1つの太陽電池アレイを有する1つの太陽光発電プラントの発電出力を予測する方法であって、複数の将来の時点のそれぞれにおける、複数の位置のそれぞれでの全天日射量の予測を含む気象データを受信することであって、前記太陽光発電プラントは前記複数の位置の1つに対応する位置にあり、全天日射量の前記予測は衛星データに基づくものである気象データを受信することと、前記気象データから、前記太陽光発電プラントの位置での、1つの将来の時点における前記予測される全天日射量を決定することと、前記太陽光発電プラントの前記太陽電池アレイのアレイデータにアクセスすることであって、前記アレイデータは前記太陽電池アレイの傾斜角と前記太陽電池アレイの方位角との少なくとも1つを含むアレイデータにアクセスすることと、前記太陽電池アレイについて、前記将来の時点における、予測されるアレイ面日射量を、前記予測される全天日射量と前記アレイデータとに基づいて計算することと、1台のプロセッサと1つのメモリとを有する計算システムにより、前記将来の時点における太陽光発電プラントの発電出力を、前記予測されるアレイ面日射量に基づいて予測することと、前記太陽光発電プラントの場所近くの地上設置計測器から得られたデータを受信することと、前記地上設置計測器データに基づいて、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の確認と、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の修正変更とのいずれか1つを実行することと、を備える方法。請求項1に記載の方法であって、前記地上設置計測器は全天カメラを含み、前記方法がさらに、前記全天カメラで取得される1つまたは複数の画像に対応するデータを受信することと、前記画像データに基づいて、1つの環境条件プロファイルを選択することと、前記環境条件プロファイルに基づいて、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の確認と、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の修正変更とのいずれか1つを実行することと、を備える方法。請求項1に記載の方法であって、前記太陽電池アレイが1つの波長範囲内の1つの波長を有する光に反応し、前記地上設置計測器が前記波長範囲内の1つの波長を有する光を検出するように構成され、前記方法がさらに、前記地上設置計測器で検出される前記波長範囲内の前記光に対応するデータを受信することと、前記光データに基づいて、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の確認と、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される発電出力の修正変更とのいずれか1つを実行することと、を備える方法。1つの太陽電池アレイを有する1つの太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するための計算システムであって、1つのプロセッサと、1つのメモリであって、将来の時点における、太陽光発電プラントのための、衛星データに基づいた予測される全天日射量と、前記太陽電池アレイの傾斜角を示す傾斜角データと、前記太陽電池アレイの方位角を示す方位角データと、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するようにプログラムされる手段であって、前記将来の時点における前記太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するために、前記予測される全天日射量と、前記傾斜角データと、前記方位角データとを利用する1つの手段と、を収容するメモリであって、前記メモリはさらに、前記太陽光発電プラントに関連する1つまたは複数の地上設置計測器から得られたデータを収容し、前記手段はさらに、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される太陽光発電出力の確認と、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの前記予測される太陽光発電出力の修正変更とのいずれか1つを実行するようにプログラムされている、メモリと、を備える計算システム。その内容が、1つの太陽電池アレイを有する1つの太陽光発電プラントの発電出力を予測する方法を計算システムに実行させる、計算機読み取り可能媒体であり、前記方法が、1太陽光発電プラントでの、将来の時点における、衛星データに基づいた、全天日射量の予測と、2太陽電池アレイの傾斜角を示す傾斜角データと、3太陽電池アレイの方位角を示す方位角データと、を前記将来の時点における太陽光発電プラントの発電出力を予測するために利用することと、前記将来の時点における太陽光発電プラントの予測される発電出力の表示を格納することと、を備え、前記方法がさらに、前記太陽光発電プラントに関連する地上設置測定器から得られたデータを受信することと、前記地上設置測定器データに基づいて、前記将来の時点における、太陽光発電プラントの予測される発電出力の確認と、前記将来の時点における、太陽光発電プラントの予測される発電出力の修正変更とのいずれか1つを実行することと、を備える計算機読み取り可能媒体。請求項5に記載の計算機読み取り可能媒体であって、前記1つまたは複数の地上設置計測器が、1台の全天カメラと、1台の放射照度計と、1台の分光分析計とのうちのいずれか少なくとも1つを含む、前記計算機読み取り可能媒体。1つの太陽光発電プラントの発電出力を予測する方法であって、1つの太陽電池アレイを有する1つの太陽光発電プラントを含む1つのあらかじめ定められた領域に影響を与える1つまたは複数の雲に関する情報を含む雲予測データを受信することと、前記太陽光発電プラントの前記太陽電池アレイでの、アレイ面日射量への1つの雲の影響を予測するために、前記雲予測データを利用することと、1つのプロセッサとメモリとを有する計算システムにより、前記太陽光発電プラントの電力変化を予測するために、前記アレイ面日射量への前記予測される影響を利用することと、を備え、前記雲予測データが、衛星データと前記太陽光発電プラントに関連する地上設置計測器から得られたデータとのいずれか少なくとも1つに基づく方法。1つの太陽電池アレイを有し1つの場所に設置される1つの太陽光発電プラントの太陽光発電出力の変動を予測する計算システムであって、1台のプロセッサと、1つのメモリであって、前記場所付近の1つまたは複数の雲に関する情報を含む雲予測データと、将来の時点における、前記太陽電池アレイでの予測されるアレイ面日射量に関する情報を含むアレイ面日射量データと、1つの手段であって、前記将来の時点における、前記太陽電池アレイでの、アレイ面日射量への1つの雲の影響を予測するために、前記雲予測データを利用し、前記将来の時点における、前記太陽光発電プラントの電力変化を予測するために、前記アレイ面日射量への前記予測される影響を利用するようにプログラムされる手段であって、前記太陽光発電予測データが、衛星データと、1つまたは複数の太陽光発電モジュールに関連する1つの地上設置計測器から得られたデータとの少なくとも1つに基づくようにプログラムされる手段を含むメモリと、を備える計算システム。1つまたは複数の太陽光発電モジュールにより発電される電力を制御する方法であって、直流電流DCを生成する1つまたは複数の太陽光発電モジュールと、前記DCから交流電流ACを生成する1つの太陽光発電インバータとを含み、前記太陽光発電インバータが前記1つまたは複数の太陽光発電モジュールに対して最大電力点追従アルゴリズムを実行する、1つの太陽光発電プラントによる将来の発電出力の予測を受信することと、将来の発電出力の前記予測に基づいて、前記最大電力点追従アルゴリズムを制御することと、を備え、前記太陽光発電プラントによる将来の発電出力の前記予測が、衛星データと前記太陽光発電プラントに関連する1つの地上設置計測器から得られるデータとの少なくとも1つに基づく方法。1.概要本発明者は、上記の欠点を克服し、同様に追加の利益を提供するシステムおよび方法に対する必要性が存在すると認識している。本願は、太陽エネルギーから電力を生成する太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するためのシステムおよび方法を記述している。太陽光発電予測は複数の時間枠にわたって実施することができる。第1の時間枠は予測時刻から数時間、例えば予測時刻からおよそ2からおよそ12時間、とすることができる。この時間枠に対して太陽光発電出力を予測することは、ユーティリティーの社員に、予想される太陽光発電出力の不足に対処する決定を行うための十分な時間を与えるために重要であり得る。例えば、そのユーティリティーの社員は、太陽光発電出力のいかなる予測された不足をも補うために、発電量を増加するか、および/または追加の電力を購入するための判断をすることができる。第2の時間枠は予測時刻から数分、例えば予測時刻からおよそ1分から1時間、とすることができる。このような予測では、ユーティリティーの社員に、発電量を増やしたり、および/または予備電力を購入するのに十分な時間を与えないであろう。しかしながら、予測により太陽光発電出力の予測された不足の影響を緩和する運転を考慮に入れることができるという点で、このような予測でも十分に有用である。そのような緩和運転には、エネルギー管理システムに対して重要でない負荷を遮断させたり、および/またはその太陽光発電プラントが電力を供給するユーティリティーに許容され得る速度で、太陽光発電プラントが発電している電力を徐々に低下させることが含まれる。本技術の種々の実施例の完全な理解を与えるために、以下の記述および図1-8において詳細が説明されている。しかしながら、太陽光発電プラント、計算システム、太陽光発電インバータ、およびここに参照されているその他の技術の、よく知られた特徴を説明するその他の詳細は、種々の実施例の説明を不必要に不明瞭なものとすることを避けるため、以下の開示の中では説明されていない。図の中に示されている多くの詳細、寸法、角度、およびその他の特徴は、単に特定の実施例を図示するためのものである。したがって、別の実施例は別の詳細、寸法、角度、および特徴をもちうる。加えて、さらに別の実施例を以下に記述される詳細のいくつかを用いずに実施することが可能である。図において、同じ参照番号は同一の、または少なくとも一般的に同様の要素を識別している。全ての個別の要素の説明を容易にするために、全ての参照番号の最上位桁は、その要素が最初に紹介された図を指している。例えば、要素100は図1を参照して最初に紹介され、説明されている。一実施例において、太陽電池アレイを有する太陽光発電プラントの発電出力を予測するための方法には、気象データを受信することが含まれる。気象データは衛星データに基づくことができ、太陽光発電プラントにおける将来の時点での全天日射量の予測を含む。気象データはまた、例えば放射照度計、全天カメラ、分光光度計、および/またはその他の適切な装置を経由した地上設置アセスメントなどの他の計測器からのデータに基づくことができる。本方法はさらに、太陽電池アレイ用のアレイデータへアクセスすることを含む。このアレイデータは太陽電池アレイの傾きおよび太陽電池アレイの方位角を示すデータを含むことができる。本方法はさらに、予測された全天日射量およびアレイデータに基づいて、将来の時点での太陽電池アレイに対する予測アレイ面日射量を計算し、またその予測アレイ面日射量に基づく将来の時点での太陽光発電プラントの発電出力を予測することを含む。別の実施例において、太陽電池アレイを有する太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するための計算システムは、プロセッサとメモリとを含む。このメモリは将来の時点での太陽光発電プラント用の予測全天日射量を収容する。予測全天日射量データは衛星データに基づいている。メモリはまた、太陽電池アレイの傾きを示す傾斜データおよび太陽電池アレイの方位角を示す方位角データを収容する。このメモリはまた、予測全天日射量、傾斜データ、および方位角データを用いて、将来の時点での太陽光発電プラントの太陽光発電出力を予測するようにプログラムされたファシリティーを収容する。別の実施例において、太陽光発電プラントの発電出力を予測する方法は、太陽電池アレイを有する太陽光発電プラントを含むあらかじめ定められた地域に影響を与える1つまたは複数の雲に関する情報を含む雲予測データを受け取ることを含む。この方法はさらに、太陽光発電プラントの太陽電池アレイでのアレイ面日射量に対する雲の影響を予測するために雲予測データを使用すること、および太陽光発電プラントの電力過渡変化を予測するためにアレイ面日射量に対する予測された影響を使用することを含む。さらに別の実施例において、1つまたは複数の太陽光発電モジュールで発電された電力を制御する方法は、1つまたは複数の太陽光発電モジュールを含む太陽光発電プラントの将来の発電出力の予測を受信することを含む。太陽光発電プラントはまた、1つまたは複数の太陽光発電モジュールで発電された直流電流から交流電流を生成する太陽光発電インバータを含む。太陽光発電インバータは、最大電力点追従アルゴリズムにしたがい、1つまたは複数の太陽光発電モジュールの動作電圧を調整する。この方法はさらに、太陽光発電プラントの将来の発電出力の予測に基づいて、太陽光発電インバータが1つまたは複数の太陽光発電モジュールの動作電圧を調整する方法を変更するために、最大電力点追従アルゴリズムを変えることを含む。2.太陽光発電出力を予測するためのシステム図1は本技術の一実施例に基づいて構成された太陽光発電出力を予測するためのシステム100を示す図である。このシステム100は、人工衛星102と、衛星送受信機トランシーバ106と、衛星トランシーバ106に接続された気象データシステム108と、を含む。このシステム100はまた、気象データシステム108と太陽光発電プラントPVプラント132とにネットワーク112を介して接続された太陽光発電予測システム110を含む。このPVプラント132は、太陽光発電インバータ120に接続された太陽電池アレイPVアレイ122と、PVプラント制御システム118を含み、放射照度計またはカメラのような地上設置計測器GBI:groundbasedinstrument138を含むことが可能である。PVプラント制御システム118は、インバータ120、ストリングコンバイナ、個別システム、またはそれらの任意の組合せにより実現することができる。樹木128aや山々128bのような地平線遮蔽物128がPVアレイ122の近くに存在する可能性がある。PVプラント132は、単一のPVアレイ122、単一のインバータ120、単一のGBI138、および単一のPVプラント制御システム138を含むように図示されているが、PVプラント132は、複数のPVアレイ122、複数のインバータ120、複数のGBI138、および/または複数のPVプラント制御システム118を含むことが可能である。システム100はまた、ネットワーク112を介して、ユーティリティーのユーティリティー制御システム114に接続された発電装置116例えば、石炭、ディーゼル、原子力、または水力発電プラントを含む。発電装置116は、送電および/または配電変電所および送電線のような種々の送電構成要素136を通して負荷124例えば、産業用、商業用、および/または住宅用負荷に送電される電気を生成する。ここにさらに詳細に説明するように、エネルギー管理システム126は負荷124の電力需要を管理する。発電装置116、負荷124、およびPVプラント132は、そのユーティリティーのユーティリティーコントロールエリア134の一部と言うことができる。一般に、ユーティリティーコントロールエリアはユーティリティーのサービス領域であり、任意の種々の大きさ例えば、数百平方マイルから数百万平方マイルのいずれかが可能であり、規則的な形状をしている必要はない。ユーティリティーコントロールエリア134は他のユーティリティーコントロールエリア図1に図示せずに接続されていることも可能であり、相互接続されたユーティリティーコントロールエリアは電力を相互に送電および受電することができる。このユーティリティーコントロールエリア134は、単一の発電装置116、単一の負荷124、および単一のPVプラント132を含むように図示されているが、ユーティリティーコントロールエリアは、複数の発電装置116、複数のPVプラント132、および/または複数の負荷124を含むことができる。運転においては、PVアレイ122は太陽光のエネルギーを、光起電力の効果を介して、直接電力に変換する。PVアレイ122は、インバータ120に供給される直流電流DCを生成する。インバータ120は、負荷124に供給されることも可能であり、または他の負荷へ送電するためにユーティリティーに供給されることも可能であるDCを、交流電流ACに変換する。PVアレイ122は、雲104、地平線遮蔽物128、および/または他の要因による日射量の変化を経験することがある。日射量の減少は、PVアレイ122、そしてインバータ120によって生成される電力の減少をもたらすことがある。電力の減少は、電圧低下および/または電力購入/販売制限の違反に対するACE違約金を避けるために、負荷124による需要の減少および/または発電装置116からの電力の増加によって、釣り合わされなければならない。システム100は、そのような電力の減少を複数の時間枠にわたって予測することを可能とする。ここにさらに詳細に説明するように、衛星102は定期的に衛星データ例えば、大気層の透過率を示す衛星画像データを、衛星トランシーバ106を経由して気象データシステム108に提供する。気象データシステム108はこの衛星データを利用して、特定の領域または位置における、特定の時点での平均日射量およびその他のデータを予測する。気象データシステム108で予測されたそのようなデータを、ここでは気象データと呼ぶ。気象データシステムは、気象データを、ネットワーク112を介して太陽光発電予測システム110に提供する。この太陽光発電予測システム110は気象データ、および、例えばPVプラント132の状況に関するデータのようなその他のデータを、特定の時点でのPVプラント132の太陽光発電出力を予測するために使用する。次に、太陽光発電予測システム110は、予測された太陽光発電出力を、ネットワーク112を介してユーティリティー制御システム114に提供する。ユーティリティー制御システム114は発電装置116を制御して、PVプラント132の太陽光発電出力における予測された不足を補うために、追加電力を発電することができる。これに加えて、またはこれに代えて、ユーティリティーは、いかなる予測された不足をも補うために、他の電力源から電力を購入する例えば、ユーティリティー制御システム114により、他のユーティリティーから電力を購入させることができる。先に説明したように、システム100は、放射照度計またはカメラのようなGBI138を含むことが可能である。太陽光発電予測システム110は、GBI138を用いて、太陽光発電出力を予測する際に気象データを提供したりまたは補ったり、または衛星データのみに基づく太陽光発電出力の予測を確認することができる。例えばGBI138は、雲の間隔、雲の移動方向、雲のパターン例えば、うっすらとしたwispy、まだらのmottled、または厚いsolid、雲の光学的濃度などの、雲の特徴に関する情報を獲得するために空の一部の画像を取得することができる、1つまたは複数の全天カメラを含むことが可能である。別の例として、GBI138は、PVアレイ122に照射される太陽光輻射の強度を測定することができる、1つまたは複数の放射照度計を含むことも可能である。別の例として、GBI138は、太陽光強度を太陽光波長の関数として測定することができる、1つまたは複数の分光光度計またはその他の好適な装置を含むことが可能である。そのような場合、GBI138は、PVアレイ122に電流を発生させる光の波長に対応する光の波長に合わせることができる。異なる型式の太陽電池は異なる波長の光に応答する。例えば、テルル化カドミウム製の太陽電池は約1ミクロン10-6メートルのバンドギャップを有し、したがって1ミクロンよりも短い波長を有する光に応答する。その他の型式の太陽電池は他の波長の光に応答する。GBI138は、PVアレイ122に電流を発生させる光のみの強度を測定するように、PVアレイ122の太陽電池の型式に合わせることができる。GBI138はPVアレイ122に近接して位置させることができる。例えば、放射照度計または分光光度計をPVアレイ122に取り付けて、PVアレイ122が受け取る太陽光強度を測定するようにすることができる。これに加えて、またはこれに代えて、GBI138をPVアレイ122の近辺ではないところに位置させることもできる。例えば、全天カメラはPVアレイ122からある距離例えば、1マイル離して位置させることができる。そのような構成では、全天カメラはPVアレイ122の方向に移動する雲や、太陽光がPVアレイ122に到達することの障害となりうる他の環境条件を検出することができる。種々のシステムを接続するように図示されているシステム100のネットワーク112は、その上をデータが送信できる任意のネットワーク例えば、公衆および私的ネットワーク、有線および無線ネットワーク、および/または任意の好適なネットワークの任意の組合せとすることができる。単一のネットワーク112として示されているが、システム100は、相互接続されていても、されていなくても構わない複数のネットワーク112を含むことが可能であることは、当業者には理解されるよう。例えば、ユーティリティー制御システム114は発電装置116と、他のシステムにはアクセスできない私的ネットワークで通信することができる。さらに、インバータ120とPVプラント制御システム118との間のネットワーク、PVプラント制御システム118とエネルギー管理システム126との間のネットワーク、およびエネルギー管理システム126と負荷124との間のネットワークが存在してもよい。気象データシステム108、太陽光発電予測システム110、ユーティリティー制御システム114、PVプラント制御システム118、およびエネルギー管理システム126のそれぞれは、それぞれのシステムに各々割り当てられた機能および/またはここに記述されたその他の機能を実施するための1つまたは複数の装置を含むことができる。この装置は、計算システムまたはその他の好適な装置が可能である。さらに、ここに記載されている機能は種々の装置に分散させてもよい。例えば、マイクロインバータ、直流オプティマイザモジュール、またはその他のオンパネル電子機器のような構成要素を、各太陽光発電モジュールに搭載し、これによって中央インバータをなくすことが可能である。これに加えて、またはこの代わりに、直流オプティマイザモジュールのような構成要素を、複数の太陽光発電モジュールに接続されたストリングコンバイナとともに設置して、中央インバータと一緒に働かせることもできる。マイクロインバータ、直流オプティマイザモジュール、またはその他のオンパネル電子機器は、ここに説明されるように最大電力点追従アルゴリズムを調整するための機能を実行するようにすることができる。PVプラント制御システム118、インバータ120、直流オプティマイザモジュール、および/またはストリングコンバイナは互いにネットワーク接続されて、太陽光発電予測データを利用し、それに応じてそのようなデータに応答する例えば、マイクロインバータ、直流オプティマイザモジュール、またはその他のオンパネル電子機器は、ここに説明されるように、関連する太陽光発電モジュール用の最大電力点追従アルゴリズムを制御できるようにすることができる。図2は、気象データシステム108、太陽光発電予測システム110、ユーティリティー制御システム114、PVプラント制御システム118、および/またはエネルギー管理システム126を実現できる計算システム200を示すブロック図である。計算システム200はメモリ230を含む。このメモリ230は、ファシリティー240とこのファシリティー240で使用されるデータ250との両方を組み入れたソフトウェア235を含む。ファシリティー240は、ここに説明されている方法または機能のうちのいくつかを実行し、これらの方法あるいは機能のいくつかまたは全ての実行を補佐または可能とする構成要素、副構成要素、あるいはその他の論理エンティティーを含むことができる。データ250は種々の機能を実行するためにファシリティー240によって使用されるデータを含む。例えば、太陽光発電予測システム100の場合、データ250は気象データ、PVプラントデータ、および予測された太陽光発電出力データを含むことができる。アイテム240および250は、使用されている間は、メモリ230の中に格納されているが、これらのアイテム、またはそれらの一部分は、メモリ管理、データの整合性、および/またはその他の目的のために、メモリ230と持続的記憶装置210例えば、磁気ハードディスク、テープライブラリのテープなどとの間で伝送されることは、当業者には明らかであろう。計算システム200はさらに、ソフトウェア235を実行するための1つまたは複数の中央処理装置CPU202、および、フロッピー登録商標ディスク、CD-ROM、DVD、USBフラッシュドライブ、および/またはその他の有形のコンピュータ読み取り可能記憶媒体のような有形のコンピュータ読み取り可能記憶媒体から情報を読み込んだり、またはソフトウェア235をインストールするためのコンピュータ読み取り可能媒体ドライブ205を含む。計算システム200はまた、ネットワーク112に接続するためのネットワーク接続装置215、情報入力装置220例えば、マウス、キーボード等、および情報出力装置例えば、ディスプレイのうちの、1つまたは複数を含む。計算システム200はまた、ここに記載した以外の構成要素を含むことも可能である。図2および本明細書の他の箇所に記載されたシステム並びに構成要素は、ここに記載されている目的に好適な、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、または、ソフトウェア、ファームウェア、もしくはハードウェアの任意の組合せを備えていてよい。ソフトウェアおよびその他の構成要素はサーバ、ワークステーション、パーソナルコンピュータ、およびここに記載されている目的に好適なその他の装置の上に存在して構わない。換言すると、ここに記載されているソフトウェアおよびその他の構成要素は、例えばサーバーコンピュータのような汎用コンピュータにより実行することができる。さらに、本システムの態様は、ここに詳細に説明されているコンピュータ実行可能命令の1つあるいは複数を実行するために特別にプログラムされ、構成され、または構築された、特定の目的のコンピュータまたはデータ処理装置で実施することができる。このシステムはまた、タスクまたは構成要素が、例えばローカルエリアネットワークLAN、広域ネットワークWAN、あるいはインターネットのような通信ネットワークを通してリンクされている遠隔処理装置により実行される、分散型演算環境の中で実施されることもできる。分散型演算環境においては、プログラム構成要素は、ローカルおよび遠隔の両方の記憶保存装置の中に配置することができる。ここに記載されているデータ構造は、ここに記載されている目的に好適な、コンピュータファイル、変数、プログラミング配列、プログラミング構造、あるいは任意の電子情報記憶スキームもしくは方法、またはそれらの任意の組合せを備えていてよい。データおよびソフトウェアは、磁気的または光学的に読み取り可能なコンピュータディスク、ハード結線またはプログラムされたチップ例えばEEPROM半導体チップ、またはその他のデータ記憶媒体を含む、コンピュータ読み取り可能記憶媒体および/または有形媒体のような、コンピュータ読み取り可能媒体上に格納または分散させることができる。実際、コンピュータ実装命令、データ構造、スクリーン表示、および本システムの特徴の下にあるその他のデータは、インターネット上またはその他のネットワーク無線ネットワークを含む上に分散されていてもよいし、または任意のアナログまたはデジタルネットワークパケット交換、回線交換、またはその他のスキームで提供されていてもよい。3.太陽光発電出力予測処理手順太陽光発電出力予測において、関心対象として2つの異なる時間枠が存在するであろう。第1の時間枠は、予測時刻からおよそ2から12時間のような、予測時刻から数時間であろう。この時間枠で太陽光発電出力を予測することは、例えば太陽光発電出力のいかなる予測される不足をも補うために、発電購入量を増加するおよび/または追加電力を購入するなどの判断を行うための十分な時間をユーティリティーに与えるために重要となりうる。第2の時間枠は、例えば予測時刻からおよそ1分またはそれ未満からおよそ1時間のような、予測時刻から1分以上またはそれ未満であろう。このような予測により、運転によって、例えば地域レベルでの太陽光発電出力の不足の影響を緩和することが可能となる。A.第1の時間枠での太陽光発電出力予測図3は、第1の時間枠にわたって太陽光発電出力を予測する処理手順300の流れ図である。この処理手順300は太陽光発電予測システム110で実行されるように記述されている。しかしながら、処理手順300は、ここに記述されている全ての他のシステム、または適切なハードアウェア例えば中央処理装置CPU等、ファームウェア例えば、マイクロコントローラ内に組み込まれたロジック等、および/またはソフトウェア例えば、揮発性または不揮発性メモリ内に格納されたものを具備した、あらゆる好適な装置またはシステムにより実行されることも可能である。太陽光発電予測システム110は、処理手順100を実質的に連続的に、または定期的に例えば、15分毎から60分毎実行できる。処理手順300はステップ305から開始され、ここで太陽光発電予測システム110は気象データを気象データシステム108から受信する。衛星102は衛星データを気象データシステム108に定期的に例えば、6時間毎に送信できる。気象データシステム108は、種々の将来の時点での大気透過率および/またはその他の情報を予測するために、予測モデルの中で、他のデータ例えば、風速、湿度、雲の発生、上昇気流、湧昇upwelling、および/またはその他の要素に関するデータと同様に、この衛星データを使用することができる。気象データシステム108は、気象データを定期的に例えば、30分毎に生成し、気象データを生成した後でその気象データを太陽光発電予測システム110に送信することができる。この気象データは、複数位置例えば、ユーティリティーコントロールエリア132およびその他のユーティリティーコントロールエリアをカバーする位置の複数の将来の時点例えば、将来の2から12時間までの1時間毎における、予測全天日射量データ、推定大気温度データ、および太陽天頂データのようないくつかのデータ項目を含むことが可能である。全天日射量は特定の位置での平面上の総日射量である。全天日射量は直達日射量と拡散日射量を含む。大気温度データは特定の位置の大気表面温度の推定値である。太陽天頂データはある位置での太陽の空における位置を示す。気象データはこれらのデータ項目およびその他のデータ項目を含むことができる。加えて、またはこの代わりに、気象データは、太陽光発電予測システム110がそれらから全天日射量データ、推定大気温度データ、および太陽天頂データを導出することが可能なデータを含むことができる。ステップ310において、太陽光発電予測システム110は、太陽光発電出力を予測すべき複数のPVプラント132を識別し、識別されたPVプラント132の1つを選択する。例えば、太陽光発電予測システム110は、この太陽光発電予測システム110が気象データシステム108から気象データを受信する領域内に位置しているそれぞれのPVプラント132について、太陽光発電出力を予測することができる。ステップ315において、太陽光発電予測システム110は、ステップ305で受信した気象データから、選択されたPVプラントに固有の気象データを獲得する。ステップ320において、太陽光発電予測システム110は、ここではPVアレイデータと呼ぶ、そのPVプラント132でのPVアレイ122についてのデータにアクセスする。このPVアレイデータは、PVアレイ122の構造例えば、PVアレイ122は開放型ラック上または屋根の上に据え付けられることができ、この構造データは関連する据付の詳細と同様に、そのような据付方法を示すことができると同様に、PVアレイ122の配向orientation例えば、アレイの傾斜およびアレイの方位角に関するデータを含むことができる。PVアレイデータはまた、太陽電池モジュールパラメータデータと呼ばれる、PVアレイ122の太陽電池モジュールに関するデータを含むことができる。この太陽電池モジュールパラメータデータは、PVアレイ122の太陽電池モジュールの効率データ、効率温度係数データ、および公称動作電池温度データを含むことができる。効率データはPVアレイ122の全体の効率を示し、効率温度係数データは電池温度の変化による太陽電池の電圧、電流、および/または出力電力の変化量を示し、そして公称動作電池温度データはPVアレイ122の太陽電池モジュール内の太陽電池が動作する温度を示すことができる。ステップ325において、太陽光発電予測システム110は、PVプラント環境データと称される、PVプラント132の環境についてのデータにアクセスする。PVプラント環境データは、一日のうちの指定時刻または一年のうちの指定時期に太陽光を遮る可能性がある、PVアレイ122の半球視野内の地平線遮蔽物128を考慮した、地平線形状データを含むことができる。先に説明したように、このような地平線遮蔽物128は、建物、塔、送電線、旗竿、および/またはその他の障害物のようなその他の障害物と同様に、樹木128a、および/または山々128bを含みうる。いくつかの実施例において、衛星データ例えば、衛星により撮影された写真が地平線形状データを決定するために使用される。例えば、ある特定時刻に生成された衛星画像は、地平線遮蔽物128が特定の影を投射することを明らかにすることができる。その衛星画像が生成された時刻が太陽の角度を与え、それから太陽光発電予測システム110は太陽の位置を導出することができる。太陽光発電予測システム110は太陽の位置を使用して地平線遮蔽物128の高さを決定することが可能であり、その地平線遮蔽物128の高さを用いて、その地平線遮蔽物128が任意の指定時刻にPVアレイ122の上に影を投射するか否かを判定する。したがって、太陽光発電予測システム110は、PVアレイ122での日射量が、地平線遮蔽物128によりある与えられた時点において減少するか否か、またもしそうであるならば、減少の程度を決定することができる。地平線形状データは衛星により提供されることも、および/または衛星データから導出することも可能であり、リアルタイムに、または地平線形状データを概ね最新のものとして、正確には実際の条件を反映するように与えることが可能である。加えて、またはその代わりに、地平線形状データは、現場を訪問することにより、PVプラント132の計測器により、および/またはその他の手段により提供されることも可能である。PVプラント環境データはまた、反射能データと呼ばれる、地面反射能groundalbedoに関するデータを含むことも可能である。地面反射能は、地面が太陽からの光を反射する程度を示す。例えば、雪は高い反射能を有する。雪で反射される光はPVアレイ122での日射量を増加させ得る。例えば、PVアレイの中には緯度傾斜に傾けられるものがあり、これはPVアレイ122の傾斜角がその敷地の緯度と同じであろうことを意味する。例えば、緯度45度の敷地では、PVアレイ122はほぼ45度の角度に傾けられよう。そのような配向では、PVアレイ122の近くに雪が存在する場合、雪で反射される光がPVアレイ122での日射量を大きな係数で増加させる可能性が存在する例えば、反射光はPVアレイ122での日射量を2倍にする場合もある。PVアレイ122についての反射能データは、日によっておよび/または季節によって変化しうる。反射能データは衛星によって提供されることも、および/または衛星データから導出することも可能であり、リアルタイムに、または反射能プロファイルデータを概ね最新のものとして、正確には実際の条件を反映するように与えることが可能である。加えて、またはその代わりに、反射能データは、現場を訪問することにより、PVプラント132のGBI138により、および/またはその他の手段により提供されることも可能である。ステップ327において、太陽光発電予測システム110は、GBIデータと呼ぶ、GBI138についてのデータを獲得する。このGBIデータは、全天カメラで取得された画像に対応するデータ、放射照度計、分光分析計、および/またはその他の好適な装置で取得された太陽光強度測定値に対応するデータ、および/またはGBI138で与えられるその他のデータを含むことができる。太陽光発電予測システム110は、GBI138から得られたままのGBIデータを利用することも、またはGBIデータを正規化、クラス分け、分類、またはその他修正変更することが可能である。太陽光発電予測システム110はGBIデータを利用して、環境条件のいくつかのカテゴリーまたはプロファイルの1つを示すことができる。例えば、太陽光発電予測システム110は、GBIデータから、予測される条件が、高層雲例えば、巻雲、中層雲例えば、高積雲、および低層雲積雲のような支配的な雲の種類の1つを示すと決定することができる。太陽光発電予測システム110は、過去のデータに基づいて、支配的な雲の種類を太陽光強度に対応する環境条件プロファイルと関連づけることができる。ステップ330において、太陽光発電予測システム110はPVプラント132の出力を、気象データ、PVアレイデータ、PVプラント環境データ、および/またはGBIデータを用いて予測する。太陽光発電予測システム110はアレイ面日射量を計算することができる。太陽光発電予測システム110は、全天日射量データ、アレイ配向データ、地平線形状データ、および反射能データを用いて、アレイ面日射量を計算することができる。当業者には知られているように、太陽は空の中を垂直方向に動き、また方位角方向の動きも有する。太陽方位角は、北を指す線と、太陽の方向を指す線を地面に平行移動したものとの間の角度である。太陽方位角は北の方向から時計回りに測られる。太陽方位角は、PVアレイ122において、入射する直達日射量が存在するか否かに影響を与える。例えば、ある位置例えば、北の高緯度地域では、PVアレイ122は真南を向くかもしれない。ある時刻例えば、夏の日の出において、そのような場所では、太陽方位角は90度未満であるかもしれず、これは太陽がPVアレイ122の後ろにありPVアレイ122における直達日射量がないことを意味している。そのような構成では、太陽方位角が90度より大きくなるまでPVアレイでの直達日射量はない。いくつかの実施例においては、太陽光発電予測システム110は、アレイ面日射量の計算において、この変化する太陽方位角を考慮している。いくつかの実施例では、アレイ面日射量の計算において変化する太陽方位角を計算に入れる代わりに、変化する太陽方位角の影響を全天日射量データの中に含んでいる。アレイ面日射量を計算するに際して、太陽光発電予測システム110は、重要と予想されるPVプラント132例えば、その出力がユーティリティーの送出操作utilitydispatchoperationに影響を与え得るPVプラント132の大きさおよび雲の縁部で引き起こされるランプ速度を推定する必要性に基づく解像度を使用することができる。例えば、太陽光発電予測システム110は、およそ百メートルからおよそ数キロメートルの間のいずれかに匹敵する1つのコンピュータピクセルの解像度を、好適な解像度として使用することができる。当業者には知られているように、太陽電池の効率は太陽電池温度が上昇すると減少する。太陽光発電予測システム110は、PVアレイ122の動作温度の推定値を計算することにより、この関係を計算に入れることができる。太陽光発電予測システム110は、推定された大気温度データおよび公称動作電池温度データを用いて動作温度を推定することができる。太陽光発電予測システム110はまた、PVアレイ122の推定動作温度を計算するために、PVアレイ122の構造に関するデータを用いることができる。例えば、PVアレイ122が、太陽電池モジュールがラックの上に直立しているオープンラックマウントopenrackmount構造を有する場合、太陽光の下でのPVアレイ122の温度は、屋根の上に平らに構成されているPVアレイ122のそれとは異なるであろう。したがって、PVアレイ122の構造を考慮することにより、PVアレイ122のより正確な推定動作温度という結果に帰着することができる。次に太陽光発電予測システム110は、PVアレイ122の推定動作温度、効率データ、および温度係数データを用いて、PVプラント132の予測効率を計算することができる。そして、太陽光発電予測システム110はアレイ面日射量および計算された予測効率を用いてPVプラント132の発電出力を計算することができる。太陽光発電予測システム110は、ある特定時刻での発電出力例えば、6時間後240kWまたはある期間にわたる平均発電出力例えば、6時間後に、1時間にわたって220kWを計算することができる。太陽光発電予測システム110は、PVプラント132の出力を予測するに当たって、GBIデータを種々のやり方で利用できる。例えば、太陽光発電予測システム110は、PVプラント132の出力を予測し、次にGBIデータを予測出力の確認用に使用することができる。1つまたは複数の全天カメラから得られたGBIデータは雲が存在しないことを示すことができる。そのような表示は、最適環境条件に対応する環境条件プロファイルと関連させることができる。太陽光発電予測システム110は、潜在的なPVプラント132の最大のまたはほぼ最大の可能出力の予測を確認するために、そのような環境条件プロファイルを用いることができる。その他の例として、1つまたは複数の全天カメラから得られるGBIデータが、広く広がった雲の編成を示すことがある。そのような表示は、最適以下の環境条件に関連する環境条件プロファイルと関連させることができる。太陽光発電予測システム110は、澄み切った晴天の条件に対応するPVプラント132の出力についての予測を修正するために、そのような環境条件プロファイルを利用することができる。別の例として、太陽光発電予測システム110は、PVプラント132の予測出力の信頼区間例えば、PVプラント132の出力がある期間にわたって、ある値/-10と予測されるを与えるために、GBIデータを用いることができる。別の例として、太陽光発電予測システム110は、PVプラント132の出力を予測するために、その他のデータとは独立してGBIデータを使用することができる。先に説明したように、太陽光発電予測システム110は、環境条件を、例えば雲の種類に基づいていくつかのカテゴリーまたはプロファイルの1つに分類することができる。そして、太陽光発電予測システム110は、その環境条件プロファイルに基づいて、PVアレイ122に影響すると予想される日射強度を予測することができる。例えば、広く間隔を開けている積雲に対応する環境条件プロファイルAは比較的強い日射強度に関連づけられるかもしれず、太陽光発電予測システム110はそのような情報を利用して、比較的高いPVプラント132の出力を予測することができる。別の例として、広く広がっている雲の編成に対応する環境条件プロファイルBは、比較的弱い日射強度に関連づけられるかもしれず、太陽光発電予測システム110はそのような情報を利用して、比較的低いPVプラント132の出力を予測することができる。加えて、またはこれに代えて、太陽光発電予測システム110は、全天日射量データおよび/またはアレイ面日射量データを導き出すためにGBIデータを使用することができる。当業者は、太陽光発電予測システム110が、太陽光発電出力を予測するためにGBIデータを種々の方法でどのように利用できるか理解されるであろう。ステップ335において、太陽光発電予測システム110はPVプラント132の発電出力を、ユーティリティー例えば、運用管理者dispatchersのようなユーティリティーの社員により使用できるようにフォーマット化する。太陽光発電予測システム110はPVプラント132の発電出力を種々のフォーマットで提供できる。例えば、太陽光発電予測システム110は、PVプラント132の位置に印を付けた、適切な地理的領域の2次元マップと、PVプラント132の発電出力を重ね書きするものを作成することができる。加えて、またはこれに代えて、太陽光発電予測システム110は、PV出力予測の色分けしたサーマルマップを適切な地理的領域に重ねて例えば、第1の閾値以上を赤、第2の閾値以上第1の閾値未満を黄色、そして第2の閾値未満を緑生成することもできる。太陽光発電予測システム110は、PVプラント132の発電出力を、将来の種々の時間帯に対して提供することができる。例えば、太陽光発電予測システム110は、6時間後の30分間の時間帯における、PVプラント132の平均発電出力を提供できる。この時間帯は、典型的なユーティリティーのリアルタイムの送電負荷予測の時間帯に対応させることができる。太陽光発電予測システム110は、各々の時点例えば、2から12時間先の任意のところのような、各々の将来の時点について2次元マップを提供することができる。太陽光発電予測システム110は、各々の時点に対して別々のマップ例えば、6時間後のマップ、7時間後のマップ、8時間後のマップ等を提供することができる。別の例として、太陽光発電予測システム110は、PVプラント132の発電出力の時系列ストリップチャート例えば、予測されたPVプラント132の発電出力を経時的に示すを生成することができる。別の例として、太陽光発電予測システム110は横軸に時間、第1の縦軸にアレイ面日射量を有するグラフを生成することができる。このグラフはまた、第2の縦軸を用いて、PVプラント132の発電出力を示すこともできる。当業者には理解されるであろうが、太陽光発電予測システム110は太陽光発電出力の予測を、種々のやり方でまた種々の技術を用いて提供することができる。別の例として、太陽光発電予測システム110は、PVアレイ122の太陽電池で使用される材料を考慮に入れた、PVプラント132の出力の表示を提供できるであろう。例えば、テルル化カドミウムで作られた太陽電池は第1の波長範囲の光を最も効率的に吸収し、また結晶シリコンで作られた太陽電池は第2の波長範囲の光を最も効率的に吸収するかもしれない。太陽光発電予測システム110は、PVプラント132出力の予測において、そのような材料特性を考慮に入れることができる。ステップ340において、太陽光発電予測システム110は、PVプラント132の発電出力フォーマットされたものを、ネットワーク112を経由してユーティリティー制御システム114に提供する。ステップ345において、太陽光発電予測システム110は、発電出力が予測されるべき次のPVプラント132を選択する。そして、太陽光発電予測システム110はステップ315から340を、当該次のPVプラント132について繰り返す。太陽光発電予測システム110は、各々のPVプラント132例えば、太陽光発電予測システム110が気象データシステム108から気象データを受信する領域内に位置している、各々のPVプラント132について太陽光発電予測システム110が太陽光発電出力を予測するまで、これらのステップを各々のPVプラント132について繰り返す。ステップ345の後、処理手順300は終了する。先に説明したように、太陽光発電予測システム110は、この処理手順300を30分毎から4時間毎のように定期的に、繰り返すことができる。ここに記述する技術の1つの特長は、太陽光発電予測システム110はPVプラント132で発電される実際の量に影響を与えることはできないが、PVプラント132が将来発電する発電量について、太陽光発電予測システム110がより高い確実性を提供できるということである。そのようなより高い確実性は、ユーティリティーの社員が、例えば事前に電力の配電を契約これは比較的安価に可能であるし、これによりスポット市場これは比較的高価であるにおいて電力を購入することを回避するというように、種々の負荷124に対してどのように電力を提供するかをよりよく計画することを可能とすることによりそのユーティリティーに対して利益を与えることができる。ここに記述されている本システムおよび方法の別の特長は、太陽光発電予測システム110が、PVアレイ122が製造されている異なる材料に基づいて、PVプラント132の発電出力を予測できることである。例えば、PVプラント132の寸法に物理的な制約が、あったとしても多くはない位置にあるようなPVプラント132例えば、砂漠のPVプラント132は、テルル化カドミウム製の太陽電池を使用するであろう。テルル化カドミウム製の太陽電池は第1の波長範囲の波長を有する光を吸収する。PVプラント132の寸法に物理的制約を有する位置にあるようなその他のPVプラント132例えば、工業および/または商業施設の屋上のPVプラント132は、シリコンのような、テルル化カドミウムよりも高い効率を有する材料で作られた太陽電池を使用するであろう。シリコン製の太陽電池は第2の波長範囲の波長を有する光を吸収する。太陽光発電予測システム110は、PVプラント132の発電出力を予測する際に、そのような異なる波長を考慮し、そのような波長を区別する、PVプラント132の出力を提供する。ここに記述されている技術の別の特長は、これらがPVプラント132で生成される発電量についてより高い確実性をユーティリティーに提供するので、ユーティリティーグリッド上でPVプラント132のより高い普及率を開拓する道を与えることができるということである。B.第2の時間枠についての太陽光発電出力予測先に説明したように、予測時刻からおよそ1分からおよそ1時間のような、予測時刻から1分または数分という第2の時間枠内の太陽光発電出力を予測することは重要である可能性がある。図4は、そのような第2の時間枠にわたって太陽光発電出力を予測し、雲がPVプラント上を通過することにより減少される日射量の影響を緩和するように操作を実施するための処理手順400の流れ図である。処理手順400はPVプラント制御システム118によって実行されるように記述されている。処理手順400は、適切なハードウェア例えば、中央処理ユニットCPU等、ファームウェア例えば、マイクロコントローラに組み込まれたロジック等、および/またはソフトウェア例えば、揮発性または不揮発性メモリ内に格納されたものを具備した、あらゆる好適な装置またはシステムにより実行されることができる。PVプラント制御システム118は処理手順400を実質的に連続的に、または定期的に例えば、30秒毎から10分毎実行できる。処理手順400は、PVプラント制御システム118が雲予測データを気象データシステム108からネットワーク112を介して受信するステップ405で開始する。この雲予測データは、雲の位置および形状データ、雲の速度データ、雲の透過率データ、および雲の進化データ例えば、雲のパラメータが時間と共にどのように変化するかを含むことができる。この雲予測データは、そのような要因を説明するように正規化されることがある。例えば、高い正規化値は、日射量の大部分をさえぎる可能性がある雲例えば、黒い積雲を示し、一方、低い正規化値は、全ての日射量をさえぎる可能性が低い雲例えば、薄い巻雲を示すかもしれない。雲予測データは将来の1分先から1時間先のある時点に関するものであろう。PVプラント制御システム118は、PVプラント132を中心とする、およそ1キロメートルからおよそ50キロメートルの間の半径での雲予測データを使用することができる。PVプラント制御システム118は、PVアレイ122に対してどこに雲の影があるかを決定するのに十分な解像度を使用することができる。例えば、PVプラント制御システム118は、およそ1メートルからおよそ500メートルのいずれかに等価なコンピュータの画素の解像度を、好適な解像度として使用することができる。ステップ407において、PVプラント制御システム118はPVプラント地上設置計測器GBIデータを受信する。先に説明したように、GBIデータは、全天カメラで取得された画像に対応するデータ、放射照度計、分光分析計、および/またはその他の好適な装置で取得された太陽光強度の測定値に対応するデータ、および/またはGBI138によって与えられるその他のデータを含むことができる。GBIデータは、正規化され、分類分けされ、または特定の環境条件プロファイル例えば、雲の編成またはその欠如に対応するプロファイルを示すことができる。ステップ410において、PVプラント制御システム118は、追跡されている雲がPVアレイ122に影を投げるか否かを判定するために、雲予測データおよび/またはGBIデータを使用する。例えば、PVプラント制御システム118は、雲ベクトル雲の速度と方向を示すを決定するために、PVアレイ122からある距離にあるカメラから得られたGBIデータを用いることができる。雲予測データから、PVプラント制御システム118が、追跡されている雲がPVアレイ122に影を投げると判定した場合、そのような判定を確認するために、PVプラント制御システム118はこの雲ベクトルを利用することができる。加えて、またはこれに代えて、PVプラント制御システム118は、追跡されている雲がPVアレイ122に影を投げるか否かを判定するために、雲予測データとは独立に、雲ベクトルデータを利用することができる。PVプラント制御システム118が、追跡されている雲がPVアレイ122に影を投げかけると判定した場合、PVプラント制御システム118は、その雲がPVアレイ122のアレイ面日射量に与える影響を判断する。PVプラント制御システム118は、アレイ面日射量データを太陽光発電予測システム110から受信することができる。加えて、またはこれに代えて、PVプラント制御システム118は気象データを気象データシステム108から受信し、アレイ面日射量を計算することができる。加えて、またはこれに代えて、PVプラント制御システム118は、アレイ面日射量を、PVアレイ122において得られた日射量測定値を使用して決定することができる。ステップ415において、PVプラント制御システム118は、PVアレイ122でのアレイ面日射量への前記判定された影響を使用して、PVプラント132の電力変化を予測する。電力変化はPVプラント132の発電出力の減少である可能性があり、PVプラント制御システム118はその電力変化を定量化例えば、予測される電力の減少量、PVプラント132の発電出力が減少する変化率、その電力変化の期間等することができる。ステップ420において、PVプラント制御システム118は、PVプラント132が電力を供給している負荷124にエネルギー管理システム126が存在しているか否かを判定する。例えば、その負荷124が工業用または商業用負荷の場合、その負荷124は、その負荷124による電力需要を管理するエネルギー管理システム126を有しているかもしれない。負荷124に対してエネルギー管理システム126が存在する場合、処理手順400はステップ425へ進み、ここでPVプラント制御システム118はエネルギー管理システム126に対して、重要でない負荷について問い合わせる。例えば、商業用負荷124は、かなりの重要でない冷房負荷または暖房負荷を有するかもしれない。エネルギー管理システム126は、そのような冷房負荷および/または暖房負荷への電力供給を、重大な影響を与えることなく、短時間の間、中断することができるかもしれない。ステップ430において、PVプラント制御システム118は、予測されたPVプラントの電力変化と厳密に一致するように、負荷遮断プロファイルを計算する。ステップ435において、PVプラント制御システム118はエネルギー管理システム126に対して、当該負荷遮断プロファイルに基づいて、重要でない負荷を遮断するように指示する。ステップ440において、PVプラント制御システム118はエネルギー管理システム126に対して、雲の通過に伴い、その重要でない負荷を復帰させるように指示する。この技術の1つの特長は、PVプラント132の発電出力が減少するこれは、ユーティリティーの観点からは負荷の上昇と見なせると予測されることから、エネルギー管理システム126を介しての負荷の遮断により、負荷124を相応して減少させることが可能となるということである。負荷124の減少は、効果的にPVプラント132の発電出力の減少を相殺することができる。したがって、ユーティリティーは一般的には、PVプラント132の発電出力の減少によって影響されない。ステップ420に戻って、負荷124に対してエネルギー管理システム126が存在しない場合、処理手順400はステップ445に進み、ここでPVプラント制御システム118はPVプラントの電力変化の予測される深さを計算する。ステップ450において、PVプラント制御システム118は、太陽光発電インバータ120が、許容可能なランプ速度を維持するために、最大電力点追従装置MPPT:maximumpowerpointtrackerをランプ降下し始めるべき時刻を決定する。許容可能なランプ速度とは、PVプラント132の発電出力の減少を緩和するための手順を取るのに十分な時間をユーティリティーに与える発電の減少量をいう。例えば、インバータ120は、電圧変化が負荷124に伝搬するのを避けるために、ユーティリティーが同様にランプ上昇できる速度でランプ降下させなければならない。この手法は、インバータ120に対してそれが可能な量未満の電力を発電させることになるが、負荷124による需要の変化の速度を低減し、これはPVプラント132または負荷124の運転者にとって、より経済的に有利である可能性がある。ステップ455において、PVプラント制御システム118は、開始時刻にインバータに対してランプ降下を指示する。ステップ460において、雲の通過に伴い、PVプラント制御システム118は太陽光発電インバータにランプ上昇を指示する。ステップ440または460の後、処理手順400は終了する。4.太陽光発電予測の診断目的での使用PVプラントの全てが適切に稼働しているか否かを確かめることは難しいであろう。例えば、PVプラント内のPVアレイが劣化したり、PVプラントは発電出力を低下させるその他の問題を被る可能性がある。PVプラントの実発電出力はわかっていても、そのPVプラントが日射量の測定値を有さず、よってそのPVプラントが理論的にどれだけの電力を発電する能力があるか判断することができないかもしれない。したがって、理論的なPVプラントの出力を導出することが可能な日射量の測定値を必要とすることなく、PVプラント内の潜在的な問題を診断できることは有用であろう。図5は、本技術の一実施例に基づいて、PVプラントの潜在的問題を診断するための処理手順500の流れ図である。処理手順500はステップ505で開始し、ここで、この処理手順を実行する計算システムが、予測されたPVプラントの出力データにアクセスする。予測されたPVプラントの発電出力データは、図3または4の処理手順300または400の結果として決定されたデータであるかもしれない。予測されたPVプラントの発電出力データは、30分間、60分間、2時間、あるいは任意の好適な時間枠のような、特定の時間に対するものかもしれない。ステップ510において、計算システムは実PVプラント発電出力データにアクセスする。そのような実PVプラント発電出力データは、ステップ505で得られた予測されたPVプラントの発電出力データと同じ時間枠でのPVプラントの実出力である。ステップ515において、計算システムは予測されたPVプラントの発電出力データを実PVプラント発電出力データと比較する。判断ステップ520において、この計算システムは、実データが予測データよりあらかじめ定められた閾値分だけ小さいか否か判定する。例えば、予報誤差、予測誤差、測定誤差、または、予測データもしくは実データのいずれかに影響し得るその他の特徴を説明するように、このあらかじめ定められた閾値は設定されるかもしれない。実データが予測データよりあらかじめ定められた閾値分だけ小さい場合、処理手順500はステップ525へ進み、ここで計算システムは実データが予測データよりあらかじめ定められた閾値分だけ小さいとの表示を与える。そのような表示は、誤動作しているPVモジュールの列のような、PVプラントにおける潜在的問題を示す可能性がある。処理手順500はここで終了する。ここに記述されている技術は、PVプラントの発電出力がいくらであるべきかを、かなりの程度の信頼性をもって予測するために使用することができる。予測されるPVプラント出力は実PVプラント出力と比較し、実PVプラント出力が予測PVプラント出力よりかなり低いか否か確認することができる。これにより、PVプラントの運転者が、PVプラントに出力を低下させる問題が存在しているか否か判断することができる。したがって、ここに記述された技術は診断のために使用可能であり、運転者に対してPVプラントの経済的な実行可能性の改善の道を開くことができる。5.太陽光発電予測のMPPTの調整のための使用太陽光発電インバータは、PVアレイで生成される電力を最適化するために、最大電力点追従MPPTアルゴリズムを使用する。典型的には、MPPTアルゴリズムは1つの条件範囲例えば、完全な曇天から快晴までにわたって動作するよう調整される。太陽光発電予測データは、予測に基づきMPPTアルゴリズムのゲインまたは調整パラメータを調整するために使用できる。例えば、MPPTアルゴリズムは、山登り法perturbandobserveと呼ばれる手法を、最大電力点を探すために使用する。そのような摂動は毎秒のように頻繁に行われるかもしれず、電力生成の損失という結果を招くかもしれない。したがって、MPPTアルゴリズムを、電力生成の損失を減らすまたは最小とするやり方で調整することができることは、有用であろう。図6は、本技術の一実施例に基づいて構成された、図1の太陽光発電インバータ120の構成要素を図示するブロック図である。太陽光発電インバータ120はアレイ122で生成された直流電流を受け取る直流入力構成要素605を含む。太陽光発電インバータ120はまた、発電構成要素615を含み、これは、交流出力構成要素610による出力のために、直流を交流に変換する、絶縁ゲートバイポーラトランジスタIGBT:insulatedgatebipolartransistorを含むことができる。太陽光発電インバータ120はさらに、回路基板、キャパシタ、変圧器、インダクタ、電気コネクタ、および/または、直流を交流に変換することに関連する種々の機能および/もしくはここに記述されているその他の機能を果たし、あるいは果たすことを可能とするその他の構成要素のような、種々の別の電気および/もしくは電子部品620を含む。太陽光発電インバータ120はまた、データ入力/出力構成要素665を含むことが可能であり、これは無線機器、および/または、データ入出力機能を提供したりおよび/または有線もしくは無線ネットワークへの接続を行うその他の構成要素例えば、モデム、イーサネット登録商標カード、ギガビットイーサネット登録商標カード等を含むことが可能である。太陽光発電インバータ120はさらにコントローラ625を含み、これはプロセッサ630および1つまたは複数の記憶媒体640を含む。例えば、コントローラ625は、デジタル信号処理装置DSP:digitalsignalprocessorおよび関連する記憶媒体640を有する制御基板を含むことができる。別の例として、コントローラ625は、中央処理装置CPUおよび関連する記憶媒体を有する計算装置例えば、汎用計算機を含むことも可能である。記憶媒体640は、プロセッサ630によりアクセスが可能な、あらゆる入手可能な媒体である可能性があり、揮発性および不揮発性媒体、また取り外し可能および取り外し不能媒体のいずれも含まれ得る。例として、かつ、限定するものとしてではなく、記憶媒体640は、情報の記憶のための種々の好適な方法または技術により実装される揮発性および不揮発性、取り外し可能および取り外し不能媒体を含むことが可能である。記憶媒体は、これらに限定するものではないが、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリ、もしくはその他のメモリ技術、または所望の情報を記憶するために使用することができ、プロセッサ630によってアクセスが可能な任意のその他の媒体例えば、磁気ディスクを含む。記憶媒体640は情報650を格納する。情報650は、プログラムモジュールのような、プロセッサ630によって実行されることが可能な命令を含む。一般的に、プログラムモジュールは、ルーチン処理、プログラム、オブジェクト、アルゴリズム、コンポーネント、データ構造などを含み、これらは特定タスクを実行したり、または特定の抽象データ型式を実装する。情報650はまた、メモリレジスタ内に格納される数値のような、プロセッサ630によりアクセスまたは使用されることができるデータを含む。プロセッサ630は、種々の機能を実行したり、または種々の機能を実行させるために、情報650を使用することができる。記憶媒体640はまた、最大電力点追従アルゴリズム655をも含む。ここにさらに詳細に説明するように、プロセッサ630は、PVアレイ122により発電される電力量に影響を及ぼすように、最大電力点追従アルゴリズムを実現することができる。記憶媒体640はまたエネルギー蓄積装置制御情報660を格納し、プロセッサ630はこれを使用して、太陽光発電電力のユーティリティーグリッドへの提供、およびエネルギー蓄積装置とのエネルギーのやりとりを、図8を参照してさらに詳細に説明するように、制御する。太陽光発電インバータ120はまた、図6には図示されていない構成要素を含むことも可能である。太陽光発電インバータ120は、複数の太陽電池モジュールに対するMPPT追従およびその他の機能を実行する中央インバータでも、または単一太陽電池モジュール用の分散型インバータであっても構わない。図7は、本技術の一実施例による、太陽光発電予測に基づくMPPTアルゴリズムを調整するための処理手順700の流れ図である。処理手順700は太陽光発電インバータ120のコントローラ630で実行されるように記述されているが、処理手順700は任意の適切な装置で実行しても構わない。例えば、処理手順700は個別の太陽電池モジュールに関連付けられているマイクロインバータモジュール、もしくはその他のオンパネル電子機器、またはストリングコンバイナ、もしくは複数の太陽電池モジュールに関連付けられている直流オプティマイザによって実行され得る。処理手順700はステップ705で開始され、ここでコントローラ630は太陽光発電出力予測データにアクセスする。例えば、コントローラ630は太陽光発電予測システム110から受信された、ここに説明されている種々の時間枠に対する太陽光発電出力予測データにアクセスする。ここで説明されているように、太陽光発電予測システム110は太陽光発電出力予測データを、気象データ、PVアレイデータ、PVプラント環境データ、および/またはGBIデータに基づいて提供することができる。ステップ710において、コントローラ630は、太陽光発電出力予測データに基づいて、最大電力点追従アルゴリズム655を調整する。例えば、ある特定の時間帯の予報が晴れの場合、コントローラ630は、その特定の時間帯の間、コントローラ630が最大電力点から離れる頻度を減らす例えば、毎秒1回または、より高い頻度から毎分1回または、より低い頻度ことができる。そのような頻度の減少は、PVアレイの発電量の増加という結果をもたらす。別の例として、ある特定の時間帯の予報が、雲がPVアレイの上を通過するというものであった場合、太陽光発電インバータは、予想される発電量の低下を計算してMPPTアルゴリズムを例えば、電圧点を制御することにより調整することができる。別の例として、コントローラ630は、予報に基づいてMPPTアルゴリズムを変更することができる例えば、予報が晴れの場合、晴れ条件で調整されたMPPTアルゴリズムを使用し、または、予報が曇天の場合、曇天条件で調整されたMPPTアルゴリズムを使用する。別の例として、コントローラ630は、MPPTアルゴリズム用の応答時間またはランプのゲインを設定することができる。いくつかの実施例において、太陽光発電出力予測データはまたGBIデータも含み、コントローラ630は、MPPTアルゴリズムを調整または制御する際に、このGBIデータを考慮に入れる。例えば、GBIデータが、太陽電池モジュールでの日射量の影響にはっきりしたエッジを与えるであろう、濃く形がはっきりした雲を示すかもしれない。そのような場合、コントローラ630は、そのように予測された効果を計算して、日射量の予想される低下を改善するために、電圧点またはその他のパラメータを移動したり、および/または、MPPTアルゴリズムのその他の特徴を修正例えば、ゲインを調整、太陽電池モジュールの動作パラメータを調整等することなどにより、MPPTアルゴリズムを調整することが可能である。別の例として、雲が分散して縁がはっきりしないことがあり、これは太陽電池モジュールでの日射量に、よりソフトな効果を与えるであろう。コントローラ630は、そのよりソフトな効果を計算して、最大電力点を調整する頻度を減らしたり増やしたりすることにより、および/または、MPPTアルゴリズムのいくつかのその他の特徴を修正することなどにより、MPPTアルゴリズムを調整することで、応答することができる。ステップ715において、太陽光発電インバータ120が依然として発電しているか否か判定される。もしそうであれば、処理手順700はステップ705に戻り、ステップ705、710、および715が繰り返される。そうでない場合、処理手順700は終了する。6.エネルギーのユーティリティーへの供給およびエネルギー蓄積装置との間のエネルギーのやりとりの制御のための、太陽光発電予測の使用PVプラントは、エネルギー蓄積装置およびエネルギー蓄積装置コントローラを有することができる。PVプラントは、PVプラントで生成された過剰電力を蓄積し、蓄積された電力をユーティリティーに解放して、PVプラント発電量の不足を補うために、エネルギー蓄積装置を使用することができる。エネルギー蓄積装置コントローラはエネルギー蓄積装置との間のエネルギーのやりとりを制御することができる。エネルギー蓄積装置コントローラの機能は太陽光発電インバータにより提供できるかもしれない。例えば、PVプラントは、電池と、その電池の充電および放電を制御する電池コントローラを含むことができる。別の例として、PVプラントは、燃料電池と、その燃料電池との間のエネルギーのやりとりを制御する燃料電池コントローラを含むことができる。エネルギー蓄積装置コントローラはユーティリティーへのエネルギー供給を最適化するために、種々の方法で太陽光発電予測を利用することができる。図8は、本技術の一実施例による、太陽光発電予測データに基づいてユーティリティーグリッドにエネルギーを供給し、エネルギー蓄積装置にエネルギーを蓄積するための処理手順800の流れ図である。処理手順800はステップ805で開始し、ここでエネルギー蓄積装置コントローラは太陽光発電出力予測データにアクセスする。例えば、エネルギー蓄積装置コントローラは太陽光発電出力予測を、ここに説明されている種々の時間枠について、太陽光発電予測システム110から受信することができる。先に説明したように、太陽光発電予測システム110は太陽光発電出力予測データを、気象データ、PVアレイデータ、PVプラント環境データ、および/またはGBIデータに基づいて提供することができる。ステップ810において、エネルギー蓄積装置コントローラは、太陽光発電出力予測データと、オプションとしてその他の、現在の需要、予測される需要、現在のエネルギー価格情報、過去の価格情報、および/またはその他の要因のような要因に基づいて、エネルギー出力プロファイルを選択する。例えば、PVプラントの運転者は、特定の時間枠にわたり、そのPVプラントの平均電力未満をユーティリティーグリッドに提供することを約束するかもしれない。すると、そのPVプラントは過剰に発電された電力をエネルギー蓄積装置に蓄積することができる。PVプラント出力がPVプラントの平均電力以下に低下すると予測される場合、エネルギー蓄積装置コントローラはエネルギーをエネルギー蓄積装置からユーティリティーに伝送するように準備することができる。そのような準備により、エネルギー蓄積装置コントローラは、予測された低下の時刻にエネルギーをエネルギー蓄積装置から伝送可能とすることができる。したがって、エネルギー蓄積装置コントローラは、PVプラントが約束した電力をユーティリティーに提供することを手伝うことができる。PVプラント出力の不足が終了した後は、エネルギー蓄積装置コントローラは過剰なエネルギーをエネルギー蓄積装置に伝送することができる。別の例は、エネルギーバランス制御をエネルギーの蓄積に適用することであろう。この技術において、ユーティリティーグリッドへの出力電力はPVプラント電力にエネルギー蓄積電力を加算した総和であり、PVプラントの出力プロファイルをいずれかの所望の曲線またはエネルギー出力プロファイルに合致させるようにエネルギーの蓄積が制御される。エネルギー蓄積装置コントローラは、エネルギー出力プロファイルを選択するために、太陽光発電出力予測データに加えて、価格情報を使用することができる。例えば、エネルギー蓄積装置コントローラは、雲の無い日に対応する、凹凸のない晴天型のエネルギー出力プロファイルを選択することができ、これは一般に、最大可能太陽光電力発電に対応する。図8に戻って、ステップ815において、PVプラントは太陽光エネルギーの発電を開始する。ステップ820において、エネルギー蓄積装置コントローラは、発電された太陽光エネルギーがエネルギー出力プロファイルを超えているか否かを判定する。もしそうであれば、処理手順800はステップ830に進み、ここでエネルギー蓄積装置コントローラは少なくとも過剰電力のいくらかをエネルギー蓄積装置に伝送する。そうでない場合、処理手順800はステップ825へ進み、ここでエネルギー蓄積装置コントローラは、エネルギーをエネルギー蓄積装置から得て、ユーティリティーへ供給する。例えば、もしエネルギー蓄積装置コントローラがエネルギー出力プロファイル920を選択していたら、PVプラントは、予測された出力線915がエネルギー出力プロファイル920より上のときには、エネルギー蓄積装置にエネルギーを伝送するように準備し、予測された出力線915がエネルギー出力プロファイル920より下のときには、エネルギー蓄積装置からユーティリティーにエネルギーを伝送するように準備することができる。電力をユーティリティーに供給する際にこの制御型式を利用できるようにすることの一つの利点は、PVプラントで発電される、予期された太陽光エネルギーの予測であり、種々の時間枠にわたる日射量の予測によって、そのような予測情報を提供することができる。PVプラント出力が、特定の時間枠にわたって、選択されたエネルギー出力プロファイル未満に低下しないと予測されるときは、エネルギー蓄積装置コントローラは、その特定の時間枠にわたって、最適の速度でエネルギーをエネルギー蓄積装置に伝送することができる。例えば、ある速度を超えて電池に充電すると、電池の寿命が短くなることがある。したがって、エネルギー蓄積装置が電池の場合、電池をある速度以下で充電し、不必要に電池のサービス寿命の短縮させないようにすることが望ましい。したがって、エネルギー蓄積装置コントローラは、PVプラント出力が、ある特定の時間枠の間、低下しないと予測されるという知識を、その特定の時間枠の間、電池を最適に充電するために、利用することができる。対照的に、PVプラント出力が将来のある時点で再び低下すると予測される場合、電池が将来のその時点において電力をユーティリティーに給電できるように、エネルギー蓄積装置コントローラは、電池の充電がその将来の時点の前に最大となるように、電池の充電を調整することが可能である。したがって、ここに記述されている技術は、電池のようなエネルギー蓄積装置とのエネルギーのやりとりを、PVプラントの運転者への経済的な影響を最小とするやり方で制御するために使用することができる。ステップ825または830の後、処理手順800は判断ステップ835へ進み、ここではPVプラントが未だ太陽光発電を行っているか否かが判定される。もしそうである場合、処理手順800はステップ815に戻る。そうでない場合、処理手順800は終了する。処理手順800は、太陽光発電出力予測データが受信されるのと、エネルギー出力プロファイルが選択されるのとが、共に1回であると示しているが、エネルギー蓄積装置コントローラは、更新された太陽光発電出力予測データを複数回受信し、更新された太陽光発電出力予測データをそれぞれ受信するのに対応して新たなエネルギー出力プロファイルを選択することができる。7.結論文脈が明確に異なるように要求しない限り、明細書および特許請求の範囲を通して、用語備えるcomprise、有するhaving、含むincludeなど、およびそれらと同根の語は、排他的exclusiveまたは網羅的意味exhaustivesenseとは反対に、包含的意味inclusivesenseを意図しており、いうなれば、含む、しかしそれに限定するものではないという意味である。ここで使用されるように、用語接続されているconnected、結合されているcoupled、またはそれらのあらゆる変形は、直接または間接を問わず、2つまたはそれ以上の要素間の、あらゆる接続または結合を意味し、要素間の結合または接続は、物理的、論理的、またはそれらの組合せがあり得る。加えて、用語ここにherein、上記above、下記below、および類似の趣旨の語は、本明細書等の中で使用される場合、本明細書等を全体として参照し、本明細書等のいずれか特定の部分を参照するものではない。文脈が許す場合、上記の詳細な説明の中の単数または複数の用語はまた、それぞれ複数または単数の形態を含むものと見なされるだろう。2つ以上の項目のリストに関して、用語またはorは、その用語の、リスト中の項目の任意、リスト中の項目の全て、およびリスト中の項目の任意の組合せの解釈の全てを含む。用語基づくbasedon、によるaccordingtoなどは排他的ではなく、用語少なくとも部分的に、基づくbasedatleastinparton、少なくとも、によるatleastaccordingto等と等価であり、追加の要因がここに記述されているか否かによらず、その追加要因に基づくまたはそれによることを含む。本技術の例の上記の詳細な説明は、網羅的であったりまたは上記に開示されたまさにその形式にシステムを限定することは意図していない。システムの特定の実施例、および例は、図示を目的として上記で説明されているが、当業者には理解されるように、種々の等価な改変が本システムの範囲の中で可能である。例えば、処理手順またはステップが所与の順序で示されているが、これらに代わる実施例では異なる順序のステップを有するルーチンを実行してもよく、いくつかの処理手順またはステップは、代替のあるいは下位の組み合わせのものを提供するように、削除され、移動され、追加され、分割され、結合され、および/または修正されていてもよい。これらの処理手順またはステップの各々は、異なるさまざまな方法で実現されてよい。また、処理手順またはステップは、時によっては、連続して実行されるように示されているが、これらの処理手順またはステップは、これに代えて、平行して、または異なる時間に実行することも可能である。全ての特許および出願および先に示したその他の参考文献は、添付の提出書類に列挙されているかもしれない全てを含めて、参照することでここに組み込まれている。本発明の特定の特徴は、特定の請求項の形式で以下に提示されているが、本出願人は、多くの請求項の形式において、本発明の種々の特徴を意図している。例えば、本発明の特徴は、米国特許法35USC第112条第6段落のミーンズプラスファンクションクレームに記載されているかもしれない。米国特許法第112条第6段落で取り扱われることを意図するあらゆる請求項は用語のための手段meansforで始まる。あらゆる他の文脈の中での用語のためforの使用は、米国特許法第112条第6段落の下での取り扱いを受けることを意図しない。本発明の特徴は、コンピュータ読み取り可能媒体またはプロセッサ読み取り可能媒体のような他の形式で具体化されることが可能であろう。したがって、本出願人は、本願の提出後に追加の請求項を付加し、本発明の他の特徴のためのそのような追加の請求項の形式を追求する権利を留保する。上記から、本発明の特定の実施例は図示を目的としてここに記述されており、しかしながら種々の修正変更が本発明の精神および範囲から逸脱することなく、なされ得るということが、理解されよう。別の例として、他の計測器例えば、気象観測気球からのデータが、雲の特徴を検出するためと同様に、日射量の推定のための衛星データおよび/またはGBIデータを補うために、使用できるであろう。別の例として、全天日射量の予測の代わりに、大気の透明度の推定値が利用できる。別の例として、一実施例の要素を、他の実施例の要素に追加してまたはそれに代えて、他の実施例と組み合わせることが可能である。以下の請求項は追加の実施例を提供する。