実務論文

スマートメータの電力使用量による雨天時浸入水発生領域の絞り込み
中根進

藁科亮

要 旨：分流式下水道において管路老朽化，誤接合などによる雨天時浸入水の問題があり，これらに対して効果的，効率的な対策の検討や実施に向けて令和２年１月に雨天時浸入水対策ガイドライン ( 案 ) が発行された。この中で雨天時浸入水の発生領域を絞り込むスクリーニング調査を実施し，その後，浸入箇所，浸入原因を把握するための詳細調査を実施することが有効であるとしている。
マンホールポンプ場の流入区域の範囲ではあるが，スクリーニング調査としてスマートメータの電力使用量を使って雨天時浸入水量割合を推定し，その割合から雨天時浸入水発生領域を絞り込む手法を提案する。
雨天時浸入水量割合推定に際しては，降雨日における降雨の影響の無い電力使用量は，晴天日と降雨日の電力使用量の累積確率を使って推定する手法を新たに導入する。
キーワード：スマートメータ，電力使用量，雨天時浸入水量割合，累積確率，ポンプ送水量

で汚水中継ポンプ場の流入区域の範囲における雨天

１．
はじめに時浸入水発生領域の絞り込みが可能となる。

分流式下水道において管路の老朽化などにより雨自治体の中には，汚水中継ポンプ場だけではなくマンホールポンプ場７）も多数設置されている処理区

天時に下水流量が増加し，汚水管からの溢水や終末を有するところもある。その場合，これらマンホール国では，このような雨天時の浸入水に対して効果握できれば更なる発生領域の絞り込みも可能となる。

処理場での処理量負荷の増加を招いている。

的，効率的な対策の検討や実施に向けて令和２年１

ポンプ場の流入区域単位で雨天時浸入水量割合が把マンホールポンプ場には一般的にポンプ吐出管に月に雨天時浸入水対策ガイドライン（案）１） を発行

流量計は設置されておらず，ポンプ送水量は，運転

この中で雨天時浸入水の発生領域を絞り込むスク

持管理会社が推定計算し，記録していることが多い。

している。

リーニング調査を実施し，その後，浸入箇所，浸入回数やポンプ発停水位，マンホール直径などから維
マンホールポンプ場のような低圧受電においても原因を把握するための詳細調査を実施することが有電力会社の電力メータは，スマートメータに置き換スクリーニング調査の方法として，公益財団法人使用量の照合サービスを提供しており，30 分，１効であるとしている。

日本下水道新技術機構発行のストキャスティック手法を用いた雨天時浸入水対策に関する技術マニュア

ル２）によると，流量調査の結果を事例ベースモデリ

ング技術，ベクトル自己回帰モデルなどによって雨天時浸入水発生領域を絞り込む手法が紹介されている。
筆者の一人は，水温法による絞り込み方法

わりが進んでいる。電力会社では，WEB 上で料金，時間，１日単位の電力使用量を確認でき，CSV ファ
イルでダウンロードできる。

本稿では，このスマートメータの電力使用量から雨天時浸入水量割合を推定する方法を提案し，発生領域の絞り込みに利用できることを示す。

３），４）

を発表しているが，水温法にせよ流量・水位調査に２．
電力使用量とポンプ送水量

せよ管路に計測器を設置し，調査する期間が必要となり，多額の経費が必要となる。

また，筆者の一人は，汚水中継ポンプ場５）の送水量から AI 学習によって雨天時浸入水量を把握する方法
104６）を示した。この方法によって処理区全体の中2024/1 Vol.61

No.735

２．１

マンホールポンプ仕様

本稿ではある自治体で管理している４か所のマンホールポンプ場のポンプ仕様を表−１に示す。

スマートメータの電力使用量による雨天時浸入水発生領域の絞り込み

マンホールポンプ場では，動力用として 200V を，操作盤の盤内照明，非常通報装置として 100V を受電している。
表−１

各ポンプ場のマンホールポンプ仕様

る電力使用量の増加があるか指数平滑法を使って確認する。指数平滑法によって算定した電力使用量の推移をみると図−２となり，汚水量の増加はないと考えられる。今回の事例の解析に当たっては，各ポンプ場ともに汚水量の増加は考慮する必要はないが，増加がある場合には補正する必要がある。

２．
２

各ポンプ場の電力使用量の推移

スマートメータによる電力使用量は，30 分，１

図−２用量を利用する。電力使用量には前述した 200V と２．３の電力使用量を使って解析した。

れている。2021 年度分のポンプ送水量と降雨量の～ 2022 年５月 31 日の約３年間である。Ｙ３号ポポンプ場と比べて極めて低流量である。

時間，１日単位で取得できるが，１日単位の電力使100V が含まれているが，マンホールポンプ場全体入手した電力使用量データは，2019 年７月１日

ンプ場（以降各ポンプ場とも〇号と略記する）についてはスマートメータに置き換わった以降のデータ

Ｙ１号の指数平滑法による電力使用量の推移

各ポンプ場のポンプ送水量の推移

維持管理記録には，１日毎のポンプ送水量が示さ推移を図−３に示す。Ｙ３号のポンプ送水量は他のデータ区間：2021 年４月１日～

2022 年３月 31 日（2021 年度）となっている。この間の調査日数と降雨影響日数を表−２に示す。表−２に示す降雨影響日数は，降雨日と降雨日後２日の雨天時浸入水が認められると考えられる日数である。
表−２

調査期間と降雨影響日数本稿に示すマンホールポンプ場の１日毎の電力使

図−３

各ポンプ場のポンプ送水量と降雨量の推移

用量と降雨量の推移を図−１に示す。

２．４

入水によりポンプ稼働時間が増加していると考えら（１日毎）と電力使用量（１日毎）の推移とそれら各ポンプ場の３年間の電力使用量は，ほぼ一定と２号については図−６，図−７に示し，Ｙ３号，Ｙ８

降雨時には電力使用量が増加しており，雨天時浸れる。

みられるが，Ｙ１号については，汚水量の増加によ

電力使用量とポンプ送水量

2021 年度分の維持管理記録にあるポンプ送水量の関係について，Ｙ１号を図−４，図−５に示す。Ｙ

号については，電力使用量とポンプ送水量の関係のみを図−８，図−９に示す。

論文集

図−１

各ポンプ場の電力使用量と降雨量の推移

図−４

ポンプ送水量と電力使用量の推移（Ｙ１号）

2024/1 Vol.61

No.735105

Ｙ１号とＹ８号は，ポンプ送水量と電力使用量の関係は比例しているが，Ｙ２号とＹ３号については，送水量が少なくポンプの停止時間もありポンプ送水量と電力使用量の関係は一致しない。

筆者の一人は，ポンプ場での雨天時浸入水を送水量で解析，検討６）していたが，ポンプ吐出管に流量計を持たないマンホールポンプ場では，維持管理記録のＹ２号やＹ３号の送水量では，解析，検討ができない場合があることが明らかになった。

３．電力使用量による
雨天時浸入水量割合の推定手順
図−５

電力使用量とポンプ送水量の関係（Ｙ１号）

雨天時浸入水量割合を推定するため，平均法と累積確率法を示す。平均法は，新たに提案する累積確率法の妥当性を示すための手法とする。
３．１

平均法の手順と雨天時浸入水量割合

Ｙ１号のスマートメータによる電力使用量を例にして平均法の手順を示す。

平均法に用いる晴天日と降雨影響日の定義を図−10 に示す。ここで晴天日は降雨影響日を除いた日をいう。
図−６

ポンプ送水量と電力使用量の推移（Ｙ２号）

図−10

晴天日と降雨影響日の定義

調査期間の晴天日数，降雨影響日数及びそれぞれの電力使用量から１日毎の平均電力使用量を次式で
図−７電力使用量とポンプ送水量の関係（Ｙ２号）求める。

晴天日平均電力使用量＝晴天日電力使用量
／晴天日数／降雨影響日数

降雨影響日平均電力使用量＝降雨影響日電力使用量

降雨影響日平均電力使用量と晴天日平均電力使用量との差を使い，次式でそれぞれ雨天時浸入水量割合を求める。期間中が全て晴天日であると仮定した
図−８106

 力 使 用 量とポン 図−９ 電 力使用量と ポ ン
電プ送水量の関係（Ｙプ送水量の関係（Ｙ３号）
８号）

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No.735場合，それぞれの日に使用すると推定される電力量（推定晴天日電力使用量）の総和（推定晴天日総電力使用量）に対する割合を雨天時浸入水量割合ｒ’スマートメータの電力使用量による雨天時浸入水発生領域の絞り込みとし，電力使用量の総和（総電力使用量）に対する降雨影響日増加の総和の割合を雨天時浸入水量割合ｒとする。

晴天日電力使用量に対する雨天時浸入水量割合ｒ’＝降雨影響日増加電力使用量／推定晴天日総電力使用量

総電力使用量に対する雨天時浸入水量割合ｒ＝降雨影響日増加電力使用量／調査期間中の総電力使用量

ここで，降雨影響日増加電力使用量＝総電力使用量－推定

晴天日総電力使用量

また，降雨影響日増加電力使用量は雨天時浸入水量に相当し，雨天時浸入水量割合ｒ’は期間中全て晴天日と仮定した晴天時流量に対する雨天時浸入水量

図−12

総流量に対する雨天時浸入水量の割合に相当する。

する電力使用量の寄与率Ｒ２は 0.3213 と小さく，の割合に相当し，雨天時浸入水量割合ｒは期間中の平均法で推定したＹ１号含め各マンホールポンプ場の雨天時浸入水量割合を表−３に示す。
表−３

平均法による各ポンプ場の雨天時浸入水量割合

１降雨の最大降雨量と最大増加電力使用量の関係（Ｙ１号）

回帰式の傾きがあるかどうかをｔ検定で確かめる。

この回帰式のｔ検定の帰無仮説は回帰式の傾き（降雨量による電力使用量の増加）がないことである。検定結果は図中に示すがｐ値 2.07e-12 ＜ 0.025となり，有意水準（両側 95％）で傾きがあると判定され，電力使用量は降雨量の影響を受けている。
（１）晴天日電力使用量の変動
図−１に示すＹ１号の電力使用量の記録から晴天日を抽出し，図−13 に示す。晴天日であっても電力使用量は大きく変動している。これは日によってポンプ場に流入する汚水量が変動しているためと考え
３．
２

累積確率法の手順

前掲図−１の１日毎電力使用量と降雨量の推移をられる。

日降雨量と電力使用量の関係に替える。

その際，図−11 に示す独立した１降雨（次の降雨までの間隔２日）の降雨量の最大値とその間の最大増加電力使用量に着目し，それらの関係を図−12 に示す。

図−12 に回帰式を示すが，降雨量が増えると電力使用量が増加する傾向にある。しかし，降雨量に対図−13

晴天日電力使用量の推移（Ｙ１号）
論文集

晴天日と降雨影響日の電力使用量を分けて，それぞれカーネル密度分布で表すと，図−14 となる。その累積確率は図−15 となる。降雨影響日の電力使用量分布は，晴天日の分布より右側にあり，降雨影響日には，晴天日に較べて電力使用量が多くなっていることを表す。
図−11

 降雨（次の降雨までの間隔２日）の最大降雨
１量と最大増加電力使用量

この例では，晴天日と降雨影響日の電力使用量の確率密度や図−15 の累積確率の各曲線にズレがあ2024/1 Vol.61

No.735107

り，晴天日と降雨影響日では電力使用量に差がある

定晴天日電力使用量とする。その差（30 － 27kwhを使って差を確認する。検定の結果を表−４に示す。

する電力使用量とする。

ことは判断できるが，ウィルコクソンの順位和検定
ウィルコクソンの順位和検定の帰無仮説は分布に差がないことである。

＝３kw）が降雨影響日を晴天日とした場合に低下
この推定晴天日電力使用量 27kwh は，降雨影響日の累積確率と同値の晴天日累積確率と仮定したことによる推定値であり，前節平均法の雨天時浸入水量割合と比較して妥当性を調べる。

図−14 晴天日と降雨影響日の電力使用量の分布（Ｙ１号）
図−16

累積確率を使った晴天日電力使用量の推定

図−１の電力使用量，降雨量と推定した晴天日電力使用量を加え，それぞれの推移を図−17 に示す。

図−15
表−４

晴天日と降雨影響日の電力使用量の累積確率（Ｙ１号）
分布の差のウィルコクソンの順位和検定

図−17 電力使用量、推定晴天日電力使用量と降雨量の推移

累積確率法の期間中の雨天時浸入水量割合ｒと雨天時浸入水量割合ｒ’の計算式とその結果を表−５に
表−５

この例ではｐ値 2.2e-16 ＜ 0.025 となり，帰無仮説は棄却され有意水準（両側 95％）で分布に差があると判定される。

（２）晴天日電力使用量の推定降雨影響日の降雨の影響のない電力使用量（推定晴天日電力使用量という）は，図−15 を再掲し，図−16 とし，晴天日と降雨影響日の電力使用量の累積確率を使って推定する。本稿ではこの手法を累積確率法と呼ぶ。Ｙ１号ポンプ場を例にして，ある降雨影響日の電力使用量が 30kwh であったとすると，降雨影響日の累積確率 F を求め，同値となる晴天日の累積確率に対する電力使用量 27kwh を求め，推1082024/1 Vol.61

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累積確率法による雨天時浸入水量割合（Ｙ１号）

スマートメータの電力使用量による雨天時浸入水発生領域の絞り込み示す。
表−５に示す最大倍率は，１日毎の推定晴天日電力使用量に対する１日毎の電力使用量の比で調査期間中の最大値，平均倍率は調査期間中の推定晴天日総電力使用量に対する総電力使用量の比である。

３．
３ 累 積確率法による各ポンプ場の雨天時浸入水量割合
Ｙ１号で示した手順でＹ２号，Ｙ３号，Ｙ８号の各ポンプ場の１降雨（間隔２日）の最大降雨量と最大増加電力使用量の回帰式のｔ検定を示すとともに，晴天日と降雨影響日の電力使用量の分布の差をウィルコクソンの順位和検定で確認する。これらに

図−19 晴天日と降雨影響日の電力使用量の分布（Ｙ２号）使用した過程を図−18 ～図−26 に示す。
（１）Ｙ２号ポンプ場

図−18 の回帰式のｔ検定の結果は，ｐ値 1.13e-08＜ 0.025 となり，有意水準（両側 95％）で傾きがあると判定され，電力使用量は降雨量の影響を受けている。

図－ 20

晴天日と降雨影響日の電力使用量の累積確率（Ｙ２号）（２）Ｙ３号ポンプ場
図−21 の回帰式のｔ検定の結果は，ｐ値 0.805752＞ 0.025 となり，有意水準（両側 95％）で傾きがないと判定され，電力使用量は降雨量の影響を受けていない。

図−18 雨（間隔２日）の最大降雨量と最大増加電力
降使用量の関係（Ｙ２号）

晴天日と降雨影響日の電力使用量の分布に差がな

いことは図−19 の分布や図−20 の累積確率の重なり具合で示されるが，ウィルコクソンの順位和検定によ る 分 布 の 差 は， ｐ 値 0.06748 ＞ 0.025 と な り，帰無仮説（分布に差がない）は棄却されず，差がな
いと判定される。上述のｔ検定とは異なる結果と論文集なった。

図−18 に示す回帰式より上に大きく打点された個数は５点ほどである。この５点は図−19 の分布（頻度分布）の右側裾野に表れることになるが，数が少ないため分布に表れにくく，ウィルコクソンの順位和検定では晴天日と降雨影響日の電力使用量に差がないと判定されてしまう。回帰式のｔ検定による差があるという判断が妥当と考えられる。

図−21

１降雨（間隔２日）の最大降雨量と最大増加電力使用量の関係（Ｙ３号）

図−22，図−23 に示すようにウィルコクソンの順

位和検定において，ｐ値 0.4557 ＞ 0.025 となり，帰無仮説は棄却されず，差がないと判定される。
2024/1 Vol.61

No.735109図−22 晴天日と降雨影響日の電力使用量の分布（Ｙ３号）

図−25 晴天日と降雨影響日の電力使用量の分布（Ｙ８号）

図−23 晴天日と降雨影響日の電力使用量の累積確率（Ｙ３号）

図−26 晴天日と降雨影響日の電力使用量の累積確率（Ｙ８号）（３）Ｙ８号ポンプ場（４）各ポンプ場の雨天時浸入水量割合と降雨によ

図−24 のｔ検定ではｐ値 8.6e-26 ＜ 0.025 となり，有意水準（両側 95％）で傾きがあると判定され，電力使用量は降雨量の影響を受けている。

る電力使用量増加の検定結果
３．２に示したＹ１号を含め各ポンプ場の結果を表−６に示す。表−６のうち雨天時浸入水量割合を図示すると図−27 となる。

Ｙ１号の雨天時浸入水量割合ｒ’は，他の３ポンプ場と比べて最も大きく，5.3 ％となっているが，筆者の調査報告には，２か月間の調査で 10 ％ ４），１年間の調査で 35 ％６），３か月間の調査で 35 ％９）の計測点もありこれらに較べ，小さな割合であり，比較的良好と思われる。

Ｙ２号ポンプ場は晴天日と降雨影響日の電力使用表−６

図−24 １
 降雨（間隔２日）の最大降雨量と最大増加電力使用量の関係（Ｙ８号）

また，図−25，図−26 に示すようにウィルコクソンの順位和検定において，ｐ値 1.84e-09 ＜ 0.025となり，帰無仮説は棄却され有意水準（両側 95％）で分布に差があると判定される。
110

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No.735

各ポンプ場の雨天時浸入水量割合などまとめスマートメータの電力使用量による雨天時浸入水発生領域の絞り込み用量が考慮されていない結果となり，累積確率法は平均法に較べて雨天時浸入水量割合が小さくなる。
３．４

温室効果ガス排出削減効果

下水道事業は自治体の事務事業の中でも多量の温室効果ガスを排出すると言われ，エネルギー消費量の低減を求められている。

マンホールポンプの電力使用量は，下水道全体から見ればわずかではあるが，管きょの修繕などを実施し，雨天時浸入水量を削減すれば，電力使用量を減らすことができ，温室効果ガスの抑制に繋がる。
図−27

各ポンプ場の雨天時浸入水量割合

量分布の差は無い結果となったが日によって 1.66倍流入している。その他のポンプ場は 1.2 倍以下であった。

調査期間中の全量に対する平均倍率はＹ１号が1.05 倍で最大となっている。

各ポンプ場電力使用量より雨天時浸入水量割合を推定でき，発生領域の絞り込みができ，スクリーニング調査として活用できると考えられる。

３．１の平均法と３．２の累積確率法で推定した雨天時浸入水量割合ｒ’を比較して図−28 に示す。

累積確率法による雨天時浸入水量割合と平均法の本稿では，電力使用量を使って解析しているので直接，温室効果ガスの削減量が算定できる。表−５に示す電力使用量などを使って CO2 削減量を以下に計算する。使用した排出係数は文献８）による。なお，電力会社の料金，使用量の照合サービスにはCO2 排出量も示されている。

雨天時浸入水割合が最も大きかったＹ１号を例に温室効果ガス排出削減効果を示す。対策前の温室効果ガス排出量は以下となる。

総電力使用量① 30,545kwh ／調査日数 1,066 日
＝ 28.654kwh/ 日

（排出係数）＝ 0.0159t-CO2/ 日

28.654kwh/ 日／ 1,000 × 0.555t-CO2/ 千 kwh

結果は同じ傾向になり，新たに提案する累積確率法

温室効果ガス排出削減量は以下に算定できる。

雨天時浸入水量割合ｒ’が大きかったＹ１号，Ｙ使用量②）／ 1,066 日＝ 1.433kwh/ 日も利用できると考える。

８号ポンプ場については，累積確率法と平均法は同値であり，割合ｒ’が小さいＹ２号，Ｙ３号について累積確率法が平均法に較べて小さい値となった。

1,528kwh（＝総電力使用量①－推定晴天日電力
1.433kwh/ 日／ 1,000 × 0.555t-CO2/ 千 kwh
（排出係数）＝ 0.00080t-CO2/ 日

４．
まとめある自治体が管理している４か所のマンホールポンプ場のうちＹ２号，Ｙ３号の２か所については，ウィルコクソンの順位和検定等の結果，雨天時浸入水量の影響が認められない結果となり，Ｙ１号，Ｙ８号に雨天時浸入水量の影響が認められた。どちらも晴天時汚水量に対する雨天時浸入水量の割合は，5.0％，2.2％と小さいものであった。筆者らの事例
図−28

各ポンプ場の雨天時浸入水量割合ないと考えられる。

雨天時浸入水のスクリーニング調査の１つとしており，前掲３．
１に示す晴天日平均電力使用量と降て，スマートメータの電力使用量を使って雨天時浸使用量としている。降雨影響日は降雨量による増加

プ場の流入区域単位ではあるが雨天時浸入水量の発

雨影響日平均電力使用量の差を降雨影響日増加電力分が加わり変動しているが，その降雨影響日電力使用量から一定値の晴天日平均値を差し引くため，降雨影響日増加電力使用量には変動する晴天日電力使

論文集

晴天日の電力使用量は，日によって大きく変動しからこの割合は小さいもので，早急な対策は必要が入水量割合を推定することができ，マンホールポン生領域の絞り込みに利用できることを示した。

本稿の事例ではマンホールポンプ場の近くにある終末処理場の降雨量データを使用したが，マンホー
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ルポンプ場の集水面積は小さく，流達時間も短いこ〈参考文献〉ともあり，降雨量データはその近傍から取得する必要があり，入手の可否が課題である。

平均法に代わって累積確率法によって雨天時浸入水量割合を推定できることを示した。

Ｙ１号の図−13，図−17 に示す晴天日の電力使用

１）国土交通省 水管理・国土保全局下水道部：雨天時浸入水対策ガイドライン（案）令和２年１月

２）公益財団法人日本下水道新技術機構：ストキャス
ティク手法を用いた雨天時浸入水対策に関する技術量は日によって大きく変動しており，その平均値（晴天日平均値）を基準に電力使用量との差を雨天日浸入水による電力使用量の増分とすると，差＝電力使用量－晴天日平均値≦０では，雨天日マニュアル－ 2018 年３月－

３）佐藤克己，中根進，高橋岩仁，保坂成司，森田 弘昭：
時系列データの成分分解による下水量解析 , 下水道協会誌，Vol.57，No.698，pp.88-96，2020

浸入水がない。

４）佐藤克己，中根進，高橋岩仁，保坂成司，森田 弘昭：浸入水がある。

入水量解析の研究，下水道協会誌，Vol.58 pp.88-

差＝電力使用量－晴天日平均値＞０では，雨天日流量・水温法データの AI 機械学習による雨天時浸となるため，晴天日平均値以下の電力使用量の雨99，2021

天日浸入水は計上されず，差＞０のみ雨天日浸入水と計上することになるため，晴天日の電力使用量の変動が大きいと雨天日の増加電力使用量が課題と

５）公益社団法人日本下水道協会：下水道施設計画・設計指針と解説 前編－ 2019 年版－ p.457

６）中根進：ニューラルネットワークを用いた雨天時浸入 水 を 含 む 流 量 の 再 現， 下 水 道 協 会 誌 Vol.45，なってしまうことがある。

累積確率法は，一定の晴天日平均値を使うことなく，図−13 のような晴天日の電力使用量を変動値として扱うことができる。

本稿では日単位での解析となったが，累積確率法により時間単位で解析すれば，時間単位の晴天時流量に対する雨天時浸入水量の倍率，すなわち管きょ

pp.162-169，2008

７）公益社団法人日本下水道協会：下水道施設計画・設計指針と解説 前編－ 2019 年版－ pp.374-375

８）環境省・国土交通省：下水道における地球温暖化対策マニュアル～下水道部門における温室効果ガス排出抑制等指針の解説～平成 28 年３月 p.30

９）佐藤 優斗 中根 進：下水水温の成分分解による雨天時浸入水量割合の推定 技術報告集 第 35 号 令和３を流下する流量や水位の上昇具合を示すことができ，管きょからの溢水の危険性を評価できるものになると思われる。

電力使用量を使った解析のメリットとして，管年３月 AWSCJ

（R4.9.26 受付）

きょの雨天時浸入水対策による温室効果ガスの削減効果を電力使用量から直接計算できることなどが挙げられる。

なか ねすすむ

わらしな

中根 進

中日本建設コンサルタント㈱技術士（上下水道部門）
日本下水道協会 特別会員

1122024/1 Vol.61

No.735

藁科技師長

りょう亮

（公財）愛知水と緑の公社
下水道部 管理課 管理Ｇ

スマートメータの電力使用量による雨天時浸入水発生領域の絞り込み

Abstract
Narrowing down the area of infiltration stormwater by smart meter electricity usage
Susumu Nakane , Ryo Warashina
In January 2020, the Guidelines for Countermeasures against Water Intrusion during rainstorms（Draft）were issued to study and implement effective and efficient countermeasures against theproblem of water intrusion during rainstorms due to aging pipelines and cross connection inseparate sewer system.

The guidelines state that it is effective to conduct a screening survey to narrow down the area

where infiltration occurs, followed by a detailed survey to determine the location and cause of theintrusion.

Although the area is within the inflow area of a manhole pumping station, we propose a method

to estimate the percentage of water infiltration during rainy weather using smart meter electricity

consumption as a screening survey, and to narrow down the area where water infiltration occurs
during rainy weather based on the percentage.

In estimating the percentage of water infiltration during rainy weather, a new method is

introduced to estimate the amount of electricity used without rainfall on rainy days by using thecumulative probability of electricity use on sunny and rainy days.

論文集2024/1 Vol.61

No.735113