全天空画像から抽出した雲情報を用いたLightGBM による日射量予測精度の向上と考察

抄録

本研究は、天候や全天空画像から抽出した雲の太陽からの方向や厚さなどの状態分類を行なった点が特徴 であり、この情報が高精度な機械学習による日射量予測に有効であることを報告する。この日射量予測は、1 日の総日射量を予測するより、1 時間単位や分単位といった短時間ほど難しくなる。そして短時間日射量予 測においては、太陽と雲を捉える全天空画像用いた研究が行われているが、単純に画像を投入して深層学習 させただけでは、雲の移動距離の大きな一部雲条件下において、予測精度が大きく低下することが分かって いる。そこで、日射量や晴天時の日射量推定値、全天空画像から抽出した雲の太陽からの距離や方向などの 位置情報を基にして、LightGBM を用いて予測を行い、その有効性を確認した。その結果、一部曇りの条件下 で15 分後の予測精度が、日射量のみで142[W/m2]、日射量と晴天時の日射量推定値で135[W/m2]、日射量と 晴天時の日射量推定値と雲情報で129[W/m2]と精度が向上する事が確認された。総じて晴天時の日射量の推 定値と太陽からの距離と方角を考慮した雲情報が有効である事が示された。