マルタは、太陽光パネルの欠陥や生産損失を早期に検出できるシステムをテストしています。

研究者たちは、マルタの10の太陽光発電設備を実際の条件下での実験室として使用し、故障や生産損失を大きな問題を引き起こす前に特定する方法をテストしました。EUのホライズンプログラムによって資金提供されたPROMISEプロジェクトは、センサー、設備のデジタルレプリカ、自動データ分析、技術者の実践的なトレーニングを組み合わせ、非常に暑い夏、塩分を含む空気、サハラ砂漠からの砂嵐にさらされる環境で行われました。

要するに、マルタは年間約3000時間の日照を受けますが、高温、海風、砂嵐は、太陽光パネルの長期的な運用にとって厳しい条件を作り出します。研究者たちは、電力生産、日射量、風速、温度を測定するセンサーを使用して、10の実際の設備を監視しました。データは、メンテナンスが必要なタイミングを示すことができます。このプロジェクトは、設備のデジタルレプリカと、シナリオをテストし、故障を示す偏差を自動的に特定するための人工知能に基づくツールを開発しました。学生と技術者は、視覚検査、写真、チェックリスト、電気光学テストを通じてパネルを調査するように訓練され、亀裂や隠れた欠陥を示すことができます。小型の太陽光発電設備は、ヨーロッパの太陽光発電能力の約半分を占めており、特に所有者が専門的なサービス契約を持っていない場合、同様の監視とメンテナンスの問題に直面する可能性があります。

マルタは太陽光発電に適した条件を提供しますが、機器にとっても厳しい環境です。島は年間約3000時間の日照を受け、パネルは同時に高温、湿度、海風によって運ばれる塩分、定期的に持ち込まれるサハラの砂にさらされています。

これらの条件により、研究者たちは他のヨーロッパの地域では遅れて現れる問題を短期間で観察することができます。マルタのイノベーションと研究のための財団の会長であり、PROMISEプロジェクトのコーディネーターであるブライアン・アッゾパルディは、マルタの環境で耐えられるシステムは、より厳しくない条件の他のヨーロッパの地域でも機能するはずだと説明しました。

PROMISEは、太陽光発電システムの監視、メンテナンス、信頼性を改善する方法を3年間にわたって分析しました。このプロジェクトは、新しいパネルの性能だけでなく、すでに設置された設備を長期間機能させる方法にも焦点を当てました。

太陽エネルギーの利用は、2010年頃から公共助成金や地域プログラムの支援を受けて急速に拡大しました。アッゾパルディが提示した推定によれば、採用率は約20%から22%に達し、以前はほぼ存在しなかったとされています。

設備の数が増えることで、メンテナンスの問題がより顕著になりました。太陽光発電設備は、1つまたは複数のパネルが通常の能力で機能しなくても、電力を生産し続けることができます。所有者は、生産損失が請求書やシステム全体のデータに現れるまで、故障に気づかないことがあります。

遅延は、損傷の拡大や生産損失の蓄積を許す可能性があります。プロジェクトチームは、故障が所有者に明らかになる前に、変化を早期に特定しようとしました。

研究者たちは、市販のセンサーを設置し、生成された電力、日射量、温度、風速を測定しました。実際の生産を天候や運用条件と比較することで、雲による通常の減少と、技術的な問題を示す可能性のある損失を区別することができます。

データは、メンテナンスが必要になる可能性を推定できる監視システムに入力されました。目的は、問題が生産の重要な減少を引き起こす前に、検査や修理を計画できるようにすることです。

チームは、実際の設備のデジタルツイン、すなわちコンピューターモデルを開発しました。このモデルは、システムの挙動を再現し、物理的な設備に直接介入することなく、さまざまな状況をテストすることを可能にします。

研究者たちは、パネルから受け取ったデータを、同じ条件下でモデルが正常と考える結果と比較することができます。実際の挙動と推定された挙動の間に持続的な差異がある場合、故障、新たな影、汚れ、パネルの劣化、または他のコンポーネントの問題を示す可能性があります。

人工知能に基づくツールは、データを継続的に分析し、自動的に異常を通知します。このシステムは設備を修理せず、問題の原因を確実に特定することはできませんが、技術者に確認が必要なポイントに注意を促すことができます。

監視は、エネルギーの生産、研究、専門家のトレーニングのために同時に使用される10の「リビングラボ」で行われました。このアプローチにより、実験室での実験に限定されることなく、日常的な条件下でツールをテストすることが可能になります。

太陽光発電設備は、さまざまな理由で性能を失う可能性があります。ほこり、汚れ、鳥の糞は、セルに到達する光を減少させる可能性があります。近くに建物が建設されると、パネルが設置されたときには存在しなかった影のゾーンが生じる可能性があり、高温、塩分、機械的な負荷がコンポーネントの劣化に寄与する可能性があります。

太陽光発電システムには可動部品が少ないですが、これが点検が不要であることを意味するわけではありません。ケーブル、接続、インバーター、支持具、パネルの表面は、故障や劣化を受ける可能性があり、生産を減少させたり、設備の安全性に影響を与えたりします。

この問題は、特に住宅の屋根に設置された小型設備にとって重要です。これらの所有者は、必ずしも包括的なメンテナンス契約や高度な監視システムを持っているわけではなく、一部の故障は長期間見過ごされる可能性があります。

プロジェクトは、スタッフのトレーニングを同じ問題の一部として扱いました。太陽エネルギーの拡大は、設備の機能を理解し、データを解釈し、物理的な欠陥を特定できる技術者や研究者の必要性を生み出します。

国際的な夏の学校に参加した学生たちは、設備を訪れ、実際のシステムから得られたデータを使って作業しました。彼らは、視覚検査を行い、写真を撮り、欠陥を文書化し、構造化されたチェックリストを使用する方法を学びました。

トレーニングで使用されたより高度な方法は、電気光学です。テスト中、電気が逆方向に太陽光パネルに導入され、セルは非常に微弱な赤外線を放出し、人間の目には見えません。

専門のカメラはこの光を記録し、セルが均一に機能していない領域を示すことができます。この方法は、パネルが外部から検査されるときには見えない可能性のある非常に小さな亀裂や他の欠陥を検出することを可能にします。

チームは、ゲーム、関連付けの演習、シミュレーションを使用して参加者をトレーニングしました。ゲームの1つは、技術者が設備を診断し、必要な介入を決定し、メンテナンス予算を管理する状況を再現します。

この演習は、メンテナンスが単に欠陥を特定することだけではないことを反映しています。技術者はデータを解釈し、介入の優先順位を決定し、コストについて議論し、所有者や設備の管理者と修理を調整する必要があります。

若い聴衆のために、研究者たちは「フォトンのダンス」というショーも作成しました。このショーでは、ダンサーの動きが太陽光を電気に変換する過程を説明します。この活動は、技術的なプロセスをよりわかりやすい形で提示するために設計されました。

メンテナンスの重要性はマルタに限ったことではありません。小型設備は、プロジェクトが提示した情報によれば、ヨーロッパ全体の太陽光発電能力の約半分を占めています。多くは住宅や小規模企業の所有地に設置されており、監視や専門的なサービスへのアクセスが限られている可能性があります。

マルタでテストされたツールは、所有者や技術者が異常な生産の減少を早期に特定するのに役立つ可能性があります。これらのツールを他の国で適用することは、コスト、既存の設備との互換性、データの質、アラートを解釈するスタッフの能力に依存します。

このプロジェクトは、マルタで機能するすべてのシステムがヨーロッパのどこでも自動的に耐えられることを示すものではありません。気候条件、設備の種類、故障の原因は地域によって異なり、解決策は使用される環境に対して検証される必要があります。

PROMISEは、EUの研究とイノベーションのホライズンプログラムによって資金提供されました。このプロジェクトは、技術的な研究、実際の設備でのテスト、デジタルツール、太陽光発電セクターのトレーニング活動を統合しました。

デジタルツインは、物理的な設備やシステムの挙動を再現するためにさまざまな分野で使用されています。太陽光発電設備の場合、これにより実際の生産と推定された性能を比較し、天候、影、劣化、故障による影響をシミュレーションすることが可能になります。

予測メンテナンスは、データを使用して問題が発生する可能性がある時期や介入が必要になる時期を推定します。これは、故障後にのみ行われるメンテナンスや、設備の状態に関係なく定期的に行われる点検とは異なります。

太陽エネルギーの拡大は、数十年にわたって監視が必要な設備の数を増加させます。実際の稼働時間と総電力生産量は、コンポーネントの品質、設置、地域の条件、設置後のメンテナンスに依存します。

マルタで蓄積された結果と経験は、今後の研究やトレーニングプログラムの開発に利用できます。公開された資料は、作成されたツールがすでにすべてのヨーロッパ市場で利用可能な商業製品になったことや、コスト削減や寿命の延長がどのように達成されたかを定量化していません。