OPTIMALISASI WADUK HARIAN DI TVA DENGAN RIVERWARE

Timothy M. Magee1, Operations Research Analyst, University of Colorado, H. Morgan Goranflo2, Senior Consultant, Tennessee Valley Authority, and

Suzanne H. Biddle2, Specialist, River Scheduling, Tennessee Valley Authority

Abstrak

RiverWare secara umum adalah alat perangkat lunak untuk pengembangan pemodelan operasi cekungan sungai di Pusat pengembangan untuk membuat keputusan untuk Sistem Air dan Lingkungan (CADSWES) di Universitas Colorado yang dissponsori bersama oleh Tennessee Valley Authority (TVA) dan US Biro Reklamasi Amerika Serikat. RiverWare memiliki beberapa solusi metodologi, dan TVA telah menerapkan dua model yang menggunakan metode optimasi RiverWare's diikuti oleh simulasi optimal antara lain : 9 hari-model dengan 6 jam dan waktu langkah 2 hari-model setiap waktu per jam.

Kami akan memaparkan kerangka matematika, lapisan perangkat lunak, dan peranan model dalam proses penjadwalan. Seperti kerangka kedudukan program termasuk dengan tujuan program mesin linear dan baik itu perkiraan linear dan fungsi nonlinear. Lapisan perangkat lunak yang memungkinkan untuk melihat dan memasukkan data, mengubah daftar kebijakan paksaan yang diprioritaskan, melihat dan mengubah secara optimal, dan menganalisa bagaimana solusi yang dipengaruhi oleh kendala fisik dan kebijakan. Model tersebut merupakan bagian proses besar yang mencakup perkiraan arus masuk hydrologi, prakiraan tentang kekuatan pasar, untuk mencapai operasi khusus di waduk dan pengalaman masa lalu.

PENDAHULUAN

Konstruksi bendungan di Amerika cukup lambat dan dengan perubahan itu, penekanan telah arahkan ke perbaikan manajemen pada waduk, biasanya dengan beberapa kali perdebatan. RiverWare adalah satu alat pemodelan umum yang telah dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan. RiverWare dikembangkan oleh Pusat Lanjutan Penunjang Keputusan untuk Sistem Air dan Lingkungan (CADSWES) di Universitas Colorado, dan disponsori bersama oleh Tennessee Valley Authority (TVA) dan Biro Reklamasi Amerika Serikat Biro (USBR) dan sejak itu juga telah diadopsi oleh pemodel lain. TVA dan USBR terinspirasi oleh pengalaman pemodelan RiverWare yang terakhir mencerminkan kesuksesan. Model sebelumnya dianggap bermanfaat bagi lembaga, tetapi TVA mempunyai dua kekurangan penting. Pertama, model-model sebelumnya yang didedikasikan khusus

1

untuk alur sungai dan harus dipelihara secara individual tanpa perantara yang bermanfaat dari kerja sama yang dilakukan pada alur sungai. Kedua, kebijakan tersebut adalah kode imbedded dan sebagian besar tidak dapat diakses untuk operator waduk. Dengan demikian, perubahan kebijakan dalam model baik untuk mencerminkan perubahan dalam kenyataan atau untuk melakukan studi kebijakan adalah tugas besar pemrograman yang bergantung pada beberapa individu yang terlatih dan berpengalaman. Selain itu, kebijakan yang terselubung dibuat dalam kode yang lebih besar kesalahan tanpa diketahui. RiverWare telah meningkat dalam hal ini mengalami keterbatasan pemodelan, tanpa sepenuhnya mengurangi kesalahan program atau kebijakan. Penambahan konsep baru untuk model masih memerlukan pemrograman, dan RiverWare telah menambahkan beberapa fitur baru dalam sepuluh tahun terakhir, tetapi fitur baru sekarang yang telah tersedia untuk semua model RiverWare. Dengan demikian, pemrograman dan biaya pemeliharaan dilakukan secara berulang di setiap cekungan. Kebijakan kesalahan tetap muncul dalam model dari waktu ke waktu, tapi sekarang yang terlihat tanpa perlu menulis ulang dan perbaikan ulang ulang perangkat lunak.

Sementara itu di alur sungai terdapat beberapa kebijakan, perbedaan kebijakan yang sering dilakukan adalah sifat kebijakan yang mengontrol operasi aliran sungai. Misalnya, beberapa sistem memaksimalkan dan menfokuskan pada hasil hydropower dalam keterbatasan penggunaan waduk. Sungai Tennessee adalah sistem hal itu karena TVA yang membuat peraturan. Sebaliknya, sistem yang lain jadi terdorong oleh undang-undang, perjanjian, dan aturan operasi yang sedikit tetap fleksibel untuk memanipulasi generasi hydropower. Sistem lainnya masih sebagian besar digerakkan oleh pemakai air. Akibatnya, RiverWare memiliki beberapa "kontrol" untuk pengaturan waduk dengan orientasi membawa ke satu kerangka kebijakan. Selain itu, RiverWare memiliki simulasi kontrol yang canggih untuk bertindak sebagai "penghitung" untuk setiap kebijakan yang cukup ditentukan operasi khusus. Setiap kebijakan kontrol berorientasi tergantung pada simulasi kemampuan dalam beberapa cara. Misalnya, optimasi kontrol tergantung pada pos-optimasi simulasi kecil untuk menghapus kesalahan yang dibuat oleh linear pendekatan non-linear fungsi. Simulasi didorong oleh pembuatan waduk secara optimal. Zagona dkk. (2001) menjelaskan bahwa kontrol RiverWare secara rinci sebelumnya melakukan pendekatan penting ke pemodelan waduk. Eschenbach dkk. (2001) dalam pendekatan ringkasan optimalisasi operasi waduk.

penulisan ini disusun sebagai berikut. Pertama, kami akan menjelaskan kerangka matematika optimasi kontrol pada RiverWare's untuk keberhasilan program linier.. RiverWare dirancang untuk digunakan oleh para ahli dalam program matematika perancangan waduk. Dengan demikian, kedua bagian akan menjelaskan perangkat lunak interface yang memungkinkan untuk perancangan, kontrol dan menafsirkan model tingkat tinggi pada program matematika. Kami akan menjelaskan tentang penggunaan alat dengan model yang digunakan di TVA : tingkatan model 9 hari dengan waktu 6 jam dan tingkatan waktu 2 hari dengan model per jam. Pada bagian

2

akhir, kami akan menjelaskan proses perancangan waduk dalam skala besar di TVA dan bagaimana kesesuaian model RiverWare.

TUJUAN PROGRAM DI RIVERWARE

Optimasi kontrol di RiverWare didasarkan pada serangkaian optimalisasi fungsi linear atas beberapa kendala linear : tujuan program adalah linear preemptive. pertimbangan penting dalam optimastimalisasi ini adalah membuat cekungan di setiap waktu periode. Namun, variabel disertakan dalam model untuk mewakili kendala dan tujuan yang lainnya. Misalnya, variable waduk termasuk penyimpanan, ketinggian kolam, pengoperasian, ketinggian tanah, aliran masuk, aliran keluar, tumpahan, peningkatan/ penurunan turbin, pengasapan, dan tempat penyimpanan. Capaian variabel adalah Aliran masuk dan aliran keluar. Kanal termasuk variabel aliran utama. Variabel untuk pengguna air termasuk pengalihan, penipisan, aliran air yang tersedia untuk pengalihan, dan asupan ketinggian. Daftar ini kurang komprehensif dan variabel variabel yang sering ditambahkan adalah fitur baru sebagai model. Disamping itu, pemodel dapat membuat variabel baru dalam model tanpa revisi dari RiverWare.

Kendala yang harus disertakan untuk model pelepasan waduk adalah keseimbangan dan keberlanjutan. Namun, banyak kendala lain telah disertakan untuk menentukan semua variabel tercantum di atas. Misalnya, waduk memiliki kendala pada kapasitas turbin, tumpahan, dan tampungan lumpur.

Salah satu cara tujuan aspek manajemen model waduk adalah dengan keberhasilan program. Setiap keberhasilan diprioritaskan dapat memajukan satu (atau lebih) dari tujuan. Keberhasilan / tujuan program merumuskan serangkaian program linear, masing-masing berupa:

Tujuan program dapat didefinisikan dengan mengikuti kode berikut melalui langkah-langkah yang diprioritaskan n sebagai indek fungsi objek oleh p, di mana zp adalah pth sebagai fungsi objek, zp = cpx, dan z*

p adalah nilai optimal dari objek

3

Max cxs1. Ax ≤ bDimana c, x € Rn , b € Rm , dan x tidak diketahui

Untuk p = 1 sampai n {Max cp x s1. Ax ≤ b

Tambah baru kendala yang optimal melanjutkan nilai fungsi tujuan: Zp = Z*

p}

(Dalam prakteknya, penggunaan formulasi ini harfiah, serangkaian program yang setara linear diformulasikan algoritma yang lebih efisien.)

Satu ekstensi baru-baru ini adalah kerangka untuk mengurangi kendala yang sebelumnya yang belum optimal. Misalnya, sebelumnya tujuan mungkin terpaksa harus dalam 5% dari optimality:

Dengan memperkenalkan sedikit fleksibilitas tujuan mungkin secara dramatis dapat ditingkatkan. TVA berharap untuk memasukkan fitur ini dalam model mereka dalam waktu dekat.

Kerangka ini dapat diperpanjang lebih lanjut untuk modelers memungkinkan mereka untuk menentukan dari kendala di tempat tujuan yang diprioritaskan. Tentu saja, idealnya kendala tersebut akan sepenuhnya puas. Jika ini adalah kasus, kendala hanya dapat ditambahkan ke lain-lain. Namun, jika semua kendala tidak dapat secara bersamaan puas, yang wajar untuk tujuan akan memuaskan kendala semaksimal mungkin Jika lebih dari satu kendala yang ada, kendala yang mungkin dalam konflik dan beberapa seimbang berarti penyelesaian konflik harus dicapai.

RiverWare mencapai keseimbangan tersebut dengan menerjemahkan kepuasan dari kendala kembali ke fungsi tujuannya. RiverWare memerlukan setiap variabel yang berbatasan dengan model linear adalah penampakan pembatas. Misalnya, untuk berekspresi, 3W + 2y, yang batas adalah:

dimana LB () dan UB () mewakili lebih rendah dan batas atas pada masing-masing individu variabel. Dengan demikian, kendala, i, seperti

boleh ditulis dengan variabel ketetapan, zi sebagai

4

Zp ≥ 0.95 Z*p

3LB (w) + 2LB (y) ≤ 3w +2y (lb), dan

3w + 2y ≤ 3UB (w) + 2UB (y) (ub)

3w + 2y ≥ b (i)

3w + 2y ≥ 3UB (w) + 2UB (y) – ((3UB (w) + 2UB (y) – b) zi

0 ≤ zi ≤ 1

Pemberitahuan, yang ketika zi = 0 kendala yang mengulangi ke atas terikat pada kenyataan, (UB), dan bila zi = 1 adalah sepenuhnya puas. RiverWare menyediakan dua metode untuk menggabungkan individu zi menjadi tujuan.

Gambar 1: TVA model dalam sistem RiverWare

Satu pendekatan adalah untuk menentukan

yang disebut "terakhir" di RiverWare. Pendekatan lain adalah untuk menentukan

5

Zp=∑i

❑

Zi

zp = zi

yang disebut "Maxi Min" di RiverWare adalah memaksimalkan kepuasan dari sedikit optimal yang berbelit-belit, untuk tujuan ini adalah bahwa mungkin ada solusi alternatif yang optimal untuk meningkatkan kepuasan dari kendala lain. Seperti dalam tujuan program yang lebih besar, kami dapat "membekukan" optimal untuk solusi yang paling puas kendala (s) dan mengoptimalkan lebih dari sisa kendala. Ini adalah persis apa yang tidak RiverWare. (Secara teknis, prosedur ini diulang optimasi memaksimalkan "L∞ norm"dari variabel datar sedangkan pendekatan terakhir memaksimalkan "L1 norm”.) Kebanyakan dari TVA's prioritas tingkat Maxi Min menggunakan pendekatan pada sekumpulan kendala.

PERANGKAT LUNAK INTERFACE

RiverWare menggunakan pendekatan berorientasi-objek modeling untuk alur sungai. Berbeda bagian sungai cekungan adalah model sebagai obyek kelas yang berbeda. Misalnya, Tva model (Gambar 1) berisi penyimpanan waduk, tingkat daya waduk, Sloped daya waduk, pompa penyimpanan Waduk, Inline Objek Power, Reaches, sungai, Objek Data, dan pembangkit objek. A full Lengkap keterangan tidak dijelaskan di dalam penulisan ini. Lihat Zagona dkk (2001), untuk keterangan lebih lanjut mengenai ini.

Figure 2: Method Categories and Selection on a Reservoir Gambar 2: Metode Pemilihan Kategori dan pada Reservoir

Setiap tingkatan memiliki objek pengetahuan dari proses fisik, pemodelan fitur, dan data. Pembuat model mengkonfigurasi objek individu dengan memilih "metode". Metode pilihan yang tersedia tergantung pada kontrol, objek kelas, dan metode pilihan lain. Kelompok penting metode kontrol cara optimasi nonlinear dikonversikan ke fungsi linear piecewise linear dan fungsi. Sementara modelers dapat memilih

6

metode yang digunakan, juga RiverWare menyediakan metode standar yang bekerja dengan baik dalam banyak kasus. Gambar 2 memperlihatkan beberapa dari metode dan kategori mereka saat ini dipilih metode untuk waduk.

Untuk memberikan pilihan metode, satu set data nilai-nilai yang berlaku disebut "slots". Slot terdiri dari waktu seri, "table slots", seperti aliran masuk dan aliran keluar, dan tabel data, yang biasanya terus hubungan fungsionanyal seperti ketinggian atau ketinggian-volume-tumpahan. Seri slot mungkin masukan oleh pengguna, output oleh kontrol, atau beberapa kombinasi dari keduanya. Slot mungkin terkait sehingga dua slot yang berbeda pada objek memiliki nilai sama atau satu slot Mei sama dengan jumlah beberapa lain. Umum penggunaan link adalah link ke arus masuk pada satu objek untuk keluar dari objek lain. Gambar 3 memperlihatkan slot pada waduk.

Gambar 3: Slot pada Reservoir

Dalam optimasi, banyak dari serangkaian slot sesuai dengan variabel yang secara otomatis ditambahkan ke program linear. Selain itu, secara otomatis menambahkan RiverWare kendala pada variabel tersebut untuk program linear. Kendala-kendala ini mencerminkan kendala fisik pada variabel, penolong kendala pemodelan piecewise-linear fungsi, dan kebijakan yang ditulis oleh modelers. Kendala fisik massa termasuk saldo untuk setiap objek, hubungan antara serial slot, turbin kapasitas, ketinggian-tumpahan belokan, kanal aliran sebagai fungsi elevations, lagged mencapai aliran, dll. Modelers dapat mengendalikan beberapa variabel dan kendala yang termasuk dalam model melalui metode pilihan. Misalnya, pengasapan dapat diabaikan untuk waduk dengan penguapan yang mudah dan ringan. Rincian lebih lanjut tentang otomatis generasi tujuan program formulasi dapat ditemukan di Eschenbach dkk. (2001).

Kebijakan

RiverWare memiliki "kendala editor" modelers yang dapat digunakan untuk menentukan tujuan dan kendala. Modelers membangun ekspresi tersebut dengan

7

memilih menu. Menu pilihan dibatasi oleh konteks yang dibangun sebagian ekspresi. Selain itu, kendala yang memungkinkan editor modelers untuk mengaktifkan (tanda), menonaktifkan (X tandai), dan memprioritaskan kebijakan. Gambar 4 memperlihatkan kendala editor TVA dengan kebijakan. Masing-masing dari tingkat prioritas pada gambar dapat dibuka mengungkapkan kendala individu dengan memilih segitiga. Modelers dapat mengakses semua variabel yang sudah ditetapkan ketika membuat kebijakan serta data dengan nilai slot memilih dari menu. Di samping variabel yang langsung diwakili dalam optimasi masalah, yang hanya sebagai modeler dapat dengan mudah mengakses fungsi-fungsi yang akan secara otomatis diganti dengan linear atau sepotong-linear fungsi bijaksana ketika masalah ini optimalisasi dirumuskan. Ini adalah proses substitusi recursive: referensi oleh satu variabel, yang bisa menciptakan sebuah modeler ekspresi yang memiliki ribuan variabel setelah semua yang dibuat pertuturan. Misalnya, tujuan ekonomi tersebut dinyatakan dalam TVA model-model dengan referensi ke satu variabel, Net Biaya dihindari, namun melalui pergantian tujuan yang dinyatakan berada di semua hal masing-masing aliran waduk ke penyimpanan akhir, dan banyak lagi. Tentu saja, model pengguna dapat mengontrol rincian dari substitution melalui pemilihan metode. More details about Rincian lebih lanjut tentang linearization metode yang dapat ditemukan di Eschenbach dkk. (2001) dan keterangan lebih lanjut mengenai kebijakan berpendapat dapat ditemukan di Magee dkk. (2001).

Gambar 4: TVA kebijakan dalam kendala Editor

Kebijakan dalam TVA's model 6 jam dapat digambarkan sebagai kombinasi dari banjir, navigasi, rekreasi, kualitas air, listrik, dan operasi khusus. Banyak dari kebijakan ini adalah reservoir dijelaskan oleh individu waduk panduan belokan yang menentukan aliran yang diijinkan berdasarkan elevasi waduk.Lain jenis kendala di Tva's 6 jam-model termasuk : pertemuan yang berakhir target ketinggian, ramping harga - pengaturan maksimum perubahan listrik, membatasi peningkatan waduk penyimpanan arus masuk ke alam, capping kepala di sebuah kanal,

8

constraining total penyimpanan dalam subDAS, Makin fluktuasi untuk membatasi populasi nyamuk, keseimbangan elevations berimbang di waduk, membatasi tumpahan, dan pertemuan daerah menuntut daya sebelum

menggunakan kuasa untuk manfaat ekonomi.

Beberapa kendala tersebut diaktifkan atau disesuaikan pada dasar musiman. Selain itu, TVA kadang-kadang mengaktifkan "operasi khusus" kendala yang membatasi kekuasaan atau aliran berdasarkan sementara keadaan seperti pemeliharaan tanaman atau kegiatan rekreasi.

Akhirnya, model ini berisi ekonomi tujuan untuk memaksimalkan nilai hydropower. Rincian pemodelan hydropower berada di luar ruang lingkup dari makalah ini, tetapi dijelaskan secara rinci dalam Zagona dan Magee (1999). TVA membuat dua serupa ini berjalan dengan model yang berbeda dalam sebagian besar hal tujuan. Diperlukan dua jalan informasi lebih rinci karena pada nilai daya yang tersedia dalam jangka pendek daripada jangka panjang. Sebelum pertama RiverWare berjalan, TVA menjalankan program mereka secara internal dikembangkan untuk memperkirakan jangka panjang (60-90 hari) nilai sisa proyek penyimpanan pada akhir RiverWare perencanaan kedepan. Masukan untuk program ini, Nilai Proyek Storage (VPS), termasuk: elevasi akhir sebelum RiverWare berkembang, target elevations masa depan, dan diharapkan hydrologic arus masuk ke memprediksi persentase waktu setiap hidro tanaman adalah operasi. Model kemudian bahwa setiap tanaman akan beroperasi hanya selama jam yang paling berharga. Waktu yang paling berharga yang digunakan di bawah ini asumsi mendefinisikan marjinal nilai peningkatan generasi. Model ini menganggap seiap waktu tetap memiliki nilai generasi yang tidak bergantung pada jumlah tenaga dihasilkan, kadang-kadang disebut sebagai "sistem lambda." Data yang digunakan di TVA disebut "POSE" setelah sebelumnya model dengan nilai daya per jam. Dengan menjalankan program dengan VPS berakhir RiverWare elevations, marjinal nilai yang disimpan air dapat di berbagai tingkat penyimpanan untuk setiap hidro tanaman. Marjinal ini adalah nilai lulus ke RiverWare pertama berjalan. Pertama RiverWare menjalankan POSE menggunakan data yang sama untuk menghargai jangka pendek listrik dan perdagangan ini tidak aktif terhadap jangka panjang nilai meninggalkan air di waduk sebagai prediksi oleh VPS model. The solution to this run includes an optimal ending Solusi untuk ini berjalan optimal termasuk berakhir ketinggian untuk setiap waduk. Dalam menjalankan kedua, ini berakhir elevations menjadi kendala, menggantikan nilai ekonomi disediakan oleh program VPS. Oleh karena itu, nilai-nilai daya yang diperlukan hanya diperlukan untuk jangka pendek dan yang lebih rinci daya nilai dapat digunakan. Secara khusus, setiap periode waktu memiliki piecewise linear nilai generasi dengan skala menurun kembali. Menggunakan data rinci ini memungkinkan untuk optimasi yang lebih baik dari jangka pendek listrik.

Tujuan utama dari TVA's per jam adalah model untuk mengalokasikan harian rilis dari 6 jam-model untuk setiap jam. Kalau untuk model memerlukan per jam untuk memenuhi 6 jam dicapai dengan tepat. Sebagai gantinya, ini adalah kondisi santai yang hanya untuk mewajibkan 24-jam sesuai dengan total "volume harian " kendala untuk menghapus perlu banyak, tetapi tidak semua, dari kendala dalam 6 jam-model. Selain itu, beberapa kendala lain ditambahkan pada tingkat per jam. Misalnya,

9

beberapa tanaman kecil yang diperlukan untuk berduaan dengan beroperasi di sekitar tanaman yang lebih besar.

Pos-optimasi

RiverWare memiliki Optimasi Alat Analisis (haver) yang modelers membantu dalam menjelaskan mengapa optimal adalah solusi yang optimal. Idealnya, schedulers dan orang-orang yang terpengaruh oleh jadwal akan lebih suka rangkaian dan menyebabkan efek penjelasan untuk solusinya. Sayangnya, dalam kasus terburuk, satu-satunya penjelasan untuk sebuah solusi linear program adalah solusi dari n persamaan dan n tidak dikenali dengan variabel lain untuk menetapkan batas mereka. Untungnya, haver jembatan ini dapat jeda sebagian besar waktu dengan mengambil keuntungan dari struktur khusus banyak kendala. OAT menyediakan sebuah grid melihat tingkat tinggi (Gambar 5) mengidentifikasi prioritas tingkat yang tetap nilai kunci keputusan variabel, seperti waduk penyimpanan dan rilis, untuk setiap objek di setiap periode waktu.

Gambar 5: Top-tingkat pandangan Optimasi Alat Analisis

10

Selain itu, haver memiliki lebih rinci melihat (Gambar 6) untuk setiap objek - jangka waktu kombinasi yang menyiratkan kendala yang mungkin "bertanggung jawab" untuk nilai masing-masing variabel pada objek yang pada waktu itu. Keterangan lebih lanjut mengenai haver dapat ditemukan di Magee dkk. (2001).

Gambar 6: Rincian Lihat di Optimasi Alat Analisis

Simulasi berjalan mengikuti semua optimasi berjalan. Ini berjalan melayani beberapa tujuan. Simulasi menghilangkan kecil linearization kesalahan dalam optimasi. Tambahan adalah proses dalam model simulasi yang tidak termasuk dalam optimasi. Schedulers dapat secara manual menyesuaikan apapun bagian dari optimasi solusi.

TVA PROSES KERANGKA

TVA's penjadwalan proses telah berkembang sebagai RiverWare telah berkembang. TVa adalah yang pertama untuk badan mengadopsi RiverWare's simulasi kontrol pada tahun 1996. Selama periode ini, TVA's penjadwalan proses sebagian besar adalah serupa dengan manual penjadwalan ditingkatkan dengan alat untuk meningkatkan efisiensi. Bila optimasi kontrol telah selesai, ia telah diuji dan perbaikan di samping berdampingan dengan modus simulasi. Pada tahun 1998, yang dimulai dari optimasi penjadwalan dengan proses pembuatan schedulers perubahan besar selama simulasi. Dengan waktu beberapa dari penjadwal's keahlian telah incorporated in optimization and post-simulation changes have become smaller. dimasukkan ke dalam pos-optimasi dan simulasi perubahan menjadi lebih kecil.

11

Pada tahun 2001, optimasi model per jam telah dimasukkan ke produksi. Lebih rinci modeling, khususnya dari nilai ekonomi, telah menyebabkan saat ini menetapkan tiga optimasi berjalan. Aspek yang evolusioner pemodelan ini telah penting untuk keberhasilan. Menggunakan model telah memberikan masukan penting bagi pengembangan kemampuan model. Secara khusus, seperti penjadwalan kebutuhan mereka telah berubah telah dimasukkan ke dalam pemodelan kemampuan.

Menggunakan RiverWare berarti cukup otomatisasi yang sebelumnya lebih manual jadwal proses. Dalam proses sebelumnya, sebagian besar schedulers bekerja pada beberapa bagian dari sungai secara paralel selama satu regu. Jauh lebih sedikit schedulers diperlukan untuk menjalankan satu dengan RiverWare. TVA ini telah digunakan untuk menghasilkan keuntungan 24 / 7 penjadwalan dan keanggotaan. Yang sama total jumlah schedulers adalah bekerja, schedulers tetapi sekarang dibagi menjadi 6 tim terpisah shift kerja yang berbeda. Di bawah 24 / 7 proses, seluruh pemodelan urutan dapat diulang sebagai. hydrologic baik, daya, atau perubahan kondisi ekonomi, biasanya 2-3 kali per hari.

RiverWare model yang hanya bagian dari proses yang lebih besar. The scheduling staff is also responsible Jadwal staf juga bertanggung jawab peramalan untuk tidak diatur arus masuk ke dalam sistem, mengumpulkan perkiraan berdasarkan nilai daya alternatif sumber generasi, penjadwalan hydropower lain dari sungai, bekerja secara sungguh-sungguh dengan pihak-pihak yang terkena operasi takungan, dan pemantauan umum dari sistem hydropower.

TVA’s saat ini proses penjadwalan dapat diringkas sebagai berikut. 6 jam porsi penjadwalan meliputi:

1. membangun data set termasuk perkiraan arus masuk berdasarkan cuaca dan hidrologi,

2. 1 hari dengan berpura-pura baru hidrologi untuk menentukan hari 2 awal waduk elevations,

3. menghitung Nilai Proyek Storage untuk hari 9 dari POSE musiman dan ketinggian sasaran,

4. 6 jam optimalisasi 2-9 hari dengan POSE data untuk menentukan berakhir waduk elevations,

5. 6 jam optimalisasi 2-9 hari piecewise dengan nilai kuasa untuk menentukan jam 6-rilis,

6. 1-14 hari-hari mensimulasikan berdasarkan hari sebelum berjalan dan 14 target yang ditetapkan oleh para insinyur air.

Setiap jam dari penjadwalan meliputi:

1. mensimulasikan berdasarkan 1 hari kemarin ditambah rencana perubahan yang telah dibuat,

2. optimize days 2-3 using elevations from day 1, mengoptimalkan 2-3 hari menggunakan elevations dari 1 hari,

3. mensimulasikan 2-3 hari generasi dan ekspor per jam dan berakhir elevations,4. transfer data ke "preschedule" alat, 5. otomatis untuk penyesuaian minimum aliran pulses dan tanaman menetapkan

poin, dan

12

6. manual meninjau dan memeriksa dua kali untuk kesalahan.

Ingat bahwa penjelasan ini merupakan sebuah snapshot dari proses berkembang. beberapa pasca pengolahan telah akhirnya menjadi bagian dari proses otomatis lepas untuk memperbaiki keseluruhan proses tambahan berjalan dengan baik atau lebih rinci pemodelan. Kami berharap untuk melanjutkan proses ini. Misalnya, dalam upaya adalah cara untuk memodifikasi per jam optimasi untuk model langsung termasuk beberapa kendala yang sedang ditangani dengan manual pasca pengolahan dari generasi jadwal.

13

RINGKASAN

TVA telah berhasil digunakan RiverWare Tujuan's Pemrograman Algoritma untuk model waduk operasi. Schedulers telah menggunakan metode pilihan untuk mengkonfigurasi individu air ke objek model yang dikehendaki fisik dan membuat proses optimasi model yang sesuai. Sekali metode ini dipilih, RiverWare secara otomatis menghasilkan variabel, dan kendala linearizations non-linear fungsi. Schedulers yang telah ditentukan kebijakan dan kendala tujuan melalui RiverWare's kendala editor. menerjemahkan kebijakan ini menjadi sesuai tujuan program. Selain sarannya waduk rilis, RiverWare menyediakan alat visual untuk membantu menjelaskan mengapa sistem adalah solusi yang optimal. The automation and tools in Otomatisasi dan alat-alat yang di RiverWare mengurangi beban teknis optimasi pada schedulers memungkinkan untuk fokus schedulers mereka lebih perhatian lebih besar pada proses penjadwalan sungai. Saat ini, tiga RiverWare berjalan dilakukan sebagai bagian dari proses penjadwalan yang lebih besar yang diulang beberapa kali per hari sebagai daya air dan kondisi perubahan. Schedulers yang bekerja di enam tim untuk menjalankan 24 / 7 sungai yang meliputi penjadwalan operasi takungan peramalan arus masuk, memasukkan daya prakiraan, memperkirakan jangka panjang nilai waduk penyimpanan, dan manual revisi dari solusi. Kedua-dua proses penjadwalan dan RiverWare's kemampuan untuk melanjutkan berkembang dalam menanggapi perubahan penjadwalan kebutuhan.

14

REFERENCES

Eschenbach, E., Magee, T., Zagona, E., Goranflo, M., and Shane, R., 2001, “MultiobjectiveDaily Operations of Reservoir Systems via Goal Programming, ”Journal of WaterResources Planing and Management, Vol. 127, No. 2, pp. 108-120, ASCE.Magee, T., Zagona, E., Frevert, D., 2001, “Operational Policy Expression and Analysis in theRiverWare Modeling Tool,” Proceedings of the ASCE World Water and EnvironmentalCongress, Orlando, FL, May 20-24, 2001, ASCEZagona, E.A., Fulp, T.J., Shane, R., Magee, T., and Goranflo, H.M., 2001, “RiverWare: AGeneralized Tool for Complex Reservoir System Modeling,” Journal of the AmericanWater Resources Association, Vol. 37, No. 4, pp.913-929, AWRA.Zagona, E. and Magee, T., 1999, “Modeling Hydropower in RiverWare,” Waterpower ’99,Proceedings of the International Conference on Hydropower, ASCE.

15