人工衛星データを用いた階層型ニューラルネットワークによる日射量推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: 191

グループ名: 【B】令和5年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Estimation Solar Radiation Using Hierarchical Neural Networks with Satellite Data

著者名: 飛島遼太（明治大学），浦野昌一（明治大学）

著者名(英語): Ryota Tobishima (Meiji University), Shoichi Urano (Meiji University)

キーワード: 日射量推定|人工衛星データ|ニューラルネットワーク|太陽光発電|Solar radiation estimation|Satellite data|Neural network|PV

要約(日本語): 太陽光発電の発電量予測のために、日射量データが必要である。しかし、地上における日射量データの観測地点は限定されている。そのため、今後の太陽光発電の導入において、日射量推定は非常に重要な技術となる。特に、人工衛星データを用いた日射量推定は注目されており、この技術を使用することで、地球上のあらゆる地点における推定が可能である。しかし、この手法では、十分な推定精度が得られないことが問題視されている。本研究では、一般的に推定に用いられている静止軌道衛星データに加えて、低軌道衛星データも用いた日射量推定をニューラルネットワークを用いて行うことで、推定精度向上を目指す。

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