鳥取環境大学紀要
第 5 号（2007.3）pp.53 −63

自己組織化マップを用いた風況予測に関する研究
A Study on Wind Forecast using Self-Organizing Map
藤松 誠一郎・鷲見 育亮・植田 拓也・小林 飛鳥・築谷 隆雄 *・副井 裕 **FUJIMATSU Seiichiro, SUMI Yasuaki, UETA Takuya, KOBAYASHI Asuka,
TSUKUTANI Takao, FUKUI Yutaka

和文要旨：現在、パワーアシスト型小型風力発電機が開発されている。我々はより効率の良いパワーアシ
ストを目指し、狭域の気象観測データと自己組織化マップ（SOM）を利用した風況予測の研究を行っている。本論文では予測率向上を目指し、双方向 SOM と Elman 型フィードバック SOM を使用した風況予測の検討を行った。実験では気象観測データや学習データを変更し予測、及び評価を行った。その結果、双方
向 SOM と Elman 型フィードバック SOM での差はごく僅かであった。しかし、学習データに風速差分値を利用することで僅かではあるが予測率が向上することが分かった。また、気象観測データの平均時間幅を狭めることで大幅に予測率が向上することが分かった。
【キーワード】風力発電機、風況、予測、自己組織化マップ
Abstract : Now a small wind generator with the power assistance is developed. In order to aim at the power

assistance with good efficiency or more, we have studied wind forecast based on the weather observation data in the

narrow region using Self- Organizing map（SOM）. In this paper, we have examined about the wind forecast to aim at
the forecast rate improvement by using both Bi-directional SOM and Elman-type feedback SOM. In our experiment,

we have forecasted and evaluated by changing the weather observation data and the learning data. As a result, there

is very little difference in both bi-directional SOM and Elman-type feedback SOM. However, It has been understoodthat the forecast rate improves though it is a little, by using the difference value of the wind velocity for the learning

data. Moreover, it has been understood that the forecast rate improves greatly by narrowing the average time width of
weather observation data.

【Keywords】wind generator, wind condition, forecast, Self-Organizing Map

現在、大型風力発電機の設置が困難な場所には、設置

１．はじめに現在、新エネルギーが注目されている。新エネルギーが比較的容易であり低風速でも発電が可能である小型風の一つである風力は、枯渇の心配がなく、風力を使った力発電機が導入されている。小型風力発電機は主に山小

発電は二酸化炭素を排出しないクリーンな発電方法とし屋用電源、公共施設の屋外照明などに利用されている。

て、日本でも安定した風力が得られる沿岸部を中心に大また、大きな風が吹かないような場所でも発電が可能な型風力発電機が導入されている。しかし、風力発電はそ1）
パワーアシスト型小型風力発電機が開発されている 。パの出力が風力によって大きく変動するという欠点がある。

ワーアシストの動作としては、1 分間に 6 秒間バッテリー

さらに内陸部や山岳部では風力発電機を設置することがから電力を供給し、プロペラの回転を上昇させる。その困難であり大型風力発電機の導入が難しい。

後の 54 秒間は電力の供給は行わないが、アシスト後もプ＊＊＊

松江工業高等専門学校
鳥取大学工学部− 53 −

鳥取環境大学紀要

第5号

ロペラは惰性で回転する。プロペラが回転している間に発電可能な風が吹けば、小型風力発電機が発電を開始す（1）

ることができる回転数までプロペラの回転数を早く上昇させることができる。しかし、風が吹かなければ供給した電力は無駄になってしまう。プロペラの回転をアシストする際に、次にいつ発電可能な風が吹くのか予測することができれば、より効率の良いパワーアシストを行う
ことができるのではないかと考えた。

こ の 式（1） は、 今、 神 経 細 胞（ 以 下 ユ ニ ッ ト ）i が

時 刻 t で 処 理 し て い る 情 報 処 理 能 力（ 以 下 参 照 ベ ク

ト ル ） を m（i t）と す る。 外 部 か ら の 入 力 信 号（ 以 下

入 力 ベ ク ト ル ）x（t）が 入 っ て き た 場 合 に、 ユ ニ ッ トは外部からの入力ベクトルを学習して次の時刻にはそのため、我々は一般的な家庭用パソコンと狭域の気入力ベクトルにより近い参照ベクトルを持つように

象観測データを利用した風況予測の研究を行う。

な る。 こ の と き x（t）が n 次 元 の 入 力 ベ ク ト ル で あ

２．風況予測の手法

つ。 そ し て、h ci（t）は 学 習 率 係 数 α（t）を 含 め た 近 傍れ ば、 参 照 ベ ク ト ル m（i t）は 同 じ n 次 元 の 要 素 を 持

現在、風況予測は大型風力発電機を対象とした研究が行われており、重回帰分析、
ニューラルネットワーク（N.N.
: Neural network）、遺伝的プログラミング（GP : Genetic
Programming）を使用した研究が報告されている

2）-5）

。こ

れらの研究は広域な気象観測データを利用し予測を行ったものである。我々鷲見研究室では小型風力発電機を所有しており、大型発電機よりも比較的検討が容易であるため小型風力発電機をターゲットにした研究を行い、その後、大関数である。なお、t = 0,1,2... は離散時間座標である。
基本 SOM の構成を図 3-1 に示す。基本 SOM は階層型のネットワークであり、入力層と競合層の 2 層で構成されている。第 1 層は n 次元の入力層 x（t）であり、第 2 層の競合層は出力を視覚的に見るために多くは 2 次元に配列されている。競合層のユニットは m（i t）で表され、入力層に合わせ n 次元の参照ベクトルを持っている。

型風力発電機にも研究成果を適用しようと考えた。
風況予測は大型のコンピューターが必要であったり、
風力測定点が多く必要であったりする。限られた 1 つの地点で風況予測を行うために、多次元データの分類に効
果的な自己組織化マップ（SOM : Self-Organizing Map）

6）が利用出来るのではないかと考え、風況予測に SOM を使用する手法を提案する。これまでに、基本 SOM、双方向

7）8）
SOM 、Elman 型フィードバック SOM を使用し風況予-測を行い予測結果の評価を行った 9） 11）。
尚、本論文で行う風況予測では風速値の予測を行うものである。

図 3 ー 1 基本 SOM の構成図
Fig. 3-1 Composition chart of Fundamental SOM

３．自己組織化マップ（SOM）
予測に使用した 3 種類の SOM について説明する。実験に使用した SOM は基本 SOM、双方向 SOM、Elman 型

フィードバック SOM である。
３−１

３−１−１

基本 SOM のアルゴリズム

基本 SOM の学習ではまず、距離測度にユークリッド距離を用いる。他の距離測度もあるが、基本 SOM ではユー
クリッド距離を用いる。

基本 SOM の概要

基本 SOM は T. コホネンにより考案されたニューラル
ネットワークの一種であり、多次元データの分類に適している。基本 SOM は入力層と競合層の 2 層で構成されたネットワークであり、T. コホネンは、脳における情報処

入力ベクトル x（t）が提示された時、ユークリッド距離｜ x − m i ｜を最小にするユニット i を探し、それに添え字 c を付けた以下の式（2）で表すことが出来るユニット
を勝者ユニットと呼ぶ。

理を以下のような式（1）にまとめた。

− 54 −

藤松・鷲見・植田・小林・築谷・副井

自己組織化マップを用いた風況予測に関する研究

３−２−１
（2）
勝者ユニットの周りに近傍が形成され、競合層のユニットすべてが式（1）に従って学習を行い、学習率係数に応じて入力ベクトルに参照ベクトルを近づける。この時、近傍範囲内では h ci（t）＝ α（t）となり、近傍範囲

双方向 SOM のアルゴリズム

学習過程において、入力ベクトル X と教師ベクトル Yの学習セット（X , Y）を与えた場合、基本 SOM と同様競合層上で勝者ユニットを求める。勝者ユニット ij は式（3）、*（4）に示すように、入力ベクトル X と参照ベクトル W ijとのユークリッド距離 Dij の最も小さいユニットとする。

外では h ci（t）＝0となるため、入力ベクトルを学習する（3）

ユニットは勝者ユニットを含む近傍範囲内のユニットに限られ、近傍範囲外のユニットは結果的に学習を行わな（4）いことになる。この学習を繰返し行うことで類似度の高い参照ベクトルを持つユニット同士が集まり分類される。
また、近傍のサイズは学習回数 t と共に減少する。同様に学習率係数 α（t）も減少する。

双方向 SOM では、1 回の学習過程において、勝者ユニット ij * とその近傍領域 ε 内の全ユニットに対して、参照ベ
クトルの更新を行う。1 回の学習ごとに勝者ユニットと３−２

双方向 SOM の概要

入力層間および出力層間の参照ベクトルを同時に更新す8）
双方向 SOM の構成を図 3-2 に示す。双方向 SOM は入力層、競合層、出力層の 3 層で構成され、入力層−競合
層間と競合層−出力層間で、すべてのユニットは各々参照ベクトルをもって全結合する。双方向 SOM は、競合層に位相保持マッピングを形成することで、近傍関係を保る。
入力層−競合層間において、近傍内ユニットが持つ参照ベクトル W ij は入力ベクトル X に近づくように式（5）に従い更新する。同様に競合層−出力層間ではネットワー

ク出力ベクトル Y´ が教師ベクトル Y に近づくよう、近傍持する特性を持つ。また、教師信号を用いた一般的な写内ユニットの持つ参照ベクトル V ij を式（6）に従い更新

像関係の学習が可能である。更に順方向写像に加え、入する。

力−出力関係を逆転し、出力層側に入力することで、出力から入力への逆方向写像を得ることができ、双方向連（5）

想記憶装置としても動作する。この双方向 SOM はアーム
（6）7）
の制御などに利用されている 。

（7）

ここで B（ij）は近傍内ユニット ij と勝者ユニット ij * 間のユークリッド距離を示す。R は勝者ユニット近傍領域

ε の半径、T は定数である。

図 3 − 2 双方向 SOM の構成図
Fig. 3-2 Composition chart of Bi-directional SOM− 55 −

鳥取環境大学紀要

３−３

第5号

Elman 型フィードバック SOM の概要

Elman 型フィードバック SOM の構成を図 3-3 に示す。
（8）
（9）

（10）
（11）

（12）
図３−３ Elman 型フィードバック SOM の構成図
Fig. 3-3 Composition chart of Elman-type
Feedback SOM

ここで、j は競合層の勝者ユニットの番号、β は競合*層において過去の履歴情報を参照する程度を表す定数、γは状態層において過去の情報を保持する程度を表す定数
この構成は、過去の履歴情報を参照できるように、通常の基本 SOM にフィードバック結合を付加し、第 2 候である。Elman 型フィードバック SOM の中で状態層のみがダイナミックスを有し、上述の γ は 1 次遅れ特性の時

補や定量的な信頼性を表現する出力層を競合層の後段に定数と等価な意味をもつ。よって γ を大きくすれば保持設けたものである。状態層は競合層からの情報を保持し、できる過去の履歴情報は多くなるが、逆に現在の入力情

その情報を入力層にフィードバックする。競合層からの報を新たに取り込むことができなくなるため、一般に最情報をどの程度保持するかは式（11）により決定する。

適な値が存在する。

こ の モ デ ル は 入 力 層 x、 競 合 層 y、 状 態 層 h、 出 力

層 z の四つの層から構成され、それぞれのユニット数

は（L ＋ M ）個、M 個、M 個、N 個である。この

入力

４．実験・評価
本論文では、予測向上を目指し双方向 SOM と Elman

層→（競合層＋状態層）→出力層 という構造は、リカレ
ントネットワークの一つである Elman 型のモデルと類似点が多いため、
Elman 型フィードバック SOM と呼ばれている。

型フィードバック SOM を使用した風況予測を行う。実験は 4 − 2 以降で述べる 3 種類の方法で行い、検討する。

この Elman 型フィードバック SOM は点字認識などに利用されている 8）。

４−１

SOM による予測方法

実験の詳細を述べる前に、SOM による予測方法につい３−３−１

Elman 型フィードバック SOM のアルゴリズて説明する。

基本 SOM は、n 次元の入力ベクトルより特徴づけられム
Elman 型フィードバック SOM の動作原理について説明たユニットから構成されており、入力ベクトルの特徴にする。競合層の j 番目のユニット y j は、入力層のすべて

より競合層のユニットが分類されている。予測時点までのユニットに対して結合しており、その参照ベクトルはの既知データを入力することにより、以後の予測したい

w j と表される。同様に出力層の k 番目のユニット z k は［2］
競合層の全てのユニットとの間に参照ベクトル w k を持つ。この時、時刻 t の各ユニットの出力信号は下記の式で定義される。ただし、x と h からなる入力信号は事前［1］

データを得ることが出来る。すなわち、既知の入力ベクトルと競合層上のユニットが持つ参照ベクトルを比較し、その差が最小となる参照ベクトルを持つユニットの値が予測値となる。

に規格化しておく。

基本 SOM に出力層を付加えた構成になっている双方向

SOM、及び Elman 型フィードバック SOM でも同様に既− 56 −

藤松・鷲見・植田・小林・築谷・副井

自己組織化マップを用いた風況予測に関する研究

知の入力ベクトルと競合層上ユニットが持つ入力層−競

観測データは 1 時間間隔でサンプリングされた平均値

合層間の参照ベクトルを比較し、その差が最小となる参である。1 時から 12 時までに観測された値を入力ベクト

照ベクトルを持つユニットが決まる。このユニットの出力する値が予測値となる。
４−２

実験・評価 1：双方向 SOM による風速予測

双方向 SOM を使用し風速を予測した。双方向 SOM を用いることで、基本 SOM では不可能であった、教師信号

ル X とし、その 1 時間後の 13 時の平均値を教師ベクトルY とした。同じように 2 時から 13 時までの値を入力ベク
トル X とするときは 14 時の平均値を教師ベクトル Y とした。図 4-1 に一日の観測データと入力ベクトル X、教師ベクトル Y の関係を示す。図 4-1 では一つの□が 1 時
間の風速平均値を表す。

を用いた一般的な入出力関係の学習が可能になる。この
実験では双方向 SOM を実装したモデルを季節ごとに作成
し、風速の予測を行い、結果を検討した。

４−２−３

４−２−１

方根誤差（RMSE : Root Mean Square Error）を使用した。

予測の評価方法

予測結果の評価は、下記の式（13）に示す 2 乗平均平気象データ

風速の予測に用いる気象データは気象庁のホームペー
ジを参照し抽出したものである。気象データは一時間間隔でサンプリングされた平均値である。データは 1999
年 3 月から 2006 年 2 月までの 6 年間の気象データを抽出した。季節により風況が異なることを考慮して、気象データを季節別に分類した。季節は春季：3 〜 5 月、夏季：
6 〜 8 月、秋季：9 〜 11 月、冬季：12 〜 2 月とした。観
RMSE は常に正の値となり、予測誤差の標準的な大き測地点としては鳥取市を対象地点とした。

さを示す指数である。値が小さく 0 に近いほど予測精度
４−２−１

入力データ

が高いことを表す。

入力ベクトル 12 次元と教師ベクトル 1 次元を一つの学習セットとした。

４−２−４

予測と評価結果

季節ごとに学習を行い風速の予測を行った。図 4-2 に月別の一例として春季と秋季の RMSE を示す。季節別の

平均 RMSE は春季：1.35、夏季：1.05、秋季：1.16、冬季：

1.32 であった。

図４ー１ 入力データ
Fig. 4-1 Input data

− 57 −

鳥取環境大学紀要（a）春季の RMSE（b）秋季の RMSE（a）RMSE in spring（b）RMSE in autumn
図４ー２ 季節別の RMSE
Fig. 4-2 RMSE each season（a）春季の最小値 RMSE:0.59（2005/05/22）（b）春季の最大値 RMSE:4.07（2005/04/20）（a）Min RMSE in spring:0.59（2005/05/22）（b）Max RMSE in spring:4.07（2005/04/20）

図４ー３ 春季の風速予測値
Fig. 4-3 Wind forecast value in spring（a）秋季の最小値 RMSE:0.46（2005/11/13）（b）秋季の最大値 RMSE:3.53（2005/09/06）（a）Min RMSE in autumn:0.46（2005/11/13）（b）Max RMSE in autumn:3.53（2005/09/06）

図４ー４ 秋季の風速予測値
Fig. 4-4 Wind forecast value in autumn− 58 −

第5号

藤松・鷲見・植田・小林・築谷・副井

自己組織化マップを用いた風況予測に関する研究

一例で示した図 4-2（a）春季の RMSE では 3 月、4 月、5 月の月別平均 RMSE を示す。RMSE の値は 3 月：1.4、4 月：

予測には 1999 年 3 月から 2005 年 2 月までの 6 年間に観測された風速の値を使用する。値は 1 時間毎に平均処1.44、5 月 1.2、となった。図 4-2（b）秋季の RMSE では 9 月、理されたものである。差分値を求めることで、季節分、10 月、11 月の月別 RMSE を示す。RMSE の値は 9 月：1.18、トレンド分を除くことができる。また季節別に差分値の10 月 1.13、11 月 1.16 となった。秋季は春季よりも 0.3 ポ

分布図を求めた。一例として春季の風速差分値の分布をイントほど評価値が 0 に近い値をなっている。

図 4-6 に示す。

図 4-3 に春季において、RMSE が最大であった日と最小であった日の一日の予測結果を示す。同様に図 4-4 は秋季において、RMSE が最大であった日と最小であった
日の一日の予測結果を示す。
このグラフから予測値が大きくなってしまった日は普段吹かないような強風が吹いていることが分かる。予測値の最高は 6m/s であるが、風速の実測値は 10m/s の風が吹いている。そのため評価値が大きな値となったと考え
られる。
４−２−５

基本 SOM との評価比較

双方向 SOM を用いた予測結果の RMSE と、基本 SOM

図4ー6を用いた予測結果の RMSE を比較した。図 4-5 に比較図を示す。

分布図を求めた結果、風速の差分値が正規分布になっ評価結果を比較した結果、ごく僅かではあるが、双方
向 SOM を使用した予測結果ほうか評価値が小さい値になる季節があったが、ほぼ基本 SOM と双方向 SOM での差

風速の差分値分布

Fig. 4-6 Difference value distribution of wind velocityていることがわかった。よって時点

から時点

の風

速変化は 0 に留まる確率が高く、大きく変化する確率が低いと考えられる。他の季節や年でも同様な分布が得らはないという結果になった。

れたため、短期的な時系列の予測が可能であると考えられる。さらに実測値をそのまま学習に使用するよりも、差分値を使うことで学習データ数を減らすことができる
４−３−１

気象データ

データは 1999 年 3 月から 2005 年 2 月までの 6 年間の気象データを抽出した。春季：3 〜 5 月、夏季：6 〜 8 月、秋季：9 〜 11 月、冬季：12 〜 2 月の季節別にデータを分け、風速の差分値を求める。
実験では、5 分毎、10 分毎でも平均処理した風速の差分値も求め予測に使用する。
図4ー5

双方向 SOM と基本 SOM の比較

４−３−２

Fig. 4-5 Comparison between

求めた差分値を SOM へ学習させる。今回の実験で使用

Bidirectional SOM and Fundamental SOM

４−３

SOM への入力データと学習条件

した双方向 SOM は入力層が 4 次元、出力層を 1 次元に設定した。よって入力ベクトル 4 次元と教師ベクトル 1 次

実験・評価 2：風速の差分値を用いた予測

これまで、SOM への学習データには観測された風速を

元を 1 つの学習セットとする。
入力ベクトルに用いた差分値の一時間後の差分値を教

ある時間毎に平均処理し、平均処理された値をそのまま使用していた。この実験では平均処理された値から風速

師ベクトルの値とする。
使用した双方向 SOM の構造は入力層を 4 次元、競合層の差分値を求め、その差分値を学習データに使用する。

− 59 −

鳥取環境大学紀要第5号のユニット数を 10 × 10 の 100 ユニット、出力層を 1 次元とした。また経験則により、初期状態の学習率係数を0.5、近傍のサイズを 10 とした。学習回数は 3 万回とし学習を行った。
４−３−３

予測風速の求め方4 − 3 − 2 で述べたように教師ベクトルとして 1 時間
後の差分値を与えている。既知の入力ベクトルを与えると出力層から一時間後の予測差分値を得ることができる。
この予測差分値を現在の風速値に加え算出された値を一時間後の予測風速とする。学習データに 10 分間隔、また

図4−7は 5 分間隔で差分値を求め学習に利用した場合においてFig. 4-7 Forecast every one hourも同じ予測方法は同じである。
４−３−４

1 時間間隔での予測

予測値の評価方法

予測結果の評価には 4 − 2 − 3 で用いた評価方法と同じ 2 乗平均平方根誤差（RMSE : Root Mean Square Error）
を使用する。更に、RMSE とは異なる評価方法である平
均誤差（ME : Mean Error）も求めた。

ME は予測の系統的な偏りを示す指数である。指数を求めることで、予測値が正負どちらに偏っているのかが分かる。従って、平均誤差 ME が 0 のとき、予測値は正にも負にも偏っていないことを示す。ME は下記の式（14）で求めることができる。

図4−8

10 分間隔での予測

Fig. 4-8 Forecast every ten minutes

（14）

４−３−５

予測結果

実験は 1 時間毎、10 分毎、5 分毎ごとに平均処理された風速の差分値を利用し予測を行った。それぞれの予測
結果を図 4-7、図 4-8、図 4-9 に示す。図 4-7 は 1 時間間
隔で平均処理した風速値から求めた差分値を予測に使用した結果である。同様に図 4-8 は 10 分間隔、図 4-9 は 5分間隔で平均処理した風速値から求めた差分値を予測に

図4−9使用した結果である。実線が実際の風速値、大きな破線

5 分間隔での予測

Fig. 4-9 Forecast every five minutes

が予測風速、小さい破線は差分値ではなく従来法である
実測値を学習に用いた予測結果をそれぞれ表す。

予測結果から実測値と同じ風速の変化をたどっているが、実測値と差分値は位相がずれる結果となっていることが分かった。

− 60 −

藤松・鷲見・植田・小林・築谷・副井

４−３−６

自己組織化マップを用いた風況予測に関する研究

従来法との評価比較

ることが分かった。

観測された風速のそのままの値を双方向 SOM へ学習させ風速予測を行う従来法と、差分値を用いた予測結果の４−４

RMSE を比較した。図 4-10 に ME の比較結果を示す。青用いた予測
4 − 4 の実験では Elman 型フィードバック SOM を利

色の棒グラフが差分値を使用した予測の評価である。赤色の棒グラフは従来法の実測値を使用した予測結果のME を表した図である。

実験・評価 3：Elman 型フィードバック SOM を用し風速の予測を行った。通常の SOM はダイナミック

スをもたないために時系列情報を扱うことができない。
そこで時系列情報を扱う方法の 1 つとして考え出された SOM が Elman 型フィードバック SOM である。今回の実験ではこの Elman 型フィードバック SOM を用いて予測を行い、双方向 SOM で行った予測結果と比較を
行った。
４−４−１

気象データ

今 回 の 実 験 で は 2005 年 12 月 1 日 〜 2006 年 1 月 31日までの 2 ヶ月に 1 分間隔で観測された風速値を使用した。
図 4 − 10

ME の比較

Fig. 4-10 Comparison of ME

４−４−２

SOM への学習データと学習条件

4 − 3 の実験結果から差分値を使用することで学習従来法に比べ、差分値を用いた予測結果のほうが大幅に予測値に偏りがないことが分かる。

データ数を減らすことができると考え、学習に使用する風速データを 2005 年 12 月の 1 ヶ月間とする。

次に図 4-11 に RMSE の比較結果を示す。

学 習 デ ー タ に は 、1 分 間 隔 で 観 測 さ れ た 風 速 の 値
を 10 分間隔で平均処理する。平均処理された値か
ら季節分、トレンド分を除くために風速値の差分（
x k ）＝ （x k）− x（k−1）を求める。求めた差分値を以下の式（15）を使い正規化する。
（15）

図 4 − 11

RMSE の比較正規化した差分値を入力ベクトル 4 次元と教師ベク

Fig. 4-11 Comparison of RMSE

トル 1 次元を一つの学習セットする入力ベクトルを作

左の棒グラフが差分値を使用した予測の評価である。

成する。
本研究で使用した Elman 型フィードバック SOM の

右の棒グラフは従来法の実測値を使用した予測結果のRMSE を表した図である。

構造は、入力層を 4 次元＋ 100 次元（状態層のユニッ

極僅かであるが、従来法よりも差分値を用いた予測結

ト数と同数の次元）、競合層のユニット数を 10 × 10 の果の方が 0 に近い値となっていることが分かる。また、1

100 ユニット、状態層のユニット 100、出力層を 1 次元

時間間隔で平均処理された風速の値を使用した予測結果とする。また経験則により、初期状態の学習率係数をよりも、10 分間隔、5 分間隔で平均処理された風速の値を利用した予測結果の方が大幅に予測精度が向上してい

0.8、近傍のサイズを 20、学習回数を 1 万回、定数 β を0.5、定数 γ を 0.5 とした。

− 61 −

鳥取環境大学紀要

４−４−３

第5号

予測は 1 時間間隔、10 分間隔、5 分間隔で予測を行った。

予測結果

予測結果を図 4-12 に示す。

従来法と比較検証指数 ME 及び RMSE を求め、従来法と比較した結果、差分値を利用した方が精度の高い予測をしていることが分かった。また 1 時間間隔よりも 10 分間
隔、5 分間隔で予測を行ったほうが精度よく予測できることが分かった。
時系列データを扱うことのできる Elman 型フィード

バック SOM を利用し風速の予測を行った。結果、従来法の方が僅かであるが評価が良かった。

Elman 型において定数 β と定数 γ の値が重要となる。

今後はこの定数の最適値を見つけるなどの検討を行う。
また予測差分値を使用した予測風速を求める別の方法も検討し、予測率向上を目指したい。
図 4 − 12

予測結果（2006/01/01）

注・参考文献Fig. 4-12 Forecast（2006/01/01）

1） 川上勝史、 パワーアシスト型風力発電機の開発 、
月刊エコインダストリー、Vol. 8, No. 7, pp.22-27, Jul.,

予測は 2006 年 1 月の 1 ヶ月間行う。一例として 1 月 1日の予測結果を示す。双方向 SOM を使用した予測結果と2003.

同様に、実測値と予測値の位相がずれるという結果になっ

2） 見目善重、石井弘樹、滝川浩史、河本映、榊原建樹、 広ている。これの一つの原因として、学習時の過学習により、域の気象データを利用した翌日の風速予測 、太陽エ
ネルギー、Vol. 27, No. 1, pp.85-91, 2001.

予測差分値が限りなく 0 に近い値になってしまったとこ

3） 伊藤陽平、桶真一郎、見目喜重、滝川浩史、榊原建樹、とが考えられる。

ニューラルネットワークによる 1 時間平均風速予測４−４−３における入力データ間隔の検討 、太陽 / 風力エネル

評価

評価方法は 3 − 2 − 4 で説明した評価方法と同じ方法で行った。求めた評価を双方向 SOM と比較する。

ギー講演論文集、pp.349-352, Nov., 2004.

4） 伊藤陽平、桶真一郎、見目喜重、滝川浩史、榊原建樹、
ニューラルネットワークによる 1 時間平均風速予測

Elman 型フィードバック SOM を使用した評価結果は

ME:0.02、RMSE:0.38 という結果になった。一方、双方向における入力データ間隔の検討 、太陽 / 風力エネル

た。評価結果から 0.1 ポイント双方向 SOM の方が評価値

5） 松坂知行、星文伸、 風況の時系列予測に関する研究 、SOM を用いた結果は ME が− 0.01、RMSE が 0.37 であっギー講演論文集、pp.349-352, Oct., 2005.

計測自動制御学会東北支部第 222 回研究集会、資料

が小さい値になったが、ほとんど評価値に差がない結果になった。

番号 222-11,Jun., 2005.
6） T. コホネン、徳高平蔵、他、 自己組織化マップ 改訂版 、シュプリンガー・フェアラーク東京株式会社、

５．まとめ
双方向 SOM を用いて風速の予測を行い検討した。季節ごとに予測モデルを作成し予測を行った結果、季節別の2005.
7） 平野敬、佐瀬幹哉、小杉幸夫、 双方向 Feature Map

によるアーム制御 、電子情報通信学会論文誌、Vol.

平均 RMSE は春季：1.35、夏季：1.05、秋季：1.16、冬季：
1.32 となった。
ごく僅かではあるが双方向 SOM を使用した予測結果

J76-D-II, No. 4, pp.881-888, Apr., 1993.

8） 和久屋寛、原田浩之、信太克規、 時系列信号処理を行う自己組織化マップのアーキテクチャと点字認識の方が、評価値が小さい値になる季節があった。しかし、課題への応用 、電子情報通信学会論文 D - IIVol.J87-

ほとんど基本 SOM と双方向 SOM での差はないという結果になった。
また、観測された風速の差分値を求め、その差分値を

D-IINo.3 pp.884-892 ,2004 年 3 月 .

9） Seiichiro FUJIMATSU, Yasuaki SUMI, Takuya UETA,

双方向 SOM への学習データとして利用した実験では、− 62 −

Takao TSUKUTANI, Yutaka FUKUI, The studyof the wind synopsis prediction system by using藤松・鷲見・植田・小林・築谷・副井

Self-Organization Map

自己組織化マップを用いた風況予測に関する研究,ITC-CSCC 2005 Proceedings,

Vol. 3, pp.957-958, Jul., 2005.

会関西支部連合大会講演論文集、G61, Nov., 2005.
11）藤松誠一郎、鷲見育亮、植田拓也、小林飛鳥、築谷隆雄、

10）小林飛鳥、鷲見育亮、植田拓也、藤松誠一郎、築谷隆雄、

副井裕、 双方向 SOM を用いた風況予測の一手法 、

副井裕、 自己組織化マップ（SOM）を使った風力発

第 19 回回路とシステム軽井沢ワークショップ論文集

電機の制御システムの検討 、平成 17 年電気関係学

pp.51-56, Apr., 2006.

（2007 年 3 月 7 日受理）

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