Abstract

Este artículo presenta una técnica alternativa a los métodos existentes en la literatura para el análisis de observabilidad (AO) de redes de agua, paso previo imprescindible para la adaptación de las técnicas de estimación de estado (EE) a estos sistemas. La metodología propuesta parte de un estado de flujo conocido y asume distribuciones aleatorias normales para la incertidumbre de algunas variables hidráulicas, que se propaga luego al resto del sistema. Este proceso se repite a continuación para valorar el cambio en la incertidumbre de la red al añadir aparatos de medida cuyo error se considera nulo, en base al cual se puede evaluar la observabilidad de la red. El potencial del método se presenta mediante un ejemplo ilustrativo, que pone de manifiesto la información adicional que esta metodología aporta con respecto a los enfoques de AO tradicionales. Esta propuesta permite un mejor conocimiento de la red y es una herramienta útil para priorizar la colocación de nuevos equipos de medida, contribuyendo a la transformación de los grandes núcleos urbanos en smart cities.

This work presents an alternative technique to the existing methods for observability analysis (OA) in water networks, which is a prior essential step for the implementation of state estimation (SE) techniques within such systems. The methodology presented here starts from a known hydraulic state and assumes random gaussian distributions for the uncertainty of some hydraulic variables, which is then propagated to the rest of the system. This process is repeated again to analyze the change in the network uncertainty when metering devices considered as error-free are included, based on which the network observability can be evaluated. The method’s potential is presented in an illustrative example, which shows the additional information that this methodology provides with respect to traditional OA approaches. This proposal allows a better understanding of the network and constitutes a practical tool to prioritize the location of additional meters, thus enhancing the transformation of large urban areas into actual smart cities.
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