(57)【要約】【課題】発電量を高精度に予測する。【解決手段】発電予測装置は、人口衛星が撮像した衛星画像であり、第１の撮像時刻に撮像された第１の衛星画像を取得する画像取得部と、画像取得部が取得した第１の衛星画像を分類する分類パラメータを抽出する分類抽出部と、過去の衛星画像と、当該衛星画像を撮像した撮像時刻を示す撮像時刻情報とを少なくとも関連付けて記憶する画像記憶部が記憶する過去の衛星画像のうちから、画像取得部が取得した第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を、分類抽出部が抽出した分類パラメータに基づいて選択する画像選択部と、画像選択部が選択した第２の衛星画像に関連付けられた撮像時刻情報が示す第２の撮像時刻以降の所定の実績情報に基づいて、第１の撮像時刻以降における自然エネルギーに基づく発電装置の発電量を予測する発電予測部とを備える。【選択図】図１
2015222530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人口衛星が撮像した衛星画像であり、第１の撮像時刻に撮像された第１の衛星画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記第１の衛星画像を分類する分類パラメータを抽出する分類抽出部と、
過去の前記衛星画像と、当該衛星画像を撮像した撮像時刻を示す撮像時刻情報とを少なくとも関連付けて記憶する画像記憶部が記憶する前記過去の衛星画像のうちから、前記画像取得部が取得した前記第１の衛星画像に類似する第２の衛星画像を、前記分類抽出部が抽出した前記分類パラメータに基づいて選択する画像選択部と、
前記画像選択部が選択した前記第２の衛星画像に関連付けられた前記撮像時刻情報が示す第２の撮像時刻以降の所定の実績情報に基づいて、前記第１の撮像時刻以降における自然エネルギーに基づく発電装置の発電量を予測する発電予測部と
を備えることを特徴とする発電予測装置。
【請求項２】
前記画像記憶部が記憶する前記過去の衛星画像のうちの、前記分類抽出部が抽出した前記第１の衛星画像に対応する前記分類パラメータの値を含む所定の範囲内に存在する候補画像を抽出する候補抽出部を備え、
前記画像選択部は、
前記候補抽出部が抽出した前記候補画像のうちの、前記第１の衛星画像に類似する第２の衛星画像を、前記分類パラメータに基づいて選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の発電予測装置。
【請求項３】
前記所定の実績情報には、前記発電装置の発電量と相関のある気象情報の実績情報が含まれ、
前記発電予測部は、
時刻情報と前記気象情報の実績情報とを関連付けて記憶する実績記憶部から取得した、前記第２の撮像時刻以降の時刻情報に関連付けられた前記気象情報の実績情報に基づいて、前記発電装置の発電量を予測する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の発電予測装置。
【請求項４】
前記自然エネルギーに基づく発電装置は、太陽光発電装置であり、
前記発電予測部は、
少なくとも日射量を含む前記気象情報の実績情報に基づいて、前記太陽光発電装置の発電量を予測する
ことを特徴とする請求項３に記載の発電予測装置。
【請求項５】
前記分類抽出部は、
複数の前記分類パラメータを抽出し、
前記画像選択部は、
複数の前記分類パラメータに基づいて、複数次元空間上の距離が最も近い前記過去の衛星画像を、前記第２の衛星画像として選択する
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の発電予測装置。
【請求項６】
発電予測装置が、人口衛星が撮像した衛星画像であり、第１の撮像時刻に撮像された第１の衛星画像を取得する画像取得ステップと、
前記発電予測装置が、前記画像取得ステップにて取得した前記第１の衛星画像を分類する分類パラメータを抽出する分類抽出ステップと、
前記発電予測装置が、過去の前記衛星画像と、当該衛星画像を撮像した撮像時刻とを少なくとも関連付けて記憶する画像記憶部が記憶する前記過去の衛星画像のうちから、前記画像取得ステップにて取得した前記第１の衛星画像に類似する第２の衛星画像を、前記分類抽出ステップにて抽出した前記分類パラメータに基づいて選択する画像選択ステップと、
前記発電予測装置が、前記画像選択ステップにて選択した前記第２の衛星画像を撮像した第２の撮像時刻以降の所定の実績情報に基づいて、前記第１の撮像時刻以降における自然エネルギーに基づく発電装置の発電量を予測する発電予測ステップと
を含むことを特徴とする発電予測方法。
【請求項７】
コンピュータに、
人口衛星が撮像した衛星画像であり、第１の撮像時刻に撮像された第１の衛星画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにて取得した前記第１の衛星画像を分類する分類パラメータを抽出する分類抽出ステップと、
過去の前記衛星画像と、当該衛星画像を撮像した撮像時刻とを少なくとも関連付けて記憶する画像記憶部が記憶する前記過去の衛星画像のうちから、前記画像取得ステップにて取得した前記第１の衛星画像に類似する第２の衛星画像を、前記分類抽出ステップにて抽出した前記分類パラメータに基づいて選択する画像選択ステップと、
前記画像選択ステップにて選択した前記第２の衛星画像を撮像した第２の撮像時刻以降の所定の実績情報に基づいて、前記第１の撮像時刻以降における自然エネルギーに基づく発電装置の発電量を予測する発電予測ステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発電予測装置、発電予測方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、再生可能エネルギーが注目を浴びており、例えば、太陽光発電設備の設置が急速に普及してきている。また、このような太陽光発電の出力を予測する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。特許文献１には、衛星画像のメッシュ領域ごとの雲量に基づいて、太陽光発電設備の設置個所のメッシュ領域の日射量を算出し、この日射量に基づいて、太陽光発電の出力を予測する発電予測装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−５３５８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、太陽光発電の発電量は、天候などの自然環境により左右され、天候次第で発電量が増減するため、太陽光発電設備が電力系統に接続された場合に、電力系統の安定性への影響が懸念されている。例えば、太陽光発電の発電量が予め予測された発電量から外れた場合には、火力発電などの立ち上がりに時間を要する発電設備を利用して電力系統の需給バランスを調整する必要がある。しかしながら、上述したような発電予測装置では、例えば、衛星画像のメッシュ領域ごとの雲量に基づく予測であるために予測精度が低いことがあり、太陽光発電の発電量の変動により調整が追いつかないことがある。そのため、発電量を高精度に予測する発電予測装置が求められている。
【０００５】
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、発電量を高精度に予測することができる発電予測装置、発電予測方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記問題を解決するために、本発明の一態様は、人口衛星が撮像した衛星画像であり、第１の撮像時刻に撮像された第１の衛星画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部が取得した前記第１の衛星画像を分類する分類パラメータを抽出する分類抽出部と、過去の前記衛星画像と、当該衛星画像を撮像した撮像時刻を示す撮像時刻情報とを少なくとも関連付けて記憶する画像記憶部が記憶する前記過去の衛星画像のうちから、前記画像取得部が取得した前記第１の衛星画像に類似する第２の衛星画像を、前記分類抽出部が抽出した前記分類パラメータに基づいて選択する画像選択部と、前記画像選択部が選択した前記第２の衛星画像に関連付けられた前記撮像時刻情報が示す第２の撮像時刻以降の所定の実績情報に基づいて、前記第１の撮像時刻以降における自然エネルギーに基づく発電装置の発電量を予測する発電予測部とを備えることを特徴とする発電予測装置である。
【０００７】
また、本発明の一態様は、上記の発電予測装置において、前記画像記憶部が記憶する前記過去の衛星画像のうちの、前記分類抽出部が抽出した前記第１の衛星画像に対応する前記分類パラメータの値を含む所定の範囲内に存在する候補画像を抽出する候補抽出部を備え、前記画像選択部は、前記候補抽出部が抽出した前記候補画像のうちの、前記第１の衛星画像に類似する第２の衛星画像を、前記分類パラメータに基づいて選択することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の一態様は、上記の発電予測装置において、前記所定の実績情報には、前記発電装置の発電量と相関のある気象情報の実績情報が含まれ、前記発電予測部は、時刻情報と前記気象情報の実績情報とを関連付けて記憶する実績記憶部から取得した、前記第２の撮像時刻以降の時刻情報に関連付けられた前記気象情報の実績情報に基づいて、前記発電装置の発電量を予測することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一態様は、上記の発電予測装置において、前記自然エネルギーに基づく発電装置は、太陽光発電装置であり、前記発電予測部は、少なくとも日射量を含む前記気象情報の実績情報に基づいて、前記太陽光発電装置の発電量を予測することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上記の発電予測装置において、前記分類抽出部は、複数の前記分類パラメータを抽出し、前記画像選択部は、複数の前記分類パラメータに基づいて、複数次元空間上の距離が最も近い前記過去の衛星画像を、前記第２の衛星画像として選択することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の一態様は、発電予測装置が、人口衛星が撮像した衛星画像であり、第１の撮像時刻に撮像された第１の衛星画像を取得する画像取得ステップと、前記発電予測装置が、前記画像取得ステップにて取得した前記第１の衛星画像を分類する分類パラメータを抽出する分類抽出ステップと、前記発電予測装置が、過去の前記衛星画像と、当該衛星画像を撮像した撮像時刻とを少なくとも関連付けて記憶する画像記憶部が記憶する前記過去の衛星画像のうちから、前記画像取得ステップにて取得した前記第１の衛星画像に類似する第２の衛星画像を、前記分類抽出ステップにて抽出した前記分類パラメータに基づいて選択する画像選択ステップと、前記発電予測装置が、前記画像選択ステップにて選択した前記第２の衛星画像を撮像した第２の撮像時刻以降の所定の実績情報に基づいて、前記第１の撮像時刻以降における自然エネルギーに基づく発電装置の発電量を予測する発電予測ステップとを含むことを特徴とする発電予測方法である。
【００１２】
また、本発明の一態様は、コンピュータに、人口衛星が撮像した衛星画像であり、第１の撮像時刻に撮像された第１の衛星画像を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップにて取得した前記第１の衛星画像を分類する分類パラメータを抽出する分類抽出ステップと、過去の前記衛星画像と、当該衛星画像を撮像した撮像時刻とを少なくとも関連付けて記憶する画像記憶部が記憶する前記過去の衛星画像のうちから、前記画像取得ステップにて取得した前記第１の衛星画像に類似する第２の衛星画像を、前記分類抽出ステップにて抽出した前記分類パラメータに基づいて選択する画像選択ステップと、前記画像選択ステップにて選択した前記第２の衛星画像を撮像した第２の撮像時刻以降の所定の実績情報に基づいて、前記第１の撮像時刻以降における自然エネルギーに基づく発電装置の発電量を予測する発電予測ステップとを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、発電量を高精度に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施形態による発電予測装置の一例を示す機能ブロック図である。
【図２】第１の実施形態における画像記憶部のデータ例を示す図である。
【図３】第１の実施形態における実績記憶部のデータ例を示す図である。
【図４】分類パラメータによるｎ次元空間の一例を説明する図である。
【図５】第１の実施形態における発電予測装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施形態における画像記憶部のデータ例を示す図である。
【図７】第２の実施形態における発電予測装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】第３の実施形態における実績記憶部のデータ例を示す図である。
【図９】第３の実施形態における発電予測装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の一実施形態による発電予測装置について、図面を参照して説明する。
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態による発電予測装置１の一例を示す概略ブロック図である。
この図に示すように、発電予測装置１は、記憶部１０及び制御部２０を備えている。
なお、本実施形態による発電予測装置１は、例えば、気象衛星などの人口衛星が撮像した衛星画像（第１の衛星画像）を取得し、取得した衛星画像に最も類似する過去の衛星画像（第２の衛星画像）を選択し、選択した最も類似する過去の衛星画像に基づいて、太陽光発電装置の発電量を予測する。また、本実施形態では、自然エネルギーに基づいて発電する発電装置の一例として、太陽光発電装置を用いた場合について説明する。
【００１６】
記憶部１０は、発電予測装置１が実行する各種処理に利用する情報を記憶する。記憶部１０は、画像記憶部１１と、実績記憶部１２とを備えている。
【００１７】
画像記憶部１１は、過去に撮像された衛星画像を示す過去の衛星画像と、当該衛星画像を撮像した撮像時刻を示す撮像時刻情報とを少なくとも関連付けて、画像データベースとして記憶する。画像記憶部１１は、例えば、図２に示すように、撮像時刻情報と、過去の衛星画像を示す衛星画像情報と、分類パラメータとが関連付けられて、予め記憶されている。なお、分類パラメータとは、衛星画像を分類するパラメータであり、例えば、衛星画像の平均輝度、撮像された季節、撮像時刻、特徴点、画像データの微分値を示すエッジ情報、衛星画像の時刻における気温及び日射量などの情報である。また、特徴点とは、例えば、雲の集中している位置、又は、雲があまりない位置などの衛星画像における特徴的な位置を示す情報である。
ここで、図２を参照して、画像記憶部１１が記憶するデータ例を説明する。
【００１８】
図２は、本実施形態における画像記憶部１１が記憶するデータ例を示す図である。
図２に示すように、画像記憶部１１は、「撮像時刻情報」と、「衛星画像情報」と、「分類パラメータ情報」とを関連付けて予め記憶している。なお、「分類パラメータ情報」には、例えば、「時刻情報」、「季節情報」、「気温」、「日射量」、「特徴点」、「平均輝度」、及び「エッジ情報」が含まれる。
ここで、「撮像時刻情報」は、衛星画像を撮像した撮像時刻を示し、「衛星画像情報」は、衛星画像を示す情報である。また、「分類パラメータ情報」は、上述した分類パラメータを示す情報である。なお、「撮像時刻情報」には、日付を示す情報と、２４時間の時刻を示す情報とが含まれる。
【００１９】
また、「時刻情報」及び「季節情報」は、当該衛星画像が撮像された撮像時刻、及び季節を示し、「気温」及び「日射量」は、撮像時刻における気温及び日射量の値（例えば、実績値）を示している。なお、「季節情報」は、季節ごとの標準衛星画像を予め用意しておいて、この標準衛星画像と第１の衛星画像との比較により、類似性を示す評価関数により季節を数値化して分類パラメータとして利用してもよい。また、「特徴点」は、上述した衛星画像における特徴的な位置を示す情報であり、「平均輝度」は、当該衛星画像の各画素の輝度値の平均値を示し、「エッジ情報」は、輝度値の微分値を示している。
【００２０】
図２に示す例では、「撮像時刻情報」が“２０１３／４／１０  ７：００”に関連付けられた「衛星画像情報」は、“画像A”であり、その「分類パラメータ情報」は、「時刻情報」が“７：００”、「季節情報」が“春（ＳＳＳ）”、「気温」が“１０度”、「日射量」が“１．００”（ＭＪ／ｍ２（メガジュール／平方メートル））であることを示している。ここで、“春（ＳＳＳ）”は、上述した評価関数により数値化された季節情報を示している。また、「特徴点」が、“（ＸＸ１，ＹＹ１）、「平均輝度」が”ＸＸＸ“、「エッジ情報」が”エッジ情報Ａ“であることを示している。
このように、画像記憶部１１は、「撮像時刻情報」と、「衛星画像情報」と、「分類パラメータ情報」とを関連付けて記憶する。
【００２１】
図１の説明に戻り、実績記憶部１２は、太陽光発電装置の発電量を予測するための所定の実績情報を記憶する。実績記憶部１２は、例えば、時刻情報と気象情報の実績情報とを関連付けて記憶する。すなわち、実績記憶部１２は、例えば、図３に示すように、日時を示す情報と、日射量と、気温とを関連付けて記憶する。本実施形態における所定の実績情報には、太陽光発電装置の発電量と相関のある気象情報の実績情報である日射量と、気温とが含まれている。
ここで、図３を参照して、実績記憶部１２が記憶するデータ例について説明する。
【００２２】
図３は、本実施形態における実績記憶部１２が記憶するデータ例を示す図である。
図３に示すように、実績記憶部１２は、「日付」と、「時刻情報」と、「日射量」と、「気温」とを関連付けて予め記憶している。ここで、「日付」及び「時刻情報」は、日時を示す情報であり、「日射量」及び「気温」は、例えば、太陽光発電装置が設置されている場所における日射量及び気温の実績値である。
【００２３】
図３に示す例では、「日付」が“２０１３／４／１０”であり、「時刻情報」が７：００”である場合の「日射量」及び「気温」は、“１．００”（ＭＪ／ｍ２）及び“１０度”であることを示している。
このように、実績記憶部１２は、「日付」と、「時刻情報」と、「日射量」と、「気温」とを関連付けて記憶する。
【００２４】
再び、図１の説明に戻り、制御部２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などを含むプロセッサであり、発電予測装置１を統括的に制御する。制御部２０は、例えば、衛星画像及び気象情報を取得し、取得した衛星画像及び気象情報に基づいて、太陽光発電装置の発電量を予測する。制御部２０は、画像取得部２１、分類抽出部２２、候補抽出部２３、画像選択部２４、発電予測部２５、画像登録部２６、及び実績登録部２７を備えている。
【００２５】
画像取得部２１は、人口衛星（例えば、気象衛星）が撮像した衛星画像（例えば、朝の衛星画像）と、当該衛星画像に対応する気象情報（例えば、気温、日射量など）と、撮像日時情報とを取得する。なお、本実施形態では、取得した衛星画像を第１の衛星画像とし、この第１の衛星画像が撮像された撮像時刻を第１の撮像時刻として説明する。
【００２６】
分類抽出部２２は、画像取得部２１が取得した第１の衛星画像を分類する分類パラメータを抽出する。分類抽出部２２は、例えば、取得した第１の衛星画像の画像データに基づいて、上述した「特徴点」、「平均輝度」、「エッジ情報」、「季節情報」などを抽出する。また、分類抽出部２２は、例えば、画像取得部２１が取得した気象情報及び撮像日時情報により、上述した「時刻情報」、「気温」、及び「日射量」を抽出（取得）する。このように、分類抽出部２２は、複数の分類パラメータを抽出する。
なお、画像取得部２１が取得した第１の衛星画像は、分類抽出部２２が抽出した複数の分類パラメータによりｎ次元空間上のベクトルとして表現される（ここで、ｎは、分類パラメータの種類の数を示す）。
【００２７】
候補抽出部２３は、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のうちの、分類抽出部２２が抽出した第１の衛星画像に対応する分類パラメータの値を含む所定の範囲内に存在する候補画像を抽出する。すなわち、候補抽出部２３は、分類抽出部２２が抽出した各分類パラメータの値に対して、例えば、所定の割合を上下に確保した所定の範囲を設定し、設定した所定の範囲内に全ての分類パラメータが入っている衛星画像を候補画像として、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のうちから抽出する。ここでは、候補抽出部２３は、所定の範囲内に存在する衛星画像が複数存在する場合には、複数の候補画像を抽出する。また、候補抽出部２３は、所定の範囲内に存在する衛星画像が存在しない場合には、例えば、所定の範囲内を変更して候補画像を抽出してもよいし、所定の分類パラメータを優先させて候補画像を抽出してもよい。
【００２８】
画像選択部２４は、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のうちから、画像取得部２１が取得した第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を、分類抽出部２２が抽出した分類パラメータに基づいて選択する。すなわち、画像選択部２４は、候補抽出部２３が抽出した候補画像のうちの、第１の衛星画像に最も類似する衛星画像（第２の衛星画像）を、分類パラメータに基づいて選択する。すなわち、ここでは、第２の衛星画像は、第１の衛星画像に最も類似する衛星画像を示し、第２の衛星画像が撮像された撮像時刻を第２の撮像時刻として説明する。
【００２９】
具体的に、画像選択部２４は、ｎ次元空間の距離（ｎ次元ベクトルの距離）が最も第１の衛星画像に近い衛星画像を第２の衛星画像として抽出する。例えば、第１の衛星画像をｎ個の分類パラメータによりｎ次元のベクトル（Ｙ）で表現した場合に、第１の衛星画像は、下記の式（１）により表現される。
【００３０】
【数１】
2015222530.tif 000003
【００３１】
ここで、変数ｙ１，ｙ２，・・・ｙｎは、第１の衛星画像におけるｎ個の分類パラメータの値を示している。
また、候補画像をｎ個の分類パラメータによりｎ次元のベクトル（Ｘ）で表現した場合に、候補画像は、下記の式（２）により表現される。
【００３２】
【数２】
2015222530.tif 000004
【００３３】
ここで、変数ｘ１，ｘ２，・・・ｘｎは、候補画像におけるｎ個の分類パラメータの値を示している。
そして、第１の衛星画像のｎ次元のベクトル（Ｙ）と、候補画像のｎ次元のベクトル（Ｘ）との間のｎ次元空間上の距離（例えば、ユークリッド距離）Ｄは、以下の下記の式（３）により表現される。
【００３４】
【数３】
2015222530.tif 000005
【００３５】
画像選択部２４は、第１の衛星画像と各候補画像との間のｎ次元空間上の距離Ｄ（複数次元空間上の距離）を上述した式（３）により算出し、算出したｎ次元空間上の距離Ｄが最も短くなる候補画像を第２の衛星画像として選択する。
【００３６】
ここで、図４を参照してｎ次元空間と、ｎ次元空間上の距離Ｄについて説明する。
図４は、分類パラメータによるｎ次元空間の一例を説明する図である。
この図に示す例では、分類パラメータ情報が、分類パラメータＰ１〜Ｐ４の４種類である場合の一例について説明する。
この図において、範囲ＲＰ１は、第１の衛星画像における分類パラメータＰ１の値ｙ１を含む所定の範囲を示し、範囲ＲＰ２は、第１の衛星画像における分類パラメータＰ２の値ｙ２を含む所定の範囲を示している。また、範囲ＲＰ３は、第１の衛星画像における分類パラメータＰ３の値ｙ３を含む所定の範囲を示し、範囲ＲＰ４は、第１の衛星画像における分類パラメータＰ４の値ｙ４を含む所定の範囲を示している。また、ベクトルＹは、第１の衛星画像に対応するｎ次元空間のベクトル（ここでは、ｎ＝４）を示している。
【００３７】
上述した候補抽出部２３は、この所定の範囲ＲＰ１〜ＲＰ４内に存在する候補画像（ここでは、ベクトルＸに対応する衛星画像）を抽出する。また、画像選択部２４は、第１の衛星画像のｎ次元のベクトル（Ｙ）と、候補画像のｎ次元のベクトル（Ｘ）との間のｎ次元空間上の距離Ｄを上述した式（３）に基づいて算出し、算出した距離Ｄが最も短くなる候補画像を第２の衛星画像として選択する。
【００３８】
再び、図１の説明に戻り、発電予測部２５は、画像選択部２４が選択した第２の衛星画像に関連付けられた撮像時刻情報が示す第２の撮像時刻以降の所定の実績情報に基づいて、第１の撮像時刻以降における自然エネルギーに基づいて発電する発電装置の発電量を予測する。ここで、所定の実績情報には、発電装置の発電量と相関のある気象情報の実績情報が含まれ、所定の実績情報とは、例えば、日射量の実績値、及び気温の実績値である。発電予測部２５は、実績記憶部１２から取得した第２の撮像時刻以降の時刻情報に関連付けられた気象情報の実績情報（例えば、日射量の実績値、及び気温の実績値）に基づいて、太陽光発電装置の発電量を予測する。
なお、発電予測部２５は、日射量の実績値、及び気温の実績値に基づいて、既存技術により太陽光発電装置の発電量を予測する。このように、発電予測部２５は、少なくとも日射量を含む気象情報の実績情報に基づいて、太陽光発電装置の発電量を予測する。
【００３９】
画像登録部２６は、画像取得部２１が取得した第１の衛星画像と、分類抽出部２２が抽出した分類パラメータを示すパラメータ情報とを関連付けて、画像記憶部１１に過去の衛星画像として記憶させる。すなわち、画像登録部２６は、取得した第１の衛星画像を過去の衛星画像として画像記憶部１１に追加登録する。
【００４０】
実績登録部２７は、太陽光発電装置を設置している場所における第１の衛星画像に対応する日射量の実績値、及び気温の実績値を取得して、実績記憶部１２に追加登録する。すなわち、実績登録部２７は、第１の衛星画像に対応する日射量の実績値、及び気温の実績値を取得して、取得した日射量の実績値と、気温の実績値と、日時を示す情報とを関連付けて実績登録部２７に記憶させる。
【００４１】
次に、図５を参照して、本実施形態による発電予測装置１の動作について説明する。
図５は、本実施形態における発電予測装置１の動作の一例を示すフローチャートである。ここでは、画像記憶部１１には、過去の衛星画像と、分類パラメータ情報と、撮像時刻情報とが関連付けられて予め記憶され、実績記憶部１２には、日射量の実績値及び気温の実績値と、時刻情報とが関連付けられて予め記憶されているものとして説明する。
図５において、まず、発電予測装置１は、衛星画像を取得する（ステップＳ１０１）。すなわち、制御部２０の画像取得部２１は、例えば、当日朝の衛星画像（第１の衛星画像）と、気象情報と、撮像日時情報とを取得する。
【００４２】
次に、制御部２０の分類抽出部２２は、取得した衛星画像の分類パラメータを抽出する（ステップＳ１０２）。すなわち、分類抽出部２２は、例えば、画像取得部２１が取得した衛星画像の画像データに基づいて、上述した「特徴点」、「平均輝度」、「エッジ情報」、「季節情報」などを抽出する。また、分類抽出部２２は、例えば、画像取得部２１が取得した気象情報及び撮像日時情報により、上述した「時刻情報」、「気温」、及び「日射量」を抽出（取得）する。
【００４３】
次に、制御部２０の候補抽出部２３は、当該分類パラメータの所定の範囲内にある候補画像を抽出する（ステップＳ１０３）。すなわち、候補抽出部２３は、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のうちの、分類抽出部２２が抽出した当日朝の衛星画像に対応する分類パラメータの値を含む所定の範囲内に存在する候補画像を抽出する。例えば、候補抽出部２３は、分類抽出部２２が抽出した各分類パラメータの値に対して、所定の割合を上下に確保した所定の範囲（図４の範囲ＲＰ１〜ＲＰ４参照）を設定する。候補抽出部２３は、設定した所定の範囲内に全ての分類パラメータが入っている衛星画像を候補画像として、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のうちから抽出する。
【００４４】
次に、制御部２０の画像選択部２４は、取得した衛星画像と候補画像との類似性を比較する（ステップＳ１０４）。すなわち、画像選択部２４は、各候補画像と、取得した衛星画像とのｎ次元空間上の距離Ｄを上述した式（３）に基づいて算出し、算出した各距離Ｄを比較する。
【００４５】
次に、画像選択部２４は、取得した衛星画像に最も類似する候補画像を選択する（ステップＳ１０５）。すなわち、画像選択部２４は、候補抽出部２３が抽出した候補画像のうちから、算出した距離Ｄが最も近い（最も短い）候補画像（第２の衛星画像）を選択する。
【００４６】
次に、制御部２０の発電予測部２５は、選択した候補画像の撮像時刻以降の日射量及び気温を取得する（ステップＳ１０６）。すなわち、発電予測部２５は、選択した候補画像の撮像時刻以降に対応する日射量の実績値、及び気温の実績値を実績記憶部１２から取得する。
【００４７】
次に、発電予測部２５は、取得した日射量及び気温に基づいて発電量を予測する（ステップＳ１０７）。すなわち、発電予測部２５は、実績記憶部１２から取得した日射量の実績値、及び気温の実績値に基づいて、画像取得部２１が取得した当日朝の衛星画像の撮像時刻（第１の撮像時刻）以降の将来（未来）の発電量（太陽光発電装置の将来の発電量）を予測する。発電予測部２５は、例えば、予測した太陽光発電装置の将来の発電量を予測発電量情報として出力する。
【００４８】
次に、制御部２０の画像登録部２６は、取得した衛星画像と分類パラメータとを登録する（ステップＳ１０８）。すなわち、画像登録部２６は、画像取得部２１が取得した衛星画像と、分類抽出部２２が抽出した分類パラメータを示すパラメータ情報とを関連付けて、画像記憶部１１に過去の衛星画像として記憶させる。
【００４９】
次に、制御部２０の実績登録部２７は、取得した衛星画像の撮像時刻における日射量及び気温の実績値を登録する（ステップＳ１０９）。すなわち、実績登録部２７は、太陽光発電装置を設置している場所における取得した衛星画像に対応する日射量の実績値、及び気温の実績値を取得して、実績記憶部１２に追加登録する。具体的に、実績登録部２７は、取得した衛星画像に対応する日射量の実績値、及び気温の実績値を取得して、取得した日射量の実績値と、気温の実績値と、日時を示す情報とを関連付けて実績記憶部１２に記憶させる。このステップＳ１０９の処理後に、制御部２０は、処理を終了する。
【００５０】
以上説明したように、本実施形態による発電予測装置１は、画像取得部２１と、分類抽出部２２と、画像選択部２４と、発電予測部２５とを備えている。画像取得部２１は、人口衛星（例えば、気象衛星）が撮像した衛星画像であり、第１の撮像時刻に撮像された第１の衛星画像を取得する。画像選択部２４は、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のうちから、画像取得部２１が取得した第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を、分類抽出部２２が抽出した分類パラメータに基づいて選択する。なお、画像記憶部１１は、過去の衛星画像と、当該衛星画像を撮像した撮像時刻を示す撮像時刻情報とを少なくとも関連付けて記憶する。発電予測部２５は、画像選択部２４が選択した第２の衛星画像に関連付けられた撮像時刻情報が示す第２の撮像時刻以降の所定の実績情報（例えは、日射量及び気温）に基づいて、第１の撮像時刻以降における自然エネルギーに基づいて発電する発電装置（例えば、太陽光発電装置）の発電量を予測する。
【００５１】
これにより、本実施形態による発電予測装置１は、過去の衛星画像のうちから、取得した第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像に基づいて発電装置（例えば、太陽光発電装置）の発電量を予測するため、発電量を高精度に予測することができる。また、本実施形態による発電予測装置１は、過去の衛星画像及び取得した第１の衛星画像を分類パラメータにより比較するため、過去の衛星画像のうちから第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を効率よく、且つ、短時間に選択することができる。
【００５２】
また、本実施形態による発電予測装置１は、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のうちの、分類抽出部２２が抽出した第１の衛星画像に対応する分類パラメータの値を含む所定の範囲内に存在する候補画像を抽出する候補抽出部２３を備えている。そして、画像選択部２４は、候補抽出部２３が抽出した候補画像のうちの、第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を、分類パラメータに基づいて選択する。
これにより、本実施形態による発電予測装置１は、候補画像を抽出した上で、候補画像のうちから第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を選択するので、さらに効率よく、且つより短時間に、発電量を高精度に予測することができる。
【００５３】
また、本実施形態では、所定の実績情報には、発電装置の発電量（例えば、太陽光発電装置の発電量）と相関のある気象情報の実績情報（例えば、日射量の実績値及び気温の実績値）が含まれる。そして、発電予測部２５は、時刻情報と気象情報の実績情報とを関連付けて記憶する実績記憶部１２から取得した、第２の撮像時刻以降の時刻情報に関連付けられた気象情報の実績情報に基づいて、発電装置の発電量を予測する。
これにより、発電量と相関のある気象情報の実績情報に基づいて、発電装置の発電量を予測するので、本実施形態による発電予測装置１は、簡易な手段により高精度に発電量を予測することができる。
【００５４】
また、本実施形態では、自然エネルギーに基づいて発電する発電装置は、太陽光発電装置であり、発電予測部２５は、少なくとも日射量を含む気象情報の実績情報に基づいて、太陽光発電装置の発電量を予測する。
これにより、本実施形態による発電予測装置１は、太陽光発電装置の発電量を高精度に予測することができる。
【００５５】
また、本実施形態では、分類抽出部２２は、複数の分類パラメータを抽出し、画像選択部２４は、複数の分類パラメータに基づいて、複数次元空間上の距離が最も近い過去の衛星画像を、第２の衛星画像として選択する。
これにより、本実施形態による発電予測装置１は、過去の衛星画像のうちから第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像をより効率よく、且つ、より短時間に選択することができる。例えば、膨大な数の過去の衛星画像の中から、第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を効率よく選択できるので、本実施形態による発電予測装置１は、膨大な数の過去の実績に基づいて発電量を予測することになる。よって、本実施形態による発電予測装置１は、予測精度を向上させることができる。
【００５６】
また、本実施形態における発電予測装置１は、画像登録部２６と、実績登録部２７とを備えている。画像登録部２６は、画像取得部２１が取得した衛星画像と、分類抽出部２２が抽出したパラメータ情報とを関連付けて、画像記憶部１１に過去の衛星画像として記憶させる。そして、実績登録部２７は、取得した衛星画像に対応する日射量の実績値、及び気温の実績値を取得して、取得した日射量の実績値と、気温の実績値と、日時を示す情報とを関連付けて実績記憶部１２に記憶させる。
これにより、画像記憶部１１及び実績記憶部１２に記憶される情報に、最新の情報が追加されるので、本実施形態における発電予測装置１は、日射量及び気温の傾向が経時変化した場合であっても適切に補正することができる。
【００５７】
また、本実施形態による発電予測方法は、画像取得ステップと、分類抽出ステップと、画像選択ステップと、発電予測ステップとを含んでいる。画像取得ステップにおいて、発電予測装置１が、人口衛星が撮像した衛星画像であり、第１の撮像時刻に撮像された第１の衛星画像を取得する。分類抽出ステップにおいて、発電予測装置１が、画像取得ステップにて取得した第１の衛星画像を分類する分類パラメータを抽出する。画像選択ステップにおいて、発電予測装置１が、過去の衛星画像と、当該衛星画像を撮像した撮像時刻とを少なくとも関連付けて記憶する画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のうちから、画像取得ステップにて取得した第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を、分類抽出ステップにて抽出した分類パラメータに基づいて選択する。そして、発電予測ステップにおいて、発電予測装置１が、画像選択ステップにて選択した第２の衛星画像を撮像した第２の撮像時刻以降の所定の実績情報に基づいて、第１の撮像時刻以降における自然エネルギーに基づく発電装置の発電量（例えば、太陽光発電装置の発電量）を予測する。
これにより、本実施形態による発電予測方法は、発電予測装置１と同様に、発電量を高精度に予測することができる。
【００５８】
［第２の実施形態］
次に、図面を参照して、本発明に係る第２の実施形態による発電予測装置１について説明する。
本実施形態では、発電予測装置１が、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像を予め定められた所定の分類パラメータ（例えば、季節情報）により予め分類しておいて、第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を選択する場合の一例について説明する。
なお、本実施形態による発電予測装置１の構成は、図１に示す第１の実施形態と同様であるので、ここではその説明を省略する。
【００５９】
なお、本実施形態における画像記憶部１１は、例えば、図６に示すように、季節情報ごとに分類されて、過去の衛星画像と、撮像時刻情報と、分類パラメータとを関連付けて記憶している。
図６は、本実施形態における画像記憶部１１が記憶するデータ例を示す図である。
図６に示すように、画像記憶部１１は、例えば、「季節情報」と、「撮像時刻情報」と、「衛星画像情報」と、「分類パラメータ情報」とを関連付けて予め記憶している。なお、「分類パラメータ情報」には、例えば、「時刻情報」、「気温」、「日射量」、「特徴点」、「平均輝度」、及び「エッジ情報」が含まれる。
【００６０】
また、本実施形態における候補抽出部２３は、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のうちの「季節情報」が一致する分類の中から、分類抽出部２２が抽出した第１の衛星画像に対応する分類パラメータの値を含む所定の範囲内に存在する候補画像を抽出する。例えば、「季節情報」が“春”である場合には、候補抽出部２３は、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のうちの“春”に撮像された過去の衛星画像の中から候補画像を抽出する。
【００６１】
次に、図７を参照して、本実施形態による発電予測装置１の動作について説明する。
図７は、本実施形態における発電予測装置１の動作の一例を示すフローチャートである。
この図において、ステップＳ２０１及びステップＳ２０２の処理は、図５に示すステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理と同様であるので、ここではその説明を省略する。
【００６２】
ステップＳ２０３において、候補抽出部２３は、当該分類パラメータの所定の範囲内にある候補画像を季節分類した衛星画像のうちから抽出する。すなわち、候補抽出部２３は、上述したように、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のうちの「季節情報」が一致する分類の中から、分類抽出部２２が抽出した第１の衛星画像に対応する分類パラメータの値を含む所定の範囲内に存在する候補画像を抽出する。
【００６３】
続く、ステップＳ２０４からステップＳ２０７までの処理、及びステップＳ２０９の処理は、図５に示すステップＳ１０４からステップＳ１０７までの処理、及びステップＳ１０９の処理と同様であるので、ここではその説明を省略する。
なお、ステップＳ２０８において、本実施形態における画像登録部２６は、季節情報と、画像取得部２１が取得した衛星画像と、パラメータ情報とを関連付けて、季節情報ごとに分類して、画像記憶部１１に過去の衛星画像として記憶させる。
【００６４】
以上説明したように、本実施形態では、画像記憶部１１は、予め定められた所定の分類パラメータ（例えば、季節情報）ごとに分類されて、過去の衛星画像と、撮像時刻情報と、分類パラメータとが関連付けて記憶している。そして、候補抽出部２３は、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のうちの所定の分類パラメータが一致する分類の中から、分類抽出部２２が抽出した第１の衛星画像に対応する分類パラメータの値を含む所定の範囲内に存在する候補画像を抽出する。
これにより、予め定められた所定の分類パラメータにより分類された過去の衛星画像の中から候補画像が選択されるので、本実施形態による発電予測装置１は、第２の衛星画像を選択する効率を向上させることができるとともに、予測精度をさらに向上させることができる。
【００６５】
なお、上述した一例では、予め定められた所定の分類パラメータが、季節情報である場合について説明したが、時間帯など、他の情報により過去の衛星画像が、予め分類されて画像記憶部１１に記憶されていてもよい。
【００６６】
［第３の実施形態］
次に、図面を参照して、本発明に係る第３の実施形態による発電予測装置１について説明する。
本実施形態では、実績記憶部１２が、日射量及び気温などの発電量と相関のある気象情報の実績情報の代わりに、太陽光発電装置の発電量の実績値を所定の実績情報として記憶する場合の一例について説明する。
なお、本実施形態による発電予測装置１の構成は、図１に示す第１及び第２の実施形態と同様であるので、ここではその説明を省略する。
【００６７】
なお、本実施形態における実績記憶部１２は、例えば、図８に示すように、日付及び時刻を示す情報と、発電量の実績値とを関連付けて記憶している。
【００６８】
図８は、本実施形態における実績記憶部１２が記憶するデータ例を示す図である。
図８に示すように、実績記憶部１２は、「日付」と、「時刻情報」と、「発電量」とを関連付けて予め記憶している。ここで、「日付」及び「時刻情報」は、日時を示す情報であり、「発電量」は、例えば、太陽光発電装置が発電する発電量の実績値である。
【００６９】
図８に示す例では、「日付」が“２０１３／４／１０”であり、「時刻情報」が７：００”である場合の「発電量」は、“ＸＸＸＷｈ（ワット時）”であることを示している。
このように、本実施形態における実績記憶部１２は、「日付」と、「時刻情報」と、「発電量」とを関連付けて記憶する。
【００７０】
また、本実施形態における発電予測部２５は、実績記憶部１２から取得した第２の撮像時刻以降の時刻情報に関連付けられた発電量の実績情報に基づいて、太陽光発電装置の発電量を予測する。すなわち、発電予測部２５は、実績記憶部１２から取得した発電量の実績値をそのまま太陽光発電装置の予測発電量としてもよいし、取得した発電量の実績値に基づいて太陽光発電装置の発電量を予測してもよい。例えば、実績記憶部１２が、太陽光発電装置の１台の発電量の実績値を記憶していてもよいし、太陽光発電装置の機種ごとの発電量の実績値を記憶していてもよい。この場合、発電予測部２５は、取得した発電量の実績値に基づいて太陽光発電装置全体の発電量を予測する。
【００７１】
また、本実施形態における実績登録部２７は、太陽光発電装置の発電量の実績値を取得して、実績記憶部１２に追加登録する。すなわち、実績登録部２７は、第１の衛星画像に対応する発電量の実績値を取得して、取得した発電量の実績値と日時を示す情報とを関連付けて実績登録部２７に記憶させる。
【００７２】
次に、図９を参照して、本実施形態による発電予測装置１の動作について説明する。
図９は、本実施形態における発電予測装置１の動作の一例を示すフローチャートである。
この図において、ステップＳ３０１及びステップＳ３０５の処理は、図５に示すステップＳ１０１及びステップＳ１０５の処理と同様であるので、ここではその説明を省略する。
【００７３】
ステップＳ３０６において、発電予測部２５は、選択した候補画像の撮像時刻以降の発電量を取得し、発電量の予測値とする。すなわち、発電予測部２５は、選択した候補画像の撮像時刻以降に対応する発電量の実績値を実績記憶部１２から取得する。そして、発電予測部２５は、例えば、取得した発電量の実績値を太陽光発電装置全体の発電量の予測値として出力する。
【００７４】
続く、ステップＳ３０７の処理は、図５に示すステップＳ１０８の処理と同様であるので、ここではその説明を省略する。
また、ステップＳ３０８において、実績登録部２７は、取得した衛星画像の撮像時刻における発電量の実績値を登録する。すなわち、実績登録部２７は、太陽光発電装置の発電量の実績値を取得して、実績記憶部１２に追加登録する。具体的に、実績登録部２７は、取得した発電量の実績値と、日時を示す情報とを関連付けて実績記憶部１２に記憶させる。このステップＳ３０８の処理後に、制御部２０は、処理を終了する。
【００７５】
以上説明したように、本実施形態では、実績記憶部１２は、日時を示す情報と、発電量の実績値とを関連付けて記憶する。そして、発電予測部２５は、選択した候補画像の撮像時刻以降に対応する発電量の実績値を実績記憶部１２から取得し、取得した発電量の実績値を発電量の予測とする。
これにより、本実施形態による発電予測装置１は、例えば、太陽光発電装置の発電量の実績値により発電量を予測するので、簡易な方法で高精度に発電量を予測することができる。
【００７６】
［第４の実施形態］
上述した各実施形態では、第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を、複数（ｎ個）の分類パラメータに基づいて選択する例を説明したが、本実施形態では、分類パラメータに重み付けを付加した場合の一例を説明する。
本実施形態における画像選択部２４は、第１の衛星画像と各候補画像との間のｎ次元空間上の距離Ｄ（複数次元空間上の距離）を下記の式（４）を利用して算出する。
【００７７】
【数４】
2015222530.tif 000006
【００７８】
ここで、変数ｗ１，ｗ２，・・・ｗｎは、各分類パラメータに対応する重み付けの値を示している。この重み付けは、発電量（又は日射量）を予測する際に重要であると考えられる分類パラメータに対応する値を大きくし、あまり重要視しない分類パラメータに対応する値を小さくして設定される。例えば、分類パラメータである「平均輝度」を重視して、第２の衛星画像を選択する場合には、「平均輝度」に対する重み付けの値を大きくする。なお、重み付けの値には、“０”（ゼロ）を含んでもよい。重み付けの値が“０”である場合には、当該分類パラメータを使用しないことを意味する。
画像選択部２４は、上記（４）により、ｎ次元空間上の距離Ｄを算出し、算出したｎ次元空間上の距離Ｄが最も短くなる候補画像を第２の衛星画像として選択する。
【００７９】
以上説明したように、本実施形態では、画像選択部２４は、重み付けを付加した複数の分類パラメータに基づいて、第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を選択する。すなわち、画像選択部２４は、重み付けを付加した複数の分類パラメータに基づいて、複数次元空間上の距離が最も近い過去の衛星画像を、第２の衛星画像として選択する。
これにより、本実施形態による発電予測装置１は、さらに高精度に発電量を予測することができる。
【００８０】
なお、上述した重み付けは、所定の条件に応じて、変更されてもよい。ここで、所定の条件とは、例えば、季節や時間帯、太陽の活動周期などの時間的条件、太陽光発電装置を設置する環境条件、気象条件などである。太陽光発電装置を設置する環境条件は、例えば、太陽光発電装置を設置する場所、地域、設定状態（例えば、設置向きなど）、周辺環境（例えば、周辺に山があるなどの地形）などである。また、気象条件は、例えば、気温、風向き、海の温度などである。画像選択部２４は、例えば、季節情報が“夏”である場合と、“冬”である場合とで異なる重み付けを付加した分類パラメータに基づいて、第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を選択してもよい。
【００８１】
このように、画像選択部２４は、所定の条件に応じて変更された重み付けを付加した分類パラメータに基づいて、第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を選択してもよい。
これにより、所定の条件に応じて適切な分類パラメータが選択され、適切な分類パラメータに基づいて第２の衛星画像を選択するので、発電予測装置１は、所定の条件に応じてさらに高精度に発電量を予測することができる。
なお、画像選択部２４は、上述した重み付けの変更を、予め定められた複数の重み付けの組から選択してもよいし、所定の条件を示す値に応じて、動的に変更してもよい。また、上述した重み付けは、定期的に、適宜見直しを行ってもよい。
【００８２】
なお、本発明は、上記の各実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
例えば、上記の各実施形態において、一例として、発電装置は、太陽光発電装置である例を説明したが、これに限定されるものではなく、衛星画像と相関のある自然エネルギーに基づく発電装置であれば他の発電装置の予測に適用してもよい。例えば、発電予測装置１は、風量発電装置の発電量の予測に利用してもよい。この場合、実績記憶部１２は、風速の実績値を記憶してもよい。
【００８３】
また、上記の各実施形態において、画像選択部２４は、第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を選択する場合に、ユークリッド距離に基づいて第２の衛星画像を選択する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、画像選択部２４は、標準ユークリッド距離、マハラノビス距離、マンハッタン距離などの他の距離に基づいて、第２の衛星画像を選択してもよい。また、画像選択部２４は、ｎ次元空間上の距離に基づいて第２の衛星画像を選択する例を説明したが、これに限定されるものではなく、類似度などの他の指標に基づいて、第２の衛星画像を選択してもよい。
【００８４】
また、上記の各実施形態において、発電予測装置１は、画像記憶部１１と実績記憶部１２とを有する記憶部１０を備える場合の一例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、発電予測装置１は、記憶部１０の一部又は全部を備えずに、記憶部１０の一部又は全部が外部に備えられる構成であってもよい。すなわち、発電予測装置１と接続可能なファイルサーバが、記憶部１０の一部又は全部を備える構成であってもよい。例えば、発電予測装置１と接続可能なネットワーク上に、画像サーバ装置と実績サーバ装置とが存在し、画像サーバ装置が、画像記憶部１１を備え、実績サーバ装置が、実績記憶部１２を備える構成としてもよい。
【００８５】
また、発電予測装置１は、制御部２０が備える機能の一部を外部に備える構成であってもよい。すなわち、発電予測装置１は、制御部２０の各機能を備える複数の装置により構成されてもよい。
【００８６】
また、上記の各実施形態において、画像記憶部１１は、「撮像時刻情報」と、「衛星画像情報」と、「分類パラメータ情報」とを関連付けて記憶する例を説明したがこれに限定されるものではない。例えば、画像記憶部１１は、衛星画像の識別情報と関連付けて、「撮像時刻情報」と、「衛星画像情報」と、「分類パラメータ情報」との各情報を複数のテーブルに記憶してもよい。
また、分類パラメータは、図２又は図６に示す情報項目に限定されるものではなく、他の分類パラメータを利用してもよい。また、実績記憶部１２が記憶する太陽光発電装置の発電量を予測するための所定の実績情報は、図３又は図８に示す情報に限定されるものではなく、他の情報であってもよい。
【００８７】
また、上記の各実施形態において、発電予測部２５は、実績記憶部１２が記憶する実績情報に基づいて発電量を予測する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、発電予測部２５は、第２の撮像時刻以降の衛星画像から、日射量及び気温を推定し、推定した日射量及び気温に基づいて発電量を予測してもよい。すなわち、発電予測部２５は、第２の撮像時刻以降の衛星画像に基づいて、発電量を予測してもよい。
また、上記の各実施形態において、季節情報は、春、夏、秋、冬の４つの期間に分割する例を説明したが、これに限定されるものではなく、他の２つ以上の期間に分割してもよい。
【００８８】
また、上記の各実施形態において、発電予測装置１は、候補画像を抽出する候補抽出部２３を備える例を説明したが、候補抽出部２３を備えずに、画像記憶部１１が記憶する過去の衛星画像のかなから、第１の衛星画像に最も類似する第２の衛星画像を選択するようにしてもよい。
また、上記の各実施形態において、各実施形態を単独で実施する場合の例を説明したが、各実施形態を組み合わせて実施してもよい。
【００８９】
なお、上述した発電予測装置１が備える各構成は、内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した発電予測装置１が備える各構成の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより上述した発電予測装置１が備える各構成における処理を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、インターネットやＷＡＮ、ＬＡＮ、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であってもよい。
【００９０】
また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部又は外部に設けられた記録媒体も含まれる。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後に発電予測装置１が備える各構成で合体される構成や、分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００９１】
また、上述した機能の一部又は全部を、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路として実現してもよい。上述した各機能は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【符号の説明】
【００９２】
１  発電予測装置
１０  記憶部
１１  画像記憶部
１２  実績記憶部
２０  制御部
２１  画像取得部
２２  分類抽出部
２３  候補抽出部
２４  画像選択部
２５  発電予測部
２６  画像登録部
２７  実績登録部
【図１】
2015222530.tif 000007
【図２】
2015222530.tif 000008
【図３】
2015222530.tif 000009
【図４】
2015222530.tif 000010
【図５】
2015222530.tif 000011
【図６】
2015222530.tif 000012
【図７】
2015222530.tif 000013
【図８】
2015222530.tif 000014
【図９】
2015222530.tif 000015