(57)【要約】太陽光発電予測システムは、複数の時間枠にわたる、太陽光発電プラントによる太陽光発電出力の予測を提供することができる。第１の時間枠は予測時刻から数時間であり、これによりユーティリティーの社員は、十分な時間をもって、太陽光発電出力の予測される不足への対策を決定することができる。例えば、ユーティリティーの社員は、太陽光発電出力のいかなる予測される不足をも補うために、発電量の増加および／または追加電力の購入を決定することができる。第２の時間枠は予測時刻から数分となる可能性があり、これにより太陽光発電出力の予測される不足の影響を緩和する操作を考慮することができる。そのような緩和する操作は、エネルギー管理システムに対して非重要負荷の遮断を指示したり、および／または太陽光発電プラントで発電される電力を、前記太陽光発電プラントが電力を供給するユーティリティーが許容できる速度でランプ降下させることを含むことができる。
2013529051.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つの太陽電池アレイを有する１つの太陽光発電プラントの発電出力を予測する方法であって、
複数の将来の時点のそれぞれにおける、複数の位置のそれぞれでの全天日射量の予測を含む気象データを受信することであって、
前記太陽光発電プラントは前記複数の位置の１つに対応する位置にあり、
全天日射量の前記予測は衛星データに基づくものである
気象データを受信することと、
前記気象データから、前記太陽光発電プラントの位置での、１つの将来の時点における前記予測される全天日射量を決定することと、
前記太陽光発電プラントの前記太陽電池アレイのアレイデータにアクセスすることであって、前記アレイデータは前記太陽電池アレイの傾斜角と前記太陽電池アレイの方位角との少なくとも１つを含むアレイデータにアクセスすることと、
前記太陽電池アレイについて、前記将来の時点における、予測されるアレイ面日射量を、前記予測される全天日射量と前記アレイデータとに基づいて計算することと、
１台のプロセッサと１つのメモリとを有する計算システムにより、前記将来の時点における太陽光発電プラントの発電出力を、前記予測されるアレイ面日射量に基づいて予測することと、
前記太陽光発電プラントの場所近くの地上設置計測器から得られたデータを受信することと、
前記地上設置計測器データに基づいて、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の確認と、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の修正変更とのいずれか１つを実行することと、
を備える方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記地上設置計測器は全天カメラを含み、前記方法がさらに、
前記全天カメラで取得される１つまたは複数の画像に対応するデータを受信することと、
前記画像データに基づいて、１つの環境条件プロファイルを選択することと、
前記環境条件プロファイルに基づいて、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の確認と、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の修正変更とのいずれか１つを実行することと、
を備える方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記太陽電池アレイが１つの波長範囲内の１つの波長を有する光に反応し、前記地上設置計測器が前記波長範囲内の１つの波長を有する光を検出するように構成され、前記方法がさらに、
前記地上設置計測器で検出される前記波長範囲内の前記光に対応するデータを受信することと、
前記光データに基づいて、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の確認と、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の修正変更とのいずれか１つを実行することと、
を備える方法。
【請求項４】
１つの太陽電池アレイを有する１つの太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するための計算システムであって、
１つのプロセッサと、
１つのメモリであって、
将来の時点における、太陽光発電プラントのための、衛星データに基づいた予測される全天日射量と、
前記太陽電池アレイの傾斜角を示す傾斜角データと、
前記太陽電池アレイの方位角を示す方位角データと、
前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するようにプログラムされる手段であって、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するために、前記予測される全天日射量と、前記傾斜角データと、前記方位角データとを利用する１つの手段と、
を収容するメモリであって、
前記メモリはさらに、前記太陽光発電プラントに関連する１つまたは複数の地上設置計測器から得られたデータを収容し、
前記手段はさらに、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される太陽光発電出力の確認と、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される太陽光発電出力の修正変更とのいずれか１つを実行するようにプログラムされている、
メモリと、
を備える計算システム。
【請求項５】
その内容が、１つの太陽電池アレイを有する１つの太陽光発電プラントの発電出力を予測する方法を計算システムに実行させる、計算機読み取り可能媒体であり、前記方法が、
１）太陽光発電プラントでの、将来の時点における、衛星データに基づいた、全天日射量の予測と、２）太陽電池アレイの傾斜角を示す傾斜角データと、３）太陽電池アレイの方位角を示す方位角データと、を前記将来の時点における太陽光発電プラントの発電出力を予測するために利用することと、
前記将来の時点における太陽光発電プラントの予測される発電出力の表示を格納することと、
を備え、
前記方法がさらに、
前記太陽光発電プラントに関連する地上設置測定器から得られたデータを受信することと、
前記地上設置測定器データに基づいて、前記将来の時点における、太陽光発電プラントの予測される発電出力の確認と、前記将来の時点における、太陽光発電プラントの予測される発電出力の修正変更とのいずれか１つを実行することと、
を備える計算機読み取り可能媒体。
【請求項６】
請求項５に記載の計算機読み取り可能媒体であって、前記１つまたは複数の地上設置計測器が、１台の全天カメラと、１台の放射照度計と、１台の分光分析計とのうちのいずれか少なくとも１つを含む、前記計算機読み取り可能媒体。
【請求項７】
１つの太陽光発電プラントの発電出力を予測する方法であって、
１つの太陽電池アレイを有する１つの太陽光発電プラントを含む１つのあらかじめ定められた領域に影響を与える１つまたは複数の雲に関する情報を含む雲予測データを受信することと、
前記太陽光発電プラントの前記太陽電池アレイでの、アレイ面日射量への１つの雲の影響を予測するために、前記雲予測データを利用することと、
１つのプロセッサとメモリとを有する計算システムにより、前記太陽光発電プラントの電力変化を予測するために、前記アレイ面日射量への前記予測される影響を利用することと、
を備え、
前記雲予測データが、衛星データと前記太陽光発電プラントに関連する地上設置計測器から得られたデータとのいずれか少なくとも１つに基づく方法。
【請求項８】
１つの太陽電池アレイを有し１つの場所に設置される１つの太陽光発電プラントの太陽光発電出力の変動を予測する計算システムであって、
１台のプロセッサと、
１つのメモリであって、
前記場所付近の１つまたは複数の雲に関する情報を含む雲予測データと、
将来の時点における、前記太陽電池アレイでの予測されるアレイ面日射量に関する情報を含むアレイ面日射量データと、
１つの手段であって、
前記将来の時点における、前記太陽電池アレイでの、アレイ面日射量への１つの雲の影響を予測するために、前記雲予測データを利用し、
前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの電力変化を予測するために、前記アレイ面日射量への前記予測される影響を利用するようにプログラムされる手段であって、
前記太陽光発電予測データが、衛星データと、１つまたは複数の太陽光発電モジュールに関連する１つの地上設置計測器から得られたデータとの少なくとも１つに基づくようにプログラムされる手段を含む
メモリと、
を備える計算システム。
【請求項９】
１つまたは複数の太陽光発電モジュールにより発電される電力を制御する方法であって、
直流電流（ＤＣ）を生成する１つまたは複数の太陽光発電モジュールと、前記ＤＣから交流電流（ＡＣ）を生成する１つの太陽光発電インバータとを含み、前記太陽光発電インバータが前記１つまたは複数の太陽光発電モジュールに対して最大電力点追従アルゴリズムを実行する、１つの太陽光発電プラントによる将来の発電出力の予測を受信することと、
将来の発電出力の前記予測に基づいて、前記最大電力点追従アルゴリズムを制御することと、
を備え、
前記太陽光発電プラントによる将来の発電出力の前記予測が、衛星データと前記太陽光発電プラントに関連する１つの地上設置計測器から得られるデータとの少なくとも１つに基づく方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本願は米国仮特許出願第６１／３３２，６８３号および第６１／３６９，２５５号の利益を主張し、それらの各々は参照によってその全部をここに組み入れられているものとする。
【０００２】
本願は太陽光発電プラントの太陽光発電出力予測のためのシステム並びに方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
太陽光発電プラントは、太陽エネルギーを直流電流に変換する１つまたは複数の太陽光発電モジュールのアレイと、直流電流をユーティリティーまたは負荷で使用可能な交流電流（あるいは電力（electrical power）または電源（power）と呼ばれる）に変換する１つまたは複数の太陽光発電インバータと、を含む。太陽光発電プラントはまた、太陽光発電モジュールと太陽光発電インバータとの間の配線構造（例えば、ストリング・コンバイナ（string combiner））などの、その他の種々の構成要素をも含むことができる。太陽電池アレイの上を雲が通過すると、太陽光発電プラントで生産される電力に過渡的な変化をもたらすことがある。例えば、太陽電池アレイの上を通り過ぎる雲（例えば暗い積雲）は直達日射量を遮る可能性があり、これは太陽電池アレイでの全日射量の約８０％にまで相当する可能性がある。そのような直達日射量の減少は、太陽光発電プラントで生産される電力に相応の大きな落ち込みをもたらす可能性がある。
【０００４】
ユーティリティーにとって、太陽光発電プラントは負の負荷のように見える。このユーティリティーの視点からは、雲の影により引き起こされる太陽光発電プラントの発電出力の大きな落ち込みは、負荷の急激な増加として現れる。局所的なレベルでは、雲により誘発された過渡的変化は電圧低下を引き起こし、許容範囲を超える電圧偏差、電圧調整機器の過度な運転、および／または負荷の誤作動につながる可能性がある。高速ランピング太陽光発電システムを具備した顧客施設は、雲の遷移の間、より高額な需要電力料金を被ることになりかねず、顧客の費用もまた影響を受けることになりかねない。
【０００５】
コントロールエリアレベルにおいて、わずかとはいえない量の電力が太陽光発電プラントで発電されている場合、周波数変動が起きたり、またはそのユーティリティーが正常な購入／販売制限を突然違反せざるを得なくなった際には、高額なエリアコントロールエラー（ＡＣＥ：area control error）の違約金を払うことになるかもしれない。ユーティリティーはそのような過渡変化の影響を、より多くの運転予備力を運転したり、または負荷遮断を発動することで緩和できる。しかしながら、いずれの緩和処置もそのユーティリティーに対して余分のコストを生じさせ、さらにそのユーティリティーに電気料金を値上げさせることになる可能性がある。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本技術の一実施例に基づいて構成された太陽光発電予測のためのシステムを示す図である。
【０００７】
【図２】図１の太陽光発電予測システムで採用され得る計算システムのブロック図である。
【０００８】
【図３】本技術の一実施例に基づく、太陽光発電予測処理手順の流れ図である。
【０００９】
【図４】本技術の一実施例に基づく、太陽光発電予測、および、太陽光発電プラントの上を雲が通過することにより減少された日射量の影響を緩和する作業の実施のための処理手順の流れ図である。
【００１０】
【図５】本技術の一実施例に基づく、太陽光発電プラントで発生する可能性のある問題を診断するための処理手順の流れ図である。
【００１１】
【図６】本技術の一実施例に基づいて構成された太陽光発電インバータの構成要素を図示するブロック図である。
【００１２】
【図７】本技術の一実施例による太陽光発電予測に基づいて、最大電力点追従アルゴリズムを調整するための処理手順の流れ図である。
【００１３】
【図８】本技術の一実施例による太陽光発電予測に基づいて、ユーティリティー・グリッドに電力を供給し、およびエネルギー蓄積装置の中にエネルギーを蓄積するための処理手順の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
１．概要
本発明者は、上記の欠点を克服し、同様に追加の利益を提供するシステムおよび方法に対する必要性が存在すると認識している。本願は、太陽エネルギーから電力を生成する太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するためのシステムおよび方法を記述している。太陽光発電予測は複数の時間枠にわたって実施することができる。第１の時間枠は予測時刻から数時間、例えば予測時刻からおよそ２からおよそ１２時間、とすることができる。この時間枠に対して太陽光発電出力を予測することは、ユーティリティーの社員に、予想される太陽光発電出力の不足に対処する決定を行うための十分な時間を与えるために重要であり得る。例えば、そのユーティリティーの社員は、太陽光発電出力のいかなる予測された不足をも補うために、発電量を増加するか、および／または追加の電力を購入するための判断をすることができる。
【００１５】
第２の時間枠は予測時刻から数分、例えば予測時刻からおよそ１分から１時間、とすることができる。このような予測では、ユーティリティーの社員に、発電量を増やしたり、および／または予備電力を購入するのに十分な時間を与えないであろう。しかしながら、予測により太陽光発電出力の予測された不足の影響を緩和する運転を考慮に入れることができるという点で、このような予測でも十分に有用である。そのような緩和運転には、エネルギー管理システムに対して重要でない負荷を遮断させたり、および／またはその太陽光発電プラントが電力を供給するユーティリティーに許容され得る速度で、太陽光発電プラントが発電している電力を徐々に低下させることが含まれる。
【００１６】
本技術の種々の実施例の完全な理解を与えるために、以下の記述および図１−８において詳細が説明されている。しかしながら、太陽光発電プラント、計算システム、太陽光発電インバータ、およびここに参照されているその他の技術の、よく知られた特徴を説明するその他の詳細は、種々の実施例の説明を不必要に不明瞭なものとすることを避けるため、以下の開示の中では説明されていない。
【００１７】
図の中に示されている多くの詳細、寸法、角度、およびその他の特徴は、単に特定の実施例を図示するためのものである。したがって、別の実施例は別の詳細、寸法、角度、および特徴をもちうる。加えて、さらに別の実施例を以下に記述される詳細のいくつかを用いずに実施することが可能である。
【００１８】
図において、同じ参照番号は同一の、または少なくとも一般的に同様の要素を識別している。全ての個別の要素の説明を容易にするために、全ての参照番号の最上位桁は、その要素が最初に紹介された図を指している。例えば、要素１００は図１を参照して最初に紹介され、説明されている。
【００１９】
一実施例において、太陽電池アレイを有する太陽光発電プラントの発電出力を予測するための方法には、気象データを受信することが含まれる。気象データは衛星データに基づくことができ、太陽光発電プラントにおける将来の時点での全天日射量(global horizontal irradiance)の予測を含む。気象データはまた、例えば放射照度計、全天カメラ(sky-view camera)、分光光度計、および／またはその他の適切な装置を経由した地上設置アセスメントなどの他の計測器からのデータに基づくことができる。本方法はさらに、太陽電池アレイ用のアレイデータへアクセスすることを含む。このアレイデータは太陽電池アレイの傾きおよび太陽電池アレイの方位角を示すデータを含むことができる。本方法はさらに、予測された全天日射量およびアレイデータに基づいて、将来の時点での太陽電池アレイに対する予測アレイ面日射量を計算し、またその予測アレイ面日射量に基づく将来の時点での太陽光発電プラントの発電出力を予測することを含む。
【００２０】
別の実施例において、太陽電池アレイを有する太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するための計算システムは、プロセッサとメモリとを含む。このメモリは将来の時点での太陽光発電プラント用の予測全天日射量を収容する。予測全天日射量データは衛星データに基づいている。メモリはまた、太陽電池アレイの傾きを示す傾斜データおよび太陽電池アレイの方位角を示す方位角データを収容する。このメモリはまた、予測全天日射量、傾斜データ、および方位角データを用いて、将来の時点での太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するようにプログラムされたファシリティー(facility)を収容する。
【００２１】
別の実施例において、太陽光発電プラントの発電出力を予測する方法は、太陽電池アレイを有する太陽光発電プラントを含むあらかじめ定められた地域に影響を与える１つまたは複数の雲に関する情報を含む雲予測データを受け取ることを含む。この方法はさらに、太陽光発電プラントの太陽電池アレイでのアレイ面日射量に対する雲の影響を予測するために雲予測データを使用すること、および太陽光発電プラントの電力過渡変化を予測するためにアレイ面日射量に対する予測された影響を使用することを含む。
【００２２】
さらに別の実施例において、１つまたは複数の太陽光発電モジュールで発電された電力を制御する方法は、１つまたは複数の太陽光発電モジュールを含む太陽光発電プラントの将来の発電出力の予測を受信することを含む。太陽光発電プラントはまた、１つまたは複数の太陽光発電モジュールで発電された直流電流から交流電流を生成する太陽光発電インバータを含む。太陽光発電インバータは、最大電力点追従アルゴリズムにしたがい、１つまたは複数の太陽光発電モジュールの動作電圧を調整する。この方法はさらに、太陽光発電プラントの将来の発電出力の予測に基づいて、太陽光発電インバータが１つまたは複数の太陽光発電モジュールの動作電圧を調整する方法を変更するために、最大電力点追従アルゴリズムを変えることを含む。
【００２３】
２．太陽光発電出力を予測するためのシステム
図１は本技術の一実施例に基づいて構成された太陽光発電出力を予測するためのシステム１００を示す図である。このシステム１００は、人工衛星１０２と、衛星送受信機（トランシーバ）１０６と、衛星トランシーバ１０６に接続された気象データ・システム１０８と、を含む。このシステム１００はまた、気象データ・システム１０８と太陽光発電プラント（ＰＶプラント）１３２とにネットワーク１１２を介して接続された太陽光発電予測システム１１０を含む。このＰＶプラント１３２は、太陽光発電インバータ１２０に接続された太陽電池アレイ（ＰＶアレイ）１２２と、ＰＶプラント制御システム１１８を含み、放射照度計またはカメラのような地上設置計測器（ＧＢＩ：ground based instrument）１３８を含むことが可能である。ＰＶプラント制御システム１１８は、インバータ１２０、ストリング・コンバイナ、個別システム、またはそれらの任意の組合せにより実現することができる。樹木１２８ａや山々１２８ｂのような地平線遮蔽物１２８がＰＶアレイ１２２の近くに存在する可能性がある。ＰＶプラント１３２は、単一のＰＶアレイ１２２、単一のインバータ１２０、単一のＧＢＩ１３８、および単一のＰＶプラント制御システム１３８を含むように図示されているが、ＰＶプラント１３２は、複数のＰＶアレイ１２２、複数のインバータ１２０、複数のＧＢＩ１３８、および／または複数のＰＶプラント制御システム１１８を含むことが可能である。
【００２４】
システム１００はまた、ネットワーク１１２を介して、ユーティリティーのユーティリティー制御システム１１４に接続された発電装置１１６（例えば、石炭、ディーゼル、原子力、または水力発電プラント）を含む。発電装置１１６は、送電および／または配電変電所および送電線のような種々の送電構成要素１３６を通して負荷１２４（例えば、産業用、商業用、および／または住宅用負荷）に送電される電気を生成する。ここにさらに詳細に説明するように、エネルギー管理システム１２６は負荷１２４の電力需要を管理する。発電装置１１６、負荷１２４、およびＰＶプラント１３２は、そのユーティリティーのユーティリティーコントロールエリア１３４の一部と言うことができる。一般に、ユーティリティーコントロールエリアはユーティリティーのサービス領域であり、任意の種々の大きさ（例えば、数百平方マイルから数百万平方マイルのいずれか）が可能であり、規則的な形状をしている必要はない。ユーティリティーコントロールエリア１３４は他のユーティリティーコントロールエリア（図１に図示せず）に接続されていることも可能であり、相互接続されたユーティリティーコントロールエリアは電力を相互に送電および受電することができる。このユーティリティーコントロールエリア１３４は、単一の発電装置１１６、単一の負荷１２４、および単一のＰＶプラント１３２を含むように図示されているが、ユーティリティーコントロールエリアは、複数の発電装置１１６、複数のＰＶプラント１３２、および／または複数の負荷１２４を含むことができる。
【００２５】
運転においては、ＰＶアレイ１２２は太陽光のエネルギーを、光起電力の効果を介して、直接電力に変換する。ＰＶアレイ１２２は、インバータ１２０に供給される直流電流（ＤＣ）を生成する。インバータ１２０は、負荷１２４に供給されることも可能であり、または他の負荷へ送電するためにユーティリティーに供給されることも可能であるＤＣを、交流電流（ＡＣ）に変換する。ＰＶアレイ１２２は、雲１０４、地平線遮蔽物１２８、および／または他の要因による日射量の変化を経験することがある。日射量の減少は、ＰＶアレイ１２２、そしてインバータ１２０によって生成される電力の減少をもたらすことがある。電力の減少は、電圧低下および／または電力購入／販売制限の違反に対するＡＣＥ違約金を避けるために、負荷１２４による需要の減少および／または発電装置１１６からの電力の増加によって、釣り合わされなければならない。
【００２６】
システム１００は、そのような電力の減少を複数の時間枠にわたって予測することを可能とする。ここにさらに詳細に説明するように、衛星１０２は定期的に衛星データ（例えば、大気層の透過率を示す衛星画像データ）を、衛星トランシーバ１０６を経由して気象データ・システム１０８に提供する。気象データ・システム１０８はこの衛星データを利用して、特定の領域または位置における、特定の時点での平均日射量およびその他のデータを予測する。気象データ・システム１０８で予測されたそのようなデータを、ここでは気象データと呼ぶ。気象データ・システムは、気象データを、ネットワーク１１２を介して太陽光発電予測システム１１０に提供する。この太陽光発電予測システム１１０は気象データ、および、例えばＰＶプラント１３２の状況に関するデータのようなその他のデータを、特定の時点でのＰＶプラント１３２の太陽光発電出力を予測するために使用する。次に、太陽光発電予測システム１１０は、予測された太陽光発電出力を、ネットワーク１１２を介してユーティリティー制御システム１１４に提供する。ユーティリティー制御システム１１４は発電装置１１６を制御して、ＰＶプラント１３２の太陽光発電出力における予測された不足を補うために、追加電力を発電することができる。これに加えて、またはこれに代えて、ユーティリティーは、いかなる予測された不足をも補うために、他の電力源から電力を購入する（例えば、ユーティリティー制御システム１１４により、他のユーティリティーから電力を購入させる）ことができる。
【００２７】
先に説明したように、システム１００は、放射照度計またはカメラのようなＧＢＩ１３８を含むことが可能である。太陽光発電予測システム１１０は、ＧＢＩ１３８を用いて、太陽光発電出力を予測する際に気象データを提供したりまたは補ったり、または衛星データのみに基づく太陽光発電出力の予測を確認することができる。例えばＧＢＩ１３８は、雲の間隔、雲の移動方向、雲のパターン（例えば、うっすらとした（wispy）、まだらの（mottled）、または厚い（solid））、雲の光学的濃度などの、雲の特徴に関する情報を獲得するために空の一部の画像を取得することができる、１つまたは複数の全天カメラを含むことが可能である。別の例として、ＧＢＩ１３８は、ＰＶアレイ１２２に照射される太陽光輻射の強度を測定することができる、１つまたは複数の放射照度計を含むことも可能である。
【００２８】
別の例として、ＧＢＩ１３８は、太陽光強度を太陽光波長の関数として測定することができる、１つまたは複数の分光光度計（またはその他の好適な装置）を含むことが可能である。そのような場合、ＧＢＩ１３８は、ＰＶアレイ１２２に電流を発生させる光の波長に対応する光の波長に合わせることができる。異なる型式の太陽電池は異なる波長の光に応答する。例えば、テルル化カドミウム製の太陽電池は約１ミクロン（１０−６メートル）のバンドギャップを有し、したがって１ミクロンよりも短い波長を有する光に応答する。その他の型式の太陽電池は他の波長の光に応答する。ＧＢＩ１３８は、ＰＶアレイ１２２に電流を発生させる光のみの強度を測定するように、ＰＶアレイ１２２の太陽電池の型式に合わせることができる。
【００２９】
ＧＢＩ１３８はＰＶアレイ１２２に近接して位置させることができる。例えば、放射照度計または分光光度計をＰＶアレイ１２２に取り付けて、ＰＶアレイ１２２が受け取る太陽光強度を測定するようにすることができる。これに加えて、またはこれに代えて、ＧＢＩ１３８をＰＶアレイ１２２の近辺ではないところに位置させることもできる。例えば、全天カメラはＰＶアレイ１２２からある距離（例えば、１マイル）離して位置させることができる。そのような構成では、全天カメラはＰＶアレイ１２２の方向に移動する雲や、太陽光がＰＶアレイ１２２に到達することの障害となりうる他の環境条件を検出することができる。
【００３０】
種々のシステムを接続するように図示されているシステム１００のネットワーク１１２は、その上をデータが送信できる任意のネットワーク（例えば、公衆および私的ネットワーク、有線および無線ネットワーク、および／または任意の好適なネットワークの任意の組合せ）とすることができる。単一のネットワーク１１２として示されているが、システム１００は、相互接続されていても、されていなくても構わない複数のネットワーク１１２を含むことが可能であることは、当業者には理解されるよう。例えば、ユーティリティー制御システム１１４は発電装置１１６と、他のシステムにはアクセスできない私的ネットワークで通信することができる。さらに、インバータ１２０とＰＶプラント制御システム１１８との間のネットワーク、ＰＶプラント制御システム１１８とエネルギー管理システム１２６との間のネットワーク、およびエネルギー管理システム１２６と負荷１２４との間のネットワークが存在してもよい。
【００３１】
気象データ・システム１０８、太陽光発電予測システム１１０、ユーティリティー制御システム１１４、ＰＶプラント制御システム１１８、およびエネルギー管理システム１２６のそれぞれは、それぞれのシステムに各々割り当てられた機能および／またはここに記述されたその他の機能を実施するための１つまたは複数の装置を含むことができる。この装置は、計算システムまたはその他の好適な装置が可能である。さらに、ここに記載されている機能は種々の装置に分散させてもよい。例えば、マイクロインバータ、直流オプティマイザ・モジュール、またはその他のオンパネル電子機器のような構成要素を、各太陽光発電モジュールに搭載し、これによって中央インバータをなくすことが可能である。これに加えて、またはこの代わりに、直流オプティマイザ・モジュールのような構成要素を、複数の太陽光発電モジュールに接続されたストリング・コンバイナとともに設置して、中央インバータと一緒に働かせることもできる。マイクロインバータ、直流オプティマイザ・モジュール、またはその他のオンパネル電子機器は、ここに説明されるように最大電力点追従アルゴリズムを調整するための機能を実行するようにすることができる。ＰＶプラント制御システム１１８、インバータ１２０、直流オプティマイザ・モジュール、および／またはストリング・コンバイナは互いにネットワーク接続されて、太陽光発電予測データを利用し、それに応じてそのようなデータに応答する（例えば、マイクロインバータ、直流オプティマイザ・モジュール、またはその他のオンパネル電子機器は、ここに説明されるように、関連する太陽光発電モジュール用の最大電力点追従アルゴリズムを制御できる）ようにすることができる。
【００３２】
図２は、気象データ・システム１０８、太陽光発電予測システム１１０、ユーティリティー制御システム１１４、ＰＶプラント制御システム１１８、および／またはエネルギー管理システム１２６を実現できる計算システム２００を示すブロック図である。計算システム２００はメモリ２３０を含む。このメモリ２３０は、ファシリティー(facility)２４０とこのファシリティー２４０で使用されるデータ２５０との両方を組み入れたソフトウェア２３５を含む。ファシリティー２４０は、ここに説明されている方法または機能のうちのいくつかを実行し、これらの方法あるいは機能のいくつかまたは全ての実行を補佐または可能とする構成要素、副構成要素、あるいはその他の論理エンティティーを含むことができる。データ２５０は種々の機能を実行するためにファシリティー２４０によって使用されるデータを含む。例えば、太陽光発電予測システム１００の場合、データ２５０は気象データ、ＰＶプラントデータ、および予測された太陽光発電出力データを含むことができる。アイテム２４０および２５０は、使用されている間は、メモリ２３０の中に格納されているが、これらのアイテム、またはそれらの一部分は、メモリ管理、データの整合性、および／またはその他の目的のために、メモリ２３０と持続的記憶装置２１０（例えば、磁気ハードディスク、テープライブラリのテープなど）との間で伝送されることは、当業者には明らかであろう。
【００３３】
計算システム２００はさらに、ソフトウェア２３５を実行するための１つまたは複数の中央処理装置（ＣＰＵ）２０２、および、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢフラッシュドライブ、および／またはその他の有形のコンピュータ読み取り可能記憶媒体のような有形のコンピュータ読み取り可能記憶媒体から情報を読み込んだり、またはソフトウェア２３５をインストールするためのコンピュータ読み取り可能媒体ドライブ２０５を含む。計算システム２００はまた、ネットワーク１１２に接続するためのネットワーク接続装置２１５、情報入力装置２２０（例えば、マウス、キーボード等）、および情報出力装置（例えば、ディスプレイ）のうちの、１つまたは複数を含む。計算システム２００はまた、ここに記載した以外の構成要素を含むことも可能である。
【００３４】
図２および本明細書の他の箇所に記載されたシステム並びに構成要素は、ここに記載されている目的に好適な、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、または、ソフトウェア、ファームウェア、もしくはハードウェアの任意の組合せを備えていてよい。ソフトウェアおよびその他の構成要素はサーバ、ワークステーション、パーソナルコンピュータ、およびここに記載されている目的に好適なその他の装置の上に存在して構わない。換言すると、ここに記載されているソフトウェアおよびその他の構成要素は、例えばサーバー・コンピュータのような汎用コンピュータにより実行することができる。さらに、本システムの態様は、ここに詳細に説明されているコンピュータ実行可能命令の１つあるいは複数を実行するために特別にプログラムされ、構成され、または構築された、特定の目的のコンピュータまたはデータ処理装置で実施することができる。このシステムはまた、タスクまたは構成要素が、例えばローカルエリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、あるいはインターネットのような通信ネットワークを通してリンクされている遠隔処理装置により実行される、分散型演算環境の中で実施されることもできる。分散型演算環境においては、プログラム構成要素は、ローカルおよび遠隔の両方の記憶保存装置の中に配置することができる。
【００３５】
ここに記載されているデータ構造は、ここに記載されている目的に好適な、コンピュータ・ファイル、変数、プログラミング配列、プログラミング構造、あるいは任意の電子情報記憶スキームもしくは方法、またはそれらの任意の組合せを備えていてよい。データおよびソフトウェアは、磁気的または光学的に読み取り可能なコンピュータディスク、ハード結線またはプログラムされたチップ（例えばＥＥＰＲＯＭ半導体チップ）、またはその他のデータ記憶媒体を含む、コンピュータ読み取り可能記憶媒体および／または有形媒体のような、コンピュータ読み取り可能媒体上に格納または分散させることができる。実際、コンピュータ実装命令、データ構造、スクリーン表示、および本システムの特徴の下にあるその他のデータは、インターネット上またはその他のネットワーク（無線ネットワークを含む）上に分散されていてもよいし、または任意のアナログまたはデジタルネットワーク（パケット交換、回線交換、またはその他のスキーム）で提供されていてもよい。
【００３６】
３．太陽光発電出力予測処理手順
太陽光発電出力予測において、関心対象として２つの異なる時間枠が存在するであろう。第１の時間枠は、予測時刻からおよそ２から１２時間のような、予測時刻から数時間であろう。この時間枠で太陽光発電出力を予測することは、例えば太陽光発電出力のいかなる予測される不足をも補うために、発電購入量を増加するおよび／または追加電力を購入するなどの判断を行うための十分な時間をユーティリティーに与えるために重要となりうる。第２の時間枠は、例えば予測時刻からおよそ１分（またはそれ未満）からおよそ１時間のような、予測時刻から１分以上（またはそれ未満）であろう。このような予測により、運転によって、例えば地域レベルでの太陽光発電出力の不足の影響を緩和することが可能となる。
【００３７】
Ａ．第１の時間枠での太陽光発電出力予測
図３は、第１の時間枠にわたって太陽光発電出力を予測する処理手順３００の流れ図である。この処理手順３００は太陽光発電予測システム１１０で実行されるように記述されている。しかしながら、処理手順３００は、ここに記述されている全ての他のシステム、または適切なハードアウェア（例えば中央処理装置（ＣＰＵ）等）、ファームウェア（例えば、マイクロコントローラ内に組み込まれたロジック等）、および／またはソフトウェア（例えば、揮発性または不揮発性メモリ内に格納されたもの）を具備した、あらゆる好適な装置またはシステムにより実行されることも可能である。太陽光発電予測システム１１０は、処理手順１００を実質的に連続的に、または定期的に（例えば、１５分毎から６０分毎）実行できる。
【００３８】
処理手順３００はステップ３０５から開始され、ここで太陽光発電予測システム１１０は気象データを気象データ・システム１０８から受信する。衛星１０２は衛星データを気象データ・システム１０８に定期的に（例えば、６時間毎）に送信できる。気象データ・システム１０８は、種々の将来の時点での大気透過率および／またはその他の情報を予測するために、予測モデルの中で、他のデータ（例えば、風速、湿度、雲の発生、上昇気流、湧昇（upwelling）、および／またはその他の要素に関するデータ）と同様に、この衛星データを使用することができる。気象データ・システム１０８は、気象データを定期的に（例えば、３０分毎に）生成し、気象データを生成した後でその気象データを太陽光発電予測システム１１０に送信することができる。
【００３９】
この気象データは、複数位置（例えば、ユーティリティーコントロールエリア１３２およびその他のユーティリティーコントロールエリアをカバーする位置）の複数の将来の時点（例えば、将来の２から１２時間までの１時間毎）における、予測全天日射量データ、推定大気温度データ、および太陽天頂データ(solar zenith data)のようないくつかのデータ項目を含むことが可能である。全天日射量は特定の位置での平面上の総日射量である。全天日射量は直達日射量と拡散日射量を含む。大気温度データは特定の位置の大気（表面）温度の推定値である。太陽天頂データはある位置での太陽の空における位置を示す。気象データはこれらのデータ項目およびその他のデータ項目を含むことができる。加えて、またはこの代わりに、気象データは、太陽光発電予測システム１１０がそれらから全天日射量データ、推定大気温度データ、および太陽天頂データを導出することが可能なデータを含むことができる。
【００４０】
ステップ３１０において、太陽光発電予測システム１１０は、太陽光発電出力を予測すべき複数のＰＶプラント１３２を識別し、識別されたＰＶプラント１３２の１つを選択する。例えば、太陽光発電予測システム１１０は、この太陽光発電予測システム１１０が気象データ・システム１０８から気象データを受信する領域内に位置しているそれぞれのＰＶプラント１３２について、太陽光発電出力を予測することができる。ステップ３１５において、太陽光発電予測システム１１０は、ステップ３０５で受信した気象データから、選択されたＰＶプラントに固有の気象データを獲得する。ステップ３２０において、太陽光発電予測システム１１０は、ここではＰＶアレイデータと呼ぶ、そのＰＶプラント１３２でのＰＶアレイ１２２についてのデータにアクセスする。このＰＶアレイデータは、ＰＶアレイ１２２の構造（例えば、ＰＶアレイ１２２は開放型ラック上または屋根の上に据え付けられることができ、この構造データは関連する据付の詳細と同様に、そのような据付方法を示すことができる）と同様に、ＰＶアレイ１２２の配向（orientation）（例えば、アレイの傾斜およびアレイの方位角）に関するデータを含むことができる。
【００４１】
ＰＶアレイデータはまた、太陽電池モジュール・パラメータ・データと呼ばれる、ＰＶアレイ１２２の太陽電池モジュールに関するデータを含むことができる。この太陽電池モジュール・パラメータ・データは、ＰＶアレイ１２２の太陽電池モジュールの効率データ、効率温度係数データ、および公称動作電池温度データを含むことができる。効率データはＰＶアレイ１２２の全体の効率を示し、効率温度係数データは電池温度の変化による太陽電池の電圧、電流、および／または出力電力の変化量を示し、そして公称動作電池温度データはＰＶアレイ１２２の太陽電池モジュール内の太陽電池が動作する温度を示すことができる。
【００４２】
ステップ３２５において、太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶプラント環境データと称される、ＰＶプラント１３２の環境についてのデータにアクセスする。ＰＶプラント環境データは、一日のうちの指定時刻または一年のうちの指定時期に太陽光を遮る可能性がある、ＰＶアレイ１２２の半球視野内の地平線遮蔽物１２８を考慮した、地平線形状データを含むことができる。先に説明したように、このような地平線遮蔽物１２８は、建物、塔、送電線、旗竿、および／またはその他の障害物のようなその他の障害物と同様に、樹木１２８ａ、および／または山々１２８ｂを含みうる。いくつかの実施例において、衛星データ（例えば、衛星により撮影された写真）が地平線形状データを決定するために使用される。例えば、ある特定時刻に生成された衛星画像は、地平線遮蔽物１２８が特定の影を投射することを明らかにすることができる。その衛星画像が生成された時刻が太陽の角度を与え、それから太陽光発電予測システム１１０は太陽の位置を導出することができる。
【００４３】
太陽光発電予測システム１１０は太陽の位置を使用して地平線遮蔽物１２８の高さを決定することが可能であり、その地平線遮蔽物１２８の高さを用いて、その地平線遮蔽物１２８が任意の指定時刻にＰＶアレイ１２２の上に影を投射するか否かを判定する。したがって、太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶアレイ１２２での日射量が、地平線遮蔽物１２８によりある与えられた時点において減少するか否か、またもしそうであるならば、減少の程度を決定することができる。地平線形状データは衛星により提供されることも、および／または衛星データから導出することも可能であり、リアルタイムに、または地平線形状データを概ね最新のものとして、正確には実際の条件を反映するように与えることが可能である。加えて、またはその代わりに、地平線形状データは、現場を訪問することにより、ＰＶプラント１３２の計測器により、および／またはその他の手段により提供されることも可能である。
【００４４】
ＰＶプラント環境データはまた、反射能データと呼ばれる、地面反射能（ground albedo）に関するデータを含むことも可能である。地面反射能は、地面が太陽からの光を反射する程度を示す。例えば、雪は高い反射能を有する。雪で反射される光はＰＶアレイ１２２での日射量を増加させ得る。例えば、ＰＶアレイの中には「緯度傾斜」(latitude tilt)に傾けられるものがあり、これはＰＶアレイ１２２の傾斜角がその敷地の緯度と同じであろうことを意味する。例えば、緯度４５度の敷地では、ＰＶアレイ１２２はほぼ４５度の角度に傾けられよう。そのような配向では、ＰＶアレイ１２２の近くに雪が存在する場合、雪で反射される光がＰＶアレイ１２２での日射量を大きな係数で増加させる可能性が存在する（例えば、反射光はＰＶアレイ１２２での日射量を２倍にする場合もある）。ＰＶアレイ１２２についての反射能データは、日によっておよび／または季節によって変化しうる。反射能データは衛星によって提供されることも、および／または衛星データから導出することも可能であり、リアルタイムに、または反射能プロファイルデータを概ね最新のものとして、正確には実際の条件を反映するように与えることが可能である。加えて、またはその代わりに、反射能データは、現場を訪問することにより、ＰＶプラント１３２のＧＢＩ１３８により、および／またはその他の手段により提供されることも可能である。
【００４５】
ステップ３２７において、太陽光発電予測システム１１０は、ＧＢＩデータと呼ぶ、ＧＢＩ１３８についてのデータを獲得する。このＧＢＩデータは、全天カメラで取得された画像に対応するデータ、放射照度計、分光分析計、および／またはその他の好適な装置で取得された太陽光強度測定値に対応するデータ、および／またはＧＢＩ１３８で与えられるその他のデータを含むことができる。太陽光発電予測システム１１０は、ＧＢＩ１３８から得られたままのＧＢＩデータを利用することも、またはＧＢＩデータを正規化、クラス分け、分類、またはその他修正変更することが可能である。太陽光発電予測システム１１０はＧＢＩデータを利用して、環境条件のいくつかのカテゴリーまたはプロファイルの１つを示すことができる。例えば、太陽光発電予測システム１１０は、ＧＢＩデータから、予測される条件が、高層雲（例えば、巻雲）、中層雲（例えば、高積雲）、および低層雲（積雲）のような支配的な雲の種類の１つを示すと決定することができる。太陽光発電予測システム１１０は、過去のデータに基づいて、支配的な雲の種類を太陽光強度に対応する環境条件プロファイルと関連づけることができる。
【００４６】
ステップ３３０において、太陽光発電予測システム１１０はＰＶプラント１３２の出力を、気象データ、ＰＶアレイデータ、ＰＶプラント環境データ、および／またはＧＢＩデータを用いて予測する。太陽光発電予測システム１１０はアレイ面日射量を計算することができる。太陽光発電予測システム１１０は、全天日射量データ、アレイ配向データ、地平線形状データ、および反射能データを用いて、アレイ面日射量を計算することができる。
【００４７】
当業者には知られているように、太陽は空の中を垂直方向に動き、また方位角方向の動きも有する。太陽方位角は、北を指す線と、太陽の方向を指す線を地面に平行移動したものとの間の角度である。太陽方位角は北の方向から時計回りに測られる。太陽方位角は、ＰＶアレイ１２２において、入射する直達日射量が存在するか否かに影響を与える。例えば、ある位置（例えば、北の高緯度地域）では、ＰＶアレイ１２２は真南を向くかもしれない。ある時刻（例えば、夏の日の出）において、そのような場所では、太陽方位角は９０度未満であるかもしれず、これは太陽がＰＶアレイ１２２の後ろにありＰＶアレイ１２２における直達日射量がないことを意味している。そのような構成では、太陽方位角が９０度より大きくなるまでＰＶアレイでの直達日射量はない。いくつかの実施例においては、太陽光発電予測システム１１０は、アレイ面日射量の計算において、この変化する太陽方位角を考慮している。いくつかの実施例では、アレイ面日射量の計算において変化する太陽方位角を計算に入れる代わりに、変化する太陽方位角の影響を全天日射量データの中に含んでいる。
【００４８】
アレイ面日射量を計算するに際して、太陽光発電予測システム１１０は、重要と予想されるＰＶプラント１３２（例えば、その出力がユーティリティーの送出操作（utility dispatch operation）に影響を与え得るＰＶプラント１３２）の大きさおよび雲の縁部で引き起こされるランプ速度を推定する必要性に基づく解像度を使用することができる。例えば、太陽光発電予測システム１１０は、およそ百メートルからおよそ数キロメートルの間のいずれかに匹敵する１つのコンピュータピクセルの解像度を、好適な解像度として使用することができる。
【００４９】
当業者には知られているように、太陽電池の効率は太陽電池温度が上昇すると減少する。太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶアレイ１２２の動作温度の推定値を計算することにより、この関係を計算に入れることができる。太陽光発電予測システム１１０は、推定された大気温度データおよび公称動作電池温度データを用いて動作温度を推定することができる。太陽光発電予測システム１１０はまた、ＰＶアレイ１２２の推定動作温度を計算するために、ＰＶアレイ１２２の構造に関するデータを用いることができる。例えば、ＰＶアレイ１２２が、太陽電池モジュールがラックの上に直立しているオープンラックマウント（open rackmount）構造を有する場合、太陽光の下でのＰＶアレイ１２２の温度は、屋根の上に平らに構成されているＰＶアレイ１２２のそれとは異なるであろう。したがって、ＰＶアレイ１２２の構造を考慮することにより、ＰＶアレイ１２２のより正確な推定動作温度という結果に帰着することができる。
【００５０】
次に太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶアレイ１２２の推定動作温度、効率データ、および温度係数データを用いて、ＰＶプラント１３２の予測効率を計算することができる。そして、太陽光発電予測システム１１０はアレイ面日射量および計算された予測効率を用いてＰＶプラント１３２の発電出力を計算することができる。太陽光発電予測システム１１０は、ある特定時刻での発電出力（例えば、６時間後２４０ｋＷ）またはある期間にわたる平均発電出力（例えば、６時間後に、１時間にわたって２２０ｋＷ）を計算することができる。
【００５１】
太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶプラント１３２の出力を予測するに当たって、ＧＢＩデータを種々のやり方で利用できる。例えば、太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶプラント１３２の出力を予測し、次にＧＢＩデータを予測出力の確認用に使用することができる。１つまたは複数の全天カメラから得られたＧＢＩデータは雲が存在しないことを示すことができる。そのような表示は、最適環境条件に対応する環境条件プロファイルと関連させることができる。太陽光発電予測システム１１０は、潜在的なＰＶプラント１３２の最大の（またはほぼ最大の）可能出力の予測を確認するために、そのような環境条件プロファイルを用いることができる。その他の例として、１つまたは複数の全天カメラから得られるＧＢＩデータが、広く広がった雲の編成を示すことがある。そのような表示は、最適以下の環境条件に関連する環境条件プロファイルと関連させることができる。太陽光発電予測システム１１０は、澄み切った晴天の条件に対応するＰＶプラント１３２の出力についての予測を修正するために、そのような環境条件プロファイルを利用することができる。別の例として、太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶプラント１３２の予測出力の信頼区間（例えば、ＰＶプラント１３２の出力がある期間にわたって、ある値＋／−１０％と予測される）を与えるために、ＧＢＩデータを用いることができる。
【００５２】
別の例として、太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶプラント１３２の出力を予測するために、その他のデータとは独立してＧＢＩデータを使用することができる。先に説明したように、太陽光発電予測システム１１０は、環境条件を、例えば雲の種類に基づいていくつかのカテゴリーまたはプロファイルの１つに分類することができる。そして、太陽光発電予測システム１１０は、その環境条件プロファイルに基づいて、ＰＶアレイ１２２に影響すると予想される日射強度を予測することができる。例えば、広く間隔を開けている積雲に対応する環境条件プロファイル「Ａ」は比較的強い日射強度に関連づけられるかもしれず、太陽光発電予測システム１１０はそのような情報を利用して、比較的高いＰＶプラント１３２の出力を予測することができる。別の例として、広く広がっている雲の編成に対応する環境条件プロファイル「Ｂ」は、比較的弱い日射強度に関連づけられるかもしれず、太陽光発電予測システム１１０はそのような情報を利用して、比較的低いＰＶプラント１３２の出力を予測することができる。加えて、またはこれに代えて、太陽光発電予測システム１１０は、全天日射量データおよび／またはアレイ面日射量データを導き出すためにＧＢＩデータを使用することができる。当業者は、太陽光発電予測システム１１０が、太陽光発電出力を予測するためにＧＢＩデータを種々の方法でどのように利用できるか理解されるであろう。
【００５３】
ステップ３３５において、太陽光発電予測システム１１０はＰＶプラント１３２の発電出力を、ユーティリティー（例えば、運用管理者（dispatchers）のようなユーティリティーの社員）により使用できるようにフォーマット化する。太陽光発電予測システム１１０はＰＶプラント１３２の発電出力を種々のフォーマットで提供できる。例えば、太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶプラント１３２の位置に印を付けた、適切な地理的領域の２次元マップと、ＰＶプラント１３２の発電出力を重ね書きするものを作成することができる。加えて、またはこれに代えて、太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶ出力予測の色分けしたサーマルマップ(thermal map)を適切な地理的領域に重ねて（例えば、第１の閾値以上を赤、第２の閾値以上第１の閾値未満を黄色、そして第２の閾値未満を緑）生成することもできる。
【００５４】
太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶプラント１３２の発電出力を、将来の種々の時間帯に対して提供することができる。例えば、太陽光発電予測システム１１０は、６時間後の３０分間の時間帯における、ＰＶプラント１３２の平均発電出力を提供できる。この時間帯は、典型的なユーティリティーのリアルタイムの送電負荷予測の時間帯に対応させることができる。太陽光発電予測システム１１０は、各々の時点（例えば、２から１２時間先の任意のところのような、各々の将来の時点）について２次元マップを提供することができる。太陽光発電予測システム１１０は、各々の時点に対して別々のマップ（例えば、６時間後のマップ、７時間後のマップ、８時間後のマップ等）を提供することができる。
【００５５】
別の例として、太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶプラント１３２の発電出力の時系列ストリップ・チャート（例えば、予測されたＰＶプラント１３２の発電出力を経時的に示す）を生成することができる。別の例として、太陽光発電予測システム１１０は横軸に時間、第１の縦軸にアレイ面日射量を有するグラフを生成することができる。このグラフはまた、第２の縦軸を用いて、ＰＶプラント１３２の発電出力を示すこともできる。当業者には理解されるであろうが、太陽光発電予測システム１１０は太陽光発電出力の予測を、種々のやり方でまた種々の技術を用いて提供することができる。
【００５６】
別の例として、太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶアレイ１２２の太陽電池で使用される材料を考慮に入れた、ＰＶプラント１３２の出力の表示を提供できるであろう。例えば、テルル化カドミウムで作られた太陽電池は第１の波長範囲の光を最も効率的に吸収し、また結晶シリコンで作られた太陽電池は第２の波長範囲の光を最も効率的に吸収するかもしれない。太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶプラント１３２出力の予測において、そのような材料特性を考慮に入れることができる。
【００５７】
ステップ３４０において、太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶプラント１３２の発電出力（フォーマットされたもの）を、ネットワーク１１２を経由してユーティリティー制御システム１１４に提供する。ステップ３４５において、太陽光発電予測システム１１０は、発電出力が予測されるべき次のＰＶプラント１３２を選択する。そして、太陽光発電予測システム１１０はステップ３１５から３４０を、当該次のＰＶプラント１３２について繰り返す。太陽光発電予測システム１１０は、各々のＰＶプラント１３２（例えば、太陽光発電予測システム１１０が気象データ・システム１０８から気象データを受信する領域内に位置している、各々のＰＶプラント１３２）について太陽光発電予測システム１１０が太陽光発電出力を予測するまで、これらのステップを各々のＰＶプラント１３２について繰り返す。ステップ３４５の後、処理手順３００は終了する。先に説明したように、太陽光発電予測システム１１０は、この処理手順３００を３０分毎から４時間毎のように定期的に、繰り返すことができる。
【００５８】
ここに記述する技術の１つの特長は、太陽光発電予測システム１１０はＰＶプラント１３２で発電される実際の量に影響を与えることはできないが、ＰＶプラント１３２が将来発電する発電量について、太陽光発電予測システム１１０がより高い確実性を提供できるということである。そのようなより高い確実性は、ユーティリティーの社員が、例えば事前に電力の配電を契約（これは比較的安価に可能である）し、これによりスポット市場（これは比較的高価である）において電力を購入することを回避するというように、種々の負荷１２４に対してどのように電力を提供するかをよりよく計画することを可能とすることによりそのユーティリティーに対して利益を与えることができる。
【００５９】
ここに記述されている本システムおよび方法の別の特長は、太陽光発電予測システム１１０が、ＰＶアレイ１２２が製造されている異なる材料に基づいて、ＰＶプラント１３２の発電出力を予測できることである。例えば、ＰＶプラント１３２の寸法に物理的な制約が、あったとしても多くはない位置にあるようなＰＶプラント１３２（例えば、砂漠のＰＶプラント１３２）は、テルル化カドミウム製の太陽電池を使用するであろう。テルル化カドミウム製の太陽電池は第１の波長範囲の波長を有する光を吸収する。ＰＶプラント１３２の寸法に物理的制約を有する位置にあるようなその他のＰＶプラント１３２（例えば、工業および／または商業施設の屋上のＰＶプラント１３２）は、シリコンのような、テルル化カドミウムよりも高い効率を有する材料で作られた太陽電池を使用するであろう。シリコン製の太陽電池は第２の波長範囲の波長を有する光を吸収する。太陽光発電予測システム１１０は、ＰＶプラント１３２の発電出力を予測する際に、そのような異なる波長を考慮し、そのような波長を区別する、ＰＶプラント１３２の出力を提供する。
【００６０】
ここに記述されている技術の別の特長は、これらがＰＶプラント１３２で生成される発電量についてより高い確実性をユーティリティーに提供するので、ユーティリティー・グリッド上でＰＶプラント１３２のより高い普及率を開拓する道を与えることができるということである。
【００６１】
Ｂ．第２の時間枠についての太陽光発電出力予測
先に説明したように、予測時刻からおよそ１分からおよそ１時間のような、予測時刻から１分または数分という第２の時間枠内の太陽光発電出力を予測することは重要である可能性がある。図４は、そのような第２の時間枠にわたって太陽光発電出力を予測し、雲がＰＶプラント上を通過することにより減少される日射量の影響を緩和するように操作を実施するための処理手順４００の流れ図である。処理手順４００はＰＶプラント制御システム１１８によって実行されるように記述されている。処理手順４００は、適切なハードウェア（例えば、中央処理ユニット（ＣＰＵ）等）、ファームウェア（例えば、マイクロコントローラに組み込まれたロジック等）、および／またはソフトウェア（例えば、揮発性または不揮発性メモリ内に格納されたもの）を具備した、あらゆる好適な装置またはシステムにより実行されることができる。ＰＶプラント制御システム１１８は処理手順４００を実質的に連続的に、または定期的に（例えば、３０秒毎から１０分毎）実行できる。
【００６２】
処理手順４００は、ＰＶプラント制御システム１１８が雲予測データを気象データ・システム１０８からネットワーク１１２を介して受信するステップ４０５で開始する。この雲予測データは、雲の位置および形状データ、雲の速度データ、雲の透過率データ、および雲の進化データ（例えば、雲のパラメータが時間と共にどのように変化するか）を含むことができる。この雲予測データは、そのような要因を説明するように正規化されることがある。例えば、高い正規化値は、日射量の大部分をさえぎる可能性がある雲（例えば、黒い積雲）を示し、一方、低い正規化値は、全ての日射量をさえぎる可能性が低い雲（例えば、薄い巻雲）を示すかもしれない。雲予測データは将来の１分先から１時間先のある時点に関するものであろう。ＰＶプラント制御システム１１８は、ＰＶプラント１３２を中心とする、およそ１キロメートルからおよそ５０キロメートルの間の半径での雲予測データを使用することができる。ＰＶプラント制御システム１１８は、ＰＶアレイ１２２に対してどこに雲の影があるかを決定するのに十分な解像度を使用することができる。例えば、ＰＶプラント制御システム１１８は、およそ１メートルからおよそ５００メートルのいずれかに等価なコンピュータの画素の解像度を、好適な解像度として使用することができる。
【００６３】
ステップ４０７において、ＰＶプラント制御システム１１８はＰＶプラント地上設置計測器（ＧＢＩ）データを受信する。先に説明したように、ＧＢＩデータは、全天カメラで取得された画像に対応するデータ、放射照度計、分光分析計、および／またはその他の好適な装置で取得された太陽光強度の測定値に対応するデータ、および／またはＧＢＩ１３８によって与えられるその他のデータを含むことができる。ＧＢＩデータは、正規化され、分類分けされ、または特定の環境条件プロファイル（例えば、雲の編成またはその欠如に対応するプロファイル）を示すことができる。
【００６４】
ステップ４１０において、ＰＶプラント制御システム１１８は、追跡されている雲がＰＶアレイ１２２に影を投げるか否かを判定するために、雲予測データおよび／またはＧＢＩデータを使用する。例えば、ＰＶプラント制御システム１１８は、雲ベクトル（雲の速度と方向を示す）を決定するために、ＰＶアレイ１２２からある距離にあるカメラから得られたＧＢＩデータを用いることができる。雲予測データから、ＰＶプラント制御システム１１８が、追跡されている雲がＰＶアレイ１２２に影を投げると判定した場合、そのような判定を確認するために、ＰＶプラント制御システム１１８はこの雲ベクトルを利用することができる。加えて、またはこれに代えて、ＰＶプラント制御システム１１８は、追跡されている雲がＰＶアレイ１２２に影を投げるか否かを判定するために、雲予測データとは独立に、雲ベクトルデータを利用することができる。
【００６５】
ＰＶプラント制御システム１１８が、追跡されている雲がＰＶアレイ１２２に影を投げかけると判定した場合、ＰＶプラント制御システム１１８は、その雲がＰＶアレイ１２２のアレイ面日射量に与える影響を判断する。ＰＶプラント制御システム１１８は、アレイ面日射量データを太陽光発電予測システム１１０から受信することができる。加えて、またはこれに代えて、ＰＶプラント制御システム１１８は気象データを気象データ・システム１０８から受信し、アレイ面日射量を計算することができる。加えて、またはこれに代えて、ＰＶプラント制御システム１１８は、アレイ面日射量を、ＰＶアレイ１２２において得られた日射量測定値を使用して決定することができる。
【００６６】
ステップ４１５において、ＰＶプラント制御システム１１８は、ＰＶアレイ１２２でのアレイ面日射量への前記判定された影響を使用して、ＰＶプラント１３２の電力変化を予測する。電力変化はＰＶプラント１３２の発電出力の減少である可能性があり、ＰＶプラント制御システム１１８はその電力変化を定量化（例えば、予測される電力の減少量、ＰＶプラント１３２の発電出力が減少する変化率、その電力変化の期間等）することができる。
【００６７】
ステップ４２０において、ＰＶプラント制御システム１１８は、ＰＶプラント１３２が電力を供給している負荷１２４にエネルギー管理システム１２６が存在しているか否かを判定する。例えば、その負荷１２４が工業用または商業用負荷の場合、その負荷１２４は、その負荷１２４による電力需要を管理するエネルギー管理システム１２６を有しているかもしれない。負荷１２４に対してエネルギー管理システム１２６が存在する場合、処理手順４００はステップ４２５へ進み、ここでＰＶプラント制御システム１１８はエネルギー管理システム１２６に対して、重要でない負荷について問い合わせる。例えば、商業用負荷１２４は、かなりの重要でない冷房負荷または暖房負荷を有するかもしれない。エネルギー管理システム１２６は、そのような冷房負荷および／または暖房負荷への電力供給を、重大な影響を与えることなく、短時間の間、中断することができるかもしれない。
【００６８】
ステップ４３０において、ＰＶプラント制御システム１１８は、予測されたＰＶプラントの電力変化と厳密に一致するように、負荷遮断プロファイルを計算する。ステップ４３５において、ＰＶプラント制御システム１１８はエネルギー管理システム１２６に対して、当該負荷遮断プロファイルに基づいて、重要でない負荷を遮断するように指示する。ステップ４４０において、ＰＶプラント制御システム１１８はエネルギー管理システム１２６に対して、雲の通過に伴い、その重要でない負荷を復帰させるように指示する。この技術の１つの特長は、ＰＶプラント１３２の発電出力が減少する（これは、ユーティリティーの観点からは負荷の上昇と見なせる）と予測されることから、エネルギー管理システム１２６を介しての負荷の遮断により、負荷１２４を相応して減少させることが可能となるということである。負荷１２４の減少は、効果的にＰＶプラント１３２の発電出力の減少を相殺することができる。したがって、ユーティリティーは一般的には、ＰＶプラント１３２の発電出力の減少によって影響されない。
【００６９】
ステップ４２０に戻って、負荷１２４に対してエネルギー管理システム１２６が存在しない場合、処理手順４００はステップ４４５に進み、ここでＰＶプラント制御システム１１８はＰＶプラントの電力変化の予測される深さを計算する。ステップ４５０において、ＰＶプラント制御システム１１８は、太陽光発電インバータ１２０が、許容可能なランプ速度を維持するために、最大電力点追従装置（ＭＰＰＴ：maximum power point tracker）をランプ降下し始めるべき時刻を決定する。許容可能なランプ速度とは、ＰＶプラント１３２の発電出力の減少を緩和するための手順を取るのに十分な時間をユーティリティーに与える発電の減少量をいう。例えば、インバータ１２０は、電圧変化が負荷１２４に伝搬するのを避けるために、ユーティリティーが同様にランプ上昇できる速度でランプ降下させなければならない。この手法は、インバータ１２０に対してそれが可能な量未満の電力を発電させることになるが、負荷１２４による需要の変化の速度を低減し、これはＰＶプラント１３２または負荷１２４の運転者にとって、より経済的に有利である可能性がある。ステップ４５５において、ＰＶプラント制御システム１１８は、開始時刻にインバータに対してランプ降下を指示する。ステップ４６０において、雲の通過に伴い、ＰＶプラント制御システム１１８は太陽光発電インバータにランプ上昇を指示する。ステップ４４０または４６０の後、処理手順４００は終了する。
【００７０】
４．太陽光発電予測の診断目的での使用
ＰＶプラントの全てが適切に稼働しているか否かを確かめることは難しいであろう。例えば、ＰＶプラント内のＰＶアレイが劣化したり、ＰＶプラントは発電出力を低下させるその他の問題を被る可能性がある。ＰＶプラントの実発電出力はわかっていても、そのＰＶプラントが日射量の測定値を有さず、よってそのＰＶプラントが理論的にどれだけの電力を発電する能力があるか判断することができないかもしれない。したがって、理論的なＰＶプラントの出力を導出することが可能な日射量の測定値を必要とすることなく、ＰＶプラント内の潜在的な問題を診断できることは有用であろう。
【００７１】
図５は、本技術の一実施例に基づいて、ＰＶプラントの潜在的問題を診断するための処理手順５００の流れ図である。処理手順５００はステップ５０５で開始し、ここで、この処理手順を実行する計算システムが、予測されたＰＶプラントの出力データにアクセスする。予測されたＰＶプラントの発電出力データは、図３または４の処理手順３００または４００の結果として決定されたデータであるかもしれない。予測されたＰＶプラントの発電出力データは、３０分間、６０分間、２時間、あるいは任意の好適な時間枠のような、特定の時間に対するものかもしれない。ステップ５１０において、計算システムは実ＰＶプラント発電出力データにアクセスする。そのような実ＰＶプラント発電出力データは、ステップ５０５で得られた予測されたＰＶプラントの発電出力データと同じ時間枠でのＰＶプラントの実出力である。ステップ５１５において、計算システムは予測されたＰＶプラントの発電出力データを実ＰＶプラント発電出力データと比較する。判断ステップ５２０において、この計算システムは、実データが予測データよりあらかじめ定められた閾値分だけ小さいか否か判定する。例えば、予報誤差、予測誤差、測定誤差、または、予測データもしくは実データのいずれかに影響し得るその他の特徴を説明するように、このあらかじめ定められた閾値は設定されるかもしれない。実データが予測データよりあらかじめ定められた閾値分だけ小さい場合、処理手順５００はステップ５２５へ進み、ここで計算システムは実データが予測データよりあらかじめ定められた閾値分だけ小さいとの表示を与える。そのような表示は、誤動作しているＰＶモジュールの列のような、ＰＶプラントにおける潜在的問題を示す可能性がある。処理手順５００はここで終了する。
【００７２】
ここに記述されている技術は、ＰＶプラントの発電出力がいくらであるべきかを、かなりの程度の信頼性をもって予測するために使用することができる。予測されるＰＶプラント出力は実ＰＶプラント出力と比較し、実ＰＶプラント出力が予測ＰＶプラント出力よりかなり低いか否か確認することができる。これにより、ＰＶプラントの運転者が、ＰＶプラントに出力を低下させる問題が存在しているか否か判断することができる。したがって、ここに記述された技術は診断のために使用可能であり、運転者に対してＰＶプラントの経済的な実行可能性の改善の道を開くことができる。
【００７３】
５．太陽光発電予測のＭＰＰＴの調整のための使用
太陽光発電インバータは、ＰＶアレイで生成される電力を最適化するために、最大電力点追従（ＭＰＰＴ）アルゴリズムを使用する。典型的には、ＭＰＰＴアルゴリズムは１つの条件範囲（例えば、完全な曇天から快晴まで）にわたって動作するよう調整される。太陽光発電予測データは、予測に基づきＭＰＰＴアルゴリズムのゲインまたは調整パラメータを調整するために使用できる。例えば、ＭＰＰＴアルゴリズムは、山登り法（perturb and observe）と呼ばれる手法を、最大電力点を探すために使用する。そのような摂動は毎秒のように頻繁に行われるかもしれず、電力生成の損失という結果を招くかもしれない。したがって、ＭＰＰＴアルゴリズムを、電力生成の損失を減らすまたは最小とするやり方で調整することができることは、有用であろう。
【００７４】
図６は、本技術の一実施例に基づいて構成された、図１の太陽光発電インバータ１２０の構成要素を図示するブロック図である。太陽光発電インバータ１２０はアレイ１２２で生成された直流電流を受け取る直流入力構成要素６０５を含む。太陽光発電インバータ１２０はまた、発電構成要素６１５を含み、これは、交流出力構成要素６１０による出力のために、直流を交流に変換する、絶縁ゲートバイポーラトランジスタ（ＩＧＢＴ：insulated gate bipolar transistor）を含むことができる。太陽光発電インバータ１２０はさらに、回路基板、キャパシタ、変圧器、インダクタ、電気コネクタ、および／または、直流を交流に変換することに関連する種々の機能および／もしくはここに記述されているその他の機能を果たし、あるいは果たすことを可能とするその他の構成要素のような、種々の別の電気および／もしくは電子部品６２０を含む。太陽光発電インバータ１２０はまた、データ入力／出力構成要素６６５を含むことが可能であり、これは無線機器、および／または、データ入出力機能を提供したりおよび／または有線もしくは無線ネットワークへの接続を行うその他の構成要素（例えば、モデム、イーサネット（登録商標）カード、ギガビット・イーサネット（登録商標）カード等）を含むことが可能である。
【００７５】
太陽光発電インバータ１２０はさらにコントローラ６２５を含み、これはプロセッサ６３０および１つまたは複数の記憶媒体６４０を含む。例えば、コントローラ６２５は、デジタル信号処理装置（ＤＳＰ：digital signal processor）および関連する記憶媒体６４０を有する制御基板を含むことができる。別の例として、コントローラ６２５は、中央処理装置（ＣＰＵ）および関連する記憶媒体を有する計算装置（例えば、汎用計算機）を含むことも可能である。記憶媒体６４０は、プロセッサ６３０によりアクセスが可能な、あらゆる入手可能な媒体である可能性があり、揮発性および不揮発性媒体、また取り外し可能および取り外し不能媒体のいずれも含まれ得る。例として、かつ、限定するものとしてではなく、記憶媒体６４０は、情報の記憶のための種々の好適な方法または技術により実装される揮発性および不揮発性、取り外し可能および取り外し不能媒体を含むことが可能である。記憶媒体は、これらに限定するものではないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、もしくはその他のメモリ技術、または所望の情報を記憶するために使用することができ、プロセッサ６３０によってアクセスが可能な任意のその他の媒体（例えば、磁気ディスク）を含む。
【００７６】
記憶媒体６４０は情報６５０を格納する。情報６５０は、プログラムモジュールのような、プロセッサ６３０によって実行されることが可能な命令を含む。一般的に、プログラムモジュールは、ルーチン処理、プログラム、オブジェクト、アルゴリズム、コンポーネント、データ構造などを含み、これらは特定タスクを実行したり、または特定の抽象データ型式を実装する。情報６５０はまた、メモリレジスタ内に格納される数値のような、プロセッサ６３０によりアクセスまたは使用されることができるデータを含む。プロセッサ６３０は、種々の機能を実行したり、または種々の機能を実行させるために、情報６５０を使用することができる。記憶媒体６４０はまた、最大電力点追従アルゴリズム６５５をも含む。ここにさらに詳細に説明するように、プロセッサ６３０は、ＰＶアレイ１２２により発電される電力量に影響を及ぼすように、最大電力点追従アルゴリズムを実現することができる。記憶媒体６４０はまたエネルギー蓄積装置制御情報６６０を格納し、プロセッサ６３０はこれを使用して、太陽光発電電力のユーティリティー・グリッドへの提供、およびエネルギー蓄積装置とのエネルギーのやりとりを、図８を参照してさらに詳細に説明するように、制御する。太陽光発電インバータ１２０はまた、図６には図示されていない構成要素を含むことも可能である。太陽光発電インバータ１２０は、複数の太陽電池モジュールに対するＭＰＰＴ追従およびその他の機能を実行する中央インバータでも、または単一太陽電池モジュール用の分散型インバータであっても構わない。
【００７７】
図７は、本技術の一実施例による、太陽光発電予測に基づくＭＰＰＴアルゴリズムを調整するための処理手順７００の流れ図である。処理手順７００は太陽光発電インバータ１２０のコントローラ６３０で実行されるように記述されているが、処理手順７００は任意の適切な装置で実行しても構わない。例えば、処理手順７００は（個別の太陽電池モジュールに関連付けられている）マイクロ・インバータ・モジュール、もしくはその他のオンパネル電子機器、またはストリング・コンバイナ、もしくは（複数の太陽電池モジュールに関連付けられている）直流オプティマイザによって実行され得る。処理手順７００はステップ７０５で開始され、ここでコントローラ６３０は太陽光発電出力予測データにアクセスする。例えば、コントローラ６３０は太陽光発電予測システム１１０から受信された、ここに説明されている種々の時間枠に対する太陽光発電出力予測データにアクセスする。ここで説明されているように、太陽光発電予測システム１１０は太陽光発電出力予測データを、気象データ、ＰＶアレイデータ、ＰＶプラント環境データ、および／またはＧＢＩデータに基づいて提供することができる。ステップ７１０において、コントローラ６３０は、太陽光発電出力予測データに基づいて、最大電力点追従アルゴリズム６５５を調整する。
【００７８】
例えば、ある特定の時間帯の予報が晴れの場合、コントローラ６３０は、その特定の時間帯の間、コントローラ６３０が最大電力点から離れる頻度を減らす（例えば、毎秒１回（または、より高い頻度）から毎分１回（または、より低い頻度））ことができる。そのような頻度の減少は、ＰＶアレイの発電量の増加という結果をもたらす。別の例として、ある特定の時間帯の予報が、雲がＰＶアレイの上を通過するというものであった場合、太陽光発電インバータは、予想される発電量の低下を計算してＭＰＰＴアルゴリズムを（例えば、電圧点を制御することにより）調整することができる。別の例として、コントローラ６３０は、予報に基づいてＭＰＰＴアルゴリズムを変更することができる（例えば、予報が晴れの場合、晴れ条件で調整されたＭＰＰＴアルゴリズムを使用し、または、予報が曇天の場合、曇天条件で調整されたＭＰＰＴアルゴリズムを使用する）。別の例として、コントローラ６３０は、ＭＰＰＴアルゴリズム用の応答時間またはランプのゲインを設定することができる。
【００７９】
いくつかの実施例において、太陽光発電出力予測データはまたＧＢＩデータも含み、コントローラ６３０は、ＭＰＰＴアルゴリズムを調整または制御する際に、このＧＢＩデータを考慮に入れる。例えば、ＧＢＩデータが、太陽電池モジュールでの日射量の影響にはっきりしたエッジを与えるであろう、濃く形がはっきりした雲を示すかもしれない。そのような場合、コントローラ６３０は、そのように予測された効果を計算して、日射量の予想される低下を改善するために、電圧点またはその他のパラメータを移動したり、および／または、ＭＰＰＴアルゴリズムのその他の特徴を修正（例えば、ゲインを調整、太陽電池モジュールの動作パラメータを調整等）することなどにより、ＭＰＰＴアルゴリズムを調整することが可能である。別の例として、雲が分散して縁がはっきりしないことがあり、これは太陽電池モジュールでの日射量に、よりソフトな効果を与えるであろう。コントローラ６３０は、そのよりソフトな効果を計算して、最大電力点を調整する頻度を減らしたり増やしたりすることにより、および／または、ＭＰＰＴアルゴリズムのいくつかのその他の特徴を修正することなどにより、ＭＰＰＴアルゴリズムを調整することで、応答することができる。
【００８０】
ステップ７１５において、太陽光発電インバータ１２０が依然として発電しているか否か判定される。もしそうであれば、処理手順７００はステップ７０５に戻り、ステップ７０５、７１０、および７１５が繰り返される。そうでない場合、処理手順７００は終了する。
【００８１】
６．エネルギーのユーティリティーへの供給およびエネルギー蓄積装置との間のエネルギーのやりとりの制御のための、太陽光発電予測の使用
ＰＶプラントは、エネルギー蓄積装置およびエネルギー蓄積装置コントローラを有することができる。ＰＶプラントは、ＰＶプラントで生成された過剰電力を蓄積し、蓄積された電力をユーティリティーに解放して、ＰＶプラント発電量の不足を補うために、エネルギー蓄積装置を使用することができる。エネルギー蓄積装置コントローラはエネルギー蓄積装置との間のエネルギーのやりとりを制御することができる。エネルギー蓄積装置コントローラの機能は太陽光発電インバータにより提供できるかもしれない。例えば、ＰＶプラントは、電池と、その電池の充電および放電を制御する電池コントローラを含むことができる。別の例として、ＰＶプラントは、燃料電池と、その燃料電池との間のエネルギーのやりとりを制御する燃料電池コントローラを含むことができる。
【００８２】
エネルギー蓄積装置コントローラはユーティリティーへのエネルギー供給を最適化するために、種々の方法で太陽光発電予測を利用することができる。図８は、本技術の一実施例による、太陽光発電予測データに基づいてユーティリティー・グリッドにエネルギーを供給し、エネルギー蓄積装置にエネルギーを蓄積するための処理手順８００の流れ図である。処理手順８００はステップ８０５で開始し、ここでエネルギー蓄積装置コントローラは太陽光発電出力予測データにアクセスする。例えば、エネルギー蓄積装置コントローラは太陽光発電出力予測を、ここに説明されている種々の時間枠について、太陽光発電予測システム１１０から受信することができる。先に説明したように、太陽光発電予測システム１１０は太陽光発電出力予測データを、気象データ、ＰＶアレイデータ、ＰＶプラント環境データ、および／またはＧＢＩデータに基づいて提供することができる。ステップ８１０において、エネルギー蓄積装置コントローラは、太陽光発電出力予測データと、オプションとしてその他の、現在の需要、予測される需要、現在のエネルギー価格情報、過去の価格情報、および／またはその他の要因のような要因に基づいて、エネルギー出力プロファイルを選択する。
【００８３】
例えば、ＰＶプラントの運転者は、特定の時間枠にわたり、そのＰＶプラントの平均電力未満をユーティリティー・グリッドに提供することを約束するかもしれない。すると、そのＰＶプラントは過剰に発電された電力をエネルギー蓄積装置に蓄積することができる。ＰＶプラント出力がＰＶプラントの平均電力以下に低下すると予測される場合、エネルギー蓄積装置コントローラはエネルギーをエネルギー蓄積装置からユーティリティーに伝送するように準備することができる。そのような準備により、エネルギー蓄積装置コントローラは、予測された低下の時刻にエネルギーをエネルギー蓄積装置から伝送可能とすることができる。したがって、エネルギー蓄積装置コントローラは、ＰＶプラントが約束した電力をユーティリティーに提供することを手伝うことができる。ＰＶプラント出力の不足が終了した後は、エネルギー蓄積装置コントローラは過剰なエネルギーをエネルギー蓄積装置に伝送することができる。
【００８４】
別の例は、エネルギー・バランス制御をエネルギーの蓄積に適用することであろう。この技術において、ユーティリティー・グリッドへの出力電力はＰＶプラント電力にエネルギー蓄積電力を加算した総和であり、ＰＶプラントの出力プロファイルをいずれかの所望の曲線またはエネルギー出力プロファイルに合致させるようにエネルギーの蓄積が制御される。エネルギー蓄積装置コントローラは、エネルギー出力プロファイルを選択するために、太陽光発電出力予測データに加えて、価格情報を使用することができる。例えば、エネルギー蓄積装置コントローラは、雲の無い日に対応する、凹凸のない「晴天」型のエネルギー出力プロファイルを選択することができ、これは一般に、最大可能太陽光電力発電に対応する。
【００８５】
図８に戻って、ステップ８１５において、ＰＶプラントは太陽光エネルギーの発電を開始する。ステップ８２０において、エネルギー蓄積装置コントローラは、発電された太陽光エネルギーがエネルギー出力プロファイルを超えているか否かを判定する。もしそうであれば、処理手順８００はステップ８３０に進み、ここでエネルギー蓄積装置コントローラは少なくとも過剰電力のいくらかをエネルギー蓄積装置に伝送する。そうでない場合、処理手順８００はステップ８２５へ進み、ここでエネルギー蓄積装置コントローラは、エネルギーをエネルギー蓄積装置から得て、ユーティリティーへ供給する。例えば、もしエネルギー蓄積装置コントローラがエネルギー出力プロファイル９２０を選択していたら、ＰＶプラントは、予測された出力（線９１５）がエネルギー出力プロファイル９２０より上のときには、エネルギー蓄積装置にエネルギーを伝送するように準備し、予測された出力（線９１５）がエネルギー出力プロファイル９２０より下のときには、エネルギー蓄積装置からユーティリティーにエネルギーを伝送するように準備することができる。電力をユーティリティーに供給する際にこの制御型式を利用できるようにすることの一つの利点は、ＰＶプラントで発電される、予期された太陽光エネルギーの予測であり、種々の時間枠にわたる日射量の予測によって、そのような予測情報を提供することができる。
【００８６】
ＰＶプラント出力が、特定の時間枠にわたって、選択されたエネルギー出力プロファイル未満に低下しないと予測されるときは、エネルギー蓄積装置コントローラは、その特定の時間枠にわたって、最適の速度でエネルギーをエネルギー蓄積装置に伝送することができる。例えば、ある速度を超えて電池に充電すると、電池の寿命が短くなることがある。したがって、エネルギー蓄積装置が電池の場合、電池をある速度以下で充電し、不必要に電池のサービス寿命の短縮させないようにすることが望ましい。したがって、エネルギー蓄積装置コントローラは、ＰＶプラント出力が、ある特定の時間枠の間、低下しないと予測されるという知識を、その特定の時間枠の間、電池を最適に充電するために、利用することができる。対照的に、ＰＶプラント出力が将来のある時点で再び低下すると予測される場合、電池が将来のその時点において電力をユーティリティーに給電できるように、エネルギー蓄積装置コントローラは、電池の充電がその将来の時点の前に最大となるように、電池の充電を調整することが可能である。したがって、ここに記述されている技術は、電池のようなエネルギー蓄積装置とのエネルギーのやりとりを、ＰＶプラントの運転者への経済的な影響を最小とするやり方で制御するために使用することができる。
【００８７】
ステップ８２５または８３０の後、処理手順８００は判断ステップ８３５へ進み、ここではＰＶプラントが未だ太陽光発電を行っているか否かが判定される。もしそうである場合、処理手順８００はステップ８１５に戻る。そうでない場合、処理手順８００は終了する。処理手順８００は、太陽光発電出力予測データが受信されるのと、エネルギー出力プロファイルが選択されるのとが、共に１回であると示しているが、エネルギー蓄積装置コントローラは、更新された太陽光発電出力予測データを複数回受信し、更新された太陽光発電出力予測データをそれぞれ受信するのに対応して新たなエネルギー出力プロファイルを選択することができる。
【００８８】
７．結論
文脈が明確に異なるように要求しない限り、明細書および特許請求の範囲を通して、用語「備える（comprise）」、「有する（having）」、「含む（include）」など、およびそれらと同根の語は、排他的（exclusive）または網羅的意味（exhaustive sense）とは反対に、包含的意味（inclusive sense）を意図しており、いうなれば、「含む、しかしそれに限定するものではない」という意味である。ここで使用されるように、用語「接続されている（connected）」、「結合されている（coupled）」、またはそれらのあらゆる変形は、直接または間接を問わず、２つまたはそれ以上の要素間の、あらゆる接続または結合を意味し、要素間の結合または接続は、物理的、論理的、またはそれらの組合せがあり得る。加えて、用語「ここに（herein）」、「上記（above）」、「下記（below）」、および類似の趣旨の語は、本明細書等の中で使用される場合、本明細書等を全体として参照し、本明細書等のいずれか特定の部分を参照するものではない。文脈が許す場合、上記の「詳細な説明」の中の単数または複数の用語はまた、それぞれ複数または単数の形態を含むものと見なされるだろう。２つ以上の項目のリストに関して、用語「または（or）」は、その用語の、リスト中の項目の任意、リスト中の項目の全て、およびリスト中の項目の任意の組合せの解釈の全てを含む。用語「基づく（based on）」、「による（according to）」などは排他的ではなく、用語「少なくとも部分的に、基づく（based, at least in part, on）」、「少なくとも、による（at least according to）」等と等価であり、追加の要因がここに記述されているか否かによらず、その追加要因に基づくまたはそれによることを含む。
【００８９】
本技術の例の上記の詳細な説明は、網羅的であったりまたは上記に開示されたまさにその形式にシステムを限定することは意図していない。システムの特定の実施例、および例は、図示を目的として上記で説明されているが、当業者には理解されるように、種々の等価な改変が本システムの範囲の中で可能である。例えば、処理手順またはステップが所与の順序で示されているが、これらに代わる実施例では異なる順序のステップを有するルーチンを実行してもよく、いくつかの処理手順またはステップは、代替のあるいは下位の組み合わせのものを提供するように、削除され、移動され、追加され、分割され、結合され、および／または修正されていてもよい。これらの処理手順またはステップの各々は、異なるさまざまな方法で実現されてよい。また、処理手順またはステップは、時によっては、連続して実行されるように示されているが、これらの処理手順またはステップは、これに代えて、平行して、または異なる時間に実行することも可能である。
【００９０】
全ての特許および出願および先に示したその他の参考文献は、添付の提出書類に列挙されているかもしれない全てを含めて、参照することでここに組み込まれている。本発明の特定の特徴は、特定の請求項の形式で以下に提示されているが、本出願人は、多くの請求項の形式において、本発明の種々の特徴を意図している。例えば、本発明の特徴は、米国特許法（35 U.S.C.）第１１２条第６段落のミーンズ・プラス・ファンクションクレームに記載されているかもしれない。（米国特許法第１１２条第６段落で取り扱われることを意図するあらゆる請求項は用語「のための手段（means for）」で始まる。あらゆる他の文脈の中での用語「のため（for）」の使用は、米国特許法第１１２条第６段落の下での取り扱いを受けることを意図しない。）本発明の特徴は、コンピュータ読み取り可能媒体またはプロセッサ読み取り可能媒体のような他の形式で具体化されることが可能であろう。したがって、本出願人は、本願の提出後に追加の請求項を付加し、本発明の他の特徴のためのそのような追加の請求項の形式を追求する権利を留保する。
【００９１】
上記から、本発明の特定の実施例は図示を目的としてここに記述されており、しかしながら種々の修正変更が本発明の精神および範囲から逸脱することなく、なされ得るということが、理解されよう。別の例として、他の計測器（例えば、気象観測気球）からのデータが、雲の特徴を検出するためと同様に、日射量の推定のための衛星データおよび／またはＧＢＩデータを補うために、使用できるであろう。別の例として、全天日射量の予測の代わりに、大気の透明度の推定値が利用できる。別の例として、一実施例の要素を、他の実施例の要素に追加してまたはそれに代えて、他の実施例と組み合わせることが可能である。以下の請求項は追加の実施例を提供する。
【図１】
2013529051.tif 000003
【図２】
2013529051.tif 000004
【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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【手続補正書】
【提出日】平成25年1月7日(2013.1.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つの太陽電池アレイを有する１つの太陽光発電プラントの発電出力を予測する方法であって、
複数の将来の時点のそれぞれにおける、複数の位置のそれぞれでの全天日射量の予測を含む気象データを受信することであって、
前記太陽光発電プラントは前記複数の位置の１つに対応する位置にあり、
全天日射量の前記予測は衛星データに基づくものである
気象データを受信することと、
前記気象データから、前記太陽光発電プラントの位置での、１つの将来の時点における前記予測される全天日射量を決定することと、
前記太陽光発電プラントの前記太陽電池アレイのアレイデータにアクセスすることであって、前記アレイデータは前記太陽電池アレイの傾斜角と前記太陽電池アレイの方位角との少なくとも１つを含むアレイデータにアクセスすることと、
前記太陽電池アレイについて、前記将来の時点における、予測されるアレイ面日射量を、前記予測される全天日射量と前記アレイデータとに基づいて計算することと、
１台のプロセッサと１つのメモリとを有する計算システムにより、前記将来の時点における太陽光発電プラントの発電出力を、前記予測されるアレイ面日射量に基づいて予測することと、
を備える方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記気象データがさらに、将来の１つまたは複数の時点のそれぞれにおける、複数の位置のそれぞれの推定大気温度を含み、前記アレイデータがさらに、前記太陽電池アレイの公称動作電池温度データを含み、前記方法がさらに、
前記気象データから、前記太陽光発電プラントの前記推定大気温度を決定することと、
前記太陽光発電プラントの前記推定大気温度と前記公称動作電池温度データとに基づいて、前記太陽電池アレイの推定動作温度を計算することと、
前記予測されるアレイ面日射量と前記推定動作温度に基づいて、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの発電出力を予測することと、
を備える方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、前記アレイデータがさらに、前記太陽電池アレイの構造を示す構造データを含み、前記方法がさらに、前記太陽光発電プラントの前記推定大気温度と、前記公称動作電池温度データと、前記構造データとに基づいて、前記太陽電池アレイの推定動作温度を計算することを備える方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、前記アレイデータがさらに、前記太陽電池アレイの全体効率を示す効率データを含み、前記方法がさらに、前記予測されるアレイ面日射量と、前記推定動作温度と、前記効率データとに基づいて、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの発電出力を予測することを備える前記方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
地平線形状データを含む、前記太陽光発電プラントの環境データにアクセスすることと、
前記予測される全天日射量と、前記アレイデータと、前記地平線形状データとに基づいて、予測されるアレイ面日射量を計算することとを備える方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、前記環境データがさらに地面反射能データを含み、前記方法がさらに、前記予測される全天日射量と、前記アレイデータと、前記地平線形状データと、前記地面反射能データとに基づいて、予測されるアレイ面日射量を計算することを備える方法。
【請求項７】
請求項５に記載の方法であって、地平線形状データは衛星データに基づいており、前記方法がさらに、
前記将来の時点において、前記太陽電池アレイの少なくとも一部に地平線障害物が影を落とすことを判定することと、
前記予測される全天日射量と、前記アレイデータと、前記将来の時点において、前記太陽電池アレイの少なくとも一部に前記地平線障害物が影を落とすとの判定とに基づいて、前記将来の時点における予測されるアレイ面日射量を計算することと、
を備える方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
前記将来の時点における太陽の太陽方位角を決定することと、
前記予測される全天日射量と、前記アレイデータと、前記太陽方位角とに基づいて、予測されるアレイ面日射量を計算することと、
を備える方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、さらに、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの前記発電出力をユーティリティー制御システムに伝送することを備える方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、気象データを受信することが第１の時刻に第１の気象データを受信することを含み、前記方法がさらに、
複数の将来の時点のそれぞれにおける、複数の位置のそれぞれでの全天日射量の予測を含む第２の気象データを第２の時刻に受信することであって
、全天日射量の前記予測は衛星データに基づくものである気象データを受信することと、
前記第２の気象データから、前記太陽光発電プラントの位置での、１つの将来の時点における前記予測される全天日射量を決定することと、
前記太陽電池アレイについて、前記将来の時点における、予測されるアレイ面日射量を、前記予測される全天日射量と前記アレイデータとに基づいて計算することと、
前記将来の時点における太陽光発電プラントの発電出力を、前記予測されるアレイ面日射量に基づいて予測することと、
を備える方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの実太陽光発電出力を示すデータにアクセスすることと、
前記実太陽光発電出力が前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの前記予測発電出力より、あらかじめ定められた量だけ、小さいかを判定することと、
前記実太陽光発電出力が前記予測発電出力よりも小さいことの表示を提供することと、
を備える方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法であって、前記太陽電池アレイがある波長範囲の光を吸収する材料を含む複数の太陽電池を含み、前記方法がさらに、前記予測されるアレイ面日射量と前記太陽電池材料で吸収される光の前記波長範囲とに基づいて、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの発電出力を予測することを備える方法。
【請求項１３】
１つの太陽電池アレイを有する１つの太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するための計算システムであって、
１つのプロセッサと、
１つのメモリであって、
将来の時点における、太陽光発電プラントのための、衛星データに基づいた予測される全天日射量と、
前記太陽電池アレイの傾斜角を示す傾斜角データと、
前記太陽電池アレイの方位角を示す方位角データと、
前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するようにプログラムされる手段であって、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するために、前記予測される全天日射量と、前記傾斜角データと、前記方位角データとを利用する１つの手段と、
を収容するメモリと、
を備える計算システム。
【請求項１４】
請求項１３に記載の計算システムであって、前記メモリはさらに、前記太陽光発電プラントの推定大気温度を含み、前記手段がまた、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するために、前記推定大気温度を利用する、計算システム。
【請求項１５】
請求項１３に記載の計算システムであって、前記メモリはさらに、前記太陽光発電プラントの地平線形状データを含み、前記手段がまた、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するために、前記地平線形状データを利用する、計算システム。
【請求項１６】
請求項１３に記載の計算システムであって、前記メモリはさらに、前記太陽光発電プラントの反射能データを含み、前記手段がまた、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するために、前記反射能データを利用する、計算システム。
【請求項１７】
請求項１３に記載の計算システムであって、前記メモリはさらに、太陽方位角データを含み、前記手段がまた、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するために、前記太陽方位角データを利用する、計算システム。
【請求項１８】
請求項１３に記載の計算システムであってさらに、データ入出力構成要素を備え、前記手段がさらに、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの前記予測される太陽光発電出力をユーティリティー制御システムに前記データ入出力構成要素を介して伝送するようにプログラムされている、計算システム。
【請求項１９】
その内容が、１つの太陽電池アレイを有する１つの太陽光発電プラントの発電出力を予測する方法を計算システムに実行させる、計算機読み取り可能媒体であり、前記方法が、
１）太陽光発電プラントでの、将来の時点における、衛星データに基づいた、全天日射量の予測と、２）太陽電池アレイの傾斜角を示す傾斜角データと、３）太陽電池アレイの方位角を示す方位角データと、を前記将来の時点における太陽光発電プラントの発電出力を予測するために利用することと、
前記将来の時点における太陽光発電プラントの予測される発電出力の表示を格納することと、
を備える、計算機読み取り可能媒体。
【請求項２０】
請求項１９に記載の計算機読み取り可能媒体であって、前記方法がさらに、４）前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの発電出力を予測するために、前記太陽光発電プラント用の推定大気温度を利用することを備える、計算機読み取り可能媒体。
【請求項２１】
請求項１９に記載の計算機読み取り可能媒体であって、前記方法がさらに、４）前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの発電出力を予測するために、地平線形状データを利用することを備える、計算機読み取り可能媒体。
【請求項２２】
請求項１９に記載の計算機読み取り可能媒体であって、前記方法がさらに、４）前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの発電出力を予測するために、反射能データを利用することを備える、計算機読み取り可能媒体。
【請求項２３】
請求項１９に記載の計算機読み取り可能媒体であって、前記方法がさらに、４）前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの発電出力を予測するために、太陽方位角データを利用することを備える、計算機読み取り可能媒体。
【請求項２４】
請求項１９に記載の計算機読み取り可能媒体であって、前記計算システムが第１の計算システムであり、前記方法がさらに、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の表示を、第２の計算システムに伝送することを備える、計算機読み取り可能媒体。
【請求項２５】
請求項１９に記載の計算機読み取り可能媒体であって、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントでの全天日射量の前記予測が、第１の将来の時点における前記太陽光発電プラントでの全天日射量の第１の予測であり、前記衛星データが第１の衛星データであり、前記表示が第１の表示であり、前記方法がさらに、
第２の将来の時点における、前記太陽光発電プラントでの、第２の衛星データに基づいた全天日射量の第２の予測を受信することと、
１）前記第２の将来の時点における、前記太陽光発電プラントでの、全天日射量の前記第２の予測と、２）前記傾斜角データと、３）前記方位角データとを、前記第２の将来の時点における前記太陽光発電プラントの発電出力を予測するために利用することと、
前記第２の将来の時点における前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の第２の表示を格納することと、
を備える、計算機読み取り可能媒体。
【請求項２６】
データ構造をエンコードする有形コンピュータメモリであって、前記データ構造が、
第１の時刻における、第１の場所での、衛星データから導出される予測される全天日射量を特定する第１の情報と、
前記第１の場所での、太陽電池アレイを有する太陽光発電プラントを特定する第２の情報と、
前記太陽電池アレイの方向を特定する第３の情報と、
を備え、
前記データ構造が１つの計算システムによって、前記第１の時刻に先立つ第２の時刻に、前記第１時刻における前記太陽光発電プラントの太陽光発電出力の予測を計算するために使用されるような、有形コンピュータメモリ。
【請求項２７】
１つの太陽光発電プラントの発電出力を予測する方法であって、
１つの太陽電池アレイを有する１つの太陽光発電プラントを含む１つのあらかじめ定められた領域に影響を与える１つまたは複数の雲に関する情報を含む雲予測データを受信することと、
前記太陽光発電プラントの前記太陽電池アレイでの、アレイ面日射量への１つの雲の影響を予測するために、前記雲予測データを利用することと、
１つのプロセッサとメモリとを有する計算システムにより、前記太陽光発電プラントの電力変化を予測するために、前記アレイ面日射量への前記予測される影響を利用することと、
を備える方法。
【請求項２８】
請求項２７に記載の方法であって、雲予測データを受信することが、前記１つまたは複数の、雲の位置と、雲の透過率と、雲の速度とに関する情報を含む雲予測データを受信することを含む方法。
【請求項２９】
請求項２７に記載の方法であって、雲予測データを受信することが、
第１の時刻に第１の雲予測データを受信することと、
第２の時刻に第２の雲予測データを受信することと、
前記第１および第２の雲予測データに基づいて、雲が前記太陽電池アレイの少なくとも一部を覆う可能性があることを判定することと、
を備える、方法。
【請求項３０】
請求項２７に記載の方法であって、前記太陽電池アレイがエネルギー管理システムを有する１つの負荷に結合されており、前記方法がさらに、
前記予測される太陽光発電電力の変化に基づいて、負荷遮断プロファイルを計算することと、
前記負荷遮断プロファイルを前記エネルギー管理システムに提供して、前記エネルギー管理システムが、前記負荷により要求される電力を削減するために、前記負荷遮断プロファイルを利用できるようすることと、
を備える前記方法。
【請求項３１】
請求項２７に記載の方法であって、前記太陽電池アレイが、電力を生成する太陽光発電インバータに結合されており、前記方法がさらに、
前記電力変化の予想される深さを計算することと、
前記太陽光発電インバータによって生成される前記電力がランプ降下を開始する時刻を決定することと、
前記決定される開始時刻において、前記太陽光発電インバータによって生成される前記電力のランプ降下を開始することと、
を備える方法。
【請求項３２】
請求項３１に記載の方法であって、前記太陽光発電インバータが、前記太陽光発電インバータによってどれだけの電力を生成するかに影響を与える、最大電力点追従アルゴリズムを実装し、前記方法がさらに、
前記決定される開始時刻に、前記太陽光発電インバータによって生成される前記電力のランプ降下を開始するように、前記最大電力点追従アルゴリズムを調整することを備える方法。
【請求項３３】
１つの太陽電池アレイを有し１つの場所に設置される１つの太陽光発電プラントの太陽光発電出力の減少を予測する計算システムであって、
１台のプロセッサと、
１つのメモリであって、
前記場所付近の１つまたは複数の雲に関する情報を含む雲予測データと、
将来の時点における、前記太陽電池アレイでの予測されるアレイ面日射量に関する情報を含むアレイ面日射量データと、
１つの手段であって、
前記将来の時点における、前記太陽電池アレイでの、アレイ面日射量への１つの雲の影響を予測するために、前記雲予測データを利用し、
前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの電力変化を予測するために、前記アレイ面日射量への前記予測される影響を利用するようにプログラムされる
手段と、
を含む１つのメモリと、
を備える計算システム。
【請求項３４】
請求項３３に記載の計算システムであって、さらに、雲予測データとアレイ面日射量データとを定期的に受信するように構成されるデータ入力構成要素を含む計算システム。
【請求項３５】
太陽光発電インバータであって、
１つまたは複数の太陽光発電モジュールで生成される直流電流（ＤＣ）を受け取るように構成される、１つのＤＣ入力構成要素と、
前記ＤＣから交流電流（ＡＣ）を生成するように構成される１つの発電構成要素と、
生成されるＡＣを出力するように構成される１つのＡＣ出力構成要素と、
太陽光発電予測データを表示する信号を受信するように構成される１つのデータ入力構成要素と、
１台のコントローラであって、
前記１つまたは複数の太陽光発電モジュールについて最大電力点追従アルゴリズムを実装し、
前記太陽光発電予測データに基づいて前記最大電力点追従アルゴリズムを調整するように構成される、
コントローラと、
を含む太陽光発電インバータ。
【請求項３６】
請求項３５に記載の太陽光発電インバータであって、前記コントローラがさらに、前記太陽光発電モジュールの動作電圧が変更される頻度を減少させることにより最大電力点追従アルゴリズムを調整するように構成されている前記太陽光発電インバータ。
【請求項３７】
１つまたは複数の太陽光発電モジュールにより発電される電力を制御するための方法であって、
直流電流（ＤＣ）を生成する１つまたは複数の太陽光発電モジュールと、前記ＤＣから交流電流（ＡＣ）を生成する１つの太陽光発電インバータとを含み、前記太陽光発電インバータが前記１つまたは複数の太陽光発電モジュールに対して最大電力点追従アルゴリズムを実行する、１つの太陽光発電プラントによる将来の発電出力の予測を受信することと、
将来の発電出力の前記予測に基づいて、前記最大電力点追従アルゴリズムを制御することと、
を備える前記方法。
【請求項３８】
請求項３７に記載の方法であって、前記最大電力点追従アルゴリズムを制御することが、前記太陽光発電インバータが前記１つまたは複数の太陽光発電モジュールの動作パラメータを調整する頻度を変更することを含む、前記方法。
【請求項３９】
請求項３７に記載の方法であって、前記最大電力点追従アルゴリズムを制御することが、前記１つまたは複数の太陽光発電モジュールの動作パラメータを変更することを含む、前記方法。
【請求項４０】
エネルギー蓄積装置を制御するための方法であって、
直流電流（ＤＣ）を生成する１つの太陽電池アレイと、前記太陽電池アレイからのＤＣを、ユーティリティー・グリッドで使用可能な交流電流（ＡＣ）に変換する、１つの太陽光発電インバータと、エネルギーを蓄積する１つのエネルギー蓄積装置と、前記エネルギー蓄積装置とのエネルギーのやりとりを制御する１つのコントローラと、を含む１つの太陽光発電プラントの、将来の太陽光発電出力の予測にアクセスすることと、
前記将来の太陽光発電出力の予測に基づいて、前記エネルギー蓄積装置とのエネルギーのやりとりを、前記コントローラにより制御することと、を備える方法。
【請求項４１】
請求項４０に記載の方法であって、前記エネルギー蓄積装置が電池を含み、前記エネルギー蓄積装置とのエネルギーのやりとりを制御することが、将来の太陽光発電出力の予測に基づいた速度で、前記電池を充電することを含む方法。
【請求項４２】
請求項４０に記載の方法であって、さらに、将来の太陽光発電出力の予測される減少に基づいて、前記ユーティリティー・グリッドに提供するために、前記エネルギー蓄積装置からエネルギーを伝送することを備える方法。
【請求項４３】
請求項４２に記載の方法であって、さらに、あらかじめ定められたプロファイルに基づいて、前記ユーティリティー・グリッドにエネルギーを供給することを備える方法。
【請求項４４】
請求項４０に記載の方法であって、さらに、将来の太陽光発電出力の予測される増加に基づいて、エネルギーを前記エネルギー蓄積装置に伝送することを備える方法。
【国際調査報告】
2013529051.tif 000011