494
Hydrologie quantitative
Dans l'exemple de la figure 11.7, on a modelise un ensemble de scenarios
d'un debit d'apport a partir de pluies observees, en verifiant que l'alea modelise
a des caracteristiques tres proches de l'alea naturel observe dans Ie passe.
Un modele pluie-debit a ete cale et valide sur deux sous-echantillons differents. Le modele tourne en temps reel avec les donnees observees, ce qui permet
de s'assurer de son bon fonctionnement. Chaque jour, 19 scenarios possibles du
futur sont generes et permettent de prendre en compte l'alea debit, soit directement en utilisant ces scenarios, soit en en retenant les caracteristiques
statistiques (ici les quantiles 10 %, 30 % et 50 %) et, par exemple, de Ie situer
par rapport a un debit cible (ici 60 m 3 /s).
11.2.4 Les decisions et leur «optimisation» en avenir
plus ou moins incertain
La serie des decisions de gestion en temps reel est constituee par la serie
des volumes stockes ou au contraire laches pendant chaque pas de temps.
Connaissant Ie systeme physique, les enjeux (fonction de cout ou d'utilite
associee), ainsi que l'ensemble des contraintes, la question est de choisir ces
volumes decides de fa<;on a optimiser Ie cout global sur la periode de gestion.
Autrement dit les decisions s'exercent a chaque pas de temps, tandis que leur
performance est globale et ne sera evaluee qu'en fin de periode.
8i la fonction de cout etait bien connue et qu'il n'y avait pas d'aleas, il ne
s'agirait que d'un banal probleme d'optimisation pour lequel existent de nombreux algorithmes...
Bien entendu il n'en est rien. Tous les cas de figure se rencontrent, du plus
simple (usage unique, fonction de cout financiere bien connue, alea inexistant)
au plus complexe (multi-usages, multi-reservoirs, fonctions de cout diverses et
parfois inconnues, aleas nombreux et perturbants).
Chaque probleme de gestion est un cas particulier et il parait illusoire de
proposer une revue methodologique exhaustive. Heureusement selon la complexite des usages (mono ou multi-usages), selon l'importance des aleas et de
leur previsibilite et selon la connaissance des enjeux (fonction de cout ou d'utilite precise ou non), on peut distinguer une demi-douzaine de configurations
qui couvrent la grande majorite des cas.
A chacune d'elles correspond une methode de gestion adaptee. Au travers
de quelques exemples qui suivent, nous parcourrons ces differents cas de figure,
en commen<;ant par ceux qui n'ont pas ou peu d'aleas (avenir certain).
Hydrologie quantitative
Dans l'exemple de la figure 11.7, on a modelise un ensemble de scenarios
d'un debit d'apport a partir de pluies observees, en verifiant que l'alea modelise
a des caracteristiques tres proches de l'alea naturel observe dans Ie passe.
Un modele pluie-debit a ete cale et valide sur deux sous-echantillons differents. Le modele tourne en temps reel avec les donnees observees, ce qui permet
de s'assurer de son bon fonctionnement. Chaque jour, 19 scenarios possibles du
futur sont generes et permettent de prendre en compte l'alea debit, soit directement en utilisant ces scenarios, soit en en retenant les caracteristiques
statistiques (ici les quantiles 10 %, 30 % et 50 %) et, par exemple, de Ie situer
par rapport a un debit cible (ici 60 m 3 /s).
11.2.4 Les decisions et leur «optimisation» en avenir
plus ou moins incertain
La serie des decisions de gestion en temps reel est constituee par la serie
des volumes stockes ou au contraire laches pendant chaque pas de temps.
Connaissant Ie systeme physique, les enjeux (fonction de cout ou d'utilite
associee), ainsi que l'ensemble des contraintes, la question est de choisir ces
volumes decides de fa<;on a optimiser Ie cout global sur la periode de gestion.
Autrement dit les decisions s'exercent a chaque pas de temps, tandis que leur
performance est globale et ne sera evaluee qu'en fin de periode.
8i la fonction de cout etait bien connue et qu'il n'y avait pas d'aleas, il ne
s'agirait que d'un banal probleme d'optimisation pour lequel existent de nombreux algorithmes...
Bien entendu il n'en est rien. Tous les cas de figure se rencontrent, du plus
simple (usage unique, fonction de cout financiere bien connue, alea inexistant)
au plus complexe (multi-usages, multi-reservoirs, fonctions de cout diverses et
parfois inconnues, aleas nombreux et perturbants).
Chaque probleme de gestion est un cas particulier et il parait illusoire de
proposer une revue methodologique exhaustive. Heureusement selon la complexite des usages (mono ou multi-usages), selon l'importance des aleas et de
leur previsibilite et selon la connaissance des enjeux (fonction de cout ou d'utilite precise ou non), on peut distinguer une demi-douzaine de configurations
qui couvrent la grande majorite des cas.
A chacune d'elles correspond une methode de gestion adaptee. Au travers
de quelques exemples qui suivent, nous parcourrons ces differents cas de figure,
en commen<;ant par ceux qui n'ont pas ou peu d'aleas (avenir certain).