深層学習によるPVパネル面上の着雪検出手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 216

グループ名: 【B】令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2022/08/26

タイトル(英語): Image detection of snow on PV-module surface by deep learning

著者名: 三浦崇広（東芝エネルギーシステムズ），田副佑典（東芝エネルギーシステムズ），笹川剛（東芝エネルギーシステムズ），有森恭子（東芝エネルギーシステムズ），坪内菜津子（東芝エネルギーシステムズ），鎌田雄喜（東芝エネルギーシステムズ）

著者名(英語): Takahiro Miura (TOSHIBA Energy Systems & Solutions Corporation), Yusuke Tazoe (TOSHIBA Energy Systems & Solutions Corporation), Go Sasakawa (TOSHIBA Energy Systems & Solutions Corporation), Kyoko Arimori (TOSHIBA Energy Systems & Solutions Corporation), Natsuko Tsubouchi (TOSHIBA Energy Systems & Solutions Corporation), Yuki Kamata (TOSHIBA Energy Systems & Solutions Corporation)

キーワード: 太陽光発電|太陽光パネル|着雪|深層学習|セマンティックセグメンテーション|Photovoltaic power generation|Solar panel|Snow|Deep learning|Semantic segmentation

要約(日本語): 太陽光発電（PV）はカーボンニュートラル社会を実現するための重要な発電技術の1つである。しかし、発電性能が日射状況に大きく左右されるため、発電予測の技術が重要となる。発電予測における課題の1つに、冬季のパネル面上の着雪が挙げられる。着雪により発電性能が大きく低下するが、気象予測だけでは着雪による発電への影響を評価することが難しい。そこで、発電量を正確に予測するために、パネル面上の着雪状態を定量的に測定する技術を開発した。本報では、監視カメラ画像を用い、深層学習により着雪画像を学習させることで、パネル面上の着雪を高精度で判定する技術を開発した成果に関して報告する。

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