機械学習を用いた天空画像のクラス分類による日射強度の推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: 155

グループ名: 【B】令和元年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2019/08/23

タイトル(英語): Estimation of Solar Irradiance by Sky Image Classification using Machine Learning

著者名: 高田 慶太(職業能力開発総合大学校),清水 洋隆(職業能力開発総合大学校),堀田 忠義(職業能力開発総合大学校),秋葉 将和(職業能力開発総合大学校)

著者名(英語): Keita Takada|Hirotaka Shimizu|Tadayoshi Horita|Masakazu Akiba

キーワード: 日射強度|推定|天空画像|機械学習|クラス分類,solar irradiance,estimation,sky image,machine learning,classification

要約(日本語): 天空画像を用いた日射予測では，第一のステップとして太陽・雲の移動を予測し未来の天空画像を作成すること，第二のステップとして作成した画像をもとに日射強度（日射量）やその変動を推定することが必要である．第二のステップの基礎として，本研究では，機械学習を利用し，入力された天空画像を異なる日射強度範囲を示す複数のクラスに自動分類することによって，日射強度の推定を試みた．本稿では，本年4月から5月にかけて収集したデータを用い学習および推定を行った結果を報告する．

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