Inflow Forecasting for Reservoir Operation using Artificial Neural Network with RDAPS

인공신경망과 RDAPS 자료를 이용한 유입량 예측

효과적인 저수지 운영을 위해 가장 중요한 절차는 저수지 유입량을 적절하게 모의하는 것이다. 실시간 저수지 운영의 경우 기존의 물리적인 강우-유출현상에 기초한 수학적인 모형을 이용해서 유입량을 예측하는데 한계가 있으므로 인공신경망과 같이 자료의 특성에 기반한 모형이 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 인공신경망(Artificial neural network, ANN)을 이용하여 실시간 저수지 운영을 위해 현재시간을 기준으로 3시간 후, 6시간 후, 9시간 후, 12시간 후의 유입량을 예측하였다. 본 연구의 대상지역은 한강수계의 화천댐 유역으로 기상청 수치예보자료인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)자료 중에서 강우예측자료를 사용하였다. RDAPS 강우예측자료를 이용한 예측값 결과와 비교하기 위해 지점 강우자료를 사용하였으며, 이 지점 강우자료는 화천댐 유역에 있는 AWS, 기상청, 국토해양부의 지점자료을 이용하였다. RDAPS 강우예측값만을 이용한 유입량 예측결과가 과거 12시간 강우 누적값을 이용한 유입량 예측값과 비슷한 정확도를 가지는 것을 알 수 있었으며, 자료의 효율적인 취득을 고려해야만 하는 실시간 운영의 경우, RDAPS 강우예측자료와 인공신경망을 이용한 모형이 충분히 효과적인 대안이 될 수 있음을 알 수 있다.