機械学習を用いた太陽光発電システムの混合不具合の推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-016

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): Machine Learning for Estimation of Mixed Failures in PV Systems

著者名: 岩佐太雅（トウキョウアナリティカ）,戸谷颯（トウキョウアナリティカ）,大河勇斗（トウキョウアナリティカ）,川崎憲広（東京都立産業技術高等専門学校）,岡本将輝（トウキョウアナリティカ）

著者名(英語): Taiga Iwasa (TOKYO analytica),Hayato Toya (TOKYO analytica),Yuto Okawa (TOKYO analytica),Norihiro Kawasaki (Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology),Masaki Okamoto (TOKYO analytica)

キーワード: 太陽光発電|不具合診断|機械学習|photovoltaic|fault diagnosis|machine learning

要約(日本語): 太陽光発電システムの不具合は，場合によっては火災等の重大事故を引き起こす可能性があり，原因の早期発見・対処が求められる。先行研究にて，不具合を発生原因から4種の不具合モードに分類し，それらを判別する手法が提案されているが，これらの手法は不具合が単独で発生することが前提であり，混在する不具合を正しく判別できなかった。本研究では，複数の不具合が同時に発生した場合に，「どの不具合が」「どの程度深刻に」発生しているかを推定することを目的とし，シミュレーションによって再現したデータを用いて，機械学習モデルの作成と精

本誌掲載ページ: 25-27 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 712 Kバイト