JP2011233584A - 太陽光発電システムの異常診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】太陽光発電システムについて、モジュール単位の異常を検出する異常診断装置を提供することができる。
【解決手段】ストリング３０２から出力された電力の値を格納した発電出力データ格納部１０２と、発電モジュール３０１の位置データを格納したモジュール位置データ格納部１０１と、複数の発電モジュール３０１それぞれの出力特性モデルを格納した出力特性モデル格納部１０３と、ストリング３０２から出力された電力値と、出力特性モデルとから、発電モジュール３０１毎の日照状況を推定する出力日照状況推定部１０５と、推定された日照状況を記憶する記憶部１０４と、記憶部１０４に記憶された日照状況を補正する日照状況空間補正部１０６と、補正された日照状況と出力特性モデルとから、発電モジュール３０１毎の期待出力電力を算出し、ストリング３０２から出力された電力値と比較して発電モジュール３０１毎に異常を診断する発電出力異常診断部１０７と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は太陽光発電システムの異常診断装置に関する。

太陽光発電システムは、複数の発電モジュールが直列に接続されたストリングを備え、ストリング単位で発電出力（電力値や電流値）がセンシングされるように構成されている。それぞれの発電モジュールは経年劣化によって同じ日照状況でも発電出力が少しずつ減少する。また、製造品質上の問題や物理的損傷などの理由により、急激に発電出力が低下してしまうことがある。製造品質上の問題や物理的損傷等の異常が発生した発電モジュールは出力がゼロに近くなるため、放置しておくと発電になんら貢献しない。

そこで、そのような発電出力が急激に低下した発電モジュールを早期に修理・交換するために、異常診断装置が必要となる。例えばすべての発電モジュールの発電出力を検出可能なセンサ（電流計など）が設置した場合には、日照度が高いときにセンサ値がゼロとなっている発電モジュールを検知することが可能となる。

しかし、製造コストの制約からすべての発電モジュールに発電出力センサを設置することは困難である。例えば特許文献１に開示された技術では、ストリング毎の発電出力を互いに比較することにより異常モジュールを含むストリングを検出している。各ストリングの発電出力の平均値を算出し、例えば平均値より２０％低下したストリングを異常とみなしている。

特許第２８７４１５６号公報

上記特許文献１に開示されているように、ストリング毎にセンサを設置すると、Ｎ個の発電モジュールが直列接続されているストリングにおいて、１つの発電モジュールに異常が生じたとしても、出力が（Ｎ−１）／Ｎ倍に変化するだけであり、この発電出力変化から異常を診断しなければならない。

小規模な太陽光発電システムでは、ストリングに含まれる発電モジュールの数が少ないため、すべてのストリングの日照が等しいと仮定しても異常の発電モジュールを見つけ出すことは容易である。例えば、Ｎ＝５である場合、１つのモジュール異常が生じると（Ｎ−１）／Ｎ＝４／５＝８０％となる。この場合、例えば各ストリングの日照に５％の差があった場合でも、異常が生じたストリングは発電出力が７５％〜８５％になるので、閾値を平均値から１５％としておけば、異常を診断することができる。よって、日照が等しいと仮定しても問題にならない。

しかし、大規模な太陽光発電システムにおいて、例えば、Ｎ＝２０である場合、１つの発電モジュールに異常が生じても（Ｎ−１）／Ｎ＝１９／２０＝９５％である。この場合、例えば各ストリングの日照に５％以上の差がある場合や、各ストリングの製造品質のばらつきが５％以上の差がある場合には、単純に平均値からの差を用いてしまうと、日照が若干低いストリングが異常と検出されたり、もともと製造時の品質が平均より低いストリングが異常と検出されたりするため、正確な診断ができないことがあった。

また、Ｎ＝２０である場合、保守員がストリング中のどの発電モジュールで異常が生じているのか確認する作業には時間を要するため、異常が発生している発電モジュールの位置がある程度推定できることが望ましい。しかし、従来の手法では、出力電力がストリング単位でしか計測されていない場合は、発電モジュール単位での異常を検出することが困難であった。

本発明は上記事情に鑑みて成されたものであって、太陽光発電システムについて、発電モジュール単位の異常を検出する異常診断装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様による太陽光発電システムの異常診断装置は、直列に接続された複数の発電モジュールを備えたストリングと、前記ストリングから出力された電力を計測する計測手段と、前記計測手段により計測された電力を出力する通信手段と、を備えた太陽光発電システムの前記発電モジュールの異常を診断する異常診断装置であって、前記通信手段から出力された電力値を格納した発電出力データ格納部と、前記複数の発電モジュールが設置された位置データを格納したモジュール位置データ格納部と、前記複数の発電モジュールそれぞれの出力特性モデルを格納した出力特性モデル格納部と、前記発電出力データ格納部に格納された電力値と、前記出力特性モデルとから、発電モジュール毎の日照状況を推定する出力日照状況推定部と、前記出力日照状況推定部で推定された日照状況を記憶するモジュール日照状況記憶部と、前記位置データを用いて、前記モジュール日照状況記憶部に記憶された日照状況を補正する日照状況空間補正部と、補正された日照状況と前記出力特性モデルとから、前記発電モジュール毎の期待出力電力を算出し、前記発電出力データ格納部に格納された電力値と比較して前記複数の発電モジュールの異常を診断する発電出力異常診断部と、を備えた異常診断装置である。

本発明によれば、太陽光発電システムについて、発電モジュール単位の異常を検出する異常診断装置を提供することができる。

本発明の一実施形態に係る太陽光発電システムの一構成例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る太陽光発電システムの異常診断装置の一構成例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る太陽光発電システムの発電モジュールの識別番号およびストリングの識別文字について説明するための図である。 モジュール位置データ格納部に格納された位置データの一例について説明するための図である。 発電出力データ格納部に格納された出力電力の一例について説明するための図である。 図５に示す出力電力が得られたときの日照状況を説明するための図である。 出力特性モデル格納部に格納された出力特性モデルの一例について説明するための図である。 発電モジュール毎に設定される出力特性モデルのスケールパラメータの一例について説明するための図である。 発電出力データ格納部に格納された出力電力と、出力特性モデルとを用いて、発電モジュール毎に演算される日照値の一例について説明するための図である。 発電モジュール毎に算出された日照値の一例を示す図である。 図１０に示す日照値をテクスチャで示した図である。 本発明の一実施携帯に係る異常診断装置の動作の一例について説明するためのフローチャートである。 発電モジュール毎の日照状況を、位置データを用いて空間補正する動作の一例について説明するためのフローチャートである。 発電モジュール毎の日照状況を空間補正する方法の一例について説明するための図である。 空間補正をした後の、発電モジュール毎の日照状況の一例を示す図である。 図１４に示す日照状況をテクスチャで示した図である。 空間補正をした後の日照状況から異常が発生している発電モジュールを診断する方法の一例について説明するためのフローチャートである。 空間補正をした後の日照状況から算出される発電モジュール毎の発電出力の期待値の一例を示す図である。 発電モジュール毎の発電出力の期待値を加算したストリングの期待出力と、発電出力データに格納されたデータとの差を用いて診断する方法の一例について説明するための図である。 時系列で発電出力データを取得して、発電モジュールの異常を診断する方法の一例について説明するための図である。

以下、本発明の一実施形態に係る太陽光発電システムの異常診断装置について、図面を参照して詳細に説明する。

図１には、太陽光発電システムと本発明の一実施形態に係る異常診断装置を概略的に示す。太陽光発電システムは、ネットワーク３０６を介して遠隔診断サーバ３０７に接続された複数の発電パネル３０５を備えている。発電パネル３０５は、複数のストリング３０２と、各ストリングの出力電圧および出力電流を計測する計測装置３０３と、計測装置３０３で計測された出力電圧および出力電流を遠隔診断サーバ３０７へ送信するための通信装置３０４と、を備えている。ストリング３０２は、直列に接続された複数の発電モジュール３０１を備えている。図１には６つの発電パネル３０５の通信装置３０４がネットワーク３０６に接続されている。遠隔診断サーバ３０７には、５つの発電パネル３０５の各ストリング３０２の出力電圧値および出力電流値が供給される。

図２に、遠隔診断サーバ３０７に搭載された異常診断装置の一構成例を示す。異常診断装置は、モジュール位置データ格納部１０１、発電出力データ格納部１０２、出力特性モデル格納部１０３、モジュール日照状況記憶部１０４、出力日照状況推定部１０５、日照状況空間補正部１０６、および、発電出力異常診断部１０７を備えている。

なお、上記異常診断装置は、各構成をハードウエアにより実現してもよく、ソフトウエアにより実現してもよく、さらにハードウエアとソフトウエアとの組み合わせにより実現してもよい。

図３に、モジュール位置データ格納部１０１に格納された発電モジュール位置データの一例を示す。モジュール位置データ格納部１０１には、各発電モジュール３０１が設置された位置データがモジュール位置データとして格納される。なお、以下では、図１に示す太陽光発電システムを図３に示す記号と表記形式により示して説明する。

図３に示す例では、３行５列のマトリクス状に配置された１５個の発電モジュール３０１を備える発電パネル３０５が、６箇所に配置されている。各発電モジュール３０１には識別番号１〜９０が付与されている。ストリング３０２は、直列に接続された５つの発電モジュール３０１を備えている。各ストリング３０２にはグループ識別文字が付与され、例えば、識別番号が１〜５の発電モジュール３０１は、グループ識別文字がＡのストリング３０２を構成している。

図４に、上記の太陽光発電システムのモジュール位置データの一例を示す。モジュール位置データ格納部１０１は、発電モジュール３０１の識別番号、ストリング３０２のグループ識別文字、発電パネル３０５の識別番号、発電モジュール３０１の位置座標（Ｘ座標、Ｙ座標）を蓄積している。発電モジュール３０１の位置座標（Ｘ座標、Ｙ座標）は、人工的なグリッド上の位置座標でもよく、また緯度と経度とでもよい。位置座標は、発電モジュール３０１の位置を特定できる分解能を持っている座標であればよい。

発電出力データ格納部１０２は、計測装置３０３によって計測された出力電圧値および出力電流値を蓄積する。本実施形態では、発電出力データ格納部１０２は、一定期間におけるストリング３０２毎の出力実績値を発電出力データとして格納する。異常診断装置は、遠隔診断サーバ３０７のモニタや外部に接続された表示手段により、計測装置３０３によって計測された出力電圧値および出力電流値をユーザに提示することが可能に構成されている。

図５に、図３に示す太陽光発電システムにおける発電出力データの一例を示す。また、図５に示す発電出力データは、例えば、６つの発電パネル３０５（識別番号１〜６）の識別文字Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｇ、Ｈ、Ｉのストリング３０２に雲による影がかかっている状況において得られたものである。

図５の発電出力データは、一定時間内に測定された出力電圧および出力電流によって算出される出力電力値の積算値である。なお、発電出力データは一定時間内の出力電力値の平均値でもよく、積算値でもよい。なお、以下の例では、識別番号３５と識別番号７４の発電モジュール３０１に異常がある場合について説明する。

図６に、図５に示す発電出力データが得られた際の日照状況の一例を示す。６つの発電パネル３０５は、互いに距離を置いて設置されている。識別番号１の発電パネル３０５は、雲６００による影に位置しているため、日照度が低くなっている。また、識別番号３の発電パネル３０５の一部も雲６００の影に位置しているため日照度が低い状態である。このような日照状況では、識別文字Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｇ、Ｈ、Ｉのストリング３０２の出力電力は他のストリング３０２よりも低くなる傾向となる。

出力特性モデル格納部１０３は、日照度や気温などの発電に影響する日照状況から発電出力を予測することが可能な出力特性モデルを、発電モジュール３０１毎に格納している。出力特性モデルは日照状況を入力として発電出力予測値を算出することが可能なモデルであればよく、例えば、ニューラルネットワークや線形回帰モデルなどを用いてもよい。

図７に出力特性モデルの一例を示す。図７に示すモデルでは、基本モデル６０１と、モジュール毎のスケールパラメータｒとによって出力特性が定義される。基本モデル６０１は、日照度に対する平均的な発電モジュールの出力特性モデルである。例えばスケールパラメータｒの場合の出力特性はグラフ６０２で表すことができる。グラフ６０２を用いてＸ軸の日照度に対するＹ軸の値を算出することにより、発電モジュール３０１の発電出力予測値を決定する。

なお、図７の例は日照度を変数とする単変量出力特性モデルを用いているが、例えば、日照度と温度とを変数とした２変量出力特性モデルや、さらにその他のパラメータを追加した多変量出力特性モデルを用いることも可能である。

図８に、発電モジュール３０１毎に設定されたスケールパラメータｒの一例を示す。スケールパラメータｒは、発電モジュール３０１毎の品質の差や、過去に判明した異常を反映させた値に設定することができる。例えば、ｒ＝１．０５という発電モジュール３０１は平均的な発電モジュール３０１より出力が５％上回る品質と解釈できる。製造時や設置時の試験結果が良い発電モジュール３０１に関しては、あらかじめスケールパラメータｒを高めに設定しておくことができる。

なお、全てのスケールパラメータｒを同じ値にしてもよい。また、過去に異常が判明し、まだ交換していない発電モジュール３０１についてはスケールパラメータｒを０．０と設定する。このように発電モジュール３０１毎の状態をスケールパラメータｒとして設定することにより、発電モジュール３０１毎の品質の差や診断済みの異常を考慮した出力特性モデルとすることができる。

モジュール日照状況記憶部１０４は、各発電モジュール３０１における日照状況推定値を一次記憶するためのメモリ領域である。モジュール日照状況記憶部１０４は、例えば、遠隔診断サーバ３０７上の一次記憶領域中に確保される。

出力日照状況推定部１０５は、発電出力データ格納部１０２に格納された発電出力データと、出力特性モデル格納部１０３に格納された出力特性モデルとを用いて、得られた発電出力データが最も起こりやすくなる日照状況を発電モジュール３０１毎に求めるように構成されている。出力日照状況推定部１０５は、求めた日照状況をモジュール日照状況記憶部１０４に格納する。

図９に、出力日照状況推定部１０５における日照状況推定の一例を示す。図９において、日照状況としての日照度をＳ、発電量をＷとしたとき、基本モデルは、
Ｗ＝２００×Ｓ
によって与えられるものとすると、識別番号ｉの発電モジュール３０１のスケールパラメータをｒ（ｉ）とするとき、
Ｗ（ｉ） ＝ ２００×ｒ（ｉ）×Ｓ（ｉ）
によって出力特性モデルが定義できる。

グラフ７０１は、識別番号７４の発電モジュール３０１の出力特性モデルの一例であって、グラフ７０２は、識別番号９０の発電モジュール３０１の出力特性モデルの一例である。発電出力データが与えられたとき、日照度の推定値Ｓ（ｉ）は、
Ｓ（ｉ） ＝ Ｗ（ｉ）／ｒ（ｉ）／２００
によって求めることができる。ただし、ｒ（ｉ）＝０の場合には計算は行わない。

例えば、識別番号７４の発電モジュール３０１を含む識別文字Ｏのストリング３０２の出力電力は８９０であり、発電モジュール３０１の直列数Ｎ＝５であるので、
Ｓ（ｉ） ＝ ８９０／５／１．１０／２００ ≒ ０．８０９
によって識別番号７４の発電モジュール３０１の日照度が推定できる。

図１０に、上記の計算により推定された全ての発電モジュール３０１の日照度の一例を示す。また、図１１に、上記計算により推定された日照度を、値の範囲ごとに異なるテクスチャで表した図を示す。図１０および図１１では、識別文字Ｏのストリング３０２に含まれる発電モジュール３０１の推定した日照度と、周辺のストリング３０２について推定された日照度とを比較して低いことが確認できる。

ここで、実際には、日照には空間的な連続性があると考えられるので、発電モジュール３０１の位置データを利用して空間的な連続性が向上するように補正を行ったほうが、より正確な日照の推定が可能になると期待できる。

日照状況空間補正部１０６は、前記発電モジュールの前記日照状況の推定値を、前記発電モジュールを含む所定の領域内の他の発電モジュールの前記日照状況の推定値と平均した値とする空間スムージング手段を備える。空間スムージング手段は、注目発電モジューについてモジュール位置データ格納部１０１に格納された位置データにより所定の範囲内にある他の発電モジュール３０１を特定し、モジュール日照状況記憶部１０４に格納されている注目発電モジュールの日照度に対して、注目発電モジュールと他の発電モジュール間で推定された日照度の連続性が向上するように空間補正を行う。空間補正後の日照度はモジュール日照状況記憶部１０４に格納される。

発電出力異常診断部１０７は、発電モジュール３０１の期待出力電力を算出する手段と、発電モジュール３０１の期待出力電力をストリング３０２ごとに足し合わせた値と、実際の出力電力データとの出力差ΔＷを算出する手段と、出力差ΔＷが閾値を超えるストリング３０２を異常ストリングとして検知する手段と、異常ストリングの出力差ΔＷと異常ストリングを構成する発電モジュール３０１それぞれの期待出力電力の値とを比較することにより、異常が生じている可能性のある発電モジュール３０１を特定する手段と、を備える。

発電出力異常診断部１０７は、推定された日照状況が正しいと仮定したときの出力特性モデルの発電出力期待値と発電出力データを比較することによって、出力が低下していると推定できる発電モジュールを診断する。

図１２Ａに、異常診断の動作を説明するためのフローチャートを示す。まず、異常診断装置は、モジュール位置データ格納部１０１に格納された位置データと、発電出力データ格納部１０２に格納された発電出力データと、出力特性モデル格納部１０３に格納された出力特性モデルを読み出す（ステップ２０１）。出力日照状況推定部１０５は、読み出された位置データと、発電出力データと、出力特性モデルとを用いて日照度を推定して（ステップ２０２）、モジュール日照状況記憶部１０４に記録する。続いて、日照状況空間補正部１０６は、位置データを用いて推定された日照度を空間補正する（ステップ２０３）
図１２Ｂに空間補正処理の一例を説明するためのフローチャートを示す。まず、日照状況空間補正部１０６の空間スムージング手段は、ある発電モジュール３０１に注目したときに、その発電モジュール３０１に近いものから順番にＮ個の発電モジュール３０１を検索する（ステップ１００２）。発電モジュール３０１間の距離はモジュール位置データ格納部１０１に格納された位置座標から求めることができる。

続いて、注目している発電モジュール３０１から半径τの半球内の領域１１０２に有る全ての発電モジュール３０１の日照度ｓに基づいて、注目している発電モジュール３０１の日照度ｓを推定する。本実施形態では、日照度ｓを推定する際にカーネル法により重み付けをした空間平均法を用いている（ステップ１００３）。重みをつけた空間平均は以下の式で示される。

ここで重みづけは、

とする。

図１３に、重みをつける空間平均法を説明するための図を示す。図１３では、一例として、識別番号３の発電パネル３０５の、識別文字Ｈのストリング３０２に含まれる識別番号３８の発電モジュール３０１に注目している。この発電モジュール３０１を中心とした半径τの半球内の領域１１０２に含まれる発電モジュール３０１の日照度の平均値から、注目している発電モジュール３０１の日照度を推定する。

半径τの半球内の領域１１０２に含まれる発電モジュール３０１の日照度を利用するにあたり、注目している発電モジュール３０１からの距離に応じて利用する日照度に重み付けを行う。注目する発電モジュール３０１に近い発電モジュール３０１の日照度を計算結果により反映させるために重み付けの方法として下記のようなカーネル関数を用いる。

ここで上記カーネル関数のlは発電モジュール３０１の位置を表す二次元ベクトルであり代表的なカーネルは、

である。

上記のカーネル関数を用いて注目した発電モジュール３０１に関して求めた日照度をモジュール日照状況記憶部１０４へ格納する（ステップ１００４）。以上の処理を、対象範囲１１０１内の全ての発電モジュール３０１を注目発電モジュール３０１として行い、日照の空間的な連続性を増加させる。

図１４に、空間平均処理を行い発電モジュール３０１毎の空間スムージングを行った結果の一例を示す。また、図１５に、上記処理により補正された日照度を、値の範囲ごとに異なるテクスチャで表した図を示す。上記の処理を行うことによって、空間的な連続性が高い日照度を推定することができる。実際の日照状況も空間的な連続性が高いと仮定できるので、より正確な日照度を用いて発電モジュール３０１の異常を診断することができる。

発電出力異常診断部１０７では、推定された日照状況が正しいと仮定したときの出力特性モデルの発電出力期待値と発電出力データを比較することによって、出力が低下していると推定できる発電モジュールを診断する（ステップ２０４）。

図１６に、発電出力異常診断処理の一例を説明するフローチャートを示す。まず、発電モジュール３０１毎に期待発電出力を算出する（ステップ１２０１）。ここでは、発電モジュール３０１毎に推定された日照度によって、発電出力を算出する。具体的には、識別番号ｉの発電モジュール３０１の補正された日照度をＳ’（ｉ）とすると、この発電モジュール３０１の期待出力電力Ｗ’（ｉ）は、Ｗ’（ｉ）＝２００×ｒ（ｉ）×Ｓ’（ｉ）によって算出することができる。

図１７に、各発電モジュール３０１に関して期待出力電力を推定した結果を示す。例えば、識別番号７４の発電モジュール３０１の期待出力電力はＷ’（７４）＝２００×１．１０×０．９８５≒２１７（ｋＷ）と算出することができる。

続いて、ストリング３０２単位で期待出力電力を足し合わせて、その合計値とストリング３０２毎に得られている出力電力とを比較する（ステップ１２０２）。図１８に、ストリング３０２毎の算出結果の一例を示す。続いて、ストリング３０２毎に得られている出力電力と期待出力電力との差ΔＷが所定値以下であるストリングのみを抽出する。仮にΔＷが−５０以下のものをとすると、図１８に示す例では、識別文字Ｇと識別文字Ｏのストリング３０２が抽出される。

最後に、出力差ΔＷとモジュール毎の期待出力電力とを比較して、異常が発生している発電モジュール３０１の位置特定を行う。例えば、識別文字Ｇのストリング３０２の出力差ΔＷは−９３であり、同時に２つの発電モジュール３０１が故障しないと仮定すると、期待出力電力が９３以下のモジュールが故障したという理由ではこの出力差ΔＷの発生が説明できない。よって、識別番号３１と識別番号３２との発電モジュール３０１は候補から除外され、識別番号３３乃至識別番号３４の発電モジュール３０１のいずれかに異常が発生していると特定することができる。また、識別文字Ｏのストリング３０２の出力差ΔＷは−１９４であり、このストリング３０２のすべての発電モジュール３０１に異常が発生している可能性がある。

異常診断を行う際には、複数回の診断結果を用いて総合的に診断を行うことが可能であり、そのような場合には異常が発生している発電モジュール３０１の位置を更に特定することができる。

図１９に発電出力データを時系列で取得した場合の異常診断方法の一例を説明するための図を示す。発電出力データを時間ｔ１〜ｔ６毎に格納し、モジュール日照状況記憶部１０４も対応する時間ｔ１〜ｔ６毎に記憶領域を用意して、時空間的な空間補間を用いた場合には、より高精度な日照度を推定することが可能になる。発電出力データを時系列で取得すると、雲が移動する方向や速さを考慮して、日照状況を推定することができる。例えば、時間ｔ２の日照度は、時間ｔ１と時間ｔ３のときの日照度に対して連続的に変化するように補正される。このように、日照度が前後の時間における日照度に対して連続的に変化するように補正すると、正確な異常診断が可能になる。異常診断の際には、時間ｔ１〜ｔ６毎に取得された出力電力データを用いて上記異常診断の動作を行う。

上記のように、本実施形態に係る異常診断装置によれば、発電モジュール３０１毎に日照状況を考慮した期待出力電力を算出して異常診断を行うため、太陽光発電システムについて発電モジュール単位の異常を検出する異常診断装置を提供することができる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

ｒ…スケールパラメータ、ｓ…日照度、１０１…モジュール位置データ格納部、１０２…発電出力データ格納部、１０３…出力特性モデル格納部、１０４…モジュール日照状況記憶部、１０５…出力日照状況推定部、１０６…日照状況空間補正部、１０７…発電出力異常診断部、３０１…発電モジュール、３０２…ストリング、３０３…計測装置、３０４…通信装置、３０５…発電パネル、３０６…ネットワーク、３０７…遠隔診断サーバ、６０１…基本モデル。

Claims (6)

1. 直列に接続された複数の発電モジュールを備えたストリングと、前記ストリングから出力された電力を計測する計測手段と、前記計測手段により計測された電力を出力する通信手段と、を備えた太陽光発電システムの前記発電モジュールの異常を診断する異常診断装置であって、
   前記通信手段から出力された電力の値を格納した発電出力データ格納部と、
   前記複数の発電モジュールが設置された位置データを格納したモジュール位置データ格納部と、
   前記複数の発電モジュールそれぞれについて、日照状況と出力電力との関係を表す出力特性モデルを格納した出力特性モデル格納部と、
   前記発電出力データ格納部に格納された電力値と、前記出力特性モデルとから、発電モジュール毎の日照状況を推定する出力日照状況推定部と、
   前記出力日照状況推定部で推定された日照状況を記憶するモジュール日照状況記憶部と、
   前記位置データを用いて、前記モジュール日照状況記憶部に記憶された日照状況を補正する日照状況空間補正部と、
   補正された日照状況と前記出力特性モデルとから、前記発電モジュール毎の期待出力電力を算出し、前記発電出力データ格納部に格納された電力値と比較して前記複数の発電モジュールの異常を診断する発電出力異常診断部と、を備えた太陽光発電システムの異常診断装置。
2. 前記日照状況は、日照度を含む請求項１記載の太陽光発電システムの異常診断装置。
3. 前記日照状況は、温度をさらに含む請求項２記載の太陽光発電システムの異常診断装置。
4. 前記出力特性モデルは、すべての発電モジュールに共通の基本モデルに、前記発電モジュール毎のスケールパラメータを掛け合わせた特性モデルである請求項１記載の太陽光発電システムの異常診断装置。
5. 前記日照状況空間補正部は、前記発電モジュールの前記日照状況の推定値を、前記発電モジュールを含む所定の領域内の他の発電モジュールの前記日照状況の推定値と平均した値とする空間スムージング手段、を備える請求項１記載の太陽光発電システムの異常診断装置。
6. 前記発電出力異常診断部は、前記発電モジュールの期待出力電力を算出する手段と、
   前記発電モジュールの期待出力電力を前記ストリングごとに足し合わせた値と、実際の出力電力データとの出力差を算出する手段と、前記出力差が閾値を超えるストリングを異常ストリングとして検知する手段と、前記異常ストリングの出力差と前記異常ストリングの複数の発電モジュールそれぞれの前記期待出力電力の値とを比較することにより、異常が生じている可能性のある発電モジュールを特定する手段と、を備える請求項１記載の太陽光発電システムの異常診断装置。

Images