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三井化学とテンソル・コンサルティングは、ビッグデータの分析技術を活用し、メガソーラー発電所における太陽光パネルの劣化等による発電量低下を、従来手法より80倍以上の性能で検出する発電量データ診断技術を共同で開発したと発表した。

一般的なメガソーラー発電所では、太陽光パネルが約2千～3千枚繋がったパワーコンディショナーで、発電量をモニタリングしており、発電量が、気象状況、周辺環境、太陽光パネルの故障など様々な要因で変化することから、太陽光パネルに起因した発電量の低下に関する精度の高い検出は難しいとされている。

このため、従来は日照量に基づいて算出した期待発電量と実際の発電量を比較する手法にとどまっている。

両社は、三井化学がもつ「太陽光パネルの劣化・故障に関するデータおよび知見の蓄積」と、テンソルがもつ「高度なデータマイニング技術」を組み合わせ、三井化学の太陽光発電実証設備を活用して、太陽光パネルの劣化等による発電量低下を精度良く検出する発電量データを診断する技術を開発した。

この診断技術は、パワーコンディショナーごとに計測される一般的な発電量モニタリングデータに対して、日照量だけでなく、システムの構成、パネルの汚れや気象状況などの様々な影響をすべて自動的に取り込んで期待発電量を算出することにより、発電量を診断するもの。

日々蓄積される発電量というビッグデータを用いて、データマイニング技術を駆使して構築した統計数理モデルによって期待発電量を算出し、出力の異常を検出する。

同技術は太陽光パネルのメーカーやその他特定の条件を前提としないため、国内に限らず世界のメガソーラー発電所で発電量データ診断サービスを提供することができる。

今回の開発成果は11月23日から27日の5日間、国立京都国際会館で開催される「第6回太陽光発電世界会議」にて共同発表される。

（画像はプレスリリースより）

外部リンク

三井化学　ニュースリリース
http://jp.mitsuichem.com