Optimierung der Steuerung von Hochwasserrückhaltebeckensystemen

Abstract

Hochwasserrückhaltebecken (HRB) als Teile von HRB-Systemen werden derzeit üblicherweise eigenständig betrachtet und entsprechend gesteuert. Meist wird dabei mit einer festen Schieberstellung bzw. mit einer konstanten Regelabgabe gesteuert. Diese Steuerung führt bei extremen Hochwasserereignissen und Abflüssen aus Zwischeneinzugsgebieten nicht zur bestmöglichen Reduktion von Schäden.

In der vorliegenden Forschungsarbeit wird ein Verfahren zur Optimierung der Steuerung von HRB-Systemen bei extremen Hochwasserereignissen und Abflüssen aus Zwischeneinzugsgebieten vorgestellt. Dabei wird die räumliche Verteilung der Schadensstellen und ihre Beeinflussung durch Teilsysteme berücksichtigt. Die Optimierung erfolgt simulationsgestützt durch ein N-A-Modell.

Die Optimierung dient der Minimierung von Schäden durch Hochwasser im Einzugsgebiet. Die Schadenshöhe wird über die Abflüsse an potentiellen Schadensstellen parametrisiert. Das Optimierungsmodell liefert eine optimierte Steuerung für ein betrachtetes Hochwasserereignis. Dieses kann mehrgipflige Wellen umfassen und dauert bis zum vollständigen Abwirtschaften des HRB-Systems an. Es wird angenommen, dass bei einer länger dauernden geringen Überschreitung der Leistungsfähigkeit weniger Schäden entstehen als bei einer kurzen extremen Überschreitung.

Bei der Optimierung werden folgende Informationen ausgewertet: (1) Der räumlich und zeitlich variable Systemzustand des Einzugsgebiets, (2) das Zusammenwirken der HRB im HRB-System und (3) die Niederschlags- bzw. Abflussvorhersage.

Die beiden ersten Informationgruppen werden über ein Regelsystem erfasst. Die Regeln dieses Regelsystems dienen bei der Optimierung zur Auswertung der Niederschlagsvorhersage als Nebenbedingungen. Für die Entwicklung des Regelsystems wurden die HRB mittels dreier Kriterien klassifiziert: (1) Zugehörigkeit zu Teilsystemen, (2) Ebene der HRB innerhalb des HRB-Systems und (3) Konsequenzen des Anspringens der Hochwasserentlastungen der HRB. Diese drei Kriterien ermöglichen eine Dekomposition des HRB-Systems. Jedem HRB werden dabei Schadensstellen im Unterlauf zugeordnet, die von ihm unmittelbar und in relevantem Ausmaß beeinflusst werden.

Die Niederschlagsvorhersage wird über eine iterative Anpassung der zeitlich variablen Beckenabgabe und eines maximalen Abflusses an den Schadensstellen berücksichtigt. Teilsysteme werden in der Optimierung des HRB-Systems zunächst aggregiert betrachtet. Das Optimierungsverfahren kann als heuristischer Dekompositions-Aggregationsansatz mit iterativer Teilsystemoptimierung klassifiziert werden.

Durch sukzessives Verschieben des Optimierungshorizonts können bei einer Echtzeitberechnung jeweils aktuelle gemessene Systemzustände und aktualisierte Vorhersagen berücksichtigt werden. Ferner kann durch den gleitenden Optimierungshorizont frühzeitig auf Folgewellen mehrgipfliger Ereignisse reagiert werden.

Das Optimierungsverfahren wurde am Beispiel des HRB-Systems des Wasserverbands Obere Jagst mit 15 HRB und einem Einzugsgebiet von ca. 400 km² entwickelt. Durch eine Trennung von Programmcode und Eingangsdaten kann es für jedes vergleichbare HRB-System angewandt werden. Systemänderungen können untersucht werden, ohne dass der Programmcode geändert werden muss. Es bestehen keine prinzipiellen Einschränkungen hinsichtlich der Anzahl der zu berücksichtigenden HRB.

Das Optimierungsverfahren wurde am Beispiel eines extremen Hochwasserereignisses im untersuchten Einzugsgebiet entwickelt. Eine Validierung erfolgte anhand eines weiteren extremen Hochwasserereignisses. Das Optimierungsverfahren zeigte bei den beiden untersuchten Ereignissen gute und plausible Ergebnisse. Um die Sensitivität des Modells gegenüber verschiedenen Eingangsdaten und verschiedenen Nebenbedingungen der Optimierung festzustellen, wurde eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Auf ihrer Basis wurden Vorschläge zur Generierung von Szenarien erarbeitet, die zur Berücksichtigung der Unsicherheit der Eingangsdaten berechnet werden sollen.

Weiterhin wurden aufbauend auf Szenarienuntersuchungen Diagramme entwickelt, die im Hochwasserfall bei einem Ausfall der Datenübertragungssysteme und den damit verbundenen Einschränkungen von Echtzeitberechnungen eine verbesserte Steuerung im Vergleich zur Regelsteuerung ermöglichen sollen. Hierfür wurden 540 Szenarien mit synthetischen Eingangsdaten berechnet und ausgewertet. Dabei wurden die Anfangswasserstände des HRB-Systems, die Niederschlagsdauer, die Niederschlagshöhen, deren zeitliche Verteilung und die Vorbodenfeuchte variiert. Auf Basis der entwickelten Diagramme kann die Gefährdung von Schadensstellen und HRB eingeschätzt werden.

Abschließend wurden die gewonnenen Erkenntnisse zur Steuerung von HRB-Systemen im Hinblick auf den Entwurf von HRB-Systemen ausgewertet. Es wurden Vorschläge zur Bemessung von HRB als Bestandteile verschiedener Teilsysteme erarbeitet. Diese können als Hilfsmittel bei dem Entwurf von HRB-Systemen dienen.

At present, flood-control reservoirs of multi-reservoir systems are usually considered as independent and accordingly operated as such. Operation is mostly performed with fixed gate positions and a constant standard release. However, this kind of operation does not necessarily lead to the best possible reduction of damages in cases of extreme floods and discharges from areas between the flood retention basin and the place of damage.

This research work presents a procedure to optimize the operation of multi-reservoir systems in case of extreme floods and discharges from subcatchments between reservoirs and places of damage. Thereby the influence of subsystems and the spatial distribution of the places of damage are taken into consideration. The optimization is carried out simulation-supported by a rainfall-runoff model.

The purpose of the optimization is to minimize flood damages in the catchment area. The amount of damages is parameterized by the discharges at potential places of damage. The optimization model supplies an optimized operation for an examined flood event. This may include flood events with multiple flood crests and lasts until all reservoirs of the multi-reservoir system are emptied. It is assumed that a longer, less extreme exceeding of the capability is causing less damages than a shorter but more extreme exceeding.

The following information is analysed for the optimization: (1) the spatially and temporally variable system status of the catchment area, (2) the interaction of the basins in the multi-reservoir system and (3) the precipitation and discharge forecast. The first two groups of information are integrated into the optimization procedure using a rule system. The rules serve as constraints for the implementation of the precipitation forecast. For the development of the rule system, the basins were classified using three criteria: (1) membership in a subsystem, (2) level of the flood-control reservoir within the multi-reservoir system and (3) consequences of spilling of the basins. These three criteria enable a decomposition of the multi-reservoir system. Places of damage lying downstream which are directly and to a relevant extent influenced by a basin are thereby related to this basin.

Precipitation forecast is taken into consideration by iteratively adjusting the temporal variable basin discharge and a maximum discharge at places of damage. Subsystems are initially considered as aggregated for the optimization of the multi-reservoir system. The optimization procedure can be classified as heuristic decomposition-aggregation approach with iterative subsystem optimization.

Having a real-time computation, online measured system states and updated forecasts can be considered by successively sliding the optimization horizon. In addition reactions to succeeding waves of flood events with multiple crests are possible at an early stage due to the sliding optimization horizon.

The optimization procedure is exemplarily accomplished as a case study of the multi-reservoir system of the „Wasserverband Obere Jagst“ which consists of 15 flood detention basins and has a catchment area of about 400 km². By separating source code and input data it is applicable to comparable multi-reservoir systems. Changes to the system can be examined without modifying the source code. There are no principle restrictions concerning the number of examined reservoirs.

The optimization procedure has been developed using the data of an extreme flood event in the examined catchment area. Validation was accomplished using the data of another extreme flood event. The optimization procedure showed good and plausible results for both investigated events. In order to assess the models sensitivity to different input data and optimization constraints, a sensitivity analysis was performed. Based on this analysis propositions for the generation of scenarios were developed which are to be computed in order to consider the uncertainty of the input data.

Additionally, based on scenario computations diagrams were developed, which in case of a breakdown of the data transmission systems during a flood event and the constrictions of real-time computation associated therewith will permit an improved operation compared to standard operation. For this purpose, 540 scenarios with synthetic input data were calculated and evaluated. The initial water levels of the multi-reservoir system, the duration and the amount of precipitation, the temporal distribution and the antecedent soil moisture were varied thereby.

Finally, the obtained results on operating multi-reservoir systems were analysed with regard to designing multi-reservoir systems. Propositions for the dimensioning of flood-control reservoirs being part of different subsystems were worked out. These may serve as an aid when designing multi-reservoir systems.