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分布を測定することで、欠陥や発電異常を検出する検査手法です。 本手法の特長は、発電を停止することなく、非破壊でモジュールの発電状態を把握できる点にあります。

熱画像検査は、熱画像カメラおよび可視光カメラを搭載したドローンを用いて実施します。 ドローンは太陽電池モジュールの上空を飛行し、モジュール全体の熱画像データを取得します。 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可視化ツールを通じて、検査結果として分かりやすく表示されます。

熱画像検査の実施頻度は、太陽光発電システムの定期的な保守計画に基づいて決定されます。 一般的には年1回以上の実施が推奨されていますが、検査頻度を高めることで、潜在的な不具合を早期に発見し、トラブルの未然防止につなげることが可能です。

熱画像検査により、太陽電池モジュールにおける以下のようなさまざまな不具合を検出することが可能です。 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不良や短絡、セル破損によるホットスポット、遮蔭や汚れ、接続箱の異常発熱などが含まれます。 IRUAV 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、点検結果の理解や保守対応の検討に役立てることができます。 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効率的にスキャンすることが可能となり、従来の手動点検と比べて最大90％の作業時間削減が期待できます。 また、到達が困難な場所においても、ドローンが高精細な熱画像データを取得し、包括的な検査を実施できるため、作業員の安全リスクの低減にも大きく貢献します。

熱画像空撮により、不良モジュールや発電効率の低下したエリアを早期に特定でき、迅速な交換・修理対応が可能となります。 これにより、システムの想定稼働期間（約20年間）を通じて、発電量の最大化に貢献します。

データ駆動型 O&M 管理とは、太陽光発電システムの性能および安全性を確保するための検査と、検査データに基づく O&M 活動を組み合わせた運用手法です。 クラウドビジュアルシステム （IRUAV アプリ） には、第三者基準に基づく AI 検査・解析結果および推奨対策が表示され、あわせて O&M チームによる対応内容が保守ログとして記録されます。 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状況を継続的に把握することができ、保守業務の効率化、コスト削減、さらには太陽光発電システムの投資収益率（ROI）の向上につなげることが可能です。

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ています。 これに PID（電位誘導劣化） や 可視光画像による情報を加味し、12種類の熱的欠陥へと詳細に分類しています。 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において実際に検出された事例に基づくものであり、実運用に即した分類体系となっています。