JP2018082602A - 太陽電池モジュール劣化診断システム - Google Patents
太陽電池モジュール劣化診断システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018082602A JP2018082602A JP2016237998A JP2016237998A JP2018082602A JP 2018082602 A JP2018082602 A JP 2018082602A JP 2016237998 A JP2016237998 A JP 2016237998A JP 2016237998 A JP2016237998 A JP 2016237998A JP 2018082602 A JP2018082602 A JP 2018082602A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- solar cell
- cell module
- infrared camera
- diagnosis system
- deterioration diagnosis
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
Landscapes
- Photovoltaic Devices (AREA)
Abstract
【課題】 本発明は、故障箇所のない太陽電池モジュールの情報を必要とせずに、太陽電池モジュールの故障箇所を精確に特定し、かつ特定能率の高い故障診断方法等を提供する。【解決手段】 劣化診断する太陽電池モジュール1とパワーコンディショナ2との接続を切り離し、定電圧電源3が太陽電池モジュール1側に電圧印加し、太陽電池モジュール1にエレクトロルミネセンス発光を発生させ、これを送受信機8で飛行する無人航空機7に搭載する近赤外線カメラ4により撮影し、これを電子計算機5に蓄積し、電子計算機5内の画像解析プログラム6により太陽電池モジュール1の劣化状況を特定する。高所作業車等からの撮影可能な小規模太陽光発電設備の場合は、無人航空機7を使用せず、作業者が高所作業車に乗って撮影する。【選択図】図1
Description
本発明は太陽光発電設備の点検保守業務で使用する太陽電池モジュールの劣化状況を特定する診断装置に関する。
地球環境保護の世界的な動きにより、大量の太陽光発電設備が設置されている。施工不良や経年劣化による太陽電池の出力低下などの故障や不具合の事例が数多く報告されている。そこでこれまでに太陽電池の故障診断方法が開発されてきている。
例えば特許文献1記載の手法は、太陽電池モジュールを直列に接続した太陽電池ストリングの故障診断方法であるが、故障箇所のない太陽電池ストリングの一方の端に信号発生器及び波形観測装置を接続し、太陽電池ストリングの他方の端は開放端とする第1接続形態と、故障箇所診断対象である太陽電池ストリングの一方の端に信号発生器及び波形観測装置を接続する第2接続形態において、第1接続形態における波形観測装置による観測信号(太陽電池ストリングから反射される出力信号)と第2接続形態における波形観測装置による観測信号との差信号波形の立ち上がり及び立下がりが閾値を越える時間をそれぞれTa及びTbとし、第2接続形態において、信号発生器から開放端までの距離をLAとし、信号発生器から故障箇所までの距離LCを、LC=(Ta/Tb)×LAにより求めるものである。
特許文献1記載の方法では、第2接続形態における故障箇所診断対象である太陽電池ストリングからの観測信号だけでなく、第1接続形態における故障箇所のない太陽電池ストリングからの観測信号も必要となる。すなわち、比較対象となる太陽電池ストリングの用意が必要となる。
しかしながら、一般に、実際に設置された太陽電池ストリングの観測信号は、設置環境に大きく影響される。そのため、例えば、経年劣化した太陽電池ストリングの故障診断を行う場合、比較対象となる太陽電池ストリングを用意することは困難である。
しかも、太陽電池モジュール内の故障箇所を特定する故障診断には、太陽電池ストリングの故障の有無や何枚目の太陽電池モジュールが故障しているかを診断する故障診断の場合と比べて、さらに課題が存在する。なお、以下では複数の太陽電池セルを直列に接続して基板に固定したものを「太陽電池モジュール」という。また、複数の太陽電池モジュールを直列に接続したものを「太陽電池ストリング」という。
太陽電池モジュールの故障診断に特有の第1の課題は、故障診断方法に高い分解能が要求されることにある。1枚の太陽電池モジュールを有する太陽電池モジュールの故障診断の場合、複数の太陽電池モジュールを有する太陽電池ストリングの故障診断よりも信号の伝送距離が短い。そのため、短い観測信号が得られる。したがって、非常に高速なパルス発生/波形観測装置を用意しない限り、隣接する太陽電池セルの故障が区別できない。
また、1ストリング単位毎の測定となり、メガソーラ等の大規模な太陽光発電システムの測定の場合、多くの時間と稼動を要する。
よって、本発明は、故障箇所のない太陽電池モジュールの情報を必要とせずに、太陽電池モジュールの劣化状況を精確に特定し、かつ作業能率の高い劣化診断システムを提供することを目的とする。
上記目的達成のため、本発明に係る太陽電池モジュール劣化診断システムは、複数の太陽電池ストリングに電圧を印加し、エレクトロルミネセンス発光される定電圧電源装置と、前記エレクトロルミネセンス発光を撮影する近赤外線カメラと、前記近赤外線カメラからの撮影画像を蓄積、画像処理する電子計算機と、前記電子計算機内で撮影画像で太陽電池モジュールの劣化診断をする画像解析プログラムと、を有することを特徴とする。
前記近赤外線カメラを搭載する無人航空機と、前記無人航空機を飛行コントロールし、前記近赤外線カメラからの撮影データを受信し、前記電子計算機へ送信する送受信機と、を有することを特徴とする。
前記画像解析プログラムに経年比較データを表示することを特徴とする。
劣化診断する太陽光発電設備上に前記近赤外線カメラによる撮影で識別できるマークを設置することを特徴とする。
本発明に係る太陽電池モジュールは、複数の太陽電池ストリングに接続して、エレクトロルミネセンス発光させ、近赤外線カメラによる撮影画像を画像解析することにより、劣化太陽電池モジュールを特定することができる。メガソーラ設備等の大規模な太陽光発電設備においても、能率良く太陽電池モジュールの劣化状況が特定可能である。
以下、本発明に係る太陽電池モジュール劣化診断システムについて図に基づいて詳細に説明する。図1は、本発明の実施形態に係る太陽電池モジュール劣化診断システムの全体構成を示す図である。
図1に示すように太陽電池モジュール劣化診断システムは、劣化診断する太陽電池モジュール1とパワーコンディショナ2との接続を切り離し、太陽電池モジュール側に接続する定電圧電源3と、太陽電池モジュール1のエレクトロルミネセンス発光を撮影する近赤外線カメラ4と、近赤外線カメラ4の撮影データを蓄積、処理する電子計算機5と、前記撮影データを画像処理する画像解析プログラム6と、太陽電池モジュール1の上空で撮影するために近赤外線カメラ4を搭載する無人航空機7、無人航空機7を操縦し、近赤外線カメラ4の撮影データをリアルタイムで受信し、電子計算機5に送信する送受信機8とからなる。
図2は太陽光発電設備の回路接続図である。図2に示すようにパワーコンディショナ2の許容入力電圧の範囲内で太陽電池モジュール1が直列に接続された太陽電池ストリング9を、パワーコンディショナ2の許容入力電流の範囲内で並列にパワーコンディショナ2に接続されている。
図3は本発明の実施時の回路接続図である。図3に示すとおり、パワーコンディショナ2と各太陽電池ストリング9との間の接続を切り離し、定電圧電源3を太陽電池ストリング9と接続し、定電圧電源3から太陽電池モジュールの公称開放電圧の範囲内、及び公称最大出力動作電流の範囲内で電源供給しエレクトロルミネセンス発光を生じさせる。
エレクトロルミネセンス発光は近赤外線帯であるため、夜間、近赤外線カメラ4で撮影する。
図4は太陽電池モジュール1の構成を示すもので。太陽電池モジュール1は太陽電池の基本単位であるセル10を接続したものである。
図5にエレクトロルミネセンス発光強度と太陽電池モジュール1内のセル10の劣化の関係を示す。セル10の劣化度合が大きい程、エレクトロルミネセンス発光の強度は弱くなる。
図6は前記の撮影画像の1例である。セルによって劣化度合により発光強度の強弱が確認でき、これを電子計算機5内に記憶し、画像解析プログラム6により太陽電池モジュール1の劣化を特定する。
図7は特定した劣化状況を経年比較した表示例である。図7に示すとおり、経年的に比較することにより太陽電池モジュール1の点検業務等の開始判断が容易になる。
近赤外線の発光状況の撮影は、太陽電池モジュール1の上部から撮影する必要があり、通常は小規模な太陽光発電設備では高所作業車を使用して撮影可能である。
高所作業車が走行することが難しいメガソーラ等の大規模な太陽光発電設備の場合は、無人航空機7に近赤外線カメラ4を搭載し、送受信機8の操縦により全ての太陽光モジュール1を漏れなく撮影できる飛行ルートを飛行する。同時に近赤外線カメラ4の撮影データを送受信機8を通して電子計算機5に蓄積する。
図3の回路設定及び前記無人航空機7による空中撮影のみでメガソーラ設備等の大規模太陽光発電設備の太陽電池モジュールの劣化特定が可能なことから、作業能率の高い点検業務を実現できる。
図8は太陽光発電設備上への近赤外線カメラ4による撮影で識別できるマーク12の設置例を示す図である。太陽電池アレイ11上に識別マーク12を設置し、近赤外線カメラ4の撮影データからのマーク情報により太陽電池モジュール1の特定精度が向上する。
本太陽電池モジュール劣化診断システムは太陽光発電設備の点検、保守業務に利用可能である。
1 太陽電池モジュール
2 パワーコンディショナ
3 定電圧電源
4 近赤外線カメラ
5 電子計算機
6 画像解析プログラム
7 無人航空機
8 送受信機
9 太陽電池ストリング
10 セル
11 太陽電池アレイ
12 識別マーク
2 パワーコンディショナ
3 定電圧電源
4 近赤外線カメラ
5 電子計算機
6 画像解析プログラム
7 無人航空機
8 送受信機
9 太陽電池ストリング
10 セル
11 太陽電池アレイ
12 識別マーク
Claims (4)
- 太陽光発電設備の点検保守業務で使用する太陽電池モジュール劣化診断システムであって
複数の太陽電池ストリングに電圧印加し、エレクトロルミネセンス発光させる定電圧電源装置と、
前記エレクトロルミネセンス発光を撮影する近赤外線カメラと、
前記近赤外線カメラによる撮影画像を蓄積、画像処理するパソコンと、
前記電子計算機内に格納された撮影画像で太陽電池モジュールの劣化診断をする画像解析プログラムと、を有することを特徴とする太陽電池モジュール劣化診断システム。 - 請求項1記載の構成装置と、
前記近赤外線カメラを搭載する無人航空機と、
前記無人航空機を飛行コントロールし、前記近紫外線カメラからの撮影データを受信し、前記電子計算機へ送信する送受信機と、を有することを特徴とする太陽電池モジュール劣化診断システム。 - 前記画像解析プログラムに経年比較データを表示することを特徴とする請求項1又は請求項2記載の太陽電池モジュール劣化診断システム。
- 太陽光発電設備上に前記近赤外線カメラによる撮影で識別できるマークを設置することを特徴とする請求項1又は請求項2記載の太陽電池モジュール劣化診断システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016237998A JP2018082602A (ja) | 2016-11-18 | 2016-11-18 | 太陽電池モジュール劣化診断システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016237998A JP2018082602A (ja) | 2016-11-18 | 2016-11-18 | 太陽電池モジュール劣化診断システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018082602A true JP2018082602A (ja) | 2018-05-24 |
Family
ID=62197928
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016237998A Pending JP2018082602A (ja) | 2016-11-18 | 2016-11-18 | 太陽電池モジュール劣化診断システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2018082602A (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020129858A (ja) * | 2019-02-07 | 2020-08-27 | 株式会社トーエネック | 太陽電池の異常診断用カメラ装置およびこれを備える太陽電池の異常診断装置 |
WO2021073280A1 (zh) * | 2019-10-17 | 2021-04-22 | 中国华能集团有限公司 | 基于红外成像技术的光伏板故障智能诊断系统 |
TWI732683B (zh) * | 2020-09-17 | 2021-07-01 | 翁敏航 | 太陽能發電模組缺陷智慧診斷系統與方法 |
TWI732682B (zh) * | 2020-09-17 | 2021-07-01 | 翁敏航 | 太陽能發電模組失效分析系統與方法 |
JP2021145488A (ja) * | 2020-03-12 | 2021-09-24 | 株式会社Nttファシリティーズ | 太陽電池パネル及び太陽電池パネル監視装置 |
-
2016
- 2016-11-18 JP JP2016237998A patent/JP2018082602A/ja active Pending
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020129858A (ja) * | 2019-02-07 | 2020-08-27 | 株式会社トーエネック | 太陽電池の異常診断用カメラ装置およびこれを備える太陽電池の異常診断装置 |
WO2021073280A1 (zh) * | 2019-10-17 | 2021-04-22 | 中国华能集团有限公司 | 基于红外成像技术的光伏板故障智能诊断系统 |
JP2021145488A (ja) * | 2020-03-12 | 2021-09-24 | 株式会社Nttファシリティーズ | 太陽電池パネル及び太陽電池パネル監視装置 |
TWI732683B (zh) * | 2020-09-17 | 2021-07-01 | 翁敏航 | 太陽能發電模組缺陷智慧診斷系統與方法 |
TWI732682B (zh) * | 2020-09-17 | 2021-07-01 | 翁敏航 | 太陽能發電模組失效分析系統與方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2018082602A (ja) | 太陽電池モジュール劣化診断システム | |
KR102337578B1 (ko) | 무인 비행장치를 이용한 태양광 모듈 진단 시스템 | |
KR102133224B1 (ko) | 태양광 어레이 설치용 cad 설계도면을 활용한 태양광 어레이 자동 진단 시스템 | |
JP2019140886A (ja) | 太陽電池モジュール劣化診断システム | |
JP2019052954A (ja) | 検査システム、検査方法、サーバ装置、及びプログラム | |
US20150229269A1 (en) | Method and equipment for testing photovoltaic arrays | |
KR101634937B1 (ko) | 무인 비전 검사시스템 및 이를 이용한 무인 비전 검사방법 | |
CN113311861B (zh) | 光伏组件隐裂特性的自动化检测方法及其系统 | |
WO2023120977A1 (ko) | 무인 비행체를 이용한 태양광 발전소 진단 방법 및 시스템 | |
KR20220055082A (ko) | 열화상 이미지의 태양광 모듈 단위 데이터 학습을 통한 딥러닝 기반 결함 검출 시스템 및 방법 | |
US9488533B2 (en) | Self-learning monitoring systems for electrical devices | |
CN112881786A (zh) | 一种漏电检测方法、装置和系统 | |
KR102574002B1 (ko) | 드론을 이용한 태양광 발전소 점검 시스템 및 방법 | |
KR20190094500A (ko) | 태양광발전소의 원격관리시스템 | |
Mellit et al. | TinyML for fault diagnosis of photovoltaic modules using edge impulse platform | |
Kaycı et al. | Deep learning based fault detection and diagnosis in photovoltaic system using thermal images acquired by UAV | |
Ismail et al. | Autonomous detection of PV panels using a drone | |
Özer et al. | An approach based on deep learning methods to detect the condition of solar panels in solar power plants | |
TWM605424U (zh) | 太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統 | |
KR20210135842A (ko) | 열화상 이미지 차감 분석 기반 태양광 발전소 고장 판독 시스템 | |
Ahan et al. | AI-assisted cell-level fault detection and localization in solar PV electroluminescence images | |
CN113114987A (zh) | 一种基于Hadoop的电力系统巡检方法和系统 | |
CN108134575A (zh) | 基于无人机在分布式光伏电站故障巡航式诊断装置及方法 | |
KR20200087548A (ko) | 드론을 이용한 태양광 발전 패널 검사 시스템 | |
JP2016005426A (ja) | 太陽光電池アレイ検査装置および太陽電池アレイの検査方法 |