再生可能エネルギーの出力は気象条件により大きく変動する不確定性を持ち, 電力系統を安定運用するために, より高精度な予測モデルが必要とされる。本稿では, 太陽光発電出力予測に有用な日射量予測に着目し, グラフィカルモデリングと高精度なニューラルネットワーク手法であるGRBFN(Generalized Radial Basis Function Network)により, 予測を行う。比較手法として, 重回帰モデルと従来のニューラルネットワークの手法であるMLP (Multi-layer Perceptron) を用いる。