JP2021002893A - 気象情報を用いない太陽光発電装置の異常判定方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】太陽光発電装置の異常を精度良く検出する。【解決手段】本異常判定方法は、（Ａ）複数の太陽光発電装置のうち特定の太陽光発電装置に地理的条件に基づき関連付けられた他の太陽光発電装置の発電状況に基づき、特定期間の各日が晴天か否かを判定するステップと、（Ｂ）晴天と判定された日の各々について、上記他の太陽光発電装置の発電電力量に基づき第１の基準値を算出するステップと、（Ｃ）算出された第１の基準値を、所定期間において晴天と判定された日についての特定の太陽光発電装置の発電電力量に基づき補正することで、第２の基準値を算出するステップと、（Ｄ）第２の基準値と、特定の太陽光発電装置の発電電力量とに基づき、特定の太陽光発電装置の異常の有無を判定するステップとを含む。【選択図】図１

Description

本発明は、太陽光発電装置の異常検出技術に関する。

例えば特許文献１には、太陽光エネルギの享受状態が変化しても、太陽電池パネルのようなエネルギ変換機器が異常であるか否かの判定を確実に行うことができるようにするための異常監視システムが開示されている。具体的には、異常監視システムの監視装置は、各エネルギ変換機器のエネルギの出力量を取得する通信部と、各エネルギ変換機器を太陽光エネルギの享受状態によってグループ分けするグループ分情報を保有するデータベースを記憶する記憶部と、データベースに基づいて、各エネルギ変換機器の出力量をグループに分類し、同一のグループに属するエネルギ変換機器の出力量同士を比較して、各エネルギ変換機器の出力量の類似性を求め、類似性に基づいて、各エネルギ変換機器に対して異常であるか否かを判定する演算部と、異常であると判定されたエネルギ変換機器に対して、異常であることを報知する報知部とを含む。

また、特許文献２には、ユーザの敷地内に設置された太陽光発電装置を管理する太陽光発電装置の管理システムが開示されている。具体的には、太陽光発電装置は、その運転状態において発電した電力を電力配線系統と連動してユーザに供給可能であるとともに電力配線系統に逆潮流可能であり、管理システムは、日射量が同一と見なされる地域内に設置された複数の太陽光発電装置の発電に関するデータを収集して比較することによって、異常のある太陽光発電装置を検出するものである。

さらに、特許文献３には、例えばメガソーラーに含まれるいずれかの太陽光パネルの欠陥を、マハラノビス距離に基づき検出することが開示されている。但し、マハラノビス距離算出のために特段の工夫がなされているわけではない。

このように、周辺の太陽光発電装置の発電状況を利用して、太陽光発電装置の異常の有無を判定する様々な技術が存在しているが、より検出精度を高めることが求められている。

特開２００４−１３８２９３号公報 特開２０１１−１４７３４０号公報 米国特許出願公開番号２０１８／０３６６９７９Ａ１

従って、本発明の目的は、一側面として、太陽光発電装置の異常を精度良く検出するための新規な技術を提供することである。

本発明に係る異常判定方法は、（Ａ）複数の太陽光発電装置のうち特定の太陽光発電装置に地理的条件に基づき関連付けられた他の太陽光発電装置の発電状況に基づき、特定期間の各日が晴天か否かを判定するステップと、（Ｂ）晴天と判定された日の各々について、上記他の太陽光発電装置の発電電力量に基づき第１の基準値を算出するステップと、（Ｃ）算出された第１の基準値を、所定期間において晴天と判定された日についての特定の太陽光発電装置の発電電力量に基づき補正することで、第２の基準値を算出するステップと、（Ｄ）第２の基準値と、特定の太陽光発電装置の発電電力量とに基づき、特定の太陽光発電装置の異常の有無を判定するステップとを含む。

一側面によれば、太陽光発電装置の異常を精度良く検出できるようになる。

図１は、本発明の実施の形態におけるシステムの概要を示す図である。 図２は、本実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図３は、本実施の形態に係るメインの処理フローを示す図である。 図４は、本実施の形態に係る前処理の処理フローを示す図である。 図５は、本実施の形態に係る晴天日抽出処理の処理フローを示す図である。 図６は、晴天日の抽出の一例を示す図である。 図７は、近隣住宅を説明するための図である。 図８は、本実施の形態に係るコントロール発電量の算出処理の処理フローを示す図である。 図９は、近隣住宅を含む地域の晴天日の抽出の一例を示す図である。 図１０は、コントロール発電量の補正を説明するための図である。 図１１は、コントロール発電量の補正を説明するための図である。 図１２は、コントロール発電量の補正を説明するための図である。 図１３は、本実施の形態に係る異常判定処理の処理フローを示す図である。 図１４は、異常判定を説明するための図である。 図１５は、コンピュータ装置のブロック構成図である。

図１に、本発明の実施の形態に係るシステム概要を示す。

例えばインターネットなどのネットワーク１００に、各住宅の端末装置と、本実施の形態に係る主要な処理を実行する情報処理装置２００とが接続される。例えば住宅３１０に設置されている太陽光発電装置３１１の発電電力量は、例えば１時間毎に測定されて端末装置３１２から情報処理装置２００に送信される。住宅３２０に設置されている太陽光発電装置３２１の発電電力量も、例えば１時間毎に測定されて端末装置３２２から情報処理装置２００に送信される。住宅３３０の端末装置３３２についても、太陽光発電装置３３１の発電電力量を、例えば１時間毎に測定して情報処理装置２００に送信する。なお、図１に示した住宅の戸数は一例であって、より多くの住宅から発電電力量のデータが情報処理装置２００に送信される。

本実施の形態では、複数の住宅に設置された太陽光発電装置を対象とするが、住宅だけではなく、工場その他の建物に設置されたり、地面に設置されている太陽光発電装置であってもよい。

図２に、情報処理装置２００の構成例を示す。情報処理装置２００は、測定データ取得部２１０と、測定データ格納部２２０と、異常判定部２３０と、データ格納部２４０とを有する。

測定データ取得部２１０は、各住宅の端末装置から、発電電力量の測定結果を受信し、測定データ格納部２２０に格納する。なお、測定データ格納部２２０には、例えば、各住宅に設置されている太陽光発電装置の容量のデータ、各住宅に対して関連付けられた他の住宅のデータなどを保持するようにする。

異常判定部２３０は、前処理部２３１と、晴天抽出部２３２と、基準算出部２３３と、判定部２３４とを有し、処理途中のデータなどをデータ格納部２４０に格納する。

前処理部２３１は、異常判定部２３０の他の処理部で行う処理の前提となる処理を実行する。晴天抽出部２３２は、各住宅の晴天日を、その住宅について得られた発電電力量から抽出する処理を実行する。本実施の形態では、気象データその他の、発電電力量以外のデータについては用いない。基準算出部２３３は、特定の住宅についての発電電力量が異常を表しているか否かを判定するための基準となる値（基準値、コントロール発電量とも呼ぶ）を算出する。判定部２３４は、特定の住宅についての発電電力量と、当該特定の住宅について算出された基準値とから異常の有無を判定する。

次に、図３乃至図１４を用いて、情報処理装置２００によって実行される処理の詳細について説明する。

まず、異常判定部２３０の前処理部２３１は、前処理を実行する（図３：ステップＳ１）。前処理については、図４を用いて説明する。

前処理部２３１は、測定データ格納部２２０に格納されている測定結果等から、各住宅及び各日について、ピーク時間（例えば１１時から１２時）における単位時間あたりの発電電力量［ｋＷｈ］を特定する（図４：ステップＳ２１）。そして、前処理部２３１は、各住宅及び各日について、特定された発電電力量を、単位容量あたりの発電電力量に変換し、データ格納部２４０に格納する（ステップＳ２３）。すなわち、単位時間あたりの発電電力量を、太陽光発電装置の容量［ｋＷ］で除する演算を実行する。

以下の処理では、単位容量及び単位時間あたりの発電電力量［ｋＷｈ／ｋＷ］について処理を行うが、説明を簡略化するために、以下では単に発電電力量と記すものとする。また、住宅ｐのある日ｔの発電電力量をＧ_p,t［ｋＷｈ／ｋＷ］と記すものとする。また、ｔ−１は、ある日ｔの前日、ｔ＋１は、ある日ｔの翌日を表すものとする。

図３の処理の説明に戻って、次に、異常判定部２３０の晴天抽出部２３２は、晴天日抽出処理を実行する（ステップＳ３）。晴天日抽出処理については、図５を用いて説明する。

一般に、発電電力量Ｇ_p,tは、気象条件や太陽光発電装置の種類、設置角度や方位によって０から１の範囲にばらつくものである。また、太陽光発電装置に不具合が生じた場合発電電力量が低下するので、その低下によって不具合が検知されるが、発電電力量の低下だけでは、それが故障によって生じた出力低下か、それとも単に雲がかかったことによる出力低下かを判断することは難しい。また、太陽光発電装置の軽微な異常は発電量電力量が大きいほど発見が容易になるので、晴天日の発電電力量を基準に判断することが好ましい。一方、全天日射量等の気象情報は、それほど細かい粒度で日射量等のデータを含むわけではなく、局所的に曇っている場合などを検出することはできない。

従って、本実施の形態では、全天日射量等の気象情報を用いることなく、発電電力量に基づき各住宅について晴天日を特定した上で、さらに近隣住宅について特定された晴天日に基づき、特定の住宅及びその近隣住宅を含む地域の晴天日を特定するものとする。

晴天日抽出処理は、各住宅の晴天日を抽出するもので、図５の処理は、各住宅について実行される。

まず、晴天日抽出部２３２は、データ格納部２４０に格納されている各日の発電電力量Ｇ_p,tから、所定期間の各々の日ｔについて、当該日及び過去ｎ日の間の最大発電電力量Ｇ_max[t-n,t],pを特定する（ステップＳ３１）。すなわち、［Ｇ_p,t-n，Ｇ_p,t-n+1，Ｇ_p,t-n+2，...，Ｇ_p,t-1，Ｇ_p,t］から最大値を特定する。

そして、晴天日抽出部２３２は、所定期間の各日について、曇り度合いｄ_cloudy,p,tを算出する（ステップＳ３３）。曇り度合いｄ_cloudy,p,tは、以下のように表される。

このｄ_cloudy,p,tは、晴天時に０となり、曇りや雨では１に近い値となる。

そして、晴天日抽出部２３２は、曇り度合いｄ_cloudy,p,tが閾値未満の日ｕを特定する（ステップＳ３５）。ｔ−１はｔの前日であるが、ｕ−１はｕの前日ではなく、ｕより１回前の晴天日を示す。そして処理は呼び出し元の処理に戻る。

例えば図６の上段に示すように、ある住宅ｐの５月初旬の天気を仮定すると、晴天日のみ抽出すれば図６の下段に示すようになる。すなわち、ｔ₀（５月１０日）、ｔ₀−１，ｔ₀−３，ｔ₀−５，ｔ₀−７，ｔ₀−９の日が抽出されるが、ｕで表せば、それらはｕ₀，ｕ₀−１，ｕ₀−２，ｕ₀−３，ｕ₀−４，ｕ₀−５となる。

このようにして、最大発電電力量をベースに曇り度合いを算出することで、各住宅の晴天日が抽出されるようになる。なお、閾値については、事前に設定しておく。

図３の処理の説明に戻って、異常判定部２３０は、全住宅の中から未処理の住宅を１つ特定する（ステップＳ５）。そして、基準算出部２３３は、コントロール発電量の算出処理を実行する（ステップＳ７）。この処理については、図７乃至図１２を用いて説明する。

なお、各住宅ｉが立地する緯度、経度、標高などの地理的条件から、類似する発電電力量が得られると推定される他の住宅を予め特定しておいて、例えば測定データ格納部２１０に格納しておく。図７に模式的に示すように、住宅ｉの所定範囲Ｘに含まれる近隣住宅ｐ₀乃至ｐ₅が予め抽出されており、例えば測定データ格納部２２０に格納されているものとする。なお、近隣住宅数５は一例に過ぎず、より多くの又は少ない数が抽出される場合がある。また、この例では、住宅ｐ₆は所定範囲Ｘに含まれていないので、近隣住宅ではないという取り扱いになる。このように住宅ｉに関連付けられた近隣住宅の集合をＵ^[i]と表すものとし、Ｕ^[i]には住宅ｉは含まれない。なお、Ｕ^[i]に含まれる各住宅をｊと表すものとする。

なお、本実施の形態では、近隣住宅については予め抽出しておくものとするが、地理的条件などに基づき動的に抽出するようにしてもよい。

まず、基準算出部２３３は、例えば測定データ格納部２２０から、ステップＳ５で特定された住宅ｉの近隣住宅ｊを抽出する（図８：ステップＳ４１）。そして、基準算出部２３３は、近隣住宅の各々について、各晴天日の異常度を算出し、異常度が閾値以上の晴天日を除外する（ステップＳ４３）。

コントロール発電量という基準値を算出する前に、できる限り異常な発電量を除去するものである。特に、近隣住宅に異常が発生している場合もあるためである。

具体的には、以下の式のようにマハラノビス距離とそれに基づく異常度（ホテリングＴ²）を計算する。

なお、閾値については予め設定された値である。このようにして抽出されたＧ_j,uの晴天日を除外する。なお、本ステップで除外された晴天日以外の晴天日ｕ'を、以下の説明を簡便化するために再度ｕと定義する。

その後、基準算出部２３３は、所定期間の各日について、晴天とされた近隣住宅の割合（又は数）に基づき、その地域（住宅ｉと近隣住宅群を含む地域）が晴天か否かを判定し、晴天日ｖを特定する（ステップＳ４５）。

Ｕ^[i]を構成し且つｔが晴天日とされる近隣住宅群をＵ_t ^[i]と記する。このとき、Ｕ_t ^[i]⊆Ｕ^[i]となる。また、Ｕ^[i]を構成する住宅数をＵ^[i] _countと記し、Ｕ_t ^[i]を構成する住宅数をＵ^[i] _count,tと記すものとする。

そうすると、ステップＳ４５は、以下のように表される。

この処理を図９を用いて模式的に示す。図９の上段に示すように、近隣住宅ｊ₀乃至ｊ₃の５月初旬の天気を仮定すると、近隣住宅でも晴天日にばらつきがあることが分かる。よって、各日についてＵ^[i] _count,tをカウントして、（５）式に従えば、この地域の晴天日は、図９の下段に示すようになる。図６の下段に示した住宅ｉの晴天日とは一致していない。そこで、地域の晴天日をｖで表すものとする。すなわち、ｔ₀（５月１０日）、ｔ₀−１，ｔ₀−３，ｔ₀−４，ｔ₀−７，ｔ₀−９の日が抽出されるが、ｖで表せば、それらはｖ₀，ｖ₀−１，ｖ₀−２，ｖ₀−３，ｖ₀−４，ｖ₀−５となる。

そして、基準算出部２３３は、各晴天日ｖについて、晴天とされた近隣住宅についての平均発電電力量を、コントロール発電量として算出する（ステップＳ４７）。

すなわち、以下のような演算を実行して、コントロール発電量Ｇ'_control[i],vを算出する。

図１０に、ある住宅ｉの発電電力量の時間変化（実線ａ）と、住宅ｉの近隣住宅から得られたコントロール発電量Ｇ'_control[i],vの時間変化（点線ｂ）とを表す。例えば丸で囲った部分のように、住宅ｉの発電電力量と近隣住宅の平均発電電力量（＝コントロール発電量Ｇ'_control[i],v）とを単純に比較すると、差が大きすぎて閾値を工夫したとしても異常と判定されてしまう。しかしながら、屋根の方向や角度による季節性の出力変動であるため、異常ではない。

そこで、基準算出部２３３は、特定された住宅ｉの発電電力量に応じたコントロール発電量の補正処理を実行し、処理結果をデータ格納部２４０に格納する（ステップＳ４９）。そして処理は呼び出し元の処理に戻る。

具体的には、以下に示すような演算を実行する。

（７）式では、住宅ｉの晴天日ｕではなく、近隣住宅について特定した晴天日ｖを基準にする。これは、住宅ｉの晴天日ｕは、もしかすると異常によって誤判定されている可能性があるためである。

図１０で説明した問題を解決するために（７）式で補正する。（７）式右辺の第２項及び第３項は、共に移動平均を表しており、この移動平均の差により、コントロール発電量の補正を行うものである。また、これらの移動平均を算出する期間は、ｖ−ｎからｖ−１までとなっている。これはｖにて故障している可能性があるため、その影響を補正で反映してしまうことを回避するためである。

図１０の例の場合に移動平均を算出すると、図１１に示すようになる。図１１において、実線ｃは、ある住宅ｉの発電電力量の移動平均、点線ｄは、コントロール発電量Ｇ'_control[i],vの移動平均を表している。この移動平均の差は、図１１では、矢印で表すような大きさになる。このような移動平均の差を、コントロール発電量Ｇ'_control[i],vから差し引くことで、上で述べたような屋根の方位や角度といった季節性の出力変動の影響を除いたコントロール発電量Ｇ_control[i],vが得られることになる。

図１２に、ある住宅ｉの発電電力量を実線ｅで表し、コントロール発電量Ｇ_control[i],vを点線ｆで表す。このように、屋根の方位や角度といった季節性の出力変動の影響を除去すれば、コントロール発電量Ｇ_control[i],vは、ある住宅ｉの発電電力量と同じように変動するようになる。

図３の処理の説明に戻って、異常判定部２３０の判定部２３４は、異常判定処理を実行する（ステップＳ９）。異常判定処理については、図１３を用いて説明する。

まず、判定部２３４は、各晴天日ｖの発電異常度を算出する（ステップＳ５１）。ここでは、発電異常度ａ'_i,vは、以下のように表される。
ａ'_i,v＝Ｇ_i,v−Ｇ_{control[i], v}

また、判定部２３４は、全ての晴天日ｖのうち未処理の晴天日ｖを特定する（ステップＳ５３）。そして、判定部２３４は、発電異常度から、特定された晴天日ｖについてマハラノビス距離に基づく異常度を算出する（ステップＳ５５）。

マハラノビス距離に基づく異常度は、以下のように表される。

ここで、ａ'_{mean[v-n,v-1],i}は、ｖ−ｎからｖ−１までの期間についての異常度の平均を表す。式の形は、（３）と同様であるが、個数はｎ＋１ではなくｎとなる。また、ａ'_{stdev[v-n,v-1],i}は、ｖ−ｎからｖ−１までの期間についての異常度の標準偏差を表す。式の形は、（４）と同様であるが、個数はｎ＋１ではなくｎとなる。

そして、判定部２３４は、マハラノビス距離に基づく異常度が、閾値を超えているか否かを判断する（ステップＳ５７）。閾値は予め設定された値である。

マハラノビス距離に基づく異常度が閾値を超えていない場合には、処理はステップＳ６１に移行する。一方、マハラノビス距離に基づく異常度が閾値を超えている場合には、ステップＳ５３で特定された晴天日ｖを異常と設定する（ステップＳ５９）。

図１０及び図１２で説明した例について、マハラノビス距離に基づく異常度を算出すると、図１４に示すようになる。

図１４の例では、住宅ｉの発電電力量は細かい点線で表されており、コントロール発電量は実線で表されており、マハラノビス距離に基づく異常度は長い点線で表されている。なお、マハラノビス距離に基づく異常度は、右側の縦軸で表される値を有している。この例では、ｘ＋２年５月初旬に、マハラノビス距離に基づく異常度が急に大きくなっており、この時点で住宅ｉに異常が発生していることが検知される。

そして、判定部２３４は、未処理の晴天日ｖが存在しているか否かを判断する（ステップＳ６１）。未処理の晴天日ｖが存在している場合には、処理はステップＳ５３に戻る。一方、未処理の晴天日ｖがもはやない場合には、判定部２３４は、判定結果を出力装置（例えば表示装置や他のコンピュータ）に出力する（ステップＳ６３）。

判定結果には、例えばステップＳ５９で特定された晴天日のデータやマハラノビス距離に基づく異常度を含むようにしてもよい。

このようにすれば、精度の良い異常判定を行うことができるようになる。

図３の処理に戻って、異常判定部２３０は、未処理の住宅が存在するか否かを判断する（ステップＳ１１）。未処理の住宅が存在する場合には、処理はステップＳ５に戻る。 一方、未処理の住宅が存在しない場合には、処理は終了する。

以上のように、コントロール発電量を、コントロール発電量の移動平均と住宅ｉの発電電力量の移動平均との差で補正することで、より適切なコントロール発電量を得ることができ、マハラノビス距離に基づく異常度を算出することで、より精度が高い異常検知ができるようになる。

以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、処理フローは一例であって、処理結果が変わらない限り、ステップの順番入れ替えや複数ステップの並列実行を行うようにしてもよい。図２の機能ブロック構成は一例であって、プログラムのモジュール構成とは一致しない場合がある。また、情報処理装置２００は、１台のコンピュータではなく複数台のコンピュータで実装される場合がある。

また、コントロール発電量の補正処理において、移動平均を用いる例を示したが、加重移動平均の場合もある。また、より季節性による変動を反映させるための統計量を定義してそれに基づき補正するようにしてもよい。その場合でも住宅ｉについての所定期間の発電電力量が用いられる。

上で述べた処理フローでは、複数の住宅について長期にわたった異常判定を行うことを前提にしているが、特定の住宅のみに着目して処理を行うようにしても良いし、ある特定の日に着目して処理を行うようにしてもよいし、ある特定の住宅のある特定の日に着目するようにしてもよい。その場合には、それぞれの場合に用いられるデータのみ算出すれば良い。

なお、上で述べた情報処理装置２００は、コンピュータ装置であって、図１５に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。なお、ＨＤＤはソリッドステート・ドライブ（ＳＳＤ：Solid State Drive）などの記憶装置でもよい。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本発明の実施の形態における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

なお、上で述べたような処理を実行することで用いられるデータは、処理途中のものであるか、処理結果であるかを問わず、メモリ２５０１又はＨＤＤ２５０５等の記憶装置に格納される。

以上述べた実施の形態をまとめると以下のようになる。

本実施の形態に係る異常判定方法は、（Ａ）複数の太陽光発電装置のうち特定の太陽光発電装置に地理的条件に基づき関連付けられた他の太陽光発電装置の発電状況に基づき、特定期間の各日が晴天か否かを判定するステップと、（Ｂ）晴天と判定された日の各々について、上記他の太陽光発電装置の発電電力量に基づき第１の基準値を算出するステップと、（Ｃ）算出された第１の基準値を、所定期間において晴天と判定された日についての特定の太陽光発電装置の発電電力量に基づき補正することで、第２の基準値を算出するステップと、（Ｄ）第２の基準値と、特定の太陽光発電装置の発電電力量とに基づき、特定の太陽光発電装置の異常の有無を判定するステップとを含む。

上記のように、第１の基準値を補正することで第２の基準値を算出し、当該第２の基準値に基づき判定を行うことで、異常を精度良く算出することができる。なお、発電電力量は規格化されたものである。

なお、上で述べた第２の基準値を算出するステップにおいて、第１の基準値を、所定期間における当該第１の基準値の平均と所定期間において晴天と判定された日についての特定の太陽光発電装置の発電電力量の平均との差によって補正することで、第２の基準値を算出するようにしてもよい。このようにすることで、屋根の方位や角度などによる季節性による変動を第１の基準値に反映させることができるようになる。なお、所定期間は、例えば、第１の基準値が算出された日の前日から一定期間である。これによって第１の基準値が算出された日当日の異常を補正で反映させてしまうことを回避できる。

また、上で述べた晴天か否かを判定するステップが、（ａ１）複数の太陽光発電装置の各々について、当該太陽光発電装置の発電電力量から当該太陽光発電装置の設置場所における晴天日を特定する特定ステップと、（ａ２）上記他の太陽光発電装置のうち晴天日と特定された太陽光発電装置の数又は割合に基づき、特定期間の各日が晴天か否かを判定する判定ステップとを含むようにしてもよい。局所的に雲がかかっているような場合を除去して晴天日を特定できるようになる。

さらに、上記判定ステップが、（ａ２１）上記他の太陽光発電装置の各々について、上記特定ステップで特定された晴天日から、発電電力量に関する所定の異常度の値に基づき、さらに晴天日を特定するステップを含むようにしてもよい。異常が発生した他の太陽光発電装置の影響を除去することが好ましいためである。

また、上で述べた第１の基準値を算出するステップにおいて、（ｂ１）晴天と判定された日の各々について、当該日が晴天日と特定された他の太陽光発電装置の発電電力量の平均値を第１の基準値として算出するようにしてもよい。

さらに、上で述べた異常の有無を判定するステップにおいて、（ｄ１）第２の基準値と、特定の太陽光発電装置の発電電力量とのマハラノビス距離に基づき、特定の太陽光発電装置の異常の有無を判定するようにしてもよい。より異常検知の精度が高くなる。

以上述べた方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することができて、そのプログラムは、様々な記憶媒体に記憶される。

また、上で述べたような方法を実行する情報処理装置は、１台のコンピュータで実現される場合もあれば、複数台のコンピュータで実現される場合もあり、それらを合わせて情報処理システム又は単にシステムと呼ぶものとする。

１００ ネットワーク
２００ 情報処理装置
３１０，３２０，３３０ 住宅

Claims (8)

1. 複数の太陽光発電装置のうち特定の太陽光発電装置に地理的条件に基づき関連付けられた他の太陽光発電装置の発電状況に基づき、特定期間の各日が晴天か否かを判定するステップと、
   晴天と判定された日の各々について、前記他の太陽光発電装置の発電電力量に基づき第１の基準値を算出するステップと、
   算出された前記第１の基準値を、所定期間において晴天と判定された日についての前記特定の太陽光発電装置の発電電力量に基づき補正することで、第２の基準値を算出するステップと、
   前記第２の基準値と、前記特定の太陽光発電装置の発電電力量とに基づき、前記特定の太陽光発電装置の異常の有無を判定するステップと、
   を含み、コンピュータが実行する異常判定方法。
2. 前記第２の基準値を算出するステップにおいて、
   前記第１の基準値を、前記所定期間における当該第１の基準値の平均と前記所定期間において晴天と判定された日についての前記特定の太陽光発電装置の発電電力量の平均との差によって補正することで、前記第２の基準値を算出する
   ことを特徴とする請求項１記載の異常判定方法。
3. 前記晴天か否かを判定するステップが、
   前記複数の太陽光発電装置の各々について、当該太陽光発電装置の発電電力量から当該太陽光発電装置の設置場所における晴天日を特定する特定ステップと、
   前記他の太陽光発電装置のうち晴天日と特定された太陽光発電装置の数又は割合に基づき、特定期間の各日が晴天か否かを判定する判定ステップと、
   を含む請求項１又は２記載の異常判定方法。
4. 前記判定ステップが、
   前記他の太陽光発電装置の各々について、前記特定ステップで特定された晴天日から、発電電力量に関する所定の異常度の値に基づき、さらに晴天日を特定するステップ
   を含む請求項３記載の異常判定方法。
5. 前記第１の基準値を算出するステップにおいて、
   晴天と判定された日の各々について、当該日が晴天日と特定された前記他の太陽光発電装置の発電電力量の平均値を第１の基準値として算出する
   請求項３又は４記載の異常判定方法。
6. 前記異常の有無を判定するステップにおいて、
   前記第２の基準値と、前記特定の太陽光発電装置の発電電力量とのマハラノビス距離に基づき、前記特定の太陽光発電装置の異常の有無を判定する
   請求項１乃至５のいずれか１つ記載の異常判定方法。
7. 複数の太陽光発電装置のうち特定の太陽光発電装置に地理的条件に基づき関連付けられた他の太陽光発電装置の発電状況に基づき、特定期間の各日が晴天か否かを判定するステップと、
   晴天と判定された日の各々について、前記他の太陽光発電装置の発電電力量に基づき第１の基準値を算出するステップと、
   算出された前記第１の基準値を、所定期間において晴天と判定された日についての前記特定の太陽光発電装置の発電電力量に基づき補正することで、第２の基準値を算出するステップと、
   前記第２の基準値と、前記特定の太陽光発電装置の発電電力量とに基づき、前記特定の太陽光発電装置の異常の有無を判定するステップと、
   を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
8. 複数の太陽光発電装置のうち特定の太陽光発電装置に地理的条件に基づき関連付けられた他の太陽光発電装置の発電状況に基づき、特定期間の各日が晴天か否かを判定する手段と、
   晴天と判定された日の各々について、前記他の太陽光発電装置の発電電力量に基づき第１の基準値を算出する手段と、
   算出された前記第１の基準値を、所定期間において晴天と判定された日についての前記特定の太陽光発電装置の発電電力量に基づき補正することで、第２の基準値を算出する手段と、
   前記第２の基準値と、前記特定の太陽光発電装置の発電電力量とに基づき、前記特定の太陽光発電装置の異常の有無を判定する手段と、
   を有するシステム。

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