DeNA、AIを活用した流入水量予測で多目的ダムの運用効率化を支援

ディー・エヌ・エー（DeNA）<2432>は、10月10日、日本工営、長岡技術科学大学、長岡工業高等専門学校と共同で、多目的ダムにおける利水運用の効率化のための研究を行い、将来的に増電効果が見込めることが分かったとの発表を行った。この研究において、DeNAは、AI(画像解析)技術を活用し、広範囲かつ高頻度で降雨量を予測して現在活用しているデータの精度を高めることでダム運用の効率化に貢献する。

なお、この研究は、国の「IoTを活用した新産業モデル創出基盤整備事業」のプロジェクトの1つとして、国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)より委託された。

これまで多目的ダムでは、地上雨量とレーダ雨量を用いて解析雨量を算出し、ダム流入水量を予測した。地上雨量は高頻度で正確な降雨量を測ることができる一方、観測範囲が狭いことが難点。対してレーダ雨量は、範囲が広く遠方まで観測可能が、局地的・速報的な降雨量を測るには不向きだという。

そのため、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解析雨量として算出している。しかし解析雨量は、30分おきに過去1時間の雨量から算出されるため、速報性に欠け、ダム流入水量に誤差がでることがあったという。

今回、解析雨量を正確な値と見立て、レーダ雨量データを画像解析技術で補正することで、広範囲かつ正確な降雨量データ(解析雨量と同程度の正確値)を、従来の30分単位ではなく5分単位で求めることができた。これにより、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ことが期待されるという。