大規模太陽光発電所のモニタリングデータを用いた発電性能分析技術 ③ ＰＶ性能モデリングと異常診断

カテゴリ: 部門大会

論文No: 229

グループ名: 【B】平成27年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2015/08/26

タイトル(英語): PV Generation Performance Analysis using Monitoring Data of Large-scale PV Plants: 3. PV Performance Modeling and Fault Diagnosis

著者名: 佐藤 誠(東芝),長坂 真理(東芝),中村 浩(東芝),佐藤 信之(東京電力),菅野純弥 (東京電力),中島 栄一(関電工),宮本 裕介(関電工)

著者名(英語): Makoto Sato(TOSHIBA CORPORATION),Mari Nagasaka(TOSHIBA CORPORATION),Hiroshi Nakamura(TOSHIBA CORPORATION),Nobuyuki Sato(Tokyo Electric Power Company),Junya Kanno(Tokyo Electric Power Company),Eiichi Nakajima(KANDENKO CO.,LTD),Yusuke Miyamoto(KANDENKO CO.,LTD)

キーワード: 太陽光発電|異常診断|性能学習性能学習|photovoltaic power generation|fault diagnosis|performance learning

要約(日本語): 太陽光発電システム（ＰＶ）の発電出力は気象条件によって大きく変動するため、発電出力データからＰＶの発電能力の変化を分析するためには気象条件を考慮する必要がある。気象条件からＰＶの発電出力や発電損失を予測する数理モデルをデータから得るためにＰＶ性能モデリングが用いられる。本発表では、多変量多項式回帰モデルによる性能モデリングと性能モデルを用いた異常診断アルゴリズムを提案し、実際の大規模太陽光発電所の性能分析を行った結果を示す。

PDFファイルサイズ: 455 Kバイト