AIバックトラッキング機能付き単軸追尾式トラッキングシステム

製品概要

従来のバックトラッキングアルゴリズムは、太陽の位置とアレイの寸法に関する幾何学的モデルを用いて、隣接列間の日影を防ぐための列角度を算出します。この手法は、完全に平坦な地形で均一な列配置が実現できる場合には有効ですが、実際のプロジェクト現場では、微細な地形変化、基礎設置時の公差による不均一な列間隔、および幾何学的モデルでは考慮できない拡散光条件などが存在します。

AI搭載バックトラッキング単軸追尾システムでは、幾何学的モデルの代わりに、リアルタイムのストリング単位の電気出力データに基づいて列角度を継続的に最適化する機械学習制御器を採用しています。日影が「発生すると予測される位置」を計算するのではなく、AIが実際に「日影が発生している位置」を検出し、それに応じて角度を調整します。

仕組みについて

各列のDCストリング電流は、コンバイナボックスレベルで監視されます（追加のセンサーは不要です。これらのデータは既に発電所のSCADAシステム内に存在しています）

バックトラッキング期間（早朝および夕方）中、AIコントローラーが各列の角度を微調整します。

ある列の電流値が隣接する列と比較して低下した場合（日陰を示す）は、コントローラーがその特定の列のみを調整し、すべての列を一様に調整することはありません。

時を経るにつれ、機械学習（ML）モデルが現場固有の日陰パターンを学習し、時刻・日付・気象条件に応じて最適な角度を予測できるようになります。これにより、能動的な微調整の必要性が低減されます。

実測された効果：幾何学的バックトラッキングと比較して、日陰による発電損失が最大90％削減され、標準的な幾何学的バックトラッキング方式トラッカーと比べて年間発電量が約2～4％増加しました。これは、コントローラーのファームウェアアップグレードのみで実現したものであり、追加のハードウェアコストは一切かかりません。

技術仕様

用途

地形が起伏に富んだサイトや微細な地形変化があるサイト

高密度の追尾式設置（GCR 0.45）

発電量を1％向上させることで、PPA収入に大きな影響が出るプロジェクト

既設の追尾式設置設備への後付け対応可能（コントローラーのファームウェア更新のみ）

よくあるご質問

Q．AIコントローラーはインターネット接続を必要としますか？

いいえ。機械学習（ML）モデルは、発電所の制御室に設置されたエッジコントローラー上で動作します。初期のモデル学習には、現地での2～4週間分の運用データを用いて、そのサイト特有の日影パターンを学習します。学習完了後は、モデルはローカルで動作します。クラウドとの定期的な接続は、リモートによるファームウェア更新やパフォーマンスベンチマークのためのオプション機能です。

Q．既設の追尾式設置設備に後付けできますか？

はい。既存の追尾式設備のハードウェア（スルー駆動装置、トルクチューブ、基礎）が機械的に健全である場合、後付けが可能です。アップグレードはコントローラーのファームウェア交換と、発電所SCADAからストリング単位の電流データを供給する設定のみで、機械的な改造は一切不要です。

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