図5は,NNの学習過程で用いた電力需要パターンに,±5%,±10%,±20%の負荷変動をランダムに加えたときの解析誤差です。FBSRの運用をGAで計算した場合との差です。図6は,NNの学習過程で用いた気象パターン(外気温度及び全天日射量)に,±10%,±30%,±50%の変動をランダムに加えたときの解析誤差です。学習過程で用いた電力需要データに,±20%以下の負荷変動を伴う場合の入力データを導入して運用予測をすると,太陽光集光集熱器の集光面積で6%,改質ガスタンク容量で14%,蓄熱槽の容量で11%の解析誤差が生じます。学習過程で用いた外気温度及び全天日射量のデータに,±50%以下の変動を伴う場合の入力データを導入して運用予測をすると,太陽光集光集熱器の集光面積で16%,改質ガスタンク容量で13%,蓄熱槽の容量で14%の解析誤差が生じます。本研究で開発したFBSRの運用予測プログラムでは,これらの精度内で解析が可能です。