研課題
J-GLOBAL ID：202104009148333116
研究課題コード：20345071
PVSの重篤な故障状態を判別する無人診断技術のための故障特性再現CPSモデルの開発
体系的課題番号：JPMJTM20G6
実施期間：2020 - 2021
実施機関 (1件)：
研究代表者：
(
, 機械工学科, 教授 )
DOI：
https://doi.org/10.52926/JPMJTM20G6
研究概要：
太陽光発電システム(PVS)が普及し、火災事例など新たな安全性の問題(重篤故障)が生じている。火災原因の1つのホットスポット(HS)やその原因のバイパスダイオード(BPD)故障は定期点検により検出する手法が既に確立している。しかし、煩雑で、数年に 1 度の低頻度点検による手遅れの可能性の問題がある。そこで、2件の科研費研究により自動診断方法を提案した。しかし、あらゆる環境条件への対応が実用化課題として顕在化した。この技術的課題を解決し、BPD 故障が HS などの火災危険に至る前に、無人で運転継続状態で、常時異常診断が可能な技術のための、故障特性再現CPSモデル(目標:ステップ2、あらゆる条件への対応)を本研究で構築する。
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