当研究室の研究成果が「機械学習を用いた太陽光発電所の異常検知」本学ウェブサイトに掲載されました/A achievement of us have been published on the TUS website “Detection of Abnormalities in Solar Power Plants Using Machine Learning”

当研究室の研究成果が「機械学習を用いた太陽光発電所の異常検知」本学ウェブサイトに掲載されました。
A achievement of us have been published on the TUS website “Detection of Abnormalities in Solar Power Plants Using Machine Learning”

https://www.tus.ac.jp/mediarelations/archive/20191118001.html

太陽誘電株式会社との共同研究により、太陽光発電所の異常を機械学習によって検知する技術を開発しました。本技術では、太陽光発電所が正常に発電している一定期間蓄積された一部の太陽電池パネルの電圧データ(太陽誘電株式会社の製品であるPV無線ストリング監視システム”solmivTM“を使用して収集)のみを学習することで、高精度の異常検知を実現します。この技術により従来は正確に検知することが難しかった太陽電池パネルのガラス割れなどによる非常に小さな発電量低下を検知することが可能になります。
Through joint research with Taiyo Yuden Co., Ltd., we have developed a technology to detect abnormalities in solar power plants using machine learning. In this technology, voltage data of some solar panels accumulated for a certain period of time when a solar power plant is generating electricity normally (using the PV wireless string monitoring system “solmivTM”, a product of Taiyo Yuden Co., Ltd.) By learning only (collection), high-precision anomaly detection is realized. This technology makes it possible to detect a very small decrease in power generation due to glass cracks in solar panels, which was difficult to detect accurately in the past.

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