遺伝的アルゴリズムを用いた機械学習による劣化した太陽電池ストリングのI-V特性の新規推定手法

抄録

長期間運用されたPVストリングは複数の劣化要因が絡んで，そのI-V特性が複雑な様相を呈することがある。本報告では出力が著しく低下し，かなり劣化が進行していることが考えられる太陽光発電所において実測で得られた太陽電池ストリングのI－V特性を、遺伝的アルゴリズム、機械学習および回路シミュレータLTspiceを組み合わせて利用することで、実測したI－V特性と細部までよく一致する劣化状態を推定した。計算ではモジュールの等価回路で光誘起電流、直列抵抗、並列抵抗を変化させた。その結果、構成するモジュールをいくつかの劣化が進行したグループに分けて計算することでI－V特性の比較的良い一致を得ることができた。