The multi-reservoir operation problem for efficient utilization of water resources involves conflicting objectives, and the problem can be solved by varying weight coefficient on objective functions. Accordingly, decision makers need to choose appropriate weight coefficients balancing the trade-offs among multiple objectives. Although the appropriateness of the weight coefficients may depend on the total amount of water inflow, reservoir operating policy may not be changed to a certain degree for different hydrological conditions on inflow. Therefore, we propose to use fuzzy Data Envelopment Analysis (DEA) to rank the weight coefficients in consideration of the inflow variation. In this approach, we generate a set of Paretooptimal solutions by applying different weight coefficients on Coordinated Multi-reservoir Operating Model. Then, we rank the Pareto-optimal solutions or the corresponding weight coefficients by using Fuzzy DEA model. With the proposed approach, we can suggest the best weight coefficients that can produce the appropriate Pareto-optimal solution considering the uncertainty of inflow, whereas the general DEA model cannot pinpoint the best weight coefficients.
This investigation concerns thermal stratification of the water due to the temperature difference (${\Delta}T=T_{\infty}-T_i$) between the mean temperature of the water in the test tank (1m wide, 1m high, 2.1m long) and the temperature of the inflow water into the tank; flow rate of circulating water and height of the sink diffuser in the test tank. The additional objectives was to observe a stratification phenomena near an interface by measuring the velosities and the temperature difference and investigate an availabilities of the better effective hot water through establishing thermocline near an interface around the bottom of the tank. Following results were obtained through the experiments. 1. When the flow rate was constant and the temperature difference (${\Delta}T=T_{\infty}-T_i$) between the mean temperature of the flow in the test tank and the temperature of the inflow water increased by 5.6, 9.5, 13.5($^{\circ}C$), obtained the better effective advantage of hot water and the stress near an interface increased gradually. 2. When the ${\Delta}T=T_{\infty}-T_i$ was constant and flow rate increased by 4.0, 4.8, 6.4, 8.0 (LPM), obtained the better effective advent age of hot water and the mean stress near an interface increased gradually. 3. When the height of the sink diffuser was 25cm from tank bottom in comparison with 50cm, obtained the better effective advantage of hot water and the mean stress near an interface increased.
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.
The variation of inflow at stream and hydrologic performance for small scale hydro power (SSHP) plants due to variation of inflow have been studied. The model, which can predict flow duration characteristic of stream, was developed to analyze the variation of inflow caused from rainfall condition. And another model to predict hydrologic performance for SSHP plants is established. Monthly inflow data measured at Andong dam for 32 years were analyzed. The existing SSHP plant located in upstream of Andong dam was selected and analyzed hydrologic performance characteristics. The predicted results from the developed models in this study show that the data were in good agreement with measured results of long term inflow at Andong dam and the existing SSHP plant. Inflow and ideal hydro power potential had increased greatly in recent years, however, these did not lead annual energy production increment of existing SSHP plant. As a results, it was found that the models developed in this study can be used to predict the primary design specifications and inflow of SSHP plants effectively.
Organic matters budget in Lake Hoengseong were monthly investigated from April 2009 to November 2009. The intense rainfall occurred at between July and August and the hydrological factors were highly varied during the rainfall season. By the concentrated rainfall, the elevation, influx and efflux were sharply increased and the turbid water was also flowed into the middle water column in Lake. The inflow of turbid water increased the nutrient concentrations in water body and this appears to stimulate of phytoplankton regard as the primary productivity of influx of organic matter. Monthly average concentration of dissolved organic carbon (DOC) was generally higher than the particulate organic carbon (POC) concentration in Lake, but Temporal and spatial variation of POC concentration was higher than DOC and the maximum POC concentration was recorded in surface water in August, had the highest phytoplankton biomass. Organic carbon concentration in inflow site was rarely changed during the dry season, but the concentration was rapidly increased by the initial intense rainfall. In organic matters budget, the most of the organic matters was inflowed from the inflow site at rainfall season. Especially, the influx of allochthonous organic matters during the intense rainfall was 72.4% in the total influx organic matters.
Kim, Seon-Ho;So, Jae-Min;Kang, Shin-Uk;Bae, Deg-Hyo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.50
no.7
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pp.489-502
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2017
The objective of this study is to propose and evaluate the BAYES-ESP, which is a dam inflow prediction method based on Ensemble Streamflow Prediction method (ESP) and Bayesian theory. ABCD rainfall-runoff model was used to predict monthly dam inflow. Monthly meteorological data collected from KMA, MOLIT and K-water and dam inflow data collected from K-water were used for the model calibration and verification. To estimate the performance of ABCD model, ESP and BAYES-ESP method, time series analysis and skill score (SS) during 1986~2015 were used. In time series analysis monthly ESP dam inflow prediction values were nearly similar for every years, particularly less accurate in wet and dry years. The proposed BAYES-ESP improved the performance of ESP, especially in wet year. The SS was used for quantitative analysis of monthly mean of observed dam inflows, predicted values from ESP and BAYES-ESP. The results indicated that the SS values of ESP were relatively high in January, February and March but negative values in the other months. It also showed that the BAYES-ESP improved ESP when the values from ESP and observation have a relatively apparent linear relationship. We concluded that the existing ESP method has a limitation to predict dam inflow in Korea due to the seasonality of precipitation pattern and the proposed BAYES-ESP is meaningful for improving dam inflow prediction accuracy of ESP.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.53
no.1
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pp.17-28
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2011
This study was performed to ascertain the possibility of securing inflows to reservoir with low ratio of watershed to paddy field areas by outside diversion weir. The case of Maengdong reservoir and Samryong diversion weir was selected. Most of inflows to Maengdong reservoir with watershed area of $7.06\;km^2$ and total storage capacity of $1,269{\times}10^4\;m^3$ are filled with intake water from outside Samryong diversion weir. Only using water storage data in Maengdong reservoir from 1991 to 2009, the range of water intake in Samryong diversion weir to Maengdong reservoir was optimized to 0.135~30 mm/d, from which water intake to Maengdong reservoir was $1,672.9{\times}10^4\;m^3$ (70.1 %) and downstream outflow to Weonnam reservoir was $714.4{\times}10^4\;m^3$ (29.9 %). The parameters of DAWAST model for reservoir inflow were determined to UMAX of 313.8 mm, LMAX 20.3 mm, FC 136.8 mm, CP 0.018, and CE 0.007. Inflows to Maengdong reservoir were $427.1{\times}10^4\;m^3$ (20.3 %) from inside watershed, and $1,672.9{\times}10^4\;m^3$ (79.7 %) from outside. Paddy irrigation water requirements were estimated to $1,549{\times}10^4\;m^3$ on annual average. Operation rule curve was drawn by using daily inflow and irrigation requirement data. By securing the amount of inflow to Maengdong reservoir to about 80 % from outside Samryong diversion weir, water supply capacity for irrigation of $1,549{\times}10^4\;m^3/yr$ was analyzed to be enough. Additional water supplies for instream flow were analyzed to $1,412\;m^3/d$ in normal reservoir operation, $36,000\;m^3/d$ in withdrawal limit operation by operation rule curve from October to March of non irrigation period.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2003.10a
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pp.499-502
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2003
Using the daily water balance model of the Keum River Barrage Dam, water supply capacity was analyzed. The scenario of reservoir inflow was selected to case with Daechung dam, case with no dam, case with Yongdam dams. Runoffs in 12 sub watersheds were simulated by the DAWAST model considered return flows.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2003.09a
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pp.254-257
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2003
Statistical analysis is performed to estimate the correlations between geological or geographical factor and groundwater inflow rates in the Seoul subway system. Correlation analysis shows that among several geological and geographical factors fractures and streams have most strong effects on inflow rate into tunnels. In particular, subway line 5∼8 are affected more by these factors than subway line 1∼4. Time series analysis is carried out to forecast groundwater inflow rate. Time series analysis is a useful empirical method for simulation and forecasts in case that physical model can not be applied to. The time series of groundwater inflow rates is calculated using the observation data. Transfer function-noise model is applied with the precipitation data as input variables. For time series analysis, statistical methods are performed to identify proper model and autoregressive-moving average models are applied to evaluation of inflow rate. Each model is identified to satisfy the lowest value of information criteria. Results show that the values by result equations are well fitted with the actual inflow rate values. The selected models could give a good explanation of inflow rates variation into subway tunnels.
Jun, Hwandon;Lee, Yang Jae;Lee, Jung Ho;Kim, Joong Hoon
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.23
no.5
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pp.748-755
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2007
To develop an efficient pump operating rule for a retard basin, it is necessary to estimate inflow to the retard basin accurately which is affected by the backwater effect at the outlet of the conduit. The magnitude of the backwater effect is dependent on the water depth of a retard basin; however, the depth is determined by the amount of inflow and outflow. Thus, a real time simulation system that is able to simulate urban runoff and the pump operation with the consideration of the backwater effect is required to estimate the actual inflow to a retard basin. With this system, the efficient pump operating rule can be developed to diminish the possible flood damage on urban areas. In this study, a realtime simulation system is developed using the SWMM 5.0 DLL and Visual Basic 6.0 equipped with EXCEL to estimate inflow considering the backwater effect. The realtime simulation can be done by updating realtime input data such as minutely observed rainfall and the depth of a retard basin. Using those updated input data, the model estimates actual inflow, the amount of outflow discharged by pumps and gates, the depth of each junction, and flow rate at a sewer pipe on realtime basis. The developed model was applied to the Joonggok retard basin and demonstrated that it can be used to design a sewer system and to estimate actual inflow through the inlet sewer to reduce the inundation risk. As results, we find that the model can contribute to establish better operating practices for the pumps and the flood drainage system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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