JP2019079320A - End pressure control support device, end pressure control support method and computer program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、末端圧力制御支援装置、末端圧力制御支援方法及びコンピュータプログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to an end pressure control support device, an end pressure control support method, and a computer program.
需要家に水を供給する配水システムの制御方法として、配水ポンプの余分な電力消費の削減や、漏水量の低減等に有効な末端圧力制御が知られている。しかしながら、末端圧力制御を行うためには、配水管網に末端圧力の計測装置を設置する必要があるとともに、管網解析を行うためのシミュレーションモデル(以下「管網モデル」という。)を構築する必要があり、多くのコストを要する。そのため、配水システムの末端圧力制御をより低コストで実現することを可能にする技術が望まれている。 As a control method of a water distribution system for supplying water to a consumer, end pressure control effective for reduction of extra power consumption of a water distribution pump, reduction of water leakage amount, etc. is known. However, in order to perform end pressure control, it is necessary to install an end pressure measuring device in the water distribution pipe network, and a simulation model (hereinafter referred to as “pipe network model”) for performing pipe network analysis is constructed. Need and cost a lot. Therefore, a technology that enables the end pressure control of the water distribution system to be realized at lower cost is desired.
本発明が解決しようとする課題は、配水システムの末端圧力制御をより低コストで実現することを可能にする末端圧力制御支援装置、末端圧力制御支援方法及びコンピュータプログラムを提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide an end pressure control support device, an end pressure control support method, and a computer program that can realize end pressure control of a water distribution system at lower cost.
実施形態の末端圧力制御支援装置は、末端圧力学習部と、末端圧力推定部と、を持つ。末端圧力学習部は、配水管網の末端圧力と、前記配水管網を介した配水に関する諸量との関係性を機械学習の手法を用いて学習する。末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と前記諸量を示す情報とに基づいて、前記配水管網の末端圧力を推定する。 The distal pressure control support device of the embodiment has a distal pressure learning unit and a distal pressure estimation unit. The end pressure learning unit learns the relationship between the end pressure of the water distribution network and the quantities related to water distribution through the water distribution network using a machine learning method. The end pressure estimation unit estimates the end pressure of the water distribution network based on the relationship learned by the end pressure learning unit and the information indicating the quantities.
以下、実施形態の末端圧力制御支援装置、末端圧力制御支援方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照して説明する。 Hereinafter, an end pressure control support device, an end pressure control support method, and a computer program according to an embodiment will be described with reference to the drawings.
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態における配水システム100のシステム構成の具体例を示す図である。配水システム100は、末端圧力制御支援装置1、監視制御システム2、1以上の配水場3、1以上の末端圧力計測装置4を備え、配水管網5を介して水を1以上の需要家6に供給するシステムである。図1は、1以上の配水場の例として配水場3−1及び3−2を示し、1以上の末端圧力計測装置4の例として末端圧力計測装置4−1及び4−2を示し、1以上の需要家6の例として需要家6−1〜6−3を示す。配水場3、末端圧力計測装置4及び需要家6の数は、図1の例と異なってもよい。末端圧力制御支援装置1、監視制御システム2、各配水場3、各末端圧力計測装置4のそれぞれは、互いに通信可能に構成される。
First Embodiment
FIG. 1 is a diagram showing a specific example of the system configuration of the
末端圧力制御支援装置1は、配水場3を監視又は制御する監視制御システム2に対して、その制御又は監視を支援する情報(以下「支援情報」という。)を提供する。具体的には、末端圧力制御支援装置1は、各末端圧力計測装置4から配水管網5の末端圧力の計測値を示す末端圧力情報を取得するとともに、配水管網5を介した水の配水に関する諸量を示す情報を取得し、取得した末端圧力情報と、上記の諸量を示す情報とに基づいて支援情報を生成する。より具体的には、末端圧力制御支援装置1は、各配水場3から各配水場に関する諸量(以下「配水場諸量」という。)を示す配水場情報を取得し、取得した末端圧力情報と配水場情報とに基づいて支援情報を生成する。例えば、支援情報には、配水管網5の各末端における末端圧力の推定値が含まれる。また、支援情報には、末端圧力の推定値に基づいて生成された情報や、末端圧力の推定値に基づく判定結果等が含まれてもよい。
The end pressure control support device 1 provides the
監視制御システム2は、末端圧力制御支援装置1から提供される支援情報を用いて配水場3を監視又は制御するシステムである。例えば、監視制御システム2は、各配水場3における配水ポンプの稼働台数や出力強度の調整や、水の供給源である配水池の水位の監視等を行う。
The
配水場3は、需要家6に供給する水を貯える配水池や、配水池の水を配水管網5に送り出す配水ポンプ等の各種設備(図示せず)を有し、配水池の水を配水管網5を介して各需要家6に供給する施設である。配水場3が有する各種設備は、監視制御システム2によって監視又は制御される。また、配水場3は、自施設において観測可能な諸量(配水場諸量)を示す配水場情報を末端圧力制御支援装置1に送信する。
The distribution station 3 has a distribution reservoir for storing water to be supplied to the
一般に、配水管網5の末端圧力は、配水場3におけるポンプの吐出流量又は吐出圧力との相関性が高いと考えられる。そのため、配水場情報には少なくともポンプの吐出流量又は吐出圧力を示す情報が含まれる。また、配水管網5の末端圧力は、配水場3における配水池の水位にも相関すると考えらえるため、配水場情報には配水池の水位を示す情報が含まれてもよい。 Generally, it is considered that the terminal pressure of the water distribution network 5 has a high correlation with the discharge flow rate or discharge pressure of the pump at the water distribution site 3. Therefore, the water distribution site information includes at least information indicating the discharge flow rate or discharge pressure of the pump. Moreover, since it can be considered that the end pressure of the distribution pipe network 5 is also correlated with the water level of the distribution reservoir in the distribution site 3, the distribution site information may include information indicating the water level of the distribution reservoir.
末端圧力計測装置4は、配水管網5の末端圧力を計測する装置である。末端圧力計測装置4は、計測した末端圧力を示す末端圧力情報を末端圧力制御支援装置1に送信する。 The end pressure measurement device 4 is a device that measures the end pressure of the water distribution network 5. The end pressure measurement device 4 transmits end pressure information indicating the measured end pressure to the end pressure control support device 1.
図2は、第1の実施形態の末端圧力制御支援装置1の機能構成の具体例を示すブロック図である。末端圧力制御支援装置1は、バスで接続されたCPU(Central Processing Unit)やメモリや補助記憶装置などを備え、プログラムを実行する。末端圧力制御支援装置1は、プログラムの実行によって配水場情報記憶部101、末端圧力情報記憶部102、情報取得部103、末端圧力学習部104、末端圧力推定部105及び出力部106を備える装置として機能する。なお、末端圧力制御支援装置1の各機能の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
FIG. 2 is a block diagram showing a specific example of a functional configuration of the distal end pressure control support device 1 of the first embodiment. The end pressure control support device 1 includes a CPU (Central Processing Unit), a memory, an auxiliary storage device, and the like connected by a bus, and executes a program. The end pressure control support device 1 includes a water distribution place
配水場情報記憶部101及び末端圧力情報記憶部102は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。配水場情報記憶部101は配水場情報を記憶し、末端圧力情報記憶部102は末端圧力情報を記憶する。
The water distribution site
情報取得部103は、通信インタフェースを含んで構成され、通信インタフェースを介して各配水場3及び各末端圧力計測装置4と通信する。情報取得部103は、各配水場3から配水場情報を取得し、取得した配水場情報を配水場情報記憶部101に記憶させる。また、情報取得部103は、各末端圧力計測装置4から末端圧力情報を取得し、取得した末端圧力情報を末端圧力情報記憶部102に記憶させる。情報取得部103は、配水場情報及び末端圧力情報の取得を所定のタイミングで繰り返し実行することにより、配水場情報及び末端圧力情報を配水場情報記憶部101及び末端圧力情報記憶部102に蓄積する。
The
末端圧力学習部104は、配水場情報記憶部101に蓄積された配水場情報と、末端圧力情報記憶部102に蓄積された末端圧力情報とを教師データとして機械学習処理を行う。末端圧力学習部104には、教師あり学習によって識別器を生成又は更新するための機械学習技術が適用される。末端圧力学習部104は、教師データに基づいて機械学習処理を行うことによって、配水場諸量と配水管網5の末端圧力との関係性を学習する。より具体的には、末端圧力学習部104は、配水場諸量と配水管網5の末端圧力との関係性を示す識別器を生成又は更新する。末端圧力学習部104は、生成又は更新された識別器を表すパラメータ等のデータを学習結果として末端圧力推定部105に出力する。以下、必要に応じて、上記関係性の学習を「末端圧力の学習」という。
The end
末端圧力推定部105は、末端圧力学習部104によって学習された配水場諸量と配水管網5の末端圧力との関係性に基づいて、与えられた配水場諸量に対応する末端圧力を推定する。末端圧力推定部105は、推定によって得られた末端圧力を示す推定末端圧力情報を出力部106に出力する。末端圧力推定部105は、末端圧力学習部104によって末端圧力の学習が行われた末端について、末端圧力を推定することができる。
The end
出力部106は、通信インタフェースを含んで構成され、通信インタフェースを介して監視制御システム2と通信する。出力部106は、末端圧力推定部105から出力される推定末端圧力情報に基づいて支援情報を生成し、生成した支援情報を監視制御システム2に送信する。
The
図3は、第1の実施形態の末端圧力制御支援装置1の動作例を示すフローチャートである。まず、情報取得部103が、各配水場3から配水場情報を取得するとともに、各末端圧力計測装置4から末端圧力情報を取得する(ステップS101)。情報取得部103は、取得した配水場情報を配水場情報記憶部101に記憶させるとともに、取得した末端圧力情報を末端圧力情報記憶部102に記憶させる。このような情報の取得を繰り返し実行することにより、末端圧力制御支援装置1は、配水場情報及び末端圧力情報を蓄積する(ステップS102)。
FIG. 3 is a flowchart showing an operation example of the distal end pressure control support device 1 of the first embodiment. First, the
続いて、末端圧力学習部104が、配水場情報記憶部101に蓄積された配水場情報と、末端圧力情報記憶部102に蓄積された末端圧力情報とに基づいて、配水場諸量と配水管網5の末端圧力との関係性を学習する。すなわち、末端圧力学習部104は、ある末端について、その末端の過去の末端圧力情報と、過去の配水場情報とに基づいて末端圧力を学習する(ステップS103)。末端圧力学習部104は、学習結果を末端圧力推定部105に出力する。
Subsequently, based on the water distribution site information stored in the water distribution site
続いて、情報取得部103が、各配水場3から現在の配水場情報を取得する(ステップS104)。末端圧力推定部105は、末端圧力学習部104による学習結果と、取得された現在の配水場情報とに基づいて、配水管網5の現在の末端圧力を推定する(ステップS105)。末端圧力学習部104は、推定によって得られた推定末端圧力情報を出力部106に出力する。出力部106は、推定末端圧力情報に基づいて支援情報を生成し、生成した支援情報を監視制御システム2に送信する(ステップS106)。
Subsequently, the
このように構成された第1の実施形態の末端圧力制御支援装置1は、例えば、末端圧力計測装置が常設されていない配水システムに適用される。具体的には、図1に示す配水システム100において、末端圧力計測装置4が一時的に存在する場合である。この場合、末端圧力制御支援装置1は、末端圧力計測装置4が存在する期間において取得された末端圧力情報と配水場情報とに基づいて配水場諸量と末端圧力との関係性を学習し、末端圧力計測装置4が撤去された後には、学習結果と配水場情報とに基づいて末端圧力を推定する。すなわち、末端圧力制御支援装置1は、過去の末端圧力情報と過去の配水場情報とに基づいて配水場諸量と末端圧力との関係性を学習し、学習結果と現在の配水場情報とに基づいて現在の末端圧力を推定する。
The terminal pressure control support device 1 of the first embodiment configured as described above is applied to, for example, a water distribution system in which the terminal pressure measurement device is not permanently installed. Specifically, in the
このような、末端圧力制御支援装置1によれば、配水システム100は末端圧力計測装置4の常設を必要とせずに末端圧力制御を行うことが可能となる。例えば、配水システム100の設計段階や調整期間にのみ末端圧力計測装置4を一時的に設置して配水場諸量と末端圧力との関係性を予め学習しておき、実際の運用時には、末端圧力計測装置4を配置することなく末端圧力を推定することが可能となる。そのため、第1の実施形態の末端圧力制御支援装置1を適用することにより、配水システム100の末端圧力制御をより低コストで実現することが可能になる。
According to such an end pressure control support device 1, the
具体的には、配水管網5の末端圧力を管網モデルの構築を必要とせずに推定することが可能となる。また、配水システム100に末端圧力計測装置4を常設することなく配水管網5の末端圧力を推定することが可能となる。また、末端圧力制御支援装置1は、過去の末端圧力情報を取得することが可能であれば配水管網5の任意の末端について末端圧力を学習し、推定することができる。そのため、配水管網5の末端圧力をより精度良く制御することが可能となる。これにより、配水管網5における余剰末端圧力を削減することが可能となる。また、余剰末端圧力を削減することにより、配水管網5における漏水量を低減することが可能となる。
Specifically, it is possible to estimate the end pressure of the water distribution network 5 without the need to construct a network network model. Moreover, it becomes possible to estimate the end pressure of the distribution pipe network 5 without always providing the end pressure measurement device 4 in the
なお、本実施形態における末端圧力の学習には任意の機械学習手法が用いられても良い。例えば、SVM(Support Vector Machine)やDL(Deep Learning)等の手法が用いられても良い。しかしながら、配水管網の末端圧力の推定には、ランダムフォレストを用いた機械学習が有効(すなわち推定精度が高い)であることが実験により確認された。そのため、本実施形態及び以下の実施形態の末端圧力制御支援装置は、ランダムフォレストに基づく機械学習によって末端圧力を推定する場合を想定している。 Note that any machine learning method may be used to learn the end pressure in the present embodiment. For example, methods such as SVM (Support Vector Machine) and DL (Deep Learning) may be used. However, experiments have shown that machine learning using a random forest is effective (that is, the estimation accuracy is high) for the estimation of the terminal pressure of the water distribution network. Therefore, the terminal pressure control support devices of the present embodiment and the following embodiments assume a case where terminal pressure is estimated by machine learning based on random forest.
(第2の実施形態)
図4は、第2の実施形態における配水システム100aのシステム構成の具体例を示す図である。配水システム100aは、末端圧力制御支援装置1に代えて末端圧力制御支援装置1aを備える点で第1の実施形態における配水システム100と異なる。配水システム100aのその他の構成は第1の実施形態における配水システム100と同様である。そのため、その他の構成については図1と同じ符号を付すことにより説明を省略する。
Second Embodiment
FIG. 4 is a view showing a specific example of the system configuration of the
図5は、第2の実施形態の末端圧力制御支援装置1aの機能構成の具体例を示すブロック図である。末端圧力制御支援装置1aは、常設末端圧力計測装置107(計測部の一例)をさらに備える点、末端圧力学習部104に代えて末端圧力学習部104aを備える点、末端圧力推定部105に代えて末端圧力推定部105aを備える点で第1の実施形態の末端圧力制御支援装置1と異なる。末端圧力制御支援装置1aのその他の構成は第1の実施形態の末端圧力制御支援装置1と同様である。そのため、その他の構成については図2と同じ符号を付すことにより説明を省略する。
FIG. 5 is a block diagram showing a specific example of a functional configuration of the distal end pressure
常設末端圧力計測装置107は、配水管網5の特定の末端(以下「常設点」という。)に常設される末端圧力計測装置である。第1の実施形態において、末端圧力計測装置4が配水場諸量と末端圧力との関係性の学習に用いられる末端圧力情報を取得するために設置されたのに対し、常設末端圧力計測装置107は、上記の末端圧力の学習と推定との両方に用いられる末端圧力情報を取得するために設置される。常設末端圧力計測装置107は、常設点の末端圧力を計測し、計測した常設点の末端圧力を示す末端圧力情報(以下「常設末端圧力情報」という。)を情報取得部103に出力する。常設末端圧力情報は、情報取得部103によって、他の末端圧力計測装置4によって取得された末端圧力情報とともに末端圧力情報記憶部102に蓄積される。
The permanent end
末端圧力学習部104aは、末端圧力計測装置4及び常設末端圧力計測装置107によって取得された過去の末端圧力情報と、過去の配水場情報とに基づいて、第1の実施形態と同様に、配水場諸量と配水管網5の末端圧力との関係性を学習する。より具体的には、末端圧力学習部104aは、配水場諸量及び常設点における末端圧力と、過去の末端圧力情報が取得可能な常設点以外の任意の末端における末端圧力との関係性を学習する。この点において、末端圧力学習部104aは、第1の実施形態における末端圧力学習部104と異なる。なお、推定対象となる常設点以外の末端について、その末端圧力の学習にその末端の過去の末端圧力情報を用いる点は第1の実施形態と同様である。
The end pressure learning unit 104 a distributes water, as in the first embodiment, based on the past end pressure information acquired by the end pressure measurement device 4 and the permanent end
末端圧力推定部105aは、末端圧力学習部104aによって学習された配水場諸量と配水管網5の末端圧力との関係性に基づいて、与えられた配水場諸量に対応する末端圧力を推定する。ここで、末端圧力推定部105aは、第1の実施形態における末端圧力推定部105が現在の配水場情報を入力として現在の末端圧力を推定したのに対し、現在の配水場情報及び現在の常設末端圧力情報を入力として常設点以外の任意の末端における現在の末端圧力を推定する点で第1の実施形態における末端圧力推定部105と異なる。
The end pressure estimation unit 105a estimates the end pressure corresponding to the given distribution field amount based on the relationship between the distribution field amounts learned by the end pressure learning unit 104a and the end pressure of the distribution pipe network 5 Do. Here, while the terminal
図6は、第2の実施形態の末端圧力制御支援装置1aの動作例を示すフローチャートである。まず、情報取得部103が、第1の実施形態と同様に、配水場情報及び末端圧力情報を取得し(ステップS201)、取得した各情報を配水場情報記憶部101及び末端圧力情報記憶部102に蓄積する(ステップS202)。ここで取得される末端圧力情報には、末端圧力計測装置4によって取得された末端圧力情報と、常設末端圧力計測装置107によって取得された末端圧力情報(常設末端圧力情報)とが含まれる。
FIG. 6 is a flowchart showing an operation example of the distal end pressure
続いて、末端圧力学習部104aが、配水場情報記憶部101及び末端圧力情報記憶部102に蓄積された過去の配水場情報と過去の末端圧力情報とに基づいて末端圧力を学習する(ステップS203)。具体的には、末端圧力学習部104aは、配水場諸量及び常設点における末端圧力と、配水管網5の任意の末端における末端圧力との関係性を学習する。すなわち、この学習により、配水場情報及び常設末端圧力情報を入力として、配水管網5の任意の末端における末端圧力を出力する識別器が生成される。末端圧力学習部104aは、学習結果を末端圧力推定部105aに出力する。
Subsequently, the terminal pressure learning unit 104a learns the terminal pressure based on the past water distribution site information and the past terminal pressure information accumulated in the water distribution site
続いて、情報取得部103が、現在の常設末端圧力情報と、現在の配水場情報とを取得する(ステップS204)。末端圧力推定部105aは、末端圧力学習部104aによる学習結果と、現在の配水場情報と、現在の常設末端圧力情報とに基づいて、配水管網5の任意の末端における現在の末端圧力を推定する(ステップS205)。末端圧力学習部104aは、推定によって得られた推定末端圧力情報を出力部106に出力する。出力部106は、推定末端圧力情報に基づいて支援情報を生成し、生成した支援情報を監視制御システム2に送信する(ステップS206)。
Subsequently, the
このように構成された第2の実施形態の末端圧力制御支援装置1aは、過去の常設末端圧力情報と、それ以外の末端について取得された過去の末端圧力情報と、を用いて配水場諸量と末端圧力との関係性を学習し、現在の配水場情報及び現在の常設末端圧力情報に基づいて、配水管網5の任意の末端における現在の末端圧力を推定する。このように、配水場諸量と末端圧力との関係性の学習、及び学習結果に基づく現在の末端圧力の推定を、特定の末端(すなわち常設点)における末端圧力の実測値に基づいて行うことにより、末端圧力制御支援装置1aは、配水管網5の末端圧力をより精度良く推定することが可能となる。
The terminal pressure
(第3の実施形態)
第3の実施形態における配水システム100b(図示せず)は、第1の実施形態における配水システム100と同様のシステム構成を有し、末端圧力制御支援装置1に代えて末端圧力制御支援装置1bを備える点で第1の実施形態における配水システム100と異なる。
Third Embodiment
A water distribution system 100b (not shown) in the third embodiment has the same system configuration as the
図7は、第3の実施形態の末端圧力制御支援装置1bの機能構成の具体例を示すブロック図である。末端圧力制御支援装置1bは、常設候補点決定部108をさらに備える点、末端圧力学習部104に代えて末端圧力学習部104bを備える点、末端圧力推定部105に代えて末端圧力推定部105bを備える点で第1の実施形態の末端圧力制御支援装置1と異なる。末端圧力制御支援装置1aのその他の構成は第1の実施形態の末端圧力制御支援装置1と同様である。そのため、その他の構成については図2と同じ符号を付すことにより説明を省略する。
FIG. 7 is a block diagram showing a specific example of a functional configuration of the distal end pressure
常設候補点決定部108は、末端圧力学習部104bによる末端圧力の学習結果と、末端圧力推定部105bによる末端圧力の推定結果とに基づいて、末端圧力計測装置の設置効果が高いと考えられる末端を推定し、推定した末端を常設点の候補(以下「常設候補点」という。)として決定する。
The permanent candidate
図8は、第3の実施形態の末端圧力制御支援装置1bの動作例を示すフローチャートである。図8のフローチャートは、末端圧力制御支援装置1bが常設候補点を決定する処理の流れを示す。まず、常設候補点決定部108が、配水場情報記憶部101及び末端圧力情報記憶部102に蓄積された末端圧力情報及び配水場情報を取得する(ステップS301)。常設候補点決定部108は、取得した末端圧力情報及び配水場情報に基づいて学習用データ及び評価用データを生成する(ステップS302)。学習用データは末端圧力の学習に用いられるデータであり、評価用データは学習結果に基づく常設点候補点の推定に用いられるデータである。
FIG. 8 is a flowchart showing an operation example of the distal end pressure
例えば、常設候補点決定部108は、末端圧力情報を学習用と評価用とに分類し、学習用に分類された末端圧力情報と、それに対応する配水場情報との集合を学習用データとする。同様に、常設候補点決定部108は、評価用に分類された末端圧力情報と、それに対応する配水場情報との集合を評価用データとする。なお、配水場情報及び末端圧力情報の分類は無作為に行われてもよいし、任意の統計手法に基づいて行われてもよい。なお、学習用データ及び評価用データは、上記のような分類によらず、配水場情報及び末端圧力情報を入力として学習用データ又は評価用データを出力する任意の計算式に基づいて生成されてもよい。さらに、推定される常設候補点の信頼性の観点では、学習用データ及び評価用データは互いに重複するデータを含まないように生成されることが望ましい。
For example, the permanent candidate
一方で、常設候補点決定部108は、配水管網5の各末端のうち常設候補点となりうる1以上の末端からなる末端の組み合わせ(以下「常設候補パターン」という。)を複数生成する(ステップS303)。常設候補パターンは無作為に抽出された末端の組み合わせであってもよいし、任意の基準で抽出された末端の組み合わせであってもよい。また、全末端の全ての組み合わせに対応する常設候補パターンが生成されてもよいし、一部の組み合わせに対応する常設候補パターンが生成されてもよい。常設候補パターンの数は常設候補点を決定する処理に要する時間に影響するため、必要とする信頼性や配置可能な末端圧力計測装置の数、許容される処理時間等に応じて調整されるとよい。
On the other hand, the permanent candidate
続いて、末端圧力学習部104bが、学習用データに基づいて、常設候補点決定部108によって生成された常設候補パターンごとに末端圧力を学習する(ステップS304)。具体的には、末端圧力学習部104bは、常設候補点を常設点と仮定して、配水場諸量及び常設点における末端圧力と、常設点以外の任意の末端における末端圧力との関係性を学習する。この学習は、第2の実施形態における末端圧力の学習と同様である。また、この学習には、学習用データに含まれる配水場情報及び末端圧力情報が用いられる。
Subsequently, the end pressure learning unit 104b learns the end pressure for each permanent candidate pattern generated by the permanent candidate
続いて、末端圧力推定部105bが、ステップS304における学習結果と、評価データに含まれる配水場情報と、評価データに含まれる常設候補点の末端圧力情報とに基づいて、常設点以外の任意の末端における末端圧力を推定する(ステップS305)。この推定は、第2の実施形態における末端圧力の推定と同様である。 Then, based on the learning result in step S304, the water distribution place information included in the evaluation data, and the terminal pressure information of the permanent installation candidate point included in the evaluation data, the end pressure estimation unit 105b determines any other than the permanent installation point. The end pressure at the end is estimated (step S305). This estimation is similar to the estimation of the end pressure in the second embodiment.
常設候補点決定部108は、ステップS305において推定された末端圧力の推定値と、評価データに含まれる末端圧力の実測値との差に基づき、各常設候補パターンについて、常設候補点が常設点としての基準(以下「常設基準」という。)を満たすか否かを判定する(ステップS306)。例えば、常設候補点決定部108は、ある常設候補パターンにおける末端圧力の推定値と実測値との差の合計が所定の閾値以下である場合、その常設候補点が常設基準を満たしていると判定する。なお、常設基準の判定方法は、常設候補点を常設点と仮定した場合において末端圧力の推定精度が所定の精度以上であるか否かを判定することができるものであればどのような方法であってもよい。
The permanent candidate
続いて、常設候補点決定部108は、全ての常設候補パターンについて、常設基準を満たすか否かの判定を行ったか否かを判定する(ステップS307)。未判定の常設候補パターンが存在する場合(ステップS307−NO)、常設候補点決定部108は次の判定対象とする常設候補パターンを選択し、ステップS304に処理を戻す。一方、未判定の常設候補パターンが存在しない場合(ステップS307−YES)、常設候補点決定部108は、常設基準を満たすと判定された常設候補パターンを示す情報を処理結果として出力部106に出力する(ステップS308)。
Subsequently, the permanent installation candidate
なお、常設候補点決定部108は、必ずしも全ての常設候補パターンについて上記判定を行う必要はない。例えば、常設候補点決定部108は、常設基準を満たす常設候補パターンが少なくとも1つ得られた時点で推定結果を出力するように構成されてもよい。また、常設候補点決定部108は、必ずしも常設基準を満たす全ての常設候補パターンを示す情報を出力する必要はない。例えば、常設候補点決定部108は、常設基準を満たすと判定された常設候補パターンのうち所定以上のスコアを有するものを選択して出力するように構成されてもよい。この場合、例えば、常設候補点決定部108は、ステップS305における末端圧力の推定精度が高く、常設候補点の数が少ない常設候補パターンほど高いスコアを付与し、推定精度が低く、常設候補点の数が多い常設候補パターンほど低いスコアを付与する。すなわち、常設候補点決定部108は、常設候補点として判定された末端の組み合わせ(常設候補パターン)が複数存在する場合、より末端数の少ない組み合わせによって表される末端を常設候補点として決定してもよい。
The permanent candidate
このような、第3の実施形態の末端圧力制御支援装置1bによれば、配水システム100bにおいて、末端圧力の推定精度及び設置コストの面で適切な常設点を選択することが可能となる。そのため、第3の実施形態の末端圧力制御支援装置1bを適用することにより、配水システム100bの末端圧力制御をより低コストで実現することが可能になる。
According to such an end pressure
(第4の実施形態)
図9は、第4の実施形態における配水システム100cのシステム構成の具体例を示す図である。配水システム100cは、末端圧力制御支援装置1に代えて末端圧力制御支援装置1cを備える点で第1の配水システム100と異なる。また、末端圧力制御支援装置1cは、監視制御システム2に提供する支援情報の生成において、配水場情報及び末端圧力情報に加えて、各需要家6の水の需要量を示す水需要情報を用いる点で第1の実施形態の末端圧力制御支援装置1と異なる。この場合、末端圧力制御支援装置1cは、各需要家6の水の使用量を計測するスマートメータ等の計測機器(図示せず)と通信可能に構成され、これらの計測機器との通信により各需要家6の水需要情報を取得する。
Fourth Embodiment
FIG. 9 is a diagram showing a specific example of the system configuration of the
図10は、第4の実施形態の末端圧力制御支援装置1cの機能構成の具体例を示すブロック図である。第4の実施形態の末端圧力制御支援装置1cは、水需要情報記憶部109をさらに備える点、情報取得部103に代えて情報取得部103cを備える点、末端圧力学習部104に代えて末端圧力学習部104cを備える点、末端圧力推定部105に代えて末端圧力推定部105cを備える点で第1の実施形態の末端圧力制御支援装置1と異なる。末端圧力制御支援装置1cのその他の構成は第1の実施形態の末端圧力制御支援装置1と同様である。そのため、その他の構成については図2と同じ符号を付すことにより説明を省略する。
FIG. 10 is a block diagram showing a specific example of a functional configuration of an end pressure
水需要情報記憶部109は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。水需要情報記憶部109は水需要情報を記憶する。
The water demand
情報取得部103cは、配水場情報及び末端圧力情報に加えて、各需要家6から水需要情報を取得する点で第1の実施形態における情報取得部103と異なる。情報取得部103cは、取得した水需要情報を水需要情報記憶部109に記憶させる。情報取得部103cは、水需要情報の取得を所定のタイミングで繰り返し実行することにより、水需要情報記憶部109に水需要情報を蓄積する。
The
末端圧力学習部104cは、配水場情報記憶部101に蓄積された配水場情報と、末端圧力情報記憶部102に蓄積された末端圧力情報と、水需要情報記憶部109に蓄積された水需要情報とに基づいて、配水管網5の末端圧力を学習する。具体的には、末端圧力学習部104cは、配水場諸量及び各需要家6の水需要と、配水管網5における任意の末端における末端圧力との関係性を学習する。この点において、末端圧力学習部104cは、第1の実施形態における末端圧力学習部104と異なる。なお、推定対象となる任意の末端について、その末端圧力の学習にその末端の過去の末端圧力情報を用いる点は第1の実施形態と同様である。
The terminal
末端圧力推定部105cは、末端圧力学習部104cによって学習された関係性に基づいて、任意の配水場諸量及び各需要家6の水需要に対応する末端圧力を推定する。すなわち、末端圧力推定部105cは、現在の配水場情報及び現在の水需要情報を入力として現在の末端圧力を推定する点で、第1の実施形態における末端圧力推定部105と異なる。
The end
図11は、第4の実施形態の末端圧力制御支援装置1cの動作例を示すフローチャートである。まず、情報取得部103cが、配水場情報、末端圧力情報及び水需要情報を取得し(ステップS401)、取得した各情報を配水場情報記憶部101、末端圧力情報記憶部102及び水需要情報記憶部109に蓄積する(ステップS402)。
FIG. 11 is a flowchart showing an operation example of the distal end pressure
続いて、末端圧力学習部104cが、配水場情報記憶部101に蓄積された過去の配水場情報と、末端圧力情報記憶部102に蓄積された過去の末端圧力情報と、水需要情報記憶部109に蓄積された過去の水需要情報とに基づいて末端圧力を学習する(ステップS403)。具体的には、末端圧力学習部104cは、配水場諸量及び各需要家6の水需要と、配水管網5の任意の末端における末端圧力との関係性を学習する。すなわち、この学習により、配水場情報及び水需要情報を入力として、配水管網5の任意の末端における末端圧力を出力する識別器が生成される。末端圧力学習部104cは、学習結果を末端圧力推定部105cに出力する。
Subsequently, the terminal
続いて、情報取得部103cが、現在の配水場情報と現在の水需要情報とを取得する(ステップS404)。末端圧力推定部105cは、末端圧力学習部104cによる学習結果と、現在の配水場情報及び現在の水需要情報とに基づいて、配水管網5の任意の末端における現在の末端圧力を推定する(ステップS405)。末端圧力学習部104cは、推定した末端圧力を示す推定末端圧力情報を出力部106に出力する。出力部106は、推定末端圧力情報に基づいて支援情報を生成し、生成した支援情報を監視制御システム2に送信する(ステップS406)。
Subsequently, the
このように構成された第4の実施形態の末端圧力制御支援装置1cは、過去の配水場情報と、過去の末端圧力情報と、過去の水需要情報とを用いて配水管網5の末端圧力を学習し、現在の配水場情報及び現在の水需要情報に基づいて、配水管網5の任意の末端における現在の末端圧力を推定する。このように、末端圧力の学習及び推定を、配水場情報及び末端圧力情報に加え、各需要家6の水需要情報を用いて行うことにより、末端圧力制御支援装置1cは、配水管網5における現在の末端圧力をより精度良く推定することが可能となる。
The terminal pressure
(第5の実施形態)
第5の実施形態における配水システム100d(図示せず)は、第2の実施形態における配水システム100aと同様のシステム構成を備え、末端圧力制御支援装置1aに代えて末端圧力制御支援装置1dを備える点で第2の実施形態における配水システム100aと異なる。
Fifth Embodiment
A water distribution system 100d (not shown) in the fifth embodiment has the same system configuration as the
図12は、第5の実施形態の末端圧力制御支援装置1dの機能構成の具体例を示すブロック図である。末端圧力制御支援装置1dは、推定結果情報記憶部110及び漏水診断部111をさらに備える点で第2の実施形態の末端圧力制御支援装置1aと異なる。末端圧力制御支援装置1dのその他の構成は第2の実施形態の末端圧力制御支援装置1aと同様である。そのため、その他の構成については図5と同じ符号を付すことにより説明を省略する。
FIG. 12 is a block diagram showing a specific example of a functional configuration of an end pressure
推定結果情報記憶部110は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。推定結果情報記憶部110は、末端圧力推定部105によって推定された末端圧力を示す推定末端圧力情報を記憶する。これにより、推定結果情報記憶部110には過去の推定末端圧力情報が蓄積される。
The estimation result
漏水診断部111は、末端圧力情報記憶部102に蓄積された過去の末端圧力情報と、推定結果情報記憶部110に蓄積された過去の推定末端圧力情報とに基づいて、配水管網5における漏水の有無を診断する。
The water
図13は、第5の実施形態の末端圧力制御支援装置1dの動作例を示すフローチャートである。図13のフローチャートは、末端圧力制御支援装置1dが配水管網5における漏水の有無を診断する処理の流れを示す。なお、ここでは、第2の実施形態における動作例と同様の処理には図6と同じ符号を付すことにより説明を省略する。すなわち、ステップS201〜S205の各処理は、第2の実施形態における動作例と同様であり、これらのステップにおいて末端圧力の学習及び推定が行われる。
FIG. 13 is a flow chart showing an operation example of the distal end pressure
続いて、末端圧力推定部105aは、推定末端圧力情報を推定結果情報記憶部110に記憶させる。末端圧力推定部105aは、末端圧力の推定を繰り返し実行することにより、推定結果情報記憶部110に推定末端圧力情報を蓄積する(ステップS501)。
Subsequently, the end pressure estimation unit 105a stores the estimated end pressure information in the estimation result
漏水診断部111は、末端圧力情報記憶部102に蓄積された過去の末端圧力情報と、推定結果情報記憶部110に蓄積された過去の推定末端圧力情報とに基づいて、配水管網5における漏水の有無を診断する(ステップS502)。具体的には、漏水診断部111は、末端圧力の実測値が末端圧力の推定値より大きい状態が所定時間継続した場合に、配水管網5において漏水が発生していると推定する。漏水診断部111は、ある末端において漏水が発生していると判定した場合、その旨を出力部106に通知する(ステップS503)。そして、出力部106は、漏水診断部111の通知に応じて、漏水の発生を示す情報(以下「漏水情報」という。)を所定の態様で出力することにより、配水管網5における漏水の発生を報知する。例えば、漏水情報は、表示装置に表示されてもよいし、スピーカを介して音声出力されてもよい。また、漏水情報は、支援情報に含めて監視制御システム2に送信されてもよい。
The water
このように構成された第5の実施形態の末端圧力制御支援装置1dは、配水システム100dにおける漏水の有無を診断し、診断結果を通知することが可能となる。このような通知がなされることにより、配水システム100dにおいて、漏水の発生に応じて適切なタイミングで適切な処理を行うことが可能となる。例えば、診断結果が監視制御システム2に対して通知されれば、監視制御システム2は、配水場3のポンプの吐出圧力を下げることで漏水量を低減させることが可能になる。したがって、第5の実施形態の末端圧力制御支援装置1dによれば、配水管網5の末端圧力をより適切に制御することが可能となる。
The terminal pressure
(変形例)
第5の実施形態では、漏水診断部111が各末端における末端圧力の実測値及び計測値に基づいて漏水の有無を判定する態様について説明したが、漏水診断部111は各末端における漏水の有無を、その周辺の末端における漏水診断の結果に基づいて漏水の有無を判定してもよい。例えば、この場合、各常設点間の距離又は配管長を示す管網情報が予め末端圧力制御支援装置1dに記憶される。漏水診断部111は、ある診断対象の末端について漏水が発生していると判定した場合、管網情報に基づいて診断対象の末端から所定の範囲内に位置する他の末端(以下「周辺末端」という。)を識別する。そして、漏水診断部111は、周辺末端においても漏水が発生していると判定した場合に、診断対象の末端において漏水が発生していることを最終的に判定してもよい。このように、ある末端における漏水の有無を、複数の末端の診断結果に基づいて判定することにより、より精度良く漏水の有無を診断することが可能となる。
(Modification)
In the fifth embodiment, although the
第4の実施形態の末端圧力制御支援装置1cは、第2の実施形態における常設末端圧力計測装置107を備えても良い。この場合、末端圧力制御支援装置1cは、過去の配水場情報と、過去の常設末端圧力情報と、過去の末端圧力情報と、過去の水需要情報とに基づいて、常設点以外の任意の末端における末端圧力を学習し、現在の配水場情報と、現在の常設末端圧力情報と、現在の水需要情報とに基づいて、常設点以外の任意の末端における現在の末端圧力を推定してもよい。
The terminal pressure
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、過去の末端圧力情報と過去の配水場情報とに基づいて、配水場諸量と末端圧力との関係性を機械学習により学習する末端圧力学習部と、末端圧力学習部によって学習された上記関係性と、現在の配水場情報とに基づいて配水管網における現在の末端圧力を推定する末端圧力推定部と、を持つことにより、配水システムの末端圧力制御をより低コストで実現することができる。 According to at least one embodiment described above, an end pressure learning unit that learns by machine learning the relationship between water distribution site quantities and end pressure based on past end pressure information and past water distribution site information The end pressure of the water distribution system by having the end pressure estimation unit that estimates the current end pressure in the water distribution network based on the relationship learned by the end pressure learning unit and the current distribution site information. Control can be realized at lower cost.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 While certain embodiments of the present invention have been described, these embodiments have been presented by way of example only, and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in other various forms, and various omissions, replacements, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof as well as included in the scope and the gist of the invention.
1,1a,1b,1c,1d…末端圧力制御支援装置、2…監視制御システム、3,3−1,3−2…配水場、4,4−1,4−2…末端圧力計測装置、5…配水管網、6,6−1〜6−3…需要家、100,100a,100b,100c,100d…配水システム、101…配水場情報記憶部、102…末端圧力情報記憶部、103,103c…情報取得部、104,104a,104b,104c…末端圧力学習部、105,105a,105b,105c…末端圧力推定部、106…出力部、107…常設末端圧力計測装置、108…常設候補点決定部、109…水需要情報記憶部、110…推定結果情報記憶部、111…漏水診断部
1, 1a, 1b, 1c, 1d ... end pressure control support device, 2 ... monitoring control system, 3, 3-1, 3- 2 ... water distribution station, 4, 4 -1, 4-2 ... end pressure measurement device, 5 ... water distribution pipe network, 6,6-1 to 6-3 ... consumer, 100, 100a, 100b, 100c, 100d ... water distribution system, 101 ... water distribution site information storage unit, 102 ... end pressure information storage unit, 103, 103c ... information acquisition unit, 104, 104a, 104b, 104c ... terminal pressure learning unit, 105, 105a, 105b, 105c ... terminal
Claims (11)
前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と前記諸量を示す情報とに基づいて、前記配水管網の末端圧力を推定する末端圧力推定部と、
を備える末端圧力制御支援装置。 An end pressure learning unit that learns the relationship between an end pressure of a water distribution network and various quantities related to water distribution through the distribution network using a machine learning method;
An end pressure estimation unit configured to estimate an end pressure of the water distribution network based on the relationship learned by the end pressure learning unit and information indicating the quantities;
Terminal pressure control support device comprising:
前記配水管網に配水する配水場に関する諸量を示す配水場情報を蓄積する配水場情報記憶部と、
をさらに備え、
前記末端圧力学習部は、過去の末端圧力情報と過去の配水場情報とに基づいて、前記諸量と末端圧力との関係性を学習し、
前記末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と、現在の配水場情報とに基づいて前記配水管網における現在の末端圧力を推定する、
請求項1に記載の末端圧力制御支援装置。 An end pressure information storage unit that accumulates end pressure information indicating an end pressure of the water distribution network;
A distribution station information storage unit that stores distribution station information indicating various quantities relating to a distribution station distributed to the distribution pipe network;
And further
The terminal pressure learning unit learns the relationship between the quantities and the terminal pressure based on the past terminal pressure information and the past water distribution site information,
The terminal pressure estimation unit estimates a current terminal pressure in the water distribution network based on the relationship learned by the terminal pressure learning unit and current water distribution site information.
The end pressure control support device according to claim 1.
前記末端圧力学習部は、前記特定の末端において取得された末端圧力情報を含む過去の末端圧力情報と過去の配水場情報とに基づいて、前記諸量及び前記特定の末端における末端圧力と、前記配水管網における前記特定の末端以外の任意の末端における末端圧力との関係性を学習し、
前記末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と、現在の配水場情報と、前記特定の末端において取得された現在の末端圧力情報とに基づいて、前記配水管網の前記任意の末端における現在の末端圧力を推定する、
請求項2に記載の末端圧力制御支援装置。 It further comprises a measurement unit that measures an end pressure at a specific end of the water distribution network,
The end pressure learning unit is configured to calculate the quantities and the end pressure at the specific end based on past end pressure information including the end pressure information acquired at the specific end and past distribution site information. Learn the relationship with the end pressure at any end other than the specific end in the distribution network,
The terminal pressure estimation unit is configured to calculate the distribution network based on the relationship learned by the terminal pressure learning unit, current distribution site information, and current terminal pressure information acquired at the specific terminal. Estimate the current end pressure at said any end of
The terminal pressure control support device according to claim 2.
前記末端圧力学習部は、学習用として与えられた配水場情報及び末端圧力情報に基づいて、末端圧力が前記末端圧力情報によって示される末端のうち所定の末端を前記特定の末端と仮定し、前記諸量及び前記特定の末端における末端圧力と、前記配水管網における前記特定の末端以外の任意の末端における末端圧力との関係性を学習し、
前記末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と、評価用として与えられた配水場情報と、評価用として与えられた末端圧力情報のうち前記特定の末端の末端圧力を示す末端圧力情報とに基づいて、前記配水管網の前記任意の末端における末端圧力を推定し、
前記決定部は、評価用として与えられた末端圧力情報が示す末端圧力と、前記末端圧力推定部によって推定された末端圧力との差に基づいて、前記所定の末端を前記特定の末端とするか否かを判定する、
請求項2又は3に記載の末端圧力制御支援装置。 And a determination unit configured to determine a specific end at which the end pressure is measured in the water distribution network based on the end pressure estimation result by the end pressure estimation unit,
The end pressure learning unit assumes a predetermined end of the end whose end pressure is indicated by the end pressure information as the specific end based on the distribution field information and the end pressure information given for learning. Learn the relationship between quantities and end pressure at the specified end and end pressure at any end other than the specified end in the water distribution network,
The terminal pressure estimation unit is configured to calculate the relationship learned by the terminal pressure learning unit, the distribution field information given for evaluation, and the terminal pressure of the specific terminal among the terminal pressure information given for evaluation. End pressure at the arbitrary end of the water distribution network based on the end pressure information indicating
The determination unit may set the predetermined end as the specific end based on the difference between the end pressure indicated by the end pressure information given for evaluation and the end pressure estimated by the end pressure estimation unit Determine whether or not
The terminal pressure control assistance device according to claim 2 or 3.
請求項4に記載の末端圧力制御支援装置。 The determining unit determines, as the specific end, an end represented by a combination having a smaller number of ends, when there is a plurality of combinations of the ends determined as the specific ends.
The terminal pressure control support device according to claim 4.
前記末端圧力学習部は、過去の配水場情報と、過去の末端圧力情報と、過去の水需要情報とに基づいて、前記諸量と末端圧力と水需要との関係性を学習し、
前記末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と、現在の配水場情報と、現在の水需要情報とに基づいて、前記配水管網の任意の末端における現在の末端圧力を推定する、
請求項2に記載の末端圧力制御支援装置。 The system further comprises a water demand information storage unit that stores water demand information indicating water demand of each customer,
The end pressure learning unit learns the relationship between the various amounts, the end pressure, and the water demand based on the past water distribution site information, the past end pressure information, and the past water demand information,
The terminal pressure estimation unit is configured to calculate a current terminal at an arbitrary terminal of the water distribution network based on the relationship learned by the terminal pressure learning unit, current water distribution site information, and current water demand information. Estimate the pressure,
The terminal pressure control support device according to claim 2.
前記末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と現在の配水場情報とに基づいて、前記特定の末端における現在の末端圧力を推定し、
前記漏水診断部は、前記計測部によって計測された前記特定の末端における末端圧力が、前記末端圧力推定部によって推定された前記特定の末端における末端圧力より大きい状態が所定時間継続した場合に、前記配水管網において漏水が発生していると判定する、
請求項3に記載の末端圧力制御支援装置。 It further comprises a water leakage diagnosis unit for diagnosing the presence or absence of water leakage in the water distribution network,
The terminal pressure estimation unit estimates the current terminal pressure at the specific terminal based on the relationship learned by the terminal pressure learning unit and current distribution site information.
The water leakage diagnosis unit is configured such that the end pressure at the specific end measured by the measurement unit continues to be higher than the end pressure at the specific end estimated by the end pressure estimation unit for a predetermined time period. Determining that water leakage has occurred in the water distribution network,
The terminal pressure control support device according to claim 3.
請求項7に記載の末端圧力制御支援装置。 The water leakage diagnosis unit is configured to, when a state where the measured value of the end pressure is larger than the estimated value of the end pressure continues for a predetermined time at a specific end and an end around the specific end. It is determined that water leakage has occurred at the end,
The end pressure control support device according to claim 7.
請求項1から8のいずれか一項に記載の末端圧力制御支援装置。 The terminal pressure learning unit learns the relationship by a machine learning method based on a random forest.
The end pressure control support device according to any one of claims 1 to 8.
前記学習ステップにおいて学習された前記関係性と前記諸量を示す情報とに基づいて、前記配水管網の末端圧力を推定する推定ステップと、
を有する末端圧力制御支援方法。 A learning step of learning a relationship between an end pressure of a water distribution network and various quantities related to water distribution through the distribution network using a machine learning method;
Estimating the terminal pressure of the water distribution network based on the relationship learned in the learning step and the information indicating the quantities;
Terminal pressure control support method having:
前記学習ステップにおいて学習された前記関係性と前記諸量を示す情報とに基づいて、前記配水管網の末端圧力を推定する推定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。 A learning step of learning a relationship between an end pressure of a water distribution network and various quantities related to water distribution through the distribution network using a machine learning method;
Estimating the terminal pressure of the water distribution network based on the relationship learned in the learning step and the information indicating the quantities;
A computer program that causes a computer to run.
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