JP2023102417A - 太陽光発電システム点検装置および点検方法 - Google Patents

Abstract

【課題】メガソーラなどの大規模な太陽光発電システムであっても、より効率的に点検することのできる太陽光発電システム点検装置および点検方法を提供する。
【解決手段】太陽光発電システムの稼働状況に関するモニタリングデータを収録するデータ収録部と、前記モニタリングデータを表示するデータ表示部と、前記モニタリングデータを解析し、異常の有無を判定するデータ解析部と、前記データ解析部における解析の結果、異常があると判定された場合、アラームを発するアラーム発生部と、を具備したモニタリング機構と、前記アラーム発生部からのアラームの発生に応じて、異常の点検のために出動される点検ロボットと、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、太陽光発電システム点検装置および点検方法に関する。

太陽光発電システムの運用および保守点検は、近年の自然災害の激甚化や、電気保安人材の将来的な不足に対する懸念などから、自動点検装置などによる省力化・無人化が求められている。

特にメガソーラと呼ばれる、出力が１ＭＷを超える大規模太陽光発電システムでは、広大かつ環境の異なる敷地内に設置されたシステムを効率的に点検する必要がある。また、太陽光発電システムは、山間部や豪雪地帯、ため池などの水中に設置される場合もあり、設置環境に対してロバストな点検技術が要求される。

現在、ドローンや走行車を用いた太陽光パネルの点検装置および点検方法などが提案されてきているが、これらの従来手法は、運転データや関連データの収集、解析と、監視のための自動機の利用が個別に運用されており、太陽光発電システムの異常とデータを関連づけた上で、点検ロボットを用いて異常個所を調査し、その後の対応を決定する総合的な運転保守システムについては示されていない。

特許第５１９７６４２号公報 特許第６４１５２２９号公報 特開２０１３－３６７４７号公報 特開２０１３－１０９５３３号公報 特開２０１３－２４６７４６号公報

太陽光発電システム向けの点検は、自然災害の激甚化、電気保安人材の将来的な不足などの対策として、点検作業の省力化、無人化が検討されている。特にメガソーラなどでは、広大かつ環境の異なる敷地内に設置されたシステムを効率的に点検する技術が求められる。異常発生時に問題個所および原因を特定し、対処方法を決定するためには、点検データと運転データの関連付け、さらに現場で用いる点検ツールを効果的に活用し、データ収集および解析する手法が求められる。

本発明は、このような従来の事情に対処してなされたもので、メガソーラなどの大規模な太陽光発電システムであっても、より効率的に点検することのできる太陽光発電システム点検装置および点検方法を提供することを目的とする。

実施形態の太陽光発電システム点検装置は、太陽光発電システムの稼働状況に関するモニタリングデータを収録するデータ収録部と、前記モニタリングデータを表示するデータ表示部と、前記モニタリングデータを解析し、異常の有無を判定するデータ解析部と、前記データ解析部における解析の結果、異常があると判定された場合、アラームを発するアラーム発生部と、を具備したモニタリング機構と、前記アラーム発生部からのアラームの発生に応じて、異常の点検のために出動される点検ロボットと、を有する。

本発明の実施形態によれば、メガソーラなどの大規模な太陽光発電システムであっても、より効率的に点検することのできる太陽光発電システム点検装置および点検方法を提供することができる。

実施形態に係る太陽光発電システム点検装置の概略構成を示す図。 実施形態に係る太陽光発電システム点検装置のデータ表示部における表示例を示す図。 実施形態に係るデータ解析部の概略構成の例を示す図。 実施形態に係るデータ解析部の概略構成の他の例を示す図。 実施形態に係るデータ解析部の概略構成のさらに他の例を示す図。 発電量の推移とモニタリングデータの時間変化の相関の例を（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）のグラフで示す図。 他の実施形態に係る太陽光発電システム点検装置の概略構成を示す図。 実施形態における点検ロボットと太陽光発電パネルの裏面を下側から見た図。 太陽光発電パネルと点検ロボットの位置関係を側面側から示した図。

以下、実施形態について、図面を参照して説明する。

本実施形態では、太陽光発電システムにおける点検データと運転データの関連付け、さらに現場で用いる点検ツールを効果的に活用し、データ収集および解析を行う。図１に示すように、本実施形態における太陽光発電システム点検装置は、モニタリング機構１と、点検ロボット５０とを具備している。

上記モニタリング機構１は、データ収録部２と、データ表示部３と、データ解析部４と、アラーム発生部５とを具備している。モニタリング機構１には、例えば、発電量、日照量、温度、湿度、監視映像、地盤状況（形状、水分等）等のモニタリングデータが入力され、これらのモニタリングデータは、データ収録部２に収集、保存される。また、データ収録部２には、作業員が直接又は点検ロボット５０を使用して点検することによって得られた作業員点検データも保存される。これらのデータは、データの種類、エリア、日付などによりタグ付けされて、蓄積される。

データ解析部４では、データ収録部２に収集、保存されたモニタリングデータ及び作業員点検データを解析し、太陽光発電システムが正常な状態であるか、正常な状態を逸脱した異常な状態であるかを判定する。この場合、異常な状態としては、例えば、パネルの損傷や、電気系統のショート、積雪、パネル温度上昇、影の影響などによる発電量低下などが挙げられる。さらに、データ解析部４では、データの変化傾向に特徴があるかについても解析する。データの変化傾向の特徴としては、例えば、一時的に発電量が低下して直ぐに回復した場合や、発電量が徐々に低下していく場合等がある。

データ解析部４の解析の結果、太陽光発電システムに異常があると判定された場合、アラーム発生部５にてアラームを出し、さらに、点検ロボット５０の出動が必要な場合は、点検ロボット５０を出動させる。この場合、大規模太陽光発電システムにおいては、大規模太陽光発電システムを構成する各エリア毎に異常の有無が判定され、点検ロボット５０は、異常があると判定されたエリアに出動させる。

図２は、モニタリング機構１のデータ表示部３の表示画面であるダッシュボード６の表示例を示している。図２に示す例では、ダッシュボード６に、大規模太陽光発電システムを構成する一部のエリアの監視カメラ映像７、発電量表示部８、日射量表示部９、作業員点検データ表示部１０およびメガソーラの全体状況を示す全体状況表示部１１が表示されている。これは一例であり、その他、ユーザが必要とする情報を画面に表示しても良い。

例えば、メガソーラのあるエリア内の点検結果に異常があった場合、異常指示１２として、画面上に矢印等で表示することが可能である。また、エリアごとの発電量を、メガソーラ全体状況１１を示す画面上に、発電量表示１３として「〇〇Ｗ」のように表示することもできる。また、データ解析部４における異常、正常の判定結果をダッシュボード６に表示するようにしても良い。さらに、データ表示部３であるダッシュボード６に表示するデータの種類、表示形式、配置は、ユーザインターフェースを用いて、ユーザにより任意に変更可能である。

データ解析部４の構成例を図３に示す。図３に示すデータ解析部４は、データ入力部１４と、条件設定部１５と、データ出力部１６とを具備している。条件設定部１５には、予め、入力されるデータによって、異常と判定する場合と正常と判定する場合の判定条件を、例えば、境界を示す閾値等として、設定しておく。そして、データ入力部１４から入力された入力データ１７が、この条件設定部１５を経て、データ出力部１６から正常データ１８または異常データ１９として出力される。

また、データ解析部４の解析に機械学習を用いることもできる。機械学習を用いたデータ解析部４の構成例を図４に示す。図４に示すデータ解析部４は、データ入力部１４と、機械学習モデル２０と、データ出力部１６とを具備している。機械学習モデル２０は、人工知能（ＡＩ）から構成され、予めディープラーニング等の機械学習により構築される。そして、データ入力部１４から入力された入力データ１７が、この機械学習モデル２０を経て、データ出力部１６から正常データ１８または異常データ１９として出力される。

また、図５に示すように、データ解析部４に、上述した条件設定部１５と、機械学習モデル２０の双方を設けても良い。この場合、データの解析に２つ以上のデータの組み合わせを行い、正常または異常の判定をすることも可能である。

正常または異常の判定を行うモニタリングデータとしては、例えば、発電量の推移を示すモニタリングデータを用いることができる。図６は、縦軸を発電量、横軸を時間として、発電量の推移とモニタリングデータの時間変化の相関の例を示している。

図６（Ａ）は、発電量が、朝方から昼にかけて徐々に増加し昼から夕方にかけて徐々に減少する場合のモニタリングデータの例を示している。

また、図６（Ｂ）は、ある時間から発電量が急激に低下し、この発電量が低下した状態が続く場合のモニタリングデータの例を示しており、図６（Ｃ）は、ある時間から一時的に発電量が低下し、その後まもなく発電量が回復した場合のモニタリングデータの例を示している。

図６に示したモニタリングデータの例の場合、（Ａ）のモニタリングデータの場合、正常な状態と判定することができ、（Ｂ）、（Ｃ）の場合、何らかの異常が発生していると判定することができる。また、（Ｃ）の場合は一度低下した発電量が回復しているため、発電量が低下したまま回復しない（Ｂ）の場合に比べて異常の度合いが低く、その後のメンテナンス等の必要性が低いと判定することができる。

（Ｃ）の場合は、例えば、一時的に太陽光パネルが飛散物や動物等によって覆われて影になった場合等を想定することができる。また、（Ｂ）の場合は、急激に低下した発電量がその後回復しないため、例えば外力等が加わったため太陽光パネルの向きが変わってしまった場合等を想定することができる。このように、発電量の変化傾向だけから異常の有無及びその原因を推定することもできる。

図７は、モニタリング機構１のアラーム発生部５に加えて出動要否決定部２４を設けた構成例を示している。このように構成されたモニタリング機構１では、例えば、アラーム発生部５において、異常判定の内容に応じてランク付けを行い、このランクに基づいて、出動要否決定部２４において点検ロボット５０の出動要否を決定する。この場合、例えば異常判定のランクが低い場合は、現状のままモニタリングを継続する、中程度の場合は、点検ロボット５０による点検を行う、高い場合は、点検ロボット５０ではなく点検作業員を出動させる、などを判断することができる。

図８、図９は、点検ロボット５０及びこの点検ロボット５０を使用した点検方法の例を説明するための図であり、図８は、点検ロボット５０及び太陽光発電パネル１０１の裏面１０２を下側から見た図、図９は、太陽光発電パネル１０１と点検ロボット５０の位置関係を側面側から示した図である。

図９に示すように、太陽光発電パネル１０１を支持する架台１０８は、太陽光発電パネル１０１を所定角度傾けて支持するため、高い側の脚部１０８ａと脚部１０８ａより低い脚部１０８ｂとを有する構造となっている。

点検ロボット５０は、太陽光発電パネル１０１の裏面１０２を撮影するための撮像装置１０３を具備しており、この撮像装置１０３は、移動機構１０４の上に搭載されている。また、撮像装置１０３は、太陽光発電パネル１０１の裏面１０２を撮影するためその高さ（撮像光が入射する部分(レンズ)の上側の高さ(図９に示す高さｈ１)）が、高い側の脚部１０８ａに位置する太陽光発電パネル１０１の高さ(図９に示す高さｈ２)よりも低く設定されている。すなわち、撮像装置１０３は、太陽光発電パネル１０１の裏面１０２における最も高い地上高さよりも低い位置に撮像用のレンズ機構を有する。

太陽光発電パネル１０１は、設置環境や日照条件に対して、太陽光の受光量を増やすために、傾斜して設置される場合が多い。太陽光発電パネル１０１の裏面１０２を点検する場合、傾斜した太陽光発電パネル１０１に対応して、撮像時の画角を調整する必要が生じる場合がある。

このため、撮像装置１０３は、撮影する画角を調整するための画角調整機構を具備することが好ましい。画角調整機構は、撮像装置１０３の光学系による調整、あるいは移動機構１０４による撮像装置１０３の撮像方向の調整などの方法が考えられ、それらを組み合わせた方法でも良い。通常、画像を取得する際に行われる焦点位置調整、ズームなどの機能を撮像装置１０３に持たせることは、本実施形態の想定の範囲内である。

太陽光発電パネル１０１の破損などによる異常個所が発熱して、ホットスポットと呼ばれる高温領域になる場合があり、サーモグラフィにより確認する方法などがある。撮像装置１０３は、可視光による外観の点検だけではなく、赤外線、紫外線などの波長を用いても良く、熱画像による温度分布や放電現象などを捉えることができる。

可視光を用いた場合、例えば外観に関する情報が得られる。また、赤外光を用いた場合、例えば熱分布に関する情報が得られる。また、紫外光を用いた場合、例えば放電に関する情報が得られる。このような画像の取得は、波長範囲毎に分けて撮像する方法、ハイパースペクトルカメラのように分光により画像を分別する方法などを採用することが考えられる。

太陽光発電システムの点検では、目視に変わる画像による点検で見つかった異常の具体的なモード（焼損、変色、変形など）を調べるために、各種センサなどからなる点検機構を備えることが有用である。また、図８に示すように、太陽光発電システムには、太陽光発電パネル１０１の他に、太陽光発電パネル１０１を設置する架台１０８、パワーコンディショナ１０９、接続箱１１０、端子箱１１１、ケーブル１１２、コネクタ１１３などの機器が設けられており、これらの機器の状態を点検できるようにすることが好ましい。

目視以外で、点検作業員の五感に頼る点検項目として、ケーブル１１２の過熱による焦げ、架台１０８の錆に触れたときに発する匂いなども、異常の発見につながっている。匂いに対しては、感応膜などを用いた匂いセンサによって検出が可能である。異常を調べるセンサとしては、匂いセンサ以外に、電磁波測定器、非接触温度計、レーザ距離計、レーザ振動計、レーザ誘起ブレークダウン分光装置、渦電流センサ、超音波センサなどがあるが、その他のセンサを用いても良い。

パワーコンディショナ１０９などの電気系統から電磁ノイズＥＭＧが発生することがあり、このノイズを捉えるのに電磁波測定器を用いることができる。電磁ノイズＥＭＧの周波数は、発生部位により異なることがあるため、周波数帯域の異なる電磁波測定器を複数備える構成としても良い。

太陽光発電パネル１０１のホットスポットの熱画像による点検について先述したが、過熱などの温度異常を計測するのに、赤外線を用いた非接触温度計を用いても良い。パネルの過熱部だけでなく、パワーコンディショナ１０９などの各部位の温度異常を計測することで温度異常を見つけることができる。

遠隔かつ非接触で位置や距離を計測する方法としてレーザ光（ＬＢ）用いた技術の適用も考えられる。例えば、自然災害による地滑りや架台１０８の変形、その他の構成機器の傾斜などの異常に対して、レーザ距離計を用いて正常な状態からの変位を知ることができる。

また、架台１０８のぐらつき、締結部のボルトの緩みなどをレーザ振動計で計測することも考えられる。この場合、計測対象の振動をそのまま計測する以外に、加振源を用いて加振して、振動を計測しても良い。

さらに、錆や腐食などが撮像装置１０３で得られた画像や匂いセンサで見つかった場合、レーザ誘起ブレークダウン分光装置を用いれば、異常個所の化学組成についての情報を得ることができる。

太陽光発電パネル１０１のクラックや、架台１０８にできた欠陥、腐食などに対して、渦電流探傷や超音波探傷を応用することも考えられる。例えば、渦電流探傷は、材料の表面欠陥検査などに一般的に適用されている非破壊検査技術であるが、渦電流センサにより太陽光発電パネル１０１のクラック検出に応用することが可能である。

超音波探傷も、様々な対象の非破壊検査に広く用いられているが、太陽光発電システムへの適用を考えた場合、例えば架台１０８の支柱などの地面への埋設部分の腐食を、健全部と腐食部の境界での超音波の反射から超音波センサにより検出する方法などが考えられる。渦電流センサや超音波センサを用いる場合、これらのセンサを測定部位に接触させて測定を行うことが想定される。この場合、例えば、これらのセンサを移動させる駆動機構を設けておき、撮像装置１０３で得られる画像に基づいて駆動機構を駆動し、センサを測定部位に接触させる構成とすることができる。

このように異常個所の点検・分析に各種のセンサを用いることが可能で、これらを個別に、あるいはいくつかを組み合わせて点検ロボット５０に搭載することで、点検に関して必要な情報を得ることができる。点検ロボット５０によって得られた情報は、モニタリング機構１のデータ収録部２に入力され記録される。これらの情報は、データ表示部３としてのダッシュボード６に表示することができる。また、点検ロボット５０の撮像装置１０３によって撮影された動画などの画像もダッシュボード６に表示することができる。

移動機構１０４は例えば、走行車として考えた場合、車輪、キャタピラなどの駆動部、モータ等の駆動源などから構成され得る。この構成以外にも空気圧などにより浮上して、別に設けたプロペラにより推進力を得る方法、水上での移動を考慮したホバークラフトのような構成なども考えられる。

移動機構１０４による点検ロボット５０の移動は、作業者が遠隔操作によって移動方向・速度などについての指示を出し、点検ロボット５０にて信号を受信することで、遠隔から操作する方法があるが、あらかじめ定められた軌道を移動させても良い。

また、あらかじめ設定したプログラムなどによって点検ロボット５０を自動走行させて点検する方法もある。自動走行させる場合、撮像装置１０３により取得する画像内に、点検したい範囲が映っていることを確認しながら走行位置を調整する。また、走行位置の確認は、ＧＰＳによる座標、基点からの移動距離・方向情報、その他、架台１０８などに貼付した位置情報を含むバーコードまたはＱＲコード（登録商標）、位置情報を含んだ画像（架台１０８に記載した番地など）などの情報を用いて、行っても良い。また、走行位置調整は、撮像装置１０３によって得る情報以外に、距離センサなどにより、自動走行する方法も可能である。

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として掲示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１……モニタリング機構、２……データ収録部、３……データ表示部、４……データ解析部、５……アラーム発生部、６……ダッシュボード、７……監視カメラ映像、８……発電量表示部、９……日射量表示部、１０……作業員点検データ表示部、１１……全体状況表示部、１２……異常指示、１３……発電量表示、１４……データ入力部、１５……条件設定部、１６……データ出力部、１７……入力データ、１８……正常データ、１９……異常データ、２０……機械学習モデル、２４……出動要否決定部、５０……点検ロボット、１０１……太陽光発電パネル、１０２……裏面、１０３……撮像装置、１０４……移動機構、１０８……架台、１０９……パワーコンディショナ、１１０……接続箱、１１１……端子箱、１１２……ケーブル、１１３……コネクタ。

Claims (9)

1. 太陽光発電システムの稼働状況に関するモニタリングデータを収録するデータ収録部と、
   前記モニタリングデータを表示するデータ表示部と、
   前記モニタリングデータを解析し、異常の有無を判定するデータ解析部と、
   前記データ解析部における解析の結果、異常があると判定された場合、アラームを発するアラーム発生部と、
   を具備したモニタリング機構と、
   前記アラーム発生部からのアラームの発生に応じて、異常の点検のために出動される点検ロボットと、
   を有することを特徴とする太陽光発電システム点検装置。
   
2. 請求項１に記載の太陽光発電システム点検装置であって、
   前記データ表示部に表示するデータの種類、表示形式、配置が、ユーザインターフェースにより変更可能であることを特徴とする太陽光発電システム点検装置。
   
3. 請求項１又は２に記載の太陽光発電システム点検装置であって、
   前記データ表示部は、複数のエリアから構成される太陽光発電システムの全体を示す表示上に、前記エリア毎の発電量を表示可能とされたことを特徴とする太陽光発電システム点検装置。
   
4. 請求項１～３何れか１項に記載の太陽光発電システム点検装置であって、
   前記データ解析部が条件設定部を具備し、前記条件設定部にあらかじめ設定された条件により、異常の有無を判定することを特徴とする太陽光発電システム点検装置。
   
5. 請求項１～４何れか１項に記載の太陽光発電システム点検装置であって、
   前記データ解析部が機械学習部を具備し、前記機械学習部にあらかじめ機械学習により構築された機械学習モデルにより、異常の有無を判定することを特徴とする太陽光発電システム点検装置。
   
6. 請求項１～５何れか１項に記載の太陽光発電システム点検装置であって、
   前記データ解析部が、発電量の推移と相関のある前記モニタリングデータに基づいて、異常の有無を判定することを特徴とする太陽光発電システム点検装置。
   
7. 請求項１～６何れか１項に記載の太陽光発電システム点検装置であって、
   前記データ解析部における解析の結果、異常があると判定された場合、当該異常の内容に応じて前記点検ロボットの出動要否を決定する出動要否決定部を具備することを特徴とする太陽光発電システム点検装置。
   
8. 請求項１～７何れか１項に記載の太陽光発電システム点検装置であって、
   前記点検ロボットが、太陽光発電パネルの太陽光が照射される照射面と反対側の裏面を撮像するための撮像装置と、
   前記撮像装置を搭載した移動機構と、
   を具備したことを特徴とする太陽光発電システム点検装置。
   
9. 太陽光発電システム点検方法であって、
   請求項１～８何れか１項に記載の太陽光発電システム点検装置を使用して点検を行うことを特徴とする太陽光発電システム点検方法。

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