WO2011104931A1 - 異常診断装置および異常診断方法 - Google Patents
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Abstract
Description
第1実施形態に係る異常診断装置を含む太陽光発電システムにおける異常監視システムの一例について図1を参照して説明する。
発電モジュール101は、例えば太陽光などの光を受光することにより発電を行う発電パネルであり、発電モジュール101を複数個直列に接続して1つのストリング102を形成する。図1の例では、5個の発電モジュール101を直列に接続して1つのストリング102を形成し、複数のストリング102が設置される。
計測装置103は、ストリング102ごとに接続され、ストリング102の出力電流または出力電圧を計測する。
制御装置104は、複数のストリング102の解放電圧などを制御する。
異常診断装置105は、各計測装置103から計測された複数のストリング102の計測値を受け取り、計測値に基づいて異常があるストリング102または発電モジュール101を判定する。なお、異常診断装置105を計測装置103に直接接続せずに、サーバ(図示せず)を計測装置103に接続して各計測装置103からの出力値を蓄積し、遠隔にある異常診断装置105がサーバからデータを受け取って判定してもよい。
本実施形態に係る異常診断装置105は、モジュール位置データ格納部201、出力電力データ格納部202、出力特性モデル格納部203、日照状況推定部204、モジュール日照状況格納部205、日照状況空間補正部206、および出力電力異常判定部207を含む。
ステップS301では、モジュール位置データ格納部201にモジュール位置データが、出力特性モデル格納部203に出力特性モデルがそれぞれ読み込まれる。さらに、一定期間ごとに計測装置103がストリング102ごとの出力電力を計測し、出力電力データ格納部202に格納する。なお、外部にある読み込み手段により、装置が初めに起動するときまたは周期的にモジュール位置データと出力特性モデルとを読み込み、モジュール位置データ格納部201と出力特性モデル格納部203とにそれぞれ格納してもよい。
まず、モジュール位置データの一例について図4を参照して詳細に説明する。
図4Aでは、発電モジュール101の横一列5個を一組としてストリング102が形成される。さらにストリング102が縦6列、横3列に並列され、計18個のストリング(発電モジュール101は90個)が設置されている。各発電モジュール101には、1、2、・・・、90までのIDが与えられている。また、各ストリング102にグループIDが与えられ、例えばID1から5までの発電モジュール101により形成されるストリング102のグループIDはAである。以下では、グループIDがAのストリング102はストリングAとも呼ばれる。なお、ここでは18個のストリングを一例としているが、これに限らず、任意の数および任意の配列を用いてもよい。
図4Bでは、図4Aに示す発電モジュール101のID、グループID、X座標およびY座標をモジュール位置データ401として格納している。なお、X座標およびY座標は、モジュール位置データ401のように人工的なグリッド上の位置座標を用いてもよいし、より詳細な緯度および経度の値を用いてもよい。
図5Aは、図4Aに示す配置がされているストリング102に、雲501による陰502がかかった状態での出力電力データを示す。具体的には、ストリングA、B、C、G、HおよびI付近に雲501による陰502がかかり、さらに、発電モジュール101のID(識別番号)が35および74(以下、発電モジュール35、発電モジュール74という)の発電モジュールに異常があるものとする。
図6Aは、発電モジュールごとのスケールパラメータrの値である。このrを用いることにより、発電モジュールごとの品質差または過去に判明した異常のある発電モジュールの情報を反映させることができる。例えば、平均的な出力電力を有する発電モジュールのrを1.0とした場合、r=1.05という発電モジュールは、平均的な発電モジュールより出力が5%上回る品質であるといえる。さらに、製造時や設置時の試験結果が良い発電モジュールに関しては、あらかじめrを高めに設定しておけばよい。なお、全てのrを同じ値にしてもよいし、発電モジュールごとに異なるrの値でもよい。また、過去に異常が判明し、まだ交換していない発電ジュールは、異常判定処理に用いないためにr=0.0と設定しておけばよい。
図7Aは、図6Aのスケールパラメータrを用いた出力特性を示す。図7Aの出力特性モデルの基本モデルは式(1)で表される。
W=200*S ・・・(1)
ここで、Wは出力電力、Sは日照状況推定値を示す。さらに、発電モジュールi(iは任意の自然数)のスケールパラメータをr(i)とした場合、出力特性モデルは式(2)で表すことができる。
W(i)=200*r(i)*S(i)・・・(2)
図7Aにおける出力特性モデル701は発電モジュール74の出力特性を示し、出力特性モデル702は発電モジュール90の出力特性を示す。ストリング102ごとの出力電力データが与えられた場合、日照状況推定値は式(3)により求められる。
S(i)=W(i)/r(i)/200・・・(3)
例えば、図5Bより、発電モジュール74を含む5個の発電モジュールを直列接続したストリングOの出力電力は890(kW)であるので、発電モジュール「74」の日照状況推定値は式(4)のように計算できる。
S(74)=890/5/1.10/200≒0.809・・・(4)
同様に、発電モジュール「90」は、出力特性モデル702を用いればS(90)=1.00となる。なお、r(i)=0である場合には異常判定処理に用いないため計算を行わないこととする。
図7Cは、図7Bの結果を日照状況推定値に応じて斜線で視覚的に表現した図であり、図7Dは、日照状況推定値に対応する斜線の種類を示すテーブルである。図7Cによれば、ストリングOの日照状況推定値が周辺のストリングと比較して低いことがわかる。
ステップS801では、日照にばらつきが生じているストリング102に空間スムージングを行う。ここでは、着目するストリング102(以下、着目ストリングという)の日照状況推定値と、着目ストリング102を形成する各発電モジュール101から着目ストリング102以外のストリング102を形成する各発電モジュール101までの各距離どうしの差が最小で、かつ該距離が最短の発電モジュール101を含む、着目ストリング102の両側に隣接するストリング102(以下、隣接ストリングという)の日照状況推定値とを用いて空間スムージング処理を行う。
ここで、長尺方向の面とは、ストリングが矩形であれば長辺側の面を表し、ストリングが波形である場合は山谷が続く側の面を表す。
具体的には、図7Bにおいて、ストリングQの日照状況推定値0.982は上側に隣接するストリングPの日照状況推定値1.01よりも小さく、下側に隣接するストリングRの日照状況推定値1.00よりも小さな値である。このようにV字型の日照のばらつきが狭い範囲で生じているとは考えにくいため、このような場合、ストリングPとストリングRとの平均によってストリングQの日照状況推定値を式(5)のように補正する。
S(Q)=(S(P)+S(R))/2=(1.010+1.000)/2=1.005…(5)
ステップS801の処理を終えたストリング102ごとの日照状況推定値を図9Aに示す。なお、V字型の日照のばらつきだけでなく、3つ隣接したストリング102の中心のストリング102の日照だけ高い状態である、∧字型の日照のばらつきがある場合にも同様の空間スムージングを行う。
図9Aの日照状況推定値に対して、ストリング内で発電モジュールの日照状況推定値に傾斜計算を行った結果を図9Bに示す。
図9Cでは、発電モジュールに隣接する8個の発電モジュールと自らの推定値の平均値をとることにより、各発電モジュールの補正日照状況推定値を得る。図9Dは、図9Cの結果を図7Dの表記に従って、補正日照状況推定値に応じて斜線で表現した図である。図7Cに示す空間的な補正を行う前の日照状況推定値と比較すると、空間的な日照状況の連続性が向上していることがわかる。以上で空間補正処理を終了する。このように空間補正処理を行うことで、空間的な連続性が高まった補正日照状況推定値を得ることができる。なお、ストリングの形状が正方形である場合は、ステップS801およびステップS802の補正処理を、隣接ストリングにどのように適用してもよい。例えば、ステップS801の補正処理を行わずに、ステップS802の補正処理を着目ストリングの上下左右にある隣接ストリングに適用してもよい。
ステップS1001では、発電モジュールごとに期待出力電力を算出する。具体的には、発電モジュールiの値をS’(i)とすると、この発電モジュールの期待出力電力W’(i)は式(6)で表される。
W’(i)=200*r(i)*S’(i)…(6)
ステップS1002では、ストリングごとに出力電力と期待出力電力との差である出力差を算出する。なお、出力電力はストリングごとにしか得られていないので、ストリング単位で発電モジュールごとの期待出力電力を足し合わせて出力電力と期待出力電力とを比較する。
図11Aは、ストリングごとの出力電力、期待出力電力および出力差を対応付けて格納したテーブルであり、図11Bは、発電モジュールごとの期待出力電力を示し、図11Cは出力特性モデルから算出される期待出力電力の一例であり、ここでは発電モジュール「74」の例を示す。具体的には、発電モジュール「74」の期待出力電力は式(7)のようになる。
W’(74)=200×1.10×0.985≒217(kW)…(7)
図10のステップS1003で用いられる閾値Δ=50とすると、図11Aの例では、出力差が-50よりも小さいストリングC,D,GおよびOが異常ストリング1101の候補として抽出される。次に、連続したストリングCおよびDが異常ストリング1101の候補から削除され、最終的に異常ストリング1101はストリングGおよびOと判定される。
最後に、異常ストリング1101内で異常のある発電モジュール位置を判定する。ストリングGの場合は、出力差は-93であり、同時に2つの発電モジュールが故障しないと仮定すると、期待出力電力が93以下の発電モジュールが故障したという理由ではこの出力差とはならない。よって、発電モジュール31および32は候補から除外され、発電モジュール「33」「34」「35」のいずれかが異常のある発電モジュールとなる。ストリングOの場合は、出力差は-194であり、ストリングOの全ての発電モジュール「86」から「90」までが異常である可能性がある。
図12では、2つの異常ストリングが検出され、1つについては中央から右側の発電モジュールに異常があると判定される。なお、図12に示すように、異常のある発電モジュールの位置をユーザが視覚的に認識できるようにしてもよいし、異常のある発電モジュールを数値によってユーザに示してもよい。以上に示した異常判定処理は、複数回の判定結果を用いて総合的に判定してもよく、そのような場合には異常のある発電モジュールの位置特定に関し、さらなる精度向上が望める。
図13に示すように、日照のばらつきは帯状になると考えられるが、本実施形態では日照のばらつきが連続的であれば形状は問題ではないため、そのような場合でも異常判定ができる。さらに、モジュール日照状況推定用の記憶部を用意し、対応する時間ごとに出力電力データを時系列で格納した場合を図14に示す。このように、時間的な補正を加えて時空間補正を行った場合には、より高精度な日照の把握を行うことができ、正確な異常判定ができる。
図23Bに空間補正処理の一例を説明するためのフローチャートを示す。まず、日照状況空間補正部206の空間スムージング手段は、ある発電モジュール1501に注目したときに、その発電モジュール1501に近いものから順番にN個の発電モジュール1501を検索する(ステップS3002)。発電モジュール1501間の距離はモジュール位置データ格納部1501に格納された位置座標から求めることができる。
Claims (14)
- 発電モジュールが複数個直列に接続された単位を表すストリングごとに、該ストリングから出力された実際の出力電力と、発電に影響を及ぼす日照状況から出力電力を予測する出力特性モデルとを用いて、前記発電モジュールごとに前記実際の出力電力に最も近い日照状況の値を日照状況推定値として推定する日照状況推定部と、
着目ストリングに含まれる発電モジュールの日照状況推定値の総和である第1総推定値を算出し、該着目ストリングの長尺方向の面に隣接する第1隣接ストリングごとに、隣接ストリングに含まれる発電モジュールの日照状況推定値の総和である第2総推定値を算出し、該第1総推定値が該第2総推定値のそれぞれで決定される範囲内に収まるように前記日照状況推定値に補正を行い補正日照状況推定値を得る日照状況空間補正部と、
前記出力特性モデルおよび前記補正日照状況推定値を用いて算出した発電モジュールで期待される期待出力電力のストリング内の総和と前記実際の出力電力との差が第1閾値以上であり、かつ前記実際の出力電力が前記期待出力電力よりも小さい場合に、異常が発生していると判定する出力電力異常判定部と、を具備する異常診断装置。 - 前記日照状況空間補正部は、前記第1総推定値が、前記第1隣接ストリングの前記第2総推定値のそれぞれよりも第2閾値以上に小さい場合または第3閾値以上に大きい場合に、前記第1総推定値を複数の前記第2総推定値の平均値に置き換えるとともに、前記平均値または前記第1総推定値が、前記着目ストリングの短尺方向の面に隣接する第2隣接ストリングの第2総推定値のそれぞれで決定される範囲内にある場合、前記平均値または前記第1総推定値を階段状に再配分した値を補正日照状況推定値とする請求項1に記載の異常診断装置。
- 前記日照状況空間補正部は、前記着目発電モジュールの補正日照状況推定値と、該着目発電モジュールに隣接する発電モジュールの補正日照状況推定値との平均値を、該着目発電モジュールの新たな補正日照状況推定値とする請求項2に記載の異常診断装置。
- 発電モジュールが設置された位置を示すモジュール位置データを格納するモジュール位置データ格納部をさらに具備し、
前記出力電力異常判定部は、前記モジュール位置データを参照して、異常が発生していると判定されたストリングである異常ストリング内で、前記期待出力電力が前記差以上である発電モジュールを異常発電モジュールと判定する請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の異常診断装置。 - 前記出力電力異常判定部は、前記異常ストリングのうち、前記第1隣接ストリングと前記着目ストリングとが隣接する順番に、2以上のストリングが連続して異常ストリングと判定されている場合は、該隣接するストリングを異常ストリングと判定しない請求項4に記載の異常診断装置。
- 前記出力特性モデルは、前記発電モジュール全てに共通の基本モデルと、発電モジュールごとのスケールパラメータとを乗算することにより生成される請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の異常診断装置。
- 前記日照状況は、前記発電モジュールに対する日照量であるか、または前記日照量および気温であるかのどちらかとする請求項1から請求項6のいずれか1項に記載の異常診断装置。
- 発電モジュールが複数個直列に接続された単位を表すストリングごとに、該ストリングから出力された実際の出力電力と、発電に影響を及ぼす日照状況から出力電力を予測する出力特性モデルとを用いて、前記発電モジュールごとに前記実際の出力電力に最も近い日照状況の値を日照状況推定値として推定する工程と、
着目ストリングに含まれる発電モジュールの日照状況推定値の総和である第1総推定値を算出し、該着目ストリングの長尺方向の面に隣接する第1隣接ストリングごとに、隣接ストリングに含まれる発電モジュールの日照状況推定値の総和である第2総推定値を算出し、該第1総推定値が該第2総推定値のそれぞれで決定される範囲内に収まるように前記日照状況推定値に補正を行い補正日照状況推定値を得る工程と、
前記出力特性モデルおよび前記補正日照状況推定値を用いて算出した発電モジュールで期待される期待出力電力のストリング内の総和と前記実際の出力電力との差が第1閾値以上であり、かつ前記実際の出力電力が前記期待出力電力よりも小さい場合に、異常が発生していると判定する工程と、
を具備する異常診断方法。 - 直列に接続された複数の発電モジュールを備えたストリンリングと、前記ストリングから出力された電力を計測する計測手段と、前記計測手段により計測された電力を出力する通信手段と、を備えた太陽光発電システムの前記発電モジュールの異常を診断する異常診断装置であって、
前記通信手段から出力された電力の値を格納した発電出力データ格納部と、
前記複数の発電モジュールが設置された位置データを格納したモジュール位置データ格納部と、
前記複数の発電モジュールそれぞれについて、日照状況と出力電力との関係を表す出力特性モデルを格納した出力特性モデル格納部と、
前記発電出力データ格納部に格納された電力値と、前記出力特性モデルとから、発電モジュール毎の日照状況を推定する出力日照状況推定部と、
前記出力日照状況推定部で推定された日照状況を記憶するモジュール日照状況記憶部と、
前記位置データを用いて、前記モジュール日照状況記憶部に記憶された日照状況を補正する日照状況空間補正部と、
補正された日照状況と前記出力特性モデルとから、前記発電モジュール毎の期待出力電力を算出し、前記発電出力データ格納部に格納された電力値と比較して前記複数の発電モジュールの異常を診断する発電出力異常診断部と、を備えた異常診断装置。 - 前記日照状況は、日照度を含む請求項9記載の異常診断装置。
- 前記日照状況は、温度をさらに含む請求項10記載の異常診断装置。
- 前記出力特性モデルは、すべての発電モジュールに共通の基本モデルに、前記発電モジュール毎のスケールパラメータを掛け合わせた特性モデルである請求項9記載の異常診断装置。
- 前記日照状況空間補正部は、前記発電モジュールの前記日照状況の推定値を、前記発電モジュールを含む所定の領域内の他の発電モジュールの前記日照状況の推定値と平均した値とする空間スムージング手段を備える請求項9記載の異常診断装置。
- 前記発電出力異常診断部は、前記発電モジュールの期待出力電力を算出する手段と、
前記発電モジュールの期待出力電力を前記ストリングごとに足し合わせた値と、実際の出力電力データとの出力差を算出する手段と、前記出力差が閾値を超えるストリングを異常ストリングとして検知する手段と、前記異常ストリングの出力差と前記異常ストリングの複数の発電モジュールそれぞれの前記期待出力電力の値とを比較することにより、異常が生じている可能性のある発電モジュールを特定する手段と、を備える請求項9記載の異常診断装置。
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Related Child Applications (1)
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---|---|---|---|
US13/594,340 Continuation US9209743B2 (en) | 2010-02-26 | 2012-08-24 | Fault detection apparatus and fault detection method |
Publications (1)
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2500738A1 (en) * | 2011-03-17 | 2012-09-19 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Abnormality diagnosis for photovoltaic power generation system |
AT512996A1 (de) * | 2012-06-12 | 2013-12-15 | Fronius Int Gmbh | Photovoltaikanlage |
CN104272128A (zh) * | 2012-05-29 | 2015-01-07 | 东京毅力科创株式会社 | 太阳光发电监视方法以及在该方法中使用的太阳光发电监视系统 |
CN111693822A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-09-22 | 西安重冶电控科技有限公司 | 一种基于云平台的电气设备线路故障检测系统 |
US11086278B2 (en) | 2019-08-29 | 2021-08-10 | Inventus Holdings, Llc | Adaptive system monitoring using incremental regression model development |
Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9547033B1 (en) * | 2011-11-12 | 2017-01-17 | Sunpower Corporation | Hierarchical fault prediction, detection and localization in PV systems with distributed electronics |
JP6075997B2 (ja) | 2012-08-27 | 2017-02-08 | 株式会社日立製作所 | 太陽光発電システムの故障診断方法 |
US9939485B1 (en) * | 2012-11-14 | 2018-04-10 | National Technology & Engineering Solutions Of Sandia, Llc | Prognostics and health management of photovoltaic systems |
JP6115764B2 (ja) * | 2013-03-14 | 2017-04-19 | オムロン株式会社 | 太陽光発電システム、異常判断処理装置、異常判断処理方法、およびプログラム |
JP6088706B2 (ja) * | 2014-03-31 | 2017-03-01 | テンソル・コンサルティング株式会社 | 発電システム分析装置および方法 |
DE102014119607B4 (de) | 2014-12-23 | 2021-09-30 | Sma Solar Technology Ag | Ermittlung der Leistungsdichteverteilung eines Photovoltaikgenerators aus zeitlichen Verläufen seiner elektrischen Leistung |
CN107112945B (zh) * | 2014-12-24 | 2019-03-12 | 松下知识产权经营株式会社 | 监视装置、太阳光发电装置、监视系统以及监视方法 |
CN105515531B (zh) * | 2015-12-11 | 2017-09-12 | 中电投江苏新能源有限公司 | 一种基于监控系统的光伏组件衰减异常诊断方法 |
US10103537B2 (en) | 2015-12-16 | 2018-10-16 | Ge Energy Power Conversion Technology Ltd | Ground fault detection and interrupt system |
CN105811881B (zh) * | 2016-05-27 | 2017-09-15 | 福州大学 | 一种在线的光伏阵列故障诊断系统实现方法 |
US10922634B2 (en) * | 2017-05-26 | 2021-02-16 | General Electric Company | Determining compliance of a target asset to at least one defined parameter based on a simulated transient response capability of the target asset and as a function of physical operation data measured during an actual defined event |
KR101803056B1 (ko) * | 2017-08-25 | 2017-11-29 | (주)대연씨앤아이 | 태양광 발전 모니터링 시스템을 위한 오류 보정 시스템 및 방법 |
CN111064433A (zh) | 2018-10-17 | 2020-04-24 | 太阳能安吉科技有限公司 | 光伏系统故障和警报 |
CN111049476A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-21 | 杭州光曲智能科技有限公司 | 一种分布式光伏电站监控装置及方法 |
CN111555716B (zh) | 2020-03-13 | 2023-07-28 | 远景智能国际私人投资有限公司 | 光伏阵列工作状态的确定方法、装置、设备及存储介质 |
CN111539550B (zh) * | 2020-03-13 | 2023-08-01 | 远景智能国际私人投资有限公司 | 光伏阵列工作状态的确定方法、装置、设备及存储介质 |
CN112988081B (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-17 | 浙江正泰仪器仪表有限责任公司 | 一种电量数据存储、抄读方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08185235A (ja) * | 1994-12-27 | 1996-07-16 | Sharp Corp | 太陽電池モジュールの異常チェック機能付連系形太陽光発電装置 |
JP2874156B2 (ja) | 1994-04-13 | 1999-03-24 | キヤノン株式会社 | 発電システム |
JP2005340464A (ja) | 2004-05-26 | 2005-12-08 | Sharp Corp | 太陽電池アレイ診断装置およびそれを用いた太陽光発電システム |
JP2006310780A (ja) * | 2005-03-29 | 2006-11-09 | Kyocera Corp | 太陽光発電システム |
JP2008091828A (ja) * | 2006-10-05 | 2008-04-17 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 太陽電池アレイ故障診断方法 |
JP2008271693A (ja) * | 2007-04-19 | 2008-11-06 | Hitachi Ltd | 太陽光発電システム |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5669987A (en) * | 1994-04-13 | 1997-09-23 | Canon Kabushiki Kaisha | Abnormality detection method, abnormality detection apparatus, and solar cell power generating system using the same |
EP0780750B1 (en) * | 1995-12-20 | 2002-03-27 | Sharp Kabushiki Kaisha | Inverter control method and inverter apparatus using the method |
JP2006522492A (ja) * | 2003-04-04 | 2006-09-28 | ビーピー・コーポレーション・ノース・アメリカ・インコーポレーテッド | 光電池電源のための性能監視装置 |
DE112007001071B4 (de) * | 2006-05-02 | 2014-05-08 | National University Corporation NARA Institute of Science and Technology | Verfahren und Vorrichtung zur Bewertung von Solarzellen und deren Verwendung |
JP5162737B2 (ja) * | 2006-05-17 | 2013-03-13 | 英弘精機株式会社 | 太陽電池の特性評価装置 |
WO2008132551A2 (en) * | 2006-12-06 | 2008-11-06 | Solaredge Technologies | Current bypass for distributed power harvesting systems using dc power sources |
US8300439B2 (en) * | 2007-03-07 | 2012-10-30 | Greenray Inc. | Data acquisition apparatus and methodology for self-diagnosing of AC modules |
US20090207543A1 (en) * | 2008-02-14 | 2009-08-20 | Independent Power Systems, Inc. | System and method for fault detection and hazard prevention in photovoltaic source and output circuits |
US9077206B2 (en) * | 2008-05-14 | 2015-07-07 | National Semiconductor Corporation | Method and system for activating and deactivating an energy generating system |
FR2941328B1 (fr) * | 2009-01-19 | 2012-11-02 | Commissariat Energie Atomique | Procede de prevision de la production electrique d'un dispositif photovoltaique |
US20110066401A1 (en) * | 2009-09-11 | 2011-03-17 | Wattminder, Inc. | System for and method of monitoring and diagnosing the performance of photovoltaic or other renewable power plants |
WO2012006723A1 (en) * | 2010-07-16 | 2012-01-19 | Mohamed Zakaria Mohamed Ahmed Shamseldein | Reconfigurable photovoltaic structure |
JP2012169581A (ja) * | 2011-01-28 | 2012-09-06 | Sharp Corp | 光発電装置、光発電システム、および車両 |
US8165812B2 (en) * | 2011-07-25 | 2012-04-24 | Clean Power Research, L.L.C. | Computer-implemented system and method for estimating power data for a photovoltaic power generation fleet |
US8165813B2 (en) * | 2011-07-25 | 2012-04-24 | Clean Power Research, L.L.C. | Computer-implemented system and method for efficiently performing area-to-point conversion of satellite imagery for photovoltaic power generation fleet output estimation |
EP2587334A1 (en) * | 2011-10-24 | 2013-05-01 | Imec | Reconfigurable PV configuration |
-
2010
- 2010-10-25 AU AU2010346725A patent/AU2010346725B2/en active Active
- 2010-10-25 EP EP10846594.9A patent/EP2541611B1/en active Active
- 2010-10-25 CN CN201080055255.8A patent/CN102640297B/zh active Active
- 2010-10-25 WO PCT/JP2010/068873 patent/WO2011104931A1/ja active Application Filing
-
2012
- 2012-08-24 US US13/594,340 patent/US9209743B2/en active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2874156B2 (ja) | 1994-04-13 | 1999-03-24 | キヤノン株式会社 | 発電システム |
JPH08185235A (ja) * | 1994-12-27 | 1996-07-16 | Sharp Corp | 太陽電池モジュールの異常チェック機能付連系形太陽光発電装置 |
JP2005340464A (ja) | 2004-05-26 | 2005-12-08 | Sharp Corp | 太陽電池アレイ診断装置およびそれを用いた太陽光発電システム |
JP2006310780A (ja) * | 2005-03-29 | 2006-11-09 | Kyocera Corp | 太陽光発電システム |
JP2008091828A (ja) * | 2006-10-05 | 2008-04-17 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 太陽電池アレイ故障診断方法 |
JP2008271693A (ja) * | 2007-04-19 | 2008-11-06 | Hitachi Ltd | 太陽光発電システム |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
TONY GATRELL: "Interactive Spatial Data Analysis, Trevor Bailey", 1996, PRENTICE HALL |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2500738A1 (en) * | 2011-03-17 | 2012-09-19 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Abnormality diagnosis for photovoltaic power generation system |
US9048781B2 (en) | 2011-03-17 | 2015-06-02 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Abnormality diagnosis device, method therefor, and computer-readable medium |
CN104272128A (zh) * | 2012-05-29 | 2015-01-07 | 东京毅力科创株式会社 | 太阳光发电监视方法以及在该方法中使用的太阳光发电监视系统 |
CN104272128B (zh) * | 2012-05-29 | 2016-11-09 | 优信电子(香港)有限公司 | 太阳光发电监视方法以及在该方法中使用的太阳光发电监视系统 |
AT512996A1 (de) * | 2012-06-12 | 2013-12-15 | Fronius Int Gmbh | Photovoltaikanlage |
US11086278B2 (en) | 2019-08-29 | 2021-08-10 | Inventus Holdings, Llc | Adaptive system monitoring using incremental regression model development |
CN111693822A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-09-22 | 西安重冶电控科技有限公司 | 一种基于云平台的电气设备线路故障检测系统 |
CN111693822B (zh) * | 2020-06-23 | 2022-04-12 | 西安重冶电控科技有限公司 | 一种基于云平台的电气设备线路故障检测系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2541611A1 (en) | 2013-01-02 |
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US9209743B2 (en) | 2015-12-08 |
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