発電用ダム上流域における河川流量の増加時及び逓減時の予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-044

グループ名: 【全国大会】平成21年電気学会全国大会論文集

発行日: 2009/03/15

タイトル(英語): Forecasting of Increase and Decrease of River Flow Rate into a Dam for Hydro-Power Plant

著者名: 日比野 泰之(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),一柳 勝宏(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),Hiroyuki Nakano(Aichi Institute of Technology),Katsunori Mizuno(Aichi Institute of Technology),Kazuto Yukita(Aichi Institute of Technology),Yasuyuki Goto(Aichi Institute of Technology),Katsuhiro Ichiyanagi(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: 流量|予測|逓減時定数|ニューラルネットワーク|水力発電

要約(日本語): 発電用ダム上流域における河川流出量予測に関して，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。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)を行った。本報告では，流量予測に関して，降雨期間(流量増加時)はNN法，降雨後(流量減少時)はRTC法を用いて検討を行なった。対象降雨18例のうち，2003～2006年6月までの13例を学習に用いて，2006年8月～2007年9月までの5例を予測対象とした。増加から減少に至る一連の流量変化予測に関して，NN法およびRTC法の両者を併用することにより，流量の増減が精度良く予測できることが確認できたため報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,073 Kバイト