[go: up one dir, main page]

JP2022177517A - Photovoltaic system management device - Google Patents

Photovoltaic system management device Download PDF

Info

Publication number
JP2022177517A
JP2022177517A JP2021083827A JP2021083827A JP2022177517A JP 2022177517 A JP2022177517 A JP 2022177517A JP 2021083827 A JP2021083827 A JP 2021083827A JP 2021083827 A JP2021083827 A JP 2021083827A JP 2022177517 A JP2022177517 A JP 2022177517A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
power generation
unit
degree
information
weeding
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2021083827A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
直徒 小倉
Naoto Ogura
會城 金谷
Kaisei Kanetani
昭圭 福井
Akiyoshi Fukui
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Facilities Inc
Original Assignee
NTT Facilities Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NTT Facilities Inc filed Critical NTT Facilities Inc
Priority to JP2021083827A priority Critical patent/JP2022177517A/en
Publication of JP2022177517A publication Critical patent/JP2022177517A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Photovoltaic Devices (AREA)

Abstract

【課題】雑草による発電損失と除草コストとの最適化を図りやすい太陽光発電システム管理装置を提供する。【解決手段】第1太陽光発電部、および、第1太陽光発電部と比較して発電面に雑草の影が落ちやすい第2太陽光発電部を有する太陽光発電システムの管理装置であって、第1太陽光発電部における発電量に関連する情報である第1情報、第2太陽光発電部における発電量に関連する情報である第2情報を取得する情報取得部12と、取得した第1情報および第2情報を比較し、雑草による発電量の低下度合いである発電損失度を算出する比較部14と、算出した発電損失度、および、あらかじめ定められた雑草を取り除くのに要する除草コストに基づいて、雑草を取り除く日である除草日を求める提案部16と、が設けられている。【選択図】 図2A photovoltaic power generation system management device that facilitates optimization of power generation loss due to weeds and weeding costs is provided. A management device for a photovoltaic power generation system having a first photovoltaic power generation section and a second photovoltaic power generation section where shadows of weeds are more likely to fall on the power generation surface than the first photovoltaic power generation section. , an information acquisition unit 12 that acquires first information that is information related to the amount of power generation in the first solar power generation unit, and second information that is information related to the amount of power generation in the second solar power generation unit; A comparison unit 14 that compares the first information and the second information and calculates the degree of power generation loss, which is the degree of decrease in the amount of power generation due to weeds, the calculated degree of power generation loss, and the weeding cost required to remove the predetermined weeds. and a proposing unit 16 for obtaining a weeding day, which is a day for removing weeds, based on the above. [Selection diagram] Fig. 2

Description

本発明は、太陽光発電システム管理装置に関する。 The present invention relates to a photovoltaic system management device.

太陽光発電システムにおいては、事業収益の向上を図るために発電量を確保することが求められている(例えば、特許文献1参照。)。 2. Description of the Related Art In a photovoltaic power generation system, it is required to secure an amount of power generation in order to improve business profitability (see Patent Document 1, for example).

特開2019-208350号公報JP 2019-208350 A

特許文献1では、太陽光発電システムの発電量を低下させる原因としては雑草や建物の影が挙げられている。具体的には太陽光発電システムの太陽光パネルに影が落ちると、発電量が低下することが記載されている。 Patent Literature 1 mentions weeds and shadows of buildings as causes for lowering the amount of power generated by a photovoltaic power generation system. Specifically, it is described that when a shadow falls on the solar panels of a solar power generation system, the amount of power generated decreases.

上述の建物の影による発電量の低下は、建物と太陽光パネルとの配置関係により決まる。そのため建物の影については、建物の建築時、または、太陽光パネルの設置時に対策が取られる。対策が取られた後は、建物の影による発電量の低下が増加することがない。 The decrease in the amount of power generation due to the shadow of the building is determined by the positional relationship between the building and the solar panel. Therefore, measures against shadows of buildings are taken at the time of construction of buildings or at the time of installation of solar panels. After the countermeasures are taken, there is no increase in the decrease in power generation due to shadows of buildings.

それに対して、地表の近傍に配置された太陽光パネルの周辺に雑草が繁茂すると、雑草の影によって発電量が低下する。雑草の影については、草を取り除いて発電量の低下を防ぐ対策が取られる。 On the other hand, when weeds grow thick around the solar panels placed near the ground surface, the shadow of the weeds reduces the amount of power generation. As for the shade of weeds, measures are taken to remove the weeds to prevent a decline in power generation.

しかしながら、雑草は除草しても再び繁茂するため、再び雑草の影によって発電量が低下する。つまり、発電量の低下を防ぐためには定期的な除草が必要となる。この除草にかかるコストは、発電事業者にとって大きな負担となるという問題があった。 However, even if weeds are removed, the weeds will grow again, and the shadow of the weeds will again reduce the amount of power generation. In other words, regular weeding is necessary to prevent a decrease in power generation. There is a problem that the cost of this weeding is a heavy burden on power generation companies.

本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであって、雑草による発電損失と除草コストとの最適化を図りやすい太陽光発電システム管理装置を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a photovoltaic power generation system management device that facilitates optimization of power generation loss due to weeds and weeding costs.

上記目的を達成するために、本発明は、以下の手段を提供する。
本発明の太陽光発電システム管理装置は、第1太陽光発電部、および、前記第1太陽光発電部と比較して発電面に雑草の影が落ちやすい第2太陽光発電部を有する太陽光発電システムの管理装置であって、前記第1太陽光発電部における発電量に関連する情報である第1情報、前記第2太陽光発電部における発電量に関連する情報である第2情報を取得する情報取得部と、取得した前記第1情報および前記第2情報を比較し、前記雑草による発電量の低下度合いである発電損失度を算出する比較部と、算出した前記発電損失度、および、あらかじめ定められた前記雑草を取り除くのに要する除草コストに基づいて、前記雑草を取り除く日である除草日を求める提案部と、が設けられている。
In order to achieve the above object, the present invention provides the following means.
A photovoltaic power generation system management device of the present invention includes a first photovoltaic power generation unit and a second photovoltaic power generation unit where shadows of weeds are more likely to fall on the power generation surface than the first photovoltaic power generation unit. A power generation system management device that acquires first information that is information related to the power generation amount of the first solar power generation unit and second information that is information related to the power generation amount of the second solar power generation unit. an information acquisition unit that compares the acquired first information and the second information and calculates a power generation loss degree that is a degree of decrease in power generation amount due to the weeds; the calculated power generation loss degree; and a proposing unit that obtains a weeding day, which is the day on which the weeds are to be removed, based on a predetermined weeding cost required to remove the weeds.

本発明の太陽光発電システム管理装置によれば、発電損失度、および、除草コスト、に基づいて、太陽光発電システムの管理者に提案する除草日が求められる。具体的には、発電面への雑草の影の落ちやすさの異なる第1太陽光発電部および第2太陽光発電部の発電量の情報に基づく発電損失度に基づいて、発電量の低下及びあらかじめ設定された売電単価に基づく売電収益の低下を算出し、除草コストと比較し、除草日が求められる。そのため、気象情報や日射量に基づく手法と比較し、この発電損失度はより正確に発電量の低下を算出可能であるため、より適切な除草日を求めやすい。 According to the solar power generation system management device of the present invention, the weeding day to be proposed to the manager of the solar power generation system is determined based on the degree of power generation loss and the weeding cost. Specifically, based on the degree of power generation loss based on information on the power generation amount of the first solar power generation unit and the second solar power generation unit, which differ in the ease with which weed shadows fall on the power generation surface, the power generation amount decreases and Decrease in electricity sales profit is calculated based on the electricity sales unit price set in advance, and compared with the weeding cost, the date of weeding is obtained. Therefore, compared to methods based on weather information and solar radiation, this power generation loss degree can more accurately calculate the decrease in power generation, making it easier to find a more appropriate weeding day.

上記発明において前記比較部は、前記雑草以外の物体による影が前記発電面に落ちる第1時間帯、および、前記第1太陽光発電部および前記第2太陽光発電部に接続されたパワーコンディショナが制御を変更した第2時間帯を除いて前記発電損失度を算出することが好ましい。 In the above invention, the comparison unit includes a power conditioner connected to a first time period when a shadow of an object other than the weeds falls on the power generation surface, and to the first solar power generation unit and the second solar power generation unit. It is preferable that the power generation loss degree is calculated excluding the second time period in which the control is changed.

このように第1時間帯、および、第2時間帯を除いて発電損失度を算出することにより、第1時間帯、および、第2時間帯を除かない場合と比較して、雑草の影による発電損失度を求めやすい。 By calculating the degree of power generation loss excluding the first time period and the second time period in this way, compared to the case where the first time period and the second time period are not excluded, It is easy to obtain the degree of power generation loss.

上記発明においては、前記比較部により求められた前記発電損失度を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された前記発電損失度の推移に基づいて、以後の前記発電損失度の値を推定する推定部と、がさらに設けられ、前記提案部は、前記比較部により算出した前記発電損失度の代わりに、前記推定部により推定された前記発電損失度を用いて前記除草日を求めることが好ましい。 In the above invention, the storage unit stores the power generation loss degree obtained by the comparison unit, and the subsequent value of the power generation loss degree is estimated based on the transition of the power generation loss degree stored in the storage unit. and an estimating unit, wherein the proposing unit obtains the weeding date using the power generation loss degree estimated by the estimating unit instead of the power generation loss degree calculated by the comparing unit. preferable.

このように推定部により推定された以後の発電損失度を基づいて除草日を求めることにより、推定された発電損失度に基づかない場合と比較して、求められる除草日の適切度を高めやすい。 By obtaining the weeding day based on the subsequent power generation loss degree estimated by the estimation unit in this way, it is easier to increase the appropriateness of the obtained weeding day compared to the case where the weeding day is not based on the estimated power generation loss degree.

上記発明において前記推定部は、前記第1太陽光発電部および前記第2太陽光発電部が設置された地域における天候情報を含む気象データに基づいて前記以後の発電損失度の値を推定することが好ましい。 In the above invention, the estimating unit estimates the subsequent power generation loss degree value based on weather data including weather information in an area where the first solar power generation unit and the second solar power generation unit are installed. is preferred.

このように気象データに基づいて以後の発電損失度を推定することにより、天候条件に変化する雑草の成長を含めた発電損失度を求めることができる。そのため、気象データに基づかない場合と比較して、より精度の高い発電損失度を求めやすい。 By estimating the degree of power generation loss thereafter based on the weather data in this manner, the degree of power generation loss including the growth of weeds that change with weather conditions can be obtained. Therefore, it is easier to obtain a power generation loss degree with higher accuracy than when it is not based on meteorological data.

本発明の太陽光発電システム管理装置によれば、発電損失度、および、除草コスト、に基づいて、太陽光発電システムの管理者に提案する除草日が求められるため、雑草による発電損失と除草コストとの最適化を図りやすいという効果を奏する。 According to the solar power generation system management device of the present invention, the weeding day to be proposed to the manager of the solar power generation system is obtained based on the degree of power generation loss and the weeding cost. It is effective in facilitating optimization with

本発明の一実施形態に係る太陽光発電システムの構成を説明する摸式図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a model drawing explaining the structure of the photovoltaic power generation system which concerns on one Embodiment of this invention. 図1の管理装置の構成を説明するブロック図である。2 is a block diagram for explaining the configuration of a management device in FIG. 1; FIG. 管理装置の発電損失度を求める処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process which calculates|requires the power generation loss degree of a management apparatus. 第1ストリングと第2ストリングの出力電流の関係を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the relationship between output currents of a first string and a second string; 管理装置の除草日を推定する処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process which estimates the weeding day of a management apparatus. 推定された発電損失度の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of an estimated power generation loss degree; 推定された発電損失度の他の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing another example of estimated power generation loss degree;

この発明の一実施形態に係る太陽光発電システムの管理装置について、図1から図7を参照しながら説明する。本実施形態の管理装置10は、図1に示すように、太陽光発電システム50における発電量をストリング51単位で計測し、雑草による発電損失と除草コストとの最適化を図る装置である。 A management device for a photovoltaic power generation system according to one embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 7. FIG. As shown in FIG. 1, the management device 10 of the present embodiment is a device that measures the amount of power generated in the solar power generation system 50 for each string 51 and optimizes power generation loss due to weeds and weeding costs.

本実施形態では、ストリング51の発電面への雑草の影の落ちやすさ(以後、雑草影響度とも表記する。)に基づいて第1ストリング(第1太陽光発電部)51Aと、第2ストリング(第2太陽光発電部)51Bと、に分類して説明する。雑草影響度は、ストリング51ごとに予め定められ、対応するストリング51と紐付けして後述する記憶部17に記憶される。 In the present embodiment, the first string (first solar power generation unit) 51A and the second string 51A are based on the ease with which weeds cast shadows on the power generation surface of the strings 51 (hereinafter also referred to as the degree of influence of weeds). (Second photovoltaic power generation unit) 51B, and will be described. The weed influence degree is determined in advance for each string 51 and stored in the storage unit 17 described later in association with the corresponding string 51 .

本実施形態では、雑草影響度が比較的小さいストリング51は、第1ストリング51Aに分類され、雑草影響度が比較的大きいストリング51は、第2ストリング51Bに分類される例に適用して説明する。 In the present embodiment, a string 51 with a relatively low weed influence is classified as a first string 51A, and a string 51 with a relatively high weed influence is classified as a second string 51B. .

また、第1ストリング51Aおよび第2ストリング51Bは、雑草による影以外の条件が同程度になる位置、言い換えると近い位置に配置されている。例えば、同じ太陽光発電システム50に配置されている。 In addition, the first string 51A and the second string 51B are arranged at positions where conditions other than shadows by weeds are similar, in other words, positions close to each other. For example, they are arranged in the same photovoltaic system 50 .

第1ストリング51Aおよび第2ストリング51Bが近い位置に配置されることにより、離れた位置に配置する場合と比較して、日射量や気温など発電量に影響を与える条件の違いが小さくなる。 By arranging the first string 51A and the second string 51B close to each other, the difference in conditions that affect the amount of power generation, such as the amount of solar radiation and temperature, becomes smaller than when they are arranged at distant positions.

第1ストリング51Aおよび第2ストリング51Bの分類は、後述するグルーピング部13において行われる。以後、第1ストリング51Aおよび第2ストリング51Bを区別する必要が無い場合には、単にストリング51とも表記する。 The classification of the first strings 51A and the second strings 51B is performed in the grouping section 13, which will be described later. Henceforth, when there is no need to distinguish between the first string 51A and the second string 51B, they will simply be referred to as the string 51 as well.

雑草影響度の定め方としては、ストリング51の発電面の高さ、言い換えると地面から発電面までの距離に基づく方法を例示することができる。地面から発電面までの距離が短いと雑草影響度が高くなる。地面から発電面までの距離が長いと雑草影響度が低くなる。 As a method of determining the weed influence degree, a method based on the height of the power generation surface of the string 51, in other words, the distance from the ground to the power generation surface can be exemplified. If the distance from the ground to the power generation surface is short, the weed influence will be high. The longer the distance from the ground to the power generation surface, the lower the weed influence.

ここで太陽光発電システム50は、複数のストリング51を並列に接続した構成を有する。ストリング51は、複数の太陽光パネル52が電気的に直列に接続された構成を有する。太陽光パネル52は、太陽光モジュールとも呼ばれる。 Here, the photovoltaic power generation system 50 has a configuration in which a plurality of strings 51 are connected in parallel. The string 51 has a structure in which a plurality of solar panels 52 are electrically connected in series. The solar panel 52 is also called a solar module.

太陽光パネル52は、複数のクラスタ53から構成される。クラスタ53は、太陽光の入射により発電を行う複数のセル(素子とも表記する。)54から構成される。なお、太陽光発電システム50としては、公知の構成のものであればよく、具体的な構成を限定するものではない。 A solar panel 52 is composed of a plurality of clusters 53 . The cluster 53 is composed of a plurality of cells (also referred to as elements) 54 that generate power from incident sunlight. Note that the photovoltaic power generation system 50 may have any known configuration, and is not limited to any specific configuration.

本実施形態では太陽光発電システムに3つのストリング51が設けられている例に適用して説明するが、ストリング51の数は、3つよりも多くてもよいし、少なくてもよく、その数を限定するものではない。 In this embodiment, an example in which three strings 51 are provided in the photovoltaic power generation system will be described. is not limited to

太陽光発電システム50の管理装置10は、図2に示すように、CPU(中央演算処理ユニット)、ROM、RAM、入出力インタフェース等を有するプロセッサや、マイクロコンピュータや、パーソナルコンピュータや、サーバ等の情報処理機器である。 As shown in FIG. 2, the management device 10 of the photovoltaic power generation system 50 includes a processor having a CPU (Central Processing Unit), ROM, RAM, input/output interfaces, etc., a microcomputer, a personal computer, a server, and the like. Information processing equipment.

上述のROM等の記憶装置に記憶されているプログラムは、CPU、ROM、RAM、入出力インタフェースを協働させて、少なくとも通信部11、情報取得部12、グルーピング部13、比較部14、シミュレーション部(推定部)15、提案部16、記憶部17、データ出力部18および表示部19として機能させる。 The program stored in the storage device such as the above-mentioned ROM cooperates with the CPU, ROM, RAM, and input/output interface to at least the communication unit 11, the information acquisition unit 12, the grouping unit 13, the comparison unit 14, and the simulation unit. It functions as (estimation unit) 15 , proposal unit 16 , storage unit 17 , data output unit 18 and display unit 19 .

通信部11は、測定部31と、気象データベース35と、情報通信可能に接続されたインタフェースである。通信部11は、測定部31および気象データベース35と有線または無線の公知の情報通信手段を用いて接続されている。 The communication unit 11 is an interface connected to the measurement unit 31 and the weather database 35 so as to be able to communicate information. The communication unit 11 is connected to the measurement unit 31 and the weather database 35 using known wired or wireless information communication means.

測定部31は、ストリング51における出力電力量である発電量を測定するセンサである。測定部31により測定された発電量の情報は、管理装置10の通信部11に出力される。本実施形態では、測定部31が電力量を測定可能な公知のセンサであって、発電量に関連する情報が出力電力量の値である例に適用して説明する。 The measurement unit 31 is a sensor that measures the amount of power generated, which is the amount of power output from the string 51 . Information on the power generation amount measured by the measurement unit 31 is output to the communication unit 11 of the management device 10 . In the present embodiment, an example will be described in which the measurement unit 31 is a known sensor capable of measuring electric energy, and the information related to the amount of power generation is the value of the output electric energy.

なお、測定部31が電流または電圧を測定可能な公知なセンサであって、発電量に関連する情報が出力電流の値または出力電圧の値であってもよい。測定部31が日射強度を測定する公知のセンサであって、発電量に関連する情報が日射強度の値であってもよい。 Note that the measurement unit 31 may be a known sensor capable of measuring current or voltage, and the information related to the amount of power generation may be the value of the output current or the value of the output voltage. The measurement unit 31 may be a known sensor that measures the intensity of solar radiation, and the information related to the amount of power generation may be the value of the intensity of solar radiation.

気象データベース35は、ストリング51が設置された地域における天候情報を含む気象データが記憶されたデータベースである。気象データは、気象庁が提供するデータであってもよいし、ストリング51が設置された地域に配置した各種のセンサにより取得されたデータであってもよい。 The weather database 35 is a database in which weather data including weather information in the area where the string 51 is installed is stored. The meteorological data may be data provided by the Japan Meteorological Agency, or data acquired by various sensors placed in the area where the string 51 is installed.

情報取得部12は、通信部11を介してストリング51における発電量に関連する情報を取得する処理を行う機器である。取得された発電量に関連する情報には、第1ストリング51Aにおける発電量に関連する第1情報と、第2ストリング51Bにおける発電量に関連する第2情報と、が含まれる。 The information acquisition unit 12 is a device that performs processing for acquiring information related to the power generation amount in the string 51 via the communication unit 11 . The acquired information related to the power generation amount includes first information related to the power generation amount in the first string 51A and second information related to the power generation amount in the second string 51B.

グルーピング部13は、記憶部17に記憶された雑草影響度に基づいて、複数のストリング51のそれぞれを、第1ストリング51Aの集まりと、第2ストリング51Bの集まりと、にグルーピングする処理を行う処理部である。 The grouping unit 13 groups each of the plurality of strings 51 into a group of first strings 51A and a group of second strings 51B based on the weed influence degree stored in the storage unit 17. Department.

比較部14は、情報取得部12に取得された第1ストリング51Aの第1情報と、第2ストリング51Bの第2情報と、を比較して発電損失度を算出する処理部である。発電損失度は、ストリング51の発電量が雑草によって低下した度合いを示す値である。比較部14における発電損失度を算出する具体的な処理内容は後述する。比較部14により算出された発電損失度は記憶部17に記憶される。 The comparison unit 14 is a processing unit that compares the first information of the first string 51A acquired by the information acquisition unit 12 and the second information of the second string 51B to calculate the degree of power generation loss. The degree of power generation loss is a value that indicates the degree to which the power generation amount of the string 51 has decreased due to weeds. A specific processing content for calculating the power generation loss degree in the comparison unit 14 will be described later. The power generation loss degree calculated by the comparison unit 14 is stored in the storage unit 17 .

シミュレーション部15は、記憶部17に記憶された発電損失度の推移に基づいて、以後の発電損失度の値を推定する処理部である。シミュレーション部15における発電損失度の値を推定する処理内容は後述する。シミュレーション部15により推定された発電損失度は提案部16に出力される。 The simulation unit 15 is a processing unit that estimates the subsequent value of the power generation loss degree based on the transition of the power generation loss degree stored in the storage unit 17 . The details of processing for estimating the value of the power generation loss degree in the simulation unit 15 will be described later. The power generation loss degree estimated by the simulation unit 15 is output to the proposal unit 16 .

提案部16は、シミュレーション部15が推定した発電損失度、および、あらかじめ定められた雑草を取り除くのに要する除草コストに基づいて、雑草を取り除く日である除草日を求める処理部である。提案部16における除草日を求める処理内容は後述する。提案部16により推定された除草日の情報はデータ出力部18に出力される。 The proposing unit 16 is a processing unit that obtains a weeding day, which is a day to remove weeds, based on the degree of power generation loss estimated by the simulation unit 15 and a predetermined weeding cost required to remove weeds. The details of processing for determining the weeding day in the proposal unit 16 will be described later. Information on the date of weeding estimated by the proposal unit 16 is output to the data output unit 18 .

記憶部17は、複数のストリング51の雑草影響度、比較部14により算出された発電損失度、および、気象データベース35から取得した気象データを少なくとも記憶する機器である。また、記憶した記憶した発電損失度や記憶した気象データをシミュレーション部15に出力する機器でもある。 The storage unit 17 is a device that stores at least the weed influence degree of the plurality of strings 51 , the power generation loss degree calculated by the comparison unit 14 , and the weather data acquired from the weather database 35 . It is also a device that outputs the stored power generation loss degree and the stored weather data to the simulation unit 15 .

データ出力部18は、提案部16により推定された除草日の情報を表示部19に出力する機器である。データ出力部18は、表示部19と有線または無線により情報通信可能に接続されている。 The data output unit 18 is a device that outputs information on the date of weeding estimated by the proposal unit 16 to the display unit 19 . The data output unit 18 is connected to the display unit 19 by wire or wirelessly so that information can be communicated.

表示部19は、データ出力部18から出力された除草日の情報を提示する機器である。本実施形態では、表示部19が液晶表示画面である例に適用して説明する。なお、表示部19は液晶表示画面以外の情報を提示する公知の機器であってもよい。また、表示部19は、管理装置10と一体に形成されてもよいし、管理装置10とは別体に形成されてもよい。 The display unit 19 is a device that presents the weeding day information output from the data output unit 18 . In this embodiment, an example in which the display unit 19 is a liquid crystal display screen will be described. Note that the display unit 19 may be a known device that presents information other than the liquid crystal display screen. Moreover, the display unit 19 may be formed integrally with the management device 10 or may be formed separately from the management device 10 .

次に、上記の構成を有する太陽光発電システム50の管理装置10における除草日の推定処理について説明する。ここでは、除草日の推定に用いる発電損失度を求める処理と、発電損失度に基づいて除草日を推定する処理に分けて説明する。 Next, weeding date estimation processing in the management device 10 of the photovoltaic power generation system 50 having the above configuration will be described. Here, the processing for obtaining the power generation loss degree used for estimating the weeding date and the processing for estimating the weeding date based on the power generation loss degree will be described separately.

発電損失度を求める処理は、太陽光発電システム50の稼働期間を通じて連続して行われる。その一方で、除草日を推定する処理は、予め定められたタイミングで間隔を開けて行われる。 The processing for obtaining the degree of power generation loss is continuously performed throughout the operating period of the photovoltaic power generation system 50 . On the other hand, the process of estimating the date of weeding is performed at predetermined intervals.

まず、発電損失度を求める処理について図3を参照しながら説明する。管理装置10における処理が開始されると、管理装置10は太陽光発電システム50における稼働期間内か判定する処理を行う(S11)。稼働期間外と判定された場合(NOの場合)には、再びS11の判定処理を行う。 First, the processing for obtaining the degree of power generation loss will be described with reference to FIG. When the processing in the management device 10 is started, the management device 10 performs processing to determine whether it is within the operating period of the photovoltaic power generation system 50 (S11). If it is determined to be outside the operating period (in the case of NO), the determination process of S11 is performed again.

稼働期間としては、ストリング51における発電が行われる時間帯(日出から日没までの時間帯)や、ストリング51が設置された発電可能な状態となっている期間などを例示することができる。 Examples of the operating period include a time zone during which the string 51 generates power (a time zone from sunrise to sunset), and a period during which the string 51 is installed and capable of generating power.

S11の判定処理において稼働期間内と判定された場合(YESの場合)には、情報取得部12は、発電量に関連する情報を取得する処理を行う(S12)。具体的には、情報取得部12は、通信部11を介して測定部31が測定したストリング51の発電量に関連する情報を取得する処理を行う。 When it is determined to be within the operating period in the determination process of S11 (in the case of YES), the information acquisition unit 12 performs a process of acquiring information related to the power generation amount (S12). Specifically, the information acquisition unit 12 performs a process of acquiring information related to the amount of power generation of the string 51 measured by the measurement unit 31 via the communication unit 11 .

発電量に関連する情報を取得すると、グルーピング部13はグルーピングする処理を行う(S13)。具体的には、グルーピング部13は、記憶部17に記憶された雑草影響度を取得する処理を行う。雑草影響度には対応するストリング51を特定する情報が紐付けされている。 After obtaining the information related to the power generation amount, the grouping unit 13 performs grouping processing (S13). Specifically, the grouping unit 13 performs a process of acquiring the weed influence degree stored in the storage unit 17 . Information specifying the corresponding string 51 is associated with the weed influence degree.

グルーピング部13は、紐付けされた雑草影響度が比較的小さいストリング51を、第1ストリング51Aに分類する処理を行う。また、紐付けされた雑草影響度が比較的大きいストリング51を、第2ストリング51Bに分類する処理を行う。分類の際に用いられる閾値は、任意に定められた値を用いることができる。 The grouping unit 13 performs a process of classifying the string 51 with a relatively small degree of influence of weeds associated therewith into the first string 51A. In addition, processing is performed to classify the linked string 51 having a relatively high weed influence degree into the second string 51B. An arbitrarily determined value can be used as the threshold used for classification.

以後、ストリング51の発電量に関連する情報のうち、第1ストリング51Aの発電量に関連する情報は第1情報と表記し、第2ストリング51Bにおける発電量に関連する情報は第2情報と表記する。 Hereinafter, among the information related to the power generation amount of the string 51, the information related to the power generation amount of the first string 51A will be referred to as first information, and the information related to the power generation amount of the second string 51B will be referred to as second information. do.

グルーピングの処理が行われると、比較部14は発電損失度を算出する処理を行う(S14)。本実施形態では、比較部14は情報取得部12に取得された第1ストリング51Aの第1情報と、第2ストリング51Bの第2情報と、を比較して発電損失度を算出する。 After the grouping process is performed, the comparison unit 14 performs a process of calculating the degree of power generation loss (S14). In this embodiment, the comparison unit 14 compares the first information of the first string 51A acquired by the information acquisition unit 12 and the second information of the second string 51B to calculate the degree of power generation loss.

発電損失度は、ストリング51の発電面に雑草の影が落ちていない状態の発電量を基準として、当該基準に対する発電量を表したパラメータである。本実施形態では、第1ストリング51Aを基準として、第2ストリング51Bの発電損失度を算出する例に適用して説明する。 The degree of power generation loss is a parameter that expresses the power generation amount with respect to the reference, with the power generation amount in a state where the shadow of weeds does not fall on the power generation surface of the string 51 as a reference. In this embodiment, an example of calculating the power generation loss degree of the second string 51B with the first string 51A as a reference will be described.

第1ストリング51Aの第1情報と、第2ストリング51Bの第2情報との関係の一例を図4に示す。図4では、第1ストリング51Aの第1情報が出力電流であり、第2ストリング51Bの第2情報が出力電流である例を示している。 FIG. 4 shows an example of the relationship between the first information of the first string 51A and the second information of the second string 51B. FIG. 4 shows an example in which the first information of the first string 51A is the output current and the second information of the second string 51B is the output current.

また、図4では、ハッチングされた丸が除草前のデータDbを示し、白塗りの丸が除草後のデータDaを示している。雑草の影の影響があるデータDbでは、第2ストリング51Bの出力電流が第1ストリング51Aと比較して低下している。雑草の影の影響がないデータDaでは、第2ストリング51Bの出力電流は第1ストリング51Aと同等である。 In FIG. 4, hatched circles indicate the data Db before weeding, and white circles indicate the data Da after weeding. In the data Db affected by the weed shadow, the output current of the second string 51B is lower than that of the first string 51A. The output current of the second string 51B is equivalent to that of the first string 51A with the data Da without the shadow of weeds.

そのため、雑草の影の影響がある除草前と、雑草の影の影響がない除草後とを比較すると、除草後の発電損失度の値が大きくなる。また、雑草の影の影響がある除草前の発電損失度は1よりも小さい値として算出される傾向がある。雑草の影の影響がない除草後では、発電損失度は1程度の値として算出される傾向がある。 Therefore, comparing the power generation loss after weeding before weeding, which is affected by the shadow of weeds, and after weeding, which is not affected by the shadow of weeds, increases. Also, the power generation loss degree before weeding, which is influenced by the shadow of weeds, tends to be calculated as a value smaller than one. After weeding without the influence of shadows of weeds, the degree of power generation loss tends to be calculated as a value of about 1.

比較部14は、更に第1時間帯および第2時間帯を除いた他の時間帯において発電損失度を算出する処理を行う。第1時間帯は、ストリング51の発電面に雑草以外の物体による影が落ちる時間帯である。第2時間帯は、ストリング51に接続されたパワーコンディショナが制御を変更した時間帯である。本実施形態では、第2時間帯がストリング51から出力される電圧を最大電力点から変更した時間帯である例に適用して説明する。 The comparison unit 14 further performs a process of calculating the power generation loss degree in time periods other than the first time period and the second time period. The first time period is a time period in which shadows of objects other than weeds fall on the power generating surface of the string 51 . The second time period is the time period when the power conditioner connected to the string 51 changed control. In this embodiment, an example will be described in which the second time period is a time period in which the voltage output from the string 51 is changed from the maximum power point.

発電損失度が算出されると、記憶部17は算出した発電損失度を記憶する処理を行う(S15)。発電損失度は、対応する発電量に関連する情報が取得された日時の情報と、対応するストリング51を特定する情報と、が紐付けされて記憶される。 When the power generation loss degree is calculated, the storage unit 17 performs processing for storing the calculated power generation loss degree (S15). In the power generation loss degree, information on the date and time when information related to the corresponding amount of power generation was acquired and information specifying the corresponding string 51 are linked and stored.

発電損失度が記憶されると、太陽光発電システム50における稼働期間外か判定する処理を行う(S16)。稼働期間外ではないと判定された場合(NOの場合)には、S11に戻り上述の処理が繰り返し行われる。稼働期間外と判定された場合(YESの場合)には、発電損失度を求める処理が終了する。 After the power generation loss degree is stored, a process of determining whether it is outside the operating period of the photovoltaic power generation system 50 is performed (S16). If it is determined that it is not outside the operating period (in the case of NO), the process returns to S11 and the above-described processing is repeated. If it is determined that it is outside the operating period (if YES), the processing for obtaining the degree of power generation loss ends.

次に、除草日を推定する処理について図5を参照しながら説明する。管理装置10における処理が開始されると、管理装置10は除草日を推定するタイミングか判定する処理を行う(S21)。除草日を推定するタイミングではないと判定された場合(NOの場合)には、再びS21の判定処理を行う。 Next, the processing for estimating the date of weeding will be described with reference to FIG. When the processing in the management device 10 is started, the management device 10 performs processing for determining whether it is time to estimate the weeding day (S21). If it is determined that it is not the time to estimate the date of weeding (in the case of NO), the determination process of S21 is performed again.

除草日を推定するタイミングであると判定された場合(YESの場合)には、シミュレーション部15は発電損失度を取得する処理を行う(S22)。発電損失度が取得されると、シミュレーション部15は気象データを取得する処理を行う(S23)。取得する気象データには、太陽光発電システム50を含む地域における気温、湿度、風速、降雨量および雲量などの発電に影響を与える項目が含まれる。 When it is determined that it is time to estimate the date of weeding (in the case of YES), the simulation unit 15 performs a process of acquiring the degree of power generation loss (S22). When the power generation loss degree is acquired, the simulation unit 15 performs a process of acquiring weather data (S23). The weather data to be acquired includes items that affect power generation, such as temperature, humidity, wind speed, amount of rainfall, and amount of clouds in the area where the photovoltaic power generation system 50 is located.

気象データが取得されると、シミュレーション部15は発電損失度の値を推定する処理を行う(S24)。シミュレーション部15は、記憶部17に記憶された発電損失度の推移、気象データおよび除草日に基づいて、以後の発電損失度の値を推定する。 When the weather data is acquired, the simulation unit 15 performs processing for estimating the value of the power generation loss degree (S24). The simulation unit 15 estimates the subsequent power generation loss degree value based on the change in the power generation loss degree stored in the storage unit 17, the weather data, and the weeding date.

シミュレーション部15は、除草日などの条件を変化させた場合の発電損失度の値や発電量の値を推定する。発電損失度の値などを推定する方法としては、回帰分析を用いる方法や、ニューラルネットワークを用いる方法など、公知の方法を用いることができる。 The simulation unit 15 estimates the value of the degree of power generation loss and the value of the power generation amount when the conditions such as the date of weeding are changed. As a method for estimating the value of the power generation loss degree, a known method such as a method using regression analysis or a method using a neural network can be used.

図6は、シミュレーション部15により推定された発電損失度の一例を示す図である。横軸は月であり、縦軸は発電損失度である。図6では、2020年6月、9月、11月に除草日Hdを設けている。除草日Hdに挟まれた期間は、雑草の成長により発電損失度の値が低下すると推定されている。 FIG. 6 is a diagram showing an example of the degree of power generation loss estimated by the simulation unit 15. As shown in FIG. The horizontal axis is the month, and the vertical axis is the degree of power generation loss. In FIG. 6, weeding days Hd are provided in June, September, and November of 2020. It is estimated that the value of the power generation loss degree decreases due to the growth of weeds during the period between the weeding days Hd.

なお、2020年1月から6月までは、雑草が発電面に影を落とすまで成長していないため、発電損失度の値が低下しないと推定されている。また、発電損失度の値は、1以上となる場合もある。これは、太陽光が雑草により反射して発電面に入射する日射量が増加する場合があるためである。 From January to June 2020, weeds have not grown enough to cast a shadow on the power generation surface, so it is estimated that the value of the power generation loss degree will not decrease. Also, the value of the power generation loss degree may be 1 or more. This is because sunlight may be reflected by weeds and the amount of solar radiation incident on the power generation surface may increase.

図7は、シミュレーション部15により推定された発電損失度の他の一例を示す図である。横軸は月であり、縦軸は発電損失度である。図7では、2020年4月、7月、11月に除草日Hdを設けている。 FIG. 7 is a diagram showing another example of the degree of power generation loss estimated by the simulation unit 15. In FIG. The horizontal axis is the month, and the vertical axis is the degree of power generation loss. In FIG. 7, weeding days Hd are provided in April, July, and November 2020. In FIG.

また、2019年10月に台風Tyが通過している。台風Tyが通過した場合、強風により雑草が倒れやすいため、雑草が発電面に影を落としにくくなると推定される。つまり、発電損失度が低下する速さが遅くなると推定される。 In addition, Typhoon Ty passed in October 2019. When typhoon Ty passes through, weeds tend to fall over due to strong winds, so it is presumed that the weeds are less likely to cast shadows on the power generation surface. In other words, it is estimated that the speed at which the power generation loss degree decreases becomes slower.

発電損失度の値が推定されると、提案部16は除草日を求める処理を行う(S25)。提案部16は、シミュレーション部15が推定した発電損失度、および、あらかじめ定められた雑草を取り除くのに要する除草コストに基づいて、雑草を取り除く日である除草日を求める。 After estimating the value of the power generation loss degree, the proposal unit 16 performs a process of determining the date of weeding (S25). The proposing unit 16 obtains a weeding day, which is a day for weeding, based on the degree of power generation loss estimated by the simulation unit 15 and a predetermined weeding cost required to remove weeds.

除草日を求める方法としては、発電損失度および除草コストの両者が少なくなる除草日を選択する方法や、除草コストが最も低くなる除草日を選択する方法などを例示することができる。 Examples of methods for determining the weeding day include a method of selecting a weeding day on which both the degree of power generation loss and the weeding cost are low, and a method of selecting a weeding day on which the weeding cost is the lowest.

除草日が求められると、管理装置10は求めた除草日を表示する処理を行う(S26)。太陽光発電システム50の管理者は、管理装置10により求められた除草日に基づいて、除草を行う日を決定する。以上で、除草日を推定する処理が終了する。 When the date of weeding is obtained, the management device 10 performs processing for displaying the date of weeding (S26). The manager of the photovoltaic power generation system 50 determines the weeding day based on the weeding day obtained by the management device 10 . This completes the processing for estimating the date of weeding.

上記の構成の管理装置10によれば、発電損失度、および、除草コスト、に基づいて、太陽光発電システム50の管理者に提案する除草日が求められる。具体的には、発電面への雑草の影の落ちやすさの異なる第1ストリング51Aおよび第2ストリング51Bの発電量の情報に基づく発電損失度に基づいて、発電量の低下及びあらかじめ設定された売電単価に基づく売電収益の低下を算出し、除草コストと比較し、除草日が求められる。 According to the management device 10 configured as described above, the weeding day to be proposed to the administrator of the photovoltaic power generation system 50 is obtained based on the degree of power generation loss and the weeding cost. Specifically, based on the degree of power generation loss based on information on the power generation amounts of the first strings 51A and the second strings 51B, which differ in the ease with which weed shadows fall on the power generation surface, the power generation amount is reduced and the preset Decrease in electricity sales profit based on electricity sales unit price is calculated and compared with weeding cost to obtain weeding day.

そのため、気象情報や日射量に基づく手法と比較し、この発電損失度はより正確に発電量の低下を算出可能であるため、より適切な除草日を求めやすい。言い換えると、発電量および除草コストのバランスがとれた除草日を求めやすい。 Therefore, compared to methods based on weather information and solar radiation, this power generation loss degree can more accurately calculate the decrease in power generation, making it easier to find a more appropriate weeding day. In other words, it is easy to obtain a weeding day on which the power generation amount and the weeding cost are well balanced.

第1時間帯、および、第2時間帯を除いて発電損失度を算出することにより、第1時間帯、および、第2時間帯を除かない場合と比較して、雑草の影による発電損失度を求めやすい。 By calculating the power generation loss degree excluding the first time period and the second time period, the power generation loss degree due to the shadow of weeds is compared with the case where the first time period and the second time period are not excluded. easy to find.

シミュレーション部15により推定された以後の発電損失度を基づいて除草日を求めることにより、推定された発電損失度に基づかない場合と比較して、求められる除草日の適切度を高めやすい。 By determining the weeding day based on the subsequent power generation loss degree estimated by the simulation unit 15, it is easier to improve the appropriateness of the determined weeding day compared to the case where it is not based on the estimated power generation loss degree.

気象データに基づいて以後の発電損失度を推定することにより、天候条件に変化する雑草の成長を含めた発電損失度を求めることができる。そのため、気象データに基づかない場合と比較して、より精度の高い発電損失度を求めやすい。 By estimating the degree of power generation loss after that based on the weather data, the degree of power generation loss including the growth of weeds that change with weather conditions can be obtained. Therefore, it is easier to obtain a power generation loss degree with higher accuracy than when it is not based on meteorological data.

なお、本発明の技術範囲は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。 The technical scope of the present invention is not limited to the above embodiments, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.

10…管理装置、 12…情報取得部、 14…比較部、 15…シミュレーション部(推定部)、 16…提案部、 17…記憶部、 50…太陽光発電システム、 51A…第1ストリング(第1太陽光発電部)、 51B…第2ストリング(第2太陽光発電部) 10 Management device 12 Information acquisition unit 14 Comparison unit 15 Simulation unit (estimation unit) 16 Proposal unit 17 Storage unit 50 Solar power generation system 51A First string (first solar power generation section), 51B... 2nd string (second solar power generation section)

Claims (4)

第1太陽光発電部、および、前記第1太陽光発電部と比較して発電面に雑草の影が落ちやすい第2太陽光発電部を有する太陽光発電システムの管理装置であって、
前記第1太陽光発電部における発電量に関連する情報である第1情報、前記第2太陽光発電部における発電量に関連する情報である第2情報を取得する情報取得部と、
取得した前記第1情報および前記第2情報を比較し、前記雑草による発電量の低下度合いである発電損失度を算出する比較部と、
算出した前記発電損失度、および、あらかじめ定められた前記雑草を取り除くのに要する除草コストに基づいて、前記雑草を取り除く日である除草日を求める提案部と、
が設けられた太陽光発電システム管理装置。
A management device for a photovoltaic power generation system having a first photovoltaic power generation unit and a second photovoltaic power generation unit in which shadows of weeds are more likely to fall on a power generation surface than the first photovoltaic power generation unit,
an information acquisition unit that acquires first information that is information related to the power generation amount of the first solar power generation unit and second information that is information related to the power generation amount of the second solar power generation unit;
a comparison unit that compares the acquired first information and the second information and calculates a power generation loss degree, which is a degree of decrease in the amount of power generation due to the weeds;
a proposal unit that obtains a weeding day, which is a day for removing the weeds, based on the calculated degree of power generation loss and a predetermined weeding cost required to remove the weeds;
A solar power generation system management device provided with.
前記比較部は、前記雑草以外の物体による影が前記発電面に落ちる第1時間帯、および、前記第1太陽光発電部および前記第2太陽光発電部に接続されたパワーコンディショナが制御を変更した第2時間帯を除いて前記発電損失度を算出する請求項1記載の太陽光発電システム管理装置。 The comparison unit controls a power conditioner connected to the first photovoltaic power generation unit and the second photovoltaic power generation unit during a first time period when a shadow of an object other than the weeds falls on the power generation surface. The photovoltaic power generation system management device according to claim 1, wherein the power generation loss degree is calculated excluding the changed second time period. 前記比較部により求められた前記発電損失度を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記発電損失度の推移に基づいて、以後の前記発電損失度の値を推定する推定部と、がさらに設けられ、
前記提案部は、前記比較部により算出した前記発電損失度の代わりに、前記推定部により推定された前記発電損失度を用いて前記除草日を求める請求項1または2に記載の太陽光発電システム管理装置。
a storage unit that stores the degree of power generation loss obtained by the comparison unit;
an estimating unit for estimating a subsequent value of the power generation loss degree based on the transition of the power generation loss degree stored in the storage unit,
The photovoltaic power generation system according to claim 1 or 2, wherein the proposing unit obtains the weeding date using the power generation loss degree estimated by the estimation unit instead of the power generation loss degree calculated by the comparison unit. management device.
前記推定部は、前記第1太陽光発電部および前記第2太陽光発電部が設置された地域における天候情報を含む気象データに基づいて前記以後の発電損失度の値を推定する請求項3記載の太陽光発電システム管理装置。 4. The estimation unit according to claim 3, wherein the estimation unit estimates the subsequent power generation loss degree value based on weather data including weather information in an area where the first solar power generation unit and the second solar power generation unit are installed. solar power generation system management equipment.
JP2021083827A 2021-05-18 2021-05-18 Photovoltaic system management device Pending JP2022177517A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021083827A JP2022177517A (en) 2021-05-18 2021-05-18 Photovoltaic system management device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021083827A JP2022177517A (en) 2021-05-18 2021-05-18 Photovoltaic system management device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2022177517A true JP2022177517A (en) 2022-12-01

Family

ID=84237837

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021083827A Pending JP2022177517A (en) 2021-05-18 2021-05-18 Photovoltaic system management device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2022177517A (en)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018130088A (en) * 2017-02-17 2018-08-23 フィールド開発株式会社 Grass treading machine
JP2018180796A (en) * 2017-04-08 2018-11-15 株式会社Zmp Working device
JP2019502340A (en) * 2016-01-15 2019-01-24 ユーケイシー エレクトロニクス (ホンコン) カンパニー リミテッド Method and system for determining when to clean a solar cell module, and solar cell module system using the same
CN109787552A (en) * 2019-03-21 2019-05-21 合肥阳光新能源科技有限公司 A kind of cleaning method and system of photovoltaic plant
JP2020018046A (en) * 2018-07-24 2020-01-30 株式会社東芝 Solar power generation monitoring system
CN111245355A (en) * 2020-01-14 2020-06-05 合肥阳光新能源科技有限公司 Control method of cleaning device, and readable storage medium

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019502340A (en) * 2016-01-15 2019-01-24 ユーケイシー エレクトロニクス (ホンコン) カンパニー リミテッド Method and system for determining when to clean a solar cell module, and solar cell module system using the same
JP2018130088A (en) * 2017-02-17 2018-08-23 フィールド開発株式会社 Grass treading machine
JP2018180796A (en) * 2017-04-08 2018-11-15 株式会社Zmp Working device
JP2020018046A (en) * 2018-07-24 2020-01-30 株式会社東芝 Solar power generation monitoring system
CN109787552A (en) * 2019-03-21 2019-05-21 合肥阳光新能源科技有限公司 A kind of cleaning method and system of photovoltaic plant
CN111245355A (en) * 2020-01-14 2020-06-05 合肥阳光新能源科技有限公司 Control method of cleaning device, and readable storage medium

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BABASAKI, TADATOSHI ET AL.: "Using PV string data to diagnose failure of solar panels in a solar power plant", PROCEEDINGS OF 2018 IEEE INTERNATIONAL TELECOMMUNICATIONS ENERGY CONFERENCE (INTELEC), JPN6024048270, 2018, pages 1 - 4, XP033501382, ISSN: 0005586518, DOI: 10.1109/INTLEC.2018.8612400 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102093796B1 (en) A Forecasting System and Method of Sunlight Generation Using Weather Prediction and Farm Environment
Kubik et al. Exploring the role of reanalysis data in simulating regional wind generation variability over Northern Ireland
KR102283487B1 (en) A Forecasting System of Photovoltaic Generation Based on Machine-learning Using Realtime Satellite Data and Numerical Modeling Data
US9411073B1 (en) Computer-implemented system and method for correlating satellite imagery for use in photovoltaic fleet output estimation
KR102524158B1 (en) Method and device for providing solutions for managing solar power plants based on digital twin
US10339682B2 (en) Method and apparatus for energy data visualization
KR102363732B1 (en) Photovoltaic Generation Forecasting System
Ernst et al. Methodology for generating high time resolution typical meteorological year data for accurate photovoltaic energy yield modelling
CN116800172B (en) Photoelectric conversion method and energy storage system
JP6823499B2 (en) Information processing device and control method of information processing device
CN118780642A (en) A method and system for predicting power of photovoltaic power generation
CN117479373A (en) Method and system for adjusting brightness of light-emitting diode
US20160125557A1 (en) System for Continuous Computation of Renewable Energy Power Production
AU2019298314B2 (en) Technologies for solar power system performance model tuning
CN118070150A (en) Method and system for diagnosing key fault problems of photovoltaic power generation system in complex mountain scene
KR102497736B1 (en) System for generating energy for smart farms and method for building the same
Martín et al. Analysis of wind power productions by means of an analog model
Constantinescu et al. Unit commitment with wind power generation: integrating wind forecast uncertainty and stochastic programming.
JP3984127B2 (en) Design support apparatus for solar power generation apparatus and solar power generation apparatus design method
CN119294681A (en) A summer climate index assessment and forecasting method, medium and program product
JP2022177517A (en) Photovoltaic system management device
CN118941045A (en) A method, device, equipment and storage medium for regulating operation of energy-consuming equipment
US11158007B2 (en) Dynamic energy consumption and harvesting with feedback
WO2016146788A1 (en) System and method for predicting solar power generation
US20250062719A1 (en) System and method for determination of soiling loss on solar panels of photovoltaic (pv) power plant

Legal Events

Date Code Title Description
A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20221201

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20240425

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20241129

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20241210

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20250507