| 研究課題/領域番号 |
16K06217
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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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| 研究分野 |
電力工学・電力変換・電気機器
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
加藤 丈佳 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 教授 (90283465)
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| 研究分担者 |
真鍋 勇介 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 寄附研究部門助教 (30751143)
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| 研究協力者 |
榎本 隼也
甲斐 直登
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 太陽光発電 / 出力予測 / 日射予測 / 数値気象モデル / 衛星画像 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
気象庁のメソ数値予報モデルGPV(MSM) に基づく日射予測手法に，米国大気研究センター・米国環境予測センターのWRF に基づく日射予測手法を併用する際，夏期においては両者の誤差傾向が異なるようなWRFの各種物理スキームの組み合わせが存在することを明らかにするとともに，機械学習による補正を過度に行わないことで，併用によって予測精度が向上することを明らかにした。他の季節については，それぞれの精度を向上した上で併用することが有効であることを示した。衛星画像の利用については，前者の手法の説明変数として画像情報を利用することで精度向上することを確認したが，併用時の効果検証までは至らなかった。
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| 自由記述の分野 |
電力工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
太陽光発電の導入は急速に進んでおり，日々の電力需給運用において，その出力予測誤差の影響が顕在化しつつあり，予測精度の向上は急務である。複数の手法の組み合わせによる予測精度の向上については既に適用されているが，本研究では，個々の手法は必ずしも高くないものの，組み合わせた際の予測精度が高くなるように個々の手法を調整できることを明らかにしており，予測精度の向上のための一つの方向性を示すことができたという点で学術的な意義は高い。今回は十分に検討できなかったが，衛星画像情報を組み合わせて更なる精度向上が期待でき，低炭素社会の構築に向け，太陽光発電の導入拡大に資することが期待される。
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