ストリングI-Vカーブおよび参照基準との差分データを用いたニューラルネットワークによる太陽光発電システムの自動不具合判定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-019

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Automatic Fault Detection of Photovoltaic System by Neural Network Using String I-V Curve and Difference Data from Reference

著者名: 髙橋芳輝（東京理科大学）,植田譲（東京理科大学）

著者名(英語): Yoshiki Takahashi (Tokyo University of Science),Yuzuru Ueda (Tokyo University of Science)

要約(日本語): 太陽光発電(PV)システムの大量導入や長期的な運用を行うためには，出力低下などのシステムの不具合を検出することが必要である。また，局所的な不具合による出力低下がわずかな場合でもホットスポット現象が発生する可能性がある。本研究ではPVシステムのわずかな出力低下まで検出するために，ストリングI-Vカーブおよび参照基準との差分データを用いたニューラルネットワークによるPVシステムの自動不具合判定手法を提案した。想定した不具合は，局所的な光電流の低下，直列抵抗の増加，並列抵抗の低下の3種類である。本手法の検証のた

原稿種別: 日本語

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