{"product_id":"ieej-zt20226-215","title":"衛星画像データと雲画像の予測を用いた日射量予測","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e6-215\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2022\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eInsolation Forecasting by Using Satellite Images and Forecasting of Cloud Images\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e王清?（明治大学）,川崎章司（明治大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eQingkun 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.)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e366-368 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e583 K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":46402088698095,"sku":"IEEJ-ZT20226-215-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_a579e639-69f3-4e0a-8ee3-d39220fae6d3.png?v=1744971595","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20226-215","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}