模擬着雪画像を用いた深層学習によるPVパネル面上の着雪検出手法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-012

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Image detection of snow on PV-module surface by deep learning with simulated snow images

著者名: 三浦崇広（東芝エネルギーシステムズ）,田副佑典（東芝エネルギーシステムズ）,笹川剛　（東芝エネルギーシステムズ）,有森恭子（東芝エネルギーシステムズ）,藪井謙（東芝エネルギーシステムズ）

著者名(英語): Takahiro Miura (TOSHIBA Energy Systems & Solutions Corporation),Yusuke Tazoe (TOSHIBA Energy Systems & Solutions Corporation),Go Sasakawa (TOSHIBA Energy Systems & Solutions Corporation),Kyoko Arimori (TOSHIBA Energy Systems & Solutions Co

キーワード: 太陽光発電|太陽光パネル|着雪|深層学習|セマンティックセグメンテーション|Photovoltaic power generation|Solar panel|Snow|Deep learning|Semantic segmentation

要約(日本語): 太陽光発電（PV）はカーボンニュートラル社会を実現するための重要な発電技術の1つである。しかし，発電性能が日射状況に大きく左右されるため，発電予測の技術が重要となる。発電予測における課題の1つに，冬季のパネル面上の着雪が挙げられる。着雪により発電性能が大きく低下するが，気象予測だけでは着雪による発電への影響を評価することが難しい。そこで，発電量を正確に予測するために，パネル面上の着雪状態を定量的に測定する技術を開発している。本報では，監視カメラ画像を用い，パネル面上の着雪を判定する際に，運開直後で過去の積雪画像が無い場合に適用するために，模擬積雪画像を生成した上で深層学習により学習を行い，パネル面上の着雪を判定可能な技術を開発した成果に関して報告する。

本誌掲載ページ: 22-24 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 567 Kバイト