Prévision et gestion des crues du Rhône supérieur par l’exploitation optimale des retenues alpines

Flood forecast and management model of the Rhone river : optimal use of the alpine hydropower schemes for the reduction of peak flows

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² Laboratoire de constructions hydrauliques (LCH), Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), Station 18, CH-1015 Lausanne, Suisse
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Résumé

Un modèle de prévision et de gestion des crues du Rhône supérieur à l’amont du Léman est présenté. Cet outil permet la prévision des débits à un horizon de 72 h en tout point du bassin versant et consécutivement une gestion préventive optimale des aménagements hydroélectriques à accumulation lors des crues. Tenant compte des différents processus hydrologiques présents sur le bassin versant, le modèle est également capable d’améliorer sa pertinence grâce à une procédure de mise à jour des variables d’état. Enfin, un système d’aide à la décision permet, pour chaque retenue, de déterminer les horaires optimaux de turbinage et d’ouverture des vidanges de fond pour maximiser l’effet de laminage lors de la pointe de la crue. Il produit également une estimation du coût associé aux décisions ou non-décisions ainsi que le coût de décisions inappropriées résultant d’une fausse prévision météorologique.

Abstract

A semi-distributed hydrological model was developed for the upper Rhone River basin in Switzerland to provide 72 h lead time discharge forecasts for the optimization of a multireservoir system during floods. The performance of the model is presented and correlated with the spatial distribution of the hydrological processes. Moreover, a methodology for the data assimilation by the model is presented and its performance for decision-making is confirmed. A decision-making tool was developed, which is able to optimize the preventive operations of multiple existing hydropower plants with large reservoirs in order to limit the flood damages in the basin. It allows the decision maker to estimate the cost of the decisions and of the non-decisions, as well as of the cost of an inappropriate decision due to false flood forecast.