Calibration via Multi-period State Estimation in Water Distribution Systems

Calibration of model parameters is of utmost importance to ensure the good performance of hydraulic simulation models. In this work, calibration is conceived within a joint multi-period parameter and state estimation approach, where model parameters (i.e. roughness coefficients) and hydraulic variables should be computed from available measurements at different times. The aim of this paper is twofold: (1) to present a novel methodology for the calibration of water networks via multi-period state estimation, and (2) to adapt observability analysis to this approach. The novelty of this work is that such a large-scale non-linear optimisation problem is here solved using mathematical programming decomposition techniques. On the other hand, observability analysis requires the construction of the multi-period measurement and parameter Jacobian matrix of the problem. The proposed approach enables computation of the observable roughness coefficients from available readings over time, making possible the periodic reassessment of roughness values based on recent online measurements. The potential of the method is illustrated by means of a case study, which shows how such a methodology would contribute to make the most of telemetry data for calibration purposes.

La calibración de los parámetros del modelo es de suma importancia para garantizar el buen funcionamiento de los modelos de simulación hidráulica. En este trabajo, la calibración se concibe dentro de un enfoque conjunto multiperiodo de estimación de parámetros y estados, en el que los parámetros del modelo (es decir, los coeficientes de rugosidad) y las variables hidráulicas deben calcularse a partir de las mediciones disponibles en diferentes momentos. El objetivo de este trabajo es doble: (1) presentar una metodología novedosa para la calibración de redes hidráulicas mediante la estimación de estado multiperiodo, y (2) adaptar el análisis de observabilidad a este enfoque. La novedad de este trabajo es que un problema de optimización no lineal a gran escala se resuelve aquí utilizando técnicas de descomposición de la programación matemática. Por otra parte, el análisis de observabilidad requiere la construcción de la matriz jacobiana de medidas y parámetros multiperiodo del problema. El enfoque propuesto permite calcular los coeficientes de rugosidad observables a partir de las lecturas disponibles a lo largo del tiempo, haciendo posible la reevaluación periódica de los valores de rugosidad basándose en mediciones recientes en línea. El potencial del método se ilustra mediante un estudio de caso, que muestra cómo una metodología de este tipo contribuiría a aprovechar al máximo los datos de telemetría con fines de calibración.