{"product_id":"ieej-btb2025p80","title":"光電式日射計を用いたANNによるPVシステムの出力電力推定","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ：\u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No：\u003c\/strong\u003eP80\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名：\u003c\/strong\u003e【B】令和7年電気学会電力・エネルギー部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日：\u003c\/strong\u003e2025\/9\/5\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語)：\u003c\/strong\u003eEstimation of PV System Power Output Using ANN and a Photoelectric Pyranometer\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名：\u003c\/strong\u003e長永惇志（茨城大学），内田晃介（茨城大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語)： \u003c\/strong\u003eAtsushi Osanaga (Ibaraki University), Kosuke Uchida (Ibaraki University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード：\u003c\/strong\u003e太陽光発電システム,人工ニューラルネットワーク,光電式日射計,出力電力推定,スキャン法,Photovoltaic system,Artificial neural network,Photoelectric pyranometer,Estimation of power output,MPPT scan method\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語)：\u003c\/strong\u003e本研究では、光電式日射計と人工ニューラルネットワーク（ANN）を用いて、PVシステムの出力電力を推定する手法を提案する。移動体への搭載を想定し、停車中と同等の環境下で行い、計測データは季節による日射変動がみられる2024年12月1日から2025年4月30日までの冬季・春季とした。日射量とPVモジュールの出力電力を1秒間隔で取得し、ANNにより出力電力を推定、RMSE、MAE、R2で精度を評価した。さらに、移動標準偏差を用いたノイズ除去を行い、推定精度の向上を図った。月別比較の結果、春季に推定精度が低下する傾向が確認された。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ：\u003c\/strong\u003e869Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":47682592669935,"sku":"IEEJ-BTB2025P80-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_bumontaikai_9d70dc4a-0fd6-4b69-b48d-e8b05574ce5e.png?v=1770878409","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-btb2025p80","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}