(57)【要約】      （修正有）【課題】教師データに含まれるノイズデータを十分に除去して、教師データを真の相関を持つデータのみのデータに近づける、ノイズデータ除去支援装置、方法、及び、プログラムを提供する。【解決手段】ノイズデータ除去支援装置１００は、或る時点における、入力変数の値および出力変数の実績値を包含する履歴レコードを、複数時点について格納するデータ記憶部３１と、ノイズ判定閾値を所定範囲内で変化させながら、入力変数の値から予測された出力変数の予測値と出力変数の実績値との差分が、ノイズ判定閾値以下の履歴レコードを抽出し、抽出した履歴レコードに基づいて、入力変数値から出力変数値を予測する予測関数とその予測誤差を算出し、算出された予測誤差が他に比べて小さなノイズ判定閾値を選択して出力する事前予測部１２と、を備える。【選択図】図１
2017010111.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
或る時点における、入力変数の値および出力変数の実績値を包含する履歴レコードを、複数時点について格納するデータ記憶手段と、
ノイズ判定閾値を所定範囲内で変化させながら、前記入力変数の値から予測された前記出力変数の予測値と前記出力変数の実績値との差分が、当該ノイズ判定閾値以下の履歴レコードを抽出し、抽出した履歴レコードに基づいて、前記入力変数の値から前記出力変数の値を予測する予測関数とその予測誤差を算出し、算出された予測誤差が他に比べて小さなノイズ判定閾値を選択して出力する事前予測手段と、を備えるノイズデータ除去支援装置。
【請求項２】
前記差分が、前記事前予測手段が出力した前記ノイズ判定閾値以下である履歴レコードに基づいて算出された予測関数と、与えられた入力変数の値とから出力変数の予測値を算出して出力する予測手段を、さらに備える、請求項１のノイズデータ除去支援装置。
【請求項３】
前記事前予測手段は、ノイズ判定閾値の変化に対する予測誤差の極小値を与えるノイズ判定閾値を選択して出力する、請求項１乃至請求項２の何れか一項のノイズデータ除去支援装置。
【請求項４】
前記事前予測手段は、ノイズ判定閾値の変化に対する予測誤差の最小値を与えるノイズ判定閾値を選択して出力する、請求項１乃至請求項２の何れか一項のノイズデータ除去支援装置。
【請求項５】
前記事前予測手段は、前記所定範囲内であっても、全ての履歴レコードの前記差分が当該ノイズ判定閾値以下であったときの値より大きな範囲については、前記予測関数とその予測誤差を算出する処理を省略する、請求項１乃至請求項４の何れか一項のノイズデータ除去支援装置。
【請求項６】
或る時点における、入力変数の値および出力変数の実績値を包含する履歴レコードを、複数時点について記憶し、
ノイズ判定閾値を所定範囲内で変化させながら、前記入力変数の値から予測された前記出力変数の予測値と前記出力変数の実績値との差分が、当該ノイズ判定閾値以下の履歴レコードを抽出し、抽出した履歴レコードに基づいて、前記入力変数の値から前記出力変数の値を予測する予測関数とその予測誤差を算出し、算出された予測誤差が他に比べて小さなノイズ判定閾値を選択して出力する方法。
【請求項７】
さらに、前記差分が、前記事前予測手段が出力した前記ノイズ判定閾値以下である履歴レコードに基づいて算出された予測関数と、与えられた入力変数の値とから出力変数の予測値を算出して出力する請求項６の方法。
【請求項８】
ノイズ判定閾値の変化に対する予測誤差の極小値を与えるノイズ判定閾値を選択して出力する、請求項６乃至請求項７の何れか一項の方法。
【請求項９】
或る時点における、入力変数の値および出力変数の実績値を包含する履歴レコードを、複数時点について記憶するデータ記憶処理と、
ノイズ判定閾値を所定範囲内で変化させながら、前記入力変数の値から予測された前記出力変数の予測値と前記出力変数の実績値との差分が、当該ノイズ判定閾値以下の履歴レコードを抽出し、抽出した履歴レコードに基づいて、前記入力変数の値から前記出力変数の値を予測する予測関数とその予測誤差を算出し、算出された予測誤差が他に比べて小さなノイズ判定閾値を選択して出力する事前予測処理とをコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１０】
前記差分が、前記事前予測手段が出力した前記ノイズ判定閾値以下である履歴レコードに基づいて算出された予測関数と、与えられた入力変数の値とから出力変数の予測値を算出して出力する予測処理を、さらにコンピュータに実行させる、請求項９のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ノイズデータ除去支援装置、方法、および、プログラム、特に、ある変数の予測モデルを過去のデータから学習する装置に入力されるデータを対象とした異常データ（ノイズデータ）除去技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある変数値の振る舞いを記述するモデルを過去のデータから学習し、当該モデルに基づいて将来の変数値を予測する装置が存在する。このような装置は、様々な分野で用いられているが、近年、例えば太陽光発電の発電量の予測分野での利用が進んでいる。
【０００３】
太陽光や風力などにより発電された再生可能エネルギーの固定買い取り制度の施行を契機に、太陽光発電の普及が進んでいる。電力事業者が担う電源設備の運用計画立案や電力市場取引での運用コスト低減のため、数時間後から数日前の時点で、将来の発電量を出来るだけ正確に把握することが喫緊の問題となっている。しかし、太陽光発電量は、気象状態に依存して出力が激しく変動し、その予測は容易ではない。
【０００４】
この問題を解決する為の技術が、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載されている装置は、太陽光発電量を予測するために最小二乗法による統計的手法を用いている。この装置は、対象地点における対象時刻の気象状況を表す特徴量を入力変数、対象地点における対象時刻の太陽光発電量を出力変数として、過去の入出力関係を表すデータを統計的に学習することで対象時刻における予測関数を作成する。そして、この装置は、その予測関数に入力変数値を入力することで発電量を予測する。
【０００５】
この装置は、所定の気象状況に対する太陽光発電量の上限値しきいおよび下限しきい値により定まる区間を設け、所定の気象状況に対する太陽光発電量の新規データが入力されると、新規データが上限しきい値と下限しきい値の間にあるか否かを判定する。新規データがこれらの範囲外にあると、この装置は、新規データをノイズデータとして除外する。この装置は、これにより、予測精度の向上を図っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−７７５６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載されている装置は、過去の入出力関係を表すデータに含まれるノイズデータを十分に除去することができない。このように学習の対象となるデータは、一般に教師データと呼ばれる。すなわち、特許文献１に記載されている装置は、教師データに含まれるノイズデータを十分に除去することができない。教師データに真の相関関係にないデータが含まれるため、この装置は、高精度な予測関数を作成できず、予測精度の向上が不十分である。
【０００８】
特許文献１で記載されている装置は、データがノイズか否かを判断するのに、晴、曇り、雨などの天気ごとに太陽光発電量の上限しきい値と下限しきい値からなる区間を設定している。しかし、その値は、当該装置の運用者や利用者が経験などに基づいて定めたものであり、必ずしも適切ではない可能性がある。
【０００９】
本発明は、ノイズデータの除去に関する上述の課題を解決する、ノイズデータ除去支援装置、方法、および、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の１実施の形態のノイズデータ除去支援装置は、或る時点における、入力変数の値および出力変数の実績値を包含する履歴レコードを、複数時点について格納するデータ記憶手段と、ノイズ判定閾値を所定範囲内で変化させながら、前記入力変数の値から予測された前記出力変数の予測値と前記出力変数の実績値との差分が、当該ノイズ判定閾値以下の履歴レコードを抽出し、抽出した履歴レコードに基づいて、前記入力変数の値から前記出力変数の値を予測する予測関数とその予測誤差を算出し、算出された予測誤差が他に比べて小さなノイズ判定閾値を選択して出力する事前予測手段と、を備える。
【００１１】
本発明の１実施の形態の方法は、或る時点における、入力変数の値および出力変数の実績値を包含する履歴レコードを、複数時点について記憶し、ノイズ判定閾値を所定範囲内で変化させながら、前記入力変数の値から予測された前記出力変数の予測値と前記出力変数の実績値との差分が、当該ノイズ判定閾値以下の履歴レコードを抽出し、抽出した履歴レコードに基づいて、前記入力変数の値から前記出力変数の値を予測する予測関数とその予測誤差を算出し、算出された予測誤差が他に比べて小さなノイズ判定閾値を選択して出力する。
【００１２】
本発明の１実施の形態のプログラムは、或る時点における、入力変数の値および出力変数の実績値を包含する履歴レコードを、複数時点について記憶するデータ記憶処理と、ノイズ判定閾値を所定範囲内で変化させながら、前記入力変数の値から予測された前記出力変数の予測値と前記出力変数の実績値との差分が、当該ノイズ判定閾値以下の履歴レコードを抽出し、抽出した履歴レコードに基づいて、前記入力変数の値から前記出力変数の値を予測する予測関数とその予測誤差を算出し、算出された予測誤差が他に比べて小さなノイズ判定閾値を選択して出力する事前予測処理と、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明にかかるノイズ除去支援装置は、教師データに含まれるノイズデータを十分に除去すること、つまり、教師データを真の相関を持つデータのみのデータに近づけることを可能とする。したがって、当該データを学習対象とする装置は、高精度な予測モデル、例えば、予測関数、を作成し、高精度な予測をすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、第１の実施の形態にかかるノイズデータ除去支援装置１００の構成図である。
【図２】図２は、コンピュータ装置２００の構成図である。
【図３】図３は、ノイズデータ除去支援装置１００の全体動作を示すフローチャートである。
【図４】図４は、事前予測部１２の動作を示すフローチャートである。
【図５】図５は、第２の実施形態の事前予測部１２が追加的に実行する処理の動作フローチャートである。
【図６】図６は、学習日数６０日の場合の、ノイズ判定閾値に関する東京における日射量予測精度依存性を示す図である。
【図７】図７は、学習日数３６５日の場合の、ノイズ判定閾値に関する東京における日射量予測精度依存性を示す図である。
【図８】図８は、ノイズ判定閾値εごとに算出した教師データの年間のノイズデータ発生割合を示す。
【図９】図９は、第３の実施の形態にかかるノイズデータ除去支援装置１００の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜第１の実施の形態＞
＜構成＞
本実施の形態にかかるノイズデータ除去支援装置１００は、教師データからノイズデータを除去する為のパラメータであるノイズ判定閾値を決定する。ノイズデータ除去支援装置１００は、さらに、決定されたノイズ判定閾値に基づいてノイズデータが除去された教師データから出力変数の予測関数を生成して、将来の出力変数値を予測しても良い。
【００１６】
図１は、本実施の形態にかかるノイズデータ除去支援装置１００の構成図である。ノイズデータ除去支援装置１００は、入力装置４０と出力装置５０に通信ネットワークなどを介して接続されている。ノイズデータ除去支援装置１００は、データ取得部１１、事前予測部１２、予測部１３、データ出力部１４、主記憶部２０、および、データ記憶部３１を備えている。データ記憶部３１は、ノイズデータ除去支援装置１００外に存在し、通信ネットワークなどを介して接続されていても良い。
【００１７】
入力装置４０は、キーボード、マウスなどである。出力装置５０は、ディスプレイ、プリンタなどである。
【００１８】
データ取得部１１、事前予測部１２、予測部１３、および、データ出力部１４は、半導体論理素子、半導体記憶素子、カウンタ、及び、その他回路素子を包含し、予め組みこまれたアルゴリズムを実行する論理回路である。主記憶部２０は、読み書き可能な半導体記憶装置等であり、データが一時的に記憶される。データ記憶部３１は、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等の記憶装置であり、プログラムやデータを常時保存できる。
【００１９】
データ記憶部３１は、ノイズデータを含んでいる可能性が有る教師データを予め格納している。教師データは、日時、及び、その時点の出力変数の実績値と、入力変数の当該時点に対する予報値または当該時点の実績値を含む履歴レコードの集合である。例えば、ノイズデータ除去支援装置１００は、この教師データを統計的に解析して予測関数を生成し、当該予測関数に入力変数の値を入力して、出力変数値を予測する。入力変数の値は、例えば、入力装置４０から入力される。
【００２０】
予測関数が生成可能な理由は、入力変数値と出力変数値の間に一定の相関関係が存在するからである。教師データの多くはこの相関関係を示すが、一部は示さない。この相関関係を示さない教師データがノイズデータである。教師データから精度の高い予測関数を作成する為には、教師データがノイズデータを含んでいない方が好ましい。
【００２１】
教師データは、例えば、再生可能エネルギー量等を、種々の地理、気象データから予測する為のデータである。再生エネルギーは、太陽光や風力などにより発電された電力である。この場合、教師データは、出力変数実績値としての再生可能エネルギー量等と、入力変数の値としての種々の地理・気象データを含む履歴データである。教師データは、例えば、緯度、経度、日付、時刻、発電量、日射量、気温、湿度、風向、風速、降水量、天気、上層雲量、中層雲量、下層雲量、全雲量、地上気圧、および、海面気圧を含む履歴データである。ここで、発電量は、例えば、太陽光発電や風力発電などによって発電された電力量である。
【００２２】
なお、データ記憶部３１に格納されている教師データは、履歴が取得された日時の出力変数値の実測値と、当該日時以前に予測された出力変数値の予測値と、の差分を算出するための差分算出データを包含しても良い。差分算出データは、差分そのものであっても良いし、予測値であっても良いし、予測に使用された予測関数記述と入力変数値であっても良い。例えば、過去に出力変数の予測をした装置が収集した履歴を、教師データとして用いる場合、当該装置は教師データに差分算出データを含めることが出来る。
【００２３】
データ記憶部３１は、さらに、ノイズデータ除去支援装置１００の動作パラメータを予め格納していても良い。動作パラメータは、例えば、定格値、ノイズ判定閾値εの初期値／上限値／下限値／刻み幅Δε、及び、学習日数である。
【００２４】
ここで、定格値は、日射量や発電量などの通常期待される出力値である。ノイズ判定閾値εは、気象データが真の相関を持たないノイズデータか否かを判定するための値である。予測誤差がこの閾値を超えていれば、その時点の気象データはノイズデータと判定される。ノイズ判定閾値の初期値は、閾値が取り得る範囲の中で最適な閾値を探索する処理の開始時の値である。ノイズ判定閾値の上限値／下限値は、閾値が取り得る範囲の上限／下限の値である。ノイズ判定閾値の刻み幅Δεは、閾値が取り得る範囲の中で最適な閾値を探索する際に検証を行う閾値間の幅である。学習日数は、学習に用いる教師データが取得された期間である。
【００２５】
データ取得部１１は、データ記憶部３１から動作に必要な情報を主記憶部２０に読み込むなどの初期設定を行う。事前予測部１２は、教師データからノイズデータを除去する為のパラメータであるノイズ判定閾値を決定する。予測部１３は、決定されたノイズ判定閾値に基づいてノイズデータが除去された教師データに基づいて、指定された将来時点の出力変数値を予測する。データ出力部１４は、出力変数値の予測値を出力装置５０に出力する。
【００２６】
ノイズデータ除去支援装置１００は、必ずしも予測部１３を備えておらず、ノイズ判定閾値を決定して既存の他の装置に出力しても良い。当該他の装置が決定されたノイズ判定閾値に基づいて教師データからノイズデータを除去し、予測関数を生成し、指定された将来時点の出力変数値を予測しても良い。
【００２７】
さらに、ノイズデータ除去支援装置１００は、必ずしも、データ取得部１１及び、データ出力部１４を備えていなくても良い。事前予測部１２、または、予測部１３がそれらの機能を包含していても良い。
【００２８】
なお、ノイズデータ除去支援装置１００は、コンピュータ装置２００により実現されても良い。図２は、コンピュータ装置２００の構成図である。コンピュータ装置２００は、入力装置４０と出力装置５０に通信ネットワークなどを介して接続されている。コンピュータ装置２００は、プロセッサ１０、主記憶部２０、および、外部記憶装置３０を備えている。外部記憶装置３０は、コンピュータ装置２００外に存在し、通信ネットワークなどを介して接続されていても良い。コンピュータ装置２００の内部において、プロセッサ１０、主記憶部２０、外部記憶装置３０、入力装置４０、および、出力装置５０は、バス６０により相互に接続されている。
【００２９】
プロセッサ１０は、主記憶部２０に格納されているプログラム２１を実行することにより、データ取得部１１、事前予測部１２、予測部１３、および、データ出力部１４として機能する。外部記憶装置３０は、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブなどの記憶装置であり、データ記憶部３１として用いられる。なお、プログラム２１は、例えば、当初外部記憶装置３０に格納されており、コンピュータ装置２００の初期設定時に主記憶部２０にロードされる。
【００３０】
＜動作＞
図３は、ノイズデータ除去支援装置１００の全体動作を示すフローチャートである。
【００３１】
入力装置４０から開始命令が入力されると、データ取得部１１が、データ記憶部３１に保存されている教師データやノイズ判定閾値の初期値等を、主記憶部２０へ一時的に保存する（Ｓ２１）。なお、開始命令は１以上の予測対象日時を含む。予測対象日時は、現在または将来の日時である。
【００３２】
次いで、事前予測部１２が、ノイズ判定閾値が既に決定済みかどうか判定する（Ｓ２２）。事前予測部１２は、ノイズ判定閾値が初期値であれば、ノイズ判定閾値が決定済みではないと判定し（Ｓ２２でＮｏ）、ノイズ判定閾値が初期入力値以外の値であれば、決定済みと判定する（Ｓ２２でＹｅｓ）。
【００３３】
ノイズ判定閾値が決定済みではない場合（Ｓ２２でＮｏ）、事前予測部１２は事前予測を行うことにより、ノイズ判定閾値を決定する（Ｓ２３）。この処理は、後述する。
【００３４】
ノイズ判定閾値の決定後、予測部１３が、事前予測部１２が決定したノイズ判定閾値を用いて教師データからノイズデータを削除し、ノイズデータが削除された教師データに基づいて予測関数を生成し、予測対象日時の出力変数値を予測する（Ｓ２４）。事前予測部１２が、ノイズ判定閾値が決定済みと判定した場合（Ｓ２２でＹｅｓ）も、同様である。Ｓ２４の処理は、後述する。
【００３５】
予測部１３は、開始命令で指定されたすべての予測対象日時の予測を繰り返し実行する（Ｓ２５でＮｏ、Ｓ２４）。予測部１３がすべての予測対象日時の予測を終了すると（Ｓ２５でＹｅｓ）、データ出力部１４が、予測値をグラフ化等して出力装置５０に出力し（Ｓ２６）、処理を終了する。
【００３６】
＜事前予測処理Ｓ２３の詳細＞
図４は、事前予測部１２の動作を示すフローチャートである。この処理は、図３のＳ２３で実行される。
【００３７】
事前予測部１２は、初めにノイズ判定閾値εに上限値を設定する（Ｓ３０）。ついで、事前予測部１２は、この値を順次Δεずつ減らしながら（Ｓ３Ａ）、予測誤差の極小値を検出するまで（Ｓ３９でＹｅｓ）、または、ノイズ判定閾値εが下限値以下になる（Ｓ３１でＮｏ）まで、Ｓ３１乃至Ｓ３Ａの予測処理を繰り返す。
【００３８】
予測処理において、事前予測部１２は、教師データの全履歴レコードを一つずつ取り出して（Ｓ３５、Ｓ３６）、入力変数の予報値または実績値から予測される出力変数の予測値と出力変数の実績値との差分と、現在のノイズ判定閾値εを比較する（Ｓ３２）。事前予測部１２は、当該差分が現在のノイズ判定閾値εより小さな履歴レコードを教師データに残す旨記録し（Ｓ３３）、当該差分が現在のノイズ判定閾値ε以上の履歴レコードをノイズデータとして教師データから削除する旨記録する（Ｓ３４）。事前予測部１２は、例えば、この記録を主記憶部２０に一時的な抽出履歴テーブルを作成して記憶する。
【００３９】
ここで、事前予測部１２は、入力変数の値から予測される出力変数の予測値と出力変数の実績値との差分を、履歴レコードに含まれる差分算出データから得れば良い。差分算出データが、例えば、履歴が取得された日時以前に予測された出力変数値の予測値である場合、事前予測部１２は、履歴レコードの出力変数の実測値と当該予想値の差分を算出すればよい。差分算出データが、例えば、履歴が取得された日時以前に予測された出力変数値の予測値と、履歴取得時の出力変数の実測値との差分であれば、事前予測部１２は当該差分をそのままＳ３２で使用すればよい。
【００４０】
次いで、事前予測部１２は、現在のノイズ判定閾値εに基づいて判断されたノイズデータが削除された教師データに基づいて予測関数を作成する（Ｓ３７）。事前予測部１２は、現在のノイズ判定閾値εに基づいて判断されたノイズデータが削除された教師データを主記憶部２０の抽出履歴テーブルを参照して判断する。
【００４１】
予測関数は、例えば、式（１）に示す形式の関数である。
【００４２】
2017010111.tif 000003
【００４３】
ここでｔｉは、履歴に含まれる最初の日から第ｉ日目（ｉは１からｐの自然数）を示す。ｔｉ+ｍは、第ｉ+ｍ日目（ｍは整数）を示す。ｐは教師データの日数-ｍを示す。Ｙ（ｔｉ+ｍ）は、第ｉ+ｍ日目の予測対象時刻における出力変数の予測値を示す。Ｘｎ（ｔｉ）は、第ｉ日目の同時刻におけるｎ番目（ｎは整数）の入力変数の実績値、または、第ｉ日目の同時刻に対するｎ番目の入力変数の予報値を示す。
【００４４】
すなわち式（１）の関数Ｆは、教師データ内の入力変数の値を用いて、ｍ日後の予測対象日の予測対象時刻、例えば、数時間後乃至数日後、の出力変数値を予測する関数である。例えばｍが０である場合、式（１）は、入力変数の第ｉ日目に対して出された予報値から同日の出力変数の値を予測する関数である。例えばｍが１である場合、式（１）は、入力変数の第ｉ日目に対する実績値から翌日の出力変数の値を予測する関数である。ここで、ｍは、例えば、ノイズデータ除去支援装置１００の動作パラメータとして、データ記憶部３１に格納されている。
【００４５】
事前予測部１２は、例えば、ノイズデータが削除された教師データを走査して、履歴が取得された各日の予測対象時刻について、当該日の出力変数実績値とｍ日前の入力変数値とを対応づけ、統計的な学習により関数Ｆを作成する。そのために、事前予測部１２は、機械学習エンジンとして、重回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシンなどを用いる。また、事前予測部１２は、入力変数の予測関数Ｆへの取り込み方法として、例えば、入力変数の次元を増やす形で取り込む。
【００４６】
ここで、入力変数Ｘｎは気象パラメータであり、例えば、気温、湿度、風向、風速、気温、湿度、風向、風速、降水量、天気、上層雲量、中層雲量、下層雲量、全雲量、地上気圧、または、海面気圧である。
【００４７】
出力変数Ｙは、例えば、発電量、日射量、または、風速である。出力変数が日射量である場合、太陽光発電量は、例えば、日射量予測値に変換係数を乗算して算出される。出力変数が風速である場合、風力発電量は、例えば、風速予測値を風力発電の変換式によって変換して得られる。
【００４８】
なお、式（１）の例において、事前予測部１２は、入力変数値として一律予測対象日のｍ日前の値を用いている。事前予測部１２は、入力変数によって異なる日の変数値や、複数日の変数値を用いるように構成されていても良い。
【００４９】
予測関数を作成した後（Ｓ３７）、事前予測部１２は、予測関数に入力変数の値を代入し予測値を得て、さらに、出力変数の実績値と予測値から予測誤差を算出する（Ｓ３８）。事前予測部１２は、例えば、教師データの第１日目から第ｐ日目までの入力変数値を用いて、第ｍ+１日目から教師データの最終日までの出力変数の予測値を計算する。
【００５０】
事前予測部１２は、例えば、予測誤差を式（２）で表されるＭＡＰＥ(Mean Absolute Percentage Error)により算出する。
【００５１】
2017010111.tif 000004
【００５２】
ここで、ｙｉ+ｍは、式（１）のＹ（ｔｉ+ｍ）すなわち、第ｉ+ｍ日目における出力変数の予測値である。ｒｉ+ｍは、第ｉ+ｍ日目における出力変数の実測値である。
【００５３】
次いで、事前予測部１２は、予測誤差曲線の極小値が存在するか否かを確認する（Ｓ３９）。ノイズ判定閾値をｘ成分、予測誤差をｙ成分とした予測誤差曲線において極小値が存在した場合（Ｓ３９でＹｅｓ）、事前予測部１２は、当該極小値を与えるノイズ判定閾値εを出力して（Ｓ３Ｂ）、動作を終了する。ここで、極小値は、曲線の傾きが正から負へ変わる起点である。
【００５４】
予測誤差曲線において極小値が存在しない場合（Ｓ３９でＮｏ）、事前予測部１２は、現在のノイズ判定閾値εを順次Δε減らし、主記憶部２０の抽出履歴テーブルを初期化してＳ３１からの予測処理を繰り返す。極小値が見つからないまま、ノイズ判定閾値εが下限値以下になった場合（Ｓ３９でＮｏ、Ｓ３１でＮｏ）、事前予測部１２は、最小値を与えるノイズ判定閾値εを出力して（Ｓ３Ｃ）、動作を終了する。
【００５５】
事前予測部１２が出力するノイズ判定閾値は、教師データが取得された日数が変わると、変わる可能性が有る。また、地球の気象変動に伴いノイズ判定閾値の最適値が変わる可能性がある。このため、ノイズデータ除去支援装置１００の管理者は、ノイズ判定閾値の更新を適切な周期で行い、できるだけ最新のものを用いることが望ましい。
【００５６】
履歴レコードが、差分算出データを含まない場合、事前予測部１２は、最初に（Ｓ３０の前）で、ノイズデータを含む教師データを学習して予測関数を作成し、当該予測関数を使って予測誤差を算出し、各履歴レコードに追記しても良い。この処理は、Ｓ３７とＳ３８と類似している。違いは、学習対象が、ノイズデータが削除された後の教師データか、ノイズデータを含む教師データかの差である。
【００５７】
なお、事前予測部１２は、初めにノイズ判定閾値εに下限値を設定してもよい（Ｓ３０を変更）。この場合、事前予測部１２は、この値を順次Δεずつ増やしながら（Ｓ３Ａを変更）、予測誤差の極小値を検出する（Ｓ３９でＹｅｓ）、または、ノイズ判定閾値εが上限値以上になるまで（Ｓ３１を変更）、Ｓ３１乃至Ｓ３Ａの予測処理を繰り返しても良い。この場合、極小値は、曲線の傾きが負から正へ変わる起点のことである。
【００５８】
事前予測部１２は、極小値の検出は行わず、最小値の検出のみを行っても良い。
【００５９】
＜予測処理Ｓ２４の詳細＞
まず、予測部１３は、事前予測部１２が決定したノイズ判定閾値を用いて教師データからノイズデータを削除し、ノイズデータが削除された教師データに基づいて、予測対象日時の予測関数を生成する。この処理は、図４のＳ３２からＳ３７の処理と同じである。ここで、作成された予測関数は、例えば、式（１）の関数であるとする。
【００６０】
次いで、予測部１３は、式（１）の予測関数に、予測対象日のｍ日前の入力変数値を入力して、予測対象日の出力変数予測値Ｙ（ｔｉ＋ｍ）を算出し、出力する。例えば、ｍ＝０であって予測対象日が明日である場合、予測部１３は、入力変数（気象データ）の明日に対する予報値を入力装置４０から取得して、予測関数に代入して明日の出力変数値を予測する。例えば、ｍ＝３であって予測対象日が明日である場合、予測部１３は、入力変数の実測値を２日前の履歴データから取得して、予測関数に代入して明日の出力変数値を予測する。
【００６１】
なお、事前予測部１２が、当該ノイズ判定閾値で作成した予測関数が主記憶部２０に残されている場合、予測部１３は、当該予測関数を流用し、予測関数の生成を省略しても良い。
【００６２】
＜効果＞
本実施の形態のノイズ除去支援装置１００は、教師データに含まれるノイズデータを十分に除去すること、つまり、教師データを真の相関を持つデータのみのデータに近づけることを可能とする。その理由は、事前予測部１２が、予測誤差の極小値を与えるノイズ判定閾値を選択して出力するからである。したがって、当該データを学習対象とする装置または予測部１３は、高精度な予測関数を作成し、高精度な予測をすることができる。
【００６３】
予測誤差の極小値与えるノイズ判定閾値を選択する理由は、教師データの精度が最も向上し、かつ、これ以上データを減らしすぎると精度改悪してしまう、臨界点になっているためである。また、極小点を検出すれば、事前予測部１２は、ノイズ判定閾値の探索を中止できるため、処理効率が良いという利点もある。
【００６４】
予測誤差の極小値が検出できないとき、事前予測部１２は、最小値を与えるノイズ判定閾値を選択して出力する。最小値与えるノイズ判定閾値を選択する理由は、教師データの精度が最も向上するからである。
【００６５】
＜データ例＞
図６は、学習日数６０日の場合の、ノイズ判定閾値に関する東京における日射量予測精度依存性を示す図である。図７は、学習日数３６５日の場合の、ノイズ判定閾値に関する東京における日射量予測精度依存性を示す図である。
【００６６】
この例において、ノイズ判定閾値の初期値／上限値は600Wh、ノイズ判定閾値の刻み幅は、100Wh、ノイズ判定閾値の下限値は200Whである。上記値は、それぞれ、日射量の定格出力1000Whの60%、10％、20％である。
【００６７】
この例は、東京都千代田区大手町における、翌日５時〜１９時における１時間ごとの日射量積算値（以下、日射量１時間値と略す）の予測を前日１８時に行ったものである。出力変数は、日射量１時間値である。入力変数は、予測対象時刻と１時間前に対する上層雲量、中層雲量、下層雲量、気温、湿度、大気外日射量の予報値、及び、対象時刻から２時間前から１２時間前までに対する、上層雲量、中層雲量、下層雲量、気温、湿度の予報値である。
【００６８】
サポートベクターマシンが、この出力変数の実績値と、入力変数の値の相関関係について過去６０日分もしくは過去３６５日分のデータを機械学習し、各対象時刻の予測式を作成した。
【００６９】
図６及び、図７は、ノイズ判定閾値を変化させて予測を行った場合、学習日数に依存して、最も精度改善できる最適値が存在していることを示す。図６は、学習日数が60日の場合、予測誤差が極小で最も精度改善がある閾値は、（ｂ）で示す400Wh（定格出力の40％）であることを示す。図７は、学習日数が365日の場合、予測誤差が極小で最も精度改善がある閾値は、（ｂ）で示す300Wh（定格出力の30％）であることを示す。最も精度改善がある閾値における精度は、本発明を適用しない場合、即ち、図６および図７の（ａ）で示す600Whの場合と比べ、学習日数に依存せず0.04％程度改善している。
【００７０】
このとき、ノイズ除去支援装置１００の予測部１３は、学習日数が60日の場合、誤差改善が期待できるノイズ判定閾値εを400Whとして、対象日の予測を行う。また、予測部１３は、学習日数が365日の場合、誤差改善が期待できるノイズ判定閾値εを300Whとして、対象日の予測を行う。
【００７１】
図６において、ノイズ判定閾値の探索範囲は、300Whから600Whである。したがって、事前予測部１２は、最適値400Whを極小値として検出する。図７において、ノイズ判定閾値の探索範囲は、200Whから600Whである。したがって、事前予測部１２は、最適値300Whを極小値として検出する。
【００７２】
しかし、図６の事例で探索範囲の下限値が400Whであったとすると、事前予測部１２は、最適値400Whを最小値として検出する。図７の事例で探索範囲の下限値が400Whであったとすると、事前予測部１２は、やはり最適値400Whを最小値として検出する。この場合、ノイズ除去支援装置１００の予測部１３は、学習日数が60日であっても365日であっても、誤差改善が最も期待できるノイズ判定閾値εを400Whとして対象日の予測を行う。
【００７３】
＜第２の実施形態＞
本実施の形態のノイズ除去支援装置１００は、ノイズ判定閾値εの探索範囲を起動パラメータの上限値および下限値で与えられた範囲より短く設定する。具体的には、ノイズ除去支援装置１００は、ノイズデータが検出されなくなるノイズ判定閾値εの下限値を検出し、当該下限値より大きな値域についての探索を省略する。当該下限値より大きな値域については、ノイズデータが存在せず、予測関数及び予測値と実測値の差は変化しないからである。
【００７４】
これによって、本実施の形態のノイズ除去支援装置１００は、事前予測処理時間を短くすることができる。
【００７５】
本実施の形態のノイズ除去支援装置１００の事前予測部１２は、第１の実施形態の事前予測部１２の処理に加えて、ノイズデータが検出されなくなるノイズ判定閾値εの下限値を検出し、当該下限値をノイズ判定閾値εの探索範囲の上限値として設定する。
【００７６】
図５は、本実施形態の事前予測部１２が追加的に実行する処理の動作フローチャートである。
【００７７】
事前予測部１２は、初めにノイズ判定閾値εに下限値を設定する（Ｓ４０）。次いで、事前予測部１２は、この値を順次Δεずつ増やしながら（Ｓ４８）、ノイズデータを検出する頻度がゼロになる（Ｓ４７でＹｅｓ）、または、ノイズ判定閾値εが起動パラメータで与えられた上限値以上になる（Ｓ４１でＮｏ）まで、以下の処理を繰り返す。
【００７８】
事前予測部１２は、教師データの全履歴レコードを一つずつ取り出して（Ｓ４５、Ｓ４６）、入力変数の値から予測される出力変数の予測値と出力変数の実績値との差分と、現在のノイズ判定閾値εを比較する（Ｓ４３）。事前予測部１２は、当該差分が現在のノイズ判定閾値ε以上の履歴レコードを検出すると（Ｓ４３でＹｅｓ）、その数をカウントする（Ｓ４４）。
【００７９】
事前予測部１２は、入力変数の値から予測される出力変数の予測値と出力変数の実績値との差分を、履歴レコードに含まれる差分算出データから得れば良い。履歴レコードが差分算出データを含まない場合、事前予測部１２は、最初に（Ｓ４０の前）で、入力された教師データを学習して予測関数を作成し、当該予測関数を使って当該差分を算出し、各履歴レコードに追記しても良い。
【００８０】
ノイズデータを検出する頻度がゼロになるノイズ判定閾値εを検出すると（Ｓ４７でＹｅｓ）、事前予測部１２は、当該値で、起動パラメータとして与えられた探索範囲の上限値を置換して（Ｓ４８）、追加処理を終了する。ノイズデータを検出する頻度がゼロになるノイズ判定閾値εを検出しないまま（Ｓ４７でＮｏ）、ノイズ判定閾値εが起動パラメータで与えられた上限値以上になると（Ｓ４１でＮｏ）、事前予測部１２は追加処理を終了する。
【００８１】
追加処理を終了すると、続いて、事前予測部１２は、図４のフローチャートの処理を実行する。
【００８２】
＜データ例＞
図８は、ノイズ判定閾値εごとに算出した教師データの年間のノイズデータ発生割合を示す。この例において、ノイズ判定閾値の初期値／下限値は0Wh、ノイズ判定閾値の刻み幅は100Wh、ノイズ判定閾値の上限値は1000Wh。上記値は、それぞれ、日射量の定格出力1000Whの0%、10％、100％である。これらの値は、ノイズデータ除去支援装置１００に起動パラメータとして与えられている。
【００８３】
図８は、学習日数60日と365日の両方の場合において、ノイズ判定閾値600Wh（定格出力の60%）以上においてノイズが発生しないことを示している。このことから、事前予測部１２は、閾値の探索範囲の上限値を定格の60%として更新する。更新の結果、探索されたノイズ判定閾値εは、図６および図７に示した通りとなる。
【００８４】
＜第３の実施形態＞
図９は、本実施の形態にかかるノイズデータ除去支援装置１００の構成図である。ノイズデータ除去支援装置１００は、事前予測部１２、および、データ記憶部３１を備えている。
【００８５】
データ記憶部３１は、或る時点における、入力変数の値および出力変数の実績値を包含する履歴レコードを、複数時点について格納する。
【００８６】
事前予測部１２は、ノイズ判定閾値を所定範囲内で変化させながら、入力変数の値から予測された出力変数の予測値と出力変数の実績値との差分が、当該ノイズ判定閾値以下の履歴レコードを抽出する。さらに、事前予測部１２は、抽出した履歴レコードに基づいて、入力変数値から出力変数値を予測する予測関数とその予測誤差を算出し、算出された予測誤差が他に比べて小さなノイズ判定閾値を選択して出力する。
【００８７】
本実施の形態のノイズデータ除去支援装置１００は、教師データに含まれるノイズデータを十分に除去すること、つまり、教師データを真の相関を持つデータのみのデータに近づけることを可能とする。その理由は、事前予測部１２が、他の値より小さな予測誤差与えるノイズ判定閾値を選択して出力するからである。したがって、当該データを学習対象とする装置または予測部１３は、高精度な予測関数を作成し、高精度な予測をすることができる。
【００８８】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【００８９】
１０    プロセッサ
１１    データ取得部
１２    事前予測部
１３    予測部
１４    出力部
２０    主記憶部
２１    プログラム
３０    外部記憶装置
３１    データ記憶部
４０    入力装置
５０    出力装置
６０    バス
１００    ノイズデータ除去支援装置
２００    コンピュータ装置
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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