Avancées dans l'estimation de l'état à l'échelle du système et le contrôle des réseaux de drainage urbain à l'aide du solveur hydraulique PipeDream
Advances in system-scale state estimation and control of urban drainage networks using the PipeDream hydraulic solver
- Auteurs
- Matthew Bartos
- Résumé court
- Au cours des dernières décennies, les gestionnaires de l'eau ont de plus en plus reconnu le potentiel de l'estimation et du contrôle de l'état en temps réel pour relever les défis du drainage urbain tels que les inondations et les débordements d'égouts unitaires. Cependant, les implémentations à l'échelle du système ont été entravées par un manque de modèles de processus appropriés, ce qui a conduit à s'appuyer sur des modèles de substitution qui ne capturent pas la dynamique physique complète des systèmes de drainage urbain. Cette étude traite des progrès récents dans l'estimation de l'état à l'échelle du système et le contrôle des réseaux de drainage urbain rendus possibles par le nouveau solveur hydraulique PipeDream. Conçu pour les applications en temps réel, ce solveur simule les équations de Saint-Venant pour un écoulement instationnaire à l'aide d'un schéma implicite stable et exprime la dynamique du système sous forme d'espace d'état, permettant l'application directe du filtrage de Kalman étendu (EKF) pour l'assimilation des données des capteurs, et Model-Predictive Control (MPC) pour la détermination des stratégies optimales de contrôle du réservoir. Cette étude démontre deux cas de test d'estimation et de contrôle d'état à l'échelle du système. Tout d'abord, il est démontré que la fusion des données des capteurs dans un modèle de drainage urbain à l'aide de l'EKF améliore les estimations de la profondeur et du débit à un emplacement non jaugé. Ensuite, il est montré que le MPC peut être utilisé pour éviter les débordements dans un réseau de réservoirs, en tenant compte des effets de remous et des temps de parcours à travers le réseau. Sur la base de ces résultats, on s'attend à ce que le solveur PipeDream fournisse une plate-forme importante pour l'estimation et le contrôle de l'état à l'échelle du système pour les applications de recherche et de l'industrie.
- Summary
- In recent decades, water managers have increasingly recognized the potential for real-time state estimation and control to address urban drainage challenges like flooding and combined sewer overflows. However, implementations at the system scale have been hindered by a lack of suitable process models, leading to a reliance on surrogate models that do not capture the full physical dynamics of urban drainage systems. This study discusses recent advances in system-scale state estimation and control of urban drainage networks enabled by the new PipeDream hydraulic solver. Designed for real-time applications, this solver simulates the Saint-Venant equations for unsteady flow using a stable implicit scheme and expresses system dynamics in state-space form, allowing for direct application of Extended Kalman Filtering (EKF) for sensor data assimilation, and Model-Predictive Control (MPC) for determination of optimal reservoir control strategies. This study demonstrates two test cases of state estimation and control at the system scale. First, it is shown that fusing sensor data into an urban drainage model using EKF improves estimates of depth and discharge at an ungaged location. Next, it is shown that MPC can be used to avert overflows in a network of reservoirs, accounting for backwater effects and travel times through the network. Based on these results, it is expected that the PipeDream solver will provide an important platform for system-scale state estimation and control for both research and industry applications.
- Mots-clés
- Assimilation de données, Jumeaux numériques, Modélisation hydraulique, Contrôle en temps réel, Estimation d'état