Inflow volume forecasting using regional deep learning models trained on operational meteorological ensemble forecasts in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Hydropower reservoirs typically require inflow forecasts to allow water resources managers to optimize drawdown rates and improve infrastructure efficiency. Usually, operators use physically-based or conceptual hydrological models to forecast streamflow for a desired lead-time, and then evaluate the total inflows for the period of interest. Recently, deep-learning models have been shown to provide better streamflow forecasts than classical hydrological models in certain cases. They have also shown better performance when trained on a multitude of donor catchments to increase the number of available data for training.This work presents a novel method to provide inflow forecasts volumes directly, i.e. without first generating day-to-day streamflow, by using a deep-learning model trained on ensemble meteorological forecasts and observed inflow volumes for given lead-times. Furthermore, the model makes use of large-scale datasets during its training, by including data from 200 catchments in Canada. The model is then applied to a hydropower system reservoir to estimate 14-day inflow volume forecasts. The model shows promising results in terms of accuracy and reliability, and it is demonstrated that the addition of extra donor catchments during training helps increase the forecast performance. Furthermore, training the model using forecasted meteorological data as the inputs helps further increase model performance. This work demonstrates the potential residing in training regional models using meteorological forecasts for ensemble inflow volumes forecasts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».