Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Gen vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ

Chia sẻ: Na Na | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:90

Thêm vào BST

Báo xấu

64
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích nghiên cứu của luận văn "Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Gen vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ" nhằm nghiên cứu ứng dụng thuật toán di truyền vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ, nhằm hạn chế tối đa ngập lụt cho khu vực hạ lưu.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Gen vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN --------------------- Nguyễn Thị Lan Phƣơng NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GEN VẬN HÀNH LIÊN HỒ CHỨA SÔNG BA MÙA LŨ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – 2014 1
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN --------------------- Nguyễn Thị Lan Phƣơng NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GEN VẬN HÀNH LIÊN HỒ CHỨA SÔNG BA MÙA LŨ Chuyên ngành: Thủy văn học Mã số: 66 44 90 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS NGUYỄN HỮU KHẢI Hà Nội – 2014 2
Lời cảm ơn Luận văn thạc sĩ khoa học “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Gen vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ” hoàn thành tại Khoa Khí tượng – Thủy văn – Hải dương học thuộc trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội vào tháng 12 năm 2014, dưới sự hướng dẫn trực tiếp của PGS.TS. Nguyễn Hữu Khải. Tác giả xin bày tỏ sự cảm ơn trân thành tới thầy giáo PGS.TS. Nguyễn Hữu Khải. Thầy đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo em trong suốt quá trình thực hiện Luận văn. Tác giả xin bầy tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới các Thầy, Cô giáo Khoa Khí tượng Thủy văn Hải dương học đã giúp đỡ em trong quá trình học tập và nghiên cứu Luận văn. Tác giả cũng gửi lời cảm ơn tới các đồng nghiệp tại Phòng Thủy văn Trung tâm Mạng lưới khí tượng thủy văn và môi trường đã tạo mọi điều kiện giúp đỡ để tác giả hoàn thành Luận văn. Trong khuôn khổ Luận văn, do điều kiện và thời gian hạn chế nên không tránh khỏi những thiếu sót, Vì vậy, tác giả rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu của độc giả và những người quan tâm. TÁC GIẢ 3
MỤC LỤC Lời cảm ơn ....................................................................................................................... 1 MỤC LỤC ....................................................................................................................... 4 DANH MỤC HÌNH ........................................................................................................ 6 DANH MỤC BẢNG ....................................................................................................... 7 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ..................................................................................... 7 MỞ ĐẦU ......................................................................................................................... 8 CHƢƠNG I: TỔNG QUAN ........................................................................................ 10 1.1. Tổng quan về các phƣơng pháp vận hành hồ chứa ..................................... 10 1.1.1.Phương pháp mô phỏng ................................................................................. 10 1.1.2. Phương pháp tối ưu hóa ............................................................................... 12 1.1.3. Nguyên cứu về giải bài toán tối ưu hóa bằng thuật toán di truyền (GA) ..... 15 1.1.4. Tổng quan về các nghiên cứu vận hành liên hồ chứa sông Ba. ................... 17 1.2. Điều kiện tự nhiên và kinh tế xã hội lƣu vực sông Ba .................................... 20 1.2.1. Điều kiện tự nhiên ......................................................................................... 20 1.2.2. Điều kiện kinh tế xã hội ................................................................................ 28 CHƢƠNG II: CƠ SỞ L THU ẾT THUẬT TOÁN DI TRU ỀN GA ............. 31 2.1. Gi i thiệu phƣơng pháp giải GA ...................................................................... 31 2.2. Các kỹ thuật trong giải thuật di truyền GA [32] ......................................... 32 2.2.1. Kỹ thuật mã hóa ............................................................................................ 33 2.2.2. Khởi tạo quần thể ......................................................................................... 34 2.2.3. Hàm thích nghi ............................................................................................. 34 2.2.4. Phép chọn lọc ............................................................................................... 35 2.2.5. Phép lai ghép ................................................................................................ 35 2.2.6. Phép đột biến ................................................................................................ 37 2.3. Tổng quan về Matlab ....................................................................................... 38 2.3.1. Khái niệm về Matlab .................................................................................... 38 4
2.3.2. Tổng quan về cấu trúc dữ liệu của MATLAB, các ứng dụng ...................... 39 2.4. Thuật toán di truyền GA trong Matlab ........................................................ 39 2.4.1.Giải thuật di truyền bằng command line ....................................................... 39 2.4.2. Giải thuật di truyền sử dụng Genetic Algorithm Tool .................................. 40 CHƢƠNG III: T I ƢU H A VẬN HÀNH LIÊN HỒ CHỨA SÔNG BA MÙA LŨ BẰNG THUẬT TOÁN DI TRU ỀN TRONG MÔI TRƢỜNG MATLAB .... 45 3.1. Quy trình cắt lũ. ................................................................................................. 45 3.2. M ph ng phƣơng án vận hành liên hồ chứa s ng Ba m a lũ bằng m hình HEC – RESSIM ........................................................................................................ 47 3.3. Sử dụng Genetic Algorithm Tool để tối ƣu hóa vận hành liên hồ chứa s ng Ba m a lũ................................................................................................................... 50 3.3.1. Thiết lập hàm mục tiêu: ................................................................................ 50 3.3.2. Giải thuật di truyền: ..................................................................................... 50 3.4. Kiểm định kết quả chạy từ Genetic Algorithm Tool bằng m hình HEC- RESSIM ..................................................................................................................... 58 3.5. Một số nhận xét .................................................................................................. 62 KẾT LUẬN ................................................................................................................... 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 65 PHỤ LỤC ...................................................................................................................... 68 5
DANH MỤC HÌNH Hình 1. 1 Sơ đồ vị trí lưu vực sông Ba .......................................................................... 21 Hình 1. 2 Lưu vực sông Ba và hệ thống hồ chứa ........................................................... 27 Hình 2. 1 Sơ đồ khối thuật toán di truyền ...................................................................... 33 Hình 2. 2 Giao diện Genetic Algorithm Tool trong Matlab........................................... 41 Hình 3. 1 Sơ đồ hệ thống trong bài toán phòng lũ hạ du ............................................... 47 Hình 3. 2 Sơ đồ hệ thống 5 hồ chứa trên Sông Ba ......................................................... 49 Hình 3. 3 Quá trình vận hành liên hồ chứa sông Ba với lũ năm 2009 cắt lũ theo PA 20 ... 69 Hình 3. 4 Genetic Algorithm Tool cho bài toán cắt lũ liên hồ chứa sông Ba ................ 53 Hình 3. 5 Biểu đồ hiển thị giá trị tốt nhất và giá trị trung bình của hàm thích nghi qua mỗi thế hệ ....................................................................................................................... 54 Hình 3. 6 Biểu đồ vecto của cá thể với giá trị hàm mục tiêu tốt nhất ............................ 54 Hình 3. 7 Khoảng cách trung bình giữa các cá thể mỗi thế hệ ...................................... 55 Hình 3. 8 Biểu đồ số lượng cá thể con được kỳ vọng với mỗi thế hệ ............................ 55 Hình 3. 9 Biểu đồ phả hệ của cá thể, được mã hóa bằng bảng mầu .............................. 56 Hình 3. 10 Biểu đồ giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, và giá trị trung bình của hàm thích nghi trong mỗi thế hệ ............................................................................................................. 56 Hình 3. 11 Biểu đồ điểm đa dạng ở mỗi thế hệ.............................................................. 56 Hình 3. 12 Biểu đồ điểm của các cá thể ở mỗi thế hệ .................................................... 57 Hình 3. 13 Biều đồ lựa chọn cha mẹ .............................................................................. 57 Hình 3. 14 Biểu đồ các cấp độ dừng tiêu chuẩn............................................................. 57 Hình 3. 15 Quá trình vận hành hồ Ba Hạ với lũ năm 2009 ........................................... 59 Hình 3. 16 Quá trình vận hành hồ Krông Hnăng với lũ năm 2009 ................................ 59 Hình 3. 17 Quá trình vận hành hồ Sông Hinh với lũ năm 2009 .................................... 60 Hình 3. 18 Quá trình vận hành hồ Ayun Hạ với lũ năm 2009 ....................................... 60 Hình 3. 19 Quá trình vận hành hồ Kanak với lũ năm 2009 ........................................... 61 Hình 3. 20 Quá trình lưu lượng tại Củng Sơn với lũ năm 2009 .................................... 61 6
DANH MỤC BẢNG Bảng 1. 1 Thông số chính của bậc thang hồ chứa sông Ba ............................................ 27 Bảng 3. 1 Mực nước đón lũ của các hồ .......................................................................... 45 Bảng 3. 2 Lưu lượng cắt lũ theo 20 phương án tại 5 hồ chạy mô phỏng bằng mô hình Hec-ressim...................................................................................................................... 68 Bảng 3. 3 Kết quả giải bài toán tối ưu hoá vận hành liên hồ chứa sông Ba bằng GA ... 58 Bảng 3. 4. Bảng lưu lượng đỉnh lũ đến tại 5 hồ và Củng Sơn năm 2009 ...................... 62 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT DP Quy hoạch động DPR Quy hoạch động hồi quy GA Thuật toán di truyền KTTV Khí tượng Thủy văn LP Quy hoach tuyến tính MNC Mực nước chết MNGC Mực nước gia cường MNDBT Mực nước dâng bình thường MNĐL Mực nước đỉnh lũ MNTK Mực nước thiết kế MN kiểm tra Mực nước kiểm tra Nlm Công suất lắp máy QTVH Quy trình vận hành SDP Quy hoạch động ngẫu nhiên WLP Quy hoạch phi tuyến Wtb Dung tích toàn bộ Whi Dung tích hữu ích 7
MỞ ĐẦU 1. Đặt vấn đề Việt Nam là một quốc gia có địa hình rất đặc trưng với 9 hệ thống sông lớn cùng rất nhiều sông suối nhỏ trên khắp các vùng, miền, đây là nguồn cung cấp nước vô cùng phong phú. Tuy nhiên, nguồn nước này lại phân phối không đều trong năm, mùa cạn thiếu nước còn mùa lũ thì thừa nước gây ra ngập úng, lũ lụt. Để khắc phục nhược điểm này các hồ chứa thủy điện, thủy lợi đã được xây dựng để điều tiết dòng chảy. Đi đôi với sự phát triển của nền kinh tế là sự phát triển không ngừng của các công trình thủy điện, thủy lợi lớn nhỏ. Mỗi công trình được xây dựng đều nhằm phục vụ một hoặc một số mục đích cụ thể như phát điện, phòng lũ cho hạ lưu, cung cấp nước tưới,… Để nâng cao hiệu quả và tuổi thọ của các hồ chứa thủy điện thì mỗi hồ cần có một quy trình vận hành và đặc biệt là quy trình vận hành liên hồ chứa cho các hồ trên một lưu vực sông. Trong những năm vừa qua, khu vực đồng bằng hạ lưu sông Ba, bao gồm cả thành phố Tuy Hòa thường xuyên bị ngập lụt. Chính vì thế mà vai trò phòng lũ của 5 hồ chứa: Kanak, Ayun Hạ, Ba Hạ, Krông Hnăng, Sông Hinh trên lưu vực sông Ba là vô cùng quan trọng. Các hồ chứa này có dung tích không lớn so với tổng lượng lũ nên khả năng cắt lũ hạn chế, do đó cần phải có một quy trình vận hành đảm bảo việc xả lũ an toàn cho hạ lưu và bản thân 5 hồ chứa. Với mong muốn xây dựng một quy trình vận hành hợp lý nhất cho 5 hồ chứa lưu vực sông Ba, Luận văn tập trung nghiên cứu sử dụng thuật toán di truyền giải bài toán tối ưu hóa quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ. 2. Mục đích của Luận văn Nghiên cứu ứng dụng thuật toán di truyền vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ, nhằm hạn chế tối đa ngập lụt cho khu vực hạ lưu. 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu - Đối tượng: Thuật toán di truyền (GA) 8
- Phạm vi nghiên cứu: Từ năm hồ chứa thuộc lưu vực sông Ba là: Kanak, Ayun Hạ, Ba Hạ, Krông Hnăng, Sông Hinh đến trạm thủy văn Củng Sơn. - Với thời gian có hạn, chỉ tập trung vào bài toán cắt đỉnh lũ để giảm lũ xuống hạ lưu. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu - Phương pháp phân tích hệ thống; - Phương pháp mô phỏng bằng mô hình toán; - Thuật toán di truyền 5. Bố cục của luận văn Ngoài phần mở đầu, kết luận và phụ lục, Luận văn gồm ba chương chính: Chương I: Tổng quan Chương II: Cơ sở lý thuyết thuật toán di truyền Chương III: Tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ bằng thuật toán di truyền trong môi trường Matlab. 9
CHƢƠNG I: TỔNG QUAN 1.1. Tổng quan về các phƣơng pháp vận hành hồ chứa Điều hành hồ chứa là một phần quan trọng của quy hoạch và quản lý tài nguyên nước. Quy trình vận hành hồ chứa xác định lượng xả tại một thời điểm nào đấy phụ thuộc vào trạng thái của hồ chứa, mức yêu cầu cấp nước và các thông tin về lượng dòng chảy có thể đến hồ chứa. Với hồ chứa đa mục tiêu, ngoài ra còn yêu cầu phân phối lưu lượng xả cho các mục tiêu. Hiện nay, có hai phương pháp cơ bản để nghiên cứu vận hành hồ chứa đó là phương pháp mô phỏng và phương pháp tối ưu hóa: 1.1.1.Phương pháp mô phỏng Vì không có khả năng để thí nghiệm với hồ chứa thực, mô hình mô phỏng toán học được phát triển và sử dụng trong nghiên cứu. Thí nghiệm có thể thực hiện bằng cách sử dụng các mô hình này để cung cấp cho sự hiểu biết sâu về bài toán. Mô hình mô phỏng kết hợp với điều hành hồ chứa bao gồm tính toán cân bằng nước của đầu vào, đầu ra hồ chứa và biến đổi lượng trữ. Kỹ thuật mô phỏng đã cung cấp cầu nối từ các công cụ giải tích trước đây cho phân tích hệ thống hồ chứa đến các gói mục đích chung phức tạp hơn. Theo Simonovic (1992) [29], các khái niệm vốn gắn các mô phỏng là dễ hiểu và thân thiện hơn các khái niệm mô hình hoá khác. Các mô hình mô phỏng có thể cung cấp biểu diễn chi tiết và hiện thực hơn hệ thống hồ chứa và điều hành chúng (chẳng hạn đáp ứng chi tiết của các hồ và kênh riêng biệt hoặc hiệu quả của các hiện tượng theo thời gian khác nhau nhất định). Thời gian yêu cầu để chuẩn bị đầu vào, chạy mô hình và các yêu cầu tính toán khác của mô phỏng là ít hơn nhiều so với mô hình tối ưu hoá. Các kết quả mô phỏng sẽ dễ dàng thỏa hiệp trong trường hợp đa mục tiêu. Số phần mềm máy tính đa mục tiêu phổ biến có sẵn có thể sử dụng để phân tích mối quan hệ quy hoạch, thiết kế và vận hành hồ chứa. Hầu hết các phần mềm có thể chạy trong máy vi tính đang sử dụng rộng rãi hiện nay. Hơn nữa, ngay sau khi số liệu yêu cầu cho phần mềm thực hành đã được chuẩn bị, nó dễ 10
dàng chuyển đổi cho nhau và do đó các kết quả của thiết kế, quyết định điều hành, thiết kế lựa chọn khác nhau có thể được đánh giá nhanh chóng. Nghiên cứu nước ngoài: Một trong số mô hình phổ biến rộng rãi nhất được sử dụng trong mô phỏng hệ thống hồ chứa tổng quát là mô hình HEC-5 [22], phát triển bởi Trung tâm thủy văn công trình (Feldman 1981, Wurbs 1996). Jain và Goel (1999) [24] đã giới thiệu một mô hình mô phỏng tổng quát cho điều hành cấp nước của hệ thống hồ chứa dựa trên các đường điều phối. Cheng (2004) [20] thiết lập một hệ thống phần mềm kiểm soát lũ tiêu chuẩn hóa nhiều hồ chứa, tích hợp thu thập dữ liệu thời gian thực và chế biến, phân tích lượng mưa, dự báo lũ, phân tích hệ thống hồ chứa, truy vấn thông tin và một số các phương pháp gần đây của kiểm soát lũ dựa trên quy mô hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu. Nghiên cứu đã thiết lập một mô đun hoạt động kiểm soát lũ, hồ chứa kiểm soát lũ hoạt động với thời gian thực. Hoạt động xả lũ của hồ chứa có thể mô phỏng là một hằng số hoặc một cửa xả với dung tích điều tiết quy định. Hệ thống sẽ tự động kiểm tra sức chứa giới hạn của hồ ở mỗi khoảng thời gian khi người sử dụng cố định lượng chảy ra. Một sự lựa chọn mô phỏng được thiết lập dưới dạng hằng số hoặc một dung tích điều tiết hoặc tổng hợp cả hai. Phương trình cân bằng khối lượng hay sự tính toán truyền lũ dòng chảy hồ chứa sẽ được sử dụng để xác định thay đổi của kho chứa kiểm soát lũ. Phần lớn các phần mềm vận hành hồ chứa được kết nối với mô hình diễn toán lũ dựa trên mô hình Muskingum hay sóng động học như các phần mềm thương mại MODSIM (Labadie et al. 2000), RiverWare (Zagona et al. 1998, Biddle 2001), CalSIM (Munevar & Chung 1999). Điều này rất hạn chế cho việc điều hành chống lũ và không áp dụng được cho lưu vực có ảnh hưởng của thủy triều hay nước vật. 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 11
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. Nghiên cứu của Nguyễn Hữu Khải và Lê Thị Huệ (2007) [11] 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 Hữu Khải, Lê Xuân Cầu (2010) [9] “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), Đề tài đã sử dụng nhiều công nghệ trong đó có mô hình Hec-recssim 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 [7], áp dụng mô hình HEC-RESSIM mô phỏng hệ thống hồchứa 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. Ngoài ra Nguyễn Hữu Khải, Thân Văn Đón [10], dựa vào mô hình Athen điều tiết đơn hồ chứa và phương pháp Muskingum diễn toàn dòng chảy trong sông, nghiên cứu phát triển thuật toán liên kết 2 mô hình này thành một mô hình điều tiết liên hồ chứa và áp dụng thử nghiệm trên lưu vực sông Ba. 1.1.2. Phương pháp tối ưu hóa Kỹ thuật tối ưu hoá bằng quy hoạch tuyến tính (LP) và quy hoạch động (DP) đã được sử dụng rộng rãi trong tài nguyên nước và được áp dụng vào vận hành hồ chứa. Tuy nhiên áp dụng mô hình tối ưu hoá cho điều hành hồ chứa đa mục tiêu còn nhiều khó khăn. Các khó khăn đó bao gồm phát triển mô hình, huấn luyện nhân lực, chi phí giải quyết bài toán, cả điều kiện thủy văn tương lai bất định, sự bất lực để xác định và định lượng tất cả các mục tiêu và sự cần thiết trong việc tương tác tốt hơn với người sử 12
dụng. Vì thế, các nhà khoa học nghiên cứu phương pháp giải bài toán tối ưu hóa mới nhằm khắc phục các hạn chế trên. Phương pháp tối ưu phi tuyến bằng công nghệ GAMS mô phỏng bài toán tối ưu phi tuyến hệ thống công trình điều tiết, nhà máy thủy điện và các hộ sử dụng nước mới được nghiên cứu sử dụng trong thời gian gần đây. GAMS có thể giải hầu hết các dạng bài toán tối ưu tuyến tính, phi tuyến, tối ưu động.... GAMS được đánh giá là công cụ rất phù hợp để giải các bài toán tối ưu trong lĩnh vực quản lý nguồn nước. Công nghệ GAMS đã được ứng dụng thành công cho nhiều lưu vực sông trên thế giới trong đó có như lưu vực sông Maipo (Chilê), Mekong. Phát triển đồng thời với công nghệ GAMS để giải bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu là công nghệ GEN (thuật toán di truyền), đây cũng là một phương pháp rất mới và ít được sử dụng tại Việt Nam. Luận văn với đối tượng nghiên cứu là thuật toán di truyền sẽ trình bày cụ thể các nghiên cứu về GA giải bài toán tối ưu hóa trong mục 1.1.3 Nghiên cứu nước ngoài: Trên thế giới việc sử dụng phương pháp tối ưu hóa nghiên cứu tài nguyên nước là rất phổ biến. Young (1967) [25] lần đầu tiên đề xuất sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính để vạch ra quy tắc vận hành chung từ tối ưu hoá xác định. Phương pháp mà ông đã dùng được gọi là “quy hoạch động (DP) Monte- Carlo”. Về cơ bản phương pháp này 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. Sau đó là các nghiên cứu của Yakowitz (1982) [25], Yeh (1985) [21], Simonovic (1992) [29] và Wurbs (1993) [31] áp dụng các kỹ thuật hệ thống cho bài toán tài nguyên nước. Một mô hình quy hoạch để thiết kế hệ thống kiểm soát lũ hồ chứa đa mục tiêu đã được Windsor (1975) [25] phát triển. Karamouz và Houck (1987) [29] đã vạch ra 13
quy tắc vận hành chung khi sử dụng DP xác định và hồi quy (DPR). Mô hình DPR sát nhập thủ tục hồi quy tuyến tính nhiều biến đã được Bhaskar và Whilach (1980) gợi ý. Quy tắc để điều hành một hệ thống nhiều hồ chứa cũng được phát triển (quy hoạch động ngẫu nhiên), quy tắc yêu cầu mô tả rõ xác suất dòng chảy và hàm tổn thất. Phương pháp này được Butcher (1971), Louks (1981) [25] và nhiều người khác sử dụng. Mô hình tối ưu hoá thường được sử dụng trong nghiên cứu điều hành hồ chứa sử dụng dòng chảy dự báo làm đầu vào. Datta và Bunget (1984) [21] vạch ra một chính sách điều hành hạn ngắn cho hồ chứa đa mục tiêu từ một mô hình tối ưu hoá với mục tiêu cực tiểu hoá tổn thất hạn ngắn. Nghiên cứu chỉ ra rằng khi có một sự nhân nhượng chịu một đơn vị độ lệch lượng trữ và một đơn vị độ lệch lượng xả từ các giá trị đích tương ứng thì phép giải tối ưu hoá phụ thuộc vào dòng chảy tương lai bất định cũng như hình dạng hàm tổn thất. Một phương pháp khác đang được sử dụng hiện nay để giải thích tính ngẫu nhiên của đầu vào là chương trình logic mờ. Lý thuyết tập mờ đã được Zadeth (1965) giới thiệu. Jairaj và Vedula (2000) [23] đã áp dụng phương pháp này cho tối ưu hoá nhiều hồ chứa. 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 [12] – Viện Quy hoạch Thủy lợi đã xây dựng quy trình vận hành hệ thống liên hồ chứa Hòa Bình, Thác Bà, Tuyên Quang phục vụ cấp nước trong mùa khô cho hạ lưu sông Hồng – Thái Bình, ứng dụng thành công mô hình toán thuỷ 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, từ đó đề xuất quy trình vận hành hồ chứa bậc thang điều tiết nước trong mùa cạn cho hạ du sông Hồng – Thái Bình. Hoàng Thanh Tùng, Hà Văn Khối, Nguyễn Thanh Hải (2013) nghiên cứu ứng dụng phần mềm Crystal Ball xác định chế độ vận 14
hành tối ưu phát điện cho hồ chứa Thác Bà, Tuyên Quang và 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 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. Ngoài ra còn có Trần Hồng Thái (2005) và Ngô Lê Long (2006) [13] bước đầu áp dụng thuật tối ưu hoá trong vận hành hồ Hoà Bình phòng chống lũ và phát điện. 1.1.3. Nguyên cứu về giải bài toán tối ưu hóa bằng thuật toán di truyền (GA) Thuật toán di truyền được lập dựa trên cơ sở lý thuyết Drawin về “Nguồn gốc của các giống loài” và được giới thiệu lần đầu tiên bởi John Holland. Thuật toán di truyền là một phương pháp để giải quyết vấn đề tối ưu hóa dựa trên chọn lọc tự nhiên theo các quá trình tiến hóa sinh học. Tại các bước giải, thuật toán chọn cá thể một cách ngẫu nhiên từ quần thể ban đầu làm cha mẹ và sử dụng chúng tạo ra con cái trong các thế hệ tiếp theo. Có thể áp dụng thuật toán di truyền để giải một loạt các vấn đề tối ưu ngay cả đối với hàm mục tiêu là không liên tục, ngẫu nhiên hoặc phi tuyến,… Để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu ta còn kết hợp thuật toán di truyền với các ràng buộc và phép thử thống kê cho hiệu quả cao mà các phương pháp truyền thống không có. GA cho phép tìm cực trị toàn cục của một hàm mục tiêu liên tục hay gián đoạn và sự tính toán mang bản chất tính toán tổ hợp nên nó có thể tự động chọn nghiệm tối ưu tốt hơn trong các nghiệm không tồi. Việc sử lý ở mức bit làm cho nó có khả năng ứng dụng rộng rãi và có hiệu quả. 15
Năm 1991, H. Mühlenbein, D. Schomisch and J. Born [30] sử dụng GA để giải bài toán Rastrigin (1971), Rastrigin là một hàm không lồi, việc tìm giá trị min của hàm này là một vấn đề khá khó khăn do không gian tìm kiếm lớn và số lượng cực tiểu địa phương rất nhiều, GA đã tự động chọn nghiệm tối ưu tốt trong các cực tiểu địa phương này. Tại Việt Nam có nghiên cứu của Lê Xuân Cầu (2000) [5] ứng dụng GA giải bài toán Reid – Vemuri (1974); Nguyễn Trung Thành, Đại Học Đà Nẵng sử dụng thuật toán di truyền bằng ngôn ngữ lập trình Matlab nghiên cứu giải bài toán tối ưu hóa cho cánh tay robot, sử dụng quần thể ban đầu với 30 nhiễm sắc thể ; Nguyễn Thu Hoài, Đại học Công Nghệ giải bài toán tối ưu hóa cấu trúc mạng nơron mờ bằng giải thuật di truyền, … Với bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu sử dụng tài nguyên nước, thuật toán di truyền đã được Robin Wardlaw (1999) [28] đánh giá bằng cách vận hành tối ưu bốn hồ chứa, kết quả chứng minh rằng thuật toán di truyền có thể sử dụng tốt trong tính toán theo thời gian thực với dòng vào được tạo ra ngẫu nhiên. Ông cũng xem xét bài toán phức tạp hơn với mười hồ chứa, kết quả được đưa ra so sánh với các kết quả đã công bố trước đây. Nghiên cứu này chỉ ra rằng phương pháp thuật toán di truyền là thiết thực và dễ dàng áp dụng cho các hệ thống phức tạp, nó có tiềm năng như là một phương án thay thế cho động lực học ngẫu nhiên. Mohammad Noori và nnk (2013) [26] tối ưu hóa đa mục tiêu hai hồ chứa thuộc lưu vực sông Ghezel Ozan của Malaysia sử dụng thuật toán di truyền, trong nghiên cứu này GA sử dụng để giải bài toán vận hành tối ưu hai hồ chứa với mục tiêu sản xuất thủy điện và kiểm soát lũ, các biến quyết định được biểu thị dưới dạng các gen nhiễm sắc thể, hàm số mục tiêu cũng được lựa chọn như một chỉ số thích nghi của nhiễm sắc thể và các rằng buộc của nó, kết quả xây dựng trung bình tháng cho đường cong điều phối. Anongrit Kangrang và Chavalit Chaleeraktrakoon (2007) [19] đã kết hợp thuật toán di truyền (GA) với mô hình mô phỏng (HEC-5) để xây dựng đường cong vận hành hồ chứa Bhumibol và Sirikit của Thái Lan, nghiên cứu này chỉ ra rằng GA cho phép mã hóa các biến quyết định thành 16
các nhiễm sắc thể, sau đó các hoạt động di truyền (phép chọn lọc, lai ghép, đột biến,...) được thực hiện để tạo ra bộ nhiễm sắc thể mới, trong đó mỗi biến quyết định đại diện cho cấp độ tháng của đường cong vận hành hồ chứa. Tại Việt Nam, sử dụng thuật toán di truyền tối ưu hóa vận hành hồ chứa có nghiên cứu của Nguyễn Thế Hùng và Lê Hùng, Đại học Bách Khoa Đà Nẵng, sử dụng GA để tìm kiếm quỹ đạo vận hành tối ưu hồ chứa Nhà máy Thủy điện Ea Krong Rou tỉnh Khánh Hòa, trên cơ sở chuỗi dòng chảy đến hàng tháng của 23 năm nghiên cứu đã 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, 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. Gần đây nhất là nghiên cứu của Nguyễn Hữu Khải, Lê Xuân Cầu (2012) [9] đã xây dựng đường cong chuẩn quy tắc vận hành tối ưu hồ chứa thủy điện mùa cạn, các tác giả đã dùng thuật toán Gen 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: maximize tổng sản lượng điện, minimize tổng lượng nước thiếu hụt và minimize giá trị tuyệt đối hiệu mực nước hồ cuối mùa cạn và mực nước chết. Các nghiên cứu trên tại Việt Nam chỉ sử dụng GA với chuỗi dòng chảy trung bình tháng cho đường cong điều phối và tối ưu hóa cho vận hành hồ chứa mùa cạn mà chưa nghiên cứu cho mùa lũ, đặc biệt là bài toán cắt lũ. Do đó, Luận văn với mục đích sử dụng GA tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ, sử dụng thuật toán di truyền tập trung vào bài toán cắt đỉnh lũ, giảm lũ xuống hạ lưu. 1.1.4. Tổng quan về các nghiên cứu vận hành liên hồ chứa sông Ba. a. Các nghiên cứu về lưu vực và hồ chứa sông Ba 17
Hiện nay, Chính phủ đã ban hành quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba, Tuy nhiên, với nhiều lý do mà hiệu quả mang lại vẫn chưa cao, dưới đây là một số quy trình vận hành đã được ban hành cho từng hồ chứa và liên hồ chứa sông Ba: - Quy trình vận hành hồ chứa thuỷ điện sông Ba hạ (2009) [1] ban hành theo quyết định số 3024/QĐ-BCT tháng 6/2009 của Bộ Công Thương. - Quy trình vận hành hồ chứa thủy Ayun hạ (2004) [3] được ban hành theo Quyết định số 64/2004/QĐ-BNN ngày 11/11/2004 của Bộ NN&PTNN. - Quy trình vận hành hồ chứa thuỷ điện sông Hinh (2002) [16] được ban hành theo Quyết định số 2775/QĐ-EVN-KTNĐ ngày 23/8/2002 của Tông Công ty Điện lực Việt Nam. - Quy trình vận hành hồ chứa thuỷ điện Krông H‟năng (2010) [2] được ban hành theo Quyêt định số 2029 QĐ-BCT ngày 13/8/2010 của Bộ Công Thương . - Quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba (2010) [14] vừa được ban hành theo Quyết định 1757/QĐ-TTg ngày 23/9/2010 của Thủ tướng Chình phủ. - Quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba (2014) [15] vừa được ban hành theo Quyết định 10777/QĐ-TTg ngày 07/7/2014 của Thủ tướng Chính phủ. Ngoài ra, đã có một số kết quả nghiên cứu quy hoạch phát triển tài nguyên nước trên lưu vực sông Ba, đó là: - Cân bằng nước lưu vực sông Ba do đoàn khảo sát quy hoạch thuỷ lợi khu 5 lập năm 1983 - 1984. Tổng quan sông Ba do Viện quy hoạch và quản lý nước nay là Viện quy hoạch thuỷ lợi lập năm 1993-1994 [21]. - Định hướng quy hoạch phòng chống lũ lưu vực sông Ba do Viện quy hoạch thuỷ lợi lập năm 1998-1999 [18]. - Quy hoạch thuỷ lợi tỉnh Gia Lai có một phần lưu vực sông Ba do Viện quy hoạch thuỷ lợi lập năm 1997-1999 [18]. 18
- Quy hoạch sử dụng tổng hợp nguồn nước lưu vực sông Bàn Thạch và sau thuỷ điện sông Hinh có một phần lưu vực sông Ba do Viện quy hoạch thuỷ lợi lập năm 2000-2001 [18]. - Quy hoạch bậc thang thuỷ điện sông Ba do Công ty tư vấn xây dựng điện 1 lập năm 2002 [5]. Kết quả nghiên cứu các dự án trên có giá trị thiết thực cho đầu tư phát triển các giải pháp cấp nước và phòng chống úng, lũ cho nhiều vùng trong lưu vực. Thực tế các đề xuất trong quy hoạch là hợp lý. Tuy nhiên do điều kiện thực tế của mỗi thời kì lập quy hoạch nên các quy hoạch trước đây đều có những hạn chế nhất định và bất cập trước yêu cầu mới cao hơn của dân sinh và các ngành kinh tế trong giai đoạn phát triển tương lai. Điều này được thể hiện ở những mức độ khác nhau đối với các kết quả nghiên cứu. - Nghiên cứu luận cứ khoa học cho các giải pháp phòng tránh hạn chế hậu quả lũ lụt lưu vực sông Ba của Nguyễn Văn Cư (2003) [6] phân tích điều kiện KT-XH, các đặc điểm KTTV và mặt đệm lưu vực sông Ba, từ đó đề xuất các giải pháp phòng chống lũ cho lưu vực, tuy nhiên đề cập rất ít đến vai trò của các hồ chứa. Gần đây đã có một số đề tài cấp Bộ được tiến hành. Lê Kim Truyền, Nguyễn Văn Thắng (2003) [17] nghiên cứu cơ sở khoa học và kinh nghiệm thực tiễn về quản lý tổng hợp lưu vực sông Ba. Viện Quy hoạch thuỷ lợi (2004) [18] đã triển khai dự án nghiên cứu quy hoạch tổng hợp tài nguyên nước sông Ba. Nguyễn Hữu Khải, Lê Xuân Cầu (2010) [9] ”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 đã sử dụng nhiều công nghệ trong đó có mô hình Hec-recssim để mô phỏng vận hành liên hồ chứa sông Ba, sử dụng mô hình Mike 11 để diễn toán lũ về hạ lưu, đặc biệt là sử dụng thuật toán di truyền để xây dựng đường cong quy tắc (điều phối) chuẩn vận hành liên hồ chứa mùa kiệt, đây là một công nghệ mới, chưa từng được sử dụng trước đó. 19
1.2. Điều kiện tự nhiên và kinh tế xã hội lƣu vực s ng Ba 1.2.1. Điều kiện tự nhiên 1.2.1.1. Vị trí địa lý Lưu vực sông Ba là một trong 9 lưu vực sông lớn ở Việt Nam, thuộc địa phận của 4 tỉnh: Gia Lai, Đăk Lăk, Phú Yên và một phần nhỏ thuộc Kon Tum. Phạm vi lưu vực nằm trong khoảng 12035‟ - 14038‟ vĩ độ Bắc, 180000‟ - 190055‟ kinh độ Đông với diện tích lưu vực là 13.900 km2. Phía Bắc giáp thượng nguồn sông Trà Khúc, Bắc và Tây Bắc giáp sông Sê San, Tây và Tây Nam giáp sông Srepok. Phía Nam giáp sông Bàn Thạch. Phía Đông là dải Trường Sơn Đông ngăn cách với các lưu vực sông Kone, sông Kỳ Lộ. Sông Ba đổ ra biển Đông ở Đồng Bằng Tuy Hoà tỉnh Phú Yên. 20