(57)【要約】  所望の発電施設での所望の時刻における再生可能エネルギーに関する項目の予測値を精度よく得ることができる予測システムを提供する。指標導出手段７１は、複数の発電施設から得た一定間隔毎の時刻における予測対象の実績値の相関を示す指標を、各実績値のペア毎に導出し、実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加える。予測値計算手段７２は、指標導出手段７１によって得られた指標を用いて、所望の発電施設における所望の時刻の予測対象の予測値を計算する。
2016208149.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の発電施設から得た一定間隔毎の時刻における予測対象の実績値の相関を示す指標を、各実績値のペア毎に導出し、実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加える指標導出手段と、
前記指標導出手段によって得られた指標を用いて、所望の発電施設における所望の時刻の前記予測対象の予測値を計算する予測値計算手段とを備える
ことを特徴とする予測システム。
【請求項２】
指標導出手段は、
予測対象の実績値を提供可能な発電施設である基点施設から得た実績値の相関を示す指標と、前記実績値の時空間的距離との関係を特定し、各実績値のペア毎の前記指標を、ペアをなす実績値の時空間的距離に基づいて計算し、前記各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加え、
予測値計算手段は、
前記指標導出手段によって得られた指標を用いて、時空間クリギングによって、所望の発電施設における所望の時刻の前記予測対象の予測値を計算する
請求項１に記載の予測システム。
【請求項３】
指標導出手段は、
基点施設から得た実績値の相関を示すバリオグラムと、前記実績値の時空間的距離との関係を特定し、
各実績値のペア毎のバリオグラムを、ペアをなす実績値の時空間的距離に基づいて計算し、
前記各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られたバリオグラムを１に変更し、前記バリオグラムを１に変更したことによって予測値の計算ができなくなると判定した場合には、１に変更したバリオグラムを元の値に戻す
請求項２に記載の予測システム。
【請求項４】
指標導出手段は、
各実績値のペア毎のバリオグラムを成分とする所定の行列を定め、
前記各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られたバリオグラムを１に変更し、前記バリオグラムを１に変更した結果、前記所定の行列が正則でないならば、前記バリオグラムを１に変更したことによって予測値の計算ができなくなると判定する
請求項３に記載の予測システム。
【請求項５】
指標導出手段は、
基点施設から得た実績値の相関を示すバリオグラムと、前記実績値の時空間的距離との関係を特定し、
各実績値のペア毎のバリオグラムを、ペアをなす実績値の時空間的距離に基づいて計算し、
前記各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られたバリオグラムを０に変更する
請求項２に記載の予測システム。
【請求項６】
指標導出手段は、
発電施設が存在している領域を、１つの分割領域に少なくとも１つの基点施設が存在するように複数の分割領域に分割し、
１つの分割領域に複数の基点施設が存在する場合、前記分割領域内の複数の基点施設の同時刻の実績値の平均値を計算し、当該平均値を１つの実績値とみなすことによって、前記分割領域内の基点施設の数を１つとみなす
請求項２から請求項５のうちのいずれか１項に記載の予測システム。
【請求項７】
複数の基点施設での複数の時刻の予測対象の実績値を取得する実績値取得手段を備える
請求項２から請求項６のうちのいずれか１項に記載の予測システム。
【請求項８】
予測値計算手段は、
指標導出手段によって得られた指標を用いて、各実績値の重み係数を計算し、前記各実績値と、対応する重み係数との積を計算し、当該積の総和を計算することによって、所望の発電施設における所望の時刻の予測対象の予測値を計算する
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載の予測システム。
【請求項９】
複数の発電施設から得た一定間隔毎の時刻における予測対象の実績値の相関を示す指標を、各実績値のペア毎に導出し、実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加え、
前記指標を用いて、所望の発電施設における所望の時刻の前記予測対象の予測値を計算する
ことを特徴とする予測方法。
【請求項１０】
予測対象の実績値を提供可能な発電施設である基点施設から得た実績値の相関を示す指標と、前記実績値の時空間的距離との関係を特定し、各実績値のペア毎の前記指標を、ペアをなす実績値の時空間的距離に基づいて計算し、前記各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加え、
前記指標を用いて、時空間クリギングによって、所望の発電施設における所望の時刻の前記予測対象の予測値を計算する
請求項９に記載の予測方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
複数の発電施設から得た一定間隔毎の時刻における予測対象の実績値の相関を示す指標を、各実績値のペア毎に導出し、実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加える指標導出処理、および、
前記指標導出処理で得られた指標を用いて、所望の発電施設における所望の時刻の前記予測対象の予測値を計算する予測値計算処理
を実行させるための予測プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
指標導出処理で、
予測対象の実績値を提供可能な発電施設である基点施設から得た実績値の相関を示す指標と、前記実績値の時空間的距離との関係を特定させ、各実績値のペア毎の前記指標を、ペアをなす実績値の時空間的距離に基づいて計算させ、前記各実績値を１つずつ選択させ、選択した実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加えさせ、
予測値計算処理で、
前記指標導出処理で得られた指標を用いて、時空間クリギングによって、所望の発電施設における所望の時刻の前記予測対象の予測値を計算させる
請求項１１に記載の予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、再生可能エネルギーに関する項目の予測値を計算する予測システム、予測方法および予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
再生可能エネルギーの普及が進んでいる。これに伴って、再生可能エネルギーに関する項目を高い精度で予測することが要求されている。特に、再生可能エネルギーに基づく電力を提供する発電事業者（例えば、特定規模電気事業者や独立発電事業者）は、再生可能エネルギーに基づく電力の発電量を予測し、発電計画を立てる。しかし、その発電事業者の再生可能エネルギーに基づく電力の発電量が予測値より低くなった場合、その発電事業者は、例えば、他の発電事業者から電力の供給を受けなければならなくなり、その結果、経済的な損失が生じる。【０００３】
しかし、再生可能エネルギーは、天候に大きく影響される。そのため、再生可能エネルギーに関する項目を高い精度で予測することは難しい。【０００４】
なお、再生可能エネルギーに関する項目として、例えば、再生可能エネルギーに基づく電力の発電量、日射量等が挙げられるが、これらに限定されない。【０００５】
また、再生可能エネルギーに基づく電力を提供する発電事業者は、再生可能エネルギーに基づく電力の発電施設を広い範囲内の多数の地点に有していることが多い。その発電事業者は、所有している全ての発電施設における再生可能エネルギーに基づく電力の発電量の総量を把握することができる。しかし、発電施設毎の発電量を全て把握することができるとは限らない。例えば、発電量の計測装置が設けられた発電施設と、そのような計測装置が設けられていない発電施設とがあるとする。発電事業者は、計測装置が設けられた発電施設における発電量については、個々の発電施設の発電量を個別に正確に把握できるが、計測装置が設けられていない発電施設については、個々の発電施設の発電量を個別に把握できない。【０００６】
非特許文献１には、出力の観測値を得ることができる太陽光発電施設から得られた観測値に対して空間補間を適用することによって、観測値を得ることができない太陽光発電施設の観測値を推定する技術が記載されている。非特許文献１に記載された技術は、現時点の観測値に対して空間補間を適用し、観測値を得ることができない太陽光発電施設における現時点での観測値を推定する。【０００７】
また、特許文献１には、雲の移動や雲の変形を考慮して、時空間クリギングによって所定の時点での所定の地点における日射強度を示す値を算出する日射量推定装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１３−４４５７２号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】“太陽光発電のリアルタイム発電出力把握技術の開発（ＩＩＩ）  ―要素技術の整備と統合による地域出力把握方法の提案―”、２０１２年、電力中央研究所、［２０１５年４月２１日検索］、インターネット＜URL: http://criepi.denken.or.jp/jp/kenkikaku/report/leaflet/Q11013.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
前述のように、再生可能エネルギーに基づく電力を提供する発電事業者は、再生可能エネルギーに基づく電力の発電施設を広い範囲内の多数の地点に有していることが多い。しかし、その発電事業者は、発電施設毎の発電量を全て把握することができるとは限らない。そして、１つの発電施設に着目した場合、例えば、計測装置が設けられていない等の理由で、その発電施設での再生可能エネルギーに関する項目の実績値が得られないとする。すると、その発電施設における実績値を得ることだけでなく、将来の時点でのその項目の予測値を得ることも困難である。【００１１】
非特許文献１に記載された技術は、現時点の観測値に対して空間補間を適用し、観測値を得ることができない太陽光発電施設における現時点での観測値を推定する。従って、非特許文献１に記載された技術では、観測値を得ることができない施設における現時点での観測値を推定することはできるが、その施設の将来の時点での予測値を得ることはできない。【００１２】
また、特許文献１に記載の技術は、雲の移動や雲の変形を考慮して、時空間クリギングによって所定の時点での所定の地点における日射強度を示す値を算出する。しかし、雲の動きを正確に把握できないことが多く、将来の日射強度を精度よく得ることは難しい。特に、予測しようとする時刻が先になるほど、日射強度の予測精度は低くなる。【００１３】
そこで、本発明は、所望の発電施設での所望の時刻における再生可能エネルギーに関する項目の予測値を精度よく得ることができる予測システム、予測方法および予測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】
【００１４】
本発明による予測システムは、複数の発電施設から得た一定間隔毎の時刻における予測対象の実績値の相関を示す指標を、各実績値のペア毎に導出し、実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加える指標導出手段と、指標導出手段によって得られた指標を用いて、所望の発電施設における所望の時刻の予測対象の予測値を計算する予測値計算手段とを備えることを特徴とする。【００１５】
また、本発明による予測方法は、複数の発電施設から得た一定間隔毎の時刻における予測対象の実績値の相関を示す指標を、各実績値のペア毎に導出し、実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加え、指標を用いて、所望の発電施設における所望の時刻の予測対象の予測値を計算することを特徴とする。【００１６】
また、本発明による予測プログラムは、コンピュータに、複数の発電施設から得た一定間隔毎の時刻における予測対象の実績値の相関を示す指標を、各実績値のペア毎に導出し、実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加える指標導出処理、および、指標導出処理で得られた指標を用いて、所望の発電施設における所望の時刻の予測対象の予測値を計算する予測値計算処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、所望の発電施設での所望の時刻における再生可能エネルギーに関する項目の予測値を精度よく得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の予測システムの例を示すブロック図である。
【図２】各時刻における各基点施設の実績値の例を模式的に示す説明図である。
【図３】領域の分割例を示す模式図である。
【図４】分割領域Ｄ２、Ｄ３，Ｄ５内に存在する基点施設の数をそれぞれ１とみなした結果を示す模式図である。
【図５】相関係数と空間的距離との関係を示す模式図である。
【図６】元の時系列データとの時間的距離がｍ分である時系列データの生成例を示す模式図である。
【図７】相関係数と時間的距離との関係を示す模式図である。
【図８】相関係数と時間的距離との関係を基点施設毎に示す模式図である。
【図９】横軸を時間軸とし、縦軸を発電施設の位置を表す空間軸とする座標系を示す模式図である。
【図１０】１つの実績値を選択したときに方程式を定めるために用いる重み係数やバリオグラムを模式的に示す説明図である。
【図１１】本発明の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図１３】空間的距離の値が近い相関係数のばらつきを示す模式図である。
【図１４】本発明の実施形態および比較形態それぞれの予測値の誤差を示すグラフである。
【図１５】本発明の実施形態および比較形態それぞれの予測値の誤差を示すグラフである。
【図１６】本発明の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００２０】
以下の説明では、再生可能エネルギーに基づく電力を提供する発電事業者（以下、発電事業者Ａと記す。）が、再生可能エネルギーに基づく電力の発電施設を複数の地点に有しているものとする。そして、その複数の発電施設は、再生可能エネルギーに関する項目の実績値を提供可能な発電施設と、そのような実績値を提供することができない発電施設に分類されるものとする。再生可能エネルギーに関する項目の実績値を提供可能な発電施設を基点施設と記す。すなわち、基点施設は、その基点施設における実績値を提供することができ、基点施設以外の発電施設は、その発電施設における実績値を提供することができない。
【００２１】
また、以下に示す実施形態では、再生可能エネルギーに関する項目が日射量であり、本発明の予測システムが将来の日射量を予測する場合を例にして説明する。すなわち、予測対象が日射量である場合を例にして説明する。ただし、予測対象は、日射量に限定されず、再生可能エネルギーに関する項目であればよい。例えば、予測対象は、再生可能エネルギーに基づく電力の発電量等であってもよい。
【００２２】
図１は、本発明の予測システムの例を示すブロック図である。本発明の予測システム１は、実績値取得部２と、データ記憶部３と、分析部４と、予測値計算部５とを備える。
【００２３】
実績値取得部２は、発電事業者Ａが有している複数の基点施設からそれぞれ、複数の時刻における予測対象（本例では日射量）の実績値を取得する。基点施設は、実績値を予測システム１に提供可能であり、実績値取得部２は、複数の基点施設から予測対象の実績値を取得する。実績値取得部２は、例えば、各基点施設に設けられた各サーバから、通信ネットワークを介して予測対象の実績値を取得すればよい。実績値取得部２が実績値を取得する複数の基点施設は予め固定的に定められているものとする。実績値取得部２は、全ての基点施設から実績値を取得してもよい。
【００２４】
実績値取得部２は、複数種類のそれぞれの時刻に関して、同一時刻に対応する実績値を予め定められた複数の基点施設から取得する。例えば、１２時０１分、１２時０２分、１２時０３分・・・等の複数種類の時刻に関して、実績値取得部２は、１２時０１分に対応する実績値を複数の基点施設から取得し、１２時０２分に対応する実績値を複数の基点施設から取得する。その他の時刻に関しても、実績値取得部２は、同一時刻に対応する実績値を複数の基点施設から取得する。従って、１つの時刻に着目した場合、その時刻に対応する実績値が複数の基点施設から収集されていることになる。また、実績値に対応する時刻の間隔は一定であることが好ましい。本実施形態では、実績値に対応する時刻の間隔が１分である場合を例にして説明する。
【００２５】
なお、実績値に対応する時刻の間隔は１分に限定されない。実績値に対応する時刻の間隔は短いことが好ましいが、基点施設で実績値を測定する測定装置（図示略）の性能、実績値取得部２の性能、データ記憶部３の容量等に応じて適宜定めておけばよい。
【００２６】
実績値取得部２は、各基点施設から取得した各時刻における実績値をデータ記憶部３に記憶させる。
【００２７】
なお、実績値取得部２は、定期的に実績値を各基点施設から取得してもよい。あるいは、実績値取得部２は、複数の時刻に対応する各基点施設の実績値をまとめて取得してもよい。
【００２８】
データ記憶部３は、データを記憶する記憶装置である。具体的には、データ記憶部３は、実績値取得部２が各基点施設から取得した各時刻における実績値を記憶する記憶装置である。図２は、データ記憶部３に記憶される各時刻における各基点施設の実績値の例を模式的に示す説明図である。以下、説明を簡単にするため、時刻を１，２，３，・・・，Ｔと示す。図２では、例えば、基点施設をａ，ｂ，ｃ・・・等の符号で識別している。また、図２では、各実績値をｘで表し、基点施設を識別するための符号および時刻を添え字として付すことによって、各実績値を区別している。例えば、基点施設ａにおける時刻“１”での実績値をｘａ，１と表している。図２から分かるように、１つの基点施設に対応する実績値の集合は、時系列データであると言える。例えば、基点施設ａに対応する実績値ｘａ，１，ｘａ，２，・・・は時系列データである。他の基点施設に対応する実績値の集合についても同様である。
【００２９】
データ記憶部３は、発電事業者Ａが有している各発電施設の位置情報を予め記憶する。データ記憶部３は、基点施設の位置情報だけでなく、基点施設以外の発電施設の位置情報も記憶する。例えば、実績値取得部２が予め、全ての発電施設の位置情報を各発電施設から取得し、データ記憶部３に記憶させてもよい。また、予測システム１の管理者が、各発電施設の位置情報をデータ記憶部３に記憶させてもよい。
【００３０】
発電施設の位置情報は、位置ベクトルで表されていることが好ましい。この場合、任意の位置を位置ベクトルの原点となる位置として定めておけばよい。本実施形態では、発電施設の位置情報が位置ベクトルで表されている場合を例にして説明する。
【００３１】
分析部４は、以下に示す処理を行う。
【００３２】
分析部４は、発電事業者Ａが有している各発電施設が存在している領域を分割する。分割された領域を分割領域と記す。分析部４は、１つの分割領域に、実績値取得部２に実績値を提供する基点施設が少なくとも１つ存在するという条件を満たすように、各発電施設が存在している領域を分割する。また、分割領域の大きさや形状は等しいことが好ましい。分析部４は、各発電施設が存在している領域を格子状に分割してもよい。ただし、１つの分割領域に、実績値取得部２に実績値を提供する基点施設が少なくとも１つ存在するという条件は満たされるものとする。ここでは、説明を簡単にするため、実績値取得部２が、発電事業者Ａが有している全ての基点施設から実績値を取得する場合を例にして説明する。この場合、分析部４は、１つの分割領域に少なくとも１つの基点施設が存在するという条件を満たすように、各発電施設が存在している領域を分割すればよい。図３は、領域の分割例を示す模式図である。図３では、各発電施設が存在している領域を６個の分割領域Ｄ１〜Ｄ６に分割した例を示している。図３に示す黒丸は基点施設を表している。分割領域Ｄ１〜Ｄ６にはそれぞれ少なくとも１つの基点施設が存在している。
【００３３】
さらに、分析部４は、２つ以上の基点施設が存在している分割領域では、その分割領域内に存在している基点施設の実績値の平均値を、時刻毎に求め、その平均値を、各時刻におけるそれらの基点施設の実績値の代表値とみなす。例えば、図２に例示する基点施設ａ〜ｃが、図３に示す分割領域Ｄ２内に存在している３つの基点施設であるとする。この場合、分析部４は、時刻“１”における基点施設ａ〜ｃの実績値“ｘａ，１”，“ｘｂ，１”，“ｘｃ，１”の平均値を計算し、その平均値を、時刻“１”における基点施設ａ〜ｃの実績値の代表値とみなす。同様に、分析部４は、時刻“２”等の他の時刻における代表値も計算する。この結果、基点施設ａ〜ｃの時系列データを、代表値の集合である１つの時系列データにまとめることができる。分析部４は、基点施設ａ〜ｃの代わりに、この代表値の集合である１つの時系列データに対応する１つの基点施設が分割領域Ｄ２内に存在とみなす。すなわち、分析部４は、分割領域内に存在している複数の基点施設の実績値の平均値を、時刻毎に求め、その平均値を、各時刻におけるそれらの基点施設の実績値の代表値とみなすことにより、その分割領域内に存在する基点施設の数を１つとみなす。このとき、分析部４は、分割領域内に存在する複数の基点施設の重心位置を計算し、代表値の時系列データに対応する基点施設がその重心位置に存在するとみなしてもよい。また、分析部４は、実績値の平均値を計算することによって得た代表値を、分割領域内に１つだけ存在するとみなした基点施設から得た実績値として扱う。
【００３４】
分析部４は、２つ以上の基点施設が存在している各分割領域に対して、上記の処理を行う。また、分析部４は、１つの基点施設のみが存在している分割領域に対しては、上記の処理を行わない。この結果、分割領域と基点施設とが一対一に対応することになる。図４は、分析部４が、図３に示す分割領域Ｄ２、Ｄ３，Ｄ５に対して上記の処理を行い、分割領域Ｄ２、Ｄ３，Ｄ５内に存在する基点施設の数をそれぞれ１とみなした結果を示す模式図である。
【００３５】
また、分析部４は、各分割領域に一対一に対応している各基点施設から得た実績値の相関（類似の程度）を示す指標と、その実績値の時空間的距離との関係を特定する。本実施形態では、この指標がバリオグラムであり、分析部４が、バリオグラムと、実績値の時空間的距離との関係を特定するものとする。具体的には、時空間的距離とは、空間的距離と時間的距離（換言すれば時刻間の時間差）との組み合わせであり、分析部４は、空間的距離および時間的距離を変数とするバリオグラムの関数を導出する。このように、空間的距離および時間的距離を変数とするバリオグラムの関数を導出することを、時空間相関特性のモデル化と称することができる。
【００３６】
分析部４は、バリオグラムの関数を導出する際、まず、空間的距離および時間的距離を変数とする、各基点施設から得た実績値の相関係数の関数を導出する。この相関係数の関数は、以下に示す式（１）の形式で表すことができる。
【００３７】
Ｃ（δ，τ）＝ｋ・ｅ−αδ・ｅ−βτ          式（１）
【００３８】
δは、空間的距離を示す変数であり、τは、時間的距離を示す変数である。式（１）におけるｋ，α，βを決定することによって、実績値の相関係数の関数Ｃ（δ，τ）が定まる。
【００３９】
分析部４は、相関係数の関数Ｃ（δ，τ）を定めた後、以下に示す式（２）で表される関数を、実績値のバリオグラムの関数Ｖ（δ，τ）として定める。
【００４０】
Ｖ（δ，τ）＝Ｃ（０，０）−Ｃ（δ，τ）          式（２）
【００４１】
以下、式（１）に示す相関係数の関数Ｃ（δ，τ）の導出方法について説明する。分析部４は、式（１）の右辺におけるｋ・ｅ−αδと、ｅ−βτとをそれぞれ決定する。
【００４２】
まず、ｋ・ｅ−αδの決定方法について説明する。分析部４は、分割領域に一対一に対応する基点施設のペアを全て特定し、ペア毎に、ペアをなす２つの基点施設の時系列データを用いて、その２つの基点施設の実績値の相関係数を計算する。２つの基点施設の時系列データを（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＴ）および（ｙ１，ｙ２，・・・，ｙＴ）とする。分析部４は、以下に示す式（３）によって、ペアをなす２つの基点施設の実績値の相関係数を計算する。なお、Ｔは時系列データに含まれている実績値の数である。
【００４３】
【数１】
2016208149.tif 000003
【００４４】
式３において、ｘａｖｅは、一方の基点施設の時系列データに属する実績値の平均値である。同様に、ｙａｖｅは、もう一方の基点施設の時系列データに属する実績値の平均値である。式（３）の計算によって、−１から１の範囲の相関係数が得られる。
【００４５】
図５は、ペアをなす２つの基点施設の空間的距離を横軸にとり、相関係数を縦軸にとった場合の、相関係数と空間的距離との関係を示す模式図である。分析部４は、分割領域に一対一に対応する基点施設のペアを全て特定し、ペア毎に相関係数を計算した後、ペアをなす２つの基点施設間の空間的距離と、その２つの基点施設の実績値の相関係数とに応じた点を、図５に例示するようにプロットした場合に、相関係数の最大値が１になるように、そのプロット結果をフィッティングすることによって、ｋ・ｅ−αδにおけるｋおよびαを決定する。この結果、ｋ・ｅ−αδが定まる。ただし、分析部４は、式（３）によって得られた相関係数が負である場合、その相関係数についてはプロットしない。すなわち、負の相関係数は、フィッティングに用いない。なお、分析部４は、基点施設の位置を表す位置ベクトルのユークリッド距離を、２つの基点施設間の空間的距離として計算すればよい。
【００４６】
次に、ｅ−βτの決定方法について説明する。ここで、実績値に対応する隣接する時刻同士の時間差（本実施形態では、１分）を、単位時間とする。分析部４は、１つの基点施設について、時系列データに属する実績値をずらすことによって、元の時系列データから単位時間の０倍の時間ずれた時系列データから、元の時系列データから単位時間のＴ倍の時間ずれた時系列データをそれぞれ生成する。ここで、元の時系列データから単位時間のｍ倍の時間ずれた時系列データは、元の時系列データとの時間的距離（時間差）が単位時間のｍ倍の時間である時系列データであると言える。
【００４７】
図６は、元の時系列データとの時間的距離（時間差）が単位時間のｍ倍の時間（すなわち、ｍ分）である時系列データの生成例を示す模式図である。分析部４は、元の時系列データにおける各時刻の実績値を、そのｍ分前の実績値に置き換えることで、元の時系列データとの時間的距離がｍ分である時系列データを生成する。このような処理によって、分析部４は、元の時系列データとの時間的距離が０分である時系列データから、元の時系列データとの時間的距離がＴ分である時系列データまでをそれぞれを生成する。分析部４は、元の時系列データと、生成した各時系列データとのペア毎に、式（３）の計算を行い、相関係数を計算する。図７は、実績値の時間的距離を横軸にとり、相関係数を縦軸にとった場合の、相関係数と時間的距離との関係を示す模式図である。分析部４は、元の時系列データと、生成した各時系列データとのペア毎に計算した相関係数を用いて、相関係数および時間的距離に応じた点を、図７に例示するようにプロットすることができる。
【００４８】
分析部４は、上記のように、相関係数および時間的距離に応じた点を求める処理を、基点施設毎に求める。すると、そのような点のプロット結果は、図８に例示するようになる。図８では、基点施設毎に相関係数を示すマーカの形状を変えている。また、図８では、説明を簡単にするため、基点施設の数が３個である場合を模式的に示している。分析部４は、それぞれの時間的距離において、基点施設毎に得られた相関係数の平均値を計算し、その平均値を着目している時間的距離における相関係数とみなす。そして、分析部４は、その時間的距離と相関係数との関係をフィッティングすることによって、ｅ−βτにおけるβを決定する。この結果、ｅ−βτが定まる。ただし、時系列データのペアに対して式（３）の計算を行うことによって得た相関係数が負である場合、その相関係数を無視する。すなわち、分析部４は、それぞれの時間的距離において、基点施設毎に得られた相関係数の平均値を計算する際、負の相関係数を除外して平均値を計算する。
【００４９】
なお、時間的距離が０であるときに相関係数は最大となり、その値は１である。
【００５０】
分析部４は、以上のように定めたｋ・ｅ−αδとｅ−βτとの積として、空間的距離δおよび時間的距離τを変数とする相関係数の関数Ｃ（δ，τ）を定める。そして、分析部４は、前述の式（２）で表される関数を、空間的距離δおよび時間的距離τを変数とするバリオグラムの関数Ｖ（δ，τ）と定める。
【００５１】
なお、関数Ｃ（δ，τ）は、δおよびτの値が小さいほど（時空間的距離が小さいほど）、大きな値となる。よって、式（２）におけるＣ（０，０）は、Ｃ（δ，τ）の最大値である。一方、バリオグラムＶ（δ，τ）は、δおよびτの値が小さいほど（時空間的距離が小さいほど）小さな値をとり、δおよびτの値が大きいほど（時空間的距離が大きいほど）大きな値をとる。バリオグラムの値が小さいほど、実績値の相関が高い（類似性が高い）。また、バリオグラムの最大値は１であり、バリオグラムが１であることは、相関がないことを意味する。
【００５２】
日射量に限らず、再生可能エネルギーに関する項目は、時空間的距離が近いほど相関が高い。従って、式（２）のように表されるバリオグラムは、この傾向に従っている。さらに、式（２）に示す関数を具体的に決定することによって、時空間的距離に応じたバリオグラムを計算できる。
【００５３】
また、分析部４は、以下に示す処理も実行する。分割領域に一対一に対応する基点施設の数をＮとする。そして、そのＮ個の基点施設の位置ベクトルをそれぞれ以下のように表すものとする。
【００５４】
【数２】
2016208149.tif 000004
【００５５】
また、そのＮ個の基点施設それぞれについて、時刻“１”から時刻“Ｔ”までの予測対象の実績値が得られているものとする。
【００５６】
図９は、１つの軸（横軸）を時間軸とし、もう１つの軸（縦軸）を発電施設の位置を表す空間軸とする座標系を示す模式図である。縦軸に示す１，２，３，・・・，Ｎは、分割領域に一対一に対応するＮ個の基点施設を表している。説明を簡単にするため、図９に例示する座標系に、各基点施設における各時刻の実績値を配置した状態を考える。例えば、基点施設２での時刻“３”での予測対象の実績値を、横軸“３”、縦軸“２”に応じた位置に配置する。図９では、配置された各実績値を丸型のマーカで模式的に示している。Ｎ個の基点施設で各時刻に得られた個々の実績値は、時空間での位置が異なっていると言える。図９は、Ｎ個の基点施設で各時刻に得られたＮ×Ｔ個の実績値の時空間での位置の違いを表している。
【００５７】
分析部４は、Ｎ個の基点施設で各時刻に得られたＮ×Ｔ個の各実績値のペア毎のバリオグラムを、ペアをなす２つの実績値の時空間的距離（空間的距離と時間的距離の組み合わせ）に基づいて、バリオグラムの関数Ｖ（δ，τ）によって計算する。２つの実績値の空間的距離は、その２つの実績値が得られた各基点施設の位置ベクトルのユークリッド距離である。２つの実績値の時間的距離は、その２つの実績値に対応する各時刻の時間差である。分析部４は、この空間的距離および時間的距離をそれぞれ、関数Ｖ（δ，τ）のδ、τに代入することによって、ペアをなす２つの実績値のバリオグラムを計算する。このとき、分析部４は、同一の実績値同士のペアに関しても、バリオグラムを計算する。
【００５８】
さらに、分析部４は、各実績値を１つずつ選択する。そして、分析部４は、選択した実績値と、その選択した実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて計算したバリオグラムの値をそれぞれ１に変更する。例えば、基点施設３での時刻“３”での予測対象の実績値を選択したとする。図９では、この実績値を、符号ｓで表している。以下、この実績値を、「実績値ｓ」と記す。分析部４は、実績値ｓと、時刻“１”における各実績値とのペア毎に計算した各バリオグラムをそれぞれ１に変更する。同様に、分析部４は、実績値ｓと、時刻“２”における各実績値とのペア毎に計算した各バリオグラムをそれぞれ１に変更する。
【００５９】
また、分析部４は、上記のように所定のバリオグラムの値を１に変更した後、その変更によって、予測値の計算ができなくなるか否かを判定する。以下、予測値の計算ができなくなるか否かの判定方法について説明する。
【００６０】
分析部４は、以下の式（４）に示す行列Ｋを定める。
【００６１】
【数３】
2016208149.tif 000005
【００６２】
上記の行列Ｋをバリオグラム行列と記す。式（４）に示すバリオグラム行列Ｋの成分Ｂｉｊ（ただし、１≦ｉ≦Ｔ，１≦ｊ≦Ｔ）は、以下の式（５）に示す行列で表される。
【００６３】
【数４】
2016208149.tif 000006
【００６４】
式（５）に示す成分Ｂｉｊの成分は、導出済みの関数Ｖ（δ，τ）に空間的距離および時間的距離を代入することによって得られるバリオグラムである。式（５）において、例えば、“｜｜ｐ１−ｐＮ｜｜”は、位置ベクトルｐ１と位置ベクトルｐＮとのユークリッド距離であり、関数Ｖ（δ，τ）に代入される空間的距離である。なお、ここでは、ｐ１、ｐＮにおいて、ベクトルを表す矢印の表記を省略して説明した。また、式（５）において、“｜ｉ−ｊ｜”は、時刻“ｉ”と時刻“ｊ”との時間差であり、関数Ｖ（δ，τ）に代入される時間的距離である。
【００６５】
すなわち、バリオグラム行列Ｋの成分は、導出済みの関数Ｖ（δ，τ）に空間的距離および時間的距離を代入することによって得られるバリオグラムである。より具体的には、バリオグラム行列Ｋは、Ｎ個の基点施設で各時刻に得られたＮ×Ｔ個の各実績値のペア毎に求めたバリオグラムを成分とする行列である。
【００６６】
分析部４は、式（４）および式（５）のように規定されるバリオグラム行列Ｋを定めた後、バリオグラム行列Ｋにおいて対角成分より左下の成分（以下、下三角成分と記す。）を全て１に変更する。バリオグラム行列Ｋの下三角成分を全て１に変更する処理は、各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、その選択した実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて計算したバリオグラムの値をそれぞれ１に変更する処理に相当する。下三角成分の値を全て１に変更することにより、バリオグラム行列Ｋは、対称行列から非対称行列に変わる。
【００６７】
分析部４は、下三角成分を全て１に変更した後のバリオグラム行列が正則であるか否かを判定し、そのバリオグラム行列が正則であれば、予測値を計算できると判定し、そのバリオグラム行列が正則でなければ、予測値を計算できないと判定する。
【００６８】
分析部４は、所定のバリオグラムの値を１に変更したことによって予測値の計算ができなくなると判定した場合には、１に変更したバリオグラムの値をそれぞれ変更前の値に戻す。
【００６９】
予測値計算部５は、分析部４によって定められたバリオグラムを用いて、時空間クリギングによって、所望の発電施設（基点施設であっても、基点施設以外の発電施設であってもよい。）における将来の所望の時刻での予測対象の予測値を計算する。
【００７０】
具体的には、予測値計算部５は、Ｎ個の基点施設で時刻“１”から時刻“Ｔ”までに得られたＮ×Ｔ個の個々の実績値に対応する重み係数を計算する。なお、各実績値に対応する各重み係数の和は１である。そして、予測値計算部５は、そのＮ×Ｔ個の個々の実績値毎に、実績値と、対応する重み係数との積を計算し、その総和を計算することによって、所望の発電施設における将来の所望の時刻での予測対象の予測値を計算する。予測値計算部５は、重み係数を計算する際、その重み係数を使って計算できる予測値の分散が最小になるように、重み係数を計算する。以下、この処理の詳細について説明する。
【００７１】
１つの実績値を選択すると、その実績値と、所望の発電施設における将来の所望の時刻における予測値とのバリオグラムに関する方程式が定まる。予測値計算部５は、Ｎ×Ｔ個の各実績値を１つずつ選択したときの方程式をそれぞれ定め、その結果得られる連立方程式を、各重み係数に関して解く。そして、予測値計算部５は、実績値と、対応する重み係数との積を計算し、その総和を計算する。
【００７２】
図１０は、１つの実績値を選択したときに方程式を定めるために用いる重み係数やバリオグラムを模式的に示す説明図である。図１０においても、図９に示す場合と同様に、実績値を丸型のマーカで模式的に示している。図１０では、説明を簡単にするために、便宜的に、Ｎ×Ｔ個の個々の実績値のうち、７個の実績値を図示している。以下、便宜的に、この７個の実績値を用いて説明する。
【００７３】
図１０では、選択されている実績値を符号Ｐで表している。以下、この実績値を「実績値Ｐ」と記す。
【００７４】
図１０で各実績値の近傍に示した“ｗ”は、実績値に対応する重み係数を表している。また、図１０では、ｗに添え字を付すことによって、実績値毎の重み係数を区別している。実績値Ｐの時刻よりも前の時刻の実績値に対応する重み係数には、“−”記号を含む添え字を付し、実績値Ｐの時刻よりも後の時刻の実績値に対応する重み係数には、“−”記号を含まない添え字を付している。また、実績値Ｐに対応する重み係数をｗｐと表している。
【００７５】
また、図１０では、実績値Ｐと各実績値とのペアについて計算されたバリオグラムを符号“ｒ”で示している。ｒに添え字を付すことによって、実績値Ｐとペアをなす実績値毎のバリオグラムを区別している。実績値Ｐの時刻よりも前の時刻の実績値と、実績値Ｐとのペアにおけるバリオグラムには、“−”記号を含む添え字を付している。実績値Ｐの時刻よりも後の時刻の実績値と、実績値Ｐとのペアにおけるバリオグラムには、“−”記号を含まない添え字を付している。また、実績値Ｐ同士のペアにおけるバリオグラムをｒ０とする。
【００７６】
“Ｔ”までの時刻は、実績値が得られている時刻なので、現在以前の時刻である。時刻“Ｔ＋ｕ”は、予測対象の予測値を求めようとしている将来の所望の時刻である。また、予測値を求めようとしている発電施設は、基点施設であっても、基点施設以外の発電施設であってもよい。図１０では、予測値を四角形のマーカで模式的に表している。以下、図１０に模式的に示す予測値を「予測値Ｑ」と記す。
【００７７】
選択されている実測値Ｐと、予測値ＱとのバリオグラムをｒＰＱと記す。
【００７８】
実測値Ｐを選択した場合、実測値Ｐと予測値ＱとのバリオグラムｒＰＱは、実測値Ｐとペアをなす実測値毎のバリオグラムと重み係数との積の和によって表される。また、実測値Ｐとペアをなす各実測値の中には、実績値Ｐも含まれる。従って、図１０に示す例では、実測値Ｐを選択した場合の方程式として、以下の式（６）に示す方程式を立てることができる。
【００７９】
ｒＰＱ＝ｒ−１ｗ−１＋ｒ−２ｗ−２＋ｒ−３ｗ−３＋ｒ０ｗｐ＋ｒ１ｗ１＋ｒ２ｗ２＋ｒ３ｗ３
式（６）
【００８０】
ただし、図１０では、説明を簡単にするために便宜的に７つの実績値を図示し、図１０に示す実績値Ｐを選択した場合の方程式として、模式的に式（６）を示している。
【００８１】
予測値計算部５は、式（６）の左辺のｒＰＱ（実測値Ｐと予測値Ｑとのバリオグラム）を、以下のように計算する。予測値計算部５は、実績値Ｐを得た基点施設の位置ベクトルと、予測値Ｑを求めようとしている所望の発電施設の位置ベクトルとのユークリッド距離を計算する。また、予測値計算部５は、実績値Ｐの時刻と、予測値Ｑを求めようとしている所望の時刻（予測時刻）との時間差を計算する。予測値計算部５は、分析部４によって導出されたバリオグラムの関数Ｖ（δ，τ）の変数δ、τにそれぞれ、上記のユークリッド距離、時間差を代入することによって、ｒＰＱを計算すればよい。なお、予測値Ｑがどの発電施設における将来のどの時刻の予測値であっても、その予測値Ｑと、選択した実績値Ｐとのペアにおけるバリオグラムを関数Ｖ（δ，τ）によって計算できる。
【００８２】
このように、１つの実績値を選択することによって、式（６）に模式的に示す１つの方程式が定まる。予測値計算部５は、各実績値を１つずつ選択し、実績値を１つ選択する毎に、１つの方程式を立てる。予測値計算部５は、その結果得られる連立方程式を各重み係数について解くことによって、個々の実績値に対応する重み係数を求める。
【００８３】
さらに、予測値計算部５は、各実績値と、対応する重み係数との積を計算し、その総和を計算することによって、予測値Ｑを計算する。すなわち、各実績値と、対応する重み係数との積の総和が予測値Ｑである。
【００８４】
ここで、分析部４が、各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、その選択した実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて計算したバリオグラムの値をそれぞれ１に変更し、その変更をしても予測値の計算ができると判定しているとする。この場合、実績値Ｐと、実績値Ｐの時刻よりも前の時刻の実績値とのペアにおけるバリオグラムｒ−１，ｒ−２，ｒ−３は、１である。
【００８５】
予測値Ｑからの時空間的に離れた実績値と、予測値Ｑとの間には、相関がないと考えられる。ここで、関数Ｖ（δ，τ）によって計算されたｒ−１，ｒ−２，ｒ−３は、実績値Ｐと、実績値Ｐの時刻よりも前の時刻の実績値との間に少なくとも、多少の相関があることを示す値になっている。このような値は、予測値Ｑの計算の擾乱要因となる。そのため、選択されている実績値Ｐの時刻を基準として、実績値Ｐと、実績値Ｐの時刻よりも前の時刻（換言すれば予測時刻から遠ざかる方向の時刻）の実績値とのペアにおけるバリオグラムｒ−１，ｒ−２，ｒ−３は、前述に示した分析部４の演算によって１にされている。従って、選択されている実績値Ｐの時刻を基準として、実績値Ｐと、予測時刻から遠ざかる方向の時刻の実績値との間に相関がないこととし、予測値Ｑの計算の擾乱要因を排除している。よって、本実施形態では、予測値Ｑの計算の擾乱要因を排除し、予測値Ｑの精度を向上させることができる。
【００８６】
なお、分析部４が、各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、その選択した実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて計算したバリオグラムの値をそれぞれ１に変更した結果、バリオグラム行列Ｋが正則でなくなった場合には、予測値Ｑを計算できない。この場合には、分析部４は、１に変更したバリオグラムを元の値に戻し、予測値計算部５は、そのバリオグラムを用いて上記の演算を行う。
【００８７】
前述のように、図１０の説明では、説明を簡単にするために、便宜的に７つの実績値を図示し、図１０に示す実績値Ｐを選択した場合の方程式として、模式的に式（６）を示している。実際には、Ｎ個の基点施設で時刻“１”から時刻“Ｔ”までに得られたＮ×Ｔ個の実績値が存在するので、１つの実績値を選択した場合に対応する方程式の右辺の項の数はＮ×Ｔ個となる。具体的には、予測値計算部５は、１つの実績値を選択した場合に対応する方程式として、以下の式（７）に示す方程式を定める。
【００８８】
【数５】
2016208149.tif 000007
【００８９】
式（７）に示すｒＰＱは、式（６）におけるｒＰＱと同様に、選択されている実測値と、予測値とのバリオグラムである。式（７）に示すｗｎ，ｔは、基点施設ｎでの時刻ｔにおける実績値に対応する重み係数である。式（７）に示すｒｎ，ｔは、選択されている実績値と、基点施設ｎでの時刻ｔにおける実績値とのバリオグラムである。また、１≦ｎ≦Ｎであり、１≦ｔ≦Ｔである。
【００９０】
予測値計算部５は、各実績値を１つずつ選択し、実績値を１つ選択する毎に、選択した実績値に応じて、式（７）に示す１つの方程式を立てる。予測値計算部５は、その結果得られる連立方程式を、各実績値に対応する重み係数について解く。
【００９１】
次に、予測値計算部５は、各実績値と、対応する重み係数との積を計算し、その総和を計算することによって、予測値を求める。すなわち、予測値計算部５は、以下に示す式（８）の計算によって予測値を求める。
【００９２】
【数６】
2016208149.tif 000008
【００９３】
既に説明したように、ｗｎ，ｔは、基点施設ｎでの時刻ｔにおける実績値に対応する重み係数である。また、式（８）に示すｘｎ，ｔは、基点施設ｎでの時刻ｔにおける実績値である。
【００９４】
実績値取得部２、分析部４、および予測値計算部５は、例えば、予測プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、ＣＰＵは、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図１において図示略）等のプログラム記録媒体から予測プログラムを読み込み、その予測プログラムに従って、実績値取得部２、分析部４、および予測値計算部５として動作すればよい。また、実績値取得部２、分析部４、および予測値計算部５が別々のハードウェアによって実現されていてもよい。
【００９５】
次に、本発明の実施形態の処理経過について説明する。図１１および図１２は、本発明の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。既に説明した事項については、詳細な説明を省略する。なお、データ記憶部３には、発電事業者Ａが有している各発電施設の位置情報が予め記憶されているものとする。
【００９６】
最初に、実績値取得部２が、発電事業者Ａが有している複数の基点施設から、一定間隔毎の時刻における予測対象の実績値を取得する（ステップＳ１）。本実施形態では、日射量を予測対象としている。また、本実施形態では、時刻の間隔が１分である場合を例にしている。従って、実績値取得部２は、複数の基点施設から、１分毎の各時刻における日射量の実績値を取得する。実績値取得部２が実績値を取得する複数の基点施設は予め固定的に定められているものとする。また、実績値取得部２は、同一時刻に対応する実績値を複数の基点施設から取得する。
【００９７】
ステップＳ１において、実績値取得部２は、複数の基点施設から取得した各時刻の実績値をデータ記憶部３に記憶させる。
【００９８】
次に、分析部４は、各発電施設が存在している領域を複数の分割領域に分割する。このとき、分析部４は、１つの分割領域に、実績値取得部２に実績値を提供する基点施設が少なくとも１つ存在するという条件を満たすように、各発電施設が存在している領域を分割する。
【００９９】
さらに、分析部４は、１つの分割領域に複数の基点施設が存在する場合、その分割領域内の基点施設の同時刻の実績値の平均値を計算し、その平均値を１つの実績値とみなすことによって、その分割領域内に存在する基点施設の数を１つとみなす（ステップＳ２）。
【０１００】
ステップＳ２の結果、分割領域と基点施設とが一対一に対応することになる。既に説明した場合と同様に、分割領域に一対一に対応する基点施設の数をＮとする。また、そのＮ個の基点施設それぞれについて、時刻“１”から時刻“Ｔ”までの予測対象の実績値が得られているものとする。
【０１０１】
続いて、分析部４は、実績値同士のバリオグラムを算出するための関数であって、空間的距離および時間的距離を変数とする関数を導出する（ステップＳ３）。具体的には、分析部４は、式（２）に示すバリオグラムの関数Ｖ（δ，τ）を導出する。
【０１０２】
次に、分析部４は、Ｎ個の基点施設で各時刻に得られたＮ×Ｔ個の各実績値のペア毎のバリオグラムを、関数Ｖ（δ，τ）によって計算する。さらに、分析部４は、Ｎ×Ｔ個の各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、その選択した実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて計算したバリオグラムの値をそれぞれ１に変更する（ステップＳ４）。
【０１０３】
次に、分析部４は、選択した実績値と、選択した実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて計算したバリオグラムの値をそれぞれ１に変更した場合において、予測値の計算が可能であるか否かを判定する（ステップＳ５）。
【０１０４】
ステップＳ５で、分析部４は、式（４）および式（５）のように規定されるバリオグラム行列Ｋを定め、さらに、そのバリオグラム行列の下三角成分を全て１に変更する。そして、分析部４は、下三角成分を全て１に変更した後のバリオグラム行列が正則であるか否かを判定する。分析部４は、そのバリオグラム行列が正則であれば、予測値の計算が可能であると判定し、そのバリオグラム行列が正則でなければ、予測値を計算できないと判定する。
【０１０５】
予測値の計算が可能であると判定した場合（ステップＳ５のＹｅｓ）、ステップＳ７に移行する。予測値を計算できないと判定した場合（ステップＳ５のＮｏ）、ステップＳ６を実行した後、ステップＳ７に移行する。ステップＳ６では、分析部４は、１に変更した各バリオグラムを元の値に戻す（ステップＳ６）。
【０１０６】
ステップＳ７で、予測値計算部５は、Ｎ×Ｔ個の各実績値に対応する各重み係数を計算する（ステップＳ７）。予測値計算部５は、Ｎ×Ｔ個の各実績値を１つずつ選択し、実績値を１つ選択する毎に、式（７）に示す１つの方程式を立てる。このとき、選択した実績値と、選択した実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについてのバリオグラムの値は、予測値の計算が可能と判定された場合には、１であり、予測値を計算できないと判定された場合には、１に変更する前の元の値である。
【０１０７】
式（７）の左辺は、選択した実績値と、所望の発電施設での将来の所望の時刻における予測値とのバリオグラムである。予測値計算部５は、選択した予測値が得られた基点施設の位置ベクトルと、予測値を求めようとしている所望の発電施設の位置ベクトルとのユークリッド距離を計算する。また、予測値計算部５は、選択した予測値の時刻と、予測値を求めようとしている所望の時刻（予測時刻）との時間差を計算する。予測値計算部５は、関数Ｖ（δ，τ）の変数δ、τにそれぞれ、上記のユークリッド距離、時間差を代入することによって、ｒＰＱを計算すればよい。
【０１０８】
予測値計算部５は、実績値を１つ選択する毎に１つの方程式を立てることによって得られた連立方程式を、各実績値に対応する各重み係数について解く。
【０１０９】
次に、予測値計算部５は、所望の発電施設での予測時刻における予測対象（日射量）の予測値を計算する（ステップＳ８）。予測値計算部５は、各実績値と、対応する重み係数との積を計算し、その総和を計算することによって、予測値を求めればよい。すなわち、予測値計算部５は、式（８）の計算によって、予測値を求めればよい。
【０１１０】
本実施形態によれば、所望の発電施設における所望の時刻の予測値と、選択された実績値とのバリオグラムを関数Ｖ（δ，τ）によって求めることができ、選択された実績値毎に、式（７）に示す方程式を定めることができる。そして、その結果得られる連立方程式を解くことによって、その予測値を算出する場合の各重み係数を計算することができ、さらに、その各重み係数と各実績値とに基づいて予測値を計算することができる。従って、所望の発電施設における所望の時刻の予測値を求めることができる。
【０１１１】
また、本実施形態では、選択されている実績値の時刻を基準として、その実績値と、その実績値の時刻よりも前の時刻（換言すれば予測時刻から遠ざかる方向の時刻）の実績値とのペアにおけるバリオグラムの値を１としている。この結果、選択されている実績値と、予測時刻から遠ざかる方向の時刻の実績値との間に相関がないことになる。所望の発電施設における将来の所望の時刻での予測値と、その予測値から時空間的に離れた実績値との間には相関がないと考えられるので、本実施形態では、予測値の計算精度を向上させることができる。
【０１１２】
なお、予測値を計算できないと判定された場合（ステップＳ５のＮｏ）、１に変更したバリオグラムを元の値に戻す。しかし、この処理は、予測値を計算できないと判定された場合にのみ行われるので、予測値を計算可能と判定された場合には、予測値の計算精度を向上させることができる。
【０１１３】
また、本実施形態では、１つの分割領域に複数の基点施設が存在する場合、分析部４が、その分割領域内の基点施設の同時刻の実績値の平均値を計算し、その平均値を１つの実績値とみなすことによって、その分割領域内に存在する基点施設の数を１つとみなす。このとき、同時刻の実績値の平均値を計算し、その平均値を１つの実績値とみなすので、複数の基点施設の時系列データも、１つの時系列データにまとめられる。この結果、バリオグラムの関数Ｖ（δ，τ）を精度よく導出することができる。以下、この理由について説明する。
【０１１４】
１つの分割領域内に複数の基点施設が存在する場合、それらの基点施設同士の空間的距離は近いと言える。それらの複数の基点施設から得られる時系列データをそれぞれ用いて、式（１）におけるｋ・ｅ−αδを導出すると仮定する。この場合、空間的距離の値が近い相関係数が多く得られるが、それらの相関係数にはばらつきがある。図１３は、空間的距離の値が近い相関係数のばらつきを示す模式図である。図１３に示す縦軸および横軸は、図５に示す縦軸および横軸と同様である。図１３に示すように、空間的距離の値が近い相関係数にばらつきが生じていると、相関係数のフィッティングによって定められるｋ・ｅ−αδの精度が低くなり、式（１）に示す関数Ｃ（δ，τ）の精度も低くなる。その結果、式（２）に示す関数Ｖ（δ，τ）の精度も低くなる。
【０１１５】
本実施形態では、１つの分割領域に複数の基点施設が存在する場合、分析部４が、その分割領域内に存在する基点施設の数を１つとみなす。従って、空間的距離の値が近い相関係数が算出されなくなる。その結果、図５に模式的に示すように、相関係数のばらつきが生じていないプロット結果が得られる。従って、フィッティングによって定められるｋ・ｅ−αδの精度を向上させることができ、その結果、関数Ｖ（δ，τ）を精度よく導出することができる。よって、予測値の計算精度をさらに向上させることができる。
【０１１６】
発明者は、上記の実施形態で計算された予測値と実際の値との誤差を計算した。また、発明者は、分析部４がステップＳ４において、各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、その選択した実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて計算したバリオグラムの値をそれぞれ１に変更する処理を実行しない形態（以下、比較形態と記す。）で計算された予測値と実際の値との誤差を計算した。なお、比較形態では、ステップＳ５，Ｓ６を省略した。比較形態におけるその他の点は、上記の実施形態と同様である。
【０１１７】
上記の実施形態および比較形態では、予測値を求める場合、１０時までの実績値に基づいて、１分後（１０時１分）、２分後（１０時２分）、・・・、６０分後（１１時）の各時刻の予測値を計算した。同様に、１０時１分までの実績値に基づいて、１分後から６０分後までの各時刻の予測値を計算した。このように、最後の実績値の時刻を１分ずつずらしながら、１分後から６０分後までの各時刻の予測値を計算する処理を、最後の実績値の時刻が１６時になるまで行った。そして、発明者は、各予測値と実際の日射量との誤差を計算した。さらに、発明者は、実施形態および比較形態それぞれについて、１分後の予測値の誤差の平均値から、６０分後の予測値の誤差の平均値までをそれぞれ求め、実施形態および比較形態を比較した。発明者は、この比較を、日を変えて２回行った。
【０１１８】
なお、発明者は、４０ｋｍ×４０ｋｍ程度の範囲内に、日射量計測装置を有する基点施設が１４カ所、存在する状況で、実施形態および比較形態を比較した。
【０１１９】
図１４および図１５はいずれも、本発明の実施形態および比較形態それぞれの予測値の誤差を示すグラフである。図１４および図１５に示すグラフの横軸は、１分後から６０分後までの各予測時刻を示す。グラフの左側の縦軸は、日射量の予測値の誤差を示す。白色で示す棒グラフは、本発明の実施形態における予測値の誤差の平均値である。黒色で示す棒グラフは、比較形態における予測値の誤差の平均値である。
【０１２０】
また、図１４および図１５に示す折れ線グラフは、所定値に対する、比較形態における誤差の平均値と本発明の実施形態における誤差の平均値との差の割合を示している。図１４および図１５に示す右側の縦軸は、この割合を示している。
【０１２１】
図１４および図１５から、本発明の実施形態における誤差の方が、比較形態における誤差よりも小さくなっていることが分かる。従って、本発明によって、予測値の精度が向上していることが分かる。
【０１２２】
また、所定値に対する、比較形態における誤差の平均値と本発明の実施形態における誤差の平均値との差の割合は、大きい時で２％程度となっていて、本発明による予測値の精度向上という効果は十分得られていると言える。
【０１２３】
次に、本発明の実施形態の変形例について説明する。
【０１２４】
分析部４は、ステップＳ４において、Ｎ×Ｔ個の各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、その選択した実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて計算したバリオグラムの値をそれぞれ０に変更してもよい。このことは、選択された実績値に応じて定められる方程式において、選択された実績値の時刻よりも前の時刻の実績値に対応する項を無視することを意味する。例えば、図１０に示す例では、分析部４は、実績値Ｐを選択したときに、実績値Ｐと、実績値Ｐの時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて計算したバリオグラム（ｒ−１，ｒ−２，ｒ−３）を０にする。このことは、図１０に応じて模式的に示した式（６）の右辺において、実績値Ｐの時刻よりも前の時刻の実績値に対応する項“ｒ−１ｗ−１”、“ｒ−２ｗ−２”、“ｒ−３ｗ−３”を無視することを意味する。
【０１２５】
本変形例では、実績値を選択する毎に定める方程式の一部の項を０にすることができるので、連立方程式を解く際の計算量を削減することができる。
【０１２６】
また、Ｎ×Ｔ個の各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、その選択した実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて計算したバリオグラムの値をそれぞれ０に変更する処理は、式（４）および式（５）のように規定されるバリオグラム行列Ｋの下三角成分を全て０にすることに相当する。三角成分を全て０に変更したバリオグラム行列は、常に正則である。すなわち、本変形例では、ステップＳ４の結果得られるバリオグラムに基づいて予測値を計算できる。従って、本変形例では、ステップＳ５，Ｓ６を省略し、ステップＳ４の後、ステップＳ７に移行してよい。
【０１２７】
また、上記の本発明の実施形態やその変形例において、予測対象は、日射量に限定されない。既に説明したように、予測対象は、再生可能エネルギーに関する項目であればよく、例えば、再生可能エネルギーに基づく電力の発電量、風速、風向等を予測対象としてもよい。風向を予測対象とする場合には、風向を数値化した実績値を用いればよく、風向の予測値も数値で表せばよい。
【０１２８】
また、予測システム１は、複数種類の予測対象に関して、所望の発電施設における所望の時刻の予測値を求めてもよい。さらに、予測システム１は、複数種類の予測対象に関して計算した各予測値を、別の種類の予測対象の予測値に変換してもよい。例えば、予測システム１は、所望の発電施設における所望の時刻の風速、風向の予測値をそれぞれ計算してもよい。そして、予測システム１は、風速、風向の予測値を、風力の予測値に変換してもよい。
【０１２９】
また、実績値取得部２は、一部の実績値について基点施設から取得できなかった場合、基点施設以外から、その実績値に代わるデータを取得してもよい。例えば、実績値取得部２が、複数の基点施設から、各時刻における風速の実績値を取得するとする。このとき、１カ所の基点施設から、ある時刻（時刻ｔとする。）の風速の実績値を取得できなかったとする。この場合、実績値取得部２は、例えば、気象情報を提供するサーバから、その基点施設の存在地における時刻ｔの風速の予報値（時刻ｔより前に発表された予報値）を取得し、その予報値を、その基点施設での時刻ｔにおける実績値とみなして用いてもよい。
【０１３０】
次に、本発明の概要について説明する。図１６は、本発明の概要を示すブロック図である。本発明の予測システムは、指標導出手段７１と、予測値計算手段７２とを備える。
【０１３１】
指標導出手段７１（例えば、分析部４）は、複数の発電施設から得た一定間隔毎の時刻における予測対象の実績値の相関を示す指標（例えば、バリオグラム）を、各実績値のペア毎に導出し、実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加える（例えば、バリオグラムの値を１に変更する）。
【０１３２】
予測値計算手段７２（例えば、予測値計算部５）は、指標導出手段７１によって得られた指標を用いて、所望の発電施設における所望の時刻の予測対象の予測値を計算する。
【０１３３】
そのような構成により、所望の発電施設での所望の時刻における再生可能エネルギーに関する項目の予測値を精度よく得ることができる。
【０１３４】
上記の実施形態やその変形例は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下に限定されるわけではない。
【０１３５】
（付記１）複数の発電施設から得た一定間隔毎の時刻における予測対象の実績値の相関を示す指標を、各実績値のペア毎に導出し、実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加える指標導出手段と、前記指標導出手段によって得られた指標を用いて、所望の発電施設における所望の時刻の前記予測対象の予測値を計算する予測値計算手段とを備えることを特徴とする予測システム。
【０１３６】
（付記２）
指標導出手段は、予測対象の実績値を提供可能な発電施設である基点施設から得た実績値の相関を示す指標と、前記実績値の時空間的距離との関係を特定し、各実績値のペア毎の前記指標を、ペアをなす実績値の時空間的距離に基づいて計算し、前記各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られた指標に所定の変更を加え、予測値計算手段は、前記指標導出手段によって得られた指標を用いて、時空間クリギングによって、所望の発電施設における所望の時刻の前記予測対象の予測値を計算する付記１に記載の予測システム。
【０１３７】
（付記３）指標導出手段は、基点施設から得た実績値の相関を示すバリオグラムと、前記実績値の時空間的距離との関係を特定し、各実績値のペア毎のバリオグラムを、ペアをなす実績値の時空間的距離に基づいて計算し、前記各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られたバリオグラムを１に変更し、前記バリオグラムを１に変更したことによって予測値の計算ができなくなると判定した場合には、１に変更したバリオグラムを元の値に戻す付記２に記載の予測システム。
【０１３８】
（付記４）指標導出手段は、各実績値のペア毎のバリオグラムを成分とする所定の行列を定め、前記各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られたバリオグラムを１に変更し、前記バリオグラムを１に変更した結果、前記所定の行列が正則でないならば、前記バリオグラムを１に変更したことによって予測値の計算ができなくなると判定する付記３に記載の予測システム。
【０１３９】
（付記５）指標導出手段は、基点施設から得た実績値の相関を示すバリオグラムと、前記実績値の時空間的距離との関係を特定し、各実績値のペア毎のバリオグラムを、ペアをなす実績値の時空間的距離に基づいて計算し、前記各実績値を１つずつ選択し、選択した実績値と、当該実績値の時刻よりも前の時刻の実績値とのペアについて得られたバリオグラムを０に変更する付記２に記載の予測システム。
【０１４０】
（付記６）指標導出手段は、発電施設が存在している領域を、１つの分割領域に少なくとも１つの基点施設が存在するように複数の分割領域に分割し、１つの分割領域に複数の基点施設が存在する場合、前記分割領域内の複数の基点施設の同時刻の実績値の平均値を計算し、当該平均値を１つの実績値とみなすことによって、前記分割領域内の基点施設の数を１つとみなす付記２から付記５のうちのいずれかに記載の予測システム。
【０１４１】
（付記７）複数の基点施設での複数の時刻の予測対象の実績値を取得する実績値取得手段を備える付記２から付記６のうちのいずれかに記載の予測システム。
【０１４２】
（付記８）予測値計算手段は、指標導出手段によって得られた指標を用いて、各実績値の重み係数を計算し、前記各実績値と、対応する重み係数との積を計算し、当該積の総和を計算することによって、所望の発電施設における所望の時刻の予測対象の予測値を計算する付記１から付記７のうちのいずれかに記載の予測システム。
【０１４３】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１４４】
この出願は、２０１５年６月２４日に出願された日本特許出願２０１５−１２６４８８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用の可能性】
【０１４５】
本発明は、所望の発電施設での所望の時刻における予測対象を予測する予測システムに好適に適用される。
【符号の説明】
【０１４６】
１  予測システム
２  実績値取得部
３  データ記憶部
４  分析部
５  予測値計算部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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