Management of the hydropower plants requires the economically efficient use of water re-sources based on the forecasts and simulation models of the hydropower plant and the reservoir. There are various data sources for the water inflow forecasting: meteorological and hydrological posts, Earth remote sensing. However, the problem arises of combining the specified heterogeneous data for aggre-gated processing with the use of machine learning methods. The research goal is to design an architec-ture of a system for collecting and processing the data from various sources to operational forecast of the water inflow and the reservoir water-level. It was achieved by analyzing and selecting the sources and methods for the use of Earth remote sensing data; observing the main principles of hydrological modeling; assessing the availability of the different data; analyzing the ways of increasing the observa-bility of the hydrological objects by installing additional meteorological and hydrological posts; and designing a technology for the automatic data collection and processing. The most significant results are developed architecture of the data collection and processing system and the technology for aggregating heterogeneous data with the use of machine learning methods. It is aimed to reduce the error of short-term forecasting of the water inflow to the reservoir. The significance of the results lies in the fact that the proposed technology was offered and justified for a real hydropower plant; and it can improve the water resources management efficiency: increase the energy generation, minimize the sterile spills, in-crease the flood forecasting horizon and reduce the risk of flooding during the spring high water.

Gestionarea hidrocentralelor necesită utilizarea eficientă din punct de vedere economic a volumului util al rezervoarelor pentru producerea de energie electrică și respectarea regulilor de utilizare a resurselor de apă. Scopul lucrării este de a proiecta arhitectura unui sistem de colectare și prelucrare a datelor din diverse surse pentru prognoza operațională a debitului către amplasamentul unei centrale hidroelectrice și nivelul lacului de acumulare. Acest obiectiv este atins prin rezolvarea următoarelor sarcini: analiza și selectarea surselor și metodelor de utilizare a datelor de teledetecție Pământului pentru modelarea cartografică digitală și extragerea datelor meteorologice, inclusiv temperatura aerului și suprafeței pământului, intensitatea precipitațiilor, caracteristicile stratului de zăpadă; revizuirea principalelor prevederi ale modelării hidrologice; evaluarea disponibilității acestor date pentru crearea unui sistem de prognoză operațională a afluxului către amplasamentul hidrocentralei; analiza modalităților de creștere a observabilității obiectelor hidrologice prin instalarea unor posturi meteorologice și hidrologice suplimentare; proiectarea unei tehnologii pentru automatizarea colectării datelor și agregarea datelor eterogene pentru prelucrarea lor ulterioară. Cele mai importante rezultate sunt arhitectura dezvoltată a sistemului de colectare și procesare a datelor și tehnologia de agregare a datelor eterogene folosind metode de învățare automată pentru a reduce eroarea în prognoza pe termen scurt a fluxului de apă în amplasamentul stației hidroelectrice. Semnificația rezultatelor constă în faptul că, pe baza analizei tehnologiilor moderne și a analizei aplicabilității acestora la centrala hidroelectrică reală, a fost propusă și justificată o tehnologie care poate îmbunătăți eficiența planificării regimurilor de gestionare a resurselor de apă: creșterea producției de energie electrică, minimizarea deversărilor în gol, cresterea orizontului de prognoză a inundațiilor și reducerea riscului de inundare a teritoriilor în timpul precipitațiilor de primăvară.

Управление гидроэлектростанциями требует экономически эффективного использования по-лезного объема водохранилища для выработки электроэнергии и соблюдения правил использования вод-ных ресурсов, при этом такое управление должно строиться на основе прогнозов и имитационных моделей гидроэлектростанции и водохранилища. Существуют различные источники данных для прогнозирования притока воды: метеорологические посты, гидрологические посты, данные дистанционного зондирования Земли. Однако возникает задача объединения указанных разнородных данных для агрегированной обра-ботки с применением методов машинного обучения. Целью работы является проектирование архитектуры системы сбора и обработки данных от различных источников для оперативного прогнозирования притока к створу гидроэлектростанции и уровня водохранилища. Поставленная цель достигается посредством ре-шения следующих задач: анализ и отбор источников и методов использования данных дистанционного зондирования Земли для цифрового картографического моделирования и извлечения метеорологических данных, включая температуру воздуха и земной поверхности, интенсивность осадков, характеристики снежного покрова; обзор основных положений гидрологического моделирования; оценка доступности указанных данных для создания системы оперативного прогноза притока к створу гидроэлектростанции; анализ способов повышения наблюдаемости гидрологических объектов за счет установки дополнитель-ных метеорологических и гидрологических постов; проектирование технологии автоматизации сбора дан-ных и агрегирования разнородных данных для их последующей обработки. Наиболее существенными ре-зультатами являются разработанная архитектура системы сбора и обработки данных и технология агреги-рования разнородных данных с применением методов машинного обучения для снижения ошибки крат-косрочного прогнозирования притока воды к створу гидроэлектростанции. Значимость результатов заклю-чается в том, что на основании выполненного обзора современных технологий и анализа их применимости к реальной гидроэлектростанции предложена и обоснована технология, способная повысить эффектив-ность планирования режимов управления водными ресурсами: повысить выработку электроэнергии, ми-нимизировать холостые сбросы, увеличить горизонт прогнозирования паводков и снизить риск затопления территорий при весеннем половодье.