電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
A-8-20
天空画像を対象としたDAEによる日射量予測
◎長谷智紘・上出敦也・前田龍佑・西村晃紀・森山 健・前田俊二(広島工大)
再生可能エネルギは大いに期待されている.しかし,発電量は,需要と供給のバランスをとることが重要であり,需要と供給のバランスが崩れると,大規模停電など様々な問題が発生する.太陽光発電の場合,発電量は天候の影響を受け,出力が大きい場合や多数台の連系運転を行う場合に系統への影響が大きくなることが懸念される.日射量を予測し,系統運用に反映させることが可能になれば,太陽光エネルギの高効率利用が期待できる.本報告では,天空画像を対象に,機械学習の手法であり時系列データの学習に適したConvolutional LSTM Networkを用いて未来の天空画像を生成し,生成画像を対象にDeep AutoEncoderを用いて特徴量を抽出,Support Vector Regressionを用いて日射量を予測する方法を述べる.