"所定時間後の太陽光発電における発電量の予測値を要求する予測要求を取得する取得手段と、過去に測定された発電量を示す発電量データと、該発電量を測定したときの太陽光発電パネル設置箇所における天候を示す天候データ及び日時とを対応付けて記憶した記憶手段から、前記取得手段により予測要求を取得した予測要求時の天候データと類似する天候データで、かつ該天候データに対応する日時と該予測要求時の日時とにおいて、繰り返される期間内の予め定めた基準からの経過時間の差が所定値以内となる天候データを抽出すると共に、抽出された天候データに対応する日時から前記所定時間後の日時に測定された発電量データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された天候データ及び発電量データを学習することにより、前記予測要求時の天候データの入力に対して、前記所定時間後の発電量の予測値を出力するための予測モデルを構築する構築手段と、を含む予測モデル構築装置。前記抽出手段は、前記繰り返される期間を年とし、年を要素に含まない日時を用いて、前記経過時間の差を求める請求項1記載の予測モデル構築装置。取得手段と、抽出手段と、構築手段とを含む予測モデル構築装置における予測モデル構築方法であって、前記取得手段は、所定時間後の太陽光発電における発電量の予測値を要求する予測要求を取得し、前記抽出手段は、過去に測定された発電量を示す発電量データと、該発電量を測定したときの太陽光発電パネル設置箇所における天候を示す天候データ及び日時とを対応付けて記憶した記憶手段から、前記取得手段により予測要求を取得した予測要求時の天候データと類似する天候データで、かつ該天候データに対応する日時と該予測要求時の日時とにおいて、繰り返される期間内の予め定めた基準からの経過時間の差が所定値以内となる天候データを抽出すると共に、抽出された天候データに対応する日時から前記所定時間後の日時に測定された発電量データを抽出し、前記構築手段は、前記抽出手段により抽出された天候データ及び発電量データを学習することにより、前記予測要求時の天候データの入力に対して、前記所定時間後の発電量の予測値を出力するための予測モデルを構築する予測モデル構築方法。前記抽出手段は、前記繰り返される期間を年とし、年を要素に含まない日時を用いて、前記経過時間の差を求める請求項3記載の予測モデル構築方法。コンピュータを、請求項1または請求項2記載の予測モデル構築装置を構成する各手段として機能させるための予測モデル構築プログラム。所定時間後の太陽光発電における発電量の予測値を要求する予測要求を取得する取得手段と、前記取得手段により予測要求を取得した予測要求時の天候データ及び日時と、前記所定時間を示すパラメータとを、請求項1または請求項2記載の予測モデル構築装置で構築された予測モデルに入力して、前記所定時間後の発電量の予測値を得る予測手段と、を含む発電量予測装置。取得手段と、予測装置とを含む発電量予測装置における発電量予測方法であって、前記取得手段は、所定時間後の太陽光発電における発電量の予測値を要求する予測要求を取得し、前記予測手段は、前記取得手段により予測要求を取得した予測要求時の天候データ及び日時と、前記所定時間を示すパラメータとを、請求項1または請求項2記載の予測モデル構築装置で構築された予測モデルに入力して、前記所定時間後の発電量の予測値を得る発電量予測方法。しかしながら、非特許文献6で開示されたJITモデリングを用いた統計モデル構築方法では、いつも高い精度のモデルを構築することができるわけではなかった。特に、太陽光発電の場合は季節変動が大きく、JITモデリングでは季節変動に対応できず、将来発電量の予測精度が向上しない、という問題があった。本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、急激な天候の変化だけではなく、季節変動などの周期的な天候及び太陽光発電パネルの性質変化にも対応し、精度良く将来発電量予測を行うことが可能な予測モデルを構築する予測モデル構築装置、方法、及びプログラム、並びにこの予測モデルを用いて発電量を予測する発電量予測装置及び方法を提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の予測モデル構築装置は、所定時間後の太陽光発電における発電量の予測値を要求する予測要求を取得する取得手段と、過去に測定された発電量を示す発電量データと、該発電量を測定したときの太陽光発電パネル設置箇所における天候を示す天候データ及び日時とを対応付けて記憶した記憶手段から、前記取得手段により予測要求を取得した予測要求時の天候データと類似する天候データで、かつ該天候データに対応する日時と該予測要求時の日時とにおいて、繰り返される期間内の予め定めた基準からの経過時間の差が所定値以内となる天候データを抽出すると共に、抽出された天候データに対応する日時から前記所定時間後の日時に測定された発電量データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された天候データ及び発電量データを学習することにより、前記予測要求時の天候データの入力に対して、前記所定時間後の発電量の予測値を出力するための予測モデルを構築する構築手段と、を含んで構成されている。本発明の予測モデル構築装置によれば、記憶手段に、過去に測定された発電量を示す発電量データと、発電量を測定したときの太陽光発電パネル設置箇所における天候を示す天候データ及び日時とが対応付けて記憶されている。そして、取得手段が、所定時間後の太陽光発電における発電量の予測値を要求する予測要求を取得すると、抽出手段が、記憶手段から、取得手段により予測要求を取得した予測要求時の天候データと類似する天候データで、かつその天候データに対応する日時と予測要求時の日時とにおいて、繰り返される期間内の予め定めた基準からの経過時間の差が所定値以内となる天候データを抽出する。ここで所定値とは、予め定めた閾値であってもよいし、抽出される天候データが所定個となるように定まる値であってもよい。また、抽出手段は、抽出した天候データに対応する日時から所定時間後の日時に測定された発電量データを抽出する。そして、構築手段が、抽出手段により抽出された天候データ及び発電量データを学習することにより、予測要求時の天候データの入力に対して、所定時間後の発電量の予測値を出力するための予測モデルを構築する。このように、過去の発電量データ、天候データ、及び測定した日時を用いて、予測要求時の天候データに類似し、かつ日時の周期的な変動も考慮した天候データを抽出して予測モデルを構築するため、急激な天候の変化だけではなく、季節変動などの周期的な天候及び太陽光発電パネルの性質変化にも対応し、精度良く将来発電量予測を行うことが可能な予測モデルを構築することができる。また、本発明の予測モデル構築方法は、取得手段と、抽出手段と、構築手段とを含む予測モデル構築装置における予測モデル構築方法であって、前記取得手段は、所定時間後の太陽光発電における発電量の予測値を要求する予測要求を取得し、前記抽出手段は、過去に測定された発電量を示す発電量データと、該発電量を測定したときの太陽光発電パネル設置箇所における天候を示す天候データ及び日時とを対応付けて記憶した記憶手段から、前記取得手段により予測要求を取得した予測要求時の天候データと類似する天候データで、かつ該天候データに対応する日時と該予測要求時の日時とにおいて、繰り返される期間内の予め定めた基準からの経過時間の差が所定値以内となる天候データを抽出すると共に、抽出された天候データに対応する日時から前記所定時間後の日時に測定された発電量データを抽出し、前記構築手段は、前記抽出手段により抽出された天候データ及び発電量データを学習することにより、前記予測要求時の天候データの入力に対して、前記所定時間後の発電量の予測値を出力するための予測モデルを構築する予測モデル方法である。また、前記抽出手段は、前記繰り返される期間を年とし、年を要素に含まない日時を用いて、前記経過時間の差を求めることができる。これにより、同じ季節に測定された天候データを抽出することができる。また、本発明の予測モデル構築プログラムは、コンピュータを、上記の予測モデル構築装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。また、本発明の発電量予測装置は、所定時間後の太陽光発電における発電量の予測値を要求する予測要求を取得する取得手段と、前記取得手段により予測要求を取得した予測要求時の天候データ及び日時と、前記所定時間を示すパラメータとを、請求項1または請求項2記載の予測モデル構築装置で構築された予測モデルに入力して、前記所定時間後の発電量の予測値を得る予測手段と、を含んで構成されている。これにより、精度良く将来発電量予測を行うことができる。また、本発明の発電量予測方法は、取得手段と、予測装置とを含む発電量予測装置における発電量予測方法であって、前記取得手段は、所定時間後の太陽光発電における発電量の予測値を要求する予測要求を取得し、前記予測手段は、前記取得手段により予測要求を取得した予測要求時の天候データ及び日時と、前記所定時間を示すパラメータとを、上記の予測モデル構築装置で構築された予測モデルに入力して、前記所定時間後の発電量の予測値を得る方法である。以上説明したように、本発明の予測モデル構築装置、方法、及びプログラムによれば、過去の発電量データ、天候データ、及び測定した日時を用いて、予測要求時の天候データに類似し、日時の周期的な変動も考慮した天候データを抽出して予測モデルを構築するため、急激な天候の変化だけではなく、季節変動などの周期的な天候及び太陽光発電パネルの性質変化にも対応し、精度良く将来発電量予測を行うことが可能な予測モデルを構築することができる、という効果が得られる。また、本発明の発電量予測装置及び方法によれば、本発明の予測モデル構築装置、方法、及びプログラムにより構築された予測モデルを用いて、精度良く将来発電量予測を行うことができる、という効果が得られる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、構築された予測モデルを用いて将来発電量を予測する将来発電量予測装置に本発明の予測モデル構築装置を適用した例について説明する。<第1の実施の形態>図1は、第1の実施の形態に係る将来発電量予測装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図において1は将来発電量予測装置であり、例えば、コンピュータ等が用いられる。以下では将来発電量予測装置1をコンピュータ1として説明する。コンピュータ1は制御部としてのCPU11、バス17を介して接続されるRAM12、記憶部15、表示部14、及び入力部13等を含んで構成される。CPU11は、バス17を介してハードウェア各部と接続されており、ハードウェア各部を制御すると共に、記憶部15に格納された制御プログラム15Pに従って、種々のソフトウェア機能を実行する。制御プログラム15Pは、C言語等のプログラミング言語で記述されている。RAM12はCPU11による演算の際に用いるデータを一時的に格納する。記憶部15は、例えばハードディスクで構成され、内部には上述した制御プログラム15Pが格納されている。表示部14は、例えば液晶ディスプレイ等から構成される。入力部13は、キーボード及びマウス、CD-ROM等の記録媒体読み取り部、または、LANカード等から構成される。入力部13は、太陽光発電における運転実績となる各種データ、すなわち発電量実績発電量データy及び太陽光発電パネル設置箇所における天候データxと、それらの測定日時t等の各データの入力を受け付ける。天候データxは、例えば太陽光発電パネル設置箇所における天気、気温、日射量等であり、発電量実績yは、例えば1時間あたりの積算発電量等である。測定日時tは、測定した日付及び時刻を含む。CPU11は、入力部13から入力された天候データx及び発電量実績yとそれらの測定日時tとを受け付け、記憶部15に記憶する。さらに、CPU11は、入力部13から将来発電量予測要求及び将来発電量予測要求時の天候データxなどが入力されると、後述する操作によって記憶部15から記憶されているデータを選択して、JITモデリングによって予測モデルの構築及び将来発電量の予測を行う。以下にJITモデリングの説明を行う。また以下では、天候データx及び測定日時tなどをまとめてサンプルとも呼び、将来発電量予測要求時のサンプルをクエリとも呼ぶ。JITモデリングでは、新しいサンプルを記憶部15に蓄積しながら、予測要求があるときのみ、クエリ近傍のサンプルを記憶部15から選択し、それらを用いて局所予測モデルを構築し、将来発電量を予測する。予測終了後は構築した予測モデルを破棄し、次の予測要求があると、同じ手順を繰り返す。このため、太陽光発電パネルの経年劣化に適応してモデルの更新が自然に行われ、また、天候が急激に変化した場合でもその天候に適用した予測モデルを構築することができる。このときJITモデリングでは、クエリに類似のサンプルを選択する基準として、例えば式1で表されるクエリと記憶部15に保存されたサンプルとのユークリッド距離を用いる。ここで、xiは記憶部15に保存されているi番目のサンプル、xqはクエリであり、diはクエリとi番目のサンプルとのユークリッド距離である。JITモデリングではdiが小さな順に記憶部15からいくつかのサンプルを選択して、局所予測モデルを構築する。ただし、クエリが前回モデル構築時のクエリと類似であれば、つまり天候条件やパネルの劣化程度に変化がなければ、新しい予測モデルを構築せず、前回構築した予測モデルを用いて予測を行ってもよい。式1は、xiに前回モデル構築時のクエリxprevを代入することで、クエリxpが前回モデル構築時のクエリxprevと類似であるかについての判定にも用いることができる。さらに、本実施の形態では、クエリとサンプル間のユークリッド距離に加え、太陽光発電における季節変動を考慮するために、過去発電量実績y及び天候データxの測定日時tの情報を用いて、サンプルを選択する。例えば、今年の4月の発電傾向は昨年、または、さらに以前の4月の発電傾向と類似である可能性が高い。そこで、できるだけクエリと同じ季節に測定されたサンプルを用いて、局所予測モデルを構築する。そこで、例えば、1時間毎に過去発電量実績y及び天候データxが測定されているとき、i番目のサンプルxiの測定日時ベクトルをtiとする。季節変動を考慮するために、式2の測定日時ベクトルtiの要素には年を用いない。なお、過去発電量実績y及び天候データxの測定間隔に応じて、測定日時ベクトルtiに分や秒などを追加してもよい。次に、2つの測定日時ベクトル間の経過時間を計算する関数をe,とする。例えば、eti,tqは、i番目のサンプルが測定された日時からクエリが測定された日時までの経過時間を示す。ここでtqはクエリが測定された日時である。これによって、たとえクリエと同じ年の異なった季節に測定されたサンプルであっても、クエリと同じ季節で測定された数年前のサンプルの方が、その経過時間は小さくなる。したがって、本実施の形態においては、局所予測モデル構築に用いるサンプル選択の基準として、式1ではなく式3の類似度を用いる。ただし、dxi,xq及びeti,tqは、例えば平均0分散1などに適切にスケーリングされているものとする。また、αはゼロ以上の値のパラメータである。本実施の形態では、類似度Jxi,xqが小さな順にデータベースからいくつかのサンプルを選択して、局所予測モデルを構築する。ここで、モデル構築用サンプルとして選択するサンプル数は、予測精度を調整するためのパラメータである。次に、選択されたサンプルから局所予測モデルを構築する。このとき、モデル構築に用いるサンプルの入出力の組は、予測したい将来の時間に合わせて用意する。例えば、1時間毎にデータが測定されている場合に、1時間後の発電量を予測するときの入出力の組は、xi,yi1となる。なお、本実施の形態においては、局所予測モデル構築方法として部分的最小二乗法PLSを用いるが、これに限定するものではない。例えば、最小二乗法やOLSや主成分回帰PCRの他、任意の非線形モデル構築手法を採用しても構わない。また、時系列データを対象として統計モデルを構築する場合、推定性能の改善を目的としてその動特性を考慮することが多い。つまり、現時刻のサンプルだけではなく、過去のサンプルを入力に加えてモデル構築を行う。このとき、i番目の入力のサンプルを式4のように構築する。ここで、k1,k2は自然数である。このように、過去のサンプルを入力に加えてPLSでモデルを構築する方法をDynamicPLSと呼び、本実施の形態でも過去のサンプルを入力に加えて、サンプル選択及び局所予測モデル構築を行う。次に、第1の実施の形態の将来発電量予測装置の作用について説明する。図2は、第1の実施の形態による将来発電量予測の手続きを示すフローチャートである。CPU11は、入力部13から入力されるI個の過去の発電量実績yi及び天候データxiと、それらの測定日時tii=1,2,,Iを受け付け、これを記憶部15に記憶するステップS21。これは、記録媒体に記録されたデータを、記録媒体読み取り装置たる入力部13から受け付けるようにしてもよいし、図示しない通信網を介して接続された他のコンピュータ、または太陽光発電パネルを制御する制御装置から出力されたデータを受け付けるようにしてもよい。次に、CPU11は、入力部13から入力される予測したい将来の時間h予測要求時からh時間後の発電量を予測、潜在変数の数LV、入力データに追加する過去のデータを特定するための自然数k1,k2、選択するサンプルの数N、パラメータα、及び閾値J ̄を受け付けるステップS22。これは、記録媒体に記録されたデータを、記録媒体読み取り装置たる入力部13から受け付けるようにしてもよいし、図示しない通信網を介して接続された他のコンピュータから出力されたデータを受け付けるようにしてもよい。次に、CPU11は、記憶部15より天候データxi、及び入力データに追加する過去のデータを特定するための自然数k1,k2を読み出して、式4を用いて入力データを構築して、これをzii=1,2,,Iとして記憶部15に記憶する。さらに、記憶部15より発電量実績yi、及び予測したい将来の時間hを読み出して、入出力の組zi,yihi=1,2,,Iを構築して記憶部15に記憶するステップS23。次に、CPU11は、前回の予測モデル構築時のクエリを示すzprevにゼロを設定し、前回の予測モデル構築時のクエリの測定日時を示すtprevに適当な日時を設定し、記憶部15に記憶するステップS24。次に、CPU11は、入力部13から入力される新たな天候データxqとその測定日時tqとを受け付け、これを記憶部15に記憶するステップS25。これは、記録媒体に記録されたデータを、記録媒体読み取り装置たる入力部13から受け付けるようにしてもよいし、図示しない通信網を介して接続された他のコンピュータ、または太陽光発電パネルを制御する制御装置から出力されたデータを受け付けるようにしてもよい。次に、CPU11は、ステップS25で受け付けた天候データxqとその測定日時tq、及び入力データに追加する過去のデータを特定するための自然数k1,k2を記憶部15より読み出して、式4を用いて入力データを構築して、これをクエリzqとして記憶部15に記憶するステップS26。次に、CPU11は、記憶部15より、クエリzq、クエリの測定日時tq、前回の予測モデル構築時のクエリzprev、前回の予測モデル構築時のクエリの測定日時tprev、及びパラメータαを読み出して、式3を用いてzprevとzqとの間の類似度Jzq,zprevを算出し、その結果を記憶部15に記憶するステップS27。次に、CPU11は、記憶部15より類似度Jzq,zprev及び閾値J ̄を読み出して、その大小の比較を行うステップS28。類似度Jzq,zprevが閾値J ̄よりも小さい場合には、CPU11は、前回の予測に用いた予測モデルfprevを記憶部15より読み出して、zqをfprevに代入して将来発電量の予測を行い、次のクエリが入力部13より入力されるまで待機し、ステップS25へ戻るステップS34。一方、類似度Jzq,zprevが閾値J ̄よりも大きい場合、CPU11は、記憶部15から記憶されている全ての入力データzi、それらの測定日時ti、クエリzq、クエリの測定日時tq、及びパラメータαを読み出して、式3を用いて全ての入力データziとクエリzqとの類似度Jzq,zii=1,2,,Iを算出し、記憶部15に記憶するステップS29。次に、CPU11は、記憶部15より全ての入力データziとクエリzqとの類似度Jzq,ziを読み出し、類似度Jzq,ziの小さな順に対応するN個のデータセットzi,yihを選択し、記憶部15から読み出すステップS30。次に、CPU11は、N個のデータセットzi,yih、及び記憶部15から読み出された潜在変数の数LVからPLSを用いて予測モデルfを構築し、記憶部15に記憶するステップS31。なお、この予測モデルの構築は必要に応じてPLS以外にPCRや、OLS、または任意の非線形モデル構築方法など公知の方法に基づき構築すればよい。次に、CPU11は、記憶部15から予測モデルf及びクエリzqを読み出して、クエリzqを予測モデルfに代入して、将来発電量を予測する。CPU11は予測された将来発電量を記憶部15すると共に、表示部14または図示しないプリンタ等の周辺機器へ出力するステップS32。次に、CPU11は、記憶部15から予測モデルf、クエリzq、及びクエリの測定日時tqを読み出して、それぞれ記憶部15に記録されたfprev、zprev、tprevを、fprev=f、zprev=zq、tprev=tq、及びzq=zI1,tq=tI1の如く上書きし、次のクエリが入力部13より入力されるまで待機し、ステップS25へ戻るステップS33。以上説明したように、第1の実施の形態の将来発電量予測装置によれば、将来発電量予測要求時に過去発電量実績及び天候データと、過去発電量実績及び天候データを測定した日時の情報とを用いて、周期的な変動も考慮してクエリに類似したサンプルをデータベースより選択して局所予測モデルを構築し、将来発電量予測を行う。これによって、急激な天候の変化だけではなく、季節変動などの周期的な天候及び太陽光発電パネルの性質変化にも対応して局所予測モデルを構築でき、より予測精度の高い将来発電量予測を行うことが可能になる。なお、本実施の形態による将来発電量予測の手続きは24時間稼働させてもよいが、太陽光発電によって発電を行うことができる日の出から日の入りの間のみ稼働させてもよい。また、本実施の形態では、年の要素を含まない測定日時ベクトルを用いることで、周期的な変動も考慮してクエリに類似する天候データを抽出する場合について説明した。これは、繰り返される期間を1年とし、1月1日を基準とする経過時間を表す測定日時ベクトルにより、天候データに対応する日時が同じ季節か否かを判断しているものである。本実施の形態では、この繰り返される期間を1年としているが、この期間をより長いスパンにしてもよい。例えば、冷夏と猛暑とが1年毎に繰り返されるというような天候情報の知見がある場合には、繰り返される期間を2年とし、この期間内での経過時間を示すような測定日時ベクトルを用いるようにするとよい。<第2の実施の形態>次に、第2の実施の形態について説明する。図3は、第2の実施の形態に係る将来発電量予測装置を構成するコンピュータ1の構成を示すブロック図である。第1の実施の形態に係る将来発電量予測装置を構成するコンピュータ1を動作させるためのコンピュータプログラムは、第2の実施の形態のように、CD-ROM、メモリカード等の可搬型記録媒体1Aで提供することも可能である。さらに、コンピュータプログラムを、LAN、またはインターネットなどの図示しない通信網を介して図示しないサーバーコンピュータからダウンロードすることも可能である。以下に、その内容を説明する。図3に示すコンピュータ1の記録媒体読み取り装置としての入力部13に、クエリ及びパラメータを受け付させ、局所予測モデルを構築させ、将来発電量を予測させるコンピュータプログラムが記録された可搬型記録媒体1Aを挿入して、記憶部15の制御プログラム15P内にこのプログラムをインストールする。または、かかるプログラムを、図示しない通信部を介して外部の図示しないサーバーコンピュータからダウンロードし、記憶部15にインストールしてもよい。かかるプログラムはRAM12にロードして実行される。これにより、上述の第1の実施の形態のようなコンピュータ1として機能する。第2の実施の形態は以上のごとき構成であり、その他の構成及び作用は第1の実施の形態1と同様であるので、対応する部分には同一符号を付してその詳細な説明を省略する。<本実施の形態の有効性の検証>以下に本実施の形態第1の実施の形態及び第2の実施の形態の将来発電量予測装置による太陽光発電パネルの将来発電量予測について、その有効性を検証する。太陽光発電の定格出力330kWであり、1時間毎に積算発電量[kWh]と気温[°C]、日射量[W/m2]と天候晴れ、曇り、雨のいずれかが測定されている。データ解析の都合上、晴れを1、曇りを2、雨を3と定量化している。初期状態では2006年8月1日~2007年7月31日までのデータをデータベースに格納し、2007年8月1日から2007年11月30日までの期間の1時間先、2時間先、4時間先の積算発電量[kWh]を、PLS、従来のJITモデリング、本実施の形態を用いて太陽光発電将来発電量予測モデルを構築して予測を行い、従来の予測モデル構築方法と予測性能を比較した。なお、予測は日の出から日の入りの間のみ行っている。表1はPLSによる予測結果を示した表である。表2はJITモデリングによる予測結果を示した表である。表3は本実施の形態による予測結果を示した表である。表中のLV、D、N、α、J ̄は、予測モデルの調整パラメータである。LVはPLSの潜在変数の数であり、PLSによる予測以外に、JITモデリング、本実施の形態でも局所モデル構築にPLSを用いているため、潜在変数の数を調整する必要がある。Dは入力データとして現時刻のサンプルに追加した過去のサンプルが、何時間前に測定されたかを示している。NはJITモデリング及び本実施の形態における局所予測モデル構築用サンプルの数であり、これは全サンプルを用いて予測モデルを構築するPLSでは考慮する必要がない。αは本実施の形態での式3の調整パラメータである。これらのパラメータは試行錯誤で決定した。J ̄はJITモデリング及び本実施の形態におけるモデル更新頻度を調整するパラメータであり、本検証ではJ ̄=0とし、積算発電量及び天候データが測定され入力部15より入力される度にモデルを更新する設定とした。また、RMSEは根平均二乗誤差であり、rは予測値と真値との相関係数である。RMSEはゼロに近いほど、rは1に近いほど予測性能が高いことを示している。さらに、図4は、2007年9月における1時間先積算発電量を予測した結果を示すグラフである。図5は、2007年9月における4時間先の積算発電量を予測した結果を示すグラフである。図4より、1時間先であればどの方法でも良い精度で予測できているが、図5を見ると4時間先では予測精度が低下していることが分かる。しかしながら、本実施の形態では最も高い予測性能を達成していることが分かる。以上の結果より、1時間先、2時間先、4時間先の予測におけるRMSEの平均値は、本実施の形態の手法を用いることによって、PLS、JITモデリングを比較してそれぞれ約6、22改善した。よって、本実施の形態の有効性が示された。なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。"