構造化ニューラルネットワークを適用したダム残流予測の実証試験結果

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-141

グループ名: 【全国大会】平成19年電気学会全国大会論文集

発行日: 2007/03/15

タイトル(英語): Water Flow Forecasting Results using Analyzable Structured Neural Networks

著者名: 高橋 修(東北電力),佐藤 英二(東北電力),江川 敏久(東北電力),栗田 剛(東北電力),飯坂 達也(富士電機アドバンストテクノロジー),松井 哲郎(富士電機アドバンストテクノロジー),福山 良和(富士電機アドバンストテクノロジー),鹿川泰史 (富士電機システムズ)

著者名(英語): Osamu Takahashi(Tohoku Electric Power Co.),Eiji Sato(Tohoku Electric Power Co.),Toshihisa Egawa(Tohoku Electric Power Co.),Tsuyoshi Kurita(Tohoku Electric Power Co.),Tatsuya Iizaka(Fuji Electric Advanced Technology Co.),Tetsuro Matsui(Fuji Electric Advanced Technology Co.),Yoshikazu Fukuyama(Fuji Electric Advanced Technology Co.),Yashutoshi Shikagawa(Fuji Electric Systems Co.)

キーワード: ニューラルネットワーク|残流予測

要約(日本語): 複数のダムから構成される連接水系においては，最適な発電計画の立案とそれに基づく水系運用が必要とされている。連接水系の最適な運用を行い，かつ水系の安全運用を行うためには高精度のダム流入量予測，特に上流ダム放流量を除いた流入量(残流)予測が必須である。筆者らは，ダムのゲート操作に必要な短時間先の流入量予測と，発電計画立案に必要な翌日の24時間分の平均流入量予測を行なうシステムを開発した。本稿では，開発したシステムの概要および実証試験の評価について報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,639 Kバイト