JP7163931B2 - Determination device, determination method and determination program - Google Patents
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Description
本発明は、判定装置、判定方法および判定プログラムに関する。
この出願は、２０１８年２月１日に出願された日本出願特願２０１８－１６７３６号を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。The present invention relates to a determination device, a determination method, and a determination program.
This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2018-16736 filed on February 1, 2018, and incorporates all of its disclosure herein.
特開２０１２－２０５０７８号公報（特許文献１）には、以下のような太陽光発電用監視システムが開示されている。すなわち、太陽光発電用監視システムは、複数の太陽電池パネルからの出力を集約して電力変換装置に送り込む太陽光発電システムについて、前記太陽電池パネルの発電状況を監視する太陽光発電用監視システムであって、前記複数の太陽電池パネルからの出力電路が集約された場所に設けられ、各太陽電池パネルの発電量を計測する計測装置と、前記計測装置に接続され、前記計測装置による発電量の計測データを送信する機能を有する下位側通信装置と、前記下位側通信装置から送信される前記計測データを受信する機能を有する上位側通信装置と、前記上位側通信装置を介して前記太陽電池パネルごとの前記計測データを収集する機能を有する管理装置とを備える。前記管理装置は、前記各太陽電池パネルについての、同一時点における発電量の差に基づいて異常の有無を判定するか、または前記各太陽電池パネルについての、所定期間の発電量の最大値又は積算値に基づいて異常の有無を判定する。 Japanese Patent Laying-Open No. 2012-205078 (Patent Document 1) discloses a monitoring system for photovoltaic power generation as follows. That is, the monitoring system for photovoltaic power generation is a monitoring system for photovoltaic power generation that monitors the power generation status of the solar cell panels in a photovoltaic power generation system in which outputs from a plurality of solar cell panels are aggregated and sent to a power conversion device. a measuring device for measuring the amount of power generated by each solar panel provided at a place where the output lines from the plurality of solar panels are aggregated; and a measuring device connected to the measuring device for measuring the amount of power generated by the measuring device. A lower communication device having a function of transmitting measurement data, a higher communication device having a function of receiving the measurement data transmitted from the lower communication device, and the solar panel via the higher communication device. and a management device having a function of collecting the measurement data for each. The management device determines the presence or absence of an abnormality based on the difference in the amount of power generation at the same time for each solar panel, or the maximum value or integration of the amount of power generation for a predetermined period for each solar panel The presence or absence of abnormality is determined based on the value.
（１）本開示の判定装置は、太陽電池パネルを含む発電部を備える太陽光発電システムに用いられる判定装置であって、前記発電部の出力の計測結果に基づくデータを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記データに基づいて、前記データの時間的な粒度を粗くした１または複数のデータを生成する生成部と、前記取得部によって取得された前記データおよび前記生成部によって生成された前記１または複数のデータのうち、長さの異なる期間にわたる複数のデータであって異なる粒度の複数のデータから、それぞれ異なる基準を用いて前記発電部に関する異常を判定する判定部とを備える。 (1) A determination device of the present disclosure is a determination device used in a photovoltaic power generation system including a power generation unit including a solar cell panel, the acquisition unit acquiring data based on measurement results of the output of the power generation unit; a generating unit that generates one or a plurality of pieces of data obtained by coarsening the temporal granularity of the data based on the data obtained by the obtaining unit; and the data obtained by the obtaining unit and the generating unit. a judgment unit that judges an abnormality related to the power generation unit using different criteria from a plurality of data over different periods of time and having different granularities from among the one or more data that has been obtained. .
（５）本開示の判定方法は、判定装置において用いられる判定方法であって、太陽電池パネルを含む発電部の出力の計測結果に基づくデータを取得するステップと、取得した前記データに基づいて、前記データの時間的な粒度を粗くした１または複数のデータを生成するステップと、取得した前記データおよび生成した前記１または複数のデータのうち、長さの異なる期間にわたる複数のデータであって異なる粒度の複数のデータから、それぞれ異なる基準を用いて前記発電部に関する異常を判定するステップとを含む。 (5) A determination method of the present disclosure is a determination method used in a determination device, and includes a step of acquiring data based on a measurement result of the output of a power generation unit including a solar panel, and based on the acquired data, generating one or more pieces of data obtained by coarsening the temporal granularity of the data; and determining an abnormality related to the power generation unit from a plurality of granular data using different criteria.
（６）本開示の判定プログラムは、判定装置において用いられる判定プログラムであって、コンピュータを、太陽電池パネルを含む発電部の出力の計測結果に基づくデータを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記データに基づいて、前記データの時間的な粒度を粗くした１または複数のデータを生成する生成部と、前記取得部によって取得された前記データおよび前記生成部によって生成された前記１または複数のデータのうち、長さの異なる期間にわたる複数のデータであって異なる粒度の複数のデータから、それぞれ異なる基準を用いて前記発電部に関する異常を判定する判定部、として機能させるためのプログラムである。 (6) A determination program of the present disclosure is a determination program used in a determination device, and an acquisition unit that acquires data based on a measurement result of the output of a power generation unit including a solar cell panel, and the acquisition unit. a generation unit that generates one or a plurality of pieces of data obtained by roughening the temporal granularity of the data based on the acquired data; and the data acquired by the acquisition unit and the one generated by the generation unit. Alternatively, a program for functioning as a judgment unit that judges an abnormality related to the power generation unit using different criteria from a plurality of data over different periods of time and having different granularities among a plurality of data. is.
本開示の一態様は、このような特徴的な処理部を備える判定装置として実現され得るだけでなく、判定装置の一部または全部を実現する半導体集積回路として実現され得る。 One aspect of the present disclosure can be implemented not only as a determination device including such a characteristic processing unit, but also as a semiconductor integrated circuit that implements part or all of the determination device.
また、本開示の一態様は、このような特徴的な処理部を備える監視システムとして実現され得るだけでなく、かかる特徴的な処理をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現され得る。また、本開示の一態様は、このような特徴的な処理部を備える監視システムとして実現され得るだけでなく、かかる特徴的な処理をステップとする方法として実現され得る。また、本発明は、監視システムの一部または全部を実現する半導体集積回路として実現され得る。 Further, one aspect of the present disclosure can be implemented not only as a monitoring system including such a characteristic processing unit, but also as a program for causing a computer to execute such characteristic processing. In addition, one aspect of the present disclosure can be implemented not only as a monitoring system including such a characteristic processing unit, but also as a method including steps of such characteristic processing. Also, the present invention can be implemented as a semiconductor integrated circuit that implements part or all of the monitoring system.
近年、太陽光発電システムを監視して異常を判別するための技術が開発されている。 In recent years, techniques have been developed for monitoring photovoltaic power generation systems and determining abnormalities.
［本開示が解決しようとする課題］
このような特許文献１に記載の技術を超えて、太陽光発電システムの異常判定を向上させることが可能な技術が望まれる。[Problems to be Solved by the Present Disclosure]
A technique capable of improving abnormality determination of a photovoltaic power generation system beyond the technique described in
本開示は、上述の課題を解決するためになされたもので、その目的は、太陽光発電システムの異常判定を向上させることが可能な判定装置、判定方法および判定プログラムを提供することである。 The present disclosure has been made to solve the above-described problems, and an object thereof is to provide a determination device, a determination method, and a determination program capable of improving abnormality determination of a photovoltaic power generation system.
［本開示の効果］
本開示によれば、太陽光発電システムの異常判定を向上させることができる。[Effect of the present disclosure]
According to the present disclosure, it is possible to improve abnormality determination of a photovoltaic power generation system.
［本願発明の実施形態の説明］
最初に、本発明の実施形態の内容を列記して説明する。[Description of Embodiments of the Present Invention]
First, the contents of the embodiments of the present invention will be listed and explained.
（１）本発明の実施の形態に係る判定装置は、太陽電池パネルを含む発電部を備える太陽光発電システムに用いられる判定装置であって、前記発電部の出力の計測結果に基づくデータを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記データに基づいて、前記データの時間的な粒度を粗くした１または複数のデータを生成する生成部と、前記取得部によって取得された前記データおよび前記生成部によって生成された前記１または複数のデータのうち、長さの異なる期間にわたる複数のデータであって異なる粒度の複数のデータから、それぞれ異なる基準を用いて前記発電部に関する異常を判定する判定部とを備える。 (1) A determination device according to an embodiment of the present invention is a determination device used in a photovoltaic power generation system including a power generation unit including a solar cell panel, and acquires data based on a measurement result of the output of the power generation unit. a generating unit that generates one or a plurality of pieces of data obtained by coarsening temporal granularity of the data based on the data obtained by the obtaining unit; the data obtained by the obtaining unit; Abnormalities related to the power generation unit are determined using different criteria from a plurality of data having different granularities and having different lengths of time among the one or more data generated by the generation unit. and a determination unit.
このような構成により、比較的短期間にわたる計測値の異常および比較的長期間にわたる計測値の異常を判定することができる。これにより、複数種類の期間での異常が判定され、多様な異常判定を行うことが可能になることにより、たとえば、短期間では計測値の変化がなく長期間にわたる計測結果を確認することにより変化が確認できるような異常を検知することできる。さらに、長期間わたる計測結果では、データの粒度が粗くなることにより捉えることができない短期間での計測値の変化も、短期間にわたる計測結果を確認することにより検知することができる。したがって、太陽光発電システムの異常判定を向上させることができる。 With such a configuration, it is possible to determine an abnormality in the measured value over a relatively short period of time and an abnormality in the measured value over a relatively long period of time. As a result, it is possible to judge anomalies in multiple types of time periods, making it possible to make a variety of anomaly judgments. It is possible to detect anomalies that can be confirmed by Furthermore, short-term changes in measured values that cannot be captured in long-term measurement results due to coarse data granularity can be detected by checking short-term measurement results. Therefore, it is possible to improve the abnormality determination of the photovoltaic power generation system.
（２）好ましくは、前記判定部は、３つ以上の前記基準を用いて前記発電部に関する異常を判定する。 (2) Preferably, the judging section judges an abnormality related to the power generating section using three or more of the criteria.
このような構成により、さらに長期間にわたる計測値の異常を判定することができ、より多様な異常判定を行うことができる。 With such a configuration, it is possible to determine anomalies in measured values over a longer period of time, and to perform a wider variety of anomaly determinations.
（３）好ましくは、各前記基準を用いて判定される前記異常の種類が異なる。 (3) Preferably, the type of abnormality determined using each criterion is different.
このような構成により、ダイオード解放故障および経年劣化等、太陽光発電におけるより多様な異常を判定することができる。 With such a configuration, it is possible to determine a wider variety of abnormalities in photovoltaic power generation, such as diode open failures and aging deterioration.
（４）好ましくは、前記判定装置は、さらに、前記判定部によって判定された前記異常を通知する通知部を備え、各前記基準を用いて判定される前記異常の通知内容が異なる。 (4) Preferably, the determination device further includes a notification unit that notifies the abnormality determined by the determination unit, and notification contents of the abnormality determined using each criterion are different.
このような構成により、いずれの基準を用いて判断された異常であるかを通知内容によって判断することができるため、たとえば、緊急度または重要度に応じた保守対応を行うことができる。 With such a configuration, it is possible to determine from the content of the notification which criterion is used to determine whether the abnormality is an abnormality. Therefore, for example, it is possible to perform maintenance according to the degree of urgency or importance.
（５）本発明の実施の形態に係る判定方法は、判定装置において用いられる判定方法であって、太陽電池パネルを含む発電部の出力の計測結果に基づくデータを取得するステップと、取得した前記データに基づいて、前記データの時間的な粒度を粗くした１または複数のデータを生成するステップと、取得した前記データおよび生成した前記１または複数のデータのうち、長さの異なる期間にわたる複数のデータであって異なる粒度の複数のデータから、それぞれ異なる基準を用いて前記発電部に関する異常を判定するステップとを含む。 (5) A determination method according to an embodiment of the present invention is a determination method used in a determination device, comprising a step of acquiring data based on a measurement result of an output of a power generation unit including a solar cell panel; Based on the data, generating one or more data obtained by roughening the temporal granularity of the data; and determining an abnormality related to the power generation unit from a plurality of data having different granularities using different criteria.
このような構成により、比較的短期間にわたる計測値の異常および比較的長期間にわたる計測値の異常を判定することができる。これにより、複数種類の期間での異常が判定され、多様な異常判定を行うことができる。したがって、太陽光発電システムの異常判定を向上させることができる。 With such a configuration, it is possible to determine an abnormality in the measured value over a relatively short period of time and an abnormality in the measured value over a relatively long period of time. As a result, it is possible to determine anomalies in a plurality of types of periods, and to perform a variety of anomaly determinations. Therefore, it is possible to improve the abnormality determination of the photovoltaic power generation system.
（６）本発明の実施の形態に係る判定プログラムは、判定装置において用いられる判定プログラムであって、コンピュータを、太陽電池パネルを含む発電部の出力の計測結果に基づくデータを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記データに基づいて、前記データの時間的な粒度を粗くした１または複数のデータを生成する生成部と、前記取得部によって取得された前記データおよび前記生成部によって生成された前記１または複数のデータのうち、長さの異なる期間にわたる複数のデータであって異なる粒度の複数のデータから、それぞれ異なる基準を用いて前記発電部に関する異常を判定する判定部、として機能させるためのプログラムである。 (6) A determination program according to an embodiment of the present invention is a determination program used in a determination device, and includes a computer, an acquisition unit that acquires data based on the measurement result of the output of a power generation unit that includes a solar cell panel. , a generation unit that generates one or more pieces of data obtained by coarsening the temporal granularity of the data based on the data acquired by the acquisition unit; and the data acquired by the acquisition unit and the generation unit: a judgment unit that judges an abnormality related to the power generation unit using different criteria from a plurality of pieces of data of different granularities that are over periods of different lengths, among the generated one or more pieces of data; It's a program that makes it work.
このような構成により、比較的短期間にわたる計測値の異常および比較的長期間にわたる計測値の異常を判定することができる。これにより、複数種類の期間での異常が判定され、多様な異常判定を行うことができる。したがって、太陽光発電システムの異常判定を向上させることができる。 With such a configuration, it is possible to determine an abnormality in the measured value over a relatively short period of time and an abnormality in the measured value over a relatively long period of time. As a result, it is possible to determine anomalies in a plurality of types of periods, and to perform a variety of anomaly determinations. Therefore, it is possible to improve the abnormality determination of the photovoltaic power generation system.
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。また、以下に記載する実施の形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. The same or corresponding parts in the drawings are denoted by the same reference numerals, and the description thereof will not be repeated. Moreover, at least part of the embodiments described below may be combined arbitrarily.
［太陽光発電システムの構成］
図１は、本発明の実施の形態に係る太陽光発電システムの構成を示す図である。[Configuration of photovoltaic power generation system]
FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a photovoltaic power generation system according to an embodiment of the present invention.
図１を参照して、太陽光発電システム４０１は、４つのＰＣＳ（Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ）ユニット８０と、キュービクル６とを備える。キュービクル６は、銅バー７３を含む。
Referring to FIG. 1 , solar
図１では、４つのＰＣＳユニット８０を代表的に示しているが、さらに多数または少数のＰＣＳユニット８０が設けられてもよい。
Although four
図２は、本発明の実施の形態に係るＰＣＳユニットの構成を示す図である。 FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the PCS unit according to the embodiment of the invention.
図２を参照して、ＰＣＳユニット８０は、４つの集電ユニット６０と、ＰＣＳ（電力変換装置）８とを備える。ＰＣＳ８は、銅バー７と、電力変換部９とを含む。
Referring to FIG. 2,
図２では、４つの集電ユニット６０を代表的に示しているが、さらに多数または少数の集電ユニット６０が設けられてもよい。
FIG. 2 representatively shows four
図３は、本発明の実施の形態に係る集電ユニットの構成を示す図である。 FIG. 3 is a diagram showing the configuration of the current collecting unit according to the embodiment of the invention.
図３を参照して、集電ユニット６０は、４つの太陽電池ユニット７４と、集電箱７１とを含む。集電箱７１は、銅バー７２を有する。
Referring to FIG. 3 ,
図３では、４つの太陽電池ユニット７４を代表的に示しているが、さらに多数または少数の太陽電池ユニット７４が設けられてもよい。
FIG. 3 representatively shows four
図４は、本発明の実施の形態に係る太陽電池ユニットの構成を示す図である。 FIG. 4 is a diagram showing the configuration of a solar cell unit according to an embodiment of the invention.
図４を参照して、太陽電池ユニット７４は、４つの発電部７８と、接続箱７６とを含む。発電部７８は、太陽電池パネルを有する。接続箱７６は、銅バー７７を有する。
Referring to FIG. 4 ,
図４では、４つの発電部７８を代表的に示しているが、さらに多数または少数の発電部７８が設けられてもよい。
Although four
発電部７８は、この例では４つの太陽電池パネル７９Ａ，７９Ｂ，７９Ｃ，７９Ｄが直列接続されたストリングである。以下、太陽電池パネル７９Ａ，７９Ｂ，７９Ｃ，７９Ｄの各々を、太陽電池パネル７９とも称する。
The
図４では、４つの太陽電池パネル７９を代表的に示しているが、さらに多数または少数の太陽電池パネル７９が設けられてもよい。 Although four solar panels 79 are representatively shown in FIG. 4, more or fewer solar panels 79 may be provided.
太陽光発電システム４０１では、複数の発電部７８からの出力ラインおよび集約ラインすなわち電力線がそれぞれキュービクル６に電気的に接続される。
In the photovoltaic
より詳細には、発電部７８の出力ライン１は、発電部７８に接続された第１端と、銅バー７７に接続された第２端とを有する。各出力ライン１は、銅バー７７を介して集約ライン５に集約される。銅バー７７は、たとえば接続箱７６の内部に設けられている。
More specifically, the
発電部７８は、太陽光を受けると、受けた太陽光のエネルギーを直流電力に変換し、変換した直流電力を出力ライン１へ出力する。
Upon receiving sunlight, the
図３および図４を参照して、集約ライン５は、対応の太陽電池ユニット７４における銅バー７７に接続された第１端と、銅バー７２に接続された第２端とを有する。各集約ライン５は、銅バー７２を介して集約ライン２に集約される。銅バー７２は、たとえば集電箱７１の内部に設けられている。
3 and 4,
図１～図４を参照して、太陽光発電システム４０１では、上述のように複数の発電部７８からの各出力ライン１が集約ライン５に集約され、各集約ライン５が集約ライン２に集約され、各集約ライン２が集約ライン４に集約され、各集約ライン４がキュービクル６に電気的に接続される。
1 to 4, in solar
より詳細には、各集約ライン２は、対応の集電ユニット６０における銅バー７２に接続された第１端と、銅バー７に接続された第２端とを有する。ＰＣＳ８において、内部ライン３は、銅バー７に接続された第１端と、電力変換部９に接続された第２端とを有する。
More specifically, each
ＰＣＳ８において、電力変換部９は、たとえば、各発電部７８において発電された直流電力を出力ライン１、銅バー７７、集約ライン５、銅バー７２、集約ライン２、銅バー７および内部ライン３経由で受けると、受けた直流電力を交流電力に変換して集約ライン４へ出力する。
In the
集約ライン４は、電力変換部９に接続された第１端と、銅バー７３に接続された第２端とを有する。
キュービクル６において、各ＰＣＳ８における電力変換部９から各集約ライン４へ出力された交流電力は、銅バー７３を介して系統へ出力される。
In the
［監視システム３０１の構成］
図５は、本発明の実施の形態に係る監視システムの構成を示す図である。[Configuration of monitoring system 301]
FIG. 5 is a diagram showing the configuration of the monitoring system according to the embodiment of the invention.
図５を参照して、太陽光発電システム４０１は、監視システム３０１を備える。監視システム３０１は、判定装置１０１と、複数の監視装置１１１と、収集装置１５１とを含む。
Referring to FIG. 5 , solar
図５では、１つの集電ユニット６０に対応して設けられた４つの監視装置１１１を代表的に示しているが、さらに多数または少数の監視装置１１１が設けられてもよい。また、監視システム３０１は、１つの収集装置１５１を備えているが、複数の収集装置１５１を備えてもよい。
FIG. 5 representatively shows four
監視システム３０１では、子機である監視装置１１１におけるセンサの情報が、収集装置１５１へ定期的または不定期に伝送される。
In the
監視装置１１１は、たとえば集電ユニット６０に設けられている。より詳細には、監視装置１１１は、４つの太陽電池ユニット７４にそれぞれ対応して４つ設けられている。各監視装置１１１は、たとえば、対応の出力ライン１および集約ライン５に電気的に接続されている。
The
監視装置１１１は、対応の太陽電池ユニット７４における各出力ライン１の電流をセンサにより計測する。また、監視装置１１１は、対応の太陽電池ユニット７４における各出力ライン１の電圧をセンサにより計測する。
The
収集装置１５１は、たとえばＰＣＳ８の近傍に設けられている。より詳細には、収集装置１５１は、ＰＣＳ８に対応して設けられ、信号線４６を介して銅バー７に電気的に接続されている。
The
監視装置１１１および収集装置１５１は、集約ライン２，５を介して電力線通信（ＰＬＣ：Ｐｏｗｅｒ Ｌｉｎｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）を行うことにより情報の送受信を行う。
The
より詳細には、各監視装置１１１は、対応の出力ラインの電流および電圧の計測結果を示す監視情報を送信する。収集装置１５１は、各監視装置１１１の計測結果を収集する。
More specifically, each
［監視装置１１１の構成］
図６は、本発明の実施の形態に係る監視システムにおける監視装置の構成を示す図である。図６では、出力ライン１、集約ライン５および銅バー７７がより詳細に示されている。[Configuration of monitoring device 111]
FIG. 6 is a diagram showing the configuration of a monitoring device in the monitoring system according to the embodiment of the invention. In FIG. 6
図６を参照して、出力ライン１は、プラス側出力ライン１ｐと、マイナス側出力ライン１ｎとを含む。集約ライン５は、プラス側集約ライン５ｐと、マイナス側集約ライン５ｎとを含む。銅バー７７は、プラス側銅バー７７ｐと、マイナス側銅バー７７ｎとを含む。
Referring to FIG. 6,
図示しないが、図３に示す集電箱７１における銅バー７２は、プラス側集約ライン５ｐおよびマイナス側集約ライン５ｎにそれぞれ対応して、プラス側銅バー７２ｐおよびマイナス側銅バー７２ｎを含む。
Although not shown, copper bars 72 in
プラス側出力ライン１ｐは、対応の発電部７８に接続された第１端と、プラス側銅バー７７ｐに接続された第２端とを有する。マイナス側出力ライン１ｎは、対応の発電部７８に接続された第１端と、マイナス側銅バー７７ｎに接続された第２端とを有する。
The plus
プラス側集約ライン５ｐは、プラス側銅バー７７ｐに接続された第１端と、集電箱７１におけるプラス側銅バー７２ｐに接続された第２端とを有する。マイナス側集約ライン５ｎは、マイナス側銅バー７７ｎに接続された第１端と、集電箱７１におけるマイナス側銅バー７２ｎに接続された第２端とを有する。
The plus side
監視装置１１１は、検出処理部１１と、４つの電流センサ１６と、電圧センサ１７と、通信部１４とを備える。なお、監視装置１１１は、出力ライン１の数に応じて、さらに多数または少数の電流センサ１６を備えてもよい。
The
監視装置１１１は、たとえば、発電部７８の近傍に設けられている。具体的には、監視装置１１１は、たとえば、計測対象の出力ライン１が接続された銅バー７７が設けられた接続箱７６の内部に設けられている。なお、監視装置１１１は、接続箱７６の外部に設けられてもよい。
監視装置１１１は、たとえば、プラス側集約ライン５ｐおよびマイナス側集約ライン５ｎとそれぞれプラス側電源線２６ｐおよびマイナス側電源線２６ｎを介して電気的に接続されている。以下、プラス側電源線２６ｐおよびマイナス側電源線２６ｎの各々を、電源線２６とも称する。
各監視装置１１１は、対応の発電部７８に関する計測結果を示す監視情報を、自己および収集装置１５１に接続される電力線を介して送信する。
Each
詳細には、監視装置１１１における通信部１４は、集約ラインを介した電力線通信を、複数の監視装置１１１の計測結果を収集する収集装置１５１と行うことが可能である。より詳細には、通信部１４は、集約ライン２，５経由で情報を送受信することが可能である。具体的には、通信部１４は、電源線２６および集約ライン２，５を介して収集装置１５１と電力線通信を行う。
Specifically, the
検出処理部１１は、たとえば、対応の出力ライン１の電流および電圧の計測結果を示す監視情報を所定時間ごとに作成するように設定されている。
The
電流センサ１６は、出力ライン１の電流を計測する。より詳細には、電流センサ１６は、たとえば、ホール素子タイプの電流プローブである。電流センサ１６は、監視装置１１１の図示しない電源回路から受けた電力を用いて、対応のマイナス側出力ライン１ｎを通して流れる電流を６秒ごとに計測し、計測結果を示す信号を検出処理部１１へ出力する。なお、電流センサ１６は、プラス側出力ライン１ｐを通して流れる電流を計測してもよい。
A
電圧センサ１７は、出力ライン１の電圧を計測する。より詳細には、電圧センサ１７は、プラス側銅バー７７ｐおよびマイナス側銅バー７７ｎ間の電圧を６秒ごとに計測し、計測結果を示す信号を検出処理部１１へ出力する。
A
検出処理部１１は、電流センサ１６および電圧センサ１７からそれぞれ受けた信号の示す計測結果、対応の電流センサ１６のＩＤ（以下、電流センサＩＤとも称する。）、電圧センサ１７のＩＤ（以下、電圧センサＩＤとも称する。）、および自己の監視装置１１１のＩＤ（以下、監視装置ＩＤとも称する。）を含む監視情報を作成する。
The
検出処理部１１は、送信元ＩＤが自己の監視装置ＩＤであり、送信先ＩＤが収集装置１５１のＩＤであり、データ部分が監視情報である監視情報パケットを作成する。そして、検出処理部１１は、作成した監視情報パケットを通信部１４へ出力する。なお、検出処理部１１は、監視情報パケットにシーケンス番号を含めてもよい。
The
通信部１４は、検出処理部１１から受ける監視情報パケットを収集装置１５１へ送信する。
The
再び図５を参照して、収集装置１５１は、集約ライン２，５経由で情報を送受信することが可能である。具体的には、収集装置１５１は、たとえば、信号線４６および集約ライン２，５を介して監視装置１１１と電力線通信を行い、監視情報パケットを複数の監視装置１１１から受信する。
Referring again to FIG. 5,
収集装置１５１は、カウンタおよび記憶部を有しており、監視装置１１１から監視情報パケットを受信すると、受信した監視情報パケットから監視情報を取得するとともに、カウンタにおけるカウント値を受信時刻として取得する。そして、収集装置１５１は、受信時刻を監視情報に含めた後、図示しない記憶部に当該監視情報を保存する。
The
［判定装置の構成および動作］
図７は、本発明の実施の形態に係る監視システムにおける判定装置の構成を示す図である。[Configuration and Operation of Determination Device]
FIG. 7 is a diagram showing the configuration of the determination device in the monitoring system according to the embodiment of the invention.
図７を参照して、判定装置１０１は、判定部８１と、生成部８２と、通信処理部（通知部）８４と、記憶部８５と、取得部８６とを備える。
Referring to FIG. 7 ,
判定装置１０１における記憶部８５には、たとえば、管理対象の監視装置１１１のＩＤすなわち監視装置ＩＤが登録されている。また、記憶部８５には、監視装置ＩＤと当該監視装置ＩＤを有する監視装置１１１に含まれる各センサのＩＤすなわち電流センサＩＤおよび電圧センサＩＤとの対応関係Ｒ１が登録されている。
For example, the ID of the
判定装置１０１は、たとえばサーバであり、監視情報を収集装置１５１から定期的に取得し、取得した監視情報を処理する。なお、判定装置１０１は、たとえば収集装置１５１に内蔵される構成であってもよい。
The
より詳細には、判定装置１０１における通信処理部８４は、ネットワークを介して、収集装置１５１等の他の装置と情報の送受信を行う。
More specifically, the
通信処理部８４は、指定された日毎処理タイミング、たとえば毎日の午前０時において監視情報収集処理を行う。なお、判定装置１０１を収集装置１５１に内蔵する構成にすれば、より短い間隔で監視情報を容易に収集することができる。
The
より詳細には、通信処理部８４は、日毎処理タイミングが到来すると、記憶部８５に登録されている各監視装置ＩＤを参照し、参照した各監視装置ＩＤに対応し、日毎処理タイミングの２４時間前から当該日毎処理タイミングまで（以下、処理日とも称する。）に属する受信時刻を含む監視情報を要求するための監視情報要求を収集装置１５１へ送信する。
More specifically, when the daily processing timing arrives, the
収集装置１５１は、判定装置１０１から監視情報要求を受信すると、受信した監視情報要求に従って、監視情報要求の内容を満足する１または複数の監視情報を判定装置１０１へ送信する。
When the monitoring information request is received from the
図８は、本発明の実施の形態に係る監視システムにおける判定装置が保持する監視情報の一例を示す図である。 FIG. 8 is a diagram showing an example of monitoring information held by the determination device in the monitoring system according to the embodiment of the present invention.
図８を参照して、通信処理部８４は、監視情報要求の応答として収集装置１５１から１または複数の監視情報を受信すると、受信した各監視情報を記憶部８５に保存するとともに、処理完了通知を取得部８６へ出力する。
Referring to FIG. 8, when
取得部８６は、発電部７８の出力の計測結果に基づく計測データを取得する。
The
より詳細には、たとえば、取得部８６は、通信処理部８４から処理完了通知を受けると、記憶部８５に登録されている対応関係Ｒ１を参照し、監視情報に含まれるある１分間における複数の電流値および複数の電圧値を記憶部８５から取得し、電流センサＩＤごとに、取得した電流値および電圧値を乗じて発電電力を算出し、計測データとして生成部８２へ出力する。
More specifically, for example, upon receiving a processing completion notification from the
生成部８２は、取得部８６によって取得された計測データに基づいて、当該計測データの時間的な粒度を粗くしたデータ、すなわち、ある期間における計測データに基づくデータであって当該計測データと比べて発電電力等の要素値間の時間の間隔を大きくしたデータを生成する。
Based on the measurement data acquired by the
より詳細には、生成部８２は、たとえば、取得部８６が計測データとして取得した１分間の各発電電力、すなわち１０回分の発電電力の平均値Ｍを算出し、記憶部８５に保存するとともに、判定部８１へ出力する。
More specifically, the generating
取得部８６および生成部８２は、記憶部８５に保存されている次の１分間における各発電電力に対して同様の処理を行う。そして、取得部８６および生成部８２は、１日分の発電電力に対して当該処理を繰り返すことにより、電流センサＩＤごとの、１日分の平均値Ｍ（以下、１分毎データとも称する。）を生成する。
The
なお、生成部８２は、生成した各平均値Ｍに対応する１日分の計測データを記憶部８５から削除してもよい。
Note that the
また、取得部８６は、たとえば、対応関係Ｒ１を参照し、生成部８２によって生成された電流センサＩＤごとの１分毎データを記憶部８５から計測データとして取得し、生成部８２へ出力する。
そして、生成部８２は、たとえば、取得部８６から受けた１分毎データから、１０分間隔の平均値Ｍをたとえば１日分選択し、選択した各平均値Ｍを時系列に並べた１０分毎データを生成して記憶部８５に保存するとともに、判定部８１へ出力する。
Then, the
なお、生成部８２は、生成した１０分毎データに対応する１分毎データを記憶部８５から削除してもよい。
Note that the
また、取得部８６は、たとえば、対応関係Ｒ１を参照し、生成部８２によって生成された電流センサＩＤごとの１０分毎データを１年分選択し、選択した各１０分毎データを記憶部８５から計測データとして取得し、生成部８２へ出力する。
Further, for example, the
そして、生成部８２は、たとえば、取得部８６から受けた各１０分毎データから、１日のうちで発電電力が最大値を示すデータをたとえば１年分選択し、選択した各最大値を時系列に並べた１日毎データを生成して記憶部８５に保存するとともに、判定部８１へ出力する。
Then,
なお、生成部８２は、たとえば、生成した１日毎データの期間に対応する１年のうちの最初の日以前の１０分毎データを記憶部８５から削除してもよい。
Note that
また、生成部８２は、たとえば、１年分の１０分毎データに基づいて１日毎データを新たに生成する構成に限らず、生成済の１日毎データを更新する構成であってもよい。
Further, the
より詳細には、取得部８６は、処理日の１０分毎データを記憶部８５から取得して生成部８２へ出力する。また、取得部８６は、たとえば、生成部８２により生成または更新された１日毎データを記憶部８５から取得して生成部８２へ出力する。
More specifically, the
生成部８２は、取得部８６から受けた１日毎データにおける最初の日の最大値を削除し、取得部８６から受けた処理日の１０分毎データの示す発電電力のうちの最大値を選択し、選択した最大値を当該１日毎データに追加することにより当該１日毎データを更新し、更新後の１日毎データを記憶部８５に保存する。
The
以下、計測データ、１分毎データ、１０分毎データおよび１日毎データの各々を、判定データとも称する。 Hereinafter, each of the measurement data, the 1-minute data, the 10-minute data, and the 1-day data will also be referred to as determination data.
判定部８１は、長さの異なる期間にわたる判定データからそれぞれ異なる基準を用いて発電部７８に関する異常を判定する。判定部８１は、各基準において異なる粒度の判定データを用いる。たとえば、判定部８１は、３つ以上の基準を用いて発電部７８に関する異常を判定する。たとえば、各基準を用いて判定される異常の種類は異なる。
The
具体的には、たとえば、太陽電池パネル７９を接続する配線が断線したり、太陽電池パネル７９の発熱により内部配線が断線したりする場合、計測データに基づいて算出された平均値Ｍは、直前の平均値Ｍと比べて急激に低下する。 Specifically, for example, when the wiring connecting the solar panel 79 is broken, or the internal wiring is broken due to heat generated by the solar panel 79, the average value M calculated based on the measurement data decreases sharply compared to the average value M of .
判定部８１は、第１の基準を用いて、このような短期間における平均値Ｍの急激な低下を異常と判定する。
Using the first criterion, the
第１の基準は、たとえば、平均値Ｍが直前の平均値Ｍと比べて所定値以上低下したか否かである。 The first criterion is, for example, whether or not the average value M has decreased from the previous average value M by a predetermined value or more.
判定部８１は、第１の基準を用いて、平均値Ｍが前回算出した平均値Ｍと比べて所定値以上低下した場合、対応の発電部７８が異常であると判定し、異常である旨の情報（以下、第１異常情報とも称する。）を通信処理部８４へ出力する。
Using the first criterion, the
図９は、異常と判定される１０分毎データの一例を示す図である。図９において、横軸は時間を示し、縦軸は発電電力を示す。 FIG. 9 is a diagram showing an example of 10-minute data determined to be abnormal. In FIG. 9, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates generated power.
図９を参照して、グラフＤ１は、終日晴天であった１日の発電部７８の発電電力を示し、グラフＤ２は、午前中が曇天であった１日の発電部７８の発電電力を示し、グラフＤ３は、午後が曇天であった１日の発電部７８の発電電力を示す。このように、天気等の影響により発電部７８が十分に発電できない時間帯がある場合、発電部７８の発電電力は、グラフＤ２およびＤ３に示すように晴天時の発電電力と比べて低下する。
Referring to FIG. 9, graph D1 shows the power generated by
判定部８１は、第２の基準を用いて、このような１日のある時間帯における発電電力の低下を異常と判定する。
Using the second criterion, the
第２の基準は、たとえば、機械学習たとえばｋ－ｍｅａｎｓによる１０分毎データのクラスタリングの結果を用いた、グラフＤ２が分類されたクラスタまたはグラフＤ３が分類されたクラスタに１０分毎データが分類されるか否かである。 The second criterion is, for example, whether the 10-minute data is classified into the cluster in which the graph D2 is classified or the cluster in which the graph D3 is classified, using the result of clustering the 10-minute data by machine learning, such as k-means. or not.
判定部８１は、第２の基準を用いて、グラフＤ２が分類されたクラスタまたはグラフＤ３が分類されたクラスタに１０分毎データが分類された場合、対応の発電部７８が異常であると判定し、異常である旨の情報（以下、第２異常情報とも称する。）を通信処理部８４へ出力する。
Using the second criterion, when the 10-minute data is classified into the cluster into which the graph D2 is classified or into the cluster into which the graph D3 is classified, the
このように、クラスタリングの結果を用いることにより、たとえば、ある時間帯における発電電力の低下を検知することができるため、異常の原因の推定に活用することができる。たとえば、終日晴天であった１日の発電部７８の発電電力が図９に示すグラフＤ２またはグラフＤ３であった場合、それぞれ、午前または午後の発電電力の低下は、日影の影響等が考えられる。
In this way, by using the clustering results, it is possible to detect, for example, a decrease in the generated power during a certain time period, so that the results can be utilized for estimating the cause of an abnormality. For example, if the power generated by the
図１０は、異常と判定される１日毎データの一例を示す図である。図１０において、横軸は時間を示し、縦軸は発電電力を示す。グラフＹ１は、発電部７８が１年間で発電する理想的な発電電力を示し、グラフＹ２は、ある１年間における発電部７８の発電電力を示す。
FIG. 10 is a diagram showing an example of daily data determined to be abnormal. In FIG. 10, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates generated power. A graph Y1 shows the ideal power generated by the
図１０を参照して、発電部７８の発電電力は、たとえば、太陽電池パネル７９の経年劣化、太陽電池パネル７９における配線の半田の高抵抗化、または太陽電池パネル７９の内部への水分の侵入等により、徐々に低下する場合がある。
Referring to FIG. 10, the power generated by
判定部８１は、第３の基準を用いて、このように発電電力が徐々に低下する状態を異常と判定する。
Using the third criterion, the
第３の基準は、たとえば、発電電力が、所定期間Ｋ１において、自己の発電部７８の過去の発電電力に基づいて設定された閾値ＴＨ１以上低下しているか否かである。なお、閾値ＴＨ１は、所定期間Ｋ１における他の発電部７８の発電電力の低下量に基づいて設定されてもよい。
The third criterion is, for example, whether or not the generated power has decreased by a threshold TH1 or more set based on the past generated power of its own
判定部８１は、発電電力が所定期間Ｋ１たとえば１年間で閾値ＴＨ１以上低下している場合、対応の発電部７８を異常であると判定し、異常である旨の情報（以下、第３異常情報とも称する。）を通信処理部８４へ出力する。
When the generated power has decreased by a threshold value TH1 or more in a predetermined period K1, for example, one year, the
通信処理部８４は、判定部８１によって判定された異常を通知する。たとえば、各基準を用いて判定させる異常の通知内容は異なる。
The
より詳細には、通信処理部８４は、判定部８１から受けた第１異常情報、第２異常情報および第３異常情報を、たとえば、ｅ－ｍａｉｌ等の形式にしてネットワーク経由でサーバ等の外部の装置へ送信する。各異常情報は、たとえば、異常の度合いがレベルにより区別される場合、異なるレベルを示す。
More specifically, the
なお、取得部８６は、監視情報に含まれる複数の電流値および複数の電圧値に基づいて、発電電力を計測データとして算出する構成に限らず、監視情報に含まれる複数の電流値を計測データとして取得する構成であってもよい。
Note that the
この場合、たとえば、生成部８２は、取得部８６が取得した１分間の各電流値、すなわち１０回分の電流値の平均値Ｍを算出する。
In this case, for example, the
また、取得部８６は、監視情報に含まれる複数の電流値および複数の電圧値に基づいて、発電電力を計測データとして算出する構成に限らず、監視情報に含まれる複数の電圧値を計測データとして取得する構成であってもよい。
In addition, the
この場合、たとえば、生成部８２は、取得部８６が取得した１分間の各電圧値、すなわち１０回分の電圧値の平均値Ｍを算出する。
In this case, for example, the
また、第１基準、第２基準および第３基準を用いて異常を判定する期間は、それぞれ、１分、１日および１年に限らず、１０分、１時間および１週間等であってもよい。 Further, the period for judging abnormality using the first, second and third criteria is not limited to 1 minute, 1 day and 1 year, but may be 10 minutes, 1 hour and 1 week. good.
［動作の流れ］
監視システム３０１における各装置は、コンピュータを備え、当該コンピュータにおけるＣＰＵ等の演算処理部は、以下のフローチャートの各ステップの一部または全部を含むプログラムを図示しないメモリからそれぞれ読み出して実行する。これら複数の装置のプログラムは、それぞれ、外部からインストールすることができる。これら複数の装置のプログラムは、それぞれ、記録媒体に格納された状態で流通する。[Flow of operation]
Each device in the
図１１は、本発明の実施の形態に係る判定装置が発電部に関する異常判定を行う際の動作手順を定めたフローチャートである。 FIG. 11 is a flow chart defining an operation procedure when the determination device according to the embodiment of the present invention performs abnormality determination regarding the power generation unit.
図１１を参照して、まず、判定装置１０１は、太陽電池パネルを含む発電部７８の出力の計測結果を含む監視情報を受信する（ステップＳ１０１）。
Referring to FIG. 11, first,
次に、判定装置１０１は、受信した監視情報を蓄積する（ステップＳ１０２）。
Next, the
次に、判定装置１０１は、蓄積した監視情報に含まれる計測結果に基づく計測データを取得する（ステップＳ１０３）。
Next, the
次に、判定装置１０１は、取得した計測データに基づいて、計測データの時間的な粒度を粗くした１分毎データを生成して蓄積する（ステップＳ１０４）。
Next, the
次に、判定装置１０１は、取得した計測データから第１の基準を用いて発電部７８に関する異常を判定する（ステップＳ１０５）。
Next, the
判定装置１０１は、発電部７８が異常であると判定した場合（ステップ１０５でＹＥＳ）、第１異常情報をサーバへ送信する（ステップＳ１０６）。
When determining that the
次に、判定装置１０１は、生成した１分毎データに基づいて、１分毎データの時間的な粒度を粗くした１０分毎データを生成して蓄積する（ステップＳ１０７）。
Next, based on the generated 1-minute data, the
一方、判定装置１０１は、発電部７８が正常であると判定した場合（ステップＳ１０５でＮＯ）、生成した１分毎データに基づいて、１分毎データの時間的な粒度を粗くした１０分毎データを生成して蓄積する（ステップＳ１０７）。
On the other hand, if the
次に、判定装置１０１は、１０分毎データから第２の基準を用いて発電部７８に関する異常を判定する（ステップＳ１０８）。
Next, the
次に、判定装置１０１は、発電部７８が異常であると判定した場合（ステップＳ１０８でＹＥＳ）、第２異常情報をサーバへ送信する（ステップＳ１０９）。
Next, when determining that the
次に、判定装置１０１は、生成した１０分毎データに基づいて、１０分毎データの時間的な粒度を粗くした１日毎データを生成して蓄積する（ステップＳ１１０）。
Next, based on the generated 10-minute data, the
一方、判定装置１０１は、発電部７８が正常であると判定した場合（ステップＳ１０８でＮＯ）、１０分毎データの時間的な粒度を粗くした１日毎データを生成して蓄積する（ステップＳ１１０）。
On the other hand, when determining that the
次に、判定装置１０１は、１日毎データから第３の基準を用いて発電部７８に関する異常を判定する（ステップＳ１１１）。
Next, the
次に、判定装置１０１は、発電部７８が異常であると判定した場合（ステップＳ１１１でＹＥＳ）、第３異常情報をサーバへ送信する（ステップＳ１１２）。
Next, when determining that the
次に、判定装置１０１は、新たな監視情報を受信するまで待機する（ステップＳ１０１）。
Next, the
一方、判定装置１０１は、発電部７８が正常である判定した場合（ステップＳ１１１でＮＯ）、新たな監視情報を受信するまで待機する（ステップＳ１０１）。
On the other hand, when determining that the
なお、本発明の実施の形態に係る判定装置では、３つ以上の基準を用いて発電部７８に関する異常を判定する構成であるしたが、これに限定するものではない。判定装置１０１は、２つの基準を用いて発電部７８に関する異常を判定する構成であってもよい。
In addition, although the determination device according to the embodiment of the present invention is configured to determine an abnormality related to the
また、本発明の実施の形態に係る判定装置では、第１の基準を用いて判定される異常の種類および通知内容と、第２の基準を用いて判定される異常の種類および通知内容とは、それぞれ異なる構成であるとしたが、これに限定するものではない。第１の基準を用いて判定される異常の種類および通知内容と、第２の基準を用いて判定される異常の種類および通知内容とは、それぞれ同一であってもよい。 Further, in the determination device according to the embodiment of the present invention, the abnormality type and notification content determined using the first criterion and the abnormality type and notification content determined using the second criterion are , have different configurations, but are not limited to this. The abnormality type and notification content determined using the first criterion may be the same as the abnormality type and notification content determined using the second criterion.
ところで、特許文献１に記載の技術を超えて、太陽光発電システムの異常判定を向上させることが可能な技術が望まれる。
By the way, there is a demand for a technique capable of improving abnormality determination of a photovoltaic power generation system beyond the technique described in
本発明の実施の形態に係る判定装置では、取得部８６は、発電部７８の出力の計測結果に基づく計測データを取得する。生成部８２は、取得部８６によって取得された計測データに基づいて、計測データの時間的な粒度を粗くした１または複数の判定データを生成する。判定部８１は、取得部８６によって取得された計測データおよび生成部８２によって生成された１または複数の判定データのうち、長さの異なる期間にわたる複数のデータであって異なる粒度の複数のデータから、それぞれ異なる基準を用いて発電部７８に関する異常を判定する。
In the determination device according to the embodiment of the present invention, the
このような構成により、比較的短期間にわたる計測値の異常および比較的長期間にわたる計測値の異常を判定することが可能になる。これにより、複数種類の期間での異常が判定され、多様な異常判定を行うことが可能になることにより、たとえば、短期間では計測値の変化がなく長期間にわたる計測結果を確認することにより変化が確認できるような異常を検知することできる。さらに、長期間わたる計測結果では、データの粒度が粗くなることにより捉えることができない短期間での計測値の変化も、短期間にわたる計測結果を確認することにより検知することができる。 With such a configuration, it becomes possible to determine an abnormality in the measured value over a relatively short period of time and an abnormality in the measured value over a relatively long period of time. As a result, it is possible to judge anomalies in multiple types of time periods, making it possible to make a variety of anomaly judgments. It is possible to detect anomalies that can be confirmed by Furthermore, short-term changes in measured values that cannot be captured in long-term measurement results due to coarse data granularity can be detected by checking short-term measurement results.
したがって、本発明の実施の形態に係る判定装置では、太陽光発電システムの異常判定を向上させることができる。 Therefore, with the determination device according to the embodiment of the present invention, it is possible to improve the abnormality determination of the photovoltaic power generation system.
また、本発明の実施の形態に係る判定装置では、判定部８１は、３つ以上の基準を用いて発電部７８に関する異常を判定する。
In addition, in the determination device according to the embodiment of the present invention,
このような構成により、さらに長期間にわたる計測値の異常を判定することができ、より多様な異常判定を行うことができる。 With such a configuration, it is possible to determine anomalies in measured values over a longer period of time, and to perform a wider variety of anomaly determinations.
また、本発明の実施の形態に係る判定装置では、各基準を用いて判定される異常の種類が異なる。 Moreover, in the determination device according to the embodiment of the present invention, the type of abnormality determined using each criterion is different.
このような構成により、ダイオード解放故障および経年劣化等、太陽光発電におけるより多様な異常を判定することができる。 With such a configuration, it is possible to determine a wider variety of abnormalities in photovoltaic power generation, such as diode open failures and aging deterioration.
また、本発明の実施の形態に係る判定装置では、通信処理部８４は、判定部８１によって判定された異常を通知する。そして、各基準を用いて判定される異常の通知内容が異なる。
Further, in the determination device according to the embodiment of the present invention, the
このような構成により、いずれの基準を用いて判断された異常であるかを通知内容によって判断することができるため、たとえば、緊急度または重要度に応じた保守対応を行うことができる。 With such a configuration, it is possible to determine from the content of the notification which criterion is used to determine whether the abnormality is an abnormality. Therefore, for example, it is possible to perform maintenance according to the degree of urgency or importance.
また、本発明の実施の形態に係る判定方法では、まず、太陽電池パネル７９を含む発電部７８の出力の計測結果に基づく計測データデータを取得する。次に、取得した計測データに基づいて、計測データの時間的な粒度を粗くした１または複数の判定データを生成する。次に、取得した計測データおよび生成した１または複数の判定データのうち、長さの異なる期間にわたる複数のデータであって異なる粒度の複数のデータから、それぞれ異なる基準を用いて発電部７８に関する異常を判定する。
Moreover, in the determination method according to the embodiment of the present invention, first, measurement data based on the measurement result of the output of the
このような構成により、比較的短期間にわたる計測値の異常および比較的長期間にわたる計測値の異常を判定することができる。これにより、複数種類の期間での異常が判定され、多様な異常判定を行うことができる。 With such a configuration, it is possible to determine an abnormality in the measured value over a relatively short period of time and an abnormality in the measured value over a relatively long period of time. As a result, it is possible to determine anomalies in a plurality of types of periods, and to perform a variety of anomaly determinations.
したがって、本発明の実施の形態に係る判定方法では、太陽光発電システムの異常判定を向上させることができる。 Therefore, with the determination method according to the embodiment of the present invention, it is possible to improve the abnormality determination of the photovoltaic power generation system.
上記実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記説明ではなく請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The above-described embodiments should be considered as illustrative in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is indicated by the scope of the claims rather than the above description, and is intended to include all changes within the meaning and scope equivalent to the scope of the claims.
以上の説明は、以下に付記する特徴を含む。
［付記１］
太陽電池パネルを含む発電部を備える太陽光発電システムに用いられる判定装置であって、
前記発電部の出力の計測結果に基づくデータを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記データに基づいて、前記データの時間的な粒度を粗くした１または複数のデータを生成する生成部と、
前記取得部によって取得された前記データおよび前記生成部によって生成された前記１または複数のデータのうち、長さの異なる期間にわたる複数のデータであって異なる粒度の複数のデータから、それぞれ異なる基準を用いて前記発電部に関する異常を判定する判定部とを備え、
前記発電部は、複数の太陽電池パネルが直列接続されたストリングであり、
前記発電部の出力は、前記発電部の発電電力、電流または電圧である、判定装置。The above description includes the features appended below.
[Appendix 1]
A determination device used in a photovoltaic power generation system comprising a power generation unit including a solar panel,
an acquisition unit that acquires data based on a measurement result of the output of the power generation unit;
a generation unit that generates one or more pieces of data obtained by coarsening the temporal granularity of the data based on the data acquired by the acquisition unit;
Different criteria are obtained from a plurality of data of different granularities and of a plurality of data over different lengths of the data acquired by the acquisition unit and the one or more data generated by the generation unit. and a determination unit that determines an abnormality related to the power generation unit using
The power generation unit is a string in which a plurality of solar panels are connected in series,
The determination device, wherein the output of the power generation unit is power, current, or voltage generated by the power generation unit.
１ 出力ライン
２，４，５ 集約ライン
３ 内部ライン
６ キュービクル
７ 銅バー
８ ＰＣＳ
９ 電力変換部
１１ 検出処理部
１４ 通信部
１６ 電流センサ
１７ 電圧センサ
２６ 電源線
４６ 信号線
６０ 集電ユニット
７１ 集電箱
７２，７３，７７ 銅バー
７４ 太陽電池ユニット
７６ 接続箱
７８ 発電部
７９ 太陽電池パネル
８０ ＰＣＳユニット
８１ 判定部
８２ 生成部
８４ 通信処理部（通知部）
８５ 記憶部
８６ 取得部
１０１ 判定装置
１１１ 監視装置
１５１ 収集装置
３０１ 監視システム
４０１ 太陽光発電システム1
9
85
Claims (8)
前記発電部の出力の計測結果に基づくデータを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記データに基づいて、前記データの時間的な粒度を粗くした１または複数のデータを生成する生成部と、
前記取得部によって取得された前記データおよび前記生成部によって生成された前記１または複数のデータのうち、長さの異なる期間にわたる複数のデータであって異なる粒度の複数のデータである複数の判定データから、それぞれ異なる基準を用いて前記発電部に関する異常を判定する判定部とを備え、
前記判定部は、前記複数の判定データのうちの第１の判定データの、機械学習によるクラスタリングを行った結果において、前記第１の判定データが所定のクラスタに分類されるか否かである前記基準を用いて、前記発電部に関する異常を判定する、判定装置。 A determination device used in a photovoltaic power generation system comprising a power generation unit including a solar panel,
an acquisition unit that acquires data based on a measurement result of the output of the power generation unit;
a generating unit that generates one or a plurality of pieces of data obtained by coarsening temporal granularity of the data based on the data obtained by the obtaining unit;
A plurality of determination data, which are a plurality of data over periods of different lengths and have different granularities, among the data acquired by the acquisition unit and the one or more data generated by the generation unit and a determination unit that determines an abnormality related to the power generation unit using different criteria ,
The determination unit determines whether or not the first determination data of the plurality of determination data is classified into a predetermined cluster as a result of clustering the first determination data by machine learning. A determination device that determines an abnormality related to the power generation unit using a reference .
前記判定部によって判定された前記異常を通知する通知部を備え、
各前記基準を用いて判定される前記異常の通知内容が異なる、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の判定装置。 The determination device further
A notification unit that notifies the abnormality determined by the determination unit,
The determination device according to any one of claims 1 to 5 , wherein notification contents of said abnormality determined using each of said criteria are different.
太陽電池パネルを含む発電部の出力の計測結果に基づくデータを取得するステップと、
取得した前記データに基づいて、前記データの時間的な粒度を粗くした１または複数のデータを生成するステップと、
取得した前記データおよび生成した前記１または複数のデータのうち、長さの異なる期間にわたる複数のデータであって異なる粒度の複数のデータである複数の判定データから、それぞれ異なる基準を用いて前記発電部に関する異常を判定するステップとを含み、
前記異常を判定するステップにおいては、前記複数の判定データのうちの第１の判定データの、機械学習によるクラスタリングを行った結果において、前記第１の判定データが所定のクラスタに分類されるか否かである前記基準を用いて、前記発電部に関する異常を判定する、判定方法。 A determination method used in a determination device,
a step of obtaining data based on measurement results of the output of a power generation unit including a solar cell panel;
generating one or more pieces of data obtained by coarsening the temporal granularity of the data based on the acquired data;
From among the acquired data and the generated one or more data, the power generation is performed using different criteria from a plurality of determination data, which are a plurality of data over periods of different lengths and a plurality of data with different granularities. and determining an abnormality related to the part ,
In the step of determining the abnormality, whether or not the first determination data of the plurality of determination data is classified into a predetermined cluster as a result of clustering the first determination data by machine learning. A determination method , wherein an abnormality related to the power generation unit is determined using the criterion that is :
コンピュータを、
太陽電池パネルを含む発電部の出力の計測結果に基づくデータを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記データに基づいて、前記データの時間的な粒度を粗くした１または複数のデータを生成する生成部と、
前記取得部によって取得された前記データおよび前記生成部によって生成された前記１または複数のデータのうち、長さの異なる期間にわたる複数のデータであって異なる粒度の複数のデータである複数の判定データから、それぞれ異なる基準を用いて前記発電部に関する異常を判定する判定部、
として機能させるためのプログラムであり、
前記判定部は、前記複数の判定データのうちの第１の判定データの、機械学習によるクラスタリングを行った結果において、前記第１の判定データが所定のクラスタに分類されるか否かである前記基準を用いて、前記発電部に関する異常を判定する、判定プログラム。
A determination program used in a determination device,
the computer,
an acquisition unit that acquires data based on the measurement result of the output of the power generation unit including the solar cell panel;
a generation unit that generates one or more pieces of data obtained by coarsening the temporal granularity of the data based on the data acquired by the acquisition unit;
A plurality of determination data, which are a plurality of data over periods of different lengths and have different granularities, among the data acquired by the acquisition unit and the one or more data generated by the generation unit from, a determination unit that determines an abnormality related to the power generation unit using different criteria,
It is a program for functioning as
The determination unit determines whether or not the first determination data of the plurality of determination data is classified into a predetermined cluster as a result of clustering the first determination data by machine learning. A judgment program for judging an abnormality related to the power generation unit using a criterion .
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