(57)【要約】      （修正有）【課題】対象の太陽光発電所の経年変化を含めた発電特性αを可視化するとともに、精度の高い回帰計算並びに詳細なモデル化を提供する。【解決手段】太陽光発電所の発電量を表示するグラフィック表示システムは、日射量あるいはそれに順ずる値を示す軸Ａ１００１と、軸Ａに直行し太陽の方位あるいはそれに順ずる値を示す軸Ｂ１００２と、さらに軸Ａと軸Ｂにそれぞれ直行する発電量あるいはそれに順ずる値を表示する軸Ｃ１００３を有し、その空間上に発電所の測定で得られた複数の値、或いはそれらの回帰により求められた曲面を配置したグラフを描画する。【選択図】図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
太陽光発電所の発電量を表示するグラフの方式において、日射量あるいはそれに順ずる値を示す軸Ａと、軸Ａに直行し太陽の方位あるいはそれに順ずる値を示す軸Ｂと、さらに軸Ａと軸Ｂにそれぞれ直行する発電量あるいはそれに順ずる値を表示する軸Ｃを有し、その空間上に発電所の測定で得られた複数の値、或いはそれらの回帰により求められた曲面を配置したグラフを描画することを特徴とするグラフィック表示システム。
【請求項２】
請求項１のグラフィック表示システムにおいて、配置される各値に観測で得られた温度、あるいは日射量の単位時間あたりの変化量、あるいはそれらに順ずる値を用いて、色付けをしたグラフを描画することを特徴とし、さらに配置された各点に対し対応する測定データを表示することを特徴とするグラフィック表示システム。
【請求項３】
請求項１の３次元空間上に、観測値を配置することにより回帰される３次元曲面あるいはそのデータ群に対するサポートベクターマシーンを使用して、当該発電所の特性、性能、及び経年変化を表現することを特徴とする太陽光発電所の特性評価システム。
【請求項４】
請求項１の３次元空間上に、観測値を配置することにより回帰される３次元曲面と、現在観測されている発電情報との乖離を評価すること、あるいはそのサポートベクターマシーンを使用することにより、当該発電所の発電の異常を判断することを特徴とする太陽光発電所の測定データ監視システム。
【請求項５】
請求項１の３次元空間上に、観測値を配置することにより回帰される３次元曲面、あるいはそのサポートベクターマシーンと、将来の日照或いは気温等の気象情報を元に当該発電所の発電を予測することを特徴とする太陽光発電所の発電量予測システム。
【請求項６】
請求項３、請求項４、請求項５のシステムを具備する太陽光発電所の遠隔監視システム。
【請求項７】
請求項６の遠隔監視システムにより遠隔監視される太陽光発電所。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【００１】  本発明は、太陽光発電所の遠隔監視における、発電所のモデル化及びグラフィック表示の手法に関する。
【背景技術】
【００２】  太陽光発電所はその発電量と電力買取り価格により収益が決定する発電設備である。太陽光発電所では、使用期間が数十年に及ぶこと、特に産業用の場合、居住地域と比較的距離が離れた場所にあること等により、クラウドコンピューティングを用いた遠隔監視を行うことが多い。【００３】  遠隔監視の目的としては、現状の発電所の稼働状況の把握、障害・故障の通知、過去データの参照、分析、並びに将来の予測と多岐にわたる。監視対象は、発電所全体の故障・障害状況のみならず、各パワーコンディショナー（ＰＣＳ：Ｐｏｗｅｒ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）の入出力電力・電圧・電流、ストリング毎の出力電力・電圧・電流等に渡り、気象状況等の外部環境をを踏まえた適切なモデル化は、重要な課題であり、様々な手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００４】
【特許文献１】特開２００７−１７３６５７号公報
【特許文献２】特開２０１３−７３５３７号公報
【特許文献３】特開２０１４−６３３７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００５】  太陽光発電所とは、太陽光パネルを用い太陽光のエネルギーを直流電力に変換し、それをパワーコンディショナー（ＰＣＳ）によって交流電力に変換して系統に送電する発電システムである。太陽光発電所の長期的な発電予測については、設置環境を吟味することとともに、発電所の過去の実績データを分析することが重要となる。太陽光発電所の特性は主に、パネル部によるＤＣ損失αとＰＣＳによるＤＣ−ＡＣ変換等に伴う損失βに分離して評価することが可能である。図７に示すような温度依存性Ｙを考慮して、
発電電力［ｋＷ］＝パネル容量［ｋＷ］×（α）×日射量［ｋＷ／ｍ２］×（１＋（２５−温度［℃］×（Ｙ））×（β）
とモデル化することができる。
また、発電電力がＰＣＳの定格出力を超える場合（ピークカット時）は、
発電電力［ｋＷ］＝ＭＡＸ（ＰＣＳの定格出力，発電電力）
となる。ここでβは図８に示すように電気的変換のみであるため比較的容易に回帰することが容易であるが、αは図６に示すように影響を受ける要因が多岐に渡るため、回帰が比較的難しい。【００６】  発電に使用される太陽光パネルは、日射に対して発電量がほぼ線形であることにより、発電所の計測データの一部として日射データを用いることが多い。しかしながら、日射データは、個々の計測点において、時間的・空間的な影響で、実際の発電量と誤差が大きい。これは、太陽光パネル、日射計ともに応答性が高いため、特に日射量が多くかつ日射を遮るような雲が存在する場合にこの誤差は顕著となる（時間的影響）。さらに、大規模な太陽光発電所の場合、パネルが広範囲に敷き詰められるため、パネル・日射計の位置による測定誤差も大きい（空間的影響）。また、日射計自体も障害物の影になる場合や、落雷や停電等の影響もあり、一部の計測データが取得できない場合もある。さらに、日射量が極端に少ない場合、日射計の計測値と実発電量の線型性は失われる。【００７】  太陽光パネルは高温になると発電量が低下するため、パネルの温度を計測し計測データの一部とする場合が多い。温度計は設置位置に強く影響を受けるため、パネル近傍でかつ日射が存在しない場所に配置しないと有効な測定値を得ることは難しい。しかしながら、各発電所毎に温度計の設置環境は、それぞれ同一ではないなのが現状である。【００８】  このような誤差や連続的な欠落が解析結果に影響することを避けるため、時間軸に対して近傍の複数の測定データを平均化して測定値とすることが多い。【００９】  個別の太陽光発電所の測定データは、測定の誤差や電柱・電線・建物・山等の日射障害物の影響を大きく受けることが多く、従来の方式では、日射障害物を含めた正確なモデル化を行い、複数の発電所間の特性を相互に比較することが困難であり、長期にわたる精度の高い発電予測を行う事は不可能であるという問題点があった。
【課題を解決するための手段】
【０１０】  本発明では、図１６に示すように個々の計測点に対し測定時間に対する太陽の方位を算出し、電圧・電流・電力のような発電量のデータ、及び日射・温度等の環境データとともにデータセットとして取り扱う。
太陽方位並びに太陽高度は、発電所の緯度・経度を使用して以下の式により計算できる。      時刻から求められる太陽の角度をＲ（公転方向）及びＨ（自転方向）、とすると
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【０１１】  図１０・１１に示すように、太陽光発電所の特性を、それぞれ直行する日射量の軸Ａ・太陽の方位の軸Ｂ・発電量の軸Ｃの３次元のグラフで表し、その空間上に特定の期間で得られた発電所の測定データ群を配置する。さらに各測定点にその測定温度に対する色付けを行い、指定された測定点のデータを表示できるようにする。また表示システムは三次元グラフィックで行うため、回転や拡大・縮小等が容易に可能である。【０１２】  これにより、測定の誤差、日射障害物の影響等を全て可視化することが可能となり、対象の太陽光発電所の経年変化を含めた発電特性αを可視化するとともに、精度の高い回帰計算並びに詳細なモデル化を提供するものである。
【発明の効果】
【０１３】  本発明の最も大きい効果は、周囲の日射障害物を含めて、発電所の通年の発電量をモデル化できる点である。さらにグラフィックシステムを用いて、回帰から乖離しているデータを特定、表示することにより、詳細な解析が可能な点もある。またそれぞれ近傍の年を比較することにより、経年変化を表示・数値化することを実現する効果がある。【０１４】  本モデルを使用することにより、一組のデータセットを入力することで、モデルの精度を向上させ、学習させる効果が生まれる。いわゆる「教師あり学習（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）」として、サポートベクターマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）を構成することができる。これは、発電予測が、人為的な関与がない状態で改良実施されることを意味し、一般的な機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）の手法を用いて、予測問題を解くことを実現する効果がある。【０１５】  さらに、期間を通じて一組の測定データセットの重みが均一であるので、母数さえ多ければ、特定期間のデータ欠如が発生しても、極端な精度の劣化は発生しない効果もある。
【図面の簡単な説明】
【０１６】
【図１】本発明の一実施形態に係る遠隔監視システム全体のブロック図。
【図２】太陽光発電所の１日の測定データのグラフ例（日照状況が良い場合）。
【図３】太陽光発電所の１日の測定データのグラフ例（日照状況に変化がある場合）。
【図４】太陽光発電所の１日の測定データのグラフ例（日照状況が悪い場合）。
【図５】太陽光発電所の１年間を通した月ごとの回帰結果のグラフ例。
【図６】太陽光発電所の１年間を通した日射量と直流発電電力の回帰グラフ例。
【図７】太陽光発電所の１年間を通した温度と日射量で規格化された直流発電電力の回帰グラフ例。
【図８】太陽光発電所の１年間を通した直流発電電力と交流発電電力の回帰グラフ例。
【図９】太陽光発電所の１年間を通した太陽方位と日射量で規格化された直流発電電力の回帰グラフ例。
【図１０】本発明のグラフィック表示システムによる太陽光発電所の発電量分布の例１。
【図１１】本発明のグラフィック表示システムによる太陽光発電所の発電量分布の例２。
【図１２】太陽光発電所の１月と８月の測定点分布の差を示す図。
【図１３】太陽光発電所に障害がある場合の表示例。
【図１４】日射計の影によるグラフの変化。
【図１５】測定点の表示ばらつきを説明する図。
【図１６】本モデル及び表示システムに入力するデータの生成フロー。
【発明を実施するための形態】
【０１７】  本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【０１８】  図１は、本発明の一実施形態に係る遠隔監視システム全体のブロック図である。１０１の太陽光発電所は、少なくとも１基以上のＰＣＳが系統出力と接続され、それぞれのＰＣＳは少なくとも１組以上の太陽光パネルを直列に接続したストリングと接続される。太陽光のエネルギーは直流電力としてＰＣＳに供給され、ＰＣＳによって交流電力に変換し系統に送電される。
【０１９】  １０２のゲートウェイ（Ｇ／Ｗ）は、ＰＣＳやその他の環境測定機器から１０３のデータを受け取り１０６の遠隔監視システムのサーバーにデータを送信する。１０３の送信データは、１分から１時間程度の時間的間隔で送信され、送信データの内容としては、各ＰＣＳの状態・障害状況・累積発電量・各ＰＣＳ毎の直流入力電圧・電流・電力、交流出力電圧・電流・電力、力率、出力周波数、及び外部環境としての温度・日射量である。さらに各ストリングごとの入力電圧・電流・電力が含まれる場合も多い。
【０２０】  １０６の遠隔監視システムのサーバーは、通常クラウド上に構築され、最低１台から数万台の太陽光発電所とゲートウェイを介して接続され、測定データを受け取るとともに、１０４の気象情報サイトから１０５の天候・気温・風力日照・風力・湿度・気圧等の気象情報を得る。得られた測定データと気象情報を元にモデル化を行うとともに、データを圧縮して保存する。測定データは常に監視され、異常や障害がある場合には、電子メール等の手段で関係者に情報を送付する。
【０２１】  １０６の遠隔監視システムのサーバーに対して、インターネットを介して１０７に示す複数のクライエントが接続可能で、ＰＣ、タブレット、スマートフォン等から、測定データ、障害情報、過去データ及びその分析結果を逐次表示する。
【０２２】  図１の遠隔監視で得られる実際の計測データの例を示す。図２〜４は、特定の発電所の１日分の測定データの表示例である。この発電所の場合、データは１０分おきに採取され、保存されている。
図２は比較的日射量が多く、安定した晴天日の発電グラフである。ここで２０１は発電所全体の発電量のグラフであり、２０２は各ＰＣＳごとの発電量のグラフである。それと比較して、図３は日射量は大きいが、時間毎に日射の変化が多い日である。要するに晴れたり曇ったりで日射が安定せず、測定日射量と発電量との間に時間的空間的な誤差を含みやすい測定データとなる。さらに図４は、日射量が少なくほとんどが間接日射により発電している状態である。このような各時刻の測定データを図１の遠隔監視システムは収集し蓄積・保存する。
【０２３】  この時に、単位時間あたりの日射の変動は、回帰結果に対する誤差として反映される。このため、日射の時間あたりの変動量を定量化しておくことは、データを分析する上で有効となる。
【０２４】  図５は、このようにして収集されたデータに対して、各月ごとに回帰解析を行いグラフ化した図である。この発電所の場合、パネル容量８０．６４ｋＷに対して、ＰＣＳの定格出力は７０．０ｋＷであり、積載率（太陽パネルの容量（ｋＷ）÷ＰＣＳの定格出力（ｋＷ）×１００％）が１１５．２％と比較的低いため、ピークカットはほとんどない状況である。
このグラフにおいて、αは日射量と直流電力の相関係数をパネルの容量で割った値を指数であり、βは交流電力を直流電力で割った指数であり、ともに百分率として表現している。またＹは、温度依存性であるが、月ごとの回帰では温度差が小さいため、ある程度の誤差が生じる。この時当該発電所の発電量は、前述のように、
発電電力［ｋＷ］＝パネル容量［ｋＷ］×（α）×日射量［ｋＷ／ｍ２］×（１＋（２５−温度［℃］）×（Ｙ））×（β）
と表現することが可能である。
【０２５】  さらに図６〜９は、この発電所の通年のデータに対し回帰グラフを表したものである。通年のデータであるため、有効データ数が、１４，９４８と大きく十分な相関を取ることが可能である。
【０２６】  図６は、日射量と直流電力の相関を表しており、ほとんどのデータが回帰直線近傍に存在するが、ややばらついたデータを観測することができる。
【０２７】  図７は、直流電力を日射量で割り規格化した上で、その温度に対する依存を表している。月単位では、ばらつきのあった温度依存性も、温度範囲が広く母数の大きい年単位で行うことにより、ばらつきは小さくないが、適切に回帰できていることがわかる。
【０２８】  図８は、ＰＣＳの入力である直流電流と、出力である交流電流の回帰である。図からわかるように、偏差はかなり小さく、適切に回帰できている。この変換効率は、独立したパラメータβとしてαと分離して扱うことが可能であることを意味している。
【０２９】  図９は、太陽の方位に対する、直流電圧を日射量で割り規格化した値の分布である。このグラフを描画することにより、外部環境からの影の影響を表すことが可能である。一般的にまとまった点が回帰直線より下部に点在している場合、その方向に障害物があることを示し、まとまった影点が回帰直線より上部に存在している場合、日射計が影になっていることが推測できる。
【０３０】  このように２次元の回帰を行うと、発電所の色々な特性が見えてくるが、グラフから個々の点の情報を読み取ることが難しく、全体は把握できても詳細を読み取ることが難しい。
【０３１】  図１０は本発明のグラフィック表示システムによる、当該発電所の特性の表示例である。ここで軸１００１は、日射量であり、このグラフでは、図７で求められた温度係数を用いて温度に対する補正を行なっている。軸１００２は、太陽の方向方位であり、１８０とは真南であり、９０は真東、２７０は真西である。この軸は、測定した時間でも代用が可能であるが、太陽の方向方位を用いることで、季節間の補正を行うことが可能である。
軸１００３は、発生した直流電力であり、この空間に１００４の測定データ群を配置すると、３次元の回帰グラフを描画することができる。ここで各測定点は、測定された温度で色付けされている。日射等の測定誤差を含むデータも、ほぼ明確でなだらかな曲面に回帰することが可能である。また３次元の表示システムなので、色々な方向からデータを見ることが可能であり、レイトレーシング技術を使い、指定する点を特定してそのデータの内容や、測定日の詳細発電情報を表示したりすることが可能である。
【０３２】  この回帰曲面の重要な意味は、ばらつきのある大きなデータ群から、太陽の方位に対して発生する影の部分を抽出することが可能な点にある。例えば、当該発電所固有の問題であるが、夕方に発生する影による発電の低下が１００５の領域から読み取れる。このように発電所固有の影による発電力の低下を分離してモデル化することは、長期的な発電予測を行う上で極めて重要である。またグラフは、発電所全体、各ＰＣＳ・各ストリングごとで描画が可能であり、細かい特性の把握が可能である。さらに各月ごとに分離して表示することも可能である。
【０３３】  図１１は、本発明のグラフィック表示システムで、別の発電所を描画した例である。この発電所は積載率が１４０％以上あり、日射の大きい部分では１１０５のピークカット領域が存在する。このように、異なる発電所の特性を一つのモデルとして表現が可能なことは非常に重要な意味を持つ。
【０３４】  図１２〜１５はこの表示システムで描画されたグラフである。それぞれについて説明する。
【０３５】  図１２は、１２０１で表示される気温の低い１月と１２０２で表示される気温の高い８月のみを同一のグラフに表示した例である。図７の回帰で求められた温度係数を使用することで季節間の発電量の違いを吸収することが可能であることを示している。
これは、この方式が短い期間でも、不連続なデータでも解析が可能であるとこを意味している。
障害やメンテナンスのために一時発電所が停止したり、データが欠如したりしている場合でも、解析母数を増やしていくとこにより、解析精度は向上する。
【０３６】  図１３は、特定の発電所でこのグラフを利用することにより、異常を発見した例である。１３０１の部分で、本来の回帰局面と異なる面が構成されていることがわかる。これを調査したところ、ＰＣＳの温度検出部が故障しており、一定の温度以上は発電が抑えられていることが判明し、実際にそのＰＣＳを早期に交換することが可能となった。
このように図２〜４のような、通常の発電結果のグラフからは分かりづらい障害も非常に視覚的に分かりやすく表現することも可能となる。
【０３７】  図１４は、別の発電所の回帰曲面であるが、１４０１に示される本来の回帰局面（曲面）と異なる平面が存在する。調査を行うと、朝の時間帯に日射計に影がさしており、あたかも発電能力が向上したように見えていたのが判明し、現実的に日射計の位置を変更するという処置を講じた。このようにパネルの影のみではなく日射計の影も空間上に表示されるのは、この方式のメリットである。
【０３８】  図１５は、回帰のばらつきの原因を突き止めるため、測定点における日射の揺らぎをパラメータ化して表示した図である。この１５０１の領域のほとんどの測定点は、図３に示されるような、日射量は大きいが、時間毎に日射の変化が多い日である。このような測定点は、発電量の判定に求められた曲面を使用する場合、何らかの緩和処置を講じる必要性がある。本実施例では、各測定点の日射量とともにそのボラタリティをパラメータ化する手法を用いている。具体的には、測定点前後３０分の日射量の変動を規格化した値を、測定データ群に合わせて持たせている。しかしながら、回帰を行う際には、母数が十分大きければ、値が正規に分布するという前提に基づき、回帰を行うことが可能である。つまり回帰の後処理として、日射ボラタリティ値を使用した緩和処置を行うことができる。
【０３９】  以上ように、本発明の本発明のグラフィック表示システム及びそこから得られる回帰曲面を利用して、太陽光発電にかかる様々な事象の解明及び見える化を行うことができる。
【０４０】  なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【０４１】１０１  太陽光発電所
１０２  太陽光発電所のデータを送信するゲートウェイ（Ｇ／Ｗ）
１０３  太陽光発電所のデータ
１０４  気象情報サイト
１０５  気象情報サイトから受け取るデータ
１０６  遠隔監視システムのサーバー
１０７  遠隔監視システムのクライエント
２０１  日照状況が良い場合の発電所全体の発電量グラフ
２０２  日照状況が良い場合の各ＰＣＳごとの発電量グラフ
２０３  日射量の推移
２０４  温度の推移
２０５  発電量の推移
２０６  ＰＣＳ毎の発電量の推移
３０１  日照状況に変化がある場合の発電所全体の発電量グラフ
３０２  日照状況に変化がある場合の各ＰＣＳごとの発電量グラフ
４０１  日照状況が悪い場合の発電所全体の発電量グラフ
４０２  日照状況が悪い場合の各ＰＣＳごとの発電量グラフ
１００１、１１０１  日射量を表す軸Ａ
１００２、１１０２  太陽の方位を表す軸Ｂ
１００３、１１０３  直流電力を表す軸Ｃ
１００４、１１０４  測定データ群
１００５  夕方に発生する障害物による発電の低下
１１０５  ピークカットによる発電の制限
１２０１  気温の低い１月のデータ群
１２０２  気温の高い８月のデータ群
１３０１  ＰＣＳの故障によるグラフの変化
１４０１  日射計に影がさしたことによるグラフの変化
１５０１  ばらつきの大きいデータ群
【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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