Luận văn tiến sĩ: Tối ưu hoá điều tiết vận hành hồ chứa đa mục đích

Nước là một trong những tài nguyên quí giá của quốc gia, tuy nhiên nước lại phân bố không đều theo không gian và thời gian. Để phục vụ cho các mục đích khác nhau cần phải sử dụng các biện pháp kỹ thuật thủy lợi; Hồ chứa là một trong các biện pháp chủ yếu để điều hòa sự phân bố không đều đó. Trong những năm vừa qua nhiều hồ chứa Thủy lợi Thủy điện đã được xây dựng và đưa vào vận hành, các hồ chứa thường cùng lúc phải đảm nhận nhiều nhiệm vụ tổng hợp như phòng chống lũ, phát điện, tưới, vận tải thủy và yêu cầu cấp nước cho hạ du v.v… Các yêu cầu này thường mâu thuẫn lẫn nhau, việc nghiên cứu đưa ra các mô hình toán tối ưu để xác định chế độ vận hành sao cho hợp lý và giải quyết các mâu thuẫn trên là vấn đề bức thiết hiện nay. Các hồ chứa đa mục đích ở Việt Nam như hồ chứa Phú Ninh, Thủy lợi Thủy điện Quảng Trị, Định Bình, Cẩm Sơn, Nước Trong, Thạch Nham, Cửa Đạt, Sơn La, Hòa Bình v.v... Các hồ chứa hiện nay ở Việt Nam đều vận hành theo biểu đồ điều phối, tức xem chuỗi dòng chảy quá khứ sẽ xuất hiện lại trong tương lai và chia ra các vùng khác nhau như vùng hạn chế cấp nước, vùng đảm bảo cấp nước, vùng gia tăng cấp nước, vùng phòng lũ, tuy nhiên biên độ dao động của các vùng này thường rất lớn, do đó sẽ gây khó khăn cho các đơn vị vận hành, và việc vận hành theo các biểu đồ này sẽ gây ra lãng phí lớn tài nguyên nước. Cùng với công cụ máy tính phát triển thì việc nghiên cứu giải các mô hình toán tối ưu đã trở nên thuận lợi hơn, và cho kết quả điện năng đạt được sẽ tăng khoảng (3÷5) % so với cách vận hành thực tế hiện nay. Không chỉ ở nước ta mà ngay cả trên thế giới phương thức sử dụng nguồn nước trong các loại hồ chứa đa mục đích vẫn còn là vấn đề đang được thảo luận, hầu hết việc vận hành hiện nay đều, gây lãng phí tài nguyên nước;

LỜI CẢM ƠN

Luận án Tiến sĩ được tác giả phát triển lên từ luận văn thạc sĩ, sau gần ba năm

học tập và nghiên cứu, luận án “Tối ưu hóa điều tiết vận hành hồ chứa đa mục đích”

đã được hoàn thành tại Khoa Xây dựng Thủy lợi - Thủy điện, dưới sự hướng dẫn khoa học của GS Nguyễn Thế Hùng Tác giả xin cảm ơn GS Nguyễn Thế Hùng đã hướng dẫn, giúp đỡ tác giả từng bước tiếp cận các tri thức khoa học, cung cấp tài liệu, bài báo cho tác giả cũng như giúp đỡ tác giả tham dự tại các Hội nghị cơ học thủy khí toàn quốc, các Hội thảo v.v…

Tác giả xin chân thành cảm ơn các thầy cô, đồng nghiệp trong Khoa Xây dựng thủy lợi - thủy điện đã giúp đỡ tác giả trong suốt quá trình làm luận án Tác giả xin cám ơn phòng Sau đại học, khoa học và HTQT - trường Đại học Bách khoa, Ban đào tạo sau đại học - Đại học Đà Nẵng đã giúp đỡ các thủ tục cần thiết trong quá trình làm luận án cũng như bảo vệ

Nghiên cứu sinh

LÊ HÙNG

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi

Các số liệu, kết quả nghiên cứu nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả luận án

LÊ HÙNG

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục đích nghiên cứu 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

4 Phương pháp nghiên cứu 3

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiển của luận án 3

6 Cấu trúc của luận án 4

CHƯƠNG1: TỔNG QUAN VỀ TỐI ƯU HÓA ĐIỀU TIẾT VẬN HÀNH HỒ CHỨA ĐA MỤC ĐÍCH 5

1.1 Giới thiệu 5

1.2 Các mâu thuẫn trong vận hành hồ chứa 9

1.3 Mô phỏng hồ chứa 11

1.4 Ứng dụng tối ưu trong Thủy lợi - Thủy điện 12

1.4.1 Mô tả bài toán tối ưu 12

1.4.2 Các phương pháp giải bài toán tối ưu đa mục tiêu 14

1.4.2.1 Các phương pháp giải không Pareto 15

1.4.2.2 Phương pháp Pareto 18

1.4.3 Khái niệm về lời giải Pareto trong thuật toán di truyền 18

1.5 Tình hình nghiên cứu ở trong nước và trên thế giới 20

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP QUY HOẠCH ĐỘNG VÀ PHƯƠNG PHÁP THUẬT TOÁN DI TRUYỀN 35

2.1 Quy hoạch động (QHĐ) 35

2.1.1 Quy hoạch động truyền thống (Conventional dynamic programming) 35

2.1.2 Quy hoạch động sai phân rời rạc QHĐSPRR (Discrete differential dynamic programming) 38

2.2 Phương pháp thuật toán di truyền 44

CHƯƠNG 3: LẬP MÔ HÌNH TOÁN XÁC ĐỊNH CHẾ ĐỘ VẬN HÀNH TỐI ƯU BÀI TOÁN ĐA MỤC ĐÍCH, XÂY DỰNG THUẬT TOÁN VÀ CHƯƠNG TRÌNH TÍNH 51

3.1 Xác định qui mô và vận hành tối ưu đơn hồ đa mục đích 51

3.2 Xây dựng mô hình toán vận hành hồ chứa đa mục đích: Tưới, phát điện, phòng lũ và đảm bảo điều kiện môi trường cũng như yêu cầu cấp nước cho hạ du 54

3.3 Xây dựng thuật toán và chương trình tính 65

CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG CHƯƠNG TRÌNH ĐÃ THIẾT LẬP TÍNH CHO CÁC HỒ CHỨA A VƯƠNG, ĐỊNH BÌNH VÀ KRÔNG H’NĂNG 72

4.1 Giới thiệu chung về công trình thủy điện A VƯƠNG 72

4.1.1 Vị trí công trình 72

4.1.2 Các thông số công trình A Vương 74

4.1.3 Áp dung chương trình đã thiết lập tính toán xây dựng Quy trình vận hành hồ chứa thủy điện A Vương với mục đích phát điện là chính 76

4.1.4 Áp dung thuật toán di truyền tính toán hồ chứa thủy điện A Vương 76

4.2 Giới thiệu về công trình hồ chứa nước Định Bình (với các mục tiêu Tưới, phòng lũ cho hạ du mùa lũ, phát điện, đảm bảo môi trường sinh thái và cấp nước cho hạ du) 86

4.2.1 Vị trí công trình 86

4.2.2 Các thông số công trình hồ chứa Định Bình 88

4.2.3 Hồ chứa nước Định Bình với giả thiết dòng chảy đến tăng lên 2 lần 94

4.3 Giới thiệu về công trình thủy điện Krông Hnăng Phương pháp xây dựng quy trình vận hành điều tiết tối ưu Áp dụng xây dựng quy trình vận hành tối ưu hồ chứa Krông H’năng 100

4.3.1 Vị trí công trình 101

4.3.2 Nhiệm vụ chính của công trình Thủy điện Krông H’năng 101 4.3.3 Các thông số của công trình thủy điện Krông H’năng 103 4.3.4 Phương pháp mô phỏng Monte Carlo dùng để mô phỏng dòng chảy đến theo quá trình ngẫu nhiên 107 4.3.5 Áp dụng chương trình đã thiết lập tính toán xây dựng quy trình vận hành hồ chứa Krông H’năng với mục đích phát điện là chính 110

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 121 PHỤ LỤC 1A: MÃ NGUỒN TÍNH TOÁN VẬN HÀNH HỒ CHỨA ĐA MỤC

ĐÍCH (TƯỚI VÀ PHÁT ĐIỆN NGANG NHAU);

PHỤ LỤC 1B: THUẬT TOÁN DI TRUYỀN TÍNH VẬN HÀNH HỒ CHỨA THỦY

ĐIỆN A VƯƠNG TRONG MATLAB;

PHỤ LỤC 2: BIỂU ĐỒ VẬN HÀNH TỐI ƯU HỒ CHỨA KRÔNG H’NĂNG (ỨNG

VỚI CÁC KỊCH BẢN MỰC NƯỚC ĐẦU CHU KỲ ĐIỀU TIẾT TỪ (250÷255)

DANH MỤC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ VÀ ĐỒ THỊ

Số hiệu

1.2 Các phần tử cấp nước và sự tương tác với nhau của chúng 6

2.2 Sơ đồ mô tả tìm quĩ đạo tối ưu theo phương pháp QHĐ 37

2.4 Miền con tính toán của quy hoạch động rời rạc 40 2.5 Sơ đồ thuật toán tổng quát của quy hoạch động rời rạc 43

3.2 Sơ đồ thuật toán truy ngược giai đoạn cuối cùng i=N 67 3.3 Sơ đồ thuật toán truy ngược cho các giai đoạn i = (N-1)=>2 68 3.4 Sơ đồ thuật toán truy ngược cho giai đoạn đầu i=1 69 3.5 Sơ đồ thuật toán tính lượng thiếu hụt tưới Minimum và điện

4.2 Form chương trình tính toán vận hành đa mục đích phát

4.3

Biểu đồ mực nước hồ chứa thủy điện A Vương năm 2009

(theo phương pháp tối ưu QHĐ và theo thực tế) 80 4.4 Giá trị trung bình và giá trị lớn nhất của hàm mục tiêu ứng

4.5 Phạm vi giá trị hàm mục tiêu thường xảy ra tương ứng với

số cá thể ứng với xác suất giao phối =0.8 (năm 2009) 83 4.6 Biểu đồ so sánh kết quả vận hành hồ chứa thực tế, vận hành 84

theo phương pháp QHĐ, TTDT (năm 2009)

4.7 Sơ đồ vị trí hồ chứa Định Bình trên hệ thống sông 87 4.8 Form chương trình tính toán vận hành đa mục đích tưới

4.9 Mực nước hồ dao động theo phương pháp QHĐ ứng với

4.10 Form chương trình tính toán vận hành đa mục đích tưới và

4.11 Mặt tối ưu Pareto quan hệ giữa lượng tưới thiếu hụt

4.12 Biểu đồ dao động mực nước hồ tương ứng với các trọng số

4.13 Sơ đồ vị trí hồ chứa Krông H’năng trên hệ thống sông Ba 102 4.14 Chọn hàm phân bố xác suất là phân phối tam giác 108

4.17 Mực nước hồ chứa Krông H’năng ứng với tần suất P=10%,

4.18 Quy trình vận hành theo biểu đồ điều phối (do Trung tâm

4.19 Đường bao mực nước vận hành hồ chứa Krông H’năng

Kết quả so sánh sản lượng điện vận hành thực tế, theo

phương pháp QHĐ và TTDT, ứng với mực nước đầu chu kỳ

điều tiết là 380m

85

4.10 Lưu lượng yêu cầu tưới phân theo thời đoạn tuần (10 ngày)

ứng với tần suất 75% (hồ chứa Định Bình)

89

4.11 Kết quả tìm quỹ đạo điều tiết tối ưu (tần suất P=75%), với

mục tiêu tưới chính phát điện phụ (hồ chứa Định Bình)

lượng lớn nhất của 30 năm còn lại

4.19 Quan hệ lưu lượng và tổn thất cột nước (QTB~H) 105

Quỹ đạo vận hành ứng với các tần suất P=10%, P=25%,

P=50% và P=75%, (với mực nước đầu chu kỳ điều tiết là

So sánh tổng sản lượng điện năm với điều kiện cuối tháng 6

mực nước hồ cách mực nước chết một khoảng cách từ cao

trình (0.5÷3.5)m và không kể cuối tháng 6 cách MNC (đơn

vị kwh)

117

4.25a

Bảng so sánh sản lượng điện theo mùa khô và mùa mưa ứng

với các phương án khi kể cuối tháng 6, mực nước hồ cách

mực nước chết một khoảng cách từ cao trình (0.5-3.5)m và

không kể cuối tháng 6 cách MNC (tần suất P=10%)

118

4.25b

Bảng so sánh sản lượng điện theo mùa khô và mùa mưa ứng

với các phương án khi kể cuối tháng 6 mực nước hồ cách

mực nước chết một khoảng cách từ cao trình (0.5-3.5)m và

không kể cuối tháng 6 cách MNC (tần suất P=25%)

118

4.25c

Bảng so sánh sản lượng điện theo mùa khô và mùa mưa ứng

với các phương án khi kể cuối tháng 6 mực nước hồ cách

mực nước chết một khoảng cách từ cao trình (0.5-3.5)m và

không kể cuối tháng 6 cách MNC (tần suất P=50%)

119

4.25d

Bảng so sánh sản lượng điện theo mùa kho và mùa mưa ứng

với các phương án khi kể cuối tháng 6 cách mực nước chết

từ cao trình (0.5-3.5)m và không kể cuối tháng 6 cách MNC

(tần suất P=75%)

120

Dt: yêu cầu tưới trong thời đoạn t;

Dhp,t: công suất điện thiếu trong thời đoạn t;

Drec,t: lượng nước thiếu so với yêu cầu trong thời đoạn t;

Di,t: thiếu hụt khi phân phối Ti cho người sử dụng thứ i trong giai đoạn t;

Ei,t: dư thừa khi phân phối Ti cho người sử dụng thứ i trong giai đoạn t;

Ei: điện lượng trung bình thời đoạn i (kwh);

EO: sản lượng điện năng của nhà máy thủy điện;

min

s

EL : chiều sâu tưới thiếu;

) ,

EVi = bốc hơi từ hồ chứa trong thời đoạn i (m3);

Ehp,t: công suất điện thừa trong thời đoạn t;

Erec,t : lượng nước thừa so với yêu cầu trong thời đoạn t;

gi(x): hàm ràng buộc phi tuyến bất đẳng thức;

Gi,t: hàm lợi ích khi dư thừa;

IRi,j: lượng xả tưới từ hồ chứa i trong tháng j;

hj(x): hàm ràng buộc phi tuyến đẳng thức;

H(t): cột nước phát điện ở thời đoạn t;

HP1j: sản xuất điện năng từ hồ chứa Chalipuzha (R1) thông qua sử dụng lượng xả tưới trong tháng j;

HP2j: sản xuất điện năng từ hồ chứa Chalipuzha (R2) thông qua sử dụng lượng xả tưới trong tháng j;

HP3j: sản xuất điện năng thông qua tách lượng xả từ hồ chứa Maruthpuzha (R2);

tt

i

H , : cột nước phát điện trung bình trong thời đoạn i (m);

Kd: dung tích chết;

NB: tổng lợi ích thuần trong năm;

LBC: giới hạn dưới của bề rộng hành lang;

Li,t: hàm thiệt hại khi thiếu hụt;

QFt : dòng chảy đến hồ chứa trong thời đoạn t;

Thtuoi

,

Q : lượng thiếu hụt tưới trong thời đoạn i (m3);

Qi,pđ: lưu lượng nước vận hành qua Turbine trong thời đoạn i (m3/s);

Qi,yc : lượng xả yêu cầu tưới trong thời đoạn i (m3);

Qi,xả : lượng xả tưới trong thời đoạn i (m3);

) Z ,

(

Qn1,Thtuoi n1,k : giá trị lũy tích tối ưu lượng thiếu hụt tưới sinh ra khi đối tượng di chuyển từ trạng thái ban đầu Z0 đến trạng thái Zn-1 đã được xác định;

Q(t): lưu lượng phát điện trong thời đoạn t;

OFi: giá trị hàm mục tiêu với sự quan tâm đến tập hợp các ràng buộc cho lần lặp, i=

1, 2, 3…

Oi: dung tích xả tràn suốt thời đoạn i (m3);

PPt : lượng mưa rơi trên mặt hồ chứa;

PR2: lượng xả cho sản xuất điện năng từ hồ chứa trong tháng j;

Rt: lượng dòng chảy ra khỏi hồ chứa trong thời đoạn t

Rir,t: lượng xả cho các mục tiêu tưới trong thời đoạn t;

Rws,t: lượng xả cho các mục tiêu cấp nước trong thời đoạn t;

Rin,t: lượng xả theo yêu cầu hạ lưu trong thời đoạn t;

Rhp,t: lượng xả cho mục tiêu phát điện trong thời đoạn t;

Ri: tổng lượng xả qua hồ chứa trong thời đoạn i;

Ri,Pđmax : lượng xả maximum cho phép qua Turbine ở thời đoạn i (m3);

STt: dung tích của hồ chứa tại đầu thời đoạn;

STt+1: dung tích của hồ chứa tại cuối thời đoạn;

Wi : dung tích đầu thời đoạn (m3);

Wi+1: dung tích cuối thời đoạn (m3);

Wi,đến : dòng chảy vào hồ chứa trong thời đoạn i (m3);

Wi, xa: tổng dung tích xả từ hồ chứa bao gồm phát điện, tưới v.v…(m3);

Wi,min: dung tích chết;

Wi,max: dung tích ứng với mực nước dâng bình thường UBC: giới hạn trên của bề rộng hành lang;

Δ: một nữa bề rộng hành lang;

i

H

 : cột nước tổn thất trung bình trong thời đoạn i (m);

ti: thời gian tính của thời đoạn i (h);

: mức sai số theo lý thuyết;

 : trọng lượng riêng của nước;

 : là tổng hiệu suất của nhà máy điện;

i: hiệu suất trung bình của trạm thủy điện trong thời đoạn i

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Nước là một trong những tài nguyên quí giá của quốc gia, tuy nhiên nước lại phân bố không đều theo không gian và thời gian Để phục vụ cho các mục đích khác nhau cần phải sử dụng các biện pháp kỹ thuật thủy lợi; Hồ chứa là một trong các biện pháp chủ yếu để điều hòa sự phân bố không đều đó

Trong những năm vừa qua nhiều hồ chứa Thủy lợi - Thủy điện đã được xây dựng và đưa vào vận hành, các hồ chứa thường cùng lúc phải đảm nhận nhiều nhiệm

vụ tổng hợp như phòng chống lũ, phát điện, tưới, vận tải thủy và yêu cầu cấp nước cho

hạ du v.v… Các yêu cầu này thường mâu thuẫn lẫn nhau, việc nghiên cứu đưa ra các

mô hình toán tối ưu để xác định chế độ vận hành sao cho hợp lý và giải quyết các mâu thuẫn trên là vấn đề bức thiết hiện nay

Các hồ chứa đa mục đích ở Việt Nam như hồ chứa Phú Ninh, Thủy lợi - Thủy điện Quảng Trị, Định Bình, Cẩm Sơn, Nước Trong, Thạch Nham, Cửa Đạt, Sơn La, Hòa Bình v.v

Các hồ chứa hiện nay ở Việt Nam đều vận hành theo biểu đồ điều phối, tức xem chuỗi dòng chảy quá khứ sẽ xuất hiện lại trong tương lai và chia ra các vùng khác nhau như vùng hạn chế cấp nước, vùng đảm bảo cấp nước, vùng gia tăng cấp nước, vùng phòng lũ, tuy nhiên biên độ dao động của các vùng này thường rất lớn, do đó sẽ gây khó khăn cho các đơn vị vận hành, và việc vận hành theo các biểu đồ này sẽ gây ra lãng phí lớn tài nguyên nước Cùng với công cụ máy tính phát triển thì việc nghiên cứu giải các mô hình toán tối ưu đã trở nên thuận lợi hơn, và cho kết quả điện năng đạt được sẽ tăng khoảng (3÷5) % so với cách vận hành thực tế hiện nay

- Không chỉ ở nước ta mà ngay cả trên thế giới phương thức sử dụng nguồn nước trong các loại hồ chứa đa mục đích vẫn còn là vấn đề đang được thảo luận, hầu hết việc vận hành hiện nay đều, gây lãng phí tài nguyên nước;

- Các tiêu chuẩn tối ưu rất đa dạng, phần lớn các tác giả đề xuất đều chỉ áp dụng cụ thể cho từng công trình cụ, không mang tính tổng quát; chỉ có mô hình toán đơn mục tiêu thủy điện là đã nghiên cứu tương đối hoàn thiện

- Các phương pháp giải các mô hình tối ưu cũng rất đa dạng, nếu việc lựa chọn phương pháp tối ưu giải không hợp lý, thì khi đó việc giải bài toán tối ưu cũng không còn ý nghĩa nữa;

- Bởi những khó khăn trên, nên không những ở nước ta mà cả trên thế giới cũng chưa có một chương trình tính toán hồ chứa đa mục tiêu nào;

- Xuất phát từ những lý do trên ta thấy sự cần thiết phải nghiên cứu đề xuất mô hình toán tổng quát giải quyết trọn vẹn bài toán vận hành đa mục đích, cũng như nghiên cứu lựa chọn phương pháp tối ưu hợp lý để giải các mô hình toán trên và thiết lập chương trình tính bài toán vận hành hồ chứa đa mục đích

Dựa trên những phân tích ở trên, tác giả đề xuất đề tài

Tối ưu hóa điều tiết vận hành hồ chứa đa mục đích

2 Mục đích nghiên cứu

- Nghiên cứu đề xuất các mô hình toán điều tiết tối ưu vận hành hồ chứa đa mục đích (với mục đích tưới, phát điện, phòng lũ, đảm bảo môi trường sinh thái hoặc cấp nước cho hạ du);

- Phân tích, lựa chọn phương pháp tối ưu phù hợp;

- Xây dựng thuật toán và chương trình tính toán tự động bằng ngôn ngữ lập trình Delphi;

- Áp dụng chương trình tính cho công trình cụ thể nhằm kiểm chứng tính đúng đắn và hợp lý của các mô hình khi so với kết quả vận hành thực tế hiện nay;

- Ðề xuất phương pháp xây dựng biểu đồ vận hành tối ưu để có thể áp dụng vào trong thực tế vận hành

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là các hồ chứa nước đa mục đích

Phạm vi nghiên cứu là bài toán vận hành điều tiết dài hạn, kết quả nghiên cứu điều tiết tối ưu với 4 mục đích (Với mục đích tưới, phát điện, phòng lũ, đảm bảo

4 Phương pháp nghiên cứu

Kết hợp cả 3 phương pháp:

Phương pháp thu thập số liệu

Phương pháp mô hình toán học

Phương pháp triển khai ứng dụng

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

Luận án nghiên cứu rất có ý nghĩa trong việc xây dựng quy trình vận hành tối

ưu hồ chứa đa mục đích, đề xuất được mô hình toán tổng quát điều tiết tối ưu vận hành

hồ chứa đa mục đích (với mục đích tưới, phát điện, phòng lũ, đảm bảo môi trường sinh thái hoặc cấp nước cho hạ du); Phân tích, so sánh lựa chọn phương pháp giải phù hợp nhất để có thể giải bài toán thủy lợi thủy điện; Áp dụng chương trình tính cho Hồ chứa Định Bình (Với mục tiêu tưới, phòng lũ và phát điện và đảm bảo yêu cầu cấp nước cho

hạ du) Hồ A Vương (phát điện, đảm bảo cung cấp nước cho hạ du trong mùa kiệt và điều tiết một phần lũ), để kiểm chứng tính đúng đắn và hợp lý của các mô hình toán khi so với kết quả vận hành thực tế hiện nay

Luận án đã đề xuất phương pháp xây dựng quy trình vận hành điều tiết tối ưu,

áp dụng xây dựng quy trình vận hành tối ưu hồ chứa Krông Hnăng (với mục tiêu phát điện, đảm bảo cung cấp nước cho hạ du trong mùa kiệt và điều tiết một phần lũ), đã chuyển giao cho công ty áp dụng vào vận hành thực tế 2011

Xây dựng bộ chương trình tính toán vận hành tối ưu hồ chứa đa mục đích, có khả năng áp dụng cho các hồ chứa khác nhau

6 Cấu trúc của luận án

Luận án bao gồm các phần sau:

Mở đầu

Chương 1 Tổng quan về tối ưu hóa điều tiết vận hành hồ chứa đa mục đích Chương 2 Phương pháp quy hoạch động và phương pháp thuật toán di truyền Chương 3 Lập mô hình toán xác định chế độ vận hành tối ưu bài toán đa mục đích, xây dựng thuật toán và chương trình tính

Chương 4 Ứng dụng chương trình đã thiết lập tính cho các hồ chứa A Vương, Định Bình và Krông Hnăng

Kết luận và kiến nghị

Phụ lục

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ TỐI ƯU HÓA ĐIỀU TIẾT VẬN HÀNH HỒ CHỨA ĐA MỤC ĐÍCH

1.1 Giới thiệu

Dòng chảy trong thiên nhiên có đặc tính phân phối không đều theo không gian

và thời gian Thường thì vào mùa khô, lượng nước đến ít nhưng nhu cầu sử dụng nước cần nhiều để phục vụ cho các hoạt động: tưới, cấp nước, phát điện và cho các ngành kinh tế khác Ngược lại về mùa lũ thường nhu cầu dùng nước không nhiều nhưng lượng nước do mưa sinh ra lại quá nhiều gây lũ lụt, ngập úng Do vậy, để phục vụ nước cho các mục đích khác nhau được hiệu quả nhất thì cần phải sử dụng các biện pháp thuỷ lợi Một trong những biện pháp chủ yếu để giải quyết sự mâu thuẫn về nhu cầu dùng nước nêu trên đó là hồ chứa

Với hơn 30% hồ chứa thuộc loại lớn trên thế giới được thiết kế với chức năng

đa mục đích Ở các nước phát triển thì hầu hết nước được sử dụng cho công nghiệp, còn ở các nước đang phát triển phần lớn nước được sử dụng cho sản xuất nông nghiệp Theo xu thế hiện nay, khi thiết kế xây dựng các hồ chứa phần lớn là theo dạng đa mục đích Để minh chứng cho điều này trang 11 [6] cho thấy tỷ lệ các hồ chứa đa mục đích tăng nhanh trong 20 năm trở lại đây

Các hồ chứa lớn thông thường là các công trình đa mục đích như cung cấp

nước sinh hoạt cho các hộ gia đình, cho công nghiệp, cho nông nghiệp và sản xuất điện năng Mục tiêu của quản lý quy hoạch nguồn nước trong hồ chứa thủy điện để có hiệu quả cao trong việc vận hành các nhà máy thủy điện như điều tiết lũ để giảm thiệt hại cho hạ du và nâng cao điện lượng là mục tiêu hàng đầu

Hình 1.1 Sơ đồ minh họa hồ chứa

Thông thường dung tích của hồ chứa có thể chia ra ba phần (Hình 1.1):

- Dung tích chết;

- Dung tích hữu ích;

- Dung tích phòng lũ (Dung tích điều khiển lũ)

* Dung tích chết: Đây là phần nhỏ nhất trong hồ chứa và cũng là giới hạn

không hoạt động của hồ chứa Tổng quát dung tích chết dùng để chứa lượng bùn cát trong hồ chứa, mực nước chết là cao trình nhỏ nhất của hồ chứa trong suốt quá trình vận hành bình thường và cao trình này được xác định theo cao trình thấp nhất của cống lấy nước hoặc yêu cầu cột nước nhỏ nhất phát điện

* Dung tích hữu ích: Là dung tích giữa mực nước chết và mực nước dâng bình

thường, làm nhiệm vụ điều tiết cấp nước hoặc tạo cột nước cho nhà máy thủy điện Vào mùa lũ nước được tích vào phần dung tích này để bổ sung nước cho thời kì kiệt, thiếu nước Mực nước dâng bình thường là cao trình lớn nhất của hồ chứa trong suốt quá trình vận hành Đối với hồ chứa có tràn xả lũ tự do (không cửa van) thì cao trình này là cao trình ngưỡng tràn

Giải trí

Hệ thống cấp nước Sử dụng nước

Nông nghiệp Cấp nước SH Công nghiệp Thủy điện Vận tải thủy

* Dung tích phịng lũ: Là phần dung tích nằm phía trên dung tích hữu ích, là

khoảng dự trữ cho một phần nước lũ khi cĩ lũ về, làm giảm lưu lượng tháo xuống hạ lưu nhằm giảm ngập lụt phía hạ lưu

Hình 1.2 Các phần tử cấp nước và sự tương tác với nhau của chúng

Hệ thống cấp nước từ hồ chứa cĩ thể sử dụng cho nhiều mục đích (Hình 1.2);

Các mục đích này thường tạo ra những mâu thuẫn Hồ chứa thường được xây dựng với các nhiệm vụ sau:

+ Tưới (Nơng nghiệp)

Các yêu cầu tưới được tính tốn và chỉ cĩ một phần nhỏ lượng nước sẽ trả lại hệ thống dịng chảy trong sơng Các yêu cầu tưới của các mùa trong năm và sự thay đổi nhu cầu tưới phụ thuộc vào biểu đồ yêu cầu diện tích tưới Tổng quát, các yêu cầu sẽ nhỏ trong suốt mùa mưa và lớn vào các tháng mùa khơ

+ Phát điện

Lượng nước dùng để phát điện trong các nhà máy thủy điện sẽ được trả lại dịng sơng sau khi qua Turbine, do đĩ khơng giảm chất lượng cũng như số lượng như một số ngành khác Sản lượng điện năng phụ thuộc vào

- Hiệu suất Turbine;

- Lượng xả qua Turbine;

- Cột nước phát điện

Sản lượng điện của nhà máy thủy điện cĩ thể được đánh giá sử dụng qua phương trình sau:

+ Điều tiết lũ

Để giảm đỉnh lũ, bộ phận của dung tích siêu cao của hồ chứa được dự trữ cho điều tiết lũ Hiệu lượng dòng chảy đến hồ và lượng dòng chảy ra theo thời gian là bằng dung tích điều tiết lũ Mục đích phòng lũ nhằm làm giảm mực nước lũ ở vùng hạ lưu bảo đảm an toàn cho các khu kinh tế và dân sinh khi gặp lũ lớn

+ Cấp nước đô thị và công nghiệp

Tổng quát, các nhu cầu sử dụng nước cho mục đích đô thị và công nghiệp là không lớn khi so sánh với tưới và phát điện Tuy nhiên yêu cầu về chất lượng nước khá nghiêm ngặt Thành phần, nguồn gốc vô cơ và hữu cơ cũng như vi khuẩn quyết định chất lượng nước Đối với cấp nước sinh hoạt thì lượng nước cần thiết cho nhu cầu sinh hoạt tùy thuộc vào số dân, mức hoàn chỉnh của mạng lưới cấp nước và các đặc điểm kinh tế - xã hội, địa lý, tự nhiên, khí hậu của vùng Còn đối với cấp nước cho công nghiệp: sự không đều của lượng nước tiêu thụ trong xí nghiệp công nghiệp phụ thuộc không chỉ vào công nghệ sản xuất mà còn vào thời tiết

+ Yêu cầu vận tải thủy

Sông và hồ chứa có thể được sử dụng cho mục đích công cộng và tạo ra lợi ích vận chuyển Sự giải trí bằng du thuyền cũng là lợi ích khác trong vận hành hệ thống hồ chứa Các ràng buộc chính cho khả năng vận tải thủy của hạ lưu sông là phải duy trì mực nước nhỏ nhất có thể chấp nhận đảm bảo chiều sâu tại vị trí khác nhau ( min )

s

EL Giả thiết biết quan hệ trạng thái dòng chảy sông ( min )

s

FS , ràng buộc đó phải được xem xét trong mô hình tối ưu vận hành hồ chứa như sau:

min )

( s s

EL FS

Trong đó min

s

EL : chiều sâu tối thiểu

Phân tích chi tiết hơn các lợi ích vận tải thủy và sách lược vận hành hồ chứa có thể là cần thiết, các lợi ích vận tải thủy phải được đưa vào trong hàm mục tiêu của các

mô hình khi quy hoạch

+ Giải trí

Các lợi ích giải trí khi xây dựng hồ chứa được sử dụng như: Bể bơi, du thuyền, ván trượt tuyết, các mục đích thể thao khác và Picnic Sử dụng các lợi ích giải trí thường được kết hợp với các mục đích khác của hồ chứa và hiếm khi hồ chứa được xây dựng chỉ vì một mục đích này Hoạt động giải trí được chấp nhận tốt nhất bởi hồ chứa có thể phục vụ gần đầy đủ suốt các mùa giải trí Sự dao động lớn và nhanh về mực nước của hồ chứa có nguy hại cho các điểm giải trí; Bởi vì có thể tạo ra đất đầm lầy tại bờ của hồ chứa

+ Điều kiện tốt cho môi trường

Nước trong hệ thống phải đủ để bảo vệ các sinh vật sống dưới nước, tồn tại sinh học là một ràng buộc quan trọng trong quy hoạch và vận hành hệ thống lưu vực sông, bởi vì nó quyết định sự thay đổi của môi trường sống, điều kiện chất lượng và số lượng dòng chảy Ràng buộc đơn giản nhất đó có thể được xem xét cho thỏa mãn các điều kiện môi trường cần thiết là yêu cầu xả một lượng nước tối thiểu xuống hạ du:

+ Duy trì dòng chảy hạ lưu

Trong nhiều thời điểm, cần phải xả lưu lượng tối thiểu cho sông phía dưới từ lượng nước trong hồ chứa để làm giảm sự ô nhiễm hoặc đảm bảo ổn định môi trường

1.2 Các mâu thuẫn trong vận hành hồ chứa

Trong khi vận hành hồ chứa phải thỏa mãn nhiều mục đích khác nhau, tuy nhiên lại xuất hiện sự mâu thuẫn giữa các yêu cầu cho các mục đích đó Các mâu thuẫn xuất hiện trong khi vận hành hồ chứa nhiều mục đích có thể chỉ ra như sau:

* Mâu thuẫn trong không gian hồ chứa

Mâu thuẫn này xuất hiện khi hồ chứa (hoặc dung tích giới hạn) được yêu cầu thỏa mãn phân chia nhiều mục đích khác nhau như bảo toàn nước và điều tiết lũ Nếu các điều kiện địa chất, địa hình, thủy văn tại vị trí xây dựng đập và kho dự trữ cho phép xây dựng đập đủ cao để sử dụng rõ ràng các mục đích thì thường không có sự mâu thuẩn về không gian hồ chứa Tuy nhiên, hiếm khi người ta làm như vậy, các hồ chứa được xây dựng nhiều mục đích với không gian chia sẻ thỏa mãn các yêu cầu đảm bảo nhiều mục đích và minimum kích thước thường được sử dụng Trong khi đó mục đích phòng lũ tốt nhất đạt được khi đủ không gian trống có thể chứa dung tích phòng

lũ sử dụng được trong hồ chứa Do vậy, trong khi quy tắc điều tiết hồ chứa chủ yếu ra quyết định là được tích đầy hay không tích đầy hồ chứa; Hồ chứa tích đầy cho phép đạt được lợi ích cao bởi thỏa mãn các mục đích bảo toàn, nhưng lại mang tính rủi ro cao khi cắt giảm lũ ở hạ lưu Mặt khác, hồ chứa trống có thể điều tiết lũ hiệu quả hơn nhưng nếu dòng chảy là không tích đầy đến thể tích mong chờ thì có thể các mục đích khác sẽ thiếu

* Mâu thuẫn giữa các mục đích

Các mâu thuẫn có thể xuất hiện khi sử dụng nước với các mục đích khác nhau

và yêu cầu không gian dung tích hồ chứa cho các mục đích là khác nhau Với mục đích cấp nước cho sinh hoạt, công nghiệp, phát điện v.v thì hồ chứa được càng nhiều nước cang tốt nhưng nó lại bất lợi cho nhiệm vụ phòng lũ

* Mâu thuẫn bên trong các mục đích giống nhau

Thiếu hụt nước có thể được phân bố theo thời gian và theo các hướng khác nhau Như mục đích phát điện, để đạt được sản lượng điện cả năm lớn nhất thì trong một số thời đoạn ta phải chấp nhận phát điện với sản lượng thấp, sẽ gây ra thiếu hụt điện để duy trì cột nước cao sao cho tổng sản lượng điện là lớn nhất, tuy nhiên việc phát được sản lượng điện thấp ở những tháng cao điểm nhiều khi sẽ gây thiệt hại về kinh tế lớn hơn Cùng mục đích cấp nước có thể sẽ ảnh hưởng theo các hướng khác nhau như nước sử dụng cấp nước sinh hoạt sẽ khác nước sử dụng cho mục đích tưới

1.3 Mô phỏng hồ chứa

Mô phỏng hồ chứa liên quan đến các mô phỏng toán học hệ thống sông có một

hồ chứa Việc hoạch định và vận hành một hệ thống hồ chứa yêu cầu mô phỏng các hệ thống này để xác định nhu cầu có thể được đáp ứng bằng việc cung cấp nước hay không (dân cư, công nghiệp, nông nghiệp, thủy điện, chất lượng nước hạ lưu, phòng chống lũ)

Mục tiêu mô phỏng hồ chứa đa mục đích, hay hệ thống đa hồ chứa là xác định vận hành của mỗi hồ chứa tại mỗi trạng thái - giai đoạn đã cho, khi đã biết dòng chảy tại các điểm vào hồ chứa và các điểm kiểm tra của hệ thống Mục tiêu là vận hành sao cho đáp ứng tốt nhất nhu cầu của dòng chảy Mô phỏng có thể dùng để:

- Xác định xem một chính sách vận hành hồ chứa cho một hệ thống cụ thể có thể đáp ứng các nhu cầu hay không;

- Xây dựng sách lược vận hành hồ bằng phương pháp thử - sai;

+ Kiểm tra tính hiệu lực của mô hình;

+ Tổ chức và giải quyết mô hình;

+ Phân tích và đánh giá kết quả tương ứng với mức độ đạt được mục tiêu nghiên cứu

1.4 Ứng dụng tối ưu trong Thủy lợi - Thủy điện

Tất cả các bài toán tối ưu có hai thành phần chủ yếu: Hàm mục tiêu và tập hợp các ràng buộc Hàm mục tiêu mô tả tiêu chuẩn đạt được của hệ thống Các ràng buộc

mô tả hệ thống hay quy trình đang được thiết kế hay phân tích và có thể ở hai dạng: Các ràng buộc đẳng thức và các ràng buộc bất đẳng thức Một nghiệm chấp nhận được của bài toán tối ưu là một tập hợp các giá trị của biến quyết định đồng thời thỏa mãn các ràng buộc Miền chấp nhận nghiệm là miền mà các nghiệm chấp nhận được, xác định bởi ràng buộc Một nghiệm tối ưu là một tập hợp các giá trị của biến quyết định thỏa mãn các ràng buộc và cho ta một giá trị tối ưu của hàm mục tiêu

1.4.1 Mô tả bài toán tối ưu

Hàm mục tiêu Minimize (hoặc Maximum) f(X) (1.4)

Các ràng buộc gi(X)≥0, j=1, 2, , m (1.5)

hj(X)=0, j=m+1, m+2, , p (1.6) Trong đó X là vectơ n biến (các biến quyết định), g(X) là các ràng buộc bất đẳng thức và h(X) là các ràng buộc đẳng thức, giá trị các biến ra quyết định, là sự thay đổi hệ thống; phạm vi trên các biến ra quyết định, có thể thay đổi, được biết như điều

đó thay đổi trong phạm vi khả thi

Tùy thuộc bản chất của các hàm mục tiêu và các ràng buộc mà một bài toán tối

ưu có thể phân loại như sau:

- Tuyến tính hay phi tuyến: bài toán gọi là quy hoạch tuyến tính khi cả hàm mục tiêu và các ràng buộc là tuyến tính, còn gọi là phi tuyến khi tồn tại ít nhất một biểu thức trong hàm mục tiêu hay ràng buộc là phi tuyến

- Tất định hay xác suất: quy hoạch gọi là tất định khi tất cả các hệ số và các thông số được gắn giá trị cố định, còn gọi là xác suất khi chúng là các biến ngẫu nhiên

- Tĩnh hay động: quy hoạch gọi là tỉnh khi không xét đến biến thời gian, và động khi có xét đến biến thời gian Các vấn đề tỉnh liên quan đến bài toán quy hoạch

toán học, còn các vấn đề động liên quan đến bài toán điều khiển tối ưu và thường tồn tại các phương trình vi phân hay sai phân

- Liên tục hay rời rạc: vấn đề gọi là liên tục khi các biến nhận giá trị liên tục, vấn đề gọi là rời rạc khi các biến chỉ nhận các giá trị rời rạc Một trường hợp đặc biệt của quy hoạch rời rạc là quy hoạch nguyên khi các biến được nhận giá trị nguyên

- Tham số phân phối: được gọi là tham số phân phối khi các thông số và các biến là đồng nhất trong hệ thống, còn gọi là phân phối khi phải tính đến các biến đổi chi tiết trong ứng xử của hệ thống từ vị trí này đến vị trí khác

Mô hình tối ưu lại tỏ ra hiệu quả trong việc phân tích các phương án khác nhau

để nhận được một mục tiêu tốt nhất dưới một tập các ràng buộc, các phương pháp thường để giải bài toán tối ưu như sau:

- Quy hoạch tuyến tính (QHTT): mô hình tuyến tính được đặc trưng bởi cả hàm mục tiêu và các ràng buộc được biểu diễn tuyến tính theo các biến quyết định Cũng có thể giải cho bài toán phi tuyến bằng cách biến đổi các quan hệ phi tuyến về tuyến tính

- Quy hoạch phi tuyến (QHPT): Với hệ thống nguồn nước thì được ứng dụng rất hạn chế, do đòi hỏi bộ nhớ lớn và thời gian tính toán dài, sự phức tạp của thuật toán quy hoạch phi tuyến và khả năng nhận được nghiệm tối ưu cục bộ thay vì toàn cục Tuy nhiên QHPT cho phép biểu diễn toán học tổng quát hơn và có thể cung cấp nền tảng cho các phương pháp khác

- Quy hoạch động (QHĐ): là thủ tục tối ưu cho các quá trình ra quyết định nhiều giai đoạn Áp dụng QHĐ trong tối ưu hệ thống nguồn nước được sử dụng rộng rãi Sự phổ biến và thành công của phương pháp này là do đặc trưng phi tuyến và ngẫu nhiên của phần lớn các hệ thống nguồn nước có thể biến đổi về dạng QHĐ Và hơn nữa QHĐ có ưu điểm là phân rã bài toán có độ phức tạp cao biến thành dãy các bài toán con có thể giải được bằng phép truy hồi Tuy nhiên trong số các giả thiết về tính đơn điệu và phân ly của QHĐ thì điều kiện phân ly của hàm mục tiêu đã hạn chế vài trường hợp áp dụng của QHĐ Vấn đề chính của QHĐ là vấn đề về kích thước, một

hạn chế nữa của QHĐ là nghiệm tối ưu toàn cục chưa hẳn đạt được, đặc biệt với bài toán biến liên tục, do phải rời rạc hóa biến

- Thuật toán di truyền (TTDT, Genetic Algorithm): Xuất phát từ khái niệm lý thuyết Darwin của sự tồn tại thích hợp nhất và được đưa ra lần đầu tiên năm 1975 bởi John Holland Thuật toán di truyền là thủ tục tìm kiếm dựa trên cơ sở chọn lọc cơ học

tự nhiên và các di truyền tự nhiên, tìm kiếm lời giải tốt nhất từ tập hợp các lời giải, phương pháp này là phương pháp tìm kiếm tổng quát, đối với bài toán đa mục tiêu cho phép xác định toàn bộ mặt Pareto và ngay cả với bài toán không lồi

1.4.2 Các phương pháp giải bài toán tối ưu đa mục tiêu

Tổng quát, bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu có thể trình bày ở dạng vectơ như sau:

 ( ) ( ) ( )

)(x f1 x f x f x F

i

x x x

m j

x h

m i

x g x x

, , 1 0

) (

, , 1 0

) (

Có khá nhiều phương pháp giải quyết các vấn đề đa mục tiêu Một số sử dụng

áp đặt các vấn đề theo sự ưa thích của các tiêu chuẩn nên đã bỏ qua xem xét các khía cạnh đa mục tiêu Một số phương pháp khác lại đặt tất cả các mục tiêu cùng một mức

độ quan trọng như nhau, ngay trong phương pháp này cũng có nhiều cách tiếp cận khác nhau Trong số các phương pháp đó, cần phân biệt 2 phạm trù: các phương pháp không pareto và các phương pháp pareto

Các phương pháp không pareto không xử lý vấn đề như một bài toán đa mục tiêu thật sự, chúng tìm cách quy dẫn bài toán đa mục tiêu về bài toán đơn mục tiêu, ngược lại phương pháp pareto không biến đổi các mục tiêu của bài toán, mà các mục tiêu được xử lý mà không có một sự chuyển đổi nào trong quá trình giải

1.4.2.1 Các phương pháp giải không pareto

i f x x

F

1

) ( )

Ràng buộc f j(x)  j (1.12)

với j=2, 3, …, n

Phương pháp điểm lý tưởng minimax (các phương pháp chuẩn p)

Phương pháp này chủ yếu là chuyển một bài toán đa mục tiêu thành một bài toán đơn mục tiêu, trong đó người ta tìm cách cực tiểu một khoảng cách tương đối so với một điểm qui chiếu gọi là đích, đích được xác định bởi một phương pháp nào đó hoặc do người ra quyết định chọn Có nhiều cách xác định khoảng cách từ một điểm đích đến một điểm khác

*

f l f k f

F 

Tổng quát, điểm lý tưởng không phải là lời giải khả thi Quy tắc ra quyết định của phương pháp điểm lý tưởng đó là cho tập hợp các trọng số mục tiêu, người ta sẽ lựa chọn lời giải khả thi và lời giải lý tưởng là minimum

Trên cơ sơ quy tắc quyết định của phương pháp điểm lý tưởng, chúng ta có thể xây dựng như bài toán trọng số chuẩn sau:

k

j

p j j j

d Min

/ 1 1

*

)(

Phương pháp mục tiêu cần đạt

Phương pháp này gần giống với phương pháp min-max, sử dụng một điểm quy chiếu để định hướng việc tìm kiếm, nó cũng đưa vào một hướng tìm kiếm và quá trình giải phải theo hướng tìm kiếm này Khác với phương pháp min-max, sử dụng các chuẩn để thể hiện khoảng cách tới các điểm qui chiếu, phương pháp mục tiêu cần đạt

sử dụng các ràng buộc để xác định các điểm quy chiếu Khoảng cách đến điểm cần đạt được kiểm soát nhờ biến 

Bài toán mục tiêu đạt được có thể biểu diễn như sau:

j j

f ( )   j=1, 2, , k x (1.16) Bằng cách cực tiểu  thỏa mãn các ràng buộc, việc tìm kiếm sẽ được định hướng mục tiêu  và dừng lại tại một điểm thuộc bề mặt thỏa hiệp Phương pháp này cũng như phương pháp ràng buộc  và phương pháp min-max, cho phép tìm được những bộ phận không lồi của mặt pareto

Tuy nhiên phương pháp này cũng như các phương pháp trên là phải lặp nhiều lần để nhận được tập các điểm tối ưu pareto Tham số j phải được chọn tốt bởi người

sử dụng Mặt dù các phương pháp này cho ta một sự linh hoạt lớn khi tìm kiếm nhưng nếu không được chọn tốt trong một số trường hợp có thể sẽ cho kết quả không tốt

* Các cách tiếp cận khác nhau của phương pháp giải không pareto để giải bài toán đa mục tiêu Chúng biến đổi một bài toán đa mục tiêu thành một hay nhiều bài toán đơn mục tiêu Dù dưới dạng tổng trọng số hay dạng khoảng cách đến một đích, cách biến đổi này cho phép sử dụng dễ dàng các phương pháp tối ưu đơn mục tiêu

* Những phương pháp này có hạn chế là một vài trọng số đó không giải quyết trọn vẹn các bài toán không lồi và rất nhạy cảm với hình dạng của mặt pareto (phương pháp tổng trọng số), một số khác xử lý được những bài toán không lồi nhưng vẫn nhạy cảm với hình dạng mặt pareto (phương pháp min-max, phương pháp mục tiêu cần đạt) Hạn chế lớn nữa là cần phải chạy nhiều lần các thuật giải này với các giá trị khác nhau của một vài thông số nhằm đạt được nhiều điểm khác nhau trong mặt thỏa hiệp pareto,

các phương pháp này cũng đòi hỏi trước tiên phải nắm vững thực tiễn, đặc biệt là để xác định các vectơ trọng số hay các điểm chiếu

1.4.2.2 Phương pháp pareto

Các phương pháp tìm kiếm tổng quát cho phép giải pareto Chúng cho phép xác định chỉ trong một lần thực hiện, một xấp xỉ của toàn bộ mặt pareto, ngay cả với các bài toán không lồi Tiêu biểu ở đây là phương pháp thuật toán di truyền Thuật toán di truyền là một phương pháp giải quyết cho cả hai loại bài toán tối ưu hóa ràng buộc và không ràng buộc, những vấn đề được lựa chọn dựa trên các tài nguyên thiên nhiên, quá trình tiến hóa sinh học Các thuật toán di truyền liên tục thay đổi quần thể từ các lời giải của cá thể Tại mỗi bước, thuật toán di truyền chọn ngẫu nhiên từ các cá thể trong

số quần thể hiện tại, để được cha mẹ và sử dụng chúng để sinh ra con mới, qua các lần phát ra liên tiếp đó quần thể hướng tới một giải pháp tối ưu Thuật toán di truyền có thể giải quyết một loạt các bài toán tối ưu hóa như sự không liên tục, không đạo hàm, ngẫu nhiên, hàm phi tuyến bậc cao, rời rạc

1.4.3 Khái niệm về lời giải pareto trong thuật toán di truyền

Nói một cách chặt chẽ, điều kiện tối ưu pareto sử dụng trong thuật toán di truyền có ý nghĩa khác hơn khi so với sử dụng nó ở các phương pháp truyền thống Nguồn gốc của lời giải pareto là nếu và chỉ nếu đó là điểm không trội hơn đối với tất

cả các điểm trong không gian giới hạn Trong vài trường hợp của thuật toán di truyền, các lời giải Pareto được xác định trong mỗi lần sinh sản Bởi vì quần thể trong mỗi lần sinh sản chứa đựng một phần lời giải tối ưu của bài toán gốc, lời giải pareto có ý nghĩa đối với tất cả các lời giải khảo sát hiện hành Lời giải không trội sinh ra có thể trở thành trội bằng cách làm hiện lên ở lần phát ra sau Bởi vậy sự sinh sản ra của thuật toán di truyền có thể đạt được đúng lời giải pareto đến bài toán hoặc có thể không đúng Đó là không bảo đảm rằng TTDT sẽ đưa ra được kết quả lời giải pareto cho bài toán Nhưng TTDT sẽ nhận được xấp xỉ tốt hơn lời giải pareto

Để có thể duy trì tập hợp của các cá thể miền không trội trong suốt quá trình tiến hóa đặc biệt là chỉ đưa ra cho các bài toán tối ưu đa mục tiêu Về cơ bản, có hai

hướng để đạt được lời giải pareto, sự chỉ dẫn theo hai hướng khác nhau bao gồm cấu trúc của thuật toán di truyền được thực hiện: (1) bảo toàn các lời giải pareto tách ra từ nhóm quần thể và (2) không có bảo toàn cơ học

Hầu hết các phương pháp tồn tại, lời giải pareto là xác định tại mỗi lần phát ra

và sử dụng chỉ các giá trị thích hợp tính toán ra nghiệm cho mỗi nhiễm sắc thể Không phải cụ thể là nhận được đảm bảo rằng các lời giải pareto phát ra trong suốt quá trình tiến hóa sát nhập phát ra mới Mặt khác, vài lời giải pareto có thể mất trong suốt quá trình tiến hóa Để tránh sai số mẫu, bảo toàn cơ học cho các lời giải tối ưu đã được đề nghị Đặc biệt góp phần đảm bảo cho các lời giải pareto là thêm vào cấu trúc cơ sở của thuật toán di truyền Trong mỗi lần phát ra, tập hợp các lời giải pareto được cập nhập

và xóa tất cả các lời giải không trội pareto và thêm vào tất cả số lời giải sinh sản ra mới Toàn thể cấp trúc xấp xỉ được cho như sau:

Procedure: Pareto Genetic Algorithms

Mutation p(t) Objectives P(t);

Update Pareto E(t);

Fitness P(t) Select P(t+1) from P(t)

t  t+1;

end

end

1.5 Tình hình nghiên cứu ở trong nước và trên thế giới

Năm 1984 Miguel A Marino và Behzad Mohammadi dựa trên cơ sở mô hình vận hành hằng tháng của Becker và Yeh là maximum năng lượng phát ra từ hệ thống

hồ chứa, đã mở rộng ra cho phép maximum lượng nước cung cấp cho công nghiệp, sinh hoạt và sản xuất điện năng trong hệ thống Mô hình được tổ hợp giữa quy hoạch tuyến tính và quy hoạch động sử dụng để tối ưu trên toàn miền Áp dụng mô hình tính cho hồ chứa Shasta ở 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

Năm 1993 Chaweng Changchit và M P Terrell đã nghiên cứu mô hình vận hành hồ chứa đa mục đích với dòng chảy đến ngẫu nhiên Bài toán bao gồm tìm kiếm lượng xả thích hợp từ sự thay đổi của các hồ chứa trong hệ thống nhằm thỏa mãn nhiều mục đích khác nhau Các mục đích này bao gồm cấp nước cho thành phố và khu công nghiệp, cấp nước hạ lưu, phòng lũ, phát điện, giải trí và các mục đích khác Tác giả đã trình bày mô hình toán, phản ảnh ba đặc trưng quan trọng của vấn đề là: đa mục đích, dòng chảy ngẫu nhiên và hệ thống quy mô lớn Mô hình ứng dụng quy hoạch mục tiêu để giải và đã ứng dụng mô hình này cho hệ thống ba hồ chứa ở Oklahoma

Năm 2000, CraigS Moore đã đưa ra mô hình toán giải bài toán tích năng gồm hai hồ chứa với mục tiêu phát điện và được giải bằng phương pháp quy hoạch tuyến tính và quy hoạch phi tuyến (giải bằng phần mềm chuyên dụng LINGO)

Năm 2001 Ben Abdelaziz Foued, Mejri Sameh ứng dụng quy hoạch mục đích xác định mô hình vận hành hồ chứa đa mục đích ở Tunisia Bài toán bao gồm tìm kiếm lượng xả tương ứng từ các hồ chứa khác nhau trong hệ thống để thỏa mãn nhiều mục đích mâu thuẫn nhau như các yêu cầu về tính mặn, minimum chi phí bơm… Để giải bài toán này, các tác giả đã xem xét 2 đặc trưng: đa mục đích và các tham số ngẫu nhiên Phương pháp sử dụng dựa trên cơ sở ứng dụng xấp xỉ quy hoạch mục đích ngẫu nhiên Mô hình được thực hiện phát triển bởi ngôn ngữ Fortran và ứng dụng hệ thống

đa hồ chứa trong phía bắc Tunisa

Cũng trong năm 2001 Ximing Cai, Daene C McKinney và Leon S Lasdon đưa

ra lời giải các mô hình quản lý nguồn nước phi tuyến sử dụng tổ hợp TTDT và xấp xỉ QHTT Phương pháp quy hoạch phi tuyến Gradien có thể giải các bài toán, làm trơn hàm mục tiêu và ràng buộc phi tuyến Tuy nhiên, trong các mô hình phi tuyến rộng lớn, các thuật toán này có thể không tìm thấy các lời giải khả thi, hoặc chưa hội tụ đến các lời giải cục bộ Thuật toán tiến hóa tìm kiếm tổng quát và các TTDT dễ mắc phải lời giải cục bộ, chúng thường hội tụ chậm, đặc biệt khi có nhiều biến Các tác giả đã kết hợp TTDT với QHTT Xấp xỉ TTDT và QHTT được ứng dụng hai mô hình phi tuyến: Mô hình vận hành hồ chứa với các phương trình phát điện tổng quát phi tuyến, phương trình địa hình phi tuyến và mô hình quy hoạch lưu vực sông dài hạn với phần lớn các quan hệ phi tuyến Trong một số bài toán nhỏ, thì việc giải theo phương pháp phi tuyến là chính xác và nhanh hơn, nhưng trường hợp bài toán lớn, xấp xỉ thuật toán

di truyền và quy hoạch tuyến tính tìm kiếm các lời giải cho kết quả tốt hơn Mô hình lưu vực sông nhiều thời đoạn là quá lớn để có thể giải trọn vẹn

Năm 2002, Nguyễn Thượng Bằng đã nghiên cứu mô hình tối ưu đa mục tiêu hệ thống thủy lợi - thủy điện, với hai mục tiêu maximum tổng điện năng trong mùa cấp và minimum tổng diện tích mặt hồ ứng với mực nước dâng bình thường và dùng phương pháp quy hoạch phi tuyến tổng hạ nhanh nhất GRG (Generalized reduced gradient) để giải Đã ứng dụng mô hình và phương pháp giải cho hệ thống thủy lợi thủy điện lưu vực sông Lô-Gấm-Chảy

Năm 2003, Seyed Jamshid Mousavi và Mohammad Karamouz đã nghiên cứu

mô hình QHĐ tối ưu được phát triển cho quy hoạch dài hạn của vận hành hồ chứa đa mục đích Khắc phục sự khó khăn vấn đề về kích thước trong QHĐ, phương pháp này

có thể nhận được nhiều sự dịch chuyển không khả thi từ trạng thái ban đầu đến trạng thái cuối cùng của các giai đoạn QHĐ Bằng cách chuẩn đoán cải tiến sự chuyển dịch không khả thi này và di chuyển chúng từ các tính toán xa hơn, ý nghĩa cải thiện tính toán được chấp nhận theo đó thời gian tính toán cho lời giải mô hình là giảm hơn 50

lần cho nghiên cứu đối với vận hành hệ thống Phương pháp luận được ứng dụng cho

hệ thống 4 hồ chứa ở Iran

Năm 2003, Hà Văn Khối và Ngô Bảo Trung đã áp dụng quy hoạch động hai chiều xác định chế độ tối ưu hệ thống hồ chứa phát điện bậc thang, chương trình đã được các tác giả áp dụng thử nghiệm cho hệ thống ba hồ chứa trên bậc thang sông Đà

Năm 2003 D Nagesh Kumar và Falguni Baliarsingh đã đề xuất thuật toán mới

“Thư mục QHĐ” để tính vận hành hệ thống hồ chứa Quy hoạch động được xem là kỹ thuật tốt để giải bài toán tối ưu, dễ dàng giải các bài toán với các hàm mục tiêu và các ràng buộc phi tuyến Ứng dụng QHĐ truyền thống đến hệ thống đa hồ chứa được sử dụng rộng rãi, tuy nhiên nó lại hạn chế vì đều gặp phải “vấn đề về kích thước” Các phương pháp cải tiến của QHĐ như: QHĐ gia tăng, QHĐ sai phân rời rạc, QHĐ với quá trình xấp xỉ liên tiếp QHĐ gia tăng với quá trình xấp xỉ liên tiếp được thảo luận

để giải quyết vấn đề về kích thước của QHĐ truyền thống Nhưng trong tất cả các phương pháp trên đều gặp phải khó khăn khi chọn quỹ đạo ban đầu để sao cho đạt được lời giải tối ưu và không hạn chế qua số yêu cầu lặp hội tụ Tác giả đã đề xuất phương pháp thư mục QHĐ khắc phục những khó khăn này Thông qua đó cũng như quá trình lặp, không cần đưa ra quỹ đạo ban đầu Vì vậy, số các lần lặp không phụ thuộc vào điều kiện ban đầu Thuật toán được ứng dụng cho hệ thống hồ chứa Sách lược vận hành đạt được khi sử dụng thuật toán này được so sánh với các thuật toán QHĐ trước đây

Năm 2004, Chang Jian-Xia, Huang Qiang và Wang Yi-Win ứng dụng TTDT cho tối ưu hồ chứa Giao phối và đột biến có thể tìm kiếm lời giải tối ưu hoặc gần lời giải tối ưu cho bài toán nguồn nước phức tạp Mã hóa giá trị thực có ý nghĩa cải thiện hơn mã nhị phân, và có thể cho kết quả tốt hơn Độ nhạy của xác suất giao phối và xác suất đột biến cũng được đưa vào phân tích Các kết quả TTDT được so sánh với các phương pháp tối ưu khác Các kết quả chứng minh rằng TTDT có thể thỏa mãn sử dụng trong bài toán tối ưu hồ chứa và có khả năng ứng dụng cho hệ thống sông phức tạp

Năm 2004, Seyed Jamshid Mousavi, Kamran Shokrvand Moghaddam và Abbas Seifi, áp dụng thuật toán điểm trong tối ưu hệ thống hồ chứa Iran Mục tiêu ở đây là đảm bảo yêu cầu cấp nước và maximum điện năng, đã sử dụng phần mềm Matlab để tính toán Các phương pháp ràng buộc và phương pháp trọng số được sử dụng để đánh giá sự thỏa hiệp giữa cấp nước và phát điện Và đã áp dụng tính toán cho hồ chứa trên

hệ thống Karoon-Dez

Năm 2004, Liong Shie-Yui, Tariq A Al-Fayyaz và Lee Kim Sai ứng dụng thuật toán tiến hóa trong vận hành hồ chứa, tối ưu hóa quy tắc vận hành hồ chứa với nhiều mục tiêu được xem xét trong nghiên cứu này Sự mạnh mẽ của thuật toán tiến hóa, thuật toán di truyền II (NSGA-II) được ứng dụng trên hệ thống lưu vực sông Chaliyar

ở Kerala State, Ấn Độ Hệ thống sông bao gồm năm hồ chứa với hai hàm mục tiêu, maximum lượng xả tưới và phát điện



i j

j

IR Max , (i=1, 2, …, 5; và j=1, 2, …, 12) (1.17)





 12

1

) 3 2

1 (

j

j j

Trong đó

IRi,j: lượng xả tưới từ hồ chứa i trong tháng j;

HP1j: sản xuất điện năng từ hồ chứa Chalipuzha (R1) thông qua sử dụng lượng

Khả năng hồ chứa: lượng nước trong hồ chứa sẽ không vượt quá khả năng trữ

hồ chứa;

Sản xuất điện năng: lượng sản xuất điện năng là tỷ lệ tuyến tính đến lượng xả tưới

)12

,2,1(R3

)12

,2,1(R2

)12

,2,1(R1

j 1, 3

j 1, 2

j 1, 1

K HP

j I

K HP

j I

K HP

j j

j

Trong đó

K1, K2, K3: các trọng số nhận được lưu lượng từ sản xuất điện năng Các trọng

số này lần lượt là 0.4, 0.447 và 1.97 tương ứng Các giá trị này là không đổi ứng với các tháng trong năm;

PR2: lượng xả cho sản xuất điện năng từ hồ chứa trong tháng j (106m3);

Khả năng Turbine: lưu lượng qua Turbin sử dụng lượng xả từ hồ chứa Maruthpuzha (R2) sẽ không vượt quá 30x106 m3 tháng;

Các phương trình cân bằng liên tục khối lượng;

Các ràng buộc về lượng xả nước: Các yêu cầu về lượng xả nước từ hồ chứa Arecode và Iruvanijpuzha sẽ nhỏ hơn 28x106 m3 trên tháng

Tối ưu hóa đã thỏa mãn với các ràng buộc Mặt pareto được tổng quát hóa như kết quả tối ưu đa mục tiêu Nhận được chi tiết hơn và lúc này dễ sử dụng thông tin từ mặt pareto đến điều hành hồ chứa Kohonen, hướng dẫn người điều khiển hồ chứa ra các quyết định vận hành hồ chứa với quan hệ chu kỳ thời gian rất ngắn

Năm 2005, Phan Văn Hùng đã đưa ra tiêu chuẩn tối ưu hồ chứa nước có nhiệm

vụ tưới là chính và kết hợp phát điện, tác giả bước đầu đã đưa ra chế độ làm việc của

hồ chứa trong các năm thủy văn khác nhau, phân tích và đề xuất các tiêu chuẩn tối ưu dựa trên phân tích lượng nước đến phân theo hai mùa kiệt và mùa mưa

Năm 2005, Mohammad Taghi Sattari, Süleyman Kodal và Fazli Ozturk ứng dụng phương pháp mô hình toán tất định tối ưu khả năng hồ chứa với mục đích tưới do

hạn chế của nguồn nước mặt nên giá nước rất cao ở Iran, đã sử dụng quy hoạch phi tuyến để giải Mục tiêu là minimum dung tích hồ chứa

Năm (2005), Juran Ali Ahmed và Arup Kumar Sarma đã trình bày TTDT tìm kiếm sách lược tối ưu vận hành hồ chứa đa mục đích, vị trí trên sông Pagladia, phụ lưu chính của sông Brahmaputra Các quỹ đạo vận hành nhận được bởi TTDT được so sánh với quy hoạch động ngẫu nhiên, trên cơ sở áp dụng chúng trong vận hành hồ chứa cho 20 năm, với chuỗi dòng chảy tháng Kết quả trình bày TTDT nhận được sách lược đầy triển vọng và có thể sử dụng hiệu quả cho vận hành hồ chứa

Năm (2005), L F R Reis, G A Walters, D Savic và F H Chaudhry, tìm kiếm sách lược vận hành đa hồ chứa, sử dụng thuật toán lai di truyền và quy hoạch tuyến tính, bài toán tối ưu đa hồ chứa bao gồm ra các quyết định lượng nước xả từ sự thay đổi hồ chứa trong các giai đoạn khác nhau của năm Hướng tiếp cận mới sử dụng TTDT và QHTT được giả thiết ở đây là xác định sách lược vận hành cho các hồ chứa

hệ thống thủy lợi, với xác suất xem xét sự thay đổi giống nhau một dãy quá trình dòng chảy thủy văn được trình bày Xấp xỉ này giới hạn đánh giá bao gồm giảm các tham số

và các biến vận hành bằng QHTT, giả thuyết thuật toán xấp xỉ ngẫu nhiên đến bài toán vận hành hệ thống thủy lợi Phương pháp TTDT-QHTT xấp xỉ thực hiện tốt hơn khi so sánh với các phương pháp quy hoạch ngẫu nhiên

Năm 2006, M Jan Reddy và D Nagesh Kumar, áp dụng phương pháp tối ưu hóa đàn kiến để tìm sách lược vận hành hồ chứa đa mục đích Hầu hết các bài toán trong thế giới thực thường bao hàm tối ưu hóa phi tuyến trong các lời giải khác với chiều cao kích thước và số lớn các ràng buộc đẳng thức và ràng buộc bất đẳng thức Thường các kỹ thuật truyền thống không đạt hiệu quả tối ưu hóa toàn cục, gần đây đề nghị các thuật toán tiến hóa có khả năng giải bài toán Trong nghiên cứu này, mô hình tối ưu hóa đàn kiến cho vận hành hồ chứa, xác định lượng xả hồ chứa cho mỗi chu kỳ với sự mong chờ dự báo trước giới hạn tối ưu Kỹ thuật tối ưu hóa đàn kiến được ứng dụng cho trường hợp nghiên cứu hồ chứa Hirakud, là hệ thống hồ chứa đa mục đích ở

Ấn độ Với hàm mục đích là minimum rủi ro lũ, minimum độ thiếu hụt tưới và

maximum sản lượng điện trong đó mục đích sản lượng điện là ưu tiên nhất Mô hình phát triển ứng dụng cho vận hành hàng tháng, bao gồm hai mô hình vận hành thời gian ngắn và vận hành thời gian dài Các kết quả của hai phương pháp tối ưu hóa đàn kiến

và TTDT đã chứng mình rằng phương pháp tối ưu hóa đàn kiến được thực hiện tốt hơn Phương pháp tối ưu hóa đàn kiến là mô hình thực thi tốt hơn, nhất là trong trường hợp vận hành hồ chứa trong thời gian dài

Năm 2006, M Jan Reddy và D Nagesh Kumar trình bày thuật toán tiến hóa đa mục tiêu tìm kiếm các sách lược vận hành tối ưu cho hệ thống hồ chứa đa mục đích Một trong những mục đích chính trong tối ưu đa mục đích được tìm kiếm tập hợp tốt phân bố các lời giải tối ưu dọc theo mặt Pareto Các phương pháp tối ưu cổ điển thường không đạt được mặt Pareto tốt nhất Nhằm khắc phục hạn chế của các phương pháp tối ưu truyền thống cho bài toán tối ưu đa mục tiêu, nghiên cứu này sử dụng quần thể tìm kiếm thuật toán tiến hóa để tìm tập hợp tối ưu Pareto, được ứng dụng tính cho

hệ thống hồ chứa Bhadra ở Ấn độ (với các mục đích của hồ chứa là tưới, sản xuất điện năng và các yêu cầu chất lượng nước hạ lưu) Các kết quả đạt được sử dụng thuật toán tiến hóa là có thể đề nghị nhiều sách lược khác nhau cho điều khiển hồ chứa, cho tính linh hoạt chọn tốt nhất bên ngoài của chúng Nghiên cứu này chứng minh sự hữu ích của thuật toán tiến hóa đa mục tiêu cho bài toán vận hành tối ưu đa mục tiêu thời gian thực

Năm 2006, Jothiprakash V và Nesan Shanthi đã ứng dụng thuật toán di truyền tìm sách lược vận hành hồ chứa đơn, trong nghiên cứu này mô hình TTDT được phát triển và ứng dụng cho hồ chứa Pechiparai ở Tamil Nadu, Ấn độ để tìm quỹ đạo vận hành tối ưu Hàm mục tiêu như sau:

2 2

) (

t

T t t

R Minimum

Trong đó:

Dt: yêu cầu tưới trong suốt các tháng;

Rt: lượng xả tưới suốt các tháng;

ST: dung tích trữ;

St: dung tích ban đầu

Các biến ra quyết định là lượng xả cho tưới và các yêu cầu khác từ hồ chứa, từ các quy tắc thông qua tìm kiếm ngẫu nhiên, tìm được lượng xả giống như các yêu cầu

đó Sau đó trình bày cơ sở nghiên cứu bao gồm mô hình thuật toán di truyền, có thể thực hiện tốt hơn, nếu ứng dụng trong vận hành hồ chứa Các ràng buộc về lượng xả tưới nhỏ hơn yêu cầu tưới R  t D t, dung tích hồ chứa phải lớn hơn dung tích nhỏ nhất

và nhỏ hơn dung tích lớn nhất Smin S t Smax

Phương trình cân bằng hồ chứa S t1 S t Q t R t E t O t

Dòng chảy tràn của hồ chứa O t S t1Smax

Trên cơ sở đó, kết quả trình bày theo mô hình TTDT có thể thực hiện tốt hơn khi ứng dụng vận hành hồ chứa thực tế

Năm 2007, Li Chen, James McPhee, William W.-G Yeh, trình bày thuật toán

di truyền đa mục tiêu tìm quy tắc vận hành hồ chứa Tác giả đã phát triển hiệu quả thuyết tiến hóa thành thuật toán di truyền đa mục tiêu tối ưu tìm quy tắc vận hành hệ thống hồ chứa Thuyết tiến hóa là loại mức cao mới dạng tiến hóa đó có thể khắp phục trường hợp hội tụ sớm của thuật toán di truyền truyền thống Thuật toán di truyền đa mục tiêu sẽ làm tăng khả năng điều khiển bài toán đa mục tiêu bởi đa dạng tập hợp lời giải Mô phỏng kết quả sử dụng bài toán kiểm tra chuẩn, chỉ dẫn rằng đề nghị phạm vi thuật toán di truyền đa mục tiêu các lời giải trải rộng tốt hơn và hội tụ kín đến giới hạn đúng Pareto hơn thuật toán di truyền II (NAGS-II) Khi ứng dụng các trường hợp nghiên cứu thực tế, thuật toán di truyền đa mục tiêu có thể tổng quát không phân bố trải rộng các lời giải cho bài toán hai mục tiêu bao gồm cấp nước và phát điện Các kết quả ở đây chứng tỏ rằng đề nghị thuật toán di truyền đa mục tiêu có sức cạnh tranh cao khi giải bài toán tối ưu đa mục tiêu cho quy hoạch quản lý nguồn nước

Năm 2007, Long Le Ngo, Henrik Madsen, Dan Rosbjerg trình bày các quy tắc vận hành hồ Hòa Bình với mục đích phòng lũ cho Châu thổ sông Hồng và phát điện