Mục đích của luận án nhằm xây dựng cơ sở khoa học đề xuất giải pháp vận hành hệ thống hồ chứa thủy điện trong mùa cạn nhằm tối ưu hóa phát điện và cấp nước hạ du theo hướng tối ưu hóa đa mục tiêu và ứng dụng thuật toán BORGMOEA cho lưu vực sông Hồng.
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT VIỆN KHOA HỌC THỦY LỢI VIỆT NAM NGUYỄN XUÂN LÂM NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG HỒ CHỨA THƯỢNG LƯU LƯU VỰC SÔNG HỒNG TRONG MÙA CẠN LUẬN ÁN TIẾN SĨ CHUYÊN NGÀNH: Kỹ thuật tài nguyên nước MÃ SỐ: 62 58 02 12 HÀ NỘI, NĂM 2018 Cơng trình hồn thành Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam Người hướng dẫn khoa học 1: PGS.TS Nguyễn Quang Trung Người hướng dẫn khoa học 2: PGS.TS Hoàng Minh Tuyển Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp Viện họp tại: Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam vào lúc ……… giờ……… ngày…………tháng…………năm …… Có thể tìm hiểu luận án thư Viện: - Thư viện Quốc gia - Thư viện Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài luận án Hệ thống sông Hồng hệ thống sông lớn thứ hai Việt Nam sau hệ thống sông Mê Cơng, có vị trí chiến lược quan trọng, có vùng đồng sông Hồng (ĐBSH) nguồn lợi lớn thủy điện Hệ thống hồ chứa thủy điện lớn hồn thiện đóng vai trò điều tiết hệ thống Tuy nhiên, năm vừa qua, tình trạng cạn kiệt dòng chảy hệ thống diễn biến ngày trầm trọng Thực hành xả nước Đông Xuân với mức tăng gấp đôi từ 2,78 đến 5,77 tỷ m3 từ 2007 đến 2015, đó, quy trình vận hành liên hồ chứa thủy điện đơn ràng buộc tĩnh cho vận hành chưa xây dựng với cách tiếp cận tối ưu vận hành hệ thống đa mục tiêu Do vậy, cần thiết phải có nghiên cứu giải pháp vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa thủy điện sông Hồng mùa cạn theo hướng tối đa hóa lúc nhiều mục tiêu đưa hàm vận hành thời gian thực dựa sách vận hành lựa chọn Mục đích nghiên cứu Xây dựng sở khoa học đề xuất giải pháp vận hành hệ thống hồ chứa thủy điện mùa cạn nhằm tối ưu hóa phát điện cấp nước hạ du theo hướng tối ưu hóa đa mục tiêu ứng dụng thuật toán BORGMOEA cho lưu vực sông Hồng Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu đề tài luận án hệ thống hồ chứa thủy điện lớn lưu vực sông Hồng thuộc địa phận Việt Nam, mà cụ thể hồ chứa: Bản Chát, Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà Tuyên Quang Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu -1- a, Cách tiếp cận Cách tiếp cận hệ thống tổng hợp; Cách tiếp cận theo phân tích “Nhân – quả”; Cách tiếp cận kế thừa quan điểm lịch sử b, Phương pháp nghiên cứu: 1) Điều tra khảo sát thực địa; 2) Phương pháp kế thừa; 3) Phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu; 4) Phương pháp mơ tốn học; 5) Phương pháp tham số hóa – mơ – tối ưu; 6) Phương pháp phân tích hệ thống Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Bài toán tối ưu vận hành hệ thống liên hồ chứa có đặc điểm đa mục tiêu, khối tượng tính toán lớn Nhằm tạo thuận lợi cho việc giải tốn, Luận án thiết lập khung tính tốn tối ưu nhằm kết nối mơ hình hồ chứa vận hành mùa lũ, mùa cạn, mơ hình hạ lưu, hàm mục tiêu, ràng buộc Khung tối ưu linh hoạt, chọn lựa, cập nhật thuật toán tối ưu phát triển giới mà không tốn công thiết lập lại toán nhiều Ở đây, đề tài lựa chọn thuật tốn Borg-MOEA làm phần tính tốn tối ưu [2], ra, đề tài xây dựng hệ thống mô hồ chứa hạ lưu cho vùng nghiên cứu ngôn ngữ C/C++ Matlab chạy Window, có hiệu suất khả phân tích kết cao Về ý nghĩa thực tiễn, tập hàm vận hành (350 phương án) đề xuất với cải thiện lợi ích điện từ 25 ÷ 28 %; cải thiện trung bình mực nước ( 𝑧𝑐 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 ≤ 𝑧𝑐 𝑟𝑡𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛_𝑚𝑎𝑥 + 𝑟𝑡𝑟𝑎𝑛_𝑚𝑎𝑥 + 𝑟đá𝑦_𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 ≥ 𝑧𝑀𝑁𝐷𝐵𝑇 𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛 = 𝑞𝑑𝑐𝑚𝑡 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 < 𝑧𝑀𝑁𝐷𝐵𝑇 𝑎𝑛𝑑 𝑧𝑡𝑙 > 𝑧𝑐 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 ≤ 𝑧𝑐 𝑢𝑡𝑘 = f(𝑠𝑡𝑘 , 𝜃 𝑚𝑥𝑛 , 𝑆𝑌𝑆, 𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛 , 𝑟𝑡𝑚𝑎𝑥 …) NT3: Đảm bảo tính khả thi định, ràng buộc ẩn trước vào mơ hình 𝑡+𝑏 min|max 𝑉𝑡 𝑚𝑖𝑛|𝑚𝑎𝑥 = 𝑟𝑡 𝑡 𝑚𝑖𝑛|𝑚𝑎𝑥 𝑟𝑡 𝑟𝑡𝑘 = 𝑢𝑡𝑘 𝑖𝑓 𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑢𝑡𝑘 ≤ 𝑟𝑡𝑚𝑎𝑥 𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛 𝑖𝑓 𝑢𝑡𝑘 ≤ 𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑟𝑡𝑚𝑎𝑥 𝑟𝑡𝑚𝑎𝑥 NT4: Hiện thực hóa định - 16 - min|max = 𝑉𝑡 /k 𝑑𝑡 c Mơ hạ lưu: Để mô mực nước Hà Nội tác động dòng chảy, triều, q trình lấy nước hệ thống (phụ thuộc vào đầu nước mặn) Mơ hình thủy động lực xâm nhập mặn cần sử dụng Tuy nhiên, thời gian tính tốn khơng khả thi để tính cho khoảng 10 năm tiêu tốn 10 Mơ hình hạ lưu thay cho Mike 11 (MHTT) đề xuất có dạng cấu trúc mạng trí tuệ nhân tạo bao gồm lớp, lớp ẩn với hàm kích hoạt tang hyperbolic, để giảm thời gian tính tốn cho phù hợp với tốn tối ưu (Hình 2-7) Hình 2-7 Phương pháp xây dựng mơ hình thay CHƯƠNG PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ XÂY DỰNG GIẢI PHÁP VẬN HÀNH 3.1 Kết xây dựng mơ hình hệ thống hồ chứa a Hàm xả rmax rmin kiểm sốt tính tốn định Hình 3-1 Hàm xả 𝑟𝑚𝑎𝑥 , 𝑟𝑚𝑖𝑛 cho bước thời gian ngày theo dung tích dòng chảy đến cho hồ chứa Hòa Bình - 17 - Hình 3-2 Chỉ tiêt mơ cân nước bao gồm dòng chảy đến net, dung tích tổng xả cho hồ chứa Sơn La kết nối lũ-kiệt-lũ b Cân nước hệ thống Hình 3-3 Chỉ tiêt mơ cân nước bao gồm dòng chảy đến net, dung tích tổng xả cho hồ chứa Hòa Bình kết nối lũ-kiệt-lũ c Mơ hình hạ lưu - 18 - Như trình bày Mục 2.4, mơ hình Mike 11 xây dựng số liệu đầu vào cho khoảng 10 năm với bước thời gian giờ, cho đầu vào 𝐻𝑁 𝑑𝑒𝑙𝑡 𝐵𝐿 𝑑𝑒𝑙𝑡 phương trình: ℎ𝑡+1 = 𝑓(ℎ𝑡𝐻𝑁 , 𝑞𝑡−1 , ℎ𝑡−1 , 𝑊𝐷𝑡 ), với 𝑞𝑡−1 tổng 𝐵𝐿 dòng chảy trung bình xuống đồng bằng, đơn vị m3/s; ℎ𝑡−1 chiều max ngày, đơn vị (m) (thời gian chảy trễ khoảng ngày ước lượng từ mơ hình Mike 11), 𝑊𝐷𝑡 nhu cầu nước ngày, đơn vị m3/s Để xác định số neuron phù hợp, nghiên cứu sinh ứng dụng Netlab tool để tiến hành luyện mạng đánh giá theo tiêu chí (Hình 3-4) xác định số neuron 10 phù hợp với có hệ số R2 cao 0,99522, lỗi max nhỏ, lỗi max, mean khoảng giá trị lớn giá trị nhỏ (