PODEJ CIA STOSOWANE WE WSPOMAGANIU STEROWANIA SIECI WODOCI GOW

Transkrypt

1 PODEJ CIA STOSOWANE WE WSPOMAGANIU STEROWANIA SIECI WODOCI GOW IZABELA ROJEK Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy Streszczenie W referacie przedstawiono podej cia stosowane we wspomaganiu sterowania sieci wodoci gow. Omówiono klasyczne podej cie do sterowania sieci wodoci gow oraz autorskie podej cie z u yciem metod sztucznej inteligencji. U ycie metod sztucznej inteligencji jest szczególnie wa ne w sytuacji kryzysowej i wyst pieniu awarii w zło onych systemach technicznych, do których nale y sterowanie sieci wodoci gow. Słowa kluczowe: wspomaganie, sterowanie, sie wodoci gowa 1. Wst p Przedsi biorstwo wodoci gowe w zakresie sieci wodoci gowej powinno zajmowa si dystrybucj wody dobrej jako ci w ilo ci gwarantuj cej zaspokojenie potrzeb odbiorców, poprawn eksploatacj sieci wodoci gowej zapewniaj c wła ciwe ci nienie w w złach odbiorczych, sprawnym usuwaniem awarii oraz planowaniem i wykonywaniem prac zwi zanych z konserwacj, modernizacj i rozbudow sieci [1]. Sterowanie sieci wodoci gow jest trudnym i kompleksowym procesem. Istniej ró ne podej cia do wspomagania sterowania sieci wodoci gow. Jednym z podej modelowania w czasie rzeczywistym systemu wodoci gowego jest podej cie prezentowane w pracy [2]. Modelowanie numeryczne zostało zastosowane do sterowania sieci wodoci gow, w tym analiz jako ci wody, dystrybucj wody oraz redukcj przeciekania wody. Odpowiednie modele, zawieraj c wysoko rozwini te technologie takie jak geograficzny system informacyjny i systemy telemetrii stały si niezb dnym narz dziem dla operatora sieci wodoci gowej. Matematyczny model systemu dostarczania wody został skalibrowany i zweryfikowany dla rzeczywistej sieci wodoci gowej. W innej pracy równie zaprezentowano model matematyczny sterowania dla systemu wodoci gowego [3]. Matematyczny model dotyczy okre lania norm poboru wody wg planu konsumpcji zasobów wody. Model jest opisany przez nieliniowe programowanie dla dystrybucji wody w sieci, symuluj c ródło zasobów wody z nieograniczon pojemno ci, umieszczone w wybranym w le. Kolejna praca równie zawiera badania dotycz ce systemów wodoci gowych, w których zostały wykorzystane matematyczne modele dotycz ce wybranych problemów sterowania sieci wodoci gow [4]. W pracy [5] przedstawiono inteligentny system monitorowania sieci wodoci gowych sygnalizuj cy pojawienie si awarii sieci i wspomagaj cy ich lokalizacj. Podstawowym zało eniem omawianego systemu było przyj cie metody wykrywania awarii stosowanej dotychczas w diagnostyce technicznej maszyn i procesów przemysłowych. Bazuj c na niewielkiej liczbie czujników przepływu zainstalowanych na sieci wodoci gowej i wytrenowanej sieci neuronowej, pojawiaj ce

2 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 18, si awarie sieci s wykrywane i lokalizowane. Do znalezienia najlepszych lokalizacji czujników został u yty algorytm genetyczny. W Instytucie Bada Systemowych w zespole pod kierunkiem dr hab. in. Jana Studzi skiego prowadzone s prace dotycz ce opracowania zintegrowanego systemu komputerowego do zarz dzania miejsk gospodark wodno- ciekow powstaj cego w ramach projektu badawczego finansowego przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wy szego1. Równolegle prowadzono prace dotycz ce sieci wodoci gowej, sieci kanalizacyjnej oraz oczyszczalni cieków. Podej cie prezentowane przez autork artykułu wi e si z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji do wspomagania sterowania sieci wodoci gow. Podej cie to w istotny sposób mo e wzbogaci klasyczne podej cia wspomagania sterowania sieci wodoci gow. To podej cie równie jest rozwijane w ramach tego samego projektu badawczego. U ycie metod sztucznej inteligencji jest szczególnie wa ne w sytuacji kryzysowej i wyst pieniu awarii w zło onych systemach technicznych, do których nale y sterowanie sieci wodoci gow. 2. Klasyczne podej cie do sterowania sieci wodoci gow Idea informatycznego systemu wspomagania do zarz dzania, sterowania operacyjnego i planowania miejskiego systemu wodno- ciekowego powstała w wyniku obserwacji, e poszczególne obiekty zarz dzane przez typowe przedsi biorstwo wodoci gowe nie funkcjonuj niezale nie, a s elementami jednego układu wzajemnie na siebie wpływaj cymi. Funkcj centraln pełni w tym układzie sie wodoci gowa a jej zmieniaj ce si w czasie obci enie wpływa na działanie zestawów pompowych w stacji uj cia wody, na obci enie hydrauliczne sieci kanalizacyjnej i w rezultacie na jako pracy oczyszczalni cieków. Poprawne przewidywanie obci enia i sterowanie operacyjne sieci wodoci gow pozwoli energooszcz dnie sterowa pompami na uj ciu wody oraz efektywnie sterowa procesem technologicznym w oczyszczalni, przygotowuj c j odpowiednio wcze nie do przyj cia okre lonej ilo ci cieków i ładunku zanieczyszcze [1]. Dotychczasowy stan informatyzacji krajowych wodoci gów jest zły. Na ogół sprowadza si do instalacji niepełnych systemów monitoringu na sieciach wodoci gowych i w oczyszczalniach cieków oraz na opracowywaniu map numerycznych dla sieci wodoci gowych. Bardzo rzadko stosuje si modele matematyczne do oblicze hydraulicznych sieci wodoci gowych. Sterowanie pompowniami na uj ciach wody i w sieciach wodoci gowych oraz sterowanie napełnianiem zbiorników wyrównawczych w wodoci gach i sterowanie napowietrzaniem cieków w oczyszczalniach realizuj zwykle układy regulacji automatycznej, zapewniaj ce utrzymanie zadanych nastaw regulatorów. Ponadto programy ju u ywane s zwykle eksploatowane niezale nie nie tworz c zintegrowanych systemów wspomagania decyzji [1]. Koncepcja komputerowego systemu wspomagania decyzji operatora sieci wodoci gowej została przedstawiona na rys. 1. Najwa niejszymi elementami tego systemu jest bran owa baza danych, mapa numeryczna sieci wodoci gowej, system monitoringu oraz model hydrauliczny z algorytmami optymalizacji [6]. Bran owa baza danych jest ródłem technicznych, technologicznych i eksploatacyjnych danych o sieci. Zdefiniowane zostały obiekty sieci wodoci gowej. Mapa numeryczna pozwala na wizualizacj sieci poprzez generowanie grafu sieci wodoci gowej. Pierwszy graf geodezyjny powstaje na podstawie przyrostowej aktualizacji danych pobiera- 1 Praca wykonana w ramach projektu badawczego MNiSzW nr R

3 160 Podej cia stosowane we wspomaganiu sterowania sieci wodoci gow nych z geodezji miejskiej. Graf topologiczny poprawia topologi grafu geodezyjnego poprzez eliminacj nieci gło ci i przeci gni. Graf hydrauliczny umo liwia generowanie w złów hydraulicznych sieci. System monitoringu sieci pokazuje rzeczywiste i bie ce informacje o pracy i stanie sieci. Pomiary z monitoringu dalej słu do kalibracji i weryfikacji modelu hydraulicznego sieci. Nale ało dokona wyboru punktów pomiarowych, wyboru rodzaju urz dze pomiarowych (przepływomierze, ci nieniomierze), instalacji urz dze pomiarowych, wyboru rodzaju transmisji danych (telemetria, telefonia komórkowa, radio), ustalenia zasad transmisji danych oraz wyboru programu archiwizacji i wizualizacji danych. Poziom funkcji Wizualizacja Obliczenia Kalibracja Optymalizacja Sterowanie grafu sieci hydrauliczne modelu sieci sieci Poziom modułów Mapa Model System Algorytm Algorytm numeryczna hydrauliczny monitoringu optymalizacji sterowania Bran owa Baza Danych Poziom danych Rys. 1. Koncepcja komputerowego systemu wspomagania decyzji operatora sieci wodoci gowej [6] Model hydrauliczny pozwala na obliczanie przepływów wody w przewodach i ci nie w w złach sieci. Model ten został opisany liniowymi i nieliniowymi równaniami algebraicznymi (równania liniowe z I prawa Kirchhoffa (K), równania nieliniowe z II prawa Kirchhoffa (S), równania liniowe z równania Bernoulliego (K 1)). Problemem obliczeniowym jest wybór kombinacji pier- cieni do formułowania równa nieliniowych z II prawa Kirchhoffa oraz wybór algorytmu rozwi zywania tego równa nieliniowego. Zastosowano algorytm Crossa obliczania równa nieliniowych. Został opracowany program oblicze hydraulicznych. Program ten posiada rozbudowany edytor graficzny, rozbiory w złowe w postaci miesi cznych rozbiorów rednich, rozbiory w złowe w postaci rozkładów godzinowych oraz wbudowany algorytm optymalizacji [7]. Zadaniem systemu komputerowego jest optymalizacja i sterowanie sieci wodoci gow. Wyró niono dwa zadania optymalizacji: projektowanie i sterowanie sieci oraz dwa zadania projektowania: rekonstrukcj i rozbudow sieci. Projektowanie sieci polegało na doborze parametrów technicznych sieci spełniaj cym okre- lone wymagania techniczne, technologiczne i ekonomiczne. Zastosowano dwie metody projektowania: symulacj oraz optymalizacj jednokryterialn i wielokryterialn. Symulacja i optymaliza-

4 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 18, cja została wykorzystana do doboru zmienianych parametrów sieci, w obliczeniach symulacyjnych za pomoc modelu hydraulicznego, w ocenie wyników, do powtarzania oblicze dla innych wariantów zmian parametrów oraz wyboru najlepszego rozwi zania. Podsumowuj c komputeryzacja sieci wodoci gowej polegała na opracowaniu i wdro eniu systemu informatycznego zarz dzania obiektem z uwzgl dnieniem funkcji technicznych i administracyjnych realizowanych w ramach zarz dzania [8]. Funkcje techniczne to: monitoring przepływów i ci nie w wybranych punktach sieci, obliczenia hydrauliczne wykonane dla wszystkich rur i w złów sieci wodoci gowej, wizualizacja sieci w postaci mapy numerycznej, lokalizacja awarii, optymalizacja i projektowanie oraz generowanie planów rewitalizacji sieci, sterowanie sieci wodoci gow, wykonywanie ró norodnych analiz przestrzenno-tematycznych. Z kolei funkcje administracyjne to: rejestracja u ytkowników sieci, rejestracja opracowanych projektów technicznych i ledzenie ich realizacji, rejestracja odbiorców technicznych stanów awaryjnych, ewidencja i ledzenie realizacji planowych przegl dów eksploatacyjnych. Nie wszystkie moduły s ju zako czone i równie nie mo na uzna, e struktura tego systemu jest ju zamkni ta i adne nowe aplikacje nie zostan do niego wł czone, poniewa system wykonywany w postaci autonomicznych i jednocze nie współpracuj cych ze sob modułów jest otwarty i znajduje si ci gle jeszcze w fazie rozbudowy [8]. 3. Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do sterowania sieci wodoci gow System wspomagania sterowania sieci wodoci gow z udziałem metod sztucznej inteligencji jest opracowywany etapami. System ten składa si z wielu elementów, a mianowicie: bazy danych, bazy wiedzy, bazy modeli i metod, systemów wspomagania w postaci systemów ekspertowych ukierunkowanych na okre lone podproblemy oraz systemów pozyskiwania wiedzy wykorzystuj cych wcze niej opracowane modele klasyfikuj ce, predykcyjne i preferencji oraz hybrydowy system klasyfikuj cy, który uwzgl dnia predykcj i preferencje. Z jednej strony korzysta on z danych pomiarowych zgromadzonych w bazie danych przesłanych przez system monitoringu sieci. Z drugiej strony wykorzystuje on modele prognostyczne do prognozowania obci enia sieci wodoci gowej, które powstały w systemie pozyskiwania wiedzy. System wspomagania na podstawie opracowanych modeli umo liwia opracowanie scenariuszy sterowania sieci wodoci gow. Opracowanie odpowiednich modeli i algorytmów pozwoli w automatyczny sposób wspomaga kadr in ynieryjn przedsi biorstwa wodoci gowego, która obecnie te zadania wykonuje r cznie. Opracowane modele i algorytmy to algorytmy optymalizacji i sterowania pompami (które pozwol na zoptymalizowanie: zu ycia energii elektrycznej, ci nienia i przepływu wody), modele sterowania sieci wodoci gow, modele prognozowania obci enia i awaryjno ci sieci wodoci gowej, algorytmy napełniania i opró niania zbiorników retencyjnych oraz modele jako ci wody w w złach sieci wodoci gowej [9]. Inteligentny system wspomagania zawiera zarówno wspomaganie decyzji oraz sterowanie działaniem urz dze pracuj cych w sieci wodoci gowej. W ród parametrów, którymi si steruje mo na wyró ni poziom wody w zbiornikach, stałe ci nienie i przepływ wody w sieci. Utrzymanie tych parametrów jest bardzo trudne ze wzgl du na szybkie i du e zmiany warunków np. zmian obci enia sieci wodoci gowej. Obci enie sieci wodoci gowej wpływa na prac pomp oraz na napełnianie zbiorników retencyjnych. St d prognoza obci enia sieci wodoci gowej jest istotnym elementem sterowania sieci. Poprawne przewidywanie obci enia i sterowanie operacyjne sieci wodoci gow pozwoli, zatem energooszcz dnie sterowa pompami, które odpowiadaj za utrzy-

5 162 Podej cia stosowane we wspomaganiu sterowania sieci wodoci gow manie wła ciwego poziomu ci nienia i przepływu wody w sieci wodoci gowej oraz wła ciwego poziomu wody w zbiornikach. System wspomagania w czasie rzeczywistym sprawdza, czy bie ce parametry ci nienia i przepływu wody mieszcz si w granicy normy. W przypadku parametrów poni ej normy, system wskazuje potrzeb uruchomienia pompy w celu wyrównania poziomu ci- nienia wody. W przypadku przekraczania górnej normy ci nienia, system sygnalizuje potrzeb wył czenia pompy. Wykorzystuj c wbudowane modele mo na według nich przewidywa potencjalne obci enie i sterowa pompami, w zale no ci od pory roku, miesi ca, dnia, czy nawet cz ci dnia. W oparciu o zasady metodologii analizy systemowej model systemu mo e by ogólnie scharakteryzowany zbiorem (1) [10]: S=< D, C, Og, Wi, Wo, Amod, Amet, K, Oc, Pref, Proc> (1) gdzie: D- dziedzina przedmiotowa systemu, w której system działa C- cele (funkcje) systemu zwi zane z rozwi zaniem problemów/zada Og- ograniczenia, przy których system działa Wi- wej cie systemu Wo- wyj cie systemu (rozwi zanie w postaci decyzji, działania) Amod- zbiór alternatywnych modeli Amet- zbiór alternatywnych metod K- zbiór kryteriów wyboru decyzji, działania, modelu Oc- zbiór ocen metod i modeli Pref- zbiór preferencji u ytkownika systemu i odbiorcy Proc- zbiór procesów zachodz cych w systemie, w postaci wej cia/wyj cia y(t)=f(x(t-1),,x(t-n)), t- czas dyskretny, x()- wektor wej, y()- wektor wyj, f- funkcja bazuj ca na przykładach. Na rys. 2 pokazano architektur systemu wspomagania sterowania sieci wodoci gow [11]. Na wej ciu systemu znajduj si u ytkownik systemu, okre lona rzeczywisto, na któr powinien zareagowa u ytkownik systemu oraz odbiorca, który ma okre lone oczekiwania, co do systemu. W skład systemu wchodz moduły zawieraj ce: model sytuacji decyzyjnej, model preferencji u ytkownika systemu z uwzgl dnieniem preferencji odbiorcy w postaci reguł decyzyjnych, które zawieraj warianty, kryteria, ograniczenia, prognozy i preferencje, system pozyskiwania wiedzy, który dostarcza wiedzy niezb dnej zarówno do tworzenia preferencji i wspomagania decyzji oraz system wspomagania decyzji. Moduły systemu korzystaj z baz danych, baz wiedzy, baz metod i baz modeli, zawieraj cych niezb dne informacje do zarz dzania procesami w systemie. Podstaw analizy i podj cia decyzji w systemie jest wła ciwy model opisuj cy sytuacj decyzyjn lub działanie. Model jest budowany, a nast pnie aktualizowany na podstawie informacji zewn trznych, takich jak dane historyczne, oceny ekspertów. Model b dzie inny dla ka dej rozpatrywanej sytuacji decyzyjnej. Zarówno informacje zewn trzne oraz modele s pami tane w odpowiednich bazach danych, wiedzy, metod i modeli. Model sytuacji decyzyjnej powi zany jest z modelem preferencji. Model preferencji zawiera opis preferencji u ytkownika systemu w postaci reguł decyzyjnych. Preferencje s uwzgl d-

6 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 18, niane w trakcie analizy sytuacji decyzyjnej zarówno w modelach klasyfikacji jak i na etapie klasyfikacji. Zakłada si, e preferencje mog si zmienia w trakcie analizy decyzyjnej. Zauwa ono równie, e w trakcie analizy decyzyjnej nast puje proces uczenia, polegaj cy na tym, e u ytkownik uzyskuj c kolejne informacje o mo liwych efektach decyzji, cz sto koryguje swoje preferencje. System pozyskiwania wiedzy na podstawie danych historycznych pozyskuje wiedz, która jest niezb dna w systemie wspomagania decyzji do klasyfikacji według okre lonych kryteriów, prognozowania, tworzenia preferencji, wspomagania decyzji oraz optymalizacji podj tych decyzji. System wspomagania decyzji/działania generuje wielko ci wyj ciowe dla zadanych scenariuszy zmiennych decyzyjnych zgodnie z preferencjami u ytkownika oraz wyznacza decyzje optymalne. Na wyj ciu systemu znajduje si rozwi zanie kompromisowe. Opracowanie modelu systemu wspomagania nale ało przeprowadzi etapami. Po pierwsze okre lono dziedzin przedmiotow, dla której system ma działa. Kolejno okre lono ograniczenia, przy których system działa, wej cia systemu, wyj cia systemu, zbiór alternatywnych metod do rozwi zywania okre lonych problemów oraz zbiór alternatywnych modeli (klasyfikacji, predykcji), zbiór ocen metod i modeli, zbiór preferencji u ytkownika systemu i odbiorcy oraz zbiór procesów zachodz cych w systemie. Wszystkie dane, metody, modele i wiedza mieszcz si w odpowiednich bazach. Szczególnie interesuj cy okazał si etap budowy modeli klasyfikacji, predykcji i preferencji. Celem budowy modelu klasyfikacji było kontrolowanie, czy warto ci wej ciowe s w normie, czy te nie. W celu uzyskania najlepszych efektów jako modele klasyfikacyjne opracowano i przebadano sieci neuronowe: jednokierunkowe wielowarstwowe ze wsteczn propagacj bł du, liniowe i RBF, klasyfikatory proste oraz wielokrotne w postaci drzew decyzyjnych. Opracowano klasyfikator zło ony, w którym dodano preferencje i wyj tki. Celem budowy modeli predykcji było dokładniejsze przewidywanie warto ci wej ciowych oraz szybsze reagowanie na nieprawidłowo ci w systemie. Modele predykcji zbudowane zostały przy u yciu sieci neuronowej. Porównano ró ne ich typy: jednokierunkowe wielowarstwowe ze wsteczn propagacj bł du, liniowe i RBF. Na podstawie modelu klasyfikacji i predykcji utworzono reguły decyzyjne w systemie wspomagania. W regułach tych zawarto metody zarz dzania i sterowania elementami systemu. W celu wzmocnienia inteligentnego wspomagania opracowano modele preferencji, które wprowadzono do modeli klasyfikacyjnych i predykcyjnych jako przykłady, w celu dokładniejszego opracowania reguł i procedur zawartych w systemie inteligentnego wspomagania. 4. Podsumowanie Zastosowanie metod sztucznej inteligencji we wspomaganiu sterowania sieci wodoci gow wprowadziło now jako do sterowania sieci wodoci gow oraz mo e sta si podstaw algorytmizacji nowych systemów zwanych inteligentnymi. Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji umo liwia utworzenie systemu wspomagania, który w sposób automatyczny pozyskuje wiedz i ma wła ciwo adaptacji. Jest to szczególnie wa ne przy opracowywaniu systemu dla zło onych systemów rzeczywistych, w których nast puj ci głe zmiany i jedne podprocesy zale od innych oraz wiele czynników zale y jeden od drugiego i ka da zmiana powoduje zmiany kolejne.

7 164 Podej cia stosowane we wspomaganiu sterowania sieci wodoci gow Korzy ci ze stosowania metod sztucznej inteligencji wielokrotnie przekraczaj pracochłonno ich tworzenia. W rzeczywisto ci najdłu szym etapem procesu ich tworzenia jest zgromadzenie i przygotowanie danych ródłowych, chocia poprzez automatyczne gromadzenie danych równie ten etap ulega skróceniu. Zastosowanie wła ciwych metod sztucznej inteligencji do tworzenia modeli oraz samo tworzenie modeli, oczywi cie po opracowaniu odpowiednich procedur komputerowych, w najdłu szych przypadkach zajmuje kilka do kilkunastu minut. Inteligentny system wspomagania pozwala na pozyskanie danych, wiedzy i do wiadczenia ludzi w sposób komplementarny. Wykorzystano zarówno do tego celu bazy danych istniej ce w przedsi biorstwie oraz metody sztucznej inteligencji. Kompleksowe podej cie jest istotnym osi gni ciem w stosunku do tradycyjnych systemów opartych wył cznie na wiedzy pozyskanej od ekspertów ludzi. Jest to szczególnie istotne w sytuacjach, gdy wiedza taka nie jest dost pna, b d jest trudna do sformalizowania, niepełna i niepewna. Rys. 2. Architektura inteligentnego systemu wspomagania sterowania sieci wodoci gow [11]

8 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 18, Bibliografia 1. Studzi ski J., Bogdan L.: Informatyczny system wspomagania decyzji do zarz dzania, sterowania operacyjnego i planowania miejskiego systemu wodno- ciekowego. W: Studzi ski J., Drelichowski L., Hryniewicz O. (Red.): Rozwój i zastosowania metod ilo ciowych i technik informatycznych wspomagaj cych procesy decyzyjne, Instytut Bada Systemowych Polska Akademia Nauk, Badania Systemowe 49, Warszawa Farmani R., Ingeduld P., Savic D., Walters G., Svitak Z., Berka J.: Real-time modeling of a major water supply system, International Conference on Computing and Control for the Water Industry N o 8, Exeter, ROYAUME-UNI, vol. 160, no 2, str , Iskenderov A.A.: A Mathematical Model of Water Supply System Management, MAIK Nauka/Interperiodica, Water Resources, vol. 30, no 4, str (9), Chung G., Kim J., Kim T-W: System dynamics modeling approach to water supply system, KSCE Journal of Civil Engineering, vol. 12, no. 4, str , Wyczółkowski R., Wysogl d B.: An optimization of heuristic model of water supply network, Computer Assisted Mechanics and Engineering Science, CAMES, no 14, str , Studzi ski J.: Optymalizacja i zarz dzanie operacyjne miejskimi sieciami wodoci gowymi, wykład habilitacyjny, IBS PAN, Warszawa, Studzi ski J.: Projektowanie zintegrowanego systemu informatycznego zarz dzania miejsk sieci wodoci gow, w: Bojar W., Budzi ski R., Straszak A., Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarz dzania Wiedz, vol. 17, str , Bydgoszcz Studzi ski J.: Wspomaganie zarz dzania miejskim przedsi biorstwem wodoci gowym za pomoc informacji z systemu monitoringu i mapy numerycznej, w: Budzi ski R., Drelichowski L., Straszak A. (2008) Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarz dzania Wiedz, vol. 14, str , Bydgoszcz Rojek I.: Inteligentny system wspomagania decyzji dla sterowania sieci wodoci gow, materiały konferencyjne II Krajowej Konferencji Naukowej Technologie przetwarzania danych, wydawnictwo Politechniki Pozna skiej, str , Pozna Rojek I.: Model of Intelligent Decision Support System Using Methods of Artificial Intelligence, Polish Journal of Environmental Studies, vol. 17, no. 3B, str , Rojek I.: Inteligentne zarz dzanie preferencjami poboru wody w sieci wodoci gowej, red. Bojar W., Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarz dzania Wiedz, vol. 14, str , Bydgoszcz 2008

9 166 Podej cia stosowane we wspomaganiu sterowania sieci wodoci gow APPROACHES APPLIED TO SUPPORT OF CONTROL WATER SUPPLY SYSTEM Summary In the paper approaches applied to support of control of water-supply system were introduced. The classic approach to control of water-supply system and the author's approach with use of the methods of artificial intelligence were presented. The application of artificial intelligence methods is particularly important in critical situation and pronouncement of average in complex technical systems, to which control of water-supply system belonged. Keywords: support, control, water-supply system Instytut Mechaniki rodowiska i Informatyki Stosowanej Uniwersytet Kazimierza Wielkiego Bydgoszcz, ul. Chodkiewicza 30 izarojek@ukw.edu.pl