"それぞれ異なる地点に設置されている複数の個別発電装置の故障の有無を診断する個別発電装置の故障診断装置であって、或る一つの前記個別発電装置の故障を診断する際に、少なくとも2個の他の前記個別発電装置をリファレンスとして用い、前記リファレンスの発電に関するデータに基づいて、前記或る一つの前記個別発電装置の故障を診断する診断部と、前記或る一つの前記個別発電装置と前記リファレンスとの設置条件の類似度を示す指標であるランクを前記リファレンスそれぞれに付与するランク付与部とを備え、前記診断部が、前記リファレンスの前記ランクを加味して前記或る一つの前記個別発電装置の故障を診断することを特徴とする個別発電装置の故障診断装置。前記診断部が、前記或る一つの前記個別発電装置の積算電力量と、前記リファレンスの積算電力量との差が所定の判定値より大きいか否かを判定し、前記或る一つの前記個別発電装置の積算電力量と、前記リファレンスの積算電力量との差が前記所定の判定値より大きい場合に、前記或る一つの前記個別発電装置の発生電力が所定の範囲以上で前記リファレンスの発生電力よりも低下しているか否かを判定し、前記或る一つの前記個別発電装置の発生電力が前記所定の範囲以上で前記リファレンスの発生電力よりも低下していれば、前記或る一つの前記個別発電装置の故障を検出し、前記或る一つの前記個別発電装置の故障検出回数が所定回数以上になった場合に、前記或る一つの前記個別発電装置が故障していると判断することを特徴とする請求項1に記載の個別発電装置の故障診断装置。前記所定の判定値が前記リファレンスの前記ランクに応じて可変することを特徴とする請求項2に記載の個別発電装置の故障診断装置。前記所定回数が前記リファレンスの前記ランクに応じて可変することを特徴とする請求項2または請求項3に記載の個別発電装置の故障診断装置。しかしながら、特許文献1で提案されている広域電力供給システムにおいては、気象条件を同一とみなす基準を厳しくしてターゲットの設置地点と気象条件が同一とみなされる地域を狭くとると、異常検出の精度は向上するが、必要なリファレンス数を確保できないおそれがある。これに対して、気象条件を同一とみなす基準を厳しくせずにターゲットの設置地点と気象条件が同一とみなされる地域を広くとると、リファレンス数を十分に確保することはできるが、異常検出の精度が落ち過ぎるおそれがある。本発明は、上記の状況に鑑み、故障診断の精度が高く、故障診断のターゲットである個別発電装置の故障診断を行う際にリファレンスとして用いられる他の個別発電装置の確保が容易である個別発電装置の故障診断装置を提供することを目的とする。上記目的を達成するために本発明に係る個別発電装置の故障診断装置は、それぞれ異なる地点に設置されている複数の個別発電装置の故障の有無を診断する個別発電装置の故障診断装置であって、或る一つの前記個別発電装置の故障を診断する際に、少なくとも2個の他の前記個別発電装置をリファレンスとして用い、前記リファレンスの発電に関するデータに基づいて、前記或る一つの前記個別発電装置の故障を診断する診断部と、前記或る一つの前記個別発電装置と前記リファレンスとの設置条件の類似度を示す指標であるランクを前記リファレンスそれぞれに付与するランク付与部とを備え、前記診断部が、前記リファレンスの前記ランクを加味して前記或る一つの前記個別発電装置の故障を診断する構成とする。前記ランク付与部の一構成例としては、前記複数の前記個別発電装置毎に、前記或る一つの前記個別発電装置と前記リファレンスの候補となる前記個別発電装置との対応関係を、前記ランクを前記リファレンスの候補それぞれに付与して記憶する記憶部を有し、前記記憶部の記憶内容を用いて前記リファレンスそれぞれに前記ランクを付与する構成が挙げられる。また、前記ランク付与部の一構成例としては、前記複数の前記個別発電装置毎に、前記個別発電装置の基準点からの座標を記憶する記憶部と、前記或る一つの前記個別発電装置の座標と前記リファレンスの座標とに基づいて前記ランクを決定し、前記リファレンスそれぞれに前記ランクを付与する構成が挙げられる。また、前記診断部が、前記或る一つの前記個別発電装置の積算電力量と、前記リファレンスの積算電力量との差が所定の判定値より大きいか否かを判定し、前記或る一つの前記個別発電装置の積算電力量と、前記リファレンスの積算電力量との差が前記所定の判定値より大きい場合に、前記或る一つの前記個別発電装置の発生電力が所定の範囲以上で前記リファレンスの発生電力よりも低下しているか否かを判定し、前記或る一つの前記個別発電装置の発生電力が前記所定の範囲以上で前記リファレンスの発生電力よりも低下していれば、前記或る一つの前記個別発電装置の故障を検出し、前記或る一つの前記個別発電装置の故障検出回数が所定回数以上になった場合に、前記或る一つの前記個別発電装置が故障していると判断するようにしてもよい。また、前記所定の判定値が前記リファレンスの前記ランクに応じて可変するようにしてもよい。また、前記所定回数が前記リファレンスの前記ランクに応じて可変するようにしてもよい。本発明によると、故障診断のターゲットである個別発電装置とリファレンスである個別発電装置との設置条件の類似度を示す指標であるランクを加味してターゲットの故障診断が行われる。これにより、故障診断の精度が高く、故障診断のターゲットである個別発電装置の故障診断を行う際にリファレンスとして用いられる他の個別発電装置の確保が容易である個別発電装置の故障診断装置を実現することができる。本発明の実施形態について図面を参照して以下に説明する。図1は太陽光発電装置の集中管理システムの概要を示す図である。図1に示す太陽光発電装置の集中管理システムは、複数の太陽光発電装置1と、複数の太陽光発電装置1を集中管理して各太陽光発電装置1の故障診断を行う集中管理センター2とを備えている。各太陽光発電装置1はそれぞれ異なる地点に設置されている。各太陽光発電装置1と集中管理センター2とは通信ネットワーク3を介して通信可能である。通信ネットワーク3は、有線通信ネットワークのみで構築されていても、無線通信ネットワークのみで構築されていても、有線通信ネットワークと無線通信ネットワークの両方で構築されていてもよい。太陽光発電装置1は請求項に記載されている個別発電装置の一例であり、集中管理センター2は請求項に記載されている個別発電装置の故障診断装置の一例である。図2は集中管理センター2の概略構成を示す図である。図2に示すように、集中管理センター2は、通信ネットワーク3に接続可能な通信インターフェース部21と、各太陽光発電装置1の属性情報を記憶している属性情報記憶部22と、各太陽光発電装置1の発電に関するデータを記憶している発電データ記憶部23と、故障診断のターゲット毎に各リファレンス候補のランクを記憶しているランク記憶部24と、太陽光発電装置1の属性情報の新規登録、修正、又は削除を行うための情報入力部25と、故障診断を行った太陽光発電装置1に故障が有った場合に故障が有ったことを報知する故障報知部26と、センター全体を制御する制御部27とを備えている。なお、制御部27は時計機能を有している。属性情報記憶部22が記憶しているデータテーブルの一例を図3に示す。登録番号は、情報入力部25によって太陽光発電装置1の属性情報が新規登録される際に、自動的に付与される各太陽光発電装置1に固有の番号である。以下の説明において、登録番号kkは任意の自然数の太陽光発電装置1を太陽光発電装置1-kと表すことがある。設置年月日、設置場所、モジュール機種名、定格出力、及び経年劣化パターンは、情報入力部25によって太陽光発電装置1の属性情報が新規登録される際に、入力される情報である。なお、設置場所の情報は、図3に示すような住所情報の代わりに、GPSGlobalPositioningSystemで測定した基準点からの座標情報であってもよい。さらに、設置場所の情報に、設置高さ、周囲の建物による影の有無、設置方位、設置傾斜角等の情報を含めてもよい。また、経年劣化パターンは、設置期間と劣化率との関係を示すサブデータテーブルであってもよく、設置期間と劣化率との関係を示す特性式であってもよい。制御部27は、通信インターフェース部21及び通信ネットワーク3を介して、所定のサンプリング時刻例えば9時、12時、15時において、各太陽光発電装置1の発生電力のデータを取得し、サンプリング時刻と発生電力のデータとを関連付けて発電データ記憶部23に記憶させる。また、制御部27は、通信インターフェース部21及び通信ネットワーク3を介して、所定の期間例えば6時から18時までの期間における各太陽光発電装置1の積算電力量のデータを所定の期間の終了タイミング毎に取得し、発電データ記憶部23に記憶させる。ランク記憶部24が記憶しているデータテーブルの一例を図4に示す。図4に示す例では、故障診断のターゲットを太陽光発電装置1-1とした場合、ランクAのリファレンス候補は太陽光発電装置1-10,1-11となり、ランクBのリファレンス候補は太陽光発電装置1-2,1-30~1-40となり、ランクCのリファレンス候補は太陽光発電装置1-3,1-50~1-70となる。また、図4に示す例では、故障診断のターゲットを太陽光発電装置1-2とした場合、ランクAのリファレンス候補は存在せず、ランクBのリファレンス候補は太陽光発電装置1-1,1-20,1-21となり、ランクCのリファレンス候補は太陽光発電装置1-22~1-29となる。また、図4に示す例では、故障診断のターゲットを太陽光発電装置1-3とした場合、ランクAのリファレンス候補は存在せず、ランクBのリファレンス候補も存在せず、ランクCのリファレンス候補は太陽光発電装置1-1,1-10,1-18,1-19となる。ここで、ランクAとは、リファレンス候補の設置条件とターゲットの設置条件とが第1のレベル以上に類似しているとみなされる場合に、リファレンス候補に付与されるランクである。ランクBとは、リファレンス候補の設置条件とターゲットの設置条件とが第1のレベル未満かつ第1のレベルより小さい第2のレベル以上に類似しているとみなされる場合に、リファレンス候補に付与されるランクである。ランクCとは、リファレンス候補の設置条件とターゲットの設置条件とが第2のレベル未満かつ第2のレベルより小さい第3のレベル以上に類似しているとみなされる場合に、リファレンス候補に付与されるランクである。上記設置条件の主要な要素としては、設置場所の気象と地形とがある。各ランクのリファレンス候補を簡易に決定する方法としては、例えば、ターゲットとの距離が2km以内である太陽光発電装置をランクAのリファレンス候補とし、ターゲットとの距離が2kmより長く5km以内である太陽光発電装置をランクBのリファレンス候補とし、ターゲットとの距離が5kmより長く10km以内である太陽光発電装置をランクCのリファレンス候補とする方法が挙げられる。また、例えば、ターゲットとリファレンス候補との距離によって仮のランクを決定しておき、ターゲットの設置場所の地形特性とリファレンス候補の設置場所の地形特性とが異なる場合には、仮のランクを一段階落として仮ランクがランクAの場合はランクBに落とし、仮ランクがランクBの場合はランクCに落とし、仮ランクがランクCの場合はランクを付与しないランクを本決定することで、ランクの精度を向上させることができる。なお、リファレンス候補とターゲットとの距離は、例えばGPSで測定したリファレンス候補の基準点からの座標情報とGPSで測定したターゲットの基準点からの座標情報とを用いて求めることができるので、例えば、ランク記憶部24を設けずに、GPSで測定したリファレンス候補の基準点からの座標情報とGPSで測定したターゲットの基準点からの座標情報とに基づいてリファレンス候補のランクを決定するような実施形態も可能である。ランク記憶部24が記憶しているデータテーブルは、制御部27が、属性情報記憶部22に記憶されているデータテーブルの内容に基づいて所定のアルゴリズムで作成してもよく、集中管理センター2のオペレータの入力操作に応じて情報入力部25が入力したものであってもよい。続いて、集中管理センター2が行う各太陽光発電装置1の故障診断動作について図5に示すフローチャートを参照して説明する。上述した所定の期間の終了タイミング例えば18時になると、図5に示すフロー動作が開始される。ただし、図5に示すフロー動作は異常診断のターゲット毎に実行されるため、全てのターゲットについて図5に示すフロー動作を一斉に行うことが制御部27の処理能力等の制約から困難である場合には、ターゲット毎に図5に示すフロー動作の開始をずらしても構わない。また、図5に示すフロー動作は異常診断のターゲット毎に実行されるため、後述する所定の微小値δ及び閾値DTHはターゲット毎に調整される。まず、制御部27は、リファレンス候補の中から所定個数のリファレンスを選定し、選定結果を内部メモリ不図示に記憶するステップS10。所定個数は2以上である。所定個数を1とした場合、ターゲットとリファレンスとの間に発電に関するデータのずれが生じた場合、どちらが故障しているか特定することができないためである。この選定においては、ランクA、ランクB、ランクCの優先順で選定される。所定個数が2であってターゲットが太陽光発電装置1-1である場合、図4に示す例ではランクAのリファレンス候補である太陽光発電装置1-10,1-11の2つがリファレンスに選ばれる。また、所定個数が3であってターゲットが太陽光発電装置1-1である場合、図4に示す例ではランクAのリファレンス候補である太陽光発電装置1-10,1-11の2つと、ランクBのリファレンス候補である太陽光発電装置1-2,1-30~1-40のうちから1つとがリファレンスに選ばれる。ランクBのリファレンス候補がリファレンスに選ばれる場合、ランクBのリファレンス候補全ての所定の期間における単位容量当たりの積算電力量を比べ、上位及び下位を除いた中からリファレンスを選定するようにする。同様に、ランクCのリファレンス候補がリファレンスに選ばれる場合、ランクCのリファレンス候補全ての所定の期間における単位容量当たりの積算電力量を比べ、上位及び下位を除いた中からリファレンスを選定するようにする。ステップS10に続くステップS20において、制御部27は、リファレンスの中に1つでもランクCのものが含まれている場合、所定の微小値δ及び閾値DTHをそれぞれ最大値例えば、所定の微小値δが単位容量の7、閾値DTHが3回とし、リファレンスの中にランクCのものが1つもなく且つリファレンスの中に1つでもランクBのものが含まれている場合、所定の微小値δ及び閾値DTHをそれぞれ中間値例えば、所定の微小値δが単位容量の5、閾値DTHが2回とし、リファレンスが全てランクAのものである場合、所定の微小値δ及び閾値DTHをそれぞれ最小値例えば、所定の微小値δが単位容量の3、閾値DTHが1回とする。ステップS20に続くステップS30において、制御部27は、各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量が微小値δ以下且つターゲットと各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量が微小値δより大きいか否かを判定する。各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量が微小値δ以下且つターゲットと各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量が微小値δより大きいと判定されなかった場合ステップS30のNO、ターゲットは故障無しと診断しステップS80、図5に示すフロー動作を終了する。各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量が微小値δより大きければ、リファレンスのいずれかが故障している可能性が高く、ターゲットの故障診断を正確に行えないため、ターゲットは故障していないと診断している。また、ターゲットと各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量が微小値δ以下であれば、ターゲット、各リファレンスともに故障していない可能性が高いため、ターゲットは故障していないと診断している。これに対して、各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量が微小値δ以下且つターゲットと各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量が微小値δより大きいと判定された場合ステップS30のYES、ステップS40に移行する。各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量が微小値δ以下且つターゲットと各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量が微小値δより大きいと判定された場合ステップS30のYES、ターゲットが故障しているかターゲットの付近にビルなどが建つことでそのビルなどの影の影響を受けているかのいずれかであると考えられる。そこで、ステップS40では、全サンプリング点においてターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下しているか否かを判定することによって、ターゲットが故障しているかターゲットの付近にビルなどが建つことでそのビルなどの影の影響を受けているかのいずれかを特定しているステップS40。例えば、ターゲット及びリファレンスの設置場所において、9時前後と15時前後のみ曇りであって、それ以外は終日晴れであった場合、ターゲット及びリファレンスの単位容量当たりの発生電力のタイムチャートは図6に示すようになる。ターゲットが故障している場合、図7に示すように天候が晴れか曇りかにかかわらず、正常時図7に示す点線参照に比べて出力が落ちることになるので、全サンプリング点においてターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下することになる。これに対して、ターゲットの付近にビルなどが建つことでそのビルなどの影の影響を受けている場合、図8に示すように天候が晴れであるときにのみ、影の影響を受けていない場合図8に示す点線参照に比べて出力が落ちることになるので、一部のサンプリング点においてのみターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下することになる。したがって、全サンプリング点においてターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下していると判定しなかった場合ステップS40のNO、制御部27は、ターゲットは故障していないと診断しステップS80、図5に示すフロー動作を終了する。これに対して、全サンプリング点においてターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下していると判定した場合ステップS40のYES、制御部27は、ターゲットの故障を検出したと判断して、内部メモリに記憶している故障検出回数DをインクリメントしステップS50、その後故障検出回数Dが閾値DTH以上であるか否かを判定するステップS60。故障検出回数Dが閾値DTH未満であればステップS60のNO、制御部27は、ターゲットが故障していると確定せずに、ターゲットは故障していないと診断しステップS80、図5に示すフロー動作を終了する。故障検出回数Dが閾値DTH以上であればステップS60のYES、制御部27は、ターゲットは故障していると診断しステップS70、図5に示すフロー動作を終了する。なお、ターゲットは故障していると診断した後、ターゲットが故障状態から復旧したとの通知を受けた場合は、故障検出回数Dを零にリセットすればよい。また、サンプリング点を多く取った場合、ステップS40において、全サンプリング点においてターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下しているか否かを判定するのではなく、所定数以上のサンプリング点においてターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下しているか否かを判定するようにしてもよい。上記の動作では、ランク分けを行い、リファレンスのランクに応じて所定の微小値δ及び閾値DTHを調整しているので、リファレンスの候補を広げながら、ターゲットの故障診断の精度を高くすることができる。なお、本実施形態では所定の微小値δ及び閾値DTHの調整を行っているが、いずれか一方のみを調整し他方は固定であっても構わない。また、本実施形態では、個別発電装置として太陽光発電装置を用いたが、他の自然エネルギーを利用した発電装置例えば風力発電装置を個別発電装置として用いても良い。また、本実施形態では、所定の期間における各太陽光発電装置1の積算電力量のデータを用いており、その一例として、6時から18時までの期間における各太陽光発電装置1の積算電力量のデータ、すなわち1日における各太陽光発電装置1の積算電力量のデータを取り挙げている。しかしながら、本発明はこの一例に限定されることはなく、上記所定の期間は任意に設定することができる。故障を早期に発見する観点から、上記所定の期間を短くし、図5に示すフロー動作が1日のうち複数回行われることが望ましい。そして、各所定の期間において複数のサンプリング点が存在するように図5のステップS40参照、所定の期間に応じてサンプリング時刻を設定するようにするとよい。"