熱画像検査とは、稼働中の太陽電池モジュールの表面温度を測定することで、欠陥や発電異常を検出する手法です。 この技術の特徴は、発電を止めることなく、かつ非破壊でモジュールの発電状態を特定できる点にあります。

熱画像検査は、熱画像カメラと可視光カメラを搭載したドローンを使用して実施します。 ドローンは太陽電池モジュール上空を飛行し、熱画像を取得します。 収集されたデータは IRUAV プラットフォーム上で処理され、AIによる熱的欠陥解析とビジュアル化ツールによって検査結果が表示されます。

熱画像検査の頻度は、主に太陽光発電システムの定期的な保守計画に基づきます。 一般的には年に 1 回以上の実施が推奨されていますが、より頻繁な検査を行うことで、潜在的な問題を早期に発見・予防することが可能です。

熱画像検査によって、太陽電池モジュールの内部・外部の開回路および短絡、バイパスダイオードの導通や短絡、セル破損によるホットスポット、遮蔭、汚れ、接続箱の高温などの不具合を検出できます。 プラットフォームでは、これらの不具合を対応方法に基づいて 12 種類に分類しており、参考にすることができます。 テクニカル記事.

熱画像空撮を活用することで、広大なエリアを短時間でスキャンでき、手動点検と比べて最大 90％ の時間を削減できます。 到達が困難な場所でも、ドローンが詳細な熱画像を取得し、包括的な検査を実施できるため、作業員の安全リスクを低減できます。

熱画像空撮により、不良モジュールや低効率エリアを早期に発見でき、迅速な交換・修理が可能になります。 これにより、システムの20年間の稼働期間における発電量を最大化することができます。

データ駆動型 O&M 管理とは、太陽光発電システムの性能と安全性を確保するための検査と、検査データに基づいた O&M 活動を組み合わせたものと簡単に説明できます。 クラウドビジュアルシステム（IRUAV アプリ）には、第三者モジュールによる AI 検査・解析結果と推奨対策が含まれており、保守ログには O&M チームの対応内容が記録されます。 これにより、投資家や管理者は発電に影響を与える要因の改善進捗を追跡でき、保守効率の向上、コスト削減、および太陽光発電システムの投資収益率向上を実現できます。

専門家は主に IEC 62446-3:2017 付録 C に記載されている 結晶シリコン太陽電池モジュールの熱的欠陥分類を参照し、さらに PID（電位誘導劣化） や 可視光画像を考慮して 12種類の熱的欠陥に細分しています。 これらの欠陥は、過去数年間に台湾の太陽光発電システムで実際に検出された事例があります。