発電用ダム上流域における逓減時定数の予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: P2

グループ名: 【B】平成20年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2008/09/24

タイトル(英語): Forecasting of Recession Time Constant on Upper District of Dam for Hydro Power Plant

著者名: 日比野 泰之(愛知工業大学),一柳 勝宏(愛知工業大学),中野 寛之(愛知工業大学),水野 勝教(愛知工業大学),雪田 和人(愛知工業大学),後藤 泰之(愛知工業大学),山田 富士宏(中部電力),山本 信幸(中部電力),杉本 重幸(中部電力)

著者名(英語): Yasuyuki Hibino(Aichi Institute of Technology),Katsuhiro Ichiyanagi(Aichi Institute of Technology),Hiroyuki Nakano(Aichi Institute of Technology),Katsunori Mizuno(Aichi Institute of Technology),Kazuto Yukita(Aichi Institute of Technology),Yasuyuki Goto(Aichi Institute of Technology),Fujihiro Yamada(Chubu Electric Power Co.,Inc.),Nobuyuki Yamamoto(Chubu Electric Power Co.,Inc.),Shigeyuki Sugimoto(Chubu Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: ニューラルネットワーク|水力発電|逓減時定数|流入量|Neural Network|Hydro Power Plant|Recession Time Constant|River Flow Rate

要約(日本語): 地球温暖化防止のためのCO2削減と水力エネルギーの有効利用を目的として，発電用ダム上流域における流入量の逓減時定数予測手法について検討を行った。系統運用とダム管理上，流入量の逓減状況を予め把握することが重要である。本検討では，過去のデータを用いて流入量逓減時定数の予測を行うシステムをニューラルネットワークにより構築した。具体的に，中部地区主要河川である矢作川水系を例に取り，提案手法の妥当性について検討を行ったので報告する。

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