降雨後のダム流入量逓減特性予測 対象流域の比較

カテゴリ: 部門大会

グループ名: 【B】平成22年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2010/09/01

タイトル(英語): Forecasting Method of Recession Characteristics of River Flow Rate into a Dam after Rainfall - Comparison of Different River -

著者名: 村松　翼(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): Tsubasa Muramatsu|Katsuhiro Ichiyanagi|Hiroyuki Nakano|Katsunori Mizuno|Kazuto Yukita|Yasuyuki Goto|Fujihiro Yamada|Nobuyuki Yamamoto|shigeyuki Sugimoto

キーワード: 河川流量|逓減時定数|推定|予測|クラスタ分析ニューラルネットワーク|river flow rate|recession time constant|estimation|forecasting|cluster analysisneural network

要約(日本語): 発電用ダム上流域の水力エネルギーを有効利用することを目的として、河川流量の予測精度向上に関する検討を進めている。本研究では降雨後の河川流量に関して、予測の簡素化と精度向上を図る。他方、系統運用およびダム管理面において、降雨後におけるダム流入量の逓減状況を事前に把握することの重要要性も指摘されている。これまでに、矢作川水系上流域を例に取り，過去の降雨・流量データに基づき，降雨後の流出に関して，ダム流入量の逓減特性を予測するための検討を行ってきた。本報告は大井川上流域を対象として、同様手法により降雨後のダム流入量の逓減特性予測を試みた。その結果、ある程度(ここでは約300km2)以上の流域面積を有するダムの場合、予測結果は逓減時定数誤差で0.5h以下と比較的少ない。他方、100km2以下の若干狭い流域面積の場合は比較的、予測誤差が多くなることが確認できた。

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