JPH09273127A - 河川管理施設運用ガイダンスシステム - Google Patents

河川管理施設運用ガイダンスシステム

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JPH09273127A
JPH09273127A JP8353396A JP8353396A JPH09273127A JP H09273127 A JPH09273127 A JP H09273127A JP 8353396 A JP8353396 A JP 8353396A JP 8353396 A JP8353396 A JP 8353396A JP H09273127 A JPH09273127 A JP H09273127A
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JP
Japan
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river
drainage
basin
facility
flood
Prior art date
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Pending
Application number
JP8353396A
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English (en)
Inventor
Hiroki Ito
博樹 伊藤
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Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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Publication date
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Abstract

(57)【要約】 【課題】管理対象地域内に点在する各排水施設を運用さ
せるルールDBを基に状況に適した運用ガイダンスを行
う際に必要となるDB検索方法で新たな方法を提供す
る。 【解決手段】河川管理施設運用ガイダンスシステムで、
現在の各河川状態を入力として河川モデルのシミュレー
ションより取得された所定時間後の各河川状態予測結果
および各排水機場における現状のポンプ運転情報より対
象地域全体の現象を評価し、増水の規模別に分類する流
域状態分類部5と、分類部に対応して作成されている流
域状態別洪水対策DB群6と、DB群を用いて各排水施
設運用ルールの検索を行う流域状態別洪水対策DB検索
部7とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、降雨時の雨水排
水,浸水災害防除を目的とする排水施設の運用ガイダン
スシステムに関する。
【0002】
【従来の技術】従来の管理ガイダンスシステムの概要は
図3に示すような構成となっている。図3で1は流域内
の河川・水路の観測地点,排水機場,水門等における水
位,流量,雨量を一定時間間隔で観測する河川情報群で
ある。2は制御対象となる排水機場,水門等の排水施設
情報であり、それぞれ流域内に複数存在し施設運用に必
要な施設情報および稼働状況が得られる。3は入力情報
をシステム内に取り込むためのデータ入力部である。4
は入力データを用いて一定時刻先の運用ガイダンスを行
うため、その所定時間後における予測水位・流量をシミ
ュレーションにて算出する予測水位・流量演算シミュレ
ータ部である。11は様々な増水事例とそれに対応する
形で記述されている排水施設運用方法をルールDBとし
てシステム内に所有する増水対策DB部である。10は
現在の状況でポンプ運転・継続・停止等、状況に適した
排水施設運用ルールをDB部より検索する洪水対策DB
検索部である。8は検索部で選択された運用ルールの妥
当性を評価し、また複数選択されていた場合は比較検討
を行うために、予測結果に基づく排水機場のシミュレー
ションを実行する簡易河川シミュレータ部である。9は
以上の結果をふまえてガイダンスを行うガイダンス出力
部である。
【0003】従来の排水機場の運用は一般的に互いに独
立な単独運用であり観測地点における水位およびポンプ
井の水位に基づいて運用されている。しかし、排水施設
の大型化の傾向が進むにつれ洪水時における単一排水機
場の排水量が流域付近にまたは下流に位置する排水機場
に影響を及ぼし、流域全体として排水の最適化が図れな
い問題があること、また近年の急速な都市化の進行がも
たらした不浸透域等の拡大による結果、雨水流入量の増
加や洪水の到達時間の短縮により現状の操作では対応し
きれない洪水のおそれが今後考えられること等、従来よ
りさらに広範な流域を対象として運用を行うことが必要
視されてきた。この広域運用の実現には各排水施設を有
機的に結合し効率的な運用を行うことが必要不可欠な要
素であり、そのような大規模システムを安全に効率よく
運転するためには関係する様々な情報群を有効利用で
き、かつ効率よく適切なガイダンスを提供できる広域運
用管理ガイダンスシステムが不可欠である。ガイダンス
システムで例えば特開平7−113253号公報で記載されて
いるような過去の様々な運用事例をまとめDB化した運
用事例DB部が提案されているが、運用パターンの検索
で効率化案という観点からパターンの分類を行った例は
なく、さらに流域全体を総合的に管理することを目的と
した各排水施設の効率的な運用方法についてDB化を行
う提案はされていなかった。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】上述の従来技術で述べ
たように排水機場の運用は各機場レベルで独立に行われ
ており、広域な河川流域を対象とした排水機場の運用は
行われてはいなかった。このため一般的な、例えば台風
の規模や結果として生じた洪水被害の程度より洪水の規
模に対する評価は行われていたものの、排水施設運用、
特に広域河川系全体における運用という観点から洪水に
対する比較,評価は行われてはおらず、従ってポンプ運
転量に対応した洪水規模の分類も定義されてはいなかっ
た。また、ガイダンスシステムにおける運用ルールDB
検索手法としてDBが大規模なほど検索時間を要するた
め処理の効率化を図るためDBの体系化が必要である。
【0005】本発明の目的は、各支流域が複数の放水路
等で相互に連携し合い河川網を形成する流域を対象と
し、それら対象地域における各排水施設に対し総合的、
且つ効率的に管理・運用を実現させる河川管理施設運用
ガイダンスシステムで、対象地域における増水現象を評
価し、増水を規模別に分類する手段と、前記分類部に対
応して作成されている流域状態別洪水対策DB群を用い
て各排水施設運用ルールの効率的な検索を行う流域状態
別洪水対策DB検索部とを備える河川管理施設運用ガイ
ダンスシステムを提供することにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】本発明は各支流域が複数
の放水路等で相互に連携し合い河川網を形成する流域を
対象とし、それら対象地域における各排水施設に対し総
合的、且つ効率的に管理・運用を実現させる河川管理施
設運用ガイダンスシステムで、運用ルールDB検索の効
率化手法として、また洪水形態をオペレータに直感的に
理解させる1機能として洪水を大規模増水・中規模増水
・小規模増水とに分類する流域状態分類部5を備えてい
ることと、前記分類部に対応して作成されている大規模
増水DB・中規模増水DB・小規模増水DBの流域状態
別洪水対策DB群を備えていることと、前記DB群を用
いて各排水施設運用ルールの検索を行う流域状態別洪水
対策DB検索部7とを備えることを特徴とする。
【0007】本発明の河川管理施設運用ガイダンスシス
テムは一定時刻先までに変動する水位,流量を予め計算
しておき、その予測値ならびに運用状態を条件として運
用ルールDB検索を行いガイダンスする。このDB検索
の過程でメインとなる運用ルールDBの構成は多変数多
制約であるため、その結果、情報量として膨大な運用ル
ールのパターンを有している。従来、DB検索を全ての
パターンに対して実行していたため処理量は膨大なもの
となっていた。この解決策としてこれら運用ルールを体
型化することにより余計なデータへのアクセスを防ぎ、
従って効率的に運用ルールを選択することが可能とな
り、結果としてガイダンス全体の処理時間を向上させる
ことが可能となる。
【0008】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を図を用い
て説明する。
【0009】図1は本発明による河川管理施設運用ガイ
ダンスシステムの一実施例である。
【0010】統括地点として位置付けされる河川管理セ
ンタでは対象とする地域内における各河川観測地点およ
び排水機場,放水路水門等の各施設で計測される水位,
流量等の情報を取得する河川情報群1ならびに排水機
場,放水路水門等各施設で設備稼働状況を取得する施設
運用情報群2より所定時間間隔毎に河川の水位,流量,
雨量,ポンプの運転状態,水門の開閉状態等運用に必要
な情報群として取得する。これら情報群からの出力はデ
ータ入力部3により以下説明する水位予測システム内へ
取り込まれる。現在の状態から所定時間後の各河川状態
を予測するために予測水位・流量演算シミュレータ部4
により水系主要地点における水位予測シミュレーション
を実行する。このシミュレータは施設の運用を考慮でき
るシミュレータであり、各施設が現在実行している運用
を継続した場合という条件で水位予測シミュレーション
を行う。次に各排水機場における現状のポンプ運転情報
より対象地域内における洪水現象を流域状態分類部5に
より評価し分類する。ここでは、洪水の現象を大きく小
規模増水,中規模増水,大規模増水とに分類する。大規
模増水とは対象地域内の各排水機場全てでポンプが全台
運転である場合を指し、中規模増水とは対象地域内の任
意の排水機場でポンプが全台運転である場合を指し、小
規模増水とは中規模増水以下の状態つまり各排水機場で
ポンプ全台運転ではない場合を指すこととする。図2に
流域状態分類部のアルゴリズムのフローチャートを示
す。
【0011】様々な増水の事例に対応して各排水機場の
適切な運用を行うためには、それらの運用方法をまとめ
てDBとして所持しておく必要がある。そのために流域
状態別洪水対策DB群6として予め様々な増水事例に対
応した運用ルールを作成しておき記憶装置内に格納して
おく。また作成されたルールは前記の流域状態分類部に
おける増水現象分類の手法に従って大規模増水DB部6
1,中規模増水DB部62,小規模増水DB部63とに
予め分類しておく。
【0012】次に、算出された予測データ及び計測デー
タに基づいて各排水施設を運用させるためのルールDB
の検索を流域状態別DB検索部7にて行い、望ましい広
域運用計画案(各施設機器操作規則)を選択する。
【0013】選択された操作規則群、即ち、運用計画案
を操作量入力として、簡易河川網シミュレータ部7によ
り、再び河川系主要地点の水位予測シミュレーションを
実行する。シミュレーションの結果、最も好ましい評価
結果になる計画案を選択する。
【0014】シミュレータ部からの解が得られると、ガ
イダンス部8により操作員に対してこの過程により決定
された運用ルールについてガイダンスが行われる。
【0015】
【発明の効果】本発明は、各支流域が複数の放水路等で
相互に連携し合い河川網を形成する流域を対象とし、そ
れら対象地域における各排水施設に対し総合的、且つ効
率的に管理・運用を実現させる河川管理施設運用ガイダ
ンスシステムで、対象地域における増水現象を規模別に
分類し、この分類に対応して作成されている流域状態別
洪水対策DB群を用いて各排水施設運用ルールの効率的
な検索を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例の河川管理施設運用ガイダン
スシステムのブロック図。
【図2】同実施例における流域状態分類部のアルゴリズ
ムを示すフローチャート。
【図3】従来の河川管理施設運用ガイダンスシステムの
一例を示すブロック図。
【符号の説明】
1…河川情報群、2…施設運用情報群、3…運用情報デ
ータ入力部、4…予測水位・流量演算シミュレータ部、
5…流域状態分類部、6…流域状態別洪水対策DB群、
7…流域状態別洪水対策DB検索部、8…河川シミュレ
ータ部、9…ガイダンス出力部。

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】各支流域が複数の河川放水路等で相互に連
    携し合っている流域を対象とし、それら対象地域におけ
    る各排水施設に対し総合的,効率的に管理運用を実現さ
    せる河川管理施設運用ガイダンスシステムにおいて、対
    象とする地域内における各河川観測地点および排水機
    場,放水路水門等の各施設で計測される水位,流量等の
    情報を取得する河川情報群と、排水機場,放水路水門等
    各施設で設備稼働状況を取得する施設運用情報群と、こ
    れら情報群からの出力を取り込む運用情報データ入力部
    と、このデータより所定時間後の各河川状態を予測する
    予測水位・流量演算シミュレータ部と、対象地域内の各
    排水機場における現在のポンプ運転情報より対象地域内
    における現象を評価し規模別に分類する流域状態分類部
    と、各排水施設の運用を行うため洪水規模別に作成され
    た流域状態別洪水対策DB群と、前記DBより検索を行
    う流域状態別洪水対策DB検索部とを備えることを特徴
    とする河川管理施設運用ガイダンスシステム。
JP8353396A 1996-04-05 1996-04-05 河川管理施設運用ガイダンスシステム Pending JPH09273127A (ja)

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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103205950A (zh) * 2013-04-09 2013-07-17 河海大学 一种保障下游通江湖泊供水安全的水库调控方法
JP2015094122A (ja) * 2013-11-12 2015-05-18 沖電気工業株式会社 水位予測装置及び水位予測方法並びに水位予測システム

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103205950A (zh) * 2013-04-09 2013-07-17 河海大学 一种保障下游通江湖泊供水安全的水库调控方法
CN103205950B (zh) * 2013-04-09 2014-03-26 河海大学 一种保障下游通江湖泊供水安全的水库调控方法
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