(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の太陽電池が配されたソーラーパネルと、
前記ソーラーパネルから出力される電流又は電圧の出力値を計測する計測センサと、
前記計測センサの温度を測定する温度センサと、
前記温度センサにより測定される温度に基づいて、前記計測センサで計測される出力値を補正する補正部と、
前記計測センサで計測される出力値を補正するために、センサ特性学習を実施するセンサ特性学習部と、
前記センサ特性学習を実施する温度である学習温度ポイント及び学習回数を算出する学習条件算出部と、
前記温度センサで測定された前記計測センサの温度が、前記学習温度ポイントに到達したかどうかを判定する温度判定部と、を備える太陽電池モジュールシステムであって、
前記センサ特性学習では、前記計測センサと前記ソーラーパネルとの接続を一時的に切断して、前記計測センサの近傍に設けられた定電流源又は定電圧源が生成する電流値又は電圧値と、前記生成した電流値又は電圧値が前記計測センサへ流れる又は印加されることで計測される出力値とを比較してズレを把握し、
前記補正部は、前記ズレに基づいて、前記計測センサで計測される出力値を補正し、
前記センサ特性学習部が、起動時の周囲温度Tenvで、起動時センサ特性学習を実施している際、前記学習条件算出部は、当該システム動作中の温度昇温幅ΔTsys及び前記計測センサの再学習必要温度差ΔTstdthに応じて、起動時を除いた学習回数Nstd及び動作中センサ特性学習の中心温度となる最適な学習温度ポイントTstd(i)を；
学習回数Nstd＝（ΔTsys/ΔTstdth）を一番近い下の正数に切り捨てて算出し、
最適な学習温度ポイント"Tstd(i)＝Tenv＋ΔTsys/2−ΔTstdth/2×（Nstd−1）＋ΔTstdth×i"（i＝0，1，2，・・・（Nstd−1））を設定し、
前記温度判定部が、前記温度センサで計測された温度が前記最適な学習温度ポイントTstd(i)に到達したと判定したら、前記センサ特性学習部が、前記最適な学習温度ポイントTstd(i)で動作中センサ特性学習を実施する、ことを特徴とする
太陽電池モジュールシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、太陽電池モジュールシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
太陽電池システムは、太陽電池（ソーラーセル）で発電された出力を電流センサ及び/又は電圧センサ等の計測センサで計測しながら、適宜発電量を調整している。
【０００３】
しかし、上記発電量の調整に用いられる電流センサ及び/又は電圧センサは、製造時のばらつき、経年劣化、温度特性等によって、特性がズレることがある。
【０００４】
上記のズレのうち、製造ばらつきは、初期特性を不揮発性メモリに記憶して予め補正し、動的学習の際に、ばらつき量を演算に適用することで、ズレを解消することができる。また、経年劣化については、緩やかな変化であるため、長期間の動作毎に、例えば発電動作を開始する起動時等に、変化量を検知することで、適切にズレを補正することができる。
【０００５】
しかし、温度特性は短期間で変化する時間応答性が高いズレであるため、温度が変化する発電動作の計測の最中に、定期的に温度特性のズレを解消することが望まれる。
【０００６】
ここで、上記発電量の調整に用いられるセンサにおいて、温度に応じて補正するためには、一時的に、太陽電池モジュールの制御を停止する必要がある。例えば、電圧センサの場合、一時的に電流をゼロにした状態を作って基準とし、基準に対するズレから、計測された電圧（出力値）の基準からのズレの状態を算出する。
【０００７】
例えば、特許文献１の太陽電池モジュールでは、計測した温度が、開始温度から所定の温度差になると、その都度、発電のための制御を一時停止させ、計測センサによって計測された出力値を補正するための、基準からのズレを算出する学習動作を実施するように制御している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１５−１３６２３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記の制御を用いると、所定の温度差になる度に、発電のための制御を一時停止させて出力値を補正するために、計測値の基準からのズレを算出する学習動作を実施するので、その補正のための学習期間において、太陽電池モジュールの発電量が低下してしまう。
【００１０】
そこで、本発明は上記事情に鑑み、発電量の低下を抑制できる、太陽電池モジュールシステムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するため、本発明の一態様では、複数の太陽電池が配されたソーラーパネルと；前記ソーラーパネルから出力される電流又は電圧の出力値を計測する計測センサと、前記計測センサの温度を測定する温度センサと；前記温度センサにより測定される温度に基づいて、前記計測センサで計測される出力値を補正する補正部と；前記計測センサで計測される出力値を補正するために、センサ特性学習を実施するセンサ特性学習部と；前記センサ特性学習を実施する温度である学習温度ポイント及び学習回数を算出する学習条件算出部と；前記温度センサで測定された前記計測センサの温度が、前記学習温度ポイントに到達したかどうかを判定する温度判定部と；を備える太陽電池モジュールシステムであって、
前記センサ特性学習では、前記計測センサと前記ソーラーパネルとの接続を一時的に切断して、前記計測センサの近傍に設けられた定電流源又は定電圧源が生成する電流値又は電圧値と、前記生成した電流値又は電圧値が前記計測センサへ流れる又は印加されることで計測される出力値とを比較してズレを把握し、
前記補正部は、前記ズレに基づいて、前記計測センサで計測される出力値を補正し、
前記センサ特性学習部が起動時の周囲温度Tenvで起動時センサ特性学習を実施している際、前記学習条件算出部は、当該システム動作中の温度昇温幅ΔTsys及び前記計測センサの再学習必要温度差ΔTstdthに応じて、起動時を除いた学習回数Nstd及び動作中センサ特性学習の中心温度となる最適な学習温度ポイントTstd(i)を；
学習回数Nstd＝（ΔTsys/ΔTstdth）を、一番近い下の正数に切り捨てて算出し、
最適な学習温度ポイント"Tstd(i)＝Tenv＋ΔTsys/2−ΔTstdth/2×（Nstd−1）＋ΔTstdth×i"（i＝0，1，2，・・・（Nstd−1））を設定し、
前記温度判定部が、前記温度センサで測定された温度が前記最適な学習温度ポイントTstd(i)に到達したと判定したら、前記センサ特性学習部が、前記最適な学習温度ポイントTstd(i)で動作中センサ特性学習を実施する、ことを特徴とする。
【００１２】
上記設定により、最適な学習温度ポイントを設定することで、最適な学習温度ポイント±計測センサの再学習必要温度差で、太陽電池モジュールシステム動作中の温度昇温幅の範囲を適切にカバーすることができる。
【００１３】
そのため、太陽電池の発電の一時停止を伴う前記センサ特性学習の実施回数を削減することができ、発電量の低下を抑制できる。
【発明の効果】
【００１４】
一態様によれば、太陽電池モジュールシステムにおいて、計測センサのセンサ特性学習を実施するための最適な学習温度ポイントの設定により、システム動作中の温度昇温幅の範囲を適切にカバーできることで、ソーラーパネルの発電の一時停止を伴うセンサ特性学習の実施回数を削減し、発電量の低下を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１実施形態の制御のブロック図。
【図２】比較例におけるセンサ特性学習ポイントと、システム動作の動作状況を示すグラフ。
【図３】本発明の第１実施形態のフローチャート。
【図４】比較例及び第１実施形態における、学習ポイントの選択例。
【図５】本発明の第２実施形態の制御のブロック図。
【図６】第２実施形態のフローチャート。
【図７】再学習ポイントの均等割り当て例。
【図８】比較例及び本発明における、学習結果の再利用と学習回数を示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。
【００１７】
〔第１実施形態〕
図１に本発明の第１実施形態の制御のブロック図を示す。本発明に係る発電システム１は、太陽光発電を行う太陽電池モジュールシステムある。
【００１８】
本発電システム（太陽電池モジュールシステム）１は、ソーラーパネル１０、電流センサ２０、温度センサ３０、計測値制御部４０、発電制御部５０、及び電力変換部６０を備える。電力変換部６０は、発電した電力を、電力系統を介して供給先７０へ供給する。
【００１９】
ソーラーパネル１０は、複数の太陽電池（ソーラーセル）は直列に接続されるストリング構成（１１）であり、複数単位毎に適宜バイパスダイオードが設けられている。
【００２０】
電流センサ２０は、ソーラーパネル１０の出力電流を計測する。ここでは、計測センサの一例として電流センサを挙げているが、本発明で使用する計測センサは、例えば、電流センサや電圧センサ等であって、温度により計測結果が変化する（基準値からズレる）センサであれば何でもよい。
【００２１】
温度センサ３０は、電流センサ２０の近傍に設けられ、電流センサ２０の温度を計測する。
【００２２】
計測値制御部４０は、温度センサ３０で計測した温度に応じて、計測特性が変化する電流センサ２０の出力値を補正して、発電制御部５０及び電力変換部６０へ出力する。計測値制御部（補正部）４０は、学習条件算出部４１、学習温度記憶メモリ４２、学習温度判定部４３、センサ特性学習部４４及び計測値補正部４５を備える。
【００２３】
電流センサ２０の近傍には、定電流源２１が設けられ、計測値制御部４０のセンサ特性学習部４４における、電流センサ２０の温度の依存するセンサ特性の学習に用いられる。なお、計測センサが電圧センサの場合は、定電圧源が設けられ、所定の電圧が印加される。
【００２４】
発電制御部５０は、計測値制御部４０の計測値補正部４５で補正された出力値（出力電流）を基に、ソーラーパネル１０の発電状況を管理する。
【００２５】
電力変換部６０は、例えば、DCDCコンバータ等であり、発電制御部５０からの指示により、フィードバック制御により、ソーラーパネル１０での電力量が最適になるように、負荷や印加電圧/電流等が調整させられる。
【００２６】
本システムでは、例えば、ＭＰＰＴ（Maximum Power Point Tracking：最大電力点追従）制御、又はＰＷＭ制御を用いた発電制御を行うソーラーシステムである。
【００２７】
そのため、本システムでは、電流センサ（又は/及び電圧センサ）が計測しているソーラーパネル１０から出力される電流及び/又電圧の出力値（補正された出力値）は、発電制御部５０によって監視されており、その監視結果に応じて、ソーラーパネル１０から取り出す発電量ができるだけ多くなるように、発電制御部５０は電力変換部６０を適宜調整している。
【００２８】
ここで、ソーラーパネルは、一般的に光を吸収して電力を生み出すものの、吸収した光の一部は電力ではなく熱に変わってしまい、表面温度が上昇してしまう。
【００２９】
このようなソーラーパネル１０の近傍に設けられ、上記発電量の調整に用いられる電流センサ及び/又は電圧センサは、製造時のばらつきや経年劣化に加えて、温度特性によって、特性がズレることがある。
【００３０】
各種のズレの特性を表１に示す。表１中、○は補正可能であることを示し、表１に示すズレのうち、複数の方法により補正が可能である場合は、できるだけ少ない回数の補正を実施するものとする（◎で示す）。
【００３１】
【表１】
0006555152.tif 000002
表１において、（１）製造ばらつきは、初期特性を不揮発性メモリに記憶して予め補正し、動的学習の際に、ばらつき量を演算に適用することで、ズレを解消することができる。そのため、製造の際に、１回だけ補正すれば済む。
【００３２】
また、（２）経年劣化は、所定の期間毎として、長時間毎に１回、例えば、システム起動時に特性を検知すれば足りる。
【００３３】
しかし、（３）温度特性は、短期間で変化する時間応答性が高いズレであるため、使用の最中に、特性マップを基にして、定期的に温度特性のズレを把握（算出）し、動的に短時間毎に補正する必要がある。
【００３４】
本発明において、出力値の「センサ特性学習動作」では、一時的に制御を止めて、基準となる状態を作り、その基準とのズレを基に、計測される値のズレを算出することを意味する。電圧センサの場合、一時的に電流をゼロにした状態を作成して基準とし、基準に対するズレから、生成される電圧のズレの程度を算出する。
【００３５】
詳しくは、センサ特性学習動作では、電流センサ２０のソーラーパネル１０との接続を切断して一時中断し、電流センサ２０の近傍に設けられた定電流源２１を用い、定電流源２１から電流センサ２０へ電流を流す。
【００３６】
まず、起動時の周囲温度Tenvにおいて、センサ特性学習部４４で、定電流源２１が生成する電流値と、前記生成した電流値が電流センサ２０へ流れることで計測される出力値とを比較してズレ（誤差）を把握する起動時センサ特性学習を実施する。
【００３７】
さらに、温度センサ３０で測定した電流センサ２０の温度が後述する学習温度ポイントTstd(0),Tstd(1),Tstd(2),,,へと変化した際にも、センサ特性学習部４４で、定電流源２１が生成する電流値と、生成した電流値が電流センサ２０へ流れることで計測される電流値とを比較してズレを把握し、記録する。
【００３８】
ここで、太陽電池モジュールシステム１において変動する温度昇温幅ΔTsysにおいて、初回の温度上昇時に上記ズレを、算出し、記憶することによって、その後、システム温度昇温幅ΔTsysにおいて、電流センサ２０の温度がわかれば、その温度で電流センサ２０のズレ（センサ特性）を知る事ができる。そのため、再度の比較をしなくてもズレがわかり、適宜補正する事ができる。
【００３９】
なお、記憶される、学習温度ポイントTstd(0),Tstd(1),Tstd(2),Tstd(3)の各温度差は、動作保証温度範囲である＋ΔTstdth（再学習必要温度差）以内である。したがって、本実施形態においては、測定された温度が、最も近い学習温度ポイントTstd(i)に到達したときに、比較されたズレを、補正のための学習動作を実施するようにすればよい。
【００４０】
なお、システム動作スタート時の雰囲気温度Tenvにおける上記比較動作を起動時センサ学習動作、Tstd(0),Tstd(1),Tstd(2),,,における上記比較動作を動作中センサ学習動作とよぶ。起動時センサ学習動作と動作中センサ学習動作とを合わせて学習動作とよぶ。
【００４１】
＜ズレ方＞
図２にセンサ特性を示す一例であって、比較例におけるセンサ特性学習ポイントと、システム動作の動作状況を示すグラフを示す。
【００４２】
本明細書において、Tは、温度センサ３０が測定した電流センサ（計測センサ）２０の温度を示す。Tenvは、計測センサ周辺（Environment）の周囲温度であって、動作スタート時の温度を意味する。ΔTsysは、太陽電池モジュールシステム１動作中の昇温幅（下記、システム動作中昇温幅という）を示す。ΔTstdthは、センサ特性の再学習必要温度差を示す。即ち、ΔTstdthは計測センサの温度を変更したときの動作保証温度範囲を意味する。
【００４３】
ここで、温度に依存した、電流センサ２０の出力値のズレ方として、センサ特性が一次式（ｙ＝ａｘ＋ｂ：ｘが実際の値、yは認識値）で表現可能と仮定した場合、ａがゲイン、ｂがオフセットとする。
【００４４】
上記式のオフセットｂの補正には、正しい値と計測値のセットが１つ必要となる（例えば、ｘ＝０の場合のｙ切片）。また、ゲインａの補正には、一次式の傾きの調整のため、正しい値と計測値のセットが２つ必要となる。
【００４５】
ここで、動的補正が必要な場合、（Ｘ，Ｙ）の計測値を、太陽電池モジュールシステム１が他のシステムへ搭載された状態であるオンボードで、取得するためには、通常制御を停止して、計測用モードを実施する必要がある。即ち、制御部４０は、計測センサ２０で計測される出力値を補正する動作中センサ特性学習を実施する期間（計測用モードの期間）、ソーラーパネル１０の発電を一時停止させる。
【００４６】
しかし、計測用モードでは、発電が一時停止しており、通常制御が実施できないため、本来の機能が損なわれ、その分、発電量が低下してしまう。よって、計測用モードの回数がより少ない方が好ましい。
【００４７】
図３に、本発明の第１実施形態の計測用モードのフローチャートを示す。図３の示す本発明のフローにおいて、図２に示す比較例と、Ｓ２，Ｓ４は、同様の制御であるが、Ｓ１、Ｓ３の工程を設けている点が異なる。
【００４８】
まず、システム動作を開始すると、発電動作を実行する前に、制御停止期間中に（計測用モードで）、スタート温度である周囲温度Tenvで起動時センサ特性学習動作を実施する（Ｓ２）ことに並行して、学習温度ポイントTstd(i)を算出する（Ｓ１）。
【００４９】
上述のように、Ｓ２において、起動時の周囲温度Tenvにおいて、定電流源２１が生成する電流値と、生成された電流が電流センサ２０へ流れることで計測される電流値とを比較することで、スタート温度における、電流センサ２０のズレを把握する、起動時センサ特性学習動作を実施する。
【００５０】
Ｓ１にて、計測値制御部４０の学習条件算出部４１が、学習温度ポイントTstd(i)及び、学習回数Nstdを算出する方法について詳述する。
【００５１】
まず、発電制御部５０の設定等によりシステム動作中昇温幅ΔTsysを取得するとともに、少なくとも製造ばらつきを解消した、電流センサ２０の再学習必要温度差ΔTstdthを、例えば学習温度記憶メモリ４２等から取得する。
【００５２】
そして、Ｓ１‐１として、学習条件算出部４１は、下記式より、システム動作中昇温幅ΔTsys及びセンサの再学習必要温度差ΔTstdthを用いて、学習点数（起動時を除く学習点数）Nstdを算出する。学習点数Nstdは、計測される温度に基づいて、計測センサで計測される出力値を補正するセンサ特性学習を実施する起動時を除く補正回数を意味する。
【００５３】
Nstd＝floor（ΔTsys/ΔTstdth）・・・（式１）
上記式１において、floor関数により、（ΔTsys/ΔTstdth）を、一番近い下の正数に切り捨てる。
【００５４】
その後、Ｓ１−２として、学習温度ポイントを算出する。学習温度ポイントは、動作中センサ特性学習の中心温度を意味する。ここで、Ｉ＝0，1，2，3，，，，（Nstd‐１）として
Tstd(i)＝Tenv＋ΔTsys/2−ΔTstdth/2×（Nstd‐１）＋ΔTstdth×i・・・（式２）
で算出される。
【００５５】
例えば、システム動作中昇温幅ΔTsysがセンサの再学習必要温度差ΔTstdthの２倍より小さい場合（ΔTsys≦2×ΔTstdth）、Nstd=1、I=0となる。よって
Tstd(i)＝Tenv＋ΔTsys/2−ΔTstdth/2×(1‐1)＋ΔTstdth×0
＝Tenv＋ΔTsys/2となる。
このように、算出した学習温度ポイントTstd(i)は、学習温度記憶メモリ４２に記憶される。
【００５６】
なお、Ｓ１の算出動作と並行して、Ｓ２において、センサ特性学習部４４がスタート時の温度（周囲温度）Tenvで起動時センサ特性学習動作を実行する。
【００５７】
その後、システム動作を開始すると、電流センサ２０で計測した電流値（出力電流）は、発電に伴って温度が上昇するソーラーパネル１０の発電制御に用いられ、上昇していく電流センサ２０の温度を、測定温度Tとして、温度センサ３０で測定していく。
【００５８】
Ｓ３において、計測温度Tが、どの学習温度ポイントTstd(i)に近いかどうかを判定する（学習温度判定ステップ）。
【００５９】
言いかえると、計測温度Tがどの温度範囲と一致しているかどうかを判定する。
T≒Tstd(i)I＝0，1，2，3，，，(Nstd‐１)
即ち、計測された温度Tが、Tstd(0)±ΔTstdth，Tstd(1)±ΔTstdth，Tstd(2)±ΔTstdth，，，Tstd(Nstd−１)±ΔTstdthの、どの範囲に入っているかを判定する。
【００６０】
なお、後述する図４の右側に示すように、動作保証範囲を示す矢印は、＋ΔTstdthの範囲が重複しているので、範囲の一致は、学習温度判定部４３が、温度比較により、計測温度Tが、学習温度ポイントTstd(i)に到達したかどうかを検知（判定）すれば済む。
【００６１】
このように、Ｓ３の判定においてシステムの制御周期、電流センサ２０及び温度センサ３０の精度に合わせて、一致判定には幅を持たせると好適である。
【００６２】
そして、計測温度Tが、学習温度ポイントTstd(i)に到達したら、発電制御部５０に、ソーラーパネル１０の発電を一時停止させながら、計測値補正部４５は、電流センサ２０で計測される出力値を補正する動作中センサ特性学習を実施する（Ｓ４）。
【００６３】
詳しくは、測定温度Tが学習温度ポイントTstd(0),Tstd(1),Tstd(2),Tstd(3)に到達した際に、定電流源２１が生成した電流値と、生成された電流が電流センサ２０へ流れることで計測される電流値とを比較してズレを把握する、動作中センサ特性学習を実施する。この際のズレを基に、計測値補正部４５は、電流値（電流センサ２０からの出力値）を補正する。
【００６４】
図４に、比較例及び第１実施形態における、学習ポイントの選択例を示す。図４では、比較例及び第１実施形態における、学習点数、再学習必要回数、学習回数の相関関係も示している。図４では、動作範囲が（ΔTstdth＜ΔTsys＜2×ΔTstdth）の場合について検討する。なお、図４中、温度上昇時の際のΔTstdthは、矢印の上半分に相当する。
【００６５】
図４の比較例（左側）では、太陽光システムの動作温度範囲に関わらず、所定温度毎に、センサの学習ポイントが決められていた。したがって、図４に示すように、スタート時の補正と共に、動作中昇温幅ΔTsysが、再学習必要温度差ΔTstdthを超えた時点を所定温度として設定し、所定温度を通過する毎に電流センサ２０の学習動作を実施している。
【００６６】
この学習温度ポイント"Tenv＋ΔTstdth"は、システムの動作中昇温幅ΔTsysにおいて、高温度側にあり、不均等な学習となり、"Tenv＋ΔTstdth"を中心として±ΔTstdthの範囲では下側の温度をカバーできない（範囲の境界ぎりぎりになる）。
【００６７】
また、所定温度通過する場合は、その都度（学習温度ポイント（"Tenv"、"Tenv＋ΔTstdth"）を通る度に）、特性学習を実施するため、ソーラーパネルの発電の一時停止を伴う動作中センサ特性学習の実施回数が無限大となり、その分、発電量が低下してしまった。
【００６８】
一方、本発明の制御（図４右側）では、スタート時の周囲温度Tenvにおける補正と共に、上記式（１），（２）より算出された"Tenv＋ΔTsys/2"を学習温度（中心温度）として補正している。
【００６９】
適切な学習温度ポイント"Tenv＋ΔTsys/2"を設定することにより、＋側及び−側の再学習必要温度差を示す＋ΔTstdth及び−ΔTstdthにより、全てのシステム動作中昇温幅ΔTsysをカバーできる。即ち、図４の最も右側では、上限と下限を示す点線の範囲ΔTsysは、学習温度ポイント"Tenv＋ΔTsys/2"を中心とした再学習必要温度差±ΔTstdthの矢印（学習温度範囲）でカバーされているので、範囲ΔTsysの全てが、"Tenv＋ΔTsys/2"を中心とした動作保証範囲±ΔTstdthに入ることになる。
【００７０】
よって、初回の上昇時に補正を実行すれば、その後、温度が変動しても、補正の必要がなくなるため、再学習が省略可能となり、スタート時に周囲温度Tenvでの学習と合わせて、学習回数が２回に抑制できる。
【００７１】
このように、太陽電池モジュールシステム１において、計測センサの動作中センサ特性学習を実施するための最適な学習ポイントを温度に設定することで、ソーラーパネルの発電の一時停止を伴うセンサ特性学習の実施回数を削減し、発電量の低下を抑制できる。
【００７２】
なお、図４では、システム温度昇温幅ΔTsysの範囲が狭く、補正センサ学習ポイントであるNstd＝１で、すべてのΔTsysの範囲をTstd(0)±ΔTstdthでカバーしている例を示している。
【００７３】
一方、ΔTsysの範囲が広く、Nstd＝３以上の場合で温度が低下する際、例えば測定温度がTstd(2)→Tstd(1)→Tstd(0)へ低下し、Ｔ＝Tstd(0)に到達した際に、Tstd(2)でのセンサ特性（定電流源の電流値からのズレ）を基にして電流センサ２０の出力値が補正されたままであると、補正結果が間違いとなる。
【００７４】
そこで、上記のように、システム動作中昇温幅ΔTsysが大きい場合の制御例を第２実施形態として説明する。
【００７５】
〔第２実施形態〕
図５に、本発明の第２実施形態の制御のブロック図を示す。
【００７６】
電流センサは、同じ温度であっても、低い温度から上がる場合と、高い温度が続いた後に温度が下がる場合とで、センサ特性が微妙に変わることが有り得る。
【００７７】
本実施形態においては、補正した計測センサ特性（定電流源が生成した電流値からのズレ）と、補正のための学習時の計測センサの温度（学習温度ポイントTstdT）とを関連付けて記憶し、TstdT−ΔTstdth＜T＋ΔTstdthを満たすTstdと関連するセンサ特性について、再利用する。
【００７８】
この制御例では、第１実施形態と比べて、再利用の分、学習結果を利用する補正動作が増加することになるが、システム温度昇温幅ΔTsysが広い場合であっても、よりきめ細やかに対応できる。一方、所定温度で毎回学習する比較例と比べると、再学習回数（再利用回数）は学習回数の約半分なので、再学習回数（再利用回数）を減少させることができる。
【００７９】
本実施形態の構成では、第１実施形態と比較して、太陽電池モジュールシステム２は、計測値制御部４００において、再利用温度選択部４６、再利用温度判定部４７を備える点が異なる。
【００８０】
また、本実施形態において、記憶メモリ４８において、センサ特性（定電流源が生成した電流値からのズレ）と、補正した際に温度センサ３０で計測された電流センサ２０の温度（学習温度ポイント）とを、関連付けて記憶し、再利用の際に取り出し可能な構成となっている。
【００８１】
本実施形態のシステムでは、学習結果を記憶するリソースがあるので、初回以外にも学習が可能になり、学習回数を再度、選択的に実行させることができる。
【００８２】
図６に、第２実施形態のフローチャートを示す。図６に示す本実施形態の制御において、図６のＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１３、Ｓ１４は、図３に示す第１実施形態のＳ１〜Ｓ４と同様である。Ｓ１５以下における制御が図３の制御と異なる。
【００８３】
Ｓ１１では、図３と同様に、学習温度ポイントTstd(i)を算出すると共に、Ｓ１２でスタート時の周囲温度Tenvで起動時学習動作を実行する。
【００８４】
Ｓ１３においても、Ｓ３と同様に、学習温度判定部４３が、温度比較により、計測温度Tが、学習温度ポイントTstd(i)に到達したかどうかを検知する。
【００８５】
なお、学習温度ポイントTstd(i)は、第１実施形態と同様であり、計測温度Tがどの温度範囲と一致しているかどうかを判定は、T≒Tstd(i)I＝0，1，2，3，，，，Nstd‐１で判定する。この範囲は、温度の重複するため、より細かい設定として、後述する図８の「最適設定１」及び「最適設定２」において、初回の上昇温度の際の１回だけの学習の際の判定に用いられる。
【００８６】
なお、本実施形態においても、システムの制御周期、センサ２０，３０の精度に合わせて、一致判定には幅を持たせると好適である。
【００８７】
Ｓ１４に学習温度ポイントTstd(i)に到達したら、発電制御部５０に、ソーラーパネル１０の発電を一時停止させながら、計測値補正部４５は、電流センサ２０で計測される出力値を補正する、センサ特性学習を実施する。
【００８８】
その後、Ｓ１４において、記憶メモリ４８は、学習温度ポイントTstd(i)での学習結果（定電流源が生成した電流値からのズレ）を、学習温度ポイントTstd(i)と関連付けて保存する。
【００８９】
本制御例は、主にΔTsysが広い場合に適用されるので、補正回数Nstdが２回以上ある場合は、Nstd回、Ｓ１３〜Ｓ１５を繰り返す。
【００９０】
その後、Ｓ１６において、再利用温度選択部４６は、Ｓ１５において記憶メモリ４８で記憶したTstd(i)から、再利用学習ポイントTstd(e)を選択する。詳しくは、再利用温度選択部４６は、記憶したTstd(i)のうち、"TstdT−ΔTstdth＜T＜T＋ΔTstdth"を満たす、学習温度ポイントTstdTと、関連するセンサ特性（即ち、Tstd(e)（eは偶数）を中心温度とする学習の特性）を選択する。
【００９１】
Ｓ１７において、再利用温度判定部４７は、計測温度Tが、再利用温度ポイントTstd(e)に到達したか判定する。一例として、再利用温度ポイントTstd(e)＝0，2，4，，，，，floor((Nstd‐１)/2)とする。
具体的には、測定された温度Tが、Tstd(0)±ΔTstdth，Tstd(2)±ΔTstdth，Tstd(4)±ΔTstdth，，，Tstd（(Nstd−１)/2）±ΔTstdth，の範囲に入っているか、を判定する。
【００９２】
図８で後述するように、Ｓ１６で選択する範囲は、温度の重複がないため、「最適設定１」において、毎回その温度になる都度の学習の判定に用いられる。この際、計測温度Tが再利用温度ポイントTstd(e)（eは偶数）に到達したかどうかで判定される。
【００９３】
なお、この再利用温度ポイントでの温度到達の判定においても、システムの制御周期、センサ２０，３０の精度に合わせて、一致判定には幅を持たせると好適である。
【００９４】
そして、Ｓ１８、再利用温度に到達したら、再利用温度判定部４７は、Ｓ１５において記憶メモリ４８に記憶した学習結果から、再利用温度ポイントTstd(e)に対応する学習結果を呼び出す。そして、呼び出した学習結果に基づいて（再利用して）、計測値補正部４５が計測値である電流センサ２０の出力値を補正する。
【００９５】
なお、本制御例は、主にシステム温度昇温幅ΔTsysが広い場合に適用されるので、補正回数Nstdが２回以上ある場合は、Nstd/2回、これが整数にならない場合は、(Nstd‐1)/2回、Ｓ１７、Ｓ１８を繰り返す。
【００９６】
図７に、図６のフローに対応する再利用を実施する際の均等割り当て例を示す。
【００９７】
図７において、起動時の周囲温度Tenv＝−５０℃、システム温度昇温幅ΔTsys＝１３０℃−（−５０℃）＝１８０℃、特性の変化量により予め定められた電流センサ２０のセンサの再学習必要温度差ΔTstdthを±３０℃とする。
式１より、Nstd=floor(ΔTsys/ΔTstdth)=floor(180/60)=floor(6)=5
式２では、Nstd＝5より、I=0,1,2,3,4
Tstd(0)=Tenv+ΔTsys/2-ΔTstdth/2×(Nstd‐1)+ΔTstdth×I 
=-50+180/2-30×1/2× (5-1) +30×0 
= -50+90-60+0 = -20
同様にして
Tstd(1)=-50+90―60+30×1=10
Tstd(2)=-50+90―60+30×2=40
Tstd(3)=-50+90―60+30×3=70
Tstd(4)=-50+90―60+30×4=100
と算出しうる。
【００９８】
したがって、スタート直後の初回の温度上昇時では、―２０℃，１０℃，４０℃，７０℃，１００℃に測定温度が到達した際に、補正のための学習動作を実施する（図７中、●、×箇所）（図６フローのＳ１３，Ｓ１４）。
【００９９】
一方、再利用条件として、（Ａ）T≒Tstd(e)＝0，2，4，，，，，floor((Nstd‐1)/2)を判定すると、Tstd(0)＝１０℃，Tstd(2)＝４０℃，及びTstd(4)＝１００℃が、動作中センサ特性学習の中心温度となる最適な学習温度ポイントとなる（図７中、●箇所）（図６フローのＳ１３，Ｓ１５）。
【０１００】
上記１０℃、４０℃、１００℃を最適な学習ポイントとして、毎回その温度になる都度、記憶メモリ４８から呼び出して学習する（再利用する）と、学習温度ポイントTstd(e)を中心としてセンサ再学習必要温度差ΔTstdthである±３０℃の範囲で温度の重複がないため、少ない学習回数で効率よく補正を実行することができる。
【０１０１】
図８に比較例及び本発明における、学習結果の再利用と学習回数を示すグラフを示す。ここで、４×ΔTstdth＝ΔTsysの場合について検討する。なお、図８中、温度上昇時の際のΔTstdthは、矢印の上半分に相当する。
【０１０２】
上記の式１よりNstd＝floor（ΔTsys/ΔTstdth）＝floor(4/1)＝3
したがって、スタート時を除く補正回数は３回で、スタート時を合わせた学習回数は、４回となる。
【０１０３】
図８左側に示す従来例では、所定温度通過する場合、その都度、特性学習を実施するため、ソーラーパネルの発電の一時停止を伴うセンサ特性学習の実施回数（再学習の分）が多くなってしまい、その分、発電量が低下してしまった。
【０１０４】
一方、図８中右側に示す最適設定２では、第１実施形態と同様の制御を実施した例を示す。
【０１０５】
初回（スタート時の環境温度）以外の適切な学習温度ポイントTstd(0)，Tstd(1)，Tstd(2)を３点、設定することにより、全てのシステム動作中昇温幅Tsys（動作範囲）をカバーできる。
【０１０６】
したがって、温度が、動作範囲であるシステム動作中昇温幅ΔTsys内で変動したとしても、適切な学習温度ポイントを設定することにより再度の動作温度の設定を行うことを省略できる。
【０１０７】
よって、初回の上昇時にセンサ特性学習を基に補正を実行し、その後、温度が変動しても、補正を実施しないため、起動時を含めた学習回数が４回に抑制できる。
【０１０８】
このように、太陽電池モジュールシステムにおいて、計測センサのセンサ特性学習を実施するための最適な学習ポイントを温度に設定することで、ソーラーパネルの発電の一時停止を伴うセンサ特性学習の実施回数を削減し、発電量の低下を抑制できる。
【０１０９】
また、図８中央の最適設定１は、第２実施形態における学習値の選択を実施した制御例を示す。
【０１１０】
さらに、本実施形態の制御では、記憶した最適な学習温度の一つ置きに、再学習することを選択することで、学習の実施範囲の重複なしで、すべての範囲をきめ細やかにカバーできる。詳しくは、上述より、偶数回である、Tstd(0)，Tstd(2)を、再学習のための学習ポイントとすると、温度上昇の際、及び温度下降の際、保証範囲が重複することなく、最小限の回数で（比較例に比べると半分の回数で）、電流センサの温度応答性が高いズレを速やかに調整できる。
【０１１１】
したがって、このように再学習を選択可能にすることで、より電流センサの温度応答性に対してきめ細やかに対応できると共に、システム動作中昇温幅が広い場合でも、既に学習した特性（ズレ）を再利用することで、センサ温度の特性を補正することができる。
【０１１２】
このように、本実施形態では、太陽電池モジュールシステムにおいて、計測センサのセンサ特性学習を実施するための最適な学習ポイントを温度に設定することで、ソーラーパネルの発電の一時停止を伴うセンサ特性学習の実施回数を削減する。また、既に学習した特性を再利用することで、一時停止を伴わずに、センサ温度の特性を適宜、補正することができる。
【０１１３】
以上、ソーラーシステムを実施形態により説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。
【符号の説明】
【０１１４】
１，２  発電システム（太陽電池モジュールシステム）
１０  ソーラーパネル
２０  電流センサ（電圧センサ、計測センサ）
３０  温度センサ
４０，４００  計測値制御部（補正部）
４１  学習条件算出部
４２  学習温度記憶メモリ
４３  学習温度判定部（温度判定部）
４４  センサ特性学習部
４５  計測値補正部（補正部）
４６  再利用温度選択部
４７  再利用温度判定部
４８  記憶メモリ
５０  発電制御部（制御部）
６０  電力変換部（制御部）
７０  供給先
Nstd  起動時を除いた学習回数
Tenv  起動時の周囲温度
ΔTstdth  計測センサ（電流センサ）の再学習必要温度差
ΔTsys  太陽電池モジュールシステム動作中の温度昇温幅(システム動作中昇温幅、動作範囲)
Tstd(i)  動作中センサ特性学習の中心温度となる最適な学習温度ポイント
Tstd(e)  再利用温度ポイント
【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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