冬季の中高層建物群環境における全天画像を用いたCNN-MLP統合モデルによる日射量推定

カテゴリ：部門大会

論文No：P79

グループ名：【B】令和7年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日：2025/9/5

タイトル(英語)：Estimation of Solar Radiation Using a CNN-MLP Hybrid Model with All-Sky Images in a Wintertime Environment of Mid-to-High-Rise Buildings

著者名：髙井理登（茨城大学），内田晃介（茨城大学）

著者名(英語)： Michito Takai (Ibaraki University), Kosuke Uchida (Ibaraki University)

キーワード：太陽光発電,日射量推定,全天画像,深層学習,CNN,MLP,Photovoltaic,Estimation of solar radiation,All-sky image,Deep learning,CNN,MLP

要約(日本語)：日射量はPV出力と強い相関がある。PVシステムはエネルギーハーベスティング技術としても注目されており，都市環境への応用が進んでいる。しかし，都市のような低天空率環境において地上カメラによる日射量観測を行った研究は限られている。そこで本研究では，地上全天カメラによる中高層建物群環境での日射量推定を目的とした手法の検討を行う。なお，本稿では初期検討として冬季のみの観測に限定している。提案手法では，RGB画像を入力とするCNNと，大気外日射量や太陽位置，雲量，建物壁面の輝度などの補助情報を入力とするMLPを統合した深層学習モデルを構築した。その結果，提案手法はCNN，MLP単体モデルと比較して最も高い推定精度を示した。

PDFファイルサイズ：2,597Kバイト