This research presents a prototype development and implementation of Decision Support System (DSS) for integrated river basin water management for the flood control. The DSS consists of Relational Database Management System, Hydrologic Data Monitoring System, Spatial Analysis Module, Spatial and Temporal Analysis for Rainfall Event Tool, Flood Forecasting Module, Real-Time Operation of Multi Reservoir System, and Dialog Module with Graphical User Interface and Graphic Display Systems. The developed DSS provides an automated process of alternative evaluation and selection within a flexible, fully integrated, interactive, centered relational database management system in a user-friendly computer environment. The river basin decision-maker for the flood control should expect that she or he could manage the flood events more effectively by fully grasping the hydrologic situation throughout the basin.
The purpose of this study is development of operation model for flood control of multi-reservoir in river basin, which can provide the best decision of reservoir release in timely and appropriately manner using CSUDP. For verification and validation of the developed system, the Gum River Basin was selected, which has 82 rainfall gauging stations, 28 water level gauging and 2 multi-purpose reservoirs which can control flood. There was a successful simulation of the developed model and system, using the real-time data from the Han River Basin Flood Forecast Center. Specially, case study for '1995 flood was performed.
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.
In the daily multi-reservoir operating problem, monthly storage targets can be used as principal operational guidelines. In this study, we tested the use of a simple back-propagation Artificial Neural Network (ANN) model to derive monthly storage guideline for daily Coordinated Multi-reservoir Operating Model (CoMOM) of the Han-River basin. This approach is based on the belief that the optimum solution of the daily CoMOM has a good performance, and the ANN model trained with the results of daily CoMOM would produce effective monthly operating guidelines. The optimum results of daily CoMOM is used as the training set for the back-propagation ANN model, which is designed to derive monthly reservoir storage targets in the basin. For the input patterns of the ANN model, we adopted the ratios of initial storage of each dam to the storage of Paldang dam, ratios of monthly expected inflow of each dam to the total inflow of the whole basin, ratios of monthly demand at each dam to the total demand of the whole basin, ratio of total storage of the whole basin to the active storage of Paldang dam, and the ratio of total inflow of the whole basin to the active storage of the whole basin. And the output pattern of ANN model is the optimal final storages that are generated by the daily CoMOM. Then, we analyzed the performance of the ANN model by using a real-time simulation procedure for the multi-reservoir system of the Han-river basin, assuming that historical inflows from October 1st, 2004 to June 30th, 2007 (except July, August, September) were occurred. The simulation results showed that by utilizing the monthly storage target provided by the ANN model, we could reduce the spillages, increase hydropower generation, and secure more water at the end of the planning horizon compared to the historical records.
본 연구에서는 용수공급을 위한 이수관점에서 수력발전의 경제적 운영과 더불어 용수수요에 효과적으로 대처할 수 있는 댐군의 경제적 연계운영 최적화 모형을 제안한다. 제안된 모형은 댐군의 연계운영을 통한 발전방류의 최대화, 용수 수요량에 대한 물부족량(shortfall)의 최소화, 불필요한 여수로 방류량의 최소화, 홍수기를 대비한 저수지의 여유공간 확보, 그리고 발전효율을 높일 수 있는 저수위의 확보 등을 고려하였다. 제안된 최적화 모형은 구조적으로는 최적화 모형이지만, 실질적으로는 댐군의 연계운영의 행태를 표현한 시뮬레이션 모형이라 할 수 있으며, 용수공급계획 수립시 최대 용수공급 가용량 산정에 활용하기 위해서 개발된 모형이다. 최적화모형은 약 3,920개의 혼합정수변수와 약 7만$\times$13만 Node-Arc Incidence Matrix로 표현되는 네트워크 모형을 포함하는 여러 기간에 걸친 혼합정수계획 문제 (multi-period mixed integer programming)로 설계되었으며, 대형문제로부터 야기되는 수많은 자료를 효과적으로 처리하기 위하여 DBMS를 활용하였다. 본 모형의 효과를 검토하기 위하여 한강수계에 위치한 댐들 중에서 2개의 다목적 댐과 3개의 발전용 댐들의 연계운영에 실험하여 보았다. 실험결과, 본 연구에서 수립된 모형의 현실적인 이용을 위한 수정 보완과, 효과적인 댐 유역별 중장기 유입량 예측시스템이 개발되어 실시간으로 운영될 수 있도록 수정, 보완된다면 현재의 운영방법보다 더 좋은 운영방안을 제시하므로써, 환경보존에 따른 이득은 물론 용수공급 능력을 증대시킬 수 있는 대안이 될 수 있다.
한국수자원공사는 낙동강 및 금강수계에 대해 실시간 물관리 시스템을 개발하여 수계 내 다목적 댐의 효율적인 운영을 도모하였다. 본 연구에서는 이를 확장하여 최적화 기법인 표본 추계학적 동적계획법을 사용하여 한강수계 다목적댐의 효율적인 월말 목표저수량을 산정하고 이를 통해 실시간 물관리시스템의 효율을 극대화하고자 수행되었다. 수계 내 댐중 저수용량과 용수공급 측면에서 중요도가 높은 소양강댐, 충주댐, 화천댐 등 3개 댐만을 대상으로 모형을 개발하였으며 저수량 상태변수의 민감도 분석 결과를 통해 저수량 상태변수 개수를 설정하였다. 본 연구를 통해 제시된 최적화모형을 통한 운영률과 한국수자원공사의 운영목표수위에 의한 저수지 운영방식과 비교를 실시한 결과 연평균 37.22 MCM의 수계 내 요구용수 부족량 감소효과와 더불어 발전량 측면에서도 연간 171 GWh가 증가하는 것을 확인하였다. 또한 이수기 저수지 운영계획 시스템을 실제 적용한 결과 2007년~2008년 이수기 동안 전력생산, 수질개선 등을 위한 추가적인 용수공급이 가능하다는 것을 확인하였다. 이러한 실제 적용사례를 통해 SSDP 모형과 이수기 저수지운영 시스템의 그 유용성을 타진할 수 있었으며 다른 수계로 확장을 실시한다면 보다 합리적인 저수지 운영계획이 가능할 것으로 기대한다.
Due to the complexities of the real-world system, a water resource management program has to deal with various types of data. It appears that management personnel who has to use the program usually suffers from the technical burdens of handling large amount of data and understanding the optimization theory when they try to interpret the results. By combining the capabilities of database technology and modeling technique with optimization procedure we can develop a reliable decision supporting tool for multi-reservoir operation planning, which yields operating schedule for each dam in a river basin. We introduce two special data handling methodology for the real world application. First, by treating dams, hydro-electric power generating facilities and demand sites as separate database tables, the proposed data handling scheme can be applied to general water resource system in Korea. Second, by assigning variable names using predetermined key words, we can save searching time for identifying the moaning of the variables, so that we can quickly save the results of the optimization run to the database.
최근 집중호우나 태풍에 의한 홍수피해가 급증하면서, 댐방류시 하류하천의 홍수범람지역에 대한 가시화 정보가 요구되고 있다. 본 연구에서는 남강댐 하류지역을 대상으로 홍수범람지역을 가시화할 수 있는 3차원 GIS 시스템을 개발하였다. 먼저, TextureMaker와 HeightMaker 모듈을 이용하여 NGIS 수치지형도에서 추출한 DEM과 IKONOS 위성영상을 iWorld 엔진에 탑재 가능한 형태로 최적화 하였으며, 홍수분석모형(COSFIM)과 FLDWAV 수리모델을 이용하여 예측한 하천 횡단측선별 실시간 홍수위정보를 기반으로 댐하류 지역에 대한 홍수범람지역을 효과적으로 추출할 수 있게 되었다. 이러한 홍수범람 가시화 정보는 실시간 댐운영에 필요한 침수취약지역 파악 및 신속한 홍수재해 대처계획 수립에도 효과적으로 이용될 수 있다.
수자원시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해서는 하천 시설물들을 효율적으로 연계운영 할 필요가 있다. 그러나 이를 위한 시뮬레이션 모형은 최선의 대안을 보장하지 못하고, 최적화 모형은 복잡한 수계 현황을 유연하게 고려하는데 어려움이 있다. 따라서 시뮬레이션과 최적화 기법의 한계점을 서로 보완해서 활용하는 것이 바람직하다. 이에 본 연구에서는 시뮬레이션과 최적화 기법의 원론적 비교를 통해 각 기법의 장 단점을 분석하고, 두 방법의 한계점을 극복할 수 있는 시뮬레이션 기반의 최적화 모형, CoWMOM의 활용을 제안한다. 아울러 댐-보 연계운영 모형의 활용방안으로 i) 과거의 특정 기간에 대한 분석 도구로써의 활용법과, ii) 미래 수문 정보가 불확실한 상황에서 댐-보 연계운영을 하는 현실에 적합한 모형 활용 절차를 제시한다.
홍수시 댐 방류에 따른 하류하천의 침수지역을 신속하게 가시화하는 것은 댐관리 업무에 매우 중요하다. 하천구간별로 모의된 홍수위를 기반으로 침수지역을 효과적으로 표출하기 위해서는 하천의 만곡부에서 나타나는 중복영역을 제거해야 된다. 본 연구에서는 홍수분석모형 (COSFIM)과 FLDWAV 모델을 연계하여 하천 만곡부를 고려한 침수지역 가시화를 위해 배수강제 알고리듬을 적용하였다. 배수강제 알고리듬은 자동유역추출시 지형상의 함몰점을 제거함으로서 수문학적 처리연구 등에 장점을 주는 보간법의 일종이다. 본 연구에서는 남강댐 하류구간을 대상으로 하천만곡부를 고려한 침수지역 레이어 제작기법을 제시하였으며, 이러한 프로세스를 자동으로 수행하기 위해 Arcobject 컴포넌트 기반의 시스템을 개발하였다. 침수지역레이어 자동추출시스템은 시간측면에서 대용량 데이터를 기반으로 수행되는 홍수범람가시화 업무를 효과적으로 절감시킬 수 있었다. 또한 침수지역 레이어는 IKONOS 위성영상과의 연계를 통해 홍수 재해관련 업무에 실감정보를 제공할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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