(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
太陽光発電システムの発電状況診断方法において、
当該太陽光発電システムにおける発電に関係する天候条件値及び発電量を一定時間ごとに一定期間にわたり計測してこれらをデータとして蓄積し、これらの中から、事前に定めた不適当な発電量データを除外し、残った発電量データを用いてこれを逐次更新して推定パラメータを学習し、これにより推定パラメータを決定し、当該推定パラメータから前記発電に関係する気象条件値を勘案して推定発電量を算出し、当該推定発電量と実測の発電量とを比較して、実測発電量が推定発電量の一定値以下の場合に、当該太陽光発電システムに異常があるとの判定は、ある時刻の前記日射量及び外気温から、学習した推定パラメータを用いて発電量を推定し、事前に定めた一日の時間帯の範囲内であって、事前に定めた日射強度閾値以上の日射強度であれば推定外れ判定対象サンプル数に１を加算し、実測発電量が推定発電量よりも判定閾値以上乖離しているかどうかをチェックし、乖離していれば推定外れカウントに１を加算し、これを一定期間にわたって上記の処理を行い、前記推定外れ判定対象サンプル数が事前に定めた閾値以上であって、かつ、推定外れ判定対象サンプル数に対する推定外れカウントの割合が事前に定めた値以上である場合、当該期間において不具合による発電量低下が発生したと判定してこれを警報することを特徴とする、発電状況診断方法。
【請求項２】
前記不適当な発電量データであると事前に定めた発電量データは、太陽高度の低い時刻の発電量データ、日射強度の閾値以下における発電量データ、ある一定期間の発電量の計測データを対象として上記太陽高度の低い時刻の発電量データ及び日射強度の閾値以下における発電量データを除外した残りのデータから算出した推定パラメータを用いて前記期間の発電量を推定し、推定した発電量と実測データの誤差が一定値以上乖離した時刻の発電量データ、及び構成的に類似した他の発電所の実績データから算出した推定モデル・パラメータを用いて発電量を推定し、推定した発電量と実測データとの誤差が一定値以上乖離した時刻の発電量データの一つ又は複数であることを特徴とする、請求項１に記載の発電状況診断方法。
【請求項３】
太陽光発電システムの発電状況診断装置において、
当該太陽光発電システムにおける発電に関係する天候条件値及び発電量を一定時間ごとに一定期間にわたり計測する計測手段と、当該計測手段により計測したデータを記憶する記憶手段と、これらの中から、事前に定めた不適当な発電量データを除外するデータ除外手段と、データ除外手段によって残った発電量データを用いてこれを逐次更新して推定パラメータを学習するパラメータ学習手段と、当該パラメータ学習手段により推定パラメータを決定する推定パラメータ決定手段と、当該推定パラメータから前記発電に関係する天候条件値を勘案して推定発電量を演算する推定発電量算出手段と、当該推定発電量と実測の発電量とを比較する比較手段と、当該比較手段により比較した実測発電量が推定発電量の一定値以下の場合に、当該太陽光発電システムに異常があると判定する良否判定手段と、良否判定手段による結果により発電システムの異常を警報する警報手段から構成され、
前記良否判定手段において、ある時刻の前記日射量及び外気温から、学習した推定パラメータを用いて発電量を推定し、事前に定めた一日の時間帯の範囲内であって、事前に定めた日射強度閾値以上の日射強度であれば推定外れ判定対象サンプル数に１を加算し、実測発電量が推定発電量よりも判定閾値以上乖離しているかどうかをチェックし、乖離していれば推定外れカウントに１を加算し、これを一定期間にわたって上記の処理を行い、前記推定外れ判定対象サンプル数が事前に定めた閾値以上であって、かつ、推定外れ判定対象サンプル数に対する推定外れカウントの割合が事前に定めた値以上である場合、当該期間において不具合による発電量低下が発生したと判定する構成としたことを特徴とする、発電状況診断装置。
【請求項４】
前記データ除外手段は、太陽高度の低い時刻の発電量データ、日射強度の閾値以下における発電量データ、ある一定期間の発電量の計測データを対象として上記太陽高度の低い時刻の発電量データ及び日射強度の閾値以下における発電量データを除外した残りのデータから算出した推定パラメータを用いて前記期間の発電量を推定し、推定した発電量と実測データの誤差が一定値以上乖離した時刻の発電量データ、及び構成的に類似した他の発電所の実績データから算出した推定モデル・パラメータを用いて発電量を推定し、推定した発電量と実測データとの誤差が一定値以上乖離した時刻の発電量データの一つ又は複数である場合に当該データを除外する構成であることを特徴とする、請求項３に記載の発電状況診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、太陽光発電システムの発電状況診断方法及びその装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
大規模太陽光発電所の運用において、安全を確保し、事業収益を向上させるためには、発電所のモニタリングによって運転状況を把握することが必要であるが、発電所の発電量は日射や外気温といった周囲環境条件、及び発電所の広さや構成といった固有の条件に大きく左右されるため、単にモニタリングを行うだけでは運転状況を適切に把握することは困難である。
【０００３】
そこで、日射量や外気温といった周囲環境データ、及び発電所の設備情報から発電量を推定する手法が多数考案されているが、十分な精度が得られない。あるいは精度を得るためにできるだけ多くの計測設備を設けて細かく計測することや専門家による分析が必要、といった問題点があった。
【０００４】
特許文献１の「発電量予測装置およびその方法」では、太陽光発電システムのそれぞれについて、システム係数と発電実験データから前記太陽光発電システムの設置されたサイトにおける気象状況を推定することにより、推定気象状況値を得る気象状況推定部と、前記推定気象状況値を、各前記太陽光発電システムの設置位置に応じて補正処理することにより補正気象状況値を得る気象状況空間補正部と、前記太陽光発電システム毎に、前記補正気象状況値と前記発電実績データに基づいて、前記システム係数を更新するパラメータ学習部と、前記太陽光発電システム毎に、前記参照気象データと前記システム係数に基づき、発電量予測を行う発電予測部とを備えるものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−６３３７２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１のものでは、推定を行おうとする発電所の過去の実績データ（日射・外気温・発電量等）から所定の発電量推定モデルのパラメータを学習し、そのパラメータを用いて以降の発電量を推定することにより自律的に推定精度の向上を図るものである。しかし、これを実際に運用するには、種々の問題点がある。
【０００７】
第１に、図７に示すように、太陽光発電所では、積雪・電力系統事故・点検作業等による部分停止、あるいは発電所周辺の構造物・隣接する太陽電池アレイにより影の影響などによって、一定の日射強度があるにもかかわらずそれに見合った発電量が出力されない状況が発生することがある。
【０００８】
発電量推定モデルのパラメータを用いる手法においては、そのような状況下のデータは学習に不適当として除外する必要があるが、除外条件の設定次第では、不適当なデータを除外しきれない、あるいは過剰にデータを除外してしまい学習精度が落ちるおそれがある。そのため、どのデータが学習に不適当であるかについて正しく判定を行い、過不足なく除外する必要がある。
【０００９】
第２に、不適当データの除外及びパラメータ学習を行い、高精度で発電量の推定ができたとしても、天候が急激に変化した際の日射計と発電所の太陽電池全体への日射のかかり方の違いや、太陽高度が低い早朝や夕方における発電所周辺の障害物や多数並んでいる前方の太陽電池アレイなどの影の影響、あるいは作業による運転停止など、瞬時又は一定期間にわたって推定発電量と実測発電量との間に誤差が発生するケースがある。
【００１０】
これらの対策としては、（１）発電設備に不具合があるか否かの良否判定の閾値を広くとる。（２）瞬時判定ではなく、一定期間（例：１日）の総発電量で比較する。といった方法が考えられるが、（１）は判定条件の緩和により、（２）は作業停止など比較的長時間にわたる停止と発電設備の故障等の不具合による発電量低下の区別がつかないことにより、それぞれ判定精度が落ちるため、判定精度を高く（判定閾値を狭く）保ちながら、瞬時のずれや作業停止などを除外した上で適切に良否判定を行える方法が必要である。
【００１１】
そこで、この発明は、発電所が本来の性能を発揮している時の計測データのみを用いてパラメータの学習を行うことができ、より精度の高い推定発電量と実測発電量の比較により、太陽電池パネルの故障等による性能劣化をできるだけ早く且つ確実に検出できる発電状況診断方法及びその装置を提供することを目的としたものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
請求項１の発明は、太陽光発電システムの発電状況診断方法において、当該太陽光発電システムにおける発電に関係する天候条件値及び発電量を一定時間ごとに一定期間にわたり計測してこれらをデータとして蓄積し、これらの中から、事前に定めた不適当な発電量データを除外し、残った発電量データを用いてこれを逐次更新して推定パラメータを学習し、これにより推定パラメータを決定し、当該推定パラメータから前記発電に関係する気象条件値を勘案して推定発電量を算出し、当該推定発電量と実測の発電量とを比較して、実測発電量が推定発電量の一定値以下の場合に、当該太陽光発電システムに異常があるとの判定は、ある時刻の前記日射量及び外気温から、学習した推定パラメータを用いて発電量を推定し、事前に定めた一日の時間帯の範囲内であって、事前に定めた日射強度閾値以上の日射強度であれば推定外れ判定対象サンプル数に１を加算し、実測発電量が推定発電量よりも判定閾値以上乖離しているかどうかをチェックし、乖離していれば推定外れカウントに１を加算し、これを一定期間にわたって上記の処理を行い、前記推定外れ判定対象サンプル数が事前に定めた閾値以上であって、かつ、推定外れ判定対象サンプル数に対する推定外れカウントの割合が事前に定めた値以上である場合、当該期間において不具合による発電量低下が発生したと判定してこれを警報する、発電状況診断方法とした。
【００１３】
また、請求項２の発明は、前記不適当な発電量データであると事前に定めた発電量データは、太陽高度の低い時刻の発電量データ、日射強度の閾値以下における発電量データ、ある一定期間の発電量の計測データを対象として上記太陽高度の低い時刻の発電量データ及び日射強度の閾値以下における発電量データを除外した残りのデータから算出した推定パラメータを用いて前記期間の発電量を推定し、推定した発電量と実測データの誤差が一定値以上乖離した時刻の発電量データ、及び構成的に類似した他の発電所の実績データから算出した推定モデル・パラメータを用いて発電量を推定し、推定した発電量と実測データとの誤差が一定値以上乖離した時刻の発電量データの一つ又は複数である、請求項１に記載の発電状況診断方法とした。
【００１４】
また、請求項３の発明は、太陽光発電システムの発電状況診断装置において、当該太陽光発電システムにおける発電に関係する天候条件値及び発電量を一定時間ごとに一定期間にわたり計測する計測手段と、当該計測手段により計測したデータを記憶する記憶手段と、これらの中から、事前に定めた不適当な発電量データを除外するデータ除外手段と、データ除外手段によって残った発電量データを用いてこれを逐次更新して推定パラメータを学習するパラメータ学習手段と、当該パラメータ学習手段により推定パラメータを決定する推定パラメータ決定手段と、当該推定パラメータから前記発電に関係する天候条件値を勘案して推定発電量を演算する推定発電量算出手段と、当該推定発電量と実測の発電量とを比較する比較手段と、当該比較手段により比較した実測発電量が推定発電量の一定値以下の場合に、当該太陽光発電システムに異常があると判定する良否判定手段と、良否判定手段による結果により発電システムの異常を警報する警報手段から構成され、前記良否判定手段において、ある時刻の前記日射量及び外気温から、学習した推定パラメータを用いて発電量を推定し、事前に定めた一日の時間帯の範囲内であって、事前に定めた日射強度閾値以上の日射強度であれば推定外れ判定対象サンプル数に１を加算し、実測発電量が推定発電量よりも判定閾値以上乖離しているかどうかをチェックし、乖離していれば推定外れカウントに１を加算し、これを一定期間にわたって上記の処理を行い、前記推定外れ判定対象サンプル数が事前に定めた閾値以上であって、かつ、推定外れ判定対象サンプル数に対する推定外れカウントの割合が事前に定めた値以上である場合、当該期間において不具合による発電量低下が発生したと判定する構成とした、発電状況診断装置とした。
【００１５】
また、請求項４の発明は、前記データ除外手段は、太陽高度の低い時刻の発電量データ、日射強度の閾値以下における発電量データ、ある一定期間の発電量の計測データを対象として上記太陽高度の低い時刻の発電量データ及び日射強度の閾値以下における発電量データを除外した残りのデータから算出した推定パラメータを用いて前記期間の発電量を推定し、推定した発電量と実測データの誤差が一定値以上乖離した時刻の発電量データ、及び構成的に類似した他の発電所の実績データから算出した推定モデル・パラメータを用いて発電量を推定し、推定した発電量と実測データとの誤差が一定値以上乖離した時刻の発電量データの一つ又は複数である場合に当該データを除外する構成である、請求項３に記載の発電状況診断装置とした。
【発明の効果】
【００１８】
請求項１〜４の発明によれば、太陽光発電システムの発電状況診断方法において、当該太陽光発電システムにおける発電に関係する天候条件値及び発電量を一定時間ごとに一定期間にわたり計測してこれらをデータとして蓄積し、これらの中から、事前に定めた不適当な天候条件値データ及び発電量データを除外し、残った天候条件値データ及び発電量データを用いてこれを逐次更新して推定パラメータを学習し、これにより推定パラメータを決定するため、発電所が本来の性能を発揮している時の計測データのみを用いてパラメータの学習を行うことができる。また、不適当データの除外状況及び推定パラメータの学習状況の分析を行うことにより、パラメータ学習におけるデータ除外条件自体の最適化を図ることが可能である。これによって、より精度の高い推定発電量を得ることができる。そして、早朝・夕方における推定誤差や、作業停止等による一時的な発電量の低下の影響を除去し、不具合による継続的な発電量低下のみを検出できるようになった。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】この発明の実施の形態例１の発電状況診断方法の概略構成図である。
【図２】この発明の実施の形態例１の発電状況診断装置に用いるコンピュータシステムを示す構成図である。
【図３】この発明の実施の形態例１の発電状況診断方法における時刻による不適当データの除外範囲を示すグラフ図である。
【図４】この発明の実施の形態例１の発電状況診断方法における日射強度による不適当データの除外範囲を示すグラフ図である。
【図５】この発明の実施の形態例１の発電状況診断方法における当日学習による不適当データの除外範囲を示すグラフ図である。
【図６】この発明の実施の形態例１の発電状況診断方法における他発電所パラメータによる不適当データの除外例を示すグラフ図である。
【図７】太陽光発電システムの発電量のパラメータ作成の学習に不適当なデータを示すグラフ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
（実施の形態例１）
以下、この発明の実施の形態例１の太陽光発電システムの発電状況診断装置及び方法を図１に基づいて説明する。
【００２１】
まず、太陽光発電所の運転開始後、最初の１ヶ月間、当該発電所に設けた日射計や温度計、電流電圧計等により、日射強度、外気温等の発電に関係する天候条件値及び発電量を１分間ごとに一定時間にわたり計測する（ステップＳ−１）。そしてこれらの計測値をデータとしてコンピュータの記憶部に蓄積する。また、その際、設備情報として当該発電所の太陽光電池のアレイ容量やＰＣＳ容量も記憶部に入力する。
【００２２】
次に、これらの蓄積データの内の発電量データのうち、後述のパラメータ学習に不適当なデータを除外する（ステップＳ−２）。これは予め定めた時刻や閾値等と比較して選別する。この処理により残ったデータを基にパラメータの学習を行う（ステップＳ−３）。これは上記の計測、当該計測によるデータ蓄積、データ除外等を例えば１年間行い、その間にデータ等の更新を逐次行ってパラメータ学習を行う。
【００２３】
その後パラメータ学習に基づいて推定パラメータを決定し（ステップＳ−４）、当該推定パラメータと前記の日射強度や外気温等の発電に関係する天候条件値のデータを勘案して推定発電量を算定する（ステップＳ−５）。そして、実測の発電量と推定発電量を比較する（ステップＳ−６）。当該比較の結果、良否判定を行う（ステップＳ−７）。そして否の場合は警報を出力する。
【００２４】
上記の各ステップは計測手段、当該各計測値をデータとして記憶する記憶手段、不適当なデータを除外するデータ除外手段、パラメータ学習手段、推定パラメータ決定手段、推定発電量算出手段、比較手段、良否判定手段及び警報手段とから成るコンピュータシステムを使用して実現できる。そして、これらの各構成手段による上記ステップ作用は、たとえばコンピュータプログラムモジュールとして実現することができ、各プログラムモジュールを含むプログラムをコンピュータシステムにおいて各機能を実現することができる。
【００２５】
このコンピュータシステムには、図２に示すように、プログラム命令を実行するＣＰＵ１１、メモリ等の主記憶装置１２、ハードディスク、磁気ディスク装置又は光磁気ディスク装置等の外部記憶装置１３、データ入力装置１４、表示装置１５及びこれらを相互に接続するバス１６を具備している。プログラムは外部記憶装置１３に保存されており、ＣＰＵ１１がこのプログラムを主記憶装置１２に展開し、展開したプログラムを逐次読み出し実行する。
【００２６】
次に、前記不適当なデータを過不足なく除外するために、以下の処理を行う。これを図３〜図６に基づいて説明する。
【００２７】
（１）太陽高度又は時刻による除外
太陽高度が低く、周辺構造物や隣接する太陽電池アレイが作る影によって発電量の低下が起こっている時刻の発電量データはパラメータ学習には不適当であるため、太陽高度が一定以下の時間帯のデータを除外する。太陽高度は日時情報から算出することも可能であるが、ここでは簡易的は方法として、太陽高度が低い早朝や夕方の時間帯の発電量データを除外することとした。
【００２８】
時刻による除外の例を図３に示す。図３のグラフの左の縦軸は日射強度（ｋＷ／ｍ２）を、右縦軸が発電量（ｋＷ）を表し、横軸は１日の時刻を示す。ここでは、０時から９時未満、１５時以降から２４までのデータを除外し、９時〜１５時のデータのみを残し、パラメータ学習に使用する。
【００２９】
（２）日射強度閾値による除外
上記（１）の場合に当てはまらない場合であっても、極端に日射強度が低いと、ＰＣＳ（パワーコンディショナ）の変換効率が大きく下がる。ＰＣＳの空調システム負荷が軽くなるといった理由により、一定以上の日射強度がある場合と異なる条件下での運転となり、パラメータ学習には不適当である。そこで、日射強度閾値（例：０．２ｋＷ／ｍ２）を設け、計測した日射強度が閾値以下の時刻の発電量データを除外することとした。
【００３０】
日射強度による除外の例を図４に示す。図４のグラフの左の縦軸は日射強度（ｋＷ／ｍ２）を、右縦軸が発電量（ｋＷ）を表し、横軸は１日の時刻を示す。ここでは日射強度０．２ｋＷ／ｍ２以上の時のデータのみを残し、パラメータ学習に使用する。この日射強度閾値は、０．２ｋＷ／ｍ２に限らず、０．１ｋＷ／ｍ２又は０．０５ｋＷ／ｍ２等任意の閾値で良い。
【００３１】
（３）該当日のみを対象とした学習後推定量との比較による除外
上記（１）、（２）の条件に当てはまらない場合であっても、電力系統事故や作業停止によって発電が停止することがあり、その時刻のデータはパラメータ学習には不適当である。
【００３２】
そこで、ある一定期間（例：１日）の計測データを対象として、（１）、（２）の条件によって不適当データを除外した上で重回帰分析を行い、算出した発電量推定パラメータを用いて該当期間の発電量を推定し、推定した発電量と実測データとの誤差が一定値（例：推定値の１０％）以上乖離していた場合、発電所の運転状態に異常があったものとして該当時刻のデータを除外することとした。
【００３３】
当日学習による除外の例を図５に示す。図５のグラフの左の縦軸は日射強度（ｋＷ／ｍ２）を、右縦軸が発電量（ｋＷ）を表し、横軸は１日の時刻を示す（ただし、右のグラフでは発電量の目盛は省略）。ここでは、右のグラフ図に示すように、推定した発電量と実測した発電量との誤差が一定値以上乖離しているため、発電所の運転状態に異常があったものとして、１４時から１６時のデータを除外した。
【００３４】
（４）類似の発電所の実績に基づく学習後の推定量との比較による除外
上記（３）の条件によって、一定の期間内において、一時的に発電所の運転に異常があった場合はその時間帯のデータを除外することが可能であるが、太陽電池パネルの初期不良や直流回路の投入忘れ、ＰＣＳ停止等により、該当期間全体にわたって一様に発電量が低下している場合は、（３）の方法では適不適を判定することができない。
【００３５】
そこで、構成的に類似している他の発電所の実績データから算出した推定モデル・パラメータを用いて発電量を推定し、推定した発電量と実測データの誤差が一定値（例：推定値の１０％）以上乖離していた場合、発電所の初期状態あるいは運転状態に異常があるものとして、該当データを除外することとした。
【００３６】
他の発電所のパラメータ使用による除外の例を図６に示す。図６の左のグラフは当該発電所の発電実績であり、ＰＣＳ停止により、一日中発電量が低下した。
右縦軸が日射強度（ｋＷ／ｍ２）を、右縦軸が発電量（ｋＷ）を表し、横軸は１日の時刻を示す。日射量は実線で表し、矢印の上の箇所に頂点を置いた曲線が、日射量に相応して本来発電すべき発電量を示し、矢印の下の箇所に頂点を置いた曲線は実測の発電量を示す。また、図６の右のグラフは、一番大きい山の曲線が、他の発電所のパラメータを使用した推定発電量、下の重なった山の曲線が当該発電所の実測発電量及び当日学習の推定発電量を示す。
【００３７】
以上の対策により、発電所が本来の性能を発揮している時の計測データのみを用い、パラメータ学習を行うことが可能となった。上記（３）及び（４）の除外条件は、良否判定の閾値を調整することによって、予備的な発電状況診断を行い、異常があった場合に警報を出力する機能として使用することも可能である。
【００３８】
また、ある発電所（又はその一部）において、「どの時刻のデータがどの条件によって不適当として除外されたか」、「除外条件を変更した時の発電量推定精度の変化」等に関してシステム上で分析を行うことにより、該当箇所におけるデータ除外方法それ自体を自律的に最適化することができる。
【００３９】
これは、例えば、「どの時刻のデータが上記（３）又は（４）の条件によって除外されたか」を集計し、その結果に基づいて該当箇所における上記（１）の条件（除外対象となる時刻）を決定する。
【００４０】
また、上記（２）の条件（日射強度閾値）を変更した時の発電量推定精度を比較し、もっとも精度の高い結果が出た条件を採用する、等の最適化調整ができる。
【００４１】
次に、前記図１の良否判定について説明する。
天候急変時や早朝・夕方において不可避的に発生する推定発電量と実測発電量の誤差、及び作業停止等による発電量の低下の影響を除去し、高い精度で発電所の運転状況の良否判定を行うために、以下の処理を行う。
【００４２】
（１）ある時刻の周囲環境データから、学習した推定パラメータを用いて発電量を推定する。（２）事前に定めた時間帯の範囲内であり、かつ事前に定めた日射強度閾値以上の日射強度があれば「推定外れ判定対象サンプル数」に１を加算する。
【００４３】
（３）実測発電量が推定発電量よりも判定閾値（例：推定値の−３％）以上乖離しているかどうかをチェックし、乖離していれば、「判定外れカウント」に１を追加する。（４）一定期間（例：１日）にわたって前記（１）〜（３）の処理を行い、
・「推定外れ判定対象サンプル数」が事前に定めた閾値以上であること。
・「推定外れカウント」÷「推定外れ判定対象サンプル数」が事前に定めた値以上である。
【００４４】
これらの両方が成立した場合、該当期間において不具合による発電量低下が発生したと判定し、警報を出力する。
【００４５】
前者の閾値を１００とした場合、例えば、１分ごとのデータを６時間とり、各発電量データを１サンプルとした時、最高で３６０サンプルあるが、実際は１００サンプル未満であった。その場合は、前者に該当せず、不具合があったとは判定されない。また、後者の値を５割とした場合、「推定外れカウント」が１００、「推定外れ判定対象サンプル数」が３００の場合、後者に該当せず、不具合があったとは判定されない。
【００４６】
これにより、早朝・夕方における推定誤差や作業停止等による一時的な発電量の低下の影響を除去し、不具合による継続的な発電量低下のみを検出できるようになった。
【符号の説明】
【００４７】
Ｓ−１    データ計測              Ｓ−２    データ除外処理                      Ｓ−３    パラメータ学習          Ｓ−４    推定パラメータ
Ｓ−５    推定発電量              Ｓ−６    比較
Ｓ−７    良否判定           
１１      ＣＰＵ                  １２      主記憶装置
１３      外部記憶装置            １４      入力装置
１５    表示装置                  １６      バス      
【図１】
0006608619.tif 000002
【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】
0006608619.tif 000008