図面 (/)

技術 計画策定方法、計画策定システム及び計画策定プログラム

出願人 富士通株式会社
発明者 園田俊浩北島弘伸
出願日 2014年8月11日 (6年10ヶ月経過) 出願番号 2014-163318
公開日 2016年3月22日 (5年2ヶ月経過) 公開番号 2016-038348
状態 特許登録済
技術分野 気象学 交流の給配電 給配電網の遠方監視・制御 特定用途計算機 光起電力装置
主要キーワード 可搬型記憶媒体用 電力会社サーバ 存在エリア 各太陽光発電装置 改善率 太陽光発電量 発電実績 予報データ
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2016年3月22日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (10)

課題

対象エリアの各々の太陽光発電量を適切に設定する。

解決手段

複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値実測値とを取得し(S12)、日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、日射量の予測誤差を算出し(S20)、複数の対象エリアから特定される2つの対象エリアの組み合わせごとに日射量の予測誤差の共分散を算出し(S20)、共分散に基づいて、複数の対象エリアの各々の日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する(S22)。

概要

背景

近年、需要家発電装置束ね仮想的な発電所(VPP(Virtual Power Plant))を形成し、電力会社に対して売電するサービスが知られている。VPP提供者は、事前供給電力量を電力会社に通知し、通知した電力量を電力会社に供給することで報酬を得る一方、供給できなかった場合にはペナルティを受ける。

概要

対象エリアの各々の太陽光発電量を適切に設定する。複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値実測値とを取得し(S12)、日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、日射量の予測誤差を算出し(S20)、複数の対象エリアから特定される2つの対象エリアの組み合わせごとに日射量の予測誤差の共分散を算出し(S20)、共分散に基づいて、複数の対象エリアの各々の日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する(S22)。

目的

本発明は、対象エリアの各々の太陽光発電量を適切に設定することができる計画策定方法、計画策定システム及び計画策定プログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値実測値とを取得し、前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出し、複数の前記対象エリアから特定される2つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出し、前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする計画策定方法。

請求項2

複数の前記対象エリアの各々について、過去の天候履歴情報と、太陽光発電量の設定対象日の天候の予測情報とを取得する処理を前記コンピュータが更に実行し、前記相関関係を算出する処理では、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とに基づいて、前記相関関係の算出に用いる前記日射量の予測誤差を決定することを特徴とする請求項1に記載の計画策定方法。

請求項3

前記相関関係を算出する処理では、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とが少なくとも2つのエリアで一致する日の前記日射量の予測誤差を前記相関関係の算出に用いることを特徴とする請求項2に記載の計画策定方法。

請求項4

複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得する取得部と、前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出する第1算出部と、複数の前記対象エリアから特定される2つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出する第2算出部と、前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する設定部と、を備える計画策定システム

請求項5

複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得し、前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出し、複数の前記対象エリアから特定される2つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出し、前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする計画策定プログラム

技術分野

0001

本発明は、計画策定方法、計画策定システム及び計画策定プログラムに関する。

背景技術

0002

近年、需要家発電装置束ね仮想的な発電所(VPP(Virtual Power Plant))を形成し、電力会社に対して売電するサービスが知られている。VPP提供者は、事前供給電力量を電力会社に通知し、通知した電力量を電力会社に供給することで報酬を得る一方、供給できなかった場合にはペナルティを受ける。

先行技術

0003

特開平8−163778号公報
特許第4848051号公報
特開平10−108486号公報

発明が解決しようとする課題

0004

最近では、太陽光発電PV(photovoltaics))を利用したVPPサービスについても検討されている。このような太陽光発電を利用したVPPサービスにおいては、VPP提供者はペナルティを極力受けないようにするために、日射量の予測精度を考慮して供給電力量を決定することが好ましい。

0005

1つの側面では、本発明は、対象エリアの各々の太陽光発電量を適切に設定することができる計画策定方法、計画策定システム及び計画策定プログラムを提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0006

一つの態様では、計画策定方法は、複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値実測値とを取得し、前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出し、複数の前記対象エリアから特定される2つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出し、前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する、処理をコンピュータが実行する計画策定方法である。

0007

一つの態様では、計画策定システムは、複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得する取得部と、前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出する第1算出部と、複数の前記対象エリアから特定される2つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出する第2算出部と、前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する設定部と、を備えている。

0008

一つの態様では、計画策定プログラムは、複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得し、前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出し、複数の前記対象エリアから特定される2つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出し、前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する、処理をコンピュータに実行させる計画策定プログラムである。

発明の効果

0009

対象エリアの各々の太陽光発電量を適切に設定することができる。

図面の簡単な説明

0010

一実施形態に係るVPPシステムの構成を概略的に示す図である。
VPP提供者サーバハードウェア構成図である。
VPP提供者サーバの機能ブロック図である。
図4(a)は、対象日天候パターン予報)の一例を示す図であり、図4(b)は、対象日の日射量予測の一例を示す図であり、図4(c)は、過去の天候パターン(予報)の一例を示す図であり、図4(d)は、過去の日射量予測の一例を示す図であり、図4(e)は、過去の日射量実績の一例を示す図である。
発電実績DBに格納されるデータを示す図である。
VPP提供者サーバの処理を示すフローチャートである。
図7(a)、図7(b)は、図6のステップS14、S16を説明するための図である。
図8(a)、図8(b)は、図6のステップS14、S18を説明するための図である。
一実施形態の効果を説明するための図である。

実施例

0011

以下、VPP(Virtual Power Plant)システムの一実施形態について、図1図9に基づいて詳細に説明する。図1には、VPPシステム100の構成が概略的に示されている。VPPシステム100は、VPP提供者が、需要家の太陽光発電装置を束ねて仮想的な発電所(VPP)を形成し、当該VPPにおいて発電される電力を電力会社との間で売買するシステムである。

0012

VPPシステム100は、図1に示すように、天気予報提供者サーバ10と、電力会社サーバ20と、多数の太陽光発電装置40と、計画策定システムとしてのVPP提供者サーバ30と、を備える。なお、VPPシステム100の構成各部は、インターネットなどのネットワーク70に接続されている。

0013

天気予報提供者サーバ10は、気象庁気象関係の会社等に設置されたサーバであり、天気に関する各種データ(天気予報の情報や、日射量に関する情報など)をVPP提供者サーバ30等に対して提供する。

0014

電力会社サーバ20は、電力会社等に設置されたサーバであり、VPP提供者サーバ30に対して発電依頼を行う。発電依頼の内容は、例えば、対象日(翌日など)にR(kW)の発電を依頼するというものである。

0015

太陽光発電装置40は、需要家に設置される太陽光を利用して発電する発電装置である。

0016

VPP提供者サーバ30は、VPP提供者が利用するサーバである。ここで、VPP提供者は、電力会社に対して対象日(翌日など)に供給できる電力量を事前に約束し、約束どおりに電力を供給した場合には電力会社から報酬を得る一方、約束を守れなかった場合には電力会社にペナルティを支払う。また、VPP提供者は、報酬の一部を需要家に対して還元する。

0017

図2には、VPP提供者サーバ30のハードウェア構成が示されている。図2に示すように、VPP提供者サーバ30は、CPU(Central Processing Unit)90、ROM(Read Only Memory)92、RAM(Random Access Memory)94、記憶部(ここではHDD(Hard Disk Drive))96、ネットワークインタフェース97、及び可搬型記憶媒体用ドライブ99等を備えている。これらVPP提供者サーバ30の構成各部は、バス98に接続されている。VPP提供者サーバ30では、ROM92あるいはHDD96に格納されているプログラム(計画策定プログラムを含む)、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ99が可搬型記憶媒体91から読み取ったプログラム(計画策定プログラムを含む)をCPU90が実行することにより、図3に示す、各部の機能が実現される。なお、図3には、VPP提供者サーバ30のHDD96等に格納されている天気情報DB(database)38、及び発電実績DB39も図示されている。なお、DB38及び39の具体的なデータ構造等については後述する。

0018

図3には、VPP提供者サーバ30の機能ブロック図が示されている。VPP提供者サーバ30では、CPU90がプログラムを実行することにより、取得部及び天候情報取得部としての天気情報収集部31、発電量収集部32、発電依頼受信部33、第1、第2算出部としての共分散算出部34、設定部としての発電量決定部35、結果通知部36、としての機能が実現されている。

0019

天気情報収集部31は、VPP提供者サーバ30において必要な情報を天気予報提供者サーバ10から取得し、天気情報DB38に格納する。

0020

天気情報DB38には、図4(a)〜図4(e)に示すようなデータが格納される。図4(a)のデータは、対象日(発電依頼の対象日であり、主に翌日)の天候パターン(予報)のデータである。この天候パターン(予報)のデータは、気象庁から発表されたものであり、一例としてVPP提供者が契約している需要家の存在エリアである5つのエリア(A〜E)の天候(晴又は)の情報が含まれている。なお、エリアは、例えば、東京、銚子、つくば、前橋、宇都のようなエリアであるものとする。

0021

図4(b)のデータは、対象日の日射量予想のデータである。ここで、日射量とは、単位面積及び単位時間あたりで太陽から受ける放射エネルギ量である。図4(b)のデータには、一例として、気象庁から発表されたエリアA〜Eにおける対象日の日射量の予測値が含まれている。

0022

図4(c)のデータは、過去の天候パターン(予報)のデータである。図4(c)のデータは、対象日の前の所定期間(例えば1ヶ月)の間に気象庁から発表された、日ごと、エリアごとの天候パターンの予報データを含んでいる。なお、図4(c)のデータは、図4(a)のデータを所定期間(例えば1ヶ月間)蓄積したデータであるといえる。

0023

図4(d)のデータは、過去の日射量予測のデータである。図4(d)のデータは、対象日の前の所定期間(例えば1ヶ月)の間に気象庁から発表された、日ごと、エリアごとの日射量の予測値を含んでいる。なお、図4(d)のデータは、図4(b)のデータを所定期間(例えば1ヶ月間)蓄積したデータであるといえる。図4(e)のデータは、過去の日射量実績のデータである。図4(e)のデータは、対象日の前の所定期間(例えば1ヶ月)において気象庁から発表された、日ごと、エリアごとの日射量の実測値を含んでいる。

0024

図3戻り、発電量収集部32は、各需要家の太陽光発電装置40から発電実績のデータを収集し、発電実績DB39に格納する。発電実績DB39には、図5に示すように、各需要家(各太陽光発電装置40)の1時間ごとの発電量(kWh)の実績が格納されている。

0025

発電依頼受信部33は、電力会社サーバ20から送信されてくる対象日(翌日など)の発電依頼(R(kW)など)を受信して、共分散算出部34に送信する。

0026

共分散算出部34は、天気情報DB38に格納されているデータを用いて、日射量予測誤差の共分散行列Hを作成する。なお、共分散算出部34の具体的な処理については、後述する。

0027

発電量決定部35は、発電依頼量(R)、共分散行列(H)、日射量予報、及び発電実績DB39に格納されているデータに基づいて、各エリアの最適な太陽光発電量を決定する。なお、発電量決定部35の具体的な処理についても後述する。

0028

結果通知部36は、発電量決定部35の決定結果(発電依頼に対する回答)を電力会社サーバ20に対して送信(通知)する。

0029

(VPP提供者サーバ30の処理)
次に、VPP提供者サーバ30における処理について、図6のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ詳細に説明する。なお、本実施形態においては、VPP提供者サーバ30は、天候変化が日射量に大きく影響することを考慮して、全エリア又は2つのエリアの天候パターンが、対象日の天候パターンと一致する過去の日のデータを利用する。なお、図6の処理の前提として、対象日よりも前の所定期間(例えば、1ヶ月間)に関する、図4(c)のような過去の天候パターン(予報)、図4(d)のような過去の日射量予測、図4(e)のような過去の日射量実績は、天気情報DB38に既に蓄積されているものとする。

0030

図6の処理では、まず、ステップS10において、発電依頼受信部33が、電力会社サーバ20から発電依頼を受け付けるまで待機する。電力会社サーバ20から発電依頼(本実施形態では、対象日が翌日であり、発電量がR(kW)であるとする)が送信されてきた場合、ステップS12に移行する。

0031

ステップS12に移行すると、天気情報収集部31は、対象日(翌日)の対象エリア(A〜E)の天候パターン(予報)(図4(a)参照)と日射量予報(図4(b)参照)を取得する。天気情報収集部31は、取得した天候パターン(予報)と日射量予測を天気情報DB38に格納する。

0032

次いで、ステップS14では、共分散算出部34が、対象日前の所定期間(例えば1ヶ月)の間に天候パターンが対象日の天候パターンと一致する日が存在しているか否かを判断する。

0033

例えば、過去の天候パターン(予報)が、図7(a)に示すようなデータであったとする。この場合において、対象日の天候パターン(予報)が図4(a)に示すように「晴晴晴曇曇」であった場合には、図7(a)の過去の天候パターン(予報)に「晴晴晴曇曇」の天候パターンを検索する。そして、太線枠で示すように対象日の天候パターンが含まれていた場合には、ステップS14の判断は肯定される。

0034

一方、過去の天候パターン(予報)が、図8(a)に示すようなデータであったとする。この場合、対象日の天候パターン(予報)が図4(a)に示すように「晴晴晴曇曇」であり、図8(a)の過去の天候パターン(予報)に「晴晴晴曇曇」の天候パターンが含まれていなかった場合には、ステップS14の判断は否定される。

0035

ステップS14の判断が肯定された場合には、ステップS16に移行し、共分散算出部34は、全エリアにおいて天候パターンが対象日の天候パターンと一致する日を特定し、特定した日のデータ抽出を実行する。具体的には、図7(b)に示すように、天候パターンが対象日の天候パターンと一致する日(7月3日、…、7月x日)を特定し、特定した日の各エリアのデータ(日射量予測や日射量実績のデータ)を抽出する。その後は、ステップS20に移行する。

0036

一方、ステップS14の判断が否定された場合には、ステップS18に移行し、共分散算出部34は、2つのエリアの天候パターンが対象日の天候パターンと一致する日を特定し、特定した日における2つのエリアのデータ抽出を実行する。具体的には、共分散算出部34は、図8(b)に示すように、2つのエリアの組み合わせそれぞれについて、天候パターンが対象日の天候パターンと一致する過去の日を特定する。例えば、共分散算出部34は、図8(b)に示すように、エリアAとエリアBとが、「晴晴」の天候パターンである日を特定し、エリアAとエリアCとが、「晴晴」の天候パターンである日を特定し、エリアAとエリアDとが、「晴曇」の天候パターンである日を特定し、…というように、エリアの全組み合わせについて処理を行う。そして、特定された全ての日のデータ(各エリアの日射量予測や日射量実績のデータ)を抽出する。その後は、ステップS20に移行する。

0037

ステップS20に移行すると、共分散算出部34は、抽出したデータを用いて、日射量予測誤差の共分散行列を作成する。この場合、共分散算出部34は、2つのエリアの組み合わせを特定し、日射量予測誤差の共分散を求める。

0038

なお、2つのエリアの組み合わせには、同一エリア(エリアAとエリアAなど)の組み合わせも含まれるものとする。なお、同一エリアの組み合わせの場合、日射量予測誤差の分散を求めることになるが、以下においては、説明の便宜上、異なるエリアの組み合わせの場合と同様、「共分散」と表記するものとする。

0039

一例として、次式(1)では、エリアA,Bの日射量予測誤差の共分散を求める式を示している。なお、式(1)では、ある日のエリアAの日射量予測誤差をx1,i、ある日のエリアBの日射量予測誤差をx2,iとし、エリアAにおける日射量予測誤差の平均をx1バー、エリアBにおける日射量予測誤差の平均をx2バーとしている。なお、共分散算出部34は、例えば、ある日のエリアAの日射量予測誤差を、その日のエリアAの日射量予測(図4(d))とその日のエリアAの日射量実績(図4(e))の差から算出する。なお、nは、ステップS16、S18で特定された日数を意味する。

0040

0041

なお、エリアC、D、Eの日射量予測誤差はx3,i、x4,i、x5,iで表され、エリアC、D、Eの日射量予測誤差はx3,iバー、x4,iバー、x5,iバーで表されるものとする。共分散算出部34は、共分散Sx1x1、Sx1x2、…、Sx2x1、Sx2x2、…、Sx5x5を上式(1)と同様の式を用いて算出する。なお、共分散(分散)Sx1x1を算出する場合、エリアAの天候が対象日の天候と一致する日のデータを用いて、日射量予測誤差を算出するものとする。共分散Sx2x2,Sx3x3,Sx4x4,Sx5x5も同様である。

0042

そして、共分散算出部34は、算出した各共分散を用いて、次式(2)で示すような共分散行列を作成する。

0043

0044

なお、本実施形態では、共分散行列は、5行5列の行列となる。

0045

次いで、ステップS22では、発電量決定部35が、各エリアの太陽光発電量を算出する。具体的には、発電量決定部35は、発電依頼量R、共分散行列H、及び日射量予報sr(MJ/m2)等に基づいて、日射量予測誤差が最小になる各エリアの太陽光発電量を算出する。

0046

この場合、発電量決定部35は、2次計画法により、各エリアの太陽光発電量の割合pの最適値を算出する。具体的には、式(3)〜(5)を制約条件として、
R≦pTr …(3)
0≦pi≦1 …(4)
ri=sri …(5)
次式(6)を満たすpを算出する。
min:pTHp …(6)

0047

なお、sriは、各エリアの日射量予測を意味し、riは、各エリアの発電量予測を意味する。実際は、日射量と発電量は等しいものではないが、日射量に比例して発電量が増減すると仮定している。そのため、ri =k・sriが正しい式となるが、この最適化の性質係数kを外しても同じ結果となるので、便宜上省略する。また、行列pは、太陽光発電量の割合(太陽光発電量に相当)を意味し、次式(7)にて表される。なお、p1、p2、…、p5は、エリアA〜Eにおける太陽光発電量の割合を意味する。
p=(p1 p2 … p5) …(7)

0048

また、行列rは、次式(8)にて表される。なお、r1、r2、…、r5は、エリアA〜Eにおける発電量予測を意味する。
r=(r1 r2 … r5) …(8)

0049

そして、発電量決定部35は、算出した太陽光発電量の割合pを用いて対象日に約束する太陽光発電量(=pT・x)を算出する。なお、エリアごとの対象日の発電量予測xは、発電実績(図5の需要家の発電実績をエリアごとにまとめたもの)から算出する。

0050

次いで、ステップS24では、結果通知部36が、ステップS22で算出された太陽光発電量を、発電依頼に対する回答として電力会社サーバ20に通知する。

0051

以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、天気情報収集部31は、複数のエリア(対象エリアA〜E)の各々について、日射量の予測値と実測値とを取得し、共分散算出部34は、日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、日射量の予測誤差を算出し、複数のエリアから特定される2つのエリアの組み合わせ夫々の日射量の予測誤差の共分散を算出する。そして、発電量決定部35は、算出した共分散に基づいて複数のエリアの各々の日射量の予測誤差が最小となるように、複数のエリアの各々の太陽光発電量を設定する。このように、本実施形態では、各エリアの日射量の予測誤差が最小となるように太陽光発電量を設定することで、電力会社に通知する太陽光発電量を適切な値(ペナルティを支払う可能性の低い値)に設定することができる。

0052

また、本実施形態では、共分散算出部34は、複数のエリアの各々について、天候の履歴情報(過去の天候パターン(予報))と天候の予測情報(対象日の天候パターン(予報))とを取得し、天候の履歴情報と天候の予測情報とに基づいて、2つのエリア間の日射量の予測誤差の共分散を算出する。これにより、電力会社に通知する太陽光発電量を、天候の履歴(天候パターン)を考慮した適切な値に設定することができる。

0053

また、本実施形態では、共分散算出部34は、少なくとも2つのエリアにおける天候の履歴情報(過去の天候パターン(予報))が天候の予測情報(対象日の天候パターン(予報))と合致する日の日射量の予測誤差の共分散を算出する。これにより、天候パターンが合致する日の2つのエリアの日射量の予測誤差の共分散を用いて、太陽光発電量を設定することで、地域間の天気と日射量との関係を考慮して、電力会社に通知する太陽光発電量を適切な値に設定することができる。図9には、本実施形態の方法(本手法)を用いた場合の日射量予測誤差の標準偏差、各地域に電力を平等割り当てる平均法を用いた場合の日射量予測誤差の標準偏差(改善率)、予測誤差が大きいところを優先して選択する最低法を用いた場合の日射量予測誤差の標準偏差(改善率)を示している。なお、図9では、例えば、5つのエリアに対して、種々天候パターンを設定し、発電依頼量Rを翌日の日射量予測の80%とした場合の例である。なお、図9の(改善率)は、本実施形態の方法を用いた場合の各手法に対する改善率を示している。この図9から分かるように、本実施形態の方法を用いた場合、平均法や最低法よりも適切な太陽光発電量を設定することができる。

0054

また、本実施形態では、全てのエリアに関する天候パターンが一致していなくても、2つのエリアで一致している日があれば、その日の2エリアのデータを用いることとしている。これにより、全てのエリアに関する天候パターンが一致している日が存在しない場合であっても適切な太陽光発電量を設定することができる。特に、エリア数や天候(晴、曇、・・・など)の種類数が多くなればなるほど、天候パターンが一致する可能性が低くなるので、本実施形態の方法を採用することによる効果は大きい。

0055

なお、上記実施形態では、天候パターンが、対象日の天候パターンと一致する日が過去の所定期間に無かった場合に、2つのエリアの天候パターンが、対象日の天候パターンと一致する日を特定する場合(ステップS18)について説明した。しかしながら、これに限られるものではなく、例えば、4つのエリアの天候パターン又は3つのエリアの天候パターンが、対象日の天候パターンと一致する日を特定するようにしてもよい。この場合、4つのエリアが一致する日を検索し、存在しなければ、3つのエリアが一致する日を検索し、存在しなければ、2つのエリアが一致する日を検索するというように、エリアの数を徐々に少なくするようにしてもよい。なお、天候パターンが一致するエリアの数が多いほど、各エリアの太陽光発電量を適切に設定することができる。

0056

なお、上記実施形態では、天候パターンを考慮する場合について説明したが、これに限らず、必ずしも天候パターンを考慮しなくてもよい。この場合、各エリアの過去の所定期間における日射量予測誤差を用いて、共分散及び共分散行列を算出するようにすればよい。なお、上記実施形態では、2つのエリアの組み合わせごとの日射量の予測誤差の相関関係として、共分散を算出する場合について説明したが、これに限らず、その他の相関関係を算出することとしてもよい。

0057

なお、上記実施形態では、VPP提供者サーバ30が、図6の処理を実行する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、VPP提供者サーバ30以外のサーバが図6の処理を実行し、処理結果をVPP提供者サーバ30に提供するようにしてもよい。

0058

なお、上記実施形態では、天候パターンに代えて又はこれとともに、その他の事象(例えば、気温風速等)を考慮して、共分散を算出する際に用いるデータを特定してもよい。

0059

なお、上記実施形態では、上式(6)においてpTHpを最小にするpを求める場合について説明したが、これに限らず、pTHpが所定の閾値よりも小さくなるようなpを求めることとしてもよい。

0060

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体(ただし、搬送波は除く)に記録しておくことができる。

0061

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたDVD(Digital Versatile Disc)、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータ記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

0062

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

0063

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

0064

なお、以上の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
(付記1) 複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得し、
前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出し、
複数の前記対象エリアから特定される2つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出し、
前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする計画策定方法。
(付記2) 複数の前記対象エリアの各々について、過去の天候の履歴情報と、太陽光発電量の設定対象日の天候の予測情報とを取得する処理を前記コンピュータが更に実行し、
前記相関関係を算出する処理では、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とに基づいて、前記相関関係の算出に用いる前記日射量の予測誤差を決定することを特徴とする付記1に記載の計画策定方法。
(付記3) 前記相関関係を算出する処理では、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とが少なくとも2つのエリアで一致する日の前記日射量の予測誤差を前記相関関係の算出に用いることを特徴とする付記2に記載の計画策定方法。
(付記4) 複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得する取得部と、
前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出する第1算出部と、
複数の前記対象エリアから特定される2つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出する第2算出部と、
前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する設定部と、
を備える計画策定システム。
(付記5) 複数の前記対象エリアの各々について、過去の天候の履歴情報と、太陽光発電量の設定対象日の天候の予測情報とを取得する天候情報取得部を更に備え、
前記第2算出部は、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とに基づいて、前記相関関係の算出に用いる前記日射量の予測誤差を決定することを特徴とする付記4に記載の計画策定システム。
(付記6) 前記第2算出部は、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とが少なくとも2つのエリアで一致する日の前記日射量の予測誤差を前記相関関係の算出に用いることを特徴とする付記5に記載の計画策定システム。
(付記7) 複数の対象エリアの各々について、日射量の予測値と実測値とを取得し、
前記日射量の予測値と実測値の差分に基づいて、前記日射量の予測誤差を算出し、
複数の前記対象エリアから特定される2つの対象エリアの組み合わせごとに前記日射量の予測誤差の相関関係を算出し、
前記相関関係に基づいて、複数の前記対象エリアの各々の前記日射量の予測誤差が小さくなるように、複数の前記対象エリアの各々の太陽光発電量を設定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする計画策定プログラム。
(付記8) 複数の前記対象エリアの各々について、過去の天候の履歴情報と、太陽光発電量の設定対象日の天候の予測情報とを取得する処理を前記コンピュータに更に実行させ、
前記相関関係を算出する処理では、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とに基づいて、前記相関関係の算出に用いる前記日射量の予測誤差を決定することを特徴とする付記7に記載の計画策定プログラム。
(付記9) 前記相関関係を算出する処理では、前記過去の天候の履歴情報と前記設定対象日の天候の予測情報とが少なくとも2つのエリアで一致する日の前記日射量の予測誤差を前記相関関係の算出に用いることを特徴とする付記8に記載の計画策定プログラム。

0065

30 VPP提供者サーバ(計画策定システム)
31天気情報収集部(取得部、天候情報取得部)
34共分散算出部(第1算出部、第2算出部)
35発電量決定部(設定部)

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

関連する公募課題

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

関連する挑戦したい社会課題一覧

この 技術と関連する公募課題

関連する公募課題一覧

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ