It is very important to forecast water supply for reasonal operation and management of water utilities. In this paper, water supply forecasting models using artificial intelligence are developed. Artificial intelligence models shows better results by using Temperature(t), water supply discharge (t-1) and water supply discharge (t-2), which are expressed by neural network(LMNNWS; Levenberg-Marquardt Neural Network for Water Supply, MDNNWS; MoDular Neural Network for Water Supply) and neuro fuzzy(ANASWS; Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems for Water Supply). ANFISWS model which is applied for water supply forecasting shows stable application to the variable water supply data. As results, MDNNWS model shows the highest overall accuracy among proposed water supply forecasting models and the lowest estimation error with the order of ANFISWS, LMNNWS model.
The water supply facilities of Korea have achieved a rapid growth, along with the other social infrastructures consisting a city, due to the phenomenon of urbanization according to economic development. Meanwhile, the level of water supply service demanded by consumer is also steadily getting higher in keeping with economic growth. However, as an adverse effect of rapid growth, the quantity of aged water supply pipes are increasing rapidly, Bursts caused by pipe aging brought about an enormous economic loss of about 6,161 billion won as of 2019. These problems are not only worsening water supply management, also increasing the regional gap in water supply services. The purpose of this study is to classify hazard evaluation indicators and to rank the water distribution network hazard by cluster using the TOPSIS method. In conclusion, in this study, the entropy-based multi-criteria decision-making methods was applied to rank the hazard management of the water distribution network, and the hazard management ranking for each cluster according to the water supply conditions of the county-level municipalities was determined according to the evaluation indicators of water outage, water leakage, and pipe aging. As such, the hazard ranking method proposed in this study can consider various factors that can impede the tap water supply service in the water distribution network from a macroscopic point of view, and it can be reflected in evaluating the degree of hazard management of the water distribution network from a preventive point of view. Also, it can be utilized in the implementation of the maintenance plan and water distribution network management project considering the equity of water supply service and the stability of service supply.
Due to the deterioration of water supply network and the deficiency of raw water, the water utility of local governments have performed various projects to improve their revenue water ratio. However, it is very difficult to estimate the cost for maintaining the revenue water ratio at higher level after completing the project, because local governments have different conditions affecting the operating and maintenance cost of water supply network. The purpose of this study is to present a procedure to estimate the operating and maintenance cost required to maintain the target revenue water ratio of the water supply network. For this purpose, we estimated the cost used only for operation and maintenance of water supply network of 164 local governments with the aid of K-Mean Clustering Analysis and the data from 40 representative local governments. Then, the regression analysis was performed to find relationship between revenue water ratio and the operating and maintenance cost with two different data sets generated by two classification methods; the first method classifies the local governments by means of k-means clustering, and the other classifies the local governments according to the index standardized by the operating and maintenance cost per unit length of water mains per revenue water ratio. The results shows that the method based on the index standardized by the cost and revenue water ratio of each government produces more reliable results for finding regression equations between revenue water ratio and the operating and maintenance cost only for water supply network. The estimated regression equations for each group can be used to estimate the cost required to keep the target revenue water ratio of the local government.
Major issues in water supply service have changed from expansion of service area to improvement of service quality, i.e., water quality and safety, and early response to emergency situation. This change in the service concept triggers the perceptions of limitation with the current centralized water supply system and of necessities of decentralized (distributed) water supply system (DWSS), which can make up the limitations. DWSS can reduce the possibility of water supply outage by establishing multiple barriers such as emergency water supply system, and secure better water quality by locating treatment facilities neighboring consumers. On the other hand, fluctuation of water demand will be increased due to the reduced supply area, which makes difficult to promptly respond the fluctuating demand. In order to supplement this, hybrid water supply system was proposed, which combined DWSS with conventional water supply system using distributing reservoir to secure the stability of water supply. The Optimal connection point of DWSS to existing water supply network in urban area was determined by simulating a supply network using EPANET. Optimal location of decentralized water treatment plant (or connection point) is a nodal point where changes in pressure at other nodal points can be minimized. At the same time, the optimal point should be selected to minimize hydraulic retention time in supply network (water age) to secure proper water quality. In order to locate the point where these two criteria are satisfied optimally, Distance measure method, one of multi-criteria decision making was employed to integrate the two results having different dimensions. This methodology can be used as an efficient decision-support criterion for the location of treatment plant in decentralized water supply system.
Existing models that predict of Daily water supply include statistical models and neural network model. The neural network model was more effective than the statistical models. Only neural network model, which predict of Daily water supply, is focused on estimation of the operational control. Neural network model takes long learning time and gets into local minimum. This study proposes Neuro Genetic hybrid model which a combination of genetic algorithm and neural network. Hybrid model makes up for neural network's shortcomings. In this study, the amount of supply, the mean temperature and the population of the area supplied with water are use for neural network's learning patterns for prediction. RMSE(Root Mean Square Error) is used for a MOE(Measure Of Effectiveness). The comparison of the two models showed that the predicting capability of Hybrid model is more effective than that of neural network model. The proposed hybrid model is able to predict of Daily water, thus it can apply real time estimation of operational control of water works and water drain pipes. Proposed models include accidental cases such as a suspension of water supply. The maximum error rate between the estimation of the model and the actual measurement was 11.81% and the average error was lower than 1.76%. The model is expected to be a real-time estimation of the operational control of water works and water/drain pipes.
During the past decades in South Korea, there have been several projects to reduce water demand and save water for paddy irrigation system by automation. This is called as intensive water management system by telemetering of paddy ponding depth and canal water level and telecontrol of water supply facilities. This study suggests a method of constructing topology-based irrigation network system using GIS tools. For the network modeling, a typical agricultural watershed included reservoirs, irrigation and drainage canals, pumping stations was selected. ArcHydro tools composed of edge, junction, waterbody and watershed were used to construct hydro-network. ArcHydro Model was then designed and the network was successfully built using the HydroID. Visualization using ArcHydro tools could display table property of each object. ArcHydro Model was linked to Agricultural Water Demamd and Supply Estimation System (AWDS) which developed by Korea Rural Community and Agriculture Corporation (KRC) to extract information of the study area. And menu of supply facilities information, demand analysis and supply analysis constructed for information acquisition and visualization of acquired informations.
A mathematical model for long-rage water supply planning was formulated as a dynamic plant location problem with network arc capacity expansion, and illustative example was presented. The proposed solution procedure identifies economical construction timings of surface water supply facilities and water conveyence systems and the best water supply operating patterns as well. In this study, we present a heuristic solution procedure using Simulated annealing Method in conjunction with Bertsekas & Tseng's RELAXT-II for the 0-1 integer network problem.
In this paper, real-time water quality monitoring system of small water supply facilities based on IEEE 802.15.4e-2012 DSME MAC and IEEE 802.15.4g-2012 PHY standard is presented, which is capable to acquire for highly reliable water quality information in the wide outdoor areas for effective water quality management of small water quality facilities is distributed in the long distance and remote areas. Previously, Long distance transmission is difficult in most water quality sensor module is using RS-485 protocol. But with this system, even in harsh outdoor environment, it is possible to establish a radio wave sensor in a wide area network, and not only water quality sensor shall be connected to the wireless system, but also wireless integrated management system shall provide more effective way of management of the numerous small water supply facilities spread throughout the community, so that the administrator can remotely monitor the data of water turbidity, pH, residual chlorine in the water-supply, water-level, and generate alarm to cope with risks. The management of small water facilities is done by residents will be very effective to notice water quality information of small water facilities to residents.
이웃한 상수도시스템의 공급 가능지역이 중첩될 경우, 이들 시스템을 연계함으로써 경제성과 수질 조건을 만족시키는 조건별 용수공급체계를 구축하는 것이 필요하다. 용수수요 조건별 경제적 급수구역과 최적 펌프운영율을 산정하기 위하여 관망수리해석 모형(EPAnet)과 네트워크 최적화모형(KModSim)을 연계 하는 최적 네트워크모형을 개발하였다. 개발된 최적 네트워크 모형을 사등가압장, 구천댐 그리고 연초댐의 3개 상수원이 존재하는 거제지역 상수도시스템에 적용하고 2007년 운영 결과와 비교하는 방법으로 모형을 검정하였다. 최적 네트워크 모형의 적용성을 검토하기 위하여, 2011년 용수자료를 이용하여경제적급수구역변경에따른펌프운영및 수질의 적정성을평가 하였다. 평가결과본 모형은 수량, 경제성 그리고 수질을 모두 만족하는 최적해를 구하는 것으로 나타나 송배수계통간의 최적 설계 혹은 최적연계운영율을 구하기 위한 모형으로 활용이 가능하다.
This study investigates the prediction of daily water supply, which is a necessary for the efficient management of water distribution system. ANFIS, namely artificial intelligence, is a neural network into which fuzzy information is inputted and then processed. In this study, daily water supply was predicted through an application of network-based fuzzy inference system(ANFIS) for daily water supply prediction. This study was investigated methods for predicting water supply based on data about the amount of water which supplied in Kwangju city. For variables choice, four analyses of input data were conducted: correlation analysis, autocorrelation analysis, partial autocorrelation analysis, and cross-correlation analysis. Input variables were (a) the amount of water supply, (b) the mean temperature, and (c) the population of the area supplied with water. Variables were combined in an integrated model. Data of the amount of daily water supply only was modelled and its validity was verified in the case that the meteorological office of weather forecast is not always reliable. Proposed models include accidental cases such as a suspension of water supply. The maximum error rate between the estimation of the model and the actual measurement was 18.46% and the average error was lower than 2.36%. The model is expected to be a real-time estimation of the operational control of water works and water/drain pipes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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