(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
風力発電施設における発電量を予測するための情報処理システムであって、
前記風力発電施設の敷地内に設定した特定位置の平面位置座標を示す代表点座標データと、前記風力発電施設に設置されている風力発電機に取り付けられている風車の地表面からの高さを示す風車高さデータと、前記風力発電施設に設置されている風力発電機の風車が受ける風速と発電量との関係を示す風速対発電量特性曲線データと、前記風力発電施設の敷地内に設置されている風力発電機の数を示す設置機数データとが格納されている風力発電情報記憶部と、
前記風力発電施設の前記代表点座標に近接する複数の観測点において予測された所定の期間の風速データである風速予測データを、前記代表点座標と前記複数の観測点の座標各々との間の距離によって比例配分するとともに、前記複数の観測点の地表面からの高さデータと前記風力発電機の風車高さデータとの比のべき乗を乗じる補正により、前記代表点について予測される所定の期間の風速を表す代表点風速予測データを算出する代表点風速予測データ算出部と、
前記代表点風速予測データに対応する風力発電量の予測値を、前記風速対発電量特性曲線データから求め、その風力発電量予測値に前記設置基数データの数値を乗じることによって、前記風力発電施設における、所定期間の風力発電量予測データを算出する風力発電量予測データ算出部と、
を備えていることを特徴とする、情報処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理システムであって、前記風速予測データとして気象庁のＧＳＭ（日本域）データを用いることを特徴とする、情報処理システム。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理システムであって、前記複数の観測点として前記ＧＳＭ（日本域）データの複数の観測点から前記代表点座標を取り囲む矩形の頂点にある４つの観測点を選択し、それらの観測点での風速予測データを、前記代表点座標と前記４つの観測点の座標との間において経度方向及び緯度方向の距離によって比例配分することにより、前記代表点風速予測データを算出することを特徴とする、情報処理システム。
【請求項４】
請求項１から３までのいずれかに記載の情報処理システムであって、前記複数の観測点の地表面からの高さデータと前記風力発電機の風車高さデータとの比のべき乗を乗じる補正が、Ｗｎ＝Ｗ１０×（Ｚｎ／Ｚ１０）１／Ｂ（ただし、Ｗｎは風車高さにおける風速、Ｗ１０は観測点における風速、Ｚｎは風車高さ、Ｚ１０は観測点の地表面からの高さ、Ｂは周囲環境によって定まる定数）で表されることを特徴とする、情報処理システム。
【請求項５】
請求項１から４までのいずれかに記載の情報処理システムであって、所定の二以上の風力発電施設について前記代表点について予測される所定の期間の風速を表す代表点風速予測データを算出し、前記代表点風速予測データに対応する風力発電量の予測値を、前記風速対発電量特性曲線データから求め、その風力発電量予測値に前記設置基数データの数値を乗じることによって、前記風力発電施設における所定期間の風力発電量予測データを算出する処理を反復して実行してその結果を積算することで、前記所定の二以上の風力発電施設における総風力発電量予測データを算出することを特徴とする、情報処理システム。
【請求項６】
風力発電施設における発電量を予測するための方法であって、
演算装置と、前記演算装置が利用するメモリとを備えたコンピュータが、
前記風力発電施設の敷地内に設定した特定位置の平面位置座標を示す代表点座標に近接する複数の観測点において予測された所定の期間の風速データである風速予測データを、前記代表点座標と前記複数の観測点の座標各々との間の距離によって比例配分するとともに、前記複数の観測点の地表面からの高さデータと前記風力発電施設に設置されている風力発電機に取り付けられている風車の地表面からの高さを示す風車高さデータとの比のべき乗を乗じる補正により、前記代表点について予測される所定の期間の風速を表す代表点風速予測データを算出し、
前記代表点風速予測データに対応する風力発電量の予測値を、前記風力発電施設に設置されている風力発電機の風車が受ける風速と発電量との関係を示す風速対発電量特性曲線データから求め、その風力発電量予測値に前記風力発電施設の敷地内に設置されている風力発電機の数を示す設置機数データの数値を乗じることによって、前記風力発電施設における、所定期間の風力発電量予測データを算出する、
ことを特徴とする、風力発電量予測方法。
【請求項７】
風力発電施設における発電量を予測するためのプログラムであって、
演算装置と、前記演算装置が利用するメモリとを備えたコンピュータに、
前記風力発電施設の敷地内に設定した特定位置の平面位置座標を示す代表点座標に近接する複数の観測点において予測された所定の期間の風速データである風速予測データを、前記代表点座標と前記複数の観測点の座標各々との間の距離によって比例配分するとともに、前記複数の観測点の地表面からの高さデータと前記風力発電施設に設置されている風力発電機に取り付けられている風車の地表面からの高さを示す風車高さデータとの比のべき乗を乗じる補正により、前記代表点について予測される所定の期間の風速を表す代表点風速予測データを算出するステップと、
前記代表点風速予測データに対応する風力発電量の予測値を、前記風力発電施設に設置されている風力発電機の風車が受ける風速と発電量との関係を示す風速対発電量特性曲線データから求め、その風力発電量予測値に前記風力発電施設の敷地内に設置されている風力発電機の数を示す設置基数データの数値を乗じることによって、前記風力発電施設における、所定期間の風力発電量予測データを算出するステップと、
を実行させることを特徴とする、風力発電量予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は風力発電量予測システム、方法及びプログラムに係わり、特に気象庁が提供する気象予測データを利用して、風力発電量を簡単にかつ精度よく算出することができる風力発電量予測システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、地球温暖化防止の観点から、いわゆる京都議定書等の環境保護の枠組みにおいて、ＣＯ２排出規制が全地球的な喫緊の課題となっており、従来の化石燃料を用いて生産されるエネルギーから、新エネルギーやグリーンエネルギーと呼ばれる、その生産過程でのＣＯ２の排出を大幅に抑制しあるいはなくすることができるエネルギーへの転換が試みられている。風力発電もその一つであって、電力事業者においても環境問題への取り組みの一環として、実用レベルの風力発電プラントにより各地で研究開発が行われている。
【０００３】
風力発電は、クリーンなエネルギー源ではあるが、風力発電機一基あたりの出力を増大させることが難しい、多数の風力発電機を設置するには広大な用地を必要とする、といった設置上の問題点とともに、設置場所での気象条件（風向、風速）によって、経時的に発電量が変動するという運用上の問題点がある。今後電力系統に連系される風力発電機の発電量が急速に増加することが見込まれる中で、これを電力需給計画に組み込むためには、連系される風力発電量を数十時間先まで精度よく予測することが要請される。
【０００４】
従来このような観点から風力発電量を予測するためのシステムや手法が種々提案されている。特許文献１は、気象庁が提供している気象予測数値データであるＧＰＶデータを利用して、過去の予測データについて統計処理を行うことにより、現時点で使用する予測データの精度を向上させて、より精度よく予測発電量を算出しようとするものである。
【特許文献１】特開２００４−１９５８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、この文献に提案されている予測システムや手法は、予測精度向上のための複雑な演算ロジックを使用したものであり、取り扱いに専門知識が必要であり、またシステムの構築に多くの時間とコストを要すると考えられるものであった。この点から、特に翌日電力需給計画に反映させるべく数十時間先までの風力発電量を簡単にかつ実用上問題のない精度で予測することを可能とするシステムが切望されていた。
【０００６】
本発明は、上記の及び他の課題を解決するためになされたもので、数十時間先までの風力発電量を簡単にかつ実用上問題のない精度で予測することを可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するために本発明の一態様は、風力発電施設における発電量を予測するための情報処理システムであって、前記風力発電施設の敷地内に設定した特定位置の平面位置座標を示す代表点座標データと、前記風力発電施設に設置されている風力発電機に取り付けられている風車の地表面からの高さを示す風車高さデータと、前記風力発電施設に設置されている風力発電機の風車が受ける風速と発電量との関係を示す風速対発電量特性曲線データと、前記風力発電施設の敷地内に設置されている風力発電機の数を示す設置機数データとが格納されている風力発電情報記憶部と、前記風力発電施設の前記代表点座標に近接する複数の観測点において予測された所定の期間の風速データである風速予測データを、前記代表点座標と前記複数の観測点の座標各々との間の距離によって比例配分するとともに、前記複数の観測点の地表面からの高さデータと前記風力発電機の風車高さデータとの比のべき乗を乗じる補正により、前記代表点について予測される所定の期間の風速を表す代表点風速予測データを算出する代表点風速予測データ算出部と、前記代表点風速予測データに対応する風力発電量の予測値を、前記風速対発電量特性曲線データから求め、その風力発電量予測値に前記設置基数データの数値を乗じることによって、前記風力発電施設における、所定期間の風力発電量予測データを算出する風力発電量予測データ算出部とを備えていることを特徴とする。
【０００８】
ここで、前記風速予測データとして気象庁のＧＳＭ（日本域）データを用いることができる。また、前記複数の観測点として前記ＧＳＭ（日本域）データの複数の観測点から前記代表点座標を取り囲む矩形の頂点にある４つの観測点を選択し、それらの観測点での風速予測データを、前記代表点座標と前記４つの観測点の座標との間において経度方向及び緯度方向の距離によって比例配分することにより、前記代表点風速予測データを算出することができる。
【０００９】
さらに、前記複数の観測点の地表面からの高さデータと前記風力発電機の風車高さデータとの比のべき乗を乗じる補正を、Ｗｎ＝Ｗ１０×（Ｚｎ／Ｚ１０）１／Ｂ（ただし、Ｗｎは風車高さにおける風速、Ｗ１０は観測点における風速、Ｚｎは風車高さ、Ｚ１０は観測点の地表面からの高さ、Ｂは周囲環境によって定まる定数）と表すことができる。
【００１０】
また、所定の二以上の風力発電施設について前記代表点について予測される所定の期間の風速を表す代表点風速予測データを算出し、前記代表点風速予測データに対応する風力発電量の予測値を、前記風速対発電量特性曲線データから求め、その風力発電量予測値に前記設置基数データの数値を乗じることによって、前記風力発電施設における所定期間の風力発電量予測データを算出する処理を反復して実行してその結果を積算することで、前記所定の二以上の風力発電施設における総風力発電量予測データを算出することができるように構成することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の一態様に係る、風力発電施設における発電量を予測するためのシステムによれば、翌日電力需給計画に反映させるべく、簡単にかつ精度よく数十時間先までの風力発電量を予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明をその一実施形態に即して添付図面を参照しつつ説明する。
【００１３】
《本実施形態によるシステムの構成》
本発明の一実施形態に係る、風力発電量予測システムのハードウェア構成図を図１に示す。風力発電量予測システム１００は例えば、ＣＰＵ１２０、メモリ１２２、記憶装置１２４、記録媒体読取装置１２６、通信インターフェイス１３０、入力装置１３２、及び出力装置１３４を備えて構成されている。
【００１４】
記憶装置１２４は、本実施形態の風力発電量予測処理を実行するためのプログラム、繰り返し使用される固定データなどを格納する。記憶装置１２４に記憶されているプログラムがメモリ１２２に順次読み出され、ＣＰＵ１２０がそのメモリ１２２に読み出されたプログラムを実行する。ここで、記憶装置１２４は例えばハードディスクドライブである。記録媒体読取装置１２６は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１２８に記録されたプログラムやデータを読み取り、記憶装置１２４に格納することができる。
【００１５】
通信インターフェイス１３０は、インターネット、ＬＡＮ、専用線等で形成されるネットワークを介して他のコンピュータとデータの送受信を行う。他のコンピュータとは、例えば、翌日電力需給計画の立案等に使用されているコンピュータ（不図示）である。入力装置１３２は、キーボードやマウスを含む。また、出力装置１３４は、ディスプレイやプリンタを含む。
【００１６】
図２に、本実施形態に係る風力発電量予測システム１００の機能ブロック図を示す。ここに示す機能は、図１に示したハードウェア上で本実施形態に係る風力発電量予測プログラムが実行されることにより実現される。
【００１７】
風速予測データ取得部２０２は、気象庁から財団法人気象業務支援センターを介して提供される数値予測データである領域数値予報モデルＧＳＭ（日本域）データ（以下「ＧＳＭデータ」と略称する。）を、図示しないインターネット上のサーバから受信して、そのデータの中から風速に関する予測データを取得する。ＧＳＭデータは、緯度２０°〜５０°の間を０．２°間隔、経度１２０°〜１５０°の間を０．２５°間隔の一辺約２０ｋｍの格子に分割した格子点において、さらに高度を１０ｍ高度の地表面データ及び１０００ｈＰａ〜１０ｈＰａの１７点にわたって算出した三次元メッシュの予測数値データで、地表面データについては１時間間隔で配信されている。図３に、風速予測データに関する取得データ例を示す。データ更新時刻は毎日０時、６時、１２時、１８時で、図３では北緯３５°、東経１３５°、地上高１０ｍ地点について、２００６年３月３０日１８時時点での実測データと、そこから１時間間隔で８４時間先まで算出された予測数値データが受信されたデータとして模式的に示している。図示のように、風速については、南北方向及び東西方向のベクトル成分として取得される。なお、図３は本発明の理解を助けるためのもので、風速データは仮想の数値である。
【００１８】
風力発電情報記憶部２０４は、発電量予測の対象となる風力発電施設に関して発電量予測演算処理に必要なデータを記憶しており、本実施形態では、風力発電施設の代表点位置座標、風力発電機用風車の設置高さ、風力発電機の設置基数、設置されている風力発電機の風速対発電出力特性代表データが含まれている。（各データの内容については後述する。）通常複数の風力発電機が設置されて一の風力発電施設（「ウインドファーム」とも呼ばれる。）を構成しているが、本実施形態の予測システムは、それら個々の風力発電施設の予測発電量を算出する。したがって、二以上の風力発電施設について予測する場合には、各風力発電施設のデータ組が記憶部２０４に格納される。
【００１９】
風速予測データ算出部２０６は、風速予測データ取得部２０２で取得された風速予測データと、風力発電情報記憶部２０４に記憶されている風力発電施設の代表点位置座標データ及び風車の設置高さデータとから、各風力発電施設における風速予測データを算出する。
【００２０】
基礎となる風速予測データとしては、地上高１０ｍのデータを採用し、風力発電機用風車のナセル中心で測定した風車設置高さデータを用いて、後述する高さ方向補正処理を行う。
【００２１】
ここで、取得した風速に関するＧＳＭデータから風速予測データを算出する手順について説明する。前記のように、ある風力発電施設についての風速予測データは、その風力発電施設の位置を代表する地点である代表点の座標を用いて算出する。風力発電機が一機だけ設置されている場合には、その風力発電機の設置位置がそのまま代表点となる。複数の風力発電機が設置されている場合には、例えばそれらの風力発電機が設置されている敷地の中心点を代表点とする。設置されている複数の風力発電機が異なる出力のものを含むのであれば、風力発電機の配置によって重み付けをして代表点を求めるようにしてもよく、またそれ以外の適宜の方法で代表点を決定することができる。
【００２２】
風力発電施設の代表点における風速予測データを求めるために、前記取得した風速ＧＳＭデータの中から、代表点を取り囲むように位置している４つの観測点（格子点）における風速ＧＳＭデータを抽出する。各風速ＧＳＭデータは、南北成分データと東西成分データとを含んでいる。代表点での風速予測データを求めるために、南北方向と東西方向それぞれについて、風速ＧＳＭデータからの内挿処理を行う。図４は風速ＧＳＭデータからの内挿処理を説明するための説明図である。横軸に経度Ｘを、縦軸に緯度Ｙをとっている。図４は東西方向（経度方向）について内挿する場合である。ここで予測対象である風力発電施設の代表点Ｐの座標を（Ｘ，Ｙ）とする。この代表点Ｐを取り囲む４つのＧＳＭデータ観測点Ｐ１〜Ｐ４は経度方向、緯度方向にそれぞれ約２０ｋｍの略正方形をなしており、その座標がそれぞれ（Ｘ１，Ｙ１）、（Ｘ２，Ｙ１）、（Ｘ１，Ｙ２）、（Ｘ２，Ｙ２）である。また、各観測点Ｐ１〜Ｐ４における風速ＧＳＭデータの東西方向成分が、Ｗ１〜Ｗ４である。内挿処理は、これらの風速ＧＳＭデータ東西方向成分を、下に示す式（１）〜（３）によって比例配分する操作である。
【００２３】
すなわち、まず代表点Ｐの経度Ｘにおける、緯度Ｙ１、Ｙ２それぞれでの風速東西成分Ｗ１１、Ｗ１２を求める。  
Ｗ１１＝Ｗ１＋（Ｗ２−Ｗ１）×（Ｘ−Ｘ１）／（Ｘ２−Ｘ１）  ……（１）
Ｗ１２＝Ｗ３＋（Ｗ４−Ｗ３）×（Ｘ−Ｘ１）／（Ｘ２−Ｘ１）  ……（２）
そして、緯度方向についても同様に比例配分を行い、代表点Ｐにおける風速ＧＳＭデータ東西成分ＷＸを求める。  
ＷＸ＝Ｗ１１＋（Ｗ１２−Ｗ１１）×（Ｙ−Ｙ１）／（Ｙ２−Ｙ１）  ……（３）
風速ＧＰＶ南北方向（緯度方向）成分ＷＹについても同様の手順で算出すれば、代表点Ｐにおける風速予測データＷは、
Ｗ＝｜（ＷＸ２＋ＷＹ２）１／２｜  ……（４）
と求められる。
【００２４】
なお、通常風力発電用風車は風向に応じて最も効率的に風を受けることができるように姿勢制御されるため、風向については考慮せずに風速の絶対値を用いることで実用上十分な予測データを得ることができる。また、図４に示した例では、４つの観測点における風速ＧＳＭデータ東西成分はすべて正（東向き）であるが、東西成分が西向きのときは負の値をとるからそれを用いて前記の比例配分を行えばよい。南北成分についても同様である。
【００２５】
次に、風力発電施設の代表点風速予測データに関する高さ方向の補正について説明する。前述のように、４つの観測点から取得する風速ＧＳＭデータは、それぞれ地上高１０ｍデータであるから、これを下記の「べき乗則」の数式により、風車高さとしての地表面から風力発電機ナセル中心までの高さの値で補正する。  
Ｗｎ＝Ｗ１０×（Ｚｎ／Ｚ１０）１／Ｂ  ……（５）
ただし、Ｗｎはナセル中心高さにおける風速、Ｗ１０は地上高１０ｍにおける風速、Ｚｎは地表面からナセル中心までの高さ、Ｚ１０は基準高度である１０ｍ、Ｂは周囲環境によって定まる定数（例えば森林の場合Ｂ＝５、海の場合Ｂ＝７とする。）である。
【００２６】
なお、この高さ方向の補正は、４つの観測点について取得した風速ＧＳＭデータそれぞれについて行ってもよいし、あるいはこれらの風速ＧＳＭデータに前記内挿処理をして得られた代表点風速予測データについて補正を行ってもよい。
【００２７】
次に、予測発電量算出部２０８について説明する。予測発電量算出部２０８では、風速予測データ算出部２０６で算出された、５１時間先までの１時間ごと代表点風速予測データと、風力発電情報記憶部２０４に記憶されている風力発電機の風速対発電出力特性代表データ（以下簡単のため「パワーカーブ」と略称する。）及び風力発電機設置基数データとから、１時間ごとの予測発電量を算出する。図５に、パワーカーブの一例を模式的に示す。これは、横軸に風力発電機の風車が受ける風速を、縦軸にその風速における風力発電機の発電量をとり、その関係を表したものである。図５の例では、風速２ｍ／ｓまでは風車がロックされているために風力発電量がゼロであるが、風速が２ｍ／ｓを超えると発電量が立ち上がって次第に増加し、風速１５ｍ／ｓで定格発電量の１，５００ｋｗに達する発電出力特性を表している。パワーカーブのデータとしては、どのような形式で風力発電情報部２０４に記憶させてもよいが、予測発電量の算出精度は、代表点風速予測データを四捨五入して得た整数値によって行っても実用上問題ないことが確認されているので、例えば図５の例の場合、風速２〜１５ｍ／ｓの間の整数値に対応する風力発電量を対応させたテーブルとして記憶しておくことでもよい。またパワーカーブのデータは、対象風力発電機による実測データを用いることが予測精度を向上させる上で好ましい。
【００２８】
予測発電量出力部２１０は、予測発電量算出部２０８で得られた予測発電量データを指定のデータ形式で出力する。出力データ形式は、例えば別のコンピュータに転送する等、データ受け取り側の要求に応じて任意に定めることができる。またもちろんポータブルメモリや各種ディスク等の記録媒体に出力させたり、プリンタを介して紙出力させたりしてもよい。
【００２９】
《風力発電量予測手順》
次に、図６を参照して、本願発明による風力発電量予測の手順を説明する。図６はその手順を示すフローチャートであり、これらのステップは、図１の記憶装置１２２に記憶されている処理プログラムをＣＰＵ１２０で実行することにより実現される。
【００３０】
まず手順が開始されると、風力発電量予測処理を実行すべき時刻であるかどうかを監視する（Ｓ６０２）。本実施形態にあっては、予測風力発電量を翌日の電力需給計画に組み込むために、１日１回午前９時に翌日の０時〜２４時の間の１時間ごと予測発電量を算出することとしている。いうまでもなく、このような予測処理の実行タイミングは、実施主体の都合に応じて適宜定めればよいことである。
【００３１】
実行時刻であると判断されれば（Ｓ６０２、Ｙ）、風力発電情報記憶部２０４から、予測対象である風力発電施設の代表点位置座標、風力発電機用風車の設置高さ、風力発電機の設置基数、及び設置されている風力発電機のパワーカーブデータを取得し（Ｓ６０４）、また提供サーバからネットワークを経由して、地上高１０ｍでの風速に関する、最新のＧＳＭデータを、前述した４つの観測点について取得する（Ｓ６０６）。なお、気象庁のＧＳＭデータは、毎日４回、０時、６時、１２時、１８時に更新データが公表されるため、本実施形態のように毎日午前９時に予測処理を開始する場合には、当日の６時に更新されたデータを取得してこれを用いることになる。
【００３２】
次に、取得した風力発電施設代表点位置座標及び風力発電機用風車ナセル中心高さデータと、４つの観測点について取得した風速ＧＳＭデータとを用いて、代表点における風車のナセル中心高さでの風速予測データを、翌日の０時から２４時まで１時間ごとに算出する（Ｓ６０８）。そして、その風速予測データと、取得したパワーカーブデータとから、翌日０時〜２４時の間の予測発電量を算出する（Ｓ６１０）。
【００３３】
以上の予測処理を対象となっているすべての風力発電施設について実行したかどうかをチェックし（Ｓ６１２）、まだ実行していない対象発電施設があれば（Ｓ６１２、Ｎ）、次の風力発電施設の風力発電情報データを取得して予測演算処理を繰り返す。すべての対象風力発電施設について予測処理が完了したと判断すれば（Ｓ６１２、Ｙ）、所定の形式で算出結果を出力して（Ｓ６１４）予測処理手順を終了する。
【００３４】
図７に、一の風力発電施設に関する予測風力発電量算出結果を、仮想データを用いて模式的に示す。これは、４月１４日９時に、当日の６時に更新された風速ＧＳＭデータを使用して、翌４月１５日の０時から２４時までの予測風力発電量を算出した場合を想定している。対象の風力発電施設に設置されている風力発電機は、図５に例示したパワーカーブの出力特性を備えているものとし、４月１５日０時から１時間の予測発電量は、代表点について算出した予測風速７ｍ／ｓに対してパワーカーブ上の対応する値として、１，０００ｋＷと求められる。以下、１時から２４時まで同様にして予測発電量を求めることができる。
【００３５】
以上説明したように、本発明の一実施形態に係る風力発電量予測システムによれば、翌日電力需給計画等に反映させるべく、気象庁の数値予測データを利用しつつ数十時間先までの風力発電量を簡単にかつ精度よく算出することができる。
【００３６】
以上、本発明について、その一実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の一実施形態に係る風力発電量予測システムのハードウェア構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る風力発電量予測システムの機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る風力発電量予測システムにおいて使用する風速予測データの一例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る風力発電量予測システムにおいて風速ＧＳＭデータから風力発電施設代表点での風速予測データを求めるための内挿処理を説明する説明図である。
【図５】風力発電機の風速対発電出力特性（パワーカーブ）データを例示する模式図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る風力発電量予測システムによる風力発電量予測の手順を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態に係る風力発電量予測システムによる予測風力発電量算出結果を示す図である。
【符号の説明】
【００３８】
１００  風力発電量予測システム
１２０  ＣＰＵ
１２２  メモリ
１２４  記憶装置
１２６  記録媒体読取装置
１２８  通信インターフェイス
１３０  入力装置
１３２  出力装置
１３４  記録媒体
２０２  風速予測データ取得部
２０４  風力発電情報記憶部
２０６  風速予測データ算出部
２０８  予測発電量算出部
２１０  予測発電量出力部
【図１】
0005020106.tif 000002
【図２】
0005020106.tif 000003
【図３】
0005020106.tif 000004
【図４】
0005020106.tif 000005
【図５】
0005020106.tif 000006
【図６】
0005020106.tif 000007
【図７】
0005020106.tif 000008