複数の太陽光発電装置が建物に設置されている太陽光発電システムにおいて、前記太陽光発電装置にそれぞれ接続し、発電量及び売電量を検知する第1検知器と、気温を含む外部情報を検知する第2検知器と、前記太陽光発電装置の設置箇所データを含む設定データが記憶された記憶媒体と、前記第1検知器によって検知された発電量データ及び売電量データ、並びに前記第2検知器によって検知された外部情報データと、前記記憶媒体に記憶された設定データとを含む発電関連データを送信する送信手段と、前記送信手段から送信された発電関連データを記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記憶された発電関連データを出力可能な出力装置とを備えることを特徴とする太陽光発電システム。請求項1に記載の太陽光発電システムにおいて、前記設定データは、前記建物の位置データを含む設置地域データを含むことを特徴とする太陽光発電システム。請求項1に記載の太陽光発電システムにおいて、前記太陽発電装置ごとの発電量データに基づき故障箇所を判定する故障箇所判定装置を備えることを特徴とする太陽光発電システム。請求項2又は請求項3に記載の太陽光発電システムにおいて、前記太陽光発電装置は、複数の建物に設置されるとともに、前記設置地域データ、及び発電量データとに基づき、地域ごとの発電量を分析する分析手段を備えることを特徴とする太陽光発電システム。請求項2又は請求項3に記載の太陽光発電システムにおいて、前記太陽光発電装置は、複数の建物に設置されるとともに、前記設置地域データ、及び売買量データとに基づき、地域ごとの売買量を分析する分析手段を備えることを特徴とする太陽光発電システム。請求項2又は請求項3に記載の太陽光発電システムにおいて、前記太陽光発電装置は、複数の建物に設置されるとともに、前記設置地域データ、及び故障データとに基づき、地域ごとの故障を分析する分析手段を備えることを特徴とする太陽光発電システム。しかしながら、現在の太陽光発電パネルの発電量を調べる技術では、その家の発電量を調べるだけであり、地域ごとの発電量や、故障パターンなどの情報が入手できていない。地域毎の発電量データや故障パターンを収集し、分析することで、その地域での発電量シミュレーション精度を向上し、太陽光発電システム設置予定者に対して正確な提案が可能となるシステムが求められている。また、従来の太陽光発電システムの故障箇所を遠隔地から調べる技術では、発電量によって故障箇所を調べているため、太陽光発電パネルのどこが故障しているか直接的にはわからない。このため、故障を発見したとしても、太陽光発電システム設置者からの連絡や定期訪問診断でしか発見できず、故障箇所の発見が遅れる可能性がある。また、定期訪問診断をした場合には、診断コストがかかってしまう。このため、太陽光発電システム故障を遠隔地から発見することを可能とし、診断コストが低減可能になるシステムが求められている。本発明は、上述した課題を解決するために、太陽光発電システム故障を遠隔地から発見することを可能とし、診断コストが低減可能になるシステムを提供することを目的とする。本発明にかかる太陽光発電システムは、複数の太陽光発電装置が建物に設置されている太陽光発電システムにおいて、前記太陽光発電装置にそれぞれ接続し、発電量及び売電量を検知する第1検知器と、気温を含む外部情報を検知する第2検知器と、前記太陽光発電装置の設置箇所データを含む設定データが記憶された記憶媒体と、前記第1検知器によって検知された発電量データ及び売電量データ、並びに前記第2検知器によって検知された外部情報データと、前記記憶媒体に記憶された設定データとを含む発電関連データを外部に送信する送信手段と、前記送信手段から送信された発電関連データを記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記憶された発電関連データを出力可能な出力装置とを備えることを特徴とする太陽光発電システムである。この太陽光発電システムは、建物に複数の太陽光発電装置発電パネルが設置され、それぞれの太陽光発電装置に接続された第1検知器が、各太陽光発電装置の発電量と売電量とを検知する。さらに、第2検知器が気温などの外部情報を検知する。さらに、送信手段有線LANや無線LANなどが、発電量データ売買量データ外部情報データ設定データを含む発電関連データを送信する。出力装置ディスプレイや、USBスロットから発電関連データを出力ディスプレイへの表示、USBスロットを通じて外部のハードディスクへの出力する。このため、例えば、出力結果に基づき、ある太陽光発電装置の発電量が低下した場合には、その太陽光発電装置が故障していると判断できる。例えば、出力結果に基づき、ある太陽光発電装置の発電量と気温などの外部情報や設定データ設置地域との関係性をみることによって、その地域の気温などによって発電量がどのように変わるかというデータを入手することができる。また、例えば、出力結果に基づき、ある太陽光発電装置の発電量と気温などの外部情報や設定データ設置地域との関係性をみることによって、ある太陽光発電装置の発電量が低下した場合には、どのような外部の条件によって太陽発電装置が故障するかというデータを入手することができる。また、本発明にかかる太陽光発電装置は、前記設定データは、前記建物の位置データを含む設置地域データを含むことを特徴とする太陽光発電システムである。例えば、出力結果に基づき、ある太陽光発電装置の発電量と気温などの外部情報や建物の位置との関係性をみることによって、建物の位置に応じて、発電量が気温などによってどのように変わるかというデータを入手することができる。また、例えば、出力結果に基づき、ある太陽光発電装置の発電量と気温などの外部情報や建物の位置との関係性をみることによって、建物の位置に応じて、ある太陽光発電装置の発電量が低下した場合には、どのような外部の条件によって太陽発電装置が故障するかというデータを入手することができる。また、本発明にかかる太陽光発電装置は、前記太陽発電装置ごとの発電量データに基づき故障箇所を判定する故障箇所判定装置を備えることを特徴とする太陽光発電システムである。故障箇所判定装置は、各太陽光発電装置の発電量データに基づいて、例えば、発電量が所定の値以下となった場合、その太陽光発電装置を故障と判定する。このため、例えば、遠隔地にいても、どの太陽光発電装置が故障しているかわかり、診断コストが低減することができる。また、本発明にかかる太陽光発電装置は、前記太陽光発電装置は、複数の建物に設置されるとともに、前記設置地域データ、及び発電量データとに基づき、地域ごとの発電量を分析する分析手段を備えることを特徴とする太陽光発電システム。分析手段は、建物ごとの発電量データと、設置地域データとを分析することで、地域毎の発電量データや故障パターンを収集し、その地域での発電量シミュレーション精度を向上し、太陽光発電システム設置予定者に対して正確な提案が可能となる。また、本発明にかかる太陽光発電装置は、前記太陽光発電装置は、複数の建物に設置されるとともに、前記設置地域データ、及び売買量データとに基づき、地域ごとの売買量を分析する分析手段を備えることを特徴とする太陽光発電システム。分析手段は、建物ごとの売買量データと、設置地域データとを分析することで、その地域での発電量シミュレーション精度を向上し、太陽光発電システム設置予定者に対して正確な提案が可能となる。太陽光発電システム設置者からの連絡や定期訪問診断でしか発見できないような故障を遠隔地から発見することが可能になるため診断コストが低減可能になる。故障パターンを蓄積分析することでパネルメーカー毎や地域毎の故障特性の発見と修理への活用が可能になる。地域毎の発電量データを収集することで、その地域での発電量シミュレーション精度が上がり、太陽光発電システム設置予定者により正確な提案が可能となる。売電、買電量の把握により、購入前にシミュレートした際の、売電、買電量と異なり、太陽光発電システム設置者に不利益となるような場合は、それを通知することが可能になる。図1は、本発明にかかる太陽光発電システムの概要を示す概念図である。図1に示すように、太陽光発電システム1は、複数の建物例えば、家10a~家10cと、各建物に設置された太陽光発電装置例えば、太陽光発電装置12a~太陽光発電装置12cと、太陽光発電装置と接続し、各太陽光発電装置の発電量売電量を検知する検知器と、設定データが記憶された記憶媒体ハードディスク16a~ハードディスク16cと、ネットワーク20に接続されたインターフェースと、ネットワーク20及び外部データサーバ40から受信したデータを保存するサーバ30とを含んで構成されている。このように、太陽光発電システム1は、複数の太陽光発電装置が建物に設置されている太陽光発電システムの一例である。図2は、収集するデータを示す概念図である。図2に示すように、収集するデータは、縦軸に、太陽光発電システム設置者から収集するデータ群と、外部から収集するデータ群とに分類し、横軸に、動的なデータ群と、静的なデータ群とに分類している。太陽光発電システム設置者から収集するデータ群のうち、動的なデータ群は、発電量と売買電量がある。太陽光発電システム設置者から収集するデータ群のうち、静的なデータ群は、UserID、設置者名、発電所名、設置場所郵便番号、住所、GPS、パネルメーカー、型番、設置容量、パワコン型番、設置方位複数あり、屋根勾配のデータがある。外部から収集するデータ群のうち、動的なデータ群は、日射強度[kW/m2]、気温[°C]、風速[m/s]、天気、降水量データがある。上記のデータを入力として、各設置者毎の発電量確認、故障発見、発電効率検証、劣化進行状況把握、地域別発電量特性識別、日射量測定、発電量予測を行うことができる。このように、太陽光発電設置者から集めるデータと外部から収集可能で太陽光発電に影響のあるデータを収集し、合わせて加工することで意味のあるデータとして使っていくことができる。このように、太陽光発電システム設置者から収集するデータ群のうち、静的なデータ群は、前記建物の位置データを含む設置地域データを含む設定データの一例である。図3は、本発明にかかる太陽光発電システム1による関係者のメリットを書いた概念図である。太陽光発電システムの設置者および事業者にとって共通で最大のメリットは、故障を早期発見し、太陽光発電システムの投資対効果を最大化するところにある。太陽光発電システム設置者のメリットは、過去の発電量、売買電量をインターネットを通じて自動で集計、蓄積、確認を可能にする例えば、17年分。設置者自身が気づきにくい太陽光発電システムの故障を周辺の環境情報や周辺の同様の太陽光発電システムと比較し、早期に発見することで、売電の売り逃しや重度の故障やそれに伴なう2次的な被害火災などを防止することである。事業者のメリットは、太陽光発電システム設置者からの連絡や定期訪問診断でしか発見できないような故障を遠隔地から発見することが可能になるため診断コストが低減可能になる。故障パターンを蓄積分析することでパネルメーカー毎や地域毎の故障特性の発見と修理への活用が可能になる。地域毎の発電量データを収集することで、その地域での発電量シミュレーション精度が上がり、太陽光発電システム設置予定者により正確な提案が可能となる。売電、買電量の把握により、購入前にシミュレートした際の、売電、買電量と異なり、太陽光発電システム設置者に不利益となるような場合は、それを通知することが可能になることである。図4は、太陽光発電システム1のシステム構成図である。太陽光発電システム1は、建物10と、建物10と接続したインターネット20と、インターネット20と接続され、サステナジー遠隔監視システム34S―Grid登録商標を含むサーバ30と、インターネット20と接続された外部データサーバ40とを含んで構成されている。また、サーバ30は、外部ディスプレイを備えている。建物10の屋根には、複数の太陽光発電装置12太陽光パネル120aから太陽光パネル120cが設置されている。さらに、建物10には、各太陽光パネル120aから太陽光パネル120cに接続された接続箱130が設置されている。さらに、建物10には、接続箱130に接続されたパワーコンディショナー140が設置されている。さらに、建物10には、パワーコンディショナー140に接続された分電盤150が設置されている。さらに、分電盤150は、建物の内部や、電力系統に接続されている。また、各太陽光パネル120aから太陽光パネル120cに接続し、またパワーコンディショナー140及び分電盤150の間と接続しているスマートメータ160が設置されている。また、このスマートメータ160は、気温を測定する温度計や、太陽の照度を測定する照度計など外部状況の検知器と接続している。また。このスマートメータ160は、インターネット20に接続している。スマートメータ160は、内部にメモリがあり、建物の設置箇所データや、検知した発電量や、温度計が測定した温度データなどを記憶し、必要に応じて、インターネット20を介して、各種データを送信する。このように、スマートメータ160は、前記太陽光発電装置にそれぞれ接続し、発電量及び売電量を検知する第1検知器の一例である。また、このように、温度計は、気温を含む外部情報を検知する第2検知器の一例である。このように、スマートメータ160は、前記太陽光発電装置の設置箇所データを含む設定データが記憶された記憶媒体の一例である。このように、スマートメータ160は、前記第1検知器によって検知された発電量データ及び売電量データ、並びに前記第2検知器によって検知された外部情報データと、前記記憶媒体に記憶された設定データとを含む発電関連データを送信する送信手段の一例である。このように、スマートメータ160は、前記送信手段から送信された発電関連データを記憶する記憶装置の一例である。図5は、太陽光発電システム1の処理を示すフロー図である。図5に示すように、ステップS510において、スマートメータ160は、太陽光パネル120と、分電盤150から発電量を取得する。ステップS512において、スマートメータ160は、インターネット20を介して、ステップS510で取得した発電量データを、サステナジー遠隔監視システム34に送信する。ステップS520において、サステナジー遠隔監視システム34は、インターネット20から発電量データを受信する。ステップS522において、サステナジー遠隔監視システム34は、ステップS520で受信した発電量データを分析する。より具体的には、サステナジー遠隔監視システム34は、建物が設置された地域のデータである設置地域データと、発電量データ及び売買量データに基づき、当該地区の発電量及び売買量を分析する。この分析結果によって、当該地区で、発電量が予測可能になるとともに、売買量が予想可能になる。さらに、サステナジー遠隔監視システム34は、設置地域データと、複数の建物から送られた故障データに基づき、当該地域ごとの故障を分析する。この分析結果によって、当該地区で、故障発生率や、故障傾向を予想可能になる。これらの分析結果によって、当該地区で太陽光発電を導入した場合の発電量や売買量や故障傾向がわかるため、その地域での発電量シミュレーション精度を向上し、太陽光発電システム設置予定者に対して正確な提案が可能となる。このように、サステナジー遠隔監視システム34は、前記設置地域データ、及び発電量データとに基づき、地域ごとの発電量を分析する分析手段の一例である。このように、サステナジー遠隔監視システム34は、前記設置地域データ、及び売買量データとに基づき、地域ごとの売買量を分析する分析手段の一例である。また、このように、サステナジー遠隔監視システム34は、前記設置地域データ、及び故障データとに基づき、地域ごとの故障を分析する分析手段の一例である。ステップS530において、気象協会などの外部サーバ40がインターネット20を介して、天候データなどを提供する。ステップS524において、サステナジー遠隔監視システム34は、外部サーバ40から天候データなどを取得する。ステップS526において、サステナジー遠隔監視システム34は、天候データや、発電量データなどから、発電量異常設備を抽出する。このように、サステナジー遠隔監視システム34は、前記太陽発電装置ごとの発電量データに基づき故障箇所を判定する故障箇所判定装置の一例である。ステップS528において、サステナジー遠隔監視システム34は、ステップS526で発電量が異常な設備を報告するメールをユーザーの携帯端末に送信する。ステップS540において、ユーザーは、携帯端末例えば、携帯電話や、携帯端末で、サステナジー遠隔監視システム34から送信された異常な設備報告を確認した場合、携帯端末からスタッフに点検修理依頼を送信する。このように、携帯端末は、前記記憶装置に記憶された発電関連データを出力可能な出力装置の一例である。ステップS550において、スタッフは、ユーザーから送信された点検修理依頼を受信し、太陽光発電装置を点検し、修理する。なお、本実施携帯において、ユーザー自信の携帯端末を用いて、スタッフに点検修理依頼を送信するが、本発明は、これに限定されず、サステナジー遠隔監視システムのディスプレイにデータを出力し、サーバ管理者が、スタッフに修理依頼を行うようにしてもよい。この太陽光発電システムは、建物に複数の太陽光発電装置発電パネルが設置され、それぞれの太陽光発電装置に接続された第1検知器が、各太陽光発電装置の発電量と売電量とを検知する。さらに、第2検知器が気温などの外部情報を検知する。さらに、送信手段有線LANや無線LANなどが、発電量データ売買量データ外部情報データ設定データを含む発電関連データを送信する。出力装置ディスプレイや、USBスロットから発電関連データを出力ディスプレイへの表示、USBスロットを通じて外部のハードディスクへの出力する。このため、例えば、出力結果に基づき、ある太陽光発電装置の発電量が低下した場合には、その太陽光発電装置が故障していると判断できる。例えば、出力結果に基づき、ある太陽光発電装置の発電量と気温などの外部情報や設定データ設置地域との関係性をみることによって、その地域の気温などによって発電量がどのように変わるかというデータを入手することができる。また、例えば、出力結果に基づき、ある太陽光発電装置の発電量と気温などの外部情報や設定データ設置地域との関係性をみることによって、ある太陽光発電装置の発電量が低下した場合には、どのような外部の条件によって太陽発電装置が故障するかというデータを入手することができる。例えば、出力結果に基づき、ある太陽光発電装置の発電量と気温などの外部情報や建物の位置との関係性をみることによって、建物の位置に応じて、発電量が気温などによってどのように変わるかというデータを入手することができる。また、例えば、出力結果に基づき、ある太陽光発電装置の発電量と気温などの外部情報や建物の位置との関係性をみることによって、建物の位置に応じて、ある太陽光発電装置の発電量が低下した場合には、どのような外部の条件によって太陽発電装置が故障するかというデータを入手することができる。故障箇所判定装置は、各太陽光発電装置の発電量データに基づいて、例えば、発電量が所定の値以下となった場合、その太陽光発電装置を故障と判定する。このため、例えば、遠隔地にいても、どの太陽光発電装置が故障しているかわかり、診断コストが低減することができる。分析手段は、建物ごとの発電量データと、設置地域データとを分析することで、地域毎の発電量データや故障パターンを収集し、その地域での発電量シミュレーション精度を向上し、太陽光発電システム設置予定者に対して正確な提案が可能となる。分析手段は、建物ごとの売買量データと、設置地域データとを分析することで、その地域での発電量シミュレーション精度を向上し、太陽光発電システム設置予定者に対して正確な提案が可能となる。一方、従来、外部データに基づいて、その地域の電力需要を予測し、その予測に基づいて、他の売電事業者から電力を調達して、供給するためのシステムが存在していた特開2001-318970。そして、従来の売電事業者は、数も限られ、発電の方法も火力、水力、風力など一定の規模があり、供給量も推定しやすかった。しかし、近年、一般家庭にも太陽光発電装置など小型の発電装置が設置され、さらに、電力会社は、小規模かつ大量の発電者から電力を買い取る必要がでてきた。また、太陽光発電装置は、設置地域、気温、日照量、日照状態など外部環境によって発電量が変化してしまうため、電力会社は、系統に流入する電力量が予測できず、これが大量になると安定した運用が困難になっていた。このため、ある地域の気温や日照量など外部環境の条件に応じた発電量や売電量が予測できるシステムが求められていた。本太陽光発電システムでは、例えば、ある地域の気温や日照量などの外部データに基づく、発電量データや売電量データ分析が可能である。なお、この外部データは、センサーなどから取り込まれた外部環境の実測値でも、気象予報などの予測値でもよい。このため、本太陽光発電システムは、太陽光発電装置が、その地域で、どのような気温や日照状態であれば、どのような発電量や売電量となるか予測できる。つまり、本太陽光発電システムは、気象予報などの外部データと、分析結果を組み合わせることによって、この太陽光発電システムが使われている太陽光発電装置の発電量などを予測できる。このため、電力会社は、系統に流入する電力量を予測することにより、安定した運用が可能になる。さらに、本発明は、以下のようなものであってもよい。外部から供給される電力電力会社側が買い取ったある地域の電力を受け入れ可能な発電所システムであって、システムのサーバは、特定の時間の気温や日照量を含む外部データを受信し、記憶するステップと、前記時間に供給された電力量を記憶するステップと、前記外部データ及び前記電力量の関係を分析するステップとを含むことを特徴とする発電所システムであってもよい。さらに、この発電所システムは、前記外部データ及び前記電力量の関係の分析結果に基づいて、所定の外部データの場合に供給される電力量を予測するステップを含むことを特徴とする発電所システムであってもよい。さらに、外部から供給される電力を受け入れ可能な発電所システムであって、システムのサーバは、特定の時間の気温や日照量を含む外部データを受信し、記憶するステップと、前記時間に供給された電力量及び前記発電所で発電した電力量を含む合計電力量地域全体の電力量を記憶するステップと、前記外部データ及び前記合計電力量の関係を分析するステップとを含むことを特徴とする発電所システムであってもよい。さらに、この発電所システムは、前記外部データ及び前記合計電力量の関係の分析結果に基づいて、所定の外部データの場合の前記合計電力量を予測するステップを含むことを特徴とする発電所システムであってもよい。その地域の太陽光発電装置で発電され、家庭などで使い切れない電力が発電所に供給された場合、電力会社のサーバは、電力の供給量と、太陽光発電システムから受信した外部データとを分析し、この分析結果に基づき気温や日照量に対応する電力の供給量を予測できる。つまり、気象予報などに応じて、電力がどの程度供給されるかわかるため、電力会社は発電所を安定して運用できる。