JP2022550619A - 日射量予測を処理するための方法、スタック型一般化モデルをトレーニングするための方法、およびそれらの装置 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (10)
- 日射量予測を処理するための方法であって、
ターゲット期間に対応する日射量予測データを取得すること、ここで、前記ターゲット期間に対応する前記日射量予測データは、前記ターゲット期間内におけるアレイ面日射量の少なくとも1つの予測値を含み、前記少なくとも1つの予測値は、少なくとも1つの情報源によって提供される、
第1層ジェネラライザおよび第2層ジェネラライザを含むスタック型一般化モデルを呼び出すこと、
前記第1層ジェネラライザを使用して、前記ターゲット期間に対応する前記日射量予測データに基づいて中間予測データを決定すること、
前記第2層ジェネラライザを使用して、前記中間予測データに基づいて前記ターゲット期間に対応する出力予測値を決定すること、
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記第1層ジェネラライザは、k個のジェネラライザを含み、ここで、kは、1より大きい整数であり、
前記ターゲット期間に対応する前記日射量予測データに基づいて中間予測データを決定することは、
前記k個のジェネラライザをそれぞれ使用して、前記ターゲット期間に対応する前記日射量予測データに基づいてk個の中間予測値を取得することを含み、
前記中間予測データは、前記k個の中間予測値を含む、
ことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記スタック型一般化モデルのトレーニングは、
n個のトレーニングサンプルを作成すること、ここで、前記n個のトレーニングサンプルの各々は、1つの過去の期間に対応する日射量予測データおよび前記過去の期間内におけるアレイ面日射量の測定値を含み、nは、1より大きい整数であり、
前記n個のトレーニングサンプルを使用して前記スタック型一般化モデルをトレーニングして、トレーニングされたスタック型一般化モデルを取得すること、
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項3に記載の方法において、
前記n個のトレーニングサンプルを使用して前記スタック型一般化モデルをトレーニングして、トレーニングされたスタック型一般化モデルを取得することは、
前記n個のトレーニングサンプルからm個のトレーニングサンプルを選択すること、ここで、mは、1より大きくnより小さい正の整数であり、
前記m個のトレーニングサンプルの日射量予測データと前記m個のトレーニングサンプルの測定値を使用して前記第1層ジェネラライザをトレーニングして、トレーニングされた第1層ジェネラライザを取得すること、
前記第1層ジェネラライザを使用して、n-m個のトレーニングサンプルの日射量予測データに基づいて前記n-m個のトレーニングサンプルの中間予測データを決定すること、ここで、前記n-m個のトレーニングサンプルは、前記n個のトレーニングサンプルにおいて、前記m個のトレーニングサンプル以外のトレーニングサンプルであり、
前記n-m個のトレーニングサンプルの中間予測データと前記n-m個のトレーニングサンプルの測定値を使用して前記第2層ジェネラライザをトレーニングして、トレーニングされた第2層ジェネラライザを取得すること、
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1乃至請求項4のいずれかに記載の方法において、
前記中間予測データに基づいて前記ターゲット期間に対応する前記出力予測値を決定した後、
前記方法は更に、
電力曲線モデルを呼び出し、前記出力予測値に基づいて前記ターゲット期間内における日射量の予測電力を計算すること、
を含むことを特徴とする方法。 - 第1層ジェネラライザおよび第2層ジェネラライザを含むスタック型一般化モデルをトレーニングするための方法であって、
n個のトレーニングサンプルを作成すること、ここで、前記n個のトレーニングサンプルの各々は、1つの過去の期間に対応する日射量予測データおよび前記過去の期間内におけるアレイ面日射量の測定値を含み、前記過去の期間に対応する前記日射量予測データは、前記過去の期間内におけるアレイ面日射量の少なくとも1つの予測値を含み、前記少なくとも1つの予測値は、少なくとも1つの情報源によって提供され、nは、1より大きい整数であり、
前記n個のトレーニングサンプルを使用して前記スタック型一般化モデルをトレーニングして、トレーニングされたスタック型一般化モデルを取得すること、
を含むことを特徴とする方法。 - 日射量予測を処理するための装置であって、
ターゲット期間に対応する日射量予測データを取得するように構成された、データ取得モジュールと、ここで、前記ターゲット期間に対応する前記日射量予測データは、前記ターゲット期間内におけるアレイ面日射量の少なくとも1つの予測値を含み、前記少なくとも1つの予測値は、少なくとも1つの情報源によって提供され、
第1層ジェネラライザおよび第2層ジェネラライザを含むスタック型一般化モデルを呼び出すように構成された、モデル呼出モジュールと、
前記第1層ジェネラライザを使用して、前記ターゲット期間に対応する前記日射量予測データに基づいて中間予測データを決定するように構成された、データ決定モジュールと、
前記第2層ジェネラライザを使用して、前記中間予測データに基づいて前記ターゲット期間に対応する出力予測値を決定するように構成された、予測値決定モジュールと、
を備えたことを特徴とする装置。 - 第1層ジェネラライザおよび第2層ジェネラライザを含むスタック型一般化モデルをトレーニングする装置であって、
n個のトレーニングサンプルを作成するように構成された、サンプル作成モジュールと、ここで、前記n個のトレーニングサンプルの各々は、1つの過去の期間に対応する日射量予測データおよび前記過去の期間内におけるアレイ面日射量の測定値を含み、前記過去の期間に対応する前記日射量予測データは、前記過去の期間内におけるアレイ面日射量の少なくとも1つの予測値を含み、前記少なくとも1つの予測値は、少なくとも1つの情報源によって提供され、nは、1より大きい整数であり、
前記n個のトレーニングサンプルを使用して前記スタック型一般化モデルをトレーニングして、トレーニングされたスタック型一般化モデルを取得するように構成された、モデルトレーニングモジュールと、
を備えたことを特徴とする装置。 - プロセッサと、コンピュータプログラムを記憶したメモリとを備えたコンピュータデバイスであって、
前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによってロードおよび実行された場合に、請求項1乃至請求項5のいずれかに記載の日射量予測を処理するための方法および請求項6に記載のスタック型一般化モデルをトレーニングするための方法の少なくとも1つを前記プロセッサが実行することを可能にする、
ことを特徴とするコンピュータデバイス。 - コンピュータプログラムを記憶した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムは、プロセッサによって実行された場合に、請求項1乃至請求項5のいずれかに記載の日射量予測を処理するための方法および請求項6に記載のスタック型一般化モデルをトレーニングするための方法の少なくとも1つを前記プロセッサが実行することを可能にする、
ことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
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DAVID H. WOLPERT: "Stacked Generalization", NEURAL NETWORKS, vol. 5, JPN6023022956, 1992, pages 241 - 259, ISSN: 0005079091 * |
大和総研フロンティアテクノロジー本部, エンジニアが学ぶ金融システムの「知識」と「技術」, vol. 第1版, JPN6022046776, 24 January 2019 (2019-01-24), pages 133 - 139, ISSN: 0005079090 * |
進 博正 他: "気象予測データと機械学習を用いた高精度な電力需要予測手法", 東芝レビュー, vol. 74, no. 5, JPN6023022955, September 2019 (2019-09-01), pages 22 - 25, ISSN: 0005079092 * |
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