全天空画像と推定日射量を用いたCNNに基づく日射量予測法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE23064,PSE23070,SPC23120

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/【D】産業応用部門 半導体電力変換合同研究会

発行日: 2023/03/03

タイトル(英語): Prediction Method for Solar Irradiance Based on CNN Using All-Sky Image and Estimated Solar Irradiance

著者名: 兼信 みのり(岡山大学),髙橋 明子(岡山大学),伊藤 雅一(福井大学)

著者名(英語): Minori Kanenobu(Okayama University),Akiko Takahashi(Okayama University),Masakazu Ito(University of Fukui)

キーワード: 太陽光発電|全天空画像|日射量|予測|畳み込みニューラルネットワーク|photovoltaic generation|all-sky image|solar irradiance|prediction|convolutional neural network

要約(日本語): 本稿では，推定日射量を用いた日射量予測法を提案する．従来の，全天空画像を用いた畳み込みニューラルネットワークによる日射量予測法では，入力に実測日射量を用いる．そのため，運用時に日射計を継続的に設置する必要がある．提案手法は，事前に推定と予測のモデルを作成し，運用時は推定日射量を用いることで日射計が不要となる．従来の実測日射量を用いた手法と，提案の推定日射量を用いた手法の予測精度を比較し，評価する．

要約(英語): This paper proposes a prediction method for solar irradiance using estimated solar irradiance. This proposed method does not require a pyranometer during operation. In the previous study, a pyranometer is required during operation to input all-sky images and measured solar irradiance to the CNN. Compare and evaluate the prediction accuracy between using measured and estimated solar irradiance into the CNN.

本誌: 2023年3月6日-2023年3月7日電力技術/電力系統技術/半導体電力変換合同研究会-3

本誌掲載ページ: 95-100 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,093 Kバイト