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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

研究課題

産学が連携した研究開発成果の展開 研究成果展開事業 研究成果最適展開支援プログラム(A-STEP) トライアウト トライアウト

体系的番号 JPMJTM20G6
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJTM20G6

研究代表者

南野 郁夫  宇部工業高等専門学校, 機械工学科, 教授

研究期間 (年度) 2020 – 2021
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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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2020-12-16   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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