JP7049440B2 - 太陽光発電故障診断装置、太陽光発電故障診断方法、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、太陽光発電故障診断装置、太陽光発電故障診断方法、プログラムに関する。

例えば、太陽光発電システムの異常を診断する装置が知られている。

特開２０１６－２２０４９号公報

特許文献１に記載されている技術では、太陽光発電システムに係る計測データのうち不適当な発電量データを除外して、残った発電量データを逐次更新して推定パラメータを学習している。そして、推定パラメータから気象条件を勘案して算出される推定発電量と、実測の発電量とを比較して、実測発電量が推定発電量に対して一定値以下の場合に、太陽光発電システムに異常があると判定している。

しかし、該技術では、実測発電量と推定発電量とを絶対比較しているため、太陽光発電システムの設置環境や固有の特性によるバラつきを考慮できず、太陽光発電システムの設置環境や固有の特性により生じる変動をとらえて、太陽光発電システムに異常があると判定してしまう虞があった。

前述した課題を解決する主たる本発明は、所定の太陽電池ごとに電気的に接続された複数の太陽電池から出力される電気諸量を示す諸量情報を前記所定の太陽電池ごとに取得する取得部と、前記諸量情報に基づいて、電気諸量に関する前記複数の太陽電池に対する前記所定の太陽電池の乖離率を示す第１の諸量値を算出する算出部と、前記第１の諸量値から第２の諸量値を出力する低域通過フィルタ部と、前記第１の諸量値と前記第２の諸量値との比較結果に基づいて、前記所定の太陽電池ごとに太陽電池の状態を判定する判定部と、を備える。

本発明の他の特徴については、添付図面及び本明細書の記載により明らかとなる。

本発明によれば、太陽光発電システムの設置環境や固有の特性におけるバラつきをとらえて故障していると診断する不具合を解消できる。

太陽光発電システムの構成の一例を示す図である。 ストリング監視装置をストリングに取り付ける結線方法を示す図である。 ストリング監視装置と管理装置との通信状況を概念的示す図である。 ストリング監視装置の構成の一例を示す図である。 第１通信装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 第１通信装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。 管理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 第２通信装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。 太陽光発電故障診断装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 太陽光発電故障診断装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。 天気表の一例を示す表である。 ストリング監視装置配置管理表の一例を示す表である。 電気諸量表の一例を示す表である。 乖離率表の一例を示す表である。 乖離率学習値表の一例を示す表である。 ストリングの電流と乖離率との関係をプロットした第１グラフである。 ストリングの電流における乖離率と乖離率学習値との関係をプロットした第２グラフである。 ストリングの電圧における乖離率と乖離率学習値との関係をプロットした第３グラフである。 ストリングのインピーダンスにおける乖離率と乖離率学習値との関係をプロットした第４グラフである。 太陽光発電故障診断装置の故障判定手順を示すフロー図である。

本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。なお、図１～図１８において、同一のものについては同一の数字を付して説明する。

＝＝＝太陽光発電システム１００の構成＝＝＝
図１～図３を参照しつつ、太陽光発電故障診断装置１０が故障判定する太陽光発電システム１００について説明する。

図１は、太陽光発電システム１００の構成の一例を示す図である。図１に示すように、太陽光発電システム１００は、例えば、パワーコンディショナ１１０（ＰＣＳ：Power Conditioning System）と、接続箱１２０と、複数の太陽電池パネル１３１で構成されるストリング１３０と、ストリング監視装置１４０（ＳＳＵ：String Sensor Unit）と、管理装置１５０（ＭＵ：Management Unit）と、ネットワーク装置１６０（ＮＷ：Network Device）と、で構成されている。

パワーコンディショナ１１０は、接続箱１２０から送電される電力を直流から交流に変換する装置である。パワーコンディショナ１１０から出力される電力は電力系統に供給される。

接続箱１２０は、複数のストリング１３０が電気的に接続される部材である。各ストリング１３０から送電される直流電力は、接続箱１２０を介してパワーコンディショナ１１０に送電される。

ストリング１３０は、複数の太陽電池パネル１３１を直列に接続して構成される、太陽電池パネル１３１のユニットである。図１乃至図１９において、ストリング１３０に付されている例えば“１－１－１”などの番号は各ストリング１３０を一意に識別する識別子であるストリングＩＤを示し、以下において、例えば“１－１－１”の番号のストリング１３０を“１－１－１ストリング１３０”と表記して説明する。太陽電池パネル１３１は、受光面が上方に向けて平面的に配列され、表面側が樹脂や強化ガラス等で保護された複数の太陽電池パネルで構成されている。

ストリング監視装置１４０は、所定のストリング１３０の電流、電圧またはインピーダンス（以下、「電気諸量」と称する。）を計測または算出するとともに、他のストリング監視装置１４０および管理装置１５０と無線通信する機能を有する。図２は、ストリング監視装置１４０をストリング１３０に取り付ける結線方法を示す図である。図２に示すように、ストリング監視装置１４０は、直列に接続される複数の太陽光電池パネルの間に接続されている。これにより、ストリング１３０内に流れる電流やストリング１３０内の電圧を計測することができる。ストリング監視装置１４０の第１通信装置１４４から、計測された電気諸量を示す諸量情報を管理装置１５０に送信する。ストリング監視装置１４０の構成については、詳細に後述する。

管理装置１５０は、ストリング監視装置１４０から受信した諸量情報を、ネットワーク装置１６０を介して太陽光発電故障診断装置１０に転送する装置である。管理装置１５０の構成については、詳細に後述する。

管理装置１５０は、ストリング監視装置１４０との間で例えばマルチホップ方式の無線通信ネットワーク（以下、「マルチホップネットワーク」と称する。）を構成する。マルチホップネットワークでは、例えば２．４ＧＨｚ帯や９２０ＭＨｚ帯等の周波数帯の電波を利用し、ＩＥＥＥ８０２．１５．４等の無線通信規格に準拠して通信される。なお、上記周波数帯や無線通信規格は、電波の到達距離や隣接して配置されるストリング監視装置１４０間の距離などに応じて適宜最適なものが選択される。マルチホップネットワークは、例えば、管理装置１５０をルートとしてストリング監視装置１４０が階層的に接続するツリー型、複数のストリング監視装置１４０が管理装置１５０に直接接続するスター型など、接続形態は必ずしも限定されない。

図３は、ストリング監視装置１４０と管理装置１５０との通信状況を概念的示す図である。図７に示すように、管理装置１５０およびストリング監視装置１４０には、マルチホップネットワークを構築するために、マルチホップネットワークにおいて夫々が一意に識別される識別子である管理装置ＩＤおよびストリング監視装置ＩＤがそれぞれに付与されている。管理装置ＩＤおよびストリング監視装置ＩＤは、例えば、それぞれに固有に付与される物理アドレスであり、例えばＭＡＣアドレスである。管理装置１５０およびストリング監視装置１４０は、それぞれに付与されている管理装置ＩＤおよびストリング監視装置ＩＤを記憶している。

なお、本実施形態においては管理装置１５０およびストリング監視装置１４０が無線通信することとして説明しているが、光ケーブルなどの通信ケーブルによる有線通信によりネットワークを構築していてもよい。

ネットワーク装置１６０は、管理装置１５０をネットワーク１７０に接続するための装置である。ネットワーク装置１６０は、有線方式または無線方式の中継装置であり、例えばスイッチングハブやルータなどである。ネットワーク１７０とは、例えばインターネットや専用線などであり、太陽光発電故障診断装置１０とネットワーク装置１６０とは該ネットワーク１７０を介して通信可能に接続される。なお、ネットワーク装置１６０は、例えば中継機能を有する発電所監視装置や監視カメラなどであってもよい。

なお、上記において、太陽光発電故障診断装置１０がネットワーク１７０およびネットワーク装置１６０を介して管理装置１５０に接続されているとして説明したが、これに限定されない。例えば、太陽光発電システム１００は、太陽光発電故障診断装置１０がネットワーク１７０およびネットワーク装置１６０を介さず直接に管理装置１５０から諸量情報を受信するように構成されていてもよい。この場合、太陽光発電故障診断装置１０は、例えばエンクロージャ１８０内に設けられる。この場合においても、無線通信に限定されず、光ケーブルなどの通信ケーブルによる有線通信によるネットワークで構築されていてもよい。

以下において、本実施形態におけるストリング監視装置１４０、管理装置１５０および太陽光発電故障診断装置１０について詳細に説明する。

＝＝ストリング監視装置１４０の構成＝＝
図４、図５、図６を参照しつつ、ストリング監視装置１４０について以下のとおり説明する。

図４は、ストリング監視装置１４０の構成の一例を示す図である。図４に示すように、ストリング監視装置１４０は、電圧検出器１４１と、電流検出器１４２と、ＡＤコンバータ１４３と、第１通信装置１４４と、を含んで構成されている。なお、ストリング監視装置１４０は、ストリング１３０の電流ライン（正側ライン及び負側ライン）から駆動電力が供給される。なお、ストリング監視装置１４０は非常用の補助電源を備えていてもよい。

電圧検出器１４１は、例えば電流ラインの正側ラインと負側ラインとの間の電圧値を計測するように設けられている。電圧検出器１４１は、例えば計測した電圧値（アナログ信号）を増幅してＡＤコンバータ１４３に出力する回路を有する。

電流検出器１４２は、例えば電流ラインに流れる電流を検出する素子を有し、検出した電流値（アナログ信号）を増幅してＡＤコンバータ１４３に出力する回路を有する。

ＡＤコンバータ１４３は、電圧検出器１４１および電流検出器１４２の夫々から入力される電気諸量（電圧値、電流値）を示すアナログ信号をデジタル信号に変換して第１通信装置１４４に出力する装置である。

第１通信装置１４４は、マルチホップネットワークを介して管理装置１５０や他のストリング監視装置１４０と通信するための装置である。図５は、第１通信装置１４４のハードウェア構成の一例を示す図である。図５に示すように、第１通信装置１４４のハードウェアは、プロセッサ１４４１と、メモリ１４４２と、計時装置１４４３と、通信回路１４４４と、を含んで構成される。プロセッサ１４４１は、例えば、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などである。メモリ１４４２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM）などである。プロセッサ１４４１およびメモリ１４４２は、第１通信装置１４４が情報処理装置として機能するための役割を有する。メモリ１４４２には、ファームウェアなどのプログラムやデータが格納される。計時装置１４４３は、例えば、ＲＴＣ（Real Time Clock）などを用いて構成され、時刻情報を出力する。通信回路１４４４は、例えば、高周波増幅回路、変復調回路（周波数変換回路、フィルタ回路、発振回路、直交復調回路、直交変調回路等）、ＡＤコンバータ、ＤＡコンバータなどを含む。

図６は、第１通信装置１４４のソフトウェア構成の一例を示す図である。図６に示すように、第１通信装置１４４のソフトウェアは、マルチホップ通信部１４４ａと、諸量情報送信部１４４ｂと、の機能を実現できる。これらの機能は、例えば、第１通信装置１４４のプロセッサ１４４１がメモリ１４４２に格納されているプログラムを読み出して実行することで実現される。なお、これらの機能は、例えば、ＡＳＩＣ等のハードウェアによって実現してもよい。

マルチホップ通信部１４４ａは、マルチホップネットワークを介して、他のストリング監視装置１４０や管理装置１５０との間で通信を行うための機能である。マルチホップ通信部１４４ａは、例えば、通信を行うための、経路制御機能、アクセス制御機能、チャネル推定／割当機能、誤り制御機能、フロー制御機能、輻輳制御機能、ＱｏＳ管理機能などを含む。マルチホップ通信部１４４ａは、マルチホップネットワークを介して自身以外の宛先のパケットを受信すると、例えば、経路制御機能により経路選択を行い、受信したパケットを、選択した経路上の他のストリング監視装置１４０や管理装置１５０に転送する機能を有する。

諸量情報送信部１４４ｂは、ＡＤコンバータ１４３から入力される電気諸量を諸量情報としてマルチホップネットワークを介して管理装置１５０に送信するための機能である。諸量情報送信部１４４ｂは、所定時間間隔（例えば６０秒毎）で管理装置１５０に諸量情報を送信する。

＝＝管理装置１５０の構成＝＝
図７、図８を参照しつつ、管理装置１５０について以下のとおり説明する。

図７は、管理装置１５０のハードウェア構成の一例を示す図である。図７に示すように、管理装置１５０は、第２通信装置１５１を含んで構成されている。第２通信装置１５１は、ネットワーク１７０に接続するための例えば無線ＬＡＮアダプタやＮＩＣなどのインタフェースを有し、ネットワーク装置１６０を介してネットワーク１７０に接続される。第２通信装置１５１は、マルチホップネットワークを介してストリング監視装置１４０と通信する。

図７に示すように、第２通信装置１５１のハードウェアは、プロセッサ１５１１と、メモリ１５１２と、計時装置１５１３と、通信回路１５１４と、を含んで構成される。各構成要素は、第１通信装置１４４と同様のものであるためその説明を省略する。

図８は、第２通信装置１５１のソフトウェア構成の一例を示す図である。図８に示すように、第２通信装置１５１のソフトウェアは、マルチホップ通信部１５１ａと、故障診断装置通信部１５１ｂと、の機能を実現できる。これらの機能は、例えば、第２通信装置１５１のプロセッサ１５１１がメモリ１５１２に格納されているプログラムを読み出して実行することで実現される。なお、これらの機能は、例えば、ＡＳＩＣなどのハードウェアによって実現してもよい。

マルチホップ通信部１５１ａは、マルチホップネットワークを介してストリング監視装置１４０との間で通信を行うための機能である。マルチホップ通信部１５１ａは、例えば、通信を行うための、経路制御機能、アクセス制御機能、チャネル推定／割当機能、誤り制御機能、フロー制御機能、輻輳制御機能、ＱｏＳ管理機能などを含む。故障診断装置通信部１５１ｂは、ネットワーク装置１６０を介して太陽光発電故障診断装置１０と通信するための機能である。

＝＝太陽光発電故障診断装置１０の構成＝＝
図９～図１８を参照しつつ、太陽光発電故障診断装置１０の構成について以下のとおり説明する。

太陽光発電故障診断装置１０は、太陽光発電システム１００におけるストリング１３０の故障を判定する装置である。なお、以下において、太陽光発電故障診断装置１０が、複数の太陽電池パネル１３１からなるストリング単位で故障判定を行うように説明しているがこれに限定されない。例えば、ストリング１３０を構成する太陽電池パネル１３１単位で故障判定を行ってもよいし、接続箱１２０単位またはパワーコンディショナ１１０単位で故障判定を行ってもよい。この場合、以下説明におけるストリング１３０の記載を太陽電池パネル１３１、接続箱１２０、集電箱またはパワーコンディショナ１１０に置き換えて適用することとする。

図９は、太陽光発電故障診断装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図９に示すように、太陽光発電故障診断装置１０のハードウェアは、プロセッサ１１と、メモリ１２と、記憶装置１３と、入力装置１４と、出力装置１５と、第３通信装置１６と、を含んで構成されている。プロセッサ１１は、例えば、ＭＰＵ、ＣＰＵなどである。メモリ１２は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＮＶＲＡＭなどである。記憶装置１３は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＮＶＲＡＭなどである。入力装置１４は、ユーザから操作入力を受け付けるユーザインタフェースであり、例えば、操作入力装置（キーボード、マウス、タッチパネル等）、音声入力装置（マイクロフォン等）などである。出力装置１５は、各種情報をユーザに提供するユーザインタフェースであり、例えば、表示装置（液晶モニタ等）、音声出力装置（スピーカ等）などである。第３通信装置１６は、ネットワーク１７０に接続するためのインタフェースであり、例えば、無線ＬＡＮアダプタ、ＮＩＣ（Network Interface Card）などである。

図１０は、太陽光発電故障診断装置１０のソフトウェア構成の一例を示す図である。図１０に示すように、太陽光発電故障診断装置１０のソフトウェアは、取得部１０ａと、天気判定部１０ｂと、算出部１０ｃと、低域通過フィルタ部１０ｄと、故障判定部１０ｅと、の機能を有する。これらの機能は、例えば、太陽光発電故障診断装置１０のプロセッサ１１がメモリ１２に格納されているプログラムを読み出して実行することで実現される。なお、これらの機能は、例えば、ＡＳＩＣなどのハードウェアにより実現されてもよい。また、該プロセッサ１１が外部記憶媒体に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現されてもよい。

なお、図１０において、太陽光発電故障診断装置１０が１台の情報処理装置（コンピュータ）で各機能を実現しているように示しているがこれに限定されない。例えば、上述した各機能を２台以上の情報処理装置で分散して実現するように構成されていてもよい。以下においては、一例として１台の情報処理装置で各機能を実現することとして説明する。

太陽光発電故障診断装置１０は、第３通信装置１６を介して入力される諸量情報、上述した各機能で算出される各種情報および外部装置（不図示）から入力される各種情報を記憶テーブルに記録する機能を有する。

具体的に述べると、太陽光発電故障診断装置１０は、図１１のような日射量情報と天気情報とが対応付けられている一例を示す天気表１０ｆと、図１２のようなストリングＩＤとストリング監視装置１４０の物理アドレス（例えばＭＡＣアドレス）とが対応付けられている一例を示すストリング配置管理表１０ｇと、図１３のようなストリングＩＤと各ストリング１３０の諸量情報とが対応付けられている一例を示す電気諸量表１０ｈと、図１４のような所定の時刻におけるストリングＩＤと乖離率を示す乖離率情報とが対応付けられている一例を示す乖離率表１０ｉと、図１５のような所定の時刻におけるストリングＩＤと乖離率学習値を示す乖離率学習値情報とが対応付けられている一例を示す乖離率学習値表１０ｊと、を記憶装置１３に格納している。

以下、太陽光発電故障診断装置１０の各機能について詳細に説明する。

取得部１０ａは、ストリング１３０から出力される電気諸量を示す諸量情報を取得する機能である。また、気象庁データベース２００などの一般に公開されているデータベースとアクセスする必要がある場合には、該データベースから所定の情報を取得する機能を有する。取得部１０ａで取得された各種情報は、太陽光発電故障診断装置が各種機能を発揮するために利用される。

天気判定部１０ｂは、ストリング１３０の故障を判定する現時点の天気を判定する機能である。天気判定部１０ｂは、例えば、気象庁データベース２００や太陽光発電システム１００に近接して設けられる日射量計１９０から取得する現時点の日射量情報に基づいて、天気表１０ｆから現時点の天気を判定する。ただし、天気判定部１０ｂは、天気表１０ｆを用いることなく例えば気象庁データベース２００などから太陽光発電システム１００の設置場所の天気情報を取得して、現時点の天気を判定してもよい。判定される天気は、少なくとも“晴れ”か“曇り”で示されていればよい。

算出部１０ｃは、例えば、現時点の天気が“晴れ”と判定された場合に乖離率を算出する機能である。算出部１０ｃは、例えば、所定の時点における、所定の接続箱１２０に接続される全てのストリング１３０（以下、「全ストリング１３０」と称する。）の電気諸量値の平均を算出する機能を有する。接続箱１２０に接続される全ストリング１３０とは、例えば、図１に示すように、接続箱１２１に接続される１－１－１～１－１－３ストリング１３０や、接続箱１２２に接続される１－２－１～１－２－３ストリング１３０をいう。なお、以下においては、全ストリング１３０を接続箱１２１に接続される１－１－１～１－１－３ストリング１３０として説明する。算出部１０ｃは、所定のストリング１３０の電気諸量値と全ストリング１３０の電気諸量値の平均とに基づいて乖離率を算出する機能を有する。なお、算出部１０ｃの算出に用いられる電気諸量値（電流値、電圧値またはインピーダンス値）は、電気諸量表１０ｈから取得される値である。

具体的に、算出部１０ｃで算出される乖離率は、式（１）に示すように、所定のストリング１３０の電気諸量値を、全ストリング１３０における電気諸量値の平均で除して算出される値を、例えば“１”から引いて百分率に換算した値である。

式（１）における“ｎ”は例えば接続箱１２１に接続されているストリング１３０の台数である。

ただし、太陽光発電故障診断装置１０では、上記の式（１）により乖離率を算出することに限定されず、例えば、所定のストリング１３０における電気諸量値を全ストリング１３０における電気諸量値の平均で除して算出される値を百分率に換算した値を、乖離率としてもよい。また、例えば、所定のストリング１３０における電気諸量値を全ストリング１３０における電気諸量値の平均で除して算出される値を、乖離率として用いてもよい。以下においては、式（１）で算出された乖離率を用いることとして説明する。

算出部１０ｃは、乖離率情報をストリングＩＤに関連づけて記憶装置１３に格納する。なお、図１４においては１分毎に乖離率を算出しているように示しているがこれに限定されず、算出間隔は任意に設定できることとする。

後述する故障判定に乖離率を用いることで、特許文献１の装置のように各ストリング１３０の電気諸量値の変動を絶対比較により故障判定するのではなく、電気諸量値の平均に基づいて算出する乖離率を用いた相対比較で判定できるため、故障診断の精度を向上できる。

なお、乖離率には、それぞれのストリング１３０から出力される電流値に対する電流乖離率、電圧値に対する電圧乖離率またはインピーダンス値に対するインピーダンス乖離率が含まれる。

具体的に述べると、算出部１０ｃは、所定の時点における所定のストリング１３０の電流値を、同時点における全ストリング１３０の電流値の平均を示す平均電流値で除した値を“１”から引いて百分率に換算して電流乖離率を算出する。同様に、所定の時点における所定のストリング１３０の電圧値を、同時点における全ストリング１３０の電圧値の平均を示す平均電圧値で除した値を“１”から引いた値を百分率に換算して電圧乖離率を算出する。同様に、所定の時点における所定のストリング１３０のインピーダンス値を、同時点の全ストリング１３０のインピーダンス値の平均を示す平均インピーダンス値で除した値を“１”から引いた値を百分率に換算してインピーダンス乖離率を算出する。

図１６は、一例として１－１－１ストリング１３０におけるストリング電流と電流乖離率との関係をプロットした第１グラフである。図１６を参照しつつ、よりわかりやすく電流乖離率について説明すると、算出部１０ｃは、所定の時刻において、太い実線で示される“１－１－１ストリングの電流”を不図示の全ストリング電流で除して、細い実線で示される“１－１－１ストリングの電流乖離率”を算出する。同様にして、太い破線で示される“１－１－２ストリングの電流乖離率”および細い破線で示される“１－１－３ストリングの電流乖離率”を算出する。図示していないが、電圧乖離率およびインピーダンス乖離率についても同様に算出される。

なお、上記において、算出部１０ｃは、電流乖離率、電圧乖離率およびインピーダンス乖離率を算出する際に、全ストリング１３０の電気諸量値の平均を用いているように説明したがこれに限定されない。例えば、算出部１０ｃは、全ストリング１３０の電気諸量値の平均に代えて、全ストリング１３０の電気諸量値における中央値、最も多く出現する電気諸量値を示す頻出値または全ストリング１３０の電気諸量値のうち特定の異常値を排除した電気諸量値の平均を示す特定平均値の何れを用いて乖離率を算出してもよい。これにより、太陽光発電システム１００の設置場所や設備仕様に応じた特性に合わせて計算手法を設定することができるため、故障診断の精度を向上させることができる。

低域通過フィルタ部１０ｄは、低域通過フィルタを実現する機能である。低域通過フィルタ部１０ｄは、変化の小さい乖離率をよく通過させ、変化の大きい乖離率を変化の小さい乖離率の成分よりも通過させないという特性を有する。

具体的には、低域通過フィルタ部１０ｄでは、入力信号である乖離率の変動を１ヶ月や２ヶ月程度吸収できるように設計されていることが好ましい。言い換えると、低域通過フィルタ部１０ｄの機能を実現する積分回路に入力信号である乖離率の出力信号である乖離率学習値が、該乖離率学習値が安定する高さの６３％になるまでの時間（時定数）が１ヶ月や２ヶ月程度であることが好ましい。

低域通過フィルタ部１０ｄは、図１５に示すように、ストリングＩＤに関連づけて乖離率学習値を示す乖離率学習値情報を記憶装置１３に格納する。なお、図１５においては６０秒毎に乖離率を算出しているように示されているがこれに限定されず、算出部１０ｃの算出間隔に応じて設定される。

低域通過フィルタ部１０ｄは、ＩＩＲ（Infinite impulse response）フィルタであることが好ましいが、ＦＩＲ（finite impulse response）フィルタであってもよい。ＩＩＲフィルタを用いる場合は、少ない演算で性能の高いフィルタを設計することができるという効果を奏する。ＦＩＲフィルタを用いる場合は、全ての極が限定にあるため制御が安定するという効果を奏する。なお、低域通過フィルタ部１０ｄの機能をハードウェア（アナログ回路）で実現してもよい。

図１７は、一例として１－１－１ストリング１３０の電流値における乖離率と乖離率学習値との関係をプロットした第２グラフである。図１７に示すように、太陽光発電故障診断装置１０は、乖離率表１０ｉおよび乖離率学習値表１０ｊに基づいて第２グラフを作成する。第２グラフからわかるように、低域通過フィルタ部１０ｄに入力された電流乖離率（一点鎖線）は、変動の少ない電流乖離率学習値（破線）として出力される。図１８は、一例として１－１－１ストリング１３０の電圧値に対する電圧乖離率と電圧乖離率学習値との関係をプロットした第３グラフである。図１９は、一例として１－１－１ストリング１３０のインピーダンスにおけるインピーダンス乖離率とインピーダンス乖離率学習値との関係をプロットした第４グラフである。図１８に示す電圧乖離率（一点鎖線）および図１９に示すインピーダンス乖離率（一点鎖線）についても図１７に示す電流乖離率と同様に、電圧乖離率学習値（破線）およびインピーダンス乖離率学習値（破線）として出力される。

このように乖離率学習値を用いることで、各ストリング１３０の特性のバラつきに影響されることなく、後述する故障を判定するために適切な比較が可能となる。

なお、低域通過フィルタ部１０ｄに入力する信号を、乖離率に代えて電気諸量値を入力してもよい。この場合、乖離率学習値としては、電気諸量値の変化をなだらかに校正された電気諸量学習値が出力される。これにより、乖離率を用いた相対比較と同じように後述する故障判定部１０ｅが判定できる。

故障判定部１０ｅは、乖離率と乖離率学習値とに基づいてストリング１３０が故障しているか否かを判定する機能である。故障判定部１０ｅは、乖離率と乖離率学習値との偏差が、所定の期間続けて、所定の値以上／を超えてまたは所定の値以下／未満であるか否かを判定した結果に基づいて、ストリング１３０の状態を判定する。なお、以下においては、説明の便宜上、“所定の値以上／を超えてまたは所定の値以下／未満”を“所定の値以上または所定の値以下”として示す。偏差とは、例えば乖離率から乖離率学習値を引いた値である。所定の期間続けてという意味には、例えば、１日のうち日出から日没までの間に所定の時間継続してということと、所定の値以上または所定の値以下の偏差が生じた時点から日没までの時間と翌日の日出から経過した時間の合計が所定の時間を経過していることと、を含む。

一例として、日出が７時で日没が１７時の状況において、故障判定部１０ｅが、ストリング１３０が故障していると判定する場合について以下具体的に説明する。所定の期間が４時間に設定され、例えば１５時に偏差が所定の値以上または所定の値以下であると判定された場合、故障判定部１０ｅは、１５時から日没の１７時までの２時間の間に継続して偏差が所定の値以上または所定の値以下であると判定し、翌日の日出の７時から９時までの２時間の間に継続して偏差が所定の値以上または所定の値以下であると判定したとき、４時間（所定の期間）続けて偏差が所定の値以上または所定の値以下であると判定し、ストリング１３０が故障していると判定する。

＝＝太陽光発電故障診断装置１０の故障判定フロー＝＝
図２０は、太陽光発電故障診断装置１０の故障判定手順を示すフロー図である。図２０を参照しつつ、太陽光発電故障診断装置１０の故障判定フローについて以下のとおり説明する。なお、以下説明において、各機能を主語にしている場合は、プロセッサ１１がプログラムを読み出して所定の機能を実現することを意味する。

取得部１０ａは、第３通信装置１６を介してストリング１３０の諸量情報を取得する。また、取得部１０ａは、気象庁のデータベースや日射量計１９０などの他の装置から各種情報を取得する。取得部１０ａは、取得した諸量情報および各種情報をストリングＩＤに対応付けて記憶装置１３に格納する。

先ず、天気判定部１０ｂは、日射量計１９０から取得する日射量情報と天気表１０ｆとに基づいて天気を判定する（Ｓ１０）。具体的には、日射量が所定の値以上であれば“晴れ”と判定され、日射量が所定の値未満であれば“曇り”と判定される。天気判定部１０ｂが“曇り”と判定した場合（Ｓ１０：ＮＯ）、再度判定を行う。天気判定部１０ｂが“晴れ”と判定した場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、日射量が安定していると判定して処理を移行する。

次に、算出部１０ｃは、記憶装置１３からストリングＩＤおよび該ストリングＩＤに紐付けられる諸量情報を取得する（Ｓ１１）。

次に、算出部１０ｃは、現時点における電気諸量値の平均を算出する。具体的に、算出部１０ｃは、例えば、故障判定の対象であるストリング１３０が接続されている接続箱１２０に接続される全ストリング１３０における夫々の電気諸量値を合計した電気諸量値の平均を算出する（Ｓ１２）。算出した電気諸量値の平均を記憶装置１３の電気諸量表１０ｈに格納する。

次に、算出部１０ｃは、故障判定の対象であるストリング１３０の電気諸量値を上述した全ストリング１３０の電気諸量値の平均で除した値を“１”から引いて百分率に換算して乖離率を算出する（Ｓ１３）。算出した乖離率を示す乖離率情報を記憶装置１３の乖離率表１０ｉに格納する。

次に、低域通過フィルタ部１０ｄは、算出部１０ｃで算出した乖離率情報を入力信号として、乖離率学習値を出力する（Ｓ１４）。出力された乖離率学習値を示す乖離率学習値情報を記憶装置１３の乖離率学習値表１０ｊに格納する。

次に、故障判定部１０ｅは、所定の時刻における、乖離率と乖離率学習値とを比較する（Ｓ１５）。故障判定部１０ｅは、乖離率と乖離率学習値との絶対値の偏差が所定の値よりも小さい場合（Ｓ１５：偏差小）、ストリング１３０が故障していないと判定し、Ｓ１０に処理を移行する。乖離率と乖離率学習値との絶対値の偏差が所定の値以上の場合（Ｓ１５：偏差大）、故障判定部１０ｅは経過時間に関する経過時間変数をインクリメントする（Ｓ１６）。故障判定部１０ｅは、経過時間変数と所定の期間とを比較する（Ｓ１７）。所定の期間とは、例えば経過時間が４時間を経過しているか否かを判定する場合は該時間（分）に対応する値の “２４０”を示す。

ここで、図１７～図１９を参照しつつ、電流乖離率、電圧乖離率およびインピーダンス乖離率と、電流乖離率学習値、電圧乖離率学習値およびインピーダンス乖離率学習値と、をそれぞれ比較して経過時間を判定する処理について詳細に説明する。

図１７の第２グラフでは、一例として１－１－１ストリング１３０における、電流値を実線で示し、電流乖離率を一点鎖線で示し、電流乖離率学習値を破線で示し、１３時１０分にストリング１３０が故障したこととして示している。所定のストリング１３０が故障すると、該ストリング１３０の電流値が増加する。つまり、該ストリング１３０の電流値が全ストリング１３０における電流値の平均と比べて相対的に増加する。したがって、該ストリング１３０の電流値を該平均で除して算出される電流乖離率は増加する。具体的に、図１７では、電流乖離率がおおよそ“－１．０％”から“＋１．０％”に増加している。

図１７に示すように、電流乖離率を入力信号とする低域通過フィルタ部１０ｄから出力される電流乖離率学習値は、ほとんど増加しない。この電流乖離率学習値を用いることにより、各ストリング１３０固有の特性のバラつきによる故障の誤判定を回避するように、適切な比較が可能となる。具体的には、例えば、出力される電流値が相対的に低いストリング１３０である場合、該電流値を全ストリング１３０の電流値の平均と絶対比較して判定するとき、該電流値と該平均との偏差が大きいと判定し、ストリング１３０が故障していると判定する虞がある。このように、電流乖離率と、該電流乖離率の変化を小さくした電流乖離率学習値と、を比較することにより、ストリング固有の特性のバラつきに影響されることなくストリング１３０の故障を判定できる。

故障判定部１０ｅは、電流乖離率から電流乖離率学習値を引いた偏差が所定の値以上であるか否かを判定する。そして、故障判定部１０ｅは、該偏差が所定の値以上である状態が所定の期間継続したときに、ストシングが故障していると判定する。具体的に、例えば所定の値を“１．０”に設定している場合、図１７においては１３時１１分に偏差が所定の値（１．０）以上になっているため、故障判定部１０ｅは該時刻から経過時間を計時する。

図１８の第３グラフでは、一例として１－１－１ストリング１３０における、電圧値を実線で示し、電圧乖離率を一点鎖線で示し、電圧乖離率学習値を破線で示し、１３時１０分にストリング１３０が故障したこととして示している。所定のストリング１３０が故障すると、該ストリング１３０の電圧値が減少する。つまり、該ストリング１３０の電圧値が全ストリング１３０における電圧値の平均と比べて相対的に減少する。したがって、該ストリング１３０の電圧値を該平均で除して算出される電圧乖離率は減少する。具体的に、図１８では、電圧乖離率がおおよそ“０．０％”から“－１．０％”に減少している。

図１８に示すように、電圧乖離率を入力信号とする低域通過フィルタ部１０ｄから出力される電圧乖離率学習値は、ほとんど増加しない。この乖離率学習値を用いる理由は電流乖離率学習値を用いる理由と同様であるためその説明を省略する。

故障判定部１０ｅは、電圧乖離率から電圧乖離率学習値を引いた偏差が所定の値以下であるか否かを判定する。そして、故障判定部１０ｅは、該偏差が所定の値以下である状態が所定の期間継続したときに、ストシングが故障していると判定する。具体的に、例えば所定の値を“０．５”に設定している場合、図１８においては１３時１１分に偏差が所定の値（０．５）以下になっているため、故障判定部１０ｅは該時刻から経過時間を計時する。

図１９の第３グラフでは、一例として１－１－１ストリング１３０における、インピーダンス値を実線で示し、インピーダンス乖離率を一点鎖線で示し、インピーダンス乖離率学習値を破線で示し、１３時１０分にストリング１３０が故障したこととして示している。所定のストリング１３０が故障すると、該ストリング１３０のインピーダンス値が減少する。つまり、該ストリング１３０のインピーダンス値が全ストリング１３０におけるインピーダンス値の平均と比べて相対的に減少する。したがって、該ストリング１３０のインピーダンス値を該平均で除して算出されるインピーダンス乖離率は減少する。具体的に、図１９では、インピーダンス乖離率がおおよそ“０．０％”から“－１．０％”に減少している。

図１９に示すように、インピーダンス乖離率を入力信号とする低域通過フィルタ部１０ｄから出力されるインピーダンス乖離率学習値は、ほとんど増加しない。この乖離率学習値を用いる理由は電流乖離率学習値を用いる理由と同様であるためその説明を省略する。

故障判定部１０ｅは、インピーダンス乖離率からインピーダンス乖離率学習値を引いた偏差が所定の値以下であるか否かを判定する。そして、故障判定部１０ｅは、該偏差が所定の値以下である状態が所定の期間継続したときに、ストシングが故障していると判定する。具体的に、例えば所定の値を“０．５”に設定している場合、図１９においては１３時１１分に偏差が所定の値（０．３）以下になっているため、故障判定部１０ｅは該時刻から経過時間を計時する。

故障判定部１０ｅは、上述したように、経過時間を計時した結果、経過時間が所定の時間を経過していないと判定した場合（Ｓ１７：ＮＯ）、ストリング１３０が故障していないと判定し、Ｓ１０に処理を移行する。

故障判定部１０ｅは、経過時間が所定の時間を経過したと判定した場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、ストリング１３０が故障していると判定する（Ｓ１８）。太陽光発電故障診断装置１０は、ストリング１３０が故障していることを示し故障信号を出力装置１５に出力する。

なお、上記において故障判定部１０ｅは、乖離率と乖離率学習値とに基づいてストリング１３０の故障を判定しているとして説明したがこれに限定されない。例えば、故障判定部１０ｅは、電気諸量値と電気諸量学習値とに基づいてストリング１３０が故障しているか否かを判定してもよい。

＝＝＝まとめ＝＝＝
以上説明したように、本実施形態に係る太陽光発電故障診断装置１０は、ストリング１３０（太陽電池）から出力される電気諸量を示す諸量情報を取得する取得部１０ａと、諸量情報に基づいて、電気諸量に関する乖離率（第１の諸量値）を算出する算出部１０ｃと、乖離率（第１の諸量値）から乖離率学習値（第２の諸量値）を出力する低域通過フィルタ部１０ｄと、乖離率（第１の諸量値）と乖離率学習値（第２の諸量値）との比較結果に基づいて、ストリング１３０（太陽電池）の状態を判定する故障判定部１０ｅと、を備える。本実施形態によれば、乖離率および乖離率学習値により相対比較によりストリング１３０の故障判定をするため、電気諸量値を所定の値と絶対比較により故障判定するよりも、精度よく故障判定することができる。

また、本実施形態に係る太陽光発電故障診断装置１０の故障判定部１０ｅは、所定の期間、連続して、乖離率（第１の諸量値）と乖離率学習値（第２の諸量値）との差が所定の値以上または所定の値以下であると判定した場合に、ストリング１３０（太陽電池）が異常状態であると判定する。本実施形態によれば、影や雲の影響による短期的な電気諸量値の変化をストリング１３０の故障と判定させないため、故障判定の精度を向上できる。

また、本実施形態に係る太陽光発電故障診断装置１０の算出部１０ｃは、ストリング１３０の電流値、電圧値またはインピーダンス値を、全ストリング１３０の電流値、電圧値またはインピーダンス値における平均か、中央値か、頻出値か、特定平均値かで除した結果に基づいて、電流乖離率、電圧乖離率またはインピーダンス乖離率を算出する。太陽光発電システム１００の設置場所や設備仕様に応じた特性に合わせて計算手法を設定することができるため、故障診断の精度を向上させることができる。

なお、上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。

１０ 太陽光発電故障診断装置
１０ａ 取得部
１０ｃ 算出部
１０ｄ 低域通過フィルタ部
１０ｅ 故障判定部

Claims (14)

1. 所定の太陽電池ごとに電気的に接続された複数の太陽電池から出力される電気諸量を示す諸量情報を前記所定の太陽電池ごとに取得する取得部と、
   前記諸量情報に基づいて、電気諸量に関する前記複数の太陽電池に対する前記所定の太陽電池の乖離率を示す第１の諸量値を算出する算出部と、
   前記第１の諸量値から第２の諸量値を出力する低域通過フィルタ部と、
   前記第１の諸量値と前記第２の諸量値との比較結果に基づいて、前記所定の太陽電池ごとに太陽電池の状態を判定する判定部と、
   を備えることを特徴とする太陽光発電故障診断装置。
2. 前記判定部は、前記第１の諸量値と前記第２の諸量値との差が所定の値以上または所定の値以下であるか否かを判定した結果に基づいて、前記太陽電池の状態を判定する
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の太陽光発電故障診断装置。
3. 前記判定部は、所定の期間、連続して、前記第１の諸量値と前記第２の諸量値との差が所定の値以上または所定の値以下であると判定した場合に、前記太陽電池が異常状態であると判定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の太陽光発電故障診断装置。
4. 前記算出部は、前記所定の太陽電池から出力される電流の大きさを示す電流値を、前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電流の大きさを示す複数の電流値に応じた電流変換値で、除した結果に基づいて算出される電流乖離率を、前記第１の諸量値として算出する
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一項に記載の太陽光発電故障診断装置。
5. 前記電流変換値は、
   前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電流の大きさを示す複数の電流値の平均を示す電流平均値か、
   前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電流の大きさを示す複数の電流値のメジアンを示す電流中央値か、
   前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電流の大きさを示す複数の電流値のうち最も多く出現する頻出電流値か、
   前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電流の大きさを示す複数の電流値のうち特定の値を排除した電流値の平均を示す電流特定平均値か、
   のいずれかである
   ことを特徴とする請求項４に記載の太陽光発電故障診断装置。
6. 前記算出部は、前記所定の太陽電池から出力される電圧の大きさを示す電圧値を、前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電圧の大きさを示す複数の電圧値に応じた電圧変換値で、除した結果に基づいて算出される電圧乖離率を、前記第１の諸量値として算出する
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一項に記載の太陽光発電故障診断装置。
7. 前記電圧変換値は、
   前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電圧の大きさを示す複数の電圧値の平均を示す電圧平均値か、
   前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電圧の大きさを示す複数の電圧値のメジアンを示す電圧中央値か、
   前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電圧の大きさを示す複数の電圧値のうち最も多く出現する頻出電圧値か、
   前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電圧の大きさを示す複数の電圧値のうち特定の値を排除した電圧値の平均を示す電圧特定平均値か、
   のいずれかである
   ことを特徴とする請求項６に記載の太陽光発電故障診断装置。
8. 前記算出部は、前記所定の太陽電池から出力される電圧の大きさを示す電圧値を、前記所定の太陽電池から出力される電流の大きさを示す電流値で、除して算出されるインピーダンス値を、前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電圧の大きさを示す複数の電圧値のそれぞれを、前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電流の大きさを示す複数の電流値のそれぞれで、除して算出されるインピーダンス値に応じたインピーダンス変換値で、除した結果に基づいて算出されるインピーダンス乖離率を、前記第１の諸量値として算出する
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一項に記載の太陽光発電故障診断装置。
9. 前記インピーダンス変換値は、
   前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電圧の大きさを示す複数の電圧値のそれぞれを、前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電流の大きさを示す複数の電流値のそれぞれで、除して算出される複数のインピーダンス値の平均を示すインピーダンス平均値か、
   前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電圧の大きさを示す複数の電圧値のそれぞれを、前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電流の大きさを示す複数の電流値のそれぞれで、除して算出される複数のインピーダンス値のメジアンを示すインピーダンス中央値か、
   前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電圧の大きさを示す複数の電圧値のそれぞれを、前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電流の大きさを示す複数の電流値のそれぞれで、除して算出される複数のインピーダンス値のうち最も多く出現する頻出インピーダンス値か、
   前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電圧の大きさを示す複数の電圧値のそれぞれを、前記複数の太陽電池から前記所定の太陽電池ごとに出力される電流の大きさを示す複数の電流値のそれぞれで、除して算出される複数のインピーダンス値のうち特定の値を排除したインピーダンス値の平均を示すインピーダンス特定平均値か、
   のいずれかである
   ことを特徴とする請求項８に記載の太陽光発電故障診断装置。
10. 前記低域通過フィルタ部は、ＩＩＲフィルタである
    ことを特徴とする請求項１乃至請求項９の何れか一項に記載の太陽光発電故障診断装置。
11. 前記低域通過フィルタ部は、ＦＩＲフィルタである
    ことを特徴とする請求項１乃至請求項９の何れか一項に記載の太陽光発電故障診断装置。
12. コンピュータに、
    所定の太陽電池ごとに電気的に接続された複数の太陽電池から出力される電気諸量を示す諸量情報を前記所定の太陽電池ごとに取得する取得機能と、
    前記諸量情報に基づいて、電気諸量に関する前記複数の太陽電池に対する前記所定の太陽電池の乖離率を示す第１の諸量値を算出する算出機能と、
    前記第１の諸量値から第２の諸量値を出力する低域通過フィルタとなるフィルタ機能と、
    前記第１の諸量値と前記第２の諸量値との比較結果に基づいて、前記所定の太陽電池ごとに太陽電池の状態を判定する判定機能と、
    を実現させるためのプログラム。
13. コンピュータに、
    所定の太陽電池ごとに電気的に接続された複数の太陽電池から出力される電気諸量を示す諸量情報を前記所定の太陽電池ごとに取得する取得機能と、
    前記諸量情報に基づいて、電気諸量に関する前記複数の太陽電池に対する前記所定の太陽電池の乖離率を示す第１の諸量値を算出する算出機能と、
    前記第１の諸量値から第２の諸量値を出力する低域通過フィルタとなるフィルタ機能と、
    前記第１の諸量値と前記第２の諸量値との比較結果に基づいて、前記所定の太陽電池ごとに太陽電池の状態を判定する判定機能と、
    を実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み込み可能な記録媒体。
14. コンピュータが、
    所定の太陽電池ごとに電気的に接続された複数の太陽電池から出力される電気諸量を示す諸量情報を前記所定の太陽電池ごとに取得する取得ステップと、
    前記諸量情報に基づいて、電気諸量に関する前記複数の太陽電池に対する前記所定の太陽電池の乖離率を示す第１の諸量値を算出する算出ステップと、
    前記第１の諸量値から第２の諸量値を出力する低域通過フィルタで処理するフィルタステップと、
    前記第１の諸量値と前記第２の諸量値との比較結果に基づいて、前記所定の太陽電池ごとに太陽電池の状態を判定する判定ステップと、
    を実現する太陽光発電故障診断方法。

Images