KR910009261B1 - 우수펌프의 운전제어장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

내용 없음.

Description

우수펌프의 운전제어장치 및 방법

제1도는 본 발명의 일실시예에 의한 우수펌프의 운전제어장치의 전체구성도.

제2도는 데이타처리장치에서의 일련의 데이타처리의 흐름을 나타내는 후로우챠트.

제3도는 강우량곡선을 예측할때의 관측주기와 연산주기와의 관계도.

제4도는 소정의 이동방향을 갖지 않는 강우량이 겹쳐진 중심점의 궤적 및 메쉬를 나타내는 도면.

제5도는 전지역 평균강우량을 나타내는 그래프.

제6도는 소정의 이동방향을 갖는 강우량이 겹쳐진 중심점의 궤적 및 메쉬를 나타내는 도면.

제7도는 강우예측수단에서 연산처리의 후로우챠트.

제8도는 강우개시전의 일정기간을 연산시간으로 하여 얻은 강우량곡선.

제9도는 강우개시후에 데이타처리를 위해 소정의 데이타위트수에 달하기전의 기간을 연산시각으로하여 얻는 강우량 곡선.

제10도는 대상유역의 강우량을 강우량 분포를 근거로 하여 산출할 때 얻은 대상 유역과 이동벡터간의 관계를 나타내는 도면.

제11도 및 제12도는 대상유역의 하수관로망(sewer pipeline network) 수직 상하관계를 나타내는 도면.

제13도는 유출 해석 결과와 하수관로망간의 그래프.

제14도는 하수관로망의 상하관계를 유지하면서 연산되는 수순도.

제15도는 하수관로망에 댐등의 인공구조물이 부가됐을 경우의 수위계산으로서 범람유량을 계산하기 위한 설명도.

제16도는 펌프우물의 구조와 수위간의 관계도.

제17도는 펌프의 운전대수를 결정하는 페트리네트워크(petri network)를 나타내는 도면.

본 발명은 하수처리시설등에 이용하는 우수펌프의 운전제어장치 및 방법에 관한 것으로 특히 강우량의 시간적 공간적인 변동성을 고려하여 우수펌프의 운전대수를 제어하는 우수펌프의 운전제어장치 및 방법에 관한 것이다.

하수처리시설은 오수처리만이 아니고 우수에 기인하는 재해를 방지하고, 도시위생의 안전 및 환경의 보전을 기하는 점에서도 필요불가결하다. 이러한 관점에서 볼 때, 하수처리설비인 우수펌프의 운전대수를 제어하는 것은 매우 중요하다. 우수펌프 운전제어의 양부에 따라 받게 되는 이익과 불이익간의 차는 상상이상으로 크다.

하수처리시설로 취급되는 강우량은 각 지역에 내린 우수가 시간 엇갈림을 가지면서 가까운 유역으로 옮겨감으로써 시간 및 공간등에서 변화되는 강우의 특성과 지형, 도관의 배치 및 도관의 구조등으로 변화되는 유역의 특성에 따라서 시시각각 변화되는 곡선으로 된다. 따라서 강우량 곡선은 유역의 특성의 영향을 받으면서 변화되므로 어느 지역의 강우량의 시간적 변화는 과거의 것과 같아지는 일은 없고 나아가서는 재현성을 갖지 않는 성질을 갖고 이 성질은 각 지역에 있어서도 같다고 말할 수 있다. 그리하여 이와 같은 성질을 강우량의 시간적, 공간적 변동성이라고 칭하고 있다.

그런데 종래에 이상과 같이 복잡한 변화를 주는 강우량을 예측하고 펌프의 운전대수를 결정하기 위하여 다음과 같은 수단이 사용되고 있다.

1. 도시지역이 필요로하는 여러지점에 지상우량계를 설치하고 이 지상우량계로 계량된 강우량을 기준으로 하여 인간의 오랜 경험을 고려하면서 현시점 이후의 강우량을 예측하고 그것에 준하여 펌프의 운전대수를 결정하는 방법.

2. 레이더우량계를 사용하여 강우상태로부터 강우량을 관측하고 이 강우량을 기초로 인간의 오랜경험에 의해 현시점이후의 강우량을 예측하고 그것에 준하여 펌프의 운전대수를 결정하는 방법.

3. 펌프우물에 수위계를 설치하고 이 수위계로 계측한 수위의 증감을 기초로 우수펌프의 운전대수를 결정하는 방법(일본특개소 57-186080).

따라서 이상과 같은 수단을 사용하여 강우량을 예측하여 우수펌프의 운전대수를 변경하는 것은 가능하지만 예를들면 상술한 제1 및 제2기술은 인간의 경험에 크게 의존하므로 우수펌프의 운전대수를 적절하게 결정하기 어렵다. 또 후자의 수위계를 사용하여 강우량을 예측하는 경우에는 그 펌프우물에 접속되는 도관의 구조, 당해 도관의 선단에 접촉되는 다른 도관의 형태등에 따라 그 유량의 증감속도가 극단적으로 달라진다. 그 결과, 예를들면 수위가 상승했다고 판단하여 펌프의 운전대수를 증가해도 그 수분후에 급히 수위가 하강되는 경우도 있어서 이 경우에는 역으로 운전대수를 감소시킬 필요가 있다. 이와 같이 펌프우물의 수위계에 의존하는 한 그 수위의 변화상태에 의해서 시시각각 우수펌프의 운전대수를 변경시키지 않으면 안된다.

특히 근년의 도시지역에서는 인공집중에 의한 주택의 과밀도나 포장도로의 보급등에 수반되어 우수의 대부분이 대지에 침투되지 않고 하수도관으로 유입되는 비율이 많아져오고 그 때문에 우수펌프에는 일시에 다량의 우수를 하천으로 배수할 필요가 있으므로 매우 대용량의 것을 사용하고 있다. 이것은 그때의 수위등에 응해서 펌프의 대수를 시시각각 변경시킨 경우에 다대한 전력량을 소비할 뿐만 아니라 유수펌프의 수명을 짧게 하고 때로는 우수의 배수를 적정하게 행할 수 없는 문제가 있다.

본 발명의 목적은 이상과 같은 불편을 제거하기 위하여 행해진 것이며 총체적인 관점에서 강우량을 파악하여 현시점 이후의 강우량을 적절히 예측하고 따라서 우수펌프의 운전대수의 변경을 최소화하여 배수처리를 적절하게 행하는 우수펌프의 운전제어장치 및 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명에 의한 우수펌프의 운전제어장치는 이상과 같은 목적을 달성하기 위하여 도시지역에 흘러들어오는 우수를 하천으로 배수하는 여러대의 우수펌프를 운전제어하는 우수펌프와 운전제어 장치내에, 소정의 관측주기마다. 2차적인 강우량분포를 관측하는 레이더 우량계와, 지상의 복수지점에 설치되어 실제로 지상에 내린 강우량을 계량하는 지상우량계와 펌프우물에 장치된 수위계와, 상기 레이더 우량계에 의해서 얻은 2차적인 강우량 분포를 상기 지상우량계에 의해 측정된 강우량을 기초하여 교정하고 또 여러세트의 과거의 교정 강우량 분포를 기초하여 소정시간 앞의 강우량을 예측하는 강우량 예측수단과, 이 강우량 예측수단으로 얻어진 예측강우량을 기초하여 유역특성에 응한 유출해석을 행하여 강우유출량을 산출하여 상기 펌프 우물로의 유입유량을 취득하는 유출해석수단과, 이 유출해석수단으로 취득된 펌프우물의 유입유량과 상기 수위계의 수위를 기초하여 현행 운전대수를 고려하여 운전해야할 펌프대수를 결정하는 펌프대수 결정수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.

따라서 본 발명은 이상과 같은 수단을 강구함으로써 소정의 관측주기마다 레이더우량계로부터 공급되는 2차원적인 강우량 분포데이타를 지상의 복수지점에 설치된 지상우량계로 얻은 실제의 강우량을 기초하여 교정하므로 그에 의해 대상유역의 정확한 강우량 분포를 얻고, 필요에 따라서 현상파악의 관점에서 강우량 분포데이타를 표시 또는 인자한다. 또 교정된 과거의 수조의 강우량 분포에서 중심점의 이동방향 및 이동속도를 구하여 대상유역 면적의 강우량을 얻고 또 이 강우량에 강우의 증감율을 곱하여 소요시간앞의 강우량을 예측한다. 이와같이 하여 강우량을 예측한 후에 대상유역의 하수관로망등의 특성을 고려하면서 펌프우물의 유입유량을 산출하고 이 펌프우물 유입유량과 수위계의 수위에 기초하여 우수펌프의 운전대수를 결정한다. 또 이 운전대수와 현행 운전대수와의 사이에 큰차가 있어도 펌프우물 유입량의 급변을 고려하면서 소정의 조건일 때에 1대씩 증감변경함으로써 우수펌프의 대수변경을 극력 적게한다.

이하 본 발명 장치의 실시예에 대해서 도면을 참조하여 설명하겠다. 제1도는 본 발명 장치의 전체구성을 나타낸 도이며 이 장치에는 레이더 공중선 1a 및 레이더 송수신장치 1b등으로 되는 레이더 우량계 1이 설비되어 있다. 이 레이더 우량계 1중 적어도 레이더 공중선 1a는 도시지역 부근에서 비교적 노천광장에 설치되며 또한 레이더 송수신장치 1b의 제어하에 동작하도록 되어있다. 이 레이더 송수신장치 1b는 송신해야 할 신호를 생성하여 레이더 공중선 1a로부터 전파로서 발사하고 비구름 3중 또는 비구름 3에서 내리는 빗방을 3a에 의해 후방산란되어 되돌아오는 전파를 재차 레이더 공중선 1을 거쳐서 강우량 분포데이타에 상당하는 레이더수신 전력 데이타로서 수신한다. 레이더 송수신장치 1b는 수신된 레이더 수진전력 데이타를 데이터 처리장치측으로 데이타 전송장치 4a 및 4b를 통해 전송한다. 이들 데이타 전송장치 4a 및 4b를 설비한 이유는 레이더 우량계 1과 실제로 데이타를 처리하는 데이타 처리장치 2가 다른 장소에 설치되어 있기 때문이다.

대지위에는 실제로 지상에 내린 강우량을 계량하기 위해 다수의 지상우량계 5가 설치된다. 구체적으로는 예를들어 전도가능 물통을 우량계 5로 사용하며 이것은 도시지역내외의 다수의 지점에 설치된다. 이 물통은 원통형 물받이에서 소정의 강우량을 받을때마다 전도되므로 그 전도회수를 계수함으로써 당해 지점의 강우량이 취득된다. 이 지상우량계 5로 얻어진 강우량 데이타는 전송장치 6a, 6b를 사용하여 데이타 처리장치 2측으로 전송된다.

데이타 처리장치 2는 예를들어 데이타 교정장치 7, 강우량 예측장치 9, 유출해석장치 10 및 펌프수 결정장치 11을 포함한다. 상기 장치들 7~11은 예를들어 컴퓨터에 위해 개별적으로 구성될 수 있다. 또 다른 방법으로 상기 장치들 7~11의 기능이 소프트웨어에 의해 처리되도록 전체 데이타 처리장치 2를 단일 컴퓨터로 구성할 수도 있다.

데이타 교정장치 7은 레이더 우량계 1로부터의 레이더 수신전력데이타(강우량 분포데이타)를 지상우량계 5의 강우량 데이타를 기초하여 교정한다. 레이더 우량계의 데이타를 교정하는 이유는 레이더 우량계 1로 수집된 강우량 데이타가 지상의 수만점을 산재시킨 평면적인 데이타이지만 비구름 3의 빗방울로부터 얻은 간접적인 데이타로서 충분한 신뢰성이 없으므로 지상우량계 5에 의해서 실제로 계량한 직접적인 데이타를 사용하여 레이더 우량계 1에 의해 수집된 강우량 데이타를 교정함으로써 정도가 높은 2차원적인 강우량 분포데이타를 얻는 데 있다. 이 데이타 교정장치 7은 현재의 강우량 분포상태를 오퍼레이터가 파악하도록 하는 관점에서 소정의 관측 주기마다 표시 장치 8에 교정된 강우량분포를 표시한다. 또 이 교정된 강우량 분포데이타는 프린터에 의해 인쇄될 수도 있고 또는 기록장치등에 기록될 수도 있다. 장치 7은 메모리장치 7a/예 : 데이타베이스내에 수집된 강우량 분포데이타를 기억시킨다. 강우량 예측장치 9는 관측하여 얻은 여러세트의 교정된 강우량 분포데이타를 사용하여 현재로부터 소정 시간후의 강우량을 예측한다. 이 실시예에서, 강우량 예측은 현재로부터 소정 시간후까지의 동적 예측과 소정 시간후 기간동안 정적 예측을 포함한다(제3도 참조). 장치 9는 예측된 강우량 변동을 나타내는 곡선(예측 강우량 곡선)을 관측하여 얻은 실제 강우량변동을 나타내는 곡선(실제 강우량 곡선)과 연관시켜 연관된 강우량 곡선을 얻어낸다. 예측, 실제 및 연관 강우량 곡선에 대해서는 추후 상세히 설명한다. ″과거의 관측에 의해 얻은 고정 강우량 분포데이타″로서 현재보다 여러관측주기 앞서 얻은 그 당시의 강우사건에 관한 교정 강우량 분포데이타가 사용된다. 장치 9는 메모리장치 9a내에서 취득된 연관 강우량 곡선을 기억시킨다.

유출해석 장치 10은 도시 지역내의 펌프장의 펌프수에 따라 강우유역을 분할한다. 그 장치 10은 각 펌프장의 펌프우물내로 유입되는 오수 유량 변동을 나타내는 곡선(펌프우물 유량곡선)을 얻는다. 펌프우물 유량곡선을 얻기 위해 장치 10은 연관된 강우량 곡선, 분할 유역의 최하류 유역지점의 유량 및 하수관로망에 의한 합류 및 분기류를 고려하여 펌프우물 유입유량 곡선을 산출하는 기능을 한다. 장치 10은 펌프수 결정장치 11에 연관된 강우량곡선을 공급한다.

우수펌프 24는 하천으로 펌프우물 21의 우수를 배수시킨다. 수위계 22를 펌프우물 21내에 설치하고 펌프우물 21내의 수위를 관측한다. 펌프 24는 펌프 구동기 25에 의해 동작/정지된다. 펌프수결정장치 11은 소정의 우수펌프 운전규칙을 준수한다. 장치 11은 펌프우물 유입유량 곡선, 수위계 22의 측정데이타 및 우수펌프 운전규칙을 기초하여 펌프에 의해 펌프우물 21로부터 하천으로 배수되는 수량을 산출한다. 장치 11은 펌프우물내의 수위변동을 나타내는 수위변동 곡선등을 취득하며 또한 현재의 연산시간으로부터 여러 연산주기 앞까지의 펌프 토출량, 운전될 펌프수 및 펌프우물 수위를 취득하여 필요할 경우 구동제어기 23에 지령을 보낸다. 지령에 의하면 제어기 23은 펌프구동기 25를 제어하여 운전될 펌프수를 변동시킨다.

상술한 바와 같이 데이타 처리장치 2는 현재시간(현 연산시간)으로부터 소정시간(여러 연산주기)후까지의 강우량, 펌프우물 유입유량, 펌프 토출량, 펌프 운전대수, 펌프우물수위 등을 파악할 수 있으므로 우수펌프 24의 전체적인 운전상태를 예측하고 만일 지장이 있다고 예측할 때에는 신속하게 그 대응책을 검토할 수 있게 되어있다.

다음에 이상과 같이 구성된 펌프운전제어장치의 동작에 대해서 설명하겠다. 레이더 송수신장치 1b는 스스로 미리 정한 관측주기마다 또는 데이타 처리장치 2로부터의 지령에 기준한 관측주기마다 송신신호를 생성해서 레이더 공중선 1a로 송출한다. 레이더 공중선 1a에서는 그 송신신호를 받아서 비구름 3방향을 향해서 전파를 발사하고 그 비구름 3중 또는 비구름 3에서 내리는 빗방울 3a에 의해서 후방산란되어 오는 전파를 수신하여 상기 레이더 송수신장치 1b로 송출한다. 이 레이더 송수신장치 1b는 그 레이더 수신전력 데이타를 데이타 전송장치 4a 및 4b를 경유하여 데이타 처리장치측의 데이타 교정수단 7로 공급한다. 이때에 다수지점의 지상우량계 5로 계량된 다수의 강우량 데이타도 마찬가지로 전송장치 6a 및 6b를 경유하여 데이타 교정수단 7에 공급되어 있다.

데이타 처리장치 2는 상기 레이더 우량계로부터의 레이더 수신 전력 데이타 및 지상우량계 5의 지상 강우량 데이타를 받아서 제2도에 나타낸 후로우챠트에 따라서 처리를 실행한다.

단계 E1 : 우선 데이타 교정수단 7은 메모리장치 7a내에 맑은날 얻은 지형 에코데이타 D1을 기억한다. 데이타 D1은 레이더 공중성 1a로 전파를 송신한 다음 맑은날 주위지형, 건물등에 의해 후방산란되어 되돌아오는 전파강도를 수신함으로서 기억될 수 있다. 장치 7은 레이더 우량계로부터의 레이더 수신전력 데이타 D2를 받으면 레이더 수신전력데이타로부터 지형에코데이타를 제거하는등의 처리를 행하여 강우량 분포데이타 D3로 변환시킨다. 이 데이타 D2의 강우량 분포데이타 D3로의 변환은 레이더 수신전력 Z와 강우강도 R과의 사이에 함수관계가 성립되는 것에 착안하여 소위 레이더 방정식 Z=a·R⁶(a, b는 정수)를 사용하여 변환시킨다.

단계 E2 :

단계 E1에서 얻은 강우량 분포데이타 D3은 광범위한 영역에 관한 평면적인, 즉 2차원적인 데이타이다. 데이타 교정장치 7은 이 평면적인 데이타 D3를 상기 지상우량계 5로부터의 실제 강우량에 상당하는 점데이타 D4를 사용하여 교정한다. 이 교정은 강우강도 R이 지상강우계 5의 계측값에 해당하는 그러한 상술한 데이터 방정식의 상수인 a와 b를 교정함으로서 수행된다. 그다음 장치 7은 강우량 메슈 데이타 D5를 취득한다. 데이타 D5는 레이더 공중선 1a 주변영역을 분할하여 얻은 메슈내의 강우량을 나타낸다. 좀더 구체적으로 제4도에 나타낸 바와 같이 공중선 1a가 강우량을 관측하기 위해 360° 회전한다고 할 때 그 메슈는 전체둘레 360°를 ″128″ 또는 ″256″ 등분하고 또 공중선 1a의 반경방향으로 수 Km 단위로 원을 그려 분할해서 얻어진다.

장치 7은 제3도에서 나타낸 관측주기 △Tm(관측시간 단위 폭)마다 데이타 D5를 취득하여 메모리장치 7a내에 그 취득된 강우량 메슈데이타를 기억시키고 메모리장치 7a는 데이타 D5를 과거부터 현시간까지 보유한다.

단계 E3 :

오퍼레이터가 그 강우량 메슈데이타 D5로부터 직접 현강우량 분포상태를 파악하기 어렵다. 따라서 데이타 교정장치 7은 인간이 현재의 강우량 분포상태를 쉽게 파악할 수 있도록 데이타 D5를 양자화하여 표시장치 8에 보내지므로 양자화된 데이타가 표시된다(Nowcast display D6).

단계 E4 :

이 실시예에서 펌프운전제어는 관측주기 △Tm과는 무관하게 각 연산주기 △Te마다 갱신된다. 강우량 예측장치 9는 연산주기 △Te가 경과할때(시간 △Te, 2·△Te, 3·△Te, …)마다 미래 강우량을 예보한다. 장치 9는 각 관측주기 △Tm마다 교정장치 7로부터 데이타 D5를 수신하여 메모리장치 9a내에 기억시킨다. 따라서 장치 9는 메모리장치 9a내에 현재의 연산시간 K₀에서 강우량 메슈데이타중 적어도 최신 데이타세트들(Kd+1)(Kd=0, 1, 2…)을 기억하고 있다. 이 데이타세트들에 기초하여 장치 9는 제3도에 나타낸 바와 같이 현재시간 K₀로부터 여러 연산주기들 앞의 강우량을 여러번(Kf점) 동적으로 예보한다. 필요할 경우 장치 9는 동적 예측시간후 수차례(Kg점)에 걸쳐 강우량을 정적으로 예보한다(동적 및 정적이라는 뜻에 대해 후술하겠음). 동적 예측시간은 현 연산시간 K₀로부터 Kf·△Te까지의 시간간격이며 정적 예측시간은 시간 K₀+Kf·△Te로부터 시간 K₀+(Kf+Kg)·△Te까지의 시간 간격이다. 제3도를 참조하면 연산주기 △Te를 10분으로 할 때 장치 9는 현재로부터 한시간내 6개(Kf)지점에서 강우량을 동적으로 예측하고 또한 그후 5개(Kg)지점들에서 강우량을 정적으로 예측한다.

강우량 예측방법은 강우량 표현방법에 따라 다르다. 정상 강우량 메슈데이타는 수만개의 메슈들내의 강우량들을 나타내는 데이타를 포함한다. 예를들어 그 데이타량은 막대하다. 그러므로 강우량 예측에 그 강우량 메슈데이타 D5를 그대로 사용하는 것은 거의 불가능하다. 이러한 이유 때문에 이 실시예에서 데이타 D5는 통계적으로 수종의 데이타로 압축해서 사용한다. 이 압축방법으로는 (1) 강우량을 중첩한 중심점과 평균 강우량으로 나타내는 제1방법과 (2) 강우량을 전지역 평균 강우량으로 나타내는 제2방법이 있다. 제1방법에서는 강우량 분포의 중심점이 얻어지며 또한 강우량의 평균값이 수차례 강우를 갖는 메슈에 대해서만 얻어진다. 둘째방법에서는 강우량의 평균값이 레이더 공중선 1a주변의 예정된 범위내의 전지역에 대해 얻어진다.

제4도는 강우량 분포의 중심점의 궤적을 나타내며 제5도는 평균 강우량을 나타낸다.

제4도를 참조하면 심볼 0은 레이더 공중선 1a의 설치위치를 나타내며 T는 메슈상의 중심점의 궤적을 나타낸다. 이 중심점의 궤적에는 일정한 방향성을 갖지 않는 제4도에 나타낸 바와 같은 배회형(Wandering mode : W모드)와 제6도에 나타낸 바와 같은 방향으로 전진하는 전진형(Forwarding mode : F 모드)이 있다. 중심점의 궤적은 때때로 어떤때는 F모드에 있다가 W모드에 있고 또는 그 반대로 된다. 그러므로 이 실시예에서는 모드판정을 장치 9가 강우량을 예측할 때 마다(제3도에 보인 현 연산시각 K₀가 갱신될 때 마다 즉 시간 △Te가 경과할때마다) 수행된다. 장치 9는 중심점의 전진 이동방향의 꺾이는 각도 α가 수차례(예, 3회) 소정각도(예, 45°)의 범위내에 연속해 있을 때 중심점의 궤적이 F모드에 있는 것으로 판정한다. 그렇지 않을 경우 W모드로 판정한다.

강우량 예측장치 9에 의한 강우량 예측동작의 상세한 흐름을 제7도를 참조하여 설명한다. 강우량 예측은 강우량의 시간 및 공간적 변동이 과거 실적을 반복하지 않는다는 것(예, 비재현 특성)을 고려하여 수행해야 한다. 이러한 이유 때문에 장치 9는 (1) 현재의 강우량을 과거 데이타를 처리하여 예측하고 (2) 중심점이 배회하는 사실을 고려하여 중심점이 중첩되는 미래의 강우량의 위치를 정적으로 예측하여 줌으로서 그에 의해 강우량을 예측한다. 좀 더 구체적으로 상기 (1)에서 처리를 위해 장치 9는 현 연산시간 Ko에서의 강우사건의 최신의 강우량 분포인 Kd세트의 메슈데이타 Mt(t=Ko, Ko-△Tm…, Ko-Kd·△Tm)을 처리한다. 상기 (2)에서의 처리를 위해 강우량 예측을 확립하기 위해, 장치 9는 강우량의 중심점의 위치들의 평균 및 분산을 산출하고 또한 강우량 중심점의 위치변동이 정규분포를 나타낸다고 할 때 현 연산시간 Ko로부터 소정시간(동적 예측시간)내의 중심점의 위치를 예측한다. 그러한 예측방법을 채택하면 강우량의 개시후 시간 △Tm·Kd내의 강우량 예측을 위해 처리될 메슈데이타세트의 수가 불충분하다. 그러므로 이 실시예에서 강우개시로부터 시간 △Tm·Kd(강우 초기주기)내에서는 상기 F 및 W모드와 다른 예측방법(이후 I모드로 칭함)이 적용된다.

강우 예측 동작을 제7도를 참조하여 설명하겠다. 강우량 예측장치 9는 소정의 연산주기 △Te가 경과될 때마다 제7도에 보인 수순으로 수행된다. 다음 설명에서 Ko는 현 연산시간, Ks는 강우 개시후 메슈데이타 세트수, Kd는 강우량 예측을 위해 처리될 메슈데이타 세트들의 수, Km은 모드판정을 위해 처리될 메슈데이타 세트의 수, Kf는 동적 예측횟수, Kg는 정적 예측 횟수, △Te는 연산주기(또는 예측주기), 그리고 △Tm은 관측주기를 나타낸다.

장치 9는 외부장치(또는 오퍼레이터에 의한 입력)로부터 현재의 강우사건에 관한 총강우량 Rt와 강우시간 Tt의 정적 예측을 수신한다(단계 S1). 정적 예측은 어떤 시간으로부터 8(Tt)시간이내에 강우량 200(Rt)mm를 나타내는 예측을 뜻한다. 이 정적 예측시에 기상관측소에 의해 관측된 강우량 예측을 사용할 수 있다. 또다른 방법으로 시스템의 취급자가 그러한 데이타를 개인적으로 얻을 수 있다. 그 다음 장치 9는 Kd세트의 강우량 메슈데이타가 이미 얻어졌는지 여부를 확인한다. 만일 아직 얻어지지 않았으면 장치 9는 I모드로 판정하고 단계 S3으로 진행한다. 단계 S3에서 장치 9는 비가 왔는지를 점검한다. 아직 비가 오지 않았으면 실제 강우량은 0으로서 단계 S4로 진행한다. 장치 9는 총 강우량 Rt와 강우시간 Tt를 기초하여 제8도에 나타낸 바와 같이 반전된 2등변 삼각형 강우량 곡선을 작성한다(단계 S4). 제8도에서 최대 강우곡선내의 최대값을 나타내는 구간수는 연산주기 △Te에 의해 강우시간 Tt를 나눠서 얻은 값이 짝수일 때 2이고 그 값이 홀수일 때 1이다. 최대 강우량은 다음과 같이 구한다.

만일 장치 9가 단계 S3에서 현 연산시간 Ko가 강우 개시시간후인 것으로 판정하면 단계 S5로 진행한다. 이 경우에 소정의 메슈데이타 세트수가 아직 얻어지지 못하고 있다(0〈Ks〈Kd). 이 경우에 Ks세트의 실제 강우량 At(t=Ko, Ko-△Tm, Ko-2·△Tm, …, Ko-Ks·△Tm)이 얻어지기 때문에 다음 방정식으로 나타낸 실제 강우량 합 S는 단계 S5에서 총 강우량 Rt로부터 감산된다.

강우시간은 Tt로부터 Ks·△Tm을 감산하여 구한다. 구해진 데이타를 기초하여 장치 9는 이등변 삼각형 강우량 곡선을 작성하며 또한 제9도에서 점선으로 나타낸 바와 같이 실적 및 예측 데이타를 조합한 강우량 곡선을 구한다.

강우량 개시시간으로부터 소정 주기 Kd·△Tm이 경과되고 소정 세트수 Kd의 처리데이타가 얻어질 때 단계 S2로부터 S7까지 진행한다. 장치 9는 현 연산시간 Ko에서 중심점의 궤적이 F모드인지 W모드인지를 확인하여 판정결과에 따라 상이한 데이타 처리를 행한다. 근본적으로 데이타처리는 다음과 같은 세가지 퓨리스틱스에 준하여 어느 한 모드로 수행된다.

(1) 중심점의 궤적으로부터 중심점의 이동벡터를 산출한다.

(2) 강우시간에 대한 변동률(증감률)을 산출한다.

(3) 현 연산시간 Ko에서의 강우량 분포상태는 동적 예측시간에서 불변하는 것으로 본다.

I모드처리 이외의 강우량 예측처리는 제7도에 보인 바와 같이 제1~제4단계로 분류될 수 있다. 제1~제4처리단계를 순서대로 설명하면 다음과 같다.

단계 S7에서 시간 t가 Ko(현 연산시간)에 세트된다. 단계 S8과 S9에서 현 연산시간 Ko에서 강우량 분포 Mt의 강우량이 겹치는 중심점의 위치 Pt와 강우량 면적 평균치 At를 산출한다. 강우량이 겹치는 중심점의 위치 Pt와 강우량 면적 평균치 At를 사용하여 후술될 중심점 이동벡터와 강우량 변동률을 산출한다. 강우량이 겹쳐지는 중심점의 위치 Pt는 2차원 평면에 위치되므로 두 성분으로 나타낼 수 있다. 각 성분에 대해 각 메슈의 중심점의 좌표들을 그 메슈면적 및 그 메슈내의 강우량과 승산한 다음 승산된 좌표들을 함께 가산하여 모든 메슈에 대응하는 합을 얻는다. 마찬가지로 각 성분에 대하여도 각 메슈의 중심점의 좌표들을 그 메슈의 면적과 승산한 다음 함께 가산하여 모든 메슈들에 대응하는 합을 얻는다. 강우량이 겹쳐지는 중심점의 위치 Pt는 전자의 합을 후자의 합으로 나눠 구한다. 강우량 면적 평균값 At는 0이 아닌 강우량을 갖는 메슈들의 강우량들의 평균값을 산출하여 구한다.

현 연산시간 Ko에서의 Pt와 At의 산출이 완료되면 장치 9는 단계 S10에서 과거의 Kd조의 Pt 및 At값들이 이미 구해졌는지 여부를 확인한다. 만일 단계 S10에서 △Tm이 시간 t로부터 공제되면(단계 S11), 단계 S8 및 S9가 수행되어 바로 앞선 관측시간 Ko-△Tm이 Pt와 Kd를 얻는다. 상술한 동작이 반복하여 수행된다. Kd세트의 Pt와 At값이 얻어지면 동작은 단계 S12로 진행한다.

단계 S12에서, 장치 9는 Kd세트의 중심점들 Pt와 평균값들 At를 사용하여 다음과 같은 방정식에 의거 강우량 면적 평균값의 변동률 c를 산출한다.

단계 S13에서, 현 연산시간 Ko에 시간 t가 리세트된다. 그다음 단계 S14에서 상기 이동속도 벡터가 발생된다. 이동 속도 벡터는 다음과 같이 구한다. 선분 Pt-2·△Tm(시간 t에 대한 제2종전 관측시간에서의 중심점의 위치) Pt-△Tm(시간 t에 대해 바로 앞서는 관측시간에서의 중심점의 위치)에 대한 선분 Pt-△Tm·Pt(현 연산시간에서의 중심점의 위치)의 각도 αt를 산출한다. 장치 9는 각도 t와 모드분지 각도 αm을 기초하여 모드판정을 수행한다(단계 S15). 만일 αt〉αm일 때 장치 9는 W모드로 판정하고 후술되는 바와 같은 단계 S30으로 진행한다. αt≤αm일때 동작은 단계 S16으로 진행한다. 단계 S16에서 장치 9는 시간 t가 현 연산시간 Ko보다 시간 Km·△Tm만큼 빠른지 즉, 단계 S15에서의 판정이 모든 과거의 Km 관측시간에 대해 수행되는지 여부를 확인한다. 단계 S16에서 N이면 △Tm은 시간 t으로부터 감산되며(단계 S17), 동작은 단계 S14로 복귀된다. 그후, 상술한 처리가 수행된다. αt〉αm인 경우가 Km에 바로 앞서는 관측시간들에서 어쩌다 한번 존재할 때 W모드가 판정되고 동작은 단계 30으로 진행한다. αt〉αm의 경우가 Km에 바로 앞서는 관측시간들에서 존재하지 않을 때 중심점은 사실상 직선으로 이동하며 F모드가 판정된다. 동작은 단계 S18로 진행한다.

단계 S18에서 장치 9는 동적 예측시간에서 일정한 것으로 보는 이동속도 벡터 Pt-3·△Tm·Pt/(3·△Tm)을 산출한다. 이동 속도 벡터는 이동방향과 중심점 Pt의 단위시간당 이동량을 나타낸다. 단계 S19에서 시간 t은 초기 예측시간 t=Ko+△Te가 되도록 세트된다. 현 연산시간 Ko에서의 강우량 분포 MKo를 예측하여 단위시간당 그의 크기만큼 이동 속도 벡터의 방향으로 이동시킨다. 그러므로 단계 S20에서 이동속도 벡터를 △Te와 승산하여 다음 예측시간(연산시간)까지의 중심점의 이동거리를 구한다. 강우량 분포 MKo는 예측시간 Ko+△Te에서 강우량 분포로서 단계 S20에서 얻은 이동거리만큼 평행이동된다. 제10도는 이동된 강우량 분포를 나타낸다. 대상유역의 각 메슈내의 강우량을 이동되는 강우량 분포를 기초하여 산출한다(단계 S21). 단계 S21에서 구한 강우량을 변동률 c와 승산하여 강우량 예측값 rt를 산출한다(단계 S22). 단계 S22에서 장치 9는 상기 동작이 모드 Kf 예측시간에 대해 수행됐는지 여부를 확인한다. 단계 S22에서 N(즉, t〈Ko+Kf·△Tm)일 경우, △Te는 시간 T에 가산된다. 상기 동작은 반복된다. 장치 9가 단계 S23에서 상기 동작이 모든 Kf 예측시간들에 대해 수행됐음을 판정하면 동작은 단계 S25로 진행한다.

실적강우시간 Ks·△Tm과 동적 예측시간 Kf·△Te의 합이 강우시간 Tt보다 작거나 또는 실적강우량 합 GW와 동적 예측 강우량합 JW가 총강우량 Rt보다 작을 때 잔여시간 Tr과 잔여강우량 Rr을 단계 S25에서 다음과 같은 방정식에 의해 산출한다.

단계 S26에서, Rr〉0인지 확인된다. Rt≤0일 때 처리는 완료된다. Rr〉0일 때 동작은 단계 S27로 진행한다. 단계 S27에서 Tr〈0인지 판정된다. Tr≥0이면 동작은 단계 S28로 진행하고 잔여시간 Tr과 잔여강우량 Rf가 제3도에 나타낸 바와 같이 점차 감소되는 삼각형 강우량 곡선이 생성된다. 이를 정적 예측이라 칭한다. 정적 예측의 예측지점수(예측 횟수) Kq는 Kq=INT(Tr/△Te)로서 구한다. INT(X)는 X의 정수부를 뜻한다. Rr이 양이고 Tr이 음일 경우, Tr=5·△Te가 단계 S29에서 세트되어 강우량이 점차 감소되는 삼각형 강우량 곡선을 발생시킨다. 이러한 식으로 F모드에서 강우량 예측곡선 D7을 구하는 동작이 완료된다. 동작 흐름은 제2도에서 단계 E5로 복귀한다.

단계 S15에서 만일 각도 αt(t=Ko, Ko-△Tm, …, Ko-Km·△Tm)가 각도 αm보다 클 경우, W모드로 판정된다. 동작은 단계 S30으로 진행한다. 단계 S30에서 현재와 과거의 Kd 예측점들에서의 중심점 Pt (t=Ko, Ko-△Tm,…, Ko-Kd·△Tm)의 위치들(좌표들)의 평균값 Pa와 분산 δp를 산출한다. 산출된 평균값 Pa와 분산 δp는 강우량 예측 확립과정에서 정규 분포의 정수들로서 사용된다. 단계 S31에서 시간 t는 Ko+△Te에 세트된다. 단계 S32에서 예측시간 t=Ko+△Te에서의 중심점의 위치를 구한다. 이 경우에 중심점위치에서의 변동률이 정규적으로 분포되어 있다고 가정할 때 중심점 Pt의 위치는 몬테카를로법을 사용하여 정규 분포 N(Pa, δp)을 기초하여 산출된다(단계 S33). Pt로부터 Pt+△Te까지의 이동속도 벡터는 구해낸 중심점 위치로부터 산출된다. 강우량 분포 MKo는 산출된 이동속도 벡터를 기준하여 이동된다(단계 S33). 단계 S22와 마찬가지로 강우량을 변동률 C와 승산하여 강우량 예측값 rt를 산출한다(단계 S34). 단계 S35에서, 장치 9는 모든 Kf 동적 예측점들에 대해 예측이 완전히 수행했는지 여부를 확인한다. 만일 어떤 예측점이 여전히 남아있을 경우, △Te는 단계 S36에서 시간 t에 가산된다. 그 후, 단계들 S32~S35의 동작이 반복된다. 처리가 모든 예측시간 t=Ko+△Te·K(K=1, 2, …, Kf)에 대해 완전히 수행될 때 동작은 단계 S25로 진행한다. 그후, F모드에서와 동일한 동작이 수행된다. 이러한 방식으로 W모드에서 강우량의 동적 및 정적 예측을 구한다. 강우량 예측동작을 제7도를 참조하여 설명했으나 제2도의 후로우챠트로 돌아가 설명한다.

단계 E5 :

제3도에 보인 대상 유역의 강우량 예측곡선 D7이 구해지면 실적 강우량 곡선과 곡선 D7은 다음과 같이 서로 연결한다. 이러한 연결처리를 수행하기 위해 실적 강우량 곡선(△Tm 폭을 각각 갖는 한 세트의 4각형으로 나타냄)은 연산주기 △Te의 폭을 각각 갖는 한 세트의 사각형으로 다시 기입되야 한다. t=ts+u·△Tm+te를 만족시키는 부분을 설명하겠다. 이 방정식에서 ts는 최초단시간이고 te는 최후단시간이고 0=ts, t_e≤△Tm, 그리고 u는 0을 포함하는 양의 정수이다. ts, u·△T 및 te에서의 강우량을 각각 gs, gj(j=1, 2, …, u) 및 ge라고 할 때, 이 부분의 교정된 실적강우량 ga는 다음과 같이 주어진다.

이 얻어진다.

얻어진 연결된 강우량 곡선데이타 D8는 유출 해석장치 10에 공급된다.

단계 E6 :

유출해석장치 10은 강우량 예측장치 9로부터 연결된 강우량 곡선데이타 D8를 수신한다. 장치 10은 하수관로망에 관한 데이타 D9를 기억한다. 장치 10는 연결강우량 곡선데이타 D8과 하수관로망 데이타 D9를 사용하여 대상 도시지역의 유역 특성에 따른 유출해석을 행한다. 강우량 예측장치 9는 유출해석을 기준하여 우수유량을 산술함으로서 그에 의해 펌프우물 21내로의 유입유량이 얻어진다. 이 실시예에서 대상 도시유역[m²]의 우수 유량[m²/S]을 연결 강우량[mm/h]로부터 구한다. 강우량을 유량으로 변환시키는 유량해석법은 종래에는 주로 홍수를 방지하기 위해 사용되었다. 종래의 유량 해석법은 일단 대지에 침투되어서 그내에 체류된 다음 유량이 유출된다는 생각에 근거하고 있다. 그러나, 최근에는 주택이 밀집되고 도로포장 보급을 장려하는 도시화 현상에 의해 우수가 대지로 침부되지 않고 즉시 유역으로 유출되는 경우가 많고 이에 수반하여 대도시 지역에서의 가옥침수가 문제로 되어있다. 즉, 대지에 침투되지 않은 경우에 의해 유량이 다량으로 증가된다. 그러한 지역에서의 유출 해석을 도시 유출해석이라 칭하여 대기침투에 초점을 맞춘 유출 해석법과 구별하고 있다.

도시 유출해석법으로는 거시적인 수문학적 방법과 미시적인 수력학적 방법이 있다. 수문학적 방법은 유량만을 산출하므로 복잡한 하수관로의 유출해석에 적합한 한편, 수력학적 방법은 유량과 압력으로 유량을 산출하는 복잡한 하수관로망의 유출해석에 부적당하다. 수력학적 방법은 단순한 간선관로의 경우에 알맞다. 그러므로, 이 실시예에서 유량만을 취급하는 거시적인 수문학적 방법을 유출해석법으로 사용했다. 수문학적 방법은 여러 가지 방법을 포함한다. 그중 한 방법을 예로들면 RRL(Road Research Laboratory)법이 있는데 이 방법은 대상유역의 최하류지점에서의 유량을 산출한다. RRL법은 잡지 HYDRAULIC DIVISION 1969.1809-1834페이지에 소개되어 공지되어 있다.

이해를 도모하기 위해, 제11도에 보인 하수 관로방을 갖는 도시지역의 유역을 설명하겠다. 이 유역에는 다수의 파이프 접합점 J₁~J₃, 펌프장 R₁및 R₃등이 설치되어 있다.

이 유역내의 접합점 J₁에서는 상류의 하수관으로부터 모인 우수가 펌프장 P₁과 접합점 J₃으로 분류되고 접합점 J₃에서 접합점 J₁과 J₂로부터의 유량성분이 합류되어 펌프장 P₂로 흘러간다. 여기에서 상기 RRL법을 사용하여 최하류점에서의 유량을 산출하기 위해 각 접합점 J₁~J₃을 각각 최하류점으로 하는 3개의 부분 유역을 설명하겠다. 강우량 예측장치 9는 접합점 J₁~J₃에서 분류된 하수관내의 유량 변동을 나타내는 곡선을 형성한다. 접합점 J₁및 J₂를 경유하여 J₃을 통해 흐르는 유량은 접합점 J₃에서의 유량으로 생각해야 된다. 이러한 이유 때문에 접합점 J₃에서의 유량을 얻기 위해 접합점 J₁~J₃과 J₂~J₃간의 물 이송시간과 2경로의 물의 합류를 생각해야만 한다. 그러므로, 이 유축 해석에서는 (1) 우수 오버플로우 웨어(storn sewage overflow weir)를 포함하지 않는 하수관로망의 경우에 이송시간을 계산해야만 하고, (2) 각 접합점의 상류 또는 하류를 나타내는 위치관계를 고려하여 유량을 계산해야 한다. 두 접합점들간의 물 이송시간은 관로내의 유체 해석에 의해 구한다. 대부분의 이송시간 계산은 개방수로의 흐름해석으로 되므로 비선형 쌍곡선형 편미분 방정식을 풀어서 구할 수 있다. 이 방정식은 시간과 공간변화분을 고려하지 않은 불변류에 관한 방정식과, 시간 변화분을 고려하지 않은 불변류에 관한 방정식과 그리고 둘 다를 고려한 부정류에 과한 방정식등이 생각되지만 유량만을 취급하는 것이나 펌프운전을 위한 연산주기가 비교적 짧은 5분 또는 10으로 되어 있으므로 불변류로 계산하는 것이 바람직하다.

다음에 접합점의 상하관계를 고려하여 하수관로의 유량을 해석하는 방법으로서는 예를들어 기본적인 RRL법을 사용한 경우에는 제12도의 1점쇄선으로 나타낸 바와같이 대상 유역은 접합점 J₁~J₃을 촤하류점으로 하는 3개의 유역으로 분할하고 물이 각 접합점 J₁~J₃까지 도달하는데 걸리는 소요시간을 연산주기마다 산출하여 그들을 연결하여 제12도에 점선으로 나타낸 바와같이 등도달 시간곡선으로 구성함으로써 명백하게 하고 이들 1점 쇄선으로 둘러쌓이는 3개 면적들을 얻음으로써 소요시간과 면적관계를 작성한다. 또 연산주기마다의 강우량 곡선을 사용하여 소요시간과 면적관계로부터 유량곡선을 작성한다.

즉, 구체적으로는 제13도에 나타낸 바와같이 도시유출 해석결과로부터 얻어지는 유량곡선 R₁~R₃는 화살표로 나타낸 유향지(流向枝)를 갖고 접합점 J₁~J₃및 펌프장 P₁, P₂등의 하수관로망으로 유입되지만 이때에 R₁~R₃을 출력 결점(output node), J₁~J₃을 입출력 절점, P₁, P₂을 입력 절점이라고 하면 각 유량곡선인 출력절점 R₁~R₃에서 유량이 각각 입출력 절점 J₁~J₃으로 유입되고 입출력절점 J₁에는 절점 R₁으로부터의 입력기(input branch)와 절점 P₁, J₃로의 출력지(output branch)가 연결되어 있다. 따라서 이 하수관로망은 입력절점 P₁, P₂출력지를 갖는 절점 R₁~R₃및 입출력지를 모두 갖는 절점 J₁~J₃등의 3종의 구성시킬 수 있다. 그래서 이들 절점의 상하관계를 고려하여 유량을 계산하기 위하여 제14도에 나타낸 바와같은 절점의 접속관계를 나타내는 표를 작성한다.

이 절점의 접속관계를 표시하는 표에서은 맨윗 행 좌측에서 우측으로 순차적으로 입출력 절점 J₁~J₃와 입력 절점 P₁~P₃가 배치되어 있는 한편, 맨 좌측 열위에서 아래로 순차적으로 입출력 절점 J₁~J₃와 출력 절점 R₁~R₃가 배치되어 있으며 또한 서로 접속관계에 있는 부분에 ″1″이 기입되어 있다. 이 제14도에서 명백해진 바와 같이 절점 J₁에 대해서는 R₁을 계산하고 절점 J₂에 대해서 R₂를 계산하고 절점 J₃에 대해서는 이미 절점 J₁, J₂에 대한 계산을 마쳤기 때문에 절점 R₃을 계산함으로써 유량을 산출할 수 있다. 또, 절점 J₁에서의 유량은 점점 P₁에 대해 이미 계산되고 또한 절점 J₃에서의 유량은 절점 P₂에 대해 이미 계산되도록 돼있다. 따라서 이 하수관로망에 있어서는 절점 J₁, J₂, J₃, P₂및 P₂의 순서로 결산을 실행하면 유량을 구할 수 있다. 즉, 출력 결점은 R₁~R₃에 대하여는 입력이 없으므로 단독으로 계산하면 좋고, 이 출력 절점 R₁(i=1, 2, 3)산출한 후에 전술한 접속관계에 의해서 유량계산을 행하면 좋다.

이제, 입력 절점이 다수 존재하는 경우 상하 관계를 무시하고 입력절점에 번호를 붙이는 쪽이 유효한 경우가 있으나 이때에는 배치순으로 연산을 진행해가며 미연산의 출력절점을 포함하는 입력 절점에 대하여는 연산하지 아니하고 다음의 입력 결점의 연산으로 옮겨가며 이것의 완료되면 재차 배치순으로 미연산의 입력 절점에 대하여 연산하면 된다. 이 연산을 수회 반복하면 방향지를 취급하고 있기 때문에 모든 입력 절점의 유향 곡선이 상하관계를 만족시키면서 작성될 수 있다.

유출해석장치 10은 하수관로가 웨어(weir)를 갖고 있는 지를 확인하여 만일 갖고 있지 않을 경우 동작은 단계 E9로 진행하고, 갖고 있을 경우 단계 E8로 진행한다.

단계 E8 : 다음에 우수 오버플로우 웨어(층 오리피스를 포함한다)을 갖는 하수 관로망을 유출해석하는 경우에 대해서 생각한다. 이 경우 유출해석 장치 10은 하수관로의 형태에 관한 데이타 D11을 사전에 기억해 둔다. 이 우수 오버플로우 웨어는 하수관로의 합류장소에 많이 사용되고 있으나 기능적으로는 청천시의 오수류량을 처리장으로 도입시켜 강우시의 우수류량을 증가할때에는 어느 수위이상만을 옆길 넘어서 흘려보내고 직접 하천으로 방류시키는 구조물로 되어있다. 따라서 관로내의 수위가 뚝높이 보다도 높아지면 월류(over flow)되므로 그 월류분의 유량을 계산할 필요가 있다. 일반적으로 뚝은 유량을 측정하기 쉽게 하기 위하여 그 단면을 삼각형이나 사각형으로 하고 그 수십으로부터 유량을 측정하도록 되었으나 제15도에 나타내는 바와같은 원형 단면의 하수관로 30에서는 단순히 월류분을 분기로에 흘려보내는 것 뿐이며 계량하는 목적은 없으므로 다음과 같은 조건하에서 월류량을 계산한다. 그 하나는 원형 단면을 갖는 하수관로 30을 삼각형 단면을 갖는 전폭(全幅) 웨어로 생각하고 수심 hr을 계산한다. 다른 하나는 등면적 조건이 성립되는 것으로 하고 사각형 단면의 깊이 hr을 원형 단면의 수심 hr를 확산하여 유량을 계산한다.

이제 좀 더 상세히 설명하면 제15도의 단면에 있어서 전폭 웨어의 높이 hw, 웨어는 폭 Ww, 웨어 단면적 Aw로 하면 웨어 폭 Ww와 동일한 가로변과 전폭 웨어 높이 hw와 동일한 세로변을 갖는 점선으로 나타낸 사각형 단면을 생각할 수 있다.

이와 같은 뚝에 대하여 유량 Qw은 다음과 같이 주어진다. 프란시스의 식을 사용해서 다음과 같이 주어진다.

한편, 관 직경을 D로 하면,

이 성립된다. 여기서 상기의 다른 하나의 조건은 등면적 조건이 성립되는 것으로 하면 원형 단면의 경우의 제량에 첨가 C를 붙이면,

로 된다. 그래서 뉴튼법을 사용하여 반복 연산하면 상기

를 구하는 것이 가능하므로 한계 수심 hc는 다음 식

으로 구할 수 있다. 하수관로를 통해 흐르는 유량 Q는 한계 수심 hc를 근거로 계산될 수 있다.

또 유출해석에 의해서 얻어진 유량 Q는 웨어 월류류량 Qw과 처리장으로 흐르는 유량 Qt로 분기되나 상세한 계산은 관로구조 사양에 따라 행하지 않으면 안된다. 지배단면(CONTROL SECTION)으로부터 조금 떨어져서 분기점이 있는 경우에는 부동류 해석에 의한 수면형 계산을 행한다. 이 경우에는 다음의 6가지의 수순에 따라서 계산을 진행시킨다.

(1) 수로의 종단면형과 횡단면형을 그린다. (2) 인공 구조율의 웨어, 단, 오리피스부의 지배수심 h를 계산한다. (3) 등류(uniform flow)수심 ho를 계산한다. (4) 한계수심 hc를 계산한다. (5) 흐름의 상태를 판별한다. (6) 지배수심 h를 기점으로 하여 상류상태(subcritical flow)의 경우에는 상류로, 사류 상태(super critical flow)의 경우에는 하류로 수면형을 추적한다.

상기 흐름의 상태는 표 1에 나타내는 바와같다.

[표 1]

즉, 표 1에서 흐름의 상태는 상류, 사류, 한계류(등류)의 세가지가 있는바, 유량, 구배, 단면 형상등에 의존하는 지배수심 h, 등류수심 ho, 한계 수심 hc등을 고려하여 상기 표에서와 같이 5개로 분류할 수 있다. 또 수면상태는 표 2와 같이 나눌 수 있다. 이 복잡한 계산을 소정의 관로부분에 대해서만 한다. 이러한 이유 때문에 사전에 프로그램에 의한 대화형식 컴퓨터를 사용해서 유량을 어떤 범위로 변화시키면서 흐름상태에 따라 분기되는 유량 Qw를 사전에 계산해 두고, 유출해석장치 10은 사전에 계산되어 기억된 유량 Q와 분기유량 Qw, 처리 장유량 Qt의 관계를 기초로 하여 오버플로우 웨어유량을 계산한다.

단계 E9 : 따라서 이상과 같이 사전에 유량 Q와 분기유량 Qw 및 처리장 Qt의 관계를 정해두면 유량 Q에서 분기유량 Qw을 공제시킴으로써 펌프우물 유입유량을 얻을 수 있다.

따라서 이상의 처리 스텝 단계들 까지의 사이에 강우기 유역으로 흘러서 하수관로망을 거쳐 펌프장으로 유입시켜서 펌프우물 21에 집수될 때 까지를 계산한 것에 의하여 우수 펌프우물 유입유량 곡선 D13을 취득할 수 있다.

[표 2]

단계 E10 : 이상과 같이 하여 유출 해석장치 10에 의해서 구하여진 우수펌프 우물 유입유량 곡선 데이타는 펌프대수 결정장치 11로 보내져 여기서 우수펌프 우물 유입유량 곡선 데이타 D13 및 펌프 관련 데이타 D14를 사용해서 우수펌프 운전 알고리즘에 의하여 펌프 배수량 곡선과 펌프우물 수위곡선 D15과를 구하여 대수를 결정한다. 일반적으로 펌프우물 21에는 예를들어 동일 정격의 복수대의 우수펌프 24이외에 수위계 22가 설치돼있다. 각 우수펌프 24는 전동기 또는 원동기등의 펌프구동기 25에 의해서 구동되도록 돼있다.

그런데, 상기 연산주기 △Te(min)는 우수펌프 24의 단기 용량 Qu(m³/S)에 따라 달라지며 예를들어 단기 용량이 클때에는 짧고, 적을때에는 길게 선정된다. 이같은 것은 사전에 펌프 용량비 Vp를 고려해서 연산주기를 정할 필요가 있다. 그래서, 이 펌프 용량비 Vp는 연산주기 △Te 사이에서 유입유량이 없는 상태에서 우수펌프 1대를 운전했을때에 수위는 펌프우물의 상하한 범위가 몇할 저하되었는가를 나타내는 지표로서 표시할 수 있다. 즉, 제16도에 나타내는 바와같이 침사지(Sedimentation basin) 31을 포함하는 펌프우물 21의 밑면적을 A, 펌프우물 상하한 수위를 각각 Hx, Hn으로 하면 펌프 용량비는 다음과 같은 방정식 :

로 표시된다. 따라서 예를들어 용량 Qu=2(m³/S), 펌프 우물 21의 용적 10.360(m³)일때에는 Vp=△Te/30로 된다. 따라서 Vp=0.2로 하면 연산 주기 △Te=0.6(min)로 된다. 제13도를 참조하면 32는 유입구, 33은 게이트, 34는 스크린, 35는 배수관이다. 또 동도면에 있어서 Hx는 최상 수위, Hu는 상수위, Hm는 중수위, H1는 하수위, Hn는 최하수위를 나타낸다. 펌프대수 결정장치 11은 최상 및 최하 수위간의 수위범위내로 수위를 유지시키면서 우수 펌프 24를 운전시킨다. 중수위 Hm는 최상과 최하수위의 합과 평균치이며 상수위 Hu는 최상 수위와 중수위의 중간 수위이고 하수위 H1은 최하 수위와 중수위의 중간 수위이다.

다음에 펌프의 운전 알고리즘에 대하여 설명하겠다. 우수펌프 24를 어떠한 운전으로 할 것인가는 배출될 우수 유량의 특성에 적합한 대처법으로 하지 않으면 안된다. 이 우수유량의 특성은 입력원으로 되는 강우의 특성에 의존하면 또한 강우를 받아들이는 대상 유역의 특성도 가미된다. 이 경우, 전자가 능동적이고 후자는 수동적으로 관여한다고 하면 전자의 영향도가 후자보다 더 크다고 생각된다. 강우의 특성은 시간적, 공간적 변동성을 갖고 있으므로 확률(또는 무작위) 과정으로서 취급하는 것이 적당하다.

강우량의 특성이 펌프 운전에 주는 영향은 펌프우물로의 유입유량이 증가될지라도 다음의 연산주기가 반드시 유입유량이 증가경향에 있다고는 할 수 없다는 것이다. 이러한 이유 때문에 실제의 펌프운전에 있어서도 유입유량이 증가되어 펌프우물의 수위가 상승되면 펌프운전 대수를 증가시키고 역으로 수위가 하강되면 운전대수를 감소시키는 것도 생각할 수 있으나 유입유량의 증가후에 단시간 감소시키고 또는 단시간 증가시키는 경우도 빈번하게 생기므로 운전대수를 단시간에 증가, 감소, 증가시킴으로써 운전대수의 변경회수가 많아진다. 그래서 본 실시예에서는 (1) 펌프용량비 Vp를 조금 낮은 값(예를들어 0.2)으로 하며, (2) 운전대수의 변경 횟수를 적게하기 위하여 한 연산시간에 펌프 운전대수 변경 계산에 의해 얻은 펌프대수의 변경의 일부만을 실행하고 나머지 부분의 실행을 다음 연산시간에 맡긴다.

예를들어 운전되고 있는 대수가 1대이지만 유입 유량과 수위에서 운전대수가 3대로 산출된 경우, 펌프 2대가 추가로 운전되야 한다. 그러나, 이 실시예에서는 이 연산결과에 의한 운전대수의 추가를 단 1대로 하고 나머지 다른 1대가 추가로 운전돼야할지를 다음 연산시간의 계산에 맡긴다. 이같이 하면 연산결과 3대가 되어도 1대 추가시켜서 2대가 되나, 다음의 연산시간에 의하여 유입유량이 감소됐을때에는 운전대수가 2대로 산출되는 경우도 있어, 1대를 추가시키지 아니하여도 된다는 것이다. 결국, 펌프운전 대수 변동 빈도가 감소될 수 있다.

좌우간, 현 연산시각 Ko-△Te에서의 수위계 22의 지시치가 H_KO-△Te이며, 펌프 운전대수 I_KO-△Te일 때 다음 연산시점 이후의 펌프운전 대수의 결정수순은 아래와 같이 4단계로 행하여진다.

단계 1…유출 해석에 의하여 소정 펌프우물 21의 유입유량 Q_KO를 산출한다.

단계 2…수위보정분 Q_K=(H_KO-△Te-Hm)·A를 산출하나 Hl≤HKo-△Te≤Hu일때는 Qh=0로 둔다.

단계 3…유입유량 Q_KO와 수위보정분 QK에서 운전할 펌프운전 대수 I_KO를 다음과 같은 방정식으로 산출한다.

식중 INT[X]는

의 정수부이다.

단계 4…다음에 운전대수의 차 Id=I_KO-△Te-I_KO를 산출한다.

단, (a) Id≤1 또한 H_KO-△Te〉H일때 Id=1

(b) Id≥1 또한 H_KO-△Te≤Hm일 때 Id=0

(c) Id≤-1 또한 H_KO-△Te≥Hm일 때 Id=0

(d) Id≤-1 또는 H_KO-△Te〈Hm일 때 Id=-1

로 한다. 제17도는 우수펌프 3대일 때 상술한 단계 수순에 따라서 운전대수를 변경시키는 페트리네트(petri net)도이다.

동 도면에 있어서 심볼 Pi(i=1, 2, …, 28)는 장소의 기능을 표시한다. 구체적으로 P1은 종전시간(Ko-△Te)에서 수위가 제1하위역에 있음을 나타내며 P2는 종전시각에서 수위가 제2하위역에, P3은 종전시각에서 수위가 제2상위역에, P4는 종전시각에서 수위가 제1상위역에, P5는 종전시각에서 수위가 하위역에, P6은 종전시각에서 수위가 상위역에. P7은 종전시각에서 수위보정분이 고려않됨을 나타내며, P8은 종전시각에서 수위보정분이 고려않됨을, P9는 종전시각에서 펌프 3대가 운전됨을, P10은 종전시각에서 펌프 2대가 운전됨을, P11은 종전시각에서 펌프 1대가 운전됨을, P12는 종전시각에서 펌프 0대가 운전됨을, P13은 현시각에서 유출해석에 의해 얻은 유입유량에 측지를, P14는 현시각에서 운전대수 산정을, P15는 현시각에서 펌프 3대 운전을, P16은 현시각에서 펌프 2대 운전을, P17은 현시각에서 펌프 1대 운전을, P18은 현시각에서 펌프 0대 운전을, P19는 종전 시각에서 현시각까지에서의 운전대수 3대 감소됨을, P20은 종전 시각에서 현시각까지에서의 운전대수 2대 감소됨을, P21은 종전시간에서 현시각까지에서의 운전대수 1대 감소됨을, 22는 종전시각에서 현시각까지에서의 운전대수 증감 없음을, P23은 종전시각에서 현시각까지에서의 운전대수 1대 증가를, P24는 종전 시각에서 현시각까지에서의 운전대 2대 증가를, P25는 종전시각에서 현시각까지에서의 운전대수 3대 증가를, P26은 현시각에서의 운전대수 1대 감소를 결정, P27은 현시각에서의 운전대수 증감없음을 결정, P28은 현시각에서의 운전대수 1대 증가를 결정함을 의미한다.

즉, 이 제17도에서 장소 P27은 운전대수의 증감없음을 나타낸다. 단계 3의 연산결과에 의하여 3대 감소(P19), 2대 감소(P20), 1대 감소(P21) 또는 1대 증가(P23), 2대 증가(P24), 3대 증가(P25)로 결정되더라도 어떤 경우에는 증감없음이 결정되는 것을 알 수 있다.

또, 각각 3대 감소(P19)와 2대 감소(P20) 또는 2대 증가(P24)와 3대 증가(P25)로 결정될지라도 어떤 경우에는 1대 감소(P26) 또는 1대 증가(P28)을 최종 결정한다. 이것은 모두 운전대수의 변경빈도를 최소화하기 위해서 작용된다.

표 3은 종래가 본 장치에 의한 5회 강우수지의 비교예를 나타내고 있다. 그 표로부터 종래법에 비하여 본 장치로는 그 운전대수의 변경회수가 극히 적어졌음을 알 수 있다.

[표 3]

따라서 펌프대수 결정장치 11의 출력은 상기 단계 4에서 얻어진 운전대수의 Id이며, 이 대수 Id를 현 연산시점마다 구동제어기 23으로 전달하고, 우수펌프 24를 운전, 또는 정지시켜서 배수유량을 적절한 값으로 한다. 이 경우 차 Id=0인때에는 운전 변경지령을 발하지 아니한 것과 같으므로, 그만큼 운전대수 변경지령을 적게할 수 있다.

또 각 데이타 교정장치 7, 강우량 예측장치 9, 유출 해석장치 10, 펌프 대수결정장치 11로는 그 처리의 부분적 결과를 알리는 의미에서 처리 데이타를 표시장치 8에 표시하도록 되어 있다.

따라서, 이상과 같은 실시예들의 구성에 의하면, 레이더 우량계로 얻은 대상 도시역 전체의 평면적인 강우 데이타에 지상 우량계로 측정한 복수지점의 직접적인 강우 데이타를 사용하여 교정함으로써, 넓은 지역에 걸쳐서 상세한 평면적 강우량 데이타를 얻을 수 있다. 또 강우량 곡선을 얻을시에 그 연산 시각에서 과거의 다수 세트의 평면적인 강우량 데이타를 사용하여 수연산 주기앞까지 강우량 곡선 데이타를 예측하므로 우수 펌프 24의 운전대수의 변경에 있어, 보다 정확한 운전대수를 얻는데 기여한다. 더구나 강우량 곡선을 예측함에 있어서, 강우량이 겹친 중심적궤적이 어떤 방향으로 전지하는가의 여부를 판단하여 그에 응해서 연산모드를 바꾸어서 강우량 곡선을 구함과 동시에 어떤 방향으로 전진하는 경우에는 그 강우량 곡선에서 이동속도 벡터를 구하고, 이 이동속 벡터와 예측시간으로부터 이동거리를 얻음으로써 그 강우량의 이동상태를 정확하게 예측할 수 있다. 도시화 현상을 감안해서, 강우량 예측수단에 의한 강우량 곡선 데이타 이외에, 하수관로망의 유역에 대하여 이송시간을 고려하여 각 접합점의 상하관계에서 도시역의 유출 유량을 산출하므로, 펌프우물 21에의 유입유량을 정확하게 구할 수 있다. 우수펌프 24의 펌프대수 결정장치 11에 있어서는 펌프우물 유입유량을 사용해서 소정의 연산시간마다 연산하나, 이 연산결과에서 얻어진 운전대수에 대하여 항상 1대씩 증감시킴으로써 그후의 유출유량의 급변에 충분히 대처하면서 종래와 비교하여 운전대수의 변경회수를 대폭적으로 줄일 수 있다.

또, 본 발명은 상기 실시예에 한정되는 것은 아니다. 일반적으로 넓은 대상지역에 다수개의 레이더 우량계를 설치한 경우, 그 레이더 우량계에서 발신되는 전파의 주파수에 의해서 강우량 특성이 달라지는 것, 또 레이더 우량계에 의한 관측 범위가 넓어지면 정도가 떨어지는 경우가 있으나, 이 경우에는 다수의 레이더 우량계의 데이타를 처리하여 강우량 예측장치 9에 의한 제7도의 제3단에서의 강우량 분포 MKo에서 강우량을 산출할 때에 정도가 높은 레이더 우량계의 데이타를 채용해서 강우량을 예측하여도 좋다. 또 레이더 우량계는 주로 지상에 설치하는 것을 사용하는데, 기상위성으로부터의 데이타를 활용하여도 좋다. 제7도의 후로우챠트에서, 제1단에서 예를들어 과거 Kd 강우메슈 데이타는 현 연산시각이 갱신될때마다 계산된다. 그러나 과거에 계산된 강우량 메쉬 데이타는 메모리장치 7a에 기억해 뒀다가 과거 연산시각에서의 강우량 메슈 데이타용으로 직접 사용될 수 있으므로 현 연산시각에서의 강우량 메슈 데이타만을 계산한다.

또 강우량의 예측에 있어서도 이동속도 벡터를 얻을 경우, 상기 실시예에서는 현 연산시점 Ko와 시각 Ko-3·△tm의 중심점을 근거하여 벡터를 얻도록 하고 있다. 마찬가지로 예를들어 중심점이 선회되는 바와 같은 이동을 확인할 수도 있다. 예를들어 시각 Ko-Km의 중심점과 시각(Ko-Km 1)의 중심점에 의한 이동 벡터에 대하여, 좌로 꺾이고나서 우로 꺾이는 경우가 많으나, (Km-1)회 계속해서 좌 또는 우의 한쪽 방향으로 계속 꺾이는 경우에는 궤적이 회전되는 것으로보며, 이경우에 꺾임각도 αt(t-Ko-(Km+1)·△Tm, …, Ko)가 항상 동일 방향이면 이 각도의 평균치는 시각 Ko+△tr·K(K=0, 1, 2, …, Kf)에서의 꺾임 각도로 사용될 수 있다. 굽힘각도는 다음과 같은 방정식으로 구할 수 있다.

즉, 이동벡터는 각도 평균치의 꺾임 각도를 고려하여 시각 Ko-△Tm과 Ko의 중심점들을 연결하는 벡터로부터 구할 수 있다. 이와같이 해서 선회 이동을 처리할 수 있다.

또 유출해석수단 10에 있어서 간선 하수관이 길고 또한 간선 펌프우물이 연결되어 서로 영향을 미치고 있음을 해석의 목적으로 하는 때에는 흐름의 방정식인 비선형편미분 연립방정식의 시간적 변분과 공간적 변분을 함께 고려한 부정류해석을 행하게 되나, 차분(finite differences)법에 의하여 포지티브하게 혹은 네가티브하게 해를 구한다. 이 경우에는 시간의 분할폭 즉, 단위시간폭도 수초로 세트되며 또한 펌프의 유량수두 특성이나 배수관내 마찰 손실 곡선을 고려해서 다량의 계산을 행하기 때문에 흐름의 과도적 현상도 파악될 수 있다.

또 이 실시예에서는 펌프대수 결정장치 11에 대하여 중수위 Hm을 최상 및 최하 수위의 중간으로 정한다. 이것은 펌프우물 밑면적 A를 수위 h의 함수(A=A(h))로 할 때, 용적이 총용적의 반으로 될 때의 수위 Hm′를 중수위로 정한다. 중수위 hm′는 다음 방정식 :

에서 구한다.

또 큰비가 예측될때는 다량의 유입유량으로 되기전에 배수해둘 필요가 필요있으므로 이중수위 Hm*을 Hm 또는 Hm′보다도 낮은 값으로 설정하여 연산을 행한다. 이중수위 Hm*의 선택은 운전 책임자가 행하고, 도중에서 변경하는 것도 가능하다. 그외에 본 발명은 그 요지를 벗어나지 않는 범위내에서 여러 가지로 변경시켜서 실시할 수 있다.

이미 상술한 바와같이, 강우량의 시간적 공간적 변화분 때문에 과거 데이타를 그대로 재현할 수 없으므로, 이 변화분을 취급하기가 아주 어렵다. 그러나 본 발명에서는 레이더 우량계로 얻은 2차원 데이타를 지상 우량계로부터의 데이타에 의해 고정한다. 현재로부터 수시간뒤의 강우량 곡선을 그 교정 강우량 데이타로부터 예측함으로서 현재부터 수시간내의 타임-시리알 펌프 운전상태를 예측할 수 있다. 본 발명에서, 강우량 곡선 예측 이외에도 하수관로망을 통해 펌프우물로 유입되는 강우량을 예측할 수 있다. 즉, 본 발명에서는 펌프우물로 유입되는 유량을 실제의 주요 지점들에서의 상태변화를 고려하여 계산하여 펌프 운전대수를 결정할 수 있다.

그러므로, 펌프우물내로 유입되는 유량의 신속한 변동에 응에 적절한 펌프대수로 배수처리를 행할 수 있다. 이러한 이유 때문에 본 발명에서는 가옥이 홍수에 침수되는 것을 최대로 방지할 수 있을뿐만 아니라 운전 펌프대수의 변동횟수를 최소화하여 우수를 하천으로 배수시킬 수 있다.

Claims (16)

1. 도시지역에 흘러들어오는 우수를 하천으로 배수하는 다수의 우수펌프를 운전제어하는 우수펌프의 운전제어 장치에 있어서, 우수를 수집하기 위한 하수관로에 연결되는 펌프우물과, 상기 펌프우물로부터 우수를 배수하기 위한 우수펌프와, 상기 펌프우물내에 설치되는 수위계와, 상기 수위계의 수위와 현재의 운전펌프수를 고려하여 운전펌프대수를 결정하기 위한 펌프대수결정장치와, 소정의 관측 주기마다 2차원적인 강우량 분포상태를 관측하는 레이더 우량계와, 지상의 다수지점에 설치되어 실제로 지상에 내린 강우량을 계량하는 지상 우량계와, 상기 레이더 우량계에 의해서 얻은 2차원적인 우량분포를 상기 지상 우량계의 강우량으로 교정하고, 또 이 교정된 여러 강우량 분포 데이타를 기초로 현재로부터 소정시간앞의 강우량을 예측하는 강우량 예측장치와, 그리고 상기 강우량 예측장치에서 얻은 예측 강우량을 기초하여 유역특성에 맞는 유출해석을 행하여, 상기 펌프우물로의 유입유량을 예측하는 유출해석장치를 포함하며, 상기 펌프대수 결정장치는 상기 유출해석장치에 의해 계산되는 상기 펌프우물내에 유입되는 유량, 상기 수위계의 수위 및 현재 운전중인 펌프대수를 고려하여 운전펌프대수를 결정하는 것이 특징인 우수펌프의 운전 제어장치.
2. 제1항에서, 상기 강우량 예측장치는 상기 레이더 강우계에 의해 얻은 강우량 분포 데이타를 상기 지상 강우계에 의해 얻은 강우량에 의해 교정하기 위한 교정장치와, 상기 교정장치로부터 여러 세트의 교정된 강우량 분포 데이타를 수신하여 각 세트의 강우량이 겹쳐진 중심점을 계산하고, 그에의해 중심점의 궤적을 얻기위한 장치와, 중심점들의 궤적으로부터 얻은 중심점의 이동방향이 소정각도내에 들어있을 때 중심점의 이동방향과 이동속도를 사용하며 또한 중심점의 이동방향이 소정각도 밖에 있을 때 중심점의 이동방향과 이동속도를 취득하도록 과거의 중심점들의 평균값과 분산을 계산하기 위한 장치와, 강우량의 평균값으로부터 강우량의 증/감률을 취득하기 위한 강우량 증/감률 취득장치와, 강우량의 시간 및 공간적 변화분을 고려하여 강우량을 예측하기 위해, 현 연산시각에서 최신의 강우량 분포가 여러연산 주기앞에서 변동이 없고 또한 상기 이동속도로 상기 이동방향으로 이동한다고 보고 대상유역의 강우량을 계산하기 위한 장치와, 그리고 예측 강우량을 취득하기 위해 상기 강우량 계산장치에 의해 산출된 강우량을 증/감율로 승산하기 위한 강우량 예측장치를 포함하는 것이 특징인 우수펌프의 운전 제어장치.
3. 제1항에서, 상기 유출해석장치는 합류점과 분기점들을 포함하는 하수관로망을 갖는 대상유역의 예측강우량과 상기 하수관로망의 접합점들간의 관로 이송시간에 따라 상기 펌프우물내로 유입되는 유량을 얻기 위한 장치와, 상기 하수관로망이 뚝을 갖고 있을 경우 뚝의 월류유량을 포함하여 상기 펌프우물내에 유입되는 유량을 취득하기 위한 장치를 포함하는 것이 특징인 우수펌프의 운전 제어장치.
4. 제1항에서, 상기 펌프대수 결정장치는 상기 펌프우물의 수위가 최상 또는 최하 수위에 달할 때 중수위에 대한 수위 보정량을 고려하여, 총 보정량과 이 총 보정량을 배수할 유량으로하는 유입유량을 배수하기 위해 운전될 펌프대수를 결정하기 위한 결정장치와, 수위가 중수위보다 높은 조건하에서 상기 결정장치에 의해 결정된 운전펌프 대수가 현재 운전중인 펌프대수보다 한 대이상 많을 때 운전펌프대수를 1대씩 증가시키고 또한 수위가 중수위보다 낮은 조건하에서 운전할 펌프대수가 현재 운전중인 펌프대수보다 한 대이상 적을 때 운전할 펌프대수를 1대씩 감소시키기 위한 펌프대수 변경장치를 포함하는 것이 특징인 우수펌프의 운전 제어장치.
5. 하수처리설비내로 유입되는 우수를 하천으로 배수하기 위한 다수의 우수펌프의 운전상태를 제어하기 위한 우수펌프 운전 제어장치에 있어서, 2차원 강우량 분포 상태를 관측하기 위한 레이더 강우계와, 지상에서 실제 강우량을 측정하기 위한 지상 강우계와, 상기 레이더 강우계에 의해 얻은 2차원 강우량 분포 데이타를 상기 지상 강우계에 의해 교정하여 여러 세트의 과거에 교정된 강우량 분포 데이타에 따라 현재부터 소정시간앞의 강우량을 예측하기 위한 강우량 예측장치와, 그리고 상기 강우량 예측장치에 의해 얻은 예측강우량을 기초하여 상기 펌프우물내에 유입되는 우수의 강우량을 예측하여 운전될 펌프대수를 결정하기 위한 펌프대수 결정장치를 포함하는 것이 특징인 우수펌프의 운전제어장치.
6. 제5항에서, 상기 펌프대수 결정장치는 강우량 유량을 산출하기 위해 상기 강우량 예측장치에 의해 얻은 예측 강우량을 기초하여 유역특성에 응하여 유출해석을 행하기 위해 상기 펌프우물내에 유입되는 유량을 예측하기 위한 해석장치와, 상기 해석장치에 의해 예측된 상기 펌프우물의 유입유량, 수위계의 수위 및 현재 운전중인 펌프의 대수를 기초하여 운전될 펌프대수를 결정하기 위한 장치를 포함하는 것이 특징인 우수펌프의 운전 제어장치.
7. 제5항에서, 상기 강우량 예측장치는 일정 시간내에 일정량의 강우량이 떨어지는 것을 나타내는 정적 강우량 예측을 수신하기 위한 장치와, 다수 세트의 과거의 강우량 분포와 정적 강우량 예측을 기초하여 어떤 강우량 사건에 대한 소정시간 범위내의 강우량을 예측하기 위한 장치를 포함하는 것이 특징인 우수펌프의 운전 제어장치.
8. 제5항에서, 상기 강우량 예측장치는 중심점의 궤적을 얻기위해 강우량 분포가 겹쳐진 중심점의 위치를 계산하기 위한 장치와, 중심점의 궤적을 기초하여 현재로부터 소정시간내의 중심점 위치를 예측하기 위한 장치와, 현재의 강우량 사건의 과거 강우량 데이타를 기초하여 강우량의 증/감률을 취득하기 위한 증/감률 취득장치와, 최신 강우량 분포를 예측위치로 이동시키기 위한 장치와, 그리고 이동 강우량 분포를 기초하여 예측 강우량을 취득하도록 관측될 유역내의 강우량을 산출하여 그 계산된 강우량을 증/감률로 승산하기 위한 장치를 포함하는 것이 특징인 우수펌프의 운전 제어장치.
9. 제5항에서, 상기 강우량 예측장치는 타임-시리알 강우량 분포 데이타를 수신하여 각 데이타 세트의 강우량이 겹쳐진 중심점을 산출하기 위한 장치와, 중심점이 소정 규칙으로 이동하는지를 확인하기 위한 장치와, 중심점이 소정의 규칙에 따라 이동하는지를 소정 규칙에 따라 또는 중심점이 소정 규칙없이 이동하는지를 과거 중심점의 위치의 평균값과 분산을 산출함으로서 현재로부터 소정 시간앞의 중심점의 위치를 계산하기 위한 장치와, 강우량의 지역 평균값을 기초하여 강우량의 증/감률을 취득하기 위한 강우량 증/감률 획득수단과, 그리고 현 연산시각에서의 최신 강우량 분포가 소정 주기내에서 변동하지 않는다고하고, 최신 강우량 분포를 계산된 중심점에 의해 한정되는 위치로 이동시키고, 대상유역의 한 지역내의 강우량을 계산하고, 그리고 그 계산된 강우량을 증/감률로 승산하여 예측 강우량을 취득하기 위한 장치를 포함하는 것이 특징인 우수펌프의 운전 제어장치.
10. 제5항에서, 상기 펌프대수 결정장치는 합류점과 분기점을 포함하는 하수관로망을 갖는 대상 유역의 예측 강우량과 상기 하수관로망의 접합점들간의 관로 이송 시간을 기초하여 상기 펌프우물내에 유입되는 우수의 유량을 얻기위한 장치와, 상기 하수관로망이 뚝을 포함할 경우 뚝의 월류량을 포함하여 상기 펌프우물내에 유입되는 우수의 유량을 취득하기 위한 장치를 포함하는 것이 특징인 우수펌프의 운전 제어장치.
11. 제5항에서, 상기 펌프대수 결정장치는 상기 펌프우물의 수위가 최상 또는 최하 수위 레벨에 달할 때 중수위에 대한 수위 보정량을 고려하고, 또한 총 보정량과 이 총 보정량을 배수할 유량으로 보는 유입유량을 배수하기 위해 운전될 펌프대수를 결정하기 위한 결정장치와, 수위가 중수위보다 높은 조건하에서 상기 결정장치에 의해 결정된 운전펌프대수가 현재 운전중인 펌프대수보다 한 대이상 많을 때 운전펌프대수를 1대씩 증가시키고 또한 수위가 중수위보다 낮은 조건하에서 운전할 펌프대수가 현재 운전중인 펌프대수보다 한 대이상 적을 때 운전할 펌프대수를 1대씩 감소시키기 위한 펌프대수 변경장치를 포함하는 것이 특징인 우수펌프의 운전 제어장치.
12. 하수처리시설로 유입되는 우수를 배수하기 위한 다수의 우수펌프들의 운전상태를 제어하기 위한 우수펌프 운전 제어방법에 있어서, 레이더 강우계를 사용하여 2차원 분포 상태를 나타내는 강우량 분포데이타를 취득하는 단계와, 지상 강우계를 사용하여 실제 강우량을 측정하는 단계와, 상기 레이더 강우계에 의해 얻은 강우량 분포 데이타를 상기 지상 강우계에 의해 얻은 강우량에 의해 교정하여 여러 세트의 교정된 과거의 강우량 분포 데이타를 기초하여 현재로부터 소정시간앞의 강우량을 예측하는 강우량 예측단계와, 그리고 상기 강우량 예측단계에서 얻은 예측된 강우량을 기초하여 펌프우물내에 유입되는 우수의 유량을 예측하는 펌프대수 결정단계를 포함하는 것이 특징인 우수펌프 운전 제어방법.
13. 제12항에서, 상기 펌프대수 결정단계는 강우량 유량을 계산하기 위해 상기 강우량 예측단계에서 얻은 예측 강우량을 기초하여 유역특성에 응하여 유출해석을 수행하여 상기 펌프우물내에 유입되는 우수의 유량을 예측하는 해석단계와, 상기 해석단계에서 예측된 상기 펌프우물의 유입유량, 수위계의 수위 및 현재 운전중인 펌프의 대수를 기초하여 운전될 펌프대수를 결정하는 펌프대수 결정단계를 포함하는 것이 특징은 우수펌프 운전 제어방법.
14. 제12항에서, 상기 강우량 예측단계는 타임-시리알 강우량 분포 데이타를 수신하여 각 세트의 강우량이 겹쳐지는 중심점을 계산하는 단계와, 중심점이 소정의 규칙에 따라 이동하는지를 확인하는 단계와, 중심점이 소정의 규칙에 따라 이동하는 경우에는 소정 규칙에 따라 또는 중심점이 소정 규칙없이 이동하는 경우에는 과거 중심점의 위치의 평균값과 분산을 산출함으로서 현재로부터 소정시간앞의 중심점의 위치를 계산하는 단계와, 강우량의 지역 평균값으로부터 강우량의 증/감률을 취득하는 강우량 증/감률 취득단계와, 현 연산시각에서의 최신 강우량 분포가 소정 주기내에서 변동하지 않는다고하고, 최신 강우량 분포를 계산된 중심점에 의해 한정되는 위치로 이동시키고, 대상 유역의 한 지역내의 강우량을 계산하고, 그리고 그 계산된 강우량을 증/감률로 승산하여 예측 강우량을 취득하는 단계를 포함하는 것이 특징인 우수펌프 운전 제어방법.
15. 제12항에서, 상기 펌프대수 결정단계는 합류점과 분기점을 포함하여 하수관로망을 갖는 대상 유역의 예측 강우량과 상기 하수관로망의 접합점들간의 관로 이송시간을 기초로 상기 펌프우물내에 유입되는 우수유량을 얻는 단계와, 상기 하수관로망이 뚝을 포함할 경우 그 뚝의 월류 유량을 포함하여 상기 펌프우물내에 유입되는 우수유량을 취득하는 단계를 포함하는 것이 특징인 우수펌프 운전 제어방법.
16. 제12항에서, 상기 펌프대수 결정단계는 상기 펌프우물내의 수위가 최상 또는 최하 수위에 근접할 때 상기 펌프우물내에 중수위에 대한 수위 보정량을 고려하여 총 보정량과 그 총 보정량을 배수량과 대응하는 것으로보는 유입유량을 배수하기 위해 운전될 펌프대수를 측정하는 단계와, 수위가 중수위보다 높은 조건하에서 운전될 펌프대수가 현재 운전중인 펌프대수보다 한 대이상 많을 때 운전될 펌프대수를 1대씩 증가시키고, 또한 수위가 중수위보다 낮은 조건하에서 운전될 펌프대수가 현재 운전중인 펌프대수보다 한 대이상 작을 때 운전될 펌프대수를 1대씩 감소시키는 펌프대수 변경단계를 포함하는 것이 특징인 우수펌프 운전 제어방법.

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