Calibration of a reinforcement learning method with the ClimEx large ensemble and a weather generator for water management 
Notice bibliographique
Résumé
Hydropower is a renewable source of energy that relies on efficient water planning and management. As the behavior of this natural resource is difficult to predict, water managers therefore use methods to help the decision-making process. Reinforcement Learning (RL) has been shown to be a potentially effective approach to overcome the limitations of the Stochastic Dynamic Programming (SDP) method that is commonly used for water management. However, convergence to a robust and efficient operating policy from RL methods requires large amounts of data, while long-term historical data is not always available. The objective of this study consists in using tools to generate long-term hydrological series to obtain an efficient parameterization of the management policy. This presentation introduces a comparison of calibration datasets used in a RL method for the optimal control of a hydropower system. This method aims to find a feedback policy that maximizes the production of a hydropower system over a mid-term horizon. Three streamflow datasets are compared on a real hydropower system for RL calibration: 1) the historical streamflow (35 years), 2) streamflow simulated by a hydrological model driven by a high-resolution large-ensemble climate model data (3500 years) from the ClimEx project, and 3) streamflow simulated by a hydrological model driven by climate data generated with a stochastic weather generator (5000 years). The GR4J hydrological model is employed for the hydrologic modelling aspect of the work. The reinforcement learning method is applied on the Lac-Saint-Jean water resources system in Quebec (Canada), where the hydrological regime is snowmelt-dominated. A bootstrapping method where multiple calibration and validation sets were resampled is used to conduct a robust statistical analysis for comparing the methods’ performance. The performance of the calibrated management policy is evaluated with respect to the operational constraints of the system as well as the overall energy production. Preliminary results show that is possible to achieve effective management policies by using tools to generate long-term hydrological series to feed a RL method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».