風力発電エネルギの有効活用には、風速の事前予測の技術開発が重要であり、従来から線形予測に基づく方法などが提案されている。線形回帰(AR)手法では、風車の設置位置の実測風速のみを用いて予測するため、予測精度が不足すると考え、風車の風速・風向データに加え、風車の近傍に設置したパイロットプラントデータを対象とし、複数の時系列データを対象にするベクトル自己回帰(VAR)手法による風速予測を検討した。具体的には、予測に効くデータを選択的に逐次用いることを狙い、期間をスライドさせてリアルタイムにVAR係数を更新することによって風速予測誤差を低減可能なことを確認した。