情報処理装置、発電量算出方法、および、プログラム
【課題】簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出する。
【解決手段】学習部１５８は、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出する発電量算出モデルを、学習期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築する。発電量算出部１６０は、推定期間の日照時間の測定値と太陽高度、または、予測期間の日照時間の予測値と太陽高度に基づいて、推定期間の太陽光発電の発電量の推定値または予測期間の太陽光発電の発電量の予測値を算出する。本発明は、例えば、太陽光発電システムに適用できる。
【解決手段】学習部１５８は、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出する発電量算出モデルを、学習期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築する。発電量算出部１６０は、推定期間の日照時間の測定値と太陽高度、または、予測期間の日照時間の予測値と太陽高度に基づいて、推定期間の太陽光発電の発電量の推定値または予測期間の太陽光発電の発電量の予測値を算出する。本発明は、例えば、太陽光発電システムに適用できる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、発電量算出方法、および、プログラムに関し、特に、太陽光発電の発電量を推定または予測する場合に用いて好適な情報処理装置、発電量算出方法、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、日射量や日射強度を用いて太陽光発電の発電量の推定値（適正値）や予測値を算出する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１７３６５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、気象庁による全天日射量の観測点は、日本国内でせいぜい数十ヶ所程度であるため、必ずしも太陽光発電が行われている場所付近のデータを得られるとは限らない。
【０００５】
また、全天日射量は水平面において測定されるため、例えば、太陽光パネルの設置方位や設置角度等のパラメータを設定し、設定したパラメータを用いて傾斜面日射量に換算する必要がある。さらに、日射量や日射強度に対する発電特性はメーカや機種によって異なるため、発電特性に応じた各種のパラメータを、発電量を算出するために設定する必要がある。このようなパラメータを設定する作業は、一般のユーザにとっては難しく、かつ、非常に煩わしい作業である。
【０００６】
また、太陽光パネルの設置場所に日射計を設置し、日射量や日射強度を測定することも考えられるが、日射計は高価なものであり、一般の家庭にはほとんど普及していない。
【０００７】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出できるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の側面の情報処理装置は、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出する第１のモデルを、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築部と、第１のモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量を算出する発電量算出部とを備える。
【０００９】
本発明の第１の側面の情報処理装置においては、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出する第１のモデルが、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築され、第１のモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量が算出される。
【００１０】
従って、簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出することができる。
【００１１】
このモデル構築部、発電量算出部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。
【００１２】
この第１のモデルは、日照時間と太陽高度の正弦との積により求められる日照状態に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルとすることができる。
【００１３】
これにより、簡単な計算式により、太陽光発電の発電量を算出するモデルを構築することができる。
【００１４】
この情報処理装置には、指定された緯度および経度における太陽高度を算出する太陽高度算出部と、与えられた日照時間のデータ、および、太陽高度算出部により算出された太陽高度に基づいて、日照状態を算出する日照状態算出部とをさらに設けることができ、この発電量算出部には、日照状態算出部により算出された日照状態に基づいて太陽光発電の発電量を算出させることができる。
【００１５】
これにより、発電場所付近の緯度、経度および日照時間を与えるだけで、適正な太陽光発電の発電量の推定値や予測値を得ることが可能になる。
【００１６】
この太陽高度算出部、日照状態算出部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。
【００１７】
この情報処理装置には、天気予報に基づいて日照時間を予測する日照時間予測部をさらに設けることができ、この日照状態算出部には、日照時間予測部により予測された日照時間に基づいて、日照状態の予測値を算出させ、この発電量算出部には、日照状態の予測値に基づいて太陽光発電の発電量の予測値を算出させるようにすることができる。
【００１８】
これにより、発電場所付近の天気予報に基づいて、適正に太陽光発電の発電量を推定することが可能になる。
【００１９】
この日照時間予測部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。
【００２０】
このモデル構築部には、日照時間が０の期間の太陽光発電の発電量の測定値に基づいて、日照時間が０の期間の太陽光発電の発電量を算出する第２のモデルをさらに構築させ、この発電量算出部には、第２の期間のうち日照時間が０の期間において、第２のモデルを用いて太陽光発電の発電量を算出させることができる。
【００２１】
これにより、日照時間が０の場合も適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出することが可能になる。
【００２２】
この情報処理装置には、発電量算出部により算出された第２の期間の太陽光発電の発電量の算出値と、第２の期間の太陽光発電の発電量の測定値とを比較することにより、太陽光発電を行うシステムの異常を検出する異常検出部をさらに設けることができる。
【００２３】
これにより、簡単かつ適切に太陽光発電を行うシステムの異常を検出することが可能になる。
【００２４】
この異常検出部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。
【００２５】
この情報処理装置には、太陽光発電の発電量を測定する発電量測定部をさらに設けることができ、このモデル構築部には、発電量測定部により測定された第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値に基づいて、第１のモデルを構築させることができる。
【００２６】
これにより、太陽光発電の発電量を自動的に測定して、その結果に基づいて、発電量を算出するモデルを構築することができる。
【００２７】
この発電量測定部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。あるいは、さらに電圧、電流等を測定するセンサを設けることもできる。
【００２８】
本発明の第１の側面の発電量算出方法は、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルを、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築ステップと、そのモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量を算出する発電量算出ステップとを含む。
【００２９】
この本発明の第１の側面の発電量算出方法においては、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルが、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築され、そのモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量が算出される。
【００３０】
従って、簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出することができる。
【００３１】
このモデル構築ステップ、発電量算出ステップは、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により実行される。
【００３２】
この発電量算出方法には、第１の期間の太陽光発電の発電量を測定する発電量測定ステップをさらに含め、モデル構築ステップにおいて、発電量測定ステップにおいて測定された第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値に基づいて、モデルを構築させることができる。
【００３３】
これにより、太陽光発電の発電量を自動的に測定して、その結果に基づいて、発電量を算出するモデルを構築することができる。
【００３４】
本発明の第１の側面のプログラムは、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルを、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築ステップと、そのモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量を算出する発電量算出ステップとを含む処理をコンピュータに実行させる。
【００３５】
この本発明の第１の側面のプログラムを実行するコンピュータにおいては、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルが、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築され、そのモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量が算出される。
【００３６】
従って、簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出することができる。
【００３７】
本発明の第２の側面の太陽光発電システムは、太陽光発電を行う太陽光発電部と、太陽光発電部の発電量を測定する発電量測定部と、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電部の発電量を算出するモデルを、第１の期間の太陽光発電部の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築部と、そのモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電部の発電量を算出する発電量算出部とを備える。
【００３８】
本発明の第２の側面の太陽光発電システムにおいては、太陽光発電が行われ、太陽光発電部の発電量が測定され、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルが、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築され、そのモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量が算出される。
【００３９】
従って、簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出することができる。
【００４０】
この太陽光発電部は、例えば、太陽電池モジュール、パワーコンディショナ等により構成される。この発電量測定部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。あるいは、さらに電圧、電流等を測定するセンサを設けることもできる。このモデル構築部、発電量算出部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。
【発明の効果】
【００４１】
本発明の第１の側面または第２の側面によれば、簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明を適用した太陽光発電システムの一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】太陽光発電システムの情報処理装置の機能の構成例を示すブロック図である。
【図３】発電量算出モデル学習処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】発電量算出モデル学習処理に用いられるデータの例を示す図である。
【図５】１日の日照時間および太陽高度と日照状態との関係の例を示すグラフである。
【図６】発電量推定処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】発電量推定処理に用いられるデータの例を示す図である。
【図８】１ヶ月間の発電量の適正値と実績値とを比較した例を示すグラフである。
【図９】月毎の発電量の適正値と実績値の乖離度の推移の例を示すグラフである。
【図１０】発電量予測処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】天気予報に基づいて生成された日照時間予測データの例を示すグラフである。
【図１２】図１１の日照時間予測データを用いて予測された発電量の例を示すグラフである。
【図１３】日照時間と発電量の測定値の時系列の推移の例を示すグラフである。
【図１４】第２発電量算出モデルの構築方法を説明するための図である。
【図１５】コンピュータの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
以下、本発明を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．変形例
【００４４】
なお、本明細書では、「発電量を推定する」または「発電量の推定値（または適正値）を算出する」とは、過去の実績データに基づいて太陽光発電の発電量の適正値を算出することをいう。また、「発電量を予測する」または「発電量の予測値を算出する」とは、将来の予測データに基づいて太陽光発電の発電量の予測値を算出することをいう。
【００４５】
＜１．実施の形態＞
［太陽光発電システム１０１の構成例］
図１は、本発明を適用した太陽光発電システムの一実施の形態を示すブロック図である。
【００４６】
太陽光発電システム１０１は、太陽光発電部１１１および情報処理装置１１２を含むように構成される。また、太陽光発電部１１１は、太陽電池モジュール１２１およびパワーコンディショナ１２２を含むように構成される。
【００４７】
太陽電池モジュール１２１は、太陽光発電により直流の電力を発生させ、発生させた直流電力をパワーコンディショナ１２２に供給する。
【００４８】
パワーコンディショナ１２２は、太陽電池モジュール１２１からの直流電力を、商用電源とほぼ同じ電圧および周波数の交流電力に変換するとともに、変換した交流電力の電圧の位相を商用電源の電圧の位相と同期させる。そして、パワーコンディショナ１２２は、その交流電力（以下、発電電力と称する）を出力する。
【００４９】
情報処理装置１１２は、例えば、コンピュータにより構成される。情報処理装置１１２は、パワーコンディショナ１２２、または、パワーコンディショナ１２２から発電電力が供給される電力系統に設けられているセンサ等から、発電電力の電圧、電流等の測定値を取得し、太陽光発電部１１１の発電量を測定する。
【００５０】
また、情報処理装置１１２は、太陽電池モジュール１２１の設置場所（より正確には、太陽電池モジュール１２１に設けられている太陽光パネルの設置場所）（以下、発電場所と称する）の緯度および経度を示すデータ、並びに、発電場所付近の日照時間の測定データ（以下、日照時間測定データと称する）を取得し、それらのデータに基づいて、ユーザにより指定された期間の太陽光発電部１１１の発電量を推定する。さらに、情報処理装置１１２は、太陽光発電部１１１の発電量の測定値と推定値を比較することにより、太陽光発電部１１１の異常の検出を行う。
【００５１】
また、情報処理装置１１２は、発電場所付近の日照時間の予測データ（以下、日照時間予測データと称する）または天気予報のデータを取得し、それらのデータに基づいて、ユーザにより指定された期間の太陽光発電部１１１の発電量を予測する。
【００５２】
さらに、情報処理装置１１２は、発電量の測定結果、推定結果、および、予測結果、並びに、太陽光発電部１１１の異常の検出結果をユーザに通知したり、外部のサーバ等に出力したりする。
【００５３】
［情報処理装置１１２の構成例］
図２は、情報処理装置１１２の構成例を示すブロック図である。
【００５４】
情報処理装置１１２は、入力部１５１、太陽高度算出部１５２、日照時間予測部１５３、日照時間測定データ蓄積部１５４、日照状態算出部１５５、発電量測定部１５６、発電量測定データ蓄積部１５７、学習部１５８、モデルパラメータ蓄積部１５９、発電量算出部１６０、異常検出部１６１、および、出力部１６２を含むように構成される。
【００５５】
入力部１５１は、例えば、キーボード、マウス、ボタン、スイッチ、マイクロフォン等の入力デバイスにより構成され、ユーザが情報処理装置１１２に対する指令やデータ等を入力するのに用いられる。入力部１５１は、入力された指令やデータ等を、必要に応じて、太陽高度算出部１５２、日照時間予測部１５３、日照状態算出部１５５、学習部１５８、および、発電量算出部１６０に供給する。
【００５６】
なお、ユーザにより入力されるデータには、例えば、発電場所の緯度および経度、発電場所付近の日照時間予測データまたは天気予報データ、発電量を算出するモデルの学習期間、発電量の推定期間、予測期間等が含まれる。
【００５７】
太陽高度算出部１５２は、ユーザにより指定された期間内の発電場所付近の太陽高度を算出し、算出結果を日照状態算出部１５５に供給する。
【００５８】
日照時間予測部１５３は、発電場所付近の天気予報に基づいて日照時間を予測し、その結果得られる日照時間予測データを日照状態算出部１５５に供給する。
【００５９】
日照時間測定データ蓄積部１５４は、定期的に入力される発電場所付近の日照時間測定データを蓄積する。
【００６０】
なお、日照時間測定データとして、例えば、気象庁による日照時間の観測データが用いられる。日照時間は、全天日射量よりも多くの地点で観測されているため、全天日射量と比較して、より発電場所に近い地点のデータを取得することが可能である。
【００６１】
日照状態算出部１５５は、発電場所付近の日照時間および太陽高度に基づいて、発電場所付近の日照状態を算出する。
【００６２】
例えば、日照状態算出部１５５は、日照時間測定データ蓄積部１５４に蓄積されている日照時間測定データ、および、太陽高度算出部１５２により算出される太陽高度に基づいて、ユーザにより指定された期間内の発電場所付近の日照状態を推定する（日照状態の推定値を算出する）。日照状態算出部１５５は、その推定結果を学習部１５８および発電量算出部１６０に供給する。
【００６３】
また、例えば、日照状態算出部１５５は、入力部１５１を介して入力される日照時間予測データ、または、日照時間予測部１５３から供給される日照時間予測データ、並びに、太陽高度算出部１５２により算出される太陽高度に基づいて、ユーザにより指定された期間内の発電場所付近の日照状態を予測する（日照状態の予測値を算出する）。日照状態算出部１５５は、その予測結果を発電量算出部１６０に供給する。
【００６４】
発電量測定部１５６は、パワーコンディショナ１２２、または、パワーコンディショナ１２２から発電電力が供給される電力系統に設けられているセンサ等から、発電電力の電圧、電流等の測定値を取得し、それらの測定値に基づいて太陽光発電部１１１の発電量を測定する。発電量測定部１５６は、その測定結果を示す発電量測定データを発電量測定データ蓄積部１５７に蓄積する。
【００６５】
学習部１５８は、所定の学習モデルを用いて、発電場所付近の日照時間および太陽高度に基づく日照状態に基づいて、太陽光発電部１１１の発電量を算出するモデル（以下、発電量算出モデルと称する）の学習を行い、発電量算出モデルを構築する。学習部１５８は、構築した発電量算出モデルを表すパラメータをモデルパラメータ蓄積部１５９に蓄積する。
【００６６】
発電量算出部１６０は、モデルパラメータ蓄積部１５９に蓄積されているパラメータにより表される発電量算出モデルを用いて、太陽光発電部１１１の発電量を算出する。
【００６７】
例えば、発電量算出部１６０は、発電量算出モデルを用いて、発電量算出部１６０により推定された発電場所付近の日照状態に基づいて、ユーザにより指定された期間内の太陽光発電部１１１の発電量を推定する（発電量の推定値を算出する）。発電量算出部１６０は、その推定結果を異常検出部１６１および出力部１６２に供給する。
【００６８】
また、例えば、発電量算出部１６０は、発電量算出モデルを用いて、発電量算出部１６０により予測された発電場所付近の日照状態に基づいて、ユーザにより指定された期間内の太陽光発電部１１１の発電量を予測する（発電量の予測値を算出する）。発電量算出部１６０は、その予測結果を出力部１６２に供給する。
【００６９】
異常検出部１６１は、発電量算出部１６０により算出された太陽光発電部１１１の発電量の推定値と、発電量測定データ蓄積部１５７に蓄積されている太陽光発電部１１１の発電量の測定値とを比較することにより、太陽光発電部１１１の異常の検出を行う。異常検出部１６１は、その検出結果を出力部１６２に供給する。
【００７０】
出力部１６２は、例えば、ディスプレイ、発光デバイス、スピーカ、通信装置、出力インタフェース等により構成される。出力部１６２は、例えば、太陽光発電部１１１の発電量の測定結果、推定結果、および、予測結果、並びに、太陽光発電部１１１の異常の検出結果を、画像、光、音声等によりユーザに通知したり、外部のサーバ、携帯端末、プリンタ、記憶装置等に送信したりする。
【００７１】
［情報処理装置１１２の処理］
次に、図３乃至図１２を参照して、情報処理装置１１２の処理について説明する。
【００７２】
［発電量算出モデル学習処理］
まず、図３のフローチャートを参照して、情報処理装置１１２により実行される発電量算出モデル学習処理について説明する。
【００７３】
ステップＳ１において、情報処理装置１１２は、学習条件を取得する。例えば、ユーザは、入力部１５１を介して、発電場所の緯度および経度、並びに、発電量算出モデルの学習期間を、学習条件として入力する。学習期間は、例えば、学習を開始する日時および終了する日時により指定される。
【００７４】
入力部１５１は、発電場所の緯度および経度を示すデータを太陽高度算出部１５２および学習部１５８に供給する。また、入力部１５１は、学習期間を示すデータを、太陽高度算出部１５２、日照状態算出部１５５、および、学習部１５８に供給する。
【００７５】
ステップＳ２において、太陽高度算出部１５２は、太陽高度を算出する。例えば、緯度φおよび経度Lの地点の日時tにおける太陽高度h(φ,L,t)は、次式（１）乃至（６）を用いて算出することができる。
【００７６】
h(φ,L,t)＝arcsin(sinφ・sinδ＋cosφ・cosδ・cosHA) ・・・（１）
ω[rad]＝2π・(N−1) ・・・（２）
δ[rad]＝0.006918−0.399912・cosω＋0.070257・sinω−0.006758・cos2ω
＋0.000907・sin2ω−0.002697・cos3ω＋0.001480・sin3ω ・・・（３）
ｅ[hour]＝0.000075＋0.001868・cosω−0.032077・sinω
−0.014615・cos2ω−0.040849・sin2ω ・・・（４）
HA[rad]＝π{(T＋L／15−9＋ｅ)−12}／12 ・・・（５）
HA[rad]＝π{(T＋L／15−9＋ｅ)＋12}／12 ・・・（６）
【００７７】
なお、Nは、日時tに示される日の元日からの日数を示している。Tは、日時tに示される時刻を示している。ωは、元日の位置を起点とする地球の公転軌道上の角度を示している。δは、日赤緯を示している。eは、均時差を示している。HAは時角を示し、午前中の時角HAは、式（５）により求められ、午後の時角HAは、式（６）により求められる。
【００７８】
太陽高度算出部１５２は、式（１）乃至（６）を用いて、指定された学習期間中の発電場所付近における所定の時間毎（例えば、１０分毎）の太陽高度を算出する。太陽高度算出部１５２は、算出結果を日照状態算出部１５５に供給する。
【００７９】
ステップＳ３において、日照状態算出部１５５は、日照状態を推定する。具体的には、日照状態算出部１５５は、指定された学習期間中の発電場所付近における日照時間測定データを日照時間測定データ蓄積部１５４から取得する。
【００８０】
日照時間測定データは、例えば、所定の単位時間毎に、その単位時間内において日射量が所定の閾値（例えば、１２０Ｗ／ｍ２）以上であった時間により表される。例えば、単位時間は１０分とされ、１２時１０分から１２時２０分までの間に日射量が閾値以上であった時間が８分間である場合、その期間の日照時間は８分となる。
【００８１】
なお、例えば、単位時間内において日射量が所定の閾値以上である割合（例えば、単位は％）や、単位時間内の日照の有無により、日照時間測定データを表すようにしてもよい。後者の場合、例えば、単位時間内において日射量が所定の閾値以上であった時間が所定の時間以上の場合、「日照あり」とされ、所定の時間未満の場合、「日照なし」とされる。
【００８２】
そして、日照状態算出部１５５は、次式（７）により、学習期間中の所定の時間毎の日照状態x(t)の推定値を算出する。
【００８３】
x(t)＝s(t)・sin{h(φ,L,t)} ・・・（７）
【００８４】
なお、s(t)は、日時ｔを含む時間帯の日照時間を示している。従って、日時tにおける日照状態x(t)は、日時tを含む時間帯の日照時間s(t)と、日時tにおける太陽高度h(φ,L,t)の正弦（sin）との積により求められる。
【００８５】
図４は、太陽光発電部１１１の発電量y(t)の測定値、日照時間s(t)、太陽高度h(φ,L,t)、および、日照状態x(t)を時系列に並べたデータの例を示している。例えば、２０１０年１２月１４日の１１時１０分の日照状態x(t)は、２０１０年１２月１４日の１１時１分〜１１時１０分の日照時間s(t)と、２０１０年１２月１４日１１時１０分の太陽高度h(φ,L,t)の値に基づいて、次式（８）のように求められる。
【００８６】
x(t)＝4×sin(31.262737)＝2.075853178 ・・・（８）
【００８７】
図５は、１日の日照時間s(t)および太陽高度h(φ,L,t)と日照状態x(t)との関係の例を示すグラフである。いちばん上のグラフは日照時間s(t)の時系列の推移を示し、真ん中のグラフは太陽高度h(φ,L,t)の時系列の推移を示し、いちばん下のグラフは日照状態x(t)の時系列の推移を示している。
【００８８】
この図に示されるように、日照状態x(t)は、所定の上限値以下の範囲内で、日照時間s(t)が長くなるほど、または、太陽高度h(φ,L,t)が高くなるほど大きくなる。逆に、日照状態x(t)は、０以上の範囲内で、日照時間s(t)が短くなるほど、または、太陽高度h(φ,L,t)が低くなるほど、小さくなる。また、日照状態x(t)は、日照時間s(t)が０の場合、０になる。
【００８９】
そして、日照状態算出部１５５は、学習期間中の日照状態の推定結果を学習部１５８に供給する。
【００９０】
ステップＳ４において、学習部１５８は、発電量算出モデルの学習を行う。具体的には、学習部１５８は、学習期間中の太陽光発電部１１１の発電量の測定値を発電量測定データ蓄積部１５７から取得する。そして、学習部１５８は、所定の学習モデルを用いて、学習期間中の日照状態x(t)と発電量y(t)の測定値に基づいて、次式（９）に示される日照状態算出モデルを表すモデル関数f()のパラメータλ１乃至λｎを求める。
【００９１】
y(t)＝f{x(t),λ１,・・・,λｎ｝ ・・・（９）
【００９２】
なお、ここで用いる学習モデルには、例えば、回帰モデル、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の任意のものを採用することができる。例えば、次式（１０）により、線形回帰モデルを用いて発電量算出モデルを学習することが可能である。
【００９３】
y(t)＝λ１・x(t)＋λ２ ・・・（１０）
【００９４】
なお、式（１０）のパラメータである回帰係数λ１,λ２は、次式（１１）および（１２）により算出される。
【００９５】
λ１＝σｙ／σｘ・ρｘｙ ・・・（１１）
λ２＝μｙ−λ１・μｘ ・・・（１２）
【００９６】
なお、μｘおよびσｘは日照状態x(t)の平均および標準偏差を示し、μｙおよびσｙは発電量y(t)の平均および標準偏差を示し、ρｘｙは日照状態x(t)と発電量y(t)の相関係数を示している。
【００９７】
学習部１５８は、学習の結果構築された発電量算出モデルのパラメータをモデルパラメータ蓄積部１５９に蓄積する。
【００９８】
その後、発電量算出モデル学習処理は終了する。
【００９９】
[発電量推定処理]
次に、図６のフローチャートを算出して、情報処理装置１１２により実行される発電量推定処理を説明する。
【０１００】
ステップＳ２１において、情報処理装置１１２は、推定条件を取得する。例えば、ユーザは、発電場所の緯度および経度、並びに、発電量の推定期間を、推定条件として入力する。推定期間は、上述した学習期間と同様に、例えば、発電量の推定を開始する日時および終了する日時により指定される。
【０１０１】
入力部１５１は、発電場所の緯度および経度を示すデータを太陽高度算出部１５２に供給する。また、入力部１５１は、推定期間を示すデータを、太陽高度算出部１５２、日照状態算出部１５５、および、発電量算出部１６０に供給する。
【０１０２】
ステップＳ２２において、太陽高度算出部１５２は、図３のステップＳ２と同様の処理により、推定期間中の発電場所付近の太陽高度を算出する。太陽高度算出部１５２は、算出結果を日照状態算出部１５５に供給する。
【０１０３】
ステップＳ２３において、日照状態算出部１５５は、図３のステップＳ３と同様の処理により、推定期間中の発電場所付近の日照状態を推定する。日照状態算出部１５５は、推定結果を発電量算出部１６０に供給する。
【０１０４】
ステップＳ２４において、発電量算出部１６０は、発電量を推定する。具体的には、発電量算出部１６０は、上述した発電量算出モデル学習処理により構築された発電量算出モデルのパラメータをモデルパラメータ蓄積部１５９から取得する。そして、発電量算出部１６０は、推定期間中の発電場所付近の日照状態の推定結果を、発電量算出モデルに適用することにより、推定期間中の所定の時間毎の太陽光発電部１１１の発電量を推定する。
【０１０５】
図７は、日照時間s(t)、太陽高度h(φ,L,t)、日照状態x(t)、および、太陽光発電部１１１の発電量y(t)の推定値を時系列に並べたデータの例を示している。例えば、２０１０年１２月２８日の１０時１０分の日照状態x(t)は、２０１０年１２月２８日の１０時１分〜１０時１０分の日照時間s(t)と、２０１０年１２月２８日１０時１０分の太陽高度h(φ,L,t)の値に基づいて求められる。そして、発電量算出モデルを用いて、２０１０年１２月２８日の１０時１０分の日照状態x(t)に基づいて、当該日時の発電量y(t)が推定される。
【０１０６】
そして、発電量算出部１６０は、推定期間中の太陽光発電部１１１の発電量の推定結果を異常検出部１６１に供給する。
【０１０７】
ステップＳ２５において、異常検出部１６１は、太陽光発電部１１１の異常の有無を検出する。具体的には、異常検出部１６１は、推定期間と同じ期間の太陽光発電部１１１の発電量の測定値を発電量測定データ蓄積部１５７から取得する。そして、異常検出部１６１は、発電量算出部１６０により算出された推定値を太陽光発電部１１１の発電量の適正値とし、取得した測定値（すなわち実績値）と比較することにより、太陽光発電部１１１の異常の有無を検出する。
【０１０８】
このとき、推定期間全体の発電量を合計して比較するようにしてもよいし、所定の期間毎（例えば、１ヶ月毎、１日毎など）の発電量を比較するようにしてもよい。
【０１０９】
図８は、１ヶ月間の発電量の適正値（推定値）と実績値（測定値）とを比較した例を示すグラフである。例えば、この図に示されるように、閾値（この例では８０％）を設定しておき、発電量の実績値が適正値の閾値以下になる場合、太陽光発電部１１１に何らかの異常が発生していると判定するようにしてもよい。
【０１１０】
また、例えば、次式（１３）により、所定の期間毎（例えば、１ヶ月毎）の発電量の適正値と実績値の乖離度を算出し、乖離度を監視することにより、太陽光発電部１１１の異常の有無を検出するようにしてもよい。
【０１１１】
乖離度（％）＝（適正値−実績値）／適正値×１００ ・・・（１３）
【０１１２】
図９は、月毎の発電量の適正値と実績値の乖離度の推移の例を示すグラフである。
【０１１３】
例えば、実線で示されるグラフのように、乖離度が０％付近を所定の範囲内で推移している場合、太陽光発電部１１１が正常であると推定することができる。
【０１１４】
一方、点線で示されるグラフのように、乖離度が徐々に低下している場合、例えば、経年劣化により太陽光発電部１１１の発電量が低下していると推定することができる。
【０１１５】
また、一点鎖線で示されるグラフのように、乖離度が急激に低下している場合、例えば、突発性の異常により太陽光発電部１１１の発電量が低下していると推定することができる。
【０１１６】
このように、乖離度の推移を監視することにより、太陽光発電部１１１の異常の有無を検出するだけでなく、異常の原因を推定することも可能になる。
【０１１７】
そして、異常検出部１６１は、検出結果を出力部１６２に供給する。
【０１１８】
ステップＳ２６において、出力部１６２は、推定結果を出力する。例えば、出力部１６２は、発電量の適正値と実績値の推移を示す表やグラフなどをディスプレイに表示する。このとき、太陽光発電システム１０１の異常の有無を表示したり、光や音などで通知したりするようにしてもよい。また、例えば、出力部１６２は、発電量の適正値と実績値を示すデータを、外部のサーバ、携帯端末、プリンタ、記憶装置等に送信する。
【０１１９】
その後、発電量推定処理は終了する。
【０１２０】
以上のように、日射量や日射強度を用いずに、日照時間のみを用いて、季節や気象などの環境条件に応じて適正に太陽光発電部１１１の発電量を推定することが可能になる。
【０１２１】
また、ユーザは、太陽光パネルの設置方位および設置角度、メーカ、設計情報（例えば、定格出力値など）等のパラメータを設定する必要がなく、発電場所の緯度および経度のみを設定するだけで、適正な発電量の推定値を得ることができる。
【０１２２】
なお、発電場所の緯度および経度については、例えば、ＧＰＳ等を用いて自動測定するようにすることも可能である。
【０１２３】
［発電量予測処理］
次に、図１０のフローチャートを算出して、情報処理装置１１２により実行される発電量予測処理を説明する。
【０１２４】
ステップＳ４１において、情報処理装置１１２は、予測条件を取得する。具体的には、例えば、ユーザは、発電場所の緯度および経度、発電量の予測期間、並びに、予測期間中の日照時間予測データまたは天気予報データを、予測条件として入力する。予測期間は、上述した学習期間と同様に、例えば、発電量の予測を開始する日時および終了する日時により指定される。
【０１２５】
なお、日照時間予測データは、例えば、日照時間測定データと同様の構成のデータとされ、単位時間毎の日照時間の予測値により表される。なお、必ずしも単位時間を日照時間測定データと同じ時間に設定する必要はなく、例えば、日照時間測定データより長い時間（例えば、３０分、１時間等）に設定するようにしてもよい。
【０１２６】
また、天気予報データは、１日単位の天気予報のデータを用いるようにしてもよいし、あるいは、所定の単位時間毎（例えば、６時間毎）の天気予報のデータを用いるようにしてもよい。
【０１２７】
入力部１５１は、発電場所の緯度および経度を示すデータを太陽高度算出部１５２に供給する。また、入力部１５１は、予測期間を示すデータを、太陽高度算出部１５２、日照状態算出部１５５、および、発電量算出部１６０に供給する。さらに、入力部１５１は、日照時間予測データが入力された場合、その日照時間予測データを日照状態算出部１５５に供給する。また、入力部１５１は、天気予報データが入力された場合、その天気予報データおよび予測期間を示すデータを日照時間予測部１５３に供給する。
【０１２８】
ステップＳ４２において、太陽高度算出部１５２は、図３のステップＳ２と同様の処理により、予測期間中の発電場所付近の太陽高度を算出する。太陽高度算出部１５２は、算出結果を日照状態算出部１５５に供給する。
【０１２９】
ステップＳ４３において、日照時間予測部１５３は、天気予報データが入力されたか否かを判定する。天気予報データが入力されたと判定された場合、処理はステップＳ４４に進む。
【０１３０】
ステップＳ４４において、日照時間予測部１５３は、日照時間を予測する。例えば、日照時間予測部１５３は、晴れと予報されている時間帯の日照時間を最大値（すなわち、単位時間と同じ値）に設定し、それ以外の時間帯の日照時間を天気予報に応じた値に設定することにより、予測期間中の日照時間の予測値を示す日照時間予測データを生成する。
【０１３１】
例えば、図１１は、天気予報に基づいて生成された１日分の日照時間予測データの例を示している。なお、横軸は時間軸を示し、縦軸は単位時間毎の日照時間の予測値を示している。また、中央の縦線は、正午を示している。
【０１３２】
例えば、天気予報が「晴れ」である場合、いちばん上のグラフに示されるように、日の出から日没までの期間において、単位時間毎の日照時間の予測値は、最大値（すなわち、単位時間と同じ値）に設定される。
【０１３３】
また、例えば、天気予報が「晴れ、昼過ぎから時々雨」の場合、真ん中のグラフに示されるように、日の出から正午までの期間において、単位時間毎の日照時間の予測値は最大値に設定され、正午から日没までの期間において、単位時間毎の日照時間の予測値は最大値の２分の１に設定される。
【０１３４】
また、例えば、天気予報が「晴れ、昼過ぎ一時雨」の場合、いちばん下のグラフに示されるように、日の出から日没までの期間において、午後の所定の時間帯（例えば、１２時から１５時）の単位時間毎の日照時間の予測値は最大値の４分の３に設定され、その他の時間帯の日照時間の予測値は最大値に設定される。
【０１３５】
なお、以上の例は、天気予報では、０時から３時を「未明」、３時から６時を「明け方」、６時から９時を「朝」、９時から１２時を「昼前」、１２時から１５時を「昼過ぎ」、１５時から１８時を「夕方」、１８時から２１時を「夜のはじめ頃」、２１時から２４時を「夜遅く」と表現し、ある現象が断続的に発生し、その発生した時間が予報期間の２分の１未満である場合を「時々」、ある現象が切れ間なく発生し、その時間が予報期間の４分の１未満である場合を「一時」と表現するよう定められていることに基づいている。
【０１３６】
そして、日照時間予測部１５３は、生成した日照時間予測データを日照状態算出部１５５に供給する。
【０１３７】
その後、処理はステップＳ４５に進む。
【０１３８】
一方、ステップＳ４３において、天気予報データが入力されていないと判定された場合、すなわち、天気予報データの代わりに日照時間予測データが入力された場合、ステップＳ４４の処理はスキップされ、処理はステップＳ４５に進む。
【０１３９】
ステップＳ４５において、日照状態算出部１５５は、日照状態を予測する。具体的には、日照状態算出部１５５は、日照時間測定データの代わりに日照時間予測データを用いて、日照状態を推定する場合と同様に、上述した式（７）により、予測期間中の所定の時間毎の日照状態x(t)の予測値を算出する。そして、日照状態算出部１５５は、予測期間中の日照状態の予測結果を発電量算出部１６０に供給する。
【０１４０】
ステップＳ４６において、発電量算出部１６０は、発電量を予測する。具体的には、発電量算出部１６０は、上述した図６のステップＳ２４の処理と同様に、日照状態算出部１５５から供給された予測期間中の日照状態の予測結果を、発電量算出モデルに適用することにより、予測期間中の所定の時間毎の太陽光発電部１１１の発電量を予測する。そして、発電量算出部１６０は、予測期間中の太陽光発電部１１１の発電量の予測結果を出力部１６２に供給する。
【０１４１】
ステップＳ４７において、出力部１６２は、予測結果を出力する。例えば、出力部１６２は、発電量の予測値の推移を示すグラフなどをディスプレイに表示する。また、例えば、出力部１６２は、発電量の予測値を示すデータを、外部のサーバ、携帯端末、プリンタ、記憶装置等に送信する。
【０１４２】
その後、発電量予測処理は終了する。
【０１４３】
以上のように、発電場所の緯度および経度を設定し、日照時間予測データまたは天気予報データを入力するだけで、日射量や日射強度の予測値を用いずに、簡単に、かつ、季節や気象などの環境条件に応じて適正に太陽光発電部１１１の発電量を予測することが可能になる。
【０１４４】
また、例えば、図１２は、図１１の日照時間予測データに基づいて予測された１日分の発電量の推移の例を示している。このように、詳細な日照時間予測データを用いずに、天気予報のみを用いて、発電量を予測することが可能になる。
【０１４５】
＜２．変形例＞
以下、本発明の実施の形態の変形例について説明する。
【０１４６】
太陽高度は季節によって大きく変動するため、発電量の推定精度および予測精度を高めるために、所定の期間毎（例えば、月毎あるいは季節毎）に異なる発電量算出モデルを用いるようにすることが望ましい。
【０１４７】
例えば、前年の同じ月の日照時間測定データおよび発電量測定データを用いて学習を行うことにより、月毎の発電量算出モデルを構築することが考えられる。この場合、例えば、過去数年分の同じ月の日照時間測定データおよび発電量測定データを用いて学習を行うようにしてもよい。
【０１４８】
また、例えば、学習を行う月の直前の月の日照時間測定データおよび発電量測定データを用いて学習を行うことにより、月毎の発電量算出モデルを構築することが考えられる。例えば、１０月の発電量算出モデルの学習を行う場合、同年の直前の９月の日照時間測定データおよび発電量測定データを用いて学習を行うことが考えられる。
【０１４９】
また、以上の例では、日照時間が０の時間帯については、発電状態の値が０になるため、発電量の測定値または予測値も０になる。しかしながら、日照時間が０の時間帯でも、必ずしも日射量が完全に０にならないことも多く、発電量が０になるとは限らない。
【０１５０】
例えば、図１３は、日照時間と発電量の測定値の時系列の推移の例を示している。上側のグラフが、日照時間の推移を示し、下側のグラフが、発電量の測定値の推移を示している。そして、この図の点線の丸で囲まれる時間帯のように、日照時間が０であるにも関わらず、発電量が０にならない場合がある。
【０１５１】
これに対して、日照時間が０の時間帯については、上述した発電量算出モデルと別のモデル（以下、第２発電量算出モデルと称する）を用いて、発電量を推定または予測するようにしてもよい。
【０１５２】
例えば、１日の日照時間が所定の閾値未満（例えば、１０分未満）の日の発電量測定データを所定の日数分（例えば、１０日分）以上取得し、各時間帯の発電量の測定値の平均値を算出し、その平均値により構築されるモデルを、第２発電量算出モデルとして用いるようにしてもよい。
【０１５３】
例えば、図１４の複数の細線のグラフは、それぞれ異なる日の、１日の日照時間が所定の閾値未満の日の発電量の測定値の推移を示すグラフを示している。一方、太線のグラフは、細線のグラフを平均化したグラフ、すなわち、細線のグラフの各時間帯の発電量の測定値の平均値の推移を示すグラフである。そして、この太線のグラフで示されるモデルを、第２発電量算出モデルとして用いるようにすることが考えられる。
【０１５４】
この場合、例えば、第２発電量算出モデルを適用する時間単位は任意である。例えば、１日の日照時間が所定の閾値未満の日の発電量を算出する場合のみ、第２発電量算出モデルを用いるようにしてもよい。
【０１５５】
あるいは、例えば、日照時間が０の時間帯について、全て第２発電量算出モデルを用いるようにしてもよい。すなわち、日照時間が０でない時間帯については、通常の発電量算出モデルを用いて発電量を算出し、日照時間が０の時間帯の発電量に、第２発電量算出モデルの同じ時間帯の発電量を適用するようにしてもよい。
【０１５６】
これにより、日照時間が０の時間帯の発電量をより適正に推定または予測することが可能になる。
【０１５７】
なお、第２発電量予測モデルについても、所定の期間毎（例えば、月毎あるいは季節毎）に異なるモデルを構築するようにすることが望ましい。
【０１５８】
［コンピュータの構成例］
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
【０１５９】
図１５は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【０１６０】
コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）４０１，ROM（Read Only Memory）４０２，RAM（Random Access Memory）４０３は、バス４０４により相互に接続されている。
【０１６１】
バス４０４には、さらに、入出力インタフェース４０５が接続されている。入出力インタフェース４０５には、入力部４０６、出力部４０７、記憶部４０８、通信部４０９、及びドライブ４１０が接続されている。
【０１６２】
入力部４０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部４０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部４０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部４０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ４１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア４１１を駆動する。
【０１６３】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU４０１が、例えば、記憶部４０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース４０５及びバス４０４を介して、RAM４０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０１６４】
コンピュータ（CPU４０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア４１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
【０１６５】
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア４１１をドライブ４１０に装着することにより、入出力インタフェース４０５を介して、記憶部４０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部４０９で受信し、記憶部４０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM４０２や記憶部４０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０１６６】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０１６７】
また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
【０１６８】
さらに、図２の情報処理装置１１２を複数の装置により実現したり、情報処理装置１１２の構成要素の一部を他の装置に設けたりようにしてもよい。例えば、太陽高度算出部１５２、日照状態算出部１５５、発電量測定部１５６を他の装置に設けて、太陽高度のデータ、発電状態の算出結果、発電量測定データを外部から取得するようにしてもよい。
【０１６９】
また、使用目的に応じて、情報処理装置１１２の構成要素や機能を削除するようにしてもよい。例えば、発電量を予測する必要がない場合には、日照時間予測部１５３を削除することが可能である。また、例えば、太陽光発電部１１１の異常を検出する必要がない場合、異常検出部１６１を削除することが可能である。
【０１７０】
さらに、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０１７１】
例えば、本発明は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
【０１７２】
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０１７３】
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【符号の説明】
【０１７４】
１０１ 太陽光発電システム
１１１ 太陽光発電部
１１２ 情報処理装置
１２１ 太陽電池モジュール
１２２ パワーコンディショナ
１５２ 太陽高度算出部
１５３ 日照時間予測部
１５５ 日照状態算出部
１５６ 発電量測定部
１５８ 学習部
１６０ 発電量算出部
１６１ 異常検出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、発電量算出方法、および、プログラムに関し、特に、太陽光発電の発電量を推定または予測する場合に用いて好適な情報処理装置、発電量算出方法、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、日射量や日射強度を用いて太陽光発電の発電量の推定値（適正値）や予測値を算出する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１７３６５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、気象庁による全天日射量の観測点は、日本国内でせいぜい数十ヶ所程度であるため、必ずしも太陽光発電が行われている場所付近のデータを得られるとは限らない。
【０００５】
また、全天日射量は水平面において測定されるため、例えば、太陽光パネルの設置方位や設置角度等のパラメータを設定し、設定したパラメータを用いて傾斜面日射量に換算する必要がある。さらに、日射量や日射強度に対する発電特性はメーカや機種によって異なるため、発電特性に応じた各種のパラメータを、発電量を算出するために設定する必要がある。このようなパラメータを設定する作業は、一般のユーザにとっては難しく、かつ、非常に煩わしい作業である。
【０００６】
また、太陽光パネルの設置場所に日射計を設置し、日射量や日射強度を測定することも考えられるが、日射計は高価なものであり、一般の家庭にはほとんど普及していない。
【０００７】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出できるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の側面の情報処理装置は、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出する第１のモデルを、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築部と、第１のモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量を算出する発電量算出部とを備える。
【０００９】
本発明の第１の側面の情報処理装置においては、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出する第１のモデルが、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築され、第１のモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量が算出される。
【００１０】
従って、簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出することができる。
【００１１】
このモデル構築部、発電量算出部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。
【００１２】
この第１のモデルは、日照時間と太陽高度の正弦との積により求められる日照状態に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルとすることができる。
【００１３】
これにより、簡単な計算式により、太陽光発電の発電量を算出するモデルを構築することができる。
【００１４】
この情報処理装置には、指定された緯度および経度における太陽高度を算出する太陽高度算出部と、与えられた日照時間のデータ、および、太陽高度算出部により算出された太陽高度に基づいて、日照状態を算出する日照状態算出部とをさらに設けることができ、この発電量算出部には、日照状態算出部により算出された日照状態に基づいて太陽光発電の発電量を算出させることができる。
【００１５】
これにより、発電場所付近の緯度、経度および日照時間を与えるだけで、適正な太陽光発電の発電量の推定値や予測値を得ることが可能になる。
【００１６】
この太陽高度算出部、日照状態算出部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。
【００１７】
この情報処理装置には、天気予報に基づいて日照時間を予測する日照時間予測部をさらに設けることができ、この日照状態算出部には、日照時間予測部により予測された日照時間に基づいて、日照状態の予測値を算出させ、この発電量算出部には、日照状態の予測値に基づいて太陽光発電の発電量の予測値を算出させるようにすることができる。
【００１８】
これにより、発電場所付近の天気予報に基づいて、適正に太陽光発電の発電量を推定することが可能になる。
【００１９】
この日照時間予測部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。
【００２０】
このモデル構築部には、日照時間が０の期間の太陽光発電の発電量の測定値に基づいて、日照時間が０の期間の太陽光発電の発電量を算出する第２のモデルをさらに構築させ、この発電量算出部には、第２の期間のうち日照時間が０の期間において、第２のモデルを用いて太陽光発電の発電量を算出させることができる。
【００２１】
これにより、日照時間が０の場合も適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出することが可能になる。
【００２２】
この情報処理装置には、発電量算出部により算出された第２の期間の太陽光発電の発電量の算出値と、第２の期間の太陽光発電の発電量の測定値とを比較することにより、太陽光発電を行うシステムの異常を検出する異常検出部をさらに設けることができる。
【００２３】
これにより、簡単かつ適切に太陽光発電を行うシステムの異常を検出することが可能になる。
【００２４】
この異常検出部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。
【００２５】
この情報処理装置には、太陽光発電の発電量を測定する発電量測定部をさらに設けることができ、このモデル構築部には、発電量測定部により測定された第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値に基づいて、第１のモデルを構築させることができる。
【００２６】
これにより、太陽光発電の発電量を自動的に測定して、その結果に基づいて、発電量を算出するモデルを構築することができる。
【００２７】
この発電量測定部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。あるいは、さらに電圧、電流等を測定するセンサを設けることもできる。
【００２８】
本発明の第１の側面の発電量算出方法は、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルを、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築ステップと、そのモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量を算出する発電量算出ステップとを含む。
【００２９】
この本発明の第１の側面の発電量算出方法においては、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルが、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築され、そのモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量が算出される。
【００３０】
従って、簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出することができる。
【００３１】
このモデル構築ステップ、発電量算出ステップは、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により実行される。
【００３２】
この発電量算出方法には、第１の期間の太陽光発電の発電量を測定する発電量測定ステップをさらに含め、モデル構築ステップにおいて、発電量測定ステップにおいて測定された第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値に基づいて、モデルを構築させることができる。
【００３３】
これにより、太陽光発電の発電量を自動的に測定して、その結果に基づいて、発電量を算出するモデルを構築することができる。
【００３４】
本発明の第１の側面のプログラムは、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルを、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築ステップと、そのモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量を算出する発電量算出ステップとを含む処理をコンピュータに実行させる。
【００３５】
この本発明の第１の側面のプログラムを実行するコンピュータにおいては、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルが、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築され、そのモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量が算出される。
【００３６】
従って、簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出することができる。
【００３７】
本発明の第２の側面の太陽光発電システムは、太陽光発電を行う太陽光発電部と、太陽光発電部の発電量を測定する発電量測定部と、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電部の発電量を算出するモデルを、第１の期間の太陽光発電部の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築部と、そのモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電部の発電量を算出する発電量算出部とを備える。
【００３８】
本発明の第２の側面の太陽光発電システムにおいては、太陽光発電が行われ、太陽光発電部の発電量が測定され、日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルが、第１の期間の太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築され、そのモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、第２の期間の太陽光発電の発電量が算出される。
【００３９】
従って、簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出することができる。
【００４０】
この太陽光発電部は、例えば、太陽電池モジュール、パワーコンディショナ等により構成される。この発電量測定部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。あるいは、さらに電圧、電流等を測定するセンサを設けることもできる。このモデル構築部、発電量算出部は、例えば、コンピュータ、あるいは、CPU等の制御装置により構成される。
【発明の効果】
【００４１】
本発明の第１の側面または第２の側面によれば、簡単かつ適正に太陽光発電の発電量の推定値や予測値を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明を適用した太陽光発電システムの一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】太陽光発電システムの情報処理装置の機能の構成例を示すブロック図である。
【図３】発電量算出モデル学習処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】発電量算出モデル学習処理に用いられるデータの例を示す図である。
【図５】１日の日照時間および太陽高度と日照状態との関係の例を示すグラフである。
【図６】発電量推定処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】発電量推定処理に用いられるデータの例を示す図である。
【図８】１ヶ月間の発電量の適正値と実績値とを比較した例を示すグラフである。
【図９】月毎の発電量の適正値と実績値の乖離度の推移の例を示すグラフである。
【図１０】発電量予測処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】天気予報に基づいて生成された日照時間予測データの例を示すグラフである。
【図１２】図１１の日照時間予測データを用いて予測された発電量の例を示すグラフである。
【図１３】日照時間と発電量の測定値の時系列の推移の例を示すグラフである。
【図１４】第２発電量算出モデルの構築方法を説明するための図である。
【図１５】コンピュータの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
以下、本発明を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．変形例
【００４４】
なお、本明細書では、「発電量を推定する」または「発電量の推定値（または適正値）を算出する」とは、過去の実績データに基づいて太陽光発電の発電量の適正値を算出することをいう。また、「発電量を予測する」または「発電量の予測値を算出する」とは、将来の予測データに基づいて太陽光発電の発電量の予測値を算出することをいう。
【００４５】
＜１．実施の形態＞
［太陽光発電システム１０１の構成例］
図１は、本発明を適用した太陽光発電システムの一実施の形態を示すブロック図である。
【００４６】
太陽光発電システム１０１は、太陽光発電部１１１および情報処理装置１１２を含むように構成される。また、太陽光発電部１１１は、太陽電池モジュール１２１およびパワーコンディショナ１２２を含むように構成される。
【００４７】
太陽電池モジュール１２１は、太陽光発電により直流の電力を発生させ、発生させた直流電力をパワーコンディショナ１２２に供給する。
【００４８】
パワーコンディショナ１２２は、太陽電池モジュール１２１からの直流電力を、商用電源とほぼ同じ電圧および周波数の交流電力に変換するとともに、変換した交流電力の電圧の位相を商用電源の電圧の位相と同期させる。そして、パワーコンディショナ１２２は、その交流電力（以下、発電電力と称する）を出力する。
【００４９】
情報処理装置１１２は、例えば、コンピュータにより構成される。情報処理装置１１２は、パワーコンディショナ１２２、または、パワーコンディショナ１２２から発電電力が供給される電力系統に設けられているセンサ等から、発電電力の電圧、電流等の測定値を取得し、太陽光発電部１１１の発電量を測定する。
【００５０】
また、情報処理装置１１２は、太陽電池モジュール１２１の設置場所（より正確には、太陽電池モジュール１２１に設けられている太陽光パネルの設置場所）（以下、発電場所と称する）の緯度および経度を示すデータ、並びに、発電場所付近の日照時間の測定データ（以下、日照時間測定データと称する）を取得し、それらのデータに基づいて、ユーザにより指定された期間の太陽光発電部１１１の発電量を推定する。さらに、情報処理装置１１２は、太陽光発電部１１１の発電量の測定値と推定値を比較することにより、太陽光発電部１１１の異常の検出を行う。
【００５１】
また、情報処理装置１１２は、発電場所付近の日照時間の予測データ（以下、日照時間予測データと称する）または天気予報のデータを取得し、それらのデータに基づいて、ユーザにより指定された期間の太陽光発電部１１１の発電量を予測する。
【００５２】
さらに、情報処理装置１１２は、発電量の測定結果、推定結果、および、予測結果、並びに、太陽光発電部１１１の異常の検出結果をユーザに通知したり、外部のサーバ等に出力したりする。
【００５３】
［情報処理装置１１２の構成例］
図２は、情報処理装置１１２の構成例を示すブロック図である。
【００５４】
情報処理装置１１２は、入力部１５１、太陽高度算出部１５２、日照時間予測部１５３、日照時間測定データ蓄積部１５４、日照状態算出部１５５、発電量測定部１５６、発電量測定データ蓄積部１５７、学習部１５８、モデルパラメータ蓄積部１５９、発電量算出部１６０、異常検出部１６１、および、出力部１６２を含むように構成される。
【００５５】
入力部１５１は、例えば、キーボード、マウス、ボタン、スイッチ、マイクロフォン等の入力デバイスにより構成され、ユーザが情報処理装置１１２に対する指令やデータ等を入力するのに用いられる。入力部１５１は、入力された指令やデータ等を、必要に応じて、太陽高度算出部１５２、日照時間予測部１５３、日照状態算出部１５５、学習部１５８、および、発電量算出部１６０に供給する。
【００５６】
なお、ユーザにより入力されるデータには、例えば、発電場所の緯度および経度、発電場所付近の日照時間予測データまたは天気予報データ、発電量を算出するモデルの学習期間、発電量の推定期間、予測期間等が含まれる。
【００５７】
太陽高度算出部１５２は、ユーザにより指定された期間内の発電場所付近の太陽高度を算出し、算出結果を日照状態算出部１５５に供給する。
【００５８】
日照時間予測部１５３は、発電場所付近の天気予報に基づいて日照時間を予測し、その結果得られる日照時間予測データを日照状態算出部１５５に供給する。
【００５９】
日照時間測定データ蓄積部１５４は、定期的に入力される発電場所付近の日照時間測定データを蓄積する。
【００６０】
なお、日照時間測定データとして、例えば、気象庁による日照時間の観測データが用いられる。日照時間は、全天日射量よりも多くの地点で観測されているため、全天日射量と比較して、より発電場所に近い地点のデータを取得することが可能である。
【００６１】
日照状態算出部１５５は、発電場所付近の日照時間および太陽高度に基づいて、発電場所付近の日照状態を算出する。
【００６２】
例えば、日照状態算出部１５５は、日照時間測定データ蓄積部１５４に蓄積されている日照時間測定データ、および、太陽高度算出部１５２により算出される太陽高度に基づいて、ユーザにより指定された期間内の発電場所付近の日照状態を推定する（日照状態の推定値を算出する）。日照状態算出部１５５は、その推定結果を学習部１５８および発電量算出部１６０に供給する。
【００６３】
また、例えば、日照状態算出部１５５は、入力部１５１を介して入力される日照時間予測データ、または、日照時間予測部１５３から供給される日照時間予測データ、並びに、太陽高度算出部１５２により算出される太陽高度に基づいて、ユーザにより指定された期間内の発電場所付近の日照状態を予測する（日照状態の予測値を算出する）。日照状態算出部１５５は、その予測結果を発電量算出部１６０に供給する。
【００６４】
発電量測定部１５６は、パワーコンディショナ１２２、または、パワーコンディショナ１２２から発電電力が供給される電力系統に設けられているセンサ等から、発電電力の電圧、電流等の測定値を取得し、それらの測定値に基づいて太陽光発電部１１１の発電量を測定する。発電量測定部１５６は、その測定結果を示す発電量測定データを発電量測定データ蓄積部１５７に蓄積する。
【００６５】
学習部１５８は、所定の学習モデルを用いて、発電場所付近の日照時間および太陽高度に基づく日照状態に基づいて、太陽光発電部１１１の発電量を算出するモデル（以下、発電量算出モデルと称する）の学習を行い、発電量算出モデルを構築する。学習部１５８は、構築した発電量算出モデルを表すパラメータをモデルパラメータ蓄積部１５９に蓄積する。
【００６６】
発電量算出部１６０は、モデルパラメータ蓄積部１５９に蓄積されているパラメータにより表される発電量算出モデルを用いて、太陽光発電部１１１の発電量を算出する。
【００６７】
例えば、発電量算出部１６０は、発電量算出モデルを用いて、発電量算出部１６０により推定された発電場所付近の日照状態に基づいて、ユーザにより指定された期間内の太陽光発電部１１１の発電量を推定する（発電量の推定値を算出する）。発電量算出部１６０は、その推定結果を異常検出部１６１および出力部１６２に供給する。
【００６８】
また、例えば、発電量算出部１６０は、発電量算出モデルを用いて、発電量算出部１６０により予測された発電場所付近の日照状態に基づいて、ユーザにより指定された期間内の太陽光発電部１１１の発電量を予測する（発電量の予測値を算出する）。発電量算出部１６０は、その予測結果を出力部１６２に供給する。
【００６９】
異常検出部１６１は、発電量算出部１６０により算出された太陽光発電部１１１の発電量の推定値と、発電量測定データ蓄積部１５７に蓄積されている太陽光発電部１１１の発電量の測定値とを比較することにより、太陽光発電部１１１の異常の検出を行う。異常検出部１６１は、その検出結果を出力部１６２に供給する。
【００７０】
出力部１６２は、例えば、ディスプレイ、発光デバイス、スピーカ、通信装置、出力インタフェース等により構成される。出力部１６２は、例えば、太陽光発電部１１１の発電量の測定結果、推定結果、および、予測結果、並びに、太陽光発電部１１１の異常の検出結果を、画像、光、音声等によりユーザに通知したり、外部のサーバ、携帯端末、プリンタ、記憶装置等に送信したりする。
【００７１】
［情報処理装置１１２の処理］
次に、図３乃至図１２を参照して、情報処理装置１１２の処理について説明する。
【００７２】
［発電量算出モデル学習処理］
まず、図３のフローチャートを参照して、情報処理装置１１２により実行される発電量算出モデル学習処理について説明する。
【００７３】
ステップＳ１において、情報処理装置１１２は、学習条件を取得する。例えば、ユーザは、入力部１５１を介して、発電場所の緯度および経度、並びに、発電量算出モデルの学習期間を、学習条件として入力する。学習期間は、例えば、学習を開始する日時および終了する日時により指定される。
【００７４】
入力部１５１は、発電場所の緯度および経度を示すデータを太陽高度算出部１５２および学習部１５８に供給する。また、入力部１５１は、学習期間を示すデータを、太陽高度算出部１５２、日照状態算出部１５５、および、学習部１５８に供給する。
【００７５】
ステップＳ２において、太陽高度算出部１５２は、太陽高度を算出する。例えば、緯度φおよび経度Lの地点の日時tにおける太陽高度h(φ,L,t)は、次式（１）乃至（６）を用いて算出することができる。
【００７６】
h(φ,L,t)＝arcsin(sinφ・sinδ＋cosφ・cosδ・cosHA) ・・・（１）
ω[rad]＝2π・(N−1) ・・・（２）
δ[rad]＝0.006918−0.399912・cosω＋0.070257・sinω−0.006758・cos2ω
＋0.000907・sin2ω−0.002697・cos3ω＋0.001480・sin3ω ・・・（３）
ｅ[hour]＝0.000075＋0.001868・cosω−0.032077・sinω
−0.014615・cos2ω−0.040849・sin2ω ・・・（４）
HA[rad]＝π{(T＋L／15−9＋ｅ)−12}／12 ・・・（５）
HA[rad]＝π{(T＋L／15−9＋ｅ)＋12}／12 ・・・（６）
【００７７】
なお、Nは、日時tに示される日の元日からの日数を示している。Tは、日時tに示される時刻を示している。ωは、元日の位置を起点とする地球の公転軌道上の角度を示している。δは、日赤緯を示している。eは、均時差を示している。HAは時角を示し、午前中の時角HAは、式（５）により求められ、午後の時角HAは、式（６）により求められる。
【００７８】
太陽高度算出部１５２は、式（１）乃至（６）を用いて、指定された学習期間中の発電場所付近における所定の時間毎（例えば、１０分毎）の太陽高度を算出する。太陽高度算出部１５２は、算出結果を日照状態算出部１５５に供給する。
【００７９】
ステップＳ３において、日照状態算出部１５５は、日照状態を推定する。具体的には、日照状態算出部１５５は、指定された学習期間中の発電場所付近における日照時間測定データを日照時間測定データ蓄積部１５４から取得する。
【００８０】
日照時間測定データは、例えば、所定の単位時間毎に、その単位時間内において日射量が所定の閾値（例えば、１２０Ｗ／ｍ２）以上であった時間により表される。例えば、単位時間は１０分とされ、１２時１０分から１２時２０分までの間に日射量が閾値以上であった時間が８分間である場合、その期間の日照時間は８分となる。
【００８１】
なお、例えば、単位時間内において日射量が所定の閾値以上である割合（例えば、単位は％）や、単位時間内の日照の有無により、日照時間測定データを表すようにしてもよい。後者の場合、例えば、単位時間内において日射量が所定の閾値以上であった時間が所定の時間以上の場合、「日照あり」とされ、所定の時間未満の場合、「日照なし」とされる。
【００８２】
そして、日照状態算出部１５５は、次式（７）により、学習期間中の所定の時間毎の日照状態x(t)の推定値を算出する。
【００８３】
x(t)＝s(t)・sin{h(φ,L,t)} ・・・（７）
【００８４】
なお、s(t)は、日時ｔを含む時間帯の日照時間を示している。従って、日時tにおける日照状態x(t)は、日時tを含む時間帯の日照時間s(t)と、日時tにおける太陽高度h(φ,L,t)の正弦（sin）との積により求められる。
【００８５】
図４は、太陽光発電部１１１の発電量y(t)の測定値、日照時間s(t)、太陽高度h(φ,L,t)、および、日照状態x(t)を時系列に並べたデータの例を示している。例えば、２０１０年１２月１４日の１１時１０分の日照状態x(t)は、２０１０年１２月１４日の１１時１分〜１１時１０分の日照時間s(t)と、２０１０年１２月１４日１１時１０分の太陽高度h(φ,L,t)の値に基づいて、次式（８）のように求められる。
【００８６】
x(t)＝4×sin(31.262737)＝2.075853178 ・・・（８）
【００８７】
図５は、１日の日照時間s(t)および太陽高度h(φ,L,t)と日照状態x(t)との関係の例を示すグラフである。いちばん上のグラフは日照時間s(t)の時系列の推移を示し、真ん中のグラフは太陽高度h(φ,L,t)の時系列の推移を示し、いちばん下のグラフは日照状態x(t)の時系列の推移を示している。
【００８８】
この図に示されるように、日照状態x(t)は、所定の上限値以下の範囲内で、日照時間s(t)が長くなるほど、または、太陽高度h(φ,L,t)が高くなるほど大きくなる。逆に、日照状態x(t)は、０以上の範囲内で、日照時間s(t)が短くなるほど、または、太陽高度h(φ,L,t)が低くなるほど、小さくなる。また、日照状態x(t)は、日照時間s(t)が０の場合、０になる。
【００８９】
そして、日照状態算出部１５５は、学習期間中の日照状態の推定結果を学習部１５８に供給する。
【００９０】
ステップＳ４において、学習部１５８は、発電量算出モデルの学習を行う。具体的には、学習部１５８は、学習期間中の太陽光発電部１１１の発電量の測定値を発電量測定データ蓄積部１５７から取得する。そして、学習部１５８は、所定の学習モデルを用いて、学習期間中の日照状態x(t)と発電量y(t)の測定値に基づいて、次式（９）に示される日照状態算出モデルを表すモデル関数f()のパラメータλ１乃至λｎを求める。
【００９１】
y(t)＝f{x(t),λ１,・・・,λｎ｝ ・・・（９）
【００９２】
なお、ここで用いる学習モデルには、例えば、回帰モデル、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の任意のものを採用することができる。例えば、次式（１０）により、線形回帰モデルを用いて発電量算出モデルを学習することが可能である。
【００９３】
y(t)＝λ１・x(t)＋λ２ ・・・（１０）
【００９４】
なお、式（１０）のパラメータである回帰係数λ１,λ２は、次式（１１）および（１２）により算出される。
【００９５】
λ１＝σｙ／σｘ・ρｘｙ ・・・（１１）
λ２＝μｙ−λ１・μｘ ・・・（１２）
【００９６】
なお、μｘおよびσｘは日照状態x(t)の平均および標準偏差を示し、μｙおよびσｙは発電量y(t)の平均および標準偏差を示し、ρｘｙは日照状態x(t)と発電量y(t)の相関係数を示している。
【００９７】
学習部１５８は、学習の結果構築された発電量算出モデルのパラメータをモデルパラメータ蓄積部１５９に蓄積する。
【００９８】
その後、発電量算出モデル学習処理は終了する。
【００９９】
[発電量推定処理]
次に、図６のフローチャートを算出して、情報処理装置１１２により実行される発電量推定処理を説明する。
【０１００】
ステップＳ２１において、情報処理装置１１２は、推定条件を取得する。例えば、ユーザは、発電場所の緯度および経度、並びに、発電量の推定期間を、推定条件として入力する。推定期間は、上述した学習期間と同様に、例えば、発電量の推定を開始する日時および終了する日時により指定される。
【０１０１】
入力部１５１は、発電場所の緯度および経度を示すデータを太陽高度算出部１５２に供給する。また、入力部１５１は、推定期間を示すデータを、太陽高度算出部１５２、日照状態算出部１５５、および、発電量算出部１６０に供給する。
【０１０２】
ステップＳ２２において、太陽高度算出部１５２は、図３のステップＳ２と同様の処理により、推定期間中の発電場所付近の太陽高度を算出する。太陽高度算出部１５２は、算出結果を日照状態算出部１５５に供給する。
【０１０３】
ステップＳ２３において、日照状態算出部１５５は、図３のステップＳ３と同様の処理により、推定期間中の発電場所付近の日照状態を推定する。日照状態算出部１５５は、推定結果を発電量算出部１６０に供給する。
【０１０４】
ステップＳ２４において、発電量算出部１６０は、発電量を推定する。具体的には、発電量算出部１６０は、上述した発電量算出モデル学習処理により構築された発電量算出モデルのパラメータをモデルパラメータ蓄積部１５９から取得する。そして、発電量算出部１６０は、推定期間中の発電場所付近の日照状態の推定結果を、発電量算出モデルに適用することにより、推定期間中の所定の時間毎の太陽光発電部１１１の発電量を推定する。
【０１０５】
図７は、日照時間s(t)、太陽高度h(φ,L,t)、日照状態x(t)、および、太陽光発電部１１１の発電量y(t)の推定値を時系列に並べたデータの例を示している。例えば、２０１０年１２月２８日の１０時１０分の日照状態x(t)は、２０１０年１２月２８日の１０時１分〜１０時１０分の日照時間s(t)と、２０１０年１２月２８日１０時１０分の太陽高度h(φ,L,t)の値に基づいて求められる。そして、発電量算出モデルを用いて、２０１０年１２月２８日の１０時１０分の日照状態x(t)に基づいて、当該日時の発電量y(t)が推定される。
【０１０６】
そして、発電量算出部１６０は、推定期間中の太陽光発電部１１１の発電量の推定結果を異常検出部１６１に供給する。
【０１０７】
ステップＳ２５において、異常検出部１６１は、太陽光発電部１１１の異常の有無を検出する。具体的には、異常検出部１６１は、推定期間と同じ期間の太陽光発電部１１１の発電量の測定値を発電量測定データ蓄積部１５７から取得する。そして、異常検出部１６１は、発電量算出部１６０により算出された推定値を太陽光発電部１１１の発電量の適正値とし、取得した測定値（すなわち実績値）と比較することにより、太陽光発電部１１１の異常の有無を検出する。
【０１０８】
このとき、推定期間全体の発電量を合計して比較するようにしてもよいし、所定の期間毎（例えば、１ヶ月毎、１日毎など）の発電量を比較するようにしてもよい。
【０１０９】
図８は、１ヶ月間の発電量の適正値（推定値）と実績値（測定値）とを比較した例を示すグラフである。例えば、この図に示されるように、閾値（この例では８０％）を設定しておき、発電量の実績値が適正値の閾値以下になる場合、太陽光発電部１１１に何らかの異常が発生していると判定するようにしてもよい。
【０１１０】
また、例えば、次式（１３）により、所定の期間毎（例えば、１ヶ月毎）の発電量の適正値と実績値の乖離度を算出し、乖離度を監視することにより、太陽光発電部１１１の異常の有無を検出するようにしてもよい。
【０１１１】
乖離度（％）＝（適正値−実績値）／適正値×１００ ・・・（１３）
【０１１２】
図９は、月毎の発電量の適正値と実績値の乖離度の推移の例を示すグラフである。
【０１１３】
例えば、実線で示されるグラフのように、乖離度が０％付近を所定の範囲内で推移している場合、太陽光発電部１１１が正常であると推定することができる。
【０１１４】
一方、点線で示されるグラフのように、乖離度が徐々に低下している場合、例えば、経年劣化により太陽光発電部１１１の発電量が低下していると推定することができる。
【０１１５】
また、一点鎖線で示されるグラフのように、乖離度が急激に低下している場合、例えば、突発性の異常により太陽光発電部１１１の発電量が低下していると推定することができる。
【０１１６】
このように、乖離度の推移を監視することにより、太陽光発電部１１１の異常の有無を検出するだけでなく、異常の原因を推定することも可能になる。
【０１１７】
そして、異常検出部１６１は、検出結果を出力部１６２に供給する。
【０１１８】
ステップＳ２６において、出力部１６２は、推定結果を出力する。例えば、出力部１６２は、発電量の適正値と実績値の推移を示す表やグラフなどをディスプレイに表示する。このとき、太陽光発電システム１０１の異常の有無を表示したり、光や音などで通知したりするようにしてもよい。また、例えば、出力部１６２は、発電量の適正値と実績値を示すデータを、外部のサーバ、携帯端末、プリンタ、記憶装置等に送信する。
【０１１９】
その後、発電量推定処理は終了する。
【０１２０】
以上のように、日射量や日射強度を用いずに、日照時間のみを用いて、季節や気象などの環境条件に応じて適正に太陽光発電部１１１の発電量を推定することが可能になる。
【０１２１】
また、ユーザは、太陽光パネルの設置方位および設置角度、メーカ、設計情報（例えば、定格出力値など）等のパラメータを設定する必要がなく、発電場所の緯度および経度のみを設定するだけで、適正な発電量の推定値を得ることができる。
【０１２２】
なお、発電場所の緯度および経度については、例えば、ＧＰＳ等を用いて自動測定するようにすることも可能である。
【０１２３】
［発電量予測処理］
次に、図１０のフローチャートを算出して、情報処理装置１１２により実行される発電量予測処理を説明する。
【０１２４】
ステップＳ４１において、情報処理装置１１２は、予測条件を取得する。具体的には、例えば、ユーザは、発電場所の緯度および経度、発電量の予測期間、並びに、予測期間中の日照時間予測データまたは天気予報データを、予測条件として入力する。予測期間は、上述した学習期間と同様に、例えば、発電量の予測を開始する日時および終了する日時により指定される。
【０１２５】
なお、日照時間予測データは、例えば、日照時間測定データと同様の構成のデータとされ、単位時間毎の日照時間の予測値により表される。なお、必ずしも単位時間を日照時間測定データと同じ時間に設定する必要はなく、例えば、日照時間測定データより長い時間（例えば、３０分、１時間等）に設定するようにしてもよい。
【０１２６】
また、天気予報データは、１日単位の天気予報のデータを用いるようにしてもよいし、あるいは、所定の単位時間毎（例えば、６時間毎）の天気予報のデータを用いるようにしてもよい。
【０１２７】
入力部１５１は、発電場所の緯度および経度を示すデータを太陽高度算出部１５２に供給する。また、入力部１５１は、予測期間を示すデータを、太陽高度算出部１５２、日照状態算出部１５５、および、発電量算出部１６０に供給する。さらに、入力部１５１は、日照時間予測データが入力された場合、その日照時間予測データを日照状態算出部１５５に供給する。また、入力部１５１は、天気予報データが入力された場合、その天気予報データおよび予測期間を示すデータを日照時間予測部１５３に供給する。
【０１２８】
ステップＳ４２において、太陽高度算出部１５２は、図３のステップＳ２と同様の処理により、予測期間中の発電場所付近の太陽高度を算出する。太陽高度算出部１５２は、算出結果を日照状態算出部１５５に供給する。
【０１２９】
ステップＳ４３において、日照時間予測部１５３は、天気予報データが入力されたか否かを判定する。天気予報データが入力されたと判定された場合、処理はステップＳ４４に進む。
【０１３０】
ステップＳ４４において、日照時間予測部１５３は、日照時間を予測する。例えば、日照時間予測部１５３は、晴れと予報されている時間帯の日照時間を最大値（すなわち、単位時間と同じ値）に設定し、それ以外の時間帯の日照時間を天気予報に応じた値に設定することにより、予測期間中の日照時間の予測値を示す日照時間予測データを生成する。
【０１３１】
例えば、図１１は、天気予報に基づいて生成された１日分の日照時間予測データの例を示している。なお、横軸は時間軸を示し、縦軸は単位時間毎の日照時間の予測値を示している。また、中央の縦線は、正午を示している。
【０１３２】
例えば、天気予報が「晴れ」である場合、いちばん上のグラフに示されるように、日の出から日没までの期間において、単位時間毎の日照時間の予測値は、最大値（すなわち、単位時間と同じ値）に設定される。
【０１３３】
また、例えば、天気予報が「晴れ、昼過ぎから時々雨」の場合、真ん中のグラフに示されるように、日の出から正午までの期間において、単位時間毎の日照時間の予測値は最大値に設定され、正午から日没までの期間において、単位時間毎の日照時間の予測値は最大値の２分の１に設定される。
【０１３４】
また、例えば、天気予報が「晴れ、昼過ぎ一時雨」の場合、いちばん下のグラフに示されるように、日の出から日没までの期間において、午後の所定の時間帯（例えば、１２時から１５時）の単位時間毎の日照時間の予測値は最大値の４分の３に設定され、その他の時間帯の日照時間の予測値は最大値に設定される。
【０１３５】
なお、以上の例は、天気予報では、０時から３時を「未明」、３時から６時を「明け方」、６時から９時を「朝」、９時から１２時を「昼前」、１２時から１５時を「昼過ぎ」、１５時から１８時を「夕方」、１８時から２１時を「夜のはじめ頃」、２１時から２４時を「夜遅く」と表現し、ある現象が断続的に発生し、その発生した時間が予報期間の２分の１未満である場合を「時々」、ある現象が切れ間なく発生し、その時間が予報期間の４分の１未満である場合を「一時」と表現するよう定められていることに基づいている。
【０１３６】
そして、日照時間予測部１５３は、生成した日照時間予測データを日照状態算出部１５５に供給する。
【０１３７】
その後、処理はステップＳ４５に進む。
【０１３８】
一方、ステップＳ４３において、天気予報データが入力されていないと判定された場合、すなわち、天気予報データの代わりに日照時間予測データが入力された場合、ステップＳ４４の処理はスキップされ、処理はステップＳ４５に進む。
【０１３９】
ステップＳ４５において、日照状態算出部１５５は、日照状態を予測する。具体的には、日照状態算出部１５５は、日照時間測定データの代わりに日照時間予測データを用いて、日照状態を推定する場合と同様に、上述した式（７）により、予測期間中の所定の時間毎の日照状態x(t)の予測値を算出する。そして、日照状態算出部１５５は、予測期間中の日照状態の予測結果を発電量算出部１６０に供給する。
【０１４０】
ステップＳ４６において、発電量算出部１６０は、発電量を予測する。具体的には、発電量算出部１６０は、上述した図６のステップＳ２４の処理と同様に、日照状態算出部１５５から供給された予測期間中の日照状態の予測結果を、発電量算出モデルに適用することにより、予測期間中の所定の時間毎の太陽光発電部１１１の発電量を予測する。そして、発電量算出部１６０は、予測期間中の太陽光発電部１１１の発電量の予測結果を出力部１６２に供給する。
【０１４１】
ステップＳ４７において、出力部１６２は、予測結果を出力する。例えば、出力部１６２は、発電量の予測値の推移を示すグラフなどをディスプレイに表示する。また、例えば、出力部１６２は、発電量の予測値を示すデータを、外部のサーバ、携帯端末、プリンタ、記憶装置等に送信する。
【０１４２】
その後、発電量予測処理は終了する。
【０１４３】
以上のように、発電場所の緯度および経度を設定し、日照時間予測データまたは天気予報データを入力するだけで、日射量や日射強度の予測値を用いずに、簡単に、かつ、季節や気象などの環境条件に応じて適正に太陽光発電部１１１の発電量を予測することが可能になる。
【０１４４】
また、例えば、図１２は、図１１の日照時間予測データに基づいて予測された１日分の発電量の推移の例を示している。このように、詳細な日照時間予測データを用いずに、天気予報のみを用いて、発電量を予測することが可能になる。
【０１４５】
＜２．変形例＞
以下、本発明の実施の形態の変形例について説明する。
【０１４６】
太陽高度は季節によって大きく変動するため、発電量の推定精度および予測精度を高めるために、所定の期間毎（例えば、月毎あるいは季節毎）に異なる発電量算出モデルを用いるようにすることが望ましい。
【０１４７】
例えば、前年の同じ月の日照時間測定データおよび発電量測定データを用いて学習を行うことにより、月毎の発電量算出モデルを構築することが考えられる。この場合、例えば、過去数年分の同じ月の日照時間測定データおよび発電量測定データを用いて学習を行うようにしてもよい。
【０１４８】
また、例えば、学習を行う月の直前の月の日照時間測定データおよび発電量測定データを用いて学習を行うことにより、月毎の発電量算出モデルを構築することが考えられる。例えば、１０月の発電量算出モデルの学習を行う場合、同年の直前の９月の日照時間測定データおよび発電量測定データを用いて学習を行うことが考えられる。
【０１４９】
また、以上の例では、日照時間が０の時間帯については、発電状態の値が０になるため、発電量の測定値または予測値も０になる。しかしながら、日照時間が０の時間帯でも、必ずしも日射量が完全に０にならないことも多く、発電量が０になるとは限らない。
【０１５０】
例えば、図１３は、日照時間と発電量の測定値の時系列の推移の例を示している。上側のグラフが、日照時間の推移を示し、下側のグラフが、発電量の測定値の推移を示している。そして、この図の点線の丸で囲まれる時間帯のように、日照時間が０であるにも関わらず、発電量が０にならない場合がある。
【０１５１】
これに対して、日照時間が０の時間帯については、上述した発電量算出モデルと別のモデル（以下、第２発電量算出モデルと称する）を用いて、発電量を推定または予測するようにしてもよい。
【０１５２】
例えば、１日の日照時間が所定の閾値未満（例えば、１０分未満）の日の発電量測定データを所定の日数分（例えば、１０日分）以上取得し、各時間帯の発電量の測定値の平均値を算出し、その平均値により構築されるモデルを、第２発電量算出モデルとして用いるようにしてもよい。
【０１５３】
例えば、図１４の複数の細線のグラフは、それぞれ異なる日の、１日の日照時間が所定の閾値未満の日の発電量の測定値の推移を示すグラフを示している。一方、太線のグラフは、細線のグラフを平均化したグラフ、すなわち、細線のグラフの各時間帯の発電量の測定値の平均値の推移を示すグラフである。そして、この太線のグラフで示されるモデルを、第２発電量算出モデルとして用いるようにすることが考えられる。
【０１５４】
この場合、例えば、第２発電量算出モデルを適用する時間単位は任意である。例えば、１日の日照時間が所定の閾値未満の日の発電量を算出する場合のみ、第２発電量算出モデルを用いるようにしてもよい。
【０１５５】
あるいは、例えば、日照時間が０の時間帯について、全て第２発電量算出モデルを用いるようにしてもよい。すなわち、日照時間が０でない時間帯については、通常の発電量算出モデルを用いて発電量を算出し、日照時間が０の時間帯の発電量に、第２発電量算出モデルの同じ時間帯の発電量を適用するようにしてもよい。
【０１５６】
これにより、日照時間が０の時間帯の発電量をより適正に推定または予測することが可能になる。
【０１５７】
なお、第２発電量予測モデルについても、所定の期間毎（例えば、月毎あるいは季節毎）に異なるモデルを構築するようにすることが望ましい。
【０１５８】
［コンピュータの構成例］
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
【０１５９】
図１５は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【０１６０】
コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）４０１，ROM（Read Only Memory）４０２，RAM（Random Access Memory）４０３は、バス４０４により相互に接続されている。
【０１６１】
バス４０４には、さらに、入出力インタフェース４０５が接続されている。入出力インタフェース４０５には、入力部４０６、出力部４０７、記憶部４０８、通信部４０９、及びドライブ４１０が接続されている。
【０１６２】
入力部４０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部４０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部４０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部４０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ４１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア４１１を駆動する。
【０１６３】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU４０１が、例えば、記憶部４０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース４０５及びバス４０４を介して、RAM４０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０１６４】
コンピュータ（CPU４０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア４１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
【０１６５】
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア４１１をドライブ４１０に装着することにより、入出力インタフェース４０５を介して、記憶部４０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部４０９で受信し、記憶部４０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM４０２や記憶部４０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０１６６】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０１６７】
また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
【０１６８】
さらに、図２の情報処理装置１１２を複数の装置により実現したり、情報処理装置１１２の構成要素の一部を他の装置に設けたりようにしてもよい。例えば、太陽高度算出部１５２、日照状態算出部１５５、発電量測定部１５６を他の装置に設けて、太陽高度のデータ、発電状態の算出結果、発電量測定データを外部から取得するようにしてもよい。
【０１６９】
また、使用目的に応じて、情報処理装置１１２の構成要素や機能を削除するようにしてもよい。例えば、発電量を予測する必要がない場合には、日照時間予測部１５３を削除することが可能である。また、例えば、太陽光発電部１１１の異常を検出する必要がない場合、異常検出部１６１を削除することが可能である。
【０１７０】
さらに、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０１７１】
例えば、本発明は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
【０１７２】
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０１７３】
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【符号の説明】
【０１７４】
１０１ 太陽光発電システム
１１１ 太陽光発電部
１１２ 情報処理装置
１２１ 太陽電池モジュール
１２２ パワーコンディショナ
１５２ 太陽高度算出部
１５３ 日照時間予測部
１５５ 日照状態算出部
１５６ 発電量測定部
１５８ 学習部
１６０ 発電量算出部
１６１ 異常検出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出する第１のモデルを、第１の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築部と、
前記第１のモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、前記第２の期間の前記太陽光発電の発電量を算出する発電量算出部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第１のモデルは、日照時間と太陽高度の正弦との積により求められる日照状態に基づいて前記太陽光発電の発電量を算出するモデルである
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
指定された緯度および経度における太陽高度を算出する太陽高度算出部と、
与えられた日照時間のデータ、および、前記太陽高度算出部により算出された太陽高度に基づいて、前記日照状態を算出する日照状態算出部と
をさらに備え、
前記発電量算出部は、前記日照状態算出部により算出された前記日照状態に基づいて前記太陽光発電の発電量を算出する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
天気予報に基づいて日照時間を予測する日照時間予測部を
さらに備え、
前記日照状態算出部は、前記日照時間予測部により予測された日照時間に基づいて、前記日照状態の予測値を算出し、
前記発電量算出部は、前記日照状態の予測値に基づいて前記太陽光発電の発電量の予測値を算出する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記モデル構築部は、前記日照時間が０の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値に基づいて、前記日照時間が０の期間の前記太陽光発電の発電量を算出する第２のモデルをさらに構築し、
前記発電量算出部は、前記第２の期間のうち日照時間が０の期間において、前記第２のモデルを用いて前記太陽光発電の発電量を算出する
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記発電量算出部により算出された前記第２の期間の前記太陽光発電の発電量の算出値と、前記第２の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値とを比較することにより、前記太陽光発電を行うシステムの異常を検出する異常検出部を
さらに備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記太陽光発電の発電量を測定する発電量測定部を
さらに備え、
前記モデル構築部は、前記発電量測定部により測定された前記第１の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値に基づいて、前記第１のモデルを構築する
ことを特徴とする請求項１乃至６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルを、第１の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築ステップと、
前記モデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、前記第２の期間の前記太陽光発電の発電量を算出する発電量算出ステップと
を含むことを特徴とする発電量算出方法。
【請求項９】
前記第１の期間の前記太陽光発電の発電量を測定する発電量測定ステップを
さらに含み、
前記モデル構築ステップにおいて、前記発電量測定ステップにおいて測定された前記第１の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値に基づいて、前記モデルを構築する
ことを特徴とする請求項８に記載の発電量算出方法。
【請求項１０】
日照時間および太陽高度に基づいて前記太陽光発電の発電量を算出するモデルを、第１の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築ステップと、
前記モデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、前記第２の期間の前記太陽光発電の発電量を算出する発電量算出ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１１】
太陽光発電を行う太陽光発電部と、
前記太陽光発電部の発電量を測定する発電量測定部と、
日照時間および太陽高度に基づいて前記太陽光発電部の発電量を算出するモデルを、第１の期間の前記太陽光発電部の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築部と、
前記モデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、前記第２の期間の前記太陽光発電部の発電量を算出する発電量算出部と
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】
日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出する第１のモデルを、第１の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築部と、
前記第１のモデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、前記第２の期間の前記太陽光発電の発電量を算出する発電量算出部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第１のモデルは、日照時間と太陽高度の正弦との積により求められる日照状態に基づいて前記太陽光発電の発電量を算出するモデルである
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
指定された緯度および経度における太陽高度を算出する太陽高度算出部と、
与えられた日照時間のデータ、および、前記太陽高度算出部により算出された太陽高度に基づいて、前記日照状態を算出する日照状態算出部と
をさらに備え、
前記発電量算出部は、前記日照状態算出部により算出された前記日照状態に基づいて前記太陽光発電の発電量を算出する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
天気予報に基づいて日照時間を予測する日照時間予測部を
さらに備え、
前記日照状態算出部は、前記日照時間予測部により予測された日照時間に基づいて、前記日照状態の予測値を算出し、
前記発電量算出部は、前記日照状態の予測値に基づいて前記太陽光発電の発電量の予測値を算出する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記モデル構築部は、前記日照時間が０の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値に基づいて、前記日照時間が０の期間の前記太陽光発電の発電量を算出する第２のモデルをさらに構築し、
前記発電量算出部は、前記第２の期間のうち日照時間が０の期間において、前記第２のモデルを用いて前記太陽光発電の発電量を算出する
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記発電量算出部により算出された前記第２の期間の前記太陽光発電の発電量の算出値と、前記第２の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値とを比較することにより、前記太陽光発電を行うシステムの異常を検出する異常検出部を
さらに備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記太陽光発電の発電量を測定する発電量測定部を
さらに備え、
前記モデル構築部は、前記発電量測定部により測定された前記第１の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値に基づいて、前記第１のモデルを構築する
ことを特徴とする請求項１乃至６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
日照時間および太陽高度に基づいて太陽光発電の発電量を算出するモデルを、第１の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築ステップと、
前記モデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、前記第２の期間の前記太陽光発電の発電量を算出する発電量算出ステップと
を含むことを特徴とする発電量算出方法。
【請求項９】
前記第１の期間の前記太陽光発電の発電量を測定する発電量測定ステップを
さらに含み、
前記モデル構築ステップにおいて、前記発電量測定ステップにおいて測定された前記第１の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値に基づいて、前記モデルを構築する
ことを特徴とする請求項８に記載の発電量算出方法。
【請求項１０】
日照時間および太陽高度に基づいて前記太陽光発電の発電量を算出するモデルを、第１の期間の前記太陽光発電の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築ステップと、
前記モデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、前記第２の期間の前記太陽光発電の発電量を算出する発電量算出ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１１】
太陽光発電を行う太陽光発電部と、
前記太陽光発電部の発電量を測定する発電量測定部と、
日照時間および太陽高度に基づいて前記太陽光発電部の発電量を算出するモデルを、第１の期間の前記太陽光発電部の発電量の測定値、日照時間、および、太陽高度に基づいて構築するモデル構築部と、
前記モデルを用いて、第２の期間の日照時間および太陽高度に基づいて、前記第２の期間の前記太陽光発電部の発電量を算出する発電量算出部と
を備えることを特徴とする太陽光発電システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【公開番号】特開２０１３−７３５３７（Ｐ２０１３−７３５３７Ａ）
【公開日】平成２５年４月２２日（２０１３．４．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２１３６６３（Ｐ２０１１−２１３６６３）
【出願日】平成２３年９月２９日（２０１１．９．２９）
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年４月２２日（２０１３．４．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年９月２９日（２０１１．９．２９）
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
【Ｆターム（参考）】
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