Élaboration des consignes de gestion des barrages - réservoirs

This Phd dissertation deals with models for building rational allocation of water in natural resources systems and numerical tools for reservoir operation. Applications have been developped for two distinct water resources systems. The Neste case study shows bicreteria (irrigation & water quality) weekly operation of a water resource system during dry period. Two ways of handling the problem are assessed and compared on a real case study: -a stochastic dynamic programming model with a two dimensionnal state (reservoirs level, river level) that is numerically solved by discretization; -a more "synthetic" model where the state is expressed in term of a tail aera probability related to the consumption of all the present water resources in the future. A practical decision rule is based upon the associated critical value. Numerical results are plotted on historical series for both methods. On the Seine case study, we provide the elements for a trade-off between the quality of the optimization model and the efficiency of the hydrological model in the field of water resources system management. In this paper, we develop two techniques. The first one is an extension of the Mass Curve technique to the stochastic case by means of simulation. This very simple management technique linked to a conceptual rainfall-runoff model, is confronted to a stochastic dynamic programming technique working with a blackbox rainfall-runoff model. The comparison is made from the viewpoint of efficiency. One is specifically interested in reducing streamflow variability downstream a reservoir. To make this comparison easily implemented on a computer, a new approach to stochastic dynamic programming based on the stochastic control of a diffusion process is derived. From these two examples, general conclusions on limits and advantages of modelization techniques and decision making tools are derived for water resources systems.L'objet de ce mémoire de recherche est de proposer un modèle théorique permettant de modéliser le fonctionnement d'un système de gestion des ressources en eau, d'étudier les méthodes de calcul que l'on peut utiliser pour l'élaboration rationnelle des consignes de gestion des barrages-réservoirs. L'application opérationnelle a été réalisée pour deux situations particulières très différentes. Sur le cas du système Neste, l'étude proposée s'inscrit dans le cadre des problèmes d'optimisation hebdomadaire bidimensionnelle (irrigation et salubrité) des ressources en eau durant la période d'étiage. La résolution est effectuée selon deux approches : -un modèle de programmation dynamique avec état de dimension deux (niveau des réserves, niveau dans la rivière) où dans la solution numérique les variables sont discrétisées ; -un modèle "synthétique" où l'on calcule une probabilité de non dépassement caractérisant l'état hydrique des ressources du système. Une règle empirique permet d'associer à cette grandeur une décision de consigne à effectuer. L'étude de la gestion journalière du barrage Seine quant à elle, combine divers modèles de prévision des apports et d'optimisation des consignes. Elle permet de mettre en évidence que la performance globale de la gestion dépend fortement du couplage entre la réponse du système dynamique et le processus décisionnel. Nous développons là aussi deux techniques. La première est une extension au cas stochastique de la technique du fil tendu au moyen de simulations des apports à venir. Cette méthode très simple mais qui s'appuie sur un modèle conceptuel pluies-débit est comparée à une programmation dynamique stochastique associée à un modèle hydrologique de type "boîte noire". La comparaison porte sur la réduction de variabilité interannuelle des débits de la rivière à l'aval du réservoir. Le calcul numérique sur ordinateur est facilité par une approche de la programmation dynamique fondée sur le contrôle stochastique d'un processus de diffusion. Sur ce cas aussi, les résultats numériques sont comparés sur une série de chroniques historiques. A partir de ces deux exemples, nos conclusions portent sur les limites et les avantages des outils de modélisation et d'aide à la décision pour une meilleure gestion des systèmes de ressources en eau