太陽光発電の信頼性におけるJMP®の応用 太陽光発電の信頼性におけるJMP®の応用
DC Jordan、PhD、シニア信頼性エンジニア - 国立再生可能エネルギー研究所
Chris Gotwalt博士、統計研究開発ディレクター
経時的に電力供給を正確に予測する能力は、太陽光発電（ＰＶ）産業の成長にとって極めて重要である。2つの大きなコスト要因は、太陽光が電力に変換される効率と、この関係が時間とともにどのように発展するかです。劣化率とも呼ばれる、時間の経過に伴う電力低下の正確な知識は、すべての利害関係者、つまり公益事業会社、インテグレータ、投資家、および科学者にとって不可欠です。屋外試験は、さまざまな気候におけるさまざまな技術の劣化率を定量化する上で重要な役割を果たします。しかしながら、季節的な変化のために、合理的に正確な分解速度を得るためには伝統的に数回の完全なサイクル（典型的には３から５年）を完了する必要がある。急速に発展している業界では、このような長い期間はしばしば受け入れられないものです。自己回帰積分移動平均（ARIMA）モデリングなどの高度な時系列モデリングは、必要な期間を短縮するために利用でき、一部の非線形モデリングに匹敵します。さらに、気候による重要な技術動向を明らかにするためにJMP 9マップ機能がどのように使用されたかを示します。
実験計画
