2022 Fiscal Year Final Research Report
Development of a sundial fault detection method using machine learning to prevent fires in photovoltaic system
Project/Area Number |
20K04457
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 21010:Power engineering-related
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Research Institution | Tsuyama National College of Technology |
Principal Investigator |
Oke Shinichiro 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 教授 (20362329)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 太陽光発電 / バイパスダイオード / 故障検出 / 機械学習 / 部分影 / 火災予防 |
Outline of Final Research Achievements |
The rapid growth of photovoltaic systems highlights the importance of addressing catastrophic failures, particularly short circuits in bypass diodes (BPDs) that can lead to fires. Developing an early detection method is crucial. The sundial fault detection method allows the identification of faulty BPDs using basic measurement data. In this study, I confirmed the feasibility of locating a solar cell with a faulty BPD among many cells. This is achieved by using a shading pole to create a moving partial shadow synchronized with the sun's movement. Machine learning is applied to analyze continuously measured data, for detecting abnormal values. The findings indicate that it's possible to identify the location of a faulty BPD among multiple solar cells by utilizing machine learning to detect anomalous values in the data pertaining to solar irradiance, maximum power point power, and maximum power point current.
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Free Research Field |
エネルギーシステム工学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
太陽電池に搭載されているバイパスダイオード(BPD)の短絡故障は火災の原因となることがある。2016年には茨城県内で短絡BPDに流れた逆方向電流による火災が発生した。これは氷山の一角であり,火災の危険性をはらんだ設備は全国各地にあると考えられる。我が国の将来の主力電源と位置付けられている太陽光発電のさらなる普及促進のためには,火災につながる致命的な故障を容易かつ確実に発見する手法が求められていた。日時計式故障発見法は,多くのメガソーラーなどで日常的に計測しているデータのみを用いて簡便に故障BPDを発見・特定できる手法であり,太陽光発電設備の安全性の向上に貢献する技術である。
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