技術開発ニュース　No.168

カテゴリ：技術開発ニュース
作成日： 2024/03/12 18:00:00
要約：

ページ： 57
研　究　成　果水域の降雨実績に基づくデータおよび、流入量実績を学習電所の条件が近い過去の日は少ない）ため、飛騨川上流の教材とした。貯水池運用の影響を大きく受ける上流グループと，馬瀬川　各ダム集水域はメッシュサイズ 5km で設定しており（第からの合流が影響する下流グループに分けてそれぞれの条 3 図）、降水量の実績および予測値については、設定した件に近い日を検索することとし、これにより各発電所の検メッシュ内の値に変換して活用した。索精度が向上した。第 6 図に検索例を示す。ダム集水域ダム集水域ダム集水域ダダム地点ダム地点第 3 図　ダム集水域の設定例　降雨実績は流入量と相関が強い期間として対象時刻の 24 時間前までのデータも学習している。AI による流入量予測第 6 図　過去検索 AI 提案例結果の例を第 4 図に示す。平水時、洪水時ともに流入量実　最適化計算 AI と過去検索 AI はそれぞれ提案する計画に績について日量および増減を再現することを確認できた。特徴がある。前者は目的関数の最適化結果を提案するため、例えば高効率を求めダム水位を上限で推移させる計画平水時洪水時流入量実績流入量予測等、運用者が運転・管理する上で、必ずしも運転しやすい計画ではなく、実現性が低い計画となる可能性もある。一方で、後者は実際に策定した過去の計画を提案するため、第 4 図　流入量実績と流入量予測例 (2) 最適化計算 AI 　本検討の目的が水系一貫での発電運用の最適化であるこ運用者が心理的負担も含め運転しやすく実現性が高い計画となる。　実際の発電計画は上述する各 AI が提案する計画の特徴を踏まえ、運用者がそれに手を加えて策定する。とから、増電および増収を対象発電所の合計で評価する必要がある。最適化計算 AI では、関連するダムおよび発電所の関係性を、ダム貯水上限、発電取水上下限、起動時刻制約、河川での流下時間等の運用制約を前提に、ダム貯水 3 検討成果と今後の展開量、予想流入量、発電取水量、ゲート放流量等のパラメー　本検討は 2021 年 4 月より検証を行ってきており、本シタを用いてモデル化し、最適化アルゴリズムにより対象発ステム導入の効果として水系全体で年間 2% 程度の増電が電所総合で前述の 3 つの目的関数をそれぞれ最適化する発期待できることを確認した。また、発電計画の策定に要す電計画を提案する。なお、予想流入量には流入量予測 AI のる時間を従来の 4 分の 1 以下に削減し、業務の効率化を実出力結果を用いる。第 5 図に売電金額最大を目的関数とし現することに加え、これまで OJT が中心であった若手従業て最適化計算 AI が提案した発電計画の例を示す。売電の高員の教育について、本システムを用いたシミュレーション価格帯で発電を盛上げる適切な計画を提案できていることにより短期間での技術習得が可能となる。が確認できた。　今後、流入量予測 AI については運用の中で予測精度を監視していき、学習データの更新等により性能維持および向上を図っていく。また、過去検索 AI については検索対象となる発電計画データを蓄積していき、検索精度向上を図っていく。第 5 図　最適化計算 AI 提案例 (3) 過去検索 AI 　現在、当社管内の他水系への展開も検討・検証中であり、全社でのさらなる水力発電の増電および増収を目指す。　また、長期雨量予測を用いた週間発電計画の最適化も検　翌日の各ダム水位や、貯水計画に基づく使用可能水量等討している。本システムでは日単位での最適化を目的としの諸条件を元に、検索アルゴリズムにより過去に類似の条たが、週間単位で貯水池運用の最適化を図ることで、溢水件であった日の水系全体の発電計画を過去データから検索の削減と、より需給ニーズに沿った発電計画の提案が可能する AI を開発した。検討の中で、対象発電所全ての条件がとなる。近似する日を検索しようとすると検索精度が下がる（全発技術開発ニュース 2024.03／No.168 56
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