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영어

This study aimed to improve the operational efficiency of the water purification plant by proposing a power optimization that balances cost and efficiency. First, the pump was operated intensively during the light-load period using the differential pricing plan. In addition, the average water level of the absorption zone was dynamically adjusted based on the pattern predicted by the time-series model SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average). The prediction model showed high reliability, with a Pearson correlation coefficient (rxy) of about 0.75 and MAE and MAPE of 423.8 m3 and 3.48%, respectively. To verify the optimization strategy, the effect of reducing power consumption and power charges was analyzed using the EPANET simulator. To verify the optimization strategy, the EPANET simulator was used to analyze power consumption and energy cost savings. The results showed an average 10.9% reduction in electricity costs while maintaining a stable water supply; an average 18.2% increase in electricity consumption was observed. In future studies, the operational logic is improved by applying an optimization tool, and the applicability of the field is evaluated through empirical research at an actual water treatment facility.

한국어

본 연구는 비용과 효율 두 가지 측면에서의 최적화 전략을 제안하여 정수장의 운영 효율성을 향상시키는 것을 목표로 하였다. 먼저 시간대별 차등 요금제를 활용하여 경부하 시간대에 펌프를 집중 가동시키는 방법을 제안하였다. 또한 시계열 예측 모델 SARIMA(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average)로 예측한 패턴을 기반으로 흡수정의 평균 수 위를 동적으로 조정하였다. 예측 모델은 피어슨 상관계수(rxy)는 0.75, MAE와 MAPE는 각각 423.8 m3, 3.48%로 높은 신뢰성을 보였다. 최적화 전략을 검증하기 위해 EPANET 시뮬레이터로 전력사용량과 전력요금 절감 효과를 분석하였고, 안정적인 용수 공급을 유지하면서 전력요금을 평균 10.9% 절감한 반면, 전력사용량은 평균 18.2% 증가함을 보였다. 향후 연구에서는 최적화 툴을 적용하여 운영 로직을 개선하고, 실제 정수처리 시설 대상 실증 연구를 수행하여 현장 적용성을 평가하고자 한다.