JPWO2016166991A1 - Diagnostic system and program for photovoltaic power generation facilities - Google Patents
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Abstract
太陽光発電設備の診断を精度よく行うべく、診断装置(10)は、太陽電池(21)を備える太陽光発電設備(20)から所定の時間帯の電力のデータを取得する第1のデータ取得インタフェース(11)と、日射計(25)から上記時間帯の日射強度のデータを取得する第2のデータ取得インタフェース(12)と、電力のデータと日射強度のデータとに基づいて太陽光発電設備(20)の診断を行う処理部(13)とを備える。処理部(13)は、日射強度のデータから求められる日射量の実測値および太陽電池(21)の太陽電池容量の積と電力のデータから求められる電力量との比率である評価係数を求める計算部(131)と、計算部(131)が所定の複数の判定期間ごとに求めた複数の評価係数に基づいて太陽光発電設備(20)の診断を行う診断部(132)とを備える。In order to accurately diagnose the solar power generation facility, the diagnosis device (10) acquires first data of power in a predetermined time zone from the solar power generation facility (20) including the solar cell (21). Solar power generation equipment based on the interface (11), the second data acquisition interface (12) for acquiring the solar radiation intensity data in the time zone from the solar radiation meter (25), and the electric power data and the solar radiation intensity data And a processing unit (13) for performing the diagnosis of (20). The processing unit (13) calculates an evaluation coefficient that is a ratio between a measured value of the amount of solar radiation obtained from the data of solar radiation intensity and a product of the solar cell capacity of the solar cell (21) and the amount of power obtained from the power data. And a diagnostic unit (132) for diagnosing the photovoltaic power generation facility (20) based on a plurality of evaluation coefficients obtained by the calculation unit (131) for each of a plurality of predetermined determination periods.
Description
本発明は、太陽光発電設備の診断システムおよびプログラムに関する。 The present invention relates to a diagnostic system and program for a photovoltaic power generation facility.
従来、太陽電池の電気出力に基づいて太陽電池の出力が正常か異常かを判定する技術が知られている(たとえば、特許文献1参照)。特許文献1では、所定の日照時刻における太陽電池の出力電力値の、当該日照時刻に対応する標準出力電力値に対する比を算出し、この比に基づいて太陽電池の出力が正常か異常かを判定している。また、特許文献1には、複数日にわたって日照時刻毎に繰り返し実測した出力電力値の最大値を日照時刻における標準出力電力値とする技術が記載されている。
Conventionally, a technique for determining whether the output of a solar cell is normal or abnormal based on the electrical output of the solar cell is known (see, for example, Patent Document 1). In
特許文献1に記載された発明は、太陽光発電設備の導入時に太陽電池アレイが適切に設置されているか否かを診断し、また太陽電池アレイの経時変化による発電能力の劣化や故障について診断するために、太陽電池の標準出力電力値を用いている。
The invention described in
一方、近年では、広い敷地(たとえば、1ha以上)に多数枚(たとえば、1000枚以上)の太陽電池モジュールが配置される中規模ないし大規模の太陽光発電設備が設置されている。このような太陽光発電設備では、標準出力電力値は、日射の回り込み、あるいは雲の影などの影響を受ける。すなわち、中規模ないし大規模の太陽光発電設備では、特許文献1に記載された技術によって、劣化や故障を精度よく診断することは難しい。
On the other hand, in recent years, medium to large-scale photovoltaic power generation facilities in which a large number of solar cell modules (for example, 1000 or more) are arranged on a large site (for example, 1 ha or more) are installed. In such a photovoltaic power generation facility, the standard output power value is affected by the influence of solar radiation or the shadow of clouds. That is, it is difficult to accurately diagnose deterioration and failure with the technique described in
本発明は、太陽光発電設備の診断を精度よく行うことを可能にした太陽光発電設備の診断システムを提供することを目的とする。また、本発明は、コンピュータをこの太陽光発電設備の診断システムとして機能させるプログラムを提供することを目的とする。 An object of this invention is to provide the diagnostic system of the solar power generation facility which enabled the accurate diagnosis of a solar power generation facility. Another object of the present invention is to provide a program that causes a computer to function as a diagnostic system for this photovoltaic power generation facility.
本発明に係る太陽光発電設備の診断システムは、第1のデータ取得インタフェースと、第2のデータ取得インタフェースと、処理部とを備える。前記第1のデータ取得インタフェースは、太陽電池を備える太陽光発電設備から所定の時間帯に出力される電力のデータを、第1のデータとして取得するように構成される。前記第2のデータ取得インタフェースは、日射計からの上記時間帯に出力される日射強度のデータを、第2のデータとして取得するように構成される。前記処理部は、前記第1のデータと前記第2のデータに基づいて前記太陽光発電設備の診断を行うように構成される。前記処理部は、計算部と、診断部とを備える。前記計算部は、前記第2のデータから求められる日射量の実測値および前記太陽電池の太陽電池容量の積と前記第2のデータから求められる電力量との比率である評価係数を求めるように構成される。前記診断部は、前記計算部が複数の所定の判定期間ごとに求めた評価係数に基づいて前記太陽光発電設備の診断を行うように構成される。判定期間は、気候に応じた1年の複数の区分期間の何れかに対応する期間であり、同じ季節あるいは太陽高度が同程度である複数日を含むように定められている。 The solar power generation facility diagnosis system according to the present invention includes a first data acquisition interface, a second data acquisition interface, and a processing unit. The first data acquisition interface is configured to acquire, as first data, power data output in a predetermined time period from a photovoltaic power generation facility including a solar battery. The second data acquisition interface is configured to acquire, as second data, solar radiation intensity data output from the pyranometer during the time period. The processing unit is configured to diagnose the photovoltaic power generation facility based on the first data and the second data. The processing unit includes a calculation unit and a diagnosis unit. The calculation unit obtains an evaluation coefficient that is a ratio of a measured value of the amount of solar radiation obtained from the second data and a product of the solar battery capacity of the solar battery and the amount of electric power obtained from the second data. Composed. The diagnosis unit is configured to diagnose the photovoltaic power generation facility based on the evaluation coefficient obtained by the calculation unit for each of a plurality of predetermined determination periods. The determination period is a period corresponding to any one of a plurality of division periods of one year according to the climate, and is determined to include a plurality of days in which the same season or solar altitude is similar.
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記した太陽光発電設備の診断システムとして機能させることを特徴とする。 A program according to the present invention causes a computer to function as a diagnostic system for the above-described photovoltaic power generation facility.
図面は本開示に従って一又は複数の実施例を示すが、限定するものではなく例に過ぎない。図面において、同様の符号は同じか類似の要素を指す。
以下に説明する太陽光発電設備の診断システムは、中規模から大規模の太陽光発電設備を対象にしている。ここで、本開示の各実施形態の太陽光発電設備の診断システムは、単一の装置でもよく、あるいは、それ自身の何れかの機能をそれぞれ複数の装置に分散するように構成されてもよい。以下、太陽光発電設備の診断システムを「診断装置」という。太陽光発電設備の発電規模には、とくに制限はないが、以下に説明する診断装置を適用する太陽光発電設備は、数百枚以上の太陽電池パネルが並ぶ程度の発電規模を想定している。たとえば、発電規模が250kW程度であれば、1000枚以上の太陽電池パネルが並び、また、発電規模が1MW程度であれば太陽電池パネルの設置面積は1ha程度になる。ただし、以下に説明する技術は、家庭用などの数kW程度の小規模の太陽光発電設備に適用することも可能である。 The solar power generation facility diagnosis system described below is intended for medium to large scale solar power generation facilities. Here, the diagnostic system for the photovoltaic power generation facility according to each embodiment of the present disclosure may be a single device, or may be configured to distribute any of its own functions to a plurality of devices. . Hereinafter, a diagnostic system for a photovoltaic power generation facility is referred to as a “diagnosis device”. The power generation scale of the solar power generation facility is not particularly limited, but the solar power generation facility to which the diagnostic device described below is applied assumes a power generation scale of several hundred or more solar panels. . For example, if the power generation scale is about 250 kW, 1000 or more solar cell panels are arranged, and if the power generation scale is about 1 MW, the installation area of the solar cell panel is about 1 ha. However, the technology described below can be applied to a small-scale photovoltaic power generation facility of about several kW for home use or the like.
太陽光発電設備は、発電規模にかかわらず、太陽電池と、太陽電池が出力した直流電力を交流電力に変換するための電力変換装置と、日射計とを備える。日射計は、太陽電池への日射強度を計測するように構成される。たとえば、日射計は、太陽電池に隣接して、太陽電池の傾斜角度と同じ角度で配置される。電力変換装置は、いわゆるパワーコンディショナである。また、以下に説明する太陽光発電設備は、電力変換装置で生成された交流電力を電力系統に供給する機能を有した受変電設備を備える。 The solar power generation facility includes a solar cell, a power conversion device for converting DC power output from the solar cell into AC power, and a pyranometer regardless of the power generation scale. The pyranometer is configured to measure the solar radiation intensity on the solar cell. For example, the pyranometer is arranged adjacent to the solar cell at the same angle as the inclination angle of the solar cell. The power converter is a so-called power conditioner. Moreover, the photovoltaic power generation facility described below includes a power receiving / transforming facility having a function of supplying AC power generated by the power conversion device to the power system.
太陽電池は、複数枚のモジュール(太陽光発電パネル)が直列に接続されてストリングを構成している。ストリングは、複数個ずつ接続箱に接続され、その複数のストリングが太陽電池アレイを構成する。接続箱はストリングモニタを備え、ストリングそれぞれが出力する電流を監視する。太陽電池(太陽電池アレイ)が出力する直流電力は、接続箱を通して電力変換装置に供給される。太陽光発電設備は、電力変換装置の入力電圧を監視する計測装置を備える。計測装置は、ストリングモニタが監視したストリングごとの電流値を取得する機能も有する。太陽電池が発電した電力は、ストリングモニタが監視した電流値と、計測装置が監視した電圧値とにより求めることが可能である。ストリングモニタは、ストリングそれぞれが出力する電流を監視するだけではなく、ストリングの出力電圧も併せて監視するように構成されていてもよい。 In a solar cell, a plurality of modules (solar power generation panels) are connected in series to form a string. A plurality of strings are connected to the junction box, and the plurality of strings constitute a solar cell array. The junction box has a string monitor and monitors the current output by each string. The DC power output from the solar cell (solar cell array) is supplied to the power converter through the connection box. The photovoltaic power generation facility includes a measurement device that monitors the input voltage of the power conversion device. The measuring device also has a function of acquiring a current value for each string monitored by the string monitor. The electric power generated by the solar cell can be obtained from the current value monitored by the string monitor and the voltage value monitored by the measuring device. The string monitor may be configured not only to monitor the current output from each string but also to monitor the output voltage of the string.
診断装置は、太陽電池が出力する電力の値と、日射計が計測する日射強度との両方に基づいて、太陽光発電設備に不具合があるか否かを診断する。以下に説明する診断装置は、太陽電池の故障、太陽電池の劣化、太陽電池の汚れなどの項目について診断することが可能である。これらの項目の診断を行うために、診断装置は、太陽電池が発電した電力量と日射計が計測した日射量の実測値とに基づいて評価係数を求め、時間経過に伴う評価係数の変化の仕方(評価係数の振る舞い)を評価する。 The diagnostic device diagnoses whether or not the photovoltaic power generation facility has a defect based on both the value of the electric power output from the solar cell and the solar radiation intensity measured by the pyranometer. The diagnostic device described below can diagnose items such as solar cell failure, solar cell degradation, and solar cell contamination. In order to diagnose these items, the diagnostic device obtains an evaluation coefficient based on the amount of power generated by the solar cell and the actual value of the amount of solar radiation measured by the pyranometer, and changes in the evaluation coefficient over time. Evaluate the way (behavior of the evaluation coefficient).
ところで、日本工業規格(JIS C8907)には、太陽光発電システム(太陽光発電設備)の発電電力量推定方法が規定されている。この推定方法では、発電電力量が、太陽電池モジュールの仕様によって決まる出力、太陽電池モジュールの枚数、太陽電池モジュールの設置形態などで定まる発電容量(すなわち、太陽電池容量)と、日射量の実測値と、設計係数とによって推定される。具体的には、発電容量と日射量との積に、パワーコンディショナの変換効率を含む設計係数を乗じることによって、発電電力量が求められている。設計係数は、太陽光発電システムを構成する要素、環境などにより定めた固定値が用いられている。 Incidentally, the Japanese Industrial Standard (JIS C8907) defines a method for estimating the amount of generated power of a solar power generation system (solar power generation facility). In this estimation method, the amount of generated power is determined by the output determined by the specifications of the solar cell module, the number of solar cell modules, the installation mode of the solar cell module, etc. (ie, the solar cell capacity), and the actual amount of solar radiation. And the design coefficient. Specifically, the amount of generated power is determined by multiplying the product of the power generation capacity and the amount of solar radiation by a design factor including the conversion efficiency of the power conditioner. As the design coefficient, a fixed value determined by factors constituting the photovoltaic power generation system, the environment, and the like is used.
ところで、上述した発電量推定方法は、推定発電量=設計係数×発電容量×日射量という形式に簡略化することができる。以下に説明する診断装置は、この数式を変形し、発電量を推定する代わりに、発電量の実測値と発電容量と日射量の実測値とから設計係数に相当する評価係数を求める。すなわち、評価係数は、評価係数=発電量の実測値/(発電容量×日射量の実測値)という形式で表される。 By the way, the power generation amount estimation method described above can be simplified in the form of estimated power generation amount = design coefficient × power generation capacity × insolation amount. The diagnostic device described below obtains an evaluation coefficient corresponding to a design coefficient from the actual measurement value of the power generation amount, the power generation capacity, and the actual solar radiation amount, instead of modifying this mathematical formula and estimating the power generation amount. That is, the evaluation coefficient is expressed in the form of evaluation coefficient = actual value of power generation / (power generation capacity × actual value of solar radiation).
診断装置は、太陽光発電設備に関する不具合の有無を診断するためのデータを蓄積する構成要素と、蓄積したデータに基づいて不具合の有無を診断する構成要素とを備える。これらの2つの構成要素は、1つの装置で実現することが可能であるが、異なる装置で実現されてもよい。たとえば、太陽光発電設備で生じたデータを蓄積する構成要素は、太陽光発電設備に設け、太陽光発電設備の不具合の有無を診断する構成要素は、インターネットのような電気通信回線を通して太陽光発電設備と通信する診断用のサーバに設けることが可能である。また、クラウドコンピューティングシステムにより太陽光発電設備からのデータを収集し、診断装置は、太陽光発電設備の管理者が管理する端末装置で実現してもよい。 The diagnostic apparatus includes a component that accumulates data for diagnosing the presence or absence of a defect related to the photovoltaic power generation facility, and a component that diagnoses the presence or absence of a defect based on the accumulated data. These two components can be realized by one apparatus, but may be realized by different apparatuses. For example, a component that accumulates data generated by a photovoltaic power generation facility is provided in the photovoltaic power generation facility, and a component that diagnoses the presence or absence of a malfunction of the photovoltaic power generation facility is a photovoltaic power generation through an electric communication line such as the Internet. It can be provided in a diagnostic server that communicates with the facility. Further, data from the photovoltaic power generation facility may be collected by a cloud computing system, and the diagnostic device may be realized by a terminal device managed by an administrator of the photovoltaic power generation facility.
診断装置は、太陽光発電設備を用いて発電事業を行う事業者、発電事業者からメンテナンス委託を受けたEPC(Engineering, Procurement and Construction)業者、あるいは太陽光発電設備のメンテナンス事業者などが用いる。1台の診断装置が扱う太陽光発電設備のサイト数は、たとえば100〜500サイトを想定している。ただし、診断装置の台数を増加させるか、診断装置の処理能力を高めることにより、診断装置が扱う太陽光発電設備のサイト数は、必要に応じて増加させることが可能である。 The diagnostic device is used by a business operator that uses a solar power generation facility to perform a power generation business, an EPC (Engineering, Procurement and Construction) contractor who has received a maintenance contract from the power generation business operator, or a maintenance business operator of a solar power generation facility. The number of sites of the photovoltaic power generation facility handled by one diagnostic apparatus is assumed to be 100 to 500 sites, for example. However, by increasing the number of diagnostic devices or increasing the processing capacity of the diagnostic devices, the number of sites of photovoltaic power generation facilities handled by the diagnostic devices can be increased as necessary.
ところで、以下に説明する診断装置では、太陽光発電設備における不具合の有無を診断するための基準は、上述した評価係数であるが、評価係数の変化により太陽光発電設備の不具合の有無を診断するには、評価係数を求める際の条件を種々の評価の間で一致させる必要がある。発電量を変動させる要因は様々であり、太陽電池の温度の変化などが含まれるが、なかでも日射強度は短時間で変化する場合があり、結果的に発電量に大きい影響を与える。そのため、以下に説明する診断装置は、評価係数を求める際の日射量の実測値が種々の評価の間でほぼ一致するように、評価係数を求める条件を定めている。 By the way, in the diagnostic apparatus described below, the criterion for diagnosing the presence or absence of a defect in the photovoltaic power generation facility is the above-described evaluation coefficient, but the presence or absence of a defect in the photovoltaic power generation facility is diagnosed by a change in the evaluation coefficient. Therefore, it is necessary to match the conditions for obtaining the evaluation coefficient between the various evaluations. There are various factors that cause the amount of power generation to fluctuate, including changes in the temperature of the solar cell, etc. Among them, the solar radiation intensity may change in a short time, resulting in a large influence on the power generation amount. For this reason, the diagnostic device described below defines conditions for obtaining the evaluation coefficient so that the actually measured values of the amount of solar radiation when obtaining the evaluation coefficient substantially coincide between the various evaluations.
具体的には、晴天日に相当する日射量、かつ太陽高度が同程度であることを、評価係数を求める条件に定めている。この条件により、評価係数を求める際の日射量の実測値を種々の評価の間でほぼ一致させている。このような条件を判断する技術は後に説明する。 Specifically, the condition for obtaining the evaluation coefficient is that the amount of solar radiation corresponding to a sunny day and the solar altitude are comparable. Under this condition, the actual measurement value of the amount of solar radiation at the time of obtaining the evaluation coefficient is substantially matched between various evaluations. A technique for determining such a condition will be described later.
(実施形態)
診断装置10は、図1のように、太陽光発電設備20から電気通信回線31を通してデータを受け取るように構成されている。電気通信回線31は、インターネットを用いたVPN(Virtual Private Network)、移動体通信網、または専用回線などから選択される。また、診断装置10は、太陽光発電設備20の運転管理あるいは保守点検管理を行う事業者が管理する端末装置32と通信するように構成されるコンピュータサーバとして機能する。すなわち、診断装置10は、端末装置32と併せて異常監視システムを構築する。図1において、実線は電力の経路を表し、破線は信号の経路を表す。(Embodiment)
As shown in FIG. 1, the
図1に示す太陽光発電設備20は、太陽電池21のほかに、太陽電池21が出力した直流電力を交流電力に変換するように構成される電力変換装置24と、日射計25とを備える。
A solar
日射計25は、太陽電池21への日射強度(厳密には太陽電池21への日射強度に相当する日射強度)を計測するように構成される。たとえば、日射計25は、太陽電池21に隣接して配置される。一具体例として、日射計25は、太陽電池21への日射強度を計測して全天日射量を得るように構成される全天日射計でもよい。
The
本実施形態には具備されないが、太陽光発電設備20では、日射計25に加えて温度計が配置されていてもよい。また、太陽光発電設備20は、電力変換装置24で生成された交流電力を電力系統27に供給する受変電設備26を備える。太陽電池21は、1又は複数のソーラパネル(又はストリング)から構成される。図1の例では、太陽電池21は、複数のストリング211で構成されており、ストリング211それぞれの電気出力がストリングモニタ221で監視される。
Although not provided in the present embodiment, in the solar
接続箱22には、たとえば、一つの太陽電池アレイを構成する複数個のストリング211それぞれと電気的に接続される複数個のストリングモニタ221が収納されている。本実施形態では、太陽光発電設備20は、複数個の接続箱22を備え、接続箱22それぞれに複数個ずつのストリング211が接続される。したがって、1個の接続箱22には、接続される複数個のストリング211の個数に応じた個数のストリングモニタ221が収納される。なお、ストリングモニタ221は、接続箱22とは別に設けられていてもよい。接続箱22は、ストリング211から出力された直流電力を集約して電力変換装置24に供給するように構成される。ストリングモニタ221は、電流センサを通じて、対応するストリング211からの電流を計測するように構成される。電流センサは、ホール素子あるいは磁気抵抗素子を磁気コアに取り付けた構成などが用いられる。電流の計測は、シャント抵抗を通じて行われてもよい。
In the
太陽光発電設備20は、電力変換装置24への入力電圧を監視(計測)するように構成される計測装置23を備えている。計測装置23は、ストリング211それぞれが出力する電流値をストリングモニタ221から取得する機能と、日射計25の電気出力の値を取得する機能とを有している。なお、日射計25が電力変換装置24に接続され、計測装置23が電力変換装置24を経由して日射計25の電気出力の値を取得してもよい。ストリング211が出力した電圧を電流と併せてストリングモニタ221が計測できる場合には、電流値と電圧値とに基づいて計測装置23が電力値を求めてもよい。計測装置23は、上述した電気通信回線31を通して診断装置10と通信するための通信部231を備える。
The photovoltaic
診断装置10は、太陽電池21が出力した電力のデータ(第1のデータ)と、日射計25が計測した日射強度のデータ(第2のデータ)とを計測装置23から受け取るように構成される。診断装置10は、電力のデータを取得するように構成される第1のデータ取得インタフェース11と、日射強度のデータを受け取るように構成される第2のデータ取得インタフェース12とを備える。さらに、診断装置10は、電力のデータおよび日射強度のデータに基づいて太陽光発電設備20の診断を行うように構成される処理部13を備える。
The
図2に示すように、第1のデータ取得インタフェース11は、太陽電池21を構成する複数のストリング211それぞれから、一定のサンプリング周期101ごとに電力のデータを取得するように構成される。同様に、第2のデータ取得インタフェース12は、日射計25から一定のサンプリング周期101ごとに日射強度のデータを取得するように構成される。サンプリング周期101は、30秒から10分程度の範囲から選択することが可能であるが、たとえば1分に定めることが望ましい。診断装置10は、日時を計時し、またサンプリング周期101を定めるために、リアルタイムクロックのような内蔵時計(タイマ)14を備える。
As shown in FIG. 2, the first
図1の例では、診断装置10が内蔵時計(タイマ)14を備えるが、本実施形態は、これに限らない。たとえば、計測装置23が、タイマを備え、サンプリング周期101ごとに、太陽電池21の電力のデータと日射計25の日射強度のデータを取得し、通信部231を通じて、それぞれのデータを診断装置10(データ取得インタフェース11および12)に供給するように構成されてもよい。タイマが診断装置10および太陽光発電設備20の何れに具備される構成においても、第1および第2のデータ取得インタフェース11および12が、それぞれ、第1のデータおよび第2のデータを、対応する時刻情報とともに取得し、第1のデータおよび第2のデータそれぞれに、対応する時刻情報が割り当てられることが望ましい。上記時刻情報は、対応するデータが取得される時刻の情報であり、本実施形態では、日時の情報である。
In the example of FIG. 1, the
診断装置10は、計測装置23から、電気通信回線31を通してストリング211ごとの電流値および電力変換装置24に入力される電圧値のデータを取得し、ストリング211ごとに発電した電力値を求める。この電力値は、対応するストリング211に異常がなければ、その対応するストリング211が受けた日射強度の値と所定の関係を持つ。なお、診断装置10が計測装置23から電流値および電圧値のデータを受け取るのではなく、診断装置10が計測装置23から電力値のデータを受け取るように構成されていてもよい。つまり、計測装置23が電流値と電圧値とから電力値を計算する構成であってもよい。
The
要するに、本実施形態では、計測装置23は、太陽電池21の電力のデータ(第1のデータ)と日射計25の日射強度のデータ(第2のデータ)を取得し、通信部231を通じて、第1のデータと第2のデータを診断装置10(データ取得インタフェース11および12)に供給するように構成される。ここで、電力のデータは、電力値、または電力値を得るための電流値および電圧値を含む。日射強度のデータは、日射計25が日射強度から得られる日射強度値を出力するように構成される場合は日射強度値を含み、日射計25が日射強度を計測して日射量(たとえば全天日射量)を得るように構成される場合は日射強度から得られる日射量を含む。要するに、日射強度のデータは、日射強度に関する値を含む。
In short, in the present embodiment, the
図1の例では、第1のデータ取得インタフェース11は、計測装置23からストリング211ごとの電力のデータを取得することが可能である。また、第1のデータ取得インタフェース11は、計測装置23からすべてのストリング211の合計の電力のデータを取得することが可能である。一方、第2のデータ取得インタフェース12は、計測装置23から日射計25が計測した日射強度のデータを取得することが可能である。
In the example of FIG. 1, the first
図2に示すように、第1のデータ取得インタフェース11および第2のデータ取得インタフェース12は、所定のサンプリング周期101ごとのデータを取得する。以下に説明する構成例では、サンプリング周期101は1分間である。処理部13は、サンプリング周期101ごとの、サンプリング期間(サンプリング用期間)102における電力値および日射強度それぞれの積算値または平均値に基づいて太陽光発電設備20の診断を行うように構成される。サンプリング周期101が1分間であることは一例であって、30秒から10分程度の範囲から適宜に選択すればよい。また、診断装置10は、診断時の条件を揃えるために、南中時刻を間に含む期間(所定の時間(日照時間)帯)110における太陽電池21からの電力のデータと、日射計25が計測した日射強度のデータとに基づいて、太陽電池21の診断を行う。たとえば、10時から13時の期間110に得られたデータに基づいて診断が行われる。
As shown in FIG. 2, the first
要するに、図2の例に示すように、サンプリング周期101ごとに太陽電池21の複数の電力値と日射計25の複数の日射強度に関する値を取得するためのサンプリング期間(サンプリング用期間)102が、各サンプリング周期101内に設けられている。この場合、各サンプリング周期101の両端のそれぞれがサンプリング時点であるので、サンプリング時点ごとに、そのサンプリング時点直前のサンプリング期間102内の値が取得されることになる。以下、この構成を「構成A」という。なお、本実施形態は、この構成Aに限らない。たとえば、本実施形態は、各サンプリング周期101内にサンプリング期間102が設けられない構成(以下「構成B」という)でもよい。
In short, as shown in the example of FIG. 2, a sampling period (sampling period) 102 for acquiring values related to a plurality of power values of the
したがって、本実施形態では、第1および第2のデータ取得インタフェース11および12は、それぞれ、サンプリング周期101ごとに、第1のデータおよび第2のデータを取得して、第1のデータおよび第2のデータを処理部13に供給するように構成される。構成Aでは、処理部13へのサンプリング周期101ごとの第1のデータは、複数の電力値の平均値であり、これは、対応するサンプリング期間102に得られた複数の電力値、または複数の電力値を得るための複数の電流値および複数の電圧値から得られる。同様に、処理部13へのサンプリング周期101ごとの第2のデータは、複数の日射強度に関する値の平均値であり、これは、対応するサンプリング期間102に得られた複数の日射強度に関する値から得られる。構成Bでは、処理部13へのサンプリング周期101ごとの第1のデータは、サンプリング時点で得られる電力値を含む。同様に、処理部13へのサンプリング周期101ごとの第2のデータは、サンプリング時点で得られる日射強度に関する値を含む。なお、日射強度に関する値は、上述の如く、日射強度値または日射強度値から得られる日射量である。また、サンプリング期間102におけるサンプリング間隔は、たとえばタイマ(内蔵時計14)によって制御される。
Therefore, in the present embodiment, the first and second data acquisition interfaces 11 and 12 acquire the first data and the second data, respectively, for each
太陽光発電設備20の周囲に存在する建物、樹木のような障害物などは、太陽光発電設備20の設置現場によって異なり、また日出時刻あるいは日入時刻は、太陽光発電設備20が設置されている地形によって異なる。そのため、朝日および夕日が太陽電池21に照射される時間帯は、太陽光発電設備20が設置されている現場に応じて変化し、この時間帯において太陽電池21に照射される日射強度も、太陽光発電設備20が設置されている現場に応じて変化する。さらに、朝日および夕日が太陽電池21に照射される時間帯は、季節によっても変化する。
Buildings, trees, and other obstacles that exist around the solar
一方、南中時刻を間に含む期間110であれば、晴天日には季節によらず太陽電池21に太陽光が照射される可能性が高く、また太陽光発電設備20の周囲の障害物、太陽光発電設備20が設置されている場所の地形の影響を受けにくい。そのため、診断装置10は、南中時刻を間に含む所定の時間帯110の日射量に基づいて診断を行うように構成される。時間帯110は、たとえば、1時間から5時間の範囲内でもよいが、3時間であることが望ましい。
On the other hand, if it is the
診断装置10による太陽光発電設備20の診断用の評価係数をKpと定義すると、Kp=発電量の実測値/(発電容量×日射量の実測値)という形式で表される。この評価係数Kpは、太陽光発電設備20で生じた総合的な損失の程度を表している。つまり、評価係数Kpには、太陽電池(ソーラパネル)の角度、太陽電池の傾斜、電線での損失、電力変換装置24の変換効率、太陽電池表面の汚れなどで生じる損失、太陽電池表面の反射による損失などが含まれている。また、時間帯110が南中時間を間に含む時間帯であるから、時間帯110のデータから求めた評価係数は、障害物および地形の影響を受けずに、太陽光発電設備20の総合的な損失の程度を表すことができる。
If the evaluation coefficient for diagnosis of the photovoltaic
すなわち、診断装置10は、南中時刻を間に含む時間帯110ごとに上述した評価係数(標準評価係数)を求め、異なる判定期間(節気)の時間帯110から求めた評価係数を、その標準評価係数と比較することにより、太陽光発電設備20の診断を行う。時間帯110は、南中時刻を間に含むように10時から13時までの3時間の期間が可能である。本実施形態では、図2に示すように、時間帯110を30分単位の複数の計算期間111から構成し、10時から13時において6個の計算期間111を設けている。
That is, the
ところで、同じ季節とみなせる複数日では、同時刻の太陽高度はほぼ等しいから、晴天時の日射強度もほぼ等しい。以下では、同じ季節とみなせる複数日を含む期間を「判定期間100(図2参照)」という。判定期間100は、季候を区分する期間であって、一般的には、2週間から1ヶ月程度の範囲であり、たとえば、二十四節気のうちの1つの節気に含まれる複数日(15日間)の期間が望ましい。判定期間100として、毎月の前半の複数日および毎月の後半の複数日、あるいは1ヶ月の複数日などを採用することも可能である。要するに、太陽高度がほぼ等しい期間が判定期間100として選択される。
By the way, on multiple days that can be regarded as the same season, the solar altitude at the same time is almost the same, so the solar radiation intensity at the time of fine weather is also almost equal. Hereinafter, a period including a plurality of days that can be regarded as the same season is referred to as a “determination period 100 (see FIG. 2)”. The
図3における実線L1は、時間帯110ごとの評価係数がどのように時間変化をするかを示し、ここで、時間帯110ごとの評価係数は、時間帯110内の30分単位の計算期間111で求めた複数(図2の例では6個)の評価係数Kpの平均値を表している。図3の横軸は判定期間(節気)100を単位とする時間を表しており、時間帯110ごとの評価係数がなだらかに変化することがわかる。なお、図3における破線L21は(評価係数の平均値+0.025)を表し、破線L22は(評価係数の平均値−0.025)を表している。破線L21と破線L22との範囲は、30分単位の評価係数に関するばらつきの範囲を表している。すなわち、30分を計算期間111として求めた評価係数は、晴天時に求めた評価係数であれば、判定期間(節気)100によらず、おおむね破線L21と破線L22との範囲内に収まるという実験結果が得られている。また、図3によれば、6個の計算期間111に求めた6個の評価係数Kpの平均値は、判定期間100においてなだらかに変化することがわかる。これらのことから、1つの判定期間(節気)100について評価係数の平均値などを代表値として用いてもよいことがわかる。なお、図3において評価係数を記載していない期間TEは、晴天という条件が満たされず、適切な評価係数が得られなかった期間を表している。A solid line L1 in FIG. 3 indicates how the evaluation coefficient for each
図1に示すように、診断装置10の処理部13は、評価係数Kpを求めるための計算部131を備える。計算部131は、日射計25が計測した日射強度のデータから計算期間111ごとに日射量を求め、日射量(実測値)と太陽電池21の仕様によって決まる太陽電池容量(発電容量)との積を求める。さらに、計算部131は、太陽電池21の電力のデータから計算期間111ごとに太陽電池21(各ストリング211)の電力量(発電量)を求め、電力量(実測値)を上記積の値で除算することによって、計算期間111ごとに評価係数Kpを求める。
As shown in FIG. 1, the
本実施形態では、診断装置10は、時間帯110の計算期間111ごとに、複数の第1のデータから得られる電力量と複数の第2のデータから得られる日射量と太陽電池21(各ストリング211)の発電容量から、評価係数Kpを算出するように構成される。ここで、計算期間111ごとの複数の第1のデータから得られる電力量(発電量)は、計算期間111内の複数のサンプリング周期101で得られる複数の電力値の積分値である。計算期間111ごとの複数の第2のデータから得られる日射量は、計算期間111内の複数のサンプリング周期101で得られる複数の日射強度に関する値の積分値または平均値である。つまり、日射量は、計測装置23が取得する日射強度のデータが日射強度値を含む場合は積分値であり、日射強度のデータが日射量を含む場合は平均値である。
In the present embodiment, the
この場合、診断装置10は、複数の評価係数Kpから評価係数の代表値を求め、その評価係数の代表値を、記憶部1321に記憶された別の評価係数の代表値(標準評価係数)と比較して、太陽光発電設備20の診断を行うように構成される。本実施形態では、評価係数の代表値は、判定期間100ごとの評価係数であり、これは、判定期間100ごとに得られる複数(図2の例では6個×判定期間100の日数)の評価係数の平均値である。換言すると、判定期間100ごとの評価係数は、判定期間100内の時間帯110ごとの評価係数から得られる。
In this case, the
さらに、診断装置10は、判定期間100ごとの評価係数が標準評価係数を間(望ましくは中心)に含むしきい範囲(図3参照)内にある場合、太陽光発電設備20が正常である診断結果を得るように構成される。ここで、しきい範囲は、「評価係数の代表値+0.05」から「評価係数の代表値−0.05」の範囲内でもよいが、「評価係数の代表値+0.025」から「評価係数の代表値−0.025」の範囲であることが望ましい。
Further, the
このように、本実施形態では、晴天の条件に対応した電力量の実測値および日射量の実測値から、判定期間(節気)ごとに評価係数を求めている。つまり、1日当たり6個の計算期間111を設け、時間帯110ごとの評価係数はストリング211ごとに求められる。したがって、1つの時間帯110について求められる評価係数の個数は、6×(ストリング211の個数)になる。
As described above, in this embodiment, the evaluation coefficient is obtained for each determination period (energy saving) from the actual measurement value of the electric energy and the actual measurement value of the solar radiation corresponding to the clear sky conditions. That is, six
診断装置10の処理部13は、判定期間100ごとの評価係数に基づいて太陽光発電設備20の診断を行うように構成される診断部132を備えている。診断部132は、複数の判定期間(節気)100それぞれについて求めた評価係数に基づいて、太陽光発電設備20の診断を行う。つまり、診断部132は複数個の評価係数に基づいて診断を行う。上述したように、判定期間100ごとに1個の評価係数が1つの節気に対して求められるから、節気ごとの評価係数は、判定期間100ごとの評価係数と言い換えることができる。
The
以下では、診断部132が、複数の判定期間(複数の節気)100についてそれぞれ求めた評価係数に基づいて、太陽光発電設備20の診断を行う技術について説明する。診断部132は、判定期間100ごとの評価係数に基づいて、太陽電池21に搭載されたバイパスダイオードの短絡故障、太陽電池21の経年的な劣化、太陽電池21の表面(受光面)の汚れを、太陽光発電設備20の不具合として診断する。
Below, the technique which the
診断部132は、記憶部1321と比較部1322と判断部1323とを備える。記憶部1321は、太陽光発電設備20が正常に稼働している状態であるときに計算部131が求めた判定期間100ごとの評価係数を標準評価係数として記憶する。標準評価係数は、複数の判定期間100について記憶部1321に格納される。記憶部1321は、たとえば1年分以上の標準評価係数を格納していることが望ましい。
The
比較部1322は、判定期間(節気)100ごとに求めた評価係数に関する乖離率を求める機能を有する。また、比較部1322は、太陽光発電設備20の運転中に計算部131が求めた判定期間100ごとの評価係数と、記憶部1321が記憶している標準評価係数との差を求める機能を有する。判断部1323は、比較部1322での比較結果に基づいて、太陽光発電設備20に不具合が生じているか否かを判断する。
The
たとえば、判断部1323が太陽電池21の故障を判断する場合、比較部1322は評価係数に関する乖離率をストリング211ごとに求め、2つの乖離率を比較する。乖離率は、判定期間(節気)100ごとの評価係数をKp(n)とすると、乖離率={Kp(n−1)−Kp(n)}/Kp(n)で求められる。ここに、nは判定期間(節気)100の順番を表している。図2の例では、乖離率は、特定の判定期間(節気)100(n)で得られた評価係数Kp(n)を、特定の判定期間(節気)100(n)に対して一つ前の判定期間(節気)100(n−1)で得られた評価係数Kp(n−1)から引いた値を、特定の判定期間(節気)100(n)で得られた評価係数Kp(n)で除した値として定義している。この場合、1つの判定期間(節気)100(n)について求められる乖離率は、ストリング211ごとに求められる。なお、乖離率は、隣り合う判定期間(節気)100について求めた評価係数の差を、一方の評価係数で除算した値であれば、他の計算式で定義することが可能である。
For example, when the
判断部1323は、比較部1322が比較した2つの乖離率の差が所定の故障閾値を超える場合に太陽電池21の故障と判断するように構成される。太陽電池21の故障は、バイパスダイオードの短絡などの事象を意味している。この種の故障がなければ、乖離率は図4に破線L31で示すようになだらかに推移するが、故障が発生すると、乖離率は図4に実線L41で示すように急に変化する。したがって、判断部1323は、隣り合う2つの判定期間(節気)100に対して求められた2つの乖離率の差を求め、この差が故障閾値を超えている場合に、バイパスダイオードの短絡などの故障が生じたと判断する。
The
判断部1323が太陽電池21の劣化を判断する場合、比較部1322は太陽光発電設備20の運転中に計算部131が求めた判定期間100ごとの評価係数と、記憶部1321に格納されている標準評価係数とを比較する。具体的には、比較部1322は、計算部131が求めた判定期間100ごとの評価係数を、記憶部1321に格納されている対応する判定期間100の標準評価係数から引いた差を求める。つまり、その対応する判定期間100は、上記評価係数の判定期間100と同じ過去の判定期間(節気)100である。たとえば、図3において、上記評価係数の判定期間100が節気6であれば、対応する判定期間100は、過去(たとえば1年前)の節気6である。判断部1323は、比較部1322が求めた差を所定の劣化閾値と比較し、差が劣化閾値を超えた場合に、太陽電池21に劣化の可能性があると判断する。
When the
この場合、判断部1323は、該当する判定期間(節気)100以前の複数の判定期間(節気)100において、記憶部1321に格納されている標準評価係数と計算部131が求めた判定期間100ごとの評価係数との差が時間経過に伴って増加しているか否かを検証する。そして、図5のように、時間経過に伴って差が増加している場合に、判断部1323は、太陽電池21が劣化していると判断する。図5において破線L32は判定期間(節気)100ごとに求めた標準評価係数を表し、実線L42は太陽光発電設備20の運転中において判定期間(節気)100ごとに求めた評価係数を表す。なお、太陽電池21は経年的に劣化するから、想定されるよりも劣化の程度が大きい場合に不具合として検知することが望ましい。また、評価係数は、太陽光発電設備20の総合的な損失を表しているから、図5のような事象が生じた場合には、太陽電池21だけではなく、電力変換装置24の劣化を判断するようにしてもよい。
In this case, the
判断部1323が太陽電池21の汚れを判断する場合、太陽電池21の劣化を判断する場合と同様に、比較部1322は太陽光発電設備20の運転中に計算部131が求めた判定期間100ごとの評価係数と、記憶部1321に格納された標準評価係数との差を求める。上述したように、この差は太陽電池21の経年的な劣化に伴って増加するから、経年的な劣化に対しては、図6に実線L33で示すように、緩やかに増加する。一方、太陽電池21の表面に土埃あるいは黄砂などが付着し、降雨のない期間が長く続いたとすれば、土埃あるいは黄砂などが堆積することによって、図6に破線L43で示すように、太陽電池21から出力される電力が劣化時よりも短時間で低下する。すなわち、評価係数は電力量の実測値に比例するから、太陽電池21から出力される電力が低下すれば評価関数が低下し(Kpの式参照)、結果的に標準評価係数との差が大きくなる。
When the
そこで、判断部1323は、標準評価係数と判定期間100ごとの評価係数との差が、複数の判定期間(節気)100において時間経過に伴って増加を続けている場合に、差の増加率に基づいて、太陽電池21の劣化と太陽電池21への汚れの付着とを区別する。すなわち、判断部1323は、第1閾値と第2閾値と第3閾値との3段階の閾値に基づいて判断をする(第1閾値<第2閾値<第3閾値)。判断部1323は、増加率が第1閾値以上で第2閾値未満であれば太陽電池21の劣化と判断し、増加率が第3閾値以上であれば太陽電池21の汚れと判断する。
Therefore, when the difference between the standard evaluation coefficient and the evaluation coefficient for each
本実施形態の処理部13は、上述したように、太陽光発電設備20について3種類の不具合を判断することが可能であるが、上述した3種類の不具合のうちの少なくとも1種類を判断する構成であてもよい。すなわち、判断する不具合の種類に応じて、上述した構成は適宜に省略することが可能である。
As described above, the
上述した動作例は、太陽光発電設備20の不具合を太陽光発電設備20の全体について一括して診断している。一方、第1のデータ取得インタフェース11は、太陽電池21のストリング211を単位として電力に関するデータを取得することが可能である。そのため、診断装置10は、ストリング211を単位とした診断を行うことが可能である。
In the operation example described above, a failure of the photovoltaic
具体的には、診断部132において、複数のストリング211それぞれの電力のデータに基づいて、複数のストリング211それぞれに対応した評価係数を求める。たとえば、診断部132は、ストリング211ごとに、判定期間100ごとの評価係数を求める。診断部132は、複数のストリング211について求めた評価係数に基づいて、ストリング211ごとに不具合が生じているか否かを診断することが可能になる。ここに、ストリング211ごとの評価係数は、太陽電池21の故障、太陽電池21の劣化、太陽電池21の汚れなどの診断に用いることが可能である。
Specifically, the
ところで、この構成では、複数のストリング211について評価係数を求めるから、複数の評価係数が得られる。このことを利用し、判断部1323は、複数のストリング211それぞれについて求めた評価係数を互いに比較することによって、不具合が生じているストリング211を特定することが可能である。すなわち、複数のストリング211について、個々に不具合が生じているか否かを診断することが可能である。
By the way, in this structure, since an evaluation coefficient is calculated | required about the some
さらに、不具合が生じている可能性があるストリング211が抽出された場合に、複数のストリング211の評価係数を相互に比較すれば、不具合が生じているストリング211が特定される。したがって、判断部1323は、不具合が生じている可能性のあるストリング211が抽出された場合に、複数のストリング211の評価係数を相互に比較することによって、ストリング211の不具合を確定することができる。
Further, when a
ここに、複数のストリング211の評価係数を相互に比較するのではなく、隣り合う2つの判定期間(節気)100について求めた評価係数の変化率を比較してもよい。評価係数の変化率は、変化率={Kp(n)−Kp(n−1)}/(判定期間100の日数)などの形式で求められる。なお、判定期間100が節気の場合、節気の日数は一定値であるから、分子のみを用いても評価係数の変化率を比較することが可能である。ここに、上式のようにして求めた評価係数の変化率が、特定のストリング211については−Xであり、残りのストリング211についてはY±Zの範囲であるときに、評価係数の変化率が−Xであるストリング211に不具合が生じていると確定すればよい。言い換えると、判断部1323は、評価係数の変化率の分布に基づいて、変化率が集中している部分に対応するストリング211は正常と判断し、変化率の外れ値に対応するストリング211は不具合が生じていると判断する。
Here, instead of comparing the evaluation coefficients of the plurality of
ところで、上述した評価係数を求めるための第1のデータ(たとえば電力のデータ)と第2のデータ(たとえば日射強度のデータ)とは晴天時に得られたデータであることを前提にしている。したがって、これらのデータが晴天時に得られたか否かを判定する必要がある。また、電力のデータと日射強度のデータとがともに晴天時のデータであることを保証する必要がある。 By the way, it is assumed that the first data (for example, power data) and the second data (for example, solar radiation intensity data) for obtaining the evaluation coefficient described above are data obtained in fine weather. Therefore, it is necessary to determine whether or not these data are obtained in fine weather. In addition, it is necessary to ensure that both the power data and the solar radiation intensity data are data on a clear day.
処理部13は、以下の処理によって、電力のデータと日射強度のデータとが晴天時のデータであるか否かを判定する機能を有している。処理部13は、晴天か否かを判定するために、仮パターン抽出部133とパターン記憶部134とパターン判定部135と晴天判定部136とを備える。
The
上述したように、時間帯110が南中時刻を間に含む期間であるから、日射に対する障害物および地形の影響は軽減されるが、雲による日射強度の変化は時々刻々と生じている。そのため、時間帯110であっても晴天である期間が継続していることは保証されない。
As described above, since the
そこで、仮パターン抽出部133は、第1のデータ取得インタフェース11が取得した電力のデータについて、1つの判定期間(節気)100に含まれる複数日(具体的には15日)から同時刻の最大値を求め、求めた最大値を時刻に対応付ける処理を行う。以下では、電力のデータについて最大値を時刻に対応付けたデータを「仮パターン」と呼ぶ。仮パターンを構成するデータは、後述する晴天条件を満足すると「晴天パターン」としてパターン記憶部134に格納される。
Therefore, the temporary pattern extraction unit 133 determines the maximum power of the same time from a plurality of days (specifically, 15 days) included in one determination period (energy saving) 100 for the power data acquired by the first
同様にして、仮パターン抽出部133は、第2のデータ取得インタフェース12が取得した日射強度のデータについて、1つの判定期間(節気)100に含まれる複数日から同時刻の最大値を求め、求めた最大値を時刻に対応付ける処理を行う。日射強度の仮パターンもパターン記憶部134に格納される。
Similarly, the temporary pattern extraction unit 133 obtains the maximum value at the same time from a plurality of days included in one determination period (energy saving) 100 for the solar radiation intensity data acquired by the second
たとえば、1つの判定期間(節気)100において、日射強度が図7のように変化した場合、仮パターン抽出部133は、1日目から15日目までの日射強度のデータから、各日の同時刻におけるデータのうちの最大値を抽出し、最大値を時刻に対応付ける。この処理によって、図8に示すような日射パターンが得られる。図7および図8は日射強度のデータを例示しているが、電力のデータに基づいて仮パターンを生成する処理も同様である。 For example, when the solar radiation intensity changes as shown in FIG. 7 in one determination period (energy saving) 100, the temporary pattern extraction unit 133 uses the solar radiation intensity data from the first day to the 15th day to calculate the same day. The maximum value of the data at the time is extracted, and the maximum value is associated with the time. By this process, a solar radiation pattern as shown in FIG. 8 is obtained. Although FIG. 7 and FIG. 8 illustrate the solar radiation intensity data, the process for generating a temporary pattern based on the power data is the same.
仮パターンおよび日射パターンは、太陽高度がほぼ一致している期間のデータに基づいているから、異なる日のデータを用いながらも、1日分のデータとして扱うことが可能である。また、仮パターンは複数日の電力のうち同時刻の最大値で生成され、日射パターンは複数日の日射強度のうち同時刻の最大値で生成されているから、多くの時刻において晴天時のデータであると推測される。 Since the temporary pattern and the solar radiation pattern are based on data in a period in which the solar altitudes substantially coincide, they can be handled as data for one day while using data on different days. In addition, the provisional pattern is generated with the maximum value at the same time among the power of multiple days, and the solar radiation pattern is generated with the maximum value at the same time among the solar radiation intensities of multiple days. It is estimated that.
もちろん、1つの判定期間(節気)100に含まれる複数日において、晴天の状態が1日も得られない時刻が生じる可能性はある。しかしながら、中規模から大規模の太陽光発電設備20を設置する場合には、日照時間が比較的長い場所が選択されると考えられるから、比較的高い確率で晴天日のデータが得られる。
Of course, in a plurality of days included in one determination period (energy saving) 100, there is a possibility that a time when a clear sky state cannot be obtained even one day may occur. However, when a medium to large-scale photovoltaic
以下では、診断装置10を継続的に運用している状態であって、晴天条件を満足した晴天パターンのみがパターン記憶部134に格納されている状態を想定して説明する。パターン記憶部134に格納される晴天パターンは、最初に晴天時であることを保証する作業を行っておけば、その後に継続的に運用している状態では、晴天条件を満足した晴天データで自動的に登録される。1年分の晴天パターンがパターン記憶部134に格納された後は、同じ判定期間(節気)100について同じ晴天パターンを用いることが可能である。また、1年分の晴天パターンがパターン記憶部134に格納された後、晴天パターンを判定期間(節気)100ごとに更新するように構成してもよい。
In the following description, it is assumed that the
晴天条件は、特定の判定期間(節気)100に仮パターン抽出部133が抽出した仮パターンと、この特定の判定期間100より前の判定期間100に得られた晴天パターンとの類似の程度が基準値より高いことを条件にしている。晴天パターンの判定期間100は、比較対象である仮パターンが抽出された判定期間100より前であり、かつ仮パターンの判定期間100に近い判定期間100であることが要求される。晴天パターンの判定期間100は、仮パターンが抽出された判定期間100の1つ前の判定期間100であることが望ましいが、1つ前の判定期間100において天候不順あるいは新たな影の発生により晴天パターンが生成されていない場合がある。したがって、晴天パターンの判定期間100は、仮パターンが生成された判定期間100に対して、最大で2前の判定期間100あるいは3つ前の判定期間100まで遡ることを許容することが望ましい。
The clear sky condition is based on the degree of similarity between the temporary pattern extracted by the temporary pattern extraction unit 133 during a specific determination period (energy saving) 100 and the clear sky pattern obtained during the
パターン判定部135は、仮パターンと晴天パターンとの類似の程度の評価を行い、類似の程度が基準値以上であれば、該当する仮パターンが晴天条件を満足したと判定する。類似の程度は、仮パターンと晴天パターンとについて、同時刻(計算期間111)のデータの差分を求め、この差分に基づいて評価する。すなわち、仮パターンと晴天パターンとがほぼ一致していれば、時間帯110において、差分はほぼ一定値になると考えられる。したがって、パターン判定部135は、この差分が所定の許容範囲内であるときに、類似度が基準値以上であると判断すればよい。
The pattern determination unit 135 evaluates the degree of similarity between the temporary pattern and the clear sky pattern. If the degree of similarity is equal to or greater than the reference value, the pattern determination unit 135 determines that the corresponding temporary pattern satisfies the clear sky condition. The degree of similarity is evaluated based on a difference between data of the same time (calculation period 111) for the temporary pattern and the clear sky pattern. In other words, if the temporary pattern and the clear sky pattern substantially match, the difference is considered to be a substantially constant value in the
一方、仮パターンと晴天パターンとが異なっていると、時間帯110において、差分は一定値にならず、天候不順の場合には差分が時刻に対して不規則に変動し、新たな影が生じた場合には差分がなだらかに変化すると考えられる。つまり、パターン判定部135は、時間帯110における差分の分布、時間帯110における差分の包絡線などに基づいて、仮パターンと晴天パターンとの類似の程度を評価する。
On the other hand, if the temporary pattern and the clear sky pattern are different, the difference does not become a constant value in the
なお、最初に晴天時であると推定される晴天パターンを登録するために、異なる判定期間(節気)100の仮パターンの一方を仮に晴天パターンとみなし、晴天条件を満足すれば晴天パターンとして採用するようにしてもよい。 In addition, in order to register a clear sky pattern that is estimated to be initially clear weather, one of the temporary patterns with different determination periods (energy saving) 100 is temporarily regarded as a clear sky pattern, and is adopted as a clear sky pattern if the clear sky conditions are satisfied. You may do it.
パターン判定部135において晴天条件を満足したと判定された特定の判定期間(節気)100の仮パターンは、この判定期間100の晴天パターンとしてパターン記憶部134に格納される。一方、特定の判定期間100の仮パターンが晴天パターンを満足しない場合には、パターン判定部135は、出力部15を通してユーザの端末装置32にプッシュ方式で通知をする。たとえば、アラームのための信号が端末装置32に伝送される。
The temporary pattern of the specific determination period (energy saving) 100 determined by the pattern determination unit 135 to satisfy the clear sky condition is stored in the pattern storage unit 134 as the clear sky pattern of the
端末装置32は、サーバである診断装置10に対してクライアントであって、一般的には、診断装置10と通信するように構成されるパーソナルコンピュータから構成される。診断装置10と端末装置32との通信には、インターネットを用いたVPN(Virtual Private Network)、移動体通信網、専用回線などから選択される通信路を用いる。端末装置32は、パーソナルコンピュータのほか、タブレット端末、スマートフォンなどから選択することが可能であり、また、シンクライアント(thin client)であってもよい。また、出力部15から端末装置32への通知は、電子メールで行ってもよい。
The
上述の例では、晴天パターンを電力のデータから求めているが、日射強度のデータについても同様の処理によって晴天パターンが求められる。すなわち、日射強度のデータから仮パターンが生成され、特定の判定期間(節気)100の仮パターンについて晴天条件を満足するか否かが判定される。また、晴天条件を満足する仮パターンは特定の判定期間100の晴天パターンとしてパターン記憶部134に格納される。
In the above example, the clear sky pattern is obtained from the power data, but the clear sky pattern is also obtained for the solar radiation intensity data by the same processing. In other words, a temporary pattern is generated from the solar radiation intensity data, and it is determined whether or not the clear weather condition is satisfied for the temporary pattern for a specific determination period (energy saving) 100. In addition, the temporary pattern that satisfies the clear sky condition is stored in the pattern storage unit 134 as a clear sky pattern for a
ところで、複数年のうちの同じ判定期間(節気)100において、太陽電池21と日射計25との一方について晴天パターンが得られない場合、正しい評価係数が得られない。そのため、晴天判定部136は、電力のデータから求めた晴天パターンと、日射強度のデータから求めた晴天パターンとを比較し、太陽電池21と日射計25とが両方とも晴天時のデータであるか否かを判定する。すなわち、晴天判定部136は、電力に関する晴天パターンと日射強度に関する晴天パターンとについて、同時刻のデータの差分を求め、差分がほぼ一定値である場合には、両方の晴天パターンが晴天時のデータで構成されていると判定する。つまり、晴天判定部136は、差分について所定の許容範囲を定め、求めた差分が許容範囲内であれば、太陽電池21と日射計25とから晴天時のデータが得られていると判定する。
By the way, when a clear sky pattern is not obtained for one of the
ここで、複数年のうちの同じ判定期間(節気)100について、電力に関する晴天パターンと日射強度に関する晴天パターンとの差分が許容範囲を逸脱する場合には、差分が時刻に対して不規則に変動するか(天候不順)、差分がなだらかに変化する(新たな影)。したがって、晴天判定部136は、時間帯110における差分の分布、時間帯110における差分の包絡線などに基づいて、電力と日射強度とについて得られた晴天パターンの評価を行うことが望ましい。
If the difference between the clear sky pattern related to power and the clear sky pattern related to solar radiation intensity deviates from the allowable range for the same determination period (energy saving) 100 of a plurality of years, does the difference fluctuate irregularly with respect to time? (Uneven weather), the difference changes gently (new shadow). Therefore, it is desirable that the clear
電力と日射強度との少なくとも一方が晴天時のデータではない場合には、晴天判定部136は、出力部15を通して端末装置32にプッシュ方式で通知をし、計算部131が求めた評価係数では診断ができないことをユーザに通知する。また、晴天判定部136によって、原因が天候不順あるいは新たに生じた影の影響であることが判定される場合には、原因についても端末装置32に通知することが望ましい。
When at least one of the electric power and the solar radiation intensity is not data at the time of fine weather, the fine
なお、電力に関する晴天パターンと日射強度に関する晴天パターンとは、パターン判定部135によって晴天時のデータであると判定されているので、晴天判定部136の処理は安全性を高めるための処理であって省略することが可能である。
Note that the clear sky pattern related to electric power and the clear sky pattern related to solar radiation intensity are determined to be data at the time of clear sky by the pattern determination unit 135, and therefore the processing of the clear
ところで、電力のデータと日射強度のデータとは、太陽電池21と日射計25との位置関係、あるいはデータの処理の時間差などによって、図9に示すように、時間軸方向にずれが生じる可能性がある。図9では日射強度のデータを符号L5で示し、電力のデータを符号L6で示している。上述したように、評価係数を求める場合、晴天パターンを求める場合などにおいて、電力のデータと日射強度のデータとは時刻を一致させる必要がある。そのため、処理部13は、時刻補正部137を備えている。時刻補正部137は、第1のデータ取得インタフェース11が取得した電力のデータと、第2のデータ取得インタフェース12が取得した日射強度のデータとについて時間軸方向のずれを補正するように構成されている。
By the way, there is a possibility that the power data and the solar radiation intensity data are shifted in the time axis direction as shown in FIG. 9 due to the positional relationship between the
また、上述したように、太陽光発電設備20は、電力変換装置24を備えており、第1のデータ取得インタフェース11は、太陽電池21が出力する電力だけではなく、電力変換装置24が出力する電力に関するデータも取得することが可能である。ここで、太陽電池21が出力する電力のデータと、電力変換装置24が出力する電力のデータとについても時間差が生じるから、処理部13は、両方のデータについて時間軸方向のずれを補正するように構成されていることが望ましい。
In addition, as described above, the photovoltaic
以上説明したように、処理部13は、以下の順序で処理を行う。すなわち、処理部13において、電力のデータおよび日射強度のデータに基づいて、仮パターン抽出部133が仮パターンを生成し、パターン判定部135が晴天パターンの判定を行う。ここで、晴天パターンについて、電力のデータと日射強度のデータとに時間軸方向のずれがあれば、時刻補正部137が時間軸方向のずれを解消する。時間軸方向の補正は必須ではなく、時刻補正部137は省略可能である。その後、電力に関する晴天パターンと日射強度に関する晴天パターンとが、ともに晴天時のデータか否かが晴天判定部136で評価される。
As described above, the
なお、電力変換装置24の電力のデータを取得する場合、処理部13は、電力変換装置24の電力のデータと太陽電池21から出力された電力のデータとの間の時間差を解消するように、2種類のデータについて時間軸方向の補正を行う。
In addition, when acquiring the power data of the
電力に関する晴天パターンと日射強度に関する晴天パターンとが得られると、これらの晴天パターンのデータに基づいて、計算部131が評価係数を求める。評価係数が求められると、診断部132が評価係数を評価し、太陽光発電設備20に関するさまざまな診断を行う。
When a clear sky pattern related to electric power and a clear sky pattern related to solar radiation intensity are obtained, the
上述した太陽光発電設備20の診断装置10は、プログラムを実行する1又は複数のプロセッサを備えるデバイス(第1デバイス)と、外部装置を接続するためのインターフェイス用のデバイス(第2デバイス)とを主なハードウェア要素として備える。第1デバイスは、メモリを別に接続する1又は複数のマイクロプロセッサのほか、メモリを一体に備える1又は複数のマイコン(Microcontroller)などから選択される。
The above-described
プログラムは、あらかじめROM(Read Only Memory)に書き込まれた状態で提供されるようにしてもよいが、書換可能な不揮発性メモリに格納できるように、コンピュータで読み取り可能な記録媒体を用いて提供されることが望ましい。また、プログラムは、記録媒体に代えて、インターネットのような電気通信回線を通して提供されてもよい。 The program may be provided in a state written in a ROM (Read Only Memory) in advance, but is provided using a computer-readable recording medium so that it can be stored in a rewritable nonvolatile memory. It is desirable. Further, the program may be provided through an electric communication line such as the Internet instead of the recording medium.
以上説明した太陽光発電設備20の診断装置10は、第1のデータ取得インタフェース11と第2のデータ取得インタフェース12と処理部13とを備える。第1のデータ取得インタフェース11は、太陽電池21を備える太陽光発電設備20から所定の時間帯110に出力される電力のデータを、第1のデータとして取得するように構成される。第2のデータ取得インタフェース12は、日射計25から上記時間帯110に出力される日射強度のデータを、第2のデータとして取得するように構成される。処理部13は、第1のデータと第2のデータとに基づいて太陽光発電設備20の診断を行うように構成される。処理部13は、計算部131と診断部132とを備える。計算部131は、第2のデータから求められる日射量の実測値および太陽電池21の太陽電池容量の積と第1のデータから求められる電力量との比率である評価係数を求めるように構成される。診断部132は、計算部131が複数の所定の判定期間100ごとに求めた評価係数に基づいて太陽光発電設備20の診断を行う。
The
この構成によれば、太陽光発電設備20の設置現場に応じた評価係数を生成することが可能になり、診断の精度を高めることができる。
According to this configuration, it is possible to generate an evaluation coefficient according to the installation site of the photovoltaic
判定期間100は、季候に応じた(または気候に同調した)1年の複数の区分期間の何れかに対応する期間であって、複数日を含むように定められていることが望ましい。たとえば、判定期間100は、節気の24区分の何れかに対応する期間でもよい。
The
すなわち、季候が同じ判定期間100では、日毎の太陽高度がほぼ等しいから、判定期間100に含まれる複数日は太陽高度に関して同条件であるとみなすことができる。また、1日だけでは晴天時のデータが得られない場合でも、複数日のデータによって晴天時のデータを得られる可能性が高くなる。
That is, in the
計算部131は、複数の計算期間111それぞれの複数の評価係数Kpを求め、その複数の評価係数Kpの平均値を1日の評価係数として求めるように構成されることが望ましく、ここにおいて、複数の計算期間111は、南中時刻を含む1日の所定の時間帯110を区分することによって得られる。
The
この構成によれば、日射が障害物および地形の影響を受けにくい南中時刻を間に含む時間帯における第1のデータおよび第2のデータを用いるから、第1のデータおよび第2のデータのそれぞれについて、晴天時のデータが得やすい上に、季節変動の影響が少ないデータを得ることができる。 According to this configuration, since the first data and the second data are used in the time zone including the south-central time when the solar radiation is not easily affected by the obstacle and the terrain, the first data and the second data For each, it is easy to obtain data in fine weather, and it is possible to obtain data that is less affected by seasonal fluctuations.
診断部132は、比較部1322を備えることが望ましく、これは、複数の区分期間にそれぞれ対応する複数の判定期間100ごとに、当該判定期間と当該判定期間に隣接する判定期間から得られる2つの評価係数の差を、その2つの評価係数の一方で割った値である乖離率を求め、隣り合う2つの判定期間100に対して求めた2つの乖離率を比較するように構成される。診断部132は、比較部1322が比較した2つの乖離率の差が所定の故障閾値を超える場合に太陽電池21の故障と判断するように構成される。
The
この構成では、太陽電池21に設けたバイパスダイオードの短絡などの故障を検出することが可能である。
In this configuration, a failure such as a short circuit of a bypass diode provided in the
また、診断部132は、記憶部1321と比較部1322と判断部1323とを備えていてもよい。記憶部1321は、太陽光発電設備20が正常に稼働している状態であるときに計算部131が複数の判定期間100ごとに求めた複数の評価係数を、複数の判定期間100に対応する複数の標準評価係数として記憶するように構成される。比較部1322は、太陽光発電設備20の運転中に計算部131が求めた評価係数を、記憶部1321に記憶された複数の標準評価係数のうち当該評価係数の判定期間100に一致する判定期間100における標準評価係数と比較するように構成される。判断部1323は、比較部1322の比較結果に基づいて太陽光発電設備20に不具合があるか否かを判断するように構成される。
The
この構成によれば、正常時に得られる標準評価係数と比較対象である評価係数とに基づいて太陽光発電設備20の診断を行うから、太陽電池21の劣化あるいは汚れの診断が可能になる。
According to this configuration, the photovoltaic
この場合、判断部1323は、比較部1322が求めた標準評価係数と評価係数との差(第1の差)が所定の劣化閾値を超えたか否かを判断するように構成される。また、診断部132は、該当する判定期間100以前の複数の判定期間100それぞれにおける評価係数と標準評価係数との差(各第2の差)が時間経過に伴って増加しているか否かを判断するように構成される。診断部132は、第1の差が劣化閾値を超え、かつ各第2の差が時間経過に伴って増加している場合に、太陽電池21の劣化と判断するように構成される。
In this case, the
この構成によれば、太陽電池21の劣化の診断が可能になる。
According to this configuration, it is possible to diagnose the deterioration of the
また、判断部1323は、比較部1322が求めた標準評価係数と評価係数との差が、複数の判定期間100において時間経過に伴って増加を続け、それらの差の増加率が第1閾値以上で第2閾値未満であれば太陽電池21の劣化と判断するように構成される。一方、判断部1323は、その増加率が第2閾値より大きい第3閾値以上であれば太陽電池21の汚れと判断するように構成される。
In addition, the
この構成によれば、太陽電池21の劣化と太陽電池21の汚れとを区別して診断することが可能になる。
According to this configuration, it is possible to make a diagnosis by distinguishing the deterioration of the
第1のデータ取得インタフェース11は、太陽電池21を構成する複数のストリング211から複数のストリング211それぞれについて電力のデータを取得するように構成される。また、判断部1323は、複数のストリング211ごとに、隣接する2つの判定期間100で比較部1322が求めた標準評価係数と評価係数との差の変化率を求めるように構成される。そして、判断部1323は、複数のストリング211ごとに求めた複数の変化率の分布に基づいて、複数のストリング211ごとに不具合があるか否かを判断するように構成される。
The first
この構成によれば、ストリング211を単位として不具合があるか否かの診断が可能になる。
According to this configuration, it is possible to diagnose whether there is a problem with the
ところで、処理部13は、仮パターン抽出部133とパターン記憶部134とパターン判定部135とを備えることが望ましい。仮パターン抽出部133は、判定期間100における電力のデータと日射強度のデータとのそれぞれについて、判定期間100に含まれる複数日から同時刻の最大値を求め、最大値を時刻に対応付けた仮パターンを抽出するように構成される。パターン記憶部134は、仮パターンが所定の晴天条件を満たす場合に仮パターンを判定期間100の晴天パターンとして記憶するように構成される。パターン判定部135は、特定の判定期間100に仮パターン抽出部133が抽出した仮パターンと、特定の判定期間100より前の判定期間100の晴天パターンとについて類似の程度を評価するように構成される。そして、パターン判定部135は、当該類似の程度が基準値より高いときに、特定の判定期間100の仮パターンが晴天条件を満たしたと判定し、特定の判定期間100の仮パターンを特定の判定期間100の晴天パターンとするように構成される。計算部131は、晴天パターンのデータに基づいて評価係数を求めるように構成される。
Incidentally, it is desirable that the
この構成によれば、計算部131が評価係数を求めるためのデータが、晴天時のデータになる可能性を高めることができる。言い換えると、晴天時ではないデータに基づいて評価係数を求める可能性が低減される。
According to this configuration, it is possible to increase the possibility that the data for calculating the evaluation coefficient by the
処理部13は、複数年のうちの同じ判定期間100において日射強度に関する晴天パターンと電力に関する晴天パターンとの同時刻における差分を求め、差分の値が所定の判定値に対して設定した許容範囲内か否かを判定するように構成される晴天判定部136を備えることが望ましい。診断装置10は、差分の値が許容範囲を逸脱している場合に、所定の端末装置32に通知をするように構成される出力部15を備えることが望ましい。
The
この構成によれば、電力に関する晴天パターンと日射強度に関する晴天パターンとがともに晴天時のデータであることが確認される。また、電力に関する晴天パターンと日射強度に関する晴天パターンと少なくとも一方が晴天時のデータではない場合には、端末装置32に通知がされるから、該当する判定期間100について求めた評価係数が適切ではないことをユーザに認識させることが可能になる。
According to this configuration, it is confirmed that the clear sky pattern related to electric power and the clear sky pattern related to solar radiation intensity are both data in clear weather. Further, when at least one of the clear sky pattern related to electric power and the clear sky pattern related to solar radiation intensity is not data at the time of clear weather, the
処理部13は、第1のデータ取得インタフェース11が取得した電力のデータと、第2のデータ取得インタフェース12が取得した日射強度のデータとについて時間軸方向のずれを補正するように構成される時刻補正部137を備えることが望ましい。たとえば、図1のように、内蔵時計14が診断装置10に設けられている場合、電力のデータと日射強度のデータが図9の例に示すように時間軸方向にずれることがある。このため、時刻補正部137は、たとえば、電力のデータから得られる波形の立上りまたは立下りが日射強度のデータから得られる波形の立上りまたは立下りと一致するように、電力のデータと日射強度のデータの何れか一方を時間軸方向にシフトするように構成される。
The
この構成によれば、電力のデータと日射強度のデータとの時刻を一致させることによって、より精度よく評価係数を求めることが可能になる。 According to this configuration, it is possible to obtain the evaluation coefficient more accurately by matching the times of the power data and the solar radiation intensity data.
太陽光発電設備20は、太陽電池21が出力した直流電力を交流電力に変換する電力変換装置24を備える。この場合、第1のデータ取得インタフェース11は、太陽電池21から出力される電力に関する第1のデータと、電力変換装置24から出力される電力に関する第2のデータとを取得することが望ましい。また、処理部13は、第1のデータと第2のデータとについて時間軸方向のずれを補正するように構成されていることが望ましい。
The photovoltaic
この構成では、太陽電池21の出力だけではなく電力変換装置24の出力も監視するから、電力変換装置24の診断も可能になる。
In this configuration, since not only the output of the
本実施形態のプログラムは、コンピュータを、太陽光発電設備20の診断装置10として機能させるものである。
The program according to the present embodiment causes a computer to function as the
望ましい実施形態において、図7の例に示すように、診断装置10の処理部13は、第1のパターン抽出期間200に含まれる複数の第2のパターン抽出期間210内のサンプリング周期101(図2参照)ごとの太陽光発電設備20の最大出力値から、基準パターンを構成するデータを抽出するように構成される。ここで、第1のパターン抽出期間200は複数日を含む期間である。第1のパターン抽出期間200は、期間200から得られるべき基準パターンを構成するデータを、すぐに太陽光発電設備20の診断に適用するために、(現在の)判定期間100と同じ期間であることが望ましいが、判定期間100の半分以上で判定期間100より短い期間であって前の判定期間または現在の判定期間に含まれる期間であってもよい。複数の第2のパターン抽出期間210のそれぞれは、南中時刻を間に含む期間であり、時間帯110以上で日照時間以下の期間であることが望ましい。図7の例では、複数の第2のパターン抽出期間210のそれぞれは、図2の例に示す時間帯110よりも長い期間に設定されている。第1のパターン抽出期間200の間に得られる太陽光発電設備20の複数の最大出力値のそれぞれは、太陽電池21の最大出力値(たとえば最大電流値または最大電力値)または日射計25の最大出力値(日射強度に関する最大値)である。
In the preferred embodiment, as illustrated in the example of FIG. 7, the
出力値の縦軸と単一の第2のパターン抽出期間210を含む横軸とを持つ二次元座標上に、ある第1のパターン抽出期間200の間に得られた太陽光発電設備20の複数の出力値をプロットすることにより、図10の例に示すグラフが得られた。図10の例では、縦軸の出力値は、上記太陽光発電設備20の複数の出力値(たとえば日射強度値)を含む。このような複数の出力値は、曇りの時間時間に得られた複数の出力値も含むため、図10の例に示すように下向きの複数のピーク(破線のピーク参照)をしばしば含む。そのような下向きの複数のピークを含む複数の出力値から基準パターンを構成するデータを抽出すると、その基準パターンを、高精度の晴天パターンとして得ることが難しくなる。
A plurality of photovoltaic
そこで、本実施形態では、図8の例に示すように、処理部13は、複数の第2のパターン抽出期間210内のサンプリング周期101ごとの太陽光発電設備20の最大出力値20MAXから、基準パターンを構成するデータを抽出するのである。図8の例では、第1のパターン抽出期間200の間に得られた太陽光発電設備20の複数の最大出力値20MAXのそれぞれは、日射計25の最大出力値(最大日射強度値)である。このような複数の最大出力値20MAXから基準パターンを構成するデータを抽出すると、図11の例に示すように、高精度の晴天パターンとしての基準パターンを構成するデータ20REFを得ることができる。Therefore, in the present embodiment, as illustrated in the example of FIG. 8, the
上記実施形態の一具体例において、図8の例に示すように、処理部13は、第1のパターン抽出期間200の間に得られた複数の最大出力値20MAXから、所定の抽出時間220ごとに、抽出時間220の両端の時刻に対応する2つの最大出力値20MAXと抽出時間220とから平均変化率を算出するように構成される。ここで、平均変化率は、2つの最大出力値20MAXの差分を抽出時間220で除した値であることが望ましい。抽出時間220は、サンプリング周期の30倍の時間であることが望ましいが、サンプリング周期101の20倍から40倍の範囲内に設定されてもよい。この場合、処理部13は、抽出時間220の開始点が時間帯110の開始点から終了点にシフトするように、抽出時間220をサンプリング周期101ごとにシフトすることにより、複数の平均変化率を算出するように構成される。In one specific example of the above embodiment, as illustrated in the example of FIG. 8, the
また、処理部13は、複数の平均変化率のそれぞれを算出するごとに、算出された平均変化率が所定の許容範囲内にあれば、その算出された平均変化率の最大出力値を抽出することにより、基準パターンを構成するデータ20REFを抽出するように構成される。ここで、抽出される平均変化率の最大出力値は、少なくとも、その平均変化率に対応する抽出時間220の開始点の最大出力値である。許容範囲は、1日の時刻ごとの複数の許容範囲のうち対応する時刻の許容範囲である。複数の許容範囲のそれぞれは、標準変化率を間に含む範囲である。複数の許容範囲の複数の標準変化率は、晴天日に相当する1日分の平均変化率である。処理部13は、データ20REFを構成する複数の最大出力値のそれぞれを、対応する時刻情報とともに基準値として記憶部1321に記憶するように構成される。In addition, every time each of the plurality of average change rates is calculated, the
この実施形態では、曇りの時間時間に得られる複数の出力値が除去されるので、高精度の晴天パターンとしての基準パターンを構成するデータ20REFを得ることができる。In this embodiment, since a plurality of output values obtained during the cloudy time are removed, it is possible to obtain the
望ましい実施形態において、処理部13は、抽出した基準パターンを構成するデータ20REFから、(現在の)判定期間100に含まれる複数の時間帯110に対する単一の南中時刻を算出するように構成される。In a preferred embodiment, the
図12は、ある地点の南中時刻が1年間にどのように時間変化するかを示すグラフであり、ここで、その地点の北緯および経度は、それぞれ35度および135度である。この図12から分かるように、任意の地点の南中時刻は、1年間を通して時々刻々変化することが分かる。また、南中時刻は、太陽電池21の設置状況にも依存する。
FIG. 12 is a graph showing how the time of south-intermediate time at a point changes with time in one year, where the north latitude and longitude of the point are 35 degrees and 135 degrees, respectively. As can be seen from FIG. 12, it can be seen that the south-central time at an arbitrary point changes from time to time throughout the year. Further, the south / central time also depends on the installation state of the
このため、本実施形態では、処理部13は、判定期間100ごとに、判定期間100に含まれる複数の時間帯110に対する単一の南中時刻を、抽出した基準パターンを構成するデータ20REFから算出するのである。For this reason, in the present embodiment, the
たとえば、図13に示すように、処理部13は、抽出したデータ20REFにより構成される基準パターンに対する接線230の傾きがゼロになるときの時刻を、上記単一の南中時刻として抽出するように構成される。図14の例では、処理部13は、抽出したデータ20REFに含まれる値ごとに傾き値を求め、ゼロである傾き値240に対応する時刻を、上記単一の南中時刻として抽出するように構成される。このような構成では、第1のパターン抽出期間200内の複数の時間帯110のそれぞれに実測した南中時刻を安定的に含めることにより、太陽光発電設備20から、変化する南中時刻に忠実に追従する複数の出力値を得ることができる。For example, as shown in FIG. 13, the
望ましくは、処理部13は、ゼロである傾き値240に対応する時刻の前後の傾き値の符号がそれぞれ正および負であれば、ゼロである傾き値240に対応する時刻を、上記単一の南中時刻として抽出するように構成される。この構成では、基準パターンを構成するデータ20REFから単一の南中時刻をより正確に算出することができるので、太陽光発電設備20から、変化する南中時刻に確実に追従する複数の出力値を得ることができる。Desirably, the
別例において、処理部13は、基準パターンを構成するデータ20REFからゼロである複数の傾き値が得られた場合、得られた複数の傾き値のうち最大出力値の傾き値に対応する時刻を、上記単一の南中時刻として抽出するように構成される。この構成でも、基準パターンを構成するデータ20REFから単一の南中時刻をより正確に算出することができるので、太陽光発電設備20から、変化する南中時刻に確実に追従する複数の出力値を得ることができる。In another example, when a plurality of slope values that are zero are obtained from the
上記の最良の形態および/または他の実施例であると考えられるものについて説明したが、種々の改変がなされてもよく、本明細書で開示される主題は種々の形態および実施例で実施されてもよく、そしてそれらは多数のアプリケーションに適用されてもよいものであり、その最適の幾つかが本明細書に記載されている。以下の特許請求の範囲によって、本開示の真の範囲内に入る任意およびすべての修正および変形を請求するものである。 Although the foregoing best mode and / or other examples are considered, various modifications may be made and the subject matter disclosed herein may be implemented in various forms and examples. And they may be applied to a number of applications, some of which are best described herein. The following claims claim any and all modifications and variations that fall within the true scope of this disclosure.
10 診断装置
11 第1のデータ取得インタフェース
12 第2のデータ取得インタフェース
13 処理部
15 出力部
20 太陽光発電設備
21 太陽電池
24 電力変換装置
25 日射計
131 計算部
132 診断部
133 仮パターン抽出部
134 パターン記憶部
135 パターン判定部
136 晴天判定部
137 時刻補正部
211 ストリング
1321 記憶部
1322 比較部
1323 判断部DESCRIPTION OF
Claims (13)
日射計からの上記時間帯に出力される日射強度のデータを、第2のデータとして取得するように構成される第2のデータ取得インタフェースと、
前記第1のデータと前記第2のデータとに基づいて前記太陽光発電設備の診断を行うように構成される処理部とを備え、
前記処理部は、
前記第2のデータから求められる日射量の実測値および前記太陽電池の太陽電池容量の積と前記第1のデータから求められる電力量との比率である評価係数を求めるように構成される計算部と、
前記計算部が複数の所定の判定期間ごとに求めた評価係数に基づいて前記太陽光発電設備の診断を行うように構成される診断部とを備える
ことを特徴とする太陽光発電設備の診断システム。A first data acquisition interface configured to acquire, as first data, data of electric power output in a predetermined time period from a photovoltaic power generation facility including a solar cell;
A second data acquisition interface configured to acquire, as second data, solar radiation intensity data output from the pyranometer in the time period;
A processing unit configured to perform diagnosis of the photovoltaic power generation facility based on the first data and the second data;
The processor is
A calculation unit configured to obtain an evaluation coefficient that is a ratio between a measured value of the amount of solar radiation obtained from the second data and a product of the solar battery capacity of the solar battery and the amount of power obtained from the first data. When,
A diagnostic system for a photovoltaic power generation facility, comprising: a diagnostic unit configured to diagnose the photovoltaic power generation facility based on an evaluation coefficient obtained by the calculation unit for each of a plurality of predetermined determination periods. .
前記複数の区分期間にそれぞれ対応する複数の判定期間ごとに、当該判定期間と当該判定期間に隣接する判定期間から得られる2つの評価係数の差を、その2つの評価係数の一方で割った値である乖離率を求め、
隣り合う2つの判定期間に対して求めた2つの乖離率を比較する
ように構成され、
前記診断部は、前記比較部が比較した前記2つの乖離率の差が所定の故障閾値を超える場合に前記太陽電池の故障と判断するように構成される
ことを特徴とする請求項2又は3記載の太陽光発電設備の診断システム。The diagnosis unit includes a comparison unit, which
A value obtained by dividing the difference between two evaluation coefficients obtained from the determination period and a determination period adjacent to the determination period by one of the two evaluation coefficients for each of the plurality of determination periods respectively corresponding to the plurality of division periods Find the divergence rate that is
It is configured to compare two divergence rates obtained for two adjacent determination periods,
The said diagnostic part is comprised so that it may be judged as the failure of the said solar cell, when the difference of the said 2 divergence rate compared with the said comparison part exceeds a predetermined failure threshold value. The diagnostic system for solar power generation facilities described.
前記太陽光発電設備が正常に稼働している状態であるときに前記計算部が前記複数の判定期間ごとに求めた前記複数の評価係数を、前記複数の判定期間に対応する複数の標準評価係数として記憶するように構成される記憶部と、
前記太陽光発電設備の運転中に前記計算部が求めた評価係数を、前記記憶部に記憶された複数の標準評価係数のうち当該評価係数の判定期間に一致する判定期間における標準評価係数と比較するように構成される比較部と、
前記比較部の比較結果に基づいて前記太陽光発電設備に不具合があるか否かを判断するように構成される判断部とを備える
請求項2又は3記載の太陽光発電設備の診断システム。The diagnostic unit
The plurality of evaluation coefficients determined by the calculation unit for each of the plurality of determination periods when the solar power generation facility is operating normally, and a plurality of standard evaluation coefficients corresponding to the plurality of determination periods A storage unit configured to store as,
The evaluation coefficient obtained by the calculation unit during operation of the photovoltaic power generation facility is compared with a standard evaluation coefficient in a determination period that coincides with a determination period of the evaluation coefficient among a plurality of standard evaluation coefficients stored in the storage unit A comparison unit configured to:
The diagnostic system for a photovoltaic power generation facility according to claim 2, further comprising: a determination unit configured to determine whether or not the photovoltaic power generation facility has a defect based on a comparison result of the comparison unit.
前記判断部は、前記複数のストリングごとに、隣接する2つの判定期間で前記比較部が求めた前記標準評価係数と前記評価係数との差の変化率を求め、前記複数のストリングごとに求めた複数の変化率の分布に基づいて、前記複数のストリングごとに不具合があるか否かを判断するように構成される
ことを特徴とする請求項5〜7のいずれか1項に記載の太陽光発電設備の診断システム。The first data acquisition interface is configured to acquire power data for each of the plurality of strings from a plurality of strings constituting the solar cell,
The determination unit obtains a change rate of a difference between the standard evaluation coefficient and the evaluation coefficient obtained by the comparison unit in two adjacent determination periods for each of the plurality of strings, and obtains each of the plurality of strings. It is comprised so that it may be judged whether there exists a malfunction for every said several string based on distribution of several change rate. The sunlight of any one of Claims 5-7 characterized by the above-mentioned. A diagnostic system for power generation facilities.
前記判定期間における前記電力のデータと前記日射強度のデータとのそれぞれについて、前記判定期間に含まれる前記複数日から同時刻の最大値を求め、前記最大値を時刻に対応付けた仮パターンを抽出するように構成される仮パターン抽出部と、
前記仮パターンが所定の晴天条件を満たす場合に前記仮パターンを前記判定期間の晴天パターンとして記憶するように構成されるパターン記憶部と、
特定の判定期間に前記仮パターン抽出部が抽出した前記仮パターンと、前記特定の判定期間より前の判定期間の晴天パターンとについて類似の程度を評価し、当該類似の程度が基準値より高いときに、前記特定の判定期間の仮パターンが前記晴天条件を満たしたと判定し、前記特定の判定期間の仮パターンを前記特定の判定期間の晴天パターンとするように構成されるパターン判定部とを備え、
前記計算部は、前記晴天パターンのデータに基づいて前記評価係数を求めるように構成される
ことを特徴とする請求項2〜8のいずれか1項に記載の太陽光発電設備の診断システム。The processor is
For each of the power data and the solar radiation intensity data in the determination period, a maximum value at the same time is obtained from the plurality of days included in the determination period, and a temporary pattern in which the maximum value is associated with the time is extracted. A provisional pattern extraction unit configured to:
A pattern storage unit configured to store the temporary pattern as the clear sky pattern of the determination period when the temporary pattern satisfies a predetermined clear sky condition;
When the degree of similarity is evaluated for the temporary pattern extracted by the temporary pattern extraction unit in a specific determination period and the clear sky pattern of the determination period prior to the specific determination period, and the degree of similarity is higher than a reference value And a pattern determination unit configured to determine that the provisional pattern of the specific determination period satisfies the clear sky condition, and to use the provisional pattern of the specific determination period as the clear sky pattern of the specific determination period. ,
The said calculation part is comprised so that the said evaluation coefficient may be calculated | required based on the data of the said fine weather pattern. The diagnostic system of the solar power generation facility of any one of Claims 2-8 characterized by the above-mentioned.
複数年のうちの同じ判定期間において前記日射強度に関する晴天パターンと前記電力に関する晴天パターンとの同時刻における差分を求め、前記差分の値が所定の判定値に対して設定した許容範囲内か否かを判定するように構成される晴天判定部を備え、
診断装置は、前記差分の値が前記許容範囲を逸脱している場合に、所定の端末装置に通知をするように構成される出力部をさらに備える
ことを特徴とする請求項9記載の太陽光発電設備の診断システム。The processor is
The difference at the same time between the clear sky pattern related to the solar radiation intensity and the clear sky pattern related to the power in the same determination period of a plurality of years is obtained, and it is determined whether or not the value of the difference is within an allowable range set for a predetermined determination value. A clear sky determination unit configured to
10. The sunlight according to claim 9, further comprising an output unit configured to notify a predetermined terminal device when the value of the difference deviates from the allowable range. A diagnostic system for power generation facilities.
前記第1のデータ取得インタフェースは、前記太陽電池から出力される電力に関する第1のデータと、前記電力変換装置から出力される電力に関する第2のデータとを取得するように構成され、
前記処理部は、前記第1のデータと前記第2のデータとについて時間軸方向のずれを補正するように構成されている
ことを特徴とする請求項1〜11のいずれか1項に記載の太陽光発電設備の診断システム。The solar power generation facility further includes a power converter configured to convert DC power output from the solar cell into AC power,
The first data acquisition interface is configured to acquire first data relating to electric power output from the solar cell and second data relating to electric power output from the power converter,
The said process part is comprised so that the shift | offset | difference of a time-axis direction may be correct | amended about the said 1st data and the said 2nd data. The Claim 1 characterized by the above-mentioned. A diagnostic system for solar power generation equipment.
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