(57)【要約】【課題】あるモデルを用いて制御を行っているうちにこのモデルの信頼性が失われるような状態になったとしても装置全体としての充分な信頼性を確保できるようにすること。【解決手段】例えば雨水排水制御量演算部Ｊ１，Ｊ２，…，ＪＴのうちからＪ１が選択されているとすると、その予測モデル１３は所定の予測量（例えば、雨水流入量）を演算し、制御モデル１４はこれに基づき所定の制御量（例えば、ポンプ運転台数、及びそのポンプ回転数）を演算する。運転中に演算部Ｊ１の信頼性が損なわれたと制御選択部１５が判別した場合、直ちにこの演算部Ｊ１の選択を止める。そして、最適制御評価手段１６は、他の演算部Ｊ２，…，ＪＴの各評価関数を演算し、その中で評価関数の値が最も小さなものを選択する。【選択図】  図２
2004353220.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスデータの入力に基づき所定対象物の予測量を演算する予測モデル、及びこの予測モデルにより演算された予測量に基づき所定対象機器の制御量を演算する制御モデルから成る複数の雨水排水制御量演算部と、
前記複数の雨水排水制御量演算部について各制御性能を評価し、この評価に基づき最適な制御性能が得られるものをいずれか一つ選択する制御選択部と、
前記制御選択部により選択された雨水排水制御量演算部の演算結果に基づき前記所定対象機器に対する制御を行うプロセス制御部と、
を備えたことを特徴とする雨水排水制御装置。
【請求項２】
前記制御選択部は、前記評価及び前記選択を、現在選択されている雨水排水制御量演算部に異常が発生した場合に、他の複数の雨水排水制御量演算部について行うものである、
ことを特徴とする請求項１記載の雨水排水制御装置。
【請求項３】
前記制御選択部は、前記評価及び前記選択を所定の周期毎に行うものである、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の雨水排水制御装置。
【請求項４】
前記予測モデルは、ホワイトボックス的アプローチ又はブラックボックス的アプローチに基づき、前記予測量の演算を行うものである、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の雨水排水制御装置。
【請求項５】
前記雨水排水制御量演算部の予測モデル又は制御モデルのパラメータは、プロセスデータに基づきオンライン更新されるものである、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の雨水排水制御装置。
【請求項６】
前記雨水排水制御量演算部は、運転時間、運転コスト、又は操作量のうちの少なくともいずれかを指標とする最適制御量の演算を行うものである、
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の雨水排水制御装置。
【請求項７】
前記雨水排水制御量演算部は、所定の制御量について制約条件が付されたＲｅｃｅｄｉｎｇ  ｈｏｒｉｚｏｎ  制御を用いて前記最適制御量の演算を行うものである、
ことを特徴とする請求項６記載の雨水排水制御装置。
【請求項８】
前記雨水排水制御量演算部は、分岐限定法を用いて前記最適制御量の演算を行うものである、
ことを特徴とする請求項６記載の雨水排水制御装置。
【請求項９】
前記雨水排水制御量演算部は、遺伝的アルゴリズムを用いて前記最適制御量の演算を行うものである、
ことを特徴とする請求項６記載の雨水排水制御装置。
【請求項１０】
前記雨水排水制御量演算部は、雨量レーダ又は地上雨量計からの雨量情報を考慮して前記最適制御量の演算を行うものである、
ことを特徴とする請求項６記載の雨水排水制御装置。
【請求項１１】
前記雨水排水制御量演算部は、連続時間事象値に基づく離散時間事象に関する制御値の決定、又は離散時間事象値に基づく連続時間事象に関する制御値の決定を行うものであり、しかも、この決定を、連続時間事象と離散時間事象との間を関係付ける補助変数を用いることにより行うものである、
ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれかに記載の雨水排水制御装置。
【請求項１２】
前記連続時間事象値に基づく離散時間事象に関する制御値は、雨水流入量に基づくポンプ運転台数であり、また、前記離散時間事象値に基づく連続時間事象に関する制御値は、ポンプ運転台数に基づくポンプ回転数である、
ことを特徴とする請求項１１記載の雨水排水制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、下水道システムなどの雨水排水システムに用いられる雨水排水制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年の局所的な豪雨の増加や都市化の進展による流出形態の尖鋭化により、雨水排水の対応が遅れ浸水被害を引き起こす可能性が増大している。また、豪雨時の急激な流入に対しては、雨水ポンプの自動制御を運転員による手動運転に切り換えて対応することも多く、運転員の負担も増大している。一方、運転員の慢性的な不足という問題もあり、この人員不足によっても、雨天時の運転員への負担が顕著になってきている。
【０００３】
ここで、運転員の負担増大の原因としては次のような理由を挙げることができる。すなわち、従来の雨水排水制御技術では、ポンプ井の水位のみでポンプ回転数制御を行う場合が多く、ポンプ井の水位検出器により検出されたポンプ井水位が予め設定されているポンプ井目標水位に一致するように各ポンプの回転数をＰＩＤ制御等により制御している。そして、そのポンプ井目標水位を予め設定した固定値としているので、ポンプ井容量が小さく且つ水位制御可能範囲が小さい場合には、２台目以降のポンプの起動や停止が頻繁に起こることになる。また、大雨により雨水ポンプ井への流入量が急激に増加する場合は、ポンプの起動遅れによりポンプが新たに１台起動されても水位上昇に追い付けず、ポンプ井水位が危険水位に到達してしまうこともある。このため、実際は自動制御を用いずに熟練オペレータによる手動運転に頼っている場合がほとんどであった。
【０００４】
上記のような理由により運転員に対する負担が増大し、また、運転員の人員も不足していた。したがって、雨水の急激な流入にも対応することができ、現状の人員不足や将来的なポンプ所の省人化もしくは無人化等にも対応できるような雨水排水制御技術の実現が望まれている。
【０００５】
ところで、雨水排水制御においては、ポンプ場に「いつ、どのくらいの雨水流入があるか」という情報を精度よく把握することができれば、雨水ポンプの適切な起動停止タイミングについても正確に把握することができる。この適切なタイミングを把握するための各種情報としては、レーダ雨量計、地上雨量計、管渠内水位計等から得られる計測値があり、これらの計測値を基にした流出解析、流入量予測が行われている。そして、このような流出解析や流入量予測を活用したポンプ自動制御が従来から行われている。
【０００６】
雨水流入量を予測する手法としては、物理モデルや概念モデルを用いて降雨の流出の時間的な変化を追跡するホワイトボックス的なアプローチ（拡張ＲＲＬ法、汎用流出解析ソフト（ＭＯＵＳＥなど）の水理学モデルや水文学モデルに基づくもの）と、過去の降雨量と流入量のデータのみから予測モデルを構築するブラックボックス的なアプローチ（システム同定手法、重回帰分析などに基づくもの）がある。
【０００７】
ここで、拡張ＲＲＬ法については例えば特許文献１に、また、システム同定手法を適用した流入量予測については例えば特許文献２に開示されている。流入量予測結果を基にしたポンプ制御に関しては、設定水位自動制御を基本として、流入量予測値を用いて設定水位の変更を行う予測制御などがある。これは、特許文献３において、ポンプ井への雨水流入量及びポンプ定格に基づいてポンプの運転台数を予測計算する手法として提案されている。また、近時は雨水流入量予測及び雨水ポンプ制御を海外の汎用ソフト（ＭＯＵＳＥ等）を用いて行うシステムが国内に浸透しつつある。汎用ソフトはもともと雨水流出解析のシミュレータとしてオフラインで使用されてきたものであったが、監視制御システムと連結させてオンラインの動作も可能となってきている。
【０００８】
このように、流入量予測を活かした予測制御技術は、雨水排水についての自動制御を実現するために有効であり、その手法も多岐にわたってきている。これらの技術を状況に応じて適切に、かつ精度よく達成することが重要視されてきている。
【０００９】
【特許文献１】
特開平６−１４７９４０号公報
【特許文献２】
特開２０００−２５７１４０号公報
【特許文献３】
特開２０００−３２８６４２号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、流入量予測を活かした予測制御技術は、雨水排水自動制御の実現のために有効であり、その手法も多岐にわたってきている。これらの技術を状況に応じて適切に、かつ精度よく達成することが重要視されてきている。しかし、これらの予測モデルによる流入量予測値を基にした雨水排水制御は、一つの予測モデル及び一つの制御モデルのみを実装して行われている場合がほとんどである。そのため、これら実装している予測モデル自体及び制御モデル自体の信頼性が損なわれた場合、もはや自動制御を継続して行うことが困難となる。そして、このような場合、運転モードについては自動制御モードから手動操作モードに切り換えざるを得なくなり、運転員への負担が顕著になってしまうことになる。
【００１１】
雨水排水制御の完全自動化を達成する目的の１つとして、現状で多くの人員を配備して行っている雨水排水制御を省人化または無人化することが挙げられるが、予測モデルおよび制御モデルが各々１種類しか実装されていない雨水排水制御装置では、その信頼性が低い場合には自動制御が成立しなくなり、その目的が達成できないということになる。そして、上述したように近年「ＭＯＵＳＥ」に代表される海外の汎用流出解析ソフトを組み込んだ雨水排水制御装置が注目され、需要が増えつつある。汎用流出解析ソフトはオフラインでの解析においてその有効性が確認されているが、オンラインでの有効性は十分に評価されているとはいい難い。そのため、汎用流出解析ソフトを組み込んだ雨水排水制御システムをオンラインで使用する場合には、その信頼性を評価するために、それとは異なる手法を用いた制御装置を実装して、それらの制御性能を評価していくことも安全に自動制御を行なっていくために必要である。つまり、あるソフト（又はモデル）を用いて制御を実行しているうちに、このソフトの信頼性が失われるに至っても、直ちに別のソフトに切り換えられるようにすれば装置又はシステム全体としては充分な信頼性を確保することができるのであるが、従来、そのような発想に基づく装置又はシステムは現れていなかった。
【００１２】
また、雨水排水制御装置では、例えば、雨水流入量に基づくポンプ運転台数の判定、この判定に基づくポンプ台数の制御、ポンプ回転数の制御などを行うが、雨水流入量やポンプ回転数は連続時間系の事象であり、一方、ポンプ運転台数は離散時間系の事象である。このように、連続時間事象についての制御と、連続時間事象についての制御が混在する系はハイブリッド制御系と呼ばれている。実プロセスの制御系の多くはハイブリッド制御系であり、車、飛行機、電化製品や化学プラントなど至る所でこのハイブリッド制御系が見受けられる。
【００１３】
ハイブリッド制御系は、このように実プロセスの制御系の多くで採用されているにもかかわらず、従来これを体系的に取り扱うことは殆ど行われていなかった。そして、ハイブリッド制御系であることを考慮せずに制御系を構築してしまうと、連続時間系と離散時間系の混在部分において、不連続な現象が生じることがある。この不連続な現象は、ポンプ起動停止の頻繁な繰り返しや、回転数制御における振動のような挙動として現れることになり、この挙動によって雨水排水制御系が不安定となり自動制御が成り立たなくなる。そのため、運転員が自動制御モードを手動操作モードに切り換えてポンプ等を操作する必要が生じ、運転員の負担が増大する結果となっていた。
【００１４】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、あるモデルを用いて制御を行っているうちにこのモデルの信頼性が失われるような状態になったとしても装置全体としての充分な信頼性を確保できるようにし、また、連続時間事象及び離散時間事象が混在するハイブリッド制御系を体系的に取り扱うことを可能にし、不連続な現象の発生などの制御不安定要因が除去された雨水排水制御装置を提供することを目的としている。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するための手段として、請求項１記載の発明は、プロセスデータの入力に基づき所定対象物の予測量を演算する予測モデル、及びこの予測モデルにより演算された予測量に基づき所定対象機器の制御量を演算する制御モデルから成る複数の雨水排水制御量演算部と、前記複数の雨水排水制御量演算部について各制御性能を評価し、この評価に基づき最適な制御性能が得られるものをいずれか一つ選択する制御選択部と、前記制御選択部により選択された雨水排水制御量演算部の演算結果に基づき前記所定対象機器に対する制御を行うプロセス制御部と、を備えたことを特徴とする。
【００１６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記制御選択部は、前記評価及び前記選択を、現在選択されている雨水排水制御量演算部に異常が発生した場合に、他の複数の雨水排水制御量演算部について行うものである、ことを特徴とする。
【００１７】
請求項３記載の発明は、請求項１又は２記載の発明において、前記制御選択部は、前記評価及び前記選択を所定の周期毎に行うものである、ことを特徴とする。
【００１８】
請求項４記載の発明は、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明において、前記予測モデルは、ホワイトボックス的アプローチ又はブラックボックス的アプローチに基づき、前記予測量の演算を行うものである、ことを特徴とする。
【００１９】
請求項５記載の発明は、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明において、前記雨水排水制御量演算部の予測モデル又は制御モデルのパラメータは、プロセスデータに基づきオンライン更新されるものである、ことを特徴とする。
【００２０】
請求項６記載の発明は、請求項１乃至５のいずれかに記載の発明において、前記雨水排水制御量演算部は、運転時間、運転コスト、又は操作量のうちの少なくともいずれかを指標とする最適制御量の演算を行うものである、ことを特徴とする。
【００２１】
請求項７記載の発明は、請求項６記載の発明において、前記雨水排水制御量演算部は、所定の制御量について制約条件が付されたＲｅｃｅｄｉｎｇ  ｈｏｒｉｚｏｎ  制御を用いて前記最適制御量の演算を行うものである、ことを特徴とする。
【００２２】
請求項８記載の発明は、請求項６記載の発明において、前記雨水排水制御量演算部は、分岐限定法を用いて前記最適制御量の演算を行うものである、ことを特徴とする。
【００２３】
請求項９記載の発明は、請求項６記載の発明において、前記雨水排水制御量演算部は、遺伝的アルゴリズムを用いて前記最適制御量の演算を行うものである、ことを特徴とする。
【００２４】
請求項１０記載の発明は、請求項６記載の発明において、前記雨水排水制御量演算部は、雨量レーダ又は地上雨量計からの雨量情報を考慮して前記最適制御量の演算を行うものである、ことを特徴とする。
【００２５】
請求項１１記載の発明は、請求項１乃至１０のいずれかに記載の発明において、前記雨水排水制御量演算部は、連続時間事象値に基づく離散時間事象に関する制御値の決定、又は離散時間事象値に基づく連続時間事象に関する制御値の決定を行うものであり、しかも、この決定を、連続時間事象と離散時間事象との間を関係付ける補助変数を用いることにより行うものである、ことを特徴とする。
【００２６】
請求項１２記載の発明は、請求項１１記載の発明において、前記連続時間事象値に基づく離散時間事象に関する制御値は、雨水流入量に基づくポンプ運転台数であり、また、前記離散時間事象値に基づく連続時間事象に関する制御値は、ポンプ運転台数に基づくポンプ回転数である、ことを特徴とする。
【００２７】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施形態に係る雨水排水制御装置が用いられる雨水排水制御システムの構成を示す説明図である。流入幹線１に流入した雨水は流入渠２を通った後、流入ゲート３で仕切られたポンプ井４に貯溜されるようになっている。ポンプ井４内には、複数台の雨水ポンプＰ１，Ｐ２，…，ＰＭが配設されており、これら各雨水ポンプには吐出弁Ｖ１，Ｖ２，…，ＶＭが接続されている。流入ゲート３の前後には水位計ＷＬ１，ＷＬ２が配設されており、雨水排水制御装置５はこれらの水位計からの検出信号に基づき雨水ポンプＰ１，Ｐ２，…，ＰＭ及び吐出弁Ｖ１，Ｖ２，…，ＶＭを制御して、ポンプ井４に貯溜された雨水を河川等に向けて排出するようになっている。
【００２８】
雨水排水制御装置５には地上雨量計６からの計測データが入力されるようになっている。そして、雨水排水制御装置５には伝送路７を介して雨量レーダデータ処理装置８が接続されており、雨量レーダ９からの雨水計測データが入力されるようになっている。伝送路７には、また、監視制御装置１０が接続されており、運転員はこの監視制御装置１０を介して雨水排水制御システムの監視を行っている。
【００２９】
次に、図１の動作につき説明する。雨水排水制御装置５は、地上雨量計６からの計測データ及び雨量レーダデータ処理装置８からのデータの入力に基づきポンプ場への雨水流入量、ポンプ井流入量、ポンプ井水位等を予測する。この場合、地上雨量計６からのデータのみに基づいて予測を行うことも可能であるが、それでは充分な精度の予測を行うことができず、１０分〜１５分程度先の予測が限界であると思われる。
【００３０】
しかし、図１の構成では、雨量レーダデータ処理装置８が雨量レーダ９からの観測データに対して各種データ処理を行い、そのデータを雨水排水制御装置５に出力するようにしている。そして、図１では図示を省略しているが、気象情報端末等を伝送路７に接続し、気象業務センター等から降雨量や降雨強度等の降雨状況を予測し、この予測を加味したポンプ場雨水流入量の予測を行うようにしている。このような構成によれば、３０分から数時間先までの予測を行うことが可能となり、雨水排水制御の信頼性をより高めることができる。
【００３１】
また、上記の降雨状況の予測や気象情報、予測流入量、予測水位などの各種予測情報、又はそれらの現在値を用いて天候モードを判定し、この判定した天候モードに基づき雨水排水制御を行うことも考えられる。例えば、各種情報から小雨モードと判定された場合には直ぐに雨水排水は行わずにゲートを制御し、予め設置してある増補幹線又は貯溜管に降雨時初期の雨水を取り込むようにする。これにより、汚濁濃度の高い初期雨水（ファーストフラッシュ）が処理場やポンプ場に流入することを抑制する運用を行うことができる。一方、小雨モードではないと判定された場合、あるいはポンプ井の水位が規定値以上に達した場合等には、直ちに雨水排水制御を行うようにする。このように、各種予測情報を用い、モードを切り換えて雨水排水制御を行うことにより、近年重要視されている合流式下水道の改善問題にも対処することができる。
【００３２】
図２は、図１における雨水排水制御装置５の詳しい構成を示すブロック図である。この雨水排水制御装置５は、対象機器Ｏからオンライン信号線Ｌを介してプロセスデータを入力するプロセスデータ入力部１１と、この入力したプロセスデータの良否を判定するプロセスデータ良否判定部１２と、予測モデル１３及び制御モデル１４がそれぞれ内部に設けられているＴ個の雨水排水制御量演算部Ｊ１，Ｊ２，…，ＪＴと、最適制御評価手段１６が内部に設けられ、これら演算部Ｊ１，Ｊ２，…，ＪＴのうちからいずれか一つを選択する制御選択部１５と、この選択した演算部の演算結果に基づき対象機器Ｏに対する制御を行うプロセス制御部１７とを有している。また、運転員は、対象機器Ｏに対して手動操作手段１８を用いて手動操作できるようになっている。この手動操作手段１８は、専用のハードウエアであってもよく、あるいは監視制御装置１０を介して操作されるソフトウエアであってもよい。なお、対象機器Ｏとは、雨水ポンプＰ１，Ｐ２，…，ＰＭや吐出弁Ｖ１，Ｖ２，…，ＶＭ、更には流入ゲート３等を指すが、信号線Ｌを介してプロセスデータ入力部１１に送られる信号とは、これらついての信号の他に、水位計ＷＬ１，ＷＬ２などこれら対象機器に関連する信号も含むものとする。
【００３３】
次に、図２の動作につき説明する。プロセスデータ入力部１１は、オンライン信号線Ｌを介して対象機器Ｏからプロセスデータを入力し、これをプロセスデータ良否判定部１２に出力する。そして、プロセスデータ良否判定部１２は、プロセスデータについての良否を判定する。例えば、あるデータの値が一定数以上異常値を示した場合、プロセスデータ良否判定部１２はこの異常を監視制御装置１０に表示するようにし、運転員は異常表示を見たら直ちに自動制御を中止し、手動操作手段１８を用いて手動操作を行うようにする。
【００３４】
図２の構成では、雨水排水制御量を演算する機能を有するものとして、Ｔ個の雨水排水制御量演算部Ｊ１，Ｊ２，…，ＪＴが設けられている。システム起動時には、これらＴ個の雨水排水制御量演算部Ｊ１，Ｊ２，…，ＪＴのうちから実際の制御の実行に用いられる演算部が予め制御選択部１５によりいずれか一つ選択されている。この場合の選択基準としては、例えば、運転時間が最短になること、運転コストが最も安価になること、操作量が最も少なくなること（ポンプ運転台数の切り換え回数が最も少なくなること）などがある。
【００３５】
いま、例えば雨水排水制御量演算部Ｊ１が選択されているとすると、この演算部Ｊ１の予測モデル１３はプロセスデータ良否判定部１２を介して入力したデータに基づき所定の予測量（例えば、雨水流入量）を演算し、制御モデル１４はこの演算された予測量に基づき所定の制御量（例えば、ポンプ運転台数、及びそのポンプ回転数）を演算する。この演算された制御量は制御選択部１５を介してプロセス制御部１７に出力され、プロセス制御部１７はこの入力した制御量に基づき対象機器Ｏに対してプロセス制御を行う。
【００３６】
そして、システムに対する運転制御を実行中に雨水排水制御量演算部Ｊ１の信頼性が損なわれたと制御選択部１５が判別した場合、制御選択部１５は直ちにこの雨水排水制御量演算部Ｊ１の選択を止めるようにする。ここで、信頼性が損なわれたか否かについては、例えば最適制御評価手段１６が演算した運転時間、運転コスト、あるいは操作量についての評価関数の値が一定値より大きくなったか否かを判断することにより行うことができる。次いで、最適制御評価手段１６は、雨水排水制御量演算部Ｊ２，…，ＪＴの各評価関数を演算し、その中で評価関数の値が最も小さくなる雨水排水制御量演算部を選択するようにする。
【００３７】
上記のような構成によれば、雨水排水制御量を演算する機能を有するソフトウエアを予め複数種類用意しているので、そのうちの一つを選択して運転制御を実行している間に、その選択したソフトウエアの信頼性が損なわれるような事態に陥ったとしても、直ちに他のソフトウエアの中から最適のものを選択して、運転制御を停止することなくそのまま継続することができる。
【００３８】
上記の雨水排水制御量演算部Ｊ１，Ｊ２，…，ＪＴ内の各予測モデル１３としては、ホワイトボックス的アプローチを行うソフトウエア、あるいはブラックボックス的アプローチを行うソフトウエアの何れをも採用することができる。ホワイトボックス的アプローチを行うソフトウエアとしては、ポンプ場流入予測を行う市販の流出解析用パッケージソフトである「ＭＯＵＳＥ」等を挙げることができるが、その他、拡張ＲＲＬ法、水理学モデル、水文学モデル等に基づく流出解析モデルを採用してもよい。一方、ブラックボックス的アプローチを行うソフトウエアとしては、ポンプ場流入予測を行うシステム同定手法によるモデルがあるが、重回帰分析やニューラルネットワークによるモデルを採用してもよい。
【００３９】
また、予測モデル１３が用いる各種パラメータについて、制御選択部１５は、水位計ＷＬ１，ＷＬ２、地上雨量計６、及び雨量レーダデータ処理装置８からの各計測データ、あるいは雨水ポンプＰ１，Ｐ２，…，ＰＭや流入ゲート３等の運用状況についてのデータなどに基づきオフラインで予め決定しておくことができる。しかし、図１及び図２の構成によれば、制御選択部１５はこれらのデータをオンライン的に取り込むことができるので、予測モデル１３のパラメータを逐次的に更新することができる。このように、予測モデル１３を逐次的にオンラインで更新することにより、流域の変化に追従してモデルの更新を行うことができ、予測精度の劣化を抑制することができる。
【００４０】
予測モデル１３を逐次的にオンラインで更新する代表的手法としては、システム同定手法における逐次最小二乗法が知られている。この逐次最小二乗法は計算負荷が少なく、比較的小規模な計算機でも実装ができると共に、プロセスの変動に追従してモデルパラメータの更新が可能になるという利点を得ることができるが、未だ雨水排水制御の分野では使用実績例がない。しかし、雨水排水プロセスのように、プロセスの変動が自然現象の複合要因の結果として現れ変動が生じやすい系に対して、上記のように予測モデル１３を逐次的にオンラインで更新する手段を設けることは非常に有効であると言える。
【００４１】
本実施形態における制御モデル１４は、予測モデル１３が予測した流入量にポンプ制御を行う。ポンプ制御手法としては、流入量予測値に基づき直接ポンプ運転台数を判定してもよく、あるいは流入量予測値を入力としポンプ井水位予測値を出力とするポンプ井水位予測モデルを別途構築し、ポンプ井水位予測値に基づきポンプ運転台数を判定する構成を採用することもできる。固定のポンプ井水位設定値を用いた設定水位自動制御は従来から行われていた手法であるが、本実施形態における制御モデル１４では、予測モデル１３からの流入量予測値に基づき設定水位の補正を行い、補正後の設定水位に基づきポンプの起動タイミング又は停止タイミングを適切に変更することができる。
【００４２】
図３は、本実施形態におけるこのような設定水位の補正についての説明図である。この図において、各矢印の尾端位置及び先端位置は対応するポンプの起動水位及び停止水位を示している。すなわち、例えば４台の雨水ポンプＰ１〜Ｐ４のうちポンプＰ３，Ｐ４について当初は起動水位がそれぞれ２．６０ｍ，２．７５ｍ、停止水位がそれぞれ２．２０ｍ，２．４０ｍに設定されていた。しかし、制御モデル１４はその後の予測モデル１３の流入量予測値に基づき、これらの各起動水位及び停止水位を０．０５ｍだけ下方に移動させるようにしている。このような構成により、プロセスの変化状況に応じたきめ細かな制御を行うことができる。
【００４３】
また、上記した本実施形態では、選択されている雨水排水制御量演算部Ｊ１の信頼性が損なわれた場合に制御選択部１５が他の演算部Ｊ２，…，ＪＴの中から新たに選択する例を説明したが、制御選択部１５は、所定周期毎に最適制御評価手段１６により雨水排水制御量演算部Ｊ１，Ｊ２，…，ＪＴの全ての評価関数を演算し、演算部Ｊ１の信頼性が損なわれたというほどのレベルまで低下していなくても、その他に評価関数がより小さな演算部が存在していれば、その演算部を選択するような構成を採用してもよい。
【００４４】
つまり、制御選択部１５は、予め定めた（運用に合わせた）周期毎に、最適な制御性能のモデルを持つ雨水排水制御量演算部を選択し、その演算部の出力をプロセス制御部１７に出力して最適な雨水排水制御を行う。そして、選択したある演算部が、最適なものでなくなった場合、あるいはセンサ値異常などの異常診断結果により正常に動作しなくなったと判定した場合には、直ちに自動で他の演算部に切り換える動作を行う。このように、制御選択部１５は、最適制御問題を解くことにより、雨水排水プロセスの制御問題を定量的に評価できるので、ポンプ運転時間を平準化し、運転切換回数を少なくすることができる。上述した制御性能の判定（異常診断に基づく判定と評価関数値に基づく判定）を行なうことは、雨水排水制御の高信頼性につながり、安定した自動制御運用が可能になる。
【００４５】
ここで、従来オフラインで制御性能判定を行なう場合、一旦システムから切り離して判定作業を行い、再度システムに組み込むという作業が生じるため時間がかかり、また、無人のポンプ場で自動制御を継続する必要な場合等には対処できないという問題があった。しかし、上記の実施形態ではオンラインで制御性能判定を行なうことができるので、このような問題を生じることがない。そして、従来は雨水排水制御問題において、このようなコストをも含めた最適制御問題を扱った例はなく、本実施形態に係る手法は有効な手法であるといえる。
【００４６】
上記の最適制御問題を扱う最適制御系の構成あたっては、例えば、モデル予測制御の基本的な概念として知られているＲｅｃｅｄｉｎｇ  ｈｏｒｉｚｏｎ制御を適用することができる。このＲｅｃｅｄｉｎｇ  ｈｏｒｉｚｏｎ制御とは、最適化問題を解く区間をサンプリング周期毎にシフトしながらオンライン最適化を繰り返す制御であり、制約条件を陽な形で取り扱うことが可能である。つまり、制御入力やプロセス出力にかかる制約条件を直接制御アルゴリズムに反映させることができるという利点がある。この場合、制約条件としてはポンプ井水位の上下限を考慮することにより、与えられた雨水排水制御問題を制約条件を含む最適化問題に帰着させることができる。
【００４７】
上記の最適制御問題を解く手法としては、分岐限定法や遺伝的アルゴリズムなどの適用が考えられる。分岐限定法は、解空間上の部分空間を一括チェックし、当該空間内に解候補が存在しうるかどうかを事前に検証することで、不必要な検索手続きを予め排除することができ、演算時間はかかるものの最適解を探索できるという利点がある。遺伝的アルゴリズムは、最適解ではなく準最適解しか検索することができないが、局所的な極小解に陥りにくい点や高速演算が期待できるなどの利点がある。
【００４８】
このように、複合型雨水排水制御問題に、モデル予測制御つまりＲｅｃｅｄｉｎｇ  ｈｏｒｉｚｏｎ制御を適用することにより制御系を体系的に扱うことができるとともに、常に最適な制御性能をもつ制御装置で雨水排水制御を行うことができるので、ポンプ運転時間を平準化し、運転切替回数を少なくすることができ、運転オペレータの手動操作が介入するといった問題を解決可能な雨水排水自動制御系を確立することが期待できる。
【００４９】
次に、本発明の他の実施形態につき説明する。既述したように、連続時間事象の制御と離散時間事象の制御とが混在する系をハイブリッド制御系と呼ぶが、雨水排水制御の分野では、このようなハイブリッド制御系を体系的に構築した構成はこれまで現れていなかった。そこで、本実施形態では、このハイブリッド系を体系的に構築した構成を採用するようにしている。
【００５０】
図４は、この他の実施形態の要部である雨水排水制御量演算部Ｊ１の具体的構成例を示すブロック図である（Ｊ１以外の他の演算部Ｊ２，…，ＪＴも同様の構成である）。この図に示すように、雨水排水制御量演算部Ｊ１は、流入量予測モデル１３Ａ、ポンプ運転台数判定制御部１４Ａ、ポンプ井水位設定部１４Ｂ、及びポンプ回転数制御部１４Ｃを有しており、更に、変数定義部１９，２０、及び減算器２１を有している。
【００５１】
図５は、この雨水排水制御量演算部Ｊ１の機能の概略を示すフローチャートである。流入量予測モデル１３Ａは、プロセスデータ良否判定部１２から良と判定されたプロセスデータを入力し、このプロセスデータに基づき雨水流入量Ｑ（連続時間事象値）を予測する（ステップ１）。変数定義部１９は、この予測された連続時間事象値の雨水流入量Ｑを入力すると、この連続時間事象値を離散時間事象値に変換するための補助変数δを定義し（ステップ２）、これら補助変数δ及び雨水流入量Ｑをポンプ運転台数判定制御部１４Ａに出力する。ポンプ運転台数判定制御部１４Ａは、入力した補助変数δ及び雨水流入量Ｑを所定の演算式に適用して、必要なポンプ運転台数Ｎを演算する（ステップ３）。つまり、ポンプ運転台数判定制御部１４Ａは、補助変数δを用いることにより、連続時間事象値である雨水流入量Ｑの入力に基づきポンプ運転台数Ｎを連続時間系の変数として扱えることができる離散時間事象値に変換している。
【００５２】
また、変数定義部２０は、ポンプ運転台数判定制御部１４Ａから離散時間事象値であるポンプ運転台数Ｎを入力すると、この離散時間事象値を連続時間事象値に変換するための補助変数γを定義し（ステップ４）、これら補助変数γ及びポンプ運転台数Ｎをポンプ回転数制御部１４Ｃに出力する。このとき、ポンプ井水位設定部１４Ｂからの設定値と水位計ＷＬ２からの検出値との偏差が減算器２１よりポンプ回転数制御部１４Ｃに出力されている。ポンプ回転数制御部１４Ｃは、この減算器２１からの偏差を考慮しつつ、変数定義部２０から入力した補助変数γ及びポンプ運転台数Ｎを所定の演算式に適用して、ポンプ回転数Ｒを演算する（ステップ５）。つまり、ポンプ回転数制御部１４Ｃは、補助変数γを用いることにより、離散時間事象値であるポンプ運転台数Ｎを連続時間系の変数として扱い、これを連続時間事象値であるポンプ回転数Ｒに変換している。
【００５３】
次に、図４の雨水排水制御量演算部Ｊ１において、補助変数δを用いて連続時間事象値である雨水流入量Ｑからポンプ運転台数Ｎを演算する手法の具体例を説明する。ある時刻ｔにおける雨水流入量をＱ（ｔ）、プロセスデータとしての降雨量をｕ（ｔ）としたとき、時刻ｔ＋１における雨水流入量Ｑ（ｔ＋１）が（１）式により表され、且つ、従来は（２）〜（４）式を用いて雨水流入量Ｑ（ｔ）から直接ポンプ運転台数Ｎ（ｔ）が求められていた系を考える。なお、ａ，ｂはパラメータであり、オフラインで予め決定しておくか、オンラインで逐次的に変更を加えながら決定することができる。また、（１）〜（４）式では単位を省略しているが、Ｑ（ｔ），ｕ（ｔ）は例えば〔ｍ３／ｓ：立方メートルパーセカンド〕、Ｎ（ｔ）は〔台〕である。
Ｑ（ｔ＋１）＝ａ＊Ｑ（ｔ）＋ｂ＊ｕ（ｔ）    ……    （１）
Ｎ（ｔ）＝１    ｉｆ    Ｑ（ｔ）≦３        ……    （２）
Ｎ（ｔ）＝２    ｉｆ    ３＜Ｑ（ｔ）≦６    ……    （３）
Ｎ（ｔ）＝３    ｉｆ    ６＜Ｑ（ｔ）        ……    （４）
【００５４】
上記の（２）〜（４）式におけるＮ（ｔ）とＱ（ｔ）のとの関係は連続値入力離散値出力の関係であるから、図４の雨水排水制御量演算部Ｊ１では、この関係に補助変数を導入することにより、出力を連続変数として扱える形に変換する。この補助変数の具体的な導入の仕方については、例えばＭＬＤ（Ｍｉｘｅｄ  Ｌｏｇｉｃａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃａｌ）システムが考えられる。ＭＬＤシステムは、論理記述を含んだ動的システムの表現方法であって、プロセスに含まれる離散的事象を論理変数で表すものであり、その定式化では論理式を線形不等式で表現することが特徴である。
【００５５】
このＭＬＤシステムの考え方を流入量予測値又はポンプ井水位予測値と、ポンプ運転台数との関係に用いることにより、離散出力を連続変数として関連付けることができる。いま、離散値出力を連続変数としての出力に関連付けるために、離散値補助変数δｉ（ｉ＝１，２，３）を導入すると、このδｉは変数定義部１９により（５）〜（７）式のように定義される。
δ１＝１    ｉｆ    Ｑ（ｔ）≦３        ……    （５）
δ２＝１    ｉｆ    Ｑ（ｔ）≦６        ……    （６）
δ３＝１                                ……    （７）
【００５６】
このように定義された補助変数δｉ（ｉ＝１，２，３）を用いれば、ポンプ運転台数判定制御部１４Ａは出力であるポンプ運転台数Ｎ（ｔ）を（８）式のようなＭＬＤシステムの連続時間表現として表すことができる。
Ｎ（ｔ）＝１・δ１（ｔ）＋２・｛δ２（ｔ）−δ１（ｔ）｝＋３・｛δ３（ｔ）−δ２（ｔ）｝    ……    （８）
【００５７】
上記の（５）〜（８）式に具体的数値を代入してみると、例えばＱ（ｔ）＝２である場合、（５）〜（７）式におけるδ１，δ２，δ３は、それぞれδ１＝１、δ２＝１、δ３＝１となるから、（８）式のＮ（ｔ）は、Ｎ（ｔ）＝１・１＋２・（１−１）＋３・（１−１）＝１＋０＋０＝１〔台〕となる。
【００５８】
同様に、例えばＱ（ｔ）＝４である場合、（５）〜（７）式におけるδ１，δ２，δ３は、それぞれδ１＝０、δ２＝１、δ３＝１となるから、（８）式のＮ（ｔ）は、Ｎ（ｔ）＝１・０＋２・（１−０）＋３・（１−１）＝０＋２＋０＝２〔台〕となる。
【００５９】
また、例えばＱ（ｔ）＝７である場合、（５）〜（７）式におけるδ１，δ２，δ３は、それぞれδ１＝０、δ２＝０、δ３＝１となるから、（８）式のＮ（ｔ）は、Ｎ（ｔ）＝１・０＋２・（０−０）＋３・（１−０）＝０＋０＋３＝３〔台〕となる。
【００６０】
上記した例は、ポンプ運転台数判定制御部１４Ａが連続時間事象値Ｑの入力に基づき離散時間事象値Ｎを出力する場合を説明したものであるが、ポンプ回転数制御部１４Ｃが離散時間事象値のＮの入力に基づき連続時間事象値Ｒを出力する場合も同様に考えることができる。
【００６１】
したがって、上記の雨水排水制御系は連続時間系となるので、これまでハイブリッド系であることにより体系的に制御系を構築することが容易でなかった系を本発明では体系的に扱うことができる。それ故、連続時間系と離散時間系との混在が原因で生じる、ポンプの運転及び停止の繰り返しや回転数制御の不安定化、更にはこれらに伴う手動操作介入による運転員の負担増大といった問題を軽減することが期待できる。
【００６２】
なお、上記実施形態では、具体的なプロセスとして雨水排水ポンプ場における雨水排水プロセスを対象とした例につき説明したが、上記実施形態の考え方は他のプロセスに対しても適用可能である。例えば、排水機場における河川水位予測を用いた河川への雨水排水プロセスなど、ポンプ制御を用いたプロセスに対して特に効果的である。
【００６３】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、あるモデルを用いて制御を行っているうちにこのモデルの信頼性が失われるような状態になったとしても装置全体としての充分な信頼性を確保することができる。また、連続時間事象及び離散時間事象が混在するハイブリッド制御系を体系的に取り扱うことが可能になり、不連続な現象の発生などの制御不安定要因を除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る雨水排水制御装置が用いられる雨水排水制御システムの構成を示す説明図。
【図２】図１における雨水排水制御装置５の詳しい構成を示すブロック図。
【図３】図２における制御モデル１４が行う設定水位の補正についての説明図。
【図４】本発明の他の実施形態の要部である雨水排水制御量演算部Ｊ１の具体的構成例を示すブロック図。
【図５】図４における雨水排水制御量演算部Ｊ１の機能の概略を示すフローチャート。
【符号の説明】
１  流入幹線
２  流入渠
３  流入ゲート
４  ポンプ井
５  雨水排水制御装置
６  地上雨量計
７  伝送路
８  雨量レーダデータ処理装置
９  雨量レーダ
１０  監視制御装置
１１  プロセスデータ入力部
１２  プロセスデータ良否判定部
１３  予測モデル
１３Ａ  流入量予測モデル
１４  制御モデル
１４Ａ  ポンプ運転台数判定制御部
１４Ｂ  ポンプ井水位設定部
１４Ｃ  ポンプ回転数制御部
１５  制御選択部
１６  最適制御評価手段
１７  プロセス制御部
１８  手動操作手段
１９  変数定義部
２０  変数定義部
２１  減算器
ＷＬ１，ＷＬ２  水位計
Ｐ１，Ｐ２，…，ＰＭ  雨水ポンプ
Ｖ１，Ｖ２，…，ＶＭ  吐出弁
Ｊ１，Ｊ２，…，ＪＴ  雨水排水制御量演算部
Ｌ  オンライン信号線
Ｏ  対象機器
【図１】
2004353220.tif 000003
【図２】
2004353220.tif 000004
【図３】
2004353220.tif 000005
【図４】
2004353220.tif 000006
【図５】
2004353220.tif 000007