衛星画像データと雲画像の予測を用いた日射量予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-215

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Insolation Forecasting by Using Satellite Images and Forecasting of Cloud Images

著者名: 王清?（明治大学）,川崎章司（明治大学）

著者名(英語): Qingkun Wang (Department of Electronics and Bioinformatics, School of Science and Technology, Meiji University.),Syouji Kawasaki (Department of Electronics and Bioinformatics, School of Science and Technology, Meiji University.)

キーワード: 日射量予測|太陽光発電|衛星画像データ|ニューラルネットワーク|畳み込みLSTM|insolation forecasting|photovoltaic generation|satellite image data|neural network|ConvLSTM

要約(日本語): 近年，環境問題のため，太陽光発電システムの連系台数がますます増加している。しかし，気象条件により，電力の供給が不安定になる。そこで，日射量を予測する必要がある。本稿では，ニューラルネットワークを機械学習法として使用する。さらに，畳み込みLSTMにより雲画像を予測し，予測された雲画像を使用して日射量を予測する。提案手法の有用性を検証するため，一年を通して東京エリアの日射量を予測し精度検証を行う。

本誌掲載ページ: 366-368 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 583 Kバイト