住友電工,AIによる太陽光発電所監視装置を開発

住友電気工業(住友電工)は,太陽光発電所向けストリング監視システムと連携し,AIで発電低下をいち早く検出し,発電量を最大化するデータ蓄積・解析装置の開発した(ニュースリリース)。2019年4月より出荷開始予定。

近年国内で建設が進む太陽光発電所は,設置後20年以上稼働するが,長期に発電量を安定して維持するには,発電低下を引き起こす各種異常を即座に検知し正常に復旧させることが非常に重要で,一般的には,異常検知するための「監視システム」が導入されている。

これまでの一般的な監視システムは,主に閾値により発電が低下しているかどうかを判定していた。例えば発電量が一定値を下回ると異常と判断し,太陽光発電の管理者に通知される仕組みとなっている。しかし,発電量は,季節,時間帯,設置地域のほか,発電所の周囲環境などさまざまな要因に依存するため,単なる閾値判定による判断では信用性に乏しく,また判定後も人間による分析・判断が必要となり,運用に経験値と労力が必要だった。

そこで同社は計測したストリング電力値を,AIを用いて異常判定し,その異常原因を緊急度別に通知する,ストリング監視システムを開発した。発電低下を捉えた際に,その原因(ヒューズやブレーカなどの異常か,木や草の影か,太陽光パネル自身の劣化か等)を特定し,さらにその異常を緊急度別に通知する。

異常判定は太陽光発電の最小単位であるストリングごとに行ない,発電所の全体地図上に異常個所を緊急度別に色で表示するため,異常個所の特定と現場作業者への正確な指示が可能になる。

同社の監視システムは,既設の電力線を通信回線として利用するPLC技術を採用するため,監視システムを導入する際に追加の通信線の布設工事を必要とせず,稼働済の既存発電所へも容易に導入可能という。同社は,今回開発した異常検出・通知装置の活用によって,異常を早い段階で高精度に検出及び通知するため,太陽光発電所の運用管理コストの低減と発電ロスの最大化に貢献するとしている。

その他関連ニュース

  • 香川大,開放電圧が大幅に向上する光起電力を発表 2021年12月01日
  • 医科歯科大ら,潰瘍性大腸炎診断支援AIを開発 2021年11月30日
  • NAOJら,望遠鏡画像からAIで希少銀河を検出 2021年11月26日
  • 東芝,ズームレンズ画像から3次元計測するAI開発 2021年11月24日
  • 九大,機械学習で最速の3次元電子顕微鏡観察 2021年10月27日
  • 岡山大,PCによる手軽な画像自動分類AIを開発 2021年10月19日
  • 東大ら,AIでスペクトルと無関係な物性情報を取得 2021年10月18日
  • 量研機構,高分子材料開発での反応率をAIで予測 2021年09月30日