본 발명 은 태양광 및 건물 일체 형 ( BIPV ) 발전 장치 의 상태 등 을 진단 하 는 장치 에 관한 것 으로 , 보다 구체 적 으로 는 특정 태양광 발전 장치 의 산출 된 발전량 예측 치 대비 실제 발전량 비교 를 통한 상태 진단 이 아닌 , 머신 러닝 ( Machine learning ) 등 을 통해 과거 동일 기간 의 발전량 추세 분석 을 통한 그룹 화 된 태양광 발전 장치 들 내 에서 발전량 차이 를 비교 하 여 특정 태양광 발전 장치 의 상태 를 진단 하 며 , 이때 태양광 발전 장치 들 로부터 수집 된 발전량 정보 들 에 대해 각 태양광 발전 장치 의 고장 이력 , 유지 보수 이력 과 같 은 정보 를 토대 로 수집 된 정보 를 가공 함 은 물론 , 각 태양광 발전 장치 들 이 위치 하 는 지역 기상 정보 , 환경 정보 와 같 은 정보 를 통해 발전량 추세 에 대한 오류 정보 를 최소 화 함 으로써 정밀 한 그룹 화 가 가능 하 고 이 를 통해 상태 진단 의 정확 성 을 높인 발전량 추세 분석 을 통한 태양광 발전 진단 장치 에 관한 것 이 다 .