日本は世界で2番目の運用中の太陽光発電システムの導入容量を誇る国です。日本の太陽光発電市場は、国内のアセットマネージャーと国外のサービスプロバイダーが協力関係を築くための土壌そしてチャンスが多くあります。

弊社が開催する日本で唯一O&M・アセットマネジメントのテーマに焦点を当てた「ソーラーアセットマネジメントアジア」のカンファレンスは、すべてのステークホルダーが一挙に集まることのできる場所と、長期にわたり実りある関係を構築するための適切な環境とツールを提供することに力を入れています。

今回ご紹介する記事では、弊社のカンファレンスをきっかけにパートナとなった国内のリードアセットオーナーであるオリックス社と、ベルギー企業のSitemar社のストーリー、そして太陽光発電資産の運用および管理方法に革命を起こす重要なトピックの1つである「デジタル化」によって実現できる、よりよい第三者構造についてハイライトします。

オリックスの野心的かつ長期的な使命の1つとして、国内の太陽光O&Mをリードする企業になることがあります。その前提条件として、「契約」、「ソフトウェア」、「人材&マネジメント」の3つの柱が重要になります。

オリックス・リニューアブルエナジー・マネジメントの最高戦略責任者である百合田和久氏によれば、同社は現在、使命の実現に向けて大きく前進しているとのことです。

しかしこの取り組みを妨げる課題があり、その課題の1つとして、「高品質の監視ソフトウェアがない」ことが挙げられます。百合田氏によれば、この課題があったからこそSitemark社のソリューションに出会い、次に述べる3つの「機能」を強化する手助けになると述べています:

IPPの視点(ディシジョン・メイキング):運用アセットに対するより良い見識を得ることで、より高い利益をもたらし、資産を売却する際の清算プロセスを促進します。

アセットマネジメントの観点(プランニング):アセットマネージャーが現在の顧客および将来の購買見込み客に対する説明責任を果たすことを可能にします。

O&Mの観点(インプリメンテーション):安全性に関するより良い生産データとナビゲーションを提供します。

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定期点検を実施することは、太陽光発電所の長期的な収益性を確保するための適切な(予防的)メンテナンスとして、極めて重要な項目です。また、航空検査は既存するすべての異常と、それに対応する原因の概要を提供することで、クライアントが保有する発電所で何が起こっているのかをよりよく理解するのに役立ちます。

当然のことながら、発電所の規模が大きくなればなるほど、パフォーマンスを妨げる問題を特定することはより困難になります。しかしこれこそ、「検査」が「機械学習アルゴリズム」の恩恵を受けることができる場になります。機械学習アルゴリズムにより、ますべてのパネルを検証し、それらが正常かどうかを確認します。そして航空検査によって太陽光発電所全体を定期的に検査することが可能になるだけでなく、検査の精度を向上させることが可能になります。

ケーススタディ

Sitemark社によって行われた、ドローンによる発電所の検査によって実際に発見された問題の一例を確認してみましょう。このケースでは、特定のパネルで著しい発電量の減少を示すデータが表示されました。その解決策として、ソフトウェアはモジュールの清掃、草刈り(雑草管理)などをはじめとした、適切なO&Mアクションを推奨しました。

推奨の通りに行動した結果、問題のあったエリアのパフォーマンス率が8-10%向上しました。

(下記表を参照:A01のエリアは78.5%→88.8%に、A02のエリアは80.6%から89.0%に向上)

これにより、1か月以内に年間63,000ドルの収益改善が見込めます。

 
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検査前、検査、そして検査後の3つのフェーズにおいて Sitemark社のソリューションを利用したことでオリックスが学んだ教訓は以下の通りです:

  • 検査前の段階:オリックスの経験上、ドローン検査を行う前に取るべき最適な準備の手段は「草刈り」、「パネルの清掃」そして「目視で確認できる破損パネルの修理」です。上で述べた行動を事前にとることは、検査の質、そしてそれ故に生成されるデータの質を高める手助けになります。オリックスの保有するある発電所においては、異常の原因の大部分が雑草によるものであることがわかったという例もあります。

  • 検査の段階:「メンテナンスサイトの徹底的な検査」という、初歩的なものですが、これはしばしば軽視される傾向があります。ドローンの飛行中にキャプチャされるデータの品質を保証することは必ずしも容易ではありません。 これは、取得する必要のあるデータが大量にあるからです。たとえば、正確な地形モデルを使用して、一貫した正しい飛行経路を計算し、正しい設定を使用しながら航空写真が一定の高度で撮影されるようにすることが非常に重要になります。

  • 検査後の段階:適切な方法でアクション可能な実装計画を立て、生成されたデータを分析する必要があります。AIテクノロジーは、すべての異常を自動的に検出して分類するという複雑なタスクを可能にします。Sitemarkのソフトウェアは、これまでに処理したすべてのデータの組み合わせに基づく、強力なAI搭載テクノロジーを採用しています。時間が経過するにつれ、世界中の発電サイトで検出される異常のデータが増えれば増えるほど、精度が向上していきます。

「草刈り」、「パネルの清掃」、「検査後のフォローアップメンテナンス」、これらのフェーズをしっかりと行い「シンクロ」させることが、顧客がソフトウェアを最大限に活用し、資産の価値を最大化するのに真に役立ちます。」
— Sitemark社CEO:Vishal Punamiya

異なる市場の、様々なプレイヤーからは非常に貴重かつ、知る必要のあるベストプラクティスを学ぶことができます。日本の太陽光発電市場の明るい未来への移行を加速させるためには、国内外の企業の関係の透明性、そして献身的な努力が不可欠です。

今年で第5回目の開催となる「ソーラーアセットマネジメントアジア」のカンファレンスに参加し、ソーラームーブメントの中心に立ち、次のビジネスパートナーに出会いましょう。

オリックスについて

日本を代表する太陽光アセットオーナー企業であるオリックス株式会社は、常に新しいビジネスチャンスを追求し、国内外で多角的かつ革新的な製品・金融サービスを提供する企業です。

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Sitemark(サイトマーク)について

2016年に設立されたSitemark(サイトマーク)はベルギーを本社に構える企業です。資産の最適化に意欲のある顧客にビジネスを変革しうる結果を提供する一方、ドローンベースによる検査を簡素化しつつ、信頼性があり一貫性のある方法で大規模に展開できるようにしています。

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