流量逓減特性予測に用いるピーク後の流量定常値推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: 151

グループ名: 【B】平成23年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2011/08/30

タイトル(英語): Estimating Steady State of River Flow Rate for Forecasting Recession Characteristics

著者名: 山本 達也(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),本田 信行(中部電力),杉本 重幸(中部電力)

著者名(英語): Tatsuya Yamamoto(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.),Nobuyuki Honda(Chubu Electric Power Co.,Inc.),Shigeyuki Sugimoto(Chubu Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: 降雨|流量|予測|逓減時定数|定常状態ニューラルネットワーク|Rainfall|River Flow|Forecasting|Recession Time Constant|Steady StateNeural Network

要約(日本語): 発電用ダム上流域における降雨後の流量予測の精度改善手法を検討している。先に、流量ピーク後の流量定常値として基底流量を用いることによる流量逓減時の予測手法を提案し報告している。中部日本の矢作ダム上流域を対象に手法の有効性を確認している。しかし、比較的長時間に渡る降雨において、流量定常値が基底流量とは大きく異なった値となり、逓減特性の予測結果に影響を与える。そこで流量定常値を推定する手法を提案し、降雨26例を対象に流量定常値推定法の検証を試みた。具体的に、流量ピーク時点において得られる情報である3諸量を入力ユニット、流量定常値を出力ユニットに対応させた。ニューラルネットワークを用いて推定した流量定常値による流量予測の有効性について報告する。

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