太陽光発電のための人工衛星データを用いた日射量推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE22139,PSE22147

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日: 2022/08/21

タイトル(英語): Estimation of solar irradiance on ground measurement by using satellite data for photovoltaic power generation

著者名: 飛島 遼太(明治大学),浦野 昌一(明治大学)

著者名(英語): Ryota Tobishima(Meiji University),Shoichi Urano(Meiji University)

キーワード: 日射量推定|衛星データ|太陽光発電|機械学習|solar radiation estimation|satellite data|solar power|machine learning

要約(日本語): 太陽光発電の電力量予測のために、日射量の計測データが使用されている。_x000D_ 地上での計測は精度が高いが、測定場所が限られてしまうという問題がある。_x000D_ 一方、気象衛星による計測データは地球上のあらゆる地点の計測が可能であるが、精度が十分ではない。_x000D_ そこで、地上計測データと衛星データの2つの関係性を機械学習を用いてモデル化し、_x000D_ 衛星データを用いて地上における日射量の推定を行うことを目的とし、推定精度向上を目指す。_x000D_

要約(英語): Solar irradiance measurement data is used to predict photovoltaic power generation. Ground measurement is highly accurate, but there is a problem that the measurement location is limited. On the other hand, satellite measurement is available for anywhere on the earth, but the accuracy is not sufficient. Therefore, we modeled the relationship between ground measurement data and satellite measurement data using machine learning. The purpose is to estimate the solar irradiance on ground measurement data using satellite measurement data, and aim to improve the estimation accuracy._x000D_

本誌: 2022年8月24日-2022年8月25日電力技術/電力系統技術合同研究会-2

本誌掲載ページ: 49-54 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,036 Kバイト