Nghiên cứu cơ sở khoa học vận hành tối ưu hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện trên sông Đà trong mùa cạn

dụ như hệ thống bậc thang thủy điện sông Đà, sông Sê San, sông Đồng Nai, sông Ba..., việc xây dựng và giải quyết bài toán tối ưu vận hành hồ chứa trong các hệ thống bậc thang này cho tới

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

HỒ NGỌC DUNG

NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG BẬC THANG HỒ CHỨA THỦY ĐIỆN TRÊN

SÔNG ĐÀ TRONG MÙA CẠN

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI, NĂM 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

HỒ NGỌC DUNG

NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG BẬC THANG HỒ CHỨA THỦY ĐIỆN TRÊN

SÔNG ĐÀ TRONG MÙA CẠN

Chuyên ngành: Xây dựng công trình thủy

Mã số: 62 58 40 01

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 1 PGS.TS Hồ Sỹ Dự

2 GS TS Hà Văn Khối

HÀ NỘI, NĂM 2017

i

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận văn là trung thực, không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào Việc tham khảo các nguồn tài liệu (nếu có) đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định

Tác giả luận án

Hồ Ngọc Dung

ii

LỜI CẢM ƠN

Trước tiên, từ đáy lòng mình tác giả xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc đến

các thầy hướng dẫn khoa học PGS.TS Hồ Sỹ Dự và GS.TS Hà Văn Khối đã tận tình

định hướng, chỉ bảo theo sát tác giả trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu Xin cảm ơn các thầy đã dành nhiều công sức, trí tuệ trong thời gian tác giả thực hiện luận

Tác giả xin chân thành cảm ơn các thầy cô và đồng nghiệp trong Bộ môn Thủy điện và năng lượng tái tạo đã dành thời gian, công sức hỗ trợ tác giả hoàn thành Luận án

Và sau cùng, tác giả xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới bạn bè, đồng nghiệp và gia đình luôn sát cánh động viên, khích lệ, ủng hộ rất lớn về tinh thần cũng như vật chất cho tác giả trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu

Tác giả xin trân trọng cám ơn

iii

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU TRONG LĨNH VỰC VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG BẬC THANG HỒ CHỨA THỦY ĐIỆN 8

1.1 Nguyên lý chung về vận hành hồ chứa thủy điện 8

1.1.1 Quản lý vận hành hồ chứa theo biểu đồ điều phối 8

1.1.2 Vận hành hồ chứa theo thời gian thực 9

1.2 Tổng quan các phương pháp xây dựng quy trình vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu 10

1.2.1 Phương pháp mô phỏng 10

1.2.2 Phương pháp sử dụng kỹ thuật tối ưu hóa 14

1.3 Hiện trạng vận hành hồ chứa thủy điện hệ thống sông Hồng 30

1.3.1 Tổng quan những nghiên cứu phục vụ vận hành các công trình thủy điện- thủy lợi hệ thống sông Hồng trong thời kỳ mùa cạn 32

1.3.2 Các quy trình vận hành liên hồ chứa hệ thống sông Hồng 35

1.4 Định hướng nghiên cứu của luận án 37

1.5 Kết luận chương 1 40

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ KHOA HỌC VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG BẬC THANG HỒ CHỨA THỦY ĐIỆN 41

2.1 Khái quát về bài toán tối ưu đa mục tiêu 41

2.1.1 Hàm mục tiêu 41

2.1.2 Các phương pháp giải bài toán tối ưu đa mục tiêu 41

2.1.3 Lựa chọn phương pháp tối ưu hóa 43

2.2 Thiết lập bài toán vận hành tối ưu hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện 44

2.2.1 Đặc điểm chế độ vận hành của hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện 44

2.2.2 Thiết lập bài toán vận hành tối ưu và phạm vi nghiên cứu đối với hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện 46

2.2.3 Cân bằng nước và các ràng buộc của hệ thống 50

2.2.4 Không gian nghiệm tối ưu 57

2.3 Xây dựng thuật toán quy hoạch động DP-DP đối với hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện 58

2.3.1 Nguyên lý chung giải bài toán tối ưu bằng phương pháp quy hoạch động (DP)……… 58

iv

2.3.2 Thuật toán quy hoạch động DP-DP 60

2.3.3 Thuật toán quy hoạch động cho bài toán 1 63

2.3.4 Thuật toán quy hoạch động của bài toán 2 67

2.3.5 Thiết lập sơ đồ thuật toán và chương trình tính toán 71

2.4 Kết luận chương 2 76

CHƯƠNG 3 NGHIÊN CỨU CHẾ ĐỘ VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG BẬC THANG HỒ CHỨA THỦY ĐIỆN SÔNG ĐÀ TRONG MÙA CẠN 77

3.1 Hiện trạng quy hoạch và xây dựng các công trình hồ chứa thủy lợi- thủy điện trên hệ thống sông Đà 77

3.1.1 Vị trí địa lý 77

3.1.2 Hiện trạng các công trình hồ chứa thủy lợi- thủy điện trên hệ thống bậc thang hồ chứa sông Đà 78

3.1.3 Nhu cầu dùng nước hạ lưu sông Hồng 79

3.2 Xây dựng mô hình toán vận hành tối ưu hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện sông Đà 81

3.2.1 Cơ sở thiết lập bài toán tối ưu 81

3.2.2 Thiết lập mô hình tối ưu điều khiển hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện sông Đà 82

3.2.3 Thiết lập lưới thực hiện cho mô hình 97

3.3 Kết quả nghiên cứu tính toán điều tiết tối ưu hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện sông Đà 98

3.3.1 Các kịch bản tính toán 98

3.3.2 Kết quả tính toán 99

3.4 Xây dựng quy trình vận hành hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện Sơn La- Hòa Bình 111

3.4.1 Cơ sở khoa học đề xuất điều khiển hồ chứa 111

3.4.2 Vẽ biểu đồ điều phối tối ưu 113

3.4.3 Vận hành phát điện theo biểu đồ điều phối tối ưu 114

3.5 Kết luận chương 3 119

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 121

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ 124

TÀI LIỆU THAM KHẢO 125

v

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Hình 1- 1: Sơ đồ nội dung nghiên cứu 39

Hình 2- 1: Sơ đồ hệ thống hồ chứa bậc thang 45

Hình 2- 2: Đặc tính vận hành của turbin thủy điện Sơn La [76] 52

Hình 2- 3: Sơ họa xác định vị trí làm việc của TTĐ và giá đơn giá công suất 56

Hình 2- 4: Sơ đồ mô tả sự thay đổi trạng thái theo chiều thời gian với biến trạng thái là tổng dung tích trữ của các hồ chứa 64

Hình 2- 5: Sơ đồ khối thuật toán quy hoạch động bài toán điều tiết tối ưu hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện với thuật toán DP-DP (Bài toán 1) 73

Hình 2- 6: Sơ đồ khối thuật toán quy hoạch động bài toán phân bổ tối ưu dung tích trữ bậc thang hồ chứa (Bài toán 2) 74

Hình 3- 1: Vị trí trạm thủy điện hệ thống sông Hồng 78

Hình 3- 2: Sơ đồ bậc thang mô hình tối ưu 84

Hình 3- 3: Biểu đồ phụ tải các ngày điển hình của các tháng năm 2020 [1] 87

Hình 3- 4: Đường quá trình mực nước hồ Sơn La theo tiêu chuẩn Bmax 102

Hình 3- 5: Đường quá trình mực nước hồ Hòa Bình theo tiêu chuẩn Bmax 102

Hình 3- 6: Đường quá trình mực nước hồ Sơn La theo tiêu chuẩn Emax 103

Hình 3- 7: Đường quá trình mực nước hồ Hòa Bình theo tiêu chuẩn Emax 103

Hình 3- 8: Đường quá trình mực nước hồ Sơn La năm 1930-1931 (Ptk) theo các tiêu chuẩn Bmax và Emax 106

Hình 3- 9: Đường quá trình mực nước hồ Hòa Bình năm 1930-1931 (Ptk) theo các tiêu chuẩn Bmax và Emax 106

Hình 3- 10: Đường quá trình mực nước hồ Sơn La năm 2002-2003 theo các tiêu chuẩn Bmax và Emax 107

Hình 3- 11: Đường quá trình mực nước hồ Hòa Bình năm 2002-2003 theo các tiêu chuẩn Bmax và Emax 107

Hình 3- 12: Diễn biến công suất khả dụng của TTĐ Hòa Bình và Sơn La trong các năm thủy văn 108

Hình 3- 13: Diễn biến công suất khả dụng của TTĐ Hòa Bình và Sơn La trong năm 1949-1950 tính theo hai tiêu chuẩn Bmax và Emax 109

Hình 3- 14: Công suất phát điện thời đoạn hồ Hòa Bình và Sơn La theo 2 tiêu chuẩn Bmax và Emax 109

Hình 3- 15: Biểu đồ điều phối hồ Thuỷ điện Sơn La 115

Hình 3- 16: Biểu đồ điều phối tối ưu hồ Thuỷ điện Hòa Bình 117

vi

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2- 1: Bảng đơn giá công suất SN áp dụng cho thị trường cạnh tranh năm 2017 55

Bảng 3- 1: Các thông số chính của một số công trình thủy điện vừa và lớn 80

Bảng 3- 2: Mực nước tối thiểu thời kỳ mùa cạn tại các nút kiểm soát 81

Bảng 3- 3: Khống chế mực nước hồ Hòa Bình và Sơn La 89

Bảng 3- 4: Khống chế mực nước hồ Hòa Bình và Sơn La 90

Bảng 3- 5: Lưu lượng tối thiểu thời kỳ mùa cạn tại các nút kiểm soát [68] 91

Bảng 3- 6: Quan hệ hồ chứa thủy điện Sơn La [76] 95

Bảng 3- 7: Quan hệ lưu lượng và mực nước hạ lưu nhà máy Sơn La 95

Bảng 3- 8: Quan hệ hồ chứa thủy điện Hòa Bình [76] 96

Bảng 3- 9: Quan hệ lưu lượng và mực nước hạ lưu nhà máy Hòa Bình [76] 96

Bảng 3- 10: Kết quả tính toán điều tiết tối ưu theo tiêu chuẩn Bmax và Emax 99

Bảng 3- 11: Tọa độ các đường giới hạn biểu đồ điều phối hồ thủy điện Sơn La 116

Bảng 3- 12: Tọa độ các đường giới hạn biểu đồ điều phối hồ thủy điện Hoà Bình 118

vii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

ANN Mạng trí tuệ nhân tạo

CGA Thuật toán di truyền có điều kiện

DDDP Quy hoạch động sai phân (Discrete Differential Dynamic

Programming) DDP Quy hoạch động vi phân (Differential Dynamic Programming)

DP Quy hoạch động (Dynamic Programming)

DPFRB Quy hoạch động dựa trên quy luật tập mờ (Dynamic Programming

Fuzzy Rule-Based) DPSA Quy hoạch động xấp xỉ liên tục (Dynamic Programming Successive

Approximation)

EA Thuật toán tiến hóa (Evolutionary algorithm)

EMPSO Kỹ thuật tối ưu tinh hoa đột biến bầy đàn (Elitist-Mutated Particle

Swarm Optimization) FUZZY Lý thuyết Mờ

GA Thuật toán di truyền (genetic algorithm )

GAMS Phần mềm tối ưu GAMS

HEC Bộ phần mềm thủy văn, thủy lực của Cục Công binh Hoa kỳ

IDP Quy hoạch động tăng (Incremental Dynamic Programming)

LP Quy hoạch tuyến tính (Linear programming)

MIKE11 Bộ phần mềm thủy văn, thủy lực dòng 1 chiều của Viện Thủy lực Đan

Mạch MNC Mực nước chết

MNDBT Mực nước dâng bình thường

NLP Quy hoạch phi tuyến (Nonlinear programming)

NSGA-II Một dạng tối ưu mạng trí tuệ nhân tạo (Non-dominated Sorting Genetic

Algorithm II) PSO Kỹ thuật tối ưu bầy đàn (Particle Swarm Optimization)

kỷ đầu thế kỷ 21, theo “Quy hoạch phát triển điện lực Quốc gia giai đoạn 2011-2020

có xét đến năm 2030” (Tổng sơ đồ VII [1]) thì yêu cầu phát triển nguồn điện của nước

ta trong thời gian sắp tới là rất lớn:

 Năm 2020: Tổng công suất các nhà máy điện khoảng 60.000 MW, trong đó thủy điện (cả thủy điện tích năng) 21.600 MW chiếm 36%; nhiệt điện than khoảng 42,7%; nhiệt điện khí 14,9%; các nguồn năng lượng tái tạo và các nguồn khác 6,4%

 Năm 2025: Tổng công suất các nhà máy điện khoảng 96.500 MW, trong đó thủy điện (cả thủy điện tích năng) 24.600 MW chiếm 25,5%; nhiệt điện than khoảng 49,3%; nhiệt điện khí 16,5%; các nguồn năng lượng tái tạo và các nguồn khác 8,7%

 Năm 2030: Tổng công suất các nhà máy điện khoảng 129.500 MW, trong đó thủy điện (cả thủy điện tích năng) 27.800 MW chiếm 21,5%; nhiệt điện than khoảng 42,6%; nhiệt điện khí 14,7%; các nguồn năng lượng tái tạo và các nguồn khác 21,2%

Với hơn 2200 hệ thống sông có chiều dài hơn 10 km, trữ năng thủy điện Việt Nam được đánh giá tương đối phong phú Theo đánh giá của chương trình “Xây dựng chiến

lược và chính sách năng lượng bền vững” [2] thì trữ năng kỹ thuật của các trạm thủy

điện vừa và lớn (công suất >30MW) của nước ta khoảng 123 tỷ kWh (trữ năng lý thuyết 300-320 tỷ kWh) tương đương công suất lắp đặt khoảng 31.000 MW Thủy điện nhỏ công suất <30 MW được đánh giá khoảng 4.000 MW (16,4 tỷ kWh) cũng là tiềm năng đáng kể Hiện nay công suất lắp đặt tại các trạm thủy điện đang vận hành khoảng 17.000 MW chiếm 49% tiềm năng kỹ thuật

dụ như hệ thống bậc thang thủy điện sông Đà, sông Sê San, sông Đồng Nai, sông Ba , việc xây dựng và giải quyết bài toán tối ưu vận hành hồ chứa trong các hệ thống bậc thang này cho tới nay vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ và chưa có quy định cụ thể trong công tác vận hành chung của toàn hệ thống

Hiện nay hầu hết các hệ thống sông lớn của Việt Nam như sông Đà, sông Sê San, sông Đồng Nai, sông Ba việc quy hoạch và khai thác nguồn năng lượng thủy điện trên cơ bản đã hoàn thành, các công trình chính có ảnh hưởng lớn đến quy trình khai thác các

hệ thống sông này trên cơ bản đã hoàn thành và đưa vào sử dụng Chính phủ đã ban hành các quy trình vận hành liên hồ chứa cho các hệ thống sông lớn Tuy nhiên, các quy trình vận hành liên hồ chứa về cơ bản được xây dựng trên cơ sở tính toán đảm bảo

an toàn công trình trong mùa lũ Việc tính toán vận hành trong mùa lũ trong các “Quy trình vận hành liên hồ chứa” không phải dựa trên nguyên lý tối ưu lợi ích các ngành tham gia lợi dụng tổng hợp mà chủ yếu trên cơ sở tính toán điều tiết lũ đảm bảo an

3

toàn chung cho hệ thống và giảm thiểu ngập lụt hạ lưu các công trình Trong mùa cạn

“Quy trình vận hành liên hồ chứa” không quy định một nguyên tắc cụ thể của việc vận hành liên hồ, chưa xuất phát từ vận hành tối ưu hệ thống công trình và lợi ích của các ngành tham gia lợi dụng tổng hợp mà chủ yếu đưa ra quy định bắt buộc để đảm bảo dòng chảy tối thiểu hạ lưu của hệ thống bậc thang hồ chứa Tuy nhiên, ngay cả các quy định về dòng chảy tối thiểu cũng chưa nghiên cứu cùng với hiệu quả lợi dụng tổng hợp Nói tóm lại, hiện nay các công trình thủy điện trong các hệ thống bậc thang tuy

có “Quy trình vận hành liên hồ chứa” nhưng chủ yếu phục vụ cho vận hành an toàn trong mùa lũ, chưa đưa ra các quy trình cụ thể nhằm tối ưu lợi ích tổng hợp nói chung

và đặc biệt là trong mùa cạn

Khi vấn đề an toàn công trình không còn bị đe dọa thì việc vận hành tối ưu của hệ thống liên hồ là cần thiết, đem lại lợi ích cho các ngành và cho toàn xã hội Do đó nghiên cứu chế độ vận hành đặc biệt là vận hành tối ưu trong mùa cạn rất cần thiết và đây là bài toán phức tạp chưa được giải quyết đầy đủ và hợp lý khi xây dựng các “Quy trình vận hành liên hồ chứa” và cần được đầu tư nghiên cứu

Nội dung nghiên cứu của đề tài sẽ tập trung vào giải quyết bài toán tối ưu hóa điều tiết

hồ chứa trong hệ thống bậc thang thủy điện, đặc biệt trong thời kỳ kiệt nước làm cơ sở phục vụ cho việc khai thác tổng hợp nguồn nước một cách có hiệu quả Hướng đề tài tập trung vào nghiên cứu cơ sở khoa học, xây dựng thuật toán và mô hình bài toán tối

ưu điều tiết các hồ chứa của hệ thống bậc thang thủy điện Kết quả có thể phục vụ việc xây dựng quy trình vận hành hợp lý và bền vững của hệ thống liên hồ chứa đảm bảo tối ưu khai thác năng lượng và cấp nước hạ lưu ổn định và bền vững trong mùa cạn Việc nghiên cứu sẽ được áp dụng đối với hệ thống sông Đà là một sông có tiềm năng thủy điện lớn nhất Việt Nam với một số hồ chứa dung tích lớn có nhiệm vụ sử dụng tổng hợp Việc điều tiết vận hành tối ưu đối với hệ thông sông này sẽ mang lại hiệu quả kinh tế rất lớn

Do vậy, việc lựa chọn đề tài “Nghiên cứu cơ sở khoa học vận hành tối ưu hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện trên sông Đà trong mùa cạn” với mong muốn nghiên cứu

cơ sở khoa học để xây dựng chế độ vận hành tối ưu các hồ chứa của hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện Hòa Bình và Sơn La nhằm nâng cao hiệu quả phát điện và

4

đảm bảo cấp nước hạ du Kết quả nghiên cứu có thể sử dụng làm công cụ hỗ trợ quyết định vận hành các công trình của hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện nói chung và

hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện sông Đà nói riêng Ngoài ra còn giúp cho việc

đề xuất quy trình vận hành hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện sông Đà đảm bảo cấp nước hạ du và phát điện hiệu quả

2 Mục ti u nghi n cứu củ luận án

 Nghiên cứu cơ sở khoa học nhằm xây dựng mô hình toán tối ưu điều tiết phát điện

và cấp nước của hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện nhằm mục đích sử dụng làm công cụ hỗ trợ quyết định vận hành các công trình của hệ thống bậc thang

 Phân tích các tiêu chuẩn tối ưu áp dụng cho bài toán vận hành hệ thống bậc thang

hồ chứa thủy điện có xét tới nhiệm vụ cân bằng hệ thống điện nhằm nâng cao hiệu quả lợi dụng tổng hợp, đảm bảo cấp nước ổn định, an toàn hạ lưu

 Áp dụng phương pháp tối ưu hóa do luận án đề xuất cho một hệ thống cụ thể nhằm kiểm chứng tính đúng đắn và hợp lý của phương pháp kiến nghị

3 Đối tượng và ph m vi nghi n cứu

Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện làm nhiệm vụ cấp

nước phát điện và cấp nước hạ du theo yêu cầu lợi dụng tổng hợp Nghiên cứu tập trung vào bài toán vận hành thời kỳ mùa cạn nên sự kết hợp với nhiệm vụ phòng lũ không được đề cập trong luận án

Phạm vi nghiên cứu: Bài toán mô phỏng và tối ưu vận hành cho hệ thống bậc thang

hồ chứa thủy điện có kết hợp cấp nước đáp ứng yêu cầu dòng chảy hạ du, tham gia cân bằng năng lượng cho hệ thống điện Nghiên cứu tập trung vào bài toán vận hành thời

kỳ mùa cạn áp dụng cho hệ thống bậc thang thủy điện Sơn La- Hòa Bình trên sông Đà với nhiệm vụ phòng lũ không thuộc phạm vi nghiên cứu của luận án

4 Phư ng pháp nghi n cứu

Phương pháp nghiên cứu thực hiện trong luận án gồm có:

 Phương pháp kế thừa

5

Thu thập số liệu thủy văn và các số liệu lưu lượng, mực nước, cột nước vận hành đã có của các trạm thủy điện cụ thể thực hiện trong đề tài để sử dụng như một dữ liệu cơ sở phục vụ cho tính toán trong luận án

 Phương pháp phân tích

Nghiên cứu phân tích đặc điểm (ưu nhược điểm) hệ thống công trình trên hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện để xây dựng cơ sở dự liệu về các yếu tố liên quan đến vận hành tối ưu hệ thống

Nghiên cứu các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước Phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp nghiên cứu đã thực hiện để từ đó lựa chọn các phương pháp và công

cụ hỗ trợ phù hợp nhằm giải quyết bài toán hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện với những mục tiêu đã nêu ra

 Phương pháp mô hình toán

Ứng dụng và phát triển các mô hình toán làm công cụ phần mềm chuyên dụng để sử dụng cho mục tiêu nghiên cứu Sử dụng mô hình toán mô phỏng quy trình vận hành với các kịch bản cho trước Từ đó, thiết lập được mô hình mô phỏng quá trình làm việc của hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện theo các phương án kịch bản đưa ra

Phân tích các bài toán tối ưu trong vận hành hồ chứa để chọn lựa công cụ tối ưu phù hợp với mục tiêu của đề tài Xây dựng, cải tiến các thuật toán tối ưu và áp dụng tính toán cho hệ thống một số công trình thủy điện cụ thể trên hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện trên sông Đà

5 Ý nghĩ kho học và thực tiễn của luận án

Ý nghĩa khoa học: Vận hành tối ưu hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện là một bài

toán phức tạp đã và đang là sự quan tâm nghiên cứu của các nhà khoa học Hiện nay đang tồn tại nhiều phương pháp khác nhau khi giải bài toán vận hành tối ưu hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện, mỗi phương pháp có những ưu nhược điểm nhất định Trong những năm gần đây rất nhiều các nghiên cứu trên thế giới tiếp tục được thực hiện trong lĩnh vực này nhằm hoàn thiện những phương pháp có sẵn hoặc đề xuất những phương pháp hoàn toàn mới Luận án phát triển phương pháp quy hoạch động 2 chiều DP-DP là một hướng tiếp cận mới khi giải quyết bài toán vận hành hệ thống bậc

6

thang hồ chứa thủy điện thời kỳ mùa cạn Kết quả nghiên cứu của luận án có đóng góp thêm về mặt lý luận đối với bài toán vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa lợi dụng tổng hợp Ngoài ra, kết quả nghiên cứu của luận án sẽ bổ sung về mặt phương pháp luận đối với công tác giảng dạy và nghiên cứu khoa học

Ý nghĩa thực tiễn: Kết quả nghiên cứu của luận án đã có thành công bước đầu khi

giải quyết bài toán vận hành tối ưu hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện theo phương pháp mà luận án đã đề xuất Nếu hướng nghiên cứu này có thể tiếp tục được đầu tư, hoàn thiện để áp dụng vào thực tế sẽ góp phần nâng cao hiệu quả khai thác và vận hành một loạt các hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện ở Việt Nam

Chương 2: Cơ sở khoa học vận hành tối ưu hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện Nội

dung chương này gồm các nội dung: (i) Thiết lập bài toán tối ưu và xây dựng thuật toán quy hoạch động hai chiều DP-DP đối với hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện; (ii) Xây dựng cơ sở khoa học lựa chọn hàm mục tiêu của mô hình bài toán vận hành tối ưu hệ thống công trình thủy điện tham gia cân bằng phụ tải của hệ thống điện lực

Chương 3: Nghiên cứu chế độ vận hành tối ưu hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện sông Đà trong mùa cạn Nội dung chương này bao gồm các nội dung: (i) Giới thiệu

những nét cơ bản hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện sông Đà; (ii) Giới thiệu khái quát mô hình và phân tích, xử lý các điều kiện biên của bài toán; (iii) Phân tích kết quả tính toán ứng dụng mô hình cho hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện sông Đà Phân tích khẳng định tính hợp lý và tin cậy của mô hình; (iv) Xây dựng biểu đồ điều phối tối

7

ưu và đề xuất phương pháp vận hành hồ chứa theo biểu đồ điều phối tối ưu và theo thời gian thực

8

VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG BẬC THANG HỒ CHỨA THỦY ĐIỆN

1.1 Nguyên lý chung v vận hành hồ chứa thủy iện

Hiệu quả quản lý điều hành hồ chứa phụ thuộc vào mức độ tin cậy của dự báo dòng chảy đến (tình hình thủy văn), hiện nay trên thế giới tồn tại hai xu hướng cơ bản:

1.1.1 Quản lý vận hành hồ chứa theo biểu đồ điều phối

Khi khả năng dự báo dòng chảy đến hồ không đủ tin cậy, để đảm bảo cho hồ chứa hoặc hệ thống hồ chứa đảm bảo cấp nước ổn định đáp ứng yêu cầu sử dụng nước của các hộ dùng theo mục đích sử dụng tổng hợp, tốt hơn hết là sử dụng biểu đồ điều phối Các biểu đồ điều phối được sử dụng cả đối với hồ chứa độc lập và các hồ chứa nằm trong hệ thống bậc thang là căn cứ chính cho việc ra quyết định hàng ngày khi vận hành hồ chứa Có 3 loại biểu đồ điều phối được sử dụng: (i) Biểu đồ điều phối thông thường: lập theo yêu cầu sử dụng nước không được tối ưu hóa Loại này thường được lập cho hồ chứa có một nhiệm vụ hoặc nhiều nhiệm vụ nhưng chỉ quan tâm đến nhiệm

vụ chính; (ii) Biểu đồ điều phối tối ưu: là loại biểu đồ được xây dựng trên cơ sở nghiên cứu tối ưu quá trình vận hành hồ chứa Loại này thường được lập với hồ chứa độc lập phát điện hoặc hồ chứa sử dụng nước đa mục tiêu; (iii) Biểu đồ điều phối của

hồ chứa thuộc hệ thống hồ chứa lợi dụng tổng hợp: là loại biểu đồ điều phối được xây dựng trên cơ sở làm rõ vai trò cấp nước và nhiệm vụ vận hành của nó trong hệ thống Đây là loại biểu đồ mà quá trình xây dựng nó phải được xem xét trong mối quan hệ tương tác giữa các hồ chứa khác về mặt thủy văn, thủy lực và thủy lợi

Căn cứ vào tài liệu dòng chảy lịch sử (số liệu thực đo hoặc kéo dài nhân tạo) xây dựng các đường giới hạn quy định các nguyên tắc vận hành của hồ chứa hoặc hệ thống hồ chứa đảm bảo các yêu cầu bắt buộc và tối ưu mục tiêu sử dụng Đối với từng bậc thang (hồ chứa), biểu đồ điều phối quy định mực nước theo từng thời đoạn trong năm đảm bảo các hồ chứa trữ đủ lượng nước cho các yêu cầu sử dụng của các bậc hoặc các hộ dùng phía hạ lưu

Việc xây dựng các đường giới hạn của biểu đồ điều phối hồ chứa được thực hiện bằng loạt tính toán điều tiết dòng chảy theo các yêu cầu về lưu lượng nhất định được xác lập

9

bởi các hộ dùng trong các điều kiện khác nhau về dòng chảy đến Sử dụng liệt năm thủy văn lịch sử để tính toán điều tiết lưu lượng Kết quả tính toán sẽ đưa ra được quy luật vận hành hồ chứa hoặc hệ thống hồ chứa trong các thời điểm trong năm

Trên biểu đồ điều phối vận hành hồ chứa bắt buộc phải thể hiện ba vùng quy định nguyên tắc vận hành:

 Vùng đảm bảo an toàn công trình trong đó chỉ thị yêu cầu vận hành khi tất cả các cửa xả qua công trình cũng như qua tất cả các tổ máy để đảm không cho phép mực nước hồ vượt quá giới hạn cho phép đồng thời đảm bảo an toàn cho hạ du

 Vùng làm việc với lưu lượng đảm bảo yêu cầu lợi dụng tổng hợp

 Vùng cho phép làm việc với lưu lượng lớn hơn lưu lượng đảm bảo Trong vùng này cho phép vận hành đảm bảo hiệu ích theo những tiêu chí nhất định

 Ngoài ra, thông thường biểu đồ điều phối còn quy định vùng làm việc với lưu lượng nhỏ hơn lưu lượng đảm bảo

1.1.2 Vận hành hồ chứa theo thời gian thực

Khi có thông tin dự báo lưu lượng dòng chảy đến đáng tin cậy ở thời đoạn tiếp theo, căn cứ vào tình trạng hiện tại của hồ chứa và biểu đồ điều phối người vận hành có thể đưa ra quyết định trên cơ sở tính toán hợp lý đảm bảo các yêu cầu lợi dụng tổng hợp Khác với cách quản lý theo biểu đồ điều phối khi vận hành theo thời gian thực, các quyết định vận hành được xác lập bởi kết quả tính toán tối ưu (hợp lý) trên cơ sở tài liệu dự báo dòng chảy đến trong tương lai, các dự báo về nhu cầu sử dụng nước của các ngành tham gia lợi dụng tổng hợp, trạng thái hiện tại của hồ chứa và các hồ chứa khác trong hệ thống, đối với bài toán phòng lũ hạ du cần thêm dự báo mực nước hạ du

ở thời đoạn tiếp theo Tuy nhiên, vì các dự báo không thể hoàn toàn chính xác và tin cậy, do đó Biểu đồ điều phối được sử dụng làm điều kiện tham chiếu để đảm bảo vận hành an toàn hồ chứa theo nhiệm vụ thiết kế Do dự báo dòng chảy đến hồ và diễn biến mực nước hạ du có độ chính xác và mức độ tin cậy nhất định nên quyết định vận hành tại thời điểm ra quyết định vẫn có thể không chuẩn xác và có thể mực nước hồ vượt ra khỏi các vùng của Biểu đồ điều phối, bởi vậy quyết định vận hành vẫn phải điều chỉnh liên tục theo sự cập nhật của kết quả dự báo

10

Xu thế hiện nay với trình độ dự báo ngày càng chuẩn xác, việc vận hành tối ưu và an toàn là cần thiết và việc tính toán đưa ra quyết định hợp lý theo thời gian thực không phải là việc làm quá phức tạp Việc xây dựng mô hình điều tiết tối ưu hồ chứa và hệ thống bậc thang hồ chứa cho từng hệ thống riêng biệt đang là mục tiêu nghiên cứu của nhiều chương trình trong và ngoài nước, nhiều phần mềm chuyên dụng được xây dựng

để giải quyết một số bài toán tối ưu vận hành của những hệ thống riêng biệt, mang tính đặc thù

1.2 Tổng qu n các phư ng pháp xây dựng quy trình vận hành hệ thống hồ chứa mục tiêu

Ngày nay bài toán tối ưu hóa tính toán vận hành hệ thống hồ chứa đã được nhiều tác giả trong và ngoài nước nghiên cứu và đề xuất một số phương pháp nhằm giúp cho việc ra quyết định phù hợp với đặc điểm từng hồ chứa, từng hệ thống bậc thang trong các kịch bản điều hành nhằm mang lại hiệu quả kinh tế và an toàn công trình, đáp ứng yêu cầu hạ lưu chống lũ cũng như an toàn cấp nước Bài toán tính toán điều tiết tối ưu

hệ thống hồ chứa đa mục tiêu là bài toán phức tạp, việc giải bài toán tối ưu hiện nay thường sử dụng một số phương pháp sau:

1.2.1 Phương pháp mô phỏng

Phương pháp mô phỏng giúp mô tả các trạng thái của hệ thống đang hoạt động hoặc được quy hoạch thông qua các biểu thức toán học tương ứng với các trạng thái vận hành theo thời gian Việc mô hình hóa các trạng thái và đặc trưng của hệ thống giúp hiểu rõ hơn về hoạt động của hệ thống và từ đó rút ra được những quy luật để đề xuất quy trình quản lý hệ thống Về nguyên lý, mô phỏng có nghĩa là xây dựng mô hình mô

tả các trạng thái quy luật vận hành của các công trình trong hệ thống Nó phản ánh gần với thực tế quản lý vận hành và đề xuất giải pháp khai thác khả thi

Trong nghiên cứu vận hành các hồ chứa thủy điện lợi dụng tổng hợp việc xây dựng mô hình vật lý phản ánh hiện trạng thực của hệ thống để thí nghiệm vận hành là không khả thi Do đó, các mô hình mô phỏng toán học được ứng dụng phổ biến trong nghiên cứu xây dựng các quy trình vận hành của hệ thống và phát triển với sự phát triển của tin học Mô hình mô phỏng sẽ cung cấp những hiểu biết sâu hơn về bài toán vận hành Mô hình mô phỏng toán học kết hợp với kinh nghiệm điều hành hồ chứa cho phép giải các

Các nghiên cứu ở nước ngoài: Hiện nay để mô phỏng và phân tích chuyên sâu về

phương thức hoạt động của hồ chứa và tác động của chúng đối với lưu vực có thể áp dụng rất nhiều mô hình khác nhau như: mô hình HEC-RESSIM, mô hình MIKE11, mô hình MIKEBASIN Trong đó hai mô hình mô phỏng vận hành hệ thống hồ chứa lợi

dụng tổng hợp có đặc điểm sau đây: (i) HEC-RESSIM được phát triển từ mô hình HEC-5 mô phỏng khá đầy đủ chế độ vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu (phát điện, phòng lũ hạ du, cấp nước); (ii) Mô hình MIKE11 có thể sử dụng cho lưu vực

sông chịu ảnh hưởng thủy triều, tuy nhiên mô phỏng hoạt động của hồ chứa còn hạn chế Ngoài ra, còn có một số mô hình mô phỏng nổi tiếng khác như: mô hình tổng hợp dòng chảy và điều tiết hồ chứa SSARR, mô hình mô phỏng phân tích vận hành hệ thống hồ chứa WRAP

Mô hình HEC-5 [3] là một trong những mô hình được sử dụng phổ biến trong mô

phỏng hệ thống hồ chứa tổng quát Mô hình này do Bill S.Eichert của Trung tâm thủy

văn công trình quân đội Hoa Kỳ (Hydrologic Engineering Center, U.S Army Corps of engineering) xây dựng với mục đích ban đầu để kiểm soát trận lũ đơn năm 1973 Hiện nay, chương trình này được mở rộng và phát triển mạnh, trong đó đã được bổ sung thêm nhiều ứng dụng như: vận hành cho các mục tiêu duy trì và diễn toán theo thời gian

Mô hình HEC-RESSIM (Resevoir System Simulation) được xây dựng và phát triển từ

mô hình HEC-5 [3] Đây là mô hình hỗ trợ nghiên cứu quy hoạch nguồn nước, đặc biệt

trong việc mô phỏng hệ thống điều hành, kiểm soát lũ bằng hồ chứa đơn và hệ thống

hồ chứa nối tiếp hoặc song song, cũng như xác định dung tích hiệu dụng trong bài toán

đa mục tiêu của hệ thống HEC sử dụng HEC-DSS (Data Storage System) với mục

12

đích lưu trữ và sửa đổi các hệ thống số liệu vào ra RESSIM là phần kế thừa của

HEC-5 gồm 3 mô đun: thiết lập lưu vực (Watershed setup), mạng lưới hồ (Reservoir Network) và mô phỏng (Simulation) Mô hình này thích hợp vận hành hồ chứa theo biểu đồ điều phối tìm ra đường vận hành tối ưu

Mô hình MIKE11 do Viện Thủy lực Đan Mạch (DHI) xây dựng và phát triển, được

ứng dụng để mô phỏng chế độ thủy lực, chất lượng nước và vận chuyển bùn cát của vùng cửa sông, trong sông, hệ thống tưới, kênh dẫn và các hệ thống dẫn nước khác MIKE11 bao gồm nhiều mô đun như: mô đun mưa dòng chảy (RR), mô đun thủy động lực (HD), mô đun tải - khuếch tán (AD), mô đun sinh thái (Ecolab) và một số mô đun khác Trong đó, mô đun thủy lực (HD) được coi là phần trung tâm của mô hình Tuy không có mô đun riêng cho diễn toán hồ chứa, nhưng có thể áp dụng cấu trúc mô đun thủy lực (HD) của mô hình để mô phỏng chế độ thủy lực của dòng chảy để liên kết vận hành hồ chứa

Mỗi một hồ chứa hay hệ thống hồ chứa đều có những đặc thù riêng về đặc tính thủy văn và mục tiêu khác nhau, do đó việc thiết lập một mô hình tổng quát phù hợp với mọi hệ thống là rất khó khăn Vì vậy, tùy thuộc vào từng hệ thống hay từng hồ chứa

mà các nhà nghiên cứu đã thiết lập những mô hình mô phỏng khác nhau để điều khiển vận hành

T.G Bosona và G.Gebresenbet (2010) [4] nghiên cứu vận hành đơn hồ chứa với mục

tiêu tăng cường sản lượng điện hàng năm và cải thiện tính đồng đều của việc sản xuất điện, áp dụng cho TTĐ Melka Wakana thuộc lưu vực sông Wabi Shebelle, Ethiopia

Nghiên cứu đã sử dụng phần mềm mô phỏng Powersim viết nền windows để tạo ra hệ

thống mô hình động để mô hình hóa và mô phỏng các hành vi của hệ thống theo thời gian Do đó, người vận hành có thể quan sát ảnh hưởng của các quyết định trong toàn

bộ thời gian, phát hiện các vùng tiềm ẩn và thực hiện các điều chỉnh trong môi trường không rủi ro Nghiên cứu dùng dữ liệu lưu lượng trung bình tháng của 36 năm để phân tích Các trường hợp mô phỏng được thực hiện bằng cách thay đổi các giá trị lượng nước trữ trong hồ chứa ban đầu và lượng nước dẫn qua tuabin để phát điện với mục tiêu thu được tối đa sản lượng điện hàng năm Kết quả cho thấy, việc sử dụng biểu đồ quan hệ theo mô hình mô phỏng để vận hành hồ chứa sẽ giúp tăng điện năng trung

13

bình năm 25,97 GWh và chênh lệch giữa điện năng tối đa và tối thiểu trong năm giảm

từ 8,97 GWh xuống 1,88 GWh giúp cho việc phát điện trong các tháng được đồng đều

Do đó, áp dụng mô hình mô phỏng này có thể đưa ra được chính sách vận hành theo thời gian thực giúp tăng khả năng phát điện của hồ chứa đối với trạm thủy điện Melka Wakena

Cheng Chun-tian, et al (2010) [5] đề xuất mô hình hỗ trợ ra quyết định trong việc lập

kế hoạch vận hành hệ thống, được áp dụng cho hệ thống thủy điện quy mô lớn chịu sự quản lý của nhiều công ty lưới điện Trung Quốc Mô hình đã giải quyết thành công các vấn đề lập kế hoạch vận hành trung hạn, dài hạn và ngắn hạn Giao diện xây dựng trên nền Java, cơ sở dữ liệu Oracle và môi trường tích hợp JBuilder9.0 mô hình có mô đun chính, gồm: mô đun vận hành trung và dài hạn thực hiện kế hoạch vận hành theo năm, tháng tuần; mô đun vận hành ngắn hạn lên kế hoạch vận hành theo từng ngày hoặc một vài ngày; mô đun quản lý dữ liệu cho phép xác định một số dữ liệu mới hoặc thay đổi thông tin cơ bản và đường vận hành hồ chứa…Mô hình hỗ trợ ra quyết định gồm 3 phần: Một là, tự động liên kết các nhà máy trên hệ thống bậc thang thủy điện để tự động xác nhận trật tự tính toán đúng trong hệ thống bậc thang Hai là, tự động thiết lập

kế hoạch trên bộ nhớ thông minh và điều khiển các kịch bản vận hành Ba là, tương tác của dữ liệu liên tục với những hệ thống khác Hệ thống hỗ trợ ra quyết định đạt được

sự tương tác hoàn hảo với nền dữ liệu của hệ thống thủy điện, hệ thống nhiệt điện-thủy điện, hệ thống quản lý thông tin nhanh nhạy, hệ thống bảo trì và hệ thống dự báo dòng chảy giữa một loạt các chương trình

Nghiên cứu trong nước: Ở Việt Nam hồ chứa trên các hệ thống sông với nhiều mục

đích khác nhau đã và đang được tiến hành xây dựng, như hệ thống hồ chứa trên sông Hồng, sông Ba, sông Sê San, sông Đồng Nai v.v để vận hành một hệ thống không nhỏ các hồ chứa nhiều nhà nghiên cứu trong nước đã sử dụng các mô hình mô phỏng khác nhau, phổ biến hiện nay là mô hình HEC-RESSIM một mô hình vận hành có điều

khiển phát triển lên từ HEC-5 [3] Nghiên cứu của Nguyễn Hữu Khải và Lê Thị Huệ

(2007) [6] áp dụng mô hình HEC-RESSIM mô phỏng điều tiết lũ hệ thống hồ chứa

trên lưu vực sông Hương, cho phép xác định trình tự và thời gian vận hành hợp lý các

hồ chứa bảo đảm kiểm soát lũ hạ lưu sông Hương tại Kim Long và Phú ốc Nguyễn

14

Hữu Khải, Lê Xuân Cầu (2009) [7] “Nghiên cứu xây dựng công nghệ điều hành hệ

thống liên hồ chứa đảm bảo ngăn lũ, chậm lũ, an toàn vận hành hồ chứa và sử dụng hợp lý tài nguyên nước về mùa kiệt lưu vực sông Ba” (đề tài KC.08.30/06-10) đã sử dụng nhiều công nghệ trong đó có mô hình Hec-Ressim để mô phỏng vận hành liên hồ

chứa sông Ba, sử dụng mô hình Mike 11 để diễn toán lũ về hạ lưu Lê Hùng, Tô Thúy

Nga [8] áp dụng mô hình HEC-RESSIM mô phỏng hệ thống hồ chứa trên lưu vực

sông Vu Gia-Thu Bồn, từ đó đề xuất quy tắc vận hành hồ chứa ứng với trường hợp mực nước trước khi lũ về nhỏ hơn mực nước đón lũ, nhằm xả lũ an toàn cho hạ du đồng thời không ảnh hưởng lớn đến mục tiêu phát điện của các hồ chứa

1.2.2 Phương pháp sử dụng kỹ thuật tối ưu hóa

Trong quá trình vận hành các trạng thái của hệ thống thay đổi (theo thời gian) và được đánh giá bằng cách lượng hóa chúng bằng các hàm mục tiêu Mô hình mô tả hàm mục

tiêu được gọi là mô hình tối ưu Việc xây dựng hàm mục tiêu tùy thuộc vào nhiệm vụ

của bài toán quy hoạch và đặc điểm của bản thân từng hệ thống Mô hình tối ưu lợi dụng tổng hợp nguồn nước thường gặp là các bài toán với các mục tiêu cho những mục đích khai thác khác nhau của các thành phần tham gia lợi dụng tổng hợp nguồn nước Những mục tiêu tối ưu của các thành phần mang tính đặc thù riêng của mục đích

sử dụng nguồn nước

Phương pháp tối ưu hóa được ứng dụng trong tính toán điều hành hệ thống hồ chứa lợi dụng tổng hợp nguồn nước tương đối phổ biến, đặc biệt đối với các hồ chứa có mục tiêu phát điện Sử dụng mô hình tối ưu để xác định quyết định vận hành của hồ chứa nhằm đạt kết quả tối ưu chung cho hệ thống công trình sẽ mang lại hiệu quả kinh

tế chung Kết quả nghiên cứu của các mô hình tối ưu có thể được sử dụng để lập Biểu

đồ điều phối tối ưu, đồng thời làm cơ sở cho việc ra quyết định trong việc giải quyết các tranh chấp giữa các mục tiêu khác nhau

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

buộc mô tả hệ thống hay quy trình đang được thiết kế Các ràng buộc thể hiện dưới dạng các biểu thức toán học là các đẳng thức và bất đẳng thức Nghiệm của bài toán tối ưu là một tập hợp các giá trị biến quyết định hàm mục tiêu đồng thời thỏa mãn các

15

ràng buộc Nghiệm của bài toán tối ưu có thể không duy nhất, nó là tập hợp nhiều giá trị Miền 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

Trong một bài toán tối ưu, hàm mục tiêu có dạng tối thiểu ( ) hoặc tối đa ( ), cùng với tập hợp các ràng buộc ( ) , ( ) Trong đó là véc tơ n biến (các biến quyết định), ( ) , ( ) là các ràng buộc dưới dạng bất đẳng thức và đẳng thức Tùy thuộc bản chất của các hàm mục tiêu và các ràng buộc mà một bài toán tối ưu có thể: tuyến tính, phi tuyến, tất định, xác suất, tĩnh, động Tham số có thể dưới dạng phân phối hay tham số tập trung

Vận hành tối ưu hồ chứa thủy điện, đặc biệt là hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện là một bài toán lớn và phức tạp Bởi vậy, một số lượng lớn các nghiên cứu trên thế giới

về bài toán này đã được thực hiện, nhưng cho đến nay vẫn còn nhiều tồn tại và đang là đối tượng được nghiên cứu nhiều trong những năm gần đây Các kỹ thuật tối ưu trong

vận hành hệ thống hồ chứa được phát triển theo 3 hướng chính sau đây:

(1) Tối ưu tất định bao gồm: (i) Quy hoạch tuyến tính (LP); (ii) Quy hoạch phi tuyến

(NLP); (iii) Quy hoạch động (DP) được phát triển theo các hướng khác nhau, bao gồm: Quy hoạch động vi phân (DDP), quy hoạch động sai phân (DDDP), Quy hoạch động xấp xỉ liên tục (DPSA) v.v

(2) Tối ưu ngẫu nhiên: Quy hoạch động ngẫu nhiên (SDP); Quy hoạch động dựa trên

quy luật mờ (DPFRB), v v

(3) Kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, bao gồm: Giải thuật di truyền (GA); Thuật toán tiến hóa

(EA); mạng Nơtron nhân tạo (ANN) cũng được phát triển theo nhiều hướng khác nhau nhằm hoàn thiện phương pháp tìm nghiệm tối ưu

Nghiên cứu nước ngoài: Kỹ thuật tối ưu hóa bằng quy hoạch tuyến tính (LP) và quy

hoạch động (DP) đã được áp dụng rộng rãi trong bài toán tài nguyên nước với những nghiên cứu của Yakowitz (1982), Yeh (1985), Simonovic (1992) và Wurbs (1993)

16

Nhằm đạt được những chính sách vận hành cho các hệ thống hồ chứa, trên thực tế một

số lượng lớn mô hình mô phỏng và tối ưu đã được nghiên cứu và phát triển Việc áp dụng mô hình quy hoạch tuyến tính (LP) để tối ưu hóa hệ thống hồ chứa chịu tác động của mức độ tính xấp xỉ của quá trình tuyến tính hóa, do đó sẽ ảnh hưởng đáng kể tới

độ tin cậy của kỹ thuật LP Còn phương pháp tiếp cận phi tuyến (NPL) lại gặp nhiều khó khăn do yêu cầu bộ nhớ và thời gian tính toán quá lớn Phương pháp quy hoạch động (DP) giúp chia nhỏ một bài toán phức tạp thành hàng loạt các bài toán con và giải quyết bằng phương pháp hồi quy đối với hệ thống hồ chứa có các đặc tính phi tuyến và ngẫu nhiên Các thuật toán tiến hóa (EA) và thuật giải di truyền (GA) cho phép tìm được lời giải tối ưu mà không cần quỹ đạo ban đầu Tuy nhiên thuật toán di truyền là phương pháp ngẫu nhiên, do đó kết quả tìm được không phải là duy nhất, nó phụ thuộc vào kích thước quần thể (population), quá tình lặp, quá trình lai ghép cũng như đột biến

1.2.2.1 Tối ưu tất định

Young (1967) [9] lần đầu tiên đề xuất sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính để

vạch ra quy tắc vận hành chung từ tối ưu hóa xác định Phương pháp mà ông đã dùng được gọi là “quy hoạch động (DP) Monte-Carlo” Về cơ bản phương pháp của ông dùng kỹ thuật Monte-Carlo tạo ra một số chuỗi dòng chảy năm tổng hợp cho sông yêu cầu Quy trình tối ưu thu được của mỗi chuỗi dòng chảy nhân tạo sau đó được sử dụng trong phân tích hồi quy để cố gắng xác định nhân tố ảnh hưởng đến chiến thuật tối ưu Các kết quả là một xấp xỉ tốt của quy trình tối ưu thực

Bằng lý thuyết Larson (1968) [10] ứng dụng giải thuật toán xấp xỉ liên tục bằng quy

hoạch động (Dynamic Programming Successive Approximation – DPSA) cho một hệ thống gồm 4 hồ chứa giả tưởng Larson và Kosak (1970) cũng chứng minh được

DPSA hội tụ cho bài toán hệ thống gồm 4 hồ trên Hall (1969) cũng đề nghị giải thuật

toán quy hoạch động tăng (Incremental Dynamic Programming –IDP) cho bài toán tối

ưu hóa sự vận hành của hệ thống hồ chứa giả tưởng tương tự như trên Phương pháp quy hoạch động sai phân (Discrete Differential Dynamic Programming - DDDP) cũng được Heidari (1971) ứng dụng trong bài toán hệ thống hồ chứa giả tưởng như Larson

17

Giles và Wunderwich (1981) [11] lần đầu tiên ứng dụng kỹ thuật giải thuật quy hoạch

động xấp xỉ liên tục tăng (IDPSA) cho hệ thống hồ chứa thuộc sông Tenessee

(Tenessee Valley Authority- TVA) ở Hoa Kỳ Năm 1992 Simonovic [12] đưa ra cách

thức mô phỏng và tối ưu hóa vận hành một hệ thống hồ chứa

Miguel A Marino, et al (1984) [13] dựa trên cơ sở mô hình vận hành tháng của Becker và Yeh [14] là tối đa năng lượng phát ra từ hệ thống hồ chứa, đã phát triển cho

phép tối đa 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 (LP) và quy hoạch động (DP) sử dụng để tối ưu trên toàn miền Áp dụng tính cho hồ chứa Shasta 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

Một trong những hướng phát triển hiện nay là sự kết hợp mô hình điều hành, kỹ thuật tối ưu hóa và dự báo thủy văn để thiết lập các chương trình điều hành tối ưu hệ thống

trong thời gian thực Mô hình tối ưu hoá thường được sử dụng trong nghiên cứu điều

hành hồ chứa sử dụng dòng chảy dự báo như đầu vào Datta và Bunges (1984) [15]

vạch ra một chính sách điều hành ngắn hạn cho hồ chứa đa mục tiêu từ một mô hình tối ưu hoá với mục tiêu cực tiểu hóa tổn thất hạn ngắn

Chaweng Changchit và M P Terrell (1993) [16] đã nghiên cứu mô hình vận hành hồ

chứa đa mục đích với tài liệu đầu vào là dòng chảy đến ngẫu nhiên Bài toán đi tìm kiếm lượng nước xả thích hợp từ các hồ chứa trong hệ thống nhằm thỏa mãn nhiều mục đích khác nhau Những mục đích này 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 Trong mô hình toán đưa ra phân tích ba đặc trưng quan trọng của của nghiên cứu là: đa mục đích, dòng chảy ngẫu nhiên và hệ thống quy mô lớn Mô hình ứng dụng quy hoạch đa mục tiêu để giải và áp dụng cho hệ thống hồ chứa ở Oklahoma

Seyed Jamshid Mousavi và Mohammad Karamouz (2003) [17] đã nghiên cứu quy mô

quy hoạch động (DP) 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 kích thước quy hoạch động, phương

18

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 quy hoạch động

D Nagesh Kumar và Falguni Baliarsingh (2003) [18] đã xây dựng thuật toán “Thư

mục DP” để giải quyết những khó khăn trong việc chọn quỹ đạo ban đầu để có thể đạt

được lời giải tối ưu đối với DP truyền thống và các phương pháp cải tiến của DP như: quy hoạch động gia tăng (IDP), quy hoạch động sai phân rời rạc (DDDP), quy hoạch động với quá trình xấp xỉ liên tiếp (DPSA), quy hoạch động gia tăng với quá trình xấp

xỉ liên tiếp (IDPSA) khi tính toán vận hành hệ thống hồ chứa Phương pháp đề xuất giúp cho quá trình lặp không cần đưa ra quỹ đạo ban đầu, do đó số lần lặp cũng không phụ thuộc vào điều kiện ban đầu

Zahraie và Karamouz (2004) [19] áp dụng cách tiếp cận phân tích theo thời gian để

mô hình hóa hoạt động của hai hồ chứa song song Mô hình được chia thành ba chu kỳ khác nhau, gồm: dài hạn (hàng tháng), trung hạn (hàng ngày) và ngắn hạn (theo giờ) Các khoảng chu kỳ dài hạn và trung hạn trong vận được mô phỏng theo quy hoạch động ngẫu nhiên (SDP), trong khi ngắn hạn bằng quy hoạch động xác định (DDP- Deterministic Dynamic Programming)

L F R Reis, et al (2005) sử dụng thuật toán lai di truyền và quy hoạch tuyến tính để

tìm kiếm sách lược vận hành đa hồ chứa Bài toán tối ưu hệ thống đa hồ chứa là bài toán phức tạp, bao gồm: điều hành ra các quyết định lượng nước xả phụ thuộc vào sự thay đổi dung tích trữ của hồ chứa trong các giai đoạn khác nhau của năm Hướng tiếp mới kết hợp GA và LP trong nghiên cứu áp dụng để 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 Xấp xỉ này giới hạn đánh giá bao gồm giảm các tham số

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

J P S Catalão, et al (2008) [20] đưa ra phương pháp tối ưu phi tuyến để giải quyết

bài toán vận hành hồ chứa ngắn hạn có kể đến việc cột nước bị ràng buộc Phương

19

pháp này được ứng dụng cho hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện ở Bồ Đào Nha cho kết quả lợi nhuận tốt hơn Thời gian tính toán nhanh hơn phương pháp tuyến tính

Năm 2012, M.C.M Guedes, et al [21] đã trình bày mô hình điều khiển cho hệ thống

bậc thang hồ chứa thủy điện trong đó có một số trạm sử dụng turbine thuận nghịch (Bơm-turbine) Mục tiêu của mô hình là tối ưu hóa lợi ích bán điện Mô hình được thiết lập điều khiển tối ưu theo bước thời gian với số liệu thực Phương pháp số sử dụng mô phỏng là phương pháp penalty function Kết quả thu được là biến điều khiển lưu lượng với thời gian trong ngày Phương pháp sử dụng trong bài báo trực quan, dễ tính toán, có thể sử dụng trong thiết kế cũng như vận hành nhà máy thủy điện tuy nhiên bài báo mới đề cập đến tối ưu về điện lượng của hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện mà chưa kể đến các ràng buộc của các hộ dùng nước khác trên hệ thống bậc thang

Safayat Ali Shaikh (2014) [22] đã phát triển thuật toán để xác định các điều kiện ban

đầu của bài toán quy hoạch động vi phân rời rạc để tính toán chế độ vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa Damodar Valley, Ấn Độ với dữ liệu đầu vào là chuỗi dòng chảy trong quá khứ Cấp nước tưới, sinh hoạt và công nghiệp được chọn các hàm mục tiêu Khái niệm về hệ số tin cậy hiện đại được sử dụng đưa vào phân tích để đạt được các hệ số tin cậy khác nhau cho thông số ban đầu và lời giải tối ưu

Mohammad Heydari, et al (2015) [23] đưa ra mô hình quy hoạch tuyến tính số

nguyên để tính toán chế độ vận hành cho hệ thống hồ chứa đa mục tiêu,bao gồm Laar, Latian, and Karaj Hình thái của hệ thống được tính toán thông qua các nút và lưới của dòng chảy Các thành phần của hệ thống bao gồm nguồn cấp, lượng nước sử dụng, các liên kết, và các quan hệ vật lý cũng như thủy lực giữa chúng Tác giả đã phát triển các

mô đun của phần mềm tính toán như: trạng thái của hệ thống, hàm mục tiêu, các điều kiện ràng buộc, tuyến tính hóa, xác định lượng bù khi thiếu nước và định các chế độ

ưu tiên cho mỗi điểm nút và cạnh của hệ thống So sánh kết quả tính toán với số liệu thực cho thấy, với cách vận hành như mô hình tính toán sẽ làm giảm 21,7% lượng nước xả qua tràn, làm tăng 11,6% lượng nước cấp, tăng 15,9% dung tích hồ chứa Kết quả tính toán cho thấy vận hành theo mô hình này tốt hơn nhiều so với kết quả vận hành thực tế trong quá khứ

20

1.2.2.2 Tối ưu ngẫu nhiên

Quy hoạch động ngẫu nhiên (SDP- Stochastic dynamic programming) được phát triển

từ lâu để tìm ra quy trình vận hành tối ưu hồ chứa, trong đó quy trình này là một hàm

của nhiều biến trạng thái Buras (1985) [24] cũng đã xây dựng một mô hình SDP dựa

trên mục tiêu giảm thiểu tổng sai lệch bình phương của lượng xả và dung tích trữ cuối cùng từ các mục tiêu tương ứng Khả năng hồ chứa, theo mùa được ước lượng cho các mức độ tin cậy khác nhau Tuy nhiên mô hình này chỉ kết hợp các mục tiêu thủy lợi

mà không nhấn mạnh đến hoạt động kiểm soát lũ trong những tháng mùa mưa

Estalrich và Buras (1991) [25] đề xuất hai phiên bản mô hình SDP trong đó dòng chảy

vào hồ chứa trong các thời kỳ được xem xét như các véc tơ trạng thái Quy trình vận hành bắt nguồn từ việc sử dụng dòng chảy của giai đoạn trước trong quá khứ sẽ dẫn đến giảm lợi nhuận trung bình so với quy trình sử dụng dòng chảy hiện tại như là các véc tơ trạng thái

Khalid Ahmad Rashid, et al (2007) [26] sử dụng mô hình ngẫu nhiên dạng ẩn dựa trên

thuật toán quy hoạch động để tính toán chế độ vận hành dài hạn cho các hồ thủy điện lớn Mô hình này được các tác giả tính toán cho hồ chứa Dokan ở Iraq Kết quả tính toán là biểu đồ vận hành tối ưu hồ chứa Với biểu đồ này, người vận hành ra quyết định vận hành ở mọi thời điểm hiện tại một cách hiệu quả

El-Shafe và El-Manadely (2011) [27] kết hợp mạng nơ ron thần kinh và SDP để tìm ra

lượng xả tối ưu cho đập Aswan Ai Cập và đưa ra dự báo những quy trình kế tiếp khi các chỉ số hiệu suất thay đổi Nghiên cứu đưa ra kết luận rằng mô hình SDP đưa kết quả thành nhiều cấp độ lưu trữ mô hình

Talukdar, et al (2012) [28] nghiên cứu mô hình SDP đa mục tiêu cho vận hành hồ

chứa Sardar Sarovar tại Ấn Độ, bằng cách đạt được các mục tiêu đề ra ở mức độ tin cậy khác nhau Việc tính toán lợi ích thu được giữa điện năng hàng năm và các mục tiêu khác được tính toán, tuy nhiên mức độ tin cậy khá thấp để đáp ứng nhu cầu

Áp dụng mô hình tối ưu hóa cho điều hành hồ chứa đa mục tiêu là bài toán phức tạp Những khó khăn trong giải quyết bài toán này đó là: xây dựng mô hình, điều kiện thủy văn tương lai bất định, sự khó khăn để xác định và định lượng tất cả các mục

21

tiêu… Trong một số nghiên cứu mô hình SDP của các tác giả trước đây, tính ngẫu nhiên của dòng chảy đang được giải quyết bằng cách xử lý chúng dưới dạng tập mờ (Jairaj và Vedula 2000; Regulwar và Kamodkar 2010) theo phương pháp tiếp cận tập

mờ LP Tuy nhiên Draper (2001) [29] lại chỉ ra rằng quy hoạch động (DP) với đầu vào

ngẫu nhiên phù hợp hơn so với các phương pháp khác

Mousavi, et al (2005) [30] cũng đã thử nghiệm ba mức độ của mô hình quy hoạch

động dựa trên quy luật mờ (DPFRB-Dynamic Programming Fuzzy Rule-Based), bao gồm: mô hình DP, mô hình FRB và mô hình mô phỏng Kết quả nghiên cứu cho thấy

mô hình DPFRB hoạt động tốt trong việc đáp ứng mục tiêu và yêu cầu tính toán của hệ thống

Guolei, et al (2010) [31] đưa ra mô hình tối ưu hồ chứa SDP theo thời gian thực khi

kết hợp các dự báo dòng chảy vào các thời điểm khác nhau với mục tiêu tối đa điện năng của thủy điện và tuân thủ các điều kiện về kiểm soát dòng chảy và các ràng buộc

về lưu lượng xả Các tác giả đã so sánh các chính sách đạt được trong nghiên cứu với các chính sách hiện đang sử dụng những mô hình mô phỏng và nhận thấy rằng các dự báo theo thời gian cho trước hoàn toàn hữu dụng trong việc đưa ra các quyết định trước khi thực hiện các quy trình điều hành trong quản lý vận hành hồ chứa hiệu quả

Raje và Mujumdar (2010) [32] đã nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu trong việc

đưa ra các chính sách vận hành tối ưu bằng cách sử dụng SDP cho hồ chứa Hirakud ở

Ấn Độ với mục tiêu tối đa hóa độ tin cậy với nhiều mục tiêu, gồm: thủy điện, thủy lợi

và kiểm soát dòng chảy Nghiên cứu đề xuất các quy tắc vận hành hồ chứa liên quan đến hoạt động kiểm soát dòng chảy sẽ được xem xét lại khi dự báo khí hậu trong tương lai chỉ ra sự gia tăng các điều kiện hạn hán trong khu vực đánh giá

Ngoài ra, khi số lượng các biến trạng thái, các lớp và thời gian thực hiện của từng bước gia tăng, SDP bị khống chế bới giới hạn kích thước và máy tính khó khăn thực

hiện tính toán mô hình Goulter và Tai (1985) [33] đã xem xét ảnh hưởng của mức độ

rời rạc biến đổi trạng thái (lượng trữ) tới các giá trị của hàm mục tiêu và các yêu cầu tính toán cần thiết để đưa ra giải pháp ổn định Họ cũng chứng minh rằng giảm kích thước của khoảng lưu trữ bằng cách tăng số lượng các trạng thái lưu trữ sẽ làm giảm

(Goulter và Tai 1985 [33]; Karamouz và Vasiliadis 1992 [37]) đề cập đến ảnh hưởng

của mức độ rời rạc của biến trạng thái trong các giá trị của hàm mục tiêu

1.2.2.3 Kỹ thuật trí tuệ nhân tạo

Chang Jian-Xia, et al (2004) [38] ứng dụng GA cho bài toán tối ưu hồ chứa Đối với

bài toán nguồn nước phức tạp, giao phối và đột biến có thể giúp tìm kiếm lời giải tối

ưu hoặc gần lời giải tối ưu Ngoài ra, độ nhạy của xác suất giao phối và xác suất đột biến cũng được đưa vào phân tích trong nghiên cứu Các kết quả sử dụng phương pháp

GA được so sánh với các phương pháp tối ưu khác và chứng minh rằng GA 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

Liong Shie-Yui, et al (2004) [39] ứng dụng thuật toán tiến hóa để tối ưu hóa quy tắc

vận hành hồ chứa với nhiều mục tiêu, gồm: maximum lượng xả tưới và phát điện Thuật toán tiến hóa và thuật toán di truyền II (NSGA-II) được ứng dụng trên hệ thống

5 hồ chứa thuộc sông Chaliyar ở Kerala State, Ấn Độ

Juran Ali Ahmed và Arup Kumar Sarma (2005) đã dùng GA tìm kiếm quy tắc vận

hành tối ưu hồ chứa đa mục đích Nghiên cứu áp dụng cho hồ chứa trên sông Pagladia, phụ lưu chính của sông Brahmaputra Dựa trên cơ sở dữ liệu vận hành hồ chứa cho 20 năm cùng với chuỗi dòng chảy tháng, các quỹ đạo vận hành tính toán được khi sử dụng thuật toán GA được so sánh với SDP Kết quả chỉ ra rằng thuật toán GA có thể

sử dụng hiệu quả cho vận hành hồ chứa

23

Phương pháp tối ưu hóa đàn kiến đã được D Nagesh Kumar và M Jan Reddy (2006)

[40] áp dụng để tìm quy tắc vận hành hồ chứa đa mục đích Trường hợp nghiên cứu ở

đây là hệ thống hồ chứa đa mục đích Hirakud, Ấn Độ Do hầu hết các bài toán vận hành tối ưu hóa đều là hàm phi tuyến với kích thước lớn, số lượng lớn các ràng buộc đẳng thức và ràng buộc bất đẳng thức nên các kỹ thuật truyền thống gặp khó khăn trong việc xác định lời giải tối ưu toàn cục Trong nghiên cứu này, mô hình tối ưu hóa đàn kiến cho vận hành hồ chứa là xác định lượng xả hồ chứa cho mỗi chu kỳ với sự mong chờ dự báo trước giới hạn tối ưu Với hàm mục tiêu là tối thiểu hóa rủi ro lũ và

độ thiếu hụt tưới và tối đa hóa 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 GA đã chứng minh 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

M Jan Reddy và D Nagesh Kumar (2006) [41] 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 tiêu Một trong số những mục đích chính trong tối ưu đa mục tiêu đó là tìm kiếm tập hợp phân

bố các lời giải tối ưu dọc theo mặt Pareto, tuy nhiên những phương pháp tối ưu cổ điển thường không đạt được mặt Pareto tốt nhất Để khắc phục hạn chế của các phương pháp tối ưu truyền thống nêu trên, nghiên cứu này sử dụng quần thể tìm kiếm theo thuật toán tiến hóa để tìm tập hợp tối ưu Pareto và ứng dụng tính cho hệ thống hồ chứa Bhadra ở Ấn Độ (với các mục tiêu chính, gồm: tưới, phát điện và đáp ứng các yêu cầu chất lượng nước hạ lưu) Các kết quả đạt được nhờ sử dụng thuật toán tiến hóa có thể

sử dụng như một kênh tham khảo để lựa chọn những sách lược khác nhau trong quá trình điều khiển hồ chứa, cho tính linh hoạt trong lựa chọn phương án tốt nhất khi dữ liệu đầu vào biến đổi 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

Li Chen, et al (2007) [42] phát triển thành công thuật toán di truyền đa mục tiêu để

tìm quy tắc vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa Tác giả đã phát triển thuyết tiến hóa với mức độ cao thành thuật toán di truyền đa mục tiêu giúp khắc phục trường hợp hội tụ

24

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 sự đa dạng tập hợp lời giải Kết quả kiểm nghiệm mô hình cho thấy phạm vi thuật toán di truyền đa mục tiêu có các lời giải trải rộng hơn, tốt hơn và hội tụ kín đến giới hạn đúng Pareto hơn thuật toán di truyền II (NAGS-II) Trong 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 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

D Nagesh Kumar và M Janga Reddy (2007) [43] đã cải tiến thuật toán tối ưu bầy đàn

(PSO - Particle Swarm Optimization) để đạt được kết quả tốt hơn đó là kỹ thuật tối ưu tinh hoa đột biến bầy đàn (EMPSO-Elitist-Mutated Particle Swarm Optimization) Phương pháp này được ứng dụng cho hồ chứa Bhadra ở Ấn độ, đây là hồ chứa đa mục tiêu tưới kết hợp phát điện Kết quả cho thấy phương pháp này tốt hơn phương pháp tối ưu bầy đàn thông thường ở các điểm sau: Sử dụng ít hàm giá trị hơn Giải quyết tốt

sự xung đột giữa việc tưới và việc đạt tối đa điện lượng thu được

Cheng, et al (2008) [44] đã chỉ ra rằng mô hình thuật toán di truyền (GA) đã được áp

dụng rộng rãi trong việc tối ưu hoá hệ thống tài nguyên nước Thuật toán di truyền (GA) là một trong những phương pháp tối ưu hiện đại và có nguồn gốc từ lý thuyết tiến hóa Darwin.Trong quá trình tìm kiếm các giá trị tối ưu, ba quy trình heuristic (quá trình phỏng đoán), gồm: sinh sản, chéo và đột biến được áp dụng theo xác suất Lợi thế của GA là xác định xác suất lớn hơn để tìm ra điểm cực đại toàn cầu Tối ưu hóa Excel (EOS) tích hợp với Microsoft Excel cũng được sử dụng để giải quyết vấn đề tối ưu hóa EOS sử dụng thuật toán Generalized Reduced Gradient (GRG) Hàm mục tiêu và các ràng buộc được ghi vào các tế bào khác nhau Mô hình yêu cầu điều chỉnh thời gian chạy, lặp, độ chính xác và các vấn đề (tuyến tính, phi tuyến, v.v) Mô hình cũng cần thông tin về tế bào mục tiêu, thay đổi tế bào và các ràng buộc Giải pháp có được chỉ cần qua một lần chạy thử

Thuật toán di truyền cũng được M.S Hashemi, et al (2008) [45] đã ứng dụng trong tối

ưu vận hành hồ chứa đa mục đích Jiroft Trong mô hình tài liệu dòng chảy đến được xem xét là ngẫu nhiên, còn hàm mục tiêu và các ràng buộc được chuyển thành bài toán

25

không ràng buộc bằng phương pháp hàm phạt ngoài, sau đó dùng thuật toán di truyền không ràng buộc để giải

Chun-Tian Cheng, et al (2008) [46] nghiên cứu tối ưu vận hành hồ chứa thủy điện sử

dụng thuật toán lai di truyền và Chaos GA đã được ứng dụng rộng rãi để giải bài toán lớn và phức tạp để tối ưu của hệ thống nguồn nước Nhược điểm của GA thường gặp phải vấn đề là hội tụ sớm, do đó kết quả nghiệm tối ưu tìm được chưa chắc là nghiệm tối ưu toàn cục Việc kết hợp sử dụng GA và Chaos giúp tăng khả năng tìm kiếm nghiệm tối ưu toàn cục Phương pháp cải thiện thuật toán GA đó là: đầu tiên chấp nhận tối ưu Chaos như giá trị ban đầu cải thiện chất lượng loài và duy trì tính đa dạng quần thể; sau đó lựa chọn mô phỏng đột biến thay thế toán tử đột biến để tránh gặp phải tối

ưu cục bộ Mô hình này đã được ứng dụng cho vận hành tháng của hồ chứa thủy điện với chuỗi dòng chảy đến 38 năm Các kết quả cho thấy điện năng trung bình dài hạn đạt kết quả tốt và tốc độ hội tụ tốt hơn quy hoạch động và GA truyền thống Như vậy, phương pháp này là khả thi và hiệu quả trong vận hành tối ưu của hệ thống phức tạp

Mathur và Nikam (2009) [47] tuyên bố thuật toán di truyền (GA) cho kết quả tốt hơn, nhưng nó đòi hỏi phải lựa chọn cẩn thận các thông số Azamathulla, et al (2008) [48]

đã so sánh mô hình tuyến tính (LP) và mô hình GA để phát huy tối đa hoạt động của

hồ chứa thủy lợi Trong trường hợp vận hành hồ chứa theo thời gian thực,

Azamathulla, et al (2008) [48] đã chỉ ra rằng mô hình GA là tốt hơn mô hình tuyến

tính (LP)

Camilo Allyson, et al (2011) [49] sử dụng thuật toán tối ưu dạng ẩn kết hợp mạng thần

kinh nhân tạo để tính toán thiết lập quy trình vận hành cho hồ chứa điều tiết ngày đêm

ở Brazin Mô hình tính toán tối ưu với các kịch bản dòng chảy khác nhau sau đó phân tích tối ưu kết quả để lập ra quy trình vận hành Nghiên cứu đã sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để xây dựng quy trình vận hành từ thời đoạn đầu đến thời đoạn cuối Kết quả thu được theo mô hình tốt hơn so với chính sách vận hành thông thường và tương đương với kết quả thu được từ tính toán tối ưu tất định có sử dụng dự báo chính xác cho 1 năm Với phương pháp này, thông tin sử dụng để tính toán là các thông số ban đầu của hồ chứa và dự báo dòng chảy cho 5 ngày Phương pháp này giúp ra quyết định vận hành hồ chứa trong điều khiển các số liệu không chắc chắn của các vùng khô hạn

26

Đây là một trong các mô hình phức tạp nhất được sử dụng trong tính toán tối ưu hồ chứa thủy điện Phương pháp mới chỉ được áp dụng cho đơn hồ

Xuewen Wu, et al (2011) [50] đề xuất mô hình vận hành tối ưu hồ chứa đa thủy điện

có kể đến ảnh hưởng môi trường, áp dụng cho TTĐ Wanjiazhai, Trung Quốc Hàm mục tiêu là điện năng lớn nhất và các ràng buộc vê lượng nước tối thiểu cần cho môi trường, cân bằng nước, dung tích hồ chứa, lưu lượng, công suất Thuật toán gen di truyền được phát triển để giải quyết tối ưu cho bài toán này Kết quả mô hình cho thấy, điện năng thu được giảm 0,28% so với việc vận hành tối ưu không kể đến ảnh hưởng của môi trường Tuy nhiên, với mô hình đề xuất thì vận hành kể đến việc bảo vệ môi trường, thúc đẩy việc sử dụng bền vững nguồn nước Vì vậy việc vận hành tối ưu hồ chứa thủy điện có kể đến việc vảo vệ môi trường là rất cần thiết

Năm 2013, các tác giả Mohammad Noori, et al [51] sử dụng thuật toán gen di truyền

để tính toán vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu Mô hình được áp dụng tính toán cho hệ thống hai hồ chứa trên sông Ghezel Ozan Mô hình đã được sử dụng để vận hành tối ưu hồ chứa, phân bổ nước cho các trạm thủy điện khác nhau và giữ lại một phần dung tích để phòng lũ Kết quả tính toán cho thấy, lưu lượng phát điện của các tháng mùa lũ lớn hơn các tháng còn lại trong năm

Một trong những thông số quan trọng nhất của GA là quy mô quần thể Trong các vấn

đề tối ưu hóa tài nguyên nước, một quần thể từ 64-300 thậm chí đến 1000 cá thể đã được đề xuất (McMahon và Farmer, 2009) Tốc độ chạy và sự sẵn có của dữ liệu là

những vấn đề quan trọng trong việc lựa chọn mô hình Hormwichian, et al (2009)

[52] đã chứng minh rằng mô hình thuật toán di truyền có điều kiện (CGA) nhanh hơn

mô hình GA truyền thống Trong trường hợp dữ liệu hạn chế (Bai và Tamjis, 2007)

[53] cho thấy mô hình logic mờ là thuận lợi

Nghiên cứu trong nước: Đi đôi với các nghiên cứu sử dụng mô hình mô phỏng thì

phương pháp tối ưu hóa vận hành hồ chứa cũng được sử dụng khá phổ biến tại Việt

Nam Tô Trung Nghĩa, Lê Hùng Nam [54] ứng dụng thành công mô hình toán thủy

động lực học MIKE 11 và mô hình tối ưu phi tuyến phân bổ nguồn nước kết hợp phát

điện sử dụng công nghệ tối ưu GAMS cho lưu vực sông Hồng- Thái Bình Hoàng

27

Thanh Tùng, Hà Văn Khối, Nguyễn Thanh Hải (2013) nghiên cứu ứng dụng phần mềm

Crystal Ball xác định chế độ vận hành tối ưu phát điện cho hồ chứa Thác Bà, Tuyên Quang và hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện Sơn La, Hòa Bình có tính đến yêu cầu

cấp nước hạ du Ngoài ra còn có Trần Hồng Thái (2005) và Ngô Lê Long (2006) bước

đầu áp dụng thuật tối ưu hóa trong vận hành hồ Hòa Bình phòng chống lũ và phát điện

Nguyễn Thượng Bằng (2002) đã nghiên cứu mô hình tối ưu đa mục tiêu hệ thống thủy

lợi - thủy điện, với hai mục tiêu tối đa tổng điện năng trong mùa cấp và tối thiểu 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 Tác giả đã ứng dụng mô hình và phương pháp giải cho hệ thống thủy lợi thủy điện lưu vực sông Lô-Gấm-Chảy

Năm 2003, Hà Văn Khối và Lê Bảo Trung [55] đã nghiên cứu việc ứng dụng phương

pháp quy hoạch động hai chiều giải bài toán tối ưu cho hệ thống hồ chứa phát điện Khi vận hành hệ thống hồ chứa phát điện, cần quan tâm tới bài toán về chế độ làm việc tối ưu cho hệ thống bậc thang hồ chứa làm nhiệm vụ phát điện Một trong những bài toán tối ưu đó là cho hệ thống bậc thang hồ chứa, gồm: k hồ chứa có cùng các đặc trưng, cho biết đường quá trình dòng chảy đến và được dự báo lưu lượng cho từng hồ ( ) và yêu cầu tìm quá trình vận hành các hồ chứa trong hệ thống ( ) để điện năng thu được sau một thời gian vận hành đạt giá trị lớn nhất Nghiên cứu được tính toán thử nghiệm cho 3 hồ chứa trên sông Đà là Lai Châu, Sơn La và Hòa Bình Mặc

dù bài toán được mô tả theo quy hoạch 2 chiều nhưng khi giải, thuật toán quy hoạch động chỉ được áp dụng cho chiều thời gian Tại mỗi bước trạng thái theo thời gian đã

áp dụng phương pháp quét không gian theo các tổ hợp có thể để tìm trạng thái phân bố tối ưu theo không gian tại bước thời gian đó Phương pháp này có hạn chế do số lượng tính toán quá lớn nên không thể quét chi tiết theo không gian nghiệm Nếu số hồ tăng lên thì khối lượng toán quá lớn nên việc xác định được nghiệm gặp hạn chế

Ngô Lê Long và nnk (2007) [56] trình bày các quy tắc vận hành hồ Hòa Bình với mục

đích phòng lũ cho Châu thổ sông Hồng và phát điện Được đặc trưng bởi nhiều mục đích, mâu thuẫn trong vận hành hồ chứa đã từng xảy ra từ khi được xây dựng, đặc biệt

28

trong mùa lũ Các tác giả đã đề xuất tối ưu quỹ đạo điều khiển vận hành cho hồ Hòa Bình bằng cách ứng dụng tổ hợp mô hình mô phỏng (Mike 11) và mô hình tối ưu SCE (gói phần mềm Autocal của DHI, 2005a) Nghiệm tối ưu được thỏa hiệp giữa phòng lũ

và phát điện cho vận hành hồ chứa Hòa Bình trong mùa lũ và mức nước hồ chứa tại bắt đầu của mùa khô Kết quả chứng minh rằng quy tắc tối ưu có thể tìm thấy, so sánh quy tắc hiện hành giảm lũ hạ lưu và mực nước hồ, cho gia tăng sản xuất điện năng trong mùa lũ và trong mùa cạn Các kết quả chỉ ra rằng thuật toán này là công cụ hiệu quả cho hệ thống tối ưu phức tạp

Nguyễn Hữu Khải (2007-2008) [57] đã thực hiện đề tài: “Nghiên cứu cơ sở khoa học

điều hành hệ thống hồ chứa Hòa Bình-Tuyên Quang phục vụ phát điện và cấp nước chống hạn hạ lưu” của Trường Đại học Khoa học tự nhiên Tác giả sử dụng công nghệ HEC-RESSIM cùng với MIKE11 để tính toán, đề xuất các phương án xả nước và thời

kỳ xả nước để duy trì mực nước Hà Nội không dưới 2,3-2,5m

Ngô Lê Long và nnk (2008) sử dụng phương pháp phân tích kịch bản truyền thống để

đánh giá ba quy trình vận hành hồ Hòa Bình trong mùa lũ nhằm tối ưu phát điện và kiểm soát lũ Trên cơ sở kết quả này Ngô Lê Long và đồng nghiệp tiếp tục giải bài toán tối ưu để tìm ra các thông số tối ưu cho vận hành hồ Hòa Bình trong mùa lũ sử dụng một dạng giải thuật toán di truyền

Nguyễn Thế Hùng và Lê Hùng (2009) [58] Đại học Bách Khoa Đà Nẵng sử dụng thuật

toán di truyền tối ưu hóa vận hành hồ chứa Nghiên cứu được áp dụng tìm kiếm quỹ đạo vận hành tối ưu hồ chứa Nhà máy Thủy điện Ea Krong Rou tỉnh Khánh Hòa dựa trên cơ sở chuỗi dòng chảy đến hàng tháng của 23 năm và ứng dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo để mở rộng dòng chảy đến là 40 lần của chuỗi dòng chảy tháng lịch sử Kết quả tính toán đạt được bởi thuật toán di truyền được so sánh với phương pháp quy hoạch động với hàm mục tiêu là sản lượng điện năng bình quân đạt cực đại Thuật toán di truyền đơn mục tiêu ở đây cho thấy dễ dàng mở rộng nó cho vận hành tối ưu nhà máy thủy điện đa mục tiêu

Nghiên cứu của Nguyễn Hữu Khải, Lê Xuân Cầu (2009) [59] đã xây dựng đường cong

chuẩn quy tắc vận hành tối ưu hồ chứa thủy điện mùa cạn Các tác giả đã dùng thuật

29

toán GA để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu, nghiên cứu đã xây dựng được phần mềm dựa trên thuật toán di truyền, các hàm mục tiêu bao gồm: tối đa tổng sản lượng điện, tối thiểu tổng lượng nước thiếu hụt và tối thiểu giá trị tuyệt đối hiệu mực nước hồ cuối mùa cạn và mực nước chết

Hà Ngọc Hiến (2010) [60] Viện cơ học đã thực hiện đề tài cấp Bộ “Xây dựng bộ

chương trình điều hành tối ưu hệ thống liên hồ chứa đảm bảo an toàn chống lũ và phát điện theo thời gian thực”, bài toán được giải theo phương pháp dò tìm tối ưu, tuy nhiên, các ràng buộc của bài toán chưa được xem xét đầy đủ nên chưa có khả năng ứng dụng

Nghiên cứu điều hành đơn hồ chứa phục vụ đa mục tiêu tưới, phát điện, phòng lũ và

cấp nước cho hạ du của hai tác giả Nguyễn Thế Hùng và Lê Hùng (2011) [61] đã thiết

lập mô hình toán áp dụng kỹ thuật tối ưu quy hoạch động để giải các mô hình toán trên

và xây dựng chương trình tính bằng ngôn ngữ lập trình Delphi Nghiên cứu áp dụng cho hồ Định Bình với mục tiêu tưới, phòng lũ, phát điện và đảm bảo yêu cầu cấp nước cho hạ du và hồ A Vương có mục tiêu phát điện, đảm bảo cung cấp nước cho hạ du trong mùa cạn và điều tiết một phần lũ

Lê Hùng (2011) [62] trình bày mô hình toán điều tiết vận hành hệ thống bậc thang hồ

chứa thủy điện với hàm mục tiêu là tối đa sản lượng điện Nghiên cứu đã ứng dụng quy hoạch động (DP) để thiết lập thuật toán và xây dựng chương trình tính vận hành

hồ chứa điều tiết năm bằng ngôn ngữ lập trình Delphi Áp dụng chương trình tính vận hành điều tiết hệ thống bậc thang hồ chứa thủy điện 2 bậc của bậc thang thủy điện sông Bung 2 và sông Bung 4 nằm trên hệ thống sông Vu Gia-Thu Bồn, Tỉnh Quảng Nam với chuỗi dòng chảy đến được mô phỏng theo phương pháp Monte Carlo để kéo dài chuỗi dòng chảy lịch sử

Hoàng Thanh Tùng và nnk (2013) [63] nghiên cứu ứng dụng phần mềm Crystal Ball

xác định chế độ vận hành tối ưu phát điện cho hồ chứa Thác Bà, Tuyên Quang và hệ thống bậc thang hồ chứa Sơn La, Hòa Bình có tính đến yêu cầu cấp nước hạ du Crystal Ball là phần mềm tối ưu và phân tích rủi ro rất mạnh trong kinh tế và lần đầu tiên được nhóm tác giả áp dụng thành công cho vận hành các hồ chứa nói trên, nhóm

30

tác giả lựa chọn phương pháp kết hợp giữa các mô hình mô phỏng và mô hình tối ưu bao gồm: mô hình mô phỏng dòng chảy đến hồ ngẫu nhiên theo mô phỏng Monte Carlo, mô hình mô phỏng hệ thống hồ chứa và mô hình tối ưu để xác định chế độ vận hành tối ưu Kết quả đạt được là tương đối tốt so với các mô hình tối ưu sử dụng hiện nay vì mô hình này cho phép phân tích độ tin cậy và đưa ra chế độ vận hành tối ưu với các mức đảm bảo khác nhau nhằm hỗ trợ ra quyết định vận hành hồ chứa

Tóm lại vận hành phối hợp hệ thống hồ chứa ở Việt Nam gần đây đã được quan tâm xây dựng Đặc biệt từ khi các hồ chứa thủy điện lớn dần dần được hình thành trên các

hệ thống sông ở Bắc Bộ Tuy nhiên, những nghiên cứu cho các hệ thống này chưa nhiều, mà các nghiên cứu chỉ chủ yếu tập trung cho hệ thống hồ chứa ở lưu vực sông Hồng Các phương pháp đều hướng tới sử dụng mô hình mô phỏng kết hợp với một số

kỹ thuật tối ưu Nhìn chung các đề tài này mới chỉ dừng lại ở việc thiết lập bài toán tối

ưu đơn mục tiêu là phát điện, còn các mục tiêu khác được chuyển hóa thành các ràng buộc của bài toán Chỉ số của hàm mục tiêu phát điện là tổng sản lượng điện thời đoạn

1.3 Hiện tr ng vận hành hồ chứa thủy iện hệ thống sông Hồng

Mạng lưới sông ngòi Việt Nam được hình thành từ khoảng 2200 con sông có chiều dài lớn hơn 10 km Chúng được phân bố thành các hệ thống sông, trong đó ba hệ thống sông chính là: hệ thống sông Hồng, hệ thống sông Sê San, hệ thống sông Đồng Nai Quy hoạch khai thác thủy điện từng dòng sông và các hệ thống sông đã tạo nên các hệ thống bậc thang thủy điện tương ứng Các hồ chứa nước trên từng bậc thang làm nhiệm vụ điều tiết dòng chảy với các nhiệm vụ phát điện và các yêu cầu sử dụng tổng hợp khác tùy theo đặc điểm, quy mô công trình, vị trí của chúng trong hệ thống bậc thang Những hồ chứa được xây dựng trên các hệ thống sông, đặc biệt là các sông lớn, có thể làm thay đổi căn bản chế độ dòng chảy sông ngòi, trạng thái tự nhiên của nguồn nước và tạo điều kiện có lợi cho các hoạt động dân sinh kinh tế vùng hạ lưu công trình

Nội dung của “Quy trình vận hành hồ chứa” là các quy định phải tuân theo về nguyên tắc tích nước và xả nước của hồ chứa trong từng thời kỳ đảm bảo an toàn công trình và đáp ứng các mục tiêu cấp nước một cách có hiệu quả về mặt kinh tế, xã hội và môi trường Việc ra quyết định về xả nước từ hồ chứa xuống hạ du phải trên cơ sở các