Abstract
For the system benefit optimization by considering risk or reliability from a multiple reservoir system using the Monte Carlo technique, many stochastically generated inflow series have to be used for the system analysis. In this study, the stochastically generated inflow series for the multiple reservoir system operation are preprocessed according to the considered system objectives and operating time periods. Through this procedure, several representative inflow series which have discrete probability levels and operation horizons are selected among the thousands of generated inflows. Then a deterministic optimization technique is applied to the power energy estimation from the Han River Reservoirs System which considers five reservoirs in the study. It took much lower computational requirements then using the original Monte Carlo Technique, even though estimated result was almost similar.
Monte Carlo 기법을 이용하여 저수지군으로부터 위험도나 신뢰도를 고려한 시스템 편익을 최적화하기 위해서는 수많은 모의발생 유입량 자료군을 이용하여야 한다. 본 연구에서는 저수지군 연계운영을 위한 모의 발생 유입량 자료를 시스템 목적함수나 운영기간들을 고려하여 전처리함으로써 수많은 모의 발생 자료군으로부터 이산화된 확율값과 운영기간을 갖는 극히 제한된 대표 유입량을 선택한다. 선택된 대표 유입량 자료를 사용하여 확정론적 최적화 기법에 의거 이산화된 위험도나 신뢰도 수준을 갖는 기대편익을 산정하게 된다. 이와 같은 기법을 5개 저수지를 고려한 한강수계 저수지 시스템으로부터 전처리 된 평가함수별 신뢰도 수준을 갖는 발전편익 산정에 적용하였으며, 적용결과 신뢰도를 고려한 기대편익은 전형적인 Monte Carlo 기법에 의한 결과와 비슷한 수중이었으나 훨씬 적은 계산만을 요구하였다.