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AIを活用して降雨量データの精度を向上し、多目的ダムの運用効率化を支援

地上雨量とレーダ雨量のデータを合わせて、広範囲かつ正確な雨量を算出

2019年10月10日、株式会社ディー・エヌ・エー(以下、DeNA)と、日本工営株式会社(以下、日本工営)、国立大学法人長岡技術科学大学、および独立行政法人国立高等専門学校機構 長岡工業高等専門学校は、多目的ダムにおける利水運用の効率化のための研究(以下、同研究)の結果、将来的に増電効果が見込めることが分かったと発表した。

なお、同研究は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(以下、NEDO)の「IoTを活用した新産業モデル創出基盤整備事業」において受託して実施された。

多目的ダムとは、流水量を調整する治水、農業利用や発電に活用する利水など、複数の機能を兼備したダムで、その機能を効率的に活用するために、ダム流入水量を予測している。

このため、従来は、地上雨量とレーダ雨量を組み合わせて、降水量分布を解析した解析雨量を算出していた。

しかしながら、解析雨量は、過去1時間の雨量から30分おきに算出されるため、速報性に欠け、誤差がでることもあった。

また、地上雨量は、高頻度で正確な降雨量を測ることができるものの、観測範囲が狭い難点があり、レーダ雨量は、範囲が広く遠方まで観測できるものの、局地的・速報的な降雨量を測るには不向きだ。

AI(画像解析)技術を活用した予測の概要

同研究では、解析雨量を正確な値とみなし、レーダ雨量データを画像解析技術で補正して、広範囲かつ解析雨量と同程度に正確な「降雨量データ」を、従来より頻繁に5分単位で求めることができたとのこと。

このため、ダム流入水量をより正確に予測し、ダム運用の効率化に貢献するとしている。

▼外部リンク

DeNA プレスリリース
https://dena.com/jp/press/004530

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