Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu cơ sở khoa học kết hợp mô hình mô phỏng – tối ưu – trí tuệ nhân tạo trong vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu, áp dụng cho lưu vực

27 24 0
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu cơ sở khoa học kết hợp mô hình mô phỏng – tối ưu – trí tuệ nhân tạo trong vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu, áp dụng cho lưu vực

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Nội dung của luận án gồm có 3 chương, được trình bày như sau: Tổng quan tình hình nghiên cứu vận hành hệ thống hồ chứa; Nghiên cứu cơ sở khoa học nhằm nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống hồ chứa; Áp dụng mô hình nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống hồ chứa thủy điện trên sông Ba.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP & PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI LÊ NGỌC SƠN NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC KẾT HỢP MƠ HÌNH MƠ PHỎNG – TỐI ƯU – TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA ĐA MỤC TIÊU, ÁP DỤNG CHO LƯU VỰC SÔNG BA Chuyên ngành: Xây dựng cơng trình thủy Mã số chun ngành: 62-58-40-01 TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI, NĂM 2017 Cơng trình hồn thành Trường Đại học Thủy lợi Người hướng dẫn khoa học 1: PGS TS Hồ Sỹ Dự Người hướng dẫn khoa học 2: GS.TS Lê Đình Thành Phản biện 1: GS.TS Nguyễn Chiến - Trường Đại học Thủy lợi Phản biện 2: PGS.TS Vũ Hữu Hải - Trường Đại học Xây dựng Phản biện 3: PGS.TS Nguyễn Thanh Hùng - Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam Luận án bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án họp Trường Đại học Thủy lợi, Hà Nội vào lúc 30 phút ngày 16 tháng 11 năm 2017 Có thể tìm hiểu luận án thư viện: - Thư viện Quốc Gia - Thư viện Trường Đại học Thủy lợi MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Hồ chứa đóng vai trò quan trọng cung cấp nước cho ngành kinh tế, đóng góp vào phát triển kinh tế nhiều quốc gia Đối với Việt Nam, năm gần đây, thuỷ điện đóng vai trị 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 đặt cần phải khai thác hiệu nguồn nước nói chung hồ chứa thuỷ lợi - thuỷ điện nói riêng Nhiều hệ thống hồ chứa (HTHC) xây dựng nhiên công tác quản lý vận hành chưa đầu tư thích đáng Việc nâng cao hiệu sử dụng hồ chứa mang lại lợi ích tích lũy lớn bền vững Hiện nay, Chính phủ ban hành quy trình vận hành liên hồ cho tất HTHC lưu vực lớn Việt Nam bao gồm lưu vực sông Ba, nhiên vận hành HTHC (VHHTHC), mùa cạn quy định vận hành an toàn lưu lượng tối thiểu cấp cho hạ lưu mà chưa đề cập đến nâng cao hiệu vận hành Tính ngẫu nhiên yếu tố thủy văn biến động nhu cầu dùng nước đòi hỏi cần có cách tiếp cận VHHTHC Với địi hỏi thực tiễn nêu đề tài “Nghiên cứu sở khoa học kết hợp mơ hình mơ – tối ưu – trí tuệ nhân tạo vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu, áp dụng cho lưu vực sông Ba” cần thiết nhằm đáp ứng yêu cầu thực tiễn Việt Nam Mục tiêu nghiên cứu Xác định sở khoa học thực tiễn để VHHTHC nhằm nâng cao hiệu khai thác bối cảnh nước đến nhu cầu dùng nước thay đổi Áp dụng việc liên kết mơ hình đề xuất nhằm kiểm định khả ứng dụng cho HTHC lưu vực sông Ba Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu đề tài HTHC đa mục tiêu với mục tiêu phát điện Phạm vi nghiên cứu ứng dụng nâng cao hiệu vận hành hệ thống hồ chứa với mục tiêu phát điện, có xét đến tình hình tài nguyên nước yêu cầu cấp nước cho ngành trì dịng chảy tối thiểu hạ du Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu (1) Phương pháp kế thừa; (2) Phương pháp thu thập, thống kê, tổng hợp thông tin số liệu; (3) Phương pháp phân tích hệ thống, phương pháp mơ hình tốn sử dụng kết hợp mơ hình mơ tối ưu hệ thống, nơ-ron nhân tạo dùng cho VHHTHC Ý nghĩa khoa học thực tiễn - Luận án 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 Luận án kết hợp mô hình: (i) Mơ phỏng; (ii) Tối ưu sử dụng thuật toán Quy hoạch động (Dynamic Programming - DP); (iii) Trí tuệ nhân tạo sử dụng thuật tốn mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), nhằm đạt hiệu vận hành thực tế tốt bối cảnh nguồn nước nhu cầu dùng nước liên tục biến đổi ngẫu nhiên - Luận án xây dựng chương trình tính tốn mơ hình tối ưu DP với thuật tốn vi phân rời rạc (DDDP) cho HTHC, mơ-đun chương trình trợ giúp việc liên kết mơ tính toán, đánh giá tiêu VHHTHC - Luận án áp dụng mơ hình đề xuất cho HTHC cụ thể sơng Ba, từ tạo tiền đề áp dụng phương pháp luận khoa học luận án để giải vấn đề tương tự HTHC khác nước ta Những đóng góp luận án 1) Xác lập sở khoa học kết hợp mơ hình mơ – tối ưu – trí tuệ nhân tạo, xây dựng chương trình mơ hình tối ưu Quy hoạch động (DP) để đề xuất phương án vận hành cận tối ưu cho hệ thống hồ chứa có kể đến biến đổi thực tế nguồn nước nhu cầu sử dụng nước nhằm nâng cao hiệu phát điện, đáp ứng yêu cầu cấp nước hạ lưu 2) Áp dụng mô hình kết hợp đề xuất để vận hành hệ thống hồ chứa lưu vực sông Ba nâng cao hiệu phát điện mùa cạn Cấu trúc luận án Ngoài phần mở đầu kết luận, kết nghiên cứu luận án trình bày ba chương sau: Chương Tổng quan tình hình nghiên cứu vận hành hệ thống hồ chứa Chương Nghiên cứu sở khoa học nhằm nâng cao hiệu vận hành hệ thống hồ chứa Chương Áp dụng mơ hình nâng cao hiệu vận hành hệ thống hồ chứa thủy điện sông Ba CHƯƠNG TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA 1.1 Hồ chứa phương pháp VHHTHC Trong quản lý hệ thống nguồn nước nói chung VHHTHC nói riêng sử dụng mơ hình tốn hay thường chuỗi mơ hình tốn để đến định quản lý, đánh giá kiểm định trước áp dụng vào thực tế khoa học kinh tế Mơ hình tốn chia làm hai loại: (i) mơ hình mơ (simulation models); (ii) mơ hình tối ưu (optimization models) 1.2 Tổng quan mơ hình VHHTHC giới Có nhiều mơ hình mơ VHHTHC lập thành phần mềm HEC-ResSim, MIKE BASIN v.v Các mơ hình tối ưu VHHTHC như: (1) Mơ hình quy hoạch tuyến tính (Linear Programming - LP); (2) Quy hoạch động (Dynamic Programming - DP ); (3) Thuật giải di truyền (Genetic Algorithm GA); (4) Quy hoạch phi tuyến (Non-linear Programming - NLP) Mô hình trí tuệ nhân tạo nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) ứng dụng VHHTHC Mỗi mơ hình có ưu, nhược điểm phạm vi ứng dụng tùy theo đặc điểm HTHC mục tiêu điều khiển VHHTHC 1.3 Nghiên cứu ứng dụng mô hình vận hành hồ chứa Việt Nam Các mơ hình mơ MIKE (MIKE 11, MIKE BASIN), HECResSim, mơ hình tối ưu (DP, GAMS, CristalBall ) áp dụng cho số HTHC sông Hồng, sơng Đà, sơng Đồng Nai Mơ hình ANN sử dụng dự báo dòng chảy đến Các nghiên cứu VHHTHC tiếp tục nghiên cứu mà HTHC tương đối hoàn chỉnh lưu vực gần quy trình liên hồ ban hành 1.4 1.4.1 Lưu vực sông Ba tình hình nghiên cứu VHHTHC lưu vực Lưu vực sông Ba Sông Ba hệ thống sông lớn thuộc Tây Nguyên ven biển miền Trung Lưu vực sơng Ba tính từ nguồn đến cửa sơng tính sơng Bàn Thạch có diện tích 14.100 km2 HTHC sơng Ba hình thành hỗn hợp (bao gồm nối tiếp song song) Trên hệ thống sơng Ba, có nhiều hồ chứa có khả tưới phát điện, có số hồ chứa cơng trình quan trọng là: (1) Hồ chứa thủy điện An Khê – Ka Nak với cơng suất lắp máy 173MW (trong An Khê 160MW, Ka Nak 13MW) Cụm cơng trình 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 Kơn thuộc tỉnh Bình Định; (2) Hồ Ayun Hạ, lực tưới thiết kế 13500 ha, công suất lắp máy MW; (3) Nhà máy thủy điện Krông H’năng có cơng suất lắp máy 64 MW; (4) Hồ Sơng Hinh có cơng suất lắp máy 70MW; (5) Hồ Sơng Ba Hạ có cơng suất lắp máy 220MW; (6) Đập dâng Đồng Cam có lực tưới thiết kế 19.800 1.4.2 Tình hình nghiên cứu VHHTHC sơng Ba Trước quy trình ban hành chủ yếu cho hồ chứa đơn lẻ ban hành sau xây dựng cơng trình bổ sung vào HTHC, tập trung vào vận hành chống lũ mà chưa có quy trình VHHTHC mùa kiệt Hiện HTHC sơng Ba tương đối hồn chỉnh Năm 2014, Chính phủ ban hành Quy trình liên hồ số 1077/QĐ-TT ngày 7/7/2014 (“Quy trình 1077”) Tuy nhiên, quy định dừng lại việc đảm bảo an toàn chống lũ ràng buộc cấp nước hạ lưu Vận hành hồ chứa hệ thống lấy theo quy trình vận hành cũ kế thừa từ quy trình đơn lẻ lập trước Vấn đề nâng cao hiệu VHHTHC cần nghiên cứu giải Chính nên Luận án chọn HTHC sơng Ba làm trường hợp tính tốn cụ thể cho toán 1.5 Những tồn tại, hạn chế VHHTHC Trên giới sử dụng nhiều mơ hình tốn cho VHHTHC Tuy nhiên, phức tạp tính ngẫu nhiên hai thách thức cho VHHTHC nên khơng có thuật tốn hay mơ hình đơn lẻ tổng quát giải toàn diện cho toán VHHTHC Các hạn chế VHHTHC nước ta sông Ba nhận thấy sau: - Điều hành dựa kinh nghiệm, quy trình vận hành lập kể từ thiết kế không cập nhật thường xuyên mà tài liệu thủy văn đến kéo dài, cấu trúc hệ thống nhu cầu nước thay đổi Ví dụ Quy trình 1077 quy định phối hợp đảm bảo dịng chảy tối thiểu hạ lưu Tuy nhiên, chưa lập lại biểu đồ điều phối cũ từ giai đoạn thiết kế hồ chứa nhiều năm trước đây, chưa có dẫn vận hành hiệu nào, vận hành ”tĩnh” cứng nhắc - Điều hành theo hồ chứa đơn lẻ, chưa có phối hợp hệ thống việc nâng cao hiệu VHHTHC - 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 mô hình tối ưu cho hệ thống hồ chứa nhiều khó khăn khối lượng tính tốn lớn Thêm nữa, dự báo thủy văn dài hạn có độ xác hạn chế, yếu tố tự nhiên kinh tế - xã hội, nhu cầu nước từ ngành biến đổi ngẫu nhiên gây khó khăn cho VHHTHC Do vậy, việc áp dụng tối ưu vào vận hành thực cần phải có cách tiếp cận phù hợp 1.6 Hướng tiếp cận phương pháp giải toán VHHTHC Luận án Từ việc nghiên cứu tổng quan trên, tác giả đưa điểm then chốt hướng tiếp cận, giải toán VHHTHC sau:  Quan điểm nghiên cứu VHHTHC phải đứng quan điểm mang tính hệ thống, quản lý tổng hợp;  Bài toán VHHTHC phải coi toán động theo thời gian khơng gian, có nhiều biến ngẫu nhiên tác động tự nhiên người (như điều kiện khí tượng thủy văn bao gồm lượng nước tự nhiên đến hồ, nhu cầu nước ngành, yêu cầu phát điện hệ thống, giá trị nước v.v );  Khơng có mơ hình đơn lẻ giải trọn vẹn tốn VHHTHC tính phức tạp toán này, nên cần phải liên kết thuật giải để tìm cách vận hành hiệu quả;  Với quy trình ban hành HTHC lưu vực Ba, nhu cầu nước hạ lưu ràng buộc vận hành sở pháp lý để Luận án áp dụng phương pháp giải toán Trên sở nguyên tắc này, tác giả đề xuất phương pháp giải toán VHHTHC theo hướng tiệm cận với tối ưu việc 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 sau, liên kết truy xuất MSExcel Luận án đưa cách tiếp cận "thích ứng" “cận tối ưu” vận hành kết hợp lời giải tối ưu dựa tài liệu khứ ANN công cụ hỗ trợ tìm trị số trạng thái mực nước hồ "tham chiếu" cuối thời đoạn trình vận hành hồ chứa Mô giúp đánh giá HTHC yêu cầu sử dụng nước, xác định toán tối ưu (mục tiêu, ràng buộc) thông số đầu vào cho DP ANN trí tuệ nhân tạo, có khả “nhớ - tích lũy - cập nhật” tốt lời giải tối ưu từ DP Với tài liệu thủy văn kinh nghiệm vận hành ngày cập nhật lũy tích lưu trữ cơng cụ tốn học mạng ANN, trợ giúp người vận hành đưa mực nước hồ kỳ vọng tiệm cận với đường tối ưu tạo từ DP (như sơ họa Hình 1.2) Đây khái niệm phương pháp VHHTHC “cận tối ưu” sử dụng Luận án 1.6 Kết luận Chương Trên giới Việt Nam áp dụng mơ hình tốn khác VHHTHC lưu vực sơng, nhiên cịn tồn khoảng cách tính tốn lý thuyết thực tế vận hành, thiếu công cụ trợ giúp đưa định điều hành hợp lý kịp thời Hiện lưu vực sơng Ba, quy trình vận hành liên hồ phê duyệt, đưa quy tắc vận hành biểu đồ điều phối Tuy nhiên việc vận hành dừng lại việc đưa ràng buộc mực nước lưu lượng, nhằm đảm bảo an tồn cơng trình cấp nước tối thiểu, mà chưa tối ưu Hơn nữa, cách vận hành trạng thái “tĩnh”, tức đường dẫn vận hành biểu đồ điều phối cố định từ trước, chí lấy từ giai đoạn thiết kế, yếu tố tự nhiên kinh tế - xã hội biến đổi Chính cần phải có cách thức vận hành kết hợp mơ hình nhằm nâng cao hiệu khai thác sử dụng nước khắc phục hạn chế VHHTHC Hình 1.2 Đường vận hành dự kiến cận tối ưu sau dùng kết hợp ANN-DP CHƯƠNG NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC VỀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA Như cách tiếp cận phương pháp giải toán VHHTHC nêu Chương 1, việc liên kết ba mơ hình: (i) Mơ sử dụng HEC-ResSim; (ii) Tối ưu sử dụng thuật toán Quy hoạch động (Dynamic Programming - DP); (iii) Trí tuệ nhân tạo sử dụng thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) cơng cụ giải tốn Kết mơ hình số liệu nhập vào mơ hình sau Sau giới thiệu ba mơ hình chủ đạo liên kết nhằm giải toán Tác giả lập trình DP mơ-đun phân tích số liệu, kết nối kết mơ hình (xem Bảng 2.1) 2.1 Mơ hình mơ hệ thống hồ chứa HEC-ResSim Phần mềm HEC-ResSim mơ hình mô cho hệ thống hồ đa mục tiêu HEC-ResSim bao gồm mô-đun: thiết lập lưu vực (Watershed setup), mạng lưới hồ (Reservoir Network) mô (Simulation) 2.2.2 Thuật tốn DDDP Luận án thiết lập mơ hình tốn tối ưu thuật tốn giải DP Đặc điểm toán DP là: Bài toán chia thành nhiều thời đoạn với biến định thời đoạn Mỗi thời đoạn có số trạng thái mực nước hồ; Hệ định thời đoạn tạo giá trị, sở hàm giá chuyển từ trạng thái sang trạng thái thông qua hàm chuyển trạng thái; Với trạng thái tại, lời giải tối ưu cho giai đoạn độc lập với lời giải đạt giai đoạn trước Đây nguyên lý tối ưu Bellman; Lời giải bắt đầu việc tìm biến định cho trạng thái thời đoạn cuối (quét ngược, từ thời đoạn t=N đến 1) thời đoạn ban đầu (quét xuôi, từ thời đoạn t=1 đến N) Phương trình qt xi là: ∗ 𝐹𝑡+1 (𝑉𝑡+1 ) = 𝑀𝑎𝑥 (ℎ𝑜ặ𝑐 𝑀𝑖𝑛)𝑄𝑡 {𝐹𝑡∗ (𝑉𝑡 ) + 𝑓𝑡 (𝑉𝑡 , 𝑄𝑡 )} (2-4) Trong F*t+1 giá trị lớn (nhỏ nhất) lũy tích chuỗi giá trị trạng thái V tương ứng tính đến thời điểm t+1 Ưu điểm DP thích hợp cho toán VHHTHC do: (1) Bài toán VHHTHC định cho giai đoạn mà dung tích biến trạng thái dịng chảy biến định; (2) DP cho phép giải toán phi tuyến (3) Hiệu mà số ràng buộc tăng lên số lần lặp giảm Tuy vậy, DP có khối lượng tính tốn lớn để tìm kết tối ưu nhiều phương án tổ hợp Đặc biệt tính tốn HTHC Do vậy, cần có cải tiến thủ thuật tốn để khắc phục khó khăn này, giảm khối lượng tính tốn tìm cực trị nhanh chóng Nhằm mục đích Luận án sử dụng thuật tốn vi phân rời rạc (Descrete Differential DP - DDDP) 11 Phương pháp DDDP tính tốn kiểm tra cho phần vùng trạng thái - thời đoạn, tùy vào ràng buộc giới hạn biến trạng thái biến định thuộc vùng khả nghiệm Các bước tính sau: - Xác định vùng khả nghiệm chấp nhận được; - Chia vùng khả nghiệm làm K trạng thái với bước ΔV (hoặc ΔZ); - Giả thiết đường tính thử vùng Như hai đường liền kề đường thử tạo nên “hành lang” (Hình 2.3) Các đường thử tạo nên mạng lưới Các biến định tính gián tiếp mà trạng thái nút mạng biết; - Tiến hành trình lặp là: (i) hình thành hàng lang khả biến tối ưu; (2) tối ưu với trạng thái hành lang; (3) so sánh cải tiến hành lang để cho hàm mục tiêu tốt nữa, từ tìm cực trị cho tồn vùng; - Để tăng độ xác sau lần tìm cực trị vùng đó, lại tiến hành chia nhỏ biến trạng thái đến mà hàm mục tiêu lần lặp sau hội tụ Công thức kiểm tra việc dừng tính lặp là: ∗ �𝐹𝑘∗ −𝐹𝑘−1 � ∗ 𝐹𝑘−1 ≤ 𝑐𝑘 (2-5) Trong đó: F giá trị hàm mục tiêu phép lặp; ck: điều kiện hội tụ sai số sau phép lặp; k:thứ tự vòng lặp Ưu điểm trội DDDP việc giảm đáng kể khối lượng tính tốn tăng độ hội tụ, tăng độ xác do: - Đối với toán kỹ thuật, mà ràng buộc vật lý hệ thống vi phạm (như khả qua nước tua bin, cơng trình), kèm theo ràng buộc khác nhu cầu dùng nước, mực nước tối thiểu đảm bảo lưu lượng cần xả xuống hạ lưu mùa cạn, nhu cầu phát điện tối thiểu (hay tối đa) việc định trước hành lang chứa nghiệm cực trị toàn cục (trong vùng nghiệm thỏa mãn ràng buộc 12 trên) khả thi thực tế (Hình 2.4) Điều có từ việc kế thừa kết tính tốn từ mơ hình mơ HEC-ResSim, kinh nghiệm vận hành - Theo DDDP việc chia lưới thưa trước khoảng chia giảm nhỏ sang lần lặp mà hàm mục tiêu cải thiện tốt 2.2.3 Lập trình tốn DP Mơ hình việc tính tốn tác giả thực lập trình ngơn ngữ VBA, tác giả đặt tên chương trình ROP (Reservoir Operation Policy), số liệu vào kết truy xuất dạng bảng MS-Exel Thuật toán sử dụng DDDP với biến trạng thái (biến định) mực nước hồ chứa Với vùng có khả có nghiệm tối ưu xác định từ trước, kế thừa từ mơ hình HECResSim 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 = const) là: ∗ ∑ 𝐸𝑡+1 (𝑉𝑡+1 ) = 𝑀𝑎𝑥𝑄𝑡 �∑ 𝐸𝑡∗ (𝑉𝑡 ) + 𝐸𝑡 (𝑉𝑡 , 𝑄𝑡 )} (2-6) 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 Hàm giá: Điện lượng thành phần hồ i, phát thời đoạn j tính cơng thức: 𝐸(𝑖,𝑗) = 9,81 𝜂(𝑖,𝑗) 𝑄𝑝𝑑(𝑖,𝑗) 𝐻(𝑖,𝑗) ∆𝑇 (2-7) đó: Et: điện lượng phát thời đoạn ΔT; η hiệu suất nhà máy; Q H lưu lượng cột nước phát điện sau trừ tổn thất Lưu ý: ηt, Qt, Ht phụ thuộc vào đặc tính tua bin Khi lập trình tính đường đặc tính số hóa dạng bảng tra nội suy hai chiều (đặc tính vận hành cơng suất N =f(Q, H) (hoặc hiệu suất η =f(Q, H)) 13 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 (2-8) 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: phát điện Các ràng buộc (với t =1,…,T): Vmin(i,j) ≤ V(i,j) ≤ Vmax,(i,j) (2-9) Qpdmin(i,j) ≤ Qpd(i,j) ≤ Q pdmax(i,j) (2-10) Nmin,(i,j) ≤ N(i,j) ≤ Nmax,(i,j) (2-11) 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) Với HTHC ngồi có điểm khống chế lưu lượng (hoặc mực nước) nhằm đảm bảo nhu cầu nước cho ngành khác (tưới, mơi trường), lưu lượng đến tổng cộng cho thời đoạn nút phải thỏa mãn ràng buộc Do đó, điểm khống chế hạ lưu bậc thang hồ phía phải phối hợp Q trình tính tốn cho thời đoạn chia làm hai giai đoạn: • Giai đoạn tính xi: biết mực nước đầu cuối hồ chứa, thơng số lưu lượng phát điện, cơng suất, lưu lượng hạ lưu gián tiếp tính Giai đoạn quan hệ HTHC (thủy văn) tính tốn; 14 Hình 2.3 Lưới chia giai đoạn trạng thái toán DP theo phương pháp DDDP Hình 2.4 Phạm vi biến đổi mực nước hồ sử dụng DDDP • Giai đoạn kiểm tra ràng buộc tính ngược: thơng số đầu kiểm tra với ràng buộc (min max), ràng buộc HTHC (thủy lực, thủy lợi) Nếu khơng thỏa mãn mực nước cuối thời đoạn phải hiệu chỉnh từ thông số chọn thông số giới hạn (min max) 2.2.4 Kết từ mơ hình DP kết nối với ANN Kết chương trình đưa kết giá trị hàm mục tiêu, thông số tối ưu hệ thống lưu lượng xuống hạ lưu, mực nước hồ chứa, lưu lượng qua 15 nhà máy cơng trình xả, cơng suất điện lượng trung bình thời đoạn tất thành phần HTHC nút tính tốn hệ thống 2.3 Mơ hình ANN Mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo ANN (Hình 2.8) ứng dụng thuật toán lan truyền ngược Back Propagation-BP) để giải trở lên phổ biến sử dụng nhiều ngành tài nguyên nước Đây thuật tốn trí tuệ nhân tạo với ưu điểm kế thừa suy đoán bắt chước trình học suy luận người dựa kiến thức tích lũy liên tục cập nhật Hình 2.8 Cấu trúc mạng ANN Sau ta có kết chuỗi trạng thái biến tối ưu từ mơ hình DP, ANN đóng vai trị não ghi lại kinh nghiệm tốt khứ áp dụng vào vận hành thực Các bước xác lập ANN ứng dụng trình bày sau: Bước 1: Phân tích xác định biến vào, cho mạng ANN Cụ thể cho toán VHHTHC biến dùng để luyện mạng (training hay cịn gọi learning) ANN chọn kết tính từ DP: - Biến vào chuỗi giá trị gồm: Dung tích đầu thời đoạn trước đó; Lượng đến hồ thời đoạn trước đó; Lưu lượng yêu cầu thời đoạn trước - Dung tích cuối thời đoạn biến (với mục tiêu xác định cần gần tối ưu theo lời giải DP); 16 Bước 2: Luyện mạng ANN Đây trình xác định biến vào, kết cấu mạng phù hợp Quá trình luyện thực tính thử phần mềm sẵn có MS-Excel với lựa chọn số lần lặp, số lớp ẩn, thuật toán cực tiểu sai số Bước 3: Quá trình kiểm định Đây trình dùng ANN để thử nghiệm vận hành cho khoảng thời gian định, sau so sánh với lời giải DP cho thông số đầu vào (lưu lượng nước đến, nhu cầu nước hạ lưu) biết Kết tính tốn so sánh với DP để đánh giá xem việc vận hành có gần tối ưu hay khơng 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 Từ ta chọn mạng ANN tốt với véc tơ biến đầu vào cho tiêu đánh giá gần với kết từ DP 2.4 Kết luận Chương Các kết nghiên cứu chương cho thấy liên kết mơ hình đề xuất nhằm tìm định VHHTHC cận tối ưu Tác giả lập trình ngơn ngữ VBA MS-Excel nhằm xử lý số liệu, đánh giá kết quả, liên kết số liệu vào mơ hình, lập trình DP sử dụng sáng tạo thuật toán DDDP cho toán tối ưu VHHTHC giảm khối lượng tính tốn đáng kể, mang tính đột phá, mở khả tính tốn tìm nghiệm nhanh, xác cho hệ thống nhiều hồ chứa CHƯƠNG ÁP DỤNG MƠ HÌNH NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA THỦY ĐIỆN TRÊN SÔNG BA 3.1 Tình hình số liệu quan trắc khí tượng thủy văn Trong tính tốn Chương này, số liệu khí tượng - thủy văn từ 1977 – 2005 kế thừa từ báo cáo quy hoạch sử dụng TNN lưu vực sông Ba báo cáo lập Quy trình 1077 trước Từ mơ hình DEM lưu vực, HEC-Geo HMS sử dụng để xây dựng mạng sông lưu vực Diện tích lưu 17 vực tính đến nút tính tốn tìm từ mơ hình Dùng phương pháp đa giác Thiessen để tìm trọng số trạm mưa 3.2 Số liệu HTHC yêu cầu dùng nước lưu vực sơng Ba Trên hệ thống sơng Ba, có 06 hồ chứa quan trọng Sông Ba Hạ, Sông Hinh, Krông H’Năng, Ayun Hạ An Khê - Ka Nak hệ thống, với tổng cơng suất 530MW (Hình 3.1) Thơng số 06 hồ chứa thủy lợi - thủy điện xem Bảng 3.6 Ngoài phát điện, nhu cầu nước khác lưu vực cịn có nước tưới cho nơng nghiệp nước cho sinh hoạt công nghiệp Trong Quy trình 1077 có quy định 02 vị trí dịng 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; (2) trước đập dâng Đồng Cam 3.3 Các bước tính tốn kết hợp mơ hình cho HTHC sơng Ba Các bước tính tốn áp dụng mơ hình HEC-ResSim -ANN-DP cho HTHC lưu vực sông Ba thống kê Bảng 3.10 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 báo cáo Quy hoạch quy trình liên hồ Bảng 3.6 Thơng số kỹ thuật hồ chứa thủy điện Đơn vị STT Thông số I Hồ chứa MNDBT m MNC m 285,5 Ka Nak An Khê Ayun Hạ Krông H’Năng Sông Ba Hạ Sông Hinh 515 429 485 427 204 255 105 209 195 242,50 101 196 5,6 201 108,5 165,9 323 Dung tích hữu ích II Nhà máy thủy điện Công suất lắp máy MW 13,0 160 3,0 64,0 220 70,0 Q lớn m3/s 42,0 50,0 23,4 68,0 393 57,3 Loại tua bin Kaplan Francis Kaplan Francis Francis Francis 10 18 Hình 3.1 Sơ họa cắt dọc HTHC sông Ba Bảng 3.10 Các bước thiết lập mơ hình giải tốn VHHTHC TT Bước tính Xử lý số liệu đầu vào cho mơ hình VHHTHC, thiết lập lưu vực hệ thống vật lý; Định lượng hóa tình hình phân bố nguồn nước lưu vực Định lượng ảnh hưởng ràng buộc nhu cầu sử dụng nước hạ lưu Định lượng ảnh hưởng ràng buộc dòng chảy tối thiểu hạ lưu Áp dụng chạy chương trình DP tác giá lập trình cho tốn tối ưu cho HTHC Tìm mạng ANN cách luyện từ kết DP Kiểm định áp dụng mơ hình ANN cho số năm vận hành thực tế cho hồ 19 Mơ hình sử dụng - Thu thập số liệu hệ thống, số liệu thực tế vận hành Phân tích thống kê, đánh giá - Phân tích khơng gian: DEM, HECGeoHMS - Mô VHHTHC: HECResSim, HEC-DSSVue; - Phương pháp Tennant; Mơ hình tối ưu VHHTHC: DP Mơ hình cận tối ưu: ANN từ DP 3.4 Sử dụng mô hình HEC-ResSim để định lượng tình hình VHHTHC lưu vực Sơ đồ tính tốn Hình 3.3 Để đánh giá ảnh hưởng yêu cầu dùng nước mục tiêu VHHTHC luận án tạo bối cảnh phương án vận hành khác nhau, liệt kê Bảng 3.16 Bảng 3.1 Các phương án tính tốn cho hệ thống Ký hiệu Phương án Mô tả quy tắc vận hành A-VH Không đưa vào biểu đồ điều phối qui tắc điều hành hồ chứa A-VH Đưa vào biểu đồ điều phối có qui tắc điều hành hồ chứa để phát điện A-VH 3a Đưa vào biểu đồ điều phối có thêm qui tắc vận hành với thứ tự ưu tiên: Qsh – Npđ – Q tưới - Qmtr A-VH 3b Đưa vào biểu đồ điều phối có thêm qui tắc vận hành với thứ tự ưu tiên: Qsh - Q tưới – Npđ -Qmtr Nhận xét kết quả: Các phương án cho thấy nhu cầu nước cho công nghiệp sinh hoạt hầu hết đáp ứng với mức bảo đảm cao Mâu thuẫn nhu cầu dùng nước thực tế phát điện - tưới - dịng chảy mơi trường yêu cầu Phạm vi biến đổi mực nước hồ chứa: từ HEC-ResSim cho phạm vi vùng khả thi làm hành lang ban đầu cho DDDP nằm đường bao mực nước hồ Zmin Zmax (phương án A-VH 3a) Hình 3.14 20 (a) Ayun Hạ (b) Krông H’năng (c) Sông Ba Hạ (d) Sông Hinh Hình 3.3 Sơ đồ tính tốn HTHC theo Hình 3.14 Phạm vi biến đổi mực nước HEC-ResSim 3.5 hồ chứa Kết mơ hình DP Do nước sau cụm An Khê – Ka Nak chủ yếu chuyển sang lưu vực sơng Kơn nên tách tính tối ưu riêng Dòng chảy từ An Khê xuống hạ lưu lấy theo điều kiện biên xác định từ HEC-ResSim Chương trình DP áp dụng cho 04 hồ cịn lại là: Ayun Hạ - Krông H’năng – Sông Ba Hạ - Sông Hinh 21 Mục tiêu cho VHHTHC sông Ba tối đa hóa điện lượng tồn hệ thống hồ tính cho tồn chuỗi thời đoạn tính tốn tháng Các ràng buộc HTHC lấy từ Quy trình 1077 Các thông số đầu vào, lưu lượng đến hồ, lưu lượng khu giữa, hành lang thử ban đầu cho DP toàn hệ thống liên hồ lấy từ kết mơ hình HEC-ResSim (Hình 3.14), sau lặp dần cách lặp thu hẹp khoảng chia mực nước hồ ΔZ = 4, 2,1, 0.5 …(m) đến sai số lần lặp đạt yêu cầu Kết chương trình đưa kết giá trị hàm mục tiêu, chuỗi trị số tối ưu trung bình tháng thơng số tối ưu HTHC Kết tính toán cho chuỗi 1977-2000 cho thấy tối ưu phát điện, việc cấp nước tưới cho Ayun Hạ nước đến Đồng Cam bảo đảm cao 82% 91% 3.6 Thiết lập mạng ANN-DP đánh giá Cấu trúc mạng ANN chọn sau: Vc,t = f (Vđ,t ; Qtn,t; Vđ, t-1;Qtn, t-1; Qhl (t-1); Vđ, t-2; 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; ANN1; ANN-2; ANN-3 tương ứng xét thời đoạn liên quan đến định thời đoạn trước Chuỗi kết từ DP trung bình tháng từ 1977-2000 sử dụng để luyện ANN Tiếp đó, kiểm định mạng ANN xác lập chuỗi kết từ DP trung bình tháng từ 2001-2005 Lời giải mơ hình áp dụng thử nghiệm cho hồ chứa Sơng 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 22 ANN DP 0,2% điện ANN cao số liệu vận hành thực tế 2,3% Như vậy, kết từ ANN-DP cận tối ưu, hiệu vận hành nâng cao theo biểu đồ điều phối truyền thống (xem Bảng 3.34 Hình 3.15) Bảng 3.34 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) Mơ hình Luyện ANN Kiểm định ANN Thời đoạn 19772000 20012005 Thực tế DP ANN-0 ANN-1 ANN-2 ANN-3 - 380.1 378.3 379.3 379.1 379.3 369.5 380.7 378.1 377.8 378.1 377.9 Hình 3.15 So sánh dung tích hồ Sơng Hinh cho trường hợp 3.7 Kết luận Chương Kết ứng dụng thành công mơ hình kết hợp HEC-ResSim – DP – ANN cho HTHC sông Ba, thử nghiệm cho hồ sông Hinh cho thấy vận hành cận tối ưu tốt vận hành thực, góp phần nâng cao hiệu ích hệ thống Vận hành có tính thích ứng tốt có khả áp dụng, trợ giúp vận hành thực tế cho HTHC sông Ba Mạng ANN-DP cho thấy hiệu VHHTHC nâng cao, mùa kiệt mà thông số trạng thái hồ lưu lượng phát điện quan hệ chặt với hồ chứa phải phối hợp với nhau, đáp ứng nhu cầu nước hạ lưu đập Đồng Cam 23 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết đạt luận án Luận án nghiên cứu chuyên sâu tổng hợp tình hình nghiên cứu giới Việt Nam VHHTHC, từ tìm hạn chế, kiến nghị cách tiếp cận phương pháp giải toán Luận án xác lập sở luận khoa học liên kết mơ hình gồm Mơ – DP – ANN để giải mục tiêu nghiên cứu xác định Luận án phát triển chương trình phần mềm tính mơ hình tối ưu DP cho HTHC, mơ-đun lập trình ngơn ngữ VBA MS-Excel bổ trợ việc truy xuất số liệu, liên kết mơ đánh giá tiêu VHHTHC Luận án kết hợp mơ hình giải tốn VHHTHC cho sông Ba Kết cho thấy ANN-DP cho kết tốt vận hành thực tế, triển vọng cho việc nghiên cứu triển khai nâng cao hiệu VHHTHC nước ta Những đóng góp luận án (Đã nêu phần Mở đầu) Những tồn kiến nghị nghiên cứu luận án Hướng phát triển tiếp tục đưa thêm vào mơ hình ràng buộc ngẫu nhiên yêu cầu dùng nước hệ thống điện Thêm nữa, nghiên cứu mơ hình ANN-DP cho thời đoạn 10 ngày cho HTHC để đưa vào vận hành tương thích với thời đoạn dự báo (ngắn hạn trung hạn) dòng chảy đến hồ chứa Trên sở hướng đó, triển khai thử nghiệm, hồn thiện phần mềm để đưa vào thực tế vận hành cho HTHC nước ta 24 DANH MỤC CƠNG TRÌNH Đà CƠNG BỐ Lê Ngọc Sơn, Lê Đình Thành, “Nghiên cứu ứng dụng quy hoạch động vi phân rời rạc vận hành hồ thủy điện sơng Hinh”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Trung tâm Khí tượng Thuỷ văn quốc gia, Bộ Tài nguyên Môi trường, số 676, tháng năm 2017 Lê Ngọc Sơn, “Impact of increasing water demand and minimum flow requirement on hydropower gieneration: case study of reservoir system in Ba river basin, Vietnam”, International Conference, The International Association for Hydro-Environment Engineering and Research (IAHR), Hanoi, Vietnam, Sep 2014 Lê Ngọc Sơn, “Giải pháp đánh giá nâng cao hiệu vận hành hồ chứa thủy điện”, Hội nghị KH Thường niên Đại học Thủy lợi, Hà Nội, tháng 11 năm 2014 ... luận án 1) Xác lập sở khoa học kết hợp mơ hình mơ – tối ưu – trí tuệ nhân tạo, xây dựng chương trình mơ hình tối ưu Quy hoạch động (DP) để đề xuất phương án vận hành cận tối ưu cho hệ thống hồ. .. tối ưu – trí tuệ nhân tạo vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu, áp dụng cho lưu vực sông Ba” cần thiết nhằm ? ?áp ứng yêu cầu thực tiễn Việt Nam Mục tiêu nghiên cứu Xác định sở khoa học thực tiễn... hình mơ tối ưu hệ thống, nơ-ron nhân tạo dùng cho VHHTHC Ý nghĩa khoa học thực tiễn - Luận án xác lập sở khoa học để tìm chế độ vận hành cận tối ưu, nâng cao hiệu vận hành hệ thống hồ chứa thủy

Ngày đăng: 11/06/2021, 09:55

Mục lục

  • MỞ ĐẦU

    • 1. Tính cấp thiết của đề tài

    • 2. Mục tiêu nghiên cứu

    • 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

    • 4. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu

    • 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

    • 6. Những đóng góp mới của luận án

    • 7. Cấu trúc của luận án

    • CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA

      • 1.1 Hồ chứa và phương pháp VHHTHC

      • 1.2 Tổng quan mô hình VHHTHC trên thế giới

      • 1.3 Nghiên cứu ứng dụng các mô hình vận hành hồ chứa ở Việt Nam

      • 1.4 Lưu vực sông Ba và tình hình nghiên cứu VHHTHC trên lưu vực

        • 1.4.1 Lưu vực sông Ba

        • 1.4.2 Tình hình nghiên cứu VHHTHC trên sông Ba

        • 1.5 Những tồn tại, hạn chế trong VHHTHC

        • 1.6 Hướng tiếp cận và phương pháp giải quyết bài toán VHHTHC của Luận án

        • CHƯƠNG 2 NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC VỀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA

          • 2.1 Mô hình mô phỏng hệ thống hồ chứa HEC-ResSim

          • 2.2 Mô hình tối ưu DP

            • 2.2.1 Các khái niệm cơ bản

            • 2.2.2 Thuật toán DDDP

            • 2.2.3 Lập trình bài toán DP

            • 2.2.4 Kết quả từ mô hình DP và kết nối với ANN

            • 2.3 Mô hình ANN

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan