| 研究課題/領域番号 |
24K08321
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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31020:地球資源工学およびエネルギー学関連
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
小林 智尚 岐阜大学, 大学院工学研究科, 教授 (50205473)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 太陽光発電システム / 気象予報モデル / アンサンブル予測 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
太陽光発電システムは天候や日射量の変化で変動する不安定電源であり,そのシステムが接続された電力網の供給電力を不安定にする要因となっている.現在はアンサンブル予測を用いた気象予報モデルにより日射量や発電量を予測し電力網を戦略的に運用する手法が提案されている.この手法では日射量予測の最確値のほか，その予測信頼度も推定できるが，膨大な計算コストを必要とする.
そこで本研究では気象予測モデルの計算結果のうち日射量のみならず複数の気象要素を活用し,非線形の深層学習を用いて,日射量予測とその予測の信頼度を推定するモデルを構築する.これにより計算コストを抑えながらもアンサンブル予測と同じ予測が可能となる.
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