ダム流入量予測へのニューラルネットワークの適用

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-042

グループ名: 【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集

発行日: 2000/03/21

タイトル(英語): Study on the Water Flow Forecasting using Neural Networks

著者名: 田鎖 明志(東北電力),清野 則和(東北電力),植木 芳照(富士電機総合研究所),松井 哲郎(富士電機総合研究所),飯坂 達也(富士電機総合研究所)

著者名(英語): Akeshi Tagusari(Tohoku Electric Power Co.),Seino Norikazu(Tohoku Electric Power Co.),Yoshiteru Ueki(Fuji Electric Co. R&D),Tetsuro Matsui(Fuji Electric Co. R&D),tatsuya Iizaka(Fuji Electric Co. R&D)

キーワード: 流入量予測|ニューラルネットワーク

要約(日本語): 　ダム流入量予測は出水時における災害防止や水力エネルギーの有効利用のために非常に重要な業務である。従来，この予測業務は熟練運用者が経験に基づいて行っているが，運用者の負担軽減，予測精度向上のために高精度な予測技術の開発と自動化が望まれている。従来からタンクモデル，貯留関数法などの予測手法があるが，パラメータ調整が困難であり十分な予測精度が得られない場合があった。このため，近年では入出力データの非線形関係を学習可能なニューラルネットワークによる予測手法の研究が行われている。筆者らは，ニューラルネットワークを応用したダム流入量予測方式の検討を行ったので報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 209 Kバイト