JP5746098B2 - Deterioration diagnosis device for power generation system using natural energy - Google Patents

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Description

本発明は、自然エネルギーを利用して電力を発電する発電システムの劣化を診断する劣化診断装置に関する。   The present invention relates to a deterioration diagnosis apparatus that diagnoses deterioration of a power generation system that generates power using natural energy.

従来から、例えば、下記特許文献１に示されているような太陽光発電装置は知られている。この従来の太陽光発電装置は、複数枚の太陽電池モジュールを接続して形成した太陽電池アレイと、太陽電池アレイからの直流発電電力を交流変換する変換部を有するパワーコンディショナーと、太陽電池アレイとパワーコンディショナーとを接続する接続箱と、外部の系統電力と接続される分電盤とを直列に配置するとともに、日射量及び温度をそれぞれ測定するための日射計及び温度センサをパワーコンディショナーと連結された発電量モニタに接続するようになっている。これにより、日射量及び温度に関するデータに基づいて期待発電量を算出するとともに実際の発電量と比較し、太陽電池モジュールが設置された当初から任意の測定時点までの装置の性能劣化を検出できるようになっている。   Conventionally, for example, a photovoltaic power generation apparatus as shown in Patent Document 1 below is known. This conventional solar power generation device includes a solar cell array formed by connecting a plurality of solar cell modules, a power conditioner having a conversion unit for converting DC generated power from the solar cell array to AC, a solar cell array, A connection box for connecting the power conditioner and a distribution board connected to the external grid power are arranged in series, and a pyranometer and temperature sensor for measuring the amount of solar radiation and temperature are connected to the power conditioner. It is designed to be connected to a power generation monitor. As a result, the expected power generation amount is calculated based on the data on the amount of solar radiation and temperature, and compared with the actual power generation amount, it is possible to detect the performance degradation of the device from the initial installation of the solar cell module to any measurement time point. It has become.

特開２００６−１０１５９１号公報JP 2006-101591 A

ところで、上記特許文献１に示された従来の太陽光発電装置においては、期待発電量と実際の発電量とを比較することによって太陽電池モジュールの性能劣化を検出する。ここで、太陽光を利用して電力を発電する太陽電池モジュール（太陽電池パネル）は、天候（気象現象）に左右される日射量の変動によって発電量が変動することは言うまでもなく、日射量の変動以外に、太陽電池モジュール（太陽電池パネル）の表面に雪や、落ち葉、砂埃、泥、飛来物等の異物が付着することによっても発電量が変動（より詳しくは、低下）する。或いは、太陽電池モジュール（太陽電池パネル）自体や、配線、パワーコンディショナー等の補機類の不具合が生じた場合にも発電量が低下する。   By the way, in the conventional solar power generation device disclosed in Patent Document 1, performance degradation of the solar cell module is detected by comparing the expected power generation amount with the actual power generation amount. Here, it goes without saying that the solar cell module (solar cell panel) that uses sunlight to generate electric power varies in the amount of solar radiation due to variations in the amount of solar radiation affected by the weather (meteorological phenomenon). In addition to fluctuations, the amount of power generation fluctuates (more specifically, decreases) when foreign matters such as snow, fallen leaves, sand dust, mud, flying objects, etc. adhere to the surface of the solar cell module (solar cell panel). Alternatively, the amount of power generation also decreases when a failure occurs in the solar cell module (solar cell panel) itself, or auxiliary equipment such as wiring and power conditioners.

この点に関し、上記従来の太陽光発電装置では、単体で、自身の期待発電量と実際の発電量とを比較するのみであるため、発電量の変動（低下）の原因が、日射量の変動によるものなのか、或いは、異物等の付着や、太陽電池モジュール（太陽電池パネル）及び補機類等の不具合によるものなのかを正確に診断（判断）することができない可能性がある。太陽光のような自然エネルギーを利用して電力を発電する場合には、発電システムにおける発電量の変動（低下）の原因が、気象現象の変化による一時的な劣化なのか、システムの発電性能の低下による恒久的な劣化であるか否かを正確に診断（判断）できることが望まれる。   In this regard, since the conventional solar power generation device only compares its own expected power generation amount with the actual power generation amount by itself, the cause of the fluctuation (decrease) in the power generation amount is the fluctuation of the solar radiation amount. There is a possibility that it is impossible to accurately diagnose (determine) whether it is caused by the problem or due to the adhesion of foreign matter or the like, or the malfunction of the solar cell module (solar cell panel) and auxiliary machinery. When generating electricity using natural energy such as sunlight, whether the cause of fluctuation (decrease) in the amount of power generation in the power generation system is temporary deterioration due to changes in weather phenomena, It is desirable to be able to accurately diagnose (determine) whether or not the deterioration is permanent.

本発明は、上記した問題に対処するためになされたものであり、その目的は、自然エネルギーを利用して発電する発電システムの劣化をより正確に診断することができる自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置を提供することにある。   The present invention has been made to cope with the above-described problems, and an object of the present invention is to generate a power generation system using natural energy that can more accurately diagnose deterioration of the power generation system that generates power using natural energy. It is in providing the degradation diagnosis apparatus of this.

上記目的を達成するための本発明による自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置（以下、本装置と称呼する。）は、診断手段を備えている。前記診断手段は、自然エネルギーを利用して電力を発電する発電システムの劣化を診断する。   In order to achieve the above object, a degradation diagnosis apparatus for a power generation system using natural energy according to the present invention (hereinafter referred to as this apparatus) includes a diagnostic means. The diagnosis means diagnoses deterioration of a power generation system that generates power using natural energy.

本発明による本装置の特徴は、前記診断手段が、複数の発電システムのうち、これらの発電システムが実際に発電した発電量を時系列的に記録した発電履歴データに基づいて、実際の発電量の時系列の変化傾向が類似する発電システム同士をグルーピングし、前記実際の発電量を比較して、前記グルーピングした発電システム間で発電量の低下が生じる劣化を判断することにある。この場合、前記診断手段が、自然エネルギーの変化に関連する気象現象を表す気象データを用いて、前記自然エネルギーを利用して発電される発電量を予測し、前記予測した発電量を用いて、前記グルーピングした発電システム間で前記劣化を判断することができる。尚、これらの場合、前記診断手段が、複数の発電システムからこれらの発電システムが実際に発電した発電量を時系列的に記録した発電履歴データを取得する取得手段と、前記発電履歴データに基づいて、複数の発電システムのうち、実際の発電量の時系列の変化傾向が類似する発電システム同士をグルーピングするグルーピング手段と、前記取得手段によって取得された前記発電履歴データによって表される実際の発電量を比較して、前記グルーピング手段によってグルーピングされた発電システム間で発電量の低下が生じる劣化を判断する劣化判断手段とを備えることも可能である。又、前記診断手段が、更に、自然エネルギーの変化に関連する気象現象を表す気象データを用いて、前記自然エネルギーを利用して発電される発電量を予測する発電量予測手段を備えることができ、この場合には、前記劣化判断手段が、前記発電量予測手段によって予測された発電量を用いて、前記グルーピング手段によってグルーピングされた発電システム間で前記劣化を判断することができる。 The apparatus according to the present invention is characterized in that the diagnosis unit is configured to calculate actual power generation amount based on power generation history data in which power generation amounts actually generated by these power generation systems among a plurality of power generation systems are recorded in time series. In other words, the power generation systems having similar time-series changes tend to be grouped together, and the actual power generation amounts are compared to determine the deterioration in which the power generation amount decreases between the grouped power generation systems. In this case, the diagnostic means predicts the amount of power generated using the natural energy using meteorological data representing weather phenomena related to changes in natural energy, and uses the predicted power generation amount, The deterioration can be determined between the grouped power generation systems. In these cases, the diagnosis unit is based on the generation history data , the acquisition unit for acquiring the power generation history data in which the power generation amounts actually generated by the power generation systems are recorded in time series from the plurality of power generation systems. Te, among the plurality of the power generation system, a grouping means for changing tendency of the time series of the actual amount of power generation for grouping the power generation system together similar, actual power generation represented by the power generation history data acquired by the acquisition means It is also possible to provide a deterioration determination unit that compares the amounts and determines the deterioration in which the power generation amount decreases between the power generation systems grouped by the grouping unit. In addition, the diagnosis unit can further include a power generation amount prediction unit that predicts a power generation amount generated using the natural energy by using weather data representing a meteorological phenomenon related to a change in natural energy. In this case, the deterioration determination unit can determine the deterioration between the power generation systems grouped by the grouping unit using the power generation amount predicted by the power generation amount prediction unit.

これらの場合、前記グルーピングに関し、前記グルーピングの対象となる前記複数の発電システムは、少なくとも、任意の領域内に設置されているとよい。そして、これらの場合には、前記診断手段は、前記予測される発電量に対する前記実際の発電量の比に基づいて、前記実際の発電量の変化傾向が類似するか否かを判定することができる。   In these cases, with respect to the grouping, the plurality of power generation systems to be grouped may be installed at least in an arbitrary region. In these cases, the diagnosis unit can determine whether the change tendency of the actual power generation amount is similar based on the ratio of the actual power generation amount to the predicted power generation amount. it can.

又、これらの場合、前記劣化の判断に関し、前記診断手段は、前記グルーピングした発電システムのうち、前記予測される発電量に対する前記実際の発電量の比が、他の発電システムにおける前記比から乖離しているときに、前記劣化が発生していると判断することができる。この場合、より具体的には、前記診断手段は、前記予測される発電量に対する前記実際の発電量の比が「１」未満であるときに、前記劣化が発生していると判断することができる。   Further, in these cases, regarding the determination of the deterioration, the diagnosis unit may determine that the ratio of the actual power generation amount to the predicted power generation amount of the grouped power generation systems is different from the ratio in the other power generation systems. It can be determined that the deterioration has occurred. In this case, more specifically, the diagnosis unit may determine that the deterioration has occurred when a ratio of the actual power generation amount to the predicted power generation amount is less than “1”. it can.

又、これらの場合、発電量の予測に関し、前記診断手段は、前記予測される発電量を、前記グルーピングした発電システムによって実際に検出された気象データと、この気象データを検出した発電システムが実際に発電した発電量との間で成立する所定の関係に基づき、前記検出された気象データとは異なる他の気象データから予測される、前記検出された気象データと同種の気象データを用いて発電量を予測することができる。   Further, in these cases, regarding the prediction of the power generation amount, the diagnostic means actually uses the weather data actually detected by the grouped power generation system to calculate the predicted power generation amount, and the power generation system that detects the weather data actually Power generation using the same kind of weather data as the detected weather data, which is predicted from other weather data different from the detected weather data based on a predetermined relationship established with the amount of power generated The amount can be predicted.

更に、これらの場合、前記発電に利用される前記自然エネルギーは、例えば、気象現象の変化に起因して変動する太陽光エネルギー、太陽熱エネルギー、風力エネルギー、潮流エネルギー及び水流エネルギーのうちの少なくとも一つの自然エネルギーとすることができる。   Furthermore, in these cases, the natural energy used for the power generation is, for example, at least one of solar energy, solar thermal energy, wind energy, tidal current energy, and water current energy that fluctuates due to changes in weather phenomena. It can be natural energy.

そして、この場合、前記発電に利用される前記自然エネルギーが前記太陽光エネルギーであるとき、前記グルーピングの対象となる前記複数の発電システムは、少なくとも、東西方向の距離に比して南北方向の距離が長くなるように設定された領域内に設置されているとよく、この場合には、前記診断手段は、前記複数の発電システムの前記実際の発電量の時間に対する変化傾向を、太陽が実際に南中する時刻を基準とする真太陽時を用いて補正することができる。   In this case, when the natural energy used for the power generation is the solar energy, the plurality of power generation systems to be grouped are at least a distance in the north-south direction compared to a distance in the east-west direction. In this case, the diagnostic means may show the change tendency of the actual power generation amount of the plurality of power generation systems with respect to time. Corrections can be made using true solar time relative to the time of south and south.

これらによれば、太陽光エネルギー、太陽熱エネルギー、風力エネルギー、潮流エネルギー及び水流エネルギーのうちから選択される自然エネルギーを利用して電力を発電する複数の発電システムのうち、実際の発電量の変化傾向が類似する発電システム同士をグルーピングすることができる。そして、このグルーピングされた発電システムについて、これらの発電システムが実際に発電した発電量を比較することによって、これら発電システム間で発電量の低下が生じる劣化を判断する、すなわち、発電システムの劣化の有無を診断することができる。更には、太陽光エネルギー、太陽熱エネルギー、風力エネルギー、潮流エネルギー及び水流エネルギーのうちから選択される自然エネルギーの変化に関連する気象現象を表す気象データを用いて、前記自然エネルギーを利用して発電される発電量を予測することができる。そして、この場合には、上述したようにグルーピングされた発電システムについて、予測された発電量を用いて、これら発電システム間で発電量の低下が生じる劣化を判断する、すなわち、発電システムの劣化の有無を診断することができる。   According to these, the actual power generation change tendency among a plurality of power generation systems that generate power using natural energy selected from solar energy, solar thermal energy, wind energy, tidal current energy and water current energy Power generation systems that are similar to each other can be grouped. Then, for the grouped power generation systems, by comparing the power generation amounts actually generated by these power generation systems, it is possible to determine the deterioration that causes a decrease in the power generation amount between these power generation systems. Presence or absence can be diagnosed. Furthermore, it is generated using the natural energy using meteorological data representing meteorological phenomena related to changes in natural energy selected from solar energy, solar thermal energy, wind energy, tidal current energy and water current energy. The amount of power generated can be predicted. In this case, for the power generation systems that are grouped as described above, the predicted power generation amount is used to determine the deterioration that causes a decrease in the power generation amount between these power generation systems. Presence or absence can be diagnosed.

従って、特に、自然エネルギーの変化に関連する気象現象を表す気象データを用いて予測された発電量を用いた場合には、グルーピングされた発電システムにおいて気象現象すなわち天候の変化に起因する自然エネルギーの変動の影響を良好に排除した上で、相対的に発電システムの劣化を診断することができる。これにより、例えば、自然エネルギーが太陽光エネルギーである場合には、天候、より具体的には、日射量の変化によって発電量が変動する太陽光発電システムにおいて、発電量が低下する劣化の原因として、日射量の変化による発電量の低下を排除し、例えば、着雪（積雪）、着氷、樹木の葉や異物の付着、或いは、黄砂の飛来等によって太陽電池パネルの表面が太陽光から遮られていることが劣化の原因であると精度よく診断することができる。或いは、例えば、晴天が続いているときには、発電量が低下する劣化の原因として、太陽光発電システムを構成する構成部品である太陽電池パネルの発電性能やパワーコンディショナーの変換性能等の性能低下が劣化の原因であると精度よく診断することができる。   Therefore, especially when the power generation amount predicted using the meteorological data representing the meteorological phenomenon related to the change in natural energy is used, in the grouped power generation system, the natural energy caused by the meteorological phenomenon, that is, the change in the weather is changed. It is possible to relatively diagnose the deterioration of the power generation system after eliminating the influence of fluctuations satisfactorily. Thereby, for example, when the natural energy is solar energy, in a solar power generation system in which the power generation amount fluctuates due to changes in weather, more specifically, the amount of solar radiation, This eliminates the decrease in power generation due to changes in the amount of solar radiation. For example, the surface of the solar cell panel is blocked from sunlight by snowing (snow accumulation), icing, tree leaves, foreign matter, or the arrival of yellow sand. Therefore, it can be accurately diagnosed that this is the cause of deterioration. Or, for example, when sunny weather continues, degradation of performance such as the power generation performance of the solar battery panel and the conversion performance of the power conditioner, which are constituent parts of the photovoltaic power generation system, deteriorates as a cause of the deterioration of the power generation amount. Can be diagnosed with high accuracy.

又、自然エネルギーが太陽光エネルギーである場合には、少なくとも、東西方向の距離に比して南北方向の距離が長くなるように設定された領域内に設置されている発電システム（太陽光発電システム）をグルーピングすることができる。これにより、南北方向に並んだ発電システム（太陽光発電システム）を優先的にグルーピングすることができ、日照時間帯がほぼ同じ、言い換えれば、発電量の変化傾向がより類似している発電システム（太陽光発電システム）をグルーピングすることができる。従って、特に、自然エネルギーが太陽光エネルギーである場合には、より精度よく、発電システム（太陽光発電システム）の劣化を診断することができる。   Further, when the natural energy is solar energy, at least a power generation system (solar power generation system) installed in an area set so that the distance in the north-south direction is longer than the distance in the east-west direction. ) Can be grouped. As a result, power generation systems (solar power generation systems) arranged in the north-south direction can be preferentially grouped and the sunshine hours are almost the same, in other words, power generation systems that have more similar changes in power generation ( Solar power generation system) can be grouped. Therefore, particularly when the natural energy is solar energy, it is possible to diagnose deterioration of the power generation system (solar power generation system) with higher accuracy.

又、この場合には、真太陽時を用いて、複数の発電システム（太陽光発電システム）の実際の発電量の時間に対する変化傾向、言い換えれば、日照時間帯を補正することができる。これにより、より適切に、発電量の変化傾向が類似している発電システム（太陽光発電システム）をグルーピングすることができて、グルーピングされる発電システム（太陽光発電システム）の数を適切に確保することができる。その結果、より精度よく、相対的な発電システム（太陽光発電システム）の劣化を診断することができる。   In this case, the true solar time can be used to correct the change tendency of the actual power generation amount with respect to time of the plurality of power generation systems (solar power generation systems), in other words, the sunshine hours. As a result, it is possible to more appropriately group power generation systems (solar power generation systems) that have similar trends in changes in the amount of power generation, and appropriately secure the number of grouped power generation systems (solar power generation systems). can do. As a result, deterioration of the relative power generation system (solar power generation system) can be diagnosed with higher accuracy.

本発明に係る本装置の適用可能な劣化診断システムの構成を示す概略図である。It is the schematic which shows the structure of the deterioration diagnostic system which can apply this apparatus based on this invention. 本発明の実施形態に係り、図１の太陽光発電システムの構成を示す概略図である。It is the schematic which concerns on embodiment of this invention and shows the structure of the solar energy power generation system of FIG. 図２の発電モニタ装置の構成を示す概略図である。It is the schematic which shows the structure of the electric power generation monitor apparatus of FIG. 図１の管理センタの構成を示す概略図である。It is the schematic which shows the structure of the management center of FIG. 図４の制御装置（コンピュータ）によって実行されるコンピュータプログラム処理を機能的に表す機能ブロック図である。FIG. 5 is a functional block diagram functionally representing computer program processing executed by the control device (computer) of FIG. 4. グルーピングの一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of grouping. グルーピングされた太陽光発電システムの劣化の有無を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the presence or absence of deterioration of the photovoltaic power generation system grouped. 本装置による劣化診断を具体的に例示して説明するための図である。It is a figure for demonstrating and explaining the deterioration diagnosis by this apparatus concretely. 本装置による劣化診断を具体的に例示して説明するための図である。It is a figure for demonstrating and explaining the deterioration diagnosis by this apparatus concretely. 本発明の実施形態の変形例に係るグルーピングを説明するための図である。It is a figure for demonstrating the grouping which concerns on the modification of embodiment of this invention. 真太陽時を考慮せず標準時を用いた場合における発電量時系列（発電量の変化傾向）のずれを説明するための図である。It is a figure for demonstrating the shift | offset | difference of the electric power generation amount time series (change tendency of electric power generation amount) at the time of using standard time without considering the true solar time. 真太陽時を用いて補正した場合における発電量時系列（発電量の変化傾向）を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the electric power generation amount time series (change tendency of electric power generation amount) at the time of correct | amending using the true sun time. 本発明の実施形態の変形例に係る予測発電量の演算を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the calculation of the prediction electric power generation which concerns on the modification of embodiment of this invention.

以下、本発明の一実施形態に係る本装置について図面を参照しながら説明する。   Hereinafter, the apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

図１は、本装置の適用可能な劣化診断システムの概略構成を示している。本実施形態における劣化診断システムにおいては、本装置が、自然エネルギーである太陽光エネルギーを利用して電力を発電する太陽光発電システムの劣化を診断する。このため、本実施形態における劣化診断システムは、任意の領域内に複数存在する、例えば、家屋等の建物に設置された太陽光発電システム１０と、本装置を備えた管理センタ２０と、気象現象に関する各種気象データを提供する気象データ提供センタ３０とを備えて構成される。そして、この劣化診断システムにおいては、複数の家屋等に設置された各太陽光発電システム１０、管理センタ２０及び気象データ提供センタ３０が、例えば、インターネット回線網や携帯電話回線網等のネットワーク４０によって互いに通信可能に接続されている。   FIG. 1 shows a schematic configuration of a deterioration diagnosis system to which the present apparatus can be applied. In the degradation diagnosis system in the present embodiment, the present apparatus diagnoses degradation of a photovoltaic power generation system that generates electric power using solar energy that is natural energy. For this reason, a plurality of deterioration diagnosis systems in the present embodiment are present in a plurality of arbitrary regions, for example, a photovoltaic power generation system 10 installed in a building such as a house, a management center 20 provided with this apparatus, a weather phenomenon And a weather data providing center 30 that provides various weather data. In this degradation diagnosis system, each photovoltaic power generation system 10 installed in a plurality of houses, the management center 20 and the weather data providing center 30 are connected by a network 40 such as an Internet network or a mobile phone network. They are communicably connected to each other.

家屋等に設置される太陽光発電システム１０は、図２に示すように、一般に家屋等の南側の屋根等に設置されていて太陽光エネルギーを電気エネルギーに変換する太陽電池パネル１１（或いは、太陽電池モジュール１１）を複数枚、直・並列接続して形成した太陽電池アレイ１２を備えている。太陽電池アレイ１２は、周知の逆流防止素子及び直流遮断器を有する接続箱１３を介してパワーコンディショナー１４に接続されている。パワーコンディショナー１４は、太陽電池アレイ１２（各太陽電池パネル１１）から出力される直流発電電力を交流変換する変換部を有する、所謂、インバータである。そして、パワーコンディショナー１４は、外部の系統電力と接続される分電盤１５に接続され、パワーコンディショナー１４によって変換された交流電力が家屋内で使用される各種電気機器に接続される。   As shown in FIG. 2, a solar power generation system 10 installed in a house or the like is generally installed on a roof or the like on the south side of a house or the like, and is a solar cell panel 11 that converts solar energy into electrical energy (or solar A solar cell array 12 formed by connecting a plurality of battery modules 11) in series and in parallel is provided. The solar cell array 12 is connected to a power conditioner 14 through a connection box 13 having a known backflow prevention element and a DC circuit breaker. The power conditioner 14 is a so-called inverter having a conversion unit that converts DC generated power output from the solar cell array 12 (each solar cell panel 11) into AC. The power conditioner 14 is connected to a distribution board 15 connected to external system power, and the AC power converted by the power conditioner 14 is connected to various electric devices used in the house.

又、太陽光発電システム１０は、パワーコンディショナー１４に接続された発電モニタ装置１６を備えている。発電モニタ装置１６は、太陽電池アレイ１２（各太陽電池パネル１１）によって発電された発電量を取得してモニタするとともに、この発電量に関する情報を管理センタ２０に提供するものである。   The solar power generation system 10 also includes a power generation monitoring device 16 connected to the power conditioner 14. The power generation monitoring device 16 acquires and monitors the power generation amount generated by the solar cell array 12 (each solar cell panel 11), and provides information related to the power generation amount to the management center 20.

このため、発電モニタ装置１６は、図３に示すように、電子制御ユニット１６ａ、通信ユニット１６ｂ、記憶ユニット１６ｃ及び報知ユニット１６ｄを備えている。電子制御ユニット１６ａは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を主要構成部品とするマイクロコンピュータであり、各種プログラムを実行することにより、発電モニタ装置１６の動作を統括的に制御する。通信ユニット１６ｂは、ネットワーク４０に接続して管理センタ２０との通信を実現するものである。   Therefore, as shown in FIG. 3, the power generation monitoring device 16 includes an electronic control unit 16a, a communication unit 16b, a storage unit 16c, and a notification unit 16d. The electronic control unit 16a is a microcomputer whose main components are a CPU, a ROM, a RAM, and the like, and comprehensively controls the operation of the power generation monitoring device 16 by executing various programs. The communication unit 16b is connected to the network 40 to realize communication with the management center 20.

記憶ユニット１６ｃは、ハードディスクや半導体メモリ等の記憶媒体及び同記憶媒体のドライブ装置を含むものである。そして、記憶ユニット１６ｃは、電子制御ユニット１６ａが発電モニタ装置１６の作動を統括的に制御するにあたって必要なプログラム及びデータを予め記憶している。更に、記憶ユニット１６ｃは、太陽光発電システム１０の仕様（具体的には、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の方位角、傾斜角、温度特性、パワーコンディショナー１４の変換特性等）を表す仕様データ、太陽光発電システム１０の設置場所（具体的には、経度及び緯度等）を表す地域データ、及び、太陽光発電システム１０を識別するために予め割り当てられた識別データを所定記憶位置に記憶するとともに、太陽光発電システム１０によって発電された日々の発電量の実績を時系列的に記録した発電履歴データを更新可能に所定記憶位置に記憶する。   The storage unit 16c includes a storage medium such as a hard disk and a semiconductor memory and a drive device for the storage medium. The storage unit 16c stores in advance programs and data necessary for the electronic control unit 16a to comprehensively control the operation of the power generation monitoring device 16. Furthermore, the storage unit 16c represents the specifications of the photovoltaic power generation system 10 (specifically, the azimuth angle, the inclination angle, the temperature characteristics, the conversion characteristics of the power conditioner 14, etc. of the solar cell array 12 (solar cell panel 11)). Specification data, regional data indicating the installation location (specifically, longitude and latitude, etc.) of the solar power generation system 10 and identification data assigned in advance for identifying the solar power generation system 10 are stored in a predetermined storage position. The power generation history data in which the actual power generation amount generated by the solar power generation system 10 is recorded in a time series is stored in a predetermined storage position so as to be updatable.

報知ユニット１６ｄは、表示ディスプレイやスピーカ等から構成されている。そして、報知ユニット１６ｄは、電子制御ユニット１６ａによる制御に従って、表示ディスプレイの画面上に文字、図形等を表示したり、音声をスピーカから出力して、後述するように管理センタ２０から提供される劣化診断結果を報知するものである。   The notification unit 16d includes a display display, a speaker, and the like. Then, the notification unit 16d displays characters, graphics, etc. on the screen of the display display according to control by the electronic control unit 16a, or outputs sound from a speaker, and is provided from the management center 20 as will be described later. The result of diagnosis is reported.

管理センタ２０は、後述するように、所定の条件を満たす太陽光発電システム１０をグルーピングし、このグループに含まれる太陽光発電システム１０の発電実績（発電履歴）と発電予測とに基づいて、個々の太陽光発電システム１０の劣化を診断するものである。このため、管理センタ２０は、図４に示すように、サーバ２１と通信装置２２とを備えている。   As will be described later, the management center 20 groups the photovoltaic power generation systems 10 that satisfy a predetermined condition, and based on the power generation results (power generation history) and power generation predictions of the solar power generation systems 10 included in this group, The deterioration of the solar power generation system 10 is diagnosed. Therefore, the management center 20 includes a server 21 and a communication device 22 as shown in FIG.

サーバ２１は、制御装置２１ａ、記憶装置２１ｂ及び通信インターフェース２１ｃを備えている。制御装置２１ａは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなるマイクロコンピュータを主要構成部品とするものであり、太陽光発電システム１０の劣化を診断するように管理センタ２０（より具体的にサーバ２１）の動作を統括的に制御する。記憶装置２１ｂは、ハードディスクや半導体メモリ等の記憶媒体及び同記憶媒体のドライブ装置を含むものであり、各種プログラム及び各種データを記憶している。通信インターフェース２１ｃは、管理センタ２０内に構築された通信回線（例えば、ＬＡＮ回線等）に接続するためのインターフェースである。又、記憶装置２１ｂは、太陽光発電システム１０の発電モニタ装置１６から送信された仕様データ、地域データ及び識別データを互いに関連付けて検索可能に記憶するとともに、識別データと関連付けて所定の頻度によって送信される発電履歴データを検索可能に蓄積して記憶する発電実績データベース２１ｄを備えている。尚、個々の発電モニタ装置１６から送信される仕様データ、地域データ及び識別データについては、例えば、管理センタ２０との最初の通信時に送信されて検索可能に記憶される（登録される）ようになっており、次回以降の通信では省略することが可能である。通信装置２２は、ネットワーク４０に接続されて、太陽光発電システム１０の発電モニタ装置１６及び気象データ提供センタ３０と通信するものである。   The server 21 includes a control device 21a, a storage device 21b, and a communication interface 21c. The control device 21a has a microcomputer composed of a CPU, a ROM, a RAM, and the like as main components, and the operation of the management center 20 (more specifically, the server 21) so as to diagnose deterioration of the photovoltaic power generation system 10. Overall control. The storage device 21b includes a storage medium such as a hard disk and a semiconductor memory, and a drive device for the storage medium, and stores various programs and various data. The communication interface 21c is an interface for connecting to a communication line (for example, a LAN line) constructed in the management center 20. The storage device 21b stores the specification data, the regional data, and the identification data transmitted from the power generation monitoring device 16 of the photovoltaic power generation system 10 in association with each other so as to be searchable, and transmits the data at a predetermined frequency in association with the identification data. The power generation history database 21d stores and stores searchable power generation history data. The specification data, the regional data, and the identification data transmitted from each power generation monitoring device 16 are transmitted and stored (registered) so as to be searchable during the first communication with the management center 20, for example. It can be omitted in subsequent communications. The communication device 22 is connected to the network 40 and communicates with the power generation monitoring device 16 and the weather data providing center 30 of the solar power generation system 10.

気象データ提供センタ３０は、全国に設置された気象観測装置によって観測された種々の気象データを提供するものである。ここで、本実施形態においては、太陽光エネルギーの変化に関連する気象データとして、各観測地点における、雲量（下層雲量、中層雲量、上層雲量）、降水（降雪）量（１時間当たりの降水（降雪）量）、湿度（相対湿度）が気象観測装置によって観測されて提供される。そして、気象データ提供センタ３０は、観測された上記種々の気象データをネットワーク４０を介して管理センタ２０に提供する。   The meteorological data provision center 30 provides various meteorological data observed by a meteorological observation apparatus installed in the whole country. Here, in this embodiment, as meteorological data related to changes in solar energy, the amount of cloud (lower cloud amount, middle cloud amount, upper cloud amount), precipitation (snowfall) amount (precipitation per hour) at each observation point. (Snowfall) amount) and humidity (relative humidity) are observed and provided by a meteorological observation device. The weather data providing center 30 provides the observed various weather data to the management center 20 via the network 40.

次に、上記のように構成した管理センタ２０が太陽光発電システム１０の劣化を診断する動作を、サーバ２１の制御装置２１ａ内にてコンピュータプログラム処理により実現される機能を表す図５に示す機能ブロック図を用いて詳細に説明する。制御装置２１ａは、入力部５１と、発電量予測部５２と、グルーピング部５３と、劣化判断部５４と、出力部５５とからなる診断手段としての劣化診断処理部５０を備えている。   Next, the function shown in FIG. 5 representing the function realized by the computer program processing in the control device 21a of the server 21 for the operation of the management center 20 configured as described above to diagnose the deterioration of the photovoltaic power generation system 10. This will be described in detail with reference to a block diagram. The control device 21a includes a deterioration diagnosis processing unit 50 as a diagnosis unit including an input unit 51, a power generation amount prediction unit 52, a grouping unit 53, a deterioration determination unit 54, and an output unit 55.

取得手段としての入力部５１は、通信装置２２を介して、家屋等に設置された太陽光発電システム１０の発電モニタ装置１６から送信された識別データ及び発電履歴データを取得するとともに、気象データ提供センタ３０から気象データを取得する。そして、入力部５１は、発電モニタ装置１６から取得した識別データ及び発電履歴データを記憶装置２１ｂが有する発電実績データベース２１ｄの所定記憶位置に検索可能に蓄積して記憶するとともに、気象データ提供センタ３０から取得した種々の気象データを記憶装置２１ｂの所定記憶位置に蓄積して記憶する。   The input unit 51 as an acquisition unit acquires identification data and power generation history data transmitted from the power generation monitoring device 16 of the solar power generation system 10 installed in a house or the like via the communication device 22 and provides weather data. Weather data is acquired from the center 30. The input unit 51 accumulates and stores the identification data and the power generation history data acquired from the power generation monitoring device 16 in a predetermined storage position of the power generation result database 21d of the storage device 21b so as to be searchable, and the weather data providing center 30. The various weather data acquired from is accumulated and stored in a predetermined storage position of the storage device 21b.

発電量予測手段としての発電量予測部５２は、前記入力部５１によって取得された（入力された）種々の気象データと、前記入力部５１によって取得された（入力された）発電履歴データを送信した太陽光発電システム１０の仕様データとを用いて、種々の気象データが表す気象現象下においてこの太陽光発電システム１０が発電できる発電量を予測する。尚、発電量の予測に関しては、周知の計算方法を採用することができるため、以下に例示して簡単に説明する。   The power generation amount prediction unit 52 as a power generation amount prediction unit transmits various weather data acquired (input) by the input unit 51 and power generation history data acquired (input) by the input unit 51. The amount of power that can be generated by the solar power generation system 10 under the weather phenomenon represented by various weather data is predicted using the specification data of the solar power generation system 10. In addition, since it is possible to employ a well-known calculation method for predicting the power generation amount, a simple explanation will be given below by way of example.

発電量予測部５２においては、前記入力部５１によって気象データ提供センタ３０から取得された種々の気象データ、具体的には、下層雲量、中層雲量、上昇雲量、１時間当たりの降水（降雪）量及び相対湿度を用いた周知の下記式１に従って、水平面全天日射量Iを演算する。すなわち、発電量予測部５２は、種々の気象データに基づき、例えば、最小二乗法によって、下記式１中の各パラメータを推定して、水平面全天日射量Iを演算する。尚、詳細は示さないが、この水平面全天日射量Iの演算においては、全天日射量を直達光、散乱光及び地上反射光に分離する方法や、ニューラルネットワーク・ＳＶＭ(Support Vector Machine)等の機械学習による方法等が用いることができる。

Figure 0005746098
In the power generation amount prediction unit 52, various weather data acquired from the weather data providing center 30 by the input unit 51, specifically, the lower cloud amount, middle cloud amount, rising cloud amount, precipitation per hour (snowfall). The horizontal solar radiation amount I is calculated according to the well-known formula 1 using the amount and the relative humidity. In other words, the power generation amount prediction unit 52 calculates the horizontal solar radiation amount I by estimating each parameter in the following equation 1 by, for example, the least square method based on various weather data. Although not shown in detail, in the calculation of the horizontal solar radiation amount I, a method of separating the total solar radiation amount into direct light, scattered light, and ground reflected light, a neural network, SVM (Support Vector Machine), etc. A method based on machine learning can be used.
Figure 0005746098

ただし、前記式１中のI0は大気上端水平面日射量を表し、Mはエアマスを表し、共に天文学的に計算される値である。又、前記式１中のCLは気象データ提供センタ３０から取得した下層雲量を表し、CMは気象データ提供センタ３０から取得した中層雲量を表し、CHは気象データ提供センタ３０から取得した上層雲量を表し、それぞれ、０〜１の値とされる。又、前記式１中のRは気象データ提供センタ３０から取得した１時間当たりの降水（降雪）量を表し、Hは気象データ提供センタ３０から取得した相対湿度を表していて０〜１の値とされる。更に、前記式１中のα0，αL，βL，αM，βM，αH，βH，αR，βR，αW，βWはパラメータを表し、０よりも大きな値とされる。 However, I 0 in the formula 1 represents a top of the atmosphere horizontal solar radiation, M represents an air mass is a value together astronomically calculated. Also, C L in the formula 1 represents a lower cloud cover obtained from the meteorological data providing center 30, C M represents a middle cloud cover obtained from the meteorological data providing center 30, C H is obtained from the meteorological data providing center 30 The upper cloud amount is expressed as 0 to 1 respectively. R in the formula 1 represents the amount of precipitation (falling snow) per hour acquired from the weather data providing center 30, and H represents the relative humidity acquired from the weather data providing center 30 and is a value between 0 and 1. It is said. Further, α 0 , α L , β L , α M , β M , α H , β H , α R , β R , α W , β W in the above-mentioned formula 1 represent parameters, Is done.

又、発電量予測部５２は、前記入力部５１によって取得された識別データを用いて発電実績データベース２１ｄを検索し、この識別データに関連付けて記憶されている（登録されている）仕様データを取得する。そして、取得した仕様データによって表される太陽光発電システム１０の太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の設置状態（方位角や傾斜角等）及びパワーコンディショナー１４の変換特性等を用いて、前記式１に従って演算した水平面全天日射量Iであるときに予測される発電量Ec（以下、予測発電量Ecと称呼する。）を演算する。このようにして、発電量予測部５２は、個々の太陽光発電システム１０に対応する予測発電量Ecを演算すると、演算した予測発電量Ecを実績発電量データベース２１ｄの所定記憶位置に識別データと関連付けて検索可能に記憶する。   The power generation amount prediction unit 52 searches the power generation result database 21d using the identification data acquired by the input unit 51, and acquires the specification data stored (registered) in association with the identification data. To do. And the installation state (azimuth angle, inclination angle, etc.) of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) of the photovoltaic power generation system 10 represented by the acquired specification data, the conversion characteristics of the power conditioner 14, etc. A power generation amount Ec predicted when the horizontal solar radiation amount I is calculated according to Equation 1 (hereinafter referred to as a predicted power generation amount Ec) is calculated. In this way, when the power generation amount prediction unit 52 calculates the predicted power generation amount Ec corresponding to each solar power generation system 10, the calculated predicted power generation amount Ec and the identification data are stored in a predetermined storage position of the actual power generation amount database 21d. It is stored so that it can be associated and searched.

ここで、仕様データによって表される太陽光発電システム１０の太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の設置状態（方位角や傾斜角等）及びパワーコンディショナー１４の変換特性等が同等であれば、前記式１に従って演算した水平面全天日射量Iであるときに予測される予測発電量Ecが等しいとみなすことができる。従って、後述するようにグルーピングされる太陽光発電システム１０に対しては、上述したように個々の太陽光発電システム１０について演算した予測発電量Ecを用いることができることは言うまでもないが、同一の予測発電量Ecを用いても何ら問題ない。   Here, if the installation state (azimuth angle, inclination angle, etc.) of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) of the photovoltaic power generation system 10 represented by the specification data and the conversion characteristics of the power conditioner 14 are equivalent, It can be considered that the predicted power generation amount Ec predicted when the horizontal solar radiation amount I calculated according to the equation 1 is equal. Therefore, it goes without saying that the predicted power generation amount Ec calculated for each of the solar power generation systems 10 as described above can be used for the solar power generation systems 10 that are grouped as described later. There is no problem using the power generation amount Ec.

グルーピング手段としてのグルーピング部５３は、本実施形態においては、発電履歴データによって表される、複数の太陽光発電システム１０による発電量の変化傾向、より詳しくは、発電量の時系列変化が互いに似ている（類似している）太陽光発電システム１０同士を同一グループであるとしてグルーピングする。以下、このグルーピング処理を具体的に説明する。   In this embodiment, the grouping unit 53 as a grouping unit is similar to the change tendency of the power generation amount by the plurality of photovoltaic power generation systems 10 represented by the power generation history data, more specifically, the time series change of the power generation amount is similar to each other. Are grouped as being in the same group. The grouping process will be specifically described below.

まず、グルーピング部５３は、発電実績データベース２１ｄに記憶されている地域データを参照し、ある特定の地域内に存在する太陽光発電システム１０を抽出する。又、グルーピング部５３は、気象データ提供センタ３０から取得して記憶装置２１ｂの所定記憶位置に記憶されている過去の気象データに基づき、太陽光発電システム１０による発電量に影響を及ぼす気象現象、例えば、積雪や黄砂の飛散等が一定期間無かった時期を特定する。そして、グルーピング部５３は、発電実績データベース２１ｄに蓄積されて記憶されている発電履歴データのうち、前記抽出した太陽光発電システム１０の発電履歴データを検索して取得し、この取得した発電履歴データのうちで前記特定した時期の発電履歴データすなわち前記特定した時期における実際の発電量（実績値）の時系列データを取得するとともに、発電履歴データに関連付けられている識別データを取得する。尚、この場合、抽出した複数の太陽光発電システム１０間の定数倍の差を無視するために、最大値や平均値等を用いて規格化しておくことが好ましい。   First, the grouping unit 53 refers to the regional data stored in the power generation result database 21d, and extracts the solar power generation system 10 existing in a specific region. The grouping unit 53 is a weather phenomenon that affects the amount of power generated by the solar power generation system 10 based on past weather data acquired from the weather data providing center 30 and stored in a predetermined storage position of the storage device 21b. For example, a time when there has been no snow accumulation or yellow dust scattering for a certain period is specified. Then, the grouping unit 53 searches and acquires the extracted power generation history data of the photovoltaic power generation system 10 among the power generation history data accumulated and stored in the power generation result database 21d. The acquired power generation history data Among them, the power generation history data at the specified time, that is, the time series data of the actual power generation amount (actual value) at the specified time is acquired, and the identification data associated with the power generation history data is acquired. In this case, it is preferable to standardize using a maximum value, an average value, or the like in order to disregard a constant multiple difference between the plurality of extracted photovoltaic power generation systems 10.

次に、グルーピング部５３は、前記抽出した太陽光発電システム１０のうちで、互いに数キロ〜１０数キロ程度以下の距離となる任意の領域内で近接する太陽光発電システム１０を特定する。そして、グルーピング部５３は、この特定した太陽光発電システム１０の前記時系列データを参照し、互いに似ている（類似している）時系列を有する太陽光発電システム１０を選択する。ここで、日射量や降雨（降雪）量等の気象条件（気象現象）は、数１０キロ程度離れると地域差が大きくなるため、グルーピング処理においては、原則として、太陽光発電システム１０の設置場所が互いに近いことが重要である。一方で、太陽光発電システム１０の設置場所が互いに近くても、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の方位角や傾斜角、発電特性等の個体差が存在する。このため、グルーピング部５３は、例えば、発電量（実績値）の時系列、すなわち、太陽光発電システム１０の発電の様子（発電量の変化傾向）が似ているか否かを判定するにあたり、日積算発電量や、時間毎発電量、或いは、分毎発電量等の時系列の変化傾向が似ている（具体的には、２つの時系列間のユークリッド距離や絶対値距離が小さい、或いは、これら時系列間の比が「１」に近い）ことを基準として判定する。   Next, the grouping unit 53 identifies the photovoltaic power generation systems 10 that are close to each other within an arbitrary region that is a distance of about several kilometers to about several tens of kilometers or less among the extracted photovoltaic power generation systems 10. Then, the grouping unit 53 refers to the time series data of the specified photovoltaic power generation system 10 and selects the photovoltaic power generation systems 10 having similar (similar) time series. Here, as the weather conditions (meteorological phenomenon) such as the amount of solar radiation and the amount of rainfall (snowfall), the regional difference increases when the distance is several tens of kilometers. It is important that are close to each other. On the other hand, even if the installation locations of the photovoltaic power generation system 10 are close to each other, there are individual differences such as the azimuth angle, inclination angle, and power generation characteristics of the solar cell array 12 (solar cell panel 11). For this reason, for example, the grouping unit 53 determines whether the time series of the power generation amount (actual value), that is, whether the power generation state (change tendency of the power generation amount) of the solar power generation system 10 is similar or not. Trends in time series such as accumulated power generation, hourly power generation, or minute power generation are similar (specifically, Euclidean distance and absolute value distance between two time series are small, or The determination is based on the fact that the ratio between these time series is close to “1”.

そして、グルーピング部５３は、上述したように、太陽光発電システム１０の設置場所が互いに近いこと、及び、発電量時系列の変化傾向が似ていることを基準として、例えば、図６に示すように、前記特定した太陽光発電システム１０のうちから選択してグルーピング（クラスタリング）する。尚、このグルーピング（クラスタリング）に際しては、いくつのグループに分けるのか、どのような特徴を持ったグループに分けるのかといった情報を予め用意する必要がなく、柔軟なグループ分けが可能な「教師無しクラスタリング手法」が有効となる。尚、「教師無しクラスタリング手法」としては、階層構造を持たない周知のＫ−ｍｅａｎｓ法（Ｋ平均法）や自己組織化写像（ＳＯＭ）等の方法（手法）を挙げることができる。又、「教師有りクラスタリング手法」としては、階層構造を持つ決定木等の方法を挙げることができる。   Then, as described above, the grouping unit 53 is based on the fact that the installation places of the photovoltaic power generation systems 10 are close to each other and the change tendency of the power generation time series is similar, for example, as shown in FIG. Then, the selected photovoltaic power generation system 10 is selected and grouped (clustered). In addition, in this grouping (clustering), it is not necessary to prepare in advance information such as how many groups to divide into, and what kind of group the group has. "Is effective. Examples of the “unsupervised clustering method” include known methods (methods) such as the well-known K-means method (K-means method) and self-organizing mapping (SOM) that do not have a hierarchical structure. In addition, examples of the “supervised clustering method” include a decision tree having a hierarchical structure.

そして、グルーピング部５３は、グルーピングした太陽光発電システム１０の時系列データ、すなわち、実際の発電量の実績値（以下、実績発電量Eと称呼する。）とともにグルーピングした太陽光発電システム１０の識別データを劣化判断部５４に出力する。   Then, the grouping unit 53 identifies the grouped photovoltaic power generation systems 10 together with the time series data of the grouped photovoltaic power generation systems 10, that is, the actual power generation actual value (hereinafter referred to as the actual power generation amount E). The data is output to the degradation determination unit 54.

劣化判断手段としての劣化判断部５４は、グルーピング部５３によってグルーピングされた太陽光発電システム１０の実績発電量E及び識別データを取得するとともに、前記発電量予測部５２によって演算されてグルーピングされた太陽光発電システム１０に対応する予測発電量Ecを取得する。そして、劣化判断部５４は、過去Ｎ日分の予測発電量Ecの積算値（以下、発電予測積算値と称呼する。）に対する過去Ｎ日分の実績発電量Eの積算値（以下、発電実績積算値と称呼する。）の比R（以下、劣化判定比Rと称呼する。）を演算し、この劣化判定比Rに基づいてグルーピングされた太陽光発電システム１０のうちで劣化した太陽光発電システム１０を診断する。以下、具体的に説明する。   The degradation determination unit 54 as a degradation determination unit acquires the actual power generation amount E and the identification data of the photovoltaic power generation system 10 grouped by the grouping unit 53, and calculates the grouped solar power calculated by the power generation amount prediction unit 52. A predicted power generation amount Ec corresponding to the photovoltaic power generation system 10 is acquired. Then, the deterioration determination unit 54 integrates the actual power generation amount E for the past N days (hereinafter referred to as the actual power generation performance) with respect to the integrated value of the predicted power generation amount Ec for the past N days (hereinafter referred to as the power generation prediction integrated value). The ratio R (hereinafter referred to as the integrated value) is calculated (hereinafter referred to as the degradation judgment ratio R), and the photovoltaic power generation degraded in the photovoltaic power generation systems 10 grouped based on the degradation judgment ratio R Diagnose the system 10. This will be specifically described below.

劣化判断部５４は、グルーピング部５３からグルーピングされた太陽光発電システム１０のそれぞれの実績発電量E及び識別データを取得すると、取得した識別データを用いて実績発電量データベース２１ｄを検索し、前記発電量予測部５２によって演算されて所定記憶位置に記憶されている予測発電量Ecのうちで前記取得した識別データに関連付けられている予測発電量Ecを過去Ｎ日分に渡り取得するとともに、識別データに関連付けられて蓄積されている実績発電量Eを過去Ｎ日分に渡り取得する。そして、劣化判断部５４は、取得したＮ日分の予測発電量Ecを加算して発電予測積算値を演算し、Ｎ日分の実績発電量Eを加算して発電実績積算値を演算する。これにより、劣化判断部５４は、発電予測積算値に対する発電実績積算値の比である劣化判定比Rを演算し、例えば、図７に示すように、グルーピングされた太陽光発電システム１０ごとに劣化判定比Rの時系列を生成する。   When the degradation determination unit 54 acquires the actual power generation amount E and the identification data of each of the photovoltaic power generation systems 10 grouped from the grouping unit 53, the degradation determination unit 54 searches the actual power generation amount database 21d using the acquired identification data, and the power generation Of the predicted power generation amount Ec calculated by the amount prediction unit 52 and stored in the predetermined storage position, the predicted power generation amount Ec associated with the acquired identification data is acquired over the past N days, and the identification data The actual power generation amount E accumulated in association with is acquired over the past N days. Then, the degradation determination unit 54 calculates the power generation predicted integrated value by adding the acquired predicted power generation amount Ec for N days, and calculates the power generation actual integrated value by adding the actual power generation amount E for N days. As a result, the deterioration determination unit 54 calculates a deterioration determination ratio R that is a ratio of the power generation actual integrated value to the power generation predicted integrated value. For example, as illustrated in FIG. A time series of the judgment ratio R is generated.

このように、劣化判定比Rの時系列を生成することにより、図７に示すように、グルーピングされた太陽光発電システム１０がほぼ同等の劣化判定比Rによって推移しているときには劣化が生じていないと判断することができ、劣化判定比Rが著しく低下している（乖離している）ときには劣化が生じていると判断することができる。尚、この場合の劣化の原因を特定するに際して、劣化判断部５４は、前記入力部５１によって気象データ提供センタ３０から取得された気象データに基づき、例えば、降雪や暴風雨、黄砂の飛来等の気象現象が発生した場合、降雪によって太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面に着雪が生じている、暴風雨によって太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面に樹木の葉や異物が付着している、或いは、黄砂の飛来によって太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面が砂埃によって覆われている等を推定し、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面が太陽光から遮られていることが劣化の原因であると判断する。   In this way, by generating the time series of the deterioration determination ratio R, as shown in FIG. 7, deterioration occurs when the grouped photovoltaic power generation systems 10 are changing with the substantially same deterioration determination ratio R. It can be determined that there is no deterioration, and when the deterioration determination ratio R is significantly reduced (deviation), it can be determined that deterioration has occurred. In identifying the cause of the deterioration in this case, the deterioration determining unit 54, based on the weather data acquired from the weather data providing center 30 by the input unit 51, for example, weather such as snowfall, storms, and flying yellow sand. When the phenomenon occurs, snow has occurred on the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) due to snowfall. Tree leaves and foreign matter have adhered to the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) due to storm. Or the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) is estimated to be covered with dust due to the arrival of yellow sand, and the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) is shielded from sunlight. Is determined to be the cause of deterioration.

更に、このことを、より具体的に、例えば、気象現象（気象条件）として、降雪が有った場合を例示して説明する。   Furthermore, this will be described more specifically by taking, for example, a case where there is snow as a weather phenomenon (meteorological condition).

今、グルーピング部５３によって、発電の変化傾向が良く似た家屋（太陽光発電システム１０）同士として、家屋Ａ１と家屋Ａ２がグルーピングされ、家屋Ｂ１と家屋Ｂ２がグルーピングされている状況を想定する。まず、図８に示すように、家屋Ａ１と家屋Ａ２とについて、例えば、過去３日分の劣化判定比Rを演算して比較し、降雪による影響を検討する。この場合、最初の降雪期間においては、家屋Ａ１及び家屋Ａ２共に、劣化判定比Rの値が「１」を下回っており、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面に着雪が生じて発電実績積算値が低下している。従って、この最初の降雪期間においては、家屋Ａ１及び家屋Ａ２が共に劣化が生じていると判定することができる。   Now, it is assumed that the house A1 and the house A2 are grouped and the house B1 and the house B2 are grouped as the houses (solar power generation systems 10) having similar power generation change trends by the grouping unit 53. First, as shown in FIG. 8, for example, the deterioration determination ratio R for the past three days is calculated and compared for the house A1 and the house A2, and the influence of snowfall is examined. In this case, in the first snowfall period, the deterioration judgment ratio R is lower than “1” in both the house A1 and the house A2, and snow is generated on the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) to generate power. The actual integrated value has decreased. Therefore, it can be determined that both the house A1 and the house A2 are deteriorated during the first snowfall period.

次に、図８に示す長破線によって囲んだ２回目の降雪期間においては、家屋Ａ１の劣化判定比Rの値が「１」を下回っており、家屋Ａ２の劣化判定比Rの値が「１」以上となっている。従って、家屋Ａ１においては、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面に着雪や着氷が生じて発電実績積算値が低下しており、劣化が生じていると判定することができる。一方、家屋Ａ２においては、例えば、融雪等によって、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面に着雪が生じておらず、発電実績積算値が増加しているため、劣化が生じていないと判定することができる。   Next, in the second snowfall period surrounded by the long dashed line shown in FIG. 8, the value of the deterioration determination ratio R of the house A1 is less than “1”, and the value of the deterioration determination ratio R of the house A2 is “1”. That ’s it. Therefore, in the house A1, it is possible to determine that snow accumulation or icing has occurred on the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11), the power generation result integrated value has decreased, and deterioration has occurred. On the other hand, in house A2, for example, no snow has occurred on the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) due to snow melting or the like, and the accumulated power generation results have increased, so no deterioration has occurred. Can be determined.

更に、図８に示す一点鎖線よって囲んだ３回目の降雪期間においては、家屋Ａ１の劣化判定比Rの値が「１」以上となっており、家屋Ａ２の劣化判定比Rの値が「１」を下回っている。従って、家屋Ａ１においては、例えば、融雪等によって、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面に着雪が生じておらず、発電実績積算値が増加しているため、劣化が生じていないと判定することができる。一方、家屋Ａ２においては、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面に着雪が生じて発電実績積算値が低下しており、劣化が生じていると判定することができる。又、家屋Ａ２においては、降雪が止んだ後においても、劣化判定比Rの値が「０」となって推移しているため、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面における積雪量が多く、言い換えれば、融雪が進行しておらず、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）に太陽光が全く届いていない状態が生じていると推定することができる。   Further, in the third snowfall period surrounded by the one-dot chain line shown in FIG. 8, the value of the deterioration judgment ratio R of the house A1 is “1” or more, and the value of the deterioration judgment ratio R of the house A2 is “1”. Is less than. Therefore, in the house A1, for example, no snow has occurred on the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) due to snow melting or the like, and the accumulated power generation results have increased. Can be determined. On the other hand, in the house A2, it is possible to determine that snow has occurred on the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11), the accumulated power generation value has decreased, and deterioration has occurred. Further, in the house A2, since the value of the deterioration determination ratio R remains “0” even after the snowfall stops, the amount of snow on the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) is In other words, in other words, it can be estimated that snow melting has not progressed and that no sunlight has reached the solar cell array 12 (solar cell panel 11).

一方、図９に示すように、家屋Ｂ１と家屋Ｂ２とについても、例えば、過去３日分の劣化判定比Rを演算して比較し、降雪による影響を検討する。この場合、最初の降雪期間においては、家屋Ｂ１及び家屋Ｂ２共に、劣化判定比Rの値が「１」を下回っており、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面に着雪が生じて発電実績積算値が低下している。従って、この最初の降雪期間においては、家屋Ｂ１及び家屋Ｂ２が共に劣化が生じていると判定することができる。尚、この場合、家屋Ｂ２の劣化判定比Rの増加傾向が遅れている。このような状況としては、例えば、家屋Ｂ２の住人が旅行等に出かけていて暖房の利用が無く、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の暖房熱による融雪が遅れていると推定することができる。   On the other hand, as shown in FIG. 9, for the house B1 and the house B2, for example, the deterioration determination ratio R for the past three days is calculated and compared, and the influence of snowfall is examined. In this case, in the first snowfall period, the deterioration determination ratio R is lower than “1” in both the house B1 and the house B2, and snow is generated on the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) to generate power. The actual integrated value has decreased. Therefore, it can be determined that both the house B1 and the house B2 are deteriorated during the first snowfall period. In this case, the increasing tendency of the deterioration determination ratio R of the house B2 is delayed. As such a situation, for example, it is estimated that a resident of the house B2 goes on a trip or the like, does not use heating, and the snow melting due to the heating heat of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) is delayed. it can.

次に、図９に示す長破線によって囲んだ２回目の降雪期間においては、家屋Ｂ１の劣化判定比Rの値が「１」以上であり、家屋Ｂ２の劣化判定比Rの値が「１」を下回っている。従って、家屋Ｂ１においては、例えば、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面における着雪が溶けやすく、発電実績積算値が増加しているため、劣化が生じていないと判定することができる。一方、家屋Ｂ２においては、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面における着雪が溶けにくくて（或いは、溶けた雪が氷となって着氷して）発電実績積算値が低下しており、劣化が生じていると判定することができる。   Next, in the second snowfall period surrounded by the long broken line shown in FIG. 9, the value of the deterioration determination ratio R of the house B1 is “1” or more, and the value of the deterioration determination ratio R of the house B2 is “1”. Is below. Therefore, in house B1, for example, it is easy to melt snow on the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11), and since the accumulated power generation value has increased, it can be determined that no deterioration has occurred. On the other hand, in the house B2, the snow accretion on the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) is difficult to melt (or the melted snow forms ice), and the accumulated power generation result has decreased. It can be determined that deterioration has occurred.

更に、図９に示す一点鎖線よって囲んだ３回目の降雪期間においても、家屋Ｂ１の劣化判定比Rの値が「１」以上であり、家屋Ｂ２の劣化判定比Rの値が「１」を下回っている。従って、家屋Ｂ１においては、例えば、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面における着雪が溶けやすく、発電実績積算値が増加しているため、劣化が生じていないと判定することができる。一方、家屋Ａ２においては、太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面における着雪が溶けにくくて（或いは、溶けた雪が氷となって着氷して）発電実績積算値が低下しており、劣化が生じていると判定することができる。   Furthermore, also in the third snowfall period surrounded by the one-dot chain line shown in FIG. 9, the value of the deterioration judgment ratio R of the house B1 is “1” or more, and the value of the deterioration judgment ratio R of the house B2 is “1”. It is below. Therefore, in house B1, for example, it is easy to melt snow on the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11), and since the accumulated power generation value has increased, it can be determined that no deterioration has occurred. On the other hand, in house A2, snow accumulation on the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) is difficult to melt (or the melted snow forms ice), and the accumulated power generation results have decreased. It can be determined that deterioration has occurred.

このように劣化判断部５４は、太陽光発電システム１０の劣化の有無を判断すると、この判断内容、すなわち、太陽光発電システム１０の劣化の有無と推定原因を表す劣化診断結果を出力部５５に出力する。   As described above, when the deterioration determination unit 54 determines whether or not the photovoltaic power generation system 10 is deteriorated, the determination contents, that is, the deterioration diagnosis result indicating the presence or absence of the deterioration of the solar power generation system 10 and the estimated cause are sent to the output unit 55. Output.

出力部５５は、劣化判断部５４から出力された劣化診断結果を、通信装置２２及びネットワーク４０を介して、対象となる太陽光発電システム１０の発電モニタ装置１６に送信する。発電モニタ装置１６においては、電子制御ユニット１６ａが取得した劣化診断結果を報知ユニット１６ｄに出力し、この劣化診断結果を報知するように指示する。これにより、報知ユニット１６ｄは、表示ディスプレイ上に文字や図形を表示したり、スピーカから音声を出力して、劣化診断結果を家屋の住人等に報知する。   The output unit 55 transmits the deterioration diagnosis result output from the deterioration determination unit 54 to the power generation monitoring device 16 of the target solar power generation system 10 via the communication device 22 and the network 40. In the power generation monitoring device 16, the deterioration diagnosis result acquired by the electronic control unit 16a is output to the notification unit 16d, and an instruction is given to notify the deterioration diagnosis result. Thereby, the notification unit 16d displays characters and figures on the display display or outputs sound from the speaker to notify the resident of the house of the deterioration diagnosis result.

以上の説明からも理解できるように、上記実施形態によれば、数キロから１０数キロ程度以下となる任意の領域内に存在する複数の太陽光発電システム１０のうち、実際の発電量の変化傾向が類似する太陽光発電システム１０同士をグルーピングすることができる。そして、このグルーピングした太陽光発電システム１０について、予測発電量Ecを用いてそれぞれの劣化判定比Rを求め、この劣化判定比Rを比較することによって太陽光発電システム１０の劣化の有無を診断することができる。   As can be understood from the above description, according to the above-described embodiment, the actual power generation amount changes among the plurality of solar power generation systems 10 existing in an arbitrary region that is about several kilometers to about ten or less kilometers. The photovoltaic power generation systems 10 having similar trends can be grouped. Then, for each of the grouped photovoltaic power generation systems 10, each deterioration determination ratio R is obtained using the predicted power generation amount Ec, and the deterioration determination ratio R is compared to diagnose the presence or absence of deterioration of the photovoltaic power generation system 10. be able to.

従って、グルーピングされた太陽光発電システム１０において気象現象、より具体的には、日射量の変化による影響を良好に排除した上で、相対的に太陽光発電システム１０の劣化を診断することができる。これにより、日射量の変化によって発電量が変動する太陽光発電システムにおいて、発電量が低下する劣化の原因として、日射量の変化による発電量の低下を排除し、例えば、着雪（積雪）、着氷、樹木の葉や異物の付着、或いは、黄砂の飛来によって太陽電池アレイ１２（太陽電池パネル１１）の表面が太陽光から遮られていることが劣化の原因であると精度よく診断することができる。或いは、晴天が続いているときには、発電量が低下する劣化の原因として、例えば、太陽光発電システム１０を構成する構成部品である太陽電池パネル１１の発電性能やパワーコンディショナー１４の変換性能等の性能低下が劣化の原因であると精度よく診断することができる。   Therefore, it is possible to relatively diagnose the deterioration of the photovoltaic power generation system 10 while effectively eliminating the weather phenomenon in the grouped photovoltaic power generation systems 10, more specifically, the influence of changes in the amount of solar radiation. . As a result, in the photovoltaic power generation system in which the power generation amount fluctuates due to the change in the amount of solar radiation, as a cause of the deterioration of the power generation amount, the decrease in the power generation amount due to the change in the amount of solar radiation is excluded. It is possible to accurately diagnose that the cause of deterioration is that the surface of the solar cell array 12 (solar cell panel 11) is shielded from sunlight by icing, adhering tree leaves, foreign matter, or flying yellow sand. it can. Or, when the weather continues, as a cause of the deterioration of the power generation amount, for example, performance such as power generation performance of the solar battery panel 11 that is a constituent part of the solar power generation system 10 and conversion performance of the power conditioner 14 It can be accurately diagnosed that the decrease is the cause of deterioration.

＜第１変形例＞
上記実施形態においては、グルーピング部５３が、太陽光発電システム１０が互いに近く（数キロ〜１０数キロ程度）に設置されており、発電の変化傾向が似ている（類似している）ことを基準として、太陽光発電システム１０をグルーピングするように実施した。ところで、太陽光発電システム１０においては、日照時間帯が発電量の変化傾向に大きな影響を与える。このため、ある太陽光発電システム１０から互いに同程度の距離に設置されており、発電の変化傾向や気象条件等が似た太陽光発電システム１０が複数存在する場合には、日の出・日の入が東から西へと移動することを考慮し、日照時間帯が同等となる南北方向の位置する太陽光発電システム１０を優先的にグルーピングするように実施する。 <First Modification>
In the said embodiment, the grouping part 53 is installed in the solar power generation system 10 near each other (several kilometers-about several dozen kilometers), and the change tendency of electric power generation is similar (similar). As a reference, the photovoltaic power generation system 10 was grouped. By the way, in the solar power generation system 10, the sunshine hours greatly influence the changing tendency of the power generation amount. For this reason, when there are multiple solar power generation systems 10 that are installed at the same distance from a certain solar power generation system 10 and have similar power generation change trends, weather conditions, etc., sunrise / sunset In consideration of the fact that the solar power generation system 10 moves from the east to the west, the solar power generation system 10 located in the north-south direction where the sunshine hours are equal is preferentially grouped.

すなわち、この場合、地域データによって表される各太陽光発電システム１０の設置場所の経度及び緯度に基づき、例えば、図１０に概略的に示すように、東西方向の距離に比して南北方向の距離が長くなる領域（東西方向に比して南北方向に広い領域）内に存在する太陽光発電システム１０を優先してグルーピングするように実施する。以下、この第１変形例を詳細に説明するが、上記実施形態と同一部分に同一の符号を付し、その説明を省略する。尚、図１０においては、理解を容易とするために、設定される領域を誇張して示している。   That is, in this case, based on the longitude and latitude of the installation location of each photovoltaic power generation system 10 represented by the regional data, for example, as schematically shown in FIG. The solar power generation system 10 existing in a region where the distance becomes long (region that is wider in the north-south direction than in the east-west direction) is grouped with priority. Hereinafter, although this 1st modification is demonstrated in detail, the same code | symbol is attached | subjected to the same part as the said embodiment, and the description is abbreviate | omitted. In FIG. 10, the set region is exaggerated for easy understanding.

この第１変形例においては、グルーピング部５３は、上記実施形態と同様に、気象条件（気象現象）の地域差を考慮して数キロ〜１０数キロ程度以下の近接する場所に設置された太陽光発電システム１０を抽出するとともに、発電の変化傾向が類似する複数の太陽光発電システム１０を特定する。そして、この第１変形例においては、グルーピング部５３は、日照時間帯が近い太陽光発電システム１０同士、言い換えれば、南北方向に並ぶ太陽光発電システム１０を優先してグルーピングする。   In the first modification, the grouping unit 53 is a sun installed in a nearby place of several kilometers to several tens of kilometers or less in consideration of regional differences in weather conditions (meteorological phenomena), as in the above embodiment. The photovoltaic power generation system 10 is extracted, and a plurality of photovoltaic power generation systems 10 having similar power generation change trends are specified. And in this 1st modification, the grouping part 53 gives priority to the photovoltaic power generation systems 10 with a near sunshine time zone, in other words, the photovoltaic power generation systems 10 arranged in the north-south direction.

具体的に、この第１変形例におけるグルーピング部５３は、例えば、ある診断対象となる太陽光発電システム１０を基準として、前記特定された太陽光発電システム１０までの距離Lを下記式２に従って定義する。

Figure 0005746098
ただし、前記式２中のΔxは東西方向の距離（又は経度の差）を表し、前記式２中のΔyは南北方向の距離（又は緯度の差）を表す。又、前記式２中のa，bは「１」以上の値に設定される変数であり、前記式２中のn，mは「０」以上の値に設定される変数である。 Specifically, the grouping unit 53 in the first modification example defines the distance L to the identified solar power generation system 10 according to the following formula 2 with reference to the solar power generation system 10 to be diagnosed, for example. To do.
Figure 0005746098
 However, Δx in the equation 2 represents a distance in the east-west direction (or a difference in longitude), and Δy in the equation 2 represents a distance in the north-south direction (or a difference in latitude). Further, a and b in the formula 2 are variables set to a value of “1” or more, and n and m in the formula 2 are variables set to a value of “0” or more.

ここで、前記式２に従い、例えば、変数a及び変数bを「１」に設定するとともに変数n及び変数mを「２」に設定すると、前記式２によって決定される距離Lは、通常のユークリッド距離となる。一方、変数a及び変数bを「１」よりも大きな値に設定すると、東西方向の距離（又は経度の差）Δxが誇張される。このため、a，b＞１に設定して前記式２により演算される距離Lが小さい地点同士をグルーピングすると、東西方向の距離（又は経度の差）Δxが小さい地点に設置された太陽光発電システム１０の方を優先して、すなわち、見かけ上の距離よりも近い地点に設置されて南北方向に並ぶ太陽光発電システム１０を優先してグルーピングすることができる。   Here, when the variable a and the variable b are set to “1” and the variable n and the variable m are set to “2” according to the equation 2, the distance L determined by the equation 2 is the normal Euclidean. Distance. On the other hand, when the variables a and b are set to values larger than “1”, the east-west distance (or longitude difference) Δx is exaggerated. For this reason, when a and b> 1 are set, and points where the distance L calculated by the equation 2 is small are grouped, photovoltaic power generation installed at a point where the east-west distance (or longitude difference) Δx is small The system 10 can be prioritized, that is, the photovoltaic power generation systems 10 that are installed at a point closer to the apparent distance and line up in the north-south direction can be grouped with priority.

このことを、図１０を用いて説明する。今、図１０に示すように、診断対象となる太陽光発電システム１０の設置場所を基準として、東西方向にて西側に家屋Ｃに設置された太陽光発電システム１０が存在し、南北方向にて北側に家屋Ｄに設置された太陽光発電システム１０が存在している状況を想定する。そして、診断対象となる太陽光発電システム１０と家屋Ｃに設置された太陽光発電システム１０との間の距離と、診断対象となる太陽光発電システム１０と家屋Ｄに設置された太陽光発電システム１０との間の距離がほぼ等しいとする。   This will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 10, there is a photovoltaic power generation system 10 installed in a house C on the west side in the east-west direction with reference to the installation location of the photovoltaic power generation system 10 to be diagnosed, and in the north-south direction. Assume a situation in which the solar power generation system 10 installed in the house D exists on the north side. And the distance between the photovoltaic power generation system 10 to be diagnosed and the photovoltaic power generation system 10 installed in the house C, and the photovoltaic power generation system installed in the photovoltaic power generation system 10 to be diagnosed and the house D Suppose that the distance between the two is almost equal.

ところで、家屋Ｃに設置された太陽光発電システム１０は、診断対象となる太陽光発電システム１０よりも西側に位置する。このため、家屋Ｃに設置された太陽光発電システム１０の日照時間帯は、診断対象となる太陽光発電システム１０の日照時間帯よりも遅い時間帯となって異なる。一方、家屋Ｄに設置された太陽光発電システム１０は、診断対象となる太陽光発電システム１０のほぼ真北側に位置する。このため、家屋Ｄに設置された太陽光発電システム１０の日照時間帯は、診断対象となる太陽光発電システム１０の日照時間帯とほぼ同じとなる。従って、劣化診断の精度を向上させるためには、診断対象となる太陽光発電システム１０と家屋Ｄに設置された太陽光発電システム１０とをグルーピングすることが好ましい。   By the way, the solar power generation system 10 installed in the house C is located west of the solar power generation system 10 to be diagnosed. For this reason, the sunshine time zone of the solar power generation system 10 installed in the house C is different from the sunshine time zone of the solar power generation system 10 to be diagnosed. On the other hand, the solar power generation system 10 installed in the house D is located on the substantially north side of the solar power generation system 10 to be diagnosed. For this reason, the sunshine time zone of the solar power generation system 10 installed in the house D is substantially the same as the sunshine time zone of the solar power generation system 10 to be diagnosed. Therefore, in order to improve the accuracy of the deterioration diagnosis, it is preferable to group the photovoltaic power generation system 10 to be diagnosed and the photovoltaic power generation system 10 installed in the house D.

このため、グルーピング部５３は、前記式２においてa，b＞１に設定して前記特定された（すなわち、診断対象の太陽光発電システム１０と近接していて発電量の変化傾向が似ている）太陽光発電システム１０のそれぞれの距離Lを演算し、この演算した距離Lが小さい太陽光発電システム１０をグルーピングする。これにより、診断対象となる太陽光発電システム１０を基準として南北方向に並んだ家屋Ｄに設置された太陽光発電システム１０を優先的にグルーピングすることができ、日照時間帯がほぼ同じ、言い換えれば、発電量の変化傾向がより類似している太陽光発電システム１０をグルーピングすることができる。   For this reason, the grouping unit 53 is specified by setting a, b> 1 in Formula 2 above (that is, the grouping unit 53 is close to the photovoltaic power generation system 10 to be diagnosed and has a similar tendency to change in power generation amount). ) The respective distances L of the photovoltaic power generation systems 10 are calculated, and the photovoltaic power generation systems 10 having a small calculated distance L are grouped. Thereby, it is possible to preferentially group the solar power generation systems 10 installed in the houses D arranged in the north-south direction with respect to the solar power generation system 10 to be diagnosed, and the sunshine hours are almost the same, in other words It is possible to group the photovoltaic power generation systems 10 that have more similar power generation change trends.

これにより、上述したようにグルーピングした太陽光発電システム１０が存在する領域（地域）を適切に特定することができるため、この領域（地域）における予測発電量Ecを前記式１に従ってより精度よく演算することができる。従って、グルーピングした太陽光発電システム１０のそれぞれの劣化判定比Rをより正確に演算することができるため、診断対象の太陽光発電システム１０をより精度よく劣化診断することが可能となる。   As a result, the region (region) where the grouped photovoltaic power generation systems 10 are present can be appropriately specified, and therefore the predicted power generation amount Ec in this region (region) is calculated more accurately according to the equation 1. can do. Therefore, each deterioration determination ratio R of the grouped photovoltaic power generation systems 10 can be calculated more accurately, so that the diagnosis of the photovoltaic power generation system 10 to be diagnosed can be more accurately diagnosed.

ところで、日照時間帯は、通常、国や地域ごとに統一されている「標準時」を用いて定義される。この場合、診断対象の太陽光発電システム１０を基準として、東側に位置する太陽光発電システム１０と西側に位置する太陽光発電システム１０とを比較すると、厳密には「標準時」での午後１２時（正午）における太陽の位置（南中）が異なる場合がある。これにより、診断対象の太陽光発電システム１０を基準として、東側に存在する家屋Ｅに設置された太陽光発電システム１０と西側に存在する家屋Ｆに設置された太陽光発電システム１０とにおいて、全体的な発電量の変化傾向は似ていても、図１１に概略的に示すように、発電量の変化傾向が時間軸方向にてずれる可能性がある。   By the way, the sunshine hours are usually defined using “standard time” that is standardized for each country or region. In this case, when comparing the photovoltaic power generation system 10 located on the east side with the photovoltaic power generation system 10 located on the west side based on the photovoltaic power generation system 10 to be diagnosed, strictly speaking, it is 12:00 pm in “standard time” The position of the sun (noon) at (noon) may be different. Thereby, with the photovoltaic power generation system 10 to be diagnosed as a reference, the photovoltaic power generation system 10 installed in the house E existing on the east side and the photovoltaic power generation system 10 installed in the house F existing on the west side Even if the change tendency of the general power generation amount is similar, the change tendency of the power generation amount may deviate in the time axis direction as schematically shown in FIG.

このため、診断対象の太陽光発電システム１０が含まれる領域（地域）の各地点において太陽の南中時刻を午後１２時（正午）とする「真太陽時」を用いて、日照時間帯を補正すなわち発電量の変化傾向を補正して実施することも可能である。これにより、例えば、図１１に示したように「標準時」を用いた場合一見すると発電量の変化傾向が異なっている場合であっても、図１２に示すように、「真太陽時」を用いたときの発電量の変化傾向が類似している場合には、グルーピング部５３はこの太陽光発電システム１０をグルーピングすることが可能である。これにより、同一グループを形成する太陽光発電システム１０、すなわち、比較対象となる太陽光発電システム１０のサンプル数を適切に増加させることができ、診断対象の太陽光発電システム１０をより精度よく相対的な劣化を診断することが可能となる。   For this reason, the sunshine hours are corrected by using “true solar time” in which the solar south-central time is 12:00 pm (noon) at each point in the region (region) where the photovoltaic power generation system 10 to be diagnosed is included. That is, it is also possible to carry out by correcting the changing tendency of the power generation amount. Thus, for example, when “standard time” is used as shown in FIG. 11, even if the change tendency of power generation differs at first glance, “true sun time” is used as shown in FIG. 12. When the change tendency of the power generation amount at the same time is similar, the grouping unit 53 can group the solar power generation system 10. Thereby, the solar power generation system 10 which forms the same group, that is, the number of samples of the solar power generation system 10 to be compared can be appropriately increased, and the solar power generation system 10 to be diagnosed can be more accurately compared. It is possible to diagnose general deterioration.

＜第２変形例＞
上記実施形態においては、前記式１に従って水平面全天日射量Iを推定演算し、この水平面全天日射量Iであるときの予測発電量Ecを演算するように実施した。この場合、例えば、太陽光発電システム１０にそれぞれ日射計を設けておき、この日射計によって検出される気象データとしての日射量（実績値）と発電モニタ装置１６によってモニタされる発電量（実績値）とから両者間の関係を求める。そして、この求めた日射量（実績値）と発電量（実績値）との関係に対して、前記式１に従って予測演算した水平面全天日射量Iを適用して予測発電量Ecを演算するように実施することも可能である。 <Second Modification>
In the above-described embodiment, the horizontal solar radiation amount I is estimated and calculated according to the above-described formula 1, and the predicted power generation amount Ec when the horizontal solar radiation amount I is calculated is calculated. In this case, for example, the solar power generation system 10 is provided with a solar radiation meter, and the solar radiation amount (actual value) as weather data detected by the solar radiation meter and the power generation amount (actual value) monitored by the power generation monitoring device 16. ) To find the relationship between the two. Then, the predicted power generation amount Ec is calculated by applying the horizontal solar radiation amount I predicted and calculated according to the formula 1 to the relationship between the obtained solar radiation amount (actual value) and the power generation amount (actual value). It is also possible to carry out.

この場合には、図１３に示すように、日射量（実績値）と発電量（実績値）との関係に基づいて予測発電量Ecが演算されるため、予測発電量Ecの変化傾向を実績発電量Eの変化傾向に合わせることができる。従って、これら予測発電量Ecと実績発電量Eとを用いて演算される劣化判定比Rをより精度よく決定することができ、相対的な太陽光発電システム１０の劣化をより精度よく診断することができる。   In this case, as shown in FIG. 13, the predicted power generation amount Ec is calculated based on the relationship between the amount of solar radiation (actual value) and the power generation amount (actual value). It can be adjusted to the changing trend of the power generation amount E. Therefore, the deterioration determination ratio R calculated using the predicted power generation amount Ec and the actual power generation amount E can be determined with higher accuracy, and the deterioration of the relative photovoltaic power generation system 10 can be diagnosed with higher accuracy. Can do.

＜第３変形例＞
上記実施形態においては、グルーピング部５３が、太陽光発電システム１０が互いに近く（数キロ〜１０数キロ程度）に設置されており、発電の変化傾向が似ていることを基準として、太陽光発電システム１０をグルーピングするように実施した。この場合、より簡便に、例えば、太陽光発電システム１０による発電に影響を与えない気象現象下において、複数の太陽光発電システム１０についてそれぞれの劣化判定比Rを演算し、この演算した劣化判定比Rが同等の変化傾向となる太陽光発電システム１０をグルーピングするように実施することも可能である。これによっても、上記実施形態に比して、地域差による気象現象の変化の影響を受けて、若干、相対的な劣化の診断精度が劣る可能性があるものの、簡便に相対的な劣化の診断が可能となり、上記実施形態と同等の効果が期待できる。 <Third Modification>
In the said embodiment, the grouping part 53 is photovoltaic power generation on the basis that the photovoltaic power generation system 10 is installed near each other (several kilometers to several tens of kilometers) and the change tendency of power generation is similar. The system 10 was implemented to be grouped. In this case, for example, under a weather phenomenon that does not affect the power generation by the solar power generation system 10, the deterioration determination ratio R is calculated for each of the plurality of solar power generation systems 10, and the calculated deterioration determination ratio is calculated. It is also possible to carry out so as to group the photovoltaic power generation systems 10 in which R has the same change tendency. Even in this case, the relative deterioration diagnosis accuracy may be slightly inferior to that of the above embodiment due to the influence of changes in weather phenomenon due to regional differences. Thus, the same effect as that of the above embodiment can be expected.

本発明の実施にあたっては、上記実施形態及び各変形例に限定されるものではなく、本発明の目的を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。   In carrying out the present invention, the present invention is not limited to the above-described embodiments and modifications, and various modifications can be made without departing from the object of the present invention.

例えば、上記実施形態及び各変形例においては、予測発電量Ecを演算し、この予測発電量Ecを用いて予測発電量Ecに対する実績発電量Eの比を表す劣化判定比Rを演算して、グルーピングした太陽光発電システム１０間の劣化を判断するように実施した。この場合、グルーピングした太陽光発電システム１０のそれぞれの実績発電量Eを比較することによって、グルーピングした太陽光発電システム１０間の劣化を判断するように実施することも可能である。この場合においても、複数の太陽光発電システム１０の実績発電量Eを互いに比較するため、相対的な劣化の診断が可能となる。   For example, in the above-described embodiment and each modified example, the predicted power generation amount Ec is calculated, and the deterioration determination ratio R representing the ratio of the actual power generation amount E to the predicted power generation amount Ec is calculated using the predicted power generation amount Ec. It implemented so that the deterioration between the grouped photovoltaic power generation systems 10 might be judged. In this case, it is also possible to determine the deterioration between the grouped photovoltaic power generation systems 10 by comparing the actual power generation amounts E of the grouped photovoltaic power generation systems 10. Even in this case, since the actual power generation amounts E of the plurality of photovoltaic power generation systems 10 are compared with each other, it is possible to diagnose relative deterioration.

又、上記実施形態及び各変形例においては、個々の太陽光発電システム１０について予測発電量Ecを予測するように実施した。しかし、上述したように、地域差によって気象現象（気象条件）が変化しない任意の領域内に設置された太陽光発電システム１０であれば、任意の領域内の各種気象データを用いて統一された予測発電量Ecを予測するように実施することも可能である。この場合にも、上記実施形態及び各変形例と同様に、グルーピングされた太陽光発電システム１０に対する天候の影響を良好に排除することができて、精度よく相対的な劣化診断が可能となる。   Moreover, in the said embodiment and each modification, it implemented so that the prediction electric power generation amount Ec might be estimated about each solar power generation system 10. FIG. However, as described above, if the solar power generation system 10 is installed in an arbitrary region where the weather phenomenon (meteorological conditions) does not change due to regional differences, it is unified using various weather data in the arbitrary region. It is also possible to carry out so as to predict the predicted power generation amount Ec. Also in this case, similarly to the above-described embodiment and each modified example, the influence of the weather on the grouped photovoltaic power generation systems 10 can be well eliminated, and the relative deterioration diagnosis can be performed with high accuracy.

又、上記実施形態及び各変形例においては、自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置が、自然エネルギーとして太陽光を利用して発電する太陽光発電システム１０の劣化を診断するように実施した。この場合、劣化診断装置が、気象現象（気象条件）によって変化（変動）する自然エネルギーを利用する他の発電システム、例えば、自然エネルギーとして太陽熱を利用する太陽熱発電システムや、風力を利用する風力発電システム、潮流を利用する潮流発電システム、水流を利用する水流発電システム等の劣化を診断するように実施することも可能である。このような太陽熱、風力、潮流及び水流も、太陽光と同様に、気象現象（気象条件）の変化に起因して変化（変動）するものであるため、上記実施形態及び各変形例と同様に、この変化（変動）を適切に排除して発電システムの劣化を精度よく診断することができる。   Moreover, in the said embodiment and each modification, it implemented so that the degradation diagnosis apparatus of the power generation system using natural energy might diagnose the deterioration of the solar power generation system 10 which generate | occur | produces using sunlight as natural energy. . In this case, the degradation diagnosis device uses another power generation system that uses natural energy that changes (fluctuates) due to weather phenomena (meteorological conditions), such as a solar thermal power generation system that uses solar heat as natural energy, or wind power generation that uses wind power. It is also possible to diagnose the deterioration of a system, a tidal power generation system that uses a tidal current, a water current power generation system that uses a tidal current, and the like. Such solar heat, wind power, tidal current, and water flow also change (fluctuate) due to changes in meteorological phenomena (meteorological conditions) in the same way as sunlight. This change (variation) can be appropriately eliminated to accurately diagnose the deterioration of the power generation system.

更に、上記実施形態および各変形例においては、管理センタ２０に本装置を設けて実施した。この場合、本装置を、例えば、太陽光発電システム１０が設置された家屋等に設けて実施可能であることは言うまでもない。この場合には、例えば、家屋内に設けられたコンピュータ装置や発電モニタ装置に本装置を設けて実施することができる。   Furthermore, in the above-described embodiment and each modified example, this apparatus is provided in the management center 20 and implemented. In this case, it is needless to say that the present apparatus can be implemented, for example, in a house where the solar power generation system 10 is installed. In this case, for example, the present apparatus can be provided in a computer apparatus or a power generation monitor apparatus provided in a house.

１０…太陽光発電システム、１１…太陽電池パネル、１２…太陽電池アレイ、１３…接続箱、１４…パワーコンディショナー、１５…分電盤、１６…発電モニタ装置、２０…管理センタ、２１…サーバ、２１ａ制御装置、２１ｄ…発電実績データベース、２２…通信装置、３０…気象データ提供センタ、４０…ネットワーク、５０…劣化診断処理部、５１…入力部、５２…発電量予測部、５３…グルーピング部、５４…劣化判断部、５５…出力部   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Solar power generation system, 11 ... Solar cell panel, 12 ... Solar cell array, 13 ... Connection box, 14 ... Power conditioner, 15 ... Distribution board, 16 ... Power generation monitor apparatus, 20 ... Management center, 21 ... Server, 21a control device, 21d ... power generation result database, 22 ... communication device, 30 ... meteorological data providing center, 40 ... network, 50 ... deterioration diagnosis processing unit, 51 ... input unit, 52 ... power generation amount prediction unit, 53 ... grouping unit, 54 ... Degradation judgment unit, 55 ... Output unit

Claims (10)

自然エネルギーを利用して電力を発電する発電システムの劣化を診断する診断手段を備えた自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置であって、
前記診断手段は、
複数の発電システムのうち、これらの発電システムが実際に発電した発電量を時系列的に記録した発電履歴データに基づいて、実際の発電量の時系列の変化傾向が類似する発電システム同士をグルーピングし、
前記実際の発電量を比較して、前記グルーピングした発電システム間で発電量の低下が生じる劣化を判断することを特徴とする自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置。 A degradation diagnosis device for a power generation system using natural energy, comprising diagnostic means for diagnosing degradation of a power generation system that generates power using natural energy,
The diagnostic means includes
Among power generation systems, group power generation systems that have similar time-series changes in actual power generation based on power generation history data that records the power generation actually generated by these power generation systems in time series. And
A deterioration diagnosis device for a power generation system using natural energy, wherein the actual power generation amount is compared to determine a deterioration that causes a decrease in the power generation amount between the grouped power generation systems. 請求項１に記載した自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置において、
前記診断手段は、
自然エネルギーの変化に関連する気象現象を表す気象データを用いて、前記自然エネルギーを利用して発電される発電量を予測し、
前記予測した発電量を用いて、前記グルーピングした発電システム間で前記劣化を判断することを特徴とする自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置。 In the degradation diagnosis device for a power generation system using natural energy according to claim 1,
The diagnostic means includes
Using meteorological data representing meteorological phenomena related to changes in natural energy, predicting the amount of power generated using the natural energy,
A degradation diagnosis apparatus for a power generation system using natural energy, wherein the degradation is determined between the grouped power generation systems using the predicted power generation amount. 請求項１又は請求項２に記載した自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置において、
前記グルーピングの対象となる前記複数の発電システムは、
少なくとも、任意の領域内に設置されていることを特徴とする自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置。 In the deterioration diagnosis device for a power generation system using natural energy according to claim 1 or 2,
The plurality of power generation systems to be grouped are
A degradation diagnosis device for a power generation system using natural energy, characterized in that it is installed in at least an arbitrary region. 請求項２に記載した自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置において、
前記診断手段は、
前記予測される発電量に対する前記実際の発電量の比に基づいて、前記実際の発電量の変化傾向が類似するか否かを判定することを特徴とする自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置。 In the degradation diagnosis device for a power generation system using natural energy according to claim 2 ,
The diagnostic means includes
Deterioration diagnosis of a power generation system using natural energy, wherein it is determined whether a change tendency of the actual power generation amount is similar based on a ratio of the actual power generation amount to the predicted power generation amount apparatus. 請求項２又は請求項４に記載した自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置において、
前記診断手段は、
前記グルーピングした発電システムのうち、前記予測される発電量に対する前記実際の発電量の比が、他の発電システムにおける前記比から乖離しているときに、前記劣化が発生していると診断することを特徴とする自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置。 In the deterioration diagnosis device for a power generation system using natural energy according to claim 2 or claim 4 ,
The diagnostic means includes
Diagnosing that the deterioration has occurred when the ratio of the actual power generation amount to the predicted power generation amount of the grouped power generation systems deviates from the ratio in the other power generation systems. A degradation diagnosis device for a power generation system using natural energy. 請求項５に記載した自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置において、
前記診断手段は、
前記予測される発電量に対する前記実際の発電量の比が「１」未満であるときに、前記劣化が発生していると診断することを特徴とする自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置。 In the degradation diagnosis device for a power generation system using natural energy according to claim 5,
The diagnostic means includes
A degradation diagnosis device for a power generation system using natural energy, wherein the degradation is diagnosed when a ratio of the actual power generation amount to the predicted power generation amount is less than “1”. . 請求項２、請求項４、請求項５、請求項６のうちのいずれか一つに記載した自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置において、
前記診断手段は、
前記予測される発電量を、前記グルーピングした発電システムによって実際に検出された気象データと、この気象データを検出した発電システムが実際に発電した発電量との間で成立する所定の関係に基づき、前記検出された気象データとは異なる他の気象データから予測される、前記検出された気象データと同種の気象データを用いて発電量を予測することを特徴とする自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置。 In the degradation diagnosis device for a power generation system using natural energy according to any one of claims 2, 4, 5, and 6 ,
The diagnostic means includes
The predicted power generation amount is based on a predetermined relationship established between the weather data actually detected by the grouped power generation system and the power generation amount actually generated by the power generation system detecting the weather data, A power generation system using natural energy, wherein power generation amount is predicted using weather data of the same type as the detected weather data, which is predicted from other weather data different from the detected weather data Deterioration diagnostic device. 請求項１ないし請求項７のうちのいずれか一つに記載した自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置において、
前記発電に利用される前記自然エネルギーは、
気象現象の変化に起因して変動する太陽光エネルギー、太陽熱エネルギー、風力エネルギー、潮流エネルギー及び水流エネルギーのうちの少なくとも一つの自然エネルギーであることを特徴とする自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置。 In the degradation diagnosis device for a power generation system using natural energy according to any one of claims 1 to 7,
The natural energy used for the power generation is
Deterioration diagnosis of power generation system using natural energy, which is at least one natural energy of solar energy, solar thermal energy, wind energy, tidal current energy and water current energy that fluctuates due to changes in meteorological phenomena apparatus. 請求項８に記載した自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置において、
前記発電に利用される前記自然エネルギーが前記太陽光エネルギーであるとき、
前記グルーピングの対象となる前記複数の発電システムは、
少なくとも、東西方向の距離に比して南北方向の距離が長くなるように設定された領域内に設置されていることを特徴とする自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置。 In the degradation diagnosis device for a power generation system using natural energy according to claim 8,
When the natural energy used for the power generation is the solar energy,
The plurality of power generation systems to be grouped are
A degradation diagnosis device for a power generation system using natural energy, characterized in that it is installed in an area set so that the distance in the north-south direction is longer than the distance in the east-west direction. 請求項８又は請求項９に記載した自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置において、
前記発電に利用される前記自然エネルギーが前記太陽光エネルギーであるとき、
前記診断手段は、
前記複数の発電システムの前記実際の発電量の時間に対する変化傾向を、太陽が実際に南中する時刻を基準とする真太陽時を用いて補正することを特徴とする自然エネルギーを利用した発電システムの劣化診断装置。 In the degradation diagnosis device for a power generation system using natural energy according to claim 8 or claim 9,
When the natural energy used for the power generation is the solar energy,
The diagnostic means includes
The power generation system using natural energy, which corrects the change tendency of the actual power generation amount with respect to time of the plurality of power generation systems using the true solar time based on the time when the sun actually goes south. Deterioration diagnosis device.
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