Value of ensemble streamflow forecasts for reservoir operations during the drawdown period

한국수자원공사에서는 매월 1일 생성한 월 앙상블 유량예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)을 근거로 월 최적운영 모형인 SSDP모형을 통해 월말목표저수량을 산정할 수 있는 실시간 물 관리 시스템을 구축하였다. 그러나 월 중간에 발생하는 수문기상학적 변화를 반영할 수 없다는 단점을 가지고 있어 이를 보완하자는 필요성이 제기되었다. 이를 위해 본 연구에서는 1일부터 예측시점까지는 그 동안 발생한 강우 관측자료를 이용하고 이후 기간에는 발생 가능한 모든 과거 강수시나리오를 이용하는 기법을 통해 매월 10일 간격으로 3차례 앙상블예측을 갱신하여 예측정확도를 향상시켰으며, 예측정확도에 따른 저수지 운영효과의 개선여부를 정량적으로 분석하였다. 그 결과 월중 수문상황을 반영한 SSDP/ESP21모형이 그렇지 못한 SSDP/ESP01모형에 비해 연평균 의 용수부족 감소효과를 가졌으며 전반적으로 이수기에 총 유량이 적으면서 예측정확도가 향상된 경우 상당한 용수부족 감소효과를 나타냄을 또한 알 수 있었다

A study on rainfall-runoff models for improving emsemble streamflow prediction-II. combining rainfall-runoff models

앙상블 유량예측에 이용될 강우-유출모형의 개선을 위해 본 연구에서는 두 개 이상의 강우-유출모형을 결합함으로써 모의능력을 향상시키는 방안에 대해 검토하였다. 개념적 모형인 TANK모형과 선행연구를 통해 구성된 신경망(ENNall) 강우-유출모형을 결합함으로써 대청댐 월 유입량 모의의 정확성을 개선하고자 하였다. 적용된 결합기법으로는 Simple Average기법을 비롯하여 과거 모의결과를 통계적으로 분석하고 결합하는 Variance-Covariance기법, Constant Coefficient Regression기법, Switching Regression기법, 그리고 신경망을 이용하여 이미 구성된 강우-유출모형의 오차를 예측하고 보정하는 ANN 오차보정기법, 마지막으로 신경망을 이용하여 현재 사용 중인 강우-유출모형을 결합하는 ANN 결합기법을 이용하였다. RMSE를 이용한 비교에서 결합기법을 이용할 경우 TANK모형이나 ENNall 모형보다 모의오차가 감소함ㅇ르 확인하여 결합기법의 적용가능성을 증명하였다. 결합기법 중 가장 좋은 성능을 보인 방법은 SSE기법이었다. 겨울철 모의능력은 결합대상인 ENNall모형의 모의능력보다 개선되지는 않았으나, 여름과 가을철 RMSE가 크게 개선되었다. 결합기법에 의한 전반적인 강우-유출모형의 모의능력 개선은 앙상블 유량예측의 불확실성 극복에 크게 기여할 것으로 기대한다. Alternative approach that can improve the simulation capability of rainfall-runoff models by combining the simulated streamflows was proposed. A conceptual rainfall-runoff model called TANK and an Artificial Neural Networks (ANN) model called ENNall developed from the preceding article were combined to improve the accuracy of Daechung dam monthly inflow simulation. The combining methods tested were Simple Average, Variance-Covariance, Constant Coefficient Regression, Switching Regression, Sum of Squared Error (SSE), ANN error correction method, and ANN combining method. We found that the combining methods could reduce the RMSE of the streamflows simulated by both the TANK and ENNall models. Among the combining methods, SSE performed the best. SSE considerably reduced the RMSE in the summer and winter but it was not superior to ENNall in the winter. It is expected that the improvement in the simulation capability made in this study will increase the accuracy of the probabilistic forecasts using ensemble streamflow prediction

A study on objective functions for the multi-purpose Dam operation plan in Korea

최적화란 목적함수가 최대 또는 최소가 되도록 하는 결정변수를 찾아가는 절차이다. 기존의 많은 연구자들은 최적해의 효율적인 탐색과정에 집중한 반면 최적화의 시작점이라 할 수 있는 목적함수 구성을 위한 연구는 상대적으로 미진한 것이 사실이다. 따라서 본 연구에서는 국내외에서 빈번히 사용되고 있는 가중평균법을 사용하여 tradeoff를 고려한 목적함수와 절대우선순위를 위한 가중값을 적용한 목적함수를 구성하여 표본추계학적 동적계획법을 통해 산정한 최적운영률을 비교하였다. 그 결과 절대우선순위를 위한 가중값을 적용한 경우가 보다 실제 저수지운영과 부합하는 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 국내 다목적댐 운영계획에 보다 적합한 목적함수를 구성하기 위해서는 절대우선순위를 위한 가중값을 부여하여 목적함수를 구성하는 것이 타당한 것으로 판단된다