フランス国立太陽エネルギー研究所（INES）の子会社であるHeliocity社は、屋上太陽光発電システムの遠隔診断評価のための一連のアルゴリズムを開発した。
HeliocityのCEOは、「10年前から、当社は太陽光発電設備と建物を組み合わせる方法を模索してきました。」と述べている。Heliocityの特許取得済みアルゴリズムは、建物、ソーラーシステム、環境のマルチフィジックスフィールドおよびマルチスケールモデリングと、データモニタリングに適した洗練されたデータ分析手法を組み合わせている。同社によれば、約30のソーラーパーク管理会社がこのシステムを導入しており、その中にはフランスのトップ10パーク管理会社のほとんどが含まれている。
このアルゴリズムは、PVシステムの予想出力と実際の出力を比較し、シェーディング、ファウリング、不適切なレイアウトなど、性能の低い問題を検出するとともに、改善策を提案します。
Heliocityのアルゴリズムは、自動化されたアドホックゲートウェイを通じて利用可能な既存データを活用し、48時間以内にPVシステムの完全な評価を実行します。
同社のCEOは「当社のアルゴリズムは、PVシステムのオペレーターやオーナーにパフォーマンスの概要を提供します。最も重要なのは、PVシステムを最適に稼働させるために何をすべきか、例えばソーラーパネルの清掃や交換のタイミングを教えてくれることである」と語っている。
遠隔データ収集によって現地訪問の必要はなくなるが、実際にアルゴリズムを適用するには、電圧、電流、温度、風、日射プローブなどのモニタリングデータによって補完された、デジタルツインを作成するための約15の変数に関する記述情報が必要となる。
このAIアルゴリズムは35kW以上のPVシステムを対象としており、顧客はオンライン・プラットフォームを通じてPVシステムの詳細なモニタリングと分析にアクセスできる。
（文・編集 小山紅葉）
