World PV Watcher　世界の太陽電池メーカー

　三井化学とテンソル・コンサルティングは、ビッグデータの分析技術を活用し、メガソーラー（大規模太陽光発電所）の太陽光パネルの劣化などによる発電量低下を、従来手法より80倍以上の性能で検出する発電量データ診断技術を共同開発した。従来手法に対する優位性が確認できたため、三井化学が推進する「太陽光発電に関する診断・コンサルティング事業」で2015年度中の実用化を目標に一層の共同開発を進める。

　三井化学とテンソルは、三井化学がもつ「太陽光パネルの劣化・故障に関するデータおよび知見の蓄積」と、テンソルがもつ「高度なデータマイニング技術」を組み合わせ、三井化学の太陽光発電実証設備を活用して、太陽光パネルの劣化等による発電量低下を精度良く検出する発電量データ診断技術を共同開発した。

　今回の共同開発では、パワーコンディショナ（PCS）ごとに計測される一般的な発電量モニタリングデータに対して、日照量だけでなくシステムの構成、パネルの汚れや気象状況などの様々な影響を全て自動的に取り込んで期待発電量を算出することにより、発電量を診断する。日々蓄積される発電量というビッグデータを用いて、データマイニング技術を駆使して構築した統計数理モデルによって期待発電量を算出することにより、データの中に潜むかすかな出力の異常を検出する。太陽光パネルのメーカーやその他特定の条件を前提としないため、国内に限らず世界のメガソーラー発電所で発電量データ診断サービスを提供できる。

　メガソーラー発電所では、太陽光パネルの劣化等による発電所の発電量低下が売電収入の低下に直結するため、発電量の低下を精度良く検出することが重要。しかし、一般的なメガソーラーでは、(1)太陽光パネルが約2,000～3,000枚繋がったPCSで、発電量をモニタリングしていること、(2)発電量が、気象状況、周辺環境、太陽光パネルの故障など様々な要因で変化すること、などの理由で、太陽光パネルに起因した発電量の低下の精度良い検出は難しく、日照量に基づいて算出した期待発電量と実際の発電量を比較する手法にとどまっているのが現状。

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