JP2015125665A - 水系計画装置及び方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】河川流量の予測誤差が大きい場合でも、水力発電所の発電計画の入力データである河川流量を、正確に把握して、火力発電所を含む他の発電設備の運用計画の作成を可能とする。
【解決手段】水力発電所の発電計画を作成する水系計画装置において、河川流量の実績値と予測値から河川流量の予測誤差を計算する予測誤差計算手段90と、河川流量の予測誤差の中から予測誤差が小さい時間間隔を選択する計画時間間隔選択手段100と、前記発電計画を作成する為の入力データを前記計画時間間隔選択手段で選択した時間間隔で変換する入力データ変換手段110と、変換した入力データに基づいて前記発電計画の作成を行う水系計画作成手段120とを備える。
【選択図】図1

Description

本発明、水力発電所の発電計画を作成する水系計画装置及び方法に関する。
連接水系の水力発電所の発電計画は、種々の運用制約を満たし、連接水系の発電価値を最大化するように各水力発電所の各時刻の発電使用水量の計画を作成するものである。このような問題に対し、現実的な計算時間で問題を解くような方法として例えば特許文献1、特許文献2のような技術が開示されている。
特許文献1は、「水力発電所群に対する良質な日間発電計画案、及び代替案を実用的な処理時間で、計算機により立案する方法」について開示している。また、特許文献2は、「ダム貯水量上下限値等の静的制約条件を満たし、各時間帯の発電機出力を状態変数として所定の目的関数を最大化する発電使用水量を線形計画法により求める立案システム」について開示している。
このとき、入力データとして河川からの流入量があり、この流入量は、河川流域の雨量計などの計測データを利用して予測している。この予測手法として、ニューラルネットワークを利用している技術として例えば特許文献3がある。
ここで、特許文献3は「多数地点の雨量または多数区画の雨量(多数のメッシュ雨量)の加重比の最適化により流域平均雨量データを算出してパラメータを低減するとともに、学習効率を高めて精度良い流量予測モデルを構築し、予測精度の向上も実現する流量予測装置」について開示している。
特開平5−91799 特開2005−285032 特開2007−205001
上記従来技術では、水力発電所の発電計画の入力データである河川流量は、天候、河川流域に設置している雨量計の計測値などを利用して予測しており、河川流域の雨量を正確に把握することが非常に困難なために河川流量の予測値には予測誤差が含まれている。このため、河川流量の予測誤差が大きい場合、作成した水力発電所の発電計画の予測精度が低く、火力発電所を含む他の発電設備の運用計画の作成及び経済性に悪影響を与える。
上記課題を解決する為に本発明は、水力発電所の発電計画を作成する水系計画装置において、河川流量の実績値と予測値から河川流量の予測誤差を計算する予測誤差計算手段と、河川流量の予測誤差の中から予測誤差が小さい時間間隔を選択する計画時間間隔選択手段と、前記発電計画を作成する為の入力データを前記計画時間間隔選択手段で選択した時間間隔で変換する入力データ変換手段と、変換した入力データに基づいて前記発電計画の作成を行う水系計画作成手段とを備えることを特徴とする。
また、上記構成に基づく水系計画方法も含むものである。
本発明よると、河川流量の予測誤差が小さくなる時間間隔を選択して、発電計画の作成を行う為、水力発電所の運用計画における予測精度を向上させる。
本発明の実施形態が水系計画装置の構成図である。 本発明の実施形態が適用される連接水系モデルを表す図である。 本発明の実施形態による連接水系の発電計画の処理フローである。 本発明の実施形態において、前日24時点のダム1の河川流量の実績値と予測値を示した図である。 本発明の実施形態において前日24時点のダム1の河川流量の実績値の時間間隔を可変にしたときの河川流量を示した図である。 本発明の実施形態において前日24時点のダム1の河川流量の予測値の時間間隔を可変にしたときの河川流量を示した図である。 本発明の実施形態において前日24時点のダム1の河川流量の時間間隔を可変にしたときの河川流量予測誤差を示した図である。 本発明の実施形態において前日24時点のダム1の河川流量の時間間隔を可変にしたときの河川流量予測誤差を時間帯指定を示した図である。 本発明の実施形態において前日24時点のダム1の河川流量の時間間隔を可変にしたときの河川流量予測誤差を時間帯毎の評価結果(絶対値平均)を示した図である。 本発明の実施形態において前日24時点のダム1の河川流量の時間間隔を可変にしたときの河川流量予測誤差が小さい時間間隔を時点毎に示した図である。
以下に、本発明の実施形態について、図に沿って説明する。
図1は、本発明実施形態における水系計画装置の構成を示し、入力装置50、出力装置60を備えた計算機とソフトウェアプログラムで構成される。
河川流量予測誤差DB10は各ダムに流入する河川流量の予測値、実績値、河川流量の予測値と実績値より算出される予測誤差結果(時間毎)、河川流量予測誤差が小さい時間間隔の値が格納されている。格納されている河川流量の実績値、予測値、河川流量の予測誤差の時間間隔は、複数の時間間隔で格納されている。
運用DB20には、水力発電所の発電計画に用いる各時刻の各ダムへ流入する河川流量、各ダムの運用に関係する初期水位、目標水位、ダム水位上下限値、発電使用水量上下限値、ダム水位変化上下限値、ゲート放流量上下限値、発電使用水量変化量上下限値、総需要カーブ予想値、火力増分燃料費等のデータが格納されている。
水系DB30には、発電計画作成の対象となる連接水系ダムモデルの特性を含むダム接続データ、ダム数、ダム水位から貯水量を計算するときに使用するダム定数、発電使用水量から発電量を計算するときに使用する発電機定数、ダム間の流下遅れ時間のデータが格納されている。
発電計画DB40には、水系計画作成手段120で作成される発電計画の結果が格納されている。
キーボード、マウス等を有する入力装置50では、ソフトウェアプログラムの実行指令、発電計画に必要な運用データS10などの入力をマンマシンインターフェース70を介してデータS20、データS130として、計画データ設定手段80にはデータS20、水系計画作成装置120にはデータS130が入力される。
液晶モニタなどの出力装置60では、発電計画DB40に格納されている発電計画をマンマシンインターフェース70を介して表示する。
計画データ設定手段80は、予測誤差計算手段90と計画時間間隔選択手段100と入力データ変換手段110で求められる河川流量の予測誤差が小さい時間間隔とその時の河川流量予測値からなるデータS50と運用DB20より発電計画に用いるダム運用のデータである各時刻の各ダムへ流入する河川水量、各ダムの運用に関係する初期水位、目標水位、ダム水位上下限値、発電使用水量上下限値、ダム水位変化上下限値、ゲート放流量上下限値、発電使用水量変化量上下限値、総需要カーブ、火力増分燃料費からなるデータS90と水系DB30より、発電計画作成の対象となる連接水系ダムモデルの特性を含むダム接続データ、ダム数、ダム水位から貯水量を計算するときに使用するダム定数、発電使用水量から発電量を計算するときに使用する発電機定数、ダム間の流下遅れ時間からなるデータS100を取得する。
更に、データS51、S90、S100より、各時刻の各ダムへ流入する河川流量、各ダムの運用に関係する初期水位、目標水位、ダム水位上下限値、ゲート放流量上下限値、発電使用水量上下限値、ダム水位変化上下限値、発電使用水量変化量上下限値、連接水系ダムモデルのダム接続データ、ダム数、ダム定数、発電機定数、ダム間の流下遅れ時間を利用して制約条件の作成、ダム定数、発電機定数、各時刻の総需要カーブ予想値または火力増分燃料費データを利用して連接水系の発電価値が最大となる目的関数を生成し、水系計画作成手段120の入力データS110とする。
予測誤差計算手段90は、計画データ設定手段80より実行指令S30を受取り、河川流量予測誤差DBから過去24時点の各ダムに流入する河川流量の予測値、実績値からなるデータS60を取得し、河川毎に時間毎の河川流量の予測誤差を計算する。また、取得したデータS60より時間間隔を変更して河川流量の予測誤差を計算し、その結果がデータS61として河川流量予測誤差DB10に格納される。
計画時間間隔選択手段100は、計画データ設定手段80より実行指令S40を受取り、河川流量予測誤差DB10より各河川の時間間隔の河川流量予測誤差からなるデータS70を取得し、河川流量の予測誤差が小さい時間間隔からなるデータS71を河川流量予測誤差DB10に格納する。
入力データ変換手段110は、計画データ設定手段80より実行指令S50を受取り、河川流量予測誤差DB10から河川流量予測誤差が小さい時間間隔とその時間間隔のときの河川流量予測値からなるデータS80を取得し、入力データ変換手段110でデータS80をデータS51として計画データ設定手段80へ送信する。
水系計画作成手段120は、計画データ設定手段80で生成された制約条件および目的関数のデータS110を格納する記憶装置と、最適化計画プログラムと、最適化計画プログラムを実行するCPUを備え、制約条件を満たし目的関数を最適化する水力発電所の発電計画を作成し、そのデータをS120とし、発電計画DB40に格納する。
図2は、本発明の実施形態が適用される連接水系モデルを表す模式図である。図2は3つのダムの連接水系モデルを表しており、上流からダム1、ダム2、ダム3の順に設置されている。iはダム番号、tは時刻、G1、G2、G3はダム1、ダム2、ダム3の発電機を示す。Q1t、Q2t、Q3tはダム1、2、3のt時の発電使用水量、R1t、R2t、R3tはダム1、ダム2、ダム3のt時のゲート放流量、I1t、I2t、I3tは河川からダム1、2、3へのt時の河川流量、V1t、V2t、V3tはダム1、2、3のt時の貯水量である。
図3は、本発明の水系計画装置の処理フロー図を示す。
以下、その内容の一例について説明する。
ここでは、河川流量データ、総需要データなどの発電計画の入力データの時間間隔(需給運用時間間隔)は1時間を基準にとして本発明の内容を説明する。
前日24時点の河川流量の予測誤差を計算する。
計画・運用条件の設定(S1)では、入力装置50より、水力発電所の発電計画の作成日、各ダムに流入する河川流量の予測値、各ダムの運用に関係する初期水位、目標水位、ダム水位上下限値、発電使用水量上下限値、ダム水位変化上下限値、ゲート放流量上下限値、発電使用水量変化量上下限値、総需要カーブ予想値、火力増分燃料費のデータを入力する。
また、水系DB30の発電計画作成の対象となる連接水系ダムモデルの特性を含むダム接続データ、ダム数、ダム水位から貯水量を計算するときに使用するダム定数、発電使用水量から発電量を計算するときに使用する発電機定数、ダム間の流下遅れ時間のデータをマンマシンインターフェース70を介して出力装置60に表示させ、確認する。
過去の河川流量の予測誤差計算(S2)では、運用DB20に格納してある前日24時間の河川流量の実績値と予測値を利用して、河川流量の予測誤差を時間間隔に数1より算出する。
算出した河川流量の予測誤差、実績値、予測値は、図4に示す構成で河川流量予測誤差DB10に格納する。
なお、数1において、ERitは河川iのt時点の予測誤差、FRitは河川iのt時点の予測値、MRitは河川iのt時点の実績値を表す。
計画時間間隔を変更し河川流量の予測誤差計算(S3)では、S2で使用した前日24時点の河川流量の実績値、予測値を使用して、時間間隔を可変させた時の河川流量の実績値、平均値を下記数2、数3より算出する。
本実施例では、時間間隔の可変を1、2、3とする。
下記数2より算出した時間間隔を可変にしたときの河川流量の予測値は、図5に示す構成で河川流量予測誤差DB10に格納する。
同様に、下記数3より算出した時間間隔を可変にしたときの河川流量の実績値は、図6に示す構成で河川流量予測誤差DB10に格納する。
次に、時間間隔毎に数1により河川流量の予測誤差を計算し、図7に示す構成で河川流量予測誤差DB10に格納する。
実績値、予測値は、図4に示す構成で河川流量予測誤差DB10に格納する。
なお、数2において、Tdは時間間隔、FRtditは時間間隔Tdのときの河川iのt時点の予測値、FRitは河川iのt時点の予測値を表す。
なお、数3において、Tdは時間間隔、MRtditは時間間隔Tdのときの河川iのt時点の実績値、MRitは河川iのt時点の実績値を表す。
現状より小さい河川流量の予測誤差の計画時間間隔を選択(S4)では、S3で求めた図4に示す時間間隔毎の河川流量の予測誤差をもとに河川流量の予測誤差が小さい時間間隔を選択する。
時間間隔の評価では、24時点を1つの時間帯とする評価(1日での評価)と複数の時間帯で評価する方法を選択する。次に時間帯ごとの予測誤差を各時点の河川流量の予測誤差を使用し、絶対値平均誤差、二乗平均平方根誤差などで算出する。
下記数4には、絶対値平均誤差の式を示す。
なお、数4において、ERtditは時間間隔Tdのときの河川iのt時点の河川流量予測誤差、FRtditは時間間隔Tdのときの河川iのt時点の予測値、MRtditは時間間隔Tdのときの河川iのt時点の実績値、NTdは時間間隔Tdのときの時間帯の中のデータ数(Td=1のとき NTD=6 t=1、2、3・・・・・24、Td=2のとき NTD=3 t=2、4、6・・・・・24、Td=3のとき NTD=2 t=3、6、9・・・・・24)を表す。
図8には、複数の時間帯で評価する例として、図7に示した各時間間隔の河川流量の予測誤差を1つの時間帯の時点数を6時点としたときの時間帯の区分を示す。
図9には、図8の時間帯ごとの時間間隔の河川流量予測誤差の計算結果を示す。
図9では、時間帯1から順に河川流量予測誤差が小さい時間間隔を時間間隔1から時間間隔3の中から1つ選択する。
時間帯1では時間間隔3、時間帯2では時間間隔2、時間帯3では時間間隔3、時間帯4では時間間隔3を選択し、図10に示す構成で河川流量予測誤差DB10に格納する。
上記選択した計画時間間隔に入力データを変換(S5)では、S4で選択した時間帯毎に求めた時間間隔にあわせて、1時間間隔の河川流量予測値、総需要カーブ、各種制約条件の制約値を変換する。
最適化手法で水力発電所の発電計画を作成(S6)では、計画データ設定手段80で作成した制約条件、目的関数を利用して、水系計画作成手段120において、最適化手法である内点法を用いて、制約条件を満たし目的関数を最大化する各ダムの時刻毎の発電使用水量を求め、出力装置60への表示、発電計画DB40に格納する。出力装置60への表示のときは、各時間帯で選択した時間間隔が時間間隔2、時間間隔3の箇所は数値の色、サイズなどを区別して表示する。
以下に各制約条件、目的関数を示す。
(a)発電使用水量上下限制約:各ダムの発電機の発電使用水量上下限制約は、下記数5の通りである。
なお、数5において、Qi、t minは ダムiのt時刻の発電使用水量下限値、Qi、t maxはダムiのt時刻の発電使用水量上限値を表す。
(b)ゲート放流量上下限制約:各ダムのゲート放流量の上下限制約は、下記数6の通りである。
なお、数6において、Ri、t minは ダムiのt時刻のゲート放流量下限値、Ri、t maxはダムiのt時刻のゲート放流量上限値を表す。
(c)ダム水位上下限制約:ダムiの時刻tの水位Hitと貯水量Vitは下記数7の関係がある。ここでは、ダム水位上下限制約をダム貯水量上下限制約に置き換えて考慮する。上流ダム以外のダム貯水量Vitは、数8に示すように初期貯水量と上流ダムと河川からの流入量の積分の和から下流のダムへの放流量の積分を引いた値となる。また、図2連接水系モデルのダム1の場合は、上流ダムからの発電使用水量、ゲート放流量がないので下記数9のようになる。
なお、数7において、Hitはダムiのt時刻のダム水位、ai、bi、ciは ダムiのダム定数、Vitは ダムiのt時刻の貯水量を表す。
なお、数8において、Vi、t minは ダムiのt時刻の最小貯水量(水位下限のとき)、 Vi、t maxは ダムiのt時刻の最大貯水量(水位上限のとき)、Vi0は ダムiの初期の貯水量(初期水位のとき)、Iitは ダムiのt時刻の河川流入量、Qi-1、tは ダムi-1のt時刻の発電使用水量、Ri-1、tは ダムi-1のt時刻のゲート放流量、Qitはダムiのt時刻の発電使用水量、Rit は ダムiのt時刻のゲート放流量を表す。
なお、数9において、Vi、t minは ダムiのt時刻の最小貯水量(水位下限のとき)、Vi、t maxは ダムiのt時刻の最大貯水量(水位上限のとき)、Vi0は ダムiの初期の貯水量(初期水位のとき)、Iitは ダムiのt時刻の河川流入量、Qitはダムiのt時刻の発電使用水量、Rit は ダムiのt時刻のゲート放流量を表す。
(d)目的関数:連接水系の発電計画の目的関数は、発電価値を最大化するために、火力発電機の発電コストが高い時刻に連接水系の発電出力を増加するように、効果係数に火力発電機の増分燃料費(1kWh発電の要するコスト)を利用した下記数10とする。数10の連接水系の発電量Pitは、発電使用水量Qを利用すると下記数11で計算できる。
なお、数10において、Pitはダムiのt時刻の発電量、di 、 ei 、fi はダムiの発電機定数、Qitはダムiのt時刻の発電使用水量、Hitは ダムiのt時刻のダム水位を表す。
なお、数11において、Pitはダムiのt時刻の発電量、ktはt時刻の効果係数を表す。
以上のようにして、計算機で水力発電所の発電計画を作成する装置において、計画作成日の前日24時点の河川流量の実績値と予測値を利用して、時間間隔を可変にしたときの河川流量の予測誤差を計算し、その中で河川流量予測誤差が小さい時間間隔を選択し、その時間間隔で水力発電所の発電計画を作成することによりダムの効率運用や水力発電電力をもとに作成する火力発電機の運用計画の経済性の精度が向上できる。
本実施例では、S2、S3、S4では1つの河川での説明であったが、連接水系のように複数ダムの場合でもダム毎に流入する河川に対し同様に適用できる。
10…河川流量予測誤差DB
20…運用DB
30…水系DB
40…発電計画DB
50… 入力装置
60…出力装置
70…マンマシンインターフェ-ス
80…計画データ設定手段
90…予測誤差計算手段
100…計画時間間隔選択手段
110…入力データ変換手段
120…水系計画作成手段

Claims (11)

  1. 水力発電所の発電計画を作成する水系計画装置において、
    河川流量の実績値と予測値から河川流量の予測誤差を計算する予測誤差計算手段と、河川流量の予測誤差の中から予測誤差が小さい時間間隔を選択する計画時間間隔選択手段と、前記発電計画を作成する為の入力データを前記計画時間間隔選択手段で選択した時間間隔で変換する入力データ変換手段と、変換した入力データに基づいて前記発電計画の作成を行う水系計画作成手段とを備えることを特徴とする水系計画装置。
  2. 請求項1に記載の水系計画装置において、
    前記予測誤差計算手段は、時間間隔を可変させて河川流量の予測誤差を計算することを特徴とする水系計画装置。
  3. 請求項1に記載の水系計画装置において、
    前記計画時間間隔選択手段は、24時点の河川流量予測誤差に対し複数時点を1つの時間帯として評価し、前記選択をすることを特徴とする水系計画装置。
  4. 請求項3に記載の水系計画装置において、
    前記計画時間間隔選択手段は、複数の予測誤差の絶対値平均又は二乗平均平方根を含む複数の方法で評価することを特徴とする水系計画装置。
  5. 請求項1に記載の水系計画装置において、
    前記変換した入力データには、河川流量の予測誤差が小さい時間間隔及び前記時間間隔における河川流量予測値が含まれることを特徴とする水系計画装置。
  6. 請求項1に記載の水系計画装置において、
    前記変換した入力データ、及びダム運用又は特性に関するデータに基づいて、前記発電計画における制約条件及び目的関数を生成する計画データ設定手段を備えることを特徴とする水系計画装置。
  7. 請求項6に記載の水系計画装置において、
    前記制約条件には、発電使用水量上下限制約、ゲート放流量上下限制約又はダム水位上下限制約が含まれることを特徴とする水系計画装置。
  8. 請求項6に記載の水系計画装置において、
    前記計画データ設定手段は、ダム運用に関するデータに含まれる総需要カーブ予想値又は火力増分燃料費データに基づいて、連接する水力発電所の発電価値を最大化する目的関数を生成することを特徴とする水系計画装置。
  9. 請求項6に記載の水系計画装置において、
    前記ダム運用又は特性に関するデータは、各時刻の各ダムへ流入する河川流量、各ダムの運用に関係する初期水位、目標水位、ダム水位上下限値、ゲート放流量上下限値、発電使用水量上下限値、ダム水位変化上下限値、発電使用水量変化量上下限値、連接水系ダムモデルのダム接続データ、ダム数、ダム定数、発電機定数、ダム間の流下遅れ時間を利用して制約条件の作成、ダム定数、発電機定数、各時刻の総需要カーブ予想値又は火力増分燃料費データを含むことを特徴とする水系計画装置。
  10. 請求項6に記載の水系計画装置において、
    前記水系計画作成手段は、前記計画データ設定手段で生成された制約条件及び目的関数のデータを格納する記憶装置と、最適化計画プログラムと、最適化計画プログラムを実行するCPUとを備え、前記制約条件を満たし、前記目的関数を最適化する発電計画を作成することを特徴とする水系計画装置。
  11. 水力発電所の発電計画を作成する水系計画方法において、
    河川流量の実績値と予測値から河川流量の予測誤差を計算するステップと、河川流量の予測誤差の中から予測誤差が小さい時間間隔を選択するステップと、前記発電計画を作成する為の入力データを前記選択した時間間隔で変換するステップと、変換した入力データに基づいて前記発電計画の作成を行うステップと含むことを特徴とする水系計画方法。
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Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106438172A (zh) * 2016-10-26 2017-02-22 杨长易 环保型水面水力发电站
CN106548269A (zh) * 2016-09-27 2017-03-29 长江勘测规划设计研究有限责任公司 一种梯级水电站紧急切机情况下闸门快速操作方法
CN106801404A (zh) * 2017-01-19 2017-06-06 贵州黔源电力股份有限公司 一种梯级电站水库错峰电量补偿方法
JP6330982B1 (ja) * 2017-09-13 2018-05-30 中国電力株式会社 連接水系の運用支援システム
CN109101687A (zh) * 2018-07-05 2018-12-28 沈阳建筑大学 一种基于闸坝分区的生态需水量计算方法
CN109543887A (zh) * 2018-11-07 2019-03-29 贵州黔源电力股份有限公司 一种日调节水库不同时期的水位动态控制方法
JP2019169064A (ja) * 2018-03-26 2019-10-03 東芝エネルギーシステムズ株式会社 水力発電所の出力配分装置および水力発電システム
CN111598757A (zh) * 2020-05-15 2020-08-28 南昌工程学院 一种平原河网区城市水系流动确定方法
CN111832829A (zh) * 2020-07-21 2020-10-27 河南郑大水利科技有限公司 一种基于大数据的水库水电站优化运行方法
CN112785151A (zh) * 2021-01-22 2021-05-11 黄河勘测规划设计研究院有限公司 串联水库联合防凌补偿调度方法及其专用系统
CN113256005A (zh) * 2021-05-28 2021-08-13 国能大渡河沙坪发电有限公司 一种基于神经网络模型的电站水位过程预测方法及设备
CN113361818A (zh) * 2021-07-07 2021-09-07 西安热工研究院有限公司 一种水电机组中长期发电优化方法及系统
JP2023069903A (ja) * 2021-11-08 2023-05-18 株式会社東芝 水力発電所運用支援装置および水力発電所運用支援方法
JP2023100054A (ja) * 2022-01-05 2023-07-18 東芝エネルギーシステムズ株式会社 水力発電所運用計画生成装置および水力発電所運用計画生成方法
CN117391316A (zh) * 2023-12-13 2024-01-12 长江水资源保护科学研究所 一种蓄洪区水质净化能力的预评估方法
JP7467315B2 (ja) 2020-11-11 2024-04-15 株式会社東芝 水系運用計画方法および水系運用計画システム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000257140A (ja) * 1999-03-09 2000-09-19 Toshiba Corp 雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法
JP2001167078A (ja) * 1999-12-13 2001-06-22 Fuji Electric Co Ltd ダムまたは河川における流量予測方法
JP2005285032A (ja) * 2004-03-31 2005-10-13 Ffc Ltd 水力発電所群の日間発電計画立案システム
JP2007226450A (ja) * 2006-02-22 2007-09-06 Fuji Electric Systems Co Ltd 流量予測装置、流量予測方法および流量予測プログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000257140A (ja) * 1999-03-09 2000-09-19 Toshiba Corp 雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法
JP2001167078A (ja) * 1999-12-13 2001-06-22 Fuji Electric Co Ltd ダムまたは河川における流量予測方法
JP2005285032A (ja) * 2004-03-31 2005-10-13 Ffc Ltd 水力発電所群の日間発電計画立案システム
JP2007226450A (ja) * 2006-02-22 2007-09-06 Fuji Electric Systems Co Ltd 流量予測装置、流量予測方法および流量予測プログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
井本 文雄 外1名: "可変サンプリングモデルを用いたダム流入量の数日先行予測法", 電気学会論文誌B, vol. 114, no. 3, JPN6017008444, 20 March 1994 (1994-03-20), JP, pages 257 - 264, ISSN: 0003516347 *

Cited By (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106548269A (zh) * 2016-09-27 2017-03-29 长江勘测规划设计研究有限责任公司 一种梯级水电站紧急切机情况下闸门快速操作方法
CN106548269B (zh) * 2016-09-27 2020-06-12 长江勘测规划设计研究有限责任公司 一种梯级水电站紧急切机情况下闸门快速操作方法
CN106438172B (zh) * 2016-10-26 2019-01-15 杨长易 环保型水面水力发电站
CN106438172A (zh) * 2016-10-26 2017-02-22 杨长易 环保型水面水力发电站
CN106801404A (zh) * 2017-01-19 2017-06-06 贵州黔源电力股份有限公司 一种梯级电站水库错峰电量补偿方法
JP6330982B1 (ja) * 2017-09-13 2018-05-30 中国電力株式会社 連接水系の運用支援システム
WO2019053832A1 (ja) * 2017-09-13 2019-03-21 中国電力株式会社 連接水系の運用支援システム
JP2019169064A (ja) * 2018-03-26 2019-10-03 東芝エネルギーシステムズ株式会社 水力発電所の出力配分装置および水力発電システム
JP7023766B2 (ja) 2018-03-26 2022-02-22 東芝エネルギーシステムズ株式会社 水力発電所の出力配分装置および水力発電システム
CN109101687A (zh) * 2018-07-05 2018-12-28 沈阳建筑大学 一种基于闸坝分区的生态需水量计算方法
CN109543887A (zh) * 2018-11-07 2019-03-29 贵州黔源电力股份有限公司 一种日调节水库不同时期的水位动态控制方法
CN111598757A (zh) * 2020-05-15 2020-08-28 南昌工程学院 一种平原河网区城市水系流动确定方法
CN111832829A (zh) * 2020-07-21 2020-10-27 河南郑大水利科技有限公司 一种基于大数据的水库水电站优化运行方法
JP7467315B2 (ja) 2020-11-11 2024-04-15 株式会社東芝 水系運用計画方法および水系運用計画システム
CN112785151A (zh) * 2021-01-22 2021-05-11 黄河勘测规划设计研究院有限公司 串联水库联合防凌补偿调度方法及其专用系统
CN112785151B (zh) * 2021-01-22 2023-11-07 黄河勘测规划设计研究院有限公司 串联水库联合防凌补偿调度方法及其专用系统
CN113256005A (zh) * 2021-05-28 2021-08-13 国能大渡河沙坪发电有限公司 一种基于神经网络模型的电站水位过程预测方法及设备
CN113361818A (zh) * 2021-07-07 2021-09-07 西安热工研究院有限公司 一种水电机组中长期发电优化方法及系统
CN113361818B (zh) * 2021-07-07 2023-09-22 西安热工研究院有限公司 一种水电机组中长期发电优化方法及系统
JP2023069903A (ja) * 2021-11-08 2023-05-18 株式会社東芝 水力発電所運用支援装置および水力発電所運用支援方法
JP7330249B2 (ja) 2021-11-08 2023-08-21 株式会社東芝 水力発電所運用支援装置および水力発電所運用支援方法
JP2023100054A (ja) * 2022-01-05 2023-07-18 東芝エネルギーシステムズ株式会社 水力発電所運用計画生成装置および水力発電所運用計画生成方法
JP7362793B2 (ja) 2022-01-05 2023-10-17 東芝エネルギーシステムズ株式会社 水力発電所運用計画生成装置および水力発電所運用計画生成方法
CN117391316A (zh) * 2023-12-13 2024-01-12 长江水资源保护科学研究所 一种蓄洪区水质净化能力的预评估方法
CN117391316B (zh) * 2023-12-13 2024-03-19 长江水资源保护科学研究所 一种蓄洪区水质净化能力的预评估方法

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