セマンティックセグメンテーションによるパネル画像からの積雪率推定手法の検討

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2023/09/01

タイトル(英語): A Research on Snow Cover Rate Estimation Method from Panel Images using Semantic Segmentation

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），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 Techology), Yoshio Izui (Kanazawa Institute of Techology), Keita Suzuki (Kanazawa Institute of Techology), Daisuke Natsuume (Kanazawa Institute of Techology), Hirokazu Tabata (Kanazawa Institute of Techology)

キーワード: 太陽光発電量予測，降雪地域，積雪率推定，深層学習，セマンティックセグメンテーション，パネル画像　　photovoltaic power prediction，snowfall area，snow cover rate estimation，deep learning，semantic segmentation，panel image

要約(英語): In previous research, we estimated snow cover rate on the panel from panel image for the purpose of improving the prediction accuracy of the PV power considering the effect of the snow accumulation on the panel in the snowfall area. A method to predict the quantity was proposed. However, in previous research, the snow cover rate was estimated by dividing it into 11 categories from 0% to 100% in increments of 10%. There is a question as to whether or not it is possible, and we think that estimating with even finer granularity will lead to further improvement in the prediction accuracy of PV power. We will compare and evaluate the prediction of PV power generation using the snow cover rate predicted from panel image with related research and confirm the effectiveness of the proposed method.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.143 No.9 （2023） 特集：知能メカトロニクス分野と連携する知覚情報技術

本誌掲載ページ: 985-992 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/143/9/143_985/_article/-char/ja/