KR101736666B1 - 상수관망 수운영 방법 - Google Patents

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KR101736666B1 KR1020160041916A KR20160041916A KR101736666B1 KR 101736666 B1 KR101736666 B1 KR 101736666B1 KR 1020160041916 A KR1020160041916 A KR 1020160041916A KR 20160041916 A KR20160041916 A KR 20160041916A KR 101736666 B1 KR101736666 B1 KR 101736666B1
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Abstract

본 발명은 상수도관망에서 관로 데이터를 취득하는 단계; 관로 데이터를 축약하는 단계; 축약된 데이터를 이용하여 수리해석 시뮬레이션을 수행하는 단계; 및 상수관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 출력하는 단계를 포함하여, 관로데이터를 수리 해석하는 수리해석 시간 및 시뮬레이션 시간을 최소화할 수 있고 펌프를 신속하게 제어할 수 있는 이점이 있다.

Description

상수관망 수운영 방법{Method FOR MANAGING WATER IN WATER PIPE NETWORK}
본 발명은 상수관망 수운영 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 상수관망의 관로데이터를 이용하여 상수관망을 관리할 수 있는 상수관망 수운영 방법에 관한 것이다.
상수관망은 여러 계통이 단계별로 건설되어 복잡한 용수공급체계를 가지고 있으며, 각 계통이 비상 연결관로를 통하여 연계되어 운영되고 있다.
이러한 상수관망의 유지 및 관리를 위한 상수관망 수운영 시스템이 필요하고, 상수관망 수운영 시스템은 관망의 구조가 복잡할수록 입력 데이터가 많아질 수 있고, 그로 인해 연산 시간이 장시간 소요될 수 있다.
상수관망 수운용 시스템은 상수관망에 설치된 펌프의 제어값과 상수관망에 설치된 밸브의 제어값을 최종적으로 산출할 수 있고, 그에 따른 신호를 펌프와 밸브로 송신할 수 있다.
상수관망의 수리해석은 단순한 계통 보다 복잡한 계통에서 더 긴 연산시간이 소요될 수 있고, 관로데이터는 수리해석을 기반으로 하는 상수관망 수운용 시스템에서 중요 인자가 될 수 있다.
관로데이터는 구조가 복잡한 관로의 데이터와, 펌프나 밸브의 제어와 무관한 관로의 데이터를 모두 포함할 경우, 그 연산 속도를 저하시킬 수 있고, 최종적으로 펌프의 제어값과 밸브의 제어값을 산출하는 데 장시간의 연산 시간이 소요될 수 있다.
KR 10-2006-0125292호 A (2006.12.06)
상수관망 시스템의 골격화 기법 평가-한국수질원자학회논문집 (2015년10월)
본 발명은 관로데이터의 연산 속도를 향상시킬 수 있고, 상수관망에 신속한 대응이 가능한 상수관망 수운영 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 상수관망에서 관로 데이터를 취득하는 단계; 상기 관로 데이터를 축약하는 단계; 축약된 데이터를 이용하여 수리해석 시뮬레이션을 수행하는 단계; 및 상기 상수관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 출력하는 단계를 포함한다.
상기 관로 데이터를 축약하는 단계는 정수장 후단의 관로 데이터를 간략화하는 단계; 배수지 후단의 배수 관로 데이터를 간략화하는 단계; 및 상기 정수장과 배수지 사이의 송수관로의 데이터를 간략화하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 정수장 후단의 관로 데이터를 간략화하는 단계는 상기 정수장 후단의 관로 데이터를 분석하여 정수단 후단 물공급 대상 관로데이터를 선별하고, 정수장 후단 물공급 대상 이외의 관로데이터를 삭제하며, 선별된 관로데이터의 정합성 및 수리해석을 수행하여 정수장 후단의 관로 데이터를 간략화할 수 있다.
상기 배수지 후단의 배수 관로 데이터를 간략화하는 단계는 고립지역을 기준으로 각 배수관로를 구역화하고, 각 배수 구역별 고립 지역의 모든 수요 절점에 대한 수요량을 합산한 후, 각 배수 구역별 고립 지역의 대표 수요 절점을 생성하고, 각 배수 구역별 고립지역의 불필요 관로 데이터를 삭제하며, 각 배수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터를 생성함과 아울러 제원을 입력하고, 배수 관로 데이터 정합성 및 수리해석을 수행하여 배수지 후단의 배수 관로 데이터를 간략화할 수 있다.
상기 정수장과 배수지 사이의 송수관로의 데이터를 간략화하는 단계는 각 분기점 기준 송수관로를 구역화한 후 각 송수 구역별 모든 수요 절점에 대한 수요량을 합산하고, 각 송수 구역별 대표 수요 절점을 생성하며, 각 송수 구역별 고립 지역의 불필요 관로 데이터를 삭제하고, 각 송수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터를 생성함과 아울러 제원을 입력하며, 송수 관로 데이터 정합성 및 수리해석을 수행하여 정수장과 배수지 사이의 송수관로의 데이터를 간략화할 수 있다.
상기 수리해석 시뮬레이션을 수행하는 단계는 수리해석 시뮬레이션을 수행한 결과로부터 최적의 조도계수를 결정하고 수리해석 데이터를 생성할 수 있다.
상기 관로데이터는 상수관망 유량과 수압, 유속을 포함하는 데이터일 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 상수관망의 관로데이터를 수리 해석하는 수리해석 시간 및 시뮬레이션 시간을 최소화할 수 있고 상수관망의 펌프를 보다 신속하게 제어할 수 있는 이점이 있다.
또한, 정수장 후단 물공급대상 이외의 관로데이터를 삭제하여 정수장 후단 물공급대상 이외의 관로데이터를 수리해석할 경우 보다 시간을 단축할 수 있는 이점이 있다.
또한, 배수 구역별 고립지역의 불필요 관로 데이터를 삭제하며, 각 배수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터를 생성하여, 고립지역의 불필요 관로 데이터를 수리해석할 경우 보다 시간을 단축할 수 있는 이점이 있다.
또한, 송수 구역별 고립 지역의 불필요 관로 데이터를 삭제하고, 각 송수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터 생성하여, 송수 구역별 고립 지역의 불필요 관로 데이터를 수리해석 할 경우 보다 시간을 단축할 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 상수관망 수운영 방법이 적용된 수운용 시스템을 개략적으로 설명하기 위한 구성도,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 상수관망 수운영 방법이 적용된 수운용 시스템의 각 구성을 설명하기 위한 블록도,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 상수관망 수운영 방법에 의해 운영되는 상수관망의 예가 도시된 도이다.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시 예를 도면과 함께 상세히 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 상수관망 수운영 방법이 적용된 수운용 시스템을 개략적으로 설명하기 위한 구성도이고, 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 상수관망 수운영 방법이 적용된 수운용 시스템의 각 구성을 설명하기 위한 블록도이며, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 상수관망 수운영 방법에 의해 운영되는 상수관망의 예가 도시된 도이다.
도 1에 도시된 수운영 시스템은 운영자단말(1), 데이터베이스(database)서버(2) 및 운영서버(3)를 포함할 수 있다.
운영자단말(1), 데이터베이스서버(2) 및 운영서버(3)는 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 운영자단말(1), 데이터베이스서버(2) 및 운영서버(3)를 연결하는 네트워크는 상수도 운영을 위한 전용 네트워크일 수도 있으나, 전력선 통신과 같이 공용 네트워크가 사용될 수도 있을 것이다.
운영서버(3)는 광역상수도와 연결될 수 있다.
운영자단말(1)은, 간략화부(10), 수리해석부(11), 관로데이터 보정부(12), 최적화부(13), 실시간 운영부(14) 및 디스플레이부(15)를 포함할 수 있다.
운영자단말(1)은, 예를 들어 HMI(human-machine interface)일 수 있다. 운영자단말(1)은 하나의 HMI로 구성되는 것이 가능하다. 운영자단말(1)은 간략화부(10), 수리해석부(11), 관로데이터 보정부(12), 최적화부(13) 및 실시간 운영부(14) 각각이 별개의 HMI로 구성되는 것도 가능하다. 운영자단말(1)의 각 구성요소는, 하나의 운영자단말(1)에서 각각의 어플리케이션으로 구현될 수 있다.
데이터베이스서버(2)는 수리해석 데이터베이스(21), 관망보정 데이터베이스(22), 실적예측 데이터베이스(23), 최적화 데이터베이스(24) 및 실시간 운영 데이터베이스(25)를 포함할 수 있다.
운영서버(3)는 수리해석부(31), 감시제어 데이터 수집부(SCADA부,32), 최적화부(33), 수요예측부(34) 및 실시간 운영부(35)를 포함할 수 있다.
간략화부(10)는 상수도 관망에서 취득한 관로데이터를 축약 관로데이터로 간략화(즉, 골격화)할 수 있다. 여기서, 관로데이터는 상수관망 유량과 수압, 유속을 포함하는 데이터일 수 있다. 간략화부(10)는 수리해석부(11)에 입력되는 관로데이터의 수를 줄이기 위한 구성으로, 복잡한 상수도 관망을 좀 더 간단한 관망으로 간략화할 수 있다. 간략화부(10)는, 상수도 관망의 요소 중, 정수장(Reservoir. R)과, 배수지(tank, T), 및 펌프(PP) 각각의 데이터를 그대로 유지하고, 절점(Junction,J)의 데이터 개수 및 송수관로(Pipe,P)의 데이터 개수 각각을 감소시킬 수 있다.
간략화부(10)가 원본 관로데이터를 간략화하지 않고, 사용자단말(1)의 수리해석부(11)로 모든 관로데이터가 입력될 경우, 수리해석을 반복 수행하는데 장시간이 소요될 수 있다.
반면에, 간략화부(10)가 원본 관로데이터를 간략화하고, 이렇게 간략화된 축약 관로데이터가 수리해석부(11)로 입력될 경우, 수리해석부(11)의 반복 수행시간을 단축할 수 있고, 수리해석 이후의 최적화 시간이나 실시간 운영시간도 함께 단축될 수 있다. 즉, 간략화부(10)에 의해 운영자단말(1)의 처리 속도가 향상될 수 있다.
한편, 간략화부(10)는 수리해석부(31)의 테이터 편집 시간 등을 최소화할 수 있게 상수도관망의 데이터를 간략화하는 것이 바람직하다.
간략화부(10)는 정수장(R) 후단의 관로 데이터를 1차로 간략화하고, 배수지(T) 후단의 배수 관로 데이터를 2차로 간략화하며, 정수장(R)과 배수지(T) 사이의 송수관로의 데이터를 3차로 간략화할 수 있다.
간략화부(10)는 정수장(R) 후단의 전체 관로데이터를 분석하여 정수장(R) 후단 물공급 대상 관로데이터를 선별하고, 정수장(R) 후단 물공급대상 이외(E)의 관로데이터를 삭제하며, 선별된 관로데이터의 정합성 및 수리해석을 수행하여 정수장(A) 후단의 관로 데이터를 1차로 간략화할 수 있다.
간략화부(10)는 정수장(R) 후단의 관로 데이터를 1차로 간략화 후, 고립지역(I)을 기준으로 각 배수관로를 구역화하고, 각 배수 구역별 고립 지역(I)의 모든 수요 절점(J)에 대한 수요량을 합산한 후, 각 배수 구역별 고립 지역(I)의 대표 수요 절점을 생성하고, 각 배수 구역별 고립지역(I)의 불필요 관로 데이터를 삭제하며, 각 배수 구역별 고립 지역(I)의 대체 관로 데이터를 생성함과 아울러 제원을 입력하고, 배수 관로 데이터 정합성 및 수리해석을 수행하여 배수지(T) 후단의 배수 관로 데이터를 2차로 간략화할 수 있다. 고립지역(I)은 주 관로에서 분지된 지역으로서, 그 이후에 타 배수관로나 주관로와 연결되지 않는 지역(I)을 절점을 기준으로 그룹화한 지역일 수 있다. 수요 절점(J)은 고립지역(I)의 절점일 수 있다.
간략화부(10)는 배수지(T) 후단의 배수 관로 데이터를 2차로 간략화한 후, 각 분기점 기준 송수관로를 구역화한 후 각 송수 구역별 모든 수요 절점에 대한 수요량을 합산하고, 각 송수 구역별 대표 수요 절점을 생성하며, 각 송수 구역별 고립 지역의 불필요 관로 데이터를 삭제하고, 각 송수 구역별 고립 지역(K)의 대체 관로 데이터를 생성함과 아울러 제원을 입력하며, 송수 관로 데이터 정합성 및 수리해석을 수행하여 정수장(R)과 배수지(T) 사이의 송수관로의 데이터를 3차로 간략화할 수 있다.
간략화부(10)는 1차 간략화, 2차 간략화 및 3차 간략화 각각을 등가 관 방법으로 간략화할 수 있다. 여기서, 등가 관 방법은 간략화하고자 하는 지점의 분기점과 말단절점을 선정하여 그룹화하고, 통합 대상이 되는 송수관로 중 물 흐름 방향의 순서로 2개의 송수관로를 선택하여 분기점과 말단절점 사이의 중간 절점 및 최후단 송수관로를 삭제하고, 중간 절점의 수요량을 중간 절점 전,후단 절점으로 각각 분배할 수 있다. 그리고, 2개의 송수관로의 데이터를 이용하여 등가 관경, 길이, 조도계수를 산정할 수 있고, 이렇게 산정된 등가 관경, 길이, 조도계수 삭제되지 않은 타 송수관로에 입력할 수 있다.
상기와 같이 간략화부(10)가 1차 간략화, 2차 간략화 및 3차 간략화를 순차적으로 실시할 경우, 상수관망의 원본 관로데이터의 정보를 크게 변경하지 않으면서 효율적인 간략화가 가능하고, 운영자단말(1)의 수리해석부(11)가 테이블을 편집하는 테이블 편집 시간이나 수리해석 시뮬레이션을 실시하는 시뮬레이션 시간을 단축할 수 있다.
운영자단말(1)의 수리해석부(11)는 축약 관로데이터를 이용하여 수리해석 시뮬레이션을 수행하여, 관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 출력할 수 있다.
운영자단말(1)의 수리해석부(11)는 수리해석 데이터베이스(21)의 관망 시설물 테이블을 편집할 수 있으며, 관망 시뮬레이션 조건에 해당하는 테이블을 편집할 수 있다. 이때, 관망 시설물 테이블은, 절점(junction,J), 배수지(tank,T), 파이프(pipe,P), 밸브(valve) 및 펌프(pump,PP)를 포함할 수 있으며, 관망 시뮬레이션 조건에 해당하는 테이블은 패턴, 에너지, 커브, 옵션, 시간 등을 포함할 수 있다. 이와 같이 편집된 데이터는 수리해석 데이터베이스(21)에 저장될 수 있다.
운영자단말(1)의 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.
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 포함할 수 있다.
노드는 수요(demand), 압력(pressure) 및 수두(head)를 포함할 수 있다. 이러한 분석결과는 디스플레이부(15)를 통해 운영자가 열람 가능하게 제공될 수 있다.
운영서버(3)의 수리해석부(31)는, 수리해석 데이터베이스(21)에 저장된 데이터를 수신하여, 링크와 노드에 대한 수리해석을 수행하고, 이 결과를 수리해석데이터베이스(21)에 제공할 수 있을 것이다. 이때, 마찬가지로 EPANET을 이용하여 수리해석을 수행할 수 있을 것이다.
운영자는 운영자단말(1)의 디스플레이부(15)를 통해 수리해석부(31)가 분석한 결과를 확인할 수 있다.
운영자단말(1)의 관로데이터 보정부(12)는 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 생성할 수 있다.
운영자단말(1)의 관로데이터 보정부(12)는 실적예측 데이터베이스(23)의 이력데이터의 조회를 통해 특정 기간을 선택할 수 있고, 해당 특정 기간동안 특정 유량 태그를 선택하여, 유량 데이터를 수요량으로 환산할 수 있다. 또한, 운영자는
관로의 조도계수를 입력할 수 있으며, 이를 관망보정 데이터베이스(22)에 저장할 수 있다.
이때 이력 데이터는, SCADA부(32)에서 실시간 데이터 출력에 의해 실적예측 데이터베이스(23)에 업데이트될 수 있다.
운영자단말(1)의 관로데이터 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.
운영자단말(1)의 관로데이터 보정부(12)는 최적 조도계수로 보정할 수 있고, 관로의 조도계수의 예측값과 실측값간 최소 오차를 찾는 과정을 통해 최적조도계수로 관망보정 데이터베이스(22)에 저장된 조도계수를 업데이트할 수 있다.
운영자단말(1)의 최적화부(13)은 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 제공할 수 있다.
운영자단말(1)의 최적화부(13)는 실적예측 데이터베이스(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.
운영자단말(1)의 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 데이터베이스(24)에 저장될 수 있다.
한편, 운영서버(3)의 최적화부(33)는, 수리해석 데이터베이스(21)로부터 수리해석 입력 데이터를 수신하고, 최적화 데이터베이스(24)로부터 알고리즘 파라미터를 수신하여, 최적화 알고리즘을 수행할 수 있으며, 이에 따라 펌프 운전의 최적 조합스케쥴, 전력사용단가, 및 전력비용과 링크와 노드에 대한 수리해석 결과를 도출할 수 있다.
운영자단말(1)의 최적화부(13)는 도출된 최적 펌프운전 스케쥴과 수리해석 결과를 생성한 입력 데이터를 최적화 파라미터로서 최적화 데이터베이스(24)에 저장하고, 이를 운영자단말(1)의 실시간 운영부(14)에 제공할 수 있다.
운영자단말(1)의 실시간 운영부(14)는 수리해석 데이터베이스(21)로부터 수리해석 입력 데이터를 수신하고, 최적화 데이터베이스(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.
운영자단말(1)의 실시간 운영부(14)는 운영서버(3)의 실시간 운영부(35)의 파라미터를 설정하여 실시간 운영 데이터베이스(25)에 저장할 수 있으며, 시뮬레이션 초기(전력요금 테이블, 펌프성능곡선), 경계(탱크운영수위) 및 제약(탱크현재수위, 과거 펌프 온/오프 횟수) 조건을 편집하여 실시간 운영 데이터베이스(25)에 저장할 수 있다.
운영자단말(1)의 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 데이터베이스(25)에 저장될 수 있다. 또한, 출력된 데이터를 바탕으로, 운영서버(3)의 실시간 운영부(35)를 구동할 수 있을 것이다.
또한, 운영자단말(1)의 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 데이터베이스(25)에 저장할 수 있다.
본 실시예에 따른 상수관망 수운용 방법은 상수도관망에서 관로 데이터를 취득하는 단계와; 상기 관로 데이터를 축약하는 단계; 축약된 관로 데이터를 이용하여 수리해석 시뮬레이션을 수행하는 단계; 및 상수관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
상수도 관망의 요소 중, 정수장(Reservoir. R)과, 배수지(tank, T), 및 펌프(PP), 절점(Junction,J) 및 송수관로(Pipe,P)의 데이터(예를 들면, 압력 등)은 센서에 의해 감지될 수 있고, 이러한 관로 데이터는 운영자단말(1)로 송신될 수 있다.
운영자단말(1)의 간략화부(10)는 이러한 관로 데이터들을 축약(간략화)할 수 있다.
관로 데이터를 축약하는 단계는 정수장(R) 후단의 관로 데이터를 간략화하는 단계와; 배수지(T) 후단의 배수 관로 데이터를 간략화하는 단계와; 정수장(R)과 배수지(T) 사이의 송수관로의 데이터를 간략화하는 단계를 포함할 수 있다.
정수장 후단의 관로 데이터를 간략화하는 단계는 정수장(R) 후단의 관로 데이터를 분석하여 정수단(R) 후단 물공급 대상 관로데이터를 선별하고, 정수장(R) 후단 물공급 대상 이외의 관로데이터를 삭제하며, 선별된 관로데이터의 정합성 및 수리해석을 수행하여 정수장(R) 후단의 관로 데이터를 간략화하는 단계일 수 있다.
배수지(T) 후단의 배수 관로 데이터를 간략화하는 단계는 고립지역(I)을 기준으로 각 배수관로를 구역화하고, 각 배수 구역별 고립 지역(I)의 모든 수요 절점에 대한 수요량을 합산한 후, 각 배수 구역별 고립 지역(I)의 대표 수요 절점을 생성하고, 각 배수 구역별 고립지역의 불필요 관로 데이터를 삭제하며, 각 배수 구역별 고립 지역(I)의 대체 관로 데이터를 생성함과 아울러 제원을 입력하고, 배수 관로 데이터 정합성 및 수리해석을 수행하여 배수지(T) 후단의 배수 관로 데이터를 간략화하는 단계일 수 있다.
상기 정수장(R)과 배수지(T) 사이의 송수관로의 데이터를 간략화하는 단계는 분기점 기준 송수관로를 구역화한 후 각 송수 구역별 모든 수요 절점에 대한 수요량을 합산하고, 각 송수 구역별 대표 수요 절점을 생성하며, 각 송수 구역별 고립 지역의 불필요 관로 데이터를 삭제하고, 각 송수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터를 생성함과 아울러 제원을 입력하며, 송수 관로 데이터 정합성 및 수리해석을 수행하여 정수장(R)과 배수지(T) 사이의 송수관로의 데이터를 간략화하는 단계일 수 있다.
운영자단말(1)의 간략화부(10)는 상기와 같이, 관로 데이터를 축약할 수 있고, 이렇게 축약된 관로 데이터는 수리해석부(11)로 입력될 수 있다.
수리해석 시뮬레이션을 수행하는 단계는 수리해석 시뮬레이션을 수행한 결과로부터 최적의 조도계수를 결정하고 수리해석 데이터를 생성하는 단계일 수 있다.
축약된 관로 데이터를 이용하여 수리해석 시뮬레이션을 수행하는 과정은 운영자단말(1)의 수리해석부(11)에 의해 수행될 수 있고, 최적의 조도계수를 결정하고 수리해석 데이터를 생성하는 과정은 운영자단말(1)의 관로데이터 보정부(12)에 의해 수행될 수 있다.
상수관망 수운영 방법은 상기와 같은 수리해석 데이터를 생성한 이후, 수리해석 데이터와 설정 파라미터 및 이력 데이터를 이용하여 생성한 수요량 데이터를 기반으로 수리해석 및 통합 시뮬레이션을 수행하는 단계와; 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출하고, 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출한 입력 데이터를 파라미터로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 수리해석 및 통합 시뮬레이션을 수행하는 단계는 운영자단말(1)의 최적화부(13)에 의해 수행될 수 있고, 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출한 입력 데이터를 파라미터로 제공하는 단계는 운영자단말(1)의 최적화부(13)에 의해 수행될 수 있다.
상수관망 수운영 방법은 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 운영자단말(1)의 실시간 운영부(14)는 운영자단말(1)의 최적화부(13)에서 제공된 파라미터를 이용하여 생성한 수요량 데이터를 기반으로 수리해석 및 통합 시뮬레이션을 수행하여, 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 간략화부 11: 수리해석부
12: 관로데이터 보정부 13: 최적화부
14: 실시간 운영부 15: 디스플레이부

Claims (7)

  1. 상수관망 수운영 시스템의 운영자 단말에 의한 상수관망 수운영 방법에 있어서,
    상기 상수관망에서 관로 데이터를 취득하는 단계;
    상기 관로 데이터 중 상기 상수관망을 구성하는 정수장 후단의 전체 관로데이터에서 정수장 후단의 물공급대상 이외의 관로 데이터를 삭제한 정수장 후단의 물공급 대상 관로 데이터를 선별하고, 상기 정수장 후단의 전체 관로데이터와 상기 정수장 후단의 물공급 대상 관로데이터 사이의 정합성 및 수리해석 결과를 만족하면, 상기 정수장 후단의 전체 관로데이터를 상기 정수장 후단의 물공급 대상 관로 데이터로 간략화하는 단계;
    상기 관로 데이터 중 상기 상수관망을 구성하는 배수지 후단의 배수 관로데이터에서 고립지역을 기준으로 각 배수관로를 구역화하고, 각 배수 구역별 고립지역의 모든 수요 절점에 대한 수요량을 합산한 후, 상기 각 배수 구역별 고립 지역의 대표 수요 절점을 생성하고, 상기 각 배수 구역별 고립지역의 불필요 관로 데이터를 삭제하며, 상기 각 배수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터를 생성하고 제원을 입력하며, 상기 배수지 후단의 배수 관로데이터와 상기 각 배수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터 사이의 정합성 및 수리해석 결과를 만족하면, 상기 배수지 후단의 배수 관로데이터를 상기 각 배수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터로 간략화하는 단계;
    상기 관로 데이터 중 상기 정수장과 상기 배수지 사이의 송수관로의 데이터에서 각 분기점 기준 송수관로를 구역화한 후 각 송수 구역별 모든 수요 절점에 대한 수요량을 합산하고, 각 송수 구역별 대표 수요 절점을 생성하며, 각 송수 구역별 고립 지역의 불필요 관로 데이터를 삭제하고, 각 송수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터를 생성하고 제원을 입력하며, 상기 송수관로의 데이터와 상기 각 송수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터 사이의 정합성 및 수리해석 결과를 만족하면, 상기 송수관로의 데이터를 상기 각 송수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터로 간략화하는 단계;
    상기 정수장 후단의 물공급 대상 관로데이터, 상기 각 배수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터 및 상기 각 송수 구역별 고립 지역의 대체 관로 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 수리해석 시뮬레이션을 수행하는 단계; 및
    상기 수리해석 시뮬레이션 수행 완료 시, 상기 상수관망을 구성하는 링크와 노드에 대한 수리해석 데이터를 출력하는 단계를 포함하는 상수관망 수운영 방법.
  2. 제 1항에 있어서
    상기 수리해석 데이터를 출력하는 단계 이후,
    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 단계;
    상기 최적화 연산을 위한 수리해석 데이터, 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 단계; 및
    상기 최적화를 위한 파라미터를 이용하여 생성한 수요량 데이터를 기반으로 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 수행하여, 최적의 펌프운전 스케쥴 및 수리해석 결과를 도출하는 단계를 더 포함하는 상수관망 수운영 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서
    상기 수리해석 시뮬레이션을 수행하는 단계는
    수리해석 시뮬레이션을 수행한 결과로부터 최적의 조도계수를 결정하고 수리해석 데이터를 생성하는 상수관망 수운영 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 관로데이터는 상수관망 유량과 수압, 유속을 포함하는 데이터인
    상수관망 수운영 방법
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