「雲カメラ」でとらえた雲の動きや厚さをAIが解析。日大とafterFITが共同研究

最終更新日:2022/08/08

地上観測データにAI技術や気象ビッグデータを融合して再エネ事業への応用を目指し、afterFITが日大と共同研究を開始しました。「雲カメラ」でとらえた雲の動きや厚さをAIが解析し日射量をピンポイントで予測します。

このAIニュースのポイント

地上観測データにAI技術や気象ビッグデータを融合して再エネ事業への応用を目指し、afterFITが日大と共同研究を開始
「雲カメラ」でとらえた雲の動きや厚さをAIが解析し日射量をピンポイントで予測
太陽光発電所所在地の日射量を５～30分単位で予測し、発電量予測の精度向上を目指す

グリーン電力会社の株式会社afterFIT内の部門であるafterFIT研究所と、日本大学生産工学部豊谷研究室は、「気象観測でのビッグデータに新たなデータソースの探索を加えた気象予測の研究」を共同で開始することに同意しました。

日本大学生産工学部の校舎屋上に設置した「雲カメラ」から取り込んだ画像データに気象ビッグデータ（気象衛星や地上レーダーによるデータ）を組み合わせ、同化の方式を研究するものです。
同化：数値モデルの再現性を高めるために行われる作業。数値モデルに実際の観測値を入力し、それぞれに生じる誤差を確率分布で表現することで許容し、より真値に近い結果を推定すること。

太陽光発電所の発電量は、毎時毎分の天候、特に日射量に大きく左右されるため、従来のエネルギーと比べて扱いが難しく不安定です。そのため、太陽光発電由来のエネルギーを安定的に活用するには、その発電所がある場所の数分～数十分後の日射量を、ピンポイントに予測する必要がありますが、一般的な気象予測で利用される気象庁のデータでは、この要件を満たす予測は不可能です。

本共同研究では、雲の動きや厚さをとらえた画像データをAIに解析・学習させ、そこに気象理論を組み合わせることで、太陽光発電所所在地の日射量を５～30分単位で予測し、発電量予測の精度向上を目指します。

出典：PR TIMES