| 研究課題/領域番号 |
17K06331
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
電力工学・電力変換・電気機器
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| 研究機関 | 宇部工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
南野 郁夫 宇部工業高等専門学校, 機械工学科, 教授 (40647723)
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| 研究分担者 |
濱田 俊之 宇部工業高等専門学校, 電気工学科, 准教授 (20733695)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 太陽電池 / ホットスポット / 自動検知 / 常時監視 / 太陽光発電 / 安全性 / バイパスダイオード / 故障 / 診断 / 太陽光発電システム |
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| 研究成果の概要 |
太陽光発電システムが普及し，火災事例など新たな安全性の問題（重大故障）が生じている。火災原因の１つのホットスポットやその原因のバイパスダイオード（BPD）故障は定期点検により検出する手法が既に確立している。しかし，煩雑で，数年に1度の低頻度点検による手遅れの可能性の問題がある。そこで，本科研費研究により自動診断方法を提案した。さらに，あらゆる環境条件への対応が実用上の課題であることを明確にした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果の学術的意義は，異常再現モデルと診断ルールにつながる点である。今回実際の故障に即した異常系再現モデルの構築の準備が行えた。今後、実用課題が解決し、提案する異常系再現モデルが完成すれば、故障の原因究明・対策が実現でき，故障状態を見分ける新たな知見と，この知見からこれまでになかった実用的な診断ルールが創出される。このアルゴリズムが住宅用PVSの住人の生命と財産を救い、大きな社会的意義になる。
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