phần mở đầu, kết luận - kiến nghị và 03 chƣơng cụ thể nhƣ sau: Chƣơng 1. Tổng quan về nghiên cứu vận hành bậc thang hồ chứa và thị trƣờng điện cạnh tranh: Chƣơng này giới thiệu về hồ chứa và bậc thang hồ chứa phát điện nói chung và thông tin cơ bản về bậc thang hồ chứa trên lƣu vực sông Chu. Giới thiệu về quá trình phát triển của thị trƣờng điện cạnh tranh ở Việt Nam và các dự báo phát triển tiếp theo. Tổng quan các nghiên cứu lý thuyết, cũng nhƣ thực tế về vận hành hồ chứa và một số nghiên cứu khác với đối tƣợng là lƣu vực sông Chu.
Xây dựng cơ sở khoa học và thực tiễn nâng cao hiệu quả vận hành phát điện các hồ chứa bậc thang trong thị trƣờng điện cạnh tranh: Chƣơng này đề xuất hàm mục tiêu, trình bày cách xây dựng mô hình toán, các phƣơng pháp giải, các sơ đồ khối tạo biên và cách tính toán hƣớng đến doanh thu lớn nhất. Các số liệu đầu vào, các ràng buộc và một số mục tiêu đặt ra của luận án, có xét đến thực tiễn tham gia thị trƣờng điện cạnh tranh của hai hồ chứa. Áp dụng tính toán và phân tích kết quả, xác định xu hƣớng vận hành cho bậc thang hồ chứa trên lƣu vực sông Chu: Chƣơng này áp dụng mô hình toán, đã xây dựng trong chƣơng 2 để vận hành liên hồ chứa cho hai công trình Hủa Na và Cửa Đạt. Kết quả tính toán, theo mô hình trên đƣợc so sánh với kết quả vận hành thực tế vài năm gần đây cũng nhƣ kết quả thu đƣợc khi tính toán tối ƣu theo điện năng lớn nhất.
Dựa vào kết quả đầu ra để đánh giá, phân tích cách điều tiết phát điện, cách phối hợp vận hành, đề ra đƣợc chiến lƣợc chào giá tốt nhất cho các thời điểm khác nhau trong năm. 7 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU VẬN HÀNH BẬC THANG HỒ CHỨA VÀ THỊ TRƢỜNG ĐIỆN CẠNH TRANH 1.1 Các nghiên cứu về vận hành hồ chứa trên thế giới Hồ chứa phát điện đóng một vai trò quan trọng trong an ninh năng lƣợng và đảm bảo cung cấp năng lƣợng liên tục, không bị gián đoạn trong hệ thống điện của các quốc gia. Việc khai thác vận hành hồ chứa và bậc thang hồ chứa phát điện luôn là vấn đề phức tạp trong kỹ thuật điều tiết vận hành phối hợp các hồ chứa trong cùng một hệ thống. Hệ thống hồ chứa có thể bao gồm hai hoặc nhiều hơn hai hồ chứa, có thể là dạng bậc thang nối tiếp hoặc cũng có thể là dạng bậc thang song song kết hợp nối tiếp nhiều hồ.
Nghiên cứu vận hành hệ thống hồ chứa đã đƣợc các nhà khoa học, các cơ quan quản lý khai thác lƣu vực sông trên thế giới đầu tƣ nghiên cứu từ giữa thế kỷ XX. Tuy quá trình nghiên cứu lâu dài và đƣợc đầu tƣ khá công phu, nhƣng cho đến nay vẫn chƣa có công cụ và phƣơng pháp chung cho các hệ thống. Mỗi hệ thống sông, lƣu vực có đặc điểm vận hành khác nhau, nên phải sử dụng một phƣơng pháp và công cụ riêng khi mục tiêu vận hành hoặc điều kiện vận hành thay đổi. Sau đây điểm lại một số phƣơng pháp và kết quả nổi bật.1 Các bước xây dựng mô hình toán học Do tính chất ngẫu nhiên của dòng chảy, sự đa dạng và phức tạp của địa hình lòng hồ và phải thỏa mãn tốt nhất nhiều mục tiêu đồng thời, nên công cụ đƣợc sử dụng có hiệu quả nhất để tính toán tối ƣu cho hồ chứa là mô hình toán.
Mô hình toán học đƣợc xây dựng qua các bƣớc sau: - Xây dựng mô hình định tính cho vấn đề thực tế, tức là xác định các yếu tố có ý nghĩa quan trọng nhất và xác lập các quy luật mà chúng phải tuân theo. Hay nói một cách khác là phát biểu mô hình bằng lời và bằng biểu đồ với các điều kiện về kinh tế - kỹ thuật, tự nhiên, xã hội và các mục tiêu cần đạt đƣợc. 8 - Xây dựng mô hình toán cho vấn đề đang xét, tức là diễn tả lại dƣới dạng ngôn ngữ toán học cho mô hình định tính. Mô hình toán học thiết lập mối liên hệ giữa các biến số và các hệ số điều khiển hiện tƣợng.
- Sử dụng các công cụ toán học để khảo sát và giải quyết bài toán, căn cứ vào mô hình đã xây dựng cần phải chọn hoặc xây dựng phƣơng pháp giải cho phù hợp. Sau đó cụ thể hóa bằng các thuật toán tối ƣu. - Phân tích và kiểm định lại các kết quả đạt đƣợc.2 Các nghiên cứu tối ưu và mô hình hóa hệ thống hồ chứa Đối với các hệ thống hồ chứa lớn, phức tạp, hầu nhƣ không thể mô phỏng bằng mô hình vật lý với các kích thƣớc thực. Mô hình toán học với các đối tƣợng có đầy đủ đặc điểm nhƣ một hồ chứa phát điện thƣờng đƣợc lựa chọn.
Các mô hình toán có thể cung cấp chi tiết các diễn biến vận hành và các yêu cầu tính toán từ đơn giản đến phức tạp. Marino và Behzad Mohammadi (1984) [3] dựa trên cơ sở mô hình vận hành hàng tháng của Becker và Yeh là tối đa hóa công suất phát từ hệ thống liên hồ chứa, sau đó tiếp tục mở rộng ra cho phép tối đa hóa lƣợng nƣớc cung cấp cho công nghiệp, sinh hoạt và sản xuất điện năng trong hệ thống. Mô hình đƣợc tổ hợp giữa quy hoạch tuyến tính (QHTT) và quy hoạch động (QHĐ) sử dụng để tối ƣu trên toàn miền. Áp dụng mô hình tính cho hồ chứa Shasta ở California Central Valley Project.
Hiệu quả của thuật toán là giảm thời gian tính toán và các yêu cầu lƣu trữ, cho phép sử dụng máy tính nhỏ để tính toán. Chaweng Changchit và M. Terrell (1993) [4] đã nghiên cứu mô hình vận hành hồ chứa đa mục tiêu với dòng chảy đến ngẫu nhiên. Bài toán bao gồm tìm kiếm lƣợng xả thích hợp từ sự thay đổi của các hồ chứa trong hệ thống nhằm thỏa mãn nhiều mục tiêu khác nhau.
Các mục tiêu này bao gồm cấp nƣớc cho thành phố và khu công nghiệp, cấp nƣớc hạ lƣu, phòng lũ, phát điện, giải trí và các mục tiêu khác. Tác giả đã trình bày mô hình toán, phản ảnh ba đặc trƣng quan trọng của vấn đề là: đa mục tiêu, dòng chảy ngẫu nhiên và hệ thống quy mô lớn. Mô hình ứng dụng quy hoạch mục tiêu để giải và đã ứng dụng mô hình này cho hệ thống ba hồ chứa ở Oklahoma, Hoa Kỳ.W (2001) [5] nghiên cứu mô hình dòng chảy mạng lƣới sông MODSIM đƣợc mở rộng để trực tiếp kết hợp các ràng buộc về nồng độ các thành phần chất lƣợng nƣớc. Mô hình mở rộng MODSIMQ đƣợc liên kết với mô hình chất lƣợng nƣớc dòng chảy QUAL2E của Cơ quan Bảo vệ Môi trƣờng Hoa Kỳ và một mô hình đánh giá chất lƣợng của dòng chảy sau tƣới (irrigation return flows).
Một hàm lặp lại dựa trên thuật toán lập trình phi tuyến Frank-Wolfe liên kết MODSIMQ và các mô hình chất lƣợng nƣớc để đảm bảo hội tụ với các thỏa mãn ƣu tiên về nƣớc, trong khi cố gắng duy trì các yêu cầu chất lƣợng nƣớc tối thiểu. Dòng chảy sau tƣới, kênh thấm, thấm qua hồ chứa, thấm sâu, và sông do bơm nƣớc ngầm đƣợc mô hình hóa bằng cách sử dụng các yếu tố suy giảm dòng từ Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ. Áp dụng MODSIMQ vào lƣu vực sông Arkansas ở Colorado, mô hình đƣợc đánh giá cao khi thỏa mãn các vấn đề pháp lý và hành chính theo luật nƣớc Colorado và sông nhỏ Arkansas, bao gồm nhiều cơ chế quản lý trao đổi việc sử dụng các hồ chứa điều hòa (off-stream reservoirs) trong lƣu vực. Các hiệu chuẩn mô hình đƣợc tiến hành cho khu vực nghiên cứu trƣờng hợp xác nhận rằng MODSIMQ tái tạo hợp lý cả lƣu lƣợng lịch sử và độ mặn trong giai đoạn hiệu chuẩn.
Kết quả từ các kịch bản quản lý khác nhau cho thấy việc sử dụng kết hợp thích hợp của bề mặt và nƣớc ngầm có thể đồng thời đáp ứng nhu cầu nƣớc cho ngƣời dùng trong khi tăng cƣờng kiểm soát sự xâm nhập mặn. Huang và nnk, (2002) [6] trình bày mô hình QHĐ ngẫu nhiên dựa trên giải thuật gen để giải quyết vấn đề khối lƣợng tính toán lớn cho HTHC. Trƣờng hợp nghiên cứu là vận hành dài hạn kết hợp của hai hồ chứa song song ở Đài Loan. Nghiên cứu kết luận rằng giải thuật gen khá hữu dụng hỗ trợ tối ƣu hóa, và mô hình QHĐ ngẫu nhiên dựa trên giải thuật gen có thể khắc phục đƣợc khối lƣợng tính toán lớn trong việc tìm kiếm lời giải.
Haddad và nnk, (2006) [7] đã nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp tối ƣu HBMO (Honey Bee Mating Optimization – tối ƣu kết hợp kiểu đàn ong) trong xây dựng quy trình vận hành hệ thống hồ chứa thuỷ điện. Thuật toán HBMO là một sơ đồ thực tế giữa quá trình tích hợp và các công thức toán học. Khả năng áp dụng và hiệu quả của thuật toán HBMO trong lĩnh vực quy hoạch và quản lý tài nguyên nƣớc đã đƣợc thử nghiệm trong tối ƣu hoá hoạt động của các hồ chứa đơn hay hệ thống hồ chứa. Kết quả 10 nghiên cứu chỉ ra rằng phƣơng pháp HBMO cho kết quả khả thi và đáng tin cậy, hiện vẫn đang đƣợc tiếp tục nghiên cứu và phát triển trong việc tối ƣu hoá hoạt động của hồ chứa thuỷ điện.
Kumar (2007) [8] đã sử dụng thuật toán tối ƣu SWARM vào nghiên cứu vận hành hệ thống liên hồ chứa gồm 4 hồ mà trƣớc đây Larson đã sử dụng QHĐ để giải quyết. Hai nhà Thủy văn Kumar và Singh cũng đã áp dụng các thuật toán GA - giải thuật gen. Tiếp đó Giáo sƣ Kumar lại thử nghiệm áp dụng cho hệ thống hồ chứa Bhadra của Ấn Độ. Kết quả cho thấy thuật toán tối ƣu SWARM có khả năng áp dụng rất tốt vào giải quyết bài toán vận hành liên hồ chứa.
(2008) [9] đã nghiên cứu áp dụng mạng trí tuệ nhận tạo tiến hóa (ENNIS) vào vận hành hồ chứa Shihmen ở Đài Loan với 5 biến ra quyết định. Kết quả đạt đƣợc cho thấy mạng ENNIS sử dụng cho việc vận hành hồ chứa Shihmen này có nhiều thuận lợi hơn nhiều vì có ít thông số, dễ dàng xử lý các biến điều khiển, dễ kết hợp giữa mô hình vận hành với các mô hình dự báo dòng chảy đến. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mạng ENNIS hoàn toàn có khả năng kiểm soát nhiều biến để đƣa ra các quyết định hợp lý khi vận hành hồ chứa đa mục tiêu.