BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

VIỆN KHOA HỌC THỦY LỢI VIỆT NAM

NGUYỄN XUÂN LÂM

NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP VẬN HÀNH TỐI

ƯU HỆ THỐNG HỒ CHỨA THƯỢNG LƯU LƯU VỰC SÔNG

HỒNG TRONG MÙA CẠN

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

CHUYÊN NGÀNH: Kỹ thuật tài nguyên nước

MÃ SỐ: 62 58 02 12

HÀ NỘI, NĂM 2018

Công trình được hoàn thành tại Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam

Người hướng dẫn khoa học 1: PGS.TS Nguyễn Quang Trung

Người hướng dẫn khoa học 2: PGS.TS Hoàng Minh Tuyển

Phản biện 1:

Phản biện 2:

Phản biện 3:

Luận án này sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp Viện

họp tại: Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam

vào lúc ……… giờ………...ngày…………tháng…………năm …….

Có thể tìm hiểu luận án tại thư Viện:

- Thư viện Quốc gia

- Thư viện Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam

- 1 -

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài luận án

Hệ thống sông Hồng là hệ thống sông lớn thứ hai ở Việt Nam sau hệ

thống sông Mê Công, có vị trí chiến lược quan trọng, có vùng đồng

bằng sông Hồng (ĐBSH) và nguồn lợi lớn về thủy điện. Hệ thống hồ

chứa thủy điện lớn đã hoàn thiện và đóng vai trò điều tiết chính trên

hệ thống. Tuy nhiên, trong những năm vừa qua, tình trạng cạn kiệt

dòng chảy trên hệ thống đang diễn biến ngày một trầm trọng. Thực

hành xả nước Đông Xuân với mức tăng gấp đôi từ 2,78 đến 5,77 tỷ m3

từ 2007 đến 2015, trong khi đó, quy trình vận hành liên hồ chứa thủy

điện mới đơn thuần chỉ là các ràng buộc tĩnh cho vận hành và chưa

được xây dựng với cách tiếp cận tối ưu vận hành hệ thống đa mục tiêu.

Do vậy, cần thiết phải có các nghiên cứu về giải pháp vận hành tối ưu

hệ thống hồ chứa thủy điện sông Hồng trong mùa cạn theo hướng tối

đa hóa cùng lúc nhiều mục tiêu và đưa ra được các hàm vận hành thời

gian thực dựa trên chính sách vận hành đã được lựa chọn.

2. Mục đích nghiên cứu

Xây dựng cơ sở khoa học đề xuất giải pháp vận hành hệ thống hồ chứa

thủy điện trong mùa cạn nhằm tối ưu hóa phát điện và cấp nước hạ du

theo hướng tối ưu hóa đa mục tiêu và ứng dụng thuật toán BORG-

MOEA cho lưu vực sông Hồng.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài luận án là hệ thống các

hồ chứa thủy điện lớn trên lưu vực sông Hồng thuộc địa phận Việt

Nam, mà cụ thể ở đây là 6 hồ chứa: Bản Chát, Lai Châu, Sơn La, Hòa

Bình, Thác Bà và Tuyên Quang.

4. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu

- 2 -

a, Cách tiếp cận Cách tiếp cận hệ thống và tổng hợp; Cách tiếp cận

theo phân tích “Nhân – quả”; Cách tiếp cận kế thừa trên quan điểm

lịch sử

b, Phương pháp nghiên cứu: 1) Điều tra và khảo sát thực địa; 2)

Phương pháp kế thừa; 3) Phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu; 4)

Phương pháp mô phỏng toán học; 5) Phương pháp tham số hóa – mô

phỏng – tối ưu; 6) Phương pháp phân tích hệ thống.

5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

Bài toán tối ưu vận hành hệ thống liên hồ chứa có đặc điểm là đa mục

tiêu, khối tượng tính toán rất lớn. Nhằm tạo thuận lợi cho việc giải bài

toán, Luận án đã thiết lập được khung tính toán tối ưu nhằm kết nối

các mô hình hồ chứa vận hành trong mùa lũ, mùa cạn, mô hình hạ lưu,

các hàm mục tiêu, và các ràng buộc. Khung tối ưu linh hoạt, có thể

chọn lựa, cập nhật các thuật toán tối ưu phát triển mới nhất của thế

giới mà không tốn công thiết lập lại bài toán nhiều. Ở đây, đề tài đã

lựa chọn thuật toán Borg-MOEA làm phần tính toán tối ưu [2], ngoài

ra, đề tài đã xây dựng được một hệ thống mô phỏng hồ chứa và hạ lưu

cho vùng nghiên cứu trên ngôn ngữ C/C++ và Matlab chạy trên nền

Window, có hiệu suất và khả năng phân tích kết quả cao.

Về ý nghĩa thực tiễn, tập hàm vận hành (350 phương án) đã được đề

xuất với cải thiện về lợi ích điện từ 25 ÷ 28 %; cải thiện về trung bình

mực nước (<1,2 m) từ 4 ÷ 11 %, số ngày vi phạm mực nước 1,2 m cải

thiện từ 43 ÷ 86 %; và cải thiện về trung bình mực nước Hà Nội 40 ÷

43 %. Nhưng quan trọng hơn, trong một hệ thống đa mục tiêu, 350 ưu

tiên vận hành khác nhau sẽ tạo thuận lợi cho nhà ra quyết định trong

lựa chọn phương án vận hành phù hợp cho hệ thống. Thêm nữa, hàm

vận hành sử dụng đơn giản rất phù hợp cho nhu cầu hỗ trợ ra quyết

định vận hành thời gian thực trong thực tiễn. Cuối cùng, nghiên cứu

- 3 -

khẳng định tính khả thi khi mở rộng bài toán với yêu cầu vận hành phủ

đỉnh của hệ thống thủy điện.

6. Những đóng góp mới của luận án.

Thứ nhất, đề tài đã đề xuất được hàm vận hành hệ thống hồ thủy điện

chính lưu vực sông Hồng hỗ trợ ra quyết định trong vận hành hệ thống

hồ. Thứ hai, đề tài đã đề xuất và thiết lập được khung tính toán tối ưu

vận hành, kết nối các mô hình và thuật toán Borg MOEA và quy trình

tính toán của khung theo phương pháp tham số hóa – mô phỏng – tối

ưu (PSO) đảm bảo tính tinh cậy tốt trong hội tụ tìm nghiệm. Ngoài ra,

hệ thống mô hình hồ chứa và hạ lưu cũng như các công cụ tính toán

và phân tích với mã nguồn riêng đã được phát triển, tạo thuận lợi cho

phát triển nghiên cứu và ứng dụng.

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN TỐI ƯU VẬN HÀNH HỒ CHỨA

1.1. Giới thiệu chung

Theo nhận định của Ủy ban Đập Thế giới, nhiều hệ thống đập lớn trên

thế giới đã hoạt động không đảm bảo được các lợi ích kinh tế - xã hội

như mục tiêu thiết kế đề ra, vì thế, vận hành hồ chứa phải được tối ưu

theo đa mục tiêu và phải hướng vận hành động, theo thời gian thực

(WCD, 2000). Theo tính toán, tổng dung tích hữu ích của các hồ chứa

của nước ta vào khoảng 37 tỷ m3, trong đó, 61 hồ chứa thủy lợi, thủy

điện lớn trên 11 lưu vực sông, phải xây dựng và vận hành theo QTVH

liên hồ chứa (Bộ TNMT, 2012). Đến hiện tại, đã hoàn thành việc xây

dựng các QTVH này, tuy nhiên, việc thực thi gặp rất nhiều khó khăn,

và QTVH cần phải “mềm” hơn để hài hòa được các xung đột lợi ích

cũng như thích ứng với điều kiện khí hậu. Một giải pháp vận hành thời

gian thực được xây dựng theo cách tiếp cận tối ưu đa mục tiêu sẽ là

- 4 -

chìa khóa cho thách thức trên. Tuy nhiên, mặc dù đã được đầu tư

nghiên cứu từ những năm 50-60, nghiên cứu tối ưu vận hành hệ thống

hồ chứa đa mục tiêu vẫn chưa có được những phương pháp tổng quát.

1.2. Các nghiên cứu ở nước ngoài

Mô hình mô phỏng trả lời cho câu hỏi “What if”. Một số các công cụ

điển hình như HECRESSIM (Feldman, 1981, Wurbs, 1996), Acres

(Sigvaldson, 1976), SSARR (USACE, 1987), WRAP (Wurbs, 1993),

Mike (DHI). Trong khi đó, mô hình tối ưu trả lời cho câu hỏi “If then”;

và rất đa dạng phụ thuộc vào kỹ thuật tối ưu và bài toán cụ thể. Một

số các công cụ điển hình như LP, GAMS, CSUDP (Đại học

Colorado)… Tuy nhiên, bất chấp hàng thập niên nghiên cứu, đang tồn

tại một khoảng cách ngày càng lớn giữa phát triển lý thuyết và ứng

dụng thực tế (Yeh và Wurbs, 2002) . Lý do cơ bản là: (i) Nghi ngờ sự

tối ưu; (ii) Hạn chế của phần cứng và phần mềm máy tính; (iii) Các

mô hình tối ưu thì phức tạp về mặt toán học (ví dụ: quy hoạch động);

(iv) Nhiều mô hình tối ưu là không phù hợp khi tích hợp rủi ro và tính

bất định. Tuy vậy, những tiến bộ gần đây như: (i) Quan điểm hỗ trợ ra

quyết định (DSS); (ii) Tiến bộ mạnh về năng lực và giá thành của máy

tính, Internet, công nghệ tự động hóa, trí tuệ nhân tạo (Cách mạng 4.0),

đang mở ra những cách tiếp cận mới.

1.2.1. Bài toán tối ưu hóa hệ thống hồ chứa

a. Hàm mục tiêu: Có nhiều loại hàm mục tiêu, ví dụ điện:

max (𝑜𝑟 min)∑𝛼𝑡 . 𝑓𝑡(𝑠𝑡 , 𝑟𝑡) + 𝛼𝑇+1. 𝜑𝑇+1(𝑠𝑇+1)

𝑇

𝑡=1

𝑓𝑡(𝑠𝑡, 𝑟𝑡) = ∑ 𝐾. 𝑒𝑖,𝑡(𝑠𝑖,𝑡 , 𝑠𝑖,𝑡+1, 𝑟𝑖,𝑡). ℎ̅𝑖,𝑡(𝑠𝑖,𝑡 , 𝑠𝑖,𝑡+1, 𝑟𝑖,𝑡). 𝑟𝑖,𝑡𝑛𝑖=1 . ∆𝑡𝑖,𝑡

- 5 -

b. Ràng buộc: Ví dụ, phương trình cân bằng động của hệ thống:

𝑠𝑡+1 = 𝑠𝑡 + 𝐶. 𝑟𝑡 + 𝑞𝑡 − 𝐼𝑡(𝑠𝑡, 𝑠𝑡+1, … ) − 𝑑𝑡; giới hạn dung tích :

𝑠𝑡+1, 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑠𝑡+1 ≤ 𝑠𝑡+1, 𝑚𝑎𝑥 (giới hạn dung tích vật lý, chống lũ, phát

điện, du lịch, môi trường…); và

giới hạn xả: 𝑟𝑡, 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑟𝑡 ≤

𝑟𝑡,max (giới hạn xả vật lý

trình, chống xói, lũ, môi trường,

cấp nước…)

Ngoài ra còn nhiều ràng buộc

khác ở hạ và thượng lưu như

mực nước, môi trường… thay đổi theo từng hồ và thời gian và tạo ra

một hệ thống ràng phi tuyến lớn, không lồi, nhiều cực trị cục bộ,

không liên tục, không khả vi (Tauxe,1980).

c. Tối ưu đa mục tiêu:

Thực tế hiện nay, hệ

thống hồ luôn bao gồm

nhiều mục tiêu: phát điện,

chống lũ, cấp nước…các

mục tiêu này thường mâu

thuẫn với nhau. Như vậy,

bài toán tối ưu đa mục

tiêu đòi hỏi phải được giải

một cách đồng thời có nghĩa

là cùng lúc tối đa hóa tất cả các mục tiêu mâu thuẫn đặt ra cho hệ

thống. Nghiệm của bài toán này là một tập (mặt) các nghiệm Pareto

không trội như đã được chỉ ra về sự tồn tại mặt này trong định nghĩa:

Tối ưu Pareto hay Hiệu quả Pareto là trạng thái phân bổ tài nguyên

mà tại đó không thể tái phân bổ lại để làm cho bất kỳ một cá thể hay

Hình 1-1. Ví dụ về một hệ thống hồ

chứa

Hình 1-2 Các nghiệm thông thường và

các nghiệm Pareto

- 6 -

tiêu chí ưu tiên nào tốt hơn mà không làm cho ít nhất một cá thể hay

ưu tiên kia xấu đi (Vilfredo Pareto,1848-1923)

1.2.2. Kỹ thuật giải tối ưu

Nhóm quy hoạch tuyến tính (LP): Là một phương pháp cổ điển, rất

được ưa chuộng, với thuật toán điển hình Simplex (Dantzig,1937). Ưu

điểm của LP: (i) khả năng giải hiệu quả bài toán lớn; (ii) hội tụ đến

nghiệm tối ưu toàn cục; (iii) các lời giải ban đầu không cần thiết; (iv)

lý thuyết đối ngẫu được phát triển tốt cho phân tích độ nhạy; và (v) dễ

dàng trong thiết lập bài toán, và giải bài toán với chi phí thấp.

Nhóm quy hoạch phi tuyến tính (NLP): Một số thuật toán quy hoạch

phi tuyến được biết đến là khá mạnh mẽ và hiệu quả như: (i) quy hoạch

tuyến tính liên tiếp (SLP); (ii) quy hoạch toàn phương liên tiếp (SQP);

(iii) phương pháp Lagrangian tăng (hay còn gọi là phương pháp phép

nhân (MOM); và (iv) phương pháp gradient giảm dần tổng quát

(GRG). Ưu điểm là công tính toán ít nhưng nhược điểm là không đảm

bảo hội tụ nghiệm tối ưu toàn cục. Nhóm quy hoạch động (DP): Được

Bellman đề xuất năm 1957, quy hoạch động khai thác hiệu quả cấu

trúc quyết định dạng chuỗi của các bài toán tối hệ thống hồ chứa. Ở

dạng rời rạc, DP vượt qua các khó khăn do tính chất phi tuyến, không

lồi và thậm chí không liên tục trong hàm mục tiêu và ràng buộc. Tuy

nhiên, khó khăn về “curse of dimesionality” (Bellman, 1961) là với

bài toán DP tất định, đa hồ, tổng số trường hợp tính toán sẽ là: mn x

T. Để đơn giản hóa, các kỹ thuật đã được phát triển như: nội suy/tạo

lưới thô, DPSA, IDP, DDDP… tuy nhiên, không đảm bảo tính hội tụ

toàn cục. Mặc dù vậy, xu thế giải quyết tổng thể đang quay trở lại với

sự xuất hiện của các máy tính HPC.

- 7 -

Nhóm quy hoạch “tự

nghiệm” (Heuristics

programming): Dựa trên các

quy tắc kinh nghiệm “rules

of thumb” hay một số các

dạng bắt trước mà quan sát

được thấy trong tự nhiên,

phương pháp quy hoạch tự

nghiệm được ứng dụng để

tính toán tối ưu tạo ra các

thông tin định tính hay định

lượng. Ví dụ như tính toán

tiến hóa EC bao gồm GA

(Holland, 1970s), NSGA

(Deb, 2000), SCE (Duan,

1994)…; tối ưu tổ kiến, bầy ong, dơi…Lợi ích quan trọng phương

pháp này so với các phương pháp truyền thống như LP, LNP, DP đó

là: Nó có thể tìm đến gần tối ưu toàn cục cho một bài toán thực tiễn

hơn là tối ưu toàn cục cho bài toán được đơn giản hóa (Maier, 2014).

Ngoài ra, với sự độc lập của các mô hình mô phỏng, bài toán dễ dàng

đưa thêm các mục tiêu, để chuyển thành tối ưu đa mục tiêu và với chỉ

với một lần tính toán sẽ tạo ra được mặt Pareto. BORG-MOEA do 2

tác giả David Hadka và Patrick Reed phát triển năm 2013 với nền tảng

cơ bản là GA đa mục tiêu và đặc điểm nổi bật là tự điều chỉnh lựa chọn

các thuật toán tìm kiếm BORG được đánh giá là rất hứa hẹn cho bài

toán tối ưu đa mục tiêu vận hành hồ chứa

1.2.3. Phương pháp giải bài toán vận hành hồ tối ưu

Hình 1-3: Sơ đồ cơ bản của thuật

toán di truyền GA

- 8 -

Hình 1-4: Phương pháp tối ưu

ngẫu nhiên ẩn (ISO)

Hình 1-5: Phương pháp tối ưu

ngẫu nhiên hiện (ESO)

1.3. Các nghiên cứu ở trong nước

Có thể kể đến một số các nghiên cứu về vận hành hồ chứa trên lưu vực

sông Hồng như sau : GS Hà Văn Khối và Lê Bảo Trung nghiên cứu 3

hồ chứa Hòa Bình, Sơn La và Lai Châu trên sông Đà ; PGS Hoàng

Thanh Tùng (ĐH Thủy Lợi) sử dụng Cristall Ball phục vục chủ động

lập kế hoạch vận hành; PGS Hà Ngọc Hiến (Viện Cơ) phục vục chống

lũ và phát điện thời gian thực; Viện QH Thủy lợi ứng dụng GAMS lập

kế hoạch, quản lý và khai thác sử dụng hệ thống công trình thủy lợi

vùng thương du lưu vực sông Hồng; PGS Nguyễn Thanh Bằng nghiên

cứu tối ưu quy hoạch hệ thống điện; PGS Ngô Lê Long tối ưu vận

hành hồ Hòa Bình chống lũ và phát điện; Nghiên cứu của đại học Bách

khoa Milan cho 4 hồ chứa, trong đó, 3 hồ tối ưu liên kết là Sơn La,

Hòa Bình và Tuyên Quang sử dụng GA và Thác Bà độc lập sử dụng

SDP (2016); Một số các nghiên cứu về xây dựng QTVH như nghiên

cứu Viện QHTL (2007,2013), Viện KHTL (2011), và gần đây là

nghiên cứu xây dựng QTVH 1622 của Viện KTTV&BĐKH (2015).

- 9 -

Ngoài ra, có thể kể đến một số các nghiên cứu về QHTL 2005, 2008,

2012 và các nghiên cứu có liên quan như: TS. Nguyễn Lan Châu về

tác động hồ chứa sông Đà và sông Lô (2010), GS Lê Kim Truyền về

kiệt và cấp nước (2007); GS Trần Đình Hòa về điều tiết dòng chảy

(2010); TS. Vũ Thế Hải về giải pháp chống hạn và xâm nhập mặn

(2013) …

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN XÂY

DỰNG GIẢI PHÁP VẬN HÀNH

2.1. Đặc điểm lưu vực

Diện tích lưu vực 149.760 km2 (phần Việt Nam là 49 %). Tổng lượng

mưa năm 238,7 km3, phần Việt Nam chiếm 57,8 %. Mùa mưa trên hệ

thống thường từ V ÷ IX,X chiếm 81 %, mùa khô từ tháng X ÷ V chiếm

19 %. Hệ thống bao gồm sông Đà, sông Thao, sông Lô và về đến hạ

lưu là ĐBSH được bổ sung thêm nước bởi sông Thái Bình. Tổng lượng

dòng chảy năm 112 km3 , trong đó sông Đà là 45,2 %, mùa lũ, kiệt

cũng tương tự như mưa và kiệt nhất rơi vào tháng I ÷ III. Hệ thống có

tiềm năng thủy điện lớn đóng góp tới 30% nhu cầu điện cả nước, với

650.000 ha lúa ĐX ở vùng ĐBSH với Hà Nội là trung tâm kinh tế -

chính trị.

2.2. Đặc điểm vận hành hệ thống hồ chứa

Đến cuối năm 2016, hệ thống thủy điện đã cơ bản hoàn thành, trong

đó 6 hồ chính là Hòa Bình (1994), Thác Bà (1972), Tuyên Quang

(2007), Sơn La (2012), Bản Chát (2013), Lai Châu (2016) như Hình

2-1, Hình 2-2. Với tổng dung tích hữu ích 18,92 tỷ, trong đó, trên sông

Đà tập trung chủ yếu, 2 hồ lớn nhất bậc thang là Sơn La và Hòa Bình

chiếm tới 66 % tổng dung tích. Ba hồ chứa có vai trò trực tiếp với hạ

- 10 -

lưu là Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên Quang, chiếm 46 % tổng dung

tích, có đặc điểm vận hành: Giai đoạn tích nước (10/8-31/10); duy trì

(1/11-31/12); gia tăng xả nước (1/1-28/2); xả theo phụ tải (1/3-15/6)

(H.M.Tuyển, 2013).

Hình 2-1: Lưu vực sông Hồng và hệ thống hồ chứa

Hồ Hòa Bình Hồ Thác Bà

Hồ Tuyên Quang Hồ Sơn La

Hồ Bản Chát Hồ Lai Châu

Hình 2-2: Sơ họa thông số các hồ chứa thủy điện lớn

- 11 -

2.3. Những yếu tố tác động đến vận hành

1. Dòng chảy từ Trung Quốc

2. Vai trò phát điện của hệ thống

3. Đảm bảo nước cho hạ du: Vụ Đông Xuân vẫn là vụ lúa chính cần

cấp nước trong mùa kiệt và nhu cầu nước nông nghiệp chiếm 69 %

trong tổng nhu cầu mùa kiệt 6 tỷ m3 (trồng trọt, chăn nuôi, thủy sản,

đô thị , CN, sinh hoạt nông thôn) . Từ năm 2003, do địa hình lòng sông

bị xói sâu, vận hành điện thông thường không đảm bảo mực nước yêu

cầu tưới 2,2 m tại Hà Nội. Các hồ chứa đã phải xả gia tăng Đông Xuân.

Tuy nhiên, tổng lượng xả vẫn tiếp tục tăng khi diện tích ĐX không

thay đổi.

Bảng 2-1. Tổng hợp mức xả và diện tích canh tác Đông Xuân

(TCTL, 2014)

4. Ảnh hưởng của triều và mặn: Chế độ triều ở hạ du sông Hồng thuộc

chế độ nhật triều, biên độ triều max đạt tới 3,5 ÷ 4,0 m. Sóng đỉnh triều

mùa cạn vào sâu trong nội địa 150 km tới trạm Hà Nội.

5. Mâu thuẫn giữa cấp nước và phát điện: Trong 1 ngày đêm, huy động

công suất tại các trạm thủy điện phụ thuộc vào phụ tải ngày đêm, trong

khi thủy điện phụ trách đỉnh của phụ tải. Tháng 1-2 và là tháng có nhu

cầu sử dụng điện thấp nhất trong năm, nhưng chính thời kỳ này hạ du

sông Hồng cần cấp nước ĐX. Do vậy, mâu thuẫn giữa cấp nước và

yêu cầu xả nước phát điện thời kỳ này là rất rõ ràng. Các tháng khác

11,12, 3, nhu cầu điện vẫn còn thấp, dòng chảy đến nhỏ, các hồ xả

- 12 -

không cao, ảnh hưởng đầu nước thấp và mặn. Sáng đến tháng 4, 5, 6,

nhu cầu điện cao, dòng chảy đến lớn các hồ xả gia tăng, tự thân đảm

bảo được các nhu cầu hạ du. Điển hình mâu thuẫn này là khi hạn lớn

xảy ra vào 2010, sau xả ĐX, các hồ gần như ngắt toàn bộ dòng chảy,

gây ra mực nước thấp kỷ lục trong vòng 100 năm qua

2.4. Phương pháp xây dựng giải pháp tối ưu vận hành hệ thống hồ

chứa lưu vực sông Hồng

a. Nhận định về phương hướng giải quyết

+ Bài toán vận hành hệ thống hồ chứa sông Hồng là một bài toán đa

mục tiêu và cần phải được giải bằng một phương pháp tối ưu đa

mục tiêu.

+ Các hàm mục tiêu khác nhau có thể tổng hợp đưa về 2 hàm mục

tiêu là lợi ích phát điện và cấp nước. Trong đó, hàm mục tiêu cấp

nước sẽ phù hợp với thực tiễn hơn, nếu nó được đánh giá bằng mực

nước tại điểm kiểm soát (ở đây là Hà Nội).

+ Với mục tiêu có được một giải pháp hỗ trợ vận hành hệ thống thời

gian thực, gần với thực tiễn thì bài toán cần thiết phải được nghiên

cứu ít nhất ở bước tính toán ngày, hàm vận hành đưa ra phải thuận

tiện, dễ sử dụng với điều kiện số liệu hiện nay.

+ Tối ưu - mô phỏng - tham số hóa (PSO) định nghĩa trước một dạng

hàm vận hành (hàm chính sách vận hành), sau đó sử dụng các kỹ

thuật tối ưu để tìm ra bộ tham số với hiệu quả thể hiện tốt nhất theo

một chuỗi kịch bản. Theo đó, nó hạn chế bớt được các trở ngại của

ISO và ESO (Chang et al., 2005; Chen, 2003; Momtahen &

Dariane, 2007).

+ Thuộc lớp MOEA, Borg MOEA là một thuật toán mới, có hiệu quả

cao nhờ vào khả năng tự điều chỉnh các phép toán (Hadka, 2013),

sẽ được chọn thử nghiệm làm thuật toán tối ưu của hệ thống.

- 13 -

b. Khung tính toán tối ưu xây dựng hàm vận hành hệ thống

Hình 2-3- Khung tính toán tối ưu xác định thông số hàm vận hành

Khung tính đề xuất mang các đặc điểm ưu thế sau:

+ Biến quyết định không phải là dung tích/xả mà là tham số của

hàm vận hành 𝑢𝑡𝑘 = f(𝑠𝑡

𝑘, t, …), vì thế giảm miền tìm kiếm của

BORG

+ Hầu hết các ràng buộc về vật lý (dung tích, thủy lực tràn, cống,

turbine…) & một số chính sách bắt buộc về dcmt được ẩn trước

vào hàm nhằm đảm bảo 𝒖𝒕𝒌 khả thi và giảm công tính toán

+ Khi ứng dụng thực tiễn, Hàm vận hành không tạo ra một lúc toàn

bộ quỹ đạo xả mà đi theo từng bước thời gian và dựa vào trạng thái

thực của hệ thống đầu bước, do đó mang tính thời gian thưc và

hỗ trợ ra quyết định.

4.3. Hàm mục tiêu và ràng buộc

a. Hàm mục tiêu:

1. Tối đa hóa lợi ích phát điện tương đối của hệ thống hồ chứa trong

mùa kiệt là: FBđiện = Max ∑ αtTt=1 . ∑ [K. et

i . ρ. rtti . gn

i=1 . (H̅ti − ht

i)]

- 14 -

Trong đó: n: là số lượng hồ chứa (n=6) ;T: là trục thời gian tính toán

50 năm, với bước mô phỏng ngày (18250 bước); αt: là hệ số lợi ích

phát điện, αt = t x 1000 đ; t là tỷ số mức độ tiêu thụ điện so với giai

đoạn tiêu thụ thấp nhất trong mùa kiệt (xem Hình 2-4), giả thiết giá

thời kỳ thấp nhất 1000 đ/kwh; hàm mục tiêu đơn vị là (đồng); ei: là

hiệu suất tổng hợp của cả turbine và máy phát tại hồ chứa thứ i ( coi

là hằng số 0,87 x

0,93); rt𝑡𝑖 : là lượng

xả ngày qua turbine

của hồ chứa thứ i

trong bước thời gian

t; g: là gia tốc trọng

trường, 9,81 m/s2; ρ:

là khối lượng riêng

của nước, 1000 kg/m3; K: hệ số quy đổi đơn vị, ở đây chuyển đổi ra

đơn vị là Kwh cho bước tính toán ngày là 24 giờ, như vậy K = 0.024;

�̅�𝑡𝑖: là mực nước bình quân thượng lưu trong bước tính toán, là hàm

của mức dung tích đầu và cuối; ℎ𝑡𝑖 : là mực nước bình quân hạ lưu trong

bước tính toán, là hàm của lưu lượng xả qua đập.

2. Tối đa hóa trung bình mực nước thấp (< 1,2 m) tại Hà Nội :

Ftb(hHN<1,2m) = max(1

𝑇∑ (ℎ𝑡

𝐻𝑁 ∗ 100)) 𝑖𝑓 ℎ𝑡𝐻𝑁 < 120 (𝑐𝑚) 𝑇

𝑖=1

Trong đó: ℎ𝑡𝐻𝑁: Là

mực nước tại Hà Nội

cuối bước t, với ℎ𝑡𝐻𝑁= f

(𝑟𝑡𝑖 , 𝑞𝑡

𝑘, τ𝑡 , ℎ𝑡−1𝐻𝑁 , … ) và

đơn vị là (m); rt−1i : Là

lượng xả từ 3 hồ chứa

Hòa Bình, Thác Bà và

Hình 2-4. Hệ số t lợi ích phát điện trong

mùa kiệt tính từ 16-9 đến 14-6

Hình 2-5. Hệ số t lợi ích phát điện

trong mùa kiệt tính từ 16-9 đến 14-6

- 15 -

Tuyên Quang tại bước thời gian t-1; 𝑞𝑡−1𝑘 : là lưu lượng tự nhiên, khu

giữa gia nhập đoạn sau hồ đến điểm kiểm soát; T: Thời gian mùa kiệt;

τt : Là mực nước triều trung bình tại bước thời gian t tại Ba Lạt.

b. Ràng buộc

1. Phương trình cân bằng hệ thống hồ: 𝑠𝑡+1𝑖 = 𝑠𝑡

𝑖 + C. 𝑟𝑡𝑖 + 𝐼𝑡

𝑖 + 𝐸𝑡𝑖

𝑠𝑡𝑖 , 𝑠𝑡+1

𝑖 : Là các dung tích hồ chứa chứa thứ i tại đầu bước thời gian t

và t +1; 𝐼𝑡𝑖: là dòng chảy đế hồ chứa thứ i trong bước thời gian t; C : là

ma trận kết nối hệ thống hồ; 𝑟𝑡𝑖: là lượng xả của hồ chứa trong bước

thời gian; 𝐸𝑡𝑖 : là tổn thất bốc hơi của hồ chứa trong bước thời gian, nó

có thể lả; 2. Ràng buộc về dung tích trữ vật lý, và chống lũ cuối kiệt:

s𝑡, 𝑚𝑖𝑛𝑖 ≤ s𝑡

𝑖 ≤ s𝑡,𝑚𝑎𝑥𝑖 và st

i ≤ STi ; 3. Lượng xả qua CT về vật lý, và

dòng chảy môi trường (QTVH 1622): 𝑟𝑡,𝑖𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑟𝑖,𝑡 ≤ 𝑟𝑡,𝑖

𝑚𝑎𝑥; 4. Mực

nước Hà Nội không nhỏ hơn 2,2 m trong xả Đông Xuân: ℎ𝑡𝐻𝑁 ≥ 2,2 ,

với t TĐông Xuân

4.4. Mô phỏng hệ thống

Hình 2-6 Sơ đồ giản lược mô phỏng hệ thống

a. Sơ đồ mô phỏng: Mô phỏng hệ thống được chia ra làm 2 thành tố

chính sau: (i) Mô hình hệ thống hồ chứa thủy điện gồm Bản Chát, Lai

Châu, Thác Bà, Tuyên Quang, Sơn La và Hòa Bình. Mô phỏng vận

- 16 -

hành chia làm 2 mùa: mô phỏng mùa kiệt tạo điều kiện cho quá trình

ra quyết định và tính toán tối ưu: mô phỏng mùa lũ để tạo điều kiện

ban đầu cho mùa kiệt tiếp đó theo QTVH 1622; (ii) Mô hình hạ lưu

với đầu ra là mực nước tại điểm kiểm soát Hà Nội. Và đầu vào bao

gồm các biên sau hồ, biên tự nhiên, và biên hạ lưu là mực nước triều

và mặn tại các cửa, quá trình lấy nước của các hệ thống thủy lợi theo

mặn và mực nước đã được đưa vào.

b. Mô phỏng hệ thống hồ và hàm vận hành

NT1: Mô hình hệ thống hồ được xây dựng

dựa trên cân bằng nước từng hồ NT2: Đảm bảo quá trình ra quyết định

𝑟 𝑡𝑚𝑎𝑥 =

𝑟𝑡𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛_𝑚𝑎𝑥 + 𝑟𝑡𝑟𝑎𝑛_𝑚𝑎𝑥 + 𝑟đá𝑦_𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 > 𝑧𝑛𝑔𝑢𝑜𝑛𝑔𝑡𝑟𝑎𝑛

𝑟𝑡𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛max+ 𝑟đá𝑦_𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 ≤ 𝑧𝑛𝑔𝑢𝑜𝑛𝑔𝑡𝑟𝑎𝑛 𝑎𝑛𝑑 𝑧𝑡𝑙 > 𝑧𝑐

0 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 ≤ 𝑧𝑐

𝑟 𝑡𝑚𝑖𝑛 =

𝑟𝑡𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛_𝑚𝑎𝑥 + 𝑟𝑡𝑟𝑎𝑛_𝑚𝑎𝑥 + 𝑟đá𝑦_𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 ≥ 𝑧𝑀𝑁𝐷𝐵𝑇

𝑞𝑑𝑐𝑚𝑡 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 < 𝑧𝑀𝑁𝐷𝐵𝑇 𝑎𝑛𝑑 𝑧𝑡𝑙 > 𝑧𝑐

0 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 ≤ 𝑧𝑐

NT3: Đảm bảo tính khả thi của các quyết định, ràng buộc được ẩn trước vào trong mô hình

𝑢𝑡𝑘 = f(𝑠𝑡

𝑘, 𝜃𝑚𝑥𝑛 , 𝑆𝑌𝑆, 𝑟 𝑡𝑚𝑖𝑛, 𝑟 𝑡

𝑚𝑎𝑥…)

𝑉𝑡min|max

= 𝑟 𝑡𝑚𝑖𝑛|𝑚𝑎𝑥

𝑑𝑡

𝑡+𝑏

𝑡

𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛|𝑚𝑎𝑥

= 𝑉𝑡min|max

/k.

𝑟𝑡𝑘 =

𝑢𝑡𝑘 𝑖𝑓 𝑟𝑡

𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑢𝑡𝑘 ≤ 𝑟𝑡

𝑚𝑎𝑥

𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛 𝑖𝑓 𝑢𝑡

𝑘 ≤ 𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑟𝑡

𝑚𝑎𝑥

𝑟𝑡𝑚𝑎𝑥

NT4: Hiện thực hóa các quyết định

- 17 -

c. Mô phỏng hạ lưu: Để có thể mô phỏng được mực nước Hà Nội

dưới tác động của dòng chảy, triều, quá trình lấy nước trên hệ thống

(phụ thuộc vào cả đầu nước và mặn). Mô hình thủy động lực xâm nhập

mặn cần được sử dụng. Tuy nhiên, thời gian tính toán sẽ là không khả

thi khi để tính cho khoảng 10 năm đã tiêu tốn hơn 10 giờ. Mô hình hạ

lưu thay thế cho Mike 11 (MHTT) được đề xuất có dạng cấu trúc mạng

trí tuệ nhân tạo bao gồm 2 lớp, trong đó 1 lớp ẩn với hàm kích hoạt là

tang hyperbolic, để có thể giảm thời gian tính toán cho phù hợp với

bài toán tối ưu (Hình 2-7).

Hình 2-7 Phương pháp xây dựng mô hình thay thế

CHƯƠNG 3. PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ XÂY DỰNG

GIẢI PHÁP VẬN HÀNH

3.1. Kết quả xây dựng mô hình hệ thống hồ chứa

a. Hàm xả rmax và rmin kiểm soát tính toán ra quyết định

Hình 3-1. Hàm xả 𝑟𝑚𝑎𝑥 , 𝑟𝑚𝑖𝑛 cho bước thời gian ngày theo dung tích

và dòng chảy đến cho hồ chứa Hòa Bình

- 18 -

Hình 3-2. Chỉ tiêt mô phỏng cân bằng nước bao gồm dòng chảy đến

net, dung tích và tổng xả cho hồ chứa Sơn La kết nối lũ-kiệt-lũ.

b. Cân bằng nước hệ thống

Hình 3-3. Chỉ tiêt mô phỏng cân bằng nước bao gồm dòng chảy đến

net, dung tích và tổng xả cho hồ chứa Hòa Bình kết nối lũ-kiệt-lũ.

c. Mô hình hạ lưu

- 19 -

Như đã trình bày ở Mục 2.4, mô hình Mike 11 sẽ xây dựng số liệu đầu

vào cho khoảng 10 năm với bước thời gian giờ, cho các đầu vào của

phương trình: ℎ𝑡+1𝐻𝑁 = 𝑓(ℎ𝑡

𝐻𝑁, 𝑞𝑡−1𝑑𝑒𝑙𝑡, ℎ𝑡−1

𝐵𝐿 ,𝑊𝐷𝑡), với 𝑞𝑡−1𝑑𝑒𝑙𝑡 là tổng

dòng chảy trung bình xuống đồng bằng, đơn vị là m3/s; ℎ𝑡−1𝐵𝐿 chiều

max trong ngày, đơn vị là (m) (thời gian chảy trễ là khoảng 1 ngày

được ước lượng từ mô hình Mike 11), 𝑊𝐷𝑡 là nhu cầu nước trong

ngày, đơn vị là m3/s. Để xác định số neuron phù hợp, nghiên cứu sinh

đã ứng dụng Netlab tool để tiến hành luyện mạng và đánh giá theo 9

tiêu chí (Hình 3-4) thì xác định số neuron là 10 là phù hợp với có hệ

số R2 rất cao 0,99522, các lỗi max và min là nhỏ, các lỗi max, mean

tại các khoảng giá trị lớn và giá trị nhỏ (<2,2m) là không lớn, ngoài

ra, số neuron như vậy là trung bình không quá cao dễ làm tốc độ tính

toán quá lớn. Tổng thời gian gian tính toán với bước ngày cho 10 năm

chỉ còn là 0,0003 s trong khi với mô hình Mike 11 là gần 24 h. Xem

chi tiết các kết quả kiểm định như Hình 3-4.

Hình 3-4 Đánh giá các tiêu chí kiểm định mạng ANN theo số neuron

sử dụng

- 20 -

3.2. Hội tụ nghiệm về mặt Pareto và đánh giá

Sau 18 h tính toán, với tổng cộng 3 triệu lần đánh giá hàm, thuật toán

BORG đã bắt đầu tìm ra nghiệm khả thi của bài toán tại số lần đánh

giá hàm NFE = 26600, tại NFE = 1e5, đã hình thành mặt pareto, và

mặt Pareto phát triển khá nhanh đến khi NFE = 2e6 mặt đã mở rộng

lớn ra. Từ đó đến 3e6 thì tốc độ phát triển chậm hẳn lại và gần như

không có tiến triển tiếp Hình 3-5.

Hình 3-5. Sự hình thành nghiệm khả thi và tiến triển của mặt Pareto

cho thí nghiệm tìm trực tiếp tham số xả

Lựa chọn 8 giải pháp vận hành điển hình theo thứ tự ưu tiên mực nước

sau đó đến điện lượng là P350H1, P300H51, P250H101, P200H151,

P150H201 P100H251, P50H301 và P1H350, tiến hành tính toán thử

nghiệm. Kết quả chỉ ra toàn bộ các giải pháp đều vượt trội đáng kể so

với thực tiễn về mục tiêu lợi ích điện lượng từ 25 ÷ 28 %. Về mục tiêu

trung bình mực nước thấp (<1,2m), sự cải thiện từ 4 ÷ 11 % chỉ có ở

- 21 -

các giải pháp từ P350H1, P300H51, P250H101 và P200H151, tuy

nhiên, tất cả các giải pháp đều cải thiện số lần vi phạm mực nước 1,2

m, chỉ từ 7 ÷ 29 lần vi phạm so với 51 lần vi phạm trong thực tế. Về

mực nước nhỏ nhất, toàn bộ các giải pháp trừ P1H350 đều thể hiện sự

cải thiện từ 9 ÷ 64 %, ngoài ra, tất cả các giải pháp đều cải thiện mực

nước trung bình toàn mùa cạn từ 40 ÷ 43 % (Bảng ). Như vậy, xét trên

toàn diện có thể kiến nghị sử dụng các giải pháp vận hành từ P350H1

đến P200H151.

Bảng 3-1 Tổng hợp hiệu quả của các giải pháp vận hành và thực tiễn

vận hành thời kỳ 16/10/2015 đến 14/6/2016

Nghiệm

tối ưu

Lợi ích điện

hHà Nội thấp (<

1,2 m) trung

bình

Số ngày vi

phạm mực

nước < 1,2 m

hHà Nội_mùa

cạn_min

hHà Nội_mùa

cạn _trung bình

(103

tỷ

VND)

Cải

thiện

sv

thực

tế

(%)

(cm)

Cải

thiện

sv

thực

tế

(%)

(ngày)

Cải

thiện

sv

thực

tế

(%)

(cm)

Cải

thiện

sv

thực

tế

(%)

(cm)

Cải

thiện

sv

thực

tế

(%)

P350H1 31.01 25.87 108.78 11.44 7 86.27 103.58 64.41 276.96 43.35

P300H51 31.12 26.33 105.31 7.88 7 86.27 96.22 52.73 274.73 42.19

P250H101 31.22 26.72 103.35 5.88 7 86.27 91.43 45.13 275.04 42.35

P200H151 31.38 27.39 101.57 4.06 9 82.35 87.42 38.76 275.93 42.81

P150H201 31.35 27.24 96.97 -0.65 14 72.55 86.89 37.92 274.34 41.99

P100H251 31.39 27.43 96.27 -1.37 22 56.86 86.05 36.58 273.71 41.66

P50H301 31.48 27.79 93.92 -3.78 23 54.90 69.19 9.82 274.32 41.98

P1H350 31.57 28.14 81.70 -16.3 29 43.14 54.99 -12.7 272.22 40.89

Thực tế 24.64 0.00 97.61 0.00 51 0.00 63.00 0.00 193.21 0.00

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

1. Kết luận

Biến đổi khí hậu, các hiện tượng thời tiết cực đoan và phát triển kinh

tế xã hội đang làm gia tăng áp lực, mâu thuẫn và xung đột lợi ích trên

hệ thống sông Hồng. Trong khi đó, hệ thống thủy điện sông Hồng đã

- 22 -

đi vào hoàn thiện vừa là thách thức cũng như chìa khóa để giải quyết

các vấn đề trên.

Trong nghiên cứu này, đề tài đã đề xuất được bài toán tối ưu đa mục

tiêu với 2 hàm mục tiêu mâu thuẫn nhau. Từ đây, nghiên cứu đã xây

dựng được một hệ thống mô phỏng: bao gồm mô hình hệ thống hồ và

mô hình hạ lưu, phù hợp cho bài toán tối ưu và quá trình hỗ trợ ra

quyết định của hàm vận hành. Nghiên cứu đã đề xuất một khung tính

toán tối ưu kết nối các mô hình, lấy thuật toán Borg-MOEA làm trung

tâm với quy trình tính theo phương pháp tham số - mô phỏng - tối ưu

(PSO). Tính toán tối ưu đã dừng lại ở một mặt Pareto với 350 nghiệm

không trội. Các nghiệm đã được phân tích đánh giá và kiểm tra trên

một mùa kiệt thực tế (2015-2016) nằm ngoài giai đoạn tối ưu. Hàm

vận hành thời gian thực đã cho thấy sự cải thiện đáng kể so với vận

hành thực tế và khả năng ứng dụng thuận tiện trong thực tế.

2. Kiến nghị

Nghiên cứu đã được tiến hành với nhiều các giả thiết cho hệ thống như

hệ thống ở trạng thái tĩnh (ví dụ chưa kể đến thay đổi địa hình trong

tương lai), chưa đưa được vào ảnh hưởng của nước đuôi của Hòa Bình

đến Sơn La). Ngoài ra, bài toán bị hạn chế trong mùa kiệt, và thực tế

là thủy điện được yêu cầu phủ đỉnh cho hệ thống điện. Tuy nhiên, hệ

thống tính toán được xây dựng đã cho phép giải quyết được các hạn

chế này nếu tiếp tục được nghiên cứu trong tương lai.

Tập nghiệm hàm vận hành Pareto đã được xây dựng cho phép việc

thảo luận giữa các bên liên quan về chính sách vận hành hệ thống.

Cuối cùng, nghiên cứu đã khẳng định cách tiếp cận PSO và khung tối

ưu xoay quanh thuật toán BORG-MOEA được đề xuất là rất phù hợp

cho các bài toán tối ưu bậc cao mà các kỹ thuật phân tích toán học

truyền thống hay các cách tiếp cận DP, NLP gặp khó khăn.

- 23 -

CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

1. Nguyễn Xuân Lâm, Trinh Đức Trần, Nguyễn Tùng Phong

“Optimized operation of Red-River reservoirs system in the

context of drought and water conflicts”

- Invited and presented at International Conference “Water

security and climate change: Challenges and opportunities

in Asia” - Asian Institute of Technology, Bangkok,

Thailand, 29 November - 01 December 2016.

- Excellent paper, invited and presented at World Water

Congress XVI from 29/5 to 3/6/2017 at Cancun, Mexico.

- Accepted and published in Chapter 8, Book “Water Security

in Asia – Opportunities and Challenges in the Context of

Climate Change”, 2018, Environmental Sciences Global

Change – Climate Change, Springer Water.

- Accepted and under review on Journal of Water Resources

and Management for Special Issue, Springer for EWRA (ISI

Journal with Impact Factor 2.437).

2. Nguyễn Xuân Lâm, Phạm Hồng Cường “Tổng quan các giải

pháp tối ưu vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu cho các lưu

vực sông Việt Nam” được chấp thuận đăng vào số tháng 10 - Tạp

chí Tài nguyên nước – Hội thủy lợi, 2017.

3. Nguyễn Xuân Lâm, Đào Kim Lưu, Vũ Thế Hải “Nghiên cứu

đánh giá mức độ xâm nhập mặn hạ du vùng đồng bằng sông Hồng

trong các điều kiện vận hành hồ chứa, hạn hán và biến đổi khí

hậu” - Tạp chí Tài nguyên nước – Hội thủy lợi, số 2, 2014.

4. Vũ Thế Hải, Đào Kim Lưu, Nguyễn Xuân Lâm “Giải pháp ứng

phó với hạn hán và xâm nhập mặn tại các tỉnh ven biển ĐBSH”,

Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam Số 12, năm 2014.

5. Nguyễn Xuân Lâm, Trinh Duc Tran “Freshwater – Salt Water

Interaction in the Estuaries of Red River Vietnam. A Monitoring

and Modeling Approach in Support of Irrigation Operation”

Poster presented at International Conference “Water security and

climate change”, Cologne, Germany, Sept 2017.