(57)【要約】      （修正有）【課題】発電に係るＯ＆Ｍ（Operation&Maintenance）事業におけるＯ＆Ｍ作業の効率を高めるために、深層学習（ディープラーニング）を応用した最適な故障判別方法とその装置を提供する。【解決手段】発電モニタリングシステムは、発電量や気象データ等の時系列情報を入力とし、故障発生情報を教師信号として機械学習させた故障の有無を判別する故障判別機を介在させることによって、安全かつ安定的な発電と事業収益を達成する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
発電に係るＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業における故障判別方法であって、作業現場での故障発生情報を通信機によりデータサービス事業者の端末へ提供するデータ配信ステップと、当該データサービス事業者の端末において教師信号として受信した故障発生情報を、深層学習（ディープラーニング）手法によって、事後的に発生した故障内容を予測・検出する能力を高め、当該学習機能に基づいて故障を判別する判別ステップを含む故障判別方法。
【請求項２】
前記のＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業が、太陽光発電に係るものであることを特徴とする請求項１記載の故障判別方法。
【請求項３】
発電に係るＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業における故障判別装置であって、作業現場での故障発生情報を通信機によりデータサービス事業者の端末へ提供する配信データ受信手段と、当該データサービス事業者の端末において教師信号として受信した故障発生情報を、深層学習（ディープラーニング）手法によって、事後的に発生した故障内容を予測・検出する能力を高め、当該学習機能に基づいて故障を判別する判別手段を備える故障判別装置。
【請求項４】
前記のＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業が、太陽光発電に係るものであることを特徴とする請求項３記載の故障判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発電事業における故障判別方法およびその装置に関するものである。さらに詳細には、発電に係るＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance；以下、単に「Ｏ＆Ｍ」と称することがある）事業において、発生した故障情報を教師信号とし、深層学習（ディープラーニング）手法によって、故障の内容を予測・検出する故障判別方法とその装置に関する発明を構成し、最適なモニタリングシステムを実現するものである。
【背景技術】
【０００２】
省エネ・自然エネルギーの利用というトレンドは言うまでもなくグローバルな展開である。特にヨーロッパでは、環境対策を考慮した自然エネルギー活用の事業が国策の中で支えられている。一方の日本国内では、経済産業省における資源エネルギー庁が、様々なエネルギー問題に対して政策を講じ始めている。その中で、特に電力・ガスエネルギーについては、エネルギーシステムの一体改革として目標を掲げ、その実現へ向けた政策を実践している。具体的には、これまで縦割りであった市場の垣根を取り払いつつ、総合的なエネルギー市場を創り上げることによって、２つの目標を実現する政策である。資源エネルギー庁によれば、第１に、 日本の成長を牽引する産業へと高めるべく、革新的な技術の導入や異なるサービスの融合などのイノベーションを創発すること、第２に、消費者利益のさらなる向上へ向けて、エネルギー選択の自由拡大、料金の最大限抑制および安定供給と保安の確保などの政策を図ることが掲げられている。
【０００３】
ここで発電に関する電力システム改革に着目すると、その目的としては、計画停電等に頼らない安定供給の確保、適正な電気料金化および電気利用の選択肢と新規参入によるビジネスチャンスの拡大等に絞られる。
【０００４】
こういった政策の推進力と消費者ニーズによって、発電事業の自由度は拡大し、企業はもとより一般家庭でも売電事業ができるようになった。
事業の規模は様々であるが、設備投資のあとは、電気を「創る」、「送る」そして「売る」という基本サイクルを停滞なく運用することで一定の収益も見込める。
【０００５】
人工的な発電としては、地熱発電、風力発電、水力発電および太陽光発電等の自然エネルギーを利用したものが今後も一層期待されるが、これらの発電事業において、盲点になるのは、設備の故障と復旧対策というインフラである。特に太陽光発電については、急速に普及が進んだものの、一方においては、太陽光パネルの不具合や施工不良などが顕在化し、設備上のクオリティ格差が露呈した。また、大規模な設備の場合には、故障時のパネル特定や設備の経年劣化等による補修メンテナンスは安定な発電事業継続のために不可避である。このような背景もあって、国策として、健全な事業継続のための設備メンテナンスの義務化と厳格化が十分に予想されるところ、運用コストの増大が必至であることから、発電事業者にとっては作業負担とランニングコスト対策が深刻な問題である。
【０００６】
すなわち、エネルギー供給源を電力に変換する要の設備メンテナンスは、事業全体の収益性にも大きく影響することから、極めて重要であるが、前記のとおり、発電システムの運転・管理のメンテナンスにおいて、正常な発電かどうかの常時モニタリングは、設備が大きくなればなるほど困難を極めるところ、発電事業者にとって不可避の課題である。
【０００７】
また、設備異常を検出したとしても、故障個所の特定と原因には多大な手間暇を要するため、通常は特化した事業者、いわゆるＯ＆Ｍ事業者が事業メンテナンスを請け負い、サービスを提供することが多い。
【０００８】
この場合、Ｏ＆Ｍ事業者はデータサービス事業者と連携して運営管理することで一定の成果はあげてきた。例えば、発電事業所におけるパワーコンディショナ（ＰＣＳ）の発電量や現地で観測した気象データなどをデータサービス事業者が通信ネットワークを介して自社の管理するデータサーバに収集し、作動情報を遠隔操作により確認しながらＯ＆Ｍ事業者に提供している。また、データサービス事業者は、発電事業者が発電状況を把握しやすいようなユーザインターフェースを提供している。
【０００９】
発電事業のうち特に注目度が高いものとしては、太陽光発電があげられる。太陽光発電事業におけるモニタリングシステムにおいては、発明者らが業界で初めて太陽電池アレイの故障検出機器を開発し、特許を取得するに至っている。例えば特許文献１乃至４が挙げられる。
【００１０】
当該発明によれば、当該発明に係るテスターを使用することで、太陽電池アレイの障害位置を、容易に素早く検出でき、地上に設置されている接続箱から直接検査するため、一般家庭用であれば、屋根に上らずとも検査ができ安全性が担保できる。
【００１１】
また、規模や監視スケールが大きくなった場合には、モニタリングの負担が大きくなることから、自動監視システムを構築できるよう、組込型の故障箇所検出器を開発し、特許を取得した。例えば、特許文献５乃至１０が挙げられる。
【００１２】
当該発明によれば、携帯型と同様、ＰＶストリング毎に測定がなされ、障害のあるアレイもしくはケーブルの接続不良の箇所を早期に特定可能である。遠隔監視が可能にもなるため、Ｏ＆Ｍのコスト低減にも寄与しうる（図１）。
【００１３】
さらに、稀に設備不良等による地絡現象が認められる場合には、発電量に大きな低下・支障を招来するため、発明者らは、その早期発見のために有益な検出器を開発した。例えば、特許文献１１が挙げられる。  
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】特開２０１１−３５０００号公報
【特許文献２】特開２０１１−１２４４０１号公報
【特許文献３】特開２０１５−２０４６９６号公報
【特許文献４】特開２０１２−２５６７７１号公報
【特許文献５】特願２０１２−１７０１８３号公報
【特許文献６】特開２０１３−６９９７４号公報
【特許文献７】特開２０１４−３３１８４号公報
【特許文献８】特開２０１５−２５１５８１号公報
【特許文献９】特開２０１５−１９８５３９号公報
【特許文献１０】特願２０１２−８４４４７号公報
【特許文献１１】特開２０１５−２０３５６４号公報
【特許文献１２】特開２０１５−０１４８１９号公報
【特許文献１３】特開２０１６−０４８２３８号公報
【特許文献１４】特開２０１５−１５４９１８号公報
【特許文献１５】特開２０１５−０５７６３０号公報
【特許文献１６】特開２０１５−１８４７６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
これら一連の発明（特許文献１乃至１１）等によって、太陽光発電事業におけるＯ＆Ｍ事業のパフォーマンスは格段に向上したが、作業効率性については未だ以下のような課題を残している。
【００１６】
太陽光発電における電力低下要因は、太陽光パネルの破損はもとよりであるが、その他にも日射量の低下、影の影響、太陽光パネルの汚れ、パワーコンディショナ（ＰＣＳ）の変換効率劣化、太陽光パネルの出力性能劣化およびケーブルの劣化等がある。例えば、枯れ葉や鳥のフンなどが太陽光パネルについたり、雲がかかったりする軽微な変化であっても、エネルギーの供給ムラが発生する関係で出力が低下する。したがって、データサービス事業者がＰＣＳの出力をモニタリングした結果を、発電事業者が単に確認するだけでは、出力低下原因の切り分けや故障の判別等ができず、現地に駆け付け、Ｏ＆Ｍ作業を計画的かつ効率的に行うことができないという問題がある（図２）。
【００１７】
そこで、本発明の目的は、発電に係るＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業におけるＯ＆Ｍ作業の効率を高め、至摘なメンテナンスプランを提供するために、設置条件や発電量予測からの売上予測、故障予測データおよび発電量と利益相関の関係において発電施設に求められる条件等を用いて深層学習（ディープラーニング）を応用した最適な故障判別方法とその装置を提供することにある。  
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明者は、上記課題を解決するため鋭意検討を重ねた結果、発電量や気象データ等の時系列情報を入力とし、故障発生情報を教師信号として機械学習させた故障の有無を判別する故障判別機を介在させることによって所望の効果を見出し、本発明を完成した。
【００１９】
すなわち、本発明によれば、第１に、発電に係るＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業における故障判別方法であって、作業現場での故障発生情報を通信機によりデータサービス事業者の端末へ提供するデータ配信ステップと、当該データサービス事業者の端末において教師信号として受信した故障発生情報を、深層学習（ディープラーニング）手法によって、事後的に発生した故障内容を予測・検出する能力を高め、当該学習機能に基づいて故障を判別する判別ステップを含む故障判別方法が提供される（以下、単に「第１発明」と呼ぶことがある）。
【００２０】
また、本発明によれば、第２に、発電に係るＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業における故障判別装置であって、作業現場での故障発生情報を通信機によりデータサービス事業者の端末へ提供する配信データ受信手段と、当該データサービス事業者の端末において教師信号として受信した故障発生情報を、深層学習（ディープラーニング）手法によって、事後的に発生した故障内容を予測・検出する能力を高め、当該学習機能に基づいて故障を判別する判別手段を備える故障判別装置が提供される（以下、単に「第２発明」と呼ぶことがある）。
【００２１】
本発明における「故障判別装置１８」は、「故障検出結果通信機２０」、学習により故障検出能力を向上させる故障検出トレーニング器（以下、「故障検出トレーニング器２２」）、「故障検出結果通信機２０」と「故障検出トレーニング器２２」により深層学習（ディープラーニング）を行った結果、故障の有無を判別する高度な機能を獲得したものを用いる（図３乃至図５）。
【００２２】
ここで、「故障検出結果通信機２０」は、Ｏ＆Ｍ事業者が、発電所の現場で、保守作業中に、故障を発見した際に、その故障発生情報（故障個所および日時等）を直接データサービス事業者へ送信する機能を有するものであり、「故障検出トレーニング器２２」は、データサービス事業者が発電事業者から入手している発電量、気象データなどの時系列情報を入力とし、故障発生情報を教師信号として機械学習することにより、事後的に与えられた発電量、気象データなどの時系列情報（時分、日及び年単位等の特性データ）を入力した際に、故障が発生する状況かどうかを判定する能力を向上させることが可能な故障判別装置を構築するものである（図３）。
【００２３】
これら一連の手順を整理すると、次のとおりである。（１）Ｏ＆Ｍ事業者が、データサービス事業者へ「故障発生情報」を送信。（２）「故障発生情報」を教師信号として利用し、発電事業者から得られる時系列情報を入力として学習。（３）学習結果を反映した故障判別装置の組み込み。
【００２４】
その結果、データサービス事業者は、上記の方法で構築された故障判別装置に対して、発電事業者から提供される発電量、気象データなどの時系列情報を入力することで、故障発生しているかどうかをパネル単位で判別する機能を付加した太陽光発電モニタリングシステムを実現することが可能となる。
【００２５】
上記のとおり、本発明では、高度の故障判別機能を獲得するために、「故障検出トレーニング器２２」へ深層学習（ディープラーニング）する手法を組み入れるところ、当該ディープラーニングでは、ニューラルネットの構造上「入力層」と「出力層」の間にある、「隠れ層」３０と呼ばれる中間層の数を増やし重層構造にする構成をとる（図６）。そのうえで、この中間（隠れ）層によって何段階かでランダムに多層・重層的な認識を繰り返すことで、位置、色彩、形状、質感、全体像などの複数の特徴を抽出し、より正確な判別を可能にするものである。さらに高精度な精度故障予測を行い、メンテナンスコストを低減する保守スケジューリングの最適化機能を獲得するためには、バックトラック可能なルールベースエンジンとディープラーニングを融合させたＡＩを用いた高精度故障予測アルゴリズムの適用が有効である。
【００２６】
ディープラーニングの用途開発はこれまでにも散見される。例えば、車業界では、画像処理能を向上することで、事故を未然に防ぐ予防安全システムの開発へ応用された発明がある。当該発明は、撮像装置によって撮像された撮像画像に基づいて接近物を検出する接近物検出システムを提供するものである（特許文献１２）。また、ストリートビュー画像に含まれる建物が、どの地図上のいずれの建物であるかを認識し、その建物の可視率や可視範囲を算出することで、利用者の安全性をより高めることができるナビゲーションシステムにもディープラーニングによる画像認識技術を応用した例が開示されている（特許文献１３）。また、特許文献１４には、医療映像から病変を検出する技法への応用例が開示されている。さらに、音声認識性の向上（特許文献１５）やユーザの動きであるモーションデータに基づいて、当該ユーザの動作状況に対する感情を推定する行動予測装置への応用例なども開示されている（特許文献１６）。
【００２７】
しかしながら、本発明のように、発電事業において、故障判別機能を獲得するために応用がされた例はない。
【００２８】
特に本発明では、故障検出結果通信機２０を用いて、故障発生情報として、故障の内容と修理を開始した時刻（Tsとする）とそれが完了した時刻（Teとする）とが、データサービス事業者に通知されることにより、故障判別装置は、別途、発電事業者から入手している発電量、気象データなどの時系列情報を参照し、時刻Tsの発電量、気象データを故障検出トレーニング器２２に入力し、教師信号として、「故障あり」となるような学習を実施する。また、時刻Teの発電量、気象データを故障検出トレーニング器に入力し、教師信号として、「故障なし」となるような学習を実施することにより、学習能力が向上するという特徴を有し、現場で検出する故障の件数が増えるにしたがって、故障検出能力が向上する故障判別装置１８である。
【００２９】
その結果、本発明においては、例えば、入力データが画像である場合に、画像認識した当該画像データから、発電量のデータに変換されることで、故障等の異常判別を行うことが可能になる。具体例は、後記の実施例で説明する。
【００３０】
前記のとおり、本発明によれば、以下の第１発明および第２発明が提供される。
【００３１】
（第１発明）発電に係るＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業における故障判別方法であって、作業現場での故障発生情報を通信機によりデータサービス事業者の端末へ提供するデータ配信ステップと、当該データサービス事業者の端末において教師信号として受信した故障発生情報を、深層学習（ディープラーニング）手法によって、事後的に発生した故障内容を予測・検出する能力を高め、当該学習機能に基づいて故障を判別する判別ステップを含む故障判別方法。
（第２発明）発電に係るＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業における故障判別装置であって、作業現場での故障発生情報を通信機によりデータサービス事業者の端末へ提供する配信データ受信手段と、当該データサービス事業者の端末において教師信号として受信した故障発生情報を、深層学習（ディープラーニング）手法によって、事後的に発生した故障内容を予測・検出する能力を高め、当該学習機能に基づいて故障を判別する判別手段を備える故障判別装置。
【００３２】
ここで、第１発明、第２発明いずれの発明についても、対象とするＯ＆Ｍ事業は、発電にかかる事業であれば特に制限はされないが、発明者が開発した故障検出器との併用効果の面で、太陽光発電に係る事業において使用するのが好ましい。
【００３３】
すなわち、第１発明におけるＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業が、太陽光発電に係るものであることを特徴とする故障判別方法が好適に提供され、第２発明におけるＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業が、太陽光発電に係るものであることを特徴とする故障判別装置が好適に提供されるものである。
【００３４】
これら一連の発明は、地図情報やナビゲーションシステムを連結させることで、利便性がさらに拡充できる。
【００３５】
例えば、グーグルマップ上で、太陽光発電所の位置情報、発電量および気象情報が表示されている際に、現地での故障検出情報が故障検出結果通信機によりグーグルマップを管理しているデータサービス事業者に送信されると、本発明により学習効果が表れて故障判別能力が向上し、故障の発生を知らせる表示がグーグルマップ上にあわせて表示される。この表示情報によって、Ｏ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業の現地担当者が迅速に修理に取り掛かることが可能となる。そればかりか、事業所ごとの地域連携や国内外の遠隔地における作業連携も広く可能となり、本発明が提供するモニタリングシステムは国際的なビジネスモデルとして許容され得るものである。
【００３６】
また、ドローンの応用が有益である。例えば、高温続きの気象環境においては、太陽光パネルへの温度負荷がかかり、自然発火等による損傷が発生する。その結果、被害は甚大なものとなり、もはや事業者が広範な故障チェックを個別に実施することが困難である。このような場合に、ドローンで獲得した画像データがデータサービス事業者に送信されると、本発明の学習システムが作動して発電システムの復旧を要する位置情報を俯瞰することができ、その後の現地対応に最適なパフォーマンスを提供するものである。
【００３７】
この場合さらに、ドローンに熱分布を感知する赤外線センサーを適宜組み込むことによって、適応範囲が広がる。すなわち、温度負荷の情報が得られるため、事後的な対応のみならず、予防的な効果にも資するものである。
【００３８】
このようなドローンとグーグルマップの単独もしくは組合せによる活用は、Ｏ＆Ｍ事業者による日常のルーチン管理においても高度なパフォーマンスを提供するものである。
【発明の効果】
【００３９】
本発明の提供によって構成することができる障害検出機能付モニタリングシステムにより、次に示すような事業全体の価値と事業者単位へ付加価値を与えることができる。
（１）安全に発電ができる付加価値の高い発電所を維持でき、事業収益性が安定する（総合的な創造価値）
（２）点検サービスの付加価値向上と作業工数削減による収益性の向上が図れる（創造価値１）
Ｏ＆Ｍ事業者（会社）は、効率的な故障検出器を用いて、主導的に定期的な保守を実施することで、例えば、内部のアルミ線の断線が原因で発電能力が低下している太陽光パネルの場所やケーブル間断線個所を推定できる。
（３）サービスメニューの拡充と故障・点検データ蓄積によるビッグデータビジネスへの展開ができる（創造価値２）
データサービス事業者は、Ｏ＆Ｍ事業から得た結果をレポートとして集約し、データを蓄積することにより、故障の発生予測などの発電事業者への新規サービスにつなげることができる。
（４）発電量低下の軽減・収益性の向上、発電所の安全管理・二次災害予防保全および発電設備の担保価値を維持できる（創造価値３）
発電事業者は、発熱を伴うような故障を早期発見できるため、太陽光発電システムの安全かつ効率的な運用が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】太陽光発電設備の遠隔監視システムの一例を示す図である。
【図２】遠隔監視システムにおけるＯ＆Ｍ事業の課題を示す図である。
【図３】遠隔監視システムにおけるＯ＆Ｍ事業の課題解決を示す図である。
【図４】障害検出機能付モニタリングシステムの一例を示す図である。
【図５】故障判別装置の構築の一事例を示す図である。
【図６】故障検出トレーニング器の学習機能の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下、本発明を実施するための具体的な形態について詳細に説明するが、本発明の技術的範囲は以下に開示する具体的な形態や実施例のみに限定されるものではない。  
【実施例】
【００４２】
以下、図５を用いて、本発明による故障判別装置の一実施例を示す。
故障検出結果通信機２０を介し、故障発生情報として、故障の内容と修理を開始した時刻Ｔｓおよび修理が完了した時刻Ｔｅが、データサービス事業者に対して通知される。ここで、当該故障の内容、修理を開始した時刻Ｔｓおよび修理を完了した時刻Teを合わせて故障検出データＦＤと呼ぶ。
故障判別装置１８においては、入力情報として、別途、発電事業者から受信したモニタリングデータＭＤと故障検出データＦＤとが入力され、機械学習の教師信号を生成する教師信号生成部２７が構成される。ここで、発電量、気象データなどの時系列情報をモニタリングデータＭＤと呼ぶ。
教師信号生成部２７では、故障検出データＦＤの要素である時刻Ｔｓが使用され、モニタリングデータ記憶部に格納されているモニタリングデータＭＤの内、時刻Ｔｓより以前で一番近い時刻Ｔｓ０の発電量、気象データなどの時系列情報を入力した際の出力値が、「異常」を示すように教師信号を与えて機械学習される。また、時刻Ｔｅより以降で一番近い時刻Ｔｅ０の発電量、気象データなどの時系列情報を入力した際の出力値が「正常」を示すように教師信号を与えて機械学習される。
【００４３】
以上の学習を複数の故障検出データＦＤに対して、教師信号が生成され、機械学習を実施された結果構築される故障検出トレーニング器に対して、モニタリングデータＭＤを入力すると、その結果得られる出力として正常または異常の判断結果が故障検出結果として得られる。
【００４４】
以下、図６を用いて、本発明による故障検出トレーニング器２２の一実施例を示す。
故障検出トレーニング器２２を用い、教師信号を入力し、ニューラルネットを利用した機械学習を実施する。現場で検出する故障の件数が増えるにしたがって故障検出能力が向上するような故障検出トレーニング器を実現することができる。
【符号の説明】
【００４５】
１  日射計
２  気温計
３  ＰＶストリング
４  ＰＣＳ
５  データロガー
６  故障検知機能付き接続箱
７  データセンター
８  表示端末
１８  故障判別装置  
１９  モニタリング結果通信機
２０  故障検出結果通信機
２１  障害検出機能モニタリングシステム
２２  故障検出トレーニング器
２３  表示情報の通信部
２５  モニタリングデータ記憶部
２６  教師信号出力部
２７  教師信号生成部
３０  故障検出トレーニング器（隠れ層）
【図１】
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【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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