ダム群連携最適操作
シミュレータの開発

DEVELOPMENT OF A SIMULATOR TO OPTIMIZE
THE COORDINATED OPERATION OF DAMS

SIP2期 サブテーマ２：

河川・ダムの長時間洪水予測・防災支援システムの開発（独）水資源機構（独）水資源機構
パシフィックコンサルタンツ（株）
京都大学防災研究所

田村 和則
木戸 研太郎
小森谷 哲夫
角 哲也

1

開発の背景ＳＩＰ第２期 研究課題中の位置づけ

国家レジリエンス（防災・減災）の強化
研究開発項目「テーマⅥ.スーパー台風被害予測システム」の本研究開発の位置づけ

出典）内閣府ホームページ

出典）国土技術研究センター（JICE）ホームページ

2

開発の背景 統合ダム防災支援システムの目指すところ
ECMWF(51メンバ－・15日先)活用

ダムの目的は「治水(洪水対策)」と「利水(水利用)」

現状 事前放流は限定的。１～３日程度（R2開始の事前放流ガイドライン)
GSM(84時間)は予測不安定，MSM(39時間)は時間不足

BeforeSIP

数日～１週間程度前からの事前放流を実現し、洪水貯留機能の拡大(治水WIN)と水力発電増大(発電WIN) を実現

SIP技術

After
治水WIN
発電WIN

2019年台風19号

3日前(10/9)

2019年台風19号時の長時間アンサンブル予測

4つのコア技術

1日前(10/11)
現状(ここから)

5日前(10/7)SIP(ここから)

本研究開発

3

開発の背景 統合ダム防災支援システムの研究達成状況
4つのコア技術①目標達成：多目的ダム（水機構全ダムに導入済）、電力ダムなど、全国50ダム以上に情報配信②目標達成：5km/1km解像度の２バージョンを提供④目標達成：プロタイプ完成、木津川ダム群、荒川ダム群で過去洪水で検証③目標達成：プロトタイプ完成、過去洪水でダム操作検証、木津川ダム群等の実操作でフィードバック、３電力会社と連携（マッチングファンド）、発電高度運用プロト タイプ
完成、台風や前線性降雨で検証

本研究開発

4

ダム群連携操作の必要性「ダム群連携」による防災操作とは流域内の複数のダムの容量を最大活用して、下流地域の被害の最小化を目指すもの。
そのためには、各ダム流入量および河川流量の正確な把握・予測と、通常のダム操作ルールを超えた高度な操作による的確な貯留・放流操作が必要。

本研究開発対象地域：木津川上流域はもともと地形的に洪水に脆弱な土地柄⇒ 河道の整備が進捗するまでの間、ダムの特別な操作により、可能な限り洪水被害を食い止める努力を行ってきた
限られた時間の中で、電卓と表計算でトライ＆エラーの繰り返し

高度なダム操作と現地河川の特性に熟達した
複数の人材が不可欠(熟練し、卓越した技量が必須)⇒気候変動等による降雨災害の激甚化・頻発化に備え、防災操作支援が必要
2009年台風18号 比奈知ダム操作状況

5開発したダム群連携最適操作シミュレータの位置づけ
「組合せ」
複数のダム

ダムA放流計画の検討支援システム
高速かつ便利な計算機を構築
様々な操作の可能性を高速に提案

ダムC
ダムB

コア技術：
アニーリング
技術を用いた高速演算

ダム群連携に係る職員の検討の時間を短縮
関係者との調整時間や共有時間を増加

最終的に職員が放流計画を決定
6

■ダム群連携最適操作シミュレータの開発の目的
洪水前

洪水中

計算イメージ

大規模洪水時に、複数ダムの最後の危機管理操作が必要。膨大な放流操作の組合せの中から、下流基準地点水位を抑えられる最適操作を短時間で探索して提示。

大雨に備えて各ダムで事前放流

降雨予測（不確実性）
ダムの貯留の可能性（残容量）④ダム群最適操作による治水効果の拡大

複数ダムの容量を総動員して洪水貯留
小中
大ダムからの放流計画

コア技術：ダム群の危機管理操作の最適化（アニーリ小中大

基準点の水位を予測

大小ング技術を用いた高速演算）

中

海

最適放流量

10分

20分

30分
時刻

最大5.7m

２位
３位

最大6.8m
最大7.2m

４位

最大8.8m

５位

最大9.7m※越水

10分後の数十パターンの選択
肢から放流量の組合せを計算
10分後

Aダム放流量１位

アニーリング技術の処理イメージ

各ダムについて、時刻ごとに0.5m3/sピッチで増減した放流量の組合せを全通り計算

現時刻

下流河川のリスク(水位)のランキングで提示

下流の氾濫を抑制

基準点ダムの容量を100%活用

X基準点水位が最も低くなるように、各ダムの残容量比率のバランスを踏まえて最適な放流量を決定

Bダム■Aダム・Bダム・Cダム放流量： Qa, Qb, Qc■X基準点の流量： Qx = Qa+Qb+Qc+残流域流量
河川水位に換算※各ダムからX基準点までの到達時刻も考慮

X基準点水位
氾濫危険水位Cダム

氾濫危険水位を超過しない組合せの中から決定

下流河川水位

X基準点
現時刻

10分

20分

30分

時刻

7

ダム群連携最適操作シミュレータの最適化技術 概要
影響因子

目的

■ 各ダムの上流の雨の変化■ 各ダムへの流入量が変動■ ダムの貯水容量を使い切って、下流河川の水位を低下させて、地域の命と財産を守る。

■ ダム下流の雨の変化■ 各ダムの放流量と残留域の影響で下流河川の水位変動
Before：■経験豊富な職員等で、熟練し、卓越した技量により、限られた時間の中で、トライ＆エラーの繰り返しで検討。
■職員による検討ケースも限界がある。

■ 逐次、降雨予測状況が変わる中で、迅速に検討し、確実な防災操作方針を決定し、関係機関と調整を図り、放流操作を実施する。

After：■今後も気象変動により、さらに降雨による激甚災害の確率は高まる傾向。
■刻々と変化する雨量予測に、迅速にあらゆる検討ケースを逐次計算し、提案。

目標：ダム群連携により下流河川の安全を確保できる防災操作方法を超高速で提示
計算プロセス
膨大な組合せの中から最適な組合せを超高速で探索することに特化した解析技術が必要量子力学の現象に着想を得たデジタル回路を搭載する疑似的な量子コンピュータを活用

アニーリング技術による高速演算

降雨予測更新毎に膨大なダム群連携防災操作の組合せの中から最も効果を得られる結果を超高速かつ高精度に得ることができる

8

デジタルアニーラによる計算プロセスイメージ
放流の原則を上限とし、ダムの安全を確保しつつ、全ての放流操作パターンを計算
ダムの容量を使い切り、下流河川の水位を下げる操作

Aダム放流量

Bダム放流量

Cダム放流量時 現時刻 30分 60分
刻時
刻QA「組合せ」
ダムごとの多数の放流量の選択肢
組合せ数は例えば5×5×5×…のように指数関数的に増加■技術：アニーリング（組合せ最適化技術）
スーパーコンピュータ富岳が数億年×10の数千乗年かかる計算を本シス
テムでは、計算時間は1分程度（デジタルアニーラ（富士通）採用）

放流方法：3.3×10の3676乗通り
組合せQ
氾濫危険水位相当流量≧QA＋QB＋ＱC＋Q残

短時間で逐次計算して具体的な防災操作方法を提示

残流域流量Q残下流水位

基準点水位
氾濫危険水位■デジタルアニーラとは：量子現象に着想を得たデジタル回路で「組合せ最適化問題」を高速に解くアーキテクチャー現時刻 30分 60分

時
刻

QC

B

流入量時
刻

各ダムの容量を使い切り、かつ、下流河川の水位が最も低くなるように、放流方法を決定

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デジタルアニーラによる計算プロセス
ダムごとの操作規則等のルールに基づく操作“Operation by a rule”
ダム群の柔軟な防災操作を可能にする「ダム群連携最適操作シミュレータ」の運用“Operation by Analysis”アニーリング

ダムの貯水位上限※水位・時刻は荒川のみ

ダムからの最小放流量

条件と目標値の変更が可能

下流河川
目標水位10アニーリング（採用技術：富士通：デジタルアニーラ）
組合せの最適化
組合せ最適化技術とは、さまざまな課題に対応するために、どのような組合せが最適なのかを見つけ出すことに特化しているもので、この場合の最適な選択肢とは、例えば旅行計画を立てる時に、訪れる都市の順番をどうすると最も効率的になるか、というような回答を見つけるイメージ。

デジタルアニーラは、量子現象に着想を得たデジタル回路により、組合せ最適化問題を瞬時に解けるのが特徴
富士通 HPより引用

デジタルアニーラの技術の解説

一部引用

デジタルアニーラは、組合せ最適化問題を高速に解くために、イジングモデルという概念を活用。
イジングモデルとは、イメージとして、磁石などの磁性体の性質を表すモデルであり、このモデルは、プラスやマイナスなどで表す二つの値の向きの状態を表す「スピン（格子点）」により、構成。
このイジングモデルのスピン状態をバイナリー変数（０，１）に変換したエネルギー関数に対して、エネルギーが最も小さくなる基底状態を探索する技術がデジタルアニーラ。
このスピンの状態の全体の傾向として捉え、様々な因子によりスピンの向きを調整するのが、組合せ最適化問題を解くイメージ。
なお、エネルギーを高速に最小化するためのプロセスとしてマルコフ連鎖モンテカルロ法を使用。
マルコフ連鎖モンテカルロ法は、確率的な課題を解く手法で、ランダムな試行を何度も繰り返すモンテカルロ法と、現在の状況は直前の状態に依存する確率モデルのマルコフ連鎖を組合わせたものであり、計算のイメージは、ランダムに選んだ解を試し（モンテカルロ法）、その結果に基づいて次の解を選ぶ（マルコフ連鎖）という手続きを繰り返すことで、最適な解を探し出す原理となる。
デジタルアニーラの解説は以下より、引用抜粋
第三世代のデジタルアニーラの技術
https://www.fujitsu.com/jp/digitalannealer/researcharticles/11木津川ダム総合管理所

川の水があふれやすいエリア

比奈知ダム

青蓮寺ダム
下流河川の名張地点の水位を確認しながら放流計画を支援するためのダム群連携最適操作シミュレータを開発

室生ダム

12

■目的 木津川ダム群のイメージ（５ダム）【システム開発目的】ダム機能の最大活用による氾濫被害リスクの最小化
ダム操作方針の選定❶❷❸❹

最適な操作を選定
最適な操作を選定

ダム操作方針の選定❶❷❸❹

刻々と変化する雨量、河川状況、ダム状況

各々のダムの操作が下流へ影響

ダム操作方針の選定❶❷❸❹

各ダムの操作方法の組合せによりダム下流・ダムを守る最適操作の提示
最適な操作を選定
ダム操作方針の選定❶❷❸❹

各ダムの防災操作の手法

タイムライン→①本則操作②特別防災操作③異常洪水時防災操作④柔軟な操作（デジタルアニーラ）

最適な操作を選定

雨、ダムの操作による ※色の変化でリスクの変化を表示
下流の被害リスクの変化を時々刻々と把握し、操作方針を提示

基準点

上流のダム群連携により下流被害を低減

基準点

基準点

13

2017年台風21号降雨による木津川ダム群計算結果②アニーリングによる最適操作①再現計算
青蓮寺 比奈知

室生

青蓮寺 比奈知室生

有効貯水容 ダム
ダム
ダム
ダム
ダム
ダム
量使用率 91.48% 94.72% 88.15% 99.96% 97.33% 99.20%
名張地点
7.70m
（＞氾濫危険水位7.60m）
高山ダム
81.33%

名張地点
7.56m（＜氾濫危険水位7.60m）
高山ダム
99.96%

下流水位

有市地点
9.22m

有市地点
8.77m

有効貯水容量使用率

布目ダム
76.61%

布目ダム
99.92%

下流水位

興ヶ原地点
2.72m

興ヶ原地点
1.42m

下流水位
有効貯水容量使用率

各ダム貯水容量および下流水位（2017年台風21号降雨による木津川ダム群計算結果）

142017年台風21号降雨による木津川ダム群計算結果 解説①各ダムの実績流入量を用い実際の放流操作を再現したケース（再現計算）
比較②各ダム流入に対してアニーリングを用いた柔軟な最適操作によりダムの容量100%まで貯留しうると設定したケースの計算※②はいわゆる「神様操作」であり，実際にここまでダム容量を計画的に使い切ることはないと思われるが、今回はアニーリングによる可能性を検証する意味でこのような設定とした。

検証結果
名張上流3ダムでは、②ではそれぞれ貯水容量の97～ほぼ100%（①に比べ約3～11ポイント増）まで活用し、名張地点水位が①より 0.14m低下し氾濫危険水位を下回るという結果となった。下流の高山ダムでは、②では貯水容量のほぼ100% （①に比べ約19ポイント増）まで活用し、木津川合流後の有市地点水位が①より0.45m低下するという結果となった。また、布目ダムでは、②では貯水容量のほぼ100%（①に比べ約23ポイント増）まで活用し、興ヶ原地点水位が①より1.30m低下するという結果となった。この天文学的な組合せの最適化に計算に要した時間は約20秒。
実際の運用実務上の適用については、ダム管理者が本シミュレーション結果を参考としつつ、流域や出水の特性を考慮して設定した基本方針や、その時々の状況に即したより適切な操作方法や種々の制約条件等に応じて総合的な判断を行い、関係機関との調整の上、放流方法が決定される。
なお、調整の際には、放流量等を手入力で修正し再計算するカスタマイズ機能を用いることにより、ダム管理者15の検討を支援することができる。

職員手入力による防災操作方針作成
シミュレータの手入力による防災操作作成○社会的情勢
○関係機関からの要望
手動で放流計画を作成

職員によるマニュアルで防災操作方針を作成し、検討

手入力で防災操作計画を作成
シミュレータでダム容量への影響
下流河川への影響を確認

下流河川への影響を確認
下流河川流量関係者へ提示
防災操作方針の確定

下流河川水位16

まとめ■流域内のダム群の容量を最大限活用し下流被害の回避・軽減を図るためのダム群連携操作による放流方法をダム管理者が検討するにあたり、各ダムの操作規則等に従う範囲で考えうる膨大な操作パターンに対して流入・放流計算を逐一行い、最適ないし有力と考えられる複数案を提示
しダム管理者の作業を補完・支援するツールとして「ダム群連携最適操作シミュレータ」を開発した。
■本シミュレータでは、組合せ最適化の高速演算手法としてアニーリング技術を採用した。それにより、スーパーコンピュータでも長時間を要する計算がごく短時間（今回の試算では約20秒）で実行可能となった。 ただし、実際のダム放流計画において計算結果がそのまま採用されるわけではない。シミュレータは自動計算結果をカスタマイズ（手入力で修正し再計算）する機能を有しており、ダム管理者が総合的に判断し放流方法を決定するための資料を提供することができる。
■シミュレータには「訓練モード」を搭載しており、ダム現場のパソコンにおいて、随時、既往出水時を再現し操作体験、練習を積むことができる。
■本シミュレータは、大規模洪水時におけるダム群連携による防災操作の際の各ダムの放流量調整にあたり、マンパワーでは不可能な多数の放流パターンの試算を高速で実施し技術者に提案する支援ツールである。下流河川氾濫被害の最小化を見据えたダム群の最適操作をシステマティックに遂行する技術は、今後さらに必要性が高まるものと考えられる。本シミュレータが、今後のダム群連携による防災操作の一層の高度化・実用化の推進に役立つツールとなることが期待される。

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