AI予測と自動アラートにより、貯水池管理の迅速化・高度化を支援

水力発電事業を展開するお客様では、各地に点在する貯水池の水位監視を手動で行っており、異常発生時の初動対応や複数拠点の管理に課題を抱えていました。

AMELAは、Azure上で稼働する水位監視・予測システムを開発。各貯水池に設置されたセンサーのデータと地域別の気象予報データを組み合わせ、将来の水位変動を予測する仕組みを構築しました。

その結果、異常検知から3〜5秒で水位アラートを通知できる体制を整備。さらに、複数の貯水池において、手動測定値との比較で95％の水位予測精度を実現しました。

プロジェクト概要

お客様の課題

お客様は、複数地域に水力発電用の貯水池を保有しており、それぞれの水位状況を正確かつ継続的に把握する必要がありました。

しかし、従来の監視業務は手動確認に依存していたため、異常の兆候を把握してから管理者へ共有し、対応判断を行うまでに時間差が生じやすい状況でした。

特に、気象条件によって流入量が大きく変動する環境では、現在の水位を確認するだけでなく、今後どのように水位が変化するかを事前に予測することが重要になります。

主な課題は以下の通りです。

• 貯水池の水位監視が手動で行われており、異常発生時の初動対応に遅れが生じる可能性があった
• 複数地域に点在する貯水池の状況を、リアルタイムに一元把握する仕組みが不足していた
• 気象条件や流入量の変化を踏まえた、将来水位の予測が求められていた
• センサーデータの収集、保存、表示、異常通知を統合的に管理する基盤が必要だった

お客様の要件

本プロジェクトでは、単なる監視画面の開発ではなく、貯水池の状態をリアルタイムに把握し、異常兆候を早期に検知し、将来の水位変動を予測できるシステムが求められました。

具体的には、以下の要件が設定されました。

• 各貯水池に設置されたセンサーからデータを取得し、リアルタイムに画面上へ表示すること
• 水位やセンサー状態に異常が検知された場合、管理者へ即時通知できること
• センサーデータを収集・保存・編集・表示できる管理機能を備えること
• MATLABおよびAI予測を活用し、貯水池への流入量や水位変動を予測できること
• 地域別の気象予報データを組み合わせ、予測精度の向上を図ること
• 将来的なモデル改善を見据え、蓄積データをAIモデルの学習に活用できること

AMELAの解決策

AMELAは、現在の水位を「見える化」するだけでなく、異常を即時に知らせ、将来の水位変動を予測するためのクラウド型監視基盤を提案しました。

システムはAzure上で構築し、各貯水池に設置されたセンサーから取得したデータをクラウド上に集約。水位、流入量、センサー状態などの情報をリアルタイムに確認できる構成としました。

さらに、取得したセンサーデータに地域別の気象予報データを組み合わせることで、AIによる水位予測を実現。これにより、管理者は現在の異常を把握するだけでなく、将来的に発生し得る水位変動を事前に想定し、より早い段階で対策を検討できるようになりました。

1. センサーデータを活用したリアルタイム監視

各貯水池に設置されたセンサーからデータを取得し、管理画面上でリアルタイムに可視化できる仕組みを構築しました。

これにより、現場ごとに確認していた水位情報を一元的に把握できるようになり、複数拠点の管理効率向上を支援しました。

2. 異常検知と自動アラート通知

センサーデータに異常が検知された場合、システムが管理者へ自動で通知するアラート機能を実装しました。

従来のように人手で確認してから判断するのではなく、異常兆候をシステム側で即時に検知・通知することで、初動対応の迅速化に貢献しました。

3. MATLABとAIを活用した水位予測モデル

MATLABおよびAI予測ロジックを活用し、貯水池への流入量や水位変動を予測するモデルを開発しました。

予測には、センサーから取得した実測データに加え、地域別の気象予報データを活用。気象変化による水位変動を考慮することで、より実用性の高い予測を目指しました。

4. 継続的な精度改善を見据えたデータ活用基盤

システムに蓄積されたセンサーデータは、予測モデルの学習データとしても活用できる設計としました。

運用を通じてデータが蓄積されるほど、モデル改善に活用できる情報が増え、将来的な予測精度向上につなげられる構成です。

導入効果

本システムの導入により、お客様は貯水池の水位状況をリアルタイムに把握し、異常発生時に迅速な対応を行える体制を整備できました。

主な成果は以下の通りです。

異常検知から3〜5秒で水位アラートを通知

システムが水位を自動監視し、異常が検知された場合は3〜5秒で管理者へアラートを通知できるようになりました。

これにより、手動確認に依存していた従来の運用と比較して、異常発生時の初動対応を大幅に迅速化できる体制を実現しました。

複数の貯水池で水位予測精度95％を実現

複数の貯水池における水位予測において、手動測定値との比較で95％の予測精度を実現しました。

各拠点の水位変動をより高い精度で把握できるようになったことで、将来的な水位上昇や異常兆候に対する事前対応を検討しやすくなりました。

16週間でAIモジュールを開発し、フェーズ1を導入

フェーズ1は導入開始から16週間で稼働を開始。お客様は短期間で実用的な監視・予測基盤を手に入れ、現場運用の改善に早期から着手できる体制を整えました。 

限られた期間の中で、リアルタイム監視、データ管理、異常通知、AI予測を組み合わせた実用的なシステム基盤を構築しました。

まとめ

本プロジェクトでは、水力発電所における貯水池管理の課題に対し、Azure、センサー連携、AI予測を組み合わせた水位監視・予測システムを開発しました。

手動監視に依存していた運用をデータドリブンな監視体制へ移行することで、異常検知の迅速化、複数拠点の一元管理、水位予測の高度化を支援しました。

AMELAは今後も、業務理解と技術力を活かし、現場の運用課題に寄り添ったDX推進を支援していきます。