JP5014522B1 - Inflow amount prediction apparatus, inflow amount prediction method, and program - Google Patents

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Abstract

【課題】渇水や逸水を考慮して貯水施設への水の流入量を予測することができるようにする。
【解決手段】流入量予測装置10は、タンクモデルを記憶するモデルデータベース21と、タンクモデルに設定するパラメータの設定値を低水重視及び出水重視の重視ポイントに対応付けて記憶するパラメータデータベース24と、低水重視及び出水重視の設定値をパラメータに設定したタンクモデルのそれぞれに基づいて予測流入量を算出する流入量予測部113と、予測流入量を出力する予測流入量出力部117とを備える。
【選択図】図1
An amount of water flowing into a water storage facility can be predicted in consideration of drought and water loss.
An inflow amount prediction apparatus 10 includes a model database 21 that stores a tank model, and a parameter database 24 that stores a set value of a parameter set in the tank model in association with a low water priority and a water discharge priority point. , An inflow amount prediction unit 113 that calculates a predicted inflow amount based on each of the tank models in which setting values for low water emphasis and outflow emphasis are set as parameters, and a predicted inflow amount output unit 117 that outputs the predicted inflow amount. .
[Selection] Figure 1

Description

本発明は、流入量予測装置、流入量予測方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to an inflow amount prediction device, an inflow amount prediction method, and a program.

ダム等の貯水施設における水位管理や河川の防災対策などのために、貯水施設への水の流入量や河川における水の流量(以下、これらを流入量という。)を予測することが行われている。例えば、特許文献1では、予報雨量の予報誤差の傾向を解析し、その結果を用いて予報雨量を修正し、現在の流量、現在の雨量、及び修正予報雨量を用いて将来の流量を予測している。   For the purpose of water level management in river dam storage facilities and disaster prevention measures for rivers, the amount of water flowing into water storage facilities and the flow rate of water in rivers (hereinafter referred to as inflow) are being predicted. Yes. For example, in Patent Document 1, the trend of forecast error of forecast rainfall is analyzed, the forecast rainfall is corrected using the result, and the future flow is predicted using the current flow rate, the current rainfall, and the corrected forecast rainfall. ing.

特開2006−92058号公報JP 2006-92058 A

貯水施設の運用においては、運用者により、貯水施設の水が枯渇する渇水を防ぎたいという要望もあれば、逆に貯水施設の貯水容量を超えて流入があった場合に、発電せず放流する逸水を防ぎたいという要望もある。しかしながら、従来の技術では、流入量の予測値と実績値の誤差が小さくなるように予測を行っており(特許文献1参照)、全体としての誤差が小さくても、渇水や逸水が発生しやすい時期において誤差が大きい場合には、運用者の意図に沿わない予測値が算出されてしまうことがある。   In the operation of the water storage facility, if there is a request from the operator to prevent drought that the water of the water storage facility is depleted, if the inflow exceeds the water storage capacity of the water storage facility, it is discharged without generating electricity. There is also a desire to prevent water loss. However, in the conventional technology, prediction is performed so that the error between the predicted value of the inflow amount and the actual value is small (see Patent Document 1), and drought or water loss occurs even if the error as a whole is small. If the error is large at an easy time, a predicted value that does not meet the operator's intention may be calculated.

本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、渇水や逸水を考慮して貯水施設への水の流入量を予測することのできる、流入量予測装置、流入量予測方法及びプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such a background, and an inflow amount prediction device, an inflow amount prediction method, and an inflow amount prediction method capable of predicting the inflow amount of water into a water storage facility in consideration of drought and water loss, and The purpose is to provide a program.

上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、貯水施設への水の流入量を予測する装置であって、前記流入量の予測値を算出するためのモデルを記憶するモデル記憶部と、前記モデルに含まれるパラメータに設定する第1及び第2の設定値記憶するパラメータ記憶部と、過去の単位期間ごとの前記流入量の実績値を記憶する実績値記憶部と、前記パラメータに前記第1の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第1の予測値と前記実績値との第1の差を底とする第1の係数のべき乗が最小となるように前記第1の設定値を決定し、決定した前記第1の設定値を前記パラメータ記憶部に登録し、前記パラメータに前記第2の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第2の予測値と前記実績値との差を底とする、前記第1の係数よりも大きい第2の値のべき乗が最小となるように前記第2の設定値を決定し、決定した前記第2の設定値を前記パラメータ記憶部に登録する同定処理部と、前記第1設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第1前記予測値を算出するとともに、前記第2の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第2の前記予測値を算出する流入量予測部と、前記第1及び第2の予測値を同時に出力する予測値出力部と、を備えることとする。 The main invention of the present invention for solving the above problems is an apparatus for predicting the inflow amount of water into a water storage facility, and stores a model for calculating a predicted value of the inflow amount; A parameter storage unit that stores first and second setting values to be set for parameters included in the model, a past record value storage unit that stores past actual value of the inflow amount for each unit period, and the parameter The first coefficient is calculated such that the power of the first coefficient based on the first difference between the first predicted value calculated based on the model in which the first set value is set and the actual value is minimized. 1 is determined, the determined first set value is registered in the parameter storage unit, and the second prediction is calculated based on the model in which the second set value is set as the parameter. The difference between the actual value and the actual value An identification processing unit that determines the second setting value so that the power of the second value larger than the first coefficient is minimized, and registers the determined second setting value in the parameter storage unit When the calculates the first of said predicted value based on a first said model a set value set in the parameter of the second based on the model of the second set value is set to the parameter An inflow amount prediction unit that calculates the prediction value and a prediction value output unit that simultaneously outputs the first and second prediction values are provided.

本発明の流入量予測装置によれば、パラメータに第1の設定値を設定して予測した予測流入量と、第1の設定値を設定した場合よりも、流入量の予測値が大きくなるほど誤差が小さくなるように決定された第2の設定値を設置して予測した予測流入量とを出力することができる。予測流入量が多いほど誤差が少なくなる第2の設定値を用いることにより、梅雨などの流入量が多くなるような期間において予測誤差を少なくすることができる。したがって、貯水施設において渇水の防止を重視しているか、逸水の防止を重視しているかに応じて2つの予測値のいずれかを参照すればよく、運用者にとって使いやすい予測値を出力することができる。   According to the inflow amount predicting apparatus of the present invention, the error increases as the predicted value of the inflow amount becomes larger than the predicted inflow amount that is predicted by setting the first set value in the parameter and the case where the first set value is set. It is possible to output the predicted inflow amount predicted by installing the second set value determined to be small. By using the second set value in which the error decreases as the predicted inflow amount increases, the prediction error can be reduced in a period in which the inflow amount such as rainy season increases. Therefore, it is only necessary to refer to one of the two predicted values depending on whether drought prevention is important in the water storage facility, and output a predicted value that is easy for the operator to use. Can do.

また、本発明の流入量予測装置では、前記モデルはタンクモデルであり、前記パラメータには、タンクの水深と、流出孔の高さと、前記タンクの水深及び前記流出孔の高さの差に乗じる係数とが含まれるようにしてもよい。   In the inflow amount prediction apparatus of the present invention, the model is a tank model, and the parameter is multiplied by the difference between the tank water depth and the height of the outflow hole, and the water depth of the tank and the height of the outflow hole. A coefficient may be included.

また、本発明の流入量予測装置では、前記第1の設定値は1未満であり、前記第2の設定値は1以上であるようにしてもよい。 In the inflow amount prediction device of the present invention, the first set value may be less than 1 and the second set value may be 1 or more.

また、本発明の他の態様は、貯水施設への水の流入量を予測する方法であって、前記流入量の予測値を算出するためのモデルと過去の単位期間ごとの前記流入量の実績値とを記憶するコンピュータが、前記モデルに含まれるパラメータに第1の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第1の予測値と前記実績値との第1の差を底とする第1の係数のべき乗が最小となるように前記第1の設定値を決定し、決定した前記第1の設定値を記憶し、前記パラメータに第2の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第2の予測値と前記実績値との差を底とする、前記第1の係数よりも大きい第2の値のべき乗が最小となるように前記第2の設定値を決定し、決定した前記第2の設定値を記憶し、前記第1設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第1前記予測値を算出するとともに、前記第2の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第2の前記予測値を算出し、前記第1及び第2の予測値を同時に出力することとする。 Another aspect of the present invention is a method for predicting the amount of water flowing into a water storage facility, the model for calculating the predicted value of the amount of inflow, and the record of the amount of inflow for each past unit period. A first value difference between the first predicted value and the actual value calculated based on the model in which a first setting value is set in a parameter included in the model. The first set value is determined so that the power of the first coefficient to be minimized is stored, the determined first set value is stored, and the second set value is set as the parameter, based on the model The second set value is determined so that the power of the second value larger than the first coefficient is minimized, with the difference between the second predicted value calculated in the above and the actual value as a base. and, determined by storing the second setting value, the said first set value Calculates a first of said predicted value based on the model set in the parameter, the second of said calculated predicted value based on said second set value to the model set in the parameter, the first And the second predicted value are output simultaneously .

また、本発明の他の態様は、貯水施設への水の流入量を予測するためのプログラムであって、前記流入量の予測値を算出するためのモデルと過去の単位期間ごとの前記流入量の実績値とを記憶するコンピュータに、前記モデルに含まれるパラメータに第1の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第1の予測値と前記実績値との第1の差を底とする第1の係数のべき乗が最小となるように前記第1の設定値を決定し、決定した前記第1の設定値を記憶し、前記パラメータに第2の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第2の予測値と前記実績値との差を底とする、前記第1の係数よりも大きい第2の値のべき乗が最小となるように前記第2の設定値を決定し、決定した前記第2の設定値を記憶するステップと、前記第1設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第1前記予測値を算出するとともに、前記第2の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第2の前記予測値を算出するステップと、前記第1及び第2の予測値を同時に出力するステップと、を実行させることとする。 Another aspect of the present invention is a program for predicting an inflow amount of water into a water storage facility, the model for calculating a predicted value of the inflow amount and the inflow amount for each past unit period. A first difference between the first predicted value calculated based on the model in which a first setting value is set in a parameter included in the model and the actual value is stored in a computer storing the actual value of The first setting value is determined so that the power of the first coefficient as a base is minimized, the determined first setting value is stored, and the second setting value is set as the parameter. The second set value so that the power of the second value larger than the first coefficient is minimized, with the difference between the second predicted value and the actual value calculated based on And storing the determined second setting value; Calculates a first of said predicted value based said first set value to the model set in the parameter, the second of the prediction based on the second set value to the model set in the parameter A step of calculating a value and a step of simultaneously outputting the first and second predicted values are executed.

その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。   Other problems and solutions to be disclosed by the present application will be made clear by the embodiments of the invention and the drawings.

本発明によれば、渇水や逸水を考慮して貯水施設への水の流入量を予測することができる。   According to the present invention, it is possible to predict the amount of water flowing into a water storage facility in consideration of drought and water loss.

4段のタンクモデルを説明するための図である。It is a figure for demonstrating a 4-stage tank model. 本実施形態の流入量予測装置10のハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of the inflow amount prediction apparatus 10 of this embodiment. 本実施形態の流入量予測装置10のソフトウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the software structure of the inflow amount prediction apparatus 10 of this embodiment. 実績データベース22の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the performance database. 条件データベース23の構成例を示す図である。3 is a diagram illustrating a configuration example of a condition database 23. FIG. パラメータデータベース24の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the parameter database. パラメータの同定処理の流れを示す図である。It is a figure which shows the flow of the identification process of a parameter. 流入量の予測処理の流れを示す図である。It is a figure which shows the flow of the prediction process of inflow amount. 降水量の実績値、降水量の予測値、流入量の実績値、予測流出量を含む表41の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of Table 41 containing the actual value of precipitation, the predicted value of precipitation, the actual value of inflow, and the predicted outflow. 降水量の実績値、流入量の実績値、予測流入量を表すグラフ42の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the graph 42 showing the actual value of precipitation, the actual value of inflow, and the predicted inflow.

以下、本発明の一実施形態に係る流入量予測装置10について説明する。本実施形態の流入量予測装置10は、ダムなどの貯水施設への水の流入量や河川における水の流量(以下、これらを流入量という。)を予測する。   Hereinafter, the inflow amount prediction apparatus 10 according to an embodiment of the present invention will be described. The inflow amount prediction device 10 of the present embodiment predicts the inflow amount of water into a water storage facility such as a dam or the flow rate of water in a river (hereinafter referred to as the inflow amount).

具体的には、流入量予測装置10は、流入量を予測するモデルのパラメータに、当該モデルに基づいて算出される流入量の予測値(以下、予測流入量という。)が小さくなるほど誤差が小さくなるように決定された第1の設定値を設定したものと、予測流入量が大きくなるほど誤差が小さくなるように決定された第2の設定値を設定したものとに基づいて、それぞれ予測流入量を算出し、これらを同時に出力する。これにより、貯水施設の水が枯渇する渇水を防ぎたい運用者は第1の設定値をパラメータに設定したモデルを使い、逆に貯水施設の貯水容量を超えて流入があった場合に発電せず放流する逸水を防ぎたい運用者は第2の設定値をパラメータに設定したモデルを使って予測流入量を算出し、これに基づいて貯水施設の水位を計画することができる。   Specifically, the inflow amount prediction device 10 has a smaller error as a predicted value of an inflow amount calculated based on the model (hereinafter referred to as a predicted inflow amount) becomes a parameter of a model for predicting the inflow amount. Each of the predicted inflows based on the first set value determined to be the same and the second set value determined so that the error decreases as the predicted inflow increases. Are calculated and output simultaneously. As a result, the operator who wants to prevent drought that the water in the water storage facility is depleted uses the model in which the first setting value is set as a parameter, and conversely does not generate power when there is an inflow exceeding the water storage capacity of the water storage facility. An operator who wants to prevent the discharge of water discharged can calculate the predicted inflow using a model in which the second set value is set as a parameter, and can plan the water level of the water storage facility based on this.

本実施形態では、流入量を予測するためのモデルには図1に示すような4段のタンクモデルを用いる。なお、タンクモデルに限らず、重回帰モデルやARモデル、ARMAモデルなど各種のモデルを用いることができる。また、タンクモデルも4段に限らず、3段タンクモデルとしてもよい。   In the present embodiment, a four-stage tank model as shown in FIG. 1 is used as a model for predicting the inflow amount. In addition to the tank model, various models such as a multiple regression model, an AR model, and an ARMA model can be used. Further, the tank model is not limited to four stages, and may be a three-stage tank model.

タンクモデルは、上段タンクが表面流出、中段タンクが中間流出、下段2つのタンクが基底流出(地下水流出)に対応付けされている。各タンク側面の流出孔からの流出が、河川等への流出を表し、タンク底面の浸透孔からの流出は、下方帯水層への浸透を表す。各タンク側面の流出孔から、ある単位期間t(本実施形態では1日であるものとするが、例えば1時間や6時間、1週間など任意の値とすることができる。)の間に流出する水量の合計が流入量の予測値となる。   In the tank model, the upper tank is associated with the surface outflow, the middle tank is associated with the intermediate outflow, and the two lower tanks are associated with the base outflow (groundwater outflow). The outflow from the outflow hole on the side surface of each tank represents outflow to the river or the like, and the outflow from the infiltration hole on the bottom surface of the tank represents infiltration into the lower aquifer. Outflow from an outflow hole on the side of each tank during a unit period t (in this embodiment, it is 1 day, but can be any value such as 1 hour, 6 hours, or 1 week). The total amount of water used is the predicted value of inflow.

タンクモデルは、次のモデル(1)〜(5)で表される。なお、以下の説明において、各モデル(1)〜(5)をタンクモデル1〜5という。

Figure 0005014522
Figure 0005014522
Figure 0005014522
Figure 0005014522
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The tank model is represented by the following models (1) to (5). In the following description, the models (1) to (5) are referred to as tank models 1 to 5, respectively.
Figure 0005014522
Figure 0005014522
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Figure 0005014522

ここでrは日付tにおける降水量であり、所与のものとする。Qi,tは日付tにおけるi番目のタンクの流出孔からの流出量であり、Qは日付tにおける流入量の合計である。また、Hi,tは日付tにおけるi番目のタンクの水深、hi,tはi番目のタンクで日付tにおいて流出せずに貯留している水の高さ(貯留高)、Eは日付tにおける蒸散量、aはi番目のタンクからの流出量を算出するための係数、Zはi番目のタンクの流出孔の高さ、pi,tは日付tにおけるi番目のタンクの浸透孔からの浸透量、bはi番目のタンクの浸透量pi,tを算出するための係数である。なお、Hi,t≦Zの場合にはQi,tは0(ゼロ)であるものとし,1番目のタンクの場合はManning則に従うものとしてm=5/3,その他のタンクの場合はm=1とする。Here r t is the precipitation of the date t, assumed given. Q i, t is the outflow amount from the outflow hole of the i-th tank on the date t, and Q t is the total inflow amount on the date t. H i, t is the water depth of the i-th tank at date t, h i, t is the height of the water stored in the i-th tank without flowing out at date t (reserved height), and E t is Transpiration amount at date t, a i is a coefficient for calculating the outflow amount from the i th tank, Z i is the height of the outflow hole of the i th tank, p i, t are the i th tank at date t And b i is a coefficient for calculating the penetration amount p i, t of the i th tank. In the case of H i, t ≦ Z i , Q i, t is assumed to be 0 (zero), and in the case of the first tank, the Manning rule is assumed, and m = 5/3, and other tanks Is m = 1.

本実施形態の流入量予測装置10では、上記タンクモデルに含まれるパラメータである初期水深hi,0,水深Hi,t、貯留高hi,t、蒸散量E、係数a、流出孔高さZ、浸透量pi,t、係数bの設定値を変化させ、変化させた設定値のパラメータをタンクモデルに適用し、実績の降水量を与えて計算した予測流入量と、流入量の実績値との差を計算していき、この差に応じて最適な設定値を決定する処理(以下、同定処理という。)を行う。同定処理は上記差に対する重み付けを変えて行う。重み付けを弱くして同定処理を行ったものが第1の設定値となり、重み付けを強くして同定処理を行ったものが第2の設定値となる。In the inflow amount prediction device 10 of the present embodiment, the initial water depth hi , 0 , water depth Hi , t , storage height hi , t , transpiration amount Et , coefficient ai , outflow, which are parameters included in the tank model. Change the set values of the hole height Z i , the infiltration amount p i, t , and the coefficient b i , apply the parameter of the changed set value to the tank model, and calculate the predicted inflow amount given the actual precipitation amount Then, a difference from the actual value of the inflow amount is calculated, and a process (hereinafter referred to as an identification process) for determining an optimum set value according to the difference is performed. The identification process is performed by changing the weighting for the difference. What performed identification processing with weak weighting becomes the first setting value, and what performed identification processing with strong weighting becomes the second setting value.

本実施形態では、予測流入量と実績流入量との差を底とする2A(本発明の第1及び第2の係数に該当する。)のべき乗値(予測流入量−実績流入量)2Aが最小となるようにパラメータの設定値を決定する。ほかにも|予測流入量−実績流入量|を最小化する方法もある。また、この係数Aは、逸水を防ぐことを重視するポイント(以下、重視ポイントという。)とする場合(出水重視)には大きくし、渇水を防ぐことを重視ポイントとする場合(低水重視)には小さくする。なお、本実施形態では、重視ポイントには、「超出水重視」「出水重視」「低水重視」「超低水重視」のいずれかであるものとする。In the present embodiment, a power value of 2A (corresponding to the first and second coefficients of the present invention) based on the difference between the predicted inflow amount and the actual inflow amount (predicted inflow amount−actual inflow amount) 2A is The parameter setting value is determined so as to be minimized. In addition to | predicted inflow - the actual flow rate | also how to minimize the Å there. The coefficient A is increased when a point that emphasizes prevention of water loss (hereinafter referred to as “important point”) is increased (emphasis on flooding), and when importance is placed on prevention of drought (low water importance). ) Make it small. In the present embodiment, it is assumed that the priority point is any one of “super water discharge priority”, “water discharge priority”, “low water priority”, and “ultra low water priority”.

図2は、本実施形態の流入量予測装置10のハードウェア構成を示す図である。流入量予測装置10は、CPU101、メモリ102、記憶装置103、入力装置105、出力装置106を備える。記憶装置103は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやフラッシュメモリ、ソリッドステートディスク、CD−ROMドライブなどである。CPU101は、記憶装置103に記憶されているプログラムをメモリ102に読み出して実行することにより各種の機能を実現する。入力装置105は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、マイクロフォンなどである。出力装置106は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。   FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration of the inflow amount prediction device 10 of the present embodiment. The inflow amount prediction device 10 includes a CPU 101, a memory 102, a storage device 103, an input device 105, and an output device 106. The storage device 103 stores various data and programs, for example, a hard disk drive, a flash memory, a solid state disk, a CD-ROM drive, or the like. The CPU 101 implements various functions by reading a program stored in the storage device 103 into the memory 102 and executing it. The input device 105 is, for example, a keyboard, a mouse, a touch panel, or a microphone that inputs data. The output device 106 is, for example, a display, a printer, or a speaker that outputs data.

図3は、本実施形態の流入量予測装置10のソフトウェア構成を示す図である。流入量予測装置10は、諸元取得部111、同定処理部112、流入量予測部113、実績値取得部114、条件取得部115、降水量取得部116、予測流入量出力部117、モデルデータベース21、実績データベース22、条件データベース23、パラメータデータベース24を備えている。なお、諸元取得部111、同定処理部112、流入量予測部113、実績値取得部114、条件取得部115、降水量取得部116、予測流入量出力部117は、流入量予測装置10が備えるCPU101が記憶装置103に記憶されているプログラムをメモリ102に読み出して実行することにより実現される。また、モデルデータベース21、実績データベース22、条件データベース23、パラメータデータベース24は、メモリ102及び記憶装置103が提供する記憶領域の一部として実現される。   FIG. 3 is a diagram illustrating a software configuration of the inflow amount prediction device 10 of the present embodiment. The inflow amount prediction device 10 includes a specification acquisition unit 111, an identification processing unit 112, an inflow amount prediction unit 113, an actual value acquisition unit 114, a condition acquisition unit 115, a precipitation acquisition unit 116, a predicted inflow amount output unit 117, a model database. 21, a performance database 22, a condition database 23, and a parameter database 24. The specification acquisition unit 111, the identification processing unit 112, the inflow amount prediction unit 113, the actual value acquisition unit 114, the condition acquisition unit 115, the precipitation amount acquisition unit 116, and the predicted inflow amount output unit 117 are the inflow amount prediction device 10. The CPU 101 is implemented by reading the program stored in the storage device 103 into the memory 102 and executing it. Further, the model database 21, the performance database 22, the condition database 23, and the parameter database 24 are realized as part of a storage area provided by the memory 102 and the storage device 103.

モデルデータベース21は、上記タンクモデル1〜5を記憶する。   The model database 21 stores the tank models 1 to 5 described above.

図4は、実績データベース22の構成例を示す図である。図4に示すように実績データベース22は、日付ごとに降水量、蒸散量及び流入量の実績値を記憶する。なお、降水量や流入量、蒸散量は例えば気象庁や気象会社などが提供する場合には、そのデータを取得して実績データベース22に登録するようにしてもよいし、各種の気象データ、河川や貯水施設で測定した測定値などに基づいて計算するようにしてもよい。   FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the performance database 22. As shown in FIG. 4, the performance database 22 stores the actual values of precipitation, transpiration, and inflow for each date. In addition, when precipitation, inflow, and transpiration are provided by, for example, the Japan Meteorological Agency or a meteorological company, the data may be acquired and registered in the results database 22, or various types of weather data, rivers, You may make it calculate based on the measured value etc. which were measured in the water storage facility.

条件データベース23は、パラメータの設定値の同定処理に用いる条件を記憶する。図5は、条件データベース23の構成例を示す図である。図5の例では、条件データベース23は、パラメータ同定条件231及びパラメータ制約条件232を記憶している。   The condition database 23 stores conditions used for parameter setting value identification processing. FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of the condition database 23. In the example of FIG. 5, the condition database 23 stores a parameter identification condition 231 and a parameter constraint condition 232.

パラメータ同定条件231には、各重視ポイントに係数Aの値が対応付けて含まれている。本実施形態では、「超出水重視」の重視ポイントでは、係数Aには最も大きい「2」が設定され、「出水重視」の重視ポイントでは、係数Aには2番目に大きい「1」が設定され、「低水重視」の重視ポイントでは、係数Aには2番目に小さい「0.25」が設定され、「超低水重視」の重視ポイントでは、係数Aには最も小さい「0.1」が設定されている。なお、これらの値に限られず、出水重視の重視ポイントについては、逸水防止を重視する度合いに応じて大きくなるように1より大きい値を係数Aに設定し、低水重視の重視ポイントについては、渇水防止を重視する度合いに応じて小さくなるように1より小さい値を係数Aに設定すればよい。   The parameter identification condition 231 includes the value of the coefficient A in association with each importance point. In the present embodiment, “2” is set to the largest value for the coefficient A at the priority point for “super-watering emphasis”, and “2” is set to the second largest value for the coefficient A at the point emphasizing “watering emphasis”. In the importance point of “emphasis on low water”, the second smallest “0.25” is set in the coefficient A, and in the importance point of “ultra low water importance”, the coefficient A has the smallest “0.1”. "Is set. In addition, it is not restricted to these values, for the emphasis point on emphasizing water discharge, a value larger than 1 is set to the coefficient A so as to increase according to the degree of emphasis on prevention of water loss, and the emphasis point on emphasis on low water The coefficient A may be set to a value smaller than 1 so as to decrease according to the degree of importance on drought prevention.

パラメータ制約条件232には、上述したパラメータ(水深Hi,t、貯留高hi,t、蒸散量E、係数a、流出孔高さZ、浸透量pi,t、係数b)ごとに、その下限値及び上限値が含まれている。The parameter constraint condition 232 includes the above-described parameters (water depth H i, t , storage height h i, t , transpiration amount E t , coefficient a i , outflow hole height Z i , permeation amount p i, t , coefficient b i. ) Includes the lower limit value and the upper limit value.

図6は、パラメータデータベース24の構成例を示す図である。同図に示すように、パラメータデータベース24は、重視ポイントごとに、パラメータの同定処理により決定された各パラメータの設定値を記憶している。   FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of the parameter database 24. As shown in the figure, the parameter database 24 stores the setting values of each parameter determined by the parameter identification process for each important point.

諸元取得部111は、同定処理及び流入量の予測処理の計算に必要な諸元を取得する。本実施形態では、諸元取得部111は、同定処理及び流入量の予測処理について、タンクの集水面積、ならびに、計算対象となる期間の開始日及び終了日を取得する。これらの諸元は、諸元取得部111がユーザから入力を受け付けるようにしてもよいし、各諸元をメモリ102や記憶装置103に記憶しておくようにしてもよい。諸元取得部111は、実績データベース22に記憶されている最も古い日付を開始日としてもよい。諸元取得部111は、同定処理については、実績データベース22に記憶されている最も新しい日付を終了日としてもよい。   The specification acquisition unit 111 acquires specifications necessary for calculation of identification processing and inflow amount prediction processing. In the present embodiment, the specification acquisition unit 111 acquires the water collection area of the tank and the start date and end date of the period to be calculated for the identification process and the inflow amount prediction process. These specifications may be received by the specification acquisition unit 111 from the user, or each specification may be stored in the memory 102 or the storage device 103. The specification acquiring unit 111 may use the oldest date stored in the result database 22 as the start date. The specification acquisition unit 111 may use the latest date stored in the result database 22 as the end date for the identification process.

同定処理部112は、指定された対象期間(以下、同定対象期間という。)について同定処理を行う。上述したように、同定処理部112は、タンクモデル1〜5に含まれるパラメータである水深Hi,t、貯留高hi,t、蒸散量E、係数a、流出孔高さZ、浸透量pi,t、係数bに設定する設定値を変化させるシミュレーションにより予測流入量を算出していき、予測流入量と実績流入量との差に応じて最適なパラメータを決定する。なお、蒸散量Eはシミュレーションによる変換をさせずに降水量などから算出するようにしてもよい。同定処理の詳細については後述する。同定処理部112は、上記のシミュレーションを重視ポイントごとに行い、決定したパラメータの設定値を重視ポイントに対応付けてパラメータデータベース24に登録する。The identification processing unit 112 performs identification processing for a specified target period (hereinafter referred to as an identification target period). As described above, the identification processing unit 112 includes the water depth H i, t , the storage height h i, t , the transpiration amount E t , the coefficient a i , and the outflow hole height Z i that are parameters included in the tank models 1 to 5. The predicted inflow amount is calculated by a simulation that changes the set values set in the permeation amount p i, t and the coefficient b i , and the optimum parameter is determined according to the difference between the predicted inflow amount and the actual inflow amount. Incidentally, transpiration E t may be calculated from the precipitation without the conversion by simulation. Details of the identification process will be described later. The identification processing unit 112 performs the above simulation for each important point, and registers the determined parameter setting value in the parameter database 24 in association with the important point.

実績値取得部114は、同定対象期間における流入量、降水量、蒸散量などの実績値を取得する。本実施形態では、実績値取得部114は、実績データベース22からこれらの実績値を取得するものとするが、例えば気象庁や気象会社、気象観測所などの運用するコンピュータから実績値を取得するようにしてもよい。   The actual value acquisition unit 114 acquires actual values such as inflow, precipitation, and transpiration during the identification target period. In the present embodiment, the actual value acquisition unit 114 acquires these actual values from the actual database 22, but for example, acquires actual values from computers operated by the Japan Meteorological Agency, weather companies, weather stations, and the like. May be.

条件取得部115は、同定処理に用いる各種の条件を取得する。本実施形態では、条件取得部115は、条件データベース23からパラメータ同定条件231及びパラメータ制約条件232を取得するものとするが、例えば係数Aやパラメータの下限値及び上限値などをユーザから受け付けるようにしてもよい。   The condition acquisition unit 115 acquires various conditions used for the identification process. In the present embodiment, the condition acquisition unit 115 acquires the parameter identification condition 231 and the parameter constraint condition 232 from the condition database 23. For example, the condition acquisition unit 115 receives the coefficient A, the lower limit value and the upper limit value of the parameter from the user. May be.

流入量予測部113は、指定された対象期間(以下、予測対象期間という。)について流入量の予測処理を行う。流入量予測部113は、少なくとも2つの重視ポイントについて流入量の予測処理を行う。   The inflow amount prediction unit 113 performs inflow amount prediction processing for a designated target period (hereinafter referred to as a prediction target period). The inflow amount prediction unit 113 performs inflow amount prediction processing for at least two important points.

降水量取得部116は、予測対象期間における降水量を取得する。降水量取得部116は、予測対象期間に含まれる日付に対応する降水量が実績データベース22に登録されている場合には、降水量の実績値を実績データベース22から読み出すようにし、それ以外の日付については、降水量の予測値の入力を受け付けるようにする。降水量取得部116は、例えば気象庁や気象会社などが運用するコンピュータから天気予報として提供される予測降水量を取得するようにすることもできる。   The precipitation amount acquisition unit 116 acquires the precipitation amount in the prediction target period. When the precipitation corresponding to the date included in the prediction target period is registered in the performance database 22, the precipitation acquisition unit 116 reads the actual rainfall value from the performance database 22, and the other dates. For, accept the input of predicted precipitation. The precipitation amount acquisition unit 116 can acquire predicted precipitation amount provided as a weather forecast from a computer operated by, for example, the Japan Meteorological Agency or a weather company.

予測流入量出力部117は、重視ポイントごとに、流入量予測部113算出した予測流入量を出力する。   The predicted inflow amount output unit 117 outputs the predicted inflow amount calculated by the inflow amount prediction unit 113 for each importance point.

以下、流入量予測装置10において行われる処理について説明する。   Hereinafter, the process performed in the inflow amount prediction apparatus 10 will be described.

図7は、パラメータの設定値の同定処理の流れを示す図である。
諸元取得部111は、同定処理に必要な諸元を取得する(S301)。上述したように諸元取得部111は、タンクの集水面積と、同定対象期間の開始日及び終了日とを取得する。また、諸元取得部111は、モデルデータベース21からタンクモデル1〜5も読み出す。
FIG. 7 is a diagram showing a flow of parameter setting value identification processing.
The specification acquisition unit 111 acquires specifications necessary for the identification process (S301). As described above, the specification acquisition unit 111 acquires the water collection area of the tank and the start date and end date of the identification target period. The specification acquisition unit 111 also reads tank models 1 to 5 from the model database 21.

実績値取得部114は、実績データベース22に記憶されている流入量、降水量、蒸散量の実績値を読み出し(S302)、条件取得部115は、条件データベース23に記憶されているパラメータ同定条件231及びパラメータ制約条件232を読み出す(S303)。   The actual value acquisition unit 114 reads the actual values of the inflow, precipitation, and transpiration amount stored in the actual database 22 (S302), and the condition acquisition unit 115 stores the parameter identification condition 231 stored in the condition database 23. Then, the parameter constraint condition 232 is read (S303).

同定処理部112は、「超出水重視」「出水重視」「低水重視」「超低水重視」の4つの重視ポイントについて以下の処理を行う。すなわち、同定処理部112は、タンクモデル1〜5に含まれるパラメータである水深Hi,t、貯留高hi,t、蒸散量E、係数a、流出孔高さZ、浸透量pi,t、係数bの値を、パラメータ制約条件232に含まれる下限値以上上限値以下の範囲で変化させ、変化させた値をタンクモデル1〜5に設定し、実績データベース22から読み出した降水量の実績値を降水量ri,tとして与えて予測流入量Qを算出していき、予測流入量Qと、日付tの実績流入量との差を底とした、重視ポイントに応じた係数Aを2倍した値のべき乗の、同定対象期間の開始日から終了日までの合計値Σ(予測流入量−実績値)2Aが最小となるように、各パラメータの設定値を決定する(S305)。なお、蒸散量Eを変化させず、実績データベース22から読み出した蒸散量の実績値を蒸散量Eとしてタンクモデル1〜5に設定するようにしてもよい。The identification processing unit 112 performs the following processing on the four important points of “super water outflow emphasis”, “high water outflow emphasis”, “low water emphasis”, and “ultra low water emphasis”. That is, the identification processing unit 112 includes the water depth H i, t , the storage height h i, t , the transpiration amount E t , the coefficient a i , the outflow hole height Z i , and the infiltration amount, which are parameters included in the tank models 1 to 5. The values of p i, t and coefficient b i are changed in the range from the lower limit value to the upper limit value included in the parameter constraint condition 232, and the changed values are set in the tank models 1 to 5 and read from the results database 22 the precipitation of the actual value of precipitation r i, continue to calculate the predicted flow rate Q t is given as t, and the bottom and the predicted flow rate Q t, the difference between the actual inflow of date t, emphasis point The set value of each parameter is set so that the sum Σ (predicted inflow amount−actual value) 2A of the power of the value obtained by doubling the coefficient A corresponding to 2 from the start date to the end date of the identification target period is minimized. Determine (S305). Incidentally, without changing the transpiration E t, it may be the actual value of the transpiration amount read from the result database 22 to set the tank model 1 to 5 as a transpiration rate E t.

同定処理部112は、決定した各パラメータの設定値を、重視ポイントに対応付けてパラメータデータベース24に登録する(S306)。   The identification processing unit 112 registers the determined setting value of each parameter in the parameter database 24 in association with the importance point (S306).

以上のようにして、重視ポイントごとに、当該重視ポイントに対応する、最適なパラメータの設定値がパラメータデータベース24に登録される。   As described above, for each priority point, the optimum parameter setting value corresponding to the priority point is registered in the parameter database 24.

図8は、流入量の予測処理の流れを示す図である。
諸元取得部111は、流入量の予測処理に必要な諸元を取得する(S321)。上述したように、諸元取得部111は、タンクの集水面積と、予測対象期間の開始日及び終了日とを取得する。また、諸元取得部111は、モデルデータベース21からタンクモデル1〜5も読み出す。
FIG. 8 is a diagram illustrating a flow of inflow amount prediction processing.
The specification acquisition unit 111 acquires specifications necessary for the inflow amount prediction process (S321). As described above, the specification acquisition unit 111 acquires the water collection area of the tank and the start date and end date of the prediction target period. The specification acquisition unit 111 also reads tank models 1 to 5 from the model database 21.

実績値取得部114は、実績データベース22から、予測対象期間に含まれる日付に対応する流入量、降水量及び蒸散量の実績値を読み出す(S322)。降水量取得部116は、実績データベース22に登録されていない日付について、降水量の予測値を取得する(S323)。   The actual value acquisition unit 114 reads the actual values of the inflow, precipitation, and transpiration amount corresponding to the date included in the prediction target period from the result database 22 (S322). The precipitation amount acquisition unit 116 acquires the predicted value of precipitation amount for dates that are not registered in the results database 22 (S323).

流入量予測部113は、2つ以上の重視ポイントの入力を受け付ける(S324)。以下の説明では、一例として、「出水重視」及び「低水重視」の2つの重視ポイントが指定されたものとする。流入量予測部113は、受け付けた重視ポイントのそれぞれについて、重視ポイントに対応するパラメータの設定値をパラメータデータベース24から読み出し(S325)、読み出した設定値をタンクモデル1〜5の各パラメータに設定し、設定したタンクモデル1〜5に、予測対象期間の開始日から終了日までの降水量の実績値又は予測値を降水量rとして与えて予測流出量Qを算出する(S326)。The inflow amount prediction unit 113 receives input of two or more important points (S324). In the following description, as an example, it is assumed that two emphasis points “emphasis on flooding” and “emphasis on low water” are designated. The inflow amount predicting unit 113 reads the set value of the parameter corresponding to the important point from each of the received important points from the parameter database 24 (S325), and sets the read set value to each parameter of the tank models 1 to 5. , the tank model 1 to 5 set to calculate the predicted outflow Q t actual values or predicted values of precipitation from within the start and end dates of the prediction period given as precipitation r t (S326).

図9は、実績値取得部114が読み出した降水量の実績値及び流入量の実績値、降水量取得部116が取得した降水量の予測値、流入量予測部113が算出した予測流出量Qを表41の形式にした例である。FIG. 9 shows the actual value of precipitation and the actual value of inflow read by the actual value acquisition unit 114, the predicted value of precipitation acquired by the precipitation acquisition unit 116, and the predicted outflow Q calculated by the inflow prediction unit 113. This is an example in which t is in the format shown in Table 41.

予測流入量出力部117は、流入量予測部113が算出した予測流入量を重視ポイントごとに出力する(S327)。予測流入量出力部117は、例えば、図9に示す表41を出力するようにしてもよいし、表41に基づいてグラフを出力するようにしてもよい。図10は、降水量の実績値、流入量の実績値、ならびに「出水重視」及び「低水重視」の予測流入量を表すグラフ42の一例を示す図である。   The predicted inflow amount output unit 117 outputs the predicted inflow amount calculated by the inflow amount prediction unit 113 for each importance point (S327). For example, the predicted inflow output unit 117 may output the table 41 shown in FIG. 9, or may output a graph based on the table 41. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the graph 42 that represents the actual value of precipitation, the actual value of inflow, and the predicted inflow of “emphasis on flooding” and “emphasis on low water”.

このように、本実施形態の流入量予測装置10では、複数の重視ポイントごとに合わせて最適化されたタンクモデルにより予測された流入量を同時に表示することができるので、貯水施設の運用者は、自身が重視する重視ポイントに合った予測流入量を参考にすることができる。   Thus, in the inflow amount prediction device 10 of the present embodiment, the inflow amount predicted by the tank model optimized for each of a plurality of important points can be displayed at the same time. , You can refer to the predicted inflow amount that matches the priority point that you focus on.

また、本実施形態の流入量予測装置10では、出水重視(超出水重視を含む。)の場合には係数Aの値が1以上であり、低水重視(超低水重視を含む。)の場合には係数Aの値が1未満であるので、出水重視の場合、予測流入量や実績流入量の値が大きいとき、その誤差を低水重視の場合よりも大きく評価して、誤差が最小になるようにパラメータの設定値が決定される。したがって、出水重視の場合、低水重視の場合よりも、流入量の多い時期における誤差が小さくなるようにパラメータの設定値を決定することができる。よって、出水重視の場合、低水重視の場合よりも、流入量の多い時期における流入量の予測精度を高めることができる。   Moreover, in the inflow amount prediction apparatus 10 of this embodiment, the value of the coefficient A is 1 or more in the case of emphasizing water discharge (including emphasis on super-water discharge), and emphasis on low water (including emphasis on ultra-low water). In this case, since the value of the coefficient A is less than 1, if the value of predicted inflow and actual inflow is large when the emphasis is on water discharge, the error is evaluated larger than the case of emphasizing low water, and the error is minimized. The parameter setting values are determined so that Therefore, in the case where emphasis is placed on water discharge, the parameter setting values can be determined so that the error at the time when the inflow is large is smaller than in the case where emphasis is on low water. Therefore, in the case of emphasizing water discharge, the prediction accuracy of the inflow amount at the time when the inflow amount is large can be improved as compared with the case of emphasizing low water.

なお、本実施形態では、流入量予測装置10は1台のコンピュータであるものとしたが、これに限らず、複数のコンピュータを含むシステムとして構成することもできる。例えば、モデルデータベース21〜パラメータデータベース24の各データベースをデータベースサーバに管理させ、流入量予測装置10からアクセスするようにしてもよい。また、例えば、同定処理と流入量の予測処理とを異なるコンピュータにより実行させるようにしてもよい。この場合、一方のコンピュータが、諸元取得部111と、同定処理部112、実績値取得部114、条件取得部115とを備え、他方のコンピュータが、諸元取得部111と、流入量予測部113、降水量取得部116、予測流入量出力部117を備えるようにすることができる。   In the present embodiment, the inflow prediction device 10 is a single computer. However, the present invention is not limited to this, and the inflow amount prediction device 10 may be configured as a system including a plurality of computers. For example, each database of the model database 21 to the parameter database 24 may be managed by a database server and accessed from the inflow amount prediction device 10. Further, for example, the identification process and the inflow amount prediction process may be executed by different computers. In this case, one computer includes a specification acquisition unit 111, an identification processing unit 112, a performance value acquisition unit 114, and a condition acquisition unit 115, and the other computer includes a specification acquisition unit 111, an inflow amount prediction unit. 113, the precipitation amount acquisition part 116, and the prediction inflow amount output part 117 can be provided.

また、本実施形態の流入量予測装置10では、全てのパラメータの値を変化させるものとしたが、一部のパラメータの値のみを変化させて同定処理を行うようにしてもよい。   Moreover, in the inflow amount prediction apparatus 10 of the present embodiment, the values of all parameters are changed, but the identification process may be performed by changing only the values of some parameters.

また、本実施形態では、逸水の防止を重視する重視ポイントの例として、「超出水重視」と「出水重視」とを記載したが、「出水重視」のみとしてもよい。また、逸水の防止を重視する度合いに応じて3つ以上の重視ポイントを設けてもよい。この場合、係数Aは、逸水の防止を重視する度合いに応じて大きな値を設定するようにする。   Further, in the present embodiment, “super flooding emphasis” and “outflow emphasis” are described as examples of emphasis points on emphasizing prevention of water loss, but only “outflow emphasis” may be used. Moreover, you may provide three or more important points according to the degree which attaches importance to prevention of water loss. In this case, the coefficient A is set to a large value according to the degree of emphasizing prevention of water loss.

同様に、本実施形態では、渇水の防止を重視する重視ポイントの例として、「超低水重視」と「低水重視」とを記載したが、「低水重視」のみとしてもよい。また、渇水の防止を重視する度合いに応じて3つ以上の重視ポイントを設けてもよい。この場合、係数Aは、渇水の防止を重視する度合いに応じて小さな値を設定するようにする。   Similarly, in the present embodiment, “ultra low water emphasis” and “low water emphasis” are described as examples of importance points emphasizing prevention of drought, but only “low water emphasis” may be used. Three or more importance points may be provided depending on the degree of importance on drought prevention. In this case, the coefficient A is set to a small value according to the degree of importance on prevention of drought.

以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。   Although the present embodiment has been described above, the above embodiment is intended to facilitate understanding of the present invention and is not intended to limit the present invention. The present invention can be changed and improved without departing from the gist thereof, and the present invention includes equivalents thereof.

10 流入量予測装置
101 CPU
102 メモリ
103 記憶装置
105 入力装置
106 出力装置
111 諸元取得部
112 同定処理部
113 流入量予測部
114 実績値取得部
115 条件取得部
116 降水量取得部
117 予測流入量出力部
21 モデルデータベース
22 実績データベース
23 条件データベース
231 パラメータ同定条件
232 パラメータ制約条件
24 パラメータデータベース
10 Inflow prediction device 101 CPU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 102 Memory 103 Memory | storage device 105 Input device 106 Output device 111 Specification acquisition part 112 Identification processing part 113 Inflow amount prediction part 114 Actual value acquisition part 115 Condition acquisition part 116 Precipitation amount acquisition part 117 Predicted inflow amount output part 21 Model database 22 Actual Database 23 Condition database 231 Parameter identification condition 232 Parameter constraint condition 24 Parameter database

Claims (5)

貯水施設への水の流入量を予測する装置であって、
前記流入量の予測値を算出するためのモデルを記憶するモデル記憶部と、
前記モデルに含まれるパラメータに設定する第1及び第2の設定値記憶するパラメータ記憶部と、
過去の単位期間ごとの前記流入量の実績値を記憶する実績値記憶部と、
前記パラメータに前記第1の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第1の予測値と前記実績値との第1の差を底とする第1の係数のべき乗が最小となるように前記第1の設定値を決定し、決定した前記第1の設定値を前記パラメータ記憶部に登録し、前記パラメータに前記第2の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第2の予測値と前記実績値との差を底とする、前記第1の係数よりも大きい第2の値のべき乗が最小となるように前記第2の設定値を決定し、決定した前記第2の設定値を前記パラメータ記憶部に登録する同定処理部と、
前記第1設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第1前記予測値を算出するとともに、前記第2の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第2の前記予測値を算出する流入量予測部と、
前記第1及び第2の予測値を同時に出力する予測値出力部と、
を備えることを特徴とする流入量予測装置。
A device for predicting the amount of water flowing into a water storage facility,
A model storage unit for storing a model for calculating a predicted value of the inflow amount;
A parameter storage unit for storing first and second setting values to be set for parameters included in the model;
An actual value storage unit that stores the actual value of the inflow amount for each past unit period;
The power of the first coefficient based on the first difference between the first predicted value calculated based on the model in which the first set value is set as the parameter and the actual value is minimized. The first setting value is determined as described above, the determined first setting value is registered in the parameter storage unit, and the first setting value is calculated based on the model in which the second setting value is set as the parameter. The second set value is determined so that the power of the second value larger than the first coefficient is the minimum, based on the difference between the second predicted value and the actual value, and the determined An identification processing unit for registering a second set value in the parameter storage unit;
Calculates a first of said predicted value based said first set value to the model set in the parameter, the second of the prediction based on the second set value to the model set in the parameter An inflow predictor for calculating a value ;
A predicted value output unit that simultaneously outputs the first and second predicted values;
An inflow amount prediction apparatus comprising:
請求項1に記載の流入量予測装置であって、
前記モデルはタンクモデルであり、
前記パラメータには、タンクの水深と、流出孔の高さと、前記タンクの水深及び前記流出孔の高さの差に乗じる係数とが含まれること、
を特徴とする流入量予測装置。
The inflow amount prediction device according to claim 1,
The model is a tank model;
The parameters include the depth of the tank, the height of the outflow hole, and a coefficient that multiplies the difference between the depth of the tank and the height of the outflow hole.
An inflow amount predicting device characterized by the above.
請求項1又は2に記載の流入量予測装置であって、
前記第1の設定値は1未満であり、前記第2の設定値は1以上であること、
を特徴とする流入量予測装置。
The inflow amount prediction device according to claim 1 or 2,
The first set value is less than 1 and the second set value is 1 or more;
An inflow amount predicting device characterized by the above.
貯水施設への水の流入量を予測する方法であって、
前記流入量の予測値を算出するためのモデルと過去の単位期間ごとの前記流入量の実績値とを記憶するコンピュータが、
前記モデルに含まれるパラメータに第1の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第1の予測値と前記実績値との第1の差を底とする第1の係数のべき乗が最小となるように前記第1の設定値を決定し、決定した前記第1の設定値を記憶し、前記パラメータに第2の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第2の予測値と前記実績値との差を底とする、前記第1の係数よりも大きい第2の値のべき乗が最小となるように前記第2の設定値を決定し、決定した前記第2の設定値を記憶し、
前記第1設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第1前記予測値を算出するとともに、前記第2の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第2の前記予測値を算出し、
前記第1及び第2の予測値を同時に出力すること、
を特徴とする流入量予測方法。
A method for predicting the amount of water flowing into a water storage facility,
A computer that stores a model for calculating the predicted value of the inflow amount and the actual value of the inflow amount for each past unit period ,
A power of a first coefficient based on a first difference between the first predicted value and the actual value calculated based on the model in which a first setting value is set in a parameter included in the model is The first setting value is determined to be the minimum, the determined first setting value is stored, and the second setting value calculated based on the model in which the second setting value is set as the parameter The second set value is determined such that the power of the second value larger than the first coefficient is minimized, with the difference between the predicted value and the actual value as a base, and the determined second Memorize the set value,
Calculates a first of said predicted value based said first set value to the model set in the parameter, the second of the prediction based on the second set value to the model set in the parameter Calculate the value ,
Outputting the first and second predicted values simultaneously ;
An inflow rate prediction method characterized by
貯水施設への水の流入量を予測するためのプログラムであって、
前記流入量の予測値を算出するためのモデルと過去の単位期間ごとの前記流入量の実績値とを記憶するコンピュータに、
前記モデルに含まれるパラメータに第1の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第1の予測値と前記実績値との第1の差を底とする第1の係数のべき乗が最小となるように前記第1の設定値を決定し、決定した前記第1の設定値を記憶し、前記パラメータに第2の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第2の予測値と前記実績値との差を底とする、前記第1の係数よりも大きい第2の値のべき乗が最小となるように前記第2の設定値を決定し、決定した前記第2の設定値を記憶するステップと、
前記第1設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第1前記予測値を算出するとともに、前記第2の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第2の前記予測値を算出するステップと、
前記第1及び第2の予測値を同時に出力するステップと、
を実行させるためのプログラム。
A program for predicting the amount of water flowing into a water storage facility,
In a computer that stores a model for calculating the predicted value of the inflow rate and the actual value of the inflow rate for each past unit period ,
A power of a first coefficient based on a first difference between the first predicted value and the actual value calculated based on the model in which a first setting value is set in a parameter included in the model is The first setting value is determined to be the minimum, the determined first setting value is stored, and the second setting value calculated based on the model in which the second setting value is set as the parameter The second set value is determined such that the power of the second value larger than the first coefficient is minimized, with the difference between the predicted value and the actual value as a base, and the determined second Storing a set value; and
Calculates a first of said predicted value based said first set value to the model set in the parameter, the second of the prediction based on the second set value to the model set in the parameter Calculating a value ;
Outputting the first and second predicted values simultaneously ;
A program for running
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