ダム流入量の不確実性を考慮した水力発電の最適運転計画

カテゴリ：部門大会

論文No：TC8-1-4

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Optimal Hydropower Operation Planning under Inflow Uncertainty

著者名：陳 洋（株式会社明電舎）,中島 廣則（株式会社明電舎）,小谷 航（株式会社明電舎）,徐 鄭（株式会社明電舎）,高瀨 信彰（株式会社明電舎）

著者名(英語)： Yang Chen (MEIDENSHA CORPORATION),Hironori Nakashima (MEIDENSHA CORPORATION),Wataru Kotani (MEIDENSHA CORPORATION),Zheng Xu (MEIDENSHA CORPORATION),Nobuaki Takase (MEIDENSHA CORPORATION)

キーワード：機械学習,最適化,水力発電運用計画,ダム流入量予測,気象アンサンブル予報,Machine Learning,Optimization,Hydropower Operation Planning,Dam Inflow Forecasting,Meteorological Ensemble Forecast

要約(日本語)：近年の集中豪雨や台風の激甚化に伴い，水力ダム施設においては，発電最大化と下流域洪水抑制・河川生態系保全を両立するための正確な発電計画が求められる。発電計画の立案は，ダム流入量の予測値，水位制約および維持放流量など多くの制約条件を考慮する必要がある。気象予報データを用いたダム流入量の単点予測値を用いた従来の発電計画の立案手法では，ダム流入量の予測値が外れるリスクを考慮しておらず，特に豪雨時には，貯水池の水位逸脱や不要ないっ水放流の増加，さらには下流域における洪水リスクを招く可能性がある。本研究は，気象アンサンブル予報データを活用したダム流入量の分布予測方法を用いて，異なる降雨シナリオに対応する水位制約を考慮した水力発電所の最適運転計画手法を提案する。数値実験により，いっ水放流量の削減と発電電力量の増加が示された。

本誌掲載ページ：328-334p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：942Kバイト