発電用ダム上流域における河川流量の増加から逓減までの一貫予測法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE10136

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術研究会

発行日: 2010/09/29

タイトル(英語): A proposal of Forecasting Method of Increasing and Recessing River Flow Rate into Dam for Hydro-Power Plant

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): Muramatsu Tsubasa(Aichi Institute of Technology),Ichiyanagi Katsuhiro(Aichi Institute of Technology),Nakano Hiroyuki(Aichi Institute of Technology),Mizuno Katsunori(Aichi Institute of Technology),Yukita Kazuto(Aichi Institute of Technology),Goto Yasuyuki(Aichi Institute of Technology),Yamada Fujihiro(Electric Power Research & Development Center,Chubu Electric Power Co.,Inc.),Yamamoto Nobuyuki(Electric Power Research & Development Center,Chubu Electric Power Co.,Inc.),Sugimoto Shigeyuki(Electric Power Research & Development Center,Chubu Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: 河川流量|逓減時定数|ニューラルネットワーク|予測|river flow rate|recession time constant|neural network|forecasting

要約(日本語): 発電用ダム上流域における河川流出量の時間変化予測に関して，予測時点で得られる降雨量を入力とし，出力に河川流出量を対応させたニューラルネットワークを用いた手法(NN法)を提案してきた。このような予測システムを用いる場合，一連の降雨が止んだ後は入力が与えられない情況での予測となり，NN法が特徴とする入出力関係の学習機能は必ずしも有効とならない。他方，降雨後の流量に関して，逓減時定数を用いた流量逓減特性予測(RTC法)を提案している。本報告は，流量の増加から減少に至る一連の予測に関して，降雨期間(流量増加) はNN法，降雨後(流量減少時)はRTC法を用いる手法を提案し，手法の有効性を確認している。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 832 Kバイト