(57)【要約】【課題】現在の時刻から下水流入量を予測しようとする未来の時刻までの時間長を任意に変化させる。【解決手段】ユーザ入力部１４は、所定長さの時間区間を単位として、現在の時刻から下水流入量を予測しようとする未来の時刻までの時間長を示す予測ステップ幅を指定するユーザ入力を取得する。データ収集部１１は、時間区間ごとに下水流入量の測定値を収集する。短期データ記憶部１２は、予測ステップ幅の複数倍よりも長い時間期間にわたって、各時間区間における下水流入量の測定値を記憶する。予測値算出部１５は、あるステップの予測値及び測定値に基づいて次のステップの予測値を算出する予測アルゴリズムを反復的に用いて、予測ステップ幅ごとの下水流入量の測定値に基づいて、予測ステップ幅ごとの下水流入量の予測値を算出することにより、現在の時間区間から予測ステップ幅だけ進んだ未来の時間区間における下水流入量の予測値を算出する。【選択図】図１
2016211877.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの場所における下水流入量を予測する下水流入量予測装置において、前記下水流入量予測装置は、
予め決められた長さの時間区間を単位として、現在の時刻から前記下水流入量を予測しようとする未来の時刻までの時間長を示す予測ステップ幅を指定するユーザ入力を取得するユーザ入力手段と、
前記時間区間ごとに、前記少なくとも１つの場所における下水流入量の測定値を収集するデータ収集手段と、
前記予測ステップ幅の複数倍よりも長い第１の時間期間にわたって、前記各時間区間における前記下水流入量の測定値を記憶する第１のデータ記憶手段と、
あるステップの予測値及び測定値に基づいて次のステップの予測値を算出する予測アルゴリズムを用いて前記下水流入量の予測値を算出する予測値算出手段とを備え、
前記予測値算出手段は、前記データ収集手段により収集された前記下水流入量の測定値又は前記第１のデータ記憶手段に記憶された前記下水流入量の測定値のうち、過去から現在までの前記予測ステップ幅ごとの複数の時間区間における前記下水流入量の測定値に基づいて、前記予測アルゴリズムを反復的に用いて、過去から現在までの前記予測ステップ幅ごとの複数の時間区間における前記下水流入量の予測値をそれぞれ算出することにより、現在の時間区間から前記予測ステップ幅だけ進んだ未来の時間区間における前記下水流入量の予測値を算出することを特徴とする下水流入量予測装置。
【請求項２】
前記予測アルゴリズムはカルマンフィルタであることを特徴とする請求項１記載の下水流入量予測装置。
【請求項３】
前記下水流入量予測装置は、
前記各時間区間における前記下水流入量の予測値と前記下水流入量の測定値との誤差を算出する誤差算出手段と、
第２の時間期間にわたって、前記各時間区間の前記誤差を記憶する誤差記憶手段とをさらに備え、
前記予測アルゴリズムは、予め決められた複数の内部パラメータを含み、
前記予測値算出手段は、前記誤差が予め決められた基準を超えたとき、前記誤差を小さくするように前記複数の内部パラメータのうちの少なくとも１つを変化させることを特徴とする請求項１又は２記載の下水流入量予測装置。
【請求項４】
前記データ収集手段は、前記下水流入量に関連付けられた少なくとも１種類の追加データを収集し、
前記下水流入量予測装置は、前記追加データを表示する表示手段をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のうちの１つに記載の下水流入量予測装置。
【請求項５】
前記データ収集手段は、前記下水流入量に関連付けられた少なくとも１種類の追加データを収集し、
前記下水流入量予測装置は、前記追加データに基づいて前記予測ステップ幅を決定する予測ステップ幅決定手段をさらに備えることを特徴とする請求項１〜４のうちの１つに記載の下水流入量予測装置。
【請求項６】
前記下水流入量予測装置は、前記第１の時間期間よりも長い第３の時間期間にわたって、前記各時間区間における前記下水流入量の測定値を記憶する第２のデータ記憶手段をさらに備え、
前記予測値算出手段は、
前記データ収集手段により収集された前記下水流入量の測定値又は前記第１のデータ記憶手段に記憶された前記下水流入量の測定値のうち、過去から現在までの前記予測ステップ幅ごとの複数の時間区間における前記下水流入量の測定値の第１の変動パターンを取得し、
前記第２のデータ記憶手段に記憶された前記下水流入量の測定値のうち、前記第１の変動パターンに係る時間区間よりも過去の前記予測ステップ幅ごとの複数の時間区間における前記下水流入量の測定値の第２の変動パターンを取得し、
前記第１の変動パターンが前記第２の変動パターンに類似しているとき、前記第２のデータ記憶手段に記憶された前記第２の変動パターンに係る時間区間から前記予測ステップ幅だけ進んだ次の時間区間における前記下水流入量の測定値を、現在の時間区間から前記予測ステップ幅だけ進んだ未来の時間区間における前記下水流入量の予測値として取得することを特徴とする請求項１〜５のうちの１つに記載の下水流入量予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、下水処理施設などの下水道施設において、過去から現在までの下水流入量のデータに基づいて未来の下水流入量を予測する下水流入量予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
下水処理施設などの下水道施設において、過去から現在までの下水流入量のデータに基づいて未来の下水流入量を予測する下水流入量予測装置として、例えば特許文献１の発明がある。
【０００３】
特許文献１の発明は、データセンタと、それに連結された複数の雨水排水施設に設置される雨水排水支援制御装置において、当該施設の運転予測を行なう各種パラメータを含む予測モデルを有する支援情報予測部と、各施設に設置された支援情報予測部の予測精度を診断する予測精度診断部とを備え、各施設に、支援情報予測部とデータセンタの予測制度診断部間で信号の送受信を行なうデータ送受信部を備える。特許文献１の発明によれば、複数の雨水排水設備を統括するデータセンタを設け、このデータセンタから雨水排水設備の運用に必要な支援情報を各設備に提供することにより、広域の雨水排水制御を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2011-154029号公報（5頁23行〜8頁4行）
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Kalman filter, From Wikipedia, the free encyclopedia. [online]. Wikipedia, 2015. [retrieved on 2015-01-29]. Retrieved from the Internet: <URL：http://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
下水処理施設などでは、下水流入量は１時間毎に計測されることが多い。一方、あるステップの予測値及び測定値に基づいて次のステップの予測値を算出する予測アルゴリズム（カルマンフィルタなど）が知られている。このような予測アルゴリズムを下水流入量の予測に適用すると、現在から１時間後の下水流入量を予測することしかできず、下水処理施設で実際に求められるように現在から数時間後の下水流入量を推定することはできない。
【０００７】
また、天候が急激に変化する場合には、天候が安定している場合よりも、現在の時刻から下水流入量を予測しようとする未来の時刻までの時間長を短くすることが望まれる。しかしながら、従来技術の下水流入量予測装置では、現在の時刻から下水流入量を予測しようとする未来の時刻までの時間長を変化させることができなかった。
【０００８】
本発明の目的は、以上の課題を解決し、現在の時刻から下水流入量を予測しようとする未来の時刻までの時間長を任意に変化させることができる下水流入量予測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の１つの態様によれば、
少なくとも１つの場所における下水流入量を予測する下水流入量予測装置において、前記下水流入量予測装置は、
予め決められた長さの時間区間を単位として、現在の時刻から前記下水流入量を予測しようとする未来の時刻までの時間長を示す予測ステップ幅を指定するユーザ入力を取得するユーザ入力手段と、
前記時間区間ごとに、前記少なくとも１つの場所における下水流入量の測定値を収集するデータ収集手段と、
前記予測ステップ幅の複数倍よりも長い第１の時間期間にわたって、前記各時間区間における前記下水流入量の測定値を記憶する第１のデータ記憶手段と、
あるステップの予測値及び測定値に基づいて次のステップの予測値を算出する予測アルゴリズムを用いて前記下水流入量の予測値を算出する予測値算出手段とを備え、
前記予測値算出手段は、前記データ収集手段により収集された前記下水流入量の測定値又は前記第１のデータ記憶手段に記憶された前記下水流入量の測定値のうち、過去から現在までの前記予測ステップ幅ごとの複数の時間区間における前記下水流入量の測定値に基づいて、前記予測アルゴリズムを反復的に用いて、過去から現在までの前記予測ステップ幅ごとの複数の時間区間における前記下水流入量の予測値をそれぞれ算出することにより、現在の時間区間から前記予測ステップ幅だけ進んだ未来の時間区間における前記下水流入量の予測値を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の下水流入量予測装置によれば、現在の時刻から下水流入量を予測しようとする未来の時刻までの時間長を任意に変化させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る下水流入量予測装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態２に係る下水流入量予測装置１Ａの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態３に係る下水流入量予測装置１Ｂの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る下水流入量予測装置１の構成を示すブロック図である。下水流入量予測装置１は、例えば、少なくとも１つの下水処理施設における下水流入量を予測する。下水流入量予測装置１は、データ収集部１１、短期データ記憶部１２、表示部１３、ユーザ入力部１４、予測値算出部１５、誤差算出部１６、及び誤差記憶部１７を備える。
【００１３】
まず、下水流入量予測装置１のユーザは、ユーザ入力部１４により、予め決められた長さの時間区間（例えば１時間）を単位として、現在の時刻から下水流入量を予測しようとする未来の時刻までの時間長を示す予測ステップ幅を指定する。従って、予測ステップ幅は、現在の時間区間から下水流入量を予測しようとする未来の時間区間までの時間区間の個数である。
【００１４】
下水流入量予測装置１は、広域気象情報サーバ装置２、雨量計３、温度計４、及び流入量計５にネットワークを介して接続され、これらから、下水流入量の予測に必要なデータ、すなわち広域気象情報、雨量、気温、及び下水流入量をそれぞれ取得する。広域気象情報は、例えば、気象庁又は民間気象予報会社などからオンラインで提供される地域毎の降雨予測データを含み、雨雲の移動及び台風情報などに基づいて突発的な天候変化が発生する時刻を推定するために使用される。雨量計３、温度計４、及び流入量計５のそれぞれは、少なくとも１つの場所（例えば、少なくとも１つの下水処理施設）に設けられ、その場所における雨量、気温、及び下水流入量をそれぞれ測定する。下水流入量予測装置１は、流入量計５が設けられた少なくとも１つの場所（例えば下水処理施設）における下水流入量を予測する。
【００１５】
データ収集部１１は、時間区間ごとに、少なくとも１つの場所における下水流入量の測定値を収集するデータ収集手段である。データ収集部１１は、下水流入量に関連付けられた少なくとも１種類の追加データとして、広域気象情報、雨量、及び気温を収集する。データ収集部１１は、広域気象情報、雨量、気温、及び下水流入量をデジタルデータとして取り込み、予測用の現時刻データとして、データ収集部１の内部で保有するメモリに格納する。
【００１６】
短期データ記憶部１２は、データ収集部１１により過去に収集されたデータを時系列に記憶する記憶手段である。特に下水流入量について、短期データ記憶部１２は、予測ステップ幅の複数倍よりも長い第１の時間期間にわたって、各時間区間における下水流入量の測定値を記憶する。データ記憶部１２には、例えば１週間の過去データが格納される。
【００１７】
表示部１３は、データ収集部１１により収集されたデータを表示する。ユーザは、表示部１３に表示されたデータ（特に、下水流入量に関連付けられた少なくとも１種類の追加データとしての、広域気象情報、雨量、及び／又は気温）に基づいて、予測ステップ幅を決定する。ユーザ入力部１４は、予測ステップ幅を指定するユーザ入力を取得するユーザ入力手段である。ユーザ入力部１４は、ユーザから取得した予測ステップ幅を予測値算出部１５に送る。表示部１３はさらに、算出された下水流入量の予測値（後述）を表示する。
【００１８】
表示部１３は、計算機に付属して文字のみ表示するコンソール画面であってもよく、グラフィックディスプレイであってもよい。ユーザ入力部１４は、計算機に付属するキーボードであってもよい。
【００１９】
予測値算出部１５は、あるステップの予測値及び測定値に基づいて次のステップの予測値を算出する予測アルゴリズムを用いて、現在の時間区間から予測ステップ幅だけ進んだ未来の時間区間における下水流入量の予測値を算出する予測値算出手段である。予測値算出部１５は、データ収集部１１により収集された下水流入量の測定値又は短期データ記憶部１２に記憶された下水流入量の測定値のうち、過去から現在までの予測ステップ幅ごとの複数の時間区間における下水流入量の測定値に基づいて、予測アルゴリズムを反復的に用いて、過去から現在までの予測ステップ幅ごとの複数の時間区間における下水流入量の予測値をそれぞれ算出する。これにより、予測値算出部１５は、現在の時間区間から予測ステップ幅だけ進んだ未来の時間区間における下水流入量の予測値を算出する。このとき、予測値算出部１５は、現在の時間区間における下水流入量の測定値をデータ収集部１１から取得し、過去の時間区間における下水流入量の測定値を短期データ記憶部１２から取得する。
【００２０】
本実施の形態では、予測アルゴリズムは、信号処理の分野で一般的に用いられるカルマンフィルタ（非特許文献１）である。予測アルゴリズムは、予め決められた複数の内部パラメータを含む。後述するように、カルマンフィルタの関連する内部パラメータを参照して下水流入量予測装置１の動作を説明する。
【００２１】
誤差算出部１６は、各時間区間における下水流入量の予測値と下水流入量の測定値との誤差を算出する誤差算出手段である。誤差記憶部１７は、第２の時間期間にわたって、各時間区間の誤差を時系列データとして記憶する誤差記憶手段である。予測値算出部１５は、誤差が予め決められた基準を超えたとき、誤差を小さくするように複数の内部パラメータのうちの少なくとも１つを変化させる。
【００２２】
データ収集部１１、予測値算出部１５、及び誤差算出部１６は、単一又は別個のコンピュータとして構成されてもよい。
【００２３】
ここで、本実施の形態に係る下水流入量予測装置１の３つの特徴を説明する。
【００２４】
第１の特徴は、現在の時刻から下水流入量を予測しようとする未来の時刻までの時間長を任意に変更できるという点にある。従来のカルマンフィルタのように、あるステップｔの予測値及び測定値（又は時刻０から時刻ｔまでの時系列データ）に基づいて次のステップｔ＋１の予測値を算出する予測アルゴリズムでは、下水処理施設で実際に求められるように現在から数時間後の下水流入量を推定することはできない。一方、本実施の形態に係る下水流入量予測装置１は、カルマンフィルタなどの既存の予測アルゴリズムを拡張することにより、現在の時間区間の直後の時間区間における下水流入量に限らず、現在の時間区間から予測ステップ幅だけ進んだ未来の時間区間（すなわち、現在の時間区間から数個先の時間区間）における下水流入量を予測することができる。
【００２５】
第２の特徴は、下水流入量予測装置１の運転前あるいは運転中に予測ステップ幅をユーザが修正できるように、ユーザ入力部１４を設けた点にある。これにより、通常時は、数個先の時間区間における下水流入量を予測する一方、突発的な天候変化が生じる際には、予測ステップ幅を短縮することにより現在の時間区間により近い時間区間における下水流入量を予測し、状況の変化を下水流入量の予測値に迅速に反映させることができる。
【００２６】
第３の特徴は、各時間区間における下水流入量の予測値と下水流入量の測定値との誤差を算出する誤差算出部１６と、第２の時間期間にわたって、各時間区間の誤差を時系列データとして記憶する誤差記憶部１７とを設けた点にある。時系列の予測値を算出するための既存の予測アルゴリズム、例えばカルマンフィルタなどでは、その誤差をフィードバック情報として取得し、予測精度が向上するように当該予測アルゴリズムの内部パラメータを更新する。カルマンフィルタの内部パラメータには、事前推定誤差、事後推定誤差、及びカルマンゲインのように時々刻々に更新するべきパラメータと、プロセスノイズ及び観測ノイズのように固定値のパラメータとして利用されるパラメータがある。固定値のパラメータであっても、地域あるいは季節に応じて天候条件がめまぐるしく変化する場合にはその値を更新する必要があるので、予測値算出部１５は、誤差の時系列データに基づいて、更新すべきか否かを自動的に判断することができる。
【００２７】
次に、カルマンフィルタの理論的側面に基づいて、本実施の形態に係る下水流入量予測装置１の動作を説明する。
【００２８】
流入量計５、流入量計５が設けられた下水処理施設、下水処理施設の上流の水源（住宅及び雨水など）、水源から下水処理施設に流れる水、などは、下水流入量の予測に係る関心対象の系を構成する。
【００２９】
カルマンフィルタは、関心対象の系における特定の物理量（本実施の形態では、流入量計５により測定される下水流入量）の予測値を算出するために、状態変数という系の内部変数を使用する。状態変数は直接には観測されず、事前推定値及び事後推定値として算出される。あるステップ（又は時刻もしくは時間区間）において、事前推定値は、当該ステップにおける物理量の測定値を考慮せずに算出され、事後推定値は、当該ステップにおける物理量の測定値を考慮して算出される。以下に述べるように、あるステップにおける測定値及び事前推定値に基づいて、当該ステップにおける事後推定値が算出される。従って、事前推定値及び事後推定値のいずれも、時々刻々に入力される測定値により更新される変数である。
【００３０】
データ収集部１１によって収集されるデータのうち、下水流入量の測定値は、カルマンフィルタの内部変数を更新するためにカルマンフィルタに入力され、一方、雨量、気温、及び広域気象情報は、カルマンフィルタに入力されず、予測ステップ幅を決定するための参考データとして使用される。
【００３１】
カルマンフィルタの内部変数及び内部パラメータを以下のように定義する。ｚｔは、ステップ（又は時刻もしくは時間区間）ｔにおける、少なくとも１つの場所の下水流入量の測定値を要素として含む測定値ベクトルである。ｘｔは、ステップｔにおける系の少なくとも１つの状態変数を要素として含む状態変数ベクトルを示す。ｘ−ｔは、ステップｔにおける測定値ベクトルｚｔを考慮せずに算出された事前推定値ベクトルであり、ｘ＋ｔは、ステップｔにおける測定値ベクトルｚｔを考慮して算出された事後推定値ベクトルである。Ｐ−ｔは、状態変数ベクトルｘｔと事前推定値ベクトルｘ−ｔとの誤差（事前推定誤差）の共分散を表す行列であり、Ｐｔは、状態変数ベクトルｘｔと事後推定値ベクトルｘ＋ｔとの誤差（事後推定誤差）の共分散を表す行列である。Ａは、直前のステップにおける事後推定値ベクトルｘ＋ｔ−１から、現在のステップにおける事前推定値ベクトルｘ−ｔへの遷移を関連付ける行列である。ｗは、推定の過程で系に内在しているノイズを表すベクトルである。ｖは、測定値ベクトルに含まれるノイズを表すベクトルである。Ｑは、ベクトルｗの共分散を表す行列である。Ｒは、ベクトルｖの共分散を表す行列である。Ｈは、状態変数ベクトルｘｔと測定値ベクトルｚｔとを関連付ける行列である。
【００３２】
このとき、カルマンフィルタのアルゴリズムは、下記の演算（１）〜（５）で記述される。
【００３３】
（１）ステップｔにおける事前推定値ベクトルｘ−ｔの推定の演算：
【数１】
2016211877.tif 000003
（２）ステップｔにおける事前推定誤差の共分散を表す行列Ｐ−ｔの推定の演算：
【数２】
2016211877.tif 000004
（３）カルマンゲインＫｔの算出の演算：
【数３】
2016211877.tif 000005
（４）測定値ベクトルｚｔによる事後推定値ベクトルｘ＋ｔの算出の演算：
【数４】
2016211877.tif 000006
（５）カルマンゲインＫｔによる事後推定誤差の共分散を表す行列Ｐｔの算出の演算：
【数５】
2016211877.tif 000007
【００３４】
演算（１）〜（２）を実行することにより、直前のステップｔ−１における事後推定値ベクトルｘ＋ｔ−１及び行列Ｐｔ−１に基づいて、現在のステップｔにおける事前推定値ベクトルｘ−ｔ及び行列Ｐ−ｔが得られる。演算（３）〜（５）を実行することにより、演算（１）〜（２）の実行結果に基づいて、カルマンゲインＫｔ、事後推定値ベクトルｘ＋ｔ、及び行列Ｐｔが更新される。その後、演算（３）〜（５）の実行結果に基づいて、演算（１）〜（２）が再び実行される。
【００３５】
ステップｔにおける事前推定値ベクトルｘ−ｔが得られたとき、次式により、当該ステップにおける予測値ベクトルｚ−ｔを算出することができる。
【００３６】
（６）ステップｔにおける予測値ベクトルｚ−ｔの算出の演算：
【数６】
2016211877.tif 000008
【００３７】
行列Ａ、Ｈ、Ｑ、Ｒは、演算（１）の開始前に、カルマンフィルタのふるまいが系の動作に一致するように固定値のパラメータとして設定される。また、時々刻々に更新される事後推定値ベクトルｘ＋ｔ及び行列Ｐｔについても、予め決められた初期値ｘ＋０及びＰ０がそれぞれ設定される。
【００３８】
ここで、行列Ａ、Ｈ、Ｑ、及びＲは、例えば以下のように設定される。
【００３９】
行列Ａは、関心対象の系の動作を記述する力学的あるいは制御工学的モデルに従って記述すればよい。
【００４０】
行列Ｈは、系の内部変数である状態変数ベクトルと、観測可能な測定値ベクトルとの関係を記述する。従って、行列Ｈは、例えば、ある一定の軌道を描きながら３次元空間内を移動する可視的ターゲットの軌道と、そのターゲットをカメラで２次元画像として観測するときに得られる２次元平面上の軌道とを結びつける写像関係を考えるような形式で記述すればよい。
【００４１】
行列Ｑ及びＲは、基本的に、予測値ベクトルと測定値ベクトルとの誤差の大きさを既定するパラメータである。従って、行列Ｑ及びＲの各要素の初期値として、０．００１などの小さい値を設定し、それに基づく予測値ベクトルと、実際の測定値ベクトルとの誤差の大きさを考慮して、試行錯誤により行列Ｑ及びＲの各要素の値を調節する必要がある。つまり、行列Ｑ及びＲの各要素の値によって誤差が変化するので、状況に応じて行列Ｑ及びＲを変更する必要がある。
【００４２】
予測値算出部１５は、誤差が予め決められた基準を超えたとき、誤差を小さくするように行列Ｑ及びＲを変更する。行列Ｑ及びＲは、例えば以下のように変更される。誤差記憶部１７に記憶されている誤差の時系列データにおいて、誤差は基本的にはゼロを中心に変動するはずであるが、そうならない場合がある。この場合、各時間区間において、過去から当該時間区間までの予め決められた個数の連続する時間区間における誤差の平均値を算出し、その平均値の絶対値がある一定のしきい値を超えたときに、行列Ｑ及びＲを変更すればよい。あるいは、誤差が常にゼロを中心に変動していたとしても、その変化の度合いが大きい場合がある。この場合、各時間区間において、過去から当該時間区間までの予め決められた個数の連続する時間区間における誤差の分散を算出し、その分散あるいはその平方根がある一定のしきい値を超えたときに、行列Ｑ及びＲを変更すればよい。
【００４３】
行列Ｑ及びＲを変更する際に、最適値を以下のように発見してもよい。行列の対角成分の最大値を当該行列のノルムとして用いる。この場合、行列Ｑ及びＲの各ノルムによって形成される２次元平面上における点の座標を一定の刻み幅で変化させ、この点の座標の変化に応じて行列Ｑ及びＲの成分をそれぞれ変更する。その際、予め決められた個数の時間区間にわたるカルマンフィルタの誤差の累積値を算出し、誤差の累積値が最小になる行列Ｑ及びＲの成分を最適値として選定すればよい。
【００４４】
ここで、ユーザが予測ステップ幅を入力する手順の一例について説明する。データ収集部１１は、広域気象情報、雨量、及び気温を取得したとき、これらを表示部１３に表示する。ユーザは、表示された広域気象情報、雨量、及び気温に基づいて予測ステップ幅を決定し、ユーザ入力部１４を介して予測ステップ幅を予測値算出部１５に入力する。例えば、通常時は、予測ステップ幅として数個の時間区間に等しい時間長を指定し、突発的な天候変化の際には予測ステップ幅を短縮する。
【００４５】
予測ステップ幅を変更すると、行列Ａ及びＨもすべて変更しなければならない。従って、下水流入量予測装置に設定可能な異なる予測ステップ幅ごとに、行列Ａ及びＨの対応する適切な値を予め決定して予測値算出部１５に記憶しておく必要がある。
【００４６】
次に、カルマンフィルタを用いて、現在の時間区間の直後の時間区間における下水流入量に限らず、現在の時間区間から数個先の時間区間における下水流入量を予測する方法の具体例について説明する。前述のように、短期データ記憶部１２は、予測ステップ幅の複数倍よりも長い第１の時間期間にわたって、各時間区間における下水流入量の測定値を記憶する。例えば、予測ステップ幅が１０個の時間区間に等しい時間長を有し、短期データ記憶部１２が、過去から現在までの１００個の時間区間における下水流入量の測定値を記憶していると仮定する。予測値算出部１５は、カルマンフィルタを反復的に用いて、過去から現在までの１０個ごとの複数の時間区間における下水流入量の測定値に基づいて、過去から現在までの１０個ごとの複数の時間区間における下水流入量の予測値をそれぞれ算出する。これにより、予測値算出部１５は、現在の時間区間から１０個分だけ進んだ未来の時間区間における下水流入量の予測値を算出する。代替として、予測値算出部１５は、過去から現在までの１００個の時間区間における下水流入量の測定値に関数をあてはめ、その外挿として、現在の時間区間から１０個分だけ進んだ未来の時間区間における下水流入量の予測値を算出してもよい。
【００４７】
表示部１３は、現在の時間区間から予測ステップ幅だけ進んだ未来の時間区間における下水流入量の予測値を表示する。表示部１３は、さらに、過去から現在までの予測ステップ幅ごとの複数の時間区間における下水流入量の予測値及び測定値を時系列で表示してもよい。
【００４８】
本実施の形態に係る下水流入量予測装置１によれば、現在の時刻から下水流入量を予測しようとする未来の時刻までの時間長を任意に変化させることができる。ユーザは、ユーザ入力部１４を用いて予測ステップ幅を指定する。予測値算出部１５は、カルマンフィルタなどの予測アルゴリズムを用いて、現在の時間区間の直後の時間区間のみにおける下水流入量の予測値を算出するのではなく、現在の時間区間から予測ステップ幅だけ進んだ未来の時間区間における下水流入量の予測値を算出する。予測ステップ幅がユーザ入力に応じて可変であるので、通常時は、数個先の時間区間における下水流入量を予測する一方、突発的な天候変化が生じる際には、予測ステップ幅を短縮することにより現在の時間区間により近い時間区間における下水流入量を予測し、状況の変化を下水流入量の予測値に迅速に反映させることができる。
【００４９】
また、本実施の形態に係る下水流入量予測装置１によれば、下水流入量の予測値と測定値との誤差が継続的に悪化した際に、予測アルゴリズムの内部パラメータの調節の要否を自動的に判定することができる。誤差記憶部１７は、下水流入量の予測値と測定値との誤差を時系列データとして記憶する。予測値算出部１５は、例えばカルマンフィルタを用いて下水流入量の予測値を時系列的に算出する場合に、カルマンフィルタの内部パラメータである行列Ｑ及びＲの初期設定値が最適値であるか否かを判定するために、誤差記憶部１７に記憶された過去の誤差の平均値及び分散を解析することにより、行列Ｑ及びＲを更新するべきか否かを判定する。予測値算出部１５は、行列Ｑ及びＲを更新すべきであると判定した場合は、行列Ｑ及びＲを自動的に解析することで、誤差を低減する最適値の行列Ｑ及びＲに更新することができる。このように、下水流入量の予測精度の悪化を自動的に検知し、予測アルゴリズムの内部パラメータを自動的に更新するので、予測精度の継続的な悪化を回避できる。
【００５０】
実施の形態２．
図２は、本発明の実施の形態２に係る下水流入量予測装置１Ａの構成を示すブロック図である。図２の下水流入量予測装置１Ａは、図１の下水流入量予測装置１の各構成要素に加えて、予測ステップ幅決定部１８をさらに備える。予測ステップ幅決定部１８は、データ収集部１１で収集され、下水流入量に関連付けられた少なくとも１種類の追加データ（例えば、広域気象情報、雨量、及び気温）に基づいて予測ステップ幅を決定する予測ステップ幅決定手段である。
【００５１】
実施の形態１では、予測ステップ幅をユーザが手動で入力する例で説明したが、実施の形態２では、データ収集部１１で収集された広域気象情報、雨量、及び気温に基づいて、予測ステップ幅をユーザが手動で判定する例、あるいは予測ステップ幅決定部１８が自動的に判定する例について説明する。
【００５２】
まず、予測ステップ幅をユーザが手動で判定する場合について説明する。予測ステップ幅決定部１８は、データ収集部１１で収集された広域気象情報、雨量、及び気温を表示部１３に表示し、ユーザは、表示部１３に表示されたデータに基づいて予測ステップ幅を決定し、ユーザ入力部１４を介して入力する。それに代わって、予測ステップ幅決定部１８は、データ収集部１１で収集された広域気象情報、雨量、及び気温に基づいて、予め決められた統計解析アルゴリズムを実行して予測ステップ幅のいくつかの候補値を算出し、これらの候補値を表示部１３に表示してもよい。この場合、ユーザは、ユーザ入力部１４を用いて候補値のうちのいずれかを選択するか、他の予測ステップ幅を入力してもよい。予測ステップ幅決定部１８は、ユーザによって入力又は選択された予測ステップ幅を予測値算出部１５に送る。
【００５３】
次に、予測ステップ幅を予測ステップ幅決定部１８が自動的に判定する場合について説明する。予測ステップ幅決定部１８は、データ収集部１１で収集された広域気象情報、雨量、及び気温に基づいて、予め決められた統計解析アルゴリズムを実行して予測ステップ幅の１つの候補値を算出し、算出された予測ステップ幅を予測値算出部１５に送る。この場合、ユーザ入力部１４を省略してもよい。
【００５４】
予測ステップ幅決定部１８は、統計解析アルゴリズムを実行するために、過去の各時間区間における予測ステップ幅及び対応する外部データ（広域気象情報、雨量、及び気温）を表形式で格納する。予測ステップ幅決定部１８は、外部データのいずれかに変化があった際にその表を参照することにより、予測ステップ幅の候補値を取得してもよい。なお、突発的な天候変化が生じたときには、表形式で格納している過去のデータから予測ステップ幅の候補値を直接的に取得することは難しい。このため、予測ステップ幅決定部１８は、過去の各時間区間における予測ステップ幅及び対応する外部データ（広域気象情報、雨量、及び気温）に対して重回帰分析を適用することにより予測ステップ幅の候補値を取得してもよい。
【００５５】
以後、予測値算出部１５は、実施の形態１で説明した場合と同様に、下水流入量の予測値を算出する。
【００５６】
本実施の形態に係る下水流入量予測装置１Ａによれば、予測ステップ幅決定部１８は、ユーザが手動で判定した予測ステップ幅を取得してもよく、自動的に予測ステップ幅を判定してもよい。予測ステップ幅をユーザが手動で判定する場合、予測ステップ幅決定部１８は、データ収集部１１で収集された広域気象情報、雨量、及び気温に基づいて予測ステップ幅のいくつかの候補値を算出し、ユーザは、ユーザ入力部１４を用いて候補値のうちのいずれかを選択するか、他の予測ステップ幅を入力する。予測ステップ幅を予測ステップ幅決定部１８が自動的に判定する場合、予測ステップ幅決定部１８は、データ収集部１１で収集された広域気象情報、雨量、及び気温に基づいて予測ステップ幅の１つの候補値を算出する。この場合、ユーザの負担を軽減できる。
【００５７】
実施の形態３．
図３は、本発明の実施の形態３に係る下水流入量予測装置１Ｂの構成を示すブロック図である。図３の下水流入量予測装置１Ｂは、図１の予測値算出部１５に代えて予測値算出部１５Ｂを備え、図１の予測値算出部１５の他の構成要素に加えて、長期データ記憶部１９をさらに備える。長期データ記憶部１９は、第１の時間期間（予測ステップ幅の複数倍よりも長い時間期間）よりも長い第３の時間期間にわたって、各時間区間における下水流入量の測定値を記憶する第２のデータ記憶手段である（短期データ記憶部１２が第１のデータ記憶手段である）。データ記憶部１９には、例えば、データ記憶部１２に格納された１週間の過去データよりも長い、１ヶ月の過去データが格納される。
【００５８】
実施の形態１では、短期データ記憶部１２は、過去から現在までの第１の時間期間にわたる各時間区間における下水流入量の測定値を記憶し、予測値算出部１５は、短期データ記憶部１２に記憶された下水流入量の測定値に基づいて下水流入量の予測値を算出した。一方、実施の形態３では、下水流入量予測装置１Ｂは、短期データ記憶部１２に加えて長期データ記憶部１９を備え、長期データ記憶部１９は、過去から現在までの第３の時間期間にわたる各時間区間における下水流入量の測定値を記憶し、予測値算出部１５Ｂは、短期データ記憶部１２に記憶された下水流入量の測定値の変動パターンを、長期データ記憶部１９に記憶された下水流入量の測定値の変動パターンに対して照合する。
【００５９】
下水流入量予測装置１Ｂは、データ収集部１１により収集された下水流入量の測定値又は短期データ記憶部１２に記憶された下水流入量の測定値のうち、過去から現在までの予測ステップ幅ごとの複数の時間区間における下水流入量の測定値の第１の変動パターンを取得する。下水流入量予測装置１Ｂは、長期データ記憶部１９に記憶された下水流入量の測定値のうち、第１の変動パターンに係る時間区間よりも過去の予測ステップ幅ごとの複数の時間区間における下水流入量の測定値の第２の変動パターンを取得する。下水流入量予測装置１Ｂは、第１の変動パターンが第２の変動パターンに類似しているとき、長期データ記憶部１９に記憶された第２の変動パターンに係る時間区間から予測ステップ幅だけ進んだ次の時間区間における下水流入量の測定値を、現在の時間区間から予測ステップ幅だけ進んだ未来の時間区間における下水流入量の予測値として取得する。
【００６０】
下水流入量予測装置１Ｂは、常にカルマンフィルタなどの予測アルゴリズムを用いて機械的に下水流入量の予測値を算出するだけではなく、第１の変動パターンが第２の変動パターンに類似していると認識された場合には、長期データ記憶部１９に記憶された過去のある時間区間における下水流入量の測定値を、現在の時間区間から予測ステップ幅だけ進んだ未来の時間区間における下水流入量の予測値として取得する。これにより、予測アルゴリズムを用いて下水流入量の予測値を算出することなく、算出にかかる誤差を回避することができ、下水流入量の予測精度の向上に貢献することができる。
【００６１】
第１の変動パターンが第２の変動パターンに類似しているか否かを判定するために、単に、各変動パターンを複数の下水流入量の測定値を要素とする１次元ベクトルとみなし、これらのベクトルの正規化された相互相関値を変動パターン間の類似度として計算し、この相互相関値を予め決められたしきい値に対して比較する。これにより、予測値算出部１５は、カルマンフィルタなどの予測アルゴリズムにより下水流入量の予測値を算出するか、あるいは、長期データ記憶部１９に記憶された過去のある時間区間における下水流入量の測定値を下水流入量の予測値として取得するかを切り替えることができる。
【００６２】
本実施の形態に係る下水流入量予測装置１Ｂによれば、予測値算出部１５Ｂは、短期データ記憶部１２に記憶された下水流入量の測定値の変動パターンを、長期データ記憶部１９に記憶された下水流入量の測定値の変動パターンに対して照合する。これにより、下水流入量予測装置１Ｂは、常にカルマンフィルタなどの予測アルゴリズムを用いて機械的に下水流入量の予測値を算出するだけではなく、長期データ記憶部１９に記憶された過去のある時間区間における下水流入量の測定値を下水流入量の予測値として取得する。これにより、予測アルゴリズムを用いて下水流入量の予測値を算出することなく、算出にかかる誤差を回避することができ、下水流入量の予測精度の向上に貢献することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
本発明に係る下水流入量予測装置は、下水処理施設などの下水道施設に利用可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１，１Ａ，１Ｂ  下水流入量予測装置、２  広域気象情報サーバ装置、３  雨量計、４  温度計、５  流入量計、１１  データ収集部、１２  短期データ記憶部、１３  表示部、１４  ユーザ入力部、１５，１５Ｂ  予測値算出部、１６  誤差算出部、１７  誤差記憶部、１８  予測ステップ幅決定部、１９  長期データ記憶部。
【図１】
2016211877.tif 000009
【図２】
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【図３】
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