Journal of Japan Solar Energy Society, 46（4）, 71-77（2020）••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••
Research Paper
研究論文
研究論文

Sensor Signal Variations during Shadow Passingin Cloud-Shadow-Behavior
Estimation
MethodSensor Signal Variations during
Shadow
Passingwith
Original Solar Irradiation Sensors
in Cloud-Shadow-Behavior Estimation Methodwith Original Solar Irradiation Sensors

Yuto TAKEUCHI*1

Toru HARIGAI*2‡
Hiroki KOBAYASHI*1 Hirofumi TAKIKAWA*3
*4
*2‡*4
*1
ITO
Motohisa HIRATSUKA
Yuto TAKEUCHI*1 ToruKazuhiko
HARIGAI
Hiroki KOBAYASHI
Hirofumi TAKIKAWA *3
Kazuhiko ITO *4
Motohisa HIRATSUKA*4

多点日射計測に基づいた雲影挙動把握法における多点日射計測に基づいた雲影挙動把握法における
雲影通過時のセンサ信号の変化
雲影通過時のセンサ信号の変化

竹内 悠人 *1
竹内 悠人 *1

針谷 達 *2 ‡針谷
達 *2‡*4
伊藤 和彦
*4
伊藤 和彦

小林 宏規 *1
*1
小林 宏規
平塚 元久 *4
平塚 元久 *4

滝川 浩史 *3
滝川 浩史 *3

Abstract
For photovoltaic power generation prediction, it is necessary to calculate a cloud shadow vector
before the arrival of a cloud shadow. The cloud shadow vector is calculated based on the difference oftiming for the signal intensity changes of solar radiation sensors arranged on the ground. In this study,
signal intensity changes and cloud shadow shapes are measured using some solar radiation sensors anda camera, and the change patterns of the sensor signals are analyzed. The determination value of thesensor signal for the shadow-in and shadow-out of a cloud is proposed based on the change pattern of
the signals. The change patterns of sensor signals were categorized into three types. The calculation
accuracy of the cloud shadow vector improved by using the 5-min moving-average value of measured
solar radiation intensity as the determination value for the shadow-in and shadow-out of a cloudcompared with the theoretical solar radiation intensity.

Keywords: Solar power generation, Power generation prediction, Solar irradiation intensity, Cloud shadow
キーワード：太陽光発電，発電量予測，日射強度，雲影
発 電 量 の不 確 実 性 増 大は，電 力 の需 給 調 整 を困 難 にす

1． はじめにる．この解決策のひとつとして，太陽光発電の発電量予測がある．

太陽光発電において，雲の影（以下，雲影）の通過は，

太 陽 光 の発 電 量 予 測 には，予 測 対 象 となる太 陽 光 発

急激な発電出力変動を引き起こす (1-3) ．そのため，太陽光電施設（以下，予測 PV 施設）の日射強度予測が重要に

発 電 施 設の増 加は，発 電 量 の不 確実 性 を増 大 する (4–6) ．

なる．日 射 強 度 予 測 は，衛 星 画 像 を用 いた手 法 が，これまでの主流であった．A. Hammer らは，最大 2 時間先の

*1 Development of Electrical and Electronic Information
Engineering, Toyohashi University of Technology*2 Assistant Professor, Development of Electrical and Electronic
Information Engineering, Toyohashi University ofTechnology, 1-1 Hibarigaoka, Tempaku, Toyohashi, Aichi
441-8580, Japan‡e-mail: harigai.toru.un@tut.jp*3 Professor, Development of Electrical and Electronic
Information Engineering, Toyohashi University ofTechnology*4 AIM Co.,Ltd.
Received: 5th January 2020, Accepted: 16th June 2020

日射 強 度 を予 測 した (7) ．E. Lorenz らは，衛 星 画像と，確率に基づく統計的方法を組み合わせて，最大 6 時間先の日 射 強 度 予 測 を行 った (8) ．しかし，衛 星 画 像 をもとにした*1 豊 橋技 術科学 大学 電 気・電 子情報 工学専 攻*2 豊 橋技 術科学 大学 電 気・電 子情報 工学系 助教（ 〒4418580 豊橋 市天伯 町字雲 雀ヶ 丘 1-1）‡e-mail: harigai.toru.un@tut.jp*3 豊 橋技 術科学 大学 電気・電 子情報 工学系 教授*4 （ 株） エイム（ 原稿受 付 : 2020 年 1 月 5 日 ，受 理日 : 2020 年 6 月 16 日）

1－ 71 －

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竹内ほか.indd

71

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10:11:08

Yuto TAKEUCHI, Toru HARIGAI, Hiroki KOBAYASHI, Hirofumi TAKIKAWA, Kazuhiko ITO and Motohisa HIRATSUKA

予 測 では，データの取 得 と処 理 が複 雑 であるため，予 測

Cloudshadow

間隔が 5 分程度と広 い．そのため，個々の雲に強 く依存する短 期の出力 変動 の予 測 では，地上から測定 したデーνBC

タを用いる方が有利である (9) ．
予測 PV 施設の周辺に，日射センサを配置し，雲影到
来 による日 射 強 度 変 化 から，雲 影 の挙 動 （速 さ・方 向 ・濃電 施 設 を日 射 センサに見 立 て，雲 影 の速 度 ベクトルを導出 することで，日 射 強 度 を予 測 する

(10,11) ．また，L.

Bosch

α θ’
β

νAB

さ・大きさ・形状変化）を算出し，日射強度を予測できる．2
つの日射センサを用いた雲影 の速さの算出や，太陽光 発l BC

Sensor B

Cloud
shadow

Sensor C

l AB

Sensor Cθθ

Sensor D

Sensor B

θ’
Sensor A(a)

Sensor A

νABC

(b)

ν

Fig. 1 (a) Calculation principle of cloud-shadow vectorand (b) four-sensor-type system.

らは扇形に配置した 9 個のフォトトランジスタを用いて，雲影の挙動を導出し，雲影の動きを予測している (12) ．
我 々の以 前 の研 究 では，日 射 センサを用 いて，雲 影 を
捕 捉 することで，予 測 対 象 地 点 の日 射 強 度 を予 測 し，精度の良い予測結果を得た (13) ．日射センサの信号強度が，一 定 値 を下 回 った際 に雲 影 がセンサ上 へかかった（以 下 ，入影）と判断 し，その後，その値を上回 った際に雲影 が通り過 ぎた（ 以 下 ，出 影 ）と判 断 する．このとき，入 影 および出影を判断する一定値が，雲影判断レベルであり，そのレ

Fig. 2 (a) Cross-section schematic diagram and (b) topview photograph of cloud-shadow sensor.
Sensor C

Sensor B
Data logger

ベル設 定 の基 準 となる値 が，雲 影 判 断 基 準 値 である．雲影の入 出判 断時 の日 射センサの出 力変 化時 間差 に基 づ

Sky camera

いて，雲影ベクトルを算出する．
9m

本 研 究 では，雲 影 挙 動 把 握 のための日 射 センサを数
十 m 四方に配置し，雲影形状とセンサ信号の強度変化を

20 m

観 測 することで，センサ信 号 の変 化 パターンを分 析 した．
また，センサ信 号 の変 化 パターンから，地 上 日 射 計 測 に基 づいた雲 影 挙 動 の把 握 方 法 における雲 影 の入 出 判 断
基準値の設定方法を提案する．

Sensor A

Sensor D

Fig. 3 Position of cloud-shadow sensors and sky camera
for cloud shadow observation.
雲 影 の進 行 方 向 における 長 さは，日 射 センサ出 力 の

2． 日 射 計 測に よ る雲 影 挙動の 算 出 方法

低 下 時 間 から算 出 できる．また，Fig. 1(b)のように，日 射Fig. 1(a)のように，日射センサ 3 台を地上に設置し，雲影の通過を計測する (11) ．例 えば，雲影が北西から南東へセンサを 4 台 用 いることで三 角 形 を 4 つ形 成 し，それぞれの三 角 形 から得 られるベクトルを平 均 することで，導 出 ベ
クトルの精 度 が向 上 する (13) ．

移動したとき，日射センサの出力は，センサ C，B，A の順に低下する．センサ C と B の時間差を 𝑡𝑡𝑡𝑡𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 ，センサ B と Aの時間差を 𝑡𝑡𝑡𝑡𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 とし，雲影がセンサ C-B 間およびセンサ BA 間を同じ速さ，同じ方向へ移動したと仮 定 すれば，その3． 地 上 日 射計 測 によ る 雲影挙 動 の 観測
3.1 雲 影 セ ン サ

雲 影 ベクトルは式 (1)のように表 すことができる．

𝑙𝑙𝑙𝑙𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 cos(𝛽𝛽𝛽𝛽 − 𝜃𝜃𝜃𝜃) 𝑙𝑙𝑙𝑙𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 sin(𝛼𝛼𝛼𝛼 𝛼𝛼𝛼𝛼𝛼)𝑣𝑣𝑣𝑣 = 𝜈𝜈𝜈𝜈𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 = 𝜈𝜈𝜈𝜈𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 ==𝑡𝑡𝑡𝑡𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴
𝑡𝑡𝑡𝑡𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵

本 研 究 では，Fig. 2 に示 すような雲 影 挙 動 観 測 用 日(1)

したがって，雲 影 の速 さ𝑣𝑣𝑣𝑣と方 向 𝜃𝜃𝜃𝜃’は式 (2)，および式 (3)となる．

𝑙𝑙𝑙𝑙𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 2 𝑙𝑙𝑙𝑙𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 2 (1 − 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 2 (𝛼𝛼𝛼𝛼 + 𝛽𝛽𝛽𝛽))𝜈𝜈𝜈𝜈𝐴𝐴𝐴𝐴𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = �
2𝑙𝑙𝑙𝑙𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑡𝑡𝑡𝑡𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 + 𝑙𝑙𝑙𝑙𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 𝑡𝑡𝑡𝑡𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 2 + 2𝑙𝑙𝑙𝑙𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑙𝑙𝑙𝑙𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 𝑡𝑡𝑡𝑡𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑡𝑡𝑡𝑡𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 cos(𝛼𝛼𝛼𝛼 + 𝛽𝛽𝛽𝛽)𝑙𝑙𝑙𝑙𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑡𝑡𝑡𝑡𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 − 𝑙𝑙𝑙𝑙𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 𝑡𝑡𝑡𝑡𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡�𝜃𝜃𝜃𝜃𝜃 = 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡−1 �−𝑙𝑙𝑙𝑙𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑡𝑡𝑡𝑡𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝛽𝛽𝛽𝛽 − 𝑙𝑙𝑙𝑙𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 𝑡𝑡𝑡𝑡𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝛼𝛼𝛼𝛼

(2)

(3)

こ こ で 求 ま っ た 𝜃𝜃𝜃𝜃𝜃と ， セ ン サ 配 置 角 度 か ら ， 雲 影 の進 行 方 向 𝜃𝜃𝜃𝜃が 得 ら れ る ．

𝜃𝜃𝜃𝜃 = 180 − 𝜃𝜃𝜃𝜃 ′Journal of Japan Solar Energy Society

太エネ258-研究論文

竹内ほか.indd

72(4)

射 センサ（以 下 ，雲 影 センサ）を自 作 した．雲 影 センサの受 光 部 には，小 型 太 陽 電 池 を用 いた (14–16) ．防 水 のために，太 陽 電 池 上 面 に薄 いフッ素 系 樹 脂 を取 り付 けた．また，太 陽 電 池 出 力 の温 度 依 存 性 を抑 え る た め ， 出 力
抵 抗 に 負 特 性 サ ー ミ ス タ を 組 み 合 せ た (17) ．
3.2 地上日射計測
地 上 日 射 計 測 による雲 影 挙 動 の観 測 は，豊 橋 技 術 科
学大学自然エネルギー棟の屋上で行った．Fig. 3 に雲影センサの配置図を示す．雲影センサ 4 台を長方形に配置

－ 72
2 －

Vol.46, No.4, 2020

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10:11:09

Sensor Signal Variations during Shadow Passing in Cloud-Shadow-Behavior Estimation Method with Original Solar
Irradiation Sensors

Sensor A
Sensor B
Sensor C
Sensor D

11:00

12:00
13:00
Time (hh:mm:ss)



1500

B-1

Sensor A
Sensor B
Sensor C
Sensor D

1000

500

0

13:02:20

13:02:30

Time (hh:mm:ss)

13:02:40

C-1

(c)



1500

B-2

Sensor A
Sensor B
Sensor C
Sensor D

1000

500

0

13:17:20

13:17:25

Time (hh:mm:ss)

13:17:30

Sensor B Sensor CB-3

Sensor A
Sensor B
Sensor C
Sensor D

1000

500

0

13:54:20

13:54:40

Time (hh:mm:ss)

13:55:00

Sun

Sun

D-2

15:00

C-3

C-2

Sun

D-1

14:00

Solar irradiation
intensity (W/੍)

0

1500

Solar irradiation
intensity (W/੍)

UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

500

10:00

(b)

TOYOHASHI



1000

Solar irradiation
intensity (W/੍)(a)

Solar irradiation
intensity (W/੍)

1500

Sensor B Sensor C

D-3

Sensor B Sensor C(d)Sensor A Sensor D

Sensor A Sensor D

Sensor A Sensor D

Fig. 4 Output of cloud-shadow sensors during the day and three patterns of sensor outputs, cloud, and cloud shadow. (a)Output of cloud-shadow sensors on August 20, 2019. (b) Sensor output patterns on the shadow-in of a cloud. (c)Photograph of cloud taken with the sky camera at b-1, b-2, and b-3. (d) Relationship of sensor output patterns and cloudshadow density.
し，各 雲影センサにはデータロガーを組み合 せ，センサ出過した．動画から雲影は，南 西から到来 し，北東へ通 過し力を記録した．サンプリング速度は 100 ms とした．日射計ていた．この場 合 ，雲 影 の到 来 に対 して，雲 影 ベクトルの測と同 時 に，上 空 の雲 の様 子 を観 察 するため，タイムラプ

算出が可能な雲影センサの出力低下順は，センサ

スカメラ（brinno, TLC200Pro）に魚 眼 レンズを装 着 して動A→B→D→C または A→D→B→C である．これ以外の出画を撮影した．雲影挙動の観測は，2019 年 8 月 1 日から力低下順では，正しい雲影ベクトルが得られない．しかし，2019 年 8 月 20 日までの快晴と雨天を除いた 10 日間で

雲 影 によっては，4 台 の 雲 影 セ ン サ の 出 力 低 下 順 が ，行った．観測時間は，10 時から 15 時までとした．

途中で入れ替わる場合があることが判明した．

㻝

㇏ᶫᢏ⾡⛉

Fig. 4(a)の入影時の例を Fig. 4(b)に示す．B-1 は，各

4. 雲影センサ信号の変化と雲影形状

雲 影 センサの出 力 低 下 順 が，出 力 低 下 開 始 から一 定 値に落ち着くまで変わらない．B-1 の場合は，出力が低下傾向 にある間 ，どの時 点 においても雲 影 ベクトルを算 出 でき

4.1 入 影 時
Fig. 4(a)に，8 月 20 日の雲影センサ 4 台のそれぞれのる．B-2 と B-3 は，出力低下順が途中で変わる場合である．

出 力 を示 す．この日 は，複 数 の雲 影 が雲 影 センサ間 を通

そのうち，B-2 の場合では，出力が低下し始めた直後であVol.46. No.4

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竹内ほか.indd

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3 －

73

太陽エネルギー

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10:11:18

竹内・針谷・小林・滝川・伊藤・平塚



TOYOHASHI



1000
500

Solar irradiation
intensity (W/੍)

1500

11:00

12:00
13:00
Time (hh:mm:ss)



1500

B-1



1000

500

0

13:02:20

Sensor A
Sensor B
Sensor C
Sensor D

13:02:30

Time (hh:mm:ss)

13:02:40

C-1

(c)

B-3

1000

Sensor A
Sensor B
Sensor C
Sensor D

500

0

13:17:20

13:17:25

Time (hh:mm:ss)

13:17:30

Sensor A
Sensor B
Sensor C
Sensor D

500

0

13:51:10

13:51:20

13:51:30

Time (hh:mm:ss)

C-3

C-2

Sun

D-1

15:00


1500

B-2



1000

14:00

Solar irradiation
intensity (W/੍)

0

10:00

(b)

Sensor A
Sensor B
Sensor C
Sensor D

UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Solar irradiation
intensity (W/੍)(a)

Solar irradiation
intensity (W/੍)

1500

Sun

Sun

D-2

D-3

Sensor B Sensor C

Sensor B Sensor C

Sensor B Sensor C

Sensor A Sensor D

Sensor A Sensor D

Sensor A Sensor D(d)Fig. 5 Output of cloud-shadow sensors during the day and three patterns of sensor outputs, cloud, and cloud shadow. (a)Output of cloud-shadow sensors on August 19, 2019. (b) Sensor output patterns on the shadow-out of a cloud. (c)Photograph of cloud taken with the sky camera at b-1, b-2, and b-3. (d) Relationship of sensor output patterns and cloudshadow density.
れば，雲影ベクトルを求められる．B-3 は，B-2 に分類でき

象 とする雲 影 の濃 さが影 響 していると考 えられる． したがない出 力 低 下 パターンであり，正 しい雲 影 ベクトルを算 出って，信号の低下傾向が同一であったことは，D-1 に示す㻞 ㇏ᶫᢏ⾡⛉Ꮫ኱Ꮫ

できない．

ように，雲影の移動にともない，センサにかかる雲影の濃さ

Fig. 4(b)に示した各出力低下パターン時の雲の様子を，が一 様 に濃 くなるような雲 影 の入 影 を表 していると考 えら

Fig. 4(c)に示 す．図 中 の矢 印 は，動 画で確 認 した雲 の進れる．D-2 の雲影は，C-2 のように，雲の端は明確に確認

行 方 向 である．また，図 中 の破 線 は，雲 進 行 方 向 の雲 のできるが，雲 内 部 に濃 い箇 所 や薄 い箇 所 などの濃 さの偏端を表す．C-1 と C-2 では，端のはっきりとした雲が南西かりがある場合を表す．雲内部 に濃さの偏りがあることで，雲ら太陽にかかった．C-3 では，小さく不均一な雲が集まり，
徐 々に太 陽 にかかる様 子 が観 察 された．Fig. 4(b)およびTable 1 Appearance number of sensor output patterns in
Fig. 4(b) and 5(b).

4(c)から得 た各 出 力 低 下 パターンにおける雲 影 と雲 影 セPattern A

Pattern B

Pattern C

ンサの位置関係を Fig. 4(d)に模式的に表す．C-1 のような

Shadow-In

47

61

40

端がはっきりした雲の場合，4 台の雲影センサの信号低下

Shadow-Out

25

74

49

傾 向 は同 一 であった．どの程 度 信 号 が低 下 するかは，対Journal of Japan Solar Energy Society

太エネ258-研究論文

竹内ほか.indd74

影の濃さも変 化する．この場 合，雲 影センサはひとつの雲

－ 74
4 －

Vol.46, No.4, 2020

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10:11:40

Sensor Signal Variations during Shadow Passing in Cloud-Shadow-Behavior Estimation Method with Original Solar
Irradiation Sensors

1200

㎡)
Solar irradiation intensity(W/㎡)

影の入影を捉えているにも関 わらず，出力の上昇 が生じ，雲影の入影判断を困難にする．D-3 に示す雲影は，雲がDetermination level

1000

薄く，雲影の端が明確でない場合や，進行方向先端の雲の形 状 が不 均 一 な場 合 である．C-3 に示 すような多 数 の
小さな雲の集合体をひとつの雲として捉えた場合，雲の隙
間によって雲（および雲影）内 部に大 きな濃さの変 化が生じる．この一様でない雲影の濃さが，B-3 のような複雑な信号変化の原因であると考えられる．
4 台 の雲 影 センサの出 力 低 下 の順 番 が，出 力 低 下 開

90 %

800

80 %
70 %

600

雲影をパターン B，出力低下開始もしくは直後から順番が入れ替わる雲影をパターン C として，10 日間に入影した
雲 影 148 個 に対 し，パターン分 けを行 った．雲 影 数 は，Fig. 4(a)のようなセンサ出 力 信 号 のグラフから，急 激 な信400
0

13: 17: 20

Determination level (%)
95
90
85
80
75
70
65
60

るパターン A は，148 個中 47 個であった．
4.2 出 影 時
Fig. 5(a)に，8 月 19 日の雲影センサ 4 台のそれぞれの出 力 を示 す．雲 影 の出 影 は，低 下 していた雲 影 センサの出 力 上 昇 によって判 断 できる．代 表 的 な出 影 時 のセンサ
出力変化を Fig. 5(b)に示す．B-1，B-2，B-3 に示すように，

Solar irradiation intensity (W/㎡)
㎡)

1000

また，それぞれの出力 上 昇 パターン時の雲 の様 子を Fig.
5(c)，センサ出 力 および雲 の様 子 から考 えられる雲 影 とセンサの関係を Fig. 5(d)に示す．出影時におけるセンサ出
力上 昇 パターンと雲 および雲 影の関 係は，入影 時 の雲 の形 状 と雲 および雲 影 の濃 さの関 係 と同 様 に考 えられる．4
台 の雲 影 センサの出 力 上 昇 の順 番 が，出 力 上 昇 開 始 か
ら上昇した出力が一定値に落 ち着くまで変わらない雲影（

5. 雲影判断基準値の検討

800
600
400
0

13: 17: 25
Time (hh: mm: s s)値とし，判 断基 準値 の 60%から 100%をそれぞれ雲影 判
断レベルとした際の雲影センサ出力との関係を，Fig. 6 に示す．理論日射強度には，快晴時に想定される水平面日
－ 75
5 －

75

13: 17: 30

Table 3 Calculation number of cloud-shadow vectors at
the shadow-in with different determination level based on
5-min moving-average intensity, and number of matcheswith actual cloud motion.

雲影センサ配置地点の理論日射強度を雲影判断基準

竹内ほか.indd

60 %Fig. 7 Determination level of shadow-in based on 5-minmoving-average intensity of sensor outputs for B-2 output
pattern of cloud-shadow sensors.

5.1 入影時の基準値

太エネ258-研究論文

100 %
90 %
80 %
70 %

Sensor A
Sensor B
Sensor C
Sensor D

Determination level (%)

Vol.46. No.4

Number ofmatches
3
12
24
30
39
28
16
7

Determination level

13: 17: 20

B-1）をパターン A，出力上昇の途中で順番が入れ替わる

パターン分けを行った結果を Table 1 に示す．

Calculation number ofcloud-shadow vectors
61
61
61
61
61
61
61
61

1200

出影時においても 3 つの出力上昇パターンが確認できた．

入影時と同様に，10 日間で通過した雲影 148 個に対し，

13: 17: 30

Table 2 Calculation number of cloud-shadow vectors at
the shadow-in with different determination level based ontheoretical solar irradiation intensity, and number ofmatches with actual cloud motion.

Table 1 に示す．入影判断に理想的な出力低下傾向であ順番が入れ替わる雲影（B-3）をパターン C として分類する．

13: 17: 25
Time (hh: mm: s s)

Fig. 6 Determination level of shadow-in based ontheoretical solar irradiation intensity for B-2 output
pattern of cloud-shadow sensors.

号 変 化 を目 視 で読 み取 ることにより得 た．この結 果 を

雲影（B-2）をパターン B，出力上昇開始もしくは直後から

60 %Sensor A
Sensor B
Sensor C
Sensor D

始 から低 下 した出 力 が一 定 値 に落 ち着 くまで変 わらない
雲影をパターン A，出力低下の途中で順番が入れ替わる

100 %

95
90
85
80
75
70
65
60

Calculation number ofcloud-shadow vectors
61
61
61
61
61
61
61
61

Number ofmatches
39
56
41
27
17
12
5
2

太陽エネルギー

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10:11:41

竹内・針谷・小林・滝川・伊藤・平塚

射 強 度 の計 算 値 を用 いた．理 論 日 射 に基 づいたそれぞれの判 断 レベルを用 いて，入 影 時センサ出 力 パターン Bの雲影 61 個の雲影ベクトルを算出した．パターン A は，

Table 4 Calculation number of cloud-shadow vectors at
the shadow-out with different determination level basedon theoretical solar irradiation intensity, and number ofmatches with actual cloud motion.
Determinationlevel (%)
95
90
85
80
75
70
65
60

センサ出 力 低 下 傾 向 がほとんど変 わらないため，幅 広 い
雲 影判 断 レベルにおいて，実 際の移 動 方 向と同じ，もしくは移 動 方向 に近 い雲影 ベクトルを算 出できる．したがって，
センサ出力傾向に変化のあるパターン B を対象とし，雲影
判 断 レベルおよび雲 影 判 断 基 準 値 による算 出 雲 影 ベクトルの違いを調べた．
動 画 より導 出 した雲 の移 動 方 向 に対 して，算 出 した雲
影 の移 動 方 向 が± 25°以 内 であった雲 影 を，実 際 の移 動
方 向 と算 出 した移 動 方 向 が一 致 した雲 影 とし，その数 をTable 2 に示す．移 動方 向が最も一 致した雲 影判 断レベ

Determinationlevel (%)
95
90
85
80
75
70
65
60

中，39 個が一致した．しかし，パターン B に属する雲影は，雲 影 の端 が明 確 であることから，雲 影 がセンサにかかり，センサ 4 台のすべての信号出力が低下し始めた時点，つまり雲影 判 断レベルが高 いほど，算 出移 動方 向は一 致す
ると考えられる．Table 2 において，最も雲影の移動方向が一 致 した雲 影 判 断 レベルが，90%付 近 の高 いレベルではなく，75%になった要因として，雲影判断基 準値に理論 日ているような空模様のとき，実日射強度は，理論日射強度

Number ofmatches
6
15
36
45
24
14
8
2

Table 5 Calculation number of cloud-shadow vectors at
the shadow-out with different determination level basedon 5-min moving-average intensity at the shadow-in, andnumber of matches with actual cloud motion.

ルは，雲影判断基準値の 75%とした場合で，61 個の雲影

射強度を用いたことが考えられる．薄い雲が一様に広がっCalculation number ofcloud-shadow vectors
74
74
74
74
74
74
74
74

Calculation number ofcloud-shadow vectors
74
74
74
74
74
74
74
74

Number ofmatches
46
66
48
29
16
9
5
0

より正確な雲影ベクトルを算出できると考えられる．出影時
でも，入影 時と同 様，理 論 日 射 強度 と実日 射 強 度 の違 いより低 くなる。理 論 日 射 強 度 より実 日 射 強 度 が低 いことで，により，低 い雲 影 判 断 レベルになったと考 えられる．また，

雲 影 判 断 レベルが下 がったと考 えられる．また，雲 による雲影が過ぎ去る 5 分前まで 5 分間の移動平均，つまり出日 射 増 強 効 果 (18) の影 響 などにより，実 日 射 強 度 が理 論

影時の 5 分 前移 動平 均では，平均値 の中に，入影 時の

日 射 強 度 と著 しく異 なる場 合 も，雲 影 移 動 方 向 の算 出 を

低下出力を含む場合があるため，基準にできない．
Table 5 には，対象とする雲影の入影時に用いた 5 分

困難にした．
雲影判断 基準値を実日射 強 度に近づけるため，Fig. 7に示すように，雲影到来から 5 分前まで 5 分間の移動平均 センサ出 力 を，理 論 日 射 強 度 に代 わる雲 影 判 断 基 準値とした．5 分前移動平均を雲影判断基準値として，雲影の移動方向を算出し，動画方向と比較した結果を Table 3に示す．5 分前移動平均の 90 %を判断基準値とした場合，61 個の雲影中 53 個の雲影で移動方向が一致し，最も一致 した雲 影 の数 が多 かった．したがって，雲 影 判 断 基 準
値には，理論日射強度より，5 分前移動平均日射強度を用いた方が適切であることがわかった．

前 移 動 平 均 値 を，出 影 時 にも用 いて雲 影 の移 動 方 向 を算出し，動画移動方向と一致した雲影数をまとめた．入影
時 5 分前平 均値 を雲影 判断 基準値とした場合，雲影 判
断レベル 90 %において，雲影 74 個中，66 個が一致した．
したがって，出 影 時 においても，理 論 日 射 強 度 に基 づいた判断基準値より，入影時と同じ 5 分前移動平均日射強度 に基 づいた判 断 基 準 値 を用 いた方 が適 切 であることがわかった．

6. まとめ

5.2 出影時の基準値
Table 4 に，理論日射強度を雲影判断基準値とした雲地 上 に配 置 した複 数 台 の日 射 センサの出 力 変 化 の時

影判断レベルを用いて，出影時の雲影移動方向を算出 し，間差から雲影のベクトルを求める場合，そのセンサ出力変動画 の移 動方 向と比 較 した結 果を示す．出 影 時のセンサ化 から，雲 影 の入 出 を正 確 に判 断 する必 要 がある．セン

出力パターン B において，最も移動方向が一致した雲影

サ出 力変 化は雲 影 によって，出 力低 下 開 始から低 下 した

判断レベルは，理論日射強度の 80 %とした場合で，74 個の雲 影中 45 個が一 致した．出影 時 の場 合でも，雲 影が通過し過ぎ去る直前，つまり雲 影判 断レベルが高いほど，
Journal of Japan Solar Energy Society

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出 力 が一 定 値 に落ち着 くまで変 わらない場 合，出 力 低 下の途 中 で順 番 が入れ替 わる場 合 ，出 力 低 下 開 始 もしくは

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Sensor Signal Variations during Shadow Passing in Cloud-Shadow-Behavior Estimation Method with Original Solar
Irradiation Sensors

直後から順番が入れ替わる場合の 3 パターンに分けられ

forecasting with a total sky imager at the UC San Diego solar energy

た．出 力 低下 順 が入れ替 わると，雲影 ベクトルを算 出でき

testbed, Solar Energy 85(11), 2881-2893 (2011).

ない．雲 の観 測 動 画 から，センサの出 力 低 下 中 に，その低 下 順 が入 れ替 わる原 因 が，雲 影 の濃 度 にあることがわ
かった．

7) A. Hammer, D. Heinemann, E. Lorenz and B. Luckehe, Short-term
forecasting of solar radiation: a statistical approach using satellite data,
Solar Energy 67(1-3), 139-150 (1999).
8) E. Lorenz, A. Hammer and D. Heinemann, Short term forecasting ofより多 くの雲 影 のベクトルを得 るために，雲 影 の入 出 を

solar radiation based on satellite data, In: Proceedings of ISES Europe

判 断 するための雲 影 判 断 基 準 値 を検 討 した．雲 影 判 断Solar Congress EUROSUN2004 (2004).

基準値に，入影から 5 分前までの 5 分間の移動平均値を

9) J.L. Bosch, Y. Zheng, J. Kleissl, Deriving cloud velocity from an array

用 いることで，理 論 日 射 強 度 を基 準 値 とした場 合 より，多of solar radiation measurements, Solar Energy 87, 196-203 (2013)

数 の雲 影 ベクトルを算 出 できた．雲 影 判 断 基 準 値 の設 定には，より実 日 射 強 度 に近 い値 を用 いることが適 切 である
ことがわかった．

10) J.L. Bosch, J. Kleissl, Cloud motion vectors from a network ofground sensors in a solar power plant, Solar Energy 95, 13-20 (2013)11) K. Lappalainen, S.Valkealahti, Analysis of shading periods causedby moving clouds, Solar Energy 135, 188-196 (2016).
12) V. Fung, J. L. Bosch, S. W. Roberts, and J. Kleissl, Cloud shadow

7. 謝辞

speed sensor, Atmos. Meas. Tech. 7, 1693-1700 (2014).
13) R. Nomura, T. Harigai, Y. Suda and H.Takikawa, Second by second

本研究の一部は，国立研究開発法人新エネルギー
・ 産 業 技 術 総 合 開 発 機 構 （ NEDO） の 支 援 を 受 け て行われた．

prediction of solar power generation based on cloud shadow behavior
estimation near a power station, AIP Conf. Proc., 1807 , 020024-1-10,(2017).
14) S. Oke, S. Sugiyama, Y. Suda, H. Takikawa, K. Kawashima,
Development of simple pyranometer using PV array for solar irradiance

8. 参考文献

measurement in greenhouse, Journal of JSES, 35(5), 71–76 (2009).
15) S. Sugiyama, M. A. Farizul, H. Tanoue, Y. Suda, H. Takikawa, S.

1) K. Lappalainen, S. Valkealahti, Recognition and modelling ofOke, K. Kawashima, PV-Array pyranometer with 4 sensors inirradiance transitions caused by moving clouds, Solar Energy, 112, 55-

greenhouse and Study on temperature correction, Journal of JSES, 37(3),67 (2015).

pp.55–61 (2011) .

2) M. Lave, J. Kleissl, Solar variability of four sites across the state of16) A. Bilguun, T. Nakaso, T. Harigai, Y. Suda, H. Takikawa, H. Tanoue,

Colorado, Renewable Energy 35(12), 2867-2873 (2010).

Development of simple band-spectral pyranometer and quantum meter3) L. M. Hinkelman, Differences between along-wind and cross-windusing photovoltaic cells and bandpass filters, AIP Conf. Proc., 1709,

solar irradiance variability on small spatial scales, Solar Energy 88, 192-

020025-1–020025-11 (2016).

203 (2013).

17) T. Harigai, T. Hiraiwa, Y. Suda, H. Takikawa, Development of4) F. Belhachat, C. Larbes, Modeling, analysis and comparison of solar

Photovoltaic Simple Pyranometer with Temperature Compensation,

photovoltaic array configurations under partial shading conditions, Solar

IEEJ Transactions on Fundamentals and Materials, 137(11), 674-675

Energy 120, 399-418 (2015).

(2017).

5) H. Patel, V. Agarwal, MATLAB-based modeling to study the effects18) R. Inman, Y. Chu Carlos, F. M. Coimbra, Cloud enhancement ofof partial shading on PV array characteristics, IEEE Trans. Energy

global horizontal irradiance in California and Hawaii, Solar Energy 130,

Convers. 23(1), 302-310 (2008).

128-138 (2016).

6) C.W. Chow, B. Urquhart, M. Lave, A. Dominguez, Intra-hour

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