発電量予測の統計モデルをつくる

太陽光発電量を予測できないか、そのためのモデルをたてている。日射量は太陽光発電量との相関が高いことは十分に予想される。そこで、前回示した 気象庁の 地域別データを参考にし、それと実際の発電量の関係の散布図を書く。すると、関係は少なからずありそうだとわかる。そして、さらに近似する回帰式 を求め る。

私は本業にて、そのようなデータを扱う授業もしているので役立ちそうな事例だ。来年の授業で部分的に試みたいとも思っている。また、温 度との関係もありそうなのでそれまで含めることもデータがあるので容易である。すると、重回帰式となり、予測の精度はさらに高まる。

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いくつかの前提となるチェックポイントの知識をクリアできれば、普通の理解力のある人ならば、こうして太陽光発電のしくみを理解できる と思う。 しかし、学習者の当事者意識がないと、いくらモデルをシンプルにしても、また基本的な仕組みをいくら説明したとしても理解してもらえないだろ うなとも思 う。
いずれにせよ、統計というのは良くわからない。個別の日によって、日射量が0なのに16kw発電している日もあるし、やはり0に近い日 もある。 逆に4時間の日射量があるにもかかわらず、10kw以下の発電量の日もある。マクロな傾向を知るためのモデルなので、個別の事情は統計学では 誤差の範囲と して許容、あるいは特異点として除外することもある。とはいえ、大体(例えば95%以上)は、その範囲にある。5%未満に関しては、ごめんね の世界であ る。自然界の因果関係が十分に人類の知識として蓄えられていないからと考えられるからだ。

人間も、若い人とか、男だとかで、地域とかの属性にてくくられ一般的傾向で判断されるが、個々人にとっては異なる場合がある。一人ひと りを大切 にされていないようで、サンプル当事者としては、めったにないこととして外され不運だと思うしかなく、やりきれない場合もあるだろうが。

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