Journal of Japan Solar Energy Society, 46（4）, 64-70（2020）••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••Research Paper
研究論文

Study on Shape Change Detection Methodof PV String I-V Characteristics
Study on Shape Change Detection Method*1
YAMADAI-V
Sanshiro
YAMANAKA*2
ofTomonori
PV StringCharacteristics

Yasuhiro AOYAMA*3

Yuki NISHIDO*3

Hiroshi KOBAYASHI*3

Tomonori YAMADA*1
Sanshiro YAMANAKA*2*3
Yuki NISHIDO*3
Hiroshi KOBAYASHI*3
Yasuhiro AOYAMA

PV ストリング I-V 特性の形状変化検出法に関する研究
PV ストリング I-V 特性の形状変化検出法に関する研究山田青山泰宏 *3智徳 *1

山田 智徳*1

青山 泰宏*3

山中西戸三四郎 *2

雄輝 *3山中 三四郎*2

西戸 雄輝*3

小林浩 *3

小林 浩*3

Abstract
One method for the maintenance and inspection of photovoltaic power generation systems is to confirm the shape changeof their I–V characteristics. In this study, we propose a method to represent the shape of the I–V characteristic by FF anddetermine the shape change based on the numerical value of FF. The determination condition of the shape change is derived
based on the relationship between FF, irradiance, and module temperature, and the data outside this condition areeliminated. The determination condition is derived again from the remaining data, and the data outside this condition areeliminated. This is repeated until there are no data outside the determination condition. The eliminated data areconsidered to exhibit a shape change. By applying this method to mega photovoltaic systems, it is possible to determine
the shape change of their I–V characteristics.

Keywords： PV System, Shape Change Detection Method, I-V Characteristic, Fill Factor(FF)キーワード：PV システム，形状変化検出法，I-V 特性，曲線因子(FF)

保守点検を行い，速やかに不具合の状況を把握する必要が1.

はじめにある. そうした経緯を踏まえ，複数の団体から，適切な保守点検を促すことを目的として，保守点検ガイドラインが近年，太陽光発電システム（以下，PVS）の普及が急速提案されている (3,4). ガイドラインには様々な保守点検項に進んだ一方で，モジュールの品質や施工の問題など様々目や方法が示されており，そのうちのひとつに想定されるな要因によってトラブルや不具合の事例が報告されるよう正常な I-V 特性から形状変化を目視で確認して判定する診になっている(1,2). PVS の安全性を確保する為には定期的な*1 名城大学大学院*1 Graduate School of Science and Engineering, Meijo Univerity,

理工学研究科大学院生(〒468-8502 名古屋市天白区塩釜口 1-501)

1-501 Shiogamaguchi, Tenpaku-ku, Nagoya 468-8502, Japan‡e-mail：140442141@ccalumni.meijo-u.ac.jp‡e-mail：140442141@ccalumni.meijo-u.ac.jp

現在*2 Professor, Science and Engineering, Meijo Univerity

株式会社トーエネック*2 名城大学理工学部*3 TOENEC CORPORATION

勤務教授*3 株式会社トーエネック

Received: 3rd February 2020, Accepted: 24th May 2020

(原稿受付：2020 年 2 月 3 日，受理日：2020 年 5 月 24 日)－ 64 －太エネ258-研究論文

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Study on Shape Change Detection Method of PV String I-V Characteristics

断方法がある. 屋外で測定する I-V 特性はすでに JIS 規格に規定されており(5,6)，不具合診断法の一つ(7-12)として一般的に広く推奨されている.この方法はメガソーラのようなストリング数の多い設備ではすべてのストリングを判定するのに時間がかかること, I-V 特性の形状変化が僅かである
場合に誤判定の可能性があること等, 改善の余地がある.
筆者らは I-V 特性の形状変化を数値によって判定することで効率的かつ正確な I-V 特性診断の普及を目指している.
以前に筆者らの一部は，形状変化の適切な判定方法として，I-V 特性を曲線因子(FF)で数値化し，区間推定によって統(a)Irradiance計的に判定基準を設ける方法を提案した(13). その結果，目視では判定の難しい僅かな形状変化を FF から判別可能であることが明らかとなった. しかしながら，この方法は統計的な判定基準を設けるために判定対象の PV アレイの正常時におけるデータ(FF，日射強度，モジュール温度)を予め収集する必要があった. 一般の PVS において判定の対象とする PV アレイの正常時のデータを予め用意することは難しく，運用を考えると実用的な診断方法とは言い難い.
本稿では，より実用的な診断手法とするために予め正常

図1

2.1

日射強度とモジュール温度の推定

日射強度，モジュール温度の推定

本手法は必要となる測定対象（ストリング）の日射強度，モジュール温度をそれぞれ I-V 特性（短絡電流：Isc(A)，開放電圧：Voc(V)）から推定して算出する(14). これによって同時に日射強度とモジュール温度の計測の必要がなく，効率的かつ迅速なデータ収集が可能となる.
日射強度は Isc に比例すると仮定し式（1）より推定する.

時のデータを収集する必要がない手法について提案する．
また，実際に稼働している大規模なシステム(メガソーラ)

𝐼𝐼𝐼𝐼

𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 = sc ∙ 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼0
𝐼𝐼𝐼𝐼scrに適用し，検討を行ったので，その結果を報告する.

2.

(b)Temperature

Fig.1 Estimation of irradiance and module temperature(kW/m2 )(1)

Irr:推定日射強度(kW/m2)，Irr0::基準日射強度(1kW/m2)，Iscr:

I-V 特性を用いた判定

公称短絡電流(A), である.モジュール温度は JIS 8920 に基保守点検時の I-V 特性の形状変化の判定は計測した I-Vづき，式(2)より推定する.

特性を目視で 1 つずつ判定する他なく，メガソーラのよう𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 =な大規模システムの場合，大量の I-V 特性についてその形状変化を判定するのに時間がかかる． また, I-V 特性の僅𝐴𝐴𝐴𝐴1 + 𝐴𝐴𝐴𝐴2 × 273
1 − 𝐴𝐴𝐴𝐴2

ただし，(℃)(2)

かな形状変化から異常を判別する必要があるので誤判定の可能性も高い. そこで本論文では，回帰式を用いて推定さ𝐴𝐴𝐴𝐴1 = 25 +れる FF 値と実測値の FF 値とを比較することで，形状が変化している I-V 特性を検出する方法を提案する. 本論文

𝐼𝐼𝐼𝐼𝑛𝑛𝑛𝑛 × 𝑘𝑘𝑘𝑘
× 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑠𝑠𝑠𝑠 × 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 𝑙 sc �𝑞𝑞𝑞𝑞
𝐼𝐼𝐼𝐼scr
𝐴𝐴𝐴𝐴2 =𝛽𝛽𝛽𝛽における判定対象はそれぞれ異なるメガソーラＡ（257 ストリング構成），メガソーラＢ（418 ストリング構成）の 2サイトとする.
本論文で提案の手法はメガソーラの点検に利用されることを前提にしている. したがって, 以下の条件を満たすものとする. ①本論文の対象はメガソーラの保守点検作業に利用することを目的にしているので，ストリング単位で大Temp:推定温度(℃)， Vocr:公称開放電圧(V)， 𝛽𝛽𝛽𝛽:電圧の温度係数(V/℃)，k:ボルツマン定数，q:素電荷(C)，n:ダイオード特性因子，ns:セルの直列数である．本論文では，ダイオード特性因子は理想ダイオードを仮定し n =1 とする.

量の I-V 特性を計測している.②本論文ではメガソーラの保評価対象のシステムはモジュールを 12 直列 4 並列に結守点検を想定しており，大量のモジュールが同時に不具合線した 3kW の PV アレイを用いた．日射強度, モジュールを起こすことはないと考えている．したがって，対象とし温度, I-V 特性は 2009 年 1 年間の 11 時~13 時の時間帯に 5たメガソーラの中で形状の変化した I-V 特性を示すストリ分間隔で計測した. Fig. 1(a)に日射強度の推定結果，Fig. 1(b)ングの数は少数である. ③ストリングの I-V 特性はストリにモジュール温度の推定結果を示す. ここで，横軸が実測ング内の一部のモジュールに不具合が発生していてもスト値，縦軸が推定値である. 多少のばらつきは見られるもの

リングの Isc(A)と Voc(V)は正常であることが多い. したがの，Irr>0.30[kW/m2]で日射の二乗平均平方根誤差(RMSE)はって，本論文では I-V 特性に形状変化の判定だけを取り扱

0.009[kW/m2]，温度の RMSE は 0.98[℃]となっており，比較う．Isc と Voc の判定は別の機会に検討する． ④日射強度的高い推定精度が得られていることが分かる.

が 0.3kW/㎡以上ある
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𝑉𝑉𝑉𝑉oc − 𝑉𝑉𝑉𝑉ocr,𝛽𝛽𝛽𝛽

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Tomonori YAMADA, Sanshiro YAMANAKA, Yasuhiro AOYAMA, Yuki NISHIDO and Hiroshi KOBAYASHI

Table1 Coefficients at stage(c) in Fig. 2
表 1 図 2(c)における係数(c)

2. 2

a1

a2

b1

b2

c

-0.0119-0.0190.00462-0.00006

0.679

判定条件

本手法は I-V 特性を FF によって数値化し，回帰式から推定した値と実測値を比較することで I-V 特性の形状変化を判定する手法である. I-V 特性に形状変化があると FF 値が低下するという特性を利用している(11,12). FF は I-V 特性の最大出力を開放電圧と短絡電流の積で除した値である.
FF の算出式を（3）に示す.
FF =V pm ⋅ I pm
Voc ⋅ I sc(3)

ここで，Voc：開放電圧(V)，Isc：短絡電流(A)，Vpm：最大出力動作電圧(V)，Ipm：最大出力動作電流(A)である.
測定した全 I-V 特性データについて Irr，Temp を説明変数, FF を目的変数とする関数(FFest)を求める必要がある.
一般に未知の関数に対してマクローリン展開可能であると仮定して多項式で近似することが多い. 筆者らの一部は以前の論文(13)で Irr, T emp と FF の関係を 1 次と 2 次の重回帰式を使って精度を比較したところ 2 次の重回帰式の方が精度が良くなることを報告している. したがって，本論文では
Irr, T emp と FF の関係を式(4)に示すように 2 次の項まで取り近似式とする.
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑒𝑒𝑒𝑒𝑠𝑠𝑠𝑠𝑒𝑒𝑒𝑒 = 𝑎𝑎𝑎𝑎1 𝐼𝐼𝐼𝐼𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 + 𝑎𝑎𝑎𝑎2 𝐼𝐼𝐼𝐼𝑟𝑟𝑟𝑟2𝑟𝑟𝑟𝑟 + 𝑏𝑏𝑏𝑏1 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 + 𝑏𝑏𝑏𝑏2 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑒𝑒𝑒𝑒2𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 + 𝑐𝑐𝑐𝑐

Fig.2 Process of correcting the threshold of FF values
図2FF 値の回帰式補正過程

データで回帰式を再算出する. この作業を収束するまで(4)

すなわち, Irr, Temp を説明変数, FF を目的変数とした重回帰式 FFest を求めることになる.

式(3)の実測値から求めた FF と式(4)から推定した FFestの関係から RMSE を求め，(式(6)に基づいて除外されるデータがなくなるまで)繰り返すことで正確な回帰式を算出することが可能になる.

メガソーラＡについて回帰式 FFest を求める手順を Fig. 2 に示す. また，最終的な回帰式(式(4))の係数を表 1 に示す．誤差がなければ収束した段階で FFest=FF の関係が成立する.
図中(a)は全データを使用した場合で不具合モジュールが𝑛𝑛𝑛𝑛(5)𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑒𝑒𝑒𝑒𝑠𝑠𝑠𝑠𝑒𝑒𝑒𝑒 − 3 ∙ 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 ≤ 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 ≤ 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑒𝑒𝑒𝑒𝑠𝑠𝑠𝑠𝑒𝑒𝑒𝑒 + 3 ∙ 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅(6)

この時，式(6)から逸脱したデータを取り除く． (b)はこの回帰式 FFest は形状変化が見られない正常な I-V 特性のの範囲が小さくなっていることが分かる. しかし，まだ式𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖

式(6)を判定条件とする.

変化があるとみなす.
FF から導く必要がある. 現場で測定した I-V 特性には形状が変化し FF 値が低下しているデータが含まれているため正確な回帰式を算出できないという問題が起こる. そこで，形状変化を含んだ全データを用いて算出した FF の回帰式を修正する必要がある．最初に形状変化を含んだ全データの FF の回帰式から得られた FFest と FF の関係を式(6)で判定し，式(6)の条件を満たさないデータを取り除き，残った
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きく逸 脱す るデー タが 存在 する( 点線 枠で 示す．) のでRMSE は大きくなる. 式(6)の範囲から逸脱したデータを取り除き，残ったデータを使って再度重回帰曲線を求める．

ここで，式(6)の範囲から外れたデータを I-V 特性に形状

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あるストリングでは FF が低下し FFest=FF の関係から大1𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = � �(𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑒𝑒𝑒𝑒𝑠𝑠𝑠𝑠𝑒𝑒𝑒𝑒𝑖𝑖𝑖𝑖 )2
𝑛𝑛𝑛𝑛

作業を 2 回繰り返した後，(c)は 10 回繰り返した結果である. 2 回繰り返した Fig.2 (b)では，ばらつきが小さく，式(6)(6)の範囲外のデータが数点存在している. Fig.2 (c)は，除外データがなくなるまで繰り返しを行った結果である. (c)では除外データがないので RMSE が小さくなり, FFest=FF の関係に近づく. したがって, 表 1(c)に示した係数が正常なI-V 特性による重回帰曲線となる. 最終的に算出した回帰式 FFest と式(6)を用いてメガソーラＡにて計測した全データの形状変化を判定する. これをメガソーラＢでも行う.

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Study on Shape Change Detection Method of PV String I-V Characteristics

Table2

Classification of I-V characteristics
表2I-V 特性の分類

The number ofClassification

Site A

Site Bguidelines○225381No shape change△920

Unknown✕

2317

Shape change
Fig.3 Examples of classification of I-V characteristics

2.3

目視による I-V 特性の分類

図3

現在, 実運用されているメガソーラのサイトにおける点検作業ではストリング単位の I-V 特性を計測し,形状変化を目視で判定しモジュールの不具合を検知する手法が推奨されている. 本論文では I-V 特性の形状変化を数値化し迅速かつ正確な判定方法を提案するものである．そこで, 両

I-V 特性の分類例しているとは限らず，目視で判定できない形状変化を含んでいる可能性がある. また，「△」や「✕」に分類された IV 特性についても，実際に形状変化が発生しているとは限らず，計測中の急激な日射変動などによって異常な計測が行われたデータを含んでいる可能性がある.

者の判定結果を比較するために本節ではメガソーラサイトで計測した I-V 特性について目視で形状変化を判定した.
今回は筆者らが目視によって 3 段階に判定した. Fig.3

3.に判定の目安を示す. Table2 に判定後のデータ数を示す.
表中「△」は目視では判定があいまいな I-V 特性である．
ただし，「○」と分類された I-V 特性は，必ずしも正常動作FF による I-V 特性の判定

Table3, Fig.4 にメガソーラＡ，Table4, Fig.5 にメガソーラ
Ｂにて FF を用いたストリング I-V 特性の本提案手法による形状変化判定の結果を示す. Fig.4, 5 どちらのグラフもTable3 Comparison result with visual evaluation

Table4Comparison result with visual evaluation(Mega SolarA)
表3(Mega SolarB)

目視判定との比較結果（メガソーラ A）
All data

FF Normal

表4

FF

目視判定との比較結果（メガソーラ B）
All data

FF Normal

AbnormalAbnormal

○225

212

13○381

3765△

909△20137×

23023×17116Fig.4 Stastical evaluation of FF values of I-V

Fig.5 Stastical evaluation of FF values of I-V

characteristics(Mega Solar A)

characteristics(Mega Solar B)

I-V 特性による FF 値の統計的判定

図4

図5Vol.46. No.4

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I-V 特性による FF 値の統計的判定(メガソーラ B)(メガソーラ A)

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FF

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山田・山中・青山・西戸・小林

トリングの状態(I-V 特性，熱画像)が分かる一例を Fig.6(a),Fig.6(b)に示す. 目視では正常に見える I-V 特性であり「○」と判定したが，実際には目視では判定が困難な僅かな形状変化が存在し FF 値が低下していた. その FF 値が低下しているストリングの熱画像を見てみると部分的な発熱が確認でき(図中破線枠内)，ガラス割れモジュールを有するストリングであることが判明した. これらの結果から，FF を用いた統計手法による判定法は，目視による判定法と同等もしくはそれ以上の精度で判定が可能であることがわかる.

4.

不具合を模擬したストリングの判定
前章で予め正常なデータが必要のない I-V 特性の形状変化検出手法について，実際に稼働している二つの異なる(a)I-V characteristics

メガソーラを対象に検討した．その結果，提案の手法では目視で判断に困る「△」についても分類を行っているが，正しく分類できているのか検証できていない．

FF 0.699

そこで，本章では前章とは異なる PVS でわずかの形状変Threshold 0.721-0.740

化を模擬したストリングの I-V 特性について形状変化の判定の可能性を検証した.
4.1

判定対象及び測定条件

判定対象のシステムは，多結晶モジュールで構成された長期稼働している 3kW の PV アレイ(12 直列 4 並列)である．屋外で自動計測した 2009 年の 1 年間(周囲の影の影響を受けない 11 時～13 時の時間帯に限定し，5 分間隔で計(b)Fig.6

Thermal image測を行った. また，2 章でも述べたように 0.3kw/m2 以下の低日射領域を除外した.)の正常な I-V 特性のデータに遮光Example of different results between visualand numerical evaluation
図 6 目視と数値判定で結果の異なる例

Shaded cell

Module1 cluster

Module横軸に FFest（期待値），縦軸に FF （実測値）をとっている．図中の黒線は式(6)の範囲を示している. Table3 で全デ12 series

ータ 257 個のうち判定があいまいなデータ「△」が 9 個(3.50%)ある. また, Table4 では 418 個中判定があいまい

4 string

なデータが 20 個(4.78%)ある. Fig.4 の結果をみると，目視で「△」「×」と判定されたデータの FF は式(6)の範囲を逸脱しており，全てが範囲外，つまり I-V 特性の形状に変化ありとみなせた. 一方「○」のデータの殆どは式(6)の範囲

Fig. 7 Schematic diagram of shaded array (1 cluster).
図 7 遮光されたアレイの模式図内であり，形状に変化なしとみなせた.目視による形状変化（1 クラスタ遮光）の判定と本提案の判定方法がほぼ一致すること, 目視では判定があいまいだった「△」も本提案の判定方法では必ずどちらかに分類されることがわかる. ただし，この結果からは「△」の分類が正しく判定された結果なのかはわからない(これに関しては 4 章で検討する.)．

Fig.5 の結果からも多少の誤差はあるものの，「△」「×」と判定した多くのデータの FF 値は低下しており，式(6)の範囲外であることがわかる.
Table3 を見ると「○」のデータにおいて 225 個中 13 個

Fig. 8I-V characteristics of shaded array.

が形状変化ありと判定された.その中のデータで，実際のス

図8

遮光されたアレイの I-V 特性

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Study on Shape Change Detection Method of PV String I-V Characteristics

5.

まとめ

太陽電池アレイの保守点検方法の一つに I-V 特性の形状変化を判定する方法がある. この方法は I-V 特性の形状変化を目視で判定する方法である. しかしながら，この方法はメガソーラのようなストリング数の多い設備では判定に時間がかかること, I-V 特性の形状変化が僅かである場合に誤判定の可能性があること等, 改善の余地がある. 本論文
では，I-V 特性の FF に注目して統計的手法によって I-V 特性の形状変化を判定する方法を提案した. また，この方法を使って形状変化した I-V 特性を精度よく判定できた. 以
下に得られた結果をまとめる.
（1）太陽電池の日射強度とモジュール温度は I-V 特性の短絡電流と開放電圧から推定した値とほぼ一致する.
（2）正常な形状をした I-V 特性であれば計測から得られた

Fig. 9
Stastical evaluation of
FF values of I-V characteristics (PV array)
図9

FF と重回帰曲線から推定された FFest の関係は式(6)を満I-V 特性による FF 値の統計的判定（PV array）

たす.
（3）FF と日射強度・モジュール温度との関係から重回帰Table5曲線を求め, 式(6)により範囲外のデータを除去する. 残っFF value evaluation result of shielded array
表5たデータについて再度重回帰曲線を求める. これを収束す遮光したアレイの FF 値判定結果るまで繰り返すと RMSE の小さい正常なデータによる重回帰曲線となる.
（4）FF と FFest との誤差から式(6)により除外データを抽出する. 抽出されたデータは I-V 特性の形状が変化したデータとみなしてよい.

率 80%の遮光フィルムを貼り付け，形状の変化した I-V 特性を混在させ，その中から形状の変化した I-V 特性の検出

本論文で提案する手法はメガソーラサイトでの点検作業を試みる．遮光フィルムは 1 クラスタに対して 5 枚貼り付に活用することを想定している. メガソーラサイトにおいけた. 遮光した場合の模式図を Fig.7 に示す. また，遮光してストリング単位で I-V 特性を計測し, パソコンに収集すたアレイの I-V 特性の一部を Fig.8 に示す. 目視では遮光しる.

筆者らはパソコン内にあらかじめ本提案に基づいたたアレイのＩ-V 特性は正常状態と比べても変化は確認で判定プログラムを用意し, 得られた I-V 特性を測定現場できない. つまり，1 クラスタを遮光した I-V 特性の形状変化直ちに判定する流れを考えている. この方法は計測した I-は極めて小さく，目視で形状変化を判別することが難しい.

V 特性について直ちに判定結果が得られるので形状変形が4. 2認められたストリングについては直ちに詳細点検をするこ

判定結果

Fig.9 に PV アレイにて FF を用いた I-V 特性の判定結果を示す. グラフの横軸を，FFest（期待値），縦軸に FF をととが可能になる. ただし, 本提案の手法のプログラム化はまだ行っていないので, 今後の課題としたい.っており，黒線で式(6)の範囲を示している. ここで，今回用いた回帰式，式(6)の範囲は初期状態からそれぞれ繰り返6.

謝辞

し工程を 8 回行い収束したデータを用いている. また，判定結果を表にまとめたものを Table5 に示す. 1 クラスタを終わりに，今回検討に用いたメガソーラの分析結果は名城遮光した場合の FF 値は低下が見られ，１つのデータを除

大学卒業生である石戸谷有我氏の成果を一部活用しており，いてすべてを形状の変化した I-V 特性として検出できた.

ここに謝意を表す.

したがって，目視では確認が困難である１クラスタを遮光した I-V 特性の検出は可能である. しかし，正常な PVS で7.

参考文献計測した I-V 特性においても多くが範囲内に収まり正常とみなせた一方，範囲外に少数のデータがあることが確認された. これは，I-V 特性の計測中に急激な日射変動の影響から正確に測定ができていなかったため測定誤差が生じたと考えられる.

Vol.46. No.4

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1) 加藤和彦，太陽光発電システムの不具合事例ファイル，8-14(2010)，日刊工業新聞社，東京.
2) 消費者安全調査委員会，消費者安全法第 23 条第 1 項の規定に基づく事故等原因調査報告書，10-12 (2019).
3) JEMA, JPEA，太陽光発電システム保守点検ガイドライン，45-65(2016).

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太陽エネルギー

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10:10:31山田・山中・青山・西戸・小林

4) 日本太陽エネルギー学会，太陽光発電システムの定期点検及び不具合調査に関するガイドラインについての報告書，(2016).
5) JIS C 8919，結晶系太陽電池セル・モジュール屋外測定方法，(1995-1).
6) JIS C 8953，太陽電池アレイ出力のオンサイト測定方法，(19937).
7) 大内雅之，太陽電池モジュールの検査方法と不具合事例，電気設備学会誌，37 (6)，346-349 (2017).
8) U. Tsuno, Measurement of Current-Voltage Characteristics for
Photovoltaic Strings and Modules -Overview and Current Issue, SolarEnergy, 44(3), 7-14, (2018).
9) T. Oheda, Meaning of Outdoor I-V curve Measurement from aViewpointof a PV Module Supplie, Solar Energy, 44(3), 15-18, (2018).
10) M. Ohuchi, Actual Situation of Outdoor I-V Curve Measurement -A
Report from a Field Enginear, Solar Energy, 44(3), 25-30, (2018).
11) 太陽光発電技術研究組合, 太陽光発電システム保守点検のための屋外環境下における I-V 特性測定ガイドライン, 1-14 (2016).
12) Y. Ikeda, Introduction of Guideline of the Method of Outdoor I-V
Curve Measurement for PV System Safety Maintenance, Solar Energy,
44 (3), 19-23, (2018).
13) Y. Ishitoya, S. Yamanaka, Y. Aoyama, Y. Nishido, H. Kobayashi,
Failure Evaluation Method PV Array using I-V Characteristics Evaluation Method using FF-, Solar Energy, 44 (1), 71-77, (2018).
14) Y. Ishitoya, N. Kamiya, S. Yamanaka, Y. Aoyama, Y. Nishido,

H. Kobayashi, Study on the Failure Evaluation of PV Systemusing I-V Characteristics -Diagnosis Method not to need
Irradiance and Module Temperature-, JSES/JSWS Joint
Conference (2016), 301-304, Ehime, Japan.

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