(57)【要約】【課題】風力発電施設の発電出力予測データの予測誤差を低減する。【解決手段】風況（風速・風向等）予測データ１について、過去の風況予測データ２と風況実測データ３について逐次統計解析５を行い、予測毎に予測修正６を行って風況予測修正データ７を得る。次いで、風況実測データ３と発電出力実測データ４とを統計解析８して得られた風況と発電出力の関係式９に基づいて、風況の予測修正データ７から発電出力予測データ１０を算出する。【選択図】　　　図１
2004019583.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
風況予測データから発電出力を予測する風力発電における発電出力予測方法において、
予測する毎に過去の風況予測データと過去の風況実測データを逐次統計解析して、風況予測修正データを得る風況データ修正予測ステップと、
前記風況予測修正データに基づき発電出力を予測する発電出力予測ステップとを備えることを特徴とする風力発電における発電出力予測方法。
【請求項２】
風況予測データから発電出力を予測する風力発電における発電出力予測方法において、
風況実測データと発電出力実測データとの統計解析により求められた風速と発電出力との関係式に基づいて、前記風況予測データに応じて発電出力を予測する発電出力予測ステップを備えることを特徴とする風力発電における発電出力予測方法。
【請求項３】
風況予測データから発電出力を予測する風力発電における発電出力予測方法において、
予測する毎に過去の風況予測データと過去の風況実測データを逐次統計解析して、風況予測修正データを得る風況データ修正予測ステップと、
風況実測データと発電出力実測データとの統計解析により求められた発電出力と風速との関係式に基づいて、前記風況予測修正データに応じて発電出力を予測する発電出力予測ステップとを備えることを特徴とする風力発電における発電出力予測方法。
【請求項４】
風況予測データから発電出力を予測する風力発電における発電出力予測方法において、
前記風況予測データに基づき発電出力を予測する際に、過去の風況予測データと過去の発電出力実測データを逐次統計解析して、発電出力予測データを得る発電出力予測ステップを備えることを特徴とする風力発電における発電出力予測方法。
【請求項５】
風況予測データから発電出力を予測する風力発電における発電出力予測方法において、
前記風況予測データを風力発電施設毎に平均して風力発電施設毎の風況予測データを得るステップと、
前記風力発電施設毎の風況予測データに基づいて発電出力を予測する毎に、風力発電施設毎の過去の風況予測データと過去の発電出力実測データを逐次統計解析して、発電出力の予測データを得る発電出力予測ステップとを備えることを特徴とする風力発電における発電出力予測方法。
【請求項６】
風況予測データから発電出力を予測する風力発電における発電出力予測装置において、
予測する毎に過去の風況予測データと過去の風況実測データを逐次統計解析して、風況予測修正データを得る風況データ修正予測手段と、
前記風況予測修正データに基づき発電出力を予測する発電出力予測手段を備えることを特徴とする風力発電における発電出力予測装置。
【請求項７】
風況予測データから発電出力を予測する風力発電における発電出力予測装置において、
風況実測データと発電出力実測データとの統計解析により求められた風速と発電出力との関係式に基づいて、前記風況予測データに応じて発電出力を予測する発電出力予測装置を備えることを特徴とする風力発電における発電出力予測装置。
【請求項８】
風況予測データから発電出力を予測する風力発電における発電出力予測装置において、
予測する毎に過去の風況予測データと過去の風況実測データを逐次統計解析して、風況予測修正データを得る風況データ修正予測手段と、
風況実測データと発電出力実測データとの統計解析により求められた発電出力と風速との関係式に基づいて、前記風況予測修正データに応じて発電出力を予測する発電出力予測手段とを備えることを特徴とする風力発電における発電出力予測装置。
【請求項９】
風況予測データから発電出力を予測する風力発電における発電出力予測装置において、
予測する毎に過去の風況予測データと過去の発電出力実測データを逐次統計解析して、発電出力予測データを得る発電出力予測手段を備えることを特徴とする風力発電における発電出力予測装置。
【請求項１０】
風況予測データから発電出力を予測する風力発電における発電出力予測装置において、
前記風況予測データを風力発電施設毎に平均して風力発電施設毎の風況予測データを得る手段と、
前記風力発電施設毎の風況予測データに基づいて発電出力を予測する毎に、風力発電施設毎の過去の風況予測データと過去の発電出力実測データを逐次統計解析して、発電出力の予測データを得る発電出力予測手段とを備えることを特徴とする風力発電における発電出力予測装置。
【請求項１１】
風況予測データから発電出力を予測する予測計算装置を備えた風力発電における発電出力予測システムであって、
風況実測データを収集するデータ収集装置を備え、
前記予測計算装置は、予測する毎に過去の風況予測データと過去の風況実測データを逐次統計解析して風況予測修正データを得て、前記風況予測修正データから発電出力を予測することを特徴とする風力発電における発電出力予測システム。
【請求項１２】
風況予測データから発電出力を予測する予測計算装置を備えた風力発電における発電出力予測システムであって、
風況実測データ及び発電出力実測データを収集するデータ収集装置を備え、
前記予測計算装置は、予測する毎に過去の風況予測データと過去の風況実測データを逐次統計解析して風況予測修正データを得て、風況実測データと発電出力実測データとの統計解析により求められた風速と発電出力との関係式に基づいて、前記風況予測修正データから発電出力を予測することを特徴とする風力発電における発電出力予測システム。
【請求項１３】
風況予測データから発電出力を予測する予測計算装置を備えた風力発電における発電出力予測システムであって、
発電出力実測データを収集するデータ収集装置を備え、
前記予測計算装置は、前記風況予測データに基づき発電出力を予測する毎に、過去の風況予測データと過去の発電出力実測データを逐次統計解析して、前記風況予測データから発電出力を予測することを特徴とする風力発電における発電出力予測システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、風力発電における発電出力予測システムに関し、特に予測値と観測値との誤差を低減する発電出力予測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
風力発電機からの出力は風速の変化に応じて変動・間欠するため、風力発電機が大規模に連系された電力系統の周波数を適当な値に維持するには、風力発電機の出力変動を補うように火力発電機や水力発電機の出力を増減させる制御を行う必要がある。
この出力制御は、電力需要の大きさや変動の予測結果と合わせ、電力需給計画として毎日スケジューリングされる。したがって、正確で効率的な電力需給計画をたてるために、数１０時間先までの風力発電機の出力を、精度良く日々予測することが必要である。
【０００３】
現在気象庁は、毎日９時、２１時を初期値として５１時間先までの数値予報を行い、その数値予報データであるＧＰＶ（Ｇｒｉｄ　Ｐｏｉｎｔ　Ｖａｌｕｅ）データを各気象会社に気象業務支援センターを通じて配信している。従来、このＧＰＶデータを入力データとして、風力発電施設における風速を予測し、予測された風速データから風力発電出力を予測する風力発電出力の予測方法が知られている（特許第３２２６０３１号公報参照）。ここで、風力発電施設とは、１つ又は複数の風力発電機からなる集合をいう。
【０００４】
図９〜図１２を参照して、従来の風力発電施設における発電出力の予測方法を説明する。
図９は、従来の風力発電施設における発電出力の予測フローである。図１０は、気流場の計算領域である広領域の例を示し、図１１は、気流場の計算領域である狭領域の例を示す。図１２は、発電出力の予測に用いられる風速と発電出力の関係を示す発電特性曲線である。
【０００５】
まず、風力発電施設を含む領域について数値予報データを段階的に計算するために、計算領域となる広領域及び狭領域を指定する。
広領域としては、図１０に示すように、気象庁ＧＰＶ領域（数１０００Ｋｍ程度の領域でメッシュ間隔は２０ｋｍ）から、風力発電施設を含む数１００ｋｍ程度の領域でメッシュ間隔は数ｋｍの領域を選択する。図１０には、広領域の例として、広領域（その１）、（その２）を示す。
【０００６】
図１１に、広領域（その１）内の風力発電施設を含む狭領域（その１）〜（その３）を示す。狭領域は、数ｋｍ〜数１０ｋｍ程度の範囲で、メッシュ間隔は数１０ｍ〜数１００ｍである。○印が風力発電機を示す。
【０００７】
以下、図９のフローに基づいて説明する。
ステップＳ０は、狭領域数値予報データを計算するステップである。
このような計算範囲である広領域及び狭領域を設定した後、まず、ステップＳ０１で、広領域（数１００ｋｍ程度の領域でメッシュ間隔は数ｋｍ）について、気象庁ＧＰＶデータ（２０ｋｍメッシュごとの気温、地上気圧、指定気圧面高度、湿度、風向・風速）と標高・土地利用データとを初期入力値として、気流場の予測計算（広領域）行い、例えば１０分間隔の時間ステップ毎に広領域数値予報データ（気温、気圧、風向・風速、湿度、降水量）を得て保存しておく。
【０００８】
次に、ステップＳ０２で、風力発電施設がある領域を含む狭領域の範囲で、広領域数値予報データと標高・土地データを初期入力として気流場の予測計算（狭領域）を行う。このようにして、例えば１０分間隔の時間ステップで、狭領域数値予報データ（気温、気圧、風向・風速、湿度、降水量）得て保存しておく。
【０００９】
ここで、上記気流場の予測計算の概要を説明する。
個々の予測領域に対して、初期値と境界値とが必要になるが、広領域では、気象庁ＧＰＶデータを内挿することによりメッシュ間隔数ｋｍの格子点の初期値、境界値を得ることができる。狭領域の数１０ｍ〜数１００ｍメッシュでは、広領域の出力結果を基にして同様に初期値境界値が求められる。
【００１０】
気流場の計算は公知のもので、数値シミュレーションシステム（例えば（株）ＣＲＣソリューションズによるＬＯＣＡＬＳ（登録商標））を用いて、数値計算により各メッシュ領域内の風向及び風速を計算する。
ＬＯＣＡＬＳ（登録商標）は、力学的原理に基づく数値シミュレーション法によるものである。この手法における基本式は以下の４つである。
【００１１】
１）運動方程式：風が、圧力、地形、熱的影響および境界条件等の影響を受け、変化する様子を記述する式。
２）質量保存の式：計算領域内での質量変化は、側面や上部の境界と下部の境界における空気の出入りによってのみ起こることを記述する式。
３）熱力学の式：気塊に及ぼす熱的影響を記述する式。
４）乱流のモデル化：離散化された数値モデルでは解像できない細かな乱れの影響を評価するモデル。
【００１２】
なお、広領域及び狭領域の計算に際して風力発電施設が１つの計算領域に入らない場合は、別途広領域ないし狭領域を設定して計算する。
狭領域数値予報データが得られると、このデータから風力発電機が存在するメッシュの風速データを各風力発電機に対するデータとして抽出して、風力発電機ごとの風速予測データＷＳ０を得る。例えば、図１１における狭領域（その２）におけるメッシュＭ１の風力発電機Ｗ１に対しては、メッシュＭ１での数値計算で求められた風速データを風力発電機Ｗ１に対する風速データとする。
【００１３】
ステップＳ９０では、各風力発電機毎に抽出した風速予測データＷＳ０と風力発電機の発電特性曲線から風速値に対応する発電出力予測データＰＷ０を算出する。発電特性曲線とは各風力発電機特有の発電特性を示すもので、図１２に示すように例えば風速が７．８ｍ／ｓのとき発電出力は８６７ｋＷと算出する。
【００１４】
このようにして、各風力発電機について、時間終了までの時間ステップごと（例えば１０分間間隔）に発電出力を算出予測する。
その後、風力発電機毎の発電出力の予測データを風力発電施設毎に積算し、時間ステップごとの風力発電施設の総発電出力とする。
さらに日本国内に存在するすべての風力発電施設の各時間ステップ毎の総発電出力を算出すると、全国での風力発電出力の予測が行われることになる。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の発電出力予測方法は、主に風力発電位置の選定又は特定地点の発電施設の附存量を求めることを目的としており、正確で効率的な電力需給計画をたてるために、対象とする地域（日本全体であってもよい。）のすべての風力発電施設に対して、毎日発電出力の予測を行うことを目的とするものではなかった。
また、上記風力発電出力の予測方法を用いても、風力発電出力の予測データと実測データとの誤差が大きく出ることがあった。風力発電出力の予測精度を向上するために、メッシュ間隔を小さくして風力発電機が設置された付近の気流場の数値シミュレーションを行うことも考えられるが、これには大規模な計算機が必要であり、膨大な費用がかかる。
【００１６】
本発明は、上記の問題点に鑑み、大規模な計算機を必要とせず、誤差の少ない風力発電出力予測値を得ることができ、正確で効率的な電力需給計画をたてることができる発電出力予測方法及びシステムを提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
従来の発電出力予測手法では、気象データとして、気象庁のＧＰＶデータのみを入力しているが、本発明者は、過去の予測データと実測データとを統計解析し、この解析結果を新たに予測する予測データに反映させることで、さらに発電出力の予測精度が向上することを見出した。
【００１８】
すなわち、本発明は、発電出力を予測する前提となる風況予測データについて、予測する毎に過去の風況予測データと過去の風況実測データを逐次統計解析して、風況予測修正データを得るものである。
また、風況予測データないし風況予測修正データから発電出力を予測する際に、風況実測データと発電出力実測データとの統計解析により求められた風速と発電出力との関係式に基づいて、風況予測データないし風況予測修正データに応じて発電出力を予測するものである。
【００１９】
また、本発明によれば、風況実測データが得られない場合などには、風況予測データに基づき発電出力を予測する際に、過去の風況予測データと過去の発電出力実測データを逐次統計解析して、発電出力予測データを得ることもできる。
【００２０】
また、本発明によれば、風力発電施設の総発電出力実測データしか得られない場合などには、風力発電施設内にある風力発電機毎の風況予測データを風力発電施設毎に平均して風力発電施設毎の風況予測データを得て、風力発電施設毎の風況予測データに基づいて発電出力を予測する毎に、風力発電施設毎の過去の風況予測データと過去の総発電出力実測データを逐次統計解析して、発電出力の予測データを得ることもできる。
【００２１】
また、本発明によれば、風況予測データから発電出力を予測する予測計算装置を備えた風力発電における発電出力予測システムであって、風況実測データを収集するデータ収集装置を備え、予測計算装置は、予測する毎に過去の風況予測データと過去の風況実測データを逐次統計解析して風況予測修正データを得て、風況予測修正データから発電出力を予測する風力発電における発電出力予測システムを提供することができる。
また、データ収集装置は、風況実測データとともに発電出力実測データを収集し、予測計算装置は、前述と同様にして得られる風況予測修正データから、風況実測データと発電出力実測データとの統計解析により求められた風速と発電出力との関係式に基づいて、発電出力を予測する発電出力予測システムを提供できる。
また、データ収集装置は、発電出力実測データを収集し、予測計算装置は、風況予測データに基づき発電出力を予測する毎に、過去の風況予測データと過去の発電出力実測データを逐次統計解析して、風況予測データから発電出力を予測する発電予測システムを提供することもできる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
図１及び図２に、本発明の発電出力予測システムにおける発電出力予測方法の概要を示す。
すなわち、図１に記載の本発明による発電出力予測方法（その１）の概要は、風況（風速、風向等）予測データ１について、過去の風況予測データ２と風況実測データ３について逐次統計解析５を行い、予測のたびに予測修正６を行って風況予測修正データ７を得る。次いで、風況実測データ３と発電出力実測データ４とを統計解析８して得られた風況と発電出力の関係式９に基づいて、風況の予測修正データ７から発電出力予測データ１０を算出するものである。
なお、風況予測データ１は、風速または風速及び風向等のデータであり、予測された後は過去の予測データ２として蓄積される。
【００２３】
また、図２に記載の本発明の発電出力予測方法（その２）の概要は、風況の実測データが得られない場合等に関し、風況予測データ１から発電出力を予測する毎に、過去の風況予測データ２と過去の発電出力実測データ４とを統計解析５’し、誤差が少なくなるように逐次予測された発電出力予測データ１０’を得るものである。
【００２４】
図３に、本発明の発電出力予測システム全体の概観図を示す。
本発明の発電出力予測システムは、予測計算装置３１と風力発電施設データ収集装置３２を備える。
予測計算装置３１は、気象庁の気象業務支援センターから気象予測の数値データを入手し、データ受信サーバを通してファイルサーバ（Ａ）に保管し、計算機で所望のデータに加工することができ、たとえば全国各地の天気予報が可能である。
【００２５】
風力発電施設データ収集装置３２は、各地の風力発電施設３３の通信サーバ（Ｄ）と通信可能なファイル・通信サーバ（Ｂ）を備え、風力発電施設３３の風況及び発電出力等の観測データを時々刻々収集し、蓄積できるものである。この観測データは、予測計算装置３１の通信サーバ（Ｃ）を介してファイルサーバ（Ａ）に送られる。
【００２６】
予測計算装置３１は、気象業務支援センター３４から気象予測の数値データをもとに各地の風力発電施設３３の風況及び発電出力を予測するとともに、予測のたびに蓄積された予測データと過去の実測データをもとに、予測誤差の修正を行って予測誤差が低減された発電出力の予測を行うことができる。そして、誤差の少ない発電出力の予測により正確で効率的な電力需給計画３５を出すことができる。
また、データ収集は風力発電施設のパソコンからインターネット等を介することによって行うことができ、特別なネットワークを構築する必要はない。
【００２７】
風力発電施設の実測データの入手については、
（１）各風力発電機について風速・風向及び発電出力の実測データが入手できる場合
（２）各風力発電機について発電出力の実測データが入手できる場合
（３）風力発電施設における総発電出力の実測データが入手できる場合
の３つのパターンがある。
以下、図４〜図８を参照して、上記３パターンに対応する本発明の実施例を説明する。
【００２８】
（第１の実施例：各風力発電機について風速・風向及び発電出力の実測データが入手できる場合）
図４は、本発明の第１の実施例の予測システムのフローである。
ステップＳ０は、狭領域予報データを算出するステップで、これは従来のシステムと同様である。
【００２９】
次のステップでは、風力発電機ごとの風速予測データＷＳ０と風向予測データＷＤ０を抽出する。また、これらの予測データを順次記憶装置に格納しておく。
一方で、各風力発電施設内の各風力発電機の実測データ（風向ＷＤｏｂｓ、風速ＷＳｏｂｓ、発電出力ＰＷｏｂｓ）を逐次オンラインにて取得し、記憶装置に格納しておく。
【００３０】
ステップＳ４１では、風力発電機毎に、風向・風速についての過去の実測データＷＤｐ・ＷＳｐと過去の予測データＷＤｏｂｓ・ＷＳｏｂｓの統計解析を行い、予測データ（風向ＷＤ０・風速ＷＳ０）の誤差の修正を行う予測修正式を更新する。この手法としては例えばカルマンフィルタを使用すればよい。カルマンフィルタとは、線形予測式の係数を、予測誤差に基づき逐次最適化するアルゴリズムである。
【００３１】
図５に、一つの風力発電機にカルマンフィルタを適用した場合の予測修正の概念図を示す。カルマンフィルタの更新は１日２回９時及び２１時に行う。図中現在とは毎日の予測時間をさし、例えば９時を示す。このとき予測データは、９時から５１時間先まで時間ステップ（例えば１０分）毎に存在する。
一方で、風速及び風向について、これまで予測を行ってきた過去の予測データ（●印）と実測データ（○印）が記憶装置に格納されている。
【００３２】
過去の実測及び予測の風速（ＷＳ）・風向（ＷＤ）のベクトルデータを、図６に示すように、東西（Ｕ）成分と南北（Ｖ）成分の風速へ変換を行う。このデータは、現在から一定期間（例えば３ヶ月）さかのぼり作成される。
【００３３】
次に、過去の予測データと実測データとの誤差を、東西（Ｕ）成分と南北（Ｖ）成分毎に重回帰式を作成し、その係数を求める。
重回帰式の一例を次に示す。
東西成分の回帰式
ＹＥ−Ｗ＝−０．７３Ｘ１−０．１６Ｘ２＋０．４３
南北成分の回帰式
ＹＮ−Ｓ＝−０．２２Ｘ１−０．５４Ｘ２＋１．３３
ここで、
ＹＥ−Ｗ：予測データと実測データの東西成分の誤差
ＹＮ−Ｓ：予測データと実測データの南北成分の誤差
Ｘ１：予測データの東西成分
Ｘ２：予測データの南北成分
である。
【００３４】
ステップＳ４２では、このようにして得られた予測修正式に基づいて、予測データに対する東西成分及び南北成分の誤差が算出され、これを現時点での予測データ（図５◎印）に対して加算して修正を行い、予測修正データ（図５☆印）を算出する。これを毎回予測を行う際に実施し、予測誤差の関係式を常に更新して予測を行う。このようにして、風速・風向の予測データＷＳ０・ＷＤ０から予測修正データＷＳ１・ＷＤ１を得る。
【００３５】
次に、風力発電機毎の風速及び風向の予測修正データＷＳ１・ＷＤ１に基づいて発電出力を予測する方法を説明する。従来は、風力発電機毎の発電特性曲線により発電出力に変換していた。しかしながら、風力発電機に対して、同じ風速で吹いたとしても、風向、季節（ないし月）によりその発電出力は変化する。したがって、風速から発電出力を算出する際には、より誤差を低減するために、風速毎風向毎季節（月）毎に発電出力算出式を変更するようにした。
【００３６】
すなわち、ステップ４３で、風力発電機毎に、現在からある一定期間（例えば１年間）の過去の実測データの風向、風速、発電出力データ（ＷＤｏｂｓ，ＷＳｏｂｓ，ＰＷｏｂｓ）から、風向毎、季節毎ないし月毎、風速毎に発電出力と風速との回帰分析を行い、それぞれの条件毎に最適な回帰曲線を作成する。
【００３７】
例えば、風速４ｍ／ｓ以上１４ｍ／ｓ未満、北風（風向−４５度から４５度）の場合は、次のように、発電出力が風速の５次式で計算される。
Ｙ＝０．００８８Ｘ５−０．３６７９Ｘ４＋５．４６２１Ｘ３＋３３．９３５Ｘ２＋９８．８１２Ｘ＋１０７．０１
ここで、Ｙ：発電出力
Ｘ：風速
【００３８】
ステップ４４では、日時及び風況予測修正データに基づいて適切な回帰曲線を選択して、風速の予測修正データから風力発電機毎の発電出力を算出して予測を行う。なお、この回帰曲線は、たとえば１年毎に更新される。
【００３９】
その後、風力発電機毎の発電出力の予測データを風力発電施設毎に積算し、風力発電施設の総発電出力とし、逐次保存してゆく。さらに日本国内に存在するすべての風力発電施設に亙ってこれを行えば、全国での総発電出力の予測となる。これらは、従来例と同様である。
【００４０】
以上のとおり、本例によれば、過去の風速と風向の予測データとこれに対応する過去の実測値との差を逐次統計解析することにより、新たな予測をするたびに誤差の修正を行うから、従来の予測データより誤差のない予測が可能であり、また、風速に対して発電出力を求めるに際して、発電特性曲線を用いることなく、過去の実測データに基づく回帰曲線を選択して求めることで、予測精度を向上させることができた。
【００４１】
（第２の実施例：各風力発電機について発電出力の実測データが入手できる場合）
本例は、第１の実施例とは異なり、風力発電機ごとの風速と風向の予測データと風力発電機ごとの発電出力の実測データとの間で逐次統計解析を行い、発電出力の予測を行うものである。本例は、風力発電機毎の風速と風向の実測データが入手できないが、風力発電機毎の発電出力の実測データが入手できる場合に好適な実施例である。もちろん、風速・風向の実測データが入手できる場合に採用できないというものではない。
【００４２】
図７に、第２の実施例のフローを示す。
ステップＳ０で、狭領域予測データを得て、次に風力発電機ごとの風速予測データＷＳ０及び風向予測データＷＤ０を抽出し、また、この予測データを順次記憶装置に格納して過去の予測データ（風速ＷＳｐ，風向ＷＤｐ）として格納蓄積する点は、第１の実施例と同様である。
一方で、各風力発電施設内の各風力発電機の発電出力の実測データＰＷｏｂｓを逐次オンラインで取得し、順次記憶装置に格納しておく。
【００４３】
次に、ステップＳ７１で、風力発電機毎に過去の発電出力の実測データＰＷｏｂｓと過去の風向・風速に関する予測データＷＤｐ，ＷＳｐの統計解析を行い、予測式を更新作成する。統計解析の手法としては、第１の実施例と同様にカルマンフィルタを用いる。
【００４４】
すなわち、過去の風速・風向の予測データＷＳｐ及びＷＤｐを東西、南北成分にわけ、過去の発電出力ＰＷｏｂｓとの重回帰式を作成し、係数を算出する。
例えば、
Ｙｐｗｒ＝２５Ｘ１＋２５Ｘ２＋０．４３
ここで、Ｙｐｗｒ：発電出力
Ｘ１：予測データの東西成分
Ｘ２：予測データの南北成分
【００４５】
ステップ７２では、この更新された予測式を用いて風力発電機毎の発電出力を計算予測する。このように、新たに発電出力を予測する際に、予測式を常に更新して予測を行う。
【００４６】
本例の場合も、発電特性曲線を用いることなく、常に誤差を修正して更新される予測式で予測することができるので、従来のものより予測精度を上げることができる。
【００４７】
（第３の実施例：風力発電施設における総発電出力の実測データが入手できる場合）
本例は、風力発電施設における総発電出力が入手できる場合に実施できるものであって、特に個々の風力発電機に対しては風況データとともに発電出力の実測データもとれないが、風力発電施設における総発電出力は入手できる場合に実施して好適な例である。
【００４８】
図８に、本例のフローチャートを示す。
本例も、狭領域予測データを得て、風力発電機毎に風速予測データＷＳ０及び風向予測データＷＤ０を抽出するまでは、第１及び第２の実施例と共通する。
【００４９】
第２の実施例では、この風力発電機毎の風速・風向の予測データと発電出力との関係にカルマンフィルタを適用したものであるが、本例では、ステップ８０において、風力発電施設内の風力発電機毎の風速及び風向の予測データＷＳ０及びＷＤ０から、風力発電施設内での平均風速予測データＷＳｓ、平均風向予測データＷＤｓを得て、これを風力発電施設ごとの風速風向の予測データＷＳｓ，ＷＤｓとする。
【００５０】
ステップＳ８１では、風力発電施設の過去の予測データ（風速ＷＳｓｐ、風向ＷＤｓｐ）と風力発電施設の総発電出力の実測データとの間で重回帰式を導き、カルマンフィルタを適用して予測式を更新する。すなわち、風力発電施設全体の発電出力を予測する毎にその係数を修正していくものである。
【００５１】
そして、ステップ８２において、更新された予測式を用いて、風力発電施設の予測データ（風速ＷＳｓ、風向ＷＤｓ）から風力発電施設の予測データＰＷｓを計算して予測する。
【００５２】
このように、本例においても、過去の予測データと実測データとの統計解析を行って、逐次誤差を修正してゆくものであって、風力発電施設の総発電出力の実測値が入手できれば、より誤差の少ない予測を可能にする。
なお、上記実施例においては、風況データとして風速・風向データを用いているが、風況データとして風速データのみを用いても、本発明を実施することができるのはいうまでもない。
【００５３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば過去の観測値とその時点での予測値の差を統計処理することによって、未来の予測値の誤差を低減することができる。また、風力発電の出力値についてより誤差の少ない予測が可能であるから、正確で効率的な電力需給計画を作成することができる。さらに、大規模な計算機によるネットワークを組むことなく、簡易な通信サーバによる情報の提供を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による発電出力予測方法（その１）の概要を示す図である。
【図２】本発明による発電出力予測方法（その２）の概要を示す図である。
【図３】本発明による発電出力予測システムの概観図である。
【図４】各風力発電機について風速・風向及び発電出力の実測データが入手できる場合の予測フローを示す図である。
【図５】カルマンフィルタによる予測誤差の修正を示す図である。
【図６】風速・風向データの東西成分・南北成分への変換を示す図である。
【図７】各風力発電機について発電出力の実測データが入手できる場合の予測フローを示す図である。
【図８】風力発電施設における総発電出力の実測データが入手できる場合の予測フローを示す図である。
【図９】従来の風力発電出力の予測フローを示す図である。
【図１０】気流場の広領域の例を示す図である。
【図１１】気流場の狭領域の例を示す図である。
【図１２】従来の風力発電出力の予測に用いられる発電出力特性曲線を示す図である。
【符号の説明】
Ｓ０…狭領域予報データを計算するステップ
Ｓ４１…風速・風向について予測データと実測データを統計解析するステップ
Ｓ４２…風速・風向について予測データの修正するステップ
Ｓ４３…風速・風向及び発電出力の実測データを統計解析するステップ
Ｓ４４…風速・風向について予測修正データから発電出力を予測するステップ
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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