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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 4)

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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 熱分布画像は動画で撮影しており、飛行順に動画を見ながら、飛行経路も示されている配置図上に入力するため、他社で大きな問題となっている位置の特定に要する時間はほぼなく、手作業の時点でも、約2MWあたり約15分間の動画再生と入力作業がほぼ同時に完了でき、他社のサービスの1週間などという期間に比べて効率化していた。

 その後、人工知能(AI)を活用し、この手作業の工程を効率化する手法を実用化した。これを使うと、約2MWあたり約3分間に短縮できるとしている(関連ニュース)。

 今回の点検では、どの程度の不具合パネルが発見されたのだろうか。同社によると、とても少なく、優良な状況だったとしている。

 同社が太陽光パネルの配置図に入力する「不具合状況」は、「ホットスポット」、「クラスタ異常」、「パネル全体の異常」、「ジャンクションボックス異常」の4つに分けている。

 「ホットスポット」は、部分的な過熱を示している場所を指す。主に太陽電池セル(発電素子)内の部分的な不具合で生じた過熱のほか、鳥のフンなどによるパネル表面の部分的な汚れ、雑草などによる影よる過熱などが原因となる。これは187カ所見つかった(図3)。

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図3●今回の点検における「ホットスポット」の例
(出所:エナジー・ソリューションズ)

 「クラスタ異常」は、太陽電池セルを直列で接続したクラスタ単位の不具合を指す(図4)。内部配線(インターコネクタ)の不具合のほか、バイパスダイオードの短絡などが原因となる。

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図4●今回の点検における「クラスタ異常」の例
(出所:エナジー・ソリューションズ)
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