Predykcyjne sterowanie ciśnieniem sieci wodociągowej w celu optymalizacji parametrów jej pracy

摘要

W artykule zaprezentowano wyniki badań dotyczących sterowania pre-dykcyjnego ciśnieniem w sieci wodociągowej o wielu zasilaniach. Przedmiotem sterowania była optymalizacja parametrów pracy sieci, mająca na celu obniżenie ciśnienia w porze nocnej, w miejscach sieci, gdzie ze względu na ich położenie ponad poziomem morza występuje maksymalne ciśnienie, przy jednoczesnym zapewnieniu minimalnego wymaganego ciśnienia w pozostałych punktach sieci. Rezultat ten uzyskano przez manipulowanie ciśnieniami na zasilaniach, które daje pożądany przebieg linii ciśnień dla danej strefy. W budowie regulatora zastosowano algorytm Generalized Predictive Control (GPC), w którym model obiektu sterowanego zidentyfikowano w oparciu o dane otrzymane w wyniku eksperymentu numerycznego. Sprawdzenie poprawności rozwiązania przeprowadzono w środowisku Matlab® korzystając z przybornika Model Predictive Control™. Weryfikację działania metody oparto o dane i strukturę obiektu zidentyfikowane w ramach projektu prowadzonego we współpracy z PWiK Rybnik Sp. z. o. o. Otrzymane wyniki potwierdzają poprawność działania metody dla tak postawionego problemu eksploatacji sieci wodociągowych.%The paper presents results of research on predictive control of a water distribution network with multiple supplies. The object of study was optimization of work parameters of a water distribution network in order to decrease the level of pressure at night for the places with the highest pressure values. This was achieved by manipulating the supply pressures to obtain the desired level of the pressure lines for a given area. The considered water distribution networks are shown in Figs. 1 and 2, whereas description of the network characteristic points is given in Tab. 1. The detailed discussion of selected water networks is contained in [1, 2, 3]. The authors made a deep literature review [4] and, as a result, selected the Generalized Predictive Control algorithm (see Fig. 4) as a framework for the predictive control. The schema of the predictive control for an exemplary water distribution network is shown in Fig. 5. The controlled plant was identified from a numerical experiment made on a network simulation model. An exemplary result of model identification is shown in Fig. 3. The solution was verified in the Matlab® environment with use of the Model Predictive Control™ toolbox. The results shown in Figs. 6-10 confirm that the method is a proper solution to this water distribution network maintenance problem. Implementation of the predictive control in a real water distribution network needs some costs to be incurred. However, it is expected that the costs will be returned soon, thanks to significant decrease in the number of malfunctions in the network caused by excessive hydraulic loads of the water network elements. In addition, it is possible to use the predictive control as a solution to the problem of undetected leakages whose level may be reduced with this method of control.