Adaptive algorithms for cost-efficient pump control in water distribution network

Abstract

Modern cities have water distribution networks (WDN) that reliably meet the water demand of every individual household. These networks rely on pumps to move water from distant sources to the consumer. If inefficiently managed, this energy consuming process can become very costly. Using emerging computer power, simulation technologies and sensing devices, many techniques were developed that produce the most cost-efficient operational strategies. These methodologies rely on water consumption predictions to provide optimal pumping strategies. However, these predictions always contain errors, which may create control problems. Many efforts were made to develop progressively better predictions, some of which can change its parameters in real time. Nevertheless, these solutions still contain errors and cannot adapt appropriately to sudden changes in demand. To solve this problem, an adaptive controller that can efficiently update the pumping strategy based on monitored deviations of the predicted consumption is proposed. This methodology takes into account the tariffs of electricity over time and an optimal reference to continuously make the most cost-efficient updates in the pumping strategy. To validate the adaptive controller, two case studies were used: (i) a simple pump-reservoir network and (ii) the Richmond benchmark network. Both evaluations delivered positive results achieving the desired reliability while improving cost efficiency. The combination water consumption predictions and adaptive control methodologies provide a reliable and cost-efficient solution to operate a WDN automatically. This control model may become an essential feature in emerging water grids technology by closing the loop in the control system.

Cidades modernas têm redes de distribuição de água que de forma confiável satisfazem as necessidades de água de todos os domicílios. Estas redes dependem de bombas para mover a água de fontes distantes ao consumidor. Se gerido de forma ineficiente, este processo consumidor de energia pode tornar-se muito dispendioso. Através de poder computacional emergente, tecnologias de simulação e sensores, muitas técnicas foram desenvolvidas para produzir as melhores estratégias de operação. Estas metodologias dependem de previsões do consumo de água para criar estratégias de bombeamento óptimas. Porém, estas previsões contêm sempre erros, que podem criar problemas de controlo. Muitos esforços foram feitos para desenvolver melhores previsões, algumas das quais podem mudar os seus parâmetros em tempo real. De qualquer forma, estas soluções ainda contem erros e não conseguem adaptar a mudanças drásticas de consumo. Para resolver este problema é proposto um controlo adaptativo capaz de eficientemente actualizar em tempo real a estratégia de bombeamento com base nos desvios monitorizados relativamente à previsão. Esta metodologia toma em consideração uma referência optimizada para continuamente fazer as actualizações mais eficientes à estratégia de bombeamento. Para validar o controlo adaptativo, dois casos de estudo foram explorados: (i) uma rede simples composta de uma bomba e um tanque, (ii) e a de rede de referência de Richmond. Ambas as avaliações entregaram resultados positivos melhorando a eficiência a nível de custo. A combinação de previsões de consumo de água com metodologias de controlo adaptativo providencia uma solução confiável e eficiente para controlo automático de redes de distribuição de água. Este modelo de controlo pode se tornar uma característica essencial na tecnologia emergente “water grids” fechando o ciclo de controlo no sistema.