[发明专利]雨水排水控制系统和控制方法

说明书

本申请是申请人于2005年12月14日提交的、申请号为“200510131677.X”的、发明名称为“雨水排水支援系统和支援方法、雨水排水控制系统和控制方法”的发明专利申请的分案申请。

技术领域

本发明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。

背景技术

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，使用该流入量预测模型，预测雨水流入量。

这里，雷达雨量计的降雨量测量能密集捕捉测量对象区域的降雨强度，因而与多个地面雨量计的降雨量测量相比，能获得细致的降雨量信息。通过将这样利用雷达雨量计测量的降雨量或根据该降雨量预测的将来预测降雨量当作对上述RRL法、神经网络法等流入量预测模型的输入变量，能高精度进行对象设施的雨水流入量预测。

接着，说明用于预测降雨时流入泵设施的对象设施的流入水的数量和水质等的关联技术。

汇流式的下水道设备中，在下水管道设置区域有雨时，通常雨水流入下水管道内。在下水管道终端部设置泵设施等，将包含雨水的流入水排放到规定排水处。

这种下水道设备在从雨水泵井直接排放到河川时，必须进行处理，使河川污染极少。即，需要根据雨水流入量和流入水质分别适当控制管渠内等处的储水和对河川等的放水。降雨时，在其初期产生下水管道内等堆积的脏物流出并流入到流入渠的初涌。对该初涌也需要捕捉其发生并适当处理。

以往，已提出对这种下水道设备根据降雨量预测水质并控制脏物成分去除装置操作量的发明(例如参考专利文献4：日本国专利公开2004—249200号公报)。

下面说明用于对泵设施等对象设施的雨水泵进行控制的关联技术。

作为雨水泵控制装置的控制方法，已知的方法有：预先设定雨水泵的开通水位和关断水位，并且在设在储蓄从下水管道流下来的雨水的雨水泵井的水位计的测量值达到这些设定的水位的时刻，使雨水泵开通或关断。

为了抑制急剧雨水流入造成的雨水泵井水位升高，例如在专利文献5(专利文献5：日本国专利公开2000—328642号公报)中看到的那样，提供预测控制装置，可根据地面雨量计和雷达雨量计的测量值预测泵设施的雨水流入量，计算排水所需的雨水泵运转数量，实时修改雨水泵的开通、关断水位，从而在判断为需要追加开通雨水泵时，从低于预先设定水位的水位开通雨水泵。

又，汇流式下水道的泵设施为了抑制排放处的河川的水质污染，已有的方法通过在小雨时或泵设施的预测雨水流入量不大时，提高雨水泵的开通、关断水位，抑制雨水泵排放。

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上述关联技术的问题。上述神经网络法等基于黑盒模型的流入量预测中，建立流入量预测模型时根据输入输出数据使用最小平方法鉴别系数参数的情况下，输入变量之间具有高的相关关系时，难以鉴别参数，存在难以建立高精度流入量预测模型的问题。流入量预测模型的输入变量个数多时，存在对象设施流入量预测中不容易选择适当参数、不容易研究适应该选择的流入量预测模型的建立的问题。用雷达雨量计进行降雨量测量时，相互具有高的相关关系的输入变量个数飞跃增多，因而显著发生上述问题。

其次，说明用于预测降雨时流入泵设施等对象设施的流入水的水质等的上述关联技术的问题。上述专利文献4等发明中，由于根据水质模型式制订流入水质预测方法，存在公式繁杂的问题。