(57)【要約】【課題】本発明は、太陽光発電所内の太陽電池アセンブリのパラメータに基づいて、太陽電池アセンブリモデルを構築する。【解決手段】人工ニューラルネットワークアルゴリズムに基づく太陽電池アレイの電力予測モデルを確立することと、太陽電池アレイが異なる厚さ、異なる遮蔽の大きさの静的な陰影に遮蔽される状況での太陽電池アレイの出力データを収集し、トレーニングセットを構築し、電力予測モデルに対してトレーニングを行い、トレーニング済みの電力予測モデルを得ることと、太陽電池アレイの晴天時の作動状況におけるインバータのリアルタイム稼働データの出力電力を収集、分類及び正規化し、トレーニング済みの電力予測モデルを利用して、太陽光発電所全体の出力電力を予測して、電力予測には、太陽光発電所の晴天時の作動状況における出力電力の連続的な予測及び太陽光発電所が動的な雲域で遮蔽されている状況における分単位での電力予測が含まれることと、を含む系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法及びシステムを提供する。本発明は装置のコストを削減し、異なる厚さの雲域が太陽電池アレイの電力予測の精度に影響を及ぼす欠陥を解消する。  【選択図】 図１
2021523673.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
太陽光発電所内の太陽電池アセンブリのパラメータに基づいて、太陽電池アセンブリモデルを構築し、太陽電池アセンブリモデルの直並列の組み合わせに基づき、太陽電池アレイモデルを構成し，太陽光発電所内部の太陽電池アレイの配列構造に基づく太陽光発電所モデルを確立することと、
太陽光発電所モデルに基づいて、人工ニューラルネットワークアルゴリズムに基づく太陽電池アレイ電力予測モデルを確立することと、
太陽電池アレイが異なる厚さ、異なる遮蔽の大きさの静的な陰影に遮蔽される状況での太陽電池アレイの出力データを収集し、トレーニングセットを構築し、太陽電池アレイ電力予測モデルに対してトレーニングを行い、トレーニング済みの太陽電池アレイ電力予測モデルを得ることと、
太陽電池アレイの晴天時の作動状況におけるインバータのリアルタイム稼働データの出力電力を収集、分類及び正規化し、トレーニング済みの太陽電池アレイ電力予測モデルを利用して、太陽光発電所全体の出力電力を予測し、電力予測には、太陽光発電所の晴天時の作動状況における出力電力の連続的な予測及び太陽光発電所が動的な雲域で遮蔽されている状況における分単位での電力予測が含まれることと、を含む、ことを特徴とする系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項２】
実際の太陽電池アセンブリを可変負荷に接続し、太陽電池アセンブリの電圧をゼロから開放電圧の範囲内で固定ステップにより調節し、異なる電圧値における太陽電池アセンブリの出力電流値を収集することで、太陽電池アセンブリの電流−電圧特性が得られ、
実際の太陽電池アセンブリが受ける放射照度を変更することで、太陽電池アセンブリの異なる放射照度における電流−電圧特性が得られ、
上記二つの実際に得られた電流−電圧特性を、太陽電池アセンブリモデルに基づき得られた電流−電圧特性と比較して、太陽電池アセンブリモデルの関連パラメータを補正する、ことを特徴とする請求項１に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項３】
太陽電池アセンブリモデルは５つのパラメータを持つ太陽電池アセンブリモデルであり、実際の作動状況における５つのパラメータ、すなわちダイオード理想係数A、直列抵抗Rs、並列抵抗Rsh、飽和電流Iph、光生成電流Isを計算して、最終的に異なる作動状況における電流−電圧特性が得られ、ダイオード理想係数が与えられたときに、他の４つのパラメータが式により得られる、ことを特徴とする請求項１に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項４】
実際の作動状況における５つのパラメータを計算により得た後に、ニュートン法に基づき異なる作動状況における太陽電池アセンブリの電流−電圧特性が得られ、
太陽電池アセンブリを最小ユニットとして、太陽電池アセンブリの直並列接続特性に基づきデータを処理することで、最終的に太陽電池アセンブリ全体の電流−電圧特性が得られる、ことを特徴とする請求項３に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項５】
太陽電池アレイが異なる厚さ、異なる遮蔽の大きさの静的な陰影に遮蔽される状況での太陽電池アレイの出力データを収集し、いくつかの既知の厚さの遮蔽物を設置して、各厚さの遮蔽物について複数の遮蔽状況をシミュレーションし、異なる遮蔽状況における太陽電池アレイの出力電圧、電流、電力を収集及び保存する、ことを特徴とする請求項１に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項６】
異なる作動状況での太陽電池アレイの出力状況をシミュレーション且つ収集し、太陽電池アレイの出力データを晴天時の作動状況における放射照度に基づいて分類し、各データ群がそれぞれトレーニングセットを構成し人工ニューラルネットワークに対するトレーニングを行い、
収集された太陽電池アレイ初期データを使用して人工ニューラルネットワークをトレーニングする前に、それを正規化処理し、初期データを線形変換して、結果は０から１の間にマッピングされる必要がある、ことを特徴とする請求項５に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項７】
電力予測モデルの構築及びトレーニング方式は、特定の厚さ、任意の大きさ及び形状の雲域が太陽電池アレイの出力電力に及ぼす影響を予測することと、任意の厚さ、大きさ及び形状の雲域が太陽電池アレイの出力電力に及ぼす影響を予測することとの二つのステップに分けられる、ことを特徴とする請求項１に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項８】
単一の太陽電池アレイモデルを最小のユニットとして、太陽光発電所内部の太陽電池アレイの空間特性を参照して、太陽光発電所モデルを構築し、
太陽光発電所内の太陽電池アレイのレイアウトにおける空間特性が、異なる太陽電池アレイが同一の動的な雲域に遮蔽される時間の違い及び遮蔽される大きさの違いによりシミュレーションされ、
同時に太陽光発電所モデル内部の各太陽電池アレイに位置ナンバリングを行い、雲域の位置情報を提供する、ことを特徴とする請求項１に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項９】
太陽光発電所内の太陽電池アセンブリのパラメータに基づいて、太陽電池アセンブリモデルを構築し、太陽電池アセンブリモデルの直並列接続の組み合わせに基づき、太陽電池アレイモデルを構成し、太陽光発電所内部の太陽電池アレイの配列構造に基づく太陽光発電所モデルを確立し、
太陽光発電所モデルに基づいて、人工ニューラルネットワークアルゴリズムに基づく太陽電池アレイ電力予測モデルを構築し、
太陽電池アレイが異なる厚さ、異なる遮蔽の大きさの静的な陰影に遮蔽される状況での太陽電池アレイの出力データを収集し、トレーニングセットを構築し、太陽電池アレイ電力予測モデルに対してトレーニングを行い、トレーニング済みの太陽電池アレイ電力予測モデルを得るように構成されるオフライン学習モジュールと、
太陽電池アレイの晴天時の作動状況におけるインバータのリアルタイム稼働データの出力電力に対して収集、分類及び正規化を行い、トレーニング済みの太陽電池アレイ電力予測モデルを利用して、太陽光発電所全体の出力電力を予測し、電力予測には、太陽光発電所の晴天時作動状況における出力電力の連続的な予測及び太陽光発電所を動的な雲域が遮蔽している状況における分単位での電力予測が含まれるように構成されるオンライン予測モジュールと、
を含むことを特徴とする系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測システム。
【請求項１０】
オンライン予測モジュールは、
各インバータからデータ端末に送信してきたリアルタイム稼働パラメータ及び位置コードに基づいて、電力異常がある太陽電池アレイを位置検出及び識別し、さらにアレイが影響を受ける順序に基づき雲域の移動方向及び速度を確定し、
太陽電池アレイ電力予測モデルの結果と雲層の移動軌跡に対する予測を組み合わせて、晴天時の作動状況又は雲域に遮蔽された状況における太陽光発電所全体の出力電力の予測を実現する、ことを特徴とする請求項９に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は電力予測技術分野に関し、特に系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法及びシステムに関する。  
【背景技術】
【０００２】
太陽光エネルギーは無尽蔵の再生可能エネルギーであり、非常に理想的な代替エネルギーである。太陽電池アレイの出力電力は放射照度、環境温度、相対湿度、雲量、風速などを含む気象パラメータに大きく依存している。気象パラメータが大きく変化すると、太陽電池アレイの出力電力も大幅に変動する。大容量の太陽光発電所が雲域に遮蔽されたり、他の障害要因の干渉を受けたりして、その出力が変動することは電力ネットワークの安定した稼働に対して深刻な影響を及ぼす。そのため、太陽光発電所の電力予測技術の研究は不可欠である。従来の特許及び文献に言及されている太陽光発電の電力予測モデルは大きく２つに分類され、統計予測モデル及び物理予測モデルを含む。統計予測モデルはディープラーニングの方法を採用して予測モデルを構築し、大量のデータのトレーニングを介して気象データの履歴と発電出力履歴との間の非線形マッピング関係を確立した後、今後の数値予報パラメータをトレーニング済みのモデルに入力して、太陽光発電所の電力予測結果を得るものである。物理予測モデルは数値予報で得られた今後の時刻の気象パラメータ、太陽電池アレイの傾斜角、さらには太陽光発電所の地理的位置などの情報を組み合わせて、構築された太陽電池パネル及びインバータモデルに基づきアレイの出力電力を予測し、それを太陽光発電所全体の出力電力の予測に拡張するものである。
【０００３】
太陽の放射照度は太陽光発電の出力に最も影響する要素であり、時間分解能に優れた電力予測には、雲域の動きが太陽光発電所の出力に及ぼす影響を考慮する必要がある。
【０００４】
発明者らの研究により、現在の雲域の予測は専用の装置で画像を収集し、画像分析技術を利用して、雲域が今後の時刻に太陽光発電所を遮る状況を予測していることが判明した。しかしながら、この方法は限定的であり、一般的に使用される気象衛星の雲画像は、空間分解能が低く、各画素に対応する面積が広いため、狭い範囲のエリアにおける雲層の動きに対して正確な予測を行うことは困難である。地上観測ベースの雲画像を用いる場合、地上設備を使用して雲層に対して撮影と分析を連続して行うことができるが、狭い範囲内の雲域の情報が得られるだけで、雲域の移動速度が速いと、予測時間のスケールが大幅に短くなり、且つ雲層の厚さの情報を得ることが難しいことから、放射照度の変動量を正確に判断することが困難になり、予測の誤差が大きくなる。また、太陽光発電所の規模が大きいと、必要な全天カメラの台数が多くなり、コストが大幅に増加する。
【０００５】
以上のことから分かるように、雲域や他の障害要因による太陽電池アレイの出力電力の変動に対して高精度の予測ができないことは、時間分解能に優れた太陽光発電所の電力予測の精度を制約するボトルネックとなっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本明細書の実施形態の目的は、系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法を提供することであり、この方法は高い汎用性を有し、晴天、雨天、曇天などの様々な天候の下でも、高精度の電力予測を行うことができ、取得されたデータに対して異なる天候による分類を行う必要がない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本明細書の実施形態は系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法を提供し、それは以下の技術的解決手段により実現される。
技術的解決手段は、
【０００８】
太陽光発電所内の太陽電池アセンブリのパラメータに基づいて、太陽電池アセンブリモデルを構築し、太陽電池アセンブリモデルの直並列接続の組み合わせに基づき、太陽電池アレイモデルを構成し，太陽光発電所内部の太陽電池アレイの配列構造に基づく太陽光発電所モデルを確立することと、
太陽光発電所モデルに基づいて、人工ニューラルネットワークアルゴリズムに基づく太陽電池アレイの電力予測モデルを確立することと、
【０００９】
太陽電池アレイが異なる厚さ、異なる遮蔽の大きさの静的な陰影に遮蔽される状況での太陽電池アレイの出力データを収集し、トレーニングセットを構築し、太陽電池アレイ電力予測モデルに対してトレーニングを行い、トレーニング済みの太陽電池アレイ電力予測モデルを得ることと、
【００１０】
太陽電池アレイの晴天時及び遮蔽時の作動状況におけるインバータのリアルタイム稼働データの出力電力に対して収集、分類及び正規化を行い、トレーニング済みの太陽電池アレイ電力予測モデルを利用して、太陽光発電所全体の出力電力を予測することであり、電力予測には、太陽光発電所の晴天時作動状況における出力電力の連続的な予測及び太陽光発電所が動的な雲域で遮蔽されている状況における分単位での電力予測が含まれることと、を含む。
本明細書の実施形態は系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法を提供し、それは以下の技術的解決手段により実現される。
技術的解決手段は、
【００１１】
太陽光発電所内の太陽電池アセンブリのパラメータに基づいて、太陽電池アセンブリモデルを構築し、太陽電池アセンブリモデルの直並列の組み合わせに基づき、太陽電池アレイモデルを構成し、太陽光発電所内部の太陽電池アレイの配列構造に基づく太陽光発電所モデルを確立し、
太陽光発電所モデルに基づいて、人工ニューラルネットワークアルゴリズムに基づく太陽電池アレイの電力予測モデルを確立し、
【００１２】
太陽電池アレイが厚さや、遮蔽の大きさがそれぞれ異なる静的な陰影に遮蔽される状況での太陽電池アレイの出力データを収集し、トレーニングセットを構築し、太陽電池アレイ電力予測モデルに対してトレーニングを行い、トレーニング済みの太陽電池アレイ電力予測モデルを得るように構成されるオフライン学習モジュールと、
【００１３】
太陽電池アレイの晴天時及び遮蔽時の作動状況におけるインバータのリアルタイム稼働データの出力電力に対して収集、分類及び正規化を行い、トレーニング済みの太陽電池アレイ電力予測モデルを利用して、太陽光発電所全体の出力電力を予測し、電力予測は、太陽光発電所の晴天時作動状況における出力電力の連続的な予測及び太陽光発電所を動的な雲域が遮蔽している状況における分単位での電力予測を含むように構成されるオンライン予測モジュールと、を含む。
従来技術と比べて、本発明の有益な効果は以下のとおりである。
【００１４】
本発明は、従来の雲画像技術に存在するコストが高く、精度が低いという欠点に対して、様々な性質の雲域が太陽電池アレイを遮蔽する状況での出力電力を収集及び記憶し、且つディープラーニングアルゴリズムを組み合わせることにより、太陽光発電所の電力を予測する方法を実現し、地上観測の雲画像や衛星写真の雲画像を分析する必要がなく、設備のコストを削減し、様々な厚さの雲域が太陽電池アレイの電力予測の精度に影響を及ぼすという欠点を解消する。
【００１５】
気象パラメータの履歴及び太陽光発電所の履歴データに基づき太陽光発電所のオフライン電力予測を行う様々な解決手段において、予測モデルのトレーニングセットを構築する際に、本発明は一つの太陽電池アレイモデルを対象として様々な遮蔽状況のオフラインデータを収集し、それをトレーニングセットとしてニューラルネットワークモデルをトレーニングするだけで、全ての遮蔽状況における太陽電池アレイの出力データを得ることができ、気象パラメータの履歴及び発電所の稼働データの履歴を必要とせず、求められるデータ量を大幅に削減する。
【００１６】
従来の様々な電力予測方法は一つの天候のみに対する予測精度が高いという特徴があるが、本方法は高い汎用性を有し、晴天、降雨や降雪、曇天などの様々な天候において、高精度の電力予測を行うことができ、取得されたデータに対して異なる天候による分類を行う必要がない。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
本発明の一部を構成する明細書の図面は本発明をさらに理解するために提供され、本発明の例示的実施例及びその説明は本発明を説明するために用いられるが、本発明を不適切に制限するためのものではない。
【図１】は本発明の実施形態における系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測システムの構造図である。
【図２】は本発明の実施形態における電力予測システムにおけるフローチャートである。
【図３】は本発明の実施形態における２行１８列の太陽電池アレイが全て遮蔽された状況の概略図である。
【図４】は本発明の実施形態における２行１８列の太陽電池アレイのデータ収集における遮蔽状況の概略図である。
【図５】は本発明の実施形態における太陽光発電所が動的な雲域で遮蔽された異なる時刻における遮蔽状態の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
指摘すべき点として、以下の詳細な説明はいずれも例示的なものであり、本発明のさらなる説明を目的としている。特段の説明がない限り、本明細書で使用される技術用語及び科学用語は、当業者に一般的に理解されるのと同じ意味を有する。
【００１９】
留意すべき点として、ここで使用される用語は発明を実施するための形態を説明するためだけに用いられ、本発明の例示的な実施形態を制限することを意図していない。またここで使用される単数形式は、文脈において特段の説明がない限り複数形式も含む。また、理解すべき点として、本明細書において「含まれる」及び／又は「含む」という用語が使用される場合、それは特徴、ステップ、操作、デバイス、アセンブリ及び／又はそれらの組み合わせが存在することを示す。
【００２０】
実施例１
該実施例は、下記ステップ（１）から（８）を含む、系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法を開示する。
＜ステップ（１）＞
【００２１】
ターゲットとなる太陽光発電所内部で使用される太陽電池アセンブリのパラメータ及び太陽電池アレイの構造に基づいて、ニュートン法を組み合わせて、高い移植性、再現性、汎用性を有する太陽電池アセンブリモデルを確立する。実際の太陽電池アセンブリを可変負荷に接続し、太陽電池アセンブリの電圧をゼロから開放電圧の範囲内で固定ステップにより調節し、異なる電圧値における太陽電池アセンブリの出力電流値を収集することで、太陽電池アセンブリの電流−電圧特性が得られる。専用設備で実際の太陽電池アセンブリが受ける放射照度を変化させることで、太陽電池アセンブリの異なる放射照度における電流−電圧特性が得られる。この二つの実際に得られた電流−電圧特性を、太陽電池アセンブリモデルに基づき得られた電流−電圧特性と比較して、太陽電池アセンブリモデルの関連パラメータを補正し、モデルのシミュレーション精度を向上させる。
実施例において、専用設備は太陽光の放射を模擬したソーラーシミュレータなどの機器であってもよい。
＜ステップ（２）＞
【００２２】
太陽電池アセンブリモデルの直並列の組み合わせに基づき、太陽電池アレイモデルを構成し、太陽電池アセンブリの放射照度パラメータを変更することにより、太陽電池アレイが複数群の厚さ、大きさ、形状が異なる静的な陰影に遮蔽される状況での出力電圧、電流、出力を収集及び保存する。
＜ステップ（３）＞
【００２３】
ステップ（２）で得られたデータに対して分類、正規化処理を行い、人工ニューラルネットワークなどのディープラーニングアルゴリズムに基づき太陽電池アレイの電力予測モデルを確立し、処理後のデータをトレーニングセットとして構築された太陽電池アレイの電力予測モデルに対してトレーニングを行い、それにより任意の厚さ、大きさ、形状の静的な陰影に遮蔽される状況での太陽電池アレイの出力電圧、電流、及び電力の予測を実現する。
＜ステップ（４）＞
【００２４】
具体的には、一つの太陽電池アレイ及びそれに接続された太陽電池インバータを最小ユニットとして、太陽光発電所内部の太陽電池アレイの配列構造に基づき太陽光発電所モデルを確立し、且つ太陽光発電所モデル内の各最小ユニットに位置ナンバリングを行う。ターゲットとなる太陽光発電所に対して、様々な異なる性質の動的な遮蔽時の作動状況を設定し、それは雲域の移動速度、方向、形状、さらには太陽電池アレイが受ける放射照度の変化などの情報を含む。設定された様々な動的な遮蔽時の作動状況において、太陽光発電所モデル内の各太陽電池アレイの出力電圧、電流を収集し、保存する。人工ニューラルネットワークに基づき、太陽電池アレイ電力予測モデルを確立し、保存された太陽光発電所モデル内の各太陽電池アレイの出力電圧、電流は、太陽電池アレイ電力予測モデルのトレーニングに使用される。
【００２５】
該実施例において、ステップ３の目的は太陽電池アレイ電力予測モデルのパラメータの最適化であり、それにより、得られたデータに基づきいずれの遮蔽状況においても太陽電池アレイの出力電力を高精度に予測することができる。しかしながら、実際の応用においては、各太陽光発電所のハードウエアのパラメータが異なり、ステップ４においては実際の応用時に、ターゲットとなる太陽光発電所モデル内部の太陽電池アレイにおける実際の稼働データ及び遮蔽状況を組み合わせて、データを収集し、人工ニューラルネットワークモデルのトレーニングに用いる必要がある。
【００２６】
ステップ３で言及している太陽電池アレイ電力予測モデルとは、太陽電池アレイの異なる作動状況における電力予測を指しており、予測の対象は太陽光発電所に限定されない。ステップ４で言及している太陽電池アレイ電力予測モデルの予測対象は太陽光発電所全体である。
【００２７】
太陽電池アレイは本発明の電力予測を行う最小単位であり、複数の太陽電池アレイモデルが一つの太陽電池アレイモデルを構築し、複数の太陽電池アレイモデルが一つの太陽光発電所モデルを構成する。それぞれの発電所は異なる構造の太陽電池アレイを有し、その内部構造も異なっている。したがって実際の応用時には、太陽光発電所内部の実際の配列構造に基づいて、発電所全体に対してモデルを構築し、且つ確立されたモデルに基づき太陽光発電所の電力予測を実施する必要がある。
＜ステップ（５）＞
【００２８】
太陽光発電所内の太陽電池アレイの出力の整合性を変化させて、粉塵などによる影響をシミュレーションし、ステップ（４）を改めて実行して、太陽光発電所の電力予測モデルを得る。
＜ステップ（６）＞
【００２９】
太陽光発電所の従来のリアルタイムモニタリングシステムと、データ保存機能及び通信モジュールを有する設備に基づきデータ端末を確立し、人工ニューラルネットワークモデルに基づく電力予測に関連する計算の実施及びインバータのリアルタイム稼働データの収集と保存に用いる。
＜ステップ（７）＞
【００３０】
太陽電池アレイの晴天時の作動状況における出力電力に対してステップ（３）と同じ収集、分類及び正規化を行う。太陽光発電所の面積が広く、全ての太陽電池アレイに対して定期的な清掃を行うことが難しいため、太陽電池アセンブリの表面には粉塵が存在する。太陽電池アレイの数が多く配置区域も広く、異なる区域に置かれた太陽電池アレイの表面に堆積する粉塵の厚さが異なり、このため晴天時の同一の作動状況であっても、各インバータの出力電力が異なってくる。また外部の放射照度が雲域による遮蔽などの理由で大きく変化した時の各太陽電池アレイの電力変化も異なってくる。したがって、電力予測を行う場合、各太陽電池アレイの晴天時の作動状況における異なる出力電力を同時に考慮して、予測の精度を向上させる必要がある。太陽電池アレイの数が多く、対応する晴天時の作動状況における出力電力の数値も多いことから、データの処理量を簡略化するために、各太陽電池アレイの出力電力を一定の分類方式で分類し、且つステップ（３）のトレーニングセットのうちの一つの入力量として、人工ニューラルネットワークにトレーニングを行う。
【００３１】
大型の太陽光発電所内の太陽電池アレイ及びインバータは数が多く、計算量が大幅に増加する。ステップ７の主な目的は、発電所全体の太陽電池アレイを分類し、同じような作動状況にあり出力電力が近い太陽電池アレイを一つのグループとみなすことである。雲域による遮蔽面積は一般的に大きく、太陽光発電所が遮蔽された時には、グループを単位として電力予測を実施することで、計算量を大幅に削減することができる。また、ここでの同一の作動状況とは晴天時の作動状況を指しており、晴天時の作動状況で太陽電池アレイの出力が異なることは、その表面の粉塵の厚さが異なっていることも示している。
＜ステップ（８）＞
【００３２】
インバータのリアルタイム稼働データに基づいて、太陽光発電所全体の出力電力を予測する。電力予測は具体的に二つの部分に分けられ、第一部分は太陽光発電所の晴天時の作動状況における電力予測の連続的な予測であり、第二部分は太陽光発電所が動的な雲域で遮蔽されている状況における分単位での電力予測である。
具体的な方法は以下のとおりである。
【００３３】
太陽光発電所の晴天時の作動状況における電力予測の連続的な予測が考慮するパラメータは異なる時刻の太陽の放射照度である。ステップ（６）で言及している粉塵が太陽電池アレイの出力電力に及ぼす影響により、同一時刻の異なる区域にある太陽電池アレイの出力電力は異なる。時間の経過に伴って、地面が受ける太陽の放射照度が対応して変化し、粉塵による遮蔽で放射照度に変化が生じるため、それぞれの太陽電池アレイに異なる影響を及ぼす。インバータを最小の電力予測ユニットとすると、インバータの出力電力は上記記載の太陽電池アレイの出力電力、すなわちステップ３で確立された太陽電池アレイモデルを指す。それまでのいくつかの時刻における太陽光発電所内の各インバータの異なる出力電力に基づいて、今後の時刻の各インバータの出力電力を予測することで、晴天時の作動状況における太陽光発電所の出力電力の高精度予測を実現する。
【００３４】
太陽光発電所が動的な雲域で遮蔽されている状況における分単位での電力予測は、動的な雲域が太陽光発電所の区域を通過する際の、太陽電池アレイの放射照度に対する影響を主に考慮する。太陽電池アレイが雲域に遮蔽されると、それに接続するインバータのリアルタイムの出力電流、電圧、電力及び位置コードが、通信システムを介して通信端末に送信される。異なる位置の太陽電池アレイが受ける遮蔽の順序を参照して、雲域の開始位置、移動方向、移動速度を予測することができる。同時に、太陽電池アレイが遮蔽された後の各インバータの出力パラメータの変化を収集することにより、トレーニング済みの電力予測モデルに基づいて、雲域の移動軌跡内でまだ遮蔽されていない太陽電池アレイにおける今後の時刻の出力電力を予測することができ、それにより動的な雲域が太陽光発電所の区域を通過する際の太陽光発電所の正確な電力予測を実現する。
【００３５】
本発明におけるインバータの稼働データのサンプリング及び保存には、系統連系インバータの稼働データに基づく分析方法を採用し、従来の超短期電力予測の予測区間を０〜４時間から数分間に引き上げる。
【００３６】
従来の太陽光発電所の電力予測方法に比べて、本発明の電力予測は空間分解能が高く、且つ雲域の速度及び大きさに基づき調節することができ、雲域の移動速度が比較的遅いか又は雲域が小さいときには、一つの太陽電池アレイの出力電力を最小の電力予測単位として太陽光発電所全体の電力予測を行う。雲域の移動速度が比較的速いか又は雲域が大きいときには、複数の太陽電池アレイ又は複数のインバータの出力電力を最小の電力予測単位とする。
【００３７】
従来の電力予測方法は、放射照度データに基づき今後の時刻の太陽光発電所の出力電力を予測し、粉塵などの遮蔽要因が太陽電池アレイの出力電力に及ぼす影響という特徴を考慮していないのに対して、本発明は粉塵による遮蔽により生じる太陽電池アレイの作動状況の不整合を分析し、同一の晴天時の作動状況にも各太陽電池アレイの出力電力が異なることを参照して、今後の時刻の出力電力の予測結果を補正することで、予測の精度を向上させる。
【００３８】
前記ステップ（１）における太陽電池アセンブリモデルはニュートン法をもとに５つのパラメータを持つ太陽電池アセンブリモデルを確立しており、その原理は以下のとおりである。標準試験条件における各パラメータ値をもとに、実際の作動状況における５つのパラメータ、すなわちダイオード理想係数A、直列抵抗Rs、並列抵抗Rsh、飽和電流Iph、光生成電流Isを計算し、最終的に異なる作動状況における電流−電圧特性を得る。ダイオード理想係数が与えられたときに、他の４つのパラメータの計算式は以下のとおりである。
【００３９】
2021523673.tif 000003
【００４０】
実際の作動状況における５つのパラメータを計算により得た後に、太陽電池アセンブリの出力電圧と出力電流との関係は、以下の式により計算することができる。
【００４１】
2021523673.tif 000004
【００４２】
太陽電池アセンブリの出力電圧と電流は複雑な非線形関係を呈し、その解を直接求めるのは困難であることから、ここではニュートン法を採用して特定の出力電圧値における出力電流値を計算する。まず太陽電池アセンブリの電流−電圧特性の式を以下のように変換する。
【００４３】
2021523673.tif 000005
【００４４】
Vは既知であるとみなすと、f(I)を得るための解I、すなわち電圧値に対応する電流値さえ求めればよい。ニュートン法を応用できるようにするためにf(I)を微分し，以下が得られる。
【００４５】
2021523673.tif 000006
ニュートン法をもとに実際の作動状況におけるＩ−Ｖ特性を得る具体的なステップは以下のとおりである。
【００４６】
まず、太陽電池アセンブリのある作動点における電圧値V0を与えて、この時にf(I)及びdf(I)における電流値のみは未知数であり、初期電流値をI0とする場合、f(I)及びdf(I)に対応する値が得られ、ニュートン法の式に代入すると、以下のとおりである。 
【００４７】
2021523673.tif 000007
上記ステップを繰り返し、n回反復することで、より正確な電流値が得られる。
【００４８】
2021523673.tif 000008
【００４９】
反復の回数が十分に確保されることで、最終的に計算により得られる電流値はより正確になり、最終的に得られるInは太陽電池アセンブリの作動電圧がV0である時の対応する電流値である。V0を０から開放電圧まで、小さな且つ固定したステップで増加させ、ニュートン法に基づきある作動状況における太陽電池アセンブリの電流−電圧特性を得ることができる。さらに、太陽電池アセンブリの作動状況、すなわちステップ（１）で言及している５つのパラメータを変更することにより、異なる作動状況における太陽電池アセンブリの電流−電圧特性を得ることができる。太陽電池アセンブリを最小ユニットとして、太陽電池アセンブリの直並列接続特性に基づきデータを処理することで、最終的に太陽電池アセンブリ全体の電流−電圧特性を得ることができる。 
【００５０】
前記ステップ（１）において、移植性とは、太陽電池アセンブリの配列組み合わせに基づいて、様々な規模、構造の太陽電池アレイの出力特性をシミュレーションできることを指す。高度な再現性とは、太陽光発電所内部のアレイの配列構造を参照して、一つの太陽電池アレイモデルから太陽光発電所モデルへ拡張できることを指す。高度な汎用性とは、各太陽電池アセンブリの作動状況を個別に設定でき、不均一な放射照度の状態などの複雑な作動状況における太陽電池アレイの出力特性をシミュレーションできることを指す。
【００５１】
前記ステップ（２）における、太陽電池アレイが複数群の厚さ、大きさ、形状が異なる静的な陰影に遮蔽される状況での出力電圧、電流、電力をシミュレーションすることは具体的に以下のとおりである。
【００５２】
インバータの単一回路のDC入力チャネルにおける定格電流の制限を考慮に入れると、太陽光発電所内部の太陽電池アレイが一般的に採用する構造は2×Nであり、且つNは一般的に２０ほどである。太陽電池アセンブリを遮蔽の最小分解能とし、遮蔽する雲域の厚さが一定で且つ均一であれば、(N+1)!種の異なる遮蔽状況が太陽電池アレイの出力電力をそれぞれ異なるものとする。ターゲットとなるアレイの規模が大きい場合、非常に多くの遮蔽状況があることになる。同時に、異なる厚さの雲域又は不均一な厚さの雲域による遮蔽を考慮すると、遮蔽状況はより複雑になる。そのため、2×Nの太陽電池アレイのデータを収集することを例に、異なる雲域の厚さが太陽電池アセンブリの放射照度を、標準的な作業状況における1000W/m2からA W/m2〜B W/m2の範囲に低下させるという影響を与えると仮定し、10W/m2を最小分解能とすると、(A-B) /10種の異なる厚さの雲層を有することになる。この際に、一つの太陽電池アレイの作動状況に対して完全な収集を行うとすれば、(N+1)!×(A-B)/10種の異なる遮蔽方式を設定してデータを収集する必要がある。この時にNの数値が大きいと、得られる作動状況のタイプも指数関数的に増加し、収集すべきデータ量は膨大な数になる。そのため、太陽電池アレイの出力電圧について全ての作動状況のデータを収集するのは極めて困難である。したがって、ここで述べる複数の太陽電池アレイが複数群の厚さ、大きさ、形状が異なる静的な陰影に遮蔽される状況での出力電力を収集することは、全ての遮蔽状況における太陽電池アレイの出力データを収集することではなく、いくつかの既知の厚さの遮蔽物を設置して、各厚さの遮蔽物について複数の遮蔽状況をシミュレーションすることにより、異なる遮蔽状況における太陽電池アレイの出力電圧、電流、出力を収集及び保存することである。
前記ステップ（３）における、ステップ（２）で得られたデータの分類、正規化処理は、具体的に以下のとおりである。
【００５３】
異なる作動状況での太陽電池アレイの出力状況をシミュレーション且つ収集し、太陽電池アレイの出力データを晴天時の作動状況における放射照度に基づいて分類する。例えば晴天時の作動状況の放射照度の範囲を0〜1000W/m2とすると、PW/m2ごとに一つの区間とした場合、収集される初期データは1000/Pグループに分けられ、各データグループがそれぞれトレーニングセットを構成して人工ニューラルネットワークをトレーニングすることで、人工ニューラルネットワークの精度を向上させる。
【００５４】
収集された初期の太陽電池アレイ出力データを使用して人工ニューラルネットワークをトレーニングする前に、それを正規化処理し、初期データを線形変換して、結果は０から１の間にマッピングされる必要があり、変換係数は以下のとおりである。
【００５５】
2021523673.tif 000009
ここでmaxはデータ最大値であり、minはデータ最小値であり、xはサンプル初期データであり、x*はサンプルの正規化した後の数値である。
前記ステップ（３）において、太陽電池アレイ電力予測モデルの構築及びトレーニング方式はステップ１及びステップ２という２つのステップに分けられる。
＜ステップ１＞
【００５６】
特定の厚さ、任意の大きさ及び形状の雲域が太陽電池アレイの出力電力に与える影響を予測する。特定の厚さの雲層を設定し、太陽電池アレイ内の各アセンブリの放射照度を変化させることにより、異なる大きさ、形状の静的な雲域がアレイを遮蔽することをシミュレーションする。複数群の太陽電池アレイの、厚さが同じで且つ遮蔽面積が異なる陰影に遮蔽される状況での出力電圧、電流、電力を収集し、人工ニューラルネットワークのトレーニングに用いる。2×Nの構造の太陽電池アレイを例として、人工ニューラルネットワークモデルの入力量は４次元であり、それぞれ第１分岐回路アセンブリの遮蔽される数、第２分岐回路アセンブリの遮蔽される数、遮蔽されない太陽電池アセンブリの放射照度及び遮蔽された太陽電池アセンブリの放射照度であり、出力量は３次元であり、それぞれ太陽電池アレイの出力電圧、電流及び電力である。例として、シミュレーションする作動状況として、太陽電池アレイの第１分岐回路が３枚の太陽電池アセンブリにより遮蔽され、第２分岐回路が５枚の太陽電池アセンブリにより遮蔽され、遮蔽された太陽電池アレイの放射照度は250 W/m2に変わり、雲域に遮蔽された後のその出力電力は9820Wから5000Wに変化し、アレイの出力電圧、電流及び電力はそれぞれVs、Isとし、データの処理量を簡略化するために、晴天時の作動状況におけるインバータの出力電力について100Wを最小分解能として四捨五入した分類処理に基づくと、この時に人工ニューラルネットワークの対応する入力量は（3，5，9800，250）であり、出力量は（Vs, Is, 5000）である。収集されたデータを２つのグループに分けて、一つをトレーニングセットとして人工ニューラルネットワークをトレーニングし、一つは検証セットとして人工ニューラルネットワークの精度を検証する。予測結果と検証セットを比較することにより、人工ニューラルネットワークアルゴリズムを最適化して予測精度を向上させ、最終的に、特定の厚さ、任意の大きさ及び形状の雲域に遮蔽された時の太陽電池アレイの出力電力を予測することができるようになる。
＜ステップ２＞
【００５７】
任意の厚さ、大きさ及び形状の雲域が太陽電池アレイの出力電力に与える影響を予測する。ステップ1の予測結果に基づいて、特定の厚さの全ての遮蔽状況における太陽電池アレイの出力電力を取得することができる。雲域の厚さについて設定を行い、ステップ１を繰り返すことにより、複数群の異なる厚さ、任意の大きさ及び形状の雲域に遮蔽された際の太陽電池アレイの出力データを取得することができる。これをトレーニングセットとして、構築された人工ニューラルネットワーク予測モデルに基づき、太陽電池アレイが任意の厚さ、形状及び大きさの静的な雲域に遮蔽されるときの出力電力の予測を実現する。
【００５８】
前記ステップ（４）において、太陽光発電所内部の太陽電池アレイの配列構造に基づき太陽光発電所モデルを確立し、且つ発電所モデル内の各太陽電池アレイ又は太陽電池インバータに対して位置ナンバリングを行い、その具体的な実現方法は以下のとおりである。
【００５９】
太陽電池アレイの移植性を利用し、太陽光発電所における実際の太陽電池アレイの構造及び配列方式を参照して、異なる規模の太陽電池アレイを構築する。配列の再現性を利用し、単一の太陽電池アレイモデルを最小のユニットとして、太陽光発電所内部の太陽電池アレイの空間特性を参照して、太陽光発電所モデルを構築する。太陽光発電所内の太陽電池アレイのレイアウトにおける空間特性は、異なる太陽電池アレイが同一の雲域に遮蔽される時間の違い及び遮蔽される大きさの違いによりシミュレーションすることができる。同時に、太陽光発電所モデル内部の各太陽電池アレイに対して位置ナンバリングを行い、データ端末に雲域の位置情報を提供する。
【００６０】
本発明は、太陽電池アレイモデル、太陽電池アレイ電力予測モデル及び太陽光発電所モデルを構築し、アレイデータの収集、人工ニューラルネットワークモデルのトレーニング及び太陽光発電所モデルの確立を経て、太陽光発電所モデルの電力予測を実現し、予測結果に基づいてニューラルネットワークを最適化する。太陽光発電所の各インバータについてリアルタイム稼働データを収集して分析し、トレーニング済みの人工ニューラルネットワークモデルに基づき、雲域の遮蔽期間及び晴天時の作動状況における太陽光発電所の出力電力の予測を実現する。
【００６１】
高精度の太陽電池アレイモデルを構築する。太陽光発電所で使用される太陽電池アセンブリのパラメータに基づき太陽電池アセンブリについてモデルを構築し、且つそれを最小ユニットとして異なる構造及び規模の太陽電池アレイを構成することで、太陽光発電所内の異なる構造の太陽電池アレイをシミュレーションする。
【００６２】
太陽光発電所内部の太陽電池アレイ構造は基本的に同じであることから、太陽光発電所内部の構造を参照し、単一の太陽電池アレイモデルに基づいて、太陽光発電所全体のモデルを構築することが可能である。
【００６３】
太陽電池アレイモデル内部の各太陽電池アセンブリの作動状況は個別に設定することができ、任意の遮蔽状況での太陽電池アレイの出力シミュレーションを実現できる。
【００６４】
構築された太陽電池アレイモデルに基づきデータを収集し、その内部の各太陽電池アセンブリの放射照度を変更することにより、厚さ、大きさ、形状が異なる陰影の太陽電池アレイに対する遮蔽をシミュレーションし、太陽電池アレイに対応する出力電圧、電流及び電力を収集し、保存する。
【００６５】
データを収集する方法式により単一の太陽電池アレイの異なる作動状況における出力データを取得し、取得されたデータを遮蔽した厚さに従ってそれぞれ分類し、複数のトレーニングセットを構成して人工ニューラルネットワークに対するトレーニングを行う。複数のトレーニングセットに基づき、複数群の遮蔽厚さ、任意の大きさ及び任意の形状の陰影が太陽電池アレイを遮蔽する状況での出力電圧、電流及び電力の予測を実現し、予測結果からトレーニングセットを改めて構成して人工ニューラルネットワークモデルに対して再度トレーニングを行い、任意の厚さ、任意の大きさ及び任意の形状の陰影が太陽電池アレイを遮蔽する状況での出力電圧、電流及び電力の予測を実現する。
【００６６】
太陽電池アレイモデルを最小ユニットとして、太陽光発電所内部の太陽電池アレイモデルの実際の配列レイアウト構造を参照して、空間特性を有する太陽光発電所モデルを確立し、異なる太陽電池アレイ内部の各太陽電池アセンブリにおける放射照度を動的に変更することにより、動的な雲域の遮蔽下における太陽光発電所の出力電力のシミュレーションを実現する。
【００６７】
雲域による遮蔽時間における太陽光発電所の出力電力の予測を実現することについては、人工ニューラルネットワークモデルのトレーニング方式に基づいて、太陽電池アレイの出力データと遮蔽される状況とのマッピング関係を確立し、遮蔽前の太陽電池アレイの出力電力を処理し、雲域で遮蔽された後の各太陽電池アレイの実際の出力データの分析を参照して、雲域の大きさ、形状及び輪郭を確定することができる。請求項５で構築された空間特性を有する太陽光発電所モデルに含まれる各太陽電池アレイの位置情報に基づいて、異なる時刻において各太陽電池アレイの出力電力が変化する順序に従って、雲域の移動方向を確定し、アレイ間の距離を参照して、雲域の移動速度を確定し、それにより雲域の移動軌跡を予測する。人工ニューラルネットワークの予測結果を参照して、雲域の移動軌跡に位置して遮蔽される太陽電池アレイの出力電力を予測することができ、これにより雲域の遮蔽時間における太陽電池アレイの出力電力の予測を実現する。
遮蔽される前の太陽電池アレイの出力電力の処理は以下のとおりである。
【００６８】
太陽電池アレイには、表面に粉塵が堆積し出力電力に相違が生じ、それによりインバータの稼働データに基づいて行われた電力予測の精度に影響を及ぼす。したがって電力予測を行う際には、各太陽電池アレイの晴天時の作動状況における異なる出力電力を同時に考慮して、予測の正確さを向上させる必要がある。インバータの数が多く、出力にも一定の差異が存在することから、複数のインバータが同一の遮蔽を受けた時には大量のデータを収集し、且つニューラルネットワークモデルに基づきその遮蔽状況を判断する必要があり、システムの作業量が大幅に増加する。これらインバータの晴天時の作動状況及び遮蔽時に作動状況における稼働データを、R Wを一つの区切りとして分割すると、インバータの出力電力を以下のとおりT群に分けることができる。
【００６９】
2021523673.tif 000010
【００７０】
太陽光発電所の晴天時の作動状況における出力電力の予測の実現は以下のとおりである。太陽光発電所の通信システムに基づいて、各インバータのこれまでのいくつかの時刻の出力電力をもとに、これからの時刻の出力電力の変化傾向を予測することができる。時間変化に伴って、放射照度の変化は時系列変化するものであることから、ニューラルネットワークのサイクル又はその他の回帰アルゴリズムに基づき、晴天時の作動状況での太陽光発電所の出力電力を、インバータを最小ユニットとして高精度で予測することができる。
実施例２
【００７１】
図１及び図２に、系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測システム及びステップを示す。電力予測システム全体は２つの大きなモジュールに分けられ、オフライン学習モジュールとオンライン予測モジュールを含む。オフライン学習モジュールは太陽光シミュレーションモデルの確立、シミュレーションデータの収集及び電力予測モデルの確立を含む。
【００７２】
オンライン予測モジュールは異なる遮蔽状況での太陽電池アレイの出力データを収集し、トレーニングセットとしてオフライン学習モジュール内に構築された電力予測モデルのトレーニングを行うことで、任意の状況での太陽電池アレイの出力電力の予測を実現することができる。且つ各インバータからデータ端末に送信してきたリアルタイムの稼働パラメータ及び位置コードに基づいて、出力異常がある太陽電池アレイを位置検出及び識別し、さらにアレイが影響を受ける順序に基づき雲域の移動方向及び速度を確定する。最終的に、電力予測モデルの結果と雲層の移動軌跡に対する予測を組み合わせて、晴天時の作動状況又は雲域に遮蔽された状況における太陽光発電所全体の出力電力の予測を実現する。
以下の実施例は本出願の典型的な実施形態であり、具体的には以下のとおりである。
【００７３】
メーカーが提供する太陽光発電所内の太陽電池アセンブリのパラメータに依拠し、ニュートン法に基づいて、太陽電池アセンブリモデルを確立し、且つ太陽光発電所内の太陽電池アレイの構造に基づき、太陽電池アレイモデルを最小ユニットとして、太陽電池アレイモデルを確立する。太陽光発電所で使用される太陽電池アセンブリをインバータに接続し、インバータの出力端を負荷に接続し、インバータの制御により、太陽電池アセンブリの電圧をゼロから開放電圧の範囲内で固定ステップにより調節し、異なる電圧値における太陽電池アセンブリの出力電流値を収集することで、太陽電池アセンブリの電流−電圧特性が得られる。アセンブリの放射照度を変更することにより、太陽電池アセンブリの異なる放射照度における電流−電圧特性が得られ、それと太陽電池アセンブリモデルに基づき取得された電流−電圧特性を比較することで、アセンブリモデルを最適化し、太陽電池アセンブリに基づき得られた電流−電圧特性と、実際の太陽電池アセンブリの電流−電圧特性を高度に整合させる。
【００７４】
太陽電池アレイの位置の違いによりその表面に堆積する粉塵の厚さも異なることから、晴天時の作動状況でデータ収集に用いられる太陽電池アレイと他の太陽電池アレイの出力電力との間には一定の差異が存在し、予測結果にも一定の誤差が生じる。例えば晴天時の作動状況におけるある太陽電池アレイの出力電力が9500Wであり、これを太陽電池アレイXとし、晴天時の作動状況における別の太陽電池アレイの出力電力が粉塵の厚さが異なることから9400Wに変わり、これを太陽電池アレイYとして、同じ厚さの雲域がこの２つを完全に遮蔽すると、太陽電池アレイXの出力電力が5000Wに変わり、太陽電池アレイYの出力電力は5000W未満の数値に変わる。したがって、太陽電池アレイの出力電力に基づいて雲域の遮蔽状況を分析する際には、各太陽電池アレイが遮蔽される前の作動状況を考慮する必要があり、人工ニューラルネットワークをトレーニングする際には、モデル入力層内に、遮蔽される前の各太陽電池アレイの異なる作動状況を加えて予測精度を向上させる必要がある。太陽光発電所内の太陽電池アレイは数が多く、晴天時の作動状況での非常に多くの異なる出力電力値が存在する可能性があり、仮にそれら異なる電力値をすべてトレーニングセットに加えてモデルをトレーニングすると、計算量が大幅に増加し、同時に太陽電池アレイに基づくデータの収集量も非常に多くなる。そのため、太陽電池アレイの出力電力を一定の範囲の区切りで分類する必要があり、例えば晴天時の作動状況においては、太陽光発電所内の各太陽電池アレイの出力電力範囲を9000Wから10000W以内として、100Wを一つの区切りとして各インバータの出力電力を分類することができ、３つのインバータの晴天時の作動状況における出力電力が9160W、9180W、9220Wであった場合、人工ニューラルネットワークモデルのトレーニングセット入力層において、対応する晴天時の作動状況での出力電力はいずれも9200Wとして処理される。
【００７５】
高精度の太陽電池アセンブリモデルに基づき太陽電池アレイモデルを確立し、且つデータを収集する。２行１８列の構造の太陽電池アレイを例とし、遮蔽物の厚さが特定されており且つ均一であり、太陽電池アレイの出力電力の違いだけを考慮した場合、図３に示すように、１９０種類の遮蔽状況を有する。配列規模が大きく、又はインバータの単一回路におけるMPPTチャネル並列接続太陽電池アレイの数が多くなると、遮蔽状況の総数は指数関数的に増加するため、全ての作動状況における太陽電池アレイの出力データの収集は不可能である。本発明に開示されている方法は、選択した一部の遮蔽状況におけるデータを収集し、人工ニューラルネットワークアルゴリズムに基づく電力予測モデルを確立し、収集されたデータをトレーニングセットとして、全ての遮蔽状況について異なる作動状況での太陽電池アレイの出力電圧、電流及び電力を予測するものである。図４は、構造が２行１８列である太陽電池アレイにおけるデータ収集状況の選択方法を示しており、１９０種類の遮蔽状況の中から30群のデータを収集し、遮蔽されたアレイの１行目のアセンブリの数、遮蔽されたアレイの2行目のアセンブリの数、遮蔽される前の太陽電池アセンブリの放射照度、遮蔽された後の太陽電池アセンブリの放射照度をトレーニングセットの入力値として、太陽電池アレイの出力電圧、太陽電池アレイの出力電流、太陽電池アレイの出力電力をトレーニングセットの出力値としてトレーニングセットを構築して、人工ニューラルネットワークのトレーニングを行い、取得された３０群の遮蔽状況での太陽電池アレイの出力データをもとに、残りの１６０群のデータを収集していない状況での太陽電池アレイの出力データを予測し、且つ予測結果に基づいて予測モデルを最適化することができるようになる
【００７６】
特定の厚さの雲域で遮蔽された太陽電池アレイの全ての作動状況における出力データを取得した後に、遮蔽された太陽光発電所内の各アセンブリの放射照度を変更することにより、異なる厚さの雲域が太陽電池アレイに及ぼす影響をシミュレーションする。異なる厚さの雲域が太陽電池アレイの放射照度に影響して、標準的な作動状況である1000 W/m2から200 W/m2〜800 W/m2の範囲まで低下したと仮定し、5 W/m2を最小分解能とすると、１２０種類の異なる厚さの雲域が存在する。遮蔽された太陽電池アレイの放射照度が200 W/m2〜800 W/m2の範囲内にあり、50 W/m2を最小分解能として12群を選択すると12種類の雲域をシミュレーションし、雲域の厚さは遮蔽された太陽電池アレイの放射照度を用いて示すことができる。各厚さ種類の雲域について、まず３０群のデータをサンプリングし、人工ニューラルネットワークモデルを介して１９０種類の全作動状況における太陽電池アレイの出力データを取得し、上記操作を１２回繰り返すことで、最終的に太陽電池アレイが12種類の厚さの雲域に遮蔽される全ての作動状況での出力データが得られ、トレーニングセットを構築し、構築された人工ニューラルネットワークモデルに基づき、１２０種類の全ての厚さの雲層に遮蔽される任意の大きさ、面積の状況での太陽電池アレイの出力電圧、電流及び電力の予測と、予測精度に基づく人工ニューラルネットワークアルゴリズムの最適化を実現する。
【００７７】
異なる静的な遮蔽状況における太陽電池アレイの出力データを取得した後に、空間特性を有する太陽光発電所モデルを確立することで、動的な雲層が太陽光発電所の出力電力に及ぼす影響をシミュレーションする。太陽光発電所内部の太陽電池アレイの配置状況を依拠として、アレイの位置及びアレイ間の実際の距離を測定し、各アレイに位置ナンバリングを行い、図５に示すような太陽光発電所の実際のレイアウトに基づく太陽光発電所モデルを構築する。図５に示すとおり、動的な雲域が太陽光発電所の地域を通り過ぎる時に、異なる時刻におけるそれぞれの太陽電池アレイへの影響は異なっており、雲域の移動速度及び速度は、異なるアレイが影響を受ける時間の順序からシミュレーションできる。各太陽電池アレイ内の太陽電池アセンブリの放射照度を時系列に設定することで、異なる厚さ、移動方向及び移動速度の雲域が太陽光発電所の出力電力に及ぼす影響をシミュレーションできる。
【００７８】
未知の性質の雲域が太陽光発電所の地域に入ってきた場合、遮蔽された太陽電池アレイの出力データの変化に基づき、異なる位置にある太陽電池アレイが雲域の影響を受けた時間の順序及び時間の間隔、及び太陽電池アレイ間の距離を参照して、雲域の移動方向及び移動速度を予測する。以前に構築された電力予測モデルをもとに、雲域の移動軌跡の予測及び以前のいくつかの時刻の遮蔽された太陽電池アレイの出力データを組み合わせて、今後の時刻における雲域の移動軌跡内での、太陽電池アレイの出力電力を予測し、最終的に雲域の遮蔽時間内における太陽電池アレイの出力電力を予測する。
【００７９】
人工ニューラルネットワークモデルのトレーニングが完了した後に、電力予測システム全体は、データ端末がリアルタイムに受信するインバータの稼働パラメータに基づいて、太陽光発電所のオンライン電力予測を実現する。
【００８０】
太陽光発電所が雲域に遮蔽されていない時には、各インバータの以前のいくつかの時刻の出力電力に基づいて、今後の時刻の出力電力の変化傾向を予測する。時間経過に伴って、放射照度の変化は時系列で変化するものであることから、ニューラルネットワークアルゴリズムのサイクルを利用して、晴天時の作動状況における太陽光発電所の出力電力を予測することができる。
【００８１】
太陽光発電所が雲域に遮蔽されている時には、設置されたデータ処理端末及び太陽光発電所の既存のリアルタイムモニタリングシステムにより、出力が大きく低下したインバータを識別し、同時にインバータがアップロードする、対応する太陽電池アレイの位置コードをもとに遮蔽が発生した位置を検出し、且つ異なる位置のインバータにおける遮蔽前と遮蔽後の出力電圧、電流及び電力に基づき遮蔽の性質を分析して、連続するいくつかの時刻にサンプリングを行い、異なる位置の太陽電池アレイが雲域の影響受けた順序及び時間の間隔を分析し、太陽電池アレイの位置情報を参照することにより、雲域の移動方向及び移動速度を予測する。人工ニューラルネットワーク予測モデルに基づき、雲域の移動軌跡の予測を組み合わせて、雲域の移動軌跡内にある太陽電池アレイが、今後の時刻に雲域に遮蔽された際の出力電力を予測し、それにより太陽光発電所全体の電力予測を実現する。
【００８２】
理解すべき点として、本明細書の説明において、「一つの実施例」、「別の実施例」、「その他の実施例」、又は「第１実施例〜第N実施例」などの表現は、該実施例又は実例が説明する具体的な特徴、構造、材料又は特色が本発明における少なくとも一つの実施例又は実例に含まれていることを指す。本明細書において、上記用語の概略的な表現は、必ずしも同一の実施例又は実例を指すものではない。且つ、説明における具体的な特徴、構造、材料又は特色は、任意の一つ以上の実施例又は実例を適切な方法で組み合わせたものであってもよい
【００８３】
以上の説明は本発明の好ましい実施形態に過ぎず、本発明を制限するためのものではなく、当業者であれば、本発明の補正及び変更が可能である。本発明の趣旨及び原則の範囲内でなされる任意の補正、等価置換、改善・改良などは、いずれも本発明の保護範囲に含まれる。
【図１】
2021523673.tif 000011
【図２】
2021523673.tif 000012
【図３】
2021523673.tif 000013
【図４】
2021523673.tif 000014
【図５】
2021523673.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和3年1月12日(2021.1.12)
【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】
太陽光発電所内の太陽電池アセンブリのパラメータに基づいて、太陽電池アセンブリモデルを構築し、太陽電池アセンブリモデルの直並列の組み合わせに基づき、太陽電池アレイモデルを構成し，太陽光発電所内部の太陽電池アレイの配列構造に基づく太陽光発電所モデルを確立することと、
太陽光発電所モデルに基づいて、人工ニューラルネットワークアルゴリズムに基づく太陽電池アレイ電力予測モデルを確立することと、
太陽電池アレイが異なる厚さ、異なる遮蔽の大きさの静的な陰影に遮蔽される状況での太陽電池アレイの出力データとする出力電力を収集し、複数の既知の厚さの遮蔽物を設置して、各厚さの遮蔽物について複数の遮蔽状況をシミュレーションし、異なる遮蔽状況における太陽電池アレイの出力電圧、電流、電力を収集及び保存し、
トレーニングセットを構築し、太陽電池アレイ電力予測モデルに対してトレーニングを行い、トレーニング済みの太陽電池アレイ電力予測モデルを得ることと、
太陽電池アレイの晴天時の作動状況におけるインバータのリアルタイム稼働データの出力電力を収集、分類及び正規化し、トレーニング済みの太陽電池アレイ電力予測モデルを利用して、太陽光発電所全体の出力電力を予測し、電力予測には、太陽光発電所の晴天時の作動状況における出力電力の連続的な予測及び太陽光発電所が動的な雲域で遮蔽されている状況における分単位での電力予測が含まれることと、を含む
ことを特徴とする系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項２】
実際の太陽電池アセンブリを可変負荷に接続し、太陽電池アセンブリの電圧をゼロから開放電圧の範囲内で固定ステップにより調節し、異なる電圧値における太陽電池アセンブリの出力電流値を収集することで、太陽電池アセンブリの電流−電圧特性が得られ、
実際の太陽電池アセンブリが受ける放射照度を変更することで、太陽電池アセンブリの異なる放射照度における電流−電圧特性が得られ、
二つの実際に得られた電流−電圧特性を、太陽電池アセンブリモデルに基づき得られた電流−電圧特性と比較して、太陽電池アセンブリモデルの関連パラメータを補正する、ことを特徴とする請求項１に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項３】
太陽電池アセンブリモデルは５つのパラメータを持つ太陽電池アセンブリモデルであり、実際の作動状況における５つのパラメータ、すなわちダイオード理想係数A、直列抵抗Rs、並列抵抗Rsh、飽和電流Iph、光生成電流Isを計算して、最終的に異なる作動状況における電流−電圧特性が得られ、ダイオード理想係数が与えられたときに、他の４つのパラメータが式により得られ、
実際に得られた電流−電圧特性を、太陽電池アセンブリモデルに基づき得られた電流−電圧特性と比較して、太陽電池アセンブリモデルの関連パラメータを補正し、モデルのシミュレーション精度を向上させる、ことを特徴とする請求項１に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項４】
実際の作動状況における５つのパラメータを計算により得た後に、ニュートン法に基づき異なる作動状況における太陽電池アセンブリの電流−電圧特性が得られ、
太陽電池アセンブリを最小ユニットとして、太陽電池アセンブリの直並列接続特性に基づきデータを処理することで、最終的に太陽電池アセンブリ全体の電流−電圧特性が得られる、ことを特徴とする請求項３に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項５】
異なる作動状況での太陽電池アレイの出力状況をシミュレーション且つ収集し、太陽電池アレイの出力データを晴天時の作動状況における放射照度に基づいて分類し、各データ群がそれぞれトレーニングセットを構成し人工ニューラルネットワークに対するトレーニングを行い、
収集された太陽電池アレイ初期データを使用して人工ニューラルネットワークをトレーニングする前に、それを正規化処理し、初期データを線形変換して、結果は０から１の間にマッピングされる必要がある、ことを特徴とする請求項１に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項６】
電力予測モデルの構築及びトレーニング方式は、特定の厚さ、任意の大きさ及び形状の雲域が太陽電池アレイの出力電力に及ぼす影響を予測することと、任意の厚さ、大きさ及び形状の雲域が太陽電池アレイの出力電力に及ぼす影響を予測することとの二つのステップに分けられる、ことを特徴とする請求項１に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項７】
単一の太陽電池アレイモデルを最小のユニットとして、太陽光発電所内部の太陽電池アレイの空間特性を参照して、太陽光発電所モデルを構築し、
太陽光発電所内の太陽電池アレイのレイアウトにおける空間特性が、異なる太陽電池アレイが同一の動的な雲域に遮蔽される時間の違い及び遮蔽される大きさの違いによりシミュレーションされ、
同時に太陽光発電所モデル内部の各太陽電池アレイに位置ナンバリングを行い、雲域の位置情報を提供する、ことを特徴とする請求項１に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測方法。
【請求項８】
太陽光発電所内の太陽電池アセンブリのパラメータに基づいて、太陽電池アセンブリモデルを構築し、太陽電池アセンブリモデルの直並列接続の組み合わせに基づき、太陽電池アレイモデルを構成し、太陽光発電所内部の太陽電池アレイの配列構造に基づく太陽光発電所モデルを確立し、
太陽光発電所モデルに基づいて、人工ニューラルネットワークアルゴリズムに基づく太陽電池アレイ電力予測モデルを構築し、
太陽電池アレイが異なる厚さ、異なる遮蔽の大きさの静的な陰影に遮蔽される状況での太陽電池アレイの出力データとする出力電力を収集し、複数の既知の厚さの遮蔽物を設置して、各厚さの遮蔽物について複数の遮蔽状況をシミュレーションし、異なる遮蔽状況における太陽電池アレイの出力電圧、電流、電力を収集及び保存し、
トレーニングセットを構築し、太陽電池アレイ電力予測モデルに対してトレーニングを行い、トレーニング済みの太陽電池アレイ電力予測モデルを得るように構成されるオフライン学習モジュールと、
太陽電池アレイの晴天時の作動状況におけるインバータのリアルタイム稼働データの出力電力に対して収集、分類及び正規化を行い、トレーニング済みの太陽電池アレイ電力予測モデルを利用して、太陽光発電所全体の出力電力を予測し、電力予測には、太陽光発電所の晴天時作動状況における出力電力の連続的な予測及び太陽光発電所を動的な雲域が遮蔽している状況における分単位での電力予測が含まれるように構成されるオンライン予測モジュールと、
を含むことを特徴とする系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測システム。
【請求項９】
オンライン予測モジュールは、
各インバータからデータ端末に送信してきたリアルタイム稼働パラメータ及び位置コードに基づいて、電力異常がある太陽電池アレイを位置検出及び識別し、さらにアレイが影響を受ける順序に基づき雲域の移動方向及び速度を確定し、
太陽電池アレイ電力予測モデルの結果と雲層の移動軌跡に対する予測を組み合わせて、晴天時の作動状況又は雲域に遮蔽された状況における太陽光発電所全体の出力電力の予測を実現する、ことを特徴とする請求項８に記載の系統連系インバータの稼働データに基づく太陽光発電所の電力予測システム。
【国際調査報告】
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