学会誌「EICA」

[研究発表] 機械学習を用いた余剰圧力削減のための末端圧力推定技術

内容

　管網に圧力計を設置していない配水プロセスにおいても余剰圧力を削減して配水を省エネルギー化するために，末端圧力を推定する技術を開発している。推定モデルは，入力が必要なパラメータ数が少なく，少量の訓練データで生成できることが望ましい。本論文では，機械学習を用いて，配水施設からの吐出圧力と吐出流量を含む限られた情報を基に末端圧力を推定する手法を提案する。実データを用いたシミュレーションの結果，本手法は30 日分の訓練データから生成した推定モデルで，誤差1 mAq 以下の推定精度を実現できる可能性を得た。

巻

23巻2/3号2018年

Page

143

題名

機械学習を用いた余剰圧力削減のための末端圧力推定技術

Title

Nodal Pressure Estimation for Reducing Surplus Pressure with Machine Learning

著者

山原裕之1)，松本　隼1)，横川勝也1)，黒川　太1)，横山　雄2)，平岡由紀夫2)

Authors

著者表記

Author attribution

Hiroyuki Yamahara, Jun Matsumoto, Katsuya Yokokawa, Futoshi Kurokawa, Suguru Yokoyama and Yukio Hiraoka

著者勤務先名

1)(株)東芝，2)東芝インフラシステムズ(株)

Office name

著者所属名

キーワード

配水管網，余剰圧力，圧力推定，ランダムフォレスト

Key Words

概要

　管網に圧力計を設置していない配水プロセスにおいても余剰圧力を削減して配水を省エネルギー化するために，末端圧力を推定する技術を開発している。推定モデルは，入力が必要なパラメータ数が少なく，少量の訓練データで生成できることが望ましい。本論文では，機械学習を用いて，配水施設からの吐出圧力と吐出流量を含む限られた情報を基に末端圧力を推定する手法を提案する。実データを用いたシミュレーションの結果，本手法は30 日分の訓練データから生成した推定モデルで，誤差1 mAq 以下の推定精度を実現できる可能性を得た。

Abstract