Dentro del llamado desarrollo sostenible, el agua es un recurso escaso que, como tal, debe ser
gestionado de manera eficiente. Así, uno de los propósitos de dicha gestión debiera ser la reducción de
pérdidas de agua y la mejora del funcionamiento del abastecimiento. Para ello, es necesario crear un marco de trabajo
basado en un conocimiento profundo de la redes de distribución. En los casos reales, llegar a este conocimiento es una
tarea compleja debido a que estos sistemas pueden estar formados por miles de nodos de consumo, interconectados entre
sí también por miles de tuberías y sus correspondientes elementos de alimentación. La mayoría de las veces,
esas redes no son el producto de un solo proceso de diseño, sino la consecuencia de años de historia, que han
dado respuesta a demandas de agua continuamente crecientes con el tiempo (y haciendo que, en general, las redes carezcan
de una estructura clara, desde un punto de vista topológico).

La división de la red en lo que denominaremos 'clusters de abastecimiento', permite la obtención del
conocimiento hidráulico adecuado para planificar y operar las tareas de gestión oportunas, que garanticen el
abastecimiento al consumidor final en cantidad necesaria y de manera regular. Esta partición divide las
redes de distribución en pequeñas sub-redes, que son virtualmente independientes y están
alimentadas por un número prefijado de fuentes. Su independencia puede ser forzada, físicamente, de varias maneras:
Una de ellas será mediante el cierre de válvulas en tuberías; pero también se llevará a cabo por la sección
de las mismas o introduciendo otras nuevas, que redistribuyan el caudal. Las entradas a cada cluster de abastecimiento
deben estar equipadas con al menos un caudalímetro para obtener, con la mayor precisión posible, su consumo y
almacenarlo en espacios cortos de tiempo como un registro de su base de datos. Cada sector también
debiera contar con manómetros y medidores de la calidad del agua, que situados de una manera adecuada
registren los valores de presión y cloro; o de cualquier otra propiedad que se quiera estudiar y controlar.

La división de la red en clusters de abastecimiento no debe ser entendida tan sólo en términos de
su configuración, sino también como un método permanente de gestión de la red. Para ello, es esencial
que el sistema posea una central de datos, capaz de recibir diariamente, de manera instantanea, la información de la
red y analizarla junto con el resto de información disponible (e.g., variables financieras, climatológicas y de
mantenimiento e inventario). De esta manera, se puede conocer el funcionamiento real de los sectores y tomar decisiones
más apropiadas respecto tanto del mantenimiento de la explotación como de su gestión. Desde una perspectiva
clásica, la división de la red en sectores se ha venido usando con el propósito de control de fugas,
dado que éstos ayudan a mantener el control de la presión del sistema. Sin embargo, la tendencia de los últimos
años ha sido la de hacer más ambicioso este objetivo, y se le han ido incorporando nuevas tareas de operación y
gestión de la red.

Esta tesis propone un marco de trabajo adecuado en el establecimiento de vías eficientes tanto para dividir la
red de abastecimiento en sectores, como para desarrollar nuevas actividades de operación, gestión y planificación,
aprovechando esta estructura dividida. En cualquier caso, la propuesta de desarrollo de cada una de estas tareas
será mediante el uso de métodos kernel y sistemas multi-agente. El spectral clustering y el aprendizaje
semi-supervisado se mostrarán como métodos con buen comportamiento en el paradigma de encontrar una red
sectorizada que necesite usar el número mínimo de válvulas de corte. No obstante, sus algoritmos se
vuelven lentos (en ocasiones infactibles) dividiendo una red de abastecimiento grande. Así, la aproximación
basada en sistemas multi-agente fue creada, inicialmente, como alternativa a las metodologías anteriores. Sin
embargo, a través de procesos de remuestreo, los sistemas multi-agente surgen como un extraordinario complemento
para el clustering basado en métodos kernel. De esta manera, se hará posible obtener la división en clusters de
abastecimiento, incluso en el caso de redes grandes. Además, esta tesis destaca otros métodos kernel y de
Aprendizaje Automático, como las Máquinas de Vectores Soporte para gestionar un cluster de abastecimiento
facilitando la detección, identificación y monitorización de las posibles anomalías en el abastecimiento de
agua. De la misma forma, también en un cluster de abastecimiento los modelos predictivos de la demanda son más
precisos que en la red completa; a la vez que evitan los sesgos derivados de la obtención de predicciones en áreas
más pequeñas. Por último, otra variante de los métodos kernel-spectral, como es el PageRank de Google, es
adaptada y desarrollada para obtener la importancia relativa de los nodos de una red de distribución de agua;
evaluando sus vulnerabilidades y proponiendo una nueva línea de trabajo para estudiar varias tareas de gestión y
operación de la red (incluida la sectorización).