Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/10773/29659
Title: | Predicting the behaviour of water distribution networks with machine learning methods |
Other Titles: | Previsão do comportamento de redes de distribuição de água com métodos de aprendizagem automática |
Author: | Matos, Pedro Guilherme Silva |
Advisor: | Matos, Sérgio Guilherme Aleixo de Campos, António Gil d'Orey de Andrade |
Keywords: | Water distribution systems Machine learning Water demand forecasting Modelling Simulation |
Defense Date: | Jul-2019 |
Abstract: | Water supply systems are indispensable infrastructures in any modern civilisation.
Any modern house has running water at all time. People are so
dependent on this essential good that today it is unthinkable for any social
environment to live without water supply. Supply systems are responsible
for maintaining the constant supply of water to homes, hospitals, industries,
etc., and, consequently, are also responsible for maintaining the functioning
of society. Since these systems are so indispensable in daily life, the costs
associated with their operation are not taken into account. These systems
have to pump water to meet their customers’ demands and face major energy
cost-efficiency issues related to pumping operations.
This work presents and analyses a possible solution to this problem using
a decision support system that takes advantage of variations in the energy
tariff throughout the day to optimise energy costs. It uses machine learning
methods to predict future water demands and simulate the consequent behaviour
of the networks, thus allowing the scheduling of pumping operations
to coincide with the period when the tariff is cheaper. The results indicate that
Artificial Neural Networks, Extreme Learning Machines and Recurrent Neural
Networks with Gated Recurrent Units are capable of achieving a good performance
forecasting water demands. It was also possible to create a model that
accurately reproduces the behaviour of a water supply network of reasonable
size using Artificial Neural Networks. Os sistemas de abastecimento de água são infraestruturas indispensáveis em qualquer civilização moderna. Qualquer casa moderna tem sempre água corrente. As pessoas estão de tal maneira dependentes deste bem essencial que hoje em dia é impensável qualquer meio social viver sem abastecimento de água. Os sistemas de abastecimento são responsáveis por manter o constante fornecimento de água a casas, hospitais, indústrias, etc., e, consequentemente, também são responsáveis por manter o funcionamento da sociedade. Como são sistemas indispensáveis no quotidiano não se tem tanto em consideração os custos associados com o seu funcionamento. Estes sistemas têm de bombear água para satisfazer os consumos dos seus clientes e enfrentam grandes problemas de custos energéticos relacionados com as operações de bombeamento. Este trabalho apresenta e analisa uma possível solução para este problema utilizando um sistema de apoio à decisão que tira partido da variação da tarifa energética ao longo do dia para fazer a otimização dos custos energéticos. A solução apresentada utiliza métodos de aprendizagem automática para prever consumos de água e simular o consequente comportamento das redes possibilitando assim o agendamento das operações de bombeamento para que coincidam com o período em que a tarifa é mais barata. Os resultados indicam que Redes Neuronais, Máquinas de Aprendizagem Extrema e Redes Neuronais Recurrentes com Gated Recurrent Units são capazes de alcançar um bom desempenho na previsão de consumos de água. Também foi possível criar um modelo que reproduz com precisão o comportamento de uma rede de abastecimento de água de médio tamanho usando Redes Neuronais. |
URI: | http://hdl.handle.net/10773/29659 |
Appears in Collections: | UA - Dissertações de mestrado DETI - Dissertações de mestrado |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Documento_Pedro_Matos.pdf | 3.31 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.