This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
본 연구에서는 물 부족량 공급 운영 방식(deficit-supply)에 의해 다목적댐을 모의 운영하고 그 결과 얻어진 저수량을 기반으로 댐별 물공급의 안정성을 평가할 수있는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 16개 다목적댐에 적용하였으며, 그 결과를 통해 댐별 물 공급 안정성을 평가하였다. 평가 결과, 소양강댐, 충주댐, 횡성댐, 안동댐, 임하댐 및 합천댐의 안정성이 가장 높은 것으로 나타났으며, 섬진강댐과 부안댐의 안정성이 상대적으로 낮은 것으로 평가되었다. 특히 부안댐은 신뢰도, 회복도, 취약도에 있어 가장 낮은 수준의 평가 결과를 나타내고 있어 물 공급 안정성을 향상시키기 위한 대책이 필요한 것으로 나타났다.
홍수시 한강수계 댐군의 Simmulation에 의한 연계 운영방안을 개발하기 위하여 충주댐 단일 운영 방안들을 비교 검토한다. 따라서, 본 논문에서는 저수지 및 하도 특성을 고려하여 수립된 제약조건과 빈도별 유입량 자료를 사용하여 Spillway rule curve에 의한 방안과 rigid ROM, 그리고 Linear Decision Rule에 의한 방안을 수립하였다. Simulation에 의하여 각 운영방안의 설계홍수에 대한 저류 및 방류특성을 비교하고, 여러 가지 빈도에 대한 조절율 및 이용율을 산출하였으며, 조절상수의 설계빈도에 따른 변화를 검토하였다. 이와 같은 비교검토 결과, 홍수크기에 따른 최적방안을 제안하고, 유입량의 예측에 따른 조절상수의 산정에 의하여 rigid ROM과 Linear Decision Rule에 의한 방안 적용의 효과를 개선할 수 있다.
Works for dam heightening plan have dual purposes: flood disaster prevention by securing additional storage volume and river ecosystem conservation by supplying stream maintenance flow. Now, the dam heightening project is in progress and there are 93 dam heightened reservoir. After the dam heightening project, 2.2 hundred million ton of flood control volume in reservoirs will be secured. Thus it is necessary to evaluate the effects of the dam heightening project on watershed hydrology and stream hydraulics, and resulting flood damages. This study was aimed to assess the impact of outflow from the dam heightened reservoir group on the Whangryong river design flood. The HEC-HMS (Hydrologic Engineering Center-Hydrologic Modeling System) model was used for estimating flood discharge, while HEC-5 (Hydrologic Engineering Center-5) was used for reservoir routing. This study analysed flood reduction effect on 100yr and 200yr return periods about the before and after heightening of agricultural dams. Based on the results of this study, the reduction of flood peak discharge at downstream of the reservoir group was estimated to be about 41% and 53% for 100yr and 200yr frequencies, respectively.
Recently, the Yedang reservoir needs reflecting the demands of the public and administration, including change of reservoir status and paradigm shift of users, as well as planning programs to activate the area as a special health zone for tourism, leisure, recreation and experience at the local government level. Previous Optimum Equipment model (OEM) preferentially considers the creation of waterfront. This study shows the operation model for readjustment of water supply facilities according to the limit of the level of the beneficiaries. Results show the renovation cycle of Yedang tourist resort and the suspension bridge through developed model simulation. In addition to securing quantity for the supply of agricultural water and the function of water protection, the multi-function of the agricultural reservoir shall be re-evaluated to enhance the diverse availability of the agricultural reservoir. The county office should also boost various availability at various levels to revitalize the local economy, such as producing pleasant and safe places and offering safe food for people.
Multi-purpose dams are operated accounting for both physical and socioeconomic factors. This study aims to evaluate the utility of a deep learning algorithm-based model for three multi-purpose dam operation (Seomjin River dam, Juam dam, and Juam Control dam) in Seomjin River. In this study, the Gated Recurrent Unit (GRU) algorithm is applied to predict hourly water level of the dam reservoirs over 2002-2021. The hyper-parameters are optimized by the Bayesian optimization algorithm to enhance the prediction skill of the GRU model. The GRU models are set by the following cases: single dam input - single dam output (S-S), multi-dam input - single dam output (M-S), and multi-dam input - multi-dam output (M-M). Results show that the S-S cases with the local dam information have the highest accuracy above 0.8 of NSE. Results from the M-S and M-M model cases confirm that upstream dam information can bring important information for downstream dam operation prediction. The S-S models are simulated with altered outflows (-40% to +40%) to generate the simulated water level of the dam reservoir as alternative dam operational scenarios. The alternative S-S model simulations show physically inconsistent results, indicating that our deep learning algorithm-based model is not explainable for multi-purpose dam operation patterns. To better understand this limitation, we further analyze the relationship between observed water level and outflow of each dam. Results show that complexity in outflow-water level relationship causes the limited predictability of the GRU algorithm-based model. This study highlights the importance of socioeconomic factors from hidden multi-purpose dam operation processes on not only physical processes-based modeling but also aritificial intelligence modeling.
저수용량을 결정하기 위한 Rippl의 누가곡선법은 과거의 유량자료가 미래에 동일한 기록으로 반복되리라는 가정하에 오랫동안 사용되어 왔다. 본 연구의 목적은 추계학적 이론에 의한 저수용량을 결정하는 더 좋은 방법을 찾아내는데 있다. 그러므로 본 논문에서는 3개의 다목적 댐과 3개의 단일목적댐에 대한 하천의 월 유량을 Tomas-Fiering 법으로 모의발생하였으며 모의발생된 월 유량은 Range 개념으로 해석하였다. 또한 물의 이용을 최대화하는 저수지의 최적운영 법칙을 이용함으로서 저수지로 부터의 유출량을 결정하고 월 유량의 Range와 평균 유입량을 적절하게 고려함으로서 필요한 저수용량은 추계학적으로 결정하였다. 그러므로 본 연구에서 얻어진 결과는 기본설계 단계에서 제한된 자료, 즉 저수지의 운영기간과 월 평균유량을 가지고 필요한 저수지의 용량을 근사적으로 구할 수 있다.
Until now, inflow has been handled an independent log-normal random variable in the problem of planning the long-term operation of a multi-reservoir hydrothermal electric power generation system. This paper introduces the detail study for making rule curve by applying weekly time interval for handling inflows. The hydro system model consists of a set of reservoirs and ponds. Thermal units are modeld by one equivalent thermal unit. Objective is minimizing the total cost that the summation of the fuel cost of equivalent thermal unit at each time interval. For optimization, stochastic dynamic programming(SDP) algorithm using successive approximations is used.
This study introduces an integrated decision support system (DSS) for the water supply system in Fukuoka City, Japan. The objective is to conceive a comprehensive tool that may aid decision-makers to derive the best water supply alternatives from a multi-reservoir system in order to minimize the long-term drought damages and threat of water shortage. The present DSS consists of graphical user interface (GUI), a database manager, and mathematical models for runoff analysis, water demand forecasting, and reservoir operation. The methodology applied explicitly integrates the drought risk assessment based on the concept of reliability, resiliency, and vulnerability, as constraints to derive the management operation. The application of the DSS to the existing water supply system in Fukuoka City was found to be an efficient tool to facilitate the examination of a sequence of water supply scenarios toward an improved performance of the actual water supply system during periods of drought.
더 많은 수자원을 확보하기 위한 하나의 대안으로서 다목적 저수지의 홍수조절공간과 이수공간 사이에서 용량 재할당 방안을 제안하였다. 저수용량 재할당이란 기존의 저수지에 물리적 변화 없이 좀 더 많은 편익을 얻을 수 있도록 상시만수위를 조정하는 관리 기법이다. 본 연구의 목적은 홍수조절에 미치는 악영향을 최소화하면서 용수공급에 필요한 용량을 증대시킬 수 있는 저수지 용량 재할당 방법론을 개발하는 것이다. 이 방법은 다양한 빈도별 유입홍수량에 대한 홍수기 저수지 모의운영, 중요지점까지 홍수추적, 하천최대허용유량 검토, 재할당 수위에 대한 저수지 공급능력 검토 등으로 구성되어 있다. 홍수조절을 위한 저수지 모의운영 모형으로는 Rigid ROM과 HEC-5를 사용하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 금강 유역에 적용하였다. 특히 상류의 저수지가 존재할 때와 존재하지 않을 때를 고려하여 서로 경합하는 목적들 사이의 절충을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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