La représentation précise des dynamiques de niveau d'eau de réservoir à court terme est essentielle pour l'analyse opérationnelle et l'évaluation basée sur des scénarios sous des conditions d'entrée-sortie prescrites. Dans de nombreuses applications pratiques, la modélisation basée sur la physique est limitée par une connaissance incomplète des processus, des conditions aux limites non disponibles ou une résolution temporelle insuffisante des données d'entrée. Cette étude présente un cadre piloté par les données pour la simulation conditionnelle horaire du niveau d'eau du réservoir basé sur une architecture hybride Conv1D–LSTM. Le modèle apprend des relations non linéaires entre la contrainte hydraulique, le contrôle opérationnel et l'état du système à partir d'observations historiques, et est évalué dans un mode de simulation multi-étapes récursif (déroulement) pour refléter son utilisation prévue et capturer l'accumulation d'erreurs au fil du temps. Une analyse systématique de la longueur de la séquence d'entrée et de la fonction d'activation est effectuée pour identifier une configuration de modèle robuste. Sur l'ensemble de test, la configuration sélectionnée (L = 24, GELU) a atteint RMSE = 0,1057 m, MAE = 0,0881 m et R2 = 0,972 lors de l'évaluation du déroulement. Le cadre proposé est conçu pour la simulation basée sur des scénarios plutôt que pour des prévisions déterministes à une étape, permettant un dépistage opérationnel rapide de régimes alternatifs d'entrée-sortie. Contrairement à de nombreuses études précédentes qui mettent l'accent sur la précision prédictive à une étape, ce travail évalue explicitement la stabilité du modèle dans des simulations multi-étapes récursives, ce qui est plus pertinent pour l'analyse de scénarios de réservoir.
Brankovic et al. (Sat,) ont étudié cette question.