Nghiên cứu kết hợp mô hình mô phỏng - Tối ưu - Trí tuệ nhân tạo nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống hồ chứa sông Ba trong mùa cạn

Bài viết Nghiên cứu kết hợp mô hình mô phỏng - Tối ưu - Trí tuệ nhân tạo nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống hồ chứa sông ba trong mùa cạn trình bày nghiên cứu xác lập cơ sở khoa học và phương pháp giải quyết bài toán nâng cao hiệu quả phát điện cho hệ thống hồ chứa thủy lợi – thủy điện bằng cách kết hợp các mô hình: mô phỏng sử dụng HEC-ResSim, tối ưu sử dụng mô hình quy hoạch độngvới thuật toán vi phân rời rạc; và trí tuệ nhân tạo sử dụng mạng nơ-ron,... Mời các bạn cùng tham khảo.

BÀI BÁO KHOA HỌC NGHIÊN CỨU KẾT HỢP MƠ HÌNH MƠ PHỎNG – TỐI ƯU – TRÍ TUỆ NHÂN TẠO NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA SƠNG BA TRONG MÙA CẠN Lê Ngọc Sơn1 Tóm tắt: Nghiên cứu xác lập sở khoa học phương pháp giải toán nâng cao hiệu phát điện cho hệ thống hồ chứa (HTHC) thủy lợi – thủy điện cách kết hợp mơ hình: (i) mô sử dụng HEC-ResSim, (ii) tối ưu sử dụng mơ hình quy hoạch động (DP) với thuật tốn vi phân rời rạc (DDDP); (iii) trí tuệ nhân tạo sử dụng mạng nơ-ron (ANN) Mơ hình kết hợp áp dụng cho HTHC gồm 06 hồ sông Ba, mục tiêu điện lượng năm lớn thỏa mãn nhu cầu nước tối thiểu hạ lưu mùa cạn quy định quy trình vận hành liên hồ Kết thử nghiệm cho hồ sông Hinh cho thấy ANN gần với DP nâng cao điện lượng khoảng 2% so với vận hành thực tế Từ khóa: vận hành hệ thống hồ chứa; HEC-ResSim; quy hoạch động; mạng nơ-ron nhân tạo; sông Ba ĐẶT VẤN ĐỀ1 Hồ chứa đóng vai trò quan trọng cung cấp nước cho ngành kinh tế, đóng góp vào phát triển kinh tế nước ta Trong năm gần đây, thuỷ điện đóng vai trò chủ yếu cung cấp điện cho hệ thống với nhu cầu điện tăng nhanh dự báo trì mức 10% năm tới Với nguồn nước hạn hẹp nhu cầu nước từ ngành tăng lên nhanh chóng dẫn đến gia tăng xung đột ngành tham gia sử dụng nước vấn đề thời đặt cần nâng cao hiệu khai thác nguồn nước nói chung hồ chứa thuỷ lợi - thuỷ điện nói riêng Trên lưu vực sông Ba, HTHC sông Ba tương đối hồn chỉnh có 06 hồ chứa thủy lợi - thủy điện lớn, chi phối cấp nước phát điện cho toàn lưu vực (PECC 1, 2002) Sơ họa cắt dọc HTHC sơng Ba nêu Hình Năm 2014, Chính phủ ban hành Quyết định số 1077/QĐ-TTg, ngày 7/7/2014 ban hành Quy trình vận hành chống lũ vận hành cấp nước mùa kiệt liên hồ chứa lưu vực sông Ba, bao Khoa Năng lượng, Đại học Thủy lợi gồm hồ: Sông Ba Hạ, Sông Hinh, Krông H’Năng, Ayun Hạ An Khê - Ka Nak (“Quy trình 1077”) Hạn chế VHHTHC sông Ba nhận thấy sau: (i) Điều hành dựa biểu đồ điều phối lập kể từ thiết kế không cập nhật thường xuyên, vận hành ”tĩnh”, tài liệu thủy văn đến biến động ngẫu nhiên, cấu trúc hệ thống nhu cầu nước thay đổi Quy trình 1077 quy định lưu lượng tối thiểu hạ lưu An Khê Đồng Cam mực nước hồ tối thiểu để đảm bảo yêu cầu mùa cạn Hiện chưa có dẫn vận hành hiệu nào; (ii) Hiện có khoảng trống ứng dụng lời giải lý thuyết từ mơ hình tối ưu VHHTHC đến áp dụng thực tế điều hành hồ chứa Việc giải mơ hình tối ưu cho HTHC nhiều khó khăn khối lượng tính tốn lớn, dự báo thủy văn dài hạn có độ xác hạn chế Do vậy, việc áp dụng tối ưu vào vận hành thực cần phải có cách tiếp cận phù hợp Nghiên cứu xác lập toán, sở khoa học phương pháp giải áp dụng cho HTHC sơng Ba KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 59 (12/2017) 95 Hình Sơ họa cắt dọc HTHC sông Ba PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TỐN Sự phức tạp HTHC tính ngẫu nhiên hai thách thức cho VHHTHC nên khơng có thuật tốn hay mơ hình đơn lẻ tổng qt giải tồn diện cho tốn VHHTHC Do đó, tác giả đề xuất phương pháp giải tốn VHHTHC theo hướng kết hợp mơ hình: (i) mô sử dụng HEC-ResSim, (ii) tối ưu sử dụng mơ hình Quy hoạch động (DP); (iii) trí tuệ nhân tạo sử dụng mạng nơ-ron (ANN) Kết mơ hình trước tạo liệu đầu vào cho mơ hình sau, liên kết truy xuất MS-Excel Đây cách tiếp cận "thích ứng" “cận tối ưu” vận hành kết hợp lời giải tối ưu dựa tài liệu khứ ANN, trợ giúp điều khiển quỹ đạo mực nước hồ tiệm cận với quỹ đạo tối ưu ÁP DỤNG MƠ HÌNH VÀO VHHTHC SƠNG BA 3.1 Mơ hình HEC-ResSim Phần mềm HEC-ResSim phát triển từ năm 1996 đến nâng cấp nhiều phiên cải tiến nhằm mô cho HTHC đa mục tiêu Chương trình cho phép tạo phương án vận hành khác Một phương án 96 bao gồm tập hợp mạng lưới hồ chứa, quy tắc vận hành thiết lập cho hồ chứa hệ thống Thông số 06 hồ chứa thủy lợi - thủy điện lớn xem Bảng Ngoài phát điện, nhu cầu nước khác lưu vực có nước tưới cho nơng nghiệp nước cho sinh hoạt công nghiệp Trong Quy trình 1077 có quy định 02 vị trí dòng chảy tối thiểu cho cấp nước hạ lưu mùa cạn (từ cuối tháng XII đến cuối tháng VIII) lưu vực gồm có: (1) sau đập An Khê: cụm cơng trình An Khê – Ka Nak ngồi đảm bảo nhu cầu tưới yêu cầu khác hạ lưu đập An Khê phần lớn lưu lượng phát điện chuyển sang bổ sung cho lưu vực sông Kôn thuộc tỉnh Bình Định; (2) trước đập dâng Đồng Cam: lưu lượng đến tử HTHC phía cần đảm bào cung cấp nước tưới thiết kế cho diện tích 19800 Sơ đồ HTHC yêu cầu dùng nước đưa vào mơ hình HEC-ResSim để mơ Hình Chuỗi số liệu khí tượng, thủy văn dòng chảy đến hồ từ 1977-2005 sử dụng cho tính tốn mơ hình hệ thống Các thơng số khác HTHC, mực nước hồ yêu cầu tối thiểu hạ lưu lấy theo Quy trình 1077 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 59 (12/2017) Bảng Thơng số kỹ thuật hồ chứa thủy điện STT Thông số I Hồ chứa MNDBT MNC Dung tích hữu ích (Whi) Nhà máy thủy điện Công suất lắp máy Q lớn Loại tua bin II Đơn vị m m 106 m3 MW m3/s Ka Nak An Khê Ayun Hạ Krông H’Năng Sông Ba Hạ Sông Hinh 515 485 429 427 204 195 255 242,50 105 101 209 196 285,5 5,6 201 108,5 165,9 323 64,0 68,0 Francis 220 393 Francis 70,0 57,3 Francis 13,0 42,0 Kaplan 160 3,0 50,0 23,4 Francis Francis Các phương án VHHTHC nêu Bảng HEC-ResSim tạo số liệu thông số hệ thống chuẩn (các điều kiện biên lưu lượng đến hồ, lưu lượng khu giữa, tổn thất nước hồ chứa khu tưới) Kết chuỗi mực nước hồ chứa đầu mơ hình HEC-ResSim vùng khả nghiệm (Hình 5) phục vụ cho việc xác định chọn lựa phạm vi biến đổi mực nước hồ chứa ban đầu cho tốn tối ưu DP Hình Lưới chia giai đoạn trạng thái thuật giải DDDP Hình Sơ đồ tính tốn HTHC theo HEC-ResSim KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 59 (12/2017) Hình Cấu trúc mạng ANN 97 Bảng Các phương án vận hành HTHC Ký hiệu Phương án Mô tả quy tắc vận hành Đưa vào biểu đồ điều phối có qui tắc điều hành hồ chứa để phát điện VH (Npđ) Đưa vào biểu đồ điều phối có thêm qui tắc vận hành với thứ tự ưu VH tiên: sinh hoạt – phát điện – tưới (Qsh – Npđ – Q tưới) Đưa vào biểu đồ điều phối có thêm qui tắc vận hành với thứ tự ưu VH tiên: sinh hoạt – tướ i- phát điện (Qsh - Q tưới – Npđ) (a) Ayun Hạ (b) Krông H’năng (c) Sông Ba Hạ (d) Sông Hinh Hình Phạm vi biến đổi mực nước hồ chứa (Phương án VH2) 3.2 Mơ hình tối ưu DP 3.2.1 Bài toán DP Hàm mục tiêu: Vậy hàm mục tiêu HTHC theo tiêu chuẩn điện lượng tổng cộng HTHC lớn chọn (với bước thời đoạn không đổi ΔT = 01 tháng) là: (1) Trong E*t+1 điện lượng lớn lũy tích chuỗi giá trị trạng thái V tương ứng tính đến thời điểm t+1 Đối với hệ thống hồ chứa Vt Qt phải hiểu tập hợp biến trạng thái V(i,j) biến định Q (i,j); i=1 đến N số thời đoạn; j=1 đến M số hồ Điện lượng thành phần hồ i, phát thời đoạn j tính cơng thức: (2) đó: Et: điện lượng phát thời đoạn ΔT; η hiệu suất nhà máy; Qpd H lưu lượng cột nước phát điện sau trừ 98 tổn thất; η, Q, H phụ thuộc vào đặc tính tua bin η =f(Q, H) Hàm chuyển trạng thái: Vi, j+1= Vi,j + (C(i,j).Qđ(i,j) + Qkg(i,j) – Qtt(i,j) – Qyc(i,j)- Qpd(i,j)) T (3) Trong đó: Vi,j: dung tích hồ đầu thời đoạn; Vi+1,j: dung tích hồ cuối thời đoạn; C: ma trận thể kết nối dòng chảy hệ thống thể độ trễ chứa nước dòng chảy hệ thống Với lưu vực nhỏ thời đoạn tính tốn tháng C =1 (tức khơng có trễ); Qđ: lưu lượng thiên nhiên đến từ hồ chứa thượng lưu; Qkg: dòng chảy khu giữa; Qtt: tổn thất (xả, bốc hơi, thấm tổn thất khác); Qyc: lưu lượng chuyển từ hồ yêu cầu dùng nước thượng lưu; Qpd: lưu lượng phát điện Các ràng buộc (với t =1,…,T): Vmin(i,j) ≤ V(i,j) ≤ Vmax,(i,j) (4) Qpdmin(i,j) ≤ Qpd(i,j) ≤ Q pdmax(i,j) (5) Nmin,(i,j) ≤ N(i,j) ≤ Nmax,(i,j) (6) KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 59 (12/2017) Trong đó: Vmin Vmax: dung tích (hoặc khống chế qua mực nước) nhỏ lớn cho phép; Qmin Qmax: lưu lượng nhỏ lớn cho phép qua tua bin; Nmin Nmax: công suất nhỏ lớn (khả dụng) cho phép lấy từ đặc tính thiết bị (hoặc theo yêu cầu hệ thống điện) 3.2.2 Thuật toán giải toán DP: Trong nghiên cứu sử dụng thuật toán DP vi phân rời rạc (Descrete Differential DP DDDP) (Labadie, 2004) Phương pháp DDDP có điểm trội DDDP việc giảm đáng kể khối lượng tính tốn tăng độ hội tụ, tăng độ xác do: (i) định trước hành lang ban đầu từ mơ hình mơ HECResSim (Hình 3); (ii) Việc chia lưới thưa trước khoảng chia giảm nhỏ sang lần lặp mà hàm mục tiêu cải thiện tốt Mô hình DP sử dụng thuật tốn DDDP tác giả thực lập trình ngơn ngữ Visual Basic for Applications (VBA) 3.2.3 Kết từ mơ hình DP Do nước sau cụm An Khê – Ka Nak chủ yếu chuyển sang lưu vực sơng Kơn nên tách tính riêng Chương trình DP áp dụng cho 04 hồ lại là: Ayun Hạ - Krơng H’năng – sơng Ba Hạ - sơng Hinh Kết chương trình đưa kết giá trị hàm mục tiêu, chuỗi trị số trung bình tháng thơng số tối ưu hệ thống lưu lượng đến, mực nước hồ chứa, lưu lượng qua nhà máy cơng trình xả, cơng suất điện lượng trung bình thời đoạn tất thành phần HTHC nút tính tốn hệ thống 3.3 Mơ hình ANN Mơ hình nơ-ron nhân tạo (artificial neural network - ANN) mơ hình tốn có khả mơ tả cho q trình phi tuyến động phức tạp, liên kết biến vào biến Mơ hình ANN sử dụng thuật toán lan truyền ngược (Back Propagation-BP) để giải Cấu trúc mạng ANN chọn sau: Vc,t = f (Vđ,t ; Qtn,t; Vđ, t-1;Qtn, t-1 ; Qhl (t-1); Vđ, t2; Qtn, t-2 ; Qhl (t-2)… ) Trong đó: Vc,t: dung tích hồ cuối thời đoạn; Vđ,t: dung tích hồ đầu thời đoạn; Qtn,t: lượng đến hồ thời đoạn; Vđ, t-i: ; Qtn, t-i; Qhl, t-i: Dung tích, lượng nước đến, lượng xuống hạ lưu (phát điện) thời đoạn trước thời đoạn xét Như tùy vào i =0, 1, 2, mà ta có mạng: ANN-0; ANN-1; ANN-2; ANN-3 tương ứng xét thời đoạn liên quan đến định thời đoạn trước Quá trình luyện (training hay learning) thực mô-đun Neuro Solutions MS-Excel với lựa chọn số lần lặp, số lớp ẩn, thuật toán cực tiểu sai số Chuỗi kết từ DP trung bình tháng từ 1977-2000 sử dụng để luyện ANN Tiếp đó, kiểm định mạng (certification) ANN xác lập chuỗi kết từ DP trung bình tháng từ 2001-2005 Chỉ tiêu đánh giá ANN so với DP là: (1) hệ số tương quan; (2) R2; (3) sai số so với hàm mục tiêu tối đa điện lượng Lời giải mơ hình áp dụng thử nghiệm cho hồ chứa sông Hinh, so sánh kết quỹ đạo mực nước hồ cuối thời đoạn của: (1) Vận hành thực tế từ nhà máy thu thập được; (2) Mơ hình tối ưu; (3) Kết hợp ANN-DP Kết cho thấy việc chọn mạng ANN điều hành thực tế cho kết sát với DP (Hệ số tương quan > 0,99 R2 > 0,97) Chênh điện năm ANN DP 0,2% điện ANN cao số liệu vận hành thực tế 2,3% Như vậy, kết từ ANN-DP gần tối ưu, hiệu vận hành nâng cao theo biểu đồ điều phối truyền thống (xem Bảng Hình 6) Bảng So sánh giá trị hàm mục tiêu - điện trung bình năm giữa: (i) Vận hành thực tế;(ii) DP; (iii) ANN-DP (đ.vị: triệu kWh) Mô hình Luyện ANN Kiểm định ANN Thời đoạn 1977-2000 2001-2005 Thực tế 369.5 DP 380.1 380.7 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 59 (12/2017) ANN-0 378.3 378.1 ANN-1 379.3 377.8 ANN-2 379.1 378.1 ANN-3 379.3 377.9 99 Hình So sánh dung tích hồ sơng Hinh kiểm định ANN (2001-2005) KẾT LUẬN Bài báo xác lập sở khoa học để tìm chế độ vận hành cận tối ưu, nâng cao hiệu vận hành hệ thống hồ chứa thủy điện có xét đến ràng buộc lợi dụng tổng hợp việc kết hợp mơ hình: (i) Mơ phỏng; (ii) Tối ưu sử dụng thuật tốn Quy hoạch động (Dynamic Programming - DP); (iii) Trí tuệ nhân tạo sử dụng thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), nhằm đạt hiệu vận hành phát điện tốt bối cảnh nguồn nước nhu cầu dùng nước liên tục biến đổi ngẫu nhiên Kết áp dụng mơ hình đề xuất cho HTHC sơng Ba cho thấy hiệu vận hành nâng cao theo phương thức sử dụng biểu đồ điều phối có Nghiên cứu tạo tiền đề áp dụng phương pháp để giải vấn đề tương tự HTHC khác nước ta TÀI LIỆU THAM KHẢO Công ty CP Tư vấn Xây dựng Điện (2002), Quy hoạch thủy điện sông Ba Thủ tướng Chính phủ (2014) Quyết định số 1077/QĐ-TTg ngày 7/7/2014, "Ban hành Quy trình vận hành liên hồ chứa lưu vực sông Ba, bao gồm hồ: Sông Ba Hạ, Sông Hinh, Krông H’Năng, Ayun Hạ An Khê - Ka Nak” Labadie J.W (2004), Optimal Operation of Multireservoir Systems: State-of-the-Art Review, Journal of Water Resources Planning and Management, vol 130 (2), pp 93-11 Abstract: STUDY FOR INTEGRATION OF SIMULATION – OPTIMIZATION – ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO IMPROVE OPERATIONAL PERFORMANCE OF RESERVOIR SYSTEM IN BA RIVER IN DRY SEASON This study sets up methodology and resolves the problem to improve hydropower generation of reservoir system Methodology to resolve the problem is an integration of mathematical models: (i) simulation using HEC-ResSim; (ii) optimization using Dynamic Programming (DP) with Discrete Differential DP algorithm programmed by author; and (iii) Artificial Neural Networks (ANN) The methodology is applied to Ba river reservoir system consisting 06 reservoirs, and the objective is to maximize power generation and to satisfy minimum downstream requirement stipulated in scheduling inter-connected reservoirs Testing result for Song Hinh reservoir operation shows that ANN has output very close to DP and achieves about 2% power generation higher than actual operation Keywords: operation of reservoir system; HEC-ResSim; Dynamic Programming; Artificial Neural Networks; Ba river Ngày nhận bài: 28/9/2017 Ngày chấp nhận đăng: 02/11/2017 100 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 59 (12/2017) ... tìm chế độ vận hành cận tối ưu, nâng cao hiệu vận hành hệ thống hồ chứa thủy điện có xét đến ràng buộc lợi dụng tổng hợp việc kết hợp mơ hình: (i) Mơ phỏng; (ii) Tối ưu sử dụng thuật toán Quy... hướng kết hợp mơ hình: (i) mơ sử dụng HEC-ResSim, (ii) tối ưu sử dụng mơ hình Quy hoạch động (DP); (iii) trí tuệ nhân tạo sử dụng mạng nơ-ron (ANN) Kết mơ hình trước tạo liệu đầu vào cho mơ hình. .. hoạch thủy điện sơng Ba Thủ tướng Chính phủ (2014) Quyết định số 1077/QĐ-TTg ngày 7/7/2014, "Ban hành Quy trình vận hành liên hồ chứa lưu vực sông Ba, bao gồm hồ: Sông Ba Hạ, Sông Hinh, Krông H’Năng,