JP7366352B2 - 発電制御装置、発電制御方法、発電制御プログラム及び発電システム - Google Patents

Description

本発明は、発電制御システムに用いられる発電制御装置、発電制御方法及び発電制御プログラムに関する。

従来、太陽光発電システムなどの発電システムは、電力会社との売買契約に基づいて、その余剰電力は商用電力線に逆潮流させ電力会社に売電されていた。しかし、各種分散電源が増加するにともない、逆潮流による電力系統の電圧変動という弊害が生じることとなった。
そのため、現在では発電システムから電力会社への逆潮流を回避しなければならない場合があり、発電量（発電電力）を制御する必要が生じてきた。
発電量の制御方法として、逆潮流を抑制するための制御方法が公知である。

特開２０１７－０９３１２７号公報 特開２０１２－１７５８５８号公報 特許６３６４５６７号公報

現実の消費電力は、時々刻々変化する一方で、パワーコンディショナーに発電量の制御にはタイムラグが発生する。そのため、発電量が消費電力を超過しないように、消費電力の変化を想定して、発電量の上限を設定する必要がある。すなわち、分単位や秒単位の短い時間で消費電力が変化するため、現実的には、この変化を考慮して、過剰にマージン（余裕）を持たせた低い上限値での発電制御を行うことになる。その結果、発電効率が低下することになる。

上記課題を鑑み、本発明は、過剰に発電量を制限することを防止し、発電効率を向上させることができる発電システム及び発電制御方法を提供することを課題とする。

本発明に係る発電制御装置は、
パワーコンディショナーを具備する発電システムにおいて、前記パワーコンディショナーに指令値を送出することにより発電量を制御するための発電制御装置であって、
前記発電制御装置は、消費電力を取得し、直近の過去の時刻における計測値に基づいて複数の時刻の消費電力から所定時間経過後の消費電力の予測値を算出すると共に、
前記予測値に基づき前記予測値以下となる発電電力を指定する指令値を算出して、前記パワーコンディショナーに出力する演算処理部を具備することを特徴とする。

本発明に係る発電制御方法は、パワーコンディショナーを備えた発電システムに対して発電制御を行う発電制御装置において、
直近の過去の時刻における計測値に基づいて
複数の時刻の消費電力から所定時間経過後の消費電力の予測値を算出する第１の工程と、
前記パワーコンディショナーに対して前記予測値以下となる発電電力を指定する指令値を算出する第２の工程と、
前記パワーコンディショナーが前記指令値に従って前記発電システムの発電量を前記予測値以下に制御する第３の工程と、を実行させることを特徴とする。

上記予測値及び上記指令値の算出は、演算処理部において実行されるプログラムによって実施される。本発明に係る発電システムは、発電装置と、パワーコンディショナーと、上記の発電制御装置とを含む構成により実現される。

本発明によれば、過剰に発電量を制限することを防止し、発電効率を向上させることができる発電システムやそれを実現するために適用可能な発電制御装置、発電制御方法、発電制御のためのプログラムを得ることができる。

太陽光発電制御システムの主要構成を示す図。 消費電力とＰＣＳに対する指令値の時間的推移例を示すグラフ。 直近の消費電力から消費電力の予測値を算出する具体例を示すグラフ。 直近の消費電力を用いた、第１及び第２の実施形態による消費電力の予測値の時間的推移例を示すグラフ。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。但し、以下の実施形態は、いずれも本発明の要旨の認定において限定的な解釈を与えるものではない。また、同一又は同種の部材については同じ参照符号を付して、説明を省略することがある。以下の実施形態では、分散電源の一例として太陽光発電システムについて説明する。

（第１の実施形態）
図１は、本発明にかかる太陽光発電制御システム１（以下、単に発電制御システムと称す。）の一実施形態の主要構成を示す。
発電制御システム１は、太陽電池２、ＰＣＳ（パワーコンディショナ）３及び発電制御装置４（以下単に、制御装置と称す）を備え、太陽電池２により発電された電力を自家消費する発電システムである。
なお、発電制御システム１は、受変電部５（配電盤）を含んでも良い。さらに発電制御システム１は、太陽電池２により発電された電力を蓄える蓄電池を備えてもよい。

ＰＣＳ３は太陽電池２から出力された直流電力を交流電力に変換するとともに太陽電池２の発電量（発電電力）を制御する。すなわち、ＰＣＳ３は、太陽電池２のＩ－Ｖ特性に従って太陽電池２の発電量を制御することができ、例えば公知のＭＰＰＴ法により発電量が最大となるように制御することができる。

ＰＣＳ３は、電力線によって受変電部５と電気的に接続されており、さらに受変電部５は、例えばエアコン等の１つ以上の電気設備である負荷６と電気的に接続されている。
従って、発電された電力は、ＰＣＳ３及び受変電部５を経由して、負荷６に送電され消費される。

また、受変電部５は、電力会社７（外部電源）等からの商用電力線に接続されており、商用電力線から電力供給を受け負荷６に電力を供給することができる。従って、受変電部５は、複数の電力源に対して電力線により電気的に接続されており、それらの複数の電力源から受電した電力を、電気的に接続されている負荷６へと電力の分配を行う。
さらに受変電部５は、電力源の供給電圧と負荷６の電気設備の規格電圧に差がある場合、電気設備の規格電圧に応じて変電を行う変圧器の機能を備えてもよい。

制御装置４は、太陽電池２の発電量の上限値を設定するため、負荷６の消費電力、又は受変電部５から負荷６への供給電力を計測する計測部を備える。
なお、受変電部５側に負荷６へ供給電力を計測する機能がある場合、制御装置４は、受変電部５から負荷への供給電力の値を取得すればよい。
また、電力の計測部は、受変電部５内に設けてもよく、制御装置４に内蔵して計測部のみを電力線に設置してもよく、別途独立して設けても良い。計測部は公知の電力計を用いることができる。例えば、電力会社等が消費電力を測定する際に使用する電力計を用いることができる。
なお、消費電力の取得方法は、上記に限定されず、公知の方法により取得することができ、例えば、電力会社等からの買電力と太陽電池２の発電電力との総和から算出してもよい。

制御装置４は、消費電力を超過しないように、計測した消費電力に基づき、発電量の上限を算出し、ＰＣＳ３に対して、発電量の上限（又は上限を指定する値）を指令値として出力する。ＰＣＳ３は、指令値に従って、太陽電池２の発電量を、指定された上限以下となるように制御する。
図２は、消費電力とＰＣＳ３に対する指令値の時間的推移を示すグラフである。図２において、点線は消費電力、実線は指令値を示す。指令値は、例えば消費電力の一次関数や消費電力から所定量減ずることにより、消費電力より低い値に設定されている。
図２（ａ）に観察されるように、消費電力の変化は、相対的に緩やかに変化する曲線に短周期で変化する成分が重畳された挙動を示す。

図２（ａ）に示す例の場合、逆潮流を防止するため、いずれの時間においても指令値は消費電力より低い値に設定されている。
しかし、現実にＰＣＳ３が太陽電池２の発電量を制御する場合には、有限の制御遅れ時間（応答時間）が存在し、消費電力が計測された時刻と、太陽電池２の発電量制御が完了する時刻との間に、有限の時間経過が生じ、例えば数秒程度の時間的なずれ（タイムラグ）が生じる。

例えば、消費電力を時間ｔの関数ＣＷ（ｔ）とし、時刻ｔ１において、消費電力ＣＷ（ｔ１）に基づいて、発電量の指令値ＰＷ（ｔ１）（＜ＣＷ（ｔ１））を確定し、ＰＣＳ３が太陽電池２の発電量がＰＷ（ｔ１）となるよう指令したとする。そして、有限の時間（Δｔ）経過後に太陽電池２の発電量がＰＷ（ｔ１）となるとする。
消費電力は、時々刻々変化するため、時刻ｔ１+ΔｔにおいてはＣＷ１（ｔ１+Δｔ）となる。もし消費電力が減少した場合、ＣＷ（ｔ１+Δｔ）＜ＣＷ（ｔ１）となる。
この場合、ＰＷ（ｔ１）＜ＣＷ（ｔ１）であるが、消費電力の減少量ＣＷ（ｔ１）－ＣＷ（ｔ１+Δｔ）が、消費電力と指令値とのマージンＣＷ（ｔ１）－ＰＷ（ｔ１）を上回ると、ＣＷ（ｔ１）－ＣＷ（ｔ１+Δｔ）＞ＣＷ（ｔ１）－ＰＷ（ｔ１）となる。制御遅れ時間により、時刻ｔ１＋Δｔにおいて太陽電池２の発電量は、ＰＷ（ｔ１）となり、消費電力より大きくなる（ＰＷ（ｔ１）＞ＣＷ（ｔ１+Δｔ））。その結果、時刻ｔ１＋Δｔにおいて、逆潮流が発生することになる。

図２（ｂ）は、図２（ａ）の円で囲んだ領域近傍を拡大したグラフである。円で囲んだ領域は、消費電力が減少する谷の部分が存在する。図２（ｂ）に示すように、時間Δｔのずれ（制御遅れ時間）が生じた場合には、上記のように指令値ＰＷ（ｔ１）が、消費電力ＣＷ（ｔ１+Δｔ）を上回り、逆潮流が生じることになる。
このように、発電制御の制御遅れ時間と同程度の短周期での消費電力の変化は、逆潮流を引き起こすリスクを高める。

そのため従来は、図２（ｃ）に示すように、例えば、１日の内の全ての時刻での消費電力の短周期の変動幅の最大量（図中ΔＰ）を予め推定しておき、この最大量の変動が生じても逆潮流が生じないよう十分に大きなマージンを持たせて、ＰＣＳ３の指令値を設定する必要があった。
この場合、日によって消費電力の挙動が変化し、変動の最大量も変わることがあるため、最大量は過去の実績等から推定する必要がある。
また、この最大量の変動が生じる時刻は不明であるため、全ての時刻に対して、この最大量の変動が生じても逆潮流が生じないよう、ＰＣＳ３の指令値を設定する必要がある。
従って、逆潮流のリスクを防止するため、多くの時刻において、消費電力の短周期の変動は過大評価されることとなる。
太陽電池２の発電量は、このように設定されたマージンのために過剰に制限（低減）されてしまい、結果的に、太陽電池２の発電効率を低下させてしまうことがある。

なお、実際には、発電制御の有限の制御遅れ時間は、（１）ＰＣＳ３自体の制御特性の他、（２）消費電力の計測（電力計測器から制御端末への通信）、（３）指令値の計算（ただし、これは一瞬で完了するため無視できる）、（４）指令値の送信（計測端末からＰＣＳ３への通信）が合わさった値であるが、実測により求めることもできる。

従って、直近の過去の時刻における計測値に基づいて複数の時刻の消費電力から短周期の消費電力の変化を予測し、太陽電池２の発電量の上限を決定することで、逆潮流を防止しつつ太陽電池２の発電効率を、従来より向上させることができる。
すなわち、制御遅れ時間に相当する時間の経過後の消費電力を、直近の消費電力のデータに基づいて予測し、太陽電池２の発電量の上限を消費電力の予測値以下に設定する。
具体的には、過去の数点の消費電力の値から、将来の消費電力を予測する。推定する時刻は、制御遅れ時間相当の短時間後の時刻であり、例えば制御遅れ時間の２倍から１０倍の時間が経過した時刻の値を予測する。このように短周期での消費電力の予測をするものであり、従って、長周期の消費電力の予測は不要である。
なお、上記のように、制御遅れ時間は、消費電力の計測開始時から発電量の出力までであり、実測も可能である。

このように短周期での消費電力の変動を予測して追随するため、従来のように、全時刻での短周期の変動幅の最大量を見込んで、消費電力と指令値とのマージンを設定する必要がなくなり、予測値と指令値とのマージンは、変動幅の最大量（ΔＰ）より小さくすることができる。その結果、発電効率が向上する。

（消費電力の予測１）
基本的に、その時点の消費電力の動き、速度と加速度から次の値を予測する。予測方法として、例えば多項式を用いた回帰分析を用いてもよい。具体的には、直近の３点の時刻の消費電力のデータより、消費電力の時間に関しての回帰分析により以下の二次関数（以下、二次回帰関数と称す）を求める。
Ｙ＝Ａ＋ＢＸ＋ＣＸ２ （式１）
ここでＹは消費電力、Ｘは時間である。
３点の時刻と消費電力の計測値、すなわち時刻Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３の消費電力の値Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３が得られれば、Ａ、Ｂ、Ｃの値は一意に求めることができる。
上記回帰関数により、時刻Ｘにおける消費電力Ｙを算出することができる。
なお、上記のように短周期の変化を求めるものであり、予測する時刻Ｘは、制御遅れ時間に相当する時間程度経過した時刻である。なお、制御遅れ時間は、システム全体やＰＣＳ３により変動するため、時刻Ｘは可変に設定できる。
なお、二次方程式におけるＡ、Ｂ、Ｃを求めることは速度、加速度を求める事と同等であることは言うまでもない。

（消費電力の予測２）
さらに一層、消費電力データの過去の挙動を反映させて、消費電力を予測することが可能である。
本実施形態においては、反映させる過去の消費電力データ数を自動的に変更し、将来の消費電力を予測することができる。具体的には、３点以上の時間に関する消費電力の近似式を二次関数（二次回帰関数）として求め、その近似式の実測データに対する相関係数から、近似式の妥当性を判断し、妥当であると判断される最大のデータ数を採用する。
以下、本実施形態２について、詳細に説明する。

具体的には、以下の手順に従って、制御装置４の演算処理部は、二次関数（二次回帰関数）を求める。
ステップ０： 相関係数の閾値（Ｒｃ）を設定する。
ステップ１： 直近のｎ＝３点の時刻と消費電力から二次回帰関数を算出する。
ステップ２： ｎを１増加して（ｎ＝ｎ＋１）、直近のｎ点の時刻と消費電力から二次回帰関数を算出する。
ステップ３： 得られた二次回帰関数に対して相関係数を算出し、閾値Ｒｃと比較する。
ステップ４： 算出した相関係数が、閾値Ｒｃ以上であれば、処理継続と判断し、ステップ２に戻り、閾値Ｒｃより小さければ、処理完了と判断し、ｎを１減じて（ｎ＝ｎ－１）、直近のｎ点の時刻と消費電力から算出した二次回帰関数を採用し、手順を終了する。
すなわち、相関係数ｒが閾値Ｒｃ以上であれば、ステップ２、３を繰り返し、相関係数ｒが閾値Ｒｃより小さければステップ４により、手順は終了する。

上記ステップにより、制御装置４は、消費電力の予測値を算出することができる。その後、その消費電力の予測値に基づき、太陽電池２の発電量の上限値を算出し、ＰＣＳ３に指令値として出力し、ＰＣＳ３は、その上限値以下となるよう太陽電池２の発電量を制御する。

二次回帰関数（式１）は、直近の連続した計測時刻Ｘｉを用い、時刻Ｘｉのときの消費電力をＹｉとし、データ数をｎ（自然数）とすると、
Ｃ＝（Ｓｘ２ｙＳｘｘ－ＳｘｙＳｘｘ２）／（ＳｘｘＳｘ２ｘ２－（Ｓｘｘ２）２）
Ｂ＝（ＳｘｙＳｘ２ｘ２－Ｓｘ２ｙＳｘｘ２）／（ＳｘｘＳｘ２ｘ２－（Ｓｘｘ２）２）
Ａ＝＜Ｙ＞－Ｂ＜Ｘ＞－Ｃ＜Ｘ２＞
となる。
ここで、
＜Ｘ＞＝ΣＸｉ／ｎ
＜ｙ＞＝ΣＹｉ／ｎ
＜Ｘ２＞＝ΣＸｉ２／ｎ
Ｓｘｘ＝Σ（Ｘｉ－＜Ｘ＞）２／ｎ
＝ΣＸｉ２／ｎ－＜Ｘ＞２
Ｓｘｙ＝Σ（Ｘｉ－＜Ｘ＞）（Ｙｉ－＜Ｙ＞）／ｎ
＝ΣＸｉＹｉ／ｎ－＜Ｘ＞＜Ｙ＞
Ｓｘｘ２＝Σ（Ｘｉ－＜Ｘ＞）（Ｘｉ２－＜Ｘ２＞）／ｎ
＝ΣＸｉ３／ｎ－＜Ｘ＞＜Ｘ２＞
Ｓｘ２ｘ２＝Σ（Ｘｉ２－＜Ｘ２＞）２／ｎ
＝ΣＸｉ４／ｎ－＜Ｘ２＞＜Ｘ２＞
Ｓｘ２ｙ＝Σ（Ｘｉ２－＜Ｘ２＞）（Ｙｉ－＜Ｙ＞）／ｎ
＝ΣＸｉ２Ｙｉ／ｎ－＜Ｘ２＞＜Ｙ＞
である。
なお、Σは、インデックス（ｉ）が１からｎまでの総和を示す。
また、相関係数ｒは、
ｒ＝√（１－Σ（Ｙｉ－（Ａ＋ＢＸｉ＋ＣＸｉ２））２／（Σ（Ｙｉ－＜Ｙ＞）２））
で定義した。
なお、「√」は平方根を示す。

上記のように四則演算により容易に二次回帰関数及び相関係数を求めることができ、演算処理装置、例えばマイコン等により、上記手順を実行することができる。
従って、公知の電力計により消費電力値を定期的に計測し、得られた計測値を順次記憶装置に保存し、演算処理装置は、記憶装置に保存した消費電力値を、読み出して算出することができる。
なお、消費電力は、上記に限らず公知の方法により取得すればよい。

以下図３を参照し、消費電力の予測値を算出する具体例を示す。
以降の消費電力の予測値を算出する各ステップにおいては、記憶装置に保存されているデータを、最新の現在の計測値から順に、過去の時刻の計測値を、演算処理装置が読み出すこととなる。
例えば、直近の５点の時刻Ｘ［秒］と消費電力Ｙ［ｋＷ］の組合わせ（Ｘｉ、Ｙｉ）が、（０、６）、（－１、７）、（－２、５）、（－３、４）、（－４、５）であったとする。
なお、時刻Ｘは、１秒毎に測定を行い、現時点を０秒とし、過去の時刻を負の値で表現している。
なお、「直近」とは、最新の時刻とそれに連続した過去の時刻を意味し、上記例のように、各ステップで回帰分析に使用する計測値は、そのステップ実行時刻に対して直近の時刻の計測値である。

ステップ０：
相関係数の閾値（判定値）Ｒｃを０．８に設定する。
このステップは、一度実行すればよく、以下のステップと異なり、各時刻において、消費電力の予測値を算出する毎に実行する必要はない。そのため、予め閾値（判定値）Ｒｃを記憶装置に保存しておけばよい。
以下、ステップ１から４は、太陽電池２を制御する各時刻に対して実行する。

ステップ１：
図３（ａ）に示すように、直近のｎ＝３点の時刻、すなわち時刻Ｘ＝０、－１、－２［秒］における各消費電力の値を用い、二次回帰関数を求める。
二次関数の各係数は、Ａ＝６、Ｂ＝－２．５、Ｃ＝－１．５となる。
例えば、１秒後（Ｘ＝１）の消費電力の予測値は、Ｙ＝２．０［ｋＷ］となる。
なお、この場合、言うまでもなくｒ＝１である。

ステップ２：
図３（ｂ）に示すように、直近のｎ＋１＝４点の時刻、すなわち時刻Ｘ＝０、－１、－２、－３［秒］における各消費電力の値を用い、二次回帰関数を求める。
二次関数の各係数は、Ａ＝６．２、Ｂ＝－０．７、Ｃ＝－０．５となる。
例えば、１秒後（Ｘ＝１）の消費電力の予測値はＹ＝４．０［ｋＷ］となる。

ステップ３：
得られた二次回帰関数に対して相関係数ｒを算出すると、ｒ＝０．９２となる。

ステップ４：
算出した相関係数ｒ（０．９２）が、閾値Ｒｃ（０．８）以上であるため、ステップ２に戻る。

ステップ２：
図３（ｃ）に示すように、直近のｎ＋１＝５点の時刻、すなわち時刻Ｘ＝０、－１、－２、－３、－４［秒］における各消費電力の値を用い、二次回帰関数を算出する。
二次関数の各係数は、Ａ＝６．５４、Ｂ＝－０．７９、Ｃ＝０．０７となる。
例えば、１秒後（Ｘ＝１）の消費電力の予測値はＹ＝４．０［ｋＷ］となる。

ステップ３：
得られた二次回帰関数に対して相関係数ｒを算出すると、ｒ＝０．７０となる。

ステップ４：
算出した相関係数ｒ（０．７０）が、閾値Ｒｃ（０．８）より小さいため、直近のｎ－１＝４点の時刻に対する二次回帰関数を採用し、手順を終了する。

従って、採用された二次回帰関数は、直近のｎ＝４点の実測データから得られた二次関数を採用し、二次関数の各係数は、Ａ＝６．２、Ｂ＝－０．７、Ｃ＝－０．５となる。
消費電力の予測値はＹ＝４．０［ｋＷ］となる。

このように、複数の直近の過去及び現在の時刻と消費電力との相関関係から、所定時間後の消費電力の予測値を算出できる。ここで、所定時間とは、ＰＣＳ３の制御遅れ時間程度に設定されるが、制御遅れ時間の変動を考慮すると、好適には、例えば制御遅れ時間の２倍から１０倍である。

制御する太陽電池２の発電量の上限を、消費電力の予測値以下に設定する。
例えば、消費電力の予測値より一定数少ない値又は消費電力の予測値の関数（比例、一次関数等）とし、例えば３．５［ｋＷ］とする。

制御装置４により求められた太陽電池２の発電量の上限は、ＰＣＳ３に出力され、ＰＣＳ３は、太陽電池２の発電量を制御する。消費電力の予測値は、制御遅れ時間に相当する時間が経過した時刻の値であるため、有限の制御遅れ時間が経過した時刻において、消費電力の予測値を上回らないように太陽電池２は制御されることとなる。

なお、上記のステップ０から４により、複数の予測値が得られる場合、最も多くのデータ点数から予測値を採用したが、上記ステップ０から４により求めた各二次回帰関数から算出された予測値のうち、最も低い値となる予測値を採用してもよい。

（第２の実施形態）
第１の実施形態においては、取得された消費電力から直接回帰分析により消費電力の予測値を算出した。本実施形態においては、取得された消費電力の移動平均を算出し、算出された移動平均から回帰分析により消費電力を算出する。
取得された消費電量の時間推移の短周期の変動が激しい場合、消費電力の予測値が過剰に大きくなるか又は小さくなる、すなわち消費電力を過大評価又は過小評価する場合がある。消費電力を過大評価した場合、逆潮流のリスクが増大し、消費電力を過小評価した場合、太陽電池２の発電効率を低下することになる。

以下に示すように、消費電力の移動平均に基づいて消費電力の予測値を算出することで、過大評価又は過小評価を低減することができる。
図４は、第１の実施形態及び第２の実施形態により消費電力の予測値の時間的推移例を比較して示す。
点線Ａは、実際に取得された消費電力、破線Ｂは、消費電力の値から算出した予測値、実線Ｃは、消費電力の移動平均から回帰分析により算出した予測値を示す。
この場合、破線Ｂ及び実線Ｃは、それぞれ直近の３点のデータから回帰分析により２次関数を求め、予測値を算出した。

破線Ｂは、点線Ａと比べ、短周期の変動量が大きいことが分かる。一方、実線Ｃは、破線Ｂと比べ、短周期の変動が抑えられ、過大評価又は過小評価が抑制されていることが分かる。
以下具体的に、制御装置４による、移動平均を用いた消費電力の予測方法及び太陽電池２の発電量の制御方法について説明する。
なお、移動平均とは、時系列データにおいて直近の複数のデータを用いて平均値を計算する手法であるが、簡単のため、移動平均によって得られた平均値を「移動平均」と称することがある。

まず、消費電力の移動平均を算出するための時間間隔を決定する。これは、その時間間隔に相当するデータ点数（以下このデータ点数をｋとする。）を決定することと同じである。例えば、実際に得られた消費電力から、短周期で変動する平均的周期を求め、その０．５～１倍の時間間隔とすることができる。
また、ＰＣＳ３のＭＰＰＴ法による発電量が最大となる条件の探索に要する時間（以下探索時間と称す）に相当する時間間隔で平均を行ってもよい。探索時間は、実際に使用しているＰＣＳ３に依存し、実測が可能である。特に探索時間に比べ消費電量の変動の周期が短い場合、探索時間に相当する時間（例えば探索時間の１倍から２倍の時間）の間隔で、消費電力の移動平均を算出してもよい。

各時刻において、得られた消費電力に対して、直近のｋ個、例えば３～５個の消費電力の移動平均を算出する。
なお、移動平均は、ｋ個の単純移動平均であってもよいが、ｋ個のデータに対して、それぞれに重みを付けた加重移動平均であってもよい。加重移動平均の場合、最新の消費電力の重みを大きくし、線形加重移動平均や指数加重移動平均等を用いてもよい。

このようにして、各時刻において移動平均を求めておき、記憶装置に保存する。
その後、記憶装置に保存した消費電力の移動平均に対して、（消費電力の予測１）又は（消費電力の予測２）に記載の方法により、回帰分析に基づいて近似関数を導出し、得られた近似関数から予測値を算出する。
得られた予測値に対して、太陽電池２の発電量の上限を決定することができる。

なお、太陽電池２の発電量の上限を決定するために使用する消費電力の値として、得られた実際の消費電力が増加傾向にある場合、第１の実施形態により算出した消費電力の予測値は、過大評価となるリスクがあるため、第２の実施形態により算出した消費電力の予測値を使用してもよい。
また、得られた実際の消費電力が減少傾向にある場合、第１の実施形態により算出した消費電力の予測値は過小評価の傾向があるが、逆潮流のリスク低減を優先して、第１の実施形態により算出した消費電力の予測値を使用してもよい。
また、得られた実際の消費電力、第１の実施形態により算出した消費電力の予測値、第２の実施形態により算出した消費電力の予測値を比較し、逆潮流のリスク低減を優先して、最も低い値を予測値として使用してもよい。

このようにして得られた太陽電池２の発電量の上限に基づき、制御装置４は、ＰＣＳ３に対して発電量の制御値を出力し、ＰＣＳ３が、太陽電池２の発電量を制御することができる。

なお、上記の各実施形態において、消費電力の予測のために二次関数を用いた回帰分析について説明したが、さらに高次の多項式で表される関数を用いてもよい。例えば、ｍ次多項式を用いた回帰分析の場合、ステップ１においてｎを３ではなくｍ＋１とし、二次回帰関数をｍ次多項式とすればよい。この場合、最小二乗法によりｍ次多項式の係数を代数的に求めることができるため、四則演算可能なマイコン等によって容易にｍ次多項式を算出できる。
なお、さらに三角関数や他の関数（例えば直交関数）やガウス関数等を用いて予測値を計算してもよい。ただし、上記のようにｍ次多項式を用いることで、代数的にｍ次多項式の係数を求めることができ、高度な演算処理が可能なＣＰＵを必要とせず、安価なマイコンによってもシステムを構成することができる。

以上のように、太陽電池２の発電量の制御遅れ時間を考慮し、直近の消費電力のデータから、所定時間経過後の消費電力を予測値を算出し、算出された消費電力を予測値を下回るように太陽電池２の発電量が制御される。そのため、消費電力の短周期の変動の最大量（ΔＰ）を見積もる必要もなく、全ての時刻に対して過大にマージンを持たせてＰＣＳ３の指令値を設定することがない。
そのため、太陽電池２の発電量の上限を不要に低く設定することを防止でき、その結果、太陽電池２の発電量の効率を、向上させることができる。

また、既存の太陽電池２及びＰＣＳ３に、上記制御を実行する制御装置４を組み込むことが可能であり、既存の太陽光発電システムを有効に活用し、発電効率を向上させることが可能である。

本発明は、パワーコンディショナを具備する発電システムにおける発電制御装置に適用され、消費電力を取得し、直近の過去の時刻における計測値に基づいて複数の時刻の消費電力から所定時間経過後の消費電力の予測値を算出し、その予測値に基づき予測値以下となる発電電力を指定する指令値を算出することにより、逆潮流を防止しつつ発電効率を向上させることができ、特に既存の発電システムの発電効率を向上させることも可能であり、産業上の利用可能性は極めて大きい。

１ 太陽光発電制御システム
２ 太陽電池
３ ＰＣＳ（パワーコンディショナ）
４ 発電制御装置
５ 受変電部（配電盤）
６ 負荷
７ 電力会社（外部電源）

Claims (4)

1. パワーコンディショナーを具備する発電システムにおいて、前記パワーコンディショナーに指令値を送出することにより発電量を制御するための発電制御装置であって、
   前記発電制御装置は、消費電力を取得し、直近の過去の時刻における計測値に基づいて複数の時刻の消費電力から所定時間経過後の消費電力の予測値を算出すると共に、
   前記予測値に基づき前記予測値以下となる発電電力を指定する指令値を算出して、前記パワーコンディショナーに出力する演算処理部を具備する発電制御装置。
2. パワーコンディショナーを備えた発電システムに対して発電制御を行う発電制御装置において、
   直近の過去の時刻における計測値に基づいて
   複数の時刻の消費電力から所定時間経過後の消費電力の予測値を算出する第１の工程と、
   前記パワーコンディショナーに対して前記予測値以下となる発電電力を指定する指令値を算出する第２の工程と、
   前記パワーコンディショナーが前記指令値に従って前記発電システムの発電量を前記予測値以下に制御する第３の工程と、を実行させることを特徴とする発電制御方法。
3. 請求項１記載の発電制御装置における前記演算処理部に
   前記予測値の算出と、前記指令値の算出と、を実行させるための発電制御プログラム。
4. 発電装置と、パワーコンディショナーと、請求項１記載の発電制御装置とを含む発電システム。

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