JP7089436B2 - 異常監視システム、異常監視装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、異常監視システム、異常監視装置及びプログラムに関する。

複数の太陽電池で構成される発電設備（以下「太陽光発電設備」ともいう。）を、長期的に安全に運用するには、定期的な点検が推奨される。しかし、太陽電池の最小単位（以下「セル」という。）の１つに異常が生じても発電設備全体としての発電量に変化が現れない。また、発電設備全体の発電量が天気に応じて変動する。このため、セルの異常は見過ごされてきた。

国際公開第２０１５／１６２６３７号

本発明は、太陽電池を単位とする異常の検知を可能とする手法を提供することを目的とし、一部の発明においては、さらに異常の原因又は異常の緊急度合いの推定を可能とする手法の提供を目的とする。

請求項１に記載の発明は、複数の太陽電池で構成される発電設備を上空から撮像した可視光画像に基づいて、当該発電設備を構成する特定の前記太陽電池の異常を検知する検知装置を有する異常監視システムであり、前記検知装置は、前記発電設備の可視光画像のうち影が重なる領域部分で閾値を越える発熱が認められる場合、当該領域部分に位置する前記太陽電池の異常を検知する、異常監視システムである。
請求項２に記載の発明は、前記検知装置は、異常の原因の候補として、前記太陽電池内のバイパスダイオードの故障を出力する、請求項１に記載の異常監視システムである。
請求項３に記載の発明は、前記検知装置は、可視光画像に基づいて異常が検出された場合でも、過去に撮像された可視光画像について検出された異常に比して、異常の程度が改善しているときは、異常への対応の優先度を低く設定する、請求項１に記載の異常監視システムである。
請求項４に記載の発明は、前記検知装置は、前記発電設備を上空から撮像した赤外線画像に基づいて異常が検出された場合でも、過去に撮像された熱赤外線画像について検出された異常に比して、異常の程度が改善しているときは、異常への対応の優先度を低く設定する、請求項１に記載の異常監視システムである。
請求項５に記載の発明は、住宅街に設置されている前記発電設備を上空から撮像した前記可視光画像を取得する取得装置を更に有する、請求項１に記載の異常監視システムである。
請求項６に記載の発明は、住宅街に存在する前記発電設備を上空の人工衛星から撮像した衛星画像を取得する取得装置を更に有する、請求項１に記載の異常監視システムである。
請求項７に記載の発明は、複数の太陽電池で構成される発電設備を上空から撮像した可視光画像に基づいて、当該発電設備を構成する特定の当該太陽電池の異常を検知する検知手段を有し、前記検知手段は、前記発電設備の可視光画像のうち影が重なる領域部分で閾値を越える発熱が認められる場合、当該領域部分に位置する前記太陽電池の異常を検知する、異常監視装置である。
請求項８に記載の発明は、コンピュータに、複数の太陽電池で構成される発電設備を上空から撮像した可視光画像に基づいて、当該発電設備を構成する特定の当該太陽電池の異常を検知する機能を実現させるためのプログラムであり、前記検知する機能は、前記発電設備の可視光画像のうち影が重なる領域部分で閾値を越える発熱が認められる場合、当該領域部分に位置する前記太陽電池の異常を検知する、プログラムである。

請求項１記載の発明によれば、熱赤外線画像だけでは検知できない異常を検知することができる。
請求項２記載の発明によれば、異常の原因の候補を出力できる。
請求項３記載の発明によれば、異常への対応の緊急度合いを出力できる。
請求項４記載の発明によれば、異常への対応の緊急度合いを出力できる。
請求項５記載の発明によれば、住宅街に設置されている太陽電池の異常を検知できる。
請求項６記載の発明によれば、画像を撮像する際の制約が少ないため高頻度で画像を撮像できる。
請求項７記載の発明によれば、太陽電池を単位とする異常の検知を可能とする手法を提供できる。
請求項８記載の発明によれば、太陽電池を単位とする異常の検知を可能とする手法を提供できる。

太陽光発電設備の異常を検知するシステムの構成例を示す図である。 太陽光発電設備の例を示す図である。 クラスタ間をバイパスするバイパスダイオードの接続例を説明する図である。（Ａ）は電流が流れ難いクラスタを含まない場合の電流の流れを示し、（Ｂ）は電流が流れ難いクラスタが含まれる場合の電流の流れを示す。 監視サーバのハードウェア構成の例を示す図である。 監視サーバの機能構成の例を示す図である。 本実施の形態で使用する監視処理の一部を示すフローチャートである。 本実施の形態で使用する監視処理の残りを示すフローチャートである。 太陽光発電設備に上空の雲が重なって写っている可視光画像の例を示す図である。 太陽光発電設備の表面に影が写り込んでいる可視光画像の例を示す図である。 影が重なっている領域で温度異常が検知されたセルと影が重なっていない領域で温度異常が検知されたセルの例を説明する図である。 対応の優先度が低い外観異常の例を示す図である。（Ａ）は前回撮像された可視光画像を示し、（Ｂ）は今回撮像された可視光画像を示す。 対応の優先度が高い外観異常の例を示す図である。（Ａ）は前回撮像された可視光画像を示し、（Ｂ）は今回撮像された可視光画像を示す。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。

＜システムの全体構成＞
図１は、太陽光発電設備の異常を検知するシステムの構成例を示す図である。以下では、このシステムを、異常監視システム１という。
異常監視システム１は、軌道上から地上を撮像する人工衛星１０と、人工衛星１０と通信する地上局２０と、人工衛星１０で撮像された画像データを解析して契約者の太陽光発電設備４２の状態を監視する監視サーバ３０とを有している。
図１では、人工衛星１０を１台だけ描いているが、同じ場所を撮像可能な複数台の人工衛星１０を使用してもよい。人工衛星１０が１日地球を周回する回数や軌道の高度は任意である。人工衛星１０は、例えば太陽同期準回帰軌道で運用される。

人工衛星１０には、地上の可視光画像を撮像する可視光カメラ１１と、地上の熱赤外線画像を撮像する熱赤外線カメラ１２とが搭載されている。各カメラで撮像された画像は、不図示のトランスポンダを通じて地上局２０に送信される。
可視光カメラ１１と熱赤外線カメラ１２は、同じ場所を撮像する。本実施の形態の場合、可視光カメラ１１と熱赤外線カメラ１２は、同じ場所を同時刻に撮像する。
図１では、人工衛星１０によって撮像される２種類の画像のうち可視光画像４０だけを表している。
ここでの可視光画像４０には、複数の住宅４１が含まれている。すなわち、可視光画像４０は、住宅街の画像である。住宅街は、ドローンの飛行に許可が必要とされる地区の一例である。ドローンの飛行に許可が必要な地区には、例えば人口が集中している地区、空港等とその周辺等が含まれる。

図１に示す可視光画像４０には、太陽光発電設備４２を屋根に取り付けた住宅４１が含まれている。
なお、人工衛星１０が撮像する全ての画像に太陽光発電設備４２を屋根に取り付けた住宅４１が含まれるとは限らない。
また、人工衛星１０が撮像する場所は、住居地に限らず、商業地、工業地、山林等でもよい。
また、本実施の形態における人工衛星１０が撮像する太陽光発電設備４２の規模に制約はない。従って、住宅４１の屋根に取り付けられる太陽光発電設備４２に限らず、ビルやマンションの屋上に取り付けられた太陽光発電設備４２、山林や地上に設置された太陽光発電設備４２も監視サービスの対象に含めてもよい。

監視サーバ３０は、太陽光発電設備４２の状態の監視サービスの提供に使用される。監視サーバ３０は、オンプレミス型でもクラウド型でもよい。いずれにしても、監視サービスの提供者は、監視サーバ３０を用いて、契約の対象になった太陽光発電設備４２の状態を監視し、異常の有無や異常の原因として可能性が高い候補を出力する。
監視サーバ３０は、検知装置及び検知手段の一例であるとともに、異常監視装置の一例でもある。

＜太陽光発電設備の構成例＞
ここでは、監視の対象である太陽光発電設備４２について説明する。
図２は、太陽光発電設備４２の例を示す図である。図２に示す太陽光発電設備４２は、いわゆる太陽電池アレイに対応する。
図２に示すように、太陽電池の最小単位はセルと呼ばれる。１セルは、１辺が例えば１５ｃｍの大きさを有し、セル単位で、入射した光エネルギーの強度に比例した電気を発生する。従って、上空の雲、周囲の自然物や人工物が太陽光発電設備４２の一部に影を作る場合にも、入射される光エネルギーの強度に応じた電気の発生が可能である。
図２の場合には、２４個のセルを直列に接続した集合体をクラスタと呼び、更に３個のクラスタを直列に接続した集合体をモジュールと呼ぶ。なお、４個から１０個のモジュールを直列に接続した集合体をストリングと呼び、さらに複数のストリングの集合体を太陽電池アレイと呼ぶ。図２に示す太陽光発電設備４２は、太陽電池アレイに対応する。

図３は、クラスタ間をバイパスするバイパスダイオードＤの接続例を説明する図である。（Ａ）は電流が流れ難いクラスタを含まない場合の電流の流れを示し、（Ｂ）は電流が流れ難いクラスタが含まれる場合の電流の流れを示す。
図３に示すように、バイパスダイオードＤは、対応するクラスタに対して並列に接続されている。クラスタ内の電流の流れが正常である場合、（Ａ）に示すように、電流は７２個のセルを直列に流れる。
これに対し、（Ｂ）の場合、２つ目のクラスタに異常セルが含まれる。異常セルがあると、２つ目のクラスタ内における電流の流れが悪くなる。影がかかって発電量が低下した場合も同様である。この場合、（Ｂ）に示すように、１つ目のクラスタから出力された電流は、２つ目のクラスタに対して並列に接続されているバイパスダイオードＤを介して３つ目のクラスタに流れる。
なお、いずれのクラスタについても流れが悪くなった場合には、前段からの電流は、３つ全てのバイパスダイオードＤを直列に流れ、次段へと出力される。

＜監視サーバ３０の構成例＞
図４は、監視サーバ３０のハードウェア構成の例を示す図である。
監視サーバ３０は、プログラム（基本ソフトウェアを含む）の実行を通じて装置全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１と、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）３０２と、プログラムの実行領域として使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）３０３とを有している。
ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３は、いわゆるコンピュータを構成し、各種の情報処理を実行する。なお、ＲＯＭ３０２は、例えば不揮発性の半導体メモリによって構成される。

また、監視サーバ３０は、基本ソフトウェアや各種のデータベース（ＤＢ）を格納するハードディスク装置（ＨＤＤ）３０４を有している。
本実施の形態の場合、ハードディスク装置３０４には、例えば監視サービスの加入者の情報を保存するサービス加入者データベース（サービス加入者ＤＢ）３０４Ａ、人工衛星１０で撮像された可視光画像を保存する可視光画像データベース（可視光画像ＤＢ）３０４Ｂ、人工衛星１０で撮像された熱赤外線画像を保存する熱赤外線画像データベース（熱赤外線画像ＤＢ）３０４Ｃが保存されている。
もっとも、これらのデータベースは、監視サーバ３０に内蔵されている必要はなく、その一部又は全部が外部のストレージ装置に保存されていてもよい。外部ストレージ装置との接続はインターネット経由でもよい。

ここでのサービス加入者データベース３０４Ａは、太陽光発電設備４２（図１参照）の状態を監視するサービス専用に用意された加入者データベースに限らない。
例えば太陽光発電設備４２の状態の監視が特定のサービスの加入者に対する追加のサービスとして提供される場合には、サービス加入者データベース３０４Ａとして、特定のサービスの加入者の情報を管理する加入者データベースを含めてもよい。
ここでの特定のサービスには、例えばガス供給サービス、電気供給サービスがある。以下では、監視サービスの提供を受けるユーザを契約の形態で区別せず、単に監視サービスの加入者という。

なお、サービス加入者データベース３０４Ａには、監視の対象である太陽光発電設備４２の設置場所を特定する情報が含まれる。設置場所を特定する情報には、例えば所在地、緯度と経度、加入者の住所を用いてもよい。
また、サービス加入者データベース３０４Ａには、異常の発生の有無、異常を検知した日時、異常が検知されたセルの位置、異常の原因、検知された異常の確認や補修の進捗情報、修理の履歴、設置年等も加入者毎に記憶される。

また、可視光画像データベース３０４Ｂは、予め定めた期間の間に撮像された可視光画像を保存する。個々の可視光画像には、撮像の日時、撮像に使用された人工衛星１０、撮像された地上の範囲を規定する情報、解像度（又は分解能）等の情報が紐付けられている。
解像度は、１セルの１辺以下を識別できることが望ましい。ただし、画像処理によって同等の性能が実現されるのであれば、解像度は、１セルの１辺以上でもよい。
熱赤外線画像データベース３０４Ｃは、保存の対象が熱赤外線画像であることを除き、可視光画像データベース３０４Ｂと同様である。
本実施の形態では、可視光画像データベース３０４Ｂと熱赤外線画像データベース３０４Ｃを別に用意しているが区別せず保存してもよい。以下では、人工衛星１０で撮像された可視光画像と熱赤外線画像とを衛星画像ということがある。

この他、図４に示す監視サーバ３０には、ユーザインターフェースとしての表示部３０５と操作入力部３０６、外部との通信に使用される通信インターフェース（通信ＩＦ）３０７が設けられている。
表示部３０５と操作入力部３０６は、監視サーバ３０に対して外付けされていてもよいし、通信インターフェース３０７を通じて監視サーバ３０に接続されている外部の端末の一部でもよい。

図５は、監視サーバ３０の機能構成の例を示す図である。
図５に示す機能構成は、ＣＰＵ３０１等で構成されるコンピュータによるプログラムの実行を通じて実現される。
監視サーバ３０は、サービス加入者データベース３０４Ａから加入者情報を取得する加入者情報取得部３１１と、解析の対象とする画像を特定する解析画像特定部３１２と、特定された可視光画像を解析する可視光画像解析部３１３と、特定された熱赤外線画像を解析する熱赤外線画像解析部３１４として機能する。
本実施の形態の場合、計算資源を有効に活用するため、加入者情報取得部３１１によって、監視サービスの加入者の情報を取得し、監視の対象とする太陽光発電設備４２が設置されている場所を特定する。
解析画像特定部３１２は、加入者に紐付けられている太陽光発電設備４２が設置されている場所を含む可視光画像と熱赤外線画像を特定する。本実施の形態の場合、解析画像特定部３１２は、各画像から解析の対象である太陽光発電設備４２に対応する部分画像も特定する。特定された部分画像は、可視光画像解析部３１３と熱赤外線画像解析部３１４によって解析される。

可視光画像解析部３１３は、解析の対象である可視光画像から監視サービスの対象である太陽光発電設備４２の部分画像を特定し、解析処理を実行する。太陽光発電設備４２の特定には、事前に与えられた太陽光発電設備４２の設置に関する情報を用いてもよいし、人工知能等を用いて生成された学習モデルを使用してもよいし、予め用意された抽出アルゴリズムを使用してもよい。本実施の形態における可視光画像解析部３１３は、太陽光発電設備４２を構成するセル毎に解析処理を実行する。
本実施の形態における可視光画像解析部３１３には、解析機能として、例えば雲の重なりの有無を検知する雲有無検知部３１３Ａと、影の重なりを検知する影領域検知部３１３Ｂと、外観の異常を検知する外観異常検知部３１３Ｃと、外観の異常に対する対応の緊急度を判定する異常度合い判定部３１３Ｄが用意されている。

雲有無検知部３１３Ａは、上空の雲で隠れている太陽光発電設備４２（又はセル）に対応する部分画像を解析の対象から除外する。雲が重なっている部分では地上の情報を取得できないが、画像の全体が雲で隠れていない限り、雲の隙間から確認できる地上の部分画像を目印に、加入者の太陽光発電設備４２が含まれる画像領域を特定可能である。なお、雲が重なっている部分では画像からセルの位置を特定できないので、雲が位置する部分画像を単純に解析の対象から除外してもよい。
影領域検知部３１３Ｂは、太陽光発電設備４２に対応する画像から、自然物や人工物の影が重なっているセルと重なっていないセルを区別して検知する。影が重なっている部分のセルの輝度は、影が重なっていない部分のセルよりも暗く見える。

外観異常検知部３１３Ｃは、太陽光発電設備４２に対応する画像を解析し、外観上の異常を検知する。外観上の異常には、例えば異物の付着、外傷等が想定される。異物には、葉っぱや砂塵のように風によって容易に飛ばされるもの、鳥のフンのように長期に付着するもの等がある。
異常度合い判定部３１３Ｄは、外観上の異常の度合いの判定に用いられる。本実施の形態の場合、異常度合い判定部３１３Ｄは、過去に撮像された画像との比較に基づいて、検知された異常の時間変化を検出し、緊急性の度合いを判定する。異常の程度に変化がないか進行している場合には緊急度合いは高く、異常の程度が改善されている場合には緊急度合いは低い。

熱赤外線画像解析部３１４は、解析の対象である熱赤外線画像から監視サービスの対象である太陽光発電設備４２の部分画像を特定し、解析処理を実行する。なお、太陽光発電設備４２の部分画像の特定には、可視光画像解析部３１３による特定の結果を使用してもよい。
本実施の形態における熱赤外線画像解析部３１４には、解析機能として、温度異常検知部３１４Ａが用意されている。
温度異常検知部３１４Ａによる温度異常の検知では、画像から測定される温度の絶対値を閾値と比較する手法を用いてもよいし、検知の対象であるセルの温度とその周囲のセルの温度との差分値を閾値と比較する手法を用いてもよい。温度異常検知部３１４Ａは、温度の絶対値又は温度の差分値が閾値を越える場合に、セルの温度が異常であると検知する。

＜監視処理動作の例＞
以下では、図６～図１２を使用して、加入者の太陽光発電設備４２を撮像した衛星画像から異常を監視するために実行される処理動作を説明する。
ここで、図６及び図７は、監視処理動作の例を説明する図である。図６は、本実施の形態で使用する監視処理の一部を示すフローチャートである。図７は、本実施の形態で使用する監視処理の残りを示すフローチャートである。図６及び図７に示す記号のＳは、ステップを意味している。
図６及び図７に示す処理は、特定の加入者についての太陽光発電設備４２（図１参照）に対応する部分画像が特定された後に実行される。

監視サーバ３０（図１参照）は、監視対象である太陽光発電設備４２の可視光画像を使用し、処理対象のセルと雲との重なりの有無を判定する（ステップ１）。本実施の形態の場合、画像認識によって雲と認識された範囲内に位置するセルは、雲が重なっていると判定される。因みに、周囲の木々等のために死角に位置するセルも、雲が重なっているものとして扱う。
図８は、太陽光発電設備４２に上空の雲４３が重なって写っている可視光画像４０の例を示す図である。図中の正方形がセルに対応する。図８に示すように、雲４３が重なる部分では、太陽光発電設備４２を構成するセルを認識することはできない。

図６の説明に戻る。
次に、監視サーバ３０は、雲が重なるか否かを確認する（ステップ２）。
処理対象とするセルに雲が重なる場合、ステップ２で肯定結果が得られる。この場合、監視サーバ３０は、処理対象であるセルを解析対象から除外する（ステップ３）。この除外により、解析に用いられる計算資源への負荷が低減される。
一方、処理対象とするセルに雲が重ならない場合、ステップ２で否定結果が得られる。この場合、監視サーバ３０は、監視対象である太陽光発電設備４２の可視光画像を使用し、処理対象のセルと影の重なりの有無を判定する（ステップ４）。ここでの影には、上空の雲の影も含まれる。
図９は、太陽光発電設備４２の表面に影４４が写り込んでいる可視光画像４０の例を示す図である。図中の正方形がセルに対応する。図９に示すように、影４４が重なる部分でも、太陽光発電設備４２を構成するセルの認識が可能である。影４４が重なるセルの輝度は、影４４が重ならないセルの輝度よりも低い。

図６の説明に戻る。
次に、監視サーバ３０は、影が重なるか否かを確認する（ステップ５）。
処理対象とするセルに影が重なる場合、ステップ５で肯定結果が得られる。この場合、監視サーバ３０は、熱赤外線画像を使用し、処理対象であるセルについて温度異常の有無を判定する（ステップ６）。ここでの判定は、測定された温度又は周囲のセルとの温度差と予め定めた閾値との比較により行われる。
前述したように、バイパスダイオードＤ（図３参照）が機能していれば、影がかかったセルを含むクラスタには電流が流れないはずである。逆に、影がかかったセルを含むクラスタに電流が流れていれば、バイパスダイオードＤの故障が疑われる。なお、電流が流れていることは、クラスタ内のセルに通電による発熱が認められることで確かめられる。なお、発電していないセルに電流が流れて発熱すると、セルが破損する原因になる。

次に、監視サーバ３０は、温度異常か否かを確認する（ステップ７）。
影が重なっているセルに温度異常が検知された場合、ステップ７で肯定結果が得られる。
この場合、監視サーバ３０は、異常検知を出力する（ステップ８）。ここでの異常検知には、異常の原因が含まれても良い。例えば異常の原因として、バイパスダイオードＤの故障の可能性を示唆する情報が含まれる。この後、監視サーバ３０は、別のセルを処理対象として、ステップ１から判定を繰り返す。
一方、影が重なっているセルに温度異常が検知されない場合、ステップ７で否定結果が得られる。この場合、監視サーバ３０は、正常検知を出力する（ステップ９）。この後、監視サーバ３０は、別のセルを処理対象として、ステップ１から判定を繰り返す。

ところで、ステップ５で否定結果が得られた場合、監視サーバ３０は、熱赤外線画像を使用し、処理対象であるセルについて温度異常の有無を判定する（ステップ１０）。ステップ１０で処理対象となるセルは、影が重なっていないセルである。ここでの判定も、測定された温度又は周囲のセルとの温度差と予め定めた閾値との比較により行われる。
次に、監視サーバ３０は、温度異常か否かを確認する（ステップ１１）。
影が重なっていないセルに温度異常が検知されない場合、ステップ１１で否定結果が得られる。この場合、監視サーバ３０は、正常検知を出力する（ステップ１２）。この後、監視サーバ３０は、別のセルを処理対象として、ステップ１から判定を繰り返す。
一方、影が重なっていないセルに温度異常が検知された場合、ステップ１１で肯定結果が得られる。この場合、監視サーバ３０は、異常検知を出力する（ステップ１３）。
図１０は、影が重なっている領域で温度異常が検知されたセル４５と影が重なっていない領域で温度異常が検知されたセル４６の例を説明する図である。図１０の場合、影４４が重なる領域内で２つのセルに温度異常が認められ、影４４が重ならない領域内で１つのセルに温度異常が認められている。

図７の説明に戻る。
影が重なっていないセルで温度異常が検知された場合、監視サーバ３０は、可視光画像を用い、セルの外観の異常の有無を判定する（ステップ１４）。具体的には、付着物などの異物や外傷などの有無が判定される。
次に、監視サーバ３０は、異常があるか否かを確認する（ステップ１５）。
外観に異常が見つからない場合、ステップ１５で否定結果が得られる。この場合、監視サーバ３０は、温度異常の原因は、セル内部の問題の可能性が高いと判定結果を出力する（ステップ１６）。この出力の後、監視サーバ３０は、別のセルを処理対象として、ステップ１から判定を繰り返す。
外観に異常が見つかった場合、ステップ１５で肯定結果が得られる。この場合、監視サーバ３０は、温度異常の原因は、セル表面の問題の可能性が高いとの判定結果を出力する（ステップ１７）。

次に、監視サーバ３０は、該当セルに対応する過去の可視光画像を取得する（ステップ１８）。人工衛星１０（図１参照）の場合には、周期的に同じ場所を撮像することが可能であるので、特定の太陽光発電設備４２（図１参照）に対して撮像日時が異なる複数の衛星画像が保存されている。本実施の形態の場合、監視サーバ３０は、同じ太陽光発電設備４２について保存されている可視光画像の中から前回撮像された可視光画像を取得する。
この後、監視サーバ３０は、今回の可視光画像と前回の可視光画像を比較して、外観異常の度合いの変化を判定する（ステップ１９）。例えば前回と今回とで外観異常の内容が同じ（類似を含む）又は異なるか、外観異常の面積や長さが増えているか減っているか等が判定される。

続いて、監視サーバ３０は、外観異常に対する対応の緊急性が高いか否かを判定する（ステップ２０）。
例えば外観異常が鳥のフンの付着や一時的な飛来物に起因する場合、対応の緊急性は低い。この場合、監視サーバ３０は、ステップ２１に進み、外観異常への対応の優先度を低く設定する。なお、優先度の設定後、監視サーバ３０は、別のセルを処理対象として、ステップ１から判定を繰り返す。
図１１は、対応の優先度が低い外観異常の例を示す図である。（Ａ）は前回撮像された可視光画像４０を示し、（Ｂ）は今回撮像された可視光画像４０を示す。図１１の場合、前回の撮像日と今回の撮像日とで４日の差がある。
図１１の場合、可視光画像４０で検知された外観異常４７の大きさが、前回よりも今回の方が小さくなっている。このような事象は、外観異常が風雨などで洗い流される類の汚れである場合に生じる。この種の異常は、急いで対応しなくても問題がないので、対応の優先度が低く設定される。

図７の説明に戻る。
一方、外観異常がガラスの破損などに起因する場合、対応の緊急性は高い。この場合、監視サーバ３０は、ステップ２２に進み、外観異常への対応の優先度を高く設定する。なお、優先度の設定後、監視サーバ３０は、別のセルを処理対象として、ステップ１から判定を繰り返す。
図１２は、対応の優先度が高い外観異常の例を示す図である。（Ａ）は前回撮像された可視光画像４０を示し、（Ｂ）は今回撮像された可視光画像４０を示す。図１２の場合も、前回の撮像日と今回の撮像日との差は４日である。
図１２の場合、可視光画像４０で検知された外観異常４７の大きさが、前回よりも今回の方が大きくなっている。このような事象は、外観異常が風雨などで洗い流される類の汚れではなく、表面ガラスの破損の場合に生じる。この種の異常は、急いで対応する必要があるので、対応の優先度が高く設定される。

＜まとめ＞
以上説明したように、本実施の形態の場合には、太陽光発電設備４２（図１参照）の異常の検知に、可視光カメラ１１（図１参照）と熱赤外線カメラ１２（図１参照）を搭載する人工衛星１０（図１参照）を用いるため、検査範囲についてドローンの場合のような制約がない。例えばドローンを用いる場合には、検査対象である太陽光発電設備４２が存在する場所に人を派遣し、飛行中のドローンの目視による監視、許可の申請等が必要となるが、人工衛星１０を用いる場合には、それらの制約がない。
また、故障はいつ発生するか分からないため、太陽光発電設備４２の異常を検知するサービスを提供するには、継続的又は定期的な検査が効果的である。この観点からも、住宅地のような許可を必要とする空域に何度もドローンを飛ばす必要がない本実施の形態による検査手法は、太陽光発電設備４２の異常の検知に有利である。
また、本実施の形態の場合には、太陽光発電設備４２が交通の不便な場所に設置されている場合でも、高頻度で検査を行うことができる。勿論、高頻度での検査は、住宅地等に設置された太陽光発電設備４２の検査にも有利である。

また、本実施の形態の場合には、同時刻に撮像された可視光画像と熱赤外線画像を用いるので、可能性が高い異常の原因を特定することが可能である。例えばバイパスダイオードの故障であるのか、セル内部の問題であるのか、セル表面の汚れが原因であるのか、セル表面の破損が原因であるのかを特定できる。
このため、現地に人を派遣する場合でも、特定された原因に応じた能力を備える作業員を派遣することが可能になる。例えば鳥のフンなどが原因と分かっていれば清掃業者を手配でき、内部の故障やセル表面の破損である場合には、部品の修理や交換の能力を備える作業者を手配できる。因みに、特定された原因と優先度の情報は、管理サービスを提供する事業者の従業員だけでなく、加入者に対して通知又は提示されてもよい。

＜他の実施の形態＞
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上述の実施の形態に記載の範囲に限定されない。上述の実施の形態に、種々の変更又は改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。
（１）前述の実施の形態では、基本的に１台の人工衛星１０（図１参照）で撮像された可視光画像及び熱赤外線画像を用いているが、複数台の人工衛星１０で撮像された可視光画像及び熱赤外線画像を用いてもよい。例えば同日又は同じ時間帯に撮像された複数の可視光画像及び熱赤外線画像のうち雲や影の影響がない画像を選択的に使用して異常の有無を検知してもよい。
（２）前述の実施の形態で温度異常の判定に用いる閾値は、衛星画像の解像度に応じて変更してもよい。
（３）衛星画像は、撮像と同時に地上局２０（図１参照）に伝送してもよいし、人工衛星１０（図１参照）に蓄積された画像をまとめて伝送してもよい。
（４）前述の実施の形態では、基本的に１つの国又は地域内で監視サービスを提供する場合を想定しているが、人工衛星１０は地球を周回しているため、人工衛星１０が通過する全ての国や地域を対象に監視サービスを提供してもよい。
（５）前述の実施の形態では、基本的に１セルを単位に異常の有無を解析しているが、複数個のセルを単位として異常の有無を判定してもよい。
（６）前述の実施の形態では、人工衛星１０を用いて可視光画像と熱赤外線画像の両方を撮像しているが、いずれか一方だけを撮像してもよい。その場合でも、いずれか一方の画像だけを用いて異常の検知、異常の原因、異常への対応の緊急度合いを判断することができる。例えば可視光画像だけを用いる場合でも、異なる日時に撮像された複数の可視光画像の比較により、外観上の異常の程度の進行具合を検知し、対応の緊急度合いを判断してもよい。また例えば熱赤外線画像だけを用いる場合でも、異なる日時に撮像された複数の熱赤外線画像の比較により、発熱異常の進行具合を検知し、対応の緊急度合いを判断してもよい。例えば特定のセルとその周辺のセルとの温度差が継時的に大きくなるようであれば劣化が進展していると判断し、温度差が徐々に小さくなる又は無くなる場合には一時的な異常と判断できる。
（７）前述の実施の形態においては、人工衛星１０で撮像された太陽光発電設備の可視光画像と熱赤外線画像を処して異常を検知しているが（例えば図６及び図７参照）、いわゆるドローンによって撮像された可視光画像と熱赤外線画像を処理の対象としてもよい。

１…異常監視システム、１０…人工衛星、１１…可視光カメラ、１２…熱赤外線カメラ、２０…地上局、３０…監視サーバ、４０…可視光画像、４１…住宅、４２…太陽光発電設備、３０４Ａ…サービス加入者データベース、３０４Ｂ…可視光画像データベース、３０４Ｃ…熱赤外線画像データベース、３１１…加入者情報取得部、３１２…解析画像特定部、３１３…可視光画像解析部、３１３Ａ…雲有無検知部、３１３Ｂ…影領域検知部、３１３Ｃ…外観異常検知部、３１３Ｄ…異常度合い判定部、３１４…熱赤外線画像解析部、３１４Ａ…温度異常検知部、Ｄ…バイパスダイオード

Claims (8)

1. 複数の太陽電池で構成される発電設備を上空から撮像した可視光画像に基づいて、当該発電設備を構成する特定の前記太陽電池の異常を検知する検知装置
   を有する異常監視システムであり、
   前記検知装置は、前記発電設備の可視光画像のうち影が重なる領域部分で閾値を越える発熱が認められる場合、当該領域部分に位置する前記太陽電池の異常を検知する、異常監視システム。
2. 前記検知装置は、異常の原因の候補として、前記太陽電池内のバイパスダイオードの故障を出力する、請求項１に記載の異常監視システム。
3. 前記検知装置は、可視光画像に基づいて異常が検出された場合でも、過去に撮像された可視光画像について検出された異常に比して、異常の程度が改善しているときは、異常への対応の優先度を低く設定する、請求項１に記載の異常監視システム。
4. 前記検知装置は、前記発電設備を上空から撮像した赤外線画像に基づいて異常が検出された場合でも、過去に撮像された熱赤外線画像について検出された異常に比して、異常の程度が改善しているときは、異常への対応の優先度を低く設定する、請求項１に記載の異常監視システム。
5. 住宅街に設置されている前記発電設備を上空から撮像した前記可視光画像を取得する取得装置を更に有する、請求項１に記載の異常監視システム。
6. 住宅街に存在する前記発電設備を上空の人工衛星から撮像した衛星画像を取得する取得装置を更に有する、請求項１に記載の異常監視システム。
7. 複数の太陽電池で構成される発電設備を上空から撮像した可視光画像に基づいて、当該発電設備を構成する特定の当該太陽電池の異常を検知する検知手段
   を有し、
   前記検知手段は、前記発電設備の可視光画像のうち影が重なる領域部分で閾値を越える発熱が認められる場合、当該領域部分に位置する前記太陽電池の異常を検知する、異常監視装置。
8. コンピュータに、
   複数の太陽電池で構成される発電設備を上空から撮像した可視光画像に基づいて、当該発電設備を構成する特定の当該太陽電池の異常を検知する機能
   を実現させるためのプログラムであり、
   前記検知する機能は、前記発電設備の可視光画像のうち影が重なる領域部分で閾値を越える発熱が認められる場合、当該領域部分に位置する前記太陽電池の異常を検知する、プログラム。

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