雨量の予報値に基づく発電用ダム流入量の逓減時における予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-063

グループ名: 【全国大会】平成20年電気学会全国大会論文集

発行日: 2008/03/19

タイトル(英語): Forecasting at recession state of river flow rate based on forecasted value of the rainfall

著者名: 日比野 泰之(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): Yasuyuki Hibino(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.),Shigeyuki Sugimoto(Chubu Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: ニューラルネットワーク|逓減時定数|水力発電|流入量|予報値

要約(日本語): 地球温暖化防止のためのCO2削減と水力エネルギーの有効利用を目的として，発電用ダム上流域における河川流出量の予測手法を検討している。系統運用とダム管理上，降雨後における流量の逓減状況を予め把握することが重要である。本報告では，予測時点で得られる情報として，過去の降雨・流量の実績値と雨量予報値を入力情報とするニューラルネットワークを用いた手法を検討する。具体的に，中部地区主要河川である矢作川水系を例に取り，提案手法の妥当性について検討を行った。流量ピーク付近から24hを予測対象とし，雨量予報値を用いて検証を行ったところ，提案手法の有効性を確認できたので報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,833 Kバイト