CNNを用いた日射量推定法における自動色調補正機能付きカメラ画像使用時の時刻データの利用

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-005

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Utilization of Time Data for Images Captured by a Camera with Automatic Color Correction in Solar Irradiance Estimation Using CNN

著者名: 中村健人（福井大学）,髙橋明子（福井大学）,重信颯人（福井大学）,伊藤雅一（福井大学）

著者名(英語): Kento Nakamura (University of Fukui),Akiko Takahashi (University of Fukui),Ryuto Shigenobu (University of Fukui),Masakazu Ito (University of Fukui)

キーワード: 日射量推定|太陽光発電|畳み込みニューラルネットワーク|自動色調補正機能|時刻データ|Solar irradiance estimation|Photovoltaic generation|Convolutional neural network|Automatic color correction|Time data

要約(日本語): 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた画像解析による日射量推定手法では，自動色調補正機能を無効化した画像が使用される。しかし，一般的なカメラでは自動色調補正機能が付いており，無効化することが難しい。そこで本研究では，自動色調補正機能の有無による日射量推定精度の比較，および時刻データを利用，CNNの構成を変更することによる推定精度への影響を検証した。その結果，自動色調補正機能有の場合は推定精度が悪化すること，モデルの構成を変更し10進数で時刻データを利用することで推定精度が改善し，学習時の上位モデルのみを使用することで，推定時の計算量を削減しつつ時刻データを使用しない場合と比較して推定精度が13.93%改善することを確認した。

本誌掲載ページ: 9-11 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 855 Kバイト