JP2018084421A - 太陽光発電監視装置及び太陽光発電監視方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】太陽電池モジュール表面の汚れの影響を排除して、従来に比べて高い精度で太陽光発電設備の異常を診断する監視装置及び監視方法を提供する。【解決手段】太陽電池ストリング１１から出力される電流値及び電圧値と太陽電池ストリング１１へ入射する日射量に基づいて算出した発電効率が基準値を下回ったとき、太陽電池ストリング１１を異常と判断する太陽光発電監視装置２０であって、基準値設定期間において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータを用いて算出した日毎の発電効率を温度帯域で層別し、温度帯域毎に基準値を設定する基準値設定部２１と、基準値設定期間経過後において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータから温度帯域が最も高い発電データを抽出して算出した１日の平均発電効率を、該平均発電効率と同じ温度帯域の基準値と比較する異常判断部２２とを備えている。【選択図】図１
Description
本発明は、太陽光発電監視装置及び太陽光発電監視方法に関する。
近年、化石燃料の枯渇に加えて地球温暖化等の地球環境問題が深刻化していることから、クリーンエネルギーである太陽光発電が注目されている。太陽光発電では、複数の太陽電池（セル）を並べてパネル状に形成した太陽電池パネル（太陽電池モジュール）が使用される。
大規模な太陽光発電設備では、複数の太陽電池モジュールが直列に接続されて太陽電池ストリングを構成し、複数の太陽電池ストリングがパワーコンディショナーに並列に接続されている。パワーコンディショナーは、太陽電池モジュールで発電した直流電流を交流電流に変換すると共に、太陽電池モジュールから得られる電力を常に最大値に維持する。
電流値や発電量などの発電に関する各種データは、リアルタイムで監視サーバーへ送られる。監視サーバーは、パワーコンディショナーや太陽電池ストリング等の発電設備全体の発電状況を監視し、異常が発生した場合、太陽光発電設備管理者へ通知する。
例えば特許文献１には、単位時間毎の平均発電量を算出し、単位面積あたりに換算した平均発電量を平均日射量で除算して変換効率を求め、日別変換効率データを生成する変換効率生成部と、所定期間の日別変換効率データに基づき、所定の気温帯域毎に平均変換効率を算出し、算出された平均変換効率に変動幅を加味し、経年劣化係数を乗じて気温帯域毎の劣化判断の判定値とし、気温帯域別データを生成する判定値生成部と、所定期間に対応する劣化診断対応期間における日別変換効率データに基づき、単位時間毎に平均気温が所定の気温帯域に該当する場合、変換効率が判定値以下であるか否かを判定し、判定値以下である場合太陽電池パネルの劣化がある旨を出力装置に出力する劣化診断部とを備える太陽電池劣化診断装置が開示されている。
また、特許文献２には、太陽光発電パネルが発電した電力量を用いて発電効率を算出する発電効率算出部と、日射量と太陽光発電パネルのパネル温度を用いて発電効率の理想値を算出し、発電効率算出部で算出した発電効率と理想値との比を理想度として算出する理想度算出部と、理想度が経時的に低下しているか否かを判定する判定部とを有する太陽光発電管理装置が開示されている。
特許文献１記載の技術では、判定値算出時に太陽電池モジュール表面の汚れの影響を考慮していないため、太陽電池モジュールが本来有している発電能力に比べて判定値が低く評価される可能性がある。その結果、太陽電池モジュールに劣化や故障が発生しても異常と判定されず、異常の発見が遅れるおそれがある。
一方、特許文献２記載の技術では、理想度の経時的な推移に基づく解析に時間を要するため、太陽電池モジュールの破損などの突発的な故障に対する判断の遅れが懸念される。
一方、特許文献２記載の技術では、理想度の経時的な推移に基づく解析に時間を要するため、太陽電池モジュールの破損などの突発的な故障に対する判断の遅れが懸念される。
本発明はかかる事情に鑑みてなされたもので、太陽電池モジュール表面の汚れの影響を排除して、従来に比べて高い精度で太陽光発電設備の異常を診断する監視装置及び監視方法を提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、第１の発明は、太陽電池ストリングの電流値及び電圧値と太陽電池ストリングへ入射する日射量より算出した単位日射量当たりの発電量を太陽電池ストリングの定格出力で除した発電効率を基準値と比較し、前記発電効率が前記基準値を下回ったとき、該太陽電池ストリングを異常と判断する太陽光発電監視装置であって、
基準値設定期間において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータを用いて算出した日毎の発電効率を温度帯域で層別し、温度帯域毎に発電効率の平均値に変動幅を加味して前記基準値を設定する基準値設定部と、
前記基準値設定期間経過後において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータから温度帯域が最も高い発電データを抽出して算出した１日の平均発電効率を前記発電効率として、該平均発電効率と同じ温度帯域の前記基準値と比較する異常判断部とを備えることを特徴としている。
基準値設定期間において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータを用いて算出した日毎の発電効率を温度帯域で層別し、温度帯域毎に発電効率の平均値に変動幅を加味して前記基準値を設定する基準値設定部と、
前記基準値設定期間経過後において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータから温度帯域が最も高い発電データを抽出して算出した１日の平均発電効率を前記発電効率として、該平均発電効率と同じ温度帯域の前記基準値と比較する異常判断部とを備えることを特徴としている。
また、第２の発明は、太陽電池ストリングの電流値及び電圧値と太陽電池ストリングへ入射する日射量より算出した単位日射量当たりの発電量を太陽電池ストリングの定格出力で除した発電効率を基準値と比較し、前記発電効率が前記基準値を下回ったとき、該太陽電池ストリングを異常と判断する太陽光発電監視方法であって、
基準値設定期間において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータを用いて算出した日毎の発電効率を温度帯域で層別し、温度帯域毎に発電効率の平均値に変動幅を加味して前記基準値を設定する基準値設定ステップと、
前記基準値設定期間経過後において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータから温度帯域が最も高い発電データを抽出して算出した１日の平均発電効率を前記発電効率として、該平均発電効率と同じ温度帯域の前記基準値と比較する異常判断ステップとを備えることを特徴としている。
基準値設定期間において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータを用いて算出した日毎の発電効率を温度帯域で層別し、温度帯域毎に発電効率の平均値に変動幅を加味して前記基準値を設定する基準値設定ステップと、
前記基準値設定期間経過後において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータから温度帯域が最も高い発電データを抽出して算出した１日の平均発電効率を前記発電効率として、該平均発電効率と同じ温度帯域の前記基準値と比較する異常判断ステップとを備えることを特徴としている。
本発明では、太陽電池モジュール表面の汚れによって太陽光発電設備の診断精度が低下するのを防ぐため、一定量以上の降雨によって太陽電池モジュール表面が洗浄された状態時の発電効率及び基準値を算出して太陽光発電設備の診断に使用する。
本発明では、太陽電池モジュール表面の汚れの影響を排除するため、一定量以上の降雨後の設定日数以内のデータを用いて発電効率及び基準値を算出し、太陽光発電設備の診断に使用する。これにより、従来に比べて高い精度で太陽光発電設備の異常を診断することができる。
続いて、添付した図面を参照しつつ、本発明を具体化した実施の形態について説明し、本発明の理解に供する。
本発明の一実施の形態における太陽光発電システム１０の構成図を図１に示す。
太陽光発電システム１０は、太陽光を受光して発電する太陽光発電設備と、太陽光発電設備の発電状況を監視し、太陽光発電設備の異常を診断する監視設備とを備えている。
太陽光発電システム１０は、太陽光を受光して発電する太陽光発電設備と、太陽光発電設備の発電状況を監視し、太陽光発電設備の異常を診断する監視設備とを備えている。
太陽光発電設備は、それぞれ複数の太陽電池モジュール（図示省略）が直列に接続された複数の太陽電池ストリング１１と、各太陽電池ストリング１１で発電した電流を集積する接続箱１２、並びに接続箱１２の電流を集積する集電箱１３と、集電箱１３の電流を集積するパワーコンディショナー１４とを備えている。
パワーコンディショナー１４は、前述したように、太陽電池ストリング１１で発電した直流電流を交流電流に変換すると共に、太陽電池ストリング１１から得られる電力を常に最大値に維持する。太陽光発電設備で生じた電力はパワーコンディショナー１４を経由して変電設備に送られる。
パワーコンディショナー１４は、前述したように、太陽電池ストリング１１で発電した直流電流を交流電流に変換すると共に、太陽電池ストリング１１から得られる電力を常に最大値に維持する。太陽光発電設備で生じた電力はパワーコンディショナー１４を経由して変電設備に送られる。
監視設備は、太陽電池ストリング１１の温度を測定する熱電対１５や、太陽光発電設備が設置されているサイトの日射量を測定する日射計１６などの測定装置と、各太陽電池ストリング１１の電流値、電圧値、温度とサイトの日射量を１分毎に保存する記憶装置１７と、太陽光発電設備の異常の有無を判断する太陽光発電監視装置２０とを備えている。記憶装置１７と太陽光発電監視装置２０とはインターネット１８を介して接続されている。
なお、記憶装置１７にはデータロガーやパーソナルコンピュータ、太陽光発電監視装置２０にはパーソナルコンピュータを使用することができる。
なお、記憶装置１７にはデータロガーやパーソナルコンピュータ、太陽光発電監視装置２０にはパーソナルコンピュータを使用することができる。
太陽光発電監視装置２０は、太陽電池ストリング１１の電流値及び電圧値と太陽電池ストリング１１へ入射する日射量より算出した単位日射量当たりの発電量を太陽電池ストリング１１の定格出力で除した発電効率を基準値と比較し、発電効率が基準値を下回ったとき、当該太陽電池ストリング１１を異常と判断する。
太陽光発電監視装置２０は基準値設定部２１と異常判断部２２とを有している。
基準値設定部２１は、基準値設定期間において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータを用いて算出した日毎の発電効率を温度帯域で層別し、温度帯域毎に発電効率の平均値に変動幅を加味して基準値を設定する。なお、基準値は太陽電池ストリング１１ごとに設定される。
異常判断部２２は、基準値設定期間経過後において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータから温度帯域が最も高い発電データを抽出して算出した１日の平均発電効率を、当該平均発電効率と同じ温度帯域の基準値と比較し、基準値を下回ったとき、当該太陽電池ストリング１１を異常と判断する。
基準値設定部２１は、基準値設定期間において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータを用いて算出した日毎の発電効率を温度帯域で層別し、温度帯域毎に発電効率の平均値に変動幅を加味して基準値を設定する。なお、基準値は太陽電池ストリング１１ごとに設定される。
異常判断部２２は、基準値設定期間経過後において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータから温度帯域が最も高い発電データを抽出して算出した１日の平均発電効率を、当該平均発電効率と同じ温度帯域の基準値と比較し、基準値を下回ったとき、当該太陽電池ストリング１１を異常と判断する。
次に、上記構成を有する太陽光発電監視装置２０によって、各太陽電池ストリング１１に対して実施される太陽光発電監視プロセス（方法）について詳細に説明する。
［基準値の設定］
基準値設定部２１で実施されるプロセス（基準値設定ステップ）を図２のフロー図を用いて説明する。
なお、基準値設定期間は、太陽光発電システム１０が稼動を開始した最初の１年間とする。
［基準値の設定］
基準値設定部２１で実施されるプロセス（基準値設定ステップ）を図２のフロー図を用いて説明する。
なお、基準値設定期間は、太陽光発電システム１０が稼動を開始した最初の１年間とする。
（１）太陽光発電設備が設置されているサイトに最も近い観測地点の降雨量データを、気象庁のホームページ（ＨＰ）から取得する（ＳＴ１１）。
（２）降雨量６ｍｍ／ｈ（設定値）以上の降雨量を記録した日以後の４日（設定日数）以内のデータを記憶装置１７から抽出する（ＳＴ１２）。抽出データは、対象日における太陽電池ストリング１１の電流値、電圧値、温度、並びにサイトの日射量である。
（２）降雨量６ｍｍ／ｈ（設定値）以上の降雨量を記録した日以後の４日（設定日数）以内のデータを記憶装置１７から抽出する（ＳＴ１２）。抽出データは、対象日における太陽電池ストリング１１の電流値、電圧値、温度、並びにサイトの日射量である。
（３）精度の高い異常診断を行うためには、ばらつきの小さい安定した発電データが必要である。そのため、抽出したデータから作成した発電量グラフを用いて、安定した発電データであるかどうか確認する。図３（Ａ）に示すように、発電量グラフが綺麗な放物線を描いている場合、安定した発電データとみなし、図３（Ｂ）に示すように、発電量グラフが不規則に変化している場合、不安定な発電データとみなす。なお、安定した発電データか否かの判断は、太陽電池ストリング１１全体が正常に発電していると考えられる９：００〜１５：００のデータを用いて行う。
安定した発電データではない場合（ＳＴ１３）、ＳＴ１２に戻る。
安定した発電データではない場合（ＳＴ１３）、ＳＴ１２に戻る。
（４）安定した発電データである場合（ＳＴ１３）、当該日のデータを温度帯域で層別し、最大温度帯域のデータを抽出する（ＳＴ１４）。最大温度帯域のデータには、電流値、電圧値、日射量のばらつきが小さいデータが多く含まれている。
なお、温度帯域は、例えば、３０℃〜３５℃、３５℃〜４０℃、…、５０℃〜５５℃、５５℃〜６０℃のように、５℃ごと層別されている。
なお、温度帯域は、例えば、３０℃〜３５℃、３５℃〜４０℃、…、５０℃〜５５℃、５５℃〜６０℃のように、５℃ごと層別されている。
（５）抽出したデータから、日射量の低下による発電効率の異常値を示したデータや不連続なデータを除外する（ＳＴ１５）。
図４（Ａ）の枠で囲んだ領域は、日射量の大幅な減少に伴って太陽電池ストリング１１の温度が低下し、データが不連続になっている領域を示している。
図４（Ｂ）の枠で囲んだ領域は、 日射量の大幅な減少に伴い、日射量と電流値にずれが生じて発電効率が異常値を示した領域である。
図４（Ｃ）の枠で囲んだ領域は、不連続なデータと発電効率の異常値を示したデータを削除したことによって１０分未満データとなった領域である。
図４（Ｄ）は、不良データを削除した日射量グラフである。
図４（Ａ）の枠で囲んだ領域は、日射量の大幅な減少に伴って太陽電池ストリング１１の温度が低下し、データが不連続になっている領域を示している。
図４（Ｂ）の枠で囲んだ領域は、 日射量の大幅な減少に伴い、日射量と電流値にずれが生じて発電効率が異常値を示した領域である。
図４（Ｃ）の枠で囲んだ領域は、不連続なデータと発電効率の異常値を示したデータを削除したことによって１０分未満データとなった領域である。
図４（Ｄ）は、不良データを削除した日射量グラフである。
（６）データ数が５０個未満の場合（ＳＴ１６）、ＳＴ１２に戻る。
（７）データ数が５０個以上の場合（ＳＴ１６）、当該データより発電効率を算出し（ＳＴ１７）、算出した発電効率を該当する温度帯域に保存する（ＳＴ１８）。例えば、冬場の発電効率では、最大温度帯域が３０℃〜３５℃付近のデータ、夏場の発電効率では、最大温度帯域が５５℃〜６０℃付近のデータとなる。
（７）データ数が５０個以上の場合（ＳＴ１６）、当該データより発電効率を算出し（ＳＴ１７）、算出した発電効率を該当する温度帯域に保存する（ＳＴ１８）。例えば、冬場の発電効率では、最大温度帯域が３０℃〜３５℃付近のデータ、夏場の発電効率では、最大温度帯域が５５℃〜６０℃付近のデータとなる。
（８）基準値設定期間である１年を経過していない場合（ＳＴ１９）、ＳＴ１１に戻って他の月日について同様の処理を行う。
（９）基準値設定期間である１年を経過した場合（ＳＴ１９）、温度帯域毎に保存されている発電効率についてその平均値を算出し、平均値に変動幅を加味して各温度帯域の基準値を設定する（ＳＴ２０）。変動幅は、−３σとする。ただし、σは発電効率の標準偏差である。
（９）基準値設定期間である１年を経過した場合（ＳＴ１９）、温度帯域毎に保存されている発電効率についてその平均値を算出し、平均値に変動幅を加味して各温度帯域の基準値を設定する（ＳＴ２０）。変動幅は、−３σとする。ただし、σは発電効率の標準偏差である。
［異常判断］
基準値設定期間である１年を経過した後に、異常判断部２２で実施されるプロセス（異常判断ステップ）を図５のフロー図を用いて説明する。
なお、気象庁ＨＰより気象データを取得（ＳＴ２１）してからデータ数≧５０個（ＳＴ２６）までのプロセスは、基準値の設定におけるＳＴ１１〜ＳＴ１６と同様なので説明を省略する。
基準値設定期間である１年を経過した後に、異常判断部２２で実施されるプロセス（異常判断ステップ）を図５のフロー図を用いて説明する。
なお、気象庁ＨＰより気象データを取得（ＳＴ２１）してからデータ数≧５０個（ＳＴ２６）までのプロセスは、基準値の設定におけるＳＴ１１〜ＳＴ１６と同様なので説明を省略する。
（１）データ数が５０個以上の場合（ＳＴ２６）、当該データについて発電効率の平均値を算出する（ＳＴ２７）。
（２）算出した１日の平均発電効率を、当該平均発電効率と同じ温度帯域の基準値と比較し（ＳＴ２８）、基準値未満である場合、基準値未満となった太陽電池ストリング１１を異常ありとして表示し（ＳＴ２９）、基準値以上である場合、異常なしとして終了する（ＳＴ３０）。
（２）算出した１日の平均発電効率を、当該平均発電効率と同じ温度帯域の基準値と比較し（ＳＴ２８）、基準値未満である場合、基準値未満となった太陽電池ストリング１１を異常ありとして表示し（ＳＴ２９）、基準値以上である場合、異常なしとして終了する（ＳＴ３０）。
以上、本発明の一実施の形態について説明してきたが、本発明は何ら上記した実施の形態に記載の構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載されている事項の範囲内で考えられるその他の実施の形態や変形例も含むものである。例えば、上記実施の形態では、設定値を降雨量６ｍｍ／ｈ、設定日数を４日、基準値の変動幅を−３σとしているが、勿論これらの数値に限定されるものではなく、例えば、降雨量を４ｍｍ／ｈ〜８ｍｍ／ｈ、設定日数を２日〜６日、変動幅を−２σ〜−３σとしてもよい。
１０：太陽光発電システム、１１：太陽電池ストリング、１２：接続箱、１３：集電箱、１４：パワーコンディショナー、１５：熱電対、１６：日射計、１７：記憶装置、１８：インターネット、２０：太陽光発電監視装置、２１：基準値設定部、２２：異常判断部
Claims (2)
- 太陽電池ストリングの電流値及び電圧値と太陽電池ストリングへ入射する日射量より算出した単位日射量当たりの発電量を太陽電池ストリングの定格出力で除した発電効率を基準値と比較し、前記発電効率が前記基準値を下回ったとき、該太陽電池ストリングを異常と判断する太陽光発電監視装置であって、
基準値設定期間において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータを用いて算出した日毎の発電効率を温度帯域で層別し、温度帯域毎に発電効率の平均値に変動幅を加味して前記基準値を設定する基準値設定部と、
前記基準値設定期間経過後において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータから温度帯域が最も高い発電データを抽出して算出した１日の平均発電効率を前記発電効率として、該平均発電効率と同じ温度帯域の前記基準値と比較する異常判断部とを備えることを特徴とする太陽光発電監視装置。 - 太陽電池ストリングの電流値及び電圧値と太陽電池ストリングへ入射する日射量より算出した単位日射量当たりの発電量を太陽電池ストリングの定格出力で除した発電効率を基準値と比較し、前記発電効率が前記基準値を下回ったとき、該太陽電池ストリングを異常と判断する太陽光発電監視方法であって、
基準値設定期間において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータを用いて算出した日毎の発電効率を温度帯域で層別し、温度帯域毎に発電効率の平均値に変動幅を加味して前記基準値を設定する基準値設定ステップと、
前記基準値設定期間経過後において、設定値以上の降雨量を記録した日以後の設定日数以内のデータから温度帯域が最も高い発電データを抽出して算出した１日の平均発電効率を前記発電効率として、該平均発電効率と同じ温度帯域の前記基準値と比較する異常判断ステップとを備えることを特徴とする太陽光発電監視方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021040451A (ja) * | 2019-09-04 | 2021-03-11 | 春禾科技股▲分▼有限公司 | ソーラー装置の発電エフィシェンシーの異常の判断方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005340464A (ja) * | 2004-05-26 | 2005-12-08 | Sharp Corp | 太陽電池アレイ診断装置およびそれを用いた太陽光発電システム |
| JP2011216811A (ja) * | 2010-04-02 | 2011-10-27 | Sharp Corp | 太陽電池異常診断システム、太陽電池異常診断装置および太陽電池異常診断方法 |
| JP2012055090A (ja) * | 2010-09-01 | 2012-03-15 | Ntt Facilities Inc | 太陽光発電診断装置 |
| JP2015047030A (ja) * | 2013-08-29 | 2015-03-12 | 大日本印刷株式会社 | 太陽光発電管理装置、太陽光発電管理システム、太陽光発電管理方法、プログラム、記録媒体 |
| JP2016001958A (ja) * | 2014-06-12 | 2016-01-07 | 三菱電機株式会社 | 太陽光発電システム |
| JP2016019404A (ja) * | 2014-07-10 | 2016-02-01 | 三菱電機株式会社 | 故障判定装置 |
| JP2016127763A (ja) * | 2015-01-08 | 2016-07-11 | 株式会社コンテック | 太陽光発電ストリングの異常検出方法および太陽光発電ストリングの異常検出プログラム |
-
2016
- 2016-11-21 JP JP2016225865A patent/JP6393732B2/ja active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005340464A (ja) * | 2004-05-26 | 2005-12-08 | Sharp Corp | 太陽電池アレイ診断装置およびそれを用いた太陽光発電システム |
| JP2011216811A (ja) * | 2010-04-02 | 2011-10-27 | Sharp Corp | 太陽電池異常診断システム、太陽電池異常診断装置および太陽電池異常診断方法 |
| JP2012055090A (ja) * | 2010-09-01 | 2012-03-15 | Ntt Facilities Inc | 太陽光発電診断装置 |
| JP2015047030A (ja) * | 2013-08-29 | 2015-03-12 | 大日本印刷株式会社 | 太陽光発電管理装置、太陽光発電管理システム、太陽光発電管理方法、プログラム、記録媒体 |
| JP2016001958A (ja) * | 2014-06-12 | 2016-01-07 | 三菱電機株式会社 | 太陽光発電システム |
| JP2016019404A (ja) * | 2014-07-10 | 2016-02-01 | 三菱電機株式会社 | 故障判定装置 |
| JP2016127763A (ja) * | 2015-01-08 | 2016-07-11 | 株式会社コンテック | 太陽光発電ストリングの異常検出方法および太陽光発電ストリングの異常検出プログラム |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021040451A (ja) * | 2019-09-04 | 2021-03-11 | 春禾科技股▲分▼有限公司 | ソーラー装置の発電エフィシェンシーの異常の判断方法 |
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