Value of various elements of the hydrological forecasting chain: Is there a successful pathway for improving the overall performance?
Notice bibliographique
Résumé
• Hydrological forecast value is evaluated for hydropower generation. • Elements of the forecasting chain are altered to determine their relative importance. • No single element has a dominant contribution to forecast value. • To improve forecast value, at least three elements must be improved simultaneously. • Hydrological model, forcing data and objective function are the most important elements. Water resources management relies heavily on hydrological forecasting, and continuous improvements are made to better manage hydropower reservoirs and improve their profitability. The significance of hydrological forecasting has been extensively studied in the literature, but the relative value of the various elements composing a forecasting system has been less investigated to date, making it hard to pinpoint which element to focus research on to improve the overall profitability of hydropower systems. This paper investigates if one or more of the following four elements of the hydrological forecasting chain has more impact on the variance in profit generation in an operational context, namely 1) the hydrological model, 2) the hydrometeorological dataset, 3) the objective function used for calibration, and 4) the bias/dispersion in the ensemble streamflow prediction (ESP) system. The value of these elements is assessed by making a full factorial design experiment. The elements are changed in various combinations to generate various ESPs, feeding a test bench which simulates a single hydropower generating reservoir. A linear programming algorithm is then used to optimize water management decisions. The value of the analyzed elements in the forecasting chain is evaluated by comparing the variance in the average profit generated by each of the ESPs, grouped by combination for each element. The impacts of other constraints such as energy purchase price and minimum load constraints are also evaluated. For the studied system, results show that the elements taken independently have little impact on the average profit variance, while higher-order interactions between the elements lead to a larger impact on profitability. However, bias/dispersion and its interactions with other elements show no significant impact on the profit variance under the operational conditions in this study. Results show that multiple elements need to be simultaneously improved to achieve this goal.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».