Day Convective Storm RGB画像を用いた積乱雲判別および雲画像予測による地域の日射量予測に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE25002

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術研究会

発行日: 2025/01/21

タイトル(英語): A Study on Discrimination of Cumulonimbus Clouds using Day Convective Storm RGB and Regional Insolation Forecasting by using Forecasting of Cloud Imageries

著者名: CHEN RUIQI(明治大学),川崎 章司(明治大学),矢野 多人(明治大学)

著者名(英語): RUIQI CHEN(Meiji University),SYOUJI KAWASAKI(Meiji University),KAZUTO YANO(Meiji University)

キーワード: 画像予測|forecasting

要約(日本語): 近年，太陽光発電（PV）の大量導入が進み，再生可能エネルギーが主要な電源となりつつある。しかし，PV出力は天候に大きく左右され，安定した供給を維持することが困難である。PVの主力電源化のためには，安定した電源運用計画において，PV出力に直結する日射量の高精度な予測が求められる。本研究では，衛星画像データを用いて，日射量に大きな影響を及ぼす雲，とりわけ積乱雲の判別と雲の予測を行い，これを用いて日射量を予測する手法を提案する。

要約(英語): In recent years, with the large-scale integration of photovoltaic (PV) power, renewable energy has become a major power source. However, weather-dependent PV output complicates stable energy supply. This study aims to use satellite imagery from Himawari-8 and apply machine learning to predict clouds, especially cumulonimbus, and combine this with weather data to accurately forecast solar radiation.

本誌: 2025年1月24日電力系統技術研究会-1

本誌掲載ページ: 7-12 p

原稿種別: 日本語