Luận án tiến sĩ Xây dựng công trình thủy: Nghiên cứu cơ sở khoa học vận hành tối ưu hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện trên sông Đà trong mùa cạn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

HO NGOC DUNG

NGHIEN CUU CO SO KHOA HOC VAN HANH TOI UU HETHONG BAC THANG HO CHUA THUY DIEN TREN

SONG DA TRONG MUA CAN

LUAN AN TIEN Si KY THUAT

HA NOI, NAM 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

RUONG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

LỜI CAM ĐOAN

“Tác giả xin cam doan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả Các kết quả

"nghiên cứu và các kết luận trong luận văn là trung thực, không sao chép từ bắt kỳ một

nguồn nào và dưới bit kỳ hình thúc nào Việc tham khảo các nguồn tả liệu (nếu có) đã

được thực hiện trích dẫn và ghỉ nguồn tải liệu tham khảo đúng quy định.

“Tác giả luận án

Hồ Ngọc Dung

LỜI CẢM ON

Trước ết ơn sâu sắc đếntừ đầy long mình tác giả xin bày tỏ lòng kính trọng và b

các thay hướng dẫn khoa học PGS.TS Hồ Sỹ Dự và GS.TS Hà Văn Khối đã tận tinh

định hướng, chỉ bảo theo sát tác giả trong suốt quáhọc tập và nghiên cứu Xincảm ơn các thay đã dinh nhiều công sức, trí tuệ trong thời gian tác giả thực hiện luận.Tác giá xin trần trong cảm ơn các nhà khoa học trong và ngoài Trường đã có những

đồng góp quý báu, thiết thực và thẳng thắn để tác giả hoàn thiện luận án

Tác giả xin bảy tổ lòng biết ơn đến Ban Giám Hiệu, Phòng Đảo tao Đại học và SauDai học, Khoa Công trình, Bộ môn Thủy điện và năng lượng tái tạo trường Đại học.

‘Thuy lợi đã tạo điều kiện thuận lợi về mọi mặt, hd trợ tác giả trong quá tình thực hiện

nghiên cứu của mình.

“ác giả xin chân thành cảm ơn các thiy cô và đồng nghiệp trong Bộ môn Thủy điện và

năng lượng tái tạo đã dành thi gian, công sức hỗ tr tác giả hoàn thẳnh Luận án

Va sau cùng, tác giá xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới bạn bẻ, đồng nghiệp va gia đình

luôn t cánh động viên, khích 1, ủng hộ rắt lớn về tỉnh thần cũng như vật chat cho tác

giả trong suối thời gian học tập và nghiên cứu.

Tác giả xin trân trọng cám ơn.

1.2 Tổng quan các phương pháp xây dựng quy trình vận hành bệ thống hỗ chứa

dda mục tiêu 1012.1 Phương pháp mô phỏng " aT)1.2.2 Phương pháp sử dung kỹ thuật tối wu hóa 14

1.3 Hiện trang vận hành hỗ chứa thủy điện hệ thống sông Hồng 30

13.1 Tổng quan những nghiên cứu phục vụ vận hành các công nh thủy thủy loi hệ thống sông Hong trong thời kỳ mùa cạn 321232 - Các quy trình vận hành liên bộ chứa hệ 3514 Định hướng nghiên cứu của luận én 3715 Kế luận chương | 40

điện-CHUONG2 CO SỞ KHOA HỌC VAN HANH TỎI UU HE THONG BAC

THANG HO CHỮA THUY BIEN Al2.1 Khái quát về bài toán tối uu da mục tiêu : sol

2.12 Các phương pháp giải bai toán tối wu đa mục tiêu Al2.1.3 Lua chọn phương pháp tối ưu hóa 43

2.2 Thiếtlập bài toán vận hành tối ưu hg thống bậc thang hỗ chứa thủy điện 44

2.2.1 Đặc điểm chế độ vận hành của hệ thống bậc thang hd chứa thủy điện 44

2.2.2 Thiếtlậpbi toán vận hành tối ưu và phạm vi nghiên cửu đối với hộ thốngbậc thang hồ chữa thủy điện 4622.3 Can bing nước và các ring buộc của hệ thống 50

2.24 Không gian nghiệm tôi wu, sr

23 Xây dựng thuật toán quy hoạch động DP-DP đối với hệ thống bộc thang hồ

chứa thủy điện sẽ2.3.1 Nguyên lý chung giải bài toán tối ưu bằng phương pháp quy hoạch động

(oP) 58

2.3.2 Thuật toán quy hoạch động DP-DP « a)2.3.3 Thuật todn quy hoạch động cho bai toán Ì 62.3.4 Thuậttoán quy hoạch động của bài toán 2 672.3.5 Thiết lập sơ dé thuật oán và chương trình tính toán 1

3.1.2 Hiện trang các công trình hỗ chứa thủy lợi- thủy điện trên hệ thống bậc

thang hồ chứa sông Da 783.1.3 Nhu cầu ding nước hạ lưu sông Hồng, 19

3.2 Xây dựng mô hình toán vận hành tôi wu hg thống bậc thang hỗ chứa thủy điện

sông Đà SI

3.21 Cơsởthiếtlập bài oán tôi 0 " _.

3.2.2 Thiết lập mô hình tối wu điều khiển hệ thống bậc thang hỗ chứa thủy điệnsông Đà 823.2.3 Thiếtlập lưới thự hiện cho mô hình 9

3.3 Kết quả nghiên cứu sinh toán điều tế tối ưu hệ thống bậc thang hỗ chứa thủy

điện sông Đà 9833.1 Các kịch bin tinh ton .98

33.2 Kétqui tinh toán 9934 Xây dung quy tình vận hình hệ thống bậc thang hỗ chứa thủy điện Sơn La-

Hoa Bình mn

3.1 Cơsở khoa hoe đề xuất điều khiển hồ chứa Mm

3⁄42.- Ve bidu dd điều phổi ỗi ưu

"-3.43 Vin hinh phẩtđiện theo biểu đồ điều phối ỗi ưu nã

3⁄5 Kết luận chương 3 nộ

KET LUẬN VÀ KIÊN NGHỊ li

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BÓ 124

TAI LIỆU THAM KHẢO - " -.125

DANH MỤC CÁC HÌNH ANH

Hình 1-1: Sơ đồ nội dung nghiên cứu 39

Hình 2-2: Đặc tính vận hành của turin thủy điện Sơn La [76] 32

đơn giá công 8 56với biến trạng thi là

Hình 2-3: Sơ họa xác định vị tí của TTD và

Hình 2-4: So đồ mô t sự thay đổi rạng tái theo chiều thời

tổng dung ch trữ của các hd chứa " a)Hình 2-5: Sơ đồ khối thuật toán quy hoạch động bi toán điề tiết tối ưu hệ thing bậc

thang hỗ chứa thủy điện với thuật toán DP-DP (Bai toán 1) T3

Hình 2- 6: Sơ đồ khôi thuật toán quy hoạch động bài toán phân bỏ tôi ưu dụng tích trữbậc thang hé chứa (Bài toán 2) 74Hình 3-1: Vi tr tram thủy điện hệ thống sông Hỗng 1

Hình 3-2: Sơ đồ bậc thang mô hình tối ưu 84Hình 3-3: Biểu đồ phụ ti các ngày điền hình của các thing năm 2020 [1] 87Hình 3-4: Đường qué tình mực nước hd Sơn La theo tiêu chun B,„ 102

Hình 3- 5: Đường quá trình mực nước hd Hòa Binh theo tiêu chuẩn B„„ „0,102Hình 3- 6: Đường quá tình mực nước hd Sơn La theo tiêu chun En 103

Hình 3- 7: Đường quá trình mực nước hỗ Hoa Binh theo tiêu chuẩn mux vs 103

Hình 3- 8: Dường qua trình mực nước hd Sơn La năm 1930-1931 (Ptk) theo các tiêu

Hình 3-9: Đường quá trinh mực nước hồ Ha Binh năm 1930-1931 (Ptk theo các tiêu

chuẩn Baas và Epa 106

Hình 3- 10: Dường quá tình mực nước hỗ Son La năm 2002-2003 theo cc tiga chuẳn

Bọ và Em, 107Hình 3-11: Đường qué tinh mye nước hd Hòa Bình năm 2002-2003 theo các tiêughuần B,„ và Ena 107

Hình 3- 12: Diễn biến công suất khả dụng của TTD Hòa Binh và Sơn La trong các

năm thủy văn 08

Hình 3- 13: Diễn biến công suất khả dụng của TTĐ Hỏa Bình và Sơn La trong năm.

1949-1950 tỉnh theo hai tiêu chitin B, và Emax 109

Hình 3- 14: Công suất phát điện thời đoạn hd Hỏa Bình và Son La theo 2 tiêu chuẩn

Buus và Eon 109

Hình 3-15: Biểu đồ digu phối hd Thuy điện Sơn La 115Hinh 3- 16: Biểu dé điều phối tối ưu hồ Thuỷ điện Hòa Binh _ IT

DANH MỤC BANG BIEU

Bảng 2- 1: Bảng đơn giá công suit Sy áp dụng cho thị trưởng cạnh tranh năm 2017.55

Bảng 3- I: Các thông số chính của một số công trình thấy điện vừa và lớn

Bảng 3- 2: Mực nước tối thiểu thời kỳ mùa cạn tại các nút kiểm soát

Bảng 3- 3: Không chế mực nước hỗ Hỏa Bình và Sơn La

Bảng 3-4: Không chế mực nước hồ Hỏa Bình và Sơn La

Bảng 3- 5: Lưu lượng tối thiểu thời kỳ mùa cạn tại các nút kiểm soát [68]

Bảng 3- 6: Quan hệ hỗ chứa thủy điện Som La [76]

Bang 3- 7: Quan hệ lưu lượng và mực nước ha lưu nhà máy Sơn La.

Bảng 3- 8: Quan hệ hồ chứa thủy điện Hỏa Bình [76]

Bảng 3- 9: Quan hệ lưu lượng và mục nước hạ lưu nhà máy Hỏa Bình [76]

Bảng 3- 10: Kết quả tính toán điều tiết ưu theo tiêu chuẩn B„ và E,

Bảng 3- 11; Tọa độ các đường giới hạn biểu đồ điều phối hồ thủy điện Sơn La.Bảng 3- 12: Tọa độ các đường giới hạn biểu dé điều phối hỗ thủy điện Hoà Bình.

9699H61s

DANH MỤC CÁC TỪ VIET TAT

‘Mang tri tuệ nhân tao

“Thuật toán di truyền có điều kiện

Quy hoạch động sai phân (Discrete Differential DynamicProgramming)

Quy hoạch động vi phân (Differential Dynamic Programming)Quy hoạch động (Dynamic Programming)

Quy hoạch động dựa trên quy luật tập mờ (Dynamic ProgrammingFuzzy Rule-Based)

Quy hoạch động xắp xi liên tục (Dynamic Programming SuccessiveApproximation)

“Thuật ton tiến ha (Evolutionary algorithm)

Kỹ thuật tối wu tỉnh hoa đột biến bầy đàn (Elitist-Mutated ParticleSwarm Optimization)

Lý thuyết Mờ

“Thuật toán di trừ(genetic algorithm )

Phin mềm tôi wu GAMS

Bộ phần mềm thủy văn, thủy lực của Cục Công bình Hoa kỳQuy hoạch động ting (Incremental Dynamic Programming)

Quy hoach tuyển tinh (Linear programming)

Bộ phần mềm thủy văn, thủy lực dòng I chiều của Viện Thủy lực Dan

Mực nước chết

Mực nước dâng bình thường

Quy hoạch phi tuyển (Nonlinear programming)

Một dang tối ưu mạng trí tuệ nhân tạo (Non-dominated Sorting GeneticAlgorithm II)

Kỹ thuật 164 ưu bẫy đàn (Particle Swarm Optimization)

Quy hoạch động ngẫu nhiên (Stochastic dynamic programming)

Mô hình tổng hợp dng chiy và điều it hỗ chia (Streamflow

Synthesis and Reservoir Regulation)‘Tram thủy điện

MỞ DAU

1 Tính cắp thiết của đề tài

Trong sự nghiệp công nghiệp hóa và hiện đại hóa đất nước, điện năng đóng vai trỏ vô

cũng quan trọng, để dp ứng yêu cầu phát tiễn nề kinh tẾ nước ta tong những nămkỷ đầu thé ky 21, theo “Quy hoạch phát triển điện lực Quốc gia giai đoạn 2011-2020)

có xét đến năm 2030” (Tổng sơ đồ VII [1]) thì yêu cầu phát triển nguồn điện của nướcta trong thời gian sắp tối là ắt lớn

+ Năm 2020: Tổng công suất các nhà máy điện khoảng 60.000 MW, trong đó thủy

điện (ca thủy điện tích năng) 21.600 MW chiếm 36%4; nhiệt điện than khoảng

43.7%6; nhiệt điện khí 14.0%; các nguồn năng lượng tái tạo và các nguồn khác

+ Năm 2025: Tổng công s

điện (cá thủy điện tích năng) 24.600 MW chiếm 25,5%

49.3%: nhiệt điện khí 16.5%: các nguồn ning lượng ti tạo và các nguồn khác

i các nhà máy điện khoảng 96.500 MW, trong đó thủy,nhiệt điện than khoảng

+ Nam 2030: Tổng công suất các nhà máy điện khoảng 129.500 MW, tong đỏ thủy

điện (ca thay điện tích năng) 27.800 MW chiếm 21.3%; nhiệt điện than khoảng

42,6%; nhiệt điện khí 14, ¿ các nguồn năng lượng tái tạo và các nguồn khác

Với hơn 2200 hệ thống sông có chiều dài hơn 10 km, trừ năng thủy điện Việt Nam.được đánh giá tương đối phong phú Theo đánh giá của chương trình “Xây dựng chiến

luge và chính sách năng lượng bền vững” [2] thì trữ năng kỹ thuật của các trạm thủy

điện vừa và lớn (công suất >30MW) của nước ta khoảng 123 tỷ kWh (trữ năng lý

thuyết 300-320 tỷ kWh) tương đương công suất lắp đặt khoảng 31.000 MW Thủy0 MW được đánh giá khoảng 4.000 MW (16,4 ty kWh) cũng là

tiềm năng đáng kẻ Hiện nay công suất lắp đặt tại các trạm thủy điện đang vận hànhkhoảng 17.000 MW chiếm 49

điện nhỏ công si

tiềm năng kỹ thuật

Nhu iu phát tiễn da dang theo cơ ch thi trường của nền kinh tẾ nước ta đồi hoi tinh

chất của các nguồn điện cung cấp có biế động lớn trong ngày vả trong các thời ky Hệ

sé phụ ti dự báo trong tương lai của biểu đỗ phụ ta Việt Nam ở mức tương đối thấp

khoảng 65% với hai khoảng cao điểm và một khoảng thấp trong ngày Điều đồ đồi hỏi

tính Linh hoạt của các nguồn cung cắp điện năng và gây khó khăn lớn trong vận hành.

“Cùng với các định hướng chiến lược phát triển năng lượng ở Việt Nam, xu thé hìnhthành các hướng nghiên cứu phát trícác lĩnh vực liên quan đến khai thác tối ưu và

hợp lý các công tinh lâm việc tong hệ thống bộc thang thủy điện Một số định hướng

nghiên cứu mang tỉnh ứng dụng công nghệ cao và tối ưu hóa khai thie nguồn tải

nguyên đang được hình thành, Nghiên cứu khai thác tối ưu nguồn tải nguyên nước

luôn là mục tiêu của các nhà khoa học trong và ngoài nước Trong lĩnh vực phát tiễn

thủy điện, vẫn để nghiên cứu các quy trình vận hành tối ưu nhằm khai thác bén vững

nguồn tải nguyên dang là một xu thé quan tâm cắp bách và nhạy cảm trong tỉnh hình.khí hậu toàn cầu có những biển đổi tiêu cực Cùng vớ tỉnh hình phát triển thủy điện ở

Việt Nam hiện nay hệ thống bậc thang thủy diện công suất lớn về cơ bản đã hoànthành, tuy nhiên các hệ thống bậc thang thủy điện đều chưa có quy trình vận hành“hung cho cả hệ thông mang tinh sử dụng tối ưu tổng hợp nguồn tải nguyên nước Vi<q như hệ thing bậc thang thủy diện sông Ba, sông Sẽ San, sông Đẳng Nai, sông Ba việc xây dựng và giải quyết bai toán tối ưu vận hành hồ chứa trong các hệ thống bậc.thang này cho tới nay vẫn chưa được nghiên cứu diy di và chưa có quy định cụ thé

trong công tắc vận hành chung của toàn hệ théng,

Hiện nay hầu hết các hệ thống sông lớn của Việt Nam như sông Đà, sông Sẽ San, sôngĐồng Nai, song Ba việc quy hoạch và kha thác nguồn năng lượng thù điện trên cơ

‘ban đã hoàn thành, các công trình chính có ảnh hưởng lớn đến quy trình khai thác cáchệ thống sông này rên cơ bản đã hoàn thinh và đưa vào sử dụng Chỉnh phủ đã banhành các quy trình vận hành liên hỏ chứa cho các hệ thống sông lớn Tuy nhiên, cácquy tinh vận hành iên hồ chúa v8 cơ bản được xây dụng trên cơ sở tinh toán đảm bảo

‘an toàn công trình trong mùa lũ Việc tính toán vận hành trong mia lũ trong các “Quy

trình vận hình liên hồ chứa” không phải dựa trên nguyễn lý tối uu lợi ích ede ngànhtham gia lợi dụng tổng hợp mà chủ yếu trên cơ sở tính toán điều tết lũ đảm bảo an

toàn chung cho hệ hống và giảm thiéu ngập lạt hạ lưu ác công trình Trong mia cạn

“Quy trinh vận hành liên hồ chứa” không quy định một nguyên tắc cụ thể của việc vận

hình liên hd chưa xuất phát từ vận hành tối tu hệ thống công trình và lợi ch của cácngành tham gia lợi dụng tổng hợp ma chủ yêu dưa ra quy định bit buộc để đảm bảodòng chảy tối thiểu hạ lưu của hệ thống bậc thang hồ chứa, Tuy nhiên, ngay cả các quyđịnh về đồng chảy tối thiểu cũng chưa nghiên cứu cing với hiệu quả lợi dụng tổng

hợp Nồi tôm lại, hiện nay các công trình thủy điện trong các hệ thống bậc thang tuy

6 “Quy trình vận hành liên hỗ chia” nhưng chủ yếu phục vụ cho vận hành an toàn

trong mùa lũ, chưa đưa ra các quy trình cụ thể nhằm tối ưu lợi ích tổng hợp nói chung,và đặc biệt la trong mia can.

Khi vấn đề an toàn công trinh không côn bị đe doa thi việc vận hành tối ưu của hệthống liên hồ là cần thiết, đem lại lợi ích cho các ngành và cho toàn xã hội Do đó.nghiên cứu ch độ vận hình đặc bit là vận hành tôi vu trong mùa can rt cần

day là bài toán phúc tạp chưa được giải quyết đầy đủ và hợp lý khi xây dựng các “Quy

trình vận hành liên hỗ chứa” và edn được đầu tư ng

Nội dung nghiên cứu của dé ti sẽ tập tung vào giải quyết bài toán tối ưu hóa điều tiết

hỗ chứa trong hệ thống bậc thang thủy điện, đặc biệt trong thời kỳ kiệt nước làm cơ sở.

phục vụ cho việc khai thác tổng hợp nguồn nước một cách có hiệu quả Hướng để tải

tập trung vào nghiên cứu cơ sở khoa học, xây dựng thuật toán và mô hình bài toán tối

anu điều tiết các hd chứa của hệ thống bậc thang thủy điện, Kt quả có thé phục vụ việc

xây dựng quy trinh vận hành hợp lý và bằn vững của bệ thống liên hồ chứa đảm bảo,

tối ưu khai thác năng lượng và cấp nước hạ lưu én định và bén vững trong mùa can,

Việc nghiên cứu sẽ được áp dụng đối với hệ thống sông Ba là một sông có tiểm nang

thủy điện lớn nhất Việt Nam với một số hổ chứa dung tích lớn có nhiệm vụ sử dụng.

tổng hợp Việc điều tiết vận hành tối wu đối với hệ thông sông này sẽ mang lại hiệu

‘qua kinh tế rắt lớn

Do vậy, việc lựa chọn đề tài “Nghiên cứu cơ sở khoa học vận hành tất ru hệ thẳng

bậc thang hỗ chứa thủy điện trên sông Đà trong mầu can với mong muỗn nghiên cứu

ác hồ chứa của

cơ sở khoa học để xây dụng chế độ vận hành tối ưu ệ thống bậc

thang hồ chứa thủy điện Hòa Bình và Sơn La nhằm ning cao hiệu quả phát điện và

đảm bảo cắp nước hạ du Kết quả ng sửu có thể sử đụng làm công ow hỗ trợ quyết

định vận hành các công trình của hệ thống bậc thang hồ chứa thủy,in nói chung và

hệ thống bậc thang hỗ chứa thủy điện sông Da nối riêng Ngoài ra côn giúp cho việcđề xuất quy trình vận hành hệ thống bậc thang hỗ chứa thủy điện sông Đà đảm bảo cấp

nước hạ du và phát điện hiệu quả.2 Mục tiêu nghiên cứu của luận án

+ Nghiên cứu cơ sở khoa học nhằm xây đựng mô hình toán tối ưu diều tiết phát điệnvà cấp nước của hệ thống bậc thang hỗ chứa thủy điện nhằm mục đích sử dụng limcông cụ hỗ trợ quyết định vận hình các công tinh của hệ thống bậc thang.

+ Phân ích các tiêu chuẩn tối ưu áp dụng cho bài toán vận hành hệ thống bậc thanghi nhằm nang cao hiệuchứa thủy điện có xét tới nhiệm vụ cân bằng hệ thống

quả lợi dụng tổng hợp, đảm bảo cấp nước ổn định, an toàn hạ lưu.

+ Ap dụng phương pháp tối ưu hóa do luận án đề xuất cho một hệ thống cụ thể nhằm.

kiểm chứng tinh ding din và hợp Lý của phương pháp kiến nghị

3 Đối trợng và phạm vi nghiên cứu

Déi tượng nghiên cứu: Hệ thông bậc thang hồ chứa thủy điện làm nhiệm vụ cấp

nước phát điện va cấp nước hạ du theo yêu cầu lợi đụng ng hợp Nghiên cầu tip

trung vào bài toán vận hành thời kỳ mùa cạn nên sự kết hợp với nhiệm vụ phòng lũ

không được để cập trong luận án.

Phạm vi nghiên chu: Bài toán mô phông và tối wu vận hành cho hệ thing bậc thang

hỗ chứa thủy điện có kết hợp cắp nước đáp ứng yêu cầu dòng chảy hạ du, tham gia cânbằng năng lượng cho hệ thống điện Nghiên cứu tip trung vào bãi toán vận hình thờikỳ mùa cạn áp dụng cho hệ thống bậc thang thủy điện Sơn La- Hòa Bình trên sông Đà

với nhiệm vụ phòng lũ không thuộc phạm vi nghiên cứu của luận án.4 Phương pháp nghiên cứu

Phuong pháp nghiên cứu thực hiện trong luận án gồm có:+ Phương pháp ké thừa

“Tha thập s6 liệu thủy văn và các sổ liệu hưu lượng mực nước, cột nước vận hành đã cỏ

của các trạm thủy điện cụ thể thực hiện trong đề tài để sử dụng như một dữ liệu cơ sở

phục vụ cho tính toán trong luận én+ Phương pháp phản tích

Nghiên cứu phân tích đặc điểm (ưu nhược điểm) hệ thống công trình trên hệ thôngbộc thang hỗ chữa thủy điện đ xây dựng cơ sở dự iệu liên quan đến vận

Ứng dụng và phát tiễn các mô hình toán làm công cụ phần mém chuyên dụng để sử

dụng cho mục tiêu nghiên cứu Sử dụng mô hình toán mô phòng quy trình vận hànhvới các kịch ban cho trước, Từ đó, thiết lập được mô hình mô phỏng quá trình lim việc‘cia hệ thống bậc thang hỗ chứa thủy điện theo các phương án kịch bản đưa ra.

Phân tích các bai toán tối ưu trong vận hành hd chứa để chọn lựa công cụ tối ưu phù.hợp với mục tiều của đề ti Xây đựng, cải tiền các thuật toán tối ưu và áp dụng tinh

toán cho hệ thông một số công trình thủy điện cụ thể trên hệ thống bậc thang hỗ chứa

thủy điện trên sông Ba.

5 Ý nghĩa khoa học và thực iễn của luận án

¥ nghĩa khoa học: Vận hành tối ưu hệ thống bậc thang hỗ chứa thủy điện là một bai

oán phúc tạp đã và đang là sự quan tâm nghiên cứu của các nhà khoa học Hiện nayđang tồn tại nhiều phương pháp khác nhau khi giải bài toán vận hành tối ưu hệ thống

bậc thang hỗ chứa thủy điện, mỗi phương pháp có những ưu nhược điểm nhất định.“Trong những năm gin đây nhiều các nghiên cứu trên thé giới tgp tục được thực

in hoặc để xuất

những phương pháp hoàn toàn mới Luận án phát triển phương phép quy hoạch động 2

hiện trong lĩnh vực này nhằm hoàn thiện những phương pháp có

chiều DP-DP là một hướng tiếp cận mới khi giải quyết bài toán vận hành hệ thông bậc

ết quả nghiên cứu của luận án có đồng

gốp thêm về mặt lý luận đối với bài toán vận hành tôi ưu bệ thống hd chứa lợi dụng

tổng hợp Ngoài ra, kết quả nghiên cứu của luận án sẽ bổ sung vẻ mặt phương phápuận đối với công tác giảng dạy và nghiên cứu khoa học.

12 Két quả nghiên cứu của luận án đã có thành công bước đầu khibac thang hồ chữa thủy điện theo phươngđể áp dạng vào thực tẾ sẽ gớp phần ning cao hiệu quả khai thắc và vận

hành một loạt các bệ thống bậc thang hồ chứa hủy điện ở Việt Nam.

6 Chu trúc của luận án.

Ngoài phần mở đầu, kế luận và kiến nghị, luận dn được tình bày trong ba chương,

bao gồm:

Chương 1: Téng quan về nghiên cửu trong lĩnh vực vân hành tdi tm hệ thông bậcthang hồ chúa thủy điện Chương này tình bày tổng quan cúc nghiên cứu vận hành tối

ưu hệ thong bậc thang hồ chứa thủy điện trong nước va trên thé giới, phân tích các mô.

hình và phương pháp vận bành tối ưu hệ thống hỗ chứa tử đó xác định hướng nghiềncứu của đề tài

Chương 2: Cơ sở khoa hoe vận hành tối tu hệ thỗng bậc thang hỗ chứu thủy điện Nội

dung chương này gồm các nội dung: 6) Thiết lập bài toán tối ưu và xây dụng thuật

éu DP-DP đối với hệ thông bộc thang hồ chứa thủy di

(ii) Xây dựng cơ sở khoa học lựa chọn him mục tiêu của mô hình bài toán vận hành.toán quy hoạch động hai c

tối ưu hệ thống công trình thủy điện tham gia cân bằng phụ tải của hệ thông điện lực.Chương 3: Nghiên cửa chế độ vận hành tốt hệ thng bậc thang hỗ chữa thủy điện

sống Đà trong mia cạn Nội dung chương này bao gồm các nội dung: 0) Giới hiệu

những nét cơ bản hệ thống bậc thang hỖ chữa thủy điện sông Đà; (ii) Giới tl

‘quit mô hình và phân tic, xử lý các điều kiện biên của bài oán: ii) Phân ch kết quả

tính toán ứng dụng mô hình cho hệ thông bậc thang hỗ chứa thủy điện song Đà Phân.

tích khẳng định tính hợp lý va tin cậy của mô hình; (iv) Xây dung

6

ưu và đỀ xuất phương pháp vận hành hi chứa theo biểu đồ điều phối tối wu và theo

thời gian thực.

'CHƯƠNG 1 TONG QUAN VE NGHIÊN CỨU TRONG LĨNH VUC

VAN HANH TOI UU HỆ THONG BAC THANG HO CHUA THỦY ĐIỆN1-1 Nguyên ý chung vé vận hin hd chứa thay

Hiệu quả quản lý diễu hành hd chứa phụ thuộc vio mức độ tin cậy của dự báo đồng

chy đến (tinh hình thủy văn), hiện nay trên thể giới tồn tại hai xu hướng cơ ban

LL Quản lý vn hành hồ chứa theo biểu đồ điều phối

Khi khả năng dự báo dòng chảy đến hồ không distin cây, để dim bảo cho hỗ chứa

hoặc hệ thống hỗ chứa đảm bảo cấp nước ôn định đáp ứng yêu cầu sử đụng nước của

sắc hộ ding theo mục dich sử dụng tổng hợp, tt hơn hết là sử dụng biểu đồ điều phốiCác biểu đồ điều phối được sử dụng cả đối với hd chứa độc lập và các hỗ chứa nim

trong hệ thống bậc thang là căn cứ chính cho việc ra quyết định hàng ngày khi vậnhành hỗ chứa Có 3 loại biểu đồ điều phối được sử dung: (i) Biểu đồ điều phối thôngthường: lập theo yêu cầu sử dụng nước không được tối ưu hóa Loại này thường đượclập cho hỗ chứa có một nhiệm vụ hoặc niu nhiệm vụ nhưng chỉ quan tâm đến nhiệm

vụ chính; (i) Biểu đồ điều phối tối ưu: là loại biểu đồ được xây dựng trên cơ sở

nghiên cứu tôi ưu quả trình vận hành hỗ chứa Loại này thường được lập với hỗ chứa

độc lip hát điện hoặc hồ chữa sử dụng nước đa mục tiêu i) Biểu đồ điều phối cũa

‘hd chứa thuộc hệ thống hỗ chứa lợi dụng tổng hợp: là loại biểu đô điều phối được xây.dạng trên cơ sở lâm rõ vai trồ cẤp nước và nhiệm vụ vận hành của nó trong hệ thẳng

Đây là loại biểu đồ ma qua trình xây dựng nó phải được xem xét trong mỗi quan hệ:

tương tác giữa các hd chứa khác v mặt thủy văn, thủy lực và thủy lợi

Can cứ vào tai liệu dòng chảy lịch sử (số liệu thực do hoặc kéo dải nhân tạo) xây dựng.sắc đường giới hạn quy định các nguyên tắc vận hành của hỗ chia hoặc hệ thống hồ

chứa đảm bảo các yêu cầu bắt buộc và tối ưu mục tiêu sử dụng Đối với từng bậc thang

hồ chứa), biểu đỗ điều phối quy định mye nước theo từng thời đoạn trong năm đảm,

bảo các hỗ chứa trữ đủ lượng nước cho các yêu cầu sử dụng của các bộc hoặc các hộ“dùng phía hạ lưu.

Việc xây dựng các đường giới han của biểu đồ điều phối hồ chứa được thực hiện bing

loạt tính toán điều tiết dòng chảy theo các yêu cầu về lưu lượng nhất định được xác lập.

bởi các hộ dũng trong các điều kiện khác nhau về đồng chảy đến Sử dụng liệt năm

thủy văn lịch sử để tính toán điều tết lưu lượng Kết quả tính toán sẽ đưa ra được quy

luật vận hành hồ chứa hoặc hệ hồng hỗ chứa trong các thời điểm trong năm:

“rên biểu đồ diễu phối vận hành h chứa bắt buộc phải thể hiện ba ving quy địnhnguyên tắc vận hành:

+ Ving đảm bảo an toàn công tình trong đó chỉ thị yêu cầu vận hành khi tit c@ cáccửa xã qua công trình cũng như qua tit cả các tổ may để đảm không cho phép mực

nước hồ vượt quá giới hạn cho phép đồng thỏi đảm bảo an toàn cho bạ đu

+ Ving làm việc với lưu lượng đảm bảo yêu cầu lợi dụng tổng hợp

+ Vũng cho phép làm việc với lưu lượng lớn hơn lưu lượng đảm bảo Trong ving này

cho phép vận hành đảm bảo hiệu ich theo những tiều chỉ nhất định

+ Ngoài ra thong thường biểu đồ điều phối còn quy định ving lam việc với lưu lượng

nhỏ hơn lưu lượng đám bảo.

1.1.2 Vận hành hỗ chứu theo thời gian thực

Khi có thông tin dự báo lưu lượng đông chảy đến đáng tin cậy ở thời đoạn tiếp theo,

căn cit vào tinh trang hiện tại cia hỗ chia và biểu đồ điều phối người vận hành cổ thể

dua ra quyết định trên cơ sở tính toán hợp lý đảm bảo các yêu cầu lợi dụng tổng hợp,Khác với cách quản lý theo biểu 46 điều phối khi vận hành theo thời gian thực, các

“quyết định vận hành được xác lập bởi kết quả tính ton tối ưu (hợp lý) trên cơ sở ti

liệu dự báo dòng chảy đến trong tương lai, các dự báo về nhu cầu sử dụng nước của

sắc ngành tham gia lợi dụng ting hợp, trạng thi hiện tại của hd chứa và các hỗ chia

khác trong hệ thống, đối với bài toán phòng lũ hạ du edn thêm dự báo mực nước hạ du

ở hồi đoạn iẾp theo, Tuy akin, vì các đự báo không thé hoàn toàn chính xe và im

cây, do đó Biểu đồ điều phối được sử dụng lâm điều kiện tham chiếu để đảm bảo vhành an toàn hỗ chứa theo nhiệm vụ thiết kế Do dự báo dòng chảy đến hỗ và diễn.

biến mực nước hạ du cổ độ chính xác và mức độ tin cậy nhất định nên quyết định vận

hành tại thời điểm ra quyết định vẫn có thể không chuẩn xác và có thể mực nước hồ.

vượt ra khỏi các vùng của Biểu đồ điều phối, bởi vậy quyết định vận hành vẫn phải

điều chỉnh liên tục theo sự cập nhật của kết quả dự báo.

Xu thé hinay với độ dự báo ngày cing chuẩn sắc, vie vận hình tối ưu và an

toàn la cin thết và việc tinh toán đưa ra quyết định hop lý theo thời gian thực không

phải là việc làm qué phức tạp Việc xây dựng mô hình điều tiết tối tu hỗ chứa và hệthống bậc thang hồ chứa cho từng hệ thống ring biệt đang la mục tiêu nghiên cứu củanhiều chương trình trong và ngoài nước, nhiều phẳn mềm chuyên dụng được xây dựng.để giải quyết một số bài toán tối ưu vận hành của những bệ thống riêng bit, mang tinh

đặc thủ.

1.2 Tổng quan các phương pháp xây dựng quy trình vận hành hệ thắng hồ chứa

da mục tiêu

'Ngày nay bài toán tối uu hóa tính toán vận hành hệ thống hồ chứa đã được nhiều tác

giả trong và ngoài nước nghiên cửu và để xuất một số phương pháp nhằm giúp cho.

việc ra quyết định phủ hợp với đặc điểm từng hỗ chứa, từng hệ thống bậc thang trongcác kịch bản điều hành nhằm mang lại hiệu quả kinh tế vi an toàn công trình, đáp ứngyêu cầu hạ lưi chẳng lũ cũng như an toàn cắp nước, Bai ton tin toán điều tiết ôi ưu

hệ thống hồ chứa đa mye tiêu là bài toán phức tạp, việc giải bài toán tối ưu hiện nay

thưởng sử dụng một số phương pháp sau:

1.2.1 Phương pháp mô phỏng

Phương pháp mô phòng giúp mô tả các trạng thái của hệ thống đang hoạt động hoặc

cược quy hoạch thông qua các biểu thức toán học trơng ứng với các trạng thải vậnig giúp

hiểu rõ hơn về hoạt động của hệ thống và từ đó rút ra được những quy luật để đề xuất

hinh theo thời gian Việc mô hình hóa các trạng thái và đặc trưng của hệ thị

‘quy trình quan lý hệ thống Về nguyên lý, mô phỏng có nghĩa là xây dựng mô hình mô

tả các trạng thái quy luật vận hành của các công trình trong hệ thông Nó phản ánh ginvới thực tế quản lý vận hành và đề xuất giải php khai thác khả th

Trong nghiên cứu van hành các hồ chứa thủy điện lợi dụng tổng hợp việc xây dựng mô.hình vậ lý phan ánh hiện trang thực của he thống để thí nghiệm vận hành là không khả

thi, Do đó, các mô hình mô phỏng toán học được ứng dung phổ biển trong nghiên cứu.

quy trình vận hành của hệ thống và phát triển với sự phát triển của tin

xây dựng

học Mô hình mô phỏng sẽ cung cấp những hiểu biết sâu hơn về bai toán vận hành Mô.

hình mô phỏng toán học kết hợp với kinh nghiệm điều hành hồ chứa cho phép giải các

10

bai toin cân bằng nước của đầu vio, đầu ra hỗ chứa và quy luật biển đổi lượng trữ

trong hệ thống hỗ chứa

Ưu điểm của mô hình mô phỏng toán học là dé dàng trong việc thiết lập số liệu đầuvào và các yêu cầu tính toán khác it hơn nhiễu so với mô hình tối ưu hỏa Các kết quảcủa mô bình mô phóng để đàng hội tụ trong trường hợp hỗ chứa da mục tiêu bằng cáchthoa hiệp các điều kiện đầu vio

Các nghiên cứu ở mước ngoài: Hiện nay đẻ mô phòng và phân tíchuyên sâu về

phương thức hoạt động của hồ chữa và tae động của chúng dối với lưu vực cổ thể ấp

SSIM, m6 hình MIKE11, mô

‘dung rắt nhiều mô hình khác nhau như: mô hình HEC-RE:

hình MIKEBASIN Trong 46 hai mô hình mô phỏng vận hành hệ thống hỗ chứa lợi

dung tổng hợp có đặc điểm sau đây: (i) HEC-RESSIM được phát triển từ mô hình

HEC-5 mô phòng khá đầy đủ chế độ vận hành hệ thông hồ chứa đa mục tiêu (phátấp nước): (ii) Mô hình MIKEI1 có thé

điện, phòng lũ hạ du, ử dụng cho lưu vực.sông chịu ủnh hưởng thủy tiều, uy nhiên mô phỏng hoạt động của h chứa còn hạn

chế Ngo ra còn có một số mô hình mô phỏng nỗi ting khác như: mồ hình tổng hợp

dng chiy và diễn tt hồ chữa SSARR, mô bình mô phông phân tích vận hình hệ

thống hỗ chứa WRAP.

Mô hình HEC-S [3] là một trong những mô hình được sử dụng phổ biến trong môi

phông hệ thống hồ chứa tong quát Mô hình nảy do Bill S.Eichert của Trung tâm thủy.

văn công trình quân đội Hoa Ky (Hydrologic Engineering Center, U.S, Army Corps ofengineering) xây dựng với mục địch ban đầu để kiểm soát trận lũ đơn năm 1973 Hiệnnay, chương trình này được mỡ rộng và phát triển mạnh, trong đỗ đã được bổ sung

thêm nhiều ứng dụng như: vận hành cho các mục tiêu duy tì và diễn toán theo thời

Mô hình HEC-RESSIM (Resevoir System Simulation) được xây dựng và phát tiễn tirmô hình HEC-5 [3] Đây là mô hình trợ nghiên cứu quy hoạch nguồn nước, đặc biệt

trong việc mô phỏng hệ thống điều hành, kiểm soát li bằng hồ chứa đơn và hệ thống

hồ chứa nỗi tiếp hoặc song song, cũng như xác định dung tích hiệu dụng trong bãi toán

da mục tiêu của hệ thing HEC sử dung HEC-DSS (Dats Storage System) với mục

dich lưu trữ và sửa đổi ác hệ thống số liệu vào ra RESSIM là phần kể thừa của

HEC-3 gbm HEC-3 mô đun: thết lập lưu vực (Watershed setup), mạng lưới hồ (Reservoir

Network) và mô phỏng (Simulation) Mô hình này thích hợp vận hành hỗ chứa theo

biểu đồ điều phối tìm ra đường vận hành tối ưu

Mô hình A/iKE// do Viện Thủy lực Dan Mạch (DHI) xây dựng và phát triển, được.

ứng dung để mô phỏng chế độ thủy lục, chất lượng nước và vận chuyỂn bùn cắt của

vùng cửa sông, trong sông, hệ thống tưới, kênh dẫn và các hệ thống dẫn nước khác.

MIKEII bao gồm ni

lực (HD), mô dun tải - khuếch tan (AD), mô dun sinh thái (Ecolab) và một số mô dun

mô dun như: mô dun mưa dòng chảy (RR), mô đun thủy động

khác Trong đó, mô đun thủy lực (HD) được coi là phần trung tâm của mô hình Tuy

không có mô đun tiệng cho diễn toán hỗ chứa, nhưng có thé áp dụng cấu trie mô đun

thủy lực (HD) của mô hình dé mô phỏng chế độ thủy lực của dòng chảy để liên kết vận.hành hồ chứa.

Mỗi một hồ chứa hay hệ thống hồ chứa đều có những đặc thủ riêng về đặc tính thủy.

văn và mục tiu khác nhau, do đó việc thiết lập một mô hình tổng quát phủ hợp vớimọi hệ thống là rit khó khăn Vi vậy, tùy thuộc vào từng hệ thống hay từng hỗ chứa.mà các nhà nghiên cứu đã thiết lập những mô hình mô phỏng khác nhau để điều khiénvận hành,

T.G Bosona và G.Gebresenbet (2010) [4] nghiên cứu vận hành đơn hồ chứa với mụctiêu tăng cường sản lượng điện hing năm và cải thiện tinh đồng đều của việc sin xuất

điện, áip dụng cho TTD Melka Wakana thuộc lưu vực sông Wabi Shebelle, EthiopiaNghiên cứu đã sử dung phần mém mô phỏng Powersim viết nén windows để tạo ra hệ

thống mô hình động để mô hình hóa và mô phỏng các hành vi của hệ thông theo thời

gian Do đó, người vận hành có thé quan sát ảnh hưởng của các quyết định trong toàn.

bộ thai gian, phát hiện các vùng tiềm dn và thực hiện các điều chỉnh trong mỗi trường

không rủi ro Nghiên cứu dùng dit liệu lưu lượng trung bình tháng của 36 năm để phân.tích Các trường hợp mô phỏng được thực hiện bằng cách thay đổi các giá trị lượng.

nước trữ trong hỗ chứa ban đầu và lượng nước dẫn qua tuabin để phát điện với mục:

tiêu thu được tối da sản lượng điện hing năm Kết quả cho thấy, việc sử dụng biểu đỗ

quan hệ theo mô hình mô phỏng để vận hành hd chứa sẽ giúp tăng điện năng trung

12

bình năm 25,97 GWh và chênh lệch giữ đi

từ §97 GWh xuống 1,88 GWh

năng tối da và ối thiểu trong năm giảm

úp cho việc phát điện trong các tháng được đồng đều.Do đó, áp dụng mô hình mô phòng này có thể đưa ra được chính sách vận hành theothời gian thực giúp tăng khả năng phát điện của hồ chứa đối với trạm thủy điện MelkaWakena,

Cheng Chun-an, etal (2010) (S] đề xuất mô hình hỗ trợ ra quyết định trong việc lậpkế hoạch vận hành hệ thống, được áp dụng cho hệ thống thủy điện quy mô lớn chịu sự

“quản lý của nhiều công ty lưới điện Trung Quốc Mô hình đã giải quyết thành công cácvấn đề lập kế hoạch vận hành trung han, dai hạn va ngắn hạn Giao diện xây đựng trên

nền Java, cơ sở dữ liệu Oracle và môi trường tích hợp JBuilder9.0 mô hình có mô đun.

chính, gdm: mô dun vận hành trung và đồi hạn thực hiện kế hoạch vận hành theo năm,tháng tuần; mô đun vận hành ngắn hạn lên kế hoạch vận hành theo từng ngày hoặc

một vai ngày; mô đun quản lý dữ liệu cho phép xác định một số dữ liệu mới hethay

đổi thông tin cơ bản và đường vận hành hỗ chứa Mô hình hỗ trợ ra quyết định gdm 3

phần: Một là, tr động liên kế các nhà máy trên hệ thống bộc thang thủy điện để tự

ân trật tự tí

động xác a h toán ding trong hệ thống bộc thang Ha là tự động thié lậpkế hoạch trên bộ nhớ thông minh và điều khiển các kịch bản vận hảnh Ba lả, tương tác.của dữ liệu liên tue với những hệ thống khác Hệ thống hỗ trợ ra quyết định dạt đượcsự tương tác hoàn hảo với nền dữ liệu của hệ thống thủy điện, hệ thống nhiệt điện-thủy.điện, hệ thông quản lý thông tin nhanh nhạy, hệ thống bảo và hệ thing dự bảo dòng

chảy giữa một loạt các chương trình

“Nghiên cứu trong nước: 6 Việt Nam hồ chứa trên các hệ hông sông với nhiễu mục

ích khác nhau đã và dang được tiền hành xây dựng, như hệ thông hồ chứa trên sông

Hồng, sông Ba, sông Sẽ San, sông Ding Nai v.v để vận hinh một hệ thing khôngnhỏ các hd chứa nhiều nhà nghiên cầu trong nước đã sử dụng các mô hình mô phỏngkhác nhau, phổ biến hiện nay lả mô hình HEC-RESSIM một mô hình vận hành có điều.

khiển phát tiễn lên từ HEC-S [3] Nghiên cứu của Nguyễn Hữu Khải và Lé Thị Huệ

(2007) [6] áp dụng mô bình HEC-RESSIM mô phỏng điều tiết lũ hệ thống hd chứa

trên lưu vực sông Hương, cho phép xác định trình tự vi thời gian vận hành hợp lý cáchỗ chứa bảo đảm kiểm soá1a hạ lưu sông Hương tại Kim Long và Phi ốc, Nguyễn

Hitu Khải, Lê Xuân Cầu (2009) [7]

thống liên hồ chứa đảm bảo ngăn lũ, chậm lũ, an toàn vận hành hỗ chứa và sử dụng

chiên cứu xây dựng công nghệ điều bảnh hệ

hợp lý tải nguyên nước v8 mùa kiệt lưu vực sông Ba” (42 tải KC.08,30/06-10) đã sử

cdụng nhiều công nghệ trong đó có mô hình Hee-Ressim d mô phòng vận hành liên hồchứa sông Ba, sử dụng mô bình Mike 11 để điễn toán lũ về hạ lưu Lẻ Hùng, T6 ThúyNga [8] áp dụng mô hình HEC-RESSIM mô phòng hệ thông hồ chứa trên lưu vực

sông Vu Gia-Thu Bồn, từ đó đề xuất quy tắc vận hành hỗ chứa ứng với trường hợp.

mực nước trước khi lũ về nhỏ hơn mực nước đón lũ, nhằm xả lồ an toin cho hạ đu

đẳng thời không ảnh hưởng lớn đến mục tiêu phát điện của các hỗ chứa

1.2.2 Phương pháp sử dụng kỹ thuật tỗi wu hóa

“Trong quả trinh vận hành các trang thải của hộ thống thay đổi (theo thời gian) va đượcđánh giá bằng cách lượng hóa chúng bằng các him mục tiêu Mô hình mô tả him mục

tiêu được gọi là mổ hinh ti ưu Việc xây dựng hảm mục tiêu ty thuộc vào nhiệm vụcủa bài toán quy hoạch và đặc điểm của bản thân từng hệ thống Mô hình tối ưu lợidung tổng hợp nguồn nước thường gặp là các bai toán với ác mục tiêu cho nhữngmục đích khai thie khác nhau của các thành phần tham gia loi dụng tổng hợp gudnước Những mục tiêu tối ưu của các thành phần mang tính đặc thù riêng của mục dichsử dung nguồn nước,

Phương pháp tối ưu hóa được ứng dụng trong tính toán điều hành hệ thống hồ chứa.

lợi dụng tổng hợp nguồn nước tương đối phổ biển, đặc biệt đổi với các hồ chứa cómục tiêu phát điện Sử dụng mô hình ti ưu để xác định quyết định vận hành của hồchứa nhằm đạt kết quả tối ưu chung cho hệ thống công trình sẽ mang lại hiệu quá kinh.tế chung, Kết quả nghiên eit của các mô hình tối ưu có thể được sử dụng để lập Biểu443 điều phối tối ưu, đồng thời làm cơ sở cho việc ra quyết định trong việc giải quyết

các tranh chấp giữa các mục tiêu khác nhau.

Tắt cả các bai toán tối ưu có hai thành phần chủ yếu: Ham mục tiểu và td cả tập hop

các ràng buộc Hàm mục tiêu mô tả tiêu chuẩn cần đạt được của hệ thống Các rằngbuộc mô ta hệ thing hay quy trình dang được thiết kể Các ring buộc thể hiện dướidạng các biểu thức toán học là các đẳng thức và bat ding thức Nghiệm của bai toántối um là một tập hợp các gi t biến quyết định him mục tiêu đồng thời hỏa min các

4

ring buộc Nghiệm của bài toán tối vu cổ thể không duy nhất, nó là tập hợp nhiều giá

trị MiỄn nghiệm là miỄn ma các nghiệm chấp nhận được, xác định bởi rằng buộc Một

nghiệm tôi wu là một tập hợp các giá tị của biển quyết định thỏa mãn các ring buộc và

cho ta một giá trị tối uw của him mục tiêu

dang tối thiểu Min F(X) hoặc tôi đa

am, yl) = 0,J =

quyết định) 9,(X) > 0.“Trong một bài toán tối ưu, hàm mục ti

Max F(X), cùng với tập hợp các rằng buộc ø,(X) > 0, =m+ 1,m #2, ,p Trong đô X là vée tơ n biến (các bid

y(X) = 0 là các rằng buộc dưới dạng bit đẳng thức và đẳng thức, Tay thuộc bản chị

cia các him mục tiêu vi các rằng buộc mà một bai toán tối wu có thể: tuyển tinh, phi

tuyển, tit định, xác suất, tĩnh, động Tham số có thé dưới dạng phân phối hay tham số

tập trung,

Van hảnh tối wu hỗ chứa thủy điện, đặc biệt là hệ thống bậc thang hỗ chứa thủy điện là

một bài toán lớn và phức tạp Bởi vậy, một số lượng lớn các nghiên cứu trên thể giớivề bai toán này đã được thực hiện, nhưng cho đến nay vẫn con nhiều tồn tại và đang làđối tượng được nghiên cứu nhiều trong những năm gồn đây Các kỹ thuật tối mu trongân hành hệ thống hỗ chứa được phát tiểntheo 3 hung chink sau đây

(1) Tối tụ tắt định bao gầm: () Quy hoạch tuyển tinh (LP); (i) Quy hoạch phi tuyển

(NLP); (i) Quy hoạch động (DP) được phát triển theo các hướng khác nhau, baogồm: Quy hoạch động vi phân (DDP), quy hoạch động sai phân (DDDP), Quy

hoạch động xắp xi liên tục (DPSA) v.v

(2) Ti wu ngẫu nhiền: Quy hoạch động ngẫu nhiên (SDP); Quy hoạch động dựa trên

quy luật mờ (DPFRB), v v.

(3) Kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, bao gồm: Giải thuật di truyền (GA); Thuật toán tiến hỏa

(EA); mạng Notron nhân tạo (ANN) cũng được phát triển theo nhiều hướng khác

nhau nhằm hoàn thiện phương pháp tim nghiệm tôi tu

Nghién cứu nước ngoài: Kỹ thuật tối ưu hóa bằng quy hoạch tuyển tính (LP) và quy

hoạch động (DP) đã được áp dụng rộng rai trong bài toán tải nguyên nước với nhữngnghiên cứu của Yakowitz (1982), Yeh (1985), Simonovie (1992) và Wurbs (1993).

Nhằm đạt được những chính sich vận hành cho các hệ thống hỗ chứa, trên thực ế một

số lượng lớn mô hình mô phỏng và tối ưu đã được nghiên cứu và phát triển Việc apdụng mô hình quy hoạch tuyến tính (LP) để tối wu hóa hệ thống hỗ chứa chịu tác động.

‘ita mức độ tính xắp xi của qué trình tuyến tinh hóa, do dé sẽ anh hưởng đáng kể tớiđộ tin cậy của kỹ thuật LP, Còn phương pháp tiếp cận phi tuyến (NPL) lại gặp nhiềukhó khăn do yêu cầu bộ nhớ và thời gian tính toán quá lớn Phương pháp quy hoạch

động DP) giúp chia nhỏ một bài toán phúc tp tinh hàng lo các bài ton con và

fing phương pháp hồi quy đối với hệ thống hồ chứa có các đặc tính phi

giải qu)

tuyển và ngẫu nhiên Các thuật toán tiến hóa (EA) và thuật giải di truyền (GA) cho.phép tìm được lời giải tối ưu mà không cần quỹ đạo ban đầu Tuy nhiên thuật toán di

truyền là phương pháp ngẫu nhiên, đo đồ kết qua tìm được không phải là duy nhất, nó

phụ thuộc vào kích thước quản thé (population), quá tinh lặp, quá trình lai ghép cũng.như đột biến.

1.2.21 Téi mu tắt định

Young (1967) [9] lần đầu tiên đề x

"vạch ra quy ti

t sử dụng phương pháp hỏi quy tuyển tính để

vận hành chung từ tối ưu hóa xác định Phương pháp mà ông đã dingđược gọi là “quy hoạch động (DP) Monte-Carlo”, Về cơ bản phương phấp của ông

đăng kỹ thuật Monte-Carlo tạo ra một số chuỗi déng chảy năm tổng hợp cho sông yêu

cầu, Quy trinh tôi ưu thu được của mỗi chuỗi dng chảy nhân tạo sau đó được sử dụng

hân tích hồi quy để cố gắng xác định nhân tổ ảnh hưởng đến chiến thuật tối tuCác kết quả là một xắp xỉ tốt của quy trình tối thực,

Bằng lý thuyết Larson (1968) [10] ứng dụng giải thuật toán xắp xi liên tục bằng quy

hoạch động (Dynamic Programming Successive Approximation ~ DPSA) cho một hệ

thống gồm 4 hồ chứa giả tưởng Larson và Kosak (1970) cũng chứng minh được

DPSA hội tụ cho bai toán hệ thống gồm 4 hỗ trên Hall (1969) cũng đề nghị giải thuật

toán quy hoạch động tăng (Incremental Dynamic Programming -IDP) cho bai toán tối

tu hỏa sự vận hành của hệ thống hỗ chứa giả tưởng tương tự như trên Phương pháp,

cquy hoạch động sai phân (Diserete Differential Dynamic Programming - DDDP) cũng

được Heidari (1971) ứng dụng trong bai toán hệ thông hỗ chứa giá tướng như Larson

16

Giles và Wunderwich (1981) [11] lần đầu tiên ứng dụng kỹ thuật giải thuật quy hoạch

động xấp xi liên tục tăng (IDPSA) cho hệ thống hồ chứa thuộc sông Tenessee(Tenessee Valley Authority- TVA) ở Hoa Kỳ Năm 1992 Simonovic [12] đưa ra cách

thức mô phỏng vàtối ưu hóa vận hành một hệ hồng hỗ chứa

Miguel A Marino, et al (1984) [13] dựa trên cơ sở mô hình vận hành tháng của.

Becker và Yeh [IM] là ôi đa năng lượng phit ra ừ hệ thống hỗ chia, đã phất tiễn cho

phép tối đa lượng nước cung cấp cho công nghiệp, sinh hoạt và sản xuất điện năng.

trong hệ thing Mô bình được tổ hợp giữa quy hoạch tuyển tinh (LP) và quy hoạch:động (DP) sử dụng để tối ưu trên toàn miễn Áp dụng tinh cho hd chứa Shasta

California Central Valley Project Hiệu quả của thuật toán là giảm thời gian tính toán.và các yêu cầu lưu trữ, cho phép sử dụng máy tính nhỏ để tính toán.

Môi trong những hướng phát triển hiện nay là sự kết hợp mổ hình điểu hành, kỹ thuậttối tm hỏa và dự bảo thủy văn đ thiết lập các chương trình điều hành tôi ưu hệ thông

trong thời gian thực Mô hình tối ưu hoá thường được sử dụng trong nghiên cửu điều

hành hồ chứa sử dụng đồng chảy dự báo như đầu vào Datta vi Bunges (1984) [15]vạch ra một chính sách điều hành ngắn hạn cho hỗ chứa đa mục tiêu từ một mô hìnhtối wu hoá với mục tiêu cực tiểu hóa tổn thất hạn ngắn.

Chaweng Changchit và M, P Terrell (1993) [16] đã nghiên cứu mô hình vận hành hỗ

nhiên Bài oán đi tìm

chứa đa mục đích với tài liệu đầu vào là dòng chảy đến nj

kiếm lượng nước xả thích hợp tir các hỒ chia trong hệ thống nhằm thỏa mãn nhiều

mục dich khác nhau Những mục đích này gồm: cấp nước cho thành phổ và khu công,

nghiệp, cắp nước hạ lưu, phòng lũ, phát điện, giải tí vi các mục đích khác Trong mô

hình toán đưa ra phân tích ba đặc trưng quan trọng của của nghiên cứu là: da mục đích,đỏng chảy ngẫu nhiên và hệ thống quy mô lớn Mö hình ứng dụng quy hoạch đa mục.tiêu để giải va áp dụng cho hệ thống hỗ chứa ở Oklahoma.

Seyed Jamshid Mousavi và Mohammad Karamouz mô(2003) [17] đã nghiên cứu qị

in cho quy hoạch ii hạn của vận hành hỗuy Hoạch động (DP) tối được phát

chứa đa mục đích Khắc phục sự khó khăn vấn dé kích thước quy hoạch động, phương

sự dịch chuyển không kh thi từ trạng thái bạn đầu

đến trang thái cui cùng của ác giai đoạn quy hoạch động.

D Nagesh Kumar và Falguni Baliarsingh (2003) [18] đã xây dựng thuật toán “Thu

mục DP” đễ giải quyết những khó khăn trong việc chọn quỹ đạo ban đầu để có thể đạtđược lời giải tối ưu đối với DP truyền thống và các phương pháp cải tiến của DP như:

‘quy hoạch động gia ting (IDP), quy hoạch động sai phân rời rac (DDDP), quy hoạchđộng với quá trình xắp xi litiếp (DPSA), quy hoạch động gia tăng với quả trình xắp

(IDPSA) khi tinh toán vận hành hệ thống hồ ra, Phương pháp đề xuất

giúp cho quá trình lap không cần đưa ra quỹ đạo ban đầu, do đó số lần lặp cũng không

phy thuộc vào điều kiện ban đầu.

Zahraie và Karamouz (2004) I9] áp dụng cách tiếp cận phân tích theo thời gian để

mô hinh hóa hoạt động của hai hỗ chứa song song Mô hình được chia thành ba chu kỳ:

khác nhan, gồm: di hen (hing thing) trung bạn (hing ngày) và ngắn hạn (heo gi)

“Các khoảng chu kỳ dai hạn và trung hạn trong vận được mô phỏng theo quy hoạch

động ngẫu nhiên (SDP), trong khi ngắn hạn bing quy hoạch động xác định

(DDP-Deterministic Dynamie Programming).

L FR Reis, etal, (2005) sử dung thuật toán lai di truyền và quy hoạch tuyến tinh để

tim sách lược vận hành đa hỗ chứa Bài toán tối ưu hệ thống da hỒ chứa là baitoán phức tạp, bao gồm: điều hành ra các quyết định lượng nước xả phụ thuộc vào sthay đổi dung tích trữ của hồ chứa trong các giai đoạn khác nhau của năm Hướng tiếp

mới kết hợp GA và LP trong nghiên cứu áp dụng để xác định sách lược vận hành cho

các hỗ chữa hệ thing thủy lợi, với sắc suất xem xết sự thay đỗi giếng nhau một dãy“quá trình dong chảy thủy văn Xắp xỉ này giới hạn đánh giá bao gồm giảm các tham sốvà các biến vận hành bằng GA, giá thuyết thuật toán xấp xi ngẫu nhiên đến bai toán.

vn hành hệ thống thủy lợi Phương pháp GA- LP xắp xỉ thực biện tốt hơn khi so sánh

với các phương pháp quy hoạch ngẫu nhiền.

J.P S Cataldo, etal, (2008) [30] đưa ra phương phip tối vu phi tuyển để giải quyết

bai toán vận hành hỗ chứa ngắn hạn có kể đến việc cột nước bị rằng buộc Phương.

pháp này được ứng dụng cho hệ thống bậc thang hồ chữa thủy điện ở Bồ Đảo Nha cho

kết qua lợi nhuận ốt hơn Thời gian tính toán nhanh hơn phương pháp tuyến tính

Năm 2012, M.C.M Guedes, et al [21] đã trình bảy mô hình điều khiển cho hệ thốngbậc thang hồ chứa thủy diện trong 46 có một số tram sử dụng turbine thuận nghịch(Bom-turbine) Mục tiêu của mô hình là tối ưu hóa lợi ích bán điện Mô hình được

thi lập điều khiến tdi ưu theo bước thôi gian vớ số liệu thực Phương pháp số sử

‘dung mô phỏng là phương pháp penalty function Kết quả thu được là biển điều khiển

lưu lượng vớ thời gian trong ngày Phương pháp sử dụng trong bai báo trực quan, để

tinh toán, có thể sử dụng trong thiết kế cũng như vận hành nhà máy thủy điện tuynhiên bài báo mới dé cập đến tối ưu về điện lượng của hệ thống bậc thang hồ chứa.thủy điện mà chưa kể đến các rằng buộc của các hộ dùng nước khác trên hệ hổng bậc

Safayat Ali Shaikh (3014) [23] đã phát triển thuật toán dé xác định các điều kiện ban

đầu của bài toán quy hoạch động vi phân rời rạc để tỉnh toán chế độ vận hành tối ưu hệthống hồ chứa Damodar Valley, An Độ với dữ liệu đầu vio là chuỗi đồng chảy trong,

‘qué khứ Cấp nước tưới, sinh hoạt và công nghiệp được chọn các him mục tiêu Khái

niệm về hệ số tin cậy hiện đại được sử dụng đưa vào phân tích để đạt được các hệ sốtin cậy khác nhau cho thông số ban đầu va li giải tố ưu

Mohammad Heydari, et al (2015) [23] dua ra mô hình quy hoạch tuyến tính số.

nguyên để tính toán ch độ vận hành cho hệ thống hỗ chứa đa mục iều bao gồm Lar,

Latian, and Kara, Hình thái của hệ thing được tính toán thông qua các nút và lưới của

đồng chảy, Các thành phần của hệ thống bao gém nguồn cấp, lượng nước sử dung, các

liên kết, và các quan hệ vật lý cũng như thủy lực giữa chúng Tác giả đã phát triển các

mô dun của phần mềm tinh toán như: trang thái của hệ thống, him mục tiêu, các điều

kiện ring buộc, uyển tính hóa, xác định lượng bồ khi thiểu nước và định các chế độ

vu tiên cho mỗi điểm nút và cạnh của hệ thông So sánh kết quả tính toán với số liệuthực cho thấy, với cách vận hành như mô hình tinh toán sẽ làm giảm 21,7% lượng

nước xa qua tan, Kim ting 11,6% lượng nước cp, tăng 15,9% dung ích hỗ chứa Kết

{qua tính toán cho thấy vận hành theo mô hình này tốt hơn nhiều so với kết quả vận

hành thực tế ong quá kh.

1222 Téi m ngẫu nhiên

Quy hoạch động ngẫu nhiên (SDP- Stochastic dynamic programming) được phát tiển

từ lâu để tim ra quy trình vận hành tối ưu hồ chứa, trong đó quy trình nay là một hàm.của nhiều biển trạng thi Buras (1985) [24] cũng đã xây dựng một mô hình SDP dựa

trên mục tiêu giảm thiểu tổng sai ch bình phương của lượng xả và dung tích trữ cuối

cùng từ các mục tiêu tương ứng Khả năng hồ chứa, theo mùa được ước lượng cho cácmức độ tin cậy khác nhau Tuy nhiên mô hình nay chỉ kết hợp các mục tiêu thủy lợi

mà không nhắn mạnh đến hoạt động kiểm soát lũ trong những tháng mia mưa.

EEstalrich và Buras (1991) [3S] đề xuất hai phiên bản mô hình SDP trong đồ đồng chiy

vào hỗ chứa trong các thời kỳ được xem xét như các véc tơ trạng thái Quy trình vận

hành bắt nguồ

đến giảm lợi nhuận trung binh so với quy trinh sử dụng đồng chảy hiện tại như là các

từ việc sử dụng đồng chảy của giai đoạn trước trong quá khứ:

ếc tơ trang thi

Khalid Ahmad Rashid, etal (2007) [26] sử dụng mô hình ngẫu nhiên dạng én dựa trên

thuật toán quy hoạch động để tinh toán chế độ vận hảnh dai hạn cho các hỗ thủy điện

lớn Mô hình nay được các tác gid tính toán cho hỗ chứa Dokan ở Iraq Két quả tỉnh

toán là biểu d vận hành tối ưu hồ chứa Với biểu đồ này, người vận hành ra quyết

định vận hành ở mọi thời điểm hiện tại một cách hiệu quả.

El-Shafe và E-Manadely (2011) [37] kết hợp mang nơ ron thin kỉnh và SDP để tim ra

lượng xi tối uu cho đập Aswan Ai Cập và đưa ra dự báo những quy trinh kế tiếp khicác chỉ số hiệu suất thay đổi Nghiên cứu đưa ra kết luận rằng mô hình SDP đưa kết

qua thành nhiều cấp độ lưu trữ mỏ bình.

Talukdar, etal (2013) [38] nghiên cứu mô hình SDP đa mục tiêu cho vận hình hồchứa Sardar Sarovar tại Ấn Ð ộ, bằng cách đạt được các mục tiêu để ra ở mức độ tincậy khác nhau Việc tính toán lợi ích thu được giữa điện năng hàng năm và các mục

tiêu khác được tinh toán, tuy nhiên mức độ tin cậy khá thấp để ấp ứng nhu cu

Ấp dung mô bình ti ưu hỏa cho điều bảnh hi chứa da mục tiêu là bãi toán phức tạpNhững khó khan trong giải quyết bai toán này đó lic xây dựng mô hình, điều kiệnthủy văn tương lai bắt định, sự khó khăn để xác định và định lượng tất cả các mye

20

tiêu Trong một số nghiên cứu mô hình SDP của các tác giả trước đây, tinh ngẫu

nhiên của đồng chảy đang được giải quyết bằng cách xử lý chúng dưới dang tập mo

ainj và Vedula 2000; Regulwar và Kamodkar 2010) theo phương phíp tiếp cận tập

mờ LP Tuy nhiên Draper (2001) [29] li chỉ ra rằng qu hoạch động (DP) với đầu vàongẫu nhiên phi hợp hon so với các phương pháp khác,

Mousavi, et al (2005) [30] cũng đã thử nghiệm ba mức độ của mô hình quy hoạchđộng dựa trên quy luật mờ (DPERB-Dynamie Programming Fuzzy Rule-Based), bao

gốm: mô hình DP, mô hình FRB và mỗ hình mô phòng Kết quả nghiên cửu cho thấymô hình DPERB hoạt động tốt trong việc đáp ứng mục tiêu và yêu cầu tinh ton cia hệthống.

Guote, et al, (2010) [81] đưa ra mô hình tối ưu hồ chứa SDP theo thờ gian thực khỉkết hợp các dự báo dòng chảy vào các thời điểm khác nhau với mục tiêu tối đa điện.

năng của thủy điện và tuân thủ các điều kiện về kiểm soát dòng chảy và các rằng budevề lưu lượng xã Các tác giả đã so sánh các chính sách đạt được trong nghiên cứu với

các chính sich hiện dang sử dung những mô hình mô phỏng và nhận thấy rằng các dự

bio theo thời gian cho trước hoàn toàn hữu dụng trong việc đưa ra các quyết địnhtrước khi thực hiện các quy trình điều hành trong quản lý vận hành hỗ chứa hiệu qua,

aje và Majumdar (2010) [32] đã nghiên cứu tác động của biển đổi khí hậu tron việcđưa ra các chính sách vận hành tối wu bằng cách sử dung SDP cho hồ chứa Hirakud ởẤn Độ với mục iêu tối đa hồn độ tin cậy với nhiều mục tiêu, gm: thủy đi „ thủy lợivà kiểm soát dòng chảy, Nghiên cứu đề xuất các quy tắc vận hảnh bồ chứa liên quan«én hoạt động kiểm soát đồng chây sẽ được xem xét lại khi dự báo khí hậu trong

tương bi chỉ ra sự gia tăng các điều kiện han bán trong khu vực đánh giá

Ngoài ra, khi số lượng các biển trang thi, các lớp và thi gian thực hiện cña từngbước gia tăng, SDP bi khống chế bối giới hạn kích thước và máy tính kh khăn thực

hiện tính toán mồ hình Goulter và Tai (1985) [33] đã xem xét ảnh hưởng của mức độitrạng tháilượng trữ) tới các giá trị của hm mục tiêu và các yêu cầutính toán cần thiết để đưa ra giải pháp ổn định Họ cũng chứng minh rằng giảm kích

thước của khoảng lưu trữ bằng cách tăng số lượng các trang thái lưu trữ sẽ làm giảm

tác động “trapping- ving chẳng lin" Việc khoanh ving thô không chỉ cin trở tínhchính xác, ma còn có thé đưa ra kịch bản sai hoàn toàn so với thực tế,

Các nghiên cứu gin đây (Cô và Leconte 2015 [34]; Côtẻ, et al, 2011 (35]:Desreumaux, etal 2014 [36)) đã bảo cáo những nghiên cứu da thực hiện để đánh giáảnh hưởng của trạng thái thủy văn khác nhau trong mô hình SDP cũng như dự đoán.

toàn bộ dòng chủy trong việc xây dưng các chính sách vận hành tối ưu cho hệ thống hỗ

chứa ở Canada Tuy nhiên, ảnh hưởng của tính rời rạc của các biến trạng thái khi xemxây dựng chế độ vận hành tối ưu chưa được đưa vào kiétra rong nghiền cứu

CCác mô hình SDP về vận bảnh hd chữa được nghiên cấu trước đây, rt it nghiền cứu

(Goulter và Tai 1985 [33]; Karamouz và Vasiliadis 1992 [37]) để cập đến ảnh hưởng.‘cia mức độ rời rae của biến trạng thái trong các giá trị của hàm mục tiêu,

12.3 Kỹ thuật trí tug nhận tạo

Chang Jian-Xia, et al (2004) [38] ứng dụng GA cho bài toán tôi ưu hỗ chứa Đối vớibài oán nguồn nước phúc tp, gio phối và đột in có th giáp tm kiếm lời giả tiwu hoặc gin lời giải tối ưu Ngoài ra, độ nhạy của xác suất giao phối và xác suất đột

biến cũng được đưa vào phân tch trong nghiên cứu Các kết quả sử dụng phương pháp

GA được so sánh với các phương pháp tối ưu khác và chứng minh rằng GA có thểtha man sử đựng trong bài toán tối mu hỗ chứa vã có khả năng ứng đụng cho hệ thong

sông phức tạp.

Liong Shie-Yui, eta (3004) [39] ứng đụng thuật tn tiến hỏa để tối vụ hồn quy tắc

vận hành hỗ chứa với almục tiêu, gồm: maximum lượng xả tưới và phát điện

“Thuật toán tiễn hóa va thuật toán di truyền II (NSGA-I1) được ứng dụng trên hệ thông

5 hồ chứa thuộc sông Chaliyar 6 Kerala State, An Độ.

Juran Ali Ahmed và Arup Kumar Sarma (2005) đã dùng GA tìm kiểm quy tắc vậnhành tối ưu hồ chứa da mục đích Nghiên cứu ép dụng cho hồ chứa trên sông Pagladia,

phụ lưu chính của sông Brahmaputra, Dựa trên cơ sở dữ liệu vận hành hỗ chứa cho 20

năm cùng với chuỗi ding chảy tháng, các quỹ đạo vận hành tính toán được khi sit

dung thuật toán GA được so sinh với SDP Kết quả chi ra rằng thuật toin GA cổ thésử dụng hiệu quả cho vận hành hỗ chứa.

được D Nagesh Kumar và M Jan Reddy (2006)

Phương pháp tối ưu hóa din

[40] áp dụng để tim quy tắc vận hành hồ chứa da mục đích Trường hợp nghiên cứu ở

đây là hệ thống hồ chứa đa mục đích Hirakud, An D6 Do hầu hết các bi toán vận

hành tối ưu hóa đều là hàm phi tuyển với kích thước lớn, số lượng lớn các rằng buộc

ding thức và ring buộc bắt đẳng thức nên các kỳ thuật truyền thống gặp khó khăntrong việc xác định li giải tối ưu toàn cục Trong nghiên cứu này, mô hình ti a hồa

đàn kiến cho vận hành hỗ chứa là xác định lượng xả hồ chứa cho mỗi chu kỳ với sự

mong chờ dự báo trước giới hạn ti ưu Với hàm mục tiêu là tối thiểu hồa rủi ro l và

46 thiểu hụt tưới và tối đa hóa sản lượng đi:

tiên nhất Mô hình phat

vận hành thời gian ngắn và vận hành thời gian dài Các kết quả của hai phương pháp.trong đó mục đích sản lượng điện là ưu

ning dung cho vận hành bàng thing, bao gdm hai mồ hìnhtối ưu bóa đàn kiến và GA đã chứng minh rằng phương pháp tối ưu hóa đàn kiến đượcthực hiện tốt hơn, Phương pháp tối ưu hoa dn kiến là mô hình thực thi tốt hơn, nhất là

trong trường hợp vận hành hd chứa trong thời gian đài

AM Jan Reddy và D Nagesh Kumar (2006) [41] trình bảy thuật toàn tiên hỏa đa mụctiêu tìm kiếm các sách lược vận hành tối ưu cho hệ thống hồ chứa đa mục tiều Mộttrong số những mục đích chính trong tối u đa mục tiêu đ là tim kiếm tập hợp phânbổ các li giải tối ưu đọc theo mặt Pareto, tuy nhiên những phương pháp tối ru cổ diễnthưởng không đạt được mặt Pareto tốt nhất Để khắc phục hạn chế của các phương.pháp tối ưu truyền thống nêu trên, nghiên cứu này sử dụng quẩn thể tim kiểm theo

thuật toán tiễn hóa để tìm tập hợp tối ưu Pareto và ứng dụng tính cho hệ thống hỗ chứa

Bhadra ở An Độ (với các mục tiêu chính, gồm: tưới, phát điện và đáp ứng các yêu cảchất lượng nước hạ ưa) Các kết quả đạt được nhờ sử dụng thuật toán tiến hóa có thể

sử dung như một tham khảo để lựa chọn những sách lược khác nhau trong quá

trình điễu khiển hồ chứa, cho tính linh hot rong lựa chọn phương ân tốt nhất khi đơliệu đầu vào biến đổi Nghiên cứu nảy chứng minh sự hữu ích của thuật toán tiến hóa

dda mục tiêu cho bai toán vận hành tối wu da mục tiêu thời gian thực,

Li Chen, et al (2007) [42] phát triển thành công thuật toán di truyền đa mục tiêu để

tim quy tắc vận hành tôi ưu hệ hông hỗ chứa Tác giả đã phát triển thuyết tiễn hóa với

mức độ cao thành thuật toán di truyền đa mục tiêu giúp khắc phục trường hợp hội tụ

sớm của thuật toán di truyền truyền thông Thuật toán di truyền da mục tiêu sẽ làm,

tăng khả năng điều khiển bài toán đa mye tiêu bởi sự đa dang tập hợp lời giải Kết quả

kiểm nghiệm mô hình cho thấy phạm vỉ thuật toán di truyỄn đa mục tiêu có các lồi giảitrải rộng hơn, tốt hơn và hội tụ kin đến giới hạn đúng Pareto hơn thuật toán dĩ truyền I

(NAGS-II) Trong thực tế, thuật toán di truyền đa mục tiêu có thể tổng quát không.

phân bổ trải rộng các lời giải cho bài toán hai mục tiêu bao gồm cấp nước và phátđiện Các kết quả ở đây chứng tỏ rằng thuật toán di truyền đa mục tiêu có sức cạnhtranh cao khi giải bài toán tối u đa mục iu cho quy hoạch quản lý nguồn nước,

D Nagesh Kumar và M, Janga Reddy (2001) [43] đã cải tiến thuật toán tôi wa bẫy din

(PSO - Particle Swarm Optimization) dé đạt được kết quả tốt hơn đó là kỹ thuật tối tru.

tinh hoa đột biển bầy đàn (EMPSO-ElitistMutated Particle Swarm Optimization.

Phuong pháp này được ứng dụng cho hé chứa Bhadra ở An độ, đây là hồ chứa đa mục

tiêu tư kết hợp phát điện Kết quả cho thấy phương phip này tốt hơn phương php

tối ưu bẫy dn thông thường ở các điểm sau: Sử dụng ít him giá tị hơn, Giải quyết tốt

sự xung đột giữa việc tưới vàviệc đại tối đa điện lượng thu được

Cheng, et al (2008) [44] đã chi ra rằng mô hình thuật toán di truyền (GA) đã được áp

dụng rộng rãi trong việc tối ưu hoá hệ thống tải nguyên nước Thuật toán đi truyền.

(GA) là một trong những phương pháp tối ưu hiện dai và có nguồn gốc từ lý thuyếttiễn hóa Darwin.Trong quả trình tìm kiểm các giá trị tối ưu, ba quy trình heuristic (quásinh sản, chéo và đột bi it Lợi thé

trình phỏng đoán), g duge ap dụng theo xác st

của GA là xác định xác suất lớn hơn dé tìm ra điểm cực đại toàn cầu Tối ưu hóa Excel

(EOS) tích hợp với Microsoft Excel cũng được sử dụng để giải quyết vẫn dé tôi ưu.hóa EOS sử dụng thuật toán Generalized Reduced Gradient (GRG), Hàm mục tiêu và

các ràng buộc được ghi vào các tế bào khác nhau Mô hình yêu cầu điều chính thờigiam chay, lặp, độ chính xác và các vẫn đề đuyển tính, phi tuyển, vx) Mô hình cũngcần thông tin về tế bào mục tiêu, thay đổi tế bảo và các ràng buộc Giải pháp có được.chỉ cần qua một lần chạy thử.

Thuật toán di truyền cũng được M.S Hashemi, etal (2008) [4S] đã ứng dụng trong tối

ưu vận hành hỗ chứa đa mục dich Jiroft Trong mô hình tải liệu dòng chảy đến được.

xem xét là ngẫu nhiên, còn him mục tiêu và các ring buộc được chuyển thành bài toắn

z4

không ring buộc bằng phương pháp him phạt ngoài, sau đó ding thuật toán di truyền

không rằng buộc để giải.

Chun-Timn Cheng, etal (2008) 46] nghiên cứa tối u vận hành hỗ chứa thù điện sử

dạng thật toán ai dĩ tuyển và Chaos GA đã được ứng dụng rộng rãi để giải bài toán

lớn và phức tạp để tối ưu của hệ thống nguồn nước Nhược điểm của GA thường gặp.

phải v

tối uu toàn cục, Việc kết hợp sử dụng GA và Chaos

à hội tw sớm, do đó kết quả nghiệm tối ưu tim được chưa chắc là nghiệm

p tầng khả năng tim kiểm

nghiệm tối ưu toàn cục Phương pháp cải thiện thuật toàn GA đó là: đầu tiên chấp nhậntối ưu Chaos như giá tị ban đầu cải thiện chất lượng loài và duy tr tính da dang quần

thé; sau đó lựa chọn mé phỏng đột biển thay thể toán tử đột biển để tránh gặp phải tối

ưu cục bộ Mô hình này đã được ứng dụng cho vận hành tháng của hồ chứa thủy điện

với chuỗi dòng chảy đến 38 năm Các kết quả cho thấy điện năng trung bình dài hạndạt kết quả tốt và ốc độ hội tụ tốt hơn quy hoạch động và GA truyền thống Như vậy

phương pháp này là khả thi và hiệu quả trong van hành tối wu của hệ thống phức tạp.

‘Mathur và Nikam (2009) [47] tuyên b6 thuật toán di truyền (GA) cho kết quả tốt hơn,

nhưng nỗ đòi hỏi phải lựa chọn cần thận các thông số Azamathulla, et ai (2008) [48]

đđã so sinh mô hình tuyển tính (LP) và mô hình GA để phát huy tối da hoạt động củahồ chứa thủy lợi Trong trường hợp vận hành hồ chứa theo thời gian thực,Azamathulla, et al, (2008) [48] đã chỉ raring mô hình GA là tốt hơn mô hình tuyến

tính (LP).

Camilo Allyson, et al (2011) [49] sử dụng thuật toán tối wu dạng ẩn kết hợp mạng thần.kinh nhân tạo để tinh toán thit lập quy trình vận hành cho hỗ chứa điều tiết ngày đêm

ở Brazin Mô hình tinh toán tối ưu với các kịch bản dòng chảy khác nhau sau đó phần

tích tối ưu kết quả để lập ra quy trình vận hành Nghiên cứu đã sử dụng mang thinkinh nhân tạo để xây đựng quy trình vận hành từ thời đoạn đầu đến thời đoạn cuối Kết

‘qua thu được theo mô hình tốt hơn so với chính sách vận hảnh thông thường và tương

cương với kết qua thu được tử tính toán ối ưu tất định có sử đụng dự báo chỉnh xác

cho I năm Với phương pháp nay, thông tin sử dụng để tính toán là các thông số ban

cia hồ chứa và dự báo đồng chảy cho ngày Phương pháp này giúp ra quyết địnhvn hành hồ chứa trong điều khiển các số liệu không chắc chắn của các vũng khô hạn

"Đây là một trong các mô hình phúc tạp nhất được sử đọng trong tính tin tối ưu hồ

chứa thủy điện, Phương pháp mới chỉ được áp dụng cho đơn hd.

Xuevwen Wu, et al, (2011) [S0] đề xuất mô hình vận hành tối ưu hồ chứa đa thủy điện6 kể đến ảnh hưởng môi trường, áp dụng cho TTB Wanjiazhai, Trung Quốc Hàmmục tiêu là điện năng lớn nhất và các rang buộc về lượng nước tối thiểu cần cho môitrường, cin bằng nước, dung tích hỗ chứa, lưu lượng công suit, Thuật toần gen di

truyền được phát triển để giải quyết tối ưu cho bài toán này Kết quả mô hình cho thấy,

điện năng thu được giảm 028% so với iệc vận hình tối uu không ké đến ảnh hưởng

của môi trường, Tuy nhiên, với mô hình đề xuất thì vận hành kể đến việc bảo vệ môi

trường, thúc diy việc sử dụng bền vững nguồn nước Vì vậy việc vận hành tối tru hd

chứa thủy điện có kể đến việc vio vệ môi trường là rit clin thiết

Nam 2013, các tác giả Mohammad Naori, et al [51] sử dụng thuật toán gen di truyền.để tính toán vận hành hệ thống hỗ chứa da mục tiêu Mô hình được áp dụng tinh tin

cho hệ thống hai hỗ chứa trên sông Ghezel Ozan Mô hình đã được sử dụng để vận

hành tối ru hd chúa, phân bổ nước cho các tram thủy điện khắc nhau và giữ lại một

phần dung tích để phòng lũ Kết quả tính toán cho thấy, lưu lượng phát điện của cáctháng mùa lũ lớn hơn các thắng còn lại trong năm.

Một trong những thông số quan trọng nhất của GA là quy mô quần thé Trong các vin

đề wu hóa tài nguyên nước, một quần thé từ 64-300 thậm chi đến 1000 cá thể đã(được đề xuất (McMahon và Farmer, 2009) Tốc độ chạy và sự sẵn có của dữ liệu là

những vẫn đề quan trong trong việc lựa chọn mô hình Hormivichian, et al, (2009)

[82] đã chứng minh rằng mô hình thuật toán di truyền có điều kiện (CGA) nhanh hơn.

mô hình GA truyén thống Trong trường hợp dữ liệu han chế (Bai và Tamyis, 2007)

[53] cho thấy mô hình logic mờ là thuận lợi

“Nghiên cứu trong mước: Bi đôi với các nghiền cứu sử dụng mô hình mô phòng thì

phương pháp tối ưu hóa vận hành hồ chứa cũng được sử dụng khá phổ biển tại Việt

Nam, Tô Trung Nghĩa, Lé Hùng Nam (84 ứng dung thành công mô hình toán thủy

động lực học MIKE 11 và mô hình tối ưu phi tuyến phân bổ nguồn nước kết hợp phát

điện sử dụng công nghệ tối ưu GAMS cho lưu vue sông Hồng Thái Bình Hodng

26

Thanh Tìng, Hà Văn Khôi, Nguyễn Thanh Hải (2013) nghiền cứu ứng dụng phần mềm

Crystal Ball xác định chế độ vận hành tối ưu phát điện cho hồ chứa Thác Ba, Tuyên

(Quang và hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện Sơn La, Hòa Bình có tính đến yêu cầucấp nước hạ du Ngoài ra còn có Trin Hang Thái (2005) và Ngo Lé Long (2006) bướcđầu áp dụng thuật tối ưu hóa trong vận hành hỗ Hỏa Bình phòng chống lũ và phát

“Nguyễn Thượng Bằng (2002) đã nghiên cứu mô hình tối ưu đa mục tiêu hệ thống thủylợi - thủy điện, với hai mục tiê tối đa tổng điện năng trong mùa cắp và tit tổngign tích mặt hồ ứng với mực nước ding bình thường và ding phương pháp quy hoạch

phi tuyển tổng hạ nhanh nhất GRG (Generalized reduced gradient) dé giải Tác gia đã

‘ing dụng mô hình và phương pháp giải cho hệ thống thủy lợi thủy điện lưu vực sôngLô-Gắm-Chảy,

Năm 2003, 1a Van Khải wi Lé Báo Trung [85] đã nghiên cứu việc ứng dụng phương

pháp quy hoạch động hai chiều giải bài toán ối uu cho hệ thống hd chứa phát điện

Khi vin hành hệ thẳng hỗ chứa phát điện,

tối ưu cho hệ thống bậc thang hd chứa làm nhiệm vụ phát điện, Một tong nhũng bãitoán tối ưu đó là cho hệ thống bậc thang hồ chứa, gồm: k hồ chứa có cùng các đặctrưng, cho biết đường quá tình dòng chảy đến và được dự bảo lưu lượng cho từng hồØ1) và yêu cầu tim quá trình vận hành các hd chứa trong hệ thống q/(¢) để điện

năng thủ được sau một thời gian vận hành đạt gi tỉ lớn nhất Nghiên cứu được tỉnh

toán thir nghiệm cho 3 hồ chứa trên sông Đà là Lai Châu, Sơn La và Hòa Bình Mặcdù bai toán được mô ta theo quy hoạch 2 chiều nhưng khi giải, thuật toán quy hoạch

động chỉ được áp dụng cho chigu thời gian Tại mỗi bước trạng thi theo thời gian đã

áp dụng phương pháp quét không gian theo các tố hợp có thé để tìm trang thái phân bố.tối uu theo Không gian tại bước thi gian đó Phương pháp này có hạn ch do số lượng

tính toán quá lớn nên không thể quết chỉ it theo không gian nghiệm Nếu số hỗ ting

Xen th kh lượng toán quá lớn nên việc xe định được nghiệm gặp hạn chế

Ngõ Lé Long và nnk (2007) [56] trình bày các quy tắc vận hành hồ Hoa Bình với mục.ho C

dich phòng lũthổ sông Hồng và phát điện Được đặc trưng bởi nhiều mục

địch, mâu thuẫn trong vận hành bồ chúa đã từng xảy ra từ khi được xây đựng, đặc biệt

trong mùa lũ Các tác giả đã để xuất tối ưu quỹ đạo điều khiển vận hành cho hồ Ha

h tdi ưu SCBinh bằng cách ứng dung tổ hợp mô hình mô phỏng (Mike 11) và mô hi

(gói phần mềm Autocal của DHT, 20054) Nghiệm tối uu được thỏa hiệp giữa phòng lũ

và phát điện cho vận hành hồ chứa Hòa Bình trong mùa lũ và mức nước hỗ chứa tại

bắt đầu của mùa khô Kết quả chứng minh rằng quy tắc tối ưu có thé tìm thay, so sánh.quy tie hiện hành giảm lũ hạ lưu và mực nước hỗ, cho gia tăng sin xuất điện năng

trong mùa lũ và trong mùa cạn Các kết quả chỉ ra rằng thuật toán này là công cụ hiệu

“quả cho hệ thống tôi ưu phức tạp

Nguyễn Hữu Khải (2007-2008) [57] da thực hiện đề ti: "Nghiên cứu cơ sở khoa họcđiều hành hệ thống hỗ chứa Hòn Binh-Tuyén Quang phục vụ phát điện và cấp nướcchống hạn hạ lưu” của Trường Đại học Khoa học tự nhiên Tác giả sử dụng công nghệHEC-RESSIM cùng với MIKEI 1 để tính toán, để xuất các phương án xa nước và thời

kỳ xả nước để duy trì mực nước Hà Nội không dưới 2,3

Ng Lê Long và nnk (2008) sử dụng phương pháp phân tích kịch bản tuyển thống để

đánh giá ba quy tình vận hành hỗ Héa Bình trong mùa lũ nhằm tối ưu phát điện vàkiểm soát lũ Trên cơ sở kết quả này Ngô Lê Long và đồng nghiệp tếp tục giải baitoán tối ưu để tìm ra các thông số tối ưu cho vận hành hỗ Hòa Binh trong mùa lũ sử.dụng một dạng git thuật toán dĩ truyền.

"Nguyễn Thể Hùng và Lẻ Hùng (2009) [58] Đại học Bách Khoa Da Nẵng sử dụng thuậttoán di tuyén tối ưu hóa vận hành hồ chúa Nghiên cứu được áp dụng tim kiếm quỹ

đạo vận hành tối ưu hỗ chứa Nhà mây Thủy điện Ea Krong Rou tinh Khánh Hỏa dựatrên cơ sở chuỗi dòng chảy đến hàng thing của 23 năm và img dụng phương pháp môphỏng Monte Carlo để mở rộng dòng chảy đến là 40 lẫn của chuỗi dòng chảy thánglich sử Kết qua tinh toán đạt được bởi thuật toán di truyền được so sinh với phương,

pháp quy hoạch động với him mục tiêu là sin lượng điện năng bình quân đạt cực đại

Thuật toán di truyền đơn mục tiêu ở đây cho thấy dễ ding mở rộng nó cho vận hành.

tối wu nhà máy thủy điện đa mục tiêu,

Nghiên cứu của Nguyễn Hữu Khải, Lê Xuân Câu (2009) [59] đã xây dựng đường cong.

chuẩn quy tắc vận hành tối ưu hồ chứa thủy điện mùa cạn Các tác giả đã dùng thuật

28

toán GA để giải bai toa tối uu đa mục tiga, nghiên cứu đã xây dựng được phần mém

dua trên thuật toán đi truyễn, các him mục tiêu bao gm: tối đa tổng sản lượng điện,

gu mực nước hồ cuối.tối tiêu tng lượng nước tl ếu hụt và tối thiểu giá trị tuyệt đối

mùa cạn và mye nước chất

Hé Ngọc Hiến (2010) [60] Viện cơ học đã thực liên đề tài cấp Bộ “Xây dựng bộchương trình điều hành tố trụ hệ thống liên hỗ chữa dim bảo an toàn chỗng lĩ và phát

điện theo thời gia thực”, bai toán được gi theo phương pháp dò tim tối tu, tuy

nhiền, các rằng buộc của bài toán chưa được xem xét diy đủ nên chưa có khả năng

‘ing dụng.

Nghiên cửu điều hành đơn hỗ chứa phục vụ đa mục tiêu tưới, phát điện, phòng lũ vàcắp nước cho ha du của hai tic giả Nguyễn Thé Hùng và Lé Hing (2011) [61] đã thiết

lập mô hình toán áp dụng kỹ thuật tối ưu quy hoạch động để giải các mô hình toán trên.

và xây dựng chương tnh tinh bằng ngôn ngỡ lập trinh Delphi Nghiên cứu áp dung

cho hồ Định Bình với mạc tiêu tưới, phòng lũ, phát điện và đảm bảo yêu cầu cấp nước:cho ha du và hồ A Vương có mục tiêu phát ện, đảm bảo cũng cắp nước cho hạ du

trong mùa cạn và điều tiết một phần lũ

Lé Hùng (2011) [62] trình bày mô hình toán điều tiết vận hành bệ thống bậc thang hỗ

chứa thủy điện với hàm mục tiêu là tối đa sản lượng điện Nghiên cứu đã1g dụng,-30y hoạch động (DP) để th lập thuật toán và xây dụng chương tinh tính vân hình

hồ chứa ết năm bằng ngôn ngữ lập trình Delphi Áp dung chương trình tính vận.

hành điều tiết hệ thống bậc thang hỗ chứa thủy điện 2 bậc của bậc thang thủy điện

sông Bung 2 và sông Bung 4 nằm trên hệ thing sông Vu Gia-Thu Bồn, Tinh Quảng

Nam với chuỗi dòng chảy đến được mô phỏng theo phương pháp Monte Carlo để kéo

dai chuỗi ding chảy lịch sử.

“Hoàng Thanh Tùng và nnk (2013) [63] nghiền cứu img dụng phần mềm Crystal Ball

xác định chế độ vận hành tôi ưu phát điện cho hồ chứa Thác Bà, Tuyên Quang và hệthống bậc thang hồ chứa Sơn La, Hồa Bình có tính đến yêu cầu cấp nước hạ đu

Crystal Ball là phần mém tôi ưu và phân tích rủi ro rét mạnh trong kinh tế và lẫn đầu

tiên được nhóm tác giả áp dụng thành công cho vận hành các hồ chứa nói trên, nhóm.

tắc giả lựa chọn phương pháp kết hợp giữa các mô hình mô phỏng và mô hình tối ru

bao gồm: mô hình mô phỏng dang chảy đến hỗ ngẫu nhiên theo mô phỏng Monte

Carlo, mô hình mô phông hệ thống hỗ chứa và mô hình tối ưu để xác định chế độ vậnhành tối ưu Kết quả đạt được là tương đối tốt so với các mồ hình ti ưu sử dụng hiệnnay vi mô hình này cho phép phần tích độ tin cậy và đưa ra chế độ vận hành tối ưu vớisắc mức đảm bảo khc nhau nhằm hỗ trợ ra quyết định vận hành hd chứa

Tóm lại vận hành phối hợp hệ thống hd chứa ở Việt Nam gần day đã được quan tâm.

xây dum, Đặc bit ừ khi các hỗ chứa thay điệ lớn din dẫn được hình thành trên các

hệ thống sông ở Bắc Bộ Tuy nhiễn, những nghiên cứu cho cúc hệ thống này chưanhiều, mà các nghiên cứu chỉ chú yếu tập trung cho hệ thông hỗ chứa ở lưu vực sông.Hồng Các phương pháp đều hướng tối sử dụng mô hình mô phỏng kết hợp với một sốkỹ thuật tối ưu Nhìn chung các đề tài này mới chỉ dừng lại ở việc thiết lập bài toán ôi

‘uu đơn mục tiêu là phát điện, còn các mục tiêu khác được chuyển hóa thành các rằngtoán Chỉ số của him mục tiéu phát điện là tổng sản lượng điện thời đoạn

van hành hồ chứa thủy điện hệ thống sông Hằng

Mạng lưới sông ngồi Việt Nam được hình thành từ khoảng 2200 con sông có chiều

dai lớn hơn 10 km Chúng được phân bố thành các hệ thống sông, trong đó ba hệ

thing sông chính là: hệ thống sông Hồng, hệ thống sông Sẽ San, bệ thống sing Đồng

Nai Quy hoạch khai thác thủy điện từng dòng sông va các hệ thống sông đã tạo nên

các hệ thống bậc thang thủy điện tương ứng Các hỗ chứa nước trên từng bậc thang

lâm nhiệm vụ điều tiết ding chảy với các nhiệm vu phát điện và các yêu cầu sử dụng,

tổng hợp khác tủy theo đặc điểm, quy mô công trình, vj trí của chúng trong hệ thôngbậc thang Những hỗ chứa được xây dựng trên các hệ thống sông đặc biệt là các sông

lớn, có thể làm thay đổi căn bản chế độ dòng cháy sông ngòi, trạng thái tự nhiên của.

nguồn nước và tao điều kiện có lợi cho các hoạt động dân sinh kinh tế vũng hạ lưucông trình

Nội dung của "Quy trình vận hành hỗ chứa” lé các quy định phải tuân theo về nguyên

tắc tích nước và xả nước của hỗ chứa trong từng thời kỳ đảm bảo an toàn công trình và

đáp ứng các mục tiêu cấp nước một cách có hiệu quả vẻ mặt kinh tế, xã hội vả môitrường, Việc ra quyết định về xi nước từ hb chia xuống hạ đu phải trên cơ sở các

30