PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Performance analysis of a reservoir in arid region Case study: Babar reservoir, Aurès region, Algeria

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Analiza działania zbiornika w regionie o suchym klimacie na przykładzie zbiornika Babar w regionie Aurès w Algierii
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Long term and mid-term reservoir operation involves derivation of rule curves for optimal management of the available resource. The present work deals with reservoir operation in the Aurès arid region. As an example, Babar reservoir is selected to apply the proposed approach which estimates all the water balance terms, especially those which are random as water inflows. For each demand scenario a reservoir operation optimization model using Explicit Stochastic Dynamic Programming (ESDP) is performed, to derive optimal rule curves based on historical operating records (Jan 2002–Dec 2013) and using “Reservoir” R package®. Subsequently, risk analysis is conducted for these different demand scenarios rules by the RRV (reliability, resilience, vulnerability) metrics. Results show the advantage of using the “Reservoir” R package for a rapid and an easy analysis of the performance criteria jointly with the optimization algorithm to Re-operate Reservoir operation.
PL
Długo- i średnioterminowe działanie zbiornika obejmuje ustalenie reguł operacyjnych do optymalnego zarządzania dostępnymi zasobami. Przedstawiona praca dotyczy działania zbiornika w regionie Aurès znajdującym się na obszarze suchego klimatu. Jako przykład wybrano zbiornik Babar celem zastosowania proponowanego podejścia, w którym ustala się wszystkie warunki bilansowania wody, w tym czynniki losowe, np. dopływ wody. Dla każdego scenariusza zapotrzebowania na wodę opracowano dla zbiornika model optymalizacyjny z zastosowaniem stochastycznego programowania dynamicznego (ESDP), bazującego na historycznych zapisach operacyjnych z okresu styczeń 2002–grudzień 2013 i na pakiecie „Reservoir” programu statystycznego R. Następnie przeprowadzono analizę ryzyka dla różnych scenariuszy za pomocą miar RRV (wiarygodność, odporność, podatność). Wyniki wskazują na korzyści płynące z użycia pakietu „Reservoir” do szybkiej i łatwej analizy kryteriów operacyjnych w powiązaniu z algorytmem optymalizacyjnym.
Wydawca
Rocznik
Tom
Strony
141--146
Opis fizyczny
Bibliogr. 22 poz., rys.
Twórcy
autor
  • Natural Hazards and Territory Planning Laboratory, Earth Sciences and Universe Institute, Mostefa Benboulaid Batna 2 University, Fesdis, 05000 Batna, Algeria
autor
  • Natural Hazards and Territory Planning Laboratory, Earth Sciences and Universe Institute, Mostefa Benboulaid Batna 2 University, Fesdis, Algeria
autor
  • Natural Hazards and Territory Planning Laboratory, Earth Sciences and Universe Institute, Mostefa Benboulaid Batna 2 University, Fesdis, Algeria
Bibliografia
  • BUSSON H. 1900. Les vallées de l'Aurès [Aurès Valley]. Annales de Géographie p. 43–55.
  • HASHIMOTO T., STEDINGER J.R., LOUCKS D.P. 1982. Reliability, resiliency, and vulnerability criteria for water resource system performance evaluation. Water Resources Research. Vol. 18. Iss. 1 p. 14–20.
  • HOWARD C.D.D. 1999. Death to rule curves. In: WRPMD'99: Preparing for the 21st Century. 29th Annual Water Resources Planning and Management Conference p. 1–5.
  • KARAMOUZ M., MORIDI A., NAZIF S. 2010. Urban water engineering and management. CRC Press.ISBN 9781439813102 pp. 682.
  • LEE J.-H., LABADIE J.W. 2007. Stochastic optimization of multireservoir systems via reinforcement learning [online]. Water Resources Research. Vol. 43. Iss. 11. [Access 10.12.2017]. Available at: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2006WR005627
  • LIN N.M., RUTTEN M. 2016. Optimal operation of a network of multi-purpose reservoir: A review. Procedia Engineering. Vol. 154 p. 1376–1384.
  • LOUCKS D.P. 1997. Quantifying trends in system sustainability. Hydrological Sciences Journal. Vol. 42 p. 513–530.
  • LOUCKS D.P., STEDINGER J.R., HAITH D.A. 1981. Water resource systems planning and analysis. Prentice-Hall. ISBN 0139459235 pp. 559.
  • MEBARKI A. 2004. Hydrologie des bassins de l’est algérien : ressources en eau, aménagement et environnement [Hydrology of the basins of eastern Algeria: water resources, development and environment]. PhD Thesis. Constantine. Universite des Frères Mentouri pp. 360.
  • MEHARZI M.K.E. 2010. Forets, géosystèmes et dynamique du milieu : Le cas de l'Aurès [Forests, geosystems and dynamics of the environment: The case of the Aurès]. PhD Thesis. Constantine. Universite des Frères Mentouri pp. 258.
  • MOGHADDASI M., ARAGHINEJAD S., MORID S. 2010. Long-term operation of irrigation dams considering variable demands: Case study of Zayandeh-rud reservoir, Iran. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. Vol. 136 p. 309–316.
  • NANDALAL K.D.W., BOGARDI J.J. 2007. Dynamic programming based operation of reservoirs: Applicability and limits. Cambridge. Cambridge Univ. Press. ISBN 0521874084 pp. 146.
  • PAN L., HOUSH M., LIU P., CAI X., CHEN X. 2015. Robust stochastic optimization for reservoir operation. Water Resources Research. Vol. 51 p. 409–429.
  • RANI D., MOREIRA M.M. 2010. Simulation–optimization modeling: A survey and potential application in reservoir systems operation. Water Resources Management. Vol. 24 p. 1107–1138.
  • SCHMANDT J., NORTH G.R., WARD G.H. 2013. How sustainable are engineered rivers in arid lands? Journal of Sustainable Development of Energy, Waterand Environment Systems. Vol. 1. Iss. 2 p. 78–93.
  • SIMONOVIC S.P., ARUNKUMAR R. 2016. Comparison of static and dynamic resilience for a multipurpose reservoir operation. Water Resources Research. Vol. 52 p. 8630–8649.
  • SOLEIMANI S., BOZORG-HADDAD O., LOÁICIGA H.A. 2016. Reservoir operation rules with uncertainties in reservoir inflow and agricultural demand derived with stochastic dynamic programming. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. Vol. 142. Iss. 11 P. 10.
  • STEDINGER J.R., FABER B.A., LAMONTAGNE J.R. 2013. Developments in stochastic dynamic programming for reservoir operation optimization. In: World Environmental and Water Resources Congress 2013. Cincinnati, Ohio p. 1266–1278.
  • STEDINGER J.R., SULE B.F., LOUCKS D.P. 1984. Stochastic dynamic programming models for reservoir operation optimization. Water Resources Research. Vol. 20 p. 1499–1505.
  • TURNER S.W.D., GALELLI S. 2016. Water supply sensitivity to climate change: An R package for implementing reservoir storage analysis in global and regional impact studies. Environmental Modelling and Software. Vol. 76 p. 13–19.
  • VEDULA S., MUJUMDAR P.P. 2005. Water resources systems. Tata McGraw-Hill Education. ISBN 0070590893 pp. 279.
  • ZAHRAIE B., HOSSEINI S.M. 2009. Development of reservoir operation policies considering variable agricultural water demands. Expert Systems with Applications. No. 36 p. 4980–4987.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-04e95086-0262-4a50-b9fc-d5e78560c4d8
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.