WO2020148813A1 - 異常要因診断装置及びその方法、並びに異常要因診断システム - Google Patents

異常要因診断装置及びその方法、並びに異常要因診断システム Download PDF

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WO2020148813A1
WO2020148813A1 PCT/JP2019/000972 JP2019000972W WO2020148813A1 WO 2020148813 A1 WO2020148813 A1 WO 2020148813A1 JP 2019000972 W JP2019000972 W JP 2019000972W WO 2020148813 A1 WO2020148813 A1 WO 2020148813A1
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unit
measurement data
data
abnormality factor
distribution
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PCT/JP2019/000972
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French (fr)
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貴史 小磯
水野　洋
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株式会社 東芝
東芝エネルギーシステムズ株式会社
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Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
    • H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
    • H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
    • H02S50/10—Testing of PV devices, e.g. of PV modules or single PV cells

Definitions

  • the embodiment of the present invention relates to an abnormality factor diagnosis device and method, and an abnormality factor diagnosis system.
  • the power generation amount may be lower than the initially expected amount due to factors such as grass shadows, building shadows, and array pollution.
  • the embodiments of the present invention provide an abnormality factor diagnosis device and method for a photovoltaic power generation system that enables identification of an abnormality factor of a power generation device, and an abnormality factor diagnosis system.
  • An abnormality factor diagnosis device as an embodiment of the present invention is configured such that, based on abnormality factor occurrence data that specifies a first time when an abnormality factor of a power generation device has occurred, a first data corresponding to the first time in measurement data of the power generation device.
  • a specifying unit that specifies measurement data; a distribution generating unit that calculates a first distribution function that represents a distribution of feature values of the first measurement data based on the first measurement data; the first distribution function;
  • An evaluation unit that calculates an evaluation value of the possibility of occurrence of the abnormality factor in the power generation device based on measurement data of a test target of the device.
  • FIG. 3 is a block diagram of an abnormality factor diagnosis device.
  • movement of a score calculation part The figure for demonstrating the specific example of operation
  • FIG. 6 is a flowchart of the operation of the measurement data acquisition unit and the feature distribution generation unit according to the first embodiment. 6 is a flowchart of operations of a score calculation unit, an evaluation value calculation unit, and an output unit according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram of an abnormality factor diagnosis device according to a second embodiment. The figure which shows the example of the abnormal factor generation data for simulations in abnormal factor generation DB. An example of associating actual measurement data with simulation data.
  • An example in which a plurality of user interface screens are put together is shown.
  • 9 is a flowchart of processing related to a correction function generation unit, a correction unit, and an integration unit according to the second embodiment.
  • 9 is a flowchart of another example of processing related to the correction function generation unit, the correction unit, and the integration unit according to the second embodiment.
  • FIG. 1 shows an overall configuration of an abnormality factor diagnosis system including an abnormality factor diagnosis device and a photovoltaic power generation system according to the first embodiment.
  • the solar power generation system includes a plurality of basic units including a power generation device 11 and a PCS (power conditioner system) 12.
  • the figure shows the case where one or more basic units are present.
  • the PCS 12 of each basic unit is described as PCS-01, PCS-02, PCS-03.
  • the power generation device 11 includes one or more strings in which one or more PV panels PN are connected in series.
  • the power generation device 11 of the first basic unit includes two strings ST01 and ST01. The number of strings provided in the power generation device 11 of each basic unit may be different.
  • the PCS 12 of each basic unit controls one or more strings in the power generation device 11 connected to the PCS 12.
  • Each PCS 12 includes a connection device 21, a DC/DC converter 22, an AC/DC converter 23, and a measuring device 24.
  • a pyranometer 25 is connected to the measuring device 24 of each PCS 12.
  • the measuring device 24 of each PCS 12 is commonly connected to the abnormality factor diagnosing device 101.
  • connection device 21 of each PCS 12 is connected to one or a plurality of strings in the power generation device 11, and aggregates the generated power of these strings.
  • the AC/DC converter 23 converts the power collected by the connection device 21 into AC power and outputs the AC power to the power system 26.
  • the AC/DC converter 23 may output the integrated electric power to a load device that operates on AC power instead of the electric power system 26.
  • the DC/DC converter 22 may transform (step up or step down) the electric power collected by the connection device 21 and output the transformed electric power to a power storage device or a load device (not shown).
  • the method of using the electric power collected by the connection device 21 is not limited to these.
  • the measuring device 24 measures electric power, voltage, current, etc. collected by the connection device 21. In addition, the measuring device 24 may measure temperature or humidity.
  • the pyranometer 25 measures the amount of solar radiation.
  • the scale of the solar power generation system according to this embodiment does not matter.
  • a power generation system having 1000 or more PV panels and having a scale of several 100 kW or more is also a target of the present embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram of the abnormality factor diagnosis device 101.
  • the abnormality factor diagnosis device 101 includes a measurement data acquisition unit 110, a measurement database (DB) 111, a specification unit 112, a feature distribution generation unit 113, a score calculation unit 114, an evaluation value calculation unit 115, an abnormality factor occurrence DB 116, an evaluation DB 117, and an output.
  • the unit 118 is provided.
  • the set of the score calculation unit 114 and the evaluation value calculation unit 115 corresponds to the evaluation unit 119.
  • An input device 121 and a display device 131 are connected to the abnormality factor diagnosis device 101.
  • the input device 121 is a device such as a keyboard, a mouse, or a touch pad for a user to input data or instructions.
  • the display device 131 is a device for displaying the data generated by the device 101 or the data stored in each DB included in the device 101.
  • the display device 153 is, for example, a liquid crystal display device, an organic EL display device, a CRT display device, or the like.
  • the measurement data acquisition unit 110 receives time-series measurement data transmitted from each PCS continuously or intermittently.
  • the measurement data includes, for example, measurement time, solar radiation amount, temperature, PCS_ID (PCS identifier), DC voltage, DC current, and DC power (power generation amount).
  • PCS_ID is an ID given to each PCS (or basic unit).
  • the measurement data acquisition unit 110 stores the received measurement data in the measurement DB 111.
  • the measurement DB 11 manages data in a tabular format.
  • the measurement interval of each PCS is set in advance and is, for example, 1 minute or 60 minutes.
  • FIG. 3 shows an example of the measurement DB 111.
  • the measurement DB 111 stores data such as measurement time, amount of solar radiation, temperature, PCS_ID (PCS identifier), DC voltage, DC current, DC power, and the like.
  • the measurement data is stored at 1-minute intervals.
  • the abnormal factor occurrence DB 116 associates the measurement data accumulated in the measurement DB 111 with a label indicating whether or not an abnormal factor has occurred, and stores it as abnormal factor occurrence data.
  • the abnormality factor occurrence data is data that specifies the time when the abnormality factor occurred.
  • the label may be set for all measurement data, or may be set only for measurement data of a specific PCS_ID or a specific time zone (for example, an evaluation time zone described later). For example, the user (worker) confirms in advance the presence or absence of an abnormal factor at the site where the photovoltaic power generator is installed, and sets the label of each measurement data based on the confirmed result.
  • the label may be set by the user using the input device 121, or the label may be set by an external device such as a PC (personal computer), a server or a tablet terminal, and the set label data may be sent from the external device. You may install it.
  • Examples of anomalous factors include a shadow (eg, a shadow of a tall tree, a grass shadow) on the PV panel, or stain of the PV panel (array stain). Any of the abnormal factors causes a decrease in power generation.
  • FIG. 4 shows an example of the abnormal factor occurrence DB 116.
  • a label indicating the presence or absence of a rod-shaped shadow and a label indicating the presence or absence of array contamination are set for each time.
  • “Yes” means that there is an abnormality
  • "absence” means that there is no abnormality.
  • the label may be set not for the entire time of the day but for a time zone (evaluation time zone) to be evaluated in one day, and may be set only for the evaluation time zone (see FIG. 13 described later).
  • An example of the evaluation time zone is a time zone in which power generation is expected (for example, 8:00 to 17:00, 10:00 to 16:00, etc.). In the following description, it is assumed that a label is set for the evaluation time zone.
  • the time at which an abnormal factor has occurred corresponds to the first time in this embodiment, and the time at which no abnormal factor has occurred corresponds to the second time in this embodiment.
  • the identifying unit 112 acquires, as training data, the measurement data in the evaluation time period out of the measurement data stored in the measurement DB 111. Further, the identifying unit 112 acquires the abnormality factor occurrence data stored in the abnormality factor occurrence DB 116. The identifying unit 112 and the feature distribution generating unit 113 perform the subsequent processing for each PCS and each abnormality factor.
  • the identifying unit 112 sets measurement data having a label with abnormality (hereinafter referred to as positive example data) and measurement data having a label having no abnormality (hereinafter referred to as “measurement data”).
  • Negative example data is specified and grouped into a group of positive example data and a group of negative example data.
  • a group to which the positive example data belongs is called a positive example group, and a group to which the negative example data belongs is called a negative example group.
  • the positive example data corresponds to the first measurement data according to the present embodiment.
  • the negative example data corresponds to the second measurement data according to the present embodiment.
  • the feature distribution generation unit 113 based on the measurement data (first measurement data) belonging to the evaluation time zone of each day belonging to the positive group, calculates the distribution function (first distribution function) that represents the distribution of the feature values of the measurement data. calculate.
  • the characteristic distribution generation unit 113 calculates a characteristic value as an index for evaluating the generated power at each time, based on the measurement data belonging to the evaluation time zone of each day belonging to the positive example group.
  • one characteristic value is obtained from one measurement data. For example, a value obtained by dividing (DC power/solar radiation) by the maximum value of (DC power/solar radiation) can be used. The calculation formula of the feature value in this case is shown below.
  • (Maximum value of (DC power/solar radiation)” is from each measurement data (DC power/solar radiation) for all measurement data (positive example group and negative example group) in the evaluation time period acquired from measurement DB 111 Is the maximum value of the calculated (DC power/solar radiation). Therefore, the characteristic value is a value in the range of 0 or more and 1 or less.
  • time-series data (hereinafter referred to as feature time-series data) in which feature values are arranged in time series in the evaluation time zone.
  • the characteristic distribution generation unit 113 also arranges the characteristic values in the evaluation time zone for each day in time series and generates characteristic time series data for the negative example group in the same manner as the positive example group.
  • FIG. 5 shows a waveform graph of the characteristic time series data obtained for each day for each of the positive example group and the negative example group.
  • the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents feature value.
  • the waveform of the solid line shows the characteristic time series data of the positive example (with abnormality).
  • the waveform of the broken line shows the characteristic time series data of the negative example (no abnormality).
  • These characteristic time series data are of the same PCS. Note that the negative characteristic time series data starts at 9:00 and the positive characteristic time series data starts at 10:00, but this is just the case and is not limited to this.
  • the feature distribution generation unit 113 calculates a distribution function (feature distribution) of feature values for each unit time zone belonging to the evaluation time zone for each of the positive example group and the negative example group.
  • the evaluation time zone is 9:00 to 17:00, and the length of the unit time zone is 1 hour. In this case, it is characteristic for the time zone (unit time zone) of 9:00 to 10:00, 10:00 to 11:00, 11:00 to 12:00,... 16:00 to 17:00.
  • a specific example of the feature distribution is a normal distribution which is a probability distribution. In this case, for example, an average and a variance may be obtained for each unit of time for each group, and this may be used as a parameter of normal distribution.
  • the probability distribution does not need to be a normal distribution, and may be another type of probability distribution.
  • FIG. 6 shows an example of calculating the feature distribution in the time zone of 11:00 to 12:00.
  • the same figure as FIG. 5 is shown on the upper side of FIG.
  • the value of each characteristic time series data of the positive example and the value of each characteristic time series data of the negative example are specified. These values correspond to the intersection of the graph of each time series data and the vertical line perpendicular to the time axis at 11:00.
  • the lower side of FIG. 7 shows an example in which the values of the intersections are expanded and plotted on the axis having the horizontal axis as the characteristic value.
  • the value of the positive example is shown by a white circle
  • the value of the negative example is shown by a hatched circle.
  • a probability distribution approximating the point cloud of the positive example and a probability distribution approximating the point cloud of the negative example are respectively calculated.
  • a normal distribution is obtained as the probability distribution.
  • This is the probability distribution (first distribution function) of the positive example in the time zone of 11:00 to 12:00.
  • This distribution f 11 (x) is shown by the solid line at the bottom of FIG.
  • the plot points of the positive example are arranged in this distribution f 11 (x).
  • the feature value at time 11:00 is used (this assumes that there is little change in the feature value within one hour, for example). If so, the amount of calculation is small and effective).
  • a feature value is selected by sampling from all feature values belonging to the time zone of 11:00 to 12:00, and the probability distribution in the time zone of 11:00 to 12:00 is calculated using the selected feature value. Is also possible.
  • Probability distribution is calculated in the same way for time zones other than 11:00 to 12:00.
  • the unit time period is 1 hour here, but it is not limited to this and may be 10 minutes, 30 minutes, or 2 hours. Further, the unit time zone may match the measurement data acquisition interval time. In this case, the probability distribution (feature distribution) is calculated for each time of the measurement data (for example, for each one-minute interval).
  • a training phase up to the process of generating the feature distribution for each unit time zone for each group of positive and negative examples is called a training phase.
  • the presence/absence of an abnormal factor is diagnosed by using the characteristic distribution generated by the training and the measurement data of the day when the presence/absence of the abnormal factor is unknown.
  • This phase is called the test phase. The test phase will be described below.
  • the score calculation unit 114 uses the feature distributions of the positive and negative examples for each unit time zone generated by the feature distribution generation unit 113 to score the measurement data of each day to be tested.
  • the measurement data of each day to be tested is different from the measurement data used to generate the feature distribution, and is the measurement data of the day for which no label is set in the abnormality factor occurrence DB. The details of scoring will be described below.
  • the score calculation unit 114 checks, for each unit time zone in the evaluation time zone, whether or not the pair of positive and negative example feature distributions satisfies the distribution separation condition.
  • the separation condition includes the first requirement and the second requirement.
  • the score calculation unit 114 selects, as a score calculation time zone, a unit time zone in which the set satisfies both requirements. The operation of the score calculation unit 114 will be described with reference to FIGS. 7 and 8.
  • FIG. 7 and 8 are diagrams for explaining a specific example of the operation of the score calculation unit 114. For each unit time zone belonging to the evaluation time zone, it is examined whether the first and second requirements are satisfied.
  • the first requirement is that both positive and negative characteristic distributions have been generated for the target unit time zone. If at least one of the feature distributions is not generated, the unit time zone does not satisfy the first requirement.
  • the example on the upper side of FIG. 7 shows a negative example feature distribution f′′ 09 (x) in the unit time zone of 9:00 to 10:00.
  • the second requirement is that the positive and negative characteristic distributions are separated for the target unit time zone. When these feature distributions are close to each other, the second requirement is not satisfied.
  • the determination as to whether the positive example feature distribution and the negative example feature distribution are separate is performed as follows.
  • the upper n% points (eg, 0.1) of the positive example feature distribution are set as the upper n% points of the positive examples, and the lower n% points of the negative feature distribution are set as the lower n% points of the negative examples. If neither the peak (mountain) of the characteristic distribution of the positive example nor the peak (mountain) of the characteristic distribution of the negative example belongs to the section of the upper n% points of the positive example and the lower n% point of the negative example, the second requirement is It is filled. If at least one peak of the feature distribution belongs to this section, the second requirement is not satisfied.
  • the value of the% point is n for both the positive feature distribution and the negative feature distribution, but the% point values may be different from each other.
  • the example on the lower side of FIG. 7 shows a positive example feature distribution f 10 (x) and a negative example feature distribution f′′ 10 (x) in the unit time zone of 10:00 to 11:00.
  • a positive example upper n% points of feature distribution f 10 (x), the section SC1 and negative examples lower n% point of a negative example feature distribution f "10 of (x) are shown.
  • the peak P1 of f′′ 10 (x) of the negative characteristic distribution belongs to the section SC1. Therefore, this unit time period does not satisfy the second requirement.
  • the example on the upper side of FIG. 8 shows a positive example feature distribution f 11 (x) and a negative example feature distribution f′′ 11 (x) in the unit time zone of 11:00 to 12:00.
  • a positive example upper n% point of the distribution f 11 (x) the section SC2 of the negative examples lower n% points of feature distribution f "11 of the negative sample (x) are shown. None of the peaks of the characteristic distribution on the positive side and the characteristic distribution of the negative example belong to the section SC2. Therefore, this unit time zone satisfies the second requirement. In addition, since the two feature distributions are generated, the first requirement is also satisfied. Therefore, this unit time zone is selected as the score calculation time zone.
  • the example on the lower side of FIG. 8 shows a positive example feature distribution f 12 (x) and a negative example feature distribution f′′ 12 (x) in the unit time zone of 12:00 to 13:00.
  • a positive example upper n% points of feature distribution f 12 (x), sections SC3 and negative examples lower n% point of a negative example feature distribution f "12 of (x) are shown. None of the peaks of the positive side characteristic distribution and the negative example characteristic distribution belong to the section SC3. Therefore, this unit time zone satisfies the second requirement. In addition, since the two feature distributions are generated, the first requirement is also satisfied. Therefore, this unit time zone is selected as the score calculation time zone.
  • a unit time period that satisfies both requirements is selected as the score calculation time period.
  • the positive example feature distribution is located on the lower side (left side along the paper surface) of the feature value than the negative example feature distribution, but depending on the definition of the feature value, It may be.
  • the lower n% point (for example, 0.1) of the positive example feature distribution is the lower n% point of the positive example
  • the upper n% point of the negative feature distribution is the higher n% point of the negative example.
  • the score calculation unit 114 calculates a score according to the feature value for the score calculation time zone selected from a plurality of unit time zones belonging to the evaluation time zone. The method of calculating the score will be described below.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a calculation example of scores in a certain score calculation time zone.
  • the figure schematically shows a positive example feature distribution f Hr (x) in the calculation target time zone.
  • x is an input variable representing a feature value.
  • Hr is a value indicating the calculation target time zone.
  • the feature value x tst of the measurement data of the test target in the calculation target time zone is divided by the maximum value (max(f Hr (x)) of the positive example feature distribution in the calculation target time zone.
  • the calculation formula for the score scr in the time zone Hr is as follows: In this example, the larger the feature value in each calculation target time zone, the larger the score, but according to the definition of the feature value. The relationship between the feature value and the score may change.
  • the score calculation condition may be introduced, and the score calculation unit 114 may calculate the score by the formula (2) when the score calculation condition is satisfied, and may uniformly set the score to zero when the score calculation condition is not satisfied.
  • the score calculation time zone calculate what percentage point of the characteristic value of the measurement data of the test target corresponds to the characteristic distribution of the negative example in the score calculation time zone.
  • the calculated% points are compared with the reference points (n% points) on the positive characteristic distribution side of the upper and lower sides of the negative example characteristic distribution. If the calculated point is located closer to the feature distribution of the positive example than the reference point, the score calculation condition is satisfied. In this case, the score is calculated by the formula (2). On the other hand, if the calculated point is located on the negative characteristic distribution side of the reference point, the score calculation condition is not satisfied. In this case, the score is zero.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining a specific example of the score calculation condition.
  • the characteristic value of the measurement target measurement data in a certain calculation target time zone is x tst_1 and x tst_2 .
  • x tst — 1 is located on the side of the negative example feature distribution with respect to the lower n% points (reference points) of the negative example feature distribution. That is, xtst_1 is larger than the reference point. Therefore, the score calculation condition is not satisfied. Therefore, the score of this calculation target time period is set to zero.
  • x tst — 2 is located on the positive feature distribution side with respect to the lower n% points (reference points) of the negative feature distribution. That is, x tst — 2 is smaller than the reference point. Therefore, the score calculation condition is satisfied.
  • the score in the calculation target time zone is calculated by the formula (2).
  • the score calculation unit 114 After calculating the score for each score calculation time period, the score calculation unit 114 generates an abnormality factor vector V (hereinafter, vector V) including the score for each score calculation time period.
  • vector V an abnormality factor vector
  • the definition formula of the vector V is shown below.
  • the score calculation unit 114 generates a vector V for each day to be tested.
  • V (scr T1 , scr T2 ,..., Scr Ti ) (3)
  • scr T1 is the score of the score calculation time zone T1
  • scr T2 is the score of the score calculation time zone T2
  • scr Ti is the score of the score calculation time zone Ti.
  • the score calculation time zones are T1, T2,. . . , Ti.
  • T1 is a time period from 11:00 to 12:00
  • T2 is a time period from 12:00 to 13:00.
  • the evaluation value calculation unit 115 uses the vector V for each day generated by the score calculation unit 114 to calculate the evaluation value E of the possibility of occurrence of an abnormal factor for each day.
  • the evaluation value E is an average value of the scores included in the vector V, for example.
  • the definition formula of the score in this case is shown below.
  • Tavail represents a set of calculation target time zones.
  • N(T avail ) represents the number of elements included in T avail .
  • Ti represents the i-th element included in Tavail .
  • the numerator of Expression (4) represents the sum of the scores of the elements (calculation target time zones) included in the set T avail .
  • the evaluation value E ranges from 0 to 1 inclusive. The closer the evaluation value E is to 1, the higher the possibility that an abnormal factor will occur. Instead of the average, the median value, the maximum value, or the minimum value may be used as the evaluation value E.
  • the evaluation value E may be a value obtained by weighting and averaging the elements included in the vector.
  • the evaluation value calculation unit 115 stores, in the evaluation DB 117, result data in which the evaluation value E, PCS_ID (PCS identifier), and date are set as one set.
  • the output unit 118 generates output information for display based on the result data stored in the evaluation value calculation unit 115 and outputs it to the display device 131.
  • the display device 131 displays the output information input from the output unit 118 on the screen.
  • the output unit 118 sorts the result data stored in the evaluation value calculation unit 115 in descending order of the evaluation values, and outputs the evaluation table including the sorted result data to the display device 131.
  • the output unit 118 may compare the evaluation value of each result data with a preset threshold value and set a determination label according to the comparison result in the result data. Specifically, if the evaluation value is greater than or equal to the threshold value, it is determined that an abnormality factor is likely to occur, and a determination label of "abnormality” or “needs confirmation” is set in the result data. If the evaluation value is less than the threshold value, it is considered unlikely that an abnormality factor has occurred and a judgment label of “no abnormality” or “good” is set in the result data.
  • the threshold may be different for each type of abnormality factor.
  • the output unit 118 may output an evaluation table in which the set determination label is associated with the result data to the display device 131.
  • FIG. 11 and 12 show display examples of the screen of the display device 131.
  • FIG. 11 shows an example of an evaluation table when the abnormal factor is a rod-shaped shadow
  • FIG. 12 shows an example of an evaluation table when the abnormal factor is an array stain.
  • the evaluation value is equal to or higher than the threshold value (0.7 in this case), so that the judgment label of “confirmation required” is set. Since the evaluation values of the tenth and subsequent result data are less than the threshold value, a “good” determination label is set.
  • the judgment label of “confirmation required” is set. Since the evaluation values of the sixth and subsequent result data are less than the threshold value, a “good” determination label is set.
  • the user can use, for example, the table in FIG. 11 as knowledge for determining whether or not a rod-shaped shadow has occurred. For example, the user judges from the table in FIG. 11 that PCS_01 is highly likely to have a stick-like shadow, and when the worker is dispatched to the site, make necessary preparations in advance to remove the stick-like shadow. You can Similarly, the table of FIG. 12 can be used as knowledge for determining whether or not array contamination has occurred.
  • the user may specify the training phase condition (training condition) and the test phase condition (test condition), and the processing of the training phase and the test phase may be performed according to the condition specified by the user.
  • FIG. 13 shows an example of a user interface screen on which the user specifies conditions. This device displays this screen on the display device 131, and the user inputs conditions from the input device 121.
  • a threshold value of solar radiation (0.7 in the example in the figure) may be specified.
  • the measurement data of the day on which the amount of solar radiation is equal to or larger than the threshold (corresponding to a sunny day if the threshold is high to some extent) is used as the training data.
  • the period of measurement data used as training data may be designated as the training target period (July 1, 2018 to August 31, 2018 in the example in the figure).
  • a range of south-middle altitude used as training data may be designated (44 to 54 degrees in the example in the figure).
  • the correspondence data between the time and the south and middle altitudes are stored in the DB in advance. It may be acquired by receiving the corresponding data from an external server.
  • the training conditions may include items other than those mentioned here. For example, a range of power generation amount (power value) may be designated, and only the measurement data belonging to the designated range of power generation amount may be used as training data.
  • test target period of the measurement data to be tested (July 1, 2019 to July 31, 2019 in the example in the figure).
  • the test period may be specified in a yearly format. For example, “the period from July 1st to August 31st every year” may be designated.
  • the unit time interval 60 minutes in the example in the figure
  • the evaluation time zone (10:00 to 16:00 in the example in the figure)
  • FIG. 14 is a flowchart of an example of operations of the measurement data acquisition unit 110, the identification unit 112, and the feature distribution generation unit 113 according to this embodiment. This flowchart mainly shows the processing relating to the training phase.
  • the measurement data acquisition unit 110 acquires measurement data from each PCS and stores it in the measurement DB 111.
  • a label indicating the presence or absence of an abnormal factor occurrence for each PCS is stored in the abnormal factor occurrence DB 116 for each abnormal factor at each time.
  • the user inputs instruction data for starting this processing, and this processing is started according to the input instruction data.
  • step S101 the apparatus may display a user interface screen on the display device 131 to allow the user to set the training phase condition (training condition) and the test phase condition (test condition).
  • This step may be omitted. In that case, the following processing is performed according to the training condition and the test condition determined in advance.
  • the identifying unit 112 and the feature distribution generating unit 113 perform the following processing for each abnormality factor for each PCS.
  • the identifying unit 112 reads the measurement data in the evaluation time zone from the measurement DB 111, and sets the label of the presence or absence of the abnormality factor in the read measurement data by using the abnormality factor occurrence DB 116.
  • the measurement data are classified into positive example groups and negative example groups according to the values of the labels.
  • the measurement data with the label with abnormality is classified into the positive example group, and the measurement data with the label without abnormality is classified into the negative example group.
  • step S103 the feature distribution generation unit 113 calculates the feature value of the measurement data for the positive example group and generates time series data (feature time series data) in which the feature values are arranged in time series for each day. Similarly, for the negative example group, characteristic time series data is generated for each day.
  • the feature distribution generation unit 113 generates a probability distribution of feature values (feature distribution of positive example) for each unit time zone in the evaluation time zone based on the feature time series data of a plurality of days in the positive case group. To do. Similarly, for the negative example group, a probability distribution of feature values (a negative example feature distribution) is generated for each unit time zone in the evaluation time zone.
  • the feature distribution generation unit 113 sends the generated positive and negative example feature distributions to the score calculation unit 114.
  • the feature distribution generation unit 113 may store the generated positive example and negative example characteristic distributions in a storage device that can be read by the score calculation unit 114.
  • the score calculation unit 114 may read the characteristic distributions of the positive example and the negative example from the storage device.
  • FIG. 15 is a flowchart of an example of operations of the score calculation unit 114, the evaluation value calculation unit 115, and the output unit 118 according to this embodiment. This flowchart mainly shows the processing relating to the test phase.
  • the process of FIG. 15 may be performed continuously with the process of FIG. 14, or may be performed at a timing independent of the process of FIG.
  • the user may individually control the timing of performing the process of FIG. 14 and the timing of performing the process of FIG.
  • the subsequent processing is performed for each PCS for each type of abnormality factor.
  • step S201 the score calculation unit 114 determines, for each unit time zone included in the evaluation time zone, whether or not a predetermined separation condition is satisfied using the positive example feature distribution and the negative example feature distribution. ..
  • a predetermined separation condition is satisfied using the positive example feature distribution and the negative example feature distribution.
  • the characteristic distribution of the positive example and the characteristic distribution of the negative example those corresponding to the type of the corresponding PCS and the corresponding abnormality factor are used. The details of the separation conditions are as described above.
  • step S202 when the separation condition is satisfied, it is determined that the positive example feature distribution and the negative example feature distribution are sufficiently separated, and the unit time zone is selected as the score calculation time zone. If the separation condition is not satisfied in step S203, it is determined that the feature distribution of the positive example and the feature distribution of the negative example have a large overlap, and the unit time period is not selected as the score calculation time period.
  • step S204 the score calculation unit 114 determines whether the score calculation condition is satisfied for each score calculation time zone selected in step S202 based on the measurement data of the test target of the corresponding PCS.
  • the details of the score calculation conditions are as described above.
  • step S205 when the score calculation condition is satisfied, the score calculation unit 114 calculates the characteristic value of the test target measurement data in the score calculation time zone (for example, the measurement data at the start time of the score calculation time zone). Then, the calculated feature value is divided by the maximum value of the feature distribution of the positive example in the score calculation time zone. The value (divided value) obtained by the division is used as the score.
  • step S206 the score calculation unit 114 determines that the measurement data is close to the negative feature distribution, and sets the score in the score calculation time zone to zero.
  • the measurement data of the start time of the score calculation time zone is used to calculate the score, but one measurement data is selected from the plurality of measurement data belonging to the score calculation time zone, and the selected measurement is performed. Data may be used. Further, in the above-described example, one measurement data is used to calculate the score, but a plurality of measurement data belonging to the score calculation time zone may be used as the test target. In this case, for example, steps S205 and S206 are performed for each measurement data. Then, the average or median of the values (divided value or zero) obtained for these measurement data, the maximum value, etc. may be calculated, and the calculated value may be used as the score.
  • the score may be calculated by methods other than those described here.
  • step S207 the score calculation unit 114 generates a vector V including the score in each score calculation time period for each test target day.
  • the evaluation value calculation unit 115 calculates the evaluation value E of the possibility of occurrence of an abnormal factor based on the vector V.
  • the evaluation value E is calculated by calculating the average of the elements included in the vector V.
  • the median value, the maximum value, or the minimum value may be used as the evaluation value E.
  • the evaluation value E may be a value obtained by weighting and averaging the elements included in the vector.
  • step S209 the evaluation value calculation unit 115 generates result data including the ID of the PCS, the date, and the evaluation value of the possibility of occurrence of an abnormal factor, and stores the result data in the evaluation DB 117.
  • the evaluation DB 117 stores the result data regarding each PCS in a table format for each type of abnormality factor.
  • the output unit 118 sorts the result data in the evaluation DB 117 in descending order of the evaluation value and generates output information for display.
  • the output information is generated for each type of abnormality factor, for example.
  • the output unit 118 outputs the generated output information to the display device 131.
  • the display device 131 displays the output information.
  • the output unit 118 may set the determination label on the result data depending on whether the evaluation value of the result data is greater than or equal to the threshold value. Then, output information in which the determination label is associated with the result data may be generated. By displaying this output information, the user can use the judgment label as a guide for judging whether or not an abnormality factor has occurred in each PCS.
  • the characteristic distributions of the positive example and the negative example are learned by using the actual measurement data (actual measurement data) and the data of whether or not the abnormality actually measured (abnormality factor occurrence DB 116).
  • the frequency of occurrence of abnormality is low, and in this case, the characteristic time series data of the positive example may not be obtained.
  • PVSystem is known as an example of a simulation tool.
  • atmospheric shading factors such as weather and smog.
  • a light-shielding object on a plane whose light-shielding rate is set to 0 to 100%, a rod-shaped object, or the like can be installed in the simulation space, and the effect thereof can be simulated.
  • the amount of solar radiation decreases due to atmospheric or sky conditions such as clouds or rain, or if the panel is installed in an uneven place, the amount of power generated in the simulation will be the actual value, including the effects of transmission loss due to wiring. In some cases, the difference between the two becomes large.
  • the error may correspond to a rate larger than the rate at which the power generation amount decreases due to the occurrence of an abnormal factor. Therefore, it is desirable to calibrate so that the deviation between the simulation data and the actual value becomes small.
  • FIG. 16 shows a block diagram of the abnormality factor diagnosing device according to the second embodiment. Elements that are the same as or correspond to those in the block diagram of FIG. 2 are assigned the same reference numerals, and descriptions thereof are omitted except for modified or expanded processing.
  • the abnormality factor diagnosis device 101 of FIG. 16 includes a simulation DB 141, a correction function generation unit 142, a correction unit 143, an integration unit 144, and an integration DB 145 in addition to the elements of FIG.
  • the set of the correction function generation unit 142 and the correction unit 143 corresponds to the correction processing unit 146.
  • the simulation DB 141 stores simulation data generated by simulating the power generation amount of each PCS in advance. As an example, the simulation DB 141 stores one-day simulation data of each PCS on each date. A simulation execution unit that executes a simulation may be added to the abnormality factor diagnosis device in FIG.
  • the simulation DB 141 stores, as simulation data (hereinafter, referred to as first simulation data), estimation data of measurement values at the same date and the same time as the measurement data.
  • first simulation data simulation data
  • estimation data of measurement values at the same date and the same time at least the first simulation data for the same date and the same time as the measurement data (negative example data) in which no cause of abnormality has occurred are stored.
  • the first simulation data for the same date and the same time as the measurement data (the data of the positive example) in which an abnormality factor occurs may be stored.
  • the measurement DB 111 stores other positive and negative simulation data (hereinafter, referred to as second simulation data) when the power generation amount is simulated by variously changing the date and time, the time zone, the failure factor, and the like. ..
  • the second simulation data may not have a time item, or may have an arbitrary time.
  • the arbitrary time may be a time in the future or a time in the past relative to the time of the measurement data, or may be a virtual time (as long as the second simulation data can be distinguished).
  • the time when the abnormality factor occurs in the simulation corresponds to the third time according to the present embodiment.
  • the second example simulation data of the positive example can be utilized when generating the characteristic distribution of the positive example when the measurement data of the positive example does not exist or is small as an example.
  • the first simulation data does not have to include the time item as long as it is associated with the measurement data at the same time.
  • the items of the first and second simulation data may be the same as the measurement data of FIG. 3 of the first embodiment, some items (voltage, current, etc.) may be omitted, and there are additional items. May be.
  • description will be made assuming that there is one type of abnormality factor (for example, rod-shaped shadow or array stain), but if there are two or more types, each type of abnormality factor is the same as in the first embodiment. Can be processed independently.
  • the abnormal factor occurrence DB 116 stores a flag indicating the presence or absence of an abnormal factor at least for each day or each time when the second simulation data is generated, in association with the PCS_ID and the date or time. Whether or not there is an abnormal factor on each day or each time is determined at the time of simulation.
  • the flag is set on a daily basis or on a time basis, but the flag may be set on an evaluation time zone basis or a unit time zone basis.
  • FIG. 17 shows an example of the abnormal factor occurrence DB 116.
  • a flag indicating the presence/absence of an abnormality factor with respect to the time (arbitrary time) of the second simulation data is stored.
  • the arbitrary time is represented by STP00001, STP00002, or the like.
  • the item of time may not be provided as long as it is associated with the second simulation data.
  • the abnormal factor occurrence DB 116 also stores abnormal factor occurrence data (see FIG. 4) for the actual measurement data.
  • the correction function generation unit 142 generates, for each PCS, a correction function for correcting the value of the simulation data based on the actual measurement data of the negative example (no abnormality) and the first simulation data of the negative example (no abnormality). To do.
  • generation of the correction function will be described in detail.
  • the correction function generation unit 142 associates the actual measurement data (measurement data) of the negative example at the same time with the first simulation data of the negative example, and generates a set of these data at the same time.
  • FIG. 18 shows an example in which actual measurement data and first simulation data are associated with each other.
  • the upper left of FIG. 18 is a diagram schematically illustrating an example in which measurement data is plotted in a coordinate system in which the horizontal axis represents time and the vertical axis represents power value.
  • the upper right of FIG. 18 is a diagram schematically illustrating an example in which the first simulation data is plotted in a coordinate system in which the horizontal axis represents time and the vertical axis represents power value. Based on the measurement data on the upper left of FIG. 18 and the first simulation data on the upper right of FIG.
  • FIG. 18 the actual measurement data and the first simulation data at the same time are associated with each other, and the set of these data is plotted on the horizontal axis and the power value of the simulation on the vertical axis. Plot in the coordinate system where the axis is the measured power value.
  • the lower part of FIG. 18 is a diagram schematically showing an example in which these groups are plotted.
  • the actual measurement data and the first simulation data may be associated with each other at the same time interval.
  • the time intervals are different between the two, for example, when the actual measurement is at 1-minute intervals and the simulation is at 60-minute intervals, the following is performed. That is, a representative value (for example, an average value) of the measured data for 60 minutes is calculated every 60 minutes, and the set of the calculated value and the value of the first simulation data is associated as the data at the same time.
  • the correction function generation unit 142 generates a correction function for correcting the value of the simulation data (for example, power value) so as to minimize the difference between the value of the associated measurement data and the value of the first simulation data.
  • x is an input variable and y is an output variable.
  • the value of the measurement data of the negative example is used as the teacher data of the output variable, and the parameter of f(x) and ⁇ are estimated by the optimization method such as the least square method so as to minimize the difference between x and y.
  • the correction function generation unit 142 sends the generated correction function to the correction unit 143.
  • the correction function generation unit 142 may store the generated correction function in a storage device accessible from the correction unit 143. In this case, the correction unit 143 may read the correction function from the storage device.
  • a value different from the power value such as DC voltage, DC current, or temperature may be used as the input variable of f(x), and the output variable may be the corrected power value. Even if the input variable does not have the power value, the corrected power value can be obtained by using a value that depends on the power value as the input variable. It is also possible to generate a function for correcting items such as current, voltage, and temperature, and use these items for correction.
  • the correction unit 143 corrects the values (for example, electric power values) of the second simulation data of the positive example and the negative example using the correction function. That is, the correction function is calculated using the values of the second simulation data of the positive example and the negative example as the input variable x, and the output variable y is obtained. The value of y is the correction value of the second simulation data. The correction is performed using each correction function for each PCS.
  • the correction unit 143 may store the correction values of the positive and negative examples of the second simulation data in the DB.
  • the integration unit 144 integrates the measurement data of the measurement DB 111 and the corrected second simulation data, and stores them in the integration DB 145.
  • the data of integrated DB145 may be displayed on the display device 131 and a user may be made to confirm the result of correction of 2nd simulation data.
  • the corrected second simulation data is added to the end of the measurement data group of the measurement DB 111, and the added data group is stored in the integrated DB 145.
  • the item may be deleted.
  • FIG. 19 shows an example of the integrated DB 145.
  • the integrated DB 145 stores the measurement data (actual measurement data) and the corrected second simulation data.
  • the value of the second simulation data before correction may be further stored.
  • the voltage and current values are not stored as the items of simulation data, but the voltage and current correction values may be stored.
  • the correction unit 143 may correct not only the second simulation data but also the first simulation data, and the corrected first simulation data may be added to the integration unit 144. Then, the user may confirm the result of the correction of the first simulation data.
  • the specifying unit 112, the feature distribution generating unit 113, the score calculating unit 114, and the evaluation value calculating unit 115 use the integrated DB 145 instead of the measurement DB 111 of the first embodiment, and perform the same processing as that of the first embodiment.
  • the second simulation data of the positive example can be used, and when the measurement data of the positive example exists, the measurement data of the positive example can also be used. it can.
  • the negative example feature distribution for example, at least one of the negative example measurement data and the negative example second simulation data can be used.
  • the user may specify the simulation conditions, and the simulation data used for the simulation may be selected according to the conditions specified by the user.
  • FIG. 20 shows an example of the user interface screen on which the user specifies the selection condition of the simulation data.
  • This device displays this screen on the display device 131, and the user inputs conditions from the input device 121.
  • the period from July 1, 2018 to the date on August 31, 2018 is designated as the simulation target period, and 44 to 54 degrees is designated as the simulation target south-middle altitude.
  • the simulation target period includes, for example, the same date as the measurement data and a date that does not exist in the measurement data.
  • the unit time interval is 60 minutes, and the evaluation time period is 10:00 to 16:00.
  • the unit time interval and the evaluation time zone may be applied to the processing after the feature distribution generation unit 113.
  • whether or not to use the simulation data can be specified. You may make it possible to specify conditions for items other than those shown in FIG.
  • the correction function generation unit 142 operates to select, from the simulation DB 141, simulation data that satisfies the conditions specified by the user on the user interface screen of FIG.
  • the processing of the correction processing unit is performed according to the above-described embodiment.
  • the correction processing unit does not perform the processing. That is, the operation of the first embodiment is performed in this case without using the simulation data.
  • the analysis result that reflects the actual installation environment of the PV panel can be obtained by not using the simulation data.
  • the database of actual measurement data may be switched.
  • the analysis results are provisionally obtained at high speed using simulation, and after the positive example actual measurement data is accumulated, by switching to the actual measurement data database, It is possible to obtain analysis results that are faithful to the actual installation environment.
  • the user may specify whether to create a correction function.
  • the correction function generation unit 142 When the user gives an instruction to create a correction function, the correction function generation unit 142 generates the correction function.
  • the correction function generation unit 142 does not generate the correction function.
  • the correction unit 143 corrects the simulation data using a correction function created previously (for example, last time). Efficient processing is possible by not generating the correction function every time.
  • the user interface screen of FIG. 20 and the user interface screen for designating the condition in the first embodiment may be combined into one.
  • FIG. 21 shows an example in which these user interface screens are combined.
  • the user may input conditions on this integrated user interface screen.
  • the apparatus may present the screens of FIGS. 13 and 16 separately and allow the user to input the conditions separately.
  • the input result on one user interface screen may be automatically reflected on the other user interface screen.
  • FIG. 22 is a flowchart of the processing relating to the correction function generation unit 142, the correction unit 143, and the integration unit 144.
  • step S301 the correction function generation unit 142 associates the measurement data of the negative example with the simulation data of the negative example (first simulation data) at the same time to generate a data set at the same time.
  • step S302 the correction function generation unit 142 estimates the parameters of the correction function in which the value of the simulation data is an input variable and the correction value is an output variable based on the data set generated in step S301.
  • the parameter of the correction function is obtained, for example, by using the value of the measurement data as teacher data and minimizing the difference between the value of the measurement data and the value of the simulation data.
  • step S303 the correction unit 143 corrects the positive example and negative example simulation data (second simulation data) using the correction function generated in step S302.
  • step S304 the integration unit 144 stores the corrected second simulation data in the integrated DB together with the measurement data in the measurement DB 111.
  • the subsequent processing is the same as in the first embodiment.
  • FIG. 23 is a flowchart of processing in which step S305 is added to the flowchart of FIG. Step S305 is added between step S301 and step S302.
  • the correction function generation unit 142 selects, from the data sets generated in step S301, a data set in which the amount of solar radiation of the measurement data is a predetermined value (for example, 0.7) or more.
  • a correction function is generated (parameters of the correction function are estimated) using the data set selected in step S305.
  • the data set is selected under the condition of the amount of solar radiation, but a range of measurement time (for example, from 10:00 to 16:00) may be designated and a data set including the measurement data belonging to the range may be selected.
  • the range of the specified measurement time may be the evaluation time zone.
  • FIG. 24 shows a hardware configuration example of the abnormality factor diagnosis device according to the embodiment of the present invention.
  • the hardware configuration of FIG. 24 is configured as a computer 150.
  • the computer 150 includes a CPU 151, an input interface 152, a display device 153, a communication device 154, a main storage device 155, and an external storage device 156, which are interconnected by a bus 157 so that they can communicate with each other.
  • the input interface 152 corresponds to the input device 121.
  • the display device 153 corresponds to the display device 131.
  • the communication device 154 includes a wireless or wired communication unit, and performs wired or wireless communication with the PCS.
  • the measurement data may be acquired via the communication device 154.
  • the input interface 152 and the communication device 154 may each be configured by circuits such as separate integrated circuits, or may be configured by a circuit such as a single integrated circuit.
  • the external storage device 156 includes a storage medium such as an HDD, SSD, memory device, CD-R, CD-RW, DVD-RAM, DVD-R, or the like.
  • the external storage device 156 stores a program for causing the CPU 151, which is a processor, to execute the function of each processing unit of the abnormality factor diagnosis device.
  • the external storage device 156 also includes various DBs included in the abnormality factor diagnosis device. Although only one external storage device 156 is shown here, a plurality of external storage devices 156 may exist.
  • the main storage device 155 expands the control program stored in the external storage device 156, and stores the data necessary for executing the program, the data generated by executing the program, and the like.
  • the main storage device 155 includes any memory or storage unit such as a volatile memory (DRAM, SRAM, etc.) or a non-volatile memory (NAND flash memory, MRAM, etc.).
  • the CPU 151 executes the control program expanded in the main storage device 155 to execute the functions of the respective processing units of the abnormality factor diagnosis device.

Landscapes

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Abstract

［課題］発電装置の異常要因を特定する。 ［解決手段］本発明の実施形態としての異常要因診断装置は、発電装置の異常要因が発生した第１時刻を特定する異常要因発生データに基づき、前記発電装置の計測データにおいて前記第１時刻に対応する第１計測データを特定する特定部と、前記第１計測データに基づき、前記第１計測データの特徴値の分布を表す第１分布関数を算出する分布生成部と、前記第１分布関数と、前記発電装置のテスト対象の計測データとに基づいて、前記発電装置における前記異常要因の発生の可能性の評価値を算出する評価部と、を備える。

Description

[規則37.2に基づきISAが決定した発明の名称]　異常要因診断装置及びその方法、並びに異常要因診断システム
　本発明の実施形態は、異常要因診装置及びその方法、並びに異常要因診断システムに関する。
　近年では、広い敷地（例えば、１ｈａ以上）に、多数枚（例えば、１０００枚以上）の太陽電池モジュール（ＰＶパネル）を搭載した太陽光発電システムが設置されている。このような太陽光発電システムにおいて、草の影や建物の影、アレイの汚損などの要因により、発電量が当初の予想量よりも下回ることが起こる。
　そのような要因が発生していても、太陽光発電システムの所有者が気づくことが難しい場合がある。また、太陽光発電をメンテナンスする業者が要因の発生状況を把握するために、その発電システムに出向くと、派遣費用などがかかり、コスト高になる。派遣前に性能低下の要因を特定できれば、作業員が太陽光発電システムに派遣される前に、対応するための道具や部品などを選定することができるため、より効率的なメンテナンスサービスが可能となる。
　ＰＣＳ（Power Conditioning System）で計測される電力・電圧・電流値と、各時刻における日射量とを含む各計測データに基づいて、発電量の性能の低下を推定するアルゴリズムを構築する手法が提案されている。しかしながら、この手法では、発電量の性能の低下の有無を発見できるものの、性能の低下の要因に対する知見を得ることはできない。
国際公開第２０１６／１６６９９１号 国際公開第２０１７／１６９４７３号
　本発明の実施形態は、発電装置の異常要因を特定することを可能とする太陽光発電システムの異常要因診装置及びその方法、並びに異常要因診断システムを提供する。
　本発明の実施形態としての異常要因診断装置は、発電装置の異常要因が発生した第１時刻を特定する異常要因発生データに基づき、前記発電装置の計測データにおいて前記第１時刻に対応する第１計測データを特定する特定部と、前記第１計測データに基づき、前記第１計測データの特徴値の分布を表す第１分布関数を算出する分布生成部と、前記第１分布関数と、前記発電装置のテスト対象の計測データとに基づいて、前記発電装置における前記異常要因の発生の可能性の評価値を算出する評価部と、を備える。
第１の実施形態に係る異常要因診断装置と太陽光発電システムとを備えた異常要因診断システムの全体構成を示す図。 異常要因診断装置のブロック図。 計測ＤＢの例を示す図。 異常要因発生ＤＢの例を示す図。 正例グループ及び負例グループごとに、各日について得られた特徴時系列データの波形のグラフを示す図。 確率分布（特徴分布）を計算する例を示す図。 スコア算出部の動作の具体例を説明するための図。 スコア算出部の動作の具体例を説明するための図。 スコア算定時間帯のスコアの計算を説明するための図。 スコア計算条件の具体例を説明するための図。 表示装置の画面の表示例を示す図。 表示装置の画面の表示例を示す図。 ユーザが条件の指定を行うユーザインタフェース画面の例を示す図。 第１の実施形態に係る計測データ取得部及び特徴分布生成部の動作のフローチャート。 第１の実施形態に係るスコア算出部、評価値算出部及び出力部の動作のフローチャート。 第２の実施形態に係る異常要因診断装置のブロック図。 異常要因発生ＤＢにおけるシミュレーション用の異常要因発生データの例を示す図。 実測データと、シミュレーションデータとを対応づける例。 統合ＤＢの例を示す図。 ユーザがシミュレーションデータの選択条件を指定するユーザインタフェース画面の例を示す図。 複数のユーザインタフェース画面を１つにまとめた例を示す。 第２の実施形態に係る補正関数生成部、補正部及び統合部に係る処理のフローチャート。 第２の実施形態に係る補正関数生成部、補正部及び統合部に係る処理の他の例のフローチャート。 本発明の実施形態に係る異常要因診断装置のハードウェア構成例を示す図。
　以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
　図１は、第１の実施形態に係る異常要因診断装置と太陽光発電システムとを備えた異常要因診断システムの全体構成を示す。
　太陽光発電システムは、発電装置１１と、ＰＣＳ（パワーコンディショナシステム）１２と含む基本ユニットを複数備える。図では１つ以上の基本ユニットが存在する場合を示している。各基本ユニットのＰＣＳ１２をＰＣＳ－０１，ＰＣＳ－０２，ＰＣＳ－０３と表記している。発電装置１１は、ＰＶパネルＰＮを１つ以上直列接続したストリングを１つ又は複数備える。図では１番目の基本ユニットの発電装置１１が、２つのストリングＳＴ０１、ＳＴ０１を備えている。各基本ユニットの発電装置１１が備えるストリング数が異なってもよい。
　各基本ユニットのＰＣＳ１２は、ＰＣＳ１２に接続された発電装置１１における１つ又は複数のストリングを制御する。各ＰＣＳ１２は、接続装置２１と、ＤＣ／ＤＣ変換機２２と、ＡＣ／ＤＣ変換機２３と、計測装置２４とを備える。各ＰＣＳ１２の計測装置２４には日射計２５が接続されている。各ＰＣＳ１２の計測装置２４は、異常要因診断装置１０１に共通に接続されている。
　各ＰＣＳ１２の接続装置２１は、発電装置１１における１つ又は複数のストリングに接続され、これらのストリングの発電電力を集約する。ＡＣ／ＤＣ変換機２３が、接続装置２１で集約した電力を交流電力に変換して、電力系統２６に出力する。ＡＣ／ＤＣ変換機２３が、集約された電力を、電力系統２６の代わりに、交流電力で動作する負荷装置に出力してもよい。または、ＤＣ／ＤＣ変換機２２が、接続装置２１で集約した電力を変圧（昇圧又は降圧）し、変圧した電力を、図示しない蓄電装置又は負荷装置に出力してもよい。接続装置２１で集約された電力の利用方法はこれらに限定されない。
　計測装置２４は、接続装置２１で集約された電力、電圧、電流等を計測する。その他、計測装置２４は、気温又は湿度等を計測してもよい。日射計２５は日射量を計測する。
　本実施形態に係る太陽光発電システムの規模は問わない。一例としてＰＶパネルが１０００枚以上、数１００ｋＷ規模以上の発電システムも、本実施形態の対象とする。
　図２は、異常要因診断装置１０１のブロック図である。異常要因診断装置１０１は、計測データ取得部１１０、計測データベース（ＤＢ）１１１、特定部１１２、特徴分布生成部１１３、スコア算出部１１４、評価値算出部１１５、異常要因発生ＤＢ１１６、評価ＤＢ１１７、出力部１１８を備えている。スコア算出部１１４及び評価値算出部１１５の組は、評価部１１９に対応する。異常要因診断装置１０１には、入力装置１２１及び表示装置１３１が接続されている。入力装置１２１は、キーボード、マウス又はタッチパッドなどの、ユーザがデータ又は指示を入力するための装置である。表示装置１３１は、本装置１０１で生成されたデータ又は本装置１０１が備える各ＤＢ内に格納されたデータを表示するための装置である。表示装置１５３は、例えば液晶表示装置、有機ＥＬ表示装置、ＣＲＴ表示装置等である。
　計測データ取得部１１０は、各ＰＣＳから連続的、もしくは間欠的に送信される時系列の計測データを受信する。計測データは、一例として、計測時刻、日射量、気温、ＰＣＳ＿ＩＤ（ＰＣＳの識別子）、直流電圧、直流電流、直流電力（発電量）を含む。ＰＣＳ＿ＩＤは、各ＰＣＳ（あるいは基本ユニット）に付与されたＩＤである。計測データ取得部１１０は、受信した計測データを計測ＤＢ１１１に格納する。計測ＤＢ１１は、データを表形式で管理する。各ＰＣＳの計測間隔は、予め設定されており、例えば１分間又は６０分間である。
　図３に計測ＤＢ１１１の例を示す。計測ＤＢ１１１は、計測時刻、日射量、気温、ＰＣＳ＿ＩＤ（ＰＣＳの識別子）、直流電圧、直流電流、直流電力などのデータを格納している。図の例では１分間隔で計測データが格納されている。
　異常要因発生ＤＢ１１６は、計測ＤＢ１１１に蓄積されている計測データに対して、異常要因の発生の有無を表すラベルを関連づけて、異常要因発生データとして格納している。異常要因発生データは、異常要因が発生した時刻を特定するデータである。ラベルは、すべての計測データに設定してもよいし、特定のＰＣＳ＿ＩＤ又は特定の時間帯（例えば後述する評価時間帯）の計測データに対してのみ設定してもよい。例えば、予めユーザー（作業員）が、太陽光発電装置が設置されている現地で異常要因の有無を確認し、確認した結果に基づき、各計測データのラベルを設定する。ラベルの設定は、入力装置１２１を用いてユーザが行ってもよいし、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、サーバ又はタブレット端末等の外部装置でラベルの設定を行い、設定されたラベルのデータを外部装置からインストールしてもよい。異常要因の例として、影（例えば高木の影、草影）がＰＶパネルにかかること、又はＰＶパネルの汚損（アレイ汚損）などがある。いずれの異常要因も発電量低下の原因となる。
　図４に、異常要因発生ＤＢ１１６の例を示す。３つのＰＣＳ－０１，ＰＣＳ－０２，ＰＣＳ－０３について、時刻毎に、棒状影の有無のラベルと、アレイ汚損の有無のラベルが設定されている。“有”は異常あり、“無”は異常なしを意味する。例えば、ＰＣＳ－０３の２０１７／１０／１０　８：０３以降では、棒状の影はなかったが、アレイ汚損があったことがわかる。ラベルは１日の全時間ではなく、１日のうち評価対象となる時間帯（評価時間帯）を設定し、評価時間帯についてのみ設定してもよい（後述する図１３参照）。評価時間帯の例として、例えば発電が期待される時間帯（例えば８：００～１７：００や、１０：００～１６：００など）がある。以下の説明では評価時間帯についてラベルを設定した場合を想定する。異常要因が発生している時刻は本実施形態の第１時刻、異常要因が発生していない時刻は本実施形態の第２時刻に対応する。
　特定部１１２は、計測ＤＢ１１１に格納された計測データのうち評価時間帯の計測データをトレーニングデータとして取得する。また、特定部１１２は、異常要因発生ＤＢ１１６に格納された異常要因発生データを取得する。特定部１１２及び特徴分布生成部１１３は、以降の処理を、ＰＣＳかつ異常要因ごとに行う。
　特定部１１２は、取得した計測データに基づき、異常ありのラベルが設定された計測データ（以降、これを正例データ、という）と、異常なしのラベルが設定された計測データ（以降、これを負例データ、という）とを特定し、正例データのグループと負例データのグループにグループ分けする。正例データが属するグループを正例グループ、負例データが属するグループを負例グループと呼ぶ。正例データは、本実施形態に係る第１計測データに対応する。負例データは、本実施形態に係る第２計測データに対応する。
　特徴分布生成部１１３は、正例グループに属する各日の評価時間帯に属する計測データ（第１計測データ）に基づき、当該計測データの特徴値の分布を表す分布関数（第１分布関数）を算出する。
　より詳細には、まず特徴分布生成部１１３は正例グループに属する各日の評価時間帯に属する計測データに基づき、時刻毎に発電電力を評価する指標として特徴値を計算する。一例として、１つの計測データから１つの特徴値が得られる。例えば、（直流電力／日射量）を、（直流電力/日射量）の最大値で除算した値を用いることができる。この場合の特徴値の計算式を以下に示す。
特徴値＝（直流電力/日射量）／（（直流電力/日射量）の最大値）　・・・式（１）
　“（直流電力/日射量）の最大値”は、計測ＤＢ１１１から取得した評価時間帯の全計測データ（正例グループ及び負例グループ全体）を対象に各計測データから（直流電力/日射量）を算出した（直流電力/日射量）のうちの最大値である。したがって、特徴値は、０以上１以下の範囲の値である。
　各日について、評価時間帯で特徴値を時系列に並べた時系列データ（以降、特徴時系列データと呼ぶ）を生成する。
　特徴分布生成部１１３は、負例グループについても、正例グループと同様にして、各日について評価時間帯で特徴値を時系列に並べて、特徴時系列データを生成する。
　なお、ある１日の評価時間帯の途中で「異常あり」から「異常なし」、又は、「異常なし」から「異常あり」に変わる場合もあり得る。そのときは、評価時間帯の計測データのうち、一部の時間帯の計測データは正例グループに分類され、別の時間帯の計測データは負例グループに属する。この場合、各特徴時系列データの長さは、評価時間帯の長さよりも短くなる。あるいは、このような場合は、異常ありと異常なしの時間長の比率が大きい方を特定し、特定した方に対応するグループに、当該評価時間帯に属する全計測データを分類してもよい。
　図５は、正例グループ及び負例グループごとに、各日について得られた特徴時系列データの波形グラフを示す。横軸は時刻、縦軸は特徴値である。図では数個の特徴時系列データが示されるが、実際にはより多くの特徴時系列データが存在してよい。実線の波形が、正例（異常あり）の特徴時系列データを示す。破線の波形が、負例（異常なし）の特徴時系列データを示す。これらの特徴時系列データは同一のＰＣＳのものである。なお、負例の特徴時系列データは９時から始まっており、正例の特徴時系列データは１０時から始まっているが、これはたまたまであり、これに限定されない。
　特徴分布生成部１１３は、正例グループ及び負例グループのそれぞれに対して、評価時間帯に属する各単位時間帯について特徴値の分布関数（特徴分布）を計算する。例えば評価時間帯が９：００～１７：００であり、単位時間帯の長さを１時間とする。この場合、９：００～１０：００、１０：００～１１：００、１１：００～１２：００、・・・１６：００～１７：００の時間帯（単位時間帯）に対してそれぞれ特徴分布を計算する。特徴分布の具体例として、確率分布である正規分布がある。この場合、例えば、各グループについて単位時間帯ごとに平均及び分散を求め、これを正規分布のパラメータとすればよい。ただし、確率分布は正規分布である必要はなく、他の種類の確率分布でもよい。
　図６に、１１：００～１２：００の時間帯の特徴分布を計算する例を示す。図６の上側には、図５と同じ図が示される。時刻１１：００について、正例の各特徴時系列データの値と、負例の各特徴時系列データの値を特定する。これらの値は、各時系列データのグラフと、時刻１１：００に時間軸に垂直な縦線との交点に相当する。当該交点の値を、横軸を特徴値とする軸に展開してプロットした例を図７の下側に示す。正例の値は白抜きの丸、負例の値はハッチングされた丸で示される。正例の点群を近似する確率分布、負例の点群を近似する確率分布をそれぞれ計算する。ここでは確率分布として正規分布を求める。
　時刻１１：００の正例の特徴値（プロット値）の平均ｘ１１及び分散θ１１を計算し、計算した平均及び分散の値をパラメータとする正規分布ｆ１１（ｘ）＝ＰＤＦ（ｘ１１；θ１１）を得る。これを１１：００～１２：００の時間帯の正例の確率分布（第１の分布関数）とする。この分布ｆ１１（ｘ）が図６の下側に実線で示されている。正例のプロット点はこの分布ｆ１１（ｘ）内に配置されている。
　同様に、時刻１１：００の負例の特徴値（プロット値）の平均ｘ”１１及び分散θ”１１を計算し、計算した平均及び分散の値をパラメータとする正規分布ｆ”１１（ｘ）＝ＰＤＦ（ｘ”１１；θ”１１）を得る。これを１１：００～１２：００の時間帯の負例の確率分布と（第２の分布関数）する。この分布ｆ”１１（ｘ）が図６の下側に破線で示されている。負例のプロット点がこの分布ｆ”１１（ｘ）内に配置されている。
　ここでは、１１：００～１２：００の時間帯の確率分布を計算するために、時刻１１：００の特徴値を用いた（これは例えば、１時間内での特徴値の変化は少ないと想定される場合には、計算量も少なく、有効である）。しかしながら、１１：００～１２：００の時間帯に属する全特徴値を利用して確率分布を計算することも可能である。または、１１：００～１２：００の時間帯に属する全特徴値からサンプリングにより特徴値を選択し、選択した特徴値を用いて１１：００～１２：００の時間帯の確率分布を計算することも可能である。
　１１：００～１２：００の時間帯以外の時間帯についても同様にして、確率分布を計算する。
　ここでは単位時間帯を１時間としたが、これに限定されず、１０分でも、３０分でも、２時間でもよい。また、単位時間帯が、計測データの取得間隔時間に一致してもよい。この場合、計測データの時刻ごとに（例えば１分間隔の時刻ごとに）、確率分布（特徴分布）を計算することになる。
　以上のように正例及び負例のグループごとに、単位時間帯ごとの特徴分布を生成する処理までをトレーニングフェーズと呼ぶ。以降の処理では、トレーニングで生成された特徴分布を用いて、異常要因の発生有無がまだわからない日の計測データを用いて、異常要因の発生有無を診断する。このフェーズをテストフェーズと呼ぶ。以下、テストフェーズについて説明する。
　スコア算出部１１４は、特徴分布生成部１１３で生成された単位時間帯毎の正例・負例の特徴分布を用いて、テスト対象になる各日の計測データに対して、スコアリングを行う。テスト対象になる各日の計測データは、特徴分布の生成に利用した計測データと異なるデータであり、異常要因発生ＤＢでラベルが設定されていない日の計測データである。以下、スコアリングの詳細を説明する。
　スコア算出部１１４は、評価時間帯における単位時間帯ごとに、正例・負例の特徴分布の組が、分布の分離条件を満たすか調べる。分離条件は第１要件と第２要件を含む。スコア算出部１１４は、当該組が両方の要件を満たす単位時間帯をスコア算定時間帯として選択する。図７及び図８を用いて、スコア算出部１１４の動作を説明する。
　図７及び図８は、スコア算出部１１４の動作の具体例を説明するための図である。評価時間帯に属する各単位時間帯をそれぞれ対象として、第１及び第２要件を満たすかを調べる。
　第１要件は、対象となる単位時間帯について、正例の特徴分布及び負例の特徴分布の両方が生成されていることである。少なくともいずれか一方の特徴分布が生成されていない場合、当該単位時間帯は、第１要件を満たさない。
　図７の上側の例は、９：００～１０：００の単位時間帯の負例の特徴分布ｆ”０９（ｘ）を示す。当該単位時間帯を含む正例の特徴時系列データが存在しなかったため、正例の特徴分布は生成されていない。よって、この単位時間帯は第１要件を満たさない。
　第２要件は、対象となる単位時間帯について、正例の特徴分布と負例の特徴分布とが分離していることである。これらの特徴分布が近接している場合、第２要件を満たさない。正例の特徴分布と負例の特徴分布とが分離しているかの判断は、以下のようにして行う。
　正例の特徴分布の上側のｎ％点（例えば０．１）を正例上位ｎ％点とし、負例の特徴分布の下側のｎ％点を負例下位ｎ％点とする。正例上位ｎ％点と負例下位ｎ％点の区間に、正例の特徴分布のピーク（山）、及び負例の特徴分布のピーク（山）がいずれも属さなければ、第２要件は満たされる。少なくとも一方の特徴分布のピークがこの区間に属していれば、第２要件は満たされない。ここでは％点の値は、正例の特徴分布と負例の特徴分布とでともにｎであったが、％点の値が互いに異なってもよい。
　図７の下側の例は、１０：００～１１：００の単位時間帯の正例の特徴分布ｆ１０（ｘ）と、負例の特徴分布ｆ”１０（ｘ）を示す。正例の特徴分布ｆ１０（ｘ）の正例上位ｎ％点と、負例の特徴分布ｆ”１０（ｘ）の負例下位ｎ％点との区間ＳＣ１が示される。区間ＳＣ１には負例の特徴分布のｆ”１０（ｘ）のピークＰ１が属している。よって、この単位時間帯は第２要件を満たさない。
　図８の上側の例は、１１：００～１２：００の単位時間帯の正例の特徴分布ｆ１１（ｘ）と、負例の特徴分布ｆ”１１（ｘ）を示す。正例の特徴分布ｆ１１（ｘ）の正例上位ｎ％点と、負例の特徴分布ｆ”１１（ｘ）の負例下位ｎ％点との区間ＳＣ２が示される。区間ＳＣ２には、正側の特徴分布及び負例の特徴分布のいずれのピークも属していない。よって、この単位時間帯は第２要件を満たしている。また、２つの特徴分布が生成されているため、第１要件も満たされている。よって、この単位時間帯をスコア算定時間帯として選択する。
　図８の下側の例は、１２：００～１３：００の単位時間帯の正例の特徴分布ｆ１２（ｘ）と、負例の特徴分布ｆ”１２（ｘ）を示す。正例の特徴分布ｆ１２（ｘ）の正例上位ｎ％点と、負例の特徴分布ｆ”１２（ｘ）の負例下位ｎ％点との区間ＳＣ３が示される。区間ＳＣ３には、正側の特徴分布及び負例の特徴分布のいずれのピークも属していない。よって、この単位時間帯は第２要件を満たしている。また、２つの特徴分布が生成されているため、第１要件も満たされている。よって、この単位時間帯をスコア算定時間帯として選択する。
　１３：００以降の各単位時間帯についても同様にして、第１要件および第２要件を満たすかを判断する。両方の要件を満たす（すなわち分離条件を満たす）単位時間帯を、スコア算定時間帯として選択する。
　図７及び図８の例では、正例の特徴分布の方が、負例の特徴分布よりも特徴値が低い側（紙面に沿って左側）に位置するが、特徴値の定義によっては逆になる場合もある。その場合は、正例の特徴分布の下側のｎ％点（例えば０．１）を正例下位ｎ％点とし、負例の特徴分布の上側のｎ％点を負例上位ｎ％点とする。そして、正例下位ｎ％点と負例上位ｎ％点の区間に、正例の特徴分布のピーク（山）、及び負例の特徴分布のピーク（山）がいずれも属さない場合に、第２要件が満たされると判断すればよい。
　スコア算出部１１４は、評価時間帯に属する複数の単位時間帯から選択されたスコア算定時間帯について、特徴値に応じたスコアを計算する。以下、スコアの計算方法を説明する。
　図９は、あるスコア算定時間帯のスコアの計算例を説明するための図である。図には、算出対象時間帯の正例の特徴分布ｆＨｒ（ｘ）が模式的に示される。ｘは特徴値を表す入力変数である。Ｈｒは算出対象時間帯を示す値である。例えば１１：００～１２：００の時間帯の特徴分布はｆ１１（ｘ）と表される。算出対象時間帯におけるテスト対象の計測データの特徴値ｘｔｓｔを、算出対象時間帯の正例の特徴分布の最大値（ｍａｘ（ｆＨｒ（ｘ））で除算する。これにより、スコア算定時間帯のスコアｓｃｒを得る。時間帯Ｈｒにおけるスコアｓｃｒの計算式を以下に示す。この例では、各算出対象時間帯で、特徴値が大きいほど、スコアが大きくなるが、特徴値の定義に応じて、特徴値とスコアの関係は変わってよい。
　　　 ｓｃｒＨｒ＝ｘｔｓｔ／ｍａｘ（ｆＨｒ（ｘ））　　・・・（２）
　ここで、スコア計算条件を導入し、スコア算出部１１４は、スコア計算条件を満たす場合には、式（２）でスコアを計算し、満たさない場合は、スコアを一律にゼロとしてもよい。
　具体的には、まず、テスト対象の計測データの特徴値が、スコア算定時間帯の負例の特徴分布の何％点に相当するかを計算する。計算した％点と、負例の特徴分布の上側及び下側のうち正例の特徴分布の側の基準点（ｎ％点）とを比較する。計算した点が、基準点よりも正例の特徴分布の側に位置していれば、スコア計算条件が満たされる。この場合、式（２）によりスコアを計算する。一方、計算した点が、基準点よりも負例の特徴分布の側に位置していれば、スコア計算条件が満たされない。この場合、スコアをゼロとする。
　図１０は、スコア計算条件の具体例を説明するための図である。ある算出対象時間帯におけるテスト対象の計測データの特徴値がｘｔｓｔ＿１の場合とｘｔｓｔ＿２の場合を考える。ｘｔｓｔ＿１は負例の特徴分布の下位ｎ％点（基準点）に対して、負例の特徴分布の側に位置している。すなわち、ｘｔｓｔ＿１は、基準点よりも大きい。このため、スコア計算条件は満たされない。よって、この算出対象時間帯のスコアをゼロとする。一方、ｘｔｓｔ＿２は負例の特徴分布の下位ｎ％点（基準点）に対して、正例の特徴分布の側に位置している。すなわちｘｔｓｔ＿２は、基準点よりも小さい。このため、スコア計算条件が満たされる。算出対象時間帯のスコアを、式（２）により計算する。
　スコア計算条件を導入することなく、すべての算出対象時間帯について式（２）でスコアを計算することも可能である。
　スコア算出部１１４は、各スコア算定時間帯のスコアを計算したら、スコア算定時間帯毎のスコアを含む異常要因ベクトルＶ（以下、ベクトルＶ）を生成する。ベクトルＶの定義式を以下に示す。スコア算出部１１４は、テスト対象となる各日についてベクトルＶを生成する。
　　　Ｖ＝（ｓｃｒＴ１，ｓｃｒＴ２，…，ｓｃｒＴｉ）　　・・・（３）
　ｓｃｒＴ１はスコア算定時間帯Ｔ１のスコア、ｓｃｒＴ２はスコア算定時間帯Ｔ２のスコア，ｓｃｒＴｉはスコア算定時間帯Ｔｉのスコアである。例えば、スコア算定時間帯を時間の早い順にＴ１，Ｔ２，．．．，Ｔｉと表す。例えば、Ｔ１は１１：００～１２：００の時間帯、Ｔ２は１２：００～１３：００の時間帯である。
　評価値算出部１１５は、スコア算出部１１４で生成された各日のベクトルＶを用いて、異常要因の発生可能性の評価値Ｅを各日について算出する。評価値Ｅは、例えばベクトルＶに含まれるスコアの平均値である。この場合のスコアの定義式を以下に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　Ｔａｖａｉｌは、算出対象時間帯の集合を表す。Ｎ（Ｔａｖａｉｌ）は、Ｔａｖａｉｌに含まれる要素数を表す。ＴｉはＴａｖａｉｌに含まれるｉ番目の要素を表す。式（４）の分子は、集合Ｔａｖａｉｌに含まれる要素（算出対象時間帯）のスコアの合計を表す。
　この例では、評価値Ｅは０以上１以下の範囲をとる。評価値Ｅが１に近いほど、異常要因の発生の可能性が高い。平均以外に、中央値、最大値、又は最小値を評価値Ｅとしてもよい。また、ベクトルに含まれる要素を重み付け平均した値を評価値Ｅとしてもよい。
　評価値算出部１１５は、評価値Ｅと、ＰＣＳ＿ＩＤ（ＰＣＳの識別子）と、日付とを１セットとした結果データを評価ＤＢ１１７に格納する。
　出力部１１８は、評価値算出部１１５に格納されている結果データに基づき、表示用の出力情報を生成し、表示装置１３１に出力する。表示装置１３１は、出力部１１８から入力された出力情報を画面に表示する。一例として、出力部１１８は、評価値算出部１１５に格納されている結果データを評価値の降順にソートし、ソート後の結果データを含む評価表を、表示装置１３１に出力する。
　また、出力部１１８は、各結果データの評価値を、予め設定した閾値と比較し、比較結果に応じた判定ラベルを結果データに設定してもよい。具体的には、評価値が閾値以上の場合は、異常要因が発生している可能性が高いとして、“異常あり”又は “要確認”の判定ラベルを結果データに設定する。また、評価値が閾値未満の場合は、異常要因が発生している可能性が低いとして、“異常なし”又は “良好”の判定ラベルを結果データに設定する。閾値は、異常要因の種類ごとに異なってもよい。出力部１１８は、設定した判定ラベルを、結果データに関連づけた評価表を、表示装置１３１に出力してもよい。
　図１１及び図１２に、表示装置１３１の画面の表示例を示す。図１１では、異常要因が棒状影の場合の評価表の例、図１２は異常要因がアレイ汚損の場合の評価表の例を示す。これまで述べてきた処理を異常要因ごとに実行することで、異常要因ごとの評価表を得ることができる。評価表には、各結果データに設定された判定ラベル（“要確認”もしくは“良好”）が関連づけられている。
　例えば、図１１において、１～９番目の結果データでは、評価値が閾値（ここでは０．７）以上のため、“要確認”の判定ラベルが設定されている。１０番目以降の結果データは、評価値が閾値未満のため、“良好”の判定ラベルが設定されている。
　図１２の例では、１～５番目の結果データでは、評価値が閾値（ここでは０．６）以上のため、“要確認”の判定ラベルが設定されている。６番目以降の結果データは、評価値が閾値未満のため、“良好”の判定ラベルが設定されている。
　ユーザは、例えば図１１の表を、棒状影の発生の有無を判断する知見として役立てることができる。例えば、ユーザは図１１の表からＰＣＳ＿０１は棒状影が発生している可能性が高いと判断し、現地に作業員を派遣する際に、棒状影を取り除くために必要な準備を事前に行うことができる。図１２の表についても同様にして、アレイ汚損の発生の有無を判断する知見として役立てることができる。
　本実施形態において、ユーザがトレーニングフェーズの条件（トレーニング条件）及びテストフェーズの条件（テスト条件）を指定し、ユーザにより指定された条件に従って、トレーニングフェーズ及びテストフェーズの処理を行ってもよい。
　図１３は、ユーザが条件の指定を行うユーザインタフェース画面の例を示す。本装置はこの画面を表示装置１３１に表示し、ユーザが入力装置１２１から条件を入力する。
　トレーニング条件の例として、日射量の閾値（図の例では０．７）を指定してもよい。この場合、日射量が閾値以上の日（閾値がある程度高ければ晴れた日に相当する）の計測データをトレーニングデータとして用いる。また、トレーニングデータとして用いる計測データの期間をトレーニング対象期間として指定してもよい（図の例では２０１８年７月１日～２０１８年８月３１日）。また、トレーニングデータとして用いる南中高度の範囲を指定してもよい（図の例では４４～５４度）。この場合、時刻と南中高度との対応データを予めＤＢに格納しておく。対応データを外部のサーバから受信することにより取得してもよい。トレーニング条件としてここで述べた以外の項目があってもよい。例えば発電量（電力値）の範囲を指定し、指定された発電量の範囲に属する計測データのみをトレーニングデータとして用いてもよい。
　また、テスト条件の例として、テスト対象とする計測データの対象期間（テスト対象期間）を指定してもよい（図の例では２０１９年７月１日～２０１９年７月３１日）。テスト対象期間は、年次横断の形式で指定してもよい。例えば、“７月１日～８月３１日の期間を毎年”などと指定してもよい。
　トレーニング条件及びテスト条件に共通する条件として、前述した単位時間間隔（図の例では６０分）、及び評価時間帯（図の例では１０：００～１６：００）を指定してもよい。
　図１４は、本実施形態に係る計測データ取得部１１０、特定部１１２及び特徴分布生成部１１３の動作の一例のフローチャートである。本フローチャートは、主としてトレーニングフェーズに係る処理を示す。
　一例として、本処理を開始する前に、計測データ取得部１１０が各ＰＣＳから計測データを取得して、計測ＤＢ１１１に格納する。また異常要因発生ＤＢ１１６に各ＰＣＳについて時刻毎に異常要因発生有無を表すラベルを異常要因別に格納しておく。ユーザが本処理の開始の指示データを入力し、入力された指示データに従って、本処理が開始される。
　ステップＳ１０１において、本装置は、表示装置１３１にユーザインタフェース画面を表示して、ユーザにトレーニングフェーズの条件（トレーニング条件）及びテストフェーズの条件（テスト条件）を設定させてもよい。本ステップを省略してもよい。その場合、事前に定められたトレーニング条件及びテスト条件に従って、以降の処理を行う。
　特定部１１２及び特徴分布生成部１１３は、以降の処理を、各ＰＣＳについて、異常要因ごとに行う。
　ステップＳ１０２において、特定部１１２は、計測ＤＢ１１１から評価時間帯の計測データを読み出し、読み出した計測データに、異常要因発生ＤＢ１１６を用いて、異常要因の発生有無のラベルを設定する。すべての計測データにラベルを設定したら、ラベルの値に応じて、計測データを正例グループ及び負例グループに分類する。異常ありのラベルが設定された計測データは正例グループ、異常なしのラベルが設定された計測データは負例グループに分類される。
　ステップＳ１０３において、特徴分布生成部１１３は、正例グループについて、計測データの特徴値を計算し、日ごとに特徴値を時系列に配置した時系列データ（特徴時系列データ）を生成する。負例グループについても同様にして、日ごとに特徴時系列データを生成する。
　ステップＳ１０４において、特徴分布生成部１１３は、正例グループにおける複数の日の特徴時系列データに基づき、評価時間帯における単位時間帯ごとに、特徴値の確率分布（正例の特徴分布）を生成する。負例グループについても同様にして、評価時間帯における単位時間帯ごとに、特徴値の確率分布（負例の特徴分布）を生成する。特徴分布生成部１１３は、生成した正例及び負例の特徴分布をスコア算出部１１４に送る。特徴分布生成部１１３は、スコア算出部１１４により読出可能な記憶装置に、生成した正例及び負例の特徴分布を格納してもよい。スコア算出部１１４は、記憶装置から正例及び負例の特徴分布を読み出してもよい。以上の処理により、各ＰＣＳについて、評価時間帯における単位時間帯ごとの正例の特徴分布及び負例の特徴分布が、異常要因ごとに生成される。
　図１５は、本実施形態に係るスコア算出部１１４、評価値算出部１１５及び出力部１１８の動作の一例のフローチャートである。本フローチャートは、主としてテストフェーズに係る処理を示す。図１５の処理は、図１４の処理と連続して行ってもよいし、図１４の処理とは独立したタイミングで行ってもよい。図１４の処理を行うタイミングと、図１５の処理を行うタイミングをユーザが個別に制御してもよい。以降の処理を、各ＰＣＳについて、異常要因の種類ごとに行う。
　ステップＳ２０１において、スコア算出部１１４は、評価時間帯に含まれる各単位時間帯について、正例の特徴分布及び負例の特徴分布を用いて、予め定めた分離条件が満たされてかを判断する。正例の特徴分布及び負例の特徴分布として、該当するＰＣＳ及び該当する異常要因の種類に応じたものを用いる。分離条件の詳細については前述した通りである。
　ステップＳ２０２において、分離条件が満たされる場合は、正例の特徴分布及び負例の特徴分布が十分に分離していると判断し、当該単位時間帯をスコア算定時間帯として選択する。ステップＳ２０３において、分離条件が満たされない場合は、正例の特徴分布及び負例の特徴分布の重なりが大きいと判断し、当該単位時間帯をスコア算定時間帯として選択しない。
　ステップＳ２０４において、スコア算出部１１４は、ステップＳ２０２で選択された各スコア算定時間帯について、該当するＰＣＳのテスト対象の計測データに基づき、スコア計算条件が満たされるかを判断する。スコア計算条件の詳細は前述した通りである。
　ステップＳ２０５において、スコア計算条件が満たされる場合は、スコア算出部１１４は、スコア算定時間帯におけるテスト対象の計測データ（例えばスコア算定時間帯の開始時刻の計測データ）の特徴値を計算する。そして、計算した特徴値を、当該スコア算定時間帯の正例の特徴分布の最大値で除算する。除算により得られた値（除算値）を、スコアとする。
　ステップＳ２０６において、スコア計算条件が満たされない場合は、スコア算出部１１４は、計測データが負例の特徴分布に近接していると判断し、当該スコア算定時間帯のスコアをゼロにする。
　上述した例では、スコアの計算をするために、スコア算定時間帯の開始時刻の計測データを用いたが、スコア算定時間帯に属する複数の計測データから１つの計測データを選択し、選択した計測データを用いてもよい。また、上述した例では、スコアの計算をするために１つの計測データを用いたが、テスト対象としてスコア算定時間帯に属する複数の計測データを用いてもよい。この場合、例えば、計測データごとにステップＳ２０５、Ｓ２０６を行う。そして、これらの計測データについて得られた値（除算値又はゼロ）の平均又は中央値、最大値などを算出し、算出した値をスコアとすればよい。ここで述べた以外の方法でスコアを計算してもよい。
　ステップＳ２０７において、スコア算出部１１４は、テスト対象の各日について、各スコア算定時間帯のスコアを含むベクトルＶを生成する。
　ステップＳ２０８において、評価値算出部１１５は、ベクトルＶに基づき、異常要因の発生の可能性の評価値Ｅを算出する。例えばベクトルＶに含まれる要素の平均を計算することにより評価値Ｅを算出する。平均以外に、中央値、最大値、又は最小値を評価値Ｅとしてもよい。また、ベクトルに含まれる要素を重み付け平均した値を評価値Ｅとしてもよい。
　ステップＳ２０９にいて、評価値算出部１１５は、ＰＣＳのＩＤ、日付及び異常要因発生の可能性の評価値を含む結果データを生成し、結果データを評価ＤＢ１１７に格納する。評価ＤＢ１１７には、各ＰＣＳに関する結果データを、異常要因の種類ごとに表形式で格納される。
　ステップＳ２１０において、出力部１１８は、評価ＤＢ１１７内の結果データを評価値の降順にソートして、表示用の出力情報を生成する。出力情報は、例えば異常要因の種類ごとに生成する。出力部１１８は、生成した出力情報を表示装置１３１に出力する。表示装置１３１は、出力情報を表示する。出力部１１８は、結果データの評価値が閾値以上かに応じかに応じて、結果データに判定ラベルを設定してもよい。そして、判定ラベルを結果データに関連づけた出力情報を生成してもよい。この出力情報を表示することで、ユーザは各ＰＣＳに異常要因が発生しているかの判断の目安として判定ラベルを利用できる。
　以上、本実施形態によれば、太陽光発電システムの異常要因を特定することが可能となる。
（第２の実施形態）
　第１の実施形態では、実際の計測データ（実測データ）及び実際に測定した異常の発生有無のデータ（異常要因発生ＤＢ１１６）を用いて、正例及び負例の特徴分布を学習した。しかしながら、実際の太陽光発電システムでは、異常の発生頻度が低く、この場合、正例の特徴時系列データが得られない可能性もある。
　第２の実施形態では、太陽光発電のシミュレーションツールを用いて、正例及び負例の特徴分布を生成する。シミュレーションツールの例として、ＰＶＳｙｓｔが知られている。シミュレーションツールでは、パネルの設置条件、太陽光の日射条件、地形及び太陽の日出・日入りまでの入射角などを変数としつつ、発電量をシミュレーションできる。また、天候やスモッグなどの大気の遮光要素も考慮して、発電量をシミュレーションできる。また、その他の遮光要素として、遮光割合が０～１００％の間に設定された平面上の遮光物や、棒状の物体などをシミュレーション空間に設置し、その影響をシミュレーションしたりすることもできる。
　障害物がなく、パネルが設置された地形も平坦で、天候も快晴であれば、高精度に発力量を見積ることができる。一方で雲や雨などの大気や空の条件による日射量低下や、平坦なではない場所にパネルが設置された場合、配線による送電ロスなどの影響などを含め、シミュレーションの発電量が実績値とのずれが大きくなる場合もある。その誤差は、異常要因の発生で発電量が低下する比率よりも大きい比率に相当する場合もある。そのため、シミュレーションデータと実績値とのずれが小さくなるように、キャリブレーションすることが望ましい。
　図１６に、第２の実施形態に係る異常要因診断装置のブロック図を示す。図２のブロック図と同一又は対応する要素には同一の符号を付して、変更又は拡張された処理を除き、説明を省略する。図１６の異常要因診断装置１０１は、図２の要素に加えて、シミュレーションＤＢ１４１、補正関数生成部１４２、補正部１４３、統合部１４４、及び統合ＤＢ１４５を備える。補正関数生成部１４２及び補正部１４３の組は補正処理部１４６に対応する。
　シミュレーションＤＢ１４１には、予め各ＰＣＳの発電量のシミュレーションを行うことにより生成されたシミュレーションデータが格納されている。一例として、シミュレーションＤＢ１４１は、各ＰＣＳの各日付の１日のシミュレーションデータを格納している。シミュレーションを実行するシミュレーション実行部を図１６の異常要因診断装置に追加してもよい。
　具体的には、シミュレーションＤＢ１４１には計測データと同一日付及び同一時刻における計測値の見積もりデータがシミュレーションデータ（以下、第１シミュレーションデータと呼ぶ）として格納されている。ここでは、一例として少なくとも異常要因の発生がない計測データ（負例のデータ）と同一日付及び同一時刻に対する第１シミュレーションデータが格納されている。ただし、異常要因の発生がある計測データ（正例のデータ）と同一日付及び同一時刻に対する第１シミュレーションデータが格納されていてもよい。また計測ＤＢ１１１には、日時・時間帯・障害要因など様々変えて発電量をシミュレーションした場合の、正例及び負例のその他のシミュレーションデータ（以下、第２シミュレーションデータと呼ぶ）が格納されている。第２シミュレーションデータには時刻の項目がなくてもよいし、任意の時刻が設定されていてもよい。任意の時刻は、計測データの時刻より将来の時刻でも、過去の時刻でもよいし、仮想上の時刻（第２シミュレーションデータを区別できる時刻であればよい）でもよい。以下では、第２シミュレーションデータには、任意の時刻が設定されている場合を想定する。シミュレーションで異常要因が発生している時刻は、本実施形態に係る第３時刻に対応する。正例の第２シミュレーションデータは、一例として正例の計測データが存在しない又は少ない場合に、正例の特徴分布を生成する際に活用されることができる。第１シミュレーションデータも、同一時刻の計測データとの対応づけがなされていれば、時刻の項目がなくてもよい。以下の説明では、第１シミュレーションデータには、対応する計測データと同一の時刻が設定されている場合を想定する。第１及び第２シミュレーションデータの項目は、第１の実施形態の図３の計測データと同じでもよいし、一部の項目（電圧、電流など）を省いてもよいし、追加の項目があってもよい。以下の説明では異常要因が１種類の場合（例えば棒状影又はアレイ汚損など）を想定して説明を行うが、２種類以上の場合は、第１の実施形態と同様に、異常要因の種類ごとに独立して処理を行えばよい。
　異常要因発生ＤＢ１１６は、少なくとも第２シミュレーションデータが生成された各日又は各時刻について、異常要因の有無を表すフラグが、ＰＣＳ＿ＩＤと、日付又は時刻と関連づけて、格納されている。各日又は各時刻の異常要因の有無は、シミュレーション時に決められている。ここでは日単位又は時刻単位でフラグを設定しているが、評価時間帯又は単位時間帯の単位でフラグを設定してもよい。
　図１７に、異常要因発生ＤＢ１１６の例を示す。第２シミュレーションデータの時刻（任意の時刻）に対して、異常要因の有無を表すフラグが格納されている。任意の時刻はＳＴＰ００００１、ＳＴＰ００００２などにより表されている。第２シミュレーションデータと対応づけがなされていれば、時刻の項目がなくてもよい。異常要因発生ＤＢ１１６には、第１の実施形態と同様に、実測データに対する異常要因発生データ（図４参照）も格納されている。
　補正関数生成部１４２は、負例（異常なし）の実測データと、負例（異常なし）の第１シミュレーションデータとに基づき、シミュレーションデータの値を補正するための補正関数を、各ＰＣＳについて生成する。以下、補正関数の生成について詳細に説明する。
　補正関数生成部１４２は、同一時刻の負例の実測データ（計測データ）と、負例の第１シミュレーションデータとを対応付け、同一時刻のこれらのデータの組を生成する。
　図１８に、実測データと、第１シミュレーションデータとを対応づける例を示す。図１８の左上は、横軸が時刻、縦軸が電力値の座標系に計測データをプロットした例を模式的に示す図である。図１８の右上は、横軸が時刻、縦軸が電力値の座標系に第１シミュレーションデータをプロットした例を模式的に示す図である。図１８の左上の計測データ及び図１８の右上の第１シミュレーションデータに基づき、同一時刻の実測データと第１シミュレーションデータを対応づけ、これらのデータの組を、横軸をシミュレーションの電力値、縦軸を実測の電力値とする座標系にプロットする。図１８の下は、これらの組をプロットした例を模式的に示す図である。
　なお、計測の時間間隔及びシミュレーションの時間間隔が一致している場合は、当該同じ時間間隔毎で実測データ及び第１シミュレーションデータを対応づければよい。両者で時間間隔が異なる場合、例えば実測が１分間隔、シミュレーションが６０分間隔の場合は、以下のようにする。すなわち、実測データの６０分間の代表値（例えば平均値）を６０分毎に算出して、算出した値と第１シミュレーションデータの値との組を同一時刻のデータとして対応づける。
　補正関数生成部１４２は、対応づけられた計測データの値と第１シミュレーションデータの値との差分を最小化するように、シミュレーションデータの値（例えば電力値）を補正するための補正関数を生成する。例えば、シミュレーションデータの値を入力変数、補正後の値（補正値）を出力変数とする関数として、例えばｙ＝ｆ（ｘ）＋εを設定する。ｘは入力変数、ｙは出力変数である。負例の計測データの値を出力変数の教師データとして用いて、最小自乗法などの最適化手法により、ｘとｙの差分を最小するように、ｆ（ｘ）のパラメータ及びεを推定する。ｆ（ｘ）は一次関数でも、二次関数でも、それ以外の型の関数でもよい。補正関数生成部１４２は、生成した補正関数を補正部１４３に送る。補正関数生成部１４２は、生成した補正関数を補正部１４３からアクセス可能な記憶装置に格納してもよい。この場合、補正部１４３は、記憶装置から補正関数を読み出してもよい。
　ｆ（ｘ）の入力変数として、例えば直流電圧、直流電流、気温など、電力値と異なる値を用い、出力変数を、補正後の電力値としてもよい。入力変数に電力値がなくとも、電力値に依存する値を入力変数とすれば、補正後の電力値を求めることができる。また、電流、電圧又は気温等の項目を補正する関数を生成し、これらの項目を補正の対象としてもよい。
　補正部１４３は、補正関数を用いて、正例及び負例の第２シミュレーションデータの値（例えば電力値）を補正する。すなわち、正例及び負例の第２シミュレーションデータの値を入力変数ｘとして補正関数を計算し、出力変数ｙを求める。ｙの値が、第２シミュレーションデータの補正値である。補正は、ＰＣＳごとに、それぞれの補正関数を用いて行う。補正部１４３は、正例及び負例の第２シミュレーションデータの補正値をＤＢに格納してもよい。
　本補正処理を行うことで、実際には故障事例が多くないＰＶプラントでも、発電電力の多くの事例を生成できる。すなわち、故障事例が多くないＰＶプラントに対しても、正例（異常あり）の特徴分布を生成できる。
　統合部１４４は、計測ＤＢ１１１の計測データと、補正後の第２シミュレーションデータとを統合し、統合ＤＢ１４５に格納する。統合ＤＢ１４５のデータを表示装置１３１に表示して、ユーザに第２シミュレーションデータの補正の結果を確認させてもよい。例えば、計測ＤＢ１１１の計測データ群の末尾に、補正後の第２シミュレーションデータを追加し、追加後のデータ群を統合ＤＢ１４５に格納する。なお、電流又は電圧等の項目など、以降の処理で用いない項目がある場合は、該項目を削除してもよい。
　図１９に、統合ＤＢ１４５の一例を示す。統合ＤＢ１４５には計測データ（実測データ）と補正後の第２シミュレーションデータとが格納されている。補正前の第２シミュレーションデータの値がさらに格納されていてもよい。この例ではシミュレーションデータの項目として電圧及び電流の値が格納されていないが、電圧及び電流の補正値を格納してもよい。
　変形例として、補正部１４３が第２シミュレーションデータのみならず、第１シミュレーションデータの補正も行い、補正後の第１シミュレーションデータも統合部１４４に追加してもよい。そして、ユーザに第１シミュレーションデータの補正の結果も確認させてもよい。
　また、別の変形例として、負例の計測データが十分に存在する場合には、シミュレーションにおいて正例の第２シミュレーションデータのみを生成してもよい。
　特定部１１２、特徴分布生成部１１３、スコア算出部１１４及び評価値算出部１１５は、第１の実施形態の計測ＤＢ１１１の代わりに、統合ＤＢ１４５を用いて、第１の実施形態と同様の処理を行えばよい。この際、正例の特徴分布を生成するために、一例として、正例の第２シミュレーションデータを用いることができ、正例の計測データが存在する場合は、正例の計測データも用いることができる。負例の特徴分布を生成するために、一例として、負例の計測データと負例の第２シミュレーションデータの少なくとも一方を用いることができる。
　ユーザがシミュレーションの条件を指定し、ユーザが指定した条件に従って、シミュレーションに用いるシミュレーションデータの選択を行ってもよい。
　図２０は、ユーザがシミュレーションデータの選択条件を指定するユーザインタフェース画面の例を示す。本装置はこの画面を表示装置１３１に表示し、ユーザが入力装置１２１から条件を入力する。図の例ではシミュレーション対象期間として２０１８年７月１日～２０１８年８月３１日までを指定し、シミュレーション対象南中高度として４４～５４度を指定している。シミュレーション対象期間は、一例として計測データと同一の日付と、計測データに存在しない日付とを含む。単位時間間隔として６０分、評価時間帯として１０：００～１６：００を指定している。単位時間間隔及び評価時間帯は、特徴分布生成部１１３以降の処理に適用されてもよい。また、シミュレーションデータの利用有無も指定できる。図２０に示した以外の項目の条件を指定できるようにしてもよい。
　補正関数生成部１４２は、図２０のユーザインタフェース画面でユーザが指定した条件を満たすシミュレーションデータを、シミュレーションＤＢ１４１から選択するように動作する。ユーザがシミュレーションデータの利用を指定した場合は、前述した実施形態に従って、補正処理部の処理を行う。一方、ユーザがシミュレーションデータの利用を指定しない場合は、補正処理部の処理を行わない。すなわち、シミュレーションデータを利用せず、この場合、第１の実施形態の動作が行われる。実測データに対して異常要因の発生有無の情報が十分に得られている場合は、シミュレーションデータを利用しないことで、ＰＶパネルの実際の設置環境を反映した分析結果を得ることができる。正例の実測データが蓄積されるのに時間を要する場合には、ある程度の個数の正例の実測データが蓄積されるまではシミュレーションデータを使い、当該個数の正例の実測データが蓄積されたら、実測データのデータベースに切り替えるようにしてもよい。これにより、正例の実測データが蓄積されるまではシミュレーションを用いて暫定的に分析結果を高速に得るとともに、正例の実測データが蓄積された後は、実測データのデータベースに切り替えることで、実際の設置環境に忠実な分析結果を得ることができる。
　変形例として、補正関数の作成有無をユーザが指定してもよい。ユーザが補正関数の作成有を指示した場合、補正関数生成部１４２が補正関数を生成する。ユーザが補正関数の作成無を指示した場合、補正関数生成部１４２が補正関数を生成しない。この場合、補正部１４３は、以前に（例えば前回）作成された補正関数を用いてシミュレーションデータの補正を行う。補正関数を毎回生成しないことで、効率的な処理が可能となる。
　図２０のユーザインタフェース画面と、第１の実施形態における条件の指定を行うユーザインタフェース画面（図１３参照）とを１つにまとめてもよい。
　図２１は、これらのユーザインタフェース画面を１つにまとめた例を示す。ユーザは、この統合されたユーザインタフェース画面で条件の入力を行ってもよい。あるいは、本装置が図１３と図１６の画面を別々に提示して、別々に条件の入力をユーザに行わせてもよい。単位時間間隔及び評価時間帯など両画面で共通する項目については、一方のユーザインタフェース画面への入力結果が、他方のユーザインタフェース画面に自動的に反映されるようにしてもよい。
　図２２は、補正関数生成部１４２、補正部１４３及び統合部１４４に係る処理のフローチャートである。
　ステップＳ３０１において、補正関数生成部１４２が、同一時刻で、負例の計測データと、負例のシミュレーションデータ（第１シミュレーションデータ）とを対応づけ、同一時刻のデータ組を生成する。
　ステップＳ３０２において、補正関数生成部１４２が、ステップＳ３０１で生成されたデータ組に基づき、シミュレーションデータの値を入力変数し、補正値を出力変数とする補正関数のパラメータを推定する。補正関数のパラメータは、例えば、計測データの値を教師データとして用い、計測データの値とシミュレーションデータの値の差分を最小化するように求める。
　ステップＳ３０３において、補正部１４３は、ステップＳ３０２で生成された補正関数を用いて、正例及び負例のシミュレーションデータ（第２シミュレーションデータ）を補正する。
　ステップＳ３０４において、統合部１４４は、補正後の第２シミュレーションデータを、計測ＤＢ１１１内の計測データとともに、統合ＤＢに格納する。以降の処理は、第１の実施形態と同様である。
　図２３は、図２２のフローチャートにステップＳ３０５を追加した処理のフローチャートである。ステップＳ３０５がステップＳ３０１とステップＳ３０２の間に追加されている。ステップＳ３０５において、補正関数生成部１４２は、ステップＳ３０１で生成されたデータ組のうち、計測データの日射量が所定値（例えば０．７）以上のデータ組を選択する。ステップＳ３０２では、ステップＳ３０５で選択されたデータ組を用いて、補正関数を生成（補正関数のパラメータを推定）する。ここでは日射量の条件でデータ組を選択したが、計測時刻の範囲（例えば１０時以降１６時まで）を指定し、その範囲に属する計測データを含むデータ組を選択してもよい。指定する計測時刻の範囲は評価時間帯でもよい。
　図２４は、本発明の実施形態に係る異常要因診断装置のハードウェア構成例を示す。図２４のハードウェア構成はコンピュータ１５０として構成される。コンピュータ１５０は、ＣＰＵ１５１、入力インタフェース１５２、表示装置１５３、通信装置１５４、主記憶装置１５５、外部記憶装置１５６を備え、これらはバス１５７により相互に通信可能に接続される。
　入力インタフェース１５２は、入力装置１２１に対応する。表示装置１５３は表示装置１３１に対応する。通信装置１５４は、無線または有線の通信手段を含み、ＰＣＳと有線または無線の通信を行う。通信装置１５４を介して、計測データを取得してもよい。入力インタフェース１５２及び通信装置１５４は、それぞれ別個の集積回路等の回路で構成されていてもよいし、単一の集積回路等の回路で構成されてもよい。
　外部記憶装置１５６は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、メモリ装置、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＤＶＤ－Ｒ等の記憶媒体等を含む。外部記憶装置１５６は、異常要因診断装置の各処理部の機能を、プロセッサであるＣＰＵ１５１に実行させるためのプログラムを記憶している。また、異常要因診断装置が備える各種ＤＢも、外部記憶装置１５６に含まれる。ここでは、外部記憶装置１５６を１つのみ示しているが、複数存在しても構わない。
　主記憶装置１５５は、ＣＰＵ１５１による制御の下で、外部記憶装置１５６に記憶された制御プログラムを展開し、当該プログラムの実行時に必要なデータ、当該プログラムの実行により生じたデータ等を記憶する。主記憶装置１５５は、例えば揮発性メモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等）または不揮発性メモリ（ＮＡＮＤフラッシュメモリ、ＭＲＡＭ等）など、任意のメモリまたは記憶部を含む。主記憶装置１５５に展開された制御プログラムがＣＰＵ１５１により実行されることで、異常要因診断装置の各処理部の機能が実行される。
　本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
１１：発電装置
１２：ＰＣＳ（パワーコンディショナシステム）
ＳＴ０１、ＳＴ０２：ストリング
ＰＮ：ＰＶパネル
２１：接続装置
２２：ＤＣ／ＤＣ変換機
２３：ＡＣ／ＤＣ変換機
２４：計測装置
２５：日射計
１０１：異常要因診断装置
１１０：計測データ取得部
１１１：計測データベース（ＤＢ）
１１２：特定部
１１３：特徴分布生成部
１１４：スコア算出部
１１５：評価値算出部
１１６：異常要因発生ＤＢ
１１７：評価ＤＢ
１１８：出力部
１１９：評価部
１２１：入力装置
１３１：表示装置
１５１：ＣＰＵ
１５２：入力インタフェース
１５３：表示装置
１５４：通信装置
１５５：主記憶装置
１５６：外部記憶装置
１５７：バス
１４１：シミュレーションＤＢ
１４２：補正関数生成部
１４３：補正部
１４４：統合部
１４５：統合ＤＢ
１４６：補正処理部

Claims (15)

  1. 　発電装置の異常要因が発生した第１時刻を特定する異常要因発生データに基づき、前記発電装置の計測データにおいて前記第１時刻に対応する第１計測データを特定する特定部と、
    　前記第１計測データに基づき、前記第１計測データの特徴値の分布を表す第１分布関数を算出する分布生成部と、
    　前記第１分布関数と、前記発電装置のテスト対象の計測データとに基づいて、前記発電装置における前記異常要因の発生の可能性の評価値を算出する評価部と、
    　を備えた異常要因診断装置。
  2. 　前記評価部は、前記テスト対象の計測データの特徴値に基づき前記第１分布関数の値を計算し、前記第１分布関数の値に基づいて、前記評価値を算出する
    　請求項１に記載の異常要因診断装置。
  3. 　前記評価部は、前記第１分布関数の値と、前記第１分布関数の最大値とに基づいて、前記評価値を算出する
    　請求項２に記載の異常要因診断装置。
  4. 　前記分布生成部は、単位時間帯ごとに前記第１分布関数を生成し、
    　前記評価部は、前記単位時間帯ごとの前記第１分布関数の値に基づいて、前記評価値を算出する
    　請求項２又は３に記載の異常要因診断装置。
  5. 　前記特定部は、前記異常要因が発生していない第２時刻に対応する第２計測データを特定し、
    　前記分布生成部は、前記第２計測データの特徴値の分布を表す第２分布関数を前記単位時間帯ごとに生成し、
    　前記評価部は、前記単位時間帯ごとに前記第１分布関数と前記第２分布関数とが分布の分離条件を満たすかを判断し、前記分離条件を満たす前記単位時間帯の前記第１分布関数の値のみに基づいて、前記評価値を算出する
    　請求項４に記載の異常要因診断装置。
  6. 　前記特徴値は、発電量を日射量で除算した値と、発電量を日射量で除算した値の最大値との比率である
    　請求項１～５のいずれか一項に記載の異常要因診断装置。
  7. 　前記発電装置の発電のシミュレーションデータと、
    　前記シミュレーションデータを補正する補正処理部と、を備え、
    　前記補正処理部は、前記異常要因が発生していない第２時刻に対応する第２計測データと、前記第２時刻に対応する前記シミュレーションデータとに基づき、前記シミュレーションデータと前記第２計測データとの差分を小さくする前記シミュレーションデータの補正関数を生成し、
    　前記補正処理部は、前記補正関数に基づき、少なくとも前記発電装置のシミュレーションにおいて前記異常要因が発生した第３時刻に対応するシミュレーションデータを補正し、
    　前記分布生成部は、補正された前記シミュレーションデータの特徴値に基づき、前記第１分布関数を生成する
    　請求項１～６のいずれか一項に記載の異常要因診断装置。
  8. 　前記特定部は、日射量、時刻、南中高度、及び発電量の少なくともいずれか１つに基づく条件を満たす前記第１計測データを特定し、
    　前記分布生成部は、特定した前記第１計測データに基づいて、前記第１分布関数を生成する
    　請求項１～７のいずれか一項に記載の異常要因診断装置。
  9. 　前記補正処理部は、前記第２時刻に対応する前記シミュレーションデータのうち、日射量、時刻、南中高度、及び発電量の少なくともいずれか１つに基づく条件を満たすシミュレーションデータを特定し、特定したシミュレーションデータを用いて、前記補正関数を生成する
    　請求項７、又は請求項７を引用する請求項８に記載の異常要因診断装置。
  10. 　ユーザインタフェースからのユーザの指示データを受信し、前記指示データが前記シミュレーションデータの利用を指示している場合に前記補正処理部の処理を行い、前記指示データが前記シミュレーションデータの利用を指示していない場合に前記補正処理部の処理を行わない
    　請求項７～９のいずれか一項に記載の異常要因診断装置。
  11. 　前記補正処理部により補正された前記シレーションデータを表示するための出力情報を生成する出力部
    　を備えた請求項７～１０のいずれか一項に記載の異常要因診断装置。
  12. 　出力部を備え、
    　前記評価部は、複数の前記発電装置ごとに又は日別に前記評価値を算出し、
    　前記出力部は、降順又は昇順にソートした前記評価値を表示するための出力情報を生成する
    　請求項１～１１のいずれか一項に記載の異常要因診断装置。
  13. 　前記出力情報を表示する表示装置
    　を備えた請求項１１又は１２に記載の異常要因診断装置。
  14. 　発電装置の異常要因が発生した第１時刻を特定する異常要因発生データに基づき、前記発電装置の計測データから、前記第１時刻に対応する第１計測データを特定するステップと、
    　前記第１計測データの特徴値の分布を表す第１分布関数を算出するステップと、
    　前記第１分布関数と、前記発電装置のテスト対象の計測データとに基づいて、前記発電装置における前記異常要因の発生の可能性の評価値を算出するステップと、
    　を備えた異常要因診断方法。
  15. 　少なくとも１つの発電装置と、
    　前記少なくとも１つの発電装置に対する異常要因診断装置と、を備え、
    　前記異常要因診断装置は、
    　前記発電装置の異常要因が発生した第１時刻を特定する異常要因発生データに基づき、前記発電装置の計測データから、前記第１時刻に対応する第１計測データを特定する特定部と、
    　前記第１計測データの特徴値の分布を表す第１分布関数を算出する分布生成部と、
    　前記第１分布関数と、前記発電装置のテスト対象の計測データとに基づいて、前記発電装置における前記異常要因の発生の可能性の評価値を算出する評価部と、を含む、
    　異常要因診断システム。
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