Research and Development for Dam Operation Optimization by Machine Learning

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  • 機械学習を用いたダム操作最適化システムの開発への取り組み

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水力発電は重要な再生可能エネルギーの１つであり、水力発電ダムは通常、ダムに貯留した水を取水し、下流の発電所に導水することで発電する。発電ダムの操作では河川の安全確保を優先とし、集中豪雨等の影響で大幅な流入量が見込まれる際、下流の流域の安全性を考慮し、発電停止に至るまでに予め貯留した水を放流し、ダム水位を低下させることがダム操作規程で定められている。ダム下流の安全を確保した上で、極力発電を継続する最適な放流操作をする必要がある。より適切な放流操作を行うためには、雨量・河川流量予測の高精度化とその予測情報に基づいたダム放流操作が必要となる。そこで、本研究は機械学習技術を利用し、気象予測を高精度化しダム操作を高度化することで、安全を十分に確保しつつ、発電量を増やすことが可能となる最適なダム操作システムの開発を目指すものである。学会では開発中のシステムより得られた最新の研究成果を紹介する。

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  • CRID
    1390001288105170176
  • NII Article ID
    130007554025
  • DOI
    10.11520/jshwr.31.0_260
  • Text Lang
    ja
  • Data Source
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • Abstract License Flag
    Disallowed

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