Dynamic Warning Signals and Time Lag Analysis for Seepage Prediction in Hydropower Dams

Hydropower is an important energy source since it is fossil-free, renewable, and controllable. Characteristics that become especially important as the reliance on intermittent energy sources increases. However, the dams for the hydropower plants are also associated with large risks as a dam failure could have fatal consequences. Dams are therefore monitored by several sensors, to follow and evaluate any changes in the dam. One of the most important dam surveillance measurements is seepage since it can examine internal erosion. Seepage is affected by several different parameters such as reservoir water level, temperature, and precipitation. Studies also indicate the existence of a time lag between the reservoir water level and the seepage flow, meaning that when there is a change in the reservoir level there is a delay before these changes are reflected in the seepage behaviour. Recent years have seen increased use of AI in dam monitoring, enabling more dynamic warning systems. This master’s thesis aims to develop a model for dynamic warning signals by predicting seepage using reservoir water level, temperature, and precipitation. Furthermore, a snowmelt variable was introduced to account for the impact of increased water flows during the spring season. The occurrence of a time lag and its possible influence on the model’s performance is also examined. To predict the seepage, three models with different complexity are used – linear regression, support vector regression, and long short-term memory. To investigate the time lag, the linear regression and support vector regression models incorporate a static time lag by shifting the reservoir water level data up to 14 days. The time lag was further investigated using the long short-term memory model as well. The results show that reservoir water level, temperature, and the snowmelt variable are the combination of input parameters that generate the best results for all three models. Although a one-day time lag between reservoir water level and seepage slightly improved the predictions, the exact duration and nature of the time lag remain unclear. The more complex models (support vector regression and long short-term memory) generated better predictions than the linear regression but performed similarly when evaluated based on the dynamic warning signals. Therefore, linear regression is deemed a suitable model for dynamic warning signals by seepage prediction. Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Uppsala universitet. Utgivningsort Uppsala. Handledare: Jonathan Jan and Mia Zdybek, Ämnesgranskare: Andreina Francisco, Examinator: Elísabet Andrésdóttir Populärvetenskaplig sammanfattning Intermittenta förnybara energikällor som soloch vindkraft expanderas i stor takt. I och med detta behövs reglerbara källor för att balansera marknaden, där vattenkraft och kärnkraft är de två största i Sverige. Både vattenkraften och kärnkraften är fossilfri, men endast vattenkraften räknas som förnybar. Vattenkraften är således unik då den är reglerbar, fossilfri och förnybar. Däremot står vattenkraften inför flera olika utmaningar. Dammarna till vattenkraftverken är associerade med flertal risker som kan orsaka både sociala och ekonomiska skador. Ett dammbrott kan orsaka översvämning av vägar, järnvägar, och broar, men även slå ut elektricitetsförsörjningen. Klimatförändringarna påverkar dessutom vattenflödena och den hydrostatiska cykeln. Utöver detta kommer all vattenkraft i Sverige att utvärderas under de kommande åren enligt den Nationella planen (NAP). Utvärderingen tillsammans med klimatförändringarnas påverkan på dammarna och konsekvenserna vid dammbrott visar på betydelsen av dammövervakning och dammsäkerhet. Energiföretagen i Sverige har tagit fram riktlinjer och viktiga mätvärden för dammövervakning och ett av de viktigaste mätvärdena är läckaget som sker genom dammkroppen eftersom det ger indikationer på dammens hälsa och tillstånd. Läckaget beror bland annat på vattennivån i dammen, nederbörd och temperatur. Dessutom visar tidigare forskning på en tidsfördröjning mellan reservoarvattennivå och läckage – när vattennivån förändras tar det en tid innan dessa förändringar syns i läckaget. Under de senaste åren har användningen av artificiell intelligens och maskininlärningsmetoder ökat inom dammsäkerhetsområdet då dessa ger en möjlighet att hitta komplicerade och okända relationer och samband. Uppsatsens syfte är att utveckla en modell för dynamiska varningssignaler genom att skapa en prediktionsmodell för läckage. Dessutom undersöks tidsfördröjningen mellan vattennivå och läckage, samt dess påverkan på modellerna och dess prediktioner. För att utveckla prediktionsmodellen används tre metoder med olika komplexitet – linjär regression, support vector regression och long short-term memory. Linjär regression är en simpel metod som skapar en funktion som är bäst anpassad utifrån observerade data. Support vector regression är en maskininlärningsalgoritm och använder regression för att hitta den bästa linjen eller kurvan som passar givna data. Long short-term memory tar in data från flera tidpunkter, och kan lära sig både kortoch långsiktiga samband. För att träna modellerna behövs stora mängder data. Sammanlagt bestod datasetet av data från januari 2019 till mars 2023 för var 15e minut, cirka 150 000 observationer. Datasetet innehåller information om läckage, vattennivån i dammen, temperatur, nederbörd och en egen skapad binär variabel för snösmältningsperioden. En binär variabel tar endast två värden, i detta fall 0 och 1, där variabeln är 1 för perioden under våren då snösmältningen äger rum. Snösmältningsvariabeln introducerades på grund av att den studerade läckagesensorn påverkades av ett tillflöde av vatten under våren då snön smälter, för att i slutändan kunna skapa bättre prediktioner. Resultatet visar att de bästa prediktionerna för alla tre modellerna är när vattennivå, temperatur och snösmältningsvariabeln används. R! är ett mätvärde på hur bra modellen är och varierar mellan [0,1], där 1 är en perfekt passning av data. För linjär regression är R! 0.69 jämfört med 0.72 och 0.73 för support vector regression respektive long shortterm memory. Vidare visas betydelsen av en eller flera förklarande variabler för snösmältningsperioden, då modellerna utan dessa endast hade ett R! på 0.43 för regression, 0.59 för support vector regression samt 0.58 för long short-term memory. Däremot är inverkan av snösmältningen beroende på hur stort basflödet i läckaget är, och inget som nödvändigtvis stämmer för andra läckagesensorer. Slutsatsen är att en enkel modell som linjär regression med vattennivå, temperatur och binär variabel för snösmältning som indata kan användas för att prediktera läckage och skapa dynamiska larmgränser. De komplexa metoderna support vector och long short-term memory eller förskjutning av vattennivån ger inte avsevärt bättre prediktioner av läckaget, och vid implementation av dynamiska larmgränser är dessa skillnader försumbara.