HMPCSと機械学習技術を用いた太陽光発電予測精度の向上：応用研究

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:The hybrid HMPCS-ML framework provides a novel approach for hyperparameter optimization in renewable energy forecasting, with potential extension to multi-objective and transformer models.

🏢実務担当者:Solar farm operators and utilities can use this method to reduce forecasting errors, optimize trading, and improve grid management.

背景 太陽放射照度は非線形かつ断続的な関数であり、太陽光発電量の正確な予測を困難にしている。気象条件の高い変動性は従来の大気モデルでは十分に表現されておらず、予測精度とモデルの頑健性を損なっている。本研究では、多集団カッコウ探索（HMPCS）アルゴリズムと機械学習（ML）手法の高度なハイブリッド化を開発し、太陽光発電（PV）電力予測の予測性能をより高い信頼性で向上させる。方法 本研究では、HMPCS–MLフレームワークと呼ばれるハイブリッドモデリング枠組みを提案する。これは、HMPCSの大域的探索能力と、高度なMLモデル（Long Short-Term Memory (LSTM)、Light Gradient Boosting Machine (LightGBM)）の予測力を活用する。探索と活用のバランスをとることでハイパーパラメータを最適化し、アルゴリズムはLévy飛行のランダム化を通じて複数の集団上で動作する。合成気象データセットおよび放射照度データセットの前処理には、補間、正規化、および時間ウィンドウ処理を用いた。我々は、一般的に使用される統計指標（MAE、RMSE、MAPE、R²）を比較することでフレームワークを評価した。結果 さらに、実験分析により、HMPCS–MLモデルはベースライン手法（グリッドサーチおよび粒子群最適化（PSO））を大幅に上回ることが示された。結果は、最適化されたLSTM+HMPCSモデルが、最低のRMSE（0.139）と最高のR²（0.93）の点で他のモデルを上回り、LSTMモデルの実用的観測値との良好な適合性と汎化能力を反映していることを示した。最適なLightGBM + HMPCS変種も一貫して優れており、誤差が低減された（未最適化モデルより23%低い）。結論 この点において、HMPCS–MLフレームワークは、太陽光発電予測の最適化のための強力かつ効率的なソリューションであり、予測性能と計算効率を向上させる。本研究は、再生可能エネルギー予測およびスマートグリッド応用全般におけるハイブリッドメタヒューリスティック–ML統合の可能性を示し、多目的およびTransformerベースのアーキテクチャへのさらなる拡張を示唆している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Background Solar irradiance is a nonlinear and intermittent function, which makes accurate forecasting of solar power generation a challenge. The high variability of meteorological conditions is not well represented by conventional atmospheric models, thus hampering forecasting skill and model robustness. In this work, an advanced hybridization of multi-population cuckoo search (HMPCS) algorithm with machine learning (ML) methods is developed to enhance the prediction performance of photovoltaic (PV) power forecasting with more reliability. Methods In this study, a hybrid modeling framework is proposed, called HMPCS–ML framework which captures the global search capacity of HMPCS and predictive power of sophisticated ML models (Long Short-Term Memory (LSTM), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM)). Optimizing hyperparameters by balancing exploration and exploitation, the algorithm runs on multi-populations through Lévy flight randomization. Interpolation, normalization, and temporal windowing were utilized to preprocess synthetic meteorological and irradiance datasets. We evaluated the framework by comparing commonly used statistical measures (MAE, RMSE, MAPE, R 2 ). Results Moreover, experimental analyses showed that HMPCS–ML models significantly outperformed baseline approaches (Grid Search and Particle Swarm Optimization (PSO)). Results showed that the optimized LSTM+HMPCS model outperformed other models in terms of lowest RMSE (0.139) and highest R 2 (0.93), reflecting the LSTM model’s good fit with practical observations and generalization ability. The optimal LightGBM + HMPCS variant also proved to be consistently better, with reduced error (23% lower than unoptimized models). Conclusions In this regard, the HMPCS–ML framework is a powerful and efficient solution for the optimization of solar power forecasting, improving the predictive performance and calculation efficiency. This research shows the potential of hybrid metaheuristic–ML integration for renewable energy prediction and smart-grid applications in general and indicates further extensions to multi-objective and Transformer-based architectures.

• Research Square https://doi.org/10.12688/f1000research.172121.2first seen 2026-07-30 04:58:26 · last seen 2026-08-10 04:30:45