物理学的手法とAIを組み合わせた日射量短時間予測技術の開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-242

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Development of solar radiation nowcasting techniques using geophysical and AI methods

著者名: 宇都宮健志（日本気象協会）,佐々木潤（日本気象協会）,岡田牧（日本気象協会）,吉川茂幸（日本気象協会）,山口浩司（日本気象協会）

著者名(英語): Kenji Utsunomiya (Japan Weather Association),Jun Sasaki (Japan Weather Association),Maki Okada (Japan Weather Association),Shigeyuki Yoshikawa (Japan Weather Association),Koji Yamaguchi (Japan Weather Association)

キーワード: 日射量推定|日射量予測|気象衛星画像|人工知能|ディープラーニング|solar radiation estimation|solar radiation prediction|meteorological satellite|artificial intelligence|deep learning

要約(日本語): 著者らはNEDOの委託研究の一環として，数時間程度先までの日射量予測技術の開発を実施している。本研究では，数時間程度先までの高精度な日射量予測を実現するために，気象衛星ひまわり8号・9号の画像データ等を用いて，物理学的手法とAI（ディープラーニング）を組み合わせた新たな日射量の推定・予測モデルを開発した。開発したモデルでは，AIを用いた気圧場，風速場の推定を行うとともに，温湿度場から総雲水量の時間変化を推定するモデルを導入することで，雲の生成・消滅量を表現するための計算を行った。その結果，従来の予測手法（

本誌掲載ページ: 420-422 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 667 Kバイト