[發明專利]預測裝置、預測系統、預測方法以及記錄介質在審

申請號：	202010425756.6	申請日：	2020-05-19
公開（公告）號：	CN111985673A	公開（公告）日：	2020-11-24
發明（設計）人：	廣江隆治;井出和成;佐瀨遼	申請（專利權）人：	三菱重工業株式會社
主分類號：	G06Q10/04	分類號：	G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/16
代理公司：	中科專利商標代理有限責任公司 11021	代理人：	吳秋明
地址：	日本***	國省代碼：	暫無信息
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摘要：
搜索關鍵詞：	預測裝置系統方法以及記錄介質
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【說明書】：

本發明提供預測裝置、預測系統、預測方法以及記錄介質。提供即使是產生不能觀測的外擾帶來的影響的情況也能利用表征外擾的事前信息的標準偏差等統計值來抑制預測對象的輸出的預測精度降低的預測裝置。對預測對象(2)的將來的輸出進行預測的預測裝置(3)具備：處理器(31)；和記錄裝置(30)，其與所述處理器(31)連接，存儲所述預測對象(2)的輸入的測量值即輸入測量值以及輸出的測量值即輸出測量值。所述處理器(31)執行：辨識處理，從過去存儲的多個所述輸入測量值以及多個所述輸出測量值使用移動平均濾波器來辨識針對所述輸入的第1系數；和預測處理，其基于所述輸入測量值、所述輸出測量值以及所述第1系數所構成的預測模型來對所述預測對象2的將來的輸出進行預測。

技術領域

本發明涉及預測裝置、預測系統、預測方法以及記錄介質。

背景技術

在電力事業、燃氣事業等能源事業領域、通信事業領域、配送業的運送事業領域等種種領域中，由于對應于消費者的需要來使設備工作，并且為了合適地分配資源，對將來的需要量進行預測。在將來的需要量的預測中使用預測對象的數值模型(預測模型)。

但預測對象的特性并不恒定，隨時間變動。因此，在使用在某時間點確定的數值模型算出的預測值與實際觀測的值之間，有出現偏離的可能性。為此，為了提升預測精度，考慮預測模型隨著時間的經過進行更新(例如，參考專利文獻1)。

另外，預測模型的更新基于過去的實際的觀測值來進行。預測模型的更新中使用的數據(例如，輸入以及輸出的觀測值)在實用上上期望更少。若能以少的數據(表示短時間的輸入以及輸出的數據)更新預測模型，則即使預測對象的特性在短時間內發生變動，也能在預測模型中捕捉到變動。例如在預測對象的特性花費10分鐘變動的情況下，若能從過去1分鐘相應量的觀測值進行模型更新，就能配合變動來更新預測模型。另一方面，在模型更新需要過去60分鐘相應量的觀測值的情況下，預測模型的更新成為預測對象變動起數十分鐘后，因此有預測與現實相差的可能性。

近年來，作為能以少的數據進行預測的技術而考慮核型系統辨識法(例如，參考非專利文獻1以及非專利文獻2)。在核型系統辨識法中，通過貝葉斯推理辨識預測對象的沖擊響應來更新預測模型。在此，預測對象的輸出以移動平均濾波器(MA濾波器)的形式表現。具體地，在將預測對象的輸入設為ui(i＝t，t-1，t-2，…)、將輸出設為yi(i＝t，t-1，t-2，…)時，以輸入u的帶載荷的移動平均與觀測噪聲之和來表現輸出y。帶荷重的移動平均的載荷系數{a₁，a₂，…，a_n}相當于預測對象的有限沖擊響應。觀測噪聲假定為以平均為零、標準偏差σ_w的正態分布表征。另外，標準偏差σ預先給出。在基于移動平均濾波器的預測模型中，基于實際的輸入以及輸出的觀測值y、u來確定載荷系數{a₁，a₂，…，a_n}的值。在核型系統辨識法中，對載荷系數{a₁，a₂，…，a_n}導入平均為零、協方差矩陣K(n×n)的事前分布、和對觀測噪聲平均為零、協方差矩陣σ_w²I(n×n)的事前分布，來確定{a₁，a₂，…，a_n}的值。該K被稱作核矩陣，被編入與預測對象相關的事前信息。