近年，再生可能エネルギーを用いた発電方式として太陽光を用いた発電方式が注目されており，大容量の太陽光発電装置が電力系統内に導入されつつある。しかし，太陽光発電の発電量は気象状況により大きく変化するため，連系している系統における電力品質への影響が懸念される。このため太陽光発電の発電量を正確に予測できれば，電力の安定供給に大きく貢献できるものと期待されている。 そこで，著者らも需給運用への適用を目指し，気温とニューラルネットワークを用いた1日の太陽光発電の発電量予測手法を開発したので報告する。