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20MWのパネルを2日で撮影し分析完了、ここまで来たドローン点検の現場(page 3)

AI活用で2MWあたり分析時間はわずか「3分」

2019/05/09 05:00
加藤 伸一=日経BP総研 クリーンテックラボ
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 このメガソーラーの設置レイアウトは、南北方向に長いという特徴があった。これは、ドローンによる空撮では、不利になる条件という。東西方向の飛行距離が短く、切り返しが頻繁になるほどバッテリーが減りやすい傾向にあるためだ。できるだけ東西方向に長く飛び続けることが、1回の充電で飛行時間を長くするコツとなる。

 同社のサービスでは、発電事業者が発電量のデータと比較しやすいように、パワーコンディショナー(PCS)ごとに太陽光パネルの状況を報告している。このため、パネルの空撮もPCS単位が基本となる。今回の場合、定格出力500kW機が2台、同じ筐体に収まっており、この単位ごとに空撮した(動画)。

動画●東北地方のゴルフ場跡のメガソーラーにおける空撮時の様子(出所:日経BP)

 今回の点検では、航路設定の工夫によって、三つの区画を1回の飛行で空撮できた場所もあった。合計で24回飛行し、約1.5日で空撮が終わった。南北方向に長い20MW規模のメガソーラーという条件で、全パネルを、1日半で空撮できるサービス事業者は、他にはなかなかないのではと強調している。

 今回の点検は、ドローンによる太陽光パネルの空撮に加えて、取得した熱分布画像から把握した不具合の可能性が高いパネルを地上で点検し、その不具合の種類や状況を分析することまでを受託していた。

 地上での点検は、目視点検、可視カメラと赤外線カメラによる撮影、アイテス(滋賀県野洲市)の点検用装置「ソラメンテiS」を使った故障診断などを基本とする。

 そこで、2人の点検作業者が現地に入り、1人はドローンの操作、もう1人は空撮した熱分布画像の分析と、その結果を元にした地上での点検を担当した。空撮は約1.5日、並行して進めた分析と地上での点検は2日で完了し、現地での全作業を2日で終えた。

 当初の計画では、予備の時間も考慮して3日間の滞在を想定していたので、期間を1日短縮できたとしている。

 この時点では、熱分布画像を元にした不具合の疑われるパネルの特定は、一部を手動で実施していた。

 空撮した画像データをクラウドコンピューティング上に送信した後、熱分布画像と、発電所内の太陽光パネルの配置図を重ね合わせる。そして、不具合の疑われるパネルの位置に、画像を見ながら4種類に分類した「不具合状況」を入力していた。

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