ストリングI-Vカーブと特徴量抽出を用いたk-means法によるPVシステムの不具合判定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-015

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Fault Diagnosis of Photovoltaic System by K-means Clustering Using String I-V Curve and Feature Extraction

著者名: 藤澤晃多（東京理科大学）,植田譲（東京理科大学）

著者名(英語): Kota Fujisawa (Tokyo University of Science),Yuzuru Ueda (Tokyo University of Science)

キーワード: 太陽光発電システム|ストリングI-Vカーブ|k-means法|特徴量抽出|不具合判定|photovoltaic system|string I-V curve|k-means clustering|Feature Extraction|fault diagnosis

要約(日本語): 本研究では，近年急拡大している太陽光発電（PV）システムの不具合を迅速かつ正確に発見することを目的として，PVシステムの不具合判定法を提案した。手法としては，ストリング単位でのI-Vカーブから特徴量を抽出し，k-means法によるクラスタリングで正常と不具合を分類する方法である。今回の検討ではセル電流低下不具合の判定を行ったため，不具合の特徴である段付きを検出するよう，特徴量として電流の2階微分の最大値に常用対数をとった値を抽出した。シミュレーションで不具合判定用のクラスタを作成し，そこに実測データを1デ

本誌掲載ページ: 23-25 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 549 Kバイト