雨水排水支援系统和支援方法技术方案

本发明专利技术揭示能使对流入量预测部的流入量预测模型的输入变量个数减少从而能方便地预测该流入量预测部的流入量、以及能方便且准确地预测降雨带来的流入水的水质的雨水排水支援系统和支援方法，能使排水系统稳定工作的雨水排水控制系统和控制方法。雨水排水支援系统包含测量多个地点的降雨量的降雨量测量部（１０）和对测量的降雨量时间序列数据矩阵进行线性映射的线性映射部（４１），流入量预测部（４２）预测流入对象设施的雨水流入量。另一支援系统装置使用非线性Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型的系统鉴别方法，预测流入水质。雨水排水控制系统具有检测出水对泵场流入的规定上流地点的水位的检测装置、以及根据水流状况修改预先设定的雨水泵开通水位和关断水位中的至少一方的修改装置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及根据多个地点的时间序列的现在的降雨量或将来的降雨量，预测流入泵设施(泵场)或下水处理厂等对象设施的流入水的流入量用的雨水排水支援系统或雨水排水支援方法、预测降雨时流入泵设施等对象设施的流入水的水质用的雨水排水支援系统或雨水排水支援方法、以及对泵设施等对象设施的雨水泵进行控制用的雨水排水控制系统或雨水排水控制方法。
技术介绍
首先，说明用于预测流入泵设施(泵场)等对象设施的流入水的流入量的关联技术。作为预测流入下水道泵设施和下水处理设备等对象设施的雨水流入量的方法，已知例如作为考虑基于土地铺路状态和下水管道敷设状态的物理模型的方法的RRL法(参考专利文献1日本国专利公开平6-322808号公报)、或利用神经网络的方法(参考专利文献2日本国专利公开2000-257140号公报)以及采用面向块模型的方法(参考专利文献3日本国专利公开2000-56835号公报)等基于黑盒模型的方法。基于黑盒模型的方法中，利用过去的输入输出数据预先建立流入量预测模型，该模型将雷达雨量计和多个地面雨量计测量的降雨量用作输入变量，同时将雨水流入量用作输出变量，并且根据现在降雨量或将来预测降雨量，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种雨水排水支援系统，其特征在于，包含测量多个地点的降雨量的降雨量测量部、根据该降雨量测量部测量的多个地点的降雨量数据，取得表示各地点时间序列降雨量的降雨量时间序列数据矩阵，并进行将该降雨量时间序列数据矩阵的较多变量数据变换 成较少变量数据的线性映射处理，以获得线性映射数据矩阵的线性映射部、以及流入量预测部，该流入量预测部利用输入该线性映射部获得的线性映射数据的流入量预测模型，预测流入对象设施的雨水流入量。

【技术特征摘要】
JP 2004-12-14 2004-361261;JP 2004-12-28 2004-381891.一种雨水排水支援系统，其特征在于，包含测量多个地点的降雨量的降雨量测量部、根据该降雨量测量部测量的多个地点的降雨量数据，取得表示各地点时间序列降雨量的降雨量时间序列数据矩阵，并进行将该降雨量时间序列数据矩阵的较多变量数据变换成较少变量数据的线性映射处理，以获得线性映射数据矩阵的线性映射部、以及流入量预测部，该流入量预测部利用输入该线性映射部获得的线性映射数据的流入量预测模型，预测流入对象设施的雨水流入量。2.一种雨水排水支援系统，其特征在于，包含预测将来的多个地点的降雨量的降雨量预测部、根据该降雨量预测部预测的将来的多个地点的降雨量，取得表示各地点时间序列降雨量的降雨量时间序列数据矩阵，并进行将降雨量时间序列数据矩阵的较多变量数据变换成较少变量数据的线性映射处理，以获得线性映射数据矩阵的线性映射部、以及流入量预测部，该流入量预测部利用输入该线性映射部获得的线性映射数据矩阵的流入量预测模型，预测流入对象设施的雨水流入量。3.如权利要求1中所述的雨水排水支援系统，其特征在于，线性映射部通过用包含过去降雨量时间序列数据矩阵中的方差矩阵或协方差矩阵的固有矢量单元的表现矩阵进行线性映射，取得线性映射数据矩阵。4.如权利要求3中所述的雨水排水支援系统，其特征在于，根据构成表现矩阵的固有矢量的固有值算出的累积贡献率大于预定阈值。5.如权利要求1中所述的雨水排水支援系统，其特征在于，线性映射部通过用分析过去降雨量时间序列数据矩阵的主单元时得到的负载矩阵组成的表现矩阵进行线性映射，取得线性映射数据矩阵。6.如权利要求1中所述的雨水排水支援系统，其特征在于，还包含根据将降雨量时间序列数据矩阵的较多变量数据变换成较少变量数据的过去降雨量时间序列数据矩阵和过去时间序列雨水流入量，建立流入量预测模型的模型鉴定部。7.一种雨水排水支援方法，用于预测流入泵场和下水处理厂的雨水流入量，其特征在于，包含以下步骤降雨量测量部测量多个地点的降雨量的步骤、线性映射部根据该降雨量测量部测量的多个地点的降雨量，取得表示各地点时间序列降雨量的降雨量时间序列数据矩阵，并进行将降雨量时间序列数据矩阵的较多变量数据变换成较少变量数据的线性映射处理，以获得线性映射数据矩阵的步骤、以及流入量预测部利用输入该线性映射部获得的线性映射数据矩阵的流入量预测模型，预测流入对象设施的雨水流入量的步骤。8.一种雨水排水支援方法，用于预测流入泵场和下水处理厂的雨水流入量，其特征在于，包含以下步骤降雨量预测部时间序列地预测将来的多个地点的降雨量的步骤、线性映射部根据该降雨量预测部预测的将来的多个地点的降雨量，取得表示各地点时间序列降雨量的降雨量时间序列数据矩阵，并进行将该预测的降雨量时间序列数据矩阵的较多变量数据变换成较少变量数据的线性映射处理，以获得线性映射数据矩阵的步骤、以及流入量预测部利用输入该线性映射部获得的线性映射数据矩阵的流入量预测模型，预测流入对象设施的雨水流入量的步骤。9.如权利要求7中所述的方法，其特征在于，线性映射部通过用包含过去降雨量时间序列数据矩阵中的方差矩阵或协方差矩阵的固有矢量单元的表现矩阵进行线性映射，取得线性映射数据矩阵。10.如权利要求9中所述的方法，其特征在于，根据构成表现矩阵的固有矢量的固有值算出的累积贡献率，大于预定阈值。11.如权利要求7中所述的方法，其特征在于，线性映射部通过用分析过去降雨量时间序列数据矩阵的主单元时得到的负载矩阵组成的表现矩阵进行线性映射，取得线性映射数据矩阵。12.如权利要求7中所述的方法，其特征在于，还包含模型鉴定部根据将降雨量时间序列数据矩阵的较多变量数据变换成较少变量数据的过去降雨量时间序列数据矩阵和过去时间序列雨水流入量，建立流入量预测模型的步骤。13.一种雨水排水支援方法，用于预测从下水管道流入泵场和下水处理厂的水的水质，其特征在于，包含以下步骤按预定频度测量下水管道所在地点的降雨量的步骤、测量流入泵场或下水处理厂的流入水的水质的步骤、以及根据现在水质、若干过去水质、若干过去降雨量和若干过去降雨量的乘方值，通过使用非线性Hammerstein模型的系统鉴别方法，预测将来的水质的步骤。14.一种雨水排水支援系统，用于泵场或下水处理厂，其特征在于，包含测量下水管道所在地点的降雨量的测量装置、测量流入泵场或下水处...

【专利技术属性】
技术研发人员：片山恭介，君岛和彦，松井公一，长岩明弘，小野洋一，梅田贤治，山本胜也，小林义孝，堤正彦，
申请(专利权)人：株式会社东芝，
类型：发明
国别省市：JP[日本]