"日射量予報値を取得する日射量予報値取得手段と、予め過去の日射量実績データに基づいて作成された日射量変動パターンを、複数種類記憶する日射量変動パターン記憶手段と、太陽光発電量予測データを生成するための日射量予測データを生成する手段であって、前記取得された日射量予報値の各データ間を、前記複数種類の日射量変動パターンのうちの何れかを用いて補間することで、補間に用いた日射量変動パターンと近似する変動パターンの日射量予測データを生成する日射量予測データ生成手段と、を有することを特徴とする日射量予測装置。前記日射量予測データ生成手段は、所定時間内における各々の予測時点での前記日射量予測データと前記日射量変動パターンの日射量データとの比がほぼ等差となるように、該日射量予測データを生成することを特徴とする請求項1記載の日射量予測装置。前記日射量予測データ生成手段は、下記の式により日射量予測データFiを求めることで、前記日射量予測データと前記日射量変動パターンの日射量データとの比がほぼ等差となるように、該日射量予測データを生成する、但し、Ci,Ct;日射量変動パターンの日射量データi=0,1,2,,nCjj=0でC0、j=nでCn;C0は、C0とその前後所定時間分の日射量データの平均値。Cnは、Cnとその前後所定時間分の日射量データの平均値。F0,Fn;日射量予報値ことを特徴とする請求項2記載の日射量予測装置。前記日射量予測データ生成手段は、下記の式により日射量予測データFiを求めることで、前記日射量予測データと前記日射量変動パターンの日射量データとの比がほぼ等差となるように、該日射量予測データを生成する、但し、Ci;日射量変動パターンの日射量データi=0,1,2,,nF0,Fn;日射量予報値ことを特徴とする請求項2記載の日射量予測装置。前記複数種類の日射量変動パターンは、各時期に応じた日射量変動パターンであり、前記日射量予測データ生成手段は、前記日射量予報値に係る時期に対応する日射量変動パターンを用いて、前記日射量予測データの生成を行うことを特徴とする請求項1または2記載の日射量予測装置。コンピュータを、日射量予報値を取得する日射量予報値取得手段と、予め過去の日射量実績データに基づいて作成された日射量変動パターンを、複数種類記憶する日射量変動パターン記憶手段と、太陽光発電量予測データを生成するための日射量予測データを生成する手段であって、前記取得された日射量予報値の各データ間を、前記複数種類の日射量変動パターンのうちの何れかを用いて補間することで、補間に用いた日射量変動パターンと近似する変動パターンの日射量予測データを生成する日射量予測データ生成手段、として機能させる為のプログラム。上述したように、従来、太陽光発電量を予測するための日射量予測値に関しては、比較的長い時間間隔の日射量予報データ3時間間隔などを外部から取得して用いることになるが、そのままでは比較的短い時間間隔30分間隔などの太陽光発電量予測に適合しない。この為、日射量予報データを、太陽光発電量の予測に適合する時間間隔30分間隔などになるように補間する必要がある。これに対して、従来の線形補間を用いた場合、上記のように入力データを単純に等配分するので、これでは各点間における変化を十分に捉えて補間することができず、補間精度が良くない。すなわち、線形補間を、日射量のように線形的でない動きをするデータ図9参照の予測に適用すれば、予測の精度が悪い可能性が高い。また、スプライン関数などによる補間の方法は、3点以上の複数の点を通るなめらかな曲線で近似するものであり、これも日射量予測の場合には各点間における変化を十分に捉えて補間することができず、補間精度が良くない。本発明の課題は、太陽光発電量を予測するための日射量予測値に関して、比較的長い時間間隔の日射量予報データを、比較的短い時間間隔の太陽光発電量の予測に適合する時間間隔に補間するものであって、日射量予報値の補間データの補間精度が良く、以って予測の精度向上を図ることができる日射量予測装置等を提供することである。本発明の日射量予測装置は、日射量予報値を取得する日射量予報値取得手段と、予め過去の日射量実績データに基づいて作成された日射量変動パターンを、複数種類記憶する日射量変動パターン記憶手段と、太陽光発電量予測データを生成するための日射量予測データを生成する手段であって、前記取得された日射量予報値の各データ間を、前記複数種類の日射量変動パターンのうちの何れかを用いて補間することで、データの時間間隔が前記太陽光発電量予測データと同じであり、且つ、補間に用いた日射量変動パターンと近似する変動パターンの日射量予測データを生成する日射量予測データ生成手段とを有する。上記日射量予報値は時間間隔Aで取得できるものとし、上記太陽光発電予測データは時間間隔Bで生成したいただし、時間間隔の大小関係はAB。本発明では、予め生成されている、データの時間間隔が太陽光発電量予測データと同じである日射量変動パターンを用いて、日射量予報値を補間することで、太陽光発電量予測データの生成に適した日射量予測データを生成する。特に、その変動パターンが、補間に用いた日射量変動パターンと近似する変動パターンとなるように、日射量予測データを生成する。その為に、例えば一例としては、前記日射量予測データ生成手段は、前記日射量予測データと前記日射量変動パターンとの比がほぼ等差となるように、該日射量予測データを生成する。本発明の日射量予測装置等によれば、太陽光発電量を予測するための日射量予測値に関して、時間間隔Aの日射量予報データを使い、時間間隔Bの太陽光発電量の予測に適合するようにデータを補間するものであって、日射量予報値の補間データの補間精度が良く、以って日射量予測の精度向上を図ることができるただし、時間間隔の大小関係はAB。また、これによって太陽光発電量の予測精度向上も期待できる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図1は、本例の日射量予測装置のハードウェア構成図である。本例の日射量予測装置は、例えば一般的なコンピュータパソコン、サーバ装置等上で実現されるものであり、図1は一般的なコンピュータの概略構成を示すものと見做してもよい。既に述べたように、電力購入計画の作成の為には太陽光発電量の予測を行う必要があり、太陽光発電量の予測を行うためには日射量予報値を用いる必要がある。しかし、気象予報の日射量予報値のデータ時間間隔は、数時間単位3時間や6時間間隔であり、電力購入計画の作成の為の太陽光発電量予測のデータ時間間隔30分や1時間に比べて非常に長い。この為、比較的長い時間間隔の日射量予報値を、比較的短い時間間隔の太陽光発電量の予測に適合する時間間隔例えば30分間隔のデータとなるように補間することにより、太陽光発電量の予測の為のデータとして使用できるようにする必要がある。しかし、従来の補間方法では、上述した通り、予測の精度が悪い補間精度が良くない。これに対して、本例の日射量予測装置10は、過去の日射量実績データに基づく日射量変動パターン以下、参照カーブデータと記す場合もあるを用いて、日射量予報値の補間を行うことで、太陽光発電量の予測の為の入力データとして使用できる日射量予測データの生成を行う。特に、日射量予報値の補間データを精度よく生成することができ、予測の精度向上を図ることができる。尚、過去の日射量実績データは、日射量予報値とは異なり、太陽光発電量の予測に適合する時間間隔例えば30分間隔となっている。図1に示す例の日射量予測装置10は、入力装置11、出力装置12、演算装置13、データベース14等を有する。入力装置11は、例えばキーボード、マウス等である。ユーザは、入力装置11を操作して、任意のデータを入力できる。入力されたデータは、例えばデータベース14に記憶される。ユーザは、入力装置11を操作して、例えば上記参照カーブデータ作成の為の入力作業などを行うが、この例に限らない。出力装置12は、例えばディスプレイやプリンタなどであるが、この例に限らない。例えば、出力装置12は、任意のデータをデータベース14に格納する機能部であってよいし、ネットワークを介して任意の外部装置不図示と通信を行って、気象予報の日射量予報値を外部装置から取得する通信機能部、あるいは例えば後述する30分間隔等の日射量予測データを外部装置へ送信する通信機能部などであってもよい。尚、ディスプレイには、例えば、上記参照カーブデータ生成の為の画面不図示や日射量予測データ生成の為の画面不図示などが表示されるものであってもよい。演算装置13は、例えばCPU/MPU等である。データベース14は、ハードディスク装置等であり、例えば以下に説明する各種データを記憶するが、更に予め所定のアプリケーションプログラムが記憶されている。演算装置13は、このアプリケーションプログラムを読出し実行することにより、後述する各種処理図2の各種機能部の処理などを実現するものであり、特に補間処理を行うものである。尚、本発明は、この様なプログラム自体として構成することもできる。補間処理は、例えば外部装置から取得した比較的長い時間間隔の日射量予報データを、比較的短い時間間隔の太陽光発電量の予測に適合する時間間隔に補間するものであり、特に参照カーブデータ等を用いて補間を行うことで、太陽光発電量の予測に適合する時間間隔の日射量予測データを、予測精度良く生成するものである。本例では、3時間間隔等の日射量予報データに対して、参照カーブデータ等を用いて補間を行うことで、過去の日射量変動パターンに応じた30分間隔等の日射量予測データを生成する例を示すが、勿論、これは一例に過ぎない。参照カーブデータは、過去の日射量実績データに基づいて作成する。1つのデータではなく、複数のデータに基づいて作成することが望ましく、例えば複数のデータの各時間毎の平均値をとって参照カーブデータとする。過去の日射量実績データは、例えば予めデータベース14に格納されていてもよいし、その都度、外部装置からネットワークを介して取得してもよい。日射量は、例えば季節等によって、その変動パターンが変わることが考えられるため例えば、夏季は冬季に比べて、日照時間が長く日の出が早く、日の入りが遅い且つ日射量が大きいなど、例えば季節毎や月毎にそれぞれ参照カーブデータを作成しておく。例えば各月毎に、その月の過去の日射量実績データの各時間毎の平均を求めて、その月の参照カーブデータとする。この場合、1月~12月までの12種類の参照カーブデータが作成されることになる。作成された参照カーブデータは、例えばデータベース14に格納する。太陽光発電量の予測や電力購入計画の作成に関しては、上記の通り従来技術であり、ここでは特に説明しないが、既に述べたように太陽光発電量の予測や電力購入計画は、30分間隔または1時間間隔のデータ群より成る。これより、日射量予測も、30分間隔または1時間間隔とする必要があるが、日射量予報値は、数時間間隔例えば3時間毎や6時間毎などである。また、従来手法では日射量の予測精度が悪い。この為、本装置10により、数時間間隔の日射量予報データに対して、参照カーブデータを用いて補間を行うことで、30分間隔または1時間間隔の精度良い日射量予測データを生成するものである。尚、本説明では30分間隔の日射量予測データを生成する例を用いるものとする。また、尚、精度が良いとは、予測精度が良いことを意味し、予測対象日の実際の日射量が日射量予測データと一致する場合が、最も精度が良い場合となる。ここで、本説明では、まず、上記数時間間隔の日射量予報データは、予め不図示の外部装置等から取得してデータベース14に格納しておくものとする。また、上記過去の日射量実績データ本例では30分間隔のデータとなっているも、予めデータベース14に格納しておくものとする。そして、日射量予測装置10は、演算装置13等によって実現される処理機能により、上記参照カーブデータを生成し、更に上記30分間隔の日射量予測データ補間データを、日射量予報データと参照カーブデータを用いて生成する。図2は、日射量予測装置10の機能ブロック図である。図2に示す例では、日射量予測装置10は、補間処理部21日射量予測データ生成手段として機能する、参照カーブデータ入力部22、参照カーブデータパターン管理部23、時間間隔設定部24等の各種処理機能部を有する。尚、これら各種機能部21~24の処理機能は、例えば上記演算装置13CPU/MPU等でが、上記アプリケーションプログラムを読出し実行することにより実現される。参照カーブデータ入力部22は、上記データベース14に格納された過去の日射量実績データ等に基づいて、上記参照カーブデータを作成するまたはユーザによって作成させる。参照カーブデータ入力部22は、例えば一例としては、上記ディスプレイ上に不図示の参照カーブ編集用画面を表示する。この参照カーブ編集用画面では、例えば参照カーブデータ作成の為の各種条件を、ユーザが任意に入力できる。例えば各季節毎の参照カーブデータ作成を指定すると共に、作成対象の季節春夏秋冬を指定できる。あるいは、各月毎の参照カーブデータ作成を指定すると共に、作成対象の月1月~12月の何れかを指定できる。これより、参照カーブデータ入力部22は、指定された条件に従って、参照カーブデータを作成するまたはユーザによって作成させる。例えば一例としては、過去の日射量実績データ等に基づいて、指定された条件に従って例えば各月毎に平均値を求めることで例えば各月毎の参照カーブデータを作成する。例えば、仮に、各月毎の参照カーブデータ作成が指定され、作成対象月として6月が指定された場合、過去の6月の各日の日射量実績データをデータベース14から取得し、その平均値を求めることで、6月用の参照カーブデータが作成される。平均値は、本例では日射量実績データは30分間隔データであるので、例えば9時、9時半、10時、10時半等のように、30分間隔のデータであるので、例えば9時であれば、6月1日~6月30日の9時の日射量の総和を求めて、この総和を30で除算すれば、9時の平均値が求まることになる。尚、この例に限らず、例えば6月の各日の日射量実績データをグラフ表示することで、ユーザがこのグラフが示す変動パターンを参考にしながら自由に任意の参照カーブデータのグラフを入力できるようにしてもよい。あるいは、6月の各日の日射量実績データをグラフ表示し、ユーザがデータが異常であると判断して指定した日は、上記平均値算出処理から除外するようにしてもよい。例えば、ユーザが6月10日のデータが異常であり除外すべきものとして設定した場合には、参照カーブデータ入力部22は、例えば上記9時の例の場合には、6月1日~9日と6月11日~30日の9時の日射量の総和を求めて、この総和を29で除算すれば、9時の平均値が求まることになる。上記のように参照カーブデータ入力部22によって複数種類の参照カーブデータが作成されてデータベース14に格納される場合には、参照カーブデータパターン管理部23によって、これら複数種類の参照カーブデータが管理される。すなわち、参照カーブデータパターン管理部23は、データベース14に格納される複数種類の参照カーブデータが、それぞれ例えば何月用の参照カーブデータであるのかを管理している。そして、参照カーブデータパターン管理部23は、例えば、補間処理部21によって、任意の月日の日射量予報データの補間が行われる際には、該当する同時期の;本例では同月の参照カーブデータを選択して補間処理部21に渡す、等の処理を行うものであってもよい。また、補間処理部21による補間処理を行う前に、時間間隔設定部24によってユーザが、例えば補間対象の日射量予報データが、3時間間隔のデータであるのか、6時間間隔のデータであるのかを、予め設定しておくか、後から設定できるようにしてもよいこの設定に応じて、nの値が6または12の何れかに決定される。1日における日射量の変動パターンは、例えば極端な例では、夏至は日照時間が非常に長く、冬至は日照時間が非常に短い等、時期に応じた変動パターンがある。これより、予め各時期毎各季節毎や各月毎などに対応する参照カーブデータを作成記憶しておき、予測を行う毎に、予測対象日に応じた時期の参照カーブデータを用いて日射量予報データの補間を行うことにより、より精度の高い補間が可能となる。すなわち、補間処理部21は、不図示の外部の予測システム等から任意の予測対象日の日射量予報データ3時間間隔のデータ等を取得すると共に、この予測対象日に該当する参照カーブデータ本例では30分間隔データとするを、例えば上記参照カーブデータパターン管理部23から取得する。そして、取得した参照カーブデータを用いて、例えば3時間間隔の日射量予報データの補間を行うことで、本例では30分間隔の日射量予測データを生成する。これは、3時間間隔の日射量予報データの各データ間任意の2点間に関して、参照カーブデータにおけるこの2点間に相当する時間帯のデータ該当データというものとするを用いて補間することで、太陽光発電量予測のデータ時間間隔と同じデータ時間間隔の更に、補間に用いた参照カーブデータ日射量変動パターンと近似する変動パターンの日射量予測データを生成するものである。例えば図3aの例では、参照カーブデータの6時から9時までの時間帯の変動パターンに近似する変動パターンの、データ時間間隔が30分間隔の日射量予測データを、生成する例を示している。上記補間に用いた参照カーブデータの変動パターンに近似する変動パターンの日射量予測データを生成する処理は、例えば一例としては、所定時間内における各々の予測時点での日射量予測データと参照カーブデータ日射量変動パターンの日射量データとの比がほぼ等差になるように、30分値30分間隔の日射量予測データを求めるものであるが、この例に限らない。但し、この例の場合、簡易な処理で済むので、処理負荷が少なくて済む換言すれば、処理時間が短縮できる。尚、参照カーブデータは、上記時期に応じたパターンに限らず、例えば時期及び天候に応じたパターン等としてもよい。例えば、ユーザが、過去の天気実績データを参照して、過去の各日を晴れ、曇り、雨または雪の3種類の何れかに分類する例えば晴れ時々曇りであった場合には晴れに分類する等、ユーザが自由に決めてよい。そして、各月毎かつ各天気に応じた参照カーブデータを生成する。例えば上記の例では、6月の晴れの日の日射量実績データをデータベース14から取得し、その平均値を求めることで、6月の晴れの日用の参照カーブデータが作成される。同様にして、6月の曇りの日用の参照カーブデータ、6月の雨または雪の日用の参照カーブデータが作成される。つまり、この例では、12×3=36種類の参照カーブデータが作成されることになる。そして、参照カーブデータを用いた補間処理を行う際には、例えば予測対象日の天気予報データを、外部のWebサーバ等からネットワークを介して取得することであるいは、ユーザが天気予報を見て入力することで、該当する参照カーブデータが取得されることになる。図3aに、本手法による日射量予測データ生成の具体例を示す。また、比較のため、図3bに従来のスプライン補間による日射量予測データ生成の具体例を示す。まず、図3aを参照して説明する。図3aの例では、補間対象となる日射量予報データのうちの任意の2点は、6時と9時のデータであり、これより参照カーブデータにおける上記該当データは、図示の通り6時、6時半、7時、7時半、8時、8時半、9時の7点のデータとなる。このような該当データを用いて、日射量予報データの2点間を補間することで、図示の通り6時、6時半、7時、7時半、8時、8時半、9時の7点のデータより成る日射量予測データを生成する。但し、9時は次の2点間9時と12時に含まれるものとすれば、9時を除外した6点のデータより成る日射量予測データを生成することになる。これは、特に、生成される日射量予測データの変動パターンが、上記参照カーブデータにおける該当データの変動パターンと近似したものとなるように、日射量予測データを生成する。その為に、一例としては例えば、日射量予測データと参照カーブデータとの比相互に対応するデータ同士の比。後述するCi/Fi等;つまり、同じ時間iに係るデータ同士の比がほぼ等差になるようにして、日射量予測データを生成する。これについては、後に図4等を参照して詳細に説明する。既に述べたように、参照カーブデータは過去の実績データに基づいてたとえば平均値等作成されるものであり、予測対象日の変動パターンも該当データの変動パターンと略同様となる可能性が高いと考えられる。これより、本手法によって生成される日射量予測データは、日射量予報値の補間データを精度良く作成できたものであり、日射量の予測の精度向上を図ることができるものと考えられる。上記の通り、太陽光発電量の予測は、日射量予測値を用いて行われるのであるから、太陽光発電量の予測の精度向上も図ることができるものと考えられる。一方、従来のスプライン補間による日射量予測データは、図3bに点線で示すように、単に補間対象となる日射量予報データの各点6時、9時、12時、15時を通る、なめらかな曲線となるものであり、参照カーブデータの変動パターンとは何等関係ないパターンとなる。よって、既に述べたように、スプライン補間の場合、各点間における変化を捉えて補間することは出来ず、補間精度が良くない。本手法の日射量予報データの補間による日射量予測データの生成について、以下、更に詳細に説明する。まず、図4は、取得される日射量予報データと参照カーブデータ、これらのデータに基づいて生成される日射量予測データの他の具体例である。図4aの例では、日射量予報データは、3時間間隔の8点のデータ図上、丸○で示すから成る。また参照カーブデータは、ここでは特に各点を示すことなく各点を繋いだ線として示すが、実際には上記図3と同様に30分間隔の複数の点より成るものである。同様に、日射量予測データも、図では図示の点線で示すが、実際には30分間隔の複数の点より成るものである。そして、日射量予報データの上記8点について、相互に隣接する2点毎に、この2点間を補完する30分間隔の複数の点を生成することで、30分間隔の日射量予測データを生成する。これは、上述したように、例えば一例としては、日射量予測データと参照カーブデータの比がほぼ等差となるようにして、日射量予測データを生成する。ここで、図4bには、上記8点のうちの任意の2点に係る拡大図を示す。図4bにおいて、F0とFnが、日射量予報データの上記8点のうちの任意の2点のデータである。また、参照カーブデータの該当部分上記2点間の時間帯に対応する部分のデータは、Cii;0,1,2,3、、n-1、nで表すものとする。C0がF0に対応し、CnがFnに対応するものである。尚、対応するとは、同じ時間のデータである意味であり、例えばF0が9時のデータであり、Fnが12時のデータであるならば、C0は9時のデータであり、Cnは12時のデータであることになる。また、各Ciに対応する各Fii;0,1,2,、n-1、nが、30分間隔の日射量予測データの各点を示す。尚、ここでは、日射量予報データが3時間間隔で参照カーブデータが30分間隔であるので、n=6となるよって、上記FnはF6と記してもよい。ここで、下記の1式を変形して得られる2式が、日射量予測データと参照カーブデータの比がほぼ等差になるようにFiを求める式である。上記1式におけるCi/Fiが、上記日射量予測データと参照カーブデータの比に相当する。上記1式、2式は、基本的には、参照カーブデータの該当部分の両端F0、Fnにそれぞれ対応する点のデータを用いるものであり、それ故、1式、2式におけるC0、Cnの代わりに、C0、Cnを用いるものであってもよい下記の1’式、2’式とするものであってもよい。但し、ここではC0、Cnを用いる上記1式、2式を用いるものとする。ここで、下記の3式が、C0、Cnの算出式である。すなわち、3式においてj=0、nとすることで、C0、Cnが算出される。但し、Ci,Ct;参照カーブ時間間隔30分のデータCj;前後±1時間30分または±3時間の参照カーブの平均値時間間隔が3時間または6時間:特に、j=0の場合は、C0とその前後±1時間30分または±3時間の参照カーブの平均値。j=nの場合は、Cnとその前後±1時間30分または±3時間の参照カーブの平均値。Fi;求める30分補間値30分値の日射量予測データFj;入力される日射量予報データ3時間値または6時間値n=63時間値対応または126時間値対応m;予め任意に決めてよい任意の整数m=0,1,2,の何れかj=0、ni=0,1,2,,n尚、30分値ではなく1時間値などであってもよい。これは、参照カーブデータにはバラツキがあることを考慮して、C0、Cnそれぞれについて、そのデータと前後m個のデータ本例ではm=3とし、時間でいうと前後±1時間30分の計2m1個のデータを用いて平均して均すことで、C0、Cnを補正したものが、C0、Cnであると見做してよい。これによって、バラツキによる悪影響を抑え、適切な日射量予測データが得られることが期待できる。また、参照カーブデータCiを用いる1’式及び2’式は、1式及び2式のm=0その値の前後±0個のデータを平均するの場合と同等となる。例えば、n=6、m=3の場合、C0とC6が求められることになるが、例えばC6に関しては、C6={C3C4C5C6C7C8C9}÷7によって求められることになる。尚、C7、C8、C9は、Cn1、Cn2、Cn3に相当し、次の時間帯のデータであり、仮に対象時間帯が6時~9時であったとしたならば、C7、C8、C9は、例えば9時半、10時、10時半のデータである。あるいは、上記算出式の各変数は、下記のように定義してもよい。{但し、Ci,Ct;日射量変動パターンの日射量データFi日射量予測データi=0,1,2,,nj=0、nCjj=0でC0、j=nでCn;C0は、C0とその前後所定時間分の日射量データの平均値。Cnは、Cnとその前後所定時間分の日射量データの平均値。Fjj=0でF0,j=nでFn;日射量予報値m;予め任意に決めてよい任意の整数m=0,1,2,の何れかn;任意の整数;基本的には、日射量予報値の時間間隔と日射量データの時間間隔とで決まる値。}上記算出式2、3を、図3aの例に適用した場合、例えば図5に示す結果が得られることになる。図5において、F0、F6、F12が、3時間間隔の日射量予報データの一例でありよって、ここではn=6、ここではそのうちのF0、F6が、処理対象の2点であるものとする。また、この2点の時間帯に対応する参照カーブデータCii;0~6が、図示のC0、C1、C2、C3、C4、C5、C6である。基本的には、これらF0、F6とCii;0~6を用いて、上記2’式によって、30分間隔の日射量予測データFii;0~6を算出することになる。但し、本例では、上記3式によって求めたC0、Cnを用いて、上記2式により30分間隔の日射量予測データFii;0~6を算出する。すなわち、図示のF0、F1、F2、F3、F4、F5、F6が、求められることになる。尚、C0とC6の算出方法は上記の通りであり、図示のように、基本的にはC0、C6と同一となることはない同一となるケースは少ない。また、図の例では分かり難いかもしれないが、例えばC0とC6がバラツキが大きいために図示のCii;1~5を繋いだ線の延長線上から大きく外れた位置にある場合でも、C0とC6は、この延長線に近いものとなる可能性が高いことになる。尚、上記2式によれば、i=0の場合にはF0=F0×C0/C0となるので、上記のようにC0とC0とが異なる場合には、図示のようにF0とF0とは異なるものとなる。これは、i=6の場合も略同様である。図示のように、本手法により算出される30分間隔の日射量予測データFii;0~6の変動パターンは、参照カーブデータCii;0~6の変動パターンまたはその補正データC0、Cn、Cii;1~5の変動パターンと、近似したものとなる。尚、Ci、Fiの何れも、万が一、負の値となった場合には、‘0’と見做すものとする。最後に、上記日射量予測データと参照カーブデータの比がほぼ等差になるようにすることに関して、図6の具体例を用いて説明する。図6の例では、日射量予測データと参照カーブデータの比Ci/Fiは、i=0のとき2.00、i=6のとき1.50であり、これらの間を、i=1のとき192、i=2のとき183、i=3のとき175、i=4のとき167、i=5のとき158、というように変化している。ここで、日射量予測データと参照カーブデータの比Ci/Fiの変化率は、例えば100×現データ-前データ/前データにより求めることができるものとする。例えば、i=3のデータが現データの場合には、変化率=100×1.75-1.83/1.83≒4.37となる。あるいは、日射量予測データと参照カーブデータの比の差隣り合う2項同士の差は、例えばi=0とi=1に関しては2.0-1.92=0.08であり、i=1とi=2に関しては1.92-1.83=0.09であり、他も同様に差を求めると何れも0.08や0.09程度である。従って、日射量予測データと参照カーブデータの比が、ほぼ等差であるものと言える。尚、等差数列等でよく知られているように、等差とは、隣り合う二つの項の差を取ると、常に一定数となるものである。例えば、3,6,9,12,15,18は明らかな等差数列である。そして、ここではほぼ等差とは、完全に一定数ではなくても、ほぼ一定数であることを意味するものとする。また、図7は、本手法を従来の線形補間直線補間を比較して示す図である。図7は、本手法、線形補間それぞれの日射量予測データを示すと共に、同時期の日射量変動パターン参照パターンを示す。図示の通り、日射量予測データは、本手法の場合、変動パターンが過去の同時期の変動パターンと近いものとなり、精度が高いものと考えられる。一方、図から明らかなように、線形補間の場合には、過去の同時期の変動パターンと大きくことなり、精度が低いものと考えられる。尚、特に図示等しないが、本例の日射量予測装置は、例えば下記の各機能部を有するものと見做すこともできる。尚、下記の各機能部は、上記演算装置13が上記アプリケーションプログラムを実行することにより実現される。データの時間間隔が比較的長い日射量予報値を取得する日射量予報値取得部。予め過去の日射量実績データに基づいて作成された、データの時間間隔が太陽光発電量予測データと同じである日射量変動パターンを、複数種類記憶する日射量変動パターン記憶部。データの時間間隔が比較的短い太陽光発電量予測データを生成するための日射量予測データを生成する機能部であって、上記取得された日射量予報値の各データ間を、上記複数種類の日射量変動パターンのうちの何れかを用いて補間することで、データの時間間隔が太陽光発電量予測データと同じであり、且つ、補間に用いた日射量変動パターンと近似する変動パターンの日射量予測データを生成する日射量予測データ生成部。また、補間に用いた日射量変動パターンと近似する変動パターンの日射量予測データを生成する処理の具体例は、例えば、上記日射量予測データ生成部が、上記日射量予測データと上記日射量変動パターンの日射量データとの比がほぼ等差となるように、日射量予測データを生成するものである。但し、この例に限らない。また、上記日射量予測データと上記日射量変動パターンの日射量データとの比がほぼ等差となるように、日射量予測データを生成する処理の具体例は、例えば上記2式及び3式や、上記2’式であるが、これらの例に限らない。以上説明したように、本手法では、例えば30分間隔の参照カーブデータを用いることで、3時間間隔または6時間間隔データの30分間隔データへの値補間処理を行う。換言すれば、参照カーブを、入力される3時間間隔値n=6または6時間間隔値n=12に合うようにフィッティングする。特に、補間に用いた日射量変動パターンと近似する変動パターンの日射量予測データを生成することができる。これは、例えば、日射量予測データと参照カーブデータとの比がほぼ等差になるようにして、日射量予測データを生成するものである。これによって、参照カーブと近似した変動パターンの日射量予測データが求められることになり、データ間の変化を過去の実績を十分に捉えて補間することができ、これは日射量予報値の補間データの精度が良いものと言えるものであり、以って太陽光発電量の予測の精度向上を図ることができる。以上、本手法によれば、データ間隔の粗い気象予報値3時間間隔の日射量予報データ等に対して、過去の実際の日射量データに基づいて予め作成されている参照カーブデータを用いて、精度良く補間を行うことができ、これにより、予測精度の向上が可能となり、有用である。特に、過去の実績データをもとにデータの変化比率を考慮したデータ補間をすることにより、補間の精度向上が図れる。"