bjkim1
21ebb16fb7
- SPipe_server_2026-10-30.zip 내용을 풀어서 등록 (압축 파일은 올리지 않음) - README에 데모 v2 서버 업데이트 순서 추가, 저장소에 없는 문서 목차 정리 - 패치내역을 docs/로 이동, _worklog.md 추가 - 임시 파일(backend/temp.*)과 API 키가 든 파일은 제외
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4.8 KiB
Python
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Python
"""Step 1 — EPANET 모델 로드 및 단순 그래프 변환."""
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from __future__ import annotations
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import logging
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from dataclasses import dataclass
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from pathlib import Path
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from typing import Optional
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import networkx as nx
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import pandas as pd
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import wntr
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logger = logging.getLogger(__name__)
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@dataclass
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class NetworkBundle:
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wn: "wntr.network.WaterNetworkModel"
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graph: nx.Graph
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isolated_nodes: list[str]
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connectivity_warning: Optional[str] = None
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def load_network(inp_path: str | Path, connections_csv: Optional[str | Path] = None) -> NetworkBundle:
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wn = wntr.network.WaterNetworkModel(str(inp_path))
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G = _build_simple_graph(wn)
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_inject_node_attributes(wn, G)
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_load_connections(G, connections_csv)
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isolated = [n for n in G.nodes if G.degree(n) == 0]
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if isolated:
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logger.warning("%d개 노드가 어떤 관로에도 연결되어 있지 않습니다: %s", len(isolated), isolated[:10])
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connectivity_warning = None
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if G.number_of_nodes() > 0 and not nx.is_connected(G):
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n_components = nx.number_connected_components(G)
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connectivity_warning = f"네트워크가 {n_components}개의 연결되지 않은 구성요소로 나뉘어 있습니다"
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logger.warning(connectivity_warning)
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return NetworkBundle(wn=wn, graph=G, isolated_nodes=isolated, connectivity_warning=connectivity_warning)
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def _build_simple_graph(wn: "wntr.network.WaterNetworkModel") -> nx.Graph:
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multi = wn.to_graph() # MultiDiGraph, 노드 좌표 등 기본 속성 포함
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G = nx.Graph()
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G.add_nodes_from(multi.nodes)
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grouped: dict[tuple[str, str], list[str]] = {}
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for u, v, key in multi.edges(keys=True):
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pair = (u, v) if u <= v else (v, u)
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grouped.setdefault(pair, []).append(key)
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for (u, v), link_names in grouped.items():
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lengths, diameters, roughness = [], [], []
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for name in link_names:
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link = wn.get_link(name)
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lengths.append(getattr(link, "length", 0.0) or 0.0)
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diameters.append(getattr(link, "diameter", 0.0) or 0.0)
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roughness.append(getattr(link, "roughness", 0.0) or 0.0)
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if len(link_names) == 1:
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length, diameter, rough = lengths[0], diameters[0], roughness[0]
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else:
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# 병렬관 등가화: 단면적(D^2) 합산 기준 등가관경, 연장은 최단 경로 기준 최소값.
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# 실제 수리해석은 원본 wn(EPANET 엔진)으로 수행하므로 여기서는 분할 가중치용 근사치.
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length = min(lengths) if lengths else 0.0
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diameter = (sum(d**2 for d in diameters)) ** 0.5 if diameters else 0.0
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rough = max(roughness) if roughness else 0.0
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G.add_edge(u, v, length=length, diameter=diameter, roughness=rough, pipe_ids=list(link_names))
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return G
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def _inject_node_attributes(wn: "wntr.network.WaterNetworkModel", G: nx.Graph) -> None:
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for node_name in G.nodes:
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node = wn.get_node(node_name)
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elevation = getattr(node, "elevation", None)
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if elevation is None:
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elevation = getattr(node, "base_head", 0.0) # Reservoir
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base_demand = 0.0
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for demand in getattr(node, "demand_timeseries_list", []) or []:
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base_demand += demand.base_value
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G.nodes[node_name]["elevation"] = float(elevation or 0.0)
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G.nodes[node_name]["base_demand"] = float(base_demand)
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G.nodes[node_name]["coordinates"] = node.coordinates
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G.nodes[node_name]["node_type"] = type(node).__name__
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G.nodes[node_name]["connections"] = None
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G.nodes[node_name]["is_large_consumer_csv"] = False
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def _load_connections(G: nx.Graph, connections_csv: Optional[str | Path]) -> None:
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if not connections_csv:
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logger.warning(
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"connections.csv가 제공되지 않았습니다. 급수전수 기반 제약"
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"(constraints.connections_per_block)은 이번 실행에서 평가되지 않습니다."
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)
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return
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df = pd.read_csv(connections_csv, dtype={"node_id": str})
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missing = {"node_id", "connections"} - set(df.columns)
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if missing:
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raise ValueError(f"connections.csv에 필수 컬럼이 없습니다: {sorted(missing)}")
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unknown = 0
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for _, row in df.iterrows():
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node_id = str(row["node_id"])
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if node_id not in G.nodes:
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unknown += 1
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continue
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G.nodes[node_id]["connections"] = float(row["connections"])
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if "is_large_consumer" in df.columns and not pd.isna(row["is_large_consumer"]):
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G.nodes[node_id]["is_large_consumer_csv"] = bool(row["is_large_consumer"])
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if unknown:
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logger.warning("connections.csv의 %d개 행이 네트워크 노드와 일치하지 않아 무시되었습니다", unknown)
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