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発電量データ分析→太陽光発電パネル不良を発見 従来比80倍以上の検出率

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発電量データ分析→太陽光発電パネル不良を発見 従来比80倍以上の検出率

三井化学とテンソル・コンサルティングは、ビッグデータの分析技術を活用し、メガソーラーにおける太陽光発電パネルの劣化等による発電量低下を、従来手法より80倍以上の性能で検出する発電量データ診断技術を共同開発したと発表した。

本技術について、三井化学が現在推進している、太陽光発電に関する診断・コンサルティング事業にて2015年度中の実用化を目標に、両社は更なる共同開発を進めていく。

両社は、三井化学がもつ「太陽光発電パネルの劣化・故障に関するデータおよび知見の蓄積」と、テンソルが有する膨大なデータから有用なデータを掘り起こす「高度なデータマイニング技術」を組み合わせ、三井化学の太陽光発電実証設備を活用して、本診断技術を共同開発した。

この発電量データ診断技術では、パワーコンディショナーごとに計測される一般的な発電量モニタリングデータに対して、日照量だけでなく、システムの構成、パネルの汚れや気象状況などの様々な影響をすべて自動的に取り込んで期待発電量を算出することにより、発電量を診断する。すなわち、日々蓄積される発電量というビッグデータを用いて、「データマイニング技術」を駆使して構築した統計数理モデルによって期待発電量を算出することにより、データの中に潜むかすかな出力の異常を検出する。その結果、従来手法より、80倍以上の高性能で発電量低下を検出することができるという。

また、太陽光パネルのメーカーやその他特定の条件を前提としないため、国内に限らず世界のメガソーラーで発電量データ診断サービスを提供することができる。

メガソーラーでは、太陽光パネルの劣化等による発電所の発電量低下が売電収入の低下に直結するため、発電量の低下を精度良く検出することが重要となる。しかし、両社は、一般的なメガソーラーでは、太陽光パネルに起因した発電量の低下の精度良い検出は難しく、日照量に基づいて算出した期待発電量と実際の発電量を比較する手法にとどまっているのが現状と指摘する。その理由として、(1)太陽光パネルが約2,000~3,000枚繋がったパワーコンディショナーで、発電量をモニタリングしていること、(2)発電量が、気象状況、周辺環境、太陽光パネルの故障など様々な要因で変化すること、などをあげる。

三井化学グループは、太陽電池用封止シートをはじめとした重要部材を太陽光発電市場に提供するとともに、太陽光発電部材やパネルの分析・解析・試験サービスを提供。また、愛知県田原市に建設中の国内最大級の太陽光・風力発電所事業に参画する。本年3月には、太陽光発電に関する診断・コンサルティング事業を開始することを発表している。テンソル・コンサルティング(東京都千代田区)は「データマイニング」を専門領域とした経営コンサルティング会社。

なお、両社は、この成果を、11月23日(日)~27日(木)の5日間、国立京都国際会館で開催される「第6回太陽光発電世界会議」にて共同発表する。

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