Carlos A. Bonilla, Ariele Zanfei, Bruno Brentan, Joaquín Izquierdo, Idel Montalvo

Monitorowanie systemu dystrybucji wody jest obecnie prowadzone przy użyciu zaawansowanych technologii sterowania w czasie rzeczywistym w celu osiągnięcia wyższej wydajności operacyjnej. Techniki analizy danych mogą być zaimplementowane do estymacji stanu, które są kluczowymi narzędziami w zarządzaniu, rozwoju i eksploatacji sieci wodnych, wykorzystując monitorowane dane dotyczące natężenia przepływu i ciśnienia w niektórych przewodach i węzłach sieci. W niniejszej pracy zaproponowano metodę estymacji stanu, która umożliwia wnioskowanie o stanie hydraulicznym prędkości roboczej układów pompowych na podstawie tych pomiarów ciśnienia i przepływu. Prezentowane podejście proponuje wykorzystanie teorii grafowych konwencjonalnych sieci neuronowych połączonych z modelami hydraulicznymi do generowania cyfrowego bliźniaka systemu wodnego. Zostało ono zwalidowane na dwóch wzorcowych sieciach hydraulicznych: sieci Patios-Villa del Rosario, Kolumbia, oraz sieci C-Town. Wyniki pokazują, że proponowany model skutecznie przewiduje estymację stanu w dwóch użytych sieciach hydraulicznych. Wyniki metryki oceny wskazują na niskie wartości średniego błędu kwadratowego i średniego błędu bezwzględnego oraz wysokie wartości współczynnika determinacji, odzwierciedlające wysoką zdolność predykcyjną oraz to, że wyniki predykcji adekwatnie reprezentują dane rzeczywiste.