Day Snow-Fog RGBを用いた雲画像の予測による積雪地域の日射量予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-008

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): Insolation Forecasting in Snowy Areas by Forecasting of Cloud Image Using Day Snow-Fog RGB

著者名: 山口雄大（明治大学）,川﨑章司（明治大学）

著者名(英語): Yudai Yamaguchi (Meiji University),Shoji Kawasaki (Meiji University)

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

要約(日本語): 近年，太陽光発電（以下，PV）の導入が進んでいるが，PVは気象条件により発電量が左右するため，需給バランスを一定に保つことが困難である。従って，PVが大量導入された電力システムの安定運用には日射量を精度良く予測することが必要である。本研究は積雪地域における高精度な日射量予測手法の提案を目的とする。予測手法の1つとして衛星画像の可視画像を用いた手法があるが，積雪地域では上空の雲と積雪が区別できず，予測精度が悪化する。本研究では，Day Snow-Fog RGBを利用し，上空の雲と積雪の区別を可能にした。さら

本誌掲載ページ: 11-13 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 757 Kバイト