JP2001081750A - River water level prediction device - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、河川流域内設備の
監視制御に適用される河川プラント監視制御装置におけ
る河川水位予測装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a river water level prediction device in a river plant monitoring and control device applied to monitoring and control of facilities in a river basin.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来の河川水位予測装置は、図９に示す
ように構成されている。同図において、１は河川の予測
対象地点よりも上流の水位を計測する上流水位計測装
置、２は河川の予測対象地点とそれよりも下流の水位ま
たは潮位を計測する下流水位計測装置、３は河川流域の
ある地点の降雨計測を行なう降雨計測装置、４は予測対
象地点の下流付近に設けられ、予測水位の変化傾向に影
響を与えるポンプ・ゲートの稼働状態や吐出量を計測す
るポンプ・ゲート状態計測装置である。上記予測対象の
一例として、図２に示すような雨水排水機場の水位があ
る。この雨水排水機場のポンプＰやゲートＧ等の設備の
上流付近Ａ地点（予測対象地点）の河川水位を内水位、
設備の下流側、合流本川６側のＡ′地点の河川水位を外
水位とする。また、図２において、Ｂは合流本川６側の
上流地点、Ｃは合流本川側の上流地点、Ｄは上記Ａ地点
よりも更に上流の地点を示している。2. Description of the Related Art A conventional river water level prediction apparatus is configured as shown in FIG. In the figure, 1 is an upstream water level measuring device that measures a water level upstream of a river prediction target point, 2 is a downstream water level measuring device that measures a river prediction target point and a water level or tide level downstream thereof, and 3 is A rainfall measuring device that measures rainfall at a certain point in the river basin, 4 is installed near the downstream of the prediction target point, and a pump gate that measures the operating state and discharge amount of the pump gate that affects the change tendency of the predicted water level It is a state measuring device. As an example of the prediction target, there is a water level of a rainwater drainage station as shown in FIG. The river water level at point A (the prediction target point) near the upstream of the facilities such as pump P and gate G of this rainwater drainage station is
The river water level at point A 'on the downstream side of the facility, at the junction of the main river 6, is the outside water level. In FIG. 2, B indicates an upstream point on the merging main river 6 side, C indicates an upstream point on the merging main river side, and D indicates a point further upstream than the above point A.
【０００３】上記上流水位計測装置１、下流水位計測装
置２、降雨計測装置３、ポンプ・ゲート状態計測装置４
により計測された信号は、運転員５により指定される将
来時刻の河川水位を予測する河川水位予測装置１００に
入力される。上記河川水位予測装置１００は、水位・降
雨・ポンプ・ゲートデータ格納部１０、データ処理部２
０、モデル作成部３０、モデル格納部４０、水位予測部
５０、入力部６０及び表示部７０、予測誤差判定部８
０、及びモデル更新部９０により構成される。The upstream water level measuring device 1, the downstream water level measuring device 2, the rainfall measuring device 3, the pump / gate state measuring device 4
Is input to a river water level prediction device 100 that predicts a river water level at a future time specified by the operator 5. The river water level prediction device 100 includes a water level / rainfall / pump / gate data storage unit 10 and a data processing unit 2.
0, model creation unit 30, model storage unit 40, water level prediction unit 50, input unit 60 and display unit 70, prediction error determination unit 8
0 and a model updating unit 90.
【０００４】上記水位・降雨・ポンプ・ゲートデータ格
納部１０は、上流水位計測装置１、下流水位計測装置
２、降雨計測装置３、及びポンプ・ゲート状態計測装置
４で計測された水位・降雨・ポンプ・ゲートデータを格
納し、データ処理部２０に出力する。このデータ処理部
２０は、水位予測モデルの入力データとして採用する水
位・降雨データをデータ格納部１０から選ぶために、以
下の（１）、（２）の処理を行なう。 （１）正規化処理：上流水位計測装置１、下流水位計測
装置２、降雨計測装置３、ポンプ・ゲート状態計測装置
４で計測し、データ格納部１０に格納されている水位・
降雨・ポンプ吐出量各データ毎に、予め設定した最大値
・最小値を基準として、０〜１の範囲の値に換算する。 （２）相関演算処理：出力データと入力データとの間の
相関値を求め、相関値の高い変数を入力データとして採
用する。The above-mentioned water level / rainfall / pump / gate data storage unit 10 stores the water level / rainfall / pump data measured by the upstream water level measuring device 1, the downstream water level measuring device 2, the rainfall measuring device 3 and the pump / gate state measuring device 4. The pump / gate data is stored and output to the data processing unit 20. The data processing unit 20 performs the following processes (1) and (2) to select, from the data storage unit 10, water level / rainfall data to be adopted as input data of the water level prediction model. (1) Normalization processing: The upstream water level measurement device 1, the downstream water level measurement device 2, the rainfall measurement device 3, and the pump / gate state measurement device 4 measure the water level and the water level stored in the data storage unit 10.
For each rainfall / pump discharge amount data, the data is converted into a value in the range of 0 to 1 based on a preset maximum value / minimum value. (2) Correlation calculation processing: A correlation value between output data and input data is obtained, and a variable having a high correlation value is adopted as input data.
【０００５】上記データ処理部２０で処理されたデータ
は、モデル作成部３０及び水位予測部５０へ送られる。
上記モデル作成部３０は、データ処理部２０で選ばれた
水位・降雨・ポンプ吐出量データを入力データとして取
り込み、以下に説明する重回帰分析手法による演算を行
ない、各入力データの係数を算出することで、予測地点
における水位予測モデルを作成し、モデル格納部４０に
格納する。The data processed by the data processor 20 is sent to a model generator 30 and a water level predictor 50.
The model creation unit 30 takes in the water level, rainfall, and pump discharge amount data selected by the data processing unit 20 as input data, performs a calculation by a multiple regression analysis method described below, and calculates a coefficient of each input data. Thus, a water level prediction model at the prediction point is created and stored in the model storage unit 40.
【０００６】重回帰分析手法：ｎ入力１出力の入出力デ
ータ間の関係を統計的手法を用いて同定し、出力データ
の変化に対する入力データの影響の大きさにより、入力
データの係数を決定する。Multiple regression analysis method: The relationship between input and output data of n inputs and 1 output is identified by a statistical method, and the coefficient of the input data is determined based on the influence of the input data on the change of the output data. .
【０００７】上記モデル格納部４０に格納された水位予
測モデルは、水位予測部５０に入力される。また、この
水位予測部５０には、運転員５からの指示が入力部６０
を介して入力される。この入力部６０は、運転員５が水
位予測値を得る等、河川水位予測装置１００を利用する
ためのインタフェースである。[0007] The water level prediction model stored in the model storage section 40 is input to a water level prediction section 50. The water level prediction unit 50 receives an instruction from the operator 5 by using an input unit 60.
Is entered via The input unit 60 is an interface for using the river water level prediction device 100 such that the operator 5 obtains a water level prediction value.
【０００８】上記水位予測部５０は、モデル逐次更新部
５１、外水位モデル５３とポンプモデル５４を切換える
モデル切換部５２、及びモデル予測演算部５５からなっ
ている。上記モデル逐次更新部５１は、逐次型最小２乗
法により、現状のモデルの傾向を維持したまま最新デー
タの傾向をモデルに上乗せし、オンラインで予測精度の
向上を図るものである。The water level predicting section 50 comprises a model successively updating section 51, a model switching section 52 for switching between an external water level model 53 and a pump model 54, and a model prediction calculating section 55. The model successively updating unit 51 adds the trend of the latest data to the model while maintaining the trend of the current model by the sequential least squares method, and improves the prediction accuracy online.
【０００９】モデル切換部５２は、予測対象地点下流付
近のプラント設備の稼働状況に応じて、適切な水位予測
モデルを選定し、モデル予測演算部５５で用いる水位予
測モデル、すなわち外水位モデル５３とポンプモデル５
４とを切換える。排水機場の場合、一般に設備の未稼働
時、すなわちポンプ停止またはゲート開の場合は、「内
水位＝外水位」となるため、外水位モデル５３を用い
る。また、設備稼働時、すなわちポンプ運転またはゲー
ト閉の場合は、ポンプの影響を考慮したポンプモデル５
４を用いる。The model switching unit 52 selects an appropriate water level prediction model in accordance with the operation status of the plant equipment near the downstream of the prediction target point, and uses the water level prediction model used by the model prediction calculation unit 55, that is, the outside water level model 53. Pump model 5
4 is switched. In the case of a drainage pump station, when the equipment is not in operation, that is, when the pump is stopped or the gate is opened, “inner water level = outer water level”, so the outer water level model 53 is used. When the equipment is operating, that is, when the pump is operated or the gate is closed, the pump model 5 considering the influence of the pump is used.
4 is used.
【００１０】上記外水位モデル５３は、データ格納部１
０に格納された最新及び過去の水位・降雨データを入力
とし、運転員５の指定した将来時刻の予測水位を出力と
するモデルである。The external water level model 53 is stored in the data storage 1
This is a model in which the latest and past water level / rainfall data stored in 0 is input and the predicted water level at the future time specified by the operator 5 is output.
【００１１】ポンプモデル５４は、外水位モデル５３の
入力データに最新及び過去のポンプ吐出量データを追加
した入力データにより、外水位モデル５３と同じ出力を
得る水位予測モデル、ポンプモデルである。The pump model 54 is a water level prediction model and a pump model that obtain the same output as the external water level model 53 by input data obtained by adding the latest and past pump discharge amount data to the input data of the external water level model 53.
【００１２】モデル予測演算部５５は、モデル切換部５
２で選択されたモデルに、データ処理部２０で正規化さ
れた最新及び過去の水位・降雨データ、例えば現時点、
１時間前、２時間前、３時間前、４時間前等のデータを
入力して、運転員５の指定した将来時刻、例えば３０分
後や１時間後の予測水位を算出して表示部７０及び予測
誤差判定部８０へ出力する。上記水位予測部５０に対す
る入出力データの変数を図３に示す。図３は、データ種
類、出力データ、入力データについて、従来例と本発明
によるものとを比較して示したものである。The model predicting operation unit 55 includes a model switching unit 5
2, the latest and past water level / rainfall data normalized by the data processing unit 20, for example,
One hour before, two hours before, three hours before, four hours before, etc., data is input, and a future time specified by the operator 5, for example, a predicted water level 30 minutes later or one hour later is calculated and displayed on the display unit 70. And a prediction error determination unit 80. FIG. 3 shows input / output data variables for the water level prediction unit 50. FIG. 3 shows the data type, output data, and input data by comparing the conventional example with that according to the present invention.
【００１３】上記予測誤差判定部８０は、降雨開始後の
水位上昇から平常時の水位レベルに低下するまでの一連
の水位変化の間の実測値と予測値の平均誤差を求め、そ
の値が運転員５の指定した誤差判定しきい値よりも大き
いかどうかを判定し、その判定結果をモデル更新部９０
に出力する。The prediction error determination unit 80 calculates the average error between the actually measured value and the predicted value during a series of water level changes from the rise of the water level after the start of rainfall to the fall of the water level to the normal level. It is determined whether or not the difference is greater than the error determination threshold value specified by the member 5, and the determination result is stored in the model updating unit 90.
Output to
【００１４】モデル更新部９０は、予測誤差判定部８０
でしきい値よりも誤差が大きいと判定された場合に、そ
の一連の水位変化時の降雨・水位時系列データをそれま
でのモデル作成データに追加して新たなモデル作成デー
タを作成し、このデータでモデルを作成・更新し、モデ
ル格納部４０に格納する。The model updating unit 90 includes a prediction error determining unit 80
If it is determined that the error is larger than the threshold in the above, the rainfall / water level time series data at the time of the series of water level changes is added to the previous model creation data to create new model creation data. A model is created / updated with the data and stored in the model storage unit 40.
【００１５】以上の処理により予測対象地点における水
位が予測され、表示部７０に表示される。運転員５は、
上記表示部７０に表示される水位予測情報に基づき河川
プラントを監視し、その機器操作を行なう。With the above processing, the water level at the prediction target point is predicted and displayed on the display unit 70. Operator 5
The river plant is monitored based on the water level prediction information displayed on the display unit 70, and its equipment is operated.
【００１６】[0016]
【発明が解決しようとする課題】上記のようにして予測
対象地点における水位の予測が行なわれるが、予測対象
がポンプやゲート設備上流付近の河川水位で、かつその
河川がポンプやゲート設備の操作により大きく水位変化
する程度の小規模河川の場合、その水位はポンプやゲー
ト操作の影響を受けて、操作の前後で水位変化傾向が大
きく変わってしまい、操作時及び操作後に予測誤差が大
きくなるという問題があった。上記操作時の予測誤差を
抑えるために、最近では逐次更新型手法を導入し、次ス
テップでの予測値の増減の傾向の改善が試みられている
が、その時点の誤差の大きさのみに基づいて係数を調整
しているので、操作のＯＮ／ＯＦＦが連続する場合等で
は、係数の調節幅が不正確となり、急激な水位変化時に
は誤差が収束しない場合があった。The water level at the prediction target point is predicted as described above. The prediction target is the river water level near the upstream of the pump or gate equipment, and the river is operated by the pump or gate equipment. In the case of a small river whose water level changes significantly, the water level is affected by the pump and gate operation, the water level change tendency before and after the operation greatly changes, and the prediction error increases during and after the operation There was a problem. In order to suppress the prediction error at the time of the above operation, a successive update method has recently been introduced to improve the tendency of the increase or decrease of the prediction value in the next step, but based only on the magnitude of the error at that time. Since the coefficient is adjusted by adjusting the coefficient, when the operation is continuously turned ON / OFF, the adjustment width of the coefficient becomes inaccurate, and the error may not converge when the water level changes rapidly.
【００１７】また、上記河川水位予測装置を自動制御す
る場合、従来では水位の現在値のみに基づく制御となっ
ており、操作遅れや頻繁な起動／停止が問題となってい
る。In the case of automatically controlling the river water level prediction device, control based on only the present value of the water level is conventionally performed, and there is a problem of operation delay and frequent start / stop.
【００１８】本発明は上記の課題を解決するためになさ
れたもので、予測誤差の過去数ステップデータを予測モ
デルの入力データとして取り込み、これらの係数を含め
て係数の逐次更新を行なうことで、それまでの変化傾向
を考慮した係数の調節幅の決定を可能とし、予測精度を
向上し得る河川水位予測装置を提供することを目的とす
る。The present invention has been made in order to solve the above-mentioned problem. By taking past step data of a prediction error as input data of a prediction model, and sequentially updating the coefficients including these coefficients, It is an object of the present invention to provide a river water level prediction device that enables determination of a coefficient adjustment width in consideration of a change tendency up to that time and can improve prediction accuracy.
【００１９】また、本発明は、水位予測値という先行信
号を実用に耐える精度で得ることができ、これに基づい
て遅れのない制御や起動／停止回数を低減した安定した
制御が可能な河川水位予測装置を提供することを目的と
する。Further, according to the present invention, it is possible to obtain a preceding signal called a water level prediction value with accuracy that can be practically used, and based on this, a river water level capable of performing control without delay and stable control with reduced start / stop times. An object is to provide a prediction device.
【００２０】[0020]
【課題を解決するための手段】第１の発明は、水位予測
対象河川の水位とその領域の降雨量の時系列データを正
規化して統計的手法により予測モデルを作成し、将来時
刻の水位を予測すると共に、新たな水位・降雨変化パタ
ーンに対して予測モデルを更新する河川水位予測装置に
おいて、予め指定された将来時刻の水位を前記予測モデ
ルに前記正規化されたデータを入力して予測する水位予
測手段と、前記水位予測手段による水位予測値を表示す
る表示手段と、前記水位予測手段による水位予測値の誤
差を判定する予測誤差判定手段とを具備し、前記水位予
測手段は、計測された水位・降雨データに加え、前記予
測誤差判定手段で判定された現時点及び過去の数ステッ
プの予測誤差を含めた入力データの係数を各ステップ毎
に調整して予測モデルを逐次更新し、この逐次更新され
た予測モデルに基づいて将来時刻の水位を予測すること
を特徴とする。According to a first aspect of the present invention, a prediction model is created by a statistical method by normalizing time series data of a water level of a river for which water level is to be predicted and a rainfall in the area, and a water level at a future time is calculated. In a river water level prediction device that predicts and updates a prediction model for a new water level / rainfall change pattern, a water level at a future time specified in advance is predicted by inputting the normalized data to the prediction model. Water level prediction means, display means for displaying a water level prediction value by the water level prediction means, and prediction error determination means for determining an error of the water level prediction value by the water level prediction means, wherein the water level prediction means is measured In addition to the water level / rainfall data, the coefficients of the input data including the prediction errors of the present and past several steps determined by the prediction error determination means are adjusted for each step, and Sequentially updating the Le, characterized by predicting the level of the future time based on the sequentially updated prediction model.
【００２１】第２の発明は、水位予測対象河川の水位と
その領域の降雨量の時系列データを正規化して統計的手
法により予測モデルを作成し、将来時刻の水位を予測す
ると共に、新たな水位・降雨変化パターンに対して予測
モデルを更新する河川水位予測装置において、予め指定
された将来時刻の水位を前記予測モデルに前記正規化さ
れたデータを入力して予測する水位予測手段と、前記水
位予測手段による水位予測値の誤差を判定する予測誤差
判定手段と、前記水位予測手段により予測された水位情
報に基づいて河川プラントを自動制御する自動制御手段
とを具備し、前記水位予測手段は、計測された水位・降
雨データに加え、前記予測誤差判定手段で判定された現
時点及び過去の数ステップの予測誤差を含めた入力デー
タの係数を各ステップ毎に調整して予測モデルを逐次更
新する予測誤差評価機能付きモデル逐次更新手段と、こ
の手段により逐次更新された予測モデルに基づいて将来
時刻の水位を予測するモデル予測演算手段とからなるこ
とを特徴とする。According to a second aspect of the present invention, a prediction model is created by a statistical method by normalizing the time series data of the water level of the river for which the water level is to be predicted and the rainfall in the area, and the water level at the future time is predicted and a new In a river water level prediction device that updates a prediction model with respect to a water level / rainfall change pattern, a water level prediction unit that predicts a water level at a future time specified in advance by inputting the normalized data to the prediction model, Prediction error determination means for determining the error of the water level prediction value by the water level prediction means, and automatic control means for automatically controlling the river plant based on the water level information predicted by the water level prediction means, wherein the water level prediction means In addition to the measured water level / rainfall data, the coefficient of the input data including the prediction error of the current and past several steps determined by the prediction error determination means is calculated for each step. Model update means with a prediction error evaluation function for successively updating a prediction model by adjusting for each step, and model prediction calculation means for predicting a water level at a future time based on the prediction model sequentially updated by this means. It is characterized by.
【００２２】第３の発明は、水位予測対象河川の水位と
その領域の降雨量の時系列データを正規化して統計的手
法により予測モデルを作成し、将来時刻の水位を予測す
ると共に、新たな水位・降雨変化パターンに対して予測
モデルを更新する河川水位予測装置において、遠隔監視
室との間で指示データ及び計測データを送受信するデー
タ伝送手段と、前記遠隔監視室からデータ伝送手段を介
して指定された将来時刻の水位を前記予測モデルに前記
正規化されたデータを入力して予測する水位予測手段
と、前記水位予測手段による水位予測値の誤差を判定す
る予測誤差判定手段と、前記水位予測手段により予測さ
れた水位情報に基づいて河川プラントを自動制御する自
動制御手段とを具備し、前記水位予測手段は、計測され
た水位・降雨データに加え、前記予測誤差判定手段で判
定された現時点及び過去の数ステップの予測誤差を含め
た入力データの係数を各ステップ毎に調整して予測モデ
ルを逐次更新する予測誤差評価機能付きモデル逐次更新
手段と、この手段により逐次更新された予測モデルに基
づいて将来時刻の水位を予測するモデル予測演算手段と
からなることを特徴とする。According to a third aspect of the present invention, a prediction model is created by a statistical method by normalizing the time series data of the water level of the river for which the water level is to be predicted and the rainfall in the area, and the water level at the future time is predicted and a new model is prepared. In a river water level prediction device that updates a prediction model with respect to a water level / rainfall change pattern, a data transmission unit that transmits / receives instruction data and measurement data to / from a remote monitoring room, and a data transmission unit from the remote monitoring room via the data transmission unit. A water level prediction means for predicting a water level at a specified future time by inputting the normalized data to the prediction model; a prediction error determination means for determining an error of a water level prediction value by the water level prediction means; Automatic control means for automatically controlling the river plant based on the water level information predicted by the prediction means, wherein the water level prediction means includes the measured water level / rainfall data. In addition, a model successively updating unit with a prediction error evaluation function for successively updating a prediction model by adjusting a coefficient of input data including a prediction error of the present and past several steps determined by the prediction error determining unit for each step. And a model prediction calculation means for predicting a water level at a future time based on the prediction model sequentially updated by this means.
【００２３】第４の発明に係る河川水位予測装置は、水
位予測対象河川の水位とその領域の降雨量及び予測水位
の変化傾向に影響を与える河川プラントのポンプ・ゲー
トの稼働状態や吐出量の時系列データを正規化処理する
データ処理手段と、このデータ処理手段で正規化された
データを用いて統計的手法により予測モデルを作成する
モデル作成手段と、前記モデル作成手段により作成され
た予測モデルを格納するモデル格納手段と、遠隔監視室
との間で指示データ及び計測データを送受信するデータ
伝送手段と、前記遠隔監視室からデータ伝送手段を介し
て指定された将来時刻の水位を前記予測モデルに前記デ
ータ処理手段で正規化されたデータを入力して予測する
水位予測手段と、前記水位予測手段による水位予測値の
誤差を判定する予測誤差判定手段と、予測誤差判定手段
で判定された水位予測値の誤差が予め指定されたしきい
値よりも大きい場合に、水位変化時の降雨・水位時系列
データに基づいて前記モデル格納手段に格納されている
予測モデルを更新するモデル更新手段と、前記水位予測
手段により予測された水位情報に基づいて河川プラント
のポンプ・ゲート設備を自動制御する自動制御手段とを
具備し、前記水位予測手段は、計測された水位・降雨デ
ータに加え、前記予測誤差判定手段で判定された現時点
及び過去の数ステップの予測誤差を含めた入力データの
係数を各ステップ毎に調整して予測モデルを逐次更新す
る予測誤差評価機能付きモデル逐次更新手段と、この手
段により逐次更新された予測モデルに前記データ処理手
段で正規化されたデータを入力して将来時刻の水位を予
測するモデル予測演算手段とからなることを特徴とす
る。A river water level predicting apparatus according to a fourth aspect of the present invention is a water level predicting apparatus for controlling the operating state and discharge rate of a pump and a gate of a river plant which affect the water level of a river for which water level is to be predicted, the rainfall in the area, and the change tendency of the predicted water level. Data processing means for normalizing time-series data, model creation means for creating a prediction model by a statistical method using the data normalized by the data processing means, and prediction model created by the model creation means A data storage means for transmitting and receiving instruction data and measurement data to and from the remote monitoring room, and a water level at a future time designated from the remote monitoring room via the data transmission means to the prediction model. A water level predicting means for inputting and predicting the data normalized by the data processing means, and a method for determining an error of a water level predicted value by the water level predicting means. Error determination means, when the error of the water level prediction value determined by the prediction error determination means is greater than a predetermined threshold, the model storage means based on rainfall and water level time series data at the time of water level change Model updating means for updating a stored prediction model, and automatic control means for automatically controlling a pump / gate facility of a river plant based on water level information predicted by the water level prediction means, wherein the water level prediction means Sequentially updates the prediction model by adjusting the coefficients of the input data including the current and past several prediction errors determined by the prediction error determination means in addition to the measured water level and rainfall data for each step. Inputting the data normalized by the data processing means to a model successively updating means having a prediction error evaluation function, and a prediction model successively updated by this means. Characterized by comprising the model predictive calculation means for predicting the level of the coming time.
【００２４】[0024]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態を説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００２５】（第１実施形態）図１は本発明の第１実施
形態に係る河川水位予測装置の構成を示すブロック図で
ある。同図において、１は河川の予測対象地点よりも上
流の水位を計測する上流水位計測装置、２は河川の予測
対象地点とそれよりも下流の水位または潮位を計測する
下流水位計測装置、３は河川流域のある地点の降雨計測
を行なう降雨計測装置、４は予測対象地点の下流付近に
設けられ、予測水位の変化傾向に影響を与えるポンプ・
ゲートの稼働状態や吐出量を計測するポンプ・ゲート状
態計測装置である。(First Embodiment) FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a river water level prediction device according to a first embodiment of the present invention. In the figure, 1 is an upstream water level measuring device that measures a water level upstream of a river prediction target point, 2 is a downstream water level measuring device that measures a river prediction target point and a water level or tide level downstream thereof, and 3 is The rainfall measuring device 4 that measures rainfall at a certain point in the river basin is installed near the downstream of the prediction target point, and the pump and
This is a pump / gate state measurement device that measures the operation state and discharge amount of the gate.
【００２６】上記予測対象の一例として、図２に示すよ
うな雨水排水機場の水位がある。この雨水排水機場のポ
ンプＰやゲートＧ等の設備の上流付近Ａ地点（予測対象
地点）の河川水位を内水位、設備の下流側、合流本川６
側のＡ′地点の河川水位を外水位とする。また、図２に
おいて、Ｂは合流本川６側の上流地点、Ｃは合流本川側
の上流地点、Ｄは上記Ａ地点よりも更に上流の地点を示
している。As one example of the above-mentioned prediction target, there is a water level of a rainwater drainage station as shown in FIG. The river water level at the point A (forecasting target point) near the upstream of the equipment such as the pump P and the gate G of this rainwater drainage station is the internal water level, the downstream side of the equipment,
The river water level at point A 'on the side is the external water level. In FIG. 2, B indicates an upstream point on the merging main river 6 side, C indicates an upstream point on the merging main river side, and D indicates a point further upstream than the above point A.
【００２７】上記上流水位計測装置１、下流水位計測装
置２、降雨計測装置３、ポンプ・ゲート状態計測装置４
により計測された信号は、河川水位を予測する河川水位
予測装置１００Ａに入力される。上記河川水位予測装置
１００Ａは、水位・降雨・ポンプ・ゲートデータ格納部
１０、データ処理部２０、モデル作成部３０、モデル格
納部４０、水位予測部５０Ａ、入力部６０及び表示部７
０、予測誤差判定部８０、及びモデル更新部９０により
構成される。The above-mentioned upstream water level measuring device 1, downstream water level measuring device 2, rainfall measuring device 3, pump / gate state measuring device 4
Is input to the river water level prediction device 100A that predicts the river water level. The river water level prediction device 100A includes a water level / rainfall / pump / gate data storage unit 10, a data processing unit 20, a model creation unit 30, a model storage unit 40, a water level prediction unit 50A, an input unit 60, and a display unit 7.
0, a prediction error determination unit 80, and a model update unit 90.
【００２８】そして、本発明の第１実施形態では、水位
予測部５０Ａを予測誤差評価機能付きモデル逐次更新部
５６、モデル切換部５２、外水位モデル５７、ポンプモ
デル５８、モデル予測演算部５５により構成したことを
特徴とするもので、その他の構成は図５に示した従来の
河川水位予測装置と同様の構成であるので、詳細な説明
は省略する。In the first embodiment of the present invention, the water level predicting unit 50A is controlled by the model successive updating unit 56 with the prediction error evaluation function, the model switching unit 52, the outside water level model 57, the pump model 58, and the model predicting calculating unit 55. The other features are the same as those of the conventional river water level prediction device shown in FIG. 5, and thus detailed description is omitted.
【００２９】上記予測誤差評価機能付きモデル逐次更新
部５６には、データ処理部２０により正規化されたデー
タ及びモデル格納部４０に格納された水位予測モデルが
入力されると共に、モデル予測演算部５５で求めた各ス
テップ毎の予測誤差が入力される。The data successively updated by the data processing unit 20 and the water level prediction model stored in the model storage unit 40 are input to the model successive update unit 56 with the prediction error evaluation function, and the model prediction calculation unit 55 The prediction error for each step obtained in step is input.
【００３０】上記モデル予測演算部５５は、モデル切換
部５２で選択されたモデルに、データ処理部２０で正規
化された最新及び過去の水位・降雨データ、例えば現時
点、１時間前、２時間前、３時間前、４時間前等のデー
タを入力して、運転員５の指定した将来時刻、例えば３
０分後や１時間後の予測水位を算出して表示部７０及び
予測誤差判定部８０へ出力する。また、モデル予測演算
部５５では、各ステップ毎の予測水位の誤差を求め、上
記したように予測誤差評価機能付きモデル逐次更新部５
６に出力する。The model prediction calculation unit 55 adds the latest and past water level / rainfall data normalized by the data processing unit 20 to the model selected by the model switching unit 52, for example, one hour before and two hours before the current time. 3 hours ago, 4 hours ago, etc., and inputs the future time designated by the operator 5, for example, 3 hours ago.
The predicted water level after 0 minutes or 1 hour is calculated and output to the display unit 70 and the prediction error determination unit 80. In addition, the model prediction calculation unit 55 calculates the error of the prediction water level for each step, and as described above, the model sequential update unit 5 with the prediction error evaluation function.
6 is output.
【００３１】上記予測誤差判定部８０は、降雨開始後の
水位上昇から平常時の水位レベルに低下するまでの一連
の水位変化の間の実測値と予測値の平均誤差を求め、そ
の値が運転員５の指定した誤差判定しきい値よりも大き
いかどうかを判定し、その判定結果をモデル更新部９０
に出力する。The prediction error determination section 80 calculates the average error between the actually measured value and the predicted value during a series of water level changes from the rise of the water level after the start of rainfall to the fall of the water level to the normal level, and the value is used as the operating value. It is determined whether or not the difference is greater than the error determination threshold value specified by the member 5, and the determination result is stored in the model updating unit 90.
Output to
【００３２】モデル更新部９０は、予測誤差判定部８０
でしきい値よりも誤差が大きいと判定された場合に、そ
の一連の水位変化時の降雨・水位時系列データをそれま
でのモデル作成データに追加して新たなモデル作成デー
タを作成し、このデータでモデルを作成・更新し、モデ
ル格納部４０に格納する。The model updating unit 90 includes a prediction error determining unit 80
If it is determined that the error is larger than the threshold in the above, the rainfall / water level time series data at the time of the series of water level changes is added to the previous model creation data to create new model creation data. A model is created / updated with the data and stored in the model storage unit 40.
【００３３】上記予測誤差評価機能付きモデル逐次更新
部５６は、従来の水位・降雨・ポンプ吐出量等に加え、
上記モデル予測演算部５５で求めた現時点〜過去の数ス
テップの予測誤差を含めた入力データの係数を各ステッ
プ毎に調整し、外水位モデル５７及びポンプモデル５８
を逐次更新する。The model successively updating unit 56 with the prediction error evaluation function includes the conventional water level, rainfall, pump discharge amount, etc.
The coefficient of the input data including the prediction error of the current step to the past several steps obtained by the model prediction calculation unit 55 is adjusted for each step, and the outside water level model 57 and the pump model 58 are adjusted.
Are sequentially updated.
【００３４】外水位モデル５７は、従来の水位・降雨に
加え、現時点〜過去の数ステップの予測誤差を入力デー
タとして追加したモデルである。ポンプモデル５８は、
従来の水位・降雨・ポンプ吐出量に加え、現時点〜過去
の数ステップの予測誤差を入力データとして追加した内
水位モデルである。また、水位予測部５０Ａに設けられ
るモデル切換部５２は、従来のものと同様のものであ
る。The external water level model 57 is a model in which prediction errors of several steps from the current time to the past are added as input data in addition to the conventional water level and rainfall. Pump model 58
This is an internal water level model in which prediction errors of several steps from the current time to the past are added as input data in addition to the conventional water level, rainfall, and pump discharge amount. The model switching unit 52 provided in the water level prediction unit 50A is the same as the conventional one.
【００３５】上記水位予測部５０Ａに対する入出力デー
タの変数を図３に示し、また、その変数を用いた予測式
の例を以下に示す。以下の式は、ポンプ停止、ゲート開
時の外水位モデル、及びポンプ運転、ゲート閉時のポン
プモデル（内水位モデル）について示したものである。FIG. 3 shows variables of input / output data for the water level prediction unit 50A, and examples of prediction formulas using the variables are shown below. The following equations show the pump stop, the outside water level model when the gate is open, the pump operation, and the pump model when the gate is closed (inner water level model).
【００３６】Ａ外水位(+1)＝a0*Ａ外水位(0)＋a1*Ａ外
水位(-1)＋b0*Ｂ水位(0)＋b1*Ｂ水位(-1)＋b2*Ｂ水位(-
2)＋b3*Ｂ水位(-3)＋c0*Ｃ水位(0)＋c1*Ｃ水位(-1)＋c2
*Ｃ水位(-2)＋c3*Ｃ水位(-3)＋br0*Ｂ降雨(0)＋br1*Ｂ
降雨(-1)＋br2*Ｂ降雨(-2)＋br3*Ｂ降雨(-3)＋e0*予測
誤差(0)＋e1*予測誤差(-1)＋e2*予測誤差(-2)＋e3*予測
誤差(-3) Ａ内水位(+1)＝a0*Ａ内水位(0)＋a1*Ａ内水位(-1)＋a2*
Ａ内水位(-2)＋d0*Ｄ水位(0)＋d1*Ｄ水位(-1)＋d2*Ｄ水
位(-2)＋d3*Ｄ水位(-3)＋br0*Ｂ降雨(0)＋br1*Ｂ降雨(-
1)＋br2*Ｂ降雨(-2)＋br3*Ｂ降雨(-3)＋p0*Ｐ吐出量(0)
＋p1*Ｐ吐出量(-0.5)＋p2*Ｐ吐出量(-1)＋e0*予測誤差
(0)＋e1*予測誤差(-1)＋e2*予測誤差(-2)＋e3*予測誤差
(-3) 上式において、(+1)は１時間後、(0)は現在、(-0.5)は
３０分前、(-1)は１時間前、(-2)は２時間前、(-3)は３
時間前の値である。また、Ａは図２における予測対象地
点、Ｂ、Ｃ、Ｄは上流及び下流の各計測地点を示してい
る。また、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｒ、ｐ、ｅは、外水位、内
水位、降雨量、ポンプ吐出量、予測誤差、等に関する係
数を示している。A water level (+1) = a0 * A water level (0) + a1 * A water level (-1) + b0 * B water level (0) + b1 * B water level (-1) + b2 * B water level (-
2) + b3 * B water level (-3) + c0 * C water level (0) + c1 * C water level (-1) + c2
* C water level (-2) + c3 * C water level (-3) + br0 * B rainfall (0) + br1 * B
Rainfall (-1) + br2 * B rainfall (-2) + br3 * B rainfall (-3) + e0 * prediction error (0) + e1 * prediction error (-1) + e2 * prediction error (-2) + e3 * prediction error (- 3) Water level in A (+1) = a0 * Water level in A (0) + a1 * Water level in A (-1) + a2 *
Water level in A (-2) + d0 * D water level (0) + d1 * D water level (-1) + d2 * D water level (-2) + d3 * D water level (-3) + br0 * B rain (0) + br1 * B rain ( -
1) + br2 * B rainfall (-2) + br3 * B rainfall (-3) + p0 * P discharge amount (0)
+ P1 * P discharge amount (-0.5) + p2 * P discharge amount (-1) + e0 * Prediction error
(0) + e1 * prediction error (-1) + e2 * prediction error (-2) + e3 * prediction error
(-3) In the above formula, (+1) is 1 hour later, (0) is present, (-0.5) is 30 minutes ago, (-1) is 1 hour ago, (-2) is 2 hours ago, (-3) is 3
It is the value before time. A indicates the prediction target point in FIG. 2, and B, C, and D indicate the upstream and downstream measurement points. Further, a, b, c, d, r, p, and e indicate coefficients relating to the outer water level, the inner water level, the rainfall amount, the pump discharge amount, the prediction error, and the like.
【００３７】上記のように水位予測部５０Ａに予測誤差
評価機能付きモデル逐次更新部５６を設け、水位・降雨
・ポンプ吐出量等に加え、予測誤差の現時点〜過去の数
ステップのデータを外水位モデル５７、ポンプモデル５
８の入力データとして取り込み、これらの係数を含めて
モデルを逐次更新することにより、操作のＯＮ／ＯＦＦ
が連続する場合等においても、それまでの変化傾向を考
慮した係数の調節幅の決定が可能となり、予測精度を向
上することができる。As described above, the water level predicting section 50A is provided with the model successive updating section 56 having a prediction error evaluation function, and in addition to the water level, rainfall, pump discharge amount, etc., the data of the prediction error from the present to the past several steps is stored in the external water level. Model 57, pump model 5
8 as input data, and sequentially updating the model including these coefficients, thereby turning ON / OFF the operation.
Even if the values are continuous, it is possible to determine the adjustment width of the coefficient in consideration of the change tendency up to that time, and it is possible to improve the prediction accuracy.
【００３８】（第２実施形態）次に本発明の第２実施形
態について説明する。図４は、本発明の第２実施形態に
係る河川水位予測装置の構成を示すブロック図である。
この第２実施形態は、図１に示した第１実施形態の河川
水位予測装置１００Ａに本実施形態の特徴とするポンプ
・ゲート自動制御部１１０を追加して構成し、上記ポン
プ・ゲート自動制御部１１０により対象となる河川プラ
ント１２０を自動制御する。(Second Embodiment) Next, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the river water level prediction device according to the second embodiment of the present invention.
The second embodiment is configured by adding a pump / gate automatic control unit 110 which is a feature of the present embodiment to the river water level prediction device 100A of the first embodiment shown in FIG. The section 110 automatically controls the target river plant 120.
【００３９】上記ポンプ・ゲート自動制御部１１０は、
モデル予測演算部５５で得られた水位予測値を先行信号
として活用し、操作遅れのないポンプ・ゲート自動制御
を実現する。The pump / gate automatic control unit 110 includes:
The water level prediction value obtained by the model prediction calculation unit 55 is used as a preceding signal, and automatic pump / gate control without operation delay is realized.
【００４０】第１実施形態では、機器操作時に河川プラ
ントに運転員５が常駐し、河川水位予測装置１００Ａが
算出する水位予測値を参照しながら、自ら機器操作を行
なう状況で適用するものであるのに対し、この第２実施
形態は河川プラント１２０は無人で、遠方監視室１３０
等から監視員１３１がプラント状態の監視のみを行なう
状況で、ポンプ・ゲート自動制御部１１０により河川プ
ラント１２０を自動制御するものである。In the first embodiment, the present invention is applied to a situation in which an operator 5 is stationed in a river plant at the time of operating the equipment and operates the equipment by himself while referring to the predicted water level calculated by the river water level prediction device 100A. On the other hand, in the second embodiment, the river plant 120 is unmanned and the remote monitoring room 130
For example, in a situation where the monitoring person 131 only monitors the plant state, the pump / gate automatic control unit 110 automatically controls the river plant 120.
【００４１】上記河川プラント１２０は、ポンプ・ゲー
ト自動制御部１１０から送られてくる自動制御信号によ
り実際の機器の制御を行なう制御装置１２１、及び制御
対象であるポンプ・ゲート設備１２２からなっている。The above-mentioned river plant 120 is composed of a control device 121 for controlling actual equipment in accordance with an automatic control signal sent from a pump / gate automatic control unit 110, and a pump / gate equipment 122 to be controlled. .
【００４２】また、遠方監視室１３０には、監視員１３
１がデータを入力する入力部１３２、河川水位予測装置
１００Ａから送られてくる水位予測値等を表示する表示
部１３３、河川水位予測装置１００Ａとの間でデータ伝
送を行なうデータ伝送部１３４等が設けられる。上記入
力部１３２及び表示部１３３は、第１実施形態における
入力部６０及び表示部７０と同様のものであるが、遠方
監視室１３０に設けて活用するものである。データ伝送
部１３４は、河川水位予測装置１００Ａ内に設けられる
データ伝送部１１１との間で、プラント状態等の監視情
報や非常停止等の制御情報の授受を行なう。In the remote monitoring room 130, the observer 13
1, an input unit 132 for inputting data, a display unit 133 for displaying a predicted water level sent from the river water level prediction device 100A, a data transmission unit 134 for performing data transmission with the river water level prediction device 100A, and the like. Provided. The input unit 132 and the display unit 133 are similar to the input unit 60 and the display unit 70 in the first embodiment, but are provided and used in the remote monitoring room 130. The data transmission unit 134 exchanges monitoring information such as a plant state and control information such as an emergency stop with the data transmission unit 111 provided in the river water level prediction device 100A.
【００４３】上記の構成において、ポンプ・ゲート自動
制御部１１０は、モデル予測演算部５５で得られた水位
予測値を先行信号として活用し、ポンプ・ゲートを開閉
制御するための自動制御信号を河川プラント１２０に出
力する。河川プラント１２０は、ポンプ・ゲート自動制
御部１１０から送られてくる自動制御信号に従って制御
装置１２１が動作し、ポンプ・ゲート設備１２２を駆動
制御する。In the above configuration, the pump / gate automatic control unit 110 utilizes the water level prediction value obtained by the model prediction calculation unit 55 as a preceding signal, and sends an automatic control signal for controlling the opening / closing of the pump / gate to the river. Output to the plant 120. In the river plant 120, the control device 121 operates according to the automatic control signal sent from the automatic pump / gate control unit 110 to drive and control the pump / gate equipment 122.
【００４４】上記のように河川水位予測装置１００Ａに
より、水位予測モデルによる水位予測値という先行信号
を実用に耐える精度で得ることができ、これに基づく遅
れのない制御や起動／停止回数を低減して安定した制御
が可能となる。As described above, the river water level predicting apparatus 100A can obtain a preceding signal called a water level predicted value based on a water level predicting model with an accuracy that can be put to practical use. Based on this, control without delay and reduction in the number of start / stop operations can be achieved. And stable control becomes possible.
【００４５】[0045]
【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、河
川流域内設備の監視制御に適用される河川プラント監視
制御装置において、河川水位予測装置の水位予測部に予
測誤差評価機能付きモデル逐次更新部を設け、水位・降
雨・ポンプ吐出量等に加え、予測誤差の現時点〜過去の
数ステップのデータを外水位モデル、ポンプモデルの入
力データとして取り込み、これらの係数を含めてモデル
を逐次更新するようにしたので、操作のＯＮ／ＯＦＦが
連続する場合等においても、それまでの変化傾向を考慮
した係数の調節幅の決定が可能となり、予測精度を向上
して常に適切な予測情報を運転員に提示することができ
る。As described above in detail, according to the present invention, in a river plant monitoring and control apparatus applied to monitoring and control of facilities in a river basin, a model with a prediction error evaluation function is provided in a water level prediction unit of a river water level prediction apparatus. A sequential updating unit is provided, and in addition to the water level, rainfall, pump discharge volume, etc., data of the current error to several past steps of the prediction error are taken in as input data of the external water level model and the pump model, and the model including these coefficients is sequentially updated. Since the updating is performed, even when the ON / OFF of the operation is continuous, etc., it is possible to determine the adjustment width of the coefficient in consideration of the change tendency up to that time, thereby improving the prediction accuracy and always providing appropriate prediction information. It can be presented to the operator.
【００４６】また、本発明は、上記河川水位予測装置に
ポンプ・ゲート自動制御部を設け、モデル予測演算部で
得られた水位予測値を先行信号として活用し、ポンプ・
ゲートを開閉制御するための自動制御信号を河川プラン
トに出力するようにしたので、河川水位予測装置によ
り、水位予測モデルによる水位予測値という先行信号を
実用に耐える精度で得ることができ、これに基づく遅れ
のない制御や起動／停止回数を低減して安定した制御が
可能となる。Further, according to the present invention, a pump / gate automatic control unit is provided in the above-mentioned river water level prediction device, and the water level prediction value obtained by the model prediction operation unit is utilized as a preceding signal, and
Since the automatic control signal for controlling the opening and closing of the gate is output to the river plant, the river water level prediction device can obtain the preceding signal called the water level prediction value by the water level prediction model with the accuracy that can be practically used. Based on the above, it is possible to perform control without delay or to reduce the number of times of start / stop, thereby achieving stable control.
【図１】本発明の第１実施形態に係る河川水位予測装置
の構成を示すブロック図。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a river water level prediction device according to a first embodiment of the present invention.
【図２】同実施形態における水位予測対象河川の流域説
明図。FIG. 2 is an explanatory diagram of a basin of a river whose water level is to be predicted in the embodiment.
【図３】同実施形態における河川水位予測モデルの予測
式を得るための入出力データ例を従来例と比較して示す
図。FIG. 3 is a view showing an example of input / output data for obtaining a prediction equation of a river water level prediction model in the embodiment in comparison with a conventional example.
【図４】本発明の第２実施形態に係る河川水位予測装置
の構成を示すブロック図。FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a river water level prediction device according to a second embodiment of the present invention.
【図５】従来の河川水位予測装置の構成を示すブロック
図。FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a conventional river water level prediction device.
１ 上流水位計測装置 ２ 下流水位計測装置 ３ 降雨計測装置 ４ ポンプ・ゲート状態計測装置 ５ 運転員 １０ 水位・降雨・ポンプ・ゲートデータ格納部 ２０ データ処理部 ３０ モデル作成部 ４０ モデル格納部 ５０Ａ 水位予測部 ５２ モデル切換部 ５５ モデル予測演算部 ５６ 予測誤差評価機能付きモデル逐次更新部 ５７ 外水位モデル ５８ ポンプモデル ６０ 入力部 ７０ 表示部 ８０ 予測誤差判定部 ９０ モデル更新部 １００Ａ 河川水位予測装置 １１０ ポンプ・ゲート自動制御部 １１１ データ伝送部 １２０ 河川プラント １２１ 制御装置 １２２ ポンプ・ゲート設備 １３０ 遠方監視室 １３１ 監視員 １３２ 入力部 １３３ 表示部 １３４ データ伝送部 Reference Signs List 1 upstream water level measuring device 2 downstream water level measuring device 3 rainfall measuring device 4 pump / gate state measuring device 5 operator 10 water level / rainfall / pump / gate data storage unit 20 data processing unit 30 model creation unit 40 model storage unit 50A water level prediction Unit 52 model switching unit 55 model prediction calculation unit 56 model successive update unit with prediction error evaluation function 57 outside water level model 58 pump model 60 input unit 70 display unit 80 prediction error determination unit 90 model update unit 100A river water level prediction device 110 pump Automatic gate control unit 111 Data transmission unit 120 River plant 121 Controller 122 Pump / gate equipment 130 Remote monitoring room 131 Inspector 132 Input unit 133 Display unit 134 Data transmission unit
Claims (4)
雨量の時系列データを正規化して統計的手法により予測
モデルを作成し、将来時刻の水位を予測すると共に、新
たな水位・降雨変化パターンに対して予測モデルを更新
する河川水位予測装置において、 予め指定された将来時刻の水位を前記予測モデルに前記
正規化されたデータを入力して予測する水位予測手段
と、 前記水位予測手段による水位予測値を表示する表示手段
と、 前記水位予測手段による水位予測値の誤差を判定する予
測誤差判定手段とを具備し、 前記水位予測手段は、計測された水位・降雨データに加
え、前記予測誤差判定手段で判定された現時点及び過去
の数ステップの予測誤差を含めた入力データの係数を各
ステップ毎に調整して予測モデルを逐次更新し、この逐
次更新された予測モデルに基づいて将来時刻の水位を予
測することを特徴とする河川水位予測装置。1. A prediction model is created by a statistical method by normalizing the time series data of the water level of a river for which water level is to be predicted and the rainfall in the area, and a water level at a future time is predicted, and a new water level / rainfall change is calculated. In a river water level prediction device that updates a prediction model for a pattern, a water level prediction unit configured to input the normalized data into the prediction model and predict a water level at a future time specified in advance, and Display means for displaying a water level prediction value, and prediction error determination means for determining an error in the water level prediction value by the water level prediction means, wherein the water level prediction means, in addition to the measured water level / rainfall data, the prediction The prediction model is sequentially updated by adjusting the coefficients of the input data including the prediction errors of the present and past several steps determined by the error determination means for each step. River level prediction apparatus characterized by predicting the level of the future time based on the new prediction model.
雨量の時系列データを正規化して統計的手法により予測
モデルを作成し、将来時刻の水位を予測すると共に、新
たな水位・降雨変化パターンに対して予測モデルを更新
する河川水位予測装置において、 予め指定された将来時刻の水位を前記予測モデルに前記
正規化されたデータを入力して予測する水位予測手段
と、 前記水位予測手段による水位予測値の誤差を判定する予
測誤差判定手段と、 前記水位予測手段により予測された水位情報に基づいて
河川プラントを自動制御する自動制御手段とを具備し、 前記水位予測手段は、計測された水位・降雨データに加
え、前記予測誤差判定手段で判定された現時点及び過去
の数ステップの予測誤差を含めた入力データの係数を各
ステップ毎に調整して予測モデルを逐次更新する予測誤
差評価機能付きモデル逐次更新手段と、この手段により
逐次更新された予測モデルに基づいて将来時刻の水位を
予測するモデル予測演算手段とからなることを特徴とす
る河川水位予測装置。2. A prediction model is created by a statistical method by normalizing the time series data of the water level of the river for which the water level is to be predicted and the rainfall in the area, and a water level at a future time is predicted, and a new water level / rainfall change is calculated. In a river water level prediction device that updates a prediction model for a pattern, a water level prediction unit configured to input the normalized data into the prediction model and predict a water level at a future time specified in advance, and A prediction error determination unit that determines an error of a water level prediction value, and an automatic control unit that automatically controls a river plant based on water level information predicted by the water level prediction unit, wherein the water level prediction unit measures In addition to the water level / rainfall data, the coefficient of the input data including the prediction error of the present and past several steps determined by the prediction error determination means is adjusted for each step. And a model prediction updating means for predicting a water level at a future time based on the prediction model sequentially updated by the means. River water level prediction device.
雨量の時系列データを正規化して統計的手法により予測
モデルを作成し、将来時刻の水位を予測すると共に、新
たな水位・降雨変化パターンに対して予測モデルを更新
する河川水位予測装置において、 遠隔監視室との間で指示データ及び計測データを送受信
するデータ伝送手段と、 前記遠隔監視室からデータ伝送手段を介して指定された
将来時刻の水位を前記予測モデルに前記正規化されたデ
ータを入力して予測する水位予測手段と、 前記水位予測手段による水位予測値の誤差を判定する予
測誤差判定手段と、 前記水位予測手段により予測された水位情報に基づいて
河川プラントを自動制御する自動制御手段とを具備し、 前記水位予測手段は、計測された水位・降雨データに加
え、前記予測誤差判定手段で判定された現時点及び過去
の数ステップの予測誤差を含めた入力データの係数を各
ステップ毎に調整して予測モデルを逐次更新する予測誤
差評価機能付きモデル逐次更新手段と、この手段により
逐次更新された予測モデルに基づいて将来時刻の水位を
予測するモデル予測演算手段とからなることを特徴とす
る河川水位予測装置。3. A prediction model is created by a statistical method by normalizing the time series data of the water level of the river for which the water level is to be predicted and the rainfall in the area, and a water level at a future time is predicted, and a new water level / rainfall change is calculated. In a river water level prediction apparatus for updating a prediction model for a pattern, a data transmission means for transmitting / receiving instruction data and measurement data to / from a remote monitoring room, and a future designated from the remote monitoring room via the data transmission means. Water level prediction means for predicting a water level at a time by inputting the normalized data to the prediction model, prediction error determination means for determining an error of a water level prediction value by the water level prediction means, prediction by the water level prediction means Automatic control means for automatically controlling the river plant based on the obtained water level information, wherein the water level prediction means adds to the measured water level / rainfall data, A model successively updating means with a prediction error evaluation function for successively updating the prediction model by adjusting the coefficients of the input data including the prediction errors of the present and past several steps determined by the prediction error determination means for each step; A river water level prediction device, comprising: a model prediction operation means for predicting a water level at a future time based on the prediction model sequentially updated by the means.
雨量及び予測水位の変化傾向に影響を与える河川プラン
トのポンプ・ゲートの稼働状態や吐出量の時系列データ
を正規化処理するデータ処理手段と、このデータ処理手
段で正規化されたデータを用いて統計的手法により予測
モデルを作成するモデル作成手段と、 前記モデル作成手段により作成された予測モデルを格納
するモデル格納手段と、 遠隔監視室との間で指示データ及び計測データを送受信
するデータ伝送手段と、 前記遠隔監視室からデータ伝送手段を介して指定された
将来時刻の水位を前記予測モデルに前記データ処理手段
で正規化されたデータを入力して予測する水位予測手段
と、 前記水位予測手段による水位予測値の誤差を判定する予
測誤差判定手段と、 予測誤差判定手段で判定された水位予測値の誤差が予め
指定されたしきい値よりも大きい場合に、水位変化時の
降雨・水位時系列データに基づいて前記モデル格納手段
に格納されている予測モデルを更新するモデル更新手段
と、 前記水位予測手段により予測された水位情報に基づいて
河川プラントのポンプ・ゲート設備を自動制御する自動
制御手段とを具備し、 前記水位予測手段は、計測された水位・降雨データに加
え、前記予測誤差判定手段で判定された現時点及び過去
の数ステップの予測誤差を含めた入力データの係数を各
ステップ毎に調整して予測モデルを逐次更新する予測誤
差評価機能付きモデル逐次更新手段と、この手段により
逐次更新された予測モデルに前記データ処理手段で正規
化されたデータを入力して将来時刻の水位を予測するモ
デル予測演算手段とからなることを特徴とする河川水位
予測装置。4. Data processing for normalizing the time series data of the operation state and discharge amount of a pump and a gate of a river plant which influences the water level of a river for which water level is to be predicted, the rainfall in that area, and the tendency of change in the predicted water level. Means, model creation means for creating a prediction model by a statistical method using data normalized by the data processing means, model storage means for storing the prediction model created by the model creation means, remote monitoring A data transmission unit for transmitting and receiving instruction data and measurement data to and from the room; and a water level at a future time specified from the remote monitoring room via the data transmission unit to the prediction model, normalized by the data processing unit. Water level prediction means for inputting and predicting data; prediction error determination means for determining an error of a water level prediction value by the water level prediction means; When the error of the water level prediction value determined in step (c) is larger than a predetermined threshold value, the prediction model stored in the model storage unit is updated based on rainfall / water level time series data at the time of water level change. Model updating means, comprising automatic control means for automatically controlling the pump and gate equipment of the river plant based on the water level information predicted by the water level prediction means, wherein the water level prediction means measures the measured water level and rainfall data. In addition to the above, a model having a prediction error evaluation function for sequentially updating a prediction model by adjusting a coefficient of input data including a prediction error of the present and past several steps determined by the prediction error determination means for each step. Means for inputting the data normalized by the data processing means to the prediction model sequentially updated by this means, and predicting a water level at a future time. A river water level prediction device, comprising: a measurement calculation means.
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|---|---|---|---|
| JP25584399A JP2001081750A (en) | 1999-09-09 | 1999-09-09 | River water level prediction device |
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|---|---|---|---|
| JP25584399A JP2001081750A (en) | 1999-09-09 | 1999-09-09 | River water level prediction device |
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ID=17284373
Family Applications (1)
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001081750A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101975476B1 (en) * | 2018-11-13 | 2019-05-08 | 주식회사 하이드로셈 | Apparatus and Method for Measuring Real Time River Stage using Location Data Filtering |
| CN109828471A (en) * | 2019-03-15 | 2019-05-31 | 中南大学 | A kind of method and device of the open channel system boundary PREDICTIVE CONTROL based on Riemann's gradient |
-
1999
- 1999-09-09 JP JP25584399A patent/JP2001081750A/en not_active Withdrawn
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