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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-05-28 15:15 海洋環境観測装置のための局所的・短期的太陽光発電量予測システム ○今井哲郎（広島市大）・市丸理士・荒井研一・小林 透（長崎大）  SC2021-8 |
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| 抄録 | （和） | 沖合海上での環境アセスメントのための海洋環境観測装置は，太陽光発電等の再生可能エネルギー発電によって自ら電力を賄って稼働する．しかし再生可能エネルギーの発電量は不安定で，また気象予報の精度も未だ十分ではないことから，燃料電池の枯渇による洋上の観測装置への補充作業がたびたび発生している．これを低減させるためには，太陽光発電量の局所地点・短期の予測精度を向上させることが課題である．本稿では，複数地点・複数時刻の商用気象予報を入力として用い，気象予報の「位置のずれ」と「時間のずれ」にも追随可能なLSTMによる太陽光発電量予測手法を提案する． |
| （英） | Marine environmental observatories for environmental assessment offshore are powered by renewable energy sources such as solar power. However, the amount of electricity generated by renewable energy sources is unstable, and weather forecasts are still not sufficiently accurate, resulting in frequent refueling of offshore instruments due to depletion of fuel cells. To reduce this problem, it is necessary to improve the accuracy of local and short-term forecasts of solar power generation. In this article, by commercial weather forecasts for multiple locations and multiple times, we propose an LSTM-based solar power forecasting method that can follow the "positional shift" and "time shift" of forecasts. | |
| キーワード | （和） | LSTM / リカレントニューラルネットワーク / 太陽光発電 / 日射量予測 / / / / |
| （英） | LSTM / recurrent neural network / solar power generation / solar radiation forecast / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 51, SC2021-8, pp. 39-43, 2021年5月. | |
| 資料番号 | SC2021-8 | |
| 発行日 | 2021-05-21 (SC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SC2021-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC |
| 開催期間 | 2021-05-28 - 2021-05-28 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | サイバーフィジカルシステム、IOT, 機械学習応用、および一般 |
| テーマ（英） | Cyber-Physical-Social System、IOT, Machine Learning Application, etc general |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SC |
| 会議コード | 2021-05-SC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 海洋環境観測装置のための局所的・短期的太陽光発電量予測システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Local-location and short-term solar power forecast system for marine environment observation devices |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | LSTM / LSTM |
| キーワード(2)（和/英） | リカレントニューラルネットワーク / recurrent neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 太陽光発電 / solar power generation |
| キーワード(4)（和/英） | 日射量予測 / solar radiation forecast |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 今井 哲郎 / Tetsuo Imai / イマイ テツオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 市丸 理士 / Satoshi Ichimaru / イチマル サトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒井 研一 / Kenichi Arai / アライ ケンイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 透 / Toru Kobayashi / コバヤシ トオル |
| 第4著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-05-28 15:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SC |
| 資料番号 | SC2021-8 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.51 |
| ページ範囲 | pp.39-43 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-05-21 (SC) |
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