(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得し、
前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出し、
複数の前記対象エリアから特定される２つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出し、
前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする計画策定方法。
【請求項２】
複数の前記対象エリアの各々について、過去の天候の履歴情報と、太陽光発電量の設定対象日の天候の予測情報とを取得する処理を前記コンピュータが更に実行し、
前記相関関係を算出する処理では、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とに基づいて、前記相関関係の算出に用いる前記日射量の予測誤差を決定することを特徴とする請求項１に記載の計画策定方法。
【請求項３】
前記相関関係を算出する処理では、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とが少なくとも２つのエリアで一致する日の前記日射量の予測誤差を前記相関関係の算出に用いることを特徴とする請求項２に記載の計画策定方法。
【請求項４】
複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得する取得部と、
前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出する第１算出部と、
複数の前記対象エリアから特定される２つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出する第２算出部と、
前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する設定部と、
を備える計画策定システム。
【請求項５】
複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得し、
前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出し、
複数の前記対象エリアから特定される２つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出し、
前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする計画策定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計画策定方法、計画策定システム及び計画策定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、需要家の発電装置を束ねて仮想的な発電所（ＶＰＰ（Virtual Power Plant））を形成し、電力会社に対して売電するサービスが知られている。ＶＰＰ提供者は、事前に供給電力量を電力会社に通知し、通知した電力量を電力会社に供給することで報酬を得る一方、供給できなかった場合にはペナルティを受ける。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−１６３７７８号公報
【特許文献２】特許第４８４８０５１号公報
【特許文献３】特開平１０−１０８４８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
最近では、太陽光発電（ＰＶ（photovoltaics））を利用したＶＰＰサービスについても検討されている。このような太陽光発電を利用したＶＰＰサービスにおいては、ＶＰＰ提供者はペナルティを極力受けないようにするために、日射量の予測精度を考慮して供給電力量を決定することが好ましい。
【０００５】
１つの側面では、本発明は、対象エリアの各々の太陽光発電量を適切に設定することができる計画策定方法、計画策定システム及び計画策定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】
【０００６】
一つの態様では、計画策定方法は、複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得し、前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出し、複数の前記対象エリアから特定される２つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出し、前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する、処理をコンピュータが実行する計画策定方法である。
【０００７】
一つの態様では、計画策定システムは、複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得する取得部と、前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出する第１算出部と、複数の前記対象エリアから特定される２つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出する第２算出部と、前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する設定部と、を備えている。
【０００８】
一つの態様では、計画策定プログラムは、複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得し、前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出し、複数の前記対象エリアから特定される２つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出し、前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する、処理をコンピュータに実行させる計画策定プログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
対象エリアの各々の太陽光発電量を適切に設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態に係るＶＰＰシステムの構成を概略的に示す図である。
【図２】ＶＰＰ提供者サーバのハードウェア構成図である。
【図３】ＶＰＰ提供者サーバの機能ブロック図である。
【図４】図４（ａ）は、対象日の天候パターン（予報）の一例を示す図であり、図４（ｂ）は、対象日の日射量予測の一例を示す図であり、図４（ｃ）は、過去の天候パターン（予報）の一例を示す図であり、図４（ｄ）は、過去の日射量予測の一例を示す図であり、図４（ｅ）は、過去の日射量実績の一例を示す図である。
【図５】発電実績ＤＢに格納されるデータを示す図である。
【図６】ＶＰＰ提供者サーバの処理を示すフローチャートである。
【図７】図７（ａ）、図７（ｂ）は、図６のステップＳ１４、Ｓ１６を説明するための図である。
【図８】図８（ａ）、図８（ｂ）は、図６のステップＳ１４、Ｓ１８を説明するための図である。
【図９】一実施形態の効果を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、ＶＰＰ（Virtual Power Plant）システムの一実施形態について、図１〜図９に基づいて詳細に説明する。図１には、ＶＰＰシステム１００の構成が概略的に示されている。ＶＰＰシステム１００は、ＶＰＰ提供者が、需要家の太陽光発電装置を束ねて仮想的な発電所（ＶＰＰ）を形成し、当該ＶＰＰにおいて発電される電力を電力会社との間で売買するシステムである。
【００１２】
ＶＰＰシステム１００は、図１に示すように、天気予報提供者サーバ１０と、電力会社サーバ２０と、多数の太陽光発電装置４０と、計画策定システムとしてのＶＰＰ提供者サーバ３０と、を備える。なお、ＶＰＰシステム１００の構成各部は、インターネットなどのネットワーク７０に接続されている。
【００１３】
天気予報提供者サーバ１０は、気象庁や気象関係の会社等に設置されたサーバであり、天気に関する各種データ（天気予報の情報や、日射量に関する情報など）をＶＰＰ提供者サーバ３０等に対して提供する。
【００１４】
電力会社サーバ２０は、電力会社等に設置されたサーバであり、ＶＰＰ提供者サーバ３０に対して発電依頼を行う。発電依頼の内容は、例えば、対象日（翌日など）にＲ（ｋＷ）の発電を依頼するというものである。
【００１５】
太陽光発電装置４０は、需要家に設置される太陽光を利用して発電する発電装置である。
【００１６】
ＶＰＰ提供者サーバ３０は、ＶＰＰ提供者が利用するサーバである。ここで、ＶＰＰ提供者は、電力会社に対して対象日（翌日など）に供給できる電力量を事前に約束し、約束どおりに電力を供給した場合には電力会社から報酬を得る一方、約束を守れなかった場合には電力会社にペナルティを支払う。また、ＶＰＰ提供者は、報酬の一部を需要家に対して還元する。
【００１７】
図２には、ＶＰＰ提供者サーバ３０のハードウェア構成が示されている。図２に示すように、ＶＰＰ提供者サーバ３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これらＶＰＰ提供者サーバ３０の構成各部は、バス９８に接続されている。ＶＰＰ提供者サーバ３０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（計画策定プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（計画策定プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図３に示す、各部の機能が実現される。なお、図３には、ＶＰＰ提供者サーバ３０のＨＤＤ９６等に格納されている天気情報ＤＢ（database）３８、及び発電実績ＤＢ３９も図示されている。なお、ＤＢ３８及び３９の具体的なデータ構造等については後述する。
【００１８】
図３には、ＶＰＰ提供者サーバ３０の機能ブロック図が示されている。ＶＰＰ提供者サーバ３０では、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、取得部及び天候情報取得部としての天気情報収集部３１、発電量収集部３２、発電依頼受信部３３、第１、第２算出部としての共分散算出部３４、設定部としての発電量決定部３５、結果通知部３６、としての機能が実現されている。
【００１９】
天気情報収集部３１は、ＶＰＰ提供者サーバ３０において必要な情報を天気予報提供者サーバ１０から取得し、天気情報ＤＢ３８に格納する。
【００２０】
天気情報ＤＢ３８には、図４（ａ）〜図４（ｅ）に示すようなデータが格納される。図４（ａ）のデータは、対象日（発電依頼の対象日であり、主に翌日）の天候パターン（予報）のデータである。この天候パターン（予報）のデータは、気象庁から発表されたものであり、一例としてＶＰＰ提供者が契約している需要家の存在エリアである５つのエリア（Ａ〜Ｅ）の天候（晴又は曇）の情報が含まれている。なお、エリアは、例えば、東京、銚子、つくば、前橋、宇都宮のようなエリアであるものとする。
【００２１】
図４（ｂ）のデータは、対象日の日射量予想のデータである。ここで、日射量とは、単位面積及び単位時間あたりで太陽から受ける放射エネルギ量である。図４（ｂ）のデータには、一例として、気象庁から発表されたエリアＡ〜Ｅにおける対象日の日射量の予測値が含まれている。
【００２２】
図４（ｃ）のデータは、過去の天候パターン（予報）のデータである。図４（ｃ）のデータは、対象日の前の所定期間（例えば１ヶ月）の間に気象庁から発表された、日ごと、エリアごとの天候パターンの予報データを含んでいる。なお、図４（ｃ）のデータは、図４（ａ）のデータを所定期間（例えば１ヶ月間）蓄積したデータであるといえる。
【００２３】
図４（ｄ）のデータは、過去の日射量予測のデータである。図４（ｄ）のデータは、対象日の前の所定期間（例えば１ヶ月）の間に気象庁から発表された、日ごと、エリアごとの日射量の予測値を含んでいる。なお、図４（ｄ）のデータは、図４（ｂ）のデータを所定期間（例えば１ヶ月間）蓄積したデータであるといえる。図４（ｅ）のデータは、過去の日射量実績のデータである。図４（ｅ）のデータは、対象日の前の所定期間（例えば１ヶ月）において気象庁から発表された、日ごと、エリアごとの日射量の実測値を含んでいる。
【００２４】
図３に戻り、発電量収集部３２は、各需要家の太陽光発電装置４０から発電実績のデータを収集し、発電実績ＤＢ３９に格納する。発電実績ＤＢ３９には、図５に示すように、各需要家（各太陽光発電装置４０）の１時間ごとの発電量（ｋＷｈ）の実績が格納されている。
【００２５】
発電依頼受信部３３は、電力会社サーバ２０から送信されてくる対象日（翌日など）の発電依頼（Ｒ（ｋＷ）など）を受信して、共分散算出部３４に送信する。
【００２６】
共分散算出部３４は、天気情報ＤＢ３８に格納されているデータを用いて、日射量予測誤差の共分散行列Ｈを作成する。なお、共分散算出部３４の具体的な処理については、後述する。
【００２７】
発電量決定部３５は、発電依頼量（Ｒ）、共分散行列（Ｈ）、日射量予報、及び発電実績ＤＢ３９に格納されているデータに基づいて、各エリアの最適な太陽光発電量を決定する。なお、発電量決定部３５の具体的な処理についても後述する。
【００２８】
結果通知部３６は、発電量決定部３５の決定結果（発電依頼に対する回答）を電力会社サーバ２０に対して送信（通知）する。
【００２９】
（ＶＰＰ提供者サーバ３０の処理）
次に、ＶＰＰ提供者サーバ３０における処理について、図６のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ詳細に説明する。なお、本実施形態においては、ＶＰＰ提供者サーバ３０は、天候変化が日射量に大きく影響することを考慮して、全エリア又は２つのエリアの天候パターンが、対象日の天候パターンと一致する過去の日のデータを利用する。なお、図６の処理の前提として、対象日よりも前の所定期間（例えば、１ヶ月間）に関する、図４（ｃ）のような過去の天候パターン（予報）、図４（ｄ）のような過去の日射量予測、図４（ｅ）のような過去の日射量実績は、天気情報ＤＢ３８に既に蓄積されているものとする。
【００３０】
図６の処理では、まず、ステップＳ１０において、発電依頼受信部３３が、電力会社サーバ２０から発電依頼を受け付けるまで待機する。電力会社サーバ２０から発電依頼（本実施形態では、対象日が翌日であり、発電量がＲ（ｋＷ）であるとする）が送信されてきた場合、ステップＳ１２に移行する。
【００３１】
ステップＳ１２に移行すると、天気情報収集部３１は、対象日（翌日）の対象エリア（Ａ〜Ｅ）の天候パターン（予報）（図４（ａ）参照）と日射量予報（図４（ｂ）参照）を取得する。天気情報収集部３１は、取得した天候パターン（予報）と日射量予測を天気情報ＤＢ３８に格納する。
【００３２】
次いで、ステップＳ１４では、共分散算出部３４が、対象日前の所定期間（例えば１ヶ月）の間に天候パターンが対象日の天候パターンと一致する日が存在しているか否かを判断する。
【００３３】
例えば、過去の天候パターン（予報）が、図７（ａ）に示すようなデータであったとする。この場合において、対象日の天候パターン（予報）が図４（ａ）に示すように「晴晴晴曇曇」であった場合には、図７（ａ）の過去の天候パターン（予報）に「晴晴晴曇曇」の天候パターンを検索する。そして、太線枠で示すように対象日の天候パターンが含まれていた場合には、ステップＳ１４の判断は肯定される。
【００３４】
一方、過去の天候パターン（予報）が、図８（ａ）に示すようなデータであったとする。この場合、対象日の天候パターン（予報）が図４（ａ）に示すように「晴晴晴曇曇」であり、図８（ａ）の過去の天候パターン（予報）に「晴晴晴曇曇」の天候パターンが含まれていなかった場合には、ステップＳ１４の判断は否定される。
【００３５】
ステップＳ１４の判断が肯定された場合には、ステップＳ１６に移行し、共分散算出部３４は、全エリアにおいて天候パターンが対象日の天候パターンと一致する日を特定し、特定した日のデータ抽出を実行する。具体的には、図７（ｂ）に示すように、天候パターンが対象日の天候パターンと一致する日（７月３日、…、７月ｘ日）を特定し、特定した日の各エリアのデータ（日射量予測や日射量実績のデータ）を抽出する。その後は、ステップＳ２０に移行する。
【００３６】
一方、ステップＳ１４の判断が否定された場合には、ステップＳ１８に移行し、共分散算出部３４は、２つのエリアの天候パターンが対象日の天候パターンと一致する日を特定し、特定した日における２つのエリアのデータ抽出を実行する。具体的には、共分散算出部３４は、図８（ｂ）に示すように、２つのエリアの組み合わせそれぞれについて、天候パターンが対象日の天候パターンと一致する過去の日を特定する。例えば、共分散算出部３４は、図８（ｂ）に示すように、エリアＡとエリアＢとが、「晴晴」の天候パターンである日を特定し、エリアＡとエリアＣとが、「晴晴」の天候パターンである日を特定し、エリアＡとエリアＤとが、「晴曇」の天候パターンである日を特定し、…というように、エリアの全組み合わせについて処理を行う。そして、特定された全ての日のデータ（各エリアの日射量予測や日射量実績のデータ）を抽出する。その後は、ステップＳ２０に移行する。
【００３７】
ステップＳ２０に移行すると、共分散算出部３４は、抽出したデータを用いて、日射量予測誤差の共分散行列を作成する。この場合、共分散算出部３４は、２つのエリアの組み合わせを特定し、日射量予測誤差の共分散を求める。
【００３８】
なお、２つのエリアの組み合わせには、同一エリア（エリアＡとエリアＡなど）の組み合わせも含まれるものとする。なお、同一エリアの組み合わせの場合、日射量予測誤差の分散を求めることになるが、以下においては、説明の便宜上、異なるエリアの組み合わせの場合と同様、「共分散」と表記するものとする。
【００３９】
一例として、次式（１）では、エリアＡ，Ｂの日射量予測誤差の共分散を求める式を示している。なお、式（１）では、ある日のエリアＡの日射量予測誤差をｘ1,i、ある日のエリアＢの日射量予測誤差をｘ2,iとし、エリアＡにおける日射量予測誤差の平均をｘ1バー、エリアＢにおける日射量予測誤差の平均をｘ2バーとしている。なお、共分散算出部３４は、例えば、ある日のエリアＡの日射量予測誤差を、その日のエリアＡの日射量予測（図４（ｄ））とその日のエリアＡの日射量実績（図４（ｅ））の差から算出する。なお、ｎは、ステップＳ１６、Ｓ１８で特定された日数を意味する。
【００４０】
【数１】
0006303909.tif 000002
【００４１】
なお、エリアＣ、Ｄ、Ｅの日射量予測誤差はｘ3,i、ｘ4,i、ｘ5,iで表され、エリアＣ、Ｄ、Ｅの日射量予測誤差はｘ3,iバー、ｘ4,iバー、ｘ5,iバーで表されるものとする。共分散算出部３４は、共分散Ｓx1x1、Ｓx1x2、…、Ｓx2x1、Ｓx2x2、…、Ｓx5x5を上式（１）と同様の式を用いて算出する。なお、共分散（分散）Ｓx1x1を算出する場合、エリアＡの天候が対象日の天候と一致する日のデータを用いて、日射量予測誤差を算出するものとする。共分散Ｓx2x2，Ｓx3x3，Ｓx4x4，Ｓx5x5も同様である。
【００４２】
そして、共分散算出部３４は、算出した各共分散を用いて、次式（２）で示すような共分散行列を作成する。
【００４３】
【数２】
0006303909.tif 000003
【００４４】
なお、本実施形態では、共分散行列は、５行５列の行列となる。
【００４５】
次いで、ステップＳ２２では、発電量決定部３５が、各エリアの太陽光発電量を算出する。具体的には、発電量決定部３５は、発電依頼量Ｒ、共分散行列Ｈ、及び日射量予報ｓｒ（ＭＪ／ｍ2）等に基づいて、日射量予測誤差が最小になる各エリアの太陽光発電量を算出する。
【００４６】
この場合、発電量決定部３５は、２次計画法により、各エリアの太陽光発電量の割合ｐの最適値を算出する。具体的には、式（３）〜（５）を制約条件として、
Ｒ≦ｐTｒ        …（３）
０≦ｐi≦１        …（４）
ｒi＝ｓｒi        …（５）
次式（６）を満たすｐを算出する。
ｍｉｎ：ｐTＨｐ      …（６）
【００４７】
なお、ｓｒiは、各エリアの日射量予測を意味し、ｒiは、各エリアの発電量予測を意味する。実際は、日射量と発電量は等しいものではないが、日射量に比例して発電量が増減すると仮定している。そのため、ｒi ＝ｋ・ｓｒiが正しい式となるが、この最適化の性質上係数ｋを外しても同じ結果となるので、便宜上省略する。また、行列ｐは、太陽光発電量の割合（太陽光発電量に相当）を意味し、次式（７）にて表される。なお、ｐ1、ｐ2、…、ｐ5は、エリアＡ〜Ｅにおける太陽光発電量の割合を意味する。
ｐ＝（ｐ1  ｐ2  …  ｐ5）      …（７）
【００４８】
また、行列ｒは、次式（８）にて表される。なお、ｒ1、ｒ2、…、ｒ5は、エリアＡ〜Ｅにおける発電量予測を意味する。
ｒ＝（ｒ1  ｒ2  …  ｒ5）      …（８）
【００４９】
そして、発電量決定部３５は、算出した太陽光発電量の割合ｐを用いて対象日に約束する太陽光発電量（＝ｐT・ｘ）を算出する。なお、エリアごとの対象日の発電量予測ｘは、発電実績（図５の需要家の発電実績をエリアごとにまとめたもの）から算出する。
【００５０】
次いで、ステップＳ２４では、結果通知部３６が、ステップＳ２２で算出された太陽光発電量を、発電依頼に対する回答として電力会社サーバ２０に通知する。
【００５１】
以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、天気情報収集部３１は、複数のエリア（対象エリアＡ〜Ｅ）の各々について、日射量の予測値と実測値とを取得し、共分散算出部３４は、日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、日射量の予測誤差を算出し、複数のエリアから特定される２つのエリアの組み合わせ夫々の日射量の予測誤差の共分散を算出する。そして、発電量決定部３５は、算出した共分散に基づいて複数のエリアの各々の日射量の予測誤差が最小となるように、複数のエリアの各々の太陽光発電量を設定する。このように、本実施形態では、各エリアの日射量の予測誤差が最小となるように太陽光発電量を設定することで、電力会社に通知する太陽光発電量を適切な値（ペナルティを支払う可能性の低い値）に設定することができる。
【００５２】
また、本実施形態では、共分散算出部３４は、複数のエリアの各々について、天候の履歴情報（過去の天候パターン（予報））と天候の予測情報（対象日の天候パターン（予報））とを取得し、天候の履歴情報と天候の予測情報とに基づいて、２つのエリア間の日射量の予測誤差の共分散を算出する。これにより、電力会社に通知する太陽光発電量を、天候の履歴（天候パターン）を考慮した適切な値に設定することができる。
【００５３】
また、本実施形態では、共分散算出部３４は、少なくとも２つのエリアにおける天候の履歴情報（過去の天候パターン（予報））が天候の予測情報（対象日の天候パターン（予報））と合致する日の日射量の予測誤差の共分散を算出する。これにより、天候パターンが合致する日の２つのエリアの日射量の予測誤差の共分散を用いて、太陽光発電量を設定することで、地域間の天気と日射量との関係を考慮して、電力会社に通知する太陽光発電量を適切な値に設定することができる。図９には、本実施形態の方法（本手法）を用いた場合の日射量予測誤差の標準偏差、各地域に電力を平等に割り当てる平均法を用いた場合の日射量予測誤差の標準偏差（改善率）、予測誤差が大きいところを優先して選択する最低法を用いた場合の日射量予測誤差の標準偏差（改善率）を示している。なお、図９では、例えば、５つのエリアに対して、種々天候パターンを設定し、発電依頼量Ｒを翌日の日射量予測の８０％とした場合の例である。なお、図９の（改善率）は、本実施形態の方法を用いた場合の各手法に対する改善率を示している。この図９から分かるように、本実施形態の方法を用いた場合、平均法や最低法よりも適切な太陽光発電量を設定することができる。
【００５４】
また、本実施形態では、全てのエリアに関する天候パターンが一致していなくても、２つのエリアで一致している日があれば、その日の２エリアのデータを用いることとしている。これにより、全てのエリアに関する天候パターンが一致している日が存在しない場合であっても適切な太陽光発電量を設定することができる。特に、エリア数や天候（晴、曇、・・・など）の種類数が多くなればなるほど、天候パターンが一致する可能性が低くなるので、本実施形態の方法を採用することによる効果は大きい。
【００５５】
なお、上記実施形態では、天候パターンが、対象日の天候パターンと一致する日が過去の所定期間に無かった場合に、２つのエリアの天候パターンが、対象日の天候パターンと一致する日を特定する場合（ステップＳ１８）について説明した。しかしながら、これに限られるものではなく、例えば、４つのエリアの天候パターン又は３つのエリアの天候パターンが、対象日の天候パターンと一致する日を特定するようにしてもよい。この場合、４つのエリアが一致する日を検索し、存在しなければ、３つのエリアが一致する日を検索し、存在しなければ、２つのエリアが一致する日を検索するというように、エリアの数を徐々に少なくするようにしてもよい。なお、天候パターンが一致するエリアの数が多いほど、各エリアの太陽光発電量を適切に設定することができる。
【００５６】
なお、上記実施形態では、天候パターンを考慮する場合について説明したが、これに限らず、必ずしも天候パターンを考慮しなくてもよい。この場合、各エリアの過去の所定期間における日射量予測誤差を用いて、共分散及び共分散行列を算出するようにすればよい。なお、上記実施形態では、２つのエリアの組み合わせごとの日射量の予測誤差の相関関係として、共分散を算出する場合について説明したが、これに限らず、その他の相関関係を算出することとしてもよい。
【００５７】
なお、上記実施形態では、ＶＰＰ提供者サーバ３０が、図６の処理を実行する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、ＶＰＰ提供者サーバ３０以外のサーバが図６の処理を実行し、処理結果をＶＰＰ提供者サーバ３０に提供するようにしてもよい。
【００５８】
なお、上記実施形態では、天候パターンに代えて又はこれとともに、その他の事象（例えば、気温、風速等）を考慮して、共分散を算出する際に用いるデータを特定してもよい。
【００５９】
なお、上記実施形態では、上式（６）においてｐTＨｐを最小にするｐを求める場合について説明したが、これに限らず、ｐTＨｐが所定の閾値よりも小さくなるようなｐを求めることとしてもよい。
【００６０】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
【００６１】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００６２】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００６３】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【００６４】
なお、以上の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得し、
前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出し、
複数の前記対象エリアから特定される２つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出し、
前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする計画策定方法。
（付記２）  複数の前記対象エリアの各々について、過去の天候の履歴情報と、太陽光発電量の設定対象日の天候の予測情報とを取得する処理を前記コンピュータが更に実行し、
前記相関関係を算出する処理では、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とに基づいて、前記相関関係の算出に用いる前記日射量の予測誤差を決定することを特徴とする付記１に記載の計画策定方法。
（付記３）  前記相関関係を算出する処理では、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とが少なくとも２つのエリアで一致する日の前記日射量の予測誤差を前記相関関係の算出に用いることを特徴とする付記２に記載の計画策定方法。
（付記４）  複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得する取得部と、
前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出する第１算出部と、
複数の前記対象エリアから特定される２つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出する第２算出部と、
前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する設定部と、
を備える計画策定システム。
（付記５）  複数の前記対象エリアの各々について、過去の天候の履歴情報と、太陽光発電量の設定対象日の天候の予測情報とを取得する天候情報取得部を更に備え、
前記第２算出部は、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とに基づいて、前記相関関係の算出に用いる前記日射量の予測誤差を決定することを特徴とする付記４に記載の計画策定システム。
（付記６）  前記第２算出部は、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とが少なくとも２つのエリアで一致する日の前記日射量の予測誤差を前記相関関係の算出に用いることを特徴とする付記５に記載の計画策定システム。
（付記７）  複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得し、
前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出し、
複数の前記対象エリアから特定される２つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出し、
前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする計画策定プログラム。
（付記８）  複数の前記対象エリアの各々について、過去の天候の履歴情報と、太陽光発電量の設定対象日の天候の予測情報とを取得する処理を前記コンピュータに更に実行させ、
前記相関関係を算出する処理では、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とに基づいて、前記相関関係の算出に用いる前記日射量の予測誤差を決定することを特徴とする付記７に記載の計画策定プログラム。
（付記９）  前記相関関係を算出する処理では、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とが少なくとも２つのエリアで一致する日の前記日射量の予測誤差を前記相関関係の算出に用いることを特徴とする付記８に記載の計画策定プログラム。
【符号の説明】
【００６５】
３０  ＶＰＰ提供者サーバ（計画策定システム）
３１  天気情報収集部（取得部、天候情報取得部）
３４  共分散算出部（第１算出部、第２算出部）
３５  発電量決定部（設定部）
【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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