日射予測のための雲アルベド予測手法の研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: 173

グループ名: 【B】令和2年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2020/08/28

タイトル(英語): A Study on Forecast Method of Cloud Albedo for Solar Irradiation Forcast

著者名: 岩佐太雅（東京都立産業技術高等専門学校），久保田涼太郎（東京都立産業技術高等専門学校），川崎憲広（東京都立産業技術高等専門学校），福永修一（東京都立産業技術高等専門学校）

著者名(英語): Taiga Iwasa (Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology), Ryotaro Kubota (Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology), Norihiro Kawasaki (Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology), Shuichi Fukunaga (Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology)

キーワード: 日射量予測|雲アルベド|太陽光発電|ニューラルネットワーク|forecast solar irradiation|cloud albedo|photovoltaic|neuralnetwork

要約(日本語): 近年、太陽光発電(PV)の導入量が増加しており、安定した需給運用のために、PVの発電量を精度良く予測することが求められている。そこで本研究では、気象衛星ひまわり8号による気象衛星画像と本研究室で開発している日射量把握手法を応用して、日射予測を行う方法を提案する。本手法では日射予測に際して、緯度、経度、予測時刻、予測時刻の雲アルベドを入力データとして使用する。予測時刻の雲アルベドの算出には、機械学習の手法の1つであるニューラルネットワークを用い、雲アルベドの予測モデルを作成した。本報告では、作成した雲アルベド予測モデルについて、様々な訓練データごとの予測精度の評価結果を報告する。

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