Convolutional LSTM Networkを用いた日射量予測のための未来画像生成

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS18030

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2018/07/30

タイトル(英語): Generation of Future Sky Images with Convolutional LSTM Network for Solar Irradiance Forecasting

著者名: 藤村 優斗(広島工業大学),遠藤 操希(広島工業大学),上出 敦也(広島工業大学),前田 龍佑(広島工業大学),長谷 智紘(広島工業大学),西村 晃紀(広島工業大学),森山 健(広島工業大学),前田 俊二(広島工業大学)

著者名(英語): Yuto Fujimura(Hiroshima Institute of Technology),Misaki Endo(Hiroshima Institute of Technology),Atuya Uede(Hiroshima Institute of Technology),Ryosuke Maeda(Hiroshima Institute of Technology),Tomohiro Nagatani(Hiroshima Institute of Technology),Koki Nishimura(Hiroshima Institute of Technology),Takeru Moriyama(Hiroshima Institute of Technology),Shunji Maeda(Hiroshima Institute of Technology)

キーワード: 太陽光発電|日射量予測|天空画像|画像生成|Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ　ＬＳＴＭ　Ｎｅｔｗｏｒｋ|solar power generation|solar irradiance forecasting|sky image|image generation|Convolutional LSTM Network

要約(日本語): 再生可能エネルギは大いに期待されている．太陽光発電の場合，その発電量は天候の影響を受け，出力が大きい場合や多数台の連系運転を行う場合に系統への影響が大きくなることが懸念される．日射量を予測し，系統運用に反映させることが可能になれば，太陽光エネルギの高効率利用が期待できる．本報告では，機械学習の手法であるConvolutional LSTM Networkを用いて未来の天空画像を生成する方法を述べる．

要約(英語): Solar Power has a non-schedulable nature due to the stochastic nature of meteorological conditions. Hence, solar irradiance prediction is required. Sky images are used for prediction of the amount of solar irradiance. This paper reports generation method of future sky images using convolutional LSTM network which is a machine learning.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,260 Kバイト