미래의 기후조건과 생활패턴의 불확실성으로 인해 미래용수수요 또한 불확실성을 가지며, 이는 충분한 용수공급을 목적으로 하는 댐 운영에 어려움을 초래한다. 따라서 가용 수자원을 최대한 활용하여 충분한 용수분배를 하는 동시에, 홍수와 가뭄에 대한 대비까지 가능한 댐의 운영은 매우 중요하다. 본 연구에서는 미래의 불확실한 용수수요량을 정확히 알지 못하는 상태에서 저수지의 운영을 통한 저류량을 1단계에서 결정하고, 2단계에서 용수수요에 따른 용수공급량과 하천유지유량을 결정하기 위한 최적화 모형을 2단계 추계학적 선형계획법을 이용하여 구축하고, 목표저류량과 실제 저류량의 차이, 용수공급과 하천유지유량의 부족량을 최소화하기 위한 저수지 운영 규칙을 최적화하였다. 또한 가뭄시 보다 현실적이고 효율적인 저수지 운영을 위해 댐저류량에 따라 댐 계획방류량을 일정비율 줄여주는 Hedging Rule을 사용하여 모형의 적절성과 적용성을 향상시켰다. 제안된 모형은 한강수계의 댐들 중 다목적댐인 충주, 횡성, 소양강 댐과 용수전용댐인 광동 댐, 그리고 발전용 댐이지만 비교적 큰 저류용량을 가진 화천 댐을 연계 운영 대상으로 하여, 미래 용수수요량 시나리오를 고려한 최적화를 실시하였다. 그 결과 모든 시나리오에서 생공용수, 농업용수, 하천유지용수 공급량을 대부분 만족시킬 수 있었고, 댐의 저류량 역시 갈수기 용수공급에 대비하여 홍수기인 6월 말에서 9월 중순에 저류량을 확보하면서도 홍수피해저감까지 고려하는 운영이 가능하였다. 이는 다목적 댐들의 연계운영을 위한 저수지 운영규칙결정에 매우 중요한 지표가 될 수 있을 것으로 판단된다.
한국수자원공사가 수행한 중국 산서성 태원시 용수공급원인 분하강 상류 저수지 시스템은 매우 복잡하다. 이곳 저수지 시스템은 여러개의 저수지가 직렬로 연결될 계획이며, 운영에서도 여러 가지 목적이나 평가항목을 고려하는 다목적, 다기준 시스템이 될 것이다. 이 시스템에서 주요 저수지 운영목적은 용수부족과 저수지 퇴사량 최소화이나 황하도수사업이라는 대규모 펌핑 시스템과 연계 운영이 필요하다. 황하도수계획에서의 용수개발비는 저수지를 통한 개발비 보다 비싼 편이며, 2020년경의 필요 도수량은 자체 유역으로부터 지표수 공급량의 두배에 이를 것으로 전망된다. 본 연구에서는 분하 상류 저수지 시스템과 황하도수 시스템의 연계 운영문제를 해결하기 위하여 펌핑-저수지 시스템 최적화 모형을 개발하였다. 연구내용은 황하도수계획과 저수지 시스템의 연계 가능성을 입증하고 황하도수계획을 하나의 저수지화하여 실제 저수지 시스템과 연계하는 방법을 제시하고 있다. 또한 개발된 모형을 이용하여 여러 가지 기존의 저수지 운영목적을 만족시키면서 황하도수량 최소화에 대한 실제 적용 예를 제시하고 있다.
홍수기에 집중되는 유출량을 갈수기에 적절히 활용하기 위한 대표적인 구조물이 댐이다. 제한된 용수공급량을 적절히 분배해 용수수요량을 만족시키면서 미래 갈수기시 용수공급을 대비하여 댐 저류량을 조절하는 것이 댐 운영의 중요한 목적 중 하나이다. 본 연구에서는 갈수 시 댐 저류량에 따라 댐 계획방류량을 일정비율 줄여주는 Hedging Rule을 5단계로 적용하여 댐의 상시만수위 저류량에 대한 실제 저류량의 편차, 수요에 대한 용수공급 부족량, 그리고 하천유지용수 부족량을 목적함수로 하여 혼합정수 선형계획법(MILP, Mixed Integer Linear Programming)으로 저수지 연계운영모형을 구성하였다. 한강수계의 다목적댐인 충주, 횡성, 소양강 댐과 용수전용댐인 광동 댐, 그리고 발전용 댐이지만 비교적 큰 저류용량을 가진 화천 댐을 연계 운영 대상으로 하여, 수자원장기종합계획에 사용된 2003년 유출량 및 수요량 자료와 댐 운영 실무편람의 댐 계획방류량 자료를 10일 단위로 입력하여 GAMS/CPLEX를 이용해 최적화하였다. 그 결과 생공용수 수요량 99.99%, 농업용수 수요량 99.91%, 그리고 하천유지용수 수요량 100.00%를 충족시키면서도, 실제 2003년 운영자료에 비교하여 댐 저류효율이 10.04% 개선된 결과를 도출하였다.
본 연구는 단일다목적 저수지의 운영정책을 수립함에 있어서, DP를 적용하여 댐의 여러 물리적 제약조건하에서 댐 하류의 용수수요를 최대로 충족시킬 수 있는 월별 저수지 최대 운영정책을 수립하는 알고리즘을 개발하는데 주안점을 두었다. 분석대상인 안동댐의 과거 월평균 유입량으로부터 장래 월유입량을 모의발생시키고, 그 모의 발생된 자료 중에서 ddlqfid 계열 A, B, C를 선정하여, 각 계열별로 낙동강 본류의 용수수요 중에서 안동댐이 30%∼100%까지 충족시킬 수 있도록 8개의 대안을 설정하였다. 그리고 DP 모델을 적용시켜 물 수요량과 운영곡선에 근거한 시스템 운영목적함수를 가장 잘 수행하는 대안을 최적 운영 정책으로 결정하였다.
The Asan Bay area Korea is situated in an unbalance or water supply and demand relating to the Ansung, Sapkyo, Dangjin and Youmwha rivers and their estuary reservoirs. The multi-reservoir operation was studied by the Hierarchical Operation Model for Multi-reservoir System(HOMMS) assuming that these four estuary reservoirs were linked to each other in order. The result of this study shows that storage capacity deficiency in 2011 was estimated as 8 MCM in the Sapkyo and 31 MCMin Dae Ho estuary reservoir, respectively. In case of linking four reservoirs, the water deficiency will not occurs in all the reservoirs even if additional agricultural water of 78 MCM/yr was supplied. Total additional water demand for agricultural, municipal and industrial uses was estimated as 321.9 MCM/yr while additional supply by linking the reservoirs was estimated as 160.4 MCM/yr. 50% of additional demand. The remaining 161.5MCM/yr would be supplied transferring other watershed.
북한강 수계에 위치한 화천댐과 소양강댐을 홍수시 연계운영을 위하여 Incremental DP를 사용하여 최적운영모형을 개발하였다. 목적함수로는 의암댐 합류점의 첨두 유량을 최소화하는 것으로 하였으며 수리-수문학적 제약조건은 홍수시 댐조작에 관한 법령, 각 댐 및 하도특성을 고려하여 설정하였다. 특히, 2차 홍수에 대비하여 홍수가 끝나는 시점의 수위가 제한수위가 되도록 하였다. 또한 Incremental DP 모형의 운영결과와 Simulation 및 DP에 의한 단일댐 운영결과를 조절률과 이용률의 관점에서 비교하였고, 합류점의 첨두유량을 Feedback Loop를 이용한 Simulation 결과와 비교하였다. 운영결과 조절률과 이용률이 Simulation 및 DP에 의한 단일댐 운영결과보다 다소 낮게 나타났고, 합류점 유량이 Feedback Loop에 결과보다 크게 나타났는데 이는 홍수말기의 수위에 관한 제약조건 때문이다.
The analysis of large-scale water resources systems is often complicated by the presence of multiple reservoirs and diversions, the uncertainty of unregulated inflows and demands, and conflicting objectives. Reinforcement learning is presented herein as a new approach to solving the challenging problem of stochastic optimization of multi-reservoir systems. The Q-Learning method, one of the reinforcement learning algorithms, is used for generating integrated monthly operation rules for the Keum River basin in Korea. The Q-Learning model is evaluated by comparing with implicit stochastic dynamic programming and sampling stochastic dynamic programming approaches. Evaluation of the stochastic basin-wide operational models considered several options relating to the choice of hydrologic state and discount factors as well as various stochastic dynamic programming models. The performance of Q-Learning model outperforms the other models in handling of uncertainty of inflows.
우리나라 서남부지역은 금강, 만경강, 동진강, 영산강 및 이들 하구 담수호와 관련하여 용수수급에 있어 불균형을 이루고 있는 실정이다. 예를 들면, 금강하구호는 저수용량이 작기 때문에 많은 양을 바다로 버리고 있는 실정이다. 반면, 현재 건설중인 새만금호는 비교적 저수용량에 비하여 유입량이 적은 편이다. 그리고 영광, 영암의 경우와 같이 영산강 하류 지역은 용수수요량은 많고 공급량은 부족한 실정이다. 이러한 용수수급의 불균형을 해결하고, 수자원의 이용 효율을 높이기 위해 다중저수지 연계운영모형(HOMMS : Hierarchical Operation Model for Multi-Reservoir System)을 개발하여 이들 담수호가 연결수로에 의해 서로 연결되었다고 가정하여 다중저수지 연계운영을 시도하였다. 그 결과 2011년을 목표로 기존의 담수호에서 약 21억 m3의 농어촌용수가 추가로 필요한 것으로 추정되었으며, 이 양은 각 담수호를 연계운영함으로서 무효방류량 19억 m3 을 물이 부족한 지역으로 도수가 가능하여 재사용할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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