JP6759081B2 - 太陽電池特性の把握方法および太陽光発電制御システム - Google Patents

Description

本発明は、複数の太陽電池モジュールにて構成される太陽電池特性の把握方法および太陽光発電制御システムに関する。

太陽光発電システムにおいて、複数の太陽電池モジュールを制御するパワーコンディショナの直流側の制御は、最大電力を取り出すためのＭＰＰＴ（Maximum Power Point Tracking）制御と、系統網を安定化させるための出力抑制制御の２つに大別される。近年、メガソーラに代表されるような大規模発電システムの急激な普及により、系統の安定運用が重視され、出力抑制制御を行う割合が増加している。

ＭＰＰＴ制御では、パワーコンディショナが太陽電池からの電圧と電流の積である電力が最大になる出力電圧で電流を取り出すように制御する。太陽光発電システムが、ＭＰＰＴ制御している場合、太陽光発電システムの出力特性は日射量などの環境条件によって大きく変動するため、太陽電池パネルを構成する太陽電池モジュールの故障や劣化によって本来の出力が得られていない場合でも、出力低下を環境条件の影響によるものと区別することが困難である。

この問題を解決するために、特許文献１には、太陽光発電の電流、電圧から太陽電池の日射量と温度を求め、求めた日射量、温度の条件下における理想電力と実電力を比較することで、損失の有無を求める方法が述べられている。特許文献２には、推定日射量、推定動作温度および電流−電圧特性を使用して電流値を推定し、計測された計測電流地と推定電流値を比較して劣化を診断する方法が述べられている。

特開２０１４−０４５０７３号公報 特開２０１５−０６８６９０号公報

特許文献１においては、所定比をかえながら太陽電池の劣化をトラッキングしていく方法は述べられているが、パワーコンディショナがＭＰＰＴ制御を行っているという前提のため、出力抑制制御下での判定をすることについては考慮されていない。

特許文献２では、推定日射量、推定動作温度の推定精度に、結果の精度が左右されるという課題がある。

このように、先行技術文献の技術では、ＭＰＰＴ制御時と出力抑制制御時の両方が混在するシステムにおいては、日射量と動作温度の推定精度に頼らずに、精度の良い処理を行うことが難しい。これは、ＭＰＰＴ制御時と出力抑制制御時のどちらの状態であるかを検知できない環境や、ＭＰＰＴ制御時と出力抑制制御時の両方のデータを利用したい環境では課題となる。

本発明は、出力抑制制御の占める時間帯が長くなっているという事情に鑑み、パワーコンディショナの動作点が、ＭＰＰＴ制御、出力抑制制御のどちらの状態においても太陽電池の電圧−電流特性上のどの点にいるかを高精度に把握することを目的とする。

本発明の一側面は、複数の太陽電池モジュールを直列接続した太陽電池ストリングを並列接続した太陽電池モジュール群と、太陽電池モジュール群を制御するパワーコンディショナと、により構成される太陽光発電システムを診断する、太陽電池特性の把握方法である。この方法では、処理装置、メモリ、インタフェースを備える情報処理装置を用いる。メモリは、太陽電池モジュールの仕様値から定まる第１の逆方向飽和電流を格納する。インタフェースは、パワーコンディショナで計測される、太陽電池モジュール群の電流値を取得する。処理装置は、太陽電池モジュール群の電流値から第２の逆方向飽和電流を計算する計算ステップと、第１の逆方向飽和電流と第２の逆方向飽和電流を比較する比較ステップと、を実行し、比較の結果によって、太陽電池モジュール群が、電流−電圧特性のどの位置でパワーコンディショナによって制御されているかを求める。

本発明の他の一側面は、複数の太陽電池モジュールを直列接続した太陽電池ストリングを並列接続した太陽電池モジュール群と、太陽電池モジュール群を制御するパワーコンディショナと、を備える太陽光発電システムを制御する太陽光発電制御システムである。この、太陽光発電制御システムは、処理装置、メモリ、インタフェースを備える情報処理装置、を備える。この情報処理装置では、メモリは、太陽電池モジュールの仕様値から定まる第１の逆方向飽和電流を格納し、インタフェースは、パワーコンディショナで計測される、太陽電池モジュール群の電流値を取得する。また、処理装置は、太陽電池モジュール群の電流値から第２の逆方向飽和電流を計算する計算ステップと、第１の逆方向飽和電流と第２の逆方向飽和電流を比較する比較ステップと、を実行し、比較の結果によって、太陽電池モジュール群が、電流−電圧特性のどの位置でパワーコンディショナによって制御されているかを求める。

パワーコンディショナの動作点が、ＭＰＰＴ制御、出力抑制制御のどちらの状態においても太陽電池の電圧−電流特性上のどの点にいるかを高精度に把握することができる。

実施例１に係る、太陽光発電システムの構成の一例を示すブロック図である。 実施例１に係る、太陽光発電システムの発電量の一例を示すグラフ図である。 各実施例に係る、ＭＰＰＴ制御時および出力抑制制御時の太陽光発電システムを構成する太陽電池モジュール群の電流−電圧特性と太陽光発電システムの動作ポイントの一例を示すグラフ図である。 各実施例に係る、太陽光発電システムを構成する太陽電池モジュールの等価回路を示す回路図である。 各実施例に係る、太陽光発電システムを構成する太陽電池セルの開放電圧の温度特性の一例を示すグラフ図である。 各実施例に係る、太陽光発電システムが、太陽光発電システムを構成する太陽電池モジュール群の電圧−電流特性のどの位置にいるかを算出するための処理の一例を示す流れ図である。 実施例１、２に係る、太陽電池モジュール群の電圧−電流特性のどの位置にいるかを求めてからの故障診断のフローの一例を示す流れ図である。 実施例２に係る、太陽光発電システムの構成の一例を示すブロック図である。 実施例２に係る、太陽光発電システムの発電量の一例を示すグラフ図である。 実施例３に係る、エネルギーマネジメントシステム構成の一例を示すブロック図である。 実施例３、太陽電池モジュール群の電圧−電流特性のどの位置にいるかを求めてからのエネルギーマネジメントの一例を示す流れ図である。 実施例１、２に係る、太陽光発電システムの故障を判定するアルゴリズムを搭載した監視機能が示すソフト画面の一例を示す図である。 実施例３に係る、エネルギーマネジメントシステムを搭載した監視機能が示すソフト画面の一例を示す図である。

以下、本発明の種々の実施の形態を図面に従い説明する。実施例の一例の概要を示すと、複数の太陽電池モジュールを直列接続した太陽電池ストリ ングを並列接続した太陽電池アレイと、太陽電池アレイを制御するパワーコンディショナにより構成される太陽光発電システムにおいて、太陽電池モジュールの仕様値から予め定まる第１の逆方向飽和電流と、パワーコンディショナで計測される電流値から定まる第２の逆方向飽和電流を比較することで、太陽電池アレイが、電流−電圧特性のどの位置でパワーコンディショナによって制御されているかを求めている。

第１の実施例では、太陽電池モジュールのダイオード接合定数、標準状態（例えば１．０ｋＷ/ｍ^２ 、２９８Ｋ）における太陽電池セルの開放電圧（外部に流す電流が０Ａの時の電圧）、標準状態における太陽電池セルの短絡電流（外部にかかる電圧が０Ｖの時の電流）、太陽電池セルの温度特性とパワーコンディショナで計測される動作電流から、太陽電池の電圧−電流特性上のどの位置で太陽光発電システムが動作しているかを計算する。そして、その位置情報とパワーコンディショナで計測される動作電流と動作電圧から想定日射量と想定温度を求め、その想定日射量と想定温度の条件下での理論電流と計測電流を比較することで故障診断を行う。

図１は、太陽光発電システムの構成を示す図である。太陽光発電システムは、複数の太陽電池モジュール１ａを直列接続した太陽電池ストリング１ｂ、複数の太陽電池ストリング１ｂを束ねる接続箱２を備える太陽電池アレイ１を有する。また、複数の接続箱２を束ねるパワーコンディショナ３、ＨＵＢ１００１、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）１００２、伝送装置１００３によって構成される。

伝送装置１００３からのデータはインターネット等のネットワークＮＷを介して、データセンター４へ送信され、物理スイッチ１００４、中継機器１００５を通じて、データサーバ１００６に格納される。故障診断は、データサーバ１００６から格納されたデータを取り出し、アプリケーションサーバ１００７で実行、診断結果などの表示は、Ｗｅｂサーバ１００８で行い、ファイアウォール１００９、ネットワークＮＷを介して、ＰＣ端末１０１０、携帯端末１０１１で結果を確認することができる。

Ｗｅｂサーバ１００８は、処理装置ＣＰＵ、メモリＭＥＭ、入力および出力のためのインタフェースＩＦ、図示しないがこれらを接続するバスを備える。他のサーバやＰＣ装置も基本的に同様のハードウェア構成である。本実施例では計算や制御等の機能は、メモリＭＥＭに格納されたプログラムが処理装置ＣＰＵによって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。必要なデータやプログラムは、インタフェースＩＦを経由して取得することができる。処理装置ＣＰＵは、これが行う処理の一部または全部を、ＦＰＧＡ（Feld Programmable Gate Array）のようなハードウエアで代替することもできる。メモリは揮発性または不揮発性の半導体メモリのほか、ハードディスク装置のような記憶装置を含んでも良い。

接続箱２には、太陽電池ストリング１ｂに電流が流れ込むのを防止するための逆流防止ダイオード２ａや，万一、大きな電流が流れた場合に、電流経路を遮断するヒューズ２ｂや遮断器２ｃが取り付けられている。接続場で束ねられた複数のストリングの合計は、パワーコンディショナ３に接続される。ここでは、パワーコンディショナ３に接続される複数の太陽電池モジュール１ａのひと固まりを太陽電池モジュール群と表現することとする。太陽電池モジュール群に接続箱２が付属したものが、太陽電池アレイ１となる。

パワーコンディショナ３は、電流計測装置３ａと直流電圧を計測する電圧計測装置３ｂ、ＭＰＰＴ制御もしくは、出力抑制制御を行う制御部１０１２、直流・交流変換部１０１３から構成される。

計測された直流電流と直流電圧は、サンプリング処理部１０１４にて標本化処理され、一方は、制御波形生成部１０１５に送信され、制御部１０１２での指令信号の生成に使用される。もう一方は信号変換伝送装置１０１６経由で、ＨＵＢ１００１、ＰＬＣ１００２、伝送装置１００３を経てネットワークＮＷに送出され、データセンター４へ送られる。

制御部１０１２では、主に前述のＭＰＰＴ制御、出力抑制制御が行われる。ＭＰＰＴ制御は、集約された多数の太陽電池モジュール群から最大電力を取り出せるようにする制御であり、出力抑制制御は、多数の太陽電池モジュール群から取りだされる電力を所定の一定電力に維持するような制御である。制御部１０１２で昇降圧された直流電圧、直流電流は、直流・交流変換部１０１３によって交流に変換され、図示しない系統に連系される。

図２は、ある所定の快晴の日における太陽電池モジュール群から得られる直流電力の観測値５を示したものである。時間帯５ａは、ＭＰＰＴ制御が行われ、８時から１０時付近まで、太陽が昇るとともに出力が時間とともに徐々にあがる。時間帯５ｂでは、出力抑制制御に入り、パワーコンディショナ３から出力される電力が一定に保たれる。

データセンター４のデータサーバ１００６には、おおよそ、１分間隔の電流、電圧情報が送信されることが一般的であり、図２では、８時から１２時の４時間において、２４０サンプルのデータが表示されている。パワーコンディショナ３の電力計測誤差をｘ％とすると、サンプリングによる誤差抑制は、ｘ/√２４０％まで抑制されるので、時間帯５ａ、時間帯５ｂともにそのサンプルのデータは診断に有効活用することが望ましい。

図３は、太陽電池モジュールの電流−電圧特性を示すグラフである。このようなデータは、太陽電池アレイ１を制御する、パワーコンディショナ３により、太陽電池アレイ１の特性として測定される。ここで、電圧が０つまり短絡されるときの電流を短絡電流、電流が０つまり開放される時の電圧を開放電圧、最大電力を取り出すことができる動作点の電流を最大動作電流、最大電力を取り出すことができる動作点の電圧を最大動作電圧と呼ぶ。

図３(a）は、時間帯５ａでの太陽電池モジュール群の、低日射での電流−電圧特性Ｉ５１と高日射での電流−電圧特性Ｉ５２を示し、動作点Ｉ５１ｏ、動作点Ｉ５２ｏは、ＭＰＰＴ制御下におけるパワーコンディショナ３の動作点を示す。ＭＰＰＴ制御下では、動作電流Ｉ５１ａと短絡電流Ｉ５１ｂの比率と、動作電流Ｉ５２ａと短絡電流Ｉ５２ｂの比率が等しくなる（この現象については例えば特許文献２参照）。

図３(b）は、時間帯５ｂでの太陽電池モジュール群の低日射での電流−電圧特性Ｉ５３と高日射での電流−電圧特性Ｉ５４を示し、動作点Ｉ５３ｏ、動作点Ｉ５４ｏは、出力抑制制御下におけるパワーコンディショナ３の動作点を示す。出力抑制制御下では、動作電流Ｉ５３ａと短絡電流Ｉ５３ｂの比率と動作電流Ｉ５４ａと短絡電流Ｉ５４ｂの比率は大きく異なる。つまり、この動作電流と短絡電流の比率ｒは、ＭＰＰT制御時では概ね一定であるが、出力抑制制御時は大きく変化することになる。このため、出力抑制制御時には、電流−電圧特性上のどの位置に動作点Ｉ５３ｏ、Ｉ５４ｏがあるかを検出することは簡単ではない。

図４は、太陽電池モジュール１ａの等価回路を示したものである。太陽電池モジュール１ａは、太陽電池セル７１ａを複数枚直列に並べ、バイパスダイオード７２ｂに区切られたものとして表すことができる。太陽電池セル７１ａは、電流源７２ｃ、バイパスダイオード７２ｄ（ｐｎ接合ダイオード）、シャント抵抗７２ｅ、直列抵抗７２ｆから成る等価回路で表すことできる。日射量に比例した電流が、電流源７２ｃから供給される。モジュール内の太陽電池セルが故障すると、電流経路は、バイパスダイオード７２ｄを迂回する。

ここで、この説明のために、太陽電池の特性について述べる。開放電圧時は、電流源７２ｃの電流がバイパスダイオード７２ｄに流れ込むので、開放電圧をＶｏｃとした場合、セル数がＮcellで構成される太陽電池式は、
Ｉ：出力電流[Ａ]
Ｉｓ：逆方向飽和電流[Ａ]
Ｖ：出力電圧[Ｖ]
Ｉｓｃ：短絡電流[Ａ]
Ｔ：太陽電池素子の絶対温度[Ｋ]
ｋ：ボルツマン定数
ｑ：電子の電荷量[Ｃ]
ｎｆ：接合定数
ｐ：日射量[ｋＷ/ｍ^２]
のパラメータを用いて、式(１)で表すことができる。

Ｉｓｃ・ｐ = Ｉs・{ｅｘｐ（ｑ・(Ｖｏｃ／Ｎcell））／(ｎｆ・ｋ・Ｔ)} …（１）
一方で、逆方向飽和電流は、逆方向バイアスをかけたときの逆方向電流の極限値に相当し、ダイオードの特性として、式（２）のように表すことができる。

Ｉｓ = Ａ・ｅｘｐ｛−Ｅｇo／(ｎｆ・ｋ・Ｔ)} …(２)
ここで、−Ｅｇoは、バンドギャップリファレンスである。式（２）を式（１）に代入して、Ｉｓｃ、Ｖｏｃをそれぞれ標準状態（日射量ｐ = １．０[ｋＷ/ｍ^２]、Ｔ = ２９８[Ｋ]）における短絡電流、開放電圧と定義すると、式（３）として表わすことができる。

Ｉｓｃ = Ａ・ｅｘｐ[ｑ／(ｎｆ・ｋ)・{−(Ｅｇo／ｑ−(Ｖｏｃ／Ｎcell））}／２９８] …(３)
ここで、式（３）の指数関数内
{−(Ｅｇo／ｑ−(Ｖｏｃ／Ｎcell））}／２９８ …(４)
は、図５に示すようなバイパスダイオード７２ｄの開放電圧の温度特性を示す。

図５は、バイパスダイオード７２ｄの開放電圧の温度特性８の一例である。これをβ[ｍＶ／℃]と表わすと、式（３）は、
Ｉｓｃ・ｐ = Ａ・ｅｘｐ[ｑ／(ｎｆ・ｋ)・β] …(５)
となる。日射量１．０[ｋＷ／ｍ^２]の短絡電流Ｉｓｃと開放電圧Ｖｏｃの温度特性βは、太陽電池モジュール仕様書上、既知である。また、ボルツマン定数ｋ、電子の電荷量ｑ[Ｃ]、接合定数ｎｆは、物理パラメータ上、既知である。よって、Ａは式（５）より求めることが可能である。

図６は、この関係を用いて、動作電流と短絡電流の比ｒをＭＰＰＴ制御、出力抑制制御と関係なく求めるためのフローチャートである。この処理は、例えば図１のアプリケーションサーバ１００７によって実行される。アプリケーションサーバ１００７は、処理装置ＣＰＵ、メモリＭＥＭ、入力装置、出力装置を含むインタフェースＩＦを備える、一般的な情報処理装置で構成することができる。処理に必要なデータは、ネットワークＮＷを経由して入力される。あるいは、データサーバ１００６に記憶したデータを用いても良い。

処理Ｓ９５においては、例えばデータサーバ１００６に記憶した仕様書６００１のデータ、ｎｆ、Ｖｏｃ、Ｉｓｃ、βから、式（５）によりＡの値を求めておく。処理Ｓ９６において、式（２）により常温Ｔ＝２９８Ｋでの逆方向飽和電流を求める。ここで求めた逆方向飽和電流をＩｓ0と定義する。処理Ｓ９５と処理Ｓ９５の結果は、予め別途計算しておき、結果だけをアプリケーションサーバ１００７のメモリＭＥＭに格納しておいてもよい。

一方で、まず、処理Ｓ９１において、ｒを図３(a）で示したＭＰＰＴ制御下における比率に暫定として設定する。次に、処理Ｓ９２にて、ネットワークＮＷ経由で得られる、パワーコンディショナ３で計測される太陽電池モジュール群の直流電流値Ｉｏｐａ６００２を用いて、式（６）による日射量計算を行う。パワーコンディショナ３に接続される太陽電池モジュール群のストリング数をｍとする。直流電流値Ｉｏｐａは測定値を、短絡電流Ｉｓｃは仕様書６００１のデータを用いる。
ｐ ＝ (Ｉｏｐａ／ｍ)／ｒ／Ｉｓｃ …（６）
次に、処理Ｓ９３で、式（１）を変形し、日射量：ｐ[ｋＷ／ｍ^２]における太陽電池セルあたりの開放電圧Ｖｏｃ０を以下のように計算する。
Ｖｏｃ０ ＝ (ｎｆ・ｋ・２９８)／ｑ・ｌｎ（ｐ）＋Ｖｏｃ０ …（７）
ｐとＶｏｃ０が求まったら、式（１）を用いて、処理Ｓ９４にて、日射量ｐと開放電圧Ｖｏｃ０によって決定される逆方向飽和電流の計算を行う。ここで、求まる逆方向飽和電流をＩｓと定義する。ここで図６の処理によって、日射量に依存しない第１の逆方向飽和電流Ｉｓ0（逆方向飽和電流１）と、日射量に依存する第２の逆方向飽和電流Ｉｓ（逆方向飽和電流２）の、２つの方法で逆方向飽和電流を求めることができる。そこで、Ｉｓ0を基準として、Ｉｓ0にＩｓが近づくように、処理Ｓ９７、Ｓ９８でｒの値を調整することで、パワーコンディショナ３の制御方式に関係なく、動作電流と短絡電流の比率ｒの値を算出することが可能である。

図７は、ｒの値が固定されたあとの故障診断フローを示したものである。図６で決定したｒと、パワーコンディショナ３で計測される直流電流Ｉｏｐａと直流電圧Ｖｏｐａを用いて故障診断を行う。

まず、処理Ｓ１０１において、再度、式（６）を用いて日射量ｐを計算する。この日射量のことを想定日射量とよぶ。

処理Ｓ１０２では想定温度の算出を行う。処理Ｓ１０２の説明を行う前に、温度の計算方法について説明する。太陽電池モジュール群の太陽電池の開放電圧は、前述の太陽電池セルの温度特性βに、ストリングを構成するセル数をかけたもので表わすことが出来る。常温２９８Ｋにおける開放電圧をＶｏｃ０、ストリングを構成するセル数をＮcellと定義すると、温度Ｔｂにおける開放電圧Ｖｏｃ０_ｂは式（８）で表すことができる。
Ｖｏｃ０_ｂ = Ｖｏｃ０・Ｎcell＋β・Ｎcell・（Ｔｂ−２９８） …（８）
前述の係数ｒを用いると、同様に動作温度Ｔｂの条件において、
Ｉｏｐａ = ｒ・Ｉｓｃ・ｐ …(９)
動作電圧Ｖｏｐａ、開放電圧Ｖｏｃ０_ｂは、
Ｖｏｐａ = Ｎcell・(ｎｆ・ｋ・Ｔｂ）／ｑ・ｌｎ{（Ｉｓｃ・ｐ−Ｉｏｐａ)／Ｉｓ} …（１０）
Ｖｏc０_ｂ = Ｎcell・(ｎｆ・ｋ・Ｔｂ)／ｑ・ｌｎ{（Ｉｓｃ・ｐ)／Ｉｓ} …（１１）
式（９）、式（１０）と式（１１）を纏めると、
Ｖｏｐａ−Ｖｏc０_ｂ = Ｎcell・(ｎｆ・ｋ・Ｔｂ )／ｑ・ｌｎ{１−ｒ} …（１２）
式（１２）に式（８）を代入して、
Ｖｏｐａ−Ｖｏｃ０・Ｎcell−β・Ｎcell・（Ｔｂ−２９８） = Ｎcell・(ｎｆ・ｋ・Ｔｂ)／ｑ・ｌｎ{１−ｒ} …（１３）
つまり、
Ｔｂ = （Ｖｏｐａ−Ｖｏｃ０・Ｎcell＋β・Ｎcell・２９８）／｛Ｎcell・(ｎｆ・ｋ)／ｑ・ｌｎ{１−ｒ}＋β1・Ｎcell｝ …（１４）
処理Ｓ１０２において、式（１４）を用いて、温度Ｔｂを計算する。計算された温度を想定温度と呼ぶ。

次に、想定日射量、想定温度、直流電圧Ｖｏｐａ、セル数Ｎcellの条件下で、太陽電池の特性式（式（１））に当てはめて、パワーコンディショナ３で計測されるべき理論電流を処理Ｓ１０３で計算する。

最後に、処理Ｓ１０４では、理論電流と計測された電流Ｉｏｐａを計算し、理論電流の方が大きければ、処理１０５の故障数の設定で、Ｎcellをディクリメントしながら、理論電流と計測電流が最も近くなるＮcell，想定日射量、想定温度の条件を出し、Ｎcellのディクリメントした量が、パワーコンディショナ３につながる太陽電池モジュール群の損失となる。

図８に第２の実施例の陽光発電システムの構成を示す。実施例１の図１と同じ構成については同じ符号を付して、説明を省略する。ここでは、発電所が実施例１のようにネットワークＮＷに接続されていない場合で、発電所現地にモバイルＰＣ８０１を持参して診断する例である。ＨＵＢにイーサネット（登録商標）をつなげ、モバイルＰＣ８０１でデータを取り、モバイルＰＣ８０１のメモリ、ＣＰＵを活用することで、実施例１と同様の診断を行う。図１の実施例１では、ネットワークＮＷに送信されたデータは、固定された表示装置８０２に表示することも可能である。

図９は、ある所定の快晴の日における直流電力の観測値を示したものである。実施例１の図２とは違い、ＨＵＢ１００１から送信されてくる情報を直接取ってくることが出来るので、ネットワークＮＷを活用する場合と異なり、図９の下部に示すように数秒間隔のデータを取得することが可能である。

しかしながら、現地での診断には長い時間を割くことができないので、図９に記載している１０分程度のデータも用いて診断することが好ましい。パワーコンディショナ３の制御が、ＭＰＰＴ制御をしているか出力抑制制御をしているかは、データを取得するタイミングに依存する。通常モバイルＰＣ８０１の作業者は、現在どちらの制御が行われているかを知る術がない。例えば、図９では、時間帯６ａがＭＰＰＴ制御の時間帯であり、時間帯６ｂが出力抑制制御の時間帯である。このような場合においても、実施例１と同様に、入手できる１秒データに対して、図６、図７のフローで対応することで、いずれの制御が行われているかを意識せずに、図８中の太陽電池モジュール群の損失を高精度に計算することが可能である。

図１０は他の実施例を示す。本発明は、図１０に示すような蓄電池と組み合わせたエネルギーマネジメントシステムに活用することも可能である。このようなシステムでは余剰電力を蓄電池６２に蓄積することで、効率的なエネルギーマネジメントが可能となっている。図中実線は電力の流れを示し、破線はデータあるいは指令の流れを示す。

図１０は、監視できる系統情報と需要予測６００をもとに、中央指令部６０１が、太陽光発電所６０２と蓄電施設６０３に指令を送るシステムである。太陽光発電所６０２は、太陽電池アレイ１とパワーコンディショナ３、および変電所６０４を含む。蓄電施設６０３は、インバータ６１と蓄電池６２を含む。

出力抑制制御が行われている場合など、まず、太陽光発電所６０２から、通信線３１を通じて、あとどのくらい電力を発電できるかを中央指令部６０１に送信する。同時に、蓄電池６２ａ〜６２ｃのトータルのＳＯＣ（State of Charge）を通信線６３を介して中央指令部６０１に送信する。太陽電池アレイ１と蓄電池６２の状態から、最適な蓄電池制御をするために、太陽光発電の出力制御値を通信線３２と６４を介して変電所６０４とインバータ６１に送信する。

図１１にフローチャート例を示す。図７の例と同様の処理には同じ符号を付して、説明を省略する。まず、図６を用いて、現行のパワーコンディショナ３に繋がっている各太陽電池モジュール群が、電流―電圧特性上のどこにいるのかを計算し、実施例１と同様にｒを決定する。

次に、実施例１と同様に処理Ｓ１０１〜Ｓ１０４を介して、各太陽電池モジュール群の想定日射量、想定温度を把握する。各太陽電池モジュール群の想定日射量、想定温度が分かれば、処理Ｓ１１１で、式（１）を用いて太陽電池モジュール群が理論的に最大でどのくらいの電力を発電するかが分かる。

一旦、太陽電池モジュール群の現時点での理論最大電力を求めることが出来たら、出力抑制時の現行の実電力との差から、太陽電池モジュール群の潜在的な発電能力ΔＰを処理Ｓ１１２で計算し、すべてのパワーコンディショナ分のΔＰの和をΣｄＰと定義する（処理Ｓ１１３）。この場合、出力抑制制御によりΣｄＰ分のエネルギー（出力抑制値）が抑制されていることになる。

ここで、蓄電池のＳＯＣ情報から、系統に接続されている蓄電池の残りの総容量（さらに蓄電可能な量）ΣＣを得、ΣＣと現在の系統全体の出力抑制値ΣｄＰから最適なエネルギーマネジメント制御を行う。すなわち、出力抑制制御によって抑制されている出力抑制値ΣｄＰのエネルギーの一部または全部を、蓄電池の充電に回すことで、その分を節電することができる。

図１１の実施例では、例えば、処理Ｓ１１４にて、ΣＣの値がΣｄＰよりも小さい場合は、出力抑制制御による出力抑制値をΣＣ減らすことにより、出力制御地（実電力）はΣＣ増加し、蓄電池６２はΣＣ分のエネルギーにより蓄電され、ΣＣの値の節電（蓄電）が可能となる（処理Ｓ１１５ｂ）。

また、ΣＣの方がΣｄＰよりも大きい場合は、出力抑制値をΣｄＰ減らすことにより、現行の太陽電池への出力制御値をΣｄＰかさ上げすることにより、蓄電池６２はΣｄＰ分のエネルギーにより蓄電され、全体の節電量を増やすことが可能になる（処理Ｓ１１５ａ）。この場合は、システムは、出力抑制制御からＭＰＰＴ制御に切り替わっていることになる。

本発明は、上記の実施例１〜３に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

上述した各構成、機能、処理部等は、主にそれらの一部又は全部を実現するプログラムを作成することによりソフトウェアで実現する場合を中心に説明したが、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良い。

図１２にソフトウェアへの適用例を示す。図１２は図１または図８のシステムに用いる例であり、例えばアプリケーションサーバ１００７あるいはモバイルＰＣ８０１の表示画面に表示される管理画面の一例である。管理画面は表形式で表示され、左の欄から、パワーコンディショナ３のＩＤ、診断日時、理論電流値（Ａ），計測電流値（Ａ）、故障損失（％）、想定日射（ｋＷ／ｍ^２）、想定温度（℃）である。図１２に示すように、故障損失の発生した太陽電池モジュール群については、パワーコンディショナ３毎に損失量を診断結果として表示する。

図１３は他の例であり、図１１で示したシステムに用いる例である。左の欄から、パワーコンディショナ３のＩＤ、出力制御値（ｋＷ）、システム全体の出力抑制値（ＭＷ）および蓄電池の残りの総容量、理論最大電力（ｋＷ）、潜在的な発電能力（ｋＷ）である。エネルギーマネジメントの場合は、図１３に示すように、太陽電池モジュール群の潜在的な発電能力ΔＰ応じて、パワーコンディショナ３毎の出力制御（抑制）を表示する。

以上説明した実施例により、太陽電池の電圧−電流特性上のどの位置において太陽光発電システムが動作しているか把握できるようになり、ＭＰＰＴ制御、出力抑制制御に関係なく、高精度な故障判定を行うことができる。また、出力抑制時の太陽光発電の潜在能力（あとどのくらい発電できる能力があるか）を高精度に把握することにより、蓄電池と組み合わせた効率の良いエネルギーマネジメントシステムを提供することが可能となる。

太陽電池モジュール１ａ、太陽電池ストリング１ｂ、接続箱２、パワーコンディショナ３

Claims (15)

1. 複数の太陽電池モジュールを直列接続した太陽電池ストリングを並列接続した太陽電池モジュール群と、前記太陽電池モジュール群を制御するパワーコンディショナと、により構成される太陽光発電システムを診断する、太陽電池特性の把握方法であって、
   処理装置、メモリ、インタフェースを備える情報処理装置を用い、
   前記メモリは、
   前記太陽電池モジュールの仕様値から定まる第１の逆方向飽和電流Ｉｓ0を格納し、
   前記インタフェースは、
   前記パワーコンディショナで計測される、前記太陽電池モジュール群の電流値Ｉｏｐａを取得し、
   前記処理装置は、
   前記太陽電池モジュール群の電流値Ｉｏｐａから第２の逆方向飽和電流Ｉｓを計算する計算ステップと、
   前記第１の逆方向飽和電流Ｉｓ0と前記第２の逆方向飽和電流Ｉｓを比較する比較ステップと、を実行し、
   前記比較の結果によって、前記太陽電池モジュール群が、電流−電圧特性のどの位置で前記パワーコンディショナによって制御されているかを求める、
   ことを特徴とする太陽電池特性の把握方法。
2. 前記太陽電池モジュールの仕様値は、
   前記太陽電池モジュールの温度特性βと、前記太陽電池モジュールの標準状態の短絡電流Ｉｓｃを含む、
   ことを特徴とする請求項１記載の太陽電池特性の把握方法。
3. 前記計算ステップは、
   前記太陽電池モジュール群の電流値Ｉｏｐａと、太陽電池モジュールの標準状態の短絡電流Ｉｓｃと、前記太陽電池モジュールの短絡電流と動作電流との比率ｒに基づいて、日射条件ｐを計算する日射量計算ステップと、
   前記日射条件ｐを用いて前記太陽電池モジュールの開放電圧Ｖｏｃ０を計算する開放電圧計算ステップとを含む、
   ことを特徴とする請求項１記載の太陽電池特性の把握方法。
4. 前記太陽電池モジュールの短絡電流と動作電流との比率ｒを、
   前記第１の逆方向飽和電流Ｉｓ0と前記第２の逆方向飽和電流Ｉｓの差分が所定の範囲内に入るまで、
   前記比率ｒを調整しながら、前記計算ステップを繰り返す、
   ことを特徴とする請求項３記載の太陽電池特性の把握方法。
5. 前記太陽電池モジュールの短絡電流と動作電流との比率ｒの初期値を、
   ＭＰＰＴ（Maximum Power Point Tracking）制御下における比率に暫定として設定する、
   ことを特徴とする請求項４記載の太陽電池特性の把握方法。
6. 前記計算ステップの終了後の前記太陽電池モジュールの短絡電流と動作電流との比率ｒと、前記パワーコンディショナで計測される前記太陽電池モジュール群の電流値Ｉｏｐａと、前記パワーコンディショナで計測される前記太陽電池モジュール群の電圧値Ｖｏｐａから、
   前記太陽電池モジュールに照射している想定日射量と、前記太陽電池モジュールが動作している想定温度を算出し、
   算出された前記想定日射量、前記想定温度、および前記電圧値Ｖｏｐａから、太陽電池モジュールの理論電流を計算し、
   前記理論電流と、前記パワーコンディショナで計測される前記太陽電池モジュール群の電流値Ｉｏｐａとを比較することで、太陽電池モジュールの損失を診断する、
   ことを特徴とする請求項４記載の太陽電池特性の把握方法。
7. 前記想定日射量と前記想定温度から、前記太陽電池モジュール群の理論最大電力を計算し、
   前記パワーコンディショナで計測される電力情報から実電力量を計算し、
   前記理論最大電力と前記実電力量の差から前記太陽電池モジュールの潜在電力を求める、
   ことを特徴とする請求項６記載の太陽電池特性の把握方法。
8. 複数の太陽電池モジュールを直列接続した太陽電池ストリングを並列接続した太陽電池モジュール群と、前記太陽電池モジュール群を制御するパワーコンディショナと、を備える太陽光発電システムを制御する、太陽光発電制御システムであって、
   処理装置、メモリ、インタフェースを備える情報処理装置、を備え、
   前記メモリは、
   前記太陽電池モジュールの仕様値から定まる第１の逆方向飽和電流Ｉｓ0を格納し、
   前記インタフェースは、
   前記パワーコンディショナで計測される、前記太陽電池モジュール群の電流値Ｉｏｐａを取得し、
   前記処理装置は、
   前記太陽電池モジュール群の電流値Ｉｏｐａから第２の逆方向飽和電流Ｉｓを計算する計算ステップと、
   前記第１の逆方向飽和電流Ｉｓ0と前記第２の逆方向飽和電流Ｉｓを比較する比較ステップと、を実行し、
   前記比較の結果によって、前記太陽電池モジュール群が、電流−電圧特性のどの位置で前記パワーコンディショナによって制御されているかを求める、
   ことを特徴とする太陽光発電制御システム。
9. 前記太陽電池モジュールの仕様値は、
   前記太陽電池モジュールの温度特性βと、前記太陽電池モジュールの標準状態の短絡電流Ｉｓｃを含む、
   ことを特徴とする請求項８記載の太陽光発電制御システム。
10. 前記計算ステップは、
    前記太陽電池モジュール群の電流値Ｉｏｐａと、前記太陽電池モジュールの標準状態の短絡電流Ｉｓｃと、前記太陽電池モジュールの短絡電流と動作電流との比率ｒに基づいて、日射条件ｐを計算する日射量計算ステップと、
    前記日射条件ｐを用いて前記太陽電池モジュールの開放電圧Ｖｏｃ０を計算する開放電圧計算ステップとを含む、
    ことを特徴とする請求項８記載の太陽光発電制御システム。
11. 前記太陽電池モジュールの短絡電流と動作電流との比率ｒを、
    前記第１の逆方向飽和電流Ｉｓ0と前記第２の逆方向飽和電流Ｉｓの差分が所定の範囲内に入るまで、
    前記比率ｒを調整しながら、前記計算ステップを繰り返す、
    ことを特徴とする請求項１０記載の太陽光発電制御システム。
12. 前記太陽電池モジュールの短絡電流と動作電流との比率ｒの初期値を、
    ＭＰＰＴ（Maximum Power Point Tracking）制御下における比率に暫定として設定する、
    ことを特徴とする請求項１１記載の太陽光発電制御システム。
13. 前記計算ステップの終了後の前記太陽電池モジュールの短絡電流と動作電流との比率ｒと、前記パワーコンディショナで計測される前記太陽電池モジュール群の電流値Ｉｏｐａと、前記パワーコンディショナで計測される前記太陽電池モジュール群の電圧値Ｖｏｐａから、
    前記太陽電池モジュールに照射している想定日射量と、前記太陽電池モジュールが動作している想定温度を算出し、
    算出された前記想定日射量、前記想定温度、および前記電圧値Ｖｏｐａから、太陽電池モジュールの理論電流を計算し、
    前記理論電流と、前記パワーコンディショナで計測される前記太陽電池モジュール群の電流値Ｉｏｐａとを比較することで、太陽電池モジュールの損失を診断する、
    ことを特徴とする請求項１１記載の太陽光発電制御システム。
14. 前記想定日射量と前記想定温度から、前記太陽電池モジュール群の理論最大電力を計算し、
    前記パワーコンディショナで計測される電力情報から実電力量を計算し、
    前記理論最大電力と前記実電力量の差から前記太陽電池モジュールの潜在電力を求め、
    前記潜在電力に応じて、系統網の制御信号が決定される、
    ことを特徴とする請求項１３記載の太陽光発電制御システム。
15. 電力を蓄積する蓄電池を備え、
    前記蓄電池の蓄電可能な電力量と前記太陽電池モジュールの潜在電力に応じて、系統網の制御信号が決定される、
    ことを特徴とする請求項１４記載の太陽光発電制御システム。

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