[4I2-GS-2] 機械学習: 暮らしとAI

[4I2-GS-2-03] 全天球画像と日射量データによる太陽光発電量予測

〇稲村 直樹¹、藤原 宏太¹、天方 貴久¹、釣 文男¹、中西 波瑠³、小渕 浩希²、大澤 輝夫⁴、松原 崇⁵、上原 邦昭⁵ (1. バニヤン・パートナーズ株式会社、2. スカパーJSAT株式会社、3. 株式会社神戸デジタル・ラボ、4. 神戸大学大学院海事科学研究科、5. 神戸大学大学院システム情報学研究科)

キーワード：ディープラーニング、CNN、LSTM、太陽光発電量予測

再生可能エネルギーの活用に注目が集まる中、太陽光発電の需給予測の重要性が高まっている。
太陽光発電の電力需給運用においては、需給バランスが崩れると電力の余剰や不足につながるため、
日射量データをもとにした太陽光発電量予測が大きく外れる事態をいかに減らすかが課題となっている。
予測手法として気象予測モデルや機械学習を用いた手法が研究されてきているが、本研究ではこの課題に対して、
全天球画像によるCNNと日射量を含む気象観測データによるLSTMを組み合わせた深層学習モデルを考案し、
太陽光発電量予測精度の向上を実現した。