빗물 펌프장 최적 연계운영을 위한 유전자 알고리듬의 프로토타입 구현

Implementation of a Prototype Genetic Algorithm for Optimal, Coordinated Operation of Stormwater Pump Stations

집중호우의 강도와 빈도가 커짐에 따라 배수 시스템의 효율적 운영에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 복수의 빗물펌프장으로 구성된 도시 배수 시스템을 대상으로, 전체 시스템 내 침수 피해 규모를 최소화하는 최적 연계 운영 스케쥴을 도출할 수 있는 모형의 프로토타입을 구현한다. 제시된 모형은 사전에 계산된 각 펌프장의 침수저감 성능과 기간별 초기 침수지표를 결합하여 총 피해저감효과를 빠르게 산정하고 이를 최대화하는 목적함수를 가지며, 전체 분석기간 동안의 펌프장별펌프가동대수의 최적 조합을 도출하는 것을 목적으로 Python/DEAP 환경하에서 유전자 알고리듬(Genetic Algorithm, GA)으로 구현되었다. 가상의 예제를 대상으로 한 검증 결과, 열등한 해의 조합을 합리적으로 배제함으로써 최적화 메커니즘이 펌프장 운영 의사결정에 타당하게 반영됨을 확인하였고, 빠른 수행시간을 통해 향후 실시간 운영의 도구로 활용될 가능성을 확인할 수 있었다.

As heavy rainfall events increase, the need for efficient operation of urban drainage systems is becoming critical. In this study, we implement a prototype model designed to generate an optimal, coordinated operating schedule for an urban drainage system with the objective of minimizing system-wide flood damage. The proposed model rapidly estimates the total damage reduction by combining precomputed flood mitigation performance curves for each station with period-specific initial inundation indicators, and then selects the schedule that maximizes total damage reduction. The model is implemented as a Genetic Algorithm (GA) in a Python/DEAP environment and validated using a hypothetical pilot area. Validation using a hypothetical case confirmed that by rationally excluding inferior combinations of solutions, the optimization mechanism can be appropriately embedded in pump station operational decision-making, and its short execution time indicates the potential for deployment as a tool for real-time operation.