中高層建物群環境における全天画像を用いた多層ニューラルネットワークによる日射量推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE24083,PSE24083

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: 2024/09/16

タイトル(英語): Estimation of solar radiation using multilayer neural network with all-sky images in an environment of mid-to-high-rise buildings

著者名: 高井 理登(茨城大学),内田 晃介(茨城大学)

著者名(英語): Michito Takai(Ibaraki Univercity),Kosuke Uchida(Ibaraki Univercity)

キーワード: 日射量推定|全天画像|ニューラルネットワーク|太陽光発電システム|Estimation of solar radiation|All-sky image|Neural network|Photovoltanic power system

要約(日本語): 日射量は太陽光発電出力の把握や植物の生育環境の向上など様々な分野で重要な情報である。近年全天画像を用いた日射量推定手法が提案されているが、多くは開けた土地での観測に限られている。しかし，実際には都市環境や森林での利用も多い。_x000D_ そこで本論文では、中高層建物や樹木に囲まれている環境で全天日射量の推定を行う。全天画像から抽出した特徴や太陽の位置変数を多層ニューラルネットワークに入力し、日射量を推定した。

要約(英語): Solar radiation is important in various fields. Recent methods for estimating solar radiation using all-sky images are mostly limited to observations in open space._x000D_ This paper estimates global solar radiation in areas with mid-to-high-rise buildings and trees by inputting features from all-sky images and variables of sun position into a multilayer neural network.

本誌: 2024年9月19日-2024年9月20日電力技術/電力系統技術合同研究会-1

本誌掲載ページ: 7-12 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 3,321 Kバイト