深層学習に基づく都市住宅における太陽エネルギーの利用可能性の評価
研究背景(1)建築物一体型太陽光発電の開発(building integratedphotovoltaics, BIPV)
建築物一体型太陽光発電(BIPV)の開発は、省エネルギーと都市低炭素発展を促進できます。

研究目的(2)都市住宅における太陽エネルギーの利用可能性
都市の主要部分を占める都市住宅は、太陽エネルギーの有効利用において大きな可能性を秘めています。
しかし、住宅の多様性や都市環境の復雑さにより、建築に太陽エネルギーを有効活用することは困難です。

太陽光の発電利用可能面積
太陽光の発電利用できない面積

周りの遮蔽が存在する場合、建物の表面(屋根/外壁)での太陽光モジュールの設置位置をどのように最適化しますか。 ?
街区と建物のパラメータからどのように建物の太陽エネルギーの利用可能性を評価しますか。 ?

• パラメトリック手法を用いた太陽放射解析と深層学習に基づき、住宅建築の太陽エネルギーの利用可能性を評価します。建物の屋根と外壁での太陽光モジュールの最適な設置方法を提案します。

研究方法(1)街区モデルのパラメータNorthwestern building(NWb)

Northern building(Nb)

Northeastern building(NEb)

Western building(Wb)

Target building(Tb)

Eastern building(Eb)(2)街区モデルの自動生成(3)太陽エネルギーの利用可能性の評価方法

Rhino• 太陽光発電可能性 (太陽放射可能性)• 太陽光パネルの設置率
7000ケースをランダムに生成しますSouthwestern building(SWb)

Southern building(Sb)

Southeastern building(SEb)(4)深層学習ディープニューラルネットワーク(Deep neural network, DNN)
• 太陽放射解析の結果による訓練データベースの構築• 太陽光発電の可能性評価の訓練、検証と予測年間の太陽放射解析

Python26個のパラメーターを一定範囲に設定します。
• 対象建物と周辺建物の高さ (H): 3-99 m• 対象建物と周辺建物の間隔 (I): 2.7-60 m• 対象建物と周辺建物の形態 (M): 細高い, 横長い

研究結果
800
700
600
500
400
300
200
1000

屋根の太陽光発電可能性はすべてのケースでは約45.7 KWh⁄m2.yで、安定な発電可能性を示しています。対象建物の高さが24mを超える場合、南壁と西壁の平均太陽光発電可能性は87.6と75.2 KWh⁄m2.yで、建物全体の平均太陽光発電可能性を占める最大割合は80.7%と83.2%に達します。

太陽光パネル設置率(図3):•••

図1.建物表面(屋根/外壁)での太陽光発電可能性

最小限な入力パラメータの組み合わせで太陽光発電可能性を予測したいです。
West façade PV power potential forecastingSouth façade PV power potential forecasting
図4.深層学習による太陽光発電可能性の予測と太陽放射解析による結果（真値）との誤差
4540100%

35

南壁

30RMSE80%60%2520151040%

50908010.90.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

西壁

7060
50
40302010020%
Input combination

300%

250%
200%

150%
100%

Validation data (RMSE)
Test data (RMSE)
最小限な入力値の組み合わせ：H(Tb,Roof PV power
potential forecasting
Train data (R2Blockscore) PV power
Validation
data (R2 score)
Test data (R2 score)potentialforecasting
3.5 Wb), M(Tb, Wb), 4個.
1

3.5
33
2.5
2.5
22
1.5
1.5
11
0.5
0.5
00100
39080
2.5
70
260
1.550
40
130
0.5
201000屋根

Train data (RMSE)
Train
Train data
data (RMSE)(R2 score)
Train data (R2 score)50%
0%

3 6 9 12 15 21 24 27 30 33 36 42 45 48 51 54 57 63 66 69 72 75 81 84 87 90 93 96 99
Height of target building (m)RoofSouth facade
West facade

図3.建物表面での太陽光パネルの設置率

10.9
0.9
0.8
0.8
0.7
0.7
0.6
0.6
0.5
0.5
0.4
0.4
0.3
0.3
0.2
0.2
0.1
0.1
00

Input combination
Input
combination
Validation
data (RMSE)
Validation
Validation data
data (RMSE)(R2 score)
Validation data (R2 score)

Test data (RMSE)Test
Test datadata (RMSE)(R2 score)
Test data (R2 score)

最小限な入力値の組み合わせ：H(Tb, Sb,Wb, Eb, Nb), I(TN, TS, TW, TE, WS, ES,WN, EN), M(Tb, Sb, Wb, Eb, Nb), 18個.

Train data (RMSE)

1 0.9
0.90.80.80.70.70.6
0.60.50.50.40.40.30.30.20.20.1
0.10
0

建物全体

R2 score
R2 score

図2.建物表面での太陽光発電可能性の割合

Input combination

Train data (RMSE)
Validation data (RMSE)
Test data Sb,(RMSE)Wb,
最小限な入力値の組み合わせ:H(Tb,Roof PV power
potential forecasting
Train data (R2Roofscore) PV power
Validation
data (R2 score)
Test data (R2 score)potential
forecastingEb),
I(WS, ES), M(Tb, Sb, Wb, Eb), 10個13.5

RMSE
RMSE0%
3 6 9 12 15 21 24 27 30 33 36 42 45 48 51 54 57 63 66 69 72 75 81 84 87 90 93 96 99
Height of target building (m)RoofSouth facade
West facade

PV installation ratio (%)

10.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

R2 scoreWest facade(2)深層学習に基づく建物表面での太陽光発電可能性の予測

RMSE

South facade

屋根のすべての場所に太陽光モジュールを設置することをお勧めします。
対象建物の高さが24m以下の場合、建物側面での設置はお勧めしません。
24mを超える場合、南壁と西壁での平均設置率はそれぞれ47.5%と38.4%です。

R2 score

3 6 9 12 15 21 24 27 30 33 36 42 45 48 51 54 57 63 66 69 72 75 81 84 87 90 93 96 99
Height of target building (m)Roof

The proportion of PV power
potential (%)•scoreR2R2score
RMSE
RMSE

PV power potential (KWh/y.m2)(1)建物の太陽エネルギー利用可能性

太陽光発電可能性(図1,図2):

Train data (RMSE)
Train
data(RMSE)
Traindata(R2 score)
Train data (R2 score)

Input combination
Input combination

Validation data (RMSE)
Validation
datadata(RMSE)
Validation(R2 score)
Validation data (R2 score)

Test data (RMSE)
TestTest
datadata(RMSE)(R2 score)
Test data (R2 score)

最小限な入力値の組み合わせ：H(Tb, Sb,Wb, Eb), I(WS, ES), M(Tb, Sb, Wb, Eb),
10個.

• 研究シリーズの最終イメージ: 都市スケールのカーボンニュートラ
ルの促進

Evaluation of solar energy potential for urban residentialbuildings based on deep learning algorithms

大岡研究室・菊本研究室
Ooka Lab. and Kikumoto Lab.