(57)【要約】【課題】必要となる情報量を抑制しつつ気象データを推定できる気象データ推定方法、および、推定された気象データを用いて、自然エネルギーを用いた発電所の発電量を推定する発電量推定方法を提供する。【解決手段】データ演算システム１は、気象データ推定演算処理を実行することで、過去の気象データ（一日のうちの最高気温ＴＨ、最低気温ＴＬ、日の出時刻Ｔｓｒ、日没時刻Ｔｓｓ）に基づいて、推定対象地点の気象データ（日の出時刻から日没時刻までの気温）を推定する。気象データ推定演算処理では、一連の処理（Ｓ１１０からＳ１８０）を実行することで、図３に示すような「日の出時刻から日没時刻までの気温」（気温変化波形）を推定することができる。【選択図】図３
2016200454.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の気象データに基づいて、推定対象地点の気象データを推定する気象データ推定方法であって、
前記気象データは、日の出時刻から日没時刻までの気温であり、
前記過去の気象データは、一日のうちの最高気温、最低気温、日の出時刻、日没時刻が少なくとも含まれており、
横軸を時刻とし、縦軸を気温とする気温座標平面において、前記最低気温を、前記日の出時刻における推定気温として設定する第１ステップと、
前記日の出時刻および前記日没時刻を用いて南中時刻を演算し、前記気温座標平面において、前記最高気温を、前記南中時刻から予め定められた遅延時間が経過した最高気温推定時刻における推定気温として設定する第２ステップと、
前記気温座標平面において、前記日の出時刻の推定気温と前記最高気温推定時刻の推定気温とを予め定められた曲線または直線で繋いだ波形を、前記日の出時刻から前記最高気温推定時刻までの気温波形として設定する第３ステップと、
前記過去の気象データのうち前記推定対象地点に関連する地点における過去の気象データに基づき定められた気温変化量情報であって、日の出時刻から日没時刻までの昼間時間と気温変化量との相関関係が定められた気温変化量情報、または、最高気温観測時刻からの経過時間と気温変化量との相関関係が定められた気温変化量情報を用いて、前記最高気温推定時刻から前記日没時刻までの気温低下量を演算する第４ステップと、
前記気温座標平面において、前記最高気温から前記気温低下量を差し引いた気温を、前記日没時刻における推定気温として設定する第５ステップと、
前記気温座標平面において、前記最高気温推定時刻の推定気温と前記日没時刻の推定気温とを予め定められた曲線または直線で繋いだ波形を、前記最高気温推定時刻から前記日没時刻までの気温波形として設定する第６ステップと、
を有する気象データ推定方法。
【請求項２】
前記気温変化量情報は、
横軸を昼間時間とし、縦軸を最高気温からの低下率とする気温低下率座標平面上において、前記昼間時間と前記低下率との相関関係を示す波形データと、前記低下率を用いて前記気温変化量を演算する変化量演算式と、で構成されるか、
または、横軸を経過時間とし、縦軸を気温変化量とする気温変化量座標平面上において、前記最高気温観測時刻からの経過時間と前記気温変化量との相関関係を示す波形データで構成される、
請求項１に記載の気象データ推定方法。
【請求項３】
前記第３ステップでは、前記気温座標平面において、前記日の出時刻の推定気温と前記最高気温推定時刻の推定気温とを、正弦波波形の一部に相当する曲線で繋いだ波形を、前記日の出時刻から前記最高気温推定時刻までの気温波形として設定し、
前記第６ステップでは、前記気温座標平面において、前記最高気温推定時刻の推定気温と前記日没時刻の推定気温とを、正弦波波形の一部に相当する曲線で繋いだ波形を、前記最高気温推定時刻から前記日没時刻までの気温波形として設定する、
請求項１または請求項２に記載の気象データ推定方法。
【請求項４】
前記第３ステップでは、前記気温座標平面において、前記日の出時刻の推定気温と前記最高気温推定時刻の推定気温とを、正弦波波形のうち最小値から最大値までの半周期分に相当する曲線で繋いだ波形を、前記日の出時刻から前記最高気温推定時刻までの気温波形として設定し、
前記第６ステップでは、前記気温座標平面において、前記最高気温推定時刻の推定気温と前記日没時刻の推定気温とを、正弦波波形のうち最大値から四半周期が経過するまでに相当する曲線で繋いだ波形を、前記最高気温推定時刻から前記日没時刻までの気温波形として設定する、
請求項３に記載の気象データ推定方法。
【請求項５】
自然エネルギーを用いた発電所の発電量推定方法であって、
前記発電所は、太陽光発電所であり、
前記発電所における気象データに基づき前記発電所での推定発電量を演算する発電量演算ステップを有しており、
前記請求項１から請求項４のうちいずれか一項に記載の気象データ推定方法により推定される気象データを用いて前記推定発電量を演算する、
発電量推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定対象地点の気象データを推定する気象データ推定方法、および自然エネルギーを用いた発電所の発電量を推定する発電量推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
実際の気象データを検出する手段として、気温を検出するための気温センサなどが用いられている。
しかし、この気温センサに異常が生じると、実際の気象データを検出することが不可能となる。これに対して、気温センサに異常が生じたときに、所定の演算式を用いて気象データ（気温）を推定する気象データ推定方法が提案されている（特許文献１）。
【０００３】
この気象データ推定方法では、例えば、気温を推定するにあたり、日最高気温の最大値、日最高気温の最小値、監視日の年日数、変化勾配、日最高気温が最大値になる年日数、最高最低気温差、変化勾配の定数、最高気温の時刻の定数を、演算式の入力値として用いている。
【０００４】
また、温度センサにより測定された２４時間分の外気温データと、長期間（例えば、３０ヶ月）にわたる過去の外気温データを用いて、外気温度を予測する気象データ推定方法（外気温度予測方法）が提案されている（特許文献２）。
【０００５】
さらに、過去の複数日の各々の日の最高気温と最低気温のデータを用いて、翌日または当日の各時刻の気温を予測する気象データ推定方法（気温予測方法）が提案されている（特許文献３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平０９−２６４９６６号公報
【特許文献２】特開平０４−３４８２９６号公報
【特許文献３】特開平０８−３２０３８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記の気象データ推定方法では、気象データの推定作業に必要となる情報が多いため、それら多くの情報を用意する作業が煩雑になるという問題がある。
例えば、演算式に用いられる定数が多い場合には、定数の設定作業が煩雑となる。また、長期間（例えば、３０ヶ月）にわたる過去の外気温データや、過去の複数日の各々の日の最高気温と最低気温のデータを用いる場合には、それらのデータを収集する作業が煩雑となる。
【０００８】
他方、気象データは、自然エネルギーを用いた発電所の発電量を推定する発電量推定方法に利用することができる。
そこで、本発明は、必要となる情報量を抑制しつつ気象データを推定できる気象データ推定方法を提供すること、および、推定された気象データを用いて、自然エネルギーを用いた発電所の発電量を推定する発電量推定方法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】
【０００９】
本発明の第１の局面における気象データ推定方法は、過去の気象データに基づいて、推定対象地点の気象データを推定する方法であって、推定する気象データは、日の出時刻から日没時刻までの気温であり、過去の気象データは、一日のうちの最高気温、最低気温、日の出時刻、日没時刻が少なくとも含まれている。
【００１０】
気象データ推定方法における第１ステップでは、横軸を時刻とし、縦軸を気温とする気温座標平面において、前記最低気温を、日の出時刻における推定気温として設定する。
第２ステップでは、前記日の出時刻および前記日没時刻を用いて南中時刻を演算し、気温座標平面において、前記最高気温を、前記南中時刻から予め定められた遅延時間が経過した最高気温推定時刻における推定気温として設定する。なお、南中時刻は、日の出時刻と日没時刻との真ん中の時刻（中央時刻）を演算することで得られる。
【００１１】
第３ステップでは、気温座標平面において、日の出時刻の推定気温と最高気温推定時刻の推定気温とを予め定められた曲線または直線で繋いだ波形を、日の出時刻から最高気温推定時刻までの気温波形として設定する。
【００１２】
第４ステップでは、過去の気象データのうち推定対象地点に関連する地点における過去の気象データに基づき定められた気温変化量情報を用いて、最高気温推定時刻から日没時刻までの気温低下量を演算する。気温変化量情報としては、日の出時刻から日没時刻までの昼間時間と気温変化量との相関関係が定められた気温変化量情報、または、最高気温観測時刻からの経過時間と気温変化量との相関関係が定められた気温変化量情報を用いる。
【００１３】
なお、「推定対象地点に関連する地点」としては、過去の気象データが存在する地点のうち、例えば、推定対象地点に距離的に最も近い地点や、気温変化が推定対象地点に似ている地点や、推定対象地点からの距離が所定範囲内となる複数の地点などが挙げられる。このうち、「推定対象地点に関連する地点」として「推定対象地点からの距離が所定範囲内となる複数の地点」を用いる場合には、各地点における過去の気象データの平均値を、「推定対象地点に関連する地点における過去の気象データ」として用いてもよい。また、推定対象地点における過去の気象データが存在する場合には、推定対象地点を「推定対象地点に関連する地点」として取り扱い、気温変化量情報を定めても良い。
【００１４】
第５ステップでは、気温座標平面において、前記最高気温から前記気温低下量を差し引いた気温を、日没時刻における推定気温として設定する。
第６ステップでは、気温座標平面において、最高気温推定時刻の推定気温と日没時刻の推定気温とを予め定められた曲線または直線で繋いだ波形を、最高気温推定時刻から日没時刻までの気温波形として設定する。
【００１５】
この気象データ推定方法によれば、過去の気象データ（詳細には、一日のうちの最高気温、最低気温、日の出時刻、日没時刻が少なくとも含まれた過去気象データ）に基づいて、日の出時刻から日没時刻までの気温を推定することができる。
【００１６】
とりわけ、気温の推定に必要な過去の気象データが、４個（一日のうちの最高気温、最低気温、日の出時刻、日没時刻）であるため、必要な情報量を抑制できる。
よって、本発明によれば、推定対象地点の気象データを推定するにあたり、必要となる情報量を抑制しつつ気象データを推定できる。
【００１７】
次に、上述の気象データ推定方法においては、気温変化量情報は、横軸を昼間時間とし、縦軸を最高気温からの低下率とする気温低下率座標平面上において、前記昼間時間と前記低下率との相関関係を示す波形データと、前記低下率を用いて前記気温変化量を演算する変化量演算式と、で構成してもよい。または、気温変化量情報は、横軸を経過時間とし、縦軸を気温変化量とする気温変化量座標平面上において、最高気温観測時刻からの経過時間と気温変化量との相関関係を示す波形データで構成してもよい。
【００１８】
つまり、気温変化量情報として、気温低下率座標平面上に描かれる波形データおよび変化量演算式を用いるか、または気温変化量座標平面上に描かれる波形データを用いて、推定対象地点の気象データを推定してもよい。
【００１９】
次に、上述の気象データ推定方法においては、第３ステップでは、気温座標平面において、日の出時刻の推定気温と最高気温推定時刻の推定気温とを、正弦波波形の一部に相当する曲線で繋いだ波形を、日の出時刻から最高気温推定時刻までの気温波形として設定してもよい。また、第６ステップでは、気温座標平面において、最高気温推定時刻の推定気温と日没時刻の推定気温とを、正弦波波形の一部に相当する曲線で繋いだ波形を、最高気温推定時刻から日没時刻までの気温波形として設定してもよい。
【００２０】
つまり、日の出時刻から最高気温推定時刻までの気温波形、および最高気温推定時刻から日没時刻までの気温波形は、例えば、正弦波波形の一部に相当する曲線を用いて実現してもよい。
【００２１】
次に、上述の気象データ推定方法においては、第３ステップでは、気温座標平面において、日の出時刻の推定気温と最高気温推定時刻の推定気温とを、正弦波波形のうち最小値から最大値までの半周期分に相当する曲線で繋いだ波形を、日の出時刻から最高気温推定時刻までの気温波形として設定してもよい。また、第６ステップでは、気温座標平面において、最高気温推定時刻の推定気温と日没時刻の推定気温とを、正弦波波形のうち最大値から四半周期が経過するまでに相当する曲線で繋いだ波形を、最高気温推定時刻から日没時刻までの気温波形として設定してもよい。
【００２２】
つまり、正弦波波形の一部に相当する曲線として、最小値から最大値までの半周期分に相当する曲線、および最大値から四半周期が経過するまでに相当する曲線を用いて、日の出時刻から最高気温推定時刻までの気温波形、および最高気温推定時刻から日没時刻までの気温波形を推定してもよい。
【００２３】
本発明の他の局面における発電量推定方法は、自然エネルギーを用いた発電所の発電量推定方法であって、発電所は、太陽光発電所であり、発電所における気象データに基づき発電所での推定発電量を演算する発電量演算ステップを有している。そして、この発電量推定方法では、上述の気象データ推定方法により推定される気象データを用いて推定発電量を演算する。
【００２４】
この発電量推定方法によれば、必要となる情報量を抑制しつつ推定された気象データを用いており、自然エネルギーを用いた発電所の発電量を推定するにあたり必要となる情報量を抑制できる。
【００２５】
また、この発電量推定方法によれば、自然エネルギーを用いた発電所の発電量を推定するにあたり、過去の気象データに基づいて推定された気象データを利用する。この推定気象データは、過去の気象データに基づいて演算されているため、過去の気象データの傾向が反映された信頼性の高い推定データとなる。
【００２６】
このような推定気象データに基づき推定発電量を演算することで、必要となる情報量を抑制しつつ、信頼性の高い推定発電量を得ることができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明の気象データ推定方法によれば、推定対象地点の気象データを推定するにあたり、必要となる情報量を抑制しつつ気象データを推定できる。
また、本発明の発電量推定方法によれば、上記の気象データ推定方法で得られた推定気象データに基づき推定発電量を演算することで、必要となる情報量を抑制しつつ、信頼性の高い推定発電量を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】データ演算システム１の概略構成を示す説明図である。
【図２】気象データ推定演算処理の処理内容を表したフローチャートである。
【図３】横軸を時刻とし、縦軸を気温とする気温座標平面において、「日の出時刻から日没時刻までの気温」を表した説明図である。
【図４】各測定地点（地点ａ〜ｇ）における各月の遅延時間Ｔｄを表した波形データの説明図である。
【図５】各測定地点（地点ａ〜ｇ）における昼間時間と最高気温からの低下率Ｒｄとの相関関係を表した波形データの説明図である。
【図６】発電量推定演算処理の処理内容を表したフローチャートを示す。
【図７】昼間時間と最高気温からの低下率Ｒｄとの相関関係を表した曲線ＣＬとしての波形データの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
なお、本発明は、以下の実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採り得ることはいうまでもない。
【００３０】
［１．第１実施形態］
［１−１．全体構成］
図１は、第１実施形態であるデータ演算システム１の概略構成を示す説明図である。
【００３１】
データ演算システム１は、気象データ推定演算処理および発電量推定演算処理を含む各種演算処理を実行可能に構成されている。データ演算システム１は、演算装置１１，入力装置３１，出力装置３３，記憶装置３５を備える。
【００３２】
演算装置１１は、演算部１３，記憶部１５，メモリ１７、通信部１９，インターフェース部２１を備える。演算装置１１は、例えば、コンピュータを用いて構成することが可能である。
【００３３】
演算部１３は、予め定められたプログラムに基づいて各種データを用いた演算処理を実行する。記憶部１５は、各種演算処理に用いる初期データ、演算処理内容を示すプログラムなどを記憶する。メモリ１７は、演算部１３で実行されるプログラムおよびデータを一時的に記憶する。通信部１９は、演算装置１１に接続される外部機器（図示省略）との間で各種データや指令信号などの送受信を行う。インターフェース部２１は、入力装置３１，出力装置３３，記憶装置３５との間でデータ入出力を行う。
【００３４】
そして、演算部１３は、記憶部１５から初期データおよびプログラムなどを読み込んで、気象データ推定演算処理および発電量推定演算処理を含む各種演算処理を実行する。
入力装置３１は、キーボード、マウス（ポインティングデバイス）などを有しており、操作者がデータ演算システム１に対して指令などを入力するために用いられる。
【００３５】
出力装置３３は、ディスプレイやプリンタなどを有しており、演算装置１１による演算結果などを出力（表示、印刷など）するために用いられる。
記憶装置３５は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ブルーレイディスクドライブなどを有しており、記憶部１５に格納されるデータやプログラムなどを記憶する外部記憶装置として用いられる。なお、記憶装置３５は、記憶部１５の代替手段として使用することも可能である。
【００３６】
［１−２．気象データ推定演算処理］
データ演算システム１は、各種演算処理の１つとして、気象データ推定演算処理を行うように構成されている。
【００３７】
気象データ推定演算処理は、推定対象地点に関連する地点における過去の気象データに基づいて、推定対象地点の気象データを推定する演算処理である。
具体的には、気象データのうち「日の出時刻から日没時刻までの気温」を推定する演算処理である。この気象データ推定演算処理では、過去の気象データのうち推定対象地点に関連する地点における過去の気象データに基づき定められた気温変化量情報を用いて、推定対象地点の「日の出時刻から日没時刻までの気温」を推定する。
【００３８】
なお、「推定対象地点に関連する地点」としては、過去の気象データが存在する地点のうち、例えば、推定対象地点に距離的に最も近い地点や、気温変化が推定対象地点に似ている地点や、推定対象地点からの距離が所定範囲内となる複数の地点などが挙げられる。また、推定対象地点における過去の気象データが存在する場合には、その推定対象地点を「推定対象地点に関連する地点」として取り扱い、気温変化量情報を定めても良い。本実施形態では、「推定対象地点に関連する地点」として、過去の気象データが存在する地点のうち、推定対象地点に距離的に最も近い地点が設定される。
【００３９】
そして、データ演算システム１では、気象データ推定演算処理を、演算装置１１（詳細には、演算部１３）が実行することで、推定対象地点の「日の出時刻から日没時刻までの気温」を推定する。
【００４０】
入力装置３１を介して使用者からの気象データ推定演算処理の実行指令が入力されると、演算部１３は、記憶部１５から気象データ推定演算処理に関するプログラムなどを読み込んで、気象データ推定演算処理を開始する。
【００４１】
図２に、気象データ推定演算処理の処理内容を表したフローチャートを示す。
気象データ推定演算処理が開始されると、まず、Ｓ１１０（Ｓはステップを表す）では、初期設定を行う。具体的には、使用者からの実行指令に基づいて、推定対象地点および推定対象日付を設定する。
【００４２】
なお、入力装置３１を介して使用者から入力される実行指令には、『どの地点における何月何日の「日の出時刻から日没時刻までの気温」を演算するのか』を示す指令内容が含まれている。
【００４３】
次のＳ１２０では、使用者から指定された推定対象地点に関連する地点における過去の気象データのうち、推定対象日付における過去の気象データを、記憶部１５または記憶装置３５から読み込む処理を行う。
【００４４】
本実施形態では、過去の気象データとして、一日のうちの最高気温ＴＨ、最低気温ＴＬ、日の出時刻Ｔｓｒ、日没時刻Ｔｓｓを、それぞれ記憶部１５または記憶装置３５から読み込む。記憶部１５および記憶装置３５のうち少なくとも一方には、複数の地点における過去の気象データが記憶されている。なお、本ステップでは、各地点の緯度および経度に関する情報を用いて、過去の気象データが存在する地点のうち、推定対象地点に距離的に最も近い地点を抽出して、「推定対象地点に関連する地点」として設定する。
【００４５】
次のＳ１３０では、横軸を時刻とし、縦軸を気温とする気温座標平面において、Ｓ１２０で読み込んだ最低気温ＴＬを、Ｓ１２０で読み込んだ日の出時刻Ｔｓｒにおける推定気温として設定する。
【００４６】
ここで、図３は、横軸を時刻とし、縦軸を気温とする気温座標平面において、「日の出時刻から日没時刻までの気温」を表した説明図である。Ｓ１３０では、図３の気温座標平面において、矢印Ａで示す点を設定する処理を行う。
【００４７】
次のＳ１４０では、日の出時刻Ｔｓｒおよび日没時刻Ｔｓｓを用いて南中時刻Ｔｃを演算し、気温座標平面において、最高気温ＴＨを、南中時刻Ｔｃから予め定められた遅延時間Ｔｄが経過した最高気温推定時刻Ｔｃｅにおける推定気温として設定する。Ｓ１４０では、図３の気温座標平面において、矢印Ｂで示す点を設定する処理を行う。なお、南中時刻Ｔｃは、日の出時刻Ｔｓｒと日没時刻Ｔｓｓとの真ん中の時刻（中央時刻）を演算することで得られる。
【００４８】
ここで、図４は、各測定地点（地点ａ〜ｇ）における各月の遅延時間Ｔｄを表した波形データの説明図である。Ｓ１４０では、推定対象地点に関連する地点における推定対象日付の属する月の遅延時間を波形データから読み込み、読み込んだ遅延時間Ｔｄを用いて最高気温推定時刻Ｔｃｅを設定する。
【００４９】
なお、図４では、各測定地点（地点ａ〜ｇ）における各月の遅延時間Ｔｄの平均値としての波形データも表している。Ｓ１４０での処理内容は、推定対象地点に応じて異なる波形データを用いる方法に限られることはなく、推定対象地点に関わらず定められた波形データ（換言すれば、平均値としての遅延時間Ｔｄを示す波形データ）を用いて、最高気温推定時刻Ｔｃｅを設定する方法を採用してもよい。
【００５０】
次のＳ１５０では、気温座標平面において、日の出時刻Ｔｓｒの推定気温と最高気温推定時刻Ｔｃｅの推定気温とを予め定められた曲線または直線で繋いだ波形を、日の出時刻Ｔｓｒから最高気温推定時刻Ｔｃｅまでの気温波形として設定する。
【００５１】
本実施形態では、正弦波波形の一部に相当する曲線を、日の出時刻Ｔｓｒから最高気温推定時刻Ｔｃｅまでの気温波形として設定する。より詳細には、正弦波波形のうち最小値から最大値までの半周期分に相当する曲線を用いている。Ｓ１５０では、図３の気温座標平面において、矢印Ｃで示す曲線を設定する処理を行う。
【００５２】
次のＳ１６０では、推定対象地点に関連する地点における過去の気象データに基づき定められた気温変化量情報を用いて、最高気温推定時刻Ｔｃｅから日没時刻Ｔｓｓまでの気温低下量ＴＲを演算する。
【００５３】
本実施形態では、気温変化量情報として、日の出時刻から日没時刻までの昼間時間と最高気温からの低下率Ｒｄとの相関関係を示す波形データと、低下率Ｒｄを用いて気温低下量ＴＲを演算する変化量演算式と、を備える気温変化量情報を用いる。
【００５４】
ここで、図５は、各測定地点（地点ａ〜ｇ）における昼間時間と最高気温からの低下率Ｒｄとの相関関係を表した波形データの説明図である。図５では、横軸を昼間時間とし、縦軸を最高気温からの低下率Ｒｄとする気温変化量座標平面上において、昼間時間と最高気温からの低下率Ｒｄとの相関関係を表した波形データ（昼間時間と最高気温からの低下率Ｒｄとの相関関係を表した低下率情報）を表している。
【００５５】
また、［数１］に示す数式（１）は、低下率Ｒｄを用いて気温低下量ＴＲを演算するための演算式である。
【００５６】
【数１】
2016200454.tif 000003
【００５７】
つまり、Ｓ１６０では、図５に示す波形データを用いて演算して得られた低下率Ｒｄを［数１］に代入して、気温低下量ＴＲを演算する。Ｓ１６０では、図３の気温座標平面において、矢印Ｄで示す数値（気温低下量ＴＲ）を演算する処理を行う。
【００５８】
このとき、図５に示す波形データおよび［数１］が、日の出時刻Ｔｓｒから日没時刻Ｔｓｓまでの昼間時間と気温変化量ＴＲとの相関関係が定められた気温変化量情報の一例に相当する。
【００５９】
なお、図５では、各測定地点（地点ａ〜ｇ）における昼間時間と最高気温からの低下率Ｒｄとの相関関係の近似線（一次関数に相当する直線）としての波形データも表している。Ｓ１６０での処理内容は、推定対象地点に応じて異なる波形データを用いる方法に限られることはなく、推定対象地点に関わらず定められた波形データ（近似線としての低下率Ｒｄを示す波形データ）に基づき得られた低下率Ｒｄを用いて、気温低下量ＴＲを演算する方法を採用してもよい。
【００６０】
また、気温変化量情報としては、最高気温観測時刻からの経過時間と気温変化量との相関関係が定められた気温変化量情報を用いても良い。このような気温変化量情報を用いる場合には、最高気温推定時刻Ｔｃｅから日没時刻Ｔｓｓまでの経過時間に基づいて、気温変化量ＴＲを得ることができる。気温変化量情報の具体例としては、例えば、横軸を最高気温観測時刻からの経過時間とし、縦軸を気温変化量とする座標平面に描かれた波形データ（図示省略）や、最高気温観測時刻からの経過時間を入力値として気温変化量を算出する計算式などが挙げられる。
【００６１】
次のＳ１７０では、気温座標平面において、最高気温ＴＨから気温低下量ＴＲを差し引いた数値（気温）を、日没時刻Ｔｓｓにおける推定気温ＴＥ（＝ＴＨ−ＴＲ）として設定する。Ｓ１７０では、図３の気温座標平面において、矢印Ｅで示す点を設定する処理を行う。
【００６２】
次のＳ１８０では、気温座標平面において、最高気温推定時刻Ｔｃｅの推定気温と日没時刻Ｔｓｓの推定気温とを予め定められた曲線または直線で繋いだ波形を、最高気温推定時刻Ｔｃｅから日没時刻Ｔｓｓまでの気温波形として設定する。
【００６３】
本実施形態では、正弦波波形の一部に相当する曲線を、最高気温推定時刻Ｔｃｅから日没時刻Ｔｓｓまでの気温波形として設定する。より詳細には、正弦波波形のうち最大値から四半周期が経過するまでに相当する曲線を用いている。Ｓ１８０では、図３の気温座標平面において、矢印Ｆで示す曲線を設定する処理を行う。
【００６４】
これにより、演算結果として、図３に示すような「日の出時刻Ｔｓｒから日没時刻Ｔｓｓまでの気温」の推定結果を得ることができる。
次のＳ１９０では、演算結果（「日の出時刻Ｔｓｒから日没時刻Ｔｓｓまでの気温」の推定結果）を、記憶部１５および記憶装置３５のうち少なくとも一方に記憶するとともに、出力装置３３に出力（表示または印刷）する。
【００６５】
Ｓ１９０が終了すると、気象データ推定演算処理が終了する。
このようにして気象データ推定演算処理を実行することで、「日の出時刻Ｔｓｒから日没時刻Ｔｓｓまでの気温」を推定することが出来る。
【００６６】
［１−３．発電量推定演算処理］
データ演算システム１は、各種演算処理の１つとして、発電量推定演算処理を実行するように構成されている。
【００６７】
発電量推定演算処理は、気象データ推定演算処理で得られた「日の出時刻Ｔｓｒから日没時刻Ｔｓｓまでの気温」を用いて、太陽光発電所での１時間あたりの発電量Ｅ（ｎ）［ｋＷｈ・hour−１］を推定する演算処理である。なお、発電量Ｅ（ｎ）は、ｎ時から(ｎ＋１)時までの１時間における発電量を表している。
【００６８】
データ演算システム１では、発電量推定演算処理を、演算装置１１（詳細には、演算部１３）が実行することで、太陽光発電所の推定発電量を得ることができる。
入力装置３１を介して使用者からの発電量推定演算処理の実行指令が入力されると、演算部１３は、記憶部１５から発電量推定演算処理に関するプログラムなどを読み込んで、発電量推定演算処理を開始する。
【００６９】
図６に、発電量推定演算処理の処理内容を表したフローチャートを示す。
発電量推定演算処理が開始されると、まず、Ｓ２１０では、初期設定を行う。具体的には、使用者からの実行指令に基づいて、何時を起点とする１時間あたりの発電量（（ｎ時から（ｎ＋１）時までの１時間における発電量Ｅ（ｎ））を演算するのかを設定する。
【００７０】
なお、入力装置３１を介して使用者から入力される実行指令には、『どの地点における何月何日の何時を起点とする１時間あたりの発電量を演算するのか』を示す指令内容が含まれている。
【００７１】
次のＳ２２０では、記憶部１５または記憶装置３５から、気象データ推定演算処理での演算結果（使用者からの実行指令に基づき定められる日付における「日の出時刻から日没時刻までの気温」の推定結果）を読み込む処理を行う。
【００７２】
なお、記憶部１５または記憶装置３５に、対応する日付における「日の出時刻から日没時刻までの気温」の推定結果が記憶されていない場合には、気象データ推定演算処理を実行して、対応する日付における「日の出時刻から日没時刻までの気温」の推定結果を演算して、その演算結果を読み込む処理を行う。
【００７３】
次のＳ２３０では、Ｓ２２０で読み込んだ「日の出時刻から日没時刻までの気温」の推定結果のうちｎ時の気温Ｔ（ｎ）を用いて、発電量Ｅ（ｎ）を演算する。
Ｓ２３０では、まず、［数２］に示す数式（２）を用いて推定係数Ｋを演算する。
【００７４】
【数２】
2016200454.tif 000004
【００７５】
なお、Ｋ’は、基本設計係数であり、αＰｍａｘは最大出力温度係数であり、Ｔ（ｎ）はｎ時の気温（対象時刻気温）であり、ΔＴは加重平均太陽光モジュール温度上昇値である。基本設計係数Ｋ’は、日射量年変動補正係数、経時変化補正係数、アレイ負荷整合補正係数、蓄電池寄与率、蓄電池充放電効率、インバータ実効効率、直流コンディショナ実効効率などに基づき定められる値である。最大出力温度係数αＰｍａｘは、太陽光パネルの特性に基づき定められる値であり、通常はマイナス値を示す。対象時刻気温Ｔ（ｎ）は、対応する日付における「日の出時刻から日没時刻までの気温」の推定結果のうち、ｎ時の気温である。加重平均太陽光モジュール温度上昇値ΔＴは、日射強度によって重み付けし加重平均した太陽電池モジュールの温度と気温との差であり、平均値としてのアレイ温度上昇の目安である。
【００７６】
なお、数式（２）は、［数３］に示す数式（３）、［数４］に示す数式（４）、［数５］に示す数式（５）に基づき定められる。
【００７７】
【数３】
2016200454.tif 000005
【００７８】
【数４】
2016200454.tif 000006
【００７９】
【数５】
2016200454.tif 000007
【００８０】
これらのうち、ＫＰＴは、温度補正係数であり、ＴＣＲは、加重平均太陽光モジュール温度である。温度補正係数ＫＰＴは、温度による発電量への影響を補正するための係数である。加重平均太陽光モジュール温度ＴＣＲは、日射強度によって重み付けし加重平均した太陽電池モジュールの温度である。
【００８１】
そして、［数６］に示す数式（６）を用いて発電量Ｅ（ｎ）を演算する。なお、数式（６）は、推定係数Ｋを含んだ数式である。
【００８２】
【数６】
2016200454.tif 000008
【００８３】
なお、Ｋは補正係数であり、Ｐａｓは標準太陽電池アレイ出力［ｋＷ］であり、Ｇｓは標準試験条件における日射強度［ｋＷ・ｍ−２］であり、Ｒ（ｎ）はｎ時から(ｎ＋１)時までの１時間における積算日射量［ｋＷｈ・hour−１］である。このうち、積算日射量Ｒ（ｎ）は、別途設けられた計算式またはマップデータ（波形データ）などを用いて演算される。
【００８４】
次のＳ２４０では、Ｓ２３０での演算結果（発電量Ｅ（ｎ））を、記憶部１５および記憶装置３５のうち少なくとも一方に記憶するとともに、出力装置３３に出力（表示または印刷）する。
【００８５】
Ｓ２４０が終了すると、発電量推定演算処理が終了する。
このようにして発電量推定演算処理を実行することで、ｎ時から(ｎ＋１)時までの１時間における発電量Ｅ（ｎ）を推定することが出来る。
【００８６】
［１−４．効果］
以上説明したように、本実施形態のデータ演算システム１は、気象データ推定演算処理を実行することで、過去の気象データ（一日のうちの最高気温ＴＨ、最低気温ＴＬ、日の出時刻Ｔｓｒ、日没時刻Ｔｓｓ）に基づいて、推定対象地点の気象データ（日の出時刻から日没時刻までの気温）を推定する。具体的には、使用者からの実行指令に基づいて、推定対象地点における推定対象日付の「日の出時刻から日没時刻までの気温」（気温変化波形）を推定する。
【００８７】
そして、気象データ推定演算処理では、上述の一連の処理（Ｓ１１０からＳ１８０）を実行することで、図３に示すような「日の出時刻から日没時刻までの気温」（気温変化波形）を推定することができる。
【００８８】
とりわけ、気温の推定に必要な過去の気象データが、４個（一日のうちの最高気温ＴＨ、最低気温ＴＬ、日の出時刻Ｔｓｒ、日没時刻Ｔｓｓ）であるため、必要な情報量を抑制できる。
【００８９】
よって、本実施形態のデータ演算システム１によれば、推定対象地点の気象データ（日の出時刻から日没時刻までの気温）を推定するにあたり、必要となる情報量を抑制しつつ気象データを推定できる。
【００９０】
また、データ演算システム１は、気象データ推定演算処理のＳ１６０の処理で用いる気温変化量情報として、昼間時間と最高気温からの低下率Ｒｄとの相関関係を表した波形データ（図５）と、低下率Ｒｄを用いて気温低下量ＴＲを演算するための演算式（数式（１））と、を用いる。
【００９１】
このように、気温変化量情報として、波形データおよび演算式を用いることで、データ演算システム１は、推定対象地点の気象データ（日の出時刻から日没時刻までの気温）を推定することができる。
【００９２】
また、データ演算システム１は、気象データ推定演算処理のＳ１５０において、正弦波波形の一部に相当する曲線を、日の出時刻Ｔｓｒから最高気温推定時刻Ｔｃｅまでの気温波形として設定する。より詳細には、正弦波波形のうち最小値から最大値までの半周期分に相当する曲線を用いている。
【００９３】
これにより、データ演算システム１は、日の出時刻Ｔｓｒから最高気温推定時刻Ｔｃｅまでの気温波形を推定することができる。
また、データ演算システム１は、気象データ推定演算処理のＳ１８０において、正弦波波形の一部に相当する曲線を、最高気温推定時刻Ｔｃｅから日没時刻Ｔｓｓまでの気温波形として設定する。より詳細には、正弦波波形のうち最大値から四半周期が経過するまでに相当する曲線を用いている。
【００９４】
これにより、データ演算システム１は、最高気温推定時刻Ｔｃｅから日没時刻Ｔｓｓまでの気温波形を推定することができる。
また、本実施形態のデータ演算システム１は、発電量推定演算処理を実行することで、気象データ推定演算処理で得られた「日の出時刻から日没時刻までの気温」を用いて、自然エネルギーを用いた発電所での１時間あたりの発電量Ｅ（ｎ）を演算する。
【００９５】
「日の出時刻から日没時刻までの気温」は、過去の気象データに基づいて演算されているため、過去の気象データの傾向が反映された信頼性の高い推定データとなる。また、上述のように、データ演算システム１は、推定対象地点の気象データ（日の出時刻から日没時刻までの気温）を推定するにあたり、必要となる情報量を抑制しつつ気象データを推定できる。
【００９６】
このような推定気象データ（日の出時刻から日没時刻までの気温）を用いて発電量Ｅ（ｎ）を演算することで、必要となる情報量を抑制しつつ、信頼性の高い推定発電量を得ることができる。
【００９７】
［１−５．特許請求の範囲との対応関係］
ここで、特許請求の範囲と本実施形態とにおける文言の対応関係について説明する。
気象データ推定演算処理による「日の出時刻から日没時刻までの気温」の演算方法が気象データ推定方法の一例に相当し、Ｓ１３０が第１ステップの一例に相当し、Ｓ１４０が第２ステップの一例に相当し、Ｓ１５０が第３ステップの一例に相当し、Ｓ１６０が第４ステップの一例に相当し、Ｓ１７０が第５ステップの一例に相当し、Ｓ１８０が第６ステップの一例に相当する。
【００９８】
最高気温ＴＨが一日のうちの最高気温の一例に相当し、最低気温ＴＬが一日のうちの最低気温の一例に相当し、日の出時刻Ｔｓｒが日の出時刻の一例に相当し、日没時刻Ｔｓｓが日没時刻の一例に相当し、南中時刻Ｔｃが南中時刻の一例に相当し、遅延時間Ｔｄが遅延時間の一例に相当する。図５に示す波形データおよび数式（１）が、気温変化量情報の一例に相当する。
【００９９】
発電量推定演算処理による発電量の演算方法が発電量推定方法の一例に相当し、発電量推定演算処理におけるＳ２３０が発電量演算ステップの一例に相当する。
［２．他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態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において、様々な態様にて実施することが可能である。
【０１００】
例えば、上記実施形態では、Ｓ１５０の処理として、日の出時刻Ｔｓｒの推定気温と最高気温推定時刻Ｔｃｅの推定気温とを曲線（正弦波波形の一部）で繋ぐ形態について説明したが、Ｓ１５０での処理はこのような形態に限定されるものではない。例えば、曲線ではなく直線を用いて、日の出時刻Ｔｓｒの推定気温と最高気温推定時刻Ｔｃｅの推定気温とを繋ぐ形態であってもよい。また、曲線を用いる場合は、正弦波波形のうち最小値から最大値までの半周期分に相当する曲線に限られることはなく、他の曲線であっても良い。例えば、正弦波波形の最小値から最大値までの半周期分のうち一部の期間（換言すれば、半周期分よりも短い期間）に相当する曲線を用いて、日の出時刻Ｔｓｒの推定気温と最高気温推定時刻Ｔｃｅの推定気温とを繋ぐ形態であってもよい。
【０１０１】
また、上記実施形態では、Ｓ１８０の処理として、最高気温推定時刻Ｔｃｅの推定気温と日没時刻Ｔｓｓの推定気温とを曲線（正弦波波形の一部）で繋ぐ形態について説明したが、Ｓ１８０での処理はこのような形態に限定されるものではない。例えば、曲線ではなく直線を用いて、最高気温推定時刻Ｔｃｅの推定気温と日没時刻Ｔｓｓの推定気温とを繋ぐ形態であってもよい。また、曲線を用いる場合は、正弦波波形のうち最大値から四半周期が経過するまでに相当する曲線に限られることはなく、他の曲線であっても良い。例えば、正弦波波形の最大値から四半周期が経過するまでに相当する期間のうち一部の期間（換言すれば、四半周期よりも短い期間）に相当する曲線を用いて、最高気温推定時刻Ｔｃｅの推定気温と日没時刻Ｔｓｓの推定気温とを繋ぐ形態であってもよい。
【０１０２】
また、上記実施形態では、Ｓ１６０の処理で用いる昼間時間と最高気温からの低下率Ｒｄとの相関関係を表した低下率情報として、図５に示す波形データを例示して説明したが、低下率情報は図５に示す波形データに限られることはない。例えば、図７に示すような曲線ＣＬで表される波形データを、昼間時間と最高気温からの低下率Ｒｄとの相関関係を表した低下率情報として用いても良い。なお、曲線ＣＬは、図７に示す座標平面において、実際の測定により得られた複数の測定点（換言すれば、昼間時間と最高気温からの低下率Ｒｄとの実際の相関関係を示す複数の測定点）に基づいて描かれた近似線の一例である。また、低下率情報は、二次関数、指数関数、対数関数を用いて表される波形データを用いて実現しても良い。さらに、低下率情報は、測定対象地点に関連する地点における過去の実測データに基づいて作製した近似線（あるいは近似式）であってもよい。つまり、低下率情報は、昼間時間を入力して低下率Ｒｄが得られる形態であれば、波形データあるいは計算式など任意の形態を採用してもよい。
【０１０３】
また、上記実施形態では、Ｓ１７０の処理として、最高気温ＴＨから気温低下量ＴＲを差し引いた気温を日没時刻Ｔｓｓにおける推定気温ＴＥとして演算する形態について説明したが、Ｓ１７０での処理はこのような形態に限定されるものではない。例えば、［数７］に示す数式（７）、［数８］に示す数式（８）を用いて、日没時刻Ｔｓｓにおける推定気温ＴＥを演算しても良い。
【０１０４】
【数７】
2016200454.tif 000009
【０１０５】
【数８】
2016200454.tif 000010
【０１０６】
なお、ＴＥは推定気温であり、ＴＨは最高気温であり、Ｋ１は第１係数であり、ＤＴは昼間時間であり、ＴＬは最低気温であり、Ｋ２は第２係数である。このうち、第１係数Ｋ１および第２係数Ｋ２は、それぞれ予め定められた定数である。
【０１０７】
また、［数９］に示す数式（９）、［数１０］に示す数式（１０）、［数１１］に示す数式（１１）、［数１２］に示す数式（１２）、［数１３］に示す数式（１３）を用いて、日没時刻Ｔｓｓにおける推定気温ＴＥを演算しても良い。
【０１０８】
【数９】
2016200454.tif 000011
【０１０９】
【数１０】
2016200454.tif 000012
【０１１０】
【数１１】
2016200454.tif 000013
【０１１１】
【数１２】
2016200454.tif 000014
【０１１２】
【数１３】
2016200454.tif 000015
【０１１３】
なお、第３係数Ｋ３、第４係数Ｋ４、第５係数Ｋ５、第６係数Ｋ６、第７係数Ｋ７は、いずれも昼間時間を入力値とする波形データあるいは計算式などにより演算される数値である。また、第３係数Ｋ３、第４係数Ｋ４、第５係数Ｋ５、第６係数Ｋ６、第７係数Ｋ７は、それぞれ対応する数式に応じて定められる数値であり、それぞれ異なる波形データあるいは計算式などにより演算される数値である。
【０１１４】
さらに、上記実施形態では、気象データ推定演算処理と発電量推定演算処理とが、互い異なる実行指令に基づいて独立して実行される構成について説明したが、１つの実行指令に基づいて、気象データ推定演算処理を実行した後、使用者からの実行指令を待つことなく発電量推定演算処理を実行する構成としても良い。
【０１１５】
また、上記実施形態では、気象データ推定演算処理のＳ１２０において、過去の気象データを記憶部１５または記憶装置３５から読み込む構成について説明したが、このような構成に限られることはない。例えば、データ演算システム１は、過去の気象データが入力装置３１を介して使用者から入力される形態を採っても良い。
【０１１６】
さらに、上記実施形態では、気象データ推定演算処理のＳ１２０において、推定対象地点に最も近い地点を「推定対象地点に関連する地点」として設定する構成について説明したが、このような構成に限られることはない。
【０１１７】
例えば、「気温変化が推定対象地点に似ている地点」を「推定対象地点に関連する地点」として設定する構成であってもよい。この場合、使用者が「気温変化が推定対象地点に似ている地点」を予め選択し、入力装置３１を介して使用者から入力される実行指令に、その地点を示す指令内容を含むように構成してもよい。
【０１１８】
また、「推定対象地点からの距離が所定範囲内となる複数の地点」を「推定対象地点に関連する地点」として設定する構成であってもよい。この場合、Ｓ１２０では、例えば、各地点の緯度および経度に関する情報を用いて、過去の気象データが存在する地点のうち、「推定対象地点からの距離が所定範囲内となる複数の地点」を抽出して、「推定対象地点に関連する地点」として設定してもよい。そして、抽出された複数の地点における過去の気象データの平均値を、「推定対象地点に関連する地点における過去の気象データ」として用いてもよい。
【０１１９】
さらに、本発明の気象データ推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作製してもよい。このようなプログラムを用いることで、コンピュータに気象データ推定方法を実行させることが可能となる。同様に、本発明の発電量推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作製してもよい。このようなプログラムを用いることで、コンピュータに発電量推定方法を実行させることが可能となる。
【符号の説明】
【０１２０】
１…データ演算システム、１１…演算装置、１３…演算部、１５…記憶部、１７…メモリ、１９…通信部、２１…インターフェース部、３１…入力装置、３３…出力装置、３５…記憶装置。
【図１】
2016200454.tif 000016
【図２】
2016200454.tif 000017
【図３】
2016200454.tif 000018
【図４】
2016200454.tif 000019
【図５】
2016200454.tif 000020
【図６】
2016200454.tif 000021
【図７】
2016200454.tif 000022