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公開番号2024172415
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-12
出願番号2023090120
出願日2023-05-31
発明の名称太陽光発電性能評価装置、太陽光発電性能評価方法、およびプログラム
出願人株式会社東芝,東芝エネルギーシステムズ株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類H02S 50/00 20140101AFI20241205BHJP(電力の発電,変換,配電)
要約【課題】過去の発電データが存在しなくても、太陽光発電所の発電性能を評価することが可能な太陽光発電性能評価装置を提供する。
【解決手段】一実施形態に係る太陽光発電性能評価装置は、気象条件を説明変数とし、気象条件に基づいて太陽光発電所の発電性能をシミュレーションした結果を目的変数とする機械学習により作成された学習モデルを記憶する記憶部と、太陽光発電所で計測された気象データと、太陽光発電所に設置された複数種の電力機器で計測された発電データと、を取得するデータ取得部と、気象データを学習モデルに入力することによって算出される第1発電性能と、発電データから導出される第2発電性能との比較結果に基づいて太陽光発電所の発電性能を評価するデータ処理部と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
気象条件を説明変数とし、前記気象条件に基づいて太陽光発電所の発電性能をシミュレーションした結果を目的変数とする機械学習により作成された学習モデルを記憶する記憶部と、
前記太陽光発電所で計測された気象データと、前記太陽光発電所に設置された複数種の電力機器で計測された発電データと、を取得するデータ取得部と、
前記気象データを前記学習モデルに入力することによって算出される第１発電性能と、前記発電データから導出される第２発電性能との比較結果に基づいて前記太陽光発電所の発電性能を評価するデータ処理部と、
を備える、太陽光発電性能評価装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記学習モデルが、ダミーの気象データを用いて作成されている、請求項１に記載の太陽光発電性能評価装置。
【請求項３】
前記学習モデルが、前記電力機器の種類ごとに作成され、
前記データ処理部は、前記電力機器の種類ごとに、前記第１発電性能と前記第２発電性能とを比較する、請求項１または２に記載の太陽光発電性能評価装置。
【請求項４】
前記データ処理部は、複数台の前記電力機器のシステム性能係数に基づいて、前記太陽光発電所の発電性能を評価する、請求項１または２に記載の太陽光発電性能評価装置。
【請求項５】
前記データ処理部は、前記第１発電性能と前記第２発電性能との比較結果に応じて、前記学習モデルを更新する、請求項１または２に記載の太陽光発電性能評価装置。
【請求項６】
前記太陽光発電所で消費される電力に関するデータが、前記学習モデルの説明変数に入力されている、請求項１または２に記載の太陽光発電性能評価装置。
【請求項７】
前記データ処理部の評価結果を出力する出力部をさらに備える、請求項１または２に記載の太陽光発電性能評価装置。
【請求項８】
前記データ処理部の評価結果が前記太陽光発電所の異常を示す場合、前記出力部は、前記異常を管理者へ通知する、請求項７に記載の太陽光発電性能評価装置。
【請求項９】
気象条件を説明変数とし、前記気象条件に基づいて太陽光発電所の発電性能をシミュレーションした結果を目的変数とする機械学習により作成された学習モデルを予め記憶し、
前記太陽光発電所で計測された気象データと、前記太陽光発電所に設置された複数種の電力機器で計測された発電データと、を取得し、
前記気象データを前記学習モデルに入力することによって算出される第１発電性能と、前記発電データから導出される第２発電性能との比較結果に基づいて前記太陽光発電所の発電性能を評価する、
太陽光発電性能評価方法。
【請求項１０】
気象条件を説明変数とし、前記気象条件に基づいて太陽光発電所の発電性能をシミュレーションした結果を目的変数とする機械学習により作成された学習モデルを記憶する処理と、
前記太陽光発電所で計測された気象データと、前記太陽光発電所に設置された複数種の電力機器で計測された発電データと、を取得する処理と、
前記気象データを前記学習モデルに入力することによって算出される第１発電性能と、前記発電データから導出される第２発電性能との比較結果に基づいて前記太陽光発電所の発電性能を評価する処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、太陽光発電性能評価装置、太陽光発電性能評価方法、およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
太陽光発電は、環境に左右されやすい。そのため、想定していた発電性能が得られているか否かを確認することが重要である。一般的に、発電性能は、現状の日射や気温などの気象データと、実際の発電量データとを利用して評価される。また、発電性能が低下しているか否かを評価するために、過去の気象データから算出される発電量と、現在の発電量とを比較する評価方法が採用される場合もある。
【０００３】
しかし、太陽光発電所の運転開始直後においては過去の発電データが存在しない。そのため、上記評価方法では、発電性能の低下を検知することは困難である。また、上記評価方法は、過去の発電データが最適な発電を行った期間であることが前提となるため、当初想定していた発電量を得ているか否かを判定することが困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第６０９３４６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで本発明の実施形態は、過去の発電データが存在しなくても、太陽光発電所の発電性能を評価することが可能な太陽光発電性能評価装置、太陽光発電性能評価方法、およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一実施形態に係る太陽光発電性能評価装置は、気象条件を説明変数とし、気象条件に基づいて太陽光発電所の発電性能をシミュレーションした結果を目的変数とする機械学習により作成された学習モデルを記憶する記憶部と、太陽光発電所で計測された気象データと、太陽光発電所に設置された複数種の電力機器で計測された発電データと、を取得するデータ取得部と、気象データを学習モデルに入力することによって算出される第１発電性能と、発電データから導出される第２発電性能との比較結果に基づいて太陽光発電所の発電性能を評価するデータ処理部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本実施形態によれば、過去の発電データが存在しなくても、太陽光発電の発電性能を評価することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
第１実施形態に係る太陽光発電所の構成を示すブロック図である。
太陽光発電性能評価装置の構成例を示すブロック図である。
第１実施形態に係る太陽光発電所の発電性能評価方法の手順を示すフローチャートである。
太陽光発電所の不具合の判定方法の他の一例を説明するための図である。
第１変形例に係る記憶部に格納される学習モデルデータベースの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。下記の実施形態は、本発明を限定するものではない。
【００１０】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る太陽光発電所の構成を示すブロック図である。図１に示す太陽光発電所１００は、ＰＶパネル１１０と、接続箱１２０と、中間変電所１３０と、特高変電所１４０と、電力計測機器１５０と、環境計測機器１６０と、太陽光発電性能評価装置２００と、を備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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