[2018.10.14][论文审稿] 预报(利用短期天气)调度

1. Introduction

目前大多数联邦油藏在日常时间尺度上的管理是基于规则曲线,该曲线概述了在一年中的特定时间间隔要满足的油藏存储目标。使用历史流量观测的气候学,基于现有的存储量设计规则曲线[23,24]。严格按照这些规则进行操作,不考虑改变的需求或流入模式的变化[71,72],可能会导致天气规模的即将发生和意外的油藏流入情况处理不当。这种情况可能导致错过水力发电[20]。例如,在汛期比平均月份弱的77个月中,过早地将池降低到规则曲线水平会导致发电量的显着损失,如果提前进行流入预测,则可以避免这种情况。因此,及时利用大气模拟的进步来预测天气[25]和优化技术,以实现最大化水电能源的目标,实现更高效,更“智能”的水库运行管理。

——参考文献不错,这里介绍的内容和Management of Water Control Systems 一致

来自各个气象机构的NWP天气模型在全球范围内以三维方式产生降水,温度,风速,土壤湿度等天气尺度预报。 这些公开的预测代表了水电社区未充分利用的低成果。 目前,由于水管理者的传统风险规避性质,将这些预测纳入天气规模的现有水管理决策过程尚未普及或成为主流。 主要问题包括低预测技能和利益相关者要求的预测尺度不匹配[13,22,26,27]。

——做预报,有很多文献可供模仿、参考,数不胜数。关键是如何在调度中应用预报的成果,这是难点。有很多文献探讨了,二阶段、长短期嵌套的调度方式(real-time),可以利用MPC的思想,推求优化后的调度决策。这是一种很好的思路,但实现起来较为复杂。

创新点,采用 dynamic downscaling technique + 分布式水文模型 ,针对调节能力不强的水库,进行研究。这里提出的首要研究问题是 – 数值天气预报的短期天气预报是否可以改善中小型水库的水力发电量,而不会影响洪水安全,大坝安全和环境流量限制?


2. Material and Methods

2.1 Study Region and Data

——选择研究对象,本文作者进行了仔细的考虑,值得我的学习。因为资料的限制,我只能做特定的水库,所以我需要采用【适用于我研究对象的方法,明确调度需求,即根据调度需求选取预报方法】。而本文的作者,以方法为出发点,挑选适用的对象,思考的方向和我并不一致,值得注意。

——这个思考的方向很重要!!!

挑选标准:(1)发电、防洪,两目标(2)小水库(3)梯级的最上游,便于直接采用模型的计算结果(4)水库蓄水量小于年流入量,显然短期预报对这类水库作用更大。

2.2 Short-term NWP based forecasts  ——NWP numerical weather prediction 数值天气预报

——重要 Global Forecast System (GFS) global-scale NWP by National Centers for Environmental Prediction (NCEP) ,这个数据集是全球的。使用数值天气研究预测(WRF)模型进行动态降尺度,以0.1˚分辨率输出预测。

——WRF是啥???不懂,看这篇论文,Precipitation Forecast Experiments Using the Weather Research and Forecasting (WRF) Model at Gray-Zone Resolutions ——American Meteorological Society: Weather and Forecasting: Table of Contents by Ji-Young Han / 3h // keep unread // hide

2.3 Hydrologic Model

——VIC模型,分辨率也是0.1˚。用于率定模型的资料来自,NCDC Global Surface Summary of the Day data而上述,GFS-WRF直接被作为预报过程的输入。这篇文章介绍了不少数据来源,整理一下,做个页面。

2.4 Reservoir Operations Model

——到我熟悉的领域了,这篇文章的工作量简直大的可怕。。。。优化的过程相当于是MPC,直接得到优化后的调度决策。但这篇文章,有一个优化的目标函数,非常奇怪,最小化与调度图规定水位的距离。真的是没见过,不过这样也可以,含义是限制了水库水位变化的波动(尽量按照计划)。


3. Results

——效益的问题。比较优化调度的效益(通过模型计算)VS 实际的效益(实际的数据),并没有意义。因为模型并不能做到100%仿真,比较优化调度的效益(通过模型计算)VS 实际调度方案的效益(通过模型计算),反而更有价值,至少两方案处于同一基准。

3.1 3.2 场次洪水模拟调度

——这篇文章的核心就是预报预泄,他采用的这个思想和方法,可以借鉴,有预报数据后容易实现(可以做)。但文章作者说预报预泄的效益好,存在一个问题,虽然预报预泄这十天发电量大,但最后预报预泄的末水位比常规方案低,这就说不清孰好孰坏!!!

——这个问题就引申到,对调度水平优劣的考核,耗水率确实比发电总量要更加合理(针对短期的调度)。记得一次座谈会上,武大的教授也问了某发电集团梯调人员,关于考核的问题,在研究中,确实应得到重视。

3.3 长期模拟调度 —— 没有亮点


4. Discussion

试图回答:短期天气预报是否可以改善中小型水库的水力发电量,而不会影响洪水安全,大坝安全和环境流量限制?

——预报调度的框架已经考虑了洪水安全,大坝安全和环境流量限制,约束了下泄流量,故这三点是必然可以满足。


5. Conclusions

应该注意的是,至少对于这里展示的大坝类型,当流入的不确定性很高导致过度保守的操作时,预测在峰值流量(潮湿)期间帮助最大。

——和我的研究,结果一致。这个结果也是显而易见的。


总结该文章,提出了一套可用的预报方案,加上一个预报调度的框架,工作量很大。本文的调度框架存在一定的问题,短视(仅考虑16天的效益)。有很多文章,会把长短期的效益综合考虑(长期效益—调度期末水位的函数)。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。