天空画像と日射強度を対象にしたLSTMによる日射強度のリアルタイム短期先予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: P43

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): Real-time short-term forecasting of solar radiation intensity by LSTM for sky image and solar radiation intensity

著者名: 居森 章(広島工業大学),小倉 直(広島工業大学),青木 智哉(広島工業大学),安食 拓哉(広島工業大学),松林 幹大(広島工業大学),藤村 優斗(広島工業大学),前田 俊二(広島工業大学)

著者名(英語): Akira Imori|Nao Ogura|Tomoya Aoki|Takuya Anjiki|Kanta Matsubayasi|Yuto Fujimura|shunji Maeda

キーワード: 日射強度予測|ディープラーニング|画像処理画像処理,Solar radiation intensity prediction,deep learning,Image processing

要約(日本語): 枯渇の可能性がある化石エネルギーを用いず、自然界に存在する再生可能エネルギーである太陽光を電力エネルギーに変換する方法として太陽光発電がある。発電では、需要と供給のバランスを取ることが求められているが、発電量は、太陽からの日射量によって変動する。そのため、日射量を予測する必要がある。日射量予測では、気象庁他で気象衛星の観測データを用いた数時間から数十時間先の予測に関する研究が行われている。しかし、雲は時々刻々と状態が変化するため、予測誤差の存在は免れ得ない。本研究は、雲の動きに合わせた短期先予測の研究を通して日射量予測の基盤を強化することを目的とする。

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