太陽光発電システムの故障判断アルゴリズム(その1)

 前回「この判定アルゴリズムを組み込んだアラートメールと、定期的にアラートメール自体の稼働監視用のメール通知をするシステムを構築しました。」と紹介しました。今回は、この 判定アルゴリズムと判定精度について紹介します。
 つぎが判定アルゴリズムでの解析後のデータのプロットです。 故障をかなりきれいに検出しています。

故障検出用のデータプロット


グラフの一番左が、発電開始日で、日ごとのデータをプロットしていて、一番右側が導入後6ヶ月あたりです。
太陽光発電システムは3つあり、サイト1、2、3としています。順番に構築したので、サイト2、3の発電開始日は 2、3週間とそれぞれ遅くなっています。 サイト1、2、3のそれぞれの500m程度です。距離が500m程度だと、瞬間に日照は雲のかかり具合で差が生じますが、1日の発電量に影響するような長時間片側のシステムだけ雲が覆い隠すようなことは 起こりません。要するに近場だと、天気による発電量への影響はほとんど同じになる。この特性を利用します。つぎが具体的な判定アルゴリズムです。
P1=「サイト1の1日の発電量」/「想定発電量」
P2=「サイト2の1日の発電量」/「想定発電量」
P3=「サイト3の1日の発電量」/「想定発電量」
MaxP=max(P1,P2,P3)
S1=P1/MaxP
S2=P2/MaxP
S3=P3/MaxP

このS1、S2、S3をプロットしたものが上のグラフです。
すこしばらつきがありますが、その原因は悪天候です。発電量が小さい場合はばらつきが大きくなる傾向があります。
また、太陽光パネルの配置が2か所は南向き1面なのに対して1か所は東西で振り分け(均等ではない)であるため、 午前と午後で天気が変わった場合にばらつきがすこし大きくなります。また、悪天候の日の発電量が想定発電量に対して、いずれの設備も30%以下と極端に小さい場合は、その日のデータを無視する仕掛けを入れて 判定しています。 そして判定結果をメールで通知しています。
これまでのところ工事停電など特殊な事情がなければメールも来ず、監視はうまくいっています。

 ここでは、複数の設備の比較での判定を紹介しました。1システムしかないケースがほとんどなので、 次回は、1システムしかない場合でも判定できるアルゴリズムを紹介します。

太陽光発電について

2013年に導入した太陽光発電システムについて書きます。最近の話の前にこれまでの運用状況です。
一言でいうとおおむね順調です。導入当初に設定した6年で投資額を回収する計画をほぼ予定通り 達成しています。 導入システム選定はこの投資回収期間の最小化を指標として機器選択をしています。
この投資金額は補助金等を考慮した実質の投資金額で算出しています。買電単価は42円/kWhでした、最近は 買電単価や太陽光発電システムの価格が下がってきているので、投資回収期間がどれくらいなのか わかりませんが、現時点で投資回収期間を6年くらいにするのは難しいと思います。

 これまでの、太陽光発電システムのトラブルは、導入後3か月で発生したパワコンの故障が一番大きいものでした。
たまたま見たモニタの発電量の数値が小さめであったことで気が付きました。4.4kWと5.5kWの2台のパワコンがありこのうち4.4kWのほうが故障していました。
このため、モニタ上の発電量は”0”になるのではなく通常の60%くらいの数値でした。もちろん発電量は天候によって 変化するので最大値の60%程度の発電量しかないことも普通にあるので、発見できたのは運が良かったかもしれません。
といっても、過去データを解析すると(ロスした期間はしたのとおり)、実際に故障してから発見するまで2週間経過していました。そして修理(パワコン交換)まで1週間ほどかかりました。 

 この復旧までの期間を短くするため、この判定アルゴリズムを組み込んだアラートメールと、定期的にアラートメール自体の 稼働監視用のメール通知をするシステムを構築しました。
 そして、上のトラブル以降は、パワコンの故障は発生することなく現在に至っております。
パワコンの故障以外に気になる事象(別の機会に書きます)が発生しており、アラートの仕組みの再構築を検討中です。

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