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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

机译:使用机器学习的过压降低的最终压力估算技术

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摘要

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夕数が少なく,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1mAq以下の推定精度を実現できる可能性を得た。
机译:我们正在开发一种估算终端压力的技术,以减少配水过程中的过压并节省能源,即使在配水过程中,在管网中未安装压力表也是如此。期望可以使用少量训练数据来生成估计模型,因为它需要很少的参数。在本文中,我们提出了一种方法,该方法利用机器学习基于有限的信息(包括自配水设施的排放压力和排放流量)估计终端压力。作为使用实际数据进行模拟的结果,我们获得了一种可能性,即该方法可以使用30天训练数据生成的估计模型以1 mAq或更小的误差实现估计精度。

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