(57)【要約】【課題】太陽光発電設備の発電量の低下を、早期に、かつ、低コストで検出すること。【解決手段】太陽光発電設備によって発電された電力量、発電時における日射量、および発電時における外気温を、発電時の時刻情報とともに、計測データとして蓄積し（Ｓ５）、蓄積された計測データのうち、直近の計測データを除く計測データを対象に、日射量に対する電力量の関係を示す近似線を、外気温毎に求め（Ｓ６）、直近の計測データを、求められた近似線のうち、対応する外気温の近似線と比較し（Ｓ７）、直近の計測データの、日射量に対する電力量が、対応する外気温の近似線から求められる電力量に対して、予め定められたしきい値よりも低い場合（Ｓ８：Ｙｅｓ）に、太陽光発電設備によって発電された電力量が低下していると判定する（Ｓ１０）。【選択図】図５
2016201921.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
太陽光発電設備によって発電された電力量の低下を検出する方法であって、
前記太陽光発電設備によって発電された電力量、発電時における日射量、および前記発電時における外気温を、前記発電時の時刻情報とともに、計測データとして蓄積し、
前記蓄積された計測データのうち、直近の計測データを除く計測データを対象に、日射量に対する電力量の関係を示す近似線を、外気温毎に求め、
前記直近の計測データを、前記求められた近似線のうち、対応する外気温の近似線と比較し、
前記直近の計測データの、日射量に対する電力量が、前記対応する外気温の近似線から求められる電力量に対して、予め定められたしきい値よりも低い場合に、前記太陽光発電設備によって発電された電力量が低下していると判定する、方法。
【請求項２】
前記外気温および前記日射量は、１時間平均の値である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記予め定められたしきい値は、前記対応する外気温の近似線から求められる電力量に対して、所定量低下した値とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記蓄積された計測データのうち、直近の計測データを除く計測データを対象に、日射量に対する電力量の関係を示す近似線を、外気温毎に求めることは、前記蓄積された計測データのうち、直近の計測データを除く計測データを対象に、日射量に対する電力量の関係を、グラフ上にプロットし、このプロット結果を用いて行う、請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記直近の計測データを、前記求められた近似線のうち、対応する外気温の近似線と比較することは、前記近似線が引かれたグラフ上に、前記直近の計測データをプロットすることによって行う、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
太陽光発電設備によって発電された電力量の低下を検出するプログラムであって、
前記太陽光発電設備によって発電された電力量、発電時における日射量、および前記発電時における外気温を、前記発電時の時刻情報とともに、前記太陽光発電設備から取得し、計測データとして、記憶装置に蓄積する機能、
前記蓄積された計測データのうち、直近の計測データを除く計測データを対象に、日射量に対する電力量の関係を示す近似線を、外気温毎に求める機能、
前記直近の計測データを、前記求められた近似線のうち、対応する外気温の近似線と比較する機能、
前記直近の計測データの、日射量に対する電力量が、前記対応する外気温の近似線から求められる電力量に対して、予め定められたしきい値よりも低い場合に、前記太陽光発電設備によって発電された電力量が低下していると判定する機能、
をサーバに実現させるためのプログラム。
【請求項７】
太陽光発電設備によって発電された電力量の低下を検出する装置であって、
データ収集手段と、前記データ収集手段に通信ネットワークを介して接続されたサーバとを備え、
前記データ収集手段は、前記太陽光発電設備によって発電された電力量、発電時における日射量、および前記発電時における外気温を、前記発電時の時刻情報とともに、前記太陽光発電設備から、計測データとして取得し、前記取得された計測データを、前記サーバに向けて送信し、
前記サーバは、前記データ収集手段から送信された計測データを、前記通信ネットワークを介して受信し、前記受信された計測データを蓄積し、前記蓄積された計測データのうち、直近の計測データを除く計測データを対象に、日射量に対する電力量の関係を示す近似線を、外気温毎に求め、前記直近の計測データを、前記求められた近似線のうち、対応する外気温の近似線と比較し、前記直近の計測データの、日射量に対する電力量が、前記対応する外気温の近似線から求められる電力量に対して、予め定められたしきい値よりも低い場合に、前記太陽光発電設備によって発電された電力量が低下していると判定する、装置。
【請求項８】
前記データ収集手段は、前記太陽光発電設備毎に設けられ、前記サーバは、前記通信ネットワークを介して、複数のデータ収集手段に接続された、請求項７に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、太陽光発電設備の発電量の低下を検出する方法、装置、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、再生可能エネルギーの利用に対する要求が高まっている。
【０００３】
それを後押しするように、固定価格買取制度が、２０１２年７月１日に施行された。
【０００４】
このような状況の下、近年、太陽光発電所の建設が盛んになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−３２６３７５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、太陽光発電所によって発電された電力の買取には、以下のような問題がある。
【０００７】
すなわち、同制度では、太陽光発電所によって発電された電力の買取期間が、２０年間と非常に長い。太陽光発電所では、周知のとおり、多くの太陽光パネルが配置されている。一般に、太陽光パネルは故障し難いと言われている。しかしながら、このように買取期間が非常に長期にわたるので、その間に、発電性能が低下しないと断定できるものではない。
【０００８】
例えば、太陽光パネル自身の故障といった内的要因により、発電性能が低下するかもしれない。また、太陽光パネル自身に故障がなくても、草や木の繁茂や、近隣に高層建築物が建設されたことによって日射条件が悪化する等といった外的要因により、発電性能が低下するかもしれない。
【０００９】
いずれにせよ、太陽光発電所が、長い買取期間中、本来の性能通りの発電量を維持するためには、その原因が、内的要因であろうとも、外的要因であろうとも、発電量低下を早期に検出し、早急に対策を講じることにより、発電ロスを最小限にとどめることが非常に重要である。
【００１０】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、太陽光発電設備の発電量の低下を、早期に、かつ、低コストで検出することが可能な方法、装置、およびプログラムを提供することを目的とする。
【００１１】
なお、太陽光発電所における発電量の低下を診断する従来技術としては、例えば、特許文献１がある。
【００１２】
しかしながら、特許文献１で開示されている技術は、太陽光パネルの設置場所、方位、および角度に基づいて求められる診断基準値を用いて、太陽光発電所における発電量の低下の有無を診断する技術であり、以下に詳細に説明する本発明の実施形態とは異なっている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
実施形態の発電量低下検出方法は、太陽光発電設備によって発電された電力量の低下を検出する方法であって、太陽光発電設備によって発電された電力量、発電時における日射量、および前記発電時における外気温を、前記発電時の時刻情報とともに、計測データとして蓄積し、蓄積された計測データのうち、直近の計測データを除く計測データを対象に、日射量に対する電力量の関係を示す近似線を、外気温毎に求め、直近の計測データを、求められた近似線のうち、対応する外気温の近似線と比較し、直近の計測データの、日射量に対する電力量が、対応する外気温の近似線から求められる電力量に対して、予め定められたしきい値よりも低い場合に、太陽光発電設備によって発電された電力量が低下していると判定する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態の発電量低下検出装置１０の一例を説明するための図である。
【図２】蓄積された計測データのうち、直近の計測データを除く計測データを対象に、日射量に対する電力量の関係を示す近似線を、外気温毎に求めるためのグラフの例である。
【図３】直近の計測データを、過去の計測データおよび近似線とともにプロットした例（正常の場合）である。
【図４】直近の計測データを、過去の計測データおよび近似線とともにプロットした例（発電量低下の場合）である。
【図５】本発明の実施形態の発電量低下検出装置１０の動作を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本発明の実施形態の発電量低下検出装置１０を、図面を参照して説明する。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態の発電量低下検出装置１０の一例を説明するための図である。この発電量低下検出装置１０には、太陽光発電設備の発電量の低下を検出する方法が適用されている。
【００１７】
図１に示すように、発電量低下検出装置１０は、太陽光発電設備２０側に設けられたデータ収集装置１２と、データセンタ３０に設けられたクラウド・サーバ１４とを備えてなる。データ収集装置１２とクラウド・サーバ１４とは、本発明の実施形態の、太陽光発電設備の発電量の低下を検出する方法を実施するためのプログラムがインストールされており、発電量低下検出装置１０は、このプログラムによって動作が制御される。
【００１８】
データ収集装置１２とクラウド・サーバ１４とは、通信ネットワーク１６を介して接続されている。
【００１９】
通信ネットワーク１６は、例えば、イーサネット（登録商標）等のＬＡＮ、あるいはインターネットのような公衆回線や、専用回線を介して、複数のＬＡＮが接続されるＷＡＮ等からなりうる。ＬＡＮの場合には、必要に応じてルータを介した多数のサブネットから構成される。また、ＷＡＮの場合には、インターネットのような公衆回線に接続するためのファイアウォール等を適宜備えている。しかしながら、ここではその図示及び詳細説明を省略する。
【００２０】
太陽光発電設備２０は、一般に、太陽光パネル２２と、ＰＣＳ（Power Conditioner System）２４と、連系変電設備２６と、気象計２８とを備えている。ＰＣＳ２４は、太陽光発電設備２０に設けられている所定枚数の太陽光パネル２２によって発電された直流電力を、交流電力に変換する。気象計２８は、日射量（ｋＷｈ／ｍ２）および外気温（℃）等の気象データを計測する。太陽光発電設備２０の構成は、周知であるので、本明細書では、さらなる詳細な説明はしない。
【００２１】
データ収集装置１２は、太陽光発電設備２０に設けられている所定枚数の太陽光パネル２２による発電量（ｋＷｈ）を、ＰＣＳ２４から取得し、同時に、気象計２８から、日射量（ｋＷｈ／ｍ２）および外気温（℃）を取得し、これら計測データを、これら情報が取得された時刻を示す時刻情報（例えば、２０１４年７月２９日１３時３０分００秒であれば ”20140729133000”）とともに、通信ネットワーク１６を介して、一定周期で、クラウド・サーバ１４側へ送信する。
【００２２】
クラウド・サーバ１４は、このようにしてデータ収集装置１２から送信された計測データ（すなわち、発電量（ｋＷｈ）、日射量（ｋＷｈ／ｍ２）、外気温（℃）、および時刻情報）を、通信ネットワーク１６を介して受信し、データベース３１に、または、クラウド・サーバ１４に内蔵された記憶装置に蓄積する。
【００２３】
クラウド・サーバ１４はさらに、このように蓄積された計測データのうち、直近の計測データを除く任意の期間（例えば、過去１年間）内に得られた計測データを対象に、外気温（例えば、１時間平均の外気温）（℃）毎に、図２（ａ）乃至（ｃ）に示すようなグラフ上に、日射量（ｋＷｈ／ｍ２）に対する発電量（ｋＷｈ）をプロットする。そして、これらプロット結果から、外気温毎（℃）に、日射量（ｋＷｈ／ｍ２）に対する発電量（ｋＷｈ）の関係を示す近似線の数式を求める。
【００２４】
さらに、直近の計測データを、同じグラフ上にプロットし、近似線と比較する。
【００２５】
ＪＩＳ  Ｃ８９０７による発電量推定方式によれば、  
ＰＰＶ＝ＰＡＳ×ＨＳ×ＫＰＴ×Ｋ‘  
ここで、ＰＰＶ：発電量（ｋＷｈ）・・・１ｈにおける発電量  
ＰＡＳ：ＰＶ設備容量（ｋＷ）  
ＨＳ：日射量（ｋＷｈ／ｍ２）・・１ｈにおける日射量  
ＫＰＴ：温度補正係数  
Ｋ‘：基本設計係数  
により、日射量実測値（１時間平均）と外気温実測値（１時間平均）が同じ条件であれば、発電量はほぼ同じとなる。
【００２６】
したがって、直近の計測データを、近似線と比較することによって、発電量の低下を検出することができる。具体的には、図３（ａ）乃至（ｃ）に示すように、直近の発電量が、近似線と有意に違っていない場合、すなわち、診断基準しきい値よりも高い場合、設備は正常であると判定される。
【００２７】
一方、図４（ａ）乃至（ｃ）に示すように、直近の発電量が、近似線よりも所定量以上低下している場合、すなわち、診断基準しきい値よりも低い場合に、発電量が低下したと判定し、設備異常の可能性ありと判定される。
【００２８】
設備異常の原因としては、例えば、太陽光パネル２２の何れかのモジュールの故障といった内的要因のみならず、草や木の繁茂や、近隣に高層建築物が建設されたこと等によって、太陽光パネル２２の何れかのモジュールの日射条件が悪化することに起因する外的要因も考えらえる。
【００２９】
診断基準しきい値の決定方法は、任意であるが、比較的少ない枚数の太陽光パネル２２しか有さない太陽光発電設備２０の場合には、１枚の太陽光パネル２２の発電が阻害された場合に想定される発電量ロスに基づいて診断基準しきい値を決定し、比較的多くの太陽光パネル２２からなる太陽光発電設備２０の場合には、発電量が、近似線のものよりも、数％低い値を診断基準しきい値とすることが現実的である。
【００３０】
例えば、１０枚のように、比較的少ない太陽光パネル２２からなる太陽光発電設備２０において、１枚の太陽光パネル２２の異常を検出するためには、発電量が、近似線のものよりも、１０％低いように診断基準しきい値を決定することが望ましい。
【００３１】
また、１０００枚以上のように、比較的多くの太陽光パネル２２からなる太陽光発電設備２０においては、１枚の太陽光パネル２２に異常が生じても、発電量は０．１％しか低下しないので、計測データは、近似線との有意な差はないであろう。したがって、比較的多くの太陽光パネル２２からなる太陽光発電設備２０においては、過去の計測データから得られる標準偏差に基づいて、診断基準しきい値を決定するようにしても良い。例えば、過去の計測データから、同じ日射量（ｋＷｈ／ｍ２）および外気温（℃）における発電量から標準偏差σを求め、近似線よりも３σ低下した発電量を、診断基準しきい値とするようにしても良い。
【００３２】
このように、本発明の実施形態では、データセンタ３０に蓄積された計測データを用いて、クラウド・サーバ１４に実装されたプログラムの機能により、太陽光発電設備２０の発電量の低下を検出する。
【００３３】
なお、図１では、１つのクラウド・サーバ１４に、１つのデータ収集装置１２が接続されているが、これは一例にすぎず、１つのクラウド・サーバ１４に、複数のデータ収集装置１２が接続されるようにしてもよい。この場合、クラウド・サーバ１４は、前述したような動作を、データ収集装置１２毎に、すなわち、太陽光発電設備２０毎に行うことによって、１つのクラウド・サーバ１４によって、複数の太陽光発電設備２０を対象に、発電量の低下を検出する。
【００３４】
次に、以上のように構成した発電量低下検出装置１０の動作を、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００３５】
太陽光パネル２２によって太陽光が受けられると、発電され、発電された直流電流が、ＰＣＳ２４へ送られる（Ｓ１）。
【００３６】
ＰＣＳ２４には、所定枚数の太陽光パネル２２が接続されており、これによって、ＰＣＳ２４には、所定枚数の太陽光パネル２２によって発電された合計の直流電力が送られる。ＰＣＳ２４では、この直流電力が、交流電力に変換されるとともに、この直流電力から、発電量（ｋＷｈ）が計算される（Ｓ２）。
【００３７】
ＰＣＳ２４によって計算された発電量（ｋＷｈ）は、データ収集装置１２によって取得される（Ｓ３）。
【００３８】
また、発電された時点における日射量（ｋＷｈ／ｍ２）および外気温（℃）を含む気象データが、気象計２８によって測定される（Ｓ１１）。
【００３９】
測定された日射量（ｋＷｈ／ｍ２）および外気温（℃）もまた、データ収集装置１２によって取得される（Ｓ３）。
【００４０】
このようにしてデータ収集装置１２によって取得された発電量（ｋＷｈ）、日射量（ｋＷｈ／ｍ２）、および外気温（℃）は、データ収集装置１２によって、取得時刻を示す時刻情報（例えば、２０１４年７月２９日１３時３０分００秒であれば ”20140729133000” ）とともに、通信ネットワーク１６を介して、一定周期で、クラウド・サーバ１４側へ送信される（Ｓ４）。
【００４１】
このようにしてデータ収集装置１２から送信された計測データ（すなわち、発電量（ｋＷｈ）、日射量（ｋＷｈ／ｍ２）、外気温（℃）、および時刻情報）は、通信ネットワーク１６を介して、クラウド・サーバ１４によって受信され、クラウド・サーバ１４からデータベース３１へ送られデータベース３１に蓄積されるか、クラウド・サーバ１４に内蔵された記憶装置に蓄積される（Ｓ５）。
【００４２】
クラウド・サーバ１４では、このように蓄積された計測データのうち、直近の計測データを除く任意の期間（例えば、過去１年間）内に得られた計測データを対象に、外気温（例えば、１時間平均の外気温）（℃）毎に、図２（ａ）乃至（ｃ）に示すようなグラフ上に、日射量（ｋＷｈ／ｍ２）に対する発電量（ｋＷｈ）がプロットされる。そして、これらプロット結果から、外気温毎（℃）に、日射量（ｋＷｈ／ｍ２）に対する発電量（ｋＷｈ）の関係を示す近似線の数式が求められる（Ｓ６）。
【００４３】
さらに、直近の計測データが、同じグラフ上にプロットされ、この近似線と比較される（Ｓ７）。
【００４４】
ＪＩＳ  Ｃ８９０７による発電量推定方式によれば、日射量実測値（１時間平均）と外気温実測値（１時間平均）が同じ条件であれば、発電量はほぼ同じとなる。したがって、この比較結果に基づいて、発電量が低下しているか否かが判定される（Ｓ８）。
【００４５】
具体的には、図３（ａ）乃至（ｃ）に示すように、直近の発電量が、近似線と有意に違っていない場合（Ｓ８：Ｎｏ）、すなわち、診断基準しきい値よりも高い場合、設備は正常であると判定される（Ｓ９）。
【００４６】
一方、図４（ａ）乃至（ｃ）に示すように、直近の発電量が、近似線よりも一定以上低下している場合、すなわち、予め定められた診断基準しきい値よりも低い場合（Ｓ８：Ｙｅｓ）、発電量が低下したと判定され、設備異常の可能性ありと判定される（Ｓ１０）。そして、その後は、必要な対策が取られる（Ｓ１１）。
【００４７】
設備異常の原因としては、例えば、太陽光パネル２２の何れかのモジュールの故障といった内的要因のみならず、草や木の繁茂や、近隣に高層建築物が建設されたこと等によって、太陽光パネル２２の何れかのモジュールの日射条件が悪化することに起因する外的要因も考えらえる。
【００４８】
このように、設備異常の原因は、多岐にわたりうるので、異常発生時にできるだけ迅速に対応できるように、発電量の低下を早期に検出できることが望ましい。本発明の実施形態の発電量低下検出装置１０によれば、前述したような構成および動作によって、簡素な方法で、かつ、早期に、発電量の低下を直ちに検出することができる。
【００４９】
また、発電量の低下の検出を行うのは、太陽光発電設備２０と通信ネットワーク１６によって接続された遠隔のデータセンタ３０に設けられたクラウド・サーバ１４によってなされるので、太陽光発電設備２０毎に、発電量の低下を検出するための専用のハードウェア等を設ける必要はない。太陽光発電設備２０側は、計測データをクラウド・サーバ１４へ送信するだけでよいので、発電量の低下検出に係るコストを最小限に抑えることができる。
【００５０】
さらに、本発明の実施形態の発電量低下検出装置１０は、太陽光発電設備２０に規模に依存しない。したがって、ＰＣＳ２４が１〜数台しかない小規模な太陽光発電設備２０から、大規模な太陽光発電設備２０まで、規模に依存することなく適用可能である。
【００５１】
さらにまた、１つのデータセンタ３０と、複数の太陽光発電設備２０とを通信ネットワーク１６によって接続することによって、１つのデータセンタ３０において、複数の太陽光発電設備２０を対象とした発電量の低下も検出できる。したがって、発電事業者が、太陽光発電設備２０を増設した場合であっても、発電量の低下検出に係るコスト増はほとんどない。
【００５２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５３】
１０・・発電量低下検出装置、１２・・データ収集装置、１４・・クラウド・サーバ、１６・・通信ネットワーク、２０・・太陽光発電設備、２２・・太陽光パネル、２４・・ＰＣＳ、２８・・気象計、３０・・データセンタ、３１・・データベース
【図１】
2016201921.tif 000003
【図２】
2016201921.tif 000004
【図３】
2016201921.tif 000005
【図４】
2016201921.tif 000006
【図５】
2016201921.tif 000007