(57)【要約】【課題】多様な状況下において高精度に水位予測可能な排水施設運用ガイダンスシステムを提供することを目的とする。【解決手段】河川において計測した河川情報と、河川に設置された排水施設の運用機器についての機器情報とを用いて、河川運用のガイダンスを与える排水施設運用ガイダンスシステムであって、架線のモデルを備え、河川情報と機器情報を用いて河川の水位を予測し、操作すべき運用機器を推定する解析予測部と、河川情報と機器情報についての過去情報を用いる統計的手法により河川の水位を予測し、操作すべき運用機器を推定するＡＩ予測部と、解析予測部とＡＩ予測部のいずれかの推定結果を選択する操作内容決定部と、選択された推定結果を外部出力する出力部を備えることを備えたことを特徴とする排水施設運用ガイダンスシステム。【選択図】図１
2020133275.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
河川において計測した河川情報と、河川に設置された排水施設の運用機器についての機器情報とを用いて、河川運用のガイダンスを与える排水施設運用ガイダンスシステムであって、
河川のモデルを備え、前記河川情報と前記機器情報を用いて河川の水位を予測し、操作すべき前記運用機器を推定する解析予測部と、前記河川情報と前記機器情報についての過去情報を用いる統計的手法により河川の水位を予測し、操作すべき前記運用機器を推定するＡＩ予測部と、前記解析予測部と前記ＡＩ予測部のいずれかの推定結果を選択する操作内容決定部と、選択された推定結果を外部出力する出力部とを備えることを備えたことを特徴とする排水施設運用ガイダンスシステム。
【請求項２】
請求項1に記載の排水施設運用ガイダンスシステムであって、
前記ＡＩ予測部は、前記過去情報の中から前記河川情報と前記機器情報についての直近における直近情報に類似する様相を示す類似情報を抽出し、前記類似情報に時系列的に継続する情報を用いて河川の水位を予測し、操作すべき前記運用機器を推定することを特徴とする排水施設運用ガイダンスシステム。
【請求項３】
請求項２に記載の排水施設運用ガイダンスシステムであって、
前記操作内容決定部は、前記直近情報と前記類似情報の類似の度合いに応じて前記解析予測部と前記ＡＩ予測部のいずれかの推定結果を選択することを特徴とする排水施設運用ガイダンスシステム。
【請求項４】
請求項３に記載の排水施設運用ガイダンスシステムであって、
前記操作内容決定部は、前記類似の度合いが高い場合に前記ＡＩ予測部を選択し、前記類似の度合いが低い場合に前記解析予測部を選択することを特徴とする排水施設運用ガイダンスシステム。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか1項に記載の排水施設運用ガイダンスシステムであって、
前記出力部は、前記操作内容決定部で選択した推定結果を表示装置に表示し、あるいは河川に設置された前記排水施設の運用機器の制御装置に与えるとともに、前記ＡＩ予測部の予測結果を前記排水施設以外に外部配信する情報配信部を含んでいることを特徴とする排水施設運用ガイダンスシステム。
【請求項６】
請求項５に記載の排水施設運用ガイダンスシステムであって、
前記情報配信部が前記排水施設以外に外部配信する情報は、河川の水位予測情報、前記運用機器の運転予測情報、河川の水位警報情報を含むことを特徴とする排水施設運用ガイダンスシステム。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか1項に記載の排水施設運用ガイダンスシステムであって、
前記出力部は表示部を含み、表示部には前記ＡＩ予測部における予測精度の情報が表示されていることを特徴とする排水施設運用ガイダンスシステム。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか1項に記載の排水施設運用ガイダンスシステムであって、
前記解析予測部における河川のモデルを、少なくとも川高、川幅、川曲の要素で表現するとともに、これら要素のチューニングを実施することを特徴とする排水施設運用ガイダンスシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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運用ガイダンスシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
河川や排水路に設けられた排水機場、水門等の排水施設は、河川等の水位、流量等の計測値にもとづいてその動作が制御されるが、その制御を行うためにオペレータに操作ガイドを示すための運用ガイダンスシステムが用いられている。
【０００３】
図１１は、そのような排水施設運用ガイダンスシステムの従来の構成例を示す概要ブロック図で、河川情報群１は、流域内の河川等の観測地点、排水機場、水門等に設置された水位計１ａ、流量計１ｂ、雨量計１ｃにより水位、流量、雨量を一定時間間隔で観測し、センタ装置に伝送されてきた情報である。施設運用情報群２は、流域内に存在する排水機場、水門等の各施設の運用に必要な施設情報及び稼働状況等を示す情報である。
【０００４】
運用情報データ入力部３は入力情報をシステム内に取り込み、予測水位・流量演算シミュレータ部４は前記入力データを用いて所定時刻後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。
【０００５】
増水対策データベースＤＢは、様々な洪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データベースとして格納したデータベース部である。増水対策データベース検索部１２は、上記シミュレータ部４の演算結果に応じてポンプ運転・継続・停止等、状況に適した排水施設運用ルールを前記データベース部ＤＢより検索し、河川シミュレータ部５は前記検索部１２にて検索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。
【０００６】
排水施設運用決定部６は、そのシミュレータ部５の結果を参照して各排水施設の運用を決定し、ガイダンス出力部７は以上の結果をふまえてガイダンスを行う。
【０００７】
上記したような従来のガイダンスシステムでは、排水機場等の運用は一般に、互いに独立に、それぞれの観測地点における水位及びポンプ井の水位等に基づいて行われている。例えば特開平４−１４２６０６号に開示された排水システムがある。これは、図１２に示したように、小河川を含む排水路１０１、１０１・・・により排水を集め、この排水を分散させて複数の排水ポンプ機場１０２、１０２・・・に導き、この各排水ポンプ機場から放流先の河川１０３に放流する排水システムを提案している。上記の図１１のシステムは、このように１本河川から分散するような河川系に対しては有効である。
【０００８】
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１つの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。例えば、図１３に示すように、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ような河川系では、１本河川に対して分散させて排水を行ってもさらにその下流域で河川が分散しており、そのまま図１１のようなシステムを適用することは困難であった。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り雨水流入量の増加や洪水の到達時間の短縮が生じており、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。
【０００９】
これらの問題に対処するためには、従来よりさらに広範な流域を対象としてガイダンスシステムの運用を行うことが必要視されてきた。この広域運用の公知例としては、例えば、特許文献１（特開平６−３３２５０３号）に開示されたものがあり、流域全体の物理モデルにより水位予測シミュレーションを行い、評価関数により各水位観測地点の水位が一番低くなる運用を選択するようにしている。また、特許文献２（特開平７−１１３２５３号）には、過去の様々な運用事例をまとめてデータベース化した運用事例データベースを用いる方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開平６−３３２５０３号公報
【特許文献２】特開平７−１１３２５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
特許文献１、２の手法は、要するに河川についてのモデルを備えて水位予測を行う排水施設運用ガイダンスシステムを構成したものである。然るに、実運用ではシミュレーション結果の予測精度が重要な要素となり、シミュレーションの欠点としてモデリングされていないものは予測が出来ない、つまりデータ計測されていない小河川・調整池・工場排水の挙動は動作タイミングを予測することは不可能であり、従来システムでは精度誤差となって出てくる要素であった。このようにモデルによる予測手法は、実績があり信頼性が高い、予測結果が早く出るという利点がある半面、モデリングされていない未経験な状況については対応できない、精度が出ないという欠点を有している。
【００１２】
他方、近年においては、大量のデータを処理して機械学習により予測を行う手法が注目されている。機械学習などの統計学的な予測システムは、未経験な状況についてもある程度の予測が可能であるという利点を有する。
【００１３】
また、予測データの利用先として従来は設備運転に特化していたが、これを水位予報として常時情報配信することにより、危険水位警報や道路情報サービスへの道路通行止め情報配信などにも活用できるようにすることが望まれる。
【００１４】
以上のことから本発明においては、多様な状況下において高精度に水位予測可能な排水施設運用ガイダンスシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記の目的を達成するために、本発明は、河川において計測した河川情報と、河川に設置された排水施設の運用機器についての機器情報とを用いて、河川運用のガイダンスを与える排水施設運用ガイダンスシステムであって、架線のモデルを備え、河川情報と機器情報を用いて河川の水位を予測し、操作すべき運用機器を推定する解析予測部と、河川情報と機器情報についての過去情報を用いる統計的手法により河川の水位を予測し、操作すべき運用機器を推定するＡＩ予測部と、解析予測部とＡＩ予測部のいずれかの推定結果を選択する操作内容決定部と、選択された推定結果を外部出力する出力部とを備えることを備えたことを特徴とする排水施設運用ガイダンスシステムを開示する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、多様な状況下において高精度に水位予測可能な排水施設運用ガイダンスシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明になる排水施設運用ガイダンスシステムの一構成例を示すブロック図。
【図２】洪水分類のアルゴリズム例を示すフローチャート。
【図３】増水対策データベースの構成例を示す図。
【図４】運用ルールデータベースの構成例を示す図。
【図５】増水対策データベース検索部の構成例を示す図。
【図６】運用ルール検索部の構成例を示す図。
【図７】増水検索の処理を示すフローチャート。
【図８】ＡＩ予測部における予測手法の考え方を示す図。
【図９】ガイダンス出力部の構成例を示す図。
【図１０（ａ）】川高について基準となる代表高さと、代表高さを超えた部分との間での乖離率の関係を模式的に示す図。
【図１０（ｂ）】粗度係数ｎ川幅について基準となる代表川幅Ｂと、代表川幅Ｂを超えた部分Ｂ１、部分Ｂ２との間での乖離率の関係を模式的に示す図。
【図１０（ｃ）】粗度係数ｎ川曲の求め方を示す図。
【図１１】従来の排水施設運用ガイダンスシステムの一例を示すブロック図。
【図１２】１本河川から分岐する河川系の模式図。
【図１３】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河川系の模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。
【実施例】
【００１９】
図１は、本発明に係る排水施設運用ガイダンスシステムの構成例を示すブロック図であり、図１１の従来構成と同一機能のブロックには同一符号が付されている。
【００２０】
この排水施設運用ガイダンスシステムの主要部は統括地点として位置付けされる河川管理センタに設置され、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において計測される水位、流量、雨量などの情報から成る河川情報群１、ならびに排水機場、放水路水門等各施設に於けるポンプの運転状態、水門の開閉状態等の設備稼動状況を表す施設運用情報群２は、所定時間間隔毎に運用情報データ入力部３により取り込まれる。
【００２１】
予測水位流量演算部４０は、この入力情報群を入力として、現在の状態から所定時間後の各河川の状態を水系主要地点における水位流量予測を行う。この予測水位流量演算部４０は施設の運用を考慮し、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流量予測を実行する。そして、この予測水位流量演算の結果、河川等の水位が上昇して排水施設の運用対策を必要とするような状況が予測された場合には以下の処理に移行する。逆に特別な運用の変更等の対策を要しないと予測されたときは、この予測水位流量演算部４０に於ける予測水位流量演算を周期的に繰り返している。
【００２２】
本発明に係る予測水位流量演算部４０は、従来と同様のモデル化手法により予測水位流量演算を実行する解析予測部４０Ａと、大量のデータを処理して機械学習により予測水位流量演算を実行するＡＩ予測部４０Ｂを備えている。そのうえで、これらのいずれかの予測結果を最終予測としている。このため、以下の説明においてはまず解析予測部４０Ａ側の動作を説明し、その後にＡＩ予測部４０Ｂ側の動作について説明する。
【００２３】
本発明では、解析予測部４０Ａ側の動作として、まずモデル化手法により実現された解析予測部４０Ａにおいて、予測水位流量を求める。なおモデル化手法はすでに多くのものが知られているので、ここでの詳細な説明は割愛する。そのうえで、予測されたモデル化手法に対して、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の規模を流域状態分類部１１により評価し分類する。
【００２４】
流域状態分類部１１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においてポンプが全台運転となっている状況を指し、中規模増水とは対象地域内の全てではないが少なくとも１つ以上の排水機場においてポンプが全台運転となっている場合を指し、小規模増水とは中規模増水以下の状態、つまりどの排水機場においてもポンプ全台運転を行なっていない場合を指すこととする。
【００２５】
図２は、上記のような流域状態分類部１１における流域状態分類処理のアルゴリズムを示すフローチャートで、機場を指すパラメータｉ（＝０〜ｎ−１、ｎ；機場数）を０に、全台運転を行っている機場の個数を指すパラメータａを０にそれぞれ初期設定し（ステップＳ２０１）、各機場について全台運転かを調べて、全台運転の機場数ａを求める（ステップＳ２０２〜Ｓ２０５）。その結果パラメータａが０ならば小規模増水と判定し（ステップＳ２０６で”ＮＯ”）、０＜ａ＜ｎならば中規模増水と判定し（ステップＳ２０６で”ＹＥＳ”、かつステップＳ２０７で”ＮＯ”）、さらにａ＝ｎならば大規模増水と判定する（ステップＳ２０７で”ＹＥＳ”）。
【００２６】
このように増水規模を判断しておくことにより、次の運用方法等を格納した増水対策データベースＤＢを効率よく検索できる。そしてこの増水対策データベースＤＢも、大規模増水データベースＤＢａ、中規模増水デでータベースＤＢｂ、小規模増水データベースＤＢｃに予め分類して作成・格納されている。
【００２７】
図３は、これらの大規模増水データベースＤＢａ、中規模増水データベースＤＢｂ、小規模増水データベースＤＢｃで構成される流域状態別雑炊対策データベースＤＢの基本構成例を示しており、対象とする各河川の距離、幅、断面形状、勾配等といったシミュレーションを行う上で必要な河川の形状に関する情報をデータベース化した河川データベースＤＢ１と、各排水施設の仕様等といった排水施設の運用をシミュレーション上で模擬するために必要な情報をデータベース化した排水施設データベースＤＢ２と、各排水施設に対してあらかじめ定められている操作規則をデータベース化した操作規則データベースＤＢ３と、各排水施設の運用方法をデータベース化した運用ルールデータベースＤＢ４とから構成されている。
【００２８】
ここで河川データベースＤＢ１、排水施設データベースＤＢ２、及び操作規則データベースＤＢ３は、図１の大規模増水データベースＤＢａ、中規模増水データベースＤＢｂ、及び小規模増水データベースＤＢｃで共用されるデータベースであり、運用ルールデータベースＤＢ４のみが増水の規模別に作成されたデータベースである。
【００２９】
図４は、運用ルールデータベースＤＢ４の構成例を示すもので、各排水施設の運用方法として機場単独での運用方法を記述しデータベース化した機場単独運用ルールデータベースＤＢ４１と、排水機場間の連携運用を目的とした運用方法を記述しデータベース化した機場連携運用ルールデータベースＤＢ４２とから構成されている。
【００３０】
機場単独運用データベースＤＢ４１は、操作規則により定められた運用を行う機場通常運用ルールデータベースＤＢ４１１と、操作規則により定められた水位に達する前に運用する機場事前運用ルールデータベースＤＢ４１２とで構成される。
【００３１】
さらに機場通常運用ルールデータベースＤＢ４１１は、作成された運用ルールに示される操作水位に達したときにポンプを始動させる運転移行部４１１１と、作成された運用ルールに示される操作水位に達したときにポンプを追始動させる追始動部４１１２と、現在の運転状態を継続する運転継続部４１１３と、作成された運用ルールに示される停止水位に達したときにポンプを停止させる停止移行部４１１４と、現在の停止状態を継続する停止継続部４１１５と、操作規則により指定された緊急停止水位、または内外水位における運転可能な上限水位に達したときにポンプ全台を停止させる緊急停止移行部４１１６とから構成される。
【００３２】
一方、機場事前運用ルールデータベースＤＢ４１２では、運転移行部４１２１と、追始動部４１２２と、運転継続部４１２３から構成される。
【００３３】
また、機場連携運用ルールデータベースＤＢ４２は、運転移行部４２１と、追始動部４２２と、運転継続部４２３から構成される。
【００３４】
上記のように増水規模に応じて分類された流域状態別増水対策データベースＤＢは、増水対策データベース検索部１２により、予測水位流量演算シミュレータ部４０内の解析予測部４０Ａと、流域状態分類部１１の演算結果を用いて検索される。この増水対策データベース検索部１２は、図１に示したように、大規模増水検索部１２１、中規模増水検索部１２２、及び小規模増水検索部１２３から成っており、そのそれぞれは図５に示した構成を有している。即ち、図３、図４の各増水データベースＤＢａ〜ＤＢｃの構成に対応して、河川データベース検索部５１、排水施設データベース検索部５２、操作機側データベース検索部５３、及び運用ルールデータベース検索部５４より構成されている。
【００３５】
さらに、運用ルールデータベース検索部５４は図６の構成を有しており、運用ルール条件部６１、及び運用ルール決定部６２とから構成されている。
【００３６】
運用ルール条件部６１は、さらに５つの条件から構成されている。これらの条件は、（ａ）水位動向：水位予測により得られる予測水位。機場操作の条件となる各観測地点の水位状態を見る。（ｂ）内水位：水位予測により得られる機場吸い込み側の予測水位。（ｃ）外水位：水位予測により得られる機場吐き出し側の予測水位。（ｄ）流量動向：流量予測により得られる予測流量。（ｅ）機場：各排水機場の運転状態。である。
【００３７】
次に、以上のような構成になる増水対策データベース検索部１２の動作を説明する。今、予測水位・流量演算シミュレータ部４０内の解析予測部４０Ａのシミュレーションの結果、何らかの運用対策が必要と判断されると、前述したように流域状態分類部１１により、そのときの河川状態が大規模増水か、中規模増水か、あるいは小規模増水かの判定が行われる。その結果がここでは大規模増水であったとして以下の説明を行うが、これは中規模あるいは小規模でも同様である。
【００３８】
大規模増水であると判断されると、図１の大規模増水検索部１２１が起動され、図５に示したように河川データベース検索部５１、排水施設データベース検索部５２、操作規則検索部５３、及び運用ルール検索部５４により、図３に示したそれぞれ対応する河川データベースＤＢ１、排水施設データベースＤＢ２、操作規則データベースＤＢ３、運用ルールデータベースＤＢ４の検索が行われる。
【００３９】
このうち、河川データベースＤＢ１、排水施設データベースＤＢ２、操作規則データベースＤＢ３については、対象とする河川と排水施設及びその操作に関する情報で、これらは簡単な検索であるが、運用ルールデータベースＤＢ４は図４のような構成であり、その運用ルール検索部５４も図６に示したような構成を有している。
【００４０】
図７は図６の運用ルール検索部５４に於ける処理方法の概略を示すフローチャートで、シミュレーションの結果、現時点で機場の操作水位に達していなければ（ステップＳ７０１で”ＮＯ”）、操作水位に達してから排水を行ったのでは排水が間に合わないと判断された場合であるので、機場事前運用ルールデータベースＤＢ４１２の検索を行う。また、機場の操作水位に達していて（ステップＳ７０１で”ＹＥＳ”）、かつその時点で流入量が機場の排水能力をこえているときは（ステップＳ７０２で”ＹＥＳ”）、他機場と連携して排水を行う必要があるので機場連携運用ルールデータベースＤＢ４２の検索を行い、その必要がない場合（ステップＳ７０２”ＮＯ”）、機場通常運用ルールデータＡベースＤＢ４１１の検索を行う。
【００４１】
上記のようにして検索すべきデータベースＤＢ（機場単独運用ルールデータベースＤＢ４１、機場連携運用ルールデータベースＤＢ４２、さらには機場単独運用ルールデータベースＤＢ４１について機場通常運用ルールデータベースＤＢ４１１または機場事前運用ルールデータベースＤＢ４１２）が決められると、運用ルール決定部６２は、図６の５つの条件（ａ）〜（ｅ）に当てはまる運用ルールを選出する。例えば機場通常運用ルールデータベースＤＢ４１１の運転移行部４１１が選択される条件は、「水位動向」として、予測水位が例えば１時間先までの予測を行う間に２０分以上にわたり操作水位をこすと予測されることが条件であり、内水位及び外水位として上記水位動向条件を満足した時点において、（１）式が成立すること、流量動向条件として上記水位動向条件を満足した時点において当該機場への予測流入量がその機場に設置されたポンプを何台か運転することにより吐き出し可能な量であること、さらに機器状態条件として機場が停止状態であるかの条件の５つにより決定される。
［数１］
運転可能最低水位＜予測内水位＜運転可能最高水位運転可能最低水位＜予測外水位＜運転可能最高水位          （１）
なお図６は、運用ルール条件部６１に、運用ルールデータベースＤＢ４内の各運用ルールデータベース（機場連携運用ルールデータベースＤＢ４２、機場通常運用ルールデータベースＤＢ４１１または機場事前運用ルールデータベースＤＢ４１２）の運転移行部（４１１１、４１２１、４２１）における処理内容がパターン１からパターンｎとして表記されており、運用ルール決定部６２において最終的にパターンｘの機場通常運用ルール運転移行部における処理内容が選択されたことを表している。
【００４２】
図６の運用ルール決定部６２では、上記のようにして運用ルールを決定するが、これは必ずしも１つの運用ルールだけを決定するのではなく、一般には条件にあう複数の運用ルールを決定する。
【００４３】
図１において河川シミュレータ部５は、決定された運用ルールの各々について、それを適用したときに河川状態がどうなるかのシミュレーションを行い、排水施設運用決定部６Ａは、上記のシミュレーションの結果を評価して適切な運用ルールを１つ決定する。ここでの評価方法としては例えば河川の流量が洪水を引き起こすような流量にはならないようなもので、かつポンプ操作が一番少なくてすむような運用ルールを選択する。
【００４４】
以上が、予測水位流量演算部４０内の、モデル化手法により予測水位流量演算を実行する解析予測部４０Ａ側の動作である。これに対し、図１の予測水位流量演算部４０内の、ＡＩ予測部４０Ｂ側の処理においては、以下のように処理が進められる。
【００４５】
まずＡＩ予測部４０Ｂは、直近の例えば３０分間における河川各部の水位、雨量、並びに機場における各種機器の操作状況などを、河川情報群１、ならびに施設運用情報群２から入手する。なお、これらの情報は逐次流域状態別雑炊対策データベースＤＢに蓄積されていくので、直近の３０分間のこれらの情報は逐次流域状態別雑炊対策データベースＤＢから入手するものであってもよい。
【００４６】
次にＡＩ予測部４０Ｂは、直近の３０分間のこれらの情報に類似する過去蓄積情報ＤＰを逐次流域状態別増水対策データベースＤＢから抽出する。例えばＡＩ予測部４０Ｂにおける予測手法の考え方を示す図８において、図８の上部には過去蓄積情報ＤＰとして河川各部（図示ではＡ地点ないしＥ地点）の水位、雨量、並びに機場における各種機器（ポンプＡ、Ｂ、及び水門など）の操作状況などが時系列的に例示されており、これに対し直近の３０分間のこれらの直近情報ＤＮが図８の下部に例示されている。この場合に、過去蓄積情報ＤＰの中から、直近情報ＤＮに最も様相の類似する過去期間情報が類似情報ＤＲとして抽出されたことを表している。なお直近情報ＤＮでは、ポンプＡを運転する前後の状況を示しており、過去蓄積情報ＤＰから抽出された類似情報ＤＲはポンプＡを運転し、かつ水位等の変動状況が類似する過去事例を含んでいる。
【００４７】
このようにＡＩ予測部４０Ｂは、対象とする河川において各時刻での雨量、水位情報を連続的に常時計測する。このデータ群から現時刻から遡って時刻間隔Ｔ１（この場合には３０分）の情報を切り出し、これと合致する過去データを検索する。例えば１つの河川にいくつもの設備や支川があるモデルの場合、合致率１００％となることは困難である。その場合は一番合致率の大きい過去データ群を選択する。
【００４８】
またＡＩ予測部４０Ｂは、直近情報ＤＮと抽出された類似情報ＤＲの間での様相の類似度を意味する合致率を算定する。合致率の算定においては各地点情報について重み付けが出来るように設定するのがよい。例えば、ポンプＡの運転に関与性の高い地点は地点Ｃの水位情報であり、次いで次に近い地点から順にＤ、Ｂ、Ａとなるといった観点からの重みづけが有効である。よって地点情報には緯度・経度、河川の長さの情報も含まれる。
【００４９】
さらにＡＩ予測部４０Ｂは、抽出した類似情報ＤＲの期間に続く例えば３０分の情報を参考情報ＤＭとして抽出し、この参考情報ＤＭを用いて、現在時刻から３０分間における水位等を予測するのに使用する。つまり、過去の類似状況の時に、その後どうなったかを参考にして、現時点から未来における水位等を予測する。なおＡＩ予測部４０Ｂについて、これを実現する統計的手法としては、機械学習など多くの手法が既に知られているので、ここでの詳細な説明は割愛する。
【００５０】
次に抽出した事象について、図８の例で述べると、直近情報ＤＮではＡ、Ｂ、Ｃ地点の水位変動に応じてポンプＡを運転開始した状況であり、これに類似として抽出された類似情報ＤＲに続く参考期間における参考情報ＤＭによれば、ポンプＡの運転開始のみでは水位変動に対応しきれず、引き続きポンプＢを運転開始し、さらに水門を開放した状況が、その間の時間情報とともに把握できる。
【００５１】
従ってこのことから、類似情報ＤＲ並びに参考情報ＤＭを用いて、今度は実運転上の現在時刻から一定時刻先までの水位等トレンド予想、運転停止トレンド予想を行うことができる。例えば図８では時刻ｔ１後にポンプＢが運転開始、時刻ｔ２後に水門開放となっている。このことから、現在の実設備においても、現時刻から時刻ｔ１後にポンプＢを運転開始、時刻ｔ２後に水門開放とすることで将来、同様の水位トレンドとなると予想することができる。
【００５２】
図１の排水施設運用決定部６Ｂにおいては、上記運転開始予想時刻（例えばポンプＢの運転開始に対する時刻ｔ１）から機器の準備時間（例えば排水施設であれば始動スイッチを押してから実際に水が排水されるまでの時間）を逆算し、機器の始動スイッチ操作時刻を算出する。作動させる設備については、機器の状態が運転可能かどうか、メンテナンス中であれば代替機に切替え、同量の排水能力以上の機能を備えた機器を自動的に選択する。
【００５３】
図１の適合確立判定部１７においては、類似情報ＤＲを取得した時の合致率を、この運転開始予想の適合率として出力する。これにより適合率の高い予測結果の場合は信頼した運転を行うことができ、逆に適合率が低い予測結果の場合は注意して運転を行う必要があるという判断が取れる。
【００５４】
予測結果に基づいて、機場の自動運転を構築する場合、この適合率の低さを用いて水位予測の再計算のタイミングを可変にするのがよい。例えば適合率１００％の場合は予想通りの運転となることが期待できるのでポンプＢの運転開始について、時刻ｔ１になるまで再計算は不要であるが、適合率７０％の場合は水位予測再計算のタイミングをｔ１×適合率として再計算時刻を早めるのがよい。また、適合率の考え方として、Ａ：すべての時刻における各データの適合率、Ｂ：時刻ｔ１の水位と合致するデータを抽出し、０時刻の時点での水位との偏差（予想水位とどれだけ乖離があるか）、のどちらを採用しても良い。
【００５５】
図１に戻り、次に操作内容決定部８の動作について説明する。上記説明から明らかなように本発明においては、予測水位流量演算部４０の解析予測部４０Ａと、ＡＩ予測部４０Ｂから２つの予測結果が得られている。操作内容決定部８は、このいずれかを選択する。選択に当たり、例えば適合確立判定部１７で求めた適合率を参照する。選択は、自動化されていても、また提示された情報に基づいて操作員の判断結果を反映させるものであってもよい。
【００５６】
後者の場合には、ＡＩ予測部４０におけるＡＩ予測より出力された排水施設の運転予測Ｐ１と、解析予測部４０Ａより出力された運転予測Ｐ２の両方をガイダンス出力部１６の操作画面上に表示する。有人設備の場合は操作員が２つの運転予測を比べてどちらの運転とするか決定し運転操作を行う、あるいは運転操作を見送り、次時刻の予測結果の出力まで待機することも可能である。また代替機で運転となる場合、実績と排水性能が異なるので、注意喚起として代替機で運転する旨のガイダンスが出力される。
【００５７】
自動運転の場合は、自動運転出力部１４において処理する。運転予測Ｐ１の適合率が設定した値以上である場合に、運転予測Ｐ１を選択し、それ以外は運転予測Ｐ２を自動選択する。更に代替機で排水能力が異なる場合は、ＡＩ予測は当たらないので運転予測Ｐ１は選択せず、運転予測Ｐ２にて自動運転を行う。
【００５８】
設備運転部１５においては、ガイダンス出力部１６を介しての手動操作、あるいは自動運転出力部１４による自動的な設備運転を実行する。
【００５９】
なおガイダンス出力部７においては、図９のように処理するのがよい。操作内容決定部８において運用ルールが決定されるとそのガイダンスを行う段階になるが、このためにガイダンス出力部７は、図９に示す運用ルール実行部８０を有している。
【００６０】
運用ルール実行部８０は、ポンプ運用部８１と水門運用部８２からなり、そのそれぞれが条件部８１１、８２１とガイダンス部８１２、８２２を有している。このうち、ポンプ運転条件部８１１は、ポンプの運用を決定する３つの条件部により構成される。まず、操作水位条件は、機場の操作を行うタイミングを示す水位であり、設定条件が成立したとき、つまりある水位に達した時が成立条件となる。連携機場条件は、連携運用を行う場合の連携対象となる排水機場の運用状態である。つまり連携運用をこれから行う場合は、連携機場が停止状態であることが条件となる。この条件は連携運用となる場合にのみ使用される。水門開閉状態条件は、各機場の運用と関係する水門の開閉状態である。水門運用条件部８２１は、水門を運用するための操作水位条件と、現在の水門の開閉状態が条件となる。これらの条件のどれを用いるか、また操作水位の設定値をいくつにするか等は、決定された運用ルールにより与えられる。
【００６１】
ポンプ運用ガイダンス部８１２及び水門運用ガイダンス部８２２は、条件部８１１、８２１において設定された条件が成立した場合に運用を行う方法を記述したもので、このガイダンス部の内容によりポンプの運転台数や水門操作等の指示が操作員に表示される。
【００６２】
情報配信部９では、上記水位等トレンド予想の情報を需要先に配信する。トレンド予想で出力する時間軸は３０分先、１時間先等と各需要先のシステムに合わせてデータ配信するのがよい。需要先によってはアラームトリガとなる水位、雨量があるため、その情報も取り込むことで、例えば危険水位予測情報として到達時刻、地点を配信することも可能である。なおここで需要先とは、当該河川を直接管理運用する管理運用者、つまり本件排水施設運用ガイダンスシステムを保有、管理する主体以外の外部需要者を含む。
【００６３】
情報配信する場合、メンテナンス用にテスト情報を配信する必要もあるため、需要先には予測情報データ列にその値が真か偽であるかの信号も付加して配信する。
【００６４】
また、設備運転予想時刻についても配信を行う。例えば従来はダム放流する場合には放流警報は発令され放流開始となるが、予測時刻が分かることで予め放流予想時刻を配信し、通常よりも早く非難を開始できるようになる。
【００６５】
また、実際の運転時刻が遅延した場合、その誤差情報も配信することが可能である。例えば排水を行う設備の下流に位置する排水設備は上流設備の稼働状況に合わせて運転を開始するため、上流の運転時刻が重要な要素である。下流設備が無人設備の場合はこの遅延時刻を用いて運転開始時刻を自動修正し、自設備の自動運転を開始する。
【００６６】
情報配信部９における配信情報はこれを大別すると、水位予測配信情報、運転予測データ配信情報、水位警報予報配信情報ということができる。このうち水位予測配信情報は、インターネットなどを通じて受信先の各システムにおいて取り込むことで、時系列デジタルデータとしてテキストデータ、あるいは水位トレンド画面の形式で表示などに活用することができる。
【００６７】
運転予測データ配信情報は、設備の将来運転時刻を時系列デジタルデータとして配信するものであり、下流側の排水設備などにおいてこの情報を見ながら、自ら運転し、あるいは当該設備の運転タイミングを配信してもらい、それに従って運転を行うことができる。
【００６８】
水位警報予報配信情報は、各河川の危険水位となる予想時刻を配信する。別システムである緊急通報システムへの配信や、道路交通情報システムなど変配信による協調動作が可能となる。
【００６９】
運用結果評価部１６では、予測水位流量演算部４０の解析予測部４０Ａと、ＡＩ予測部４０Ｂの２つの予測結果に基づいて運転を行った運用結果を評価している。具体的には、解析予測部４０ＡまたはＡＩ予測部４０Ｂにおける例えば現在時刻から３０分間の予測データと、予測に基づいて実行した現在時刻から３０分間の実運転データとを比較して、その類似度合い（マッチング度合い）を評価する。なお実運転データなどは適宜河川情報群１、施設運用情報群２などから入手する。
【００７０】
評価結果としては、類似度以外に、操作あるいは各種事象の遅れ時間などがあり、採用した側の予測部、予測システムの情報などとともに、予測評価データベースに保存される。
【００７１】
また保存された評価結果は、次回予測の際に、ガイダンス出力部７などを通じて参考情報として提示されるのがよい。この提示場面では、前回予測結果が悪かった場合は、操作ガイダンスの表示を事前に表示し、運転操作の表示が図れるようにするのがよい。また前回予測結果がなかった場合には、運転経験なしを表示することで、想定外の運転であることを注意喚起するのがよい。
【００７２】
以上説明した本発明に係る排水施設運用ガイダンスシステムによれば、モデルによる予測と例えば機械学習によるＡＩ予測のいずれかにより水位予測並びに設備の運用を実行する。この結果、相互の不利な点を互いにカバーしあうことが可能となり、全体としてのシステム予測精度が向上し、より安全な設備運用が可能となる。例えば、モデルによる予測は結果が早く出る、信頼性が高いといった利点に対してモデル作成されていない未経験の河川モデルについての適用はできないという不利益があり、反面ＡＩ予測ではある程度の予測は可能であるが、蓄積データ量に左右される側面がある。この点に関し、本発明では例えば直近情報ＤＮと類似情報ＤＲの適合率に応じて、いずれかを選択しているので、過去の類似場面ではＡＩ予測により制御し、蓄積データ量が少ない未経験場面ではモデルによる予測により制御することで、お互いの強みを生かした運用とすることが可能である。
【００７３】
さりながら、本発明に係る水位予測システムでは、モデルによる予測とＡＩ予測のいずれもの水位予測結果の信頼度が低い確率になるという可能性があるので、以下においては、係る場面を想定して、システムチューニングを行うことについて説明する。
【００７４】
ＡＩ予測における係る事象は、データ抽出する元となる過去データが少なく合致するデータが見当たらない場合、あるいは大洪水の場合は過去に経験していなければデータそのものが無いことになる場合、また、大洪水後は河川改修工事や土石流で河川形状が変わることがあるため、過去データがまったく当らないといった場合である。
【００７５】
同様に物理モデル予測における係る事象は、モデル形状が実際の河川をうまく模擬していないといった場合であり、いつまでも当らない、精度が高くならないということになる。そのためモデルを細分化し、あるいは水が流れるときの損失係数を変更するなどのチューニングを行い、合わせこみ作業が発生する。これらを解決するために、さらに本発明の水位予測システムでは、自動チューニング機構を設けるのがよい。
【００７６】
まず、物理モデルの自動チューニング方法を述べる。モデル形状は実際の河川を忠実に３Ｄ化できれば良いが現実的ではないので、ある程度の距離で分割し、その範囲の河川断面形状は同一であるとして分割したモデルの集合体として河川を表現する。
【００７７】
一方でモデルとして決めたある距離内の河川を詳細に考えると川底の高さは一定ではなく、川幅も場所毎に変化し、川自体も左右にくねっている。これらは端的には流れ難さ指標として粗度係数ｎとして表現される。この粗度係数ｎを変化させて実際の河川に近づけるチューニングを行うが、河川側が多様な形状であるため、粗度係数ｎも複合的な数値として、粗度係数ｎ川高：川底高さ変化率、粗度係数ｎ川幅：川幅の変化率、粗度係数ｎ川曲：川曲がりの変化率、粗度係数ｎロス：障害物など流れにくさを定義する。
【００７８】
そのうえで、粗度係数ｎを（１）式により定義する。
［数１］
粗度係数ｎ＝粗度係数ｎロス×粗度係数ｎ川高×粗度係数ｎ川幅×粗度係数ｎ川曲
（１）
次にそれぞれの数値の決め方として、粗度係数ｎ川高を（２）式により定義する。なお図１０（ａ）は、川高について基準となる代表高さＡと、代表高さを超えた部分Ａ１、部分Ａ２との間での乖離率の関係を模式的に示した図である。
［数２］
粗度係数ｎ川高：代表高さＡ×代表高さを超えた部分Ａ１（水中障害物として考える）の代表高さからの乖離率（水面〜頂点距離の高さの何％か）×部分Ａ２の代表高さからの乖離率×・・・・        （２）
また粗度係数ｎ川幅を（３）式により定義する。なお図１０（ｂ）は、粗度係数ｎ川幅について基準となる代表川幅Ｂと、代表川幅Ｂを超えた部分Ｂ１、部分Ｂ２との間での乖離率の関係を模式的に示した図である。
［数３］
粗度係数ｎ川幅：代表川幅１×代表川幅を越えた部分Ｂ１の縮小率（または拡大率）×Ｂ２の縮小率・・・      （３）
また粗度係数ｎ川曲を川曲の数Ｃとして定義する。なお図１０（ｃ）の例では粗度係数ｎ川曲を３とすることを示している。
【００７９】
自動チューニングにおいては、これらのデータ係数Ａ１、Ａ２、・・・、Ｂ１、Ｂ２、・・・、Ｃを適宜変更させて、最適値を抽出していく。
【符号の説明】
【００８０】
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
５：河川シミュレータ部
６、６Ａ、６Ｂ：排水施設運用決定部
７：ガイダンス出力部
８：操作内容決定部
９：情報配信部
１１：流域状態分類部
１２：増水対策データベース検索部
１６：運用結果評価部
１７：適合確立判定部
４０：予測水位・流量演算部
４０Ａ：解析予測部
４０Ｂ：ＡＩ予測部
ＤＢ：流域状態別増水対策データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０（ａ）】
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【図１０（ｂ）】
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【図１０（ｃ）】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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