Ứng dụng hàm phân tích điều hòa mô phỏng dao động dòng chảy một số sông lớn ở Việt Nam và ứng dụng nó vào khai thác nguồn thủy năng Việt Nam

Bài toán vận hành tối ưu hệ thống điện và kết quả của việc ứng dụng mô hình toán mô phỏng dòng chảy trong vận hành tối ưu nhà máy thuỷ điện...40 3.4.1.. Trong vài chục năm gần đây đã ra

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC Tự NHIÊN

TÓM TẮT ĐỂ TÀI NGHIÊN cứu KHOA HỌC

a) Tên đ ề tài: ứng dụng hàm phâm tích điều hoà mô phỏng dao động

dòng chảy một số sông lớn ở Việt Nam và ứng dụng nó vào vận hành hệ thống nhà máy thuỷ điện.

Mã số: QT-05-35

b) Chủ trì đ ề tài: PGS.TS Nguyễn Văn Tuần

c) Các cán bộ tham gia: NCS Nguyễn Đức Hạnh

d) Mục tiêu và nội dung nghiên cứu.

M ục tiêu: Sử dụng làm phân tích điều hoà để mô phỏng dòng chảy hai sông Đà và sông Đồng Nai và ứng dụng kết quả mô phỏng này vào vận hành hai nhà máy Thuỷ Điện Hoà Bình và Trị An

e) K ết quả nghiên cứu.

- Đã thu thập bổ sung tài liệu dòng chảy của Sông Đà tại trạm Thuỷ văn Hoà bình và trạm Tà Lài trên sông Đồng Nai

- Đã dùng hàm phân tích điều hoà để mô phỏng dòng chảy năm, mùa và tháng sông Đà và sông Đồng Nai Kết quả cho thấy hàm này mô phỏng tốt dòng chảy năm, dòng chảy mùa Sai số mô phỏng <10% và hệ số tất định R > 95%

- Đã phát hiện dòng chảy sông Đà và sông Đồng Nai có tính bất đồng pha rất rõ đặc biệt là trong 2 tháng 7 và tháng 11 là hai tháng có lượng nước thừa lớn

ở sông Đà và có thể bổ sung điện cho nhà máy thuỷ điện trên sông Đồng Nai

- Đã ứng dụng mô phỏng bằng hàm phân tích điều hoà vào định hướng khai thác hai nhà máy thuỷ điện Hoà Bình và Trị An, với 2 kịch bản khác nhau.Với kịch bản hai nhà máy hoạt động độc lập cho thấy nhà máy thuỷ điện Hoà Bình còn thừa nước nhiều Bình quân trong 1 nãm thừa 4,73 tháng Ngược lại nhà máy thuỷ điện Trị An thiếu 4,73 tháng

1

- Năm 1977 ở miền Bắc thiếu điện phải điều hành điện tờ phía Nam trong

đó có nhà máy thuỷ điện Trị An, nhưng qua tính toán thuỷ năng chính xác vói quá trình dòng chảy đến năm 1997 thì năm này ở miền Bắc không thiếu điện

Lý do thiếu điện là do quy trình vận hành không đúng;gây lãng phí nước

f) Tình hình kinh phí của đề tài:

Tổng kinh phí cung cấp 12.000.000đ

Chi phí đã chi hết và đã làm thủ tục thanh toán đầy đủ

P G S.TS P hạm Văn H uấn P G S.T S N guyễn V ăn Tuần

XÁC NHẬN CỦA TRƯỜNG

9H® Hl^u

2

a) Research title: Application of harmonic function to simulating streamflow fluctuations of several big rivers in Vietnam and their use for the operation of hydropower plants

Code: QT-05-35 _ b) Research coordinator: Assoc Prof Nguyen Van Tuan c) Participant(s): PhD student Nguyen Due Hanh _ d) Aims and contents _

Aim: to simulate streamflow of Da and Dong Nai Rivers using harmonic analysis and

to apply the results to operation o f the Hoa Binh and Tri An hydropower plants Contents:

- Collection of the up-to-date time series of flow of the two big rivers: Da and Dong Nai Rivers

- Overview of statistical models simulating streamflow and the application of harmonic function to simulate streamflow

- Application of the simulation results to operating and exploiting the national hydropower plant system

- The results revealed the significant phase lag between two rivers’ discharge time series, especially in two months July and November that have the

maximum surcharge water in Da River Thus, the Hao Binh hydropower plant can supply the electricity for the Tri An hydropower plant in Dong Nai River

- The harmonic function has been applied to simulating discharge, supporting the operational planning of the two hydropower plants, with two scenarios

In the first scenario, the two hydropower plants operate independently, the Hoa Binh reservoir has a large amount of surcharge water On average, this surcharge water occur during 4.73 months yearly Conversely, Tri An hydropower plant has 4.73 months with deficit water Therefore, there are two possible actions:

- With regard to Hoa Binh reservoir, its capacity can be increased to exploit the amount o f surcharge water

- A certain amount of electricity generated from Hoa Binh can be used to fill the deficit amount o f electricity generated by Tri An in the integrative operation scenario

In the second scenario where two hydropower plants operate interactively, it is very effective, especially in two months July and November When the two are operated interactively, the annual average electrical capacity of Tri An is increased from 226

MW to 247 MW (9 % increase)

In 1997, a shortage o f electricity occurred in the North so that electricity from the South was called upon Results of hydro-electricity calculation with the water discharge of the year 1997 indicate that this is an avoidable shortage This shortage was due to improbable operation scheme, causing a lot of water wasted

f) Research expenses

Total expense: 12.000.000 VN dong

This amount has been used up and fully declared

CERTIFIED BY FACULTY RESEARCH COORDINATOR

Assoc Prof Dr Phan Van Huan Assoc.Prof Dr Nguyen Van Tuan

CERTIFIED BY UNIVERSITY

Prof Dr Tran Nghi

MỤC LỤC

TÓM TẮT ĐỀ TÀI NGHIÊN c ứ u KHOA HỌC 1

SUMMARY OF RES ARCH SCIENTIFIC SUBJECT 3

MỤC LỤC 5

M ổ ĐẦŨ 6

CHUƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ÚNG DỤNG MÔ HÌNH TOÁN ĐỂ MÔ PHỎNG QUÁ TRÌNH DÒNG CHẢY SÔNG NGÒI 8

1.1 Lịch sử quá trình sử dụng mô hình toán trong thuỷ văn để mô phỏng quá trình dòng chảy sông ngòi 8

1.2 Úng dụng mô hình ngẫu nhiên để mô phỏng dòng chảy sông ngòi 11

1.3 ứ ig dụng các loại mô hình khác để mô phỏng dòng chảy sông ngòi 14

1.3.1 Mô hình Hec-1 14

1.3.2 Mô hình Tank 15

1.4 Các mô hình ứng dụng để mô phỏng dòng chảy tại tuyến đầu vào các nhà máy thuỷ điện 16

CHUỚNG 2 ÚNG DỤNG PHUƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỀU HOÀ MÔ PHỎNG CHUỖl THÒI GIAN DÒNG CHẢY SÔNG NGÒI 20

2.1 Cơ SỞ lý luận của phương pháp 20

2.2 Thuật toán và sơ đồ giải 22

2.3 Khả năng ứng dụng 23

2.4 Áp dụng phương pháp phân tích điều hoà để mô phỏng dòng chảy sông Đà (tại trạm Hoà Bình) và sông Đồng Nai (tại trạm Tà Lài) và đánh giá kết quả mô phỏng “ 7 .7. 24

CHƯƠNG 3 ỨNG DỤNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG QUÁ TRÌNH DÒNG CHẢY ĐỂ VẬN HÀNH TỐI UƯ MỘT SỐ NHÀ MÁY THUỶ ĐIỆN 32

3.1 Khái niệm về hệ thống nhà máy điện và vận hành tối ưu nhà máy thuỷ điện 32

3.2 Một số nhà máy thuỷ điện sử dụng để vận hành tối ưu và các đặc trưng của nó 33

3.3 Khái niệm về phụ tải điện và ứng dụng trong vận hành hệ thống nhà máy thuỷ điện 7 .7 36

3.3.1 Nhu cầu điện năng 36

3.3.2 Đồ thị phụ tải 37

3.4 Bài toán vận hành tối ưu hệ thống điện và kết quả của việc ứng dụng mô hình toán mô phỏng dòng chảy trong vận hành tối ưu nhà máy thuỷ điện 40

3.4.1 Bài toán tổng quát 40

3.4.2 Trường hợp các nhà máy điện hoạt động hoàn toàn độc lập 46

3.4.3 Kết luận về việc ứng dụng mô hình phân tích điều hoà vào vận hành hai NMTĐ Hoà Bình và Trị An 51

KẾT LUẬN 52

TÀI LIỆŨ THAM K H Ả O 53

PHIẾU ĐẢNG KÝ KẾT Q UẢ N G H IÊ N c ứ u K H -C N 54

PHỤ LỤC 1

5

MỞ ĐẦU

Trong hội thảo quốc tế tổ chức vào tháng 5 năm 1983 với tiêu đề: "Optimal Utilization of water Resources" Sử dụng tối ưu tài nguyên nước có 3 vấn đề rất đáng được chú ý [1]

- Mô phỏng đầu vào quá trình dòng chảy vào hệ thống công trình nhà máy thủy điện (NMTĐ), hệ thống hồ chứa (HTHC)

ở nước ta có tổng công suất lắp máy là 13.931,5 M W tương ứng với điện năng là

249 tỷ KWh và tổng lượng nước 647 km 3/năm M ật độ tài nguyên nước tính theo

đầu người ờ nước ta là 11.000m3/ l người/năm Con số này cao nhất khu vực

Đông Nam á ở nước ta hiện nay đang ở giai đoạn xây dựng công trình khai thác tài nguyên nước (TNN), đặc biệt là xây dựng hệ thống NMTĐ c ả nước hiện nay đang có 14 NMTĐ đang tiến hành thi công: N a Hang trên sông Lô, Cửa Đạt trên sông Chu, Bản Me trên sông Lam, Rào quán trên sông Thạch Hàn, Sesan 3 và 5 trên sông Se San v.v

Do đó ở nước ta chưa chú ý đến bài toán điều khiển tối ưu hệ thống NMTĐ

và HTHC

Trong bài toán điều khiển hệ thống thì vấn đề đầu tiên là dùng hàm ngẫu nhiên để mô phỏng quá trình dòng chảy vào NMTĐ ở nước ta vấn đề này chưa được quan tâm Dường như ở Việt Nam quan tâm nhiều đến mô hình tất định vì

nó liên quan đến bài toán tính toán lũ cho lưu vực nhỏ Nhu cầu này của xã hội rất lớn vì ở miền núi nơi thiếu tài liệu đo đạc thủy văn nhưng đã rất cần xây dựng

hồ chứa nhỏ M uốn xây dựng nó cần tính toán lũ từ mưa rào và từ đó mô hình tất định được chú ý

6

Tuy vậy trong một tương lai rất gần bài toán điều khiển hệ thống sẽ được thực hiện và do đó vấn đề mổ phỏng quá trình dòng chảy bằng hàm ngẫu nhiên

ắt phải được giải quyết

Vấn đề sử dụng mô hình ngẫu nhiên đã được nước ngoài sử dụng Các mô hình Sicmakốp, phân tích phổ, hàm Arima, hàm phân tích điều hoà, hàm Tomat- fiering v.v đã được sử dụng

Đề tài này nhằm sử dụng hàm phân tích điều hoà để mô phỏng dòng chảy trên một số sông có NMTO và bước đầu ứng dụng vào khai thác nguồn thủy năng trên các dòng sông này

Báo cáo của đề tài gồm:

Chương 1: Tổng quan về ứng dụng mô hình toán để mô phỏng dòng chảy sôngngòi

Chương 2: úng dụng mô hình phương pháp phân tích điều hoà mô phỏng chuỗi thời gian dòng chảy

Chương 3: ứng dụng kết quả mô phỏng quá trình dòng chảy để vận hành tối

ưu một số nhà máy thủy điện

Để hoàn thành đề tài này chủ nhiệm đề tài đã nhờ học sinh Nguyễn Đức Hạnh - sinh viên hệ cử nhân tài năng thực hiện một khối lượng tính toán và sinh viên cũng đã hoàn thành luận văn tốt nghiệp của mình Thông qua kết quả của đề tài sinh viên Nguyễn Đức Hạnh đã tham gia báo cáo khoa học tại Hội nghị khoa học của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên và được giải nhì, sau đó đã được tham gia tuyển chọn đề tài khoa học xuất sắc của Bộ Giáo dục và Đào tạo Hiện nay em Hạnh đã trở thành NCS do chủ nhiệm đề tài hướng dẫn theo hướng nghiên cứu này Một bài báo đã được gửi cho tạp chí các nhà khoa học trẻ và sẽ đăng trong năm 2006

Xin cảm ơn phòng khoa học đã cho đăng ký với đề tài này và cũng rất mong trong năm tói phòng khoa học cho đăng ký đề tài trọng điểm đặc biệt cấp Đại học Quốc gia để NCS thực hiện luận án của mình

X in chân thành cảm ơn !

1

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỂ ÚNG DỤNG MÔ HÌNH TOÁN ĐỂ MÔ PHỎNG

QUÁ TRÌNH DÒNG CHẢY SÔNG NGÒI

1.1 Lịch sử quá trình sử dụng mô hình toán trong thuỷ văn để mô phỏng quá trình dòng chảy sông ngòi.

Mô hình hoá - đó là một phương pháp khoa học đầy hiệu lực giúp con người mô phỏng được những hiện tượng tự nhiên hoặc xã hội phức tạp Mục đích mô hình hoá là tạo dựng hiện tượng sao cho thông qua việc nghiên cứu nó, con người thu nhận được những thông tin mới cần thiết Nếu việc tạo dựng hiện tượng được thực hiện bởi tập hợp các hộ thức toán học (phương trình - bất đẳng thức, điều kiện lôgic, toán tử ) chúng ta có mô hình toán hiện tượng đó

Trong 30 năm gần đây, đã diễn ra sự phát triển sâu rộng việc mô hình hoá những hiện tượng và hệ thống tự nhiên khác nhau Mô hình hoá dòng chảy cũng nằm trong trào lưu đó Ở nhiều nước đã hoàn thành công việc đồ sộ về xây dựng các mô hình toán dòng chảy Vấn đề mô hình hoá dòng chảy được thảo luận trong nhiều hội nghị quốc tế Số xuất bản về mô hình hoá dòng chảy đã lên đến con số vài trăm [3].Một trong những vần đề then chốt của tính toán thủy văn là luôn luôn đánh giá lượng dòng chảy khi có đủ tài liệu quan trắc và khi không có tài liệu quan trắc Khi thiết kế hồ nước hoặc một hệ thống thủy lợi, ngành thủy văn luôn luôn phải dự báo

"chuỗi dòng chảy tương lai ra sao, bao gồm những tổ hợp nhóm năm nhiều nước, nhóm năm nước trung bình và nhóm năm ít nước xuất hiện như thế nào, khả năng dòng chảy cực đoan là bao nhiêu v.v " Chỉ khi có lời giải cho những câu hỏi này, chúng ta mới

có thể tính toán đừợc kích thước công trình cần xây dựng Không phải ngẫu nhiên mà hai nhà thủy lợi Xô Viết nổi tiếng X.L Kristki và M.F Menkel đã phát biểu "bản chất kinh tế nước này nằm ngay trong quá trình dòng chảy" Nhà quản lý thủy lợi và hệ thống thủy lợi luôn luôn phải băn khoăn, "có thể chờ đón dòng chảy bằng bao nhiêu trong một vài ngày tới" Dự đoán chính xác điều này nâng cao đáng kể hiệu quả hoạt động của công trình Điểm chung của các vấn đề nêu trên là nhà thủy văn luôn luôn phải đánh giá "có thể chờ đợi những gì ở tự nhiên?" Tóm lại, ta cần phải mô hình hoá những hiện tượng thủy vãn

Mô hình hoá dòng chảy - đó là chế tạo dòng chảy, còn mô hình toán - là quy trình, công nghệ của việc chế tạo đó Cần khẳng định một điều: "Mô hình toán không

8

thể nào trùng hợp hoàn toàn với mô hình thực (hiện tượng)" Do vậy, mô hình toán hoàn toàn không phụ thuộc một cách đơn giản vào hiện tượng nghiên cứu Trong vài chục năm gần đây đã ra đời hàng chục mô hình dòng chảy để mô phỏng một hiện tượng và quá trình hình thành và diễn biến của dòng chảy.

Vấn đề xây dựng mô hình toán học thủy văn không phải là hoàn toàn mới Ngay

từ khi bắt đầu phát triển của thủy văn học đã có sự liên hệ chặt chẽ với cơ sở toán - lý trong sự tạo thành những mô hình toán cơ bản của hàng loạt các quá trình thủy văn Có thể coi mô hình về dòng thấm của Green-Amp (1911), đường đơn vị Sherman (1932)

và phương pháp tương quan hợp trục của Linsley (1949) là những bước đi đầu tiên trong mô hình hoá Ngày nay các mô hình tất định, mô hình ngẫu nhiên và mô hình kết hợp giữa tất định và ngẫu nhiên đã thu được rất nhiều thành tựu quan trọng Các mô hình này đã góp phần đáng kể trong các bài toán tính toán và dự báo thủy vãn Tuy nhiên do sự phức tạp của các quá trình thủy văn, do thiếu những tài liệu thực nghiệm và các khái niệm vật lý chuẩn xác cùng với sự phát triển chưa đầy đủ của các công cụ toán học và phương pháp tính nên nhiều bài toán thủy văn thiếu cơ sở vật lý - toán Một hướng khác để mô phỏng các quá trình thủy văn là mô hình hoá hệ thống đã ra đời cho phép mô hình hoá nó mà không cần biết chi tiết các quá trình vật lý xảy ra bên trong hệ thống như thế nào

Đa số các nghiên cứu thủy văn không nhằm nghiên cứu các quá trình thủy văn nói chung, mà nhằm giải quyết các bài toán công trình riêng biệt Trong khi đó mỗi một quá trình thủy văn đều khác nhau, việc tổng hợp các kết quả này rất khó khăn và không phải lúc nào cũng có thể làm được

Việc ra đời của máy tính và phát triển phương pháp tính làm tăng mối quan tâm đến việc xây dựng các mô hình toán thủy văn và đưa nó vào sản xuất Trong những năm gần đây nó đã tạo một hướng nghiên cứu độc lập, có các bài toán và phương pháp riêng của mình Những bài toán trước đây như giải hệ phương trình vi phân của dòng chuyển động không ổn định (hệ phương trình Saint Venant) phải đơn giản hoá thì ngày nay có thể giải đầy đủ bằng các mô hình 1 chiều, 2 chiều, 3 chiều Việc giải hệ thống Saint Venant đã thu hút cả các nhà toán học, những người quan tâm đến ứng dụng thực

tế của phương pháp giải bằng số các phương trình vi phân cũng như các nhà thủy văn học, những người muốn đưa các kỹ thuật và phương pháp tính hiện tại vào các tính toán thủy văn

9

Lý thuyết hệ thống được Dooge (1964), Nash (1959) và sau đó là Rockwood (1956), Sugawara (1960) cùng vói những người khác phát triển Ở Liên Xô (cũ) được Kalinin-Miliucov nghiên cứu, trong đó đã hình thành những tư tưởng cơ bản của các

mô hình tuyến tính với các thông số tập trang Phương pháp lý thuyết hệ thống rất gần

về mặt tư tuởng với các phương pháp truyền thống của thủy vãn công trình, nhanh chóng được áp dụng trong thực tế và nhanh chóng có đội ngũ riêng của mình Với sự phát triển của quan điểm này, hàng loạt mô hình ra đời song song với các mô hình căn

cứ trên quan điểm vật lý - toán Năm 1965 đã hình thành nhóm thủy văn thông số,

thống nhất các thuật ngữ và các phương pháp chủ yếu của thủy văn hộ thống

Với quan điểm coi các số liệu thủy văn là các đại lượng ngẫu nhiên độc lập có phân bố đồng nhất và các hệ thống thủy văn sản sinh ra chúng cũng là một hệ thống ngẫu nhiên độc lập, một loạt các mô hình xác suất ra đời, bắt đầu từ phương pháp tính tần suất của Hazen (1914) và được phát triển bởi Pearson, Kritski - Mekel, Gumbel (1941), Frehet (1927), Chow (1953) và Weibull (1929)

Sau này với sự phát triển của nghiên cứu thủy văn người ta thấy rằng các số hạng của chuỗi thủy văn không hoàn toàn độc lập mà có tương quan vói nhau Quá trình thủy văn được coi là một quá trình ngẫu nhiên và từ đó hình thành các mô hình

mô phỏng quá trình ngẫu nhiên, úng dụng mô hình Markov cho các quá trình thủy văn được đưa ra trong các tác phẩm của Kritxki-Menkel (1946), sau đó được phát triển trong một loạt các tác phẩm của Xvanhiđde (1977), Ratkovich (1975), Kactvelisvily v.v Những mô hình này khi xác lập đều quan tâm đến bản chất vật lý của các mối liên hệ nội tại của quá trình thuỷ văn và các thông số được xác định từ chúng Song song với nó là một loạt các mô hình thông số theo quan điểm hệ thống Đó là các mô hình ARIMA của Box-Jenkin (1970), mô hình với bước nhảy ngẫu nhiên của Klemes (1974) Các mô hình Thormat-Fiering (1970), Winter (1960), các phương pháp phân tích phổ, phân tích Furier, phân tích điều hoà cũng đã được nghiên cứu trong thời gian này (1960) Từ đó đã hình thành một nhóm nghiên cứu riêng lẻ thủy văn ngẫu nhiên.Năm 1967 đã hình thành nhóm thứ ba trong u ỷ ban mô hình toán thủy văn quốc

tế, nhóm thủy văn ngẫu nhiên Những năm gần đây hình thành các mô hình liên kết giữa tính tất định và ngẫu nhiên, mô tả đầy đủ hơn về các quá trình thủy văn

Mô hình toán thủy văn ngày nay được phát triển rộng rãi và ứng dụng trong tất

cả các lĩnh vực liên quan đến thủy văn học Ở Việt Nam, mô hình toán được đưa vào từ cuối những năm 1950 vói các mô hình SSAAR (1956), Delta (1970) cho đồng bằng

10

sông Cửu Long Sau đó là viộc sử dụng các mô hình Muskingum (1958), Kalinin- Miliucov (1964), Tank (1968) trong những nãm 1960-1980 và từ năm 1980 lại nay ở Việt Nam đã sử dụng rất phong phú các loại mô hình thông qua các sinh viên NCS đi học nước ngoài mang vê và thông qua chuyên gia nước ngoài, thông qua Internet.Trong những năm gần đây rất nhiều mô hình thủy lực-thủy văn tất định, ngẫu nhiên hay hỗn hợp, mô hình chất lượng nước mặt, nước ngầm, từ 1 chiều đến 3 chiều

đã được sử dụng cho các bài toán dự báo, tính toán thủy văn, tính toán thủy lợi, bảo vệ môi trường và thu được những kết quả tốt đẹp Các mô hình này phát triển rất đa dạng

và phong phú Sau đây xin đề cập về mô hình ngẫu nhiên

1.2 ứng dụng mô hình ngẫu nhiên để mô phỏng dòng chảy sông ngòi.

Những số liệu dòng chảy tổng hợp trước hết được sử dụng ngay từ thế kỷ 20 bởi Hazen (1914) trong những nghiên cứu về sự đảm bảo cung cấp nước Tuy nhiên, xây dựng này không dựa vào lý thuyết quá trình ngẫu nhiên, nên đã không phát triển, ngoài việc hòa trộn và thay đổi tỷ lệ những số liệu đã quan trắc của một số dòng chảy Công việc ban đầu này nhấn mạnh nhu cầu cho những số liệu tổng hợp dài hạn và tầm quan trọng của sự mô phỏng trong công nghệ khai thác tài nguyên nước Nền tảng của thủy văn học ngẫu nhiên đi theo những sự phát triển quan trọng trong toán học và vật lý vào thập niên 1940, cũng như sự phát triển của máy tính Đặc biệt, trong giai đoạn này xuất hiện phương pháp Monte-Carlo Phương pháp này do Stanislaw Ulam nghĩ ra vào năm

1946 Đáng chú ý là Ulam đã nghĩ ra phương pháp này khi đang chơi bài trong thời gian hồi phục bệnh, trong thử nghiệm của ông để đánh giá xác suất thành công của những trò chơi ở vương quốc Monte Carlo Trong khi Ulam mô tả câu chuyện trong một số nhận xét được đề xuất về sau bởi Eckhardt (1989), “Sau khi sử dụng nhiều thời gian để đánh giá chúng bằng những tính toán tổ hợp thuần tuý, tôi ngạc nhiên khi mà một phương pháp thực hành hơn “tư tưởng trừu tượng”, có thể xét nó ở trong một trăm lần chơi và đơn giản quan sát và đếm số những lần chơi thành công” Ngay sau đó phư­ơng pháp được phát triển để giải quyết những bài toán truyền tin Nơtron bởi chính Ulam và những nhà toán học, những nhà vật lý lớn khác ở Los Alamos (John von Neumann, Nicholas Metropolis, Enrico Fermi), thực hiện trên máy tính ENIAC (Metropolis, 1989; Eckhardt, 1989) Lịch sử chính thức của phương pháp bắt đầu vào năm 1949 vói sự công bố một bài báo của Metropolis và Ưlam (1949) Ngày nay phương pháp này được dùng rộng rãi trong thuỷ lợi để tạo chuỗi ngẫu nhiên và trong cơ học v.v

11

Trong lĩnh vực tài nguyên nước, những bước ban đầu quan trọng nhất là công việc của Bames (1954) cho sự mô phỏng dòng chảy trung bình nãm không tương quan tại một vị trí từ phân phối thông thường; các công việc của Maass và những người khác (1962) và Thomas, Fiering (1962) đã mô phỏng dòng chảy trung bình có tucmg quan theo thời gian; Beard (1965) và Mãtaỉas (1967) đã mô phỏng dòng chảy trung bình của

cả hai trường hợp tương quan và không tương quan

Quyển sách đầu tiên về phân tích chuỗi thời gian của Box và Jenkins (1970) cũng đã được bắt nguồn từ những lĩnh vực khoa học khác nhau, cơ bản hơn Tuy nhiên, sau này nó đã trở thành rất phổ biến trong thủy văn học ngẫu nhiên Box và Jenkins đã phát triển sơ đồ phân loại cho một họ lớn những mô hình chuỗi thời gian Sự phân loại của họ phân biệt giữa những mô hình tự hồi quy bậc p (AR(p)), những mô hình trung bình trượt bậc q (MA(q)), những sự kết hợp của hai loại mô hình này gọi là mô hình tự hồi quỹ trung bình trượt (ARMA(p,q)), và mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt (ARIMA(p, d, q)) Tuy nhiên, một điểm yếu lớn là họ các mô hình Box-Jenkins không bao trùm hoàn toàn những nhu cầu của việc mô hình hoá thuỷ văn, khi chúng không tuân theo một số nét đặc biệt của các quá trình thuỷ văn và địa vật lý khác Điều này đã dẫn đến nghiên cứu nhiều công cụ ngẫu nhiên số học thích hợp cho các ứng dụng trong tài nguyên nước

Thực sự các quá trình thuỷ văn, trong đó có dòng chảy là một hiện tượng ngẫu nhiên dưới tác động của nhiều nhân tố Từng nhân tố, đến lượt mình, lại là hàm của rất nhiều nhân tố khác mà quy luật của nó, con người chưa thể nào mô tả đầy đủ được Cuối cùng các quá trình thuỷ văn lại là sự tổ hợp của vô vàn các mối quan hệ phức tạp, biểu hiện là một hiộn tượng ngẫu nhiên và được mô tả bằng một mô hình ngẫu nhiên Với quan điểm cho rằng dòng chảy là một quá trình ngẫu nhiên, trong cấu trúc mô hình ngẫu nhiên không hề có các nhân tố hình thành dòng chảy và nguyên liệu để xây dựng mô hình chính là bản thân số liệu chuỗi dòng chảy trong quá khứ Như vậy mô hình ngẫu nhiên mô phỏng quá trình dao động của bản thân quá trình thuỷ văn mà không chú ý đến các nhân tố đầu vào tác động của hệ thống Mô hình ngẫu nhiên được xây dựng dựa trên quy luật thống kê xác suất Luật được sử dụng dựa trên quy luật số lớn của nhà toán học Nga Kônmôgorốp Tuy vậy các quá trình thuỷ văn tiến triển trong không gian và thời gian theo một cách thức mà trong đó có một phần mang tính tất định và một phần mang tính ngẫu nhiên Trong một sô' trường hợp tính biến đổi ngẫu nhiên nổi trội hơn hẳn tính biến đổi tất định và khi đó nó được coi là một quá trình ngẫu nhiên thuần tuý Trong những quá trình như vậy giá trị quan trắc của quá trình

12

không có tương quan gì với các giá trị quan trắc trước đó, và các đặc trưng thống kê của tất cả các quan trắc là như nhau.

Khi các giá trị quan trắc không có tương quan với nhau, sản phẩm đầu ra của hệ

• thống thuỷ văn sẽ được xử lý như một mô hình ngẫu nhiên không gian độc lập và thời gian độc lập Cách xử lý này rất thích hợp với các quan trắc của những sự kiện thuỷ văn cực đoan như dòng chảy lớn nhất hay các số liệu trung bình trong một khoảng thời gian dài của một số quá trình như lượng mưa trung bình năm

Tuy nhiên, với các đặc trưng thuỷ văn, mà rõ nét là các dòng chảy thời đoạn (năm, tháng, tuần) tình hình không hoàn toàn như vậy Các kết quả nghiên cứu cho thấy rằng trên hầu hết các sông ngòi thế giới, tồn tại mối tương quan của dòng chảy trung bình các năm kề nhau với hệ sô' tương quan vào khoảng 0.2 - 0.3 [4], Với các thời đoạn ngắn hơn như dòng chảy tháng, dòng chảy tuần, mối liên hệ này càng rõ nét với

hệ số tương quan thực sự lớn, có thể đạt đến 0.8 - 0.9 Mối liên hệ tương quan này có ảnh hưởng tới các kết quả tính toán thuỷ văn, thuỷ lợi mà không thể bỏ qua Ratcovich D.IA đã chỉ ra rằng khi tính đến tương quan giữa các năm kề nhau (R(l) = 0.3) thì dung tích hồ chứa tính được sẽ tăng lên 1.5 lẩn so với khi coi chúng là những đại lượng ngẫu nhiên độc lập Còn khi R (l) = 0.5 thì dung tích tăng gấp 2 lần [4]

Sự tồn tại mối liên hệ tương quan này có nhiều nguyên nhân liên quan đến sự chuyển đổi lượng trữ ẩm trên lưu vực Bản chất của nó liên quan đến chu kỳ hoạt động của mặt trời Nghiên cứu chi tiết hơn, trên cơ sở số liệu rộng rãi của các sông ngòi trên thế giới, Ratkovich cho rằng nguyên nhân cơ bản của mối liên hệ này là dao động bốc hơi trên bề mặt lưu vực Ông cho thấy hệ số tương quan giữa các năm kể nhau R (l) có liên hệ rõ nét với môđun dòng chảy năm Mo và ở mức độ nhỏ hơn là hệ số biến đổi của dòng chảy năm Q

Mối liên hệ dòng chảy của các thời đoạn ngắn hơn như tháng, tuần càng rõ nét hơn, và cũng liên quan chặt chẽ với sự thay đổi lượng trữ ẩm trên lưu vực Trong mùa kiệt mối liên hệ này liên quan chặt chẽ vói quá trình rút nước lưu vực, có thể biểu thị bằng phương trình:

trong đó Qo là lưu lượng tại thời điểm to và k là hệ sổ triết giảm

Lượng dòng chảy các tháng mùa lũ có mối tương quan kém chặt chẽ hơn, tuy nhiên cũng liên quan đến sự thay đổi lượng trữ ẩm trên lưu vực qua các thời đoạn Như vậy có thể thấy rằng dao động dòng chảy trung bình các thời đoạn không thể coi là một

13

quá trình ngẫu nhiên thuần tuý Và do đó cũng không thể dùng các quy luật thống kê với hàm phân bố xác suất một chiều để mô phỏng nó Khi đó phải dùng các mô hình khác để mô phỏng dao động có tính đến mối quan hệ tương quan này Thông dụng nhất hiện nay là mô hình tự hồi quy tuyến tính (hay mô hình Markov) Trong các hàm phân số xác suất ở Liên Xô cũ cũng như ở Việt Nam hay dùng là hàm phân bố chuẩn, hàm logarit chuẩn, họ hàm Pesson đặc biệt là Pesson n i, hàm Grylben

Nói cách khác tập hợp dòng chảy trung bình các thời đoạn biểu thị một quá trình ngẫu nhiên Để mô phỏng toán học các quá trình ngẫu nhiên người ta sử dụng các hàm phân bố và các thông số thống kê Các phương pháp thống kê được xây dựng trên

cơ sở các nguyên lý toán học miêu tả đặc tính biến động ngẫu nhiên của chuỗi quan trắc của một quá trình Trong các phương pháp này người ta tập trung chú ý vào bản thân các kết quả quan trắc hơn là dựa trên các quá trình vật lý đã tạo ra các kết quả đó

1.3 ứng dụng các loại mô hình khác để mô phỏng dòng chảy sông ngòi.

Nếu quan niệm dòng chảy mang tính quy luật rõ rệt thì mô hình được gọi là

“mô hình tất định”, mô hình tất định được phát triển rộng rãi trên thế giới Những mô hình nổi tiếng như: HEC-1, SSARR, STANFORD-4 (Mỹ), TANK (Nhật), CLS (Italy), GMC (Liên Xô cũ), SMART (Bắc Ailen), GIRARD-1 (Pháp), Mô hình tất định được

áp dụng trong trường hợp quan hệ nhân quả rất rõ ràng và trực tiếp, chẳng hạn như quá trình: Hình thành dòng chảy lũ trên lưu vực từ mưa rào là thí dụ điển hình Sau đây sẽ

giới thiệu tóm tắt hai mô hình tất định tiêu biểu áp dụng tốt ở Việt Nam là: mô hình

HEC-1 và mô hình TANK

1.3.1 Mô hình Hec-1

Mô hình HEC-1 có tên đầy đủ là “HEC-1 Flood Hydrograph Package” do Trung tâm Kỹ thuật thuỷ văn-Quân đội Mỹ (The U.S Army Corps ò Engineers Hydrologic Engineering Center) lập từ năm 1973 cùng với một tập hợp các phần mềm trong nhóm HEC (HEC-2, HEC-3, HEC-4, HEC-5, HEC-6) Thực chất xuất xứ của HEC-1 còn sớm hơn, từ năm 1967 do Leo R Beard và các thành viên của Trung tâm kỹ thuật thuỷ văn quân đội Mỹ thiết lập

HEC-1 có 6 chương trình con với nhiều chức năng như: Mô phỏng quá trình dòng chảy từ mưa, phân tích dòng chảy lũ, tính toán an toàn đập và bài toán vỡ đập tính toán tác hại của lũ, tối ưu hệ thống phòng chống lũ , trong đó chương trình con quan trọng là mô hình Mưa rào-Dòng chảy lũ HEC-1 chủ yếu quan tâm đến tính toán

14

sự hình thành dòng chảy lũ từ mưa rào, quá trình vận động của con lũ trong lòng dẫn thiên nhiên, sự hình thành sóng lũ khi đập mất an toàn, tính toán kinh tế phòng lũ.Trong tính toán mưa rào-dòng chảy, lưu vực tập trung nước được chia thành những lưu vực con, sau đó mua trên các lưu vực con được tính toán theo một trong ba phưcmg pháp: phương pháp không có tài liệu quan trắc hoặc có tài liệu quan trắc tại các trạm đo mưa, phương pháp mưa bình quân lưu vực, phương pháp phân phối mưa theo tần suất cực đại Sau khi xây dựng được quá trình mưa, HEC-1 tính toán tổn thất thấm, bốc hơi theo phương pháp tổn thất luỹ tiến có dạng hàm mũ Cuối cùng dòng chảy được xây dựng từ kết quả kết hợp giữa mưa, tổn thất và các yếu tố ảnh hưởng khác trên lưu vực HEC-1 cũng có chức năng cho phép người sử dụng nhập số liệu mưa và dòng chảy thực đo, sau khi tính toán, chương trình sẽ so sánh dòng chảy tính toán và dòng chảy thực đo để xác định các thông số tối ưu của mô hình Ngoài tính toán dòng chảy

từ mưa, HEC-1 còn tính toán dòng chảy hình thành do tuyết tan [1]

1.3.2 Mô hình Tank

Mô hình TANK do M Sugawara (Nhật Bản) đề xướng là một trong những mô hình Mưa rào-Dòng chảy được đánh giá cao Trong mô hình hệ thống các bể chứa (tiếng Anh: TANK có nghĩa là bể chứa) theo phương thẳng đứng và phương ngang được thiết lập nhằm mô phỏng quá trình hình thành dòng chảy (từ mưa rào và từ nước ngầm) Giả thiết cơ bản của mô hình TANK là dòng chảy mặt, dòng chảy sát mặt và dòng thấm là hàm số của lượng ngậm nước của các tầng đất Mỗi tầng đất được mô tả một lớp bể theo phương ngang, sự ảnh hưởng giữa các tầng đất được diễn tả theo phương thẳng đứng Để mô tả gần đúng quá trình hình thành dòng chảy, tác giả đã đưa vào mô hình 36 thông số, trong đó khoảng một nửa là thông số có thứ nguyên [1],TANK có mô hình đơn và mô hình kép Mô hình TANK đơn mô tả quá trình hình thành dòng chảy thông qua sơ đồ 5 bể, trong đó 4 bể A, B, c , D biểu diễn 4 lớp đất khác nhau (từ trên xuống dưới), bể cuối cùng là bể tổng hợp để từ đó hình thành áíng chảy mặt Trong cấu trúc mô hình TANK kép có sự biến đổi độ ẩm của đất theo không gian Lưu vực được chia thành các vành đai có độ ẩm khác nhau Mỗi vành đai được diễn tả bằng một mô hình TANK đơn v ề nguyên tắc, số lượng vành đai có thể bất kỳ, nhưng trong thực tế tính toán mô hình TANK kép thường gồm 4 cột bể, mỗi cột lại có 4 bể hình thành 4 hàng Mô hình TANK kép thường để mô phỏng quá trình hình thành dòng chảy trên lưu vực có độ dốc đáng kể

1 *

Tuy là một mô hình được đánh giá là rất tốt, nhưng do có quá nhiều thông số,

độ biến động của thông số yêu cầu khá chính xác (tới 0.1%) nên việc xác định các thống số rất phức tạp, đòi hỏi nhiều thời gian và những người sử dụng mô hình phải có nhiều kinh nghiệm [1] Sau khi mô hình TANK được công bố, rất nhiều nhà khoa học

đã dày công nghiên cứu phương pháp xác định các thông số của mô hình một cách nhanh chóng và chính xác hơn Tuy nhiên cho đến nay hầu như chưa có phương pháp nào thành công trong việc xây dựng lý thuyết xác định các thông số của mô hình TANK Năm 1976, M Sugawara nhận định “Do cấu trúc phi tuyến với các bể chứa sắp xếp theo chiều thẳng đứng, chưa có phương pháp toán học hữu hiệu nào để xác định các thông số của mô hình TANK, cách duy nhất là thử sai” Và ông đã đề xuất phương pháp tự động lựa chọn thông số hợp lý thông qua quá trình tính thử dần Nhiều nhà nghiên cứu cũng đã giới thiệu các phương pháp xác định riêng của mình nhằm nhanh chóng tìm được những thông số hợp lý nhất

Do tính phức tạp nên để có thể sử dụng được mô hình TANK, người sử dụng cần nghiên cứu kỹ bản chất của mô hình thông qua các tài liệu giới thiệu và hướng dẫn về

từ đó có các quyết định vận hành các nhà máy thuỷ điện một cách hợp lý Chế độ vận hành của nhà máy thuỷ điện phụ thuộc vào tình hình dòng chảy đến và phụ tải dòng điện của các ngành kinh tế Do đó để vận hành tốt các nhà máy thuỷ điện thì trước hết đền phải dự báo hạn dài và hạn vừa chính xác hay mô tả dòng chảy đầu vào các nhà máy thuỷ điện chính xác, sau đó có thể hiệu chỉnh giá trị dự báo bằng các giá trị dự báo hạn ngắn

Vấn đề dự báo thủy văn hạn dài nói chung đã được nhiều nước quan tâm, trong

đó phải kể đến Liên Bang Nga, Ukraina, Mỹ, Pháp, Trung Quốc Do tính phức tạp và khó khăn của bài toán, hiện nay trên thế giới có rất nhiều phương pháp, mô hình đã

được nghiên cứu áp dụng Các phương pháp dự báo thuỷ văn hạn dài, sơ bộ có thể được quy vào 4 nhóm chính như trong sơ đồ phân loại hình 1.3, trong đó:

Nhóm 1: Các phương pháp hồi quy, được sử dụng sớm nhất và ở nhiều nước

nhất Trọng tâm của các phương pháp này là xây dựng các mối quan hộ của dòng chảy năm với chỉ tiêu hoạt động của mặt trời, của các dạng hoàn lưu khí quyển, các yếu tố khí hậu mặt đất hoặc trên cao Đối với các nước trong khu vực nhiệt đới gió mùa, điển hình là khu vực Viễn Đông của Liên Bang Nga, Trung Quốc, Ấn Độ thường xây dựng các mối quan hệ dòng chảy với các chỉ tiêu hoạt động của mặt trời, các dạng hoàn lưu khí quyển, chỉ tiêu hoạt động của Dao động Nam bán cầu (SOI), sự xuất hiện của hiện tượng ElNino, hiện tượng ENSO cũng như các yếu tố khí hậu mặt đất và trên cao Trong những năm gần đây, các nhà chuyên môn thường sử dụng phương pháp hồi quy lọc từng bước

Nhóm 2: Các phương pháp phân tích chuỗi thời gian, điển hình là mô hình

ARIMA của G E p Box và G M Jenkins, mô hình Thormat Fiering (Mỹ), phương pháp động lực thống kê của IU M Aliokhin, phương pháp phân tích điều hoà Các phương pháp này được sử dụng khá rộng rãi trong nhiều nước trên thế giói như: Liên Bang Nga, Ukraina, Mỹ, Trung Quốc, Pháp v.v trong những năm 60-90 Chúng mô phỏng khá tốt quá trình dòng chảy, song do hạn chế vì chỉ sử dụng được lượng thông tin chứa đựng trong bản thân quá trình dòng chảy, kết quả dự báo của các phương pháp phân tích chuỗi thời gian thường không cao, chỉ có thể sử dụng để dự báo dòng chảy năm các sông lớn vói diện tích lưu vực lớn hơn 500.000km2, hoặc các sông có sự điều tiết tốt của hồ lớn Ở nước ta việc sử dụng loại này chưa được đánh giá

, h o c Q u ố c G ia h a m o i

Hình 1.3 Sơ đồ phân loại các phưdng pháp dự báo thuỷ văn hạn dài

Nhóm 3: Các mô hình nhận thức được xây dựng với mục đích cung cấp cơ sở

vật lý của các mối quan hệ giữa dòng chảy và nhân tố ảnh hưởng Phụ thuộc vào điều kiên thực tế, các mô hình này có thể mô tả một phần hoặc toàn bộ chu trình thuỷ vãn.Các mô hình thuộc nhóm thứ nhất thường được sử dụng ở Liên Bang Nga, Ukraina Ông Dyhr - Mielsen trong báo cáo tổng kết của mình đã chỉ ra rằng các mô

hình thuộc nhóm thứ 2 có th ể thoả mãn cho dự báo thuỷ văn hạn dài Trong sô' các

mô hình nhận thức, cẩn phải kể đến mô hình tổng hợp dòng chảy và điểu tiết hồ chứa SSARR, mô hình Stanford Watershed và mô hình TANK, mô hình Mikes Cả 3 nhóm

mô hình này có thể dùng để dự báo dòng chảy sông ngòi trong điều kiện tự nhiên cũng như trong điều kiện có điều tiết của hồ chứa nước Tuy nhiên, do thời gian đự kiến của chúng còn hạn chế, nên các phương pháp này thường phù hợp với dự báo hạn ngắn hơn, khả năng ứng dụng trong dự báo thuỷ văn hạn vừa và hạn dài còn chưa rõ ràng

Các phương pháp

phân tích hổi quy

Các phương pháp phân tích chuỗi thời gian

Phương pháp phân tích tổng hợp

Các phương pháp dự báo thuỷ văn hạn dài

- Hổi quy bội,

- Hồi quy lọc từng

bước

- Hồi quy phân lớp

Mô hình ARIMA Phương pháp ĐLTK

Mô hình Thormat-Fiering

Mô hình Rao-Kashiap Phân tích hàm điều hoà

Mô hình SSARR

- Mô hình Stanford

- Mô hình TANK

- Phương pháp nhận dạng, tương tự,

- Phương pháp xác suất

- Phương pháp TKKQ

18

Qua kết quả nghiên cứu áp dụng mô hình SSARR và TANK của ủy ban sông Mê Kông (1972), GS.TS Huỳnh Phiên và Prandhan 1983 cho thấy các mô hình này có thể sử dụng để dự báo dòng chảy tháng của các sông lớn Song đây cũng chỉ là những kết quả ban đầu còn cần được nghiẽn cứu kiểm nghiệm.

Nhóm 4: Ngoài các phương pháp thuộc 3 nhóm nêu trên, phương pháp nhận

dạng - tương tự và phương pháp thống kê xác suất, phương pháp thống kê khách quan (TKKQ) cũng đã được sử dụng nhiều trong các dự báo hạn dài khí tượng thủy văn Phương pháp nhận dạng tương tự được dùng ở nhiều dạng khác nhau, từ đơn giản với 1 hoặc 2 nhân tố dự báo cho đến phức tạp với hàng trăm nhân tố, hàng chục loại sô' liệu khác nhau

Trong thời gian từ năm 1969-1970, Phòng Dự báo Thủy văn (trung tâm dự báo khí tượng thuỷ văn quốc gia) đã kết hợp vói khoa toán trường đại học Tổng hợp Hà Nội nghiên cứu ứng dựng phương pháp Vine-Hop, khai triển chuỗi dòng chảy năm dưới dạng tổng của các hàm điều hoà, kết quả cho thấy, bằng công cụ toán học có thể mô phỏng rất tốt quá trình dòng chảy nãm, song khi áp dụng vào dự báo tác nghiệp thì phương pháp này còn gặp khó khăn và cũng chỉ mói dùng số liệu của sông Đà mà thôi

Từ năm 1974, đã có những nghiên cứu áp dụng phương pháp động lực thống kê của IU.M Aliôkhin để dự báo đỉnh lũ sông Hồng, các đặc trưng dòng chảy tháng, mùa, năm đến hồ Thác Bà Phương pháp này đã được thử nghiệm cho đến năm 1985, kết quả cho thấy phương pháp động lực thống kê chỉ có khả năng dự báo tốt những năm nước trang bình, còn những năm nước lớn, đặc biệt lớn hay đặc biệt nhỏ thì lại thường có sai

số lớn

Phương pháp phân tích tổng hợp (PTTH) được xây dựng năm 1992 Từ đó đến nay, phương pháp này đã được áp dụng thành công trong dự báo hạn dài dòng chảy tháng, mùa, năm của sông Hồng và sông Thái Bình Kết quả này đã cho thấy có cơ sở khoa học và thông tin dự báo để nghiên cứu áp dụng phương pháp PTTH xây dựng các phương án dự báo hạn dài sông lớn ở Việt Nam

0 Trong báo cáo này sẽ dùng phương pháp phân tích điều hoà để mô phỏng dòng

chảy tại trạm Hoà Bình trên sông Đà (có nhà máy thuỷ điện Hoà Bình) và dòng chảy tại trạm Tà Lài trên sông Đồng Nai (có nhà máy thuỷ điện Trị An) phục vụ cho bài toán tính toán thuỷ năng điều tiết hồ chứa phát điện và điều hành hệ thống NMTĐ Các

mô hình khác như Xicmakốp, Tomat-fiering v.v do lãng phí chỉ có 12 triệu đồng và thời gian hạn chế nên sẽ được nghiên cứu ở bước tiếp theo

19

CHƯƠNG 2 ÚNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐIỂU HOÀ MÔ PHỎNG

CHUỖI THỜI GIAN DÒNG CHẢY SÔNG NGÒI

2.1 Cơ sở lý luận của phương pháp.

Các quá trình mực nước, lưu lượng dòng chảy ngày, tháng, nãm cũng như một

số yếu tố thuỷ văn khác đều mang tính quy luật Vì vậy muốn xác định được sự biến đổi của chúng, cần phải nghiên cứu quy luật biến đổi của chúng trong dãy số liệu quan trắc Một trong những công cụ toán học cơ bản được dùng trong việc phân tích, khám phá các quy luật biến đổi chu kỳ của các chuỗi số liệu khí tượng thuỷ văn là phương pháp phân tích điều hoà

Nội dung cơ bản của phương pháp phân tích điểu hoà là sự biểu diễn chuỗi ngẫu nhiên dừng bất kỳ {x}„ bằng tổng hữu hạn (m) của các thành phần dao động điều hoà (dưới dạng hàm lượng giác Sin và Cos) như ở trong công thức (2.3)

+ BCos

f ■ \ 2n —t

20

Trong phân tích chuỗi thời gian các đặc trưng mang một ý nghĩa vật lý nhất định, nhưng việc lý giải chúng còn đang gặp nhiều khó khăn, đòi hỏi có sự nghiên cứu tương đồng với các mô hình mang tính “căn nguyên”.

2 2 Thuật toán và sơ đồ giải.

Viết phương trình (2.3) dưới dạng tổng quát:

x , = x +ỵ

t=1 AtSin 2 71—t p . + B.Cos 2 71— t p . (2.4)

Trong đó Am=0

Phân tích điều hoà bắt đầu từ việc xác định các tham số Aj và Bj Bằng thủ thuật

, rồi cộng dồn và chia cho N quannhân cả hai vế của phương trình (2.4) với Sin

trắc lấy trung bình ta nhận được Aj

f \

2 71— t p )

vào cả hai vế phương trình (2.4) và

cộng dồn rồi chia trung bình cho N quan trắc, ta nhận được Bị

Dispersal thành phần (Dị) được tính theo công thức sau:

(2.8)

Đối với chuỗi thời gian có tính chu kỳ rõ rệt và đơn giản, số điều hoà thành phần của chúng sẽ ít hơn số điều hoà thành phần trong chuỗi dao động phức tạp và việc

21

Hình 2.1 Sơ đồ các bước tính toán theo phương pháp phân tích điều hoà

22

xác định số lượng các sóng điều hoà thành phần (m) được dừng lại khi các Dispersal thanh phần tương ứng tiếp theo, không làm tăng thêm tổng Dispersal lớn đáng kể.

Trên cơ sở phân tích chuỗi Dispersal thành phần ta chọn một cấu trúc phương trình tổng điều hoà tối ưu

trong đó m 1<m2« N ; i(K) sóng điều hoà đã được chọn cho một thứ tự mới

Bưóc tiếp theo, bằng phương pháp tổng bình phương tối thiểu, trên cơ sở phương trình (2.10) dồn nén phần Dispersal còn lại vào trong các sóng điều hoà i(jQ đã được tuyển chọn Thủ thật dồn nén được trình bày trong công trình [2]

Để nâng cao mức bảo đảm của phương án dự báo, trước mỗi lần dự báo, các tham số Aj và Bj cần được thích nghi lại sao cho có sự phù hợp cao nhất giữa các giá trị tính toán và giá trị quan trắc của các số hạng quá khứ gần của chuỗi (Xt_3, x,_2, XM, Xt).Tóm lại ta tiến hành tính toán theo sơ đồ các bước như trong hình 2.1

Trên cơ sở các bước tính toán đó ta có thể lập trình cho máy tính tính toán theophương pháp phân tích điều hoà

2.3 K h ả năng ứng dụng

Đối với sông ngòi Việt Nam, trừ sông Mekong có diện tích quá lớn, dòng chảy được hình thành từ nhiều vùng khí hậu khác nhau, nên dòng chảy của nó tương đối điều hoà Các sông khác thuộc loại lưu vực vừa và nhỏ nên mức độ biến đổi của dòng chảy rất lớn Theo thống kê, chu kỳ dao động lớn của dòng chảy các sông thường đạt

20 đến 30 năm Vì vậy độ dài tối thiểu phục vụ tính toán và dự báo theo phương pháp

^ h â n tích điều hoà phải lớn hơn 20 - 30 năm (để cho nó có thể bao gồm ít nhất một chu

kỳ lớn)

Phương pháp phân tích điều hoà có thể ứng dụng theo nhiều sơ đồ khác nhau để tính toán cho những yếu tố khí tượng thuỷ văn khác nhau (đặc trưng dòng chảy tháng, mùa và năm) Thậm chí phương pháp phân tích điều hoà đã được dùng dự báo thử nghiệm mực nước 5,10 ngày cho sông Mekong tại Tân Châu và Châu Đốc

(2.10)

23

Phương pháp phân tích điều hoà có ưu điểm là xét được các biến đổi cực trị, yêu cầu về số liệu trong tính toán và dự báo lại đơn giản Tuy nhiên phương pháp này còn

có những hạn chế nhất định vì nó chỉ dùng tốt cho nội suy còn ngoại suy thì không chính xác

So sánh với một số phương pháp khác cho thấy phương pháp phân tích điều hoà mang tính khách quan cao hơn, thể hiện rõ tính định lượng và có độ chính xác hơn

2.4 Áp dụng phương pháp phân tích điều hoà để mô phỏng dòng chảy sông

Đà (tại trạm Hoà Bình) và sông Đồng Nai (tại trạm Tà Lài) và đánh giá kết quả mô phỏng.

Trên Hình 2.3 là sơ đồ các bước cơ bản để tính toán mô phỏng chuỗi thời gian dòng chảy theo phương pháp phân tích điều hoà

Tuy nhiên khi áp dụng phương pháp phân tích điều hoà để mô phỏng trực tiếp dòng chảy mùa và dòng chảy trung bình tháng thì nhìn chung là độ chính xác không cao, sở dĩ như vậy là do chuỗi dòng chảy mùa và dòng chảy tháng có tính mùa và cácchuỗi số liệu này không phải là chuỗi dừng Vì vậy để khắc phục điều này, nâng cao độchính xác hơn ta có thể biến đổi, mô phỏng gián tiếp thông qua việc thực hiện một phép lọc đơn giản

Với chuỗi số liệu dòng chảy mùa ta sử dụng phép lọc

trong đó: Qi là lưu lượng trung bình mùa thứ i

Qj là lưu lượng bình quân mùa j (j=l, 2).

Với chuỗi dòng chảy tháng ta sử dụng phép lọc:

trong đó: Qi là lưu lượng trang bình tháng thứ i

Q j là lưu lượng bình quân tháng j (j=l,2, ,12).

Sau đó áp dụng phương pháp phân tích điều hoà để m ô phỏng chuỗi ỊZ ,}, rồi từ

ta có thể mô phỏng được chuỗi dòng chảy tháng {Qi}

Trên cơ sở đó em đã thiết lập chương trình “PTDH” viết bằng ngôn ngữ Visual Basic để tính toán mô phỏng chuỗi thời gian dòng chảy theo phương pháp phân tích íiều hoà Dao diện chương trình và các bước tính toán như trong phụ lục 1

Kết quả mô phỏng dòng chảy trên sông Đà (tại trạm Hoà Bình) và dòng chảyrên sông Đồng Nai (tại trạm Tà Lài) được thể hiện như trong các hình từ Hình 2.4 đếnTinh 2.9, so sánh giữa giá trị thực đo và giá trị mô phỏng

24

Từ giá trị mô phỏng của các chuỗi số liệu dòng chảy năm, dòng chảy mùa và dòng chảy tháng đó ta có một số kết quả đánh giá mô phỏng theo phương pháp phân tích điểu hoà như trong Bảng 2.1 với TB là giá trị trung bình của chuỗi thời gian dòng chảy, MAE là sai số tuyột đối trung bình, MAPE là sai số tương đối trung bình, RMSE

là sai số chuẩn, và R2 là hệ số tất định

Bảng 2.1 Đánh giá kết quả mô phỏng dòng chảy bằng phương pháp

phân tích điểu hoà trạm Hoà Bình (sông Đà) và trạm Tà Lài (sông Đồng Nai).

Đặc tr ư n g \ Dòng chảy

năm

Dòng chảy mùa

Dòng chảy tháng

Dòng chảy năm

Dòng chảy mùa

Dòng chảy tháng

Đánh giá kết quả mô phỏng:

Phân tích điều hoà mô phỏng khá chính xác dòng chảy năm, dòng chảy mùa và dòng chảy tháng trên sông Đà (tại trạm Hoà Bình) và trên sông Đồng Nai (tại trạm Tà Lài) Dựa vào bảng 2.1 sai số tương đối trung bình khá nhỏ: trên sông Đà đối vói dòng

chảy năm sai số Mape % = 3,81%, dòng chảy mùa Mape = 7,54% Đối với sông Đồng

Nai sai số này cũng rất nhỏ: dòng chảy năm sai số là 2,41%, dòng chảy mùa là 13% Như vậy nhìn chung dùng phương pháp phân tích điều hoà để mô phỏng chuỗi dòng chảy nãm và dòng chảy mùa là đạt yêu cầu về độ chính xác Tuy nhiên do biến đổi sai phân nên mô phỏng chuỗi dòng chảy tháng có thể có những giá trị lớn và âm Sai sô' lên đến 26,4% đối vói sông Đà và 32,1% đối với sông Đồng Nai Với những điểm nhận giá trị âm này cần phải phân tích, hiệu chỉnh cụ thể hoặc ta có thể loại bỏ các giá trị âm này

Dựa vào hệ số tất định R trong bảng 2.1 ta thấy: Theo [3] trị số R > 80% thì việc

% ô phỏng đạt kết quả Trị số R2 trong bảng 2.1 đều lớn hơn 0,91 thì trị số VR sẽ lớn hơn 0,95 ((V Õ 9Ĩ = 0,95).

Vì vậy ở đây ta có thể kết luận rằng dùng hàm phân tích đêìu hoà để mô phỏng dòng chảy trên sông Đà và sông Đồng Nai là khá tốt và có thể dùng mô phỏng này vào vận hành 2 NMTĐ Hoà Bình và Trị An

25

Hình 2.5 Kết quả mô phỏng dòng chảy năm bằng phương pháp phân tích điều hoà

Trạm Tà Lài (sông Đồng Nai)

nh 2.6 Kết quả mô phỏng dòng chảy mùa bằng phương pháp phản tích điều hoà

Trạm Tà Lài (sông Đồng Nai)

CHƯƠNG 3 ÚNG DỤNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG QUÁ TRÌNH DÒNG CHẢY

ĐỂ VẬN HÀNH TỐI ƯU MỘT s ố NHÀ MÁY THUỶ ĐIỆN

3.1 Khái niệm về hệ thống nhà máy điện và vận hành tối ưu nhà máy thuỷ điện.

Xu thế chung của ngành điện lực các nước là đưa các trạm phát điện công suất lớn và vừa vào làm việc trong một hệ thống chung để tận dụng năng lực của các trạm, tăng khả năng đảm bảo cung cấp điện cho các hộ dùng, phân chia hợp lý phụ tải cho các trạm phát điện, để đạt hiệu ích kinh tế cao nhất Chỉ có trường hợp hãn hữu, bắt buộc một nhà máy thuỷ điện phải làm việc độc lập, cung cấp điện trực tiếp cho một vùng riêng lẻ, còn tuyệt đại đa số trường hợp nó làm việc trong hệ thống điện cùng với các trạm phát điện khác Ở đây các trạm phát điện được nối kết vói nhau bằng những đường dây tải điên để cùng cung cấp điện cho các hộ dùng điện tạo thành hệ thống điện Như vậy hệ thống điện bao gồm các trạm phát điện, các trạm tăng hạ áp, các đường dây tải điện và các hộ tiêu thụ điện

Việc liên hợp một sô' trạm phát điện (nhất là khi các trạm phát điện đó có những đặc trưng khác nhau) thành một hệ thống điện như vậy mang lại những hiệu quả rất lớn

về kinh tế và kỹ thuật cho nền kinh tế quốc dân v ề mặt nhu cầu điện, do giờ “cao điểm” của các hộ tiêu thụ điện không trùng nhau nên trị sô' phụ tải lớn nhất của hệ thống được giảm xuống Mặt khác nhờ sự phối hợp của các trạm điện, trong hệ thống

có thể giảm được công suất dự trữ, có thể lắp được tổ máy có công suất lớn Tất cả những điều đó làm giảm công suất lắp máy của hệ thống và vốn đầu tư cho đơn vị công suất lắp máy, kết quả làm giảm được vốn đầu tư của toàn hệ thống Hệ thống điện còn lợi dụng được đầy đủ các nguồn động lực địa phương, các nguồn than rẻ tiền ở xa, các nguổn thuỷ năng của các trạm thuỷ điện lớn có giá thành điện năng rẻ, lợi dụng được

#ính chất cơ động của các trạm thuỷ điện, trạm điện tích năng, trạm điện thuỷ triều làm điều hoà chế độ làm việc của các trạm nhiệt điện Nhờ đó giảm được giá thành điện năng Hơn nữa còn nâng cao được tính đảm bảo và an toàn trong việc cung cấp điện cho các hộ tiêu thụ, nâng cao chất lượng điện (điện áp và tần số dòng điện) Với lý do

đó, đa số trường hợp các trạm phát điện lớn, hiện đại đều làm việc trong hệ thống điện lớn Trạm thuỷ điện với hai đặc điểm lớn nhất là điện năng phụ thuộc vào lượng dòng

nước và trang bị tuabin nước có tính cơ động cao nên làm việc trong hệ thống rất có lợi

32

cho ban thân trạm và hộ thống Trạm thuỷ điện thường nối vào hộ thống bằng đường dây tai điộn cao áp Chính việc xây dựng các trạm thuỷ điện lớn có tác dụng chủ yếu thuc đẩy việc phát triển kỹ thuật tải điộn cao áp.

Ở Việt Nam đường dây siêu cao áp 500KV đã được xây dựng và đi vào vận hanh từ năm 1994 để chuyển điộn năng từ trạm thuỷ điện Hoà Bình vào Miền Nam Việt Nam, hình thành hộ thống điện quốc gia dưới sự điểu hành thống nhất của trung tâm điều độ quốc gia vế điện

Ở hệ thống điện hiện đại, nguồn điện thường bao gồm nhiều loại trạm phát điện khác nhau, trong đó thường có ba loại chính là trạm nhiệt điện tuabin ngưng hơi, trung tâm nhiệt điện và trạm thuỷ điện Các loại trạm điện khác tuy có nhiều triển vọng trong tương lai và khả năng tiềm tàng rất lớn, hoặc đã đi vào khai thác phục vụ công nghiệp, hoặc còn đang ở giai đoạn thí nghiệm, nhưng vì còn những khó khăn trong kỹ thuật hay chưa hợp lý về mặt kinh tế nên tỷ trọng sử dụng trong hệ thống hiện nay còn nhỏ.Theo dự báo phát triển kinh tế trong giai đoạn 25 năm từ 1996 - 2020, đến năm

2020 điện năng tiêu thụ đầu người của nước ta là 1300-1900 kWh/người/năm Lúc đó tổng công suất các nhà máy điện ở nước ta sẽ đạt gần 34000 MW, trong đó thuỷ điện chiếm khoảng 36%

Để đáp ứng cho sự phát triển đó, bên cạnh việc phát triển các nguồn điện, hoạch định sử dụng hợp lý tài nguyên tại các nhà máy điện là hết sức cần thiết Theo số liệu

dự báo trên, nếu chỉ cần tăng 3% năng lượng nhờ sự khai thác hợp lý tài nguyên nước tại các trạm thuỷ điện, mỗi năm nước ta có thể tiết kiệm được gần 1.5 tỷ kWh, tương đương với khoảng 700 tỷ đồng (thời giá năm 2003), ứng với nó là một lượng nhiên liệu nhiệt điện to lớn sẽ được tiết kiệm; ngoài ra còn giảm được lượng chất độc hại tương ứng thải vào môi trường thiên nhiên

3.2 M ột số n h à m áy th u ỷ điện sử dụ n g để vận hàn h tối ưu và các đặc trư n g

của nó.

• Thuỷ điện Hoà Bình là một trong những công trình trọng điểm kinh tế lớn của

đất nước, nơi sản xuất cung cấp nguồn năng lượng điện quan trọng cho hệ thống điện

quốc gia, phục vụ đắc lực sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước Nhà máy được hoàn thành ngày 9/11/1988 theo quyết định của Bộ năng lượng với 8 tổ máy (công suất 8x240 MW), tổng công suất 1920 MW, sản lượng điện trung bình 8 tỷ kWh/năm

33

Chỉ riêng nãm 2004: sản lượng điện do nhà máy sản xuất đã đạt 8.406 tỷ kWh, ăng 103.75% so với kế hoạch vượt 304.5 triệu kWh, vế trước kế hoạch 21 ngày, đảm ĩảo tốt phương án vận hành 8 tổ máy và trạm biến áp 500kV; thực hiện tốt nhiệm vụJiều tần cấp 1 cho hệ thống điện quốc gia trong phạm vi cho phép và chế độ chào giáíiện cạnh tranh nội bộ; điều tiết xả lũ hợp lý, tập trung khai thác có hiệu quả dòng :hảy, phát công suất sản lượng điện cao, bảo đảm an toàn tuyệt đối cho cả người vả thiết bị.

Một số đặc trưng của nhà máy thuỷ điện Hoà Bình là:

- Mực nước dâng bình thường: MNDBT =115 (m)

- Quan hệ giữa lưu lượng xả và mực nước hạ lưu:

Bảng 3.2 Quan hệ giữa lưu lượng xả và mực nước hạ lưu hồ Hoà Bỉnh

- Công suất bảo đảm: NBĐ =588 (MW)

- Công suất lắp máy: N LM= 1920 (M W )

- Lưu lượng đảm bảo: QĐB=680 (m3/s)

- Cột nước nhỏ nhất: Hmin = 60 (m)

34

An (ở nơi đây đã xây dựng hồ chứa Trị An) rồi đổ ra biển tại cửa Soài Rạp.

Trong hệ thống sông Đồng Nai đã xây dựng nhiều hồ chứa loại nhỏ và một số

hồ chứa và nhà máy thuỷ điện loại vừa Đáng kể nhất có các hổ chứa Trị An trên sông Đổng Nai, hồ Thác Mơ trên sông Bé, hồ chứa Dầu Tiếng trên sông Sài Gòn và hổ chứa

Đa Nhim, hồ chứa Hàm Thuận-Đa Mi trên sông La Ngà

Hồ chứa Trị An được bắt đầu xây dựng từ năm 1987 đến năm 1989 thì hoàn thành Hồ chứa có tổng dung tích 2765xl06 m3, trong đó dung tích hữu ích là 2547xl06 m3 Hồ chứa có nhiệm vụ: chống lũ, cấp nước cho hạ lưu và phát điện Nhà máy thuỷ điện Trị An có công suất lắp máy 440 MW, điện năng hàng năm 1626xl06 kWh Trong mùa cạn, hồ Trị An có khả năng tãng dòng chảy cho hạ lưu với lưu lượng 400-600m3/s

Một số đặc trưng của nhà máy thuỷ điện Trị An là:

- Mực nước dâng bình thường: MNDBT = 62 (m)