Analyse de la valeur des composantes de la chaîne de prévision hydrologique en contexte de gestion de réservoirs hydroélectriques

Davidson-Chaput, Jonathan (2022). Analyse de la valeur des composantes de la chaîne de prévision hydrologique en contexte de gestion de réservoirs hydroélectriques. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Les prévisions hydrologiques sont des outils devenus indispensables au domaine de la gestion de la ressource en eau, entre autres en contexte de gestion de réservoirs hydroélectriques. Au fil du temps, les prévisions hydrologiques sont passées de prévisions déterministes (la meilleure prévision que possible), à probabilistes (estimation d’une gamme de débits possibles) afin de tenir compte de l’incertitude présente au sein des divers éléments composant la chaîne de prévision. Cependant, malgré l’importance économique et sociale de la gestion de la ressource en eau, et les efforts déployés afin d’en améliorer la performance, la valeur des différents éléments de la chaîne hydrologique les uns par rapport aux autres n’est pas bien définie. Ce manque de connaissances quant à la valeur relative de ces éléments ne permet pas aux chercheurs et gestionnaires de systèmes hydriques de bien axer leurs efforts et ressources afin d’améliorer de façon efficace la valeur globale de la chaîne de prévision hydrologique.

La présente étude vise à établir la valeur relative de cinq éléments de la chaîne de prévision hydrologique en contexte de gestion de réservoirs hydroélectriques, soit le modèle hydrologique, le jeu de données hydrométéorologiques, la fonction-objectif pour la calibration du modèle, le score de calibration ainsi que le biais et la dispersion présent dans les membres de l’ensemble. Afin d’y parvenir, un plan factoriel complet a été développé, dans lequel des ensembles de prévisions hydrologiques sont générés en modifiant un à un ces éléments de la chaîne. Ces ensembles sont par la suite transmis à un banc d’essai ayant été fourni par le partenaire industriel, Rio Tinto, qui simule une version simplifiée du réservoir du Lac-Saint-Jean et de la centrale hydroélectrique de l’Isle-Maligne, au Québec, Canada. Le banc d’essai est muni d’un algorithme d’optimisation prenant des décisions quant à la gestion du réservoir hydroélectrique basée sur des règles de gestion réalistes.

Afin de déterminer la valeur relative des différents éléments étudiés, les profits générés moyens sont regroupés selon l’élément analysé (ou la combinaison d’éléments), et la variance attribuable aux différents éléments est comparée. Afin de déterminer si les résultats obtenus peuvent être généralisés à d’autres systèmes l’exercice est répété en modifiant certains paramètres du banc d’essai tels que le coût d’achat de l’énergie, le volume du réservoir, et la présence ou non d’une charge d’exploitation minimale. Les résultats ont démontré que pour le système analysé, les éléments pris individuellement ont sensiblement la même valeur et que l’interaction entre ceux-ci est responsable de la plupart de la variance dans les résultats. Afin d’améliorer la performance globale du système, plusieurs des éléments étudiés devront être améliorés. En effet, les interactions entre trois et quatre éléments représentent 71.2% de la variance, tandis que les effets principaux (sans interactions) ont un impact marginal. Par ailleurs, les résultats de la présente étude montrent que le biais et la dispersion ont un impact presque nul sur la variance des profits générés moyens. Cependant, trois éléments permettent d’expliquer près du tiers de la variance, soit le score de calibration, le jeu de données hydrométéorologiques et la fonction-objectif.

Au-delà des résultats obtenus, la présente étude propose une structure de projet de recherche qui permettra de déterminer de manière exhaustive la valeur des différents éléments de la chaîne de prévisions hydrologiques, et même de la chaîne de gestion de réservoir hydroélectrique, et ce pour des systèmes hydriques dont les propriétés et la complexité varient.

Titre traduit

Analysis of the value of elements composing the hydrological modeling chain in a context of hydropower reservoir management

Résumé traduit

Hydrological forecasting has become an essential tool for water management, and amongst other things in a context of hydropower reservoir management. Through time, hydrological forecasting went from deterministic (the best possible forecast) to probabilistic (estimates of a range of possible outflows) to account for uncertainty present in the various elements composing the hydrological forecasting chain. However, despite the economical and social importance of water management and the efforts and resources spent to improve its performance, the relative value of the various elements composing the hydrological forecasting chain is not well defined. This gap in the knowledge base concerning the value of these elements, when compared to one another, does not allow for researchers and hydropower managers to allocate time and resources optimally to improve the overall value of the hydrological forecasting chain.

This study aims to establish the relative value of five elements of the hydrological forecasting chain in a context of hydropower reservoir management, namely the hydrological model, the hydrometeorological input dataset, the objective function for model calibration, the calibration score, and the bias and dispersion present in the members of the ensemble. To achieve this goal, a full factorial experiment design has been developed, in which various ensemble streamflow predictions are being generated by changing the elements of the hydrological forecasting chain one by one. These ensembles are then passed on to a test bench that was provided by our industrial partner, Rio Tinto, that simulates a simplified version of the Lac-Saint-Jean reservoir and the Isle-Maligne hydropower station, in Québec, Canada. The test bench includes a decision-making optimization algorithm that manages the hydropower reservoir based on the management rules similar to those used by the industrial partner.

To determine the relative value of the studied elements, the average generated profits are regrouped by elements (or combination of elements), and their variance is compared. To assess if the results can be generalized to other systems, the exercise has been repeated and the test bench’s parameters, such as the buyout cost of energy, the storage capacity of the reservoir, and the presence or absence of a minimal energy production, have been modified. Results of the current study have shown that for this system, the studied elements have similar values and that the interactions between them explain most of the variance. To improve the overall performance of the system, multiple elements must be improved at once. In fact, interactions between three and four elements represent 71.2% of the total variance, while the main effects (without interactions) have a marginal impact. Also, the results of this study show that the impact of bias and dispersion on the average generated profit’s variance is almost zero. However, a third of the variance can be explained by three elements, namely the calibration score, the hydrometeorological dataset and the objective function.

Beyond the actual results, this study proposes a framework that will allow doing an exhaustive analysis of the value of the elements of the hydrological forecasting chain, and also of the whole hydropower reservoir management chain, for systems of varying properties and complexity.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention de la maîtrise avec mémoire en génie de la construction". Comprend des références bibliographiques (pages 65-70).
Mots-clés libres:	valeur, chaîne de prévisions hydrologiques, prévisions hydrologiques d’ensemble, gestion de réservoir hydroélectrique, modèle hydrologique, jeu de données hydrométéorologiques, fonction-objectif, score de calibration, biais, dispersion
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Arsenault, Richard
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie de la construction
Date de dépôt:	29 juin 2022 17:24
Dernière modification:	29 juin 2022 17:24
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3028

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