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    Design of optimal reservoir operating rules in large water resources systems combining stochastic programming, fuzzy logic and expert criteria

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    Given the high degree of development of hydraulic infrastructure in the developed countries, and with the increasing opposition to constructing new facilities in developing countries, the focus of water resource system analysis has turned into defining adequate operation strategies. Better management is necessary to cope with the challenge of supplying increasing demands and conflicts on water allocation while facing climate change impacts. To do so, a large set of mathematical simulation and optimization tools have been developed. However, the real application of these techniques is still limited. One of the main lines of research to fix this issue regards to the involvement of experts' knowledge in the definition of mathematical algorithms. To define operating rules in a way in which system operators could rely, their expert knowledge should be fully accounted and merged with the results from mathematical algorithms. This thesis develops a methodological framework and the required tools to improve the operation of large-scale water resource systems. In such systems, decision-making processes are complex and supported, at least partially, by the expert knowledge of decision-makers. This importance of expert judgment in the operation strategies requires mathematical tools able to embed and combine it with optimization algorithms. The methods and tools developed in this thesis rely on stochastic programming, fuzzy logic and the involvement of system operators during the whole rule-defining process. An extended stochastic programming algorithm, able to be used in large-scale water resource systems including stream-aquifer interactions, has been developed (the CSG-SDDP). The methodological framework proposed uses fuzzy logic to capture the expert knowledge in the definition of optimal operating rules. Once the current decision-making process is fairly reproduced using fuzzy logic and expert knowledge, stochastic programming results are introduced and thus the performance of the rules is improved. The framework proposed in this thesis has been applied to the Jucar river system (Eastern Spain), in which scarce resources are allocated following complex decision-making processes. We present two applications. In the first one, the CSG-SDDP algorithm has been used to define economically-optimal conjunctive use strategies for a joint operation of reservoirs andaquifers. In the second one, we implement a collaborative framework to couple historical records with expert knowledge and criteria to define a decision support system (DSS) for the seasonal operation of the reservoirs of the Jucar River system. The co-developed DSS tool explicitly reproduces the decision-making processes and criteria considered by the system operators. Two fuzzy logic systems have been developed and linked with this purpose, as well as with fuzzy regressions to preview future inflows. The DSS developed was validated against historical records. The developed framework offers managers a simple way to define a priori suitable decisions, as well as to explore the consequences of any of them. The resulting representation has been then combined with the CSG-SDDP algorithm in order to improve the rules following the current decision-making process. Results show that reducing pumping from the Mancha Oriental aquifer would lead to higher systemwide benefits due to increased flows by stream-aquifer interaction. The operating rules developed successfully combined fuzzy logic, expert judgment and stochastic programming, increasing water allocations to the demands by changing the way in which Alarcon, Contreras and Tous are balanced. These rules follow the same decision-making processes currently done in the system, so system operators would feel familiar with them. In addition, they can be contrasted with the current operating rules to determine what operation options can be coherent with the current management and, at the same time, achieve an optimal operationDado el alto n煤mero de infraestructuras construidas en los pa铆ses desarrollados, y con una oposici贸n creciente a la construcci贸n de nuevas infraestructuras en los pa铆ses en v铆as de desarrollo, la atenci贸n del an谩lisis de sistemas de recursos h铆dricos ha pasado a la definici贸n de reglas de operaci贸n adecuadas. Una gesti贸n m谩s eficiente del recurso h铆drico es necesaria para poder afrontar los impactos del cambio clim谩tico y de la creciente demanda de agua. Para lograrlo, un amplio abanico de herramientas y modelos matem谩ticos de optimizaci贸n se han desarrollado. Sin embargo, su aplicaci贸n pr谩ctica en la gesti贸n h铆drica sigue siendo limitada. Una de las m谩s importantes l铆neas de investigaci贸n para solucionarlo busca la involucraci贸n de los expertos en la definici贸n de dichos modelos matem谩ticos. Para definir reglas de operaci贸n en las cuales los gestores conf铆en, es necesario tener en cuenta su criterio experto y combinarlo con algoritmos de optimizaci贸n. La presente tesis desarrolla una metodolog铆a, y las herramientas necesarias para aplicarla, con el fin de mejorar la operaci贸n de sistemas complejos de recursos h铆dricos. En 茅stos, los procesos de toma de decisiones son complicados y se sustentan, al menos en parte, en el juicio experto de los gestores. Esta importancia del criterio de experto en las reglas de operaci贸n requiere herramientas matem谩ticas capaces de incorporarlo en su estructura y de unirlo con algoritmos de optimizaci贸n. Las herramientas y m茅todos desarrollados se basan en la optimizaci贸n estoc谩stica, en la l贸gica difusa y en la involucraci贸n de los expertos durante todo el proceso. Un algoritmo estoc谩stico extendido, capaz de ser usado en sistemas complejos con interacciones r铆o-acu铆fero se ha desarrollado (el CSG-SDDP). La metodolog铆a definida usa l贸gica difusa para capturar el criterio de experto en la definici贸n de reglas 贸ptimas. En primer lugar se reproducen los procesos de toma de decisiones actuales y, tras ello, el algoritmo de optimizaci贸n estoc谩stica se emplea para mejorar las reglas previamente obtenidas. La metodolog铆a propuesta en esta tesis se ha aplicado al sistema J煤car (Este de Espa帽a), en el que los recursos h铆dricos son gestionados de acuerdo a complejos procesos de toma de decisiones. La aplicaci贸n se ha realizado de dos formas. En la primera, el algoritmo CSG-SDDP se ha utilizado para definir una estrategia 贸ptima para el uso conjunto de embalses y acu铆feros. En la segunda, la metodolog铆a se ha usado para reproducir las reglas de operaci贸n actuales en base a criterio de expertos. La herramienta desarrollada reproduce de forma expl铆cita los procesos de toma de decisiones seguidos por los operadores del sistema. Dos sistemas l贸gicos difusos se han empleado e interconectado con este fin, as铆 como regresiones difusas para predecir aportaciones. El Sistema de Ayuda a la Decisi贸n (SAD) creado se ha validado compar谩ndolo con los datos hist贸ricos. La metodolog铆a desarrollada ofrece a los gestores una forma sencilla de definir decisiones a priori adecuadas, as铆 como explorar las consecuencias de una decisi贸n concreta. La representaci贸n matem谩tica resultante se ha combinado entonces con el CSG-SDDP para definir reglas 贸ptimas que respetan los procesos actuales. Los resultados obtenidos indican que reducir el bombeo del acu铆fero de la Mancha Oriental conlleva una mejora en los beneficios del sistema debido al incremento de caudal por relaci贸n r铆o-acu铆fero. Las reglas de operaci贸n han sido adecuadamente desarrolladas combinando l贸gica difusa, juicio experto y optimizaci贸n estoc谩stica, aumentando los suministros a las demandas mediante modificaciones el balance de Alarc贸n, Contreras y Tous. Estas reglas siguen los procesos de toma de decisiones actuales en el J煤car, por lo que pueden resultar familiares a los gestores. Adem谩s, pueden compararse con las reglas de operaci贸n actuales para establecer qu茅 decisiones entreDonat l'alt nombre d'infraestructures constru茂des en els pa茂sos desenrotllats, i amb una oposici贸 creixent a la construcci贸 de noves infraestructures en els pa茂sos en vies de desenrotllament, l'atenci贸 de l'an脿lisi de sistemes de recursos h铆drics ha passat a la definici贸 de regles d'operaci贸 adequades. Una gesti贸 m茅s eficient del recurs h铆dric 茅s necess脿ria per a poder afrontar els impactes del canvi clim脿tic i de la creixent demanda d'aigua. Per a aconseguir-ho, una amplia selecci贸 de ferramentes i models matem脿tics d'optimitzaci贸 s'han desenrotllat. No obstant aix貌, la seua aplicaci贸 pr脿ctica en la gesti贸 h铆drica continua sent limitada. Una de les m茅s importants l铆nies d'investigaci贸 per a solucionar-ho busca la col路laboraci贸 activa dels experts en la definici贸 dels models matem脿tics. Per a definir regles d'operaci贸 en les quals els gestors confien, 茅s necessari tindre en compte el seu criteri expert i combinar-ho amb algoritmes d'optimitzaci贸. La present tesi desenrotlla una metodologia, i les ferramentes necess脿ries per a aplicar-la, amb la finalitat de millorar l'operaci贸 de sistemes complexos de recursos h铆drics. En estos, els processos de presa de decisions s贸n complicats i se sustenten, almenys en part, en el ju铆 expert dels gestors. Esta import脿ncia del criteri d'expert en les regles d'operaci贸 requereix ferramentes matem脿tiques capaces d'incorporar-lo en la seua estructura i d'unir-lo amb algoritmes d'optimitzaci贸. Les ferramentes i m猫todes desenrotllats es basen en l'optimitzaci贸 estoc脿stica, en la l貌gica difusa i en la col路laboraci贸 activa dels experts durant tot el proc茅s. Un algoritme estoc脿stic avan莽at, capa莽 de ser usat en sistemes complexos amb interaccions riu-aq眉铆fer, s'ha desenrotllat (el CSG-SDDP) . La metodologia definida utilitza l貌gica difusa per a capturar el criteri d'expert en la definici贸 de regles 貌ptimes. En primer lloc es reprodueixen els processos de presa de decisions actuals i, despr茅s d'aix貌, l'algoritme d'optimitzaci贸 estoc脿stica s'empra per a millorar les regles pr猫viament obtingudes. La metodologia proposada en esta tesi s'ha aplicat al sistema X煤quer (Est d'Espanya), en el que els recursos h铆drics s贸n gestionats d'acord amb complexos processos de presa de decisions. L'aplicaci贸 s'ha realitzat de dos formes. En la primera, l'algoritme CSG-SDDP s'ha utilitzat per a definir una estrat猫gia 貌ptima per a l'煤s conjunt d'embassaments i aq眉铆fers. En la segona, la metodologia s'ha usat per a reproduir les regles d'operaci贸 actuals basant-se en criteri d'experts. La ferramenta desenvolupada reprodueix de forma expl铆cita els processos de presa de decisions seguits pels operadors del sistema. Dos sistemes l貌gics difusos s'han empleat i interconnectat amb este fi, al igual qu猫 regressions difuses per preveure cabdals. El Sistema d'Ajuda a la Decisi贸 (SAD) creat s'ha validat comparant-lo amb les dades hist貌riques. La metodologia desenvolupada ofereix als gestors una manera senzilla de definir decisions a priori adequades, aix铆 com per explorar les conseq眉猫ncies d'una decisi贸 concreta. La representaci贸 matem脿tica resultant s'ha combinat amb el CSG-SDDP per a definir regles 貌ptimes que respecten els processos actuals. Els resultats obtinguts indiquen que reduir el bombament de l'aq眉铆fer de la Mancha Oriental comporta una millora en els beneficis del sistema a causa de l'increment de l'aigua per relaci贸 riu-aq眉铆fer. Les regles d'operaci贸 han sigut adequadament desenrotllades combinant l貌gica difusa, ju铆 expert i optimitzaci贸 estoc脿stica, augmentant els subministres a les demandes per mitj脿 de modificacions del balan莽 d'Alarc贸n, Contreras i Tous. Estes regles segueixen els processos de presa de decisions actuals en el X煤quer, per la qual cosa poden resultar familiars als gestors. A m茅s, poden comparar-se amb les regles d'operaci贸 actuals per a establir quines decisions entre les possibles serien coherentsMaci谩n Sorribes, H. (2017). Design of optimal reservoir operating rules in large water resources systems combining stochastic programming, fuzzy logic and expert criteria [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Polit猫cnica de Val猫ncia. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/82554TESI

    Dise帽o de un plan de explotaci贸n para las centrales hidroel茅ctricas del r铆o Neretva (Bosnia-Herzegovina)

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    El presente proyecto final de carrera consiste en la definici贸n de un plan de explotaci贸n para las centrales hidroel茅ctricas de la cuenca hidrogr谩fica del r铆o Neretva, situado en Bosnia-Herzegovina.Maci谩n Sorribes, H. (2008). Dise帽o de un plan de explotaci贸n para las centrales hidroel茅ctricas del r铆o Neretva (Bosnia-Herzegovina). http://hdl.handle.net/10251/62405.Archivo delegad

    Utilizaci贸n de l贸gica difusa en la gesti贸n de embalses. Aplicaci贸n a los r铆os Sorbe, Esla y Mijares

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    [ES] La l贸gica difusa, formulada por el matem谩tico Lofti Zadeh en 1965, ha supuesto un tratamiento de la incertidumbre innovador, que ha posibilitado el desarrollo de m煤ltiples aplicaciones caracterizadas por su flexibilidad, robustez, sencillez conceptual y mayor cercan铆a al pensamiento humano. Actualmente es empleada en muchos campos de la ciencia, especialmente en la electr贸nica, siendo responsable en parte del boom de la electr贸nica iniciado en los a帽os 80. Sin embargo su utilizaci贸n en la ciencia de los recursos h铆dricos es, a d铆a de hoy, bastante limitada. El presente trabajo expone la aplicaci贸n de la l贸gica difusa a la gesti贸n de embalses. Para ello se describe el proceso metodol贸gico a seguir en esta aplicaci贸n, consistente en la definici贸n de reglas o sentencias difusas que relacionen las variables hidrol贸gicas clave en la gesti贸n de un embalse (aportaciones, volumen almacenado, etc.) con las variables que determinan la gesti贸n del mismo (sueltas, volumen objetivo, etc.). El sistema l贸gico resultante es empleado para reproducir la gesti贸n hist贸rica de un embalse, la gesti贸n definida por un algoritmo matem谩tico o la gesti贸n definida por criterios de experto. Para demostrar la aplicabilidad de la metodolog铆a se han desarrollado tres casos de estudio en los r铆os Sorbe, Esla y Mijares. Los dos primeros se centran en la determinaci贸n de la gesti贸n hist贸rica, mientras que el 煤ltimo lo hace en la reproducci贸n de la gesti贸n definida por un algoritmo. Los resultados obtenidos en todos los casos son satisfactorios, lo que avala el uso de la l贸gica difusa en la gesti贸n de recursos h铆dricos.[EN] The fuzzy logic, developed by the mathematician Lofti Zadeh in 1965, has been an innovating uncertainty treatment that has allowed the developing of multiple flexible, robust, conceptually easy and near to human thinking applications. Today the fuzzy logic is used in a lot of science fields, specially in electronics, been partially responsible of the electronics boom initiated in the 80's. Despite that, its use in water sciences is quite limited today. This paperwork exposes the fuzzy logic application in water resources management. To achieve this the methodological process of this application is described, consisting on the definition of fuzzy rules or sentences that link key reservoirs management hydrological variables (inflow, reservoir storage, etc.) with the variables that define its management (releases, storage target, etc.). The set up logic system can be used to assess the historical management of a reservoir, the management defined by a mathematic algorithm or the management defined by expert criteria.To prove the availability of these applications three case studies had been developed in the Sorbe, Esla and Mijares rivers. The starting two are focused in the definition of the historical management, as the last one do in the assessment of the management defined by an algorithm. The results achieved in all this applications are satisfactory, that endorse the use of fuzzy logic in water resources management.Maci谩n Sorribes, H. (2012). Utilizaci贸n de l贸gica difusa en la gesti贸n de embalses. Aplicaci贸n a los r铆os Sorbe, Esla y Mijares. http://hdl.handle.net/10251/27861Archivo delegad

    SIAGES: un innovador sistema integrado de apoyo a la gesti贸n del agua

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    SIAGES es un innovador sistema integrado de apoyo a la gesti贸n del agua que dotar谩 a los gestores del servicio de agua, a partir de la interacci贸n innovadora entre diferentes servicios, de una nueva visi贸n de conjunto nunca obtenida hasta ahora, permitiendo la optimizaci贸n de la toma de decisiones en sistemas complejos, a escala diaria y con capacidad de predicci贸n a varios meses, armonizando el uso del recurso h铆drico con la consecuci贸n de los objetivos medioambientales. Para ello, SIAGES incorpora una importante carga de innovaci贸n e integraci贸n de datos y algoritmos que permitir谩, aprendiendo del pasado y caracterizando el presente, predecir y optimizar el comportamiento futuro. El prototipo se ha aplicado en su desarrollo al sistema de cuenca del Segura, un sistema muy complejo y altamente interconectado, con una gran diversidad de fuentes del recurso y un alto grado de aprovechamiento de los recursos existentes
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