• Title/Summary/Keyword: 댐유입량

Search Result 618, Processing Time 0.042 seconds

Improving dam inflow prediction in LSTM-s2s model with luong attention (Attention 기법을 통한 LSTM-s2s 모델의 댐유입량 예측 개선)

  • Jonghyeok Lee;Yeonjoo Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2023.05a
    • /
    • pp.226-226
    • /
    • 2023
  • 하천유량, 댐유입량 등을 예측하기 위해 다양한 Long Short-Term Memory (LSTM) 방법들이 활발하게 적용 및 개발되고 있다. 최근 연구들은 s2s (sequence-to-sequence), Attention 기법 등을 통해 LSTM의 성능을 개선할 수 있음을 제시하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 LSTM-s2s와 LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델을 구축하고, 시간 단위 자료를 사용하여 유입량 예측을 수행하여, 이의 실제 댐 운영에 모델들의 활용 가능성을 확인하고자 하였다. 소양강댐 유역을 대상으로 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 데이터를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 최적 시퀀스 길이를 결정하기 위해 R2, RRMSE, CC, NSE, 그리고 PBIAS을 사용하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 전반적으로 성능이 우수했으며, attention 첨가 모델이 첨두값 예측에서도 높은 정확도를 보였다. 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량 패턴 모의에는 한계가 있었다. 시간 단위 예측의 한계에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 추가한 모델은 향후 댐유입량 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단한다.

  • PDF

Simulating Inflow to Busa Estuary Reservoir Considered Outflows from Boryeong Dam (보령호 방류량을 고려한 부사호 유입량 모의)

  • Noh, Jae-Kyoung;Lee, Jae-Nam
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2012.05a
    • /
    • pp.368-368
    • /
    • 2012
  • 부사호는 당초 유역면적이 $288km^2$로 이 중에서 상류 유역에 건설된 보령댐 유역면적 $163.6km^2$(57%)가 제외됨에 따라 부사호로 유입량이 급격히 줄어들어 약간의 가뭄에도 수질악화가 반복되고 있다. 부사호의 합리적인 용수 수급 관리를 위해 정확한 부사호 유입량의 추정은 절실하다. 부사호 유입량은 보령호 방류량과 부사호 지류 유역 유입량으로 구성되며, 보령호 방류량은 소수력 발전용수, 관개용수, 하천유지용수, 홍수조절 방류량, 월류량으로 구성된다. 부사호 지류 유역으로부터 자연유량에서 하천에서 취수한 공업용수를 공급하고, 웅천읍의 생활용수 $1,164m^3$/일로부터 회귀수가 유입되고, 보령댐 수혜답 1039.5 ha에 관개용수를 공급하고 회귀수가 유입되고, 부사호에서 양수하여 공급한 부사 유역 수혜답 1,141 ha의 회귀수가 유입되고, 6개 저수지 수혜답 396.5 ha의 회귀수가 유입되는 등 지류 유입량의 구성은 매우 복잡하다. 하천에서 취수하여 공급하는 공업용수는 서해화력 5천 $m^3$/일, 보령화력 15천 $m^3$/일로 구성된다. ONE (One parameter New Exponential) 모형을 근간으로 유입량 모형을 구성하였고, 보령댐 자료로 매개변수를 결정하여, 1966~2011년의 부사호 일 유입량을 모의한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 유역면적 $124.4km^2$인 부사호의 지류 유입량과 보령댐 방류량을 고려한 부사호 유입량 자료로부터 유황을 분석한 결과는 연평균하여 풍수량은 2.1 mm/d, $3.083m^3/s$, 평수량은 0.89mm/d, $1.280m^3/s$, 저수량은 0.48 mm/d, $0.695m^3/s$, 갈수량은 0.30 mm/d, $0.428m^3/s$였으며, 연 유입량은 127.23백만 $m^3$에 이르렀다. 둘째, 유역면적 $288km^2$인 보령호 유역의 포함한 부사호의 자연 유입량 자료로부터 즉 보령댐이 없는 경우 유황을 분석한 결과는 연평균하여 풍수량은 1.4 mm/d, $4.599m^3/s$, 평수량은 0.51 mm/d, $1.689m^3/s$, 저수량은 0.20 mm/d, $0.664m^3/s$, 갈수량은 0.06 mm/d, $0.204m^3/s$, 연 유입량은 197.00백만 $m^3$에 이르렀다. 셋째, 보령호가 있는 경우와 없는 경우 유황을 비교하면 있는 경우에서 부사호의 유입량은 고수위의 유량은 감소하고, 저수위의 유량은 증가하는 전형적 상류에 위치한 댐의 저류효과 영향을 여실히 나타내고 있었다. 넷째, 한국하천 유황곡선식에 의한 유역면적 $288km^2$인 부사호 유입량의 풍수량은 1.29 mm/d, $4.292m^3/s$, 평수량은 0.59 mm/d, $1.964m^3/s$, 저수량은 0.33 mm/d, $1.093m^3/s$, 갈수량은 0.13mm/d, $0.424m^3$이르렀다. 결론하면, 보령댐이 있는 경우 연 유입량은 70백만 $m^3$ 감소하였으나, 평갈수기 유입량은 증가하였다.

  • PDF

Dam Inflow Forecasting for Short Term Flood Based on Neural Networks in Nakdong River Basin (신경망을 이용한 낙동강 유역 홍수기 댐유입량 예측)

  • Yoon, Kang-Hoon;Seo, Bong-Cheol;Shin, Hyun-Suk
    • Journal of Korea Water Resources Association
    • /
    • v.37 no.1
    • /
    • pp.67-75
    • /
    • 2004
  • In this study, real-time forecasting model(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM) based on neural network to predict the dam inflow which is occurred by flood runoff is developed and applied to check its availability for the operation of multi-purpose reservoir Developed model Is applied to predict the flood Inflow on dam Nam-Gang in Nak-dong river basin where the rate of flood control dependent on reservoir operation is high. The input data for this model are average rainfall data composed of mean areal rainfall of upstream basin from dam location, observed inflow data, and predicted inflow data. As a result of the simulation for flood inflow forecasting, it is found that NDIFM-I is the best predictive model for real-time operation. In addition, the results of forecasting used on NDIFM-II and NDIFM-III are not bad and these models showed wide range of applicability for real-time forecasting. Consequently, if the quality of observed hydrological data is improved, it is expected that the neural network model which is black-box model can be utilized for real-time flood forecasting rather than conceptual models of which physical parameter is complex.

Flood Estimation for Hydropower Reservoir Operation in North Han River (홍수기 북한강 발전용댐 운영을 위한 유입량 예측)

  • Ji, Jungwon;Lee, Eunkyung;Yi, Jaeeung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2017.05a
    • /
    • pp.31-31
    • /
    • 2017
  • 북한강은 한강의 제 1 지류로 지리적 이점과 풍부한 유량으로 많은 댐들이 건설 되었다. 북한강 본류에는 6개의 크고 작은 댐이 있는데 이들 중 4개가 홍수조절 능력이 없는 발전용댐이다. 이 댐들은 발전효율 향상과 범람으로 인한 저수지 붕괴에 대비하기 위하여 수위를 일정하게 유지하는 방식으로 운영되고 있다. 그러나 최근에 발생하는 집중호우와 게릴라성 폭우는 이러한 목표를 달성하기 힘들게 하고 있다. 지금까지 댐 운영을 위한 유입량 예측에 관련된 연구는 많이 있었지만 대부분 예측 단위가 1시간 이상이었다. 본 연구의 대상이 된 북한강 발전용댐은 저수용량이 작아 적은 양의 유입에도 수위가 급변하는 특징이 있기 때문에 1시간 단위로 유입량을 예측하는 모형은 실제 운영에 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 댐의 운영자가 수문 개도 의사결정에 참고할 수 있는 유입량 자료를 생성하기 위하여 10분 단위 유입량을 예측하였다. 또한 댐들이 직렬로 배치된 유역의 특징을 고려하여 상류에 댐이 있는 경우에는 상류 댐의 방류량을 고려하였다. 본 연구는 뉴로 퍼지 기법을 사용하였으며 2004~2016년까지 발생한 호우 사상을 이용하여 모형을 구성하고 검증하였다.

  • PDF

Analysis of the Hwacheon dam inflow using hydrological sensitivity method (수문학적 민감도분석기법을 이용한 화천댐 유입량 분석)

  • Kim, Sang Ug
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2020.06a
    • /
    • pp.276-276
    • /
    • 2020
  • 공유하천유역에서의 수자원 관리는 두 국가의 제도적 및 기술적 차이로 인하여 다른 유역에서의 수자원 관리보다 복잡하고 어렵다. 특히 두 국가 사이의 공유하천에서의 유량의 변화는 실질적인 측정을 이용하여 면밀하게 측정됨으로써 신뢰도 높은 자료를 통해 지속적으로 분석되어야 궁극적으로 공유하천에 대한 두 국가 간의 이해관계를 바탕으로 한 대책을 수립할 수 있다. 북한강 유역의 상류유역은 북한에 속해 있고, 특히 임남댐 건설 이후 화천댐 유입량은 지속적으로 감소하고 있어 이에 대한 물순환 영향을 면밀히 분석하고 대책을 수립할 필요가 있다. 물순환에 영향을 미치는 원인과 결과를 분석하는 기존의 연구들은 대부분 강우-유출모형을 사용하고 있어 모형의 구축 및 매개변수의 보정과 검증에 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상자료만을 이용하여 유량의 변동성분을 정량화할 수 있는 수문학적 민감도 분석기법을 화천댐 상류유역에 적용하고 화천댐 유입량에 대한 1967년~017년 동안의 변동량을 자연적 요인과 인위적 요인으로 분리하여 제시하였다. 다양한 변동점 탐색기법을 사용한 결과 1999년이 통계적으로 유의한 변동점으로 탐색되었으며, 이를 활용하여 수문학적 민감도 분석을 5가지의 Budyko 함수를 이용하여 산정한 결과 평균적으로 18.99 억 ㎥/y의 유입량 감소가 임남댐 건설로 인하여 발생된 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과는 기존 연구자들의 화천댐 유입량 감소량에 비해 다소 크게 산정된 결과이며, 이는 2000년대 이후 증가된 강우량 및 화천댐유입량의 감소가 주된 영향을 미친 결과로 추정된다. 향후 월별, 계절별 단위의 분석이 추가로 연구될 필요가 있으며, 미래의 기후변화 상황을 고려한 예측을 통한 실효성 있는 계획이 수립될 필요가 있을 것으로 판단된다.

  • PDF

Assessment of Climate Change Impact on Downstream Flow by Dam Operations during the Drawdown Period (기후변화가 이수기 댐운영에 따른 하류하천유량에 미치는 영향 평가)

  • Park, Jong-Yoon;Ha, Rim;Jung, In-Kyun;Kang, Boo-Sik;Chung, Se-Woong;Kim, Seong-Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2012.05a
    • /
    • pp.157-157
    • /
    • 2012
  • 본 연구에서는 충주댐유역($6,642km^2$)을 대상으로 미래 기후변화가 다목적댐의 이수운영에 따른 하류하천유량에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해, 물리적 기반의 장기유출모형인 SWAT(Soil and water assessment tool) 모형과 저수지의 홍수조절, 용수공급계획, 저수지 제약사항 조사 및 실시간 의사결정지원이 가능한 HEC-ResSim 모형을 적용하였다. 먼저, 미래 댐유입량 산정을 위해 IPCC(Intergovernmental panel on climate change)에서 제공하는 A1B 배출시나리오를 포함하는 MIROC3.2 hires 모형의 결과로부터 충주댐 유역의 총 6개 기상관측소에 대한 과거 30년(1997~2006) 실측자료를 바탕으로 미래 온도와 강수에 대한 편이보정(Bias correction) 및 상세화(Downscaling) 과정을 통하여 미래 기후자료(2040s, 2080s)를 생산하였다. 그 결과, 미래 연평균 온도는 기준년도인 2010년에 비해 최대 $+4.8^{\circ}C$(2080s)의 온도증가를 보였으며, 강수량의 경우 여름과 가을 강수량이 다소 감소하였으나 연평균 강수량은 최대 +34.4%(2080s) 증가하는 것으로 전망되었다. 기후변화에 따른 충주댐의 유입량 산정은 SWAT모형을 이용하여 수자원공사에서 제공하는 1995~2010년까지의 일별 댐유입량 자료를 제공받아 모형의 보정 및 검증을 실시하였다. 기후변화 시나리오 적용에 따른 연평균 댐 유입량은 2080s에 39.8% 증가는 것으로 전망되었다. 이러한 댐유입량의 변화는 댐운영의 변화를 가져올 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구에서는 HEC-ResSim모형을 이용하여 충주댐의 월별 용수공급계획(생공용수, 발전용수, 관개용수, 하천유지용수) 및 저수지 운영룰(Rule)에 따른 이수운영모의를 통해 미래 댐유입량 시나리오별 저수위변화 및 방류량을 산정하고 하류 하천의 유황변화를 분석하였다.

  • PDF

A Preliminary Study on Inflow Forecasts Using Neural Networks in Imha Dam (신경망을 이용한 임하댐 유입량 예측에 관한 기초연구)

  • Kim, Sung-Bum;Keum, Do-Hun;An, San-Fu;Seo, Young-Min;Jee, Hong-Kee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2007.05a
    • /
    • pp.1905-1909
    • /
    • 2007
  • 최근 도시발달과 인구증가로 인하여 수자원의 중요성이 더욱 커지고 있으며 이를 효율적으로 이용하고자하는 노력은 계속되고 있다. 또한 전 세계가 가뭄과 홍수 등 물과 관련된 재해를 예방하기 위하여 지속적인 수자원계획관리가 이루어지고 있으며, 특히 댐은 수자원의 효율적인 관리와 안정적인 용수공급을 위하여 건설된 것으로서 유역의 수문특성에 따른 변동성이 고려되어야 한다. 따라서 댐의 최적운영을 위해서는 정확한 강우 예측과 이에 따른 유입량 예측이 선행되어야 하며, 유입량 예측을 위한 강우-유출과정을 모형화 하여야 한다. 그러나 모형화에 따르는 복잡한 과정과 수문자료의 비선형성과 비정규성으로 인하여 많은 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 임하댐 유역에 신경망 이론을 강우-유출모형에 수학적으로 모형화 하였으며, 이를 통하여 효율적인 댐 운영을 위한 유입량 예측기법에 관한 기초연구를 수행하였다.

  • PDF

Evaluation of Dam Inflow Predictability Using Hybrid Seasonal Forecasting System (하이브리드 계절예측 시스템을 이용한 댐 유입량 예측성 평가)

  • Cho, Jaepil;Kim, Chul-Gyum
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2017.05a
    • /
    • pp.27-27
    • /
    • 2017
  • 신뢰성 있는 수개월 선행시간의 댐 유입량 예측은 가뭄 상황으로 진입하는 시점에서 효율적인 댐 운영을 위해 필수적이다. 최근 기후변화로 인한 강수량의 경년 및 계절 내 변동성이 증가됨에 따라서 기존의 과거 통계치를 이용한 댐 운영 의사결정은 많은 도전을 받고 있다. 최근 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성을 활용하여 수개월 이후에 대한 수문조건을 통계적으로 예측하기 위한 연구가 시도되고 있다. 또한 매월 제공되는 역학적 예측모형으로부터 생산된 월단위 예측정보를 유량예측을 위한 유역모형에 활용하기 위하여 편이보정 및 상세화 기법이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량 예측을 위해 SWAT 모형을 선정하였고 최장 6개월 선행 강수량 및 기온의 예측을 위해서 하이브리드 계절예측 시스템을 활용하였다. 이 시스템은 전지구역학적 예측모형의 자료를 편이보정을 거쳐 직접적으로 사용하는 단순 편이보정(Simple Bias Correction, SBC) 방법에 회귀모형을 이용하여 통계적인 방법으로 예측자료를 생산하는 전구기후지수 기반의 Climate Index Regression (CIR), 실시간 재분석자료 기반의 Observation-based Moving Window Regression (MWR-Obs), 역학적 예측모형의 예측자료 기반의 Moving Window Regression (MWR) 방법을 통합하여 사용하고 있다. 충주댐을 대상으로 우선 관측자료를 이용하여 SWAT 모형을 검 보정한 후, 관측기간에 대하여 하이브리드 시스템에 의한 예측 기상자료를 적용하여 모의된 댐 유입량과 관측 유입량과의 비교를 통해 예측성을 평가하였다. 본 연구는 다양한 기후정보를 활용하여 댐 유입량 예측에 있어서 예측성을 높이고자 시도되었으며, 도출된 결과는 향후 충주댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 판단된다.

  • PDF

Analysis of dam inflow and sediment changes in the andongdam watershed according to the RCP scenario (RCP 시나리오에 따른 안동댐 유역의 댐유입량 및 유사량 변화 분석)

  • Do, Yeonsu;Kim, Gwangseob
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2018.05a
    • /
    • pp.187-187
    • /
    • 2018
  • 최근 우리나라에서는 기후변화에 따른 이상기후로 인하여 홍수와 가뭄 등 자연 재해의 빈도가 증가하는 등 사회, 경제, 환경 등 다양한 분야에 영향을 받고 있다. 또한 우리나라는 기후변화와 더불어 강우의 계절적 특징상 강우량의 편중현상이 발생하므로 물 관리의 어려움이 크다. 이러한 상황에서 수자원의 미래 변화에 관한 연구는 필수적이며, 본 연구에서는 안동댐 유역을 대상 유역으로 하여 댐유입량과 유사량의 RCP 시나리오에 따른 변화 분석을 실시하였다. 댐유입량은 수자원의 이용에 있어서 직접적인 연관이 있는 중요한 요소이며, 유사량 또한 수자원의 효용가치를 증가시키기 위해 제어해야할 중요한 요소이다. 경상북도 안동시에 위치한 다목적댐인 안동댐은 유역면적이 $1,584km^2$이고, 총 저수용량은 $1,248\;10^6m^3$으로 용수공급 및 발전, 관광지 등으로 이용되고 있다. 안동댐 유역의 RCP 시나리오에 따른 변화 분석을 실시하기 위해, 분포형 수문모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하였다. RCP 시나리오를 적용하기 전, ASOS 관측자료를 이용하여 2010-2017 기간을 모의하고 2010년을 모형의 안정화 기간으로 두고, 2011-2017년에 대해 검보정을 실시한 후, RCP 시나리오에 따른 모의를 실시하였다. RCP 시나리오는 기후변화센터에서 제공하는 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 이용하였으며, 2010-2099 기간에 관하여 SWAT 모형을 모의하고, 2010년을 모형의 안정화 기간, 2011-2040 기간을 2025s, 2041-2070 기간을 2055s, 2071-2099 기간을 2085s로 두어 결과를 ASOS 관측자료를 이용한 결과와 비교 분석하였다.

  • PDF

Development of direct inflow calculation method using distributed runoff analysis model - Focused on the Choongju dam basin (분포형 유출해석 모형을 활용한 댐 유입량 직접측정방식 개발 - 충주댐 유역을 중심으로)

  • Yeom, Woongsun;Park, Dong-Hyeok;Lee, Dong Kyu;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2022.05a
    • /
    • pp.419-419
    • /
    • 2022
  • 최근 전 지구적 기후변화의 발생으로 수문현상의 규모와 빈도가 예측하기 어려운 수준으로 변화되고 있다. 이에 따라 정밀한 데이터를 활용한 수공구조물 운영 및 관리의 중요성이 대두되고 있다. 이 중에서도 다목적댐은 이·치수 측면에서 모두 활용되기 때문에 정밀한 댐 운영을 위한 댐 유입량 자료의 수집 및 관리가 필요하지만 현실적 한계로 인해 간접적으로 측정되고 있다. 현재 국내 다목적댐 저수지의 유입량은 댐시설 유지관리 기준(MW, 1994)에서 제시한 저수지 수위 변동량과 댐 방류량의 추정치로부터 계산하는 간접측정방법을 통해 산정되고 있다. 그러나 이와 같은 방법은 태풍이나 집중호우 등 대규모 홍수 발생 시 저수지 수위의 불균일성으로 인한 오차가 나타나며, 음유입량 및 톱니바퀴 형태의 자료가 발생하는 등 정확도 측면에서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 한국건설기술연구원에서 2008년 개발한 물리적 기반의 분포형 유출해석 모형인 GRM(Grid based Rainfall-Runoff Model)을 활용하여 상류 유량관측소(옥동교 관측소, 영춘 관측소) 관측유량과 충주댐 지점 모의유량간의 경험공식을 도출하였으며, 이를 통해 상류 유량 관측소의 유량자료를 활용한 댐 유입량 직접산정이 가능하도록 하였다. 또한 다중 관측소 활용 시 댐 유입량 모의 성능이 개선되는지 여부를 확인하기 위해 3가지 경우(옥동교 관측소 단일, 영춘 관측소 단일, 옥동교·영춘 관측소 다중)로 구분하고 각 공식의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과 상류 관측소 관측유량과 댐 본체 지점의 모의유량이 비교적 높은 상관관계(0.79~0.96)를 보였으며, 단일 관측소를 활용한 공식 대비 다중 관측소를 활용한 공식이 더 높은 결정계수를 보였다.

  • PDF