WO2019163414A1 - 太陽光発電故障判定装置、太陽光発電故障判定方法、プログラム - Google Patents

太陽光発電故障判定装置、太陽光発電故障判定方法、プログラム Download PDF

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WO2019163414A1
WO2019163414A1 PCT/JP2019/002617 JP2019002617W WO2019163414A1 WO 2019163414 A1 WO2019163414 A1 WO 2019163414A1 JP 2019002617 W JP2019002617 W JP 2019002617W WO 2019163414 A1 WO2019163414 A1 WO 2019163414A1
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WO
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electrical quantities
value
electrical
predetermined
failure determination
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/002617
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English (en)
French (fr)
Inventor
和夫 浅沼
大智 伊藤
Original Assignee
太陽誘電株式会社
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    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
    • H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy

Definitions

  • the present invention relates to a photovoltaic power generation failure determination device, a solar power generation failure determination method, and a program.
  • Patent Document 1 a time zone in which the amount of change in solar radiation is stable at the time of failure determination is selected, and whether the difference between the maximum value and the minimum value of the amount of solar radiation in the selected time zone is greater than a predetermined value.
  • a system determines whether or not to start failure diagnosis by determining whether or not.
  • the threshold value regarding the time used as a criterion for determining the time when the solar radiation amount is stable is shortened, it is determined that the solar radiation amount is stable even if there is an influence of a shadow, In the subsequent processing, there is a possibility that the solar cell string may be erroneously determined to have failed even though it has not failed.
  • the main present invention for solving the above-described problems is an acquisition unit that acquires various quantity information indicating various electric quantities output from each of a plurality of solar cells, and a past predetermined period based on the various quantity information.
  • a predetermined time among the electric quantities output from a predetermined specific solar cell among the plurality of solar cells, a first electric amount indicating a predetermined value is extracted, and the plurality of solar cells
  • An extraction unit for extracting a second electrical quantity indicating a predetermined value from the electrical quantities output from each, and a calculation unit for calculating a third electrical quantity based on the plurality of the second electrical quantities
  • a comparison unit that compares the ratio of the first electrical quantities with respect to the third electrical quantities and the first threshold at the predetermined time, and a comparison that is compared by the comparison unit in the past predetermined period.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the configuration of the solar power generation system 100.
  • the solar power generation system 100 includes, for example, a power conditioner 110 (PCS: Power Co nditioning system), current collection box 120, connection box 121, and solar cell panels 131,1.
  • PCS Power Co nditioning system
  • SSU String Sen sor Unit
  • MU Management Unit
  • NW Network Device
  • the power conditioner 110 is a device that converts electric power transmitted from the current collection box 120 from direct current to alternating current.
  • the power output from the power conditioner 110 is supplied to the power system.
  • the current collection box 120 is a member to which a plurality of connection boxes 121 are electrically connected.
  • Connection box 121 Is a member to which a plurality of strings 130 are electrically connected.
  • the DC power transmitted from each string 130 is transmitted to the power conditioner 110 via the connection box 121 and the current collection box 120.
  • the string 130 is a unit of a solar cell panel configured by connecting a plurality of solar cell panels 131 and 132 in series.
  • a solar cell panel 131 indicates a solar panel on which the string monitoring device 140 is installed
  • a solar cell panel 132 indicates a solar panel on which the string monitoring device 140 is not installed.
  • a number such as “1-1-1” attached to the string 130 indicates a string ID that is an identifier for uniquely identifying each string 130.
  • the number string 130 may be described as “1-1-1 string 130”.
  • a plurality of strings 130 connected to the connection box 121 may be collectively described as all strings 130.
  • Solar panel 131,1 32 is composed of a plurality of solar cell panels in which the light receiving surfaces are arranged in a plan view upward and the surface side is protected with resin, tempered glass or the like.
  • the string monitoring device 140 measures or calculates the current, voltage, or impedance (hereinafter referred to as “electrical quantities”) of the predetermined string 130 and wirelessly communicates with the other string monitoring devices 140 and the management device 150.
  • electrical quantities the current, voltage, or impedance
  • the string monitoring device 140 is connected between a plurality of solar battery panels connected in series. Thereby, the current flowing in the string 130 and the voltage in the string 130 can be measured.
  • Various information indicating the measured electrical quantities is transmitted from the first communication device 144 of the string monitoring device 140 to the management device 150. The configuration of the string monitoring device 140 will be described later in detail.
  • the management device 150 is a device that transfers various amount information received from the string monitoring device 140 to the photovoltaic power generation failure determination device 10 via the network device 160. Management device 150 This configuration will be described in detail later.
  • the management device 150 forms, for example, a multi-hop wireless communication network (hereinafter referred to as “multi-hop network”) with the string monitoring device 140.
  • multi-hop network for example, radio waves in a frequency band such as a 2.4 GHz band and a 920 MHz band are used, and communication is performed in accordance with a wireless communication standard such as IEEE 802.15.4. Note that the frequency band and the wireless communication standard are appropriately selected according to the reach of radio waves, the distance between adjacent string monitoring devices 140, and the like.
  • connection form of the multi-hop network is not necessarily limited, for example, a tree type in which the string monitoring devices 140 are hierarchically connected using the management device 150 as a route, or a star type in which a plurality of string monitoring devices 140 are directly connected to the management device 150. .
  • FIG. 2 is a diagram conceptually illustrating a communication status between the string monitoring device 140 and the management device 150.
  • the management device 150 and the string monitoring device 140 have a management device ID and a string monitoring device ID, which are identifiers uniquely identified in the multihop network, in order to construct a multihop network. It is given to each.
  • the management device ID and the string monitoring device ID are, for example, physical addresses that are uniquely assigned to the management device ID and the string monitoring device ID, for example, MAC addresses.
  • the management device 150 and the string monitoring device 140 store a management device ID and a string monitoring device ID assigned to each.
  • a network may be constructed by wired communication using a communication cable such as an optical cable.
  • the network device 160 is a device for connecting the management device 150 to the network 170.
  • the network device 160 is a wired or wireless relay device, such as a switching hub or a router.
  • the network 170 is, for example, the Internet or a dedicated line, and the photovoltaic power generation failure determination device 10 and the network device 160 are connected to be communicable via the network 170.
  • the network device 160 may be, for example, a power plant monitoring device or a monitoring camera having a relay function.
  • the photovoltaic power generation failure determination apparatus 10 is connected to the management apparatus 150 via the network 170 and the network apparatus 160, but the present invention is not limited to this.
  • the photovoltaic power generation system 100 may be configured such that the photovoltaic power generation failure determination device 10 directly receives various amounts of information from the management device 150 without passing through the network 170 and the network device 160.
  • the photovoltaic power generation failure determination device 10 For example, it is provided in the enclosure 180. Also in this case, it is not limited to wireless communication, and may be constructed by a network by wired communication using a communication cable such as an optical cable.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the configuration of the string monitoring device 140.
  • the string monitoring device 140 includes a voltage detector 141, a current detector 142, an AD converter 143, and a first communication device 144.
  • the string monitoring device 140 is supplied with driving power from the current lines (positive line and negative line) of the string 130.
  • the string monitoring device 140 may include an emergency auxiliary power supply.
  • the voltage detector 141 is provided, for example, so as to measure a voltage value between the positive line and the negative line of the current line.
  • the voltage detector 141 includes, for example, a circuit that amplifies the measured voltage value (analog signal) and outputs the amplified voltage value to the AD converter 143.
  • the current detector 142 includes, for example, an element that detects a current flowing through the current line, and includes a circuit that amplifies the detected current value (analog signal) and outputs the amplified current value to the AD converter 143.
  • the AD converter 143 is a device that converts an analog signal indicating various electrical quantities (voltage value, current value) input from the voltage detector 141 and the current detector 142 into a digital signal and outputs the digital signal to the first communication device 144. It is.
  • the first communication device 144 is a device for communicating with the management device 150 and other string monitoring devices 140 via a multi-hop network.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the first communication device 144.
  • the hardware of the first communication device 144 includes a processor 1441, a memory 1442, a timing device 1443, and a communication circuit 14. 44.
  • the processor 1441 is, for example, an MPU (Micro Processi ng Unit) and CPU (Central Processing Unit).
  • the memory 1442 includes, for example, a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and an NVRAM (Non Vo latile RAM).
  • the processor 1441 and the memory 1442 are connected to the first communication device 1.
  • the memory 1442 stores programs such as firmware and data.
  • the timing device 1443 is, for example, an RTC ( Real time clock) is used to output time information.
  • the communication circuit 1444 For example, it includes a high frequency amplifier circuit, a modulation / demodulation circuit (frequency conversion circuit, filter circuit, oscillation circuit, quadrature demodulation circuit, quadrature modulation circuit, etc.), AD converter, DA converter, and the like.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a software configuration of the first communication device 144.
  • the software of the first communication device 144 can realize the functions of the multi-hop communication unit 144a and the various quantity information transmission unit 144b. These functions are, for example, the first communication device 144.
  • the processor 1441 reads out and executes the program stored in the memory 1442. Note that these functions may be realized by hardware such as an ASIC.
  • the multi-hop communication unit 144a is a function for communicating with other string monitoring devices 140 and management devices 150 via a multi-hop network.
  • the multi-hop communication unit 144a includes, for example, a path control function, an access control function, a channel estimation / allocation function, an error control function, a flow control function, a congestion control function, a QoS management function, and the like for performing communication.
  • the multi-hop communication unit 144a receives a packet of a destination other than itself via the multi-hop network, for example, the multi-hop communication unit 144a performs route selection by a route control function, and the received packet is sent to another string monitoring device 140 on the selected route. And a function of transferring to the management device 150.
  • the various quantity information transmission unit 144b is a function for transmitting the various electrical quantities input from the AD converter 143 as various quantity information to the management apparatus 150 via the multihop network.
  • the various amount information transmitting unit 144b transmits various amount information to the management device 150 at predetermined time intervals (for example, every 60 seconds).
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the hardware configuration of the management apparatus 150.
  • the management device 150 includes a second communication device 151.
  • Second communication device 151 Has an interface such as a wireless LAN adapter or NIC for connecting to the network 170 and is connected to the network 170 via the network device 160.
  • the second communication device 151 communicates with the string monitoring device 140 via the multihop network.
  • the hardware of the second communication device 151 includes a processor 1511, a memory 1512, a timing device 1513, and a communication circuit 1514. Since each component is the same as that of the 1st communication apparatus 144, the description is abbreviate
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a software configuration of the second communication device 151.
  • the software of the second communication device 151 can realize the functions of the multihop communication unit 151a and the determination device transmission unit 151b. These functions are, for example, the second communication device 151.
  • the processor 1511 reads out and executes the program stored in the memory 1512. Note that these functions may be realized by hardware such as ASIC, for example.
  • the multi-hop communication unit 151a is a function for performing communication with the string monitoring device 140 via a multi-hop network.
  • the multi-hop communication unit 151a includes, for example, a path control function, an access control function, a channel estimation / allocation function, an error control function, a flow control function, a congestion control function, and a QoS management function for performing communication.
  • the determination device transmission unit 151 b is a function for communicating with the photovoltaic power generation failure determination device 10 via the network device 160.
  • the solar power generation failure determination device 10 is a string 130 in the solar power generation system 100. This is a device that determines whether or not the string 130 has failed by utilizing the phenomenon that the electric quantities output from the string 130 fluctuate at the time of failure.
  • the photovoltaic power generation failure determination device 10 is described as performing a failure determination in units of strings including a plurality of solar battery panels 131 and 132, but is not limited thereto.
  • the failure determination may be performed in units of solar battery panels constituting the string 130, or the failure determination may be performed in units of connection boxes, current collection boxes, or power conditioners.
  • the description of the string 130 in the following description is applied to the failure determination by replacing the solar cell panels 131 and 132, the connection box 121, the current collection box 120, or the power conditioner 110.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the photovoltaic power generation failure determination device 10.
  • the hardware of the photovoltaic power generation failure determination device 10 includes a processor 11, a memory 12, a storage device 13, an input device 14, an output device 15, and a third communication device 16. It is configured.
  • the processor 11 is, for example, an MPU or a CPU.
  • the memory 12 is, for example, a RAM, a ROM, or an NVRAM.
  • the storage device 13 is, for example, R AM, ROM, NVRAM, etc.
  • the input device 14 is a user interface that receives an operation input from a user, and is, for example, an operation input device (keyboard, mouse, touch panel, etc.), a voice input device (microphone, etc.), and the like.
  • the output device 15 is a user interface that provides various types of information to the user, such as a display device (liquid crystal monitor or the like), an audio output device (speaker or the like), and the like.
  • the third communication device 16 is an interface for connecting to the network 170.
  • the third communication device 16 is a wireless LAN adapter, NIC (Network Inte rface Card).
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a software configuration of the photovoltaic power generation failure determination device 10.
  • the software of the photovoltaic power generation failure determination device 10 includes an acquisition unit 10a, an extraction unit 10b, a first calculation unit 10c, a solar radiation stability determination unit 10d, a second calculation unit 10e, and a threshold comparison unit. 10f and a failure determination unit 10g.
  • These functions are realized, for example, when the processor 11 of the photovoltaic power generation failure determination device 10 reads and executes a program stored in the memory 12. Note that these functions may be realized by hardware such as ASIC, for example.
  • the processor 11 may be realized by reading and executing a program stored in an external storage medium.
  • the photovoltaic power generation failure determination device 10 is illustrated as realizing each function with a single information processing device (computer), but is not limited thereto.
  • each function described above may be configured to be distributed and realized by two or more information processing apparatuses. In the following description, it is assumed that each function is realized by one information processing apparatus as an example.
  • the photovoltaic power generation failure determination device 10 stores various information input via the third communication device 16, various information calculated by the above functions, and various information input from an external device (not shown). Has the function of recording.
  • a string arrangement management table 10h showing an example in which a string ID as shown in FIG. 10 and a physical address (for example, a MAC address) of the string monitoring device 140 are associated with each other
  • An electrical quantity table 10i showing an example in which a string ID as shown in FIG. 11 and various quantity information of each string 130 are associated with each other, a string ID as shown in FIG. 12, and, for example, March 1 to March
  • An extraction table 10j showing an example in which various quantity information indicating the maximum value or the minimum value of the electrical quantities extracted by the extraction unit 10b at each time in a predetermined period of up to 3 days is associated with FIG.
  • An average electrical quantity table 10k showing an example in which a time ID indicating a time as shown and an average electrical quantity are associated with each other is stored.
  • the acquisition unit 10 a has a function of acquiring various quantity information indicating various electrical quantities output from the string 130.
  • a publicly available database such as the Japan Meteorological Agency database 200, it has a function of acquiring predetermined information from the database.
  • the extraction unit 10b has the strings 13 at a predetermined time in a predetermined period. This is a function for extracting electrical quantities indicating a predetermined value from electrical quantities output from 0.
  • the predetermined value is, for example, a maximum electric various value indicating a maximum value or a minimum electric various value indicating a minimum value.
  • the extraction unit 10b for example, the maximum electrical quantity value for each string 130 from 1 March to 13:00 on March 1st. Alternatively, the minimum electric quantity value is extracted.
  • the value related to the current may be referred to as the maximum current value
  • the value related to the voltage may be referred to as the maximum voltage value
  • the value related to the impedance may be referred to as the maximum impedance value.
  • those relating to current may be referred to as minimum current values
  • those relating to voltages may be indicated as minimum voltage values
  • those relating to impedances may be indicated as minimum impedance values.
  • the first calculation unit 10c has a function of calculating an average electrical quantity indicating an average of the maximum electrical quantity value or the minimum electrical quantity value of the extracted electrical quantities in each string 130.
  • the average electrical quantities include, for example, an average current value indicating an average of current values, an average voltage value indicating an average of voltage values, or an average impedance value indicating an average of impedance values.
  • the first calculation unit 1 0c may have a function of calculating a central electrical quantity indicating a median value among a plurality of maximum electrical quantity values or minimum electrical quantity values, in addition to the function of calculating an average electrical quantity. In the following description, the first calculation unit 10c calculates the average electrical quantities and realizes other functions using the average electrical quantities. However, the central electrical quantities are used instead of the average electrical quantities. It may be used to realize other functions.
  • the solar radiation stability determining unit 10d is a function that determines whether or not the average current value is larger than a solar radiation stable current value that is a predetermined constant.
  • the solar radiation stability determination unit 10d is a function for executing failure determination in a situation where solar radiation is stable. As the solar radiation stable current value, the same value may be set throughout the day, or a different value may be set for each predetermined time of the day.
  • the photovoltaic power generation failure determination device 10 acquires weather information from, for example, the Japan Meteorological Agency database (not shown), You may extract various electric quantities at the time when it is fine. Moreover, the time when it is sunny is determined based on the amount of solar radiation information at a predetermined time acquired from a solar radiation meter (not shown) provided in the vicinity of the solar power generation system 100, and various electrical quantities at the time when it is sunny. May be extracted. This Since processing by the solar radiation stability determination unit 10d can be reduced, processing time can be reduced.
  • the second calculator 10e performs maximum electricity in a string 130 (hereinafter, referred to as a “specific string 130”) for which a failure is determined based on various types of information associated with the string ID or the time ID during a predetermined period. This is a function for calculating various quantity deviation ratios by dividing various quantity values or minimum electrical quantity values by average electrical quantity values.
  • the threshold value comparison unit 10f has a function of comparing various quantity deviation rates with a predetermined deviation threshold value.
  • the threshold value comparison unit 10f has a function of incrementing the failure determination time based on a comparison result between various quantity deviation rates and deviation threshold values.
  • the failure determination unit 10g is a function that compares the failure determination time with a predetermined failure threshold and determines whether or not a failure has occurred based on the comparison result.
  • FIG. 14 is a flowchart showing an example of the failure determination procedure of the photovoltaic power generation failure determination device 10.
  • the processor 11 Means reading a program and realizing a predetermined function.
  • An example of the failure determination procedure of the photovoltaic power generation failure determination device 10 is to extract a maximum electrical quantity value in order to use the phenomenon that the electrical quantity value of the string 130 decreases when a failure occurs in the string 130. It is a procedure for determination.
  • the photovoltaic power generation failure determination apparatus 10 repeatedly executes the following processing from S11 to S18 at predetermined time intervals from the current time (S10).
  • the specific string 130 to be identified as a failure is defined as a 1-1-1 string 130, and the current time is set to 14:00 on March 4th.
  • the electric quantity is described as current.
  • a failure can be determined in the same manner even if the electrical quantities are set to voltage or impedance, so that the description of voltage and impedance is omitted.
  • the acquisition unit 10a acquires various quantity information indicating various electrical quantities output from the string 130, and stores the various quantity information in the storage device 13 in association with the string ID.
  • the extraction unit 10b extracts the maximum current value indicating the largest value among the current values at a predetermined time in a predetermined period in the past (S11). Specifically, when the predetermined period in the past is set to “3 days”, the extraction unit 10b is associated with, for example, the 1-1-1 string 130 from the electrical quantity table 10i illustrated in FIG. “7” indicating the largest value (maximum current value) among the current values at a predetermined time from March 1 to March 3, for example 12:00 To extract. Similarly, the extraction unit 10b extracts the maximum current value for the strings 130 other than the 1-1-1 string 130 (1-1-2 string 130 ⁇ ). Extraction unit 10b Stores the extracted maximum current value at a predetermined time in the storage device. The storage device stores the maximum current value in association with the string ID as in the extraction table 10j shown in FIG. 12, for example.
  • the processing of the extraction unit 10b described above will be described using a graph with reference to FIGS.
  • a first graph as shown in FIG. 15 is generated.
  • the extraction part 10b When the maximum current value is extracted and plotted from the currents output from all the strings 130 at each time, a second graph as shown in FIG. 16 is generated. That is, the extraction unit 10b With this function, a second graph in which the maximum current value at each time in a predetermined period is extracted and plotted is obtained.
  • the first calculation unit 10c uses each string connected to the connection box 121 at a predetermined time (for example, 12:00) in a predetermined period in the past (for example, March 1 to March 3).
  • An average current value indicating a value obtained by averaging the respective maximum current values at 130 is calculated (S12).
  • the average current value indicating the average of the maximum current values of all the strings 130 is calculated at the maximum current value at 12:00 corresponding to each of the string IDs shown in FIG.
  • the average current value is “7” which is the maximum current value of the 1-1-1 string 130 and 1 -1-2 Calculate the sum of the maximum current value "7.2" of the string 130 and the maximum current value of another string 130 (not shown), and divide the sum by the number of strings to be calculated.
  • the calculation unit 10c stores the calculated average current value in the storage device 13 in association with the time ID as in the average electrical quantities table 10k illustrated in FIG.
  • the solar radiation stability determining unit 10d determines whether or not the average current value at a predetermined time is equal to or greater than the solar radiation stable current value that is a predetermined constant (S13). Specifically, for example, 12 At 0:00, the solar radiation stability determination unit 10d acquires “7.1”, which is an average current value, from the average electrical quantities table 10k. And the solar radiation stability determination part 10d has solar radiation stable current value " If it is set to 4 ′′, it is determined that the average current value (7.1) is greater than or equal to the solar radiation stable current value (4). (S13 : YSE).
  • the solar radiation stability determining unit 10d determines that the average current value (3) is less than the solar radiation stable current value (4). Thereby, it judges that solar radiation is not stable, and repeats a process from S10 (S13: NO). By this process, the photovoltaic power generation failure determination device 10 can execute failure determination in a situation where solar radiation is stable.
  • the second calculation unit 10e calculates various deviation rates by dividing the maximum current value in the specific string 130 by the average current value (S14). More specifically, for example, at 12:00, the second calculation unit 10e acquires “7”, which is the maximum current value of the 1-1-1 string 130, from the extraction table 10j, and calculates the average electrical quantities table 10k. To obtain “7.1” which is an average current value. The second calculation unit 10e calculates the quantity deviation rate as “99%” by converting the value obtained by dividing the maximum current value by the average current value into a percentage. Since the failure determination can be realized by relative comparison by the processing of the second calculation unit 10e, the accuracy of the failure determination can be improved.
  • the threshold value comparison unit 10f compares the calculated various quantity deviation rates with a predetermined deviation threshold value (S15). Specifically, the threshold value comparison unit 10f has a deviation threshold value of “90%”, for example. Is set to “99%” as described above, it is determined that the various quantity deviation rate (99%) is equal to or greater than the deviation threshold (90%). As a result, it is determined that the specific string 130 has not failed, and the process is repeated from S10 (S15: NO). On the other hand, when the deviation threshold is set to “90%”, for example, when the various quantity deviation rate is calculated as “80%” by the second calculation unit 10e, the various quantity deviation rate (80%) is the deviation threshold. It is determined that it is less than (90%).
  • the failure determination unit 10g counts the number of times that the threshold value comparison unit 10f has determined that there is a possibility of failure (S16), compares the determined number of times with a predetermined failure threshold value, and compares them. It is determined whether or not a failure has occurred based on the result (S17). More specifically, when it is determined that there is a possibility that the threshold value comparison unit 10f has a failure at 12:00, if the failure determination time is set to, for example, the initial value “1”, the failure determination value is incremented by “ 2 ” To. Then, the failure determination unit 10g compares the incremented failure determination value (2) with a failure threshold set in advance to “10”, for example.
  • the failure determination unit 10g repeats the process from S11 (S17 : NO). S11 to S16 are repeated until the failure judgment value becomes equal to or greater than the failure threshold. This process is for preventing a decrease in electrical quantities in a short time due to a shadow or the like from being determined as a failure.
  • S11 When the failure determination value becomes “10” as a result of repeating the processes of S16 to S16, the failure determination unit 10 Since the failure determination value (10) is equal to or greater than the failure threshold (10), g can be determined not to be a temporary decrease in electrical quantities due to a shadow or the like, and it is determined that the specific string 130 has failed (S). 19).
  • the failure determination unit 10g determines that the various amount deviation rate is larger than the deviation threshold by the threshold comparison unit 10f (S15: NO), or the solar radiation stability determination unit 10d has an average current value higher than the solar radiation stable current value. Is determined to be smaller (S13: NO), the failure determination value is reset (S 18). Thereby, since the situation that there is a possibility that the specific string 130 is broken does not continue, it can be determined that the output of the specific string 130 is temporarily reduced due to a shadow or the like. In other words, failure determination due to temporary influences such as shadows can be eliminated.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating another example of the failure determination procedure of the photovoltaic power generation failure determination device 10.
  • Another example of the failure determination procedure of the photovoltaic power generation failure determination device 10 is a solar cell panel 132 in which the string monitoring device 140 is not installed when a failure occurs in the specific string 130.
  • the failure is determined by extracting the minimum electrical quantity value in the voltage value or impedance value in order to use the phenomenon that the voltage value and impedance value detected by the string monitoring device 140 increase. It is a procedure.
  • the voltage value will be described. However, since the impedance value shows the same tendency, the voltage value is replaced with the impedance value, and the description is omitted.
  • the extraction unit 10b extracts a minimum voltage value indicating the smallest value among the voltage values at a predetermined time in a predetermined period in the past (S21).
  • the extraction method is S11 of the first flow. Because of this, a specific example is omitted.
  • the processing of the extraction unit 10b will be described in a graph format with reference to FIGS.
  • a third graph as shown in FIG. 18 can be generated.
  • the extraction unit 10b extracts and plots the minimum voltage value among the voltages output from each of all the strings 130 at each time.
  • a fourth graph as shown in FIG. 19 can be generated.
  • the fourth graph is It is the graph which extracted and plotted the minimum of the voltage value of each time in a 3rd graph.
  • the first calculation unit 10c uses each string connected to the connection box 121 at a predetermined time (for example, 12:00) in a predetermined period in the past (for example, March 1 to March 3).
  • An average current value indicating a value obtained by averaging the respective maximum current values in 130 and an average minimum voltage value indicating an average of the respective minimum voltage values in the respective strings 130 connected to the connection box 121 are calculated (S22). ). Since the calculation method is the same as S12 of the first flow, a specific example is omitted.
  • the solar radiation stability determining unit 10d determines whether or not the average current value at a predetermined time is equal to or greater than the solar radiation stable current value that is a predetermined constant (S23).
  • the determination method is S1 of the first flow. Since this is the same as 3, the description thereof is omitted.
  • the second calculator 10e calculates various quantity deviation rates by dividing the minimum voltage value in the specific string 130 by the average minimum voltage value (S24).
  • the calculation method is the same as that applied when the maximum current value in S14 of the first flow is replaced with the minimum voltage value and the average current value is replaced with the average minimum voltage value, and therefore a specific example is omitted.
  • the threshold value comparison unit 10f compares the calculated various quantity deviation rates with a predetermined deviation threshold value (S25). Specifically, the threshold value comparison unit 10f has a deviation threshold value of “110%”, for example. For example, when the various quantity deviation rate is calculated to be “105%”, it is determined that the various quantity deviation rate (105%) is equal to or less than the deviation threshold (110%). Then, it is determined that the specific string 130 has not failed, and the process is repeated from S20 (S25: NO ). On the other hand, when the deviation threshold is set to “110%”, for example, the quantity deviation rate is “ When it is calculated as “111%”, it is determined that the various quantity deviation rate (111%) is larger than the deviation threshold (110%).
  • the process proceeds to S26 (S25: YES), for example, the quantity deviation rate is “111%”. ”Indicates that the ratio of the minimum voltage value of the specific string 130 to the average minimum voltage value of all the strings 130 is large. It is shown that it increases relative to the minimum voltage value.
  • the failure determination unit 10g counts the number of times the threshold comparison unit 10f determines that there is a possibility of failure (S26), and compares the determined number with a predetermined failure threshold. Based on the comparison result, it is determined whether or not a failure has occurred (S27). Since the determination method is the same as S26 and S27 of the first flow, the description thereof is omitted.
  • the failure determination unit 10g has an average current value smaller than the solar radiation stable current value when the threshold value comparison unit 10f determines that the various quantity deviation rates are equal to or less than the deviation threshold (S25: NO). Is determined (S23: NO), the failure determination value is reset (S28).
  • the photovoltaic power generation failure determination device 10 includes the acquisition unit 10a that acquires various quantity information indicating the various electrical quantities output from each of the plurality of strings 130, and the various quantity information. Based on a plurality of strings 1 at a predetermined time in a predetermined period in the past.
  • an extraction unit 10b that extracts electrical quantities (maximum value or minimum value) indicating a predetermined value and a plurality of electrical quantities (maximum value or minimum value) output from each of the plurality of strings 130.
  • a first calculation unit 10c that calculates electrical quantities (average electrical quantities or central electrical quantities) based on the above, and electrical quantities relative to electrical quantities (average electrical quantities or central electrical quantities) at a predetermined time
  • a predetermined situation continues based on the comparison result of the threshold comparison unit 10f in the past predetermined period and the threshold comparison unit 10f that compares the deviation rate of various quantities (maximum value or minimum value) and the deviation threshold.
  • Time There comprising as to determine whether more than the threshold of failure, and determines the malfunction determining unit 10g the status of a particular string 130 based on the determined result. According to the present embodiment, it is possible to appropriately determine a failure without determining a temporary change due to a shadow or the like as a failure. Further, it is possible to appropriately determine a failure state in which the output is stably lowered due to deterioration.
  • the electrical quantities are any of current, voltage, and impedance
  • the extraction unit 10b extracts the maximum value from the electrical quantities.
  • the failure determination unit 10g determines the time during which the situation in which the various quantity deviation rates are equal to or less than the deviation threshold value continues, and when the continuing time exceeds the failure threshold value, the specific string 13 It is determined that 0 is out of order.
  • the specific string 130 is faulty when the electrical quantity value of the specific string 130 is relatively decreased with respect to the respective electrical quantity values of all the strings 130. It can be determined that there is. That is, the specific string 13
  • the failure determination accuracy can be further improved because the failure is determined by comparing the electrical amount values relative to each other using the characteristic that the electrical amount values decrease when 0 fails.
  • the electrical quantities are either voltage or impedance
  • the extraction unit 10b extracts the minimum value from the electrical quantities.
  • the failure determination unit 10g determines the time during which the situation in which the various quantity deviation rates are greater than the deviation threshold continues, and when the continuing time exceeds the failure threshold, the specific string 13 It is determined that 0 is out of order. According to the present embodiment, there is a possibility that the specific string 130 has failed when the electrical quantity values of the specific strings 130 are relatively increased with respect to the respective electrical quantity values of all the strings 130. It can be determined that there is.
  • the string monitoring device 1 Since the failure is determined by comparing the voltage value and the impedance value relative to each other using the characteristic that the voltage value and the impedance value detected by 40 increase, the failure determination accuracy can be further increased.

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Abstract

本発明の太陽光発電故障判定装置は、複数の太陽電池の夫々から出力される電気諸量を示す諸量情報を取得する取得部と、前記諸量情報に基づいて、過去の所定の期間における所定の時刻において、前記複数の太陽電池のうちの所定の特定太陽電池から出力される前記電気諸量のうち、所定の値を示す第１電気諸量を抽出するとともに、前記複数の太陽電池の夫々から出力される前記電気諸量のうち、所定の値を示す第２電気諸量を抽出する抽出部と、複数の前記第２電気諸量に基づいて第３電気諸量を算出する算出部と、前記所定の時刻において、前記第３電気諸量に対する前記第１電気諸量の割合と第１閾値とを比較する比較部と、前記過去の所定の期間において、前記比較部で比較した比較結果に基づいて所定の状況が継続する時間が第２閾値を超えるか否かを判定するとともに、判定した結果に基づいて前記特定太陽電池の状態を判定する判定部と、を備える。

Description

太陽光発電故障判定装置、太陽光発電故障判定方法、プログラム
　本発明は、太陽光発電故障判定装置、太陽光発電故障判定方法、プログラムに関する。
　例えば、太陽電池ストリングの故障を診断するシステムが知られている。
特開２０１６－１４９８３２号公報
　特許文献１には、故障判定をする際に日射変化量が安定している時間帯を選定し、選定
した時間帯における日射量の最大値と最小値との差分が所定の値よりも大きいか否かを判
定することにより、故障診断を開始するか否かを決定するシステムが開示されている。
　しかし、該技術では、日射量が安定している時間を判定する基準となる時間に関する閾
値を短くしたときに、影による影響があったとしても日射量が安定していると判定してし
まい、その後の処理において、太陽電池ストリングが故障していないのに故障していると
誤判定する虞があった。
　前述した課題を解決する主たる本発明は、複数の太陽電池の夫々から出力される電気諸
量を示す諸量情報を取得する取得部と、前記諸量情報に基づいて、過去の所定の期間にお
ける所定の時刻において、前記複数の太陽電池のうちの所定の特定太陽電池から出力され
る前記電気諸量のうち、所定の値を示す第１電気諸量を抽出するとともに、前記複数の太
陽電池の夫々から出力される前記電気諸量のうち、所定の値を示す第２電気諸量を抽出す
る抽出部と、複数の前記第２電気諸量に基づいて第３電気諸量を算出する算出部と、前記
所定の時刻において、前記第３電気諸量に対する前記第１電気諸量の割合と第１閾値とを
比較する比較部と、前記過去の所定の期間において、前記比較部で比較した比較結果に基
づいて所定の状況が継続する時間が第２閾値を超えるか否かを判定するとともに、判定し
た結果に基づいて前記特定太陽電池の状態を判定する判定部と、を備える。
　本発明の他の特徴については、添付図面及び本明細書の記載により明らかとなる。
　本発明によれば、影などによる一時的な変化を故障と判定しない適切な故障判定が実現
できる。
太陽光発電システムの構成の一例を示す図である。 ストリング監視装置と管理装置との通信状況を概念的示す図である。 ストリング監視装置の構成の一例を示す図である。 第１通信装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 第１通信装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。 管理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 第２通信装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。 太陽光発電故障判定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 太陽光発電故障判定装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。 ストリング監視装置配置管理表の一例を示す表である。 電気諸量表の一例を示す表である。 抽出表の一例を示す表である。 平均電気諸量表の一例を示す表である。 本実施形態における太陽光発電故障判定装置の動作手順の一例を示すフロー図である。 所定の期間における所定のストリングの電流をプロットした第１グラフである。 所定の期間における所定のストリングの電流の最大値を抽出してプロットした第２グラフである。 本実施形態における太陽光発電故障判定装置の動作手順の他の一例を示すフロー図である。 所定の期間における所定のストリングの電圧をプロットした第３グラフである。 所定の期間における所定のストリングの電圧の最小値を抽出してプロットした第４グラフである。
　本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。なお、
図１～図１９において、同一のものについては同一の数字を付して説明する。
＝＝＝太陽光発電システム１００の構成＝＝＝
　図１、図２を参照しつつ、太陽光発電故障判定装置１０が故障判定する太陽光発電シス
テム１００について説明する。
　図１は、太陽光発電システム１００の構成の一例を示す図である。図１に示すように、
太陽光発電システム１００は、例えば、パワーコンディショナ１１０（ＰＣＳ：Power Co
nditioning System）と、集電箱１２０と、接続箱１２１と、太陽電池パネル１３１，１
３２で構成されるストリング１３０と、ストリング監視装置１４０（ＳＳＵ：String Sen
sor Unit）と、管理装置１５０（ＭＵ：Management Unit）と、ネットワーク装置１６０
（ＮＷ：Network Device）と、を含んで構成されている。
　パワーコンディショナ１１０は、集電箱１２０から送電される電力を直流から交流に変
換する装置である。パワーコンディショナ１１０から出力される電力は電力系統に供給さ
れる。
　集電箱１２０は、複数の接続箱１２１が電気的に接続される部材である。接続箱１２１
は、複数のストリング１３０が電気的に接続される部材である。各ストリング１３０から
送電される直流電力は、接続箱１２１および集電箱１２０を介してパワーコンディショナ
１１０に送電される。
　ストリング１３０は、複数の太陽電池パネル１３１，１３２を直列に接続して構成され
る、太陽電池パネルのユニットである。なお、図１において、太陽電池パネル１３１はス
トリング監視装置１４０が設置されている太陽光パネルを示し、太陽電池パネル１３２は
ストリング監視装置１４０が設置されていない太陽光パネルを示す。また、図１乃至図２
０において、ストリング１３０に付されている例えば“１－１－１”などの番号は各スト
リング１３０を一意に識別する識別子であるストリングＩＤを示し、以下において、例え
ば“１－１－１”の番号のストリング１３０を“１－１－１ストリング１３０”と表記し
て説明することもある。また、接続箱１２１に接続されている複数のストリング１３０を
まとめて全ストリング１３０と表記して説明することもある。太陽電池パネル１３１，１
３２は、受光面が上方に向けて平面的に配列され、表面側が樹脂や強化ガラス等で保護さ
れた複数の太陽電池パネルで構成されている。
　ストリング監視装置１４０は、所定のストリング１３０の電流、電圧またはインピーダ
ンス（以下、「電気諸量」と称する。）を計測または算出するとともに、他のストリング
監視装置１４０および管理装置１５０と無線通信する機能を有する。図１に示すように、
ストリング監視装置１４０は、直列に接続される複数の太陽光電池パネルの間に接続され
ている。これにより、ストリング１３０内に流れる電流やストリング１３０内の電圧を計
測することができる。ストリング監視装置１４０の第１通信装置１４４から、計測された
電気諸量を示す諸量情報を管理装置１５０に送信する。ストリング監視装置１４０の構成
については、詳細に後述する。
　管理装置１５０は、ストリング監視装置１４０から受信した諸量情報を、ネットワーク
装置１６０を介して太陽光発電故障判定装置１０に転送する装置である。管理装置１５０
の構成については、詳細に後述する。
　管理装置１５０は、ストリング監視装置１４０との間で例えばマルチホップ方式の無線
通信ネットワーク（以下、「マルチホップネットワーク」と称する。）を構成する。マル
チホップネットワークでは、例えば２．４ＧＨｚ帯や９２０ＭＨｚ帯等の周波数帯の電波
を利用し、ＩＥＥＥ８０２．１５．４等の無線通信規格に準拠して通信される。なお、上
記周波数帯や無線通信規格は、電波の到達距離や隣接して配置されるストリング監視装置
１４０間の距離などに応じて適宜最適なものが選択される。マルチホップネットワークは
、例えば、管理装置１５０をルートとしてストリング監視装置１４０が階層的に接続する
ツリー型、複数のストリング監視装置１４０が管理装置１５０に直接接続するスター型な
ど、接続形態は必ずしも限定されない。
　図２は、ストリング監視装置１４０と管理装置１５０との通信状況を概念的示す図であ
る。図２に示すように、管理装置１５０およびストリング監視装置１４０には、マルチホ
ップネットワークを構築するために、マルチホップネットワークにおいて夫々が一意に識
別される識別子である管理装置ＩＤおよびストリング監視装置ＩＤがそれぞれに付与され
ている。管理装置ＩＤおよびストリング監視装置ＩＤは、例えば、それぞれに固有に付与
される物理アドレスであり、例えばＭＡＣアドレスである。管理装置１５０およびストリ
ング監視装置１４０は、それぞれに付与されている管理装置ＩＤおよびストリング監視装
置ＩＤを記憶している。
　なお、本実施形態においては管理装置１５０およびストリング監視装置１４０が無線通
信することとして説明しているが、光ケーブルなどの通信ケーブルによる有線通信により
ネットワークを構築していてもよい。
　ネットワーク装置１６０は、管理装置１５０をネットワーク１７０に接続するための装
置である。ネットワーク装置１６０は、有線方式または無線方式の中継装置であり、例え
ばスイッチングハブやルータなどである。ネットワーク１７０とは、例えばインターネッ
トや専用線などであり、太陽光発電故障判定装置１０とネットワーク装置１６０とは該ネ
ットワーク１７０を介して通信可能に接続される。なお、ネットワーク装置１６０は、例
えば中継機能を有する発電所監視装置や監視カメラなどであってもよい。
　なお、上記において、太陽光発電故障判定装置１０がネットワーク１７０およびネット
ワーク装置１６０を介して管理装置１５０に接続されているとして説明したが、これに限
定されない。例えば、太陽光発電システム１００は、太陽光発電故障判定装置１０がネッ
トワーク１７０およびネットワーク装置１６０を介さず直接に管理装置１５０から諸量情
報を受信するように構成されていてもよい。この場合、太陽光発電故障判定装置１０は、
例えばエンクロージャ１８０内に設けられる。この場合においても、無線通信に限定され
ず、光ケーブルなどの通信ケーブルによる有線通信によるネットワークで構築されていて
もよい。
　以下において、本実施形態におけるストリング監視装置１４０、管理装置１５０および
太陽光発電故障判定装置１０について詳細に説明する。
　＝＝ストリング監視装置１４０の構成＝＝
　図３、図４、図５を参照しつつ、ストリング監視装置１４０について以下のとおり説明
する。
　図３は、ストリング監視装置１４０の構成の一例を示す図である。図３に示すように、
ストリング監視装置１４０は、電圧検出器１４１と、電流検出器１４２と、ＡＤコンバー
タ１４３と、第１通信装置１４４と、を含んで構成されている。なお、ストリング監視装
置１４０は、ストリング１３０の電流ライン（正側ライン及び負側ライン）から駆動電力
が供給される。なお、ストリング監視装置１４０は非常用の補助電源を備えていてもよい
。
　電圧検出器１４１は、例えば電流ラインの正側ラインと負側ラインとの間の電圧値を計
測するように設けられている。電圧検出器１４１は、例えば計測した電圧値（アナログ信
号）を増幅してＡＤコンバータ１４３に出力する回路を有する。
　電流検出器１４２は、例えば電流ラインに流れる電流を検出する素子を有し、検出した
電流値（アナログ信号）を増幅してＡＤコンバータ１４３に出力する回路を有する。
　ＡＤコンバータ１４３は、電圧検出器１４１および電流検出器１４２の夫々から入力さ
れる電気諸量（電圧値、電流値）を示すアナログ信号をデジタル信号に変換して第１通信
装置１４４に出力する装置である。
　第１通信装置１４４は、マルチホップネットワークを介して管理装置１５０や他のスト
リング監視装置１４０と通信するための装置である。図４は、第１通信装置１４４のハー
ドウェア構成の一例を示す図である。図４に示すように、第１通信装置１４４のハードウ
ェアは、プロセッサ１４４１と、メモリ１４４２と、計時装置１４４３と、通信回路１４
４４と、を含んで構成される。プロセッサ１４４１は、例えば、ＭＰＵ（Micro Processi
ng Unit）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などである。メモリ１４４２は、例えば
、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＮＶＲＡＭ（Non Vo
latile RAM）などである。プロセッサ１４４１およびメモリ１４４２は、第１通信装置１
４４が情報処理装置として機能するための役割を有する。メモリ１４４２には、ファーム
ウェアなどのプログラムやデータが格納される。計時装置１４４３は、例えば、ＲＴＣ（
Real Time Clock）などを用いて構成され、時刻情報を出力する。通信回路１４４４は、
例えば、高周波増幅回路、変復調回路（周波数変換回路、フィルタ回路、発振回路、直交
復調回路、直交変調回路等）、ＡＤコンバータ、ＤＡコンバータなどを含む。
　図５は、第１通信装置１４４のソフトウェア構成の一例を示す図である。図５に示すよ
うに、第１通信装置１４４のソフトウェアは、マルチホップ通信部１４４ａと、諸量情報
送信部１４４ｂと、の機能を実現できる。これらの機能は、例えば、第１通信装置１４４
のプロセッサ１４４１がメモリ１４４２に格納されているプログラムを読み出して実行す
ることで実現される。なお、これらの機能は、例えば、ＡＳＩＣ等のハードウェアによっ
て実現してもよい。
　マルチホップ通信部１４４ａは、マルチホップネットワークを介して、他のストリング
監視装置１４０や管理装置１５０との間で通信を行うための機能である。マルチホップ通
信部１４４ａは、例えば、通信を行うための、経路制御機能、アクセス制御機能、チャネ
ル推定／割当機能、誤り制御機能、フロー制御機能、輻輳制御機能、ＱｏＳ管理機能など
を含む。マルチホップ通信部１４４ａは、マルチホップネットワークを介して自身以外の
宛先のパケットを受信すると、例えば、経路制御機能により経路選択を行い、受信したパ
ケットを、選択した経路上の他のストリング監視装置１４０や管理装置１５０に転送する
機能を有する。
　諸量情報送信部１４４ｂは、ＡＤコンバータ１４３から入力される電気諸量を諸量情報
としてマルチホップネットワークを介して管理装置１５０に送信するための機能である。
諸量情報送信部１４４ｂは、所定時間間隔（例えば６０秒毎）で管理装置１５０に諸量情
報を送信する。
　＝＝管理装置１５０の構成＝＝
　図６、図７を参照しつつ、管理装置１５０について以下のとおり説明する。
　図６は、管理装置１５０のハードウェア構成の一例を示す図である。図６に示すように
、管理装置１５０は、第２通信装置１５１を含んで構成されている。第２通信装置１５１
は、ネットワーク１７０に接続するための例えば無線ＬＡＮアダプタやＮＩＣなどのイン
タフェースを有し、ネットワーク装置１６０を介してネットワーク１７０に接続される。
第２通信装置１５１は、マルチホップネットワークを介してストリング監視装置１４０と
通信する。
　図６に示すように、第２通信装置１５１のハードウェアは、プロセッサ１５１１と、メ
モリ１５１２と、計時装置１５１３と、通信回路１５１４と、を含んで構成される。各構
成要素は、第１通信装置１４４と同様のものであるためその説明を省略する。
　図７は、第２通信装置１５１のソフトウェア構成の一例を示す図である。図７に示すよ
うに、第２通信装置１５１のソフトウェアは、マルチホップ通信部１５１ａと、判定装置
送信部１５１ｂと、の機能を実現できる。これらの機能は、例えば、第２通信装置１５１
のプロセッサ１５１１がメモリ１５１２に格納されているプログラムを読み出して実行す
ることで実現される。なお、これらの機能は、例えば、ＡＳＩＣなどのハードウェアによ
って実現してもよい。
　マルチホップ通信部１５１ａは、マルチホップネットワークを介してストリング監視装
置１４０との間で通信を行うための機能である。マルチホップ通信部１５１ａは、例えば
、通信を行うための、経路制御機能、アクセス制御機能、チャネル推定／割当機能、誤り
制御機能、フロー制御機能、輻輳制御機能、ＱｏＳ管理機能などを含む。判定装置送信部
１５１ｂは、ネットワーク装置１６０を介して太陽光発電故障判定装置１０と通信するた
めの機能である。
　＝＝太陽光発電故障判定装置１０の構成＝＝
　図８～図１３を参照しつつ、太陽光発電故障判定装置１０の構成について以下のとおり
説明する。
　太陽光発電故障判定装置１０は、太陽光発電システム１００におけるストリング１３０
の故障時にストリング１３０から出力される電気諸量が変動する現象を利用して、ストリ
ング１３０が故障しているか否かを判定する装置である。なお、以下において、太陽光発
電故障判定装置１０が、複数の太陽電池パネル１３１，１３２からなるストリング単位で
故障判定を行うように説明しているがこれに限定されない。例えば、ストリング１３０を
構成する太陽電池パネル単位で故障判定を行ってもよいし、接続箱単位、集電箱単位また
はパワーコンディショナ単位で故障判定を行ってもよい。この場合、以下説明におけるス
トリング１３０の記載を太陽電池パネル１３１，１３２、接続箱１２１、集電箱１２０ま
たはパワーコンディショナ１１０に置き換えて故障判定に適用することとする。
　図８は、太陽光発電故障判定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図８
に示すように、太陽光発電故障判定装置１０のハードウェアは、プロセッサ１１と、メモ
リ１２と、記憶装置１３と、入力装置１４と、出力装置１５と、第３通信装置１６と、を
含んで構成されている。プロセッサ１１は、例えば、ＭＰＵ、ＣＰＵなどである。メモリ
１２は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＮＶＲＡＭなどである。記憶装置１３は、例えば、Ｒ
ＡＭ、ＲＯＭ、ＮＶＲＡＭなどである。入力装置１４は、ユーザから操作入力を受け付け
るユーザインタフェースであり、例えば、操作入力装置（キーボード、マウス、タッチパ
ネル等）、音声入力装置（マイクロフォン等）などである。出力装置１５は、各種情報を
ユーザに提供するユーザインタフェースであり、例えば、表示装置（液晶モニタ等）、音
声出力装置（スピーカ等）などである。第３通信装置１６は、ネットワーク１７０に接続
するためのインタフェースであり、例えば、無線ＬＡＮアダプタ、ＮＩＣ（Network Inte
rface Card）などである。
　図９は、太陽光発電故障判定装置１０のソフトウェア構成の一例を示す図である。図９
に示すように、太陽光発電故障判定装置１０のソフトウェアは、取得部１０ａと、抽出部
１０ｂと、第１算出部１０ｃと、日射安定判定部１０ｄと、第２算出部１０ｅと、閾値比
較部１０ｆと、故障判定部１０ｇと、の機能を有する。これらの機能は、例えば、太陽光
発電故障判定装置１０のプロセッサ１１がメモリ１２に格納されているプログラムを読み
出して実行することで実現される。なお、これらの機能は、例えば、ＡＳＩＣなどのハー
ドウェアにより実現されてもよい。また、該プロセッサ１１が外部記憶媒体に格納されて
いるプログラムを読み出して実行することにより実現されてもよい。
　なお、図９において、太陽光発電故障判定装置１０が１台の情報処理装置（コンピュー
タ）で各機能を実現しているように示しているがこれに限定されない。例えば、上述した
各機能を２台以上の情報処理装置で分散して実現するように構成されていてもよい。以下
においては、一例として１台の情報処理装置で各機能を実現することとして説明する。
　太陽光発電故障判定装置１０は、第３通信装置１６を介して入力される諸量情報、上述
した各機能で算出される各種情報および外部装置（不図示）から入力される各種情報を記
憶テーブルに記録する機能を有する。
　具体的に述べると、記憶装置１３には、図１０に示すようなストリングＩＤとストリン
グ監視装置１４０の物理アドレス（例えばＭＡＣアドレス）とが対応付けられている一例
を示すストリング配置管理表１０ｈと、図１１に示すようなストリングＩＤと各ストリン
グ１３０の諸量情報とが対応付けられている一例を示す電気諸量表１０ｉと、図１２に示
すようなストリングＩＤと例えば３月１日～３月３日までの所定の期間における各時刻に
おいて抽出部１０ｂで抽出された電気諸量の最大値または最小値を示す諸量情報とが対応
付けられている一例を示す抽出表１０ｊと、図１３に示すような時刻を示す時刻ＩＤと平
均電気諸量とが対応付けられている一例を示す平均電気諸量表１０ｋと、が格納されてい
る。
　以下、太陽光発電故障判定装置１０の各機能について詳細に説明する。
　取得部１０ａは、ストリング１３０から出力される電気諸量を示す諸量情報を取得する
機能である。また、気象庁データベース２００などの一般に公開されているデータベース
とアクセスする必要がある場合には、該データベースから所定の情報を取得する機能を有
する。
　抽出部１０ｂは、所定の期間における所定の時刻において、それぞれのストリング１３
０から出力される電気諸量のうち所定の値を示す電気諸量を抽出する機能である。ここで
、所定の値とは、例えば最大値を示す最大電気諸量値または最小値を示す最小電気諸量値
である。一例を示すと、抽出部１０ｂは、図１１に示す電気諸量表１０ｉに基づいて、例
えば３月１日～３月３日の１２時００分におけるそれぞれのストリング１３０毎の最大電
気諸量値または最小電気諸量値を抽出する。なお、以下において、最大電気諸量値のうち
、電流に係るものを最大電流値と示し、電圧に係るものを最大電圧値と示し、インピーダ
ンスに係るものを最大インピーダンス値と示すこともある。また、最小電気諸量値のうち
、電流に係るものを最小電流値と示し、電圧に係るものを最小電圧値と示し、インピーダ
ンスに係るものを最小インピーダンス値と示すこともある。
　第１算出部１０ｃは、それぞれのストリング１３０における抽出された電気諸量の最大
電気諸量値または最小電気諸量値の平均を示す平均電気諸量を算出する機能である。平均
電気諸量には、例えば、電流値の平均を示す平均電流値、電圧値の平均を示す平均電圧値
またはインピーダンス値の平均を示す平均インピーダンス値を含む。なお、第１算出部１
０ｃは、平均電気諸量を算出する機能に加えて、複数の最大電気諸量値または最小電気諸
量値のうち中央値を示す中央電気諸量を算出する機能を備えていてもよい。以下において
は、第１算出部１０ｃが平均電気諸量を算出し、該平均電気諸量を用いて他の機能を実現
することとして説明するが、平均電気諸量に代えて中央電気諸量を用いて他の機能を実現
してもよい。
　日射安定判定部１０ｄは、平均電流値が予め定められた定数である日射安定電流値より
も大きいか否かを判定する機能である。日射安定判定部１０ｄは、日射の安定している状
況において故障判定を実行するための機能である。日射安定電流値には、１日を通じて同
一の値が設定されてもよいし、１日のうち所定の時刻毎に異なる値が設定されてもよい。
　なお、日射安定判定部１０ｄによる日射が安定しているか否かの判定に替えて、太陽光
発電故障判定装置１０が例えば気象庁データベース（不図示）から天気情報を取得して、
晴れている時刻の電気諸量を抽出してもよい。また、太陽光発電システム１００に近接し
て設けられる日射量計（不図示）から取得する所定の時刻における日射量情報に基づいて
晴れている時刻を判定して、晴れている時刻の電気諸量を抽出してもよい。これにより、
日射安定判定部１０ｄによる処理を削減できるため、処理時間の縮減を図ることができる
。
　第２算出部１０ｅは、所定の期間において、ストリングＩＤまたは時刻ＩＤに対応付け
られた各種情報に基づいて故障を判定する対象のストリング１３０（以下、「特定ストリ
ング１３０」と称する。）における最大電気諸量値または最小電気諸量値を平均電気諸量
値で除して諸量偏差率を算出する機能である。
　閾値比較部１０ｆは、諸量偏差率と予め定められた偏差閾値とを比較する機能である。
閾値比較部１０ｆは、諸量偏差率と偏差閾値との比較結果に基づいて故障判定時間をイン
クリメントする機能を有する。
　故障判定部１０ｇは、故障判定時間と予め定められた故障閾値とを比較して、その比較
結果に基づいて故障しているか否かを判定する機能である。
　＝＝太陽光発電故障判定装置１０の故障判定の一例を示す第１フロー＝＝
　図１４を参照しつつ、太陽光発電故障判定装置１０の故障判定フローについて以下のと
おり説明する。図１４は、太陽光発電故障判定装置１０の故障判定手順の一例を示すフロ
ー図である。なお、以下説明において、各機能を主語にしている場合は、プロセッサ１１
がプログラムを読み出して所定の機能を実現することを意味する。
　太陽光発電故障判定装置１０の故障判定手順の一例は、ストリング１３０に故障が発生
したときストリング１３０の電気諸量値が減少するという現象を利用するべく、最大電気
諸量値を抽出して故障判定する手順である。
　太陽光発電故障判定装置１０は、以下のＳ１１～Ｓ１８までの処理を現時点から所定の
時間間隔で繰り返し実行する（Ｓ１０）。以下では、一例として、故障を特定する対象の
特定ストリング１３０を１－１－１ストリング１３０とし、現時点を３月４日１２時００
分とし、電気諸量を電流として説明する。以下の処理においては電気諸量を電圧またはイ
ンピーダンスとしても同様に故障を判定できるため、電圧およびインピーダンスについて
はその説明を省略する。
　先ず、取得部１０ａは、ストリング１３０から出力される電気諸量を示す諸量情報を取
得し、該諸量情報をストリングＩＤに対応付けて記憶装置１３に格納する。
　次に、抽出部１０ｂは、過去の所定の期間における所定の時刻において、電流値のうち
最も大きい値を示す最大電流値を抽出する（Ｓ１１）。具体的に述べると、過去の所定の
期間を“３日間”に設定したとき、抽出部１０ｂは、図１１に示す電気諸量表１０ｉから
、例えば１－１－１ストリング１３０に対応付けられる、３月１日～３月３日の所定の時
刻である例えば１２時００分での電流値のうち最も大きい値（最大電流値）を示す“７”
を抽出する。同様に、抽出部１０ｂは、１－１－１ストリング１３０以外（１－１－２ス
トリング１３０～）のストリング１３０についても最大電流値を抽出する。抽出部１０ｂ
は、抽出した所定の時刻における最大電流値を記憶装置に格納する。記憶装置は、例えば
図１２に示す抽出表１０ｊのように該最大電流値をストリングＩＤに対応付けて格納する
。
　図１５、図１６を参照しつつ、上述した抽出部１０ｂの処理について、グラフを用いて
説明する。先ず、１－１－１ストリング１３０の３月１～３月３日における各時刻の電流
値をプロットすると図１５に示すような第１グラフが生成される。そして、抽出部１０ｂ
が各時刻における全ストリング１３０の夫々から出力される電流のうち最大電流値を抽出
してプロットすると図１６に示すような第２グラフが生成される。つまり、抽出部１０ｂ
の機能により、所定の期間における各時刻の電流値の最大を抽出してプロットした第２グ
ラフが得られる。
　次に、第１算出部１０ｃは、過去の所定の期間（例えば３月１日～３月３日）における
所定の時刻（例えば１２時００分）において、接続箱１２１に接続される夫々のストリン
グ１３０における夫々の最大電流値を平均した値を示す平均電流値を算出する（Ｓ１２）
。例えば、図１２に示すストリングＩＤの夫々に対応付けられる１２時００分での最大電
流値において、全ストリング１３０の最大電流値の平均を示す平均電流値を算出する。具
体的に述べると、平均電流値は、１－１－１ストリング１３０の最大電流値の“７”と１
－１－２ストリング１３０の最大電流値の“７．２”と不図示の他のストリング１３０の
最大電流値との和を算出し、その和を算出対象のストリング数で除して算出される。第１
算出部１０ｃは、算出された平均電流値を時刻ＩＤに対応付けて、図１３に示す平均電気
諸量表１０ｋのように記憶装置１３に格納する。
　次に、日射安定判定部１０ｄは、所定の時刻における平均電流値が予め定められた定数
である日射安定電流値以上か否かを判定する（Ｓ１３）。具体的に述べると、例えば１２
時００分において、日射安定判定部１０ｄは、平均電気諸量表１０ｋから平均電流値であ
る“７．１”を取得する。そして、日射安定判定部１０ｄは、日射安定電流値が例えば“
４”に設定されている場合、平均電流値（７．１）が日射安定電流値（４）以上であると
判定する。これにより、日射が安定していると判断して処理をＳ１４に移行する（Ｓ１３
：ＹＳＥ）。一方、平均電流値が例えば“３”である場合、日射安定判定部１０ｄは、平
均電流値（３）が日射安定電流値（４）未満であると判定する。これにより、日射が安定
していないと判断して処理をＳ１０から繰り返す（Ｓ１３：ＮＯ）。この処理により、太
陽光発電故障判定装置１０は、日射が安定している状況において故障判定を実行できる。
　次に、第２算出部１０ｅは、特定ストリング１３０における最大電流値を平均電流値で
除して諸量偏差率を算出する（Ｓ１４）。具体的に述べると、例えば１２時００分におい
て、第２算出部１０ｅは、抽出表１０ｊから１－１－１ストリング１３０の最大電流値で
ある“７”を取得し、平均電気諸量表１０ｋから平均電流値である“７．１”を取得する
。第２算出部１０ｅは、最大電流値を平均電流値で除した値を百分率換算して諸量偏差率
を“９９％”として算出する。この第２算出部１０ｅの処理により、故障判定を相対比較
で実現できるため、故障判定の正確性を向上できる。
　次に、閾値比較部１０ｆは、算出された諸量偏差率と予め定められた偏差閾値とを比較
する（Ｓ１５）。具体的に述べると、閾値比較部１０ｆは、偏差閾値が例えば“９０％”
に設定されている場合、上述したように諸量偏差率が“９９％”と算出されるため、諸量
偏差率（９９％）が偏差閾値（９０％）以上であると判定する。これにより、特定ストリ
ング１３０が故障していないと判断して処理をＳ１０から繰り返す（Ｓ１５：ＮＯ）。一
方、偏差閾値が例えば“９０％”に設定されている場合、例えば第２算出部１０ｅで諸量
偏差率が“８０％”と算出されたとき、諸量偏差率（８０％）が偏差閾値（９０％）未満
であると判定する。これにより、特定ストリング１３０が故障している可能性があると判
断して処理をＳ１６に移行する（Ｓ１５：ＹＥＳ）。諸量偏差率が“８０％”である場合
では、全ストリング１３０の平均電流値に対して特定ストリング１３０の最大電流値の割
合が小さいことを示す。つまり、特定ストリング１３０の電流値が全ストリング１３０の
夫々の電流値に対して相対的に減少していることが示される。
　故障判定部１０ｇは、閾値比較部１０ｆが故障している可能性があると判断した回数を
カウントするとともに（Ｓ１６）、該判断した回数と予め定められた故障閾値とを比較し
て、その比較結果に基づいて故障しているか否かを判定する（Ｓ１７）。具体的に述べる
と、１２時００分において閾値比較部１０ｆが故障している可能性があると判断した場合
、故障判定時間を例えば初期値“１”とすると、インクリメントして故障判定値を“２”
にする。そして、故障判定部１０ｇは、インクリメントされた故障判定値（２）と例えば
“１０”に予め設定されている故障閾値とを比較する。この場合、故障判定値（２）が故
障閾値（１０）未満であるため、故障判定部１０ｇは処理をＳ１１から繰り返す（Ｓ１７
：ＮＯ）。故障判定値が故障閾値以上になるまでＳ１１～Ｓ１６を繰り返す。この処理は
、影などによる短時間での電気諸量の低下を故障と判定しないためのものである。Ｓ１１
～Ｓ１６の処理を繰り返した結果、故障判定値が“１０”になったとき、故障判定部１０
ｇは、故障判定値（１０）が故障閾値（１０）以上であるため、影などによる電気諸量の
一時的な低下ではないと判断でき、特定ストリング１３０が故障していると判定する（Ｓ
１９）。
　なお、故障判定部１０ｇは、閾値比較部１０ｆで諸量偏差率が偏差閾値よりも大きいと
判定された場合（Ｓ１５：ＮＯ）や、日射安定判定部１０ｄで平均電流値が日射安定電流
値よりも小さいと判定された場合（Ｓ１３：ＮＯ）には、故障判定値をリセットする（Ｓ
１８）。これにより、特定ストリング１３０が故障している可能性があるという状況が継
続していないため、影などによる一時的な特定ストリング１３０の出力低下であると判断
できる。つまり、影などの一時的な影響による故障判定を排除できる。
　＝＝太陽光発電故障判定装置１０の故障判定の他の一例を示す第２フロー＝＝
　図１７を参照しつつ、太陽光発電故障判定装置１０の故障判定フローの他の例について
以下のとおり説明する。図１７は、太陽光発電故障判定装置１０の故障判定手順の他の例
を示すフロー図である。
　太陽光発電故障判定装置１０の故障判定手順の他の一例は、特定ストリング１３０に故
障が発生したとき、ストリング監視装置１４０が設置されていない太陽電池パネル１３２
（図１参照）が故障した場合、ストリング監視装置１４０が検出する電圧値およびインピ
ーダンス値が増加するという現象を利用するべく、電圧値またはインピーダンス値におけ
る最小電気諸量値を抽出して故障判定する手順である。なお、以下においては電圧値につ
いて説明するが、インピーダンス値についても同様の傾向を示すため電圧値をインピーダ
ンス値に置き換えて適用することとしその説明を省略する。
　先ず、抽出部１０ｂは、過去の所定の期間における所定の時刻において、電圧値のうち
最も小さい値を示す最小電圧値を抽出する（Ｓ２１）。抽出方法は、第１フローのＳ１１
と同様であるため具体例を省略する。
　図１８、図１９を参照しつつ、この抽出部１０ｂの処理についてグラフ形式で説明する
。先ず、１－１－１ストリング１３０において３月１～３月３日における各時刻の電圧値
をプロットすると図１８に示すような第３グラフが生成できる。そして、抽出部１０ｂが
各時刻における全ストリング１３０の夫々から出力される電圧のうち最小電圧値を抽出し
てプロットすると図１９に示すような第４グラフが生成できる。つまり、第４グラフは、
第３グラフにおける各時刻の電圧値の最小を抽出してプロットしたグラフである。
　次に、第１算出部１０ｃは、過去の所定の期間（例えば３月１日～３月３日）における
所定の時刻（例えば１２時００分）において、接続箱１２１に接続される夫々のストリン
グ１３０における夫々の最大電流値を平均した値を示す平均電流値と、接続箱１２１に接
続される夫々のストリング１３０における夫々の最小電圧値の平均を示す平均最小電圧値
と、を算出する（Ｓ２２）。算出方法は、第１フローのＳ１２と同様であるため具体例を
省略する。
　次に、日射安定判定部１０ｄは、所定の時刻における平均電流値が予め定められた定数
である日射安定電流値以上か否かを判定する（Ｓ２３）。判定方法は、第１フローのＳ１
３と同様であるためその説明を省略する。
　次に、第２算出部１０ｅは、特定ストリング１３０における最小電圧値を平均最小電圧
値で除して諸量偏差率を算出する（Ｓ２４）。算出方法は、第１フローのＳ１４における
最大電流値を最小電圧値に代えて、平均電流値を平均最小電圧値に代えて適用したものと
同様であるため具体例を省略する。
　次に、閾値比較部１０ｆは、算出された諸量偏差率と予め定められた偏差閾値とを比較
する（Ｓ２５）。具体的に述べると、閾値比較部１０ｆは、偏差閾値が例えば“１１０％
”に設定されている場合、例えば諸量偏差率が“１０５％”であると算出されたとき、諸
量偏差率（１０５％）が偏差閾値（１１０％）以下であると判定する。これにより、特定
ストリング１３０が故障していないと判断して処理をＳ２０から繰り返す（Ｓ２５：ＮＯ
）。一方、偏差閾値が例えば“１１０％”に設定されている場合、例えば諸量偏差率が“
１１１％”であると算出されたとき、諸量偏差率（１１１％）が偏差閾値（１１０％）よ
りも大きいと判定する。これにより、特定ストリング１３０が故障している可能性がある
と判断して処理をＳ２６に移行する（Ｓ２５：ＹＥＳ）。例えば諸量偏差率が“１１１％
”である場合においては、全ストリング１３０の平均最小電圧値に対して特定ストリング
１３０の最小電圧値の割合が大きいことが示される。つまり、特定ストリング１３０の最
小電圧値が全ストリング１３０の夫々の最小電圧値に対して相対的に増加していることが
示される。
　次に、故障判定部１０ｇは、閾値比較部１０ｆが故障している可能性があると判断した
回数をカウントするとともに（Ｓ２６）、該判断した回数と予め定められた故障閾値とを
比較して、その比較結果に基づいて故障しているか否かを判定する（Ｓ２７）。判定方法
は、第１フローのＳ２６およびＳ２７と同様であるためその説明を省略する。
　なお、故障判定部１０ｇは、閾値比較部１０ｆで諸量偏差率が偏差閾値以下と判定され
た場合（Ｓ２５：ＮＯ）や、日射安定判定部１０ｄで平均電流値が日射安定電流値よりも
小さいと判定された場合（Ｓ２３：ＮＯ）には、故障判定値をリセットする（Ｓ２８）。
＝＝＝まとめ＝＝＝
　以上説明したように、本実施形態に係る太陽光発電故障判定装置１０は、複数のストリ
ング１３０の夫々から出力される電気諸量を示す諸量情報を取得する取得部１０ａと、諸
量情報に基づいて、過去の所定の期間における所定の時刻において、複数のストリング１
３０のうちの所定の特定ストリング１３０から出力される電気諸量のうち、所定の値を示
す電気諸量（最大値または最小値）を抽出するとともに、複数のストリング１３０の夫々
から出力される電気諸量のうち、所定の値を示す電気諸量（最大値または最小値）を抽出
する抽出部１０ｂと、複数のストリング１３０の夫々から出力される複数の電気諸量（最
大値または最小値）に基づいて電気諸量（平均電気諸量または中央電気諸量）を算出する
第１算出部１０ｃと、所定の時刻において、電気諸量（平均電気諸量または中央電気諸量
）に対する電気諸量（最大値または最小値）の諸量偏差率と偏差閾値とを比較する閾値比
較部１０ｆと、過去の所定の期間において、閾値比較部１０ｆで比較した比較結果に基づ
いて所定の状況が継続する時間が故障閾値を超えるか否かを判定するとともに、判定した
結果に基づいて特定ストリング１３０の状態を判定する故障判定部１０ｇと、を備える。
本実施形態によれば、影などによる一時的な変化を故障と判定せずに適切に故障判定でき
る。また、劣化により安定的に出力が下がっているような故障状態を適切に故障判定する
ことができる。
　また、本実施形態に係る太陽光発電故障判定装置１０における、電気諸量は、電流、電
圧またはインピーダンスの何れかであり、抽出部１０ｂは、電気諸量のうち最大値を抽出
する。また、故障判定部１０ｇは、諸量偏差率が偏差閾値以下になる状況が継続する時間
を判定するとともに、継続する時間が故障閾値以上になったときに、特定ストリング１３
０が故障していると判定する。本実施形態によれば、特定ストリング１３０の電気諸量値
が全ストリング１３０の夫々の電気諸量値に対して相対的に減少しているときに、特定ス
トリング１３０が故障している可能性があると判定できる。つまり、特定ストリング１３
０が故障したときに電気諸量値が減少するという特性を用いて、電気諸量値を相対比較す
ることにより故障を判定するため、故障判定精度をより高めることができる。
　また、本実施形態に係る太陽光発電故障判定装置１０における、電気諸量は、電圧また
はインピーダンスの何れかであり、抽出部１０ｂは、電気諸量のうち最小値を抽出する。
また、故障判定部１０ｇは、諸量偏差率が偏差閾値よりも大きくなる状況が継続する時間
を判定するとともに、継続する時間が故障閾値以上になったときに、特定ストリング１３
０が故障していると判定する。本実施形態によれば、特定ストリング１３０の電気諸量値
が全ストリング１３０の夫々の電気諸量値に対して相対的に増加しているときに、特定ス
トリング１３０が故障している可能性があると判定できる。つまり、ストリング監視装置
１４０が設置されていない太陽電池パネル１３２が故障したときにストリング監視装置１
４０が検出する電圧値およびインピーダンス値が増加するという特性を用いて、電圧値お
よびインピーダンス値を相対比較することにより故障を判定するため、故障判定精度をよ
り高めることができる。
　なお、上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定
して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良
され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。
１０　太陽光発電故障判定装置
１０ａ　取得部
１０ｂ　抽出部
１０ｃ　第１算出部
１０ｅ　第２算出部
１０ｆ　閾値比較部
１０ｇ　故障判定部
 

Claims (10)

  1. 　複数の太陽電池の夫々から出力される電気諸量を示す諸量情報を取得する取得部と、
    　前記諸量情報に基づいて、過去の所定の期間における所定の時刻において、前記複数の
    太陽電池のうちの所定の特定太陽電池から出力される前記電気諸量のうち、所定の値を示
    す第１電気諸量を抽出するとともに、前記複数の太陽電池の夫々から出力される前記電気
    諸量のうち、所定の値を示す第２電気諸量を抽出する抽出部と、
    　複数の前記第２電気諸量に基づいて第３電気諸量を算出する算出部と、
    　前記所定の時刻において、前記第３電気諸量に対する前記第１電気諸量の割合と第１閾
    値とを比較する比較部と、
    　前記過去の所定の期間において、前記比較部で比較した比較結果に基づいて所定の状況
    が継続する時間が第２閾値を超えるか否かを判定するとともに、判定した結果に基づいて
    前記特定太陽電池の状態を判定する判定部と、
    　を備えることを特徴とする太陽光発電故障判定装置。
  2. 　前記電気諸量は、電流、電圧またはインピーダンスの何れかであり、
    　前記抽出部は、前記電気諸量のうち最大値を前記第１電気諸量および前記第２電気諸量
    として抽出する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の太陽光発電故障判定装置。
  3. 　前記判定部は、前記割合が前記第１閾値以下になる状況が継続する時間を判定するとと
    もに、前記継続する時間が前記第２閾値以上になったときに、前記特定太陽電池が故障し
    ていると判定する
    　ことを特徴とする請求項２に記載の太陽光発電故障判定装置。
  4. 　前記電気諸量は、電圧またはインピーダンスの何れかであり、
    　前記抽出部は、前記電気諸量のうち最小値を前記第１電気諸量および前記第２電気諸量
    として抽出する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の太陽光発電故障判定装置。
  5. 　前記判定部は、前記割合が前記第１閾値よりも大きくなる状況が継続する時間を判定す
    るとともに、前記継続する時間が前記第２閾値以上になったときに、前記特定太陽電池が
    故障していると判定する
    　ことを特徴とする請求項４に記載の太陽光発電故障判定装置。
  6. 　前記算出部は、複数の前記第２電気諸量の平均値を前記第３電気諸量として算出する
    　ことを特徴とする請求項１乃至請求項５に記載の太陽光発電故障判定装置。
  7. 　前記算出部は、複数の前記第２電気諸量の中央値を前記第３電気諸量として算出する
    　ことを特徴とする請求項１乃至請求項５に記載の故障判定装置。
  8. 　コンピュータに、
    　複数の太陽電池の夫々から出力される電気諸量を示す諸量情報を取得する取得機能と、
    　前記諸量情報に基づいて、過去の所定の期間における所定の時刻において、前記複数の
    太陽電池のうちの所定の特定太陽電池から出力される前記電気諸量のうち、所定の値を示
    す第１電気諸量を抽出するとともに、前記複数の太陽電池の夫々から出力される前記電気
    諸量のうち、所定の値を示す第２電気諸量を抽出する抽出機能と、
    　複数の前記第２電気諸量に基づいて第３電気諸量を算出する算出機能と、
    　前記所定の時刻において、前記第３電気諸量に対する前記第１電気諸量の割合と第１閾
    値とを比較する比較機能と、
    　前記過去の所定の期間において、前記比較機能で比較した比較結果に基づいて所定の状
    況が継続する時間が第２閾値を超えるか否かを判定するとともに、判定した結果に基づい
    て前記特定太陽電池の状態を判定する判定機能と、
    　を実現させるためのプログラム。
  9. 　コンピュータに
    　複数の太陽電池の夫々から出力される電気諸量を示す諸量情報を取得する取得機能と、
    　前記諸量情報に基づいて、過去の所定の期間における所定の時刻において、前記複数の
    太陽電池のうちの所定の特定太陽電池から出力される前記電気諸量のうち、所定の値を示
    す第１電気諸量を抽出するとともに、前記複数の太陽電池の夫々から出力される前記電気
    諸量のうち、所定の値を示す第２電気諸量を抽出する抽出機能と、
    　複数の前記第２電気諸量に基づいて第３電気諸量を算出する算出機能と、
    　前記所定の時刻において、前記第３電気諸量に対する前記第１電気諸量の割合と第１閾
    値とを比較する比較機能と、
    　前記過去の所定の期間において、前記比較機能で比較した比較結果に基づいて所定の状
    況が継続する時間が第２閾値を超えるか否かを判定するとともに、判定した結果に基づい
    て前記特定太陽電池の状態を判定する判定機能と、
    　を実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み込み可能な記録媒体。
  10. 　コンピュータが、
    　複数の太陽電池の夫々から出力される電気諸量を示す諸量情報を取得する取得ステップ
    と、
    　前記諸量情報に基づいて、過去の所定の期間における所定の時刻において、前記複数の
    太陽電池のうちの所定の特定太陽電池から出力される前記電気諸量のうち、所定の値を示
    す第１電気諸量を抽出するとともに、前記複数の太陽電池の夫々から出力される前記電気
    諸量のうち、所定の値を示す第２電気諸量を抽出する抽出ステップと、
    　複数の前記第２電気諸量に基づいて第３電気諸量を算出する算出ステップと、
    　前記所定の時刻において、前記第３電気諸量に対する前記第１電気諸量の割合と第１閾
    値とを比較する比較ステップと、
    　前記過去の所定の期間において、前記比較ステップで比較した比較結果に基づいて所定
    の状況が継続する時間が第２閾値を超えるか否かを判定するとともに、判定した結果に基
    づいて前記特定太陽電池の状態を判定する判定ステップと、
    　を実現する太陽光発電故障判定方法。
     
     
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