i BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP & … tao/2019/LATS (To Viet...i Literature...

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


pháp tối ưu ............................................................................................................................. 15


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


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 3.27. 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 3.31. 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.


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].


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


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


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


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.


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).


bằng tỉ lệ dòng chảy đến các hồ mùa cạn (QA Vương = 9,8m3/s; QSông Bung 4 =


3/s).

88


bằng tỉ lệ dung tích các hồ chứa tương ứng (QA Vương = 19,7m3/s; QSông Bung 4 =


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:


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.


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


bằng tỉ lệ dòng chảy đến các hồ mùa cạn


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.


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


H_khống chế = 2,67m


113







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


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



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


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



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


trình 1537 1.601.501 1.582.216 1.444.286 1.519.982 1.433.390 1.456.287

Vận hành theo



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



(Màu đỏ: Quy trình 1537; màu xanh: vận hành theo quy trình tối ưu).



120







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

http://ascelibrary.org/doi/abs/10.1061/%28ASCE%290733-9496%282008%29134%3A1%2824%29



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

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



Đường mực nước hồ Sông Tranh 2 mùa cạn 2015



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







179







180

Năm 1996





181





182

Năm 2003





183







i BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP & … tao/2019/LATS (To Viet...i Literature...

Documents

Transcript of i BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP & … tao/2019/LATS (To Viet...i Literature...