Информационно-измерительная система управления водными ресурсами и мониторинга многоцелевой плотины тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Богале Мулукен Асамнеу

• Богале Мулукен Асамнеу
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Богале Мулукен Асамнеу

ВВЕДЕНИЕ

I. АНАЛИЗ ФАКТОРОВ ВЛИЯНИЯ НА ВОДНЫЕ РЕСУРСЫ И ПРОБЛЕМ ЕГО МОНИТОРИНГА

1.1 Тенденция изменения климата на планете

1.1.1 Анализ влияния климатических факторов на водные ресурсы

1.1.2 Анализ влияния климатических факторов на водохранилища, плотины и гидроэнергетический потенциал

1.2 Управление водными ресурсами в условиях нестабильности климата

1.2.1 Распределение водных ресурсов

1.2.2 Эксплуатация водохранилищ

1.3 Информационно-измерительные системы для замера и регулирования воды в водохранилище

1.3.1 Контрольно-измерительные приборы контроля и мониторинга плотин и водохранилищ

1.3.2 Анализ информационно-измерительных систем для контроля и регулирования воды в водохранилище

1.4 Выводы по главе

II. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕСОВ ВОДНОГО БАЛАНСА В ВОДОХРАНИЛИЩАХ

2.1 Водный баланс и его параметры

2.1.1 Анализ водного баланса

2.1.2 Оценка испарения

2.1.3 Модели водного баланса

2.2 Искусственные нейронные сети

2.3 Выводы по второй главе

III. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ (ИИС)

3.1 Разработка интеллектуальной системы автоматического регулирования уровня воды в водохранилище ГЭС

3.2 Модель искусственной нейросети сети для прогнозирования уровня воды и притока в водохранилище

3.3 Выводы по главе

IV. ДАТЧИКИ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

4.1 Анализ датчиков физических величин, информация которых необходима для управления режимом работы ГЭС

4.1.1 Измерение уровня воды

4.2 Интеллектуальная поддержка выбора датчиков ИИС

4.3 Выбор датчика с помощью автоматизированной системы

4.4 Испаритель со стабилизацией горизонтальной плоскости воды

4.4.1 Анализ существующих методов и средств контроля испарений

4.5 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационно-измерительная система управления водными ресурсами и мониторинга многоцелевой плотины»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Одной из главных глобальных проблем жизнеобеспечения населения на планете является обеспечение водными ресурсами, и в последнее время эта проблема обостряется из-за изменения климата. Водохранилища ГЭС играют важную роль в хранении и распределении водных ресурсов. Однако управление водными ресурсами является довольно сложной задачей, поскольку необходимо отслеживать и прогнозировать баланс водных ресурсов, а именно приток и отток. Поступление и потребление водных ресурсов зависит от многих факторов: метеорологических и гидрологических условий, объема потребления водных ресурсов и электроэнергии населением, промышленности, сельского хозяйства и экологических требований.

Стратегия управления водохранилищами обычно разрабатывается на основе

предыдущих метеорологических и гидрологических условий и информации о

запасах и текущем уровне воды в водохранилище. В зависимости от уровня воды и

прогнозов ее поступления принимаются решения о раннем сбросе воды, что

позволяет избежать риска затопления районов ниже по течению. Основной

проблемой поддержания уровня воды в водохранилище в течение длительного

периода является оптимальное распределение водных ресурсов, а именно для

выработки электроэнергии, водоснабжения жилищно-коммунального хозяйства и

промышленных предприятий, сельского хозяйства, поддержания окружающей

среды и рыболовства и других нужд. Из-за этой проблемы необходимо

прогнозировать приток и потребление водных ресурсов, особенно в засушливый

год. Следует отметить, что точное прогнозирование уровня воды в водохранилище

является сложной задачей. Следовательно, для решения этой задачи необходимо

использовать соответствующий метод прогнозирования. В качестве такого метода

целесообразно использовать нейронные сети, которые успешно применяются при

решении подобных задач. Использование нейронных сетей имеет широкое

применение в различных областях, поскольку их основными свойствами являются

нелинейность и общность. Это означает, что нейронная сеть может выдавать

хорошие результаты даже для входной информации, которая отличается от

5

обучающих выборок. Очевидно, что в этой задаче нейронная сеть должна быть частью информационно-измерительной системы, содержащей датчики физических величин и управляющий компьютер.

Как правило, для поддержания безопасной эксплуатации, высокой эффективности производства, улучшения управления водными ресурсами, эффективного принятия решений, предотвращения аварий и раннего предупреждения, а также ограничений на производство электроэнергии необходимо следующей задачи: измерение, мониторинг и прогнозирование необходимых гидрологических и метеорологических факторов в водохранилище.

Для вышеуказанной задачи необходима информационно-измерительная система управления механизмами распределения водными ресурсами плотинами. Эту задачу можно решить с помощью автоматической системы управления. Датчики системы осуществляют сбор информации: расход и уровень воды, погодные и гидрологические изменения в водохранилище. Затем эти данные по каналам связи передаются на пункт управления, где обрабатываются и принимаются решения для управления плотиной. Основная задача состоит в том, чтобы осуществлять управление с минимальным участием человека. Для качественного управления необходим наиболее точный учет всех факторов, влияющих на уровень воды в плотине.

Из вышеприведенного следует, что тема диссертационной работы является весьма актуальной.

Степень разработанности темы исследования. История управления водными ресурсами и мониторинга плотин берет свое начало с древних цивилизаций, таких как древний Египет, Месопотамия, Индия и Китай, где уже были разработаны системы орошения, защиты от наводнений и строились плотины для управления водными ресурсами.

С развитием науки и технологий в XIX и XX веках начали появляться первые научные исследования в области гидротехники, гидрометеорологии, гидрологии и других дисциплин, связанных с управлением водными ресурсами. С появлением

компьютерных технологий и гидродинамических моделей стали возможны более точные прогнозы и анализ состояния водных систем.

Российские и зарубежные учёные внесли значительный вклад в теорию и проектирование информационно-измерительных систем управления водными ресурсами на плотинах и их мониторинга.

Это работы В. Крыленко (Россия), Н.В. Колесниковой (Россия), Джона К. Криттендена (США), Альберто Монтанари (Италия), В.С. (Канада), Клаудия Паль-Востл (Германия), Л Да Винчи (Италия), Джон Сноу (Англия), Веденеева А.В. (Россия), Л. Шаоцзы (Китай), В.В. Гаврилова (Россия), Никитина С.А. (Россия), Ю.В. Тузова (Россия), Д.Л. Седлак (США), Д.Р. Мейдмент (США), Иржи Марсалек (Канада), М. Шольц (Великобритания), Х. Хаберсак (Австрия) и др.

Объектом исследования является система управления водными ресурсами в водохранилище и мониторинга факторов, влияющих на водный баланс.

Предметом исследования является информационно-измерительная система управления и прогнозирования водными ресурсами в водохранилище многоцелевой плотины.

Цель работы: разработка интеллектуальной информационно-измерительной системы управления водными ресурсами, мониторинга и прогнозирования водного баланса в водохранилище.

Задачи исследования:

1. Анализ влияния климатических, гидрологических и других факторов на водный баланс в водохранилище.

2. Анализ существующих методов и средств контроля и регулирования уровня воды в водохранилище, а также проблем автоматизации поддержания постоянного водного баланса.

3. Разработка на основе нейронной сети интеллектуальной информационно -измерительной системы регулирования уровня воды в водохранилище гидроэлектростанции.

4. Разработка искусственной нейросетевой модели для прогнозирования

уровня воды и притока воды в водохранилище.

5. Анализ и выбор датчиков физических величин, информация о которых необходима для управления.

6. Разработка и исследование оригинальных датчиков (испаритель) физических величин для управления режимом работы гидроэлектростанции.

Научная новизна диссертационного исследования.

1. Предложена методология построения информационно-измерительной системы, выполняющей новую функцию ИИС - прогнозирование с помощью нейронной сети водного баланса в водохранилище с учетом влияния внешних факторов на приток и отток воды, обеспечивающее повышение эффективности и надежности управления с помощью заслонок уровнем воды в водохранилище.

2. Для обоснованного выбора и разработки измерительных преобразователей ИИС физических величин факторов, влияющих на водный баланс, предложен морфологический синтез, который на основе метода анализа иерархий и парных сравнений позволяет определять из большого количества вариантов оптимальный преобразователь для конкретной задачи проектирования ИИС, что позволяет повысить достоверность контроля и прогнозирования, а следовательно, предотвращать аварийные режимы - затопление и пересыхание.

3. На основании теоремы Арнольда - Колмогорова - Хехт-Нильсена и известной базы данных разработана методология определения оптимального числа нейронов сети (9) и скрытых слоев (1), позволяющая определять максимально возможную точность прогнозирования водного баланса водохранилища: среднеквадратическую ошибку (МЖ=0,1 и 0,0015 для модели уровня воды и модели притока соответственно) и коэффициент эффективности (Л^=0,62 и 0,944 для модели уровня воды и модели притока соответственно), а также для заданного значения выборки данных диапазон точности прогнозирования. Необходимо отметить, что с увеличением объема данных точность прогнозирования повышается, и это повышение можно с помощью методологии оценить количественно.

Методы и средства исследования. При проведении исследования

использовались методы математического анализа, теории вероятностей и

математической статистики, теоретической электротехники, электроники, систем

8

автоматического управления, метрологии, а также методы компьютерного моделирования.

Достоверность результатов исследования основана на корректных теоретических построениях и строгих математических выводах, также подтверждена компьютерными экспериментами, а применяемые в работе допущения не противоречат физике рассматриваемых процессов.

Положения, выносимые на защиту:

1. Анализ влияния климатических, гидрологических и других факторов на водный баланс в водохранилище и проблем автоматического управления уровнем воды в водохранилище.

2. Информационно-измерительная система, содержащая искусственную нейронную сеть, для управления уровнем воды в водохранилище ГЭС.

3. Результат прогнозирования уровня воды и притока воды в водохранилище на основе искусственной нейросетевой модели

4. Методика обоснованного многокритериального выбора датчиков информационно-измерительной системы и оригинальные разработки элементов системы.

Результаты работы были использованы и внедрены:

Основные результаты работы используются и внедряются на эфиопских гидроэлектростанциях для системы мониторинга водохранилищ и используются в качестве модели для дальнейшего изучения.

Теоретическая значимость и практическая ценность работы.

1. Разработана информационно-измерительная система, содержащая нейронную сеть, для управления уровнем воды в водохранилище ГЭС.

2. Разработана искусственная нейросетевая модель для прогнозирования уровня воды и притока в водоеме и проведено компьютерное моделирование, в котором были использованы результаты полевого эксперимента на гидроэлектростанции Кока в Эфиопии. Результаты моделирования подтвердили достоверность прогнозирования с помощью нейронной сети.

3. Для обоснованного выбора датчиков ИИС был предложен морфологический синтез, основанный на методе анализа иерархий, который с помощью операции парных сравнений различных вариантов позволяет выбирать элементы, удовлетворяющие нескольким критериям, с учетом предварительно определенных весовых коэффициентов.

4. Для измерения испарения воды из водохранилища разработан испаритель с устройством контроля со стабилизацией горизонтальной плоскости жидкости в испарителе (плавающий измеритель испарения открытой воды).

5. Разработанная информационно-измерительная система может быть использована для управления водным балансом в других гидрологических сооружениях, например, в ирригационных системах.

Соответствие паспорту специальности. Указанная область исследования соответствует паспорту специальности 2.2.11. Информационно-измерительные и управляющие системы, а именно: пункту 1 - «Научное обоснование перспективных информационно-измерительных и управляющих систем, систем их контроля, испытаний и метрологического обеспечения, повышение эффективности существующих систем» и пункту 6 - «Исследование возможностей и путей совершенствования существующих и создания новых элементов, частей, образцов информационно-измерительных и управляющих систем, улучшение их технических, эксплуатационных, экономических и эргономических характеристик, разработка новых принципов построения и технических решений».

Апробация работы. Основные положения и результаты, полученные в диссертации, докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях:

- Энерго- и ресурсосбережение: промышленность и транспорт - 2021. - № 2 (35);

- XXVI Региональная конференция молодых ученых и исследователей (г.

Волгоград, 16-28 ноября 2021 г.);

- Энерго- и ресурсосбережение: промышленность и транспорт - 2022. - № 4

- Энерго- и ресурсосбережение: промышленность и транспорт - 2023. - № 2 (43);

- XXVIII Региональная конференция молодых ученых и исследователей

Волгоградской области (г. Волгоград, 23 октября - 6 ноября 2023 г.).

Личный вклад автора.

1. Разработана модель водного баланса водохранилища, выбраны методы и уравнения для количественной оценки прихода и расхода водных ресурсов, а также обоснованно выбраны датчики физических величин внешних факторов.

2. Предложено ввести в информационно-измерительную систему нейронную искусственную сеть, позволяющую решить сложную задачу прогнозирования водного баланса.

3. Разработаны методики выбора оптимального числа нейронов сети, скрытых слоев персептрона, обучения искусственной нейронной сети для ИИС управления балансом водных ресурсов, а также анализа погрешностей прогнозирования.

4. Разработана интеллектуальная информационно-измерительная система, содержащая искусственную нейронную сеть и датчики физических величин всех факторов, влияющих на водный баланс в водохранилище, которая позволяет управлять распределением водных ресурсов с учетом всех интересов и, соответственно, повышать эффективность использования ресурсов.

5. Для обоснованного выбора датчиков ИИС был предложен морфологический синтез, основанный на методе анализа иерархий, который с помощью операции парных сравнений различных вариантов позволяет выбирать элементы, удовлетворяющие нескольким критериям, с учетом предварительно определенных весовых коэффициентов. По надёжности и функциональным характеристикам предпочтительны уровнемеры электрического типа, поскольку они имеют довольно простую конструкцию. Выходной электрический сигнал при емкостной реализации датчика сравнительно просто преобразуется в цифровую форму.

6. Для измерения испарения воды из водохранилища был разработан испаритель со стабилизацией горизонтальной плоскости жидкости в испарителе,

поскольку из существующих испарителей не найдено варианта с необходимыми характеристиками.

Публикации. По результатам диссертационной работы опубликована 11 работы , из которых 3 статьи в рецензируемых российских научныхжурналах по списку ВАК РФ, 1 статья в зарубежных научных изданиях, индексируемых в базах данных Scopus , получен 1 патент на изобретение, 1 патент на полезную модель.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа изложена на 126 страницах основного текста, содержит 31 рисунков, 14 таблиц, 137 библиографических наименований.

I. АНАЛИЗ ФАКТОРОВ ВЛИЯНИЯ НА ВОДНЫЕ РЕСУРСЫ И ПРОБЛЕМ

ЕГО МОНИТОРИНГА

1.1 Тенденция изменения климата на планете

Продолжающийся выброс парниковых газов приводит к дальнейшему потеплению атмосферы Земли и вызывает изменение климата. Изменение климата можно определить как «изменение состояния климата, которое может быть идентифицировано (например, с помощью статистических методов) по изменениям среднего значения и/или изменчивости его свойств и которое сохраняется в течение длительного периода, обычно десятилетий или дольше» [1,2].

Одним из наиболее важных последствий изменения климата является изменение характера выпадения осадков и колебаний температуры в различных частях мира. В течение последнего столетия произошли быстрые изменения глобального климата, приведшие к повышению приземной температуры воздуха и уменьшению количества осадков. Такая ситуация приводит к изменению гидрологического режима в большинстве районов Земли, что в конечном итоге оказывает влияние на устойчивость систем водных ресурсов в бассейнах. Изменение климата влияет не только на гидрологические, биологические и экологические системы, но и на экономику, жизнь людей, поэтому влияние изменения климата на устойчивое развитие региона, страны и даже мира является наиболее важным [3-5].

Воздействие изменения климата на созданные человеком системы неизбежно.

Последствия изменения климата окажут (в основном) неблагоприятное воздействие

на существующую инфраструктуру. Инфраструктура, связанная с водой, играет

жизненно важную роль в развитии человека. Имеются достоверные свидетельства

значительного увеличения рисков, связанных с пресной водой, из-за изменения

климата [2]. Ожидается, что изменения в качестве и количестве воды сыграют

ключевую роль в усилении воздействия изменения климата на населенные пункты и

инфраструктуру [6]. Экстремальные погодные явления (такие как штормы и

ураганы), вероятно, усилятся в измененном сценарии [7, 8], что может привести к

наводнениям. Эти наводнения, могут сопровождаться повышением уровня моря, что

13

создает угрозы для транспортных сетей и наносит ущербы зданиям. Инфраструктура в низменных прибрежных районах уязвима к ущербу от наводнений, ураганов и штормов. Энергетическая инфраструктура, возможно, также пострадает от глобальных изменений и может нуждаться в соответствующей адаптации [9]. Гидрологические изменения непосредственно повлияют на потенциальную мощность гидроэлектростанций [10, 11]. Кроме того, прогнозируется снижение доступности охлаждающей воды [12], что может нарушить энергоснабжение от тепловых и атомных электростанций.

Правительства по всему миру принимают различные меры для устранения угроз, ожидаемых в связи с изменением климата. Рамочная конвенция Организации Объединенных Наций об изменении климата (РКИКООН) выступает в качестве организации, которой поручено поддерживать глобальные ответные меры на угрозу изменения климата [13]. Он устанавливает правовую основу для стабилизации атмосферных концентраций парниковых газов (ПГ) с целью ограничения глобального повышения температуры до приемлемого уровня. ПГ являются важными факторами изменения климата [14], поэтому сокращение их выбросов является первоочередной задачей. Последнее законодательство РКИК ООН, именуемое Парижским соглашением, направлено на усиление глобального реагирования на угрозу изменения климата путем поддержания глобального повышения температуры в этом столетии ниже 2 градусов Цельсия по сравнению с доиндустриальными уровнями. Соглашение, стимулирующее усилия по борьбе с изменением климата, было ратифицировано и одобрено на 24-м заседании Конференции сторон (КС) в Катовице (Польша) в декабре 2018 года.

1.1.1 Анализ влияния климатических факторов на водные ресурсы

Изменение климата оказывает влияние на изменчивость осадков и стоки рек [15]. Это изменит мир современной ситуации гидрологического цикла и вызовет перераспределение водных ресурсов во времени и пространстве. Это также окажет непосредственное влияние на испарение, сток, влажность почвы и так далее. Перераспределение и изменение водных ресурсов в пространстве приведет к значительным изменениям в человеческом обществе и экологии. В то же время

14

изменения в системе водных ресурсов повлияют на местный климат и в определенной степени усугубят изменение климата [16]. Оно влияет как на долгосрочную доступность, так и на краткосрочную изменчивость водных ресурсов во многих регионах. Потенциальные региональные последствия изменения климата могут привести к увеличению частоты и масштабов засух и наводнений, а также к долгосрочным изменениям средних возобновляемых запасов воды за счет изменения количества осадков, температуры, влажности, интенсивности ветра, продолжительности накопления снежного покрова, характера и площади растительности, влажности почвы и стока [17].

По оценкам, к 2050 году от 4,8 до 5,7 миллиарда человек будут жить в районах с потенциальной нехваткой воды хотя бы один месяц в году [18]. Во всем мире противоречия в потребности в воде различных заинтересованных сторон, рост населения, быстрая урбанизация, использование токсичных химикатов в различных видах землепользования, увеличение числа стихийных бедствий и, как следствие, ожидаемые изменения в гидрологическом цикле все чаще ставят под вопрос устойчивость водных ресурсов. Среди них воздействие изменения климата на водные ресурсы стало предметом серьезной озабоченности менеджеров водных ресурсов и лиц, принимающих решения, во всем мире [5].

Аналогичным образом, непосредственное и долгосрочное воздействие

изменения климата на водные ресурсы в африканских странах проявляется в виде

наводнений, засух, пересыхания рек, низкого качества подземных и поверхностных

вод, а также искажения структуры осадков и водяного пара. Эти последствия в

совокупности оказывают разрушительное воздействие на потенциал и доступность

водных ресурсов и тем самым ставят под угрозу экологические и социально-

экономические условия жизни населения [6]. В Африке к югу от Сахары большая

часть сельского хозяйства (94%) питается дождями. Количество осадков в этом

регионе крайне непредсказуемо и сильно колеблется не только по сезонам, но и

между годами. Часто случаются засухи, и урожайность сельскохозяйственных

культур снижается из-за нехватки воды. Отсутствие предсказуемости, как в

количестве, так и в сроках выпадения осадков крайне затрудняет ведение сельского

15

хозяйства при дождевом питании [19]. Уязвимость Африки обусловлена сочетанием многих факторов, включая крайнюю бедность, высокий рост населения, частые стихийные бедствия, такие как засухи и наводнения, и сельскохозяйственные системы, которые в значительной степени зависят от осадков [20].

Благодаря своему географическому положению и благоприятным климатическим условиям Эфиопия получает относительно большее количество осадков. Это позволяет стране называть себя «водонапорной башней Восточной Африки». Однако пространственное и временное распределение водных ресурсов неравномерно. Вода всегда играла центральную роль в эфиопском обществе. В большей или меньшей степени она используется почти во всех сферах производства. Она также является и разрушительной силой. В Эфиопии, как и во всех других обществах, всегда шла борьба за уменьшение разрушительного воздействия воды и увеличение ее продуктивного воздействия. Эта борьба обострилась преимущественно в последнее столетие в связи с резким ростом населения. Сегодня развитие Эфиопии серьезно сдерживается сложным наследием водных ресурсов и отсутствием доступа к ним и управления ими.

Изменение климата окажет значительное влияние на водные ресурсы.

Необходимо планировать, как адаптироваться к этим изменениям и как смягчить их

последствия для водных ресурсов. В Африке к югу от Сахары существует

множество уязвимых речных бассейнов. Эти бассейны уязвимы как с точки зрения

климатической системы, которая очень изменчива, и возможных будущих

изменений климата, так и с точки зрения управления, поскольку слабое управление

и высокий уровень бедности среди населения ограничивают действия по адаптации

к изменению климата [21]. Эфиопия является примером страны, чьи речные

бассейны уязвимы к изменениям климата, но при этом стратегия борьбы с

бедностью и экономический рост страны требуют эффективного управления

водными ресурсами для конкурирующих секторов и пользователей. С начала 1980-х

годов страна пережила семь крупных засух и множество сильных наводнений в

разных частях страны [22]. Исследования утверждают, что изменение климата

станет серьезным вызовом для усилий страны по достижению продовольственной

16

безопасности и устойчивому выходу из бедности. Так, например, наводнение 2006 года унесло жизни 719 человек, привело к перемещению около 242 000 человек, серьезно повредило инфраструктуру и жилые дома и привело к потере имущества на сумму более миллиона долларов США. Засуха является единственным наиболее разрушительным явлением, связанной с климатом природной опасностью в Эфиопии [23]. Засухи, произошедшие с 2004 по 2017 год, затронули около 53,1 миллиона человек в стране.

Бассейн реки Аваш (Эфиопия) подвержен высокой изменчивости климата, в нем часто случаются наводнения и засухи. Бассейн уже подвержен водному стрессу, поскольку спрос на воду превышает предложение. Например, по данным исследования, проведенного в 2016 году, среднегодовой сток составляет 4640 МКМ (миллионов кубических метров), в то время как среднегодовой спрос - 4670 МКМ [24]. Бассейн подвержен высокой внутригодовой изменчивости, а дефицит воды в сухой сезон признан Управлением бассейна реки Аваш проблемой для различных видов деятельности, таких как ирригация и бытовое водоснабжение [25]. Другое исследование проанализировало запланированное расширение ирригации и удовлетворение спроса в бассейне и показало, что при текущем сценарии "бизнес, как обычно" в сухой сезон сталкивается с неудовлетворенным спросом на воду, причем в самый сухой месяц (январь) неудовлетворенный спрос на воду составляет около 15 МКМ [26].

Засуха приводит к гибели урожая и гибели скота. Если дожди прекратятся или просто начнутся слишком рано или слишком поздно, весь сельскохозяйственный цикл может быть нарушен, поскольку в секторе нет достаточных хранилищ для бесперебойной и своевременной подачи воды [27]. Наводнения представляют собой проблему, главным образом, в прибрежных районах, затрагивающую продуктивные сельскохозяйственные угодья, поселения и инфраструктуру. Наводнения и отложения наносов также наносят ущерб из-за затопления и заболачивания продуктивных земель, способствуя росту нежелательных видов и блокируя доступ к дорогам и пешеходным маршрутам. Затопленные поля часто задерживают сев, тем самым снижая урожайность и качество сельскохозяйственных культур [28].

17

В регионах, испытывающих продолжительные засухи, способность удовлетворять потребности в гидроэнергии, а также человеческие и экологические потребности в водоснабжении будет сдерживаться [29,30]. Тенденции изменения количества осадков, как правило, усиливаются в стоке, так что уменьшение количества осадков приводит к очень низкому стоку, и, наоборот, влажные регионы, получающие умеренное увеличение количества осадков, могут неожиданно затопиться из-за резкого увеличения притока [31]. Основываясь на прогнозе удвоения парниковых газов в XXI веке [32], Хайлемариам [33] смоделировал повышение температуры на 2 °С в бассейне реки Аваш и обнаружил, что выпадение -20 % и -10 % осадков соответствует уменьшению стока на 41 % и 25 %, соответственно.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Богале Мулукен Асамнеу, 2024 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Al-Ghussain L. Global warming: review on driving forces and mitigation. Environmental Progress & Sustainable Energy. 2019 Jan; 38(1): 13-21.

2. Pachauri RK, Allen MR, Barros VR, Broome J, Cramer W, Christ R, Church JA, Clarke L, Dahe Q, Dasgupta P, Dubash NK. Climate change 2014: synthesis report. Contribution of Working Groups I, II and III to the fifth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Ipcc; 2014.

3. Hilo AN, Saeed FH, Al-Ansari N. Impact of climate change on water resources of Dokan Dam Watershed. Engineering. 2019; 11(8):464-74.

4. Alimohammadi H, Massah Bavani AR, Roozbahani A. Mitigating the impacts of climate change on the performance of multi-purpose reservoirs by changing the operation policy from SOP to MLDR. Water resources management. 2020 Mar; 34:1495-516.

5. Tesfahunegn GB, Gebru TA. Smallholder farmers' level of understanding on the impacts of climate change on water resources in northern Ethiopia catchment. GeoJournal. 2022 Apr; 87(2):565-83.

6. Bates B, Kundzewicz Z, Wu S. Climate change and water. Intergovernmental Panel on Climate Change Secretariat; 2008.

7. Min SK, Zhang X, Zwiers FW, Hegerl GC. Human contribution to more-intense precipitation extremes. Nature. 2011 Feb 17; 470(7334):378-81.

8. Mukherjee S, Aadhar S, Stone D, Mishra V. Increase in extreme precipitation events under anthropogenic warming in India. Weather and climate extremes. 2018 Jun 1; 20:45-53.

9. Edenhofer O, Pichs-Madruga R, Sokona Y, Seyboth K, Kadner S, Zwickel T, Eickemeier P, Hansen G, Schlomer S, von Stechow C, Matschoss P, editors. Renewable energy sources and climate change mitigation: Special report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge University Press; 2011 Nov 21.

10. Boehlert B, Strzepek KM, Gebretsadik Y, Swanson R, McCluskey A, Neumann JE, McFarland J, Martinich J. Climate change impacts and greenhouse gas mitigation effects on US hydropower generation. Applied Energy. 2016 Dec 1; 183:1511-9.

11. Minville M, Brissette F, Leconte R. Impacts and uncertainty of climate change on water resource management of the Peribonka River System (Canada). Journal of Water resources planning and management. 2010 May; 136(3):376-85.

12. Van Vliet MT, Van Beek LP, Eisner S, Florke M, Wada Y, Bierkens MF. Multimodel assessment of global hydropower and cooling water discharge potential under climate change. Global Environmental Change. 2016 Sep 1; 40:156-70.

13. UNFCCC, 2019. URL https : //unfccc. int/about-us/about-the-secretariat

14. Cubasch, U., Wuebbles, D., Chen, D., Facchini, M.C., Frame, D., Mahowald, N., Winther, J.G., 2013. Introduction. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.

15. Karl, Thomas R., and Kevin E. Trenberth. "Modern global climate change." science 302.5651 (2003): 1719-1723.

16. Nan, Yang, Men Bao-hui, and Lin Chun-Kun. "Impact analysis of climate change on water resources." Procedia Engineering 24 (2011): 643-648.

17. Solomon, Susan, ed. Climate change 2007-the physical science basis: Working group I contribution to the fourth assessment report of the IPCC. Vol. 4. Cambridge university press, 2007.

18. World Water Assessment Programme (Nations Unies), The United Nations WorldWater Development Report 2018 (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, New York, United States)

19. McCartney, Matthew, and Vladimir Smakhtin. Water storage in an era of climate change: addressing the challenge of increasing rainfall variability. Blue paper. No. 615-2016-40943. 2010.

20. IPCC AR4-WGII. 2007. Climate Change 2007: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group II (WGII) to the Fourth Assessment Report (AR4) of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Cambridge University Press.

21. Parry, Martin L., ed. Climate change 2007-impacts, adaptation and vulnerability: Working group II contribution to the fourth assessment report of the IPCC. Vol. 4. Cambridge University Press, 2007.

22. Margulis, Sergio, et al. "Economics of adaptation to climate change: Synthesis report." (2010).

23. Bezu, Abebe. "Analyzing impacts of climate variability and changes in Ethiopia: A review." American Journal of Modern Energy 6.3 (2020): 65-76.

24. Adeba, Dereje, Mitthan Lal Kansal, and Sumit Sen. "Economic evaluation of the proposed alternatives of inter-basin water transfer from the Baro Akobo to Awash basin in Ethiopia." Sustainable Water Resources Management 2 (2016): 313-330.

25. Authority, Awash Basin. "Awash River Basin Strategic Plan Main Report." Awash Basin Authority: Amhara, Ethiopia (2017).

26. Mersha, Adey Nigatu, et al. "Evaluating the impacts of IWRM policy actions on demand satisfaction and downstream water availability in the upper Awash Basin, Ethiopia." Water 10.7 (2018): 892.

27. Bank, W. "Ethiopia: Managing water resources to maximize sustainable growth (Report No 36000-ET)." Washington, DC, World Bank (2006).

28. MoWR (Ministry of Water Resources). 2002. "Water Sector Development Program." Report, Addis Ababa

29. Hurd, Brian H., et al. "climatic change and USA water resources: from modeled watershed impacts to national estimates 1." JAWRA Journal of the American Water Resources Association 40.1 (2004): 129-148.

30. Christensen, Niklas S., et al. "The effects of climate change on the hydrology and water resources of the Colorado River basin." Climatic change 62 (2004): 337-363.

31. De Wit, Maarten, and Jacek Stankiewicz. "Changes in surface water supply across Africa with predicted climate change." Science 311.5769 (2006): 1917-1921.

32. Change, Intergovernmental Panel on Climate. "Climate change 2007: The physical science basis." Agenda 6.07 (2007): 333.

33. Hailemariam, Kinfe. "Impact of climate change on the water resources of Awash River Basin, Ethiopia." Climate Research 12.2-3 (1999): 91-96.

114

34. Biswas, Asit K. "Dams: cornucopia or disaster?" International Journal of Water Resources Development 20.1 (2004): 3-14.

35. Scudder, Thayer Ted. The future of large dams: Dealing with social, environmental, institutional and political costs. Taylor & Francis, 2012.

36. Jewaro AK, Diler I. The State of Water Management in Ethiopia: Problems and Solution Approaches. Acta Aquatica Turcica. 2021 Jan 12; 17(4):556-68.

37. Derbew, Dereje. "Ethiopia's renewable energy power potential and development opportunities." Ministry of Water and Energy: Abu Dhabi, UAE (2013).

38. Balvin, Pavel, et al. "Minimum residual flows for catchments in the Czech Republic." Water 13.5 (2021): 689.

39. Yang, S. L., et al. "Downstream sedimentary and geomorphic impacts of the Three Gorges Dam on the Yangtze River." Earth-Science Reviews 138 (2014): 469-486.

40. MoWR (Ministry of Water Resources). 2002b. "Water Sector Development Program." Report, Addis Ababa. Hydropower Status Report - Sector Trends and Highlights, 2018. . International Hydropower Association, London, U.K.

41. Pachauri, Rajendra K., et al. Climate change 2014: synthesis report. Contribution of Working Groups I, II and III to the fifth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Ipcc, 2014.

42. De Queiroz, Anderson Rodrigo, et al. "Hydropower revenues under the threat of climate change in Brazil." Renewable energy 133 (2019): 873-882.

43. Bombelli, Giovanni Martino, et al. "Impact of prospective climate change scenarios upon hydropower potential of Ethiopia in GERD and GIBE dams." Water 13.5

(2021): 716.

44. African Economic Outlook (AEO) 2023

45. Mekonnen, Tewodros Walle, et al. "Assessment of impacts of climate change on hydropower-dominated power system—the case of Ethiopia." Applied Sciences 12.4

(2022): 1954.

46. Tiruye, G. A., et al. "Opportunities and Challenges of Renewable Energy Production in Ethiopia. Sustainability 2021, 13, 10381." (2021).

47. Mekonnen, Tewodros Walle, et al. "Assessment of impacts of climate change on hydropower-dominated power system—the case of Ethiopia." Applied Sciences 12.4 (2022): 1954.

48. EEPRI (Ethiopian Economic Policy Research Institute). 2003. "Quarterly Report on the Macroeconomic Performance of the Ethiopian Economy." Addis Ababa.

49. Богале, М. А. "Анализ Проблем Энергетического Обеспечения Эфиопии." Энерго-и ресурсосбережение: промышленность и транспорт 2 (2021): 32-35.

50. Sadoff, Claudia. "Managing water resources to maximize sustainable growth: a World Bank water resources assistance strategy for Ethiopia." (2008).

51. IEA (2014), Key World Energy Statistics 2014, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/key energ stat-2014-en.

52. Loucks, D.P., van Beek, E., Stedinger, J.R., Dijkman, J.M., Villars, M.T., 2005. Water Resources Systems Planning and Management: An Introduction to Methods, Models and Applications.UNESCO, Paris.

53. Shen, D., Speed, R., 2009. Water Resources Allocation in the People's Republic of China. International Journal of Water Resources Development, 25(2): 209-225.

54. Alcamo, Joseph, Martina Flörke, and Michael Märker. "Future long-term changes in global water resources driven by socio-economic and climatic changes." Hydrological Sciences Journal 52.2 (2007): 247-275.

55. Munia, H., et al. "Water stress in global transboundary river basins: significance of upstream water use on downstream stress." Environmental Research Letters 11.1 (2016): 014002.

56. Lin, N. M. "Real-time operation of a multi-reservoir system." (2022).

57. Taghian, Mehrdad, et al. "Optimization of conventional rule curves coupled with hedging rules for reservoir operation." Journal of Water Resources Planning and Management 140.5 (2014): 693-698.

58. You, Jiing-Yun, and Ximing Cai. "Hedging rule for reservoir operations: 1. A theoretical analysis." Water Resources Research 44.1 (2008).

59. Bank, W. "Ethiopia: Managing water resources to maximize sustainable growth

(Report No 36000-ET)." Washington, DC, World Bank (2006).

116

60. Lin, Nay Myo, and Martine Rutten. "Optimal operation of a network of multipurpose reservoir: A review." Procedia Engineering 154 (2016): 1376-1384.

61. Sakamoto, Tadahiko, and Nario Yasuda. "Monitoring and Evaluating Dams and Reservoirs." Water Storage, Transport, and Distribution (2009): 176

62. Mizuno, Mituaki, and Toshio Hirose. "Instrumentation and monitoring of dams and reservoirs." Water Storage Transp. Distrib 1 (2009): 1-8.

63. Singh, Rajesh, Sushabhan Choudhury, and Bhupendra Singh. "Wireless disaster monitoring and management system for dams." Procedia Computer Science 48 (2015): 381-386.

64. Автоматический регулятор уровня воды в водохранилище // патент RU 2776082 C1, 2022.

65. Система автоматического регулирования уровня воды в водохранилище ГЭС// патент RU 2629456 C2, 2017.

66. Yang, Guang, et al. "Multiobjective reservoir operating rules based on cascade reservoir input variable selection method." Water Resources Research 53.4 (2017): 34463463.

67. Song, Jung-Hun, Younggu Her, and Moon-Seong Kang. "Estimating Reservoir Inflow and Outflow from Water Level Observations Using Expert Knowledge: Dealing With an Ill-Posed Water Balance Equation in Reservoir Management." Water Resources Research 58.4 (2022): e2020WR028183.

68. Bowlekar, A. P., and K. K. Sathian. "A review on water balance models." (2022).

69. European Commission, and Directorate-General for the Environment. "Guidance document on the application of water balances for supporting the implementation of the WFD: Final: version 6.1-18/05/2015." (2015).

70. D'Urquiza-Díaz, A., J. de Anda-Sánchez, and E. J. Nelson. "The water balance for reservoirs and its application to tropical latitudes." J. Env. Hydrol. 17 (2009): 1-28.

71. Mohajerani, Hadis, et al. "Understanding the water balance and its estimation methods." Precipitation. Elsevier, 2021. 193-221.

72. De Ridder, N. A., and J. Boonstra. "Analysis of water balances." Drainage principles and applications. Ed. 2 (1994): 601-633.

73. Habets, Florence, et al. "The cumulative impacts of small reservoirs on hydrology: A review." Science of the Total Environment 643 (2018): 850-867.

74. Song, Jung-Hun, et al. "Water balance in irrigation reservoirs considering flood control and irrigation efficiency variation." Journal of Irrigation and Drainage Engineering 142.4 (2016): 04016003.

75. Subramanya, K. "edition 3." Engineering hydrology. New Delhi. Tata McGraw Hill (2008): 155-162.

76. Singh, V. P., and C-Y. Xu. "Evaluation and generalization of 13 mass-transfer equations for determining free water evaporation." Hydrological Processes 11.3 (1997): 311-323.

77. Lenters, John D., Timothy K. Kratz, and Carl J. Bowser. "Effects of climate variability on lake evaporation: Results from a long-term energy budget study of Sparkling Lake, northern Wisconsin (USA)." Journal of Hydrology 308.1-4 (2005): 168-195.

78. Winter, Thomas C., Donald O. Rosenberry, and A. M. Sturrock. "Evaluation of 11 equations for determining evaporation for a small lake in the north central United States." Water Resources Research 31.4 (1995): 983-993.

79. Allen, Richard G., et al. "Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56." Fao, Rome 300.9 (1998): D05109.

80. Linacre, Edward T. "Data-sparse estimation of lake evaporation, using a simplified Penman equation." Agricultural and Forest Meteorology 64.3-4 (1993): 237256.

81. Walker, Glen Russell, and Lu Zhang. Plot Scale Models and Their Application to Recharge Studies-Part 10. CSIRO publishing, 2002.

82. Zhang, Lu, Glen R. Walker, and Warrick R. Dawes. "Water balance modelling: concepts and applications." ACIAR Monograph Series 84 (2002): 31-47.

83. Rani, Shilpi, and Falguni Parekh. "Predicting reservoir water level using artificial neural network." International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology 3.7 (2014): 14489-14496.

84. Ashaary, Nur Athirah, Wan Hussain Wan Ishak, and Ku Ruhana Ku-Mahamud. "Neural network application in the change of reservoir water level stage forecasting." Indian Journal of Science and Technology 8.13 (2015): 1-6.

85. TEMtZ, Temel, Yunus DAMLA, and Erdin? KESKIN. "Comparison of Different Artificial Neural Network Methods in Determining Reservoir Capacity." Erzincan University Journal of Science and Technology 15.1 (2022): 183-203.

86. Mahmood, Khalid R., Ayad S. Mustafa, and Abdulrahman S. Muhammed. "Application of Artificial Neural Networks to Forecast the Release Water from Haditha Dam." Engineering Conference comprehensive research theses, Al-Mustansiriya University. Vol. 7. No. 8. 2012.

87. Keskenler, Mustafa Furkan, and Eyup Fahri Keskenler. "Ge?mi§ten gunumuze yapay sinir aglari ve tarihfesi." Takvim-i Vekayi 5.2 (2017): 8-18.

88. Canaday, Daniel. Modeling and Control of Dynamical Systems with Reservoir Computing. The Ohio State University, 2019.

89. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / под ред. Н.Н. Куссуль; пер. с англ. Н.Н. Куссуль, А.А. Шелестова. 2-е изд., испр. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.

90. Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep learning. MIT press, 2016.

91. Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "Imagenet classification with deep convolutional neural networks." Advances in neural information processing systems 25 (2012).

92. Maas, Andrew L., Awni Y. Hannun, and Andrew Y. Ng. "Rectifier nonlinearities improve neural network acoustic models." Proc. icml. Vol. 30. No. 1. 2013.

93. Осовский, Станислав. Нейронные сети для обработки информации. Финансы и статистика, 2004.

94. Лозовой Я.С., Секирин А.И. Решение задачи прогнозирования с помощью нейронных сетей [Электронный ресурс]. URL:

119

http://www.rusnauka.com/1_NTO_2011/Informatica/ 78176.doc.htm (дата обращения: 20.03.2022).

95. Ясницкий, Леонид Нахимович. "Введение в искусственный интеллект." (2008).

96. Aczel, A. D. "Complete Business Statistics. Irwin, Burr Ridge." (1989): 5-997.

97. Богале, М.А. Мониторинг и управление гидроэнергетической системой уровня воды / М.А. Богале // XXVI Региональная конференция молодых ученых и исследователей Волгоградской области (г. Волгоград, 16-28 ноября 2021 г.) : сб. материалов конф. / редкол.: С. В. Кузьмин (отв. ред.) [и др.] ; ВолгГТУ. - Волгоград, 2022. - C. 185-187.

98. Богале, М.А. Система контроля и мониторинга испарения и уровня воды / М.А. Богале, Люд.А. Коновалова // Энерго- и ресурсосбережение: промышленность и транспорт. - 2022. - № 4 (41). - C. 23-27

99. Пат. 2820563 Российская Федерация, МПК G05D 9/12 Способ автоматического регулирования уровня воды в водохранилище ГЭС / А.Н. Шилин, С.С. Дементьев, Люд.А. Коновалова, М.А. Богале; ФГБОУ ВО ВолгГТУ. - 2024.

100. Shilin, Aleksandr N., Lyudmila A. Konovalova, and Muluken A. Bogale. "Intelligent Information-Measuring System for Controlling the Operating Mode of Hydroelectric Power Plants." Smart Electromechanical Systems: Mathematical and Software Engineering. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. 33-39.

101. Козырев А.В., Лашин А.В., Семёнов В.А., Турунин В.И.. Система автоматического регулирования уровня воды в водохранилище ГЭС: RU 2629456. заявл. 20.05.2016. Опубл. 29.08.2017.

102. Коновалова, Люд.А. Интеллектуальная система автоматического регулирования уровня воды в водохранилище ГЭС / Люд.А. Коновалова, М.А. Богале // XXVIII Региональная конференция молодых ученых и исследователей Волгоградской области (г. Волгоград, 23 октября - 6 ноября 2023 г.) : сб. материалов конф. / редкол.: С. В. Кузьмин (отв. ред.) [и др.] ; ВолгГТУ [и др.]. - Волгоград, 2023. - C. 166-167.

103. Шилин А. Н., Коновалова Л. А., Богале М. А. Интеллектуальная система автоматического регулирования уровня воды в водохранилище ГЭС // Контроль. Диагностика. 2024. Т. 27, № 10. С.43-53.

104. Gurara M, Bekele A, Gebeyehu S. Hydrological Data Processing and Management System, 2020.

105. Ильичев В.Ю., Качурин А.В. Создание программ на языке Python для исследования множества Мандельброта. // E-Scio. 2021. № 5 (56). С. 362-371

106. Khan MN. A review on water level measurement and control, 2020.

107. Peter Woolf et al. "chemical process dynamics and controls "Nov 24, 2020

108. Adamo, Nasrat, et al. "Dam Safety: Use of Instrumentation in Dams." Journal of Earth Sciences and Geotechnical Engineering 11.1 (2021): 145-202.

109. Макартичян, С. В., С. С. Жабин, and Н. С. Кузнецова. "Сравнительный анализ существующих методов измерения уровня жидкостей в резервуарах." Энерго-и ресурсосбережение: промышленность и транспорт 2 (2021): 36-41.

110. Morris, Alan S., and Reza Langari. Measurement and instrumentation: theory and application. Academic Press, 2012

111. Subramanya, K. Engineering hydrology. McGraw-Hill, New Delhi, 2017.

112. Solioz, Baptiste, and Pierre-André Mudry. "A Low-Cost Water Flow Meter on the Edge using Machine Learning." Proceedings of FTAL 2021, 28-29 October, 2021, Lugano, Switzerland-CEUR Workshop. No. Conference. 28-29 October 2021, 2021.

113. Woolf, P. "University of Michigan Chemical Engineering Process Dynamics and Controls Open Textbook." Ann Arbor, MI: The University of Michigan (2006).

114. Baker, Bonnie. "Temperature sensing technologies." AN679, Microchip Technology Inc (1998).

115. Rashid, M. M., et al. "Development of electronic rain gauge system." International Journal of Electronics and Electrical Engineering 3.4 (2015): 245-9.

116. Ling, Peter. "A review of soil moisture sensors." Assn. Flor. Prof. Bull 886 (2004): 22-23.

117. Левшина Е.С., Новицкий П.В. Электрические измерения физических ве

личин. (Измерительные преобразователи). Ленинград: Энергоатомиздат, 1983. 320 с.

121

118. ГОСТ Р 8.660-2009 ГСИ. Уровнемеры промышленного применения. Введ. 2009 12-15. Москва: Изд-во стандартов, 2010.

119. Мюллер И. Эвристические методы в инженерных разработках: пер. с нем. Москва: Радио и связь, 1984. 144 с.

120. Саати Т.Л. Принятие решений при зависимости и обратных связях: Аналитические сети. Москва: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. 360 с.

121. Одрин В.М. Метод морфологическо го анализа технических систем. Москва: ВНИИПИ, 1989. 312 с.

122. Моисеева Н.К., Карпунин М.Г. Ос новы теории и практики функционально стоимостного анализа. Москва: Высшая школа, 1988. 192 с.

123. Шилин А.Н., Шилина И.А. Морфо логический синтез оптико-электронных си стем измерения размеров нагретых дета лей // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2003. № 3. С. 51-61.

124. Пат. 2629456 Российская Федерация, МПК G 05 D 9/12, G 06 G 7/50, G 06 F 17/10. Система автоматического регулиро вания уровня воды в водохранилище ГЭС / Козырев А.В., Лашин А.В., Семёнов В.А., Турунин В.И.; патентообразователь Откры тое акционерное общество «Ленгидропро экт» - № 2014143616; заявл. 28.10.2014; опубл. 29.08.2017. Бюл. № 14. 10 с.

125. Borden C., Dimple R. Water quality monitoring system design. Manitoba: Interna tional Institute for Sustainable Development, 2015.

126. Younos Tamim, d Christopher J. Heyer. Advances in water sensor technologies and real-time water monitoring // Advances in Watershed Science and Assessment. Springer, Cham, 2015. 171-203.

127. Sauer Vernon B., D. Phil Turnipseed. Stage measurement at gaging stations. US De partment of the Interior, US Geological Sur vey, 2010.

128. Dam Safety: Use of Instrumentation in Dams / Adamo Nasrat et al. // Journal of Earth Sciences and Geotechnical Engineering. 2021. 11.1. Р. 145-202.

129. Макартичян С.В., Богале М.А., Коновалова Л.А., Вершинин А.В.

Интеллектуальная поддержка выбора датчиков информационно-измерительных

систем на примере уровнемеров. Вопросы электротехнологии . 2024; (1): 43-54

122

130. Научно-прикладной справочник: Многолетние изменения испарения на Европейской территории России по данным водноиспарительной сети. - СПб.: ООО "РИАЛ", 2021. - 64 с.

131. Adjustable floating open-water evaporation pan: пат. 7,162.923в US11/122 202; заявл. 05.04.05; опубл. 07.01.16, US7162923B1.

132. Коновалова, Люд.А. Обзор устройств испарения с водной поверхности / Люд.А. Коновалова, М.А. Богале // Энерго- и ресурсосбережение: промышленность и транспорт. - 2023. - № 2 (43). - C. 24-28.

133. Шилин А.Н., Коновалова Л.А., Богале М.А. Испаритель со стабилизацией горизонтальной плоскости воды. Глобальная ядерная безопасность. 2024;14(1):37-42. https://doi.org/10.26583/gns-2024-01-05

134. П. м. 226828 Российская Федерация, МПК G01F 23/76 Плавающий измеритель испарения открытой воды / А.Н. Шилин, Люд.А. Коновалова, М.А. Богале; ФГБОУ ВО ВолгГТУ. - 2024.

135. Ермаков А.И., Зимин Е.Г. Испарители с водной поверхности: технология и экономика. - Санкт-Петербург: Политехника, 2015.

136. Барский Г.Л. Испарение с водной поверхности: физика, история, применение. - Москва: Наука, 2012.

137. Сорокин А.В. Испарители с водной поверхности: устойчивость и энергетическая эффективность. - Москва: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2016.

Патент № 2820563

Патент № 2206828

ETHIOPIAN ELECTRIC POWER

Implementation of the dissertation result

BOGALE MULUKEN ASAMNEW On the topic "Information and measurement system for water resources management and monitoring at a multi-purpose dam"

On the implementation of research results:

I, representatives of Generation Operation Department in Ethiopian Electric Power (EEP), hereby confirm that the results of the research work carried out by the Volgograd State Technical University "INFORMATION-MEASURING SYSTEM FOR WATER MANAGEMENT AND MONITORING MULTI-PURPOSE DAM":

1. An automatic system for measuring and transmitting information about the state of the water level in the reservoir of a hydroelectric power plant

2. Forecasting the water level in the reservoir and Water Inflow to the Reservoir

Can be implement in all Ethiopian hydropower Dams.

Signature