太陽電池システム、電子機器および建築物
【課題】太陽電池の出力特性の変化に対する追随制御が速く、太陽電池の電気応答速度によらず太陽電池を常に最大効率で発電が可能な新規な発電制御システムを有する太陽電池システムを提供する。
【解決手段】太陽電池システム１０は、太陽電池１から負荷制御装置２を介して外部の電力系統や二次電池、キャパシタなどに電力を供給し、負荷制御装置２は制御装置３で制御する。制御装置３は、出力測定装置４と、出力予測装置５と、ＭＰＰＴ制御装置６と、発電電圧安定化装置７とを有し、出力測定装置４で計測した太陽電池の発電出力の過渡特性をもとに出力予測装置５によって到達出力値を予測し、得られた予測出力値を太陽電池の出力値とみなしてＭＰＰＴ制御装置６で制御する。
【解決手段】太陽電池システム１０は、太陽電池１から負荷制御装置２を介して外部の電力系統や二次電池、キャパシタなどに電力を供給し、負荷制御装置２は制御装置３で制御する。制御装置３は、出力測定装置４と、出力予測装置５と、ＭＰＰＴ制御装置６と、発電電圧安定化装置７とを有し、出力測定装置４で計測した太陽電池の発電出力の過渡特性をもとに出力予測装置５によって到達出力値を予測し、得られた予測出力値を太陽電池の出力値とみなしてＭＰＰＴ制御装置６で制御する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、太陽電池システム、電子機器および建築物に関し、例えば色素増感太陽電池に用いて好適な、太陽電池システムおよびこの太陽電池システムを有する電子機器および建築物に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
太陽光を電気エネルギーに変換する光電変換素子である太陽電池は太陽光をエネルギー源としているため、地球環境に対する影響が極めて少なく、より一層の普及が期待されている。従来の太陽電池としては、単結晶または多結晶のシリコンを用いた結晶シリコン系太陽電池および非晶質（アモルファス）シリコン系太陽電池が主に用いられている。
【０００３】
一方、１９９１年にグレッツェルらが提案した色素増感太陽電池は、高い光電変換効率を得ることができ、しかも従来のシリコン系太陽電池とは異なり製造の際に大掛かりな装置を必要とせず、低コストで製造することができることなどにより注目されている（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００４】
この色素増感太陽電池は、一般的に、光増感色素を結合させた酸化チタン（ＴｉＯ2）などからなる多孔質電極と、それらの間に電解液からなる電解質層が充填された構造を有する。電解液としては、ヨウ素（Ｉ2）やヨウ化物イオン（Ｉ-）などの酸化・還元種を含む電解質を溶媒に溶解したものが多く用いられる。
【０００５】
ところで、太陽電池は、接続した負荷の電圧値によって取り出せる電流値が決まる電流電圧出力特性（Ｉ−Ｖ出力特性）を有している。太陽電池の発電出力Ｐは、その発電電圧Ｖと発電電流Ｉの積によって表わされるので、例えば、太陽電池が開放状態であれば発電電流Ｉが流れずＩ＝０となるため、発電出力ＰはＰ＝０である。一方、太陽電池が短絡状態にある場合、発電電流Ｉの値は非常に大きくなるが、発電電圧ＶがＶ＝０となるため、やはり発電出力ＰはＰ＝０となる。すなわち、太陽電池を効率よく発電するために太陽電池に接続する負荷は、開放状態のような無負荷であっても、短絡状態のような過負荷であってもだめであり、適度な負荷であることが非常に重要である。
【０００６】
図２１は、ある一定の光源の下における太陽電池のＩ−Ｖ出力特性および電力電圧出力特性（Ｐ−Ｖ出力特性）の一例を示した図である。
図２１に示すように、横軸は太陽電池に発生する発電電圧Ｖであり、縦軸は太陽電池の発電電流Ｉと発生する発電出力Ｐを示している。ここで、Ｐ−Ｖ出力特性に注目すると、太陽電池からの出力電力が最大となる動作点はＰ−Ｖ出力特性の頂点であり、一般に、最大電力点（ＭＰＰ：Maximum Power Point）と呼ばれている。つまり、太陽電池は、常にこのＭＰＰにおいて発電をしていれば最も発電効率が良いといえる。
【０００７】
しかしながら、太陽電池のＰ−Ｖ出力特性は日射強度、温度、負荷条件などによって大きく変動し、それに伴いＭＰＰも大きく変動する。このことから、常に高い効率で太陽電池を発電させるためには、最大電力点追跡（ＭＰＰＴ：Maximum Power Point Tracking）制御が必要となる。つまり、ＭＰＰＴ制御は、発電出力Ｐが最大となる発電電圧Ｖと発電電流Ｉの組み合わせであるＭＰＰを見出し、常にその状態が維持されるように太陽電池に適度な負荷をかけ続け、太陽電池を常に最大効率で動作させる制御である。言い換えれば、太陽エネルギーを無駄なく電気エネルギーに変換するための制御であり、事実上、太陽電池を駆動させるのになくてはならない制御の一つである。
【０００８】
ＭＰＰＴ制御回路に用いられる電子回路は、大きく分けて、次の二種類の方式が考えられる。一方は、発電電圧を制御変数として発電電圧の値が設定値となるようにフィードバック制御する回路、他方は、発電電流を制御変数として発電電流の値が設定値となるようにフィードバックする回路である。これらの制御方法は電気化学分野においては、それぞれ、電位規制制御（Potentiostatic Control）、電流規制制御（Galvanostatic Control）と呼ばれている。
【０００９】
実際にＭＰＰＴ制御回路を設計する場合においては、圧倒的に前者の電位規制制御が用いられる。その理由は、発電電圧と発電電流の照度依存性から説明される。通常、太陽電池は、照度が０．５Ｗ／ｍ2程度のオフィス内から、照度１０００Ｗ／ｍ2程度の真夏の直射日光下まで、数桁に渡る照度範囲での安定な動作が求められる。太陽電池の特性上、ＭＰＰにおける発電電流Ｉmaxは照度にほぼ比例する。一方、ＭＰＰにおける発電電圧Ｖmaxは照度の対数にほぼ比例する。すなわち、発電電流は照度変化に伴い数桁に渡って激しく変動するが、発電電圧は対数圧縮されることで変動の範囲は小さくなる。このことから、発電電圧は制御変数として扱いやすく、発電電圧を制御した方が制御回路も簡便となる。
【００１０】
ＭＰＰＴ制御の中で従来から知られているものとしては、山登り法という制御方法がある。山登り法とは、一定時間間隔で発電電圧Ｖまたは発電電流Ｉの設定値を上げるか下げるかして変化させ、その変化によって発電出力Ｐが上昇したか下降したかを調べ、その結果に応じて次の回に発電電圧を上げるか下げるかを決める制御法である。この山登り法によるＭＰＰＴ制御法は、太陽電池の発電制御に多く用いられ、その技術についてはこれまでにも多数報告されている。（例えば、特許文献１〜４。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開平７−２３４７３３号公報
【特許文献２】特開平８−７６８６５号公報
【特許文献３】特開２００２−４８７０４号公報
【特許文献４】特開２００４−２８０２２０号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】Nature,353,p.737-740,1991
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
太陽電池の発電制御を山登り法によってＭＰＰＴ制御する場合において、ＭＰＰを高い精度で検出するためには、発電電圧Ｖまたは発電電流Ｉの設定値の変化の幅を狭くして分解能を高めればよい。しかしながら、いずれの設定値も、変化の幅を狭くしすぎるとＭＰＰを捉えるまでに時間が掛かってしまう。そうすると、ＭＰＰを捉えるまでの時間における発電は最大効率ではなくなるため、その間の太陽エネルギーを取りこぼし、無駄にしてしまっていることになる。
【００１４】
また、山登り法によるＭＰＰＴ制御は、発電電圧Ｖまたは発電電流Ｉの設定値を変化させてから、次の発電電圧の設定値を変化させるまでの待ち時間が存在する。この待ち時間は、短ければ短いほど素早くＭＰＰを捉えることが可能となる。例えば、電気応答速度の速い太陽電池であれば、待ち時間は数ミリ秒〜数十ミリ秒といった短時間でも問題ないので、素早くＭＰＰを捉えることが可能となる。しかしながら、電気応答速度の遅い太陽電池であると、待ち時間は数秒単位で必要となる。そうすると、ＭＰＰを捉えるまでに時間が掛かってしまうため、この場合においても、同様に上述したような太陽エネルギーの取りこぼしが発生してしまう。
【００１５】
このように、山登り法によるＭＰＰＴ制御は太陽電池の発電効率が最大となる条件を精度良く見出すという点では優れた方法である。しかしながら、電気応答速度の遅い太陽電池を山登り法によるＭＰＰＴ制御で発電制御すると、ＭＰＰを捉えるまでに時間が掛かる。これは、発電電圧Ｖまたは発電電流Ｉの設定値が変化するごとに発生する数秒単位の待ち時間が発生するからである。このため、照度条件の変化などによる太陽電池の出力特性の変化などに適切な速度で追随して制御することができない。特に、分解能を高めてＭＰＰを精度良く見出そうとすると、出力の測定数が増加することで上述した待ち時間も増加し、この問題は更に深刻となる。
【００１６】
一方、電気応答速度に依存しない制御法としては、例えば、電圧追従法が挙げられる。電圧追従法は、太陽電池を開放状態にした時の電圧である開放電圧Ｖocにある定数（典型的な値としては０．７〜０．８）を乗じた値を太陽電池の発電電圧とし、電位規制制御を行う方法である。この方法を適用すると、太陽電池の動作点はＭＰＰの近傍に留まり続け、おおよそ実力の８０％以上での安定発電が可能となる。
【００１７】
このように、電圧追従法は、太陽電池の電気応答速度と関係のない制御方法であるため、特に、電気応答速度の遅い太陽電池においては、山登り法よりも有効な方法であると言える。しかしながら、この方法は、そもそもＭＰＰ自体を捉えることをしないため、太陽電池を常に最大効率で発電をすることはできない。
【００１８】
そこで、本開示が解決しようとする課題は、従来よりも、太陽電池の出力特性の変化に対する追随制御が速く、太陽電池の電気応答速度によらず太陽電池を常に最大効率で発電が可能であって、低消費電力で低コストの新規な太陽電池システムを提供することである。
【００１９】
本開示が解決しようとする他の課題は、上述したような優れた太陽電池システムを太陽電池に用いた高性能の電子機器を提供することである。
【００２０】
本開示が解決しようとするさらに他の課題は、上述したような優れた太陽電池システムを太陽電池に用いた建築物を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
前記課題を解決するために、本開示は、
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システムである。
【００２２】
また、本開示は、
少なくとも１つの太陽電池システムを有し、
前記太陽電池システムが、
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システムである電子機器である。
【００２３】
また、本開示は、
少なくとも１つの太陽電池システムを有し、
前記太陽電池システムが、
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システムである建築物である。
【００２４】
本開示において、ｎ分探索法は、一定範囲をｎ個に分割し、分割の幅を狭めていくことによって所望の地点を検出するものである。具体的な処理方法としては、例えば、負荷制御装置を最小負荷条件から最大負荷条件までの負荷領域をｎ分割し、ｎ個の負荷条件をそれぞれ出力予測装置で出力予測を行う。次に、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行う。次に、出力された負荷条件を含む負荷領域をｎ分割して、それぞれ出力予測を行う。次に、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、この処理を、前記出力された負荷条件を含む負荷領域の幅を段階的に狭めて反復することにより、ＭＰＰを検出するものであるが、ｎ分探索法の処理方法は、これらのものには限定されるものではない。また、ｎ分探索法はｎが３以上の自然数であることが必須である。具体的には、例えば、ｎ＝３である三分探索法、ｎ＝４である四分探索法が挙げられ、特に、三分探索法においては、分割に黄金比を用いた探索法を用いることが好適であるが、ｎ分探索法は、これらのものに限定されるものではなく、ｎが５以上の自然数であってもよい。
【００２５】
太陽電池とは、光エネルギーを電気エネルギーに変換する素子であれば基本的にはどのようなものであってもよく、具体的には、例えば、シリコン系太陽電池、色素増感太陽電池、有機薄膜太陽電池などが挙げられるが、太陽電池は、これらのものに限定されるものではない。
【００２６】
太陽電池および太陽電池システムは、およそ電力が必要なもの全てに用いることができ、大きさも問わないが、例えば、電子機器、建築物、移動体、建設機械、産業機械、農業機械、工作機械、発電システム、動力装置などに用いることができ、用途などによって出力、大きさ、形状などが決められる。
【００２７】
電子機器は、基本的にはどのようなものであってもよく、携帯型のものと据え置き型のものとの双方を含むが、具体例を挙げると、携帯電話、モバイル機器、ロボット、パーソナルコンピュータ、アンテナ、車載機器、時計、各種家庭電気製品などである。
【００２８】
建築物は、典型的にはビルディング、特に、商業ビルディング、マンションなどの大型建築物であるが、これらには限定されず、外壁面を有する建築された構造物であれば、基本的にはどのようなものであってもよい。建築物は、具体的には、例えば、戸建住宅、アパート、駅舎、校舎、庁舎、遊歩道、競技場、球場、病院、教会、工場、倉庫、小屋、車庫、橋、固定遊具などが挙げられ、特に、少なくとも１つの窓部（例えばガラス窓）あるいは採光部を有する建築された構造物であることが好ましい。また、可動部を有する建築物であってもよく、具体的には、例えば、可動橋、天文台、観覧車、パラボラアンテナ、可動部を有する看板などが挙げられるが、建築物は、前記に挙げたものに限定されるものではない。
【００２９】
建築物に設けられる光電変換素子および／または複数の光電変換素子が電気的に接続されている光電変換素子モジュールのうち、窓部あるいは採光部などに設けられるものは、２枚の透明板の間に挟持し、必要に応じて固定して構成することが好適であって、典型的には、光電変換素子および／または光電変換素子モジュールを２枚のガラス板の間に組み込み必要に応じて固定することによって構成される。
【００３０】
移動体は、基本的にはどのようなものであってもよく、具体例を挙げると、自動車、トラック、バス、二輪車、三輪車、エレベーター、そり、ショッピングカート、鉄道、ケーブルカー、ロープウェイ、モノレール、リニアモーターカー、船舶、ホバークラフト、航空機、ヘリコプター、グライダー、気球、飛行船、ロケット、人工衛星、宇宙船、宇宙ステーションなどである。また、建設機械は、基本的にはどのようなものであってもよく、具体例を挙げると、ショベルカー、ブルドーザー、クレーン車、ロードローラー、掘削機などである。また、農業機械は、基本的にはどのようなものであってもよく、具体例を挙げると、耕耘機、トラクター、コンバイン、田植え機などであるが、移動体は、前記に挙げたものに限定されるものではない。
【発明の効果】
【００３１】
本技術によれば、従来の発電制御システムよりも、低消費電力で低コストに構成でき、従来よりも高速で、太陽電池の電気応答速度によらず常に最大効率で太陽電池を発電することができる発電制御システムを備えた太陽電池システムを得ることができる。そして、この優れた太陽電池システムを用いることにより、高性能の電子機器などを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】第１の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
【図２】太陽電池を定電圧発電状態とするための発電電圧制御の流れを示したフローチャートである。
【図３】発電出力の到達値の近似値を得るための制御の一例を示したフローチャートである。
【図４】太陽電池の各条件における出力実測値Ｐnの値を算出した結果を表す略線図である
【図５】太陽電池の各条件における予測出力値Ｐestimate,nの値を算出した結果を表す略線図である。
【図６】四分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧値を設定する処理を示したフローチャートである。
【図７】太陽電池の発電制御おいて、発電効率が最大となる発電電圧の設定値を求める過程を示した略線図である。
【図８】第２の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
【図９】黄金比を用いた三分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧値を設定する処理を示したフローチャートである。
【図１０】太陽電池の発電制御において、発電効率が最大となる発電電圧値の設定をする過程を示した略線図である。
【図１１】第３の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
【図１２】色素増感太陽電池の電気応答特性を示した略線図である。
【図１３】発電電流の到達値の近似値を得るための制御の一例を示したフローチャートである。
【図１４】発電電流の到達値の近似値を得るための制御の一例を示したフローチャートである。
【図１５】色素増感太陽電池において最大出力点を探索した過程を示す略線図である。
【図１６】図１５における測定１〜２回目の部分に拡大した拡大図である。
【図１７】第３の実施の形態におけるアルゴリズムによって求められた色素増感太陽電池のＩ−Ｖ出力特性とＰ−Ｖ出力特性とを示した略線図である。
【図１８】第４の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
【図１９】山登り法とｎ分探索法とを組み合わせてＭＰＰを探索し発電電圧値を設定する処理を示したフローチャートである。
【図２０】第５の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
【図２１】ある一定の光源の下における太陽電池のＩ−Ｖ出力特性および電力電圧出力特性（Ｐ−Ｖ出力特性）の一例を示した略線図である。
【図２２】太陽電池の電気応答特性の測定結果を示す図面代用写真である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
近年、太陽電池は携帯電話、電卓、腕時計などの携帯機器の駆動電源として一般的に装備され多数商品化されている。その中でも、特に、色素増感太陽電池は、室内照明で発電できることや、低コストで生産できることなどから、携帯機器などに装備する駆動電源としての需要が特に高まっている。
【００３４】
携帯機器に装備された太陽電池は、携帯機器の使用に伴い発電出力特性も目まぐるしく変化する。その理由は、太陽電池はエネルギーソースが太陽光であり、携帯機器であるがゆえに、ユーザーの使用などにより、その位置や姿勢が変えられることに伴い、太陽電池の光入射面の位置や角度などが変化し、照度条件が目まぐるしく変わるからである。また、太陽電池を建築物などに設置する場合においては、太陽光が時刻、季節、天候などにより光量や入射角度が変化するため、発電出力特性はいつも一定ではない。そのため、この発電出力の変動に伴って変動するＭＰＰをＭＰＰＴ制御によって素早く捉えることが、携帯機器などに装備された太陽電池を効率よく発電する場合において特に重要である。
【００３５】
図２２ＡおよびＢは、太陽電池の電気応答特性の測定結果を示す写真である。図２２Ａはシリコン系太陽電池の測定結果、図２２Ｂは色素増感太陽電池のステップ応答の測定結果を示す。
図２２ＡおよびＢに示すように、色素増感太陽電池の電気応答速度は、シリコン系太陽電池の電気応答速度と比較して１６０分の１と電気応答速度が格段に遅いことがわかる。その理由として、色素増感太陽電池の電解質層を構成する電解液中に溶けているヨウ化物イオン（Ｉ-）および三ヨウ化物イオン（Ｉ3-）が電荷のキャリアになっていることが挙げられる。色素増感太陽電池は、多孔質電極と、対極と、多孔質電極との間に設けられた電解質層を有する構成であり、対極を正極、多孔質電極が設けられている透明電極などを負極とする電池として動作する。ヨウ化物イオンと三ヨウ化物イオンは、電解質層中の電解液などに含まれ、このヨウ化物イオンと三ヨウ化物イオンとは、色素増感太陽電池の充電中に激しく運動する。さらに、前記イオンは、自身の安定化のため周りの溶媒分子を纏って、大きなクラスターを形成する。これは溶媒和という現象であるが、このような溶媒和をした大きな塊が液体の中を突き進むことで、そこには大きな慣性が発生し、このことは、太陽電池全体で見たときの電気特性に大きな過渡応答が発生してしまう原因となる。
【００３６】
このように、色素増感太陽電池は、大きな電気過渡応答特性を有するため電気応答速度は非常に遅い。この遅い電気応答速度は、上述したように、従来の山登り法によるＭＰＰＴ制御で発電制御したときの長い待機時間となり、発電効率は著しく低下する。一方で、素子の電気応答速度に制御速度が依存しない電圧追従法などで色素増感太陽電池を発電制御する方法もあるが、上述したように、最大効率で発電が行われているわけではなく、また、動作点が定点であるため、ＭＰＰの変動に追随することはない。
【００３７】
このように、電気応答速度の遅い色素増感太陽電池であっても、常に最大効率で発電制御するためには、ＭＰＰの変動を常に捉えるＭＰＰＴ制御は必須である。しかしながら、色素増感太陽電池をＭＰＰＴ制御で発電制御する場合は、上述したような電気応答速度が遅いことによる発電効率の低下を解決しなければ常に最大効率で発電することはできない。
【００３８】
さらに、太陽電池の発電を制御する回路で消費される電力は、多くの場合、太陽電池の発電電力から賄われる。このため、回路の電力消費が大きいと全体で見たときの発電電力量が目減りしてしまう。すなわち、消費電力が小さく処理能力の低い制御用マイコンによる制御でも十分に成り立つ制御方法および制御装置の提供が非常に重要になる。
【００３９】
本開示者は、上記の問題を解決するために鋭意研究を行った。そこで、まず、山登り法における発電電圧Ｖの設定値の変化を比較的大きくし、探索回数を減らすことで、素子の電気応答速度の影響を小さくすることを試みた。そうすると、確かに探索回数が減ることにより高速化が可能となったが、今度はＭＰＰを精度良く捉えることができない。山登り法ではＭＰＰの検出精度を高めれば検出速度が犠牲となり、ＭＰＰの検出速度を高めれば検出精度が犠牲となるため、別の制御方法を用いるか、または組み合わせる必要がある。
【００４０】
そこで、本開示者はさらに研究を進め、山登り法よりも少ない探索回数で精度良くＭＰＰを捉える方法として、ｎ分探索法を新たにＭＰＰＴ制御に用いた。さらに、本開示者は、色素増感太陽電池の電気過渡応答特性にも注目し、発電電圧の設定値の変更によって生じる発電出力の過渡応答を測定することによって、定常状態に達するのを待たずに、その定常値（すなわち到達値）を予測することを見出し、本技術を案出するに至った。
【００４１】
以下、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。説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態（色素増感太陽電池システムおよび色素増感太陽電池システムの動作。）
２．第２の実施の形態（太陽電池システムおよび太陽電池システムの動作）
３．第３の実施の形態（太陽電池システムおよび太陽電池システムの動作）
４．第４の実施の形態（太陽電池システムおよび太陽電池システムの動作）
５．第５の実施の形態（太陽電池システム）
【００４２】
＜１．第１の実施の形態＞
［太陽電池システム］
図１は第１の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
図１に示すように、第１の実施の形態による太陽電池システム１０は、太陽電池１から負荷制御装置２を介して外部の電力系統や二次電池、キャパシタなどに電力を供給する。負荷制御装置２は昇圧回路や降圧回路などの調整可能な負荷装置である。負荷制御装置２は制御装置３で制御される。制御装置３は、出力測定装置４と、出力予測装置５と、ＭＰＰＴ制御装置６と、発電電圧安定化装置７とを有し、出力測定装置４は発電電圧測定装置８と発電電流測定装置９とを有する。制御装置３の動作は、太陽電池１の出力値を出力測定装置４で測定した後に、測定した出力値からＭＰＰＴ制御装置６で太陽電池の発電電圧の設定値を決定し、発電電圧安定化装置７において太陽電池の発電電圧を前記設定値と一致するようフィードバック制御する。制御装置３が、前記の動作をすることで、太陽電池は定電圧発電状態となる。
【００４３】
出力測定装置４は、発電電圧測定装置８と、発電電流測定装置９とを有し、発電出力は、それぞれで測定された発電電圧と発電電流とを、乗算することによって算出される。発電電圧測定装置８は、具体的には、例えば、太陽電池に並列接続された抵抗分圧回路とＡＤコンバータとの組み合わせたもの、増幅回路とＡＤコンバータとの組み合わせたものなどによって構成されるが、発電電圧測定装置８は、これらのものに限定されるものではない。一方、発電電流測定装置９は、具体的には、例えば、太陽電池のローサイド、又はハイサイドに直列接続された数十ｍΩ以上数Ω以下のシャント抵抗と、増幅回路と、ＡＤコンバータとを組み合わせたものなどによって構成される。また、電流が特に大きい場合は、トランスを用いた電流プローブや磁気光学効果を用いた電流プローブと、増幅回路と、ＡＤコンバータとを組み合わせたものも可能であるが、発電電流測定装置９は、これらのものに限定されるものではない。
【００４４】
制御装置３は、制御用マイコンなどとすることもでき、その場合にあっては、出力測定装置４は出力測定手段、出力予測装置５は出力予測手段、ＭＰＰＴ制御装置６はＭＰＰＴ制御手段、発電電圧安定化装置７は発電電圧安定化手段、発電電圧測定装置８は発電電圧測定手段、発電電流測定装置９は発電電流測定手段となる。また、負荷制御装置２も制御回路やマイコンなどとすることもでき、その場合も負荷制御装置２は負荷制御手段となる。
【００４５】
［太陽電池システムの動作］
図２は太陽電池を定電圧発電状態とするための発電電圧制御の流れを示したフローチャートである。
図２に示すように、この発電電圧制御アルゴリズムは、発電電圧を一定時間毎に測定して測定電圧との誤差を修正して、常に一定の電圧で発電するようにしたものである。
【００４６】
この発電電圧制御アルゴリズムを、図２を用いて詳しく説明する。
【００４７】
まず、発電電圧測定装置８で発電電圧を測定する（ステップＳ１）。
【００４８】
次に、ステップＳ２において、ステップＳ１で測定された発電電圧値が予め設定されている発電電圧の設定値よりも小さければ、負荷制御装置２による負荷を小さくし（ステップＳ３）、逆に大きければ、負荷制御装置２による負荷を大きくする（ステップＳ４）。この制御により、太陽電池の発電電圧と発電電圧の設定値とが一致するようフィードバック制御され、定電圧発電状態となるように制御され、処理は終了する（ステップＳ５）。
【００４９】
定電圧発電状態は、制御装置３が持つタイマー機能によって、発電電圧制御アルゴリズムが定期的に実行されることによって実現されている。なお、太陽電池の電気過渡応答が大きいことで電気応答速度が遅くなり、発電電圧制御アルゴリズムでハンチング現象が発生する場合は、発電電圧の設定値と実測値の差分を計算し、ＰＩＤ制御によって発電電圧制御を行う。
【００５０】
また、本回路において、発電電圧値を設定することと負荷を調節することとは、本質的に等価である。発電電圧がほぼ０Ｖになるように負荷をかければ、それは太陽電池に非常に大きな負荷をかけていることになり、また発電電圧がほぼ開放電圧と等しくなるようにすれば、それは太陽電池にほとんど負荷がかかっていないということになる。
【００５１】
発電電圧の設定値は、太陽電池の出力特性の変動などの理由から適宜変更する必要がある。発電電圧の設定値を変更すると、上述したように太陽電池の電気過渡応答特性によっては、出力値が到達値となるまでに時間が掛かり、待機時間の増大から発電効率低下の原因となる。
【００５２】
そこで、太陽電池の発電制御において発電電圧の設定値を変更する場合に、出力予測装置５によって出力値を予測し、得られた予測出力値を太陽電池の発電出力値とみなし、ＭＰＰＴ制御装置６で発電制御をすることとした。
【００５３】
出力予測装置５は、発電電圧の設定値の変更によって生じる発電出力の過渡応答を測定し、発電出力が定常状態に達するのを待たずに、その到達値を予測する装置である。出力予測装置５は、典型的には、発電電圧の設定値が更新されたときに常に呼び出されるように設定されるが、この方法には限定されず、一定時間毎に呼び出すように設定してもよい。
発電電圧の設定値を変更した後の発電出力の過渡応答は、例えば、式（１）のような指数関数の式で表せる場合が多い。
【数１】
【００５４】
ここで、式（１）において、Ｐnはループｎ回目に測定によって実測された出力値Ｐfinalは出力の到達値である。また、ａとｂとはそれぞれ任意の定数であって、定数ａは発電電圧の設定値を大きく変化させることに伴い大きくなる定数、定数ｂは電気応答速度の遅さと正の相関のある定数である。
【００５５】
太陽電池の中でも、特に色素増感太陽電池の出力特性における定数ｂは、シリコン系太陽電池における定数ｂと比べて遥かに大きい。また、色素増感太陽電池の出力特性における定数ｂは、経時劣化に応じて大きくなっていく傾向がある。
【００５６】
発電出力の到達値を予測出力値とする場合には、例えば、出力測定装置４で３回測定し、ループ回数ｎと出力実測値Ｐnとの組を式（１）に代入し、ｅｘｐを含む連立方程式を解くことによって得られるが、出力の到達値Ｐfinalを近似的に求めることで、より簡易に予測出力値を求めることができる。具体的には、出力測定装置４によって測定された少なくとも４つの実測値と、少なくとも３つの定数とを用い、四則演算の組み合わせのみによって処理することで出力の到達値Ｐfinalを近似的に求めることができる。
【００５７】
図３は発電出力の到達値の近似値を得るための制御の一例を示したフローチャートである。
図３に示すように、このアルゴリズムは発電出力の到達値を、前後のループにおける予測出力値の差分の絶対値の値によって判定する。
【００５８】
この発電出力の到達値の近似値を得るためのアルゴリズムを、図３を用いて詳しく説明する。
【００５９】
まず、ループ回数ｎの値に０を代入し初期化する（ステップＳ６）。
【００６０】
次に、太陽電池の出力実測値Ｐnを測定し式（２）におけるＰnに格納する（ステップＳ７）。
【００６１】
ステップＳ８では、ループ回数ｎが３未満の場合にはｔミリ秒待機し（ステップＳ１３）、ループ回数ｎをインクリメント（ステップＳ１４）した後に、ステップＳ７の処理に戻る。ループ回数ｎが３以上の場合には、ステップＳ９に進む。
【００６２】
ステップＳ９では、測定された４つの出力実測値Ｐn-3、Ｐn-2、Ｐn-1、Ｐnを式（２）に代入する。式（２）において、Ａ1、Ａ2およびＡ3はＰestimate,nのｎが無限大に向かう場合（ｎ→∞）の極限値がＰfinalとほぼ一致するようにあらかじめ求められた任意の定数である。ステップＳ９においては、予測出力値Ｐestimate,nを得る。
【数２】
【００６３】
次に、ステップＳ１０で、ループ回数ｎが４未満の場合には、ｔミリ秒待機し（ステップＳ１３）、ループ回数ｎをインクリメント（ステップＳ１４）した後に、再びステップＳ７の処理に戻る。ループ回数ｎが４以上の場合には、ステップＳ１１に進み、得られた連続する２つの予測出力値Ｐestimate,nとＰestimate,n-1とを式（３）に代入し両者の差分の絶対値Ｐestimate,diffを計算する。
【数３】
【００６４】
次に、ステップＳ１２で、ステップＳ１１で求めた予測出力値の差分の絶対値と、あらかじめ設定した規定値との大小を判定する。予測出力値の差分の絶対値が、規定値よりも大きければｔミリ秒待機し（ステップＳ１３）、ループ回数ｎをインクリメント（ステップＳ１４）した後に、再びステップＳ７の処理を行う。一方、予測出力値の差分の絶対値が、規定値よりも小さければ、その時点での予測出力値Ｐestimate,nが最終的な予測出力値、すなわち、発電出力の到達値の近似値となり、アルゴリズムは終了する（ステップＳ１５）。得られた予測出力値Ｐestimate,nの値は必要に応じて呼び出された外部装置などへ返される。
【００６５】
予測出力値Ｐestimate,nを算出する式は、式（２）に限定されず、例えば、測定されたｍ個（ｍは４以上の自然数）の出力実測値Ｐn-m、Ｐn-m+1、Ｐn-m+2・・・Ｐn-1、Ｐnを式（４）に代入し、連続する２つの予測出力値の差分の絶対値を比較することで、より精度の高い予測出力値を得ることができる。式（４）においてＡ1、Ａ2、・・・、Ａmは任意の定数であり、式（４）の項数はｍ＋１個である。
【数４】
【００６６】
上述したように、この到達値の近似値を得るためのアルゴリズムは、指数関数などが一切含まれておらず、簡易な四則演算のみを用いているのみであるため、複雑な処理をする必要が無く、出力予測装置５を有する制御装置３を消費電力が小さく処理能力の低い制御用マイコンとしたい場合において特に有効である。
【００６７】
また、予測出力値の差分の絶対値の変化から、電気応答速度を求めることもできる。求めた電気応答速度からは式（１）の定数ｂが導かれ、例えば、色素増感太陽電池などの劣化の度合いを定数ｂによって判定することもできる。
【００６８】
<実施例１−１>
図４は、式（１）において、定数ａの値の範囲が４以上２０以下、定数ｂの値の範囲が８以上１２以下である特性を有する太陽電池の各条件における出力実測値Ｐnの値を式（１）で算出した結果を表す略線図である。図の縦軸は出力実測値Ｐn［ｍＷ］、横軸はループ回数ｎ［回］である。
【００６９】
図５は、前記の特性を有する太陽電池の各条件における予測出力値Ｐestimate,nの値を式（２）によって算出した結果を表す略線図である。図の縦軸は予測出力値Ｐn［ｍＷ］、横軸はループ回数ｎ［回］である。式（２）における定数は、Ａ1＝５３０、Ａ2＝−１２９８、Ａ3＝８０１とした。
【００７０】
図４に示すように、出力実測値Ｐnはループ回数ｎが１５回を超えたあたりから定常となり、出力の到達値Ｐfinal（≒Ｐestimate,∞）は、およそ２０ｍＷである。一方で、図５に示すように、予測出力値Ｐestimate,nは、ループ回数ｎ＝７で１ｍＷ以内の誤差で、ループ回数ｎ＝１５では０．５ｍＷ以内の誤差で出力の到達値Ｐfinalを予測可能であることがわかる。
【００７１】
次に、制御装置３において、最大発電効率となる発電電圧の設定値を決定する方法について詳しく説明する。
【００７２】
最大発電効率となる発電電圧の設定値は、ＭＰＰＴ制御装置６において四分探索法アルゴリズムを用いてＭＰＰを探索することにより決定する。四分探索法はｎ分探索法の一種であり、ｎ分探索法は山登り法の様に発電条件を少しずつ変えながら測定をするのではなく、条件を大きく変えながら、徐々にその変化量を狭めていくことによって発電が最高効率となる発電電圧を見つけ出すアルゴリズムである。
【００７３】
ＭＰＰＴ制御装置６は、例えば、太陽電池への照度条件が急激に変化した場合、発電量が大きく変化した場合などに呼び出されるが、これらの場合に限定されず、例えば、一定時間間隔毎もしくは、太陽電池の姿勢変化量などに応じて行ってもよい。
【００７４】
図６は、四分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧値を設定する処理を示したフローチャートである。四分探索法とは、ｎ分探索法の一種であり、無負荷状態と最大負荷状態との間の負荷領域を１：１：１：１の比率で４分割したものである。
図６に示すように、このアルゴリズムは四分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定する。
【００７５】
四分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定するアルゴリズムについて、図６を参照して詳しく説明する。
【００７６】
まず、負荷制御装置２による発電電圧制御を一時停止し、太陽電池にかける負荷をゼロにする（ステップＳ１６）。
【００７７】
次に、太陽電池の出力電圧を定常にするためにｔミリ秒〜ｔ秒待つ（ステップＳ１７）。
【００７８】
次に、太陽電池の開放電圧Ｖocを測定する（ステップＳ１８）。
【００７９】
次に、測定された開放電圧Ｖocに１／２を乗じ、これを、ループ回数ｍ＝０における初期電圧Ｖ0、
【数５】
とする（ステップＳ１９）。
【００８０】
次に、発電電圧の設定値を、Ｖm＝Ｖ0として、負荷制御装置２による発電電圧制御を再開する（ステップＳ２０）。
【００８１】
次に、出力予測装置５を呼び出し、発電電圧の設定値を、Ｖm＝Ｖ0として、返ってきた予測出力値をＰm,2に格納する（ステップＳ２１）。
【００８２】
次に、発電電圧の設定値Ｖm,1を、
【数６】
として、出力予測装置５を呼び出し、返ってきた値を予測出力値Ｐm,1に格納する（ステップＳ２２）。
【００８３】
次に、発電電圧の設定値Ｖm,3を、
【数７】
として、出力予測装置５を呼び出し、返ってきた値を予測出力値Ｐm,3に格納する（ステップＳ２３）。
【００８４】
次に、Ｐm,1とＰm,2とＰm,3とを比較し、最も大きい予測出力値における電圧値と出力値を、それぞれＶm+1、Ｐm+1,2とする（ステップＳ２４）。
【００８５】
次に、ステップＳ２５で、ループ回数ｍがある規定値より小さければ、ループ回数ｍをインクリメント（ステップＳ２６）し、再びステップＳ２２の処理へ戻る。ループ回数ｍがある規定値よりも大きければ、Ｖm+1が最終的な発電電圧の設定値、すなわち、最大発電効率となる発電電圧の設定値Ｖmppとなり（ステップＳ２７）、アルゴリズムは終了する（ステップＳ２８）。得られた発電電圧の設定値Ｖmppの値は必要に応じて呼び出された外部装置などへ返される。
【００８６】
<実施例１−２>
図７Ａ〜Ｅは、太陽電池の発電制御おいて、図６に示した四分探索法アルゴリズムを用いてＭＰＰを探索し、発電効率が最大となる発電電圧の設定値を求める過程を示した略線図である。図の縦軸は発電電流［ｍＡ］および発電電力［ｍＷ］、横軸は発電電圧［Ｖ］である。
【００８７】
ここで、図７Ａは、ステップＳ１９における処理、図７Ｂは、ループ回数ｍ＝０におけるステップＳ２１からＳ２５へ至る処理、図７Ｃは、ループ回数ｍ＝１におけるステップＳ２１からＳ２５へ至る処理、図７Ｄは、ループ回数ｍ＝２におけるステップＳ２１からＳ２５へ至る処理、また、図７Ｅは、ループ回数ｍ＝３におけるステップＳ２１からＳ２５へ至る処理をそれぞれ示している。
【００８８】
図７に示すように、このアルゴリズムを用いると、僅か９回の出力測定を行うだけで、ほぼ最高効率で発電できる発電電圧Ｖmを求めることができる。なお、このとき発電電圧Ｖmの分解能はＶoc ／３２であるが、さらに測定回数を増やせば分解能は劇的に向上する。例えば、出力測定を１１回行えば分解能はＶoc ／６４に、１３回行えば分解能はＶoc ／１２８となり指数関数的に上昇する。山登り法で分解能Ｖoc ／１２８の精度を出そうとすると、最大で１２８回の出力測定が必要であり、たった１３回で、最高効率で発電できる発電電圧を得ることはほぼ不可能である。
【００８９】
また、制御装置３には、太陽電池セルが劣化したときの、自己補正機能を備えていることが望ましい。具体的には、式（１）、式（２）および式（４）における定数はパラメータとみなせるので、これらの各定数の最適値を自己補正できる自己補正機能を備えていることが望ましい。自己補正機能は、自動で定期的に検証測定を行うことで、パラメータを自己補正できるようにするのが良い。ここで、検証測定とは、具体的には、例えば、発電電流の過渡応答を長時間測定し、発電電流の到達値の予測結果と実測の到達値とが一致したかを確認するような測定が挙げられるが、自己補正機能および検証測定はこれらのものに限定されるものではない。
【００９０】
また、周囲の温度によっても、前記パラメータの最適値は変化する。これに対応させるには、周囲の温度を別途サーミスタなどで測定し、得られた温度データを元にパラメータに補正を加えるのが良い。特に、温度が低いと電解液の粘度が高くなりイオンの移動速度が落ちることで電気応答速度が更に遅くなるので、一定の測定精度を維持して探索する場合においては、出力の予測に用いる出力実測値Ｐnのデータ数を増やしたり、探索回数を増やしたりすることが望ましい。反対に、温度が高い場合は、電解液の粘度が下がり電気応答速度が速くなるので、出力の予測に用いる出力実測値Ｐnのデータ数を減らしたり、探索回数を減らしたりすることができる。一方、一定の時間内に限定して探索をする場合においては、一定の測定精度を維持して探索する場合とは逆の補正をすればよい。
【００９１】
また、携帯機器などにおける実際の使用においては、照度条件のめまぐるしい変化などから、制御装置３によって発電電圧の設定が何度も繰り返されることになるため、これによる太陽電池セルに与える負荷についても考慮する。特に、色素増感太陽電池においては、発電電圧の設定値が低すぎたり高すぎたりする状況を極力減らすことが好ましい。発電電圧の設定値が高すぎると、酸化チタン電極に吸着した色素の還元脱離反応が進み易くなり、一方で、発電電圧の設定値が低すぎると、集電配線などに用いている銀の溶出が進み易くなるからである。これらを防ぐため、発電が最高効率で行われている場合における発電電圧Ｖmaxを探索する際、発電電圧の設定値が０．１・Ｖoc 未満および０．９・Ｖoc 以上にならないように範囲を狭めるのが良い。
【００９２】
また、携帯機器で使用する場合など、発電制御に高速動作が求められる場合にあっては、最高効率状態における発電電圧Ｖmaxの探索を０〜Ｖocの全範囲の中から行うのではなく、意図的に無負荷条件（Ｖ＝０）および／または最大負荷条件（Ｉ＝０）には負荷条件を設定しないようにしたり、ＭＰＰがＶoc ／２〜Ｖocにあると決め打ちしたり、Ｖmaxは大きく変わることが少ないことからＭＰＰが前回測定されたＶmaxの近傍にあると決め打ちしたりして、探索回数を適宜減らしながら適用するのが効果的である。
【００９３】
以上のように、この第１の実施の形態による太陽電池システムによれば、負荷制御装置を出力予測装置とＭＰＰＴ制御装置とを組み合わせる構成としたので、太陽電池の電気応答速度によらず常に最大効率で発電することができる。さらに、出力予測装置を予測出力値の差分によって出力の過渡応答の到達値を予測し、ＭＰＰＴ制御装置において四分探索法でＭＰＰを探索することで太陽電池の発電制御をしたので、照度条件が目まぐるしく変わる環境下で太陽電池が使用されていても、ＭＰＰの変動に素早く追随して発電制御をすることが出来る。具体的には、出力予測装置が素早く出力の到達値を予測することで、太陽電池の電気過渡応答特性の影響を受けず、ＭＰＰＴ制御装置が最小試行回数にて最高効率となる条件を見つけ出すことよって、ＭＰＰの変動に素早く追随して発電制御をすることが出来る。すなわち、太陽電池の出力特性が変動しても常に最大効率で発電することができる太陽電池システムとすることができる。
【００９４】
また、予測出力値の差分の絶対値の変化から、電気応答速度の遅さと正の相関のある定数であるｂを求めることもできる。この定数ｂによって、例えば、色素増感太陽電池などの劣化の度合いを判定することもできる。また、色素増感太陽電池の経時劣化による直流抵抗性分Ｒsの増加に伴ってＭＰＰにおける電圧Ｖmaxの低下も同時に確認されるため、この現象を用いて色素増感太陽電池の劣化の度合いを定量化することもできる。
【００９５】
また、ＭＰＰＴ制御装置において設定された全ての発電電圧値から、近似曲線を求めることで、太陽電池のＩ−Ｖ出力特性やＰ−Ｖ出力特性を知ることができる。
また、出力予測装置による出力予測や、ＭＰＰＴ制御装置におけるＭＰＰ探索に用いるアルゴリズムを、簡易な四則演算のみで構成することで、太陽電池の発電制御を消費電力が小さく処理能力の低い制御用マイコンによって実現することができる。これにより、トータルでの発電効率を高い太陽電池システムとすることができる。
【００９６】
＜２．第２の実施の形態＞
［太陽電池システム］
図８は第２の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
図８に示すように、この第２の実施の形態による太陽電池システム１０は、第１の実施の形態による太陽電池システム１０のＭＰＰＴ制御装置６において、四分探索法に代えて、黄金比を用いた三分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定するものである。黄金比を用いた三分探索法とは、ｎ分探索法の一種であり、無負荷状態と最大負荷状態との間の負荷領域を黄金比で３分割したものである。
【００９７】
［太陽電池システムの動作］
図９は、黄金比を用いた三分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧値を設定する処理を示したフローチャートである。
黄金比は、下記式によって表される比である。
【数８】
【００９８】
図９に示すように、このアルゴリズムは黄金比を用いた三分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定する。
【００９９】
黄金比を用いた三分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定するアルゴリズムについて、図９を参照して詳しく説明する。
【０１００】
まず、負荷制御装置２による発電電圧制御を一時停止し、太陽電池にかける負荷をゼロにする（ステップＳ２９）。
【０１０１】
次に、太陽電池の出力電圧を定常にするためにｔミリ秒〜ｔ秒待つ（ステップＳ３０）。
【０１０２】
次に、太陽電池の開放電圧Ｖocを測定する（ステップＳ３１）。
【０１０３】
次に、ループ回数ｍ＝０における初期電圧Ｖ0,1とＶ0,2をそれぞれ
【数９】
【数１０】
とする（ステップＳ３２）。
【０１０４】
次に、発電電圧の設定値を、Ｖm,2＝Ｖ0,2として、負荷制御装置２による発電制御を再開する（ステップＳ３３）。
【０１０５】
次に、出力予測装置５を呼び出し、発電電圧の設定値を、Ｖm＝Ｖ0として、返ってきた予測出力値をＰm,2に格納する（ステップＳ３４）。
【０１０６】
次に、発電電圧の設定値をＶm,1として、出力予測装置５を呼び出し、返ってきた予測出力値をＰm,1に格納する（ステップＳ３５）。
【０１０７】
次に、Ｐm,1とＰm,2とに格納された予測出力値の大小を比較し、Ｐm,1がＰm,2よりも大きければステップＳ３７に進む。一方、Ｐm,1がＰm,2よりも大きくなければステップＳ４０に進む（ステップＳ３６）。
【０１０８】
ステップＳ３６からステップＳ３７に進む場合においては、発電電圧の設定値Ｖm+1,1、Ｖm+1,2および予測出力値Ｐm+1,2の値を、それぞれ
【数１１】
【数１２】
【数１３】
とする（ステップＳ３７）。
【０１０９】
次に、ステップＳ３８で、ループ回数ｍがある規定値よりも小さければ、ループ回数ｍをインクリメント（ステップＳ３９）し、再びステップＳ３５の処理へと戻る。ループ回数ｍがある規定値よりも大きければ、Ｖm+1,1が最終的な発電電圧の設定値、すなわち、最大発電効率となる発電電圧の設定値Ｖmppとなり（ステップＳ４４）、アルゴリズムは終了する（ステップＳ４５）。得られた発電電圧の設定値Ｖmppの値は必要に応じて、呼び出された外部装置などへ返される。
【０１１０】
一方、ステップＳ３６からステップＳ４０に進む場合においては、発電電圧の設定値Ｖm+1,1、Ｖm+1,2および予測出力値Ｐm+1,2の値を、それぞれ
【数１４】
【数１５】
【数１６】
とする（ステップＳ４０）。
【０１１１】
次に、ステップＳ４１で、ループ回数ｍがある規定値よりも小さければ、ループ回数ｍをインクリメント（ステップＳ４２）し、ステップＳ４３に進む（ステップＳ４１）。ステップＳ４３では、発電電圧の設定値をＶm,2として、出力予測装置５を呼び出し、返ってきた予測出力値をＰm,2に格納し（ステップＳ４３）、ステップＳ３６の処理へ戻る。一方、ループ回数ｍがある規定値よりも大きければ、Ｖm+1,1が最終的な発電電圧の設定値、すなわち、最大発電効率となる発電電圧の設定値Ｖmppとなり（ステップＳ４４）、アルゴリズムは終了する（ステップＳ４５）。得られた発電電圧の設定値Ｖmppの値は必要に応じて、呼び出された外部装置などへ返される。
【０１１２】
<実施例２−１>
図１０Ａ〜Ｆは、太陽電池の発電制御において、図９に示した黄金比を用いた三分探索法アルゴリズムを用いてＭＰＰを探索し、発電効率が最大となる発電電圧の設定値を求める過程を示した略線図である。図の縦軸は発電電流［ｍＡ］および発電電力［ｍＷ］、横軸は発電電圧［Ｖ］である。
【０１１３】
ここで、図１０ＡはステップＳ２９〜ステップＳ３４へ至る処理、図１０Ｂはループ回数ｍ＝０におけるステップＳ３５〜ステップＳ４３へ至る処理、図１０Ｃはループ回数ｍ＝１におけるステップＳ３５〜ステップＳ３９へ至る処理、図１０Ｄはループ回数ｍ＝２におけるステップＳ３５〜ステップＳ４３へ至る処理、図１０Ｅはループ回数ｍ＝３におけるステップＳ３５〜ステップＳ４３へ至る処理、図１０Ｆはループ回数ｍ＝４におけるステップＳ３５〜ステップＳ４５へ至る処理をそれぞれ示している。
【０１１４】
図１０に示すように、このアルゴリズムを用いると、僅か６回の出力測定を行うだけで、ほぼ最高効率状態となる発電電圧Ｖmを求めることができ、四分探索法よりも高速にＭＰＰを捉えることができる。その理由は、領域の分割を黄金比によって再帰的に行うため、直前のループで算出された予測出力値を再利用することで、１回のループにおいて１回の出力測定のみで済むからである。なお、このとき発電電圧Ｖmの分解能はＶoc ／３２であるが、四分探索法と同様に、さらに測定回数を増やせば分解能は劇的に向上する。例えば、出力測定を７回行えば分解能はＶoc ／６４に、８回行えば分解能はＶoc ／１２８となり指数関数的に上昇する。
【０１１５】
このように、黄金比を用いた三分探索法は、ｎ分探索法の中でも最も測定回数を減らすことができるため、特にＭＰＰの捕捉を高速に行いたい時に有効である。制御装置３を、例えば、制御用マイコンとするときの計算処理速度は、前記の処理をするに十分であることが望ましい。その他のことは第１の実施の形態による太陽電池システムと同様である。
【０１１６】
以上のように、この第２の実施の形態による太陽電池システムによれば、第１の実施の形態による太陽電池システムと同様な利点に加えて、ＭＰＰＴ制御装置６において、四分探索法に代えて、黄金比を用いた三分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定したので、より短い時間で精度良く最高効率状態となる発電電圧を得ることができる。
【０１１７】
＜３．第３の実施の形態＞
［太陽電池システム］
図１１は第３の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
図１１に示すように、この第３の実施の形態による太陽電池システム１０は、第１または第２の実施の形態による太陽電池システムの出力予測装置５において、発電電流の値を逆関数または指数関数の値とフィッティングすることによって発電電流の到達値を予測し、この値を予測電流値としたものである。
【０１１８】
［太陽電池システムの動作］
図１２は、色素増感太陽電池の端子間電圧Ｖbtを開放状態から０．８Ｖとしたときに発生する電流の電気過渡応答特性に、任意の逆関数および任意の指数関数をフィッティングさせたものを示した略線図である。図の縦軸は電流［Ａ］、横軸は経過時間［ｓ］である。また、Ｖbt ＜０．８Ｖである。
図１２に示すように、色素増感太陽電池に一定の電圧を印加すると電流が生じ、電流は過渡応答特性を示す。このような電流の過渡応答による、電流の到達値への漸近は逆関数または指数関数を用いてフィッティングすることで最終的な電流の到達値が予測できる。しかしながら、色素増感太陽電池に発生する発電電流の過渡応答に対しては、電圧を印加した直後における突入電流の影響から全ての値を逆関数または指数関数を用いてフィッティングすることはできない。
【０１１９】
そこで、第３の実施の形態による出力予測装置５では、発電電流測定装置９によって特定の時間内において測定された電流値のみを、逆関数または指数関数をフィッティングすることで、突入電流の影響を除去し、電流の到達値を予測した。
【０１２０】
図１３および図１４は電流の到達値を得るためのアルゴリズムを表すブロック図である。
図１３および図１４に示すように、このアルゴリズムは電流の到達値を電流値の漸近と指数関数の値または逆関数の値とをフィッティングすることで求めることができる。このアルゴリズムは、大きく４つのステップで記述される。各ステップは、具体的には、第1に、端子間に電圧を印加したときに生じる電流応答を測定および取得するステップ、第２に、取得した電流応答データから突入電流成分およびノイズ成分を除去するステップ、第３に、電流応答データの漸近成分と関数とをフィッティングさせるステップ、そして第４に、黄金比分割法を用いて出力が最大となる電圧を追い込んでいくステップであり、この４つの処理を経て電流の到達値が求められる。
【０１２１】
電流の到達値を得るためのアルゴリズムについて、図１３を参照して詳しく説明する。
【０１２２】
まず、端子間に電圧Ｖbtを印加し、その直後から時々刻々変わる電流値を測定し、得られた電流値をＩraw,iに格納する。電流値の測定および取得は、具体的には、例えば、等時間間隔で、規定回数ループ処理が行われ、電流実測値の個数が規定値に達した場合に電流実測値の取得を終了する。（ステップＳ４６）。
【０１２３】
次に、得られたｎ個の電流測定値Ｉraw,0 〜Ｉraw,n-1のうち、Ｉraw,0 〜Ｉraw,n-mは破棄し（ｍ＜ｎ）、残った電流測定値Ｉraw,m 〜Ｉraw,n-1は平滑化し、Ｉfiltered,m 〜Ｉfiltered,n-1に格納する（ステップＳ４７）。電流測定値Ｉraw,0 〜Ｉraw,n-mを破棄する理由は、電圧を変更した直後の突入電流の影響を取り除く必要があるからである。また、電流測定値Ｉraw,m 〜Ｉraw,n-1を平滑化することで電流測定値に乗ったノイズが除去される。ノイズ除去は、具体的には、例えば、指数移動平均フィルターなどを用いる。指数移動平均フィルターは、例えば、式（５）に示したものを用いることができる。式（５）において、αは任意の定数であって、Ｉraw,iには電流実測値Ｉnが逐次代入される。例えば、突入電流の影響の除去のためにｍ個（ｎ＞ｍ）の電流実測値Ｉnが除去されたとすると、Ｉraw,iには、ｉ＝０において電流実測値データＩmが代入され、Ｉnまで逐次代入することで、平滑化電流値Ｉfiltered,iを逐次取得する。ｉは自然数であり、ｉ≧ｍの関係を有している。
【数１７】
【０１２４】
次に、得られた平滑化電流値Ｉfiltered,iと逆関数とをフィッティングする（ステップＳ４８）。逆関数とフィッティングする平滑化電流値Ｉfiltered,iは、最後に得られた、平滑化電流値Ｉfiltered,iから、規定の数だけ遡った分の平滑化電流値Ｉfiltered,iを取得したものを用いることが好ましく、具体的には、例えば、ｐ個の平滑化電流値Ｉfiltered,iを逆関数とのフィッティングに用いる場合には、ステップＳ４７で得られた平滑化電流値Ｉfiltered,iのうち、最後の値からｐ個遡って平滑化電流値Ｉfiltered,iを取得してもよいし、ステップＳ４６で、ｉ＝０において電流実測値データＩnを代入し、ｉをインクリメント、ｎをデクリメントして、ｉの値がｐと等しくなるまで電流値の取得の処理を繰り返し、ｉの値がｐと等しくなったらステップＳ４７に進む処理をしてもよいが、平滑化電流値Ｉfiltered,iの取得は、これらの方法に限定されるものではない。また、電圧の印加から一定時間経過後において、発電電流測定装置９によって連続して測定されたｎ個の電流値を平滑化し、ｎ個の平滑化電流を逆関数にフィッティングしてもよい。また、ｐは自然数であって、ｐ＞ｎ―ｍの関係を有している。
【０１２５】
フィッティングに用いる逆関数Ｉ（ｔ）は式（６）で表される。
【数１８】
【０１２６】
式（６）において、Ａ、ＢおよびＣは定数、ｔは時間である。式（６）でｔを無限大とすると、その値はＣとなり求めるべき電流の到達値となるため、実際にはＣのみを求めればよい。これにより、式（６）とのフィッティングによって求められたＣの値が電流の最終的な到達値である到達電流値Ｉestimate,∞となる。
【０１２７】
ここで、平滑化電流値Ｉfiltered,iを逆関数の値とフィッティングさせて電流の到達値を予測するアルゴリズムについて、さらに詳しく説明する。
【０１２８】
Ｃの値を求めるために、フィッティング関数である式（６）を変形すると
【数１９】
となり、式（７）は一次関数として扱うことができる。式（７）においては、Ｉ（ｔ）の値がＣの値に近くなるほど相関係数Ｒは大きくなるので、Ｒの値が最大となるようなＣの値を求める。
【０１２９】
ここで、Ｒの値が最大となるようなＣの値を求める一例について以下に説明する。
相関係数Ｒは、具体的には、例えば、式（８）で表される。
【数２０】
式（８）中のｘave、ｙaveは、それぞれｘi、ｙiの平均値であるので、
【数２１】
と表すことができる。ここで、式（９）中のｎおよびｍは、図１３において示したアルゴリズム内で定義した変数である。
ここで、ｘi、ｙiは、
【数２２】
であるので、Ｒの値が最も１に近くなるＣの値を探索し、得られたＣの値が到達電流値Ｉestimate,∞となる。
【０１３０】
また、Ｃの値を式（７）に代入することで相関係数Ｒを求めることもできる。この場合にあっては、求めるべき到達電流値Ｉestimate,∞は取得した電流値の平滑化電流値によって決まるＣの探索範囲内にあるので、探索を素早くするためにはＣの探索範囲を設定する必要がある。
Ｃの探索範囲は、次の２式で表すことができる。
【数２３】
【数２４】
【０１３１】
ここで、ＣminはＣの探索範囲の下限値、ＣmaxはＣの探索範囲の上限値である。また、Ｉfirstは、逆関数とのフィッティングに用いる電流値のうち、最初に取得された電流値の平滑化電流値、Ｉlastは最後に取得された電流値の平滑化電流値である。また、ｒ（ｒ＞０）は探索範囲の広さを示すパラメータである。ｒの値が大きいほどＣの探索範囲は広くなるが、収束には時間が掛かるので、ｒの値はＣの探索に必要な最小限の大きさにしておくことが望ましい。
【０１３２】
このように、前記の設定された範囲内のＣの値を式（７）に代入することで相関係数Ｒが求まり、相関係数Ｒを最大とするＣが求める到達電流値Ｉestimate,∞となる。
【０１３３】
これらの方法などを用いて得られた到達電流値Ｉestimate,∞が求めるべき予測電流値となり（ステップＳ４９）、処理は終了する（ステップＳ５０）。得られた予測電流値の値は必要に応じて発電電圧の設定値と乗算され、予測出力値として呼び出された外部装置などへ返される。
【０１３４】
また、図１４に示すように、フィッティング関数を式（６）に代えて、例えば、指数関数を用いた式（１２）を用いて到達電流値Ｉestimate,∞を求めることもできる。
【数２５】
【０１３５】
式（１２）において、Ａ、ＢおよびＣは定数、ｔは時間である。式（１２）でｔを無限大とすると、その値はＣとなり求めるべき到達電流値Ｉestimate,∞となるため、式（６）を用いてフィッティングを行った時と同様にＣのみを求めればよい。
【０１３６】
式（１２）は式（６）と同様に変形することで、
【数２６】
となり、一次関数として扱うことができる。式（１３）においては、Ｉ（ｔ）の値がＣの値に近くなるほど相関係数Ｒは大きくなるので、フィッティング関数が式（７）の場合であるときと同様にＲの値が最大となるようなＣの値を求める。
【０１３７】
上述した、Ｒの値が最大となるようなＣの値を求める一例においては、電流値の取得（ステップＳ５１）、取得した電流値から過渡成分のみを抽出（ステップＳ５２）する処理は、ステップＳ４７およびステップＳ４８と同様に処理し、関数を式（１２）としてフィッティングを行う（ステップＳ５３）。この場合、式（８）および式（９）におけるｘi、ｙiを、
【数２７】
とする。その他のことは、フィッティング関数に式（６）を用いた時と同様にしてＲの値が最も１に近くなるＣの値を探索し、得られたＣの値が到達電流値Ｉestimate,∞となり（ステップＳ５４）、処理は終了する（ステップＳ５５）。
【０１３８】
また、この電流の到達値を得るためのアルゴリズムにおいて、電流の過渡応答の波形から電流の到達値を精度良く予測するには、データの取得数、指数移動平均フィルターのα値、指数移動平均フィルターを施さない電圧実測値のデータ数、フィッティングに用いる平滑化電圧値のデータ数、フィッティングさせる関数（指数関数か逆関数か）などを、予め適切に設定しておく必要がある。この場合、以下に述べることを考慮に入れて設定することが好ましい。
【０１３９】
測定する色素増感太陽電池セルが大きい場合にあっては、突入電流も大きく、時定数も大きくなるため、測定するセルの面積が大きい時ほど、指数移動平均フィルターを施さない電圧実測値のデータ数も大きな値を設定することが好ましい。
【０１４０】
また、電流の過渡応答を精度良く予測を行うには、測定時間そのものを長くするのが好ましいが、逆に測定時間も長くなってしまうので、測定時間と予測精度のバランスを見ながら、取得データ数をなるべく少なく設定することが好ましい。しかしながら、電気応答速度が遅い大きな過渡応答を、少ないデータを元に指数関数でフィッティングしようとしても、上手くフィッティングできない場合が多い。そのような場合は、フィッティングに指数関数ではなく逆関数を用いるように設定することが好ましい。
【０１４１】
また、セルの劣化による出力特性の変化は、直流抵抗性分ＲSの増加が挙げられる。この場合、抵抗成分が増えて過渡応答の時定数が大きくなるため、それに応じてデータの取得数を増やしたり、フィッティングに用いるデータ数を増やしたりすることが好ましい。
その他のことは第１または第２の実施の形態による太陽電池システムと同様である。
【０１４２】
<実施例３−１>
図１５は、図１３に示すアルゴリズムをもとに色素増感太陽電池においてＭＰＰを探索した過程を示す略線図である。
図１６は、図１５における測定１〜２回目の部分に拡大した拡大図である。
ここで、色素増感太陽電池においてＭＰＰを探索する過程について、図１３、図１５および図１６を参照して詳しく説明する。
【０１４３】
図１６に示すように、まず、１回目の処理において、セルを短絡状態（Ｖ＝０）とし、短絡電流Ｉscを所定の時間間隔で複数回測定し、測定間隔４ｍｓ毎で５０個の電流値Ｉ0〜Ｉ49を取得する。また、測定間隔および取得データ数は、測定を行う色素増感太陽電池の面積、電解液の種類などを考慮し、適宜適切な値を設定する（ステップＳ４６）。
【０１４４】
次に、セルを短絡してから数十ミリ秒の間は突入電流が流れるので、測定開始時から数十ミリ秒経過後に取得された電流値として、Ｉ15〜Ｉ49を抽出する。さらに、これら電流値に指数移動平均フィルターをかけてノイズを除去する。移動平均フィルターは式（５）に電流値Ｉn＝Ｉraw,iを代入する（ステップＳ４７）。
【０１４５】
ここで、αは任意の定数、ｉは１５〜４９である。また、式（５）におけるαは、測定を行う色素増感太陽電池の面積、電解液の種類などを考慮し、適宜適切な値を設定する。
【０１４６】
次に、直近の３０個の電流値（Ｉ19 〜Ｉ49）を取得し、式（６）をフィッティング関数として、式（７）におけるＣの探索範囲を設定する。Ｃの探索範囲は、式（１０）および式（１１）より、Ｃの探索範囲の下限値Ｃminおよび上限値Ｃmaxは
【数２８】
【数２９】
となる（ステップＳ４８）。
【０１４７】
電流値の測定は、電流の到達値の予測値Ｉrch1を得る（ステップＳ４９）ことで終了する（ステップＳ５０）。一回の測定は２００ミリ秒で終わらせる。測定の終了と同時にデータロガーなどに測定データを転送および解析し、次の測定に移る。２回目以降の発電電圧の設定値は黄金比を用いた三分探索法によって逐次決定される。
【０１４８】
２回目の処理においては、セルの両端にＶ＝４６３ｍＶの電圧を印加する。その後の処理は１回目の処理と同様にして、電流の到達値の予測値Ｉrch2を得る。
【０１４９】
そして、図１５に示すように、発電電圧の設定値を０Ｖ〜開放電圧Ｖocの範囲で黄金比を用いた三分探索法によって逐次決定し、これを１２回行い、出力が最大となる予測出力値Ｐmaxと、その時の電圧値Ｖmaxをそれぞれ求めた。予測出力値Ｐmaxと、その時の電圧値Ｖmaxが１２回分全て求まるまでの時間はトータルで約３．９秒であった。
【０１５０】
図１７は、実施例３−１で求められた、Ｉ−Ｖ出力特性と、Ｐ−Ｖ出力特性を示す略線図である。
図１７に示すように、出力が最大となる電圧Ｖmaxは４６２ｍＶで、その時の予測出力値Ｐmaxは４９５ｍＷであった。
【０１５１】
以上のように、この第３の実施の形態による太陽電池システムによれば、第１および第２の実施の形態による太陽電池システムと同様な利点に加えて、太陽電池システムの出力予測装置において、過渡応答特性を有する発電電流の電流値を逆関数または指数関数とフィッティングすることによって電流の到達値を予測し、この値を予測電流値としたので、高速に精度良く予測電流値を得ることができる。また、関数のフィッティングによって予測電流値を求める際に、予測電流値のみならず太陽電池の出力特性をも同時に得ることができる。
【０１５２】
＜４．第４の実施の形態＞
［太陽電池システム］
図１８は第４の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
図１８に示すように、この第４の実施の形態による太陽電池システム１０は、第１〜第３の実施の形態のいずれか、もしくは組み合わせた構成を有する太陽電池システムにおいて、ＭＰＰＴ制御装置６を山登り法とｎ分探索法とを組み合わせてＭＰＰを探索し発電制御するものである。
【０１５３】
［太陽電池システムの動作］
図１９は、ＭＰＰＴ制御装置６において、山登り法とｎ分探索法とを組み合わせてＭＰＰを探索し発電電圧値を設定する処理を示したフローチャートである。ここで、ｎ分探索法は、例えば、四分探索法、黄金比分割を用いた三分探索法などであるが、ｎ分探索法はこれらのものに限定されるものではない。その他のことは、第１〜第３の実施の形態のいずれか、もしくは組み合わせた構成を有する。
【０１５４】
以下このアルゴリズムについて図１９を参照して説明する。
【０１５５】
まず、発電電圧の増分ΔＶを定義する（ステップＳ５６）。
【０１５６】
次に、発電電圧の設定値にΔＶを足す（ステップＳ５７）。
次に、出力予測装置５を呼び出し、返ってきた予測出力値を前回のループにおける予測出力値と比較する（ステップＳ５８）。
【０１５７】
次に、ステップＳ５８で予測出力値が前回のループにおける予測出力値と同じ値であれば、処理は終了する。同じ値でなければ、ステップＳ５９に進む。
【０１５８】
ステップＳ５９では、予測出力値が前回のループにおける予測出力値よりも大きければ、ステップＳ６１に進む。逆に、小さければ、ΔＶを−ΔＶ（ステップＳ６０）としてステップＳ５７の処理に戻る（方向転換する。）。
【０１５９】
ステップＳ６１では、ステップＳ５９において予測出力値が前回のループにおける予測出力値を上回る場合が規定回数以上連続した場合にステップＳ６２に進む。規定回数以上連続しない場合は、ステップＳ５７の処理に戻る。
【０１６０】
ステップＳ６２では、ｎ分探索法、例えば、四分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定するアルゴリズムが呼び出され、発電電圧の設定値を返した後にステップＳ５９の処理に戻る。
【０１６１】
以上のように、この第４の実施の形態による太陽電池システムによれば、第１〜第３の実施の形態による太陽電池システムと同様な利点に加えて、制御のベースは山登り法にして、山登り法にて最高効率状態を探索し、ｎ回（例えばｎ＝３）以上同じ方向に歩いたことをトリガーにｎ分探索動作を行うので、ｎ分探索法でＭＰＰの近傍まで高速に探索し、ＭＰＰの近傍からＭＰＰまでは山登り法で精密に探索することで、高速かつ精密にＭＰＰを得ることができ、Ｐ−Ｖ出力特性の変化により高速に精密に追随することができる太陽電池システムとすることができる。
【０１６２】
＜５．第５の実施の形態＞
［太陽電池システム］
図２０は第５の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
図２０に示すように、この第５の実施の形態による太陽電池システム１０は、負荷制御装置２の後段に、二次電池や電力系統など、比較的電圧が安定である回路が接続されている場合において、負荷制御装置２の後段にシャント抵抗を直列接続し、その電圧ドロップを増幅回路とＡＤコンバータとの組み合わせた電流検出装置である出力測定装置４によって測定したものである。その他のことは、第１〜第４の実施の形態のいずれか、もしくは組み合わせた構成を有する。
【０１６３】
前記の測定方法を用いると、その測定値を太陽電池の発電出力とみなすことができる。その理由は、太陽電池の発電電流ＩCELLと、発電電圧ＶCELL 、負荷制御装置２でのエネルギー変換効率η、負荷制御装置２の後段の電流ＩOUTと電圧ＶOUTとの間に、以下の関係が成り立つためである。
【数３０】
【０１６４】
以上のように、この第５の実施の形態による太陽電池システムによれば、第１〜第４の実施の形態による太陽電池システムと同様な利点に加えて、負荷制御装置２の後段に、二次電池や電力系統など、比較的電圧が安定である回路が接続されている場合において、負荷制御装置２の後段にシャント抵抗を直列接続し、その電圧ドロップを増幅回路とＡＤコンバータとの組み合わせによって測定する出力測定装置４を設けたので、簡易に太陽電池の発電出力を測定することができる。これにより、太陽電池そのものの発電電流を測定する必要はなくなるため、太陽電池のローサイドにもハイサイドにもシャント抵抗を直列接続する必要はなくなり、低コストおよび低消費電力の太陽電池システムを実現することができる。
【０１６５】
以上、実施の形態および実施例について具体的に説明したが、本開示は、上述の実施の形態および実施例に限定されるものではなく、本開示の技術思想に基づく各種の変形が可能である。
例えば、上述の実施の形態および実施例において挙げた数値、構造、構成、形状、材料などはあくまでも例に過ぎず、必要に応じてこれらと異なる数値、構造、構成、形状、材料などを用いても良い。
【０１６６】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システム。
（２）前記負荷制御装置を最小負荷条件から最大負荷条件までの負荷領域をｎ分割（ｎ≧３）し、ｎ個の負荷条件をそれぞれ出力予測装置で出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
さらに、前記出力された負荷条件を含む負荷領域をｎ分割して、それぞれ出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
前記処理を、前記出力された負荷条件を含む負荷領域の幅を段階的に狭めて反復することにより、出力値が最大となる負荷条件を検出し出力する発電制御システムを有する（１）に記載の太陽電池システム。
（３）前記負荷条件は、
【数３１】
の比率で前記負荷領域を３分割したものである（１）または（２）に記載の太陽電池システム。
（４）前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって測定された少なくとも４つの実測値と、少なくとも３つの定数とを用い、四則演算の組み合わせのみによって処理することで、予測出力値を出力する（１）〜（３）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（５）前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって一定時間間隔で測定されたｍ個（ｍは４以上の自然数）の出力値Ｐn-m、Ｐn-m+1、Ｐn-m+2・・・Ｐn-1、Ｐnと、ｍ個の任意の定数Ａ1、Ａ2、Ａ3、Ａ4・・・Ａm-1、Ａmから、式
【数３２】
によって求められた予測出力値Ｐestimate,nを出力する（１）〜（４）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（６）前記出力予測装置における予測出力値Ｐestimate,nの出力は少なくとも２回行われ、出力された連続する２つの予測出力値Ｐestimate,nの差分の絶対値|Ｐestimate,n−Ｐestimate,n-1|が、所定の値以下になるまで、前記出力が繰り返し行われる（１）〜（５）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（７）前記負荷制御装置の負荷条件の測定を電流値が０となる負荷条件および／または電圧値が０となる負荷条件では行わない（１）〜（６）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（８）前記負荷制御装置は、昇圧回路または降圧回路であって、前記太陽電池の発電電圧が一定となるようにフィードバック制御されており、
前記出力測定装置は、前記負荷制御装置の後段に備えられた電流検出装置であり、前記電流検出装置で検出された電流値を出力値とする（１）〜（７）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（９）前記太陽電池は色素増感太陽電池である（１）〜（８）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（１０）前記出力予測装置は、前記太陽電池への電圧を印加し、
前記電圧の印加から一定時間経過後において、発電電流測定装置によって連続して測定されたｎ個の電流値を平滑化し、
前記ｎ個の平滑化電流を逆関数
【数３３】
にフィッティングすることで予測電流値を求め、前記予測電流値と前記電圧値とを乗算した値を予測出力値として出力する（２）または（３）に記載の太陽電池システム。
（１１）前記ｎ個の平滑化電流を指数関数
【数３４】
にフィッティングすることで予測電流値を求め、前記予測電流値と前記電圧値とを乗算した値を予測出力値として出力する（１０）に記載の太陽電池システム。
（１２）前記負荷制御装置によって一定時間毎に発電電圧の設定値を変化させ、その変化によって出力値が上昇したか下降したかを前記出力測定装置で複数回計測し、出力値の変化の値が規定回数以上連続して正または負となると、
前記負荷制御装置を最小負荷条件から最大負荷条件までの負荷領域をｎ分割（ｎ≧３）し、ｎ個の負荷条件をそれぞれ出力予測装置で出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
さらに、前記出力された負荷条件を含む負荷領域をｎ分割して、それぞれ出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
前記処理を、前記出力された負荷条件を含む負荷領域の幅を段階的に狭めて反復することにより、出力値が最大となる負荷条件を検出し出力する発電制御システムを有する（１）に記載の太陽電池システム。
（１３）前記負荷条件は、
【数３５】
の比率で前記負荷領域を３分割したものである（１２）に記載の太陽電池システム。
（１４）前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって測定された少なくとも４つの実測値と、少なくとも３つの定数とを用い、四則演算の組み合わせのみによって処理することで、出力の予測値を出力する（１２）または（１３）に記載の太陽電池システム。
（１５）前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって一定時間間隔で測定されたｍ個（ｍは４以上の自然数）の出力値Ｐn-m、Ｐn-m+1、Ｐn-m+2・・・Ｐn-1、Ｐnと、ｍ個の任意の定数Ａ1、Ａ2、・・・、Ａmから、式
【数３６】
によって求められた予測出力値Ｐestimate,nを出力する（１３）〜（１４）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（１６）前記出力予測装置における主力予測値Ｐestimate,nの出力は少なくとも２回行われ、
出力された連続する２つの予測出力値Ｐestimate,nの差分の絶対値|Ｐestimate,n−Ｐestimate,n-1|が、所定の値以下になるまで、前記出力が繰り返し行われる（１２）〜（１５）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（１７）前記出力予測装置は、前記太陽電池への電圧を印加し、
前記電圧の印加から一定時間経過後において、発電電流測定装置によって連続して測定されたｎ個の電流値を平滑化し、
前記ｎ個の平滑化電流を逆関数
【数３７】
にフィッティングすることで予測電流値を求め、前記予測電流値と前記電圧値とを乗算した値を予測出力値として出力する（１２）または（１３）に記載の太陽電池システム。
（１８）少なくとも１つの太陽電池システムを有し、
前記太陽電池システムが、
太陽電池と、
発電制御システムとを有し、
前記発電制御システムは、前記太陽電池に接続され前記太陽電池にかかる負荷を調節することが可能な負荷制御装置と、制御装置とからなり、
前記制御装置は、前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答から出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、前記出力の到達値が最大となるように前記負荷制御装置を調節する太陽電池システムである電子機器。
（１９）少なくとも１つの太陽電池システムを有し、
前記太陽電池システムが、
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システムである建築物。
（２０）前記光電変換素子および／または前記光電変換素子モジュールのうち、少なくとも１つは２枚の透明板の間に挟持されている（１９）に記載の建築物。
【符号の説明】
【０１６７】
１・太陽電池、２・負荷制御装置、３・制御装置、４・出力測定装置、５・出力予測装置、６・ＭＰＰＴ制御装置、７・発電電圧安定化装置、８・発電電圧測定装置、９・発電電流測定装置、１０・太陽電池システム。
【技術分野】
【０００１】
本開示は、太陽電池システム、電子機器および建築物に関し、例えば色素増感太陽電池に用いて好適な、太陽電池システムおよびこの太陽電池システムを有する電子機器および建築物に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
太陽光を電気エネルギーに変換する光電変換素子である太陽電池は太陽光をエネルギー源としているため、地球環境に対する影響が極めて少なく、より一層の普及が期待されている。従来の太陽電池としては、単結晶または多結晶のシリコンを用いた結晶シリコン系太陽電池および非晶質（アモルファス）シリコン系太陽電池が主に用いられている。
【０００３】
一方、１９９１年にグレッツェルらが提案した色素増感太陽電池は、高い光電変換効率を得ることができ、しかも従来のシリコン系太陽電池とは異なり製造の際に大掛かりな装置を必要とせず、低コストで製造することができることなどにより注目されている（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００４】
この色素増感太陽電池は、一般的に、光増感色素を結合させた酸化チタン（ＴｉＯ2）などからなる多孔質電極と、それらの間に電解液からなる電解質層が充填された構造を有する。電解液としては、ヨウ素（Ｉ2）やヨウ化物イオン（Ｉ-）などの酸化・還元種を含む電解質を溶媒に溶解したものが多く用いられる。
【０００５】
ところで、太陽電池は、接続した負荷の電圧値によって取り出せる電流値が決まる電流電圧出力特性（Ｉ−Ｖ出力特性）を有している。太陽電池の発電出力Ｐは、その発電電圧Ｖと発電電流Ｉの積によって表わされるので、例えば、太陽電池が開放状態であれば発電電流Ｉが流れずＩ＝０となるため、発電出力ＰはＰ＝０である。一方、太陽電池が短絡状態にある場合、発電電流Ｉの値は非常に大きくなるが、発電電圧ＶがＶ＝０となるため、やはり発電出力ＰはＰ＝０となる。すなわち、太陽電池を効率よく発電するために太陽電池に接続する負荷は、開放状態のような無負荷であっても、短絡状態のような過負荷であってもだめであり、適度な負荷であることが非常に重要である。
【０００６】
図２１は、ある一定の光源の下における太陽電池のＩ−Ｖ出力特性および電力電圧出力特性（Ｐ−Ｖ出力特性）の一例を示した図である。
図２１に示すように、横軸は太陽電池に発生する発電電圧Ｖであり、縦軸は太陽電池の発電電流Ｉと発生する発電出力Ｐを示している。ここで、Ｐ−Ｖ出力特性に注目すると、太陽電池からの出力電力が最大となる動作点はＰ−Ｖ出力特性の頂点であり、一般に、最大電力点（ＭＰＰ：Maximum Power Point）と呼ばれている。つまり、太陽電池は、常にこのＭＰＰにおいて発電をしていれば最も発電効率が良いといえる。
【０００７】
しかしながら、太陽電池のＰ−Ｖ出力特性は日射強度、温度、負荷条件などによって大きく変動し、それに伴いＭＰＰも大きく変動する。このことから、常に高い効率で太陽電池を発電させるためには、最大電力点追跡（ＭＰＰＴ：Maximum Power Point Tracking）制御が必要となる。つまり、ＭＰＰＴ制御は、発電出力Ｐが最大となる発電電圧Ｖと発電電流Ｉの組み合わせであるＭＰＰを見出し、常にその状態が維持されるように太陽電池に適度な負荷をかけ続け、太陽電池を常に最大効率で動作させる制御である。言い換えれば、太陽エネルギーを無駄なく電気エネルギーに変換するための制御であり、事実上、太陽電池を駆動させるのになくてはならない制御の一つである。
【０００８】
ＭＰＰＴ制御回路に用いられる電子回路は、大きく分けて、次の二種類の方式が考えられる。一方は、発電電圧を制御変数として発電電圧の値が設定値となるようにフィードバック制御する回路、他方は、発電電流を制御変数として発電電流の値が設定値となるようにフィードバックする回路である。これらの制御方法は電気化学分野においては、それぞれ、電位規制制御（Potentiostatic Control）、電流規制制御（Galvanostatic Control）と呼ばれている。
【０００９】
実際にＭＰＰＴ制御回路を設計する場合においては、圧倒的に前者の電位規制制御が用いられる。その理由は、発電電圧と発電電流の照度依存性から説明される。通常、太陽電池は、照度が０．５Ｗ／ｍ2程度のオフィス内から、照度１０００Ｗ／ｍ2程度の真夏の直射日光下まで、数桁に渡る照度範囲での安定な動作が求められる。太陽電池の特性上、ＭＰＰにおける発電電流Ｉmaxは照度にほぼ比例する。一方、ＭＰＰにおける発電電圧Ｖmaxは照度の対数にほぼ比例する。すなわち、発電電流は照度変化に伴い数桁に渡って激しく変動するが、発電電圧は対数圧縮されることで変動の範囲は小さくなる。このことから、発電電圧は制御変数として扱いやすく、発電電圧を制御した方が制御回路も簡便となる。
【００１０】
ＭＰＰＴ制御の中で従来から知られているものとしては、山登り法という制御方法がある。山登り法とは、一定時間間隔で発電電圧Ｖまたは発電電流Ｉの設定値を上げるか下げるかして変化させ、その変化によって発電出力Ｐが上昇したか下降したかを調べ、その結果に応じて次の回に発電電圧を上げるか下げるかを決める制御法である。この山登り法によるＭＰＰＴ制御法は、太陽電池の発電制御に多く用いられ、その技術についてはこれまでにも多数報告されている。（例えば、特許文献１〜４。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開平７−２３４７３３号公報
【特許文献２】特開平８−７６８６５号公報
【特許文献３】特開２００２−４８７０４号公報
【特許文献４】特開２００４−２８０２２０号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】Nature,353,p.737-740,1991
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
太陽電池の発電制御を山登り法によってＭＰＰＴ制御する場合において、ＭＰＰを高い精度で検出するためには、発電電圧Ｖまたは発電電流Ｉの設定値の変化の幅を狭くして分解能を高めればよい。しかしながら、いずれの設定値も、変化の幅を狭くしすぎるとＭＰＰを捉えるまでに時間が掛かってしまう。そうすると、ＭＰＰを捉えるまでの時間における発電は最大効率ではなくなるため、その間の太陽エネルギーを取りこぼし、無駄にしてしまっていることになる。
【００１４】
また、山登り法によるＭＰＰＴ制御は、発電電圧Ｖまたは発電電流Ｉの設定値を変化させてから、次の発電電圧の設定値を変化させるまでの待ち時間が存在する。この待ち時間は、短ければ短いほど素早くＭＰＰを捉えることが可能となる。例えば、電気応答速度の速い太陽電池であれば、待ち時間は数ミリ秒〜数十ミリ秒といった短時間でも問題ないので、素早くＭＰＰを捉えることが可能となる。しかしながら、電気応答速度の遅い太陽電池であると、待ち時間は数秒単位で必要となる。そうすると、ＭＰＰを捉えるまでに時間が掛かってしまうため、この場合においても、同様に上述したような太陽エネルギーの取りこぼしが発生してしまう。
【００１５】
このように、山登り法によるＭＰＰＴ制御は太陽電池の発電効率が最大となる条件を精度良く見出すという点では優れた方法である。しかしながら、電気応答速度の遅い太陽電池を山登り法によるＭＰＰＴ制御で発電制御すると、ＭＰＰを捉えるまでに時間が掛かる。これは、発電電圧Ｖまたは発電電流Ｉの設定値が変化するごとに発生する数秒単位の待ち時間が発生するからである。このため、照度条件の変化などによる太陽電池の出力特性の変化などに適切な速度で追随して制御することができない。特に、分解能を高めてＭＰＰを精度良く見出そうとすると、出力の測定数が増加することで上述した待ち時間も増加し、この問題は更に深刻となる。
【００１６】
一方、電気応答速度に依存しない制御法としては、例えば、電圧追従法が挙げられる。電圧追従法は、太陽電池を開放状態にした時の電圧である開放電圧Ｖocにある定数（典型的な値としては０．７〜０．８）を乗じた値を太陽電池の発電電圧とし、電位規制制御を行う方法である。この方法を適用すると、太陽電池の動作点はＭＰＰの近傍に留まり続け、おおよそ実力の８０％以上での安定発電が可能となる。
【００１７】
このように、電圧追従法は、太陽電池の電気応答速度と関係のない制御方法であるため、特に、電気応答速度の遅い太陽電池においては、山登り法よりも有効な方法であると言える。しかしながら、この方法は、そもそもＭＰＰ自体を捉えることをしないため、太陽電池を常に最大効率で発電をすることはできない。
【００１８】
そこで、本開示が解決しようとする課題は、従来よりも、太陽電池の出力特性の変化に対する追随制御が速く、太陽電池の電気応答速度によらず太陽電池を常に最大効率で発電が可能であって、低消費電力で低コストの新規な太陽電池システムを提供することである。
【００１９】
本開示が解決しようとする他の課題は、上述したような優れた太陽電池システムを太陽電池に用いた高性能の電子機器を提供することである。
【００２０】
本開示が解決しようとするさらに他の課題は、上述したような優れた太陽電池システムを太陽電池に用いた建築物を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
前記課題を解決するために、本開示は、
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システムである。
【００２２】
また、本開示は、
少なくとも１つの太陽電池システムを有し、
前記太陽電池システムが、
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システムである電子機器である。
【００２３】
また、本開示は、
少なくとも１つの太陽電池システムを有し、
前記太陽電池システムが、
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システムである建築物である。
【００２４】
本開示において、ｎ分探索法は、一定範囲をｎ個に分割し、分割の幅を狭めていくことによって所望の地点を検出するものである。具体的な処理方法としては、例えば、負荷制御装置を最小負荷条件から最大負荷条件までの負荷領域をｎ分割し、ｎ個の負荷条件をそれぞれ出力予測装置で出力予測を行う。次に、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行う。次に、出力された負荷条件を含む負荷領域をｎ分割して、それぞれ出力予測を行う。次に、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、この処理を、前記出力された負荷条件を含む負荷領域の幅を段階的に狭めて反復することにより、ＭＰＰを検出するものであるが、ｎ分探索法の処理方法は、これらのものには限定されるものではない。また、ｎ分探索法はｎが３以上の自然数であることが必須である。具体的には、例えば、ｎ＝３である三分探索法、ｎ＝４である四分探索法が挙げられ、特に、三分探索法においては、分割に黄金比を用いた探索法を用いることが好適であるが、ｎ分探索法は、これらのものに限定されるものではなく、ｎが５以上の自然数であってもよい。
【００２５】
太陽電池とは、光エネルギーを電気エネルギーに変換する素子であれば基本的にはどのようなものであってもよく、具体的には、例えば、シリコン系太陽電池、色素増感太陽電池、有機薄膜太陽電池などが挙げられるが、太陽電池は、これらのものに限定されるものではない。
【００２６】
太陽電池および太陽電池システムは、およそ電力が必要なもの全てに用いることができ、大きさも問わないが、例えば、電子機器、建築物、移動体、建設機械、産業機械、農業機械、工作機械、発電システム、動力装置などに用いることができ、用途などによって出力、大きさ、形状などが決められる。
【００２７】
電子機器は、基本的にはどのようなものであってもよく、携帯型のものと据え置き型のものとの双方を含むが、具体例を挙げると、携帯電話、モバイル機器、ロボット、パーソナルコンピュータ、アンテナ、車載機器、時計、各種家庭電気製品などである。
【００２８】
建築物は、典型的にはビルディング、特に、商業ビルディング、マンションなどの大型建築物であるが、これらには限定されず、外壁面を有する建築された構造物であれば、基本的にはどのようなものであってもよい。建築物は、具体的には、例えば、戸建住宅、アパート、駅舎、校舎、庁舎、遊歩道、競技場、球場、病院、教会、工場、倉庫、小屋、車庫、橋、固定遊具などが挙げられ、特に、少なくとも１つの窓部（例えばガラス窓）あるいは採光部を有する建築された構造物であることが好ましい。また、可動部を有する建築物であってもよく、具体的には、例えば、可動橋、天文台、観覧車、パラボラアンテナ、可動部を有する看板などが挙げられるが、建築物は、前記に挙げたものに限定されるものではない。
【００２９】
建築物に設けられる光電変換素子および／または複数の光電変換素子が電気的に接続されている光電変換素子モジュールのうち、窓部あるいは採光部などに設けられるものは、２枚の透明板の間に挟持し、必要に応じて固定して構成することが好適であって、典型的には、光電変換素子および／または光電変換素子モジュールを２枚のガラス板の間に組み込み必要に応じて固定することによって構成される。
【００３０】
移動体は、基本的にはどのようなものであってもよく、具体例を挙げると、自動車、トラック、バス、二輪車、三輪車、エレベーター、そり、ショッピングカート、鉄道、ケーブルカー、ロープウェイ、モノレール、リニアモーターカー、船舶、ホバークラフト、航空機、ヘリコプター、グライダー、気球、飛行船、ロケット、人工衛星、宇宙船、宇宙ステーションなどである。また、建設機械は、基本的にはどのようなものであってもよく、具体例を挙げると、ショベルカー、ブルドーザー、クレーン車、ロードローラー、掘削機などである。また、農業機械は、基本的にはどのようなものであってもよく、具体例を挙げると、耕耘機、トラクター、コンバイン、田植え機などであるが、移動体は、前記に挙げたものに限定されるものではない。
【発明の効果】
【００３１】
本技術によれば、従来の発電制御システムよりも、低消費電力で低コストに構成でき、従来よりも高速で、太陽電池の電気応答速度によらず常に最大効率で太陽電池を発電することができる発電制御システムを備えた太陽電池システムを得ることができる。そして、この優れた太陽電池システムを用いることにより、高性能の電子機器などを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】第１の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
【図２】太陽電池を定電圧発電状態とするための発電電圧制御の流れを示したフローチャートである。
【図３】発電出力の到達値の近似値を得るための制御の一例を示したフローチャートである。
【図４】太陽電池の各条件における出力実測値Ｐnの値を算出した結果を表す略線図である
【図５】太陽電池の各条件における予測出力値Ｐestimate,nの値を算出した結果を表す略線図である。
【図６】四分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧値を設定する処理を示したフローチャートである。
【図７】太陽電池の発電制御おいて、発電効率が最大となる発電電圧の設定値を求める過程を示した略線図である。
【図８】第２の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
【図９】黄金比を用いた三分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧値を設定する処理を示したフローチャートである。
【図１０】太陽電池の発電制御において、発電効率が最大となる発電電圧値の設定をする過程を示した略線図である。
【図１１】第３の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
【図１２】色素増感太陽電池の電気応答特性を示した略線図である。
【図１３】発電電流の到達値の近似値を得るための制御の一例を示したフローチャートである。
【図１４】発電電流の到達値の近似値を得るための制御の一例を示したフローチャートである。
【図１５】色素増感太陽電池において最大出力点を探索した過程を示す略線図である。
【図１６】図１５における測定１〜２回目の部分に拡大した拡大図である。
【図１７】第３の実施の形態におけるアルゴリズムによって求められた色素増感太陽電池のＩ−Ｖ出力特性とＰ−Ｖ出力特性とを示した略線図である。
【図１８】第４の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
【図１９】山登り法とｎ分探索法とを組み合わせてＭＰＰを探索し発電電圧値を設定する処理を示したフローチャートである。
【図２０】第５の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
【図２１】ある一定の光源の下における太陽電池のＩ−Ｖ出力特性および電力電圧出力特性（Ｐ−Ｖ出力特性）の一例を示した略線図である。
【図２２】太陽電池の電気応答特性の測定結果を示す図面代用写真である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
近年、太陽電池は携帯電話、電卓、腕時計などの携帯機器の駆動電源として一般的に装備され多数商品化されている。その中でも、特に、色素増感太陽電池は、室内照明で発電できることや、低コストで生産できることなどから、携帯機器などに装備する駆動電源としての需要が特に高まっている。
【００３４】
携帯機器に装備された太陽電池は、携帯機器の使用に伴い発電出力特性も目まぐるしく変化する。その理由は、太陽電池はエネルギーソースが太陽光であり、携帯機器であるがゆえに、ユーザーの使用などにより、その位置や姿勢が変えられることに伴い、太陽電池の光入射面の位置や角度などが変化し、照度条件が目まぐるしく変わるからである。また、太陽電池を建築物などに設置する場合においては、太陽光が時刻、季節、天候などにより光量や入射角度が変化するため、発電出力特性はいつも一定ではない。そのため、この発電出力の変動に伴って変動するＭＰＰをＭＰＰＴ制御によって素早く捉えることが、携帯機器などに装備された太陽電池を効率よく発電する場合において特に重要である。
【００３５】
図２２ＡおよびＢは、太陽電池の電気応答特性の測定結果を示す写真である。図２２Ａはシリコン系太陽電池の測定結果、図２２Ｂは色素増感太陽電池のステップ応答の測定結果を示す。
図２２ＡおよびＢに示すように、色素増感太陽電池の電気応答速度は、シリコン系太陽電池の電気応答速度と比較して１６０分の１と電気応答速度が格段に遅いことがわかる。その理由として、色素増感太陽電池の電解質層を構成する電解液中に溶けているヨウ化物イオン（Ｉ-）および三ヨウ化物イオン（Ｉ3-）が電荷のキャリアになっていることが挙げられる。色素増感太陽電池は、多孔質電極と、対極と、多孔質電極との間に設けられた電解質層を有する構成であり、対極を正極、多孔質電極が設けられている透明電極などを負極とする電池として動作する。ヨウ化物イオンと三ヨウ化物イオンは、電解質層中の電解液などに含まれ、このヨウ化物イオンと三ヨウ化物イオンとは、色素増感太陽電池の充電中に激しく運動する。さらに、前記イオンは、自身の安定化のため周りの溶媒分子を纏って、大きなクラスターを形成する。これは溶媒和という現象であるが、このような溶媒和をした大きな塊が液体の中を突き進むことで、そこには大きな慣性が発生し、このことは、太陽電池全体で見たときの電気特性に大きな過渡応答が発生してしまう原因となる。
【００３６】
このように、色素増感太陽電池は、大きな電気過渡応答特性を有するため電気応答速度は非常に遅い。この遅い電気応答速度は、上述したように、従来の山登り法によるＭＰＰＴ制御で発電制御したときの長い待機時間となり、発電効率は著しく低下する。一方で、素子の電気応答速度に制御速度が依存しない電圧追従法などで色素増感太陽電池を発電制御する方法もあるが、上述したように、最大効率で発電が行われているわけではなく、また、動作点が定点であるため、ＭＰＰの変動に追随することはない。
【００３７】
このように、電気応答速度の遅い色素増感太陽電池であっても、常に最大効率で発電制御するためには、ＭＰＰの変動を常に捉えるＭＰＰＴ制御は必須である。しかしながら、色素増感太陽電池をＭＰＰＴ制御で発電制御する場合は、上述したような電気応答速度が遅いことによる発電効率の低下を解決しなければ常に最大効率で発電することはできない。
【００３８】
さらに、太陽電池の発電を制御する回路で消費される電力は、多くの場合、太陽電池の発電電力から賄われる。このため、回路の電力消費が大きいと全体で見たときの発電電力量が目減りしてしまう。すなわち、消費電力が小さく処理能力の低い制御用マイコンによる制御でも十分に成り立つ制御方法および制御装置の提供が非常に重要になる。
【００３９】
本開示者は、上記の問題を解決するために鋭意研究を行った。そこで、まず、山登り法における発電電圧Ｖの設定値の変化を比較的大きくし、探索回数を減らすことで、素子の電気応答速度の影響を小さくすることを試みた。そうすると、確かに探索回数が減ることにより高速化が可能となったが、今度はＭＰＰを精度良く捉えることができない。山登り法ではＭＰＰの検出精度を高めれば検出速度が犠牲となり、ＭＰＰの検出速度を高めれば検出精度が犠牲となるため、別の制御方法を用いるか、または組み合わせる必要がある。
【００４０】
そこで、本開示者はさらに研究を進め、山登り法よりも少ない探索回数で精度良くＭＰＰを捉える方法として、ｎ分探索法を新たにＭＰＰＴ制御に用いた。さらに、本開示者は、色素増感太陽電池の電気過渡応答特性にも注目し、発電電圧の設定値の変更によって生じる発電出力の過渡応答を測定することによって、定常状態に達するのを待たずに、その定常値（すなわち到達値）を予測することを見出し、本技術を案出するに至った。
【００４１】
以下、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。説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態（色素増感太陽電池システムおよび色素増感太陽電池システムの動作。）
２．第２の実施の形態（太陽電池システムおよび太陽電池システムの動作）
３．第３の実施の形態（太陽電池システムおよび太陽電池システムの動作）
４．第４の実施の形態（太陽電池システムおよび太陽電池システムの動作）
５．第５の実施の形態（太陽電池システム）
【００４２】
＜１．第１の実施の形態＞
［太陽電池システム］
図１は第１の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
図１に示すように、第１の実施の形態による太陽電池システム１０は、太陽電池１から負荷制御装置２を介して外部の電力系統や二次電池、キャパシタなどに電力を供給する。負荷制御装置２は昇圧回路や降圧回路などの調整可能な負荷装置である。負荷制御装置２は制御装置３で制御される。制御装置３は、出力測定装置４と、出力予測装置５と、ＭＰＰＴ制御装置６と、発電電圧安定化装置７とを有し、出力測定装置４は発電電圧測定装置８と発電電流測定装置９とを有する。制御装置３の動作は、太陽電池１の出力値を出力測定装置４で測定した後に、測定した出力値からＭＰＰＴ制御装置６で太陽電池の発電電圧の設定値を決定し、発電電圧安定化装置７において太陽電池の発電電圧を前記設定値と一致するようフィードバック制御する。制御装置３が、前記の動作をすることで、太陽電池は定電圧発電状態となる。
【００４３】
出力測定装置４は、発電電圧測定装置８と、発電電流測定装置９とを有し、発電出力は、それぞれで測定された発電電圧と発電電流とを、乗算することによって算出される。発電電圧測定装置８は、具体的には、例えば、太陽電池に並列接続された抵抗分圧回路とＡＤコンバータとの組み合わせたもの、増幅回路とＡＤコンバータとの組み合わせたものなどによって構成されるが、発電電圧測定装置８は、これらのものに限定されるものではない。一方、発電電流測定装置９は、具体的には、例えば、太陽電池のローサイド、又はハイサイドに直列接続された数十ｍΩ以上数Ω以下のシャント抵抗と、増幅回路と、ＡＤコンバータとを組み合わせたものなどによって構成される。また、電流が特に大きい場合は、トランスを用いた電流プローブや磁気光学効果を用いた電流プローブと、増幅回路と、ＡＤコンバータとを組み合わせたものも可能であるが、発電電流測定装置９は、これらのものに限定されるものではない。
【００４４】
制御装置３は、制御用マイコンなどとすることもでき、その場合にあっては、出力測定装置４は出力測定手段、出力予測装置５は出力予測手段、ＭＰＰＴ制御装置６はＭＰＰＴ制御手段、発電電圧安定化装置７は発電電圧安定化手段、発電電圧測定装置８は発電電圧測定手段、発電電流測定装置９は発電電流測定手段となる。また、負荷制御装置２も制御回路やマイコンなどとすることもでき、その場合も負荷制御装置２は負荷制御手段となる。
【００４５】
［太陽電池システムの動作］
図２は太陽電池を定電圧発電状態とするための発電電圧制御の流れを示したフローチャートである。
図２に示すように、この発電電圧制御アルゴリズムは、発電電圧を一定時間毎に測定して測定電圧との誤差を修正して、常に一定の電圧で発電するようにしたものである。
【００４６】
この発電電圧制御アルゴリズムを、図２を用いて詳しく説明する。
【００４７】
まず、発電電圧測定装置８で発電電圧を測定する（ステップＳ１）。
【００４８】
次に、ステップＳ２において、ステップＳ１で測定された発電電圧値が予め設定されている発電電圧の設定値よりも小さければ、負荷制御装置２による負荷を小さくし（ステップＳ３）、逆に大きければ、負荷制御装置２による負荷を大きくする（ステップＳ４）。この制御により、太陽電池の発電電圧と発電電圧の設定値とが一致するようフィードバック制御され、定電圧発電状態となるように制御され、処理は終了する（ステップＳ５）。
【００４９】
定電圧発電状態は、制御装置３が持つタイマー機能によって、発電電圧制御アルゴリズムが定期的に実行されることによって実現されている。なお、太陽電池の電気過渡応答が大きいことで電気応答速度が遅くなり、発電電圧制御アルゴリズムでハンチング現象が発生する場合は、発電電圧の設定値と実測値の差分を計算し、ＰＩＤ制御によって発電電圧制御を行う。
【００５０】
また、本回路において、発電電圧値を設定することと負荷を調節することとは、本質的に等価である。発電電圧がほぼ０Ｖになるように負荷をかければ、それは太陽電池に非常に大きな負荷をかけていることになり、また発電電圧がほぼ開放電圧と等しくなるようにすれば、それは太陽電池にほとんど負荷がかかっていないということになる。
【００５１】
発電電圧の設定値は、太陽電池の出力特性の変動などの理由から適宜変更する必要がある。発電電圧の設定値を変更すると、上述したように太陽電池の電気過渡応答特性によっては、出力値が到達値となるまでに時間が掛かり、待機時間の増大から発電効率低下の原因となる。
【００５２】
そこで、太陽電池の発電制御において発電電圧の設定値を変更する場合に、出力予測装置５によって出力値を予測し、得られた予測出力値を太陽電池の発電出力値とみなし、ＭＰＰＴ制御装置６で発電制御をすることとした。
【００５３】
出力予測装置５は、発電電圧の設定値の変更によって生じる発電出力の過渡応答を測定し、発電出力が定常状態に達するのを待たずに、その到達値を予測する装置である。出力予測装置５は、典型的には、発電電圧の設定値が更新されたときに常に呼び出されるように設定されるが、この方法には限定されず、一定時間毎に呼び出すように設定してもよい。
発電電圧の設定値を変更した後の発電出力の過渡応答は、例えば、式（１）のような指数関数の式で表せる場合が多い。
【数１】
【００５４】
ここで、式（１）において、Ｐnはループｎ回目に測定によって実測された出力値Ｐfinalは出力の到達値である。また、ａとｂとはそれぞれ任意の定数であって、定数ａは発電電圧の設定値を大きく変化させることに伴い大きくなる定数、定数ｂは電気応答速度の遅さと正の相関のある定数である。
【００５５】
太陽電池の中でも、特に色素増感太陽電池の出力特性における定数ｂは、シリコン系太陽電池における定数ｂと比べて遥かに大きい。また、色素増感太陽電池の出力特性における定数ｂは、経時劣化に応じて大きくなっていく傾向がある。
【００５６】
発電出力の到達値を予測出力値とする場合には、例えば、出力測定装置４で３回測定し、ループ回数ｎと出力実測値Ｐnとの組を式（１）に代入し、ｅｘｐを含む連立方程式を解くことによって得られるが、出力の到達値Ｐfinalを近似的に求めることで、より簡易に予測出力値を求めることができる。具体的には、出力測定装置４によって測定された少なくとも４つの実測値と、少なくとも３つの定数とを用い、四則演算の組み合わせのみによって処理することで出力の到達値Ｐfinalを近似的に求めることができる。
【００５７】
図３は発電出力の到達値の近似値を得るための制御の一例を示したフローチャートである。
図３に示すように、このアルゴリズムは発電出力の到達値を、前後のループにおける予測出力値の差分の絶対値の値によって判定する。
【００５８】
この発電出力の到達値の近似値を得るためのアルゴリズムを、図３を用いて詳しく説明する。
【００５９】
まず、ループ回数ｎの値に０を代入し初期化する（ステップＳ６）。
【００６０】
次に、太陽電池の出力実測値Ｐnを測定し式（２）におけるＰnに格納する（ステップＳ７）。
【００６１】
ステップＳ８では、ループ回数ｎが３未満の場合にはｔミリ秒待機し（ステップＳ１３）、ループ回数ｎをインクリメント（ステップＳ１４）した後に、ステップＳ７の処理に戻る。ループ回数ｎが３以上の場合には、ステップＳ９に進む。
【００６２】
ステップＳ９では、測定された４つの出力実測値Ｐn-3、Ｐn-2、Ｐn-1、Ｐnを式（２）に代入する。式（２）において、Ａ1、Ａ2およびＡ3はＰestimate,nのｎが無限大に向かう場合（ｎ→∞）の極限値がＰfinalとほぼ一致するようにあらかじめ求められた任意の定数である。ステップＳ９においては、予測出力値Ｐestimate,nを得る。
【数２】
【００６３】
次に、ステップＳ１０で、ループ回数ｎが４未満の場合には、ｔミリ秒待機し（ステップＳ１３）、ループ回数ｎをインクリメント（ステップＳ１４）した後に、再びステップＳ７の処理に戻る。ループ回数ｎが４以上の場合には、ステップＳ１１に進み、得られた連続する２つの予測出力値Ｐestimate,nとＰestimate,n-1とを式（３）に代入し両者の差分の絶対値Ｐestimate,diffを計算する。
【数３】
【００６４】
次に、ステップＳ１２で、ステップＳ１１で求めた予測出力値の差分の絶対値と、あらかじめ設定した規定値との大小を判定する。予測出力値の差分の絶対値が、規定値よりも大きければｔミリ秒待機し（ステップＳ１３）、ループ回数ｎをインクリメント（ステップＳ１４）した後に、再びステップＳ７の処理を行う。一方、予測出力値の差分の絶対値が、規定値よりも小さければ、その時点での予測出力値Ｐestimate,nが最終的な予測出力値、すなわち、発電出力の到達値の近似値となり、アルゴリズムは終了する（ステップＳ１５）。得られた予測出力値Ｐestimate,nの値は必要に応じて呼び出された外部装置などへ返される。
【００６５】
予測出力値Ｐestimate,nを算出する式は、式（２）に限定されず、例えば、測定されたｍ個（ｍは４以上の自然数）の出力実測値Ｐn-m、Ｐn-m+1、Ｐn-m+2・・・Ｐn-1、Ｐnを式（４）に代入し、連続する２つの予測出力値の差分の絶対値を比較することで、より精度の高い予測出力値を得ることができる。式（４）においてＡ1、Ａ2、・・・、Ａmは任意の定数であり、式（４）の項数はｍ＋１個である。
【数４】
【００６６】
上述したように、この到達値の近似値を得るためのアルゴリズムは、指数関数などが一切含まれておらず、簡易な四則演算のみを用いているのみであるため、複雑な処理をする必要が無く、出力予測装置５を有する制御装置３を消費電力が小さく処理能力の低い制御用マイコンとしたい場合において特に有効である。
【００６７】
また、予測出力値の差分の絶対値の変化から、電気応答速度を求めることもできる。求めた電気応答速度からは式（１）の定数ｂが導かれ、例えば、色素増感太陽電池などの劣化の度合いを定数ｂによって判定することもできる。
【００６８】
<実施例１−１>
図４は、式（１）において、定数ａの値の範囲が４以上２０以下、定数ｂの値の範囲が８以上１２以下である特性を有する太陽電池の各条件における出力実測値Ｐnの値を式（１）で算出した結果を表す略線図である。図の縦軸は出力実測値Ｐn［ｍＷ］、横軸はループ回数ｎ［回］である。
【００６９】
図５は、前記の特性を有する太陽電池の各条件における予測出力値Ｐestimate,nの値を式（２）によって算出した結果を表す略線図である。図の縦軸は予測出力値Ｐn［ｍＷ］、横軸はループ回数ｎ［回］である。式（２）における定数は、Ａ1＝５３０、Ａ2＝−１２９８、Ａ3＝８０１とした。
【００７０】
図４に示すように、出力実測値Ｐnはループ回数ｎが１５回を超えたあたりから定常となり、出力の到達値Ｐfinal（≒Ｐestimate,∞）は、およそ２０ｍＷである。一方で、図５に示すように、予測出力値Ｐestimate,nは、ループ回数ｎ＝７で１ｍＷ以内の誤差で、ループ回数ｎ＝１５では０．５ｍＷ以内の誤差で出力の到達値Ｐfinalを予測可能であることがわかる。
【００７１】
次に、制御装置３において、最大発電効率となる発電電圧の設定値を決定する方法について詳しく説明する。
【００７２】
最大発電効率となる発電電圧の設定値は、ＭＰＰＴ制御装置６において四分探索法アルゴリズムを用いてＭＰＰを探索することにより決定する。四分探索法はｎ分探索法の一種であり、ｎ分探索法は山登り法の様に発電条件を少しずつ変えながら測定をするのではなく、条件を大きく変えながら、徐々にその変化量を狭めていくことによって発電が最高効率となる発電電圧を見つけ出すアルゴリズムである。
【００７３】
ＭＰＰＴ制御装置６は、例えば、太陽電池への照度条件が急激に変化した場合、発電量が大きく変化した場合などに呼び出されるが、これらの場合に限定されず、例えば、一定時間間隔毎もしくは、太陽電池の姿勢変化量などに応じて行ってもよい。
【００７４】
図６は、四分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧値を設定する処理を示したフローチャートである。四分探索法とは、ｎ分探索法の一種であり、無負荷状態と最大負荷状態との間の負荷領域を１：１：１：１の比率で４分割したものである。
図６に示すように、このアルゴリズムは四分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定する。
【００７５】
四分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定するアルゴリズムについて、図６を参照して詳しく説明する。
【００７６】
まず、負荷制御装置２による発電電圧制御を一時停止し、太陽電池にかける負荷をゼロにする（ステップＳ１６）。
【００７７】
次に、太陽電池の出力電圧を定常にするためにｔミリ秒〜ｔ秒待つ（ステップＳ１７）。
【００７８】
次に、太陽電池の開放電圧Ｖocを測定する（ステップＳ１８）。
【００７９】
次に、測定された開放電圧Ｖocに１／２を乗じ、これを、ループ回数ｍ＝０における初期電圧Ｖ0、
【数５】
とする（ステップＳ１９）。
【００８０】
次に、発電電圧の設定値を、Ｖm＝Ｖ0として、負荷制御装置２による発電電圧制御を再開する（ステップＳ２０）。
【００８１】
次に、出力予測装置５を呼び出し、発電電圧の設定値を、Ｖm＝Ｖ0として、返ってきた予測出力値をＰm,2に格納する（ステップＳ２１）。
【００８２】
次に、発電電圧の設定値Ｖm,1を、
【数６】
として、出力予測装置５を呼び出し、返ってきた値を予測出力値Ｐm,1に格納する（ステップＳ２２）。
【００８３】
次に、発電電圧の設定値Ｖm,3を、
【数７】
として、出力予測装置５を呼び出し、返ってきた値を予測出力値Ｐm,3に格納する（ステップＳ２３）。
【００８４】
次に、Ｐm,1とＰm,2とＰm,3とを比較し、最も大きい予測出力値における電圧値と出力値を、それぞれＶm+1、Ｐm+1,2とする（ステップＳ２４）。
【００８５】
次に、ステップＳ２５で、ループ回数ｍがある規定値より小さければ、ループ回数ｍをインクリメント（ステップＳ２６）し、再びステップＳ２２の処理へ戻る。ループ回数ｍがある規定値よりも大きければ、Ｖm+1が最終的な発電電圧の設定値、すなわち、最大発電効率となる発電電圧の設定値Ｖmppとなり（ステップＳ２７）、アルゴリズムは終了する（ステップＳ２８）。得られた発電電圧の設定値Ｖmppの値は必要に応じて呼び出された外部装置などへ返される。
【００８６】
<実施例１−２>
図７Ａ〜Ｅは、太陽電池の発電制御おいて、図６に示した四分探索法アルゴリズムを用いてＭＰＰを探索し、発電効率が最大となる発電電圧の設定値を求める過程を示した略線図である。図の縦軸は発電電流［ｍＡ］および発電電力［ｍＷ］、横軸は発電電圧［Ｖ］である。
【００８７】
ここで、図７Ａは、ステップＳ１９における処理、図７Ｂは、ループ回数ｍ＝０におけるステップＳ２１からＳ２５へ至る処理、図７Ｃは、ループ回数ｍ＝１におけるステップＳ２１からＳ２５へ至る処理、図７Ｄは、ループ回数ｍ＝２におけるステップＳ２１からＳ２５へ至る処理、また、図７Ｅは、ループ回数ｍ＝３におけるステップＳ２１からＳ２５へ至る処理をそれぞれ示している。
【００８８】
図７に示すように、このアルゴリズムを用いると、僅か９回の出力測定を行うだけで、ほぼ最高効率で発電できる発電電圧Ｖmを求めることができる。なお、このとき発電電圧Ｖmの分解能はＶoc ／３２であるが、さらに測定回数を増やせば分解能は劇的に向上する。例えば、出力測定を１１回行えば分解能はＶoc ／６４に、１３回行えば分解能はＶoc ／１２８となり指数関数的に上昇する。山登り法で分解能Ｖoc ／１２８の精度を出そうとすると、最大で１２８回の出力測定が必要であり、たった１３回で、最高効率で発電できる発電電圧を得ることはほぼ不可能である。
【００８９】
また、制御装置３には、太陽電池セルが劣化したときの、自己補正機能を備えていることが望ましい。具体的には、式（１）、式（２）および式（４）における定数はパラメータとみなせるので、これらの各定数の最適値を自己補正できる自己補正機能を備えていることが望ましい。自己補正機能は、自動で定期的に検証測定を行うことで、パラメータを自己補正できるようにするのが良い。ここで、検証測定とは、具体的には、例えば、発電電流の過渡応答を長時間測定し、発電電流の到達値の予測結果と実測の到達値とが一致したかを確認するような測定が挙げられるが、自己補正機能および検証測定はこれらのものに限定されるものではない。
【００９０】
また、周囲の温度によっても、前記パラメータの最適値は変化する。これに対応させるには、周囲の温度を別途サーミスタなどで測定し、得られた温度データを元にパラメータに補正を加えるのが良い。特に、温度が低いと電解液の粘度が高くなりイオンの移動速度が落ちることで電気応答速度が更に遅くなるので、一定の測定精度を維持して探索する場合においては、出力の予測に用いる出力実測値Ｐnのデータ数を増やしたり、探索回数を増やしたりすることが望ましい。反対に、温度が高い場合は、電解液の粘度が下がり電気応答速度が速くなるので、出力の予測に用いる出力実測値Ｐnのデータ数を減らしたり、探索回数を減らしたりすることができる。一方、一定の時間内に限定して探索をする場合においては、一定の測定精度を維持して探索する場合とは逆の補正をすればよい。
【００９１】
また、携帯機器などにおける実際の使用においては、照度条件のめまぐるしい変化などから、制御装置３によって発電電圧の設定が何度も繰り返されることになるため、これによる太陽電池セルに与える負荷についても考慮する。特に、色素増感太陽電池においては、発電電圧の設定値が低すぎたり高すぎたりする状況を極力減らすことが好ましい。発電電圧の設定値が高すぎると、酸化チタン電極に吸着した色素の還元脱離反応が進み易くなり、一方で、発電電圧の設定値が低すぎると、集電配線などに用いている銀の溶出が進み易くなるからである。これらを防ぐため、発電が最高効率で行われている場合における発電電圧Ｖmaxを探索する際、発電電圧の設定値が０．１・Ｖoc 未満および０．９・Ｖoc 以上にならないように範囲を狭めるのが良い。
【００９２】
また、携帯機器で使用する場合など、発電制御に高速動作が求められる場合にあっては、最高効率状態における発電電圧Ｖmaxの探索を０〜Ｖocの全範囲の中から行うのではなく、意図的に無負荷条件（Ｖ＝０）および／または最大負荷条件（Ｉ＝０）には負荷条件を設定しないようにしたり、ＭＰＰがＶoc ／２〜Ｖocにあると決め打ちしたり、Ｖmaxは大きく変わることが少ないことからＭＰＰが前回測定されたＶmaxの近傍にあると決め打ちしたりして、探索回数を適宜減らしながら適用するのが効果的である。
【００９３】
以上のように、この第１の実施の形態による太陽電池システムによれば、負荷制御装置を出力予測装置とＭＰＰＴ制御装置とを組み合わせる構成としたので、太陽電池の電気応答速度によらず常に最大効率で発電することができる。さらに、出力予測装置を予測出力値の差分によって出力の過渡応答の到達値を予測し、ＭＰＰＴ制御装置において四分探索法でＭＰＰを探索することで太陽電池の発電制御をしたので、照度条件が目まぐるしく変わる環境下で太陽電池が使用されていても、ＭＰＰの変動に素早く追随して発電制御をすることが出来る。具体的には、出力予測装置が素早く出力の到達値を予測することで、太陽電池の電気過渡応答特性の影響を受けず、ＭＰＰＴ制御装置が最小試行回数にて最高効率となる条件を見つけ出すことよって、ＭＰＰの変動に素早く追随して発電制御をすることが出来る。すなわち、太陽電池の出力特性が変動しても常に最大効率で発電することができる太陽電池システムとすることができる。
【００９４】
また、予測出力値の差分の絶対値の変化から、電気応答速度の遅さと正の相関のある定数であるｂを求めることもできる。この定数ｂによって、例えば、色素増感太陽電池などの劣化の度合いを判定することもできる。また、色素増感太陽電池の経時劣化による直流抵抗性分Ｒsの増加に伴ってＭＰＰにおける電圧Ｖmaxの低下も同時に確認されるため、この現象を用いて色素増感太陽電池の劣化の度合いを定量化することもできる。
【００９５】
また、ＭＰＰＴ制御装置において設定された全ての発電電圧値から、近似曲線を求めることで、太陽電池のＩ−Ｖ出力特性やＰ−Ｖ出力特性を知ることができる。
また、出力予測装置による出力予測や、ＭＰＰＴ制御装置におけるＭＰＰ探索に用いるアルゴリズムを、簡易な四則演算のみで構成することで、太陽電池の発電制御を消費電力が小さく処理能力の低い制御用マイコンによって実現することができる。これにより、トータルでの発電効率を高い太陽電池システムとすることができる。
【００９６】
＜２．第２の実施の形態＞
［太陽電池システム］
図８は第２の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
図８に示すように、この第２の実施の形態による太陽電池システム１０は、第１の実施の形態による太陽電池システム１０のＭＰＰＴ制御装置６において、四分探索法に代えて、黄金比を用いた三分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定するものである。黄金比を用いた三分探索法とは、ｎ分探索法の一種であり、無負荷状態と最大負荷状態との間の負荷領域を黄金比で３分割したものである。
【００９７】
［太陽電池システムの動作］
図９は、黄金比を用いた三分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧値を設定する処理を示したフローチャートである。
黄金比は、下記式によって表される比である。
【数８】
【００９８】
図９に示すように、このアルゴリズムは黄金比を用いた三分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定する。
【００９９】
黄金比を用いた三分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定するアルゴリズムについて、図９を参照して詳しく説明する。
【０１００】
まず、負荷制御装置２による発電電圧制御を一時停止し、太陽電池にかける負荷をゼロにする（ステップＳ２９）。
【０１０１】
次に、太陽電池の出力電圧を定常にするためにｔミリ秒〜ｔ秒待つ（ステップＳ３０）。
【０１０２】
次に、太陽電池の開放電圧Ｖocを測定する（ステップＳ３１）。
【０１０３】
次に、ループ回数ｍ＝０における初期電圧Ｖ0,1とＶ0,2をそれぞれ
【数９】
【数１０】
とする（ステップＳ３２）。
【０１０４】
次に、発電電圧の設定値を、Ｖm,2＝Ｖ0,2として、負荷制御装置２による発電制御を再開する（ステップＳ３３）。
【０１０５】
次に、出力予測装置５を呼び出し、発電電圧の設定値を、Ｖm＝Ｖ0として、返ってきた予測出力値をＰm,2に格納する（ステップＳ３４）。
【０１０６】
次に、発電電圧の設定値をＶm,1として、出力予測装置５を呼び出し、返ってきた予測出力値をＰm,1に格納する（ステップＳ３５）。
【０１０７】
次に、Ｐm,1とＰm,2とに格納された予測出力値の大小を比較し、Ｐm,1がＰm,2よりも大きければステップＳ３７に進む。一方、Ｐm,1がＰm,2よりも大きくなければステップＳ４０に進む（ステップＳ３６）。
【０１０８】
ステップＳ３６からステップＳ３７に進む場合においては、発電電圧の設定値Ｖm+1,1、Ｖm+1,2および予測出力値Ｐm+1,2の値を、それぞれ
【数１１】
【数１２】
【数１３】
とする（ステップＳ３７）。
【０１０９】
次に、ステップＳ３８で、ループ回数ｍがある規定値よりも小さければ、ループ回数ｍをインクリメント（ステップＳ３９）し、再びステップＳ３５の処理へと戻る。ループ回数ｍがある規定値よりも大きければ、Ｖm+1,1が最終的な発電電圧の設定値、すなわち、最大発電効率となる発電電圧の設定値Ｖmppとなり（ステップＳ４４）、アルゴリズムは終了する（ステップＳ４５）。得られた発電電圧の設定値Ｖmppの値は必要に応じて、呼び出された外部装置などへ返される。
【０１１０】
一方、ステップＳ３６からステップＳ４０に進む場合においては、発電電圧の設定値Ｖm+1,1、Ｖm+1,2および予測出力値Ｐm+1,2の値を、それぞれ
【数１４】
【数１５】
【数１６】
とする（ステップＳ４０）。
【０１１１】
次に、ステップＳ４１で、ループ回数ｍがある規定値よりも小さければ、ループ回数ｍをインクリメント（ステップＳ４２）し、ステップＳ４３に進む（ステップＳ４１）。ステップＳ４３では、発電電圧の設定値をＶm,2として、出力予測装置５を呼び出し、返ってきた予測出力値をＰm,2に格納し（ステップＳ４３）、ステップＳ３６の処理へ戻る。一方、ループ回数ｍがある規定値よりも大きければ、Ｖm+1,1が最終的な発電電圧の設定値、すなわち、最大発電効率となる発電電圧の設定値Ｖmppとなり（ステップＳ４４）、アルゴリズムは終了する（ステップＳ４５）。得られた発電電圧の設定値Ｖmppの値は必要に応じて、呼び出された外部装置などへ返される。
【０１１２】
<実施例２−１>
図１０Ａ〜Ｆは、太陽電池の発電制御において、図９に示した黄金比を用いた三分探索法アルゴリズムを用いてＭＰＰを探索し、発電効率が最大となる発電電圧の設定値を求める過程を示した略線図である。図の縦軸は発電電流［ｍＡ］および発電電力［ｍＷ］、横軸は発電電圧［Ｖ］である。
【０１１３】
ここで、図１０ＡはステップＳ２９〜ステップＳ３４へ至る処理、図１０Ｂはループ回数ｍ＝０におけるステップＳ３５〜ステップＳ４３へ至る処理、図１０Ｃはループ回数ｍ＝１におけるステップＳ３５〜ステップＳ３９へ至る処理、図１０Ｄはループ回数ｍ＝２におけるステップＳ３５〜ステップＳ４３へ至る処理、図１０Ｅはループ回数ｍ＝３におけるステップＳ３５〜ステップＳ４３へ至る処理、図１０Ｆはループ回数ｍ＝４におけるステップＳ３５〜ステップＳ４５へ至る処理をそれぞれ示している。
【０１１４】
図１０に示すように、このアルゴリズムを用いると、僅か６回の出力測定を行うだけで、ほぼ最高効率状態となる発電電圧Ｖmを求めることができ、四分探索法よりも高速にＭＰＰを捉えることができる。その理由は、領域の分割を黄金比によって再帰的に行うため、直前のループで算出された予測出力値を再利用することで、１回のループにおいて１回の出力測定のみで済むからである。なお、このとき発電電圧Ｖmの分解能はＶoc ／３２であるが、四分探索法と同様に、さらに測定回数を増やせば分解能は劇的に向上する。例えば、出力測定を７回行えば分解能はＶoc ／６４に、８回行えば分解能はＶoc ／１２８となり指数関数的に上昇する。
【０１１５】
このように、黄金比を用いた三分探索法は、ｎ分探索法の中でも最も測定回数を減らすことができるため、特にＭＰＰの捕捉を高速に行いたい時に有効である。制御装置３を、例えば、制御用マイコンとするときの計算処理速度は、前記の処理をするに十分であることが望ましい。その他のことは第１の実施の形態による太陽電池システムと同様である。
【０１１６】
以上のように、この第２の実施の形態による太陽電池システムによれば、第１の実施の形態による太陽電池システムと同様な利点に加えて、ＭＰＰＴ制御装置６において、四分探索法に代えて、黄金比を用いた三分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定したので、より短い時間で精度良く最高効率状態となる発電電圧を得ることができる。
【０１１７】
＜３．第３の実施の形態＞
［太陽電池システム］
図１１は第３の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
図１１に示すように、この第３の実施の形態による太陽電池システム１０は、第１または第２の実施の形態による太陽電池システムの出力予測装置５において、発電電流の値を逆関数または指数関数の値とフィッティングすることによって発電電流の到達値を予測し、この値を予測電流値としたものである。
【０１１８】
［太陽電池システムの動作］
図１２は、色素増感太陽電池の端子間電圧Ｖbtを開放状態から０．８Ｖとしたときに発生する電流の電気過渡応答特性に、任意の逆関数および任意の指数関数をフィッティングさせたものを示した略線図である。図の縦軸は電流［Ａ］、横軸は経過時間［ｓ］である。また、Ｖbt ＜０．８Ｖである。
図１２に示すように、色素増感太陽電池に一定の電圧を印加すると電流が生じ、電流は過渡応答特性を示す。このような電流の過渡応答による、電流の到達値への漸近は逆関数または指数関数を用いてフィッティングすることで最終的な電流の到達値が予測できる。しかしながら、色素増感太陽電池に発生する発電電流の過渡応答に対しては、電圧を印加した直後における突入電流の影響から全ての値を逆関数または指数関数を用いてフィッティングすることはできない。
【０１１９】
そこで、第３の実施の形態による出力予測装置５では、発電電流測定装置９によって特定の時間内において測定された電流値のみを、逆関数または指数関数をフィッティングすることで、突入電流の影響を除去し、電流の到達値を予測した。
【０１２０】
図１３および図１４は電流の到達値を得るためのアルゴリズムを表すブロック図である。
図１３および図１４に示すように、このアルゴリズムは電流の到達値を電流値の漸近と指数関数の値または逆関数の値とをフィッティングすることで求めることができる。このアルゴリズムは、大きく４つのステップで記述される。各ステップは、具体的には、第1に、端子間に電圧を印加したときに生じる電流応答を測定および取得するステップ、第２に、取得した電流応答データから突入電流成分およびノイズ成分を除去するステップ、第３に、電流応答データの漸近成分と関数とをフィッティングさせるステップ、そして第４に、黄金比分割法を用いて出力が最大となる電圧を追い込んでいくステップであり、この４つの処理を経て電流の到達値が求められる。
【０１２１】
電流の到達値を得るためのアルゴリズムについて、図１３を参照して詳しく説明する。
【０１２２】
まず、端子間に電圧Ｖbtを印加し、その直後から時々刻々変わる電流値を測定し、得られた電流値をＩraw,iに格納する。電流値の測定および取得は、具体的には、例えば、等時間間隔で、規定回数ループ処理が行われ、電流実測値の個数が規定値に達した場合に電流実測値の取得を終了する。（ステップＳ４６）。
【０１２３】
次に、得られたｎ個の電流測定値Ｉraw,0 〜Ｉraw,n-1のうち、Ｉraw,0 〜Ｉraw,n-mは破棄し（ｍ＜ｎ）、残った電流測定値Ｉraw,m 〜Ｉraw,n-1は平滑化し、Ｉfiltered,m 〜Ｉfiltered,n-1に格納する（ステップＳ４７）。電流測定値Ｉraw,0 〜Ｉraw,n-mを破棄する理由は、電圧を変更した直後の突入電流の影響を取り除く必要があるからである。また、電流測定値Ｉraw,m 〜Ｉraw,n-1を平滑化することで電流測定値に乗ったノイズが除去される。ノイズ除去は、具体的には、例えば、指数移動平均フィルターなどを用いる。指数移動平均フィルターは、例えば、式（５）に示したものを用いることができる。式（５）において、αは任意の定数であって、Ｉraw,iには電流実測値Ｉnが逐次代入される。例えば、突入電流の影響の除去のためにｍ個（ｎ＞ｍ）の電流実測値Ｉnが除去されたとすると、Ｉraw,iには、ｉ＝０において電流実測値データＩmが代入され、Ｉnまで逐次代入することで、平滑化電流値Ｉfiltered,iを逐次取得する。ｉは自然数であり、ｉ≧ｍの関係を有している。
【数１７】
【０１２４】
次に、得られた平滑化電流値Ｉfiltered,iと逆関数とをフィッティングする（ステップＳ４８）。逆関数とフィッティングする平滑化電流値Ｉfiltered,iは、最後に得られた、平滑化電流値Ｉfiltered,iから、規定の数だけ遡った分の平滑化電流値Ｉfiltered,iを取得したものを用いることが好ましく、具体的には、例えば、ｐ個の平滑化電流値Ｉfiltered,iを逆関数とのフィッティングに用いる場合には、ステップＳ４７で得られた平滑化電流値Ｉfiltered,iのうち、最後の値からｐ個遡って平滑化電流値Ｉfiltered,iを取得してもよいし、ステップＳ４６で、ｉ＝０において電流実測値データＩnを代入し、ｉをインクリメント、ｎをデクリメントして、ｉの値がｐと等しくなるまで電流値の取得の処理を繰り返し、ｉの値がｐと等しくなったらステップＳ４７に進む処理をしてもよいが、平滑化電流値Ｉfiltered,iの取得は、これらの方法に限定されるものではない。また、電圧の印加から一定時間経過後において、発電電流測定装置９によって連続して測定されたｎ個の電流値を平滑化し、ｎ個の平滑化電流を逆関数にフィッティングしてもよい。また、ｐは自然数であって、ｐ＞ｎ―ｍの関係を有している。
【０１２５】
フィッティングに用いる逆関数Ｉ（ｔ）は式（６）で表される。
【数１８】
【０１２６】
式（６）において、Ａ、ＢおよびＣは定数、ｔは時間である。式（６）でｔを無限大とすると、その値はＣとなり求めるべき電流の到達値となるため、実際にはＣのみを求めればよい。これにより、式（６）とのフィッティングによって求められたＣの値が電流の最終的な到達値である到達電流値Ｉestimate,∞となる。
【０１２７】
ここで、平滑化電流値Ｉfiltered,iを逆関数の値とフィッティングさせて電流の到達値を予測するアルゴリズムについて、さらに詳しく説明する。
【０１２８】
Ｃの値を求めるために、フィッティング関数である式（６）を変形すると
【数１９】
となり、式（７）は一次関数として扱うことができる。式（７）においては、Ｉ（ｔ）の値がＣの値に近くなるほど相関係数Ｒは大きくなるので、Ｒの値が最大となるようなＣの値を求める。
【０１２９】
ここで、Ｒの値が最大となるようなＣの値を求める一例について以下に説明する。
相関係数Ｒは、具体的には、例えば、式（８）で表される。
【数２０】
式（８）中のｘave、ｙaveは、それぞれｘi、ｙiの平均値であるので、
【数２１】
と表すことができる。ここで、式（９）中のｎおよびｍは、図１３において示したアルゴリズム内で定義した変数である。
ここで、ｘi、ｙiは、
【数２２】
であるので、Ｒの値が最も１に近くなるＣの値を探索し、得られたＣの値が到達電流値Ｉestimate,∞となる。
【０１３０】
また、Ｃの値を式（７）に代入することで相関係数Ｒを求めることもできる。この場合にあっては、求めるべき到達電流値Ｉestimate,∞は取得した電流値の平滑化電流値によって決まるＣの探索範囲内にあるので、探索を素早くするためにはＣの探索範囲を設定する必要がある。
Ｃの探索範囲は、次の２式で表すことができる。
【数２３】
【数２４】
【０１３１】
ここで、ＣminはＣの探索範囲の下限値、ＣmaxはＣの探索範囲の上限値である。また、Ｉfirstは、逆関数とのフィッティングに用いる電流値のうち、最初に取得された電流値の平滑化電流値、Ｉlastは最後に取得された電流値の平滑化電流値である。また、ｒ（ｒ＞０）は探索範囲の広さを示すパラメータである。ｒの値が大きいほどＣの探索範囲は広くなるが、収束には時間が掛かるので、ｒの値はＣの探索に必要な最小限の大きさにしておくことが望ましい。
【０１３２】
このように、前記の設定された範囲内のＣの値を式（７）に代入することで相関係数Ｒが求まり、相関係数Ｒを最大とするＣが求める到達電流値Ｉestimate,∞となる。
【０１３３】
これらの方法などを用いて得られた到達電流値Ｉestimate,∞が求めるべき予測電流値となり（ステップＳ４９）、処理は終了する（ステップＳ５０）。得られた予測電流値の値は必要に応じて発電電圧の設定値と乗算され、予測出力値として呼び出された外部装置などへ返される。
【０１３４】
また、図１４に示すように、フィッティング関数を式（６）に代えて、例えば、指数関数を用いた式（１２）を用いて到達電流値Ｉestimate,∞を求めることもできる。
【数２５】
【０１３５】
式（１２）において、Ａ、ＢおよびＣは定数、ｔは時間である。式（１２）でｔを無限大とすると、その値はＣとなり求めるべき到達電流値Ｉestimate,∞となるため、式（６）を用いてフィッティングを行った時と同様にＣのみを求めればよい。
【０１３６】
式（１２）は式（６）と同様に変形することで、
【数２６】
となり、一次関数として扱うことができる。式（１３）においては、Ｉ（ｔ）の値がＣの値に近くなるほど相関係数Ｒは大きくなるので、フィッティング関数が式（７）の場合であるときと同様にＲの値が最大となるようなＣの値を求める。
【０１３７】
上述した、Ｒの値が最大となるようなＣの値を求める一例においては、電流値の取得（ステップＳ５１）、取得した電流値から過渡成分のみを抽出（ステップＳ５２）する処理は、ステップＳ４７およびステップＳ４８と同様に処理し、関数を式（１２）としてフィッティングを行う（ステップＳ５３）。この場合、式（８）および式（９）におけるｘi、ｙiを、
【数２７】
とする。その他のことは、フィッティング関数に式（６）を用いた時と同様にしてＲの値が最も１に近くなるＣの値を探索し、得られたＣの値が到達電流値Ｉestimate,∞となり（ステップＳ５４）、処理は終了する（ステップＳ５５）。
【０１３８】
また、この電流の到達値を得るためのアルゴリズムにおいて、電流の過渡応答の波形から電流の到達値を精度良く予測するには、データの取得数、指数移動平均フィルターのα値、指数移動平均フィルターを施さない電圧実測値のデータ数、フィッティングに用いる平滑化電圧値のデータ数、フィッティングさせる関数（指数関数か逆関数か）などを、予め適切に設定しておく必要がある。この場合、以下に述べることを考慮に入れて設定することが好ましい。
【０１３９】
測定する色素増感太陽電池セルが大きい場合にあっては、突入電流も大きく、時定数も大きくなるため、測定するセルの面積が大きい時ほど、指数移動平均フィルターを施さない電圧実測値のデータ数も大きな値を設定することが好ましい。
【０１４０】
また、電流の過渡応答を精度良く予測を行うには、測定時間そのものを長くするのが好ましいが、逆に測定時間も長くなってしまうので、測定時間と予測精度のバランスを見ながら、取得データ数をなるべく少なく設定することが好ましい。しかしながら、電気応答速度が遅い大きな過渡応答を、少ないデータを元に指数関数でフィッティングしようとしても、上手くフィッティングできない場合が多い。そのような場合は、フィッティングに指数関数ではなく逆関数を用いるように設定することが好ましい。
【０１４１】
また、セルの劣化による出力特性の変化は、直流抵抗性分ＲSの増加が挙げられる。この場合、抵抗成分が増えて過渡応答の時定数が大きくなるため、それに応じてデータの取得数を増やしたり、フィッティングに用いるデータ数を増やしたりすることが好ましい。
その他のことは第１または第２の実施の形態による太陽電池システムと同様である。
【０１４２】
<実施例３−１>
図１５は、図１３に示すアルゴリズムをもとに色素増感太陽電池においてＭＰＰを探索した過程を示す略線図である。
図１６は、図１５における測定１〜２回目の部分に拡大した拡大図である。
ここで、色素増感太陽電池においてＭＰＰを探索する過程について、図１３、図１５および図１６を参照して詳しく説明する。
【０１４３】
図１６に示すように、まず、１回目の処理において、セルを短絡状態（Ｖ＝０）とし、短絡電流Ｉscを所定の時間間隔で複数回測定し、測定間隔４ｍｓ毎で５０個の電流値Ｉ0〜Ｉ49を取得する。また、測定間隔および取得データ数は、測定を行う色素増感太陽電池の面積、電解液の種類などを考慮し、適宜適切な値を設定する（ステップＳ４６）。
【０１４４】
次に、セルを短絡してから数十ミリ秒の間は突入電流が流れるので、測定開始時から数十ミリ秒経過後に取得された電流値として、Ｉ15〜Ｉ49を抽出する。さらに、これら電流値に指数移動平均フィルターをかけてノイズを除去する。移動平均フィルターは式（５）に電流値Ｉn＝Ｉraw,iを代入する（ステップＳ４７）。
【０１４５】
ここで、αは任意の定数、ｉは１５〜４９である。また、式（５）におけるαは、測定を行う色素増感太陽電池の面積、電解液の種類などを考慮し、適宜適切な値を設定する。
【０１４６】
次に、直近の３０個の電流値（Ｉ19 〜Ｉ49）を取得し、式（６）をフィッティング関数として、式（７）におけるＣの探索範囲を設定する。Ｃの探索範囲は、式（１０）および式（１１）より、Ｃの探索範囲の下限値Ｃminおよび上限値Ｃmaxは
【数２８】
【数２９】
となる（ステップＳ４８）。
【０１４７】
電流値の測定は、電流の到達値の予測値Ｉrch1を得る（ステップＳ４９）ことで終了する（ステップＳ５０）。一回の測定は２００ミリ秒で終わらせる。測定の終了と同時にデータロガーなどに測定データを転送および解析し、次の測定に移る。２回目以降の発電電圧の設定値は黄金比を用いた三分探索法によって逐次決定される。
【０１４８】
２回目の処理においては、セルの両端にＶ＝４６３ｍＶの電圧を印加する。その後の処理は１回目の処理と同様にして、電流の到達値の予測値Ｉrch2を得る。
【０１４９】
そして、図１５に示すように、発電電圧の設定値を０Ｖ〜開放電圧Ｖocの範囲で黄金比を用いた三分探索法によって逐次決定し、これを１２回行い、出力が最大となる予測出力値Ｐmaxと、その時の電圧値Ｖmaxをそれぞれ求めた。予測出力値Ｐmaxと、その時の電圧値Ｖmaxが１２回分全て求まるまでの時間はトータルで約３．９秒であった。
【０１５０】
図１７は、実施例３−１で求められた、Ｉ−Ｖ出力特性と、Ｐ−Ｖ出力特性を示す略線図である。
図１７に示すように、出力が最大となる電圧Ｖmaxは４６２ｍＶで、その時の予測出力値Ｐmaxは４９５ｍＷであった。
【０１５１】
以上のように、この第３の実施の形態による太陽電池システムによれば、第１および第２の実施の形態による太陽電池システムと同様な利点に加えて、太陽電池システムの出力予測装置において、過渡応答特性を有する発電電流の電流値を逆関数または指数関数とフィッティングすることによって電流の到達値を予測し、この値を予測電流値としたので、高速に精度良く予測電流値を得ることができる。また、関数のフィッティングによって予測電流値を求める際に、予測電流値のみならず太陽電池の出力特性をも同時に得ることができる。
【０１５２】
＜４．第４の実施の形態＞
［太陽電池システム］
図１８は第４の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
図１８に示すように、この第４の実施の形態による太陽電池システム１０は、第１〜第３の実施の形態のいずれか、もしくは組み合わせた構成を有する太陽電池システムにおいて、ＭＰＰＴ制御装置６を山登り法とｎ分探索法とを組み合わせてＭＰＰを探索し発電制御するものである。
【０１５３】
［太陽電池システムの動作］
図１９は、ＭＰＰＴ制御装置６において、山登り法とｎ分探索法とを組み合わせてＭＰＰを探索し発電電圧値を設定する処理を示したフローチャートである。ここで、ｎ分探索法は、例えば、四分探索法、黄金比分割を用いた三分探索法などであるが、ｎ分探索法はこれらのものに限定されるものではない。その他のことは、第１〜第３の実施の形態のいずれか、もしくは組み合わせた構成を有する。
【０１５４】
以下このアルゴリズムについて図１９を参照して説明する。
【０１５５】
まず、発電電圧の増分ΔＶを定義する（ステップＳ５６）。
【０１５６】
次に、発電電圧の設定値にΔＶを足す（ステップＳ５７）。
次に、出力予測装置５を呼び出し、返ってきた予測出力値を前回のループにおける予測出力値と比較する（ステップＳ５８）。
【０１５７】
次に、ステップＳ５８で予測出力値が前回のループにおける予測出力値と同じ値であれば、処理は終了する。同じ値でなければ、ステップＳ５９に進む。
【０１５８】
ステップＳ５９では、予測出力値が前回のループにおける予測出力値よりも大きければ、ステップＳ６１に進む。逆に、小さければ、ΔＶを−ΔＶ（ステップＳ６０）としてステップＳ５７の処理に戻る（方向転換する。）。
【０１５９】
ステップＳ６１では、ステップＳ５９において予測出力値が前回のループにおける予測出力値を上回る場合が規定回数以上連続した場合にステップＳ６２に進む。規定回数以上連続しない場合は、ステップＳ５７の処理に戻る。
【０１６０】
ステップＳ６２では、ｎ分探索法、例えば、四分探索法でＭＰＰを探索し発電電圧の設定値を決定するアルゴリズムが呼び出され、発電電圧の設定値を返した後にステップＳ５９の処理に戻る。
【０１６１】
以上のように、この第４の実施の形態による太陽電池システムによれば、第１〜第３の実施の形態による太陽電池システムと同様な利点に加えて、制御のベースは山登り法にして、山登り法にて最高効率状態を探索し、ｎ回（例えばｎ＝３）以上同じ方向に歩いたことをトリガーにｎ分探索動作を行うので、ｎ分探索法でＭＰＰの近傍まで高速に探索し、ＭＰＰの近傍からＭＰＰまでは山登り法で精密に探索することで、高速かつ精密にＭＰＰを得ることができ、Ｐ−Ｖ出力特性の変化により高速に精密に追随することができる太陽電池システムとすることができる。
【０１６２】
＜５．第５の実施の形態＞
［太陽電池システム］
図２０は第５の実施の形態による太陽電池システムを示したブロック図である。
図２０に示すように、この第５の実施の形態による太陽電池システム１０は、負荷制御装置２の後段に、二次電池や電力系統など、比較的電圧が安定である回路が接続されている場合において、負荷制御装置２の後段にシャント抵抗を直列接続し、その電圧ドロップを増幅回路とＡＤコンバータとの組み合わせた電流検出装置である出力測定装置４によって測定したものである。その他のことは、第１〜第４の実施の形態のいずれか、もしくは組み合わせた構成を有する。
【０１６３】
前記の測定方法を用いると、その測定値を太陽電池の発電出力とみなすことができる。その理由は、太陽電池の発電電流ＩCELLと、発電電圧ＶCELL 、負荷制御装置２でのエネルギー変換効率η、負荷制御装置２の後段の電流ＩOUTと電圧ＶOUTとの間に、以下の関係が成り立つためである。
【数３０】
【０１６４】
以上のように、この第５の実施の形態による太陽電池システムによれば、第１〜第４の実施の形態による太陽電池システムと同様な利点に加えて、負荷制御装置２の後段に、二次電池や電力系統など、比較的電圧が安定である回路が接続されている場合において、負荷制御装置２の後段にシャント抵抗を直列接続し、その電圧ドロップを増幅回路とＡＤコンバータとの組み合わせによって測定する出力測定装置４を設けたので、簡易に太陽電池の発電出力を測定することができる。これにより、太陽電池そのものの発電電流を測定する必要はなくなるため、太陽電池のローサイドにもハイサイドにもシャント抵抗を直列接続する必要はなくなり、低コストおよび低消費電力の太陽電池システムを実現することができる。
【０１６５】
以上、実施の形態および実施例について具体的に説明したが、本開示は、上述の実施の形態および実施例に限定されるものではなく、本開示の技術思想に基づく各種の変形が可能である。
例えば、上述の実施の形態および実施例において挙げた数値、構造、構成、形状、材料などはあくまでも例に過ぎず、必要に応じてこれらと異なる数値、構造、構成、形状、材料などを用いても良い。
【０１６６】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システム。
（２）前記負荷制御装置を最小負荷条件から最大負荷条件までの負荷領域をｎ分割（ｎ≧３）し、ｎ個の負荷条件をそれぞれ出力予測装置で出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
さらに、前記出力された負荷条件を含む負荷領域をｎ分割して、それぞれ出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
前記処理を、前記出力された負荷条件を含む負荷領域の幅を段階的に狭めて反復することにより、出力値が最大となる負荷条件を検出し出力する発電制御システムを有する（１）に記載の太陽電池システム。
（３）前記負荷条件は、
【数３１】
の比率で前記負荷領域を３分割したものである（１）または（２）に記載の太陽電池システム。
（４）前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって測定された少なくとも４つの実測値と、少なくとも３つの定数とを用い、四則演算の組み合わせのみによって処理することで、予測出力値を出力する（１）〜（３）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（５）前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって一定時間間隔で測定されたｍ個（ｍは４以上の自然数）の出力値Ｐn-m、Ｐn-m+1、Ｐn-m+2・・・Ｐn-1、Ｐnと、ｍ個の任意の定数Ａ1、Ａ2、Ａ3、Ａ4・・・Ａm-1、Ａmから、式
【数３２】
によって求められた予測出力値Ｐestimate,nを出力する（１）〜（４）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（６）前記出力予測装置における予測出力値Ｐestimate,nの出力は少なくとも２回行われ、出力された連続する２つの予測出力値Ｐestimate,nの差分の絶対値|Ｐestimate,n−Ｐestimate,n-1|が、所定の値以下になるまで、前記出力が繰り返し行われる（１）〜（５）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（７）前記負荷制御装置の負荷条件の測定を電流値が０となる負荷条件および／または電圧値が０となる負荷条件では行わない（１）〜（６）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（８）前記負荷制御装置は、昇圧回路または降圧回路であって、前記太陽電池の発電電圧が一定となるようにフィードバック制御されており、
前記出力測定装置は、前記負荷制御装置の後段に備えられた電流検出装置であり、前記電流検出装置で検出された電流値を出力値とする（１）〜（７）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（９）前記太陽電池は色素増感太陽電池である（１）〜（８）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（１０）前記出力予測装置は、前記太陽電池への電圧を印加し、
前記電圧の印加から一定時間経過後において、発電電流測定装置によって連続して測定されたｎ個の電流値を平滑化し、
前記ｎ個の平滑化電流を逆関数
【数３３】
にフィッティングすることで予測電流値を求め、前記予測電流値と前記電圧値とを乗算した値を予測出力値として出力する（２）または（３）に記載の太陽電池システム。
（１１）前記ｎ個の平滑化電流を指数関数
【数３４】
にフィッティングすることで予測電流値を求め、前記予測電流値と前記電圧値とを乗算した値を予測出力値として出力する（１０）に記載の太陽電池システム。
（１２）前記負荷制御装置によって一定時間毎に発電電圧の設定値を変化させ、その変化によって出力値が上昇したか下降したかを前記出力測定装置で複数回計測し、出力値の変化の値が規定回数以上連続して正または負となると、
前記負荷制御装置を最小負荷条件から最大負荷条件までの負荷領域をｎ分割（ｎ≧３）し、ｎ個の負荷条件をそれぞれ出力予測装置で出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
さらに、前記出力された負荷条件を含む負荷領域をｎ分割して、それぞれ出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
前記処理を、前記出力された負荷条件を含む負荷領域の幅を段階的に狭めて反復することにより、出力値が最大となる負荷条件を検出し出力する発電制御システムを有する（１）に記載の太陽電池システム。
（１３）前記負荷条件は、
【数３５】
の比率で前記負荷領域を３分割したものである（１２）に記載の太陽電池システム。
（１４）前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって測定された少なくとも４つの実測値と、少なくとも３つの定数とを用い、四則演算の組み合わせのみによって処理することで、出力の予測値を出力する（１２）または（１３）に記載の太陽電池システム。
（１５）前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって一定時間間隔で測定されたｍ個（ｍは４以上の自然数）の出力値Ｐn-m、Ｐn-m+1、Ｐn-m+2・・・Ｐn-1、Ｐnと、ｍ個の任意の定数Ａ1、Ａ2、・・・、Ａmから、式
【数３６】
によって求められた予測出力値Ｐestimate,nを出力する（１３）〜（１４）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（１６）前記出力予測装置における主力予測値Ｐestimate,nの出力は少なくとも２回行われ、
出力された連続する２つの予測出力値Ｐestimate,nの差分の絶対値|Ｐestimate,n−Ｐestimate,n-1|が、所定の値以下になるまで、前記出力が繰り返し行われる（１２）〜（１５）のいずれかに記載の太陽電池システム。
（１７）前記出力予測装置は、前記太陽電池への電圧を印加し、
前記電圧の印加から一定時間経過後において、発電電流測定装置によって連続して測定されたｎ個の電流値を平滑化し、
前記ｎ個の平滑化電流を逆関数
【数３７】
にフィッティングすることで予測電流値を求め、前記予測電流値と前記電圧値とを乗算した値を予測出力値として出力する（１２）または（１３）に記載の太陽電池システム。
（１８）少なくとも１つの太陽電池システムを有し、
前記太陽電池システムが、
太陽電池と、
発電制御システムとを有し、
前記発電制御システムは、前記太陽電池に接続され前記太陽電池にかかる負荷を調節することが可能な負荷制御装置と、制御装置とからなり、
前記制御装置は、前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答から出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、前記出力の到達値が最大となるように前記負荷制御装置を調節する太陽電池システムである電子機器。
（１９）少なくとも１つの太陽電池システムを有し、
前記太陽電池システムが、
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システムである建築物。
（２０）前記光電変換素子および／または前記光電変換素子モジュールのうち、少なくとも１つは２枚の透明板の間に挟持されている（１９）に記載の建築物。
【符号の説明】
【０１６７】
１・太陽電池、２・負荷制御装置、３・制御装置、４・出力測定装置、５・出力予測装置、６・ＭＰＰＴ制御装置、７・発電電圧安定化装置、８・発電電圧測定装置、９・発電電流測定装置、１０・太陽電池システム。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システム。
【請求項２】
前記負荷制御装置を最小負荷条件から最大負荷条件までの負荷領域をｎ分割（ｎ≧３）し、ｎ個の負荷条件をそれぞれ出力予測装置で出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
さらに、前記出力された負荷条件を含む負荷領域をｎ分割して、それぞれ出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
前記処理を、前記出力された負荷条件を含む負荷領域の幅を段階的に狭めて反復することにより、出力値が最大となる負荷条件を検出し出力する発電制御システムを有する請求項１に記載の太陽電池システム。
【請求項３】
前記負荷条件は、
【数３８】
の比率で前記負荷領域を３分割したものである請求項２に記載の太陽電池システム。
【請求項４】
前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって測定された少なくとも４つの実測値と、少なくとも３つの定数とを用い、四則演算の組み合わせのみによって処理することで、出力の予測値を出力する請求項３に記載の太陽電池システム。
【請求項５】
前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって一定時間間隔で測定されたｍ個（ｍは４以上の自然数）の出力値Ｐn-m、Ｐn-m+1、Ｐn-m+2・・・Ｐn-1、Ｐnと、ｍ個の任意の定数Ａ1、Ａ2、Ａ3、Ａ4・・・Ａm-1、Ａmから、式
【数３９】
によって求められた予測出力値Ｐestimate,nを出力する請求項４に記載の太陽電池システム。
【請求項６】
前記出力予測装置における予測出力値Ｐestimate,nの出力は少なくとも２回行われ、出力された連続する２つの予測出力値Ｐestimate,nの差分の絶対値|Ｐestimate,n−Ｐestimate,n-1|が、所定の値以下になるまで、前記出力が繰り返し行われる請求項５に記載の太陽電池システム。
【請求項７】
前記負荷制御装置の負荷条件の測定を電流値が０となる負荷条件および／または電圧値が０となる負荷条件では行わない請求項６に記載の太陽電池システム。
【請求項８】
前記負荷制御装置は、昇圧回路または降圧回路であって、前記太陽電池の発電電圧が一定となるようにフィードバック制御されており、
前記出力測定装置は、前記負荷制御装置の後段に備えられた電流検出装置であり、前記電流検出装置で検出された電流値を出力値とする請求項７に記載の太陽電池システム。
【請求項９】
前記太陽電池は色素増感太陽電池である請求項８に記載の太陽電池システム。
【請求項１０】
前記出力予測装置は、前記太陽電池への電圧を印加し、
前記電圧の印加から一定時間経過後において、発電電流測定装置によって連続して測定されたｎ個の電流値を平滑化し、
前記ｎ個の平滑化電流を逆関数
【数４０】
にフィッティングすることで予測電流値を求め、前記予測電流値と前記電圧値とを乗算した値を予測出力値として出力する請求項２に記載の太陽電池システム。
【請求項１１】
前記ｎ個の平滑化電流を指数関数
【数４１】
にフィッティングすることで予測電流値を求め、前記予測電流値と前記電圧値とを乗算した値を予測出力値として出力する請求項１０に記載の太陽電池システム。
【請求項１２】
前記負荷制御装置によって一定時間毎に発電電圧の設定値を変化させ、その変化によって出力値が上昇したか下降したかを前記出力測定装置で複数回計測し、出力値の変化の値が規定回数以上連続して正または負となると、
前記負荷制御装置を最小負荷条件から最大負荷条件までの負荷領域をｎ分割（ｎ≧３）し、ｎ個の負荷条件をそれぞれ出力予測装置で出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
さらに、前記出力された負荷条件を含む負荷領域をｎ分割して、それぞれ出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
前記処理を、前記出力された負荷条件を含む負荷領域の幅を段階的に狭めて反復することにより、出力値が最大となる負荷条件を検出し出力する発電制御システムを有する請求項１に記載の太陽電池システム。
【請求項１３】
前記負荷条件は、
【数４２】
の比率で前記負荷領域を３分割したものである請求項１２に記載の太陽電池システム。
【請求項１４】
前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって測定された少なくとも４つの実測値と、少なくとも３つの定数とを用い、四則演算の組み合わせのみによって処理することで、出力の予測値を出力する請求項１３に記載の太陽電池システム。
【請求項１５】
前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって一定時間間隔で測定されたｍ個（ｍは４以上の自然数）の出力値Ｐn-m、Ｐn-m+1、Ｐn-m+2・・・Ｐn-1、Ｐnと、ｍ個の任意の定数Ａ1、Ａ2、・・・、Ａmから、式
【数４３】
によって求められた予測出力値Ｐestimate,nを出力する請求項１４に記載の太陽電池システム。
【請求項１６】
前記出力予測装置における主力予測値Ｐestimate,nの出力は少なくとも２回行われ、
出力された連続する２つの予測出力値Ｐestimate,nの差分の絶対値|Ｐestimate,n−Ｐestimate,n-1|が、所定の値以下になるまで、前記出力が繰り返し行われる請求項１５に記載の太陽電池システム。
【請求項１７】
前記出力予測装置は、前記太陽電池への電圧を印加し、
前記電圧の印加から一定時間経過後において、発電電流測定装置によって連続して測定されたｎ個の電流値を平滑化し、
前記ｎ個の平滑化電流を逆関数
【数４４】
にフィッティングすることで予測電流値を求め、前記予測電流値と前記電圧値とを乗算した値を予測出力値として出力する請求項１３に記載の太陽電池システム。
【請求項１８】
少なくとも１つの太陽電池システムを有し、
前記太陽電池システムが、
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システムである電子機器。
【請求項１９】
少なくとも１つの太陽電池システムを有し、
前記太陽電池システムが、
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システムである建築物。
【請求項２０】
前記光電変換素子および／または前記光電変換素子モジュールのうち、少なくとも１つは２枚の透明板の間に挟持されている請求項１９に記載の建築物。
【請求項１】
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システム。
【請求項２】
前記負荷制御装置を最小負荷条件から最大負荷条件までの負荷領域をｎ分割（ｎ≧３）し、ｎ個の負荷条件をそれぞれ出力予測装置で出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
さらに、前記出力された負荷条件を含む負荷領域をｎ分割して、それぞれ出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
前記処理を、前記出力された負荷条件を含む負荷領域の幅を段階的に狭めて反復することにより、出力値が最大となる負荷条件を検出し出力する発電制御システムを有する請求項１に記載の太陽電池システム。
【請求項３】
前記負荷条件は、
【数３８】
の比率で前記負荷領域を３分割したものである請求項２に記載の太陽電池システム。
【請求項４】
前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって測定された少なくとも４つの実測値と、少なくとも３つの定数とを用い、四則演算の組み合わせのみによって処理することで、出力の予測値を出力する請求項３に記載の太陽電池システム。
【請求項５】
前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって一定時間間隔で測定されたｍ個（ｍは４以上の自然数）の出力値Ｐn-m、Ｐn-m+1、Ｐn-m+2・・・Ｐn-1、Ｐnと、ｍ個の任意の定数Ａ1、Ａ2、Ａ3、Ａ4・・・Ａm-1、Ａmから、式
【数３９】
によって求められた予測出力値Ｐestimate,nを出力する請求項４に記載の太陽電池システム。
【請求項６】
前記出力予測装置における予測出力値Ｐestimate,nの出力は少なくとも２回行われ、出力された連続する２つの予測出力値Ｐestimate,nの差分の絶対値|Ｐestimate,n−Ｐestimate,n-1|が、所定の値以下になるまで、前記出力が繰り返し行われる請求項５に記載の太陽電池システム。
【請求項７】
前記負荷制御装置の負荷条件の測定を電流値が０となる負荷条件および／または電圧値が０となる負荷条件では行わない請求項６に記載の太陽電池システム。
【請求項８】
前記負荷制御装置は、昇圧回路または降圧回路であって、前記太陽電池の発電電圧が一定となるようにフィードバック制御されており、
前記出力測定装置は、前記負荷制御装置の後段に備えられた電流検出装置であり、前記電流検出装置で検出された電流値を出力値とする請求項７に記載の太陽電池システム。
【請求項９】
前記太陽電池は色素増感太陽電池である請求項８に記載の太陽電池システム。
【請求項１０】
前記出力予測装置は、前記太陽電池への電圧を印加し、
前記電圧の印加から一定時間経過後において、発電電流測定装置によって連続して測定されたｎ個の電流値を平滑化し、
前記ｎ個の平滑化電流を逆関数
【数４０】
にフィッティングすることで予測電流値を求め、前記予測電流値と前記電圧値とを乗算した値を予測出力値として出力する請求項２に記載の太陽電池システム。
【請求項１１】
前記ｎ個の平滑化電流を指数関数
【数４１】
にフィッティングすることで予測電流値を求め、前記予測電流値と前記電圧値とを乗算した値を予測出力値として出力する請求項１０に記載の太陽電池システム。
【請求項１２】
前記負荷制御装置によって一定時間毎に発電電圧の設定値を変化させ、その変化によって出力値が上昇したか下降したかを前記出力測定装置で複数回計測し、出力値の変化の値が規定回数以上連続して正または負となると、
前記負荷制御装置を最小負荷条件から最大負荷条件までの負荷領域をｎ分割（ｎ≧３）し、ｎ個の負荷条件をそれぞれ出力予測装置で出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
さらに、前記出力された負荷条件を含む負荷領域をｎ分割して、それぞれ出力予測を行い、得られたｎ個の予測出力値から最も大きな出力値となる負荷条件を出力する処理を行い、
前記処理を、前記出力された負荷条件を含む負荷領域の幅を段階的に狭めて反復することにより、出力値が最大となる負荷条件を検出し出力する発電制御システムを有する請求項１に記載の太陽電池システム。
【請求項１３】
前記負荷条件は、
【数４２】
の比率で前記負荷領域を３分割したものである請求項１２に記載の太陽電池システム。
【請求項１４】
前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって測定された少なくとも４つの実測値と、少なくとも３つの定数とを用い、四則演算の組み合わせのみによって処理することで、出力の予測値を出力する請求項１３に記載の太陽電池システム。
【請求項１５】
前記出力予測装置は、前記出力測定装置によって一定時間間隔で測定されたｍ個（ｍは４以上の自然数）の出力値Ｐn-m、Ｐn-m+1、Ｐn-m+2・・・Ｐn-1、Ｐnと、ｍ個の任意の定数Ａ1、Ａ2、・・・、Ａmから、式
【数４３】
によって求められた予測出力値Ｐestimate,nを出力する請求項１４に記載の太陽電池システム。
【請求項１６】
前記出力予測装置における主力予測値Ｐestimate,nの出力は少なくとも２回行われ、
出力された連続する２つの予測出力値Ｐestimate,nの差分の絶対値|Ｐestimate,n−Ｐestimate,n-1|が、所定の値以下になるまで、前記出力が繰り返し行われる請求項１５に記載の太陽電池システム。
【請求項１７】
前記出力予測装置は、前記太陽電池への電圧を印加し、
前記電圧の印加から一定時間経過後において、発電電流測定装置によって連続して測定されたｎ個の電流値を平滑化し、
前記ｎ個の平滑化電流を逆関数
【数４４】
にフィッティングすることで予測電流値を求め、前記予測電流値と前記電圧値とを乗算した値を予測出力値として出力する請求項１３に記載の太陽電池システム。
【請求項１８】
少なくとも１つの太陽電池システムを有し、
前記太陽電池システムが、
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システムである電子機器。
【請求項１９】
少なくとも１つの太陽電池システムを有し、
前記太陽電池システムが、
太陽電池と、
前記太陽電池に接続され、前記太陽電池にかかる負荷を制御することが可能な負荷制御装置と、
前記太陽電池の発電出力を測定する出力測定装置と、
前記出力測定装置によって測定した出力の過渡応答を基にして出力の到達値を予測する出力予測装置とを有し、
前記到達値が最大となるように前記負荷制御装置を制御する機能を有する太陽電池システムである建築物。
【請求項２０】
前記光電変換素子および／または前記光電変換素子モジュールのうち、少なくとも１つは２枚の透明板の間に挟持されている請求項１９に記載の建築物。
【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１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【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１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【公開番号】特開２０１３−９７５９６（Ｐ２０１３−９７５９６Ａ）
【公開日】平成２５年５月２０日（２０１３．５．２０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２４０２４８（Ｐ２０１１−２４０２４８）
【出願日】平成２３年１１月１日（２０１１．１１．１）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月２０日（２０１３．５．２０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１１月１日（２０１１．１１．１）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
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