Kalman Filter에 의한 Online 유출예측(流出豫測)

Online Flow Prediction by Kalman Filter

본(本) 연구(硏究)는 우량관측소(雨量觀測所)가 미비(未備)된 소유성(小流城)에서 실시간(實時間) 유출예측(流出豫測)을 위해 Kalman filter를 이용했으며 이때의 시스템모형(模型)으로 AR(2)를 택하였다. 시간별(時間別) 유출자료는 영산강유역(榮山江流域)의 나주(羅州) 관측지점(觀測地點)에서 관측된 시간별 유량자료률 이용하였다. 여기서 예측된 모든 결과는 통계적(統計的) 방법으로 분석(分折)한 결과, Kalman filter에 의한 유출예측(流出豫測)을 좋은 결과(結果)를 얻을 수 있었으며 과정모형(過程模型)으로서 AR(2)가 적합한 것을 알 수 있었다. 또한 홍수예측에도 효과적임이 입증되었다.

The need of forecasting river flows arised whenever a river authority must make controls to protect the life and property from the flood and maintain the adequate flows for water use. This study is on the real time flood forecasting from the gauged and ungauged rainfall input and identification of second-order autoregressive(AR(2)) which is used as system model. A Kalman filter is used to obtain the values of the system parameters needed for the optimal control strategy. This system model was applied to the data at the Naiu gauging station in Young san river basin to check the accuracy and efficiency of prediction. One step ahead prediction is checked by stochastic analysis and the order of autoregressive model is proved to be satisfied, Discussions on interesting features of the model are presented.