KR20180006094A - 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법 - Google Patents
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Abstract
상수관망에서 배수지 및 각 블록 간 압력과 체류시간을 회귀분석하고, 그 분석 결과와 최적화된 운전데이터를 대비하여 최적화된 운전모드를 제시함으로써 상수관망의 안정적인 운영관리가 이루어지도록 한 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법에 관한 것으로서, 배수지와 블록을 관리하는 현장 시스템을 통해 운전모드 최적화를 위한 데이터를 수집하는 단계; 수집한 데이터를 기반으로 상수관망 통계 분석을 위한 분석 데이터를 추출하는 단계; 추출한 분석 데이터를 기반으로 압력 변화량을 산출하는 단계; 산출한 압력 변화량을 이용하여 체류시간을 산출하는 단계; 산출한 체류 시간과 압력 데이터를 이용하여 배수지와 블록 간의 압력 관계를 분석하는 단계; 및 분석한 결과를 기반으로 안전 범위의 운전모드를 제시하는 단계를 포함하여, 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법을 구현한다.
Description
본 발명은 상수관망에서 회귀분석(regression analysis)을 통한 최적 운전모드 제시방법에 관한 것으로, 특히 상수관망에서 배수지 및 각 블록 간 압력과 체류시간을 회귀분석하고, 그 분석 결과와 최적화된 운전데이터를 대비하여 최적화된 운전모드를 제시함으로써 상수관망의 안정적인 운영관리가 이루어지도록 한 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법에 관한 것이다.
상수도망은 필수적인 도시 기반 시설이며, 이에 따라 상수도망의 효율적인 관리와 운영을 위한 다양한 기술들이 오랜 역사 속에서 발전을 거듭해 오고 있는 중이다. 최근에는 GIS(Geographic Information System) 기술 등을 이용한 상수관망의 해석과 이에 따른 지능형 상수관망 관리에 관련된 기술들이 많이 제안되고 있다.
상수관망의 운영관리를 위한 종래의 기술이 하기의 <특허문헌 1> 내지 <특허문헌 4> 에 개시되어 있다.
<특허문헌 1> 에 개시된 종래기술은 단위 블록별로 블록화된 상수도 관망의 각 블록 내 설치되어 구역별로 상수의 유속, 유량, 수위를 측정하는 유량 계측부, 수질을 측정하는 수질 계측부, 수압을 측정하는 수압 계측부를 포함하는 데이터계측수단; 상기 상수의 유속, 유량, 수위, 수질, 수압을 측정한 계측 데이터를 유무선 통신망을 통하여 상기 데이터 계측수단으로부터 실시간으로 수집하고, 수집된 상기 계측 데이터를 바탕으로 미리 저장된 알고리즘들을 이용하여 상기 상수도 관망의 모니터링, 분석 및 유지관리를 위한 연산 및 분석을 하며, 상기 연산 및 분석된 결과를 전송하는 웹서버를 포함한다.
이러한 구성을 통해, 상수도 관로의 모니터링, 유지관리, 누수량 분석 및 유수율 분석과 함께 상수도 관로 운영관리의 효율성을 높일 수 있는 서비스 및 상태정보와 제어정보를 사용자(관리자)에게 웹 페이지를 통해서 제공한다.
또한, <특허문헌 2> 에 개시된 종래기술은 상수도 관망도 및 실시간 데이터를 기반으로 관로의 블록을 설정하고, 각 관로의 유량 및 수압을 포함하는 관망 거동 상태를 파악하기 위한 실시간 관망 해석 모듈, 파악된 관망 거동 상태 정보나 개별 센서를 통해 수집된 정보를 이용하여 블록별 유량 분석을 통한 누수 감시를 수행하기 위한 수량 관리 모듈, 파악된 관망 거동 상태 정보를 포함하는 관망 정보를 이용하여 수질 감시 지점의 선정 제시 및 실시간 수질 감시 기능을 수행하기 위한 수질 관리 모듈, 사고 또는 수질 사고 발생이 확인되는 경우, 이에 따른 단수 지역이나 파급 지역을 실시간 파악하여 대응 방안을 자동 제시하기 위한 위기관리 모듈을 포함한다.
이러한 구성을 통해, 상수관망 내의 다양한 데이터들을 실시간 취합하고 가공하여 물 수요 변동 시 최적의 대처 방안 확립 및 사고자 재해 시 수요자에 대한 영향을 최소화하게 된다.
또한, <특허문헌 3> 에 개시된 종래기술은 최적화 연산을 위한 수리해석 데이터와, 최적화 설정 파라미터 및 이력데이터를 이용하여 생성한 수요량 데이터를 기반으로 수리해석 및 최적화 통합 시뮬레이션을 수행하여, 최적의 펌프운전 스케줄 및 수리해석 결과를 도출한다.
또한, <특허문헌 4> 에 개시된 종래기술은 상수도 설비로부터 실시간으로 상수도의 공급 및 수요 정보를 전달받거나, 기저장되어 있는 상수도의 공급 및 수요 정보를 외부로 전달하는 정보 획득부, 상수도의 공급 및 수요 정보를 이용하여, 기설정된 시간 단위별 공급 및 수요의 실적치를 산출하고, 이에 따른 상수도의 공급 및 수요 예측 데이터를 신출하는 수요 예측부 및 상기 수요 예측부로부터 전달받은 공급 및 수요 예측 데이터와 기저장되어 있는 상수도 설비 정보 및 관망 정보를 기저장된 최적화 알고리즘에 적용하여 상수도의 최대 용수 공급과 최소 에너지 비용을 위한 상수도 운영관리 스케줄을 산출하고, 상기 상수도 운영관리 스케줄에 따라 상수도 설비의 운영관리를 제어하는 운영관리 제어부를 포함한다.
이러한 구성을 통해, 상수도 사업장의 유출유량의 공급 및 수요 정보를 비교적 정확하게 예측하고 24시간 최적운영을 위한 운영관리 일정을 산출함으로써, 이를 통해서 상수도 사업장을 실시간 제어하여 최대 용수 공급 및 최소 에너지 비용으로 운영할 수 있는 상수도 운영관리 제어 시스템을 제공한다.
그러나 상기와 같은 종래기술들은 현장 시설의 다양한 정보를 취득하고, 이를 분석하여 상수관망의 효율적인 운영을 수행하는 기반 기술이며, 상수관망의 운전 시 위험을 예측하고, 이를 기반으로 위험발생 억제를 위한 예방차원의 운전 모드를 제시해주는 것은 불가능한 단점이 있다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 상수관망에서 배수지 및 각 블록 간의 압력과 체류시간을 회귀분석하고, 그 분석 결과와 최적화된 운전 데이터를 대비하여 최적화된 운전모드를 제시함으로써 상수관망의 안정적인 운영관리가 이루어지도록 한 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적은 체류시간을 기반으로 압력 데이터를 회귀분석하여 배수지 압력과 블록 간 압력의 상관관계를 분석하고, 분석 결과와 최적화된 운전데이터를 비교하여 위험발생이 예측되면, 위험을 해소할 수 있는 예방차원의 운전 모드를 제시하여 위험 발생을 사전에 해소할 수 있도록 한 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법을 제공하는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법은 배수지와 블록을 관리하는 현장 시스템과 연동을 통해 운전모드 최적화를 제어하는 운전모드 최적화 시스템에서 최적화된 운전 모드를 제시하기 위한 방법으로서, (a) 상기 배수지와 블록을 관리하는 현장 시스템을 통해 운전모드 최적화를 위한 데이터를 수집하는 단계; (b) 상기 수집한 데이터를 기반으로 상수관망 통계 분석을 위한 분석 데이터를 추출하는 단계; (c) 상기 (b)단계에서 추출한 분석 데이터를 기반으로 압력 변화량을 산출하는 단계; (d) 상기 (c)단계에서 산출한 압력 변화량을 이용하여 체류시간을 산출하는 단계; (e) 상기 (d)단계에서 산출한 체류 시간과 압력 데이터를 이용하여 배수지와 블록 간의 압력 관계를 분석하는 단계; (f) 상기 (e)단계에서 분석한 결과를 기반으로 안전 범위의 운전모드를 제시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (a)단계는 배수지의 압력과 블록의 압력 데이터를 운전모드 최적화를 위한 데이터로 수집하며, 상기 압력 데이터는 가압펌프 가동 전·후의 배수지 및 블록의 압력 데이터인 것을 특징으로 한다.
상기에서 (b)단계는 수집한 배수지 및 블록의 압력 데이터로부터 계측기 번호, 수집시간, 보정시간, 시간 정보, 기준 값, 설비정보 중 적어도 어느 하나 이상을 분석 데이터로 추출하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (c)단계는 가압펌프 가동 전의 블록과 배수지 압력차와 가압펌프 가동 후의 블록과 배수지 압력차를 비교하여 압력 변화량을 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (d)단계는 가압펌프 가동 전·후의 시간 정보를 이용하여 상수관 이동 시간인 체류시간을 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (e)단계는 산출한 체류시간에 대하여 배수지와 블록의 압력을 이용하여 상관관계 및 회귀분석을 수행하여 배수지와 블록 간의 데이터 관계를 분석하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (f)단계는 상기 (e)단계에서 분석한 분석 결과를 기초로 평상시 또는 가동 시 또는 위험시의 2차 데이터를 산출하고, 산출한 2차 데이터를 미리 설정된 최적화된 운전 데이터와 비교하여 위험 발생을 예측하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (f)단계는 위험 발생이 예측되면, 예측 결과를 기반으로 최적화된 운전모드를 제시하며, 상기 최적화된 운전모드는 알람 발생 또는 펌프가동중지 또는 관망점검 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 상수관망에서 배수지 및 각 블록 간의 압력과 체류시간을 회귀분석하고, 그 분석 결과와 최적화된 운전 데이터를 대비하여 최적화된 운전모드를 제시함으로써, 상수관망의 안정적인 운영관리를 도모해주는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면 체류시간을 기반으로 압력 데이터를 회귀분석하여 배수지 압력과 블록 간 압력의 상관관계를 분석하고, 분석 결과와 최적화된 운전데이터를 비교하여 위험발생이 예측되면, 위험을 해소할 수 있는 예방차원의 운전 모드를 제시하여 위험 발생을 사전에 방지할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법이 적용되는 상수관망 관리시스템의 개략 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법을 보인 흐름도,
도 3은 본 발명에 적용된 회귀분석을 설명하기 위한 단순 회귀모형의 예시도,
도 4는 본 발명에서 분석에 이용한 체류 시간 및 압력 데이터,
도 5는 본 발명에서 체류 시간 및 압력의 산포도,
도 6은 본 발명에서 회귀분석에 사용된 데이터 예시도.
도 2는 본 발명에 따른 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법을 보인 흐름도,
도 3은 본 발명에 적용된 회귀분석을 설명하기 위한 단순 회귀모형의 예시도,
도 4는 본 발명에서 분석에 이용한 체류 시간 및 압력 데이터,
도 5는 본 발명에서 체류 시간 및 압력의 산포도,
도 6은 본 발명에서 회귀분석에 사용된 데이터 예시도.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법이 적용되는 상수관망 관리시스템의 개략 구성도이다.
본 발명이 적용되는 상수관망 관리시스템은 현장 시스템(100)과 운전모드 최적화 시스템(200)으로 대별된다.
상기 현장 시스템(100)은 현장의 배수지 및 블록에 설치되어, 상수관망의 분석을 위한 데이터를 계측하여 네트워크를 이용하여 상기 운전모드 최적화 시스템(200)에 전송하는 역할을 한다. 이러한 현장 시스템(100)에는 배수지의 압력 데이터 및 배수지 정보를 상기 운전모드 최적화 시스템(200)에 전송하는 배수지 관리부, 블록의 압력 데이터 및 블록 정보를 상기 운전모드 최적화 시스템(200)에 전송하는 블록 관리부를 포함하는 것이 바람직하다.
여기서 배수지 관리부는 배수지에 설치되며, 블록 관리부는 블록을 관리하는 위치에 설치되는 것이 바람직하다.
상기 운전모드 최적화 시스템(200)은 상기 네트워크를 통해 상기 현장 시스템(100)으로부터 전송된 압력 데이터를 기반으로 상수관망의 체류시간을 산출하고, 산출한 체류시간과 압력 데이터를 이용하여 배수지 압력과 블록 간 압력의 상관관계를 분석하는 역할을 한다. 이렇게 분석한 상관관계를 기반으로 위험 상황 발생이 예측되면 위험 상황을 해소하기 위한 최적의 운전모드를 제시하여, 위험 상황이 발생하는 것을 사전에 방지하도록 한다.
이를 위해 상기 운전모드 최적화 시스템(200)은 현장 시스템(100)과 네트워크로 연결되어, 상수관망 분석을 위한 데이터를 수집하는 데이터 수집부(210), 상기 데이터 수집부(210)에서 수집한 데이터를 기반으로 트렌드 및 분석용 기초 데이터를 추출하는 트렌드 및 분석용 기초 데이터 추출부(220), 상기 트렌드 및 분석용 기초데이터 추출부(2200에서 추출한 배수지 및 블록 압력을 기초로 압력 변화량을 산출하는 압력 변화량 산출부(230), 상기 트렌드 및 분석용 기초데이터 추출부(220)에서 추출한 기초 데이터로부터 체류시간 산정을 위한 데이터를 추출하는 체류시간 산정데이터 추출부(240)를 포함한다.
또한, 상기 운전모드 최적화 시스템(200)은 상기 압력 변화량 산출부(230)와 체류시간 산정 데이터 추출부(240)에서 추출한 압력 데이터 및 체류시간 데이터를 기반으로 통계 분석하여 운전모드 최적화를 위한 분석 데이터를 추출하는 통계 분석부(250) 및 상기 통계 분석부(250)에서 분석한 데이터와 과거의 최적화된 운전 데이터를 비교하여 위험 발생을 예측하고, 위험 발생이 예측되면 예방차원의 운전모드를 제시하는 운전모드 제시부(260)를 포함한다.
도 2는 본 발명에 따른 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제어방법을 보인 흐름도로서, 도 1에 도시한 운전모드 최적화 시스템(200)에서 최적화된 운전 모드를 제시하기 위한 과정을 나타낸 것이다.
본 발명에 따른 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제어방법은 도 2에 도시한 바와 같이, (a) 배수지와 블록을 관리하는 현장 시스템(100)을 통해 운전모드 최적화를 위한 데이터를 수집하는 단계(S10), (b) 상기 수집한 데이터를 기반으로 상수관망 통계 분석을 위한 분석 데이터를 추출하는 단계(S20), (c) 상기 (b)단계에서 추출한 분석 데이터를 기반으로 압력 변화량을 산출하는 단계(S30), (d) 상기 (c)단계에서 산출한 압력 변화량을 이용하여 체류시간을 산출하는 단계(S40), (e) 상기 (d)단계에서 산출한 체류 시간과 압력 데이터를 이용하여 배수지와 블록 간의 압력 관계를 분석하는 단계(S50), 및 (f) 상기 (e)단계에서 분석한 결과를 기반으로 안전 범위의 운전모드를 제시하는 단계(S60)를 포함한다.
이와 같이 구성된 본 발명에 따란 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제어방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 단계 S10에서 운전모드 최적화 시스템(200)의 데이터 수집부(210)는 배수지와 블록을 관리하는 현장 시스템(100)을 통해 운전모드 최적화를 위한 데이터를 수집한다. 여기서 현장 시스템(100)은 배수지와 블록을 의미한다. 상기 배수지는 정화과정을 거친 깨끗해진 물을 가정에 공급하기 전에 마지막으로 거치는 연못으로서, 급수량을 조절하면서 안정적으로 물을 공급하는 역할을 한다. 블록은 누수관리를 위해 급수구역을 블록으로 분할한 것으로서, 급수구역을 블록으로 나누어 감시 및 통제함으로써 각각의 블록에 적정수압을 유지하여 누수를 감소시킨다.
배수지에는 배수지를 관리하는 배수지 관리부가 마련되고, 블록에도 해당 블록을 관리하는 블록 관리부가 마련된다. 배수지에 마련된 배수지 관리부에서 해당 배수지의 압력 데이터 및 배수지 정보를 상기 운전모드 최적화 시스템(200)에 전송한다. 아울러 블록에도 블록을 관리하는 블록 관리부를 통해 해당 블록의 압력 데이터 및 블록 정보를 상기 운전모드 최적화 시스템(200)에 전송한다. 상기 압력 데이터는 가압펌프 가동 전·후의 배수지 및 블록의 압력 데이터로서, 가압펌프 가동 전의 배수지 압력 데이터는 A, 가압펌프 가동 후의 배수지 압력 데이터는 B, 가압펌프 가동 전의 특정 블록의 압력 데이터는 C, 가압펌프 가동 후의 특정 블록의 압력 데이터는 D라고 가정한다.
다음으로, 단계 S20에서 트렌드 및 분석용 기초데이터 분석부(220)는 상기 수집한 데이터를 기반으로 상수관망 통계 분석을 위한 분석 데이터를 추출한다. 여기서 상수관망 통계 분석을 위한 분석 데이터로는 계측기 번호, 수집시간, 보정시간(분단위) 등의 정보를 포함할 수 있다. 아울러 체류시간 산정 데이터 추출부(240)는 상기 수집한 데이터를 기반으로 체류시간 산정을 위한 데이터 즉, 시간 정보, 기준 값, 설비정보 중 적어도 어느 하나 이상을 기초 데이터로 추출한다.
상기와 같은 과정을 통해 분석용 데이터를 추출한 후에는 단계 S30에서 상기 추출한 분석 데이터를 기반으로 압력 변화량을 산출한다. 예컨대, 가압펌프 가동 전의 블록 압력(C)과 배수지 압력(A)의 차(C-A)와 가압펌프 가동 후의 블록 압력(D)과 배수지 압력(B)의 차(D-B)를 비교하여(C-A / D-B), 압력 변화량을 산출한다.
이어, 단계 S40에서 압력 변화량 산출부(230)에서 상기 산출한 압력 변화량을 이용하여 체류시간을 산출한다. 여기서 체류시간은 상수의 이송시간을 의미한다. 즉, 배수지의 압력과 블록의 압력차를 비교하여 그래프로 나타냈을 때, 그 기울기가 큰 폭으로 증가하면 가압펌프가 가동했다고 볼 수 있으므로 이전 데이터와 비교하여 체류시간 데이터를 획득할 수 있다.
상기 압력 변화량은 가압펌프 가동 전 두 압력차와 가압펌프 가동 후의 두 압력차를 비교한 것으로서, 가압펌프의 가동 여부에 따라 압력 값이 큰 폭으로 변화할 것을 예상하여 획득한 변화량이다. 이 압력 변화량 데이터로 두 압력의 변화를 파악하여 이전 데이터와 비교, 큰 폭으로 증가 혹은 감소 시 가압펌프 가동 전 및 후의 시간을 이용해서 체류시간 데이터를 획득한다.
다음으로, 단계 S50으로 이동하여 상기 산출한 체류 시간과 압력 데이터를 이용하여 배수지와 블록 간의 압력 관계를 분석한다. 여기서 상기 산출한 체류시간에 대하여 배수지와 블록의 압력을 이용하여 상관관계 및 회귀분석을 수행하여 체류시간과 압력 데이터 간의 관계를 파악할 수 있게 된다. 분석시 얻을 수 있는 평균, 분산, 표준편차, 피어슨 계수, 회귀계수, SSR, SST, 결정계수, 회귀식 등을 이용하여 두 압력 간의 관계를 도출할 수 있는 가설을 세우고 이를 분석한다.
상기 회귀분석은 둘 또는 그 이상의 변수들 간에 존재하는 관련성을 분석하기 위한 것으로서, 관측된 자료에서 이들 간의 함수적 관계식을 통계적 방법으로 추정하는 방법으로서, 이를 수식으로 표현하면 하기의 {수학식 1] 로 표현된다.
도 3은 단순 회귀모형의 예시이다.
X의 한 값이 주어질 때 Y는 하나의 값만이 대응되는 것이 아니고 확률 오차항(ε)이 취하는 값에 따라서 여러 값에 대응될 수 있다. 이들의 관련성을 수식으로 나타내면 하기의 [수학식 2] 와 같다.
Xj가 주어질 때 Yj의 평균들을 연결한 선이 단순 선형회귀함수가 된다. 또한, Yj는 평균이 E(Yj)이고 분산이 σ2인 정규분포를 따른다.
여기서 단순 선형회귀모형의 가정과 추정은 다음과 같다.
모형에 대한 가정은 (1) 오차항의 평균은 0이다, (2) 오차항들은 동분산을 갖는다, (3) 오차항들은 서로 독립이다, (4) 오차항들은 정규분포를 따른다, (5) Xj는 주어지는 상수이다. 즉, 확률변수가 아니다.
이러한 모형에 대한 가정은 반드시 충족되어야 한다. 특히, 위의 가정 중에서 동분산성에 대한 가정이 가장 중요하다. 만약 충족되지 않으면 회귀모형을 사용할 수 없다.
모형의 추정은 최소제곱법을 이용한다. 최소제곱법이란 관측값 Yj와 추정값 Y'j(β0+β1Xj) 간의 편차인 잔차(Yj -Y'j)의 제곱 합을 최소로 하는 표본회귀계수 β0, β1을 구하는 방법이다.
이렇게 구해진 표본회귀계수는 모형의 가정을 충족한다면 (모집단)회귀계수의 최량 선형불편추정량(BLUE; Best Linear Unbiased Estimator)이 된다. 이때 최량 선형불편추정량이란 관측 값(Yj)들의 선형결합으로 나타나는 (선형)불편추정량들 중에서 최소 분산을 갖는 추정량을 의미한다.
모든 회귀분석이 최소제곱법을 이용하여 회귀계수를 추정하는 것은 아니다. Logistic Regression과 같은 본래 직선이 아닌 것을 변수변환을 통해 직선인 것처럼 만든 것이나, 능형방정식처럼 곡선을 추정하는 것들에서는 최우추정법(Method of Maximum Likelihood)이 많이 사용된다. 하지만, 이러한 추정법도 오차항이 정규분포를 따른다는 가정이 충족되면 최소제곱법과 같은 결과를 나타낸다.
최적운전 모드 제시를 위해 회귀분석을 어떻게 사용할 수 있을 것인지에 대해 가상 데이터를 가지고 회귀분석을 수행하였다.
상수관망 관리 시 광의 압력이 주요한 체크 포인트가 되는 데, 만약 물의 체류시간 대비 압력에 대한 관계를 분석하고자 하면 다음과 같이 분석해볼 수 있다.
도 4는 산출한 체류 시간과 획득한 압력 데이터의 예시이다.
상관분석과 회귀분석을 위해서는 기초 데이터를 통한 수식계산이 필요한 데, 각 변수의 평균, 분산, 계수 도출을 위한 계산 값들을 표시하고, 부연 설명을 넣어 분석하였다.
상기 기초 데이터를 그래프 상에 산포도로 표시하면 도 5와 같은 모양이 된다.
그래프에서 보면 체류시간(X축)이 길어지면 압력(Y축)이 약간 낮아지는 추세(트렌드)를 확인할 수 있으며, 이에 따라 한 가지 가설을 세워볼 수 있다.
도 6은 분석에 사용되는 값들이다.
최종적으로 구하고자 하는 회귀함수는 상관분석과 회귀분석이 함께 이루어져야 그 적합성과 인과관계가 드러나게 된다.
먼저, 도 6에서 피어슨 상관계수(표준상관계수) 값이 -0.766325809인 것을 보면 두 변수(체류시간, 압력)는 뚜렷한 음적 선형관계가 있음을 알 수 있으며, 두 변수는 관계가 있다고 할 수 있다.
회귀분석을 통해 가설에 대한 분석을 하면 다음과 같다.
도 6에서 결정 계수 값이 0.608로 높은 값이 나온 것을 확인할 수 있다. 이는 회귀 직선이 데이터를 0.608 정도의 수치(1이 최대값)로 표현할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 도 6에 따른 데이터의 회귀함수는 의미가 있다고 할 수 있다.
예컨대, 회귀함수의 X에 값을 대입하면 Y값을 예측할 수 있음을 의미한다.
결과적으로, 체류시간이 길어지면 압력이 낮아진다라는 가설은 의미가 있음을 알 수 있다.
다음으로, 단계 S60에서 상기 회귀분석을 통해 획득한 결과를 기반으로 안전 범위의 운전모드를 제시한다.
예컨대, 구간 산정에 의한 상수관 체류시간 데이터와 해당 체류시간을 적용한 압력 데이터를 회귀분석한 대용량 결과 데이터를 가공하여, 평상시 또는 가동 시 또는 위험시의 2차 데이터를 산출한다. 여기서 2차 데이터는 최적의 운전을 위한 기준 데이터로 활용하며, 임계치 및 임계구간을 산출하는 데 활용된다.
이어, 상기와 같이 산출한 2차 데이터를 미리 설정된 과거의 최적화된 운전 데이터와 비교하여 위험 발생을 예측한다. 그 결과 위험발생이 예측되면, 알람 발생, 펌프가동중지, 관망점검 등의 예방차원의 최적의 운전 모드를 제시한다.
이와 같이 본 발명은 상수관망의 위험이 발생하기 이전에 체류시간 데이터를 기반으로 회귀분석을 통해 위험발생을 예측하여 최적의 운전모드를 제시함으로써, 상수관망의 위험이 발생하는 것을 사전에 방지할 수 있게 되는 것이다.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
100: 현장 시스템
200: 운전모드 최적화 시스템
210: 데이터 수집부
220: 트렌드 및 분석용 기초데이터 추출부
230: 압력 변화량 산출부
240: 체류시간 산정 데이터 추출부
250: 통계 분석부
260: 운전모드 제시부
200: 운전모드 최적화 시스템
210: 데이터 수집부
220: 트렌드 및 분석용 기초데이터 추출부
230: 압력 변화량 산출부
240: 체류시간 산정 데이터 추출부
250: 통계 분석부
260: 운전모드 제시부
Claims (8)
- 배수지와 블록을 관리하는 현장 시스템과 연동을 통해 운전모드를 제어하는 운전모드 최적화 시스템에서 최적화된 운전 모드를 제시하기 위한 방법으로서,
(a) 상기 배수지와 블록을 관리하는 현장 시스템을 통해 운전모드 최적화를 위한 데이터를 수집하는 단계;
(b) 상기 수집한 데이터를 기반으로 상수관망 통계 분석을 위한 분석 데이터를 추출하는 단계;
(c) 상기 (b)단계에서 추출한 분석 데이터를 기반으로 압력 변화량을 산출하는 단계;
(d) 상기 (c)단계에서 산출한 압력 변화량을 이용하여 체류시간을 산출하는 단계;
(e) 상기 (d)단계에서 산출한 체류 시간과 압력 데이터를 이용하여 배수지와 블록 간의 압력 관계를 분석하는 단계; 및
(f) 상기 (e)단계에서 분석한 결과를 기반으로 안전 범위의 운전모드를 제시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법.
- 청구항 1에서, 상기 (a)단계는 배수지의 압력과 블록의 압력 데이터를 운전모드 최적화를 위한 데이터로 수집하며, 상기 압력 데이터는 가압펌프 가동 전·후의 배수지 및 블록의 압력 데이터인 것을 특징으로 하는 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법.
- 청구항 1에서, 상기 (b)단계는 수집한 배수지 및 블록의 압력 데이터로부터 계측기 번호, 수집시간, 보정시간, 시간 정보, 기준 값, 설비정보 중 적어도 어느 하나 이상을 분석 데이터로 추출하는 것을 특징으로 하는 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법.
- 청구항 1에서, 상기 (c)단계는 가압펌프 가동 전의 블록과 배수지 압력차와 가압펌프 가동 후의 블록과 배수지 압력차를 비교하여 압력 변화량을 산출하는 것을 특징으로 하는 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법.
- 청구항 1에서, 상기 (d)단계는 가압펌프 가동 전·후의 시간 정보를 이용하여 상수관 이동 시간인 체류시간을 산출하는 것을 특징으로 하는 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법.
- 청구항 1에서, 상기 (e)단계는 산출한 체류시간에 대하여 배수지와 블록의 압력을 이용하여 상관관계 및 회귀분석을 수행하여 배수지와 블록 간의 데이터 관계를 분석하는 것을 특징으로 하는 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법.
- 청구항 1에서, 상기 (f)단계는 상기 (e)단계에서 분석한 분석 결과를 기초로 평상시 또는 가동 시 또는 위험시의 2차 데이터를 산출하고, 산출한 2차 데이터를 미리 설정된 최적화된 운전 데이터와 비교하여 위험 발생을 예측하는 것을 특징으로 하는 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법.
- 청구항 7에서, 상기 (f)단계는 위험 발생이 예측되면, 예측 결과를 기반으로 최적화된 운전모드를 제시하며, 상기 최적화된 운전모드는 알람 발생 또는 펌프가동중지 또는 관망점검 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법.
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|---|---|---|---|
| KR1020160086772A KR20180006094A (ko) | 2016-07-08 | 2016-07-08 | 상수관망에서 회귀분석을 통한 최적 운전모드 제시방법 |
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| KR20180006094A true KR20180006094A (ko) | 2018-01-17 |
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ID=61026199
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| KR (1) | KR20180006094A (ko) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200065386A (ko) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 한국가스공사 | 통계적 학습을 통한 가스 배관망 운영정보 제공방법 |
| CN113670536A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-11-19 | 浙江浙能台州第二发电有限责任公司 | 火电厂用电用水监测和信息化管理方法 |
| WO2023008767A1 (ko) * | 2021-07-28 | 2023-02-02 | 고려대학교 산학협력단 | 상수도 관망의 펌프 운영 시스템 및 방법 |
-
2016
- 2016-07-08 KR KR1020160086772A patent/KR20180006094A/ko active IP Right Grant
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