JP2021002987A - 情報処理装置、制御方法、及びプログラム - Google Patents
情報処理装置、制御方法、及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021002987A JP2021002987A JP2020039351A JP2020039351A JP2021002987A JP 2021002987 A JP2021002987 A JP 2021002987A JP 2020039351 A JP2020039351 A JP 2020039351A JP 2020039351 A JP2020039351 A JP 2020039351A JP 2021002987 A JP2021002987 A JP 2021002987A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- module
- solar cell
- cell module
- field
- 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.)
- Granted
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 126
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 68
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 239
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 204
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 claims description 151
- 230000004913 activation Effects 0.000 claims description 16
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 9
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 225
- 229920001200 poly(ethylene-vinyl acetate) Polymers 0.000 description 221
- 239000005038 ethylene vinyl acetate Substances 0.000 description 218
- QTBSBXVTEAMEQO-UHFFFAOYSA-N Acetic acid Chemical compound CC(O)=O QTBSBXVTEAMEQO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 159
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 153
- DQXBYHZEEUGOBF-UHFFFAOYSA-N but-3-enoic acid;ethene Chemical compound C=C.OC(=O)CC=C DQXBYHZEEUGOBF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 145
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 43
- 239000012298 atmosphere Substances 0.000 description 42
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 39
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 29
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 29
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 27
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 27
- 239000007791 liquid phase Substances 0.000 description 26
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 24
- 238000005204 segregation Methods 0.000 description 23
- 239000006097 ultraviolet radiation absorber Substances 0.000 description 23
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 22
- 239000012071 phase Substances 0.000 description 22
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 21
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 19
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 19
- 230000008642 heat stress Effects 0.000 description 17
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 13
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 13
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 13
- LFYJSSARVMHQJB-QIXNEVBVSA-N bakuchiol Chemical compound CC(C)=CCC[C@@](C)(C=C)\C=C\C1=CC=C(O)C=C1 LFYJSSARVMHQJB-QIXNEVBVSA-N 0.000 description 12
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 12
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 12
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 12
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 10
- 239000000463 material Substances 0.000 description 9
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 7
- 238000006460 hydrolysis reaction Methods 0.000 description 7
- 238000005903 acid hydrolysis reaction Methods 0.000 description 6
- 239000008393 encapsulating agent Substances 0.000 description 6
- 238000009281 ultraviolet germicidal irradiation Methods 0.000 description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 5
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 5
- 241001643597 Evas Species 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 239000003566 sealing material Substances 0.000 description 4
- 150000007513 acids Chemical class 0.000 description 3
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 3
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 3
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 3
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 3
- 229910052709 silver Inorganic materials 0.000 description 3
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 2
- QTBSBXVTEAMEQO-UHFFFAOYSA-M Acetate Chemical compound CC([O-])=O QTBSBXVTEAMEQO-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 2
- 235000001630 Pyrus pyrifolia var culta Nutrition 0.000 description 2
- 240000002609 Pyrus pyrifolia var. culta Species 0.000 description 2
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- BQCADISMDOOEFD-UHFFFAOYSA-N Silver Chemical compound [Ag] BQCADISMDOOEFD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 239000003377 acid catalyst Substances 0.000 description 2
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 2
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 2
- 150000001336 alkenes Chemical class 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- JRZJOMJEPLMPRA-UHFFFAOYSA-N olefin Natural products CCCCCCCC=C JRZJOMJEPLMPRA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000005293 physical law Methods 0.000 description 2
- -1 polypropylene Polymers 0.000 description 2
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 2
- 239000004332 silver Substances 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 239000012808 vapor phase Substances 0.000 description 2
- 239000011800 void material Substances 0.000 description 2
- 241000451318 Cryptacrus comes Species 0.000 description 1
- 239000004743 Polypropylene Substances 0.000 description 1
- 239000006096 absorbing agent Substances 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 239000003054 catalyst Substances 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 229920001577 copolymer Polymers 0.000 description 1
- 239000003431 cross linking reagent Substances 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000008034 disappearance Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000004453 electron probe microanalysis Methods 0.000 description 1
- 238000010304 firing Methods 0.000 description 1
- 239000005357 flat glass Substances 0.000 description 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000007062 hydrolysis Effects 0.000 description 1
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 1
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 230000003020 moisturizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000007747 plating Methods 0.000 description 1
- 239000002861 polymer material Substances 0.000 description 1
- 229920000098 polyolefin Polymers 0.000 description 1
- 229920001155 polypropylene Polymers 0.000 description 1
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012887 quadratic function Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000004544 sputter deposition Methods 0.000 description 1
- 239000005341 toughened glass Substances 0.000 description 1
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
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)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間の開始時から満了時までに受ける湿熱によるストレス量を表す第1情報、
前記太陽電池モジュールが設置されるフィールドにおいて前記太陽電池モジュールが所定時間当たりに受ける湿熱によるストレス量を表す第2情報、及び、
前記フィールドにおいて前記太陽電池モジュールが受ける紫外線によるストレス量を表す第3情報の入力に基づいて、
前記太陽電池モジュールが前記フィールドに設置される場合に前記太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能と想定される期間に関する結果情報を出力する。
太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間の開始時から満了時までに受ける湿熱によるストレス量を表す第1情報を取得するステップと、
前記太陽電池モジュールが設置されるフィールドにおいて前記太陽電池モジュールが所定時間当たりに受ける湿熱によるストレス量を表す第2情報を取得するステップと、
前記フィールドにおいて前記太陽電池モジュールが受ける紫外線によるストレス量を表す第3情報を取得するステップと、
前記第1情報、前記第2情報、及び前記第3情報に基づいて、前記太陽電池モジュールが前記フィールドに設置される場合に前記太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能と想定される期間に関する結果情報を出力するステップと、
を含む。
太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間の開始時から満了時までに受ける湿熱によるストレス量を表す第1情報を取得するステップと、
前記太陽電池モジュールが設置されるフィールドにおいて前記太陽電池モジュールが所定時間当たりに受ける湿熱によるストレス量を表す第2情報を取得するステップと、
前記フィールドにおいて前記太陽電池モジュールが受ける紫外線によるストレス量を表す第3情報を取得するステップと、
前記第1情報、前記第2情報、及び前記第3情報に基づいて、前記太陽電池モジュールが前記フィールドに設置される場合に前記太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能と想定される期間に関する結果情報を出力するステップと、
を実行させる。
同じ仕様の複数の太陽電池モジュールのうち所定のフィールドに設置される第1の太陽電池モジュールが前記所定のフィールドに設置される期間を表す第4情報と、
前記第1の太陽電池モジュールについて行われる湿熱試験の結果から得られる情報であって、前記第1の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間を表す第5情報と、
前記複数の太陽電池モジュールのうち前記第1の太陽電池モジュールとは異なる第2の太陽電池モジュールについて所定の紫外線照射試験の後に行われる湿熱試験から得られる情報であって、前記第2の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間を表す第6情報とに基づいて、
前記第2の太陽電池モジュールが前記所定のフィールドに設置される場合に前記第2の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能と想定される期間に関する結果情報を出力する。
同じ仕様の複数の太陽電池モジュールのうち所定のフィールドに設置される第1の太陽電池モジュールが前記所定のフィールドに設置される期間を表す第4情報を取得するステップと、
前記第1の太陽電池モジュールについて行われる湿熱試験の結果から得られる情報であって、前記第1の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間を表す第5情報を取得するステップと、
前記複数の太陽電池モジュールのうち前記第1の太陽電池モジュールとは異なる第2の太陽電池モジュールについて所定の紫外線照射試験の後に行われる湿熱試験から得られる情報であって、前記第2の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間を表す第6情報を取得するステップと、
前記第4情報、前記第5情報、及び前記第6情報に基づいて、前記第2の太陽電池モジュールが前記所定のフィールドに設置される場合に前記第2の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能と想定される期間に関する結果情報を出力するステップと、
を含む。
同じ仕様の複数の太陽電池モジュールのうち所定のフィールドに設置される第1の太陽電池モジュールが前記所定のフィールドに設置される期間を表す第4情報を取得するステップと、
前記第1の太陽電池モジュールについて行われる湿熱試験の結果から得られる情報であって、前記第1の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間を表す第5情報を取得するステップと、
前記複数の太陽電池モジュールのうち前記第1の太陽電池モジュールとは異なる第2の太陽電池モジュールについて所定の紫外線照射試験の後に行われる湿熱試験から得られる情報であって、前記第2の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間を表す第6情報を取得するステップと、
前記第4情報、前記第5情報、及び前記第6情報に基づいて、前記第2の太陽電池モジュールが前記所定のフィールドに設置される場合に前記第2の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能と想定される期間に関する結果情報を出力するステップと、
を実行させる。
以下、一実施形態に係る情報処理装置について、図面を参照して説明する。
一実施形態に係る情報処理装置1は、PVモジュールに関する所定の情報に基づいて、当該PVモジュールの寿命を予測する。PVモジュールの寿命は、当該PVモジュールの劣化に起因するため、以下、PVモジュールの劣化について説明する。
次に、一実施形態に係る情報処理装置1によって、PVモジュールのUV及び/又は湿熱による劣化に基づく寿命を予測する原理について説明する。以下、一実施形態に係る情報処理装置1が行う、PVモジュールのUV及び/又は湿熱による劣化に基づく寿命の予測を、単に「寿命の予測」又は「寿命予測」とも記す。
図4は、一実施形態に係る寿命予測のロジックフローを示す図である。図4は、一実施形態に係る情報処理装置1が寿命予測を行う際のロジックの流れを概略的に示す。それぞれの詳細については、後述する。図4に示すように、一実施形態に係る情報処理装置1は、以下のロジックの流れに基づいて、寿命予測を行ってよい。
一実施形態に係る情報処理装置1は、PVモジュールに関する所定の情報に基づいて、当該PVモジュールの寿命として、例えば以下の式(1)に示す寿命年数Yを予測する。
寿命年数Y=(寿命ストレス指数B/年間ストレス指数A)×湿度補正係数Hc×UV補正係数Uc 式(1)
ここで、寿命年数Yは、フィールドにおけるUV及び/又は湿熱による劣化に基づくPVモジュールの寿命年数を意味する。寿命年数Yは、PVモジュールが同一仕様のものであっても、PVモジュールを設置する場所の環境及び/又は設置態様(地上設置、住宅屋根置き、など)によって異なり得る値である。すなわち、寿命年数Yは、PVモジュールが設置されるフィールド条件(環境条件及び/又は設置態様条件)に依存する値となる。
式(1)における寿命ストレス指数Bは、PVモジュールの寿命までの湿熱によるストレス量を示す指数である。寿命ストレス指数Bは、湿熱試験を行うことにより定めることができる。寿命ストレス指数Bは、PVモジュールが寿命となる(出力特性が急激に低減する)までの湿熱によるストレス量に対応した指数であり、以下の式(2)のように表現される。
寿命ストレス指数B=exp(−Ea/kTm)×τ 式(2)
ここで、Eaは湿熱劣化の活性化エネルギー[J]、kはボルツマン定数、TmはPVモジュールの温度[絶対温度K]、τは湿熱試験における寿命時間[h]とする。以下、PVモジュールの温度は、単に「モジュール温度」とも記す。式(2)において、exp関数の項は、exp(−Ea/(k×Tm))と同義である。
exp(−Ea/kT1)×τ1=exp(−Ea/kT2)×τ2 式(3)
ここで、T1及びT2は湿熱試験のそれぞれの温度条件であり、τ1及びτ2はそれぞれの湿熱試験によって得られる寿命時間である。
式(1)における年間ストレス指数Aは、フィールドにおけるPVモジュールの1年当たりの湿熱によるストレス量を示す指数である。後述するように、この年間ストレス指数Aは、相対湿度90%前後の仮想的なフィールドにおける1年当りの湿熱ストレス量を示す指数である。年間ストレス指数Aは、以下の式(4)のように表現される。
年間ストレス指数A=∫exp(−Ea/kTm)dt 式(4)
ここで、積分区間は1年間とする。
年間ストレス指数A≒Σexp(−Ea/kTm)Δt 式(5)
ここで、総和区間は1年間とする。
式(5)において、Δtは1分間隔としてもよいし、1時間間隔としてもよい。出願人は、Δtを1時間間隔のデータで計算しても、精度上の支障はないことを確認した。したがって、以下、Δtは1時間間隔として説明する。この場合、Δt=1[h]となり、式(5)は、以下の式(6)のように表現される。
年間ストレス指数A≒Σexp(−Ea/kTm) 式(6)
ここで、総和区間は1時間間隔で1年間とする。Tmは、1時間ごとに異なり得る値である。また、Δtを1分間隔のデータで計算する場合、式(6)において、Δt=1/60[h]として、総和区間を1分間隔で1年間とすればよい。
1時間ごとのモジュール温度Tm=気温T+ΔT 式(7)
ここで、ΔTはモジュール温度と気温との差とし、気温Tは1時間ごとの値とする。
ΔT=(NOCT−20)×S/80 式(8)
ここで、Sは入射光量[mW/cm2]である。
Σexp(−Ea/kTm)=exp(−Ea/kTmp)・heff 式(9)
ここで、左辺の総和区間は1時間ごとに24時間とし、右辺のTmpは1日におけるPVモジュールの最高温度[絶対温度K]であり、heffは1日当たりの有効ストレス時間[h]とする。左辺の総和区間は1分間隔としてもよいが、その場合は、heffを、heff[h]×60に置き換える。このように、heffは、式(9)から、Σexp(−Ea/kTm)を、exp(−Ea/kTmp)で除した値としてよい。ここで、Σexp(−Ea/kTm)は、フィールドに設置されたPVモジュールにおいて、1日当たりの湿熱によるストレスに比例した量の所定時間を単位とする総和である。また、exp(−Ea/kTmp)は、フィールドに設置されたPVモジュールの最高温度における単位時間あたりの湿熱によるストレスに比例した量である。
年間ストレス指数A=Σ{exp(−Ea/kTmp)・heff} 式(10)
ここで、総和区間は1日ごとに365日間とする。また、Tmp及びheffは1日ごとに異なり得る値である。
Tmp=Tmax+ΔT 式(11)
ここで、Tmaxは1日における最高気温であり、1日ごとの365日間分のデータである。1日における最高気温Tmaxの1日ごとのデータは、例えば気象庁などの年間気象データから得られる。また、ΔTはモジュール温度と気温との差である。
Σ{exp(−Ea/kTmp)・heff}=Heff・Σexp(−Ea/kTmp) 式(12)
ここで、総和区間は1日ごとに365日間とする。また、Tmp及びheffは1日ごとに異なり得る値である。
年間ストレス指数A=Heff・Σexp(−Ea/kTmp) 式(13)
ここで、総和区間は1日ごとに365日間とする。また、Tmpは1日ごとに異なり得る値であるが、Heffは年間で一定値(汎用値)である。以上説明したように、年間を通して使用できる1日当たりの有効ストレス時間Heffを適切に設定できれば、年間ストレス指数Aの算出は非常に簡単になる。
1日当たりの有効ストレス時間Heff(年間で一定値)=4.0h±0.4h(±10%) 式(14)
式(14)は、特に日本国内において有効に用いることができる。
年間ストレス指数A≒Heff・Σexp(−Ea/kTmp) 式(15)
ここで、総和区間は1日ごとに365日間とする。Tmpは、1日におけるPVモジュールの最高温度(=最高気温Tmax+ΔT)であり、1日ごとに異なり得る値である。また、Heffは汎用値として4.0h±0.4としてよく、年間で一定値としてよい。このとき、より好ましくは、1日における最高気温Tmaxの年平均温度をTmax年平均とした場合、Heff[h]=0.108×Tmax年平均[℃]+1.7とすることができる。さらに好ましくは、Heff[h]=−0.00248×(Tmax年平均[℃])2+0.245×Tmax年平均[℃]とすることができる。
PVモジュールの寿命年数Yv≒寿命ストレス指数B/年間ストレス指数A 式(16)
ここで、PVモジュールの「寿命年数Yv」は、相対湿度90%前後の仮想的なフィールドにおける湿熱による劣化に基づくPVモジュールの寿命年数である。
次に、式(1)における湿度補正係数Hcについて説明する。
PVモジュールの寿命年数Yh=寿命年数Yv×湿度補正係数Hc 式(17)
ここで、PVモジュールの「寿命年数Yh」は、フィールドにおける湿熱による劣化に基づくPVモジュールの寿命年数である。また、湿度補正係数Hcの値は、例えば、相対湿度の条件を設定して行う実験により得られるデータと、実際のフィールドにおける相対湿度の情報とから見積もることができる。
(1)予め相対湿度を複数設定した湿熱試験において、湿熱による劣化に基づく寿命と相対湿度の相関関係を調べる。この湿熱による劣化に基づく寿命の相対湿度依存性を基準相対湿度(RH90%前後)における湿熱による劣化に基づく寿命によって規格化して表せば、その規格化数値がすなわち湿度補正係数Hcである。以上によって、相対湿度と湿度補正係数Hcとの関係が得られる。
(2)フィールドに設置されたPVモジュールの温度における相対湿度を見積もる。これは、PVモジュールが設置された環境の大気温度における相対湿度の情報(気象データ)と、飽和水蒸気圧の温度依存性とを踏まえて計算する。
(3)上述の(1)及び(2)から、フィールドに設置されたPVモジュールに対する湿度補正係数Hcが求まる。
τ2/τ1=(RH2/RH1)−n 式(18)
ここで、RH1及びRH2は湿熱試験のそれぞれの相対湿度条件であり、τ1及びτ2はそれぞれの相対湿度における湿熱試験によって得られる寿命時間である。このように、湿熱による劣化に基づく寿命の湿度依存性を確認するには、少なくとも湿度が異なる2回の湿熱試験が必要である。
RH(Tm)≒{Ps(T)/Ps(Tm)}・RH(T) 式(19)
ここで、大気温度Tにおける相対湿度RH(T)は、気象データから得ることができる。
RH(Tm)≒{Ns(T)/Ns(Tm)}・RH(T) 式(20)
ここで、式(20)は、温度が変わったとしても水蒸気密度はほとんど変わらないという物理法則に基づいている。すなわち、式(20)は、以下の式(21)に基づいている。
Ns(Tm)・RH(Tm)≒Ns(T)・RH(T) 式(21)
ここで、式(19)、式(20)及び式(21)においては、気体の体積膨張に伴う10%程度の誤差があるため、「=」ではなく「≒」を用いて表現している。しかしながら、10%程度の誤差があったとしても、ここでの議論にはほとんど影響しない。
RH(Tmp)={Ps(Tmax)/Ps(Tmp)}・RH(Tmax) 式(22)
ここで、RH(Tmax)は、1日における最高気温の時の大気の相対湿度である。RH(Tmp)は、1日におけるPVモジュールの最高温度Tmpでの大気の相対湿度である。Ps(Tmax)は、1日における最高気温での飽和水蒸気圧である。Ps(Tmp)は、1日におけるPVモジュールの最高温度Tmpでの飽和水蒸気圧である。
RH(Tmax)≒{Ps(T日平均)/Ps(Tmax)}・日平均RH 式(23)
ここで、Ps(T日平均)は、1日における平均気温での飽和水蒸気圧である。
式(23)において、「=」ではなく「≒」を用いて表現しているのは、RH(T日平均)≒日平均RHとしたためである(RH(T日平均)を用いれば「=」となる)。ここで、RH(T日平均)は、1日における平均気温での相対湿度である。RH(T日平均)を求めるには、1日における気温と相対湿度の時間推移情報が必要であり、必ずしもアクセスできるわけではない。そのため、ここでは簡単にアクセスできる日平均RHを用いて表現している。
RH(Tmp)≒{Ps(T日平均)/Ps(Tmp)}・日平均RH 式(24)
ここで、1日におけるPVモジュールの最高温度Tmpは、以下の式(25)にように表現できる。
Tmp=Tmax+ΔT=Tave+(ΔT2+ΔT) 式(25)
式(25)において、Taveは、1日における平均気温である。また、ΔT2は、1日における最高気温から1日における平均気温を引いたものである。このように、1日におけるPVモジュールの最高温度Tmpと1日における平均気温Taveとは、基本的に凡そ比例関係にあると言える。
RH(Tmp_eff)≒{Ps(T年平均)/Ps(Tmp_eff)}・年平均RH 式(26)
ここで、RH(Tmp_eff)は、フィールドにおける年間有効モジュール温度Tmp_effでの相対湿度である。年平均RHは、1年間における平均の相対湿度である。Ps(Tmp_eff)は、フィールドにおける年間有効モジュール温度Tmp_effでの飽和水蒸気圧である。Ps(T年平均)は、1年間における平均気温での飽和水蒸気圧である。
RH(Tmp_eff)={Ps(Tmax年平均)/Ps(Tmp_eff)}・RH(Tmax年平均) 式(27)
ここで、RH(Tmax年平均)は、1日における最高気温Tmaxの年平均温度での相対湿度である。Ps(Tmax年平均)は、1日における最高気温Tmaxの年平均温度での飽和水蒸気圧である。年間有効モジュール温度Tmp_effについては、「グラフを用いた寿命予測」において、さらに後述する。
Tmax年平均+ΔT≒Tmp_eff 式(28)
したがって、寿命予測において湿度補正を行うには、ΔT及びTmp_effと相性のよい、すなわち整合性のとれる1日における最高気温Tmaxの年平均値であるTmax年平均を用いるのがよく、以下、式(27)を参照しながら説明を続ける。
RH’(Tmp_eff)≒{Ps(Tmax年平均)/Ps(Tmp_eff)}・年平均RH 式(29)
ここで、式(27)と式(29)を比較すれば、次の式(30)に示すような関係が成り立つ。
RH’(Tmp_eff)≧RH(Tmp_eff) 式(30)
このようなRH’を用いれば、湿熱による寿命をより安全側で(短めに)見積もることができる。以上のようにして、上述の(2)の手順を行うことができる。
(i)まず、年間有効モジュール温度Tmp_effにおける大気の相対湿度は、上述のRH’(Tmp_eff)とみる。この観点に基づき、1日における最高気温Tmaxの年平均値であるTmax年平均、年間有効モジュール温度Tmp_eff、及び1年間における平均の相対湿度(年平均RH)の情報から、RH’(Tmp_eff)を求める(上述の(2)の手順による)。
(ii)次に、相対湿度を設定した湿熱試験の結果の情報と、湿熱による劣化に基づく寿命の湿度依存性をべき乗則で表した近似曲線とから(上述の(1)の手順による)、RH’(Tmp_eff)での湿度補正係数Hcを読み取る。ここで、相対湿度を設定した湿熱試験の結果の情報とは、相対湿度と湿熱による劣化に基づく寿命との関係を示す情報である。
図13(A)及び図13(B)は、水蒸気圧の温度依存性及び相対湿度依存性を示したグラフである。図13(B)は、図13(A)のグラフの縦軸をlogで表示したものである。ここで、例として、年平均の最高気温Tmax年平均=20℃、年平均の相対湿度RH(T年平均)=70%の場所で、ΔT=25℃(地上設置)の場合及びΔT=35℃(住宅屋根設置)の場合の仮想モデルについて説明する。
湿度補正係数Hcは、上述の相対湿度と湿度補正係数Hcとの関係を示すグラフから読み取ることができる。
図20及び図21は、国外のフィールドにおける年間月別の平均気温と平均相対湿度との関係をプロットして示す図である。
また、月別の平均的な相対湿度RHmの情報が利用できる場合、月間ストレス指数Amを、以下の式(31)のように定義することができる。
月間ストレス指数Am=Heff・Σexp(−Ea/kTmp) 式(31)
ここで、総和区間は1日ごとに各月の月間の日数分とする。
湿度補正済みの年間ストレス指数Ac≒Σ{Am/Hcm} 式(32)
ここで、総和区間はひと月ごとに12か月間とする。
PVモジュールの寿命年数Yh=寿命ストレス指数B/Ac 式(33)
また、日別の平均的な相対湿度RHdの情報が利用できる場合、1日当たりのストレス指数Adを、以下の式(34)のように定義することができる。
1日当たりのストレス指数Ad=Heff・exp(−Ea/kTmp) 式(34)
ここで、Tmpは1日ごとに異なり得る値である。
湿度補正済みの年間ストレス指数Ac≒Σ{Ad/Hcd} 式(35)
ここで、総和区間は1日ごとに365日間とする。
n_H2O樹脂=RH・Ps(T)/Ps’(T)・n_全液 式(36)
ここで、Tは、樹脂中と大気が成す平衡系の絶対温度[K]である。RHは、大気中の相対湿度[%]を100で除した値[%/100]である。樹脂中の水分子濃度n_H2Oは、樹脂単位体積当たりの水の分子数[個/cm3]である。n_全液は、樹脂単位体積当たりに含むことができる水の最大分子数(飽和分子数)[個/cm3]である。Ps(T)は、温度Tでの水蒸気の飽和水蒸気圧[Pa]である。Ps’(T)は、樹脂中の水と大気中の水蒸気の熱平衡関係(偏析係数の実験結果)から定義した、温度依存性を有する関数[Pa]である。
Ps(T)=exp(ΔG_H2O液相/気相(T)/RT) 式(37)
ここで、ΔG_H2O液相/気相(T)は、温度Tにおける液体状態の水のモルギブズエネルギーと、気体状態の水蒸気のモルギブズエネルギーとの差である。
また、ΔG_H2O液相/気相(T)は、次の式(38)のように表すことができる。
ΔG_H2O液相/気相(T)=ΔG_H2O液相/気相(298)−T・ΔS_H2O液相/気相(298) 式(38)
ここで、ΔG_H2O液相/気相(298)は、温度25℃における液体状態の水のモル標準生成ギブズエネルギーと、気体状態の水蒸気のモル標準生成ギブズエネルギーとの差である。ΔS_H2O液相/気相(298)は、温度25℃における液体状態の水のモル標準エントロピーと、気体状態の水蒸気のモル標準エントロピーとの差である。
Ps’(T)=exp(ΔG_H2O液相’/気相(T)/RT) 式(39)
ここで、ΔG_H2O液相’/気相(T)は、温度Tにおける樹脂中の液体状態の水のモルギブズエネルギーと、気体状態の水蒸気のモルギブズエネルギーとの差である。
また、ΔG_H2O液相’/気相(T)は、次の式(40)のように定義する。
ΔG_H2O液相’/気相(T)=ΔG_H2O液相’/気相(298)−T・ΔS_H2O液相’/気相(298) 式(40)
ここで、ΔG_H2O液相’/気相(298)は、温度25℃における樹脂中の液体状態の水のモル標準生成ギブズエネルギーと、気体状態の水蒸気のモル標準生成ギブズエネルギーとの差である。ΔS_H2O液相’/気相(298)は、温度25℃における樹脂中の液体状態の水のモル標準エントロピーと、気体状態の水蒸気のモル標準エントロピーとの差である。
偏析係数C=n_H2O樹脂/n_H2O大気 式(41)
式(41)は、式(36)から、次の式(42)のように表すことができる。
偏析係数C=RH・Ps(T)・n_全液/(Ps’(T)・n_H2O大気) 式(42)
また、式(42)は、RH・Ps(T)=P(T)=n_H2O大気・kT を踏まえれば、次の式(43)のように表すことができる。P(T)は、温度Tでの水蒸気の水蒸気圧[Pa]である。
偏析係数C=n_全液・kT/Ps’(T) 式(43)
式(43)から、各温度Tにおける偏析係数Cが分かれば、Ps’(T)を求めることができる。
n_H2O樹脂=RH・Ps(T)/kT・偏析係数C 式(44)
ここで、フィールドにおける回収品のEVA中の水分子濃度は、図24に示すように3〜5×1019個/cm3程度であった。この値は、上述した偏析係数の実験情報とフィールドでの平均湿度情報から計算される値よりも2〜3倍高い値であることが確認された。
次に、式(1)におけるUV補正係数Ucについて説明する。
寿命年数Y=寿命年数Yh×UV補正係数Uc 式(45)
ここで、式(17)に示したように、寿命年数Yhは、寿命年数Yvに湿度補正係数Hcを乗じることで得られる。ここで、寿命年数Yvは、湿度90%前後の仮想的なフィールドにおける湿熱による劣化に基づくPVモジュールの寿命年数である。
UV補正係数Uc=τUD/τD 式(46)
ここで、τDは、PVモジュールに湿熱試験(以下、「DH試験」とも記す(DH:ダンプヒート))を行うことにより得られる寿命までの時間である。また、τUDは、PVモジュールにUV光を所定ストレス量与えた後に連続して湿熱(DH)試験を行う連続試験(以下、「UVDH連続試験」とも記す)により得られる寿命までの時間である。
上述のようにPVモジュールの寿命年数Yを算出する際に、UV補正係数Ucを用いずに算出することもできる。以下、UV補正係数Ucを用いずに行うPVモジュールの寿命年数Yの算出について説明する。
次に、上述したPVモジュールの寿命年数Yを、より簡便に予測することについて説明する。
ここで、フィールドにおける年間有効モジュール温度Tmp_effを、以下の式(47)のように定義する。
Tmp_eff=(−Ea/k)/ln{Σexp(−Ea/kTmp)/365} 式(47)
ここで、上述の式(11)より、1日におけるPVモジュールの最高温度Tmpは、1日における最高気温Tmax+ΔTである。また、総和区間は1日ごとに365日間とする。
年間ストレス指数A=Heff・Σexp(−Ea/kTmp)
=Heff・365・exp(−Ea/kTmp_eff) 式(48)
寿命年数Yv[年]=寿命時間τv[時間]/Heff/365 式(49)
次に、上述したPVモジュールの寿命年数Yを、さらに簡便に予測することについて説明する。
年間ストレス指数A≒Heff・Σ{exp(−Ea/kTmp_月)×月日数} 式(50)
ここで、総和区間は1月ごとに12か月間とする。月日数は、月ごとの日数であり、例えば1月は31日、2月は28日、3月は31日、4月は30日などの値を与えることができる。また、式(50)において、kTmp_月は、以下の式(51)のように定義することができる。
Tmp_月=Tmax_月平均+ΔT 式(51)
必要に応じて、上述の寿命年数Yは、年間の有効発電日率を用いて、以下の式(52)のように補正することができる。
補正後の寿命年数Y=補正前の寿命年数Y/年間の有効発電日率 式(52)
ここで年間の有効発電日率とは、1年間の365日のうち、PVモジュールが有効に発電できる日数の割合である。例えば、雨天でPVモジュールがほとんど発電しない日は有効発電日からは除外される。この割合については、曇天の日は晴れの日の発電量を基準にして、曇天日の発電量/晴天日の発電量を、曇天日の1日の有効日数(0〜1の間の値)としてカウントする。この補正は、熱帯地帯など雨季があるような地域において特に有用である。
次に、フィールドにおけるPVモジュールの回収品に対してさらに加速試験を行うことによる寿命の予測について説明する。以下説明する寿命の予測は、上述した寿命の予測とは独立して行ってよい。以下説明する寿命の予測においては、フィールドにおけるPVモジュールの回収品に対してさらに加速試験を行って、当該PVモジュールの残存する寿命時間を求めることによって、フィールドでの寿命予測を行う。
まず、UV光の影響が無いPVモジュールの寿命を予測する場合について、図29を用いて説明する。これは、紫外線吸収剤UVAを含まないEVAを使用したPVモジュールの寿命を予測する場合を想定している。この寿命予測は従来既知の考え方で対応できる。
Yp[年]=(X[年]/(α−β))×α 式(53)
次に、UV光の影響を考慮したPVモジュールの寿命を予測する場合について、図30を用いて説明する。これは、紫外線吸収剤UVAが添加されたEVAを使用したPVモジュールの寿命を予測する場合などを想定している。この寿命予測は、従来既知の考え方では対応できず、さらに発展させた考え方で対応する必要がある。
Yp[年]=(X[年]/(γ−β))×γ 式(54)
寿命年数Yp[年]=X[年]/(1−β/(Uc×α)) 式(55)
上述の予測では、初期品に対してUV光を照射する実験から得られるUV光の照射エネルギー量とUV光に起因する酢酸の発生量との関係から、フィールドにおいてZ年間分のUV光が照射されると、UV光に起因する酢酸の発生量がほぼ飽和することを既知とした。また、上述のUVDH連続試験を用いた寿命予測においては、湿熱ストレスを加える前に、一度に所定量のUV照射エネルギーを加えて試験を行うことで、UV補正係数Ucを算出している。つまり、UVDH連続試験では、フィールドにおけるZ年間相当の所定のUV光エネルギーによって十分に酢酸が発生した状態を予め形成しておき、その後、湿熱ストレスが加わることによって、酢酸濃度が指数関数的に増大していく状況となっている。これは、実際にフィールドで起こる状況とは異なる状況である。すなわち、実際のフィールドでは、一度にZ年間相当のUV光エネルギーが与えられることはなく、Z年間を通して、気象条件に依存しつつ、1日ごとに所定量以下のUV光エネルギーが与えられる。
寿命年数Yp’[年]=Yp+Z 式(56)
以下、実際にフィールドに設置されたPVモジュールを回収して、さらに湿熱試験にかけた結果の例を示す。ここでは、沖縄地域に設置されたPVモジュールを回収して、さらに湿熱試験を行った。また、回収してさらに湿熱試験を行ったPVモジュールは、一般的なEVAを使用したものと、改善したEVAを使用したものとが存在した。
次に、PVモジュールの寿命を、新品のPVモジュール(初期品)を使わずに、フィールドに設置されていたPVモジュールの回収品のみを用いて予測する方法について説明する。この方法によれば、PVモジュールの初期品を必要とせずにPVモジュールの寿命を予測できるため、さらに汎用性の高い寿命予測を実現することができる。
(1)複数のPVモジュールの仕様(例えば型式又は使用部材の仕様など)が同一であること
(2)複数のPVモジュールが同一のフィールドに設置された時期が同一であること
(3)複数のPVモジュールが同一のフィールドに設置された期間が同一であること
(4)複数のPVモジュールが同一のフィールドに設置された形態(又は状況)が同一であること
以上の各条件において、「同一」とは、厳密な意味で同一でなくとも、ほぼ同一とみなせる場合を含めてもよい。要するに、回収された複数のPVモジュールについては、同一仕様の(又は同一仕様とみなせる)複数のPVモジュールが、同一の(又は同一とみなせる)環境条件で使用された履歴があることが必要になる。
exp(−Ea/kT1)×τ1=exp(−Ea/kT2)×τ2 式(3)
式(3)をEaについて解くと、以下の式(57)が得られる。
Ea=k・ln(τ1/τ2)・(1/T1−1/T2)−1 式(57)
年間ストレス指数Ah=Σexp(−Ea/kTmp)×Heff/Hc 式(58)
ここで、総和区間は365日とする。
年間ストレス指数Ah=exp(−Ea/kTmp_eff)×Heff×365/Hc 式(59)
ここで、Heffは、年間で汎用して用いることができる一日あたりの有効ストレス時間である。また、Tmp_effは、上述のように、1日ごとの最高気温Tmaxの年間平均値とΔTとの間の相関関係から概算してもよい。
Br=exp(−Ea/kTm)×τ 式(60)
ここで、Tmは回収されたPVモジュールについて行われる加速試験における試験温度(絶対温度[K]単位)であり、τはその加速試験において得られる寿命時間([h]単位)である。
残存寿命年数Yr=Br/Ah 式(61)
寿命年数Yp=X+Yr 式(62)
寿命年数Yp=X×(Ah_bf/Ah_af)+Yr 式(63)
ここで、Xは、回収されたPVモジュールが設置されていたフィールドにおけるPVモジュールの設置年数である。また、Ah_bfは、回収されたPVモジュールが設置されていたフィールドにおける年間ストレス指数であり、Ah_afは、PVモジュールが設置される他のフィールドにおける年間ストレス指数である。また、Yrは、式(61)においてAhをAh_afで置き換えることで得られる。
出願人は、寿命年数Yp又はYp’と、寿命年数Yとを比較した。ここで、寿命年数Yp又はYp’は、上述したようにフィールドから回収されたPVモジュールに湿熱試験を実施した結果の情報から予測された寿命年数である。また、寿命年数Yは、これとは独立する形で、製造初期品のPVモジュールの試験情報(温度及び相対湿度を変数にして行われたDH試験及びUVDH連続試験)から予測した寿命年数である。その結果、出願人は、図33及び図34で示されたように、両者が実用的に許容できる誤差の範囲において良好に合致することを確認した。したがって、上述した、寿命年数Yの予測、グラフを用いた寿命年数Yの予測、及び月別の気温情報を用いた寿命年数Yの予測は、いずれも、極めて有用であることが確かめられた。すなわち、上述したそれぞれの寿命の予測方法は、現実のフィールドにおけるUV及び湿熱による劣化に基づく寿命の予測方法として、定量性及び汎用性が高いのみならず、実用に充分に足るものであることが検証された。
ここで、例えば上述の式(1)によって算出する寿命年数Yと、上述の式(54)や式(56)によって算出する寿命年数YpやYp’との間に、誤差範囲ではない有意差が生じる場合、算出される寿命年数Yを、補正係数を使って補正してもよい。以下、補正される前の寿命年数Yを「寿命年数Ybf」とし、補正した後の寿命年数Yを「寿命年数Yaf」と記す。
寿命年数Yaf=寿命年数Ybf×Fc 式(64)
Fc={Σ(Yp/Ybf)}/回収品追加試験サンプル数Nf 式(65)
ここで、総和区間は、フィールド回収品の追加試験におけるサンプル数Nf分である。Ypは、フィールド回収品ごとに異なる値である。また、Ybfは、PVモジュールの設置された地域及び/又はPVモジュールの設置態様などに応じて異なる値である。また、Ypの代わりにYp’を用いてもよい。
以上説明したように、一実施形態に係る情報処理装置1によれば、フィールドにおけるUV及び湿熱による劣化に基づく寿命の年数Yを予測することができる。このため、一実施形態に係る情報処理装置1は、PVモジュールの出力保証期間(年数)Ypwを設定することにより、以下の式(66)に示すように、UV及び湿熱のストレスに対する出力保証の安全率を算出することができる。式(66)において、UV及び湿熱のストレスに対する出力保証の安全率を、単に「出力保証の安全率Spw」と記す。
出力保証の安全率Spw=寿命年数Y/出力保証期間Ypw 式(66)
以下、従来技術の実情に照らした上で、一実施形態に係る情報処理装置1が行うPVモジュールの寿命予測の効果について、さらに述べる。
(1)上述の出力保証期間Ypwを、根拠に基づいて(すなわち例えば安全率Spwまで考慮して)設定することはできなかった。このため、ユーザに対してPVモジュール製品の長期信頼性について十分なアピール及び/又は情報提供ができなかった。
(2)発電コスト[円/kWh]を、技術的根拠に基づいて定量的かつ妥当に見積もることができなかった。このため、発電事業の計画段階におけるトータル発電量及び/又は発電コストに関する価値判断の根拠が充分ではなかった。
(3)例えば発電所などにおいて太陽光発電システムを売却する場合、当該システムの資産価値を正当かつ妥当に評価することができなかった。このため、発電事業における経営判断に資する根拠が充分ではなかった。
(4)UV光がPVモジュールの寿命に及ぼす影響が大きいことは、近年ようやく知られるようになってきた。しかし、UV光がPVモジュールの寿命に及ぼす影響が具体的にどの程度なのか、技術的根拠に基づいて定量的かつ妥当に見積もることはできなかった。
(5)PVモジュールの製品としての寿命情報を、市場及びユーザが知ることはできなかった。このため、市場及びユーザは、実際には寿命に長短のある製品を、充分な情報もないまま選ばざるを得なかった。
(6)PVモジュールの長期の信頼性に関して、メーカー各社の品質差が可視化されないまま、市場において玉石混交の流通状態となっている。このような状態は、今後の太陽光発電の産業及び市場の健全な発展に鑑みて、有益な方向に改善されることが望ましい。
以下、上述した実施形態を、適宜変形又は変更した実施形態について、さらに説明する。
図4及び図5に示した実施形態において、ステップS11の「UV補正係数Ucを取得」は、UVの影響を考慮した補正を加味することができる任意のステップにおいて行われてよい。
残存寿命時間τra[時間]=(Y−X)×Heff×365 式(67)
Br=exp(−Ea/kTmp_eff)×τra 式(68)
10 制御部
20 入力部
30 出力部
40 通信部
50 記憶部
Claims (10)
- 太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間の開始時から満了時までに受ける湿熱によるストレス量を表す第1情報、
前記太陽電池モジュールが設置されるフィールドにおいて前記太陽電池モジュールが所定時間当たりに受ける湿熱によるストレス量を表す第2情報、及び、
前記フィールドにおいて前記太陽電池モジュールが受ける紫外線によるストレス量を表す第3情報の入力に基づいて、
前記太陽電池モジュールが前記フィールドに設置される場合に前記太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能と想定される期間に関する結果情報を出力する、情報処理装置。 - 前記第1情報は、前記太陽電池モジュールについて2以上の温度条件において行われる湿熱試験の結果から得られる湿熱劣化の活性化エネルギーに基づいて生成される、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記第2情報は、前記太陽電池モジュールが設置されるフィールドの1日における前記太陽電池モジュールの最高温度に関する情報に基づいて生成される、請求項1又は2に記載の情報処理装置。
- 前記フィールドにおいて前記太陽電池モジュールが受ける湿熱によるストレスに基づく補正を加味して、前記結果情報を出力する、請求項1から3のいずれかに記載の情報処理装置。
- 太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間の開始時から満了時までに受ける湿熱によるストレス量を表す第1情報を取得するステップと、
前記太陽電池モジュールが設置されるフィールドにおいて前記太陽電池モジュールが所定時間当たりに受ける湿熱によるストレス量を表す第2情報を取得するステップと、
前記フィールドにおいて前記太陽電池モジュールが受ける紫外線によるストレス量を表す第3情報を取得するステップと、
前記第1情報、前記第2情報、及び前記第3情報に基づいて、前記太陽電池モジュールが前記フィールドに設置される場合に前記太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能と想定される期間に関する結果情報を出力するステップと、
を含む、情報処理装置の制御方法。 - コンピュータに、
太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間の開始時から満了時までに受ける湿熱によるストレス量を表す第1情報を取得するステップと、
前記太陽電池モジュールが設置されるフィールドにおいて前記太陽電池モジュールが所定時間当たりに受ける湿熱によるストレス量を表す第2情報を取得するステップと、
前記フィールドにおいて前記太陽電池モジュールが受ける紫外線によるストレス量を表す第3情報を取得するステップと、
前記第1情報、前記第2情報、及び前記第3情報に基づいて、前記太陽電池モジュールが前記フィールドに設置される場合に前記太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能と想定される期間に関する結果情報を出力するステップと、
を実行させるプログラム。 - 同じ仕様の複数の太陽電池モジュールのうち所定のフィールドに設置される第1の太陽電池モジュールが前記所定のフィールドに設置される期間を表す第4情報と、
前記第1の太陽電池モジュールについて行われる湿熱試験の結果から得られる情報であって、前記第1の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間を表す第5情報と、
前記複数の太陽電池モジュールのうち前記第1の太陽電池モジュールとは異なる第2の太陽電池モジュールについて所定の紫外線照射試験の後に行われる湿熱試験から得られる情報であって、前記第2の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間を表す第6情報とに基づいて、
前記第2の太陽電池モジュールが前記所定のフィールドに設置される場合に前記第2の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能と想定される期間に関する結果情報を出力する、情報処理装置。 - 前記第2の太陽電池モジュールは前記所定のフィールドに設置されていない太陽電池モジュールとして、前記結果情報を出力する、請求項7に記載の情報処理装置。
- 同じ仕様の複数の太陽電池モジュールのうち所定のフィールドに設置される第1の太陽電池モジュールが前記所定のフィールドに設置される期間を表す第4情報を取得するステップと、
前記第1の太陽電池モジュールについて行われる湿熱試験の結果から得られる情報であって、前記第1の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間を表す第5情報を取得するステップと、
前記複数の太陽電池モジュールのうち前記第1の太陽電池モジュールとは異なる第2の太陽電池モジュールについて所定の紫外線照射試験の後に行われる湿熱試験から得られる情報であって、前記第2の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間を表す第6情報を取得するステップと、
前記第4情報、前記第5情報、及び前記第6情報に基づいて、前記第2の太陽電池モジュールが前記所定のフィールドに設置される場合に前記第2の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能と想定される期間に関する結果情報を出力するステップと、
を含む、情報処理装置の制御方法。 - コンピュータに、
同じ仕様の複数の太陽電池モジュールのうち所定のフィールドに設置される第1の太陽電池モジュールが前記所定のフィールドに設置される期間を表す第4情報を取得するステップと、
前記第1の太陽電池モジュールについて行われる湿熱試験の結果から得られる情報であって、前記第1の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間を表す第5情報を取得するステップと、
前記複数の太陽電池モジュールのうち前記第1の太陽電池モジュールとは異なる第2の太陽電池モジュールについて所定の紫外線照射試験の後に行われる湿熱試験から得られる情報であって、前記第2の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能な期間を表す第6情報を取得するステップと、
前記第4情報、前記第5情報、及び前記第6情報に基づいて、前記第2の太陽電池モジュールが前記所定のフィールドに設置される場合に前記第2の太陽電池モジュールが所定の電力を出力可能と想定される期間に関する結果情報を出力するステップと、
を実行させるプログラム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US17/437,404 US11990867B2 (en) | 2019-03-08 | 2020-03-06 | Information processing apparatus, control method, and program |
PCT/JP2020/009892 WO2020184495A1 (ja) | 2019-03-08 | 2020-03-06 | 情報処理装置、制御方法、及びプログラム |
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019043208 | 2019-03-08 | ||
JP2019043208 | 2019-03-08 | ||
JP2019114877 | 2019-06-20 | ||
JP2019114877 | 2019-06-20 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020209732A Division JP2021061749A (ja) | 2019-03-08 | 2020-12-17 | 情報処理装置、制御方法、及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021002987A true JP2021002987A (ja) | 2021-01-07 |
JP6818307B2 JP6818307B2 (ja) | 2021-01-20 |
Family
ID=73995224
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020039351A Active JP6818307B2 (ja) | 2019-03-08 | 2020-03-06 | 情報処理装置、制御方法、及びプログラム |
JP2020209732A Pending JP2021061749A (ja) | 2019-03-08 | 2020-12-17 | 情報処理装置、制御方法、及びプログラム |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020209732A Pending JP2021061749A (ja) | 2019-03-08 | 2020-12-17 | 情報処理装置、制御方法、及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (2) | JP6818307B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113937759A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-01-14 | 国网青海省电力公司 | 具备时空分布的电力负荷预测装置 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005149077A (ja) * | 2003-11-14 | 2005-06-09 | Canon Inc | 中古太陽電池の中古価格算出プログラム、中古価格算出システム及びこれを用いた中古太陽電池取引プログラム、中古太陽電池取引システム |
JP2006067738A (ja) * | 2004-08-27 | 2006-03-09 | Kyocera Corp | 太陽光発電システム |
JP2008171860A (ja) * | 2007-01-09 | 2008-07-24 | Next Energy & Resources Co Ltd | 中古太陽電池モジュールを用いた太陽光発電システムの施工方法 |
JP2011146671A (ja) * | 2009-12-15 | 2011-07-28 | Mitsubishi Plastics Inc | 太陽電池用積層シート及び太陽電池モジュール |
JP2017027419A (ja) * | 2015-07-24 | 2017-02-02 | 一般財団法人電気安全環境研究所 | エネルギー変換手段の特性の時間変化を表現する方法及び装置 |
JP2017055657A (ja) * | 2016-12-07 | 2017-03-16 | 日清紡メカトロニクス株式会社 | 太陽電池モジュールの検査装置およびその検査方法 |
KR20190005514A (ko) * | 2017-07-07 | 2019-01-16 | 전자부품연구원 | 태양전지모듈 열화율 예측방법 |
-
2020
- 2020-03-06 JP JP2020039351A patent/JP6818307B2/ja active Active
- 2020-12-17 JP JP2020209732A patent/JP2021061749A/ja active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005149077A (ja) * | 2003-11-14 | 2005-06-09 | Canon Inc | 中古太陽電池の中古価格算出プログラム、中古価格算出システム及びこれを用いた中古太陽電池取引プログラム、中古太陽電池取引システム |
JP2006067738A (ja) * | 2004-08-27 | 2006-03-09 | Kyocera Corp | 太陽光発電システム |
JP2008171860A (ja) * | 2007-01-09 | 2008-07-24 | Next Energy & Resources Co Ltd | 中古太陽電池モジュールを用いた太陽光発電システムの施工方法 |
JP2011146671A (ja) * | 2009-12-15 | 2011-07-28 | Mitsubishi Plastics Inc | 太陽電池用積層シート及び太陽電池モジュール |
JP2017027419A (ja) * | 2015-07-24 | 2017-02-02 | 一般財団法人電気安全環境研究所 | エネルギー変換手段の特性の時間変化を表現する方法及び装置 |
JP2017055657A (ja) * | 2016-12-07 | 2017-03-16 | 日清紡メカトロニクス株式会社 | 太陽電池モジュールの検査装置およびその検査方法 |
KR20190005514A (ko) * | 2017-07-07 | 2019-01-16 | 전자부품연구원 | 태양전지모듈 열화율 예측방법 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113937759A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-01-14 | 国网青海省电力公司 | 具备时空分布的电力负荷预测装置 |
CN113937759B (zh) * | 2021-10-12 | 2024-02-23 | 国网青海省电力公司 | 具备时空分布的电力负荷预测装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6818307B2 (ja) | 2021-01-20 |
JP2021061749A (ja) | 2021-04-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Koehl et al. | Modelling of conditions for accelerated lifetime testing of Humidity impact on PV-modules based on monitoring of climatic data | |
Ndiaye et al. | Degradations of silicon photovoltaic modules: A literature review | |
Sun et al. | Real‐time monitoring and diagnosis of photovoltaic system degradation only using maximum power point—the Suns‐Vmp method | |
JP6811974B2 (ja) | 情報処理装置、制御方法、及びプログラム | |
Sun et al. | Substantial increase in heat wave risks in China in a future warmer world | |
Nikolaeva‐Dimitrova et al. | Seasonal variations on energy yield of a‐Si, hybrid, and crystalline Si PV modules | |
Reese et al. | Quantitative calcium resistivity based method for accurate and scalable water vapor transmission rate measurement | |
Laronde et al. | Lifetime estimation of a photovoltaic module subjected to corrosion due to damp heat testing | |
JP6818307B2 (ja) | 情報処理装置、制御方法、及びプログラム | |
JP6837649B2 (ja) | 情報処理装置、制御方法、及びプログラム | |
Tsuji et al. | Uniqueness verification of solar spectrum obtained from three sites in Japan based on similar index of average photon energy | |
Doumane et al. | A circuit-based approach to simulate the characteristics of a silicon photovoltaic module with aging | |
Avenel et al. | Accelerated aging test modeling applied to solar mirrors | |
Ashrafi et al. | Uncertainties in runoff projection and hydrological drought assessment over Gharesu basin under CMIP5 RCP scenarios | |
Aboagye et al. | Characterisation of degradation of photovoltaic (PV) module technologies in different climatic zones in Ghana | |
WO2020184495A1 (ja) | 情報処理装置、制御方法、及びプログラム | |
Aboagye et al. | Characterisation of visual defects on installed solar photovoltaic (PV) modules in different climatic zones in Ghana | |
Shen et al. | Constraining anthropogenic CH 4 emissions in Nanjing and the Yangtze River Delta, China, using atmospheric CO 2 and CH 4 mixing ratios | |
Dupuis et al. | Light‐and elevated temperature‐induced degradation impact on bifacial modules using accelerated aging tests, electroluminescence, and photovoltaic plant modeling | |
Kang et al. | Prediction of the potential induced degradation of photovoltaic modules based on the leakage current flowing through glass laminated with ethylene-vinly acetate | |
Kamal et al. | Performance characteristic of a PV module as influenced by dust accumulation: theory versus experiment | |
Bailek et al. | Improved mathematical modeling of the hourly solar diffuse fraction (HSDF)-Adrar, Algeria case study | |
Al Mahdi et al. | Experimentally derived models to detect onset of shunt resistance degradation in photovoltaic modules | |
Atia et al. | Degradation and energy performance evaluation of mono-crystalline photovoltaic modules in Egypt | |
US9726710B2 (en) | Methods and systems for prediction of fill factor in heterojunction solar cells through lifetime spectroscopy |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20200309 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200925 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20200925 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20201007 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20201117 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20201217 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6818307 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |