(57)【要約】【課題】発電設備の不具合の発見を容易にする太陽光発電保守装置、太陽光発電保守システム、太陽光発電保守方法及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】太陽光発電を行う発電設備の保守を行うための太陽光発電保守装置は、発電設備での発電量の予測値を取得する手段と、前記発電設備での発電量の測定値を取得する手段と、発電量の予測値及び測定値の差に基づいて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かを判定する判定手段と、該判定手段の判定結果を報知する報知役キャラクタの画像を表示する表示手段と、前記発電設備に不具合が発生した可能性があると前記判定手段が判定した場合に、前記表示手段が前記報知役キャラクタの画像を表示することに合わせて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があることを報知する報知手段とを備える。【選択図】図１
2018007311.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
太陽光発電を行う発電設備の保守を行うための太陽光発電保守装置において、
前記発電設備での発電量の予測値を取得する手段と、
前記発電設備での発電量の測定値を取得する手段と、
発電量の予測値及び測定値の差に基づいて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かを判定する判定手段と、
該判定手段の判定結果を報知する報知役キャラクタの画像を表示する表示手段と、
前記発電設備に不具合が発生した可能性があると前記判定手段が判定した場合に、前記表示手段が前記報知役キャラクタの画像を表示することに合わせて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があることを報知する報知手段と
を備えることを特徴とする太陽光発電保守装置。
【請求項２】
前記発電設備に不具合が発生した可能性があると前記判定手段が判定した場合に、前記表示手段が前記報知役キャラクタの画像を表示することに合わせて、前記発電設備の修理を行うサービスの利用を案内する手段を更に備えること
を特徴とする請求項１に記載の太陽光発電保守装置。
【請求項３】
前記発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かを前記判定手段がより精度良く判定するように、前記判定手段による判定結果の履歴、実際の不具合の有無、並びに発電量の予測値及び測定値の履歴に基づいて、前記判定手段を学習させる学習手段を更に備えること
を特徴とする請求項２に記載の太陽光発電保守装置。
【請求項４】
前記表示手段は、前記学習手段による学習の進展に応じて、表示すべき報知役キャラクタの画像を変化させること
を特徴とする請求項３に記載の太陽光発電保守装置。
【請求項５】
前記発電設備に関する情報、及び気象に関する情報に基づいて、前記発電設備での発電量の予測値を計算する予測手段と、
発電量の予測値及び測定値の差を小さくするように、発電量の予測値及び測定値の履歴に基づいて、前記予測手段を学習させる手段を更に備えること
を特徴とする請求項１乃至４のいずれか一つに記載の太陽光発電保守装置。
【請求項６】
発電量の予測値に基づいて、前記発電設備の点検の計画を作成する点検計画作成手段と、
発電量をより多くすることができる計画を前記点検計画作成手段が作成するように、作成された点検の計画の履歴、並びに発電量の予測値及び測定値の履歴に基づいて、前記点検計画作成手段を学習させる手段を更に備えること
を特徴とする請求項１乃至５のいずれか一つに記載の太陽光発電保守装置。
【請求項７】
太陽光発電を行う発電設備の保守を行うための太陽光発電保守システムにおいて、
発電設備と、
出力装置と、
太陽光発電保守装置とを備え、
該太陽光発電保守装置は、
前記発電設備での発電量の予測値を取得する手段と、
前記発電設備での発電量の測定値を取得する手段と、
発電量の予測値及び測定値の差に基づいて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かを判定する判定手段と、
該判定手段の判定結果を報知する報知役キャラクタの画像を前記出力装置に表示させる表示手段と、
前記発電設備に不具合が発生した可能性があると前記判定手段が判定した場合に、前記表示手段が前記報知役キャラクタの画像を前記出力装置に表示させることに合わせて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があることを示す情報を前記出力装置に出力させる手段と
を有することを特徴とする太陽光発電保守システム。
【請求項８】
太陽光発電を行う発電設備の保守を行う方法において、
発電設備での発電量の予測値を取得し、
前記発電設備での発電量の測定値を取得し、
発電量の予測値及び測定値の差に基づいて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かを判定し、
判定結果を報知する報知役キャラクタの画像を出力装置に表示させ、
前記発電設備に不具合が発生した可能性があると判定された場合に、前記報知役キャラクタの画像の表示に合わせて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があることを示す情報を前記出力装置に出力させること
を特徴とする太陽光発電保守方法。
【請求項９】
コンピュータに、太陽光発電を行う発電設備の保守を行うための処理を実行させるコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、
発電設備での発電量の予測値を取得する処理と、
前記発電設備での発電量の測定値を取得する処理と、
発電量の予測値及び測定値の差に基づいて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かを判定する処理と、
判定結果を報知する報知役キャラクタの画像を外部の出力装置に表示させるための処理と、
前記発電設備に不具合が発生した可能性があると判定された場合に、前記報知役キャラクタの画像の表示に合わせて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があることを示す情報を前記出力装置に出力させるための処理と
を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発電設備の保守を行うための太陽光発電保守装置、太陽光発電保守システム、太陽光発電保守方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、太陽光発電の利用が拡大している。太陽光発電の特徴の一つは、発電量が時刻及び天候に応じて変動することである。このため、発電量が不安定である。発電後の売電及び蓄電を計画的に行うためには、発電量をある程度予測することが必要である。特許文献１には、気象条件に基づいて、太陽光発電による発電量を予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１５９１９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
太陽電池を用いた発電モジュール又はインバータ等の発電設備に不具合が発生した場合、太陽光発電による発電量が低下する。発電設備の使用者が不具合の発生に気付かない場合は、発電量が低下した状態が放置され、金銭的な損害が発生する。不具合の発見及び解消のためには、人手で点検及び修理を行う必要がある。しかしながら、頻繁に点検及び修理を行った場合は、コストが増大する。そこで、コストを抑えながら発電設備の保守を行うための技術が求められる。
【０００５】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、太陽光発電による発電量の予測結果を利用することにより、発電設備の不具合の発見を容易にする太陽光発電保守装置、太陽光発電保守システム、太陽光発電保守方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る太陽光発電保守装置は、太陽光発電を行う発電設備の保守を行うための太陽光発電保守装置において、前記発電設備での発電量の予測値を取得する手段と、前記発電設備での発電量の測定値を取得する手段と、発電量の予測値及び測定値の差に基づいて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かを判定する判定手段と、該判定手段の判定結果を報知する報知役キャラクタの画像を表示する表示手段と、前記発電設備に不具合が発生した可能性があると前記判定手段が判定した場合に、前記表示手段が前記報知役キャラクタの画像を表示することに合わせて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があることを報知する報知手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る太陽光発電保守装置は、前記発電設備に不具合が発生した可能性があると前記判定手段が判定した場合に、前記表示手段が前記報知役キャラクタの画像を表示することに合わせて、前記発電設備の修理を行うサービスの利用を案内する手段を更に備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る太陽光発電保守装置は、前記発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かを前記判定手段がより精度良く判定するように、前記判定手段による判定結果の履歴、実際の不具合の有無、並びに発電量の予測値及び測定値の履歴に基づいて、前記判定手段を学習させる学習手段を更に備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る太陽光発電保守装置は、前記表示手段は、前記学習手段による学習の進展に応じて、表示すべき報知役キャラクタの画像を変化させることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る太陽光発電保守装置は、前記発電設備に関する情報、及び気象に関する情報に基づいて、前記発電設備での発電量の予測値を計算する予測手段と、発電量の予測値及び測定値の差を小さくするように、発電量の予測値及び測定値の履歴に基づいて、前記予測手段を学習させる手段を更に備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る太陽光発電保守装置は、発電量の予測値に基づいて、前記発電設備の点検の計画を作成する点検計画作成手段と、発電量をより多くすることができる計画を前記点検計画作成手段が作成するように、作成された点検の計画の履歴、並びに発電量の予測値及び測定値の履歴に基づいて、前記点検計画作成手段を学習させる手段を更に備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る太陽光発電保守システムは、太陽光発電を行う発電設備の保守を行うための太陽光発電保守システムにおいて、発電設備と、出力装置と、太陽光発電保守装置とを備え、該太陽光発電保守装置は、前記発電設備での発電量の予測値を取得する手段と、前記発電設備での発電量の測定値を取得する手段と、発電量の予測値及び測定値の差に基づいて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かを判定する判定手段と、該判定手段の判定結果を報知する報知役キャラクタの画像を前記出力装置に表示させる表示手段と、前記発電設備に不具合が発生した可能性があると前記判定手段が判定した場合に、前記表示手段が前記報知役キャラクタの画像を前記出力装置に表示させることに合わせて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があることを示す情報を前記出力装置に出力させる手段とを有することを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る太陽光発電保守方法は、太陽光発電を行う発電設備の保守を行う方法において、発電設備での発電量の予測値を取得し、前記発電設備での発電量の測定値を取得し、発電量の予測値及び測定値の差に基づいて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かを判定し、判定結果を報知する報知役キャラクタの画像を出力装置に表示させ、前記発電設備に不具合が発生した可能性があると判定された場合に、前記報知役キャラクタの画像の表示に合わせて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があることを示す情報を前記出力装置に出力させることを特徴とする。
【００１４】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、太陽光発電を行う発電設備の保守を行うための処理を実行させるコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、発電設備での発電量の予測値を取得する処理と、前記発電設備での発電量の測定値を取得する処理と、発電量の予測値及び測定値の差に基づいて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かを判定する処理と、判定結果を報知する報知役キャラクタの画像を外部の出力装置に表示させるための処理と、前記発電設備に不具合が発生した可能性があると判定された場合に、前記報知役キャラクタの画像の表示に合わせて、前記発電設備に不具合が発生した可能性があることを示す情報を前記出力装置に出力させるための処理とを実行させることを特徴とする。
【００１５】
本発明においては、太陽光発電保守装置は、発電設備による発電量の予測値と測定値との差に基づいて、発電設備に不具合が発生している可能性を判定し、不具合が発生している可能性がある場合に、不具合が発生している可能性があることを使用者に報知する。例えば、発電量の測定値が予測値を下回っている場合は、発電設備に不具合が発生している可能性がある。不具合が発生している可能性がある場合に発電設備の点検を行うことで、不具合の発見が容易となる。また、太陽光発電保守装置は、報知用キャラクタを用いて、発電設備に不具合が発生している可能性の有無を使用者に報知する。使用者は、報知用キャラクタに親しみを感じることができる。
【００１６】
また、本発明においては、太陽光発電保守装置は、発電設備の不具合が発生している可能性がある場合に、発電設備の修理を行うサービスの利用を案内する。使用者は、発電設備の不具合が発生している可能性がある場合のみに修理のサービスを利用して、効率的に発電設備を修理することができる。
【００１７】
また、本発明においては、太陽光発電保守装置は、発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かをより精度良く判定するように、判定結果の履歴、実際の不具合の有無、並びに発電量の予測値及び測定値の履歴に基づいて、学習を行う。発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かの判定の精度が向上することにより、発電設備のより適切な保守が可能となる。
【００１８】
また、本発明においては、太陽光発電保守装置は、学習の進展に応じて、表示すべき報知役キャラクタの画像を変化させる。使用者は、報知役キャラクタの画像の変化を確認して、太陽光発電保守装置の能力が成長していることを実感することができる。
【００１９】
また、本発明においては、太陽光発電保守装置は、発電設備の情報及び気象の情報に基づいて、発電量の予測を行う。また、太陽光発電保守装置は、予測値及び測定値の差を小さくするように、発電量の予測値及び測定値の履歴に基づいて学習を行う。学習により、発電量のより正確な予測が可能となる。
【００２０】
また、本発明においては、太陽光発電保守装置は、発電量の予測値に基づいて、発電設備の点検の計画を作成する。また、太陽光発電保守装置は、発電量をより多くすることができるように、点検の計画の履歴、並びに発電量の予測値及び測定値の履歴に基づいて学習を行う。学習により、点検の際の発電量の減少をより少なくすることが可能となる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明にあっては、発電設備に不具合が発生している可能性がある場合にのみ発電設備の修理を行うことができるので、修理に必要なコストが抑制される。従って、コストを抑えながら発電設備の保守を行うことが可能となる等、本発明は優れた効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】太陽光発電保守システムの構成例を示す模式図である。
【図２】発電所の構成例を示すブロック図である。
【図３】気象情報記憶装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】太陽光発電保守装置の機能構成を示すブロック図である。
【図５】太陽光発電保守装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】入出力装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】表示部に表示される入出力用画像の例を示す模式図である。
【図８】太陽光発電保守装置が発電設備の不具合の可能性を判定して報知する処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】測定値が得られないことを報知し、駆けつけサービスの利用を案内する画像の例を示す模式図である。
【図１０】発電量が非常に多いことを報知する画像の例を示す模式図である。
【図１１】発電量が予測と一致しており不具合は発生していないことを報知する画像の例を示す模式図である。
【図１２】発電設備に不具合が発生した可能性があることを報知し、駆けつけサービスの利用を案内する画像の例を示す模式図である。
【図１３】点検計画を含む情報を出力するための画像の例を示す模式図である。
【図１４】月単位のスケジュールを含んだ画像の例を示す模式図である。
【図１５】発電量を監視するための情報を出力するための画像の例を示す模式図である。
【図１６】報知用キャラクタの画像が変化する例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下本発明をその実施の形態を示す図面に基づき具体的に説明する。
図１は、太陽光発電保守システムの構成例を示す模式図である。太陽光発電保守システムは、太陽光発電を行う発電設備を備えた発電所１と、太陽光発電設備の保守を行うための太陽光発電保守装置２と、使用者が操作する入出力装置（出力装置）３と、気象に関する情報を記憶する気象情報記憶装置４とを含んでいる。太陽光発電保守システムには、単数又は複数の発電所１が含まれている。発電所１、太陽光発電保守装置２、入出力装置３、及び気象情報記憶装置４は、インターネット等の通信ネットワークＮ１に接続されている。また、発電所１は、電力系統Ｎ２に接続されている。通信ネットワークＮ１は、無線通信ネットワークを含んでいてもよい。
【００２４】
図２は、発電所２の構成例を示すブロック図である。発電所１には、太陽光を受光して発電を行う発電モジュール１１を備えている。発電モジュール１１は太陽電池を用いて構成されている。発電所１には、複数の発電モジュール１１が備えられている。発電モジュール１１は、発電によって発生した直流電流を出力する。夫々の発電モジュール１１には、インバータ１２が接続されている。インバータ１２は、パワーコンディショナ又はパワコンとも呼ばれる。インバータ１２は、発電モジュール１１が出力する直流電流を交流電流へ変換する。複数のインバータ１２は、集電部１３に接続されている。集電部１３は、夫々のインバータ１２から直流電流を受け付けることにより、複数の発電モジュール１１で発電された電力を集電する。発電モジュール１１、インバータ１２及び集電部１３は、発電設備に相当する。
【００２５】
集電部１３には、計測部１４が接続されている。計測部１４は、集電部１３が集電した電力を測定する。即ち、計測部１４は、発電所２での発電量の測定値を取得する。また、計測部１４は、時刻を計測する。計測部１４が計測する時刻は年月日を含む。時刻の計測により、発電がおこなわれた時点が特定される。計測部１４には通信部１５が接続されており、通信部１５は発電所２外の通信ネットワークＮ１に接続されている。計測部１４は、発電量の測定値及び発電の時点を示す情報を生成する。通信部１５は、発電量に関する発電量情報を、通信ネットワークＮ１を介して太陽光発電保守装置２へ送信する。発電量情報には、計測部１４が生成した発電量の測定値及び時点を示す情報、並びに計測部１４を識別する情報が含まれている。計測部１４を識別する情報は、例えば、計測部１４に予め記憶されている。
【００２６】
集電部１３は、更に、蓄電池１６と、制御部１７と、発電所１外の電力系統Ｎ２とに接続されている。集電部１３は、集電した電力の一部を蓄電池１６に充電する。集電部１３は、他の電力を電力系統Ｎ２へ出力する。蓄電池１６の充電によって蓄電が行われ、集電部１３から電力系統Ｎ２へ電力を出力することによって売電が行われる。また、集電部１３は、蓄電池１６を放電させ、放電された電力を電力系統Ｎ２へ出力することができる。これにより、蓄電されていた電力の売電が行われる。制御部１７は、演算部及びメモリを含んで構成されている。制御部１７は、集電部１３の動作を制御することにより、蓄電量及び売電量を制御する。
【００２７】
気象情報記憶装置４は、気象に関する気象情報を取得し管理する事業者又は官公庁に設置されている。図３は、気象情報記憶装置４の構成例を示すブロック図である。気象情報記憶装置４は、サーバ装置等のコンピュータである。気象情報記憶装置４は、演算を行うＣＰＵ（Central Processing Unit ）４１と、演算に伴って発生する一時的なデータを記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）４２と、不揮発性の記憶部４３と、通信部４４とを備えている。通信部４４は、通信ネットワークＮ１に接続する。例えば、記憶部４３はハードディスクである。記憶部４３はコンピュータプログラムを記憶している。ＣＰＵ４１は、必要に応じてコンピュータプログラムをＲＡＭ４２に展開し、コンピュータプログラムに従って処理を実行する。また、記憶部４３は、気象情報を記憶している。気象情報には、発電所１が設置されている場所での気象に関する情報が含まれている。例えば、場所を示す情報に関連付けて、その場所における気象の観測結果を示す情報が気象情報に含まれている。気象の観測結果は、例えば日照量の測定結果である。また、気象情報には、各場所に関する気象予報を示す情報が含まれていてもよい。
【００２８】
図４は、太陽光発電保守装置２の機能構成を示すブロック図である。太陽光発電保守装置２は、情報処理を行う処理部２１と、通信部２２と、データベース２３とを備えている。処理部２１は、発電量の予測を行う予測部２１１と、発電設備の不具合の有無を判定する不具合判定部２１２と、入出力装置３を用いた情報の入出力を行う入出力処理部２１３と、発電設備の点検計画を作成する点検計画作成部２１４と、機械学習を行う学習部２１５とを備える。学習部２１５は、予測部２１１、不具合判定部２１２及び点検計画作成部２１４の機械学習を行う。データベース２３には、処理部２１が実行する各処理に必要なデータが記録されている。通信部２２は、通信ネットワークＮ１に接続する。
【００２９】
太陽光発電保守装置２は、サーバ装置等のコンピュータで構成されている。図５は、太陽光発電保守装置２の構成例を示すブロック図である。太陽光発電保守装置２は、ＣＰＵ２０１と、ＲＡＭ２０２と、光ディスク等の記録媒体２５から情報を読み取るドライブ部２０３と、ハードディスク等の不揮発性の記憶部２０４と、通信部２２とを備えている。ＣＰＵ２０１は、記録媒体２５に記録されたコンピュータプログラム２４をドライブ部２０３に読み取らせ、読み取ったコンピュータプログラム２４を記憶部２０４に記憶させる。コンピュータプログラム２４は、太陽光発電保守装置２の外部からダウンロードされてもよい。ＣＰＵ２０１は、必要に応じてコンピュータプログラム２４を記憶部２０４からＲＡＭ２０２へロードし、ロードしたコンピュータプログラム２４に従って、各種の処理を実行する。ＣＰＵ２０１がコンピュータプログラム２４に従った処理を実行することにより、処理部２１が実現される。また、記憶部２０４は、データベース２３を記憶する。なお、処理部２１の一部又は全部は、ソフトウェアを用いた処理によって実現されるのではなく、ハードウェアによって構成されていてもよい。
【００３０】
図６は、入出力装置３の構成例を示すブロック図である。入出力装置３は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）等のコンピュータである。入出力装置３は、演算を行うＣＰＵ３１と、ＲＡＭ３２と、不揮発性の記憶部３３と、画像を表示する表示部３４と、使用者からの操作を受け付ける操作部３５と、音声出力部３６と、通信部３７とを備えている。例えば、記憶部３３はハードディスク又は不揮発性半導体メモリであり、表示部３４は液晶ディスプレイ又はＥＬ（エレクトロルミネッセンス）ディスプレイである。例えば、操作部３５はキーボード、マウス又はタッチパネルであり、音声出力部３６はスピーカである。通信部３７は、通信ネットワークＮ１に接続される。通信部３７は、無線通信で通信ネットワークＮ１に接続されてもよい。入出力装置３は、入出力装置３を制御するためのコンピュータプログラムを通信部３７を通じて外部からダウンロードし、記憶部３３はコンピュータプログラム３３１を記憶する。なお、入出力装置３は、光ディスク等の記録媒体に記録されたコンピュータプログラム３３１を読み出して記憶部３３に記憶してもよい。ＣＰＵ３１は、必要に応じてコンピュータプログラム３３１をＲＡＭ３２に展開し、展開したコンピュータプログラム３３１に従って処理を実行する。なお、入出力装置３は、タブレット又はスマートフォン等、ＰＣ以外のコンピュータであってもよい。
【００３１】
以下に、太陽光発電保守システムの動作を説明する。発電所１では、通信部１５は、随時、通信ネットワークＮ１を介して太陽光発電保守装置２へ発電量情報を送信する。太陽光発電保守装置２では、通信部２２が発電量情報を受信し、ＣＰＵ２０１は、記憶部２０４に発電量情報を記憶させる。このようにして、データベース２３に発電量情報が記録される。気象情報記憶装置４は、気象情報記憶装置４からの要求に応じて、又は随時に若しくは定期的に、記憶部４３に記憶した気象情報を、通信部４４から通信ネットワークＮ１を介して太陽光発電保守装置２へ送信する。太陽光発電保守装置２では、通信部２２が気象情報を受信し、ＣＰＵ２０１は、記憶部２０４に気象情報を記憶させる。このようにして、データベース２３に発電量情報が記録される。データベース２３には、発電所１における発電設備に関する設備情報が記録されている。設備情報には、発電所１内の発電モジュール１１の数、及び各発電モジュール１１の定格出力等を示す情報が含まれている。また、故障している発電設備に係る情報も設備情報に含まれていてもよい。
【００３２】
太陽光発電保守装置２では、予測部２１１は、データベース２３に記録された気象情報及び設備情報に基づいて、発電所１での発電量を予測する処理を行う。ＣＰＵ２０１は、コンピュータプログラム２４に従って、予測部２１１が行うべき処理を実行する。例えば、日照量が所定量以上であれば、定格の発電量が得られるものの、発電所１が存在する場所での気象が曇り又は雨である場合は、日照量が減少し、発電量も減少する。また、日照量は時刻に応じて変化し、発電量も変化する。予測部２１１は、発電所１が存在する場所での気象の観測結果又は気象予報を気象情報から取得し、発電設備の状態を設備情報から取得し、気象及び時刻に影響された発電量の予測値を計算する。予測部２１１は、季節による影響も計算してもよい。予測部２１１は、ニューラルネットワーク又はＡＩ（artificial intelligence ）等の所定のアルゴリズムに従って処理を実行する。予測部２１１は、発電量の予測値を計算する処理を随時実行する。ＣＰＵ２０１は、計算された予測値に関する予測データを記憶部２０４に記憶させる。これにより、データベース２３に予測データが記録される。例えば、予測データには、発電所１を識別する情報及び時点を示す情報に関連付けた発電量の予測値が含まれている。
【００３３】
不具合判定部２１２は、発電量の予測値及び測定値の差に基づいて、発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かを判定する。入出力処理部２１３は、不具合判定部２１２による判定結果を含む情報を入出力装置３により出力する処理を行う。特に、入出力処理部２１３は、不具合判定部２１２による判定結果を報知するための報知用キャラクタの画像を利用して、入出力装置３に情報を出力させる処理を行う。ＣＰＵ２０１は、コンピュータプログラム２４に従って、不具合判定部２１２及び入出力処理部２１３が行うべき処理を実行する。使用者は、入出力装置３の操作部３５を操作して、入出力処理の開始を指示する。ＣＰＵ３１は、コンピュータプログラム３３１に従って処理を実行する。ＣＰＵ３１は、通信部３７を動作させて、通信ネットワークＮ１を通じて、入出力処理の要求を送信する。太陽光発電保守装置２は、入出力処理の要求を通信部２２で受信する。データベース２３は、入出力処理に必要な入出力用データを記録している。例えば、入出力用データは、入出力を行うウェブアプリケーションの画像を生成するために必要なウェブデータを含んでいる。また、データベース２３は、報知用キャラクタの画像を生成するために必要なキャラクタ用データを記録している。入出力処理部２１３は、データベース２３に記録された入出力用データから必要なデータを抽出し、通信部２２に、通信ネットワークＮ１を介して入出力装置３へデータを送信させる。入出力装置３は、送信されたデータを通信部３７で受信し、ＣＰＵ３１は、受信したデータをＲＡＭ３２又は記憶部３３に記憶させ、入出力用画像を表示部３４に表示させる。
【００３４】
図７は、表示部３４に表示される入出力用画像の例を示す模式図である。例えば、ＣＰＵ３１は、コンピュータプログラム３３１に含まれるウェブブラウザのプログラムを実行して、入出力用画像を表示部７４に表示させる。図７には、最初に表示される入出力用画像の一例を示している。入出力用画像には、「カレンダー」と記載されたボタン５１、「点検スケジュール」と記載されたボタン５２、「発電監視」と記載されたボタン５３、「駆けつけサービス業者検索」と記載されたボタン５４、及び「不具合検知」と記載されたボタン５５が含まれている。この内、「不具合検知」のボタン５５は、不具合判定部２１２の処理を開始するために使用される。使用者は、操作部３５を操作して、入出力用画像の上でクリック又はタップ等により「不具合検知」のボタン５５を指定することによって、不具合判定部２１２の処理の開始の指示を入出力装置３へ入力する。入出力装置３は、不具合判定部２１２の処理の開始の指示を操作部３５で受け付け、ＣＰＵ３１は、通信部３７に、不具合判定部２１２の処理の開始の指示を太陽光発電保守装置２へ送信させる。太陽光発電保守装置２は、不具合判定部２１２の処理の開始の指示を通信部２２で受け付け、不具合判定部２１２の処理を実行する。
【００３５】
図８は、太陽光発電保守装置２が発電設備の不具合の可能性を判定して報知する処理の手順を示すフローチャートである。不具合判定部２１２は、データベース２３に記録された予測データから発電量の予測値を抽出することによって、発電所２での発電量の予測値を取得する（Ｓ１）。不具合判定部２１２は、次に、データベース２３に記録された発電量情報から発電量の測定値を抽出することによって、発電所２での発電量の測定値を取得する（Ｓ２）。取得される予測値及び測定値は、特定の時点での発電量の予測値及び測定値であってもよく、又は、直線の一時間分等、特定の期間の予測値及び測定値を累積した値であってもよい。Ｓ１及びＳ２の処理は逆の順で行われてもよい。不具合判定部２１２は、次に、発電量の測定値が取得できたか否かを判定する（Ｓ３）。発電量の測定値が取得できていない場合（Ｓ３：ＮＯ）、不具合判定部２１２は、発電所１に不具合が発生した可能性が高いと判定し、入出力処理部２１３は、入出力装置３に測定値が得られないことを報知させる処理を行う（Ｓ４）。発電量の測定値が取得できていない場合は、発電所１から太陽光発電保守装置２へ発電量情報が送信されておらず、発電設備、計測部１４又は通信部１５に不具合が発生した可能性がある。
【００３６】
Ｓ４では、入出力処理部２１３は、データベース２３に記録されたキャラクタ用データを用いて、測定値が得られないことを報知する所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像を生成する。通信部２２は、生成された画像を表すデータを入出力装置３へ送信する。入出力処理部２１３では、通信部３７は、太陽光発電保守装置２から送信されたデータを受信する。ＣＰＵ３１は、受信したデータに基づき、測定値が得られないことを報知する画像を生成し、生成した画像を表示部３４に表示させる。表示される画像には、測定値が得られないことを報知する所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像が含まれる。
【００３７】
入出力処理部２１３は、次に、発電所１の修理を行うサービスである駆けつけサービスの利用を案内する処理を行う（Ｓ５）。Ｓ５では、入出力処理部２１３は、駆けつけサービスの利用を案内する報知用キャラクタの画像を入出力処理部２１３に表示させるための処理を行う。
【００３８】
図９は、測定値が得られないことを報知し、駆けつけサービスの利用を案内する画像の例を示す模式図である。報知用キャラクタの画像が表示され、報知用キャラクタが所定のセリフをしゃべっている画像が表示される。「発電所からのデータが取得できません。不具合が発生したかもしれません。」というセリフの画像が表示され、発電量の測定値が得られないことを報知している。また、「駆けつけサービスを利用しますか？」というセリフの画像が表示され、駆けつけサービスの利用を案内している。使用者は、表示された画像の内容を確認することで、発電所１に不具合が発生した可能性があることを認識することができる。図９には、測定値が得られないことの報知と駆けつけサービスの利用の案内との画像を重ねて表示している例を示したが、測定値が得られないことを報知する画像と駆けつけサービスの利用を案内する画像とは順次的に表示されてもよい。
【００３９】
発電量の測定値が取得できている場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、不具合判定部２１２は、発電量の測定値が特定の上限値を超過しているか否かを判定する（Ｓ６）。上限値は、十分大きい値に予め定められている。発電量の測定値が特定の上限値を超過している場合は（Ｓ６：ＹＥＳ）、不具合判定部２１２は、天候が良好であるために発電量が非常に多くなっていると判定し、入出力処理部２１３は、入出力装置３に発電量が非常に多いことを報知させる処理を行う（Ｓ７）。Ｓ７では、入出力処理部２１３は、発電量が非常に多いことを報知する所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像が含まれる画像を入出力装置３に表示させる処理を行う。
【００４０】
図１０は、発電量が非常に多いことを報知する画像の例を示す模式図である。発電量の測定値のグラフ及び数値が含まれ、所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像が含まれる画像が表示される。「快晴なのでとても発電量が多いです。」というセリフの画像が表示され、発電量が非常に多いことを報知している。使用者は、表示された画像の内容を確認することで、発電量が非常に多いことを認識することができる。なお、Ｓ６では、不具合判定部２１２は、発電量の測定値が上限値以上であるか否かを判定してもよい。
【００４１】
発電量の測定値が上限値以下である場合（Ｓ６：ＮＯ）、不具合判定部２１２は、発電量の測定値が特定の下限値未満であるか否かを判定する（Ｓ８）。下限値は、十分小さい値に予め定められている。発電量の測定値が下限値未満である場合は（Ｓ８：ＹＥＳ）、不具合判定部２１２は、天候が劣悪であるために発電量が非常に少なくなっていると判定し、入出力処理部２１３は、入出力装置３に発電量が非常に少ないことを報知させる処理を行う（Ｓ９）。Ｓ９では、入出力処理部２１３は、発電量が非常に少ないことを報知する所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像が含まれる画像を入出力装置３に表示させる処理を行う。例えば、発電量の測定値のグラフ及び数値が含まれ、「雨なのでとても発電量が少ないです。」というセリフ等、発電量が非常に少ないことを報知するための所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像が含まれる画像が表示される。なお、Ｓ８では、不具合判定部２１２は、発電量の測定値が下限値以下であるか否かを判定してもよい。
【００４２】
発電量の測定値が下限値以上である場合（Ｓ８：ＮＯ）、不具合判定部２１２は、発電量の測定値が予測値とほぼ一致するか否かを判定する（Ｓ１０）。Ｓ１０では、不具合判定部２１２は、予測値と測定値との差が予め定められた許容範囲内に収まる場合に、測定値が予測値とほぼ一致すると判定する。発電量の測定値が予測値とほぼ一致する場合は（Ｓ１０：ＹＥＳ）、不具合判定部２１２は、発電設備には不具合が発生していないと判定し、入出力処理部２１３は、入出力装置３に発電量が予測と一致しており不具合は発生していないことを報知させる処理を行う（Ｓ１１）。
【００４３】
図１１は、発電量が予測と一致しており不具合は発生していないことを報知する画像の例を示す模式図である。発電量の予測値と、測定値のグラフ及び数値とが含まれ、所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像が含まれる画像が表示される。「予測通りの発電量です。発電所は正常に動作しています。」というセリフの画像が表示され、発電量が予測と一致しており、発電所１の発電設備に不具合が発生していないことを報知している。使用者は、表示された画像の内容を確認することで、発電設備に不具合が発生していないことを認識することができる。
【００４４】
発電量の測定値が予測値と一致していない場合（Ｓ１０：ＮＯ）、不具合判定部２１２は、発電量の測定値が予測値を超過しているか否かを判定する（Ｓ１２）。Ｓ１２では、不具合判定部２１２は、予測値よりも測定値が大きく、予測値と測定値との差が許容範囲を越えている場合に、測定値が予測値を超過していると判定する。発電量の測定値が予測値を超過している場合は（Ｓ１２：ＹＥＳ）、入出力処理部２１３は、入出力装置３に発電量が予測を上回っていることを報知させる処理を行う（Ｓ１３）。Ｓ１３では、入出力処理部２１３は、発電量が予測を上回っていることを報知する所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像が含まれる画像を入出力装置３に表示させる処理を行う。例えば、発電量の予測値と測定値のグラフ及び数値とが含まれ、「予想以上にお天気が良いので、予測よりも発電量が少し上回っています。」というセリフ等、発電量が予測を上回っていることを報知するための所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像が含まれる画像が表示される。
【００４５】
発電量の測定値が予測値未満である場合（Ｓ１２：ＮＯ）、不具合判定部２１２は、発電量の予測値と測定値との差が予め定められた基準量以上であるか否かを判定する（Ｓ１４）。基準量は、Ｓ１０で用いる許容範囲を越える量である。基準量は、絶対量であってもよく、測定値又は予測値に対する相対量であってもよい。例えば、基準量は、予測値の１０％である。発電量の予測値と測定値との差が基準量未満である場合は（Ｓ１４：ＮＯ）、入出力処理部２１３は、入出力装置３に発電量が予測を少し下回っていることを報知させる処理を行う（Ｓ１５）。Ｓ１５では、入出力処理部２１３は、発電量が予測を少し下回っていることを報知する所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像が含まれる画像を入出力装置３に表示させる処理を行う。例えば、発電量の予測値と測定値のグラフ及び数値とが含まれ、「予想されたほどお天気が良くないので、予測よりも発電量が少し下回っています。」というセリフ等、発電量が予測を少し下回っていることを報知するための所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像が含まれる画像が表示される。
【００４６】
発電量の予測値と測定値との差が基準量以上である場合は（Ｓ１４：ＹＥＳ）、不具合判定部２１２は、発電設備に不具合が発生した可能性があると判定し、入出力処理部２１３は、入出力装置３に発電設備に不具合が発生した可能性があることを報知させる処理を行う（Ｓ１６）。発電量の測定値が予測値と大きく乖離している場合は、発電設備に何らかの不具合が発生したために発電が十分に行われていない可能性がある。Ｓ１６では、入出力処理部２１３は、発電設備に不具合が発生した可能性があることを報知する所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像が含まれる画像を入出力装置３に表示させる処理を行う。入出力処理部２１３は、次に、発電所１の修理を行うサービスである駆けつけサービスの利用を案内する処理を行う（Ｓ１７）。実際に発電設備に不具合が発生しているのであれば、駆けつけサービスを利用して発電設備の修理を行う必要がある。Ｓ１７では、入出力処理部２１３は、駆けつけサービスの利用を案内する報知用キャラクタの画像を入出力処理部２１３に表示させるための処理を行う。
【００４７】
図１２は、発電設備に不具合が発生した可能性があることを報知し、駆けつけサービスの利用を案内する画像の例を示す模式図である。発電量の予測値と測定値のグラフ及び数値とが含まれ、所定のセリフをしゃべっている報知用キャラクタの画像が含まれる画像が表示される。「予測よりも発電量がかなり下回っています。パワコンが正常に動いていないか、モジュールに不具合が発生したかもしれません。」というセリフの画像が表示され、発電量が低く、発電設備に不具合が発生した可能性があることを報知している。また、「駆けつけサービスを利用しますか？」というセリフの画像が表示され、駆けつけサービスの利用を案内している。ここで、パワコンはインバータ１２を指し、モジュールは発電モジュール１１を指している。使用者は、表示された画像の内容を確認することで、発電設備に不具合が発生した可能性があることを認識することができる。図１２には、発電設備に不具合が発生した可能性があることの報知と駆けつけサービスの利用の案内との画像を重ねて表示している例を示したが、発電設備に不具合が発生した可能性があることを報知する画像と駆けつけサービスの利用を案内する画像とは、順次的に表示されてもよい。
【００４８】
使用者は、操作部３５を操作して、駆けつけサービスの利用の指示を入力することができる。また、駆けつけサービスを利用せずに放置することも可能である。入出力装置３は、指示を太陽光発電保守装置２へ送信する。例えば、太陽光発電保守装置２は、駆けつけサービスを業者へ自動で依頼する処理を行う。また、太陽光発電保守装置２は、駆けつけサービス業者を検索し、検索結果を入出力装置３に出力させる処理を行ってもよい。この処理は、図７に示す如き入出力用画像上で「駆けつけサービス業者検索」のボタン５４を使用者が操作部３５を用いて指定した場合に行われる処理と同様である。使用者は、検索された駆けつけサービス業者に駆けつけサービスを依頼することができる。
【００４９】
駆けつけサービス業者は、予め自己の情報を登録しておく。登録された駆けつけサービス業者に関する情報は、データベース２３に記録された入出力用データに含まれている。入出力処理部２１３は、入出力用データから駆けつけサービス業者に関する情報を検索し、入出力装置３に出力させる処理を行う。なお、駆けつけサービス業者に関する情報は、通信ネットワークＮ１に接続された他のコンピュータに記憶されていてもよい。また、駆けつけサービス業者が自己の情報を登録するのは無料とし、登録された情報が入出力処理部２１３によって検索されて入出力装置３に出力されるには駆けつけサービス業者からの料金の支払いを必要とするものであってもよい。
【００５０】
駆けつけサービスを依頼された駆けつけサービス業者は、発電所１へ駆けつけ、発電設備の点検及び修理を行う。このようにして、発電設備の不具合の発見及び修理が行われる。修理の結果は駆けつけサービス業者から報告され、修理結果データがデータベース２３に記録される。例えば、修理結果データには、駆けつけサービスの利用の有無、実際の不具合の有無、及び修理の内容等が含まれる。
【００５１】
なお、報知用キャラクタの画像は、静止画であってもよく、動画であってもよい。本実施形態では、報知用キャラクタとして人間の女性のキャラクタを用いているが、報知用キャラクタは、動物を擬人化したキャラクタ等、人間以外のキャラクタであってもよい。また、情報は音声で出力されてもよい。例えば、ＣＰＵ３１は、報知用キャラクタのセリフと同様の内容の音声を音声出力部３６に出力させる処理を行う。
【００５２】
Ｓ５、Ｓ７、Ｓ９、Ｓ１１、Ｓ１３、Ｓ１５又はＳ１７の後、太陽光発電保守装置２は処理を終了する。不具合判定部２１２の処理の開始の指示を入出力装置３が受け付ける都度、Ｓ１〜Ｓ１７の処理が行われる。なお、Ｓ１〜Ｓ１７の処理は随時行われてもよい。また、Ｓ１〜Ｓ１７の処理は個別の発電所１について行われてもよく、複数の発電所１についてまとめて行われてもよい。ＣＰＵ２０１は、不具合判定部２１２による判定結果を含む判定結果データを記憶部２０４に記憶させる。これにより、データベース２３に判定結果データが記録される。
【００５３】
点検計画作成部２１４は、発電所１内の発電設備に対する点検の計画を作成する。発電設備を継続して動作させるためには、適切な点検が必要となる。一般的な点検の内容及び頻度は法令で定められている。また、発電設備の不具合を減らすために独自に点検が行われることもある。一方で、点検の最中には発電が停止又は発電量が減少する。そこで、発電量の予測値が相対的に高い時期には点検を行うのを避け、発電量の予測値が相対的に低い時期に点検を行うことにより、発電量の減少を抑制することができる。点検計画作成部２１４は、データベース２３に記録された予測データから、各時点における発電量の予測値を抽出し、予測値に基づいて、発電設備の点検の計画を作成する。ＣＰＵ２０１は、コンピュータプログラム２４に従って、点検計画作成部２１４が行うべき処理を実行する。例えば、点検計画作成部２１４は、より時間のかかる内容の点検をより予測値が低い時期に行うように点検計画を作成する。また、点検計画作成部２１４は、点検の内容及び頻度が法令に合うように点検計画を作成する。点検計画作成部２１４は、ＡＩ等の所定のアルゴリズムに従って処理を実行する。ＣＰＵ２０１は、作成された点検計画に関する点検データを記憶部２０４に記憶させる。これにより、データベース２３に点検データが記録される。
【００５４】
点検を行う点検サービス業者は、点検計画に従って、発電所１内の発電設備に対する点検を行う。不具合の発見等の点検の結果は点検サービス業者から報告され、点検の結果を含む点検データがデータベース２３に記録される。例えば、点検データには、時点に関連付けて、点検計画、実際に行われた点検の内容、及び点検の結果が含まれる。
【００５５】
入出力処理部２１３は、点検計画作成部２１４が作成した点検計画及び点検結果を含む情報を入出力装置３により入出力する処理を行う。使用者は、操作部３５を操作して、図７に示す如き入出力用画像の上で「点検スケジュール」のボタン５２を指定することによって、点検計画を含む情報を出力する処理の指示を入出力装置３へ入力する。入出力装置３は、指示を操作部３５で受け付け、ＣＰＵ３１は、通信部３７に、指示を太陽光発電保守装置２へ送信させる。太陽光発電保守装置２は、点検計画を含む情報を出力する処理の指示を通信部２２で受け付け、点検に関する情報を出力する処理を実行する。入出力処理部２１３は、データベース２３に記録された点検データから必要なデータを抽出し、通信部２２に、通信ネットワークＮ１を介して入出力装置３へデータを送信させる。入出力装置３は、送信されたデータを通信部３７で受信し、ＣＰＵ３１は、受信したデータをＲＡＭ３２又は記憶部３３に記憶させ、受信したデータに基づいて、点検計画を含む情報を含んだ画像を表示部３４に表示させる。
【００５６】
図１３は、点検計画を含む情報を出力するための画像の例を示す模式図である。作成された点検計画に従った点検スケジュールを報知する画像が含まれている。図１３に示す例では、「２０１６年の年次点検が６月に予定されています。」という内容の文字列により、点検スケジュールが報知されている。また、画像には、「点検計画」と記載されたボタン、及び「点検履歴」と記載されたボタンが含まれている。使用者が操作部３５を操作することにより、画像上で「点検計画」のボタンが指定された場合は、点検データに基づいて、点検計画の詳細を含んだ画像が表示される。使用者は、操作部３５を操作して点検計画を修正することもできる。使用者が操作部３５を操作することにより、画像上で「点検履歴」のボタンが指定された場合は、点検データに基づいて、過去の点検内容及び点検結果の履歴を含んだ画像が表示される。
【００５７】
入出力処理部２１３は、月単位のスケジュールを出力する処理を行うことができる。使用者は、操作部３５を操作して、図７に示す如き入出力用画像の上で「カレンダー」のボタン５１を指定することによって、月単位のスケジュールを出力する処理の指示を入出力装置３へ入力する。入出力装置３は、指示を太陽光発電保守装置２へ送信し、太陽光発電保守装置２は、データベース２３に記録された気象情報、予測データ及び点検データから必要なデータを抽出し、入出力装置３へデータを送信する。入出力装置３は、受信したデータに基づいて、月単位のスケジュールを含んだ画像を表示部３４で表示する。
【００５８】
図１４は、月単位のスケジュールを含んだ画像の例を示す模式図である。一月分のカレンダーが表示され、一つの日が選択されている。例えば、選択されている日は当日である。画像には、選択された一日に関して、点検の有無、天気予報、及び発電量の予測値が含まれている。使用者は、操作部３５を操作して、いずれかの日を選択し、夫々の一日に関するスケジュールを確認することもできる。なお、入出力処理部２１３は、任意の月に関するスケジュールを出力してもよい。
【００５９】
また、入出力処理部２１３は、発電量を監視するための情報を出力する処理を行うことができる。使用者は、操作部３５を操作して、図７に示す如き入出力用画像の上で「発電監視」のボタン５３を指定することによって、発電量を監視するための情報を出力する処理の指示を入出力装置３へ入力する。入出力装置３は、指示を太陽光発電保守装置２へ送信し、太陽光発電保守装置２は、データベース２３に記録された発電量情報から必要なデータを抽出し、入出力装置３へデータを送信する。入出力装置３は、受信したデータに基づいて、発電量を監視するための情報を含んだ画像を表示部３４で表示する。
【００６０】
図１５は、発電量を監視するための情報を出力するための画像の例を示す模式図である。画像には、複数の発電所１について、発電量の測定値のグラフ及び数値が含まれている。図１５に示す例では二か所の発電所１について発電量の測定値が出力されているが、入出力処理部２１３は、より多くの発電所１について発電量の測定値を出力してもよい。また、入出力処理部２１３は、複数の発電所１についての発電量の測定値の合計、又は平均を出力してもよい。使用者は、出力された内容を確認して、発電の状況を監視することができる。
【００６１】
次に、学習部２１５について説明する。学習部２１５は、ＡＩ等の所定のアルゴリズムを用いて、予測部２１１、不具合判定部２１２及び点検計画作成部２１４の機械学習を行う。ＣＰＵ２０１は、コンピュータプログラム２４に従って、学習部２１５が行うべき処理を実行する。学習部２１５は、発電量の予測値及び測定値の履歴に基づいて、予測部２１１の機械学習を行う。より具体的には、学習部２１５は、データベース２３に記録された予測データ及び発電量情報から、発電量の予測値及び測定値の履歴を読み出し、予測値及び測定値の差がより小さくなるように、予測部２１１を学習させる。例えば、学習部２１５は、予測値及び測定値の差がより小さくなるように、予測部２１１のアルゴリズム中で利用されるパラメータを調整する。なお、学習部２１５は、修理結果データに基づいて、発電設備に不具合が発生していた時点を特定し、特定した時点に関する発電量の予測値及び測定値は機械学習には利用しないようにしてもよい。また、学習部２１５は、点検データに基づいて、発電設備の点検が行われた時点を特定し、特定した時点に関する発電量の予測値及び測定値は機械学習には利用しないようにしてもよい。また、学習部２１５は、気象情報に含まれる気象の履歴をも利用して、予測部２１１を学習させてもよい。
【００６２】
学習部２１５は、不具合判定部２１２による判定結果の履歴、実際の不具合の有無、並びに発電量の予測値及び測定値の履歴に基づいて、不具合判定部２１２の機械学習を行う。より具体的には、学習部２１５は、データベース２３に記録された判定結果データ、修理結果データ、予測データ及び発電量情報から、判定結果の履歴、発電設備の修理を行った結果、並びに発電量の予測値及び測定値の履歴を読み出し、発電設備に不具合が発生した可能性があるか否かをより精度良く判定できるようになるように、不具合判定部２１２を学習させる。発電設備の修理を行った結果には、実際の不具合の有無が含まれており、学習部２１５は、不具合判定部２１２による判定結果と実際の不具合の有無とが可及的に合致するように、機械学習を行う。また、点検で発電設備の不具合が発見されたことを示す情報が点検データに含まれている場合は、学習部２１５は、点検で発電設備の不具合が発見されたことを示す情報をも利用して、不具合判定部２１２を学習させてもよい。例えば、学習部２１５は、不具合判定部２１２が不具合の発生した可能性があると判定したにも関わらず実際には不具合が発生していない件数と、不具合判定部２１２は不具合の発生した可能性があると判定していないにも関わらず点検で不具合が発見された件数とを減少させるように、上限値、下限値、許容範囲及び基準量等の不具合判定部２１２のアルゴリズム中で利用されるパラメータを調整する。
【００６３】
学習部２１５は、点検計画作成部２１４が作成した点検計画の履歴、及び発電量の測定値の履歴に基づいて、点検計画作成部２１４の機械学習を行う。より具体的には、学習部２１５は、データベース２３に記録された点検データ、予測データ及び発電量情報から、点検計画、発電量の予測値及び発電量の測定値の履歴を読み出し、発電量をより多くすることができるように、点検計画作成部２１４を学習させる。例えば、点検計画、発電量の予測値及び発電量の測定値の履歴からは、点検を行うことによって予測値から測定値が低下する量が明らかとなり、学習部２１５は、発電量の予測値からの低下量の積算値がより小さくなるように、点検計画作成部２１４のアルゴリズム中で利用されるパラメータを調整する。なお、学習部２１５は、修理結果データに基づいて、発電設備に不具合が発生していた時点を特定し、特定した時点に関する発電量の予測値及び測定値は機械学習には利用しないようにしてもよい。
【００６４】
学習部２１５は、予測部２１１、不具合判定部２１２及び点検計画作成部２１４の機械学習を随時又は定期的に実行する。学習により、より正確な発電量の予測が可能となり、発電設備に不具合が発生した可能性の有無をより精度良く判定することが可能となる。また、学習により、点検の際の発電量の減少をより少なくすることが可能となる。このため、より適切な発電設備の保守が可能となる。
【００６５】
入出力処理部２１３は、学習部２１５による予測部２１１、不具合判定部２１２又は点検計画作成部２１４の機械学習の進展に応じて、入出力装置３に表示させる報知用キャラクタの画像を変化させる。図１６は、報知用キャラクタの画像が変化する例を示す模式図である。左端に示した報知用キャラクタの画像は最初に表示される画像であり、機械学習がある程度進展した段階で、報知用キャラクタの画像は中央に示した画像となる。また、機械学習がより進展した後、最終的に右端に示した報知用キャラクタの画像が表示されるようになる。例えば、機械学習の進展によって、不具合判定部２１２による判定結果と実際の不具合の有無とが合致する確率が所定の閾値を越えた場合に、入出力処理部２１３は、入出力装置３に表示させる報知用キャラクタの画像を変化させる。データベース２３に記録されたキャラクタ用データには、複数の報知用キャラクタのためのデータが含まれており、入出力処理部２１３は、機械学習の進展に応じて、キャラクタ用データから抽出するデータを変更し、抽出したデータを用いて報知用キャラクタの画像を生成する。なお、入出力処理部２１３は、機械学習の進展に応じて、キャラクタ用データから報知用キャラクタの画像を生成するための処理内容を変更してもよい。使用者は、報知用キャラクタの外観が変化していることを確認して、太陽光発電保守装置２の能力が成長していることを認識することができる。
【００６６】
以上詳述した如く、本実施形態においては、太陽光発電保守装置２は、発電量を予測し、発電量の予測値と測定値との差に基づいて、発電設備に不具合が発生している可能性を判定する。例えば、発電量の測定値が予測値を下回っている場合は、発電設備に不具合が発生している可能性がある。発電設備に不具合が発生している可能性があることが明らかになるので、使用者は、駆けつけサービスを利用して発電設備の修理を行うことができる。このようにして、発電設備の不具合の発見及び修理が容易に行われる。不具合によって発電量の低下が継続されることを防止し、金銭的な損害の発生を抑制することができる。また、発電設備に不具合が発生している可能性があると判定されない場合は、修理を行う必要は無い。発電設備に不具合が発生している可能性がある場合にのみ修理を行うことができるので、無駄な修理を減らし、修理に必要なコストを抑制することができる。従って、使用者は、コストを抑えながら発電設備の保守を行うことができる。また、発電量の低下が継続されることを防止し、しかもコストを抑制することができるので、太陽光発電のコストパフォーマンスが向上する。
【００６７】
また、本実施形態においては、太陽光発電保守装置２は、報知用キャラクタを用いて、発電設備に不具合が発生している可能性の有無を使用者に報知する。使用者は、報知用キャラクタに親しみを感じ、太陽光発電保守システムの使用の困難さが低下する。使用の困難さが低下することで、使用者は、容易に発電設備の保守を行うことができる。
【００６８】
なお、本実施形態においては、太陽光発電保守装置２を一つの装置で構成した例を示しているが、太陽光発電保守装置２は複数の装置で構成されていてもよい。例えば、処理部２１の機能の内、予測部２１１の機能を実行する装置と他の機能を実行する装置とが分離しており、互いに通信ネットワークＮ１を介して接続されていてもよい。また、本実施形態においては、処理部２１及びデータベース２３を一つの装置内に備えた例を示したが、処理部２１とデータベース２３とは別々の装置で構成されていてもよく、データベース２３が複数の装置で構成されていてもよい。また、発電所１は蓄電池１６を備えていない形態であってもよい。また、入出力装置３は、通信ネットワークＮ１とは別のＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークを介して太陽光発電保守装置２に接続されていてもよい。
【００６９】
また、本実施形態においては、発電所１における発電設備を保守する形態を示したが、太陽光発電保守システムは家屋内に設置された形態であってもよい。例えば、家屋に発電モジュール１１、インバータ１２、集電部１３、計測部１４、太陽光発電保守装置２及び入出力装置３が設置され、ＬＡＮ等を介して計測部１４に太陽光発電保守装置２が接続され、太陽光発電保守装置２に入出力装置３が接続されている。太陽光発電保守装置２は、家屋外のインターネット等の通信ネットワークを介して気象情報を取得する。この形態においては、太陽光発電保守装置２は、家屋に設置された発電設備の保守を行う。
【符号の説明】
【００７０】
１  発電所
１１  発電モジュール
１２  インバータ
１３  集電部
１４  計測部
２  太陽光発電保守装置
２０１  ＣＰＵ
２０４  記憶部
２１  処理部
２１１  予測部
２１２  不具合判定部
２１３  入出力処理部
２１４  点検計画作成部
２１５  学習部
２３  データベース
２４  コンピュータプログラム
３  入出力装置（出力装置）
４  気象情報記憶装置
【図１】
2018007311.tif 000003
【図２】
2018007311.tif 000004
【図３】
2018007311.tif 000005
【図４】
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【図５】
2018007311.tif 000007
【図６】
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【図７】
2018007311.tif 000009
【図８】
2018007311.tif 000010
【図９】
2018007311.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
2018007311.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2018007311.tif 000015
【図１４】
2018007311.tif 000016
【図１５】
2018007311.tif 000017
【図１６】
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