KR101674260B1 - 상수관망 수운영 시스템 및 운영방법 - Google Patents

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Abstract

상수관망 수운영 시스템이 개시된다. 본 발명의 시스템은, 최적화 연산을 위한 수리해석 데이터와, 최적화 설정 파라미터 및 이력데이터를 이용하여 생성한 수요량 데이터를 기반으로 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 수행하여, 최적의 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출한다.

Description

상수관망 수운영 시스템 및 운영방법{SYSTEM AND METHOD FOR MANAGING WATER IN WATER PIPE NETWORK}
본 발명은 상수관망 수운영 시스템 및 운영방법에 관한 것이다.
우리나라의 광역상수도는 여러 계통이 단계별로 건설되어 복잡한 용수공급체계를 가지고 있으며, 각 계통이 비상연결관로를 통하여 연계되어 운영되고 있으며, 광역상수도 시스템의 최적운영과 관련한 기술로서, 다음 문헌이 개시되어 있다.
[문헌 1] 공개특허공보 제10-2006-0125292호(2006. 12. 06)
그러나, 위의 기술은, 특정 수운영 현장에만 적용이 가능하며, 수운영 응용 프로그램의 개발적인 개발에 따른 상호 어플리케이션간 통합이 어려운 문제점이 있었다. 또한, 감시제어 데이터 수집(supervisory control and data acquisition, SCADA) 플랫폼과 별개의 전용 어플리케이션으로 개발되어, 사용자 편의성이 저하되어 있는 문제점이 있었다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 안정적인 용수공급이 가능하면서 에너지 사용을 최소화하는 펌프 및 밸브의 운영방식을 제공하는, 상수관망 수운영 시스템을 제공하는 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해, 수관망 수운영 시스템에서 본 발명의 일실시예의 운영자 단말은, 상수관망 수운영 시스템의 운영자 단말에 있어서, 초기 관망 수리해석 데이터를 이용하여 수리해석 시뮬레이션을 수행하여, 관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 출력하는 수리해석부; 소정 관로의 조도계수와 수요량 데이터로부터 수리해석 시뮬레이션을 수행한 결과를 실제 수행에 근거한 오차 정보와 비교하여, 최적의 조도계수를 결정하고, 최적 조도계수를 적용하여 최적화 연산을 위한 수리해석 데이터를 생성하는 보정부; 상기 최적화 연산을 위한 수리해석 데이터와, 최적화 설정 파라미터 및 이력데이터를 이용하여 생성한 수요량 데이터를 기반으로 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 수행하여, 최적의 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출하고, 해당 최적의 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출한 입력 데이터를 최적화를 위한 파라미터로 제공하는 최적화부; 및 상기 최적화를 위한 파라미터를 이용하여 생성한 수요량 데이터를 기반으로 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 수행하여, 최적의 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출하는 실시간 운영부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 초기 관망 수리해석 데이터는, 관망 시설물 데이터와 관망 시뮬레이션 조건 데이터를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 관망 시설물 데이터는, 정션, 탱크, 파이크, 밸브 및 펌프 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 관망 시뮬레이션 조건 데이터는, 패턴, 에너지, 커브, 옵션 및 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 보정부는, 상기 소정 관로의 조도계수를 복수의 케이스에 따라 수리해석 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 보정부는, 이력 데이터의 특정 기간 동안 유량 태그를 선택하여, 해당 유량 데이터로부터 수요량 데이터를 환산할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 최적화부는, 최적의 펌프운전 스케쥴 결과와 연계된 수요 예측 결과를 더 도출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 최적화부는, 최적의 펌프운전 스케쥴에 대응하는 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 더 도출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 최적화부는, 시계열 순으로 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 도출하거나, 관망 순으로 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 도출하거나, 또는 소정 시간에 해당 관망에서의 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 도출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 최적화부는, 탱크수위 및 요구패턴으로서, 사용자 설정값을 참조할 수 있다.
본 발명의 일실시예의 단말은, 상기 최적화 연산을 위한 수리해석 데이터와, 최적화 설정 파라미터 및 이력데이터를 이용하여 생성한 수요량 데이터를 기반으로 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 수행하여, 최적의 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출하는 실시간 운영부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해, 상기 상수관망 수운영 시스템의 운영단말로부터 데이터를 수신하여, 상수관망을 운영하는 본 발명의 운영서버의 운영방법은, 관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 수신하고, 최적화 연산용 수리해석 데이터를 수신하고, 사용자가 입력한 시스템 경계 설정값을 포함하는 데이터를 수신하는 단계; 수리해석과 연동한 최적화 알고리즘 연산을 통해 제어변수(펌프와 밸브)에 대한 최적해를 탐색하는 단계; 및 현재 시간대에서 결정된 결정변수의 최적 제어값을 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 시스템 경계 설정값은, 감시제어 데이터 수집(SCADA)부를 통해 수신될 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 데이터는, 수요절점별 수요량 데이터를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 데이터는, 사용자가 설정한 전력요금체계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예의 운영방법은, 상기 최적 제어값에 대응하는 수리해석 시뮬레이션을 수행하여, 관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 결과 데이터를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 현재 시간대에서 결정된 결정변수에 따른 링크와 노드에 대한 결과 데이터는, 다음 시간대의 상기 수신하는 단계에서의 관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터로 사용될 수 있다.
상기와 같은 본 발명은, 수리해석과 최적화 알고리즘 기반으로 운영 시스템을 패키지화함으로써, 운영자 단말과 운영서버에서의 각 어플리케이션간의 데이터 공유 및 기능결합을 통해 프로그램을 통합할 수 있으며, 각 어플리케이션이 서로 독립적으로 가능하게 함으로써, 관망의 수리해석, 펌프 운영 시뮬레이션과 같은 작업에 대한 업무의 효율성 및 전문성을 제고할 수 있고, SCADA부를 통해, 사용자에게 디스플레이를 제공함으로써, 사용자의 편리성을 도모할 수 있다.
또한, 본 발명은 모듈 단위의 어플리케이션의 개발을 통해, 타 시스템과의 연계가 가능하다.
또한, 본 발명은, SCADA부터부터 실제의 운영상황을 입력받아 다양한 운영의 제약조건을 반영할 수 있으며, 수리해석과 최적화를 연동함으로써 정확도를 향상할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상수관망 수운영 시스템을 개략적으로 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 도 1의 운영자 단말의 일실시예 상세 구성도이다.
도 3은 도 1의 운영서버의 일실시예 상세 구성도이다.
도 4는 도 1의 DB서버의 일실시예 상세 구성도이다.
도 5는 본 발명의 운영 시스템의 동작을 설명하기 위한 일예시도이다.
도 6은 본 발명의 동작을 설명하기 위한 일예시도이다.
도 7은 운영자 단말의 실시간 운영부의 운영방법을 설명하기 위한 일예시도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
최근 한전의 전력요금체계는 정부의 에너지 목표 관리제 도입에 따라 '피크타임 요금'을 채택하여, 하루중 전기를 가장 많이 사용하는 최대수요시간에는 가장 비싼 요금을, 평균적으로 사용하는 시간에는 평균 원가수준 요금을, 전기사용이 가장 적은 경부하시간에는 가장 낮은 요금을 적용하고 있다. 또한, 수요관리에 의한 자원이용의 합리화를 도모하기 위해, 연중 최대수요가 발생하는 하계에는 비싼 요금을 적용하고, 하루 중 전력수요가 집중되는 시간대에는 비싼요금을 적용하게 된다. 본 발명은, 이와 같이 전력수요가 집중되는 시간대는 가급적 수운영을 피하는 운영계획을 수립하기 위한 것이다.
상수관망의 운영은 많은 에너지가 소요되는 작업으로, 수요자에게 양질의 용수를 안전하게 공급하기 위해서 대부분의 공급지점에 가압장을 설치하여 운영하게 된다. 아울러 시스템 곳곳에 감압밸브 및 유량조절밸브를 설치, 운영함으로써 시스템내 적정 수압이 유지될 수 있도록 조절하거나 용수의 흐름방향을 조정하도록 한다. 따라서 본 발명을 통해, 펌프 및 밸브시설의 실시간 조작을 통해 시스템의 최적운영을 도모하고 이를 통해 막대한 양의 에너지를 절약할 수 있다.
일반적으로, 가압장은 과거 운영실적과 시스템 운영자의 경험을 토대로 시간대별로 펌프의 온/오프 여부를 매뉴얼화하거나, 시스템 내 모니터링 시스템을 이용하여 배수지 혹은 수조내의 수위에 따라 펌프작동여부를 판단함으로써 운영된다.
그러나, 이러한 운영방법은 시스템의 안정성 및 공급능력을 최우선적으로 감안하기 때문에, 배수지 혹은 수조내의 수위를 필요이상으로 유지하거나 시스템 내 과잉수압을 초래하여 에너지 효율 측면에서는 바람직하지 않다. 배수지내 수위를 적정수위 이상 유지하기 위해서 펌프의 효율곡선에 나타난 정격 운전점을 벗어나 펌프를 운전하는 경우, 펌프효율의 급격한 저하로 에너지의 합리적 사용을 기할 수 없고, 빈번한 펌프작동으로 펌프의 수명을 단축시키거나 시스템에 과부하를 초래하기도 한다. 또한, 배수지의 운영수위의 범위(최대허용수위와 최소허용수위의 차)가 넓지 않기 때문에 배수지내에 용수가 오랫동안 체류함으로써 수질저하의 우려도 야기된다.
따라서 효율적인 펌프운영을 위해서는 일정 시간 이후의 용수 사용량을 미리 예측하고, 이에 대비한 가압 유량 및 양정을 파악하여 적정 용량의 펌프를 선정하고 운영해야만 에너지 낭비를 방지하고, 펌프의 효과적인 관리가 가능하다. 또한, 이에 의해 배수지의 운영범위를 폭넓게 활용함으로써 수질저하의 우려도 줄일 수 있다.
우리나라의 경우 지역별로 차이가 있지만, 산지가 많고 표고의 변화가 커서, 시스템 전반에 걸쳐 안정적인 수압을 유지하기가 어렵다. 따라서 대부분의 송수 시스템의 구성이 배수지를 고지대에 설치함으로써 자연유하에 의한 용수공급을 선호하고 있다. 즉 가압장을 정수장 말단부에 배치함으로써 정수장으로부터 고지대의 배수지로 정수된 용수를 공급하고, 이후 자연유하에 의해 배수지로부터 수용가로의 용수를 공급한다.
이상적인 펌프장 운영은, 전력단가가 저렴한 시간대에 배수지 또는 고가수조에 용수를 저장해 두었다가, 전력단가가 상승하는 시간에 펌프작동을 멈추고 저장해 둔 저류시설의 용수를 공급하는 것이다.
따라서, 본 발명에서의 상수관망의 최적운영이란 안정적인 용수공급이 가능하면서도 에너지 사용을 최소화 하는 펌프 및 밸브의 운영방식을 찾는 것이다. 이와 같은 최적운영을 통해 '단기간' 용수 수요량의 변동에 실시간으로 대응하고, '장기간' 시스템의 운영비용을 절감할 수 있도록 한다.
부가적으로는 펌프의 적정운영을 통해 펌프의 수명을 연장하고, 시스템의 과부하를 방지할 수 있으며, 저류시설의 효율적인 수위조절을 통한 수질개선을 도모할 수 있다. 일반적으로, 펌프시설의 비용측면에서는, 펌프의 구입비나 정비비에 비해 운영비가 대부분을 차지하고 있어, 대용량 펌프를 사용하는 관로시스템에서는 각 펌프의 성능을 상시 감시하여 운전 최적화를 통해 에너지 절감에 노력을 기울여야 할 필요가 있다.
본 발명은, 상수관망 시스템의 수리해석, 용수수요 예측을 통하여 주어진 기간 동안 최적의 펌프/밸브 운영 스케줄을 실시간으로 계획하는 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상수관망 수운영 시스템을 개략적으로 설명하기 위한 구성도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예의 시스템은, 운영자 단말(1), 데이터베이스(database, DB) 서버(2) 및 운영서버(3)를 포함할 수 있으며, 운영자 단말(1), DB서버(2) 및 운영서버(3)는 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 이때, 해당 네트워크는, 상수도 운영을 위한 전용 네트워크일 수도 있으나, 전력선 통신과 같이 공용 네트워크가 사용될 수도 있을 것이다.
운영서버(3)는 또한, 광역상수도와 연결될 수 있다.
도 2는 도 1의 운영자 단말(1)의 일실시예 상세 구성도이다. 도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 운영자 단말(1)은, 수리해석부(11), 관망데이터 보정부(12), 최적화부(13), 실시간 운영부(14) 및 디스플레이부(15)를 포함하여 구성될 수 있다. 본 발명의 설명의 운영자 단말(1)은, 예를 들어 HMI(human-machine interface)일 수 있다. 또한, 본 발명의 설명에서는 운영자 단말(1)이 하나의 HMI로 구성되는 예를 설명하였으나, 도 2에서 설명한 각 구성요소(수리해석부(11), 관망데이터 보정부(12), 최적화부(13) 및 실시간 운영부(14))가 각각 별개의 HMI로 구성될 수도 있을 것이다. 또는, 위의 운영자 단말(1)의 각 구성요소는, 하나의 운영자 단말(1)에서 각각의 어플리케이션으로 구현될 수도 있을 것이다.
또한, 도 3은 도 1의 운영서버(3)의 일실시예 상세 구성도이고, 도 4는 도 1의 DB서버(2)의 일실시예 상세 구성도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 운영서버(3)는 수리해석부(31), 감시제어 데이터 수집부(SCADA부)(32), 최적화부(33), 수요예측부(34) 및 실시간 운영부(35)를 포함하여 구성될 수 있고, DB서버(2)는 수리해석 DB(21), 관망보정 DB(22), 실적예측 DB(23), 최적화 DB(24) 및 실시간 운영 DB(25)를 포함하여 구성될 수 있다.
본 발명의 운영자 단말(1)과 DB 서버(2) 및 운영서버(3)의 동작은, 서로 연계되는 것으로서, 이하에서는 각 구성요소의 기능과 동작을 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명의 운영 시스템의 동작을 설명하기 위한 일예시도이다.
운영자 단말(1)의 수리해석부(11)는, 수리해석 DB(21)의 관망 시설물 테이블을 편집할 수 있으며, 관망 시뮬레이션 조건에 해당하는 테이블을 편집할 수 있다. 이때, 관망 시설물 테이블은, 정션(junction), 탱크(tank), 파이프(pipe), 밸브(valve) 및 펌프(pump)를 포함할 수 있으며, 관망 시뮬레이션 조건에 해당하는 테이블은 패턴, 에너지, 커브, 옵션, 시간 등을 포함할 수 있다. 이와 같이 편집된 데이터는 수리해석 DB(21)에 저장될 수 있다.
또한, 수리해석부(11)는, 편집된 데이터를 이용하여 수리해석을 수행할 수 있다. 이때 수리해석에는 소정 엔진이 사용될 수 있으며, 예를 들어 상수도관망 수리 수질 모의 프로그램인 'EPANET'이 사용될 수 있을 것이다.
또한, 수리해석부(11)는 수리해석이 수행된 결과를 분석할 수도 있는데, 이는 관망을 구성하고 있는 링크(link)와 노드(node)에 대한 시뮬레이션 결과를 포함할 수 있다. 이때, 수리해석부(11)는, 시계열 순으로 링크와 노드에 대한 시뮬레이션 결과를 분석할 수도 있으며, 네트워크(관망) 순으로 링크와 노드에 대한 시뮬레이션 결과를 분석할 수도 있으며, 해당 시간에 해당 관망에서의 링크와 노드에 대한 시뮬레이션 결과를 분석할 수도 있다. 이때, 링크는 플로우(flow), 속도(velocity), 수두손실(headloss) 및 상태(status)를 포함하고, 노드는 수요(demand), 압력(pressure) 및 수두(head)를 포함할 수 있다. 이러한 분석결과는 디스플레이부(15)를 통해 운영자가 열람가능하게 제공될 수 있을 것이다.
한편, 운영서버(3)의 수리해석부(31)는, 수리해석 DB(21)에 저장된 데이터를 수신하여, 링크와 노드에 대한 수리해석을 수행하고, 이 결과를 수리해석 DB(21)에 제공할 수 있을 것이다. 이때, 마찬가지로 EPANET을 이용하여 수리해석을 수행할 수 있을 것이다.
운영자는, 운영자 단말(1)의 디스플레이부(15)를 통해, 수리해석부(31)가 분석한 결과를 확인할 수 있을 것이다.
운영자 단말(1)의 관망데이터 보정부(12)는, 실적예측 DB(23)의 이력데이터의 조회를 통해 특정 기간을 선택할 수 있고, 해당 특정 기간동안 특정 유량 태그를 선택하여, 유량 데이터를 수요량으로 환산할 수 있다. 또한, 운영자가 관로의 조도계수를 입력할 수 있으며, 이를 관망보정 DB(22)에 저장할 수 있다.
이때 이력 데이터는, SCADA부(32)에서 실시간 데이터 출력에 의해 실적예측 DB(23)에 업데이트될 수 있다.
또한, 관망데이터 보정부(12)는, 특정 관로의 조도계수를 다양한 케이스에 따라 수리해석 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 이 결과로부터 실제 관로의 유량과 압력에 대한 오차를 연산하여 상호 비교분석을 수행할 수 있다.
또한, 관망데이터 보정부(12)는, 최적 조도계수로 보정할 수 있으며, 관로의 조도계수의 예측값과 실측값간 최소 오차를 찾는 과정을 통해 최적 조도계수로 관망보정 DB(22)에 저장된 조도계수를 업데이트할 수 있다.
운영자 단말(1)의 최적화부(13)는, 실적예측 DB(23)의 이력데이터의 조회를 통해 특정 기간을 선택할 수 있고, 해당 특정 기간동안 특정 유량 태그를 선택하여, 유량 데이터를 수요량으로 환산할 수 있다. 또한, 최적화 알고리즘의 파라미터를 설정할 수 있고, 시뮬레이션 초기(전력요금 테이블, 펌프성능곡선), 경계(탱크운영수위) 및 제약(탱크현재수위, 과거 펌프 온/오프 횟수) 조건을 편집하여 저장할 수 있다.
또한, 최적화부(13)는, 펌프/밸브의 운영계획을 수립하기 위해, 이력 데이터 기반의 최적화 알고리즘 시뮬레이션을 수행하고, 해당 결과를 디스플레이부(15)에 디스플레이할 수 있다. 또한, 편집된 알고리즘 파라미터를 이용하여, 펌프운전 스케쥴을 수립할 수 있다.
이로부터, 펌프 운전의 최적 조합 스케쥴을 도출하고, 전력사용단가와 전력비용을 도출할 수 있으며, 펌프 운전 스케쥴 결과와 연계된 수요예측 결과를 조회할 수 있다. 또한, 펌프 운전계획에 따른 링크와 노드에 대한 수리해석 결과를 도출할 수 있다. 도출된 결과는 디스플레이부(15)를 통해 디스플레이될 수 있으며, 최적화 DB(24)에 저장될 수 있다.
한편, 운영서버(3)의 최적화부(33)는, 수리해석 DB(21)로부터 수리해석 입력 데이터를 수신하고, 최적화 DB(24)로부터 알고리즘 파라미터를 수신하여, 최적화 알고리즘을 수행할 수 있으며, 이에 따라 펌프 운전의 최적 조합 스케쥴, 전력사용단가, 및 전력비용과 링크와 노드에 대한 수리해석 결과를 도출할 수 있다.
최적화부(13)는, 도출된 최적 펌프운전 스케쥴과 수리해석 결과를 생성한 입력 데이터를 최적화 파라미터로서 최적화 DB(24)에 저장하고, 이를 실시간 운영부(14)에 제공할 수 있다.
운영자 단말(1)의 실시간 운영부(14)는, 수리해석 DB(21)로부터 수리해석 입력 데이터를 수신하고, 최적화 DB(24)로부터 알고리즘 파라미터를 수신하고, 이력 데이터 조회를 통해 특정 기간을 선택할 수 있게 한다. 또한, 특정 기간 동안의 이력 데이터를 이용하여, 수요량을 자동으로 환산하기 위해 특정 태그를 매핑할 수 있다.
또한, 실시간 운영부(14)는 운영서버(3)의 실시간 운영부(35)의 파라미터를 설정하여 실시간 운영 DB(25)에 저장할 수 있으며, 시뮬레이션 초기(전력요금 테이블, 펌프성능곡선), 경계(탱크운영수위) 및 제약(탱크현재수위, 과거 펌프 온/오프 횟수) 조건을 편집하여 실시간 운영 DB(25)에 저장할 수 있다. 또한, 실시간 운영부(14)는 펌프를 실시간으로 운영하기 위한 최적화 알고리즘을 실시간으로 수행할 수 있다. 즉, 실시간 운영부(14)는 최적화부(13)가 도출한 최적화 파라미터를 이용하여 최적화 알고리즘을 수행하게 되며, 이 결과를 디스플레이부(15)를 통해 제공할 수 있으며, 편집된 알고리즘 파라미터를 이용하여 펌프 운전 스케쥴을 수립할 수 있다.
이로부터, 펌프 운전의 최적 조합 스케쥴을 도출하고, 전력사용단가와 전력비용을 도출할 수 있으며, 펌프 운전 스케쥴 결과와 연계된 수요예측 결과를 조회할 수 있다. 또한, 펌프 운전계획에 따른 링크와 노드에 대한 수리해석 결과를 도출할 수 있다. 도출된 결과는 디스플레이부(15)를 통해 디스플레이될 수 있으며, 실시간 운영 DB(25)에 저장될 수 있다. 또한, 출력된 데이터를 바탕으로, 운영서버(3)의 실시간 운영부(35)를 구동할 수 있을 것이다.
또한, 실시간 운영부(14)는 펌프장, 가압장, 분기, 배수지별로 사업장을 정의하고, 각 사업장별로 유입유량, 유출유량, 수위, 및 펌프와 밸브에 대한 태그정보를 설정할 수 있으며, 각 사업장별로 유입유량, 유출유량, 수위, 펌프/밸브 운영 결과를 디스플레이부(15)를 통해 제공할 수 있다.
한편, 운영서버(3)의 실시간 운영부(35)는, 실시간 운영부(14)에서 설정된 파라미터를 수신하여, 해당 파라미터에 입력된 수리해석 데이터를 참조하고, 각 사업장별 유입유량, 유출유량, 수위, 및 펌프와 밸브에 대한 태그정보에 따라 수리해석 디맨드 패턴 아이디를 설정할 수 있다. 또한, 실시간 운영부(35)는, 개별 탱크수위와, 과거 펌프 온/오프 계획과 관련된 데이터, 개별 펌프 성능 데이터 및 전력 요금체계를 수신하여, 수리해석 모형과 최적화 알고리즘에 연동하여 펌프/밸브 운전 계획을 도출하고 수리해석 연산을 수행할 수 있다.
또한, 실시간 운영부(35)는, 매시간대별로 실시간 펌프/밸브 운전계획, 실시간 운영에 따른 링크 비교(계획치/실적치) 결과, 및 실시간 운영에 따른 노드 비교(계획치/실적치) 결과를 도출하고, 이를 실시간 운영 DB(25)에 저장할 수 있을 것이다.
이와 같은 본 발명의 시스템의 동작에 대해 설명하면 다음과 같다.
도 6은 본 발명의 동작을 설명하기 위한 일예시도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 시스템은, 수리해석부(11)에서 초기 관망 수리해석 데이터(S1)를 설정하고, 설정한 초기 관망 수리해석 데이터를 이용하여 수리해석 시뮬레이션을 수행하고(S2), 관망을 구성하고 있는 링크(link)와 노드(node)에 대한 시뮬레이션된 수리해석 데이터(S3)를 저장할 수 있다.
초기 관망 수리해석 데이터는, 관망 시설물 데이터와 관망 시뮬레이션 조건에 해당하는 데이터를 포함할 수 있으며, 관망 시설물 데이터는, 정션(junction), 탱크(tank), 파이프(pipe), 밸브(valve) 및 펌프(pump)를 포함할 수 있고, 관망 시뮬레이션 조건에 해당하는 데이터는 패턴, 에너지, 커브, 옵션, 시간 등을 포함할 수 있다.
이후, 본 발명의 시스템은, 관망데이터 보정부(12)에서, 이력 데이터를 이용하여 수요량 데이터(S4)를 생성하고, 펌프 운전 데이터로부터 조도계수를 보정(S5)하여 수리해석 시뮬레이션을 수행할 수 있다(S6). 또한, 관망데이터 보정부(12)는, S6의 시뮬레이션 결과와 실제 수행에 근거한 오차 정보(S7)를 기반으로, 최적의 조도계수를 결정하고, 최적 조도계수를 적용하여 최적화 연산을 위한 수리해석 데이터(S8)를 생성할 수 있다. 이때, 수요량 데이터(S4)는, 실적예측 DB(23)의 이력데이터의 조회를 통해 특정 기간을 선택할 수 있고, 해당 특정 기간동안 특정 유량 태그를 선택하여, 유량 데이터를 수요량으로 환산할 수 있다.
또한, 최적화부(13)는, 최적화 연산을 위한 수리해석 데이터(S8)와, 최적화를 위한 파라미터(알고리즘 파라미터 및 전력요금체계)(S10) 및 이력데이터를 이용하여, 수요량 데이터(S9)를 생성하고, 이때 탱크수위(S13), 요구패턴(demand pattern)(S11)과 같은 해당 수리해석 태그에 사용자 설정값을 참조시킬 수 있다.
이후, 최적화부(13)는, 이러한 입력 데이터를 이용하여 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 통해(S12) 펌프/밸브 운전 계획, 소모 전력 계획, 전력비, 탱크 수위, 수요량, 유량, 압력의 결과(S14)를 출력할 수 있다. 즉, 최적화부(13)는, 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 통해 최적 펌프운영 스케쥴과 수리해석 결과를 도출하게 한 입력 데이터를 확인하여 이를 최적화를 위한 파라미터로서 출력할 수 있다.
실시간 운영부(14)에서도 최적화부(13)와 마찬가지로, 최적화 연산을 위한 수리해석 데이터(S8)와, 최적화를 위한 파라미터(알고리즘 파라미터 및 전력요금체계)(S10) 및 이력데이터를 이용하여 수요량 데이터를 생성하며, 이때, 탱크 수위, 요구패턴과 같은 같은 해당 수리해석 태그에 실시간 SCADA 설정값을 참조시킬 수 있다. 또한 실시간으로 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 수행하여(S15), 운영서버(3)를 기동할 수 있다.
실시간 운영부(14)는, 매 시간대별로 수리해석과 최적화 통합 시뮬레이션 과정(S15)을 통해, 펌프/밸브 운전 계획, 소모 전력 계획, 전력비, 탱크 수위, 수요량, 유량/압력의 결과(S16)를 출력할 수 있으며, 이를 디스플레이부(15)를 통해 디스플레이할 수 있을 것이다. 운영자는 디스플레이부(15)를 통해 모니터링을 수행하고, 실시간 시뮬레이션 결과가 최적화되지 않는 경우, 다시 최적화부(13)를 통해 최적화 파라미터를 도출하여 이를 실시간 운영부(14)에 반영하게 할 수 있을 것이다.
도 7은 운영서버(3)의 실시간 운영부(35)가 수행하는 운영방법을 설명하기 위한 일예시도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 실시간 운영부(35)는, 수리해석부(11)로부터 관망을 구성하고 있는 링크(link)와 노드(node)에 대한 시뮬레이션 결과 데이터를 수신하고, 관망데이터 보정부(12)에서 결정된 최적화 연산용 수리해석 데이터를 수신하고, SCADA부(32)로부터 수신한 시스템 경계 설정값을 갱신한다. 이때, 시스템 경계 설정값은 펌프와 밸브 상태의 이력과 현재값과 탱크의 현재수위를 포함할 수 있다.
또한, 실시간 운영부(35)는, 운영서버(3)의 수요예측부(34)로부터 수신한 수요절점(demand break point)별 수요량 데이터를 갱신할 수 있으며, 사용자가 설정한 전력요금체계를 실시간 운영부(15)로부터 수신할 수 있다. 이와 같이, 실시간 운영부(35)는 복수의 데이터를 수신할 수 있다(S71).
이후, 실시간 운영부(35)는, 수리해석과 연동한 최적화 알고리즘 연산을 통해 제어변수(펌프와 밸브)에 대한 최적해를 탐색할 수 있다(S72). 이때, 펌프 및 탱크수위 설정값에 대한 관망의 수리해석을 수행하고, 운영 제약조건에 따른 운영비용을 최소화하도록 최적해를 탐색할 수 있다.
즉, 수리해석 모형과 최적화 알고리즘의 연동을 통해 펌프와 밸브의 운영비용이 최소화 될 수 있는 운전 계획을 도출할 수 있다. 최적화 알고리즘으로서, 계산효율 및 계산시간 등을 종합적으로 검토하여, 비선형 최적화 기법인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 기법, 탐색 최적화 기법을 펌프와 밸브 운영의 최적화를 위한 알고리즘으로 사용할 수 있다. 다만, 이는 예시적인 것으로서, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 수리해석 알고리즘으로서, 미 환경청에서 개발한 EPANET을 사용할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
이후, 실시간 운영부(35)는, 현재 시간대에서 결정된 결정변수(펌프와 밸브의 온/오프)의 최적 제어값을 도출하여 출력할 수 있으며, 해당 최적 제어값에 대응하는 수리해석 시뮬레이션을 수행하고, 관망을 구성하고 있는 링크(link)와 노드(node)에 대한 시뮬레이션 결과 데이터를 출력할 수 있다(S73).
이와 같이 출력된 현재의 최적제어값은, 다음 시간대의 초기해로 사용될 수 있다. 즉, S73의 결과물은, 다음 시간대의 S71의 초기해로 사용될 수 있다.
이와 같은 본 발명은, 수리해석과 최적화 알고리즘 기반으로 운영 시스템을 패키지화함으로써, 운영자 단말과 운영서버에서의 각 어플리케이션간의 데이터 공유 및 기능결합을 통해 프로그램을 통합할 수 있다.
또한, 본 발명은, 각 어플리케이션이 서로 독립적으로 가능하게 함으로써, 관망의 수리해석, 펌프 운영 시뮬레이션과 같은 작업에 대한 업무의 효율성 및 전문성을 제고할 수 있다. 또한, SCADA부를 통해, 사용자에게 디스플레이를 제공함으로써, 사용자의 편리성을 도모할 수 있다.
또한, 본 발명은 모듈 단위의 어플리케이션의 개발을 통해, 타 시스템과의 연계가 가능하다.
또한, 본 발명은, SCADA부터부터 실제의 운영상황을 입력받아 다양한 운영의 제약조건을 반영할 수 있으며, 수리해석과 최적화를 연동함으로써 정확도를 향상할 수 있다.
이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
1: 운영자 단말 2: DB서버
3: 운영서버

Claims (16)

  1. 상수관망 수운영 시스템의 운영자 단말에 있어서,
    초기 관망 시설물 데이터 테이블과 초기 관망 시뮬레이션 조건 데이터 테이블을 편집 이용하여 수리해석을 수행하고, 수리해석이 수행된 결과를 관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 수리해석 시뮬레이션을 통해서 분석하여, 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 출력하는 수리해석부;
    소정 관로의 조도계수와 수요량 데이터를 이용하여 수리해석 시뮬레이션을 수행한 결과값과 실제 측정한 값을 비교하여, 두 값의 최소 오차를 갖는 값을 최적 조도계수로 결정하고, 결정된 최적 조도계수를 적용하여 최적화 연산을 위한 수리해석 데이터를 생성하는 보정부;
    상기 최적화 연산을 위한 수리해석 데이터와, 전력요금체계를 포함한 최적화 설정 파라미터 및 이력데이터를 이용하여 생성한 수요량 데이터를 기반으로 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 수행하고, 최적의 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출하고, 해당 최적의 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출한 입력 데이터를 최적화를 위한 파라미터로 제공하는 최적화부; 및
    상기 최적화를 위한 파라미터를 이용하여 생성한 수요량 데이터를 기반으로 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 수행하여, 최적의 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출하는 실시간 운영부를 포함하고,
    수리해석과 최적화 알고리즘 기반으로 수운영 시스템을 패키지화함으로써, 운영자 단말과 운영서버에서의 각 어플리케이션 간의 데이터 공유와 기능 결합을 통해서, 운영자가 어디에서든지 상수관망 수운영 시스템을 운용하고 분석결과를 확인할 수 있는 것을 특징으로 하는 상수관망 수운영 시스템의 운영자 단말.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 관망 시설물 데이터는, 정션, 탱크, 파이프, 밸브 및 펌프 중 적어도 하나를 포함하는 상수관망 수운영 시스템의 운영자 단말.
  4. 제1항에 있어서, 상기 관망 시뮬레이션 조건 데이터는, 패턴, 에너지, 커브, 옵션 및 시간 중 적어도 하나를 포함하는 상수관망 수운영 시스템의 운영자 단말.
  5. 제1항에 있어서, 상기 보정부는, 상기 소정 관로의 조도계수를 복수의 케이스에 따라 수리해석 시뮬레이션을 수행하는 상수관망 수운영 시스템의 운영자 단말.
  6. 제1항에 있어서, 상기 보정부는, 이력 데이터의 특정 기간 동안 유량 태그를 선택하여, 해당 유량 데이터로부터 수요량 데이터를 환산하는 상수관망 수운영 시스템의 운영자 단말.
  7. 제1항에 있어서, 상기 최적화부는, 상기 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 수행해서 얻게된 최적의 펌프운전 스케쥴 결과와 연계된 수요 예측 결과를 더 도출하는 상수관망 수운영 시스템의 운영자 단말.
  8. 제1항에 있어서, 상기 최적화부는, 상기 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 수행해서 얻게된 최적의 펌프운전 스케쥴에 대응하는 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 더 도출하는 상수관망 수운영 시스템의 운영자 단말.
  9. 제8항에 있어서, 상기 최적화부는, 시계열 순으로 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 도출하거나, 관망 순으로 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 도출하거나, 또는 소정 시간에 해당 관망에서의 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 도출하는 상수관망 수운영 시스템의 운영자 단말.
  10. 제1항에 있어서, 상기 최적화부는, 탱크수위 및 요구패턴으로서, 사용자 설정값을 참조하는 상수관망 수운영 시스템의 운영자 단말.
  11. 제1항의 상수관망 수운영 시스템의 운영단말로부터 데이터를 수신하여, 상수관망을 운영하는 운영서버의 운영방법에 있어서,
    관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 수신하고, 조도계수와 수요량 데이터를 이용한 수리해석 시뮬레이션을 통해 최적화 연산용 수리해석 데이터를 수신하고, 사용자가 입력한 시스템 경계 설정값을 포함하는 데이터를 수신하는 단계;
    수리해석과 연동한 최적화 알고리즘 연산을 통해 펌프와 밸브의 운영 제약조건과 운영비용을 최소화하는 최적해를 탐색하는 단계; 및
    현재 시간대에서 결정된 결정변수의 제어값을 도출하는 단계를 포함하는 운영방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 시스템 경계 설정값은, 감시제어 데이터 수집(SCADA)부를 통해 수신되는 운영방법.
  13. 제11항에 있어서, 상기 데이터는, 수요절점별 수요량 데이터를 더 포함하는 운영방법.
  14. 제11항에 있어서, 상기 데이터는, 사용자가 설정한 전력요금체계를 더 포함하는 운영방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 제어값에 대응하는 수리해석 시뮬레이션을 수행하여, 관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 결과 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는 운영방법.
  16. 제11항에 있어서, 현재 시간대에서 결정된 결정변수에 따른 링크와 노드에 대한 결과 데이터는, 다음 시간대의 상기 수신하는 단계에서의 관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터로 사용되는 운영방법.
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