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JP7354794B2 - Solar power generation amount prediction device, control method and program for solar power generation amount prediction device - Google Patents
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JP7354794B2 - Solar power generation amount prediction device, control method and program for solar power generation amount prediction device - Google Patents

Solar power generation amount prediction device, control method and program for solar power generation amount prediction device Download PDF

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Description

本発明は、太陽光発電量予測装置、太陽光発電量予測装置の制御方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a solar power generation amount prediction device, a control method and a program for the solar power generation amount prediction device.

電力会社は、高品質の電力を安定的に供給するために、日々、電力の需給をバランスさせるように各地の発電機の出力を制御している。 In order to stably supply high-quality electricity, electric power companies control the output of generators in each region on a daily basis to balance the supply and demand of electricity.

例えば電力会社は、前日までに作成した電力需要予測を元に決定した発電機の運用計画をベースに、毎日、数分から数十分あるいは数時間先の複数の電力需要予測を組み合わせながら、EDC(Economical Load Dispatching Control:経済負荷配分制御)やLFC(Load Frequency Control:負荷周波数制御)を行い、きめ細やかに発電機の出力制御を行っている(例えば特許文献1参照)。 For example, electric power companies use EDC ( Economical Load Dispatching Control (Economical Load Dispatching Control) and LFC (Load Frequency Control) are performed to finely control the output of the generator (for example, see Patent Document 1).

特開2013-062953号公報Japanese Patent Application Publication No. 2013-062953

しかしながら、近年、日射量によって発電量が大きく変動する太陽光発電設備が急速に普及し、需給バランスの制御に影響を与えるようになっている。そのため、様々な太陽光発電設備の発電量予測技術が開発されている。 However, in recent years, solar power generation equipment whose power generation amount fluctuates greatly depending on the amount of solar radiation has rapidly become popular, and this has come to have an impact on the control of the supply and demand balance. Therefore, various technologies for predicting the amount of power generated by solar power generation equipment have been developed.

例えば天空を撮影した画像を用いて求めた雲の移動ベクトルから、予測対象日時における日射強度を推定することで太陽光発電設備の発電量を予測する技術が開発されている。しかしながら、この技術では、太陽光発電設備の設置場所ごとに観測設備を設ける必要がある上、数秒から数分程度の極めて短時間先の予測はできるが、数十分程度先の予測は難しい。 For example, a technology has been developed that predicts the power generation amount of a solar power generation facility by estimating the solar radiation intensity at the prediction target date and time from cloud movement vectors obtained using images taken of the sky. However, with this technology, it is necessary to install observation equipment at each location where solar power generation equipment is installed, and although it is possible to make predictions for a very short period of time, from a few seconds to a few minutes, it is difficult to make predictions for several tens of minutes in advance.

また、現在の発電量がしばらくの間そのまま変わらないと仮定する持続モデルを用いることで、数十分程度先の発電量を予測する手法もあるが、この手法により得られる予測値は、単に過去の発電量を遅延させたものになるため、発電量の増加トレンドや下降トレンドなどのような変化のパターンを考慮することができず、予測精度に限界がある。 There is also a method of predicting the amount of power generated several tens of minutes in the future by using a persistence model that assumes that the current amount of power generation will not change for a while, but the predicted value obtained by this method is simply past the past. Since this is a delayed version of the amount of power generated, it is not possible to take into account patterns of change such as increasing or decreasing trends in the amount of power generated, and there is a limit to prediction accuracy.

このようなことから、所定時間先、例えば数分から数時間程度の短時間先の太陽光発電設備の発電量をより正確に予測するための技術が望まれている。 For this reason, there is a need for a technology for more accurately predicting the amount of power generated by a solar power generation facility over a short period of time, for example, several minutes to several hours.

本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、所定時間先、例えば数分から数時間程度の短時間先の太陽光発電設備の発電量をより正確に予測することが可能な太陽光発電量予測装置、太陽光発電量予測装置の制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and it is possible to more accurately predict the amount of power generated by a solar power generation facility over a short period of time, for example, several minutes to several hours. The purpose of the present invention is to provide a prediction device, a control method and a program for a solar power generation amount prediction device.

上記課題を解決する太陽光発電量予測装置は、所定時間後の太陽光発電設備の発電量の予測値を求める太陽光発電量予測装置であって、前記太陽光発電設備の発電量の瞬時値を所定の算出式を用いて平滑化した値を、発電量の実績値として日時情報と対応付けて記憶する発電量記憶部と、直近の第1期間内の前記実績値を要素とする直近ベクトルとのノルムが第1所定値以下である類似ベクトルを、前記発電量記憶部から探索するベクトル探索部と、前記類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第1補正係数として求める第1補正係数算出部と、前記類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量から求めた前記太陽光発電設備の発電量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第2補正係数として求める第2補正係数算出部と、前記類似ベクトルの終了時点から前記所定期間後の前記実績値に前記第1補正係数又は前記第2補正係数を乗じた値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の予測値として算出する第1発電量予測部と、前記直近ベクトルの終了時点から前記所定時間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第3補正係数として求める第3補正係数算出部と、前記直近ベクトルの終了時点から前記所定期間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量から求めた前記太陽光発電設備の発電量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第4補正係数として求める第4補正係数算出部と、前記類似ベクトルの終了時点から前記所定期間後の前記実績値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の補正前の予測値とし、さらに前記補正前の予測値に前記第3補正係数または前記第4補正係数を乗じた値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の補正後の予測値として算出する第2発電量予測部と、を備える。 A solar power generation amount prediction device that solves the above problem is a solar power generation amount prediction device that calculates a predicted value of the power generation amount of a solar power generation facility after a predetermined time, and includes an instantaneous value of the power generation amount of the solar power generation facility. a power generation amount storage unit that stores a value smoothed using a predetermined calculation formula as an actual value of the amount of power generation in association with date and time information; and a most recent vector whose elements are the actual values within the most recent first period. a vector search unit that searches the power generation amount storage unit for a similar vector having a norm of less than or equal to a first predetermined value; a first correction coefficient calculation unit that calculates, as a first correction coefficient, a ratio of the instantaneous value to a value obtained by smoothing the instantaneous value of the amount of solar radiation on an external horizontal plane using the calculation formula; The ratio of the instantaneous value to the value obtained by smoothing the instantaneous value of the power generation amount of the solar power generation equipment obtained from the horizontal solar radiation outside the atmosphere at the installation location of the solar power generation equipment after hours using the calculation formula. , a second correction coefficient calculation unit that calculates a second correction coefficient; a first power generation amount prediction unit that calculates a predicted value of the power generation amount of the photovoltaic power generation equipment after the predetermined time; and an extra-atmospheric horizontal solar radiation at the installation location of the photovoltaic power generation equipment after the predetermined time from the end of the most recent vector. a third correction coefficient calculation unit that calculates, as a third correction coefficient, a ratio of the instantaneous value to a value obtained by smoothing the instantaneous value of the quantity using the calculation formula; The ratio of the instantaneous value to the value obtained by smoothing the instantaneous value of the power generation amount of the solar power generation equipment obtained from the horizontal solar radiation outside the atmosphere at the installation location of the solar power generation equipment using the calculation formula, a fourth correction coefficient calculation unit that obtains a correction coefficient, and uses the actual value after the predetermined period from the end point of the similar vector as a predicted value before correction of the power generation amount after the predetermined time of the solar power generation equipment; Further, a second power generation step that calculates a value obtained by multiplying the pre-correction predicted value by the third correction coefficient or the fourth correction coefficient as a corrected predicted value of the power generation amount after the predetermined time of the solar power generation equipment. and a quantity prediction unit.

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄の記載、及び図面の記載等により明らかにされる。 Other problems disclosed by the present application and methods for solving the problems will be made clear by the description in the Detailed Description section and the drawings.

短時間先の太陽光発電設備の発電量をより正確に予測することが可能になる。 It becomes possible to more accurately predict the amount of power generated by solar power generation equipment in the short term.

太陽光発電量予測装置のハードウェア構成図である。FIG. 2 is a hardware configuration diagram of a solar power generation amount prediction device. 太陽光発電量予測装置の記憶装置を示す図である。It is a diagram showing a storage device of the solar power generation amount prediction device. 発電量管理テーブルを示す図である。It is a figure showing a power generation amount management table. 太陽光発電量予測装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of a solar power generation amount prediction device. 発電量の実績値を3次元再構成状態空間へ埋め込む様子を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing how actual values of power generation amount are embedded into a three-dimensional reconstructed state space. 候補ベクトルから類似ベクトルを選出する様子を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing how similar vectors are selected from candidate vectors. 平滑化による誤差を補正するための補正係数を説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining correction coefficients for correcting errors caused by smoothing. 先例ベクトルから発電量の予測値を求める様子を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing how a predicted value of power generation amount is obtained from a precedent vector. 太陽光発電量予測装置の制御方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the control method of a solar power generation amount prediction apparatus.

本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。以下、本発明をその一実施形態に即して添付図面を参照しつつ説明する。 From the description of this specification and the attached drawings, at least the following matters will become clear. DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described below based on one embodiment thereof with reference to the accompanying drawings.

==太陽光発電量予測装置==
本発明の一実施形態に係る太陽光発電量予測装置100は、太陽光発電設備900(不図示)の所定時間後の発電量の予測値を求める装置である。
==Solar power generation amount prediction device==
A solar power generation amount prediction device 100 according to an embodiment of the present invention is a device that calculates a predicted value of the power generation amount of a solar power generation facility 900 (not shown) after a predetermined period of time.

詳細は後述するが、太陽光発電量予測装置100は、直近の発電量の変化のパターンから所定時間後の予測値を求めるものであり、時系列順に記録された過去の発電量の実績値の中から、直近の発電量の変化のパターンに類似する過去のパターンを見つけ出し、その後の発電量の推移が現在においても同様に生じると仮定することで、所定時間後の発電量の予測値を算出する。 Although the details will be described later, the solar power generation amount prediction device 100 calculates a predicted value after a predetermined period of time from the pattern of recent changes in power generation amount, and calculates the predicted value after a predetermined time from the pattern of changes in the amount of power generation in the past. By finding past patterns that are similar to the most recent pattern of changes in power generation, and assuming that subsequent changes in power generation will occur in the same way in the present, the predicted value of power generation after a predetermined period of time is calculated. do.

ところで、このようにして算出した発電量の予測値には、発電量の実績値に元々内在する誤差が含まれることになる。例えば、発電量の実績値には移動平均などの平滑化処理が施されていることが多いが、その場合、予測値には、移動平均による時間遅れの影響が含まれることになる。 By the way, the predicted value of the amount of power generation calculated in this way includes an error originally inherent in the actual value of the amount of power generation. For example, the actual value of power generation amount is often subjected to smoothing processing such as a moving average, but in that case, the predicted value includes the influence of time delay due to the moving average.

そこで本実施形態に係る太陽光発電量予測装置100は、予測値に含まれる平滑化処理の影響を取り除くように補正することで、より精度良く発電量を予測できるようにしている。 Therefore, the solar power generation amount prediction device 100 according to the present embodiment corrects the predicted value so as to remove the influence of the smoothing process, thereby making it possible to predict the power generation amount with higher accuracy.

<ハードウェア構成>
太陽光発電量予測装置100のハードウェア構成図を図1に示す。太陽光発電量予測装置100は例えば、CPU(Central Processing Unit)110、メモリ120、記憶装置130、記録媒体読取装置140、通信装置150、入力装置160、及び出力装置170を有するコンピュータや各種情報処理装置等の電子機器によって構成される。
<Hardware configuration>
A hardware configuration diagram of the solar power generation amount prediction device 100 is shown in FIG. The solar power generation amount prediction device 100 is, for example, a computer having a CPU (Central Processing Unit) 110, a memory 120, a storage device 130, a recording medium reading device 140, a communication device 150, an input device 160, and an output device 170, or various information processing devices. Consists of electronic devices such as devices.

記憶装置130は、太陽光発電量予測装置100によって実行あるいは処理される太陽光発電量予測装置制御プログラム700や、後述する発電量管理テーブル300等のデータを格納する。記憶装置130に太陽光発電量予測装置制御プログラム700や発電量管理テーブル300が記憶されている様子を図2に示す。 The storage device 130 stores data such as a solar power generation amount prediction device control program 700 executed or processed by the solar power generation amount prediction device 100 and a power generation amount management table 300 described later. FIG. 2 shows how the solar power generation amount prediction device control program 700 and the power generation amount management table 300 are stored in the storage device 130.

記憶装置130に記憶されている太陽光発電量予測装置制御プログラム700や、発電量管理テーブル300に格納されているデータがメモリ120に読み出され、CPU110によって実行あるいは処理されることにより、太陽光発電量予測装置100の各種機能が実現される。ここで、記憶装置130は例えばハードディスクドライブやSSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶装置である。 The solar power generation amount prediction device control program 700 stored in the storage device 130 and the data stored in the power generation amount management table 300 are read out to the memory 120 and executed or processed by the CPU 110, so that the sunlight Various functions of the power generation amount prediction device 100 are realized. Here, the storage device 130 is a nonvolatile storage device such as a hard disk drive, an SSD (Solid State Drive), or a flash memory.

太陽光発電量予測装置制御プログラム700は、太陽光発電量予測装置100が有する機能を実現するためのプログラムを総称しており、例えば、太陽光発電量予測装置100上で動作するアプリケーションプログラムやOS(Operating System)、種々のライブラリ等を含む。 The solar power generation amount prediction device control program 700 is a general term for programs for realizing the functions of the solar power generation amount prediction device 100, and includes, for example, an application program or an OS that operates on the solar power generation amount prediction device 100. (Operating System), various libraries, etc.

発電量管理テーブル300の一例を図3に示す。本実施形態に係る発電量管理テーブル300には、太陽光発電設備900の発電量の実績値が、日時情報及び天候情報と対応付けて例えば10分毎に時系列順に記憶されている。本実施形態では、太陽光発電量予測装置100は太陽光発電設備900から1分おきに発電量の瞬時値を受信しており、直近の所定個数(例えば10個)の瞬時値を所定の算出式を用いて平均することにより平滑化して発電量の実績値として算出した値と、通信可能に接続された不図示の天候情報提供用コンピュータから10分おきに受信した天候情報とが、それぞれ、日時情報と対応付けて発電量管理テーブル300に格納されている。つまり発電量管理テーブル300には、10分おきに新たな発電量の実績値及び天候情報が蓄積されていく。 An example of the power generation amount management table 300 is shown in FIG. In the power generation amount management table 300 according to the present embodiment, the actual value of the power generation amount of the solar power generation equipment 900 is stored in chronological order, for example every 10 minutes, in association with date and time information and weather information. In the present embodiment, the solar power generation amount prediction device 100 receives the instantaneous value of the power generation amount from the solar power generation equipment 900 every minute, and calculates the instantaneous value of the latest predetermined number (for example, 10) of the power generation amount. The value calculated as the actual value of the power generation amount by smoothing by averaging using the formula, and the weather information received every 10 minutes from a weather information providing computer (not shown) that is communicably connected are, respectively. It is stored in the power generation amount management table 300 in association with date and time information. In other words, new actual values of power generation amount and weather information are accumulated in the power generation amount management table 300 every 10 minutes.

なお、平滑化の方法は上記に限られず、例えば移動平均を行ってもよいし、現在に近いほど大きな重み係数をかけることにより、加重平均あるいは加重移動平均を行ってもよい。 Note that the smoothing method is not limited to the above, and for example, a moving average may be performed, or a weighted average or a weighted moving average may be performed by applying a larger weighting coefficient to the current value.

また太陽光発電が行われない夜間には、発電量の実績値の蓄積が行わないようにしてもよい。この場合、発電量の実績値の蓄積が行われない時間帯は、例えば18時から翌日の6時までのように適宜設定することができるが、季節による日の出、日の入りの時刻や太陽高度の変化に応じて変動させてもよい。 Further, the actual value of the amount of power generation may not be accumulated at night when solar power generation is not performed. In this case, the time period during which the actual value of power generation amount is not accumulated can be set as appropriate, for example from 6:00 PM to 6:00 AM the next day, but changes in sunrise and sunset times and solar altitude depending on the season. It may be changed depending on.

なお、天候情報には、晴れ、曇り、雨、雪が含まれるが、その他、快晴、みぞれ、霧、などが含まれていてもよい。さらに、天候情報には、気温、湿度、降水量、風速、晴天指数、日射量などの数値情報が別途含まれていてもよい。 Note that the weather information includes sunny, cloudy, rain, and snow, but may also include clear skies, sleet, fog, and the like. Furthermore, the weather information may additionally include numerical information such as temperature, humidity, precipitation, wind speed, clear weather index, and amount of solar radiation.

図1に戻って、記録媒体読取装置140は、CD-ROMやDVD等の記録媒体800に記録されたプログラムやデータを読み取り、記憶装置130に格納する。 Returning to FIG. 1, the recording medium reading device 140 reads programs and data recorded on a recording medium 800 such as a CD-ROM or DVD, and stores them in the storage device 130.

通信装置150は、インターネットやLAN(Local Area Network)等の通信網を介して他のコンピュータ(不図示)とデータやプログラムの授受を行う。例えば他のコンピュータに上述した太陽光発電量予測装置制御プログラム700が格納されている場合には、太陽光発電量予測装置100がこのコンピュータから太陽光発電量予測装置制御プログラム700をダウンロードするようにすることができる。あるいは、通信装置150は、太陽光発電設備900や、天候情報の配信を行うコンピュータから、発電量の実績値や、天候情報を定期的に受信するようにしてもよい。 The communication device 150 exchanges data and programs with other computers (not shown) via a communication network such as the Internet or a LAN (Local Area Network). For example, if the solar power generation amount prediction device control program 700 described above is stored in another computer, the solar power generation amount prediction device 100 may download the solar power generation amount prediction device control program 700 from this computer. can do. Alternatively, the communication device 150 may periodically receive actual values of power generation amount and weather information from the solar power generation equipment 900 and a computer that distributes weather information.

入力装置160は、ユーザによるコマンドやデータの入力を受け付ける各種ボタンやスイッチ、キーボード、マイクなどの入力インタフェースである。 The input device 160 is an input interface such as various buttons, switches, a keyboard, and a microphone that accept commands and data input by the user.

また出力装置170は、例えばディスプレイなどの表示装置、スピーカなどの出力ユーザインタフェースである。 Further, the output device 170 is, for example, a display device such as a display, or an output user interface such as a speaker.

<機能構成>
図4に、本実施形態に係る太陽光発電量予測装置100の機能ブロック図を示す。太陽光発電量予測装置100は、発電量記憶部101、ベクトル探索部102、第1発電量予測部103A、第2発電量予測部103B、第1補正係数算出部104A、第2補正係数算出部104B、第3補正係数算出部104C、第4補正係数算出部104Dの各機能を備える。これらの機能は、図1に示したハードウェアによって本実施形態に係る太陽光発電量予測装置制御プログラム700や各種のデータが実行あるいは処理されることにより実現される。
<Functional configuration>
FIG. 4 shows a functional block diagram of the solar power generation amount prediction device 100 according to this embodiment. The solar power generation amount prediction device 100 includes a power generation amount storage section 101, a vector search section 102, a first power generation amount prediction section 103A, a second power generation amount prediction section 103B, a first correction coefficient calculation section 104A, and a second correction coefficient calculation section. 104B, a third correction coefficient calculation section 104C, and a fourth correction coefficient calculation section 104D. These functions are realized by executing or processing the solar power generation amount prediction device control program 700 and various data according to the present embodiment by the hardware shown in FIG.

発電量記憶部101は、太陽光発電設備900の発電量の瞬時値を所定の算出式(例えば平均値を求める式)を用いて平滑化した値を、発電量の実績値として日時情報及び天候情報と対応付けて記憶する。本実施形態では、発電量記憶部101は、上述した発電量管理テーブル300として具現化されている。 The power generation amount storage unit 101 smoothes the instantaneous value of the power generation amount of the photovoltaic power generation equipment 900 using a predetermined calculation formula (for example, a formula for calculating an average value), and stores the date and time information and the weather as the actual value of the power generation amount. Store in association with information. In this embodiment, the power generation amount storage section 101 is embodied as the above-mentioned power generation amount management table 300.

ベクトル探索部102は、直近の第1期間(例えば60分間)内における発電量の実績値を要素とする直近ベクトルとのノルムが第1所定値以下である類似ベクトルを、発電量記憶部101から探索する。より具体的には、ベクトル探索部102は、まず、上記直近の第1期間内における発電量の実績値を要素とする直近ベクトルとのノルムが第1所定値以下であるベクトルを候補ベクトルとして発電量記憶部101から探索した上で、候補ベクトルの中から、以下に説明する所定の条件に該当するベクトルを類似ベクトルとして選出する。直近ベクトルは、直近の第1期間における発電量の変化のパターンを表し、候補ベクトルは、この変化のパターンに類似する過去のパターンを表す。 The vector search unit 102 searches from the power generation storage unit 101 for similar vectors whose norm with respect to the most recent vector is a first predetermined value or less and whose elements are the actual values of the power generation amount within the most recent first period (for example, 60 minutes). Explore. More specifically, the vector search unit 102 first searches for power generation using a vector whose norm with respect to the most recent vector whose element is the actual value of the amount of power generation within the most recent first period is less than or equal to a first predetermined value as a candidate vector. After searching the quantity storage unit 101, vectors that meet predetermined conditions described below are selected from among the candidate vectors as similar vectors. The most recent vector represents a pattern of change in the amount of power generation in the most recent first period, and the candidate vector represents a past pattern similar to this pattern of change.

なお本実施形態の説明において、直近ベクトルを最新ベクトル、候補ベクトル及び類似ベクトルを近傍ベクトルと記す場合がある。 Note that in the description of this embodiment, the nearest vector may be referred to as the latest vector, and the candidate vector and similar vectors may be referred to as neighboring vectors.

第1期間が60分であるとした場合、直近ベクトル、候補ベクトル及び類似ベクトルは、いずれも7個の発電量の実績値を要素とする7次元ベクトルとなる。またノルムは、ユークリッドノルムとしてもよいが、最大値ノルムなど他のノルムを用いることでノルムの計算時間を短縮し、候補ベクトルの探索を高速化するようにしてもよい。 If the first period is 60 minutes, the latest vector, candidate vector, and similar vector are all seven-dimensional vectors having seven actual power generation values as elements. Further, the norm may be the Euclidean norm, but other norms such as the maximum value norm may be used to shorten the norm calculation time and speed up the search for candidate vectors.

上記のベクトルについてより詳しく説明すると、時刻tにおける発電量の実績値をy(t)、時間遅れをτ(本実施形態では10分)とするとき、ベクトルX(t)=(y(t),y(t-τ),…,y(t-(n-1)τ))は、n次元再構成状態空間(埋め込み空間)の1点を示すことになり、tを変化させることによりn次元再構成状態空間にアトラクタと呼ばれる軌跡を描くことができる。 To explain the above vector in more detail, when the actual value of the amount of power generation at time t is y(t) and the time delay is τ (10 minutes in this embodiment), vector X(t)=(y(t) ,y(t-τ),…,y(t-(n-1)τ)) indicates one point in the n-dimensional reconstruction state space (embedding space), and by changing t, n A trajectory called an attractor can be drawn in the dimensional reconstructed state space.

図5に、太陽光発電設備900の発電量の3つの実績値を要素として生成された3次元ベクトルを、3次元再構成状態空間へ埋め込む場合の例を示す。 FIG. 5 shows an example of embedding a three-dimensional vector generated using three actual values of the power generation amount of the solar power generation equipment 900 as elements into a three-dimensional reconstruction state space.

なお、第1期間が60分であっても、時間遅れτを20分とした場合には、直近ベクトル及び候補ベクトルは4次元ベクトルとなる。この場合、図3に示した発電量管理テーブルには10分おきに発電量の実績値が記録されているが、20分おきの実績値を用いて直近ベクトルや候補ベクトルを生成することなる。 Note that even if the first period is 60 minutes, if the time delay τ is 20 minutes, the nearest vector and candidate vector become four-dimensional vectors. In this case, although actual values of the amount of power generation are recorded every 10 minutes in the power generation amount management table shown in FIG. 3, the latest vectors and candidate vectors are generated using the actual values every 20 minutes.

なお、上述したベクトルX(t)=(y(t),y(t-τ),…,y(t-(n-1)τ))において、時間遅れτ=0の発電量の実績値であるy(t)のことを、ベクトルX(t)内での最新の実績値、最新時点の実績値、最終時点の実績値、あるいは最新日時の実績値等と記載する。 In addition, in the above vector y(t) is written as the latest actual value within vector X(t), the actual value at the latest point in time, the actual value at the final point in time, the actual value at the latest date and time, etc.

直近ベクトル及び候補ベクトルの様子を図6に示す。 FIG. 6 shows the state of the nearest vector and candidate vector.

図6において、直近ベクトル及び候補ベクトルが模様付きの丸印で示されている。そして破線の円の中心に描かれているX(i)は直近ベクトルを表し、この直近ベクトルの近傍(ここで近傍とは、ノルムが第1所定値以下の範囲を表し、図6において破線の円で示す範囲)に、複数の候補ベクトルが点在する様子が示されている。そしてこれらの各ベクトルを構成する発電量の実績値は、発電量管理テーブル300において日時情報及び天候情報と対応付けられており、図6には、これらの日付情報及び天候情報に応じて各ベクトルを示す丸印に異なる模様が付されている。 In FIG. 6, the nearest vector and candidate vector are indicated by patterned circles. X(i) drawn at the center of the dashed line circle represents the nearest vector, and the neighborhood of this nearest vector (here, the neighborhood means the range where the norm is less than or equal to the first predetermined value, and in FIG. 6, the dashed line It is shown that a plurality of candidate vectors are scattered in the range indicated by the circle). The actual values of the amount of power generation that make up each of these vectors are associated with date and time information and weather information in the power generation amount management table 300, and FIG. A different pattern is attached to the circle indicating.

具体的には図6において、各候補ベクトルには、晴れ、曇り等の天候情報とともに「(2週間以内and±30分以内and当日除く)」あるいは「2週間超or±30分超or当日」と記載されているが、「2週間以内」あるいは「2週間超」の意味は、候補ベクトルを構成する最新日時の実績値の日付と、直近ベクトルを構成する最新日時の実績値の日付との差が2週間以内か否かを表している。ただしここで、日付の差は、年の差を考慮せず、前年以前であっても日付の差が2週間以内であれば「2週間以内」となる。 Specifically, in Figure 6, each candidate vector includes weather information such as sunny or cloudy, as well as "(within 2 weeks and within ±30 minutes and excluding the current day)" or "over 2 weeks or over ±30 minutes or on the current day" However, the meaning of "within two weeks" or "more than two weeks" is based on the difference between the date of the actual value of the latest date and time that makes up the candidate vector and the date of the actual value of the latest date and time that makes up the latest vector. This indicates whether the difference is within two weeks. However, here, the difference in dates does not take into account the difference in years, and if the difference in dates is within two weeks even before the previous year, it is considered "within two weeks."

同様に、「30分以内」あるいは「30分超」は、候補ベクトルを構成する最新日時の実績値の時刻と、直近ベクトルを構成する最新日時の実績値の時刻との差が30分以内であるか否かを表している。ここで、時刻の差については、年、日付の差を考慮せず、前年以前や異なる日付であっても時刻の差が30分以内であれば「30分以内」となる。 Similarly, "within 30 minutes" or "more than 30 minutes" means that the difference between the actual value of the latest date and time that makes up the candidate vector and the actual value of the latest date and time that makes up the most recent vector is within 30 minutes. It indicates whether there is or not. Here, the difference in time does not take into account the difference in year or date, and even if it is before the previous year or on a different date, if the difference in time is within 30 minutes, it is considered "within 30 minutes".

また「当日除く」あるいは「当日」は、候補ベクトルを構成する最新日時の実績値の日付と、直近ベクトルを構成する最新日時の実績値の日付が同日であるか否かを表している。ただし、ここでは、日付が同じであっても年が異なる場合は、同日とはならない。 Furthermore, "excluding the current day" or "current day" indicates whether the date of the latest date/time performance value forming the candidate vector and the date of the latest date/time performance value forming the most recent vector are the same day. However, even if the date is the same, if the year is different, it will not be considered the same day.

ベクトル探索部102は、上記のようにして、直近ベクトルとのノルムが第1所定値以下である候補ベクトルを探索した上で、候補ベクトル内の最新の実績値と直近ベクトル内の最新の実績値とに関して、各実績値の日付の差が第1日数以内(例えば2週間以内)であり、かつ、時刻の差が第1時間以内(例えば±30分以内)であり、かつ、天候情報が同一である候補ベクトルを類似ベクトルとして選出する。 The vector search unit 102 searches for a candidate vector whose norm with the nearest vector is less than or equal to the first predetermined value as described above, and then searches for the latest actual value in the candidate vector and the latest actual value in the closest vector. Regarding the actual values, the date difference is within the first number of days (for example, within two weeks), the time difference is within the first hour (for example, within ±30 minutes), and the weather information is the same. A candidate vector that is is selected as a similar vector.

このように、候補ベクトルの中から、直近ベクトルとの日付の差が第1日数以内の候補ベクトルを類似ベクトルとして選出することにより、季節による太陽高度の違いに起因する発電特性の違いの少ない過去の発電量の変化のパターンを用いて発電量の予測を行うことができ、予測値の精度を向上させることができる。 In this way, by selecting candidate vectors whose date difference from the most recent vector is within the first number of days from among the candidate vectors as similar vectors, the candidate vectors can be selected as similar vectors. The amount of power generated can be predicted using the pattern of changes in the amount of power generated, and the accuracy of the predicted value can be improved.

また同様に、直近ベクトルとの時刻の差が第1時間以内の候補ベクトルを類似ベクトルとして選出することにより、時刻による太陽高度及び向きの違いに起因する発電特性の違いの少ない過去の発電量の変化のパターンを用いて発電量の予測を行うことができ、予測値の精度を向上させることができる。 Similarly, by selecting candidate vectors whose time difference from the most recent vector is within the first hour as similar vectors, past power generation amount can be calculated with less difference in power generation characteristics due to differences in solar altitude and direction depending on time. The amount of power generation can be predicted using the pattern of change, and the accuracy of the predicted value can be improved.

さらに同様に、直近ベクトルと天候が同一の候補ベクトルを類似ベクトルとして選出することにより、天候による日射量の違いの影響の少ない発電量の変化のパターンを用いて発電量の予測を行うことができ、予測値の精度を向上させることができる。 Furthermore, by selecting candidate vectors whose weather is the same as the most recent vector as similar vectors, it is possible to predict the amount of power generated using a pattern of changes in power generation that is less affected by differences in solar radiation due to weather. , the accuracy of predicted values can be improved.

さらにベクトル探索部102は、候補ベクトル内の最新の実績値と直近ベクトル内の最新の実績値とに関して、日付が同日ではない候補ベクトルを類似ベクトルとして選出するようにしてもよい。 Furthermore, the vector search unit 102 may select candidate vectors whose dates are not on the same day as similar vectors with respect to the latest performance value in the candidate vectors and the latest performance value in the most recent vector.

仮に、直近ベクトルと同日の候補ベクトルを類似ベクトルとして選出すると、当日の第1時間以内(例えば30分以内)の候補ベクトルが類似ベクトルとして選出され得るが、この場合、持続モデルを用いて予測を行う場合と同様に、単に過去の発電量を遅延させたものが予測値になるため、発電量の増加トレンドや下降トレンドなどのような変化のパターンを考慮することができない。 If a candidate vector from the same day as the most recent vector is selected as a similar vector, a candidate vector within the first hour (for example, within 30 minutes) of that day may be selected as a similar vector, but in this case, prediction using a persistence model is not possible. As in the case where the predicted value is simply a delayed version of the past power generation amount, it is not possible to take into account patterns of change such as an increasing trend or a downward trend in the power generation amount.

そこで、直近ベクトルと同日の候補ベクトルを選出しないようにすることにより、このような影響を避け、予測値の精度を向上させることができる。 Therefore, by not selecting candidate vectors on the same day as the most recent vector, it is possible to avoid such an influence and improve the accuracy of predicted values.

またベクトル探索部102は、直近ベクトルから第1所定値の範囲内に候補ベクトルを探索できなかった場合には、第1所定値を、第1所定値よりも大きな第2所定値に変更して、再度、候補ベクトルの探索を行うようにしてもよい。これは、図6における破線の円の半径を大きくすることに相当する。 In addition, if the vector search unit 102 cannot search for a candidate vector within the range of the first predetermined value from the most recent vector, the vector search unit 102 changes the first predetermined value to a second predetermined value larger than the first predetermined value. , the candidate vector search may be performed again. This corresponds to increasing the radius of the broken line circle in FIG.

このような態様により、直近の発電量の変化のパターン(直近ベクトル)が特殊な場合など、過去に同様の変化のパターンを示す実績が少ない場合であっても、類似ベクトルを見つけることが可能となり、予測値を求めることができない事態を回避することが可能になる。 With this aspect, it is possible to find similar vectors even in cases where there are few records showing similar patterns of changes in the past, such as when the most recent pattern of changes in power generation (most recent vector) is special. , it becomes possible to avoid a situation in which a predicted value cannot be determined.

またベクトル探索部102は、類似ベクトルを探索できなかった場合には、第1日数(例えば2週間以内)を、第1日数よりも大きな第2日数(例えば4週間以内)に変更して、再度、類似ベクトルの探索を行うようにしてもよい。 In addition, if the vector search unit 102 is unable to search for a similar vector, it changes the first number of days (for example, within two weeks) to a second number of days (for example, within four weeks) that is larger than the first number of days, and then searches again. , a search for similar vectors may be performed.

このような態様により、直近の発電量の変化のパターン(直近ベクトル)が特殊な場合など、過去に同様の変化のパターンを示す実績が少ない場合であっても、類似ベクトルを見つけることが可能となり、予測値を求めることができない事態を回避することが可能になる。 With this aspect, it is possible to find similar vectors even in cases where there are few records showing similar patterns of changes in the past, such as when the most recent pattern of changes in power generation (most recent vector) is special. , it becomes possible to avoid a situation in which a predicted value cannot be determined.

またベクトル探索部102は、類似ベクトルを探索できなかった場合には、第1時間(例えば±30分以内)を、第1時間よりも大きな第2時間(例えば±90分以内)に変更して、再度類似ベクトルの探索を行うようにしてもよい。 In addition, if the vector search unit 102 is unable to search for a similar vector, the vector search unit 102 changes the first time (for example, within ±30 minutes) to a second time that is larger than the first time (for example, within ±90 minutes). , the search for similar vectors may be performed again.

このような態様によっても、直近の発電量の変化のパターン(直近ベクトル)が特殊であり、過去に同様の変化のパターンを示す実績が少ない場合であっても、類似ベクトルを見つけることが可能となり、予測値を求めることができない事態を回避することが可能になる。 This aspect also makes it possible to find similar vectors even if the most recent pattern of changes in power generation (most recent vector) is special and there are few records showing similar patterns of changes in the past. , it becomes possible to avoid a situation in which a predicted value cannot be obtained.

図4に戻って、第1補正係数算出部104A、第2補正係数算出部104B、第3補正係数算出部104C、第4補正係数算出部104Dは、発電量管理テーブル300に記憶されている発電量の実績値に内在する平滑化の影響を取り除くための補正係数を算出する。 Returning to FIG. 4, the first correction coefficient calculation unit 104A, the second correction coefficient calculation unit 104B, the third correction coefficient calculation unit 104C, and the fourth correction coefficient calculation unit 104D calculate the power generation amount stored in the power generation amount management table 300. Calculate a correction coefficient to remove the smoothing effect inherent in the actual value of the quantity.

上述したように、本実施形態では、発電量管理テーブル300に記憶されている発電量の実績値は、太陽光発電設備900から1分毎に送られてくる10個の発電量の瞬時値の平均値を算出することで求めたものである。そのため各実績値には、平滑化の影響が時間遅れとして内在しており、例えば晴天日の午前中のように、発電量が時間とともに増加する傾向にある場合には、平滑化後の実績値は、実際の発電量よりも少なめの値となり、逆に、晴天日の午後のように、発電量が時間とともに減少する傾向にある場合には、平滑化後の実績値は、実際の発電量よりも多めの値となる。 As described above, in this embodiment, the actual value of the power generation amount stored in the power generation amount management table 300 is the instantaneous value of the 10 power generation amounts sent every minute from the solar power generation equipment 900. This is determined by calculating the average value. Therefore, each actual value has an inherent effect of smoothing as a time lag. For example, when the amount of power generation tends to increase over time, such as in the morning on a sunny day, the actual value after smoothing will be a smaller value than the actual amount of power generated. Conversely, when the amount of power generated tends to decrease over time, such as on a sunny afternoon, the actual value after smoothing will be less than the actual amount of power generated. The value will be larger than .

そこで、第1補正係数算出部104A、第2補正係数算出部104B、第3補正係数算出部104C、第4補正係数算出部104Dは、このような平滑化の影響を取り除くための補正係数を、大気外水平面日射量を用いて求める。 Therefore, the first correction coefficient calculation unit 104A, the second correction coefficient calculation unit 104B, the third correction coefficient calculation unit 104C, and the fourth correction coefficient calculation unit 104D calculate correction coefficients for removing the influence of such smoothing. Calculated using horizontal solar radiation outside the atmosphere.

周知のとおり、大気外水平面日射量は、地球の大気圏外で受け取る太陽からの輻射エネルギーである太陽定数の水平面成分であり、太陽光発電設備900の設置場所の緯度、経度、及び日時が特定できれば正確な値を瞬時値として算出することができる。 As is well known, the extra-atmospheric horizontal solar radiation is the horizontal component of the solar constant, which is the radiant energy from the sun received outside the Earth's atmosphere. Accurate values can be calculated as instantaneous values.

そしてこの瞬時値と、この瞬時値を発電量管理テーブル300に記憶されている発電量の実績値を平滑化する際に用いた算出式と同じ算出式を用いて平滑化した値と、の比率は、上記平滑化の影響の度合いを表していると言える。 Then, the ratio between this instantaneous value and the value obtained by smoothing this instantaneous value using the same calculation formula as the calculation formula used when smoothing the actual value of the power generation amount stored in the power generation amount management table 300. can be said to represent the degree of influence of the smoothing described above.

このようにして、本実施形態に係る第1補正係数算出部104A、第2補正係数算出部104B、第3補正係数算出部104C、第4補正係数算出部104Dは、発電量管理テーブル300に記憶されている発電量の実績値に内在する平滑化の影響(本実施形態では10分間の平均をとることの影響)を取り除くための補正係数を算出する。 In this way, the first correction coefficient calculation unit 104A, the second correction coefficient calculation unit 104B, the third correction coefficient calculation unit 104C, and the fourth correction coefficient calculation unit 104D according to the present embodiment are stored in the power generation amount management table 300. A correction coefficient is calculated to remove the smoothing effect (in this embodiment, the effect of taking a 10-minute average) inherent in the actual value of the power generation amount.

具体的には、第1補正係数算出部104Aは、上述した類似ベクトルの終了時点から所定時間後(例えば30分後)の太陽光発電設備900の設置場所における大気外水平面日射量の瞬時値y1'(t)realと、この瞬時値を、発電量の実績値を平滑化する際に用いた上述した算出式を用いて平滑化した値y1'(t)delayと、の比率を第1補正係数R1(t)として求める。R1 (t)= y1'(t)real/y1'(t)delayである。 Specifically, the first correction coefficient calculation unit 104A calculates the instantaneous value y1 of the amount of horizontal solar radiation outside the atmosphere at the installation location of the solar power generation equipment 900 after a predetermined time (for example, 30 minutes) from the end of the similar vector described above. The ratio between '(t) real and the value y1'(t) delay , which is the value obtained by smoothing this instantaneous value using the above-mentioned calculation formula used when smoothing the actual value of power generation amount, is first corrected. Calculate as coefficient R1(t). R1 (t)= y1'(t) real /y1'(t) delay .

また、第2補正係数算出部104Bは、上述した類似ベクトルの終了時点から所定時間後(例えば30分後)の太陽光発電設備900の設置場所における大気外水平面日射量から求めた太陽光発電設備900の発電量の理論値である瞬時値y2'(t)realと、この瞬時値を、発電量の実績値を平滑化する際に用いた上述した算出式を用いて平滑化した値y2'(t)delayと、の比率を第2補正係数R2(t)として求める。R2 (t)= y2'(t)real/y2'(t)delayである。 In addition, the second correction coefficient calculation unit 104B calculates the solar power generation equipment based on the amount of horizontal solar radiation outside the atmosphere at the installation location of the solar power generation equipment 900 after a predetermined time (for example, 30 minutes) from the end point of the above-mentioned similar vector. The instantaneous value y2'(t) real , which is the theoretical value of the power generation amount of 900, and the value y2' that is obtained by smoothing this instantaneous value using the above-mentioned calculation formula used when smoothing the actual value of the power generation amount. (t) delay is determined as the second correction coefficient R2(t). R2 (t)= y2'(t) real /y2'(t) delay .

なお太陽光発電設備900の発電量の理論値は、大気外水平面日射量を太陽光発電設備900の設置場所の傾斜面日射量に換算した上で、その後、太陽光発電設備900のシステム出力係数やパネル容量、パワコン容量等の各種定数を用いることで求めることができる。 Note that the theoretical value of the power generation amount of the solar power generation equipment 900 is determined by converting the horizontal solar radiation outside the atmosphere into the solar radiation on an inclined surface at the installation location of the solar power generation equipment 900, and then calculating the system output coefficient of the solar power generation equipment 900. It can be determined using various constants such as panel capacity, power conditioner capacity, etc.

例えば図7において「リアルタイム」と書かれているグラフで示されるように、太陽光発電設備900の設置場所の緯度及び経度を特定したうえで、5時から18時30分までの大気外水平面日射量から、この太陽光発電設備900の発電量の理論値を瞬時値として算出し、一方、「30分平均」と書かれているグラフで示されるように、この瞬時値の過去30分間の平均値を算出することができる。 For example, as shown in the graph labeled "Real Time" in FIG. 7, after specifying the latitude and longitude of the installation location of the solar power generation equipment 900, From the amount, the theoretical value of the power generation amount of this solar power generation equipment 900 is calculated as an instantaneous value, and on the other hand, as shown in the graph labeled "30 minutes average", the average of this instantaneous value for the past 30 minutes is calculated. The value can be calculated.

そして各時刻における瞬時値と30分間の平均値との比率は、平滑化の影響の度合いを表していると言える。 The ratio between the instantaneous value at each time and the average value over 30 minutes can be said to represent the degree of influence of smoothing.

また第3補正係数算出部104Cは、直近ベクトルの終了時点から所定時間後(例えば30分後)の太陽光発電設備900の設置場所における大気外水平面日射量の瞬時値y3'(t)realと、この瞬時値を発電量の実績値を平滑化する際に用いた上述した算出式を用いて平滑化した値y3'(t)delayとの比率を第3補正係数R3(t)として求める。R3 (t)= y3'(t)real/y3'(t)delayである。 Further, the third correction coefficient calculation unit 104C calculates the instantaneous value y3'(t) real of the amount of horizontal solar radiation outside the atmosphere at the installation location of the solar power generation equipment 900 after a predetermined time (for example, 30 minutes) from the end of the most recent vector. , the ratio of this instantaneous value to the value y3'(t) delay smoothed using the above-mentioned calculation formula used when smoothing the actual value of the power generation amount is determined as the third correction coefficient R3(t). R3 (t)= y3'(t) real /y3'(t) delay .

また第4補正係数算出部104Dは、直近ベクトルの終了時点から所定期間後(例えば30分後)の太陽光発電設備900の設置場所における大気外水平面日射量から求めた太陽光発電設備900の発電量の瞬時値y4'(t)realと、この瞬時値を発電量の実績値を平滑化する際に用いた上述した算出式を用いて平滑化した値y4'(t)delayとの比率を第4補正係数R4(t)として求める。R4 (t)= y4'(t)real/y4'(t)delayである。 Further, the fourth correction coefficient calculation unit 104D calculates the power generation of the solar power generation equipment 900 based on the amount of horizontal solar radiation outside the atmosphere at the installation location of the solar power generation equipment 900 after a predetermined period (for example, 30 minutes) from the end of the most recent vector. The ratio between the instantaneous value y4'(t) real and the value y4'(t) delay , which is obtained by smoothing this instantaneous value using the above formula used to smooth the actual value of power generation, is It is determined as the fourth correction coefficient R4(t). R4 (t)= y4'(t) real /y4'(t) delay .

また類似ベクトルが複数探索された場合は、類似ベクトル毎に日時が異なることから、第1補正係数算出部104A、及び第2補正係数算出部104Bはそれぞれ、類似ベクトル毎に、第1補正係数、第2補正係数を算出する。なお、第3補正係数及び第4補正係数は直近ベクトルを元に算出される補正係数であるので、類似ベクトルが複数であってもそれぞれ一つである。 In addition, when a plurality of similar vectors are searched, since the date and time are different for each similar vector, the first correction coefficient calculation unit 104A and the second correction coefficient calculation unit 104B respectively calculate the first correction coefficient, A second correction coefficient is calculated. Note that the third correction coefficient and the fourth correction coefficient are correction coefficients calculated based on the most recent vector, so even if there are a plurality of similar vectors, there is only one each.

図4に戻って、第1発電量予測部103Aは、類似ベクトルの終了時点から所定時間経過後(例えば30分後)の発電量の実績値に第1補正係数R1(t)又は第2補正係数R2(t)を乗ずることで平滑化の影響を取り除いた値を、太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の予測値として算出する。 Returning to FIG. 4, the first power generation amount prediction unit 103A applies a first correction coefficient R1(t) or a second correction to the actual value of the power generation amount after a predetermined time has elapsed (for example, 30 minutes) from the end point of the similar vector. A value obtained by removing the influence of smoothing by multiplying by the coefficient R2(t) is calculated as a predicted value of the amount of power generated by the solar power generation equipment 900 after a predetermined time.

また第2発電量予測部103Bは、類似ベクトルの終了時点から所定時間経過後(例えば30分後)の発電量の実績値を太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の補正前の予測値として求め、さらに、この補正前の予測値に第3補正係数R3(t)又は第4補正係数R4(t)を乗ずることで平滑化の影響を取り除いた値を、太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の補正後の予測値として算出する。 In addition, the second power generation amount prediction unit 103B predicts the actual amount of power generation after a predetermined time (for example, 30 minutes) from the end of the similar vector before correction of the amount of power generation after a predetermined time of the solar power generation equipment 900. The predicted value before correction is then multiplied by the third correction coefficient R3(t) or the fourth correction coefficient R4(t) to remove the effect of smoothing. It is calculated as a corrected predicted value of the amount of power generation after a predetermined period of time.

第2発電量予測部103Bによれば、補正前の予測値(平滑化の影響を取り除く前の予測値)と補正後の予測値(平滑化の影響を取り除いた後の予測値)の両方を算出することができる。このような態様により、平滑化の影響を比較、分析することも可能となる。 According to the second power generation amount prediction unit 103B, both the predicted value before correction (predicted value before removing the influence of smoothing) and the predicted value after correction (predicted value after removing the influence of smoothing). It can be calculated. Such an aspect also makes it possible to compare and analyze the effects of smoothing.

もちろん、例えば第2発電量予測部103Bが第1補正係数R1(t)又は第2補正係数R2(t)を用いて太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の補正後の予測値を算出するようにしてもよいし、第1発電量予測部103Aが第3補正係数R3(t)又は第4補正係数R4(t)を用いて太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の予測値を算出するようにしてもよい。 Of course, for example, the second power generation amount prediction unit 103B uses the first correction coefficient R1(t) or the second correction coefficient R2(t) to calculate the corrected predicted value of the power generation amount after a predetermined time of the solar power generation equipment 900. Alternatively, the first power generation amount prediction unit 103A may calculate the power generation amount of the solar power generation equipment 900 after a predetermined time using the third correction coefficient R3(t) or the fourth correction coefficient R4(t). A predicted value may also be calculated.

本実施形態では、第1発電量予測部103A及び第2発電量予測部103Bは、類似ベクトルから所定時間経過後の先例ベクトルを特定し、この先例ベクトルを用いて、太陽光発電設備900の所定時間後(30分後)の発電量の予測値を算出する。 In this embodiment, the first power generation amount prediction unit 103A and the second power generation amount prediction unit 103B identify a precedent vector after a predetermined time has elapsed from similar vectors, and use this precedent vector to The predicted value of the amount of power generation after the time (30 minutes) is calculated.

先例ベクトルは、類似ベクトルの各実績値に対して、それぞれ所定時間経過後の実績値を要素とするベクトルである。このため、類似ベクトルの終了時点から所定時間経過後(例えば30分後)の発電量の実績値は、先例ベクトル内の終了時点の実績値(最新日時の実績値)と同じものである。そして、第1発電量予測部103A及び第2発電量予測部103Bは、先例ベクトル内の最新日時の実績値を用いて、太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の予測値を算出する。 The precedent vector is a vector whose elements are performance values after a predetermined period of time for each performance value of the similar vector. Therefore, the actual value of the power generation amount after a predetermined period of time (for example, 30 minutes) has passed since the end of the similar vector is the same as the actual value at the end of the precedent vector (the actual value at the latest date and time). Then, the first power generation amount prediction unit 103A and the second power generation amount prediction unit 103B calculate a predicted value of the power generation amount of the solar power generation equipment 900 after a predetermined time using the actual value of the latest date and time in the precedent vector. .

このような態様により、発電量の変化のパターンが類似する過去の実績値を類似ベクトルとして探索し、その後の発電量の実績値の推移を元に、現在から所定時間後の発電量を予測することが可能となり、短時間先の太陽光発電設備900の発電量をより正確に予測することが可能になる。 In this manner, past performance values with similar patterns of changes in power generation amount are searched as similar vectors, and the power generation amount after a predetermined time from the current time is predicted based on the subsequent changes in the actual value of power generation amount. This makes it possible to more accurately predict the amount of power generated by the solar power generation equipment 900 in a short period of time.

図8に、先例ベクトルの最新日時の発電量の実績値により太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の予測値を算出する様子を示す。 FIG. 8 shows how the predicted value of the power generation amount of the solar power generation equipment 900 after a predetermined time is calculated based on the actual value of the power generation amount at the latest date and time of the precedent vector.

図8において、X(i)は直近ベクトルを示し、x(k1)、x(k2)、x(k3)はそれぞれ類似ベクトルを示す。 In FIG. 8, X(i) indicates the nearest vector, and x(k1), x(k2), and x(k3) each indicate similar vectors.

そして直近ベクトルから伸びる破線矢印の先に示されるX(i+s)は、直近ベクトルから所定時間後(所定時間をsで表している)の予測ベクトルを表し、同様に、各類似ベクトルから伸びる実線の矢印の先に示されるx(k1+s)、x(k2+s)、x(k3+s)は、各類似ベクトルの所定時間後(s)の先例ベクトルを示す。 And X(i+s) shown at the end of the dashed arrow extending from the most recent vector represents the predicted vector after a predetermined time (the predetermined time is represented by s) from the most recent vector, and similarly, x(k1+s), x(k2+s), and x(k3+s) shown at the end of the solid arrow indicate the precedent vector of each similar vector after a predetermined time (s).

そして第1発電量予測部103Aは、各先例ベクトルx(k1+s)、x(k2+s)、x(k3+s)における最新の発電量の実績値に第1補正係数R1(t)又は第2補正係数R2(t)を乗ずることで平滑化の影響を取り除いた値を用いて、太陽光発電設備900の発電量の予測値を算出する。 Then, the first power generation amount prediction unit 103A applies a first correction coefficient R1(t) to the latest actual power generation amount in each precedent vector x(k1+s), x(k2+s), x(k3+s). Alternatively, a predicted value of the power generation amount of the solar power generation equipment 900 is calculated using a value obtained by removing the influence of smoothing by multiplying by the second correction coefficient R2(t).

図8のように複数の類似ベクトルが探索された場合には、第1発電量予測部103Aは、例えば、類似ベクトルx(k1)、x(k2)、x(k3)毎に求めた補正係数(第1補正係数又は第2補正係数)と、各類似ベクトルx(k1)、x(k2)、x(k3)に対応する先例ベクトルx(k1+s)、x(k2+s)、x(k3+s)内の最新の実績値と、の積の平均値を、太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の予測値として算出するとよい。 When a plurality of similar vectors are searched as shown in FIG. 8, the first power generation amount prediction unit 103A, for example, (first correction coefficient or second correction coefficient) and precedent vectors x(k1+s), x(k2+s), x corresponding to each similar vector x(k1), x(k2), x(k3) It is preferable to calculate the average value of the product of the latest actual value in (k3+s) and the predicted value of the power generation amount of the solar power generation equipment 900 after a predetermined time.

このような態様により、過去の類似するパターン(類似ベクトル)のその後の発電量の推移を元に、現在から所定時間後の発電量を予測することが可能となり、短時間先の太陽光発電設備900の発電量をより正確に予測することが可能になる。 With this aspect, it is possible to predict the amount of power generated after a predetermined time from now based on the subsequent trends in power generation amount of similar patterns (similar vectors) in the past, and it is possible to predict the amount of power generated after a certain time from now 900 power generation amount can be predicted more accurately.

なお、上述した類似ベクトルx(k1)、x(k2)、x(k3)において、k1、k2、k3はそれぞれ異なる日時を示しているが、発電量予測部103は、類似ベクトルが複数探索された場合に、類似ベクトルx(k1)、x(k2)、x(k3)毎に求めた補正係数(第1補正係数又は第2補正係数)と、各類似ベクトルにそれぞれ対応する先例ベクトル内の最新の実績値と、の積を求め、さらに、現在により近い実績値と補正係数との積、あるいは直近ベクトルとのノルムがより小さい類似ベクトルに対応する先例ベクトル内の最新の実績値と補正係数との積、である程大きな係数を乗じることで、これらの積の加重平均値を求め、この加重平均値を、太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の予測値として算出するとさらに良い。 Note that in the above-mentioned similar vectors x(k1), x(k2), and x(k3), k1, k2, and k3 indicate different dates and times, but the power generation amount prediction unit 103 calculates that when multiple similar vectors are searched, In the case of Find the product of the latest actual value and the correction coefficient, and then calculate the product of the actual value that is closer to the current value and the correction coefficient, or the latest actual value in the precedent vector corresponding to a similar vector with a smaller norm with the nearest vector and the correction coefficient. It is even better to obtain a weighted average value of these products by multiplying the product by a larger coefficient, and calculate this weighted average value as a predicted value of the power generation amount of the solar power generation equipment 900 after a predetermined time. .

このような態様により、太陽高度や向きあるいは発電量の推移パターンが現在の状況に近い時の発電量の実績値であるほど重みが大きくなるので、より正確に発電量の予測値を求めることが可能となる。 In this manner, the actual value of power generation when the solar altitude, direction, or trend pattern of power generation is closer to the current situation is given greater weight, making it possible to more accurately obtain the predicted value of power generation. It becomes possible.

また同様に、第2発電量予測部103Bは、図8のように複数の類似ベクトルが探索された場合には、例えば、各先例ベクトルx(k1+s)、x(k2+s)、x(k3+s)内の最新の実績値の平均値を上記補正前の予測値として求め、そして、この補正前の予測値に、第3補正係数又は第4補正係数を乗じた値を、太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の補正後の予測値として算出するとよい。 Similarly, when a plurality of similar vectors are searched as shown in FIG. Find the average value of the latest actual values in (k3+s) as the predicted value before the above correction, and then multiply the predicted value before correction by the third correction coefficient or the fourth correction coefficient. It may be calculated as a corrected predicted value of the amount of power generated by the photovoltaic equipment 900 after a predetermined period of time.

このような態様により、過去の類似するパターン(類似ベクトル)のその後の発電量の推移を元に、現在から所定時間後の発電量を予測することが可能となり、短時間先の太陽光発電設備900の発電量をより正確に予測することが可能になる。 With this aspect, it is possible to predict the amount of power generated after a predetermined time from now based on the subsequent trends in power generation amount of similar patterns (similar vectors) in the past, and it is possible to predict the amount of power generated after a certain time from now 900 power generation amount can be predicted more accurately.

あるいは第2発電量予測部103Bは、複数の類似ベクトルが探索された場合には、各先例ベクトルx(k1+s)、x(k2+s)、x(k3+s)内の最新の実績値に、現在により近い実績値、あるいは直近ベクトルとのノルムがより小さい類似ベクトルに対応する先例ベクトル内の最新の実績値である程大きな係数を乗じることで、これらの実績値の加重平均値を補正前の予測値として求め、そして、この補正前の予測値に、第3補正係数または第4補正係数を乗じた値を、太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の補正後の予測値として算出するようにしてもよい。 Alternatively, if a plurality of similar vectors are searched, the second power generation amount prediction unit 103B calculates the latest performance in each precedent vector x(k1+s), x(k2+s), x(k3+s) The weighted average value of these actual values can be calculated by multiplying the value by a coefficient that is larger as the latest actual value in the precedent vector corresponds to an actual value that is closer to the current value or a similar vector that has a smaller norm with the nearest vector. The predicted value before correction is calculated, and the value obtained by multiplying the predicted value before correction by the third correction coefficient or the fourth correction coefficient is used as the predicted value after correction of the amount of power generated by the solar power generation equipment 900 after a predetermined time. It may be calculated as a value.

このような態様によっても、過去の類似するパターン(類似ベクトル)のその後の発電量の推移を元に、現在から所定時間後の発電量を予測することが可能となり、短時間先の太陽光発電設備900の発電量をより正確に予測することが可能になる。そして太陽高度や向きあるいは発電量の推移パターンが現在の状況に近い時の発電量の実績値であるほど重みが大きくなるので、より正確に発電量の予測値を求めることが可能となる。 With this aspect, it is also possible to predict the amount of power generated after a predetermined time from now based on the subsequent trends in the amount of power generated in similar patterns (similar vectors) in the past, so that solar power generation in the short term can be predicted. It becomes possible to predict the power generation amount of the equipment 900 more accurately. Since the actual value of the amount of power generated when the solar altitude, direction, or transition pattern of the amount of power generation is closer to the current situation, the weight becomes larger, so it becomes possible to obtain a predicted value of the amount of power generation more accurately.

==処理の流れ==
次に、図9を参照して本実施形態に係る太陽光発電量予測装置の制御方法について説明する。図9はその手順を示すフローチャートであり、これらのステップは、太陽光発電量予測装置100の記憶装置130に記憶されている太陽光発電量予測装置制御プログラム700をCPU110が実行することにより実現される。
==Processing flow==
Next, a method of controlling the solar power generation amount prediction device according to the present embodiment will be explained with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart showing the procedure, and these steps are realized by the CPU 110 executing the solar power generation amount prediction device control program 700 stored in the storage device 130 of the solar power generation amount prediction device 100. Ru.

まず太陽光発電量予測装置100は、直近の第1期間内の発電量の実績値を要素とする直近ベクトルを発電量管理テーブル300から特定する(S1000)。 First, the solar power generation amount prediction device 100 identifies the most recent vector whose element is the actual value of the amount of power generation within the most recent first period from the amount of power generation management table 300 (S1000).

そして太陽光発電量予測装置100は、直近ベクトルとのノルムが第1所定値以下である候補ベクトルを、発電量管理テーブル300から探索する(S1010)。 Then, the solar power generation amount prediction device 100 searches the power generation amount management table 300 for a candidate vector whose norm with the nearest vector is less than or equal to the first predetermined value (S1010).

ここで、第1所定個数(1以上の自然数であり、任意に設定できる)以上の候補ベクトルが見つからなかった場合には、太陽光発電量予測装置100はS1020においてNOに進み、第1所定値をより大きな第2所定値に変更して、再度、候補ベクトルの探索を行う(S1010)。 Here, if more than the first predetermined number (a natural number of 1 or more, which can be arbitrarily set) or more candidate vectors are not found, the solar power generation amount prediction device 100 proceeds to NO in S1020, and the first predetermined value is changed to a larger second predetermined value, and the search for a candidate vector is performed again (S1010).

一方、第1所定個数以上の候補ベクトルが見つかった場合には、太陽光発電量予測装置100は、候補ベクトルの中から類似ベクトルを選出する(S1040)。具体的には、太陽光発電量予測装置100は、候補ベクトル内の最新の実績値と直近ベクトル内の最新の実績値とに関して、各実績値の日付の差が第1日数以内であり、かつ、時刻の差が第1時間以内であり、かつ、天候情報が同一である候補ベクトルを、類似ベクトルとして選出する。なお太陽光発電量予測装置100は、候補ベクトル内の最新の実績値と直近ベクトル内の最新の実績値とに関して、さらに、同日のものを除外して類似ベクトルを選出するようにしてもよい。 On the other hand, if more than the first predetermined number of candidate vectors are found, the solar power generation amount prediction device 100 selects similar vectors from among the candidate vectors (S1040). Specifically, the solar power generation amount prediction device 100 determines that, regarding the latest actual value in the candidate vector and the latest actual value in the most recent vector, the difference in date between each actual value is within a first number of days, and , candidate vectors whose time difference is within the first hour and whose weather information is the same are selected as similar vectors. Note that the solar power generation amount prediction device 100 may select similar vectors with respect to the latest actual value in the candidate vectors and the latest actual value in the most recent vector, excluding those on the same day.

太陽光発電量予測装置100は、第2所定個数(1以上で第1所定個数以下の自然数であり、任意に設定できる)以上の類似ベクトルが見つからなかった場合には、S1050においてNOに進み、類似ベクトルの選出条件を変更して、再度、類似ベクトルの探索を行う(S1060)。 If the solar power generation amount prediction device 100 does not find similar vectors equal to or greater than the second predetermined number (a natural number greater than or equal to 1 and less than or equal to the first predetermined number, which can be arbitrarily set), the process proceeds to NO in S1050; The similar vector selection conditions are changed and the search for similar vectors is performed again (S1060).

具体的には、太陽光発電量予測装置100は、上記の第1日数をより大きな第2日数に変更して、再度、類似ベクトルの探索を行う。あるいは、太陽光発電量予測装置100は、上記の第1時間をより大きな第2時間に変更して、再度、類似ベクトルの探索を行う。 Specifically, the solar power generation amount prediction device 100 changes the first number of days to a second, larger number of days, and searches for a similar vector again. Alternatively, the solar power generation amount prediction device 100 changes the above-mentioned first time to a larger second time and searches for a similar vector again.

このようにして第2所定個数以上の類似ベクトルが見つかった場合には、太陽光発電量予測装置100は、大気外水平面日射量を用いて、発電量管理テーブル300に記憶されている発電量の実績値に内在する平滑化の影響(本実施形態では10分間の平均をとることの影響)を取り除くための補正係数(第1補正係数、第2補正係数、第3補正係数、第4補正係数)を算出する(S1070)。 If more than the second predetermined number of similar vectors are found in this way, the solar power generation amount prediction device 100 calculates the amount of power generation stored in the power generation amount management table 300 using the amount of solar radiation on the horizontal plane outside the atmosphere. Correction coefficients (first correction coefficient, second correction coefficient, third correction coefficient, fourth correction coefficient ) is calculated (S1070).

具体的には、太陽光発電量予測装置100は、第1補正係数を算出する場合には、上述した類似ベクトルの終了時点から所定時間後(例えば30分後)の太陽光発電設備900の設置場所における大気外水平面日射量の瞬時値であるy1'(t)realと、この瞬時値を、発電量の実績値を平滑化する際に用いた上述した算出式を用いて平滑化した値y1'(t)delayと、の比率を第1補正係数R1 (t)として求める。 Specifically, when calculating the first correction coefficient, the solar power generation amount prediction device 100 calculates the installation of the solar power generation equipment 900 after a predetermined time (for example, 30 minutes) from the end of the similar vector described above. y1'(t) real , which is the instantaneous value of horizontal solar radiation outside the atmosphere at a location, and the value y1, which is obtained by smoothing this instantaneous value using the above-mentioned calculation formula used to smooth the actual value of power generation amount. '(t) delay and is determined as the first correction coefficient R1 (t).

あるいは、太陽光発電量予測装置100は、第2補正係数を算出する場合には、上述した類似ベクトルの終了時点から所定時間後(例えば30分後)の太陽光発電設備900の設置場所における大気外水平面日射量から求めた太陽光発電設備900の発電量の理論値の瞬時値であるy2'(t)realと、この瞬時値を、発電量の実績値を平滑化する際に用いた上述した算出式を用いて平滑化した値y2'(t)delayと、の比率を第2補正係数R2 (t)として求める。 Alternatively, when calculating the second correction coefficient, the solar power generation amount prediction device 100 calculates the atmospheric pressure at the installation location of the solar power generation equipment 900 after a predetermined time (for example, 30 minutes) from the end point of the similar vector described above. y2'(t) real , which is the instantaneous value of the theoretical value of the power generation amount of the solar power generation equipment 900 obtained from the external horizontal solar radiation amount, and this instantaneous value is used as described above when smoothing the actual value of the power generation amount. The ratio of the smoothed value y2'(t) delay using the above calculation formula is determined as the second correction coefficient R2 (t).

そして太陽光発電量予測装置100は、類似ベクトルから所定時間経過後(例えば30分後)の先例ベクトル内の最新日時の発電量の実績値に第1補正係数R1(t)又は第2補正係数R2(t)を乗ずることで平滑化の影響を取り除いた値を、太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の予測値として算出する(S1080)。 Then, the solar power generation amount prediction device 100 applies the first correction coefficient R1(t) or the second correction coefficient to the actual value of the power generation amount at the latest date and time in the precedent vector after a predetermined time has passed (for example, 30 minutes) from the similar vector. A value obtained by removing the influence of smoothing by multiplying by R2(t) is calculated as a predicted value of the amount of power generated by the solar power generation equipment 900 after a predetermined time (S1080).

なお、S1070において、太陽光発電量予測装置100は、第3補正係数を算出する場合には、直近ベクトルの終了時点から所定時間後(例えば30分後)の太陽光発電設備900の設置場所における大気外水平面日射量の瞬時値y3'(t)realと、この瞬時値を、発電量の実績値を平滑化する際に用いた上述した算出式を用いて平滑化した値y3'(t)delayと、の比率を第3補正係数R3(t)として求める。 In addition, in S1070, when calculating the third correction coefficient, the solar power generation amount prediction device 100 calculates the solar power generation amount at the installation location of the solar power generation equipment 900 after a predetermined time (for example, 30 minutes) from the end of the most recent vector. The instantaneous value y3'(t)real of horizontal solar radiation outside the atmosphere and the value y3'(t) obtained by smoothing this instantaneous value using the above-mentioned calculation formula used to smooth the actual value of power generation amount. The ratio of delay and delay is determined as the third correction coefficient R3(t).

あるいは、太陽光発電量予測装置100は、第4補正係数を算出する場合には、直近ベクトルの終了時点から所定時間後(例えば30分後)の太陽光発電設備900の設置場所における大気外水平面日射量から求めた太陽光発電設備900の発電量の瞬時値y'4(t)realと、この瞬時値を、発電量の実績値を平滑化する際に用いた上述した算出式を用いて平滑化した値y4'(t)delayと、の比率を補正係数R4(t)として求める。 Alternatively, when calculating the fourth correction coefficient, the solar power generation amount prediction device 100 calculates the external horizontal plane at the installation location of the solar power generation equipment 900 after a predetermined time (for example, 30 minutes) from the end of the most recent vector. Using the instantaneous value y'4(t)real of the power generation amount of the solar power generation equipment 900 obtained from the solar radiation amount and this instantaneous value, using the above-mentioned calculation formula used when smoothing the actual value of the power generation amount. The ratio between the smoothed value y4'(t)delay and the smoothed value y4'(t)delay is determined as the correction coefficient R4(t).

これらの場合は、太陽光発電量予測装置100は、類似ベクトルに補正係数を乗じず求めた予測値(補正前の予測値)に、第3補正係数R3(t) あるいは第4補正係数R4(t)を乗じることにより予測値を補正することで平滑化の影響を取り除いた値を、太陽光発電設備900の所定時間後の発電量の補正後の予測値として算出する(S1080)。 In these cases, the solar power generation amount prediction device 100 applies the third correction coefficient R3(t) or the fourth correction coefficient R4( A value obtained by correcting the predicted value by multiplying by t) to remove the influence of smoothing is calculated as a corrected predicted value of the amount of power generated by the solar power generation equipment 900 after a predetermined time (S1080).

このようにして、本実施形態に係る太陽光発電量予測装置100の制御方法によれば、過去の発電量の類似するパターン(類似ベクトル)のその後の発電量の推移を元に、現在から所定時間後の発電量を予測すると共に、予測値に含まれる平滑化処理の影響を取り除くように補正することで、短時間先の太陽光発電設備900の発電量をより正確に予測することが可能になる。 In this way, according to the control method of the solar power generation amount prediction device 100 according to the present embodiment, a predetermined value is determined from the present based on the subsequent trend in power generation amount of a similar pattern (similar vector) of past power generation amount. By predicting the amount of power generated after a certain period of time and correcting it to remove the effects of smoothing included in the predicted value, it is possible to more accurately predict the amount of power generated by the solar power generation equipment 900 in a short period of time. become.

以上、本実施形態に係る太陽光発電量予測装置100、太陽光発電量予測装置の制御方法及びプログラムについて説明したが、本実施形態に係る太陽光発電量予測装置100、太陽光発電量予測装置の制御方法及びプログラムによれば、短時間先の太陽光発電設備900の発電量をより正確に予測することが可能になる。 The solar power generation amount prediction device 100 according to the present embodiment, the control method and program for the solar power generation amount prediction device have been described above, and the solar power generation amount prediction device 100 and the solar power generation amount prediction device according to this embodiment According to the control method and program, it becomes possible to more accurately predict the amount of power generated by the solar power generation equipment 900 in a short period of time.

なお上述した実施の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、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。 Note that the embodiments described above are for facilitating understanding of the present invention, and are not intended to be interpreted as limiting the present invention. The present invention may be modified and improved without departing from its spirit, and the present invention also includes equivalents thereof.

100 太陽光発電量予測装置
101 発電量記憶部
102 ベクトル探索部
103A 第1発電量予測部
103B 第2発電量予測部
104A 第1補正係数算出部
104B 第2補正係数算出部
104C 第3補正係数算出部
104D 第4補正係数算出部
110 CPU
120 メモリ
130 記憶装置
140 記録媒体読取装置
150 通信装置
160 入力装置
170 出力装置
300 発電量管理テーブル
700 太陽光発電量予測装置制御プログラム
800 記録媒体
900 太陽光発電設備
100 Solar power generation amount prediction device 101 Power generation amount storage unit 102 Vector search unit 103A First power generation amount prediction unit 103B Second power generation amount prediction unit 104A First correction coefficient calculation unit 104B Second correction coefficient calculation unit 104C Third correction coefficient calculation Section 104D Fourth correction coefficient calculation section 110 CPU
120 Memory 130 Storage device 140 Recording medium reading device 150 Communication device 160 Input device 170 Output device 300 Power generation management table 700 Solar power generation amount prediction device control program 800 Recording medium 900 Solar power generation equipment

Claims (12)

所定時間後の太陽光発電設備の発電量の予測値を求める太陽光発電量予測装置であって、
前記太陽光発電設備の発電量の瞬時値を所定の算出式を用いて平滑化した値を、発電量の実績値として日時情報と対応付けて記憶する発電量記憶部と、
直近の第1期間内の前記実績値を要素とする直近ベクトルとのノルムが第1所定値以下である類似ベクトルを、前記発電量記憶部から探索するベクトル探索部と、
前記類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第1補正係数として求める第1補正係数算出部と、
前記類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量から求めた前記太陽光発電設備の発電量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第2補正係数として求める第2補正係数算出部と、
前記類似ベクトルの終了時点から前記所定期間後の前記実績値に前記第1補正係数又は前記第2補正係数を乗じた値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の予測値として算出する第1発電量予測部と、
前記直近ベクトルの終了時点から前記所定時間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第3補正係数として求める第3補正係数算出部と、
前記直近ベクトルの終了時点から前記所定期間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量から求めた前記太陽光発電設備の発電量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第4補正係数として求める第4補正係数算出部と、
前記類似ベクトルの終了時点から前記所定期間後の前記実績値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の補正前の予測値とし、さらに前記補正前の予測値に前記第3補正係数または前記第4補正係数を乗じた値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の補正後の予測値として算出する第2発電量予測部と、
を備える、太陽光発電量予測装置。
A solar power generation amount prediction device that calculates a predicted value of the power generation amount of a solar power generation facility after a predetermined time,
a power generation amount storage unit that stores a value obtained by smoothing the instantaneous value of the power generation amount of the solar power generation equipment using a predetermined calculation formula as an actual value of the power generation amount in association with date and time information;
a vector search unit that searches the power generation amount storage unit for a similar vector whose norm with the most recent vector whose elements are the actual performance values within the most recent first period is a first predetermined value or less;
The ratio of the instantaneous value to the value obtained by smoothing the instantaneous value of the extra-atmospheric horizontal solar radiation at the installation location of the solar power generation equipment after the predetermined time from the end point of the similar vector using the calculation formula. a first correction coefficient calculation unit that calculates one correction coefficient;
The instantaneous value of the power generation amount of the solar power generation equipment obtained from the amount of horizontal solar radiation outside the atmosphere at the installation location of the solar power generation equipment after the predetermined time from the end of the similar vector is smoothed using the calculation formula. a second correction coefficient calculation unit that calculates a ratio of the instantaneous value to the value as a second correction coefficient;
A value obtained by multiplying the actual value after the predetermined period from the end of the similar vector by the first correction coefficient or the second correction coefficient is used as a predicted value of the power generation amount of the solar power generation equipment after the predetermined time. a first power generation amount prediction unit that calculates;
The ratio of the instantaneous value to the value obtained by smoothing the instantaneous value of the extra-atmospheric horizontal solar radiation at the installation location of the photovoltaic power generation equipment after the predetermined time from the end of the most recent vector using the calculation formula. a third correction coefficient calculation unit that calculates the third correction coefficient;
The instantaneous value of the power generation amount of the solar power generation equipment obtained from the amount of horizontal solar radiation outside the atmosphere at the installation location of the solar power generation equipment after the predetermined period from the end of the most recent vector is smoothed using the calculation formula. a fourth correction coefficient calculation unit that calculates the ratio of the instantaneous value to the value as a fourth correction coefficient;
The actual value after the predetermined period from the end of the similar vector is used as the uncorrected predicted value of the power generation amount after the predetermined time of the solar power generation equipment, and further the third correction is made to the uncorrected predicted value. a second power generation amount prediction unit that calculates a value multiplied by a coefficient or the fourth correction coefficient as a corrected predicted value of the power generation amount after the predetermined time of the solar power generation equipment;
A solar power generation amount prediction device.
請求項1に記載の太陽光発電量予測装置であって、
前記類似ベクトルが複数探索された場合には、
前記第1補正係数算出部及び前記第2補正係数算出部は、それぞれ、前記類似ベクトル毎に前記第1補正係数及び前記第2補正係数を求め、
前記第1発電量予測部は、前記類似ベクトル毎に、前記類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の実績値と前記第1補正係数又は前記第2補正係数との積を求め、前記積の平均値を前記予測値として算出する、太陽光発電量予測装置。
The solar power generation amount prediction device according to claim 1,
If multiple similar vectors are searched,
The first correction coefficient calculation unit and the second correction coefficient calculation unit each calculate the first correction coefficient and the second correction coefficient for each of the similar vectors,
The first power generation amount prediction unit calculates, for each similar vector, the product of the actual value after the predetermined time from the end point of the similar vector and the first correction coefficient or the second correction coefficient, and calculates the product of the product. A solar power generation amount prediction device that calculates an average value as the predicted value.
請求項1に記載の太陽光発電量予測装置であって、
前記類似ベクトルが複数探索された場合には、
前記第2発電量予測部は、前記類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の実績値の平均値を前記補正前の予測値として算出し、前記補正前の予測値に前記第3補正係数または前記第4補正係数を乗じた値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の補正後の予測値として算出する、太陽光発電量予測装置。
The solar power generation amount prediction device according to claim 1,
If multiple similar vectors are searched,
The second power generation amount prediction unit calculates the average value of the actual values after the predetermined time from the end point of the similar vector as the pre-correction predicted value, and applies the third correction coefficient or A solar power generation amount prediction device that calculates a value multiplied by the fourth correction coefficient as a corrected predicted value of the power generation amount of the solar power generation equipment after the predetermined time.
請求項1に記載の太陽光発電量予測装置であって、
前記類似ベクトルが複数探索された場合には、
前記第1補正係数算出部及び前記第2補正係数算出部は、それぞれ、前記類似ベクトル毎に前記第1補正係数及び前記第2補正係数を求め、
前記第1発電量予測部は、前記類似ベクトル毎に、前記類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の実績値と前記第1補正係数又は前記第2補正係数との積を求め、さらに、現在により近い実績値と前記第1補正係数又は前記第2補正係数との積、あるいは前記直近ベクトルとのノルムがより小さい類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の実績値と前記第1補正係数又は前記第2補正係数との積、である程大きな係数を乗じることで前記積の加重平均値を求め、前記加重平均値を前記予測値として算出する、太陽光発電量予測装置。
The solar power generation amount prediction device according to claim 1,
If multiple similar vectors are searched,
The first correction coefficient calculation unit and the second correction coefficient calculation unit each calculate the first correction coefficient and the second correction coefficient for each of the similar vectors,
The first power generation amount prediction unit calculates, for each of the similar vectors, the product of the actual value after the predetermined time from the end of the similar vector and the first correction coefficient or the second correction coefficient, and The product of the closer actual value and the first correction coefficient or the second correction coefficient, or the product of the actual value and the first correction coefficient after the predetermined time from the end point of a similar vector whose norm with the nearest vector is smaller, or A solar power generation amount prediction device that calculates a weighted average value of the product by multiplying the product with the second correction coefficient by a larger coefficient, and calculates the weighted average value as the predicted value.
請求項1に記載の太陽光発電量予測装置であって、
前記類似ベクトルが複数探索された場合には、
前記第2発電量予測部は、前記類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の実績値に、現在により近い実績値、あるいは前記直近ベクトルとのノルムがより小さい類似ベクトルの終了時点から前記所定時間経過後の実績値である程大きな係数を乗じることで前記実績値の加重平均値を前記補正前の予測値として求め、前記補正前の予測値に前記第3補正係数または前記第4補正係数を乗じた値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の補正後の予測値として算出する、太陽光発電量予測装置。
The solar power generation amount prediction device according to claim 1,
If multiple similar vectors are searched,
The second power generation amount prediction unit is configured to set the actual value after the predetermined time from the end point of the similar vector to an actual value closer to the current time, or the predetermined time period from the end point of the similar vector having a smaller norm with respect to the most recent vector. The weighted average value of the actual value is obtained as the pre-correction predicted value by multiplying the actual value after the passage of time by a larger coefficient, and the third correction coefficient or the fourth correction coefficient is applied to the pre-correction predicted value. A solar power generation amount prediction device that calculates a multiplied value as a corrected predicted value of the power generation amount of the solar power generation equipment after the predetermined time.
請求項1~5のいずれかに記載の太陽光発電量予測装置であって、
前記発電量記憶部には、前記実績値が日時情報及び天候情報と対応付けて記憶され、
前記ベクトル探索部は、前記直近ベクトルとのノルムが前記第1所定値以下である候補ベクトルを前記発電量記憶部から探索した上で、前記候補ベクトル内の最新の実績値と前記直近ベクトル内の最新の実績値とに関して、各実績値の日付の差が第1日数以内であり、かつ、時刻の差が第1時間以内であり、天候情報が同一であり、かつ、日付が同日でない候補ベクトルを、前記類似ベクトルとして選出する、太陽光発電量予測装置。
The solar power generation amount prediction device according to any one of claims 1 to 5,
The power generation amount storage unit stores the actual value in association with date and time information and weather information,
The vector search unit searches the power generation amount storage unit for a candidate vector whose norm with the most recent vector is equal to or less than the first predetermined value, and then searches the latest actual value in the candidate vector and the most recent actual value in the most recent vector. Candidate vectors in which the date difference between each actual value is within the first number of days, the time difference is within the first hour, the weather information is the same, and the date is not the same day with respect to the latest actual value. A solar power generation amount prediction device that selects as the similar vector.
請求項6に記載の太陽光発電量予測装置であって、
前記ベクトル探索部は、前記候補ベクトルを探索できなかった場合には、前記第1所定値を、前記第1所定値よりも大きな第2所定値に変更して、再度、前記候補ベクトルの探索を行う、太陽光発電量予測装置。
The solar power generation amount prediction device according to claim 6,
When the candidate vector cannot be searched, the vector search unit changes the first predetermined value to a second predetermined value larger than the first predetermined value and searches for the candidate vector again. A solar power generation amount prediction device.
請求項6又は7に記載の太陽光発電量予測装置であって、
前記ベクトル探索部は、前記類似ベクトルを探索できなかった場合には、前記第1日数を、前記第1日数よりも大きな第2日数に変更して、再度、前記類似ベクトルの探索を行う、太陽光発電量予測装置。
The solar power generation amount prediction device according to claim 6 or 7,
When the similar vector cannot be searched, the vector search unit changes the first number of days to a second number of days larger than the first number of days and searches for the similar vector again. Photovoltaic power generation prediction device.
請求項6~8のいずれかに記載の太陽光発電量予測装置であって、
前記ベクトル探索部は、前記類似ベクトルを探索できなかった場合には、前記第1時間を、前記第1時間よりも大きな第2時間に変更して、再度、前記類似ベクトルの探索を行う、太陽光発電量予測装置。
The solar power generation amount prediction device according to any one of claims 6 to 8,
When the similar vector cannot be searched, the vector search unit changes the first time to a second time that is larger than the first time and searches for the similar vector again. Photovoltaic power generation prediction device.
請求項6~9のいずれかに記載の太陽光発電量予測装置であって、
前記天候情報には、晴れ、曇り、雨、雪が含まれる、太陽光発電量予測装置。
The solar power generation amount prediction device according to any one of claims 6 to 9,
A solar power generation amount prediction device, wherein the weather information includes sunny, cloudy, rain, and snow.
所定時間後の太陽光発電設備の発電量の予測値を求める太陽光発電量予測装置の制御方法であって、
前記太陽光発電量予測装置が、
前記太陽光発電設備の発電量の瞬時値を所定の算出式を用いて平滑化した値を、発電量の実績値として日時情報と対応付けて記憶する発電量記憶部から、直近の第1期間内の前記実績値を要素とする直近ベクトルとのノルムが第1所定値以下である類似ベクトルを探索し、
前記類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第1補正係数として求め、
前記類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量から求めた前記太陽光発電設備の発電量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第2補正係数として求め、
前記類似ベクトルの終了時点から前記所定期間後の前記実績値に前記第1補正係数又は前記第2補正係数を乗じた値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の予測値として算出し、
前記直近ベクトルの終了時点から前記所定時間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第3補正係数として求め、
前記直近ベクトルの終了時点から前記所定期間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量から求めた前記太陽光発電設備の発電量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第4補正係数として求め、
前記類似ベクトルの終了時点から前記所定期間後の前記実績値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の補正前の予測値とし、さらに前記補正前の予測値に前記第3補正係数または前記第4補正係数を乗じた値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の補正後の予測値として算出する、太陽光発電量予測装置の制御方法。
A method of controlling a solar power generation amount prediction device that obtains a predicted value of the power generation amount of a solar power generation facility after a predetermined time, the method comprising:
The solar power generation amount prediction device includes:
The most recent first period is stored from the power generation storage unit that stores the instantaneous value of the power generation amount of the solar power generation equipment smoothed using a predetermined calculation formula as the actual value of the power generation amount in association with date and time information. searching for a similar vector whose norm with the nearest vector whose element is the actual value within is less than or equal to a first predetermined value;
The ratio of the instantaneous value to the value obtained by smoothing the instantaneous value of the extra-atmospheric horizontal solar radiation at the installation location of the solar power generation equipment after the predetermined time from the end point of the similar vector using the calculation formula. Obtained as 1 correction coefficient,
The instantaneous value of the power generation amount of the solar power generation equipment obtained from the amount of horizontal solar radiation outside the atmosphere at the installation location of the solar power generation equipment after the predetermined time from the end of the similar vector is smoothed using the calculation formula. Determining the ratio of the instantaneous value to the value as a second correction coefficient,
A value obtained by multiplying the actual value after the predetermined period from the end of the similar vector by the first correction coefficient or the second correction coefficient is used as a predicted value of the power generation amount of the solar power generation equipment after the predetermined time. Calculate,
The ratio of the instantaneous value to the value obtained by smoothing the instantaneous value of the extra-atmospheric horizontal solar radiation at the installation location of the photovoltaic power generation equipment after the predetermined time from the end of the most recent vector using the calculation formula. 3 Find it as a correction coefficient,
The instantaneous value of the power generation amount of the solar power generation equipment obtained from the amount of horizontal solar radiation outside the atmosphere at the installation location of the solar power generation equipment after the predetermined period from the end of the most recent vector is smoothed using the calculation formula. Determining the ratio of the instantaneous value to the value as a fourth correction coefficient,
The actual value after the predetermined period from the end of the similar vector is used as the uncorrected predicted value of the power generation amount after the predetermined time of the solar power generation equipment, and further the third correction is made to the uncorrected predicted value. A control method for a solar power generation amount prediction device, wherein a value multiplied by a coefficient or the fourth correction coefficient is calculated as a corrected predicted value of the power generation amount after the predetermined time of the solar power generation equipment.
所定時間後の太陽光発電設備の発電量の予測値を求めるためのプログラムであって、
コンピュータに、
前記太陽光発電設備の発電量の瞬時値を所定の算出式を用いて平滑化した値を、発電量の実績値として日時情報と対応付けて記憶する発電量記憶部から、直近の第1期間内の前記実績値を要素とする直近ベクトルとのノルムが第1所定値以下である類似ベクトルを探索する手順と、
前記類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第1補正係数として求める手順と、
前記類似ベクトルの終了時点から前記所定時間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量から求めた前記太陽光発電設備の発電量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第2補正係数として求める手順と、
前記類似ベクトルの終了時点から前記所定期間後の前記実績値に前記第1補正係数又は前記第2補正係数を乗じた値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の予測値として算出する手順と、
前記直近ベクトルの終了時点から前記所定時間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第3補正係数として求める手順と、
前記直近ベクトルの終了時点から前記所定期間後の前記太陽光発電設備の設置場所における大気外水平面日射量から求めた前記太陽光発電設備の発電量の瞬時値を前記算出式を用いて平滑化した値に対する、前記瞬時値の割合を、第4補正係数として求める手順と、
前記類似ベクトルの終了時点から前記所定期間後の前記実績値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の補正前の予測値とし、さらに前記補正前の予測値に前記第3補正係数または前記第4補正係数を乗じた値を、前記太陽光発電設備の前記所定時間後の発電量の補正後の予測値として算出する手順と、
を実行させるためのプログラム。
A program for obtaining a predicted value of the amount of power generated by a solar power generation facility after a predetermined time,
to the computer,
The most recent first period is stored from the power generation storage unit that stores the instantaneous value of the power generation amount of the solar power generation equipment smoothed using a predetermined calculation formula as the actual value of the power generation amount in association with date and time information. a step of searching for a similar vector whose norm with the nearest vector whose element is the actual value within is less than or equal to a first predetermined value;
The ratio of the instantaneous value to the value obtained by smoothing the instantaneous value of the extra-atmospheric horizontal solar radiation at the installation location of the solar power generation equipment after the predetermined time from the end point of the similar vector using the calculation formula. A procedure for obtaining one correction coefficient,
The instantaneous value of the power generation amount of the solar power generation equipment obtained from the amount of horizontal solar radiation outside the atmosphere at the installation location of the solar power generation equipment after the predetermined time from the end of the similar vector is smoothed using the calculation formula. a step of determining the ratio of the instantaneous value to the value as a second correction coefficient;
A value obtained by multiplying the actual value after the predetermined period from the end of the similar vector by the first correction coefficient or the second correction coefficient is used as a predicted value of the power generation amount of the solar power generation equipment after the predetermined time. Steps to calculate and
The ratio of the instantaneous value to the value obtained by smoothing the instantaneous value of the extra-atmospheric horizontal solar radiation at the installation location of the photovoltaic power generation equipment after the predetermined time from the end of the most recent vector using the calculation formula. 3 Procedures for obtaining correction coefficients,
The instantaneous value of the power generation amount of the solar power generation equipment obtained from the amount of horizontal solar radiation outside the atmosphere at the installation location of the solar power generation equipment after the predetermined period from the end of the most recent vector is smoothed using the calculation formula. a step of determining the ratio of the instantaneous value to the value as a fourth correction coefficient;
The actual value after the predetermined period from the end of the similar vector is used as the uncorrected predicted value of the power generation amount after the predetermined time of the solar power generation equipment, and further the third correction is made to the uncorrected predicted value. a step of calculating a value multiplied by a coefficient or the fourth correction coefficient as a corrected predicted value of the power generation amount after the predetermined time of the solar power generation equipment;
A program to run.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012124188A (en) 2010-12-06 2012-06-28 Hitachi Ltd Photovoltaic power generation prediction device, photovoltaic power generation prediction method, system voltage controller, system voltage control method
WO2016088761A1 (en) 2014-12-02 2016-06-09 積水化学工業株式会社 Electric power control system, electric power control method, and program
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