大規模な太陽光発電（PV）システムの運用において、インバーターの故障と修理は発電効率に大きな影響を与える重要な課題です。本研究は、数多くのインバーターから構成される大規模フリートの修理ロジスティクスを効率的に管理するため、確率的モデリングと事象駆動型シミュレーション技術を組み合わせたアプローチを提案しています。 太陽光発電施設では、複数のインバーターが並行して動作しており、各機器の故障時期や修理期間には確実性がありません。従来の決定論的なモデルでは、こうした不確実性を十分に反映できず、実際の運用ギャップが生じていました。本研究で開発された確率的モデルは、インバーターの故障率、修理時間、部品の供給チェーン遅延など、複数の不確実要因を同時に考慮しながら、より現実的なシナリオをシミュレーションできます。 事象駆動型シミュレーションは、各インバーターの故障、修理開始、修理完了といった個別の事象をタイムスケール上で追跡し、それらが全体システムのパフォーマンスに与える影響を動的に評価する手法です。このアプローチにより、修理チームの配置最適化、予備部品の在庫管理、修理優先度の決定など、実務的なロジスティクス課題に対する定量的な意思決定支援が可能になります。 本研究の成果は、太陽光発電事業者にとって運用コスト削減と発電可用性の向上に直結する実用的価値を持つものであり、再生可能エネルギーの安定供給を実現するための重要な技術基盤となります。