勾配ブースティング決定木を用いた風力発電出力予測とその解釈性に関する基礎的検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-213

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): A basic study on the prediction for wind power generation using gradient boosting trees and its interpretability

著者名: 菅野湧貴（電力中央研究所）,野原大輔（電力中央研究所）,大庭雅道（電力中央研究所）,藤本悠（早稲田大学）

著者名(英語): Kanno Yuki (Central Research Institute of Electric Power Industry),Nohara Daisuke (Central Research Institute of Electric Power Industry),Oba Masamichi (Central Research Institute of Electric Power Industry),Fujimoto Yu (Waseda University)

キーワード: 風力発電|数値気象予測|勾配ブースティング決定木|wind power generation|numerical weather prediction|gradient boosting trees

要約(日本語): 勾配ブースティング決定木の手法の1つであるLightGBMを用いて，4つのウィンドファームの風力発電出力予測を行った。そして，SHapley Additive exPlanations（SHAP）を用いて得られた機械学習モデルの解釈を試みた。LightGBMによって得られた風力発電出力予測はバイアス誤差が平均誤差が大きく低減されており，それに伴って平方平均二乗誤差も減少した。SHAPに基づく機械学習モデルの解釈を試み，対象とするウィンドファーム周辺のデータの重要性が高く，また，海上よりも陸上のデータの方が重要性が高いことが明らかになった。

本誌掲載ページ: 362-364 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 813 Kバイト