(57)【要約】【課題】  日射量観測値に基づき、短時間先の日射量を精度よく予測する。【解決手段】  日射量補正機能（３０）は、気象観測衛星による観測で得られる、予測対象地点を含む地域の現在から過去に遡る一定期間内の日射量メッシュデータ（１２）を地上観測の日射量データ（１４）で補正する。日射量／疑似降水量変換機能（３２）は、日射量補正機能（３０）からの補正日射量メッシュデータと快晴時日射量理論値（１６）とを、日射量と降水量との関係を示す式に適用して、疑似降水量に計算する。疑似降水量移動変形予測機能（３４）は、地形データ（１８）を参照し、疑似降水量の時間的な移動と変形を予測する。全天日射量変換機能（３６）は、予測日時の快晴時理論日射量を参照し、予測された疑似降水量を全天日射量に戻す。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
現在から遡る過去の所定期間の、予測対象地点を含む所定地域の日射量観測値データを入力する観測値入力手段（３０）と、
快晴時日射量理論値を参照して、当該日射量観測値データを、日射量を妨害する気象要素の時間的空間的分布データに変換する日射量／気象要素変換手段（３２）と、
当該所定地域の地形を参照し、当該日射量／気象要素変換手段により得られる当該気象要素の時間的空間的分布データの時間的空間的な移動及び変形を予測する移動変形予測手段（３４）と、
当該移動変形予測手段により予測された当該気象要素のデータを、対応する日時の快晴時日射量理論値を参照して予測全天日射量に変換する日射量変換手段（３６）
とを具備することを特徴とする日射量予測装置。
【請求項２】
当該観測値入力手段は、当該所定地域及び当該所定期間の少なくとも一方について異なる手段で観測される日射量観測値を入力し、何れかの日射量観測値を他の日射量観測値で補正する補正手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の日射量予測装置。
【請求項３】
当該気象要素が、降水量を擬似的に示す疑似降水量であることを特徴とする請求項１又は２に記載の日射量予測装置。
【請求項４】
更に、予測対象地点の観測値に従い、当該予測対象地点の当該予測全天日射量を補正する補正手段を具備することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の日射量予測装置。
【請求項５】
更に、太陽電池設置地点の予測全天日射量から、太陽電池の傾斜角と方位を参照して、当該太陽電池に入射する日射量を計算する傾斜面日射量計算手段（４２〜４６）を具備することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の日射量予測装置。
【請求項６】
現在から遡る過去の所定期間の、予測対象地点を含む所定地域の日射量観測値データをコンピュータに入力する観測値入力ステップ（３０）と、
当該コンピュータが、快晴時日射量理論値を参照して、当該日射量観測値データを、日射量を妨害する気象要素の時間的空間的分布データに変換する日射量／気象要素変換ステップ（３２）と、
当該コンピュータが、当該所定地域の地形を参照し、当該日射量／気象要素変換ステップにより得られる当該気象要素の時間的空間的分布データの時間的空間的な移動及び変形を予測する移動変形予測ステップ（３４）と、
当該コンピュータが、当該移動変形予測ステップにより予測された当該気象要素のデータを、対応する日時の快晴時日射量理論値を参照して予測全天日射量に変換する日射量変換ステップ（３６）
とを具備することを特徴とする日射量予測方法。
【請求項７】
当該観測値入力ステップは、当該コンピュータが、当該所定地域及び当該所定期間の少なくとも一方について異なる手段で観測された複数種類の日射量観測値の内の、何れかの日射量観測値を他の日射量観測値で補正するステップを具備することを特徴とする請求項６に記載の日射量予測方法。
【請求項８】
当該気象要素が、降水量を擬似的に示す疑似降水量であることを特徴とする請求項６又は７に記載の日射量予測方法。
【請求項９】
更に、当該コンピュータが、予測対象地点の観測値に従い、当該予測対象地点の当該予測全天日射量を補正する補正ステップを具備することを特徴とする請求項６乃至８の何れか１項に記載の日射量予測方法。
【請求項１０】
更に、当該コンピュータが、太陽電池設置地点の当該予測全天日射量から、太陽電池の傾斜角と方位を参照して、当該太陽電池に入射する日射量を計算する傾斜面日射量計算ステップを具備することを特徴とする請求項６乃至９の何れか１項に記載の日射量予測方法。
【請求項１１】
コンピュータを使って日射量を予測させる日射量予測プログラムであって、当該コンピュータに、
現在から遡る過去の所定期間の、予測対象地点を含む所定地域の日射量観測値データを入力させる観測値入力機能（３０）と、
快晴時日射量理論値を参照して、当該日射量観測値データを、日射量を妨害する気象要素の時間的空間的分布データに変換させる日射量／気象要素変換機能（３２）と、
当該所定地域の地形を参照し、当該日射量／気象要素変換機能により得られる当該気象要素の時間的空間的分布データの時間的空間的な移動及び変形を予測させる移動変形予測機能（３４）と、
当該移動変形予測機能により予測された当該気象要素のデータを、対応する日時の快晴時日射量理論値を参照して予測全天日射量に変換させる日射量変換機能（３６）
とを実現させることを特徴とする日射量予測プログラム。
【請求項１２】
当該観測値入力機能は、当該コンピュータに、当該所定地域及び当該所定期間の少なくとも一方について異なる手段で観測される日射量観測値を入力させ、何れかの日射量観測値を他の日射量観測値で補正させる補正機能を具備することを特徴とする請求項１１に記載の日射量予測プログラム。
【請求項１３】
当該気象要素が、降水量を擬似的に示す疑似降水量であることを特徴とする請求項１１又は１２に記載の日射量予測プログラム。
【請求項１４】
更に、当該コンピュータに、予測対象地点の観測値に従い、当該予測対象地点の当該予測全天日射量を補正させる補正機能を実現させることを特徴とする請求項１１乃至１３の何れか１項に記載の日射量予測プログラム。
【請求項１５】
当該コンピュータに更に、太陽電池設置地点の当該予測全天日射量から、太陽電池の傾斜角と方位を参照して、当該太陽電池に入射する日射量を計算させる傾斜面日射量計算機能（４２〜４６）を実現させることを特徴とする請求項１１乃至１４の何れか１項に記載の日射量予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日射量予測装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
低炭素社会に向け、風力発電や太陽光発電といった自然エネルギーの積極利用が推進されている。特に、太陽光を電気信号に変換する光電変換素子を使用する太陽光発電施設が導入されつつある。太陽光発電は、日射量に大きく左右されるので、効率的な運用のためには日射量の予測が必要である。
【０００３】
特許文献１には、太陽光発電システムの設置地域において過去に観測された天気現象と過去に計測された日射量とを基に日射量予測式を導出し、当該設置地域の天気予報と、予測対象日の予測実施時刻前に当該設置地域において計測された日射量とを日射量予測式に入力することにより、日射量を予測する技術が記載されている。
【０００４】
特許文献２には、リモートセンシング画像から現在の日射量（実績値）を算出し、過去のリモートセンシング画像と現在のリモートセンシング画像から雲の移動量の予測値を求め、将来の、例えば３時間先までの日射量を予測することが記載されている。
【０００５】
また、特許文献３には、毎時観測されるＧＭＳ（Geostationary Meteorological Satellite）画像データから、１時間毎に約１ｋｍの分解能で地上到達日射量を推定することが記載され、日射量推定モデルに、雲のない晴天域での計算式と、雲のある雲域での計算式があることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−０３３９０８号公報
【特許文献２】特開２００５−０３１９２７号公報
【特許文献３】特開平１１−２１１５６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
大規模太陽光発電施設では、計画的な発電と発電量の予測が重要であり、そのためには、１日の日照量変化を可能な限り正確に予測する必要がある。大規模太陽光発電施設の運用を考慮すると、前日の段階で翌日の日射量変動を予測し、その予測に基づき１日を運用するのが最も効果的である。しかし、前日の予測では、当日の急な天候の変化に対応できない。このような場合に対応する運転計画修正のためには、３時間乃至６時間程度先までの精度の高い日射量短時間予測が求められる。
【０００８】
特許文献１に記載の技術は、当該設置地域の天気予報を用いるので、もともと、精度の良い日射量短時間予測は困難である。特許文献２、３に記載の技術では、雲の移動を予測し、それを日射量変化に反映させているが、雲の光透過率も考慮しないと、高精度な日射量予測は難しい。
【０００９】
本発明は、短時間先の日照量をより高い精度で予測出来る日射量予測装置、方法及びプログラムを提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る日射量予測装置は、現在から遡る過去の所定期間の、予測対象地点を含む所定地域の日射量観測値データを入力する観測値入力手段と、快晴時日射量理論値を参照して、当該日射量観測値データを、日射量を妨害する気象要素の時間的空間的分布データに変換する日射量／気象要素変換手段と、当該所定地域の地形を参照し、当該日射量／気象要素変換手段により得られる当該気象要素の時間的空間的分布データの時間的空間的な移動及び変形を予測する移動変形予測手段と、当該移動変形予測手段により予測された当該気象要素のデータを、対応する日時の快晴時日射量理論値を参照して予測全天日射量に変換する日射量変換手段とを具備することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る日射量予測方法は、現在から遡る過去の所定期間の、予測対象地点を含む所定地域の日射量観測値データをコンピュータに入力する観測値入力ステップと、当該コンピュータが、快晴時日射量理論値を参照して、当該日射量観測値データを、日射量を妨害する気象要素の時間的空間的分布データに変換する日射量／気象要素変換ステップと、当該コンピュータが、当該所定地域の地形を参照し、当該日射量／気象要素変換ステップにより得られる当該気象要素の時間的空間的分布データの時間的空間的な移動及び変形を予測する移動変形予測ステップと、当該コンピュータが、当該移動変形予測ステップにより予測された当該気象要素のデータを、対応する日時の快晴時日射量理論値を参照して予測全天日射量に変換する日射量変換ステップとを具備することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る日射量予測プログラムは、コンピュータを使って日射量を予測させる日射量予測プログラムであって、当該コンピュータに、現在から遡る過去の所定期間の、予測対象地点を含む所定地域の日射量観測値データを入力させる観測値入力機能と、快晴時日射量理論値を参照して、当該日射量観測値データを、日射量を妨害する気象要素の時間的空間的分布データに変換させる日射量／気象要素変換機能と、当該所定地域の地形を参照し、当該日射量／気象要素変換機能により得られる当該気象要素の時間的空間的分布データの時間的空間的な移動及び変形を予測させる移動変形予測機能と、当該移動変形予測機能により予測された当該気象要素のデータを、対応する日時の快晴時日射量理論値を参照して予測全天日射量に変換させる日射量変換機能とを実現させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、日射量観測値の時間的空間的分布データを、日射量を妨害する気象要素の時間的空間的分布データに変換した上で、地形を加味して時間的空間的な移動及び変形を予測した上で、全天日射量に戻すので、短時間先の全天日射量を精度よく予測できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。
【図２】疑似降水量の移動・変形予測のための移動ベクトルの模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００１６】
図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示し、図２は、本実施例の動作フローチャートを示す。本実施例は、コンピュータ上のプログラムとして実現されるが、その機能の一部又は全部を専用ハードウエアで代替することが可能であるかことは明らかである。
【００１７】
コンピュータのＣＰＵ１０は、以下の説明する種々の演算機能３０〜４６を果たす。気象観測衛星による観測で得られる、予測対象地点を含む地域の現在から過去に遡る一定期間内の日射量メッシュデータ１２を、ＣＰＵ１０の日射量補正機能３０に入力する。日射量メッシュデータ１２は、空間的なメッシュ上の時間的に分布する時間的空間的な分布データであり、例えば、空間的なメッシュ間隔は例えば、１ｋｍであり、時間軸方向の間隔は例えば１時間である。日射量メッシュデータ１２の精度を高めるために、日射量メッシュデータ１２の地域内の複数の地点での、地上で同時刻に観測される日射量観測値１４を日射量補正機能３０に入力する。日射量補正機能３０は、日射量観測値１４に従い、同地点又は近地点で日射量観測値１４に一致するように日射量メッシュデータ１２を全体的に補正し、補正結果を日射量／疑似降水量変換機能３２に出力する。
【００１８】
日射量メッシュデータ１２の各メッシュ点について、日射量メッシュデータ１２（及び日射量観測値１４）と同時刻の快晴時日射量理論値１６をＣＰＵ１０の日射量／疑似降水量変換機能３２に入力する。快晴時日射量理論値１６は、日射量メッシュデータ１２の各メッシュ点において、対応時刻に得られる理論的な日射量、すなわち、雲及び降雨等の日射妨害が無い状態での日射量である。各メッシュ点の緯度経度及び観測日時の情報から大気外日射量並びに、太陽の高度及び方位を計算でき、快晴時日射量理論値１６は、この計算結果から、雲の全くない理想的な状況の日射量として計算されうる。
【００１９】
日射量／疑似降水量変換機能３２は、日射量補正機能３０からの補正日射量メッシュデータと快晴時日射量理論値１６とから、下記式に従い疑似降水量を算出する。快晴時日射量理論値１６を減衰する要因が降水量である場合の関係式を利用し、各メッシュ点について、
疑似降水量＝（１．０−補正日射量メッシュデータ／快晴時日射量理論値）×１００
とする。ここでは、疑似降水量の最大値を１００ｍｍ／ｈとしている。
【００２０】
このように計算した一定地域内の疑似降水量を過去の一定期間（ｔｐ〜ｔ０）についてハードディスク５０に疑似降水量データファイル５２として格納する。ｔ０は一般的には日射量データ１２，１４を得られる直近の過去の観測日時であり、ｔｐはｔ０より過去に一定時間遡った過去の日時を示す。ファイル５２には、一定期間（ｔｐ〜ｔ０）内の１時間毎について、一定の地域における疑似降水量のメッシュデータ、すなわち、疑似降水量の時間的空間的分布を示すデータが格納される。
【００２１】
日射を遮る気象要素が主として雲と降水／降雪であり、本実施例では、これらの変化又は移動を一括して定量評価する指標として疑似降水量という概念を導入したものであり、上式で得られる疑似降水量が降水量そのものに直結するものではないことに注意する必要がある。疑似降水量の代わりに、雲の厚みと日射量の減衰量との関係式を使用する場合には、疑似雲量として定量評価することになる。日射量／疑似降水量変換機能３２は、後述する時間的空間的な移動変形を演算出来る気象要素に置換して、日射量の減衰を定量評価する手段と言える。
【００２２】
ＣＰＵ１０の疑似降水量移動変形予測機能３４は、日射量メッシュデータ１２の対象地域の地形データ１８を参照し、将来の一定期間（ｔｃ〜ｔｆ）について疑似降水量データファイル５２から、将来に向けた疑似降水量分布データの時間変化を一定時間間隔、例えば３０分間隔で予測する。ｔｃは現在又は未来の直近の予測日時を示し、ｔｆはｔｃから一定時間後の未来の予測日時を示す。本実施例では、ｔｐは、ｔｃから３時間後乃至６時間後である。
【００２３】
流体の移動は、例えば、移流モデルにより予測可能である。疑似降水量移動変形予測機能３４も、ファイル５２の時間的空間的な疑似降水量分布データに移流モデルを適用して、未来に向けた疑似降水量分布の移動／変形を一定時間間隔で計算する。図２（Ａ）に示すように、疑似降水量分布を空間上で多数の小領域に区分し、この小領域単位で疑似降水量を時間軸方向で対比することで、小領域単位での移動ベクトルを算出出来る。これにより、１又は少数の小領域単位での移動／変形も定量的に把握出来ることになる。図２（Ａ）は小領域単位での移動ベクトルの様子を示し、図２（Ｂ）は、図２（Ａ）に示す小領域単位の移動ベクトルを３×３の小領域の全体での大まかな動きベクトルで表記した例を示す。
【００２４】
本実施例では、このように得られた移動ベクトルから、将来の短時間の間での、疑似降水量分布の時間変化を予測する際に、地形の影響を加味する。地形データ１８は、例えば、１ｋｍメッシュ地形データとし、風向は１６方位で考慮する。例えば、山地の風上側では、上昇気流により雲が発生しやすく、従って、降水が強まるように作用する。逆に、山の風下側では、下降気流により雲が消失するので、降水が弱まる。疑似降水量移動変形予測機能３４は、このような地形による影響の補正を将来の疑似降水量に加えて、予測疑似降水量とする。得られた予測疑似降水量のメッシュデータ（ｘ，ｙ，ｔｃ〜ｔｆ）は、ハードディスク５０に予測疑似降水量データファイル５４として格納される。
【００２５】
なお、以後の処理で、特定の予測対象地域のみの日射量予測を得られれば良い場合には、ファイル５４には、最小限、目的とする予測対象地域の予測疑似降水量データ（時間的分布データ）のみを格納すれば良い。また、時間軸について、特定の予測対象日時における日射量予測のみが必要である場合には、ファイル５４には、最小限、目的とする予測対象日時の予測疑似降水量データ（空間的分布データ）のみを格納すれば良い。更に、特定の予測対象地点における特定の予測対象日時での日射量予測が必要な場合には、ファイル５４には、最小限、目的とする予測対象地点の目的とする予測対象日時のスポット的な予測疑似降水量データのみを格納すれば良い。
【００２６】
ＣＰＵ１０の全天日射量変換機能３６は、ｔｃ〜ｔｆの間の予測日時ｔの快晴時日射量理論値２０を参照し、日射量／疑似降水量変換機能３２での関係式とは逆の関係式で、ファイル５４の予測疑似降水量を全天日射量に変換する。変換後の全天日射量は、ここでは予測値なので、予測日射量と表記する。すなわち、全天日射量変換機能３６は、各メッシュ上の各予測日時について、
予測全天日射量＝（１．０−予測疑似降水量／１００）×快晴時日射量理論値
により予測日射量を計算する。全天日射量変換機能３６は、変換結果のメッシュデータをハードディスク５０の予測日射量データファイル５６に格納する。予測日射量データファイル５６に格納される予測日射量データは、予測日射量の時間的空間的分布、すなわち、現在より先の一定期間（ｔｃ〜ｔｆ）について予測対象地点を含む一定地域範囲内での予測日射量の分布を示す。
【００２７】
快晴時日射量理論値２０は、快晴時日射量理論値１６と同様に計算されうる。すなわち、快晴時日射量理論値２０は、各メッシュ点の緯度経度及び予測日時（ｔｃ〜ｔｆ）から計算される大気外日射量並びに太陽の高度及び方位に基づき、計算されうる。
【００２８】
ＣＰＵ１０の予測対象地点抽出機能３８は、予測対象地点の緯度経度データ２２に従い、ハードディスク５０の予測日射量データファイル５６から予測対象地点（Ｘ，Ｙ）の未来の一定期間（ｔｃ〜ｔｆ）の予測日射量データを抽出する。予測対象地点の予測日射量データを地点予測日射量データと呼ぶ。予測対象地点がメッシュ上にある場合には、当該メッシュ上の予測日射量データを地点予測日射量データとして抽出し、予測対象地点がメッシュ上にない場合には、周囲のメッシュ上の予測日射量を内挿又は補間して、予測対象地点上の予測日射量データを生成する。予測対象地点抽出機能３８で抽出された地点予測日射量データは、予測対象地点（Ｘ，Ｙ）における未来の一定期間（ｔｃ〜ｔｆ）の予測日射量の時間的変化又は時間的分布を示す。勿論、予測日射量の時間的変化は不要で、特定の時間における予測日射量のみを知りたいときには、その特定の時間の予測日射量をファイル５６から抽出すれば良い。
【００２９】
予測疑似降水量データファイル５４に格納される予測疑似降水量データが、既に予測対象地点に限定されている場合、予測対象地点抽出機能３８による地点抽出が不要であることがいうまでもない。換言すれば、全天日射量変換機能３６の実行前に、予測対象地点抽出機能３８を実行しても良い。
【００３０】
本実施例の演算はデータ量が膨大であるので計算処理に時間がかかり、予測日射量データファイル５６を生成出来た時点で、予測対象地点で予測日時に又はその前後での日射量観測値を得られている場合がある。ＣＰＵ１０の補正機能４０は、そのような、予測対象地点で日射量を観測している場合に機能する。すなわち、補正機能４０は、予測対象地点抽出機能３８で抽出された予測対象地点（Ｘ，Ｙ）の一定期間（ｔｃ〜ｔｆ）の予測日射量データを、予測対象地点の同時刻の観測日射量との誤差を線形に外挿入することにより、補正する。但し、将来になるほど不明確になるので、時間の経過により補正量を小さくする。このような補正により、直近の予測値の予測精度を向上させることができる。補正機能４０により補正された一定期間（ｔｃ〜ｔｆ）の地点予測日射量データは、ハードディスク５０にファイル５８として格納される。
【００３１】
補正機能４０は例えば、観測日時と一致又は近い予測日時の予測日射量と観測値との差を実況補正値とし、その実況補正値に予測日時が遠くなる程小さくなる重み係数を乗算して、予測日射量に加算する。数式で表現すると、例えば、
補正予測値（ｉ）＝予測値（ｉ）−実況補正値×（最大補正時間−ｉ）／最大補正時間
実況補正値＝予測値（０）−観測値
となる。ただし、最大補正時間は、ここで補正を行う時間長であり、例えば、６時間先までの予測値を補正する場合には、６となる。ｉは、観測値の観測日時から予測日時までの時間を示し、本実施例では、０から６時間である。予測値（ｉ）は、予測時間ｉの予測値、補正予測値（ｉ）は、本機能４０により補正された予測値（予測日射量）である。予測値（０）は、観測値を得られた日時に一致又はほぼ一致する予測日時の予測値である。
【００３２】
ファイル５８の地点予測日射量データが全天日射量であるのに対し、太陽電池は一般に、発電効率や降雪を考慮して一定の方向に向けて傾斜して設置されている。太陽電池の傾斜の方位は固定されている場合もあるし、太陽に追従するように自動変更される場合もあるが、対規模設備の場合、方位は固定されているのが一般的である。
【００３３】
日射量は、太陽から直接入射する直達成分と、大気で散乱された散乱成分１と、地面で反射され入射する散乱成分２に分けられる。水平面に対する全天日射量は、直達成分と散乱成分１の合計であるが、傾斜角を持ったパネルの場合、さらに地面からの散乱成分２が加わるのと、太陽に向かって垂直に近くなるので、直達成分が強まる。このような傾斜角を持った面に入射する直達成分と散乱成分の計算には、Ｐｅｒｅｚモデル、又は、日本建築学会刊「「拡張アメダス気象データ」のｐ．３４１に記載されるＥｒｂｓモデルが、利用可能であり、本実施例でも、これらのモデルを利用する。
【００３４】
ＣＰＵ１０の太陽位置計算機能４２が、予測対象地点（Ｘ，Ｙ）の緯度経度情報と、地点予測日射量データファイル５８の予測日時とから、予測対象地点の予測日時における大気外日射量、太陽方位及び太陽高度を計算する。
【００３５】
ＣＰＵ１０の直散分離機能４４は、太陽位置計算機能４２により計算される予測対象地点の予測日時における大気外日射量、太陽方位及び太陽高度を参照し、ファイル５８からの同じ予測日時の地点予測日射量データの示す全天日射量を直達日射量と散乱日射量に分離する。
【００３６】
そして、ＣＰＵ１０の傾斜面日射量計算機能４６が、太陽電池の傾斜角と方位、太陽位置計算機能４２による大気外日射量、太陽方位及び太陽高度、直散分離機能４４からの直達日射量及び散乱日射量、並びに、ファイル４８からの予測日時の地点予測日射量データの示す全天日射量から、太陽電池に入射する傾斜面日射量（予測傾斜面日射量）を計算する。
【００３７】
このようにして得られた予測日時ｔｃ〜ｔｆの予測傾斜面日射量が、表示印刷装置６０により、表示され、印刷され、発電計画の資料となる。表示印刷装置６０は、画像表示装置もしくはプリンタ、又は、これらの両方からなる。
【００３８】
ハードディスク５０及びここに記録されるファイル５２〜５８は、ローカルに存在するものでも、ネットワーク上に存在するものでも良いことは勿論であり、ファイル５２〜５８は単一の記録媒体に記録される必要は無い。
【００３９】
特定の説明用の実施例を参照して本発明を説明したが、特許請求の範囲に規定される本発明の技術的範囲を逸脱しないで、上述の実施例に種々の変更・修整を施しうることは、本発明の属する分野の技術者にとって自明であり、このような変更・修整も本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００４０】
１０：ＣＰＵ
１２：日射量メッシュデータ
１４：日射量観測値
１６：快晴時日射量理論値
１８：地形データ
２０：予測日時の快晴時日射量理論値
２２：予測対象地点の緯度経度データ
２４：予測対象地点の日射量観測値
２６：予測対象地点の緯度経度データ
２８：太陽電池の傾斜角・方位
３０：日射量補正機能
３２：日射量／疑似降水量変換機能
３４：疑似降水量移動変形予測機能
３６：全天日射量変換機能
３８：予測対象地点抽出機能
４０：補正機能
４２：太陽位置計算機能
４４：直散分離機能
４６：傾斜面日射量計算機能
５０：ハードディスク
５２：疑似降水量データファイル
５４：予測疑似降水量データファイル
５６：予測日射量データファイル
５８：地点予測日射量データファイル
６０：表示印刷装置
【図１】
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【図２】
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