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公開番号2020115722
公報種別公開特許公報(A)
公開日20200730
出願番号2019006478
出願日20190118
発明の名称期待値計算による発電量精密予測法、期待値計算による発電量精密予測システムおよび期待値計算による発電量精密予測プログラム
出願人株式会社ヒデ・ハウジング
代理人個人
主分類H02S 50/00 20140101AFI20200703BHJP(電力の発電,変換,配電)
要約【課題】
ピークカットロスの影響を受ける自然エネルギー発電装置の発電量を精密に予測することを、解決すべき課題とする。
【解決手段】
単位時間毎の日射量出現確率を用いた場合計算に基づく期待値計算による、発電量精密予測法であって、日射量データに基づき、日射量および日射量出現確率を決定する日射量分析ステップと、日射量に基づき発電量を決定し、発電量および日射量出現確率に基づき発電量期待値を決定する発電量予測ステップと、をコンピュータのプロセッサに実行させること、を特徴とする。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項1】
期待値計算による発電量精密予測法であって、
日射量データに基づき、日射量および日射量出現確率を決定する日射量分析ステップと、
前記日射量に基づき発電量を決定し、前記日射量に対応する前記発電量および日射量出現確率に基づき、発電量期待値を決定する発電量予測ステップと、
をコンピュータのプロセッサに実行させる、期待値計算による発電量精密予測法。
続きを表示(約 750 文字)【請求項2】
前記発電量予測ステップは、
前記日射量が第1の日射量を下回る場合、第1の発電量を前記発電量として決定し、
前記日射量が第2の日射量を上回る場合、第2の発電量を前記発電量として決定する、
請求項1に記載の、期待値計算による発電量精密予測法。
【請求項3】
前記発電量予測ステップは、
発電特性データおよび出力特性データに基づき、
前記第1の日射量および第1の発電量と、
前記第2の日射量および第2の発電量と、を決定する、
請求項2に記載の、期待値計算による発電量精密予測法。
【請求項4】
前記発電特性データは、発電効率を含み、
前記出力特性データは、出力効率および容量を含む、
請求項3に記載の、期待値計算による発電量精密予測法。
【請求項5】
期待値計算による発電量精密予測システムであって、
日射量データに基づき、日射量および日射量出現確率を決定する日射量分析手段と、
前記日射量に基づき発電量を決定し、前記発電量および日射量出現確率に基づき発電量期待値を決定する発電量予測手段と、を有する、
期待値計算による発電量精密予測システム。
【請求項6】
期待値計算による発電量精密予測プログラムであって、
コンピュータを、
日射量データに基づき、日射量および日射量出現確率を決定する日射量分析手段と、
前記日射量に基づき発電量を決定し、前記発電量および日射量出現確率に基づき発電量期待値を決定する発電量予測手段と、として機能させる、
期待値計算による発電量精密予測プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明は、期待値計算による発電量精密予測法、期待値計算による発電量精密予測システムおよび期待値計算による発電量精密予測プログラムに関する。
続きを表示(約 7,200 文字)【背景技術】
【0002】
自然エネルギー発電装置の1つである太陽光発電システムでは、売買電力を示す発電量が気象学的因子に影響される。よって、太陽光発電システムの収益性評価の観点から、発電量の精密予測が、重要な課題の1つとして、考えられている。
【0003】
太陽光発電システムにおける発電量は、気象学的因子ならびに電子工学的因子により、複合的に決定される。ここでの気象学的因子とは、天候による日射量への影響と、エアロゾルによる日射量への影響とを、含む。また、電子工学的因子は、太陽光パネル等に対応する発電特性と、インバータ装置等に対応する出力特性とを、含む。
【0004】
特許文献1に記載の発明では、現在時刻を基準とする直近の未来時刻における快晴時の計算全天日射量と、現在時刻から直近の過去時刻までの直近過去時間間隔における太陽光発電量の実測値から算出された直近係数とに基づいて、前記直近の未来時刻における予測発電量を算出することを特徴としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
特開2017−127140号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、特許文献1に記載の、未来時刻における予測発電量は、直近係数の平均値に基づき算出されるため、日射量の不確定性を含む気象学的因子と、太陽光発電装置の電気特性を含む電子工学的因子と、が複合的に考慮された場合計算に基づく精密な発電量計算は、困難である。
【0007】
従来手法では、日射量の平均値から日射量の総量を決定し、発電装置の発電効率と当該総量とに基づき、発電量予測が行われる。そのため、出力特性に起因するピークカットロスは正確に計算されず、発電量の精密予測は、困難である。
【0008】
本発明は、上記のような実情に鑑みてなされたものであり、ピークカットロスの影響を受ける自然エネルギー発電装置の発電量を、精密に予測することを、解決すべき課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
上記課題を解決するために、本発明は、期待値計算による発電量精密予測法であって、データベースに格納された日射量データに基づき、日射量および日射量出現確率を、演算装置を用いて決定する日射量分析ステップと、日射量に基づき発電量を、演算装置を用いて決定し、日射量に対応する発電量および日射量出現確率に基づき発電量期待値を、演算装置を用いて決定する発電量予測ステップと、をコンピュータのプロセッサに実行させること、を特徴とする。このような構成とすることで、複数の因子からなる気象学的因子に影響される日射量を、確率的解釈に基づき単純化し、日射量毎の場合計算に基づく発電量の精密予測を、実現できる。また、このような構成とすることで、発電量の計算に必要な日射量の統計データを簡素化し、データ参照およびデータ格納を含むデータベース負荷を軽減できる、という更なる技術的効果を奏する。
【0010】
本発明の好ましい形態では、発電量予測ステップは、日射量が第1の日射量を下回る場合、第1の発電量を発電量として、演算装置を用いて決定し、データベースに格納し、日射量が第2の日射量を上回る場合、第2の発電量を発電量として、演算装置を用いて決定すること、を特徴とする。このような構成とすることで、気象学的因子ならびに電子工学的因子を複合的に考慮した、発電量の場合計算を実現できる。また、このような構成とすることで、日射量に基づき、発電量を所定値として一意的に決定でき、発電量予測に係る計算コストを軽減できる、という更なる技術的効果を奏する。
【0011】
本発明の好ましい形態では、発電量予測ステップは、データベースに格納された発電特性データおよび出力特性データに基づき、第1の日射量および第1の発電量と、第2の日射量および第2の発電量と、を、演算装置を用いて決定すること、を特徴とする。このような構成とすることで、太陽光パネルを含む発電装置の性能と、パワーコンディショナーを含む出力装置の性能とに基づき、発電量の所定値を動的に設定できる。また、このような構成とすることで、発電量予測に要されるデータベースへの登録データが標準化され、データ参照およびデータ格納を含むデータベース負荷を軽減できる、という更なる技術的効果を奏する。
【0012】
本発明の好ましい形態では、データベースに格納された発電特性データは、発電効率を含み、データベースに格納された出力特性データは、出力効率および容量を含むこと、を特徴とする。このような構成とすることで、太陽光パネルを含む発電装置の性能と、パワーコンディショナーを含む出力装置の性能とに基づき、発電量の所定値を動的に設定できる。また、このような構成とすることで、発電量予測に要されるデータベースへの登録データが標準化され、データ参照およびデータ格納を含むデータベース負荷を軽減できる、という更なる技術的効果を奏する。
【0013】
本発明は、期待値計算による発電量精密予測システムであって、データベースに格納された日射量データに基づき、日射量および日射量出現確率を、演算装置を用いて決定する日射量分析手段と、日射量に基づき発電量を決定し、前記発電量および日射量出現確率に基づき発電量期待値を、演算装置を用いて決定する発電量予測手段と、を有すること、を特徴とする。
【0014】
本発明は、期待値計算による発電量精密予測プログラムであって、コンピュータを、データベースに格納された日射量データに基づき、日射量および日射量出現確率を決定する日射量分析手段と、日射量に基づき発電量を、演算装置を用いて決定し、発電量および日射量出現確率に基づき発電量期待値を、演算装置を用いて決定する発電量予測手段と、として機能させること、を特徴とする。
【発明の効果】
【0015】
本発明によれば、単位時間毎の日射量出現確率を用いた場合計算に基づく期待値計算により、発電量の精密予測を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
本発明の実施形態に係るハードウェア構成図および機能ブロック図である。
本発明の実施形態に係る処理フローチャートである。
本発明の実施形態に係る発電量予測結果を示すグラフ図である。
従来の発電量予測法に係る処理フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、図面を用いて、本発明に係るシステム1について説明する。なお、以下に示す実施形態は本発明の一例であり、本発明を以下の実施形態に限定するものではなく、様々な構成を採用することもできる。また、当該システム1は、期待値計算による発電量精密予測システムである。
【0018】
本実施形態では、システム1の構成、動作などについて説明するが、同様の構成の方法、プログラム、記録媒体なども、同様の作用効果を奏する。
【0019】
本実施形態におけるプログラム2001は、好ましくは、非一過性の記録媒体に記録され、当該記録媒体を用いることでコンピュータ装置2に導入される。
【0020】
システム1に係る機能は、コンピュータ装置2に格納されたプログラム2001を含むアプリケーションにおいて、当該コンピュータ装置2の計算機資源を用いて実現される。当該アプリケーションは、インストール型ソフトウェア、もしくは、クラウド型ソフトウェアの態様で実現される。
【0021】
図1は、本発明の実施形態に係るシステム1の機能ブロック図を示す。
【0022】
システム1は、コンピュータ装置2、発電装置3および出力装置4を備える。コンピュータ装置2は、入力手段21、表示手段22、管理手段23、日射量分析手段24、発電量予測手段25、および、収益性評価手段26を有する。なお、システム1は、発電装置3および出力装置4の少なくとも一方を、備えなくてもよい。
【0023】
本実施形態における入力手段21、表示手段22、管理手段23、日射量分析手段24、発電量予測手段25、および、収益性評価手段26に係る機能ならびに発揮される効果は、それぞれ、入力ステップ、表示ステップ、管理ステップ、日射量分析ステップ、発電量予測ステップ、および、収益性評価ステップに係る機能ならびに発揮される効果と、同様である。
【0024】
入力手段21は、システム1に係る入力処理のために用いられる。例として、日射量データD10、発電特性データD20、出力特性データD30および設備投資データD40の入力処理のために用いられる。本実施形態では、入力手段21により入力処理されたデータは、コンピュータ装置2におけるデータベースDBに格納される。
【0025】
入力手段21は、複数のコンピュータ装置2において、ネットワークNWおよびアプリケーションプログラミングインターフェースを介して入力処理を行う構成としてもよい。
【0026】
表示手段22は、システム1に係る表示処理のために用いられる。表示手段22は、一例として、入力手段21により入力処理されたデータを含む、データベースDBに格納された各種データを、表示処理する。また、表示手段22は、当該入力処理のための、ユーザインタフェースを、表示処理する構成としてもよい。なお、本実施形態における表示処理は、Java Script(登録商標)言語を一例とするオブジェクト指向スクリプト言語に基づき複数のコンピュータ装置2が協調することで、行われてもよい。
【0027】
管理手段23は、入力手段21により入力処理されるデータ、日射量分析手段24により決定されるデータ、発電量予測手段25により決定されるデータ、および、収益性評価手段26により決定されるデータの少なくとも1つを、データベースDBに格納する。
【0028】
本実施形態におけるデータベースDBは、リレーショナルデータベース、カラム型データベース、もしくは、キーバリューストアの態様で構築される。なお、本実施形態における、データベースDBにおけるデータは、一方向性関数に基づき、暗号化されてもよい。
【0029】
本実施形態におけるデータベースDBは、ネットワークNWを介してアクセス可能である構成としてもよい。また、データベースDBは、複数の補助記憶装置からなる分散型データベースの態様をとってもよい。
【0030】
日射量分析手段24は、日射量データD10に基づき、日射量および日射量出現確率を決定する。本実施形態における日射量は、好ましくは、全天日射量を指し、当該全天日射量の範囲としてもよい。本実施形態における日射量出現確率は、単位時間における当該日射量の出現確率を指す。
【0031】
発電量予測手段25は、日射量に基づき発電量を決定し、発電量および日射量出現確率に基づき発電量期待値を決定する。当該発電量は、発電特性データD20に含まれる発電効率および日射量に対応する光強度に基づき決定される。
【0032】
発電量予測手段25は、日射量が第1の日射量を下回る場合、第1の発電量を、発電量として決定する。発電量予測手段25は、日射量が第2の日射量を上回る場合、第2の発電量を、発電量として決定する。このとき、発電量予測手段25は、少なくとも、発電特性データD20に含まれる発電効率と、出力特性データD30に含まれる出力効率および容量と、に基づき、第1の日射量および第1の発電量と、第2の日射量および第2の発電量と、を決定する。
【0033】
本実施形態における発電特性データD20は、少なくとも、発電効率と、その温度特性データと、を含む。
【0034】
本実施形態における出力特性データD30は、少なくとも、出力効率と、その温度特性データと、容量と、を含む。当該出力効率には、出力に係る損失係数と、最低出力電力と、に係る情報が含まれる。本実施形態における容量とは、ピークカットラインを、指す。
【0035】
収益性評価手段26は、設備投資データD40と、発電量期待値と、に基づき、演算装置を用いて、収益性を決定する。このとき、設備投資データD40は、発電装置3を含む発電装置の単価、出力装置4を含む出力装置の単価、発電装置3を含む発電装置の数量、出力装置4を含む出力装置の数量、発電装置の設置場所に係る土地価格、および、売電価格を含む。
【0036】
収益性評価手段26は、設備投資データD40に基づき、演算装置を用いて、投資額を決定し、設備投資データD40および発電量期待値に基づき、演算装置を用いて、収入を決定する。収益性評価手段26は、当該投資額および収入に基づき、利回を決定し、収益性指数および内部収益率を含む収益性を、決定する。なお、当該収益性は、発電装置および出力装置に係る過積載率毎に決定され、データベースDBに格納される。
【0037】
収益性評価手段26は、利回、収益性指数または内部収益率が最大化される過積載率を、推奨過積載率として決定し、データベースDBに格納してもよい。収益性評価手段26により決定される各種情報は、表示手段22により、表示処理される。
【0038】
図1は、本発明の実施形態に係るシステム1のハードウェア構成図を示す。
【0039】
コンピュータ装置2は、演算装置201と、主記憶装置202と、補助記憶装置203と、入力装置204と、表示装置205と、通信装置206と、相互接続のためのバスインタフェースと、を備える。
【0040】
発電装置3は、光電変換装置301と、通信装置302と、を備える。出力装置4は、電力変換装置401と、通信装置402と、を備える。このとき、発電装置3および出力装置4は、電気的に接続されている。
【0041】
演算装置201は、命令セットを実行可能なプロセッサを備える。
【0042】
主記憶装置202は、RAMを一例とする揮発性メモリを備える。
【0043】
本実施形態では、演算装置201および主記憶装置202を備えるSoCが、コンピュータ装置2に備えられてもよい。当該SoCには、符号化や機械学習を含む特定用途に最適化された集積回路を含むコプロセッサが、備えられる構成としてもよい。
【0044】
補助記憶装置203は、システム1に係る各種データの格納先であるデータベースDBとして用いられる。補助記憶装置203は、不揮発性メモリを備える。当該不揮発性メモリには、フラッシュメモリを一例とする半導体メモリの他に、ハードディスクドライブが用いられてもよく、その記録方式に、制限はない。
【0045】
補助記憶装置203には、プログラム2001の他に、オペレーティングシステム(OS2002)と、入力装置204、表示装置205および通信装置206の少なくとも1つに対応するデバイスドライバと、が記憶される。
【0046】
入力装置204は、入力手段21により行われる入力処理をユーザが行うために用いられる。入力装置204は、キーボードもしくはタッチパネルを備え、その入力方式に、制限はない。
【0047】
表示装置205は、表示手段22により行われる表示処理のために用いられる。表示装置205は、表示処理に係るフレームバッファを記憶するビデオメモリと、ディスプレイと、を備える。なお、本実施形態におけるディスプレイの駆動方式に、制限はない。
【0048】
通信装置206、302および402は、無線WAN、LANおよびPANの少なくとも1つを介し、ネットワークNWにおける通信処理を行うために用いられる。当該通信処理は、有線通信規格もしくは無線通信規格に基づく。
【0049】
本実施形態におけるコンピュータ装置2は、入力装置204および表示装置205を備えない構成としてもよい。また、複数のコンピュータ装置2が協調して、システム1に係る機能の少なくとも一部を、実現する構成としてもよい。
【0050】
光電変換装置301は、少なくとも、発電部と、支持部と、を備える。当該発電部は、光起電力効果に基づき、太陽光エネルギーを電気エネルギーに変換し、その半導体材料に、制限はない。当該支持部は、少なくとも、当該発電部の支持のために用いられ、その材料に、制限はない。また、光電変換装置301は、全天日射量を測定するための、測定部を有する構成としてもよい。
(【0051】以降は省略されています)

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