研究課題/領域番号 |
23K03806
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分21010:電力工学関連
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研究機関 | 津山工業高等専門学校 |
研究代表者 |
桶 真一郎 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 教授 (20362329)
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研究分担者 |
大竹 秀明 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (10727655)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | 太陽光発電 / 火災予防 / 故障検出 / 過積載 / 機械学習 |
研究開始時の研究の概要 |
普及が進む太陽光発電システム(PVS)の中でも,パワーコンディショナの定格出力よりもPVアレイの定格出力の方が大きい過積載PVSの故障は発見が困難である。本研究では,太陽の動きに伴って移動する部分影の位置,運転中のPVSで得られる基礎データ,過去の実績値,予測値,および気象データを用いて故障を発見しその位置を特定する手法を開発する。まず,模擬故障PVSを用いてさまざまな故障状態を含むPVSの発電データを収集する。次に,それらのデータに基づき故障発見を可能とする機械学習プログラムを構築する。最後に,実際の過積載PVSで得られたデータを用いた機能検証を実施して提案手法の有効性を評価する。
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