Aplicación de técnicas heurísticas de optimización para ... · Desarrollo de un modelo multiobjetivo para priorización de inversiones en redes de drenaje pluvial . o Optimización

Jornada de Intercambio de I+D en el ciclo integral del agua

PEDRO L. IGLESIAS REY – DIHMA (UPV) 1

Aplicación de técnicas heurísticas de optimización para redes de

abastecimiento, saneamiento y drenaje

INTRODUCCIÓN

JORNADA DE INTERCAMBIO DE I+D EN EL CICLO INTEGRAL DEL AGUA Pedro L. Iglesias Rey (DIHMA – UPV)

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¿Por qué emplear técnicas de optimización? o Problemas indeterminados.

¿Por qué técnicas heurísticas? o “Una heurística es una técnica

que busca soluciones buenas (casi óptimas) a un costo computacional razonable, aunque sin garantizar optimalidad de las mismas” (Reeves, 1967)

Estructura básica de un problema de optimización

Formulación del problema. o Definición de la Función objetivo. Específico para cada problema Fija el objetivo/objetivos del problema Estudiar la evaluación de la función objetivo

– PUEDE REQUERIR SIMULACIONES (EPANET, SWMM, …)

o Restricciones del problema. Acotaciones del espacio de soluciones Ajustes del proceso de búsqueda

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Definición del modelo de optimización. o Modelos de optimización clásicos o Modelos de optimización heurísticos o Modelos de optimización multiobjetivo (MOEAs) JORNADA DE INTERCAMBIO DE I+D EN EL CICLO INTEGRAL DEL AGUA

Pedro L. Iglesias Rey (DIHMA – UPV)

Formulación del problema

Función objetivo: o Objetivo: Desarrollo de un modelo de optimización

para el diseño, mejora, rehabilitación de redes de abastecimiento o saneamiento.

Minimizar los costes de inversión, los niveles de inundación, la inyección de cloro, los vertidos, el consumo eléctrico, el consumo energético o las tasas de emisión de CO2, etc.

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Variables de decisión y restricciones: o ¿Cómo? Modificando los elementos, parámetros de funcionamiento, estados de los

diferentes elementos de la red (abastecimiento, drenaje, saneamiento) Satisfaciendo las diferentes restricciones de funcionamiento de la red: presión

mínima y máxima, velocidades máxima y mínima; rendimientos aceptables de las bombas, niveles mínimos de cloro, niveles de inundación, tasas de vertido de contaminantes, etc.


Diseño y rehabilitación de redes de distribución de agua


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Xi → solución genérica de diseño: diámetros y alturas de bombeo

NHD → número de puntos de altura desconocida

NVD → número de diámetros incógnita Fe,j → factor energético de cada punto

de bombeo HD,j(Xi), QD,j(Xi) →altura y caudal de

cada bombeo Fa → factor de amortización de le

inversión realizada Cj → coste unitario asociado al valor de

la variable de decisión Lj → longitud de la conducción

NS → Nº escenarios analizados NR → restricciones impuestas que

deben cumplir las posibles soluciones δk,s → variable binaria λi → función de peso de cada una de

las penalizaciones Hmin,k → Altura de presión mínima Hk,s → Altura piezométrica Vmin,k → Velocidad mínima admisible Vmin,k → Velocidad máxima admisible Vk,s → Velocidad del agua

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( )= = = =

= = = =

= + ⋅ + λ δ − +

+ λ δ − + λ δ −

∑ ∑ ∑∑

∑∑ ∑∑

SHD VD R

S SR R

NN N Ni i i i

e,j D,j D,j a j j j 1 k ,s min,k k ,sj 1 j 1 s 1 k 1

N NN N

2 k,s max,k k ,s 3 k ,s min,k k ,ss 1 k 1 s 1 k 1

F X F H X Q X F C X L H H

V V V V

Algoritmos meta-heurísticos existentes


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Algoritmos evolutivos o Evolución genética del poblaciones (AG) o Algoritmos miméticos (SFLA)

Proceso de recocido de metales o Recocido simulado.

Pensamiento animal o Tabu search

Comportamiento aninal o Ant Colony Optimization

Migración de bandadas de animales o Particle Swarm Optimization (PSO)

Simulación del comportamiento natural o Desarrollo de harmonía en la música (HS)

Modelos de optimización multiobjetivo Non dominated sorting Genetic Algorithm (NSGA) Combinaciones de varios métodos (AMALGAM).

Comentarios acerca de los algoritmos heurísticos

Generales: o Todos los modelos propuestos son validos. o Cada no presenta ventajas e inconvenientes al

adaptarse a cada caso. o Necesidad de adoptar una solución de

compromiso. o Análisis estadístico → Permite depurar el

método de manera que podamos aumentar la probabilidad de obtener el valor mínimo de la función objetivo diseño.

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Específicos: o SFLA: gran capacidad de obtención de valores mínimos cuando los parámetros

están ajustados. o HS: Gran velocidad de convergencia a soluciones razonablemente buenas. o PSO: Formulación en términos de variables continuas; dificultad de

convergencia en algunos problemas. o AG: es el método más robusto → Buenos resultados en casi todas las

configuraciones (parámetro de cruce apenas tiene influencia) JORNADA DE INTERCAMBIO DE I+D EN EL CICLO INTEGRAL DEL AGUA Pedro L. Iglesias Rey (DIHMA – UPV)

Aplicaciones de los algoritmos de optimización

Redes de abastecimiento de agua o Diseño y rehabilitación de redes de abastecimiento o Optimización del régimen de bombeo o Mejora de la operación de una red atendiendo a criterios de

inversión, explotación, calidad del agua y tasas de emisión de CO2.

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Redes de saneamiento o Diseño y rehabilitación de redes de saneamiento. o Optimización del régimen de bombeo de redes de saneamiento. o Optimización de la operación e inversión en una red de saneamiento orientada a la

mejora de la calidad de los vertidos.


Redes de drenaje o Diseño y rehabilitación de redes de drenaje. o Dimensionado de técnicas de SUD (Drenaje urbano sostenible) o Rehabilitación mediante renovación de conducciones,

aplicación de técnicas SUD y utilización de tanques de retención.

Proyectos desarrollados Redes de agua potable


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o Optimización red de Murcia 6 estaciones de bombeo 9 depósitos de regulación 3 válvulas de control Análisis del aislamiento de varios

tramos

o Escenarios de análisis Escenario 0. Optimización de la

situación actual de funcionamiento

Escenario 1. Optimización con un nuevo sistema de bombeo en Roldán.

Escenario 2. Escenario 0, aumentando demanda en 50%.

Escenario 3.Escenario 0, considerando la posibilidad de abrir y cerrar una línea.

Escenario 4. Escenario 0 considerando fugas.

Escenario Coste Red Original

Coste Red simplificada

Coste (euros/dia)

0 515.0 516.9 487.9

1 434.5 435.9 415.1

2 597.2 600.4 1295.6

3 - 516.9 493.5

4 - 506.2 296.2



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Proyectos rehabilitación y operación de la red D-Town (BWN-II, BBLAWN) o Datos básicos:

5 DMAs. 5 Estaciones de bombeo. 7 Depósitos de regulación

o Objetivos BWN-II: 7500 variables de decisión Mínimo coste de inversión y explotación. Control de la calidad del agua. Tasas de emisión de CO2.

o Objetivos BBLAWN: 73900 variables de decisión. Reducción del nivel de fugas. Mínimo coste de inversión. Mínimo coste de bombeo y explotación. Sectorización de la red.

o Algoritmo utilizado: Algoritmo Pseudo-Genético (PGA)



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Resultados BWN-II

Resultados BBLAWN Solution highlights Inicial Iteración 1 Final

Subareas

DMA1 1 13 15 DMA2 1 3 3 DMA3 1 8 8 DMA4 1 4 4 DMA5 1 9 5 Total 5 37 35

PRVs 0 0 61 Nº Closed Pipes 0 0 39 Replaced Pipes 0 95.6 % 96.3 % No. New Pumps 0 0 2 Pipe replacement 0 € 689,175 € 566,975 € Pump renewal 0 € 0 € 8,472 € Control Valves 0 € 0 € 20,115 € Energy Consumption 2,134,504 € 203,202 € 168,118 € Background Leakages 2.35 Hm3 0.39 Hm3 0.24 Hm3 € Total Costs 2,134,504 € 892,377 € 763,680 €

Marchi, A., Salomons, E., Ostfeld, A., Kapelan, Z., ..., Iglesias, P.L., Martínez, F.J., …, & Walski, T. (2013). Battle of the water networks II. Journal of water resources planning and management, 140(7).

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

900000

1000000

Iglesias-Rey, P. L., Martínez-Solano, F. J., Mora Meliá, D., & Martínez-Solano, P. D. (2015). Combining Engineering Judgment and an Optimization Model to Increase Hydraulic and Energy Efficiency in Water Distribution Networks. Journal of Water Resources Planning and Management, C4015012.

Proyectos desarrollados Redes de drenaje pluvial


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OPTITANK: Modelo de reducción de inundaciones en redes de drenaje pluvial mediante la utilización de tanques de retención. Aplicación a diferentes sectores de la red de Bogotá.

Proyectos desarrollados Redes de drenaje pluvial


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OPTISAN: Modelo de reducción de inundaciones en redes de drenaje pluvial mediante la utilización conjunta de rehabilitación de conductos y de tanques de retención. o Red de estudio: Sector Chicó-Sur o Caudal máximo de vertido: 5.79 m3/s o Funciones desarrolladas: Estimación de los daños por inundación Estimación de los costes de inversión en conductos y depósitos

o Solución basada en rehabilitación de la red: 1.3 M€ o Solución basada en tanques de retención: 0.4 M€ o Solución conjunta: 0.3 M€

Proyectos actualmente en marcha

Redes de agua potable o Calibración de una red de agua potable

mediante herramientas de optimización heurística

o Desarrollo de un modelo multiobjetivo para optimización y priorización de actuaciones en redes de abastecimiento de agua

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Redes de drenaje pluvial o Desarrollo de un modelo multiobjetivo para priorización de inversiones en

redes de drenaje pluvial . o Optimización de redes de drenaje pluvial considerando sistemas SUD (Drenaje

Urbano Sostenible) Redes de saneamiento o Optimización energética del funcionamiento de la red de Murcia. o Desarrollo de un modelo multiobjetivo para optimización del consumo

energético , el nivel de llenado de la red y la calidad del vertido.


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Aplicación de técnicas heurísticas de optimización para ... · Desarrollo de un modelo multiobjetivo para priorización de inversiones en redes de drenaje pluvial . o Optimización