日射量推定装置、日射量推定方法及びプログラム
【課題】少ない地点での観測値に基づいて日射量を推定することができるようにする。
【解決手段】日射量推定装置２０は、基準地点１１における日射量の測定値を記憶する測定値記憶部２５３を備える。日射量推定装置２０は、期間ｍ１での測定値の移動平均値ｆ（ｔ）と、期間ｍ１よりも短い期間ｍ２での測定値の移動平均値ｆ（ｔ）ｍ２とを算出し、移動平均値ｆ（ｔ）及びｆ（ｔ）ｍ２の差を調整値α（√Ｎ＜α＜１）で割った商を移動平均値ｆ（ｔ）に加算し、ｆ（ｔ）を他の地点１３の日射量の推定値とする。
【解決手段】日射量推定装置２０は、基準地点１１における日射量の測定値を記憶する測定値記憶部２５３を備える。日射量推定装置２０は、期間ｍ１での測定値の移動平均値ｆ（ｔ）と、期間ｍ１よりも短い期間ｍ２での測定値の移動平均値ｆ（ｔ）ｍ２とを算出し、移動平均値ｆ（ｔ）及びｆ（ｔ）ｍ２の差を調整値α（√Ｎ＜α＜１）で割った商を移動平均値ｆ（ｔ）に加算し、ｆ（ｔ）を他の地点１３の日射量の推定値とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日射量推定装置、日射量推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
地球環境問題への意識の高まりなどから太陽光発電設備の設置が広まっている。太陽光発電による発電の出力は、日射により変動するため、その出力変動を把握することが重要視されている。太陽光発電の出力変動を分析するには、自然現象である日射量の変動を把握する必要がある。例えば、特許文献１には、気象衛星画像データから求めた日射量データと、気象観測した気象データとに基づいて、日射量を推定することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２４９６０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載のシステムでは、日射量の算出には気象衛星画像データが使われているが、気象衛星画像データでは雲がかかっている地域については日射量の算出が困難であり、地上で観測した日射量の測定値を利用したいというニーズがある。しかしながら、地上に現存する日射量の観測地点は多くなく、また数多くの日射量計を設置するにはコストがかかる。
【０００５】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、少ない地点での観測値に基づいて平滑化した日射量を推定することのできる、日射量推定装置、日射量推定方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、地域に含まれる複数地点における日射量の平均値を推定する装置であって、前記地域内のある地点における日射量の測定値を記憶する測定値記憶部と、第１の期間での前記測定値の第１の移動平均値と、前記第１の期間よりも短い第２の期間での前記測定値の第２の移動平均値とを算出する移動平均値算出部と、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記測定値の数の平方根から１までの間の調整値で割った商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して、前記日射量の推定値を算出する日射量推定部と、を備えることとする。
【０００７】
本発明の日射量推定装置によれば、ある１地点における日射量の測定値に基づいて複数地点における日射量の平均値を推定することが可能である。すなわち、少ない地点での観測値に基づいて数多くの地点についての日射量平均値を推定することができる。また、本発明の日射量推定装置によれば、長い期間での移動平均値を、短い期間での移動平均値で調整することができる。移動平均の期間を長くすれば、距離の離れた２地点で移動平均値は相関が高くなることが想定されるが、平滑化により日射量の変動が小さくなってしまうところ、短い期間での移動平均値を用いて長い期間での移動平均値を調整することにより、日射量の変動を反映した推定値を算出することができる。また、本発明の日射量推定装置では、短い期間での移動平均値の調整幅は、長短期間の移動平均値の差を、１〜１／√Ｎ（Ｎは測定値の個数）倍したものとしており、後述するように、従属する（相関の高い）確率変数の標準偏差は、平均値の標準偏差の１倍で（σＡＶ＝σ）、独立した（相関の低い）確率変数の標準偏差は、平均値の標準偏差の１／√Ｎ倍である（σＡＶ＝σ／√Ｎ）ことから、調整後の推定値の標準偏差は、実際に測定をした場合の値の平均値の標準偏差に近似させることができる。したがって、より精度高く日射量を推定することができる。
【０００８】
また、本発明の日射量推定装置は、前記地域内における２つの地点の間の距離と、移動平均を求める期間とに基づいて、前記第１の地点における日射量の移動平均値と、前記第２の地点における日射量の移動平均値との間の相関係数を求めるための相関モデルを記憶するモデル記憶部と、前記地域に含まれる前記複数地点に含まれる２地点間の距離の統計値を算出する統計値算出部と、前記統計値及び前記第１の期間を前記相関モデルに適用した値である相関値を算出する相関値算出部と、をさらに備え、前記日射量推定部は、前記相関値に応じて前記調整値を決定するようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明の日射量推定装置では、前記相関値算出部は、前記統計値及び前記第１の期間を前記相関モデルに適用して第１の相関値を算出するとともに、前記統計値及び前記第２の期間を前記相関モデルに適用して第２の相関値を算出し、前記日射量推定部は、前記第１の相関値が所定の閾値以上であり、かつ、前記第２の相関値が前記閾値未満である場合にのみ、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記第１の相関値に応じた前記調整値で割って前記商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して前記推定値を算出するようにしてもよい。
この場合、相関が小さいものについてのみ、移動平均値の差を相関に応じて１〜１／√Ｎ倍した値で長期の移動平均値を調整して推定値とすることができる。後述するように、従属する（相関の高い）確率変数の標準偏差は平均値の標準偏差と一致する（σＡＶ＝σ）ことから、相関が高い場合には調整を行わないようにすることで、より精度高く日射量を推定することができる。
【００１０】
また、本発明の日射量推定装置は、前記地域に含まれる複数の地点において過去の所定期間に測定された日射量の測定値である実験値を記憶する実験値記憶部と、前記複数の地点のそれぞれに対応する前記実験値を前記第１及び第２の期間のそれぞれで移動平均した移動平均値を算出し、前記複数の地点に含まれる２地点間の組み合わせについて、前記２地点間の距離を算出し、前記移動平均値の相関係数を算出し、前記距離、前記移動平均値及び前記相関係数に基づいて前記相関モデルを推計する相関推計部と、をさらに備えるようにしてもよい。
この場合、実際に測定した値に基づいて相関係数を求めることができる。したがって、日射量の推定の精度をより向上させることができる。
【００１１】
また、本発明の日射量推定装置では、前記日射量推定部は、３つ以上の長さの算出期間のうち、前記地点間の前記統計値と前記算出期間とを前記相関モデルに適用した前記相関値が前記閾値以上となるものの中で最も短いものである最短期間を選択し、前記移動平均値算出部は、前記最短期間で前記測定値を移動平均することにより前記第１の移動平均値を算出し、前記最短期間よりも短い前記算出期間のそれぞれについて、前記移動平均値算出部は、当該算出期間で前記測定値を移動平均することにより前記第２の移動平均値を算出し、前記日射量推定部は、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記相関値に応じた前記調整値で割った商を前記第１の移動平均値に加算していくようにしてもよい。
【００１２】
また、本発明の他の態様は、ある地域に含まれる複数地点における日射量の平均値を推定する方法であって、前記地域内のある地点における日射量の測定値を記憶するコンピュータが、第１の期間での前記測定値の第１の移動平均値と、前記第１の期間よりも短い第２の期間での前記測定値の第２の移動平均値とを算出し、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記測定値の数の平方根から１までの間の調整値で割った商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して、前記日射量の平均値の推定値を算出することとする。
【００１３】
また、本発明の日射量推定方法では、前記コンピュータは、３つ以上の長さの算出期間のうち、前記地点間の前記統計値と前記算出期間とを前記相関モデルに適用した前記相関値が前記閾値以上となるものの中で最も短いものである最短期間を選択し、前記最短期間で前記測定値を移動平均することにより前記第１の移動平均値を算出し、前記最短期間よりも短い前記算出期間のそれぞれについて、当該算出期間で前記測定値を移動平均することにより前記第２の移動平均値を算出し、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記相関値に応じた前記調整値で割った商を前記第１の移動平均値に加算していくようにしてもよい。
【００１４】
また、本発明の他の態様は、ある地域に含まれる複数地点における日射量を推定するためのプログラムであって、前記地域内のある地点における日射量の測定値を記憶するコンピュータに、第１の期間での前記測定値の第１の移動平均値と、前記第１の期間よりも短い第２の期間での前記測定値の第２の移動平均値とを算出するステップと、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記測定値の数の平方根から１までの間の調整値で割った商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して、前記推定値を算出するステップと、を実行させることとする。
【００１５】
また、本発明のプログラムでは、前記コンピュータに、３つ以上の長さの算出期間のうち、前記地点間の前記統計値と前記算出期間とを前記相関モデルに適用した前記相関値が前記閾値以上となるものの中で最も短いものである最短期間を選択するステップと、前記最短期間で前記測定値を移動平均することにより前記第１の移動平均値を算出するステップと、前記最短期間よりも短い前記算出期間のそれぞれについて、当該算出期間で前記測定値を移動平均することにより前記第２の移動平均値を算出し、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記相関係数に応じた前記調整値で割った商を前記第１の移動平均値に加算していくステップとをさらに実行させるようにしてもよい。
【００１６】
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、少ない地点での観測値に基づいて日射量を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】日射量の分析対象となる地域の地図の一例を示す図である。
【図２】日射量推定システムの全体構成の一例を示す図である。
【図３】日射量推定装置２０のハードウェア構成を示す図である。
【図４】日射量推定装置２０のソフトウェア構成を示す図である。
【図５】相関モデルの登録処理の流れを示す図である。
【図６】実験値記憶部２５１に記憶される実験情報の構成例を示す図である。
【図７】相関モデルを表示するグラフの一例を示す図である。
【図８】測定値記憶部２５３の構成例を示す図である。
【図９】日射量推定部２１３による日射量の推定処理の流れを示す図である。
【図１０】６地点での実測値の平均値と基準地点１１での実測値とをプロットしたグラフ６０の一例を示す図である。
【図１１】６地点での実測値の平均値と６地点についての推計値の平均値とをプロットしたグラフ６３の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＝＝平均日射量の推定＝＝
以下、本発明の一実施形態に係る日射量推定システムについて説明する。本実施形態の日射量推定システムは、太陽光発電の発電量を推定する基礎となる日射量の推定を行うものであり、特にある１地点（以下、「基準地点」という。）において測定された日射量の測定値（観測値）に基づいて、その基準地点から所定距離内の範囲（以下、「推定範囲」という。）に含まれる対象地点における日射量の平均値を推定する。図１の例では、基準地点１１はＡ地点であり、推定範囲１２は、円１２の内側の範囲であり、対象地点は地点Ａ−Ｆである。
【００２０】
ここで、基準地点１１における日射量の変動と、他の地点１３における日射量の変動とは、距離が近いほど相関が高いと想定される。
【００２１】
一般に、Ｎ個の確率変数があって、それぞれの標準偏差をσｉ、Ｎ個の確率変数の平均値の標準偏差をσＡＶ、変数ｉと変数ｊの相関係数をｒｉｊとすると、次式が成立する。
ここで、相関係数がすべて１（連動）の場合、次式が成立する。
全てのσｉが同一のσとすれば次式が成立する。
すなわち、相関係数がすべて１の場合には、平均を取っても標準偏差は変わらないことになる。
【００２２】
したがって、基準地点１１からごく近い距離の地点１３、すなわち、基準地点１１における日射量の変動と連動する地点１３では、基準地点１１における測定値を日射量の推定値とすることができる。
【００２３】
逆に、基準地点１１から距離が離れるほど、日射量の変動は相関係数が小さくなることが想定される。しかし、日射量について移動平均により平滑化を行う場合には、長い期間について移動平均を求めるほど、基準地点１１と他の地点１３との間で移動平均値の相関は高くなることが想定される。したがって、他の地点１３における移動平均値については、相関の高い移動平均値を推定値とすることができる。
【００２４】
もっとも、長期間における移動平均値を算出すると、平滑化により日射量の変動が抑えられてしまい、各時点における移動平均値と日射量とが乖離することが考えられる。そこで、長期間の移動平均値を各時点における日射量の推定に用いる場合には、短期間での移動平均値を参酌して値を調整することが望ましい。
【００２５】
ここで、相関係数がすべて０（独立）の場合には、上記式（１）から次式（４）が成立する。
全てのσｉが同一のσとすれば次の式（５）が成立する。なお、この式（５）の関係は１／√Ｎ則とも呼ばれる。
したがって、相関係数がすべて０の場合には、平均を取ると標準偏差は１／√Ｎ倍になる。そこで、本実施形態では、相関の高い長期間の移動平均値と相関の低い短期間の移動平均値との差を、相関係数に応じて１〜１／√Ｎ倍した上で長期間の移動平均値に加算することにより、移動平均値の調整を行う。すなわち、短期ｓ及び長期ｌ（ｌ＞ｓ）について、相関係数（０〜１）に応じて決定される調整値α（√Ｎ〜１）を用いて、ｔ時における期間ｌでの移動平均値ｆ（ｔ）lを、次式（６）により調整する。
【００２６】
本実施形態の日射量推定システムでは、基準地点１１における日射量の測定値を、様々な期間Ｌ（本実施形態では、Ｌ＝｛３０分、１０分、５分、１分、３０秒、１０秒、１秒｝とする。）について移動平均値を算出し、なるべく短い期間Ｌでの移動平均値を基礎に調整を行う。以下、詳細について説明する。
【００２７】
＝＝日射量推定システムの構成＝＝
図２は、本実施形態の日射量推定システムの構成例を示す図である。本実施形態の日射量推定システムは、日射量推定装置２０と日射量測定装置２１とを含んで構成される。日射量推定装置２０と日射量測定装置２１とは通信ネットワーク３０を介して通信可能に接続される。通信ネットワーク３０は、例えばインターネットであり、公衆電話回線網やイーサネット（登録商標）、携帯電話回線網などにより構築される。日射量測定装置２１は、基準地点１１に設置される日射量計２２が測定する日射量を取得するコンピュータである。日射量測定装置２１は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーション、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯電話端末などである。日射量測定装置２１は、所定の時間（本実施形態では、０．５秒とするが、任意の時間を指定することができる。）ごとに、日射量計２２が測定した日射量を取得する。本実施形態では、日射量測定装置２１は、所定の時間ごとに通信ネットワーク３０を介して、取得した日射量に測定日時を付帯させて日射量推定装置２０に送信するものとする。
【００２８】
日射量推定装置２０は、日射量測定装置２１から取得した基準地点１１における日射量に基づいて、推定範囲における対象地点Ａ−Ｆであるの日射量の平均値を推定する。
【００２９】
＝＝日射量推定装置２０＝＝
図３は、本実施形態の日射量推定装置２０のハードウェア構成を示す図である。日射量推定装置２０は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、通信インタフェース２０４、入力装置２０５、出力装置２０６を備えている。記憶装置２０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやフラッシュメモリなどである。ＣＰＵ２０１は、記憶装置２０３に記憶されているプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより各種の機能を実現する。通信インタフェース２０４は、通信ネットワーク３０に接続するためのインタフェースである。通信インタフェース２０４は、例えば、公衆電話回線網に接続するためのモデムや、イーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、携帯電話回線網に接続するための無線通信機などである。入力装置２０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、マイクロフォンなどである。出力装置２０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。
【００３０】
図４は、日射量推定装置２０のソフトウェア構成を示す図である。日射量推定装置２０は、相関モデル登録部２１１、測定値取得部２１２、日射量推定部２１３、実験値記憶部２５１、相関モデル記憶部２５２、測定値記憶部２５３を備える。なお、相関モデル登録部２１１、測定値取得部２１２、日射量推定部２１３は、日射量推定装置２０が備えるＣＰＵ２０１が記憶装置２０３に記憶されているプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより実現され、実験値記憶部２５１、相関モデル記憶部２５２、測定値記憶部２５３は、日射量推定装置２０が備えるメモリ２０２、記憶装置２０３が提供する記憶領域の一部として実現される。
【００３１】
本実施形態の日射量推定装置２０では、対象地点Ａ−Ｆにおいて、予め所定期間、日射量の測定（以下「実験測定」という。）を行い、実験値記憶部２５１は、この実験測定により測定された測定値（以下、「実験値」という。）を含む情報（以下、「実験情報」という。）を記憶する。図６は実験値記憶部２５１に記憶される実験情報の構成例を示す図である。実験情報は、実験値を測定した地点（Ａ地点〜Ｆ地点）を示す地点情報、その地点の位置を示す位置情報、実験測定を実施した日時（測定日時）、及び実験値（測定値）を含む。
【００３２】
相関モデル登録部２１１は、実験値記憶部２５１に記憶されている実験値に基づいて、基準地点１１からの距離ｄ及び期間Ｌに対応する相関関係を表す相関値を求めるためのモデル（以下、「相関モデル」という。）を算出し、算出した相関モデルを相関モデル記憶部２５２に登録する。
【００３３】
図５は、相関モデルの登録処理の流れを示す図である。相関モデル登録部２１１は、期間リストＬ（本実施形態では、Ｌ＝｛３０分、１０分、５分、１分、３０秒、１０秒、１秒｝とする。）に含まれる各期間ｍについて、また、各対象地点をｐとして以下の処理を行う。
相関モデル登録部２１１は、地点ｐ（例えば地点Ａ）に対応する、時点ｔにおける実験値の移動平均値Ｘｐ，ｍ（ｔ）を算出し（Ｓ３０１）、地点ｐ以外の地点ｑ（例えば地点Ｂ〜地点Ｆ）について、以下の処理を行う。
相関モデル登録部２１１は、地点ｑに対応する、時点ｔにおける実験値の移動平均値Ｘｑ，ｍ（ｔ）を算出し（Ｓ３０２）、実験情報に含まれる位置情報に基づいて、地点ｐと地点ｑとの間の距離ｄを算出する（Ｓ３０３）。相関モデル登録部２１１は、地点ｐにおける期間ｍでの移動平均値Ｘｐ，ｍ（ｔ）と、地点ｑにおける期間ｍでの移動平均値Ｘｑ，ｍ（ｔ）との相関係数Ｒ（ｍ，ｄ）を算出する（Ｓ３０４）。相関モデル登録部２１１は、相関係数Ｒ（ｍ，ｄ）を、次式（７）を用いて係数ａ及び定数ｂを推計する（Ｓ３０５）。
相関モデル登録部２１１は、上記式（７）に推計したａ及びｂを適用したモデルを相関モデルとして相関モデル記憶部２５２に登録する（Ｓ３０６）。
以上のようにして相関モデルが相関モデル記憶部２５２に登録される。
【００３４】
図７は、相関モデルを表示するグラフ４０の一例を示す図である。図７のグラフ４０には、ｍが３０分の場合の相関係数４１（Ｒ（１８００，ｄ））と、ｍが１０分の場合の相関係数４２（Ｒ（６００，ｄ））と、ｍが１秒の場合の相関係数４３（Ｒ（１，ｄ））とが表示されている。一般に、相関係数は、０〜０．２の場合ほとんど相関がなく、０．２〜０．４の場合やや相関があり、０．４〜０．７の場合かなり相関があり、０．７〜１．０の場合強い相関があると評価されている。本実施形態では、０．４を閾値として採用する。すなわち、相関係数Ｒ（ｍ，ｄ）が０．４以上の場合（すなわち、一般的にかなり相関がある又は強い相関があると評価される場合）に「相関が高い」と評価し、０．４未満の場合（すなわち、一般的にやや相関がある又はほとんど相関がないと評価される場合）に「相関が低い」と評価する。図７の例では、ｍが３０分の場合、相関係数４１は距離ｄに関わらず全て０．４を超えているので、常に相関が高いと評価される。この場合、後述するように、期間Ｌの最小値（１秒）での移動平均値が日射量の平均値として推定される。一方、ｍが１秒の場合、相関係数４３では、距離ｄが４ｋｍ以下の場合は相関が高く、距離ｄが４ｋｍを超える場合は相関が低いと評価される。この場合、後述するように、地点間の距離の統計値（本実施形態では平均値）が４ｋｍ以下の場合については、期間Ｌの最小値（１秒）での移動平均値が日射量の平均値として推定され、４ｋｍを超える場合については、相関係数Ｒ（ｍ，ｄ）が０．４を超える移動平均値を基礎に、相関係数Ｒ（ｍ，ｄ）が０．４を超えるｍよりも短い期間Ｌでの移動平均値を加味して日射量の平均値を推定する。
【００３５】
測定値記憶部２５３は、基準地点１１における日射量の測定値を記憶する。図８は測定値記憶部２５３の構成例を示す図である。測定値記憶部２５３は、測定日時に対応づけて、基準地点１１における日射量の測定値を記憶する。
測定値取得部２１２は、日射量測定装置２１から送信される日射量を受信し、受信した日射量と、付帯された測定日時とを対応づけて測定値記憶部２５３に登録する。
【００３６】
日射量推定部２１３は、測定値記憶部２５３に記憶されている基準地点１１における日射量の測定値に基づいて、推定範囲における日射量を推定する。図９は、日射量推定部２１３による日射量の推定処理の流れを示す図である。
日射量推定部２１３は、地点間の距離の統計値（本実施形態では平均距離）ｄを算出し（Ｓ５０２）、期間リストＬに含まれる各期間ｍについて、ｍに対応する相関モデルを相関モデル記憶部２５２から読み出し、読み出した相関モデルに、算出した平均距離ｄを与えて相関係数Ｒ（ｍ，ｄ）を相関値として算出する（Ｓ５０３）。日射量推定部２１３は、相関値が所定の閾値（本実施形態では０．４とする。）以上となるｍのうち、最も小さいものをｍ１とする（Ｓ５０４）。日射量推定部２１３は、相関値が閾値以下となるｍがない場合、又は、ｍ１がｍの最小値（本実施形態では１秒）である場合（Ｓ５０５：ＮＯ）、測定値記憶部２５３に記憶されている測定値をＦ（ｔ）として、最小のｍでの測定値の移動平均値を次式により算出する（Ｓ５０６）。
一方、最小値（１秒）より長いｍ１がある場合（Ｓ５０５：ＮＯ）、日射量推定部２１３は、まず次式により、期間ｍ１での測定値の移動平均値を日射量ｆ（ｔ）とする（Ｓ５０７）。
日射量推定部２１３は、期間リストＬからｍ１の次に小さいｍをｍ２として（Ｓ５０８）、期間ｍ２での測定値の移動平均値をｆ（ｔ）ｍ２として算出する（Ｓ５０９）。
日射量推定部２１３は、次式により、日射量の推定値ｆ（ｔ）と、ｍ２の移動平均値ｆ（ｔ）ｍ２との差を、相関値に応じた調整値α（√Ｎ＜α＜１）を用いて１／α倍したものを、日射量の推定値に加算する（Ｓ５１０）。
【００３７】
ここでｍ２が最小値（１秒）でなければ（Ｓ５１１：ＮＯ）、ステップＳ５０８からの処理を繰り返し、日射量の推定値ｆ（ｔ）には、ｍ２の移動平均値ｆ（ｔ）ｍ２との差を、相関値に応じた調整値α（√Ｎ＜α＜１）を用いて１／α（√Ｎ＜α＜１）倍したものが加算されていく。
【００３８】
ｍ２が最小値（１秒）になれば（Ｓ５１１：ＹＥＳ）、日射量推定部２１３は、日射量の推定値ｆ（ｔ）を出力する（Ｓ５１２）。
【００３９】
以上のようにして、本実施形態の日射量推定システムによれば、基準地点１１における測定値のみに基づいて、推定範囲内の各地点における日射量を推定することができる。したがって、少ない地点での観測値に基づいて広いエリアでの日射量を推定することができる。
【００４０】
また、本実施形態の日射量推定システムでは、基準地点１１における日射量の変動と連動しない（相関の低い）他の地点１３については、基準地点１１における測定値をそのまま推定値として用いず、相関が高くなる移動平均値に基づいて推定値を決定することができる。したがって、基準地点１１における日射量の変動と相関しない地点についても、妥当な推定値を求めることができる。さらに、本実施形態の日射量推定システムでは、相関の低い移動平均値と、相関の高い移動平均値との差を、相関値に応じた調整値α（√Ｎ＜α＜１）を用いて１／α倍した値を、相関の高い移動平均値に加算して、移動平均値を調整することができる。したがって、より精度の高い推定値を求めることができる。
【００４１】
図１０は、６つの地点（地点Ａ〜地点Ｆ）において日射量を実際に測定した測定値の平均値をＸ軸とし、その時点ｔにおける基準地点１１での測定値をＹ軸としてプロットしたグラフ６０である。図１１は、６地点における日射量の測定値の平均値をＸ軸とし、その時点ｔにおける基準地点１１での測定値に基づいて、上述した図９の処理により算出した日射量平均値の推定値ｆ（ｔ）をＹ軸としてプロットしたグラフ６３である。図１０のグラフ６０におけるプロット６２よりも、図１１のグラフ６３におけるプロット６４の方がライン６１からの乖離が少なく、基準地点１１における実測値そのものよりも、推定値の平均値の方が、６地点での実測値の平均値により近いことが分かる。したがって、本実施形態の日射量推定装置２０の算出する推定値を用いることにより、ある１カ所の基準地点１１における日射量の実測値そのものを使う場合に比べ、対象地点における日射量平均値の推計値の精度を高めることができる。
【００４２】
なお、本実施形態の日射量推定システムでは、日射量測定装置２１と日射量推定装置２０とが通信ネットワーク３０を介して接続されているものとしたが、これらを独立に稼働させ、例えば日射量測定装置２１において測定された測定値を、可搬型の記憶媒体に書き込んで日射量推定装置２０に入力するようにしてもよい。
【００４３】
また、本実施形態では、一例として６地点（地点Ａ〜地点Ｆ）において実験測定を行い、この６地点について日射量の推定を行うものとしたが、もちろんより多くの地点について実験測定を行うようにしてもよいし、より多くの地点について日射量の推定を行うようにしてもよい。また、実験測定を行った地点と、日射量の推定を行う地点とが異なってもよい。
【００４４】
また、本実施形態では、調整値αは√Ｎ＜α＜１であるものとしたが、√Ｎ≦α≦１としてもよい。
【００４５】
また、本実施形態では、予め行った実験測定による実験値を記録しておき、日射量推定装置２０の相関モデル登録部２１１が実験値を分析して相関モデルを推計するものとしたが、これに限らず、相関モデル登録部２１１は、他のコンピュータにおいて作成した相関モデルの入力を受け付けて、入力された統計モデルを相関モデルとして相関モデル記憶部２５２に登録するようにしてもよい。
【００４６】
また、本実施形態では、距離ｄの対数ｌｏｇ（ｄ）を用いた式（７）を推計するものとしたが、式（７）を次式（７’）にしてもよい。
【００４７】
また、本実施形態では、ある６地点における日射量の平均値を推定する処理（図９）について説明したが、日射量推定部２１３は、６地点以下、あるいは６地点よりも多い複数の地点について図９の処理を行うようにしてもよい。
【００４８】
また、日射量推定部２１３は、推定値ｆ（ｔ）を出力する場合に、出力装置２０６に出力するようにしてもよいし、メモリ２０２や記憶装置２０３における所定の記憶領域に書き込むようにしてもよい。通信ネットワーク３０を介して通信可能に接続される他のコンピュータに推定値ｆ（ｔ）を送信するようにしてもよい。
【００４９】
また、本実施形態では、６地点における日射量の平均値を推定するものとしたが、これに限らず、例えば、所定のステップ値（例えば、１ｋｍなど）の単位で距離ｄを変化させ、変化させた距離ｄについて推定処理を行うようにしてもよい。また、日射量推定部２１３は、推定範囲内に含まれる所定の地点のそれぞれについて、あるいは推定範囲内に含まれる限度で上記ステップ値により変化させた各距離ｄについて、日射量の推定値を算出していき、各時点ｔにおける推定値ｆ（ｔ）の平均値を算出するようにしてもよい。この場合、推定範囲内における日射量の平均値の推移を求めることが可能となる。
【００５０】
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【符号の説明】
【００５１】
１１ 基準地点
１３ 地点
２０ 日射量推定装置
２１ 日射量測定装置
２２ 日射量計
３０ 通信ネットワーク
２０１ ＣＰＵ
２０２ メモリ
２０３ 記憶装置
２０４ 通信インタフェース
２０５ 入力装置
２０６ 出力装置
２１１ 相関モデル登録部
２１２ 測定値取得部
２１３ 日射量推定部
２５１ 実験値記憶部
２５２ 相関モデル記憶部
２５３ 測定値記憶部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日射量推定装置、日射量推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
地球環境問題への意識の高まりなどから太陽光発電設備の設置が広まっている。太陽光発電による発電の出力は、日射により変動するため、その出力変動を把握することが重要視されている。太陽光発電の出力変動を分析するには、自然現象である日射量の変動を把握する必要がある。例えば、特許文献１には、気象衛星画像データから求めた日射量データと、気象観測した気象データとに基づいて、日射量を推定することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２４９６０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載のシステムでは、日射量の算出には気象衛星画像データが使われているが、気象衛星画像データでは雲がかかっている地域については日射量の算出が困難であり、地上で観測した日射量の測定値を利用したいというニーズがある。しかしながら、地上に現存する日射量の観測地点は多くなく、また数多くの日射量計を設置するにはコストがかかる。
【０００５】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、少ない地点での観測値に基づいて平滑化した日射量を推定することのできる、日射量推定装置、日射量推定方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、地域に含まれる複数地点における日射量の平均値を推定する装置であって、前記地域内のある地点における日射量の測定値を記憶する測定値記憶部と、第１の期間での前記測定値の第１の移動平均値と、前記第１の期間よりも短い第２の期間での前記測定値の第２の移動平均値とを算出する移動平均値算出部と、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記測定値の数の平方根から１までの間の調整値で割った商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して、前記日射量の推定値を算出する日射量推定部と、を備えることとする。
【０００７】
本発明の日射量推定装置によれば、ある１地点における日射量の測定値に基づいて複数地点における日射量の平均値を推定することが可能である。すなわち、少ない地点での観測値に基づいて数多くの地点についての日射量平均値を推定することができる。また、本発明の日射量推定装置によれば、長い期間での移動平均値を、短い期間での移動平均値で調整することができる。移動平均の期間を長くすれば、距離の離れた２地点で移動平均値は相関が高くなることが想定されるが、平滑化により日射量の変動が小さくなってしまうところ、短い期間での移動平均値を用いて長い期間での移動平均値を調整することにより、日射量の変動を反映した推定値を算出することができる。また、本発明の日射量推定装置では、短い期間での移動平均値の調整幅は、長短期間の移動平均値の差を、１〜１／√Ｎ（Ｎは測定値の個数）倍したものとしており、後述するように、従属する（相関の高い）確率変数の標準偏差は、平均値の標準偏差の１倍で（σＡＶ＝σ）、独立した（相関の低い）確率変数の標準偏差は、平均値の標準偏差の１／√Ｎ倍である（σＡＶ＝σ／√Ｎ）ことから、調整後の推定値の標準偏差は、実際に測定をした場合の値の平均値の標準偏差に近似させることができる。したがって、より精度高く日射量を推定することができる。
【０００８】
また、本発明の日射量推定装置は、前記地域内における２つの地点の間の距離と、移動平均を求める期間とに基づいて、前記第１の地点における日射量の移動平均値と、前記第２の地点における日射量の移動平均値との間の相関係数を求めるための相関モデルを記憶するモデル記憶部と、前記地域に含まれる前記複数地点に含まれる２地点間の距離の統計値を算出する統計値算出部と、前記統計値及び前記第１の期間を前記相関モデルに適用した値である相関値を算出する相関値算出部と、をさらに備え、前記日射量推定部は、前記相関値に応じて前記調整値を決定するようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明の日射量推定装置では、前記相関値算出部は、前記統計値及び前記第１の期間を前記相関モデルに適用して第１の相関値を算出するとともに、前記統計値及び前記第２の期間を前記相関モデルに適用して第２の相関値を算出し、前記日射量推定部は、前記第１の相関値が所定の閾値以上であり、かつ、前記第２の相関値が前記閾値未満である場合にのみ、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記第１の相関値に応じた前記調整値で割って前記商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して前記推定値を算出するようにしてもよい。
この場合、相関が小さいものについてのみ、移動平均値の差を相関に応じて１〜１／√Ｎ倍した値で長期の移動平均値を調整して推定値とすることができる。後述するように、従属する（相関の高い）確率変数の標準偏差は平均値の標準偏差と一致する（σＡＶ＝σ）ことから、相関が高い場合には調整を行わないようにすることで、より精度高く日射量を推定することができる。
【００１０】
また、本発明の日射量推定装置は、前記地域に含まれる複数の地点において過去の所定期間に測定された日射量の測定値である実験値を記憶する実験値記憶部と、前記複数の地点のそれぞれに対応する前記実験値を前記第１及び第２の期間のそれぞれで移動平均した移動平均値を算出し、前記複数の地点に含まれる２地点間の組み合わせについて、前記２地点間の距離を算出し、前記移動平均値の相関係数を算出し、前記距離、前記移動平均値及び前記相関係数に基づいて前記相関モデルを推計する相関推計部と、をさらに備えるようにしてもよい。
この場合、実際に測定した値に基づいて相関係数を求めることができる。したがって、日射量の推定の精度をより向上させることができる。
【００１１】
また、本発明の日射量推定装置では、前記日射量推定部は、３つ以上の長さの算出期間のうち、前記地点間の前記統計値と前記算出期間とを前記相関モデルに適用した前記相関値が前記閾値以上となるものの中で最も短いものである最短期間を選択し、前記移動平均値算出部は、前記最短期間で前記測定値を移動平均することにより前記第１の移動平均値を算出し、前記最短期間よりも短い前記算出期間のそれぞれについて、前記移動平均値算出部は、当該算出期間で前記測定値を移動平均することにより前記第２の移動平均値を算出し、前記日射量推定部は、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記相関値に応じた前記調整値で割った商を前記第１の移動平均値に加算していくようにしてもよい。
【００１２】
また、本発明の他の態様は、ある地域に含まれる複数地点における日射量の平均値を推定する方法であって、前記地域内のある地点における日射量の測定値を記憶するコンピュータが、第１の期間での前記測定値の第１の移動平均値と、前記第１の期間よりも短い第２の期間での前記測定値の第２の移動平均値とを算出し、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記測定値の数の平方根から１までの間の調整値で割った商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して、前記日射量の平均値の推定値を算出することとする。
【００１３】
また、本発明の日射量推定方法では、前記コンピュータは、３つ以上の長さの算出期間のうち、前記地点間の前記統計値と前記算出期間とを前記相関モデルに適用した前記相関値が前記閾値以上となるものの中で最も短いものである最短期間を選択し、前記最短期間で前記測定値を移動平均することにより前記第１の移動平均値を算出し、前記最短期間よりも短い前記算出期間のそれぞれについて、当該算出期間で前記測定値を移動平均することにより前記第２の移動平均値を算出し、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記相関値に応じた前記調整値で割った商を前記第１の移動平均値に加算していくようにしてもよい。
【００１４】
また、本発明の他の態様は、ある地域に含まれる複数地点における日射量を推定するためのプログラムであって、前記地域内のある地点における日射量の測定値を記憶するコンピュータに、第１の期間での前記測定値の第１の移動平均値と、前記第１の期間よりも短い第２の期間での前記測定値の第２の移動平均値とを算出するステップと、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記測定値の数の平方根から１までの間の調整値で割った商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して、前記推定値を算出するステップと、を実行させることとする。
【００１５】
また、本発明のプログラムでは、前記コンピュータに、３つ以上の長さの算出期間のうち、前記地点間の前記統計値と前記算出期間とを前記相関モデルに適用した前記相関値が前記閾値以上となるものの中で最も短いものである最短期間を選択するステップと、前記最短期間で前記測定値を移動平均することにより前記第１の移動平均値を算出するステップと、前記最短期間よりも短い前記算出期間のそれぞれについて、当該算出期間で前記測定値を移動平均することにより前記第２の移動平均値を算出し、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記相関係数に応じた前記調整値で割った商を前記第１の移動平均値に加算していくステップとをさらに実行させるようにしてもよい。
【００１６】
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、少ない地点での観測値に基づいて日射量を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】日射量の分析対象となる地域の地図の一例を示す図である。
【図２】日射量推定システムの全体構成の一例を示す図である。
【図３】日射量推定装置２０のハードウェア構成を示す図である。
【図４】日射量推定装置２０のソフトウェア構成を示す図である。
【図５】相関モデルの登録処理の流れを示す図である。
【図６】実験値記憶部２５１に記憶される実験情報の構成例を示す図である。
【図７】相関モデルを表示するグラフの一例を示す図である。
【図８】測定値記憶部２５３の構成例を示す図である。
【図９】日射量推定部２１３による日射量の推定処理の流れを示す図である。
【図１０】６地点での実測値の平均値と基準地点１１での実測値とをプロットしたグラフ６０の一例を示す図である。
【図１１】６地点での実測値の平均値と６地点についての推計値の平均値とをプロットしたグラフ６３の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＝＝平均日射量の推定＝＝
以下、本発明の一実施形態に係る日射量推定システムについて説明する。本実施形態の日射量推定システムは、太陽光発電の発電量を推定する基礎となる日射量の推定を行うものであり、特にある１地点（以下、「基準地点」という。）において測定された日射量の測定値（観測値）に基づいて、その基準地点から所定距離内の範囲（以下、「推定範囲」という。）に含まれる対象地点における日射量の平均値を推定する。図１の例では、基準地点１１はＡ地点であり、推定範囲１２は、円１２の内側の範囲であり、対象地点は地点Ａ−Ｆである。
【００２０】
ここで、基準地点１１における日射量の変動と、他の地点１３における日射量の変動とは、距離が近いほど相関が高いと想定される。
【００２１】
一般に、Ｎ個の確率変数があって、それぞれの標準偏差をσｉ、Ｎ個の確率変数の平均値の標準偏差をσＡＶ、変数ｉと変数ｊの相関係数をｒｉｊとすると、次式が成立する。
ここで、相関係数がすべて１（連動）の場合、次式が成立する。
全てのσｉが同一のσとすれば次式が成立する。
すなわち、相関係数がすべて１の場合には、平均を取っても標準偏差は変わらないことになる。
【００２２】
したがって、基準地点１１からごく近い距離の地点１３、すなわち、基準地点１１における日射量の変動と連動する地点１３では、基準地点１１における測定値を日射量の推定値とすることができる。
【００２３】
逆に、基準地点１１から距離が離れるほど、日射量の変動は相関係数が小さくなることが想定される。しかし、日射量について移動平均により平滑化を行う場合には、長い期間について移動平均を求めるほど、基準地点１１と他の地点１３との間で移動平均値の相関は高くなることが想定される。したがって、他の地点１３における移動平均値については、相関の高い移動平均値を推定値とすることができる。
【００２４】
もっとも、長期間における移動平均値を算出すると、平滑化により日射量の変動が抑えられてしまい、各時点における移動平均値と日射量とが乖離することが考えられる。そこで、長期間の移動平均値を各時点における日射量の推定に用いる場合には、短期間での移動平均値を参酌して値を調整することが望ましい。
【００２５】
ここで、相関係数がすべて０（独立）の場合には、上記式（１）から次式（４）が成立する。
全てのσｉが同一のσとすれば次の式（５）が成立する。なお、この式（５）の関係は１／√Ｎ則とも呼ばれる。
したがって、相関係数がすべて０の場合には、平均を取ると標準偏差は１／√Ｎ倍になる。そこで、本実施形態では、相関の高い長期間の移動平均値と相関の低い短期間の移動平均値との差を、相関係数に応じて１〜１／√Ｎ倍した上で長期間の移動平均値に加算することにより、移動平均値の調整を行う。すなわち、短期ｓ及び長期ｌ（ｌ＞ｓ）について、相関係数（０〜１）に応じて決定される調整値α（√Ｎ〜１）を用いて、ｔ時における期間ｌでの移動平均値ｆ（ｔ）lを、次式（６）により調整する。
【００２６】
本実施形態の日射量推定システムでは、基準地点１１における日射量の測定値を、様々な期間Ｌ（本実施形態では、Ｌ＝｛３０分、１０分、５分、１分、３０秒、１０秒、１秒｝とする。）について移動平均値を算出し、なるべく短い期間Ｌでの移動平均値を基礎に調整を行う。以下、詳細について説明する。
【００２７】
＝＝日射量推定システムの構成＝＝
図２は、本実施形態の日射量推定システムの構成例を示す図である。本実施形態の日射量推定システムは、日射量推定装置２０と日射量測定装置２１とを含んで構成される。日射量推定装置２０と日射量測定装置２１とは通信ネットワーク３０を介して通信可能に接続される。通信ネットワーク３０は、例えばインターネットであり、公衆電話回線網やイーサネット（登録商標）、携帯電話回線網などにより構築される。日射量測定装置２１は、基準地点１１に設置される日射量計２２が測定する日射量を取得するコンピュータである。日射量測定装置２１は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーション、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯電話端末などである。日射量測定装置２１は、所定の時間（本実施形態では、０．５秒とするが、任意の時間を指定することができる。）ごとに、日射量計２２が測定した日射量を取得する。本実施形態では、日射量測定装置２１は、所定の時間ごとに通信ネットワーク３０を介して、取得した日射量に測定日時を付帯させて日射量推定装置２０に送信するものとする。
【００２８】
日射量推定装置２０は、日射量測定装置２１から取得した基準地点１１における日射量に基づいて、推定範囲における対象地点Ａ−Ｆであるの日射量の平均値を推定する。
【００２９】
＝＝日射量推定装置２０＝＝
図３は、本実施形態の日射量推定装置２０のハードウェア構成を示す図である。日射量推定装置２０は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、通信インタフェース２０４、入力装置２０５、出力装置２０６を備えている。記憶装置２０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやフラッシュメモリなどである。ＣＰＵ２０１は、記憶装置２０３に記憶されているプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより各種の機能を実現する。通信インタフェース２０４は、通信ネットワーク３０に接続するためのインタフェースである。通信インタフェース２０４は、例えば、公衆電話回線網に接続するためのモデムや、イーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、携帯電話回線網に接続するための無線通信機などである。入力装置２０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、マイクロフォンなどである。出力装置２０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。
【００３０】
図４は、日射量推定装置２０のソフトウェア構成を示す図である。日射量推定装置２０は、相関モデル登録部２１１、測定値取得部２１２、日射量推定部２１３、実験値記憶部２５１、相関モデル記憶部２５２、測定値記憶部２５３を備える。なお、相関モデル登録部２１１、測定値取得部２１２、日射量推定部２１３は、日射量推定装置２０が備えるＣＰＵ２０１が記憶装置２０３に記憶されているプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより実現され、実験値記憶部２５１、相関モデル記憶部２５２、測定値記憶部２５３は、日射量推定装置２０が備えるメモリ２０２、記憶装置２０３が提供する記憶領域の一部として実現される。
【００３１】
本実施形態の日射量推定装置２０では、対象地点Ａ−Ｆにおいて、予め所定期間、日射量の測定（以下「実験測定」という。）を行い、実験値記憶部２５１は、この実験測定により測定された測定値（以下、「実験値」という。）を含む情報（以下、「実験情報」という。）を記憶する。図６は実験値記憶部２５１に記憶される実験情報の構成例を示す図である。実験情報は、実験値を測定した地点（Ａ地点〜Ｆ地点）を示す地点情報、その地点の位置を示す位置情報、実験測定を実施した日時（測定日時）、及び実験値（測定値）を含む。
【００３２】
相関モデル登録部２１１は、実験値記憶部２５１に記憶されている実験値に基づいて、基準地点１１からの距離ｄ及び期間Ｌに対応する相関関係を表す相関値を求めるためのモデル（以下、「相関モデル」という。）を算出し、算出した相関モデルを相関モデル記憶部２５２に登録する。
【００３３】
図５は、相関モデルの登録処理の流れを示す図である。相関モデル登録部２１１は、期間リストＬ（本実施形態では、Ｌ＝｛３０分、１０分、５分、１分、３０秒、１０秒、１秒｝とする。）に含まれる各期間ｍについて、また、各対象地点をｐとして以下の処理を行う。
相関モデル登録部２１１は、地点ｐ（例えば地点Ａ）に対応する、時点ｔにおける実験値の移動平均値Ｘｐ，ｍ（ｔ）を算出し（Ｓ３０１）、地点ｐ以外の地点ｑ（例えば地点Ｂ〜地点Ｆ）について、以下の処理を行う。
相関モデル登録部２１１は、地点ｑに対応する、時点ｔにおける実験値の移動平均値Ｘｑ，ｍ（ｔ）を算出し（Ｓ３０２）、実験情報に含まれる位置情報に基づいて、地点ｐと地点ｑとの間の距離ｄを算出する（Ｓ３０３）。相関モデル登録部２１１は、地点ｐにおける期間ｍでの移動平均値Ｘｐ，ｍ（ｔ）と、地点ｑにおける期間ｍでの移動平均値Ｘｑ，ｍ（ｔ）との相関係数Ｒ（ｍ，ｄ）を算出する（Ｓ３０４）。相関モデル登録部２１１は、相関係数Ｒ（ｍ，ｄ）を、次式（７）を用いて係数ａ及び定数ｂを推計する（Ｓ３０５）。
相関モデル登録部２１１は、上記式（７）に推計したａ及びｂを適用したモデルを相関モデルとして相関モデル記憶部２５２に登録する（Ｓ３０６）。
以上のようにして相関モデルが相関モデル記憶部２５２に登録される。
【００３４】
図７は、相関モデルを表示するグラフ４０の一例を示す図である。図７のグラフ４０には、ｍが３０分の場合の相関係数４１（Ｒ（１８００，ｄ））と、ｍが１０分の場合の相関係数４２（Ｒ（６００，ｄ））と、ｍが１秒の場合の相関係数４３（Ｒ（１，ｄ））とが表示されている。一般に、相関係数は、０〜０．２の場合ほとんど相関がなく、０．２〜０．４の場合やや相関があり、０．４〜０．７の場合かなり相関があり、０．７〜１．０の場合強い相関があると評価されている。本実施形態では、０．４を閾値として採用する。すなわち、相関係数Ｒ（ｍ，ｄ）が０．４以上の場合（すなわち、一般的にかなり相関がある又は強い相関があると評価される場合）に「相関が高い」と評価し、０．４未満の場合（すなわち、一般的にやや相関がある又はほとんど相関がないと評価される場合）に「相関が低い」と評価する。図７の例では、ｍが３０分の場合、相関係数４１は距離ｄに関わらず全て０．４を超えているので、常に相関が高いと評価される。この場合、後述するように、期間Ｌの最小値（１秒）での移動平均値が日射量の平均値として推定される。一方、ｍが１秒の場合、相関係数４３では、距離ｄが４ｋｍ以下の場合は相関が高く、距離ｄが４ｋｍを超える場合は相関が低いと評価される。この場合、後述するように、地点間の距離の統計値（本実施形態では平均値）が４ｋｍ以下の場合については、期間Ｌの最小値（１秒）での移動平均値が日射量の平均値として推定され、４ｋｍを超える場合については、相関係数Ｒ（ｍ，ｄ）が０．４を超える移動平均値を基礎に、相関係数Ｒ（ｍ，ｄ）が０．４を超えるｍよりも短い期間Ｌでの移動平均値を加味して日射量の平均値を推定する。
【００３５】
測定値記憶部２５３は、基準地点１１における日射量の測定値を記憶する。図８は測定値記憶部２５３の構成例を示す図である。測定値記憶部２５３は、測定日時に対応づけて、基準地点１１における日射量の測定値を記憶する。
測定値取得部２１２は、日射量測定装置２１から送信される日射量を受信し、受信した日射量と、付帯された測定日時とを対応づけて測定値記憶部２５３に登録する。
【００３６】
日射量推定部２１３は、測定値記憶部２５３に記憶されている基準地点１１における日射量の測定値に基づいて、推定範囲における日射量を推定する。図９は、日射量推定部２１３による日射量の推定処理の流れを示す図である。
日射量推定部２１３は、地点間の距離の統計値（本実施形態では平均距離）ｄを算出し（Ｓ５０２）、期間リストＬに含まれる各期間ｍについて、ｍに対応する相関モデルを相関モデル記憶部２５２から読み出し、読み出した相関モデルに、算出した平均距離ｄを与えて相関係数Ｒ（ｍ，ｄ）を相関値として算出する（Ｓ５０３）。日射量推定部２１３は、相関値が所定の閾値（本実施形態では０．４とする。）以上となるｍのうち、最も小さいものをｍ１とする（Ｓ５０４）。日射量推定部２１３は、相関値が閾値以下となるｍがない場合、又は、ｍ１がｍの最小値（本実施形態では１秒）である場合（Ｓ５０５：ＮＯ）、測定値記憶部２５３に記憶されている測定値をＦ（ｔ）として、最小のｍでの測定値の移動平均値を次式により算出する（Ｓ５０６）。
一方、最小値（１秒）より長いｍ１がある場合（Ｓ５０５：ＮＯ）、日射量推定部２１３は、まず次式により、期間ｍ１での測定値の移動平均値を日射量ｆ（ｔ）とする（Ｓ５０７）。
日射量推定部２１３は、期間リストＬからｍ１の次に小さいｍをｍ２として（Ｓ５０８）、期間ｍ２での測定値の移動平均値をｆ（ｔ）ｍ２として算出する（Ｓ５０９）。
日射量推定部２１３は、次式により、日射量の推定値ｆ（ｔ）と、ｍ２の移動平均値ｆ（ｔ）ｍ２との差を、相関値に応じた調整値α（√Ｎ＜α＜１）を用いて１／α倍したものを、日射量の推定値に加算する（Ｓ５１０）。
【００３７】
ここでｍ２が最小値（１秒）でなければ（Ｓ５１１：ＮＯ）、ステップＳ５０８からの処理を繰り返し、日射量の推定値ｆ（ｔ）には、ｍ２の移動平均値ｆ（ｔ）ｍ２との差を、相関値に応じた調整値α（√Ｎ＜α＜１）を用いて１／α（√Ｎ＜α＜１）倍したものが加算されていく。
【００３８】
ｍ２が最小値（１秒）になれば（Ｓ５１１：ＹＥＳ）、日射量推定部２１３は、日射量の推定値ｆ（ｔ）を出力する（Ｓ５１２）。
【００３９】
以上のようにして、本実施形態の日射量推定システムによれば、基準地点１１における測定値のみに基づいて、推定範囲内の各地点における日射量を推定することができる。したがって、少ない地点での観測値に基づいて広いエリアでの日射量を推定することができる。
【００４０】
また、本実施形態の日射量推定システムでは、基準地点１１における日射量の変動と連動しない（相関の低い）他の地点１３については、基準地点１１における測定値をそのまま推定値として用いず、相関が高くなる移動平均値に基づいて推定値を決定することができる。したがって、基準地点１１における日射量の変動と相関しない地点についても、妥当な推定値を求めることができる。さらに、本実施形態の日射量推定システムでは、相関の低い移動平均値と、相関の高い移動平均値との差を、相関値に応じた調整値α（√Ｎ＜α＜１）を用いて１／α倍した値を、相関の高い移動平均値に加算して、移動平均値を調整することができる。したがって、より精度の高い推定値を求めることができる。
【００４１】
図１０は、６つの地点（地点Ａ〜地点Ｆ）において日射量を実際に測定した測定値の平均値をＸ軸とし、その時点ｔにおける基準地点１１での測定値をＹ軸としてプロットしたグラフ６０である。図１１は、６地点における日射量の測定値の平均値をＸ軸とし、その時点ｔにおける基準地点１１での測定値に基づいて、上述した図９の処理により算出した日射量平均値の推定値ｆ（ｔ）をＹ軸としてプロットしたグラフ６３である。図１０のグラフ６０におけるプロット６２よりも、図１１のグラフ６３におけるプロット６４の方がライン６１からの乖離が少なく、基準地点１１における実測値そのものよりも、推定値の平均値の方が、６地点での実測値の平均値により近いことが分かる。したがって、本実施形態の日射量推定装置２０の算出する推定値を用いることにより、ある１カ所の基準地点１１における日射量の実測値そのものを使う場合に比べ、対象地点における日射量平均値の推計値の精度を高めることができる。
【００４２】
なお、本実施形態の日射量推定システムでは、日射量測定装置２１と日射量推定装置２０とが通信ネットワーク３０を介して接続されているものとしたが、これらを独立に稼働させ、例えば日射量測定装置２１において測定された測定値を、可搬型の記憶媒体に書き込んで日射量推定装置２０に入力するようにしてもよい。
【００４３】
また、本実施形態では、一例として６地点（地点Ａ〜地点Ｆ）において実験測定を行い、この６地点について日射量の推定を行うものとしたが、もちろんより多くの地点について実験測定を行うようにしてもよいし、より多くの地点について日射量の推定を行うようにしてもよい。また、実験測定を行った地点と、日射量の推定を行う地点とが異なってもよい。
【００４４】
また、本実施形態では、調整値αは√Ｎ＜α＜１であるものとしたが、√Ｎ≦α≦１としてもよい。
【００４５】
また、本実施形態では、予め行った実験測定による実験値を記録しておき、日射量推定装置２０の相関モデル登録部２１１が実験値を分析して相関モデルを推計するものとしたが、これに限らず、相関モデル登録部２１１は、他のコンピュータにおいて作成した相関モデルの入力を受け付けて、入力された統計モデルを相関モデルとして相関モデル記憶部２５２に登録するようにしてもよい。
【００４６】
また、本実施形態では、距離ｄの対数ｌｏｇ（ｄ）を用いた式（７）を推計するものとしたが、式（７）を次式（７’）にしてもよい。
【００４７】
また、本実施形態では、ある６地点における日射量の平均値を推定する処理（図９）について説明したが、日射量推定部２１３は、６地点以下、あるいは６地点よりも多い複数の地点について図９の処理を行うようにしてもよい。
【００４８】
また、日射量推定部２１３は、推定値ｆ（ｔ）を出力する場合に、出力装置２０６に出力するようにしてもよいし、メモリ２０２や記憶装置２０３における所定の記憶領域に書き込むようにしてもよい。通信ネットワーク３０を介して通信可能に接続される他のコンピュータに推定値ｆ（ｔ）を送信するようにしてもよい。
【００４９】
また、本実施形態では、６地点における日射量の平均値を推定するものとしたが、これに限らず、例えば、所定のステップ値（例えば、１ｋｍなど）の単位で距離ｄを変化させ、変化させた距離ｄについて推定処理を行うようにしてもよい。また、日射量推定部２１３は、推定範囲内に含まれる所定の地点のそれぞれについて、あるいは推定範囲内に含まれる限度で上記ステップ値により変化させた各距離ｄについて、日射量の推定値を算出していき、各時点ｔにおける推定値ｆ（ｔ）の平均値を算出するようにしてもよい。この場合、推定範囲内における日射量の平均値の推移を求めることが可能となる。
【００５０】
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【符号の説明】
【００５１】
１１ 基準地点
１３ 地点
２０ 日射量推定装置
２１ 日射量測定装置
２２ 日射量計
３０ 通信ネットワーク
２０１ ＣＰＵ
２０２ メモリ
２０３ 記憶装置
２０４ 通信インタフェース
２０５ 入力装置
２０６ 出力装置
２１１ 相関モデル登録部
２１２ 測定値取得部
２１３ 日射量推定部
２５１ 実験値記憶部
２５２ 相関モデル記憶部
２５３ 測定値記憶部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある地域に含まれる複数地点における日射量の平均値を推定する装置であって、
前記地域内のある地点における日射量の測定値を記憶する測定値記憶部と、
第１の期間での前記測定値の第１の移動平均値と、前記第１の期間よりも短い第２の期間での前記測定値の第２の移動平均値とを算出する移動平均値算出部と、
前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記測定値の数の平方根から１までの間の調整値で割った商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して、前記推定値を算出する日射量推定部と、
を備えることを特徴とする日射量推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の日射量推定装置であって、
前記地域内における２つの地点の間の距離と、移動平均を求める期間とに基づいて、前記第１の地点における日射量の移動平均値と、前記第２の地点における日射量の移動平均値との間の相関係数を求めるための相関モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記地域に含まれる前記複数地点に含まれる２地点間の距離の統計値を算出する統計値算出部と、
前記統計値及び前記第１の期間を前記相関モデルに適用した値である相関値を算出する相関値算出部と、
をさらに備え、
前記日射量推定部は、前記相関値に応じて前記調整値を決定すること、
を特徴とする日射量推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の日射量推定装置であって、
前記相関値算出部は、前記統計値及び前記第１の期間を前記相関モデルに適用して第１の相関値を算出するとともに、前記統計値及び前記第２の期間を前記相関モデルに適用して第２の相関値を算出し、
前記日射量推定部は、前記第１の相関値が所定の閾値以上であり、かつ、前記第２の相関値が前記閾値未満である場合にのみ、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記第１の相関値に応じた前記調整値で割って前記商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して前記推定値を算出すること、
を特徴とする日射量推定装置。
【請求項４】
請求項２又は３のいずれかに記載の日射量推定装置であって、
前記地域に含まれる複数の地点において過去の所定期間に測定された日射量の測定値である実験値を記憶する実験値記憶部と、
前記複数の地点のそれぞれに対応する前記実験値を前記第１及び第２の期間のそれぞれで移動平均した移動平均値を算出し、前記複数の地点に含まれる２地点間の組み合わせについて、前記２地点間の距離を算出し、前記移動平均値の相関係数を算出し、前記距離、前記移動平均値及び前記相関係数に基づいて前記相関モデルを推計する相関推計部と、
をさらに備えることを特徴とする日射量推定装置。
【請求項５】
請求項３に記載の日射量推定装置であって、
前記日射量推定部は、３つ以上の長さの算出期間のうち、前記地点間の前記統計値と前記算出期間とを前記相関モデルに適用した前記相関値が前記閾値以上となるものの中で最も短いものである最短期間を選択し、
前記移動平均値算出部は、前記最短期間で前記測定値を移動平均することにより前記第１の移動平均値を算出し、
前記最短期間よりも短い前記算出期間のそれぞれについて、前記移動平均値算出部は、当該算出期間で前記測定値を移動平均することにより前記第２の移動平均値を算出し、前記日射量推定部は、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記相関値に応じた前記調整値で割った商を前記第１の移動平均値に加算していくこと、
を特徴とする日射量推定装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の日射量推定装置であって、前記閾値は０．４であることを特徴とする日射量推定装置。
【請求項７】
ある地域に含まれる複数地点における日射量の平均値を推定する方法であって、
前記地域内のある地点における日射量の測定値を記憶するコンピュータが、
第１の期間での前記測定値の第１の移動平均値と、前記第１の期間よりも短い第２の期間での前記測定値の第２の移動平均値とを算出し、
前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記測定値の数の平方根から１までの間の調整値で割った商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して、前記推定値を算出すること、
を特徴とする日射量推定方法。
【請求項８】
請求項７に記載の日射量推定方法であって、
前記コンピュータは、
３つ以上の長さの算出期間のうち、前記地点間の前記統計値と前記算出期間とを前記相関モデルに適用した前記相関値が前記閾値以上となるものの中で最も短いものである最短期間を選択し、
前記最短期間で前記測定値を移動平均することにより前記第１の移動平均値を算出し、
前記最短期間よりも短い前記算出期間のそれぞれについて、当該算出期間で前記測定値を移動平均することにより前記第２の移動平均値を算出し、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記相関値に応じた前記調整値で割った商を前記第１の移動平均値に加算していくこと、
を特徴とする日射量推定方法。
【請求項９】
ある地域に含まれる複数地点における日射量の平均値を推定するためのプログラムであって、
前記地域内のある地点における日射量の測定値を記憶するコンピュータに、
第１の期間での前記測定値の第１の移動平均値と、前記第１の期間よりも短い第２の期間での前記測定値の第２の移動平均値とを算出するステップと、
前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記測定値の数の平方根から１までの間の調子値で割った商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して、前記推定値を算出するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
３つ以上の長さの算出期間のうち、前記地点間の前記統計値と前記算出期間とを前記相関モデルに適用した前記相関値が前記閾値以上となるものの中で最も短いものである最短期間を選択するステップと、
前記最短期間で前記測定値を移動平均することにより前記第１の移動平均値を算出するステップと、
前記最短期間よりも短い前記算出期間のそれぞれについて、当該算出期間で前記測定値を移動平均することにより前記第２の移動平均値を算出し、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記相関値に応じた前記調整値で割った商を前記第１の移動平均値に加算していくステップと、
をさらに実行させるためのプログラム。
【請求項１】
ある地域に含まれる複数地点における日射量の平均値を推定する装置であって、
前記地域内のある地点における日射量の測定値を記憶する測定値記憶部と、
第１の期間での前記測定値の第１の移動平均値と、前記第１の期間よりも短い第２の期間での前記測定値の第２の移動平均値とを算出する移動平均値算出部と、
前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記測定値の数の平方根から１までの間の調整値で割った商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して、前記推定値を算出する日射量推定部と、
を備えることを特徴とする日射量推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の日射量推定装置であって、
前記地域内における２つの地点の間の距離と、移動平均を求める期間とに基づいて、前記第１の地点における日射量の移動平均値と、前記第２の地点における日射量の移動平均値との間の相関係数を求めるための相関モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記地域に含まれる前記複数地点に含まれる２地点間の距離の統計値を算出する統計値算出部と、
前記統計値及び前記第１の期間を前記相関モデルに適用した値である相関値を算出する相関値算出部と、
をさらに備え、
前記日射量推定部は、前記相関値に応じて前記調整値を決定すること、
を特徴とする日射量推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の日射量推定装置であって、
前記相関値算出部は、前記統計値及び前記第１の期間を前記相関モデルに適用して第１の相関値を算出するとともに、前記統計値及び前記第２の期間を前記相関モデルに適用して第２の相関値を算出し、
前記日射量推定部は、前記第１の相関値が所定の閾値以上であり、かつ、前記第２の相関値が前記閾値未満である場合にのみ、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記第１の相関値に応じた前記調整値で割って前記商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して前記推定値を算出すること、
を特徴とする日射量推定装置。
【請求項４】
請求項２又は３のいずれかに記載の日射量推定装置であって、
前記地域に含まれる複数の地点において過去の所定期間に測定された日射量の測定値である実験値を記憶する実験値記憶部と、
前記複数の地点のそれぞれに対応する前記実験値を前記第１及び第２の期間のそれぞれで移動平均した移動平均値を算出し、前記複数の地点に含まれる２地点間の組み合わせについて、前記２地点間の距離を算出し、前記移動平均値の相関係数を算出し、前記距離、前記移動平均値及び前記相関係数に基づいて前記相関モデルを推計する相関推計部と、
をさらに備えることを特徴とする日射量推定装置。
【請求項５】
請求項３に記載の日射量推定装置であって、
前記日射量推定部は、３つ以上の長さの算出期間のうち、前記地点間の前記統計値と前記算出期間とを前記相関モデルに適用した前記相関値が前記閾値以上となるものの中で最も短いものである最短期間を選択し、
前記移動平均値算出部は、前記最短期間で前記測定値を移動平均することにより前記第１の移動平均値を算出し、
前記最短期間よりも短い前記算出期間のそれぞれについて、前記移動平均値算出部は、当該算出期間で前記測定値を移動平均することにより前記第２の移動平均値を算出し、前記日射量推定部は、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記相関値に応じた前記調整値で割った商を前記第１の移動平均値に加算していくこと、
を特徴とする日射量推定装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の日射量推定装置であって、前記閾値は０．４であることを特徴とする日射量推定装置。
【請求項７】
ある地域に含まれる複数地点における日射量の平均値を推定する方法であって、
前記地域内のある地点における日射量の測定値を記憶するコンピュータが、
第１の期間での前記測定値の第１の移動平均値と、前記第１の期間よりも短い第２の期間での前記測定値の第２の移動平均値とを算出し、
前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記測定値の数の平方根から１までの間の調整値で割った商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して、前記推定値を算出すること、
を特徴とする日射量推定方法。
【請求項８】
請求項７に記載の日射量推定方法であって、
前記コンピュータは、
３つ以上の長さの算出期間のうち、前記地点間の前記統計値と前記算出期間とを前記相関モデルに適用した前記相関値が前記閾値以上となるものの中で最も短いものである最短期間を選択し、
前記最短期間で前記測定値を移動平均することにより前記第１の移動平均値を算出し、
前記最短期間よりも短い前記算出期間のそれぞれについて、当該算出期間で前記測定値を移動平均することにより前記第２の移動平均値を算出し、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記相関値に応じた前記調整値で割った商を前記第１の移動平均値に加算していくこと、
を特徴とする日射量推定方法。
【請求項９】
ある地域に含まれる複数地点における日射量の平均値を推定するためのプログラムであって、
前記地域内のある地点における日射量の測定値を記憶するコンピュータに、
第１の期間での前記測定値の第１の移動平均値と、前記第１の期間よりも短い第２の期間での前記測定値の第２の移動平均値とを算出するステップと、
前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記測定値の数の平方根から１までの間の調子値で割った商を算出し、前記商を前記第１の移動平均値に加算して、前記推定値を算出するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
３つ以上の長さの算出期間のうち、前記地点間の前記統計値と前記算出期間とを前記相関モデルに適用した前記相関値が前記閾値以上となるものの中で最も短いものである最短期間を選択するステップと、
前記最短期間で前記測定値を移動平均することにより前記第１の移動平均値を算出するステップと、
前記最短期間よりも短い前記算出期間のそれぞれについて、当該算出期間で前記測定値を移動平均することにより前記第２の移動平均値を算出し、前記第１及び第２の移動平均値の差を、前記相関値に応じた前記調整値で割った商を前記第１の移動平均値に加算していくステップと、
をさらに実行させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１２−２２５７５７（Ｐ２０１２−２２５７５７Ａ）
【公開日】平成２４年１１月１５日（２０１２．１１．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−９３３２４（Ｐ２０１１−９３３２４）
【出願日】平成２３年４月１９日（２０１１．４．１９）
【出願人】（０００２１１３０７）中国電力株式会社 (6,505)
【公開日】平成２４年１１月１５日（２０１２．１１．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年４月１９日（２０１１．４．１９）
【出願人】（０００２１１３０７）中国電力株式会社 (6,505)
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