再生可能エネルギーベストミックスのコミュニティモデル実証実験―降雪地域における太陽光発電予測について（2）―

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS1-3

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Community Model Demonstration Experiment of Renewable Energy Best Mix -Photovoltaic Power Generation Forecast in Snowfall Area (2)-

著者名: 西田 義人（金沢工業大学）,泉井 良夫（金沢工業大学）,鈴木 啓太（金沢工業大学）,本多 開（金沢工業大学）,東 瑛介（金沢工業大学）,夏梅 大輔（金沢工業大学）,田畑 浩数（金沢工業大学）

著者名(英語): Yoshito Nishita (Kanazawa Institute of Technology),Yoshio Izui (Kanazawa Institute of Technology),Keita Suzuk (Kanazawa Institute of Technology),Haruki Honda (Kanazawa Institute of Technology),Eisuke Azuma (Kanazawa Institute of Technology),Daisuke Natsuume (Kanazawa Institute of Technology),Hirokazu Tabata (Kanazawa Institute of Technology)

キーワード: 再生可能エネルギー|太陽光発電量予測|ディープラーニング|降雪地域|Renewable Energy Resources|Solar Power Prediction|Deep Learning|Snowfall Are

要約(日本語): 金沢工業大学では、白山麓キャンパスにて再生可能エネルギーベストミックスのコミュニティモデル実証実験を実施中である。筆者らは、本実証実験の設備を活用して、太陽光発電システムのパネル上の積雪の状況を考慮した太陽光発電量の予測手法について検討している。本稿では、機械学習によるアプローチとして深層学習を用いて降雪地域における太陽光発電量予測の方法について検討を行ったため、その内容について報告する

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