物理モデルの誤差が大きい場合、データ駆動型モデルは以下の方法で信頼性を高めることができます。まず、データ駆動型モデルは、実際の運転データを基に学習するため、物理モデルの仮定や前提条件に依存せず、現実のシステムの挙動をより正確に反映することができます。特に、オートエンコーダーを用いることで、風速やタービン出力の非線形関係を直接学習し、物理モデルの誤差を補正することが可能です。また、データ駆動型モデルは、運転中に得られる新しいデータをリアルタイムで取り入れることができ、モデルの適応性を向上させます。これにより、物理モデルの誤差が影響を及ぼす状況でも、データ駆動型モデルが最新のシステムダイナミクスを反映し、より信頼性の高い制御を実現することができます。