(57)【要約】【課題】配水システムの末端圧力制御をより低コストで実現することを可能にする末端圧力制御支援装置、末端圧力制御支援方法及びコンピュータプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の末端圧力制御支援装置は、末端圧力学習部と、末端圧力推定部と、を持つ。末端圧力学習部は、配水管網の末端圧力と、前記配水管網を介した配水に関する諸量との関係性を機械学習の手法を用いて学習する。末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と前記諸量を示す情報とに基づいて、前記配水管網の末端圧力を推定する。【選択図】図２
2019079320.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
配水管網の末端圧力と、前記配水管網を介した配水に関する諸量との関係性を機械学習の手法を用いて学習する末端圧力学習部と、
前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と前記諸量を示す情報とに基づいて、前記配水管網の末端圧力を推定する末端圧力推定部と、
を備える末端圧力制御支援装置。
【請求項２】
前記配水管網の末端圧力を示す末端圧力情報を蓄積する末端圧力情報記憶部と、
前記配水管網に配水する配水場に関する諸量を示す配水場情報を蓄積する配水場情報記憶部と、
をさらに備え、
前記末端圧力学習部は、過去の末端圧力情報と過去の配水場情報とに基づいて、前記諸量と末端圧力との関係性を学習し、
前記末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と、現在の配水場情報とに基づいて前記配水管網における現在の末端圧力を推定する、
請求項１に記載の末端圧力制御支援装置。
【請求項３】
前記配水管網の特定の末端における末端圧力を計測する計測部をさらに備え、
前記末端圧力学習部は、前記特定の末端において取得された末端圧力情報を含む過去の末端圧力情報と過去の配水場情報とに基づいて、前記諸量及び前記特定の末端における末端圧力と、前記配水管網における前記特定の末端以外の任意の末端における末端圧力との関係性を学習し、
前記末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と、現在の配水場情報と、前記特定の末端において取得された現在の末端圧力情報とに基づいて、前記配水管網の前記任意の末端における現在の末端圧力を推定する、
請求項２に記載の末端圧力制御支援装置。
【請求項４】
前記末端圧力推定部による末端圧力の推定結果に基づいて、前記配水管網において末端圧力を計測する特定の末端を決定する決定部をさらに備え、
前記末端圧力学習部は、学習用として与えられた配水場情報及び末端圧力情報に基づいて、末端圧力が前記末端圧力情報によって示される末端のうち所定の末端を前記特定の末端と仮定し、前記諸量及び前記特定の末端における末端圧力と、前記配水管網における前記特定の末端以外の任意の末端における末端圧力との関係性を学習し、
前記末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と、評価用として与えられた配水場情報と、評価用として与えられた末端圧力情報のうち前記特定の末端の末端圧力を示す末端圧力情報とに基づいて、前記配水管網の前記任意の末端における末端圧力を推定し、
前記決定部は、評価用として与えられた末端圧力情報が示す末端圧力と、前記末端圧力推定部によって推定された末端圧力との差に基づいて、前記所定の末端を前記特定の末端とするか否かを判定する、
請求項２又は３に記載の末端圧力制御支援装置。
【請求項５】
前記決定部は、前記特定の末端として判定された末端の組み合わせが複数存在する場合、より末端数の少ない組み合わせによって表される末端を前記特定の末端として決定する、
請求項４に記載の末端圧力制御支援装置。
【請求項６】
各需要家の水需要を示す水需要情報を蓄積する水需要情報記憶部をさらに備え、
前記末端圧力学習部は、過去の配水場情報と、過去の末端圧力情報と、過去の水需要情報とに基づいて、前記諸量と末端圧力と水需要との関係性を学習し、
前記末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と、現在の配水場情報と、現在の水需要情報とに基づいて、前記配水管網の任意の末端における現在の末端圧力を推定する、
請求項２に記載の末端圧力制御支援装置。
【請求項７】
前記配水管網における漏水の有無を診断する漏水診断部をさらに備え、
前記末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と現在の配水場情報とに基づいて、前記特定の末端における現在の末端圧力を推定し、
前記漏水診断部は、前記計測部によって計測された前記特定の末端における末端圧力が、前記末端圧力推定部によって推定された前記特定の末端における末端圧力より大きい状態が所定時間継続した場合に、前記配水管網において漏水が発生していると判定する、
請求項３に記載の末端圧力制御支援装置。
【請求項８】
前記漏水診断部は、ある特定の末端と、前記特定の末端の周辺の末端とにおいて、前記末端圧力の計測値が前記末端圧力の推定値より大きい状態が所定時間継続した場合に、前記特定の末端において漏水が発生していると判定する、
請求項７に記載の末端圧力制御支援装置。
【請求項９】
前記末端圧力学習部は、ランダムフォレストに基づく機械学習手法により前記関係性を学習する、
請求項１から８のいずれか一項に記載の末端圧力制御支援装置。
【請求項１０】
配水管網の末端圧力と、前記配水管網を介した配水に関する諸量との関係性を機械学習の手法を用いて学習する学習ステップと、
前記学習ステップにおいて学習された前記関係性と前記諸量を示す情報とに基づいて、前記配水管網の末端圧力を推定する推定ステップと、
を有する末端圧力制御支援方法。
【請求項１１】
配水管網の末端圧力と、前記配水管網を介した配水に関する諸量との関係性を機械学習の手法を用いて学習する学習ステップと、
前記学習ステップにおいて学習された前記関係性と前記諸量を示す情報とに基づいて、前記配水管網の末端圧力を推定する推定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、末端圧力制御支援装置、末端圧力制御支援方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
需要家に水を供給する配水システムの制御方法として、配水ポンプの余分な電力消費の削減や、漏水量の低減等に有効な末端圧力制御が知られている。しかしながら、末端圧力制御を行うためには、配水管網に末端圧力の計測装置を設置する必要があるとともに、管網解析を行うためのシミュレーションモデル（以下「管網モデル」という。）を構築する必要があり、多くのコストを要する。そのため、配水システムの末端圧力制御をより低コストで実現することを可能にする技術が望まれている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１８８６１４号公報
【特許文献２】特許第３８５１７８３号公報
【特許文献３】特許第５０１０５０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、配水システムの末端圧力制御をより低コストで実現することを可能にする末端圧力制御支援装置、末端圧力制御支援方法及びコンピュータプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の末端圧力制御支援装置は、末端圧力学習部と、末端圧力推定部と、を持つ。末端圧力学習部は、配水管網の末端圧力と、前記配水管網を介した配水に関する諸量との関係性を機械学習の手法を用いて学習する。末端圧力推定部は、前記末端圧力学習部によって学習された前記関係性と前記諸量を示す情報とに基づいて、前記配水管網の末端圧力を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１の実施形態における配水システム１００のシステム構成の具体例を示す図。
【図２】第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１の機能構成の具体例を示すブロック図。
【図３】第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１の動作例を示すフローチャート。
【図４】第２の実施形態における配水システム１００ａのシステム構成の具体例を示す図。
【図５】第２の実施形態の末端圧力制御支援装置１ａの機能構成の具体例を示すブロック図。
【図６】第２の実施形態の末端圧力制御支援装置１ａの動作例を示すフローチャート。
【図７】第３の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｂの機能構成の具体例を示すブロック図。
【図８】第３の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｂの動作例を示すフローチャート。
【図９】第４の実施形態における配水システム１００ｃのシステム構成の具体例を示す図。
【図１０】第４の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｃの機能構成の具体例を示すブロック図。
【図１１】第４の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｃの動作例を示すフローチャート。
【図１２】第５の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｄの機能構成の具体例を示すブロック図。
【図１３】第５の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｄの動作例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の末端圧力制御支援装置、末端圧力制御支援方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照して説明する。
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における配水システム１００のシステム構成の具体例を示す図である。配水システム１００は、末端圧力制御支援装置１、監視制御システム２、１以上の配水場３、１以上の末端圧力計測装置４を備え、配水管網５を介して水を１以上の需要家６に供給するシステムである。図１は、１以上の配水場の例として配水場３−１及び３−２を示し、１以上の末端圧力計測装置４の例として末端圧力計測装置４−１及び４−２を示し、１以上の需要家６の例として需要家６−１〜６−３を示す。配水場３、末端圧力計測装置４及び需要家６の数は、図１の例と異なってもよい。末端圧力制御支援装置１、監視制御システム２、各配水場３、各末端圧力計測装置４のそれぞれは、互いに通信可能に構成される。
【０００９】
末端圧力制御支援装置１は、配水場３を監視又は制御する監視制御システム２に対して、その制御又は監視を支援する情報（以下「支援情報」という。）を提供する。具体的には、末端圧力制御支援装置１は、各末端圧力計測装置４から配水管網５の末端圧力の計測値を示す末端圧力情報を取得するとともに、配水管網５を介した水の配水に関する諸量を示す情報を取得し、取得した末端圧力情報と、上記の諸量を示す情報とに基づいて支援情報を生成する。より具体的には、末端圧力制御支援装置１は、各配水場３から各配水場に関する諸量（以下「配水場諸量」という。）を示す配水場情報を取得し、取得した末端圧力情報と配水場情報とに基づいて支援情報を生成する。例えば、支援情報には、配水管網５の各末端における末端圧力の推定値が含まれる。また、支援情報には、末端圧力の推定値に基づいて生成された情報や、末端圧力の推定値に基づく判定結果等が含まれてもよい。
【００１０】
監視制御システム２は、末端圧力制御支援装置１から提供される支援情報を用いて配水場３を監視又は制御するシステムである。例えば、監視制御システム２は、各配水場３における配水ポンプの稼働台数や出力強度の調整や、水の供給源である配水池の水位の監視等を行う。
【００１１】
配水場３は、需要家６に供給する水を貯える配水池や、配水池の水を配水管網５に送り出す配水ポンプ等の各種設備（図示せず）を有し、配水池の水を配水管網５を介して各需要家６に供給する施設である。配水場３が有する各種設備は、監視制御システム２によって監視又は制御される。また、配水場３は、自施設において観測可能な諸量（配水場諸量）を示す配水場情報を末端圧力制御支援装置１に送信する。
【００１２】
一般に、配水管網５の末端圧力は、配水場３におけるポンプの吐出流量又は吐出圧力との相関性が高いと考えられる。そのため、配水場情報には少なくともポンプの吐出流量又は吐出圧力を示す情報が含まれる。また、配水管網５の末端圧力は、配水場３における配水池の水位にも相関すると考えらえるため、配水場情報には配水池の水位を示す情報が含まれてもよい。
【００１３】
末端圧力計測装置４は、配水管網５の末端圧力を計測する装置である。末端圧力計測装置４は、計測した末端圧力を示す末端圧力情報を末端圧力制御支援装置１に送信する。
【００１４】
図２は、第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１の機能構成の具体例を示すブロック図である。末端圧力制御支援装置１は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、プログラムを実行する。末端圧力制御支援装置１は、プログラムの実行によって配水場情報記憶部１０１、末端圧力情報記憶部１０２、情報取得部１０３、末端圧力学習部１０４、末端圧力推定部１０５及び出力部１０６を備える装置として機能する。なお、末端圧力制御支援装置１の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
【００１５】
配水場情報記憶部１０１及び末端圧力情報記憶部１０２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。配水場情報記憶部１０１は配水場情報を記憶し、末端圧力情報記憶部１０２は末端圧力情報を記憶する。
【００１６】
情報取得部１０３は、通信インタフェースを含んで構成され、通信インタフェースを介して各配水場３及び各末端圧力計測装置４と通信する。情報取得部１０３は、各配水場３から配水場情報を取得し、取得した配水場情報を配水場情報記憶部１０１に記憶させる。また、情報取得部１０３は、各末端圧力計測装置４から末端圧力情報を取得し、取得した末端圧力情報を末端圧力情報記憶部１０２に記憶させる。情報取得部１０３は、配水場情報及び末端圧力情報の取得を所定のタイミングで繰り返し実行することにより、配水場情報及び末端圧力情報を配水場情報記憶部１０１及び末端圧力情報記憶部１０２に蓄積する。
【００１７】
末端圧力学習部１０４は、配水場情報記憶部１０１に蓄積された配水場情報と、末端圧力情報記憶部１０２に蓄積された末端圧力情報とを教師データとして機械学習処理を行う。末端圧力学習部１０４には、教師あり学習によって識別器を生成又は更新するための機械学習技術が適用される。末端圧力学習部１０４は、教師データに基づいて機械学習処理を行うことによって、配水場諸量と配水管網５の末端圧力との関係性を学習する。より具体的には、末端圧力学習部１０４は、配水場諸量と配水管網５の末端圧力との関係性を示す識別器を生成又は更新する。末端圧力学習部１０４は、生成又は更新された識別器を表すパラメータ等のデータを学習結果として末端圧力推定部１０５に出力する。以下、必要に応じて、上記関係性の学習を「末端圧力の学習」という。
【００１８】
末端圧力推定部１０５は、末端圧力学習部１０４によって学習された配水場諸量と配水管網５の末端圧力との関係性に基づいて、与えられた配水場諸量に対応する末端圧力を推定する。末端圧力推定部１０５は、推定によって得られた末端圧力を示す推定末端圧力情報を出力部１０６に出力する。末端圧力推定部１０５は、末端圧力学習部１０４によって末端圧力の学習が行われた末端について、末端圧力を推定することができる。
【００１９】
出力部１０６は、通信インタフェースを含んで構成され、通信インタフェースを介して監視制御システム２と通信する。出力部１０６は、末端圧力推定部１０５から出力される推定末端圧力情報に基づいて支援情報を生成し、生成した支援情報を監視制御システム２に送信する。
【００２０】
図３は、第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１の動作例を示すフローチャートである。まず、情報取得部１０３が、各配水場３から配水場情報を取得するとともに、各末端圧力計測装置４から末端圧力情報を取得する（ステップＳ１０１）。情報取得部１０３は、取得した配水場情報を配水場情報記憶部１０１に記憶させるとともに、取得した末端圧力情報を末端圧力情報記憶部１０２に記憶させる。このような情報の取得を繰り返し実行することにより、末端圧力制御支援装置１は、配水場情報及び末端圧力情報を蓄積する（ステップＳ１０２）。
【００２１】
続いて、末端圧力学習部１０４が、配水場情報記憶部１０１に蓄積された配水場情報と、末端圧力情報記憶部１０２に蓄積された末端圧力情報とに基づいて、配水場諸量と配水管網５の末端圧力との関係性を学習する。すなわち、末端圧力学習部１０４は、ある末端について、その末端の過去の末端圧力情報と、過去の配水場情報とに基づいて末端圧力を学習する（ステップＳ１０３）。末端圧力学習部１０４は、学習結果を末端圧力推定部１０５に出力する。
【００２２】
続いて、情報取得部１０３が、各配水場３から現在の配水場情報を取得する（ステップＳ１０４）。末端圧力推定部１０５は、末端圧力学習部１０４による学習結果と、取得された現在の配水場情報とに基づいて、配水管網５の現在の末端圧力を推定する（ステップＳ１０５）。末端圧力学習部１０４は、推定によって得られた推定末端圧力情報を出力部１０６に出力する。出力部１０６は、推定末端圧力情報に基づいて支援情報を生成し、生成した支援情報を監視制御システム２に送信する（ステップＳ１０６）。
【００２３】
このように構成された第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１は、例えば、末端圧力計測装置が常設されていない配水システムに適用される。具体的には、図１に示す配水システム１００において、末端圧力計測装置４が一時的に存在する場合である。この場合、末端圧力制御支援装置１は、末端圧力計測装置４が存在する期間において取得された末端圧力情報と配水場情報とに基づいて配水場諸量と末端圧力との関係性を学習し、末端圧力計測装置４が撤去された後には、学習結果と配水場情報とに基づいて末端圧力を推定する。すなわち、末端圧力制御支援装置１は、過去の末端圧力情報と過去の配水場情報とに基づいて配水場諸量と末端圧力との関係性を学習し、学習結果と現在の配水場情報とに基づいて現在の末端圧力を推定する。
【００２４】
このような、末端圧力制御支援装置１によれば、配水システム１００は末端圧力計測装置４の常設を必要とせずに末端圧力制御を行うことが可能となる。例えば、配水システム１００の設計段階や調整期間にのみ末端圧力計測装置４を一時的に設置して配水場諸量と末端圧力との関係性を予め学習しておき、実際の運用時には、末端圧力計測装置４を配置することなく末端圧力を推定することが可能となる。そのため、第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１を適用することにより、配水システム１００の末端圧力制御をより低コストで実現することが可能になる。
【００２５】
具体的には、配水管網５の末端圧力を管網モデルの構築を必要とせずに推定することが可能となる。また、配水システム１００に末端圧力計測装置４を常設することなく配水管網５の末端圧力を推定することが可能となる。また、末端圧力制御支援装置１は、過去の末端圧力情報を取得することが可能であれば配水管網５の任意の末端について末端圧力を学習し、推定することができる。そのため、配水管網５の末端圧力をより精度良く制御することが可能となる。これにより、配水管網５における余剰末端圧力を削減することが可能となる。また、余剰末端圧力を削減することにより、配水管網５における漏水量を低減することが可能となる。
【００２６】
なお、本実施形態における末端圧力の学習には任意の機械学習手法が用いられても良い。例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やＤＬ（Deep Learning）等の手法が用いられても良い。しかしながら、配水管網の末端圧力の推定には、ランダムフォレストを用いた機械学習が有効（すなわち推定精度が高い）であることが実験により確認された。そのため、本実施形態及び以下の実施形態の末端圧力制御支援装置は、ランダムフォレストに基づく機械学習によって末端圧力を推定する場合を想定している。
【００２７】
（第２の実施形態）
図４は、第２の実施形態における配水システム１００ａのシステム構成の具体例を示す図である。配水システム１００ａは、末端圧力制御支援装置１に代えて末端圧力制御支援装置１ａを備える点で第１の実施形態における配水システム１００と異なる。配水システム１００ａのその他の構成は第１の実施形態における配水システム１００と同様である。そのため、その他の構成については図１と同じ符号を付すことにより説明を省略する。
【００２８】
図５は、第２の実施形態の末端圧力制御支援装置１ａの機能構成の具体例を示すブロック図である。末端圧力制御支援装置１ａは、常設末端圧力計測装置１０７（計測部の一例）をさらに備える点、末端圧力学習部１０４に代えて末端圧力学習部１０４ａを備える点、末端圧力推定部１０５に代えて末端圧力推定部１０５ａを備える点で第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１と異なる。末端圧力制御支援装置１ａのその他の構成は第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１と同様である。そのため、その他の構成については図２と同じ符号を付すことにより説明を省略する。
【００２９】
常設末端圧力計測装置１０７は、配水管網５の特定の末端（以下「常設点」という。）に常設される末端圧力計測装置である。第１の実施形態において、末端圧力計測装置４が配水場諸量と末端圧力との関係性の学習に用いられる末端圧力情報を取得するために設置されたのに対し、常設末端圧力計測装置１０７は、上記の末端圧力の学習と推定との両方に用いられる末端圧力情報を取得するために設置される。常設末端圧力計測装置１０７は、常設点の末端圧力を計測し、計測した常設点の末端圧力を示す末端圧力情報（以下「常設末端圧力情報」という。）を情報取得部１０３に出力する。常設末端圧力情報は、情報取得部１０３によって、他の末端圧力計測装置４によって取得された末端圧力情報とともに末端圧力情報記憶部１０２に蓄積される。
【００３０】
末端圧力学習部１０４ａは、末端圧力計測装置４及び常設末端圧力計測装置１０７によって取得された過去の末端圧力情報と、過去の配水場情報とに基づいて、第１の実施形態と同様に、配水場諸量と配水管網５の末端圧力との関係性を学習する。より具体的には、末端圧力学習部１０４ａは、配水場諸量及び常設点における末端圧力と、過去の末端圧力情報が取得可能な常設点以外の任意の末端における末端圧力との関係性を学習する。この点において、末端圧力学習部１０４ａは、第１の実施形態における末端圧力学習部１０４と異なる。なお、推定対象となる常設点以外の末端について、その末端圧力の学習にその末端の過去の末端圧力情報を用いる点は第１の実施形態と同様である。
【００３１】
末端圧力推定部１０５ａは、末端圧力学習部１０４ａによって学習された配水場諸量と配水管網５の末端圧力との関係性に基づいて、与えられた配水場諸量に対応する末端圧力を推定する。ここで、末端圧力推定部１０５ａは、第１の実施形態における末端圧力推定部１０５が現在の配水場情報を入力として現在の末端圧力を推定したのに対し、現在の配水場情報及び現在の常設末端圧力情報を入力として常設点以外の任意の末端における現在の末端圧力を推定する点で第１の実施形態における末端圧力推定部１０５と異なる。
【００３２】
図６は、第２の実施形態の末端圧力制御支援装置１ａの動作例を示すフローチャートである。まず、情報取得部１０３が、第１の実施形態と同様に、配水場情報及び末端圧力情報を取得し（ステップＳ２０１）、取得した各情報を配水場情報記憶部１０１及び末端圧力情報記憶部１０２に蓄積する（ステップＳ２０２）。ここで取得される末端圧力情報には、末端圧力計測装置４によって取得された末端圧力情報と、常設末端圧力計測装置１０７によって取得された末端圧力情報（常設末端圧力情報）とが含まれる。
【００３３】
続いて、末端圧力学習部１０４ａが、配水場情報記憶部１０１及び末端圧力情報記憶部１０２に蓄積された過去の配水場情報と過去の末端圧力情報とに基づいて末端圧力を学習する（ステップＳ２０３）。具体的には、末端圧力学習部１０４ａは、配水場諸量及び常設点における末端圧力と、配水管網５の任意の末端における末端圧力との関係性を学習する。すなわち、この学習により、配水場情報及び常設末端圧力情報を入力として、配水管網５の任意の末端における末端圧力を出力する識別器が生成される。末端圧力学習部１０４ａは、学習結果を末端圧力推定部１０５ａに出力する。
【００３４】
続いて、情報取得部１０３が、現在の常設末端圧力情報と、現在の配水場情報とを取得する（ステップＳ２０４）。末端圧力推定部１０５ａは、末端圧力学習部１０４ａによる学習結果と、現在の配水場情報と、現在の常設末端圧力情報とに基づいて、配水管網５の任意の末端における現在の末端圧力を推定する（ステップＳ２０５）。末端圧力学習部１０４ａは、推定によって得られた推定末端圧力情報を出力部１０６に出力する。出力部１０６は、推定末端圧力情報に基づいて支援情報を生成し、生成した支援情報を監視制御システム２に送信する（ステップＳ２０６）。
【００３５】
このように構成された第２の実施形態の末端圧力制御支援装置１ａは、過去の常設末端圧力情報と、それ以外の末端について取得された過去の末端圧力情報と、を用いて配水場諸量と末端圧力との関係性を学習し、現在の配水場情報及び現在の常設末端圧力情報に基づいて、配水管網５の任意の末端における現在の末端圧力を推定する。このように、配水場諸量と末端圧力との関係性の学習、及び学習結果に基づく現在の末端圧力の推定を、特定の末端（すなわち常設点）における末端圧力の実測値に基づいて行うことにより、末端圧力制御支援装置１ａは、配水管網５の末端圧力をより精度良く推定することが可能となる。
【００３６】
（第３の実施形態）
第３の実施形態における配水システム１００ｂ（図示せず）は、第１の実施形態における配水システム１００と同様のシステム構成を有し、末端圧力制御支援装置１に代えて末端圧力制御支援装置１ｂを備える点で第１の実施形態における配水システム１００と異なる。
【００３７】
図７は、第３の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｂの機能構成の具体例を示すブロック図である。末端圧力制御支援装置１ｂは、常設候補点決定部１０８をさらに備える点、末端圧力学習部１０４に代えて末端圧力学習部１０４ｂを備える点、末端圧力推定部１０５に代えて末端圧力推定部１０５ｂを備える点で第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１と異なる。末端圧力制御支援装置１ａのその他の構成は第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１と同様である。そのため、その他の構成については図２と同じ符号を付すことにより説明を省略する。
【００３８】
常設候補点決定部１０８は、末端圧力学習部１０４ｂによる末端圧力の学習結果と、末端圧力推定部１０５ｂによる末端圧力の推定結果とに基づいて、末端圧力計測装置の設置効果が高いと考えられる末端を推定し、推定した末端を常設点の候補（以下「常設候補点」という。）として決定する。
【００３９】
図８は、第３の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｂの動作例を示すフローチャートである。図８のフローチャートは、末端圧力制御支援装置１ｂが常設候補点を決定する処理の流れを示す。まず、常設候補点決定部１０８が、配水場情報記憶部１０１及び末端圧力情報記憶部１０２に蓄積された末端圧力情報及び配水場情報を取得する（ステップＳ３０１）。常設候補点決定部１０８は、取得した末端圧力情報及び配水場情報に基づいて学習用データ及び評価用データを生成する（ステップＳ３０２）。学習用データは末端圧力の学習に用いられるデータであり、評価用データは学習結果に基づく常設点候補点の推定に用いられるデータである。
【００４０】
例えば、常設候補点決定部１０８は、末端圧力情報を学習用と評価用とに分類し、学習用に分類された末端圧力情報と、それに対応する配水場情報との集合を学習用データとする。同様に、常設候補点決定部１０８は、評価用に分類された末端圧力情報と、それに対応する配水場情報との集合を評価用データとする。なお、配水場情報及び末端圧力情報の分類は無作為に行われてもよいし、任意の統計手法に基づいて行われてもよい。なお、学習用データ及び評価用データは、上記のような分類によらず、配水場情報及び末端圧力情報を入力として学習用データ又は評価用データを出力する任意の計算式に基づいて生成されてもよい。さらに、推定される常設候補点の信頼性の観点では、学習用データ及び評価用データは互いに重複するデータを含まないように生成されることが望ましい。
【００４１】
一方で、常設候補点決定部１０８は、配水管網５の各末端のうち常設候補点となりうる１以上の末端からなる末端の組み合わせ（以下「常設候補パターン」という。）を複数生成する（ステップＳ３０３）。常設候補パターンは無作為に抽出された末端の組み合わせであってもよいし、任意の基準で抽出された末端の組み合わせであってもよい。また、全末端の全ての組み合わせに対応する常設候補パターンが生成されてもよいし、一部の組み合わせに対応する常設候補パターンが生成されてもよい。常設候補パターンの数は常設候補点を決定する処理に要する時間に影響するため、必要とする信頼性や配置可能な末端圧力計測装置の数、許容される処理時間等に応じて調整されるとよい。
【００４２】
続いて、末端圧力学習部１０４ｂが、学習用データに基づいて、常設候補点決定部１０８によって生成された常設候補パターンごとに末端圧力を学習する（ステップＳ３０４）。具体的には、末端圧力学習部１０４ｂは、常設候補点を常設点と仮定して、配水場諸量及び常設点における末端圧力と、常設点以外の任意の末端における末端圧力との関係性を学習する。この学習は、第２の実施形態における末端圧力の学習と同様である。また、この学習には、学習用データに含まれる配水場情報及び末端圧力情報が用いられる。
【００４３】
続いて、末端圧力推定部１０５ｂが、ステップＳ３０４における学習結果と、評価データに含まれる配水場情報と、評価データに含まれる常設候補点の末端圧力情報とに基づいて、常設点以外の任意の末端における末端圧力を推定する（ステップＳ３０５）。この推定は、第２の実施形態における末端圧力の推定と同様である。
【００４４】
常設候補点決定部１０８は、ステップＳ３０５において推定された末端圧力の推定値と、評価データに含まれる末端圧力の実測値との差に基づき、各常設候補パターンについて、常設候補点が常設点としての基準（以下「常設基準」という。）を満たすか否かを判定する（ステップＳ３０６）。例えば、常設候補点決定部１０８は、ある常設候補パターンにおける末端圧力の推定値と実測値との差の合計が所定の閾値以下である場合、その常設候補点が常設基準を満たしていると判定する。なお、常設基準の判定方法は、常設候補点を常設点と仮定した場合において末端圧力の推定精度が所定の精度以上であるか否かを判定することができるものであればどのような方法であってもよい。
【００４５】
続いて、常設候補点決定部１０８は、全ての常設候補パターンについて、常設基準を満たすか否かの判定を行ったか否かを判定する（ステップＳ３０７）。未判定の常設候補パターンが存在する場合（ステップＳ３０７−ＮＯ）、常設候補点決定部１０８は次の判定対象とする常設候補パターンを選択し、ステップＳ３０４に処理を戻す。一方、未判定の常設候補パターンが存在しない場合（ステップＳ３０７−ＹＥＳ）、常設候補点決定部１０８は、常設基準を満たすと判定された常設候補パターンを示す情報を処理結果として出力部１０６に出力する（ステップＳ３０８）。
【００４６】
なお、常設候補点決定部１０８は、必ずしも全ての常設候補パターンについて上記判定を行う必要はない。例えば、常設候補点決定部１０８は、常設基準を満たす常設候補パターンが少なくとも１つ得られた時点で推定結果を出力するように構成されてもよい。また、常設候補点決定部１０８は、必ずしも常設基準を満たす全ての常設候補パターンを示す情報を出力する必要はない。例えば、常設候補点決定部１０８は、常設基準を満たすと判定された常設候補パターンのうち所定以上のスコアを有するものを選択して出力するように構成されてもよい。この場合、例えば、常設候補点決定部１０８は、ステップＳ３０５における末端圧力の推定精度が高く、常設候補点の数が少ない常設候補パターンほど高いスコアを付与し、推定精度が低く、常設候補点の数が多い常設候補パターンほど低いスコアを付与する。すなわち、常設候補点決定部１０８は、常設候補点として判定された末端の組み合わせ（常設候補パターン）が複数存在する場合、より末端数の少ない組み合わせによって表される末端を常設候補点として決定してもよい。
【００４７】
このような、第３の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｂによれば、配水システム１００ｂにおいて、末端圧力の推定精度及び設置コストの面で適切な常設点を選択することが可能となる。そのため、第３の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｂを適用することにより、配水システム１００ｂの末端圧力制御をより低コストで実現することが可能になる。
【００４８】
（第４の実施形態）
図９は、第４の実施形態における配水システム１００ｃのシステム構成の具体例を示す図である。配水システム１００ｃは、末端圧力制御支援装置１に代えて末端圧力制御支援装置１ｃを備える点で第１の配水システム１００と異なる。また、末端圧力制御支援装置１ｃは、監視制御システム２に提供する支援情報の生成において、配水場情報及び末端圧力情報に加えて、各需要家６の水の需要量を示す水需要情報を用いる点で第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１と異なる。この場合、末端圧力制御支援装置１ｃは、各需要家６の水の使用量を計測するスマートメータ等の計測機器（図示せず）と通信可能に構成され、これらの計測機器との通信により各需要家６の水需要情報を取得する。
【００４９】
図１０は、第４の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｃの機能構成の具体例を示すブロック図である。第４の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｃは、水需要情報記憶部１０９をさらに備える点、情報取得部１０３に代えて情報取得部１０３ｃを備える点、末端圧力学習部１０４に代えて末端圧力学習部１０４ｃを備える点、末端圧力推定部１０５に代えて末端圧力推定部１０５ｃを備える点で第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１と異なる。末端圧力制御支援装置１ｃのその他の構成は第１の実施形態の末端圧力制御支援装置１と同様である。そのため、その他の構成については図２と同じ符号を付すことにより説明を省略する。
【００５０】
水需要情報記憶部１０９は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。水需要情報記憶部１０９は水需要情報を記憶する。
【００５１】
情報取得部１０３ｃは、配水場情報及び末端圧力情報に加えて、各需要家６から水需要情報を取得する点で第１の実施形態における情報取得部１０３と異なる。情報取得部１０３ｃは、取得した水需要情報を水需要情報記憶部１０９に記憶させる。情報取得部１０３ｃは、水需要情報の取得を所定のタイミングで繰り返し実行することにより、水需要情報記憶部１０９に水需要情報を蓄積する。
【００５２】
末端圧力学習部１０４ｃは、配水場情報記憶部１０１に蓄積された配水場情報と、末端圧力情報記憶部１０２に蓄積された末端圧力情報と、水需要情報記憶部１０９に蓄積された水需要情報とに基づいて、配水管網５の末端圧力を学習する。具体的には、末端圧力学習部１０４ｃは、配水場諸量及び各需要家６の水需要と、配水管網５における任意の末端における末端圧力との関係性を学習する。この点において、末端圧力学習部１０４ｃは、第１の実施形態における末端圧力学習部１０４と異なる。なお、推定対象となる任意の末端について、その末端圧力の学習にその末端の過去の末端圧力情報を用いる点は第１の実施形態と同様である。
【００５３】
末端圧力推定部１０５ｃは、末端圧力学習部１０４ｃによって学習された関係性に基づいて、任意の配水場諸量及び各需要家６の水需要に対応する末端圧力を推定する。すなわち、末端圧力推定部１０５ｃは、現在の配水場情報及び現在の水需要情報を入力として現在の末端圧力を推定する点で、第１の実施形態における末端圧力推定部１０５と異なる。
【００５４】
図１１は、第４の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｃの動作例を示すフローチャートである。まず、情報取得部１０３ｃが、配水場情報、末端圧力情報及び水需要情報を取得し（ステップＳ４０１）、取得した各情報を配水場情報記憶部１０１、末端圧力情報記憶部１０２及び水需要情報記憶部１０９に蓄積する（ステップＳ４０２）。
【００５５】
続いて、末端圧力学習部１０４ｃが、配水場情報記憶部１０１に蓄積された過去の配水場情報と、末端圧力情報記憶部１０２に蓄積された過去の末端圧力情報と、水需要情報記憶部１０９に蓄積された過去の水需要情報とに基づいて末端圧力を学習する（ステップＳ４０３）。具体的には、末端圧力学習部１０４ｃは、配水場諸量及び各需要家６の水需要と、配水管網５の任意の末端における末端圧力との関係性を学習する。すなわち、この学習により、配水場情報及び水需要情報を入力として、配水管網５の任意の末端における末端圧力を出力する識別器が生成される。末端圧力学習部１０４ｃは、学習結果を末端圧力推定部１０５ｃに出力する。
【００５６】
続いて、情報取得部１０３ｃが、現在の配水場情報と現在の水需要情報とを取得する（ステップＳ４０４）。末端圧力推定部１０５ｃは、末端圧力学習部１０４ｃによる学習結果と、現在の配水場情報及び現在の水需要情報とに基づいて、配水管網５の任意の末端における現在の末端圧力を推定する（ステップＳ４０５）。末端圧力学習部１０４ｃは、推定した末端圧力を示す推定末端圧力情報を出力部１０６に出力する。出力部１０６は、推定末端圧力情報に基づいて支援情報を生成し、生成した支援情報を監視制御システム２に送信する（ステップＳ４０６）。
【００５７】
このように構成された第４の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｃは、過去の配水場情報と、過去の末端圧力情報と、過去の水需要情報とを用いて配水管網５の末端圧力を学習し、現在の配水場情報及び現在の水需要情報に基づいて、配水管網５の任意の末端における現在の末端圧力を推定する。このように、末端圧力の学習及び推定を、配水場情報及び末端圧力情報に加え、各需要家６の水需要情報を用いて行うことにより、末端圧力制御支援装置１ｃは、配水管網５における現在の末端圧力をより精度良く推定することが可能となる。
【００５８】
（第５の実施形態）
第５の実施形態における配水システム１００ｄ（図示せず）は、第２の実施形態における配水システム１００ａと同様のシステム構成を備え、末端圧力制御支援装置１ａに代えて末端圧力制御支援装置１ｄを備える点で第２の実施形態における配水システム１００ａと異なる。
【００５９】
図１２は、第５の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｄの機能構成の具体例を示すブロック図である。末端圧力制御支援装置１ｄは、推定結果情報記憶部１１０及び漏水診断部１１１をさらに備える点で第２の実施形態の末端圧力制御支援装置１ａと異なる。末端圧力制御支援装置１ｄのその他の構成は第２の実施形態の末端圧力制御支援装置１ａと同様である。そのため、その他の構成については図５と同じ符号を付すことにより説明を省略する。
【００６０】
推定結果情報記憶部１１０は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。推定結果情報記憶部１１０は、末端圧力推定部１０５によって推定された末端圧力を示す推定末端圧力情報を記憶する。これにより、推定結果情報記憶部１１０には過去の推定末端圧力情報が蓄積される。
【００６１】
漏水診断部１１１は、末端圧力情報記憶部１０２に蓄積された過去の末端圧力情報と、推定結果情報記憶部１１０に蓄積された過去の推定末端圧力情報とに基づいて、配水管網５における漏水の有無を診断する。
【００６２】
図１３は、第５の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｄの動作例を示すフローチャートである。図１３のフローチャートは、末端圧力制御支援装置１ｄが配水管網５における漏水の有無を診断する処理の流れを示す。なお、ここでは、第２の実施形態における動作例と同様の処理には図６と同じ符号を付すことにより説明を省略する。すなわち、ステップＳ２０１〜Ｓ２０５の各処理は、第２の実施形態における動作例と同様であり、これらのステップにおいて末端圧力の学習及び推定が行われる。
【００６３】
続いて、末端圧力推定部１０５ａは、推定末端圧力情報を推定結果情報記憶部１１０に記憶させる。末端圧力推定部１０５ａは、末端圧力の推定を繰り返し実行することにより、推定結果情報記憶部１１０に推定末端圧力情報を蓄積する（ステップＳ５０１）。
【００６４】
漏水診断部１１１は、末端圧力情報記憶部１０２に蓄積された過去の末端圧力情報と、推定結果情報記憶部１１０に蓄積された過去の推定末端圧力情報とに基づいて、配水管網５における漏水の有無を診断する（ステップＳ５０２）。具体的には、漏水診断部１１１は、末端圧力の実測値が末端圧力の推定値より大きい状態が所定時間継続した場合に、配水管網５において漏水が発生していると推定する。漏水診断部１１１は、ある末端において漏水が発生していると判定した場合、その旨を出力部１０６に通知する（ステップＳ５０３）。そして、出力部１０６は、漏水診断部１１１の通知に応じて、漏水の発生を示す情報（以下「漏水情報」という。）を所定の態様で出力することにより、配水管網５における漏水の発生を報知する。例えば、漏水情報は、表示装置に表示されてもよいし、スピーカを介して音声出力されてもよい。また、漏水情報は、支援情報に含めて監視制御システム２に送信されてもよい。
【００６５】
このように構成された第５の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｄは、配水システム１００ｄにおける漏水の有無を診断し、診断結果を通知することが可能となる。このような通知がなされることにより、配水システム１００ｄにおいて、漏水の発生に応じて適切なタイミングで適切な処理を行うことが可能となる。例えば、診断結果が監視制御システム２に対して通知されれば、監視制御システム２は、配水場３のポンプの吐出圧力を下げることで漏水量を低減させることが可能になる。したがって、第５の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｄによれば、配水管網５の末端圧力をより適切に制御することが可能となる。
【００６６】
（変形例）
第５の実施形態では、漏水診断部１１１が各末端における末端圧力の実測値及び計測値に基づいて漏水の有無を判定する態様について説明したが、漏水診断部１１１は各末端における漏水の有無を、その周辺の末端における漏水診断の結果に基づいて漏水の有無を判定してもよい。例えば、この場合、各常設点間の距離又は配管長を示す管網情報が予め末端圧力制御支援装置１ｄに記憶される。漏水診断部１１１は、ある診断対象の末端について漏水が発生していると判定した場合、管網情報に基づいて診断対象の末端から所定の範囲内に位置する他の末端（以下「周辺末端」という。）を識別する。そして、漏水診断部１１１は、周辺末端においても漏水が発生していると判定した場合に、診断対象の末端において漏水が発生していることを最終的に判定してもよい。このように、ある末端における漏水の有無を、複数の末端の診断結果に基づいて判定することにより、より精度良く漏水の有無を診断することが可能となる。
【００６７】
第４の実施形態の末端圧力制御支援装置１ｃは、第２の実施形態における常設末端圧力計測装置１０７を備えても良い。この場合、末端圧力制御支援装置１ｃは、過去の配水場情報と、過去の常設末端圧力情報と、過去の末端圧力情報と、過去の水需要情報とに基づいて、常設点以外の任意の末端における末端圧力を学習し、現在の配水場情報と、現在の常設末端圧力情報と、現在の水需要情報とに基づいて、常設点以外の任意の末端における現在の末端圧力を推定してもよい。
【００６８】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、過去の末端圧力情報と過去の配水場情報とに基づいて、配水場諸量と末端圧力との関係性を機械学習により学習する末端圧力学習部と、末端圧力学習部によって学習された上記関係性と、現在の配水場情報とに基づいて配水管網における現在の末端圧力を推定する末端圧力推定部と、を持つことにより、配水システムの末端圧力制御をより低コストで実現することができる。
【００６９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７０】
１，１ａ，１ｂ，１ｃ，１ｄ…末端圧力制御支援装置、２…監視制御システム、３，３−１，３−２…配水場、４，４−１，４−２…末端圧力計測装置、５…配水管網、６，６−１〜６−３…需要家、１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ…配水システム、１０１…配水場情報記憶部、１０２…末端圧力情報記憶部、１０３，１０３ｃ…情報取得部、１０４，１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃ…末端圧力学習部、１０５，１０５ａ，１０５ｂ，１０５ｃ…末端圧力推定部、１０６…出力部、１０７…常設末端圧力計測装置、１０８…常設候補点決定部、１０９…水需要情報記憶部、１１０…推定結果情報記憶部、１１１…漏水診断部
【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】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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