| 研究課題/領域番号 |
23K03794
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21010:電力工学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
高橋 明子 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 准教授 (10644213)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 日射量 / 画像解析 / 太陽光発電 / 機械学習 / 予測・推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脱炭素社会の実現に向けて，太陽光発電（PV）の活用が必要不可欠である。しかし，PVは日射量に依存して発電するため，安定した電力供給や効率の良い発電には空間日射量を把握する必要がある。一般的に使用される日射計は，設置地点の日射量しか計測できない。空間日射量が必要な範囲をカメラで撮影し，画像解析することで日射量が計測できれば，一つのカメラシステムで空間日射量が計測できる。そこで本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いて画像解析することで，空間日射量を計測する技術を開発する。
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