Kajian ini melibatkan permodelan tempoh kritikal dan jumlah kapasiti penyimpanan
sistem takungan menggunakan kriteria prestasi dan teknik penjanaan data sintetik. Tiga
tapak takungan gagasan di bahagian Selatan Semenanjung Malaysia telah dipilih sebagai
kajian kes: stesen pengukuran Johor di Rantau Panjang; Melaka di Pantai Belimbing dan
Muar di Buluh Kasap. Analisis statistik data aliran sungai tahunan dan bulanan tapak
kajian telah dijalankan sebelum analisis siri masa. Ujian telah dilaksanakan untuk
menyemak ketekalan, kepegunan, kerawakan dan mencari fungsi taburan kebarangkalian
yang paling sesuai untuk data sejarah tapak kajian. Model auto-regresi susulan satu,
AR(1), digabung pula dengan model pengasingan Valencia-Schaake (V-S) telah
digunakan untuk menjana data aliran sungai sintetik. Pada peringkat seterusnya,
Algoritma Puncak Berturutan (SPA) terubahsuai telah digunakan untuk analisa
perancangan storan-hasil sistem takungan pada permintaan yang berbeza, dan pelbagai
indeks prestasi kebolehharapan dan kelemahan menggunakan data aliran sungai sintetik.
Hasil analisis menunjukan indeks prestasi kebolehharapan dan kelemahan adalah
signifikan dalam permodelan tempoh kritikal dan kapasiti storan. Seterusnya
menggunakan hasil simulasi, persamaan regresi baru telah dibangunkan untuk model
tempoh kritikal dan jumlah kapasiti penyimpanan takungan sistem kajian secara
berasingan dan bersepadu untuk tiga sistem kajian menggunakan parameter permintaan
piawai, indeks prestasi kebolehharapan dan kelemahan, dan pekali perubahan dan
pencong aliran tahunan. Nilai R2 pada julat lengkap tempoh kritikal dan kapasiti storan
yang diramalkan adalah tinggi iaitu masing-masing 0.9810 dan 0.9856 untuk tiga sistem
bersepadu. Persamaan ini boleh menghasilkan anggaran semula penyelakuan sintetik
tempoh kritikal dan penyimpanan kapasiti kritikal bagi permintaan yang berbeza, indeks
prestasi kebolehharapan dan kelemahan dengan cekap. _______________________________________________________________________
This study is on modeling the critical period and total storage capacity of reservoir
systems employing performance criteria and synthetic data generation technique. Three
sites in the Southern part of Peninsular Malaysia are selected as conceptual reservoirs to
be the case studies: Johor at Rantau Panjang; Melaka at Pantai Belimbing and Muar at
Buluh Kasap gauging stations. Statistical data analysis of both annual and monthly
streamflow data of the study sites is carried out prior to the time series analysis. The tests
are implemented for testing consistency, stationarity, randomness and determining the
most appropriate probability distribution function of the historical data. Subsequently,
Auto-regressive lag one, AR(1), coupled with Valencia-Schaake (V-S) disaggregation
model are applied to generate synthetic streamflow data. In the next stage, the modified
Sequent Peak Algorithm (SPA) is employed for the Storage-yield planning analysis of
reservoir systems at different demands, reliability and vulnerability performance metrics
employing the synthetic streamflow data. The results show that the reliability and
vulnerability metrics are significant in critical period and storage capacity modeling.
Subsequently, using the simulation results, new regression equations are developed to
model the critical period and total storage capacity of study systems individually and
three systems together applying standard demand parameter, reliability and vulnerability
performance measures and coefficient of variation and skewness of annual flows. The R2
obtained over the complete range of the critical period and storage capacity prediction is
high, being 0.9810 and 0.9856, respectively for the three systems together. Hence, the
obtained equations could reproduce the simulated critical period and storage capacity for
different demands, reliability and vulnerability indices efficiently.
Stochastic and modified sequent peak algorithm for reservoir planning analysis considering performance indices_Issa Saket Oskoui_A9_2016_MYMY