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公開番号2025097727
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-01
出願番号2023214080
出願日2023-12-19
発明の名称太陽光発電量予測装置および太陽光発電量予測方法
出願人旭化成ホームズ株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類H02S 50/00 20140101AFI20250624BHJP(電力の発電,変換,配電)
要約【課題】例えば太陽光発電パネルが付属した建物または住戸ごとに、機械学習を行うことによって、気象予報データから太陽光発電量を正確に予測することができる太陽光発電量予測装置を提供する。
【解決手段】一または複数の太陽光発電パネルごとに、予測対象日に対して過去の所定期間における時刻ごとの日射量実測値および発電量実測値に基づいて、前記時刻ごとに機械学習を行う機械学習部と、前記機械学習部による前記機械学習の結果に基づいて、前記予測対象日における発電量を予測する発電量予測部と、を備える太陽光発電量予測装置。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
一または複数の太陽光発電パネルごとに、予測対象日に対して過去の所定期間における時刻ごとの日射量実測値および発電量実測値に基づいて、前記時刻ごとに機械学習を行う機械学習部と、
前記機械学習部による前記機械学習の結果に基づいて、前記予測対象日における発電量を予測する発電量予測部と、
を備える太陽光発電量予測装置。
続きを表示（約 840 文字）【請求項２】
一または複数の前記太陽光発電パネルは、一または複数の太陽光発電パネル部を構成して建物または住戸に付属し、前記建物または前記住戸の内部の電気回路に接続され、
前記機械学習部による前記機械学習および前記発電量予測部による前記予測は、前記建物または前記住戸ごとに行われる、
請求項１に記載の太陽光発電量予測装置。
【請求項３】
前記機械学習部は、前記建物または前記住戸に設置された計測器から所定の粒度で収集された電力データを蓄積する蓄積部に蓄積された前記電力データを用いて、前記機械学習を行い、
前記太陽光発電量予測装置は、前記発電量予測部による予測結果を表示部により表示する、
請求項２に記載の太陽光発電量予測装置。
【請求項４】
前記太陽光発電量予測装置は、さらに、前記発電量予測部による予測結果に基づいて、所定のタイミングで前記建物または前記住戸に設置された設備を制御する設備制御部を備える、
請求項２または請求項３に記載の太陽光発電量予測装置。
【請求項５】
前記機械学習部は、さらに、気温実測値、および、雲量実測値のうちの少なくとも１つに基づいて、前記機械学習を行う、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の太陽光発電量予測装置。
【請求項６】
前記所定期間が１５日以上２５日以下である、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の太陽光発電量予測装置。
【請求項７】
機械学習部が、一または複数の太陽光発電パネル部ごとに、または建物または住戸ごとに、予測対象日に対して過去の所定期間における時刻ごとの日射量実測値および発電量実測値に基づいて、前記時刻ごとに機械学習を行い、
発電量予測部が、前記機械学習部による前記機械学習の結果に基づいて、前記予測対象日における発電量を予測する、
太陽光発電量予測方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、太陽光発電量予測装置および太陽光発電量予測方法に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、電力需給が逼迫し電力価格が大きく変動している。
このような状況で、電力自由化によって電力取引が活発になっている電力取引で利益が出るように売買するためには、自邸での電力の需要と供給とを事前に予測する必要がある。
そのための必須要素として、太陽光発電量を精度高く予測することが大事である。
【０００３】
従来の手法では、予測に使用する天気予報の日射量予報値は全天水平面日射量である。
これは、何の障害物もない水平面に置いた日射計にどれだけ日射が入るかという値である。
例えば、太陽高度が低くなれば、日射が弱くなる。
【０００４】
特許文献１に記載された発電量予測装置等では、太陽の位置の変化（天気の移り変わり）を加味して発電量の予測が行われており、地域ごとにまとめて発電量の予測が行われている（特許文献１参照。）。
特許文献２に記載された太陽光発電量予測方法等では、時刻ごとの雲一つない快晴時の水平面全天日射量を基に太陽光発電設備における太陽光発電量を算出することが行われており（特許文献２参照。）、このような理想的な状態モデルが必要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２２－６１０７１号公報
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、従来の技術では、例えば、太陽光発電システムを構成する太陽光発電パネルに対して障害物があるような場合に、一日における時刻ごとの環境の変化、あるいは、季節ごとの環境の変化によって、太陽光発電量を正確に予測することができない場合があった。
【０００７】
本開示は、このような事情を考慮してなされたもので、例えば太陽光発電パネルが付属した建物または住戸ごとに、機械学習を行うことによって、気象予報データから太陽光発電量を正確に予測することができる太陽光発電量予測装置および太陽光発電量予測方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の一態様は、一または複数の太陽光発電パネルごとに、予測対象日に対して過去の所定期間における時刻ごとの日射量実測値および発電量実測値に基づいて、前記時刻ごとに機械学習を行う機械学習部と、前記機械学習部による前記機械学習の結果に基づいて、前記予測対象日における発電量を予測する発電量予測部と、を備える太陽光発電量予測装置である。
【０００９】
本開示の一態様は、機械学習部が、一または複数の太陽光発電パネル部ごとに、または建物または住戸ごとに、予測対象日に対して過去の所定期間における時刻ごとの日射量実測値および発電量実測値に基づいて、前記時刻ごとに機械学習を行い、発電量予測部が、前記機械学習部による前記機械学習の結果に基づいて、前記予測対象日における発電量を予測する、太陽光発電量予測方法である。
【発明の効果】
【００１０】
本開示に係る太陽光発電量予測装置および太陽光発電量予測方法によれば、例えば太陽光発電パネルが付属した建物または住戸ごとに、機械学習を行うことによって、気象予報データから太陽光発電量を正確に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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