(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得するモデル取得部と、
前記太陽電池モジュールの各種部位及び各種部材の少なくとも一方に対する劣化に伴う変化の測定結果を示す劣化情報を取得する劣化情報取得部と、
前記モデル取得部によって取得された交流回路モデルに含まれる素子の時間経過に伴う変化と前記劣化情報取得部によって取得された劣化情報との相関の度合いが所定度合い以上である場合の当該交流回路モデルを、当該劣化情報に対応する劣化の部位及び部材の少なくとも一方と関連付けて記憶部に蓄積する蓄積部と、
を備えた劣化予測情報蓄積装置。
【請求項２】
前記蓄積部は、前記劣化に伴う変化の測定結果に対応する前記素子の値の変化と、当該測定結果に対応する劣化に伴う前記太陽電池モジュールの発電効率の変化とが関連付けられた劣化進行関連情報を前記記憶部に更に蓄積する、
請求項１に記載の劣化予測情報蓄積装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された情報を用いて太陽電池モジュールの劣化を予測する劣化予測装置であって、
劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得する予測対象モデル取得部と、
前記劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、前記予測対象モデル取得部によって取得された交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに関連付けられた劣化の部位及び部材の少なくとも一方が劣化の要因であると予測する要因予測部と、
を備えた劣化予測装置。
【請求項４】
請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された情報を用いて太陽電池モジュールの劣化を予測する劣化予測装置であって、
劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得する予測対象モデル取得部と、
前記劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、前記予測対象モデル取得部によって取得された交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに対応する前記劣化進行関連情報を用いて、前記劣化の予測対象とする太陽電池モジュールの部位及び部材の少なくとも一方の劣化の進行度を予測する進行度予測部と、
を備えた劣化予測装置。
【請求項５】
請求項１又は請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された情報を用いて太陽電池モジュールの劣化を予測する劣化予測プログラムであって、
劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得し、
前記劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、取得した交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに関連付けられた劣化の部位及び部材の少なくとも一方が劣化の要因であると予測する、
処理をコンピュータに実行させる劣化予測プログラム。
【請求項６】
請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された情報を用いて太陽電池モジュールの劣化を予測する劣化予測プログラムであって、
劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得し、
前記劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、取得した交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに対応する前記劣化進行関連情報を用いて、前記劣化の予測対象とする太陽電池モジュールの部位及び部材の少なくとも一方の劣化の進行度を予測する、
処理をコンピュータに実行させる劣化予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、劣化予測情報蓄積装置、劣化予測装置、及び劣化予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
交流インピーダンスの測定結果を利用して電池の劣化状態を予測することのできる技術として、従来、次の２つの技術があった。
【０００３】
すなわち、特許文献１には、二次電池の電池状態を判定する二次電池診断装置において、データ収集測定二次電池の劣化要因に関する情報と、前記データ収集測定二次電池の複素インピーダンスに関する情報とが関連付けられた参照用データが記憶される参照用データ保持部を備えた二次電池診断装置が開示されている。この二次電池診断装置は、電池状態を判定する対象である被測定二次電池の複素インピーダンスを算出するインピーダンス算出部と、前記参照用データ保持部に記憶された前記参照用データと、前記インピーダンス算出部により算出された複素インピーダンスの出力情報とにより、前記被測定二次電池の劣化要因を推定する劣化要因推定部と、前記劣化要因推定部の推定結果に基づいて診断判定を行い、その診断結果を出力する診断判定部とを備えている。
【０００４】
また、特許文献２には、交流インピーダンス法による電池の劣化診断装置であって、機械学習の手法で最小二乗法を基本としたパターン分類アルゴリズムを用いる劣化診断装置が開示されている。この劣化診断装置は、複数の周波数で電池の交流インピーダンスを測定するインピーダンス測定部と、ソフトウェアまたはハードウェアによって構成した機械学習の手法で最小二乗法を基本としたパターン分類アルゴリズムを用いる最小二乗確率的分類器と、を備えている。また、この劣化診断装置は、上記インピーダンスの測定値を最小二乗確率的分類器に入力する入力部と、上記最小二乗確率的分類器の結果を出力する表示部と、最小二乗確率的分類器の訓練を制御する制御部と、を備えている。そして、この劣化診断装置は、計測されたインピーダンスから最小二乗確率的分類器により劣化特性を複数の属性値に分類して、該分類を基に電池の劣化判定を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−２２４７０６号公報
【特許文献２】特開２０１６−０９０３４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、二次電池において劣化を進める条件である劣化要因を推定するものとされており、太陽電池モジュールにおける劣化している部分を予測することはできない、という問題点があった。
【０００７】
また、特許文献２に記載の技術は、電池の劣化度を診断するものとされており、この技術においても、太陽電池モジュールにおける劣化している部分を予測することはできない、という問題点があった。
【０００８】
本発明は、以上の事情に鑑みて成されたものであり、太陽電池モジュールにおける劣化している部分に関する予測を行うことができる劣化予測情報蓄積装置、劣化予測装置、及び劣化予測プログラム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】
【０００９】
請求項１に記載の劣化予測情報蓄積装置は、太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得するモデル取得部と、前記太陽電池モジュールの各種部位及び各種部材の少なくとも一方に対する劣化に伴う変化の測定結果を示す劣化情報を取得する劣化情報取得部と、前記モデル取得部によって取得された交流回路モデルに含まれる素子の時間経過に伴う変化と前記劣化情報取得部によって取得された劣化情報との相関の度合いが所定度合い以上である場合の当該交流回路モデルを、当該劣化情報に対応する劣化の部位及び部材の少なくとも一方と関連付けて記憶部に蓄積する蓄積部と、を備える。
【００１０】
請求項１に記載の劣化予測情報蓄積装置によれば、太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデル、及び上記太陽電池モジュールの各種部位及び各種部材の少なくとも一方に対する劣化に伴う変化の測定結果を示す劣化情報を取得し、取得した交流回路モデルに含まれる素子の時間経過に伴う変化と、取得した劣化情報との相関の度合いが所定度合い以上である場合の当該交流回路モデルを、当該劣化情報に対応する劣化の部位及び部材の少なくとも一方と関連付けて記憶部に蓄積することで、太陽電池モジュールにおける劣化している部分に関する予測を行うことができる。
【００１１】
請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置は、請求項１に記載の劣化予測情報蓄積装置であって、前記蓄積部が、前記劣化に伴う変化の測定結果に対応する前記素子の値の変化と、当該測定結果に対応する劣化に伴う前記太陽電池モジュールの発電効率の変化とが関連付けられた劣化進行関連情報を前記記憶部に更に蓄積する。
【００１２】
請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によれば、上記劣化に伴う変化の測定結果に対応する上記素子の値の変化と、当該測定結果に対応する劣化に伴う上記太陽電池モジュールの発電効率の変化とが関連付けられた劣化進行関連情報を上記記憶部に更に蓄積することで、太陽電池モジュールにおける劣化している部分に加えて、当該劣化の進行度を予測することができる。
【００１３】
請求項３に記載の劣化予測装置は、請求項１又は請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された情報を用いて太陽電池モジュールの劣化を予測する劣化予測装置であって、劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得する予測対象モデル取得部と、前記劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、前記予測対象モデル取得部によって取得された交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに関連付けられた劣化の部位及び部材の少なくとも一方が劣化の要因であると予測する要因予測部と、を備える。
【００１４】
請求項３に記載の劣化予測装置によれば、劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得し、請求項１又は請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、取得した交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに関連付けられた劣化の部位及び部材の少なくとも一方が劣化の要因であると予測することで、太陽電池モジュールにおける劣化している部分に関する予測を行うことができる。
【００１５】
請求項４に記載の劣化予測装置は、請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された情報を用いて太陽電池モジュールの劣化を予測する劣化予測装置であって、劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得する予測対象モデル取得部と、前記劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、前記予測対象モデル取得部によって取得された交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに対応する前記劣化進行関連情報を用いて、前記劣化の予測対象とする太陽電池モジュールの部位及び部材の少なくとも一方の劣化の進行度を予測する進行度予測部と、を備える。
【００１６】
請求項４に記載の劣化予測装置によれば、劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得し、請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、取得した交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに対応する上記劣化進行関連情報を用いて、上記劣化の予測対象とする太陽電池モジュールの部位及び部材の少なくとも一方の劣化の進行度を予測することで、太陽電池モジュールにおける劣化している部分の劣化の進行度を予測することができる。
【００１７】
請求項５に記載の劣化予測プログラムは、請求項１又は請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された情報を用いて太陽電池モジュールの劣化を予測する劣化予測プログラムであって、劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得し、前記劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、取得した交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに関連付けられた劣化の部位及び部材の少なくとも一方が劣化の要因であると予測する、処理をコンピュータに実行させるものである。
【００１８】
請求項５に記載の劣化予測プログラムによれば、劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得し、請求項１又は請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、取得した交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに関連付けられた劣化の部位及び部材の少なくとも一方が劣化の要因であると予測することで、太陽電池モジュールにおける劣化している部分に関する予測を行うことができる。
【００１９】
請求項６に記載の劣化予測プログラムは、請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された情報を用いて太陽電池モジュールの劣化を予測する劣化予測プログラムであって、劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得し、前記劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、取得した交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに対応する前記劣化進行関連情報を用いて、前記劣化の予測対象とする太陽電池モジュールの部位及び部材の少なくとも一方の劣化の進行度を予測する、処理をコンピュータに実行させるものである。
【００２０】
請求項６に記載の劣化予測プログラムによれば、劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得し、請求項２に記載の劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、取得した交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに対応する上記劣化進行関連情報を用いて、上記劣化の予測対象とする太陽電池モジュールの部位及び部材の少なくとも一方の劣化の進行度を予測することで、太陽電池モジュールにおける劣化している部分の劣化の進行度を予測することができる。
【発明の効果】
【００２１】
以上説明したように、本発明によれば、太陽電池モジュールにおける劣化している部分に関する予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る情報処理装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【図３】実施形態に係る太陽電池モジュールの交流インピーダンスを測定する際の構成の一例を示す概略図である。
【図４】実施形態に係る劣化情報データベースの構成の一例を示す模式図である。
【図５】実施形態に係る太陽電池モジュールの構造の一例を示す側面断面図である。
【図６】実施形態に係る交流回路モデルデータベースの構成の一例を示す模式図である。
【図７】実施形態に係る劣化進行関連情報データベースの構成の一例を示す模式図である。
【図８】実施形態に係る情報作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】実施形態に係る比較画面の構成の一例を示す正面図である。
【図１０】実施形態に係る劣化予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態に係る劣化予測処理の説明に供するグラフであり、太陽電池モジュールにおける経過年数と発電効率の関係の一例を示すグラフである。
【図１２】実施形態に係る劣化予測処理の説明に供するグラフであり、太陽電池モジュールの発電効率と、交流回路モデルにおける素子の値及び劣化量（生成量）との関係の一例を示すグラフである。
【図１３】実施形態に係る劣化予測画面の構成の一例を示す正面図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態例を詳細に説明する。なお、ここでは、本発明を、汎用的なパーソナル・コンピュータ、サーバコンピュータ等により構成された情報処理装置に適用した場合について説明する。
【００２４】
まず、図１及び図２を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成を説明する。
【００２５】
図１に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、一時記憶領域としてのメモリ１２、不揮発性の記憶部１３、キーボードとマウス等の入力部１４、液晶ディスプレイ等の表示部１５、媒体読み書き装置（Ｒ／Ｗ）１６及び通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）部１８を備えている。ＣＰＵ１１、メモリ１２、記憶部１３、入力部１４、表示部１５、媒体読み書き装置１６及び通信Ｉ／Ｆ部１８はバスＢを介して互いに接続されている。媒体読み書き装置１６は、記録媒体１７に書き込まれている情報の読み出し及び記録媒体１７への情報の書き込みを行う。
【００２６】
記憶部１３はＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としての記憶部１３には、情報作成プログラム１３Ａ及び劣化予測プログラム１３Ｂが記憶されている。情報作成プログラム１３Ａ及び劣化予測プログラム１３Ｂは、情報作成プログラム１３Ａ及び劣化予測プログラム１３Ｂが書き込まれた記録媒体１７が媒体読み書き装置１６にセットされ、媒体読み書き装置１６が記録媒体１７からの情報作成プログラム１３Ａ及び劣化予測プログラム１３Ｂの読み出しを行うことで、記憶部１３へ記憶される。ＣＰＵ１１は、情報作成プログラム１３Ａ及び劣化予測プログラム１３Ｂを記憶部１３から読み出してメモリ１２に展開し、情報作成プログラム１３Ａ及び劣化予測プログラム１３Ｂが有するプロセスを順次実行する。
【００２７】
また、記憶部１３には、劣化情報データベース１３Ｃ、交流回路モデルデータベース１３Ｄ及び劣化進行関連情報データベース１３Ｅが記憶される。劣化情報データベース１３Ｃ、交流回路モデルデータベース１３Ｄ及び劣化進行関連情報データベース１３Ｅについては、詳細を後述する。
【００２８】
一方、図１に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１０の通信Ｉ／Ｆ部１８には、太陽電池モジュールの交流インピーダンスを測定する測定装置３０が接続されている。従って、ＣＰＵ１１は、測定装置３０による測定結果を示す情報を、通信Ｉ／Ｆ部１８を介して取得することができる。なお、測定装置３０については、詳細を後述する。
【００２９】
次に、図２を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能的な構成について説明する。
【００３０】
図２に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、モデル取得部１１Ａ、劣化情報取得部１１Ｂ、蓄積部１１Ｃ、予測対象モデル取得部１１Ｄ、要因予測部１１Ｅ及び進行度予測部１１Ｆを含む。情報処理装置１０のＣＰＵ１１が情報作成プログラム１３Ａを実行することで、モデル取得部１１Ａ、劣化情報取得部１１Ｂ及び蓄積部１１Ｃとして機能する。また、情報処理装置１０のＣＰＵ１１が劣化予測プログラム１３Ｂを実行することで、予測対象モデル取得部１１Ｄ、要因予測部１１Ｅ及び進行度予測部１１Ｆとして機能する。
【００３１】
本実施形態に係るモデル取得部１１Ａは、太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得する。また、本実施形態に係る劣化情報取得部１１Ｂは、上記太陽電池モジュールの各種部位に対する劣化に伴う変化の測定結果を示す劣化情報を取得する。
【００３２】
そして、本実施形態に係る蓄積部１１Ｃは、モデル取得部１１Ａによって取得された交流回路モデルに含まれる素子の時間経過に伴う変化と劣化情報取得部１１Ｂによって取得された劣化情報との相関の度合いが所定度合い以上である場合の当該交流回路モデルを、当該劣化情報に対応する劣化の部位と関連付けて記憶部１３に蓄積する。
【００３３】
また、本実施形態に係る蓄積部１１Ｃは、上記劣化に伴う変化の測定結果に対応する上記素子の値の変化と、当該測定結果に対応する劣化に伴う上記太陽電池モジュールの発電効率の変化とが関連付けられた劣化進行関連情報を記憶部１３に更に蓄積する。
【００３４】
一方、本実施形態に係る予測対象モデル取得部１１Ｄは、劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得する。
【００３５】
また、本実施形態に係る要因予測部１１Ｅは、蓄積部１１Ｃによって蓄積された交流回路モデルのうち、予測対象モデル取得部１１Ｄによって取得された交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに関連付けられた劣化の部位が劣化の要因であると予測する。
【００３６】
また、本実施形態に係る進行度予測部１１Ｆは、蓄積部１１Ｃによって蓄積された交流回路モデルのうち、予測対象モデル取得部１１Ｄによって取得された交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに対応する劣化進行関連情報を用いて、上記劣化の予測対象とする太陽電池モジュールの部位の劣化の進行度を予測する。
【００３７】
次に、図３を参照して、本実施形態において、太陽電池モジュールの交流インピーダンスを測定する場合の構成を説明する。
【００３８】
図３に示すように、本実施形態では、交流インピーダンスの測定対象とする太陽電池モジュール２０に対し、交流インピーダンスが測定可能に構成された測定装置３０を電気的に接続して、当該交流インピーダンスを測定する。
【００３９】
本実施形態に係る測定装置３０は、太陽電池モジュール２０に各種周波数の交流電流を流すための電流源、太陽電池モジュール２０に流れる電流を測定する電流測定器、太陽電池モジュール２０の電圧を測定する電圧測定器等が内蔵されている。本実施形態に係る測定装置３０は、上記電流測定器及び電圧測定器によって各々測定された電流値及び電圧値と、上記電流源による交流電流の各種周波数と、を用いて、太陽電池モジュール２０のインピーダンス成分を算出し、情報処理装置１０に出力する。なお、交流インピーダンスの測定方法は従来既知であるため、これ以上の説明は省略する。
【００４０】
次に、図４を参照して、本実施形態に係る劣化情報データベース１３Ｃについて説明する。図４に示すように、本実施形態に係る劣化情報データベース１３Ｃは、劣化対象部位及び劣化情報の各情報が関連付けられて記憶される。また、本実施形態に係る劣化情報データベース１３Ｃは、上記劣化情報として、経過時間及び劣化量の各情報が関連付けられて記憶される。
【００４１】
すなわち、太陽電池モジュールは、一般に、一例として図５に示すように、ガラス、フィルム等によって構成されたフロントカバー２０Ａ、太陽電池セル２０Ｂ、シリコン樹脂等によって構成された充填材である封止材２０Ｃ、金属導体２０Ｄ、及びガラス、多積層膜等によって構成されたバックカバー２０Ｅの５種類の部位に大別される。
【００４２】
上記劣化対象部位は、これらの５種類の部位の各々を示す情報であり、上記劣化情報は、対応する劣化対象部位における経過時間に対する劣化量を示す情報である。
【００４３】
本実施形態では、太陽電池モジュール２０を用いて、上記５種類の劣化対象部位の各々毎に、予め定められた測定方法による測定対象について、所定経過時間毎の劣化量を測定する。ここで、上記劣化量は、対応する測定対象に応じた物理量を示す情報であり、例えば測定対象が後述する生成物である場合は、当該生成物の生成量を示す情報ということになる。そして、本実施形態では、この測定によって得られた劣化量を、対応する経過時間に関連付けて劣化情報データベース１３Ｃに予め記憶（登録）する。
【００４４】
本実施形態では、上記予め定められた測定方法による測定対象として、赤外分光法等による構造変化の測定、熱量測定等による熱物性の測定、液体クロマトグラフ等による生成物の測定、電子顕微鏡、Ｘ線分析等による腐食量の測定、エレクトロルミネッセンスによる割れの測定のうち、対象とする劣化対象部位に適したものを１種類ずつ適用しているが、これに限るものではない。例えば、これらの複数種類の測定のうちの２種類以上の測定の組み合わせを劣化対象部位毎に適用する形態としてもよい。
【００４５】
次に、図６を参照して、本実施形態に係る交流回路モデルデータベース１３Ｄについて説明する。図６に示すように、本実施形態に係る交流回路モデルデータベース１３Ｄは、モデルＩＤ（Identification）、交流回路モデル、及び劣化部分関連情報の各情報が関連付けられて記憶される。また、本実施形態に係る交流回路モデルデータベース１３Ｄは、上記劣化部分関連情報として、素子及び劣化部分の各情報が関連付けられて記憶される。
【００４６】
上記モデルＩＤは、交流回路モデルを個別に識別するために交流回路モデル毎に予め割り振られた情報である。また、上記交流回路モデルは、太陽電池モジュール２０について、上述した測定装置３０によって測定された交流インピーダンスを用いて予め得られた交流回路モデルを示す情報である。
【００４７】
なお、本実施形態では、上記５種類の劣化対象部位の少なくとも１つにおいて、加速劣化試験等によって劣化が進行していると想定される太陽電池モジュール２０について、測定装置３０によって交流インピーダンスを測定する。そして、本実施形態では、上記交流インピーダンスを用いて得られるナイキスト線図を再現可能な回路構成を選択してフィッティングし、各素子の値を算出することで交流回路モデルを作成し、交流回路モデルデータベース１３Ｄに記憶（登録）する。なお、交流回路モデルの作成方法も従来既知であるので、これ以上の説明は省略する。
【００４８】
すなわち、本実施形態では、太陽電池モジュール２０の交流回路モデルにおいて、劣化の仕方によって回路の構成が変わり、劣化している部位によって当該交流回路モデルにおける素子が変わり、劣化の程度によって当該素子の値が増減すると想定する。そして、本実施形態では、少なくとも１つの劣化対象部位において劣化が進行していると想定される太陽電池モジュールについて、上述した交流回路モデルを作成して、モデルＩＤと共に交流回路モデルデータベース１３Ｄに登録しておく。なお、上記劣化部分関連情報は、後述する情報作成処理（図８も参照。）によって登録されるものであるため、詳細は後述する。
【００４９】
次に、図７を参照して、本実施形態に係る劣化進行関連情報データベース１３Ｅについて説明する。図７に示すように、本実施形態に係る劣化進行関連情報データベース１３Ｅは、モデルＩＤ、素子、及び劣化進行関連情報の各情報が関連付けられて記憶される。また、本実施形態に係る劣化進行関連情報データベース１３Ｅは、上記劣化進行関連情報として、素子の値及び発電効率の各情報が関連付けられて記憶される。
【００５０】
上記モデルＩＤは、交流回路モデルデータベース１３ＤのモデルＩＤと同一の情報であり、上記素子は、対応するモデルＩＤに対応する交流回路モデルを構成する素子を示す情報である。また、上記劣化進行関連情報は、対応するモデルＩＤに対応する交流回路モデルの、対応する素子の値毎の発電効率を示す情報である。
【００５１】
すなわち、本実施形態では、太陽電池モジュール２０の発電効率は、劣化対象部位の劣化の進行度が高くなるほど低下する一方、当該劣化の進行度は、交流回路モデルにおける、対応する素子の値の変化に相関を有すると想定する。そして、本実施形態では、当該素子の値の変化に応じた太陽電池モジュール２０の発電効率を測定し、対応する素子の値に関連付けて劣化進行関連情報データベース１３Ｅに予め登録しておく。
【００５２】
次に、図８〜図１３を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１０の作用を説明する。
【００５３】
まず、図８〜図９を参照して、交流回路モデルデータベース１３Ｄにおける劣化部分関連情報を構築する場合の情報処理装置１０の作用を説明する。ユーザによって情報作成プログラム１３Ａの実行を開始する指示入力が入力部１４を介して行われた場合に、情報処理装置１０のＣＰＵ１１が当該情報作成プログラム１３Ａを実行することにより、図８に示す情報作成処理が実行される。なお、ここでは、錯綜を回避するために、劣化情報データベース１３Ｃ、及び交流回路モデルデータベース１３ＤのモデルＩＤ及び交流回路モデルの各情報が構築済みである場合について説明する。
【００５４】
図８のステップ２００で、モデル取得部１１Ａは、全てのモデルＩＤ及び交流回路モデルの各情報を交流回路モデルデータベース１３Ｄから読み出すことで取得する。ステップ２０２で、劣化情報取得部１１Ｂは、全ての劣化対象部位及び劣化情報の各情報を劣化情報データベース１３Ｃから読み出すことで取得する。
【００５５】
ステップ２０４で、蓄積部１１Ｃは、読み出した交流回路モデルの何れか１つ（以下、「対象交流回路モデル」という。）に含まれる何れか１つの素子（以下、「対象素子」という。）の値の時間経過に伴う変化と、何れかの劣化対象部位（以下、「対象劣化対象部位」という。）の劣化情報と、を用いて、予め定められた構成とされた比較画面を表示するように表示部１５を制御し、ステップ２０６で、蓄積部１１Ｃは、所定情報が入力されるまで待機する。
【００５６】
図９には、本実施形態に係る比較画面の一例が示されている。図９に示すように、本実施形態に係る比較画面では、相関性を考慮して劣化を予測するための情報として採用するか否かの指定を促すメッセージが表示されると共に、対象交流回路モデルのモデルＩＤ、対象交流回路モデル、及び対象素子が表示される。
【００５７】
また、本実施形態に係る比較画面では、対象交流回路モデルにおける対象素子（図９に示す例では、抵抗Ｒ１）の値の時間経過に伴う変化を示すグラフ（図９の左側のグラフであり、以下、「第１グラフ」という。）が表示される。また、本実施形態に係る比較画面では、劣化情報における、対象劣化対象部位の時間経過に伴う劣化量（図９に示す例では、生成量）の変化を示すグラフ（図９の中央のグラフであり、以下、「第２グラフ」という。）が表示される。更に、本実施形態に係る比較画面では、第１グラフにおける対象素子の値と、第２グラフにおける劣化量（生成量）との相関性を示すグラフ（図９の右側のグラフであり、以下、「第３グラフ」という。）が表示される。
【００５８】
一例として図９に示す比較画面が表示部１５に表示されると、ユーザは、各グラフを参照し、対象素子の値と劣化量との相関性を考慮して、表示されている対象交流回路モデルを太陽電池モジュールの劣化の予測に採用するか否かを判断する。より具体的には、ユーザは、対象素子の値と劣化量との相関が高いと判断される場合のみに、表示されている対象交流回路モデルを太陽電池モジュールの劣化の予測に採用すると判断する。そして、ユーザは、表示されている対象交流回路モデルを太陽電池モジュールの劣化の予測に採用すると判断した場合は採用ボタン１５Ａを、採用しないと判断した場合は非採用ボタン１５Ｂを、各々入力部１４を介して指定する。これに応じて、ステップ２０６が肯定判定となって、ステップ２０８に移行する。
【００５９】
ステップ２０８で、蓄積部１１Ｃは、ユーザによって採用ボタン１５Ａが指定されたか否かを判定することで、表示している対象交流回路モデルを採用するか否かを判定し、否定判定となった場合はステップ２１２に移行する一方、肯定判定となった場合はステップ２１０に移行する。
【００６０】
ステップ２１０で、蓄積部１１Ｃは、対象交流回路モデルに対応する劣化部分関連情報の素子及び劣化部分の各情報として、対象素子及び対象劣化対象部位の各情報を各々交流回路モデルデータベース１３Ｄに蓄積（登録）する。なお、この際、対象交流回路モデルに対応する劣化部分関連情報の素子及び劣化部分の各情報が既に記録されている場合があるが、この場合は、これらの各情報を対象素子及び対象劣化対象部位の各情報に更新する。但し、この形態に限らず、既に記録されている劣化部分関連情報の素子及び劣化部分に加えて、対象素子及び対象劣化対象部位の各情報を並行して蓄積する形態としてもよい。
【００６１】
ステップ２１２で、蓄積部１１Ｃは、対象交流回路モデルにおける全ての素子について、ステップ２０４〜ステップ２１０の処理が終了したか否かを判定し、否定判定となった場合はステップ２０４に戻る一方、肯定判定となった場合はステップ２１４に移行する。
【００６２】
ステップ２１４で、蓄積部１１Ｃは、読み出した全ての交流回路モデルについてステップ２０４〜ステップ２１２の処理が終了したか否かを判定し、否定判定となった場合はステップ２０４に戻る一方、肯定判定となった場合は本情報作成処理を終了する。
【００６３】
以上の情報作成処理により、一例として図６に示す交流回路モデルデータベース１３Ｄが太陽電池モジュールの劣化の予測ができるものとして構築される。
【００６４】
次に、図１０〜図１３を参照して、太陽電池モジュールの劣化を予測する場合の情報処理装置１０の作用を説明する。ユーザによって劣化予測プログラム１３Ｂの実行を開始する指示入力が入力部１４を介して行われた場合に、情報処理装置１０のＣＰＵ１１が当該劣化予測プログラム１３Ｂを実行することにより、図１０に示す劣化予測処理が実行される。なお、ここでは、錯綜を回避するために、交流回路モデルデータベース１３Ｄ、及び劣化進行関連情報データベース１３Ｅが構築済みである場合について説明する。
【００６５】
劣化予測処理を実行させるに当たり、ユーザは、劣化を予測する太陽電池モジュール２０（以下、「予測対象太陽電池モジュール」という。）に対して、一例として図３に示す測定装置３０を用いて、各種周波数における交流インピーダンスを測定する。この測定によって、情報処理装置１０の記憶部１３には、各種周波数における予測対象太陽電池モジュールの交流インピーダンスが蓄積される。
【００６６】
そこで、図１０のステップ３００で、予測対象モデル取得部１１Ｄは、予測対象太陽電池モジュールの交流インピーダンスを記憶部１３から読み出す。そして、予測対象モデル取得部１１Ｄは、読み出した交流インピーダンスを用いて、上述した手順と同様の手順で交流回路モデル（以下、「予測対象モデル」という。）を作成することで取得する。
【００６７】
ステップ３０２で、要因予測部１１Ｅは、交流回路モデルデータベース１３Ｄから全ての情報を読み出すことで、蓄積されている全ての交流回路モデル等を取得する。ステップ３０４で、進行度予測部１１Ｆは、劣化進行関連情報データベース１３Ｅから全ての情報を読み出すことで、蓄積されている全ての劣化進行関連情報等を取得する。
【００６８】
ステップ３０６で、要因予測部１１Ｅは、取得した予測対象モデルに最も類似する交流回路モデル（以下、「最類似モデル」という。）を、交流回路モデルデータベース１３Ｄより取得した交流回路モデルから特定する。なお、本実施形態では、最類似モデルの特定を、予測対象モデルと同一の回路構成で、かつ、構成する素子のうちの何れかの対応する素子（以下、「対応素子」という。）の値が最も近い交流回路モデルを、取得した交流回路モデルから抽出することで特定している。この場合、予測対象モデルと同一の回路構成の交流回路モデルが存在しない場合があるが、この場合は、予測対象モデルに最も類似する回路構成の交流回路モデルを抽出する。
【００６９】
ステップ３０８で、要因予測部１１Ｅは、予測対象モデルと最類似モデルとの類似度が予め定められた閾値ｔｈ以上であるか否かを判定し、肯定判定となった場合はステップ３１０に移行する。なお、本実施形態では、上記閾値ｔｈとして、上記類似度が当該値以上である場合に、特定された最類似モデルを用いた予測対象太陽電池モジュールの劣化の予測の精度が実用に耐え得る値であるものとして、ユーザによって予め固定的に設定された値を適用している。但し、これに限るものではなく、例えば、上記閾値ｔｈとして、予測対象太陽電池モジュールの劣化の予測を行う度にユーザによって入力部１４等を介して入力された値を適用する形態等としてもよい。また、本実施形態では、上記類似度として、最類似モデルと予測対象モデルとの回路構成の一致の度合い（同一の場合は１００％）と、最類似モデルと予測対象モデルとの対応素子の値の一致の度合いと、の相加平均値を適用しているが、これに限るものではない。例えば、上記類似度として、上記回路構成の一致の度合いと、上記対応素子の値の一致の度合いとの加重平均値を適用する形態としてもよい。
【００７０】
ステップ３１０で、進行度予測部１１Ｆは、劣化進行関連情報データベース１３Ｅから取得した情報を用いて、予測対象太陽電池モジュールの劣化の進行度を予測する。
【００７１】
すなわち、一例として図１１に示すように、太陽電池モジュールは使用開始からの経過年数が増加するに従って劣化が進んで発電効率が低下し、発電効率が所定閾値まで低下すると、使用し続けるメリットがなくなる。その一方で、一例として図１２に示すように、太陽電池モジュールの発電効率の減少量は、対応素子の値及び劣化量（図１２に示す例は、対応素子が「抵抗」であり、劣化量が「生成量」である場合の例。）と相関が高い。
【００７２】
そこで、本実施形態では、特定された最類似モデルの対応素子の値に対応する発電効率を劣化進行関連情報データベース１３Ｅから読み出した情報から特定することで、予測対象太陽電池モジュールの劣化の進行度を、発電効率の減少量の値として予測する。すなわち、この場合、発電効率が低いほど、劣化の進行度が高いことを表す。
【００７３】
ステップ３１２で、要因予測部１１Ｅは、特定した最類似モデルと、予測した劣化の進行度とを用いて、予め定められた構成とされた劣化予測画面を表示するように表示部１５を制御し、その後に本劣化予測処理を終了する。
【００７４】
図１３には、本実施形態に係る劣化予測画面の一例が示されている。図１３に示すように、本実施形態に係る劣化予測画面では、表示されている予測対象太陽電池モジュールの劣化状態の確認を促すメッセージと共に、予測対象太陽電池モジュールの劣化状況、及び劣化の進行度の各々を示す情報が表示される。
【００７５】
なお、図１３に示す例では、上記劣化状況を示す情報として、「金属導体の劣化が予測されます。」が表示され、上記劣化の進行度を示す情報として、「腐食が激しく交換目安となっております。」が表示されている。従って、ユーザは、劣化予測画面を参照することにより、劣化している部位及び劣化の進行度を、容易に把握することができる。
【００７６】
このように、本実施形態では、劣化の進行度を示す情報として、劣化している部位（図１３に示す例では、「金属導体」）及び発電効率の値に対応する情報である「腐食が激しく交換目安となっております。」とのコメントが表示されるため、劣化している部位及び発電効率の各種値に関連付けて上記コメントが予め記憶されている。但し、この形態に限らず、劣化の進行度を示す情報として発電効率の値そのものを表示する形態等としてもよい。また、劣化状況を示す情報として、一例として図５に示すような太陽電池モジュールの断面図等を表示すると共に、劣化していると予測される部位を強調表示する形態等を適用してもよい。
【００７７】
一方、ステップ３０８の処理において否定判定となった場合はステップ３１４に移行し、予め定められた劣化予測不可処理を実行した後、本劣化予測処理を終了する。
【００７８】
なお、本実施形態では、上記劣化予測不可処理として、劣化の予測ができない旨を示すメッセージを表示部１５により表示させる処理を適用しているが、これに限らない。例えば、劣化の予測ができない旨を示すメッセージに加えて、その理由を示す情報も表示部１５により表示させる処理を劣化予測不可処理として適用する形態としてもよい。
【００７９】
以上説明したように、本実施形態によれば、太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデル、及び上記太陽電池モジュールの各種部位に対する劣化に伴う変化の測定結果を示す劣化情報を取得し、取得した交流回路モデルに含まれる素子の時間経過に伴う変化と、取得した劣化情報との相関の度合いが所定度合い以上である場合の当該交流回路モデルを、当該劣化情報に対応する劣化の部位と関連付けて記憶部に蓄積している。従って、太陽電池モジュールにおける劣化している部分に関する予測を行うことができる。
【００８０】
また、本実施形態によれば、上記劣化に伴う変化の測定結果に対応する上記素子の値の変化と、当該測定結果に対応する劣化に伴う上記太陽電池モジュールの発電効率の変化とが関連付けられた劣化進行関連情報を上記記憶部に更に蓄積している。従って、太陽電池モジュールにおける劣化している部分に加えて、当該劣化の進行度を予測することができる。
【００８１】
また、本実施形態によれば、劣化の予測対象とする太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得し、劣化予測情報蓄積装置（本実施形態では、情報処理装置１０）によって蓄積された交流回路モデルのうち、取得した交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに関連付けられた劣化の部位が劣化の要因であると予測している。従って、太陽電池モジュールにおける劣化している部分に関する予測を行うことができる。
【００８２】
さらに、本実施形態によれば、劣化予測情報蓄積装置によって蓄積された交流回路モデルのうち、取得した交流回路モデルに最も類似する交流回路モデルに対応する上記劣化進行関連情報を用いて、上記劣化の予測対象とする太陽電池モジュールの部位の劣化の進行度を予測している。従って、太陽電池モジュールにおける劣化している部分の劣化の進行度を予測することができる。
【００８３】
なお、上記実施形態では、劣化の予測の対象として太陽電池モジュールの５種類の劣化対象部位を適用した場合について説明したが、これに限定されない。例えば、これらの部位に太陽電池モジュールの他の部位を含め、各部位のうちの１種類の部位や、複数の部位の組み合わせを劣化の予測の対象とする形態としてもよい。
【００８４】
また、上記実施形態では、劣化及び当該劣化の進行度の予測の対象として太陽電池モジュールの部位を適用した場合について説明したが、これに限定されない。例えば、ガラス、シリコン樹脂等といった太陽電池モジュールの部材を劣化及び当該劣化の進行度の予測の対象とする形態としてもよい。
【００８５】
また、上記実施形態では、対象素子の値と劣化量との相関が高いか否かをユーザの主観によって判断する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、コンピュータにより、対象素子の値と劣化量との相関係数を算出し、当該相関係数が所定閾値以上である場合に相関が高いとコンピュータによって判断する形態としてもよい。この形態によれば、人為的な判断を行う必要がなくなるため、人による労力を削減することができ、かつ、人の主観による判断の曖昧さを排除することができる。
【００８６】
また、上記実施形態において、例えば、モデル取得部１１Ａ、劣化情報取得部１１Ｂ、蓄積部１１Ｃ、予測対象モデル取得部１１Ｄ、要因予測部１１Ｅ、及び進行度予測部１１Ｆの各処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、前述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
【００８７】
処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせや、ＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。
【００８８】
処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：SoC）等に代表されるように、処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。
【００８９】
更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）を用いることができる。
【符号の説明】
【００９０】
１０  情報処理装置
１１  ＣＰＵ
１１Ａ  モデル取得部
１１Ｂ  劣化情報取得部
１１Ｃ  蓄積部
１１Ｄ  予測対象モデル取得部
１１Ｅ  要因予測部
１１Ｆ  進行度予測部
１２  メモリ
１３  記憶部
１３Ａ  情報作成プログラム
１３Ｂ  劣化予測プログラム
１３Ｃ  劣化情報データベース
１３Ｄ  交流回路モデルデータベース
１３Ｅ  劣化進行関連情報データベース
１４  入力部
１５  表示部
１５Ａ  採用ボタン
１５Ｂ  非採用ボタン
１５Ｃ  終了ボタン
１６  媒体読み書き装置
１７  記録媒体
１８  通信Ｉ／Ｆ部
２０  太陽電池モジュール
２０Ａ  フロントカバー
２０Ｂ  太陽電池セル
２０Ｃ  封止材
２０Ｄ  金属導体
２０Ｅ  バックカバー
３０  測定装置
【要約】      （修正有）【課題】太陽電池モジュールにおける劣化している部分に関する予測を行うことができる劣化予測情報蓄積装置、劣化予測装置、及び劣化予測プログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１０は、太陽電池モジュールに対する交流インピーダンスの測定結果から得られるナイキスト線図を再現可能な、当該太陽電池モジュールの交流回路モデルを取得するモデル取得部１１Ａと、太陽電池モジュールの各種部位及び各種部材の少なくとも一方に対する劣化に伴う変化の測定結果を示す劣化情報を取得する劣化情報取得部１１Ｂと、モデル取得部１１Ａによって取得された交流回路モデルに含まれる素子の時間経過に伴う変化と劣化情報取得部１１Ｂによって取得された劣化情報との相関の度合いが所定度合い以上である場合の当該交流回路モデルを、劣化情報に対応する劣化の部位及び部材の少なくとも一方と関連付けて記憶部１３に蓄積する蓄積部１１Ｃと、を備える。【選択図】図２【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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