自然エネルギー発電機発電設備も含む。が現在N箇所に設置されている場合であって、自然エネルギー発電機が将来MM>N箇所に設置されるときの発電出力の出力変動を推定するにあたって、推定の元となる出力変動の時系列データとしてN箇所で取得した実測データを用いると共に実測により得られた出力変動の時系列データを総計した上で周波数データに変換することによって求められる実測型総出力変動のスペクトラムSmeaNfと、自然エネルギー発電機がN箇所からM箇所に設置されたときの出力変動の増幅度を表すゲイン関数Gfとに基づく下記数式1により、将来における想定変動のスペクトラムStraN→Mfを求め、想定変動のスペクトラムStraN→Mfを時系列データに変換して想定変動の時系列データPtraN→Mtを算出する自然エネルギー発電出力変動の推定方法。自然エネルギー発電機発電設備も含む。が現在M箇所に設置されている場合であって、推定の元となる出力変動の時系列データとして実測データがN箇所M>Nで取得されているときに現在時刻における発電出力の出力変動を推定するにあたって、推定の元となる出力変動の時系列データとして、N箇所における今日の現在時刻までの実測データ、並びに現在時刻以降の補完データを用い、補完データを構成する各時刻におけるデータは、隣りの時刻におけるデータと同一又は近似している値であって、これら時系列データにより得られた出力変動の時系列データを総計した上で周波数データに変換することによって求められる実測型総出力変動のスペクトラムSmeaNfと、自然エネルギー発電機がN箇所からM箇所に設置されたときの出力変動の増幅度を表すゲイン関数Gfとに基づく下記数式2により、M箇所における想定変動のスペクトラムStraN→Mfを求め、想定変動のスペクトラムStraN→Mfを時系列データに変換することによって想定変動の時系列データStraN→Mtを算出する自然エネルギー発電出力変動の推定方法。特許文献1に開示された前記手法は、将来自然エネルギー発電が大量導入された場合の実態を良く再現するものであるが、スペクトラム=周波数データとしての分析である。そして、分析の途中で1/10ディケード刻みの周波数帯域ごとに含まれる変動成分のピタゴラス和を算出する処理を行っている。従って、時系列データとしての分析には使用できない。本発明は上記実情に基づいて創作されたものであり、その目的は、将来、自然エネルギー発電機を大量導入した場合の出力変動の推定方法として、時系列データとしての分析に用いることのできるものを提供することである。請求項1の発明は、自然エネルギー発電機発電設備も含む。が現在N箇所に設置されている場合であって、自然エネルギー発電機が将来MM>N箇所に設置されるときの発電出力の出力変動を推定するにあたって、推定の元となる出力変動の時系列データとしてN箇所で取得した実測データを用いると共に実測により得られた出力変動の時系列データを総計した上で周波数データに変換することによって求められる実測型総出力変動のスペクトラムSmeaNfと、自然エネルギー発電機がN箇所からM箇所に設置されたときの出力変動の増幅度を表すゲイン関数Gfとに基づく前記数式7により、将来における想定変動のスペクトラムStraN→Mfを求め、想定変動のスペクトラムStraN→Mfを時系列データに変換して想定変動の時系列データPtraN→Mtを算出する自然エネルギー発電出力変動の推定方法である。請求項2の発明は、自然エネルギー発電機発電設備も含む。が現在M箇所に設置されている場合であって、推定の元となる出力変動の時系列データとして実測データがN箇所M>Nで取得されているときに現在時刻における発電出力の出力変動を推定するにあたって、推定の元となる出力変動の時系列データとして、N箇所における今日の現在時刻までの実測データ、並びに現在時刻以降の補完データを用い、補完データを構成する各時刻におけるデータは、隣りの時刻におけるデータと同一又は近似している値であって、これら時系列データにより得られた出力変動の時系列データを総計した上で周波数データに変換することによって求められる実測型総出力変動のスペクトラムSmeaNfと、自然エネルギー発電機がN箇所からM箇所に設置されたときの出力変動の増幅度を表すゲイン関数Gfとに基づく前記数式7により、M箇所における想定変動のスペクトラムStraN→Mfを求め、想定変動のスペクトラムStraN→Mfを時系列データに変換することによって想定変動の時系列データStraN→Mtを算出する自然エネルギー発電出力変動の推定方法である。請求項1に記載の発明によれば、少数箇所の実測データに基づいて、自然エネルギー発電機が大量導入された時の出力変動を時系列データで想定することができる。また、請求項2に記載の発明によれば、現在時刻の出力変動の時系列データを、少数データに基づいて推定することができる。まず、将来、太陽光発電が大量導入されたときの日射量変動を推定する手法について説明する。この場合、以下を条件とする。自然発電エネルギーのうち、太陽光発電の出力を規定する主要因となる実測データ全天日射量の時系列データを分析に用いる。太陽光発電が設置される15サイトについて、時刻同期の取れた全天日射量の時系列データが実測されている。また、各サイトの日射量1kWm2を1puとする。その上で、背景技術の欄で記載した数式7におけるゲイン関数Gを得る。2Pmea3をFFT分析して周波数データとなった実測型総日射量変動のスペクトルSmea3を求める。このとき背景技術の欄で記載したような1/10ディケード刻みの周波数帯域ごとに含まれる変動成分のピタゴラス和を算出する処理は、行わない。3次にスペクトルSmea3に3サイトから15サイトに変換するための増幅度Gを乗じることで、15サイトの周波数データの想定日射量変動Stra3→15=GSmea3を求める。このとき増幅度Gについては、背景技術の欄で記載したように位相特性を無視する。4このスペクトルSmea3を逆FFT処理することにより、15サイトの想定日射量変動の時系列データ想定値Pmea3→15を得ることができる。前記した手法により得られる15サイトの時系列データの想定値が、実態を再現しているか、以下、検討する。そのために、15サイトの日射量の時系列データ実測値を総計した合計値である、実測型総日射量変動の時系列データの実測値Pmea15を用いる。想定値Stra3→15と実測値Smea15とが完全には一致していない場合には、誤差が生じる。1日における誤差を次の数式8で評価する。Ntは時系列データの数であり、ここでは1分平均データを用いているため、1日分のデータでは、Nt=1440となる。数式8右辺で二乗誤差の1日平均値をπ倍しているが、これは、次の理由からである。晴天日における時系列での日射量の概略は図1のようになるが、夜明けから日没までの日射量が0でない部分を正弦波カーブで近似すると、1日の平均日射量は正午ごろに現れるピーク日射APの1/πとなる。よって、晴天日の日射量の平均値をπ倍することでピーク値を求めることができる。また、日射量がピークとなる時間帯で出力変動は大きくなるであろうから、この時間帯では日射量について実測値と想定値の誤差も大きくなると考えられる。よって、誤差の評価は、日射量のピーク時で考慮すべきだと考えられる。ここで日射量の時系列での推移が晴天日の日射推移に比例すると仮定すると、二乗誤差の1日平均値からピーク時間における誤差を想定するためには、図1に示す平均値とピーク値との関係と同様にπ倍すればよいと考えられる。よって、ここでは、二乗誤差の1日平均値をπ倍した上記数式8をピーク想定誤差πerrと言い、これを評価に用いることにする。また、ピーク想定誤差πerrはピーク日射に影響されるものと考えられるが、1日の日射量の平均値をπ倍したものを等価的にピーク日射と扱うことにして、これをπPaveとおく。この等価ピーク日射πPaveとピーク想定誤差πerrの関係を、分析対象とした3ヶ月の全ての日について求めた結果を図2に示す。同図において等価ピーク日射πPaveが6~10の範囲を日射が強くも弱くもないという意味で中日射と呼ぶことにすると、この中日射の範囲でピーク想定誤差πerrが大きくなる傾向が分かる。これは、中日射に該当する日は日中の日射変動が大きいからであろう。ここで3サイトの時系列データの実測値を合計したPmea3から15サイトの時系列データを想定した想定値Ptra3→15と、15サイトの時系列データの実測値Pmea15を比較した例として、中日射に該当する日のうちでピーク想定誤差πerrが最大の日と最小の日を図3に示す。なお、図中のPmea3は想定の元として選択した3サイトの時系列データである。同図aに示すピーク想定誤差πerrが最大の日は想定値Ptra3→15が日中を通じて実測値Pmea15より高めに出ており、そのために誤差が大きくなっている。この日については、選択した3サイトが15サイトを代表できていないと考えられる。これは、少数データとして選択したサイト数が3つと少ないためであり、選択するサイト数を増やせば誤差は小さくなるものと考えられる。一方、同図bに示すピーク想定誤差πerrが最小の日は想定値Ptra3→15と実測値Pmea15が日中を通じてよく一致しており、この日については選択した3サイトが15サイトを代表できていると考えられる。以上で日射量変動を推定する手法についての説明を終わる。次に、前記した日射量変動を推定する手法を用いて、太陽光発電が大量導入された場合の出力変動を推定する手法について説明する。この場合、以下を条件とする。太陽光発電機の出力は4kWと仮定する。また、15サイトで計測されたのは全天日射量であるため、これを太陽光発電機の出力に換算する必要があり、ここでは全天日射量1kWm2のとき、太陽光発電機は4kWを発電するものとする。1まず、15サイトの日射量の時系列データ実測データを総計し、合計値として実測型総日射量変動の時系列データPmea15を得る。2Pmea15をFFT分析して周波数データとなった実測型総日射量変動のスペクトルSmea15を求める。3係数k=4kWpuとし、N計測サイト数15、M大量導入時の太陽光発電機の基数385000=1540MW4kWとする。その上で、Smea15に15サイトからMサイトに変換するための増幅度Gと係数kを乗じることで、Mサイトの周波数データとしての想定日射量変動のスペクトルStra15→HiPVを以下の数式9ように求める。4このスペクトルSmea3を逆FFT処理することにより、大量導入時の想定出力変動の時系列データ想定値Ptra15→HiPVを得ることができる。上記した数式9の実測型総日射量変動のスペクトラムSmea15に係数kを乗じた値は、実測型総出力変動のスペクトラムと同義である。従って、kSmea15→実測型総出力変動のスペクトラムSmea15と置換することにより、上記数式9は、下記の数式10として表される。図4には、このようにして得られた想定出力変動の時系列データPtra15→HiPVが、15サイトで計測された実測データを合計した実測型出力変動の時系列データPmea15と対比する形で示されている。この図において、Pmea15とPtra15→HiPVとは、縦軸の倍率を変えて表示されているが、同図からPtra15→HiPVは、Pmea15に比べて平滑化されていることが分かる。以上で将来大量導入された時の出力変動を推定する手法についての説明を終わる。次に、前記した太陽光発電が大量導入された場合の出力変動を推定する手法を実行するための具体的な手法を説明する。この分析方法は、キーボードやマウス等からなる入力装置、ディスプレイ等からなる出力装置、分析プログラムの命令を順番に実行するCPU、分析プログラムや分析プログラムの実行に必要なデータ及び計算結果等を保存する記憶装置を構成要素とする標準的なコンピュータを用いて行われる。分析プログラムをコンピュータに実行させることにより、コンピュータが各種の手段として機能し、各種のステップが順番に行われる。まず、データ入力ステップが行われる。データ入力ステップでは、N箇所複数個所の太陽光発電所における同一時刻範囲内の日射量データを入力する行列状の入力フォームを記憶装置から読み込んで、出力装置に表示する。入力フォームは、見出し欄の項目の1列目に通し番号、2列目に日時年月日及び時分秒、3列目以降に各計測箇所の実測データを並列して表示したものである。これら見出し欄の下に各内容の入力欄が時系列順例えば1秒経過毎に設けてある。この入力欄に、作業者が実測データ等を、入力装置から手作業で入力し、実測データ等の入力が完了したことを入力装置から入力すると、実測データ等が記憶装置に保存される。また、入力作業を簡略化するために、このコンピュータに別の記憶装置を接続した上で、この別の記憶装置に記憶されているファイルを入力装置から指定し、分析プログラムの入力フォームにファイルの内容を取り込む操作をすることによって、そのファイルの内容入力欄に実測データが登録されたのものをこのコンピュータの記憶装置に保存させるものでも良い。その他に、データ入力ステップでは、M大量導入時の太陽光発電機の基数も入力される。続いて、対象指定ステップが実行される。対象指定ステップでは、先のデータ入力ステップで入力された実測データのうち、分析対象となる推定の元となる時間範囲及び計測箇所を指定する指定フォームを記憶装置から読み込んで、出力装置に表示する。指定フォームは、見出し欄の項目として時間範囲及びN箇所の計測箇所を表示し、各項目の下に指定欄を表示するものである。時間範囲の指定欄は、日時何年何月何日何時何分何秒~何年何月何日何時何分何秒を指定入力するものである。また、計測箇所の指定欄は、N箇所例えばA、B、C地点を指定入力するものである。そして、これらデータの指定が完了したこと入力手段から入力すると、これら指定データが記憶装置に保存されると共に、分析ステップが実行される。分析ステップでは、データ入力ステップで入力された実測データのうち指定された対象について、以下の第一~第四の処理を行う。第一の処理。まず、N箇所の日射量の時系列データを同一時刻毎に合計し、合計値である実測型総出力変動の時系列データをPmeaNを記憶装置に保存する。第二の処理。次に、合計値をFFT解析し、基本周波数1/THz、即ち周波数fの整数倍ごとの周波数成分を計算し、その計算結果を実測型総出力変動のスペクトラムSmeaNとして記憶装置に保存する。第三の処理。続いて、前記した数式9を計算し、その計算結果を将来における想定変動のスペクトラムStraN→Mfとして記憶装置に保存する。なお、既にデフォルト条件としてkは、記憶装置に保存され、GはN、Mを入力することにより算出され、記憶装置に保存されているものとする。第四の処理。最後に、逆FFT解析することにより、想定出力変動の時系列データPtra15→HiPVを求め、記憶装置に保存すると共に、出力装置に表示する。以上で、太陽光発電が大量導入された場合の出力変動を推定する手法をコンピュータで実行するための具体的な説明を終わる。続いて、現在時刻における発電出力の出力変動を少数の計測箇所における実測データから推定する方法について説明する。この場合、以下を条件とする。自然エネルギー発電機発電設備も含む。が現在大量導入現在M箇所に設置されている。日射量の時系列データを取得するために、日射量計がN箇所M>Nに設置されている。今日の午前0時から現在時刻までにN箇所で取得された日射量計の実測データを基に、大量導入された太陽光発電の現在時刻における出力値を推定する。この推定に、前記した太陽光発電が大量導入された場合の出力変動を推定する手法を用いる場合、精度を向上させるには、日射量の時系列データにはある程度の長さが必要となる。日射量の時系列データは、図5に示すように、今日の午前0時から現在時刻までは取得されているが、現在時刻以降については当然取得できない。そこで、図6に示すように、例えば、現在時刻から今日の最終時刻である午後12時24:00までは、現在時刻の値で補完することで24時間1日分の日射量の時系列データを作成する。従って、補完データは、現在時刻の値と同一となる。N箇所における1日分の日射量の時系列データがあれば、前記した手法を用いて、M箇所の出力変動を推定することができる。このような推定により得られた時系列データが図7に示されている。この時系列データのうち、現在時刻の値を取得する。この値が、現在時刻における発電出力の出力変動を推定した値となる。次の時刻例えば1分後にも同様の手法で、改めて現在時刻の値を取得する。以上で、現在時刻における発電出力の出力変動を少数の計測箇所における実測データから推定する方法についての説明を終わる。最後に、前記した現在時刻における発電出力の出力変動を少数の計測箇所における実測データから推定する方法をコンピュータで実行するための手法を説明する。これは、太陽光発電が大量導入された場合の出力変動を推定する手法をコンピュータで実行する手法と、基本的には同じである。異なるのは次のステップである。データ入力ステップでは、日射量計が設置されている箇所複数個所の太陽光発電所における同一時刻範囲内の日射量データがリアルタイムで記憶装置に自動的に保存されていく。また、データ入力ステップでは、M推定する太陽光発電機の基数も入力される。続いて、対象指定ステップが実行される。対象指定ステップでは、先のデータ入力ステップで入力された実測データのうち、分析対象となる推定の元となる時間範囲及び計測箇所を指定する指定フォームを記憶装置から読み込んで、出力装置に表示する。ここでは、現在時刻を含むその前後の時間範囲及びN箇所の計測箇所指定する。そして、これらデータの指定が完了したこと入力手段から入力すると、これら指定データが記憶装置に保存されると共に、分析ステップが実行される。分析ステップでは、データ入力ステップで入力された実測データのうち指定された対象について、前記した第一~第四の処理を行う。ここで異なるのは、現在時刻以降の時系列データについては、現在時刻と同一の値の補完データを用いる点である。それ以外は、前記した例と同様である。本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、本発明は、太陽光発電に限らず、風力発電についても適用可能である。また、太陽光発電と風力発電との組み合わせに対しても、太陽光発電と風力発電に相関がなければ適用可能であると考えられる。さらに、補完データを構成する各時刻におけるデータは、現在時刻と同一のデータに限らず、自分自身の隣りの時刻におけるデータと近似している値であればよい。つまり、時系列データが、極端に変化しなければ良い。