Day Snow-Fog RGBを用いたCNNによる積雪地域の日射量予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: P48

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): Insolation Forecasting in Snowy Areas by CNN Using Day Snow-Fog RGB

著者名: 山口雄大（明治大学），川﨑章司（明治大学）

著者名(英語): Yamaguchi Yudai (Meiji University), Shoji Kawasaki (Meiji University)

キーワード: 日射量予測|太陽光発電|畳み込みニューラルネットワーク|再生可能エネルギー|insolation forecasting|photovoltaic generation|convolutional neural network|renewable energy

要約(日本語): 近年、カーボンニュートラル実現に向けて、太陽光発電の大量導入が行われている。太陽光発電は気象条件により出力が変化するため、電力システムの安定運用には高精度な日射量予測が不可欠である。このような背景から、本研究は積雪地域における日射量予測手法の提案を目的とする。積雪と上空の雲を判別するために、Day Snow-Fog RGBという合成画像を作成し予測に利用した。先行研究では、合成画像からHSV色空間を利用して雲の抽出を行ったが、雲の抽出精度に課題があった。この課題を解決するために画像認識を得意とするCNNを利用し、雲データの読み取りから日射量の予測までを通して行った。結論としては、合成画像からより正確な雲データの抽出が可能となり、予測精度が向上した。

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