JP5752031B2 - プログラム、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム - Google Patents

Description

本発明は、コンピュータにより情報処理を行うプログラム、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システムに関する。

従来、太陽光パネルと、太陽光パネルが設置されている地点の全天を画像として撮像するカメラと、全天の画像から雲の分布と雲の動きとを検出する画像処理部とを備える太陽光発電システムが知られている。この太陽光発電システムでは、撮像した雲の分布と雲の動きとに基づいて雲の分布を予測し、予測した雲の分布に基づいて未来の時点での太陽光パネルの発電電力を予測する（例えば、特許文献１及び２参照）。

特開２００３−１４９３５０号公報 特開２００７−１８４３５４号公報

しかしながら、従来の技術では、現在の画像と一周期前の画像とに基づき、オプティカルフロー法を用いて移動ベクトルの速度と方向とを算出しているにすぎず、予測精度が低いという問題があった。

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものである。その目的は、地域に張り巡らされた（今後密に張り巡らされる）太陽光発電装置を雲検知センサと位置付け、より精度良く発電量を予測することが可能なプログラム等を提供することにある。

本願に開示するプログラムは、分散配置された複数の太陽光発電装置から取得した発電量に基づき、発電量が閾値以下の太陽光発電装置が含まれる領域及び該領域内の基準点を制御部により算出し、算出した基準点及び領域の識別情報に対応づけて記憶部に記憶されており算出した基準点との距離が閾距離以内である基準点を有する一の識別情報、または、算出した基準点に係る領域と類似する領域を有する一の識別情報を抽出し、抽出した一の識別情報を算出した領域及び基準点に対応づけて前記記憶部に記憶し、記憶部に記憶した他の識別情報に対応する基準点群を前記制御部により読み出し、記憶部に記憶した複数の他の識別情報の過去の基準点群と、前記一の識別情報の過去の基準点群とに基づき、類似度の高い複数の他の識別情報を前記制御部により抽出し、抽出した複数の他の識別情報の基準点群に基づき、前記制御部により前記一の識別情報に係る予測基準点を算出する処理を、前記制御部を有するコンピュータに実行させる。

本願の一観点によれば、より精度良く発電量を予測することが可能となる。

情報処理システムの概要を示す説明図である。 発電装置のハードウェア群を示すブロック図である。 サーバコンピュータのハードウェア群を示すブロック図である。 位置ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 雲領域を示す説明図である。 雲ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 形状の特定方法を示す説明図である。 他の領域特定方法を示す説明図である。 雲領域の関連づけ処理を示す説明図である。 重心の軌跡を示す説明図である。 類似度算出処理の手順を示す説明図である。 候補ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 最終候補ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 予測重心ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 予測重心軌跡及び予測雲領域を示す説明図である。 実績ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 予測ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 規定値ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 予測処理の手順を示すフローチャートである。 予測処理の手順を示すフローチャートである。 第一予測処理の手順を示すフローチャートである。 第一予測処理の手順を示すフローチャートである。 第二予測処理の手順を示すフローチャートである。 第二予測処理の手順を示すフローチャートである。 対応付け処理の手順を示すフローチャートである。 対応付け処理の手順を示すフローチャートである。 対応付け処理の手順を示すフローチャートである。 第三予測処理の手順を示すフローチャートである。 第三予測処理の手順を示すフローチャートである。 第三予測処理の手順を示すフローチャートである。 第三予測処理の手順を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る情報処理システムの概要を示す説明図である。 実施の形態２に係るサーバコンピュータのハードウェア群を示すブロック図である。 風向風速ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 実施の形態２に係る位置ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 実施の形態２に係る雲ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 実施の形態２に係る候補ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 風向及び風速の記憶処理手順を示すフローチャートである。 風向及び風速を用いた予測処理の手順を示すフローチャートである。 風向及び風速を用いた予測処理の手順を示すフローチャートである。 上述した形態のサーバコンピュータの動作を示す機能ブロック図である。 実施の形態３に係るサーバコンピュータのハードウェア群を示すブロック図である。

実施の形態１
以下実施の形態を、図面を参照して説明する。図１は情報処理システムの概要を示す説明図である。情報処理システムはインターネット、ＬＡＮ(Local Area Network)及び公衆電話網等の通信網Ｎを介して相互に接続される複数の太陽光発電装置２及び情報処理装置１等を含む。情報処理装置１は、例えばサーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータ等である。以下では情報処理装置１をサーバコンピュータ１と読み替えて説明する。太陽光発電装置２(以下、発電装置２という)は家庭、ビル、マンション、学校及び駅等の施設に分散設置されており、太陽光による発電量を、通信網Ｎを介してサーバコンピュータ１へ送信する。

サーバコンピュータ１は分散配置された発電装置２をセンサと見なし、発電量が閾値以下の領域(以下、雲領域という)を特定する。サーバコンピュータ１は雲領域の移動履歴を記憶する。またサーバコンピュータ１は履歴を参照し、雲領域の軌跡を予測し、発電装置２の発電量を予測する。以下詳細を説明する。

図２は発電装置２のハードウェア群を示すブロック図である。発電装置２は制御部としてのＣＰＵ(Central Processing Unit)２１、ＲＡＭ(RandomAccess Memory)２２、太陽光モジュール２３、電力量計２４、出力部２６及び時計部２８等を含む。ＣＰＵ２１は、バス２７を介してハードウェア各部と接続されている。ＣＰＵ２１はＲＡＭ２２に記憶された制御プログラムに従いハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ２２は例えばＳＲＡＭ（Static RAM）、ＤＲＡＭ(Dynamic RAM)、フラッシュメモリ等である。ＲＡＭ２２は、ＣＰＵ２１による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。時計部２８は日時情報をＣＰＵ２１へ出力する。

太陽光モジュール２３は太陽の光を受け発電する。電力量計２４は太陽光モジュール２３が発電した発電量を計測する。電力量計２４は計測した発電量をＣＰＵ２１へ出力する。ＣＰＵ２１は出力部２６を介して、サーバコンピュータ１へ発電量をサーバコンピュータ１へ送信する。ＣＰＵ２１は時計部２８から出力される日時情報を参照し、所定時間毎（例えば、１５分毎）に計測した発電量及び発電装置２を特定するための識別情報（以下、装置ＩＤという）をサーバコンピュータ１へ送信する。

なお、本実施形態では各発電装置２からサーバコンピュータ１へ直接発電量及び装置ＩＤを出力する形態を示すがこれに限るものではない。例えば、発電装置２とサーバコンピュータ１との間に設けられる中継用のコンピュータ（図示せず）により中継しても良い。中継用のコンピュータは、地域を統括する電力管理会社及び市町村役場等の施設に設けられる。この場合中継用のコンピュータが発電装置２から受信した装置ＩＤ及び発電量を、サーバコンピュータ１へ送信する。

図３はサーバコンピュータ１のハードウェア群を示すブロック図である。サーバコンピュータ１は、ＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、入力部１３、表示部１４、記憶部１５、通信部１６及び時計部１８等を含む。ＣＰＵ１１は、バス１７を介してハードウェア各部と接続されている。ＣＰＵ１１は記憶部１５に記憶された制御プログラム１５Ｐに従いハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ１２は例えばＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、またはフラッシュメモリ等である。ＲＡＭ１２は、記憶部としても機能し、ＣＰＵ１１による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。

通信部１６はファイアウォールとしての機能を果たすゲートウェイ等であり、発電装置２との間でＨＴＴＰ(HyperText Transfer Protocol)等により情報を送受信する。表示部１４は液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ(electroluminescence)ディスプレイであり、ＣＰＵ１１の制御に従い必要な情報を表示する。記憶部１５は例えば、大容量フラッシュメモリまたはハードディスク等であり、制御プログラム１５Ｐ、雲データベース(以下、ＤＢという)１５１、位置ＤＢ１５２、予測ＤＢ１５３、実績ＤＢ１５４及び候補ＤＢ１５５が記憶されている。また記憶部１５には、最終候補ＤＢ１５７、予測重心ＤＢ１５８及び規定値ＤＢ１５６等が記憶されている。なお、本実施形態では雲ＤＢ１５１及び位置ＤＢ１５２等を記憶部１５に記憶する例を挙げて説明するがこれに限るものではない。例えば、サーバコンピュータ１に通信網Ｎを介して接続される他のコンピュータ（図示せず）に、雲ＤＢ１５１及び位置ＤＢ１５２を記憶しても良い。この場合、ＣＰＵ１１は必要に応じて各ＤＢにアクセスし、情報の読み出しまたは書き込みを行う。

図４は位置ＤＢ１５２のレコードレイアウトを示す説明図である。位置ＤＢ１５２は装置ＩＤフィールド及び座標フィールド等を含む。装置ＩＤフィールドには分散配置された発電装置２を特定するための装置ＩＤが記憶されている。座標フィールドには、装置ＩＤに対応付けて発電装置２の位置が記憶されている。位置は発電装置２の緯度及び経度であり、装置ＩＤに対応付けて座標Ｘフィールドに緯度、座標Ｙフィールドに経度が記憶されている。例えば、装置ＩＤ「Ａ」に対応付けて座標(xa,ya)が記憶されている。

図５は雲領域を示す説明図である。図５の横軸は経度に対応するｘ軸、縦軸は緯度に対応するｙ軸である。本実施形態では説明を容易にするために、所定の緯度範囲及び経度範囲を計測対象の全領域として説明する。計測対象の全領域はｘ軸方向が２０に区分けされており、ｙ軸方向も２０に区分けされている。図５Ａのハッチングで示す領域群が雲領域である。例えば、座標（２、１５）は雲領域であり、（２、１４）は晴領域である。図５Ｂは一単位時間経過後の雲領域を示す説明図である。一単位時間経過後には、ハッチングで示す雲領域が形状を変えつつ東側に移動していることが理解できる。一単位時間経過後には、座標（２、１５）は晴れ領域となる。一単位時間は例えば１５分、または１時間等である。なお、本実施形態で挙げる数値は一例であり、これに限るものではない。本実施形態では区分けした一領域内に一つの発電装置２が存在するものとして説明する。

サーバコンピュータ１のＣＰＵ１１は通信部１６を介して発電装置２から発電量を受信する。ＣＰＵ１１は発電量が記憶部１５に記憶した閾値以下の場合、雲領域と判断する。一方、ＣＰＵ１１は受信した発電量が閾値を超える場合、晴領域と判断する。例えば装置ＩＤが「Ａ」、座標（４，１０）に位置する発電装置２の発電量が3.05KVAであり、閾値である0.5KVAを超える場合、ＣＰＵ１１は当該座標に係る領域（座標４，１０）を晴領域と判断する。また例えば装置ＩＤが「Ａ」、座標（４，１０）に位置する発電装置２の発電量が0.25KVAであり、閾値である0.5KVA以下の場合、ＣＰＵ１１は当該座標に係る領域座標（４，１０）を雲領域と判断する。なお、本実施形態においては説明を容易にするために、一領域に一つの発電装置２が設置される例を挙げて説明するが、これに限るものではない。一領域に複数の発電装置２が存在していても良い。この場合、複数の発電装置２の発電量の平均発電量、最大の発電量、最小の発電量、または、最大発電量と最小発電量との平均発電量等と閾値とを比較するようにすればよい。

図６は雲ＤＢ１５１のレコードレイアウトを示す説明図である。雲ＤＢ１５１は時間フィールド、雲ＩＤフィールド、重心座標フィールド、重心からエッジまでの距離フィールド及び一単位時間前との距離差フィールド等を含む。時間フィールドには日時が記憶されている。時間は一単位時間毎(例えば１５分ごと)に記憶されているものとする。雲ＩＤフィールドには図５に示した雲領域を特定するための固有の識別情報（以下、雲ＩＤという）が日時に対応付けて記憶されている。重心座標フィールドには、雲領域内の基準点としての重心の座標が記憶されている。

雲領域の基準点は、雲領域内であって、雲領域の形状により算出される点をいう。基準点は例えば雲領域の重心とすればよい。図５の例では、ＣＰＵ１１は雲領域の外周領域の座標を抽出する。ＣＰＵ１１は外周各領域のｘ座標合計値を、外周領域数で除すことで重心のｘ座標を算出する。同様に、ＣＰＵ１１は外周各領域のｙ座標合計値を、外周領域数で除すことで重心のｙ座標を算出する。ＣＰＵ１１は算出した重心座標を雲ＩＤに対応付けて記憶する。

その他基準点は、外周座標の最大値及び最小値の平均に基づき算出しても良い。具体的には、ＣＰＵ１１は外周領域のｘ座標の内、最大値と最小値を抽出する。ＣＰＵ１１は最大値と最小値との平均をとることでｘ座標を求める。同様に、ＣＰＵ１１は外周領域のｙ座標の内、最大値と最小値を抽出する。ＣＰＵ１１は最大値と最小値との平均をとることでｙ座標を求める。その他、基準点は雲領域に内接または外接する円の中心座標としても良い。重心からエッジまでの距離フィールドには、雲ＩＤに対応付けて雲領域の形状を特定するための情報が記憶される。なお、全領域内に雲領域が存在しない場合は、雲ＤＢ１５１には時間に対応する情報が記憶されない。

図７は形状の特定方法を示す説明図である。本実施形態では、所定角度毎の重心座標から領域外周座標までの距離群を雲領域の形状としている。具体的には、１２時方向を０度、３時方向を９０度とする。ＣＰＵ１１は重心に対し０度方向に存在する外周領域座標を抽出する。ＣＰＵ１１は重心と抽出した外周領域座標との距離を、雲ＩＤ及び角度（０度）に対応付けて記憶する。同様に、ＣＰＵ１１は重心に対し１０度方向に存在する外周領域座標を抽出する。ＣＰＵ１１は重心と抽出した外周領域座標との距離を、雲ＩＤ及び角度（１０度）に対応付けて記憶する。なお、本実施形態では１０度毎に外周領域座標までの距離を算出する例を挙げたが、これに限るものではなく、他の角度としても良い。ＣＰＵ１１は当該処理を３６０度に達する前まで繰り返し行う。

なお、領域の算出方法はこれに限るものではない。例えば、ＣＰＵ１１は雲領域の座標を抽出し、抽出した座標群を領域の形状として、雲ＩＤに対応づけて記憶部１５に記憶してもよい。さらにＣＰＵ１１は、領域の座標数を計数し、面積として、雲ＩＤに対応づけて記憶部１５に記憶しても良い。またＣＰＵ１１は、重心を中心とし、雲領域に内接または外接する円を算出し、当該円を領域の形状としても良い。一単位時間前との距離差フィールドには、雲領域の重心と、当該雲領域の一単位時間前の雲領域の重心との距離が雲ＩＤに対応付けて記憶されている。ＣＰＵ１１は、重心間の距離を算出し、雲ＩＤに対応づけて記憶する。

図８は他の領域特定方法を示す説明図である。一領域内に一つの発電装置２が存在しない場合もある。この場合、クラスタ法により領域及び重心を特定しても良い。ＣＰＵ１１はK-meansによるクラスタ法を用いて発電量が閾値以下の複数の発電装置２をグループ化する。ＣＰＵ１１はグループ化された発電装置２を一つの領域とする。ＣＰＵ１１はグループ化された複数の発電装置２に基づき重心を特定する。図８の例では、２つの雲領域が特定されている。また雲領域内にはＸで示す重心が決定される。

図９は雲領域の関連づけ処理を示す説明図である。ハッチングで示すＣが発電量に基づき現在特定された雲領域Ｃであるとする。雲領域Ｃの重心をＧで示す。雲は移動または新たに発生するため、一時間単位前の雲領域がどれであるかを特定する必要がある。図９の例では、一単位時間前に点線で示す雲領域Ｃ１、雲領域Ｃ２、雲領域Ｃ３が存在していたものとする。雲領域Ｃ１、雲領域Ｃ２、雲領域Ｃ３の重心はそれぞれＧ１、Ｇ２、Ｇ３である。ＣＰＵ１１は一単位時間前の雲領域の雲ＩＤ及び重心座標を雲ＤＢ１５１から読み出す。またＣＰＵ１１は現在の雲領域Ｃの雲ＩＤ及び重心座標を雲ＤＢ１５１から読み出す。

雲領域Ｃの重心座標と、一単位時間前の雲領域の重心座標との距離を算出する。ＣＰＵ１１は算出した距離が記憶部１５に記憶した閾距離以内であるか否かを判断する。ＣＰＵ１１は閾距離以内であると判断した場合は、当該重心座標に係る雲領域を、雲領域Ｃの一単位時間前の雲領域であると判断する。図９の例では雲領域Ｃ１が一単位時間前の雲領域であると判断される。なお、ＣＰＵ１１は、算出した距離の内、最も近い距離である重心座標を有する雲領域を、雲領域Ｃの一単位時間前の雲領域と判断しても良い。

また、雲領域の形状と、一単位時間前の雲領域の形状とが最も類似する一単位時間前の雲領域を抽出しても良い。ＣＰＵ１１は、現在の雲領域の外周座標と、一単位時間前の雲領域の外周座標とを記憶部１５から読み出し、パターンマッチングを行う。パターンマッチングの結果最も雲領域の形状が類似する雲領域を一単位時間前の雲領域とする。その他、ＣＰＵ１１は、雲ＤＢ１５１に記憶した識別情報及び重心からエッジまでの距離を読み出す。ＣＰＵ１１は、2つの雲領域に係る各角度の距離の差分の2乗の合計値を算出する。ＣＰＵ１１は、合計値の算出を一単位時間前の各雲領域について行う。図９の例では、雲領域Ｃと雲領域Ｃ１、雲領域Ｃと雲領域Ｃ２、及び、雲領域Ｃと雲領域Ｃ３についての合計値を求める。ＣＰＵ１１は、算出した合計値が最も小さい一単位時間前に係る雲領域の雲ＩＤを読み出す。

さらに面積が最も近い雲領域同士を類似する雲領域として判断しても良い。ＣＰＵ１１は、雲領域を構成する座標数を計数する。計数した値が、現在の雲領域に最も近い一単位時間前の雲領域を類似する雲領域として抽出する。本実施形態においては、説明を容易にするために面積が最も近い雲領域を類似する雲領域であるものとして説明する。また、一単位時間前の雲領域の特定は、重心間の距離と面積との双方を用いる例を挙げて説明するが、いずれか一方のみを用いても良い。

図９の例では、雲領域Ｃの一単位時間前の雲領域は、雲領域Ｃ１であるものとして説明する。ＣＰＵ１１は、雲ＤＢ１５１を参照し、雲領域Ｃ１の雲ＩＤを読み出す。ＣＰＵ１１は、読み出した雲ＩＤと同一の雲ＩＤに対応づけて雲領域Ｃの時間、重心座標及び重心からエッジまでの距離を記憶する。ＣＰＵ１１は、一単位時間前の雲領域の重心座標と現在の雲領域の重心座標とに基づき、距離を算出する。ＣＰＵ１１は、算出した距離を現在の雲領域の雲ＩＤに対応づけて、一単位時間前との距離差フィールドに記憶する。

ＣＰＵ１１は、重心間の距離が所定距離を超え、かつ、面積差が所定面積以上であると判断した場合、新たな雲が発生したと判断する。ＣＰＵ１１は、新たな雲ＩＤを生成し、生成した雲ＩＤに対応づけて、時間、重心座標、重心からエッジまでの距離を記憶する。なお、ＣＰＵ１１は、新たな雲ＩＤを生成した場合、一単位時間前との距離差フィールドには０を記憶する。以上の処理を繰り返すことにより、雲ＩＤが生成される。

図１０は重心の軌跡を示す説明図である。実線は予測対象となる雲領域の重心軌跡を示す。実践上の黒丸は現在の雲領域の重心位置である。以下では当該雲領域の重心の軌跡を予測する処理を説明する。点線Ｌ１からＬ８は他の雲ＩＤに係る雲領域の重心軌跡を示す。予測対象の雲領域の重心軌跡は、Ｌ３からＬ７までの軌跡に概ね一致していることが理解できる。逆に点線Ｌ１、Ｌ２、Ｌ８の軌跡は一致していない。Ｌ３からＬ７までの軌跡は、今後（黒丸以降の時間帯）はＬ５からＬ７の軌跡が一致するが、Ｌ３及びＬ４が一致しないといえる。

ＣＰＵ１１は、予測対象となる雲領域の重心の履歴を読み出す。ＣＰＵ１１は、読み出した過去の重心群と、雲ＤＢ１５１に記憶した予測対象となる雲領域とは異なる他の雲ＩＤに係る過去の重心群とに基づき、類似度を算出する。ＣＰＵ１１は、類似度の高い複数の雲ＩＤを、候補として抽出する。具体的には、ＣＰＵ１１は、読み出した過去の重心群と、雲ＤＢ１５１に記憶した予測対象となる雲領域とは異なる他の雲ＩＤに係る過去の重心群とに基づき、ユークリッド距離を算出する。ＣＰＵ１１は、算出したユークリッド距離が記憶部１５に記憶した閾値以下の場合、候補として雲ＩＤを抽出する。

図１１は類似度算出処理の手順を示す説明図である。ＣＰＵ１１は、雲ＤＢ１５１から予測対象の雲ＩＤの重心座標を現在から所定単位時間分遡って読み出す。例えば、５単位時間分読み出せば良い。図１１の左側の表が予測対象の雲ＩＤの重心座標履歴である。ＣＰＵ１１は、雲ＤＢ１５１を参照し、他の雲ＩＤに係る重心座標を読み出す。図１１の右側の表が他の雲ＩＤの重心座標履歴である。時間に対応づけて重心座標の履歴が記憶されている。

ＣＰＵ１１は、下記式１に基づき、ユークリッド距離を算出する。

具体的には、時間ｔ０におけるｘ重心座標と時間ｔ１１におけるｘ重心座標との差分の２乗と、時間ｔ０におけるｙ重心座標と時間ｔ１１におけるｙ重心座標との差分の２乗とを加算し平方根を求める。ＣＰＵ１１は、同様の処理を時間ｔ１とｔ１２、ｔ２とｔ１３、ｔ３とｔ１４、ｔ４とｔ１５についても行う。ＣＰＵ１１は、平方根の合計値をユークリッド距離とする。ＣＰＵ１１は、ユークリッド距離が記憶部１５に記憶した閾値以下の場合、候補として候補ＤＢ１５５に雲ＩＤ、時間及び重心座標を記憶する。ＣＰＵ１１は、上述した処理を、時間をずらしながら行う。つまり、続いて、他の雲ＩＤの重心の時間ｔ１２、ｔ１３、ｔ１４、ｔ１５、ｔ１６に対するユークリッド距離を算出する。

ＣＰＵ１１は以上述べた処理を、雲ＤＢ１５１に記憶された全ての雲ＩＤのレコードに対して行う。図１２は候補ＤＢ１５５のレコードレイアウトを示す説明図である。候補ＤＢ１５５は雲ＩＤフィールド、時間フィールド、及び重心座標フィールドを含む。雲ＩＤフィールドには候補として抽出された類似度の高い雲ＩＤが記憶されている。時間フィールドには雲ＩＤに対応づけてユークリッド距離が閾値以下であった時間帯が記憶されている。重心座標フィールドには、雲ＩＤ及び時間に対応づけて対応する重心座標が記憶されている。なお、同一雲ＩＤにおいて、ユークリッド距離が閾値以下となる時間帯が複数存在する場合は、最もユークリッド距離が小さい時間帯を候補ＤＢ１５５に記憶すればよい。

これにより、点線Ｌ１、Ｌ２及びＬ８は候補から外れることになる。なお、本実施形態では類似度の算出にあたりユークリッド距離を用いる例を挙げて説明するが、これに限るものではない。ＣＰＵ１１は、類似度として相関関数を算出し、相関関数が所定の閾値より大きい雲ＩＤを候補として抽出しても良い。例えば、ＣＰＵ１１は、読み出した重心座標に基づき近似直線を算出する。ＣＰＵ１１は、予測対象の雲領域の近似直線と他の雲領域との近似直線との相関関数を類似度とする。ＣＰＵ１１は、相関関数が閾値より大きい近似直線に係る時間及び重心座標を抽出しても良い。

ＣＰＵ１１は、候補ＤＢ１５５に記憶した雲ＩＤ及び時間を読み出す。ＣＰＵ１１は、雲ＤＢ１５１を参照し、読み出した時間以降の雲ＩＤに係る重心座標を読み出す。なお、読み出す時間は、記憶部１５に記憶した所定単位時間分とすればよい（例えば５単位時間分）。

図１３は最終候補ＤＢ１５７のレコードレイアウトを示す説明図である。最終候補ＤＢ１５７は雲ＩＤフィールド、時間フィールド及び重心座標フィールド等を含む。雲ＩＤフィールドには候補となる雲ＩＤが記憶されている。ＣＰＵ１１は、候補ＤＢ１５５及び雲ＤＢ１５１を参照し、候補ＤＢ１５５に記憶した時間以降の時間及び対応する重心座標を読み出す。ＣＰＵ１１は、雲ＩＤ及び時間に対応づけて読み出した重心座標を重心座標フィールドに記憶する。図１３の例では、雲ＩＤ「11JA0005」に関し、時間ｔ９以降のｔ１０からｔ１４までの対応する重心座標が読み出される。

すなわち、ＣＰＵ１１は、類似度が高いとされた雲領域の時間以降の、所定時間分（例えば５単位時間分）の重心座標群を重心座標フィールドに記憶する。図１３の例では、時間ｔ９以降の時間ｔ１０、ｔ１１、ｔ１２、ｔ１３、ｔ１４が記憶されている。ＣＰＵ１１は、最終候補ＤＢ１５７に記憶された時間及び重心座標に基づき予測重心を算出する。ＣＰＵ１１は、最初に参照に値しない雲ＩＤに係る雲領域を削除する処理を行う。ＣＰＵ１１は、最終候補ＤＢ１５７に記憶された複数の候補となる雲ＩＤの重心座標を参照し、分散を算出する。具体的にはＣＰＵ１１は、最終候補ＤＢ１５７に記憶された単位時間毎の重心座標の平均値と重心座標との差に基づき分散を算出する。

図１３の例では、雲ＩＤ「11JA0005」の時間ｔ１０の重心座標と、雲ＩＤ「11JA0006」の時間ｔ２４の重心座標と、雲ＩＤ「11JA0007」の時間ｔ６６の重心座標とに基づき、平均座標を算出する。ＣＰＵ１１は、平均座標とｔ１０の重心座標との差分の２乗と、平均座標とｔ２４の重心座標との差分の２乗と、平均座標とｔ６６の重心座標とを加算する。ＣＰＵ１１は、同様の処理をｔ１１とｔ２５とｔ６７、ｔ１２とｔ２６とｔ６８、ｔ１３とｔ２７と６９、ｔ１４とｔ２８とｔ７０についても行う。ＣＰＵ１１は、全ての時間帯についての加算値の合計値を分散とする。ＣＰＵ１１は、合計値が記憶部１５に記憶した閾値以下であると判断した場合、ばらつきが少ないとして最終候補ＤＢ１５７に記憶した候補雲ＩＤの重心座標に基づき、予測重心を算出する。なお、本実施形態においてはばらつき度の算出方法として分散を挙げたがこれに限るものではない。ＣＰＵ１１は、雲ＩＤの重心座標に基づき近似直線を求める。ＣＰＵ１１は、各雲ＩＤの近似直線の傾きの分散、または、傾きの最大値と最小値との差に基づき、ばらつき度を算出しても良い。

ＣＰＵ１１は、合計値が記憶部１５に記憶した閾値より大きいと判断した場合、ばらつきが大きいとして、予測対象の雲ＩＤの過去の重心座標に基づき、予測重心を算出する。例えば、候補が点線Ｌ３からＬ８の雲領域である場合、点線Ｌ３及びＬ４に起因して分散が大きくなる。この場合、ＣＰＵ１１は、実線Ｌで示す過去の重心座標に基づき、予測重心を算出する。具体的には、ＣＰＵ１１は、予測対象の雲領域の一単位時間前の重心座標から現在の雲領域の重心座標までの移動ベクトルを算出する。ＣＰＵ１１は、算出した移動ベクトルに基づき、一単位時間後の重心座標を算出する。ＣＰＵ１１は、一単位時間後の重心座標に移動ベクトルを加算し、２単位時間後の重心座標を算出する。以上の処理を繰り返すことにより予測重心を算出する。反対に、候補が点線Ｌ５からＬ７であり、分散が小さいと判断した場合、候補であるＬ５からＬ７の重心座標に基づき、予測重心を算出する。

以下では、抽出した雲候補ＩＤに基づき予測重心を算出する処理を説明する。図１０において候補となる雲ＩＤが点線Ｌ５、Ｌ６及びＬ７であるとする。ＣＰＵ１１は、最終候補ＤＢ１５７から各雲ＩＤの重心座標を時系列順に読み出す。図１３の例では時間ｔ１０とｔ２４とｔ６６の重心座標が読み出される。ＣＰＵ１１は、時系列順に読み出した重心座標の平均値を求める。ＣＰＵ１１は、平均値を予測される重心（以下、予測重心という）として予測重心ＤＢ１５８に記憶する。

図１４は予測重心ＤＢ１５８のレコードレイアウトを示す説明図である。予測重心ＤＢ１５８は雲ＩＤフィールド、時間フィールド及び予測重心座標フィールド等を含む。雲ＩＤフィールドには予測対象となる雲領域の雲ＩＤが記憶されている。時間フィールドには将来の時間が単位時間毎に記憶されている。予測重心座標フィールドには、将来の時間に対応づけて予測される重心が予測重心として記憶されている。ＣＰＵ１１は、現在の時間に単位時間を順次加算した時間を予測重心ＤＢ１５８の時間フィールドに、雲ＩＤに対応づけて記憶する。例えば、現在の時間が午前９時、単位時間が１５分である場合、予測重心座標の時間は、９時１５分（Ｔ１）、９時３０分（Ｔ２）、９時４５分（Ｔ３）、１０時０分（Ｔ４）、１０時１５分（Ｔ５）・・と１５分ごとに記憶される。

なお、本実施形態においては最終候補ＤＢ１５７に記憶した各時間の重心座標の平均値を、予測重心として、算出する例を挙げたがこれに限るものではない。例えばＣＰＵ１１は、最初に時間毎の平均値を求める。ＣＰＵ１１は、平均値と対応する時間の各重心座標との距離を求める。ＣＰＵ１１は、距離が大きい所定数（例えば３）の重心座標を削除する。ＣＰＵ１１は、削除後の重心座標の平均値を算出する。ＣＰＵ１１は、当該算出した平均座標を時間に対応づけて予測重心ＤＢ１５８に記憶しても良い。これにより、重心座標のばらつきによる予測精度の低下を防止することができる。

その他、ＣＰＵ１１は、候補ＤＢ１５５から最大及び最小のｘ座標を時間毎に抽出する。ＣＰＵ１１は、最大のｘ座標と最小のｘ座標の平均値を予測重心ＤＢ１５８に記憶する。続いて、ＣＰＵ１１は、候補ＤＢ１５５から最大及び最小のｙ座標を時間毎に抽出する。ＣＰＵ１１は、最大のｙ座標と最小のｙ座標の平均値を予測重心ＤＢ１５８に記憶する。このように、ＣＰＵ１１は、時間毎の最大値及び最小値に基づく平均座標を予測重心としても良い。

図１５は予測重心軌跡及び予測雲領域を示す説明図である。ハッチングで示す雲領域が現在の雲領域である。白丸で示す点が予測される予測重心である。雲領域は各予測重心を通る点線（予測重心軌跡）に従って移動すると予測される。雲の領域は現在の雲の領域と同じ領域であるものとして説明する。ＣＰＵ１１は、予測対象の雲ＩＤに対応する現在の重心座標を雲ＤＢ１５１から読み出す。ＣＰＵ１１は、図５で示す現在の雲領域を特定する。具体的にはＣＰＵ１１は、雲と判断される座標を読み出す。ＣＰＵ１１は、現在の重心座標から予測重心ＤＢ１５８に記憶した予測重心座標までの移動ベクトルを算出する。ＣＰＵ１１は、移動ベクトルを雲と判断される各予測座標に加算することで予測雲領域を決定する。ＣＰＵ１１は、単位時間毎に以上の処理を繰り返すことにより、単位時間毎の予測雲領域を算出する。

図１５に示す点線で囲む領域が単位時間毎の予測雲領域である。なお、予測雲領域は雲ＤＢ１５１に記憶した重心からエッジまでの距離を用いても良い。すなわち、ＣＰＵ１１は、現在の重心座標からエッジまでの距離を雲ＤＢ１５１から読み出す。ＣＰＵ１１は、予測重心ＤＢ１５８に記憶した予測重心座標と、読み出したエッジまでの距離とに基づき、予測雲領域を算出しても良い。なお、各角度において予測重心座標から距離を加算した線分の先端部を直線または曲線で結ぶことにより、予測雲領域の外周を特定すればよい。

ＣＰＵ１１は、予測雲領域に基づき、発電装置２毎に発電量の予測を行う。図１６は実績ＤＢ１５４のレコードレイアウトを示す説明図である。実績ＤＢ１５４は時間フィールド及び装置ＩＤフィールド等を含む。時間フィールドには現在の時間と一単位時間毎に遡った時間とが記憶されている。ｔ０は現在時間、ｔ１は一単位時間前の時間（例えば１５分前）、ｔ２は二単位時間前の時間（例えば３０分前）である。装置ＩＤフィールドには装置ＩＤ及び時間に対応づけて発電量が記憶されている。ＣＰＵ１１は、装置ＩＤ及び発電量が発電装置２から送信された場合、装置ＩＤ及び現在時間ｔ０に対応づけて発電量を実績ＤＢ１５４に記憶する。ＣＰＵ１１は、時間ｔ０のフィールドに発電量を記憶した場合、既に記憶済みの発電量を一単位時間前の時間に対応づけて記憶する。例えば、時刻ｔ１の発電量は、更新後時刻ｔ２の発電量として記憶される。なお、発電量は一例としてＫＶＡであるがこれに限るものではない。発電量として太陽光モジュール２３の発電能力に対する現在の発電量の割合（例えば６０％等）としても良い。

図１７は予測ＤＢ１５３のレコードレイアウトを示す説明図である。予測ＤＢ１５３は時間フィールド及び装置ＩＤフィールド等を含む。時間フィールドには現在の時間から一単位時間後の時間が記憶されている。Ｔ１は現在時間ｔ０の一単位時間後の時間（例えば１５分後）、Ｔ２は二単位時間後の時間（例えば３０分後）である。装置ＩＤフィールドには装置ＩＤ及び時間に対応づけて予測発電量が記憶されている。

ＣＰＵ１１は、単位時間毎の予測雲領域を読み出す。ＣＰＵ１１は、予測雲領域に属する装置ＩＤを読み出す。図１８は規定値ＤＢ１５６のレコードレイアウトを示す説明図である。規定値ＤＢ１５６は月フィールド及び規定値フィールド等を含む。月フィールドには１１月〜３月、４月〜１０月、及び曇り情報が記憶されている。規定値フィールドには１１月〜３月、４月〜１０月、及び曇りのそれぞれに対応づけて予測発電量が記憶されている。例えば、１１月〜３月の場合、予測発電量を3.05KVAとし、高い発電量が見込める４月〜１０月は3.5KVAとすれば良い。また雲領域に属するとして曇りと判断される場合、発電量が十分な見込めないため0KVAを記憶する。なお、規定値ＤＢ１５６の記憶内容は一例であり、更に細かく日月で規定値を記憶しても良い。またオペレータが入力部１３から規定値を適宜変更することが可能である。なお、規定値は、発電装置２個々の発電能力を踏まえ、装置ＩＤごとに設けても良い。

ＣＰＵ１１は、規定値ＤＢ１５６を参照し、予測雲領域に属する装置ＩＤに対応づけて規定値（0KVA）を予測ＤＢ１５３に記憶する。これにより、予測雲領域に属する装置ＩＤの予測発電量は0KVAとなる。続いて予測雲領域に属さない装置ＩＤについて説明する。ＣＰＵ１１は、規定値ＤＢ１５６及び時計部１８から出力される日時を参照し、規定値（3.05V等）を読み出す。ＣＰＵ１１は、予測雲領域に属さない装置ＩＤに対応づけて、読み出した規定値を、予測ＤＢ１５３に記憶する。これにより晴れと予測される領域に属する装置ＩＤには3.05Vが記憶される。以上の処理を、単位時間毎に繰り返し行うことで、予測ＤＢ１５３が生成される。

以上のハードウェアにおいて各種ソフトウェア処理を、フローチャートを用いて説明する。図１９及び図２０は予測処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、発電装置２の出力部２６から出力された装置ＩＤ及び発電量を単位時間毎に受信する（ステップＳ１９１）。なお、本実施形態では発電装置２のＣＰＵ２１が予め記憶部１５に記憶された時間毎に出力部２６を介して発電量を送信するものとして説明する。ＣＰＵ１１は、装置ＩＤに対応する座標を位置ＤＢ１５２から読み出す（ステップＳ１９２）。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から閾値を読み出す（ステップＳ１９３）。ＣＰＵ１１は、発電量が閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳ１９４）。ＣＰＵ１１は、閾値を超えると判断した場合（ステップＳ１９４でＹＥＳ）、当該座標の領域は晴れとみなし、処理をステップＳ１９５へ移行させる。ＣＰＵ１１は、装置ＩＤ、座標、発電量、晴れの情報及び時間を記憶部１５に記憶する（ステップＳ１９５）。

一方、ＣＰＵ１１は、発電量が閾値を超えないと判断した場合（ステップＳ１９４でＮＯ）、当該座標の領域は曇りとみなし、ステップＳ１９６へ処理を移行させる。ＣＰＵ１１は、装置ＩＤ、座標、発電量、曇りの情報及び時間を記憶部１５に記憶する（ステップＳ１９６）。ステップＳ１９５及びＳ１９６の処理後、処理をステップＳ１９７へ移行させる。ＣＰＵ１１は、全ての装置ＩＤに対する処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ１９７）。ＣＰＵ１１は、全ての装置ＩＤに対する処理を終了していないと判断した場合（ステップＳ１９７でＮＯ）、処理をステップＳ１９１へ戻す。これにより、全ての座標について晴れか、曇りかの情報が記憶される。

ＣＰＵ１１は、全ての装置ＩＤに対する処理を終了したと判断した場合（ステップＳ１９７でＹＥＳ）、処理をステップＳ１９８へ移行させる。ＣＰＵ１１は、一単位時間前の全ての座標に曇りの情報が記憶されているか否かを判断する（ステップＳ１９８）。ＣＰＵ１１は、一単位時間前の全ての座標に曇りの情報が記憶されていると判断した場合（ステップＳ１９８でＹＥＳ）、処理をステップＳ１９９へ移行させる。なお、ステップＳ１９９では後述する第一予測処理が実行される（ステップＳ１９９）。

ＣＰＵ１１は、一単位時間前の全ての座標に曇りの情報が記憶されていないと判断した場合（ステップＳ１９８でＮＯ）、処理をステップＳ２０１へ移行させる。ＣＰＵ１１は、一単位時間前の全ての座標に晴れの情報が記憶されているか否かを判断する（ステップＳ２０１）。ＣＰＵ１１は、一単位時間前の全ての座標に晴れの情報が記憶されていると判断した場合（ステップＳ２０１でＹＥＳ）、ステップＳ２０２へ処理を移行させる。ＣＰＵ１１は、後述する第二予測処理を行う（ステップＳ２０２）。ＣＰＵ１１は、一単位時間前の全ての座標に晴れの情報が記憶されていないと判断した場合（ステップＳ２０１でＮＯ）、対応付け処理（ステップＳ２０３）及び第三予測処理（ステップＳ２０４）が実行される。なお、ステップＳ２０３及びＳ２０４の処理は別途説明する。

図２１及び図２２は第一予測処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、現在の各座標の晴れの情報及び曇りの情報を読み出す（ステップＳ２１１）。ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に曇りの情報が記憶されているか否かを判断する（ステップＳ２１２）。ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に曇りの情報が記憶されていると判断した場合（ステップＳ２１２でＹＥＳ）、２単位時間連続して全ての座標において曇りであると判断し、ステップＳ２１３に移行する。ＣＰＵ１１は、曇りの規定値を規定値ＤＢ１５６から読み出す（ステップＳ２１３）。ＣＰＵ１１は、予測ＤＢ１５３の各装置ＩＤ、各単位時間に対応づけて読み出した規定値を記憶する（ステップＳ２１４）。例えば、全ての装置ＩＤ及び全ての単位時間について予測発電量0KVAが記憶される。

ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に曇りの情報が記憶されていないと判断した場合（ステップＳ２１２でＮＯ）、処理をステップＳ２１５へ移行させる。ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に晴れの情報が記憶されているか否か判断する（ステップＳ２１５）。ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に晴れの情報が記憶されていると判断した場合（ステップＳ２１５でＹＥＳ）、処理をステップＳ２１６へ移行させる。ＣＰＵ１１は、時計部１８から日時を読み出す（ステップＳ２１６）。ＣＰＵ１１は、日時に対応する規定値を読み出す（ステップＳ２１７）。ＣＰＵ１１は、予測ＤＢ１５３の各装置ＩＤ、各単位時間に対応づけて読み出した規定値を記憶する（ステップＳ２１８）。例えば、全ての装置ＩＤ及び全ての単位時間について予測発電量3.05KVAが記憶される。

ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に晴れの情報が記憶されていないと判断した場合（ステップＳ２１５でＮＯ）、処理をステップＳ２１９へ移行させる。ＣＰＵ１１は、読み出した各座標の晴れの情報及び曇りの情報に基づき、エッジ検出を行い、雲領域を特定する（ステップＳ２１９）。具体的には晴れの座標から曇りの座標へ変化する座標群を抽出する。ＣＰＵ１１は、検出したエッジに基づき雲領域の外周の座標を特定する（ステップＳ２２１）。ＣＰＵ１１は、外周の座標に基づき、重心座標を算出する（ステップＳ２２２）。

ＣＰＵ１１は、雲ＩＤを新に生成する（ステップＳ２２３）。ＣＰＵ１１は、雲ＩＤに対応づけて重心座標を雲ＤＢ１５１に記憶する（ステップＳ２２４）。ＣＰＵ１１は、外周の座標と外周内の座標を雲ＩＤに対応づけて記憶部１５に記憶する（ステップＳ２２５）。またＣＰＵ１１は、領域の座標群に基づき面積を算出し、算出した面積を雲ＩＤに対応づけて記憶部１５に記憶する。ＣＰＵ１１は、重心座標からステップＳ２１９で検出したエッジまでの距離を、単位角度毎に算出する（ステップＳ２２６）。ＣＰＵ１１は、算出した距離を雲ＩＤ及び角度に対応づけて雲ＤＢ１５１に記憶する（ステップＳ２２７）。

ＣＰＵ１１は、全ての雲領域について処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ２２８）。ＣＰＵ１１は、全ての雲領域について処理を終了していないと判断した場合（ステップＳ２２８でＮＯ）、処理をステップＳ２２１へ移行させる。これにより、エッジ検出により複数の雲領域が発生したと判断した場合に、雲領域の重心及び形状を特定することができる。ＣＰＵ１１は、全ての雲領域について処理を終了したと判断した場合（ステップＳ２２８でＹＥＳ）、処理をステップＳ２２９へ移行させる。ＣＰＵ１１は、予測ＤＢ１５３の記憶内容を変更せずに維持する（ステップＳ２２９）。つまり新に発生した雲領域であるため、ＣＰＵ１１は、予測処理を行うことなく終了する。

図２３及び図２４は第二予測処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、現在の各座標の晴れの情報及び曇りの情報を読み出す（ステップＳ２３１）。ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に曇りの情報が記憶されているか否かを判断する（ステップＳ２３２）。ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に曇りの情報が記憶されていると判断した場合（ステップＳ２３２でＹＥＳ）、ステップＳ２３３に移行する。ＣＰＵ１１は、曇りの規定値を規定値ＤＢ１５６から読み出す（ステップＳ２３３）。ＣＰＵ１１は、予測ＤＢ１５３の各装置ＩＤ、各単位時間に対応づけて読み出した規定値を記憶する（ステップＳ２３４）。

ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に曇りの情報が記憶されていないと判断した場合（ステップＳ２３２でＮＯ）、処理をステップＳ２３５へ移行させる。ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に晴れの情報が記憶されているか否か判断する（ステップＳ２３５）。ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に晴れの情報が記憶されていると判断した場合（ステップＳ２３５でＹＥＳ）、急に全面的に晴れになったと判断し、処理をステップＳ２３６へ移行させる。ＣＰＵ１１は、時計部１８から日時を読み出す（ステップＳ２３６）。ＣＰＵ１１は、日時に対応する規定値を読み出す（ステップＳ２３７）。ＣＰＵ１１は、予測ＤＢ１５３の各装置ＩＤ、各単位時間に対応づけて読み出した規定値を記憶する（ステップＳ２３８）。例えば、全ての装置ＩＤ及び全ての単位時間について予測発電量3.05KVAが記憶される。

ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に晴れの情報が記憶されていないと判断した場合（ステップＳ２３５でＮＯ）、処理をステップＳ２３９へ移行させる。ＣＰＵ１１は、読み出した各座標の晴れの情報及び曇りの情報に基づき、エッジ検出を行い、雲領域を特定する（ステップＳ２３９）。具体的には晴れの座標から曇りの座標へ変化する座標群を抽出する。ＣＰＵ１１は、検出したエッジに基づき雲領域の外周の座標を特定する（ステップＳ２４１）。ＣＰＵ１１は、外周の座標に基づき、重心座標を算出する（ステップＳ２４２）。

ＣＰＵ１１は、雲ＩＤを新に生成する（ステップＳ２４３）。ＣＰＵ１１は、雲ＩＤに対応づけて重心座標を雲ＤＢ１５１に記憶する（ステップＳ２４４）。ＣＰＵ１１は、外周の座標と外周内の座標を雲ＩＤに対応づけて記憶部１５に記憶する（ステップＳ２４５）。またＣＰＵ１１は、領域の座標群に基づき面積を算出し、算出した面積を雲ＩＤに対応づけて記憶部１５に記憶する。ＣＰＵ１１は、重心座標からステップＳ２３９で検出したエッジまでの距離を、単位角度毎に算出する（ステップＳ２４６）。ＣＰＵ１１は、算出した距離を雲ＩＤ及び角度に対応づけて雲ＤＢ１５１に記憶する（ステップＳ２４７）。

ＣＰＵ１１は、全ての雲領域について処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ２４８）。ＣＰＵ１１は、全ての雲領域について処理を終了していないと判断した場合（ステップＳ２４８でＮＯ）、処理をステップＳ２４１へ移行させる。ＣＰＵ１１は、全ての雲領域について処理を終了したと判断した場合（ステップＳ２４８でＹＥＳ）、処理をステップＳ２４９へ移行させる。ＣＰＵ１１は、予測ＤＢ１５３の記憶内容を変更せずに維持する（ステップＳ２４９）。つまりＣＰＵ１１は、新に発生した雲領域であるため予測処理を行うことなく終了する。

図２５から図２７は対応付け処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２０１でＮＯの場合、以下の処理を行う。ＣＰＵ１１は、現在の各座標の晴れの情報及び曇りの情報を読み出す（ステップＳ２５１）。ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に曇りの情報が記憶されているか否かを判断する（ステップＳ２５２）。ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に曇りの情報が記憶されていると判断した場合（ステップＳ２５２でＹＥＳ）、ステップＳ２５３に移行する。ＣＰＵ１１は、曇りの規定値を規定値ＤＢ１５６から読み出す（ステップＳ２５３）。ＣＰＵ１１は、予測ＤＢ１５３の各装置ＩＤ、各単位時間に対応づけて読み出した規定値を記憶する（ステップＳ２５４）。

ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に曇りの情報が記憶されていないと判断した場合（ステップＳ２５２でＮＯ）、処理をステップＳ２５５へ移行させる。ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に晴れの情報が記憶されているか否か判断する（ステップＳ２５５）。ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に晴れの情報が記憶されていると判断した場合（ステップＳ２５５でＹＥＳ）、処理をステップＳ２５６へ移行させる。ＣＰＵ１１は、時計部１８から日時を読み出す（ステップＳ２５６）。ＣＰＵ１１は、日時に対応する規定値を読み出す（ステップＳ２５７）。ＣＰＵ１１は、予測ＤＢ１５３の各装置ＩＤ、各単位時間に対応づけて読み出した規定値を記憶する（ステップＳ２５８）。

ＣＰＵ１１は、現在の全ての座標に晴れの情報が記憶されていないと判断した場合（ステップＳ２５５でＮＯ）、処理をステップＳ２５９へ移行させる。ＣＰＵ１１は、読み出した各座標の晴れの情報及び曇りの情報に基づき、エッジ検出を行い、雲領域を特定する（ステップＳ２５９）。ＣＰＵ１１は、エッジで特定される外周の座標、外周内の座標を特定する（ステップＳ２６１）。ＣＰＵ１１は、外周の座標及び外周内の座標を記憶部１５に記憶する。またＣＰＵ１１は、領域の座標群に基づき面積を算出し、算出した面積を雲ＩＤに対応づけて記憶部１５に記憶する。ＣＰＵ１１は、外周の座標に基づき、重心座標を算出する（ステップＳ２６２）。ＣＰＵ１１は、雲ＤＢ１５１から一単位時間前の雲ＩＤを読み出す（ステップＳ２６３）。複数雲ＩＤが存在する場合、複数の雲ＩＤを読み出す。

ＣＰＵ１１は、雲ＤＢ１５１から一単位時間前の雲ＩＤに対応する重心座標を読み出す（ステップＳ２６４）。ＣＰＵ１１は、現在の重心座標と一単位時間前の重心座標との間の距離を算出する（ステップＳ２６５）。ＣＰＵ１１は、最も距離が小さい重心座標及び対応する雲ＩＤを抽出する（ステップＳ２６６）。ＣＰＵ１１は、算出した距離が記憶部１５に記憶した閾距離以内か否かを判断する（ステップＳ２６７）。

ＣＰＵ１１は、算出した距離が閾距離以内であると判断した場合（ステップＳ２６７でＹＥＳ）、処理をステップＳ２６８へ移行させる。ＣＰＵ１１は、現在の外周の座標及び一単位時間前の外周の座標を読み出す（ステップＳ２６８）。ＣＰＵ１１は、パターンマッチングにより類似度を算出する（ステップＳ２６９）。なお、類似度の算出は現在の重心座標からエッジまでの距離と、一単位時間前の重心座標からエッジまでの距離との平均二乗誤差により算出しても良い。この場合、平均二乗誤差が小さいほど類似度が高いと判断される。またＣＰＵ１１は、記憶部１５に記憶した面積を対比することにより類似度を算出しても良い。

ＣＰＵ１１は、記憶部１５から閾値を読み出す。ＣＰＵ１１は、類似度が閾値以上であるか否かを判断する（ステップ２７１）。ＣＰＵ１１は、類似度が閾値以上でないと判断した場合（ステップＳ２７１でＮＯ）、処理をステップＳ２７２へ移行させる。ＣＰＵ１１は、一単位時間前の他の雲ＩＤが存在するか否か判断する（ステップＳ２７２）。ＣＰＵ１１は、他の雲ＩＤが存在すると判断した場合（ステップＳ２７２でＹＥＳ）、処理をステップＳ２７２１へ移行させる。ＣＰＵ１１は、次に距離が小さい重心座標及び雲ＩＤを読み出す（ステップＳ２７２１）。ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ２６７に戻す。これにより、他の雲ＩＤについての類似度が繰り返し算出される。

ＣＰＵ１１は、他の雲ＩＤが存在しないと判断した場合（ステップＳ２７２でＮＯ）、及び、ステップＳ２６７において算出した距離が閾距離を超えると判断した場合（ステップＳ２６７でＮＯ）、処理をステップＳ２７３へ移行させる。ＣＰＵ１１は、新たな雲が発生したと判断し、新たな雲ＩＤを生成する（ステップＳ２７３）。ＣＰＵ１１は、外周の座標と外周内の座標を雲ＩＤに対応づけて記憶部１５に記憶する（ステップＳ２７４）。ＣＰＵ１１は、重心座標からステップＳ２５９で検出したエッジまでの距離を、単位角度毎に算出する（ステップＳ２７５）。ＣＰＵ１１は、算出した距離を雲ＩＤ及び角度に対応づけて雲ＤＢ１５１に記憶する（ステップＳ２７６）。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２７１において類似度は閾値以上であると判断した場合（ステップＳ２７１でＹＥＳ）、一単位時間前の雲領域であるとして処理をステップＳ２７７へ移行させる。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２６６またはＳ２７２１で抽出した雲ＩＤと同一の雲ＩＤを付与する（ステップＳ２７７）。ＣＰＵ１１は、外周の座標と外周内の座標を同一の雲ＩＤに対応づけて記憶部１５に記憶する（ステップＳ２７８）。ＣＰＵ１１は、重心座標からステップＳ２５９で検出したエッジまでの距離を、単位角度毎に算出する（ステップＳ２７９）。ＣＰＵ１１は、算出した距離を雲ＩＤ及び角度に対応づけて雲ＤＢ１５１に記憶する（ステップＳ２７１０）。

ＣＰＵ１１は、全ての雲領域について処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ２７１１）。ＣＰＵ１１は、全ての雲領域について処理を終了していないと判断した場合（ステップＳ２７１１でＮＯ）、処理をステップＳ２６１へ移行させる。これにより、各雲領域と、一単位時間前の各雲領域との紐付けが行われる。ＣＰＵ１１は、全ての雲領域について処理を終了したと判断した場合（ステップＳ２７１１でＹＥＳ）、処理を終了する。

図２８から図３１は第三予測処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、予測対象の雲ＩＤを読み出す（ステップＳ２８１）。ＣＰＵ１１は、読み出した雲ＩＤの現在の重心座標及び過去の複数単位時間前分の重心座標を読み出す（ステップＳ２８２）。ＣＰＵ１１は、他の雲ＩＤの過去の単位時間前分の重心座標群と、予測対象の雲ＩＤの重心座標群とのユークリッド距離を算出する（ステップＳ２８３）。なお当該処理はユークリッド距離を算出した後、他の雲ＩＤの時間帯をずらし、複数の距離を算出する。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から閾値を読み出す（ステップＳ２８４）。ＣＰＵ１１は、ユークリッド距離が閾値以下の他の雲ＩＤ、時間及び重心座標群を抽出する（ステップＳ２８５）

ＣＰＵ１１は、ユークリッド距離が最小となる時間及び重心座標群を候補ＤＢ１５５に当該他の雲ＩＤに対応づけて記憶する（ステップＳ２８６）。ＣＰＵ１１は、雲ＤＢ１５１を参照し、所定単位時間分の後の時間の重心座標を、他の雲ＩＤに対応づけて最終候補ＤＢ１５７に記憶する（ステップＳ２８６０）。ＣＰＵ１１は、上述した処理が未処理の他の雲ＩＤが存在するか否かを判断する（ステップＳ２８７）。ＣＰＵ１１は、未処理の他の雲ＩＤが存在すると判断した場合（ステップＳ２８７でＹＥＳ）、処理をステップＳ２８３へ戻す。これにより、予測対象の雲ＩＤの過去の軌跡に類似する他の雲ＩＤが抽出され、候補ＤＢ１５５及び最終候補ＤＢ１５７が完成する。

ＣＰＵ１１は、未処理の他の雲ＩＤが存在しないと判断した場合（ステップＳ２８７でＮＯ）、処理をステップＳ２８８へ移行させる。ＣＰＵ１１は、最終候補ＤＢ１５７を参照し、時間毎に重心座標の平均座標を算出する（ステップＳ２８８）。具体的にはＣＰＵ１１は、最終候補ＤＢ１５７の時間フィールドの時間毎に、重心座標を読み出し、重心座標の平均座標を算出する。ＣＰＵ１１は、時間毎に平均座標と各雲ＩＤの重心座標との距離の合計値を算出する（ステップＳ２８９）。ＣＰＵ１１は、全ての時間帯について合計値を算出したか否かを判断する（ステップＳ２９１）。ＣＰＵ１１は、全ての時間帯について合計値を算出していないと判断した場合（ステップＳ２９１でＮＯ）、処理をステップＳ２８８に戻す。

ＣＰＵ１１は、全ての時間帯について合計値を算出したと判断した場合（ステップＳ２９１でＹＥＳ）、時間帯毎の合計値の総和をばらつき度として算出する（ステップＳ２９２）。なお総和の平均をばらつき度としても良い。ＣＰＵ１１は、ばらつき度が記憶部１５に記憶した閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ２９３）。ＣＰＵ１１は、ばらつき度が閾値以下であると判断した場合（ステップＳ２９３でＹＥＳ）、処理をステップＳ２９４へ移行させる。ＣＰＵ１１は、現在から所定単位時間分の時間及び各時間の平均座標を、予測重心座標として予測対象の雲ＩＤに対応づけて予測重心ＤＢ１５８に記憶する（ステップＳ２９４）。なお、本実施形態ではばらつきが大きい場合に、ステップＳ３０６からＳ３１１３までの処理を行う例を挙げたがこれに限るものではない。ステップＳ２９３の処理を省略し、すなわちばらつき度の判定を行うことなく、ステップＳ２９４へ移行しても良い。

ＣＰＵ１１は、現在の雲領域の重心座標を雲ＤＢ１５１から読み出し、また雲領域の外周座標を記憶部１５から読み出す（ステップＳ２９５）。ＣＰＵ１１は、読み出した重心座標から予測時間に対応する予測重心座標までの移動ベクトルを算出する（ステップＳ２９６）。ＣＰＵ１１は、算出した移動ベクトルを雲領域の外周座標に加算する（ステップＳ２９７）。ＣＰＵ１１は、位置ＤＢ１５２を参照し、加算後の外周座標内に属する装置ＩＤを読み出す（ステップＳ２９８）。ＣＰＵ１１は、曇りに対応する規定値を規定値ＤＢ１５６から読み出す（ステップＳ２９９）。

ＣＰＵ１１は、時間及び装置ＩＤに対応づけて予測ＤＢ１５３に曇りの規定値を記憶する（ステップＳ３０１）。ＣＰＵ１１は、規定値ＤＢ１５６を参照し、時計部１８から出力される日時に対応する規定値を読み出す（ステップＳ３０２）。ＣＰＵ１１は、位置ＤＢ１５２を参照し、ステップＳ２９８における加算後の予測される外周座標外に位置する装置ＩＤを読み出す（ステップＳ３０３）。ＣＰＵ１１は時間及び装置ＩＤに対応づけて予測ＤＢ１５３に晴れの規定値を記憶する（ステップＳ３０４）。

ＣＰＵ１１は、予測重心ＤＢ１５８の全ての時間について処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ３０５）。ＣＰＵ１１は、全ての予測すべき時間について処理を終了していないと判断した場合（ステップＳ３０５でＮＯ）、処理をステップＳ２９６へ移行させる。ＣＰＵ１１は、全ての時間について処理を終了したと判断した場合（ステップＳ３０５でＹＥＳ）、処理をステップＳ３１１３へ移行させる。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２９３において、ばらつき度が閾値以下でないと判断した場合（ステップＳ２９３でＮＯ）、処理をステップＳ３０６へ移行させる。ＣＰＵ１１は、雲ＤＢ１５１を参照し、一単位時間前の重心座標を読み出す（ステップＳ３０６）。ＣＰＵ１１は、一単位時間前の重心座標から、現在の重心座標までの移動ベクトルを算出する（ステップＳ３０７）。ＣＰＵ１１は、単位時間数に応じて移動ベクトルを重心座標に加算する（ステップＳ３０８）。ＣＰＵ１１は、雲ＩＤ及び時間に対応づけて加算後の重心座標を、予測重心座標として予測重心ＤＢ１５８に記憶する（ステップＳ３０９）。具体的には、現在の重心に移動ベクトルを加算し、一単位時間後の予測重心座標を算出し、予測重心ＤＢ１５８に記憶する。続いて一単位時間後の予測重心座標に移動ベクトルを加算し、二単位時間後の予測重心座標を算出し、予測重心ＤＢ１５８に記憶する。以上述べた処理を単位時間毎に行う。

ＣＰＵ１１は、現在の雲領域の重心座標を雲ＤＢ１５１から読み出し、また雲領域の外周座標を記憶部１５から読み出す（ステップＳ３１１）。ＣＰＵ１１は、読み出した現在の重心座標から予測時間に対応する予測重心座標までの移動ベクトルを算出する（ステップＳ３１２）。ＣＰＵ１１は、算出した移動ベクトルを雲領域の外周座標に加算する（ステップＳ３１３）。ＣＰＵ１１は、位置ＤＢ１５２を参照し、加算後の外周座標内に属する装置ＩＤを読み出す（ステップＳ３１４）。ＣＰＵ１１は、曇りに対応する規定値を規定値ＤＢ２９９から読み出す（ステップＳ３１５）。

ＣＰＵ１１は、時間及び装置ＩＤに対応づけて予測ＤＢ１５３に曇りの規定値を記憶する（ステップＳ３１６）。ＣＰＵ１１は、規定値ＤＢ１５６を参照し、時計部１８から出力される日時を読み出す（ステップＳ３１７）。ＣＰＵ１１は、日時に対応する規定値を読み出す（ステップＳ３１８）。ＣＰＵ１１は、位置ＤＢ１５２を参照し、ステップＳ３１４における加算後の予測される外周座標外に位置する装置ＩＤを読み出す（ステップＳ３１９）。ＣＰＵ１１は時間及び装置ＩＤに対応づけて予測ＤＢ１５３に晴れの規定値を記憶する（ステップＳ３１１１）。

ＣＰＵ１１は、予測重心ＤＢ１５８の全ての時間について処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ３１１２）。ＣＰＵ１１は、全ての予測すべき時間について処理を終了していないと判断した場合（ステップＳ３１１２でＮＯ）、処理をステップＳ３１２へ移行させる。ＣＰＵ１１は、全ての時間について処理を終了したと判断した場合（ステップＳ３１１２でＹＥＳ）、処理をステップＳ３１１３へ移行させる。

ＣＰＵ１１は、全ての現在の雲ＩＤについて上述した処理を終了したか否か判断する（ステップＳ３１１３）。ＣＰＵ１１は、全ての現在の雲ＩＤについて処理を終了していないと判断した場合（ステップＳ３１１３でＮＯ）、処理をステップＳ２８１に戻し、他の雲ＩＤについての予測処理を行う。ＣＰＵ１１は、全ての雲ＩＤについて処理を終了したと判断した場合（ステップＳ３１１３でＹＥＳ）、現在の発電量を装置ＩＤに対応づけて実績ＤＢ１５４に記憶する（ステップＳ３１１４）。このように信頼度の高い過去の重心の軌跡を利用することで、より精度の良い発電量予測が可能となる。

実施の形態２
実施の形態２は風向または風速を利用する形態に関する。図３２は実施の形態２に係る情報処理システムの概要を示す説明図である。発電装置２に加えて、風向風速計３が分散配置されている。なお、本実施形態では風向及び風速の双方を用いる例を挙げて説明するがこれに限るものではない。風向または風速のいずれか一方を利用しても良い。風向風速計３は測定した風向及び風速を、通信網Ｎを介してサーバコンピュータ１へ出力する。

図３３は実施の形態２に係るサーバコンピュータ１のハードウェア群を示すブロック図である。記憶部１５に風向風速ＤＢ１５９が格納されている。図３４は風向風速ＤＢ１５９のレコードレイアウトを示す説明図である。風向風速ＤＢ１５９は風向風速計ＩＤフィールド、時間フィールド、風向フィールド及び風速フィールド等を含む。風向風速計ＩＤフィールドには、風向風速計３を特定するための固有の識別情報（以下、風向風速計ＩＤという）が記憶されている。ＣＰＵ１１は、通信部１６を介して風向風速計３から送信された風向風速計ＩＤ、風向及び風速をＲＡＭ１２に記憶する。ＣＰＵ１１は、発電装置２の発電量を所定単位時間毎に雲ＤＢ１５１に記憶するタイミングに同期させて、風向及び風速を時間に対応づけて記憶する。

時間フィールドには一単位時間前の時間ｔ１、二単位時間前の時間ｔ２が記憶されている。なお、風向風速計３が所定単位時間毎に送信した風向及び風速を時間に対応づけて記憶しても良い。風向フィールドには、風向風速計ＩＤ及び時間に対応づけて風向が記憶されている。なお、風向は例えば北風を０度、南風を１８０度とすればよい。風速フィールドには風向風速計ＩＤ及び時間に対応づけて風速が記憶されている。

図３５は実施の形態２に係る位置ＤＢ１５２のレコードレイアウトを示す説明図である。さらに風向風速計ＩＤフィールドが設けられている。装置ＩＤに対応づけて風向風速計ＩＤが記憶されている。本実施形態においては説明を容易にするために、図５に示した全領域に配置される発電装置２は全て一つの風向風速計３を利用するものとして説明する。

図３６は実施の形態２に係る雲ＤＢ１５１のレコードレイアウトを示す説明図である。新に風向フィールド及び風速フィールドが設けられている。ＣＰＵ１１は、風向風速ＤＢ１５９に時間に対応づけて風向及び風速を記憶した場合、時間に対応づけて風向及び風速を雲ＤＢ１５１に記憶する。なお、雲領域内に複数の風向風速計３に基づく風向及び風速のデータが存在する場合、領域内の平均風向及び平均風速を時間に対応づけて、雲ＤＢ１５１に記憶すればよい。

図３７は実施の形態２に係る候補ＤＢ１５５のレコードレイアウトを示す説明図である。最終候補となる雲ＩＤ及び時間に対応づけて風向及び風速が記憶されている。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２９３においてばらつきが閾値を超えると判断した場合、以下の処理を行う。ＣＰＵ１１は、現在の風向及び風速と、候補ＤＢ１５５に記憶された風向及び風速との類似度を算出する。類似度は以下のように算出すればよい。ＣＰＵ１１は、候補ＤＢ１５５を参照し、雲ＩＤ毎に風向の平均値を求める。ＣＰＵ１１は、求めた風向の平均値と現在の風向との差分の平方根を求める。ＣＰＵ１１は、平方根の逆数を風向の類似度とする。

同様にＣＰＵ１１は、候補ＤＢ１５５を参照し、雲ＩＤ毎に風速の平均値を求める。ＣＰＵ１１は、求めた風速の平均値と現在の風速との差分の平方根を求める。ＣＰＵ１１は、平方根の逆数を風速の類似度とする。ＣＰＵ１１は、風向きの類似度に記憶部１５に記憶した１より大きい第１重みを乗算し、風速の類似度に記憶部１５に記憶した第１重みより小さい第２重みを乗算し、乗算後の値を加算して全体の類似度を算出する。なお、類似度の算出方法はこれに限るものではない。例えば、重みを用いなくとも良い。

その他、時間の内最も現在に近い風向きと、現在の風向きとの差分に基づき風向きの類似度を算出しても良い。その他、ＣＰＵ１１は、時間に日時の情報を記憶しておき、現在と時間帯（例えば午前）または季節（例えば冬）が同一の風向きまたは風速に基づいて類似度を算出しても良い。ＣＰＵ１１は、記憶部１５に記憶した閾値を読み出す。ＣＰＵ１１は、類似度が閾値を超える雲ＩＤを抽出する。ＣＰＵ１１は、抽出した雲ＩＤを最終候補ＤＢ１５７に記憶する。ＣＰＵ１１は、雲ＤＢ１５１を参照し、候補ＤＢ１５５に記憶された時間よりも後の所定単位時間分の重心座標を読み出す。ＣＰＵ１１は、読み出した時間及び重心座標を雲ＩＤに対応づけて、最終候補ＤＢ１５７に記憶する。

図３８は風向及び風速の記憶処理手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、通信部１６を介して、風向風速計３から出力される風向風速計ＩＤ、風向及び風速を取得する（ステップＳ３８１）。ＣＰＵ１１は、風向及び風速を、所定単位時間毎に風向風速計ＩＤに対応づけて風向風速ＤＢ１５９に記憶する（ステップＳ３８２）。ＣＰＵ１１は、時間に対応づけて、風向及び風速を雲ＤＢ１５１に記憶する（ステップＳ３８３）。

図３９及び図４０は風向及び風速を用いた予測処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２９３でＮＯの場合、以下の処理を行う。なお、ステップＳ２８６においてＣＰＵ１１は、時間に対応する風向及び風速を候補ＤＢ１５５に記憶するものとする。ＣＰＵ１１は、候補ＤＢ１５５から時間に対応する風向及び風速を読み出す（ステップＳ３９１）。ＣＰＵ１１は、雲ＩＤ毎に平均風向を算出する（ステップＳ３９２）。ＣＰＵ１１は、現在の風向を読み出す（ステップＳ３９３）。ＣＰＵ１１は、算出した平均風向と現在の風向との差分の平方根を算出する（ステップＳ３９４）。

ＣＰＵ１１は、平方根の逆数を算出する（ステップＳ３９５）。ＣＰＵ１１は、記憶部１５に記憶した第１重みを読み出す（ステップＳ３９６）。ＣＰＵ１１は、逆数に第１重みを乗算し、風向類似度を算出する（ステップＳ３９７）。なお、ＣＰＵ１１は、乗算する以外に第１重みを加算しても良い。ＣＰＵ１１は、雲ＩＤ毎に平均風速を算出する（ステップＳ３９８）。ＣＰＵ１１は、現在の風速を読み出す（ステップＳ３９９）。ＣＰＵ１１は、算出した平均風速と現在の風速との差分の平方根を算出する（ステップＳ４０１）。

ＣＰＵ１１は、平方根の逆数を算出する（ステップＳ４０２）。ＣＰＵ１１は、記憶部１５に記憶した第１重みより小さい第２重みを読み出す（ステップＳ４０３）。ＣＰＵ１１は、逆数に第２重みを乗算し、風速類似度を算出する（ステップＳ４０４）。なお、ＣＰＵ１１は、第２重みを加算しても良い。ＣＰＵ１１は、算出した風向類似度に風速類似度を加算し、雲ＩＤに係る類似度を算出する（ステップＳ４０５）。ＣＰＵ１１は、候補ＤＢ１５５の全ての雲ＩＤについて以上述べた処理を実行したか否かを判断する（ステップＳ４０６）。

ＣＰＵ１１は、全ての雲ＩＤについて処理を終了していないと判断した場合（ステップＳ４０６でＮＯ）、処理をステップＳ３９１に戻す。ＣＰＵ１１は、全ての雲ＩＤについて処理を終了したと判断した場合（ステップＳ４０６でＹＥＳ）、ステップＳ４０７へ移行する。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から閾値を読み出す（ステップＳ４０７）。ＣＰＵ１１は、類似度が閾値以上の雲ＩＤのみを抽出する（ステップＳ４０８）。なお、本実施形態では類似度が大きいほど類似すると判断する例を挙げたがこれに限るものではない。例えば平方根の逆数ではなく平方根を類似度として用いた場合、類似度が小さいほど類似すると判断される。

ＣＰＵ１１は、抽出した雲ＩＤを最終候補ＤＢ１５７に記憶する（ステップＳ４０９）。ＣＰＵ１１は、抽出した雲ＩＤに対応する所定時間分の後の時間の重心座標を雲ＤＢ１５１から読み出す（ステップＳ４０１１）。ＣＰＵ１１は、時間に対応する重心座標を雲ＩＤに対応づけて、最終候補ＤＢ１５７に記憶する（ステップＳ４０１２）。具体的にはＣＰＵ１１は、候補ＤＢ１５５に記憶されている時間の最終時間を読み出す。ＣＰＵ１１は、最終時間から所定時間数分の重心座標を雲ＤＢ１５１から読み出す。ＣＰＵ１１は、雲ＩＤに対応づけて読み出した重心座標を、最終時間から所定時間数分の時間に対応づけて記憶する。

ＣＰＵ１１は、最終候補ＤＢ１５７を参照し、時間毎に平均座標を算出する（ステップＳ４０１３）。ＣＰＵ１１は、時間毎に平均座標と各雲ＩＤの重心座標との距離の合計値を算出する（ステップＳ４０１４）。ＣＰＵ１１は、全ての時間帯について合計値を算出したか否かを判断する（ステップＳ４０１５）。ＣＰＵ１１は、全ての時間帯について合計値を算出していないと判断した場合（ステップＳ４０１５でＮＯ）、処理をステップＳ４０１３に戻す。

ＣＰＵ１１は、全ての時間帯について合計値を算出したと判断した場合（ステップＳ４０１５でＹＥＳ）、時間帯毎の合計値の総和をばらつき度として算出する（ステップＳ４０１６）。なお総和の平均をばらつき度としても良い。ＣＰＵ１１は、ばらつき度が記憶部１５に記憶した閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ４０１７）。ＣＰＵ１１は、ばらつき度が閾値以下であると判断した場合（ステップＳ４０１７でＹＥＳ）、処理をステップＳ２９４へ移行させる。一方、ＣＰＵ１１は、ばらつき度が閾値以下でないと判断した場合（ステップＳ４０１７でＮＯ）、処理をステップＳ３０６へ移行させる。以降の処理は実施の形態１で述べたとおりであるので省略する。ＣＰＵ１１は、これにより風向または風速が類似する履歴に限定され、より予測精度を向上させることが可能となる。

本実施の形態２は以上の如きであり、その他は実施の形態１と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

実施の形態３
図４１は上述した形態のサーバコンピュータ１の動作を示す機能ブロック図である。ＣＰＵ１１が制御プログラム１５Ｐを実行することにより、サーバコンピュータ１は以下のように動作する。算出部１０１は出力部２６から出力された発電量に基づき、発電量が閾値以下の発電装置２が含まれる領域及び該領域内の重心座標を算出する。記憶処理部１０２は算出した重心座標及び記憶部１５に装置ＩＤに対応づけて記憶された重心座標に基づき、一の装置ＩＤを抽出し、抽出した位置の装置ＩＤを算出部１０１により算出した領域及び重心座標に対応づけて記憶する。読み出し部１０３は記憶部１５に記憶した他の装置ＩＤに対応する重心座標群を読み出す。抽出部１０４は記憶部１５に記憶した複数の他の装置ＩＤの過去の重心座標群と、一の装置ＩＤの過去の重心座標群とに基づき、類似度の高い複数の他の装置ＩＤを抽出する。基準点算出部１０５は抽出部１０４により抽出した複数の他の装置ＩＤの重心座標群に基づき、一の装置ＩＤに係る予測重心座標を算出する。

図４２は実施の形態３に係るサーバコンピュータ１のハードウェア群を示すブロック図である。サーバコンピュータ１を動作させるためのプログラムは、ディスクドライブ等の読み取り部１０ＡにCD-ROM、DVD（DigitalVersatile Disc）ディスク、メモリーカード、またはUSB(Universal Serial Bus)メモリ等の可搬型記録媒体１Ａを読み取らせて記憶部１５に記憶しても良い。また当該プログラムを記憶したフラッシュメモリ等の半導体メモリ１Ｂをパーソナルコンピュータ１内に実装しても良い。さらに、当該プログラムは、インターネット等の通信網Ｎを介して接続される他のサーバコンピュータ（図示せず）からダウンロードすることも可能である。以下に、その内容を説明する。

図４２に示すサーバコンピュータ１は、上述した各種ソフトウェア処理を実行するプログラムを、可搬型記録媒体１Ａまたは半導体メモリ１Ｂから読み取り、或いは、通信網Ｎを介して他のサーバコンピュータ（図示せず）からダウンロードする。当該プログラムは、制御プログラム１５Ｐとしてインストールされ、ＲＡＭ１２にロードして実行される。これにより、上述したサーバコンピュータ１として機能する。

本実施の形態３は以上の如きであり、その他は実施の形態１及び２と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

以上の実施の形態１乃至３を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
分散配置された複数の太陽光発電装置から取得した発電量に基づき、発電量が閾値以下の太陽光発電装置が含まれる領域及び該領域内の基準点を制御部により算出し、
算出した基準点及び領域の識別情報に対応づけて記憶部に記憶された基準点に基づき前記制御部により一の識別情報を抽出し、抽出した一の識別情報を算出した領域及び基準点に対応づけて前記記憶部に記憶し、
記憶部に記憶した他の識別情報に対応する基準点群を前記制御部により読み出し、
記憶部に記憶した複数の他の識別情報の過去の基準点群と、前記一の識別情報の過去の基準点群とに基づき、類似度の高い複数の他の識別情報を前記制御部により抽出し、
抽出した複数の他の識別情報の基準点群に基づき、前記制御部により前記一の識別情報に係る予測基準点を算出する
処理を、前記制御部を有するコンピュータに実行させるプログラム。

（付記２）
算出した予測基準点及び領域に基づき、太陽光発電装置の予測される発電量を決定する
付記１に記載のプログラム。

（付記３）
算出した基準点との距離が閾距離以内である基準点を有する一の識別情報を抽出し、抽出した一の識別情報を算出した領域及び基準点に対応づけて記憶する
付記１または２に記載のプログラム。

（付記４）
算出した基準点との距離が閾距離以内であり、かつ、算出した基準点に係る領域と類似する領域を有する一の識別情報を抽出し、抽出した一の識別情報を算出した領域及び基準点に対応づけて記憶する
付記１または２に記載のプログラム。

（付記５）
記憶部に記憶した複数の他の識別情報に係る過去の基準点群と、前記一の識別情報に係る過去の基準点群とに基づき、ユークリッド距離を算出し、算出したユークリッド距離が閾値以下の基準点群に係る複数の他の識別情報を抽出する
付記１から４のいずれか一つに記載のプログラム。

（付記６）
抽出した複数の他の識別情報に係る基準点の平均、または、最大値を持つ基準点及び最小値を持つ基準点の平均により前記一の識別情報に係る予測基準点を算出する
付記１から５のいずれか一つに記載のプログラム。

（付記７）
抽出した類似度の高い複数の他の識別情報に係る基準点のばらつき度を算出し、
算出したばらつき度が閾値以下の場合に、抽出した複数の他の識別情報に係る基準点群に基づき、前記一の領域の予測基準点を算出する
付記１から６のいずれか一つに記載のプログラム。

（付記８）
前記記憶部には識別情報と、基準点と、風向または風速とが対応づけて記憶されており、
算出した複数の識別情報に係るばらつき度が閾値を超える場合に、前記一の識別情報に対応する風向または風速と、類似度の高い風向または風速に係る他の識別情報を抽出し、
抽出した他の識別情報に係る基準点群に基づき、前記一の識別情報に係る予測基準点を算出する
付記７に記載のプログラム。

（付記９）
類似度の高い風向または風速に係る他の識別情報を複数抽出した場合に、抽出した複数の他の識別情報に係る基準点のばらつき度を算出し、
算出したばらつき度が閾値以下の場合に、抽出した他の識別情報に係る基準点群に基づき、前記一の識別情報に係る予測基準点を算出する
付記８に記載のプログラム。

（付記１０）
算出したばらつき度が閾値を超える場合、前記一の識別情報の基準点と、記憶部に記憶した該一の識別情報の過去の基準点とに基づき、該一の識別情報に係る予測基準点を算出する
付記９に記載のプログラム。

（付記１１）
基準点は領域の重心である
付記１から１０のいずれか一つに記載のプログラム。

（付記１２）
分散配置された複数の太陽光発電装置から取得した発電量に基づき、発電量が閾値以下の太陽光発電装置が含まれる領域及び該領域内の基準点を算出する算出部と、
前記算出部により算出した基準点及び領域の識別情報に対応づけて記憶部に記憶された基準点に基づき一の識別情報を抽出し、抽出した一の識別情報を前記算出部により算出した領域及び基準点に対応づけて前記記憶部に記憶する記憶処理部と、
記憶部に記憶した他の識別情報に対応する基準点群を読み出す読み出し部と、
記憶部に記憶した複数の他の識別情報の過去の基準点群と、前記一の識別情報の過去の基準点群とに基づき、類似度の高い複数の他の識別情報を抽出する抽出部と、
該抽出部により抽出した複数の他の識別情報の基準点群に基づき、前記一の識別情報に係る予測基準点を算出する基準点算出部と
を備える情報処理装置。

（付記１３）
分散配置された複数の太陽光発電装置から取得した発電量に基づき、発電量が閾値以下の太陽光発電装置が含まれる領域及び該領域内の基準点を制御部により算出し、
算出した基準点及び領域の識別情報に対応づけて記憶部に記憶された基準点に基づき前記制御部により一の識別情報を抽出し、抽出した一の識別情報を算出した領域及び基準点に対応づけて前記記憶部に記憶し、
記憶部に記憶した他の識別情報に対応する基準点群を前記制御部により読み出し、
記憶部に記憶した複数の他の識別情報の過去の基準点群と、前記一の識別情報の過去の基準点群とに基づき、前記制御部により類似度の高い複数の他の識別情報を抽出し、
抽出した複数の他の識別情報の基準点群に基づき、前記制御部により前記一の識別情報に係る予測基準点を算出する
前記制御部を有する情報処理装置を用いた情報処理方法。

（付記１４）
分散配置された複数の太陽光発電装置と情報処理装置とが通信網を介して接続された情報処理システムにおいて、
前記太陽光発電装置は、
発電量を前記情報処理装置へ出力する出力部を備え、
前記情報処理装置は、
前記出力部から出力された発電量に基づき、発電量が閾値以下の太陽光発電装置が含まれる領域及び該領域内の基準点を算出する算出部と、
算出した基準点及び領域の識別情報に対応づけて前記記憶部に記憶された基準点に基づき一の識別情報を抽出し、抽出した一の識別情報を前記算出部により算出した領域及び基準点に対応づけて前記記憶部に記憶する記憶処理部と、
記憶部に記憶した他の識別情報に対応する基準点群を読み出す読み出し部と、
記憶部に記憶した複数の他の識別情報の過去の基準点群と、前記一の識別情報の過去の基準点群とに基づき、類似度の高い複数の他の識別情報を抽出する抽出部と、
該抽出部により抽出した複数の他の識別情報の基準点群に基づき、前記一の識別情報に係る予測基準点を算出する基準点算出部と
を備える情報処理システム。

１ サーバコンピュータ
２ 発電装置
１Ａ 可搬型記録媒体
１Ｂ 半導体メモリ
３ 風向風速計
１０Ａ 読み取り部
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ 入力部
１４ 表示部
１５ 記憶部
１５Ｐ 制御プログラム
１６ 通信部
１８ 時計部
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ 太陽光モジュール
２４ 電力量計
２６ 出力部
２８ 時計部
１０１ 算出部
１０２ 記憶処理部
１０３ 読み出し部
１０４ 抽出部
１０５ 基準点算出部
１５１ 雲ＤＢ
１５２ 位置ＤＢ
１５３ 予測ＤＢ
１５４ 実績ＤＢ
１５５ 候補ＤＢ
１５６ 規定値ＤＢ
１５７ 最終候補ＤＢ
１５８ 予測重心ＤＢ
１５９ 風向風速ＤＢ
Ｎ 通信網

Claims (5)

1. 分散配置された複数の太陽光発電装置から取得した発電量に基づき、発電量が閾値以下の太陽光発電装置が含まれる領域及び該領域内の基準点を制御部により算出し、
   算出した基準点及び領域の識別情報に対応づけて記憶部に記憶されており算出した基準点との距離が閾距離以内である基準点を有する一の識別情報、または、算出した基準点に係る領域と類似する領域を有する一の識別情報を抽出し、抽出した一の識別情報を算出した領域及び基準点に対応づけて前記記憶部に記憶し、
   記憶部に記憶した他の識別情報に対応する基準点群を前記制御部により読み出し、
   記憶部に記憶した複数の他の識別情報の過去の基準点群と、前記一の識別情報の過去の基準点群とに基づき、類似度の高い複数の他の識別情報を前記制御部により抽出し、
   抽出した複数の他の識別情報の基準点群に基づき、前記制御部により前記一の識別情報に係る予測基準点を算出する
   処理を、前記制御部を有するコンピュータに実行させるプログラム。
2. 算出した予測基準点及び領域に基づき、太陽光発電装置の予測される発電量を決定する
   請求項１に記載のプログラム。
3. 分散配置された複数の太陽光発電装置から取得した発電量に基づき、発電量が閾値以下の太陽光発電装置が含まれる領域及び該領域内の基準点を算出する算出部と、
   前記算出部により算出した基準点及び領域の識別情報に対応づけて記憶部に記憶されており算出した基準点との距離が閾距離以内である基準点を有する一の識別情報、または、算出した基準点に係る領域と類似する領域を有する一の識別情報を抽出し、抽出した一の識別情報を前記算出部により算出した領域及び基準点に対応づけて前記記憶部に記憶する記憶処理部と、
   記憶部に記憶した他の識別情報に対応する基準点群を読み出す読み出し部と、
   記憶部に記憶した複数の他の識別情報の過去の基準点群と、前記一の識別情報の過去の基準点群とに基づき、類似度の高い複数の他の識別情報を抽出する抽出部と、
   該抽出部により抽出した複数の他の識別情報の基準点群に基づき、前記一の識別情報に係る予測基準点を算出する基準点算出部と
   を備える情報処理装置。
4. 分散配置された複数の太陽光発電装置から取得した発電量に基づき、発電量が閾値以下の太陽光発電装置が含まれる領域及び該領域内の基準点を制御部により算出し、
   算出した基準点及び領域の識別情報に対応づけて記憶部に記憶されており算出した基準点との距離が閾距離以内である基準点を有する一の識別情報、または、算出した基準点に係る領域と類似する領域を有する一の識別情報を抽出し、抽出した一の識別情報を算出した領域及び基準点に対応づけて前記記憶部に記憶し、
   記憶部に記憶した他の識別情報に対応する基準点群を前記制御部により読み出し、
   記憶部に記憶した複数の他の識別情報の過去の基準点群と、前記一の識別情報の過去の基準点群とに基づき、前記制御部により類似度の高い複数の他の識別情報を抽出し、
   抽出した複数の他の識別情報の基準点群に基づき、前記制御部により前記一の識別情報に係る予測基準点を算出する
   前記制御部を有する情報処理装置を用いた情報処理方法。
5. 分散配置された複数の太陽光発電装置と情報処理装置とが通信網を介して接続された情報処理システムにおいて、
   前記太陽光発電装置は、
   発電量を前記情報処理装置へ出力する出力部を備え、
   前記情報処理装置は、
   前記出力部から出力された発電量に基づき、発電量が閾値以下の太陽光発電装置が含まれる領域及び該領域内の基準点を算出する算出部と、
   算出した基準点及び領域の識別情報に対応づけて記憶部に記憶されており算出した基準点との距離が閾距離以内である基準点を有する一の識別情報、または、算出した基準点に係る領域と類似する領域を有する一の識別情報を前記算出部により算出した領域及び基準点に対応づけて前記記憶部に記憶する記憶処理部と、
   記憶部に記憶した他の識別情報に対応する基準点群を読み出す読み出し部と、
   記憶部に記憶した複数の他の識別情報の過去の基準点群と、前記一の識別情報の過去の基準点群とに基づき、類似度の高い複数の他の識別情報を抽出する抽出部と、
   該抽出部により抽出した複数の他の識別情報の基準点群に基づき、前記一の識別情報に係る予測基準点を算出する基準点算出部と
   を備える情報処理システム。

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