Modelo de gestión de embalse multiescala con analisis de incertidumbre

En este trabajo se presenta el desarrollo de un modelo de gestión de agua en embalses que recoge el modelado semidistribuido de flujo de agua y sustancias en la cuenca vertiente, y su aplicación como herramienta de gestión de agua en embalses en clima mediterráneo. La naturaleza de las cuencas en este ambiente hace necesario compatibilizar la gestión del agua almacenada tras los excesos de lluvia y la atención de una amplia red de demandas, que llega a ser considerablemente elevada en determinadas zonas, junto con la prevención de inundaciones y escasez del recurso. Todo ello se ve además agravado ante las previsiones de cambio climático, que parece que afectarán significativamente a este tipo de cuencas. Por otro lado, la garantía en el suministro se puede ver comprometida por episodios de contaminación del agua embalsada. En un primer paso, el modelo de gestión se desarrolla como un elemento de regulación sobre las aportaciones al embalse y los volúmenes almacenados en el mismo, en base a unos criterios establecidos, y siempre de manera sostenible con los compromisos existentes aguas abajo. Con este fin, se incluyeron en el modelo todas las demandas a satisfacer, a partir de las cuales se define la capacidad de suministro del embalse. El modelo se implementó en el embalse de Rules, en el sur de España, desde el que se satisface una amplia red de demandas (abastecimiento a la población, regadío y producción hidroeléctrica, entre las principales). En su desarrollo se consideraron los ciclos climáticos a los que se encuentra sometida la cuenca, quedando así representada la incertidumbre inherente a los procesos asociados. De esta manera el modelo incorpora los factores que afectan al volumen de agua embalsado a corto, medio y largo plazo, proporcionando datos para la gestión a distintas escalas temporales. Los resultados obtenidos muestran el potencial de la metodología propuesta como herramienta para la toma de decisiones. Con ella los gestores podrán definir los criterios de operación en el embalse al tiempo que les permitirá prever el estado del sistema tras la gestión realizada, así como obtener información sobre la satisfacción de las distintas demandas y el cumplimiento de la garantía de suministro para cada una de ellas. En un paso más, con el fin de cumplir con los criterios de calidad de agua para el suministro de cada uso, se desarrolló un modelo de calidad del agua en el embalse que describe su funcionamiento interno y la dinámica de la calidad del agua embalsada. En este caso, la implementación del modelo se llevó a cabo en la cuenca vertiente al río Víboras, en Jaén, caracterizada por el predominio del cultivo del olivo que ocupa..

Stochastic Flow Analysis for Optimization of the Operationality in Run-of-River Hydroelectric Plants in Mountain Areas

The highly temporal variability of the hydrological response in Mediterranean areas affects the operation of hydropower systems, especially in run-of-river (RoR) plants located in mountainous areas. Here, the water flow regime strongly determines failure, defined as no operating days due to inflows below the minimum operating flow. A Bayesian dynamics stochastic model was developed with statistical modeling of both rainfall as the forcing agent and water inflows to the plants as the dependent variable using two approaches—parametric adjustments and non-parametric methods. Failure frequency analysis and its related operationality, along with their uncertainty associated with different time scales, were performed through 250 Monte Carlo stochastic replications of a 20-year period of daily rainfall. Finally, a scenario analysis was performed, including the effects of 3 and 30 days of water storage in a plant loading chamber to minimize the plant’s dependence on the river’s flow. The approach was applied to a mini-hydropower RoR plant in Poqueira (Southern Spain), located in a semi-arid Mediterranean alpine area. The results reveal that the influence of snow had greater operationality in the spring months when snowmelt was outstanding, with a 25% probability of having fewer than 2 days of failure in May and April, as opposed to 12 days in the winter months. Moreover, the effect of water storage was greater between June and November, when rainfall events are scarce, and snowmelt has almost finished with operationality levels of 0.04–0.74 for 15 days of failure without storage, which increased to 0.1–0.87 with 3 days of storage. The methodology proposed constitutes a simple and useful tool to assess uncertainty in the operationality of RoR plants in Mediterranean mountainous areas where rainfall constitutes the main source of uncertainty in river flows