二酸化炭素の排出量抑制とエネルギー資源の枯渇のため、再生可能エネルギー、特に、太陽光発電の大量導入が求められている。太陽光発電は、しかし、気象条件の変化により、発電量が大きく変化する。また、気象条件の変化が原因のため、太陽光発電量の変化は、空間的な類似性を持つ。しかし、大きな領域で平均を取ると、太陽光発電量の変動は、平滑化されるのではないかと考えられている。そこで、本研究では、太陽光発電量の変動の時空間的な特徴を抽出するため、Non-negative Matrix Factorizationという、成分の非負性を保障しながら行列を分解する方法で、太陽光発電量の時空間的な特性を解析した。その結果、空間的に局所的なピークを持つ成分に分解することができた。