Le fonctionnement optimal d'un système de réservoirs est un processus décisionnel complexe impliquant, entre autres, l'identication d'un compromis temporel concernant l'utilisation de l'eau : la dernière unité d'eau doit-elle être conservée ou plutôt utilisée pour un usage immédiat? La variabilité des apports hydrologiques complique encore davantage ce processus décisionnel puisque la recherche de ce compromis doit être effectuée sans une connaissance parfaite des conditions futures. De manière générale, l'équilibre optimal entre les utilisations immédiates et futures de l'eau nécessite l'intégration de règles de gestion à court et à long terme. Si les règles à court terme conduisent à des décisions à courte vue, les stratégies opérationnelles à long terme ne sont pas appropriées pour gérer des événements à court terme tels que les inondations. Nous proposons un cadre de modélisation basé sur l'approche de décomposition temporelle (DT) : Les stratégies à moyen/long terme sont tout d'abord déterminées puis utilisées comme limites pour l'optimisation des stratégies à court terme. Le modèle d'optimisation à moyen terme capture la persistance temporelle trouvée dans le processus des apports hydrologiques hebdomadaires, alors que les prévisions hydrologiques d'ensemble (PHE) sont utilisées pour piloter le modèle à court terme sur un pas de temps journalier. Plus spécifiquement, la programmation dynamique stochastique duale (SDDP) génère les fonctions des bénéces de valeur hebdomadaires qui sont ensuite imposées à un modèle de programmation linéaire implémenté sur chaque membre des PHE de 14 jours. Ce cadre de modélisation est mis en oeuvre selon un mode de gestion en horizon roulant sur une cascade de centrales hydroélectriques dans le bassin de la rivière Gatineau dans la province du Québec au Canada. À l'aide de ce cadre de modélisation, nous analysons la relation entre la valeur économique et les caractéristiques statistiques des PHE. Les résultats montrent que l'énergie générée par le système hydroélectrique augmente avec la précision et la résolution de la prévision, mais que la relation n'est pas univoque. En effet, d'autres facteurs semblent contribuer à l'utilité de la prévision / The optimal operation of a system of reservoirs is a complex decision-making problem involving, among others, the identification of a temporal trade-offs regarding the use of water. Should the last unit of water be kept in storage or rather be released for use downstream? The variability of natural inflows further complicates this decision-making problem: at any given point in space and time, this trade-off must be made without a perfect knowledge of future reservoir in flows. Generally speaking, the optimal balance between immediate and future uses of water requires the integration of short- and long-term policies. If short-term policies lead to shortsighted decisions, long-term operational strategies are not appropriate to handle short-term events such as floods. We propose a modeling framework based on the time decomposition (TD) approach: mid/long-term policies are determined first and then used as boundary conditions for the optimization of short-term policies. The mid-term optimization model captures the temporal persistence found in the weekly streamflow process whereas Ensemble Streamflow Forecasts (ESF) are used to drive the short-term model on a daily time step. More specifically, a Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) generates the weekly benefit-to-go functions that are then imposed to a linear programming model implemented on each 14-days member of the ESF. This modelling framework is implemented in a rolling-horizon mode on a cascade of hydropower stations in the Gatineau River basin, Quebec, Canada. Using this modelling framework, we analyze the relationship between the economic value of different sets of short-term hydrologic forecasts. The results show that the energy generated by the hydropower system increases with the forecast's accuracy and resolution but that the relationship is not univocal; other factors seem to contribute to the forecast's utility.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/33302 |
| Date | 26 January 2019 |
| Creators | Nikghalb Ashouri, Hajar |
| Contributors | Tilmant, Amaury |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (viii, 52 pages), application/pdf |
| Coverage | Québec (Province) |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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