(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ異なる地点に設置されている複数の個別発電装置の故障の有無を診断する個別発電装置の故障診断装置であって、
或る一つの前記個別発電装置の故障を診断する際に、少なくとも２個の他の前記個別発電装置をリファレンスとして用い、前記リファレンスの発電に関するデータに基づいて、前記或る一つの前記個別発電装置の故障を診断する診断部と、
前記或る一つの前記個別発電装置と前記リファレンスとの設置条件の類似度を示す指標であるランクを前記リファレンスそれぞれに付与するランク付与部とを備え、
前記診断部が、前記リファレンスの前記ランクの組合せに応じて設定される判定値を用い、前記或る一つの前記個別発電装置及び前記リファレンスの発電量に基づいて前記或る一つの前記個別発電装置の故障を診断することを特徴とする個別発電装置の故障診断装置。
【請求項２】
前記診断部が、
前記或る一つの前記個別発電装置の積算電力量と、前記リファレンスの積算電力量との差が前記判定値より大きいか否かを判定し、
前記或る一つの前記個別発電装置の積算電力量と、前記リファレンスの積算電力量との差が前記判定値より大きい場合に、前記或る一つの前記個別発電装置の発生電力が所定の期間内の複数のサンプリング点において前記リファレンスの発生電力よりも低下しているか否かを判定し、
前記或る一つの前記個別発電装置の発生電力が前記所定の期間内の複数のサンプリング点において前記リファレンスの発生電力よりも低下していれば、前記或る一つの前記個別発電装置の故障を検出し、
前記或る一つの前記個別発電装置の故障検出回数が所定回数以上になった場合に、前記或る一つの前記個別発電装置が故障していると判断することを特徴とする請求項１に記載の個別発電装置の故障診断装置。
【請求項３】
前記所定回数が前記リファレンスの前記ランクの組合せに応じて可変することを特徴とする請求項２に記載の個別発電装置の故障診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、それぞれ異なる地点に設置されている複数の個別発電装置の故障の有無を診断する個別発電装置の故障診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１では、或る一つの個別小規模発電装置（ターゲット）の異常を検出する際に、ターゲットの設置地点と気象条件が同一とみなされる地域内に設置された他の個別小規模発電装置（リファレンス）の発電に関するデータに基づく異常検出を行う広域電力供給システムが提案されている。
【０００３】
このような広域電力供給システムは、例えば、個別小規模発電装置が太陽光発電装置である場合には、ターゲットの近傍に日照計を設けなくてもターゲットの異常を検出することができ、また、個別小規模発電装置が風力発電装置である場合には、ターゲットの近傍に風速計を設けなくてもターゲットの異常を検出することができる。したがって、ターゲットの異常検出を低コストで行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３８１７１２４号公報（請求項１及び請求項４）
【特許文献２】特開２００２−２８９８８３号公報
【特許文献３】特開２００４−４７８７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１で提案されている広域電力供給システムにおいては、気象条件を同一とみなす基準を厳しくして「ターゲットの設置地点と気象条件が同一とみなされる地域」を狭くとると、異常検出の精度は向上するが、必要なリファレンス数を確保できないおそれがある。これに対して、気象条件を同一とみなす基準を厳しくせずに「ターゲットの設置地点と気象条件が同一とみなされる地域」を広くとると、リファレンス数を十分に確保することはできるが、異常検出の精度が落ち過ぎるおそれがある。
【０００６】
本発明は、上記の状況に鑑み、故障診断の精度が高く、故障診断のターゲットである個別発電装置の故障診断を行う際にリファレンスとして用いられる他の個別発電装置の確保が容易である個別発電装置の故障診断装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために本発明に係る個別発電装置の故障診断装置は、それぞれ異なる地点に設置されている複数の個別発電装置の故障の有無を診断する個別発電装置の故障診断装置であって、或る一つの前記個別発電装置の故障を診断する際に、少なくとも２個の他の前記個別発電装置をリファレンスとして用い、前記リファレンスの発電に関するデータに基づいて、前記或る一つの前記個別発電装置の故障を診断する診断部と、前記或る一つの前記個別発電装置と前記リファレンスとの設置条件の類似度を示す指標であるランクを前記リファレンスそれぞれに付与するランク付与部とを備え、前記診断部が、前記リファレンスの前記ランクの組合せに応じて設定される判定値を用い、前記或る一つの前記個別発電装置及び前記リファレンスの発電量に基づいて前記或る一つの前記個別発電装置の故障を診断する構成とする。前記ランク付与部の一構成例としては、前記複数の前記個別発電装置毎に、前記或る一つの前記個別発電装置と前記リファレンスの候補となる前記個別発電装置との対応関係を、前記ランクを前記リファレンスの候補それぞれに付与して記憶する記憶部を有し、前記記憶部の記憶内容を用いて前記リファレンスそれぞれに前記ランクを付与する構成が挙げられる。また、前記ランク付与部の一構成例としては、前記複数の前記個別発電装置毎に、前記個別発電装置の基準点からの座標を記憶する記憶部と、前記或る一つの前記個別発電装置の座標と前記リファレンスの座標とに基づいて前記ランクを決定し、前記リファレンスそれぞれに前記ランクを付与する構成が挙げられる。
【０００８】
また、前記診断部が、前記或る一つの前記個別発電装置の積算電力量と、前記リファレンスの積算電力量との差が前記判定値より大きいか否かを判定し、前記或る一つの前記個別発電装置の積算電力量と、前記リファレンスの積算電力量との差が前記判定値より大きい場合に、前記或る一つの前記個別発電装置の発生電力が所定の期間内の複数のサンプリング点において前記リファレンスの発生電力よりも低下しているか否かを判定し、前記或る一つの前記個別発電装置の発生電力が前記所定の期間内の複数のサンプリング点において前記リファレンスの発生電力よりも低下していれば、前記或る一つの前記個別発電装置の故障を検出し、前記或る一つの前記個別発電装置の故障検出回数が所定回数以上になった場合に、前記或る一つの前記個別発電装置が故障していると判断するようにしてもよい。
【００１０】
また、前記所定回数が前記リファレンスの前記ランクの組合せに応じて可変するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によると、故障診断のターゲットである個別発電装置とリファレンスである個別発電装置との設置条件の類似度を示す指標であるランクを加味してターゲットの故障診断が行われる。これにより、故障診断の精度が高く、故障診断のターゲットである個別発電装置の故障診断を行う際にリファレンスとして用いられる他の個別発電装置の確保が容易である個別発電装置の故障診断装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】太陽光発電装置の集中管理システムの概要を示す図である。
【図２】集中管理センターの概略構成を示す図である。
【図３】属性情報記憶部が記憶しているデータテーブルの一例を概念的に示す図である。
【図４】ランク記憶部が記憶しているデータテーブルの一例を概念的に示す図である。
【図５】集中管理センターが行う各太陽光発電装置の異常診断動作を示すフローチャートである。
【図６】ターゲット及びリファレンスの単位容量当たりの発生電力のタイムチャートである。
【図７】ターゲット及びリファレンスの単位容量当たりの発生電力のタイムチャートである。
【図８】ターゲット及びリファレンスの単位容量当たりの発生電力のタイムチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の実施形態について図面を参照して以下に説明する。
【００１４】
図１は太陽光発電装置の集中管理システムの概要を示す図である。図１に示す太陽光発電装置の集中管理システムは、複数の太陽光発電装置１と、複数の太陽光発電装置１を集中管理して各太陽光発電装置１の故障診断を行う集中管理センター２とを備えている。
【００１５】
各太陽光発電装置１はそれぞれ異なる地点に設置されている。各太陽光発電装置１と集中管理センター２とは通信ネットワーク３を介して通信可能である。通信ネットワーク３は、有線通信ネットワークのみで構築されていても、無線通信ネットワークのみで構築されていても、有線通信ネットワークと無線通信ネットワークの両方で構築されていてもよい。
【００１６】
太陽光発電装置１は請求項に記載されている「個別発電装置」の一例であり、集中管理センター２は請求項に記載されている「個別発電装置の故障診断装置」の一例である。
【００１７】
図２は集中管理センター２の概略構成を示す図である。図２に示すように、集中管理センター２は、通信ネットワーク３に接続可能な通信インターフェース部２１と、各太陽光発電装置１の属性情報を記憶している属性情報記憶部２２と、各太陽光発電装置１の発電に関するデータを記憶している発電データ記憶部２３と、故障診断のターゲット毎に各リファレンス候補のランクを記憶しているランク記憶部２４と、太陽光発電装置１の属性情報の新規登録、修正、又は削除を行うための情報入力部２５と、故障診断を行った太陽光発電装置１に故障が有った場合に故障が有ったことを報知する故障報知部２６と、センター全体を制御する制御部２７とを備えている。なお、制御部２７は時計機能を有している。
【００１８】
属性情報記憶部２２が記憶しているデータテーブルの一例を図３に示す。
【００１９】
登録番号は、情報入力部２５によって太陽光発電装置１の属性情報が新規登録される際に、自動的に付与される各太陽光発電装置１に固有の番号である。以下の説明において、登録番号ｋ（ｋは任意の自然数）の太陽光発電装置１を「太陽光発電装置１−ｋ」と表すことがある。
【００２０】
設置年月日、設置場所、モジュール機種名、定格出力、及び経年劣化パターンは、情報入力部２５によって太陽光発電装置１の属性情報が新規登録される際に、入力される情報である。なお、設置場所の情報は、図３に示すような住所情報の代わりに、ＧＰＳ（Global Positioning System）で測定した基準点からの座標情報であってもよい。さらに、設置場所の情報に、設置高さ、周囲の建物による影の有無、設置方位、設置傾斜角等の情報を含めてもよい。また、経年劣化パターンは、設置期間と劣化率との関係を示すサブデータテーブルであってもよく、設置期間と劣化率との関係を示す特性式であってもよい。
【００２１】
制御部２７は、通信インターフェース部２１及び通信ネットワーク３を介して、所定のサンプリング時刻（例えば９時、１２時、１５時）において、各太陽光発電装置１の発生電力のデータを取得し、サンプリング時刻と発生電力のデータとを関連付けて発電データ記憶部２３に記憶させる。また、制御部２７は、通信インターフェース部２１及び通信ネットワーク３を介して、所定の期間（例えば６時から１８時までの期間）における各太陽光発電装置１の積算電力量のデータを所定の期間の終了タイミング毎に取得し、発電データ記憶部２３に記憶させる。
【００２２】
ランク記憶部２４が記憶しているデータテーブルの一例を図４に示す。図４に示す例では、故障診断のターゲットを太陽光発電装置１−１とした場合、ランクＡのリファレンス候補は太陽光発電装置１−１０，１−１１となり、ランクＢのリファレンス候補は太陽光発電装置１−２，１−３０〜１−４０となり、ランクＣのリファレンス候補は太陽光発電装置１−３，１−５０〜１−７０となる。また、図４に示す例では、故障診断のターゲットを太陽光発電装置１−２とした場合、ランクＡのリファレンス候補は存在せず、ランクＢのリファレンス候補は太陽光発電装置１−１，１−２０，１−２１となり、ランクＣのリファレンス候補は太陽光発電装置１−２２〜１−２９となる。また、図４に示す例では、故障診断のターゲットを太陽光発電装置１−３とした場合、ランクＡのリファレンス候補は存在せず、ランクＢのリファレンス候補も存在せず、ランクＣのリファレンス候補は太陽光発電装置１−１，１−１０，１−１８，１−１９となる。
【００２３】
ここで、ランクＡとは、リファレンス候補の設置条件とターゲットの設置条件とが第１のレベル以上に類似しているとみなされる場合に、リファレンス候補に付与されるランクである。ランクＢとは、リファレンス候補の設置条件とターゲットの設置条件とが第１のレベル未満かつ第１のレベルより小さい第２のレベル以上に類似しているとみなされる場合に、リファレンス候補に付与されるランクである。ランクＣとは、リファレンス候補の設置条件とターゲットの設置条件とが第２のレベル未満かつ第２のレベルより小さい第３のレベル以上に類似しているとみなされる場合に、リファレンス候補に付与されるランクである。
【００２４】
上記設置条件の主要な要素としては、設置場所の気象と地形とがある。各ランクのリファレンス候補を簡易に決定する方法としては、例えば、ターゲットとの距離が２ｋｍ以内である太陽光発電装置をランクＡのリファレンス候補とし、ターゲットとの距離が２ｋｍより長く５ｋｍ以内である太陽光発電装置をランクＢのリファレンス候補とし、ターゲットとの距離が５ｋｍより長く１０ｋｍ以内である太陽光発電装置をランクＣのリファレンス候補とする方法が挙げられる。また、例えば、ターゲットとリファレンス候補との距離によって仮のランクを決定しておき、ターゲットの設置場所の地形特性とリファレンス候補の設置場所の地形特性とが異なる場合には、仮のランクを一段階落として（仮ランクがランクＡの場合はランクＢに落とし、仮ランクがランクＢの場合はランクＣに落とし、仮ランクがランクＣの場合はランクを付与しない）ランクを本決定することで、ランクの精度を向上させることができる。なお、リファレンス候補とターゲットとの距離は、例えばＧＰＳで測定したリファレンス候補の基準点からの座標情報とＧＰＳで測定したターゲットの基準点からの座標情報とを用いて求めることができるので、例えば、ランク記憶部２４を設けずに、ＧＰＳで測定したリファレンス候補の基準点からの座標情報とＧＰＳで測定したターゲットの基準点からの座標情報とに基づいてリファレンス候補のランクを決定するような実施形態も可能である。
【００２５】
ランク記憶部２４が記憶しているデータテーブルは、制御部２７が、属性情報記憶部２２に記憶されているデータテーブルの内容に基づいて所定のアルゴリズムで作成してもよく、集中管理センター２のオペレータの入力操作に応じて情報入力部２５が入力したものであってもよい。
【００２６】
続いて、集中管理センター２が行う各太陽光発電装置１の故障診断動作について図５に示すフローチャートを参照して説明する。
【００２７】
上述した所定の期間の終了タイミング（例えば１８時）になると、図５に示すフロー動作が開始される。ただし、図５に示すフロー動作は異常診断のターゲット毎に実行されるため、全てのターゲットについて図５に示すフロー動作を一斉に行うことが制御部２７の処理能力等の制約から困難である場合には、ターゲット毎に図５に示すフロー動作の開始をずらしても構わない。また、図５に示すフロー動作は異常診断のターゲット毎に実行されるため、後述する所定の微小値δ及び閾値ＤTHはターゲット毎に調整される。
【００２８】
まず、制御部２７は、リファレンス候補の中から所定個数のリファレンスを選定し、選定結果を内部メモリ（不図示）に記憶する（ステップＳ１０）。
【００２９】
所定個数は２以上である。所定個数を１とした場合、ターゲットとリファレンスとの間に発電に関するデータのずれが生じた場合、どちらが故障しているか特定することができないためである。
【００３０】
この選定においては、ランクＡ、ランクＢ、ランクＣの優先順で選定される。所定個数が２であってターゲットが太陽光発電装置１−１である場合、図４に示す例ではランクＡのリファレンス候補である太陽光発電装置１−１０，１−１１の２つがリファレンスに選ばれる。また、所定個数が３であってターゲットが太陽光発電装置１−１である場合、図４に示す例ではランクＡのリファレンス候補である太陽光発電装置１−１０，１−１１の２つと、ランクＢのリファレンス候補である太陽光発電装置１−２，１−３０〜１−４０のうちから１つとがリファレンスに選ばれる。
【００３１】
ランクＢのリファレンス候補がリファレンスに選ばれる場合、ランクＢのリファレンス候補全ての所定の期間における単位容量当たりの積算電力量を比べ、上位及び下位を除いた中からリファレンスを選定するようにする。
【００３２】
同様に、ランクＣのリファレンス候補がリファレンスに選ばれる場合、ランクＣのリファレンス候補全ての所定の期間における単位容量当たりの積算電力量を比べ、上位及び下位を除いた中からリファレンスを選定するようにする。
【００３３】
ステップＳ１０に続くステップＳ２０において、制御部２７は、リファレンスの中に１つでもランクＣのものが含まれている場合、所定の微小値δ及び閾値ＤTHをそれぞれ最大値（例えば、所定の微小値δが単位容量の７％、閾値ＤTHが３回）とし、リファレンスの中にランクＣのものが１つもなく且つリファレンスの中に１つでもランクＢのものが含まれている場合、所定の微小値δ及び閾値ＤTHをそれぞれ中間値（例えば、所定の微小値δが単位容量の５％、閾値ＤTHが２回）とし、リファレンスが全てランクＡのものである場合、所定の微小値δ及び閾値ＤTHをそれぞれ最小値（例えば、所定の微小値δが単位容量の３％、閾値ＤTHが１回）とする。
【００３４】
ステップＳ２０に続くステップＳ３０において、制御部２７は、各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量の差が微小値δ以下且つターゲットと各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量の差が微小値δより大きいか否かを判定する。各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量の差が微小値δ以下且つターゲットと各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量の差が微小値δより大きいと判定されなかった場合（ステップＳ３０のＮＯ）、ターゲットは故障無しと診断し（ステップＳ８０）、図５に示すフロー動作を終了する。各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量の差が微小値δより大きければ、リファレンスのいずれかが故障している可能性が高く、ターゲットの故障診断を正確に行えないため、ターゲットは故障していないと診断している。また、ターゲットと各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量の差が微小値δ以下であれば、ターゲット、各リファレンスともに故障していない可能性が高いため、ターゲットは故障していないと診断している。
【００３５】
これに対して、各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量の差が微小値δ以下且つターゲットと各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量の差が微小値δより大きいと判定された場合（ステップＳ３０のＹＥＳ）、ステップＳ４０に移行する。
【００３６】
各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量の差が微小値δ以下且つターゲットと各リファレンス間の単位容量当たりの積算電力量の差が微小値δより大きいと判定された場合（ステップＳ３０のＹＥＳ）、ターゲットが故障しているかターゲットの付近にビルなどが建つことでそのビルなどの影の影響を受けているかのいずれかであると考えられる。そこで、ステップＳ４０では、全サンプリング点においてターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下しているか否かを判定することによって、ターゲットが故障しているかターゲットの付近にビルなどが建つことでそのビルなどの影の影響を受けているかのいずれかを特定している（ステップＳ４０）。
【００３７】
例えば、ターゲット及びリファレンスの設置場所において、９時前後と１５時前後のみ曇りであって、それ以外は終日晴れであった場合、ターゲット及びリファレンスの単位容量当たりの発生電力のタイムチャートは図６に示すようになる。
【００３８】
ターゲットが故障している場合、図７に示すように天候が晴れか曇りかにかかわらず、正常時（図７に示す点線参照）に比べて出力が落ちることになるので、全サンプリング点においてターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下することになる。
【００３９】
これに対して、ターゲットの付近にビルなどが建つことでそのビルなどの影の影響を受けている場合、図８に示すように天候が晴れであるときにのみ、影の影響を受けていない場合（図８に示す点線参照）に比べて出力が落ちることになるので、一部のサンプリング点においてのみターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下することになる。
【００４０】
したがって、全サンプリング点においてターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下していると判定しなかった場合（ステップＳ４０のＮＯ）、制御部２７は、ターゲットは故障していないと診断し（ステップＳ８０）、図５に示すフロー動作を終了する。
【００４１】
これに対して、全サンプリング点においてターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下していると判定した場合（ステップＳ４０のＹＥＳ）、制御部２７は、ターゲットの故障を検出したと判断して、内部メモリに記憶している故障検出回数Ｄをインクリメントし（ステップＳ５０）、その後故障検出回数Ｄが閾値ＤTH以上であるか否かを判定する（ステップＳ６０）。故障検出回数Ｄが閾値ＤTH未満であれば（ステップＳ６０のＮＯ）、制御部２７は、ターゲットが故障していると確定せずに、ターゲットは故障していないと診断し（ステップＳ８０）、図５に示すフロー動作を終了する。故障検出回数Ｄが閾値ＤTH以上であれば（ステップＳ６０のＹＥＳ）、制御部２７は、ターゲットは故障していると診断し（ステップＳ７０）、図５に示すフロー動作を終了する。
【００４２】
なお、ターゲットは故障していると診断した後、ターゲットが故障状態から復旧したとの通知を受けた場合は、故障検出回数Ｄを零にリセットすればよい。また、サンプリング点を多く取った場合、ステップＳ４０において、全サンプリング点においてターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下しているか否かを判定するのではなく、所定数以上のサンプリング点においてターゲットの単位容量当たりの発生電力が各リファレンスの単位容量当たりの発生電力より低下しているか否かを判定するようにしてもよい。
【００４３】
上記の動作では、ランク分けを行い、リファレンスのランクに応じて所定の微小値δ及び閾値ＤTHを調整しているので、リファレンスの候補を広げながら、ターゲットの故障診断の精度を高くすることができる。なお、本実施形態では所定の微小値δ及び閾値ＤTHの調整を行っているが、いずれか一方のみを調整し他方は固定であっても構わない。
【００４４】
また、本実施形態では、個別発電装置として太陽光発電装置を用いたが、他の自然エネルギーを利用した発電装置（例えば風力発電装置）を個別発電装置として用いても良い。
【００４５】
また、本実施形態では、所定の期間における各太陽光発電装置１の積算電力量のデータを用いており、その一例として、６時から１８時までの期間における各太陽光発電装置１の積算電力量のデータ、すなわち１日における各太陽光発電装置１の積算電力量のデータを取り挙げている。しかしながら、本発明はこの一例に限定されることはなく、上記所定の期間は任意に設定することができる。故障を早期に発見する観点から、上記所定の期間を短くし、図５に示すフロー動作が１日のうち複数回行われることが望ましい。そして、各所定の期間において複数のサンプリング点が存在するように（図５のステップＳ４０参照）、所定の期間に応じてサンプリング時刻を設定するようにするとよい。
【符号の説明】
【００４６】
１  太陽光発電装置
２  集中管理センター
３  通信ネットワーク
２１  通信インターフェース部
２２  属性情報記憶部
２３  発電データ記憶部
２４  ランク記憶部
２５  情報入力部
２６  故障報知部
２７  制御部
【図１】
0005620294.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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