から１０分後まで１０秒ごとの値として予測発電量を算出した場合を表している。
【００４０】
以上のようにして、各予測地点の予測発電量が算出される。
【００４１】
図２の説明に戻る。
【００４２】
表示部２４は、類似度算出部２２や発電量予測部２３において算出された予測発電量などの予測情報を予測情報データベース２０９から読み込み、所定の形式で表示する。図７に表示例を示す。図７は、画面左側に示された地図上の予測地点からユーザが１つあるいは複数の地点を選択することにより、選択した地点の発電量の予測値を時系列グラフにより確認することができる表示例を示している。また、図７に示すように、上記式（５）において算出した補正項の値が大きいときは予測精度が低く、小さいときは予測精度が高いとして、地点ごとの現在の予測精度を画面上に表示してもよい。このような表示により、ユーザは現在の発電量予測値の信頼性を判断することができる。さらに、将来を含むある時点における複数地点の発電出力を色分けなどして地図上に表示することにより、ユーザがある時点の空間的な太陽光発電出力の分布を確認できるようにしてもよい。
【００４３】
制御部２５は予測情報データベース２０９に格納された予測発電量情報と、系統情報データベース２１０に格納された系統情報から、太陽光発電装置１０２の発電量の変動が系統電圧に及ぼす影響を算出する。算出結果から、系統電圧が適正範囲を逸脱するなどの影響が予測される場合は、影響を低減するように電圧調整機器のパラメータを変更するなどの制御信号を送信する。例えば、急速な系統電圧変動が生じると予測される場合は、ＳＶＲの時定数を小さくし、急速な変動に対しても系統電圧を適正範囲に保つことができるようにする。太陽光発電出力による系統電圧変動に対して、タップ位置切替えを行う電圧制御機器の動作時定数を変化させる制御手法の例を、図８のフローチャートを用いて以下説明する。図８に示すフローは、一定時間ごとに制御部２５によって実行される。
【００４４】
まず、制御部２５は、系統電圧制御を行う電圧制御機器について、系統電圧に影響を及ぼすと考えられる太陽光発電装置の将来の発電出力予測値を予測情報記憶部２９より取得する（Ｓ８１）。図１に示す例では、電圧制御機器１０５よりも下流に連系された１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃ，…の太陽光発電装置における発電出力の予測値を取得する。このとき、ある一定時間範囲、例えば、現在（０分後）から５分後までの予測情報を取得する。
【００４５】
次に、Ｓ８１で取得した予測情報と系統情報記憶部３０に蓄積された系統情報を用いて将来の系統電圧変動を予測する（Ｓ８２）。このとき、系統電圧の予測値は、将来の太陽光発電出力予測値や各需要家の需要予測値などを入力とし、潮流計算や、過去データを用いた回帰モデルなどにより算出する。図９（ａ）に、算出した将来の系統電圧変動の例を示す。
【００４６】
次に、Ｓ８２で予測した将来の系統電圧を用いて、電圧制御機器の将来の最適タップ位置を算出する（Ｓ８３）。例えば、系統電圧が適性電圧範囲から逸脱して一定時間経過したときにタップ切替えによる系統電圧制御を行う場合、将来の各時刻の系統電圧と適性電圧からの逸脱状態を逐次求めていくことにより、将来のタップ位置変動が求められる。図９（ｂ）に、算出されたタップ位置変動の例を示す。
【００４７】
次に、Ｓ８３で予測した将来の電圧制御機器の指令値の変動から、電圧制御機器において最適な時定数を選択する（Ｓ８４）。例えば、図９（ｂ）に示すタップ位置変動の時系列情報から、タップ変動時間Δｔ1，Δｔ2，…を算出し、一定時間先までのタップ変動時間の最小値minΔｔmから以下の（式６）を用いて電圧制御機器の動作時定数τを選択する。
【００４８】
【数６】
0005600570.tif 000009
【００４９】
ただし、τ1，τ2，…，τiは、τ1＜τ2＜…＜τiを満たす、電圧制御機器において選択可能な動作時定数とする。
【００５０】
以上で説明した制御手法では、制御装置は１つの電圧制御機器に制御信号を送信する例を示しているが、複数個・複数種類の制御機器に制御信号を送信し、連携して系統電圧を保つようなシステムを構築しても良い。
【００５１】
また、以上述べてきた太陽光発電制御システムに、一定時間ごとに日射強度を測定する日射計を追加したシステム構成を用いてもよい。図１のシステムに日射計１００１が追加された太陽光発電制御システムを図１０に示す。
【００５２】
日射計１００１について、位置情報データベース２０７には図３（ａ）と同様に緯度・経度を用いて日射計の位置情報が格納される。また、計測情報データベース２０８および予測情報データベース２０９には、図３（ｂ）（ｃ）において計測発電量および予測発電量が格納されている部分に各時刻における計測・予測日射強度が格納される。図４のＳ４５における類似度算出の際は、比較を行う２時系列間の絶対値の差を無視できる（式１）に示すような類似度の定義式を用いることにより、発電量と日射強度の時系列データの類似度を算出することができる。また、図５のＳ５４において発電量予測値を算出する際、（式２）におけるＹbmを地点ｍに設置された日射計の日射強度基準値とし、Ｙbmを日射計の定格出力、あるいは過去履歴から得られる最大日照強度とすることによって日射強度と発電量を同時に入力として発電量予測値を算出できる。
【００５３】
以上のように、太陽光発電装置と日射計の測定データを併用して予測を行うことにより、太陽光発電装置を設置できない地点に日射計を設置して予測に用いるデータ数を増加させることが可能であり、結果として発電量予測の高精度化が可能となる。
【００５４】
以上述べた太陽光発電制御システムにより、太陽光発電装置における将来の発電量を予測し、予測値に基づいた系統電圧制御が可能となる。すなわち、複数地点に設置された太陽光発電装置の発電量の時系列データの類似度から雲の動きを予測・推定し、太陽光発電装置における将来の発電量の予測が可能となる。カメラの設置が不要であるため、発電量予測および予測情報を利用した系統制御を行う際の設備コストの低減が可能となる。
【００５５】
また、予測情報を利用した上記の系統電圧制御手法を用いることにより、日射強度の変化が少ない（常に晴れ、常に曇りなど）場合には時定数を大きくしてタップ動作回数を少なくし、日射強度の変化が急峻な場合は時定数を小さくして系統電圧変化に対応した電圧制御を行う。よって、タップ切替え動作が必要以上に生じることによるタップの摩耗を低減し、電圧制御機器の長寿命化，保守点検回数の低減といった効果が期待できる。
【符号の説明】
【００５６】
２１  情報取得部
２２  類似度算出部
２３  発電量予測部
２６  計測情報記憶部
２７  位置情報記憶部
２８  地点間情報記憶部
２９  予測情報記憶部
１０２（１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃ）  太陽光発電装置
１０３（１０３ａ，１０３ｂ，１０３ｃ）  電力センサ
２００  予測制御装置
【図１】
0005600570.tif 000010
【図２】
0005600570.tif 000011
【図３】
0005600570.tif 000012
【図４】
0005600570.tif 000013
【図５】
0005600570.tif 000014
【図６】
0005600570.tif 000015
【図７】
0005600570.tif 000016
【図８】
0005600570.tif 000017
【図９】
0005600570.tif 000018
【図１０】
0005600570.tif 000019