Studiu Privind Sistemele de Optimizare a Productiei de Hidroenergie
Acronime
ACAM The Automation, Computers, Applied Mathematics
AHE Amenajare Hidroenergetică
AN Agenția Națională
AQTR Automation Quality and Testing Robotics
CAD Computer Aided Design
CEAI Journal of Control Engineering and Applied Informatics
CHE Centrală Hidroenergetică
CTF Compania de Trasport Feroriar
DA Direcția Apelor
DEC Dispecer Energetic Central
DEN Dispecer Energetic Național
DHE Dispecerat hidroenergetic
DLC Dispecer Energetic Local pe Centrală
EMS Energy Management System
GDOP Geometric Dilution of Precision
GPS Global Positioning Satellite
HA Hidroagregate
HDOP Horizontal Dilution of Precision
HERMES Hydro Electric Reservoir Management Evaluation System
HMI Human Machine Interface
IFAC International Federation of Automatic Control
ISPH Institutul de Studii și Proiectare Hidroenergetice
ITI Intrucțiuni Tehnice Interne
LCD Liquid Crystal Display
MTU Master Terminal Unit
NME Nivelul minim de exploatare
NRN Nivelul de retenție normală
OLAP Online Analztical Processing
OPC OLE for Process Control
OPCOM Operatorul Comercial
PDOP Position Dilution of Precision
PLC Programmable Logic Controller
PVC Policlorura de Vinil
RTCM Radio Tehnical Commision of Marine
RTK Real Time Kinematic
RTU Remote Terminal Unit
SCADA Supervisory Control and Data Acquisition
SEN Sistemul Energetic Național
SGA Cluj Sistemul de Gospodărire al Apelor Cluj
SH Cluj Sucursala Hidrocentrale Cluj
SONAR Sound Navigation And Ranging
SSD Sistem suport Decizie
SNR Signal To Noise Ratio
TDOP Time Dilution of Pecision
VDOP Vertical Dilution of Precison
VPN Virtual Private Network
WAN Wide Area Network
Lista de Tabele
Tabelul 3.1 Caracteristicile captărilor secundare
Tabelul 3.2 Caracteristicile deversorului
Tabelul 3.3 Dimensiunile secțiunii camerei de racord amonte
Tabelul 3.4 Dimensiunile denisipatorului
Tabelul 3.5 Caracteristicile tipodimensionale ale instalației de spălare automată
Tabelul 3.6 Caracteristicile tronsoanelor aducțiunilor secundare Iara – Fântânele
Tabelul 3.7 Pașii de testare pentru aplicația de producere a puerii hidroenergetice
Tabelul 4.1 Pașii de testare pentru aplicația side imaging pentru determinarea parametrilor unui lac
Lista de Figuri
Figura 1.1 Barajul Porțile de Fier I
Figura 1.2 Barajul celor Trei Defileuri – China
Figura 1.3 Structura sistemelor SCADA
Figura 2.1 Harta batimetrică a lacului glaciar Netis
Figura 2.2 Sonarul Humminbird 1198 Side Imaging
Figura 2.3 Raza de acțiune a sonarului Side Imaging
Figura 3.1 Acumularea Fântânele
Figura 3.2 Pașii algoritmului
Figura 3.3 Interfața grafică a aplicației software
Figura 3.4 Interfața grafică – descriere lacuri
Figura 3.5 Interfața grafică – descriere turbine
Figura 3.6 Interfața grafică – disponibilitate și aport suplimentar de apă
Figura 3.7 Interfața grafică – disponibilitate și aport suplimentar de apă
Figura 3.8 Interfața grafică – distribuția orară a necesarului de energie
Figura 3.9 Acționare buton Generare soluție pe o oră
Figura 3.10 Preluarea nivelelor lacurilor
Figura 3.11 Preluarea aport apă suplimentar
Figura 3.12 Preluarea necesar energie
Figura 3.13 Preluarea disponibilitate turbine
Figura 3.14 Nivele rezultate
Figura 3.15 Energia obținută
Figura 3.16 Turbine cuprinse în soluție
Figura 3.17 Simulare scenariu
Figura 3.18 Introducerea necesarului de energie pe ore
Figura 3.19 Afișarea rezultatelor în fișier text
Figura 4.1 Butonul de alegere a imaginii
Figura 4.2 Dialogul de selectare a imaginii
Figura 4.3 Imaginea care urmează să fie prelucrată
Figura 4.4 Introducerea parametriilor pentru secțiunea de lac studiată
Figura 4.5 Butonul de calculare a volumului
Figura 4.6 Volumul calculat al secțiunii de lac
Figura 4.7 Profilul secțiunii de lac
Figura 4.8 Cheia secțiunii de lac, evoluția volumului în funcție de nivel
Figura 4.9 Butonul de trasare a hărții batimetrice
Figura 4.10 Harta batimetrică
Figura 4.11 Interfața grafică a aplicației
Cuprins
ACRONIME
LISTA DE TABELE
LISTA DE FIGURI
INTRODUCERE
CAPITOLUL 1 – Studiu privind sistemele de optimizare a producției de hidroenergie 17
1.1 Exploatarea unei amenajări hidroenergetice
1.1.1 Exploatarea la nivel de Centrală hidroelectrică și Dispecerat hidroenergetic
1.1.2 Exploatarea amenajărilor hidroenergetice pe plan mondial și național
1.2 Sistemele de control folosite în hidroenergetică
1.2.1 Sistemele SCADA
1.2.2 Nivel centrală hidroenergetică – CHE în sistemul SCADA
1.2.3 Nivel amenajare hidroenergetică –DHE în sistemul SCADA
1.3 Sistemele suport decizie
1.3.1 Definiții și concepte sisteme suport decizie
1.3.2 Caracteristiciile sistemelor suport decizie
1.3.3 Sisteme Suport Decizie utilizate în hidroenergetică
1.4 Metode de optimizare a producției de hidroenergie
1.4.1 Noțiuni de optimizare
1.4.2 Algoritmi genetici
CAPITOLUL 2 – SOLUȚII PENTRU DETERMINAREA MODELULUI TOPOBATIMETRIC AL UNEI ACUMULĂRI
2.1 Hărți batimetrice
2.2 Tipuri de echipamente utilizate pentru efectuarea măsurătorilor
2.2.1 Echipamente pentru măsurarea adâncimilor
2.2.2 Echipamente pentru localizarea poziției
2.2.3 Tehnologia Side Imaging
CAPITOLUL 3 – DEZVOLTAREA UNUI SISTEM SUPORT DECIZIE PENTRU OPTIMIZAREA PROCESULUI DE PRODUCȚIE DE HIDROENERGIE
3.1 Modelarea matematică a amenajării hidroenergetice
3.1.1 Studiu de caz – acumularea Fântânele
3.1.1.1 Caracteristici tehnice ale barajului Fântânele
3.1.1.2 Elemente componente ale lucrării hidrotehnice Fântânele
3.1.1.3 Caracteristici tehinice ale captărilor și aducțiunilor secundare
3.1.1.4 Supravegherea comportării în timp a barajului Fântânele
3.1.1.5 Sistemul informațional pentru exploatarea acumulării Fântânele
3.1.1.6 Regimuri de funcționare și reguli de exploatare
3.2 Dezvoltarea algoritmilor de optimizare
3.2.1 Algoritmul pentru o oră de funcționare al amenajării
3.2.2 Algoritmul pentru o zi de funcționare al amenajării
3.3 Dezvoltarea aplicației de optimizare a procesului de producție de energie pentru acumularea Fântânele
3.3.1 Bazele de date
3.3.2 Interfața grafică
3.3.3 Modulul de distribuție al producției hidroenergetice pe durata unei ore
3.3.4 Modulul de distribuție al producției hidroenergetice pe durata unei zile
3.4 Sistemul suport decizie, integrarea în SCADA
3.5 Testarea aplicației
3.5.1 Tipuri de testare
3.5.2 Testarea aplicației
CAPITOLUL 4 – DEZVOLTAREA UNEI APLICAȚII DE PRELUCRARE DIGITALĂ A IMAGINILOR OBȚINUTE CU SONARE SIDE IMAGING PENTRU DETERMINAREA CHEII LACULUI ȘI A HĂRȚII BATIMETRICE A UNEI ACUMULĂRI
4.1 Interfața grafică
4.2 Modulul de determinare a volumului și a cheii secțiunii lacului
4.3 Modulul de trasare a hărții batimetrice
4.4 Testarea aplicației
CAPITOLUL 5 – CONCLUZII
5.1 Contribuții personale
5.2 Direcții de dezvoltare viitoare
CAPITOLUL 6 – DISEMINAREA REZULTATELOR
Bibliografie
Anexa 1
Anexa 2
Anexa 3
Anexa 4
INTRODUCERE
După revoluția industrială care a declanșat era modernă, omul a putut observa aproape imediat nu doar beneficiile evidente ale folosirii combustibililor fosili, ci și efectele adverse. Inițial s-a crezut că aceste efecte sunt numai locale, de notorietate fiind „smogul” din Londra, capitala țării care a declanșat această revoluție. Pe măsură ce știința s-a dezvoltat, s-a putut face o corelare între creșterea emisiilor de gaze cu efect de seră provenite din activitățile de producere a energiei și creșterea temperaturii la nivel global. Poluarea provenită din aceste activități produce de asemenea efecte nocive asupra sănătății oamenilor, prin afectarea resurselor de apă, a aerului și a alimentelor, cu elemente provenite din descompunerea produșilor fosili. Pentru a elimina toate aceste efecte nocive, se fac eforturi pentru a impune energiile alternative, „verzi” în locul combustibililor fosile. Dintre aceste energii ale viitorului iese în evidență energia electrică produsă cu ajutorul apei. Hidroenergia are costul cel mai redus, centralele electrice pot fi pornite și oprite aproape instantaneu spre deosebire de centralele electrice clasice cu cărbuni sau nucleare, disponibilitatea nu este aleatoare cum se întâmplă în cazul energiei eoliene, există chiar posibilitatea de a stoca energia centralelor care nu pot fi oprite decât într-un timp mai îndelungat, prin dotarea cu turbine care pot pompa apa în aval de baraj. Alte beneficii importante aduse de amenajările hidroenergetice sunt faptul că asigură necesarul de apă orașelor din jur și protejează de inundații suprafețe întinse de teren. La nivel național și internațional se fac eforturi pentru a eficientiza cât mai mult acest proces de producere a energie electrice cu ajutorul apei, atât prin dezvoltarea sistemelor de control a amenajărilor hidroenergetice (sistemele SCADA) cât și prin dezvoltarea sistemelor de măsurare a nivelului de colmatare a lacurilor și de aproximare a volumelor de apă din baraje în timp real. Această lucrare își propune să contribuie la aceste eforturi, prin prezentarea unei aplicații software de suport decizie, menită să ajute dispecerul unei amenajări în luarea unor decizii dificile în ce privește utilizarea resursei de apă într-un mod cât mai eficient. O altă componentă a lucrării este reprezentată de o aplicație software care utilizează ultimele tehnologii sonar în determinarea profilului batimetric a unui lac.
Prima aplicație software, sistemul suport decizie, se referă la programarea funcționării turbinelor unei amenajări hidroenergetice. În mod normal dispecerul unei amenajări primește de la dispecerul național un necesar de energie, care trebuie produs într-un interval de timp, de obicei o oră. Rămâne la latitudinea dispecerului local să distribuie producerea acestei energii pe centralele electrice care alcătuiesc amenajarea. Această problemă este una complexă deoarece depinde de mulți parametrii: disponibilitatea fiecărei turbine în parte, volumul de apă din fiecare lac al amenajării, aportul suplimentar de apă provenit din precipitații sau afluenți, posibilitatea de revărsare a lacurilor pe albia veche, luarea în considerare a necesarului de apă pentru alte activități industriale. Având în vedere cât de prețioasă este resursa de apă în societatea modernă această decizie trebuie să fie optimă. În acest scop am folosit un algoritm genetic, care se pretează la rezolvarea unor probleme atât de complexe. Algoritmul presupune considerarea fiecărei turbine ca o genă a cromozomului soluție. Gena va fi una binară, cu valoarea unu sau zero, semnificația fiind că o valoare de unu înseamnă că turbina asociată cu ea va funcționa. Soluția va conține valoarea tuturor genelor, astfel încât se poate determina energia totală produsă adunând energiile tuturor turbinelor cu valoarea unu. Cea mai importantă componentă a algoritmului este funcția de fitness care determină cât de bună este soluția. Aceasta va ține cont de toți parametrii enumerați mai sus pentru rezolvarea problemei distribuirii necesarului de energie. Aplicația software propune o soluție pentru intervalul de o oră dar și pentru funcționarea pe o zi.
A doua aplicație se referă la integrarea tehnologiei sonar de ultima oră în realizarea hărțiilor batimetrice și a determinării volumului de apă existent în lac și a relației dintre nivelul măsurat și volum, numit și „cheia lacului”. Față de tehnologia clasică de sonar, noua tehnologie numită „side imaging” permiteaproape instantaneu spre deosebire de centralele electrice clasice cu cărbuni sau nucleare, disponibilitatea nu este aleatoare cum se întâmplă în cazul energiei eoliene, există chiar posibilitatea de a stoca energia centralelor care nu pot fi oprite decât într-un timp mai îndelungat, prin dotarea cu turbine care pot pompa apa în aval de baraj. Alte beneficii importante aduse de amenajările hidroenergetice sunt faptul că asigură necesarul de apă orașelor din jur și protejează de inundații suprafețe întinse de teren. La nivel național și internațional se fac eforturi pentru a eficientiza cât mai mult acest proces de producere a energie electrice cu ajutorul apei, atât prin dezvoltarea sistemelor de control a amenajărilor hidroenergetice (sistemele SCADA) cât și prin dezvoltarea sistemelor de măsurare a nivelului de colmatare a lacurilor și de aproximare a volumelor de apă din baraje în timp real. Această lucrare își propune să contribuie la aceste eforturi, prin prezentarea unei aplicații software de suport decizie, menită să ajute dispecerul unei amenajări în luarea unor decizii dificile în ce privește utilizarea resursei de apă într-un mod cât mai eficient. O altă componentă a lucrării este reprezentată de o aplicație software care utilizează ultimele tehnologii sonar în determinarea profilului batimetric a unui lac.
Prima aplicație software, sistemul suport decizie, se referă la programarea funcționării turbinelor unei amenajări hidroenergetice. În mod normal dispecerul unei amenajări primește de la dispecerul național un necesar de energie, care trebuie produs într-un interval de timp, de obicei o oră. Rămâne la latitudinea dispecerului local să distribuie producerea acestei energii pe centralele electrice care alcătuiesc amenajarea. Această problemă este una complexă deoarece depinde de mulți parametrii: disponibilitatea fiecărei turbine în parte, volumul de apă din fiecare lac al amenajării, aportul suplimentar de apă provenit din precipitații sau afluenți, posibilitatea de revărsare a lacurilor pe albia veche, luarea în considerare a necesarului de apă pentru alte activități industriale. Având în vedere cât de prețioasă este resursa de apă în societatea modernă această decizie trebuie să fie optimă. În acest scop am folosit un algoritm genetic, care se pretează la rezolvarea unor probleme atât de complexe. Algoritmul presupune considerarea fiecărei turbine ca o genă a cromozomului soluție. Gena va fi una binară, cu valoarea unu sau zero, semnificația fiind că o valoare de unu înseamnă că turbina asociată cu ea va funcționa. Soluția va conține valoarea tuturor genelor, astfel încât se poate determina energia totală produsă adunând energiile tuturor turbinelor cu valoarea unu. Cea mai importantă componentă a algoritmului este funcția de fitness care determină cât de bună este soluția. Aceasta va ține cont de toți parametrii enumerați mai sus pentru rezolvarea problemei distribuirii necesarului de energie. Aplicația software propune o soluție pentru intervalul de o oră dar și pentru funcționarea pe o zi.
A doua aplicație se referă la integrarea tehnologiei sonar de ultima oră în realizarea hărțiilor batimetrice și a determinării volumului de apă existent în lac și a relației dintre nivelul măsurat și volum, numit și „cheia lacului”. Față de tehnologia clasică de sonar, noua tehnologie numită „side imaging” permite scanarea unei suprafețe întinse a fundului lacului. La finalul procesului de scanare rezultă o imagine digitală. Aplicația propune prelucrarea informațiilor disponibile pe această imagine pentru a calcula volumul total al lacului, al „cheii lacului” și trasarea liniilor corespunzătoare hărții batimetrice. Pentru prelucrarea imaginii s-au folosit tehnici grayscale și algorimi proprii.
Contribuțiile personale la subiectul tezei se referă la dezvoltarea algoritmilor pentru determinarea soluției optime pentru programarea funcționării unei amenajări hidroenergetice, în principal la găsirea funcției fitness, în dezvoltarea sistemului suport decizie sub forma aplicației software, a interfețelor grafice. Pentru partea de batimetrie contribuțiile se referă la aplicarea inovatoare a noii tehnologii pentru a acoperii o nevoie reală, dar și algoritmii proprii de procesare și interpretare a imaginilor.
Aplicabilitatea acestor aplicații și rezultatele sunt imediate, sistemul suport decizie putând fi ușor integrat într-un sistem SCADA, amenajarea Someșul Cald. Aplicația de prelucrare a imaginilor poate prelucra orice imagine provenită de la un sonar cu tehnologie „side imaging”, generând rezultate atât pentru secțiuni de lac cât și pentru un lac întreg atunci când rezultatele mai multor secțiuni sunt adunate.
Obiectivele propuse la începutul perioadei doctorale au fost în mare parte atinse, continuarea și îmbunătățirea rezultatelor putându-se face în principal pe partea de modelare a amenajării. Pentru a îmbunătății calitatea rezultatului final se pot implementa mai mulți parametrii ai lumii reale: variația precipitațiilor la nivel de minut, absorbția apei în pământ, măsurarea debitelor afluenților în timp real prin sisteme SCADA, citirea parametrilor lacului din aceleași sisteme, măsurarea gradului de evaporare, necesarul de apă în timp real pentru alte aplicații industriale. Algoritmii dezvoltați sunt realizați în mod flexibil, astfel încat să permită o viitoare îmbunătățire a modelului. Pentru partea de batimetrie obiectivele au fost atinse în măsura posibilității harware actuale, care presupun unele limitări respectiv apariția unor inadvertențe în citirea, în unele momente, a unei adâncimi. Aceste inadvertențe se datorează faptului că tehnologia „side imaging” este încă la început, dar odată cu dezvoltarea acesteia și a promisei rezoluții superioare a viitoarelor iterații, vom putea aplica algoritmii dezvoltați obținând rezultate cu mult mai bune.
Lucrarea are 149 de pagini și a fost structurată pe șase capitole, cu o introducere, o bibliografie ce însumează 73 de lucrări în domeniu, din care 15 lucrări publicate și comunicate și contracte de cercetare ale autorului, 9 ca prim autor. În introducere se prezintă pe scurt conținutul lucrării, contribuțiile personale, aplicativitatea rezultatelor obținute, obiectivele propuse la începutul perioadei doctorale și măsura în care acestea au fost îndeplinite.
În capitolul 1 – STUDIU PRIVIND SISTEMELE DE OPTIMIZARE A PRODUCȚIEI DE HIDROENERGIE – am realizat un studiu referitor la metodele utilizate la nivel național și mondial în producția de hidroenergie. În primul subcapitol am prezentat cum se realizează exploatarea unei amenajări hidroenergetice la nivel de centrală, respectiv la nivel de dispecerat. În al doilea subcapitol am arătat sistemele de control utilizate în hidroenergetică. Acesta a cuprins o prezentare generală a sistemelor SCADA, iar apoi implementarea acestora la nivel de centrală, respectiv amenajare hidroenergetică. În subcapitolul patru am adus în discuție sistemele suport decizie, au fost descrise caracteristicile generale ale acestora dar și o descriere mai detaliată a celor folosite în mod curent în hidroenergetică. În ultimul subcapitol am descris metodele de optimizare a producției de energie. Acesta conține o descriere generală a noțiunii de optim dar și a algoritmilor genetici folosiți în lucrare.
În capitolul 2 – SOLUȚII PENTRU DETERMINAREA MODELULUI TOPOBATIMETRIC AL UNEI ACUMULĂRI – am reliefat modalitățiile folosite la momentul actual pentru determinarea hărții batimetrice a unei acumulări. În primul subcapitol sunt menționate elementele constitutive a unei hărți batimetrice. În ultimul subcapitol am descris tipurile de echipamente utilizate pentru efectuarea măsurătorilor, sonarul, modulul GPS și noua tehnologie Side Imaging.
În capitolul 3 – DEZVOLTAREA UNUI SISTEM SUPORT DECIZIE PENTRU OPTIMIZAREA PRODUCȚIEI DE HIDROENERGIE – am prezentat pașii urmați pentru a realiza o aplicație software utilizată în asistarea dispecerilor de amenajare. În primul subcapitol am descris modelarea matematică a unei amenajări hidroenergetice, cu descrierea pe larg a studiului de caz Fântânele. În subcapitolul doi am arătat cum s-au dezvoltat algoritmii de optimizare a producției pe perioada de o oră, respectiv de o zi. În subcapitolul trei am descris implementarea propriu zisă a aplicației de optimizare a producției de energie pentru amenajarea Fântânele. Acesta cuprinde modul de realizare a interfeței grafice, a bazelor de date și a modulelor de distribuție a producției hidroenergetice pe durata unei ore și a unei zile. În subcapitolul patru am prezentat motivele pentru care aplicația software obținută este un sistem suport decizie, dar și modalitatea prin care aceasta poate fi integrată într-un sistem SCADA. Ultimul subcapitol a fost dedicat testării aplicației.
În capitolul 4 – DEZVOLTAREA UNEI APLICAȚII DE PRELUCRARE DIGITALĂ A IMAGINILOR OBȚINUTE CU SONARE SIDE IMAGING, PENTRU DETERMINAREA CHEII LACULUI ȘI A HĂRȚII BATIMETRICE A UNEI ACUMULĂRI – am arătat felul în care a fost realizată aplicația software pentru prelucrarea imaginilor digitale oferite de sonare Side Imaging. În primul subcapitol a fost prezentată interfața grafică. În cel de-al doilea a fost descris modulul de determinare a volumului și a cheii lacului. În cel de-al treilea a fost descris modulul de trasare a hărții batimetrice, iar în ultimul subcapitol s-a realizat testarea aplicației.
În capitolul 5 – CONCLUZII – au fost prezentate principalele contribuții la realizarea tezei. Acesta cuprinde descrierea contribuțiilor personale și direcțiile de dezvoltare viitoare.
În capitolul 6 – DISEMINAREA REZULTATELOR – am prezentat articolele care au rezultat în urma activității doctorale desfășurate.
Validarea rezultatelor obținute s-a făcut prin diseminarea rezultatelor în conferințe și reviste internaționale. În cadrul conferinței AQTR 2012 (Automation Quality and Testing Robotics) a fost prezentată lucrarea cu titlul: „Hydropower production schedule optimization using genetic algorithms” având autorii C. Vigu, . L. Budai, D.Goța și M. Abrudean. În cadrul conferinței IFAC 2013 (International Federation of Automatic Control) au fost prezentate două articole: „Decision Support System for Hydropower Production in a Multi-Reservoir Context Using Genetic Algorithms” și „Improving the Side Imaging Sonar Image Processing Algorithm to Obtain the Lake Key and the Bathymetric Map” având ca și autori pe C.Vigu și L. Budai. În revista ACAM (Automation Computers, Applied Mathematics) a fost acceptată spre publicare lucrarea „Using side imaging sonar technology to estimate dam water reserves” scrisă în colaborare cu ing. L. Budai, dr. ing. D.Goța și prof. dr. ing. M. Abrudean. De asemenea trebuie amintită activitatea științifică anterioară doctoratului, în care autorul a colaborat în domeniul energiilor regenerabile la un număr de cinci articole dar și la mai multe proiecte de cercetare științifică, dintre care ca și prim autor la două articole la AQTR 2010 și unul publicat în prestigioasa revistă CEAI (Journal of Control Engineering and Applied Informatics), cotată ISI.
În următoarele rânduri voi adresa mulțumirile cuvenite celor care m-au ajutat în ducerea la bun sfârșit a acestei perioade de școală doctorală. Aș dori să mulțumesc în primul rând domnului prof. dr. ing. M. Abrudean pentru îndrumarea în efectuarea acestei lucrări, dar și pentru sfaturile de viață pe care mi le-a dat și ghidarea primilor pași în cercetare și în automatică. De asemenea aș dori să mulțumesc colectivului de la școala doctorală a Universității Tehnice Cluj-Napoca, a colegilor doctoranzi dar și a cadrelor didactice care m-au ajutat de asemenea la efectuarea acestei lucrări.
Suportul material pentru realizarea activității doctorale a fost oferit de proiectul european "Improvement of the doctoral studies quality in engineering science for development of the knowledge based society-QDOC” contract nr. POSDRU/107/1.5/S/78534, proiect co-finanțat prin Programul Operațional Sectorial Resurse Umane 2007-2013.
O contribuție importantă în cariera mea în cercetare au avut de asemenea și colegii de la Institutul de Proiectări și Automatizări Cluj, care m-au ajutat prin experiența pe care o au să deslușesc tainele acestei meserii. O mențiune speciala o fac pentrul domnul ing. G. Ungureanu și ing. dr. D. Goța cu care am petrecut multe ore de dezbatere referitoare la probleme de cercetare, în special hidroenergetice, și cu care am colaborat la elaborarea a numeroase proiecte de cercetare dar și lucrări științifice.
Aș mai dori să mulțumesc și familiei mele, a părinților care m-au susținut prin toate mijloacele în efectuarea acestei lucrări și soției mele Loredana pentru suportul moral și răbdarea de care a dat dovadă.
CAPITOLUL 1 – STUDIU PRIVIND A SISTEMELOR DE OPTIMIZARE A PRODUCȚIEI DE HIDROENERGIE
1.1 Exploatarea unei amenajări hidroenergetice
1.1.1 Exploatarea la nivel de Centrală hidroelectrică și Dispecerat hidroenergetic
Pentru a putea realiza un sistem de conducere, diagnoză și comunicare eficient celulele de producere de energie hidro sunt organizate într-o arhitectură ierarhică pe două nivele: centrală hidroenergetică (CHE) și dispecerat hidroenergetic (DHE). Supervizorul general al acestui sistem distribuit este reprezentat de dispecerul național care își îndeplinește necesarul de energie, trimițând comenzi, ori direct către DHE, ori către dispecerul zonal, care la rândul său le distribuie către amenajările din subordinea sa.
Centrala hidroenergetică (CHE) are rolul de a controla și a monitoriza local întreg procesul de producere de energie electrică, implementând principiile unui sistem SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition). Acest lucru presupune efectuarea unui control distribuit prin RTU-uri (Remote Terminal Unit) și stocarea centrală a datelor achiziționate și transmiterea lor către dispecerat. Sunt controlate stările de funcționare ale vanelor, stavilelor, ale turbinelor, pompelor și motoarelor de acționare a golirii de fund. Se realizează monitorizarea parametrilor echipamentelor, nivelul lacului, energiile, toate valorile fiind afișate pe ecranele sistemului central SCADA, care realizează și stocarea celor mai importanți parametrii, a alarmelor și a evenimentelor petrecute în centrală.
Dispeceratul hidroenergetic (DHE) realizează la nivel central monitorizarea și conducerea unei amenajări hidroenergetice cascadate aflată pe valea unui râu. Sistemul SCADA instalat la dispecer permite vizualizarea datelor primite de amenajări, permițând astfel o coordonare a centralelor astfel încât apa să fie utilizată optim de către toate unitățile de producere a energiei și asigurarea integrității barajelor aflate în administrare. [1] Stocarea datelor permite atât analize pe termen lung a diverselor procese cât și studiul cauzelor alarmelor declanșate. [2]
În România standardele de ierarhizare au fost elaborate de Hidroelectrica și prevăd următoarele [3]:
Nivel 3 (Control Dispecer – DHE) – acesta trebuie să asigure controlul centralelor din amenajare, aflate în subordine prin telecomenzi de la distanță, prin intermediul unei funcții de gateway implementată în stația de lucru. La acest nivel sunt asigurate resurse tehnice pentru transferul de date în rețeaua WAN. Echipamentele de la acest nivel asigură exploatarea centralelor hidroelectrice prin funcții EMS / SCADA.
Nivel 4.2 (camera de comandă CHE) – asigură controlul complet al centralei hidroelectrice de la stația operator – server de proces din camera de comandă. Pentru comanda hidroagregatelor – HA sistemul SCADA local trebuie să aibă opțiuni pentru două moduri de lucru:
individual: operatorul generează prin comanda locală pornirea / oprirea grupurilor precum și încărcarea / descărcarea de putere activă / reactivă pentru fiecare grup în parte;
în grup: operatorul prescrie referințele de putere activă / reactivă asignate centralei , iar sistemul de suport decizional stabilește și optimizează numărul de grupuri în funcțiune precum și repartizarea puterilor între acestea. Comenzile generate la acest nivel se transmit spre nivelele inferioare care au doar rol de execuție. În condiții normale de funcționare se utilizează acest mod de lucru.
Nivel 4.1 (ansamblu tehnologic funcțional). Operatorul controlează instalațiile tehnologice dintr-un ansamblu funcțional pe baza interfețelor tehnologice specifice ale consolei operator. Pentru controlul hidroagregatelor trebuie asigurate două moduri de comandă:
Pas cu pas: secvența de pornire / oprire este controlată semiautomat fiind necesară confirmarea operatorului după fiecare pas principal înainte de începerea pasului următor;
Automat: secvența de pornire / oprire este inițiată de operator, iar sistemul asigură desfășurarea și controlul desfășurării procesului;
Nivel 4.0 (instalație tehnologică). Operatorul controlează în mod nemijlocit echipamentele de la panourile de comandă locale.
Exploatarea amenajărilor hidroenergetice pe plan mondial și național
Soluții existente pe plan național
Pe plan național, se observă eforturile făcute în ultimele două decenii, pentru modernizarea sistemelor de control și monitorizare cu care au fost dotare barajele și centralele încă de la construcția lor, depășite din punct de vedere moral și înlocuirea acestora cu sisteme SCADA moderne. Aceste măsuri sunt luate pentru a monitoriza starea barajelor și asigurarea integrității lor, dar mai ales pentru a eficientiza utilizarea apei și a optimiza procesul de producție a energiei electrice. [4]
Ierarhia de control utilizată în țara noastră este implementată prin canalele de control și monitorizare oferită de sistemele SCADA dar și prin comunicații telefonice între membrii sistemului național. Astfel după ce i se comunică dispecerului național necesarul de energie la nivel național sau eventuale servicii de sistem pe care acesta trebuie să le îndeplinească, acesta transmite telefonic dispecerilor locali energia pe care amenajările hidroenergetice locale trebuie să le producă. Dispecerul local trimite la ordinul său ordinele de producție către centralele din amenajare. Distribuția necesarului de energie pe fiecare centrală este o problemă extrem de complexă, care depinde de mulți parametrii, cei mai importanți fiind disponibilitatea turbinelor și nivelul fiecărui lac. La nivel de centrală se pun în execuție aceste ordine de execuție, monitorizarea acestor procese făcându-se prin sistemul SCADA, atât local de către operatorii de la centrlă, cât și zonal și național de către dispeceri. [5]
Cele mai importante amenjări hidroenergetice din România sunt amplasate pe Dunăre – Porțile de Fier I care pot fi văzute în figura 1.1 și Porțile de Fier II , pe Olt, pe Mureș, pe Someșuri, pe Crișuri, pe Bistrița.
Sursa foto: http://www.infotravelromania.ro/
Fig. 1.1 Barajul Porțile de Fier I
Soluții existente pe plan mondial
La nivel mondial, soluțiile de control și monitorizare sunt implementate prin sisteme SCADA complexe. Acestea integrează pe lângă funcțiile uzuale de monitorizare, control și comunicație și funcții complexe de analiză. Sistemele SCADA se transformă în veritabile sisteme de suport decizie care oferă soluții optime în optimizarea producției de energie electrică. Aceste sisteme nu vor putea niciodată să substituie inteligența și experiența umană, în schimb sunt utilizate pentru a complementa și a ușura munca operatorilor. Acest lucru se realizează prin colectarea datelor și prezentarea lor sub forme ușor de interpretat, realizarea modelării realistice a amenajării și a procesului, dar mai ales prin funcții complexe care permit anticiparea evoluției pe termen lung a nivelului din lacuri, a necesității de realizare de mentenanță pentru anumite echipamente sau interpretarea evoluției climaterice pe termen lung pe baza unor înregistrări precedente. O altă componentă importantă în aceste sisteme moderne este cea economică, aceste module informatice oferind soluții pentru maximizarea profiturilor realizate din producția de energie electrică. Pe baza ei se pot efectua și rapoarte periodice care prezintă profitabilitatea acestei activități și chiar analiză retrospectivă pentru a vedea pe viitor cum ar putea fi îmbunătățite procedurile aplicate pentru scenarii asemănătoare. [6]
Sursa foto: Barcroft Media
Fig. 1.2 Barajul celor Trei Defileuri – China
Soluțiile oferite de marile firme din domeniu se referă la fiecare componentă a sistemului SCADA, de la PLC-urile utilizate în controlul și monitorizarea echipamentelor, la protocoale de comunicație, soluții de RTU-uri preconfigurate, sisteme informatice de stocare a datelor și aplicații cu interfață grafică pentru interacțiunea cu utilizatorul, la funcții complexe de analiză și optimizare.[7] Fiecare firmă oferă și soluții la cheie, însă permit și folosirea produselor altor firme în diferite părți ale sistemului SCADA. Acestea sunt astfel concepute încât utilizând standarde internaționale în domeniu să fie complet flexibile și să permită proiectantului instalației să aleagă cea mai eficientă configurație din punct de vedere financiar și al performanței. [8]
Sistemele de tip SCADA ultramoderne au fost folosite și la ultimele baraje construite în lume, cel mai important fiind Barajul celor trei Defilee, cel mai mare din lume, așa cum se poate vedea și în figura 1.2. Alte baraje cu centralele lor impresionante pot fi văzute pe râul Colorado din SUA sau pe râul Enisei din Rusia. Echipamentele și aplicațiile software necesare sunt create și distribuite de firmele: SIEMENS, ROCKWELL, ABB ALSTOM, HONEYWELL, POWER MEASUREMENT, EMERSON. Prețurile mari ale acestora indică și valoarea economică de excepție a hidroenergiei, care permite amortizarea acestora în timp relativ scurt.[9]
1.2 Sistemele de control folosite în hidroenergetică
1.2.1 Sistemele SCADA
Sistemele SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), sistem de control și achiziții de date, fac parte din familia sistemelor de control distribuit. Unitatea centrală sau masterul (MTU – Master Terminal Unit) realizează în mod obișnuit interacțiunea cu utilizatorul prin interfețele sale grafice, stochează valorile parametrilor, alarmele și procedurile efectuate, și transmite la nivelul ierarhic superior, în mod normal DHE, valoarea celor mai importanți parametrii, iar către cel inferior transmite comenzile pentru echipamente. Stațiile la distanță (RTU -remote terminal unit) sunt cele care pun în aplicare aceste comenzi convertind semnalele de la acești senzori în semnal digital. Ele sunt formate din PLC-uri senzori, echipamente de control și comunicație. [10]
Acest ansamblu: RTU-uri, MTU-uri și pachete de aplicații, permit realizarea automatizării procesului de producere de energie electrică, implementând bucle de reglare deschisă, cu reacție inversă și comunicarea între componentele sistemului dar și la distanță a datelor.
Sursa foto: http://scada.sis.ro
Fig. 1.3 Structura sistemelor SCADA
Principalele componente ale unui sistem SCADA, prezentate și în figura 1.3, sunt următoarele:
o interfață om-mașină (HMI – Human Machine Interface), care realizează prezentarea datelor de proces operatorului uman, care poate astfel monitoriza și controla procesul,
un sistem (calculator) de supraveghere, achiziție de date și care trimite comenzi către proces,
RTU-urile care sunt conectate la senzori, și care realizează conversia semnalelor în date digitale, transmise către unitatea centrală,
infrastructură de comunicație care realizează legătura între RTU-uri și MTU. [11]
1.2.2 Nivel centrală hidroenergetică – CHE în sistemul SCADA
Sistemul SCADA de la nivelul CHE asigură monitorizarea și controlul local al echipamentelor, acționarea alarmelor în caz de depășire a parametrilor critici, transmisia datelor către dispecerul național și zonal și stocarea datelor pentru analiza lor ulterioară. Interacțiunea cu utilizatorii se face prin interfețele grafice create special pentru centrala respectivă, astfel încât să poată prezenta într-un mod intuitiv principalii parametrii ai acumulării, a procesului de producere de energie electrică și a facilita mentenanța, semnalând rapid defectele.
Această activitate este dirijată de către Dispecerul Energetic Local pe Centrala – DLC – care este răspunzător pentru îndeplinirea ordinelor date de către dispecerii de nivel superior, desfășurarea în siguranță a procesului de producere de energie electrică și păstrarea echipamentelor în stare foarte bună de funcționare. Asigură conducerea operativă a instalațiilor și echipamentelor centralei respective și coordonarea producției de energie electrică. Munca sa și a celor din subordinea sa este ușurată de funcțiile specifice SCADA: funcții de control (monitorizarea variabilelor, configurarea sistemului, acționarea alarmelor), funcții de manipulare a datelor (raportare, stocare) și transmitere a datelor la alte nivele ierarhice.
Sistemul SCADA de la acest nivel este integrat în sistemul SCADA de la nivel de dispecer național și zonal, sau chiar interconectat cu ale altor companii, cum ar fi Compania Națională Apele Române. [12]
1.2.3 Nivel amenajare hidroenergetică –DHE în sistemul SCADA
Sistemul SCADA de la nivelul DHE asigură monitorizarea la distanță și chiar controlul la distanță a echipamentelor din cadrul amenajării, acesta preia de asemenea valoarea parametrilor și alarmele de la sistemul SCADA aflat la nivel CHE. Se face de asemenea și o stocare a acestor valori și la acest nivel, din această activitate rezultând rapoarte care vor putea fi baza unor noi strategii de exploatare a resurselor. Transmisia datelor se face la nivel inferior, către CHE dar și la nivel superior către dispecerul național. [1]
La acest nivel se decide împărțirea necesarului de energie pentru Sistemul Energetic Național (SEN). Această decizie este luată în mod normal de către dispecerul zonal, care se informeză în prealabil de parametrii fiecărei centrale și nivelele din fiecare lac. Bazându-se pe experiență el ia în calcul toți parametrii, astfel încât utilizarea apei să fie făcută optim. Acest proces complex va fi ușurat de către aplicația prezentată în această lucrare.
1.3 Sistemele suport decizie
1.3.1 Definiții și concepte sisteme suport decizie
Sistemele Suport Decizie (SSD) formează o clasă distinctă de sisteme informatice. Acestea integrează instrumente informatice specifice de asistare a deciziilor împreună cu cele de uz general pentru a forma o parte constitutivă a sistemului global al organizației. [13] Geneza acestor sisteme se datorează dezvoltării mai multor arii disciplinare: bazele de date, inteligența artificială, interacțiunea om-mașină, metode de modelare și simulare, inginerie sotware și telecomunicații. [14]
Datorită faptului că acest concept este extrem de larg nu poate fi definit decât din punctul de vedere al fiecărui autor. Prima definiție a fost data în anii 70: un model bazat pe un set de proceduri pentru procesarea datelor și pentru asistarea unui manager în procesul decizional. [15]
Această definiție se schimbă în timp odată cu evoluția sistemelor informatice, astfel în anii 80 ea devine: un sistem informatic format din trei componente ce interacționează: interfața cu utilizatorul, componenta de gestiune a datelor și componenta de gestiune a modelelor. [16] În anii 90 ea devine: un sistem informațional bazat pe calculator care este interactiv, flexibil și adaptabil, dezvoltat special pentru susținerea soluției unei probleme de management nestructurate în vederea îmbunătățirii luării deciziei. Acesta utilizează date, furnizează o interfață ușor de utilizat și permite decidentului să îșî folosească perspicacitatea. [17] Cele mai recente definiții, numesc SSD un sistem informatic interactiv menit să-l ajute pe decident să utilizeze date, documente și metode pentru a identifica și rezolva probleme și a lua decizii. [18]
Conform acestor definiții ne dăm seama că SSD-urile s-au impus definitiv în viața de zi cu zi, de la studiul efectuat de elevi pe aplicații pedagocive și până la sisteme complexe de inteligență artificială, nu prea mai există domenii în care acestea nu au pătrus pentru a asista și ușura munca. [19]
Evoluția lor în timp s-a făcut dinspre studii tehnice asupra lucrului interactiv și a luării deciziei, la începutul anilor 60, către sisteme informatice de execuție, SSD de grup, organizațional, în anii 70-80, și mai târziu în anii 90 către depozite de date și procesare analitică online. Ultimele tendințe în domeniu se referă la SSD-uri bazate pe web. [14]
1.3.2 Caracteristiciile sistemelor suport decizie
Datorită ariei extrem de ridicată de răspândire și de diversitate a acestor sisteme și a faptului că nu există o definiție general acceptată, nu se poate formula nici un set clar de caracteristici a sistemelor sistem decizie. La mijlocul anilor 2000 s-a încercat să se alcătuiască un set ideal de caracteristici [18] :
asistă decidenții în probleme semi-structurate și nestructurate,
asistă managerii la toate nivelele,
asistă indivizii și grupurile,
asigură suport pentru decizii interdependente sau secvențiale,
susține inteligența, proiectul, alegerea și implementarea,
suportă o varietate de procese decizionale și stiluri,
SSD ar trebui să fie adaptabile și flexibile,
SSD ar trebui să fie interactive și ușor de folosit,
eficacitate echilibrată cu eficiența,
decidenții au control total,
ușurință în dezvoltare de către utilizatori finali,
susține modelarea și analiza,
acces la date,
aplicație independentă, integrată și bazată pe web.
Clasificarea Sistemelor Suport Decizie se poate face din mai multe puncte de vedere. Astfel după numărul de utilizatori cărora se adresează [20] :
monoutilizator,
de grup,
la nivel organizațional.
Clasificarea lor după natura problemei decizionale [21] :
SSD-uri orientate spre rezolvarea problemelor structurate,
SSD-uri orientate spre rezolvarea problemelor semi-structurate, care nu puteau fi anticipate.
SSD-urile mai pot fi clasificate și în funcție de gradul în care rezultatele furnizate de sistem pot determina în mod direct decizia. Această împărțire se face în primul rând pe cele două super-clase: SSD orientat pe date și SSD orientate pe modele. Acestea sunt împărțite la rândul lor pe componenete mai mici [22] :
SSD orientate pe date:
Sisteme de tip sertare de fișiere, care realizează automatizarea unor procese manuale și oferă accesul la date. La ora actuală se referă la sisteme tranzacționale.
Sisteme pentru analiza datelor care oferă suport analiștilor în activitatea de analiză, cu scopul de a produce rapoarte pentru manageri. La ora actuală se referă la aplicații cu depozite de date.
Sisteme pentru analiză care pe lângă accesul la baze de date oferă și acces la modele simple, în scopul rezolvării unor situații particulare. La ora actuală se referă la sistemele OLAP (Online Analytical Processing).
SSD orientate pe modele:
Sisteme orientate pe modele contabile și financiare, folosite în general pentru estimarea profitabilității unui nou produs, generării balanțelor estimative etc.
Sisteme orientate pe modele de reprezentare, care estimează efectele pe baza unor modele de simulare, fiind folosite în analiza riscului sau la simularea producției etc.
Sisteme orientate pe modele de sugestie, care realizează procesul logic ce conduce la o decizie sugerată pentru activități.
Sisteme orientate pe modele de optimizare, care permit realizarea unor soluții optime pentru diferite activități.
Cele mai recente clasificări realizate la mijlocul anilor 2000 împart SSD-urile în șase categorii [23] :
Sisteme de asistare a decizilor orientate pe texte,
Sisteme de asistare a decizilor orientate pe baze de date,
Sisteme de asistare a decizilor orientat pe calcul tabelar,
Sisteme de asistare a decizilor orientate pe solver-e
Sisteme de asistare a decizilor orientate pe reguli
Sisteme de asistare a decizilor compuse.
1.3.3 Sisteme Suport Decizie utilizate în hidroenergetică
După definițiile date Sistemelor Suport Decizie se poate deduce că și sistemele SCADA se încadrează în această categorie. Aceste sisteme asistă utilizatorii umani în controlul echipamentelor, în procesarea bazelor de date, în generarea de rapoarte și prin asistarea în optimizarea unor procese. Ele îndeplinesc o altă condiție importantă a SSD-urilor, cea de a fi interactive și ușor de folosit, prin implementarea unor interfețe grafice intuitive și în care procesele și mărimile folosite sunt prezentate într-un mod ușor de înțeles și de utilizat. Această componentă a sistemelor, HMI-ul, este atât de importantă încât pentru a permite o familiarizare a utilizatorului cât mai rapidă, se obișnuiește să se păstreze intactă sau schimbată numai în mică măsură, chiar și în cazul modernizării sistemului SCADA.
Partea cea mai orientată către SSD-uri a sistemelor SCADA este partea de module complexe de analiză și optimizare. Acestea permit utilizarea eficientă a resurselor de apă, producerea optimă de energie electrică, prognoză pe termen lung a producției și a evoluției lacurilor.
Alte sisteme de suport decizie adresate domeniului hidroenergetic sunt aplicațiile software independente, concepute fie pentru a funcționa în simbioză cu sistemele SCADA, fie complet independente. În general cele care conlucrează cu sistemele SCADA preiau de la acestea parametrii cei mai importanți, pentru a avea o imagine în timp real a acumulării, iar apoi execută algoritmi pentru a găsii soluția optimă pentru problema propusă. La cele complet independente se introduc date manual de către utilizatori, care pot fi atât cele mai actuale pentru a fi utilizate ca și cele precedente, dar și alte date, în acest caz putându-se realiza simulări de scenarii sau prognoze pe termen mai lung.
Sistemele suport decizie utilizate în hidroenergetică urmăresc optimizarea utilizării resurselor de apă în amenajări cascadate, programarea mai precisă a mentenanței, optimizarea procesului de producere de energie electrică sau optimizarea din punct de vedere financiar a întregului proces hidroenergetic.[24] Acestea oferă posibilitatea de a modela acumularea, de a evalua riscurile, de a vizualiza cu ajutorul modulelor CAD evoluția în timp a principalilor parametrii a acumulării, în special evoluția nivelelor de apă în lacuri, dar și previzionarea programarea optimă a funcționării centralelor pentru a produce optim energie sau profit economic, atunci când se utilizează acumularea și în îndeplinirea serviciilor de sistem a Sistemului Energetic Național.
Un exemplu este AQUATOOL, Sistem Suport Decizie creat pentru stadiu de planificare a decizilor asociate cu amenajări hidroenergetice complexe. Acesta a fost extins pentru a oferi suport și în stadiile operaționale. Modulele CAD permit reprezentarea grafică a oricărui sistem complex de resurse de apă, asigurând legătura cu baze de cunoștiințe și baze de date geografice. Capacitatea de modelare include simularea bazinelor și modulele de optimizare, un modul de curgere acviferă și două module de evaluare a riscului. Ca și studiu de caz au fost utilizate acumulăriile de pe râurile Segura și Tagus, aceste implementări demonstrând valoarea produsului. [25]
WATERWARE este rezultatul unui proiect de cercetare, Eureka EU 487, care avea ca și obiectiv dezvoltarea unui SSD comprehensiv și ușor de utilizat care să ajute la exploatarea optimă din punct de vedere a calității și cantității a unei amenajări hidroenergetice cu bazine cascadate. Pentru a oferi suport în acest domeniu din ce în ce mai complex aplicația combină capacitățiile sistemelor de informare geografice, tehnologii de baze de date, tehnici de modelare, proceduri de optimizare și sisteme expert. [26]
HERMES (Hydro Electric Reservoir Management Evaluation System) este un SSD dezvoltat pentru planificare de către Manitoba Hydro. Această aplicație modeleză amenajarea Manitoba si ajută în operațiile de luare de decizie care afectează cel mai mult profitabilitatea și utilizarea eficientă a resursei de apă. [27]
1.4 Metode de optimizare a producției de hidroenergie
1.4.1 Noțiuni de optimizare
Noțiunea de optim trebuie legată de scopul propus. Nu poate exista un optim general, absolut. Această noțiune în hidroenergetică se leagă de răspunderea la multipe cerințe precizate: maximizarea producției pe termen lung de energie electrică, maximizarea profitului financiar, dar în condiții de maximă siguranță atât pentru integritatea barajelor, dar și protecția așezărilor din aval de amenajare. Soluția optimă este cea mai bună soluție, din domeniu de soluții posibile, în raport cu criteriul de optimizare ales. Într-o amenajare trebuie avut în vedere că optimizarea producției de energie pentru un lac, corelat cu nivelul de apă din el, nu poate fi pur și simplu adăugată la soluțiile de optimizare pentru celelalte centrale, obținându-se un optim global. Acest fapt se datorează relațiilor de interdependență între nivelele lacurilor și energia totală pe care trebuie să o producă amenajarea, care la rândul său este în strânsă legătură cu dimensionarea turbinelor. [28]
Procesul prin care se determină această soluție optimă presupune modelarea matematică a problemei de optimizare, care să conțină funcțiunile și cerințele date pentru sistemul respectiv, și rezolvarea acestuia prin metode matematice. Tehnica de simplificare a modelării este de a reduce sistemul principal la subsisteme, care la rândul lor vor fi împărțite în subsisteme. Acest proces se oprește atunci când o nouă iterație nu ar mai aduce modificări substanțiale pentru soluțiile obținute. Pentru a obține o soluție valabilă este necesar să se tină cont și de relațiile de dependență dintre subsisteme, dar și de restricțiile care trebuiesc aplicate.
Pentru o amenajare hidroenergetică subsistemele care îl alcătuiesc sunt centralele și lacurile care aparțin de acestea. Pentru fiecare în parte există restricții: pentru centrale se cunosc nivele de apă din lac la care pot fi folosite turbinele, disponibilitatea lor, nivelul maxim și minim din fiecare lac, puterea nominală a turbinelor, debitele rezervate de către alți agenți economici, etc. Relațiile de interdependență între aceste componenete este legată de debitele care realizează transferul de apă dintr-un lac în altul, o soluție viabilă trebuie să țină cont de acest fapt pentru a nu depășii nivelul maxim al niciunui lac. [29]
Exploatarea optimală pe termen lung a unei amenajări este o problemă complexă deoarece trebuie să țină cont de parametrii greu de monitorizat, cum sunt evoluția debitelor afluente și a precipitațiilor. Soluția adoptată, în general, pentru această problemă este de a dezvolta curbele de regim. Acestea specifică nivelul dorit de apă de-a lungul unui an pentru acumularea studiată. Ele conțin:
Nivelul maxim normal al acumulării, care este cu câțiva metrii mai jos de nivelul maxim absolut sau nivelul deversorului.
Nivelul minim normal al acumulării.
Debitul afluent cerut sau maximul de debit eliberat.
Volumul mediu al acumulării pe termen lung. [30]
Acestea au valoare numai pe termen lung, exploatarea acumulării pe termen scurt, de exemplu o zi, se face utilizând regimurile de exploatare statică și dinamică.
Regimul de exploatare statică
Curba de regim este utilizată în așa numitul “regim de exploatare statică”, când deciziile luate în exploatarea amenajării (volumul de apă eliberat) nu ține cont de starea bazinului hidrografic ci numai de curba de regim a acumulării.
În acest caz, pentru exploatarea acumulării sunt definiți așa zișii “parametrii de tactică” care controlează exploatarea și în funcție de care se iau deciziile de a elibera apa din acumulare sau de a o stoca.
Pentru regimul de exploatare statică parametrii de tactica de exploatare privesc capacitatea maximă a acumulării în condiții normale, capacitatea minimă a acumulării în condiții normale și modul cum se urmărește curba de regim. Dacă volumul de apă stocat scade sub curba de regim, cererile mai puțin importante sunt tratate în ordine de prioritate iar dacă volumul este deasupra curbei de regim, toate cererile vor fi onorate.
Regimul de exploatare dinamică
Regimul de exploatare dinamică presupune luarea în considerare a stării curente a bazinului hidrografic când se iau decizii de exploatare. Când starea bazinului hidrografic se schimbă (mărirea sau scăderea debitelor afluente, mărirea sau scăderea nivelului precipitațiilor lichide și amestec solid-lichide), se schimbă și deciziile în exploatare (închiderea sau deschiderea vanelor, deversoarelor, etc.)
Datele necesare pentru descrierea comportării în timp a bazinului hidrografic sunt de trei tipuri:
date meteorologice statistice pentru câțiva ani (zilnic sau orar),
date statistice privind debitul afluent în acumulare pentru câțiva ani,
date fizice care descriu bazinul și amenajarea.
Regimul de exploatare dinamică pe termen scurt folosește debitul afluent pentru a programa producția de energie electrică sau debitul eliberat pentru utilități. [31]
1.4.2 Algoritmi genetici
Algoritmii genetici au fost propuși de John Holland în 1973 după mulți ani de studiere a ideii de simulare a evoluției. Acești algoritmi modelează moștenirea genetică și lupta Darwiniană pentru supraviețuire. [32]
Teminologie
Algoritmii evolutivi utilizează un vocabular împrumutat din genetică. Un algoritm genetic simulează evoluția printr-o succesiune de generații (process iterativ) ale unei populații (mulțime) de soluții candidat. O soluție candidat este reprezentată intern ca un șir de gene (genotip) și poartă numele de cromozom. Gena este informația atomică dintr-un cromozom. Poziția pe care o ocupă o genă se numește locus, iar toate valorile posibile pentru o genă formează setul de alele ale genei. Populația menținută de algoritmul genetic evoluează prin aplicarea unor operatori genetici care simulează elemente considerate de geneticieni ca fiind fundamentale: mutația care constă în modificarea aleatoare a unei gene și încrucișarea (recombinarea) care are ca scop schimbul de informație genetică între doi sau mai mulți cromozomi. Cromozomul asupra căruia se aplică un operator genetic poartă numele de părinte, iar cromozomul rezultat în urma acelui operator este numit descendent. Un proces (aleator) de selecție oferă indivizilor mai bine adaptați șanse mai mari pentru a supraviețui în generația următoare. Gradul de adaptare la mediu al indivizilor este măsurat de funcția fitness obținută pornind de la funcția matematică de optimizat. Soluția returnată de un algoritm genetic este cel mai bun individ din ultima generație. [33]
Elementele unui algoritm genetic
Un algoritm genetic trebuie să aibă definite următoarele elemente pentru rezolvarea unei probleme:
o reprezentare (genotip) a soluțiilor candidat;
o procedură de inițializare (creare) a populației inițiale de soluții candidat;
o funcție de evaluare (funcție fitness) care joacă rolul mediului și care este utilizată pentru a măsura calitatea soluțiilor în termeni de potrivire / acomodare;
o schemă de selecție (înlocuirea generațiilor);
operatorii genetici (mutația, încrucisarea, …);
parametrii numerici.
Reprezentarea clasică în algoritmii genetici este cea binară: fiecare soluție candidat (cromozom) este reprezentat ca un șir de biți, fiecare bit constituind o genă. Algoritmii genetici au evoluat ei înșiși, setul reprezentărilor extinzându-se la numere întregi și reale, permutări, arbori, reprezentări bi- și multi-dimensionale. Pentru orice reprezentare alta decât cea binară nu există rezultate teoretice care să explice aplicațiile spectaculoase ale algoritmilor genetici la probleme de optimizare dificilă. [34]
Procedura de inițializare este una aleatoare. Există și abordări în care soluțiile inițiale sunt obținute cu o metodă euristică (ex. greedy) și apoi supuse evoluției, cu un algoritm genetic.
Funcția fitness se obține plecând de la funcția matematică de optimizat. Complexitatea funcției de evaluare poate crește complexitatea intrinsec polinomială a algoritmului genetic.
Selecția este un element comun mai multor tehnici de optimizare (hillclimbing, simulated annealing). Selecția în algoritmii genetici este una probabilistă. Esențial este caracterul neextinctiv: și cel mai slab (ca fitness) individ are șansă nenulă de supraviețuire. În acest mod, informație locală (un 13 număr redus de biți) aparținând unui individ cu fitness slab poate fi transmisă în generațiile următoare pentru a se regăsi în final în structura soluției optime.
Au fost propuse și studiate numeroase tipuri de selecție: scheme bazate direct pe valorile fitness, scheme bazate pe rangul în ierarhie, selecția proporțională, sistem turneu, etc .
Operatorii genetici de bază – încrucișarea și mutația – apar în forme diverse, fiind necesară în prealabil adaptarea lor la problemă prin încorporarea proprietăților / informației specifice problemei de rezolvat.
Încrucișarea clasică este cea cu tăiere într-un singur punct și interschimbarea segmentelor celor doi cromozomi implicați.
x1 x2 x3 | x4 x5 x6 x7 x8 x1 x2 x3 y4 y5 y6 y7 y8
y1 y2 y3 | y4 y5 y6 y7 y8 y1 y2 y3 x4 x5 x6 x7 x8
În literatură au apărut însă și încrucișări cu două sau mai multe puncte fixe, încrucișarea uniformă, cu mai mulți părinți, încrucișări specifice pentru permutări, grafuri / arbori sau pentru alte reprezentări multidimensionale.
Operatorul clasic de mutație neagă valoarea unei gene (bit) alese aleatoriu.
x1x2x3x4x5x6x7x8 x1x2x3x4x5x6x8
Mai există mutații specifice problemelor de permutare și mutații euristice.
În proiectarea unui algoritm genetic trebuiesc luate decizii și în ceea ce privește valorile unor parametrii precum dimensiunea populației, rata (probabilitatea de aplicare) mutației și încrucișării și stabilirea unei condiții de oprire a algoritmului. În afara unor considerații generale (de exemplu rata mutației crescută la începutul vieții populației și scăzută spre sfârșit, cu evoluția complementară a ratei încrucișării), găsirea valorilor optime ale parametrilor unui algoritm genetic ține deocamdată mai mult de empirism decât de un studiu teoretic abstract. [35]
CAPITOLUL 2 – SOLUȚII PENTRU DETERMINAREA MODELULUI TOPOBATIMETRIC AL UNEI ACUMULĂRI
2.1 Hărți batimetrice
La începutul anilor 80, s-a declanșat revoluția manipulării informației geografice, determinând astfel agențiile naționale de cartografiere să își înlocuiască metodele clasice de cartografiere cu cele computerizate. Hărțile batimetrice descriu la fel ca și hărțile topografice, mediu înconjurător. Dacă hărțile topografice descriu terenul aflat deasupra apei, hărțile batimetrice descriu terenul aflat sub apă. Harta batimetrică este reprezentată de un grup de linii concetrice, numite și linii de contur, unde, linia de contur exterioară reprezintă malul sau coasta lacului, iar liniile de contur din interior, se obțin prin conectarea punctelor de aceeași adâncime, după cum se poate vedea și în figura 2.1. Liniile de contur foarte apropiate indică schimbări rapide de adâncime, iar liniile îndepărtate indică schimbarea treptată a adâncimii unui lac. [36]
Precizia hărților batimetrice este direct proporțională cu numărul de măsurători efectuate. Un număr cât mai mare de măsurători efectuate pentru determinare hărții batimetrice duce la creșterea acurateții acesteia. Unul dintre factorii care influențează negativ măsurătorile, este nivelul lacului, prin variația acestuia datorat precipitațiilor. Se recomandă efectuarea măsurătorilor la același nivel a lacului. [37]
Harta batimetrică corect întocmită trebuie că conțină următoarele:
Numele, și locația regiunii geografice a lacului;
Conturul liniei de coastă, la o scara cunoscută;
Linii de contur desenate pentru intervale cunoscute;
Orientarea geografică (punct cardinal);
Numele și data elaboratorilor hărții.
Sursa foto: http://geografie.uvt.ro
Fig. 2.1 Harta batimetrică a lacului glaciar Netis
Harta batimetrică poate fi utilizată pentru determinarea anumitor parametrii importanți în determinarea caracteristicilor unei amenajări hidroenergetice. Parametrii ce pot fi determinați cu ajutorul unei hărți batimetrice sunt: [38]
Aria suprafeței;
Lungimea maximă;
Lungimea medie;
Adâncimea maximă;
Adâncimea medie;
Lungimea conturului de coastă;
Evoluția coastei;
Volumul.
2.2 Tipuri de echipamente utilizate pentru efectuarea măsurătorilor
2.2.1 Echipamente pentru măsurarea adâncimilor
Utrasunetele sunt tot mai des utilizate în echipamente, datorită proprietăților pe care lungimea de undă mică le are. Spre deosebire de sunetele obișnuite care se împrăștie, ultrasunetele se propagă sub formă de fascicule asemănător razelor de lumină. Cu ajutorul reflexiei și refracției, și a unor oglinzi concave sau lentile speciale, ultrasunetele pot fi concentrate într-un punct.
Enegia trasportată de ultrasunete este mult mai mare decât energia sunetelor de aceeași amplitudine, cu toate acestea intensitatea undei scade o dată cu distanța de la sursă fiind influențată de caracteristicile mediului în care unda se propagă: densitatea și vâscozitatea mediului.
Ultrasunetele pot fi produse termic sau mecanic. Procedeele mecanice cel mai des întâlnite sunt: fluier ultrasonor sau sirena ultrasonoră, iar procedeul termic care duce la producerea ultrasunetelor constă în utilizarea arcului electric a căror vibrații reprezintă ultrasuntele. Cu toate acestea, amplitudinile ultrasunetelor generate prin procedeele amintite mai sus sunt mici, neputând fi folosite în aplicații practice. Pentru generarea ultrasunetelor de amplitudini mare se folosește: generatorul piezoelectric.
Efectul piezoelectric constă în faptul că supunând un cristal la deformări de tracțiune sau comprimare după anumite direcții, pe fețele sale apar sarcini electrice egale de semne contrare care își schimbă rolul dacă înlocuim tracțiunea prin comprimare și invers. Există și efectul piezoelectric invers sau electrostricțiunea, pe care se bazează producerea ultrasunetelor, care constă în dilatări și comprimări succesive ale cristalului sub acțiunea unui câmp electric alternativ. [39]
Generatorul este realizat dintr-o lamă piezoelectrică de cele mai multe ori aceasta fiind reprezentată de un cuarț, pe fețele căreia sunt aplicați doi electrozi, legați la o sursă de tensiune alternativă. Lampa începe să vibreze, cu o frecvență egală cu cea a tensiunii aplicate. Frecvența pe care acești generatori o pot produce este de până la 150 000kHz.[40]
O altă metodă de producere a utrasunetelor este cu ajutorul efectului magnetostrictiv. Acest efect a fost evidențiat pentru prima dată în 1842 de către James Prescott Joule, în timp ce cerceta comportamentul unei bucăți de nichel supus câmpului magnetic. Efectul magnetostrictiv constă astfel în deformarea materialelor feromagnetice sub acțiunea unui câmp magnetic. Introducând o bară de nichel într-un câmp magnetic, produs de exemplu de o bobină, aceasta se scrutează. Dacă câmpul magnetic care străbate bobina este periodic, atunci și bara de nichel se scurteză periodic. Aplicarea unor variații mari a câmpului alternativ, determină capetele barei să dea naștere ultrasunetelor. Pentru a obține amplitudini mari se aleg dimensiunile barei astfel încât să existe rezonanță între vibrațiile elastice proprii și frecvența curentului alternativ excitator. [41]
Proprietățile ultrasunetelor permit folosirea lor într-o mare varietate de aplicații practice.
Ultrasunetele produc încălzirea și redistribuirea substanței din celulele vii ceea ce duce la folosirea lor în terapeutică (în neurologie, urologie, oftalmologie, neonatologie, încălzirea anumitor țesuturi și masaje adânci), precum și la conservarea alimentelor (prin folosirea unor ultrasunete de frecvență și intensitate potrivită care distrug microorganismele). [42][43]
O altă aplicație a ultrasunetelor este legată de măsurarea adâncimii suprafețelor aflate sub apă, a lacurilor, mărilor sau a oceanelor. Această aplicație este reprezentată de sonar. Procedeul folosit de sonar este același ca și în cazul folosirii sunetelor obișnuite, prezentând însă avantajul fasciculelor dirijate. De asemenea se pot produce semnale foarte scurte ceea ce mărește precizia măsurării intervalului de timp dintre producerea semnalului direct și înregistrarea celui reflectat.
Funcția folosită de sonar este reflexia ultrasunetelor. Acesta presupune prezența unui emițător și a unui receptor de ultrasunete. Sursa emite impulsuri ultrasonore scurte (1 ms – 2 ms) într-un con foarte îngust, iar obstacolele întâlnite în cale: fundul mării, bancuri de pești, nave scufundate, etc. le reflectă spre sonar. Acesta, între două serii de impulsuri, are posibilitatea detectării ultrasunetul reflectat. Pe baza intervalului de timp ce se scurge între emisie și recepție se poate determina distanța la care se alfă obstacolul întâlnit.[44]
Ultrasunetele sunt atenuate în aer, vibrațiile fiind absorbite de mediu, ducând la scăderea rapidă a amplitudinii undelor. Acest fenomen poartă numele de atenuare, iar acesta este cu atât mai rapid cu cât frecvența undelor este mai mare. Ceea ce le face foarte utile în medii subacvatice este faptul că, atenuarea este mult mai propnunțată în aer decât în apă. Dacă o frecvență de 100kHz are o distanță de 5 metri în aer, distanța pe care o atinge această frecvență în apă este de 10km. Mai jos se poate observa distanța pe care o poate parcurge o undă în apă, în funcție de frecvența ei.[45]
Frecvența Distanța
40 kHz 16 km
2 MHz 6,44 m
10 MHz 0,23 m
2.2.2 Echipamente pentru localizarea poziției
Global Positioning System (GPS) a fost conceput pentru prima dată de către Departamentul Apărării al Statelor Unite al Americii, fiind un sistem de poziționare în spațiu cu ajutorul sateliților. În prezent sunt 24 de stateliți amplasați pe orbite la aproximativ 20 200 km de Pământ, având o perioadă de revoluție de 12 ore. Sateliții sunt reprezentați pe 6 planuri, cu înclinație de aproximativ 55° față de ecuator. Sateliții transmit două tipuri de unde: una la frecvență de 1575,42 Mhz, aceasta poate fi folosită de către utilizatori, iar cea de a doua undă la frecvență de 1227,60 Mhz este folosită doar de utilizatorii militati. Controlul acestor sateliți este asigurat de cinci stații de control repartizate pe glob. Rolul acestor stații este de a recepționa continuu semnalele tuturor sateliților, de a determina poziția fiecăruia, de a verifica precizia ceasurilor sateliților și de a transmite mai departe aceste date fiecărui satelit. Utilizatorii acestui sector este reprezentat de totalitatea utilizatorilor care au în posesie un receptor GPS. Un receptor GPS este un aparat capabil să recepționeze date emise de sateliți, iar cu ajutorul acestora să determine poziția lui pe glob.
Sunt necesare semnalele a patru sateliți pentru a determina cu precizie poziția unui punct de pe suprafața Pământului. Distanța față de satelit se determină pe baza diferenței de timp dintre semnanul emis de satelit și momentul în care acesta a fost recepționat. Pentru o acuratețe cât mai mare a intervalului de timp necesar semnalului emis de satelit să ajungă la receptor, receptorul emite și el un semnal identic, care va fi decalat față de cel provenit de la satelit. Acest decalaj se poate măsura foarte precis. [46]
Există două moduri de determinare a poziției unui punct de pe Pământ: modul absolut sau autonom și modul diferențial.
Modul absolut folosește un singur receptor GPS. Cu acest mod se obținea până la 1 mai 2000, poziția unui punct în timp real, dar cu o precizie de +/-100 m sau cu o precizie mai mică de 10 m în cazul aplicațiilor militare. Acest mod a fost realizat cu ajutorul unui bruiaj introdus de către americani și folosit în special în cazuri în care precizia nu reprezenta o cerință obligatorie. De exemplu în cazul navigării pe mare. La data de 1 mai 2000, s-a hotărât întreruperea bruiajului, astfel că în zilele noastre se poate obține o precizie de sub 10-15m.
Modul diferențial folosește două receptoare GPS. Receptorul numit stația de bază este instalat într-un punct de coordonate cunoscute, și are ca scop măsurarea diferenței dintre coordonatele cunoscute și coordonatele rezultate din analiza semnalelor GPS. Pentru a lucra în timp real, aceste diferențe se pot înregistra într-un mesaj de tip RTCM (Radio Techical Commision for Marine) și acesta se transmite cu ajutorul unui emițător radio. Receptorul GPS are nevoie în acest caz de o antenă suplimentară pentru recepționarea semnalului RTCM. Există firme care realizează antene combinate (GPS – Radio). [47]
Există firme specializate care asigură transmiterea semnalului RTCM, utilizând o rețea de emițătoare radio deja existentă sau un satelit de telecomunicații. O altă metodă pentru recepționarea corecțiilor în timp real este utilizarea sistemului de telefonie mobilă (GSM).
Modul diferențial permite obținerea unei precizii de până la 1-5m (chiar și <1m), în funcție de receptorul utilizat și de condițiile de lucru.
În prezent, se poate lucra în mod RTK (Real Time Kinematic), dar în acest caz, distanța dintre receptorul mobil și stația de bază nu poate depăși 30 km. Înregistrarea datelor se face în puncte bine localizate, în care operatorul instalează receptorul (pe un trepied) și perioade de timp bine determinate (15 sec – 3 min). În acest caz, receptorul GPS înregistrează în fiecare secundă (în general) o valoare (X, Y, Z), iar la sfârșit se obține media tuturor valorilor.
În cazul metodei dinamice înregistrarea datelor se face în deplasare. Receptorul înregistrează la diferite intervale de timp (5 secunde, în general) câte o valoare (X, Y, Z), iar la sfârșit se obține o succesiune de puncte.
Metoda “Stop and Go” este de fapt o îmbinare a primelor două metode. Operatorul se deplasează cu receptorul GPS din punct în punct pe traseul dorit, iar în fiecare punct se stă o anumită perioadă de timp.
Precizia măsurătorilor GPS este influențată de următorii factori: capacitatea de a măsura pseudo-distanța sau pseudo-faza, numărul de canale (numărul de sateliți de la care se pot recepționa informații) și tipul de antenă.
Principalii factori implicați în precizia măsurătorilor sunt:
numărul de sateliți vizibili (minimum patru pentru a lucra în trei dimensiuni);
reflectarea semnalului GPS de către clădiri, arbori sau alte obstacole. Pentru diminiarea influenței acestui factor este indicată utilizarea unor antene de bună calitate.
distanța dintre receptorul mobil și stația de bază. Precizia scade în general cu 1mm/km.
în cazul în care se lucrează în timp real apar erori legate de diferența de timp dintre momentul în care semnalul GPS este înregistrat de stația de baza și momentul în care această corecție diferențială (în general sub forma de semnal RTCM) este utilizată de către receptorul GPS;
PDOP (Position Dilution Of Precision) este un coeficient de diminuare a preciziei ca urmare a poziționării sateliților vizibili. Acesta include: GDOP (Geometric Dilution Of Precision) și TDOP, determinat de precizia măsurării timpului. În plus, GDOP = VDOP + HDOP unde: VDOP este determinat de aranjarea în plan vertical a sateliților și HDOP este determinat de aranjarea în plan orizontal a sateliților. În general, se recomandă ca valoarea PDOP să nu depășească valoarea 6. – SNR (Signal to Noise Ratio) reprezintă intensitatea semnalului GPS. Se recomandă să fie mai mare decât 6.
"înalțarea" sateliților (unghiul făcut de aceștia cu orizontul). Se recomandă să se recepționeze semnalele de la sateliții care au acest unghi de peste 15°, pentru a limita erorile determinate de un traseu prea lung prin atmosferă al semnalului GPS. [48]
GPS-ul este un sistem ce permite stabilirea poziției spațiale pe întreg globul, indiferent de zi sau noapte sau de condițiile meteorologice.
Renunțarea la bruiajul voluntar (SA) după 1 mai 2000 mărește considerabil precizia măsurătorilor în mod absolut (10-15 m) și face posibilă utilizarea GPS-ului în timp real. Pentru utilizări cartografice, aplicarea corecțiilor diferențiale (dGPS) ramâne indinspensabilă pentru atingerea unor precizii metrice.
2.2.3 Tehnologia Side Imaging
SONAR -ul (Sound Navigation And Ranging) este un dispozitiv făcut pentru determinarea formei și dimensiunilor unui obiect aflat sub apă, bazându-se pe reflecția undelor sonore.
Dispozitvul este compus dintr-un generator și un receptor de ultrasunete. Sursa emite ultrasunte scurte într-un con foarte îngust. Fundul lacului sau al oceanului reflectă înapoi undele primite către receptor. Prin calculare timpului de răspuns se poate face o aproximare a distanței parcurse de către undă. Semnalele sunt transmise cu o frecvență în funcție de aplicație. Frecvențele înalte de 445kHz, sunt folosite pentru o determinare cât mai fină a obiectelor, însă utilizarea ei pentru determinarea adâncimilor este limitată. Frecvențele joase de 83KHz sunt cel mai des utilizate în aplicații de determinare a adâncimilor. Sonarele moderne sunt echipate cu sistem GPS pentru a oferii o legătură cât mai bună între adâncimea determinată și locația exactă unde aceasta a fost calculată.
Side Imaging reprezintă ultima tehnologie cu care sunt echipate sonarele, fiind posibilă determinarea parametrilor unei suprafețe largi de apă fără a pierde însă din acuratețe, având o acuratețe ridicată inclusiv asupra fundului lacului. Această tehnologie este proprietatea celor de la HumminbirdTM, cei de la LowranceTm având o tehnologie similară, figura 2.2. Ambele tehnologii au fost inițial create pentru a veni în sprijinul pescarilor, pentru a determina structurile aflate în apă, însă acuratețea de care dispun aceste dispozitive le aduce în prim plan pentru determinarea hărților batimetricce.
Sursa foto: http://www.humminbird.com
Fig. 2.2 Sonarul Humminbird 1198 Side Imaging
Raza de acțiune a unui astfel de sonar este de 80 de metrii în fiecare parte, dreapta și stânga, cu o adâncime maximă permisă de 50 de metrii.
Adâncimea maximă la care acest dispozitiv funcționează este în strânsă legătură cu viteza de deplasare a bărcii, acțiunea undei, duritatea fundului lacului, condițiile apei, precum și modul în care a fost montat dispozitivul. Condițiile pe care apele de munte le oferă, fără suspensii, lipsa valurilor precum și condițiile mult superioare față de un sonar convențional, fac din această tehnologie una potrivită pentru folosirea ei în calcularea hărților batimetrice. [49]
Sonarele cu tehnologie Side Imaging sunt echipate de asemenea cu ecrane de tip LCD de rezoluție mare pentru afișarea imaginilor în timp real, dar și cu posibilitatea descărcării imaginilor, salvarea lor, o dată ce suprafața unei lac a fost înregistrată. Imaginile sunt determinate cu ajutorul a trei unde distincte: una orientată în jos către fundul apei, iar două unde sunt orientate una spre stânga și una spre dreapta. Unda poziționată în jos are o acoperire de tip conic. Cele două unde poziționate lateral se află la un unghi drept față de direcția de deplasare a bărcii.
Cele două unde laterale funcționeză la o frecvență de 455kHz, având o acoperire totală de 180 de grade așa cum se poate vedea în figura 2.3.
Sursa foto: http://www.humminbird.com
Fig. 2.3 Raza de acțiune a sonarului Side Imaging
CAPITOLUL 3 – DEZVOLTAREA UNUI SISTEM SUPORT DECIZIE PENTRU OPTIMIZAREA PROCESULUI DE PRODUCȚIE DE HIDROENERGIE
3.1 Modelarea matematică a amenajării hidroenergetice
Modelarea matematică a amenajării se face prin stabilirea debitelor și volumelor fiecărui lac și a relațiilor existente între acestea. Regula general valabilă pentru orice acumulare este faptul că barajele sale urmăresc albia râului, acumularea principală fiind acum singura care preia în mod direct debitul râului. [5]
Pentru a calcula volumul său trebuie să se cunoască:
debitul afluent al râului qa,
debitele din aducțiunile secundare qas1,qa2,…qan,
debitul pluvial qv, din care au fost scăzute cantitățiile de apă pierdute prin evaporare,
debitul uzinat prin centrala electrică qu,
debitul deversat qd,
debitul pierdut prin infiltrații qi. [50]
Pentru acumulările din aval debitele care trebuie cunoscute sunt:
debitul uzinat de centrala din amonte qAu,
debitul deversat din amonte qAd,
debitul uzinat de centrală qu,
debitul deversat qd,
debitul aducțiunilor secundare qas1,qa2,…qan,
debitul pluvial qv, din care au fost scăzute cantitățiile de apă pierdute prin evaporare,
debitul pentru alte activități industriale qind,
debit de bypass qb,
debitul pierdut prin infiltrații qi. [51]
Formula de calcul pentru determinarea pe un anumit interval de timp a volumului acumulării principale este:
Volum final = V inițial + ( qAu + qAd + qas1+ qas2 + … qasn + qv – qu – qd – qi ) * t , (E 3.1)
unde t reprezintă intervalul de timp exprimat în ore pentru care se dorește calcularea volumului. [6]
Formula de calcul pentru determinarea pe un anumit interval de timp a volumului oricărei acumulări este:
Volum final = V inițial + ( qau + qas1+ qas2 + … qasn + qv – qu – qd – qi – qind – qb ) * t , (E 3.2)
unde t reprezintă intervalul de timp exprimat în ore pentru care se dorește calcularea volumului. [52]
Utilizăndu-se metode topografice la construirea acumulării și efectuându-se măsurători cu sonarul se cunoaște dependența între nivel și volum cunoscută ca și cheia lacului:
, (E 3.3)
unde h, exprimat în milimetrii, este nivelul, K este o constantă numerică a acumulării și V este volumul, exprimat în metrii cubi. Aceste formule sunt în general folosite pentru calcule pe perioade relativ scurte de timp, maxim câteva zile. Pentru perioade de timp mai lungi, luni, se exprimă evoluția volumului acumulării pe baza tuturor volumelelor care îl compun:
Vt+1= Vt + Va + Vm + Vp + Vv + Vi – Et –Vg –Vu – Vd –Ve, (E 3.4)
unde:
Vt – volumul în acumulare la începutul lunii,
Vt+1 – volumul în acumulare la sfârșitul lunii,
Va – volumul afluent în lac din râuri,
Vm – volumul de apă din captări,
Vp – volumul de precipitații căzut pe suprafața lacului,
Vv – volumul de apă scurs pe versanții lacului și diferența de bazin,
Vi – volumul de apă infiltrat în lac din subteran și izvoare,
Et – volumul de apă evaporat din lac,
Vg – volumul de apă evacuat prin golirea de fund,
Vu – volumul de apă uzinat prin centrală,
Vd – volumul de apă deversat prin descărcătorul de ape mari,
Ve – volumul de apă exfiltrat din lac.
Pentru calcularea energiei produse din turbine se utilizează următoarea formulă:
P = k * q * h, (E 3.5)
unde P este puterea exprimată în Newtoni, k este constanta numerică a turbinei, q este debitul exprimat în metrii cubi pe secundă, iar h este nivelul exprimat în milimetrii. [9]
Pentru descărcarea maximă per turbină se folosește formula: [53]
Qti,t ≤ (ait + bit + si,t) E(3.6)
Pentru descărcarea maximă prin valve se folosește formula:
QVi,t ≤ (aiv + biv + si,t) E(3.7)
Limita superioară a rezervorului este determinat de:
Si,t ≤ Smxi E(3.8)
unde: Smx este volumul maxim al barajului, corespunzător ridicării ecluzei.
Limita inferioară a rezervorului este:
Si,t ≥ Smmi E(3.9)
unde Smmi este volumul minim al barajului, corespunzător volumului mort.
Pentru calcularea puterii generate se utilizează formula:
Pi,t = ap + ba Qi,t + bs Si,t E(3.10)
unde:
Pi,t: este puterea generată în uzina electrică i la momentul t;
ap: este termenul independent;
bq: este coeficientul de curgere turbionară;
bs: este coeficientul volumului barajului.
Puterea maximă, corespunde capacității instalate. Utilizatorul are posibilitatea specificării unor puteri instalate minore, pentru a reprezenta cazul în care una sau mai multe unități se află în reparație sau în mentenanță. [54]
Pi,t ≤ Pmxi,t E(3.11)
unde: Pmxi,t este puterea maximă a uzinei i în intervalul de timp t.
Controlul inundației.
Curgerea maximă la inundații este definită când utilizatorul selectează punctul de operare în curba Pareto din modelul de evaluare a riscului. Acest punct este asociat cu garanția de furnizare a irigării și protecția împotriva inundațiilor.
Restricția corespunzătoare este o restricție soft, și se aplică în avalul barajului fiind definită prin următoarele formule:
Qti,t + Qvi,t + Qsi,t – Qfi,t+ + Qfi,t- = βQfi,t E(3.12)
unde:
Qfi,t+: este excesul de descărcare la limită;
Qfi,t-: este deficitul de descărcare sub limita.
Continuitatea în baraje
Continuitatea înseamnă că volumele de admisie către baraje sunt egale cu derivațiile plus debitele vărsate (împrăștiate), conform ecuației:
Qdi,t + Qsi,t = ∑Qij E(3.13)
unde:
Qdj,t : este (curentul) reprezintă curgerea totală din baraj;
Qij: este curentul împrăștiat din baraj, incluzând curgerile turbionare descărcate prin valve, ecluze și curgeri naturale. [55]
Deficitul cerut
Modelul încearcă să atingă cererea, existând posibilitatea ca această cerere să nu fie atinsă, în special în cazul în care barajele sunt fără regularizarea în amonte. În aceste cazuri, funcția obiectiv este penalizată, dar modelul dă o soluție fezabilă.
Un alt punct important se referă la echitarea distribuției apei pentru irigații. Ecuația care controlează aceste calcule este [56]:
α ≤ di,t ≥ Di,t E(3.14)
unde:
d i,t: este volumul furnizat în baraj;
D i,t: este cererea solicitată.
Cererea maximă
Apa furnizată nu trebuie să depășească cererea. Aceasta implică:
α ≤1 E(3.15)
Cererea minimă
Cererea minimă depinde de valoarea selectată de către utilizator în curba Pareto a modelului de evaluare a riscului. Aceasta este controlată prin restricția:
αt – αt+ + αt- = αR E(3.16)
unde:
αt+: este excesul cererii;
αt-: este deficitul cererii;
αR: este cererea selectată luându-se în considerare rezultatele modelului de evaluare a riscului.
Volumul maxim al inundațiilor
Aceasta restricție este aplicată sumei volumelor întregului sistem de baraje.
j,t – Sxt+ + Sxt- = Stβ E(3.17)
unde:
Sx+t: este excesul volumului total al barajelor la limita maximă a modelui de evaluare a riscului;
Sx-t este deficitul volumului total al barajelor sub limita superioară a rezultatelor din modelul de evaluare a riscului;
St este limita superioară a volumului barajului pentru controlul inundației.
Volumul minim pentru irigare
j,t – Snt+ + Snt- = Stα E(3.18)
unde:
Sn+t: este volumul în exces al barajelor peste limita inferioară a rezultatelor din modelul de evaluare a riscului.
Sn-t este deficitul total de volum al barajelor sub limita inferioară a rezultatelor modelului de evaluare a riscului.
Snt este limita inferioară a volumului barajului pentru furnizare a apei pentru irigatii.[57]
3.1.1 Studiu de caz – acumularea Fântânele
3.1.1.1 Caracteristici tehnice ale barajului Fântânele
Tipul barajului, materiale de construcție
Barajul Fântânele este o construcție din anrocamente (piatră locală) cu mască de beton armat pe paramentul amonte.
Geologia amplasamentului
Roca de bază în amplasamentul barajului este constituită din granite în general sănătoase și cu fisurație normală, figura 3.1.
Caracteristici constructive
lungime front de barare 410m;
lățime la coronament 10m;
lățime la bază 270m;
înălțime constructivă 92m;
cota fundației în patul râului:
la piciorul amonte 906,0 mdM;
la piciorul aval 904,0 mdM;
cota talvegului 910,0 mdM;
cota coronamentului 996,0 mdM;
panta taluzelor:
amonte 1:1,4;
aval 1:1,4;
protecția taluzelor:
amonte -mască de beton;
aval -anrocamente din piatră brută;
Sursa foto: Topographic data SRTM from NASA and World Imagery
Fig. 3.1 Acumularea Fântânele
Etanșare baraj
mască de beton armat formată din 278 dale etanșate între ele cu bandă PVC M35;
grosimea măștii:
la partea superioară 0,35m;
la partea inferioară 0,85m;
suprafața măștii 34100 mp;
volumul măștii 21000 mc.
Elemente de etanșare în profunzime
Perdea de injecții cu lapte de ciment (voal de etanșare) în roca de fundație.
Caracteristici coronament
coronamentul barajului Fântânele este carosabil asfaltat, având o lățime de 6,0m și este prevăzut cu parapete din prefabricate de beton.
Sistemul de iluminat este alcătuit din 10 corpuri de iluminat amplasate pe parapetul amonte.
Alte obiecte componente
galeria de drenaj, pe malul drept al barajului, cu lungimea de 280m, având rolul de a evacua debitele de infiltrație rezultate din galeria de injecție și din galeria de drenaj;
galeria de injecții în corpul barajului cu lungimea de 465m, având rolul de a colecta debitele de infiltrații din forajele de drenaj din corpul barajului.
Aparatură de măsură și control pentru urmărirea și supravegherea comportării în timp a ansamblului baraj Fântânele și Someș Rece I și a zonei aferente acestor baraje
aparate telemetrice;
aparate cu citire direct;
dispozitive de microtriangulație. [57]
3.1.1.2 Elemente componente ale lucrării hidrotehnice Fântânele
Descărcătorul de suprafață
Caracteristici constructive:
tipul descărcătorului – deversor frontal liber cu jilip;
amplasament – versant drept;
material de execuție – beton armat;
număr deschideri – 2;
lungimea unei deschideri – 16,3m;
lungimea frontului deversant – 32,6m;
lungime jilip – 110m;
cotă creastă deversor 991,0mdM;
tip echipament hidromecanic – nu are.
Caracteristici funcționale:
capacitate maximă de evacuare la Q 1=375 mc/s;
capacitate maximă de evacuare la Q 0,1=750mc/s.
Golire de fund
Caracteristici constructive;
tip – galerie;
amplasament – versant drept;
număr deschideri – 1;
priza golirii de fund – este prevăzută cu un grătar rar cu lumină de 250 mm;
deschidere liberă – 1,7 x 2,4 mp;
înclinare galerie – 12o;
cotă radier priză 915,50 mdM;
cotă prag superior 927,50 mdM;
lungime golire fund 350m;
tip echipament – două vane plane tip CR 1,7×2,47 acționată hidraulic.
Timpi de manevră:
vană revizie deschidere 7,9min;
vană revizie închidere 8,7min;
vană de lucru deschidere 6,0min;
vană de lucru închidere 6,6min.
Caracteristici funcționale:
debitul maxim evacuat la Niv.max. 113mc/s
Priza de apă
Caracteristici constructive:
amplasament-versant drept, imediat amonte de baraj;
tip-turn cu grătare verticale fixe fără mașină de curățat;
suprafața totală grătar 3,95×11,4mp;
lumina grătarului 60mm;
pierderi de sarcină:
minime 0,2m;
maxime 6,0m;
cotă prag inferior (radiar) 929,25 mdM;
cotă prag superior 941,0 mdM;
tip echipament hidromecanic – 1 vană plană tip CR 3,0×4,1-61 acționată hidraulic;
timpul de manevră a vanei:
deschidere 7,2min;
închidere 10min.
Caracteristici funcționale:
rolul – asigură accesul apei din lacul Fântânele, pe aducțiunea principală spre centrala
Mărișelu;
debit instalat 60mc/s
Aducțiunea principală
Caracteristici constructive:
tip – galerie sub presiune din beton armat;
amplasament – versant drept al Someșului Cald între barajul Fântânele și CHE Mărișelu;
lungime totală 8746 m;
diametrul interior 4,4 m;
accesul se face prin:
manlocul 800mm de la casa vanelor priză;
poarta etanșă de la fereastra Leșului la capătul unei galerii cu L=263,4m;
manlocul casei vane fluture de 400mm.
Caracteristici funcționale:
debit instalat 60mc/s.
Castel de echilibru
Caracteristici constructive:
tip – construcție betonată semiaeriană de tip diferențial cu o cameră superioară, două camere inferioare și diafragmă;
amplasament – capătul aval al aducțiunii principale;
înălțime totală 104,70m;
înălțimea camerei superioare 18,5 m;
diametrul mediu al camerei superioare 20m;
diametrul puțului 6m;
înălțimea puțului 82,8m;
lungimea unei camere inferioare 107,50m;
diametrul camerei inferioare – variabil 3,8m-5,8m.
Caracteristici funcționale:
rol – reducerea presiunii dinamice (lovitura de berbec) în galeria forțată și aducțiunea principală, rezultată ca urmare a scăderii bruște de sarcină la grupurile din centrala Mărișelu;
salturi în castel față de N.R.N. ( 991,0 mdM ):
salt maxim 1011,50mdM;
salt minim 917,50mdM.
Casa vanelor castel echilibru
Caracteristici constructive:
tipul vanei fluture VF 320-100-biplană;
număr vane 2;
diametrul nominal 3200mm;
presiunea de calcul 100mcA;
tipul etanșării piele/metal;
tipul acționării hidraulic.
Caracteristici funcționale:
rol :
de a adăposti instalația de vane fluture, care opresc sau asigură accesul apei spre
centrală, prin galeria forțată;
asigură închiderea galeriei forțate pentru revizii și reparații sau pentru situații de avarii.[58]
Galeria forțată
Caracteristici constructive:
tip – galerie sub presiune blindată;
lungimea 730m;
diametrul interior 3,2m;
panta galeriei 32o.
Caracteristici funcționale:
rol – asigură accesul apei spre turbinele centralei Mărișelu prin intermediul unei piese metalice cu 3 ramificații, denumit distribuitor;
debit instalat 60mc/s. [59]
Centrala hidroelectrică Mărișelu
Caracteristici tehnice:
tipul – construcție subterană sub formă de cavernă;
amplasament:
la cca.300m amonte de confluența pârâului Leșu cu Someșul Cald;
la cca.100m sub talvegul pârâului Leșu;
dimensiunile cavernei – 82x16x35m;
accesul principal – galerie auto cu cale unică de 4,4m lățime și 723m lungime;
accese secundare:
galerie de cable de 205m;
puțul de ventilație de cca.100m adâncime.
Regimuri de funcționare:
CHE Mărișelu îndeplinește de regulă funcția de centrală de vârf, funcționând într-un an hidrologic mediu cca.1800 ore/an, 150 ore/lună, respectiv cca. 5 ore/zi, pe cele două vârfuri ale graficului zilnic de sarcină.
Galeria de fugă
Caracteristici constructive:
tip- galerie cu nivel liber;
lungimea 3.631m;
diametrul mediu 4,6 m;
suprafața secțiunii galeriei 17mp;
panta galeriei 2 %.
Caracteristici funcționale:
rol-asigură evacuarea în aval al apei turbinate;
debit instalat 60mc/s. [59]
3.1.1.3 Caracteristici tehinice ale captărilor și aducțiunilor secundare
Captări secundare
Captările secundare și derivațiile secundare sunt realizate cu scopul de a mări debitul afluent al lacului Fântânele prin derivarea în Someșul Cald a unor afluenți din bazinele râurilor Someșul Rece și Iara.
Captările și derivația secundară Iara-Fântânele sunt dimensionate să asigure, în anul hidrologic mediu, evacuarea unui debit de 5,45 mc/s, adică 46 din debitul mediu multianual captat în lacul Fântânele. Acest debit provine din bazinele hidrografice Iara (1,66 mc/s) și Someșul Rece (3,79mc/s).
Captările secundare sunt realizate din 7 captări secundare tip și o captare secundară cu baraj și lac de acumulare.
Captările secundare tip
Captările secundare tip sunt realizate în 4 tipuri caracteristice și un tip special după cum urmează:
Tip I – Lindru și Calu Qi=0,63 mc/s;
Tip II – Negruța Qi=1,0 mc/s;
Tip III – Dumitreasa Qi=1,60 mc/s;
Tip IV – Șoimu Qi=2,50 mc/s;
Tip special – Iara și Răcătău Qi=5,0 mc/s-
Tipul special se realizează din elemente de tip IV cuplate câte două. [57]
Captarea secundară de tip se compune din:
a)Câmpul de priză
Se realizează printr-un prag, considerat la cota ± 0,00 peste care apa este obligată să treacă.
Pe partea aval a pragului care are o pantă de 40, este realizat orificiul de priză cu următoarele dimensiuni:
Tabelul 3.1: Caracteristicile captărilor secundare.
Orificiul de priză este echipat cu un grătar metalic având dimensiunile arătate mai sus și lumina de 40mm.
b)Câmpul deversor sau descărcătorul de ape mari
Este situat la cota +0,50m și are rolul de deversare a apei în cazul depășirii capacității de captare a prizei.
Caracteristicile deversorului sunt:
Tabelul 3.2: Caracteristicile deversorului
c) Canalul colector
Se găsește sub câmpul de priză, transversal pe albie și are rolul de a dirija apa spre denisipator.
d) Câmpul de spălare (revizie)
Este situat la cota 1,00 cu lățimea de 0,70 m și are rolul de a realiza spălarea și punerea la uscat, la revizii, a pragului de captare cu ajutorul echipamentelor hidromecanice.
un batardou – 0,70×1,50 mp – pentru toate tipurile de captări;
două vane jaluzea – 0,6×0,5 – pentru tip I, II, III, IV și special (la captarea Răcătău);
o vană jaluzea – 1,0×1,0 mp pentru tip special captare Iara;
o vană de perete – 0,5×0,5 mp pentru tip I,II,III,IV și special la captarea Răcătău;
două vane de perete – 1,0×1,0 mp pentru tipul special captare Iara;
Vana jaluzea din amonte debușează în canalul colector iar cea din aval în conducta de ocolire.
e)Camera de racord amonte
Este prevăzută cu o secțiune de control spre denisipator și are ca eS.H.ct de laminare asigurând o intrare liniștită a apei în denisipator.
Dimensiunile acestor secțiuni sunt:
Tabelul 3.3: Dimensiunile secțiunii camerei de racord amonte
f)Denisipatorul
Are rolul de a reține particule cu diametrul mai mare de 0,5mm în proporție de până la 90.
Este prevăzut cu un orificiu de evacuare spre căminul de încărcare, echipat cu o armătură la orificiul de evacuare și un orificiu de spălare închis cu o vană de spălare.
Radierul denisipatorului, pentru toate captările tip, are panta i=5.
Dimensiunile denisipatorului sunt:
Tabelul 3.4: Dimensiunile denisipatorului
Secțiunea de control și orificiul de evacuare au ca efect global limitarea debitului captat la 1,4 Qi.
g)Căminul de încărcare
Are rolul de a colecta apa curată ce iese din denisipator și de a o dirija spre aducțiunea secundară corespunzătoare captării respective.
Racordurile între căminele de încărcare și aducțiunile secundare se realizează astfel:
la capt.Iara -direct prin puțul decantorului;
la capt.Calu -direct prin intermediul căminului de încărcare;
la capt.Negruța -printr-un puț de racord de cca.20m adâncime și diametrul de 2,10m;
la capt.Șoimu -direct prin intermediul căminului de încărcare;
la capt.Răcătău -printr-un puț cu diametrul 2,10m, adâncimea de 15m și o galerie de racord de 298m cu secțiunea de 4,25mp;
la capt.Lindru -printr-un puț de cca.25m adâncime și diametrul de 2,5m;
la capt.Dumitreasa -printr-un puț de 30m adâncime și diametrul de 2,5m.
h)Conducta de ocolire (by-pass)
Are rolul de a asigura funcționarea captării în perioada de iarnă.
Tipodimensiunile conductei by-pass sunt:
pentru tip I și II – 300mm;
pentru tip III și IV – 400mm;
pentru tip special – 800mm.
i)Camera instalației de spălare automată
Are rolul de spălare automată a denisipatorului în cazul în care apar depuneri în denisipator peste valoarea admisibilă.
O instalare de spălare automată se compune din:
vana segment cu servomotor cuplu-hidraulic;
robinetul cu ventil 50-0,5;
conul detector;
capcana;
rezervorul tampon;
vana conică de 2".
Captările de tip special sunt prevăzute cu 2 instalații de spălare automată cu funcționare independentă.
Caracteristicile tipodimensionale ale instalației de spălare automată sunt:
Tabelul 3.5: Caracteristicile tipodimensionale ale instalației de spălare automată
Captarea Someș Rece I
Captarea este realizată dintr-un baraj de beton în arc cu dublă curbură, amplasată pe Someșul Rece la cca. 3km amonte de confluența cu pârâul Dumitreasa.
Barajul este prevăzut pentru evacuarea apei din lac, cu un descărcător de suprafață și o golire de fund.
Captarea apei se face printr-o priză de apă cu puț de acces prevăzută cu un grătar și o vană.
Racordul prizei de apă de la captarea Someș Rece I, cu aducțiunea secundară Someș Rece I-Răcătău se face prin camera de încărcare.
Caracteristicile principale ale barajului și lacului sunt:
cota coronamentului 1024,5mdM;
cota crestei deversorului 1020,50mdM;
înălțimea barajului 43,5m;
lungimea la coronament 119,5m;
lățime la coronament 3,3m;
lățimea la bază 6,6m;
deschiderea deversorului 24m;
nivelul retenției normale 1020,50mdM;
nivelul minim de exploatare 1003,00mdM;
volum total 0,7mil.mc;
volum util 0,6mil.mc;
suprafața lacului la N.R.N. 7,2ha;
cotă prag golire de fund:
amonte -997,80mdM;
aval -997,30 mdM.
capacitatea maximă a deversorului 330mc/s;
capacitatea maximă a golirii de fund 35mc/s;
debit mediu afluent 3,29mc/s;
debitul instalat captare 17,8mc/s;
Aducțiuni secundare
Aducțiunea secundară Iara-Fântânele colectează apa din bazinele hidrografice Someșul Rece și Iara prin cele 8 captări (7 captări tip și o captare cu acumulare – Someș Rece I) și le debușează în lacul Fântânele, suplimentând debitele afluente pe Someșul Cald.
Aducțiunea este compusă din:
8 tronsoane de galerii cu secțiunile cuprinse între 5,2-8,5mp;
4 puțuri de racord (Negruța, Răcătău, Dumitreasa și Lindru);
1 tronson captare (Șoimu) de 38,5,m;
1 traversare sifonată (Răcătău) de 42,3m;
2 construcții la debușare (Măguri și Fântânele);
1 priză cu puț de acces și vană (Măguri) [59]
Principalele date caracteristice ale tronsoanelor aducțiunii secundare Iara-Fântânele sunt prezentate în tabelul de mai jos:
Tabelul 3.6: Caracteristicele tronsoanelor aducțiuniilor secundare Iara-Fântânele
3.1.1.4 Supravegherea comportării în timp a barajului Fântânele
Activitățile urmărite prin sistemul de supraveghere
Principalele activități sunt:
urmărirea temperaturii betonului;
urmărirea tensiunilor și deformațiilor în corpul barajului și pe talpa fundațiilor;
urmărirea deplasărilor;
urmărirea infiltrațiilor;
urmărirea nivelului apei în lac;
urmărirea temperaturii aerului;
observații vizuale asupra comportării generale.
Descrierea sistemului de supraveghere
Observațiile vizuale au următoarele obiective:
detectarea fisurilor și a deschiderilor în rosturi;
urmărirea funcționării sistemului de drenaj;
determinarea punctelor cu infiltrații prin beton, fisuri, rosturi;
observații asupra versanților, drumurilor de acces pentru detectarea eventualelor zone de alunecare;
Instalații și aparatură de măsură a parametrilor hidrologici și meteorologici a nivelului apei în lacul Fântânele și Someș Rece I:
nivelul apei se urmărește cu ajutorul mirei și a telelimnimetrului
precipitațiile se urmăresc cu ajutorul pluviometrelor
temperatura aerului se măsoară și se înregistrează cu ajutorul unui termometru
Dispozitive și aparatura de măsurare pentru supravegherea comportării construcțiilor din frontul de barare la solicitările exterioare, inclusiv fundațiile lucrărilor și versanților lacurilor de acumulare:
Aparate telemetrice:
Teleformetre – măsoară temperaturile și deformațiile din beton;
Telepresmetre – măsoară temperaturile și presiunile din beton și de pe talpa de fundație;
Teletermetre – măsoară temperaturile din beton;
Telelimnimetru – măsoară nivelul apei în acumulări.
Aparate și dispozitite cu citire directă:
Mire – măsoară nivelul apei în lac;
Rocmetre – măsoară deformațiile rocii de fundare (alungiri sau comprimări);
Pendule – directe și inverse, măsoară deplasarea coronamentului la Barajul Someș Rece I față de fundație;
Foraje de drenaj – măsoară cantitatea de apă infiltrată prin roca de fundație;
Foraje hidrologice – măsoară nivelul de infiltrație al apei în versanți și zona aval de baraje;
Deversoare tarate – măsoară infiltrațiile totale din barajul Fântânele, sunt amplasate aval de baraj și la capătul galeriei de drenaj;
Bolțuri deformetrice – măsoară închiderea sau deschiderea rosturilor dintre ploturile barajului Someș Rece I.
Rețeaua de microtriangulație determină prin mijloace topogeodezice deplasarea în spațiu a barajelor. [54]
Lista aparatelor cu care se execută măsurătorile este următoarea:
Teleohmetru Huggenberger – măsoară valorile indicate de teleformetre, telepresmetre, teletermetre;
Deflectometru Huggenten – măsoară alungirile sau comprimările rocii de fundație;
Sondă fluier – măsoară nivelul hidrostatic și forajele hidrologice;
Sticla gradată – măsoară cantitatea de infiltrații;
Telelimnimetru – măsoară nivelul apei în lac;
Termometru – măsoară temperatura exterioară;
Miră , teodolit, nivelă – măsoară deplasările în spațiu a reperilor topo;
Coordiscop tip Huggenberger – măsoară deplasările amonte-aval și mal stâng-drept la barajul Someș Rece I;
Deformetru tip Huggenberger – măsoară deschiderile sau închiderile de rosturi dintre ploturi la Someș Rece I.
Transmiterea rezultatelor la nivelul superior de analiză
Transmiterea rezultatelor la nivelul superior de analiză se face sub formă tabelară grupate pe diferite tipuri de aparate. Periodicitatea transmiterii este lunară.
Pe baza acestor măsurători proiectantul de specialitate întocmește anual documentații de analiză privind comportarea în timp a barajelor Fântânele, Someș Rece I precum și a construcțiilor aferente acestora. [56]
3.1.1.5 Sistemul informațional pentru exploatarea acumulării Fântânele
Sistemul de măsurare a datelor hidrometeorologice
Funcțiile AHE Someș – Mărișelu în cadrul sistemului informațional
Determinarea parametrilor caracteristici ai acumulării Fântânele respectiv cote (mdM), debite afluente (mc/s), volume (mil.mc)
Mijloace pentru determinarea acestor parametrii:
miră gradată și telelimnimetru pentru obținerea cotei în lac;
diagrame: V=V(H) și Q=Q(H).
Determinarea datelor pluviometrice: se face cu ajutorul unui pluviometru amplasat la barajul Fântânele și la barajul Someș Rece I. [54]
Sistemul de avertizare-alarmare
a) Locul și rolul sistemului de avertizare-alarmare în cadrul AHE Someș – Mărișelu
Sistemul de avertizare-alarmare a populației și a obiectivelor social-economice situate în aval de acumularea Fântânele, în caz de accident la baraj, are drept scop realizarea într-un timp scurt, în mod organizat și într-o concepție unitară, a măsurilor pentru pregătirea și protecția cetățenilor, a evacuării animalelor și a bunurilor materiale.
Sistemul de avertizare-alarmare sonoră este constituit din sistemele centralizate din comunele Gilău, Florești și municipiul Cluj-Napoca (cart.Grigorescu). Sistemul de avertizare este constituit dintr-un număr de 14 sirene electrice, iar tipul de semnal folosit este "CALAMITATE NATURALĂ" care este compus din 3 semnale sonore a câte 32 secunde cu o pauză de 12 secunde între semnale.
b) Criterii pentru activarea sistemului de avertizare-alarmare
Depășirea pragurilor critice de alarmare și când analiza comportării barajului Fântânele are ca și concluzie o stare de pericol;
Depășirea capacității de transport a albiei aval de Barajul Fântânele;
Inundațiile naturale excepționale, cu situații ce impun evacuarea din acumularea Fântânele a unor debite corespunzătoare capacității maxime de evacuare din lac de 863 mc/s (750 mc/s prin descărcătorul de suprafață și 113 mc/s prin golirea de fund);
Accidente la barajul Fântânele, de tipul:
avarie medie;
avarie maximă.
c) Criterii de zonare a teritoriului pe care declanșează sistemul de alarmare-avertizare
Conținutul studiului de inundabilitate
În anul 1994 ISPH București a elaborat "Studiul de actualizare a undelor de inundație și stabilirea suprafețelor afectate în cazul avarierii barajelor, conform practicii mondiale, pentru râul Someș pe sectorul Fântânele-Cluj, în cazul funcționării normale a evacuărilor de ape mari și în cazul unor avarii la uvrajele hidrotehnice. [56]
Studiul tratează 3 scenarii de inundabilitate aval de barajul Fântânele:
Avaria totală a barajului:
Ipoteza considerată:
-lac plin 991,0 mdM;
-H rupere 64m (70 );
-B rupere 200m (50 ).
unde: H rupere – înălțimea de rupere a față de talveg
B rupere – lățimea de rupere
Caracteristicile hidrografului de rupere:
-debitul maxim 137632 mc/s
-atenuarea după 50km de sector studiat : 25631 mc/s
-înălțimea coloanei de apă aval de baraj : 64m
-viteza maximă a undei: 22,76 m/s
Avarie medie:
Ipoteza considerată:
-lac plin;
-ruperea totală a golirii de fund;
-ruperea dopului galeriei de deviere (400 mc/s);
Inundație naturală:
Ipoteza considerată:
-lac plin;
-debit afluent cu valoarea de 863 mc/s;
d) Zone caracteristice în ipoteza avarie maximă
limitele de inundabilitate;
zonele afectate;
zonele de refugiu.
e) Caracteristici tehnice
Sirenele existente în Sistemul actual de avertizare-alarmare sunt în dotarea S.H.Cluj
(o sirenă), Primăriei Gilău (5 sirene) , a Primăriei Florești (3 sirene) și a Primăriei municipiului Cluj-Napoca (5 sirene), după cum urmează :
Sirenă cu acționare electrică de 5 kW la barajul Tarnița (1 sirenă), cu posibilități de acționare de la fața locului și din centrala hidroelectrică Tarnița;
Sirenele cu acționare electrică de 5 kW din comuna Gilău (5 sirene), cu posibilitatea de acționare locală și de la distanță din CTF Gilău și/sau de la D.H.E. Cluj.
Sirenele cu acționare electrică de 5 kW din comuna Florești (3 sirene) cu posibilități de acționare locală și de la distanță de la CTF Florești și/sau de la DHE Cluj.
Sirenele cu acționare electrică de 5 kW din cart.Grigorescu a municipiului Cluj-Napoca (5 sirene), cu posibilitatea de acționare locală și de la distanță de la D.H.E. Cluj.
f) Mod de acțiune pe tipuri și zone de alarmare
Pentru evacuare din acumulare a unor debite de 863 mc/s:
Decizia de declanșare a sistemului de avertizare-alarmare este luată de Președintele Comisiei Județene de Apărare împotriva Dezastrelor;
În momentul primirii deciziei DHE Cluj va declanșa sistemul de avertizare-alarmare prin acționarea Blocului Electronic de Comandă.
Pentru depășirea capacității de transport a albiei:
Capacitatea de transport a albiei aval de barajul Fântânele până la coada lacului Tarnița va fi precizată de Direcția Apelor Someș-Tisa;
La depășirea acestei capacități de transport, decizia de declanșare a sistemului de avertizare-alarmare este luată de Președintele C.J.A.I.D.
Pentru situații de accident la baraj decizia declanșării sistemului de avertizare-alarmare revine:
în cazul unei evoluții lente a fenomenului – Președintelui Comisiei Județene Împotriva Dezastrelor;
în cazul unei evoluții rapide a fenomenului – conducerii S.H.Cluj.
Pentru situațiile de depășire a pragurilor critice la baraj:
Decizia de declanșare a sistemului de avertizare-alarmare este luată de Președintele C.J.A.I.D;
g) Verificarea periodică a Sistemului de avertizare-alarmare
Obiectul verificării:
Sistemul centralizat de avertizare-alarmare:
Persoanele care verifică: Direcția de Telecomunicații Cluj în prezența reprezentanților din unitățile: S.H.Cluj; S.G.A.Cluj; Insp.de Protecția Civilă Județean Cluj și Consiliile locale a comunelor Gilău și Florești;
Periodicitatea verificării: lunar
Ansamblul sirenă de la barajul Tarnița
persoana care verifică: șeful compartimentului telecomunicații de la S.H.Cluj
periodicitatea verificării: trimestrial
3.1.1.6 Regimuri de funcționare și reguli de exploatare
Exploatarea la ape medii
a) Parametrii definitorii ai regimului de ape medii:
debitul afluent în acumularea Fântânele între 9-60 mc/s;
nivelul apei în acumularea Fântânele:
nivel minim 941,00 mdM;
nivel maxim 991,00 mdM.
debitul minim asigurat în aval – 9 mc/s;
volum maxim în acumularea Fântânele – 212,928 mil.mc;
volum minim în acumularea Fântânele – 10,74 mil.mc.
b) Modul de livrare a apei pentru asigurarea debitelor folosințelor:
Debitele necesare folosințelor și modalitățile prin care se face evacuarea acestora:
Prin acumularea Fântânele se regularizează pe mai mulți ani un debit mediu anual de 11,76 mc/s compus din următoarele debite medii:
bazinul Someșul Cald 6,31 mc/s
bazinul Someșul Rece 3,79 mc/s
bazinul Iara 1,66 mc/s
Singura folosință directă a volumului de apă din lacul Fântânele este cea energetică care se relizează prin uvrajele CHE Mărișelu care poate uzina un debit mediu maxim de 60 mc/s
În perioadele de ape medii debitele ecologice se asigură din afluenții aval de captări
Date specifice CHE Mărișelu:
Centrala Mărișelu cu putere instalată de 220,5 MW este interconectată la Sistemul Energetic Național;
Datorită acestor funcții specifice CHE Mărișelu, care se află în autoritatea de decizie DEN, nu are un program de funcționare riguros prestabilit. în general centrala preia vârfurile de sarcină din sistem și ajută la reglajul frecvenței și puterii în sistem. Debitele uzinate variază într-o gamă relativ largă (17-60 mc/s) funcție de aportul de putere cerut de către DEC la un moment dat.
Dispozițiile de pornire-oprire, se dau de către DEC prin intermediul DHE Cluj, iar dispozițiile de încărcare-descărcare a sarcinii pe centrală se dau centralizat de către DEC prin telemecanică sau prin intermediul DHE.
Din acumularea Fântânele apa este preluată printr-o priză amplasată în barajul Fântânele
Admisia apei spre galeria de aducțiune se face printr-o vană plană care în situația normală este deschisă. Prin galeria de aducțiune apa ajunge după un traseu subteran la nodul de presiune Casa Vanelor – Castel Echilibru, de unde printr-o galerie forțată intră în distribuitorul centralei iar de aici este dirijată spre cele 3 turbine cu care este echipată centrala Mărișelu. Printr-o galerie de fugă apa este debușată în lacul Tarnița.
Poziția normală a echipamentelor hidromecanice:
golirea de fund la barajul Someș Rece I este închisă
vanele plane de perete la captările secundare sunt închisă
vana plană priză baraj Someș Rece I – Răcătău este deschisă
vana plană aductiune principala Fântânele-Măriselu este deschisă
vanele plane golire de fund baraj Fântânele sunt închise
vanele fluture de pe galeria forțată ( Casa Vane) sunt deschise
batardourile aval aferente turbinelor 1,2,3 CHE Mărișel nu sunt lansate
vanele sferice ale turbinelor CHE Mărișelu sunt deschise în situația uzinării și închise când grupurile nu funcționează
c) Modul de stabilire de către dispecerat a deciziei de gospodărire a apelor medii
Autoritatea de decizie privind exploatarea centralei CHE Mărișelu aparține în exclusivitate DEN București. Orice abatere de la programul de funcționare impus de DEN se face numai pe bază de cerere aprobată în prealabil.
Parametrii înregistrați ai acumulării Fântânele ce se iau în vedere în exploatare
niveluri acumulare;
volume acumulare;
debit afluent calculate;
nivelul cotei în lacul Tarnița;
necesitatea acoperirii vârfului de sarcină și a reglajului frecvență-putere;
graficul dispecer al acumulării Fântânele;
apariția intempestivă a unor incidente în Sistemul Energetic Național;
program de exploatare lunar stabilit de comun acord între S.C.Hidroelectrica S.A, A.N.Apele Române și D.E.N.București, aprobat conform reglementărilor în vigoare;
programul zilnic de funcționare este aprobat de OPCOM (Operatorul Comercial).
Parametrii dinamici prognozați ai acumulării Fântânele:
debite afluente calculate.
Parametrii dinamici și preliminați privind regimul cerințelor de apă:
debite uzinate calculate.
Starea tehnică a construcțiilor și a echipamentelor:
grupuri retrase din exploatare cu aprobarea DEN;
reduceri de putere ca urmare a unor indisponibilități de echipamente sau construcții.
Condiții impuse de funcționarea CHE Mărișelu:
precizată interconexiunea centralei cu S.E.N;
cota în acumularea Fântânele între N.min și N.R.N;
capacitatea de preluare în aval a debitelor uzinate.
Elementele deciziei:
graficul de putere în SEN;
situații deosebite în SEN;
programul lunar de exploatare stabilit de comun acord între S.C.Hidroelectrica S.A, A.N.Apele Române și D.E.N.București, aprobat conform reglementărilor în vigoare;
programul zilnic de funcționare , aprobat de OPCOM.
d) Atribuții ale personalului de exploatare operativă pentru aplicarea deciziei în condiții de menținere a legăturii cu Dispeceratul Hidroenergetic Cluj
Date de bază și informații furnizate D.H.E.Cluj de către personalul de exploatare operativă de tură:
nivelul și volumul în acumularea Fântânele;
nivelul apei în acumularea Someș Rece I;
nivelul și volumul în acumularea Tarnița;
debitul afluent în acumularea Fântânele.
manevre ale echipamentelor hidromecanice și electrice
starea tehnică a lucrărilor și echipamentului
Informații curente primite de la Dispeceratul D.A.Someș-Tisa:
prognoze și avertizări meteorologice pentru bazinele hidrografice Someșul Cald, Someșul Rece și Iara;
debitul afluent prognozat în acumularea Fântânele;
restricții privind debitele tranzitate pe Someșul Mic aval de C.H.E.Florești II.
Modul de aplicare a deciziei de către personalul de exploatare operativă de tură:
consemnarea deciziei în registrul operativ de tură cu specificarea persoanei, datei, orei și minutului la care a fost transmisă;
verificarea încadrării deciziei în situația existent;
în condițiile în care se constată că decizia conține vicii se raportează imediat persoanei care a dat decizia:
în condițiile în care decizia se apreciază ca executabilă se procedează la:
verificarea echipamentelor în legătură cu decizia
executarea manevrelor conform deciziei
urmărirea parametrilor operativi care atestă buna funcționare a instalațiilor după executarea manevrelor
consemnarea în registrul de tură a aplicării deciziei cu specificarea orei și minutului
informarea dispecerului asupra aplicării deciziei
Modul și frecvența de efectuare a observațiilor și măsurilor privind parametrii operativi
La barajul Fântânele:
starea echipamentelor hidromecanice și electrice – din 4 în 4 ore, răspunde: personalul de tură;
observație vizuală a stabilității barajului – o dată pe zi, răspunde: personalul de tură;
observație vizuală a stabilității versanților – de două ori pe an, răspunde : Comisia numită conf.P.E.302 / 74;
urmărirea cotei în lac: din 2 în 2 ore răspunde: personalul de tură;
urmărirea cotei la debușarea aducțiunii secundare Răcătău-Fântânele: odată pe zi, răspunde: personalul de tură;
măsurarea precipitațiilor: odată pe zi, răspunde: personalul de tură.
La centrala Mărișelu:
ținerea sub observație continuă a stării echipamentelor hidromecanice și electrice cu consemnarea lor în evidențele existente centralizat pe centrală, grup ori instalație: se consemnează orar, la 3 ore sau o dată pe schimb, funcție de instalație;
urmărirea continuă prin teletransmisie a nivelului apei în lac, răspunde: personalul de tură;
urmărirea și transmiterea precipitațiilor zilnice la dispecerat(D.H.E.Cluj) răspunde: personalul de tură.
La barajul Someș Rece I:
ținerea sub observație a stării echipamentelor hidro-mecanice, a evoluției nivelului în lac, apariția unor fenomene meteorologice deosebite, precipitațiile zilnice și transmiterea zilnică la dispecerat (D.H.E.Cluj prin C.H.E.Mărișelu sau direct când nu este posibil prin C.H.E.Mărișelu), răspunde: personalul de tură
La nodul de presiune Casa Vanelor:
urmărirea stării echipamentelor hidromecanice și electrice: săptămânal, răspunde: șeful de centrală
Captările secundare:
controlul echipamentelor hidromecanice: săptămânal, răspunde: personalul operativ de la Secția de Exploatare Someș-Mureș
schimbarea hârtiei de la limnigrafele captărilor secundare: Negruța și Dumitreasa și trimiterea lor la S.G.A.Cluj
-termen: -săptămânal, pentru schimbarea hârtiei
-lunar, pentru trimiterea hârtiei la SGA Cluj
-răspunde: personalul de tură de la barajul Someș Rece I
descărcare de date la S.G.A.Cluj de la instalațiile de măsură: debite(la debușare Iara-Someș Rece, la capt.Răcătău ), nivele (baraj Someș Rece I )
-termen: lunar
-răspunde: personalul de tură de la barajul Someș Rece I
Modul de înregistrare și de raportare a manevrelor efectuate
înregistrarea manevrelor efectuate se face în registrul operativ de tură și în foile de manevre specific
raportarea manevrelor se face telefonic
răspunde: personalul de tură
e) Atribuțiile personalului de exploatare operativă pentru aplicarea deciziei în cazul întreruperii legăturii cu D.H.E.Cluj
Modul de acționare în cazul în care se constată neîncadrarea în condițiile corespunzătoare deciziei primite după verificarea încadrării în condițiile normale prin compararea valorilor efective ale parametrilor în cele de reper:
personalul acționează conform prevederilor Regulamentului General de Manevre, putând pe proprie răspundere să refuze aplicarea dispoziției
în cazul dispariției legăturilor cu DHE, personalul de exploatare al CHE Mărișel acționează conform instrucțiunilor elaborate în acest sens de către DEN București
personalul de la barajul Fântânele încearcă să ia legătura cu DHE Cluj utilizând și alte căi de comunicații
f) Alte prevederi
Verificări ale echipamentului hidromecanic și electric și al dispozitivelor aferente
La barajul Fântânele:
vana plană priză se revizuiește annual, răspunde: S.H. Cluj
vanele golirii de fund se revizuiesc annual, răspunde: Secția exploatare Someș-Mureș
probe în gol cu golirea de fund: o dată pe an și în curent de apă, o dată la 2 ani, răspunde: S.H. Cluj, cu aprobare S.C.Hidroelelectrica S.A.
La proba în curent de apă se fac comunicări scrise la D.A.Someș-Tisa, Primăriile Mărișel și Gilău precum și la Inspectoratul Jud.de Protecție Civilă Cluj.
La nodul de presiune Castel Echilibru
vana fluture revizie se verifică o dată la 5 ani
vana fluture de lucru se verifică o dată la 5 ani, răspunde: Secția Exploatare Someș-Mureș
Centrala Mărișelu
Reviziile instalațiilor mecanice și electrice se realizează conform unui program anual întocmit în conformitate cu Prescripțiile Energetice PE 016/1996
controlul galeriei de aducțiune, odată la 5 ani, răspunde: Secția Exploatare Someș-Mureș și Lab.U.C.C.H.
controlul galeriei de fugă, de 2 ori pe an, răspunde: Secția Exploatare Someș-Mureș și Lab.U.C.C.H.
Captări secundare
revizia echipamentelor hidromecanice, în baza planului anual de muncă, răspunde: Secția Exploatare Someș-Mureș
controlul aducțiunilor secundare, o dată la 5 ani, răspunde: Secția Exploatare Someș-Mureș și Lab.U.C.C.H. [57], [59]
Exploatarea în perioade de ape mici sau deficitare
a) Parametrii ai regimului de ape mici sau deficitare
se consideră perioadă de ape mici (secetă) situația în care cota în lacul Fântânele se află la valori scăzute (aproape de nivelul minim de exploatare-941,0 mdM)
debitul afluent în lacul Fântânele este sub 9 mc/s
b) Modul de livrare a apei și restricții la echipamentul hidromecanic
Debitele și modalitățile prin care se face livrarea din lac în regim de restricții
debitele medii uzinate din lacul Fântânele vor ține seama de nivelele lacurilor Tarnița, Someșul Cald, Gilău I, pentru asigurarea necesităților minime de apă în aval(8mc/s) precum și de satisfacerea necesarului de putere solicitată la vârfurile de sarcină de către DEC Bucuresti.
se va avea în vedere ca prioritate asigurarea alimentării cu apă a folosințelor complexe (apă potabilă, industrială și debit de servitute )
Poziția normală a echipamentului hidromecanic
se deschid parțial vanele de perete de la captările secundare pentru asigurarea debitelor de servitute.
Viteza limită de urcare-coborâre a nivelului apei în acumularea Fântânele
nu există restricții în acest sens
Nivelul apei care se menține constant după o creștere/descreștere a nivelului apei în lac
nu este cazul
Graficul dispecer de exploatare al acumulării Fântânele
se vor asigura în perioada de secetă debite de servitute aval de captările secundare. Valoarea acestor debite de servitute sunt:
75 l/s aval de captările: Iara, Someș Rece I, Someș Rece II, Răcătău
70 l/s aval de captarea Șoimu
50 l/s aval de captările Calu, Negruța și Dumitreasa
Perioadele secetoase în bazinul Iara și Someșul Rece se vor comunica de către Dispeceratul D.A.Someș-Tisa la D.H.E. Cluj.
c) Alte sarcini ale personalului de tură, specifice exploatării lucrărilor în regim de ape mici și deficitare
personalul operativ de tură de la captările secundare va manevra vanele plane de perete pentru asigurarea debitului de servitute în perioada secetoasă, comunicată de Dispeceratul D.A.Someș-Tisa la D.H.E. Cluj;
DHE Cluj va informa conducerea S.H. Cluj pentru luarea deciziei de deschidere a vanelor plane de la captările secundare. [57], [59]
Exploatarea în perioadele de îngheț
Parametrii definitorii de exploatare în situații de îngheț
temperatura aerului sub 5 grade
temperatura apei în acumularea Fântânele sub 0 grade
Măsuri pregătitoare
Pentru trecerea în bune condiții a perioadei de iarnă S.H. Cluj întocmește din timp un program de măsuri specific cu termene și responsabilități.
Pregătirea instalațiilor, echipamentelor și dispozitivelor pentru perioada pe timp frumos:
Instalațiile, echipamentele și dispozitivele puse în funcțiune pe perioada de iarnă:
menținerea în stare de funcționare a telefoniei și radiotelefoniei în amenajare
revizia, repararea și punerea în funcțiune a sistemului de încălzire la barajul Fântânele și Someș Rece I, CHE Mărișelu și Casa Vane Castel.
asigurarea cu motorină (câte 400l) a grupurilor Diesel din Fântânele și CHE Mărișelu precum și revizia acestora.
asigurarea cantităților necesare de combustibil lichid pentru centrala termică CHE Mărișelu.
asigurarea cu ulei electroizolant de turbină și acționare a sistemelor hidromecanice și electrice la CHE Mărișelu și baraj Fântânele.
asigurarea cu lichid antigel a grupurilor electrogene și parcului auto
trecerea captărilor secundare pe prizele de iarnă
asigurarea cu sare gemă și nisip la CHE Mărișelu, Fântânele, Someș Rece I
se vor asigura unelte (lopeți, căngi, spărgătoare) specifice pentru dezăpezire la baraj Fântânele, Someș Rece I, Casa Vane Castel și CHE Mărișelu.
c) Modul de stabilire de către dispecerat a deciziei de gospodărire a apelor
nu există restricții de exploatare legate de perioada de iarnă
se aplică programul de măsuri propriu pe timp friguros
d) Sarcini și instrucțiuni de acționare
Se va verifica starea echipamentelor și funcționarea sistemelor de încălzire conform instrucțiunilor tehnice interne (ITI)
Se vor degaja căile de acces și se vor arunca materialele antiderapente, după caz. [57], [59]
Exploatarea la ape mari
a) Parametrii definitorii ai regimului de viitură
debitul afluent în acumularea Fântânele mai mare de 60 mc/s
nivelul apei în acumularea Fântânele peste 991,00 mdM
capacitatea de evacuare a descărcătorului de suprafață la nivel maxim de calcul Q1 =305 mc/s (993,08 mdM)
capacitatea de evacuare a descărcătorului de suprafață la nivel maxim de verificare Q0,1 =470 mc/s (994,76 mdM)
capacitatea de evacuare a golirii de fund la nivel maxim de calcul Q=113 mc/s
capacitatea de transport a albiei până la care nu se produce inundarea obiectivelor din aval: se va preciza de către D.A.Someș-Tisa , la cererea S.H.Cluj ( fax nr.218 / 11.03.2003 )
b) Condiții de efectuare a manevrelor pentru evacuarea debitelor de viitură
Evacuarea debitelor de viitură se poate efectua în variantele următoare:
prin uzinare cu grupurile din CHE Mărișelu(Qmax=60 mc/s)
prin descărcătorul de suprafață al barajului Fântânele (Qmax dev.=750 mc/s)
prin golirea de fund a barajului Fântânele (Qmax=113 mc/s)
Evacuarea debitelor până la 60 mc/s se va face prin uzinare în CHE Mărișelu.
Deschiderea vanelor golirii de fund se va face numai la atingerea cotei în lac 994,00 mdM (o lamă de apă de 3 m înălțime) corespunzătoare unui debit afluent cu asigurarea de 0,1 la care corespunde un debit maxim defluent de cca.450 mc/s (340 mc/s prin descărcătorul de suprafață și 110 mc/s prin golirea de fund).
c) Măsuri premergătoare perioadei de viituri
Apelarea surselor de informare și avertizare suplimentare, date transmise
Se au în vedere prezentarea următoarelor surse de informații:
Dispeceratul D.A.Someș-Tisa
Dispeceratul Hidroenergetic – S.H. Cluj
pluviometrele de la barajul Fântânele, barajul Someș Rece și CHE Mărișelu
De la aceste surse se pot obține informații privind:
Evaluarea pentadală a grosimii stratului de zăpadă cât și a rezervei de apă din stratul de zăpadă în zona barajelor Fântânele și Someș Rece
Cantitatea de precipitații căzută în bazinele de recepție
Evoluția debitelor afluente calculate în lacul Fântânele
Prognoza meteorologică și avertizări
Viteza de creștere a nivelului apei în lacurile de acumulare Fântânele și Someș Rece I
Organizarea personalului de exploatare pentru perioada de viitură
Dispeceratul Hidroenergetic Cluj analizează elementele de mai sus (precipitații, debite, prognoze) precum și cotele existente în lacurile Fântânele, Someș Rece I, Tarnița. De asemenea estimează:
vitezele de creștere a nivelurilor în lacurile Fântânele și Someș Rece I
momentul atingerii NRN în lacul Fântânele , Tarnița și Someș Rece I
tranșe de atenuare în lacul Fântânele și Tarnița
volumul ce se poate prelua în lacul Fântânele și Tarnița până la atingerea NRN
debitul necesar a fi evacuat din lacul Fântânele
Funcție de aceste date, informând conducerea Sucursalei, se solicită la S.C.Hidroelectrica S.A. și DEN funcționarea de durată a CHE Mărișelu, cu consultarea Direcției Apelor Someș-Tisa.
De asemenea la cererea Dispeceratului D.A.Someș-Tisa se vor devia spre albie captările secundare din b.h. Iara.
DHE Cluj va ține permanent legătura cu Dispeceratul D.A.Someș-Tisa informându-l asupra debitelor evacuate.
Dispeceratul D.A.Someș-Tisa va transmite la DHE Cluj toate avertizările și prognozele pe care le deține.
DHE Cluj va coordona funcționarea celorlalte centrale aval de CHE Mărișelu precum și manevrarea evacuatorilor de ape mari(baraj Tarnița, Baraj Someș Cald și baraj FloreștiII
Personalul de exploatare baraj Fântânele, Someș Rece I și CHE Mărișelu precum și conducerea Secției de Exploatare Someș-Mureș va fi alertată în sensul urmăririi atente a evoluției viiturii cât și asupra comportării echipamentelor în exploatare.
Când se atinge în acumularea Someșul Rece cota 1.010 mdM se vor face citiri și transmisii orare a nivelelor la dispeceratele D.H.E.Cluj și D.A.Someș-Tisa conform fluxului informațional
Acțiuni de pregătire a părților componente ale barajului, instalațiilor și dispozitivelor, mijloacelor de transmisie și recepționarea informațiilor
Verificări ale lucrărilor și construcțiilor aferente
se fac observații vizuale asupra versanților și albiei aval baraj Fântânele
se cercetează vizual starea barajului Fântânele urmărindu-se eventuale fisuri în masca barajului, crăpături sau infiltrații periculoase de apă prin baraj și versanți sau albie
Verificări ale legăturilor telefonice, radio
se vor verifica circuitele telefonice cu CHE Mărișelu, baraj Fântânele și Someș Rece I
se va verifica legătura radio cu CHE Mărișelu
Verificări ale stocurilor de materiale
se verifică stocul de apărare din magazii
se verifică funcționabilitatea
Verificarea alimentării cu energie electrică
se verifică starea surselor de alimentare precum și instalațiile de alimentare
se verifică starea grupului Diesel din CHE Mărișelu
Se verifică starea de manevrabilitate a golirii de fund baraj Fântânele.
anual se fac probe în gol cu vanele golirii de fund
la 2 ani se fac probe în curent de apă cu vanele golirii de fund
Măsuri de pregătire a cuvetei lacului
se fac observații asupra suprafeței lacului Fântânele și dacă este cazul se degajă de plutitorii care pot afecta funcționabilitatea descărcătorului de suprafață
d) Modul de acționare în timpul viiturii
Modul de stabilire a deciziei de către D.H.E.Cluj
Date de bază pentru stabilirea deciziei:
parametrii acumulării: nivel, volum, debit afluent, debit evacuate
nivele și debite afluente în acumularea Tarnița, aval de acumularea Fântânele
nivele în lacul Someș Rece I
cantitatea de precipitații căzută în bazinul: Someș Cald și Someș Rece
prognoze și avertizări meteorologice
restricții privind funcționarea CHE Mărișelu
tranșa de atenuare în lacul de acumulare Tarnița
planul de avertizare-alarmare a localităților și obiectivelor situate aval de acumulările din b.h. Someșul Mic
Parametrii de caracterizare a acumulării și ai cerințelor de apărare împotriva inundațiilor, conform graficului dispecer, în perioada de iarnă, prin funcționarea CHE Mărișelu se ajunge ca primăvara, înaintea viiturilor, cota în lacul Fântânele să coboare la cel puțin 986 mdM, astfel ca să se poată prelua un volum de 38 mil.mc. Volumul total de atenuare a viiturii este de aproximativ 80 mil.mc (42 mil.mc. între cotele 991,00-966,00 mdM cca. 38 mil.mc între cotele 986,00-991,00 )
Elementele deciziei, decizia va conține elementele:
cota și volumul în acumularea Fântânele
debitul afluent
debitul evacuat cu precizarea evacuatorilor
gradientul de creștere a debitului
cota în acumularea Someș Rece I
situația din aval
Atribuții ale personalului de exploatare operativă pentru aplicarea deciziei în condițiile de menținere a legăturii cu Dispeceratul Hidroenergetic Cluj:
Date de bază și informații transmise DHE Cluj
starea versanților barajului, eventuale alunecări ale lor
starea barajului existența unor infiltrații sau izvoare de apă care apar în baraj sau aval de el
nivele în lacurile de acumulare Fântânele și Someș Rece I și viteza de creștere/descreștere a lor
precipitațiile în zonă și starea meteorologică
Informații curente transmise de DHE Cluj Dispeceratului D.A.Someș-Tisa
debite afluente și nivele în acumularea Fântânele
nivele în acumularea Someș Rece I
debite evacuate din acumularea Fântânele și modul lor de realizare
prognoza debitelor evacuate în viitorul apropiat
Modul de aplicare deciziei de către personalul de exploatare operativă
conform regulamentelor și instrucțiunilor specifice S.C.Hidroelectrica S.A
Modul și frecvența de efectuare a observațiilor și a măsurătorilor privind evoluția parametrilor operative
citirea cotei orare în lacurile de acumulare Fântânele și Someș Rece I
calculul orar a debitului afluent în lacul Fântânele
Date transmise de Dispeceratul D.A.Someș-Tisa în perioada de ape mari:
debite afluente la p.h.Smida și Poiana Horii
precipitații în bazin
prognoze privind evoluția meteorologică
avertizări la atingerea pragurilor critice
Atribuțiile personalului de exploatare operativă pentru aplicarea deciziei în cazul întreruperii legăturii cu D.H.E.Cluj
personalul operativ își va informa maistrul asupra întreruperii legăturilor cu DHE Cluj
personalul operativ va supraveghea evoluția evenimentelor și starea echipamentelor pe parcursul viiturii
va încerca să ia legătura cu DHE Cluj prin alte mijloace de comunicație
e) Modul de acționare după trecerea viiturii
Parametrii pentru caracterizarea încetării regimului de viitură
debit afluent sub 60 mc/s
nivelul în lacul Fântânele sub 991,00 mdM
CHE Mărișelu în funcțiune
nivelul în lacul Someș Rece I sub 1020,50 mdM
Măsuri și acțiuni specifice perioadei tranzitării
funcționarea CHE Mărișelu în vederea evacuării unui volum de apă pentru pregătirea acumulării în ipoteza unei posibile viitoare viituri fără producerea de inundații în aval pentru revenirea la nivelele din graficul dispecer
DHE Cluj la cererea Dispeceratului D.A.Someș-Tisa va devia spre albie captările secundare din b.h. Iara
Prevederi referitoare la controlul construcțiilor, echipamentele instalațiilor și dispozitivelor (inclusiv a surselor de alimentare cu energie electrică și a sistemului informațional) prin observații vizuale și măsurători
se fac controale împreună cu personalul Laboratorului Urmărirea Construcțiilor Hidrotehnice privind stabilitatea versanților în amonte și aval, comportarea barajului, descărcătorului de suprafață și a golirii de fund pe perioada tranzitării viiturii
se efectuează măsurători
la echipamentele hidromecanice și electrice se verifică starea lor tehnică și se notează în registrul operativ de tură.
Prelucrarea datelor înregistrate în perioada de viitură, corelarea cu cele transmise la D.H.E.Cluj și interpretarea lor
se realizează de Serviciul D.H.M.E., pe baza datelor furnizate de către DHE Cluj, baraj Fântânele și CHE Mărișelu. [57], [59]
3.2 Dezvoltarea algoritmilor de optimizare
3.2.1 Algoritmul pentru o oră de funcționare al amenajării
Problema care trebuie rezolvată de algoritm este: cum poate fi împărțit optim pe turbine necesarul de energie transmis de la dispecerul național.
Parametrii acumulării care trebuie cunoscuți sunt:
NME, nivelul minim de exploatare, pentru fiecare lac,
NNR, nivelul normal de retenție, pentru fiecare lac,
Cota crestei deversorului, pentru fiecare lac,
Legătura dintre volum și nivel, cheia lacului, pentru fiecare dintre lacuri,
Debitul maxim constructiv al fiecărei centrale din amenajare,
Puterea fiecărei turbine din amenajare,
Datele de intrare necesare algoritmului:
Nivel actual, din fiecare lac,
Disponibilitatea fiecărei turbine,
Aportul suplimentar de apă din lacuri (captări secundare, pluvial, etc.),
Necesarul de energie primit de la dispecer.
Datele de ieșire:
Noile niveluri ale lacurilor după funcționarea de o oră,
Energie produsă,
Turbinele folosite pentru a produce energie.
Pentru a folosi algoritmii genetici în soluționarea acestei probleme trebuie pornit de la codificarea soluției. O soluție va fi reprezentată de un cromozom binar având lungimea egală cu numărul de turbine existent în acumulare. Fiecare din genele acestui cromozom reprezintă una din turbinele acumulării. Semnificația reprezentării binare a genei este: 0 semnifică faptul că turbina nu a participat la producerea energie necesare, iar 1 semnifică că a funcționt.
Pentru a diferenția calitativ cromozomii se utilizează funcția fitness. Aceasta reprezintă cea mai importantă parte pentru orice algoritm genetic, influențând decisiv acuratețea rezultatelor obținute:
F(t)= (En-abs(En–Ep)) + (L1o-abs (L1o – L1))/L1o+ (L2o-abs (L2o – L2))/L2o+…. (E 3.19)
unde:
F este funcția fitness,
T este cromozomul pentru care este evaluată,
En este energia necesară,
Ep este energia produsă,
L1o, L2o, … reprezintă nivelele normale de retenție ale lacurilor, considerate ca fiind nivelele optime la care trebuie să se afle acestea,
L1, L2, … reprezintă noile nivele ale lacurilor.
Pașii algoritmului
După stabilirea configurației cromozomului și a funcției se fitness este necesar să stabilim și mărimea populației. Acest număr se determină prin încercări succesive. În general se consideră că o mărime potrivită pentru populație este de 100 de ori numărul de gene din cromozom. O altă mărime care trebuie cunoscută este numărul de iterații, sau de generații, care vor exista. Această valoare este considerată a fi condiția de oprire a algoritmului. Din nou această valoare poate fi determinată numai prin încercări succesive. Pașii algoritmului sunt descriși grafic în figura 3.2.
Pasul 1: generarea aleatoare a populației inițiale. Se generează aleator un număr de cromozomi egal cu mărimea populației. Mărimea este aleasă inițial și are valoarea 500.
Pasul 2: aplicarea elitismului. Din fiecare populație se alege un număr fix de cromozomi, care au valoarea funcției fitness cea mai mare și sunt trecuți automat în următoarea generație. Se calculează care indivizii indică o suma a energiilor produse de turbine cât mai apropiată de cea dorită, iar dacă energia dorită este egală cu cea produsă se vor lua în considerare și nivele rezultate ale lacurilor pentru a diferenția valoarea indiviziilor.
Pasul 3: aplicarea mutațiilor. Acest proces implică modificarea valorii uneia sau a mai multor gene a unui cromozom și trecerea lui în următoarea populație.
Pasul 4: aplicarea crossover. Acest proces implică combinarea a doi cromozomi prin tăierea unei părți a primului și combinarea cu cealaltă parte a celui de al doilea și trecerea noului cromozom în populația următoare.
Pasul 5: evaluarea condiției de oprire. În cazul în care această condiție este adevărată algoritmul poate fi oprit, iar ca și soluție este oferit individul cu cea mai bună funcție fitness din ultima generație.
Pasul 6: repetarea pașilor 2 – 5, până la oprirea algoritmului.
Rezultatul obținut va fi cromozomul cu cea mai bună funcție fitness din ultima generație, el reprezentând soluția algoritmului. Folosind această soluție dispecerul va putea da ordine diferitelor centrale pentru a pornii turbinele.
Sursa foto: autor
Fig. 3.2 Pașii algoritmului
Simplificarea modelului matematic
Pentru a reduce complexitatea calculelor și pentru că o complexitate mai mare nu ar fi adus un aport semnificativ de calitate rezultatelor au fost considerate câteva simplificări ale modelului matematic:
În calcule va fi folosit debitul maxim pentru fiecare centrală indiferent câte turbine sunt folosite și indiferent de nivelul existent în lac.
Puterea produsă de turbina va fi considerată întotdeauna cea nominală chiar dacă în practică ea variază cu ± 5%.
Aportul suplimentar de apă a fost adăugat nediferențiat pe surse: din captări, pluvială, din ea extrăgându-se volumul evaporat și cel al infiltrațiilor.
Valorile considerate valabile trebuie să aibă nivele ale lacurilor între nivelul deversorului și nivelul minim de retenție, orice altă valoare primind valoarea funcției de fitness egală cu 0, pentru a nu fi printre soluțiile candidate.
Valoarea energiei produse nu trebuie să fie neapărat egală cu cea produsă, această ajustare făcându-se în practică prin acel plus, minus cinci la sută a fiecărei turbine față de valoarea nominală.
Pentru a calcula volumul, și implicit nivelul lacului, se utilizează formula:
V final = V inițial + Aport_apă_suplimentar * 3600
+ Debit_centrală_amonte*3600 – Debit_centrală*3600 (E3.20)
unde:
V final – este volumul după o oră de funcționare
V inițial – este volumul inițial din acumulare, obținut din nivelul introdus și utilizând cheia lacului
Aport_apă_suplimentar – este valoarea tuturor captărilor, infiltrațiilor și evaporărilor cumulate
Debit_centrală_amonte – este debitul maxim al centralei din amonte și intră în calcul numai dacă vreuna din turbinele sale funcționează
Debit_centrală – este debitul maxim al centralei și intră în calcul numai dacă vreuna din turbinele sale funcționează.
3.2.2 Algoritmul pentru o zi de funcționare al amenajării
Algoritmul de funcționare pentru o zi de funcționare presupune cunoașterea distribuția necesarului de energie pe ore. Astfel pe langă parametrii de intrare și de ieșire existenți pentru algoritmul pe o oră vom avea ca și date de intrare necesarul de energie corespunzător fiecărei ore.
Algoritmul de funcționare pentru o zi va utiliza algoritmul de funcționare pe o oră pentru a calcula iterativ energia produsă. Astfel se introduc parametrii obișnuiți și se determină pe lângă soluție și nivelul lacurilor după funcționare. Acestea vor devenii acum parametrii de intrare pentru următoarea oră și tot așa până la sfârșitul zilei.
Având în vedere numărul mare de date de ieșire afișarea soluției se va face într-un fișier text. Astfel pentru fiecare oră se va prezenta sub formă de text energia necesară, energia produsă și nivelul inițial și final al lacurilor.
În găsirea soluțiilor se va considera că aportul de apă suplimentar pentru fiecare lac va fi acelaș pentru toate orele. Turbinele considerate indisponibile la început vor rămâne indisponibile, iar pe parcurs cele disponibile nu vor putea devenii indisponibile.
Valorile inițiale ale parametrilor pot fi luate de la un sistem SCADA al amenajării astfel încât dispecerul poate avea la dispoziție o simulare a necesarul de energie pentru acea zi sau oră, dar și pentru evoluția nivelelor lacurilor. Integrând aceste date cu regulile de exploatare a amenajării pe diferite curbe de regim, acesta poate lua o decizie optimă legată de utilizarea apei din amenajare. Un alt beneficiu adus de aplicație este faptul că se pot afla nivelele viitoare ale lacurilor astfel încât dispecerul va ști dacă poate să îndeplinească în viitorul apropiat funcții de sistem pentru Sistemul Energetic Național.
O altă aplicație a modulelor de optimizare sunt ca și simulator pentru momentul în care se definesc curbele de regim a amenajării. Acestea pot fi rapid confirmate sau infirmate astfel încât se vor găsi soluții cât mai aproape de optim.
Pentru confirmarea practică a acestor module s-a implementat un studiu de caz pentru amenajarea Fântânele.
3.3 Dezvoltarea aplicației de optimizare a procesului de producție de energie pentru acumularea Fântânele
Implementarea modulelor a fost făcută în mediul de dezvoltare NetBeans, utilizând limbajul de programare Java. Pentru partea de algoritmi genetici s-au utilizat librăriile specializate Jgap.
3.3.1 Bazele de date
Pentru manipularea datelor au fost folosite două fișiere:
volum_centrale.txt
rezultate.txt.
Fișierul volum_centrale.txt reprezintă un fișier cu date care descriu amenajarea Fântânele. Acesta conține cheile lacurilor, relația dintre nivel și volum a acestei amenajări. Forma sub care sunt reprezentate în fișier este următoarea:
Număr_lac Nivel Volum
Prima valoare: Număr_lac reprezintă identificatorul pentru fiecare lac al acumulării pornind dinspre amonte. Astfel 1 este Fântânele, 2 este Tarnița, 3 este Someșul Cald, iar 4 este Gilău.
A doua valoare: Nivel reprezintă valorile posibile ale nivelelor pentru fiecare lac. Exprimate în metrii de la nivelul mării și cu o singură zecimală.
Ultima valoare: Volum reprezintă volumul corespunzător nivelului aflat în față, exprimat în metrii cubi.
La pornirea aplicației aceste valori sunt copiate în vectori care vor fi utilizați în toate modulele aplicației.
Fișierul rezultate.txt va fi utilizat pentru salvarea rezultatelor provenite din modulul zilnic. Acesta va conține următoarele valori, pentru fiecare interval orar:
Lacul Starea_de_funcționare_a_turbinelor Nivel_inițial Nivel_final Energia_cerută Energia_finală
Valoarea Lacul va conține numele lacului din amenajare.
Valoarea Stare_de_funcționare_a_turbinelor reprezintă puterea nominală a turbinei pentru a putea fi identificată și unu din cuvintele pornită sau oprită, pentru a putea determina participarea ei la soluția orară.
Valoarea Nivel_inițial se referă la nivelul existent în lac la începutul acelei ore.
Valoarea Nivel_final se referă la nivelul existent în lac la finalul acelei ore.
Valoarea Energia_cerută se referă la energia necesară pentru acea oră conform programului.
Valoarea Energia_finală se referă la energia produsă de către turbine.
Acest fișier este generat numai la apăsarea butonului de generare a soluției pe o zi.
3.3.2 Interfața grafică
Interfața grafică a aplicației trebuie să fie ușor de folosit și să expună intuitiv cele mai importante informații. Trebuie să existe o anumită continuitate logică a informției pe ecran astfel încât ea să fie ușor de descifrat încă de la prima utilizare. În acest scop ecranul a fost împărțit în mai multe zone de interes, așa cum poate fi observat și în figura 3.3:
date despre lacuri,
date despre turbine,
disponibilitatea turbinelor,
rezultate obținute în urma funcționării,
programarea pe ore a funcționării.
Sursa foto: autor
Fig. 3.3 Interfața grafică a aplicației software
Partea superioară a ecranului cuprinde numele aplicației, butoanele de minimizare, maximizare și închidere, dar și datele referitoare la lacuri, așa cum se poate vedea în figura 3.4.
Sursa foto: autor
Fig. 3.4 Interfața grafică – descriere lacuri
În această parte sunt incluse informații legate de volumele proiectate ale lacurilor, exprimate în milioane metrii cubi:
Fântânele – 219 milioane metrii cubi,
Tarnița – 70 milioane metrii cubi,
Someșul Cald – 7,5 milioane metrii cubi,
Gilău – 2.72 milioane metrii cubi.
Pe această secțiune a ecranului mai pot fi regăsite și informații legate de nivelele minime de exploatare ale lacurilor, exprimate în metrii deasupra nivelului mării, acestea reprezintă nivelul minim pentru care pot fi pornite turbinele centralei:
Fântânele – 949 metrii deasupra nivelului mării,
Tarnița – 514 metrii deasupra nivelului mării,
Someșul Cald – 441 metrii deasupra nivelului mării,
Gilău – 419 metrii deasupra nivelului mării.
Pe această secțiune a ecranului mai pot fi regăsite și informații legate de nivelele normale de retenție ale lacurilor, exprimate în metrii deasupra nivelului mării, acestea reprezintă nivelul optim de exploatare pentru care a fost proiectată acumularea și centrala:
Fântânele – 991 metrii deasupra nivelului mării,
Tarnița – 521.5 metrii deasupra nivelului mării,
Someșul Cald – 440 metrii deasupra nivelului mării,
Gilău – 420.1 metrii deasupra nivelului mării.
Ca și date de intrare în această secțiune regăsim nivelele lacurilor, care sunt inițializate cu valorile nivelelor de retenție normală, dar pot fi modificate oricând pentru a reproduce condițiile existente pe teren sau pentru a simula un alt scenariu.
În partea imediat inferioară a ecranului sunt oferite informații legate de centralele hidroelectrice, figura 3.5.
Sursa foto: autor
Fig. 3.5 Interfața grafică – descriere turbine
Pentru fiecare centrală este afișat debitul de funcționare maxim, exprimat în metrii cubi pe secundă, atunci când vor fi folosite toate turbinele la puterea lor nominală. Pentru Fântânele acest debit este 60 de metrii cubi pe secundă, pentru Tarnița este 65 de metrii cubi pe secundă, pentru Someșul Cald are valoarea de 70 de metrii cubi pe secundă, iar pentru Gilău 71,5 de metrii cubi pe secundă. Se poate observa că aceste valori cresc dinspre acumularea principală în aval, centralele inferioare trebuind să facă față volumului de apă venit din amonte.
Partea referitoare la turbine, descrie puterea nominală a fiecăreia exprimată în megawați-oră. Centrala Mărișelu dispune de trei turbine identice, fiecare de 75 megawați, puterea sa instalată de 225 MW, propulsând-o printre cele mai importante centrale hidroenergetice din România. Centrala de la Tarnița dispune de două grupuri generatoare de 22.5 megawați fiecare.
Centrala de la Someșul Cald reprezintă o particularitate a amenajării, având un singur grup de 12 megawați. Atât lacul, cât și centrala nu au existat în proiectul original, ele apărând ulterior ca o necesitate, datorită colmatării extrem de rapidă a lacului Gilău. Acesta din urmă este dotat cu o centrală cu trei turbine, una principală de 5.4 megawați și două mai mici de 0,6 megawați fiecare.
Aceste reprezentări sub formă de text a fiecărei turbine vor avea și rol de afișare a soluției, când după apăsarea butonului de generare a soluției orare acestea își vor schimba culoarea. Culoarea verde pe profilul turbinei va avea semnificația că aceasta este pornită și participă la soluția oferită, culoarea galbenă va semnifica faptul că este indisponibilă, iar cea roșie că este oprită și nu participă la soluția curentă.
În partea următoare sunt afișate opțiunile de disponibilitate a turbinlor, dar și aportul suplimentar de apă pentru fiecare lac, figura 3.6.s
Sursa foto: autor
Fig. 3.6 Interfața grafică – disponibilitate și aport suplimentar de apă
Utilizatorul va putea să elimine din algoritm turbinele indisponibile. Astfel bifând opțiunea din dreptul fiecăreia aceasta va fi eliminată din algoritmul de calcul. O turbină poate fi indisponibilă din motive de mentenanță sau poate fi intenționat scoasă din soluție pentru a simula un anumit scenariu.
Aportul suplimentar pentru fiecare lac reprezintă de asemenea o variabilă de intrare pentru algoritm, care poate fi modificată de utilizator astfel încât să respecte condițiile reale, ținând cont de debitele râurilor principale, captări secundare, apă pluvială, evaporare, alte necesități industriale. Fiecare lac are o configurație aparte din acest punct de vedre, de exemplu, acumularea Fântânele dispune de aportul a două râuri principale, Someșul Cald și Beliș, dar și de debitul râului Someșul Rece care este captat într-o acumulare din Măguri-Răcătău și adus printr-un tunel săpat prin munte până în lacul Fântânele. O particularitate deosebită prezintă de asemenea și lacul Gilău, care datorită unui afluent foate bogat în sedimente a fost rapid colmatat. Acest lac mai trebuie să pună la dispoziție în permanență un debit important de apă păstrăvăriei aflate în aval.
Următoarea parte reprezină partea de control a aplicației, dar și afișarea câtorva dintre cele mai importante date de ieșire, așa cum se poate vedea în figura 3.7.
Sursa foto: autor
Fig. 3.7 Interfața grafică – disponibilitate și aport suplimentar de apă
Partea de control se referă la introducerea principalului parametru de intrare, energia necesară și a celor două butoane de activare a modulelor informatice corespunzătoare funcționării pe o zi și pe o oră: Generare soluție pe o oră, respectiv Generare soluție pe o zi.
În această secțiune au mai fost grupați și parametrii principali de ieșire ai algoritmului de funcționare pe o oră, respectiv nivelele lacurilor după funcționare și energia totală produsă de toate turbinele participante la soluție. În această parte putem să observăm calitatea soluției rezultate, comparând diferența dintre Necesarul de energie și Energia produsă efectiv, dar și diferența dintre nivelele optime de exploatare a lacurilor, nivelele normale de retenție și nivelele obținute în urma calculelor.
Partea inferioară a ecranului permite introducerea energiei necesare pentru fiecare oră, așa cum se poate vedea în figura 3.8.
Sursa foto: autor
Fig. 3.8 Interfața grafică – distribuția orară a necesarului de energie
Pentru fiecare oră avem posibilitatea de a introduce valoarea energiei necesare sau de a lăsa valoarea zero în cazul în care nu dorim producere de energie în acel interval. Această opțiune ne permite simularea mai ales a scenariilor legate de efectuarea serviciilor de sistem pentru Sistemul Energetic Național, atunci când valoarea financiară a energiei electrice poate fi și de 20 de ori mai mare decât în mod normal.
3.3.3 Modulul de distribuție al producției hidroenergetice pe durata unei ore
Modulul de distribuție a producției hidroenergetice pe durata unei ore pentru acumularea Fântânele își propune să ofere o soluție optimă din punct de vedere a utilizării apei pentru a produce necesarul de energie propus. Pentru a realiza acest deziderat se folosesc algoritmii genetici, implementați cu ajutorul librăriei Jgap.
Precondițiile necesare pentru a executa acest model este existența fișierului txt cu valorile fiecărui lac pentru corespondența între nivel și volum, cheia lacului. Variabilele de intrare necesare algoritmului sunt preluate din interfața grafică a aplicației.
Pentru acționarea modulului se realizează apăsarea butonului Generare soluție pe o oră din interfața grafică, figura 3.9.
Sursa foto: autor
Fig. 3.9 Acționare buton Generare soluție pe o oră
Se relizează preluarea valorilor variabilelor din interfață grafică. Mai întâi sunt preluate valorile nivelelor lacurilor, introduse de utilizator, figura 3.10.
Sursa foto: autor
Fig. 3.10 Preluarea nivelelor lacurilor
Urmează cititrea aporturilor suplimentare de apă venite din diferite surse, de la râurile principale, până la captări, figura 3.11.
Sursa foto: autor
Fig. 3.11 Preluarea aport apă suplimentar
Apoi se citește necesarul de energie, această valoare este reprezentată de cererea făcută de către dispecerul național către cel local, figura 3.12.
Sursa foto: autor
Fig. 3.12 Preluarea necesar energie
Se realizează citirea opțiunilor legate de disponibilitate pentru fiecare turbină, figura 3.13.
Sursa foto: autor
Fig. 3.13 Preluarea disponibilitate turbine
Urmează deschiderea fișierului volum_centrale.txt pentru citire și copierea valorilor nivelelor și a volumelor pentru fiecare lac în vectori.
După partea de citire de valori, urmează inițializarea pentru librăria Jgap. Se derivează din FitnessFunction pentru a obține funcția proprie care va fi folosită de algoritm. Se realizează un cromozom care va fi utilizat ca model pentru a produce prima generație de indivizi, în cazul nostru vom avea un cromozom cu nouă gene, valoare egală cu numărul de turbine. Acestea vor fi identificate în ordine de la centrala din amonte spre aval. Astfel prima turbină va fi turbina numărul unu al centralei Fântânele. Valoarea genelor va fi restransă la una binară, în cazul în care turbina a fost selectată ca indisponibilă valoarea genei va fi impusă zero, astfel încât să nu poată aparea într-o soluție viabilă.
Se stabilește mărimea populației la 500. Apoi se stabilește numărul de iterații la 300 și se efectueză operația de evoluție pe fiecare dintre ele, astfel încât la final să fim siguri că am obținut cea mai bună soluție.
Fiecare individ va fi evaluat folosind funcția evolve, care apelează funcția Energie_prod pentru a afla energie produsă dacă genele cromozomului au valoarea unu. Energie_prod evaluează valoarea genelor și le înmulțește cu puterea nominlă a turbinlor corespunzătoare. În final aceste valori sunt adunate și returnate în funcția evolve.
Se calculează diferența între energii ca fiind diferență în modul între necesarul de energie și energia produsă. Valoarea fitness primește valoarea necesarului de energie minus diferența de energii. Dacă valoarea rezultată este mai mică decât zero, se impune ca ea să ia valoarea zero deoarece valoarea returnată nu poate fi negativă.
Apoi se apelează funcția Nivel_lacuri, care va returna valoarea minus unu în cazul în care soluția propusă provoacă o deversare sau aducerea sub nivelul minim de exploatare al unuia dintre lacuri. În cazul în care se returnează valoarea minus unu funcția evolve, va returna valoarea zero corespunzătoare unei soluții neviabile.
În cazul în care diferența între energii este egal cu zero va trebui sa facem diferența între soluții și în funcție de nivelele lacurilor. Se apelează din nou funcția Nivel_lacuri, iar valoarea returnată va fi suma diferențelor între nivelul optim al fiecărui lac, considerat a fi nivelul normal de retenție și modulul diferenței nivelului optim cu nivelul obținut după funcționare. Valoarea returnată va fi înmulțită cu doi și adunată la valoarea de fitness a cromozomui, astfel încât un cromozom care produce exact necesarul de energie și produce nivelele cele mai apropiate de nivelele normale de reteție să aibă o valoare de fitness mare, care să îi permită să ajungă printre pretendenții la valoarea de soluție.
După rularea celor 300 de iterații vom extrage individul cu cea mai mare valoare a funcției de fitness și vom obține soluția. Se va apela din nou funcția Nivel_lacuri cu valoarea celui de-al doilea parametru unu pentru a calcula nivelele lacurilor pentru soluția greșită și pentru a le afișa în interfața grafică, figura 3.14.
Sursa foto: autor
Fig. 3.14 Nivele rezultate
Apoi valoarea energiei obținute va fi afișată de asemenea pe interfață, figura 3.15.
Sursa foto: autor
Fig. 3.15 Energia obținută
Soluția este de asemenea afișată pe culori pentru turbinele funcționale, cu verde, galben pentru indisponibile și roșu pentru cele oprite, figura 3.16.
Sursa foto: autor
Fig. 3.16 Turbine cuprinse în soluție
Un scenariu complet poate fi văzut în figura 3.17, unde ca și parametrii de intrare avem nivelele normale de retenție ale lacurilor, o turbină indisponibilă la Tarnița, una la Gilău și energia cerută egală cu 200 megawați. Aporturi suplimentare de energie vor exista pe lacul Tarnița și Gilău.
Sursa foto: autor
Fig. 3.17 Simulare scenariu
3.3.4 Modulul de distribuție al producției hidroenergetice pe durata unei zile
Modulul de distribuție a producției hidroenergetice pe durata unei zile își propune să ofere soluția de distribuire a necesarului de energie pe turbinele centralelor din amenajare. Soluția va fi găsită ajutându-ne de modulul de distribuție pentru o oră. Numai pentru prima iterație datele de intrare vor fi preluate din interfața grafică, nivelele, aporturile suplimentare de apă și disponibilitatea turbinelor. Pentru următoarele iterații datele de ieșire ale modulului anterior orar vor deveni date de intrare. Singurele date de intrare care trebuie să fie introduse suplimentar sunt cele pentru necesarul de energie pentru fiecare oră, figura 3.18.
Sursa foto: autor
Fig. 3.18 Introducerea necesarului de energie pe ore
Rezultatele finale vor fi scrise într-un fișier text numit rezultate.txt, care va fi creat și deschis la sfârșitul algoritmului. În el vor fi scrise soluțiile de funcționare a turbinelor pentru fiecare oră, figura 3.19.
Sursa foto: autor
Fig. 3.19 Afișarea rezultatelor în fișier text
3.4 Sistemul suport decizie, integrarea în SCADA
Aplicația software descrisă reprezintă un sistem suport decizie, clasificat după tipul de decident ca fiind de grup, fiind utilizat de mai mulți indivizi pe poziții asemănătoare, dispecerii amenajării. Aceștia pot folosi aplicația pentru a simula un scenariu de funcționare cu mai puține turbine, sau pentru anumite nivele ale lacurilor și a curbelor de regim, sau introducând date reale din sistemele SCADA ale barajelor să obțină soluții viabile pe termen scurt pentru exploatarea optimă a apei.
După tipul de suport oferit este normativ, sistemul generând soluții prin aplicarea modelelor matematice de optimizare pe datele problemei. Modelele matematice folosite au fost simplificate în măsura în care nu au pierdut semnificativ din calitatea soluției. Pentru studiul de caz Fântânele calitatea superioară a datelor modelului au permis obținerea unor rezultate foarte bune.
SSD-ul prezentat este orientat pe modele deoarece folosește modele matematice și de simulare. Această abordare a fost necesară datorită problemei abordate în lucrare, care nu putea fi rezolvată decât printr-o soluție de acest gen.
O altă calitate a aplicației este faptul că are o interfață grafică intuitivă și ușor de utilizat, lucru necesar în orice sistem de suport decizie. Gruparea parametrilor corelați și prezentarea rezultatelor într-o formă care să permită o evaluare cât mai rapidă a soluției oferite, au fost factorii care au înclinat cel mai mult în alegerea mediului de dezvoltare NetBeans. Acesta permițând crearea unor interfețe grafice care nu numai prezintă formal datele manipulate și soluțiile, ci și atrage utilizatorul.
Aplicația a fost gândită pentru a putea fi independentă, dar modulele de optimizare, sau chiar întreaga structură a aplicației pot fi integrate în sistemul SCADA aflat la nivelul dispecerului zonal. În acest fel preluarea parametriilor se va face automat de la sistemul SCADA astfel încât distribuția necesarului de energie se va face pentru cele mai actuale date existente. O altă soluție posibilă este de a trimite datele la distanță printr-o rețea VPN și preluarea lor locală și retrimiterea către aplicație prin intermediul unui server OPC.[60]
3.5 Testarea aplicației
3.5.1 Tipuri de testare
Testarea whitebox, este cunoscută și sub denumirea de: glass box, transparent box sau clear box. Această metodă de testare presupune testarea din punct de vedere structural a unei aplicații. Pentru testarea de tip whitebox sunt necesare următoarele abilități: citirea codului sau abilități de programare, precum și cunoașterea internă a sistemului supus testării.
Testarea de tip whitebox se aplică la nivelul unei unități, în integrarea unităților și la nivelul întregului sistem.[61] Metodele de testare whitebox pot fi: code review sau testare de tip structurală. Code review înseamnă verificarea codului de către o altă persoana decât cea care a scris codul. Această metodă de testare duce la găsirea multor buguri și la fixarea lor. O altă metodă de testare de tip whitebox care are rezultate garantate presupune testarea tuturor căilor de programare. Ca de exmplu, în cazul unei condiți if, trebuie scrise cel puțin două teste. Unul pentru verificarea ramurii când condiția este adevărată, și un test pentru verificarea ramurii când condiția este falsă. Trebuie astfel scrise teste pentru exercitarea fiecărei linii de cod din sistem.[62]
Testarea blackbox, presupune testarea din punct de vedere funcțional a unui sistem, fără a cunoaște structura internă a aplicației. Acest tip de testare poate fi aplicat atât la nivelul unei unități, cât și la integreare unităților și a întregului sistem. Crearea suitei de teste pentru blackbox se face în jurul specificațiilor și a cerințelor pe care sistemul trebuie să le îndeplinească. [63] Nu sunt necesare abilitățile de programare pentru crearea acestora. Deși majoritatea testelor aplicate unui sistem sunt de tip funcțional, se pot aplica și teste non-funcționale.[64]
3.5.2 Testarea aplicației
Pașii de testare a aplicației de optimizare a programului de producere a puterii hidroenergetice utilizând algoritmi genetici sunt prezentați în tabelul 3.7. [65]
Tabelul 3.7: Pașii de testare pentru aplicația de producere a puterii hidroenergetice
CAPITOLUL 4 – DEZVOLTAREA UNEI APLICAȚII DE PRELUCRARE DIGITALĂ A IMAGINILOR OBȚINUTE CU SONARE SIDE IMAGING PENTRU DETERMINAREA CHEII LACULUI ȘI A HĂRȚII BATIMETRICE A UNEI ACUMULĂRI
4.1 Interfața grafică
Aplicația descrisă își propune să asiste în procesul de recalculare a cheii lacului și în trasarea hărții batimetrice. Acest proces este necesar datorită colmatării lacului și a necesității de a cunoaște întotdeauna volumul de apă existent în baraj. Modalitatea clasică de a realiza aceste operații implică măsurări succesive cu sonarul pe toată suprafața lacului, un proces îndelungat și elaborat. Utilizând tehnologia de ultimă oră a sonarelor Side Imaging acest număr de măsurători se reduce drastic, deoarece față de sonarul clasic care oferea adâncimea numai pentru poziția geografică aflată chiar sub barcă, noua tehnologie permite scanarea concomitentă a 80 de metrii în fiecare parte a bărcii. Datorită faptului că informația este oferită sub formă de imagine digitală este nevoie de o aplicație care să extragă informația și să ne ofere datele necesare pentru lucrările batimetrice. Aplicația a fost dezvoltată în mediul de dezvoltate C++ Builder, utilizând limbajul de programare C++, pentru a beneficia de o interfață ușor de realizat și utilizat. Imaginile folosite de aplicație trebuie să provină de la unul din sonarele dotate cu tehnologia Side Imaging după ce în prealabil au fost eliminate de pe ele elementele suplimentare, cum sunt adâncimea din acel moment de sub barcă și poziția pe GPS.
Interfața grafică are un buton numit Alege imaginea, figura 4.1 care declanșează dialogul de alegere a imaginii care va fi prelucrată, figura 4.2. Imaginea selectată va fi afișată in interfața grafică, figura 4.3.
Sursa foto: autor
Fig. 4.1 Butonul de alegere a imaginii
Sursa foto: autor
Fig. 4.2 Dialogul de selectare a imaginii
Sursa foto: autor
Fig. 4.3 Imaginea care urmează să fie prelucrată
Urmează introducerea parametriilor pentru imagine, respectiv adâncimea din momentul în care a fost înregistrată poza, de sub barcă, lungimea și lățimea secțiunii de lac analizată, figura 4.4. Acești parametrii sunt înregistrați în partea superioară a imaginii atunci când este înregistrată, ei sunt notați iar apoi se elimină partea respectivă din imagine pentru a putea aplica algoritmul.
Sursa foto: autor
Fig. 4.4 Introducerea parametriilor pentru secțiunea de lac studiată
Având deja toate datele de intrare introduse putem calcula volumul secțiunii din acumulare, cheia acesteia și afișa profilul acesteia. Procesul este pornit apăsând butonul Calculare Volum, figura 4.5. În urma aplicării algoritmului vor rezulta volumul secțiunii, figura 4.6, profilul acesteia, figura 4.7 și se va genera fișierul cheia-lacului.txt, figura 4.8, în care se descrie evoluția volumului în funcție de nivel.
Sursa foto: autor
Fig. 4.5 Butonul de calculare a volumului
Sursa foto: autor
Fig. 4.6 Volumul calculat al secțiunii de lac
Sursa foto: autor
Fig. 4.7 Profilul secțiunii de lac
Sursa foto: autor
Fig. 4.8 Cheia secțiunii de lac, evoluția volumului în funcție de nivel
Urmează trasarea hărții batimetrice, care se face apăsând butonul Crearea Hărții Batimetrice, figura 4.9, care va afișa pe ecran și soluția hărții batimetrice, figura 4.10.
Sursa foto: autor
Fig. 4.9 Butonul de trasare a hărții batimetrice
În figura 4.11 se poate vedea soluția completă cu toate datele de intrare introduse și cu rezultatele afișate în interfața grafică.
Sursa foto: autor
Fig. 4.10 Harta batimetrică
Sursa foto: autor
Fig. 4.11 Interfața grafică a aplicației
4.2 Modulul de determinare a volumului și a cheii secțiunii lacului
Modulul de determinare a volumului și a cheii secțiunii de lac este acționată apăsând butonul Calculare Volum. În prima parte a algoritmului sunt citiți parametrii: adâncimea, lățimea și lungimea din interfața grafică. Se încarcă imaginea care trebuie prelucrata în memorie. Se cunoaște că adâncimea citită din interfața grafică corespunde liniei de sus a imaginii. Nivelul de negru absolut de pe mijloc reprezintă chiar adâncimea citită. Astfel avem o corespondență clară între adâncimea de pe ecran și cea din realitate. Pornind de la această corespondență se parcurg toate liniile în jos ale imaginii și se calculează pentru fiecare lini care este adâncimea de referință. Această procedură se relizează în felul următor: se numără pixelii care au culoarea negru absolut pe fiecare linie orizontală. Numărul rezultat este comparat cu numărul de pixeli ai primei linii a cărui adâncime o știm. Prin interpolare rezultă adâncimea de referință pentru linia respectivă.
Apoi se calculează profilul lacului care va fi afișat în interfața grafică, această valoare este prelucrată astfel încât să încapă pe ecran.
Urmeză cea mai importantă parte a algoritmului, determinarea adâncimii în fiecare pixel al lacului. Mai întâi imaginea este convertită în grayscale, operație care transforma imaginea în nivele de gri. Acestea putând fi direct comparate între ele. Având pentru fiecare linie adâncimea de referință și măsurând adancimea maximă și minima între care pot evolua adâncimile putem determina adâncimea în fiecare pixel. În cazul de față s-a considerat că adâncimea poate varia cu maxim cinci metrii față de adâncimea de referință. Datorită tehnologiei de construcție a sonarelor cu Side imaging știm că mijlocul intervalului de intensități de gri indică faptul că adâncimea este aceași cu cea de referință, o abatere spre alb însemnând o adâncime mai mică, iar una spre negru însemnând o adâncime mai mare decât cea de referință. Parcurgând matricea tuturor pixelilor din imagine putem determina adâncimea pentru fiecare în parte, rezultat fiind păstrat într-o altă matrice.[66]
Următorul pas este de a calcula ce dimensiune reprezintă fiecare pixel și anume ce lungime și ce lățime din realitate este reprezentată de aceștia, pornind de la valorile citite din interfață grafică. Având aceste valori putem determina volumul fiecărei secțiuni de un pixel, înmulțind lungimea cu lățimea pixelului, și cu adâncimea calculată. În final adunând aceste valori putem obține volumul secțiunii de lac descrisă de imagine, valoare pe care o afișăm în interfața grafică.
Ultimul pas este reprezentat de calcularea cheii secțiunii de lac. Se începe cu pixelii cu adâncimea cea mai mare și se elimină ceilalți pixeli cu adâncimi mai mici. Pentru cei rămași se calculează volumul. Astfel putem afla că adâncimii celei mai mari îi corespunde un anumit volum. Aceste valori de adâncime și de volum sunt scrise în fișierul cheia_lacului.txt și se trece la următoarea iterație. Se determină toți pixelii cu adâncimea mai mare sau egală cu adâncimea maximă minus un metru și se calculează volumul, rezultatele fiind din nou scrise în fișier. Se continuă până ajungem la adâncimea zero care trebuie să fie aceeași valoare calculată pentru volumul secțiunii și afișată în interfața grafică.[67]
Adunând valorile pentru toate secțiuniile de lac se obține volumul total al lacului și cheia sa, cu un efort considerabil mai mic decât efectuarea câtorva sute de măsurători cu sonarul clasic. [68],[69]
4.3 Modulul de trasare a hărții batimetrice
Modulul de trasare a hărții batimetrice, își propune să expună liniile de contur pe interfață grafică astfel încât să poate fi observată evoluția batimetrică a fundului lacului. [70]
Se aleg adâncimile din prima linie orizontală pentru care vor fi calculate liniile de contur, în acest caz fiind alese ca și valori de pornire chiar mijlocul din stânga și din dreaptă pentru a fi văzută cât mai clar această evoluție a adâncimii.
Algoritmul presupune alegerea liniei imediat următoare și căutarea într-un interval de 5 pixeli stânga dreapt a celei mai apropiate adâncimi cu cea din linia inferioară. Valorile găsite sunt trasate pe imaginea hărții batimetrice cu culoarea albastră. Algoritmul este continuat până la epuizarea liniilor orizontale sau până la ieșirea din imagine pe stânga sau dreapta sau intersectarea cu valorile din mijloc de negru absolut.[66]
Această soluție presupune folosirea unei imagini făcute pe un lac de acumulare montan, și navigarea cu barca pe fosta albie a râului pentru a obține cele mai bune rezultate. Punând cap la liniile de contur pentru fiecare imagine se obține harta batimetrică a acumulării.
Acuratețea rezultatele obținute depind în mare măsură de calitatea măsurătorilor făcute cu sonarul dotat cu tehnologie Side Imaging. Aceste rezultate sunt optime în cazul navigării cu barca cu o viteză între trei și cinci kilometrii la oră fără a aschimba brusc direcția bărcii.
Aceste măsurători sunt foarte importante pentru lacuri în care colmatarea are un ritm foarte crescut așa cum este lacul Gilău, care datorită unui afluent bogat în sedimente, este aproape compromis, spre coada lacului adâncimea fiind de maximum un metru, numai valorile măsurate în zona barajului fiind mai mari.
Aceste rezultate pot influența luarea unor decizii legate de lucrări de decolmatare sau schimbarea datelor știute ale acumulării folosite în sistemele SCADA la calcularea energiilor potențiale, a volumelor sau a nivelelor. Având rezultate cât mai actualizate, măsurarea cu sonarul Side Imaging nepresupunând eforturi deosebite, crește în calitate și procesul de monitorizare și conducere a barajelor și centralelor aflate într-o amenajare. [71], [72], [73]
4.4 Testarea aplicației
Pașii de testare a aplicației Side Imaging în conjuncție cu prelucrarea de imagini pentru determinarea parametrilor unui lac sunt prezentați în tabelul 4.1.
Tabelul 4.1 : Pașii de testare pentru aplicația side imaging pentru
determinare parametrilor unui lac
CAPITOLUL 5 – CONCLUZII
5.1 Contribuții personale
Capitolul 1 – Studiu privind sistemele de optimizare a producției de hidroenergie:
Studiul realizat este util deoarce prezintă nivelul actual, atât pe plan național cât și mondial, al implementării a sistemelor de optimizare în domeniul hidroenergetic.
Este prezentată orientarea clară pe care o au sistemele automate moderne de monitorizare și conducere a instalațiilor hidroenergetice, către module integrarea unor module inteligente și în general de îndeplinirea cerințelor pe care trebuie să le îndeplinească un Sistem de Suport Decizie.
Capitolul 2 – Soluții pentru determinarea modelului topobatimetric a unei acumulări:
Sunt prezentate metodele folosite la nivel național și mondial în determinarea modelului topobatimetric a unei acumulări.
Este prezentată tehnologia Side Imaging, care pare a fi următorul salt tehnologic major din domeniu, după cum dovedesc articolele nou apărute în domeniu în ultimul an.
Capitolul 3 – Dezvoltarea unui Sistem Suport Decizie pentru optimizarea procesului de producție de hidroenergie:
Rezultatele includ determinarea modelul matematic pentru o acumulare.
Descrierea amănunțită a modelului matematic în studiul de caz efectuat pentru acumularea Fântânele.
Simplificarea modelului matematic pentru a reduce complexitatea calculelor, dar fără a diminua semnificativ calitatea soluțiilor oferite.
Dezvoltarea algoritmului de optimizare utilizând algoritmii genetici, în mod special dificila sarcină de a determina funcția de fitness.
Implementarea acestor cunoștiințe în practică prin dezvoltarea unei aplicații software care își propune optimizarea utilizării apei pentru acumularea Fântânele.
Dezvoltarea interfeței grafice a aplicației care trebuie să respecte condițiile impuse unui sistem suport decizie.
Dezvoltarea unui modul informatic care determină cea mai bună soluție de utilizare a apei din amenajarea Fântânele pe perioada de o oră.
Dezvoltarea unui modul informatic care determină cea mai bună soluție de utilizare a apei din amenajarea Fântânele pe perioada de o zi.
Integrarea tuturor modulelor și interfeței grafice într-o aplicație care răspunde standardelor cerute unui Sistem Suport Decizie.
Testarea aplicației prin tehnici black și white box, utilizând test case-urile dezvoltate atât individual pe module, cât și la nivel de soluție finală și determinarea și remedierea erorilor găsite.
Capitolul 4 – Dezvoltarea unei aplicații de prelucrare a imaginilor digitale obținute cu sonare Side Imaging pentru determinarea cheii lacului și a hărții batimetrice a unei acumulări:
S-a realizat dezvoltarea interfeței grafice a aplicației.
S-au realizat modulele de prelucrare a imaginiilor digitale și de determinare a volumului total și a cheii lacului.
S-a realizat dezvoltarea modulului de determinare și trasare a liniilor de contur pentru harta batimetrică.
Testarea aplicației prin tehnici black și white box, utilizând test case-urile dezvoltate atât individual pe module, cât și la nivel de soluție finală și determinarea și remedierea erorilor găsite.
5.2 Direcții de dezvoltare viitoare
Direcțiile viitoare de dezvoltare pentru aplicarea unui Sistem Suport Decizie în hidroenergetică pot fi în principal pe dezvoltarea părții de modelare a amenajării. Pentru a îmbunătății calitatea rezultatului final se pot implementa mai mulți parametrii ai lumii reale: variația precipitațiilor la nivel de minut, absorbția apei în pământ, măsurarea debitelor afluenților în timp real prin sisteme SCADA, citirea parametrilor lacului din aceleași sisteme, măsurarea gradului de evaporare, necesarul de apă în timp real pentru alte aplicații industriale.
O altă componentă importantă care poate fi în continuare dezvoltată este simbioza hidroenergiei cu energia nucleară. În mod normal grupurile nucleare nu pot fi oprite atunci când cererea de energie este foarte mică, dar acest fapt poate fi un avantaj atunci când sunt utilizate împreună cu turbine hidro care relizează și pomparea apei în amonte. În acest fel se înmagazinează energia când este în exces și este folosită cand este cea mai mare nevoie de ea. Optimizarea acestei legături de simbioză poate aduce rezultate economice foarte bune. Algoritmii dezvoltați sunt realizați în mod flexibil, astfel încât să permită o viitoare îmbunătățire a modelului.
Pentru partea de batimetrie direcțiile de dezvoltare viitoare pot fi eliminarea citirilor greșite ale sonarului Side Imaging, care se datoreză tehnologiei încă relativ noi, dar și dezvoltarea unui sistem software-harware portabil prin care să se poată determina direct volumul amenajării la fața locului. Integrarea sondei Side Imaging cu modulele informatice dezvoltate prezintă avantajul de a oferii soluții de mai bună calitatea, eliminând partea grafică a ecuației. Acest nou modul ar putea determina aproape instantaneu adâncimea fiecărui punct de pe fundul lacului, făcând posibilă determinarea hărții batimetrice a acumulării.
CAPITOLUL 6 – DISEMINAREA REZULTATELOR
Diseminarea rezultatelor s-a realizat prin următoarele articole:
C. Vigu, L. Budai, D. I. Gota, M. Abrudean: ‘‘Hydropower production schedule optimization using genetic algorithms’’, 978-1-4673-0703-1/12/$31.00 ©2012 IEEE AQTR 2012
Abstract:
“In our modern society optimizing water usage is a topic of upmost importance because of the multiple benefits it provides. The two most important ones are: drinking water and energy. Cascaded dams have been constructed all over the world to provide the surrounding area with a steady supply of both. The cascaded dams are controlled via a SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) system. Genetic algorithms can be used to schedule the functioning of each hydro turbine in each power plant, after the final iteration we would have a solution that shows the optimal way to use the water. This can then be applied on the SCADA system and it would insure not just that the required grid energy was generated but also that the water levels in each dam are as close to the normal retention level as possible.”
C. Vigu, L. Budai, D. I. Gota, M. Abrudean: „Using side imaging sonar technology to estimate dam water reserves”, ACAM
Abstract:
“Water usage optimization is a topic of great importance in the context of “green energy”. The lake created by a dam is not a stable system, it evolves in time. The alluvial from rivers deposits on the lake’s bottom and reshapes it. Because the features of the lake change in time an updated model of the lake bottom must be created. This is a time consuming task because conventional sonar can only cover a small area. The latest technology in sonar is Side Imaging and its main benefits are that it offers a photographic image of the lake bottom, and its range is far greater than single beam or multi beam sonar. Using image processing the photographic view of the lake’s bottom can be interpreted to calculate the new “key of the lake”, and in the end to create a bathymetric map.”
C. Vigu, L. Budai: „Decision Support System for Hydropower Production in a Multi-Reservoir Context Using Genetic Algorithms”, IFAC mai 2013, ISBN 978-973-662-849-8, pag. 19
Abstract:
“Decision Support Systems that use genetic algorithms are a way to ensure that precious water supplies are optimally used. The Decision Support System described in this paper refers to a group DSS intended for dispatchers in a multi-reservoir context, the type of support it offers is normative by using genetic algorithms to supply a solution for the functioning schedule of the turbines and it is model oriented because it simulates real life conditions to obtain the optimal result.”
C. Vigu, L. Budai: „Improving the Side Imaging Sonar Image Processing Algorithm to Obtain the Lake Key and the Bathymetric Map”, IFAC mai 2013, ISBN 978-973-662-849-8, pag. 24
Abstract:
“A SCADA system that controls a cascaded dam system must have the correct lake data to function optimally. Because lake bottoms change in time Side Imaging technology can be used to quickly and efficiently supply raw data. This data can be evaluated using algorithms to create parameters that are needed in the SCADA system or that a human can interpret and take important decisions. One of the most important parameter is the “lake key” which represents the link between the lake water level and the corresponding volume. A very useful tool in the administration of a lake is the bathymetric map which describes underwater terrain, and can be used to decide whether work is needed to remove the mud deposits on the lake bottom.”
Bibliografie
[1] ***Ghid pentru realizare (proiectare) sisteme SCADA în CHE și DHE, SC Hidroelectrica, ediția ianuarie 2007
[2] Radu Popa, Bogdan Popa, Optimizarea exploatarii amenajărilor hidroenergetice, Modele teoretice, aplicatii și programe de calcul, Editura Tehnică, București 2003
[3] ***Ghidul SCADA Hidroelectrica, 2007
[4] Matei Vanatoru, E. Iancu, The Design of Control Systems for Hydraulic Turbines, AQTR 2008 Cluj-Napoca
[5] A. Cogalniceanu, Bazele tehnice și economice ale hidroenergeticii, Editura Tehnică București, 1986
[6] R. Popa, Optimizarea exploatării amenajărilor hidroenergetice; teorie și aplicații, lito. UPB, 1986
[7] C. Vigu, D. Gota, D. Capatana, Improving estimation algorithms based on field data for a hybrid energy, AQTR Theta 17, 28-30 Mai 2010
[8] R. Popa, B. Popa, Optimizarea exploatării amenajărilor hidroenergetice. Modele teoretice, Aplicații și programe de calcul, Editura Tehnică București, 2003 (I.S.B.N. 973-31-2146-0)
[9] Guzun B, Daescu I, Plesca V, Plesca M, Soluții moderne de conducere a centralelor hidroelectrice, Conferința internațională Energie Mediu CIEM 2003
[10] C. Vigu, L. Budai, D. I. Gota, M. Abrudean: Hydropower production schedule optimization using genetic algorithms, 978-1-4673-0703-1/12/$31.00 ©2012 IEEE AQTR 2012
[11] C. Vigu, D. Gota, D. Capatana, Improving the wind speed estimation algorithms using results obtained in the field, CEAI Vol. 12, No 3, pp 13-17, 2010
[12] Vatră F., Albert H., Poida A –PE 029/97 Normativ de proiectare a sistemelor informatice pentru conducerea prin dispecer a instalațiilor energetice din Sistemul Energetic Național
[13] Filip F., Sisteme suport pentru decizie, Editura Tehnică București, 2004
[14] Bizoi M., Sisteme suport pentru decizie. Utilizare, tehnologie, construire, Academia Romănă, Institutul de cercetări pentru inteligență artificial, 2008
[15] Druzdel M., Flynn R., Decision Support Systems, Encyclopedia of Library and information Science, 2002
[16] Little J., Models and manager: The concept of a decision calculus, Management science, 1970
[17] Bonczek, R. H., C. W. Holsapple, A. B. Whinston, Foundations of Decision Support Systems, New York, NY: Academic Press, 1981.
[18] E. Turban, Decision Support and Expert Systems: Management Support Systems, 4th Edition, Prentice-Hall, 2005
[19] Power D. J., Decision support systems: concepts and resources for managers, Westport, Conn., Quorum Books, 2002
[20] Keen P. G. W., Decision support systems: an organizational perspective. Reading, Mass, Addison-Wesley Pub. Co., 1978
[21] John J. Donovan , Stuart E. Madnick, Institutional and ad hoc DSS and their effective use, ACM SIGMIS Database, v.8 n.3, 1977
[22] Alter S., A work system view of dss in its fourth decade, Eighth Americas Conference
on Information Systems, 2002, pg. 150-156
[23] Holsapple C.W. and A.B. Whinston, Decision Support Systems: A Knowledge – Based Approach, St. Paul, West Publishing, 1996
[24] Sz. Balogh, A. Corha, E. Stancel, B. Gyurka, C. Vigu, S. Ignat, Technological context integration of decision support components into SCADA operative system for the management of cascaded hydropower plants, AQTR Theta 17, 28-30 Mai 2010
[25] J. Andreu, J. Capilla, E. Sanchis, Aquatool, a generalized decision – support system for water resources planning and operational management, Journal of Hydrology, 1996
[26] D.G. Jamieson, K. Fedra, The ‘WaterWare’ decision-support system for river-basin planning. 1. Conceptual design, Journal of Hydrology, 1996
[27] P. E. Barrittt-Flatt, A.D. Cormie, Implementing a Decision Support System for Operations Planning at Manitoba Hydro, Decision Support Systems, NATO ASI Series, 1991
[28] Duan Q, S Sorooshian and VK Gupta, Effective and Efficient Global Optimization for Conceptual Rainfall-Runoff Models, Water Resources Research, Vol. 28, No. 4, pp. 1015-1031, 1992
[29] Gupta HV, S Sorooshian and PO Yapo, Towards Improved Calibration of Hydrologic Models: Multiple and Non-Commensurable Measures of Information, Water Resources Research, Vol. 34, No. 4, pp. 751-763, 1998
[30] Yapo PO, HV Gupta and S Sorooshian, Multi-Objective Global Optimization for Hydrologic Models, Journal of Hydrology, pp. 204, 83-97, 1998
[31] A. Diacon, I. Seteanu, R. Popa, Model liniar-neliniar de optimizare hidroenergetica pe termen scurt, Energetica, 1976
[32] Holland, John. Adaptation in Natural and Artificial Systems. Cambridge, MA: MIT Press, 1992
[33] Z. Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer Verlag, 1996
[34] J. Knabe, K. Wegner and M Schilstra, Genetic algorithms and their application to the artificial evolution of genetic, Tutorial ICSB, 2007
[35] H. Luchian, M. Breaban, Algoritmi genetici, 2006
[36] Maddalena Romano, Interpolating bathymetric surfaces with shoreline profile transet point data: Modeling the regional performance of the Northern New Jersey beach fill 1994-2002, Dissertation Proposal Draft, 25 mai 2003
[37] Sean Hartnett, Collection and Visualisation of DGPS Bathymetric Data, University of Wisconsin
[38] David Kohler, William Philpot, Derivative based hyperspectral algorithm for bathymetric mapping, Civil and Environmental Engineering, Cornell University Ithaca
[39] Kochervinskii V, (2003). Piezoelectricity in Crystallizing Ferroelectric Polymers, Crystallography Reports, 2003
[40] M. Minary-Jolandan, and Min-Feng Yu. Nanoscale characterization of isolated individual type I collagen fibrils: Polarization and piezoelectricity. Nanotechnology 2009
[41] Leandru Gheorghe Bujoreanu, Materiale inteligente, Editura Junimea, Iași, 2002.
[42] Salvesen K., Vatten L. J., Eik-Nes S. H., Hugdahl K., Bakketeig L. S., Routine ultrasonography in utero and subsequent handedness and neurological development. BMJ: British Medical Journal 307, 1993
[43] Gail D Betts et al, Inactivation of Food-borne Microrganisms using Power Ultrasound in Encyclopedia of Food Microbiology, Academic Press, 2000
[44] Urick R. J., Principles of Underwater Sound, 3rd edition, Peninsula Publishing, Los Altos, 1983
[45] James A. Zagzebski, Essentials of Ultrasound Physics, Mosby Inc., 1996.
[46] Cosmin Lucau-Danila, Pierre Defourny, Christine Farcy, GPS (Global Positioning System), Bucovina Forestiera VIII
[47] Richard Langley, The Almanac, GPS World, 2011
[48] Paul Correia, Guide pratique du GPS, Eyrolles, 2006
[49] ***Humminbird 798ci HD Si Combo operations manual, 2009
[50] Matei Vanatoru, Conducerea automata a proceselor industriale Vol. 2, Editura Universitaria Craiova, 2005
[51] Sergiu Calin, Ion Dumitrache, Costica Nitu, Florin Munteanu, Valeriu Iorga, Silviu Dumitriu, Reglarea numerica a proceselor tehnologice, Editura Tehnica Bucuresti, 1984
[52] I. Bejan, G. Balaban, Automatizari si telecomenzi in electroenergetica, Ed Didactica si Pedagogica Bucuresti
[53] Rogoz I., Stoian I., Chiorean I., Stancel E., Ordean M., Căpățînă D., Lehene C., Ghiran O., Mircescu D., Manciu A, Conducerea operativă a centralelor hidroelectrice din Amenajarea Someș de către Dispecerul Hidro, Rev. Energetica nr.8, 2003.
[54] Ordean M., Chiorean I., Rogoz I., Lehene C., Stoian I., Stancel E., SCADA Systems – Support for the Maintenance Management of Hydro Power Plants, 2006 IEEE International Conference AQTR, 25-28 mai 2006, Cluj Napoca.
[55] Tarța A. M., Ungureanu G., Căpățînă D., Covaciu F., A SCADA System for Water Potential Management of Hydropower Plants Cascade. 2006 IEEE International Conference AQTR, 25-28 mai 2006, Cluj Napoca.
[56] Rogoz I., Stoian I., Stancel E., Căpățînă D., Ghiran O., Lehene C., Ordean M., Hydro-Electric Power Plant SCADA System Applied on the Someș River, SIE 2004, Sibiu, 10-24 nov. 2004.
[57] Hidroelectrica SH Cluj, Regulamentul de exploatare– pentru barajul și lacul de acumulare Fântânele (inclusiv Centrala Hidroelectrică Mărișelu și captările secundare), (2008).
[58] G. Ungureanu, C. Vigu, D. Gota, Automated controlling system for protection of hydroelectrical power station with butterfly valves on power channel, AQTR Theta 17, 28-30 Mai 2010
[59] Hidroelectrica SH Cluj, Regulamentul de exploatare– pentru amenajarea hidroenergetica Somesul Mic amonte Cluj, (2008).
[60] D. Gota, C. Vigu, D. Capatana, A power consumption optimization method for a hybrid renewable energy making system, AQTR Theta 17, 28-30 Mai 2010
[61] Corey Sandler, The Art of Software Testing, 2004
[62] Dorothy Graham, Erik van Veenendaal, Isabel Evans, Rex Black, Foundations of Software Testing: ISTQB Certification, 2008
[63] Lisa Crispin, Janet Gregory, Agile Testing: A Practical Guide for Testers and Agile Terms, 2008
[64] Cem Kaner, Jack Falk, Hung Quoc Nguyen, Testing Computer Software, 1999
[65] C. Vigu, L. Budai, Decision Support System for Hydropower Production in a Multi-Reservoir Context Using Genetic Algorithms, IFAC mai 2013, ISBN 978-973-662-849-8, pag. 19
[66] C. Vigu, L. Budai, D. I. Gota, M. Abrudean, Using side imaging sonar technology to estimate dam water reserves, ACAM 2013
[67] C. Vigu, L. Budai, Improving the Side Imaging Sonar Image Processing Algorithm to Obtain the Lake Key and the Bathimetric Map, IFAC mai 2013, ISBN 978-973-662-849-8, pag. 24
[68] Sistem inteligent distribuit pentru managementul resurselor tehnologice ale amenajărilor hidroenergetice – MAREA, I. Stoian, C. Vigu și alții, Contract 11004/18.09.2007
[69] Sistem informatic suport pentru proiectarea, implementarea și controlul fermelor energetice hibride E-FARM, I. Stoian, C. Vigu și alții, Contract 22134/2008 PN2
[70] M. Mircea, I.C. Tarca, R.C. Tarca, C. Vigu, M. Cadis, Logistic system based on agents clustering using fuzzy and neural methods, AQTR Theta 17 Poster session, 28-30 Mai 2010
[71] C. Vigu, Proiect de cercetare stiințifică 1: Studiul privind modelarea, simularea și controlul potențialului hidroenergetic
[72] C. Vigu, Proiect de cercetare stiințifică 2: Realizarea modulelor de simulare și control
[73] C. Vigu, Proiect de cercetare stiințifică 3: Implementarea, integrarea și analiza comportamentală a aplicațiilor în monitorizarea potențialului hidroenergetic dintr-o amenajare
Anexa 1: C. Vigu, L. Budai, D. I. Gota, M. Abrudean: ‘‘Hydropower production schedule optimization using genetic algorithms’’, 978-1-4673-0703-1/12/$31.00 ©2012 IEEE AQTR 2012
Anexa 2: C. Vigu, L. Budai, D. I. Gota, M. Abrudean: „Using side imaging sonar technology to estimate dam water reserves”, ACAM
Anexa 3: C. Vigu, L. Budai: „Decision Support System for Hydropower Production in a Multi-Reservoir Context Using Genetic Algorithms”, IFAC mai 2013, ISBN 978-973-662-849-8, pag. 19
Anexa 4: C. Vigu, L. Budai: „Improving the Side Imaging Sonar Image Processing Algorithm to Obtain the Lake Key and the Bathymetric Map”, IFAC mai 2013, ISBN 978-973-662-849-8, pag. 24
Bibliografie
[1] ***Ghid pentru realizare (proiectare) sisteme SCADA în CHE și DHE, SC Hidroelectrica, ediția ianuarie 2007
[2] Radu Popa, Bogdan Popa, Optimizarea exploatarii amenajărilor hidroenergetice, Modele teoretice, aplicatii și programe de calcul, Editura Tehnică, București 2003
[3] ***Ghidul SCADA Hidroelectrica, 2007
[4] Matei Vanatoru, E. Iancu, The Design of Control Systems for Hydraulic Turbines, AQTR 2008 Cluj-Napoca
[5] A. Cogalniceanu, Bazele tehnice și economice ale hidroenergeticii, Editura Tehnică București, 1986
[6] R. Popa, Optimizarea exploatării amenajărilor hidroenergetice; teorie și aplicații, lito. UPB, 1986
[7] C. Vigu, D. Gota, D. Capatana, Improving estimation algorithms based on field data for a hybrid energy, AQTR Theta 17, 28-30 Mai 2010
[8] R. Popa, B. Popa, Optimizarea exploatării amenajărilor hidroenergetice. Modele teoretice, Aplicații și programe de calcul, Editura Tehnică București, 2003 (I.S.B.N. 973-31-2146-0)
[9] Guzun B, Daescu I, Plesca V, Plesca M, Soluții moderne de conducere a centralelor hidroelectrice, Conferința internațională Energie Mediu CIEM 2003
[10] C. Vigu, L. Budai, D. I. Gota, M. Abrudean: Hydropower production schedule optimization using genetic algorithms, 978-1-4673-0703-1/12/$31.00 ©2012 IEEE AQTR 2012
[11] C. Vigu, D. Gota, D. Capatana, Improving the wind speed estimation algorithms using results obtained in the field, CEAI Vol. 12, No 3, pp 13-17, 2010
[12] Vatră F., Albert H., Poida A –PE 029/97 Normativ de proiectare a sistemelor informatice pentru conducerea prin dispecer a instalațiilor energetice din Sistemul Energetic Național
[13] Filip F., Sisteme suport pentru decizie, Editura Tehnică București, 2004
[14] Bizoi M., Sisteme suport pentru decizie. Utilizare, tehnologie, construire, Academia Romănă, Institutul de cercetări pentru inteligență artificial, 2008
[15] Druzdel M., Flynn R., Decision Support Systems, Encyclopedia of Library and information Science, 2002
[16] Little J., Models and manager: The concept of a decision calculus, Management science, 1970
[17] Bonczek, R. H., C. W. Holsapple, A. B. Whinston, Foundations of Decision Support Systems, New York, NY: Academic Press, 1981.
[18] E. Turban, Decision Support and Expert Systems: Management Support Systems, 4th Edition, Prentice-Hall, 2005
[19] Power D. J., Decision support systems: concepts and resources for managers, Westport, Conn., Quorum Books, 2002
[20] Keen P. G. W., Decision support systems: an organizational perspective. Reading, Mass, Addison-Wesley Pub. Co., 1978
[21] John J. Donovan , Stuart E. Madnick, Institutional and ad hoc DSS and their effective use, ACM SIGMIS Database, v.8 n.3, 1977
[22] Alter S., A work system view of dss in its fourth decade, Eighth Americas Conference
on Information Systems, 2002, pg. 150-156
[23] Holsapple C.W. and A.B. Whinston, Decision Support Systems: A Knowledge – Based Approach, St. Paul, West Publishing, 1996
[24] Sz. Balogh, A. Corha, E. Stancel, B. Gyurka, C. Vigu, S. Ignat, Technological context integration of decision support components into SCADA operative system for the management of cascaded hydropower plants, AQTR Theta 17, 28-30 Mai 2010
[25] J. Andreu, J. Capilla, E. Sanchis, Aquatool, a generalized decision – support system for water resources planning and operational management, Journal of Hydrology, 1996
[26] D.G. Jamieson, K. Fedra, The ‘WaterWare’ decision-support system for river-basin planning. 1. Conceptual design, Journal of Hydrology, 1996
[27] P. E. Barrittt-Flatt, A.D. Cormie, Implementing a Decision Support System for Operations Planning at Manitoba Hydro, Decision Support Systems, NATO ASI Series, 1991
[28] Duan Q, S Sorooshian and VK Gupta, Effective and Efficient Global Optimization for Conceptual Rainfall-Runoff Models, Water Resources Research, Vol. 28, No. 4, pp. 1015-1031, 1992
[29] Gupta HV, S Sorooshian and PO Yapo, Towards Improved Calibration of Hydrologic Models: Multiple and Non-Commensurable Measures of Information, Water Resources Research, Vol. 34, No. 4, pp. 751-763, 1998
[30] Yapo PO, HV Gupta and S Sorooshian, Multi-Objective Global Optimization for Hydrologic Models, Journal of Hydrology, pp. 204, 83-97, 1998
[31] A. Diacon, I. Seteanu, R. Popa, Model liniar-neliniar de optimizare hidroenergetica pe termen scurt, Energetica, 1976
[32] Holland, John. Adaptation in Natural and Artificial Systems. Cambridge, MA: MIT Press, 1992
[33] Z. Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer Verlag, 1996
[34] J. Knabe, K. Wegner and M Schilstra, Genetic algorithms and their application to the artificial evolution of genetic, Tutorial ICSB, 2007
[35] H. Luchian, M. Breaban, Algoritmi genetici, 2006
[36] Maddalena Romano, Interpolating bathymetric surfaces with shoreline profile transet point data: Modeling the regional performance of the Northern New Jersey beach fill 1994-2002, Dissertation Proposal Draft, 25 mai 2003
[37] Sean Hartnett, Collection and Visualisation of DGPS Bathymetric Data, University of Wisconsin
[38] David Kohler, William Philpot, Derivative based hyperspectral algorithm for bathymetric mapping, Civil and Environmental Engineering, Cornell University Ithaca
[39] Kochervinskii V, (2003). Piezoelectricity in Crystallizing Ferroelectric Polymers, Crystallography Reports, 2003
[40] M. Minary-Jolandan, and Min-Feng Yu. Nanoscale characterization of isolated individual type I collagen fibrils: Polarization and piezoelectricity. Nanotechnology 2009
[41] Leandru Gheorghe Bujoreanu, Materiale inteligente, Editura Junimea, Iași, 2002.
[42] Salvesen K., Vatten L. J., Eik-Nes S. H., Hugdahl K., Bakketeig L. S., Routine ultrasonography in utero and subsequent handedness and neurological development. BMJ: British Medical Journal 307, 1993
[43] Gail D Betts et al, Inactivation of Food-borne Microrganisms using Power Ultrasound in Encyclopedia of Food Microbiology, Academic Press, 2000
[44] Urick R. J., Principles of Underwater Sound, 3rd edition, Peninsula Publishing, Los Altos, 1983
[45] James A. Zagzebski, Essentials of Ultrasound Physics, Mosby Inc., 1996.
[46] Cosmin Lucau-Danila, Pierre Defourny, Christine Farcy, GPS (Global Positioning System), Bucovina Forestiera VIII
[47] Richard Langley, The Almanac, GPS World, 2011
[48] Paul Correia, Guide pratique du GPS, Eyrolles, 2006
[49] ***Humminbird 798ci HD Si Combo operations manual, 2009
[50] Matei Vanatoru, Conducerea automata a proceselor industriale Vol. 2, Editura Universitaria Craiova, 2005
[51] Sergiu Calin, Ion Dumitrache, Costica Nitu, Florin Munteanu, Valeriu Iorga, Silviu Dumitriu, Reglarea numerica a proceselor tehnologice, Editura Tehnica Bucuresti, 1984
[52] I. Bejan, G. Balaban, Automatizari si telecomenzi in electroenergetica, Ed Didactica si Pedagogica Bucuresti
[53] Rogoz I., Stoian I., Chiorean I., Stancel E., Ordean M., Căpățînă D., Lehene C., Ghiran O., Mircescu D., Manciu A, Conducerea operativă a centralelor hidroelectrice din Amenajarea Someș de către Dispecerul Hidro, Rev. Energetica nr.8, 2003.
[54] Ordean M., Chiorean I., Rogoz I., Lehene C., Stoian I., Stancel E., SCADA Systems – Support for the Maintenance Management of Hydro Power Plants, 2006 IEEE International Conference AQTR, 25-28 mai 2006, Cluj Napoca.
[55] Tarța A. M., Ungureanu G., Căpățînă D., Covaciu F., A SCADA System for Water Potential Management of Hydropower Plants Cascade. 2006 IEEE International Conference AQTR, 25-28 mai 2006, Cluj Napoca.
[56] Rogoz I., Stoian I., Stancel E., Căpățînă D., Ghiran O., Lehene C., Ordean M., Hydro-Electric Power Plant SCADA System Applied on the Someș River, SIE 2004, Sibiu, 10-24 nov. 2004.
[57] Hidroelectrica SH Cluj, Regulamentul de exploatare– pentru barajul și lacul de acumulare Fântânele (inclusiv Centrala Hidroelectrică Mărișelu și captările secundare), (2008).
[58] G. Ungureanu, C. Vigu, D. Gota, Automated controlling system for protection of hydroelectrical power station with butterfly valves on power channel, AQTR Theta 17, 28-30 Mai 2010
[59] Hidroelectrica SH Cluj, Regulamentul de exploatare– pentru amenajarea hidroenergetica Somesul Mic amonte Cluj, (2008).
[60] D. Gota, C. Vigu, D. Capatana, A power consumption optimization method for a hybrid renewable energy making system, AQTR Theta 17, 28-30 Mai 2010
[61] Corey Sandler, The Art of Software Testing, 2004
[62] Dorothy Graham, Erik van Veenendaal, Isabel Evans, Rex Black, Foundations of Software Testing: ISTQB Certification, 2008
[63] Lisa Crispin, Janet Gregory, Agile Testing: A Practical Guide for Testers and Agile Terms, 2008
[64] Cem Kaner, Jack Falk, Hung Quoc Nguyen, Testing Computer Software, 1999
[65] C. Vigu, L. Budai, Decision Support System for Hydropower Production in a Multi-Reservoir Context Using Genetic Algorithms, IFAC mai 2013, ISBN 978-973-662-849-8, pag. 19
[66] C. Vigu, L. Budai, D. I. Gota, M. Abrudean, Using side imaging sonar technology to estimate dam water reserves, ACAM 2013
[67] C. Vigu, L. Budai, Improving the Side Imaging Sonar Image Processing Algorithm to Obtain the Lake Key and the Bathimetric Map, IFAC mai 2013, ISBN 978-973-662-849-8, pag. 24
[68] Sistem inteligent distribuit pentru managementul resurselor tehnologice ale amenajărilor hidroenergetice – MAREA, I. Stoian, C. Vigu și alții, Contract 11004/18.09.2007
[69] Sistem informatic suport pentru proiectarea, implementarea și controlul fermelor energetice hibride E-FARM, I. Stoian, C. Vigu și alții, Contract 22134/2008 PN2
[70] M. Mircea, I.C. Tarca, R.C. Tarca, C. Vigu, M. Cadis, Logistic system based on agents clustering using fuzzy and neural methods, AQTR Theta 17 Poster session, 28-30 Mai 2010
[71] C. Vigu, Proiect de cercetare stiințifică 1: Studiul privind modelarea, simularea și controlul potențialului hidroenergetic
[72] C. Vigu, Proiect de cercetare stiințifică 2: Realizarea modulelor de simulare și control
[73] C. Vigu, Proiect de cercetare stiințifică 3: Implementarea, integrarea și analiza comportamentală a aplicațiilor în monitorizarea potențialului hidroenergetic dintr-o amenajare
Anexa 1: C. Vigu, L. Budai, D. I. Gota, M. Abrudean: ‘‘Hydropower production schedule optimization using genetic algorithms’’, 978-1-4673-0703-1/12/$31.00 ©2012 IEEE AQTR 2012
Anexa 2: C. Vigu, L. Budai, D. I. Gota, M. Abrudean: „Using side imaging sonar technology to estimate dam water reserves”, ACAM
Anexa 3: C. Vigu, L. Budai: „Decision Support System for Hydropower Production in a Multi-Reservoir Context Using Genetic Algorithms”, IFAC mai 2013, ISBN 978-973-662-849-8, pag. 19
Anexa 4: C. Vigu, L. Budai: „Improving the Side Imaging Sonar Image Processing Algorithm to Obtain the Lake Key and the Bathymetric Map”, IFAC mai 2013, ISBN 978-973-662-849-8, pag. 24
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: Studiu Privind Sistemele de Optimizare a Productiei de Hidroenergie (ID: 124266)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.