시계열 자료를 이용한 시단위 댐 유입량 예측

Estimation of Hourly Dam Inflow using Time Series Data

홍수와 같은 긴급한 수문사상 발생시 댐 방류 규모 및 방류 시점 결정 등 댐 운영의 핵심 자료인 유입량 예측을 위하여 시계열 자료 기반의 다중선형회귀분석을 시행하였다. 다중선형회귀분석모델에 사용된 입력변수로는 섬진강댐의 20년(1998∼ 2017) 시단위 강우량, 방류량 및 선행 유입량을 사용하였다. 특히 시계열 자료의 검토시 기존의 유입량 산정방법의 한계로 인한 유입량 산정시의 불규칙 변동 성분을 제거하는 방법을 제시하였으며, 유입량 예측시 보정전후 유입량을 비교 분석하여 유입량 재산정 방법의 적정성을 확인하였다. 경험적 모델인 다중선형회귀분석모델을 이용한 유입량 예측 결과 단기 유입량 예측의 정확성이 양호하였으며, 특히 첨두유입량 예측의 정확도가 우수하였다.

In order to determine the amount of dam discharge and the release schedule when a hydrological event such as flash flood occurs, a multiple linear regression analysis based on time series data was performed to estimate the inflow. The input variables used for the multiple linear regression analysis model were rainfall, discharge amount, and the preceding inflow amount during a period of 20 years (1998 ~ 2017) at the Seomjin River Dam. For the review of the time series data, a method to remove the random variation component of the inflow due to the limit of the existing inflow calculation method was proposed, and the inflow estimation method was compared and analyzed before and after the inflow estimation. The prediction of the inflow using the empirical model, namely the multiple linear regression analysis model, was good, and the prediction accuracy of the peak inflow was particularly good.