Using system dynamics simulation for assessment of hydropower system safety
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydropower infrastructure systems are complex, high consequence structures which must be operated safely to avoid catastrophic impacts to human life, the environment, and the economy. Dam safety practitioners must have an in‐depth understanding of how these systems function under various operating conditions in order to ensure the appropriate measures are taken to reduce system vulnerability. Simulation of system operating conditions allows modelers to investigate system performance from the beginning of an undesirable event to full system recovery. System dynamics simulation facilitates the modeling of dynamic interactions among complex arrangements of system components, providing outputs of system performance that can be used to quantify safety. This paper presents the framework for a modeling approach that can be used to simulate a range of potential operating conditions for a hydropower infrastructure system. Details of the generic hydropower infrastructure system simulation model are provided. A case study is used to evaluate system outcomes in response to a particular earthquake scenario, with two system safety performance measures shown. Results indicate that the simulation model is able to estimate potential measures of system safety which relate to flow conveyance and flow retention. A comparison of operational and upgrade strategies is shown to demonstrate the utility of the model for comparing various operational response strategies, capital upgrade alternatives, and maintenance regimes. Results show that seismic upgrades to the spillway gates provide the largest improvement in system performance for the system and scenario of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».