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。
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