(57)【要約】【課題】風力発電における発電量の予測において、発電量を精度良く予測することを目的とする。【解決手段】風力発電による発電量を予測する風力発電量予測装置が、前記風力発電量予測装置が、第１風速と、前記第１風速における第１発電量とを示すデータを入力し、前記風力発電量予測装置が、前記データを近似する多項式を生成し、前記風力発電量予測装置が、前記多項式に基づいてそれぞれ算出される第２風速及び前記第２風速における第２発電量の誤差分散に基づく最尤推定値を計算し、前記風力発電量予測装置が、前記最尤推定値に基づいて、情報量規準を算出することで上記課題を解決する。【選択図】図５
2017141747.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
風力発電による発電量を予測する風力発電量予測装置が行う風力発電量予測方法であって、
前記風力発電量予測装置が、第１風速と、前記第１風速における第１発電量とを示すデータを入力する入力手順と、
前記風力発電量予測装置が、前記データを近似する多項式を生成する生成手順と、
前記風力発電量予測装置が、前記多項式に基づいてそれぞれ算出される第２風速及び前記第２風速における第２発電量の誤差分散に基づく最尤推定値を計算する計算手順と、
前記風力発電量予測装置が、前記最尤推定値に基づいて、情報量規準を算出する情報量規準算出手順と
を含む風力発電量予測方法。
【請求項２】
前記情報量規準は、赤池情報量規準又はベイズ情報量規準のいずれかである請求項１に記載の風力発電量予測方法。
【請求項３】
前記生成手順では、次数が異なる前記多項式がそれぞれ生成され、
前記情報量規準算出手順では、前記多項式ごとに、前記情報量規準がそれぞれ算出され、
算出される複数の前記情報量規準のうち、前記情報量規準が最も小さい値となる前記多項式が選択される請求項１又は２に記載の風力発電量予測方法。
【請求項４】
前記情報量規準が最も小さい値となる前記多項式が複数選択される場合には、
複数の前記多項式のうち、最も次数が小さい多項式が選択される請求項３に記載の風力発電量予測方法。
【請求項５】
前記風力発電量予測装置が、前記風力発電に用いられる設備による発電量が少なくなる場合を特定する停止計画値を入力し、
前記生成手順では、前記データのうち、前記停止計画値が示すデータを除いて前記多項式が生成される請求項１乃至４のいずれか一項に記載の風力発電量予測方法。
【請求項６】
風力発電による発電量を予測する風力発電量予測装置であって、
第１風速と、前記第１風速における第１発電量とを示すデータを入力する入力部と、
前記データを近似する多項式を生成する生成部と、
前記多項式に基づいてそれぞれ算出される第２風速及び前記第２風速における第２発電量の誤差分散に基づく最尤推定値を計算する計算部と、
前記最尤推定値に基づいて、情報量規準を算出する情報量規準算出部と
を含む風力発電量予測装置。
【請求項７】
風力発電による発電量を予測するコンピュータに風力発電量予測方法を実行させるためのプログラムであって、
前記コンピュータが、第１風速と、前記第１風速における第１発電量とを示すデータを入力する入力手順と、
前記コンピュータが、前記データを近似する多項式を生成する生成手順と、
前記コンピュータが、前記多項式に基づいてそれぞれ算出される第２風速及び前記第２風速における第２発電量の誤差分散に基づく最尤推定値を計算する計算手順と、
前記コンピュータが、前記最尤推定値に基づいて、情報量規準を算出する情報量規準算出手順と
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、風力発電量予測方法、風力発電量予測装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
計算機等が、風力発電において発電される電力を気象条件等に基づいて計算して予測する方法が知られている。
【０００３】
例えば、風力発電出力を精度良く予測する方法が知られている。具体的には、まず、風力発電出力予測装置が、過去の地形条件、気象条件及び実測値を用いて、複数の物理モデル及び複数の統計モデルについて集団学習し、複数の物理モデル及び複数の統計モデルを最適に組み合わせた最終モデルを決定する。次に、風力発電出力予測装置が、最終モデルを用いて、過去よりも後の特定の時刻における地形条件、気象条件及び実測値に基づいて、特定の時刻における対象地点の風力発電出力の最終予測値を算出する。このように、最適化された最終モデルを用いることで、風力発電出力予測装置が風力発電出力を精度良く予測できる方法が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
他にも、計算機等が、風速の３乗に基づいて、発電される電力を計算して予測する方法等が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７―２３３６３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の方法では、最終モデルの信頼性が、主観的に評価される場合がある。そのため、従来の方法では、風力発電における発電量の予測において、発電量の予測に用いられるモデルの信頼性が低い場合がある。信頼性の低いモデル又は風速の３乗等の計算方法では、発電量の予測精度が悪い場合がある。
【０００７】
本発明の１つの側面は、このような問題に鑑みてなされたものであり、風力発電における発電量の予測において、発電量を精度良く予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明の一実施形態における、風力発電による発電量を予測する風力発電量予測装置が行う風力発電量予測方法は、前記風力発電量予測装置が、第１風速と、前記第１風速における第１発電量とを示すデータを入力する入力手順と、前記風力発電量予測装置が、前記データを近似する多項式を生成する生成手順と、前記風力発電量予測装置が、前記多項式に基づいてそれぞれ算出される第２風速及び前記第２風速における第２発電量の誤差分散に基づく最尤推定値を計算する計算手順と、前記風力発電量予測装置が、前記最尤推定値に基づいて、情報量規準を算出する情報量規準算出手順とを含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、風力発電における発電量の予測において、発電量を精度良く予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態における風力発電量予測装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態における風力発電量予測装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態における風力発電量予測装置によって生成される多項式の一例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態における風力発電量予測装置によって算出される情報量規準の一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態における風力発電量予測装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図６】本発明の一実施形態における風力発電における風速と、発電量との関係の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１２】
１．風力発電量予測装置のハードウェア構成例
２．風力発電量予測装置による全体処理例
３．風力発電量予測装置の機能構成例
≪  １．  風力発電量予測装置のハードウェア構成例  ≫
風力発電量予測装置は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の情報処理装置である。以下、風力発電量予測装置がＰＣである例で説明する。
【００１３】
図１は、本発明の一実施形態における風力発電量予測装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。具体的には、ＰＣ１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１と、記憶装置１０２と、ネットワークＩ／Ｆ（ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０３と、入力Ｉ／Ｆ１０４と、出力Ｉ／Ｆ１０５とを有する。つまり、風力発電量予測装置は、ＰＣ、サーバ又はワークステーション等の情報処理装置、すなわち、コンピュータである。
【００１４】
ＣＰＵ１０１は、各種処理及び各種制御を実現するための演算と各種データの加工とを行う演算装置である。さらに、ＣＰＵ１０１は、ＰＣ１０が有するハードウェアを制御する制御装置である。
【００１５】
記憶装置１０２は、ＰＣ１０が使うデータ、プログラム及び設定値等を記憶する。また、記憶装置１０２は、いわゆるメモリ（ｍｅｍｏｒｙ）等である。なお、記憶装置１０２は、ハードディスク（ｈａｒｄｄｉｓｋ）等の補助記憶装置等を有してもよい。
【００１６】
ネットワークＩ／Ｆ１０３は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークを介して接続される装置と各種データ等を送受信する。例えば、ネットワークＩ／Ｆ１０３は、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）及びＬＡＮケーブルを接続させるコネクタ等である。なお、ネットワークＩ／Ｆ１０３は、ネットワークを利用するＩ／Ｆに限られず、ケーブル、無線又はコネクタ等によって外部装置と送受信するＩ／Ｆであってもよい。
【００１７】
入力Ｉ／Ｆ１０４は、ＰＣ１０を使うユーザとのインタフェースである。具体的には、入力Ｉ／Ｆ１０４は、ユーザが行う各種操作を入力する。例えば、入力Ｉ／Ｆ１０４は、キーボード等の入力装置及び入力装置をＰＣ１０に接続させるコネクタ等によって構成される。
【００１８】
出力Ｉ／Ｆ１０５は、ＰＣ１０を使うユーザとのインタフェースである。具体的には、出力Ｉ／Ｆ１０５は、ＰＣ１０が行う各種処理の処理結果等をユーザに出力する。例えば、出力Ｉ／Ｆ１０５は、ディスプレイ等の出力装置及び出力装置をＰＣ１０に接続させるコネクタ等である。
【００１９】
なお、ＰＣ１０は、各ハードウェア資源による処理等を補助する補助装置を更に有する構成でもよい。また、ＰＣ１０は、各種処理を並列、冗長又は分散して処理するため、装置を内部又は外部に更に有してもよい。さらに、ＰＣ１０は、複数の情報処理装置で構成されてもよい。
【００２０】
≪  ２．  風力発電量予測装置による全体処理例  ≫
例えば、ＰＣは、以下のような全体処理である風力発電量予測方法を行って、風力発電を行う風力発電所等による発電量を予測する。なお、以下の例では、発電量は、有効電力値であるとする。
【００２１】
図２は、本発明の一実施形態における風力発電量予測装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。
【００２２】
ステップＳ１０１では、ＰＣは、風速データを入力する。
【００２３】
ステップＳ１０２では、ＰＣは、発電量データを入力する。
【００２４】
ステップＳ１０１及びステップＳ１０２によって、ＰＣにデータが入力されると、データによって、風速と発電量との関係が対応付けされる。すなわち、ＰＣにデータが入力されると、ＰＣは、風速に対して、発電される発電量が特定できる。なお、データは、風速データと発電量データとが別々でなくともよい。すなわち、風速データと発電量データとは、一体であってもよい。以下、入力されるデータに基づいて定まる風速を「第１風速」という。さらに、入力されるデータに基づいて定まる発電量、すなわち、第１風速によって発電される発電量を「第１発電量」という。
【００２５】
ステップＳ１０３では、ＰＣは、停止計画値を入力する。なお、停止計画値は、風力発電を行う風力発電所等の設備による発電量が少なくなる場合を示す。例えば、設備等は、整備点検、故障又はなんらかの理由で電力系統に接続されない等の状態であると、発電量が少なくなる場合が多い。このように、設備等は、風があるのに、発電量が少なくなる状態、つまり、風力発電に用いられる設備の出力が低下する場合がある。停止計画値は、このように、設備等による発電量が少ない状態を特定できるデータである。ステップＳ１０３では、ＰＣは、停止計画値を入力し、停止計画値に基づいて、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２で入力されるデータを間引く。具体的には、ＰＣは、停止計画値が示すデータを除いて以降の処理を行うようにする。
【００２６】
発電量が少なくなる場合のデータが含まれると、近似等の処理では、発電量が少なくなる場合のデータがノイズとなる場合がある。そこで、ＰＣは、停止計画値に基づいて、発電量が少なくなる場合のデータ等を処理の対象から除くようにする。このようにすると、ＰＣは、精度良く発電量を予測することができる。以下、ＰＣによって、停止計画値に基づいて、発電量が少なくなる場合のデータ等が除去される例で説明する。
【００２７】
なお、ステップＳ１０３は、行われなくともよい。例えば、ステップＳ１０１及びＳ１０２で入力されるデータから、あらかじめノイズ等となりえるデータが除かれていてもよい。
【００２８】
ステップＳ１０４では、ＰＣは、初期値を設定する。例えば、初期値として設定されるパラメータは、多項式の次数である。以下、多項式の次数を「ｐ」で示す。この例では、ステップＳ１０４では、ＰＣは、例えば、初期値として、「ｐ＝１」と設定する。なお、多項式は、例えば、下記（１）式である。
【００２９】
【数１】
2017141747.tif 000003
上記（１）式では、「ｙ」は、発電量を示す。また、上記（１）式では、「ｖ」は、風速を示す。さらに、上記（１）式では、「ε」は、あからじめ入力される定数を示す。このように、多項式は、「ｐ次」の多項式であるとする。なお、ステップＳ１０４では、ＰＣは、初期値として「ε」等を更に設定してもよい。
【００３０】
このように、初期値が設定されると、ＰＣは、入力されるデータを近似する多項式を上記（１）式等のように生成できる。具体的には、入力されるデータが示す第１風速及び第１電力量から、最小二乗法等によって、ＰＣは、「ｐ次」の多項式を生成する。
【００３１】
図３は、本発明の一実施形態における風力発電量予測装置によって生成される多項式の一例を示す図である。具体的には、図示する例では、「データ」が示す点が、第１風速及び第１発電量を示す。さらに、図示する例は、このデータを近似する多項式を次数ごとに示す。具体的には、この例は、「ｐ＝２」、「ｐ＝４」、「ｐ＝６」、「ｐ＝８」及び「ｐ＝１０」とするそれぞれの多項式を示す。なお、図示する例は、「ε＝０」及び停止計画値によってデータが除かれた例である。
【００３２】
以下、多項式によって、算出される風速を「第２風速」という。さらに、多項式によって、算出される発電量、すなわち、第２風速によって発電される発電量を「第２発電量」という。
【００３３】
図２に戻り、ステップＳ１０５では、ＰＣは、回帰式を計算する。回帰式は、上記（１）式であり、ＰＣは、上記（１）式を計算する。
【００３４】
ステップＳ１０６では、ＰＣは、誤差分散に基づいて、最尤推定値を計算する。すなわち、ＰＣは、多項式に基づいてそれぞれ算出される第２風速及び第２発電量の誤差分散に基づく最尤推定値を計算する。具体的には、ＰＣは、下記（２）式を計算する。
【００３５】
【数２】
2017141747.tif 000004
なお、上記（２）式では、「ｎ」は、データのサンプル数である。また、停止計画値に基づいてデータが除かれる場合には、「ｎ」は、データが除かれた後の数である。
【００３６】
ステップＳ１０７では、ＰＣは、情報量規準を算出する。すなわち、ステップＳ１０７では、ＰＣは、ステップＳ１０６において、上記（２）式で計算される最尤推定値に基づいて、情報量規準を算出する。例えば、情報量規準は、赤池情報量規準（以下「ＡＩＣ」という場合がある。）である。具体的には、赤池情報量規準は、下記（３）式によって算出される値である。
【００３７】
【数３】
2017141747.tif 000005
上記（３）式等によって算出される赤池情報量規準は、ノイズ等の偶発的な変動への適合を避けることができる。また、赤池情報量規準は、データへの適合度をバランス良く評価できる指標である。
【００３８】
なお、情報量規準は、ベイズ情報量規準（以下「ＢＩＣ」という場合がある。）でもよい。
【００３９】
ステップＳ１０８では、ＰＣは、「ｐ」が「ｐｍａｘ」であるか否か判断する。この例は、各次数の多項式をそれぞれ計算する例である。したがって、ＰＣは、「ｐ」を初期値から「ｐｍａｘ」まで変更し、それぞれの次数について多項式を計算する。例えば、「ｐｍａｘ＝１０」とすると、ＰＣは、「ｐ＝１」から「ｐ」を「１」ずつ変更し、「ｐ＝１０」までの各次数の多項式をそれぞれ計算する。すなわち、「ｐｍａｘ」は、計算される多項式の最大次数を示す値等であり、例えば、あらかじめ設定される値である。
【００４０】
次に、ＰＣが「ｐ」が「ｐｍａｘ」であると判断すると（ステップＳ１０８でＹＥＳ）、ＰＣは、ステップＳ１１０に進む。一方で、ＰＣが「ｐ」が「ｐｍａｘ」でないと判断すると（ステップＳ１０８でＮＯ）、ＰＣは、ステップＳ１０９に進む。
【００４１】
ステップＳ１０９では、ＰＣは、「ｐ」を変更する。例えば、「１」ずつ次数を増やして、多項式を計算する場合には、ステップＳ１０９では、ＰＣは、「ｐ＝ｐ＋１」とする。以降、変更後の次数に基づいて、ステップＳ１０５乃至ステップＳ１０８が同様に行われる。このようにすると、初期値の「ｐ」から「ｐｍａｘ」までのそれぞれの次数について、回帰式等が計算される。なお、図３に示す場合には、「ｐ」を「２」から「１０」まで「２」ずつ変更して計算を行った例である。すなわち、この例では、ステップＳ１０９は、「ｐ＝ｐ＋２」とする。
【００４２】
ステップＳ１１０では、ＰＣは、情報量規準が極小値をもつか否か判断する。例えば、以下のように、各次数の情報量規準が算出されたとする。
【００４３】
図４は、本発明の一実施形態における風力発電量予測装置によって算出される情報量規準の一例を示す図である。図示する例では、各次数の赤池情報量規準及びベイズ情報量規準がそれぞれ算出された例である。この例では、「ｐ＝８」のあたりで、情報量規準が最も小さい値となり、極小値となる。このように、ＰＣは、極小値をもつ次数が算出されるまで、「ｐｍａｘ」を変更する。具体的には、以下のようにして、ＰＣは、「ｐｍａｘ」を変更する。
【００４４】
したがって、ＰＣによって情報量規準が極小値をもつと判断されると（図２のステップＳ１１０でＹＥＳ）、ＰＣは、ステップＳ１１２に進む。一方で、ＰＣによって情報量規準が極小値をもたないと判断されると（図２のステップＳ１１０でＮＯ）、ＰＣは、ステップＳ１１１に進む。
【００４５】
図２に戻り、ステップＳ１１１では、ＰＣは、「ｐｍａｘ」を変更する。例えば、ステップＳ１１１では、ＰＣは、「ｐｍａｘ＝ｐｍａｘ＋１」とする。
【００４６】
ステップＳ１１２では、ＰＣは、多項式を選択する。まず、ＰＣは、情報量規準が最も小さい値となる次数の多項式を選択する。例えば、図４に示す例では、「ｐ＝８」の場合が最も情報量規準が小さい値となるため、ＰＣは、「ｐ＝８」の多項式を選択する。
【００４７】
なお、情報量規準が小さくなる次数が複数ある場合がある。具体的には、図４に示す例では、「ｐ＝８」と、「ｐ＝１０」とが、同じ程度の情報量規準となる場合の例である。このような場合には、ＰＣは、まず、複数の次数の多項式を選択するようにしてもよい。例えば、ＰＣは、複数の次数のうち、最も次数が小さい多項式を選択してもよい。図４に示す例では、まず、最も情報量規準が小さい値として、「ｐ＝８」と、「ｐ＝１０」とが選択される。次に、ＰＣは、選択される複数の多項式のうち、最も次数が小さい多項式を選択する。この場合には、「ｐ＝８」が、最も次数が小さい。したがって、ＰＣは、「ｐ＝８」及び「ｐ＝１０」の多項式のうちから、「ｐ＝８」の多項式を選択する。
【００４８】
ＰＣは、次数が少ない多項式を用いる方が計算負荷が少ない場合が多い。そのため、次数の小さい多項式が選択されると、ＰＣは、発電量の予測において、計算負荷を少なくすることができる。
【００４９】
≪  ３．  風力発電量予測装置の機能構成例  ≫
図５は、本発明の一実施形態における風力発電量予測装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。具体的には、ＰＣ１０は、入力部ＦＮ１と、生成部ＦＮ２と、計算部ＦＮ３と、情報量規準算出部ＦＮ４とを含む。
【００５０】
入力部ＦＮ１は、第１風速と、第１風速における第１発電量とを示すデータを入力する。例えば、入力部ＦＮ１によって、図３に示す例では、「データ」が示す点等がデータで入力される。なお、入力部ＦＮ１は、例えば、ネットワークＩ／Ｆ１０３（図１参照）、入力Ｉ／Ｆ１０４（図１参照）又はこれらの組み合わせ等によって実現される。
【００５１】
生成部ＦＮ２は、入力部ＦＮ１によって入力されるデータを近似する多項式を生成する。例えば、生成部ＦＮ２によって、図３に示す例では、「データ」が示す点を近似する「ｐ＝２」乃至「ｐ＝１０」の多項式が生成される。なお、生成部ＦＮ２は、ＣＰＵ１０１（図１参照）等によって実現される。
【００５２】
計算部ＦＮ３は、生成部ＦＮ２によって生成される多項式に基づいて、それぞれ算出される第２風速及び第２発電量の誤差分散に基づく最尤推定値を計算する。例えば、計算部ＦＮ３は、上記（２）式によって最尤推定値を計算する。なお、計算部ＦＮ３は、ＣＰＵ１０１（図１参照）等によって実現される。
【００５３】
情報量規準算出部ＦＮ４は、計算部ＦＮ３によって計算される最尤推定値に基づいて、情報量規準を算出する。例えば、情報量規準算出部ＦＮ４は、上記（３）式による赤池情報量規準等の情報量規準を計算する。なお、情報量規準算出部ＦＮ４は、ＣＰＵ１０１（図１参照）等によって実現される。
【００５４】
ＰＣ１０は、入力部ＦＮ１によって、第１風速及び第１発電量を示すデータを入力する。これによって、ＰＣ１０は、生成部ＦＮ２によって、データが示す点を近似する多項式を生成することができる。次に、ＰＣ１０は、計算部ＦＮ３によって、生成される各多項式の最尤推定値を計算する。続いて、ＰＣ１０は、情報量規準算出部ＦＮ４によって、最尤推定値に基づいて、多項式ごとに、それぞれの情報量規準を算出する。
【００５５】
このようにすると、ＰＣ１０は、客観的な指標である情報量規準で各多項式を評価することができる。すなわち、情報量規準は、風速によって発電される発電量を予測するモデルを評価するための指標である。この情報量規準が小さい値のモデルは、発電量を精度良く予測することができる。したがって、複数のモデルのうち、ＰＣ１０が、情報量規準が小さいモデルを選択すると、精度の良いモデル、すなわち、信頼性の高いモデルを選ぶことができる。ゆえに、ＰＣ１０は、情報量規準を用いることによって、モデルの信頼性を高くすることができる。
【００５６】
一方で、例えば、風速の３乗に基づいて、発電量を予測する比較例が考えられる。
【００５７】
図６は、本発明の一実施形態における風力発電における風速と、発電量との関係の一例を示す図である。例えば、風力発電では、図示するように、発電が行われる。具体的には、カットイン（Ｃｕｔ−ｉｎ）風速である「Ｖｉｎ」となると、風力発電では、風力発電所の設備等によって、発電が行われる。図示するように、「Ｖｉｎ」から定格値「ＰｒＭａｘ」までは、発電量「Ｐｒ」は、風速「Ｖ」の３乗によって、精度良く近似できる場合が多い。このように、発電量が風速の３乗に比例することを利用して発電量を予測する方法がある。しかし、この方法では、風力発電所の地形又は風車の設置状況等によって、誤差が生じる場合がある。
【００５８】
例えば、発電量が定格値「ＰｒＭａｘ」以上となると、発電量「Ｐｒ」は、定格値「ＰｒＭａｘ」となる。さらに、風速がカットアウト（Ｃｕｔ−ｏｕｔ）風速である「Ｖｏｕｔ」となると、風力発電では、風力発電所のブレード等は、保護のため、停止され、発電も停止される。このように、風力発電では、発電量「Ｐｒ」は、風速「Ｖ」の３乗では、精度良く近似できない点がある場合が多い。また、風速には、誤差があるため、風速「Ｖ」の３乗では、発電量「Ｐｒ」は、単純に近似できない場合もある。したがって、本発明の実施形態のように、多項式によって近似が行われると、ＰＣは、発電量を精度良く予測できる。
【００５９】
また、これまでの気象予測データを入力して、複数の物理モデルと、複数の統計モデルとを用いて、風力発電における発電量を予測する比較例が考えられる。この比較例では、１又は複数の物理モデル及び統計モデルを用いて集団学習をすることにより、複数のモデルを組み合わせた最終モデルで、風力発電における発電量を予測する場合が多い。しかし、この方法では、最終モデルの信頼性を客観的に評価するのが難しい場合が多い。そのため、この方法では、最終モデルに対して、運用者等による主観的な評価が行われる場合が多い。
【００６０】
他にも、この方法では、モデルが高次のモデルとなると、モデルの計算量の増加及び過学習が発生しやすくなる等の問題が発生する場合が多い。このように、過学習が発生すると、訓練データに対しては、精度良く適合できても、未知データに対しては、適合が難しい場合が多い。
【００６１】
一方で、本発明の実施形態のように、情報量規準が用いられると、風力発電による発電量の予測において、ＰＣは、モデルの信頼性を客観的に評価することができる。そのため、ＰＣは、信頼性の高いモデルを用いて風力発電における発電量を予測することができる。ゆえに、ＰＣは、風力発電における発電量を精度良く予測することができる。
【００６２】
なお、本発明の一実施形態に係る各処理の全部又は一部は、アセンブラ等の低水準言語、Ｃ言語、Ｊａｖａ（登録商標）言語等の高水準言語又はこれらを組み合わせて記述されるプログラムによって実現されてもよい。すなわち、プログラムは、情報処理装置又は情報処理システム等のコンピュータに風力発電量予測方法に係る各手順を実行させるためのコンピュータプログラムである。
【００６３】
さらに、本発明の一実施形態に係る各処理の全部又は一部は、１以上の情報処理装置を有する風力発電量予測システムによって、処理の全部又は一部が並行、分散、冗長又はこれらの組み合わせで処理されてもよい。
【００６４】
また、本発明の一実施形態に係る各処理は、図示した順序に限られない。例えば、各処理の一部又は全部は、異なる順序、並行、分散又は省略されて処理されてもよい。
【００６５】
以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は、上述の実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形又は変更が可能である。
【符号の説明】
【００６６】
１０  ＰＣ
ＦＮ１  入力部
ＦＮ２  生成部
ＦＮ３  計算部
ＦＮ４  情報量規準算出部
Ｄ  データ
１０１  ＣＰＵ
１０２  記憶装置
１０３  ネットワークＩ／Ｆ
１０４  入力Ｉ／Ｆ
１０５  出力Ｉ／Ｆ
【図１】
2017141747.tif 000006
【図２】
2017141747.tif 000007
【図３】
2017141747.tif 000008
【図４】
2017141747.tif 000009
【図５】
2017141747.tif 000010
【図６】
2017141747.tif 000011