下記の記事で製作したデータロガーで記録した出力電力等のデータの分析を行う。
分析対象のデータは下記の通り。日付、時刻、温度、電圧、電流、電力を、午前6時から午後5時まで1秒間隔で記録したデータ（csv形式）である。
・・・・・・
どのような解析を行うかについては、日の出前から日没後までのデータを取得して、10Wや20W以上の出力電力が期待できる時間帯を調べたり、発電量に対する天候の影響を数日間にわたって調べたりするという程度に考えていたが、とりあえず、1日の発電量の計算要領をChatGPT 4oに聞いたところ、その回答の中に、「ピーク時間の解析: 発電量だけでなく、ピーク時間帯の分析も興味深い結果を得られる」という記載があったので、それについて質問してみた。
ピーク時間帯の分析について具体的に教えて
ピーク時間帯の分析では、太陽光発電システムが最も効率的に電力を生産している時間帯を特定することで、運用の最適化や発電パターンの理解に役立てることができます。以下に具体的な手順を示します。
1. ピーク時間帯の定義
「ピーク時間帯」を以下の観点で定義できます：
最大出力の時間帯: 出力電力が最大になる時間帯。
出力が高い時間帯: 出力が特定のしきい値（例: 定格出力の80%以上）を超える時間帯。
持続的に高い出力の時間帯: 高出力が一定時間以上続く期間。
2. ピーク時間帯の分析手順
① データ準備
測定データ: 出力電力（W）を1秒ごと、または1分ごとに測定したデータを準備。
時間情報: データがタイムスタンプ付きで記録されている必要があります（例: 2024-11-23 08:00:00 形式）。
② ピーク値の計算
最大出力とその時間
最大出力値とそのタイムスタンプを特定します。
最大値 P_max
対応する時刻 t_max
Python を使った例：
（Pythonコードは表示省略）
ピーク時間帯の特定
出力が特定の閾値以上である時間帯を抽出します。
例えば、「出力が定格出力の80%以上」である場合：
（Pythonコードは表示省略）
→以降、閾値は50Wとして検討をすすめる。
③ 持続時間の計算
ピーク状態が持続する時間を計算します。
ピーク状態が開始するタイムスタンプと終了するタイムスタンプを特定し、差分を計算します。
例:
（Pythonコードは表示省略）
④ 時間帯別の分析
時間帯ごとのピーク状態を集計します。例えば、午前や午後、時間別のピーク出力を計算するには：
（Pythonコードは表示省略）
3. 可視化
ピーク時間帯を視覚的に確認するために、グラフ化するのが効果的です。
出力電力の時系列グラフ
横軸: 時間
縦軸: 出力電力
ピーク時間帯をハイライト表示
（Pythonコードは表示省略）
時間帯ごとのピーク分布
棒グラフで各時間帯の最大出力を表示。
（Pythonコードは表示省略）
4. 応用例
設備設計: ピーク出力を考慮してバッテリー容量やインバーターのサイズを最適化。
運用計画: ピーク時間帯に合わせてエネルギーの利用計画を調整。
異常検知: ピーク時間帯の出力パターンを基準に、異常や故障の兆候を監視。
5. 注意点
ピーク時間帯は天候や季節によって異なるため、年間データの分析も必要。
測定データに欠損値がある場合、適切に補間処理を行う。
電力量の計算のほかに多数の提案があったので、ChatGPT 4oにやらされている感はあるが、GPTにcsvファイルを丸投げして、これらの処理を行うことにした。
GPTの出力は下記の通り。
以下のタスクを順番に実行します：
1. 1日の発電量計算
2. 最大出力とその時刻の特定
3. 閾値（50W以上）の出力期間抽出
4. 持続的な高出力時間帯の計算
5. 時間帯別分析
1日の発電量は 0.21 kWh です。
最大出力は 60.25 W で、発生時刻は 2024年11月22日 13:35:10 です。
次に、閾値（50W以上）を超える出力期間を抽出します。
・・・・・・
次に、高出力が一定時間以上続く期間の合計持続時間を計算します。
50W以上の高出力が維持された合計持続時間は 12分31秒 です。
最後に、時間帯別のピーク出力分析を行います。
データの視覚化を依頼できますか？
「最大出力電力、最小出力電力、平均出力電力（W）」のグラフで、12時や13時では、最大出力電力は高く出ているのに、平均出力電力は低くなっています。どのような原因が考えられますか
グラフの12時や13時における「最大出力電力が高い一方で、平均出力電力が低い」という現象には、いくつかの原因が考えられます。以下にその要因を説明します：
1. 出力電力のばらつき
原因: 短時間だけ出力がピークに達したが、それ以外の時間帯では出力が低かった可能性があります。
例えば、12時や13時の間に瞬間的に高出力が発生した場合、最大出力は高くなる一方、平均出力は他の時間の低出力値に引き下げられる。
対策: 時間帯ごとの「最小出力」や「出力の分布」を調査し、ばらつきを確認することで、詳細な原因が特定可能です。
2. 一時的な影や遮蔽
原因: 太陽光パネルの一部が建物や樹木の影、または雲の影響を受け、一時的に発電量が低下した可能性があります。
一時的な影による遮蔽は、平均出力を引き下げる大きな要因となります。
対策: この時間帯に特定のパネルが影響を受けている場合、影の要因を特定し、パネルの配置変更や周辺環境の調整を検討します。
3. 天候の変動
原因: 12時や13時に雲が一時的に太陽を遮ることで、短時間の出力低下が発生した可能性があります。
曇りと晴れが混在する「部分的な日照」の場合、瞬間的に高い出力（晴れの時間帯）と低い出力（曇りの時間帯）が混在します。
対策: 天候データと発電量データを照らし合わせ、雲の影響を分析します。
4. 太陽光パネルの性能ばらつき
原因: パネルの一部が故障している、もしくは異常が発生している可能性があります。
一部のパネルがピーク性能を発揮する一方で、他のパネルが不調の場合、最大出力と平均出力に差が生じます。
対策: 各パネルの個別モニタリングデータを分析し、異常があるパネルを特定して修理・交換を行います。
5. インバータの動作異常
原因: 高負荷時にインバータの効率が低下し、一部の発電量が変換ロスとして失われている可能性があります。
特に、急激な出力変化がある場合、インバータが追従できず、平均出力が低下します。
対策: インバータの性能や負荷耐性を確認し、必要に応じて適切な容量のインバータにアップグレードします。
6. 短期間の発電中断
原因: この時間帯に短時間の電力供給中断（例えば、メンテナンスや一時的なシステム停止）が発生した可能性があります。
短期間の停止は平均値を低下させる大きな要因です。
対策: 発電システムのログデータを確認し、この時間帯に異常や停止があったかを調査します。
まとめ
最大出力が高く、平均出力が低い要因は、次のような複合的な影響が考えられます：
瞬間的な高出力と低出力のばらつき。
一時的な影や天候の影響。
システムやパネルの一部に異常がある可能性。
これらを確認するには、以下のデータ分析が役立ちます：
時刻ごとの出力分布データ: ばらつきの有無を確認。
影や天候データ: この時間帯の天候や環境条件の確認。
システムログ: パネルやインバータに異常がないかを調査。
詳しいグラフ解釈や洞察を提供できますか？
1. 時間帯別の最大・最小・平均出力の比較
解釈:
最大出力は午後13時にピーク (60.25W) を迎えており、日中の他の時間帯も比較的高い出力を維持しています。
最小出力は日中でも負の値が見られることから、データ収集時に出力がゼロやマイナスになる異常値が含まれている可能性があります。
平均出力は、午前8時から午後14時にかけて顕著に高く、エネルギー生成の効率が高い時間帯が特定できます。
洞察:
発電効率を最大化するため、システムの点検や異常値の原因を特定し、早朝・夕方の発電ロスを抑える方法を検討すると良いでしょう。
2. 時間帯別総発電量 (kWh) の棒グラフ
解釈:
午前8時から午後14時にかけて総発電量が多く、特に午前9時と午後14時が高い発電量を示しています。
早朝（6時～7時）および夕方以降（15時～）はほぼ発電がないか、非常に低い状態です。
洞察:
午前8時から午後14時が主要な発電時間であるため、この時間帯にシステムを集中運用することで効率的なエネルギー管理が可能です。
3. 時間帯別出力分布 (散布図)
解釈:
出力値の分布は日中（8時～14時）に集中しており、高出力（50W以上）もこの時間帯に確認できます。
早朝や夕方には散発的な出力や異常値が多いことが見られます。
洞察:
出力値の分布を分析することで、パネルやインバータの性能や環境条件（天候・影）に影響されやすい時間帯が特定できます。
4. エネルギー割合 (パイチャート)
解釈:
午前8時から午後14時が総発電量の大部分を占めており、これらの時間帯が1日の発電の中心となっていることがわかります。
午前7時、午後15時以降はエネルギー貢献度が非常に低いです。
洞察:
この時間帯のデータを基に、発電効率が低い時間を抑える対策を立てることで、1日全体の発電量を向上させることが可能です。
5. 時間帯別のヒートマップ
解釈:
各時間帯の「最大出力」「平均出力」「総発電量」を一目で比較できます。
高出力の時間帯は8時～14時に集中しており、その他の時間帯は出力が低いことが視覚的に分かります。
洞察:
日中のピーク時間帯をターゲットにしたシステムの最適化が重要です。また、異常値の発生時間帯をヒートマップで簡単に特定することもできます。
全体の洞察
発電量は午前8時から午後14時に集中しており、この時間帯を中心にシステムの運用・保守を強化するべきです。
一部の異常値や負の出力値は、機器の異常やデータ記録の問題が考えられるため、詳細な調査が必要です。
朝晩の低発電量を改善する方法（例えば、追加のパネル設置や効率的なシステム構成）を検討すると、発電量のさらなる向上が期待できます。
「環境条件（天候・影）に影響されやすい時間帯」には、どのようなことが起こっている可能性がありますか
「環境条件（天候・影）に影響されやすい時間帯」には、以下のような状況や現象が発生している可能性があります。それぞれの要因を分析することで、発電量の改善や異常の早期発見が可能です。
1. 天候の影響
曇りや雨:
太陽光パネルの発電効率は、直射日光がないと低下します。
特に雲の動きによって、短時間で急激に出力が上下することがあります（これを「シャドーイング効果」といいます）。
例: 9時～14時のピーク時間帯に、出力が急激に低下するパターンが頻繁に現れる場合、天候が変動している可能性が高いです。
霧や湿気:
朝早い時間帯（6時～8時）や夕方（16時以降）に湿度が高いと、パネル表面に結露が発生し、一時的に発電効率が下がる場合があります。
2. 影（遮蔽）の影響
樹木や建物の影:
パネルの設置位置によっては、周辺の樹木や建物の影が特定の時間帯にかかることがあります。
例: 早朝や夕方に特定のパネルだけ出力が低下している場合、影の影響を受けている可能性があります。
自己影:
パネルの設置角度や配置が最適でない場合、隣接するパネルが影を落とし、発電効率が低下することがあります。
3. 汚れや積雪の影響
パネル表面の汚れ:
パネルが汚れていると、特に太陽光が弱い時間帯（早朝・夕方）に出力が顕著に低下します。
汚れの影響は部分的に現れることが多く、影響を受けたパネルのみが低い出力を示します。
積雪:
冬季には雪が積もることで、発電がほぼ停止する場合があります。特に朝一番で出力が低い場合、積雪が原因である可能性があります。
4. 温度の影響
過熱による効率低下: 昼間の気温が高い場合、パネルの温度も上昇し、発電効率が低下します。
出力が一定以上に上がらず、徐々に低下する場合は、温度管理の問題が考えられます。
5. 電気システムの影響
インバータの動作異常:
影や天候が急激に変化する場合、インバータ（直流から交流への変換装置）が正しく動作しないことがあります。
特に特定の時間帯だけ出力が「0」や負の値を示す場合、インバータの設定や故障の可能性があります。
部分的なパネルの故障:
1つのパネルが故障すると、その影響が周囲のパネルに波及し、発電量が低下します。
対策
環境モニタリング:
天候データと発電量を突き合わせることで、特定の時間帯に何が影響しているのかを分析できます。
例: 風速や雲量のデータを活用してシャドーイング効果を特定。
パネル設置環境の改善:
樹木の伐採、建物の影響を考慮した再配置、適切な傾斜角度の設定など。
定期的なメンテナンス:
パネル表面の清掃やインバータの点検を定期的に行うことで、問題を未然に防ぐ。
高効率システムの導入:
シャドーイングに強い「マイクロインバータ」や「最適化装置」を導入することで、影響を最小化可能。
データ解析による診断:
過去データを分析し、特定の時間帯に起きやすい異常を特定・予測する。
・発電量が期待できる時間帯が特定できた。
・日中に出力電圧が低下している要因として、建物の影がソーラーパネルの一部にかかっている可能性があるが、数日のデータを確認し、同様の傾向があるかも確認して判断する。
・時間帯別発電量を確認し、特に発電量が低い時間帯のソーラーパネルの表面状態を確認することにより、効率的に発電量改善を進めることができる。
→後日、12時ごろにソーラーパネルの表面状態を確認したところ、ソーラーパネル下部に建物の影がかかっていることが分かり、出力電圧低下の主要因が分かった。
・分析した日の発電量は0.21 kWhだったので、実際のケースを想定し、パネルの増設をすべきかをChatGPTに相談する。
パネルの増設をすべきかについて、簡単なケースで検討する。
下記の前提条件では、湯沸かし、スマホ2台の満充電、LED照明の夜間使用が、いつまでできますか
＜前提条件＞
・ポータブル電源にはもともと800Whの電力が蓄電されている。
・毎日、今回分析した日の出力電力が得られポータブル電源に蓄電される。蓄電効率は70％とする。
・発電効率の高い時間帯は午前8時から午後2時とする。
・午前8時、午後1時、午後7時に水温27度（摂氏）の水600ccを沸騰させる。
・毎晩、2台のスマホを満充電する。
・夜間はLED照明を使用する。
この条件での計算を行い、湯沸かし・スマホの充電・LED照明の使用がいつまで持続できるかを求めます。
1. 各消費電力の計算
湯沸かしに必要なエネルギー:
1回の湯沸かしに必要なエネルギーは約 51.02 Wh（前回の計算と同じ）。
1日3回沸かすための総消費量: 51.02×3=153.06Wh
スマホ2台の充電:
1台のスマホの満充電に必要なエネルギーを 10Wh と仮定。
2台分の総消費量: 10×2=20Wh
LED照明の使用:
消費電力を 10W、夜間使用時間を 6時間 と仮定。
1日あたりの消費量: 10×6=60Wh
1日の総消費量:
湯沸かし、スマホ充電、LED照明の合計: 153.06+20+60=233.06Wh
2. 蓄電エネルギー
1日あたりの発電量:
前回の計算によると、午前8時～午後2時の発電量は 207Wh。
蓄電効率70%を考慮した実質蓄電量: 207×0.7=144.9Wh
エネルギー収支:
1日あたりのエネルギー減少量: 233.06−144.9=88.16Wh
何日持つか:
初期蓄電量 800Wh を 1日あたりの減少量で割ることで、持続可能な日数を計算:
持続日数=800/88.16
この条件下では、湯沸かし、スマホ2台の満充電、LED照明の夜間使用を合わせて 約8日間 続けることが可能です。
9日目の途中で蓄電エネルギーが枯渇し、これ以上の使用が難しくなると予測されます。
下記の前提条件では、湯沸かし、スマホ2台の満充電、LED照明の夜間使用が、いつまでできますか
＜前提条件＞
・ポータブル電源にはもともと800Whの電力が蓄電されている。
・毎日、今回分析した日の出力電力が得られポータブル電源に蓄電される。蓄電効率は70％とする。
・発電効率の高い時間帯は午前8時から午後2時とする。
・午前8時、午後1時、午後7時に水温27度（摂氏）の水600ccを沸騰させる。
・毎晩、2台のスマホを満充電する。
・夜間はLED照明を使用する。
・1週間のうち晴天が3日間、雨の日が4日間で、雨の日は発電できないとする。
（大阪の11月の平均晴天率を考慮した場合の1週間の晴天期待日数は3日）
計算の前提条件
1. 各日の消費エネルギー
湯沸かし:
1回の湯沸かしに必要なエネルギー：約 51.02 Wh。
1日3回の場合： 51.02×3=153.06Wh
スマホ2台の充電:
1台のスマホを満充電するのに必要なエネルギー： 10 Wh。
2台分： 10×2=20Wh
LED照明:
消費電力： 10 W。
使用時間： 6時間。
1日あたり： 10×6=60Wh
1日あたりの総消費量：
153.06+20+60=233.06Wh
2. 晴天時の1日あたりの発電量
午前8時～午後2時（発電効率の高い時間帯）の発電量は 207 Wh。
蓄電効率70%を考慮すると： 207×0.7144.9Wh
3. 雨天時の発電量
雨天時は発電が 0 Wh と仮定。
1週間のエネルギー収支
1. 晴天3日間の発電量
144.9×3=434.7Wh
2. 雨天4日間の発電量
0 Wh
3. 1週間の発電量
434.7Wh
4. 初期蓄電量
ポータブル電源には 800 Wh のエネルギーが蓄電されている。
5. 1週間の消費量
233.06×7=1631.42Wh
6. 総エネルギー量と不足分
利用可能な総エネルギー： 800+434.7=1234.7Wh
不足分： 1631.42−1234.7=396.72Wh
シミュレーション
不足分を考慮して、持続可能な日数を計算します。
この条件下では、湯沸かし、スマホ2台の満充電、LED照明の夜間使用を合わせて 6日間 持続可能です。
7日目の途中でポータブル電源のエネルギーが枯渇し、これ以上の使用が難しくなります。この結果を基に、対策を検討する場合は、以下が有効です：
蓄電容量の拡張:
ポータブル電源の容量を増やすことで、持続可能期間を延ばせます。（初期蓄電量を増やすということ）
消費エネルギーの削減:
例: LEDの使用時間を短縮する、湯沸かしの回数を減らす。
補助発電の導入:
雨天時の発電量を補うための追加のソーラーパネルや、他の電源オプションを検討。
湯沸かしの時間、スマホ充電が夜間であること、LED照明の使用が夜間であることを伝えたのに、それらの電力消費の時間を考慮した検討を行ってくれない。もっと詳細な指示が必要なのかもしれないし、o1-previewやo1-miniでないと正確に回答できないのかもしれない。
次に、電力消費の条件は同じで、ソーラーパネルを１枚増設した場合の検討を行う。
ソーラーパネルが２枚の場合、ポータブル電源は、何Whのものが必要ですか
ソーラーパネルを2枚使用した場合に、ポータブル電源の必要容量（Wh）を計算するため、1週間の消費エネルギーと発電量を比較し、必要な蓄電量を求めます。
前提条件
1週間の消費エネルギー:
1日あたりの総消費量： 233.06Wh/日
1週間（7日間）の消費量： 233.06×7=1631.42Wh
1週間の発電エネルギー:
ソーラーパネル2枚分（増設後）の晴天日発電量： 207×2×0.7=289.8Wh/日（晴天）
晴天3日間の発電量： 289.8×3=869.4Wh
雨天4日間の発電量（ゼロと仮定）： 0Wh
1週間の総発電量： 869.4Wh
必要な蓄電量の計算:
消費量と発電量の差を蓄電池で補う必要があります：
必要な蓄電容量=1631.42−869.4=762.02Wh
ソーラーパネルを2枚使用した場合、ポータブル電源の必要容量は 762.02Wh です。
解釈
これは、1週間の間に発生するエネルギー不足分を補うために必要な蓄電容量を示しています。
初期状態で800Whの蓄電池がある場合、現状でほぼ十分であることが分かります。ただし、より安全に運用するためには、900Wh以上 のポータブル電源が推奨されます。
（ChatGPTが提案した追加質問）
増設したパネルの効果を分析してください
増設効果の要約:
1. 発電量が 倍増 し、エネルギー不足が大幅に緩和。
2. 必要バッテリー容量が約31%削減。
3. 電力供給可能性が向上し、ほぼ確実にすべての機器を稼働可能。
推奨:
ソーラーパネルを1枚増設することで、費用対効果が非常に高く、システム全体の安定性が向上します。
必要に応じて3枚目の増設や、雨天時用の補助電源の導入を検討することも有効です。
結論
ソーラーパネルを1枚増設しても、下記の前提条件で、最初に雨の日が4日続いた場合を考えると、発電を開始する前に電力が枯渇するので、ポータブル電源も増設し、初期の蓄電量を増やしておく必要がある。
＜前提条件＞
・ソーラーパネルを１枚増設する。
・ポータブル電源にはもともと800Whの電力が蓄電されている。
・毎日、今回分析した日の出力電力が得られポータブル電源に蓄電される。蓄電効率は70％とする。
・発電効率の高い時間帯は午前8時から午後2時とする。
・午前8時、午後1時、午後7時に水温27度（摂氏）の水600ccを沸騰させる。
・毎晩、2台のスマホを満充電する。
・夜間はLED照明2台を使用する。
・1週間のうち晴天が3日間、雨の日が4日間で、雨の日は発電できないとする。
（大阪の11月の平均晴天率を考慮した場合の1週間の晴天期待日数は3日）