(57)【要約】【課題】影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法。【解決手段】予め太陽高度、太陽方位角による条件分け、及び日射強度による条件分けにより複数に区分けし、データ測定時刻１ごとに太陽高度、太陽方位角、日射強度２、外気温３及び測定時の発電量４により発電量推定モデルの発電量推定パラメータを算出して前記複数の各区分に振り分け、これを一定期間繰り返して発電量推定パラメータを学習し、前記複数の区分けごとの発電量推定パラメータ６を作成しておき、データ測定時刻８、測定した日射強度９及び外気温１０に基づいて、前記複数に区分された特定の太陽高度、太陽角度、日射強度の発電量推定パラメータ６を用いて推定発電量を算出する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
太陽光発電所の設備情報を予め入力しておき、日射強度や外気温を測定し、また、当該太陽光発電所の実際の発電量を測定して、所定の発電量推定モデルのパラメータを算出し、これを一定期間繰り返して発電量推定モデルのパラメータを学習し、そのパラメータを用いて以降の発電量を推定する方法において、
予め太陽高度、太陽方位角による条件分け、及び日射強度による条件分けにより複数に区分けし、測定時刻ごとに太陽高度、太陽方位角、日射強度、外気温及び測定時の発電量により発電量推定モデルの発電量推定パラメータを算出して前記複数の各区分に振り分け、これを一定期間繰り返して発電量推定パラメータを学習し、前記複数の区分けごとの発電量推定パラメータを作成しておき、
測定時刻、測定した日射強度及び外気温に基づいて、前記複数に区分された特定の太陽高度、太陽角度、日射強度の発電量推定パラメータを用いて推定発電量を算出することを特徴とする、影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法。
【請求項２】
前記太陽高度は９０個、太陽方位角は３６０個及び日射強度は０．１ｋＷ／ｍ２刻みに１０個以上として区分し、前記一定期間は１年以上としたことを特徴とする、請求項１に記載の影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、太陽光発電所における発電出力推定方法において、太陽光パネルにかかる影の影響を考慮した発電出力の推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
大規模太陽光発電所の運用において、安全性を確保し、事業収益を向上させるためには、発電所のモニタリングによって運転状況を把握することが必要であるが、太陽光発電所の発電量は日射や外気温といった周囲環境条件、及び発電所の広さや構成といった固有の条件に大きく左右されるため、単にモニタリングを行うだけでは運転状況を適切に把握することは困難である。
【０００３】
そこで、日射量や外気温といった周囲環境データ、及び発電所の設備情報から発電量を推定する手法が多数考案されているが、十分な精度が得られない。あるいは精度を得るためにできるだけ多くの計測設備を設けて細かく計測することや専門家による分析が必要である、といった問題点があった。
【０００４】
特許文献１の「発電量予測装置およびその方法」では、太陽光発電システムのそれぞれについて、システム係数と発電実験データから前記太陽光発電システムの設置されたサイトにおける気象状況を推定することにより、推定気象状況値を得る気象状況推定部と、前記推定気象状況値を、各前記太陽光発電システムの設置位置に応じて補正処理することにより補正気象状況値を得る気象状況空間補正部と、前記太陽光発電システム毎に、前記補正気象状況値と前記発電実績データに基づいて、前記システム係数を更新するパラメータ学習部と、前記太陽光発電システム毎に、前記参照気象データと前記システム係数に基づき、発電量予測を行う発電予測部とを備えるものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−６３３７２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１のものでは、推定を行おうとする発電所の過去の実績データ（日射・外気温・発電量等）から所定の発電量推定モデルのパラメータを学習し、そのパラメータを用いて以降の発電量を推定することにより自律的に推定精度の向上を図る方法が開示されており、これにより、気象データ及び設備情報から高い精度で発電量を推定することが可能である。
【０００７】
図８は、評価する太陽光発電所のアレイ容量やパワーコンディショナー（ＰＣＳ）の容量を予め入力しておき、日射強度や外気温を測定し、さらにＰＣＳ発電量や連系点電力を測定し、所定の発電量推定モデルのパラメータを学習し、そのパラメータを用いて以降の発電量を推定するシステムを示す。
【０００８】
当該手法を用いて気象データから推定された発電量は、原則的には太陽光パネルの日射を遮る障害物がない状態での推定量である。
【０００９】
また、前記特許文献１のものは、複数の太陽光発電システムにおいて一部のシステムの日射計に影がかかっている場合、当該影のかかっている影響を排除するものである。そのため、複数の太陽光発電システムから、影の影響を受けている発電量を補正（排除）して１つの発電量の推定パラメータを算出するものである。従って、影のかかっている状態での発電量の推定は得られない。
【００１０】
しかしながら、現実には図９に示すように、発電所周辺の樹木や構造物、前方アレイ（太陽光パネル）などの影が太陽光パネルにかかっている時がある。この様な影の影響で図１０に示すように、発電出力が低下した場合の出力を正確に推定することは難しい。なお、図１０は１日を通した発電出力値を表したもので、実線は部分影なしの場合、点線で表したのが部分影有りの場合の各発電出力値を示す。
【００１１】
影による太陽光発電出力の低下の度合いは、日射・気温といった気象条件に加え、影のかかる位置とその範囲、太陽電池モジュールの特性や構造によって様々に異なるため、出力低下の度合いを推定するモデル（式）を作成することは困難である。
【００１２】
また、周辺障害物が作る影は、太陽の高度と方位によってその長さや方向を刻々と変えている。また、仮に太陽の高度と方位が定まっていたとしても、晴天時かそうでないか（全日射に占める直射日光の割合）によって影が発生するかどうかは異なる。そのため、ある時刻において太陽光パネルに影がかかっているかどうかを判定するのは非常に困難である。
【００１３】
そこで、この発明は、過去の実績データを用い、太陽の位置及び日射強度によって条件分けを行った上で個別に推定パラメータを学習させることで、気象条件に加えて影による出力低下の影響も加味した形で正確に発電量の推定を行う方法を提供することを目的としたものである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
請求項１の発明は、太陽光発電所の設備情報を予め入力しておき、日射強度や外気温を測定し、また、当該太陽光発電所の実際の発電量を測定して、所定の発電量推定モデルのパラメータを算出し、これを一定期間繰り返して発電量推定モデルのパラメータを学習し、そのパラメータを用いて以降の発電量を推定する方法において、予め太陽高度、太陽方位角による条件分け、及び日射強度による条件分けにより複数に区分けし、測定時刻ごとに太陽高度、太陽方位角、日射強度、外気温及び測定時の発電量により発電量推定モデルの発電量推定パラメータを算出して前記複数の各区分に振り分け、これを一定期間繰り返して発電量推定パラメータを学習し、前記複数の区分ごとの発電量推定パラメータを作成しておき、測定時刻、測定した日射強度及び外気温に基づいて、前記複数に区分された特定の太陽高度、太陽角度、日射強度の発電量推定パラメータを用いて推定発電量を算出する、影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法とした。
【００１５】
また、請求項２の発明は、前記太陽高度は９０個、太陽方位角は３６０個及び日射強度は０．１ｋＷ／ｍ２刻みに１０個以上として区分し、前記一定期間は１年以上とした、請求項１に記載の影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法とした。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１の発明によれば、過去の実績データを用い、太陽の位置及び日射強度の条件によって区分けし、これらの区分けされた個々の発電量推定パラメータを学習させることで、気象条件に加えて影による出力低下の影響も加味した形で正確に発電量の推定を行うことができる。
【００１７】
また、請求項２の発明によれば、前記区分けをきめ細かくし、さらに１年以上の個々の発電量推定パラメータを多数回学習することにより、極めて精度の高い発電量が推定可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】この発明の実施の形態例１の影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法（システム）の概略構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態例１の影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法（システム）におけるパラメータ学習部の概略構成を示すブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態例１の影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法（システム）における発電量推定部の概略構成を示すブロック図である。
【図４】この発明の実施の形態例１の影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法（システム）に用いるコンピュータシステムを示す構成図である。
【図５】この発明の実施の形態例１の影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法（システム）における太陽高度及び方位角による条件分けを説明するイメージ図である。
【図６】この発明の実施の形態例１の影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法（システム）における日射強度による影の影響の有無を示すグラフ図である。
【図７】この発明の実施の形態例１の影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法（システム）における発電量の推定と実測発電量のグラフ図である。
【図８】発電量推定パラメータの学習例を示す概略図である。
【図９】太陽光パネルに影がかった状態を示す斜視図である。
【図１０】太陽光パネルの一部に影がかかった場合及び影がかかっていない場合の発電量を示すグラフ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
（実施の形態例１）
以下、この発明の実施の形態例１の影の影響を考慮した太陽光発電出力推定方法（システム）を図に基づいて説明する。
【００２０】
図５に太陽高度及び方位角による条件分けのイメージを示す。図示のように、周辺障害物が作る影の長さと位置（方向）は「障害物の大きさと高さ」及び「太陽の高度と方位」によって決まる。このうちの前者は基本的に変化することがないため、太陽の高度と方位が同じであれば、障害物による影の長さと位置（方向）も同じであり、従って、晴天時であれば太陽光発電出力に対して影が与える影響も同等であると考えられる。
【００２１】
そこで、学習に用いる過去の計測データより、タイムスタンプから当該時刻における太陽高度と方位角を計算し、太陽が特定範囲の高度と方位角（例：１度刻み）に存在する時のみのデータを抽出して個別に推定パラメータの学習を行うこととした。
【００２２】
このようにして、太陽が特定範囲に位置する時のデータのみを用いて学習することで、太陽光パネルに影がかかっている時とかかっていない時の区別（部分影の有無の判定）、及びそれぞれの状態における発電出力の推定方式の算出、乃至は影の影響の定量的な評価を同時に行うことが可能となる。
【００２３】
しかしながら、影が発生するか否かは太陽の位置のみならず、太陽に対して雲がかかっているかどうかによっても変わってくるため、太陽の位置による条件分けのみでは影の影響を正しく評価できるとは限らない。
【００２４】
ただし、影がかかるか否か、引いては影がかかったことによる影響があるかどうかは、基本的には「晴れているかそうでないか、又は太陽に雲がかかっているかそうでないか」の二択であるため、図６に示すように、日射強度が一定未満の時はほとんど影響が発生せず、一定以上になると影響が出てくるという傾向がある。そこで、上記太陽の位置による条件分けに加え、日射強度（例：０．１ｋＷ／ｍ２刻み）でも条件分けを行い、条件ごとに発電量の推定パラメータの学習を行うこととした。
【００２５】
また、気象データから発電量を推定する際に、該当時刻の太陽高度及び方位角を算出し、計測された日射強度データと組み合わせて、該当するあるいは近似の太陽高度・方位角・日射強度において学習された推定パラメータを用いて発電量の推定を行う。これにより、図７に示すように、影の有無に関わらず発電量を精度よく推定することが可能である。
【００２６】
なお、図７において、外側の薄い輪郭線は影の影響を考慮しない推定（発電量）値Ａ、内側の濃い輪郭線は影の影響を考慮した推定発電量Ｂを示し、実測発電量Ｃは前記影の影響を考慮した推定発電量Ｂ内の薄く塗りつぶした領域で表示している。当該推定発電量Ｂと実測発電量Ｃとは、１５時以降やや離れているのを除き、ほぼ同じである。
【００２７】
次に、実際の発電出力推定方法を図１〜４に基づいて説明する。
【００２８】
図１〜３に示すように、データ測定時刻１、日射強度２、外気温３及び発電量４を測定する。また、例えば、太陽高度（０度〜９０°）９０個、太陽方位角（０〜３６０°）３６０個及び日射強度（例えば、０．１ｋＷ／ｍ２刻み）１５個を予め区分分けしておく。従って、この場合、４８．６万個に区分けすることとなる。
【００２９】
そして、推定パラメータ学習部５において、前記測定したデータ測定時刻１により太陽高度・方位角を算出する。さらに、測定した日射強度２により、前記の区分けの１つを特定し、前記測定した発電量４を当該区分けに入れる。
【００３０】
この様にして、多数区分の発電量４の推定パラメータを作成し、これを一定期間、例えば、１年間繰り返し、当該推定パラメータの学習をする。これにより、多種類の太陽高度・方位角及び日射強度別の発電量推定パラメータ６を作成する。
【００３１】
そして、発電量を推定するに際し、発電量推定部７において、データ測定時刻８にもとづいて、太陽高度・方位角を算出し、その際測定した日射強度９と合わせて、前記多数の区分から特定の区分を選定し、これに測定した外気温１０を勘案して推定発電量１１を算出する。
【００３２】
この様にして算出した推定発電量１１は、影の影響を考慮した極めて精度の高いものとなる。
【００３３】
上記の各ステップは計測手段、当該各計測値をデータとして記憶する記憶手段、パラメータ学習手段、推定パラメータ決定手段、推定発電量算出手段とから成るコンピュータシステムを使用して実現できる。そして、これらの各構成手段による上記ステップ作用は、たとえばコンピュータプログラムモジュールとして実現することができ、各プログラムモジュールを含むプログラムをコンピュータシステムにおいて各機能を実現することができる。
【００３４】
このコンピュータシステムには、図４に示すように、プログラム命令を実行するＣＰＵ２１、メモリ等の主記憶装置２２、ハードディスク、磁気ディスク装置又は光磁気ディスク装置等の外部記憶装置２３、データ入力装置２４、表示装置２５及びこれらを相互に接続するバス２６を具備している。プログラムは外部記憶装置２３に保存されており、ＣＰＵ２１がこのプログラムを主記憶装置２２に展開し、展開したプログラムを逐次読み出し実行する。
【００３５】
この様にして得た推定発電量により、当該太陽光発電所のある時の発電量を予測でき、将来の消費電力に対する対応を予め考慮することができる。また、当該発電所の太陽光発電に異常をきたしているかどうかの診断も可能である。
【００３６】
なお、上記実施の形態例１では、太陽高度９０個、太陽方位角３６０個及び日射強度１５個の合計４８．６万個に区分けしているが、区分けの数はこれらに限定されるものではない。また、推定パラメータ学習部では、データを１年分蓄積しているが、データの蓄積期間は長ければ長いほど推定発電量の精度は上がる。また、この発明での日射強度の測定は、日射計に影がかからない場所での測定である。    
【符号の説明】
【００３７】
１        データ測定時刻          ２        日射強度
３        外気温                  ４        発電量
５        推定パラメータ学習部    ６        発電量推定パラメータ             
７        発電量推定部            ８        データ測定時刻
９        日射強度                １０      外気温
１１      推定発電量
２１      ＣＰＵ                  ２２      主記憶装置
２３      外部記憶装置            ２４      入力装置
２５      表示装置                ２６      バス            
【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】
2018019555.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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