発電用ダム上流域における河川流量逓減時予測のための入力情報の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 224

グループ名: 【B】平成21年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2009/08/18

タイトル(英語): Investigation of the Input Information for Forecasting in Recession Period of River Flow Rate on Upper District of Dam for Hydro Power Plant

著者名: 一柳 勝宏(愛知工業大学),伊東 重信(愛知工業大学),張 慶(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): Katsuhiro Ichiyanagi(Aichi Institute of Technology),Shigenobu Ito(Aichi Institute of Technology),Kei Cho(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),Fujihior 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: 予測|河川流量|予測|逓減時|ニューラルネットワーク水力発電所|Forecasting|River Flow Rate|Forecasting|Recession　Period|Neural NetworkHydro Power Plant

要約(日本語): 河川流出量およびダム流入量の逓減特性をリアルタイムで処理するためには、予測地点と相関関係のある箇所においてアメダスや合成レーダなどにより得られたデータから流域面積における降雨量などを積算して数値化する必要がある。このため、予測地点と計測ポイントの相関関係を導出した。さらに，気象庁により情報提供される土壌雨量指数を利用した河川流出量と実績雨量（予測雨量），ダム流入量との相関性などを調べ，予測精度改善のための検討を行った。

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