太陽熱システム（STS）は、低炭素熱生成の有望な手段であり、適切に運転されることでコストと炭素排出量を最小限に抑えられます。しかし、設置やメンテナンスの不備、操作のミスにより故障が発生し、効率が大きく低下することがあります。小規模なシステムでは個別監視が経済的に非現実的なため、自動監視と故障検出が求められます。本研究では、確率的再構成に基づく異常検出フレームワークを提案し、実世界の複雑性を持つPaSTSデータセットを用いて評価しました。実験により、再構成ベースの手法はSTSの故障を効果的に検出し、また新たなシステムへの一般化も可能であることが示されました。さらに、モデルは単純なものや複雑な深層学習モデルと比較しても優れた性能を示し、故障検出の精度向上には異方性不確実性の推定が重要であることが強調されました。