Japanese)予測値の整形によってより精度の高い(目標値に近い)制御値を算出する予測値整形システムを提供する。制御対象(12)を制御するための制御値(v)を算出する予測ガバナ(20)は、制御対象(12)の過去の目標値、すなわち、実績値(r(t-1))を取得する実績値取得部(22)と、制御対象(12)の目標値を予測して得られた予測値(r^(t))を取得する予測値取得部(21)と、実績値(r(t-1))及び予測値(r^(t))を予測値整形アルゴリズム(G)に適用して予測値(r^(t))を補正することで、制御対象(12)を制御するための制御値(v(t))を算出する制御値算出部(23)とを備えている。予測値整形アルゴリズム(G)は、制御対象(12)の制御モデル(P)のパラメタを用いている。Japanese)制御される対象(制御対象)に対して制御器を用いてフィードフォワード制御を行うフィードフォワード制御システムがある。理想的なフィードフォワード制御システムでは、システムに制御対象を制御するための制御値として目標値が与えられ、制御対象からは、目標値に合う物理量の出力がされる。図12は、理想的なフィードフォワード制御システムの構成を示すブロック図である。制御器及び制御対象を含むシステム101の制御器には目標値rが与えられ、制御器が目標値rに従った駆動信号で制御対象を駆動することで、システム101からは目標値rに見合う出力yrが得られている。発電システムでは、発電機とその制御器を含む発電システムがシステム101となり、上記のフィードフォワード制御システムが構成される。発電機の発電量を制御する制御器に、目標値rとして電力需要量が入力されると、発電機からは電力需要にほぼ等しい量の電力yrが出力される。実際の状況では、システムに与えるべき目標値(すなわち、現時点で必要とされる制御対象の出力量)は未知であり、所定の予測モデルによって目標値を予測して得られた予測値をシステムに与えざるを得ない場合が多い。上述の発電システムの場合には、現時点の電力需要量(実際に必要な電力量)を正確に得ることはできないので、発電システムには、所定の予測モデルによって得られた予測値を与える必要がある。図13は、予測値によって制御する制御システムの構成を示すブロック図である。【数1】(省略)が与えられる。【数2】(省略)を「r^」とも表記する。システム102からは、その予測値r^に応じた出力yr^が得られる。予測値で制御する場合には、予測誤差(すなわち、予測値と実際の目標値との差)の分だけ、制御対象の出力にも誤差が生じることになる。そこで、予測誤差の影響がシステムの出力に影響しないようにするために、過去の時点の目標値(すなわち、過去の時点において実際に必要であった制御値)を実績値として利用し、システムに与える予測値を補正(整形)する予測ガバナ(予測値整形器)を設けたフィードフォワード制御システムが知られている。ここで、実績値は、過去の出力値ではなく、実際に使用された制御値であり、実績値は出力値とは独立している。図14は、予測ガバナを設けた制御システムの構成を示すブロック図である。予測ガバナ201には、予測値r^に加えて、過去の時点の目標値(実績値)rが与えられる。予測ガバナ201は、これらの予測値r^及び実績値rに基づいて制御値vを算出して、システム103に出力する。システム103では、制御値vに見合う出力yvが得られる。上述の発電システムの場合には、天候、気温等を予測モデルに適用して得られた電力需要量の予測値r^を、予測ガバナ201において、例えば数分前の実績値r(すなわち、数分前に実際に使用された制御値)を用いて補正して、システム103に与えることができる。このようなフィードフォワード制御システムによって、同時同量の制御が行われる。それを含む制御方法、並びに予測値整形プログラムに関するものである。前記アルゴリズムは、前記制御対象の制御モデルのパラメタを用いていることを特徴とする予測値整形システム。前記アルゴリズムは、過去の前記予測値と前記実績値との差分である過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響を小さくするように、前記予測値を補正するアルゴリズムであることを特徴とする請求項1に記載の予測値整形システム。前記アルゴリズムは、過去の前記予測値と前記実績値との差分である過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響を小さくするように、前記予測値を補正するアルゴリズムであることを特徴とする予測値整形システム。前記影響は、前記予測誤差がない場合の目標値を適用した場合の出力と実際の出力との出力差であることを特徴とする請求項2又は3に記載の予測値整形システム。前記出力差を表現する評価関数を用いて前記影響の大きさを評価する評価部をさらに備えたことを特徴とする請求項4に記載の予測値整形システム。前記アルゴリズムを決定するアルゴリズム決定部をさらに備えたことを特徴とする請求項2又は3に記載の予測値整形システム。前記アルゴリズム決定部は、前記評価部にて評価された前記影響の大きさが所定の大きさより大きいときに、前記アルゴリズムを決定することを特徴とする請求項6に記載の予測値整形システム。前記アルゴリズムは、前記影響を最小にするアルゴリズムであることを特徴とする請求項4に記載の予測値整形システム。前記アルゴリズムは、前記影響を所定の値より小さくするアルゴリズムであることを特徴とする請求項4に記載の予測値整形システム。前記アルゴリズムは、前記影響が収束したと判定されたときのアルゴリズムであることを特徴とする請求項4に記載の予測値整形システム。【数3】(省略)であることを特徴とする請求項1ないし8いずれか一項に記載の予測値整形システム。前記予測値整形システムによって算出された前記制御値に従って前記制御対象を制御する制御器と、を備えたことを特徴とする制御システム。前記アルゴリズムは、前記制御対象の制御モデルのパラメタを用いていることを特徴とする予測値整形プログラム。前記アルゴリズムは、過去の前記予測値と前記実績値との差分である過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響を小さくするように、前記予測値を補正するアルゴリズムであることを特徴とする予測値整形プログラム。