A comparison of parametric and non-parametric methods for runoff forecasting

Abstract

The paper evaluates the performance of a non-parametric scheme, the nearest neighbour (NN) method, to predict the daily mean discharge in a mountain basin supplying a hydroelectric reservoir in northeastern Italy. The results are compared with those of an autoregressive model with exogenous input (ARX), coupled with a previously developed snow cover evolution model. Both methods give good performances, but the NN prediction requires a much simpler simulation structure. In the case investigated, for example, the snowpack accumulation-melting model can be completely eliminated. This greater simplification assumes considerable importance in the Electric Load Distribution Institutes of the Italian National Electricity Board (ENEL), where many hydroelectric basins are managed every day.

Résumé

On évalue l'avantage d'une méthode régressive non paramètrique, la “nearest neighbour” (NN) méthode, pour la prévision du débit moyen journalier d'un bassin de haute altitude dans un réservoir hydroélectrique au Nord-Est de l'Italie. Les résultats obtenus sont comparés avec ceux-la d'un modèle autorégressif avec entrée exogène (ARX), couplé avec un modèle d'évolution de la couche de neige, précédemment mis au point. L'une et l'autre méthode sont valables, mais la structure de simulation de la prévision NN est beaucoup plus simple: dans le cas examiné, par exemple, le modèle de fonte et d'accroissement de la couche de neige peut être complètement négligé. Cette simplificaton a une grande importance par exemple dans les Centres de Répartition de la Charge Électrique, où on doit gérer jour par jour plusieurs bassins hydroélectriques.