Stochastic modelling of individualized residential water demand

A modelagem da demanda de água residencial fornece importantes subsídios ao dimensionamento e gerenciamento de redes de abastecimento de água. O comportamento desta demanda pode ser descrito através de processos estocásticos, caracterizados pela ocorrência de pulsos retangulares de demanda de água ao longo do tempo. Nesse contexto, este trabalho de pesquisa teve como objetivos monitorar e modelar a demanda de água residencial através dos modelos estocásticos dos pulsos retangulares de Neyman Scott (NSRP) e dos Pulsos Totais (OP). Enquanto que no modelo NSRP há a tentativa de simular a demanda de água através da representação dos seus constituintes elementares, no modelo OP busca-se a representação direta da demanda de água agregada dos usuários finais, como observada nos hidrômetros. A calibração e a validação dos modelos foram feitas a partir do monitoramento do consumo de água de quatro residências localizadas na cidade de São Carlos, caracterizadas por perfis de abastecimento distintos. Para tanto, foram desenvolvidos dispositivos dataloggers, que associados aos sensores/emissores de pulsos dos hidrômetros, permitiram o monitoramento do consumo de água ao longo do tempo dos usuários residenciais individuais. Durante a elaboração da pesquisa, foram observados efeitos negativos nas modelagens relacionados à influência dos reservatórios domiciliares (caixas d\'água) no perfil temporal do consumo de água das residências. Buscando mitigar esses efeitos, foram propostas modificações nas etapas de calibração e de geração das séries sintéticas de demanda de água. De uma forma geral, observou-se que as modificações propostas contribuíram para que as séries sintéticas geradas a partir dos modelos NSRP e OP reproduzissem de forma mais acurada as estatísticas das séries observadas, principalmente com relação às intensidades e durações das demandas simuladas. Apesar de as versões modificadas dos modelos NSRP e OP apresentarem desempenho similar na reprodução das médias, variâncias e covariâncias das séries observadas, o modelo OP reproduziu de forma mais consistente os volumes consumidos diários observados.The modelling of residential water demand provides important subsidies for the design and management of water supply networks. The behavior of this demand can be described through stochastic processes, characterized by the occurrence of rectangular pulses of water demand over time. In this context, the objectives of this research were to monitor and model residential water demand using the Neyman Scott Rectangular Pulse model (NSRP) and Overall Pulse model (OP). While in the NSRP model there is the attempt to simulate the water demand through the representation of its elementary constituents, the OP model aims to direct represent the aggregate water demand of the end users, as observed in water meters. The calibration and validation of the models were done by monitoring the water consumption of four residences located in the city of São Carlos, characterized by different supply profiles. To this end, dataloggers were developed, which, coupled with sensors/pulse emitters and water meters, allowed the monitoring of water consumption over time of individual residential users. During the research, negative effects were observed in the models, related to the influence of the domestic reservoirs on the temporal patter of water consumption of the residences. To mitigate these effects, modifications were proposed in the calibration and generation stages of the synthetic water demand generation series. In general, it was observed that these proposed modifications contributed to a more accurately reproduction of the observed series statistics by the OP and NSRP synthetic series, especially regarding the intensities and durations of the simulated demands. Although the modified versions of the NSRP and OP models presented similar performance in the reproduction of the means, variances and covariance of the observed series, the OP model reproduced in a more consistent way the observed daily consumed volumes