Utilization of Water Flow Measurement in a River System

Abstract

Hydropower is significant form of electricity production in the Nordics. Over half of the produced electricity in the Nordics is hydropower. Hydropower is a renewable source of low-cost electricity with great flexibility. The production of hydropower on a large scale is dependent on the present hydrological balance. The availability of hydropower is the one of the main drivers of the electricity price in the Nordics. The hydropower producers aim at optimized production by allocating the production on different markets and periods when the electricity is expensive. Flexible operation on different markets causes variation in the discharges of hydropower units. This creates a demand for models which are used to forecast the water levels. Modeling the dynamics of water requires understanding of the phenomena in a river system. This thesis studies the utilization of water flow measurement in a river system with hydro as-sets. Two water flow meters were installed in a river system located in Finland. The aim of this thesis is to develop a water level forecasting for the river system, especially a specific section of it. The river section examined in this thesis has proven to be the most difficult to model accurately. Data acquired from the water flow meters allowed to model the relationship between the height difference of the water levels and the water flow of the river. A new forecasting model was created where the river section is divided into three separate reservoirs. The inflows and outflows of the reservoirs are calculated using the regression lines. The new forecasting tool should be considered as a concept that could be developed further, because the forecast created using the new model does not systemically outperform the old tools. The results in modeling the river section as multiple reservoir looks promising. Based on the results presented in this thesis, future research should include the usage of temporally water level measurement. This should provide more accurate data enabling the accuracy to be developed more.

Vesivoima on merkittävä sähkön tuotantomuoto pohjoismaissa. Yli puolet pohjoismaissa tuotetusta sähköstä on vesivoimaa. Vesivoima on kustannustehokas uusiutuvan energian tuotantomuoto, jolla on suuri joustavuus. Vesivoiman tuotanto riippuu suuressa mittakaavassa vallitsevasta vesitilanteesta. Vesivoiman varastointitilanne ja kapasiteetin joustavuus on yksi suurimpia sähkön hintaan vaikuttavia tekijöitä pohjoismaissa. Vesivoiman tuottajat pyrkivät optimoimaan tuotantoaan allokoimalla sitä eri markkinoille ja ajanjaksoille, jolloin sähkön tuottaminen on kannattavinta. Joustava toimiminen eri markkinoilla aiheuttaa vesivoimaloiden virtaamien vaihteluita. Tästä syntyy tarve malleille, joita käytetään vesipintojen ennustamiseen. Veden dynamiikan mallintaminen jokisysteemissä vaatii systeemin ilmiöiden ymmärrystä. Työssä tutkitaan virtaamamittareiden hyödyntämisessä jokivesivoiman tuotannossa. Kaksi virtaamamittaria on asennettu jokeen, joka sijaitsee Suomessa. Työn tavoitteena on kehittää vesipintojen ennustamista jokisysteemissä, erityisesti yhdessä tietyssä jokiosuudessa. Työssä tutkittu jokiosuus on osoittautunut aiemmissa töissä haasteelliseksi mallintaa tarkasti. Virtaamamittareista saadun datan avulla löydettiin sovitteet korrelaatiolle joen virtaaman ja pintamittausten korkeuserojen välillä. Uusi ennustemalli luotiin jakamalla jokiuoma kolmeen erilliseen altaaseen. Tulo- ja lähtövirtaamat näistä altaista saadaan laskettua sovitteiden avulla. Työssä luotua ennustemallia tulee tarkastella menetelmänä, jonka pohjalta kehitystä voidaan jatkaa. Ennustemallin tarkkuus ei nykyisellä tarkkuudella ole systemaattisesti parempi kuin vanhoilla malleilla. Tulokset jokiosuuden mallintamiselta useassa altaassa vaikuttavat kuitenkin lupaavilta. Työssä saatujen tulosten perusteella esitetyn jatkotutkimuksen on suositeltava pitää sisällään väliaikaisen pintamittauksen hyödyntämistä. Tämän mittauksen tuottamalla tarkemmalla datalla mallin tarkkuutta on mahdollista parantaa.