Upload
others
View
0
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
i
Literature review
BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP & PTNT
VIỆN KHOA HỌC THỦY LỢI VIỆT NAM
TÔ VIỆT THẮNG
LUẬN ÁN TIẾN SỸ
NGHIÊN CỨU PHÂN BỔ NGUỒN NƢỚC VÀ VẬN HÀNH HỢP LÝ
HỆ THỐNG HỒ CHỨA LƢU VỰC SÔNG VU GIA - THU BỒN
TRONG MÙA CẠN
Chuyên ngành: Kỹ thuật tài nguyên nước
Mã số: 9 58 02 12
HÀ NỘI, 2019
ii
BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP & PTNT
VIỆN KHOA HỌC THỦY LỢI VIỆT NAM
TÔ VIỆT THẮNG
LUẬN ÁN TIẾN SỸ
NGHIÊN CỨU PHÂN BỔ NGUỒN NƢỚC VÀ VẬN HÀNH HỢP LÝ
HỆ THỐNG HỒ CHỨA LƢU VỰC SÔNG VU GIA - THU BỒN
TRONG MÙA CẠN
Chuyên ngành: Kỹ thuật tài nguyên nước
Mã số: 9 58 02 12
CÁN BỘ HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. PGS.TS. Ngô Lê Long
2. PGS.TS. Nguyễn Tùng Phong
HÀ NỘI, 2019
iii
LỜI CAM ĐOAN
Tôi là Tô Việt Thắng, xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các
nội dung và kết quả nghiên cứu trong luận án là trung thực và chưa được ai công bố trong
bất kỳ công trình khoa học nào.
TÁC GIẢ
Tô Việt Thắng
iv
LỜI CẢM ƠN
Trước hết, tác giả xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ quý báu của Cơ sở
đào tạo - Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam đã tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tác
giả thực hiện luận án.
Với lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc tác giả xin gửi lời cảm ơn tới PGS. TS. Ngô
Lê Long - Đại học Thủy Lợi; PGS.TS. Nguyễn Tùng Phong - Viện Khoa học Thủy lợi
Việt Nam, GS.TS. Lars Ribbe – Trường đại học Khoa học ứng dụng Cologne, CHLB
Đức đã hướng dẫn tác giả trong suốt quá trình tìm hiểu, nghiên cứu và hoàn thiện luận án.
Tác giả xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến các thầy, cô giáo và đồng nghiệp ở
Viện khoa học Thủy lợi Việt Nam, Trường Đại học Thủy lợi; Trường Đại học Khoa học
ứng dụng Cologne đã tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả trong suốt quá trình học tập và
thực hiện luận án.
Cuối cùng, tác giả xin gửi lời cảm ơn đến bạn bè, đồng nghiệp và người thân đã
giúp đỡ, tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tác giả trong suốt thời gian học tập, nghiên cứu
và thực hiện luận án.
TÁC GIẢ
Tô Việt Thắng
v
MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ........................................................................................................................................ 1
1. Tính cấp thiết của luận án ................................................................................................ 1
2. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài ........................................................................................ 4
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .................................................................................... 5
4. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu ...................................................................... 5
5. Nội dung nghiên cứu ........................................................................................................ 6
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án ...................................................................... 6
7. Cấu trúc của luận án ......................................................................................................... 7
8. Những đóng góp mới của luận án ................................................................................. 8
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU VÀ CÁC PHƢƠNG PHÁP TÍNH TOÁN
PHÂN BỔ NGUỒN NƢỚC HỒ CHỨA THEO LƢU VỰC SÔNG ......................................... 9
1.1. Một số thuật ngữ và định nghĩa ........................................................................................ 9
1.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu phân bổ nguồn nước lưu vực sông trên thế giới và Việt
Nam ........................................................................................................................................... 10
1.2.1. Hồ chứa và các phương pháp vận hành phân bổ nguồn nước hồ chứa ................. 10
1.2.2. Tổng quan các nghiên cứu vận hành phân bổ nguồn nước hồ chứa sử dụng phương
pháp mô phỏng ...................................................................................................................... 12
1.2.3. Tổng quan các nghiên cứu vận hành phân bổ nguồn nước hồ chứa sử dụng phương
pháp tối ưu ............................................................................................................................. 15
1.2.4. Tổng quan các nghiên cứu vận hành phân bổ nguồn nước hồ chứa sử dụng phương
pháp kết hợp mô phỏng-tối ưu ............................................................................................... 22
1.3. Tổng quan tình hình nghiên cứu về vận hành hồ chứa phân bổ nguồn nước lưu vực sông
VGTB. ....................................................................................................................................... 28
1.4. Tóm lược về Quy trình vận hành liên hồ chứa (Quy trình 1537) trên lưu vực sông
VGTB: ....................................................................................................................................... 31
1.5. Hạn chế và khoảng trống trong nghiên cứu vận hành liên hồ chứa phân bổ nguồn nước
hợp lý tại LVS VGTB ............................................................................................................... 35
1.6. Lựa chọn công cụ tính toán ............................................................................................ 36
1.7. Kết luận Chương 1; Hướng tiếp cận và định hướng nghiên cứu của Luận án ............... 44
vi
CHƢƠNG 2. NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÂN
BỔ NGUỒN NƢỚC VÀ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA HỢP LÝ LƢU VỰC
SÔNG VU GIA – THU BỒN TRONG MÙA CẠN ...................................................... 47
2.1. Giới thiệu hệ thống hồ chứa trên lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn và lựa chọn các hồ
chứa cho nghiên cứu.................................................................................................................. 47
2.2. Thiết lập mô hình mô phỏng ngẫu nhiên dòng chảy đến hồ có xét tới tương quan về
thủy văn trong hệ thống ............................................................................................................. 50
2.2.1. Tính bất định và mô phỏng Monte-Carlo ............................................................... 50
2.2.2. Xác lập dạng phân bố xác suất cho chuỗi dòng chảy tới 04 hồ ............................. 52
2.2.3. Thiết lập tương quan thủy văn giữa các nhánh sông .............................................. 55
2.2.4. Tạo chuỗi số ngẫu nhiên thời đoạn 10 ngày tới 04 hồ ........................................... 57
2.3. Thiết lập mô hình vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu ........................................... 62
2.3.1. Thiết lập bài toán .................................................................................................... 63
2.3.1.1. Đặc điểm hệ thống hồ chứa................................................................................. 63
2.3.1.2. Các điểm kiểm soát hạ lưu .................................................................................. 64
2.3.1.3. Mục tiêu và hàm mục tiêu ................................................................................... 65
2.3.1.4. Các ràng buộc của bài toán ................................................................................ 67
2.3.2. Thiết lập mô hình mô phỏng vận hành hệ thống liên hồ chứa ................................ 70
2.3.3. Thiết lập mô hình tìm kiếm tối ưu và kết nối với mô hình mô phỏng ...................... 72
2.3.3.1. Tối ưu hệ thống ................................................................................................... 72
2.3.3.2. Các biến quyết định ............................................................................................. 73
2.3.3.3. Khai báo hàm mục tiêu........................................................................................ 74
2.3.3.4. Thiết lập các thông số chạy mô phỏng ................................................................ 74
2.3.4. Xây dựng mô hình mô phỏng vận hành liên hồ chứa HEC-RESSIM ...................... 76
2.3.4.1. Giới thiệu mô hình HEC-RESSIM ....................................................................... 76
2.3.4.2. Mô phỏng hệ thống các hồ chứa trong mô hình HEC-RESSIM .......................... 78
2.3.4.3. Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình HEC-RESSIM ................................................ 79
2.4. Kết luận chương 2 .......................................................................................................... 83
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ TÍNH TOÁN VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA LƢU
VỰC SÔNG VU GIA – THU BỒN NÂNG CAO HIỆU QUẢ PHÂN BỔ NGUỒN
NƢỚC ............................................................................................................................... 86
3.1. Xác định các kịch bản vận hành 04 hồ chứa .................................................................. 87
vii
3.2. Minh họa chi tiết kết quả tính toán vận hành tối ưu của một số kịch bản độc lập ......... 90
3.3. Tổng hợp kết quả tính toán vận hành tối ưu theo các nhóm kịch bản ............................ 96
3.3.1. Kết quả tính toán theo nhóm Kịch bản nền............................................................. 96
3.3.2. Kết quả tính toán theo nhóm Kịch bản theo các đặc điểm hồ chứa ....................... 98
3.3.3. Kết quả tính toán theo nhóm Kịch bản theo các đặc điểm hồ chứa với tỉ lệ xả của
hồ Đăk Mi 4 theo Quy trình 1537 ....................................................................................... 100
3.3.4. Tổng hợp kết quả tính toán của tất cả các kịch bản ............................................. 103
3.4. Tính toán chi tiết kịch bản được lựa chọn bằng mô hình HEC-RESSIM .................... 106
3.4.1. Ứng dụng mô hình HEC-RESSIM mô phỏng vận hành hệ thống hồ chứa theo Quy
trình vận hành liên hồ chứa (Quy trình 1537) ..................................................................... 107
3.4.2. Ứng dụng mô hình HEC-RESSIM mô phỏng vận hành hệ thống hồ chứa theo quy
trình lưu lượng phát điện tối ưu đã được lựa chọn – Kịch bản 5 ........................................ 109
3.4.3. So sánh và phân tích kết quả................................................................................. 111
3.4.3.1. Phương án mô phỏng năm 2015 và 2016.......................................................... 111
3.4.3.2. Phương án mô phỏng các năm giai đoạn 1981-2008 ....................................... 116
3.5. Kết luận chương 3 ........................................................................................................ 121
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ……………………………………………………………… 123
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 126
DANH MỤC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ ........................................ 131
PHỤ LỤC 1………………………………………………………………………….....133
PHỤ LỤC 2………………………………………………………………………….....148
PHỤ LỤC 3………………………………………………………………………….....176
viii
MỤC LỤC BẢNG
Bảng 1.1. Lưu lượng xả tối thiểu từng thời kỳ của các hồ chứa theo Quy trình 1537 khi
HÁi Nghĩa <2,67m và HGiao Thủy<1,02m ................................................................................. 32
Bảng 1.2. Lưu lượng xả tối thiểu từng thời kỳ của các hồ chứa theo Quy trình 1537 khi
2,67m HÁi Nghĩa <2,80m và 1,02m HGiao Thủy <1,16m ................................................... 32
Bảng 1.3. Mức tưới sử dụng trong tính toán .................................................................... 33
Bảng 1.4. Mực nước trung bình 3 tháng kiệt tại trạm Ái Nghĩa và Giao Thủy ............... 34
Bảng 2.1. Thông số thủy điện A Vương, Sông Tranh 2, Sông Bung 4 và Đak Mi 4 ....... 48
Bảng 2.2. Hàm phân phối xác suất dòng chảy thời đoạn 10 ngày theo mô phỏng Monte
Carlo .................................................................................................................................. 53
Bảng 2.3. Kết quả tính toán hệ số tương quan dòng chảy giữa 04 hồ chứa trên lưu vực
sông VGTB ........................................................................................................................ 55
Bảng 2.4. Tham số thống kê chuỗi 10.000 số ngẫu nhiên tạo ra bằng phương pháp
Monte-Carlo ....................................................................................................................... 59
Bảng 2.5. So sánh các đặc trưng thống kê của chuỗi dòng chảy được phát ngẫu nhiên với
chuỗi dòng chảy thực tế ..................................................................................................... 61
Bảng 2.6. Thông số diễn toán theo phương pháp Muskingum ........................................ 80
Bảng 2.7. Các hệ số lưu lượng khu giữa .......................................................................... 81
Bảng 2.8. Kết quả hiệu chỉnh, kiểm định ......................................................................... 81
Bảng 3.1. Tổng hợp vận hành các hồ chứa theo từng kịch bản ........................................ 88
Bảng 3.2. Thống kê sản lượng điện thực tế giai đoạn 2014-2016 từ các thủy điện ........ 90
Bảng 3.3. Tổng sản lượng điện mùa cạn tính toán theo các kịch bản ............................ 104
Bảng 3.4. Tổng hợp kết quả tính toán thủy năng theo 2 phương án vận hành năm 2015,
2016 ................................................................................................................................. 115
Bảng 3.5. Tổng hợp kết quả tính toán sản lượng điện sản xuất theo từng hồ ................ 116
Bảng 3.6. tổng hợp kết quả tính toán điện lượng mùa cạn giai đoạn 1982-2008 ........... 116
ix
MỤC LỤC HÌNH
Hình 1.1. Sơ đồ tìm kiếm nghiệm bài toán tối ưu (McLaughnin, 2006) ............................... 17
Hình 1.2. Phân loại các thuật toán tối ưu toàn cục - Thomas Weise (2009) [57] ................ 18
Hình 1.3. Sơ đồ kết hợp mô phỏng-tối ưu cho phân bổ nguồn nước hồ chứa...................... 23
Hình 1.4. Sơ đồ thực hiện phương pháp mô phỏng-tối ưu vận hành hồ chứa phân bổ
nguồn nước ........................................................................................................................ 24
Hình 1.5. Sơ đồ tích hợp mô phỏng – tối ưu (sử dụng thuật toán Gene) ............................... 27
Hình 1.6. Sơ đồ tiếp cận nghiên cứu ............................................................................................... 46
Hình 2.1. Hệ thống hồ chứa trên lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn ......................................... 49
Hình 2.2. Sơ đồ hệ thống hồ chứa trong tính toán dòng chảy ngẫu nhiên đến các hồ ....... 52
Hình 2.3. Minh họa thiết lập tương quan dòng chảy đến hồ A Vương – Đăk Mi 4 tháng
10 trong Crystal Ball ....................................................................................................... 56
Hình 2.4. Minh họa tương quan dòng chảy đến giữa các hồ trong hệ thống ........................ 57
Hình 2.5. So sánh dạng phân phối xác suất dòng chảy thực tế và dòng chảy ngẫu nhiên
được phát theo mô phỏng Monte Carlo cho 04 hồ tại tháng 2, 11 và 12. ......... 62
Hình 2.6. Sơ đồ hệ thống hồ chứa trong nghiên cứu ......................................................... 64
Hình 2.7. Minh họa mô hình mô phỏng vận hành hồ A Vương, Sông Tranh 2, Sông Bung
4, Đăk Mi 4 ..................................................................................................... 70
Hình 2.8. Minh họa bảng THÔNG SỐ HỒ trong mô hình mô phỏng vận hành hồ A
Vương, Sông Tranh 2, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 ............................................. 70
Hình 2.9. Minh họa bảng DÒNG CHẢY ĐẾN trong mô hình mô phỏng vận hành hồ A
Vương, Sông Tranh 2, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 ............................................. 71
Hình 2.10. Minh họa xác định các biến quyết định trong mô hình .................................. 73
Hình 2.11. Minh họa khai báo hàm mục tiêu trong mô hình ........................................... 74
Hình 2.12. Minh họa khai báo các thông số trong mô hình ............................................. 75
Hình 2.13. Minh họa tìm kiếm tối ưu kết nối với mô hình mô phỏng vận hành 04 hồ chứa
........................................................................................................................................... 75
x
Hình 2.14. Giao diện khi khởi động mô hình HEC-RESSIM ........................................... 77
Hình 2.15. Mô phỏng hệ thống hồ chứa trong mô hình HEC-RESSIM ........................... 78
Hình 2.16. Sơ đồ hệ thống sông VGTB ............................................................................ 80
Hình 2.17. Quá trình lưu lượng tính toán và thực đo tại Thành Mỹ mùa cạn năm 2015 .. 81
Hình 2.18. Quá trình lưu lượng tính toán và thực đo tại Nông Sơn mùa cạn năm 2015 .. 82
Hình 2.19. Quá trình lưu lượng tính toán và thực đo tại Thành Mỹ mùa cạn năm 2016 .. 82
Hình 2.20. Quá trình lưu lượng tính toán và thực đo tại Nông Sơn mùa cạn năm 2016 .. 83
Hình 2.21. Sơ đồ mô tả các bước xây dựng mô hình phối hợp vận hành hệ thống hồ chúa
phục vụ việc phân bổ hợp lý nguồn tài nguyên nước lưu vực sông VGTB .. 85
Hình 3.1. Thống kê điện lượng thực tế từ các nhà máy thủy điện .................................... 90
Hình 3.2. Quỹ đạo vận hành tối ưu của 04 hồ theo Qturbin - Kịch bản 1 ......................... 91
Hình 3.3. Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ - Kịch bản 1 ............................... 92
Hình 3.4. Quỹ đạo tìm kiếm tối ưu tổng sản lượng điện mùa cạn – KB1 ........................ 93
Hình 3.5. Phân bố sản lượng điện theo các mức đảm bảo khác nhau – KB1 ................... 93
Hình 3.6. Quỹ đạo vận hành tối ưu theo Qturbin của 04 hồ theo Kịch bản 2 .................. 94
Hình 3.7. Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ - Kịch bản 2 ............................... 95
Hình 3.8. Quỹ đạo tìm kiếm tối ưu tổng sản lượng điện mùa cạn – KB2 ........................ 95
Hình 3.9. Phân bố sản lượng điện theo các mức đảm bảo khác nhau - KB2 .................... 96
Hình 3.10. Minh họa quá trình tìm kiếm tối ưu vận hành 04 hồ A Vương, Sông Bung 4 và
Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2 ............................................................................ 97
Hình 3.11. Minh họa quỹ đạo vận hành tối ưu 04 hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi
4 và Sông Tranh 2 theo Qturbin ..................................................................... 97
Hình 3.12. Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ - Kịch bản nền -
theo quy trình 1537 ........................................................................................ 98
Hình 3.13. Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ - nhóm kịch bản theo các đặc
điểm hồ chứa (Nhóm kịch bản 2) .................................................................. 99
Hình 3.14. Tổng sản lượng điện mùa cạn theo tính toán từ mô hình .............................. 100
Hình 3.15. Tổng sản lượng điện mùa cạn tính toán từ mô hình – Nhóm kịch bản 3 ..... 102
xi
Hình 3.16. Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ - nhóm kịch bản theo các đặc
điểm hồ chứa (Nhóm kịch bản 3) ................................................................ 102
Hình 3.17. Tổng sản lượng điện mùa cạn theo các kịch bản .......................................... 104
Hình 3.18. Tổng hợp Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ của tất cả các KB .... 105
Hình 3.19. Quy tắc xả dòng chảy tối thiểu từ hồ A Vương thay đổi theo các thời kỳ cấp
nước (bình thường, gia tăng) khi mực nước Ái Nghĩa < 2,67m .................. 108
Hình 3.20. Quy tắc xả dòng chảy tối thiểu từ hồ A Vương thay đổi theo các thời kỳ cấp
nước (bình thường, gia tăng) khi mực nước Ái Nghĩa trong khoảng từ 2,67m
đến 2,80m. .................................................................................................... 109
Hình 3.21. Quá trình lưu lượng phát điện tối thiểu hồ A Vương theo từng thời đoạn .... 110
Hình 3.22. Quá trình lưu lượng xả tối thiểu xuống hạ lưu từ hồ Đăk Mi 4 .................... 111
Hình 3.23. Đường quá trình mực nước tại Ái Nghĩa mùa cạn 2015 ............................... 112
Hình 3.24. Đường quá trình mực nước tại Giao Thủy mùa cạn 2015 ............................. 112
Hình 3.25. Đường quá trình mực nước tại Ái Nghĩa mùa cạn 2016 ............................... 113
Hình 3.26. Đường quá trình mực nước tại Giao Thủy mùa cạn 2016 ............................. 113
Hình 3.27. Tổng sản lượng điện sản xuất mùa cạn giai đoạn 1981-2008 ....................... 117
Hình 3.28. Đường quá trình mực nước tại Ái Nghĩa mùa cạn 1996 .............................. 119
Hình 3.29. Đường quá trình mực nước tại Ái Nghĩa mùa cạn 2003 ............................... 119
Hình 3.30. Đường quá trình mực nước tại Giao Thủy mùa cạn 1996 ............................. 120
Hình 3.31. Đường quá trình mực nước tại Giao Thủy mùa cạn 2003 ............................ 120
xii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
ANN Thuật toán mạng Nơron
BĐKH Biến đổi khí hậu
GA Thuật toán di truyền
KB Kịch bản
LVS Lưu vực sông
NCS Nghiên cứu sinh
NN&PTNT Nông nghiệp và phát triển nông thôn
QTVHLH Quy trình vận hành liên hồ
TNMT Tài nguyên Môi trường
VGTB Vu Gia – Thu Bồn
1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của luận án
Từ hàng thế kỷ nay người ta đã nhận ra rằng việc phân bổ nước cho một đối
tượng sử dụng nước ở một điểm trong một khoảng thời gian sẽ có ảnh hưởng đến
các đối tượng sử dụng nước khác ở các điểm khác, trong các khoảng thời gian khác
nhau. Để giải quyết được vấn đề này, một trong các hướng tiếp cận đang nhận được
sự quan tâm hiện nay là coi lưu vực sông là một đơn vị trong quản lý và quy hoạch
tổng hợp. Điều này đã được thể hiện rất rõ ở Hội nghị quốc tế về Nước và Môi
trường 1992. Hội nghị đã lập ra các nguyên tắc Dublin, tập trung vào việc coi lưu
vực sông là một đơn vị phân tích.
Lưu vực sông là một hệ thống rất phức tạp về điều kiện tự nhiên, dân sinh
kinh tế và xã hội. Trong thực tế, việc phân bổ tài nguyên nước giữa người dùng
khác nhau/các đơn vị sử dụng nước khác nhau là một vấn đề không đơn giản ở
nhiều lưu vực sông (Harou, Paredes, Solera, & Andreu, 2012) [26]. Khi nhu cầu sử
dụng nước còn thấp so với khả năng cung cấp của hệ thống, tất cả các hộ sử dụng
nước đều có thể cùng tồn tại mà không có xung đột, tranh chấp. Lúc này, bài toán
phân bổ nguồn nước hợp lý chưa được đặt ra. Tuy nhiên, khi nhu cầu sử dụng nước
gia tăng giữa các hộ dùng nước như sinh hoạt, nông nghiệp, công nghiệp, thủy
điện… các xung đột về lợi ích sẽ gia tăng, đặc biệt trong mùa cạn khi nguồn nước
trên sông bị hạn chế (Liu, Chen, & Lou, 2009) [32]. Ở những lưu vực sông thiếu
nước hoặc khan hiếm nước, các mâu thuẫn càng gia tăng, dẫn đến vấn đề quản lý
phân bổ tài nguyên nước hiệu quả càng trở nên khó khăn.
(Roozbahani, Abbasi, Schreider, & Ardakani, 2014) [42] cho rằng sự cạnh tranh
giữa các hộ sử dụng nước trên cùng một lưu vực sông là một vấn đề lớn, phức tạp
đối với các nhà chức trách, nhà quy hoạch, đặc biệt là đối với lưu vực sông xuyên
biên giới. Điều này bắt nguồn từ một thực tế là không đủ nước để đáp ứng được tất
cả nhu cầu sử dụng nước của các bên. Việc thiếu sự phối hợp giữa các bên liên quan
trong lưu vực sông sẽ gây ra việc phân bổ nguồn nước một cách bất công và có thể
2
dẫn tới hậu quả tiêu cực cho một số bên. Cùng quan điểm, (W. Shao, D. Yang, H.
Hu, 2008) [53] và (Babel, Das Gupta, & Nayak, 2005) [21] cho rằng khi nguồn
nước khan hiếm và nhu cầu sử dụng nước gia tăng, mức độ khó khăn về phân bổ
nguồn nước sẽ gia tăng do việc xuất hiện các xung đột về lợi ích đòi hỏi cần cân
nhắc các biện pháp phân bổ nguồn nước hợp lý, hiệu quả nhằm tạo ra sự hài hòa
giữa các bên. Ngày nay, một trong các mâu thuẫn chính trong phân bổ tài nguyên
nước là mâu thuẫn về việc sử dụng nguồn nước giữa các đơn vị sử dụng nước ở
thượng nguồn và hạ nguồn các lưu vực sông. Các hộ sử dụng nước thượng lưu có
thể kể đến như thủy điện có xung đột về sử dụng nguồn nước với các hộ ở hạ lưu
bao gồm các ngành nông nghiệp, công nghiệp và dân sinh. (Kuenzer et al., 2013)
[30] khi nghiên cứu về các tác động của việc phát triển thủy điện tại thượng lưu tới
các đơn vị sử dụng nước khác tại hạ lưu sông Mekong, cho rằng: Việc xây dựng các
hồ chứa thủy điện sẽ hỗ trợ phát triển kinh tế và giúp đáp ứng nhu cầu năng lượng
tăng cao trên lưu vực sông Mekong, các quốc gia ven sông, đặc biệt là Trung Quốc,
Thái Lan, và Việt Nam. Tuy nhiên, các tác động của thủy điện có thể kể đến như
làm thay đổi lưu lượng nước và phù sa, gây nên tác động tiêu cực đến môi trường và
sinh kế người dân vùng sông Mekong. Kết quả là các nước ở hạ lưu đang phải chịu
các tác động bất lợi trong khi các nước ở thượng lưu đơn phương được hưởng lợi từ
thủy điện. Tương tự, (Ringler, 2001) [41] đã xem xét mối quan hệ giữa thủy điện và
các đối tượng sử dụng nước khác (nông nghiệp, công nghiệp, sinh hoạt, môi trường)
nhằm xây dựng mô hình tối ưu hóa phân bổ tài nguyên nước áp dụng cho lưu vực
sông Mekong, giảm thiểu các mâu thuẫn giữa các hộ sử dụng nước trong lưu vực.
( Ngo, L. Le., Madsen, H., & Rosbjerg, D, 2008) [39] cũng đã xem xét bài toán thỏa
hiệp giữa các mục tiêu phòng lũ và phát điện trên lưu vực sông Hồng, Việt Nam
thông qua việc tối ưu hoá vận hành hồ chứa Hoà Bình trong mùa lũ.
Đối với Việt Nam, mâu thuẫn và xung đột trong việc sử dụng và phân bổ
nguồn nước trên cùng một lưu vực sông càng tăng lên trong bối cảnh khan hiếm
nguồn nước càng nghiêm trọng. Theo Lê Bắc Huỳnh (2011) [6], những năm gần
đây, ở hạ lưu hầu hết các lưu vực sông (LVS) tình trạng suy giảm nguồn nước dẫn
3
tới thiếu nước, khan hiếm nước diễn ra ngày một thường xuyên hơn, với quy mô và
mức độ ngày càng nghiêm trọng hơn, gây tác động lớn đến môi trường sinh thái và
làm gia tăng nguy cơ kém bền vững trong phát triển kinh tế - xã hội.
Trong mùa cạn, nguồn nước mặt suy giảm nghiêm trọng đã diễn ra ở hạ lưu
các hồ chứa thủy điện Hòa Bình, Thác Bà, Tuyên Quang, dẫn tới suy giảm liên tục
ở hạ lưu sông Hồng. Đây là hiện tượng hoàn toàn khác với bình thường vì về
nguyên tắc, các công trình hồ chứa đều có nhiệm vụ bổ sung nguồn nước vào mùa
cạn. Tình trạng trên còn khá phổ biến ở đa số các lưu vực sông khác như sông
Hương, Vu Gia-Thu Bồn, Trà Khúc, sông Kôn, sông Ba, Đồng Nai - Sài Gòn, Sê
San, Srêpôk... làm cho nhiều dòng sông vốn khá phong phú nguồn nước nay mất
dòng chảy hoặc cạn đến mức chưa từng thấy. Tình trạng suy giảm nguồn nước dẫn
tới thiếu nước, hạn hán đã, đang xảy ra không chỉ ở một vài LVS mà còn bao trùm
cả vùng, miền hoặc ở khắp cả nước.
Hệ thống sông Vu Gia-Thu Bồn (VGTB) là hệ thống sông liên tỉnh lớn nhất
vùng ven biển miền Trung Việt Nam, có tổng lượng nước hàng năm là 20 tỷ
m3 năm. Toàn bộ lưu vực nằm ở sườn Đông của dãy Trường Sơn có diện tích lưu
vực 10.350 km2, thuộc hai tỉnh Quảng Nam và Thành phố Đà N ng. Trong những
năm gần đây, vấn đề chia sẻ phân bổ nguồn nước đã và đang gây nhiều tranh luận
giữa các địa phương thuộc LVS VGTB, cũng như nhận được nhiều sự quan tâm từ
chính phủ, các nhà khoa học và các ban ngành của địa phương. Việc xây dựng hệ
thống hồ thủy điện trên sông VGTB dẫn đến mâu thuẫn trong việc chia sẻ nguồn
nước giữa các hộ dùng nước, giữa thượng du và hạ du… Một số nhà máy thủy điện,
trong thiết kế đã không quan tâm đầy đủ đến yêu cầu duy trì dòng chảy hạ du, phục
vụ nhu cầu sử dụng nguồn nước của dân sinh và các ngành kinh tế như nông nghiệp,
công nghiệp...
Thêm vào đó, khi thiết kế, các công trình thủy điện trên sông VGTB đều có
quy trình vận hành riêng, chủ yếu là cho nhiệm vụ phát điện, việc phối hợp vận
hành các hồ chứa trong hệ thống phục vụ đa mục tiêu vẫn chưa được xem xét chi
tiết. Đặc biệt, trong mùa cạn khi nguồn nước hạn chế thì công tác phối hợp vận
4
hành giữa các hồ chứa trên lưu vực sông lại càng cấp thiết nhằm vừa đảm bảo cung
cấp nguồn nước cho các ngành kinh tế, sinh hoạt và dịch vụ, vừa đảm bảo duy trì
nhiệm vụ phát điện. Vì vậy, nếu hệ thống hồ chứa không có sự phối hợp vận hành
hợp lý thì không những ảnh hưởng trực tiếp đến nhiệm vụ phát điện của hồ mà còn
tác động đến khả năng cấp nước, duy trì môi trường phía hạ du.
Hiện nay, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành quy trình vận hành liên hồ
cho lưu vực sông VGTB (Quy trình 1537) [18], trong đó đã quy định các hồ chứa
ngoài nhiệm vụ phát điện còn phải tham gia giảm lũ và duy trì dòng chảy dưới hạ
du. Tuy nhiên, vận hành hệ thống hồ chứa với mục tiêu phân bổ nguồn nước trong
mùa cạn như thế nào đảm bảo hài hòa các yêu cầu cấp nước, nhưng nâng cao hiệu
quả phát điện vẫn là vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu.
Chính vì vậy NCS đã lựa chọn vấn đề “Nghiên cứu phân bổ nguồn nƣớc và
vận hành hợp lý hệ thống hồ chứa lƣu vực sông Vu Gia - Thu Bồn trong mùa
cạn” làm đề tài nghiên cứu luận án Tiến sỹ.
Nội dung nghiên cứu của luận án sẽ tập trung vào giải quyết bài toán kết hợp
mô phỏng-tối ưu hóa vận hành hệ thống hồ chứa, đặc biệt trong thời kỳ mùa cạn
làm cơ sở phục vụ việc phân bổ nguồn nước hồ chứa thủy điện một cách có hiệu
quả. Hướng đề tài luận án tập trung vào nghiên cứu cơ sở khoa học, thiết lập bài
toán, hướng tiếp cận từ đó đề xuất mô hình mô phỏng-tối ưu điều tiết liên hồ chứa
phục vụ đa mục tiêu. Việc nghiên cứu sẽ được áp dụng đối với các hồ chứa lớn trên
hệ thống sông VGTB.
2. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
Xác lập được cơ sở khoa học phân bổ nguồn nước hợp lý hệ thống hồ chứa
đáp ứng nhu cầu sử dụng nước lưu vực sông VGTB trong mùa cạn;
Đề xuất được phương án phối hợp vận hành hệ thống hồ chứa, đảm bảo hiệu
quả kinh tế tổng hợp (cao nhất).
5
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Phân bổ nguồn nước hợp lý cho các hồ chứa A Vương,
Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2 trên lưu vực sông VGTB.
Phạm vi nghiên cứu: Hệ thống lưu vực sông VGTB trong mùa cạn.
4. Cách tiếp cận và phƣơng pháp nghiên cứu
Cách tiếp cận:
Luận án sử dụng hai cách tiếp cận sau:
Tiếp cận tổng thể: Cách tiếp cận này dựa theo quan điểm quản lý tổng hợp tài
nguyên nước, tổng hợp về không gian từ thượng lưu xuống hạ lưu trong phạm
vi lưu vực sông và tổng hợp liên ngành bao gồm thủy điện, thủy lợi, cấp nước.
Tiếp cận hệ thống: Hệ thống tài nguyên nước lưu vực sông Vu Gia - Thu Bồn
bao gồm các nguồn nước, các công trình khai thác tài nguyên nước và các yêu
cầu về sử dụng tài nguyên nước được nghiên cứu trên cơ sở mối quan hệ tương
tác giữa chúng.
Phƣơng pháp nghiên cứu
Phương pháp kế thừa: Trên cơ sở việc nghiên cứu tổng quan cập nhật tình hình
nghiên cứu trong và ngoài nước, luận án kế thừa có chọn lọc các tài liệu và kết
quả của các công trình nghiên cứu liên quan đến vận hành hệ thống hồ chứa
liên quan tới các mô hình mô phỏng, mô hình tối ưu, mô hình kết hợp giữa mô
phỏng và tối ưu hóa … để nghiên cứu, phân tích các ưu, nhược điểm của các
nghiên cứu, mô hình và đề xuất cơ sở khoa học, mô hình áp dụng việc vận
hành hệ thống hồ chứa lưu vực sông VGTB.
Phương pháp thu thập, thống kê, tổng hợp thông tin số liệu: sử dụng để thu
thập thông tin, số liệu, từ đó thống kê, phân tích, xử lý dữ liệu đầu vào để thực
6
hiện các nội dung nghiên cứu, tính toán trong luận án. Các mô hình thống kê,
mô phỏng Monte Carlo được sử dụng để tạo ra bộ số liệu cho đề tài.
Phương pháp phân tích hệ thống sử dụng mô hình mô phỏng và tối ưu hóa sử
dụng trong vận hành liên hồ: Các thuật toán và mô hình được nghiên cứu sử
dụng một cách thích hợp nhằm phát huy ưu điểm của mô hình, kết hợp với
nhau cho từng bước giải quyết bài toán vận hành hệ thống hồ chứa.
5. Nội dung nghiên cứu
Nội dung luận án bao gồm:
Nghiên cứu tổng quan về phân bổ nguồn nước hệ thống hồ chứa lưu
vực sông và vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu;
Xây dựng cơ sở khoa học vận hành hệ thống hồ chứa nhằm phân bổ
hợp lý nguồn nước LVS VGTB, đảm bảo hài hòa lợi ích về cấp nước
và phát điện trong mùa cạn, thông qua việc thiết lập các mô hình mô
phỏng chuỗi dòng chảy ngẫu nhiên đến hệ thống hồ; mô hình mô
phỏng, mô hình tối ưu vận hành hệ thống hồ chứa;
Tính toán vận hành hệ thống hồ chứa LVS VGTB theo các kịch bản
nhằm nâng cao hiệu quả phân bổ nguồn nước;
Đề xuất lựa chọn kịch bản vận hành hồ chứa hợp lý cho lưu vực sông
VGTB.
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
Ý nghĩa khoa học
Thông qua việc nghiên cứu kết hợp giữa mô hình mô phỏng và kỹ thuật tối
ưu, luận án đã xác lập được cơ sở khoa học xác định chế độ vận hành phân bổ
nguồn nước liên hồ chứa hợp lý nhằm hài hòa mục tiêu cấp nước và phát điện. Luận
án đã đi sâu trong tính toán phối hợp vận hành hệ thống hồ chứa. Do đó, kết quả
nghiên cứu của luận án sẽ xác lập được cơ sở khoa học phân bổ nguồn nước hợp lý
hệ thống hồ chứa đáp ứng nhu cầu sử dụng nước lưu vực sông.
7
Ý nghĩa thực tiễn
Việc nghiên cứu chế độ phối hợp vận hành phân bổ hợp lý nguồn nước hệ
thống hồ chứa lưu vực sông VGTB sẽ giúp cho việc điều hành của các cơ quan
quản lý thuận tiện hơn nhằm vừa đảm bảo cung cấp nguồn nước cho các ngành kinh
tế, sinh hoạt và dịch vụ trong mùa cạn ở lưu vực sông, vừa đảm bảo duy trì nhiệm
vụ phát điện, đảm bảo hiệu quả kinh tế tổng hợp (cao nhất); góp phần bổ sung, điều
chỉnh Quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông VGTB (Quy trình 1537).
7. Cấu trúc của luận án
Ngoài phần mở đầu, kết luận và bàn luận, luận án được bố cục trong 3
chương, bao gồm:
Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu và các phương pháp tính toán
vận hành hồ chứa phân bổ nguồn nước lưu vực sông. Chương này trình bày
tổng quan tình hình nghiên cứu vận hành hồ chứa trên thế giới, trong nước và
trên lưu vực sông VGTB với ứng dụng lần lượt các phương pháp mô phỏng,
tối ưu, từ đó thấy được những vấn đề còn tồn tại trong nghiên cứu và đưa ra
được định hướng nghiên cứu trong Luận án.
Chương 2: Nghiên cứu cơ sở khoa học xây dựng mô hình phân bổ nguồn
nước và vận hành hợp lý hệ thống hồ chứa lưu vực sông VGTB trong mùa
cạn. Chương này trình bày nội dung xây dựng các cơ sở khoa học cần thiết
để phối hợp vận hành hệ thống hồ chứa phục vụ công tác phân bổ nguồn
nước lưu vực sông VGTB. Nội dung bao gồm nghiên cứu xây dựng mô hình
mô phỏng ngẫu nhiên dòng chảy đến hồ có xét tới tương quan về thủy văn
trong hệ thống; Xây dựng mô hình mô phỏng vận hành hệ thống hồ chứa;
Xây dựng mô hình tìm kiếm tối ưu và kết nối với mô hình mô phỏng vận
hành hồ chứa;
Chương 3: Kết quả tính toán vận hành hệ thống hồ chứa trên lưu vực sông
VGTB nâng cao hiệu quả phân bổ nguồn nước. Chương này trình bày các kết
8
quả tính toán vận hành tối ưu hệ thống liên hồ chứa trên hệ thống sông
VGTB với mô hình kết hợp mô phỏng – tối ưu tính toán tối đa sản lượng
điện từ các hồ trong khi đảm bảo nhu cầu sử dụng nước hạ lưu. Mô hình sẽ
được sử dụng để tính toán nhiều kịch bản nhằm tìm ra kịch bản có lợi nhất,
tính toán kiểm tra bằng các mô hình mô phỏng hệ thống, từ đó đánh giá để
đưa ra những khuyến nghị khi sử dụng trong thực tế phối hợp vận hành hệ
thống liên hồ chứa lưu vực sông VGTB.
8. Những đóng góp mới của luận án
Xác lập được cơ sở khoa học vận hành hệ thống hồ chứa trong phân bổ
hợp lý nguồn nước lưu vực sông VGTB trong mùa cạn;
Bước đầu đề xuất xác lập được quy trình vận hành tối ưu hệ thống 04 hồ
chứa lớn nhất trên lưu vực sông VGTB bao gồm (hồ chứa A Vương,
Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2) đảm bảo tối đa hóa điện lượng
sản xuất từ các hồ chứa phát điện và hài hòa mục tiêu đáp ứng yêu cầu
cấp nước hạ du;
9
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU VÀ CÁC PHƢƠNG PHÁP
TÍNH TOÁN PHÂN BỔ NGUỒN NƢỚC HỒ CHỨA THEO
LƢU VỰC SÔNG
1.1. Một số thuật ngữ và định nghĩa
Tài nguyên nước: bao gồm nguồn nước mặt, nước dưới đất, nước mưa và
nước biển thuộc lãnh thổ của nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam. (Luật
TNN 2012) [14].
Nguồn nước: là các dạng tích tụ nước tự nhiên hoặc nhân tạo có thể khai
thác, sử dụng bao gồm sông, suối, kênh, rạch, hồ, ao, đầm, phá, biển, các tầng chứa
nước dưới đất; mưa, băng, tuyết và các dạng tích tụ nước khác. (Luật TNN 2012)
[14].
Hồ chứa (reservoir): là công trình trữ và điều tiết nước, bao gồm vùng lòng
hồ được tính từ cao trình đỉnh đập trở xuống và đập tạo hồ chứa.
(TCVN8414:2010). Công trình tích nước và điều tiết dòng chảy nhằm cung cấp
nước cho các ngành kinh tế quốc dân, sản xuất điện năng, cắt giảm lũ cho vùng hạ
lưu v.v... (QCVN 04-05:2012/BNNPTNT) [15].
Hệ thống hồ chứa: là hệ thống bao gồm nhiều hồ chứa trên một dòng sông
hoặc trên một hệ thống sông liên quan với nhau về mặt khai thác, sử dụng tài
nguyên nước; điều tiết dòng chảy sông; phòng, chống tác hai do nước gây ra và bảo
vệ môi trường trên lưu vực sông. (NĐ 112:2008) [16].
Phân bổ nguồn nước: được hiểu là sự phối hợp vận hành giữa các hồ chứa
nhằm phân bổ lại tỷ lệ đóng góp nước của các hồ nhằm đáp ứng nhu cầu sử dụng
nước của hạ du.
Quy trình vận hành điều tiết hồ chứa nước: là văn bản quy định về nguyên
tắc, nội dung và trình tự vận hành các công trình của hồ chứa nước để điều chỉnh
việc trữ nước, cấp nước và xả nước trong các trường hợp khác nhau của thời tiết
hoặc khi yêu cầu cấp nước thay đổi, đảm bảo hồ chứa làm việc đúng với năng lực
10
thiết kế và các điều kiện đã lựa chọn; hạn chế thiệt hai khi hồ chứa gặp lũ vượt thiết
kế hoặc dòng chảy kiệt nhỏ hơn thiết kế. (TCN 121_2002) [17].
Biểu đồ điều phối hồ chứa nước: là biểu đồ kỹ thuật xác định giới hạn làm
việc an toàn về phòng chống lũ và cấp nước của hồ chứa, giúp người quản lý chủ
động vận hành khai thác. (TCN 121_2002) [17].
Đường phòng phá hoại trong biểu đồ điều phối: là giới hạn trên vùng cấp
nước bình thường của hồ chứa nước.(TCN 121_2002) [17].
Đường hạn chế cấp nước trong biểu đồ điều phối: là giới hạn dưới vùng cấp
nước bình thường của hồ chứa nước.(TCN 121_2002) [17].
Lưu vực sông: là vùng đất mà trong phạm vi đó nước măt, nước dưới đất
chảy tự nhiên vào sông và thoát ra một cửa chung hoặc thoát ra biển. (Luật TNN
2012) [14].
Dòng chảy tối thiểu: là dòng chảy ở mức thấp nhất cần thiết để duy trì dòng
sông hoặc đoạn sông nhằm đảm bảo sự phát triển bình thường của hệ sinh thái thủy
sinh và bảo đảm mức tối thiểu cho hoạt động khai thác, sử dụng nguồn nước của các
đối tượng sử dụng nước. (Luật TNN 2012) [14].
1.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu phân bổ nguồn nƣớc lƣu vực sông
trên thế giới và Việt Nam
1.2.1. Hồ chứa và các phương pháp vận hành phân bổ nguồn nước hồ chứa
Hồ chứa là công trình thủy lợi, thủy điện làm nhiệm vụ điều tiết dòng chảy,
trữ nước vào mùa lũ để sử dụng trong mùa cạn và hoặc tích lũy thế năng để chuyển
thành năng lượng điện. Căn cứ vào đặc điểm điều tiết dòng chảy, có thể phân loại
hồ chứa dựa vào chu kỳ, mục đích điều tiết, mức độ sử dụng dòng chảy… Theo
mục đích điều tiết, có thể phân loại hồ chứa điều tiết phục vụ tưới, phát điện, cấp
nước (không kể cấp nước tưới), vận tải thủy, phòng lũ và các loại điều tiết khác.
Hầu hết các hồ chứa lớn hiện nay là các hồ chứa lợi dụng tổng hợp. Tuy
nhiên, các mục tiêu cơ bản của hồ chứa thường lại mâu thuẫn với nhau. Có thể kể
đến các mâu thuẫn sau: (i) Mâu thuẫn trong việc sử dụng dung tích hồ chứa: Các
11
mâu thuẫn này xuất hiện khi một hồ chứa (có dung tích hạn chế) được yêu cầu phải
thỏa mãn nhiều mục tiêu; (ii) Mâu thuẫn giữa các mục tiêu : mâu thuẫn này nảy sinh
khi chế độ vận hành cấp nước cho các mục tiêu là khác nhau; (iii) Mâu thuẫn trong
cùng một mục tiêu: nhu cầu nước và lượng nước đến thường không phải lúc nào
cũng thoả mãn theo thời gian, đòi hỏi việc tiết kiệm nước cần được đặt ra trong khi
vận hành các hồ chứa.
Để tránh xung đột giữa các mục tiêu, nhiều phương pháp đã được xây dựng
và giới thiệu nhằm hỗ trợ cho công tác vận hành phân bổ nguồn nước hồ chứa hợp
lý và có hiệu quả trên lưu vực sông. Tuy nhiên tựu chung lại có 02 phương pháp cơ
bản là (1) Phương pháp quản lý vận hành hồ chứa theo biểu đồ điều phối và (2)
Phương pháp quản lý vận hành hồ chứa theo mô hình vận hành hệ thống.
Quản lý vận hành hồ chứa theo biểu đồ điều phối: Hướng nghiên cứu này
thường được sử dụng đối với hồ chứa độc lập đơn thuần và chỉ có nhiệm vụ cấp
nước phát điện và chống lũ cho bản thân công trình. Biểu đồ điều phối là căn cứ
chính cho việc ra quyết định hàng ngày khi vận hành hồ chứa thông qua các quy tắc
vận hành được biểu diễn dưới dạng đồ thị hay bảng hướng dẫn theo mực nước
(dung tích) hồ theo thời gian trong năm. 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. Tuy nhiên,
hướng nghiên cứu này thường được ứng dụng có hiệu quả đối với các hồ chứa độc
lập.
Quản lý vận hành hồ chứa theo mô hình vận hành hệ thống: Đây là
phương pháp quản lý hiện đại. Hệ thống các hồ chứa và công trình phân phối nước
được thiết lập như một hệ thống tổng hợp. Các nghiên cứu theo hướng này tập trung
xây dựng các mô hình mô phỏng kết hợp với dự báo để trợ giúp điều hành cho công
tác quản lý vận hành. Các phương pháp quản lý vận hành phân bổ nguồn nước hồ
chứa theo hướng này có thể kể đến là phương pháp sử dụng các mô hình mô phỏng,
phương pháp tối ưu hóa và phương pháp kết hợp giữa mô phỏng và tối ưu (Louck
and Eelco van Beek, 2005), (Liu et al., 2009), (Husain, 2012), (Fayaed, El-Shafie,
& Jaafar, 2013) and (Ahmad, El-Shafie, Razali, & Mohamad, 2014) [33], [32], [28],
12
[24], [19]... Trong khi các mô hình mô phỏng có thể mô tả hệ thống một cách tốt
nhất thì các mô hình tối ưu thường hữu ích nếu mục đích chính là cải thiện biểu hiện
của hệ thống. Các mô hình cũng có thể có khả năng mô phỏng và tối ưu đồng thời
(Mckinney, Cai, Rosegrant, Ringler, & Scott, 1999) [35].
1.2.2. Tổng quan các nghiên cứu vận hành phân bổ nguồn nước hồ chứa sử
dụng phương pháp mô phỏng
Vì không có khả năng để dựng một mô hình vật lý thí nghiệm các hoạt động
của hồ chứa trong thực tế, mô hình mô phỏng toán học được phát triển và sử dụng
trong nghiên cứu nhằm mô phỏng các phương án vận hành để tìm hiểu sâu hơn về
hoạt động của hồ chứa. Bản chất của mô phỏng là mô tả lại hoạt động của hệ thống,
mọi đặc trưng quan trọng của hệ thống để thấy phản ứng của hệ thống đối với các
điều kiện, kịch bản đưa ra, từ đó có thể giúp hình dung về hệ thống thực hoạt động
như thế nào theo thời gian theo từng điều kiện thay đổi.
Các mô hình mô phỏng không thể tạo ra một giải pháp tối ưu trực tiếp cho
việc vận hành hồ chứa phân bổ nguồn nước. Tuy nhiên, khi chạy mô hình mô phỏng
nhiều lần với các kịch bản khác nhau sẽ hỗ trợ việc tìm ra một kịch bản phù hợp
nhất hoặc gần phù hợp nhất (Fayaed et al., 2013) và (Teegavarapu & Simonovic,
2014) [24], [47]. Nói một cách khác, Rani & Moreira (2010) [40] cho rằng phương
pháp mô phỏng thường được sử dụng để mô tả lại hoạt động về mặt thủy văn, thủy
lực của các hệ thống tài nguyên nước lưu vực sông trong đó sử dụng các số liệu
dòng vào trong các điều kiện vận hành khác nhau của hệ thống.
Trong lĩnh vực quản lý tổng hợp tài nguyên nước, phương pháp mô phỏng
lần đầu tiên được hiệp hội kỹ sư quân đội Mỹ (US Army Corps of Engineers-
USACE) sử dụng để lập kế hoạch và quản lý nguồn tài nguyên nước sông Missouri
vào năm 1962. Sau đó Chương trình Nước Harvard (Harvard Water Program) áp
dụng kỹ thuật mô phỏng các thiết kế về kinh tế áp dụng cho các nguồn tài nguyên
nước. Dần dần, các mô hình mô phỏng hoàn chỉnh đã được xây dựng và giới thiệu
như các mô hình họ HEC (HEC3, HEC5, HEC RESSIM – giới thiệu chi tiết tại Mục
13
2.3.4.1) - được phát triển tại Trung tâm kỹ thuật thủy văn (Hydrologic Engineering
Centre – HEC) của quân đội Mỹ, phục vụ cho cho mô phỏng hồ chứa; mô hình IRIS
-Interactive River System Simulation-cho giải quyết các bài toán liên quan tới vấn
đề tranh chấp tài nguyên nước cho các lưu vực sông xuyên biên giới…(Rani &
Moreira, 2010) [40].
Wurbs and Karama (1995) sử dụng kỹ thuật mô phỏng để đánh giá tác động
của xâm nhập mặn tới khả năng cung cấp và phân bổ nguồn nước trên lưu vực sông
Brazos, Mỹ. Nghiên cứu về mô phỏng hệ thống hồ chứa chi tiết đã được Jain (2005)
thực hiện trong việc phân tích và thiết kế một hệ thống phân bổ nguồn nước giữa
các lưu vực sông tại Ấn Độ (large inter-basin water transfer system). Nghiên cứu đã
giới thiệu các bước phức tạp liên quan tới việc hoạch định một kế hoạch chuyển
nước giữa các lưu vực lớn và chứng minh hiệu quả của các mô hình mô phỏng trong
việc tìm kiếm các giải pháp cho phân bổ nguồn nước hiệu quả và chấp nhận được
(Rani & Moreira, 2010) [40].
Nguyễn Hữu Khải và Lê Thị Huệ (2007) [7] đã áp dụng mô hình HEC-
RESSIM mô phỏng điều tiết lũ cho hệ thống hồ chứa trên lưu vực sông Hương. Mô
hình cho phép xác định thứ tự và thời gian vận hành hợp lý các hồ chứa bảo đảm
phân bổ nguồn nước và kiểm soát lũ hạ lưu sông Hương.
Hoàng Thanh Tùng cùng các cộng sự của mình đã sử dụng mô hình WEAP
(Water Evaluation and Planning System - Hệ thống Đánh giá và Quy hoạch nguồn
nước) tính toán phân bổ nguồn nước cho lưu vực sông Ba (Việt Nam). Kết quả
nghiên cứu cho thấy đây là một mô hình mô phỏng khá tốt và là một công cụ đơn
giản và hữu hiệu nhằm đưa ra phương án phân bổ nguồn nước hợp lý hơn cho lưu
vực sông Ba, góp phần tăng hiệu quả kinh tế từ các hoạt động dùng nước. Nhóm
nghiên cứu đã tiến hành tính toán cân bằng nước cho lưu vực sông Ba, kết hợp với
với nghiên cứu phân bổ nguồn nước lưu vực sông, dựa trên Xây dựng bài toán kinh
tế trong giai đoạn 2010 – 2020 theo từng kịch bản. Nghiên cứu mới dừng lại ở mức
độ sử dụng mô hình mô phỏng kết hợp với mô hình phân tích tài chính cho bài toán
14
phân bổ tài nguyên nước hợp lý trên lưu vực sông Ba (Hoàng Thanh Tùng, 2015)
[12].
Ngô Lê Long và Nguyễn Mạnh Toàn (2010) [8] đã ứng dụng mô hình MIKE
11 đánh giá hiệu quả phòng chống lũ lụt của các hồ chứa thượng nguồn sông
Hương. Nghiên cứu đã sử dụng mô hình MIKE 11 để mô phỏng và đánh giá khả
năng cắt lũ của các hồ chứa lớn trên lưu vực sông Hương như Bình Điền, Hương
Điền, Dương Hoà. Kết quả cho thấy việc tham gia cắt lũ của ba hồ sẽ đảm bảo mực
nước tại Kim Long (trạm khống chế mực nước tại hạ du) dưới +3,5m (giới hạn cho
phép).
Lương Hữu Dũng (2016) [3] đã có nghiên cứu cơ sở khoa học phục vụ vận
hành hệ thống liên hồ chứa kiểm soát lũ lưu vực sông Ba. Nghiên cứu đã Thiết lập
bộ công cụ mô hình toán phục vụ bài toán vận hành liên hồ chứa phòng lũ bao gồm
các mô hình thủy văn NAM được sử dụng trong việc kéo dài và đồng bộ dòng chảy
lũ đến vị trí các hồ và tại các lưu vực bộ phận trên lưu vực sông Ba; mô đun vận
hành để ứng dụng vận hành trong mùa lũ trên lưu vực sông Ba; Mô hình Mike11
được sử dụng để mô phỏng, kiểm tra mực nước và lưu lượng tại các điểm kiểm soát
trên lưu vực. Nghiên cứu đã (1) Xác định vai trò của từng hồ, hệ thống hồ trong vận
hành hệ thống liên hồ chứa kiểm soát lũ lưu vực sông Ba; (2) Đề xuất quy tắc xả
nước tạo dung tích chứa lũ không gây tác động tiêu cực cho hạ du; (3) Góp phần
điều chỉnh nội dung vận hành trong Quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực
sông Ba. Tuy nhiên, luận án không lựa chọn sử dụng phương pháp tối ưu trong bài
toán xác định cơ sở khoa học và thực tiễn của bài toán vận hành liên hồ chứa.
Do mỗi một hồ chứa hay hệ thống hồ chứa có một đặc điểm riêng về đặc tính
thủy văn cũng như mục tiêu khác nhau, cho nên không có một mô hình tổng quát
nào có thể phù hợp với mọi hệ thống. Chính vì vậy, nhiều nhà khoa học trên thế giới
đã thiết lập những mô hình mô phỏng để sử dụng vận hành cho từng hệ thống hồ
chứa, ưu điểm của các mô hình này được viết phù hợp với đặc điểm của hệ thống hồ
và dễ dàng can thiệp để thay đổi chế độ vận hành và chỉnh sửa hệ thống.
15
Tuy nhiên, mặc dù được sử dụng rộng rãi trong quản lý tổng hợp tài nguyên
nước nói chung và trong mô phỏng phân bổ nguồn nước từ hệ thống hồ chứa trên
lưu vực sông nói riêng, phương pháp mô phỏng vẫn có điểm hạn chế khi chỉ đưa ra
được phương án vận hành tốt nhất trong các kịch bản mô phỏng. Do số lượng các
kịch bản mô phỏng thường không nhiều, nên kết quả tìm được chưa đáp ứng được
mong muốn của những nhà quy hoạch và quản lý. Chính vì vậy, song song với
phương pháp mô phỏng, phương pháp tối ưu đã được phát triển và ứng dụng trong
rất nhiều nghiên cứu.
1.2.3. Tổng quan các nghiên cứu vận hành phân bổ nguồn nước hồ chứa sử
dụng phương pháp tối ưu
Phƣơng pháp luận tối ƣu hóa
Tối ưu hóa là một phương pháp tìm ra sự lựa chọn tốt nhất trong các phương
án có thể. Thành phần quan trọng nhất trong tối ưu hóa chính là các hàm mục tiêu,
mà qua đó nhằm xác định các nghiệm tối ưu – nghiệm mục tiêu thỏa mãn được tất
cả các giả thiết và 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 được 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 ràng buộc. Miền nghiệm là miền mà các nghiệm chấp
nhận được, xác định bởi các ràng buộc. Một nghiệm tối ưu là một tập hợp các giá trị
của biến quyết định, thỏa mãn các ràng buộc và cho giá trị tối ưu của hàm mục tiêu.
Dạng chính tắc của bài toán tối ưu một mục tiêu được biểu diễn như sau:
Min (Max) f(X), X=(x1, x2, ..., xn) Rn,
với các điều kiện ràng buộc:
(i) gj(X) 0, j =1,2, ..., k,
(ii) gj(X)=0, j =k+1, k+2, ..., m.
16
trong các bài toán thực tế có thể bổ sung thêm các ràng buộc:
(iii) ai xi ni, i=1, 2, ..., n.
Trong trường hợp hàm mục tiêu f(X) hay có ít nhất một trong các hàm ràng
buộc gj(X), j=1,2, ...,m, là hàm phi tuyến, chúng ta có bài toán tối ưu phi tuyến.
Ký hiệu D là miền các phương án (miền ràng buộc) cho bởi các ràng buộc
(i), (ii) và hoặc (iii) thì bài toán tối ưu trên đây có thể viết gọn hơn như sau: f(X)
Min (Max) với X D.
Lúc này, đối với bài toán cực tiểu hóa, X* D được gọi là phương án tối ưu
toàn cục nếu X D trong một lân cận nào đó của X* thì X* được gọi là phương
án tối ưu địa phương. Một cách tương tự, ta có thể định nghĩa khái niệm phương án
tối ưu toàn cục địa phương cho bài toán cực đại hóa. Thông thường, để giải các bài
toán tối ưu hóa có hai phương pháp là tối ưu tất định và tối ưu ngẫu nhiên. Phương
pháp tối ưu tất định luôn tạo ra các kết quả giống nhau khi cho cùng đầu vào. Nghĩa
là, cùng dữ liệu đầu vào thì lời giải theo các kỹ thuật tối ưu tất định là như nhau.
Phương pháp tối ưu tất định sử dụng các tính chất giải tích của hàm mục tiêu và các
hàm ràng buộc. Một số dạng bài toán tối ưu toàn cục với những tính chất giải tích
nhất định của hàm mục tiêu và các hàm ràng buộc có thể giải được bằng các kỹ
thuật tối ưu tất định thích hợp. Các kỹ thuật giải gồm có nhân tử Lagrange, quy
hoạch tuyến tính và phi tuyến, quy hoạch động, quy hoạch toàn phương, quy hoạch
từng phần và quy hoạch hình học. Khả năng ứng dụng của mỗi kỹ thuật phụ thuộc
vào cấu trúc toán học của mô hình. Các kỹ thuật tối ưu hóa thường được sử dụng
trong quy hoạch và quản lý tài nguyên nước bao gồm tối ưu hóa có ràng buộc kiểu
cổ điển dựa theo các nhân tử Lagrange, quy hoạch động rời rạc, và quy hoạch tuyến
tính và phi tuyến.
Nhìn chung, chỉ trong một vài trường hợp cụ thể người ta mới có thể giải
trực tiếp ra nghiệm. Cách giải phổ biến nhất là áp dụng thuật toán tìm kiếm thông
qua hai bước cơ bản sau:
17
(1) Xác định phương tìm kiếm theo chiều giảm của hàm mục tiêu (minimize)
(2) Tìm điểm tối ưu dọc theo phương tìm kiếm đã xác định ở bước 1
Sơ đồ tìm kiếm nghiệm theo phương pháp lặp được trình bày trong Hình 1.1.
Hình 1.1. Sơ đồ tìm kiếm nghiệm bài toán tối ưu (McLaughnin, 2006)
Các kỹ thuật tối ưu tất định thường được sử dụng cho một số bài toán cụ thể
khi mà mối quan hệ giữa các thuộc tính của lời giải ứng viên là rõ ràng. Khi đó,
không gian tìm kiếm có thể được phân chia theo sơ đồ để tìm ra lời giải. Tuy nhiên,
nếu mối quan hệ giữa các thuộc tính của lời giải ứng viên là không rõ ràng hoặc quá
phức tạp, hoặc hướng của không gian tìm kiếm là rất lớn, việc tìm kiếm nghiệm
theo hướng tất định là rất khó. Không gian tìm kiếm sẽ khó có thể phân chia một
cách hợp lý và việc tìm được lời giải sẽ rất mệt mỏi và tốn nhiều thời gian. Trong
nhiều bài toán, kỹ thuật tối ưu tất định là không khả thi. Vì thế, với những bài toán
này người ta thường dùng kỹ thuật tối ưu ngẫu nhiên.
Tối ưu ngẫu nhiên là kỹ thuật tối ưu bao gồm ít nhất một hoạt động dựa trên
các số ngẫu nhiên. Nói cách khác, kỹ thuật tối ưu ngẫu nhiên vi phạm ràng buộc của
tính tất định. Các kỹ thuật tối ưu ngẫu nhiên còn thường được gọi là các kỹ thuật
tối ưu xác suất. Các phương pháp tối ưu ngẫu nhiên như: phương pháp đa khởi tạo
(multistart), mô phỏng tôi (simulated annealing), thuật giải di truyền (genetic
algorithm) ... có thể áp dụng để giải các bài toán tối ưu toàn cục dạng bất kỳ, không
đòi hỏi các tính chất đặc biệt của hàm mục tiêu hay các ràng buộc. Các phương
Lựa chọn lời
giải ban đầu
Khả
thi
Đánh giá hàm
mục tiêu
Thử
lại?
Dừng
?
Chuyển sang lời giải
khả thi tốt hơn
Có
Thoát
Không Không
Không
Có
Có
18
pháp tối ưu ngẫu nhiên đặc biệt tỏ ra có hiệu quả đối với các bài toán tối ưu phi
tuyến nguyên và hỗn hợp nguyên. Tuy nhiên, các phương pháp này thường chỉ cho
phương án "gần" tối ưu khá tốt sau một số hữu hạn bước mà không kiểm soát được
độ chính xác của phương án tìm được. Việc phân loại các kỹ thuật tối ưu được trình
bày trong Hình 1.2.
Không gian
trạng thái
Phân nhánh
và giới hạn
Đại số
Hình học Tất định
Leo đồi (ngẫu
nhiên)
Tối ưu ngẫu nhiên
Luyện thép (SA)
Tabu search
Xáo trộn song
song
Ông ngẫu nhên
Lấy mẫu Monte
Carlo trực tiếp
Thuật toán Monte
Carlo
Tính toán mềm
Trí tuệ nhân tạo
(AI)
Tính toán tiến hóa (EC)
Thuật toán tiến hóa
(EA)
Thuật toán gene
(GA)
Hệ thống phân
loại học (LCS)
Quy hoạch tiến
hóa
Chiến lược tiến
hóa
Quy hoạch gene
(GP)
Thuật toán
memetic
Tìm kiếm điều
hòa (HS)
Trí tuệ bầy đàn
(SI)
Tối ưu đàn kiến
(ACO)
Tối ưu bầy đàn
(PSO)
Tiến hóa sai
phân (DE)
Quy hoạch gene
tiêu chuẩn
Quy hoạch gene
tuyến tính
Quy hoạch gene
có hướng dẫn
Xác suất
(Ngẫu nhiên?)
Trí tuệ tính toán
(CI)
Hình 1.2. Phân loại các thuật toán tối ưu toàn cục - Thomas Weise (2009) [49]
19
Một số ứng dụng phƣơng pháp tối ƣu hóa trong lĩnh vực phân bổ nguồn
nƣớc:
John W. Labadie (2004) [29] đã tổng kết các kỹ thuật tối ưu sử dụng trong
bài toán phân bổ nguồn nước từ hồ chứa và hệ thống hồ chứa đa mục tiêu trên cùng
lưu vực sông, bao gồm:
- Nhóm các phương pháp tối ưu ngẫu nhiên ẩn (Implicit Stochastic
Optimization) bao gồm: các mô hình quy hoạch tuyến tính (Linear
Programming Models), các mô hình tối ưu dòng chảy mạng (Network
Flow Optimization Models), các mô hình quy hoạch phi tuyến (Nonlinear
Programming Models), các mô hình quy hoạch động rời rạc (Discrete
Dynamic Programming Model), các mô hình quy hoạch động liên tục
(Diffirential Dynamic Programming Models), các lý thuyết điều khiển tối
ưu rời rạc theo thời gian (Discrete Time Optimal Control Theory).
- Nhóm các phương pháp ngẫu nhiên hiện (Explicit Stochastic
Optimization) bao gồm: các mô hình quy hoạch tuyến tính ngẫu nhiên
(Stochastic Linear Programming Models), các mô hình quy hoạch
động ngẫu nhiên (Stochastic Dynamic Programming Models), Các mô
hình điều khiển tối ưu ngẫu nhiên (Stochastic Optimal Control Models).
Young (1967) [55] 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 đó gọi
là Quy hoạch động Monte-Carlo. Về cơ bản, phương pháp của Young sử dụng kỹ
thuật Monte-Carlo tạo ra một số chuỗi dòng chảy năm tổng hợp cho con sông yêu
cầu.
Đối với với bài toán phân bổ nguồn nước hồ chứa, hiện đã được ứng dụng
nhiều mô hình tối ưu, có thể kể đến như: mô hình quy hoạch tuyến tính (Linear
programming), mô hình quy hoạch phi tuyến (Non linear programming), mô hình
quy hoạch động (Dynamic programming) hay mô hình quy hoạch động ngẫu nhiên
20
(Stochastic Dynamic programming), mô hình quy hoạch tuyến tính ngẫu nhiên
(Stochastic linear programming) (Mckinney et al., 1999), (L. Le Ngo, 2006),
(Ahmad et al., 2014) [35], [38], [19].
Estalrich và Buras (1991) [23] đã xây dựng hai phiên bản mô hình quy hoạch
động ngẫu nhiên (SDP) cho tính toán tối ưu vận hành hồ chứa, trong đó dòng chảy
vào hồ chứa trong các thời kỳ được xem xét như các vectơ trạng thái. Quy trình vận
hành bắt đầu 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 vectơ trạng thái.
Talukdar và các cộng sự (2012) [46] nghiên cứu mô hình quy hoạch động
ngẫu nhiên (SDP) đa mục tiêu cho vận hành hồ chứa Sardar Sarovar tại Ấn Độ. Mô
hình đã xây dựng các mục tiêu ở các cấp 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.
Seyed Jamshid và Mohammad Karamouz (2003) [45] đã nghiên cứu mô hình
quy hoạch động tối ưu phát triển cho quy hoạch dài hạn của vận hành hồ chứa đa
mục tiêu. Phương pháp này có thể nhận được nhiều sự dịch chuyển không khả thi từ
trạng thái ban đầu đến trạng thái cuối cùng của các giai đoạn quy hoạch động.
Gần đây, Hồ Ngọc Dung (2017) [2] đã nghiên cứu đề xuất và xây dựng cơ
sở lý thuyết phương pháp quy hoạch động hai chiều (DP-DP) áp dụng cho bài toán
vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa bậc thang thủy điện Sơn La-Hòa Bình trên sông
Đà. Nghiên cứu đã xây dựng thuật toán, thiết lập bài toán vận hành tối ưu có kể đến
trạng thái cân bằng năng lượng của hệ thống điện lực, từ đó đề xuất phương thức
vận hành hồ chứa thủy điện theo biểu đồ điều phối tối ưu trong mùa cạn.
Trong hai thập kỷ qua, các thuật toán tự nghiệm (heuristic algorithms) đã
được phát triển để giải quyết bài toán tối ưu phân bổ nguồn nước, đặc biệt là bài
toán tối ưu vận hành hồ chứa. Heuristic là một phần của thuật toán tối ưu sử dụng
21
thông tin hiện có thu thập từ thuật toán để quyết định xem ứng viên nghiệm nào nên
tiếp tục được kiểm tra hoặc tiếp theo có thể tạo ra được ứng viên nghiệm nào.
Heuristics thường phụ thuộc vào từng loại bài toán. Các thuật toán này sử dụng một
tập hợp các điểm trong cùng một lúc nhằm tìm kiếm tối ưu tổng hợp. Một số thuật
toán mới được phát triển bao gồm thuật toán di truyền (GA), thuật toán lý thuyết tập
mờ (Fuzzy Set Theory), thuật toán mạng trí tuệ nhân tạo (ANN).
Oliveira và Loucks (1997) [36] đề xuất một cách tiếp cận xác định các quy
tắc vận hành hồ chứa bằng cách sử dụng các thuật toán di truyền (GA) và lập luận
rằng phương pháp này đã khắc phục một số khó khăn của các kỹ thuật tối ưu dựa
trên mô hình toán học truyền thống. Kumphon (2013) [31] đã ứng dụng thuật toán
di truyền đa mục tiêu để xác định tối ưu hoạt động phân bổ nguồn nước hệ thống hồ
chứa trong các lưu vực sông Chi, Thái Lan. Trong nghiên cứu này, hai hàm mục
tiêu được xem xét, bao gồm: trữ nước và xả nước qua đập. Các kết quả tính toán dự
báo cho trữ và xả nước cần thiết chủ yếu là thấp hơn so với quy trình phân bổ nguồn
nước hiện tại. Chen (2003) đã áp dụng thành công thuật toán GA kết hợp với một
mô hình mô phỏng để tối ưu hóa các quy tắc điều hành 10-ngày cho một hệ thống
hồ chứa lớn ở Đài Loan. Kết quả cho thấy biểu đồ điều hành hồ chứa mới thu được
từ phương pháp này là tốt hơn so với biểu đồ điều phối hiện tại.
Cùng áp dụng thuật toán GA trong bài toán tối ưu hồ chứa, Robin (2012)
thuộc trường đại học Edinburgh, vương quốc Anh có nghiên cứu đánh giá thuật toán
GA - Giải đoán gen vào vận hành tối ưu hệ thống liên hồ chứa. Nghiên cứu đã được
thực hiện cho hệ thống 4 hồ chứa, rồi cho hệ thống 10 hồ chứa. Kết quả đạt được
cho thấy thuật toán GA đem đến một giải pháp chấp nhận được. Tuy nhiên vẫn còn
nhiều vấn đề cần xem xét đặc biệt là phân tích độ nhạy của các biến.
Để giải quyết sự không chắc chắn của thông tin thủy văn cũng như xác định
các mục tiêu và các ràng buộc, lý thuyết tập mờ đã được sử dụng thành công.
Dubrovin et al (2002) áp dụng một mô hình quản lý dựa trên lý thuyết tập mờ cho
vận hành phân bổ nguồn nước hồ chứa theo thời gian thực. Kết quả cho thấy mô
22
hình này có thể thực hiện tốt và rất dễ dàng cho các nhà điều hành do cấu trúc của
nó dựa trên tư duy con người. Akter và Simonović (2004) kết hợp tập mờ và GA để
đối phó với những rủi ro trong vận hành hồ chứa thời đoạn ngắn. Trong bài báo,
những bất ổn liên quan đến các hàm phạt và hàm mục tiêu đã được xem xét (Ngô
Lê Long & nnk, 2006) [38].
Thuật toán mạng Nơron (ANN) được phát triển nhằm giảm tối đa thời gian
cần thiết để giải quyết vấn đề tối ưu hóa và được sử dụng nhằm thay thế các mô
hình mô phỏng. Do sự không chắc chắn của dữ liệu đầu vào, sự phức tạp về mặt
thủy văn, thủy lực của các công trình phân bổ nguồn nước như hồ chứa trên lưu vực
sông, do đó thời gian tính toán cần thiết để tối ưu hóa việc phân bổ nguồn nước có
thể lớn, làm cho việc tối ưu hóa không khả thi, đặc biệt là cho các ứng dụng thời
gian thực. Neelakantan and Pundarikanthan (2000) [36] đã áp dụng phương pháp
này để cải thiện các chính sách phân bổ nguồn nước cho vận hành hồ chứa. Kết quả
cho thấy các giải pháp thực hiện thỏa đáng so với các mô hình mô phỏng tối ưu hóa
thông thường ( Ngô Lê Long & nnk, 2006) [38].
1.2.4. Tổng quan các nghiên cứu vận hành phân bổ nguồn nước hồ chứa sử
dụng phương pháp kết hợp mô phỏng-tối ưu
Mặc dù, tối ưu hóa và mô phỏng là hai hướng tiếp cận mô hình hóa khác
nhau về đặc tính, nhưng sự phân biệt rõ ràng giữa hai hướng này là khó vì hầu hết
các mô hình, xét về mức độ nào đó đều chứa các thành phần của hai hướng tiếp cận
trên. Trong các quy trình tối ưu phục vụ bài toán vận hành phân bổ nguồn nước liên
hồ chứa đều cần có mô hình mô phỏng để kiểm tra các quy trình tối ưu được thiết
lập. Chính vì vậy, phương pháp kết hợp mô phỏng-tối ưu đã được hình thành để giải
quyết bài toán vận hành phân bổ nguồn nước hệ thống hồ chứa.
Louck và Eelco van Beek (2005) [33] cho rằng đối với việc lập kế hoạch và
quản lý tài nguyên nước, giải pháp tối ưu hiện nay là sử dụng cả mô hình mô phỏng
và tối ưu. Mặc dù tối ưu hóa sẽ cho biết những gì chúng ta nên làm - quyết định tốt
nhất là gì; tuy nhiên giải pháp đó thường dựa trên nhiều giả định hạn chế. Do vậy,
23
sử dụng tối ưu hóa không chỉ là một cách để tìm ra giải pháp tốt nhất, mà còn là một
giải pháp để giảm số lượng các lựa chọn. Sau đó, các lựa chọn này có thể được
kiểm tra, đánh giá bằng mô hình mô phỏng.
Gần đây, các nhà nghiên cứu đã cố gắng kết hợp các phương pháp tối ưu
trong mô hình mô phỏng. Wardlaw và Sharif (1999) [52] đã phát triển một mô hình
mô phỏng trong đó kết hợp các chức năng kinh tế cho thủy điện, nông nghiệp và
thủy sản sản xuất. Mô hình này đã được sử dụng để đánh giá tính kinh tế của chiến
lược thay thế cho phát triển nguồn tài nguyên nước trong Brantas Basin tại
Indonesia.
Carson và Maria (1997) [22] đã trình bày một sơ đồ đơn giản của mô hình
mô phỏng-tối ưu trong phân bổ nguồn nước hồ chứa (Hình 1.3). Theo mô hình này,
mô hình mô phỏng sẽ tạo ra số liệu và số liệu này sẽ được sử dụng cho các chiến
lược tối ưu hóa nhằm tìm kiếm giải pháp tối ưu nhất về phân bổ nguồn nước. Giải
pháp tối ưu này ngược lại sẽ cung cấp đầu vào tốt hơn để các mô hình mô phỏng.
Hình 1.3. Sơ đồ kết hợp mô phỏng-tối ưu cho phân bổ nguồn nước hồ chứa
Ngô Lê Long và cộng sự (2007) [37] đã phát triển một phương pháp tiếp cận
cho phân bổ nguồn nước vận hành hồ chứa trên lưu vực sông Hồng, Việt Nam.
Nghiên cứu đã kết hợp mô hình mô phỏng với một số phương pháp dò tìm số học
(numerical search method) cho các biến quyết định (decision variable) liên quan tới
vận hành hồ chứa. Phương pháp này hỗ trợ cho việc giải quyết mâu thuẫn giữa nhu
cầu nước cho phát điện và phòng chống lũ. Nghiên cứu được tính toán cho hồ Hòa
Bình vào mùa lũ trên lưu vực sông Hồng. Các phân tích cho thấy rằng quy trình mô
Mô hình mô
phỏng
Giải pháp tối ưu Đầu vào
Đầu ra
Quá trình phản hồi
24
phỏng-tối ưu theo thời gian thực trong nghiên cứu giúp tối ưu hóa cải thiện hiệu
suất và tăng cường tính linh hoạt của vận hành hồ chứa. Tuy nhiên, nghiên cứu mới
thực hiện đơn hồ cho hồ Hòa Bình. Sơ đồ thực hiện phương pháp mô phỏng-tối ưu
vận hành hồ chứa phân bổ nguồn nước của nghiên cứu này được trình bày trong
Hình 1.4 (L. L. Ngo, Madsen, & Rosbjerg, 2007) [37].
Tô Trung Nghĩa và Lê Hùng Nam (2007) [10] đã ứng dụng phương pháp kết
hợp mô hình toán mô phỏng với mô hình toán tối ưu phi tuyến, cùng sự hỗ trợ của
mô hình thuỷ động lực học Mike 11 và công nghệ tối ưu GAMS (General
Algebraic Modelling System) vào xây dựng quy trình vận hành hệ thống liên hồ
chứa Hoà Bình - Thác Bà - Tuyên Quang phục vụ cấp nước trong mùa cạn cho hạ
du lưu vực sông Hồng-Thái Bình. Nghiên cứu đã xác định được yêu cầu lưu lượng
tối thiểu cần điều tiết cho các nhu cầu nước ở hạ du đồng thời cũng cung cấp các
kiến nghị về vận hành hệ thống ba hồ chứa để đạt hiệu quả sản xuất điện tổng hợp.
Kết quả của nghiên cứu đã được sử dụng để đề xuất quy trình vận hành hệ thống
liên hồ chứa 03 hồ nêu trên trên.
Đầu vào
Ứng dụng mô hình mô phỏng hồ chứa và dòng chảy với quy trình vận hành
Kiểm tra hàm mục tiêu
Kiểm tra điều kiện dừng
Quy trình vận hành
Cấp phát bộ thông số biến quyết định mới sử dụng mô
hình tối ưu
Quy trình tối ưu
Hình 1.4. Sơ đồ thực hiện phương pháp mô phỏng-tối ưu vận hành hồ chứa
phân bổ nguồn nước
25
Hoàng Minh Tuyển (2009) [13] - trong nghiên cứu xây dựng và đề xuất quy
trình vận hành điều tiết nước mùa cạn hệ thống hồ chứa trên sông Hương – đã kết
hợp mô hình tối ưu GAMS và mô hình thuỷ động lực Mike 11 để điều hành dòng
chảy và kiểm tra mực nước ở hạ lưu. Nghiên cứu đã tính toán tổ hợp cạn kiệt lưu
vực sông Hương và tính toán vận hành hệ thống hồ chứa, điều tiết cấp nước mùa
cạn. Qua điều tiết hệ thống liên hồ bằng mô hình GAMS, cho thấy để bảo đảm dòng
chảy môi trường qua đập Thảo Long là 31,5m3 s, hệ thống hồ thừa khả năng duy trì
dòng chảy về mùa cạn cao hơn.
Agzali và cộng sự (2008) [20] đã nghiên cứu phân bổ nguồn nước trên lưu
vực sông Khersan, Iran, tập trung vào nghiên cứu vận hành phối hợp hệ thống hồ
thủy điện trên lưu vực. Nghiên cứu áp dụng mô hình kết hợp mô phỏng và thuật
toán tối ưu với hàm mục tiêu là sản lượng điện của hệ thống. Thuật toán tối ưu được
áp dụng trong nghiên cứu là quy hoạch tuyến tính cho riêng từng hồ trong từng
bước thời gian để làm cơ sở xem xét cho ưu tiên phát điện của các hồ trong hệ
thống.
Trong lĩnh vực phân bổ nguồn nước đáp ứng được nhu cầu phát điện thượng
lưu và hài hòa việc cấp nước hạ lưu, Zhang, X. M. et al (2013) [54] đề xuất một mô
hình mô phỏng - tối ưu ngắn hạn cho điều độ hệ thống thủy điện, trong đó xem xét
cân đối giữa các yêu cầu về lượng điện sản xuất và nhu cầu nước hạ lưu trên lưu
vực sông Jinsha, Trung quốc. Kết quả áp dụng mô hình mô phỏng – tối ưu cho thấy
tốc độ tăng trưởng trung bình của hoạt động phối hợp trong khoảng 0,20% và 48%.
Cũng liên quan đến nghiên cứu về phân bổ tối ưu của dòng chảy trong lưu
vực sông trong khi đảm bảo lượng điện năng sản xuất, Fereidoon và Koch (2003)
[25] đã phát triển một phương pháp mô phỏng tối ưu hóa cho các hoạt động của các
thành phần hệ thống trong một mô hình mô phỏng hồ chứa đa mục tiêu. Trong
nghiên cứu này, mô hình mô phỏng MODSIM được sử dụng nhằm đảm bảo đáp
ứng được độ tin cậy. Mặc dù MODSIM chủ yếu là một mô hình mô phỏng, khả
năng tối ưu hóa dòng chảy của nó vẫn cung cấp một phương tiện hiệu quả trong
26
việc đảm bảo việc phân bổ tối ưu dòng chảy trong lưu vực sông. Mô hình MODSIM
được nhúng vào hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) và áp dụng cho các hệ thống hồ
chứa đa mục tiêu trên lưu vực sông Karkheh, Iran. Kết quả cho thấy mô hình mô
phỏng tối ưu hóa MODSIM có thể hỗ trợ giải quyết bài toán phân bổ hài hòa nguồn
nước phục vụ cho sản xuất điện và tưới tiêu nông nghiệp (Fereidoon & Koch, 2003)
[25].
Trong nghiên cứu vận hành phối hợp hệ thống hồ thủy điện Khersan, Iran,
Alzali (2010) [20] đã kết hợp mô hình mô phỏng và thuật toán tối ưu với hàm mục
tiêu là sản lượng điện của hệ thống. Thuật toán tối ưu được áp dụng trong nghiên
cứu là quy hoạch tuyến tính (Linear programming) cho riêng từng hồ trong từng
bước thời gian để làm cơ sở xem xét cho ưu tiên phát điện của các hồ trong hệ
thống. Kết quả đạt được cho thấy nếu phối hợp vận hành hệ thống 4 hồ chứa theo
hàm mục tiêu đề ra sẽ cho sản lượng điện cao hơn khoảng 7,9% tổng sản lượng điện
của 4 hồ khi vận hành riêng rẽ.
Hoàng Thanh Tùng, Vũ Minh Cát và Robeto Ranzi (2010) [12] đã kết hợp
mô hình mô phỏng với mô hình điều khiển hệ thống trong “Nghiên cứu cơ sở khoa
học vận hành hệ thống hồ chứa phòng lũ cho lưu vực sông Cả”. Nghiên cứu cũng đã
xây dựng mô hình mô phỏng hệ thống liên hồ chứa trên sông Cả, tiến hành tích hợp
mô hình dự báo mưa, lũ với mô hình vận hành hồ chứa, tiến hành thử nghiệm cho
các kịch bản dòng chảy lũ khác nhau, từ đó xây dựng cơ sở khoa học vận hành hệ
thống liên hồ chứa phòng lũ cho lưu vực sông Cả.
Lê Xuân Cầu và cộng sự (2014) [1] đã thực hiện đề tài nghiên cứu “Xây
dựng biểu đồ điều phối tối ưu đa mục tiêu hệ thống liên hồ chứa trên cơ sở ứng
dụng mô hình liên hồ chứa và thuật toán GEN – áp dụng cho hệ thống hồ trên sông
Cả, Việt Nam”. Nghiên cứu đã áp dụng phương pháp kết hợp mô phỏng và tối ưu,
trong đó kết hợp mô đun mô phỏng và mô đun thuật toán GEN (mô đun GA) để xác
định biểu đồ điều phối tối ưu đa mục tiêu hệ thống các hồ chứa. Từ đó, kết quả của
đề tài sẽ hỗ trợ cho công tác phân bổ nguồn nước trên lưu vực sông Cả thông qua
27
việc điều phối hợp lý hệ thống các hồ chứa. Sơ đồ tích hợp được thể hiện trong
Hình 1.5.
Hình 1.5. Sơ đồ tích hợp mô phỏng – tối ưu (sử dụng thuật toán Gene)
Hoàng Thanh Tùng, Hà Văn Khối, Nguyễn Thanh Hải (2013) [11] đã lần đầu
tiên ứng dụng thành công phần mềm Crystall Ball- một phần mềm chuyên dụng về
tối ưu và phân tích rủi ro trong kinh tế vào bài toán vận hành hồ đa mục tiêu - xác
định chế độ vận 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. Kết quả đạt
được là tương đối tốt so với các mô hình tối ưu sử dụng hiện nay vì mô hình 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.
Cũng liên quan đến ứng dụng kỹ thuật tối ưu trong bài toán vận hành hồ
chứa, (Nguyễn Thế Hùng và Lê Hùng, 2011) [5] có nghiên cứu Mô hình toán điều
tiết tối ưu vận hành hồ chứa đa mục đích (với mục đích tưới phát điện, phòng lũ,
đảm bảo môi trường sinh thái hoặc cấp nước cho hạ du). Nghiên cứu đã ứng dụng
kỹ thuật tối ưu quy hoạch động để giải các mô hình toán và xây dựng chương trình
28
tính bằng ngôn ngữ lập trình Delphi. Chương trình đã được áp dụng cho hồ chứa
Định Bình (Bình Định) và hồ chứa A Vương (Quảng Nam). Tuy nhiên, nghiên cứu
mới tập trung vào vận hành tối ưu cho đơn hồ. Nghiên cứu về ứng dụng kỹ thuật tối
ưu trong bài toán vận hành liên hồ chứa chưa được đề cập.
Tiếp đó, Tô Thúy Nga và Nguyễn Thế Hùng (2013) [9] đã nghiên cứu ứng
dụng mô hình thuật toán di truyền (GA) để tìm quỹ đạo vận hành tối ưu hồ chứa nhà
máy thủy điện Ea Krong Rou- Tỉnh Khánh Hòa với đơn mục tiêu là sản lượng điện
năng cực đại. Trên cơ sở chuỗi dòng chảy đến hàng tháng của 23 năm, ứng dụng
phương pháp mô phỏng Monte Carlo để mở rộng dòng chảy đến là 40 lần của chuỗi
dòng chảy tháng lịch sử. Thuật toán di truyền đơn mục tiêu ở đây cho thấy dễ dàng
mở rộng nó cho bài toán vận hành tối ưu nhà máy thủy điện đa mục tiêu so với
phương pháp qui hoạch động.
Do vậy, có thể thấy rằng mô hình tích hợp kỹ thuật mô phỏng và tối ưu trong
phân bổ nguồn nước lưu vực sông, đặc biệt là phân bổ nguồn nước hệ thống hồ
chứa là một giải pháp toàn diện, trong đó mô hình mô phỏng sẽ được sử dụng để
cung cấp số liệu đầu vào cho mô hình tối ưu nhằm tìm kiếm giải pháp tối ưu nhất về
phân bổ nguồn nước. Giải pháp tối ưu này ngược lại sẽ cung cấp đầu vào tốt hơn để
các mô hình mô phỏng. Tổng hợp từ các nghiên cứu đều cho thấy mô hình kết hợp
kỹ thuật mô phỏng và tối ưu trong bài toán phân bổ nguồn nước hồ chứa đều mang
lại lợi ích cao hơn so với các phương pháp truyền thống.
1.3. Tổng quan tình hình nghiên cứu về vận hành hồ chứa phân bổ nguồn
nƣớc lƣu vực sông Vu Gia – Thu Bồn
Hệ thống sông VGTB là hệ thống sông lớn ở vùng Duyên hải Trung Trung
Bộ. Toàn bộ lưu vực nằm ở sườn Đông của dãy Trường Sơn có diện tích lưu vực:
10.350 km2, trong đó diện tích nằm ở tỉnh Kon Tum: 560,5 km
2, còn lại chủ yếu
thuộc địa phận tỉnh Quảng Nam và Thành phố Đà N ng. Đây là một hệ thống sông
lớn ở vùng Duyên Hải Trung Trung Bộ. Sông bắt nguồn từ địa bàn tỉnh Kon Tum
29
chảy qua tỉnh Quảng Nam, Thành phố Đà N ng đổ ra biển Đông ở hai Cửa Đại và
Cửa Hàn. Toàn bộ lưu vực nằm ở sườn Đông dãy Trường Sơn.
Một số nghiên cứu về phân bổ nguồn nước trên lưu vực sông Vu Gia-Thu
Bồn, sử dụng các kỹ thuật mô phỏng và tối ưu có thể kể đến như sau:
Hoàng Minh Hiếu (2013) đã sử dụng thuật giải di truyền cho tính toán vận
hành tối ưu dài hạn nhà máy thủy điện A Vương trên hệ thống sông VGTB. Nghiên
cứu nhằm giải bài toán vận hành tối ưu hồ chứa A Vương trên cơ sở vừa đảm bảo
giữa doanh thu phát điện vừa đảm bảo yêu cầu của địa phương về nhu cầu cấp nước
cho hạ lưu phục vụ nhu cầu nông nghiệp, nước sinh hoạt. Chương trình tính toán
vận hành tối ưu được viết bằng ngôn ngữ MATLAB dùng thuật giải di truyền. Kết
quả của nghiên cứu đã xác định được lưu lượng phát điện trung bình tháng và dung
tích tối ưu hồ chứa ở cuối mỗi tháng trong năm kế hoạch vận hành, đồng thời đáp
ứng được yêu cầu của địa phương về nhu cầu nước cho hạ lưu phục vụ cho nông
nghiệp và sinh hoạt trong các tháng mùa cạn. Tuy nhiên, nghiên cứu mới chỉ tính
theo bước thời gian 1 tháng và cho đơn hồ, cần thiết phải tính toán với bước thời
gian ngắn hơn và kết nối với hệ thống liên hồ chứa nhằm góp phần chủ động cho
các nhà máy thủy điện trong việc vận hành thực tế và tham gia chào giá trên thị
trường phát điện cạnh tranh.
Nguyễn Thế Hùng và Lê Hùng (2011) [5] đã nghiên cứu đề xuất các mô hình
toán để giải bài toán điều tiết tối ưu vận hành hồ chứa đa mục đích (với các mục
đích tưới, phát điện, phòng lũ và đảm bảo môi trường sinh thái hoặc yêu cầu cấp
nước cho hạ du) trên lưu vực sông VGTB. Dựa trên các mô hình toán đã thiết lập,
nghiên cứu đã ứng dụng kỹ thuật tối ưu quy hoạch động để giải các mô hình toán và
xây dựng chương trình tính bằng ngôn ngữ lập trình Delphi. Chương trình tính đã
được 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 (phát điện, đảm bảo cung cấp nước
cho hạ du trong mùa cạn, và điều tiết một phần lũ).
30
Nghiên cứu đã đề xuất được mô hình tối ưu tổng quát của bài toán điều tiết
vận hành hồ chứa đa mục đích (Tưới, phát điện, phòng lũ và đảm bảo điều kiện môi
trường), ứng dụng quy hoạch động và xây dựng chương trình tính để giải các mô
hình trên, với kết quảtìm được đã cho thấy lợi ích đạt được là rất lớn so với cách
vận hành theo biểu đồ điều phối hiện nay. Tuy vậy, mô hình tối ưu trong nghiên cứu
mới chỉ xây dựng cho điều tiết đơn hồ, chưa có nghiên cứu cho điều tiết liên hồ
chứa mặc dù lưu vực sông VGTB (Quảng Nam & Đà N ng) còn có một số hồ chứa
lớn (ngoài hồ A Vương) như các hồ Sông Bung, Đăk Mi 4, Sông Tranh 2.
Lê Văn Nghị (2015) [11] đã có nghiên cứu chế độ thủy động lực và đề xuất
giải pháp ổn định lòng dẫn khu vực Quảng Huế thuộc hệ thống sông VGTB với các
mục tiêu chính được đề ra là: (1) Xác định được chế độ động lực, tổ hợp bất lợi gây
mất ổn định lòng dẫn và công trình bảo vệ bờ trên sông Quảng Huế cũ thuộc lưu
vực sông VGTB; (2) Đề xuất được các giải pháp điều tiết dòng chảy và ổn định
lòng dẫn (tổng thể và cục bộ) trên sông Quảng Huế cũ thuộc lưu vực sông VGTB.
Qua tính toán, mô phỏng, đề tài đã tổng hợp và xác định được tổ hợp bất lợi gây
mất ổn định lòng dẫn và an toàn hệ thống công trình chính trị; Đã đề xuất được 02
nhóm giải pháp điều tiết dòng chảy và ổn định lòng dẫn (tổng thể và cục bộ) trên
sông Quảng Huế cũ thuộc lưu vực sông VGTB, cụ thể là: Giải pháp ổn định hạn chế
dòng chảy qua sông Quảng Huế và giải pháp chính trị nhằm ổn định lòng dẫn, bãi
tràn phía đầu sông Quảng Huế.
Tô Thúy Nga và Nguyễn Thế Hùng (2013) [9] đã nghiên cứu phương pháp
tiếp cận bài toán vận hành hệ thống hồ chứa phòng lũ theo thời gian thực trên sông
VGTB. Phương pháp vận hành theo thời gian thực cho hệ thống hồ chứa dựa trên
cơ sở mô hình mô phỏng hệ thống lưu vực sông VGTB trên cơ sở tích hợp các các
mô hình thành phần bao gồm, mô hình mưa -dòng chảy, mô hình diễn toán lũ trên
hệ thống sông và mô hình điều tiết lũ hệ thống hồ chứa. Nghiên cứu đã xây dựng
mô hình MOPHONG-LU dựa trên sự kết hợp ý tưởng giữa HEC-HMS và
HEC-RESSIM nhằm khắc phục những tồn tại và khai thác những ưu điểm
31
của 2 mô hình này. Kết quả cho phép kéo dài thời gian dự kiến dự báo lũ so
với quy định trong quy trình liên hồ chứa 1880 QĐ-TTg. Do vậy, có thể chủ
động hạ thấp mực nước hồ để đón lũ xuống dưới mực nước đón lũ đã quy định và
do đó sẽ nâng cao được hiệu quả cắt giảm lũ cho hạ du mà vẫn đảm bảo an toàn tích
nước cho các hồ chứa thủy điện. Tuy nhiên, nghiên cứu mới chỉ thử nghiệm cho 2
kịch bản vận hành ((1)Kịch bản vận hànhtheo quy trình liên hồ chứa 1880 QĐ-TTg
– hiện đã thay bằng Quy trình 1537 và (2) Kịch bản xả lũ trước khi lũ về 48h, đưa
mực nước hồ về mực nước lũ trước 24 h khi lũ về). Nghiên cứu sẽ cần được tiếp tục
với những kịch bản khác để phân tích tính hiệu quả của mô hình. (Tô Thúy Nga và
Nguyễn Thế Hùng, 2013).
1.4. Tóm lƣợc về Quy trình vận hành liên hồ chứa (Quy trình 1537) trên lƣu
vực sông VGTB:
Ngày 7 9 2015, Thủ tướng chính phủ (TTCP) đã ký quyết định số 1537 QĐ-
TTg về việc ban hành QTVHLH trên lưu vực sông VGTB (Quy trình 1537). Quy
trình này ra đời đồng nghĩa với việc bãi bỏ QĐ số 909 QĐ-TTg ngày 16 6 2014 của
TTCP về việc ban hành QTVHLH trên lưu vực sông VGTB trong mùa lũ hàng năm.
Những nội dung cơ bản của Quy trình 1537 có liên quan tới chế độ vận
hành mùa cạn:
Quy trình 1537 quy định việc vận hành liên hồ chứa các hồ A Vương, Đăk
Mi 4, Sông Bung 4, và Sông Tranh 2 trong mùa lũ (từ 01 9 đến 15 12) và mùa cạn
(từ 16 12 đến 31 8 năm sau).
- Nguyên tắc vận hành trong mùa cạn:
1. Vận hành hồ theo các thời kỳ sử dụng nước gia tăng, sử dụng nước bình
thường và theo thời đoạn 10 ngày.
2. Vận hành các hồ theo giá trị mực nước tại các Trạm thủy văn Ái Nghĩa và
Giao Thủy.
3. Trong thời gian vận hành các hồ chứa phải căn cứ vào mực nước hồ hiện
tại và dự báo dòng chảy đến hồ trung bình 10 ngày tới để điều chỉnh việc vận hành
32
sao cho mực nước hồ tại các thời điểm tương ứng không nhỏ hơn giá trị quy định tại
Phụ lục III (mực nước tối thiểu hồ chứa tại các thời điểm = đường hạn chế cấp
nước).
- Các thời kỳ vận hành hồ chứa trong mùa cạn:
1. Thời kỳ sử dụng nước gia tăng: Từ ngày 11 tháng 5 đến ngày 10 tháng 6.
2. Thời kỳ sử dụng nước bình thường: Từ ngày 16 tháng 12 đến ngày 10
tháng 5 năm sau và từ ngày 11 tháng 6 đến ngày 31 tháng 8.
Theo QTVHLH, việc vận hành các hồ chứa trong mùa cạn được phân chia
theo các thời kỳ cấp nước gia tăng và cấp nước bình thường, tuỳ theo mực nước 7h
tại trạm thuỷ văn Giao Thủy và Ái Nghĩa. Quy tắc vận hành các hồ chứa A Vương,
Đăk Mi 4, Sông Bung 4, và Sông Tranh 2 được tổng hợp từ Quy trình 1537 được
trình bày từ Bảng 1.1:
Bảng 1.1. Lưu lượng xả tối thiểu từng thời kỳ của các hồ chứa theo Quy
trình 1537 khi HÁi Nghĩa <2,67m và HGiao Thủy<1,02m
Đơn vị: m3/s
Thời kỳ cấp
nước
Thời gian A
Vương
Sông Bung
4
Đăk Mi 4 Sông Tranh
2
Bình thường 16/12-31/12 22 35 12.5 35
Bình thường 01/1-31/1 22 35 12.5 35
Bình thường 01/2-10/4 22 40 12.5 35
Bình thường 11/4-10/5 18 35 12.5 29
Gia tăng 11/5-10/6 30 55 25 90
Bình thường 11/6-31/8 28 40 12.5 32
Bảng 1.2. Lưu lượng xả tối thiểu từng thời kỳ của các hồ chứa theo Quy
trình 1537 khi 2,67m HÁi Nghĩa <2,80m và 1,02m HGiao Thủy <1,16m
Đơn vị: m3/s
Thời kỳ cấp
nước
Thời gian A
Vương
Sông Bung
4
Đăk Mi 4 Sông Tranh
2
Bình thường 16/12-31/12 18 30 8 29
Bình thường 01/1-31/1 18 30 8 29
Bình thường 01/2-10/4 18 25 8 29
33
Bình thường 11/4-10/5 15 23 8 29
Gia tăng 11/5-10/6 25 43 12.5 80
Bình thường 11/6-31/8 24 28 8 29
Những cơ sở khoa học và thực tiễn xây dựng Quy trình 1537:
Theo "Báo cáo thuyết minh tính toán xây dựng QTVHLH các hồ chứa A
Vương, Đăk Mi 4, Sông Bung 4 và Sông Tranh 2 trong mùa cạn" của Cục Quản lý
tài nguyên nước, Bộ TNMT:
Cơ sở xác định dòng chảy đến các hồ chứa:
Dòng chảy đến các hồ được mô phỏng bằng mô hình NAM, giai đoạn 1981-
2012. Chuỗi dòng chảy thời đoạn ngày sau đó được tính trung bình thời đoạn 10
ngày để làm đầu vào cho bài toán vận hành hệ thống hồ chứa.
- Cơ sở lựa chọn các giá trị mực nước tại 2 điểm kiểm soát Ái Nghĩa và Giao
Thủy:
+ Nhu cầu nước khu vực hạ du đã được xem xét bao gồm nhu cầu nước nông
nghiệp và phi nông nghiệp. Nhu cầu tưới được xác định dựa vào diện tích tưới, thời
vụ tưới, mức tưới (áp dụng định mức tưới tại mặt ruộng do Viện Kinh tế - Thủy lợi -
Bộ NN&PTNT xây dựng). Mức tưới có được so sánh với UBND tỉnh Quảng Nam
phê duyệt tại Quyết định số 2751 QĐ-UBND ngày 19 8 2009 cho vụ Đông Xuân là
6.166 m3 ha và vụ Hè Thu là 6.902 m
3 ha. Theo QHTTTL có xét đến BĐKH, mức
tưới được trình bày trong Bảng 1.3:
Bảng 1.3. Mức tưới sử dụng trong tính toán
Mùa vụ Tại đầu mối
(m3 ha vụ)
Tại mặt ruộng (tính với hệ số lợi dụng
kênh mương = 0,65) (m3 ha vụ)
Đông Xuân 11.800 7.670
Hè Thu 15.500 10.070
+ Các nhu cầu nước khác cho sinh hoạt và phục vụ các hoạt động phát triển
kinh tế cũng đã được xem xét: Dòng chảy môi trường để duy trì hệ sinh thái được
lấy bằng lượng dòng chảy nhỏ nhất ứng với tần suất 90% tại các vị trí tính toán. Đối
34
với lưu vực VGTB thì Giao Thủy và Ái Nghĩa là 2 vị trí khống chế toàn bộ vùng hạ
lưu lưu vực. Theo Quy hoạch tổng thể thủy lợi khu vực Nam Trung Bộ có xét đến
BĐKH-NBD do Viện Khoa học thủy lợi Việt Nam thực hiện, lượng nước này là
2.333.106m
3 năm, như vậy trong 8,5 tháng mùa cạn lượng nước cho nhu cầu này là
1.654.106m
3 tương đương 74,74 m
3/s, làm tròn là 75 m
3 s (trong đó: Tại Ái Nghĩa
Q= 35 m3 s và tại Giao Thủy Q = 40 m
3/s).
+ Theo số liệu thực đo mực nước tại hai trạm Ái Nghĩa và Giao Thủy: xác
định giá trị mực nước trung bình nhiều năm thời kỳ 3 tháng kiệt nhất giai đoạn khi
chưa có hồ (1976-2008).
Bảng 1.4. Mực nước trung bình 3 tháng kiệt tại trạm Ái Nghĩa và Giao Thủy
Ái Nghĩa Giao Thủy
H (m) Q (m3/s) H (m) Q (m3/s)
2,80 73,3 1,16 156,0
2,67 62,0 1,02 120,0
Trong đó, giá trị lưu lượng tương ứng được xác định từ quan hệ H-Q (theo
mô hình thủy lực MIKE 11).
Tổng hợp các căn cứ, thì các giá trị mực nước tại Ái Nghĩa và Giao Thủy
được lựa chọn lần lượt là 2,67m và 1,02m. Những giá trị này sau đó đã được kiểm
tra lại bằng mô hình thủy lực, đảm bảo khả năng lấy đủ nước cho khu vực hạ du.
- Cơ sở lựa chọn lưu lượng xả từ các hồ trong thời kỳ cấp nước bình thường
và gia tăng:
Nhu cầu xả nước từ các hồ chứa xuống hạ du được thử dần và tính kiểm tra
bằng mô hình thủy lực MIKE 11, sao cho mực nước và lưu lượng tại các điểm kiểm
soát thỏa mãn. Tuy nhiên, việc thử dần như thế nào chưa được Báo cáo trình bày rõ.
35
1.5. Hạn chế và khoảng trống trong nghiên cứu vận hành liên hồ chứa
phân bổ nguồn nƣớc hợp lý tại LVS Vu Gia – Thu bồn
Việc nghiên cứu về phân bổ nguồn nước hồ chứa trên lưu vực sông VGTB
đã nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà quản lý, các nhà khoa học. Tuy nhiên,
hầu hết các nghiên cứu chủ yếu tập trung giải quyết các bài toán đơn hồ, như phân
bổ nguồn nước kết hợp phòng chống lũ cho hạ du trong mùa lũ hoặc mục tiêu cấp
nước đơn lẻ. Nghiên cứu về phân bổ nguồn nước tối ưu và đặc biệt là nghiên cứu sử
dụng kỹ thuật kết hợp mô phỏng-tối ưu nhằm giải quyết bài toán phân bổ nguồn
nước liên hồ, đa mục tiêu sử dụng hoặc tính toán cho mùa cạn với bước thời gian
ngắn (dưới 1 tháng) trên lưu vực sông VGTB là rất ít. Việc nghiên cứu một mô hình
tổng hợp nhằm phân bổ hợp lý nguồn tài nguyên nước hướng tới mục tiêu hài hòa
giữa nhu cầu dân sinh, môi trường với nhu cầu phát triển kinh tế là vô cùng cần
thiết.
Hiện nay, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quy trình vận hành liên hồ cho
lưu vực sông VGTB (Quy trình 1537), tuy nhiên, thực tiễn cho thấy vẫn cần có
những nghiên cứu chuyên sâu thêm nhằm giải quyết một số vấn đề còn tồn tại trong
công tác quản lý vận hành hệ thống công trình, đó là:
1) Nghiên cứu kéo dài chuỗi dòng chảy đến các hồ chứa. Theo Báo
cáo Thuyết minh tính toán và xây dựng QTVHLH các hồ A Vương,
Đăk Mi 4, Sông Bung 4 và Sông Tranh 2 trong mùa cạn, dòng chảy
đến các hồ chứa được mô phỏng từ tài liệu mưa theo mô hình NAM.
Mô hình NAM đã được hiệu chỉnh và kiểm định cho kết quả khá tốt.
Kết quả tính toán ra chuỗi dòng chảy trung bình thời đoạn 10 ngày
giai đoạn 31 năm (từ 1981 đến 2012). Trong một số kịch bản tính
toán, nghiên cứu sử dụng một số năm kiệt điển hình. Tuy nhiên, với
31 năm số liệu chưa đủ xem xét hết các tổ hợp dòng chảy kiệt bất lợi.
Luận án sẽ sử dụng các kỹ thuật mô phỏng để tạo ra chuỗi dòng chảy
đến các hồ với độ dài hơn (hàng nghìn năm) làm cơ sở cho việc phân
36
tích, đánh giá nâng cao hiệu quả vận hành liên hồ chứa trên lưu vực
sông Vu Gia - Thu Bồn trong mùa kiệt.
2) Nghiên cứu lƣu lƣợng xả hợp lý từng hồ chứa đảm bảo các mục
tiêu đề ra. Để đáp ứng được nhu cầu khai thác sử dụng nước ở hạ lưu,
các hồ chứa phải phối hợp vận hành xả nước đảm bảo mực nước tại
hai tuyến khống chế ở hạ du như đã quy định trong Quy trình vận
hành liên hồ chứa. Tổ hợp phối hợp vận hành xả nước giữa các hồ
chứa đáp ứng yêu cầu hạ du theo các giai đoạn khác nhau được xác
định bằng phương pháp thử dần, chưa xem xét đến hiệu quả khai thác,
phân bổ nguồn nước giữa các hồ chứa. Luận án sẽ nghiên cứu cơ sở
để đề xuất lưu lượng xả tối thiểu theo nhiều kịch bản: tỉ lệ diện tích
lưu vực, tỉ lệ dung tích hồ chứa, tỉ lệ dòng chảy đến các hồ…nhằm tìm
ra tỉ lệ xả hợp lý nhất.
3) Nghiên cứu tối ƣu điện lƣợng sản xuất từ các hồ thủy điện, và
đảm bảo yêu cầu cấp nƣớc hạ lƣu. Quy trình 1537 quy định việc
vận hành liên hồ chứa của 04 hồ A Vương, Đăk Mi 4, Sông Bung 4 và
Sông Tranh 2 trong mùa cạn mới chỉ tập trung thỏa mãn mục tiêu về
yêu cầu cấp nước cho hạ du dựa trên các ràng buộc về mực nước và
lưu lượng tại các vị trí khống chế. Quy trình chưa xem xét tối ưu hóa
sản lượng điện trên toàn hệ thống.
Đây là 03 vấn đề mà NCS lựa chọn xem xét, giải quyết trong luận án.
1.6. Lựa chọn công cụ tính toán
Như đã phân tích ở trên, các phương pháp Monte Carlo và tối ưu hóa đã
được nghiên cứu khá nhiều trên thế giới cũng như ở Việt Nam. Tuy nhiên, đối với
bài toán vận hành hồ chứa tính ứng dụng của chúng còn hạn chế. Đặc biệt đối với
các bài toán vận hành liên hồ chứa phức tạp như hệ thống VGTB thì việc hướng tới
cực trị toàn cục đòi hỏi thời gian tính toán rất lớn. Việc nghiên cứu sử dụng các
công cụ tính toán s n có, cho phép các nhà khoa học sử dụng các công cụ tính toán,
37
tìm kiếm tối ưu nhằm nâng cao tính ứng dụng thực tế của phương pháp tối ưu cũng
đang là hướng đi được nhiều nhà khoa học quan tâm. Chính vì thế, luận án lựa chọn
sử dụng công cụ tính toán Crystal Ball tính toán kết hợp giữa mô phỏng và tối ưu.
Đây là bộ phần mềm (được xây dựng bởi Decisioneering và được công ty phần
mềm Oracle (Hoa kỳ) mua lại nên bây giờ còn gọi là Oracle Crystal Ball) dựa trên
bảng tính Excel. Khi Excel được tích hợp Crystal Ball, nó có thể giải quyết được
các vấn đề liên quan tới mô hình dự báo, mô phỏng Monte Carlo và tối ưu hóa.
Crystal Ball có thể đáp ứng được những yêu cầu của bài toán tối ưu trong
vận hành hồ chứa như:
i) Cho phép tạo chuỗi dòng chảy ngẫu nhiên tự nhiên đến hồ theo mô
phỏng Monte Carlo;
ii) Cho phép xây dựng mô hình mô phỏng hồ chứa một cách linh hoạt trong
các bảng tính, rất dễ dàng thay đổi với các điều kiện thực tế;
iii) Cho phép lồng ghép các thuật toán tối ưu (thuộc nhóm các phương pháp
ngẫu nhiên hiện nêu trên) vào các bảng tính sử dụng Modun tối ưu
Opquest.
iv) Các kết quả đạt được từ mô hình kết hợp mô phỏng và tối ưu VHHC lại
tiếp tục được phân tích độ tin cậy để xác định chế độ vận hành tối ưu ứng
với các mức đảm bảo khác nhau giúp hỗ trợ ra quyết định.
Trong Crystal Ball, mô phỏng Monte Carlo đã được tích hợp nhằm tạo thuận
lợi cho tính toán. Với Mô phỏng Monte Carlo, Crystal Ball có thể dự báo toàn bộ
dãy kết quả có thể của một tình huống cho trước và đồng thời cung cấp thêm các
thông tin về mức tin cậy của dự báo đó, do đó ta có thể dự đoán được khả năng xuất
hiện của một sự kiện nào đó.
Crystal Ball được ứng dụng cho việc mô hình hóa, dự báo, mô phỏng và tối
ưu hóa. Phần mềm được sử dụng bởi 85% công ty lớn nhất Mỹ theo bảng xếp hạng
Fortune 500 và được dạy trong 50 chương trình MBA của Mỹ (Oracle Crystal Ball
Brochure). Phần mềm Crystal Ball được tích hợp và hoạt động như một add-in
38
trong Excel. Một số chức năng chính của Crystal Ball bao gồm phân tích tần suất,
phân tích tương quan, mô phỏng Monte Carlo. Đặc biệt, mô đun OptQuest của
Crystal Ball có khả năng tìm kiếm nghiệm tối ưu với tốc độ rất nhanh.
Ở mức cơ bản, OptQuest lựa chọn một giá trị của mỗi biến quyết định, nhập
các giá trị vào trong bảng tính Excel, chạy mô phỏng Monte Carlo, ghi lại kết quả
và lặp lại quá trình. Việc tính toán có thể thực hiện thủ công, nhưng khi số biến
quyết định tăng, số tổ hợp biến sẽ trở nên khó sử dụng.
Ở mức nâng cao, OptQuest làm công việc dò tìm nghiệm tối ưu tốt hơn.
OptQuest vượt qua hạn chế của các công cụ tối ưu theo giải thuật gene bởi áp dụng
nhiều phương pháp luận tìm kiếm, bao gồm phương pháp Tabu Search và Scatter
Search để giúp tìm được lời giải tối ưu toàn cục. Trong khi chạy, OptQuest cũng
giúp kiểm tra việc tuân thủ các ràng buộc và yêu cầu. Thêm vào đó, OptQuest cũng
áp dụng công nghệ mạng nơ ron và thích ứng để giúp học từ các lời giải tối ưu trong
quá khứ để từ đó đạt được kết quả tốt hơn với thời gian ngắn hơn [4].
Giới thiệu về các phƣơng pháp tạo chuỗi dòng chảy
Dòng chảy thực đo đóng vai trò rất quan trọng trong nghiên cứu về hệ thống
tài nguyên nước. Tuy nhiên, trên thực tế các trạm thủy văn nước ta có thời kỳ đo
đạc không dài, vì thế chưa phản ánh hết được các trạng thái khác nhau của chế độ
dòng chảy. Các nhà nghiên cứu trên thế giới thường sử dụng các phương pháp khác
nhau để tạo ra chuỗi dòng chảy đủ dài để làm đầu vào cho các bài toán quy hoạch,
thiết kế, hay quản lý hệ thống tài nguyên nước lưu vực sông. Để phân biệt với chuỗi
dòng chảy thực đo. Fiering (1967) đề xuất gọi tên là chuỗi dòng chảy tổng hợp
(synthetic).
Để tạo ra chuỗi dòng chảy tổng hợp, người ta có thể sử dụng hai kỹ thuật cơ
bản. Kỹ thuật thứ nhất là sử dụng các mô hình ngẫu nhiên. Nếu tập hợp các giá trị
(tổng thể) của dòng chảy có thể mô tả bằng quá trình ngẫu nhiên dừng (quá trình mà
các đặc trưng thống kê không thay đổi theo thời gian), và nếu có một chuỗi số liệu
đủ dài, thì có thể tìm được một mô hình ngẫu nhiên phù hợp với chuỗi dòng chảy
39
thực đo. Giả thiết tính dừng không phải lúc nào cũng hợp lý, đặc biệt là ở các lưu
vực sông có sự thay đổi dòng chảy đáng kể do sự thay đổi về bề mặt lưu vực, sử
dụng đất, khí hậu và khai thác nước ngầm. Các đặc điểm tự nhiên của lưu vực sẽ
thay đổi tương tự như vậy trong tương lai, dẫn đến chuỗi dòng chảy trong quá khứ
không thể mô tả chính xác phân phối dòng chảy trong tương lai. Nếu chuỗi dòng
chảy quá khứ không có tính dừng thì có thể sử dụng kỹ thuật thứ hai là mô phỏng
dòng chảy từ mưa. Trong kỹ thuật này, giả thiết lượng mưa là quá trình ngẫu nhiên
dừng và tính toán chuỗi dòng chảy tổng hợp từ mô hình mưa - dòng chảy phù hợp.
(Loucks and Beek, 2005) [33]
So với các mô hình khí tượng để tạo ra chuỗi số liệu mưa thì các mô hình
ngẫu nhiên đơn giản hơn nhiều, vì thế được ứng dụng khá rộng rãi. Các nghiên cứu
chi tiết có thể tìm thấy trong Marco et al. (1989) [34] và Salas (1993) [43]. Nói
chung, việc sử dụng các chuỗi dòng chảy tổng hợp được cho là có thể cải thiện hiệu
suất của hệ thống tài nguyên nước (Vogel and Shallcross (1996) [50]; Vogel and
Stedinger (1988) [51].
Các mô hình tạo chuỗi dòng chảy trên lƣu vực sông
Độ phức tạp của mô hình phụ thuộc vào mục đích sử dụng chuỗi dữ liệu tạo
ra. Ví dụ, mô hình tự hồi quy Markov có thể sử dụng để tạo chuỗi dòng chảy trung
bình năm. Mô hình này thường quá đơn giản để ứng dụng trong thực tế. Trong
trường hợp chuỗi dòng chảy dài có thể xây dựng ở nhiều vị trí khác nhau, thì có thể
ứng dụng mô hình multi-site. Ở các bài toán nghiên cứu về hệ thống dòng chảy mặt,
cần xem xét sự biến động dòng chảy trong một năm, thì có thể sử dụng các mô hình
multi-season, multi-site.
Salas (1993) [43] đề xuất hai loại mô hình kiểu phân chia và mô hình kiểu
tổng hợp. Mô hình kiểu phân chia tạo chuỗi dòng chảy năm dựa theo việc phân chia
dòng chảy năm thành dòng chảy các mùa. Khi đó, phương pháp cho phép tạo ra cả
chuỗi dòng chảy năm và chuỗi dòng chảy mùa. Các mô hình tổng hợp có thể được
40
thực hiện như sau: khởi đầu là mô hình năm hoặc mùa, sau đó phân chia thành các
thời đoạn ngắn hơn như tháng hoặc tuần. Hoặc cũng có thể bắt đầu với bước thời
gian ngắn nhất. Ví dụ, mô hình Thomas-Fiering (Thomas and Fiering, 1962 [48])
đưa ra một mô hình dòng chảy riêng rẽ cho mỗi tháng. Nhược điểm của mô hình là
việc tạo ra tương quan giữa các tháng không liên tiếp nhau, vì thế có thể bỏ lỡ các
đợt hạn hán kéo dài nhiều tháng hoặc nhiều năm (Hoshi et al, 1978) [27].
Đôi khi, một mô hình tạo chuỗi dòng chảy được coi là giống với dòng chảy
thực đo nếu nó có thể tạo ra dòng chảy có cùng giá trị trung bình, phương sai, hệ số
thiên lệch, tự tương quan và hoặc tương quan chéo giống như trong chuỗi thực đo.
Hướng tiếp cận này chỉ yêu cầu nhà phân tích tìm kiếm một mô hình có thể tái tạo
các đặc trưng thống kê từ chuỗi dòng chảy trong quá khứ. Nhược điểm của cách
tiếp cận này là nó không đi sâu vào việc tạo ra mô hình mô tả tổ hợp xác suất theo
thời gian và không gian (Loucks and Beek, 2005) [33].
Các biến mà giá trị của chúng không thể dự báo chắc chắn được gọi là biến
ngẫu nhiên. Thông thường, các đầu vào của mô hình mô phỏng thủy văn là các giá
trị dòng chảy thực đo hoặc tạo ra. Đối với các quá trình ngẫu nhiên có tính dừng -
tức là, đặc trưng thống kê của quá trình không thay đổi - và nếu không có tương
quan theo không gian và thời gian, các quá trình ngẫu nhiên như vậy có thể được
đặc trưng bởi phân phối xác suất riêng. Các phân phối xác suất này thường dựa theo
số liệu trong quá khứ của biến ngẫu nhiên.
Các mô hình mô phỏng có đầu vào ngẫu nhiên, thường tạo ra đầu ra có tính
ngẫu nhiên. Sau nhiều mô phỏng, phân phối xác suất của mỗi biến ngẫu nhiên có
thể xác định. Quá trình tạo ra các đầu vào ngẫu nhiên cho nhiều mô phỏng để tạo ra
đầu ra có tính ngẫu nhiên gọi là mô phỏng Monte Carlo.
Trong phần mềm Crystal Ball có tích hợp mô đun tạo chuỗi giá trị ngẫu
nhiên theo phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Hàng ngàn tổ hợp dòng chảy thời
41
đoạn 10 ngày khác nhau có thể tạo ra, là đầu vào cho bài toán mô phỏng hệ thống,
dựa trên cơ sở các phân phối xác suất đã xác định.
Giới thiệu về giải thuật Tabu search (Glover et al, 2003)
Tabu Search là một phương pháp tìm kiếm kinh nghiệm nâng cao (meta-
heuristic) để giúp tìm kiếm nghiệm trong không gian nghiệm vượt ra ngoài điểm tối
ưu cục bộ. Một trong những thành phần chính của Tabu Search là sử dụng bộ nhớ
thích ứng, nó tạo ra phương pháp tìm kiếm linh hoạt hơn.
Tabu search (TS) được phát triển bởi Glover vào giữa thập niên 1980. Một số
ý tưởng cơ bản được đưa ra bởi Hansen và các đóng góp sau đó được thực hiện bởi
Glover và de Werra and Hertz, cũng như là Battiti and Tecchiolli, Cvijovic and
Klinowski.
Từ "tabu" bắt nguồn từ Polynesia (quần đảo ở Thái Bình Dương) và mô tả
một nơi hoặc một vật linh thiêng. Những thứ tabu (linh thiêng) sẽ phải được để yên
mà không được chạm tới. Tabu Search mở rộng thuật toán leo đồi bằng khái niệm
này - nó tuyên bố các lời giải ứng viên đã được viếng thăm là tabu. Và vì thế, chúng
không phải viếng thăm lại lần nữa và quá trình tối ưu sẽ ít bị tắc ở một điểm tối ưu
cục bộ. Việc hiện thực hóa đơn giản nhất của cách làm này là sử dụng danh sách
tabu ở đó lưu trữ các lời giải ứng viên đã được kiểm tra. Nếu một lời giải mới được
tạo ra nằm trong danh sách này, nó sẽ không được kiểm tra mà bị loại bỏ ngay. Tất
nhiên, danh sách không phải là dài bất tận mà có giới hạn (n). Nếu lời giải ứng viên
thứ n+1 được đưa vào thì lời giải ứng viên đầu tiên sẽ bị loại bỏ. Thay vào đó, danh
sách này có thể giảm bằng kỹ thuật bó cụm. Nếu phép đo khoảng cách trong không
gian bài toán X là có s n, thì một chu vi nhất định xung quanh các lời giải ứng viên
có thể bị coi là tabu. Nhiều phương pháp phức tạp hơn để lưu trữ các đặc điểm cụ
thể của các yếu tố riêng rẽ thay vì bản thân các kiểu hình trong danh sách. Điều này
sẽ không dẫn đến thuật giải phức tạp hơn, mà còn loại bỏ các lời giải mới có thể là
rất tốt. Vì thế, các tiêu chuẩn có thể được xác định để ghi đè danh sách tabu và cho
phép các yếu tố riêng rẽ nào đó.
42
Các bước cơ bản của một chu trình tabu search:
Bước 1. Chọn lời giải ban đầu i trong tập S. Đặt i*=i và k=0
Bước 2. Đặt k=k+1 và tạo ra tập mới V* các lời giải trong N(i,k) sao cho
hoặc là điều kiện tabu tr(i,m) Trbị xâm phạm (r=1,...,t) hoặc ít nhất một điều kiện
mong muốn ar(i,m) Ar(i,m)đạt được (r=1,...,a)
Bước 3. Chọn j=im tốt nhất trong V* (theo f hoặc theo hàm f~) và đặt i=j
Bước 4. Nếu f(i) < f(i*) thì đặt i*=1
Bước 5. Cập nhật điều kiện tabu và điều kiện mong muốn
Bước 6. Nếu điều kiện dừng thỏa mãn thì dừng lại. Nếu không quay lại Bước
2.
Nguyên lý Scatter Search (Glover et al, 2003)
Scatter search (SS) là một phương pháp tiến hóa được áp dụng thành công để
giải các bài toán tối ưu khó. Khái niệm và nguyên lý cơ bản của phương pháp này
được đưa ra vào những năm 1970. Ngược với các phương pháp tiến hóa khác như
phương pháp giải thuật gene, phương pháp scatter search được dựa trên cơ sở các
thiết kế hệ thống và các phương pháp tạo ra lời giải mới có lợi rõ rệt sử dụng ngẫu
nhiên hóa. Nó sử dụng các chiến lược tìm kiếm đa dạng và tăng cường được chứng
minh là có hiệu quả trong nhiều bài toán tối ưu.
SS được Glover (1977) đưa ra đầu tiên như là một phương pháp kinh nghiệm
(heuristic) tìm kiếm lời giải tối ưu cho bài toán quy hoạch nguyên. Trong đề xuất
ban đầu, các lời giải được tạo ra có mục đích (tức là không phải ngẫu nhiên) để xem
xét các đặc điểm của nhiều phần khác nhau trong không gian nghiệm. SS định
hướng việc tìm kiếm liên quan một cách có hệ thống tới một loạt các điểm tham
chiếu thường bao gồm những nghiệm tốt có được từ các lời giải trước đó, trong khi
tiêu chí "tốt" không bị giới hạn bởi giá trị hàm mục tiêu, có thể áp dụng cho các tổ
43
hợp con nghiệm thay vì chỉ một nghiệm, trong trường hợp các nghiệm khác nhau
trong các điều kiện nhất định.
Các bước tiến hành:
- Khởi tạo: Tạo ra một loạt các lời giải khả thi cho bài toán. Những lời giải
này có thể được cải thiện nhờ sử dụng một số chu trình. Trong số những lời giải
này, tạo ra một bể chứa những lời giải tốt nhất. Trong số những lời giải còn lại, lựa
chọn ra bể chứa thứ hai có chứa những lời giải khác nhất so với bể chứa đầu tiên để
khám phá nhiều hơn về miền khả thi.
- Bước 1: Lựa chọn các lời giải từ các bể chứa theo một số tiêu chí. Tạo ra
các lời giải thế hệ sau bằng cách kết hợp (theo một số điều hành) khác với các lời
giải đã chọn. Cải thiện mỗi lời giải thế hệ sau bằng cách thực hiện một số chu trình
cải tiến.
- Bước 2: Với mỗi lời giải thế hệ sau
+ Nếu nó tốt hơn lời giải tốt nhất của bể chứa đầu tiên, thì nó sẽ được
thay thế vào bể chứa đầu tiên.
+ Nếu không, và nếu nó khác với những lời giải từ bể chứa đầu tiên
hơn là lời giải từ bể chứa thứ hai, thì nó được thay vào bể chứa thứ hai.
+ Nếu không nữa thì nó sẽ bị loại bỏ.
Bước 3: Nếu các bể chứa không được điều chỉnh sau một số bước lặp cố
định, và giới hạn thời gian chưa đạt, thì lặp lại bước khởi tạo để tạo ra bộ lời giải
khả thi mới.
Nếu không, lặp lại Bước 1 nếu giới hạn thời gian chưa hết.
Ngoài ra, trong luận án có ứng dụng mô hình mô phỏng hệ thống hồ chứa
HEC-RESSIM. Đây là một sản phẩm của Cục Công binh Mỹ, nằm trong họ các
phần mềm HEC, đã được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực quy hoạch và quản lý tài
44
nguyên nước ở thế giới và Việt Nam. Mô hình HEC-RESSIM được sử dụng để chi
tiết hóa phương án vận hành tối ưu hệ thống đã tìm được từ mô hình xây dựng trong
Crystal Ball.
1.7. Kết luận Chƣơng 1; Hƣớng tiếp cận và định hƣớng nghiên cứu của
Luận án
Luận án đã tổng hợp và phân tích các nghiên cứu về phân bổ nguồn nước hồ
chứa trên thế giới, Việt Nam và trên lưu vực sông Vu Gia Thu Bồn. Nghiên cứu
tổng quan được sắp xếp theo các phương pháp phân bổ nguồn nước hệ thống hồ
chứa, bao gồm phương pháp mô phỏng, phương pháp tối ưu hóa và phương pháp
kết hợp giữa mô phỏng và tối ưu. Nghiên cứu tổng quan đã chỉ ra được các nội dung
cơ bản, ưu điểm cũng như các hạn chế của các nghiên cứu, từ đó định hướng tiếp
cận giải quyết bài toán đề ra trong luận án.
Từ nghiên cứu tổng quan ở trên, luận án đưa ra định hướng nghiên cứu và
hướng tiếp cận như sau:
Định hƣớng nghiên cứu của luận án
Luận án nghiên cứu xây dựng cơ sở khoa học mô hình vận hành liên hồ chứa
A Vương, Đăk Mi 4, Sông Bung 4 và Sông Tranh 2 ứng dụng các kỹ thuật kết hợp
mô phỏng và tối ưu với mục tiêu đảm bảo nhu cầu sử dụng nước vùng hạ lưu và tối
đa hóa sản lượng điện sản xuất từ 04 hồ thủy điện trên. Luận án đã tập trung giải
quyết 03 vấn đề chính làm cơ sở cho việc nâng cao hiệu quả phát điện và cấp nước
hạ du cho hệ thống hồ chứa trên lưu vực sông VGTB, bao gồm:
1) Áp dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo để tạo ra chuỗi dòng
chảy đến 04 hồ có độ dài hàng nghìn năm. Khi đó việc xem xét tổ hợp
dòng chảy kiệt bất lợi không chỉ dừng ở một số năm điển hình mà đã
xem xét hầu hết các khả năng có thể xảy ra kiệt.
2) Tính toán tỉ lệ đóng góp lưu lượng từ 04 hồ chứa A Vương, Đăk Mi 4,
Sông Bung 4 và Sông Tranh 2 nhằm đảm bảo mực nước khống chế tại
45
Ái Nghĩa và Giao Thủy. Luận án nghiên cứu cơ sở để đề xuất lưu
lượng xả tối thiểu theo nhiều kịch bản: tỉ lệ diện tích lưu vực, tỉ lệ
dung tích hồ chứa…nhằm tìm ra tỉ lệ hợp lý nhất.
3) Tính toán tối ưu hóa sản lượng điện trên toàn hệ thống trong khi đảm
bảo điều kiện về mực nước yêu cầu tại Ái Nghĩa và Giao Thủy theo
Quy trình 1537.
Hƣớng tiếp cận của luận án
Để thực hiện định hướng nội dung nghiên cứu trên, luận án tiến hành các
bước nghiên cứu nhằm xây dựng một mô hình tối ưu phát điện, cấp nước các hồ
chứa lớn trên lưu vực sông VGTB trong mùa cạn.
Nội dung bao gồm:
(1) Nghiên cứu thiết lập mô hình mô phỏng ngẫu nhiên dòng chảy đến hồ có
xét tới tương quan về thủy văn trong hệ thống;
(2) Thiết lập mô hình mô phỏng vận hành hệ thống hồ chứa sử dụng dữ liệu
đầu vào là chuỗi dòng chảy ngẫu nhiên đã được mô phỏn g tạo ra trong bước (1);
(3) Thiết lập mô hình tìm kiếm tối ưu và kết nối với mô hình mô phỏng vận
hành hồ chứa. Mô hình tối ưu được xây dựng và được kết hợp với mô hình mô
phỏng vận hành hệ thống hồ chứa ở bước (2) nhằm dò tìm phương án vận hành có
lợi nhất về hàm mục tiêu và các điều kiện ràng buộc;
(4) Thiết lập mô hình mô phỏng vận hành liên hồ chứa cho tính toán kiểm tra
phương án vận hành tối ưu tìm được từ mô hình tối ưu ở bước (3);
Sơ đồ hướng tiếp cận của luận án được trình bày trong Hình 1.6. Các nội
dung trong sơ đồ sẽ được xây dựng và trình bày chi tiết tại Chương 2.
46
Hình 1.6. Sơ đồ tiếp cận nghiên cứu
Thiết lập mô hình mô phỏng vận hành liên hồ chứa
+ Tính toán kiểm tra cho mô hình Tối ưu/Mô phỏng
+ Mô phỏng vận hành liên hồ cho hệ thống hồ chứa
Quy trình vận hành phân bổ nguồn nước điều tiết tối ưu liên hồ chứa
+ Tỉ lệ xả của từng hồ đảm bảo cấp nước hạ lưu
+ Tối ưu điện lượng sản xuất đảm bảo cấp nước hạ lưu
47
CHƢƠNG 2. NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG MÔ
HÌNH PHÂN BỔ NGUỒN NƢỚC VÀ VẬN HÀNH HỆ THỐNG
HỒ CHỨA HỢP LÝ LƢU VỰC SÔNG VU GIA – THU BỒN
TRONG MÙA CẠN
Như đã đề xuất về định hướng nghiên cứu và hướng tiếp cận trong Chương
1, luận án tiến hành các bước nghiên cứu nhằm xây dựng một mô hình tối ưu phát
điện, cấp nước các hồ chứa trên lưu vực sông VGTB trong mùa cạn. Nội dung bao
gồm: (1) Nghiên cứu thiết lập mô hình mô phỏng ngẫu nhiên dòng chảy đến hồ có
xét tới mối quan hệ về thủy văn trong hệ thống; (2) Thiết lập mô hình mô phỏng vận
hành hệ thống hồ chứa; (3) Thiết lập mô hình tìm kiếm tối ưu kết nối với mô hình
mô phỏng vận hành hồ chứa, (4) Thiết lập mô hình vận hành liên hồ chứa đánh giá
kiểm tra khả năng đáp ứng yêu cầu cấp nước hạ du.
2.1. Giới thiệu hệ thống hồ chứa trên lƣu vực sông Vu Gia – Thu Bồn và lựa
chọn các hồ chứa cho nghiên cứu
Trên lưu vực hệ thống sông VGTB hiện có một hệ thống nhiều hồ chứa đã
được phê duyệt xây dựng (47 hồ chứa) và khoảng hơn 10 hồ đã đi vào vận hành
khai thác. Các hồ chứa nước có dung tích lớn bao gồm Hồ A Vương trên sông A
Vương, Hồ Sông Bung 4 trên sông Bung, hồ Đăk Mi 4 trên sông Cái. Ba hồ chứa
này cùng nằm trên hệ thống nhánh sông Vu Gia. Ngoài ra, còn phải kể đến hồ Sông
Tranh 2 trên nhánh sông Thu Bồn. Đây đều là các hồ chứa lớn vận hành theo chế độ
điều tiết năm. Ngoài những hồ chứa này, trên hệ thống sông VGTB còn rất nhiều
các hồ chứa nằm trên các sông suối nhỏ, tuy nhiên các hồ chứa này đều có dung tích
nhỏ chủ yếu phục vụ nông nghiệp. Chính vì vậy, trong luận án chỉ lựa chọn 04 hồ
chứa A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2 cho nghiên cứu phối hợp
vận hành phân bổ nguồn nước cho phát điện, cấp nước trên lưu vực. Đây cũng là 04
hồ chứa có ảnh hưởng lớn đến việc phân bổ nguồn nước cho các mục đích khác
nhau trên LVS VGTB và là các hồ chứa được đưa vào tính toán yêu cầu trong Quy
48
trình liên hồ chứa hệ thống sông VGTB (Số 1537 QĐ-TTg ngày 07/9/2015). Các
thông số chính của 04 hồ chứa được trình bày trong Bảng 2.1.
Bảng 2.1. Thông số thủy điện A Vương, Sông Tranh 2, Sông Bung 4 và Đak Mi 4
TT Thông số Đơn vị A
Vƣơng
Sông
Tranh
2
Sông
Bung
4
Đắk
Mi 4
I Thông số hồ chứa
1 Diện tích lưu vực Flv km2
682 1.100 1.448 1.125
2 Lưu lượng trung bình m3/s 39,8 110,5 73,7 67,80
3 Mực nước dâng gia cường
(lũ 0,1%)
m 382,2 178,51 228,11
258,24
(P=0,5%)
4 Mực nước dâng bình thường m 380 175 222,5 258
5 Mực nước chết m 340 140 205,0 240
6 Dung tích toàn bộ Wtb 106 m
3 343,55 729,20 510,8 312,38
7 Dung tích hữu ích Whi 106 m
3 266,48 521,10 233,99 158,26
8 Dung tích chết Wc 106 m
3 77,07 208,10 276,81 154,12
9 Diện tích mặt hồ ở MNDBT km2
9,09 21,52 15,65 10,39
II Nhà máy thủy điện
1 Lưu lượng lớn nhất (Qmax) m3/s 78,4 245,52 166,0 128
2 Cột nước lớn nhất (Hmax) m 320 104 121,3
3 Cột nước tính toán (Htt) m 300 87 106
4 Cột nước nhỏ nhất (Hmin) m 265 65 101,66
5 Công suất lắp máy (Nlm) MW 210 190 156 74
6 Điện lượng bình quân năm
(E0) 10
6kwh 815 679,6 586,2
7 Số tổ máy Tổ 2 2 2 2
Nguồn: Quy trình vận hành liên hồ chứa sông VGTB (Số 1537/QĐ-TTg1)
1Quy trình vận hành liên hồ chứa lưu vực Vu Gia – Thu Bồn được ban hành kèm theo Quyết định số
1537 QĐ-TTg ngày 07 9 2015 của Thủ tướng Chính phủ (cho cả mùa lũ và mùa cạn). Việc vận hành các hồ
căn cứ theo thời kỳ sử dụng nước (gia tăng từ ngày 11 5 đến 10 6 và bình thường từ 16 12 đến 10 5 năm sau
và từ 11 6 đến 31 8) và mực nước tại Ái Nghĩa và Giao Thủy, vận hành theo thời đoạn 10 ngày. Căn cứ mực
nước thực đo hàng ngày tại các trạm thủy văn Ái Nghĩa và Giao Thủy, các hồ thủy điện A Vương, Sông
49
Hình 2.1. Hệ thống hồ chứa trên lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn
Trong nghiên cứu này, để tiến hành tính toán vận hành phân bổ nguồn nước
cho 04 hồ A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2, luận án đã tiến hành
tính toán mô hình mô phỏng ngẫu nhiên dòng chảy đến 04 hồ chứa nêu trên theo ba
bước:
1) Phân tích để tìm ra các phân bố phù hợp (dạng phân bố xác xuất) cho
dòng chảy từng tháng đến từng hồ (đối với cả 04 hồ);
2) Thiết lập tương quan thủy văn giữa các nhánh sông đảm bảo tính đồng
bộ về chế độ dòng chảy trong cùng một hệ thống sông;
Bung 4, ĐắcMil 4 và Sông Tranh 2 tiến hành điều tiết xả nước theo từng hồ theo quy định trong quy trình.
Nếu hạn hán, thiếu nước, các nhà máy Thủy điện sẽ thực hiện vận hành theo Quyết định của Chủ tịch UBND
tỉnh Quảng Nam.
Song Tranh2
Đăk Mi 4
Avuong
Song Bung 4
Song Bung 6
Song Bung 4a
Song Côn
Song Côn 2
Song Tranh3
Song Tranh1
Đăk Mi 2
Đăk Mi 3
Song Bung
Đăk Mi
4a
50
3) Tạo chuỗi dòng chảy ngẫu nhiên đến các hồ trên sử dụng phương
pháp MonteCarlo - là một phương pháp mô phỏng bằng xác suất sử
dụng việc lấy mẫu ngẫu nhiên để thu được các kết quả số - nhằm mô
hình hóa dòng chảy ngẫu nhiên thời đoạn trung bình 10 ngày dựa trên
chuỗi số liệu thực đo đến 04 hồ chứa A Vương, Sông Tranh 2, Sông
Bung 4 và Đăk Mi 4. Các lần phát thử nghiệm theo phương pháp
Monte – Carlo là đủ lớn, đảm bảo bộ số liệu được tạo ra có thể bao
trùm được tốt các tổ hợp dòng chảy có thể xảy ra.
Bộ số liệu dòng chảy đến này sẽ được sử dụng làm số liệu đầu vào cho bài
toán mô phỏng, phân tích tối ưu, vận hành phân bổ nguồn nước hợp lý nguồn nước
04 hồ chứa trên lưu vực sông VGTB.
2.2. Xây dựng mô hình mô phỏng ngẫu nhiên dòng chảy đến hồ có xét tới
tƣơng quan về thủy văn trong hệ thống
2.2.1. Tính bất định và mô phỏng Monte-Carlo
Theo Loucks and Van Beek (2005) [33], những nhà ra quyết định mong
muốn xem xét tính bất định đi kèm với kết quả dự báo mô hình về tác động có thể
của các quyết định của họ. Thông tin về tính bất định không làm cho việc ra quyết
định dễ dàng hơn, nhưng giúp cho các quyết định phù hợp với thực tiễn, do đó cần
định lượng được tính bất định trong các kết quả của mô hình.
Các bài toán quy hoạch và quản lý tài nguyên nước thường là những bài toán
mang tính bất định do nguồn nước cấp luôn không chắc chắn. Nhu cầu nước cho
nhiều mục đích khác nhau và dịch vụ về nước luôn thay đổi, sự thay đổi này không
phải lúc nào cũng có thể dự báo được. Nhiều giá trị tham số mô hình sử dụng để dự
báo các tác động về thủy văn, kinh tế, môi trường, sinh thái và xã hội cũng thay đổi
và không chắc chắn. Các mô hình thực tế sử dụng để dự báo các tác động này, ít
nhất là một phần, phải dựa theo một số giả thiết không chính xác. Quy hoạch và
quản lý, trong bối cảnh bất định, là không thể tránh khỏi.
51
Trong phạm vi xác suất được xác định cho một số đầu vào không chắc chắn
một vài yếu tố bất định có thể được đưa vào mô hình thông qua các tham số. Những
mô hình này gọi là các mô hình xác suất (probabilistic) hoặc ngẫu nhiên
(stochastic). Hầu hết các mô hình ngẫu nhiên đưa ra một phạm vi các giá trị có thể
của mỗi biến đầu ra cùng với xác suất tương ứng của chúng. Các mô hình ngẫu
nhiên cố gắng mô hình hóa quá trình ngẫu nhiên xảy ra theo thời gian, và cung cấp
các chuỗi đầu ra theo xác suất của chúng. Việc phân tích độ nhạy có thể được tiến
hành để tính toán tác động của bất cứ tính bất định nào trong quyết định được xem
xét. Trong một số trường hợp, tính bất định có thể không ảnh hưởng rõ rệt đến
quyết định đưa ra.
Các biến mà giá trị của chúng không thể dự báo chắc chắn được gọi là các
biến ngẫu nhiên. Thông thường, đầu vào của các mô hình mô phỏng thủy văn được
quan trắc hoặc tạo ra là mưa hoặc dòng chảy. Các ví dụ khác về biến ngẫu nhiên có
thể là bốc hơi, lưu lượng xả thải điểm hoặc phân tán, nhu cầu nước... Với các quá
trình ngẫu nhiên có tính dừng, tức là các đặc trưng thống kê không thay đổi và nếu
không có quan hệ tương quan nối tiếp trong chuỗi thực đo theo không gian và thời
gian, thì các quá trình ngẫu nhiên như vậy có thể được đặc trưng bởi một phân bố
xác suất. Các phân bố xác suất này thường dựa theo số liệu quan trắc trong quá khứ
của biến ngẫu nhiên. Các quan trắc này được sử dụng để xác định phân bố xác suất
hoặc để xác định giá trị tham số của một loại phân phối giả định.
Các mô hình mô phỏng có đầu vào ngẫu nhiên thì sẽ tạo ra các đầu ra có tính
ngẫu nhiên. Sau nhiều mô phỏng, phân phối xác suất của mỗi đầu ra ngẫu nhiên có
thể xác định được. Kết quả này có thể sử dụng để đánh giá độ tin cậy và các đặc
trưng thống kê khác của phân phối đầu ra. Quá trình tạo ra nhiều biến đầu vào ngẫu
nhiên cho nhiều mô phỏng để đạt được nhiều đầu ra ngẫu nhiên gọi là mô phỏng
Monte Carlo.
52
2.2.2. Xác lập dạng phân bố xác suất cho chuỗi dòng chảy tới 04 hồ
Luận án đã sử dụng các số liệu tính toán và đo đạc từ các tài liệu thiết kế kỹ
thuật làm số liệu đầu vào cho phân tích, tính toán xác định dạng phân phối xác xuất
của dòng chảy đến các hồ A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2. Cụ
thể, luận án sử dụng bộ số liệu thủy văn trong thuyết minh tính toán Quy trình vận
hành hồ chứa nước Sông Tranh 2 của Công ty Cổ phần tư vấn xây dựng điện 1 cho
tính toán hồ Sông Tranh 2; Số liệu trong Báo cáo thiết kế kỹ thuật – Báo cáo khí
tượng thủy văn của Công ty Cổ phần tư vấn xây dựng điện 2 cho tính toán hồ A
Vương, Đăk Mi 4; số liệu của Công ty Cổ phần tư vấn xây dựng điện 3 cho hồ
Sông Bung 4.
Hình 2.2. Sơ đồ hệ thống hồ chứa trong tính toán dòng chảy ngẫu nhiên đến các hồ
Sông Con (634km2)
Sông A Vương
Sông Tranh 2 (1100km2)
Đăk Mi 4
(1125km2)
Sông Bung 4
(1448km2)
A Vương
(682km2)
Ái Nghĩa (5180km2) Giao Thủy
(3825km2)
Sôn
g C
ái
(190
0km
2)
Sôn
g B
un
g
(253
0km
2)
Sôn
g T
hu
Bồ
n (
461
0km
2)
Sôn
g V
u G
ia (
542
5km
2)
Thành Mỹ
(1850km2)
Hội Khách
Nông Sơn (3150km2)
53
Bằng cách phân tích số liệu thiết kế trong quá khứ nhằm thiết lập và lựa chọn
các hàm phân phối xác suất cho các số liệu dòng chảy, luận án đã xác định các dạng
phân bố xác suất phù hợp nhất cho từng bước thời đoạn 10 ngày cho chuỗi số liệu
trong 39 năm từ năm 1977 đến 2016 (Hồ A Vương); trong 24 năm từ năm 1981 đến
2015 (Hồ sông Bung 4); trong 38 năm từ 1976 đến 2014 (Hồ Sông Tranh 2); trong
34 năm từ năm 1976 đến 2010 (Hồ Đăk Mi 4).
Để lựa chọn dạng phân phối xác suất, luận án đã sử dụng công cụ Data
Assumption trong Crystal Ball. Từ chuỗi số liệu đã cho, Crystal Ball cho phép lựa
chọn tự động hoặc tùy chọn một trong số 22 dạng hàm phân phối xác suất thông
thường, bao gồm: Normal; Lognormal; Gamma; Weibull ...Việc lựa chọn hàm phân
phối lý thuyết phù hợp nhất với số liệu được dựa vào một trong ba loại kiểm định
thống kê: (i) kiểm định Anderson-Darling; (ii) kiểm định Kolmogorov-Smirnov và
(iii) kiểm định Chi-square do người sử dụng tự chọn.
Kết quả cho thấy với cả 04 hồ trong các tháng mùa cạn thì phân bố phù hợp
nhất là phân bố log-chuẩn “Log-Normal” còn lại đều phù hợp với các phân bố
chuẩn “Normal” hoặc phân bố cực trị“Maximum Extreme” (Bảng 2.2).
Bảng 2.2. Hàm phân phối xác suất dòng chảy thời đoạn 10 ngày theo mô phỏng
Monte Carlo
Hồ A Vương Hồ Sông Bung 4 Hồ Đăk Mi 4 Hồ Sông Tranh 2
Thời
đoạn
Loại phân
phối
Tham số
phân bố
Thời
đoạn
Loại phân
phối
Tham số
phân bố
Thời
đoạn
Loại phân
phối
Tham số
phân bố
Thời
đoạn
Loại phân
phối
Tham số
phân bố
10T9
Lognormal
Location :
9.1 10T9
Lognormal
Location :
31.92 10T9
Lognormal
Location :
5.68 10T9
Lognormal
Location : -
0.14
20T9 Mean :
42.23 20T9
Mean : 78.38 20T9
Mean :
60.96 20T9 Mean : 42.95
30T9 Std. Dev. :
40.05 30T9
Std. Dev. :
53.81 30T9
Std. Dev. :
38.85 30T9
Std. Dev. :
24.54
10T10
Lognormal
Location : -
27.83 10T10
Gamma
Location :
14.52 10T10
Logistic
Mean :
106.21 10T10
Beta
Minimum :
11.36
20T10 Mean : 95.3
20T10 Scale : 48.6
20T10 Scale : 21.85 20T10 Maximum :
87.63
30T10 Std. Dev. :
58.57 30T10
Shape : 3.29 30T10 30T10
α : 1.26 β :
3.65
10T11
Lognormal
Location :
7.1 10T11
Lognormal
Location : -
32.1 10T11
Minimum
Extreme
Likeliest :
124.56 10T11
Beta
Minimum :
9.28
20T11 Mean :
117.29 20T11
Mean :
158.95 20T11 Scale : 11.54 20T11
Maximum :
443.62
54
Hồ A Vương Hồ Sông Bung 4 Hồ Đăk Mi 4 Hồ Sông Tranh 2
30T11 Std. Dev. :
80.35 30T11
Std. Dev. :
77.5 30T11 30T11
α : 2.01 β :
33.49
10T12
Lognormal
Location :
0.34 10T12
Lognormal
Location :
37.5 10T12
Weibull
Location : -
56.54 10T12
Lognormal
Location :
11.07
20T12 Mean :
69.83 20T12
Mean :
104.37 20T12
Scale :
167.49 20T12 Mean : 81.62
30T12 Std. Dev. :
42.41 30T12
Std. Dev. :
45.84 30T12 Shape : 5.44 30T12
Std. Dev. :
67.45
10T1
Lognormal
Location :
4.35 10T1
BetaPERT
Minimum :
38.3 10T1
Maximum
Extreme
Likeliest :
51.74 10T1
Gamma
Location : -
14.56
20T1 Mean :
33.08 20T1
Likeliest :
48.79 20T1 Scale : 17.62 20T1 Scale : 90.17
30T1 Std. Dev. :
12.24 30T1
Maximum :
107.81 30T1 30T1 Shape : 3.21
10T2
Maximum
Extreme
Likeliest :
18.55 10T2
Maximum
Extreme
Likeliest :
41.29 10T2
Lognormal
Location :
20.24 10T2
Lognormal
Location : -
59.27
20T2 Scale : 5.21
20T2 Scale : 4.62
20T2 Mean :
40.93 20T2
Mean :
400.78
30T2
30T2
30T2 Std. Dev. :
14.98 30T2
Std. Dev. :
225.79
10T3
Maximum
Extreme
Likeliest :
14.17 10T3
Lognormal
Location :
32.33 10T3
Maximum
Extreme
Likeliest :
32.13 10T3
Gamma
Location : -
9.4
20T3 Scale : 3.51 20T3 Mean : 39.07 20T3 Scale : 6.06 20T3 Scale : 61.83
30T3
30T3 Std. Dev. :
5.22 30T3 30T3 Shape : 4.05
10T4
Lognormal
Location :
3.41 10T4
Lognormal
Location :
32.8 10T4
Logistic
Mean :
35.53 10T4
Lognormal
Location :
16.14
20T4 Mean :
14.67 20T4
Mean : 38.69 20T4 Scale : 5.66 20T4 Mean : 100.3
30T4 Std. Dev. :
5.1 30T4
Std. Dev. :
7.97 30T4 30T4
Std. Dev. :
39.99
10T5
Lognormal
Location :
4.47 10T5
Lognormal
Location :
30.97 10T5
Maximum
Extreme
Likeliest :
30.71 10T5
Maximum
Extreme
Likeliest :
48.07
20T5 Mean :
19.95 20T5
Mean : 52.34 20T5 Scale : 10.97 20T5 Scale : 14.03
30T5 Std. Dev. :
8.97 30T5
Std. Dev. :
24.16 30T5 30T5
10T6
Lognormal
Location :
5.39 10T6
Lognormal
Location :
31.18 10T6
Pareto
Location :
22.77 10T6
Maximum
Extreme
Likeliest :
32.68
20T6 Mean :
20.71 20T6
Mean : 51.58 20T6 Shape : 2.41 20T6 Scale : 10.81
30T6 Std. Dev. :
10.75 30T6
Std. Dev. :
17.39 30T6 30T6
10T7
Lognormal
Location :
4.27 10T7
Gamma
Location :
29.08 10T7
Lognormal
Location :
7.15 10T7
Lognormal
Location :
6.19
20T7 Mean :
17.58 20T7
Scale : 4.34 20T7
Mean :
38.54 20T7 Mean : 31.62
30T7 Std. Dev. :
6.91 30T7
Shape : 3.18 30T7
Std. Dev. :
13.11 30T7
Std. Dev. :
15.99
10T8
Lognormal
Location :
7.95 10T8
Maximum
Extreme
Likeliest :
42.09 10T8
Maximum
Extreme
Likeliest :
32.65 10T8
Beta
Minimum :
11.74
20T8 Mean :
22.48 20T8
Scale : 9.47 20T8 Scale : 11.6 20T8
Maximum :
198.39
30T8 Std. Dev. :
14.82 30T8
30T8 30T8 α : 1.14 β : 5
55
2.2.3. Thiết lập tương quan thủy văn giữa các nhánh sông
Để đảm bảo tính đồng bộ về chế độ dòng chảy trong cùng một hệ thống
sông, nghiên cứu đã tiến hành phân tích tương quan về thủy văn theo từng tháng (từ
tháng 1 đến tháng 12) và phân tích quan hệ giữa các tháng kề nhau đối với dòng
chảy đến thực tế của cả 04 hồ trên các sông Thu Bồn, Sông Cái, sông Bung và sông
A vương. Các hệ số tương quan thủy văn thực tế này sẽ được khai báo trong mô
hình đóng vai trò như các giới hạn các khoảng giá trị của từng chuỗi mô phỏng
ngẫu nhiên.
Tổng cộng có 06 tương quan giữa các hồ A Vương – Sông Tranh 2, A
Vương – Sông Bung 4, A Vương – Đăk Mi 4, Sông Bung 4 – Đăk Mi 4, Sông
Tranh 2 – Đăk Mi 4, Sông Tranh 2 – Sông Bung 4. Tính toán cho 12 tháng, sẽ có
tổng cộng là 06 x 12 = 72 hệ số tương quan dòng chảy đến giữa các hồ với nhau
(Bảng 2.3). Hệ số tương quan giữa các hồ sẽ được đưa vào trong mô hình tính, đóng
vai trò như các ràng buộc cho mô hình khi cấp phát dòng chảy đến ngẫu nhiên cho
từng hồ.
Bảng 2.3. Kết quả tính toán hệ số tương quan dòng chảy giữa 04 hồ chứa trên
lưu vực sông VGTB
Tháng
Hồ T1 T 2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12
AV-ST2 0.118 0.126 0.031 0.027 0.080 0.215 0.153 0.248 0.041 0.777 0.885 0.798
AV-SB4 0.740 0.449 0.498 0.725 0.621 0.565 0.274 0.598 0.668 0.863 0.966 0.872
AV-DM4 0.969 0.923 0.892 0.905 0.803 0.889 0.635 0.702 0.686 0.784 0.574 0.718
SB4-DM4 0.752 0.527 0.584 0.746 0.786 0.673 0.561 0.776 0.742 0.758 0.681 0.594
ST2-DM4 0.162 0.105 0.058 0.039 0.174 0.149 0.133 0.250 0.175 0.797 0.603 0.763
ST2-SB4 0.243 0.159 0.161 0.093 0.013 0.023 0.019 0.123 0.027 0.730 0.889 0.750
AV: A Vương; ST2: Sông Tranh 2; SB4: Sông Bung 4; DM4: Đăk Mi4
Hệ số tương quan giữa các hồ theo từng thời đoạn (đối với những hệ số lớn
hơn 0,7), sau đó, được khai báo trong mô hình Crystal Ball, đóng vai trò như các
ràng buộc cho mô hình khi cấp phát dòng chảy đến ngẫu nhiên cho từng hồ.
56
Kiểm tra kết quả phát ngẫu nhiên dòng chảy đến 04 hồ theo từng thời đoạn
10 ngày thông qua bảng ma trận tương quan (Hình 2.4) cho thấy hệ số tương quan
dòng chảy đến (giữa các hồ) được cấp phát từ mô bám sát hệ số tương quan dòng
đến thực tế từng hồ (VD: 0,816 (từ mô hình) so với 0,803 (dòng chảy đến thực đo)
đối với quan hệ hồ A Vương – Đắk Mi 4 trong tháng V). Như vậy, với việc sử dụng
hệ số tương quan thủy văn trong việc phân phối dòng chảy đến theo mô phỏng
Monte Carlo, nghiên cứu đã loại bỏ được sự không đồng bộ về chế độ dòng chảy
giữa các nhánh trong cùng một hệ thống sông.
Hình 2.3. Minh họa thiết lập tương quan dòng chảy đến hồ A Vương – Đăk Mi 4
tháng 10 trong Crystal Ball
57
Hình 2.4. Minh họa tương quan dòng chảy đến giữa các hồ trong hệ thống
2.2.4. Tạo chuỗi số ngẫu nhiên thời đoạn 10 ngày tới 04 hồ
Sau khi đã tính toán hàm phân phối xác xuất của chuỗi dòng chảy đến và
tương quan thủy văn giữa các nhánh sông, nghiên cứu sử dụng phương pháp Monte
Carlo mô hình hóa dòng chảy ngẫu nhiên trung bình thời đoạn đến hồ.
Để tìm được quỹ đạo vận hành tối ưu cho hồ chứa thì chuỗi sỗ dòng chảy
ngẫu nhiên đến hồ được tạo ra phải bao trùm tất cả các tình huống có thể xảy ra
trong tương lai bao gồm tổ hợp năm nước lớn, năm nước trung bình, năm nước nhỏ,
năm kiệt lịch sử, nó đòi hỏi số lượng số ngẫu nhiên tạo ra phải đủ lớn, đồng thời
đảm bảo nghiệm của bài toán sử dụng mô phỏng Monte Carlo có tính hội tụ cao
nhất. Mặt khác, do tạo chuỗi sỗ ngẫu nhiên cho cả 36 thời đoạn của từng hồ (đại
diện cho 36 biến ngẫu nhiên) nên nếu số lượng số ngẫu nhiên tạo ra không đủ lớn
thì sẽ không thể bao hàm tất cả các tổ hợp có thể xảy ra của 36 biến ngẫu nhiên.
Q (m3/s)
Q (
m3
/s)
58
Luận án đã sử dụng phương pháp Monte Carlo mô hình hóa dòng chảy ngẫu
nhiên trung bình thời đoạn đến hồ dựa trên chuỗi số liệu thực đo đến từng hồ từ năm
1977 đến 2011. Do bài toán tối ưu vận hành hồ chứa được tính toán theo thời đoạn
10 ngày nên biến ngẫu nhiên được xác định là dòng chảy đến hồ theo thời đoạn 10
ngày. Toàn bộ số liệu thực đo dòng chảy đến 4 hồ được liệt kê thành từng thời đoạn,
với mỗi chuỗi số liệu có 36 giá trị của từng năm, từ 1977 đến 2011. Sau đó tiến
hành xác định các dạng phân bố xác suất phù hợp nhất cho từng thời đoạn.
Tiến hành phát thử nghiệm với 5.000 trị số ngẫu nhiên dòng chảy trung bình
cho từng thời đoạn theo dạng phân bố xác suất đã xác định ở trên. Kết quả tạo chuỗi
dòng chảy ngẫu nhiên thời đoạn 10 ngày tới 04 hồ chứa như Bảng 2.4:
59
Bảng 2.4. Tham số thống kê chuỗi 10.000 số ngẫu nhiên tạo ra bằng phương pháp Monte-Carlo
Tham số
Thời
đoạn
Trung
bình
Qtb
(m3/s)
Giá trị
nhỏ
nhất
Qmin
(m3/s)
Giá trị
lớn nhất
Qmax
(m3/s)
Tham
số
.
Thời
đoạn
Trung
bình
Qtb
(m3/s)
Giá trị
nhỏ
nhất
Qmin
(m3/s)
Giá trị
lớn nhất
Qmax
(m3/s)
Tham
số
Thời
đoạn
Trung
bình
Qtb
(m3/s)
Giá trị
nhỏ
nhất
Qmin
(m3/s)
Giá trị
lớn
nhất
Qmax
(m3/s)
Tham
số
.
Thời
đoạn
Trung
bình
Qtb
(m3/s)
Giá trị
nhỏ
nhất
Qmin
(m3/s)
Giá trị
lớn nhất
Qmax
(m3/s)
Hồ A Vƣơng Hồ ĐăkMi 4 Hồ Sông Bung 4 Hồ Sông Tranh 2
10T1 32.91 10.36 135.69 10T1 62.04 10.52 214.65 10T1 56.96 38.37 103.86 10T1 100.51 30.82 458.97
20T1 33.19 8.84 121.63 20T1 61.95 12.30 309.03 20T1 56.86 38.39 105.31 20T1 100.50 27.08 432.71
30T1 33.18 9.57 127.78 30T1 61.82 14.19 242.48 30T1 56.72 38.45 103.59 30T1 100.05 26.26 541.93
10T2 21.55 7.34 68.46 10T2 41.13 21.82 273.94 10T2 44.05 28.78 86.21 10T2 56.58 14.19 170.02
20T2 21.59 7.17 62.60 20T2 40.69 21.71 281.08 20T2 43.85 31.09 83.46 20T2 56.69 16.66 179.72
30T2 21.53 6.61 83.90 30T2 40.80 21.70 186.02 30T2 43.86 30.81 86.21 30T2 56.12 17.11 207.08
10T3 16.21 5.99 44.00 10T3 35.66 18.46 87.96 10T3 39.16 32.75 122.81 10T3 38.88 5.72 130.95
20T3 16.16 5.86 45.21 20T3 35.79 18.38 84.57 20T3 39.05 32.73 114.51 20T3 39.10 7.20 145.46
30T3 16.18 6.73 49.99 30T3 35.61 18.20 88.46 30T3 39.04 32.59 89.25 30T3 38.88 8.48 135.59
10T4 14.62 5.13 48.70 10T4 35.65 0.65 83.25 10T4 38.67 32.91 239.43 10T4 31.74 8.60 309.18
20T4 14.74 5.41 83.34 20T4 35.53 0.14 114.55 20T4 38.73 32.86 191.26 20T4 31.65 8.47 307.51
30T4 14.69 5.17 56.07 30T4 35.57 0.56 82.37 30T4 38.68 32.89 170.72 30T4 31.53 8.17 154.70
10T5 19.98 6.06 104.42 10T5 36.98 6.06 142.98 10T5 52.07 31.34 510.40 10T5 46.59 11.75 166.31
20T5 19.97 5.84 113.35 20T5 37.28 5.29 128.40 20T5 51.96 31.52 322.10 20T5 46.30 11.75 171.32
30T5 20.06 6.18 119.74 30T5 37.10 3.81 146.83 30T5 52.38 31.44 414.72 30T5 46.53 11.74 179.92
10T6 20.81 6.83 156.60 10T6 38.38 22.77 622.73 10T6 51.46 32.27 282.07 10T6 43.17 3.55 314.73
20T6 20.72 6.18 136.39 20T6 38.83 22.77 1479.57 20T6 51.67 32.36 250.35 20T6 43.03 3.77 273.96
30T6 20.90 6.60 123.30 30T6 38.82 22.77 670.87 30T6 51.70 32.11 299.83 30T6 43.21 5.03 316.30
10T7 17.54 5.80 79.25 10T7 38.70 13.20 139.18 10T7 42.72 29.52 88.20 10T7 31.04 11.36 82.88
20T7 17.56 6.16 78.79 20T7 38.51 13.59 115.40 20T7 42.81 29.47 95.72 20T7 31.08 11.36 80.44
30T7 17.53 6.08 74.40 30T7 38.73 14.03 128.19 30T7 42.85 29.38 89.58 30T7 31.01 11.36 84.20
10T8 22.64 8.30 250.40 10T8 39.36 6.12 139.97 10T8 47.60 21.02 131.16 10T8 33.70 9.50 133.60
20T8 22.67 8.47 302.72 20T8 39.34 5.84 136.76 20T8 47.45 21.42 119.09 20T8 34.06 9.43 160.52
30T8 22.54 8.23 272.16 30T8 39.42 5.63 155.09 30T8 47.49 18.98 146.54 30T8 33.95 9.63 125.30
10T9 42.86 9.52 793.08 10T9 60.89 10.63 625.83 10T9 78.32 32.52 759.16 10T9 81.93 12.33 890.02
20T9 41.98 9.66 1626.50 20T9 60.25 9.61 490.45 20T9 78.32 32.97 788.19 20T9 81.09 14.14 906.35
30T9 42.00 9.60 639.08 30T9 61.27 10.33 521.05 30T9 77.77 32.51 921.30 30T9 80.85 12.97 1715.31
10T10 94.97 0.11 546.73 10T10 107.19 0.30 294.03 10T10 174.97 19.92 751.62 10T10 275.57 2.35 1347.95
60
Tham số
Thời
đoạn
Trung
bình
Qtb
(m3/s)
Giá trị
nhỏ
nhất
Qmin
(m3/s)
Giá trị
lớn nhất
Qmax
(m3/s)
Tham
số
.
Thời
đoạn
Trung
bình
Qtb
(m3/s)
Giá trị
nhỏ
nhất
Qmin
(m3/s)
Giá trị
lớn nhất
Qmax
(m3/s)
Tham
số
Thời
đoạn
Trung
bình
Qtb
(m3/s)
Giá trị
nhỏ
nhất
Qmin
(m3/s)
Giá trị
lớn
nhất
Qmax
(m3/s)
Tham
số
.
Thời
đoạn
Trung
bình
Qtb
(m3/s)
Giá trị
nhỏ
nhất
Qmin
(m3/s)
Giá trị
lớn nhất
Qmax
(m3/s)
20T10 95.35 0.20 547.77 20T10 107.14 0.07 307.32 20T10 174.03 23.15 798.74 20T10 273.45 0.51 1350.06
30T10 95.75 0.12 599.09 30T10 107.16 0.59 323.68 30T10 174.83 22.84 745.10 30T10 275.08 1.57 1324.85
10T11 118.30 16.71 940.03 10T11 117.66 23.43 151.33 10T11 159.10 10.03 749.03 10T11 400.81 0.87 2583.84
20T11 116.26 13.84 913.30 20T11 117.91 15.98 154.81 20T11 158.19 9.09 609.15 20T11 402.92 9.99 3003.29
30T11 118.07 16.35 1104.07 30T11 118.04 14.51 149.27 30T11 158.86 14.34 691.42 30T11 395.56 14.99 2276.56
10T12 69.59 6.74 446.94 10T12 98.65 0.11 192.00 10T12 104.45 41.96 616.14 10T12 242.94 4.57 996.63
20T12 70.23 9.44 572.49 20T12 98.33 0.04 197.26 20T12 103.46 41.75 627.82 20T12 240.04 5.83 1021.95
30T12 70.08 6.48 428.44 30T12 98.41 0.01 202.08 30T12 104.42 41.76 851.25 30T12 240.26 4.94 1096.18
61
Phân tích và đánh giá kết quả
Kết quả cho thấy, với số lượng số ngẫu nhiên tạo ra lớn, các bộ giá trị ngẫu
nhiên đã bao trùm được tốt các tổ hợp có thể xảy ra của các biến ngẫu nhiên, các
tham số thống kê của chuỗi số ngẫu nhiên phát ra không thay đổi so với chuỗi số
liệu quan trắc.
So sánh các chuỗi số được phát ngẫu nhiên với chuỗi dòng chảy thực tế nhận
thấy không có sự sai lệch lớn. Sai lệch về giá trị Qtrung bình từ 0% (hồ A Vương &
Sông Tranh 2) đến 0,47% (Đak Mi 4 & Sông Bung 4). Sai lệch về Trị số giữa từ 0%
(A Vương) đến 0,39% (Đắk Mi 4). Sai lệch về độ lệch chuẩn từ 0,1% (Sông Tranh
2) đến 1,97% (Sông Bung 4) …(Bảng 2.5).
Bảng 2.5. So sánh các đặc trưng thống kê của chuỗi dòng chảy được phát ngẫu
nhiên với chuỗi dòng chảy thực tế
Hồ chứa Q Trung
bình (m
3/s)
Q số giữa (m
3/s)
Độ lệch
chuẩn
Phƣơng
sai Cv
A
Vương
Phát ngẫu nhiên 21.56 20.46 6.66 44.34 1.11
Thực tế 21.56 20.46 6.69 44.70 1.14
Sai lệch tuyệt đối 0.00 0.00 0.03 0.36 0.03
Tỉ lệ sai lệch % 0.00 0.00 0.45 0.81 2.63
Sông
Tranh 2
Phát ngẫu nhiên 38.92 36.66 13.77 189.70 1.19
Thực tế 38.92 36.64 13.87 192.41 1.14
Sai lệch tuyệt đối 0.00 0.02 0.10 2.71 0.05
Tỉ lệ sai lệch % 0.00 0.05 0.72 1.41 4.39
Đăk Mi
4
Phát ngẫu nhiên 97.98 99.76 32.26 1040.56 -0.24
Thực tế 98.28 100.15 32.35 1046.57 -0.25
Sai lệch tuyệt đối 0.30 0.39 0.09 6.01 0.01
Tỉ lệ sai lệch % 0.31 0.39 0.28 0.57 4.77
Sông
Bung 4
Phát ngẫu nhiên 159.69 145.17 79.03 6246.38 1.32
Thực tế 158.95 144.94 77.50 6006.89 1.28
Sai lệch tuyệt đối 0.74 0.23 1.53 239.49 0.04
Tỉ lệ sai lệch % 0.47 0.16 1.97 3.99 3.13
62
Chú thích: Biểu đồ cột màu xanh dương là số liệu được phát ngẫu nhiên và phần xanh lá
cây là phân phối dòng chảy thực tế
Hình 2.5. So sánh dạng phân phối xác suất dòng chảy thực tế và dòng chảy ngẫu
nhiên được phát theo mô phỏng Monte Carlo cho 04 hồ tại tháng 2, 11 và 12.
Như vậy, chuỗi số ngẫu nhiên được tạo ra có thể sử dụng được trong bài toán
tối ưu vận hành hồ chứa, phân bổ nguồn nước hồ chứa hợp lý lưu vực sông VGTB.
2.3. Xây dựng mô hình vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu
Bài toán vận hành hồ chứa đa mục tiêu là một bài toán rất phức tạp, bao gồm
nhiều biến điều khiển và phải thoả mãn nhiều mục tiêu như chống lũ, phát điện,
nông nghiệp... Hiện nay, mô hình tích hợp kỹ thuật mô phỏng và tối ưu trong phân
bổ nguồn nước lưu vực sông, đặc biệt là phân bổ nguồn nước hệ thống hồ chứa là
một giải pháp toàn diện. Mô hình mô phỏng sẽ được sử dụng để cung cấp số liệu
đầu vào cho mô hình tối ưu nhằm tìm kiếm giải pháp tối ưu nhất về phân bổ nguồn
nước. Luận án sử dụng phương pháp kết hợp mô hình mô phỏng với mô hình tối ưu
63
cho tính toán phân bổ nguồn nước, vận hành hợp lý hệ thống hồ chứa thủy điện trên
lưu vực sông Vu Gia Thu Bồn trong mùa cạn, thông qua phần mềm Crystal Ball .
Các bước xây dựng mô hình tìm kiếm mô phỏng -tối ưu trong luận án bao
gồm:
1) Thiết lập bài toán tối ưu trong vận hành hệ thống hồ chứa;
2) Thiết lập mô hình mô phỏng vận hành hệ thống hồ chứa
3) Thiết lập mô hình tìm kiếm tối ưu và kết nối với mô hình mô phỏng
vận hành hồ chứa A Vương, Sông Bung 4, ĐăkMi 4 và Sông Tranh 2;
2.3.1. Thiết lập bài toán
2.3.1.1. Đặc điểm hệ thống hồ chứa
Một số đặc điểm của hệ thống:
- Các hồ A Vương, Sông Bung 4 nằm trong hệ thống sông Bung; các hồ Đăk
Mi 4, Sông Bung 4 và A Vương cùng nằm trong hệ thống sông Vu Gia; và cả 4 hồ
nằm trong cùng hệ thống sông VGTB nên có thể có quan hệ thủy văn.
- Các hồ chứa song song, không bị ảnh hưởng bởi quan hệ thủy lực.
- Hồ Đak Mi 4 chuyển nước sang sông Thu Bồn để phát điện và phải xả lại
sông Vu Gia lưu lượng dòng chảy tối thiểu. Vì thế, lưu lượng xả tối thiểu từ Đak Mi
4 không qua turbine. Các hồ còn lại đều có lưu lượng xả tối thiểu qua turbine.
64
Hình 2.6. Sơ đồ hệ thống hồ chứa trong nghiên cứu
2.3.1.2. Các điểm kiểm soát hạ lưu
Một trong các mục tiêu chính của bài toán vận hành liên hồ chứa trên LVS
VGTB là đảm bảo yêu cầu cấp nước cho các ngành kinh tế, sinh hoạt và dịch vụ
trong mùa cạn ở lưu vực sông VGTB. Do vậy, điểm kiểm soát phải đảm bảo đánh
giá được lượng xả từ 04 hồ A Vương, Sông Bung 4, ĐăkMi 4 và Sông Tranh 2.
Với nhiệm vụ cấp nước cho hạ lưu trong mùa cạn, mực nước lưu lượng trên
sông tại các điểm kiểm soát tại hạ lưu các hồ chứa cho biết hồ phải vận hành như
thế nào nhằm đảm bảo các nhu cầu hạ lưu và là cơ sở để các hồ phối hợp trong vận
hành. Các điểm kiểm soát có thể là các trạm thủy văn tại hạ lưu các hồ chứa.
Trên hệ thống sông VGTB hiện có các trạm thủy văn Nông Sơn trên sông
Thu Bồn (hạ lưu hồ Sông Tranh 2), Thành Mỹ trên sông Vu Gia (Hạ lưu hồ Đăk Mi
65
4), Hội Khách sau điểm hợp lưu của sông Cái và sông Bung, Ái Nghĩa trên sông Vu
Gia (sau điểm hợp lưu sông Quảng Huế và sông Vu Gia), Giao Thủy (sau điểm hợp
lưu của sông Quảng Huế và sông Thu Bồn). Đây đều là các trạm thủy văn nằm tại
hạ lưu của 04 hồ chứa A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2.
Hai trạm thủy văn Ái Nghĩa và Giao Thủy được lựa chọn làm hai điểm kiểm
soát về mực nước lưu lượng trong nghiên cứu. Hai trạm này được lựa chọn do có
thể khống chế được toàn bộ lượng xả từ hệ thống 04 hồ chứa trên.
Quy trình phân bổ nguồn nước và vận hành hợp lý hệ thống liên hồ chứa sẽ
phải đảm bảo cấp đủ nước cho các nhu cầu sử dụng nước vùng hạ lưu lưu vực sông
VGTB, tiếp theo mới đảm bảo cực đại hóa sản lượng điện từ các nhà máy thủy điện.
Mức đảm bảo cấp nước hạ lưu được kiểm tra thông qua mực nước quy định tại 02
trạm thủy văn Ái Nghĩa (sông Vu Gia) và Giao Thủy (sông Thu Bồn). Luận án sử
dụng kết quả tính toán nhu cầu sử dụng nước hạ lưu của Bộ Tài nguyên Môi trường
trong quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông VGTB số 1537 QĐ-TTg
ngày 07 9 2015. Theo đó, đảm bảo cho nhu cầu sử dụng nước hạ lưu được thể hiện
thông qua mức đảm bảo mực nước tại Ái nghĩa (H_Ái Nghĩa ≥ 2.67m) và tại Giao
Thủy (H_Giao Thủy ≥ 1.02m). Đây là mực nước tối thiểu cần phải duy trì nhằm
đảm bảo yêu cầu cấp nước vùng hạ lưu.
2.3.1.3. Mục tiêu và hàm mục tiêu
Mục tiêu bài toán
Phân bổ hợp lý nguồn nước hồ chứa lưu vực sông VGTB cho nhiều ngành sử
dụng nước khác nhau phục vụ tối đa hóa lượng điện phát từ các nhà máy thủy điện,
vừa bảo đảm được yêu cầu cấp nước cho cho các ngành kinh tế, sinh hoạt và dịch
vụ trong mùa cạn ở lưu vực sông VGTB.
66
Hàm mục tiêu
Hệ thống liên hồ chứa A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2
bao gồm các hồ chứa đa mục tiêu, trong đó hai mục tiêu chính là i) cấp nước (cấp
nước cho vùng hạ lưu lưu vực sông VGTB bao gồm các huyện Đại Lộc, Duy
Xuyên, Điện Bàn của tỉnh Quảng Nam và thành phố Đà N ng) và ii) phát điện (với
công suất lắp máy thấp nhất là 148 MW (hồ Đăk Mi 4) đến cao nhất là 210 MW (hồ
A Vương). Trong hai mục tiêu này thì mục tiêu cấp nước cho vùng hạ lưu là quan
trọng hơn, cần được ưu tiên đảm bảo và được chuyển thành ràng buộc của bài toán.
Lúc này, bài toán sẽ còn một mục tiêu duy nhất là phát điện (tối ưu lượng điện năng
sản xuất của 04 nhà máy thủy điện A Vương, Sông Bung 4, Đak Mi 4 và Sông
Tranh 2).
Hàm tối ưu của bài toán vận hành 04 hồ chứa lúc này được biểu diễn dưới
dạng:
****81,91
Max 4
1,,,,,
1
25
1
itjitjiji
n
j t
tHQn
F
Trong đó:
F : Hàm mục tiêu cần tối đa hóa lượng điện sản xuất từ nhà máy thủy
điện A Vương và Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2.
Qi,j,t : Lưu lượng trung bình của nhà máy i, năm thứ j, tại thời đoạn t.
Hi,j,t: Cột nước phát điện trung bình của nhà máy i, trong năm thứ j, tại thời
đoạn t.
i,j: Hiệu suất tổng của turbine và máy phát của nhà máy i trong năm thứ j.
∆t: Bước thời gian tính toán =10 ngày; mùa cạn gồm 25 thời đoạn (từ
16 12 năm trước đến 31 8 năm sau).
n: số năm tiến hành mô phỏng (10.000 năm).
i: số nhà máy thủy điện trong tính toán. Ở đây chỉ xét 04 nhà máy là
thủy điện A Vương, Sông Bung 4, Sông Tranh 2 và Đak Mi 4.
Ei,t: Điện năng của nhà máy i tại thời đoạn “t”(kwh).
(2.1)
67
2.3.1.4. Các ràng buộc của bài toán
Các ràng buộc của bài toán bao gồm:
Ràng buộc về hồ chứa và nhà máy thủy điện
Cân bằng nước tại nút dòng chảy:
Với bước thời gian là 10 ngày nên việc cân bằng nước cho một đoạn sông
hoặc nút dòng chảy được áp dụng đơn giản như sau:
Qvào = Qra
Q Ái Nghĩa = Qra A Vương + Qra Sông Bung 4 + (Qtối thiểu Đăk Mi 4 + Qxả thừa
Đăk Mi 4) + QKG1 + QKG2 + QKG3 + Q Sông Con - Q Quảng Huế
Q Giao Thủy = Q ra S Tranh 2 + Q pđ Đăk Mi 4 + Q KG4 + Q Quảng Huế
Cân bằng nước tại nút hồ chứa:
Do các hồ chứa trên hệ thống đều không có quan hệ thủy lực, nên việc mô
phỏng điều tiết dòng chảy qua hồ chứa được thực hiện độc lập. Thời gian tính toán
là một năm, với mỗi bước thời gian là 10 ngày. Nguyên lý tính toán điều tiết năm là
nguyên lý cân bằng nước, sử dụng phương trình sau:
( )
hoặc
( )
Trong đó:
Vi, Vi+1: dung tích hồ tại đầu và cuối thời đoạn tính toán
WQvàoi: lượng nước đến hồ trong thời đoạn i
WQvàoi: = Q vào i. ti
Q vào i: lưu lượng đến hồ bình quân trong thời đoạn i
ti: bước thời gian
Wqrai: lượng nước ra khỏi hồ trong thời đoạn i, bao gồm
(2.2)
(2.3)
(2.4)
68
Wqrai= Wq turbine i + Wqthấm i +Wqbốc hơi i + Wqxả thừa i
Wq turbine i: lượng nước qua turbine trong thời đoạn i
Wq turbine i = qturbine i. ti
qturbinei : lưu lượng qua turbine bình quân trong thời đoạn i
Wq thấm i = Kt. Vi
Dung tích hồ bình quân thời đoạn i:Vi = (Vi + Vi+1)/2
Kt: hệ số thấm, lấy trung bình là 0,33%
Wqbốc hơi i: lượng tổn thất do bốc hơi, được xác định theo công thức sau:
Wqbốc hơi i = Fhồi . Zi . 1000
Fhồ i: diện tích mặt hồ bình quân thời đoạn i, được xác định từ Vi theo
quan hệ địa hình lòng hồ
Zi: lớp bốc hơi phụ thêm bình quân thời đoạn i
Wq xả thừa i: lượng nước xả thừa
Nếu Vi> Vbt, thì Wq xả thừa i = Vi - Vbt
Nếu Vi Vbt, thì Wq xả thừa i = 0
Với Vbt là dung tích hồ ứng với MNDBT.
Tính công suất phát và điện lượng:
Công suất phát điện bình quân trong thời đoạn i (Npđ i ) được xác định theo công
thức sau:
Npđ i = 9,81. . qturbinei. Hi
Trong đó
• : hiệu suất của nhà máy thủy điện
• Hi: cột nước
• Hi = Ztl i - Zhl i- Hi
• Ztl i : mực nước hồ trung bình thời đoạn i, tra từ quan hệ địa hình lòng
hồ
• Zhl i: mực nước hạ lưu nhà máy, tra từ quan hệ H~Q hạ lưu
• Hi: tổn thất cột nước, tra từ quan hệ
69
Điện lượng trong thời đoạn i (Epđ i)được tính bằng:
Epđ i = Npđ i. ti
Một số ràng buộc khác:
- Lưu lượng phát điện thực tế phải nhỏ hơn khả năng phát điện của nhà máy
qpminqturbine i qp max
Trong đó qpmin, qpmax: lưu lượng phát điện nhỏ nhất và lớn nhất của nhà máy
Đối với thủy điện Sông Tranh 2, Sông Bung 4 và A Vương, qpmin chính là lưu lượng
dòng chảy tối thiểu. Lưu lượng dòng chảy tối thiểu được xác định tùy theo phương
án mô phỏng. Đối với thủy điện Đăk Mi 4, qpmin = 0.
- Dung tích hồ chứa nằm trong giới hạn
Vc ViVbt
Trong đó Vc: dung tích chết
Ràng buộc về nhu cầu cấp nước hạ du
Nhu cầu cấp nước vùng hạ du của 04 hồ chứa A Vương, Sông Bung 4, Đăk
Mi 4 và Sông Tranh 2 được tính toán quy về lưu lượng và mực nước tương ứng tại
hai điểm kiểm soát Ái Nghĩa (trên sông Vu Gia) và Giao Thủy (trên sông Thu Bồn).
Trong nghiên cứu này, luận án sử dụng giá trị mực nước tại Ái Nghĩa và Giao Thủy
theo Quy trình Vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông VGTB (Quy trình 1537)
làm yêu cầu ràng buộc về nhu cầu cấp nước cho vùng hạ du. Theo đó, mực nước tại
Ái nghĩa phải lớn hơn hoặc bằng 2,67m và mực nước tại Giao Thủy phải lớn hơn
hoặc bằng 1,02m. Bài toán vận hành phân bổ tối ưu nguồn nước từ 04 hồ thủy điện
trên sẽ có điều kiện ràng buộc chính về yêu cầu cấp nước cho vùng hạ du thông qua
điều kiện về mực nước tại 02 điểm kiểm soát Ái Nghĩa và Giao Thủy.
H Ái Nghĩa ≥ 2.67m
H Giao Thủy ≥ 1.02m
70
2.3.2. Thiết lập mô hình mô phỏng vận hành hệ thống liên hồ chứa
Mô hình mô phỏng vận hành hệ thống liên hồ chứa A Vương, Sông Bung 4,
Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2 được thiết lập trên các bảng tính trong Excel có liên kết
với nhau. Các loại bảng tính bao gồm i) Mô phỏng dòng chảy đến các hồ; ii) Mô
phỏng hồ chứa độc lập; iii) Mô phỏng dòng chảy về các điểm kiểm soát.
Hình 2.7. Minh họa mô hình mô phỏng vận hành hồ A Vương, Sông Tranh 2, Sông
Bung 4, Đăk Mi 4
Hình 2.8. Minh họa bảng THÔNG SỐ HỒ trong mô hình mô phỏng vận hành hồ A
Vương, Sông Tranh 2, Sông Bung 4, Đăk Mi 4
71
Hình 2.9. Minh họa bảng DÒNG CHẢY ĐẾN trong mô hình mô phỏng vận hành
hồ A Vương, Sông Tranh 2, Sông Bung 4, Đăk Mi 4
Bảng “Dòng chảy đến“ được sử dụng được sử dụng để xây dựng phân bố
dòng chảy đến cho từng bước thời gian chạy mô hình (10 ngày), bảng này
được liên kết với “Bảng chạy mô phỏng” để cấp phát chuỗi dòng chảy đến
hồ trong từng giai đoạn một cách ngẫu nhiên theo mô phỏng Monte Carlo đã
thiết lập ở bước trước.
Bảng “Mô phỏng hồ độc lập” bao gồm 04 bảng tính toán mô phỏng tương
ứng với từng hồ A Vương, Sông Tranh 2, Sông Bung 4, Đak Mi 4. Các bảng
này được thiết lập như một bảng tính điều tiết hồ chứa gồm có 36 dòng
tương đương với tổng số bước thời gian chạy mô hình trong 1 năm (10
ngày bước thời gian) và có số cột tối thiểu gồm: dòng chảy đến, Wđến,
Wđến trung bình, Wbốc hơi, Wthấm, Qtuốcbin, Qxả thừa, Wcuối, Zcuối, Cột
nước, điện lượng … Bảng này được thiết lập với các ràng buộc về lượng xả
và thời điểm xả của từng hồ theo Quy trình liên hồ chứa trên lưu vực sông
VGTB (số 1537 QĐ-TTg, ngày 07/9/2015), ràng buộc về mực nước khống
chế tại Ái Nghĩa, Giao Thủy, ràng buộc về thông số hồ chứa, thủy điện. Bảng
72
“Tính toán mô phỏng” được thiết lập dựa vào hàm mục tiêu và các ràng buộc
đã được xác định và thiết lập ở Mục 2.3.1.
Bảng "Mô phỏng dòng chảy tại điểm kiểm soát". Dòng chảy ra khỏi hồ chứa
được diễn toán về hạ lưu theo nguyên lý cân bằng nước. Dòng chảy khu giữa
được xem xét theo tỉ lệ diện tích so với dòng chảy đến các hồ trên sông
tương ứng. Lưu lượng tính toán tại các điểm kiểm soát (Ái Nghĩa, Giao
Thủy) được chuyển về mực nước khống chế theo quan hệ H-Q.
2.3.3. Thiết lập mô hình tìm kiếm tối ưu và kết nối với mô hình mô phỏng
2.3.3.1. Tối ưu hệ thống
Luận án sử dụng modun tối ưu OptQuest trong phần mềm Crystal Ball để
thiết lập mô hình tối ưu. Modun tối ưu OptQuest là modun tối ưu hóa cho phép dò
tìm tối ưu tự động mà có xem xét đến việc phân tích độ tin cậy, tính bất định.
Việc dò tìm tối ưu được thực hiện như sau:
- Dòng chảy đến mỗi hồ chứa được phát ngẫu nhiên theo phương pháp
Monte Carlo. Để đảm bảo tính đồng bộ về chế độ dòng chảy, các giá trị phát ngẫu
nhiên nhưng vẫn tuân thủ quan hệ tương quan về thủy văn đã được xác định trước.
Mỗi lần phát ngẫu nhiên được gọi là một trial trong Crystal Ball.
- Lưu lượng qua turbine được sử dụng làm biến quyết định (decision
variables). Với mỗi bộ giá trị của lưu lượng qua turbine, việc mô phỏng điều tiết hồ
chứa sẽ được thực hiện (trong bảng tính) để xác định sản lượng điện tại từng thời
đoạn. Mỗi mô phỏng như vậy được gọi là một simulation trong Crystal Ball.
- Hàm mục tiêu (objective) là cực đại hóa tổng sản lượng điện, được tính
toán dò tìm theo phương trình trong mục 2.3.1.2. Tùy theo phương án tính toán, có
thể sử dụng tổng sản lượng điện 1 hồ, 2 hồ hoặc cả 4 hồ trong mùa cạn hoặc cả
năm.
73
- Modun Optquest sẽ tiến hành tìm kiếm trong nhiều simulation để xác định
giá trị cực đại của hàm mục tiêu. Số lượng trial và simulation do người sử dụng xác
định. Vì thế có thể nói đây là kiểu mô hình tối ưu hóa dựa theo mô phỏng
(simulation based optimization).
Trước khi tiến hành chạy mô phỏng – tìm kiếm tối ưu, biến quyết định, khai
báo hàm mục tiêu (các biến dự báo) và các thông số chạy mô phỏng được xác định
và thiết lập như sau:
2.3.3.2. Các biến quyết định
Biến quyết định được hiểu là các biến độc lập. Các biến quyết định trong mô
hình tìm kiếm tối ưu vận hành hệ thống 04 hồ chứa A Vương, Sông Tranh 2, Sông
Bung 4, Đăk Mi 4 trên lưu vực sông VGTB là lưu lượng qua tuốc bin (Qturbin) của
04 nhà máy thủy điện theo từng thời đoạn. Như vậy, ứng với thời đoạn 10 ngày mùa
cạn, sẽ có tổng cộng 100 biến quyết định (25 thời đoạn x 4 nhà máy thủy điện). Các
biến quyết định này nằm trong khoảng ràng buộc như đã được xây dựng trong
phần Ràng buộc về thủy điện trong mục 2.3.1.3.
Hình 2.10. Minh họa xác định các biến quyết định trong mô hình
74
2.3.3.3. Khai báo hàm mục tiêu
Hàm mục tiêu trong mô hình mô phỏng – tối ưu vận hành hệ thống liên hồ
chứa sông VGTB chính là tối ưu lượng điện năng sản xuất trong mùa cạn của 04
nhà máy thủy điện A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2. Nghiên
cứu sẽ thực hiện dò tìm tối ưu (dựa trên các kịch bản mô phỏng vận hành phát điện
từ các nhà máy thủy điện, tuân thủ các ràng buộc đã xác định) để xác định phương
án tối ưu nhất về điện năng sản xuất vào mùa cạn (16 12 đến 31 8 năm sau) trong hệ
thống.
Hình 2.11. Minh họa khai báo hàm mục tiêu trong mô hình
2.3.3.4. Thiết lập các thông số chạy mô phỏng
Các thông số chạy mô phỏng quan trọng nhất của mô hình bao gồm:
- Số lần chạy mô phỏng (simulation) để tìm nghiệm tối ưu: 5000 lần
- Số lần phát ngẫu nhiên dòng chảy đến theo mô phỏng Monte Carlo (trial) ứng với
mỗi lần mô phỏng: 2000 lần
75
Hình 2.12. Minh họa khai báo các thông số trong mô hình
Sau khi thiết lập, mô hình tìm kiếm tối ưu kết nối với mô hình mô phỏng vận
hành hồ chứa A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2 được trình bày
như Hình 2.13.
Hình 2.13. Minh họa tìm kiếm tối ưu kết nối với mô hình mô phỏng vận hành 04 hồ
chứa
76
2.3.4. Thiết lập mô hình mô phỏng vận hành liên hồ chứa HEC-RESSIM
Mặc dù Crystal Ball có nhiều ưu điểm trong việc kết nối kỹ thuật tối ưu và
mô phỏng hệ thống hồ chứa nhưng vẫn có những hạn chế nhất định.
Thứ nhất, phương pháp tìm kiếm nghiệm tối ưu là phương pháp tối ưu dựa
theo mô phỏng. Mô hình chạy hàng nghìn phương án ngẫu nhiên và lựa chọn ra
phương án tốt nhất. Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu chứng tỏ tính ưu việt của
phương pháp luận metaheuristics (tìm kiếm kinh nghiệm nâng cao), nhưng chưa thể
khẳng định kết quả đã là tối ưu thực sự chưa.
Thứ hai, bước thời gian mô phỏng trong bảng tính là 10 ngày. Điều này dẫn
đến sự khó khăn khi thực hiện theo quy trình vận hành liên hồ hoặc vận hành thực
tế.
Trong nội dung tiếp theo, luận án lựa chọn mô hình HEC-RESSIM để tính
toán mô phỏng lại hệ thống hồ chứa trên sông VGTB theo thời đoạn ngắn (1 giờ).
Mục đích của việc tính toán là để kiểm tra lại phương án lựa chọn, hàm mục tiêu
của bài toán cũng như các mực nước khống chế tại hai trạm kiểm soát ở hạ lưu.
2.3.4.1. Giới thiệu mô hình HEC-RESSIM
Mô hình HEC_RESSIM được xây dựng đưa vào nghiên cứu cơ sở khoa học
cho việc phối hợp vận hành cho hệ thống hồ chứa trên lưu vực sông VGTB nhằm
tính toán kiểm tra các kịch bản, kết quả tính toán từ mô hình tìm kiếm mô phỏng-
tối ưu đã được xây dựng từ mục 2.3.2. Kết quả tính toán từ mô hình HEC-RESSIM
sẽ khẳng định lại các kịch bản vận hành liên hồ được lựa chọn.
HEC-RESSIM là mô hình mô phỏng hệ thống hồ chứa của Trung tâm Kỹ
thuật Thủy văn (HEC), Cục Công binh Mỹ. Đây là dạng mô hình mô phỏng hệ
thống diễn toán dòng chảy sông ngòi theo trình tự từ thượng lưu xuống hạ lưu. Mô
hình có thể mô phỏng một hoặc nhiều hồ chứa làm nhiệm vụ phòng lũ, cấp nước,
phát điện, v.v.. Các yêu cầu về nước có thể được chỉ định tại hồ và tại vị trí ở hạ du
(gọi là các điểm kiểm soát). Các yêu cầu về nước có thể được đáp ứng từ một hoặc
77
nhiều hồ chứa ở thượng lưu dựa trên dữ liệu đầu vào. Việc vận hành hệ thống hồ
chứa để đáp ứng yêu cầu về nước được thực hiện thông qua các ràng buộc về điều
kiện vật lý, các mực nước và dung tích đặc trưng của hồ chứa, các quy tắc vận hành,
...
Hình 2.14. Giao diện khi khởi động mô hình HEC-RESSIM
Hệ thống sông VGTB có 4 hồ chứa lớn nằm trong QTVHLH là A Vương,
Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2. Việc ứng dụng mô hình thủy lực cho lưu
vực sông VGTB có nhiều khó khăn do tài liệu địa hình ít. Phần lớn các nghiên cứu
trước đây khi ứng dụng mô hình thủy lực cũng chỉ tính cho khu vực hạ lưu. Dòng
chảy sau khi ra hồ chứa thường được diễn toán thủy văn đến các điểm khống chế là
Ái Nghĩa (sông Vu Gia) và Giao Thủy (sông Thu Bồn).
Khá nhiều nghiên cứu về chế độ vận hành hệ thống hồ chứa thường tách
riêng ra thành các mô đun: vận hành hồ chứa, diễn toán về hạ lưu. Nghiên cứu này
ứng dụng mô hình HEC-RESIM mô phỏng kết hợp cả quy tắc vận hành hồ chứa và
diễn toán dòng chảy về các điểm kiểm soát hạ lưu, để có thể giải quyết vấn đề một
cách tương đối trọn vẹn bài toán.
Cơ sở khoa học của mô hình HEC-RESSIM
Diễn toán dòng chảy trong mô hình HEC-RESSIM được thực hiện theo các
phương pháp diễn toán thủy văn trong đó giải phương trình liên tục sử dụng một số
quan hệ giữa lưu lượng dòng chảy ra và lượng trữ của đoạn sông. Sự đa dạng trong
78
các phương án diễn toán có thể nhóm thành hai loại: Các phương pháp lượng trữ -
phương pháp diễn toán qua hồ chứa (bao gồm các phương pháp Puls hiệu chỉnh,
phương pháp R&D, và phương pháp SSARR) và các phương pháp hệ số (bao gồm
các phương pháp Muskingum, phương pháp Muskingum-Cunge mặt cắt 8 điểm,
phương pháp Muskingum-Cunge mặt cắt lăng trụ).
2.3.4.2. Mô phỏng hệ thống các hồ chứa trong mô hình HEC-RESSIM
Hệ thống các hồ chứa được mô phỏng bao gồm: A Vương, Sông Bung 4,
Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2. Đây là hệ thống hồ chứa song song, không có quan hệ
về thuỷ lực nhưng tồn tại quan hệ về thuỷ văn và thuỷ lợi. Các hồ chứa A Vương,
Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 ngoài nhiệm vụ phát điện còn có nhiệm vụ đảm bảo mực
nước tối thiểu tại Ái Nghĩa. Hồ Sông Tranh 2 có nhiệm vụ đảm bảo dòng chảy tối
thiểu tại Giao Thuỷ.
Hồ A Vương
Hồ Sông Bung 4
Hồ Đăk Mi 4
Hồ Sông Tranh 2
Ái Nghĩa
Giao Thủy
Hình 2.15. Mô phỏng hệ thống hồ chứa trong mô hình HEC-RESSIM
79
2.3.4.3. Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình HEC-RESSIM
Để xác định các thông số diễn toán dòng chảy trên sông, tiến hành chia hệ
thống sông thành các đoạn sông với phương pháp diễn toán thủy văn thông dụng là
Muskingum.
Việc hiệu chỉnh và kiểm định được tiến hành cho mùa cạn (khi đó không có
xả lũ và cũng phù hợp với phạm vi nghiên cứu của luận án). Số liệu được sử dụng
để hiệu chỉnh và kiểm định mô hình là số liệu thực đo của các trạm thủy văn Nông
Sơn, Thành Mỹ (lưu lượng) các năm 2015, 2016. Đây là những năm mà cả 4 hồ đều
đã đi vào vận hành và có tài liệu tương đối đầy đủ. Số liệu đầu vào của mô hình còn
bao gồm số liệu thực đo của các hồ chứa (mực nước, lưu lượng tuabin, lưu lượng xả
tối thiểu).
Biên trên:
- Sông Vu Gia: lưu lượng ra từ các hồ chứa A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi
4. Trong đó lưu lượng ra các hồ A Vương, Sông Bung 4 là lưu lượng tuabin. Lưu
lượng ra hồ Đăk Mi 4 là lưu lượng xả tối thiểu.
- Sông Thu Bồn: lưu lượng ra các hồ Sông Tranh 2 và Đăk Mi 4.
Biên nhập lưu: khu giữa sông Bung, khu giữa sông A Vương, khu giữa sông
Cái, khu giữa sông Thu Bồn.
Trạm kiểm tra: Nông Sơn, Thành Mỹ, Ái Nghĩa, Giao Thủy
Kết quả hiệu chỉnh
Trên hệ thống VGTB chỉ có 2 trạm đo lưu lượng là Thành Mỹ và Nông Sơn.
Các trạm thủy văn Ái Nghĩa và Giao Thủy đều là những trạm đo mực nước, vì thế
quan hệ HQ đã được đưa vào các nút trong mô hình để tính toán ra mực nước tại
các trạm này. Kết quả hiệu chỉnh mô hình được thể hiện trong Bảng 2.8 và các Hình
2.17 -2.18:
80
Hình 2.16. Sơ đồ hệ thống sông VGTB
Bảng 2.6. Thông số diễn toán theo phương pháp Muskingum
Sông Đoạn sông Khoảng
cách (km)
K (h) x Số đoạn
Vu Gia Sông Bung 4 - J1 12 8 0.1 1
A Vương - J1 11,97 8 0.1 1
J1- Hội khách 20,50 5 0.1 2
Đăk Mi 4 - Thành Mỹ 48,07 6 0.2 3
Thành Mỹ - Hội Khách 6,11 3 0.1 1
Hội Khách - J2 12 3 0.1 2
J2 - Ái Nghĩa 22,98 6 0.1 3
Thu Bồn Sông Tranh 2 - J3 40,05 8 0.2 3
Đăk Mi 4 - J3 17,64 6 0.1 2
J 3 - Nông Sơn 24,61 8 0.2 2
Nông Sơn - J4 18,29 8 0.2 2
J4 - Giao Thủy 5,41 3 0.2 1
81
Bảng 2.7. Các hệ số lưu lượng khu giữa
Nút Khu giữa Lưu vực tương tự Hệ số nhập lưu
SB1 KgAV_HK Thành Mỹ 0.1
KGSB4_HK Thành Mỹ 0.1
SC1 KGDM4_TM Thành Mỹ 0.8
TB1 KGST2_NS Nông Sơn 0.95
Bảng 2.8. Kết quả hiệu chỉnh, kiểm định
VỊ TRÍ HIỆU CHỈNH (NASH) KIỂM ĐỊNH (NASH)
Thành Mỹ 0,9305 0,9762
Nông Sơn 0,7514 0,8246
Nhận xét: Kết quả hiệu chỉnh – kiểm định mô hình được thể hiện trong Bảng
2.8 và Hình 2.17- 2.20. Với kết quả mô phỏng khá tốt, mô hình HEC-RESSIM có
thể sử dụng được cho tính toán mô phỏng vận hành liên hồ chứa trên sông VGTB..
Hình 2.17. Quá trình lưu lượng tính toán và thực đo tại Thành Mỹ mùa cạn năm
2015
82
Hình 2.18. Quá trình lưu lượng tính toán và thực đo tại Nông Sơn mùa cạn năm
2015
(Trong hình vẽ đường màu vàng là thực đo (lưu lượng ngày), đường màu đỏ
là tính toán (bước thời gian giờ)).
Kết quả kiểm định
Hình 2.19. Quá trình lưu lượng tính toán và thực đo tại Thành Mỹ mùa cạn năm
2016
83
Hình 2.20. Quá trình lưu lượng tính toán và thực đo tại Nông Sơn mùa cạn năm
2016
2.4. Kết luận chƣơng 2
Việc phối hợp vận hành hệ thống hồ chứa phục vụ công tác phân bổ nguồn
nước lưu vực sông VGTB là vô cùng cần thiết. Luận án đã tiến hành các bước
nghiên cứu nhằm thiết lập cơ sở khoa học cho việc phối hợp vận hành phân bổ
nguồn nước cho hệ thống 04 hồ chứa lớn trên hệ thống, bao gồm các hồ A Vương,
Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2.
Cơ sở khoa học chi tiết được nghiên cứu và xây dựng bao gồm các nội dung:
(1) Xây dựng mô hình mô phỏng ngẫu nhiên dòng chảy đến hồ có xét tới
tương quan về thủy văn trong hệ thống. Mô hình bao gồm các nội dung thành phần
như Phân tích để tìm ra các phân bố phù hợp (dạng phân bố xác xuất) cho dòng
chảy từng tháng đến từng hồ (đối với cả 04 hồ); Thiết lập tương quan thủy văn giữa
các nhánh sông đảm bảo tính đồng bộ về chế độ dòng chảy trong cùng một hệ thống
sông; Tạo chuỗi dòng chảy ngẫu nhiên đến các hồ trên sử dụng phương pháp Monte
Carlo.
84
(2) Thiết lập bài toán tối ưu trong vận hành hồ chứa A Vương, Sông Bung 4,
Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2. Theo đó, hàm mục tiêu và các ràng buộc chi tiết của
bài toán vận hành tối ưu 04 hồ chứa đã được thiết lập. Hàm mục tiêu nhằm tối đa
hóa tổng sản lượng điện mùa cạn của 04 hồ chứa A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi
4 và Sông Tranh 2 và đảm bảo mực nước khống chế tại Ái nghĩa (2,67m) và Giao
Thủy (1,02m).
(3) Thiết lập mô hình mô phỏng vận hành hệ thống 04 hồ chứa. Mô hình bao
gồm 05 bảng tính liên kết với nhau, lấy số liệu từ bảng thông số thiết kế các hồ và
kết quả tính toán dòng chảy ngẫu nhiên tới hồ từ các bước trước, tính toán mô
phỏng vận hành hệ thống.
(4) Tính toán tối ưu và xây dựng mô hình tìm kiếm tối ưu có kết nối với mô
hình mô phỏng vận hành hồ chứa để xác định chế độ vận hành tối ưu phát điện hệ
thống hồ chứa A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2. Mô hình được
xây dựng bao gồm biến quyết định là lưu lượng qua tuốc bin (Qturbin) của 04
nhà máy thủy điện theo từng thời đoạn (25 thời đoạn x 4 nhà máy thủy điện =
100 biến).
(5) Xây dựng mô hình HEC-RESSIM cho vận hành hệ thống liên hồ chứa
A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2. Mô hình đã được hiệu chỉnh
và kiểm định s n sàng cho tính toán theo kịch bản vận hành hồ chứa lựa chọn từ mô
hình tìm kiếm tối ưu có kết nối với mô hình mô phỏng và các kịch bản khác yêu
cầu. Việc hiệu chỉnh và kiểm định được tiến hành cho mùa cạn với số liệu thực đo
của các trạm thủy văn Nông Sơn, Thành Mỹ (lưu lượng) và Giao Thủy, Ái Nghĩa
(mực nước) các năm 2015, 2016.
Sơ đồ tổng quát về các bước xây dựng mô hình phối hợp vận hành hệ
thống hồ chứa phục vụ việc phân bổ hợp lý nguồn tài nguyên nước lưu vực sông
VGTB được trình bày trong Hình 2.18.
85
Đánh giá Quy trình điều
tiết tối ưu với Vận hành
thực tế
Nghiên cứu tổng quan về phân bổ nguồn nước hồ chứa lưu vực sông
và vận hành hồ chứa đa mục tiêu
Thiết lập mô hình mô phỏng chuỗi dòng chảy ngẫu nhiên
đến hồ bằng phương pháp Monte Carlo
Thiết lập mô hình mô phỏng vận hành hồ chứa & mô phỏng thủy
văn khu giữa sử dụng chuỗi dòng chảy ngẫu nhiên
Bài toán vận hành tối ưu 04 hồ chứa: A Vương, S.Bung
4, Đăk Mi 4& Sông Tranh 2 – Sử dụng phần mềm Crystal
Ball
+ Lựa chọn các điểm kiểm soát
+ Hàm mục tiêu: Cực đại hóa lượng điện phát
+ Điều kiện ràng buộc: Đảm bảo mực nước tại Ái Nghĩa
& Giao Thủy
+ Ràng buộc về hồ chứa
+ Ràng buộc về nhà máy thủy điện
Thiết lập mô hình tìm kiếm tối ưu – kết nối với mô hình mô
phỏng vận hành liên hồ chứaA Vương, S.Bung 4, Đăk Mi 4& Sông
Tranh 2
Quy trình điều tiết tối ưu
Đề xuất quỹ đạo vận hành tối ưu cho hệ thống 04 hồ
chứa A Vương, S tranh 2, Đăk Mi 4 và Sông Bung4
Lựa chọn kịch bản cuối
cùng vận hành cho 04 hồ
chứa A Vương, S.Bung 4,
Đăk Mi 4 & Sông Tranh 2
Kết luận, kiến nghị về áp dụng quy trình điều tiết tối
ưu phân bổ nguồn nước hợp lý cho 04 hồ chứa trên
LVS Vu Gia – Thu Bồn
Áp dụng mô hình tối ưu – mô phỏng tính toán vận hành liên hồ
chứa A Vương, S.Bung 4, Đăk Mi 4& Sông Tranh 2 theo một số kịch
bản lựa chọn và so sánh với kịch bản vận hành theo quy trình 1537
(Bước thời gian tính toán là 10 ngày)
Lựa chọn kịch bản có lợi nhất về điện năng và thỏa mãn các
điều kiện ràng buộc
Kiểm tra kịch bản lựa chọn bằng mô hình HEC-RESSIM:
Mô phỏng vận hành liên hồ cho 04 hồ chứa A Vương,
S.Bung 4, Đăk Mi 4 & Sông Tranh 2 với mô hình HEC-
RESSIM cho kịch bản đã lựa chọn và kịch bản theo QT 1537
(Bước thời gian tính toán là 1 giờ)
Hình 2.21. Sơ đồ mô tả các bước xây dựng mô hình phối hợp vận hành hệ thống hồ
chúa phục vụ việc phân bổ hợp lý nguồn tài nguyên nước lưu vực sông VGTB
86
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ TÍNH TOÁN VẬN HÀNH HỆ THỐNG
HỒ CHỨA LƢU VỰC SÔNG VU GIA – THU BỒN NÂNG CAO
HIỆU QUẢ PHÂN BỔ NGUỒN NƢỚC
Chương này trình bày các kết quả tính toán vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa
hệ thống sông VGTB với mô hình kết hợp mô phỏng – tối ưu tính toán tối đa sản
lượng điện năng từ các hồ trong khi đảm bảo nhu cầu sử dụng nước hạ lưu. Mô hình
sẽ được sử dụng để tính toán nhiều kịch bản nhằm tìm ra kịch bản có lợi nhất, từ đó
đánh giá để đưa ra những khuyến nghị khi sử dụng trong thực tế phối hợp vận hành
hệ thống liên hồ chứa lưu vực sông VGTB. Kịch bản có lợi nhất, đảm bảo hàm mục
tiêu tối đa hóa sản lượng điện năng và đảm bảo các ràng buộc, sẽ được lựa chọn để
tính toán kiểm tra chi tiết với mô hình mô phỏng vận hành hệ thống hồ chứa HEC-
RESSIM. Các tính toán này được xem như các số liệu bổ sung, góp phần hoàn thiện
cho Quy trình 1537.
Các kịch bản vận hành liên hồ được thiết lập với tỉ lệ xả từ các hồ chứa A
Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 (nằm trên hệ thống sông Vu Gia) được xác định
theo các đặc điểm của các hồ chứa trên (theo tỉ lệ diện tích lưu vực, tỉ lệ dòng chảy
năm đến hồ, tỉ lệ dòng chảy mùa cạn đến hồ, tỉ lệ dung tích hữu ích của từng
hồ …). Lưu lượng xả từ hồ Sông Tranh 2 (nằm trên sông Thu Bồn) được tự động
xác định theo phương pháp cân bằng hệ thống. Theo đó, lưu lượng xả từ 03 hồ A
Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 sẽ được xác định trước. Luận án sẽ tính toán so
sánh với mức đảm bảo tại 2 điểm kiểm soát Giao Thủy và Ái Nghĩa, từ đó sẽ xác
định ra lưu lượng xả cần thiết từ hồ Sông Tranh 2 theo từng kịch bản. Do vậy, các
kịch bản chỉ thể hiện lưu lượng xả từ 03 hồ A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4.
Lưu lượng xả từ hồ sông Tranh 2 sẽ được chương trình tự động tính toán tiếp sau
trước khi tính toán chi tiết cho từng kịch bản.
87
3.1. Xác dịnh các kịch bản vận hành 04 hồ chứa
Với mô hình mô phỏng – tối ưu vận hành hồ chứa đã xây dựng, đề tài tiến
hành nghiên cứu vận hành hệ thống hồ chứa A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4,
Sông Tranh 2 với 10 kịch bản, chia làm 03 nhóm như sau:
Nhóm 01: Nhóm kịch bản tính toán theo quy trình 1537
1. Kịch bản nền: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 tuân
theo quy định trong Quy trình 1537. Với kịch bản này, tỉ lệ xả của các hồ
theo bước thời gian 10 ngày sẽ tuân theo quy trình 1537 theo các thời kỳ sử
dụng nước gia tăng và thời kỳ sử dụng nước bình thường. Các kịch bản còn
lại sẽ được tính toán trong mô hình mô phỏng – tối ưu vận hành hồ chứa đã
xây dựng và so sánh với Kịch bản nền nhằm tìm ra các điểm có thể bổ sung
cho kịch bản nền.
Nhóm 02: Nhóm kịch bản xác định theo các đặc điểm hồ chứa
2. Kịch bản 1: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy
bằng tỉ lệ diện tích lưu vực của các hồ trong hệ thống (QA Vương = 10,2m3/s;
QSông Bung 4 = 21,7m3/s, QDakmil4 =16,8m
3/s).
3. Kịch bản 2: Tỉ lệ xả của hồ A Vương bằng tỉ lệ xả của hồ Sông Bung 4
(50%-50%). Lưu lượng xả của hồ Đăk Mi 4 bằng 8m3/s trong thời kỳ sử
dụng nước bình thường (từ ngày 11 6 đến ngày 31 8 và từ 16 12 đến ngày
10 5 năm sau) và bằng 12,5m3 s trong thời kỳ sử dụng nước gia tăng (từ 11 5
đến 10 6) theo Quy trình.
4. Kịch bản 3: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy
bằng tỉ lệ dòng chảy đến các hồ cả năm (QA Vương = 11,4m3/s; QSông Bung 4 =
19,1m3/s, QDakmil4 =18,2m
3/s).
5. Kịch bản 4: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy
bằng tỉ lệ dòng chảy đến các hồ mùa cạn (QA Vương = 9,8m3/s; QSông Bung 4 =
20,2m3/s, QDakmil4 =18,7m
3/s).
88
6. Kịch bản 5: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy
bằng tỉ lệ dung tích các hồ chứa tương ứng (QA Vương = 19,7m3/s; QSông Bung 4 =
17,3m3/s, QDakmil4 =11,7m
3/s).
Nhóm 03: Nhóm kịch bản xác định theo các đặc điểm hồ chứa với tỉ lệ
xả hồ Đăk Mi 4 lấy theo Quy trình 1537
7. Kịch bản 6: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 lấy bằng tỉ lệ diện
tích lưu vực, tỉ lệ xả của hồ Đăk Mi 4 lấy theo quy trình 1537(QA Vương =
13,03m3/s; QSông Bung 4 = 27,67m
3/s, QDakmil4 =8m
3/s).
8. Kịch bản 7: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 lấy bằng tỉ lệ dòng
chảy đến năm, tỉ lệ xả của hồ Đăk Mi 4 lấy theo quy trình 1537 (QA Vương =
19,86m3/s; QSông Bung 4 = 20,84m
3/s, QDakmil4 =8m
3/s).
9. Kịch bản 8: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 lấy bằng tỉ lệ dòng
chảy đến mùa cạn, tỉ lệ xả của hồ Đăk Mi 4 lấy theo quy trình 1537 (QA Vương
= 19,56m3/s; QSông Bung 4 = 21,14m
3/s, QDakmil4 =8m
3/s).
10. Kịch bản 9: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 lấy bằng tỉ lệ dung
tích hồ, tỉ lệ xả của hồ Đăk Mi 4 lấy theo quy trình 1537 (QA Vương =
16,42m3/s; QSông Bung 4 = 24,28m
3/s, QDakmil4 =8m
3/s).
Bảng 3.1. Tổng hợp vận hành các hồ chứa theo từng kịch bản
Hồ
Kịch bản
A Vƣơng
(m3/s)
Sông Bung 4
(m3/s)
Dak Mi 4
(m3/s)
Nhóm 01: Nhóm kịch bản tính toán theo quy trình 1537
Kịch bản nền Theo quy trình 1537 Theo quy trình 1537 Theo quy trình 1537
Nhóm 02: Nhóm kịch bản xác định theo đặc điểm hồ chứa
Kịch bản 1 10,2 21,7 16,8
Kịch bản 2 50% QSông Bung 4 50% QA Vương 8 (12,5 cho thời kỳ sử
dụng nước gia tăng)
Kịch bản 3 11,4 19,1 18,2
Kịch bản 4 9,8 20,2 18,7
Kịch bản 5 19,7 17,3 11,7
Nhóm 03: Nhóm kịch bản xác định theo đặc điểm hồ chứa với tỉ lệ xả hồ Dak Mi 4
lấy theo quy trình 1537
Kịch bản 6 13,03 27,67 8
Kịch bản 7 19,86 20,84 8
Kịch bản 8 19,56 21,14 8
Kịch bản 9 16,42 24,28 8
89
Mỗi kịch bản được tính toán với:
+ 25 biến ngẫu nhiên tương ứng với dòng chảy đến từng hồ của từng thời
đoạn trong mùa cạn. Tổng cộng có 100 biến ngẫu nhiên cho 04 hồ chứa.
+ 25 biến quyết định tương ứng với lưu lượng xả qua từng nhà máy trong
từng thời đoạn trong mùa cạn. Tổng cộng có 100 biến quyết định.
+ Biến dự báo chính là tổng sản lượng điện mùa cạn trung bình nhiều năm
của 04 hồ A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2.
+ Ràng buộc về mực nước tại Giao Thủy không nhỏ hơn 1,02m và tại Ái
Nghĩa không nhỏ hơn 2,67m và các ràng buộc về hồ chứa và thủy điện đã trình bày
trong mục 2.3.1.3.
+ Mỗi kịch bản trên được tiến hành qua 5000 lần chạy mô phỏng với mỗi lần
mô phỏng sẽ tiến hành 2000 phép thử.
Tổng sản lƣợng điện phát thực tế của 04 hồ
Luận án đã sử dụng số liệu phát điện thực tế của 04 hồ A Vương, Sông Bung
4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2 trong các năm 2014, 2015 và 2016 tại Trung tâm điều
độ điện quốc gia để so sánh với sản lượng điện phát từ 4 hồ theo các kịch bản đã
trình bày ở trên. Mục tiêu là tìm ra được kịch bản thỏa mãn hàm mục tiêu về tối ưu
sản lượng điện phát và đảm bảo các điều kiện ràng buộc.
90
Bảng 3.2. Thống kê sản lượng điện thực tế giai đoạn 2014-2016 từ các thủy điện
Nguồn: Trung tâm điều độ điện lực quốc gia
Nguồn: Trung tâm điều độ điện lực quốc gia
Hình 3.1. Thống kê điện lượng thực tế từ các nhà máy thủy điện
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Năm 2014
1 A Vương 56.95 45.84 61.55 41.52 74.89 63.8 42.48 63.79 31.78 57.28 18.33 31.66 589.87
2 Dakmil 4 50.13 45.46 55.67 24.6 49.05 35.91 43.53 44.83 28.58 83.88 89.7 118.5 669.84
3 Sông Tranh 2 34.32 26.69 29.35 21.13 35.94 32.82 21.13 12.84 18.93 57 57.75 104.65 452.56
4 Sông Bung 4 - - - - - - - - - 48.06 30.85 13.25 92.16
1804.43
Năm 2015
1 A Vương 17.46 20 55.19 31.83 69.44 67.28 56.21 52.47 48.36 69.53 59.31 16.41 563.5
2 Dakmil 4 121.9 52.72 52.38 64.21 44.62 44.35 35.36 36.89 67.29 60.93 109.7 87.18 777.53
3 Sông Tranh 2 72.31 40.15 37.82 44.05 64.22 34.99 18.71 21.03 20.32 20.44 102.19 48.72 524.94
4 Sông Bung 4 38.44 22.47 46.17 26.56 34.99 31.17 20.73 25.2 24.33 50.59 29.9 10.5 361.04
2227.01
Năm 2016
1 A Vương 2.5 1.37 2.66 31.01 47.1 53.54 77.84 67.34 67.19 60.87 63.38 128.29 603.08
2 Dakmil 4 59.29 38.12 37.76 34.08 50.43 44.03 50.73 57.53 84.87 70.67 149.13 154.69 831.31
3 Sông Tranh 2 48.16 32.02 26.28 29.11 57.55 40.79 41.4 33.07 49.51 40.25 108.83 140.25 647.22
4 Sông Bung 4 19.94 19.18 29.95 21.42 23.63 17.3 19.69 30.19 36.98 54.46 76.42 86.53 435.7
2517.31
Tháng
HồTT Cả năm
THỐNG KÊ SẢN LƯỢNG ĐIỆN THỰC TẾ TỪ CÁC NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN (đơn vị: triệu kWh)
1804.43
2227.01
2517.31
1482.7 1399.9
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016
triệ
u k
Wh
ĐIỆN LƯỢNG THỰC TẾ CÁC NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN
A Vương
Dakmil 4
Sông Tranh 2
Sông Bung 4
TỔNG cả năm
TỔNG mùa kiệt
91
3.2. Minh họa chi tiết kết quả tính toán vận hành tối ƣu của một số kịch bản
độc lập
Kịch bản 1: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy bằng tỉ lệ
diện tích lưu vực của các hồ trong hệ thống.
Theo kịch bản này, tỉ lệ xả của các hồ được xác định là:
Hồ A Vương: 10,2 m3/s
Hồ Sông Bung 4: 21,7 m3/s
Hồ Đăk Mi 4: 16,8 m3/s
Sau khi tiến hành chạy tìm kiến tối ưu với 5000 lần mô phỏng, xác định bộ
giá trị của lưu lượng xả qua nhà máy (Qturbin) trong từng thời đoạn 10 ngày từ 10 9
đến 30 8 năm sau, luận án đã xây dựng được Quỹ đạo vận hành tối ưu theo Qturbin
và mực nước hồ cho cả 04 hồ chứa theo Kịch bản 1. Quỹ đạo chi tiết được hiển thị
như trong Hình 3.2 và Hình 3.3.
KB 1.
Hình 3.2. Quỹ đạo vận hành tối ưu của 04 hồ theo Qturbin - Kịch bản 1
92
Hình 3.3. Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ - Kịch bản 1
Quy trình xả này là quy trình phát điện tối ưu của các hồ phải thực hiện để
đảm bảo mực nước tại Ái Nghĩa và Giao Thủy (yêu cầu sử dụng nước tại hạ lưu),
đảm bảo nguồn nước cung cấp cho hạ lưu hệ thống sông VGTB.
Với quy trình xả qua nhà máy này, tổng sản lượng điện mùa cạn trung bình
nhiều năm lớn nhất của 04 hồ đạt mức 1511.08 (106kWh) , lớn hơn so với sản lượng
điện thực tế năm 2015 là 1482,7 (106kWh) và năm 2016 là 1399,9 (10
6kWh) (theo
cung cấp của trung tâm điều độ điện lực quốc gia).
Phân bố của sản lượng điện tính toán được thể hiện trong Hình 3.5. Nhìn vào
phân phối có thể thấy sản lượng điện tính toàn nằm trong khoảng 1300-1700
(106kWh) nhưng có thể nói sản lượng điện chủ yếu nằm trong khoảng từ 1440-1600
(106kWh). Những giá trị từ 1300-1440 (10
6kWh) và từ 1600-1700 (10
6kWh) là sản
lượng sản xuất được trong một số trường hợp đặc biệt mà theo phân phối dòng chảy
đến mô phỏng được nhưng chưa chắc đã xảy ra trong thực tế. Những trường hợp
đặc biệt này chỉ kiếm khoảng 6% trên tổng số lần mô phỏng.
93
Hình 3.4. Quỹ đạo tìm kiếm tối ưu tổng sản lượng điện mùa cạn – KB1
Hình 3.5. Phân bố sản lượng điện theo các mức đảm bảo khác nhau – KB1
Kịch bản 2: Tỉ lệ xả của hồ A Vương bằng tỉ lệ xả của hồ Sông Bung 4 (50%-50%).
Lưu lượng xả của hồ Đăk Mi 4 bằng 8m3/s trong thời kỳ sử dụng nước bình thường
và bằng 12,5m3/s trong thời kỳ sử dụng nước gia tăng theo Quy trình 1537.
94
Theo kịch bản này, Hồ A Vương và hồ Sông Bung 4 sẽ xả với lưu lượng như
nhau trong khi hồ Đăk Mi 4 sẽ xả với lưu lượng lần lượng là 8 m3/s và 12,5 m
3/s
lần lượt trong thời kỳ sử dụng nước bình thường và thời kỳ sử dụng nước gia tăng.
Kết quả chạy mô hình mô phỏng tối ưu được lưu lượng xả qua nhà máy (Qturbin)
trong từng thời đoạn đã xây dựng được Quỹ đạo vận hành tối ưu theo Qturbin và
mực nước hồ cho cả 04 hồ chứa theo Kịch bản 2 như sau:
Hình 3.6. Quỹ đạo vận hành tối ưu theo Qturbin của 04 hồ theo Kịch bản 2
Với quy trình xả qua nhà máy này, tổng sản lượng điện mùa cạn trung bình
nhiều năm lớn nhất của 04 hồ đạt mức 1555.54 (106kWh) , lớn hơn so với sản lượng
điện thực tế năm 2015 là 1482,7 (106kWh) và năm 2016 là 1399,9 (10
6kWh). Sản
lượng điện tính toán theo mô hình lớn hơn lần lượt là 72,84 x 106kWh (4,91%) và
134,26 x 106kWh (11,11%) so với sản lượng điện sản suất thực tế của 04 hồ năm
2015 và 2016.
0.00
50.00
100.00
150.00
200.00
250.00
300.00
10
T9
20
T9
30
T9
10
T10
20
T10
30
T10
10
T11
20
T11
30
T11
10
T12
20
T12
30
T12
10
T1
20
T1
30
T1
10
T2
20
T2
30
T2
10
T3
20
T3
30
T3
10
T4
20
T4
30
T4
10
T5
20
T5
30
T5
10
T6
20
T6
30
T6
10
T7
20
T7
30
T7
10
T8
20
T8
30
T8
Qtu
rbin
- m
3/s
Thời đoạn
KB2. Quỹ đạo vận hành tối ƣu các hồ chứa
A Vương Sông Tranh 2 Sông Bung 4 Dakmil 4
95
Hình 3.7. Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ - Kịch bản 2
Từ kết quả tối ưu hóa điện năng trong trong Phương án 2 cho thấy:
Phân bố của sản lượng điện mùa cạn tính toán của 04 hồ nằm trong khoảng
1360-1720 (106kWh) nhưng có thể nói sản lượng điện chủ yếu nằm trong khoảng từ
1480-1660 (106kWh) (Hình 3.9).
Hình 3.8. Quỹ đạo tìm kiếm tối ưu tổng sản lượng điện mùa cạn – KB2
96
Hình 3.9. Phân bố sản lượng điện theo các mức đảm bảo khác nhau - KB2
3.3. Tổng hợp kết quả tính toán vận hành tối ƣu theo các nhóm kịch bản
3.3.1. Kết quả tính toán theo nhóm Kịch bản nền
Theo kịch bản này, tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4
và Sông Tranh 2 tuân theo quy định trong Quy trình 1537 theo các thời kỳ sử dụng
nước gia tăng và thời kỳ sử dụng nước bình thường. Kết quả nghiên cứu vận hành
tối ưu 04 hồ trên cơ sở tuân theo Quy trình 1537 được trình bày chi tiết trong Phụ
lục của Luận án. Dò tìm tối ưu với 5000 lần chạy mô phỏng với thời gian 11,44 giờ,
đã xác định được chế độ vận hành tối ưu và sản lượng điện tối ưu đạt được theo chế
độ vận hành này như sau:
- Tổng sản lượng điện mùa cạn trung bình nhiều năm của 04 hồ: 1559,82 x
106kWh.
- Tổng sản lượng điện mùa cạn vận hành theo quy trình 1537 lớn hơn so với
sản lượng điện thực tế năm 2015 là 1482,7 x 106kWh và năm 2016 là 1399,9
x 106kWh. Độ chênh lệch lần lượt là 5,20% và 11,42% lớn hơn so với sản
lượng điện sản suất thực tế của 04 hồ năm 2015 và 2016.
97
Hình 3.10. Minh họa quá trình tìm kiếm tối ưu vận hành 04 hồ A Vương, Sông Bung 4
và Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2
Hình 3.11. Minh họa quỹ đạo vận hành tối ưu 04 hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi
4 và Sông Tranh 2 theo Qturbin
98
3.3.2. Kết quả tính toán theo nhóm Kịch bản theo các đặc điểm hồ chứa
Nhóm kịch bản này gồm 05 kịch bản với các đặc điểm sau:
1. Kịch bản 1: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy
bằng tỉ lệ diện tích lưu vực của các hồ trong hệ thống.
2. Kịch bản 2: Tỉ lệ xả của hồ A Vương bằng tỉ lệ xả của hồ Sông Bung 4
(50%-50%). Lưu lượng xả của hồ Đăk Mi 4 bằng 8m3 s trong thời kỳ sử
dụng nước bình thường (từ ngày 11 6 đến ngày 31 8 và từ 16 12 đến ngày
10 5 năm sau) và bằng 12,5m3 s trong thời kỳ sử dụng nước gia tăng (từ 11 5
đến 10 6) theo Quy trình.
3. Kịch bản 3: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy
bằng tỉ lệ dòng chảy đến các hồ cả năm
Hình 3.12. Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ - Kịch bản nền -
theo quy trình 1537
99
4. Kịch bản 4: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy
bằng tỉ lệ dòng chảy đến các hồ mùa cạn
5. Kịch bản 5: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy
bằng tỉ lệ dung tích các hồ chứa
Đối với từng kịch bản độc lập, luận án đã minh họa kết quả tính toán cho
Kịch bản 1 và Kịch bản 2 trong mục 3.2. Tổng hợp kết quả sử dụng mô hình mô
phỏng – tối ưu tính toán vận hành liên hồ cho nhóm kịch bản theo đặc điểm hồ chứa
như sau:
Trên cơ sở sử dụng mô hình vận hành kết hợp mô phỏng – tối ưu tiến hành
chạy tìm kiếm tối ưu với 5000 lần mô phỏng cho từng hồ chứa, luận án đã xây
dựng được Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ cho 05 kịch bản thuộc nhóm
kịch bản theo các đặc điểm hồ chứa.
Hình 3.13. Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ - nhóm kịch bản theo các đặc
điểm hồ chứa (Nhóm kịch bản 2)
Theo quy trình vận hành tối ưu ở trên, tổng sản lượng điện mùa cạn của 04
hồ chứa được thể hiện trong Hình 3.14. Kết quả vận hành cho thấy, tổng sản lượng
100
điện mùa cạn của 04 hồ theo Kịch bản 5 (Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung
4 và Đăk Mi 4 lấy bằng tỉ lệ dung tích các hồ chứa) là lớn nhất, đạt 1570,05 triệu
kwh. Kịch bản vận hành theo tỉ lệ dòng chảy đến mùa cạn (Kịch bản 4) là nhỏ nhất,
đạt 1498,34 triệu kwh.
Tất cả các kịch bản đều cho kết quả tổng sản lượng điện mùa cạn lớn hơn sản
lượng điện vận hành thực tế của 04 hồ năm 2015 và 2016.
Hình 3.14. Tổng sản lượng điện mùa cạn theo tính toán từ mô hình
3.3.3. Kết quả tính toán theo nhóm Kịch bản theo các đặc điểm hồ chứa với tỉ lệ
xả của hồ Đăk Mi 4 theo Quy trình 1537
Nhóm kịch bản này gồm các kịch bản sau:
Kịch bản 6: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 lấy bằng tỉ lệ diện tích lưu
vực, tỉ lệ xả của hồ Đăk Mi 4 lấy theo quy trình 1537
Kịch bản 7: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 lấy bằng tỉ lệ dòng chảy đến
năm, tỉ lệ xả của hồ Đăk Mi 4 lấy theo quy trình 1537
Kịch bản 8: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 lấy bằng tỉ lệ dòng chảy đến
mùa cạn, tỉ lệ xả của hồ Đăk Mi 4 lấy theo quy trình 1537
101
Kịch bản 9: Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 lấy bằng tỉ lệ dung tích hồ,
tỉ lệ xả của hồ Đăk Mi 4 lấy theo quy trình 1537
Theo nhóm kịch bản này, tỉ lệ xả của hồ Đăk Mi 4 sẽ tuân theo quy trình
1537 về vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông VGTB. Theo đó, đối với hồ Đăk
Mi 4, sẽ lấy mức xả 12,5 m3 s trong thời kỳ cấp nước gia tăng (từ ngày 11 5 đến
10 6). Thời gian còn lại trong mùa cạn sẽ vận hành xả với lưu lượng 8m3/s. Tỉ lệ xả
của các hồ còn lại sẽ lấy theo tỉ lệ xả của Nhóm kịch bản theo đặc điểm hồ chứa
(Nhóm kịch bản 2).
Sau khi tiến hành chạy tìm kiếm tối ưu với 5000 lần mô phỏng đối với từng
kịch bản trong nhóm kịch bản này, luận án cũng đã xác định được tổng sản lượng
điện mùa cạn của 04 hồ chứa như Hình 3.15:
Tất cả các kịch bản đều cho kết quả tổng sản lượng điện mùa cạn lớn hơn sản
lượng điện vận hành thực tế của 04 hồ năm 2015 và 2016.
Kết quả vận hành cho thấy, tổng sản lượng điện mùa cạn của 04 hồ theo
Kịch bản 8 (Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 lấy bằng tỉ lệ dòng chảy đến
mùa cạn, tỉ lệ xả của hồ Đăk Mi 4 lấy theo quy trình 1537 ) là lớn nhất, đạt 1564,02
triệu kwh. Sản lượng điện vận hành theo Kịch bản 9 là nhỏ nhất, đạt 1549,27 triệu
kwh.
Trên cơ sở sử dụng mô hình vận hành kết hợp mô phỏng – tối ưu tiến hành
chạy tìm kiếm tối ưu với 5000 lần mô phỏng cho từng hồ chứa, luận án đã xây
dựng được Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ cho 04 kịch bản như Hình
3.16:
102
Hình 3.15. Tổng sản lượng điện mùa cạn tính toán từ mô hình – Nhóm kịch bản 3
Hình 3.16. Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ - nhóm kịch bản theo các
đặc điểm hồ chứa (Nhóm kịch bản 3)
103
3.3.4. Tổng hợp kết quả tính toán của tất cả các kịch bản
Tổng hợp kết quả tính toán sử dụng mô hình mô phỏng-tối ưu vận hành liên
hồ chứa A Vương, Sông Bung 4, Sông Tranh 2 và Đăk Mi 4 cho 10 kịch bản (kịch
bản nền + 05 kịch bản thuộc nhóm KB 2 và 04 kịch bản thuộc nhóm KB 3) có thể
rút ra một số kết luận sau:
1) Tất cả các kịch bản đều có tổng sản lượng điện mùa cạn (từ 04 hồ chứa)
lớn hơn sản lượng điện vận hành thực tế năm 2015 và 2016.
2) Sản lượng điện lớn nhất thuộc kịch bản 5 (Tỉ lệ xả của các hồ A Vương,
Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy bằng tỉ lệ dung tích các hồ chứa tương
ứng), đạt 1570,0 triệu kwh, cao hơn 10,2 triệu kwh (0,6%) so với kịch
bản nền tính toán theo quy trình 1537; cao hơn lần lượt là 88 triệu kwh
(5,9%) và 170,1 triệu kwh (12,1%) so với sản lượng điện vận hành thực
tế các hồ năm 2015 và 2016.
3) Sản lượng điện nhỏ nhất thuộc kịch bản 4 (Tỉ lệ xả của các hồ A Vương,
Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy bằng tỉ lệ dòng chảy đến các hồ mùa cạn),
đạt 1498,3 triệu kwh.
4) Sản lượng điện tính theo kịch bản 5 và kịch bản 8 (Tỉ lệ xả của các hồ A
Vương, Sông Bung 4 lấy bằng tỉ lệ dòng chảy đến mùa cạn, tỉ lệ xả của
hồ Đăk Mi 4 lấy theo quy trình 1537) lớn hơn sản lượng điện tình theo
kịch bản nền (theo quy trình 1537).
5) Sản lượng điện tính theo kịch bản nền (1559,8 triệu kwh) có chênh lệch
không lớn so với các kịch bản 2 (1555,5triệu kwh), kịch bản 6
(1554,8triệu kwh) và kịch bản 7 (1553,1triệu kwh).
So sánh giữa 04 hồ:
6) Sản lượng điện mùa cạn hồ A Vương lớn nhất, tiếp theo là Sông Bung 4,
Sông Tranh 2 và Đăk Mi 4
Thống kê tổng hợp sản lượng điện tính toán theo các kịch bản được thể hiện
trong Bảng 3.3 và Hình 3.17:
104
Bảng 3.3. Tổng sản lượng điện mùa cạn tính toán theo các kịch bản
Triệu kwh
KB nền KB1 KB2 KB3 KB4 KB5 KB6 KB7 KB8 KB9
A Vƣơng 582.09 563.25 580.39 575.92 562.75 574.80 568.51 565.25 577.5 565.25
Sông
Tranh 2 303.35 307.84 306.36 306.30 297.81 306.80 304.45 311.62 302.01 304.29
Sông
Bung 4 384.85 390.72 382.34 388.38 375.82 385.60 381 383.04 387.55 387.17
Đăk Mi 4 289.53 249.27 286.44 242.01 261.96 302.85 300.88 293.18 296.96 291.08
Tổng điện
năng mùa
cạn
1559.82 1511.08 1555.54 1512.61 1498.34 1570.05 1554.84 1553.09 1564.02 1549.27
Hình 3.17. Tổng sản lượng điện mùa cạn theo các kịch bản
Xét về mặt sản lượng điện, đề xuất lựa chọn kịch bản 5 (Tỉ lệ xả của các hồ
A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy bằng tỉ lệ dung tích các hồ chứa tương
ứng) là kịch bản tối ưu.
105
Nhóm kịch bản 2 Nhóm kịch bản 3
Hình 3.18. Tổng hợp Quỹ đạo vận hành tối ưu theo mực nước hồ của tất cả các KB
106
Tổng hợp xây dựng quỹ đạo vận hành liên hồ chứa A Vương, Sông Bung 4,
Sông Tranh 2 và Đăk Mi 4 cho 10 kịch bản có thể rút ra một số kết luận sau:
1) Hầu hết các quỹ đạo vận hành của 04 hồ đều vi phạm đường hạn chế cấp
nước đã được quy định của từng hồ theo quy trình 1537.
2) Quỹ đạo vận hành các hồ thấp hơn đường hạn chế cấp nước vào các
tháng 6, 7, 8. Nguyên nhân có thể do vào cuối mùa cạn, lượng nước trong
hồ là không đủ nên trong quá trình vận hành liên hồ, để thỏa mãn hàm
mục tiêu và các điều kiện ràng buộc, hồ phải xả nhiều dẫn tới mực nước
hồ nhỏ hơn mục nước yêu cầu theo đường hạn chế cấp nước.
3) Quỹ đạo vận hành liên hồ chứa theo kịch bản 5 (Tỉ lệ xả của các hồ A
Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy bằng tỉ lệ dung tích các hồ chứa
tương ứng) ít vi phạm đường hạn chế cấp nước nhất, vi phạm chỉ xảy ra
đối với hồ A Vương và Sông Bung 4 trong khoảng thời gian 1-2 tuần
tháng 7.
Xét về mặt quỹ đạo vận hành liên hồ, đề xuất lựa chọn kịch bản 5 (Tỉ lệ xả
của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy bằng tỉ lệ dung tích các hồ
chứa tương ứng) là kịch bản tối ưu.
Do vậy, luận án đề xuất lựa chọn kịch bản 5 cho tính toán kiểm tra chi tiết
bằng mô hình HEC-RESSIM, do kịch bản này tối ưu hơn về điện năng sản xuất
và quỹ đạo vận hành so với các kịch bản còn lại.
3.4. Tính toán chi tiết kịch bản đƣợc lựa chọn bằng mô hình HEC-RESSIM
Nhằm kiểm tra kết quả tính toán của mô hình kết hợp mô – phỏng tối ưu đã
được xây dựng, luận án sử dụng mô hình HEC-RESSIM mô phỏng vận hành hệ
thống hồ chứa A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2. Mục đích
của hoạt động này nhằm kiểm tra lại kết quả tính toán về lưu lượng, điện năng, quy
trình vận hành liên hồ 04 hồ chứa trên cho Kịch bản 5 đã được lựa chọn. Tính toán
từ mô hình HEC-RESSIM cung cấp kết quả về sản lượng điện sản xuất của từng hồ,
107
lượng xả cũng như quỹ đạo vận hành của từng hồ khi vận hành trong hệ thống liên
hồ.
Luận án sử dụng mô hình HEC-RESSIM được xây dựng từ mục 2.3.4 (Xây
dựng mô hình mô phỏng vận hành liên hồ chứa HEC-RESSIM) vận hành hệ thống
hồ chứa trong mùa cạn từ ngày 16 12 đến ngày 31 8 năm sau theo 02 phương án:
1) theo quy trình vận hành liên hồ chứa (Quy trình 1537)
2) theo quy trình lưu lượng phát điện tối ưu đã xác định qua mô hình
vận hành liên hồ chứa kết hợp mô phỏng-tối ưu ở trên (Kịch bản 5).
Mỗi phương án được tính toán với 02 trường hợp: 1) Số liệu dòng chảy đến
theo số liệu thực đo năm 2015, 2016 (năm sau khi cả 04 hồ đã đi vào phát điện); và
2) Số liệu dòng chảy đến thời đoạn 1981-2008 (chuỗi dòng chảy trước khi xây dựng
hệ thống hồ chứa trên sông VGTB).
3.4.1. Ứng dụng mô hình HEC-RESSIM mô phỏng vận hành hệ thống hồ chứa
theo Quy trình vận hành liên hồ chứa (Quy trình 1537)
Chế độ vận hành các hồ chứa trong mùa cạn được tuân thủ theo quy trình
vận hành liên hồ. Quy tắc xả tối thiểu của từng hồ (theo quy trình 1537) được mô
phỏng, thiết lập trực tiếp trong mô hình HEC-RESSIM theo từng thời đoạn.
Đối với các hồ chứa A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4, điểm khống chế
hạ lưu là trạm Ái Nghĩa. Đối với hồ chứa Sông Tranh 2, điểm khống chế hạ lưu là
trạm Giao Thủy.
Việc mô phỏng quy tắc xả dòng chảy tối thiểu trong mô hình HEC-RESSIM
được thực hiện như sau:
- Nếu lưu lượng tại Ái Nghĩa tại thời đoạn trước nhỏ hơn 77.5m3 s (tương
ứng với mực nước tại Ái Nghĩa là 2.67m) thì lưu lượng xả từ hồ A Vương không
nhỏ hơn các mức như trong Hình 3.19:
108
Hình 3.19. Quy tắc xả dòng chảy tối thiểu từ hồ A Vương thay đổi theo các thời kỳ
cấp nước (bình thường, gia tăng) khi mực nước Ái Nghĩa < 2,67m
- Nếu lưu lượng tại Ái Nghĩa tại thời đoạn trước lớn hơn 77.5m3/s (tương
ứng với 2.67m mực nước) nhưng vẫn nhỏ hơn 83.5m3 s (tương ứng 2,80m mực
nước) thì lưu lượng xả từ hồ A Vương không nhỏ hơn các mức như trong Hình
3.20:
- Trường hợp mực nước tại Ái Nghĩa vượt 2,80m thì không yêu cầu xả dòng
chảy tối thiểu.
Cách làm tương tự đối với hồ Sông Bung 4 và Đăk Mi 4. Riêng hồ Sông
Tranh 2 thuộc sông Thu Bồn thì sử dụng điểm khống chế là trạm Giao Thủy, với
các mực nước khống chế lần lượt là 1,02m và 1,20m (tương ứng với giá trị lưu
lượng là 46m3/s và 60m
3/s).
109
Hình 3.20. Quy tắc xả dòng chảy tối thiểu từ hồ A Vương thay đổi theo các thời kỳ
cấp nước (bình thường, gia tăng) khi mực nước Ái Nghĩa trong khoảng từ
2,67m đến 2,80m.
3.4.2. Ứng dụng mô hình HEC-RESSIM mô phỏng vận hành hệ thống hồ chứa
theo quy trình lưu lượng phát điện tối ưu đã được lựa chọn – Kịch bản 5
Kịch bản 5 là kịch bản vận hành với tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung
4 và Đăk Mi 4 lấy bằng tỉ lệ dung tích 04 hồ chứa tương ứng. Đây là kịch bản đã
được lựa chọn do tổng sản lượng điện tính toán từ mô hình mô phỏng – tối ưu là cao
nhất và ít vi phạm các quy tắc vận hành nhất.
Sau khi đã tìm được quá trình lưu lượng phát điện tối ưu (theo thời đoạn 10
ngày), đưa quá trình này vào quy tắc vận hành cho hồ chứa trong mô hình HEC-
RESSIM như Hình 3.21, Hình 3.22:
110
Hình 3.21. Quá trình lưu lượng phát điện tối thiểu hồ A Vương theo từng thời đoạn
Tương tự đối với các hồ còn lại. Do hồ A Vương, Sông Bung 4 và Sông
Tranh 2 có lưu lượng phát điện chính là lưu lượng xả xuống hạ lưu nên được sử
dụng để khống chế dòng chảy tối thiểu cho hạ du. Riêng hồ Đăk Mi 4 có lưu lượng
phát điện chuyển qua sông Thu Bồn nên vẫn cần phải xả lưu lượng tối thiểu xuống
hạ lưu.
111
Hình 3.22. Quá trình lưu lượng xả tối thiểu xuống hạ lưu từ hồ Đăk Mi 4
3.4.3. So sánh và phân tích kết quả
3.4.3.1. Phương án mô phỏng năm 2015 và 2016
Đây là thời kỳ vận hành sau khi cả 04 hồ đã đi vào hoạt động phát điện
thường xuyên trên hệ thống. Luận án đã tính toán so sánh sản lượng điện vận hành
theo quy trình 1537 và theo kịch bản lưu lượng tối ưu đã lựa chọn từ phần nghiên
cứu ở trên. Bên cạnh đó, luận án cũng tính toán đường quá trình mực nước của từng
hồ (Xem Phụ lục 3) và quá trình mực nước tại Ái Nghĩa và Giao Thủy kết hợp so
sánh với mực nước khống chế tại 02 điểm này. Dưới đây minh họa kết quả mô
phỏng năm 2015 và 2016 về mực nước tại các điểm khống chế Ái Nghĩa và Giao
Thủy, và sản lượng điện sản xuất của các hồ.
112
Kết quả mô phỏng mực nước hạ lưu năm 2015, 2016:
Hình 3.23. Đường quá trình mực nước tại Ái Nghĩa mùa cạn 2015
(Màu xanh: Tối ưu; màu đỏ: vận hành theo quy trình 1537; Màu đen: thực đo).
Hình 3.24. Đường quá trình mực nước tại Giao Thủy mùa cạn 2015
(Màu xanh: Tối ưu; màu đỏ: vận hành theo quy trình 1537; Màu đen: thực đo).
H_khống chế = 2,67m
H_khống chế = 1,02m
113
Hình 3.25. Đường quá trình mực nước tại Ái Nghĩa mùa cạn 2016
(Màu xanh: Tối ưu; màu đỏ: vận hành theo quy trình 1537; Màu đen: thực đo).
Hình 3.26. Đường quá trình mực nước tại Giao Thủy mùa cạn 2016
(Màu xanh: Tối ưu; màu đỏ: vận hành theo quy trình 1537; Màu đen: thực đo).
H_khống chế = 1,02m
H_khống chế = 2,67m
114
Nhận xét: Xét về mực nước hạ lưu, kết quả tính toán mực nước tại Ái Nghĩa
và Giao Thủy đều cho thấy quá trình mực nước tại Ái Nghĩa và Giao Thủy đều lớn
hơn mực nước khống chế tương ứng 2,67m và 1,02m (Hình 3.23, 3.24, 3.25, 3.26).
So sánh việc đảm bảo mực nước tại Giao Thủy và Ái Nghĩa cho thấy, mực
nước tại Giao Thủy (trên sông Thu Bồn) luôn đảm bảo cao hơn 1,02m trong suốt
mùa kiệt từ tháng 12 đến tháng 8 năm sau khi mô phỏng vận hành xả từ 04 hồ chứa
theo kịch bản quy trình tối ưu đề xuất cho năm 2015 và 2016. Điều này có nghĩa là
lượng nước xả từ hồ sông Tranh 2, Dakmil 4 và lượng nước từ sông Vu Gia sang
sông Thu Bồn thông qua sông Quảng Huế là hoàn toàn đảm bảo đủ cho nhu cầu
nước hạ lưu sông Thu Bồn (Hình 3.25, 3.26).
Mực nước tại Ái Nghĩa (trên sông Vu Gia), khi mô phỏng vận hành xả từ 04
hồ chứa theo kịch bản quy trình tối ưu đề xuất cho năm 2015 và 2016, đều đảm bảo
trên 2,67m trừ một số ít thời điểm trong tháng 6, 7 (cuối mùa kiệt) xuống dưới mức
này, tuy nhiên vẫn cao hơn 2,5m. Điều này có thể được giải thích khi đây đã vào
thời điểm cuối mùa kiệt có lượng nước đến ít so với các tháng khác trong năm và
nhu cầu sử dụng nước vào thời gian này cũng cao hơn. Thêm nữa, các hồ chứa được
mô phỏng vận hành theo bước thời gian 1h nên có thể có một số ít thời điểm mực
nước vi phạm ràng buộc. Tuy nhiên về xu thế mực nước trung bình mùa kiệt tại Ái
Nghĩa vẫn đảm bảo mức lớn hơn hoặc bằng 2,67m như điều kiện ràng buộc (Hình
3.23, 3.24).
115
Kết quả tính toán sản lượng điện sản xuất từng hồ năm 2015, 2016:
Bảng 3.4. Tổng hợp kết quả tính toán thủy năng theo 2 phương án vận hành
năm 2015, 2016
Năm 2015 Năm 2016
Nhận xét: Sản lượng điện sản xuất trong mùa cạn của các hồ A Vương, Sông
Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2 theo phương án tối ưu lựa chọn (Kịch bản 5)
lớn hơn sản lượng điện của 04 hồ vận hành theo quy trình vận hành liên hồ chứa
(Quy trình 1537) cho cả hai năm 2015 và 2016. Lượng chênh lệch tương ứng cho
từng năm là +7,00% (2015) tương đương 81.220 MWh và +2,94% (2016) tương
đương 29.836 MWh trong mùa cạn.
116
Bảng 3.5. Tổng hợp kết quả tính toán sản lượng điện sản xuất theo từng hồ
Hồ
Sản lượng điện mùa cạn 2015
(MWh)
Sản lượng điện mùa cạn 2016
(MWh)
Vận hành theo
Quy trình vận
hành liên hồ –
QT1537
Vận hành
theo phương
án tối ưu lựa
chọn – KB5
Vận hành theo
Quy trình vận
hành liên hồ –
QT1537
Vận hành
theo phương
án tối ưu lựa
chọn – KB5
A Vương 435.915 448.083 427.508 416.455
Sông Bung 4 260.518 257.371 192.646 164.063
Đăk Mi 4 158.301 212.726 162.982 210.654
Sông Tranh 2 305.211 322.985 229.839 231.639
Tổng 04 hồ 1.159.945 1.241.165 1.012.975 1.042.811
Do vậy có thể kết luận rằng phương án vận hành liên hồ tối ưu tìm
được của luận án có ưu thế về phát điện hơn so với quy trình liên hồ và vẫn đảm
bảo yêu cầu cấp nước hạ du.
3.4.3.2. Phương án mô phỏng các năm giai đoạn 1981-2008
Đây là thời kỳ trước khi có các hồ trên hệ thống. Luận án đã tính toán điều
tiết năm cho từng năm, so sánh sản lượng điện vận hành của từng năm trong giai
đoạn 1982-2008. Tính toán điều tiết cũng được thực hiện theo hai kịch bản: 1) theo
quy trình 1537 và 2) theo kịch bản lưu lượng tối ưu với số liệu dòng chảy đến. Bảng
3.5 tổng hợp kết quả tính toán điện lượng mùa cạn từng năm trong giai đoạn 1982-
2008. Kết quả tổng hợp được trình bày trong Phụ lục 3.
Kết quả tính toán tổng sản lượng điện sản xuất 04 hồ giai đoạn 1982-2008:
Bảng 3.6. tổng hợp kết quả tính toán điện lượng mùa cạn giai đoạn 1982-2008
Đơn vị: Mwh
1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988
Vận hành theo Quy
trình 1537 1.131.702 1.187.276 1.432.991 1.578.526 1.466.465 1.348.823 1.418.738
117
Vận hành theo
phƣơng án tối ƣu
lựa chọn – KB5
1.281.628 1.304.222 1.567.561 1.664.115 1.622.335 1.470.402 1.544.078
1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
Vận hành theo Quy
trình 1537 1.511.239 1.360.488 1.406.691 1.432.003 1.377.918 1.390.935 1.484.400
Vận hành theo
phƣơng án tối ƣu
lựa chọn – KB5
1.570.035 1.428.531 1.563.967 1.563.252 1.529.509 1.548.080 1.587.736
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
Vận hành theo Quy
trình 1537 1.757.688 1.647.343 1.428.529 2.248.904 2.240.150 1.718.278 1.639.456
Vận hành theo
phƣơng án tối ƣu
lựa chọn – KB5
1.777.755 1.708.769 1.506.564 2.157.715 2.132.750 1.792.923 1.647.189
2003 2004 2005 2006 2007 2008
Vận hành theo Quy
trình 1537 1.601.501 1.582.216 1.444.286 1.519.982 1.433.390 1.456.287
Vận hành theo
phƣơng án tối ƣu
lựa chọn – KB5
1.578.736 1.622.601 1.568.201 1.599.524 1.509.771 1.566.790
Hình 3.27. Tổng sản lượng điện sản xuất mùa cạn giai đoạn 1981-2008
118
Nhận xét: Sản lượng điện sản xuất trong mùa cạn từng năm trong giai đoạn
1982-2008 của các hồ A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2 theo
phương án tối ưu lựa chọn (Kịch bản 5) đều lớn hơn sản lượng điện của 04 hồ vận
hành theo quy trình vận hành liên hồ chứa 1537 (trừ năm 1999 và 2000). Lượng
chênh lệch thấp nhất là 1,12% (năm 1996) tương đương 20.067 MWh và 11,20%
(năm 1994) tương đương 157.145 MWh trong mùa cạn. Do vậy, một lần nữa có thể
kết luận rằng phương án vận hành liên hồ tối ưu tìm được của luận án có ưu thế về
phát điện hơn so với quy trình liên hồ và vẫn đảm bảo yêu cầu cấp nước hạ du.
Xét về mực nước hạ lưu, kết quả tính toán mực nước tại Ái Nghĩa và Giao
Thủy đều cho thấy quá trình mực nước tại Ái Nghĩa và Giao Thủy đều lớn hơn mực
nước khống chế tương ứng 2,67m và 1,02m (Minh họa kết quả tính toán năm 1996,
2003 tại Hình 3.28, 3.29, 3.30, 3.31). Đặc biệt, tại Giao Thủy, mực nước tính toán
theo Quy trình vận hành tối ưu lựa chọn đều lớn hơn mực nước không chế (1,02m)
và lớn hơn mực nước tính toán theo Quy trình 1537. Do vậy, một lần nữa có thể kết
luận rằng phương án vận hành liên hồ tối ưu tìm được của luận án có ưu thế về đảm
bảo mực nước hạ lưu hơn so với quy trình liên hồ.
Sản lượng điện năm 1999, 2000 vận hành theo quy trình 1537 lớn hơn sản
lượng điện vận hành theo Kịch bản 5 có thể được giải thích như sau: Hàm mục tiêu
của bài toán tối ưu là cực đại hóa tổng sản lượng điện 4 hồ vào mùa cạn. Giá trị này
tìm được là giá trị tính trung bình trong hàng nghìn năm mô phỏng dòng chảy đến
hồ. Có nghĩa là tính trung bình trong nhiều năm thì tỉ lệ phân bổ nước tìm được là
tối ưu. Còn tùy thuộc vào từng năm cụ thể nếu giữ nguyên tỉ lệ như vậy thì sản
lượng điện có thể chưa phải tối ưu nên có thể cao hơn sản lượng tối ưu trung bình
nhiều năm. Hơn nữa, mô hình tối ưu tính cho thời đoạn 10 ngày, còn mô hình HEC-
RESSIM mô phỏng cho thời đoạn 1 giờ, không thể tránh khỏi những khác biệt nhất
định.
Dưới đây là minh họa kết quả mô phỏng một số năm điển hình:
119
Hình 3.28. Đường quá trình mực nước tại Ái Nghĩa mùa cạn 1996
Hình 3.29. Đường quá trình mực nước tại Ái Nghĩa mùa cạn 2003
(Màu đỏ: Quy trình 1537; màu xanh: vận hành theo quy trình tối ưu).
H_khống chế = 2,67m
H_khống chế = 2,67m
120
Hình 3.30. Đường quá trình mực nước tại Giao Thủy mùa cạn 1996
(Màu đỏ: Quy trình 1537; màu xanh: vận hành theo quy trình tối ưu).
Hình 3.31. Đường quá trình mực nước tại Giao Thủy mùa cạn 2003
(Màu đỏ: Quy trình 1537; màu xanh: vận hành theo quy trình tối ưu).
H_khống chế = 1,02m
H_khống chế = 1,02m
121
3.5. Kết luận chƣơng 3
Với cơ sở khoa học nghiên cứu về vận hành hệ thống hồ chứa được xây dựng
ở Chương 2, luận án đã tiến hành tính toán vận hành thử nghiệm cho 04 hồ A
Vương, Sông Bung 4, Sông Tranh 2 và Đăk Mi 4 theo 03 nhóm kịch bản bao gồm
10 kịch bản vận hành khác nhau, sử dụng mô hình tìm kiếm kết hợp kỹ thuật mô
phỏng và tối ưu hóa nhằm tìm ra kịch bản tối ưu nhất về điện năng và quỹ đạo vận
hành. Sau đó, mô hình kiểm tra HEC-RESSIM đã được sử dụng tính toán vận hành
mô phỏng theo kịch bản được lựa chọn và kịch bản vận hành theo quy trình 1537
theo các phương án năm 2015, 2016 (Sau khi có đủ 04 hồ vận hành) và giai đoạn
1982-2008 (trước khi xây dựng hệ thống hồ chứa). Các kết quả tính toán có thể đưa
ra một số kết luận sau:
Với chế độ vận hành theo 10 kịch bản đã lựa chọn, lượng điện sản xuất mùa
cạn (từ 04 hồ chứa) của từng kịch bản đều lớn hơn sản lượng điện vận hành
thực tế năm 2015 và 2016. Sản lượng điện theo tính toán theo mô hình tìm
kiếm kết hợp kỹ thuật mô phỏng và tối ưu hóa dao động từ 1498,3 - 1570,0
triệu kwh.
Sản lượng điện lớn nhất thuộc kịch bản 5 đạt 1570,0 triệu kwh cao hơn lần
lượt là 88 triệu kwh (5,9%) và 170,1 triệu kwh (12,1%) so với sản lượng
điện vận hành thực tế các hồ năm 2015 và 2016.
Sản lượng điện tính theo kịch bản 5 và kịch bản 8 (Tỉ lệ xả của các hồ A
Vương, Sông Bung 4 lấy bằng tỉ lệ dòng chảy đến mùa cạn, tỉ lệ xả của hồ
Đăk Mi 4 lấy theo quy trình 1537) lớn hơn sản lượng điện tình theo kịch bản
nền lần lượt là 10,2 triệu kwh (0,6%) và 4,2 triệu kwh (0,2%).
Quỹ đạo vận hành liên hồ chứa theo kịch bản 5 ít vi phạm đường hạn chế cấp
nước nhất, vi phạm chỉ xảy ra đối với hồ A Vương và Sông Bung 4 trong
khoảng thời gian 1-2 tuần tháng 7.
Đề xuất lựa chọn kịch bản 5 cho tính toán kiểm tra mô phỏng vận hành bằng
mô hình HEC-RESSIM, do kịch bản này tối ưu hơn về điện năng sản xuất và
quỹ đạo vận hành so với các kịch bản còn lại.
122
Với quy trình vận hành theo Kịch bản 5 (kịch bản được lựa chọn) tính toán
vận hành trong mô hình HEC-RESSIM, tổng sản lượng điện sản xuất trong
mùa cạn của hồ A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2 lớn hơn
sản lượng điện của 04 hồ vận hành theo quy trình 1537 cho cả hai năm 2015
và 2016. Lượng chênh lệch tương ứng cho từng năm là 7,00% (2015) tương
đương 81.220 MWh và 2,94% (2016) tương đương 29.836 MWh trong mùa
cạn.
Sản lượng điện sản xuất trong mùa cạn từng năm trong giai đoạn 1982-2008
của các hồ A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2 theo phương
án tối ưu lựa chọn (Kịch bản 5) đều lớn hơn sản lượng điện vận hành theo
quy trình vận hành liên hồ chứa 1537 (trừ năm 1999 và 2000).
Phương án vận hành liên hồ tối ưu tìm được của luận án có ưu thế về phát
điện hơn so với quy trình liên hồ và vẫn đảm bảo yêu cầu cấp nước hạ du.
Từ các kết quả tính toán kiểm tra, đề xuất sử dụng quy trình vận hành theo
kịch bản 5 làm quy trình tham khảo, bổ sung cho quy trình 1537 trong vận
hành hệ thống 04 hồ chứa A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh
2 trong mùa cạn.
123
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Các kết quả đạt đƣợc của luận án
Trên cơ sở các tài liệu thu thập luận án đã tiến hành phân tích tổng quan tình
hình nghiên cứu và các phương pháp tính toán trên thế giới và Việt Nam, từ đó đề
xuất cơ sở khoa học cho bài toán phân bổ nguồn nước hồ chứa hợp lý và có hiệu
quả trên lưu vực sông.
Luận án đã thiết lập được mô hình mô phỏng ngẫu nhiên dòng chảy đến hồ
có xét tới tương quan về thủy văn trong hệ thống. Mô hình bao gồm các nội dung
thành phần như: Phân tích để tìm ra các phân bố phù hợp (dạng phân bố xác xuất)
cho dòng chảy từng tháng đến từng hồ (đối với cả 04 hồ); Tạo chuỗi dòng chảy
ngẫu nhiên đến các hồ trên sử dụng phương pháp Monte Carlo có xét đến tính đồng
bộ về chế độ dòng chảy dựa trên tương quan thủy văn giữa các nhánh sông từ số
liệu đo đạc thực tế. Tổng cộng có 06 tương quan với 72 hệ số tương quan giữa các
hồ A Vương – Sông Tranh 2, A Vương – Sông Bung 4, A Vương – Đăk Mi 4, Sông
Bung 4 – Đăk Mi 4, Sông Tranh 2 – Đăk Mi 4, Sông Tranh 2 – Sông Bung 4 được
tính toán và đưa vào trong mô hình tính, đóng vai trò như các ràng buộc cho mô
hình khi cấp phát dòng chảy đến ngẫu nhiên cho từng hồ. Kết quả tính toán cho thấy
hệ số tương quan dòng chảy đến (giữa các hồ) được cấp phát từ mô bám sát hệ số
tương quan dòng đến thực tế từng hồ. Đây là tính toán cơ sở quan trọng cung cấp
chuỗi số liệu đầu vào cho các mô hình tính toán mô phỏng và tối ưu tiếp theo.
Luận án đã thiết lập mô hình mô phỏng vận hành hệ thống 04 hồ chứa. Mô
hình bao gồm 05 bảng tính liên kết với nhau, lây số liệu từ bảng thông số thiết kế
các hồ và kết quả tính toán dòng chảy ngẫu nhiên tới hồ từ các bước trước, tính toán
mô phỏng vận hành hệ thống.
Luận án đã thiết lập mô hình tìm kiếm tối ưu có kết nối với mô hình mô
phỏng vận hành hồ chứa để xác định chế độ vận hành tối ưu phát điện hệ thống hồ
chứa A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và Sông Tranh 2. Dựa trên mô hình kết
124
hợp kỹ thuật mô phỏng – tối ưu, luận án đã tiến hành lựa chọn, phân tích, thiết lập
và tính toán vận hành liên hồ chứa theo 10 kịch bản vận hành các hồ nêu trên. Kết
quả vận hành liên hồ là khả thi khi cả 10 kịch bản vận hành đều có sản lượng điện
năng lớn hơn điện năng sản xuất thực tế các năm 2015 và 2016. Kết quả tính toán
cho thấy, sản lượng điện lớn nhất thuộc kịch bản 5 (Tỉ lệ xả của các hồ A Vương,
Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy bằng tỉ lệ dung tích các hồ chứa tương ứng), đạt
1570,0 triệu kwh, cao hơn 10,2 triệu kwh (0,6%) so với kịch bản nền tính toán theo
quy trình 1537; cao hơn lần lượt là 88 triệu kwh (5,9%) và 170,1 triệu kwh (12,1%)
so với sản lượng điện vận hành thực tế các hồ năm 2015 và 2016. Đây cũng là kịch
bản có quỹ đạo vận hành liên hồ chứa ít vi phạm đường hạn chế cấp nước nhất.
Từ đó, luận án đã lựa chọn được quy trình vận hành liên hồ chứa tối ưu nhất
(Tỉ lệ xả của các hồ A Vương, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4 lấy bằng tỉ lệ dung tích
các hồ chứa tương ứng - Kịch bản 5) đưa vào tính toán kiểm tra trong mô hình
HEC-RESSIM.
Luận án đã hoàn thiện nghiên cứu cơ sở khoa học khi tích hợp mô hình mô
phỏng vận hành hồ chứa HEC-RESSIM tính toán kiểm tra cho quy trình tối ưu lựa
chọn từ mô hình kết hợp mô phỏng-tối ưu. Mô hình đã được hiệu chỉnh và kiểm
định đảm bảo sử dụng được cho tính toán mô phỏng vận hành liên hồ chứa trên
sông VGTB. Kết quả tính toán vận hành điều tiết năm cho thời đoạn 27 năm 1982-
2008 (là thời đoạn trước khi có hồ) và thời đoạn 02 năm 2015- 2016 (sau khi cả 04
hồ đi vào vận hành) đều cho thấy sản lượng điện năng vận hành theo quy trình tối
ưu lựa chọn đều lớn hơn sản lượng điện sản xuất nếu vận hành theo quy trình vận
hành liên hồ chứa của bộ Tài Nguyên Môi trường (Quy trình 1537), chênh lệch giao
động từ 1,12% (năm 1996) tương đương 20.067 MWh đến 11,2% (năm 1994)
tương đương 157.145 MWh.
Với cơ sở khoa học đề xuất trong nghiên cứu vận hành liên hồ chứa phân bổ
nguồn nước hợp lý cho lưu vực sông VGTB sẽ giúp nâng cao lượng điện sản xuất
từ 04 hồ chứa lớn nhất trên hệ thống là các hồ A Vương, Sông Bung 4, Đăk Mi 4 và
125
Sông Tranh 2 và vẫn đảm bảo được yêu cầu cung cấp nước cho vùng hạ lưu thông
qua mực nước khống chế tại Ái Nghĩa và Giao Thủy. Ngoài ra, quy trình vận hành
tối ưu lựa chọn trong luận án cũng có thể đề xuất làm quy trình tham khảo, bổ sung
cho quy trình 1537 trong vận hành hệ thống 04 hồ chứa trên trong mùa cạn.
2. Kiến nghị và hƣớng nghiên cứu tiếp
1) Nghiên cứu của luận án là khá chi tiết với nhiều kịch bản vận hành khác
nhau ứng dụng kết hợp kỹ thuật mô phỏng – tối ưu hóa trong vận hành hệ
thống liên hồ chứa. Để giảm bớt thời gian trong tính toán, việc đánh giá mức
đảm bảo cấp nước hạ du mới chỉ dựa trên các mô hình toán thuỷ văn thông
qua việc xem xét quan hệ giữa lưu lượng và mực nước tại điểm kiểm soát.
Để có thể đánh giá một cách xác thực hơn có thể sử dụng mô hình thủy lực
nhằm xem xét thêm ảnh hưởng của dao động mực nước do việc vận hành xả
nước từ các hồ chứa thượng lưu đối với mực nước tại điểm kiểm soát.
2) Thử nghiệm cho các hệ thống hồ chứa thuộc các lưu vực sông khác có điều
kiện tương tự, đặc biệt là các lưu vực sông khác ở miền trung Việt Nam.
126
TÀI LIỆU THAM KHẢO
A. TÀI LIỆU CỦA CÁC TÁC GIẢ VIỆT NAM
[1]. Lê Xuân Cầu (2014) – đề tài cấp Bộ. Xây dựng biểu đồ điều phối tối ưu đa mục
tiêu hệ thống liên hồ chứa trên cơ sở ứng dụng mô hình liên hồ chứa và thuật
toán GEN – áp dụng cho hệ thống hồ trên sông Cả, Việt Nam, Viện Khoa học
Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu.
[2]. Hồ Ngọc Dung (2017). Nghiên cứu vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa bậc thang
thủy điện trên sông Đà trong mùa cạn. Luận án Tiến sỹ kỹ thuật.
[3]. Lương Hữu Dũng (2016) – luận văn Tiến sỹ - Nghiên cứu cơ sở khoa học phục
vụ vận hành hệ thống liên hồ chứa kiểm soát lũ lưu vực sông Ba, Viện Khoa
học Khí tượng Thủy văn và Môi trường.
[4].Vũ Ngọc Dương (2016). Nghiên cứu chế độ vận hành thích nghi
hồ chứa nước Cửa Đạt trong mùa kiệt phục vụ phát triển kinh tế -
xã hội Tỉnh Thanh Hóa. Luận án Tiến sỹ kỹ thuật.
[5]. Nguyễn Thế Hùng and Lê Hùng (2011). Mô hình toán điều tiết tối ưu vận hành
hồ chứa đa mục tiêu (với mục đích tưới, phát điện , phòng lũ, đảm bảo môi
trường sinh thái cấp nước cho hạ du), Tạp chí Khoa học công nghệ đại học Đà
N ng, 2(43), 35–43.
[6]. Lê Bắc Huỳnh (2013). Suy Giảm tài nguyên nước và nguy cơ mất an ninh
nguồn nước ở Việt Nam. Tạp chí Nhịp cầu tri thức, Số 4-2013.
[7]. Nguyễn Hữu Khải và Lê Thị Huệ (2007). Điều tiết lũ hệ thống hồ chứa lưu vực
sông Hương bằng mô hình HEC-RESSIM. Tạp chí KTTV, Vol.11, pp.11-12.
[8]. Ngô Lê Long, Nguyễn Mạnh Toàn (2010). Ứng dụng mô hình MIKE 11 đánh
giá hiệu quả phòng chống lũ lụt của các hồ chứa thượng nguồn sông Hương,
Tạp chí khoa học kỹ thuật Thuỷ Lợi – Môi trường , Số 26-2010.
[9]. Tô Thúy Nga và Nguyễn Thế Hùng. (2013). Một phương pháp tiếp cận bài toán
vận hành hệ thống hồ chứa phòng lũ theo thời gian thực trên sông VGTB thời
kỳ mùa lũ, Tạp chí Khoa Học Kỹ Thuật Thủy Lợi và Môi Trường - Journal of
Technical Water Resources and Environment, 42, 33–39.
[10]. Tô Trung Nghĩa, Lê Hùng Nam (2007). Xây dựng quy trình vận hành hệ thống
liên hồ chứa Hoà Bình, Thác Bà, Tuyên Quang phục vụ cấp nước trong mùa
khô cho hạ du lưu vực sông Hồng-Thái Bình, Viện Quy hoạch thuỷ lợi Việt
Nam.
127
[11]. Lê Văn Nghị (2015). Nghiên cứu chế độ thủy động lực và đề xuất giải pháp ổn
định lòng dẫn khu vực Quảng Huế Sông VGTB, Viện Khoa Học Thủy lợi Việt
Nam.
[12]. Hoàng Thanh Tùng, Vũ Minh Cát, Robeto Ranzi (2010). Nghiên cứu cơ sở
khoa học vận hành hệ thống hồ chứa phòng lũ cho lưu vực sông Cả, Tạp chí
khoa học kỹ thuật Thuỷ Lợi – Môi trường (số 30-2010).
[13]. Hoàng Minh Tuyển (2009). Nghiên cứu xây dựng và đề xuất quy trình vận
hành điều tiết nước mùa cạn hệ thống hồ chứa trên sông Hương, Viện khoa học
Khí tượng, thuỷ văn và Biến đổi khí hậu.
[14]. Luật TNN (2012) -Luật tài nguyên nước.
[15]. TCVN 8414:2010 - Tiêu chuẩn quốc gia về công trình thủy lợi – Quy trình
quản lý vận hành, khai thác và kiểm tra hồ chứa nước
[16]. NĐ 112:2008 - Nghị định số 112 2008 NĐ-CP của Chính phủ : Về quản lý,
bảo vệ, khai thác tổng hợp tài nguyên và môi trường các hồ chứa thuỷ điện,
thuỷ lợi
[17]. TCN 121_2002- Tiêu chuẩn ngành về Hồ chứa nước - công trình thuỷ lợi qui
định về lập và ban hành qui trình vận hành điều tiết
[18]. Thủ tướng Chính Phủ (2015), Quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực
sông VGTB
B. TÀI LIỆU CỦA CÁC TÁC GIẢ NƯỚC NGOÀI
[19]. Ahmad, A., El-Shafie, A., Razali, S. F. M., & Mohamad, Z. S. (2014).
Reservoir Optimization in Water Resources: a Review. Journal of Water
Resources Management, 3391–3405.
[20]. Agzali, R., Mousavi, S. J. and Ghaheri, A. (2008). Reliability-Based
Simulation-Optimization Model for Multireservoir Hydropower Systems
Operations: Khersan Experience. Journal of Water Resources Planning and
Management, Vol.134, No.1, January 1,2008;
[21]. Babel, M. S., Das Gupta, A., & Nayak, D. K. (2005). A Model for Optimal
Allocation of Water to Competing Demands. Journal of Water Resources
Management, 19(6), 693–712.
[22]. Carson Y, Maria (1997). A Simulation optimization: methods and
applications. In: Proceedings of the 29th conference on Winter simulation.
IEEE Computer Society, pp 118–126
128
[23]. Estalrich và Buras (1991). Alternative Specifications of state variables in
stochatic dynamic programming model of reservoir operation. Journal of Math
and Computer, vol.44(2). Pp.143-155.
[24]. Fayaed, S. SE., l-Shafie, A., & Jaafar, O. (2013). Reservoir-system simulation
and optimization techniques. Stochastic Environmental Research and Risk
Assessment, 27(7), 1751–1772.
[25]. Fereidoon, M., & Koch, M. (2003). A sequential Simulation-Optimization
Model for Water Allocation from the multi-Reservoir System in the Karkheh
River Basin System , Iran, 1–8.
[26].Haro, D., Paredes, J., Solera, A., & Andreu, J. (2012). A Model for Solving the
Optimal Water Allocation Problem in River Basins with Network Flow
Programming When Introducing Non-Linearities. Journal of Water Resources
Management, 26(14), 4059–4071.
[27].Hoshi, K.; Burges, S.J. and Yamakoa, I. (1978). Reservoir design capacities for
various seasonal operational hydrology models. Proceedings of the Japanese
Society of Civil Engineers, 273, 121–34
[28].Husain, A. (2012). An Overview of Reservoir Systems Operation Techniques,
4(10), 30–37.
[29].John W. Labadie (2004). Reservoir system optimization models. Journal
of Water Resources Planning and Management, Vol 130, March 1, 2004
[30].Kuenzer, C., Campbell, I., Roch, M., Leinenkugel, P., Tuan, V. Q., & Dech, S.
(2013). Understanding the impact of hydropower developments in the context
of upstream–downstream relations in the Mekong river basin. Journal of
Sustainability Science, 8(4), 565–584.
[31].Kumphon, B. (2013). Genetic Algorithms for Multi-objective Optimization:
Application to a Multi-reservoir System in the Chi River Basin, Thailand.
Journal of Water Resources Management, 27(12), 4369–4378.
[32].Liu, D., Chen, X., & Lou, Z. (2009). A Model for the Optimal Allocation of
Water Resources in a Saltwater Intrusion Area: A Case Study in Pearl River
Delta in China. Journal of Water Resources Management, 24(1), 63–81.
[33].Louck, D.P and Eelco van Beek (2005). Water Resources Sysytems Planning
and Management - An introduction to method, model and application. United
Nations Educational
[34].Marcro, J.B., Harboe, R. and Salas, J.D. (eds). (1989). Stochastic hydrology
and its use in water resources systems simulation and optimization. NATO ASI
Series. Dordrecht, Kluwer Academic.
129
[35].Mckinney, D. C., Cai, X., Rosegrant, M. W., Ringler, C., & Scott, C. a. (1999).
Modeling Water Resources Management at the Basin Level: Review and
Future Directions. Water Management.
[36]. Neelakantan, T. R. and Pundarikanthan, N. V., 2000, Neural network-based
simulation- operation model for reservoir operation. Journal of Water
Resources Planning and Management 126(2), 57-64.
[37].Ngo, L. Le., Madsen, H., & Rosbjerg, D. (2007). Simulation and optimisation
modelling approach for operation of the Hoa Binh reservoir, Vietnam. Journal
of Hydrology, 336(3-4), 269–281.
[38].Ngo, L. Le., Henrik Madsen, Bertrand, R., Clau. B., (2006). Multiple objective
optimisation of the Hoabinh reservoir, Vietnam. Journal of Hydrology, 27, 75–
81.
[39].Ngo Long le, Henrik Madsen, Dan Rosbjerg, C. B. P. (2008). Reservoir
Operation Strategies for the Hoa Binh Reservoir, Vietnam using the Mike 11
Model. Journal of Hydrology, 22, 457–472.
[40].Rani, D., & Moreira, M. M. (2010). Simulation-optimization modeling: A
survey and potential application in reservoir systems operation. Journal of
Water Resources Management, 24(6), 1107–1138.
[41].Ringler, C. (2001). Optimal Water Allocation in the Mekong River Basin,
(May), 50.
[42].Roozbahani, R., Abbasi, B., Schreider, S., & Ardakani, a. (2014). A Multi-
objective Approach for Transboundary River Water Allocation. Journal of
Water Resources Management, 28, 5447–5463.
[43].Salas, J.D. and Fernandez, B. (1993). Models for data generation in hydrology:
univariate techniques. In: J.B. Marco, R. Harboe and J.D. Salas (eds),
Stochastic hydrology and its use in water resources systems simulation and
optimization, Dordrecht, Kluwer Academic. 2, 76–95.
[44].Sharif, M. and Wardlaw, R.(2000). Multireservoir system optimisation using
genetic algorithms: casestudy. Journal of Computer Civil Engineering, 14, 255-
263.
[45]. Seyed Jamshid và Mohammad Karamouz (2003). Uncertainity based operation
of large scale reservoir system. Journal of American Water Resources
Association, vol.39, no.4, 961-975.
[46]. Talukdar, B., Deb, D. and Srivastava, D.K. Development of Multi-objective
stochatic dynamic programming reservoir operation model. In Proceeding of
World Environmental and Water Resources Congress 2012. New Mexico,
130
pp.985-997.
[47].Teegavarapu, R. S. V., & Simonovic, S. P. (2014). Simulation of Multiple
Hydropower Reservoir Operations Using System Dynamics Approach. Journal
of Water Resources Management, 28(7), 1937–1958.
[48].Thomas, H.A., JR. and Fiering, M.B. (1962). Mathematical synthesis of
streamflow sequences for the analysis of river basins by simulation. In: A.
Maass, M.M. Hufschmidt, R. Dorfman, H.A. Thomas, Jr., S.A.Marglin and
G.M. Fair (eds), Design of water resources systems. Cambridge, Mass.,
Harvard University Press.
[49]. Thomas, W. (2009). Global Optimization Algorithms - Theory and
Application. Journal of water resources planning and management, 125 (1):
25–33.
[50].Vogel, R.M. and Shallcross, A.L. (1996). The moving blocks bootstrap versus
parametric time series models. Journal of Water Resources Research, Vol. 32,
1875–82
[51].Vogel, R.M. and Stedinger, J.R. (1988). The value of stochastic streamflow
models in over-year reservoir design applications. Journal of Water Resources
Research, Vol. 24, 1483–90
[52].Wardlaw R and Sharif M. (1999). Evaluation of genetic algorithms for optimal
reservoir system operation. Journal of water resources planning and
management, 125 (1): 25–33.
[53].Shao,W., D. Yang, H. Hu, K. S. (2008). Water Resources Allocation
Considering the Water Use Flexible Limit to Water Shortage.
[54].Zhang, X. M., Wang, L. P., Li, J. W., & Zhang, Y. K. (2013). Self-
Optimization Simulation Model of Short-Term Cascaded Hydroelectric System
Dispatching Based on the Daily Load Curve. Journal of Water Resources
Management, 27(15), 5045–5067.
[55]. Young, G. (1967). Finding reservoir operating rules. Journal of Hydraulic,
93(6):297–321.
131
DANH MỤC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ
1. Tạp chí Khoa học kỹ thuật thủy lợi và Môi trường 09 2018
Nghiên cứu tính toán vận hành hệ thống liên hồ chứa lƣu vực sông Vu Gia –
Thu Bồn trong mùa cạn bằng mô hình HEC-RESSIM
NCS
2. Hội thảo quốc tế: Water Security and Climate Change (Nairobi, Kenya 12/2018)
Research on contribution ratio of large upstream ratio for minimum flow in
Vu Gia – Thu Bon river system
NCS, Ngô Lê Long, Nguyễn Tùng Phong
3. Hội thảo quốc tế: IWA World Water Congress & Exhibition 9 2018, Tokyo, Nhật
bản (được chấp nhận trình bày Poster tại hội thảo)
Method for optimal water allocation of reservoirs system – a casestudy of
Vu Gia – Thu Bon river basin, Vietnam
NCS
4. Tạp chí khoa học và công nghệ Thủy lợi 02 2017
Nghiên cứu tạo chuỗi số liệu dòng chảy với mô phỏng Monte Carlo phục vụ
bài toán phân bổ hợp lý nguồn nƣớc lƣu vực sông Vu Gia – Thu Bồn NCS, Ngô Lê Long, Nguyễn Tùng Phong, Lars Ribbe
5. Tuyển tập hội nghị khoa học Thủy lợi toàn quốc 2017 (có trình bày trước hội
nghị)
Nghiên cứu xây dựng mô hình tối ƣu phát điện, cấp nƣớc các hồ chứa trên
lƣu vực sông Vu Gia – Thu Bồn trong mùa cạn NCS, Ngô Lê Long, Nguyễn Tùng Phong,
6. Tuyển tập hội nghị khoa học thường niên 2017 –ĐHTL (có trình bày trước hội
nghị)
Nghiên cứu mô phỏng chuỗi dòng chảy ngẫu nhiên đến hồ chứa đảm bảo
tính đồng bộ thủy văn hệ thống sông Vu Gia – Thu Bồn NCS, Ngô Lê Long, Nguyễn Tùng Phong,
7. Tuyển tập hội nghị khoa học thường niên 11 2016 –ĐHTL (có trình bày trước
hội nghị)
Nghiên cứu thiết lập bải toán phân bổ nguồn nƣớc hợp lý hệ thống hồ chứa
đáp ứng nhu cầu sử dụng nƣớc lƣu vực sông Vu Gia – Thu Bồn trong mùa
cạn NCS, Ngô Lê Long Nguyễn Tùng Phong
132
PHỤ LỤC 1
KẾT QUẢ TÍNH TOÁN TỐI ƢU CRYSTALBALL CHO 02 KỊCH BẢN NỀN
VÀ KỊCH BẢN 5
1. KỊCH BẢN NỀN
Crystal Ball Report
- OptQuest
Optimization started
on 12/30/2017 at
11:09 AM
Optimization stopped
on 12/30/2017 at
10:53 PM
Run preferences:
Stochastic optimization (with
simulation)
Low-confidence testing
on
Maximum trials per
simulation
2,000
Monte Carlo
Random seed
Precision control on
Confidence level
95.00%
Run statistics:
Total optimization time (min:sec)
11:44:17
Number of simulations
5,000
Stopped by
Trials limit
reached
2,862
Precision control
0
Low-confidence
testing
530
Infeasible
constraints
1,608
Seconds/simulation
(average)
8
Other statistics:
133
Number of infeasible
solutions
1,608
Due to requirements
0
Due to non-linear constraints
1,608
Crystal Ball data:
Objectives
1
Requirements
0
Constraints
2
Linear
0
Non-linear
2
Constant
0
Assumptions
144
Correlations
105
Correlation matrices
35
Decision variables
144
Forecasts
14
** Excluded items **
324
OptQuest Results
Primary workbook:
Lienho_06may_KB_nen.xlsx
Summary:
After 5000 solutions were evaluated in 704 minutes and 17 seconds,, Objective the
Mean of Tổng sản lượng điện mùa cạn trung bình nhiều năm của 4 hồ was
improved from
1551.79 to 1559.82, a change of
0.52%
Objectives
Best Solution:
Maximize the Mean of Tổng sản lượng điện
mùa cạn trung bình nhiều năm của 4 hồ 1559.82
Constraints
Left Side:
134
317 TongQuan!I49 >= 1.02 1.40 1.02
318 TongQuan!K49 >= 2.67 3.10 2.67
Decision variables
Best
Solution:
AV01
29.63
AV02
0.00
AV03
0.00
AV04
0.00
AV05
0.00
AV06
0.00
AV07
0.00
AV08
14.59
AV09
0.00
AV10
18.00
AV11
73.20
AV12
20.36
AV13
29.85
AV14
25.15
AV15
26.63
AV16
23.06
AV17
32.13
AV18
35.25
AV19
27.00
AV20
24.20
AV21
30.81
AV22
38.50
AV23
40.89
AV24
24.07
AV25
15.98
AV26
29.27
AV27
33.07
AV28
26.58
AV29
56.44
AV30
30.24
AV31
64.88
AV32
34.21
AV33
32.60
AV34
40.73
AV35
42.32
AV36
59.34
DMa01
50.73
135
DMa02
58.14
DMa03
34.48
DMa04
30.22
DMa05
34.17
DMa06
30.50
DMa07
27.49
DMa08
27.23
DMa09
0.00
DMa10
0.00
DMa11
108.97
DMa12
79.85
DMa13
39.58
DMa14
50.04
DMa15
45.01
DMa16
31.30
DMa17
31.79
DMa18
22.95
DMa19
6.14
DMa20
31.02
DMa21
10.59
DMa22
13.69
DMa23
28.74
DMa24
15.82
DMa25
11.12
DMa26
33.00
DMa27
1.38
DMa28
31.14
DMa29
15.50
DMa30
0.13
DMa31
39.75
DMa32
21.54
DMa33
30.13
DMa34
35.35
DMa35
8.99
DMa36
57.04
SB01
0.00
SB02
47.11
SB03
84.23
SB04
52.97
SB05
27.40
SB06
102.73
SB07
58.19
136
SB09
22.55
SB10
30.03
SB11
30.00
SB12
30.00
SB13
30.50
SB14
41.69
SB15
40.01
SB16
29.75
SB17
25.00
SB18
34.94
SB19
59.71
SB20
51.36
SB21
57.89
SB22
48.51
SB23
71.83
SB24
67.45
SB25
50.73
SB26
62.01
SB27
45.31
SB28
73.00
SB29
69.59
SB30
44.68
SB31
49.91
SB32
52.87
SB33
67.42
SB34
49.55
SB35
65.26
SB36
61.68
SB8
3.15
ST01
0.87
ST02
0.00
ST03
57.49
ST04
206.33
ST05
49.59
ST06
65.17
ST07
40.16
ST08
0.00
ST09
49.10
ST10
29.02
ST11
245.00
ST12
39.62
ST13
29.00
137
ST14
31.02
ST15
240.70
ST16
29.30
ST17
30.20
ST18
29.00
ST19
35.85
ST20
31.15
ST21
56.87
ST22
63.18
ST23
49.14
ST24
30.55
ST25
83.82
ST26
81.28
ST27
94.17
ST28
80.83
ST29
73.29
ST30
57.14
ST31
33.24
ST32
80.61
ST33
61.36
ST34
85.10
ST35
84.09
ST36
86.07
End of OptQuest Results
Target Forecasts for
Best Solution
Worksheet:
[Lienho_06may_KB_nen.xlsx]TongQuan
Forecast: Tổng sản lƣợng điện mùa cạn trung bình nhiều năm của 4 hồ
Summary:
Entire range is from 1273.16 to
1755.61
Base case is 1489.19
After 2,000 trials, the std. error of the
mean is 1.56
138
Statistics:
Forecast
values
Precision
Trials
2,000
Base Case
1489.19
Mean
1559.82
0.20%
Median
1564.00
0.17%
Mode
---
Standard Deviation 69.83
3.53%
Variance
4875.71
Skewness
-0.5312
Kurtosis
3.60
Coeff. of Variation 0.0448
Minimum
1273.16
Maximum
1755.61
Range Width
482.45
Mean Std. Error 1.56
Forecast: Tổng sản lƣợng điện mùa cạn trung bình nhiều năm của 4 hồ (cont'd)
Percentiles:
Forecast
values
Precision
0%
1273.16
10%
1469.80
0.37%
20%
1505.51
0.33%
30%
1529.40
0.27%
40%
1548.59
0.20%
50%
1563.97
0.17%
60%
1582.48
0.26%
139
70%
1599.75
0.24%
80%
1617.24
0.20%
90%
1642.99
0.25%
100%
1755.61
End of Forecasts
2. KỊCH BẢN 5: TỈ LỆ XẢ THEO TỈ LỆ DUNG TÍCH HỒ
Crystal Ball Report
- OptQuest
Optimization started
on 1/2/2018 at 8:46
AM
Optimization
stopped on 1/2/2018
at 12:22 PM
Run preferences:
Stochastic optimization (with
simulation)
Low-confidence
testing on
Maximum trials per
simulation
2,000
Monte Carlo
Random seed
Precision control on
Confidence level
95.00%
Run statistics:
Total optimization time (min:sec)
03:35:36
Number of
simulations
5,000
Stopped by
Trials limit
reached
3,457
Precision control
0
Low-confidence
testing
696
Infeasible
constraints
847
Seconds/simulation
3
140
(average)
Other statistics:
Number of infeasible
solutions
847
Due to requirements
0
Due to non-linear constraints
847
Crystal Ball
data:
Objectives
1
Requirements
0
Constraints
2
Linear
0
Non-linear
2
Constant
0
Assumptions
144
Correlations
105
Correlation matrices
35
Decision variables
144
Forecasts
14
** Excluded items **
324
OptQuest Results
Primary workbook: Lienho_06may_tile_Dungtich_Ho.xlsx
Summary:
After 5000 solutions were evaluated in 215 minutes and 36 seconds,, Objective
the
Mean of Tổng sản lượng điện mùa cạn trung bình nhiều năm của 4 hồ was
improved from
1555.22 to 1570.05, a change of
0.95%
141
Objectives
Best
Solution:
Maximize the Mean of Tổng sản lượng điện mùa cạn trung
bình nhiều năm của 4 hồ 1570.05
Constraints
Left
Side:
317 TongQuan!I49 >= 1.02 1.55 1.02
318 TongQuan!K49 >= 2.67 3.14 2.67
Decision variables
Best
Solution:
AV01
39.63
AV02
18.94
AV03
9.85
AV04
27.15
AV05
4.03
AV06
0.00
AV07
0.00
AV08
0.00
AV09
0.00
AV10
0.00
AV11
73.85
AV12
28.42
AV13
27.09
AV14
16.43
AV15
16.67
AV16
26.24
AV17
19.96
AV18
25.11
AV19
28.38
AV20
21.17
AV21
30.12
AV22
54.40
AV23
38.86
AV24
29.17
AV25
15.61
AV26
31.20
AV27
24.82
AV28
36.93
AV29
61.15
AV30
19.95
AV31
70.16
142
AV32
27.11
AV33
31.05
AV34
36.52
AV35
45.01
AV36
54.02
DMa01
49.29
DMa02
47.90
DMa03
45.17
DMa04
27.01
DMa05
38.01
DMa06
27.82
DMa07
34.87
DMa08
23.14
DMa09
29.45
DMa10
0.00
DMa11
115.69
DMa12
95.42
DMa13
49.52
DMa14
57.76
DMa15
51.08
DMa16
29.26
DMa17
23.48
DMa18
28.57
DMa19
7.72
DMa20
32.24
DMa21
27.80
DMa22
8.88
DMa23
22.90
DMa24
18.11
DMa25
4.39
DMa26
35.42
DMa27
13.72
DMa28
29.81
DMa29
27.30
DMa30
5.68
DMa31
37.75
DMa32
28.71
DMa33
30.19
DMa34
43.42
DMa35
7.81
DMa36
50.18
SB01
50.66
143
SB02
129.42
SB03
42.10
SB04
157.26
SB05
0.00
SB06
84.49
SB07
43.29
SB09
28.56
SB10
0.02
SB11
0.00
SB12
45.01
SB13
0.00
SB14
8.21
SB15
5.50
SB16
0.00
SB17
4.63
SB18
28.01
SB19
65.09
SB20
48.27
SB21
71.06
SB22
16.89
SB23
73.25
SB24
58.90
SB25
51.76
SB26
69.56
SB27
52.62
SB28
73.05
SB29
69.94
SB30
55.35
SB31
52.60
SB32
50.28
SB33
64.05
SB34
46.29
SB35
88.06
SB36
88.53
SB8
29.93
ST01
56.76
ST02
58.14
ST03
60.39
ST04
75.47
ST05
245.00
ST06
72.79
ST07
44.89
144
ST08
0.00
ST09
51.60
ST10
3.16
ST11
51.13
ST12
51.22
ST13
66.00
ST14
57.89
ST15
238.78
ST16
29.95
ST17
22.79
ST18
0.00
ST19
9.87
ST20
65.88
ST21
60.73
ST22
56.17
ST23
42.63
ST24
59.96
ST25
77.24
ST26
46.38
ST27
115.46
ST28
77.38
ST29
59.64
ST30
56.25
ST31
52.95
ST32
77.31
ST33
80.90
ST34
107.80
ST35
72.64
ST36
58.96
End of OptQuest Results
Target Forecasts
for Best Solution
Worksheet: [Lienho_06may_tile_Dungtich_Ho.xlsx]TongQuan
Forecast: Tổng sản lƣợng điện mùa cạn trung bình nhiều năm của 4 hồ
Summary:
Entire range is from 1275.79 to
1783.25
Base case is 1479.58
After 2,000 trials, the std. error of
145
the mean is 1.75
Statistics:
Forecast
values
Precision
Trials
2,000
Base Case
1479.58
Mean
1570.05
0.22%
Median
1576.30
0.21%
Mode
---
Standard Deviation 78.40
3.49%
Variance
6146.42
Skewness
-0.5198
Kurtosis
3.53
Coeff. of Variation 0.0499
Minimum
1275.79
Maximum
1783.25
Range Width
507.46
Mean Std. Error 1.75
Forecast: Tổng sản lƣợng điện mùa cạn trung bình nhiều năm của 4 hồ (cont'd)
Percentiles:
Forecast
values
Precision
0%
1275.79
10%
1470.36
0.51%
20%
1509.54
0.24%
146
30%
1534.99
0.32%
40%
1556.51
0.32%
50%
1576.24
0.21%
60%
1593.83
0.24%
70%
1613.84
0.22%
80%
1635.21
0.24%
90%
1664.71
0.26%
100%
1783.25
End of Forecasts
147
PHỤ LỤC 2
KẾT QUẢ TÍNH TOÁN TỐI ƢU ĐIỆN LƢỢNG MÙA CẠN
GIAI ĐOẠN 1982-2008 BẰNG MÔ HÌNH HEC-RESSIM
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
PHỤ LỤC 3
KẾT QUẢ TÍNH TOÁN TỐI ƢU ĐƢỜNG MỰC NƢỚC 04 HỒ
CÁC NĂM 2015, 2016, 1996, 2003 BẰNG MÔ HÌNH HEC-RESSIM
176
Năm 2015
Ghi chú: PATU2: phương án vận hành theo lưu lượng phát điện tối ưu –KB 5;
PAQTVH: phương án vận hành theo quy trình vận hành liên hồ 1537
(Màu xanh: PAQTVH; màu vàng: PATU2; màu đỏ: thực đo, màu tím: Đường hạn
chế cấp nước theo QTVH).
Đường mực nước hồ A Vương mùa cạn 2015
Đường mực nước hồ Sông Bung 4 mùa cạn 2015
177
Đường mực nước hồ Đăk Mi 4 mùa cạn 2015
(Màu xanh: PAQTVH; màu vàng: PATU2; màu đỏ: thực đo, màu tím: Đường hạn
chế cấp nước theo QTVH).
Đường mực nước hồ Sông Tranh 2 mùa cạn 2015
(Màu xanh: PAQTVH; màu vàng: PATU2; màu đỏ: thực đo, màu tím: Đường hạn
chế cấp nước theo QTVH).
178
Năm 2016
Ghi chú: PATU2: phương án vận hành theo lưu lượng phát điện tối ưu –KB 5;
PAQTVH: phương án vận hành theo quy trình vận hành liên hồ 1537
Đường mực nước hồ A Vương mùa cạn 2016
(Màu xanh: PAQTVH; màu vàng: PATU2; màu đỏ: thực đo, màu tím: Đường hạn
chế cấp nước theo QTVH).
Đường mực nước hồ Sông Bung 4 mùa cạn 2016
(Màu xanh: PAQTVH; màu vàng: PATU2; màu đỏ: thực đo, màu tím: Đường hạn
chế cấp nước theo QTVH).
179
Đường mực nước hồ Đăk Mi 4 mùa cạn 2016
(Màu xanh: PAQTVH; màu vàng: PATU2; màu đỏ: thực đo, màu tím: Đường hạn
chế cấp nước theo QTVH).
Đường mực nước hồ Sông Tranh 2 mùa cạn 2016
(Màu xanh: PAQTVH; màu vàng: PATU2; màu đỏ: thực đo, màu tím: Đường hạn
chế cấp nước theo QTVH).
180
Năm 1996
Đường mực nước hồ A Vương mùa cạn 1996
(Màu xanh: PAQTVH; màu vàng: PATU2; màu đỏ: thực đo, màu tím: Đường hạn
chế cấp nước theo QTVH).
Đường mực nước hồ Sông Bung 4 mùa cạn 1996
181
Đường mực nước hồ Đăk Mi 4 mùa cạn 1996
(Màu xanh: PAQTVH; màu vàng: PATU2; màu đỏ: thực đo, màu tím: Đường hạn
chế cấp nước theo QTVH).
Đường mực nước hồ Sông Tranh 2 mùa cạn 1996
182
Năm 2003
Đường mực nước hồ A Vương mùa cạn 2003
Đường mực nước hồ Sông Bung 4 mùa cạn 2003
(Màu xanh: PAQTVH; màu vàng: PATU2; màu đỏ: thực đo, màu tím: Đường hạn
chế cấp nước theo QTVH).
183
Đường mực nước hồ Đăk Mi 4 mùa cạn 2003
(Màu xanh: PAQTVH; màu vàng: PATU2; màu đỏ: thực đo, màu tím: Đường hạn
chế cấp nước theo QTVH).
Đường mực nước hồ Sông Tranh 2 mùa cạn 2003
(Màu xanh: PAQTVH; màu vàng: PATU2; màu đỏ: thực đo, màu tím: Đường hạn
chế cấp nước theo QTVH).