深層ボルツマンマシンを用いたGRBFNによる太陽光発電出力予測

摘要

本稿では，DBMを導入したGRBFNによるPV出力予測手法を提案した。また，DNNの学習法として新たに開発した高性能進化計算手法であるSS-PPBSOを取り入れ，学習の目的関数に過学習防止法であるWD法を導入し，予測精度の向上を図った。提案法を実データに適用し，シミュレーションを行った結果，従来法と比較して，平均予測誤差，最大予測誤差，標準偏差の全てにおいて優れた結果が得られた。これらの結果から提案法はPV出力予測問題のような非線形性が非常に強い時系列予測問題に対して強力な手法であることを示した。