Simulation/optimisation par intelligence artificielle d'un réseau décentralisé de systèmes de collecte d'eaux pluviales afin de réduire les flux dans les canalisations urbaines
Simulation-Optimization of Smart Decentralized Network of Rainwater Harvesting Systems for Reducing Urban Drainage Flows
- Auteurs
- Ofer Snir, Luca Vezzaro, Eran Friedler
- Résumé court
- La pratique de la récolte d'eau pluviale (REP) fait l'objet de nombreuses études ces dernières années et possède un potentiel de réduction des tensions croissantes sur les services municipaux de distribution des eaux et sur les égouts.Sur ce plan, une approche du contrôle du stockage des eaux pluviales en temps réel se révèle en tant que méthode utile afin d’améliorer la capacité des systèmes de REP pour réduire le ruissellement de la flux du drainage urbain. Étant donné que la mise en place d'un système de contrôle en temps réel des réservoirs de REP implique l’évacuation d'eau qui pourrait être utilisée comme ressource, une politique de contrôle freine l’efficacité du REP dans la fourniture d'eau potableL’étude présentée ici vise à améliorer la capacité d'un réseau contrôle de système REP de réduire la saturation des canalisations urbaines en maximisant son potentiel de distribution d'eau.En utilisant la combinaison d'un algorithme génétique en tant que méthode optimale de simulation/optimisation routinière avec une approche de modèle de contrôle prédictif, des stratégies efficaces de contrôle de libération sont développées et appliquées sur un modèle de bassin versant urbain avec jusqu’à présent des résultats prometteurs.
- Summary
- The practice of rainwater harvesting (RWH) has been studied extensively in recent years, as it has the potential to alleviate some of the increasing stress on urban water distribution systems and drainage networks. Within the field, an approach of real-time control of rainwater storage is emerging as a method to improve the ability of RWH systems to reduce runoff and urban drainage flows. As implementing real-time control on RWH tanks means releasing water that could be used for supply, applying controlled-release policies often hinders the RWH system’s ability to supply water.The presented study aims to improve the ability of a controlled, distributed network of RWH systems to reduce peak flows in the urban drainage system while maximizing its water-supply potential. By combining genetic algorithm as the optimizing method of a simulation-optimization routine with Model Predictive Control approach, favorable controlled-release policies are generated and applied to a model of an urban watershed, with promising results so far.
- Mots-clés
- Flood Mitigation, Model Predictive Control, Rainwater Harvesting, Real-time Control, Urban Drainage