本研究の目的は、カメラで得た全天空の空画像を用いて、太陽光発電の局所的かつ短時間の変動を予測することである。
24時間236日の全天空画像を毎秒一枚の高ダイナミックレンジで観測、記録し続ける全天空観測システムと，そのキャリブレーションアルゴリズムを開発した。予測手法としては，CV技術に基づき，空画像から太陽，雲，空を分離する空モデルを開発し，雲の動きを予測する手法と，機械学習技術によりCNNとRNNを組み合わせて過去数秒の画像から将来の発電量を予測するアルゴリズムを考案した。最後にこれらの予測手法を組み合わせにより事前の画像処理とDNNによって予測精度を向上させる方法を開発した。