管理人のイエイリです。

ダムの水門操作はこれまで、長年の経験と直感、そして決断力が求められる「KKD（経験・勘・度胸）」がモノを言う世界でした。

しかし、時代の進化とともにダムに流入する雨水の量や時期などのデータ精度が上がり、ダムの水門操作も「KKD」から「データドリブン」へと変わりつつあるようです。

北陸電力とJFEエンジニアリングは、2022年10月19日、両者が2017年度から開発を進めてきた「ダム最適運用システム」を、神通川水系の浅井田ダムなど、5つのダムで運用を開始したことを発表しました。

ダム湖に流入する水量予測と、早期放流や発電の水門操作を

ナ、ナ、ナ、ナント、

AIで制御

することにより、ムダな放流を減らし、発電量を増やせるシステムなのです。（北陸電力のプレスリリースはこちら）

AIによるダム最適運用システムのイメージ図（特記以外の資料：北陸電力、JFEエンジニアリング）

「ダム最適運用システム」は、ダムに流れてくる水の量をAI（人工知能）で予測する「流入量予測AI」と、ダムの放流操作などを提案する「ダム最適運用AI」で構成されています。

「流入量予測AI」は、過去の降雨データや流入量実績をAIに学習させて、流量予測に必要なパラメーターの分析・評価をAIが行いました。33時間後までの降雨量や流入量を予測できます。

「ダム最適運用AI」は、河川の維持流量などダムの運用規則を守りながら、洪水吐きゲート（水門）を操作しつつ、発電量が最大になるような操作を提案します。

流入が止まるタイミングも精度よく判断しながら、いち早くダム水位を回復させるためのゲート操作を提案します。

流入量予測AI、最適運用AIともに、JFEエンジニアリングが独自開発したAIエンジン「WinmuSe」を活用しました。

このシステムはまず、浅井田ダムで両AIシステムの適用や開発が始まり、他のダムには「ダム最適運用AI」を順次、追加するという順番で構築されました。

開発に当たっては、ダムや発電所運用のノウハウを北陸電力が、AI技術をJFEエンジニアリングがそれぞれ提供し、精度を向上させていきました。

最初に「流入量予測AI」が適用され、「ダム最適運用AI」が開発された浅井田ダム（写真：Qurren、Wikimediaより）

「ダム最適運用AI」などが適用された神通川水系の5つのダム。合計出力は32万7500kWとなる

これらのAIの提案に沿って、ダム管理者がゲート操作を行うと、水系全体で

発電量が1%程度増加

することが見込まれています。

このほか、ダムの早期放流による洪水低減などにも活用できるので、治水分野でも効果が期待できます。

台風などの洪水に備えて、事前に放流したのはよかったものの、肝心の台風が空振りに終わり、貯水量が足りなくなったというニュースもよく聞きます。

一方、土木関係者の間では「3つのダムがあふれるギリギリだっだが、ダム管理者同士が連絡を取り合って、なんとか堤防の決壊を防いだ」など、緊迫感ある裏話を聞くこともあります。

ダム分野にAIが普及していくと、ダム操作の成功要因も「KKDからデータドリブンへ」と変わっていきそうですね。