太陽光を受けて発電する太陽光発電装置における発電量を予測する発電量予測システムであって、予測対象となる前記太陽光発電装置における発電量の変動状況を示す予測対象変動パターンと、当該予測対象となる太陽光発電装置の周辺の複数の地点にそれぞれ設置された複数の前記太陽光発電装置における発電量の変動状況をそれぞれ示す複数の周辺変動パターンとから、所定時間後の予測対象時間帯に前記予測対象となる太陽光発電装置において発電される予測発電量Wpvを予測する発電量予測部を備え、該発電量予測部は、予測開始時点より前の照合時間帯における前記予測対象変動パターンと前記照合時間帯より前の被照合時間帯における前記各周辺変動パターンとを照合し、前記予測対象変動パターンに近似する前記周辺変動パターンを示した前記太陽光発電装置を前記予測対象となる太陽光発電装置の風上の太陽光発電装置として特定し、当該風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、前記予測発電量Wpvを算出することを特徴とする太陽光発電装置の発電量予測システム。前記発電量予測部は、前記風上の太陽光発電装置において近似した周辺変動パターンの前記被照合時間帯と前記照合時間帯とのずれ時間を把握し、前記予測対象時間帯より前記ずれ時間だけ過去の前記風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、前記予測発電量Wpvを算出することを特徴とする請求項1に記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。前記発電量予測部は、複数の前記ずれ時間毎の前記周辺変動パターンと前記予測対象変動パターンとをそれぞれ照合して前記風上の太陽光発電装置を特定することを特徴とする請求項2に記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。前記発電量予測部は、複数の前記照合時間帯における予測対象変動パターンと前記周辺変動パターンとをそれぞれ照合して前記風上の太陽光発電装置を特定することを特徴とする請求項1乃至請求項3のうちの何れかに記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。前記発電量予測部は、複数の前記照合時間帯における予測対象変動パターンが、同一の前記太陽光発電装置において前記周辺変動パターンに近似した場合のみ有意と判断し、当該太陽光発電装置を前記風上の太陽光発電装置として特定することを特徴とする請求項4に記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。前記発電量予測部は、前記予測対象変動パターンに対する前記各周辺変動パターンの相関係数の大きさに基づいて前記予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの照合を行い、相関係数が大きい周辺変動パターンの前記太陽光発電装置を前記風上の太陽光発電装置として特定することを特徴とする請求項1乃至請求項5のうちの何れかに記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。前記発電量予測部は、前記予測対象変動パターンに対する前記風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンの相関係数に基づいて予測の信頼度を判定し、当該信頼度に応じて前記予測発電量Wpvを補正することを特徴とする請求項6に記載の太陽光発電装置の発電量予測システム。請求項1乃至請求項7のうちの何れかに記載の太陽光発電装置の発電量予測システムと、前記太陽光発電装置と商用電源からの電力消費機器への電力供給を制御する電力制御手段とを備え、該電力制御手段は、機器環境条件に基づいて前記電力消費機器による消費電力量の予測値Wqを予測すると共に、該予測値Wqと前記発電量予測部により予測された前記太陽光発電装置の予測発電量Wpvとに基いて前記商用電源からの予測消費電力量Wbを予測し、該予測消費電力量Wbが所定の上限値を上回った場合、前記電力消費機器の出力を抑制する制御を行うことを特徴とする電力管理システム。前記電力消費機器は、圧縮機と凝縮器と減圧手段と蒸発器とから冷媒回路が構成される冷却装置を有して冷設機器側制御装置により運転が制御される冷設機器であり、前記冷設機器側制御装置は、所定のタイミングで前記蒸発器の除霜を行うと共に、前記商用電源からの予測消費電力量Wbが前記上限値を上回った場合、前記蒸発器の除霜開始タイミングを遅延させることを特徴とする請求項8に記載の電力管理システム。前記電力消費機器は、冷設機器、空気調和機、又は照明機器であり、前記電力制御手段は、前記商用電源からの予測消費電力量Wbが前記上限値を上回った場合、前記冷設機器又は前記空気調和機の設定温度を緩和する方向に変更し、又は、前記照明機器の照度を低下させる方向に変更することを特徴とする請求項8又は請求項9に記載の電力管理システム。上記特許文献1における構成では、各発電装置が設けられる場所が必ず雲の流れる方向にあることが限定されているため、雲が異なる場所やずれた場所に流れる場合については、発電装置の発電量予測の精度が大きく低下してしまう問題がある。本発明は、従来の技術的課題を解決するためになされたものであり、過去の発電量変動状況のパターンに基づいて予測対象となる発電装置よりも風上に位置する発電装置を特定し、当該特定された発電装置の実際の発電量の変動パターンに基づき、精度よく予測対象となる発電装置の発電量を予測することができる発電量予測システム及びそれを用いた電力管理システムを提供する。本発明の発電量予測システムは、太陽光を受けて発電する太陽光発電装置における発電量を予測するものであって、予測対象となる太陽光発電装置における発電量の変動状況を示す予測対象変動パターンと、当該予測対象となる太陽光発電装置の周辺の複数の地点にそれぞれ設置された複数の太陽光発電装置における発電量の変動状況をそれぞれ示す複数の周辺変動パターンとから、所定時間後の予測対象時間帯に予測対象となる太陽光発電装置において発電される予測発電量Wpvを予測する発電量予測部を備え、該発電量予測部は、予測開始時点より前の照合時間帯における予測対象変動パターンと照合時間帯より前の被照合時間帯における各周辺変動パターンとを照合し、予測対象変動パターンに近似する周辺変動パターンを示した太陽光発電装置を予測対象となる太陽光発電装置の風上の太陽光発電装置として特定し、当該風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、予測発電量Wpvを算出することを特徴とする。請求項2の発明は、上記発明において、発電量予測部は、風上の太陽光発電装置において近似した周辺変動パターンの被照合時間帯と照合時間帯とのずれ時間を把握し、予測対象時間帯よりずれ時間だけ過去の風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、予測発電量Wpvを算出することを特徴とする。請求項3の発明は、上記発明において、発電量予測部は、複数のずれ時間毎の周辺変動パターンと予測対象変動パターンとをそれぞれ照合して風上の太陽光発電装置を特定することを特徴とする。請求項4の発明は、上記各発明において、発電量予測部は、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンと周辺変動パターンとをそれぞれ照合して風上の太陽光発電装置を特定することを特徴とする。請求項5の発明は、上記発明において、発電量予測部は、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンが、同一の太陽光発電装置において周辺変動パターンに近似した場合のみ有意と判断し、当該太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定することを特徴とする。請求項6の発明は、上記各発明において、発電量予測部は、予測対象変動パターンに対する各周辺変動パターンの相関係数の大きさに基づいて予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの照合を行い、相関係数が大きい周辺変動パターンの太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定することを特徴とする。請求項7の発明は、上記発明において、発電量予測部は、予測対象変動パターンに対する風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンの相関係数に基づいて予測の信頼度を判定し、当該信頼度に応じて予測発電量Wpvを補正することを特徴とする。請求項8の発明の電力管理システムは、上記各発明の太陽光発電装置の発電量予測システムと、太陽光発電装置と商用電源からの電力消費機器への電力供給を制御する電力制御手段とを備え、該電力制御手段は、機器環境条件に基づいて電力消費機器による消費電力量の予測値Wqを予測すると共に、該予測値Wqと発電量予測部により予測された太陽光発電装置の予測発電量Wpvとに基いて商用電源からの予測消費電力量Wbを予測し、該予測消費電力量Wbが所定の上限値を上回った場合、電力消費機器の出力を抑制する制御を行うことを特徴とする。請求項9の発明は、上記発明において、電力消費機器は、圧縮機と凝縮器と減圧手段と蒸発器とから冷媒回路が構成される冷却装置を有して冷設機器側制御装置により運転が制御される冷設機器であり、冷設機器側制御装置は、所定のタイミングで蒸発器の除霜を行うと共に、商用電源からの予測消費電力量Wbが上限値を上回った場合、蒸発器の除霜開始タイミングを遅延させることを特徴とする。請求項10の発明は、上記請求項8又は請求項9の発明において、電力消費機器は、冷設機器、空気調和機、又は照明機器であり、電力制御手段は、商用電源からの予測消費電力量Wbが上限値を上回った場合、冷設機器又は前記空気調和機の設定温度を緩和する方向に変更し、又は、照明機器の照度を低下させる方向に変更することを特徴とする。本発明によれば、太陽光を受けて発電する太陽光発電装置における発電量を予測する発電量予測システムにおいて、予測対象となる太陽光発電装置における発電量の変動状況を示す予測対象変動パターンと、当該予測対象となる太陽光発電装置の周辺の複数の地点にそれぞれ設置された複数の太陽光発電装置における発電量の変動状況をそれぞれ示す複数の周辺変動パターンとから、所定時間後の予測対象時間帯に予測対象となる太陽光発電装置において発電される予測発電量Wpvを予測する発電量予測部を備え、該発電量予測部は、予測開始時点より前の照合時間帯における予測対象変動パターンと照合時間帯より前の被照合時間帯における各周辺変動パターンとを照合し、予測対象変動パターンに近似する周辺変動パターンを示した太陽光発電装置を予測対象となる太陽光発電装置の風上の太陽光発電装置として特定し、風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、予測発電量Wpvを算出することにより、これまでの外気温度や季節等の環境条件にとらわれることなく、予測対象となる太陽光発電装置よりも、制御上風上となる周辺の太陽光発電装置の実際の発電量の変動状況を示す周辺変動パターンに基づいて、当該予測対象となる太陽光発電装置の発電量を予測することが可能となる。そのため、予測を大幅に上回るような急激な天候の変化が生じた場合であっても、予測対象となる太陽光発電装置の発電量を適切に予測することが可能となる。特に、請求項2の発明の如く、風上の太陽光発電装置において近似した周辺変動パターンの被照合時間帯と照合時間帯とのずれ時間を把握し、予測対象時間帯よりずれ時間だけ過去の風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、予測発電量Wpvを算出することにより、精度よく周辺変動パターンに基づいた予測対象となる太陽光発電装置の発電量の予測を行うことができる。請求項3の発明によれば、上記発明に加えて、発電量予測部は、複数のずれ時間毎の周辺変動パターンと予測対象変動パターンとをそれぞれ照合して風上の太陽光発電装置を特定することにより、より確実に、風上の太陽光発電装置を特定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の発電量の予測精度の向上を図ることができる。請求項4の発明によれば、上記各発明に加えて、発電量予測部は、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンと周辺変動パターンとをそれぞれ照合して風上の太陽光発電装置を特定することにより、より確実に、風上の太陽光発電装置を特定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の発電量の予測精度の向上を図ることができる。請求項5の発明によれば、上記発明に加えて、発電量予測部は、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンが、同一の太陽光発電装置において周辺変動パターンに近似した場合のみ有意と判断し、当該太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定することにより、より確実に、風上に太陽光発電装置を特定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の発電量の予測精度の向上を図ることができる。請求項6の発明によれば、上記各発明に加えて、発電量予測部は、予測対象変動パターンに対する各周辺変動パターンの相関係数の大きさに基づいて予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの照合を行い、相関係数が大きい周辺変動パターンの太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定することにより、容易に予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの近似の度合いを判定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の発電量予測を容易に実現することができる。請求項7の発明によれば、上記発明に加えて、発電量予測部は、予測対象変動パターンに対する風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンの相関係数に基づいて予測の信頼度を判定し、当該信頼度に応じて予測発電量Wpvを補正することにより、より一層、精度よく予測対象となる太陽光発電装置の発電量予測を行うことができる。請求項8の発明の電力管理システムによれば、上記各発明の太陽光発電装置の発電量予測システムと、太陽光発電装置と商用電源からの電力消費機器への電力供給を制御する電力制御手段とを備え、該電力制御手段は、機器環境条件に基づいて電力消費機器による消費電力量の予測値Wqを予測すると共に、該予測値Wqと発電量予測部により予測された太陽光発電装置の予測発電量Wpvとに基いて商用電源からの予測消費電力量Wbを予測し、該予測消費電力量Wbが所定の上限値を上回った場合、電力消費機器の出力を抑制する制御を行うことにより、予測対象となる太陽光発電装置を備えた施設における天候の変動によって発電量が低下する以前に、風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づいた予測発電量Wpvに基づく制御を実現することができ、商用電源からの消費電力量が所定の上限値を上回ってしまう不都合を効果的に回避することが可能となる。請求項9の発明によれば、上記発明において、電力消費機器は、圧縮機と凝縮器と減圧手段と蒸発器とから冷媒回路が構成される冷却装置を有して冷設機器側制御装置により運転が制御される冷設機器であり、冷設機器側制御装置は、所定のタイミングで蒸発器の除霜を行うと共に、商用電源からの予測消費電力量Wbが上限値を上回った場合、蒸発器の除霜開始タイミングを遅延させることにより、通常蒸発器の除霜終了直後には、温度上昇してしまった被冷却空間を早期に冷却すべく、圧縮機の電力消費量が通常冷却時よりも増大してしまう傾向にあるが、このように、商用電源からの予測消費電力量Wbが上限値を上回った場合、蒸発器の除霜開始タイミングを遅延させることにより、商用電源からの予測消費電力量Wbが上限値を上回ってしまう時期と、圧縮機の電力消費量が増大してしまう時期とを効果的にずらずことができ、より確実に商用電源からの消費電力量が上限値を上回ってしまう不都合を回避することが可能となる。請求項10の発明によれば、上記請求項8又は請求項9の発明において、電力消費機器は、冷設機器、空気調和機、又は照明機器であり、電力制御手段は、商用電源からの予測消費電力量Wbが上限値を上回った場合、冷設機器又は前記空気調和機の設定温度を緩和する方向に変更し、又は、照明機器の照度を低下させる方向に変更することにより、より確実に商用電源からの消費電力量が上限値を上回ってしまう不都合を回避することが可能となる。以下、図面に基づき本発明の実施形態を詳述する。図1は本発明を適用した発電量予測システムSの概略構成図、図2は図1の発電量予測システムSを適用した一実施例としての電力管理システムTの概略構成図をそれぞれ示している。本実施例の発電量予測システムSは、図1に示すように、複数の異なる地点の例えば、スーパーマーケットやコンビニエンスストアの店舗施設等にそれぞれ設置される太陽光発電装置10における発電量を予測するシステムである。各店舗1には、上記発電量予測システムSと共に、電力管理システムTを構成するショーケース2と、空気調和機3と、照明4、店舗1内の空気循環を行う換気扇5、店舗内の電力使用状況を示す表示灯6等の電力消費機器と、太陽光発電装置10が設けられている。各電力消費機器は、ACライン商用電力系統8を介して商用電源7から商用電力が供給される。太陽光発電装置10は、太陽光を受けて発電するものであり、照射される光の量日射量に応じて発電量が変化する。この太陽光発電装置10にて発電された直流電力は、接続されるパワーコンディショナ11において交流電力に変換される。このパワーコンディショナ11は、ACライン8に接続される。これにより、ショーケース2等の各電力消費機器は、商用電源7からの商用電力、及び、パワーコンディショナ11を介して取得した太陽光発電装置10にて発電された電力が供給されて動作可能とされる。電力管理システムTを構成する制御装置コントローラ12は、汎用のマイクロコンピュータにより構成されており、通信ライン13を介して、当該店舗1のショーケース2、空気調和機3、照明4、換気扇5、表示灯6等の電力消費機器に接続され、通信ライン14を介して、当該店舗1の太陽光発電装置10に接続されたパワーコンディショナ11が接続されている。更に、制御装置12には、当該店舗1において各電力消費機器の機器環境条件としての外気温度を検出するための図示しない外気温度センサが接続されている。これにより、制御装置12は、パワーコンディショナ11を介して太陽光発電装置10における発電量の変動状況に関する情報を取得し、図示しない記憶部に記憶保持する。尚、晴天時における発電量を別途晴天時発電量Wpvcとして記憶している。また、当該制御装置12は、電力制御手段を構成するものであり、詳細は後述する如く記憶部に記憶される発電量の変動状況に関する情報と、機器環境条件に基づいて予測される各電力消費機器による消費電力量予測値Wqに基づき、当該太陽光発電装置10と商用電源7からの各電力消費機器への電力供給を制御する。また、この制御装置12には、当該店舗1の太陽光発電装置10が予測対象となる場合に、当該太陽光発電装置10において発電される予測発電量Wpvを予測する発電量予測部15を備えている。ここで、本発明の発電量予測システムSは、予測対象となる太陽光発電装置10における予測発電量Wpvを、当該予測対象となる太陽光発電装置10の周辺の異なる複数の地点にそれぞれ設置された複数の太陽光発電装置10における発電量の変動状況に基づいて予測するものであり、当該発電量予測システムSを構成する各太陽光発電装置10の制御装置12発電量予測部15は、インターネット等のネットワークを介して相互に接続可能とされる。本実施例では、発電量予測システムSは、図1に示すように、異なる複数の各地点にそれぞれ設置された各太陽光発電装置10A~10Iに対して設けられる各制御装置12A~12I発電量予測部15A~15Iを相互に通信可能に接続することにより構成される。ここで、各太陽光発電装置が設置される異なる複数の各地点とは、例えば、数キロメートルの範囲で点在して設けられる各店舗や施設などであり、望ましくは、予測対象となる太陽光発電装置が設けられる店舗に対し、異なる方角の複数の地点に設けられるものとする。但し、これに限られるものではない。以下において、発電量の予測対象となる太陽光発電装置を太陽光発電装置10A、当該予測対象となる太陽光発電装置10Aの周辺の異なる複数の地点にそれぞれ設置される太陽光発電装置を太陽光発電装置10B~10Iとして、図3乃至図8を参照して説明する。図3は電力管理システムT全体のフローチャート、図4は発電量予測制御のフローチャート、図5は各太陽光発電装置の発電量の変動及び発電割合の変動を示す図、図6は各太陽光発電装置10A、10B、10F、10Dの発電量割合の変動状況を示す図、図7は予測対象となる太陽光発電装置10A及びその風上の太陽光発電装置10Bの発電量割合の変動状況を示す図、図8は各予測対象変動パターンA1~A3と各周辺変動パターンとの相関関係を示す図である。発電量予測システムSは、本実施例では、10分毎にその時点発電量予測制御開始時点から10分後の10分間の太陽光発電量割合Wrを予測し、これと予測対象となる太陽光発電装置の晴天時発電量Wpvcに基づき予測発電量Wpvを予測する。例えば現在時刻発電量予測制御開始時点が12時20分図6の最上段の図の破線の右端の時点。図7の上の図の細実線の右端の時点とすると、予測対象時刻は、当該時点から10分後の10分間である12時30分~12時40分の間図6、図7の太実線の短冊Pの自らの太陽光発電装置10の太陽光発電量割合Wrを予測する。尚、予測タイミングは、10分毎に限られず、これ以上長い予測周期であっても、これよりも短い予測周期であってもよい。同様に、予測対象時刻は、発電量予測制御開始時点から10分後に限られず、予測による実効性が得られる所定時間後であればよい。また、一度の発電量の予測制御で、10分間の発電量割合Wrを予測しているが、当該予測単位時間はこれに限定されない。当該発電量予測制御を行う前提として、各太陽光発電装置10A~10Iに対応して設けられる制御装置12A~12Iは、逐次当該太陽光発電装置において発電された発電量に関する情報をその記憶部に保持している。図5の左側の図は、予測対象となる太陽光発電装置10Aの発電量の変動を示しており、図5の中央の3つの図は、それぞれ周辺の太陽光発電装置10B、10F、10Dの発電量の変動を示している。まず、発電量予測制御として、ステップS1において、予測対象となる太陽光発電装置10Aに対応して設けられる制御装置12Aの発電量予測部15Aは、当該予測対象となる太陽光発電装置10Aにおける発電量の変動状況に関する情報を取得すると共に、周辺の異なる複数の地点にそれぞれ設置された複数の太陽光発電装置10B~10Iにそれぞれ対応して設けられる制御装置12B~12Iと通信することにより、各太陽光発電装置10B~10Iにおける発電量の変動状況に関する情報を取得する。具体的には、発電量予測制御開始時点現時刻の12時20分から所定時間ここでは、1時間40分。10時40分から12時20分遡って、自らの太陽光発電装置10Aと周辺の各太陽光発電装置10B~10Iの太陽光発電量の変動に関する情報を取得し、それぞれ晴天時を1とした場合の太陽光発電量の割合の変動情報に換算し、取得する図5の右側の上から3つの図。但し、ここで行われる情報の取得とは、それぞれの太陽光発電装置10A~10Iから、発電量予測制御開始時点より1時間40分前までの情報を逐次収集する以外に、発電量予測制御開始時点から過去一定期間分例えば過去24時間等を常時収集古いものから順次消去する方式して、その中から上述したように所定時間分、抽出する場合も含むものとする。また、ここでは、予測対象となる太陽光発電装置10Aの発電量予測部15Aが周辺の各太陽光発電装置10B~10Iの発電量の変動状況に関する情報を取得した後、太陽光発電量の割合の変動情報に換算し、取得しているが、これに限定されるものではなく、各太陽光発電装置10B~10Iに対応する制御装置12がそれぞれの太陽光発電装置における発電量から晴天時を1とした場合の発電量の割合を算出し、予測対象となる太陽光発電装置10Aの発電量予測部15Aに当該発電量の割合の変動情報を送信してもよい。次に、予測対象となる太陽光発電装置10Aの発電量予測部15Aは、ステップS2において、取得した周辺の各太陽光発電装置10B~10Iにおける発電量割合の変動情報と当該予測対象となる太陽光発電装置10Aの発電量割合の変動情報とを照合する。この際、発電量予測部15Aは、各太陽光発電装置の発電量割合の変動情報を、所定時間、例えば、50分を照合単位時間とする変動パターンとして、予測対象となる太陽光発電装置10Aにおける発電量の変動状況を示す予測対象変動パターンと、当該予測対象となる太陽光発電装置10Aの周辺の各太陽光発電装置10B~10Iにおける発電量の変動状況をそれぞれ示す複数の周辺変動パターンとを照合する。本実施例では、発電量予測部15Aは、太陽光発電装置10Aの発電量割合の変動情報から、予測対象となる太陽光発電装置10Aの予測開始時点まで、若しくは、当該予測開始時点より前の照合時間帯T1~T2における予測対象変動パターンを抽出する。当該実施例では、所定のずれ時間毎の複数の照合時間帯における予測対象変動パターンを抽出する。図7の上側の図では、予測対象変動パターンA1の照合時間帯T1~T2は、予測制御開始時点より50分照合単位時間前~予測制御開始時点11時30分~12時20分、予測対象変動パターンA2の照合時間帯は、予測対象変動パターンA1よりも所定のずれ時間例えば10分前の照合時間帯として、予測制御開始時点より1時間前~開始時点より10分前の時点11時20分から12時10分、予測対象変動パターンA3の照合時間帯は、予測対象変動パターンA2よりも更に所定のずれ時間前の照合時間帯として、予測制御開始時点より1時間10分前~開始時点より20分前の時点11時10分~12時とする。また、発電量予測部15Aは、各太陽光発電装置10B~10Iの発電量割合の変動情報から、上記照合時間帯より前の被照合時間帯T1-t~T2-tにおける各周辺変動パターンを抽出する。この場合においても、各予測対象変動パターンA1~A3の照合時間帯に対して所定のずれ時間Δt。例えば10分、20分、30分を設けて複数の被照合時間帯における周辺変動パターンを抽出する。そして、所定のずれ時間毎に設定される照合時間帯における各予測対象変動パターンA1~A3毎に、対応する照合時間帯より前の被照合時間帯における各周辺変動パターンとを照合する。図6では、一例として、予測対象変動パターンA1照合時間帯:11時30分から12時20分と、太陽光発電装置10Bの各周辺変動パターンB1~B3、太陽光発電装置10Fの各周辺変動パターンF1~F3、太陽光発電装置10Dの各周辺変動パターンD1~D3を示している。係る照合時間帯が11時30分から12時20分である予測対象変動パターンA1については、30分前ずれ時間Δtが30分の照合単位時間50分間の周辺の各太陽光発電装置10B~10Iの周辺変動パターン、即ち、被照合時間帯T1-t~T2-tが、11時~11時50分である周辺変動パターン例えば、B3、F3、D3と、20分前ずれ時間Δtが20分の照合単位時間の周辺の各太陽光発電装置10B~10Iの周辺変動パターン、即ち、被照合時間帯が11時10分から12時である周辺変動パターン例えばB2、F2、D2と、10分前ずれ時間Δtが10分の照合単位時間の周辺の各太陽光発電装置10B~10Iの周辺変動パターン、即ち、被照合時間帯が11時20分から12時10分である周辺の各太陽光発電装置10B~10Iの周辺変動パターン例えば、B1、F1、D1を抽出する。ここでは、一例として太陽光発電装置10B、10F、10Dの周辺変動パターンについて説明しているが、他の太陽光発電装置10C等についても同様とする。そして、予測対象変動パターンA111時30分~12時20分の50分間と、抽出した各周辺発電装置10B~10Iの各ずれ時間Δt30分前、20分前、10分前の50分間の各周辺変動パターンとの相関係数を算出する。相関係数は、予測対象変動パターンに対する周辺変動パターンの相関関係の強さを示す指標として用いられる。本実施例では、相関係数の算出は、本実施例ではピアソンの式を参照する。同様に、予測対象変動パターンA211時20分~12時10分の50分間については、各周辺発電装置10B~10Iの当該照合時間帯より前の所定の各ずれ時間Δt30分前、20分前、10分前の50分間である被照合時間帯の各周辺変動パターンと、予測対象変動パターンA311時10分~12時の50分間については、各周辺発電装置10B~10Iの当該照合時間帯より前の所定の各ずれ時間Δt30分前、20分前、10分前の50分間である被照合時間帯の各周辺変動パターンとの相関係数をそれぞれ算出し、図8の如き表を作成する。次に、発電量予測部15Aは、ステップS3において、上記ステップS2において算出し取得された各予測対象変動パターンA1~A3に対する各周辺変動パターンとの相関係数に基づき、風上の太陽光発電装置を特定する。ここで、風上の太陽光発電装置とは、予測対象となる太陽光発電装置に対して、制御上風上、即ち、予測対象となる太陽光発電装置の発電量の変動状況と、それよりも前の時間において該予測対象となる太陽光発電装置の発電量の変動状況と発電量の変動状況が近似する太陽光発電装置である。そのため、実際の天候に基づく風上とは、地上と上空とで風向きが異なる場合もあるため、太陽光発電装置が設置される高さにおける風向きと、その上空における風向きとが異なる場合があるが、これを含むものではなく、単に制御上の風上をいう。具体的には、発電量予測部15Aは、図8の表の如く取得された各相関係数を用いて、各予測対象変動パターンA1~A3毎に、予測対象変動パターンに対する各周辺変動パターンの相関係数の大きさに基づいて予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの照合を行う。そして、予測対象変動パターンA1、A2、A3のテーブル毎に、相関係数が最も大きい、即ち、最も近似する周辺変動パターンの太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定する。本実施例では、いずれの予測対象変動パターンA1~A3においてもずれ時間Δtが20分の太陽光発電装置10Bの周辺変動パターン予測対象変動パターンA1に対する周辺変動パターンB2の相関係数が最も高い。そのため、太陽光発電装置10Bを予測対象となる太陽光発電装置10Aに対し風上にある太陽光発電装置として特定する。尚、本実施例では、図1に太線矢印で示すのが制御上の風向天候が変わる向きとするため、予測対象となる太陽光発電装置10Aに対し、太陽光発電装置10Bが風上、太陽光発電装置10Fが風下となる。図5、図6、図8では、予測対象の風上として太陽光発電装置10B、予測対象の風下として太陽光発電装置10F、それ以外の太陽光発電装置の一例として太陽光発電装置10Dのそれぞれの発電量の変動状況を示している。次に、発電量予測部15Aは、ステップS4において、各予測対象変動パターンA1~A3に対する風上となる太陽光発電装置10Bの周辺変動パターン例えばB2の相関係数により、信頼度を決定する。この場合、図4のフローチャートに示すように、ステップS20において、風上と特定された太陽光発電装置10Bが有意に判断できたか否かを判定する。即ち、発電量予測部15Aは、複数の照合時間帯における何れか予測対象変動パターンA1~A3が、同一の太陽光発電装置において周辺変動パターンに近似した場合のみ有意と判断する。当該実施例では、予測対象変動パターンA1に対して相関係数が最も高かった周辺変動パターンは、図8の表に示すように、ずれ時間Δtが20分の太陽光発電装置10Bの周辺変動パターンB2相関係数0.976であり、予測対象変動パターンA2についてもずれ時間Δtが20分の太陽光発電装置10Bの周辺変動パターン相関係数0.994、予測対象変動パターンA3についてもずれ時間Δtが20分の太陽光発電装置10Bの周辺変動パターン相関係数0.994であるため、全て同一の太陽光発電装置10Bであり、風上としての特定が有意であったと判断できる。尚、本実施例では、周辺変動パターン10Bにおいて、各予測対象変動パターンA1、A2、A3で最も相関係数が高く、各ずれ時間Δtについても全てがΔt20分において高かった。しかし、これに限らず、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンが、同一の太陽光発電装置の任意のΔtにおける周辺変動パターンと、複数時点で相関係数が高い場合に風上と特定してもよい。また、発電量予測開始時点から近い順に複数例えば2つの予測対象変動パターンこの場合、A1とA2が連続で、同一の太陽光発電装置の周辺変動パターンであったか否かにより風上としての特定が有意であったか否かを判断してもよい。当該ステップS20における風上としての有意性の判断において、有意でないと判断された場合には、ステップS21に進み、当該発電量予測制御前の周辺の全太陽光発電装置10B~10Iの太陽光発電量の割合の変動情報に基づき、これらの平均を算出し、当該平均値に基づく太陽光発電量の割合から、当該予測対象となる太陽光発電装置10Aの予測発電量Wpvを予測する。尚、この場合、当該発電量予測制御前の周辺の全太陽光発電装置10B~10Iの太陽光発電量の割合の平均値に基づき、予測発電量Wpvを予測しているが、これに限らず、周辺の全太陽光発電装置10B~10Iの太陽光発電量の割合のが最も低い割合に基づき、予測発電量Wpvを予測してもよい。他方、ステップS20における風上としての有意性の判断において、有意と判断された場合には、ステップS22に進み、風上の太陽光発電装置の特定に用いられた照合時間帯の異なる各予測対象変動パターンに対する周辺変動パターンの相関係数のうち最も相関係数の大きいものを取得し、当該相関係数の予測対象変動パターンに対する周辺変動パターンのずれ時間Δt、即ち、係る場合の照合時間帯と被照合時間帯とのずれ時間を把握する。本実施例では、各予測対象変動パターンA1~A3における相関係数のうち予測対象変動パターンA2とA3が同数で最も大きく、両変動パターンは、照合時間帯と被照合時間帯のずれ時間Δtが20分であるため、予測発電量Wpvの予測に用いるずれ時間を20分とする。そして、風上の太陽光発電装置として特定された太陽光発電装置10Bの太陽光発電量の割合の変動情報図7の下側の図に基づき、予測対象時刻その時点の発電量の割合を取得する。上述したように、本実施例では、10分毎に発電量予測制御開始時点から10分後の10分間の太陽光発電量割合Wrを予測するため、図7に示すように、予測制御開始時点が12時20分である場合には、予測対象時刻は、当該時点から10分後の10分間である12時30分~12時40分の間図7の上側の図の太実線の短冊Pとなり、風上の太陽光発電装置10Bの当該予測対象時刻よりもずれ時間20分前の10分間である12時10分~12時20分の間図7の下側の図の太実線の短冊Qの太陽光発電量の割合を、予測対象となる太陽光発電装置10Aにおいて予測対象時刻12時30分~12時40分の間において発電されるであろう発電量の割合Wrとして取得する。次に、発電量予測部15Aは、ステップS23に進み、特定された風上の太陽光発電装置10Bの信頼度を決定しこれまでが図3のフローチャートにおけるステップS4、ステップS24図3のフローチャートのステップS5に相当において、当該信頼度に基づいて予測対象時刻における発電量の割合として取得された発電量割合Wrの補正を行う。この場合、上記ステップS22において最も大きいものとして取得された相関係数が0.8以上の場合、信頼度高、0.6以上0.8未満の場合、信頼度中、0.6未満の場合、信頼度低とする。信頼度が高の場合、取得した発電量割合Wrの信頼度に基づく補正は行わない。信頼度が中の場合、取得した発電量割合と現在の予測対象となる太陽光発電装置10Aの発電量割合との平均を算出し、得られた発電量割合の平均値を信頼度に基づいて補正された発電量割合Wrとする。また、信頼度が低の場合、取得したずれ時間、この場合20分前においての全ての周辺の全太陽光発電装置10B~10Iの太陽光発電量の割合と、現在の予測対象となる太陽光発電装置10Aの太陽光発電量の割合との平均を算出し、得られた発電量割合の平均値を信頼度に基づいて補正された発電量割合Wrとする。尚、ステップS24は、これに限定されるものではなく、信頼度が中の場合、取得した発電量割合と現在の予測対象となる太陽光発電装置10Aの発電量割合でより小さいものを信頼度に基づいて補正された発電量割合Wrとし、信頼度が低の場合、取得したずれ時間、この場合20分前においての全ての周辺の全太陽光発電装置10B~10Iの太陽光発電量の割合と、現在の予測対象となる太陽光発電装置10Aの太陽光発電量の割合でより小さいものを信頼度に基づいて補正された発電量割合Wrとしてもよい。本実施例では、ステップS22において、最も大きい相関係数として取得された相関係数は、予測対象変動パターンA2とA3における0.994であるため、0.8以上であり、信頼度は高であるため、補正は行わない。次に、発電量予測部15Aは、図3のフローチャートのステップS5からステップS6に進み、過去の予測実績に基づいて風上の太陽光発電装置として特定された太陽光発電装置10Bにより予測された発電量割合Wrと、当該予測対象となる太陽光発電装置10Aの実際の発電量割合との誤差予測誤差を取得する。予め発電量予測部15A制御装置12の記憶部には、周辺の各太陽光発電装置10B~10Iについて、信頼度高の場合における予測発電量割合と予測対象となる太陽光発電装置10Aの実際の発電量割合とを比較して、その予測誤差Werrorを算出し、誤差補正項として記憶している。発電量予測部15Aは、ステップS7において、過去の予測実績に基づいて風上の太陽光発電装置として特定された太陽光発電装置10Bにより予測された発電量割合Wrと、予め発電量予測部制御装置12の記憶部に保持されている当該予測対象となる太陽光発電装置10Aの晴天時発電量Wpvcと、予測誤差Werrorに基づいて予測対象となる太陽光発電装置10Aの予測対象時刻における予測発電量Wpvを算出する。Wpv=Wpvc×WrWerrorこれにより、当該予測対象となる太陽光発電装置10Aにおける発電量の変動状況を示す予測対象変動パターンA1~A3と、当該予測対象となる太陽光発電装置10Aの周辺の異なる複数の地点にそれぞれ設置された複数の太陽光発電装置10B~10Iにおける発電量の変動状況をそれぞれ示す複数の周辺変動パターンとから、予測対象となる太陽光発電装置10Aの風上の太陽光発電装置として有意的に特定し、これに基づいて予測対象の照合時間帯より前の過去の被照合時間帯における風上の太陽光発電装置の発電量の変動状況から、予測発電量Wpvを算出することができる。そのため、これまでの外気温度や季節等の環境条件にとらわれることなく、予測対象となる太陽光発電装置10Aよりも、制御上風上となる周辺の太陽光発電装置の実際の発電量の変動状況を示す周辺変動パターンに基づいて、当該予測対象となる太陽光発電装置の発電量を予測することが可能となる。従って、予測を大幅に上回るような急激な天候の変化が生じた場合であっても、予測対象となる太陽光発電装置10Aの予測発電量Wpvを適切に予測することが可能となる。特に、風上の太陽光発電装置において近似した周辺変動パターンの被照合時間帯と照合時間帯とのずれ時間を把握し、予測対象時間帯よりずれ時間だけ過去の風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンに基づき、予測発電量Wpvを算出することにより、精度よく周辺変動パターンに基づいた予測対象となる太陽光発電装置10Aの予測発電量Wpvの予測を行うことができる。更に本実施例では、発電量予測部15Aは、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンと、それぞれの予測対象変動パターンに対して複数のずれ時間毎の周辺変動パターンとをそれぞれ照合して風上の太陽光発電装置を特定することにより、より確実に、風上の太陽光発電装置を特定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の予測発電量Wpvの予測精度の向上を図ることができる。また、上記ステップS20では、複数の照合時間帯における予測対象変動パターンが、同一の太陽光発電装置において周辺変動パターンに近似した場合のみ有意と判断し、当該太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定することにより、より確実に、風上に太陽光発電装置を特定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の発電量の予測精度の向上を図ることができる。更に、本実施例では、発電量予測部15Aは、ステップS3において、予測対象変動パターンに対する各周辺変動パターンの相関係数の大きさに基づいて予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの照合を行い、相関係数が大きい周辺変動パターンの太陽光発電装置を風上の太陽光発電装置として特定することにより、容易に予測対象変動パターンと各周辺変動パターンとの近似の度合いを判定することが可能となり、予測対象となる太陽光発電装置の発電量予測を容易に実現することができる。特に、予測対象変動パターンに対する風上の太陽光発電装置の周辺変動パターンの相関係数に基づいて予測の信頼度を判定しステップS5、当該信頼度に応じて予測発電量Wpvを補正することにより、より一層、精度よく予測対象となる太陽光発電装置の発電量予測を行うことができる。本実施例における発電量予測システムSを備えた電力管理システムTでは、上述したように対象となる太陽光発電装置10Aの予測発電量Wpvを予測した後、制御装置12は、ステップS8において、前記外気温度センサに基づき当該店舗1において各電力消費機器の機器環境条件としての外気温度を検出する。制御装置12は、記憶部に予め構成されている機器環境条件この場合外気温度に対する電力消費機器の電力消費量Wqのデータベースを参照して、当該検出された外気温度に対する電力消費機器による電力消費量Wqを予測する。そして、制御装置12は、ステップS8にて取得された現在の電力消費機器による電力消費量Wqから、上記ステップS7にて取得された当該太陽光発電装置10Aの予測発電量Wpvを減算して商用電力の予測消費電力量Wb消費電力量の予測値Wq-予測発電量Wpvを予測するステップS9。制御装置12は、ステップS10に進み、当該算出された商用電力の予測消費電力量Wbが所定の上限値W0デマンド制御における所謂ピークカットレベルを上回ったか否かを判断する。当該予測消費電力量Wbが上限値W0以下である場合には、制御装置12は、各電力消費機器について通常運転を継続するステップS11。他方、ステップS10において、予測消費電力量Wbが上限値W0を上回る場合には、各電力消費機器について節電モード運転を実行する。節電モード運転では、制御装置12は、各電力消費機器の出力を抑制する制御を行う。具体的に、各電力消費機器が圧縮機と凝縮器と減圧手段と蒸発器とから冷媒回路が構成される冷却装置を有して冷設機器側制御装置により運転が制御される冷設機器、例えば、ショーケース等である場合には、設定温度を上げる設定温度を緩和する方向に変更することによって、出力を抑制する。また、冷設機器側制御装置によって、所定のタイミングで行われる蒸発器の除霜運転を、商用電源からの予測消費電力量Wbが上限値を上回った場合に、蒸発器の除霜開始タイミングを遅延させる。これにより、通常、蒸発器の除霜終了直後には、温度上昇してしまった被冷却空間を早期に冷却すべく、圧縮機の電力消費量が通常冷却時よりも増大してしまう傾向にあるが、このように、商用電源からの予測消費電力量Wbが上限値を上回った場合、蒸発器の除霜開始タイミングを遅延させることにより、商用電源からの予測消費電力量Wbが上限値を上回ってしまう時期と、圧縮機の電力消費量が増大してしまう時期とを効果的にずらずことができ、より確実に商用電源からの消費電力量が上限値を上回ってしまう不都合を回避することが可能となる。また、電力消費機器が空気調和機である場合には、当該設定温度を緩和させる方向、例えば冷房運転時では設定温度を上昇させる方向に、暖房運転時では設定温度を降下させる方向に設定変更を行う。これによっても、空気調和機の出力を抑制することができる。また、電力消費機器が照明機器である場合には、当該照明機器の照度を低下させる変更を行うことによって、出力を抑制することができる。また、店舗内の空気循環を行う換気扇5については、当該節電モードでは運転を停止し、店舗内に設置した節電モード状況表示手段により現在、節電モードを実行している旨の表示を行う。一般に、太陽光発電装置による太陽光発電量は、晴れや曇り、雨等の気象条件によって変動し、同じ晴れの条件であっても、発電パネルの上方に雲がかかると、その発電量が減少してしまう。一方、店舗全体の約半分の消費電力量は、外気温度の変化により変動するショーケース等の冷設機器や空気調和機が占める。この外気温度は、一時的な天候の変化にはあまり大きく影響を受けない、若しくは、遅れて影響する。そのため、太陽光発電装置における発電量が、気象条件によって減少した場合であっても、外気温度が高い状況が続いている限り、当該冷設機器等の消費電力量は低下しない。これにより、太陽光発電装置における発電量が減少した分は商用電力にて補われるため、適切なデマンド制御を行うことができずに、商用電力の電力消費量が所定の上限値を超えてしまう。しかしながら、本願発明のように、予測対象となる太陽光発電装置10Aの周辺の太陽光発電装置の発電量の変動状況に基づいて、風上となる太陽光発電装置を特定し、当該風上となる太陽光発電装置の過去のずれ時間前の発電量の変動状況に応じて、当該予測対象となる太陽光発電装置10Aの発電量Wpvを予測し、これに基づいて予測消費電力量Wbが上限値を上回ってしまう場合には、電力消費機器の出力を抑制する制御を行うことにより、突発的な天候の変化により発電量が急激に減少してしまう場合であっても、余裕を持って電力消費機器の出力を抑制する制御を行うことが可能となり、商用電力の消費電力量が上限値を超えてしまう不都合を効果的に回避することができる。尚、本実施例では、各発電量予測部15制御装置12がインターネット等のネットワークを介して相互に接続されて、各店舗1各太陽光発電装置10における制御装置12発電量予測部15のそれぞれが、複数の周辺変動パターンから予測対象の太陽光発電装置に対する風上の太陽光発電装置を特定し、自らの太陽光発電装置10の発電量の予測を行っているが、本願発明はこれに限定されるものではなく、各制御装置12が、管理会社等に別途設けられる集中管理制御装置に接続されて、当該集中管理制御装置が各太陽光発電装置の発電量予測部としてそれぞれの太陽光発電装置10の発電量予測を行い、予測した発電量をそれぞれ対象となる太陽光発電装置10に接続される制御装置12にフィードバックする方式を採用してもよい。