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학술논문

다목적 유전 알고리즘을 이용한 상수관망의 최적 설계 연구

이용수 97

영문명
A Study on the Optimal Pipe Design of Water Distribution Systems Using Multi-objective Genetic Algorithm
발행기관
위기관리 이론과 실천
저자명
Ye Ji Choi Youn Gyu Choi Kwon Seok Kim Dong Woo Jang
간행물 정보
『한국위기관리논집』Vol.19 No.2, 67~77쪽, 전체 11쪽
주제분류
사회과학 > 행정학
파일형태
PDF
발행일자
2023.02.28
4,120

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

안정적인 수돗물 공급을 목적으로 하는 상수도 시설은 설계비용과 에너지 비용 등 총 비용을 저감할수 있도록 계획되어야 한다. 상수관망 설계 시 관경에 따라 설계비용이 달라지고 마찰 손실 에너지가달라지기 때문에 적절한 관경을 결정하는 것이 효과적인 관망 관리에 도움이 된다. 본 연구에서는 설계비용의 최소화와 마찰 손실 에너지의 최소화를 목적으로 하는 다목적 최적화 연구를 수행하기 위해 비지배정렬 유전자 알고리즘(NSGA-Ⅱ)과 상수관망 프로그램인 EPANET을 연계하여 적용하였다. 대상지역은인천시 청라지역 3개의 동으로 하였고, 마찰 손실 에너지를 산출하기 위한 관 내의 유량과 마찰 손실수두는 EPANET 모델 결과를 활용하였다. 연구를 통하여 대상지역 상수관망 내 수요량과 압력을 충족시키면서 설계비용과 마찰 손실 에너지의 파레토 프런트를 구성하였다. 또한, 비지배 정렬 유전자를 이용하여 두 목적함수를 만족시키는 관망의 최적 설계 연구가 가능하다는 것을 제시하였다.

영문 초록

Water supply system that provide safe water to customers should be designed to reduce construction cost and management cost. Pipe diameter is a key aspect of water distribution system since it affects design cost and friction loss. This study applied multi-objective optimization algorithm coupled with EPANET hydraulic solver for minimizing design cost and friction loss energy to water distribution system. Non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-Ⅱ) was used as an optimization technique. The hydraulic results such as head loss and flow in the pipeline were obtained from EPANET program. The test bed was the Cheongna water distribution system in Incheon, Korea. The findings in this study provided Pareto front of minimizing design cost and friction loss energy with simultaneously satisfying the water demand and hydraulic pressure. This study suggests that NSGA-Ⅱ can be used to design optimal water distribution system that satisfy the multi-objective options.

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APA

Ye Ji Choi,Youn Gyu Choi,Kwon Seok Kim,Dong Woo Jang. (2023).다목적 유전 알고리즘을 이용한 상수관망의 최적 설계 연구. 한국위기관리논집, 19 (2), 67-77

MLA

Ye Ji Choi,Youn Gyu Choi,Kwon Seok Kim,Dong Woo Jang. "다목적 유전 알고리즘을 이용한 상수관망의 최적 설계 연구." 한국위기관리논집, 19.2(2023): 67-77

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