太陽光発電のパネル表面温度による電力量の予測精度の向上

太陽光発電の発電量は天気や時期に影響するため, 日によって発電量が異なる. 晴れの日の発電量を100 ％とすると, 曇りの日だと約40 ％, 雨の日だと約10 ％ほどまで低下する. 日本では1 年間の中で7月～8 月に日射量が高くなるが, 発電効率が1～2 割ほど低下してしまう. 理由として, 太陽光パネルはパネルの表面温度が25 ℃を超えると, 表面温度が上昇するごとに電圧が低下し, 結果的に発電量が低下するためである. 本論文では, IoT デバイスを用いて天気予報と太陽光パネル付近の気温と表面温度にどのような相関関係があるのか調査を行い, 求めた相関関係を用いて向こう3 日あたりの発電量の低下量を天気予報の気温から予測するシステムを提案する. 同じ太陽光発電の発電量予測として, 天気予報の雲量を基に予測している手法がある. 先述の既存手法と，提案手法を比較し, 予測精度がどれほど上がったのかを評価とする. ...