(57)【要約】【課題】カメラ画像以外の気象データに基づき推定した雲パターンに基づき日射量を推定する日射量推定・予測装置およびその方法を提供すること。【解決手段】データ解析する２つ以上の気象データやカメラ画像データを記憶装置１２０のデータ蓄積部１２１にデータを保存する。気象データ・雲パターン解析部１２２で、気象データ、カメラ画像データの色、動き、テクスチャなど基本的な特徴量を統計解析することで各雲パターンに固有の気象データの組み合わせを抽出し、気象データと雲パターンとの対応付けを行う。雲パターン・日射量対応づけ部１２３で、雲パターンと、実測された同時刻、同一地点の日射量計による日射量との対応づけを行い、雲パターンと日射量との雲パターン・日射量対応付けを行う。日射量推定部１２４で、雲パターン・日射量対応付けに基づき、気象データから雲パターンを推定して、雲パターンから日射量を推定する。【選択図】図２
2016042033.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
気象データと前記気象データに対応する時刻および位置の空の画像とを取得して記憶するデータ蓄積部と、
前記空の画像を画像解析して、雲の形状、色、色の濃淡、動き、方向、速さ、寿命、雲頂高度に関して前記空の画像を分類して前記空の画像に映る雲パターンの分類を行い、前記気象データと前記雲パターンとの対応付けを行う気象データ・雲パターン解析部と、
予め前記雲パターン毎に実測された日射量に基づき、前記雲パターンと日射量との対応付けを行う雲パターン・日射量対応付け部と、
前記気象データ・雲パターン解析部の前記気象データと前記雲パターンとの対応付け結果に基づき、任意の時刻および位置の気象データから前記雲パターンを推定し、前記雲パターン・日射量対応付け部の前記雲パターンと日射量との対応付け結果に基づき推定された前記雲パターンから日射量を推定する日射量推定部と、
を備えたことを特徴とする日射量推定・予測装置。
【請求項２】
前記気象データは、アメダスのデータを含むことを特徴とする請求項１記載の日射量推定・予測装置。
【請求項３】
前記雲パターンは、１２に分類されることを特徴とする請求項１又は２に記載の日射量推定・予測装置。
【請求項４】
気象データと前記気象データに対応する時刻および位置の空の画像とを取得してデータ蓄積部に記憶するステップと、
前記空の画像を画像解析して、雲の形状、色、色の濃淡、動き、方向、速さ、寿命、雲頂高度に関して前記空の画像を分類して前記空の画像に映る雲パターンの分類を行い、前記気象データと前記雲パターンとの対応付けを行うステップと、
予め前記雲パターン毎に実測された日射量に基づき、前記雲パターンと日射量との対応付けを行うステップと、
前記気象データと前記雲パターンとの対応付けを行うステップの結果に基づき、任意の時刻および位置の気象データから前記雲パターンを推定し、前記雲パターンと日射量との対応付けを行うステップの結果に基づき推定された前記雲パターンから日射量を推定するステップと、
を有することを特徴とする日射量推定方法。
【請求項５】
前記気象データは、アメダスのデータを含むことを特徴とする請求項４記載の日射量推定方法。
【請求項６】
前記雲パターンは、１２に分類されることを特徴とする請求項４又は５に記載の日射量推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、気象データから日射量を推定する日射量推定・予測装置およびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、再生可能エネルギーにおいて、太陽光を利用した発電システムへの需要は急速に高まりを見せている。一方で、雲の広がり方によって変動する日射量により、地上の太陽光発電システムは出力が安定しないため、発電量の予測が困難であることが大きな課題となっている。そのため、太陽光を用いない他のシステムとの連携化が模索されており、日射量予測が方策の１つとして取り入れている。
【０００３】
しかしながら、特殊な状況を除けば、気象庁が提供している日射量計データは国内で数十か所しかなく、局所的な雲の分布の違いがもたらす観測所から遠い地点における日射量の変化を知ることができないことが指摘されている（非特許文献１参照）。即ち、従来の気象観測を目的とした日射量の利用に比べると、再生可能エネルギーの利用を目的とした場合ではより高い時間と空間分解能の日射量データが求められている。メガソーラービジネスにおける収益モデルは、売上、初期投資、ランニングコストの３つの構造からなるが、精緻な発電量予測の重要性が示唆されており、即ち、事業主体の日射量予測は今後さらなる高精度化が課題となっている。
【０００４】
気象庁予報の快晴、晴、薄曇、曇、雨、雪という天候と日射量を相関づける解析がなされている（非特許文献２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】岡田  匡史、大森  充、“第２回失敗しないメガソーラープロジェクトはこう進める  説得力のある発電量予測を！”インターネット＜URL: http://www。jri。co。jp/MediaLibrary/file/pdf/company/publicity/2013/130430_okada。pdf＞
【非特許文献２】丸山  真、“一日における太陽光発電電力量の予測に関する検討“、中部電力、技術開発ニュース、No．145、 2012-7
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、日射量と相関づけられる天候は６パターンに限られており、日射量予測精度のさらなる向上には、より細かい分類が必要と考えられる。
【０００７】
また、カメラで撮影された空の映像を利活用した方法も考案されている。しかし、気象観測用のカメラの設置場所、台数には現実的には限りがあることや、カメラによる夜間の撮影は困難であるため、夜間から早朝にかけての天候の変化を考慮した予測をカメラ映像に基づいて改善することは難しい。
【０００８】
さらに、空の映像から分かる雲パターンとアメダスを含む地上観測データ、特に日射量との因果関係を解析した報告はほとんどなく、定性的な雲パターン分類に留まっており、雲パターンを考慮した日射量の予測方法は確立されていないという課題があった。
【０００９】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、カメラ画像以外の気象データに基づき推定した雲パターンに基づき日射量を推定する日射量推定・予測装置およびその方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、日射量推定・予測装置であって、気象データと前記気象データに対応する時刻および位置の空の画像とを取得して記憶するデータ蓄積部と、前記空の画像を画像解析して、雲の形状、色、色の濃淡、動き、方向、速さ、寿命、雲頂高度に関して前記空の画像を分類して前記空の画像に映る雲パターンの分類を行い、前記気象データと前記雲パターンとの対応付けを行う気象データ・雲パターン解析部と、予め前記雲パターン毎に実測された日射量に基づき、前記雲パターンと日射量との対応付けを行う雲パターン・日射量対応付け部と、前記気象データ・雲パターン解析部の前記気象データと前記雲パターンとの対応付け結果に基づき、任意の時刻および位置の気象データから前記雲パターンを推定し、前記雲パターン・日射量対応付け部の前記雲パターンと日射量との対応付け結果に基づき推定された前記雲パターンから日射量を推定する日射量推定部と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１記載の日射量推定・予測装置において、前記気象データは、アメダスのデータを含むことを特徴とする。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の日射量推定・予測装置において、前記雲パターンは、１２に分類されることを特徴とする。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、日射量推定方法であって、気象データと前記気象データに対応する時刻および位置の空の画像とを取得してデータ蓄積部に記憶するステップと、前記空の画像を画像解析して、雲の形状、色、色の濃淡、動き、方向、速さ、寿命、雲頂高度に関して前記空の画像を分類して前記空の画像に映る雲パターンの分類を行い、前記気象データと前記雲パターンとの対応付けを行うステップと、予め前記雲パターン毎に実測された日射量に基づき、前記雲パターンと日射量との対応付けを行うステップと、前記気象データと前記雲パターンとの対応付けを行うステップの結果に基づき、任意の時刻および位置の気象データから前記雲パターンを推定し、前記雲パターンと日射量との対応付けを行うステップの結果に基づき推定された前記雲パターンから日射量を推定するステップと、を有することを特徴とする。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、請求項４記載の日射量推定方法において、前記気象データは、アメダスのデータを含むことを特徴とする。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、請求項４又は５に記載の日射量推定方法において、前記雲パターンは、１２に分類されることを特徴とする。
。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、雲パターンとアメダスデータの統計的な因果関係を解析し、雲パターン分類から日射量を予測することにより、安価かつ高い時間と空間分解能のアメダスデータ等の気象データを利活用した日射量推定が可能となった。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態に係る日射量推定・予測装置の構成例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る日射量推定・予測方法の手順を示す図である。
【図３】（ａ）、（ｂ）は、雲パターンの基本形を示す図である。
【図４】（ａ）は雲パターン、（ｂ）は雲の形状、（ｃ）は雲の色の分類番号表である。
【図５】（ａ）は雲の動きの方向、（ｂ）は雲の速さ、（ｃ）は雲の寿命、（ｄ）は天気、（ｅ）は雲の色の濃淡、（f）は雲頂高度の分類番号表である。
【図６】（ａ）は雲の速度、（ｂ）は雲の動き、（ｃ）は雲の寿命の２０１４年２月７日〜１２日までの時系列データである。
【図７】（ａ）は天気、（ｂ）は雲頂高度、（ｃ）は気温の２０１４年２月７日〜１２日までの時系列データである。
【図８】（ａ）は雲パターンと雲の形状との相関図であり、（ｂ）は雲パターンと気温との相関図であり、（ｃ）は雲パターンと雲頂高度との相関図であり、（ｃ）は天気、雲の形状、雲頂高度との相関図である。
【図９】（ａ）は雲パターンと日射量の関係を示す図であり、（ｂ）は日射量計による日射量（実測）と本発明により予測された時系列的な変化を重ねて示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。
【００１９】
図１に、本発明の一実施形態に係る日射量推定・予測装置の構成例を示す。本発明を構成するデータ蓄積部１２１、気象データ・雲パターン解析部１２２、雲パターン・日射量対応付け部１２３、日射量推定部１２４は、記憶装置１２０に格納され、処理装置１３０で実行可能なソフトウェアとして構成可能である。
【００２０】
図２に、本発明の一実施形態に係る日射量推定・予測方法の手順を示す。本発明は、データ解析する２つ以上の気象データやカメラ画像データを、入力インタフェース１１０を介して読み込み、記憶装置１２０のデータ蓄積部１２１にデータを保存する（Ｓ２０１）。気象データ・雲パターン解析部１２２で、気象データ、カメラ画像データの色、動き、テクスチャなど基本的な特徴量を統計解析することで各雲パターンに固有の気象データの組み合わせを抽出し、気象データと雲パターンとの対応付けを行う（Ｓ２０２）。次に、雲パターン・日射量対応づけ部１２３で、カメラ画像および気象データを用いた統計解析により得られた雲パターンと、実測された同時刻、同一地点の日射量計による日射量との対応づけを行い、雲パターンと日射量との雲パターン・日射量対応付けを行う（Ｓ２０３）。日射量推定部１２４で、雲パターン・日射量対応付けに基づき、気象データから雲パターンを推定して、雲パターンから日射量を推定し（Ｓ２０４）、その日射量の推定結果を出力インタフェース１４０を介して表示部１６０に表示する（Ｓ２０５）。
【００２１】
図３に、雲パターンの基本形を示す。典型的な雲パターンは、気象学分野では１７に分類されており、その実写を例として示す。但し、本発明では雲パターンを１２に分類した。
【００２２】
雲の見かけのパターンである雲パターンは、高度や気象条件の影響により形成された気象現象の１つである。逆に言えば、気象条件から雲パターンが推定可能である。また、雲パターンから大まかな雲頂高度も推測することが可能である。例えば、地上付近に発生した雲には、高層に発生する巻雲は観測されないと考えられるため、雲頂高度が低い場合、巻雲などの高層に発生する雲パターン以外の雲パターンであると推定することができる。
【００２３】
図４（ａ）〜（ｃ）、図５（ａ）〜（ｆ）に、本発明の一実施形態において用いる雲の特徴量を分類するためのコード表を示す。本発明では、予め、図４、５に示す分類項目に関してカメラ画像を解析することにより、見かけの空および雲についての分類コードを各カメラ画像に対して割り当てる。すなわち、各カメラ画像に対して雲の形状２０〜２６、雲の色３０〜３５、雲の動きの方向４０〜４８、雲の速さ５０〜５２、雲の寿命６０、６１、雲の色の濃淡８０〜８４、雲頂高度９０〜９３などの分類番号をラベリングする。また、気象データに基づき天気７０〜７７の分類番号も各カメラ画像にラベリングする。
【００２４】
尚、ビデオ画像としては、例えば、数秒間〜数分間の連続したものが、１０分、１５、３０、６０分間隔のいずれかで記録されたものを使用することができる。
【００２５】
このように計算機内で扱いやすい形での大量のデータの収集を可能にしたことで、収集したデータに対して定量的なデータ処理が可能にする。そして、これらコード番号２０〜９３の組み合わせによる分布から雲パターン００〜１２を判定することができる。
【００２６】
図６〜８に、本発明における分類コード表に基づいてパターン分類解析した結果を示す。図６（ａ）〜（ｄ）は雲の色、速度、動き、寿命の各特徴に関する２０１４年２月７日〜１２日までの雲データの時系列変化を可視化した例である。図７（ａ）〜（ｃ）は、天気、雲頂高度、気温に関する時系列データである。図６、７において、晴天を含む１０種類の雲パターンについてマーカの色、形を変えている。これらの結果が示すことは、ランダム性は低くある秩序をもって推移している特徴である。
【００２７】
図８（ａ）〜（ｄ）は、気温などのアメダスダスデータと雲パターンの関係性について解析して得られた結果を示す。いずれも、データにクラスタが形成されている。このように、容易にかつ安価に入手できる地上で観測されるアメダスデータを複数併せることで、アメダスデータから雲パターンを推定することができる。
【００２８】
図９（ａ）に、雲パターンと日射量の関係を示す。図９（ａ）は、上述のＳ２０３において作成した雲パターン・日射量対応表をグラフ化して示したものである。アメダスデータから推定された雲パターンに基づき、従来よりも空間と時間解像度が細かく日射量を推定することできる。
【００２９】
このようにして、本発明は、アメダスデータから雲パターンを推定し、雲パターン・日射量対応表に基づいて雲パターンから日射量を推定する。図９（ｂ）に、日射量計による日射量（実測）と本発明により予測された時系列的な変化を重ねて示す。
【００３０】
尚、日射量の予測については、予測されたアメダスデータに基づけば、未来の時間における日射量を予測することもできる。
【符号の説明】
【００３１】
１００  コンピュータ
１１０  入力インタフェース
１２０  記憶装置
１３０  処理装置
１４０  出力インタフェース
１５０  入力装置
１６０  表示装置
【図１】
2016042033.tif 000003
【図２】
2016042033.tif 000004
【図５】
2016042033.tif 000005
【図６】
2016042033.tif 000006
【図７】
2016042033.tif 000007
【図９】
2016042033.tif 000008
【図３】
2016042033.tif 000009
【図４】
2016042033.tif 000010
【図８】
2016042033.tif 000011