Löwe, Roland

Denne afhandling omhandler metoder for beregning af probabilistiske prognoser for afløbssystemer. Vi fokuserer især på flowprognoser for horisonter op til 2 timer med henblik på styring af afløbssystemer.Vi bruger stokastiske grey-box modeller for at generere probabilistiske online flow prognoser. Tidligere forskning har beskæftiget sig med udviklingen af stokastiske, konceptuelle model strukturer for afløbssystemer. Med udgangspunkt heri fokuserer denne afhandling på at:- udvikle nye metoder for parameter kalibrering som fokuserer på modellens evne til beregning af prognoser af flow på langtidshorisonter,- udvikle nye metoder for at generere probabilistiske prognoser af strømingsvolumen på langtidshorisonter til online formål, - udvikle nye metoder for en dynamisk beskrivelse af prognoseusikkerheden. Vi undersøger hvorledes forskellige typer regn målinger bedst kan kombineres når formålet er at lave probabilistiske afløbsprognoser med grey-box modeller, samt hvilken type regn måling og -prognose er mest velegnet som grundlag for afløbsprognoser.ndelig implementerer vi stokastiske grey-box modeller i en online styring og tester hvordan en styring af afløbssystemer kan profitere fra en dynamisk beskrivelse af prognose usikkerheden.This thesis deals with the generation of probabilistic forecasts in urban hydrology. In particular, we focus on the case of runoff forecasting for real-time control (RTC) on horizons of up to two hours.For the generation of probabilistic on-line runoff forecasts, we apply the stochastic grey-box model approach. Building on previous work concerning the development of conceptual stochastic rainfall-runoff model structures, we - investigate approaches for the calibration of model parameters that tune the models for multistep predictions, - develop an approach for generating probabilistic multistep predictions of runoff volume in an on-line setting, - develop a new approach for dynamically modelling runoff forecast uncertainty. We investigate how rainfall inputs can be optimally combined for runoff forecasting with stochastic grey-box models and what effect different types of radar rainfall measurements and forecasts have on on-line runoff forecast quality. Finally, we implement the stochastic grey-box model approach in a real-world real-time control (RTC) setup and study how RTC can benefit from a dynamic quantification of runoff forecast uncertainty

Online Research Database In Technology

Probabilistic Forecasting for On-line Operation of Urban Drainage Systems

http://orbit.dtu.dk/ws/files/101103070/phd324_Lowe_R_web.pdf

Probabilistic Forecasting for On-line Operation of Urban Drainage Systems

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Online Research Database In Technology