(57)【要約】【課題】大規模な並列計算機などの大掛かりな設備を必要とせずに、自然エネルギーによる発電量をより詳細に予測できるようにする。【解決手段】発電量予測装置が、所定時間における気象実測値を取得し、前記気象実測値を前記所定時間における変化について平滑化する平滑化部と、前記所定時間における気象実測値と前記平滑化された前記気象実測値とを示す入力値と、前記入力値に対応する前記発電装置の発電量実績値を示す出力値と、ニューラルネットワークモデルと、を用いて入力値と出力値との関係の学習処理を行うニューラルネットワーク処理部と、直近の前記所定時間における前記気象実測値と、当該所定時間における変化について平滑化された当該気象実測値とを示す入力値を、前記学習処理の行われた前記ニューラルネットワークモデルに入力して、予測対象時刻における前記発電装置の発電量を予測する発電量予測部と、を具備する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然エネルギーにより発電を行う発電装置の発電量を予測する発電量予測装置であって、
所定時間における気象実測値を取得し、前記気象実測値を前記所定時間における変化について平滑化する平滑化部と、
前記所定時間における気象実測値と前記平滑化された前記気象実測値とを示す入力値と、前記入力値に対応する前記発電装置の発電量実績値を示す出力値と、ニューラルネットワークモデルと、を用いて入力値と出力値との関係の学習処理を行うニューラルネットワーク処理部と、
直近の前記所定時間における前記気象実測値と、当該所定時間における変化について平滑化された当該気象実測値とを示す入力値を、前記学習処理の行われた前記ニューラルネットワークモデルに入力して、予測対象時刻における前記発電装置の発電量を予測する発電量予測部と、
を具備する発電量予測装置。
【請求項２】
初期状態の異なる複数のニューラルネットワークモデルを具備し、
前記ニューラルネットワーク処理部は、当該複数のニューラルネットワークモデルの各々に対して前記学習処理を行い、
前記発電量予測部は、当該複数のニューラルネットワークモデルの出力値から前記発電装置の発電量予測値を求める、
請求項１に記載の発電量予測装置。
【請求項３】
自然エネルギーにより発電を行う発電装置の発電量を予測する発電量予測装置の発電量予測方法であって、
所定時間における気象実測値を取得し、前記気象実測値を前記所定時間における変化について平滑化する平滑化ステップと、
前記所定時間における気象実測値と前記平滑化された前記気象実測値とを示す入力値と、前記入力値に対応する前記発電装置の発電量実績値を示す出力値と、ニューラルネットワークモデルと、を用いて入力値と出力値との関係の学習処理を行うニューラルネットワーク処理ステップと、
直近の前記所定時間における前記気象実測値と、当該所定時間における変化について平滑化された当該気象実測値とを示す入力値を、前記学習処理の行われた前記ニューラルネットワークモデルに入力して、予測対象時刻における前記発電装置の発電量を予測する発電量予測ステップと、
を有する発電量予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発電量予測装置および発電量予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
エネルギーマネジメントシステム（Energy Management System；ＥＭＳ）において、構成機器を効率よく運転させるために、それらの発電量や電力需要を精度よく予測することが重要である。
かかる予測に際して自然エネルギーによる発電量を予測する場合、例えば特許庁等から提供される気象予測データを用いて発電量を予測する方法が一般的に用いられている。例えば風力発電装置の発電量を予測する場合、風速や風向等の気象予測データを用いるのが一般的である。
【０００３】
また、特許文献１では、重回帰分析とニューラルネットワークとを用いてプロセスの特性予測を行うことが記載されている。
特許文献１に記載のプロセスの特性予測方法では、プロセスの状態を表す変量として状態量および出力量を所定時間間隔でサンプリングする。そして、各サンプリング時点から過去の所定期間前までのサンプリング値を用いて重回帰分析部で重回帰分析を行うことにより、偏回帰係数を求める。そして、偏回帰係数のパターンをニューラルネットワークで分類することにより、プロセスの出力値の変動パターンを予測する。
【０００４】
当該方法について、特許文献１では、プロセスの状態を表す各変量について過去の所定期間のデータをニューラルネットワークに直接入力するのではなく、各変量の過去の所定期間のデータに基づく重回帰分析の結果によって得られた値をニューラルネットワークに入力しているから、同じデータを扱いながらもニューラルネットワークへの入力データ量は大幅に削減されることになる、とされている。そして、ニューラルネットワークへの入力データについて前処理として重回帰分析を行うことにより、ニューラルネットワークの規模を大幅に縮小することができるのであって、ニューラルネットワークの内部処理の時間を大幅に短縮することができるのである、とされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平５−２０４４０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
気象予測データの配信を受けて自然エネルギーによる発電量を予測する方法では、発電量の予測精度が気象予測データの更新頻度に依存する。気象予測データの配信は、例えば３時間毎または６時間毎など、ある程度の時間間隔をおいて更新されることが一般的である。この時間間隔により、発電量の予測精度が低下するおそれがある。より詳細な予測を行うために、気象モデルを用いて配信データを加工することも考えられるが、気象モデルによる解析には大規模な並列計算機等が必要となり、設備コストや運用コストが増加してしまう。
また、特許文献１では、ニューラルネットワークと重回帰分析とを組み合わせることは記載されているものの、具体的な技術は記載されていない。特に、自然エネルギーによる発電量をより詳細に予測するための具体的な方法は、特許文献１には記載されていない。
【０００７】
本発明は、大規模な並列計算機などの大掛かりな設備を必要とせずに、自然エネルギーによる発電量をより詳細に予測することのできる発電量予測装置および発電量予測方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の態様による発電量予測装置は、自然エネルギーにより発電を行う発電装置の発電量を予測する発電量予測装置であって、所定時間における気象実測値を取得し、前記気象実測値を前記所定時間における変化について平滑化する平滑化部と、前記所定時間における気象実測値と前記平滑化された前記気象実測値とを示す入力値と、前記入力値に対応する前記発電装置の発電量実績値を示す出力値と、ニューラルネットワークモデルと、を用いて入力値と出力値との関係の学習処理を行うニューラルネットワーク処理部と、直近の前記所定時間における前記気象実測値と、当該所定時間における変化について平滑化された当該気象実測値とを示す入力値を、前記学習処理の行われた前記ニューラルネットワークモデルに入力して、予測対象時刻における前記発電装置の発電量を予測する発電量予測部と、を具備する。
【０００９】
初期状態の異なる複数のニューラルネットワークモデルを具備し、前記ニューラルネットワーク処理部は、当該複数のニューラルネットワークモデルの各々に対して前記学習処理を行い、前記発電量予測部は、当該複数のニューラルネットワークモデルの出力値から前記発電装置の発電量予測値を求めるようにしてもよい。
【００１０】
本発明の第２の態様による発電量予測方法は、自然エネルギーにより発電を行う発電装置の発電量を予測する発電量予測装置の発電量予測方法であって、所定時間における気象実測値を取得し、前記気象実測値を前記所定時間における変化について平滑化する平滑化ステップと、前記所定時間における気象実測値と前記平滑化された前記気象実測値とを示す入力値と、前記入力値に対応する前記発電装置の発電量実績値を示す出力値と、ニューラルネットワークモデルと、を用いて入力値と出力値との関係の学習処理を行うニューラルネットワーク処理ステップと、直近の前記所定時間における前記気象実測値と、当該所定時間における変化について平滑化された当該気象実測値とを示す入力値を、前記学習処理の行われた前記ニューラルネットワークモデルに入力して、予測対象時刻における前記発電装置の発電量を予測する発電量予測ステップと、を有する。
【発明の効果】
【００１１】
上記した発電量予測装置および発電量予測方法によれば、大規模な並列計算機などの大掛かりな設備を必要とせずに、自然エネルギーによる発電量をより詳細に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態における発電量予測装置の機能構成を示す概略ブロック図である。
【図２】同実施形態における発電量予測部が発電量予測値を取得する処理の概要を示す説明図である。
【図３】同実施形態における発電量予測部が用いる入力データの例を示すグラフである。
【図４】発電量予測値のシミュレーション結果の例を示す説明図である。
【図５】同実施形態におけるニューラルネットワークモデル部が実現する、初期状態の異なる複数のニューラルネットワークモデルの例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
また、以下では、風力発電装置の発電量を予測する場合を例に説明するが、本実施形態の適用範囲は風力発電装置の発電量予測に限らない。例えば太陽光発電や波力発電など、気象条件によって発電量が変化し得る様々な自然エネルギーの発電量予測に、本実施形態の風力発電装置を用いることができる。
【００１４】
図１は、本発明の一実施形態における発電量予測装置の機能構成を示す概略ブロック図である。同図において、発電量予測装置１００は、通信部１１０と、表示部１２０と、記憶部１８０と、制御部１９０とを具備する。制御部１９０は、平滑化部１９１と、ニューラルネットワークモデル部１９２と、ニューラルネットワーク処理部１９３と、発電量予測部１９４とを具備する。
また、通信部１１０は、通信ネットワーク９３０を介して風力発電装置９１０と風向風力計９２０とに接続されている。発電量予測装置１００と、風力発電装置９１０と、風向風力計９２０とで風力発電システム１を構成する。
【００１５】
風力発電装置９１０は、風を受けて発電を行う。風力発電装置９１０は、発電装置の例に該当する。
風向風力計９２０は、風力発電装置の近傍に設けられ、発電に用いられる風の風力および風向を測定する。
通信ネットワーク９３０は、風力発電装置９１０と通信部１１０との通信、および風向風力計９２０と通信部１１０との通信を媒介する。通信ネットワーク９３０として様々な通信ネットワークを用いることができる。例えば、通信ネットワーク９３０としてインターネット（Internet）を用いるようにしてもよいし、専用回線で通信ネットワーク９３０を構成するようにしてもよい。
【００１６】
発電量予測装置１００は、風力発電装置９１０の発電量を予測する。ここでいう発電量は、発電電力であってもよいし、所定の単位時間（例えば１時間）あたりの発電電力量であってもよい。発電量予測装置１００は、例えばパソコン（Personal Computer；ＰＣ）等の情報処理装置を含んで構成される。
【００１７】
通信部１１０は、通信ネットワーク９３０を介して風力発電装置９１０や風向風力計９２０と通信を行う。特に、通信部１１０は、風向風力計９２０から風力や風向の実測値を、例えば１０分毎など定期的に取得（受信）する。通信部１１０が取得する風力や風向の実測値は、気象実測値の例に該当する。また、通信部１１０は、風力発電装置９１０から発電量実績値を、例えば１０分毎など定期的に取得する。
【００１８】
記憶部１８０は、発電量予測装置１００の具備する記憶デバイスを用いて実現され、各種情報を記憶する。特に、記憶部１８０は、通信部１１０が風向風力計９２０から取得する風力や風向の実測値の履歴や、通信部１１０が風力発電装置９１０から取得する発電量実績値の履歴を記憶する。また、記憶部１８０は、風力や風向の実測値の履歴のうち所定時間分（例えば３時間分）について平滑化部１９１が重回帰分析を行って得られるデータを記憶する。
【００１９】
制御部１９０は、発電量予測装置１００の各部を制御して各種機能を実行する。制御部１９０は、例えば発電量予測装置１００の具備するＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）が、記憶部１８０からプログラムを読み出して実行することで実現される。
【００２０】
平滑化部１９１は、所定時間における気象実測値を取得し、得られた気象実測値を所定時間における変化について平滑化する。例えば、平滑化部１９１は、記憶部１８０が記憶している風向や風力の実測値のうち直近３時間分について重回帰分析を行うことで、当該実測値の時系列データを平滑化する。
以下では、平滑化部１９１が重回帰分析を行って得られるデータを「平滑化データ」と称する。
【００２１】
ニューラルネットワークモデル部１９２は、ニューラルネットワークモデルを実現する。
ニューラルネットワークモデル部１９２がニューラルネットワークモデルを実現する方法は、ハードウェア的な方法であってもよいし、ソフトウェア的な方法であってもよい。すなわち、ニューラルネットワークモデル部１９２が、ハードウェアにて構成されたニューラルネットワークを有していてもよい。あるいは、ニューラルネットワークモデル部１９２が、ソフトウェアにてニューラルネットワークの演算（シミュレーション）を行うようにしてもよい。
【００２２】
ニューラルネットワーク処理部１９３は、所定時間における気象実測値と平滑化された気象実測値とを示す入力値と、入力値に対応する風力発電装置９１０の発電量実績値を示す出力値と、ニューラルネットワークモデル部１９２の実現するニューラルネットワークモデルと、を用いて入力値と出力値との関係の学習処理を行う。
例えば、ニューラルネットワーク処理部１９３は、記憶部１８０が記憶している風向や風力の実測値のうち３時間分のデータと、当該データについて平滑化部１９１が重回帰分析を行った平滑化データとを、ニューラルネットワークモデルへの入力データとして用いる。また、ニューラルネットワーク処理部１９３は、入力データの終了時刻から所定時間後（例えば、上記３時間の終わりの時刻から１時間後）における発電量実績値を正解データとして用いる。ニューラルネットワーク処理部１９３は、これらの入力データおよび正解データをニューラルネットワークモデルに与えて、ニューラルネットワークにおける重み係数を学習させる。
【００２３】
発電量予測部１９４は、予測対象時刻における発電装置の発電量を予測する。
より具体的には、発電量予測部１９４は、ニューラルネットワーク処理部１９３が学習処理を行ったニューラルネットワークモデル（ニューラルネットワークモデル部１９２のニューラルネットワークモデル）に入力データを入力して、当該ニューラルネットワークモデルからの出力値を取得する。その際、発電量予測部１９４は、直近の所定時間における気象実測値（すなわち、所定時間前からの現在までの気象実測値）と、当該所定時間における変化について平滑化された当該気象実測値とを示す入力値を、入力データとして用いる。
そして、発電量予測部１９４は、ニューラルネットワークモデルからの出力値を、予測対象時刻（例えば、上記の学習例では１時間後）における発電量予測値として、表示部１２０へ出力する。
【００２４】
表示部１２０は、例えば液晶パネルなどの表示画面を有し、各種情報を表示する。特に、表示部１２０は、発電量予測部１９４が出力する発電量予測値を表示する。
但し、発電量予測装置１００が発電量予測値を出力する方法は、表示部１２０が表示する方法に限らない。例えば、通信部１１０が発電量予測値を他の装置へ送信するようにしてもよい。
【００２５】
図２は、発電量予測部１９４が発電量予測値を取得する処理の概要を示す説明図である。
同図に示す処理において、発電量予測部１９４は、記憶部１８０が記憶している風向測定値の履歴（例えば直近３時間分）を取得して、ニューラルネットワークモデル部１９２のニューラルネットワークへ入力する。また、発電量予測部１９４は、当該風向測定値の履歴を平滑化部１９１が平滑化したデータを、ニューラルネットワークモデル部１９２のニューラルネットワークへ入力する。
また、発電量予測部１９４は、記憶部１８０が記憶している風力測定値の履歴（例えば直近３時間分）を取得して、ニューラルネットワークモデル部１９２のニューラルネットワークへ入力する。また、発電量予測部１９４は、当該風力測定値の履歴を平滑化部１９１が平滑化したデータを、ニューラルネットワークモデル部１９２のニューラルネットワークへ入力する。
【００２６】
そして、発電量予測部１９４は、ニューラルネットワークからの出力値を発電量予測値として取得する。
なお、図２では、重回帰分析とニューラルネットワークとのそれぞれについて、処理を行う平滑化部の符号１９１と、ニューラルネットワークモデル部の符号１９２とを示している。
【００２７】
なお、ニューラルネットワークモデル部１９２の実現するニューラルネットワークモデルは、図２に示す３層パーセプトロンのモデルに限らず様々なニューラルネットワークのモデルとすることができる。例えば、ニューラルネットワークモデル部１９２の実現するニューラルネットワークモデルにおける層の数は２層であってもよいし４層以上であってもよい。また、ニューラルネットワークモデル部１９２がフィードバック型のニューラルネットワークのモデルを実現するようにしてもよい。
【００２８】
また、図２の例では、図を見易くするためにデータの種類毎に１つの入力ノードを示しているが、ニューラルネットワークモデル部１９２の実現するニューラルネットワークモデルは、データ数に応じた入力ノードを有する。
具体的には、ニューラルネットワークモデル部１９２は、風向実測値の履歴におけるサンプリング時刻毎の入力ノードを有する。風向測定値の履歴の重回帰分析結果、風速測定値の履歴、および、風速測定値の履歴の重回帰分析結果についても同様である。
なお、ニューラルネットワークの重み係数の初期値としては、例えばランダムな値を用いる。あるいは、ユーザの入力する初期値をニューラルネットワーク処理部１９３が設定するようにしてもよい。
【００２９】
図３は、発電量予測部１９４が用いる入力データの例を示すグラフである。同図の横軸は時刻を示し、縦軸は風速を示す。
同図において、線Ｌ１１は、風速実測値を示す。また、線Ｌ１２は、時刻Ｔ１１から時刻Ｔ１２までの風速実測値を平滑化部１９１が重回帰分析したデータを示す。また、点Ｐ１１は、ニューラルネットワークモデル部１９２のニューラルネットワークからの出力を示す。
図３では、発電量予測部１９４が用いる入力データのうち風速実測値の履歴および当該風速実測値の履歴の重回帰分析データを示している。風向実測値の履歴および当該風向実測値の履歴の重回析分析データについても同様である。
【００３０】
時刻Ｔ１２において、発電量予測部１９４は、時刻Ｔ１１から時刻Ｔ１２まで（例えば３時間分）の風向実測値および風速実測値と、当該風向実測値、風速実測値の各々を平滑化部１９１が重回帰分析したデータとを、ニューラルネットワークモデル部１９２へ入力する。
そして、発電量予測部１９４は、点Ｐ１１にて示されるニューラルネットワークからの出力をニューラルネットワークモデル部１９２から取得する。当該出力は、時刻Ｔ１２において未来の時刻（例えば１時間後）である時刻Ｔ１３における、風力発電装置９１０の発電量予測値を示す。
【００３１】
また、ニューラルネットワーク処理部１９３も、発電量予測部１９４と同様の時間分（例えば３時間分）の風向実測値および風速実測値と、当該風向実測値、風速実測値の各々を平滑化部１９１が重回帰分析したデータとを、ニューラルネットワークモデル部１９２への入力データとして取得する。さらに、ニューラルネットワーク処理部１９３は、発電量予測部１９４が取得する発電量予測値と同様の時間間隔の発電量実績値（例えば、入力データとして用いる実測値データの最終時刻から１時間後の発電量実績値）を、正解データとして取得する。
そして、ニューラルネットワーク処理部１９３は、得られた入力データおよび正解データをニューラルネットワークモデル部１９２へ出力して、ニューラルネットワークにおける重み係数を学習させる。
【００３２】
図４は、発電量予測値のシミュレーション結果の例を示す説明図である。同図の縦軸は基準時刻からの経過時間を示し、縦軸は、発電量を示す。
また、線Ｌ２１は、発電量実績値を示す。線Ｌ２２は、発電量予測装置１００のように重回帰分析とニューラルネットワークとを組み合わせた処理にて得られる発電量予測値を示す。線Ｌ２３は、重回帰分析を行わずにニューラルネットワークを用いて得られる発電量予測値を示す。
【００３３】
同図において、重回帰分析とニューラルネットワークとを組み合わせた場合の発電量予測値（線Ｌ２２）のほうが、重回帰分析を行わずにニューラルネットワークを用いた場合の発電量予測値（線Ｌ２３）よりも、発電量実績値（線Ｌ２１）に近くなっている。具体的には、重回帰分析とニューラルネットワークとを組み合わせた場合の誤差（発電量実測値との差）の平均二乗偏差のほうが、重回帰分析を行わずにニューラルネットワークを用いた場合の誤差の平均二乗偏差よりも小さい値となった。
また、重回帰分析とニューラルネットワークとを組み合わせた場合のほうが、重回帰分析を行わずにニューラルネットワークを用いた場合よりも、スムーズな予測値を得られている。
【００３４】
以上のように、平滑化部１９１は、所定時間における気象実測値を取得し、得られた気象実測値を所定時間における変化について平滑化する。また、ニューラルネットワーク処理部１９３は、所定時間における気象実測値と平滑化された気象実測値とを示す入力値と、当該入力値に対応する発電装置の発電量実績値を示す出力値とを用いて、ニューラルネットワークモデル部１９２の実現するニューラルネットワークモデルに、入力値と出力値との関係を学習させる。そして、発電量予測部１９４は、直近の所定時間における気象実測値と、当該所定時間における変化について平滑化された当該気象実測値とを示す入力値を、学習処理の行われたニューラルネットワークモデルに入力して、予測対象時刻における風力発電装置９１０の発電量を予測する。
【００３５】
これにより、発電量予測装置１００では、大規模な並列計算機などの大掛かりな設備を必要とせずに、自然エネルギーによる発電量をより詳細に予測することができる。
具体的には、発電量予測装置１００は、気象予測データの更新時間間隔（例えば３時間毎）よりも短い時間間隔で気象実測値データを取得し、得られたデータに基づいて、気象予測データの更新時間間隔よりも詳細な時間毎の発電量予測値を求めることができる。
また、発電量予測装置１００が、気象予測データではなく気象実測値を用いることで、発電量予測装置１００の設計や製造の際に、気象予測データのフォーマットに応じた処理を実装する必要がない。この点において、発電量予測装置１００の開発コストを低減させることができる。
【００３６】
また、発電量予測装置１００は、平滑化部１９１が平滑化した気象実測値をニューラルネットワークへの入力として用いる。これにより、発電量予測装置１００は、気象実測値における短期的な変動の影響や、気象実測値に含まれるノイズの影響を低減させて、平滑化を行わない場合よりも高精度な発電量予測値を得られる。
特に、平滑化部１９１が平滑化処理を行うことで、発電量予測装置１００は、気象実測値の傾向（変化率）を示すデータを取得し、当該傾向を示すデータに基づいて、より高精度に発電量予測値を求めることができる。
【００３７】
また、発電量予測部１９４が、過去の気象実測値を全て用いるのではなく、直近の所定時間（例えば３時間）のデータを用いて発電量予測を行うことで、発電量予測の処理時間が比較的短くてすむ。
また、風向や風速の傾向は、１時間〜２時間程度で変化することが考えられる。発電量予測部１９４は、直近３時間の気象実測値を用いて発電量予測を行うことで、より高精度に発電量を予測し得る。
【００３８】
なお、ニューラルネットワークの出力は重み係数の初期値に依存する。そこで、ニューラルネットワークモデル部１９２が、初期状態の異なる複数のニューラルネットワークモデルを実現することで、より適切な初期値に基づく発電量予測値を取得するようにしてもよい。
この場合、ニューラルネットワーク処理部１９３は、当該複数のニューラルネットワークモデルの各々に対して学習処理を行う。また、発電量予測部１９４は、当該複数のニューラルネットワークモデルの出力値から風力発電装置９１０の発電量予測値を求める。
【００３９】
図５は、ニューラルネットワークモデル部１９２が実現する、初期状態の異なる複数のニューラルネットワークモデルの例を示す説明図である。
同図の例では、ニューラルネットワークモデル部１９２は、３つのニューラルネットワークのモデルを実現しており、ニューラルネットワーク毎に異なる重み係数初期値が設定されている。なお、ニューラルネットワークモデル部１９２が実現するニューラルネットワークモデルの数は３つに限らず、２つであってもよいし、４つ以上であってもよい。
【００４０】
ニューラルネットワーク処理部１９３は、これらニューラルネットワークの各々に対して、上述した学習処理を行う。
また、発電量予測部１９４は、これらニューラルネットワークの各々に対して、上記と同様に入力データを与える。そして、発電量予測部１９４は、ニューラルネットワークの各々からの出力に基づいて、風力発電装置９１０の発電量予測値を算出する。
【００４１】
例えば、発電量予測部１９４は、ニューラルネットワークの各々からの出力に対して重回帰分析を行い、分析結果を発電量予測値として取得する。さらに例えば、発電量予測部１９４は、ニューラルネットワークの各々からの出力のうち、平均値から３σ（σは標準偏差を示す）以上離れたデータを、異常データとして除外する。そして、発電量予測部１９４は、残りの予測結果の平均を発電量予測値として取得する。
あるいは、発電量予測部１９４が、ニューラルネットワークの各々のうちいずれかを選択して、発電量予測値として取得するようにしてもよい。
【００４２】
以上のように、ニューラルネットワークモデル部１９２は、初期状態の異なる複数のニューラルネットワークモデルを具備（実現）する。そして、ニューラルネットワーク処理部１９３は、当該複数のニューラルネットワークモデルの各々に対して学習処理を行う。そして、発電量予測部１９４は、当該複数のニューラルネットワークモデルの出力値から風力発電装置９１０の発電量予測値を求める。
これにより、発電量予測装置１００は、ニューラルネットワークの出力に対する重み係数初期値の影響を軽減させることができる。この点において、発電量予測装置１００は、発電量予測値をより高精度に求め得る。
【００４３】
なお、発電量予測装置１００が、太陽光発電設備の発電量予測を行うようにしてもよい。
ここで、従来の太陽光発電設備の発電量予測では、天気予報のデータ（晴れ・曇り・雨天など）といった情報を使用して、どのぐらいの太陽光が太陽光発電パネルに届くかを推定し、発電量を予測する。しかし、そういった天候のデータは曖昧で、実際の太陽光の量を予測するのが難しい。
【００４４】
そこで、発電量予測装置１００は、天気予報のデータに代えて例えば太陽光発電パネルの温度実測値に基づいて発電量を予測する。この場合も上記と同様に、平滑化部１９１は、温度測定値の平滑化を行い、ニューラルネットワーク処理部１９３や発電量予測部１９４は、温度実測値および平滑化された温度実測値をニューラルネットワークへの入力として用いる。
【００４５】
このように、発電量予測装置１００が、定量的評価が困難な天気予報のデータに代えて、定量的に評価可能な太陽光発電パネルの温度実測値を用いることで、発電量の予測精度向上が期待される。
また、発電量予測装置１００では、観測したデータのそのものだけでなく、データの平滑化された変化率も考慮することができる点において、発電量の予測精度がさらに向上することが期待される。
【００４６】
また、この場合も上記と同様に、発電量予測装置１００では、大規模な並列計算機などの大掛かりな設備を必要とせずに、自然エネルギーによる発電量をより詳細に予測することができる。
また、発電量予測装置１００が、気象予測データではなく気象実測値を用いることで、発電量予測装置１００の設計や製造の際に、気象予測データのフォーマットに応じた処理を実装する必要がない。この点において、発電量予測装置１００の開発コストを低減させることができる。
【００４７】
また、発電量予測装置１００は、平滑化部１９１が平滑化した気象実測値をニューラルネットワークへの入力として用いる。これにより、発電量予測装置１００は、気象実測値における短期的な変動の影響や、気象実測値に含まれるノイズの影響を低減させて、平滑化を行わない場合よりも高精度な発電量予測値を得られる。
特に、平滑化部１９１が平滑化処理を行うことで、発電量予測装置１００は、気象実測値の傾向（変化率）を示すデータを取得し、当該傾向を示すデータに基づいて、より高精度に発電量予測値を求めることができる。
【００４８】
また、発電量予測部１９４が、過去の気象実測値を全て用いるのではなく、直近の所定時間（例えば３時間）のデータを用いて発電量予測を行うことで、発電量予測の処理時間が比較的短くてすむ。
なお、上記と同様、ニューラルネットワークモデル部１９２が、初期状態の異なる複数のニューラルネットワークモデルを実現することで、より適切な初期値に基づく発電量予測値を取得するようにしてもよい。
【００４９】
なお、発電量予測装置１００の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【００５０】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【符号の説明】
【００５１】
１  風力発電システム
１００  発電量予測装置
１１０  通信部
１２０  表示部
１８０  記憶部
１９０  制御部
１９１  平滑化部
１９２  ニューラルネットワークモデル部
１９３  ニューラルネットワーク処理部
１９４  発電量予測部
９１０  風力発電装置
９２０  風向風力計
９３０  通信ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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