要約
太陽放射量予測は、太陽光発電の商業化を実現する上で不可欠な要素であり、出力の変動性を克服する上で基盤的な役割を果たす。正確な予測には、過去の太陽放射量データ、太陽放射量と関連性の高い気象変数（例：風速、湿度、雲量など）間の相関関係、および空間的に隣接する地域間の天候状況の相互影響が不可欠である。しかし、従来の研究は、太陽放射量と明確な相関を持つ少数の変数（例：日照時間）に限定された時空間的分析にとどまっており、多様な気象変数から大気状況の文脈情報を抽出しようとする試みはほとんど行われていない。したがって、本研究では、複数の観測局で観測された大気パラメータを属性付き動的ネットワークとして表現し、既存の時空間グラフ畳み込みネットワーク（ST-GCN）モデルを拡張して、ネットワーク内の時間的変化を分析する新たな太陽放射量予測モデルを提案する。提案モデルと既存モデルを比較することで、（i）観測局の空間的隣接性、（ii）気象変数の時間的変化、（iii）変数の多様性の各要因が予測性能に与える貢献度を検証した。韓半島内の観測局における時刻別太陽放射量の予測を通じて、提案モデルおよび既存モデルの性能を評価した結果、これらの三つの特徴が相乗的に作用し、単一の視点による分析では捉えにくい相関関係を示すことが明らかになった。