(57)【要約】【課題】発電量低下の原因分類の容易化を図ることができる太陽光発電設備の診断装置を提供する。【解決手段】太陽光発電設備５０における出力電力の値、または、出力電流の値を測定する第１測定部１０と、測定された出力電力の値または出力電流の値と、第１測定部１０により測定された年月日時刻の情報である測定時刻と、を紐付けた複数の時間依存データ、および、所定の係数に基づいて、太陽光発電設備５０の発電量低下の原因を推定する推定部２１と、太陽光発電設備５０の発電量低下の原因が予め特定されている時間依存データである第１教師データを学習することにより、係数を更新する学習部２２と、が設けられていることを特徴とする。【選択図】  図１
2019208350.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
太陽光発電設備における発電量低下の原因を診断する診断装置であって、
前記太陽光発電設備における出力電力の値、または、出力電流の値を測定する第１測定部と、
測定された前記出力電力の値または前記出力電流の値と、前記第１測定部により測定された年月日時刻の情報である測定時刻と、を紐付けた複数の時間依存データ、および、所定の係数に基づいて、前記太陽光発電設備の発電量低下の原因を推定する推定部と、
前記太陽光発電設備の発電量低下の原因が予め特定されている前記時間依存データである第１教師データを学習することにより、前記係数を更新する学習部と、
が設けられていることを特徴とする太陽光発電設備の診断装置。
【請求項２】
前記第１測定部は、前記太陽光発電設備における出力電力の値を測定するものであり、
前記時間依存データは、測定された前記出力電力の値と、前記測定時刻とを紐付けたものであることを特徴とする請求項１記載の太陽光発電設備の診断装置。
【請求項３】
前記太陽光発電設備における出力電圧の値を測定する第２測定部が更に設けられ、
前記推定部は、前記時間依存データ、前記第２測定部により測定された出力電圧に関する電圧依存データ、および、前記係数に基づいて、前記太陽光発電設備の発電量低下の原因を推定し、
前記学習部は、前記第１教師データ、および、原因が予め特定されている前記電圧依存データである第２教師データを学習することにより、前記係数を更新することを特徴とする請求項２記載の太陽光発電設備の診断装置。
【請求項４】
前記推定部における推定に用いられる前記時間依存データおよび前記電圧依存データの少なくとも一方は、測定された複数の前記時間依存データおよび複数の前記電圧依存データの少なくとも一方から畳み込みニューラルネットワークを用いて求められたものであることを特徴とする請求項３記載の太陽光発電設備の診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、太陽光発電設備の診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
太陽光発電設備においては、事業収益の向上を目的として日射量に応じた発電量を確保することが求められている。そのため、日射量に応じた発電量を推定する種々の技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−２００３６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
推定された発電量と、実際の発電量との間に差が生じている場合、太陽光発電設備に何らかの異常が発生していると考えられる。事業収益の向上を図るためには、発生した異常を推定または発見する必要がある。
【０００５】
異常を推定または発見する方法としては、予め定められた基準値と、実際の発電量とを比較して正常または異常に分類する二値判定方法が知られている。しかしながら、二値判定方法では、発電量が低下している原因を推定することは難しく、当該原因を除去する対策を取りにくいという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであって、発電量低下の原因分類の容易化を図ることができる太陽光発電設備の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、本発明は、以下の手段を提供する。
本発明の太陽光発電設備の診断装置は、太陽光発電設備における発電量低下の原因を診断する診断装置であって、前記太陽光発電設備における出力電力の値、または、出力電流の値を測定する第１測定部と、測定された前記出力電力の値または前記出力電流の値と、前記第１測定部により測定された年月日時刻の情報である測定時刻と、を紐付けた複数の時間依存データ、および、所定の係数に基づいて、前記太陽光発電設備の発電量低下の原因を推定する推定部と、前記太陽光発電設備の発電量低下の原因が予め特定されている前記時間依存データである第１教師データを学習することにより、前記係数を更新する学習部と、が設けられていることを特徴とする。
【０００８】
上記発明において前記第１測定部は、前記太陽光発電設備における出力電力の値を測定するものであり、前記時間依存データは、測定された前記出力電力の値と、前記測定時刻とを紐付けたものであることが好ましい。
【０００９】
本発明の診断装置は、発電量低下の原因が特定されている第１教師データを学習して係数を更新し、当該係数および測定された時間依存データに基づいて発電量低下の原因を推定する。そのため、発電量低下の原因を推定することが可能となり、発電量低下の原因ごとに分類することが可能となる。
【００１０】
さらには、原因分類の自動化が容易となり、作業員による発電量低下原因の確認作業や、原因分類作業が不要とすることが可能となる。そのため、草や建物の影等の故障以外の原因による不必要な駆けつけ作業の抑制と事前に故障種類に応じた準備を実施することができ、効率的に保全業務を行うことができる。
【００１１】
また、第１測定部により測定される出力電圧の値、または、出力電流の値は、情報通信手段を介して遠隔地に送信することが容易である。そのため、推定部および学習部を、太陽光発電設備および第１測定部から離れるとともに情報通信可能な遠隔地に配置することが可能となる。例えば、診断装置を太陽光発電設備の近隣に配置する必要がある場合と比較して、診断装置の設置が容易になるとともに、診断を常時行うことも容易となる。
【００１２】
時間依存データでは、時間依存データと測定時刻とが紐付けられているため、測定時刻に基づく発電量低下の原因分類を行うことが可能となる。測定時刻に基づく分類としては、２４時間単位の発電量の変化である日時変化に基づく分類や、３６５日単位の発電量の変化に基づく分類や、発電量の年間比較に基づく分類や、発電量の季節比較に基づく分類などを例示することができる。
【００１３】
上記発明においては、前記太陽光発電設備における前記出力電圧の値を測定する第２測定部が更に設けられ、前記推定部は、前記時間依存データ、前記第２測定部により測定された出力電圧に関する電圧依存データ、および、前記係数に基づいて、前記太陽光発電設備の発電量低下の原因を推定し、前記学習部は、前記第１教師データ、および、原因が予め特定されている前記電圧依存データである第２教師データを学習することにより、前記係数を更新することが好ましい。
【００１４】
このように時間依存データおよび電圧依存データを用いて発電量低下の原因を推定することにより、例えば、電圧依存データを用いない場合と比較して、発電量低下の原因を推定する精度を高めやすくなる。
【００１５】
上記発明においては、前記推定部における推定に用いられる前記時間依存データおよび前記電圧依存データの少なくとも一方は、測定された複数の前記時間依存データおよび複数の前記電圧依存データの少なくとも一方から畳み込みニューラルネットワークを用いて求められたものであることが好ましい。
【００１６】
このように複数の時間依存データから畳み込みニューラルネットワークを用いて求められた時間依存データ、および、複数の電圧依存データから畳み込みニューラルネットワークを用いて求められた電圧依存データの少なくとも一方を用いて推定部における推定を行うことにより、畳み込みニューラルネットワークを用いて求められた時間依存データおよび電圧依存データを用いない場合と比較して、クラスタ等の故障による発電量低下の原因を推定する精度を高めやすくなる。
【００１７】
本発明の太陽光発電設備の診断装置によれば、発電量低下の原因が特定されている第１教師データを学習して係数を更新し、当該係数および測定された時間依存データに基づいて発電量低下の原因を推定することにより、発電量低下の原因分類の容易化を図ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る診断装置の構成説明する模式図である。
【図２】図１の推定部により作成される時間依存データの内容を説明する模式図である。
【図３】図１の推定部により作成される電圧依存データの内容を説明する模式図である。
【図４】図１の推定部における推定分類の処理について説明する模式図である。
【図５】図１の推定部における推定分類の精度を説明するグラフである。
【図６】図１の推定部における推定分類の損失を説明するグラフである。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る診断装置の構成説明する模式図である。
【図８】図７の推定部により作成される時間依存データの内容を説明する模式図である。
【図９】図７の推定部により作成される上位の電圧依存データの内容を説明する模式図である。
【図１０】図７の推定部により作成される平均の電圧依存データの内容を説明する模式図である。
【図１１】図７の推定部における推定分類の処理について説明する模式図である。
【図１２】図７の推定部における推定分類の精度を説明するグラフである。
【図１３】図７の推定部における推定分類の損失を説明するグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
〔第１の実施形態〕
この発明の第１の実施形態に係る太陽光発電設備５０の診断装置１について、図１から図６を参照しながら説明する。本実施形態の診断装置１は、図１に示すように、太陽光発電設備５０における発電量をストリング５１単位で計測し、ストリング５１単位での発電量低下の原因（言い換えると、異常の原因）を推定して分類するものである。
【００２０】
ここで太陽光発電設備５０は、複数のストリング５１を並列に接続して構成されたものであり、ストリング５１は、複数の太陽光パネル５２が電気的に直列に接続されたものである。太陽光パネル５２は、太陽光モジュールとも呼ばれるものである。
【００２１】
太陽光パネル５２は、複数のクラスタ５３から構成されるものであり、クラスタ５３は太陽光の入射により発電を行う複数のセル（素子）５４から構成されたものである。なお、太陽光発電設備５０としては、公知の構成のものであればよく、具体的な構成を限定するものではない。
【００２２】
本実施形態では太陽光発電設備５０に３つのストリング５１が設けられている例に適用して説明するが、ストリング５１の数は、３つよりも多くてもよいし、少なくてもよく、その数を限定するものではない。
【００２３】
診断装置１には、太陽光発電設備５０の３つのストリング５１のそれぞれに対応して配置された測定部（第１測定部、第２測定部）１０と、３つの測定部１０に対応して設けられた１つの診断部２０と、が主に設けられている。
【００２４】
測定部１０は、太陽光発電設備５０のストリング５１における出力電力および出力電圧を測定するものであり、測定された出力電力の値の情報および出力電圧の値の情報を診断部２０に出力するものである。
【００２５】
具体的には、測定部１０は、測定された出力電力の値と、当該値が測定部１０により測定された年月日時刻の情報である測定時刻とを紐付けた時間依存データを診断部２０に出力する。また、測定部１０により測定された出力電圧の値は電圧依存データの作成に用いられる。なお、測定された出力電力の値と、測定時刻との紐付けは、測定部１０で行ってもよいし、診断部２０で行ってもよい。
【００２６】
また、本実施形態ではストリング５１に対応して配置された１つの測定部１０において、当該ストリング５１における出力電力および出力電圧を測定する例に適用して説明したが、当該ストリング５１における出力電力を測定する第１測定部、および、当該ストリング５１における出力電圧を測定する第２測定部に分離してもよく、特に限定するものではない。
【００２７】
診断部２０は、ストリング５１単位での発電量低下の原因（言い換えると、異常の原因）を推定して分類するものである。本実施形態では、１つの太陽光発電設備５０に対して１つの診断部２０が設けられている例に適用して説明するが、複数の太陽光発電設備５０に対して１つの診断部２０が設けられていてもよい。この場合、診断部２０は、複数の太陽光発電設備５０ごとに推定および分類の処理を行うことができる。
【００２８】
また、本実施形態では、診断部２０が太陽光発電設備５０から離れた遠隔地に設置され、測定部１０および診断部２０の間は、公知の有線および無線の情報通信網により接続されている例に適用して説明する。言い換えると、測定部１０から出力された情報が診断部２０に入力可能に接続されている例に適用して説明する。
【００２９】
診断部２０は、ＣＰＵ（中央演算処理ユニット）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インタフェース等を有するサーバなどの情報処理装置である。上述のＲＯＭ等の記憶装置に記憶されているプログラムは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インタフェースを協働させて、少なくとも推定部２１および学習部２２として機能させるものである。
【００３０】
推定部２１は、複数の時間依存データ、電圧依存データ、および、所定の係数に基づいて、太陽光発電設備５０の発電量低下の原因を推定するとともに、数値変化に基づいて低下原因の分類（例えば、故障分類）を行うものである。推定部２１における演算処理の内容については、後述する。
【００３１】
学習部２２は、太陽光発電設備５０の発電量低下の原因が予め特定されている時間依存データである第１教師データ、および、原因が予め特定されている電圧依存データである第２教師データを学習することにより、係数を更新する演算処理を行うものである。
【００３２】
次に、上記の構成からなる診断装置１における演算処理の内容について説明する。まず診断装置１の診断部２０は、測定部１０により測定される太陽光発電設備５０のストリング５１における出力電力および出力電圧の値を取得して記憶する処理を繰り返し行う。
【００３３】
具体的には、出力電力の値を、９時から１６時３０分までの期間で、３０分のサンプリング周期で取得して記憶する処理を繰り返し行う。取得される出力電力の値には、取得時の年月日時刻の情報が紐付けされ、時間依存データとして診断部２０に記憶される（図２参照。）。また出力電圧の値は、少なくとも取得時の年月日情報が紐付けされ、診断部２０に記憶される。
【００３４】
なお、本実施形態では、診断部２０に出力電力および出力電圧の値が記憶される例に適用して説明するが、診断部２０とは別のデータベースサーバなどの情報処理機器に出力電力および出力電圧の値が記憶されてもよい。この場合、診断部２０は後述する演算処理を行う際に、当該データベースサーバなどの情報処理機器から出力電力および出力電圧の値を取得する。
【００３５】
次いで、診断部２０は上述の出力電力および出力電圧の値を取得して記憶する処理とは別に、発電量低下の原因（異常の原因）を推定して分類する処理を行う。当該処理は、予め定められた所定のタイミングで実行される。
【００３６】
本実施形態では、１月ごとに当該処理を行う例に適用して説明するが、１月よりも短い間隔で当該処理を行ってもよいし、長い間隔で当該処理を行ってもよく、特に限定するものではない。
【００３７】
当該処理のタイミングになると、診断部２０の推定部２１は、図２に示すように、推定対象となる１月分の時間依存データを取得する処理を行う。図２では、１月１日から１月３０日までの時間依存データを取得する。
【００３８】
図２では、サンプリング周期毎に取得された出力電力の値を、サンプリング周期に対応するマスの色の濃さで示している。具体的には、出力電力の値が小さい時には濃く、大きい時には薄く示している。つまり、図２では、正午に、ストリング５１の上に影がかかり出力電力が低下している例を示している。
【００３９】
推定部２１は、取得した１月分の時間依存データについて畳み込みニューラルネットワークの技術を用いて推定分類に用いる時間依存データを作成する演算処理を行う。演算処理の具体的な内容については、公知の演算処理を用いることができる。
【００４０】
その一方で、推定部２１は、推定対象となる１月分の出力電圧の値を取得し、電圧依存データを作成する処理を行う（図３参照。）。具体的には、ストリング５１における出力電圧の範囲（例えば４００Ｖから４８０Ｖ）を所定の数（例えば５）の区分で分割し、１月分の出力電圧の値の出現頻度を表す電圧依存データを作成する処理を行う。図３では、出現頻度の大小を、区分の色の濃さで示している。具体的には、出現頻度が小さい区分の色は濃く、出現頻度が大きい区分の色は薄く示している。
【００４１】
推定分類に用いる時間依存データ、および電圧依存データを作成すると、診断部２０は、図４に示すように、ストリング５１単位での発電量低下の原因（異常の原因）を推定して分類する演算処理を行う。
【００４２】
具体的には、時間依存データ、および電圧依存データを入力データとし、ニューラルネットワークの技術を用いて推定を行う演算処理を行う。演算結果は、次の３つの場合の確率として出力される。１つ目が０：正常、２つ目が１：クラスタ故障、３つ目が２：影。２のクラスタ故障は、太陽光発電設備５０におけるクラスタ５３の故障による発電量低下を意味する。また、３の影は、草や樹木や建物などの影による発電量低下を意味する。１の正常は、これら以外であって発電が正常に行われ発電量低下が発生していない状態を意味する。
【００４３】
図４では、それぞれの場合における確率の高さを色の濃さで示している。具体的には、確率が低い場合には濃く、確率が高い場合には薄く示している。本実施形態では、１のクラスタ故障である確率が最も高く、次いで３の影である確率が高く、０の正常である確率は最も低くなっている。
【００４４】
なお、本実施形態では、推定分類に用いる時間依存データを作成する際のみに畳み込みニューラルネットワークを用いる例に適用して説明したが、電圧依存データを作成する際に畳み込みニューラルネットワークを用いてもよい。
【００４５】
さらに、診断部２０は上述の出力電力および出力電圧の値を取得して記憶する処理、および、発電量低下の原因（異常の原因）を推定して分類する処理とは別に、推定部２１で行われるニューラルネットワークで用いられる係数を更新する演算処理を行う。
【００４６】
当該処理は、診断部２０の運用開始時の１回だけ実行されてもよいし、診断部２０による推定分類の精度が低下した際に実行されてもよいし、予め定められた所定のタイミングで実行されてもよい。
【００４７】
診断部２０の学習部２２は、太陽光発電設備５０の発電量低下の原因が予め特定されている時間依存データである第１教師データ、および、原因が予め特定されている電圧依存データである第２教師データを取得する処理を行う。第１教師データおよび第２教師データは、予め診断部２０に記憶されているものであってもよいし、外部のデータベースサーバ等から取得してもよい。
【００４８】
第１教師データおよび第２教師データを取得すると、学習部２２は、ニューラルネットワークに用いる係数を更新する演算処理、言い換えると機械学習の処理を行う。具体的には、ニューラルネットワークを用いた演算結果である原因と、当該演算に用いた第１教師データおよび第２教師データの原因とが一致する確率が高くなるように係数が更新される。なお、係数を更新する具体的な演算方法は、公知の方法を用いることができ、演算方法を特に限定するものではない。
【００４９】
推定部２１における推定分類の精度（ａｃｃｕｒａｃｙ）は、図５に示すように、学習部２２における機械学習の回数（ｅｐｏｃｈ）が増加するとともに高くなっていることが分かる。
【００５０】
また、推定部２１における推定分類の損失（loss）は、図6に示すように、学習部２２における機械学習の回数（ｅｐｏｃｈ）が増加するとともに低くなっていることが分かる。
【００５１】
上記の構成によれば、診断装置１は、発電量低下の原因が特定されている第１教師データを学習して係数を更新し、当該係数および測定された時間依存データに基づいて発電量低下の原因を推定する。そのため、発電量低下の原因を推定することが可能となり、発電量低下の原因ごとに分類することが可能となる。
【００５２】
さらには、原因分類の自動化が容易となり、作業員による発電量低下原因の確認作業や、原因分類作業が不要とすることが可能となる。そのため、草や建物の影等の故障以外の原因による不必要な駆けつけ作業の抑制と事前に故障種類に応じた準備を実施することができ、効率的に保全業務を行うことができる。
【００５３】
また、測定部１０により測定される出力電圧の値、または、出力電流の値は、情報通信手段を介して遠隔地に送信することが容易である。そのため、推定部２１および学習部２２を、太陽光発電設備５０および測定部１０から離れるとともに情報通信可能な遠隔地に配置することが可能となる。例えば、診断装置１を太陽光発電設備５０の近隣に配置する必要がある場合と比較して、診断装置１の設置が容易になるとともに、診断を常時行うことも容易となる。
【００５４】
時間依存データでは、時間依存データと測定時刻とが紐付けられているため、測定時刻に基づく発電量低下の原因分類を行うことが可能となる。なお、測定時刻に基づく分類としては、２４時間単位の発電量の変化である日時変化に基づく分類や、３６５日単位の発電量の変化に基づく分類や、発電量の年間比較に基づく分類や、発電量の季節比較に基づく分類などを例示することができる。
【００５５】
時間依存データおよび電圧依存データを用いて発電量低下の原因を推定することにより、例えば、電圧依存データを用いない場合と比較して、発電量低下の原因を推定する精度を高めやすくなる。
【００５６】
複数の時間依存データから畳み込みニューラルネットワークを用いて求められた時間依存データを用いて推定部における推定を行うことにより、畳み込みニューラルネットワークを用いて求められた時間依存データを用いない場合と比較して、発電量低下の原因を推定する精度を高めやすくなる。
【００５７】
〔第２の実施形態〕
次に、本発明の第２の実施形態について図７から図１３を参照しながら説明する。本実施形態に係る太陽光発電設備の診断装置の基本構成は、第１の実施形態と同様であるが、第１の実施形態とは、発電量低下の原因を推定して分類する際に用いられる電圧依存データが異なっている。よって、本実施形態においては、図７から図１３を用いて発電量低下の原因を推定して分類する演算処理について説明し、その他の説明を省略する。
【００５８】
本実施形態における診断装置１０１には、図７に示すように、太陽光発電設備５０の３つのストリング５１のそれぞれに対応して配置された測定部１０と、３つの測定部１０に対応して設けられた１つの診断部１２０と、が主に設けられている。
【００５９】
診断部１２０は、ストリング５１単位での発電量低下の原因（言い換えると、異常の原因）を推定して分類するものである。第１の実施形態の診断部２０と同様に、本実施形態では、１つの太陽光発電設備５０に対して１つの診断部１２０が設けられている例に適用して説明するが、複数の太陽光発電設備５０に対して１つの診断部１２０が設けられていてもよい。
【００６０】
診断部１２０は、ＣＰＵ（中央演算処理ユニット）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インタフェース等を有するサーバなどの情報処理装置である。上述のＲＯＭ等の記憶装置に記憶されているプログラムは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インタフェースを協働させて、少なくとも推定部１２１および学習部２２として機能させるものである。
【００６１】
推定部１２１は、複数の時間依存データ、複数の電圧依存データ、および、所定の係数に基づいて、太陽光発電設備５０の発電量低下の原因を推定するとともに、数値変化に基づいて低下原因の分類（例えば、故障分類）を行うものである。推定部１２１における演算処理の内容については、後述する。
【００６２】
次に、上記の構成からなる診断装置１０１における演算処理の内容について説明する。まず診断装置１０１の診断部１２０は、第１の実施形態の診断部２０と同様に、太陽光発電設備５０のストリング５１における出力電力および出力電圧の値を取得して記憶する処理を繰り返し行う。
【００６３】
次いで、診断部１２０は上述の出力電力および出力電圧の値を取得して記憶する処理とは別に、発電量低下の原因（異常の原因）を推定して分類する処理を行う。当該処理は、予め定められた所定のタイミングで実行される。
【００６４】
当該処理のタイミングになると、診断部１２０の推定部１２１は、図８に示すように、推定対象となる１月分の時間依存データＤｔを取得する処理を行う。図８では、１月１日から１月３０日まで、かつ、１０時から１５時３０分まで３０分間隔の時間依存データを取得する例が示されている。
【００６５】
図８では、サンプリング周期毎に取得された出力電力の値を、サンプリング周期に対応するマスの色の濃さで示している。具体的には、出力電力の値が小さい時には濃く、大きい時には薄く示している。つまり、図８では、正午前後に、ストリング５１の上に影がかかり出力電力が低下している例を示している。
【００６６】
その一方で、推定部１２１は、推定対象となる所定期間内の出力電圧の値を取得し、上位の電圧依存データおよび平均の電圧依存データを作成する処理を行う（図９および図１０参照。）。
【００６７】
上位の電圧依存データＤｖ１は、所定の期間（例えば直近の数カ月や１年程度の期間）におけるサンプリング周期毎に取得されたストリング５１の出力電力であって、当該出力電圧が高い場合における発電量が上位のデータである。本実施形態では、上位の電圧依存データＤｖ１が、発電量が１位から１００位までのデータの集合である例に適用して説明する。
【００６８】
なお、出力電圧が高い場合とは、パワーコンディショナー（ＰＣＳ）が最大電力点追従制御（ＭＰＰＴ）を行っている際の最適動作点（ＭＰＰＴ動作点とも表記する。）を含む平均の範囲よりも電圧が高い高電圧範囲に出力電圧が入る場合のことである。
【００６９】
平均の電圧依存データＤｖ２は、所定の期間（例えば直近の数カ月や１年程度の期間）におけるサンプリング周期毎に取得されたストリング５１の出力電力であって、当該出力電圧が平均の範囲内における場合の発電量のデータである。本実施形態では、上位の電圧依存データＤｖ１が、１００件のデータの集合である例に適用して説明する。
【００７０】
なお、出力電圧が平均の範囲内における場合とは、パワーコンディショナー（ＰＣＳ）が最大電力点追従制御（ＭＰＰＴ）を行っている際の最適動作点を含む平均の範囲に出力電圧が入る場合のことである。平均の範囲としては、サンプリング周期毎に取得された出力電力の値のバラツキ（分散）を考慮したものであってもよいし、任意に指定される範囲であってもよい。
【００７１】
推定部１２１は、具体的には、ストリング５１における発電量を所定の数（例えば５）の区分で分割して上位の電圧依存データＤｖ１や、平均の電圧依存データＤｖ２を作成する処理を行う。図９および図１０では、発電量の大小を区分の色の濃さで示している。具体的には、発電量が小さい区分の色は濃く、発電量が大きい区分の色は薄く示している。
【００７２】
推定分類に用いる時間依存データＤｔ、上位の電圧依存データＤｖ１および平均の電圧依存データＤｖ２を作成すると、診断部１２０は、図１１に示すように、ストリング５１単位での発電量低下の原因（異常の原因）を推定して分類する演算処理を行う。
【００７３】
具体的には、時間依存データＤｔ、上位の電圧依存データＤｖ１および平均の電圧依存データＤｖ２を入力データＤｉｎとし、ニューラルネットワークの技術を用いて推定を行う演算処理を行う。
【００７４】
入力データＤｉｎは、各データを上下に３０個、左右に２４個並べたマトリクス状または格子状の構造を有するデータである。この入力データＤｉｎは推定を行う演算処理において画像として取り扱われる。
【００７５】
入力データＤｉｎにおいて、時間依存データＤｔは上下に３０個、左右に１３個のマトリクス状または格子状に並べられ、かつ、入力データＤｉｎにおける左側に配置される。上位の電圧依存データＤｖ１は上下に１０個、左右に１０個のマトリクス状または格子状に並べられ、かつ、入力データＤｉｎにおける右側の上段に配置される。
【００７６】
平均の電圧依存データＤｖ２は上下に１０個、左右に１０のマトリクス状または格子状に並べられ、かつ、入力データＤｉｎにおける右側の中段に配置される。入力データＤｉｎにおける右側の下段は、時間依存データＤｔ、上位の電圧依存データＤｖ１および平均の電圧依存データＤｖ２が配置されないブランク領域ＢＬであり、本実施形態ではブランク領域ＢＬには発電量が０を示すデータが配置される。
【００７７】
さらに、入力データＤｉｎにおける時間依存データＤｔと、上位の電圧依存データＤｖ１、平均の電圧依存データＤｖ２およびブランク領域ＢＬの間には、発電量が０を示すデータが上下に３０個、左右に１個に並んで配置されている。
【００７８】
推定を行う演算処理の結果は、第１の実施形態と同様に、次の３つの場合の確率として出力される。左から右に向かって１つ目が０：正常、２つ目が１：クラスタ故障、３つ目が２：影。２のクラスタ故障は、太陽光発電設備５０におけるクラスタ５３の故障による発電量低下を意味する。また、３の影は、草や樹木や建物などの影による発電量低下を意味する。１の正常は、これら以外であって発電が正常に行われ発電量低下が発生していない状態を意味する。
【００７９】
図１１では、それぞれの場合における確率の高さを色の濃さで示している。具体的には、確率が低い場合には濃く、確率が高い場合には薄く示している。本実施形態では、１のクラスタ故障である確率が最も高く、次いで３の影である確率が高く、０の正常である確率は最も低くなっている。
【００８０】
さらに、診断部１２０は上述の出力電力および出力電圧の値を取得して記憶する処理、および、発電量低下の原因（異常の原因）を推定して分類する処理とは別に、推定部２１で行われるニューラルネットワークで用いられる係数を更新する演算処理を行う。
【００８１】
当該処理は、診断部１２０の運用開始時の１回だけ実行されてもよいし、診断部１２０による推定分類の精度が低下した際に実行されてもよいし、予め定められた所定のタイミングで実行されてもよい。
【００８２】
診断部１２０の学習部２２は、太陽光発電設備５０の発電量低下の原因が予め特定されている時間依存データである第１教師データ、原因が予め特定されている上位の電圧依存データである第３教師データ、および、原因が予め特定されている平均の電圧依存データである第４教師データを取得する処理を行う。第１教師データ、第３教師データおよび第４教師データは、予め診断部１２０に記憶されているものであってもよいし、外部のデータベースサーバ等から取得してもよい。
【００８３】
第１教師データ、第３教師データおよび第４教師データを取得すると、学習部２２は、ニューラルネットワークに用いる係数を更新する演算処理、言い換えると機械学習の処理を行う。具体的には、ニューラルネットワークを用いた演算結果である原因と、当該演算に用いた第１教師データ、第３教師データおよび第４教師データの原因とが一致する確率が高くなるように係数が更新される。なお、係数を更新する具体的な演算方法は、公知の方法を用いることができ、演算方法を特に限定するものではない。
【００８４】
推定部１２１における推定分類の精度（ａｃｃｕｒａｃｙ）は、図１２に示すように、学習部２２における機械学習の回数（ｅｐｏｃｈ）が増加するとともに高くなっていることが分かる。
【００８５】
また、推定部１２１における推定分類の損失（loss）は、図１３に示すように、学習部２２における機械学習の回数（ｅｐｏｃｈ）が増加するとともに低くなっていることが分かる。
【００８６】
上記の構成によれば、時間依存データＤｔ、上位の電圧依存データＤｖ１および平均の電圧依存データＤｖ２を用いて発電量低下の原因を推定することにより、例えば、上位の電圧依存データＤｖ１または平均の電圧依存データＤｖ２を用いない場合と比較して、発電量低下の原因を推定する精度を高めやすくなる。
【符号の説明】
【００８７】
１，１０１…診断装置、１０…測定部（第１測定部、第２測定部）、２１，１２１…推定部、２２…学習部、５０…太陽光発電設備
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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