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한국도시환경학회지 [Journal of the Korean Society of Urban Environment]

간행물 정보
  • 자료유형
    학술지
  • 발행기관
    한국도시환경학회 [The Korean Society of Urban Environment]
  • pISSN
    1598-253X
  • 간기
    계간
  • 수록기간
    2001 ~ 2026
  • 주제분류
    공학 > 환경공학
  • 십진분류
    KDC 539 DDC 628
VOL.26 No.1 통권 제76호 (1건)
No
1

SARIMA 및 유전 알고리즘 기반 정수장 펌프 최적화 방법 : G 정수장 사례 연구

임성빈, Sunmin Hong, 차재훈, 장순웅, 이인규

한국도시환경학회 한국도시환경학회지 VOL.26 No.1 통권 제76호 2026.03 pp.1-12

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4,300원

본 연구는 정수장 운영 간에 사용되는 중계펌프의 전력량 감소 및 전력 분산을 목표로 연구하였다. 먼저, 본 연구 대상 지는 G 정수장으로 취수량과 송수량의 차를 시계열 그래프로 나타냄으로서 운영 간에 과잉 취수되는 부분을 확인하였다. 여기서 과잉 취수되는 구간을 취수량을 줄이는 구간(A)과 정수지 수위가 하락하는 것을 방지하기 위해 취수량을 소폭 늘리는 구간(B)으로 나누어 펌프의 부담을 줄이는 동시에 정수장을 안정적으로 가동할 수 있는 방법을 사용하였다. 여기서, 뚜렷한 주기성을 보이는 송수량을 예측하기 위해 시계열 예측 모델인 SARIMA(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average)를 사용하였다. 예측한 송수량은 1월 5일부터 일주일 동안의 데이터를 이용하여 12일부터 다음 3일을 예측하였고 동절기 뿐만 아니라 하절기에도 본 최적화 모델이 적합한지를 판단하기 위해 8월 10일부터 일주일 동안의 데이터를 이용하여 동일한 방법으로 예측하였다. 신뢰도는 R2, MAE, MAPE로 측정하였고 각각 0.9408, 744.06 m3, 9.52%로 높은 신뢰성을 보였다. 본 연구에서는 최적화 방법으로 유전 알고리즘을 채택하였으며 최적화 결과로 취수조절량과 펌프 우선순위가 산정되었다. 본 최적화 방안을 검증하기 위해 엑셀을 이용하여 중계펌프 시뮬레이션을 제작하였으며 전력량과 전기요금 및 정수장 수위를 시뮬레이션했다. 검증 결과, 전력량은 평균적으로 약 1.67% 감소하는 결과를 보였으나 전기 요금은 1.54% 증가하였다. 안정성의 측면에서 정수지 수위를 검증하였으며 정수지 수위가 일정 이상으로 유지되는 것을 확인하였다. 본 연구는 향후 정수장 에너지 절감 연구의 기반으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This study aims to reduce and distribute the electricity consumption of booster pumps in water treatment plant operations. The G Water Treatment Plant was selected as the study site, where excessive raw water intake was identified through time-series analysis of intake and supply volumes. To mitigate pump loading while maintaining stable operation, excessive intake periods were divided into two operational intervals: A period, during which intake was reduced, and B period, during which intake was slightly increased to prevent a decline in the clear water reservoir level. Water supply volumes exhibiting clear seasonality were predicted using a Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model. The model was trained on one week of data and applied to both winter and summer periods to evaluate seasonal applicability. Model performance showed high reliability, with R², MAE, and MAPE values of 0.9408, 744.06 m³, and 9.52%, respectively. A genetic algorithm was employed as the optimization method to determine optimal intake adjustment volumes and pump operation priorities. The proposed optimization strategy was validated using a spreadsheetbased simulation of booster pump operation, evaluating electricity consumption, electricity costs, and clear water reservoir levels. The results indicated an average reduction in electricity consumption of approximately 1.67%, while electricity costs increased by 1.54%. The reservoir water level was evaluated from the perspective of operational stability, and it was confirmed that the water level was maintained above a predetermined threshold. This study is expected to serve as a basis for future research on energy reduction in water treatment plants.

 
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