天候が悪い地域でも活用できるAIを用いた太陽光発電システムの自動故障検出

Research Project

Project/Area Number	24K07468
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 21010:Power engineering-related
Research Institution	Yonago National College of Technology
Principal Investigator	石倉規雄米子工業高等専門学校, 総合工学科, 准教授 (20713936)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000) Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Keywords	太陽光発電 / 故障診断
Outline of Research at the Start	近年、太陽光発電システム(PVS)の長期運用に際し、その安全性が問題になっている。安全なPVSを維持するために定期的な保守点検が必要であるが、熟練した点検者の時間と費用を要する。これに対し「機械学習を用いた常時点検可能な手法」を提案した。しかしながら、機械学習を実施するために日射のよい地域における膨大な実測データが必要であった。また、悪天候時に故障を検出する場合に、発電量が小さいことで正常/異常の判別が難しい。そこで本研究では、先の科研費テーマから新たに派生した、日射の悪い地域における「機械学習を用いた常時点検可能な手法」の有用性を、計算機シミュレーションと実験により検証する。