JP7206963B2 - 予測システム、予測方法 - Google Patents
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Description
本発明の他の特徴については、添付図面および本明細書の記載により明らかとなる。
図1は、電力システム1の構成の一例を示す図である。電力システム1は、図1に示すように、電力設備100、気象観測計200、電力予測システム10を含んで構成されている。それぞれの構成要素は、ネットワーク400を介して接続されている。
図2は、電力予測システム10の構成例を示す。図2に示すように、電力予測システム10は、入力部11、制御部12、記憶部13及び通信部14を備えている。
(Tpa:太陽電池パネル温度(℃),Ta:外気温度(℃),A:係数(例えば屋根置き型「50」),B:係数(例えば屋根置き型「0.38」),V:風速(m/s),Ga:傾斜面日射量(kW/m2))
(Kpt:温度補正係数,αmax:最大出力温度係数(1/℃),Tpa:太陽電池パネル温度(℃))
(Kloss:経時変化(汚れ,劣化),配線抵抗損失,インバータ損失等を考慮するため設備種別等に応じて汎用的に使用される固定の係数,Kpt:温度補正係数)
(但し、P:調整係数(目的変数),A:回帰定数,B1、C1、D1:偏回帰係数、X1:傾斜面日射量(説明変数),Y1:気温(説明変数),Z1:風速(説明変数))
図7は、電力予測システム10の処理の一例を示すフローである。図7を参照しつつ、電力予測システム10が太陽光発電設備100の発電出力の予測値を算出する処理について説明する。
予測部121dは、上述したように推定値に調整係数を乗じて予測値を算出しているが、さらに、太陽光発電設備100のパネル上の積雪による発電出力の減少を反映するための積雪係数を乗じてもよい。積雪係数は、例えば図8に示されるような値を示す。図8は、例えば縦軸を「積雪係数」とし横軸を「積雪深」とする座標である。図8に示すように、積雪係数は、所定の積雪深(LおよびH)の間で、積雪深が大きくなるにつれて積雪係数が小さくなる。予測部121dは、過去の所定の時間以内に積雪があったか否かを判定し、積雪がないと判定した場合は、パネル上に積雪がないと判定し、積雪係数を「1」とする。積雪があると判定した場合は、パネル上に積雪があると判定し、予測部121dは、例えば現在又は将来の時点における積雪深情報、気象情報、設備情報および定数情報から統計的手法を用いて、積雪係数を算出する。
本実施形態に係る電力予測システム10は、所定の推定方法で推定した推定値と、推定値に対応する実績値と、の誤差を示す係数を算出する係数算出部121cと、係数算出部121cで算出された調整係数と、該調整係数に対応する所定のパラメータと、に基づいて所定の統計的手法を実行し、所定の統計的手法による結果と、予測日の所定のパラメータと、に基づいて予測日における補正後の調整係数を算出し、算出された予測日における補正後の調整係数と、予測日の推定値と、に基づいて、予測日における予測値を算出する予測部121dと、を備える。これにより、推定値と実績値との誤差を低減することができる。
100 電力設備
121c 係数算出部
121d 予測部
Claims (8)
- 所定の推定方法で推定した推定値と、前記推定値に対応する実績値と、の誤差を示す係数を算出する係数算出部と、
前記係数算出部で算出された前記係数と、前記係数に対応する所定のパラメータと、に基づいて所定の統計的手法を実行し、前記所定の統計的手法による結果と、予測日の前記所定のパラメータと、に基づいて前記予測日における前記係数を算出し、算出された前記予測日における係数と、前記予測日の前記所定の推定方法で推定した推定値と、に基づいて、前記予測日における予測値を算出する予測部と、
を備え、
前記係数算出部は、前記所定の推定方法で推定した推定値のうち所定の閾値以上の推定値を抽出し、前記実績値のうち所定の閾値以上の前記実績値を抽出し、抽出された前記推定値と前記実績値との誤差を示す係数を算出する
ことを特徴とする予測システム。 - 前記予測部は、前記予測日における係数が所定の範囲内であるか否かを判定し、前記予測日における係数が所定の範囲外であると判定した場合、前記予測日における係数を前記所定の範囲内となるように補正する
ことを特徴とする請求項1に記載の予測システム。 - 前記係数算出部は、電力設備における、所定の推定方法で推定した電力に関する推定値と、前記推定値に対応する実績値と、の誤差を示す係数を算出する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の予測システム。 - 前記電力設備は、太陽光発電設備であり、
前記所定のパラメータは、少なくとも日射量を示す日射量情報を含む
ことを特徴とする請求項3に記載の予測システム。 - 前記予測部は、前記予測日における係数と、前記予測日の推定値と、前記電力設備のパネル上の積雪による影響を示す積雪係数と、に基づいて、前記予測日における予測値を算出する
ことを特徴とする請求項4に記載の予測システム。 - 前記電力設備は、風力発電設備であり、
前記所定のパラメータは、少なくとも風速を示す風速情報を含む
ことを特徴とする請求項3に記載の電力予測システム。 - 前記所定の統計的手法は、重回帰分析である
ことを特徴とする請求項1乃至請求項6の何れか一項に記載の予測システム。 - コンピュータが
所定の推定方法で推定した推定値と、前記推定値に対応する実績値と、の誤差を示す係数を算出する係数算出ステップと、
前記係数算出ステップで算出された前記係数と、前記係数に対応する所定のパラメータと、に基づいて所定の統計的手法を実行し、前記所定の統計的手法による結果と、予測日の前記所定のパラメータと、に基づいて前記予測日における前記係数を算出し、算出された前記予測日における係数と、前記予測日の前記所定の推定方法で推定した推定値と、に基づいて、前記予測日における予測値を算出する予測ステップと、
を実現する予測方法であって、
前記係数算出ステップは、前記所定の推定方法で推定した推定値のうち所定の閾値以上の推定値を抽出し、前記実績値のうち所定の閾値以上の前記実績値を抽出し、抽出された前記推定値と前記実績値との誤差を示す係数を算出する予測方法。
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瀧川 喜義,"太陽光発電出力予測システムの開発",電気学会研究会資料,日本,一般社団法人電気学会,2016年02月04日,p.45-54 |
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