(57)【要約】【課題】太陽エネルギー利用システムにおける将来の発電量を予測する際、その精度を向上させたエネルギー予測方法を提供する。【解決手段】気象状況の実績と太陽光発電量の実績との関係からなるデータ群から将来の太陽光発電量を予測するエネルギー予測方法であって、所定の気象状況に対する太陽光発電量の上限しきい値と下限しきい値をデータ群から決定し、所定の気象状況に対する太陽光発電量の新規データが入力されると、新規データが上限しきい値および下限しきい値の間にあるか否かを判定し、新規データがこれらの範囲外にあると、新規データをデータ群から除外する、または、太陽光発電量の値に対応して他の気象状況のデータに修正するものである。【選択図】図３
2008077561.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
気象状況の実績と太陽光発電量の実績との関係からなるデータ群から将来の太陽光発電量を予測するエネルギー予測方法であって、
所定の気象状況に対する太陽光発電量の上限しきい値と下限しきい値を前記データ群から決定し、
前記所定の気象状況に対する太陽光発電量の新規データが入力されると、該新規データが前記上限しきい値および下限しきい値の間にあるか否かを判定し、該新規データがこれらの範囲外にあると、該新規データを前記データ群から除外する、または、該太陽光発電量の値に対応して他の気象状況のデータに修正する、エネルギー予測方法。
【請求項２】
前記太陽光発電量の実績には任意期間別かつ任意時間帯別の該太陽光発電量の平均値の情報が含まれ、
前記上限しきい値および下限しきい値を決定する際、前記所定の気象状況ついての前記平均値を所定の割合増加させた値を前記上限しきい値とし、前記平均値を所定の割合減少させた値を前記下限しきい値とする、請求項１記載のエネルギー予測方法。
【請求項３】
前記太陽光発電量の実績には任意期間別かつ任意時間帯別の該太陽光発電量の平均値の情報が含まれ、
前記上限しきい値および下限しきい値を決定する際、前記所定の気象状況の上位の気象状況における前記平均値を前記上限しきい値とし、前記所定の気象状況の下位の気象状況における前記平均値を前記下限しきい値とする、請求項１または２記載のエネルギー予測方法。
【請求項４】
前記太陽光発電量の実績には任意期間別かつ任意時間帯別の該太陽光発電量の平均値の情報が含まれ、
前記太陽光発電量の値に対応して他の気象状況のデータに修正する際、該太陽光発電量の値に最も近い前記平均値の前記他の気象状況のデータに修正する、請求項１から３のいずれか１項記載のエネルギー予測方法。
【請求項５】
気象状況の実績と太陽光発電量の実績との関係からなるデータ群から将来の太陽光発電量を予測するエネルギー予測装置であって、
前記データ群が格納された記憶部と、
前記所定の気象状況に対する太陽光発電量の新規データが入力されると、該新規データが前記上限しきい値および下限しきい値の間にあるか否かを判定し、該新規データがこれらの範囲外にあると、該新規データを前記データ群から除外する、または、該太陽光発電量の値に対応して他の気象状況のデータに修正する制御部と、
を有するエネルギー予測装置。
【請求項６】
前記太陽光発電量の実績には任意期間別かつ任意時間帯別の該太陽光発電量の平均値の情報が含まれ、
前記制御部は、
前記所定の気象状況ついての前記平均値を所定の割合増加させた値を前記上限しきい値とし、前記平均値を所定の割合減少させた値を前記下限しきい値とする、請求項５記載のエネルギー予測装置。
【請求項７】
前記太陽光発電量の実績には任意期間別かつ任意時間帯別の該太陽光発電量の平均値の情報が含まれ、
前記制御部は、
前記所定の気象状況の上位の気象状況における前記平均値を前記上限しきい値とし、前記所定の気象状況の下位の気象状況における前記平均値を前記下限しきい値とする、請求項５または６記載のエネルギー予測装置。
【請求項８】
前記太陽光発電量の実績には任意期間別かつ任意時間帯別の該太陽光発電量の平均値の情報が含まれ、
前記制御部は、
前記太陽光発電量の値に対応して他の気象状況のデータに修正する際、該太陽光発電量の値に最も近い前記平均値の前記他の気象状況のデータに修正する、請求項５から７のいずれか１項記載のエネルギー予測装置。
【請求項９】
気象状況の実績と太陽光発電量の実績との関係からなるデータ群から将来の太陽光発電量を予測する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
所定の気象状況に対する太陽光発電量の上限しきい値と下限しきい値を前記データ群から決定し、
前記所定の気象状況に対する太陽光発電量の新規データが入力されると、該新規データが前記上限しきい値および下限しきい値の間にあるか否かを判定し、該新規データがこれらの範囲外にあると、該新規データを前記データ群から除外する、または、該太陽光発電量の値に対応して他の気象状況のデータに修正する処理を前記コンピュータに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、太陽エネルギーを利用する太陽光発電システムの発電量を予測するエネルギー予測方法、エネルギー予測装置、およびその方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
太陽光発電システムや風力発電システムなどの自然エネルギー発電システムは、石油等の化石燃料に依存しない無限エネルギーとして注目され、ＣＯ2の排出権問題やＲＰＳ（Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ  Ｐｏｒｔｆｏｌｉｏ  Ｓｔａｎｄａｒｄ）制度の導入により、今後さらにその価値が向上することが予想されている。また、太陽光発電システムは気象状況により発電量が変動する非常に不安定な発電設備であるため、その発電量の予測が可能となれば、適用範囲はさらに広がるものと考えられる。
【０００３】
従来における太陽光発電システムの発電量を予測する方法として、システム運用中において収集蓄積している天気と発電量の実績をサンプルとした回帰分析を、毎日実施することにより導出される時間帯別の発電量予測式に、天気予報を入力することにより発電量を予測する方法がある。
【特許文献１】特開２００６−０３３９０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の方法において、予測式を導出するために用いる天気の実績は、気象情報提供会社等から配信される。ここで、天気の実績を対象場所において毎日毎時間と観測することは現実的ではないため、気象衛星の画像などを基に気象予報士等が推測したものと考えられる。そのため、天気の実績として配信される情報が、実際の天気と整合しないことがある。
【０００５】
例えば、計測された発電量の実績値が多かった晴天日の天気の実績が「雨天」であると間違った情報のデータが含まれていると、それを実績のサンプルに含んで予測を実施すると、雨天に対する発電量の予測値が、雨天時本来の発電量より大きな値になってしまう。そのため、天気予報に対する発電量の予測精度が低減してしまう。
【０００６】
本発明は上述したような従来の技術が有する問題点を解決するためになされたものであり、太陽エネルギー利用システムにおける将来の発電量を予測する際、その精度を向上させたエネルギー予測方法、エネルギー予測装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するための本発明のエネルギー予測方法は、気象状況の実績と太陽光発電量の実績との関係からなるデータ群から将来の太陽光発電量を予測するエネルギー予測方法であって、
所定の気象状況に対する太陽光発電量の上限しきい値と下限しきい値を前記データ群から決定し、
前記所定の気象状況に対する太陽光発電量の新規データが入力されると、該新規データが前記上限しきい値および下限しきい値の間にあるか否かを判定し、該新規データがこれらの範囲外にあると、該新規データを前記データ群から除外する、または、該太陽光発電量の値に対応して他の気象状況のデータに修正するものである。
【０００８】
本発明では、気象状況とそれに対応する太陽光発電量とが関係づけられたデータ群から、その気象状況に相当する太陽光発電量の上限しきい値と下限しきい値が決定され、その範囲に入らない新規データは削除されるか、修正される。その結果、データ群に不整合なデータが含まれなくなるため、発電量の予測精度が向上する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、新規データの気象状況の実績の不整合を検出し、検出した不整合のデータを発電量予測用のサンプルから除外する、または、修正することにより、発電量の予測精度を向上させることが可能である。また、発電量を発熱量とすれば、太陽熱エネルギーシステムにおいても同様の効果が期待できる。さらに、太陽光発電システムが多地点に設置されている場合には、発電量から気象状況の実績を推定する観測装置として、気象会社などにおける観測業務への貢献が期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明のエネルギー予測装置は、配信された新規の気象状況の実績の不整合を検出すると、不整合のデータを発電量予測用のサンプルから除外する、または、不整合のデータを修正することを特徴とする。
【００１１】
以下に説明する実施例では、太陽エネルギー利用システムにおけるエネルギー予測装置の場合とし、その予測装置を太陽エネルギー予測装置と称する。また、晴や曇などの天気を示す気象状況を天気現象と称する。
【実施例１】
【００１２】
本実施例の太陽エネルギー予測装置について説明する。本実施例では、太陽光発電システムの１時間単位の積算発電量を予測する場合を例に説明する。１時間単位の積算発電量とは、例えば、午後１時から午後２時までの１時間に太陽光発電システムが発電する電力量である。また、１時間あたりの積算発電量を時積算発電量と称する。
【００１３】
図１は本実施例の太陽エネルギー予測装置の一構成例を示すブロック図である。
【００１４】
図１に示すように、太陽光を電力に変換する太陽光発電システム２が負荷４に供給する電力を計測するための計測転送装置５が電力線５１に設けられている。計測転送装置５が通信線５２を介して太陽エネルギー予測装置１と接続されている。また、太陽エネルギー予測装置１は、気象情報を提供する気象会社３のサーバ装置（不図示）と通信線５３を介して接続されている。計測転送装置５および気象会社３のそれぞれと太陽エネルギー予測装置１とを接続する通信線５２、５３は、専用回線に限らず、インターネットなどの通信ネットワーク回線であってもよい。本実施例では、通信線５２を専用回線とし、通信線５３を通信ネットワーク回線とする。
【００１５】
計測転送装置５は、一般的な電力計の機能を備えており、太陽光発電システム２の発電量を計測し、計測結果を通信線を介して太陽エネルギー予測装置１に送信する。なお、パルス信号や電流信号（４〜２０ｍＡ）などの計測信号の出力が可能な電力計が太陽光発電システム２に設けられている場合、この計測信号を計測転送装置５に入力する構成にして、計測転送装置５が太陽光発電システム２の電力計から受信する計測信号を太陽エネルギー予測装置１に転送してもよい。
【００１６】
次に、太陽エネルギー予測装置１の構成について詳細に説明する。太陽エネルギー予測装置１は、発電量受信部１１と、気象情報受信部１２と、履歴データベース（ＤＢ）１３と、制御部２０と、出力部１７とを有する。制御部２０は、サンプル調整部１４、予測式導出部１５および予測計算部１６を含む構成である。
【００１７】
発電量受信部１１は、計測転送装置５から送信される発電量実績（発電量の実績値）の情報を受信し、受信した情報を履歴データベース１３に格納する。発電量実績は、太陽光発電システム２が発電した積算発電量の情報である。本実施例では、発電量受信部１１は、日毎に発電量実績の情報を計測転送装置５から受信するものとする。
【００１８】
気象情報受信部１２は、気象会社３から提供される太陽光発電システム２の設置地域における天気実績（天気現象の実績）および天気予報（天気現象の予報）の情報を受信し、受信した情報を履歴データベース１３に格納する。本実施例では、気象情報受信部１２は、日毎にその日の天気実績とその翌日の天気予報の情報を受信するものとする。天気実績および天気予報は、発電量と同様に１時間毎の天気現象に関する情報とする。
【００１９】
なお、発電量受信部１１と気象情報受信部１２を別々の構成としているが、これら２つの受信部の機能を一体にした受信手段を設けてもよい。また、本実施例では、発電量受信部１１および気象情報受信部１２のそれぞれが履歴データベース１３に情報を直接格納しているが、受信する情報を制御部２０に渡し、制御部２０がそれらの情報を履歴データベース１３に格納するようにしてもよい。
【００２０】
履歴データベース１３は、発電量受信部１１および気象情報受信部１２から受信する情報をサンプルとして蓄積する記憶部である。蓄積されたサンプルは本発明のデータ群である。
【００２１】
制御部２０は、プログラムにしたがって所定の処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）（不図示）と、プログラムを格納するためのメモリ（不図示）とを有する。ＣＰＵがプログラムを実行することで、サンプル調整部１４、予測式導出部１５および予測計算部１６が太陽エネルギー予測装置１内に仮想的に構成される。
【００２２】
サンプル調整部１４は、履歴データベース１３に蓄積されたサンプルから天気実績と発電量実績とが整合していない不整合データを検出し、不整合データをサンプルから除外する。以下に、その処理手順を簡単に説明する。
【００２３】
履歴データベース１３に蓄積された天気実績と発電量実績に基づいて、月別時間帯別の天気現象毎の平均発電量を算出し、上限しきい値および下限しきい値を決定する。これらのしきい値を決めるためのデータ群は、任意の期間、任意の時間帯のデータでよい。期間および時間帯は予め設定されている。続いて、決定した上限しきい値および下限しきい値をまとめた表を作成する。作表後に、新規に蓄積した天気実績に対応する発電量の上限しきい値および下限しきい値を表で参照し、これらのしきい値と新規に蓄積した同時間帯における発電量実績を比較する。そして、発電量実績がしきい値を逸脱していた場合、その時間帯における発電量実績および天気実績のデータをサンプルから削除し、履歴データベース１３内のサンプルのデータを更新する。
【００２４】
ここで、発電量に関係する晴天指数（日射量に相当する値）に基づいて、しきい値を決定する方法の一例を説明する。
【００２５】
天気現象毎の晴天指数の平均値は実験データより晴天：０．６、曇天：０．３、雨天：０．１が得られた。対象とする天気現象の晴天指数が上位の天気現象の晴天指数の平均値より高くなることはなく下位の天気現象の晴天指数の平均値より低くなることはないと考えれば、晴天のこの指数は曇天の指数の平均値：０．３を下回ることはない。ここで言う上位の天気現象とは、曇に対して晴であり、雨に対して曇である。下位の天気現象とは、晴に対して曇であり、曇に対して雨である。曇天の指数の平均値：０．３という値は晴天の指数の平均値：０．６の５０％減少した値である。したがって、晴天の指数の下限しきい値は晴天の指数の平均値の５０％減少した値に相当する。
【００２６】
同様に、曇天の指数が晴天の指数の平均値を超えないことから、曇天の指数の上限しきい値は晴天の指数の平均値：０．６であり、曇天の平均値：０．３の１００％増加した値に相当する。そして、曇天の指数が雨天の平均値よりも下回ることがないことから、曇天の下限しきい値は、雨天の指数の平均値：０．１であり、曇天の平均値：０．３の６７％減少した値に相当する。雨天の場合も同様に考えると、雨天の指数の上限しきい値は曇天の指数の平均値：０．３であり、雨天の指数の平均値の２００％増加した値に相当する。
【００２７】
以上のことより、発電量が日射量に関係することを考えれば、天気現象毎の発電量の範囲は、上限しきい値：平均発電量の２００％増加の値と、下限しきい値：平均発電量の５０％減少の値の範囲にあると考えられる。さらに、日射量が地域ごとに異なることを考慮すると、天気現象毎の発電量は上限しきい値：平均発電量の２５０％増加と下限しきい値：平均発電量の６５％減少の値の範囲にあると考えられる。
【００２８】
なお、発電量が最も得られる天気現象は晴であるため、晴の上限値は不要である。同様に雨の下限値も不要である。
【００２９】
図２は発電量の上限しきい値および下限しきい値の表を示す一例である。図２は、月毎、時間帯毎の天気現象に対する平均発電量ならびに上限しきい値および下限しきい値として、１月の１２時から１３時までの時間帯の場合を示す。図２に示すように、晴の場合、平均発電量が１０００Ｗｈであり、下限しきい値は平均値の５０％減少した値の５００Ｗｈである。曇の場合、平均発電量が６００Ｗｈであり、上限しきい値は晴の場合の平均値を超えない９００Ｗｈであり、下限しきい値は平均値の５０％減少した値の３００Ｗｈである。雨の場合、平均発電量が２００Ｗｈであり、上限しきい値は曇の場合の平均値を超えない３００Ｗｈである。
【００３０】
このように、上限しきい値と下限しきい値は、発電量の平均値に対して所定の割合増加させ、所定の割合減少させて決定してもよく、基準となる天気現象の上位および下位のそれぞれの天気現象の発電量平均値から決定してもよい。また、図２に示したように、２通りの決定方法を組み合わせてもよい。
【００３１】
予測式導出部１５の構成および動作について説明する。予測式導出部１５は、履歴データベース１３内のサンプルに基づいて時間帯別の発電予測式を導出する。予測式導出部１５の具体的な処理方法としては、履歴データベース１３内のサンプルを基にして、目的変数をｎ時における発電量実績、説明変数をｎ時における天気実績とした回帰分析を実施するものである。回帰モデルを以下に示す。なお、天気現象は晴れ：１、曇り：２、雨：３、雪：４と数値化する。
【００３２】
Ｙi＝β0＋β1Ｘ1i＋ｕi            （式１）
ここで、Ｙ：目的変数、Ｘ：説明変数、β0：定数項、β1：回帰係数、ｕ：誤差項、ｉ：標本番号である。回帰係数および定数項を最小二乗法から求める。なお、発電予測式は月別の時間帯毎に導出する。
【００３３】
予測計測部１６は、予測対象時間帯に対する天気予報のデータを、予測式導出部１５が導出した発電予測式に代入することにより、発電量を予測してその結果を求め、求めた結果を外部に出力する。発電量の予測結果を外部システムが受け取ることで、予測結果が有効に利用される。外部システムとして、例えば、太陽光発電システム２から供給される発電量に合わせて生産調整することが可能な製造ラインが考えられる。
【００３４】
なお、図１では、説明のために、天気予報の情報を気象情報受信部１２から予測計測部１６に入力するように示しているが、天気予報の情報を履歴データベース１３に一旦格納し、そこから予測計測部１６に天気予報の情報を入力してもよい。
【００３５】
次に、本実施例の太陽エネルギー予測装置１における予測動作を説明する。
【００３６】
ここでは、予測動作の流れとして、○月Ｎ日にＮ＋１日の時間帯別の発電量を予測する場合とし、Ｎ−２日までのサンプルが予め履歴データベース１３内に蓄積されているものとする。また、Ｎ日の予測段階では、Ｎ日の各時間帯のデータが全てそろわないため、ここでは、Ｎ−１日までのデータからＮ＋１日の発電量を予測する場合とする。
【００３７】
図３は図１に示した太陽エネルギー予測装置の動作手順を示すフローチャートである。図４は太陽エネルギー予測装置の処理内容を示す表である。
【００３８】
まず、発電量受信部１１は、Ｎ−１日の太陽光発電システム２の時積算発電量の計測値（発電量実績）の情報を受信すると、発電量実績を履歴データベース１３に格納する（ステップ１０１）。また、気象情報受信部１２は、インターネット等を介して、気象会社３が提供している時系列気象情報に含まれるＮ＋１日に対する天気予報およびＮ−１日の天気実績を受信すると、天気予報および天気実績を履歴データベース１３に格納する（ステップ１０２）。なお、ステップ１０１およびステップ１０２の順番はいずれが先であってもよい。
【００３９】
続いて、サンプル調整部１４が、Ｎ−２日の天気実績と発電量実績のサンプルから上限しきい値および下限しきい値を決定し（ステップ１０３）、図２に示したような表を作成する。Ｎ−１日の天気実績について発電量の上限しきい値および下限しきい値を表で参照し、これらのしきい値とＮ−１日の発電量実績を比較する（ステップ１０４）。
【００４０】
Ｎ−１日のｎ時の時間帯における発電量実績がしきい値を逸脱していた場合、そのデータを不整合データと判定し、Ｎ−１日のｎ時の時間帯における発電量実績および天気実績をサンプルから削除し、履歴データベース１３内のサンプルを更新する（ステップ１０５）。その後、予測式導出部１５が、履歴データベース１３内のＮ−１日までのサンプルを基に時間帯別に発電予測式を導出する（ステップ１０６）。なお、ステップ１０４で、履歴データベース１３内のサンプルに不整合データは存在しないと判定すると、ステップ１０６に進む。
【００４１】
続いて、予測計算部１６が、Ｎ＋１日に対する各時間帯の天気予報を、対応した時間帯の発電予測式に入力することにより、各時間帯の予測発電量を計算し、その予測結果を出力部１７を介して外部システムへ送信する（ステップ１０７）。
【００４２】
なお、図４には、制御部２０内で不整合データの検出、予測式の導出、および発電量の予測の動作を１時間経過毎に順に行っていることを示しているが、この場合に限定されない。また、Ｎ日のデータが全てそろった時点でＮ＋１日の発電量の予測をしてもよい。さらに、発電量実績および天気実績のそれぞれが１時間経過毎に各時間帯に合わせて計測転送装置５および気象会社３から入力されるのであれば、その入力の度に、上述した予測方法を実行するようにしてもよい。配信間隔は、１時間毎に限らず、３時間、６時間および１２時間等の他の間隔であってもよい。
【００４３】
次に、本実施例のエネルギー予測方法による発電量予測結果の一例を説明する。図５は発電量実績の一例を示す表である。図５に示す○月１日から１０日までのデータに基づいて、１１日（天気を晴とする）の発電量を予測する場合を説明する。なお、天気現象：晴の下限しきい値は平均値の５０％とした。
【００４４】
図５より、○月１日から８日までの晴における発電量の実績値の平均値は１０００Ｗｈである。下限しきい値は５００Ｗｈとなる。９日までサンプルに含めようとすると、９日のデータは平均値の９０％減であり、下限しきい値を下回っていることから、除外の対象となる。１０日のデータについても同様である。したがって、本実施例の予測方法では、１１日の予測発電量は１０００Ｗｈとなる。実際の発電量が１１００Ｗｈであったことから、予測誤差を１００Ｗｈに抑えることができた。
【００４５】
一方、従来の方法では、９日および１０日のデータを除外することなく発電量を予測することから、予測発電量は８２０Ｗｈとなった。従来の方法による予測誤差は２８０Ｗｈとなる。従来の方法では予測誤差が本実施例の場合よりも２倍以上大きく、本実施例のエネルギー予測方法は従来に比べて高精度に発電量を予測できることがわかる。
【００４６】
本発明によれば、新規に配信された気象状況の実績で不整合を検出すると、不整合のデータを発電量予測用のサンプルから除外することにより、発電量の予測精度を向上させることができる。また、発電量を発熱量とすれば、太陽熱エネルギーシステムにおいても同様の効果が期待できる。さらに、太陽光発電システムが多地点に設置されている場合には、発電量から気象状況の実績を推定する観測装置として、気象会社などにおける観測業務への貢献が期待できる。
【実施例２】
【００４７】
実施例１ではサンプル調整部は不整合データをサンプルから削除したが、本実施例ではサンプル調整部は不整合データを修正する。なお、その他の構成は実施例１と同様であるため、その詳細な説明を省略し、ここでは実施例１と異なる構成および動作について主に説明する。
【００４８】
本実施例のサンプル調整部１４は、履歴データベース１３に蓄積されたサンプルから天気実績と発電量実績とが整合していない不整合データを検出し、不整合データを修正する。以下に、その処理手順を簡単に説明する。
【００４９】
履歴データベース１３に蓄積された天気実績と発電量実績に基づいて、月別時間帯別の天気現象毎の平均発電量を算出し、上限しきい値および下限しきい値を決定する。続いて、決定した上限しきい値および下限しきい値をまとめた表を作成する。作表後に新規に蓄積した天気実績を基に表から参照される上限しきい値または下限しきい値と、新規に蓄積した同時間帯における発電量実績を比較する。そして、発電量実績がしきい値を逸脱していた場合、しきい値を逸脱した発電量実績が最も近い平均発電量に対応した天気現象を、天気実績として修正し、履歴データベース１３内のサンプルを更新する。
【００５０】
サンプル調整部１４によるデータ修正の一例を説明する。図６はデータ修正方法を説明するための発電量実績のグラフおよび天気実績の表である。
【００５１】
図６（ａ）は時間帯別の発電量実績を示すグラフの一例である。横軸は６時から１８時までのそれぞれの時間帯を示し、縦軸は発電量実績を示す。グラフには、晴および曇のそれぞれの場合について、平均発電量、上限しきい値および下限しきい値を示している。また、図６（ｂ）は図６（ａ）の各時間帯に対応する天気実績を示す表である。表の上段に天気実績を示し、中段には時間帯を示し、下段には推定した天気実績を示す。
【００５２】
図６（ａ）に示すように、６時〜１８時に対する天気実績は全て晴であったが、１４時および１５時において発電量実績が晴の下限しきい値を逸脱している。そこで、１４時および１５時の発電量実績が、曇における平均発電量に最も近いことから、サンプル調整部１４は、１４時および１５時の天気実績を曇であったと推定し、天気実績を図６（ｂ）の下段のように修正する。
【００５３】
次に、本実施例の太陽エネルギー予測装置１における予測動作を図３および図４を参照して説明する。なお、図３および図４で説明した実施例１の場合と同様な処理についてはその説明を省略し、実施例１と異なる動作について詳細に説明する。
【００５４】
実施例１と同様にして、発電量受信部１１が発電量実績を履歴データベース１３に格納し（ステップ１０１）、気象情報受信部１２がＮ＋１日に対する天気予報およびＮ−１日の天気実績を履歴データベース１３に格納する（ステップ１０２）。
【００５５】
続いて、サンプル調整部１４が、Ｎ−２日までの天気実績と発電量実績のサンプルから上限しきい値および下限しきい値を決定し（ステップ１０３）、Ｎ−１日の天気実績について発電量の上限しきい値および下限しきい値を参照し、これらのしきい値とＮ−１日の発電量実績を比較する（ステップ１０４）。
【００５６】
そして、Ｎ−１日のｎ時の時間帯における発電量実績がしきい値を逸脱していた場合、図３のステップ１０５および図４のサンプル調整部の処理において本実施例では、サンプル調整部１４は、ｎ時の発電量実績と最も近い平均発電量に対応した天気現象を、ｎ時の時間帯における天気実績として修正し、履歴データベース１３内のサンプルを更新する。
【００５７】
その後、予測式導出部１５が、実施例１と同様にして時間帯別に発電予測式を導出する（ステップ１０６）。さらに、予測計算部１６が、Ｎ＋１日に対する各時間帯の天気予報を発電予測式に入力し、各時間帯の予測発電量を計算し、その予測結果を出力部１７を介して外部システムへ送信する（ステップ１０７）。
【００５８】
本発明によれば、新規に配信された気象状況の実績データで不整合を検出すると、不整合の検出された気象状況の正しい気象状況を、発電量の実績値を基にして推定する。そして、不整合の検出された気象状況を、推定した気象状況に修正することにより、実施例１と同様な効果が得られる。また、本実施例では、不整合のデータもサンプルとして活用することが可能となる。
【００５９】
なお、本発明の太陽エネルギー予測装置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に読み込ませ、実行させてもよい。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、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体である。
【００６０】
また、本発明の太陽エネルギー予測方法を実行するプログラムを格納したコンピュータを操作して、インターネットなどのネットワークを介して他のコンピュータに本発明のプログラムを配信し、配信先のコンピュータのハードディスク装置等の記憶装置に格納してもよい。この場合、記録媒体を用いなくても、他のコンピュータに本発明のプログラムをインストールすることが可能であり、配信先のコンピュータで本発明のプログラムを実行することが可能となる。記憶装置は、ハードディスク装置に限らず、短時間、動的にプログラムを保持するもの（伝送媒体もしくは伝送波）、その場合のサーバとなるコンピュータ内の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものを含む。
【００６１】
さらに、本発明は、上述した実施例で説明した手段および手法に必ずしも限定されるものではなく、本発明による目的を達成し、本発明による効果を有する範囲において適宜変更実施することが可能なものである。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の実施例１の太陽エネルギー予測装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】発電量の上限しきい値および下限しきい値の表を示す一例である。
【図３】図１に示した太陽エネルギー予測装置の動作手順を示すフローチャートである。
【図４】実施例１の太陽エネルギー予測装置の処理内容を示す表である。
【図５】発電量実績の一例を示す表である。
【図６】データ修正方法を説明するための発電量実績のグラフおよび天気実績の表である。
【符号の説明】
【００６３】
１    太陽エネルギー予測装置
１３    履歴データベース
１４    サンプル調整部
１５    予測式導出部
１６    予測計算部
【図１】
2008077561.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2008077561.tif 000007
【図６】
2008077561.tif 000008