太陽光発電システム上の積雪動態の解明と予測への展開

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昨年度に引き続き、メガソーラー設備にて可視・赤外カメラ及び360度カメラを用いた太陽光発電システム（以下、PV）上の積雪・落雪状況モニタリング観測を継続した。装置への積雪や風揺れを軽減する改良を行った。昨年度取得された積雪イベントとは異なる落雪形態を示す事例も観測され、落雪のタイプにはさらに多様性があることが確認された。異常検知の機械学習モデルを活用ことで、昨冬に取得された画像群からPVへの積雪の有無とその領域をヒートマップで表示することに成功し、積雪/落雪イベント発生箇所の自動検出手法の検討を進めた。衛星画像分析からPV施設を含む様々な建造物やその変化を検知することができる。その際「超解像」を行うことで抽出精度が向上することが知られ、本年度では超解像度を行う深層学習モデルに建造物の変化を検知するモデルを結合し、検知精度の向上の見込みを確認した。1日先の予測技術に関しては、本年度には昨年に準備した基準モデルの結果の分析から、積雪を考慮する予測モデルを開発し、実験を行った。直接、積雪を考慮するモデルより積雪を補正モデルに効果があることを確認した。Random Forestによる予測誤差（RMSE）を15%まで改善を確認した。積雪変質モデルによるPV上の積雪シミュレーションを実施し、積雪が落下しやすい状況か実験を進め、安定度と含水率の関係性について議論するとともに、関連する論文を発表した。メソアンサンブル（MEPS）に関しては、積雪イベント時の予測結果の確認と課題について整理を進め、また、積雪予測のための大気側入力となるMEPSの高度化を行い、論文を出版した。大量のPV, WFが導入された2040年度を想定し，様々なWF出力において，積雪によるPV発電出力低下が電力需給運用に及ぼす影響について，発電コストや供給支障発生量の観点から分析を行った。