Ottimizzazione di reti di acquedotto tramite l'applicazione dell'algoritmo particle swarm optimization

In the management of water distribution networks, one main aspect is the control of pressure levels as it is closely linked to water leakages. For this purpose, pressure reduction valves (PRV) are often used since they induce localized pressure drops. The need for increasingly dynamic and distributed control of networks has highlighted the need for distributed, remotely controllable and energy-independent monitoring and control systems. The GreenValve System (GVS) is an energetically independent IoT system for the regulation and monitoring of network pressures that is able to recover part of the energy that is dissipated for the control of the fluid itself. The goal of this thesis is the development of an optimization algorithm that aims to find the most convenient positioning of the GreenValves within water distribution networks in order to regulate and standardize the pressures by producing enough energy so that the valve can sustain itself. A method based on the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is then developed implementing some strategies to increase the reliability of the solution. The method is applied to the minimization of leakages on a benchmark network in order to be able to compare the results with known cases from the literature. Subsequently, the method is applied to the positioning of the GreenValve in the network with the aim of maximizing the uniformity of the pressures, taking into consideration the need to produce energy through the valve. The results obtained on the benchmark network will demonstrate that the maximization of the uniformity of the pressures in combination with the limitation of the value assumed by them provides the same results obtained by minimizing the losses with the advantage of not requiring knowledge of their location. Given the practical relevance of this result, the two objective functions are applied to a real-size network provided in the "Battle of the Leakage Detection and Isolation Methods".

Nella gestione degli acquedotti un aspetto che risulta di grande importanza è il controllo dei livelli di pressione in quanto strettamente legato alle perdite idriche. A questo fine sono spesso utilizzate valvole di regolazione di pressione (PRV), dei dispositivi idraulici che inducono perdite di carico localizzate. L’esigenza del controllo sempre più dinamico e distribuito delle reti ha messo in evidenza la necessità di sistemi di monitoraggio e controllo distribuiti, controllabili da remoto ed energeticamente indipendenti. Il GreenValve System (GVS) è un sistema IoT di regolazione e monitoraggio energicamente indipendente perché in grado di recuperare parte dell’energia da dissipare per il controllo del fluido stesso. L’obiettivo di questa tesi è lo sviluppo di un algoritmo di ottimizzazione che mira a trovare il posizionamento più conveniente delle GreenValve all’interno di reti di distribuzione idrica allo scopo di regolare e uniformare le pressioni producendo sufficiente energia affinché la valvola si autosostenga. L'introduzione di valvole di regolazione oltre ad essere una soluzione a breve termine per la riduzione delle perdite di rete, migliora il servizio agli utenti e riduce le sollecitazioni all'infrastruttura allungandone la vita utile. Viene quindi sviluppato un metodo basato sull'algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) che implementa alcune strategie per aumentare l'affidabilità della soluzione trovata. Il metodo viene applicato alla minimizzazione delle perdite su una rete benchmark per poter confrontare i risultati con casi noti da letteratura. Successivamente il metodo viene applicato al posizionamento in rete di GreenValve volendo massimizzare l'uniformità delle pressioni, tenendo in considerazione la necessità di autosostentamento energetico della valvola. Infatti i risultati ottenuti sulla rete benchmark dimostreranno che la massimizzazione dell'uniformità delle pressioni in combinazione con la limitazione del valore da esse assunto fornisce gli stessi risultati ottenuti minimizzando le perdite con il vantaggio di non richiedere la conoscenza della loro localizzazione. Data la rilevanza sul piano pratico di questo risultato le due funzioni obiettivo vengono applicate a una rete di dimensioni reali fornita nella "Battle of the Leakage Detection and Isolation Methods". Diverse configurazioni di perdite e l'applicazione ad una rete più complessa permettono di verificare il metodo su vari scenari aumentandone la consistenza.