Nghiên cứu phương pháp tối ưu vận hành hệ thống hồ chứa thượng lưu lưu vực sông Hồng trong mùa cạn

Hệ thống sông Hồng là một trong những hệ thống sông lớn nhất Việt Nam, đóng vai trò quan trọng trong phát triển… 189 trang · Viện Khoa Học Thủy Lợi Việt Nam.

• Tác giả: Nguyễn Xuân Lâm
• Trường học: Viện Khoa Học Thủy Lợi Việt Nam
• Chuyên ngành: Thủy Lợi
• Đề tài: Phương Pháp Tối Ưu Vận Hành Hồ Chứa Thượng Lưu Sông Hồng Mùa Cạn
• Loại tài liệu: Luận Án

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 0.1. Tính cấp thiết của đề tài luận án
• 0.2. Mục đích nghiên cứu
• 0.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 0.4. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu
• 0.4.1. Cách tiếp cận
• 0.4.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TỐI ƯU VẬN HÀNH HỒ CHỨA
• 1.1. Giới thiệu chung
• 1.2. Các nghiên cứu ở nước ngoài
• 1.3. Phương pháp mô phỏng
• 1.4. Phương pháp tối ưu
• 1.5. Bài toán tối ưu hóa hệ thống hồ chứa
• 1.5.1. Hàm mục tiêu
• 1.5.2. Tối ưu đa mục tiêu
• 1.6. Các phương pháp giải tối ưu
• 1.6.1. Tối ưu ngẫu nhiên ẩn
• 1.6.2. Tối ưu ngẫu nhiên hiện
• 1.6.3. Quy hoạch kinh nghiệm (Heuristic) và thuật toán di truyền GA
• 1.7. Các nghiên cứu ở trong nước
• 1.7.1. Nghiên cứu về quy hoạch trên vùng Đồng bằng sông Hồng – Thái Bình
• 1.7.2. Nghiên cứu về vận hành liên hồ chứa
• 1.8. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG HỒ CHỨA TRONG MÙA CẠN TRÊN LƯU VỰC SÔNG HỒNG
• 2.1. Đặc điểm lưu vực và hệ thống hồ chứa sông Hồng
• 2.1.1. Điều kiện tự nhiên, khí hậu và thủy văn lưu vực
• 2.1.2. Hệ thống hồ chứa lưu vực sông Hồng
• 2.1.3. Những yếu tố tác động đến vận hành hệ thống hồ chứa thủy điện lưu vực sông Hồng
• 2.1.3.1. Dòng chảy từ Trung Quốc
• 2.1.3.2. Vai trò phát điện của hệ thống
• 2.1.3.3. Đảm bảo nước cho hạ du
• 2.1.3.4. Ảnh hưởng của triều và mặn
• 2.1.3.5. Mâu thuẫn giữa cấp nước và phát điện
• 2.1.3.6. Tác động của BĐKH
• 2.1.3.7. Quy trình vận hành liên hồ chứa
• 2.2. Những định hướng để thiết lập bài toán tối ưu vận hành hệ thống hồ chứa lưu vực sông Hồng
• 2.3. Phương pháp xây dựng giải pháp tối ưu vận hành hệ thống hồ chứa lưu vực sông Hồng
• 2.3.1. Thiết lập bài toán tối ưu
• 2.3.1.1. Hàm mục tiêu
• 2.3.2. Khung tính toán tối ưu xây dựng hàm vận hành thời gian thực cho hệ thống hồ chứa sông Hồng trong mùa cạn
• 2.3.3. Mô phỏng hệ thống hồ chứa
• 2.3.3.1. Các quan hệ đặc tính hồ chứa
• 2.3.3.2. Quan hệ mực nước và mức xả tối đa, tối thiểu
• 2.3.3.3. Hiệu chỉnh mức xả 𝑟_{max} và 𝑟_{min} theo dòng chảy đến, dung tích đầu bước và bước thời gian mô phỏng
• 2.3.3.4. Mô phỏng cân bằng nước hệ thống hồ và quá trình ra quyết định vận hành
• 2.3.4. Mô hình hạ lưu
• 2.3.5. Hàm chính sách vận hành hệ thống hồ chứa thời gian thực
• 2.3.6. Thuật toán BORG-MOEA
• 2.3.6.1. Tập trội dạng hộp epsilon (𝜖)
• 2.3.6.2. Tiến bộ epsilon 𝜖
• 2.3.6.3. Khởi động lại
• 2.3.6.4. Kết hợp đa toán tử tự động thích ứng
• 2.3.7. Số liệu đầu vào
• 2.4. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ XÂY DỰNG GIẢI PHÁP VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG HỒ CHỨA TRONG MÙA CẠN TRÊN LƯU VỰC SÔNG HỒNG
• 3.1. Mô hình hệ thống hồ chứa
• 3.2. Mô hình hạ lưu
• 3.3. Xây dựng mô hình Mike 11 cho vùng Đồng bằng sông Hồng. Mô hình thay thế
• 3.4. Kích thước bài toán, máy tính, và ngôn ngữ lập trình
• 3.5. Giao diện cho vận hành thời gian thực
• 3.6. Phân tích và đánh giá kết quả tính toán các hàm vận hành tối ưu
• 3.7. Kết luận chương 3
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 2

Tóm tắt

I. Tính cấp thiết của đề tài luận án

Hệ thống sông Hồng là một trong những hệ thống sông lớn nhất Việt Nam, đóng vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế và xã hội. Tuy nhiên, tình trạng cạn kiệt dòng chảy đang diễn ra ngày càng nghiêm trọng, ảnh hưởng đến việc vận hành hồ chứa và cung cấp nước cho hạ du. Các nguyên nhân như khai thác dòng chảy từ thượng nguồn, tác động của biến đổi khí hậu và các hoạt động khai thác cát trái phép đã làm gia tăng áp lực lên hệ thống. Quy trình quản lý nước hiện tại chưa đáp ứng được yêu cầu thực tiễn, cần thiết phải có các nghiên cứu về giải pháp tối ưu hóa vận hành hệ thống hồ chứa trong mùa cạn nhằm đảm bảo phát điện và cấp nước hiệu quả.

II. Mục đích nghiên cứu

Mục đích chính của nghiên cứu là xây dựng cơ sở khoa học để đề xuất giải pháp vận hành hồ chứa thượng lưu sông Hồng trong mùa cạn. Nghiên cứu sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa phát điện và cấp nước hạ du theo hướng tối ưu hóa đa mục tiêu. Việc ứng dụng thuật toán BORG-MOEA sẽ giúp phân tích và tối ưu hóa các mục tiêu vận hành, từ đó đưa ra các hàm vận hành thời gian thực phù hợp với thực tiễn của hệ thống hồ chứa. Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên nước mà còn đảm bảo an toàn cho các hoạt động kinh tế - xã hội trong khu vực.

III. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận án là hệ thống các hồ chứa thủy điện lớn trên lưu vực sông Hồng, bao gồm các hồ như Bản Chát, Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên Quang. Phạm vi nghiên cứu sẽ tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến vận hành hồ chứa trong mùa cạn, từ đó đề xuất các giải pháp tối ưu hóa phù hợp. Nghiên cứu sẽ xem xét các điều kiện tự nhiên, khí hậu, thủy văn và các yếu tố kinh tế - xã hội có liên quan đến việc quản lý và sử dụng nước trong khu vực.

IV. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sẽ áp dụng cách tiếp cận hệ thống và tổng hợp, xem xét lưu vực sông Hồng như một hệ thống thống nhất. Các phương pháp nghiên cứu bao gồm điều tra thực địa, thu thập số liệu khí tượng, thủy văn, và phân tích các yếu tố tác động đến vận hành hồ chứa. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng sẽ sử dụng các phương pháp mô phỏng và tối ưu hóa để xây dựng các hàm mục tiêu và ràng buộc cho bài toán vận hành. Việc áp dụng các công nghệ mới và phương pháp tính toán hiện đại sẽ giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả của các giải pháp đề xuất.

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

Luận án không chỉ có ý nghĩa khoa học mà còn mang lại giá trị thực tiễn cao trong việc quản lý nước và vận hành hồ chứa. Các giải pháp tối ưu hóa được đề xuất sẽ giúp nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên nước, đảm bảo cung cấp nước cho hạ du và phát điện trong mùa cạn. Đồng thời, nghiên cứu cũng sẽ góp phần vào việc xây dựng các chính sách quản lý nước bền vững, đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế - xã hội trong khu vực đồng bằng sông Hồng. Điều này sẽ tạo ra một nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực quản lý tài nguyên nước.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Công trình nghiên cứu thuộc chuyên ngành Kỹ thuật tài nguyên nước (mã số định hướng nghiên cứu về thủy văn, quy hoạch và quản lý tài nguyên nước), do nghiên cứu sinh Nguyễn Xuân Lâm thực hiện tại Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam. Luận án giải quyết bài toán vận hành tối ưu hệ thống liên hồ chứa trong mùa cạn theo hướng tiếp cận tối ưu hóa đa mục tiêu kết hợp mô phỏng toán học.

1. Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Lưu vực sông Hồng là hệ thống sông lớn thứ hai tại Việt Nam, đóng vai trò chiến lược đối với sự phát triển kinh tế - xã hội của 11 tỉnh, thành phố khu vực Đồng bằng sông Hồng (ĐBSH), bao gồm trung tâm kinh tế - chính trị Hà Nội và thành phố cảng Hải Phòng. Vùng hạ du có khoảng 0,8 triệu ha đất canh tác nông nghiệp với 84% diện tích trồng cây hàng năm, giữ vị trí thứ hai cả nước về sản lượng lúa gạo. Song song với nông nghiệp, lưu vực sông Hồng sở hữu hệ thống hồ chứa thủy điện bậc thang quy mô lớn gồm Hòa Bình, Thác Bà, Tuyên Quang, Sơn La, Bản Chát, Huội Quảng và Lai Châu, giữ vai trò chủ chốt trong cung cấp năng lượng và điều tiết dòng chảy.

Tuy nhiên, chế độ dòng chảy mùa cạn tại hạ du lưu vực sông Hồng ngày càng suy giảm nghiêm trọng do nhiều yếu tố:

• Hoạt động khai thác nguồn nước ở thượng lưu thuộc lãnh thổ Trung Quốc.
• Tác động tiêu cực của biến đổi khí hậu và hiện tượng thời tiết cực đoan.
• Hiện tượng hạ thấp lòng dẫn do khai thác cát và lưu giữ bùn cát tại các hồ chứa, dẫn đến biến đổi tỷ lệ phân lưu qua sông Đuống và làm tụt sâu mực nước sông Hồng tại Hà Nội.
• Gia tăng mạnh mẽ lượng nước xả phục vụ gieo cấy lúa vụ Đông Xuân, tăng hơn gấp đôi từ 2,78 tỷ $\text{m}^3$ (năm 2007) lên 5,77 tỷ $\text{m}^3$ (năm 2015).

Mặc dù Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng theo Quyết định số 1622/QĐ-TTg ngày 17 tháng 9 năm 2015, văn bản này mới chỉ đưa ra các ràng buộc tĩnh mang tính điều kiện biên tối thiểu dựa trên phân tích các năm điển hình. Quy trình 1622/QĐ-TTg chưa được xây dựng trên nền tảng phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu, chưa giải quyết được triệt để mâu thuẫn lợi ích giữa phát điện và cấp nước hạ du, đồng thời thiếu các công cụ toán học hỗ trợ ra quyết định vận hành động theo thời gian thực. Do đó, việc nghiên cứu xây dựng giải pháp vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa thủy điện trong mùa cạn là yêu cầu cấp thiết.

2. Mục tiêu nghiên cứu

Xây dựng cơ sở khoa học và đề xuất giải pháp vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa thủy điện trong mùa cạn nhằm cân bằng, tối đa hóa đồng thời lợi ích phát điện và cấp nước hạ du theo hướng tiếp cận tối ưu hóa đa mục tiêu, ứng dụng thuật toán tiến hóa BORG-MOEA cho lưu vực sông Hồng.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống 6 hồ chứa thủy điện lớn trên lưu vực sông Hồng thuộc lãnh thổ Việt Nam, gồm: Bản Chát, Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên Quang.
• Phạm vi không gian: Lưu vực sông Hồng tính từ biên giới Việt - Trung đến vùng châu thổ Đồng bằng sông Hồng và các cửa sông đổ ra vịnh Bắc Bộ.
• Phạm vi thời gian: Mùa cạn hàng năm, quy chuẩn từ ngày 16 tháng 9 (hoặc 16 tháng 10) đến ngày 14 tháng 6 hoặc 15 tháng 9 năm sau; chuỗi số liệu thủy văn mô phỏng lịch sử 50 năm (1961–2011) và chuỗi kiểm nghiệm thực tế thời kỳ 16/10/2015 đến 14/6/2016.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

1. Các hướng nghiên cứu trên thế giới

Tối ưu hóa vận hành hệ thống hồ chứa đã được nghiên cứu từ thập niên 1950–1960. Tác giả Biswas (1991) chỉ ra rằng chi phí xây dựng công trình mới ngày càng tăng, đòi hỏi phải nâng cao hiệu quả quản lý vận hành các hồ hiện hữu. Các công cụ và phương pháp được phát triển theo hai nhánh chính:

• Phương pháp mô phỏng (Simulation): Simonovic (1992) hệ thống hóa các công cụ giải tích và mô phỏng hệ thống. Các mô hình mô phỏng phổ biến gồm HEC-5 (1982), Acres (1976), SSARR, IRIS, WRAP và các bộ mô hình MIKE (MIKE BASIN, MIKE 11 của DHI). Lund và Ferriera (1996), Jain và Goel (1999) ứng dụng mô phỏng đánh giá chính sách vận hành. Mô hình mô phỏng phản ánh chi tiết hệ thống nhưng chỉ trả lời câu hỏi "điều gì xảy ra nếu" (what-if), không trực tiếp tìm ra nghiệm tối ưu.
• Phương pháp tối ưu hóa (Optimization): Yeh (1985) và Wurbs (1993) chỉ ra các rào cản ứng dụng mô hình tối ưu vào thực tế. Bài toán tối ưu hóa hồ chứa được chia thành hai cách tiếp cận chính:
  1. Tối ưu ngẫu nhiên ẩn (Implicit Stochastic Optimization - ISO): Sử dụng chuỗi dòng chảy tất định dài hạn để tối ưu, sau đó hồi quy tìm hàm chính sách. Các kỹ thuật gồm: Quy hoạch tuyến tính (LP) ứng dụng bởi Hiew (1987), Crawley và Dandy (1993), Needham (2000); Quy hoạch phi tuyến (NLP) ứng dụng bởi Tejada và Guibert (1990), Arnold và nnk (1994), Peng và Buras (2000); Quy hoạch động rời rạc (DP) phát triển bởi Bellman (1957, 1961) và các biến thể DPSA, IDP, DDDP của Collins (1977), Yeh (1989), Shim (2002), Heidari (1971), Karamouz và nnk (1992), Li và nnk (2014).
  2. Tối ưu ngẫu nhiên hiện (Explicit Stochastic Optimization - ESO): Dựa trên phân phối xác suất ngẫu nhiên của dòng chảy theo Roefs và Bodin (1970), Kall và Wallace (1995). Các kỹ thuật gồm Quy hoạch tuyến tính ngẫu nhiên (SLP) của Jacob (1995), Seifi và Hipel (2001), Ahmed và Lansey (2001); Quy hoạch động ngẫu nhiên (SDP) của Stedinger và nnk (1984), Labadie (1993), Vasiliadis và Karamouz (1994), Kelman (1990), Turgeon (1980), Valdes và nnk (1992). Nhược điểm lớn của ESO là "vấn nạn chiều không gian" (curse of dimensionality).
• Quy hoạch kinh nghiệm và thuật toán tiến hóa (Heuristic / Evolutionary Algorithms): Goldberg (1989), Nicklow và nnk (2010) tổng quan việc ứng dụng thuật toán di truyền (GA) trong tài nguyên nước; Wardlaw và Sharif (1999), Dessalgene và nnk (2004), Kerachian và Karamouz (2007) áp dụng GA cho hồ chứa. Lớp thuật toán tiến hóa đa mục tiêu (MOEA) gồm NSGA-II (Deb, 2000), NSGA-III (Deb, 2014), GDE3 và BORG-MOEA (Hadka và Reed, 2013) cho phép tìm kiếm tập nghiệm Pareto không trội mà không cần tính đạo hàm hay tuyến tính hóa mô hình.

2. Các nghiên cứu trong nước

• Viện Quy hoạch Thủy lợi (2005, 2007, 2011, 2013) thực hiện các dự án quy hoạch lưu vực sông Hồng - Thái Bình, ứng dụng mô hình MIKE 11, MIKE BASIN và phần mềm GAMS để phân bổ nguồn nước hạ du.
• Hà Văn Khối và Lê Bảo Trung (2003) nghiên cứu phương pháp lập kế hoạch chủ động 2 chiều cho 3 hồ Hòa Bình, Sơn La, Lai Châu.
• Lê Kim Truyền và nnk (2007) đánh giá đặc điểm cấp nước mùa khô ĐBSH qua mô hình MIKE.
• Ngô Lê Long (2006) ứng dụng thuật toán SCE tối ưu hóa vận hành hồ Hòa Bình trong mùa lũ.
• Hà Ngọc Hiến (2009) nghiên cứu vận hành thời gian thực liên hồ chứa sông Hồng trong mùa lũ đảm bảo an toàn đập và chống lũ hạ du.
• Nguyễn Lan Châu (2010) rà soát thiếu hụt dòng chảy mùa cạn sông Đà, sông Lô và thử nghiệm mô hình dự báo ngắn hạn Tank, Muskingum, IMECH-1D.
• Quách Thị Xuân (2011) ứng dụng DP, SDP, NSGA-II cho hồ Hòa Bình.
• Lê Hùng (2012) áp dụng DP và GA cho các hồ đơn lẻ miền Trung (A Vương, Định Bình, Krông H’năng).
• Hoàng Thanh Tùng, Hà Văn Khối và Nguyễn Thanh Hải (2013) ứng dụng phần mềm Crystal Ball tối ưu phi tuyến kết hợp mô phỏng Monte Carlo cho hồ Tuyên Quang, Thác Bà, Sơn La, Hòa Bình.
• Đại học Bách khoa Milan phối hợp Viện Quy hoạch Thủy lợi (2016) thực hiện dự án "Quản lý nước tổng hợp và bền vững hệ thống sông Hồng và Thái Bình trong điều kiện khí hậu thay đổi", xây dựng công cụ Red Two Le sử dụng GA kết hợp SDP nhưng mới áp dụng cho 4 hồ và phải tách riêng hồ Thác Bà.
• Hoàng Minh Tuyển và nnk (2015) nghiên cứu cơ sở ban hành Quy trình 1622/QĐ-TTg.

3. Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn giải quyết

Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chủ yếu tiếp cận theo dạng đơn hồ, giới hạn ở 3 đến 4 hồ chứa, tập trung vào mùa lũ hoặc chỉ tối ưu hóa phân bổ nước hạ lưu tĩnh. Luận án giải quyết khoảng trống về một khung phương pháp toán học tổng thể có khả năng giải bài toán tối ưu hóa vận hành đa mục tiêu cho toàn bộ hệ thống bậc thang 6 hồ chứa lớn nhất lưu vực sông Hồng trong mùa cạn, đưa ra tập nghiệm Pareto và hàm chính sách vận hành thời gian thực.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

1. Khung phân tích và cơ sở lý thuyết

• Cách tiếp cận hệ thống và tổng hợp: Xem lưu vực sông Hồng là một hệ thống thống nhất, tích hợp các yếu tố tự nhiên (thủy văn, khí hậu, hình thái sông) và kinh tế - xã hội (thủy điện, nông nghiệp, môi trường).
• Khung tính toán Tham số hóa - Mô phỏng - Tối ưu (Parameterization - Simulation - Optimization, viết tắt là PSO): Dạng hàm vận hành được lựa chọn trước với các tham số đại diện, sau đó quá trình tối ưu hóa tìm kiếm bộ tham số tốt nhất thông qua mô phỏng liên tục dòng chảy hệ thống.
• Lý thuyết tối ưu đa mục tiêu Pareto: Tìm tập hợp các giải pháp không trội mà tại đó không thể cải thiện một mục tiêu mà không làm suy giảm mục tiêu khác.

2. Thiết lập bài toán tối ưu

Bài toán được thiết lập với 2 hàm mục tiêu và 2 nhóm ràng buộc chính:

• Hàm mục tiêu 1 (Tối đa hóa lợi ích phát điện tương đối): Đánh giá tổng điện năng phát ra từ 6 nhà máy thủy điện trong suốt mùa cạn (16/9 đến 14/6), có xét hệ số phụ tải và giá trị kinh tế theo thời gian: $$\max f_1 = \sum_{t=1}^T \sum_{i=1}^6 e_{i,t} \cdot K \cdot \Delta t_{i,t}$$ Trong đó $e_{i,t}$ là hiệu suất phát điện phụ thuộc cột nước và lưu lượng xả của hồ $i$ tại bước thời gian $t$.
• Hàm mục tiêu 2 (Tối đa hóa trung bình mực nước thấp tại hạ du): Hạn chế tình trạng tụt giảm mực nước tại trạm thủy văn Hà Nội nhằm đảm bảo khả năng lấy nước tự chảy hoặc giảm chi phí bơm của các công trình thủy lợi hạ du.
• Các ràng buộc kỹ thuật và vận hành:
  1. Phương trình cân bằng nước tại từng hồ: $s_{t+1} = s_t + C \cdot r_t + q_t - I_t - d_t$ (xét dòng chảy đến $q_t$, lượng xả $r_t$, tổn thất bốc hơi $I_t$, nhu cầu dùng nước $d_t$).
  2. Ràng buộc dung tích và mực nước hồ: $s_{\min} \le s_t \le s_{\max}$ (giữa mực nước chết MNC và mực nước dâng bình thường MNDBT).
  3. Giới hạn xả tức thời và xả ngày: $r_{\min}(s_t, q_t) \le r_t \le r_{\max}(s_t, q_t)$.
  4. Ràng buộc cấp nước các đợt gieo cấy lúa Đông Xuân vùng ĐBSH.
  5. Ràng buộc mực nước đón lũ vào cuối mùa cạn (ngày 14/6 hoặc 15/9).

3. Phương pháp thực tế và công cụ tính toán

• Thuật toán tiến hóa đa mục tiêu BORG-MOEA: Sử dụng cơ chế tập trội dạng hộp epsilon ($\epsilon$-dominance archive), thước đo tiến bộ $\epsilon$-progress, cơ chế tự động khởi động lại (restart) khi bị tắc nghẽn nghiệm cục bộ và kết hợp đa toán tử biến dị/lai ghép tự thích ứng (multi-operator adaptation).
• Mô phỏng cân bằng nước hệ thống hồ: Tác giả tự lập trình bằng ngôn ngữ C/C++ để tối ưu hóa tốc độ xử lý trên chuỗi số liệu 50 năm với bước thời gian ngày.
• Mô hình thủy lực và mô hình thay thế (Emulator): Xây dựng mô hình thủy lực 1 chiều MIKE 11 (mô đun HD và mô đun chất lượng nước lan truyền mặn AD) cho toàn bộ mạng lưới sông vùng ĐBSH - Thái Bình. Để khắc phục thời gian tính toán lớn khi kết nối trực tiếp MIKE 11 vào vòng lặp tối ưu BORG-MOEA, tác giả xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) sử dụng hàm kích hoạt tangent hyperbolic đóng vai trò mô hình thay thế (emulator) mô phỏng mối quan hệ giữa lưu lượng xả thượng lưu, thủy triều và mực nước/độ mặn hạ lưu.
• Nền tảng thực thi: Hệ thống tính toán trên máy vi tính cấu hình cao, tích hợp C/C++ và MATLAB trên hệ điều hành Windows.

4. Nguồn tư liệu và dữ liệu

• Dữ liệu thủy văn, khí tượng: Chuỗi số liệu dòng chảy ngày 50 năm (1961–2011) tại các tuyến công trình thủy điện và các trạm thủy văn chính (Sơn Tây, Hà Nội, Yên Bái, Hòa Bình, Vụ Quang); chuỗi số liệu bốc hơi ngày 1957–2011 tại các trạm khí tượng miền núi phía Bắc.
• Dữ liệu nhu cầu nước: Chuỗi nhu cầu nước ngày phân chia theo các ngành kinh tế (nông nghiệp, công nghiệp, dân sinh, môi trường) và tiến độ lấy nước vụ Đông Xuân.
• Dữ liệu hải văn: Chuỗi mực nước triều giờ và triều ngày cực đại tại trạm Hòn Dấu và cửa Ba Lạt.
• Dữ liệu công trình: Quan hệ dung tích - mực nước ($V \sim Z$), dung tích - diện tích mặt nước ($V \sim F$), đường đặc tính tuabin, đường xả lũ, quy chuẩn kỹ thuật của 6 hồ chứa.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan tối ưu vận hành hồ chứa

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản lý vận hành hồ chứa trên thế giới và tại Việt Nam. Tác giả phân tích rõ sự khác biệt giữa hai trường phái: mô hình mô phỏng (mang tính thụ động, đánh giá kịch bản) và mô hình tối ưu (chủ động tìm kiếm quyết định tốt nhất).

Chương này phân loại chi tiết các kỹ thuật tối ưu hóa trong bài toán hồ chứa:

• Nhóm ISO: Quy hoạch tuyến tính (LP), quy hoạch phi tuyến (NLP), quy hoạch động rời rạc (DP) và các biến thể giảm không gian trạng thái (DPSA, DDDP, IDP).
• Nhóm ESO: Quy hoạch tuyến tính ngẫu nhiên (SLP), quy hoạch động ngẫu nhiên (SDP), quá trình quyết định Markov.
• Nhóm thuật toán tiến hóa (EA): GA, NSGA-II, NSGA-III, GDE3 và BORG-MOEA.

Tác giả đánh giá thực trạng quản lý vận hành liên hồ chứa tại Việt Nam, phân tích các điểm đạt được và các hạn chế tồn tại của Quy trình 1622/QĐ-TTg ngày 17/9/2015, từ đó khẳng định tính đúng đắn khi lựa chọn phương pháp PSO kết hợp thuật toán BORG-MOEA cho 6 hồ chứa lưu vực sông Hồng.

Chương 2. Cơ sở khoa học và thực tiễn đề xuất giải pháp vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa trong mùa cạn trên lưu vực sông Hồng

Chương 2 trình bày toàn diện về điều kiện tự nhiên, thủy văn và kỹ thuật của hệ thống sông Hồng, đồng thời thiết lập khung toán học cho bài toán tối ưu.

Lưu vực sông Hồng có tổng diện tích $149.948 \text{ km}^2$, trong đó phần thuộc lãnh thổ Việt Nam là $73.812 \text{ km}^2$ (chiếm 49,3%). Dòng chảy năm phân bố không đều giữa ba sông nhánh chính: sông Đà chiếm 45,2% tổng lượng dù diện tích chỉ tương đương sông Thao (chiếm 21,8%), sông Lô chiếm 27,4%.

Tổng lượng dòng chảy năm của hệ thống sông Hồng:

Lãnh thổ	Sông	Diện tích lưu vực ($\text{km}^2$)	Tỷ lệ diện tích (%)	Tổng lượng dòng chảy năm ($\text{km}^3$)	Tỷ lệ dòng chảy năm (%)
Trung Quốc	Nguyên	38.070	25,6	15,0	12,3
	Lý Tiên	22.610	15,2	22,8	18,7
	Bàn Long	14.148	9,5	9,4	7,7
Lào	Nậm Mức	1.120	0,75	1,1	0,9
Tổng ngoài nước		75.948	51,1	48,3	39,7
Việt Nam	Thao	12.000	8,1	11,6	9,5
	Đà	26.800	18,0	31,1	25,5
	Lô	22.600	15,2	24,0	19,7
	Hạ lưu	11.300	7,6	6,8	5,6
Tổng Việt Nam		72.700	48,9	73,5	60,3
Toàn bộ lưu vực		148.645	100	121,8	100

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu dẫn theo Trần Thanh Xuân (2007) trong luận án.

Chương 2 đi sâu phân tích 7 yếu tố tác động lớn đến bài toán vận hành mùa cạn:

1. Nguồn nước chảy xuyên biên giới từ Trung Quốc.
2. Nhu cầu phát điện của các nhà máy thủy điện lớn trong hệ thống điện quốc gia.
3. Yêu cầu cấp nước hạ du, đặc biệt là các đợt xả nước gieo cấy lúa Đông Xuân.
4. Tác động của thủy triều và xâm nhập mặn vùng cửa sông.
5. Mâu thuẫn giữa tích nước phát điện vào giờ cao điểm và duy trì dòng chảy liên tục cho hạ du.
6. Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu.
7. Các ràng buộc pháp lý theo Quy trình 1622/QĐ-TTg.

Từ phân tích trên, tác giả xây dựng hàm chính sách vận hành thời gian thực dưới dạng mạng hàm nơ-ron hoặc quan hệ giải tích phụ thuộc dung tích trữ đầu ngày của 6 hồ và biến thời gian. Thuật toán BORG-MOEA được thiết lập với các tham số tiến hóa tự thích ứng nhằm tìm kiếm bộ 350 nghiệm Pareto tối ưu.

Chương 3. Phân tích, đánh giá kết quả xây dựng giải pháp vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa trong mùa cạn trên lưu vực sông Hồng

Chương 3 trình bày các kết quả tính toán mô phỏng, kiểm định mô hình và đánh giá hiệu quả của các giải pháp vận hành:

• Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình hạ lưu: Mô hình thủy lực MIKE 11 (HD) và mô hình lan truyền mặn (AD) được hiệu chỉnh với số liệu thực đo năm 2010 và kiểm định với số liệu năm 2011 tại các trạm chính trên sông Hồng, sông Đuống, sông Thái Bình. Kết quả mô phỏng mực nước và độ mặn đạt chỉ số tương quan cao. Mạng nơ-ron nhân tạo ANN được huấn luyện từ dữ liệu MIKE 11 cho kết quả xấp xỉ chính xác với sai số nhỏ, đáp ứng yêu cầu tính toán nhanh trong vòng lặp tối ưu hóa.
• Bộ nghiệm Pareto: Thuật toán BORG-MOEA xác lập mặt Pareto gồm 350 nghiệm khả thi biểu diễn sự đánh đổi giữa lợi ích phát điện tương đối và chỉ số cải thiện mực nước hạ lưu.
• Xây dựng phần mềm hỗ trợ ra quyết định: Tác giả phát triển giao diện hỗ trợ vận hành thời gian thực. Người vận hành chỉ cần nhập dung tích đầu ngày của 6 hồ chứa và thời điểm trong năm, công cụ sẽ tự động tính toán và đưa ra khuyến nghị lưu lượng xả trung bình ngày cho từng hồ chứa.
• Kiểm nghiệm trên chuỗi số liệu thực tế thời kỳ 16/10/2015 đến 14/6/2016: Nghiên cứu lựa chọn nghiệm điển hình P350H1 từ mặt Pareto để so sánh đối chứng với quá trình vận hành thực tế theo Quy trình 1622/QĐ-TTg. Kết quả kiểm nghiệm cho thấy:
  • Lợi ích phát điện toàn hệ thống tăng từ 25% đến 28%.
  • Trung bình mực nước thấp tại hạ lưu (< 1,2 m) được cải thiện từ 4% đến 11%.
  • Số ngày vi phạm ngưỡng mực nước 1,2 m tại Hà Nội giảm từ 43% đến 86%.
  • Mực nước trung bình tại trạm Hà Nội trong toàn thời kỳ được nâng cao từ 40% đến 43%.

---

Kết quả và những đóng góp mới

1. Đóng góp mới về mặt khoa học và lý luận

• Thiết lập thành công khung tính toán tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa theo phương pháp Tham số hóa - Mô phỏng - Tối ưu (PSO), kết nối hoàn chỉnh giữa mô hình cân bằng nước hệ thống 6 hồ chứa, mô hình hạ lưu thủy lực/lan truyền mặn qua mô hình thay thế mạng nơ-ron nhân tạo (ANN emulator) và thuật toán tiến hóa BORG-MOEA.
• Ẩn trước các ràng buộc vật lý, dung tích và xả nước bên trong mô hình mô phỏng, giúp mọi nghiệm sinh ra trong quá trình tiến hóa đều đảm bảo tính khả thi về mặt kỹ thuật công trình.
• Phát triển hệ thống mã nguồn độc lập viết bằng ngôn ngữ C/C++ và MATLAB trên nền hệ điều hành Windows, đạt hiệu năng tính toán cao khi xử lý bài toán tối ưu phi tuyến ngẫu nhiên quy mô lớn với chuỗi số liệu 50 năm bước thời gian ngày.

2. Đóng góp mới về mặt thực tiễn

• Cung cấp tập hợp 350 hàm vận hành tối ưu Pareto cho 6 hồ chứa lớn trên lưu vực sông Hồng (Bản Chát, Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà, Tuyên Quang) trong mùa cạn.
• Xây dựng phần mềm có giao diện hỗ trợ ra quyết định vận hành thời gian thực với cấu trúc đầu vào đơn giản (chỉ gồm dung tích hiện tại của 6 hồ và biến thời gian), cung cấp gợi ý lượng xả ngày phù hợp trong bối cảnh thiếu hụt thông tin dự báo khí tượng thủy văn dài hạn và hạn chế số liệu từ phía thượng nguồn Trung Quốc.
• Chứng minh tính hiệu quả vượt trội của việc phối hợp liên hồ chứa so với quy trình vận hành tĩnh hiện hành thông qua việc đồng thời nâng cao sản lượng điện và cải thiện chế độ mực nước cấp nước nông nghiệp cho ĐBSH.

3. Kiến nghị và giải pháp đề xuất

• Kiến nghị các cơ quan quản lý nhà nước (Bộ Tài nguyên và Môi trường, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, Bộ Công Thương) cùng Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) tham khảo, ứng dụng tập hàm vận hành Pareto và công cụ hỗ trợ ra quyết định để điều chỉnh, bổ sung Quy trình vận hành liên hồ chứa 1622/QĐ-TTg.
• Cho phép áp dụng linh hoạt khuyến nghị xả trung bình ngày: người vận hành giữ quyền chủ động điều tiết chi tiết từng giờ trong ngày để phát điện phủ đỉnh theo nhu cầu phụ tải của hệ thống điện quốc gia.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

1. Hạn chế của luận án

• Nghiên cứu chỉ tập trung vào bài toán điều tiết trong mùa cạn, chưa tích hợp bài toán vận hành liên hoàn cả mùa lũ - mùa cạn trên cùng một khung tối ưu duy nhất.
• Hàm chính sách vận hành mới sử dụng thông tin trạng thái dung tích đầu ngày của các hồ và biến ngày trong năm, chưa kết hợp trực tiếp các bản tin dự báo khí tượng thủy văn số trị hạn vừa và hạn dài.
• Đầu ra của mô hình tối ưu dừng lại ở khuyến nghị lưu lượng xả trung bình ngày của từng hồ, chưa đi sâu vào bài toán tối ưu hóa thủy lực - phát điện chi tiết từng giờ theo biểu đồ phụ tải phủ đỉnh của từng tổ máy.

2. Hướng nghiên cứu tiếp

• Mở rộng bài toán tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa cho toàn bộ chu kỳ năm (kết nối liên mùa lũ - kiệt).
• Tích hợp các công nghệ dự báo dòng chảy đến hồ có độ tin cậy cao vào cấu trúc của hàm chính sách vận hành thời gian thực.
• Phát triển mô hình tối ưu hóa chi tiết bước thời gian giờ phục vụ yêu cầu vận hành phủ đỉnh của hệ thống thủy điện và tham gia thị trường phát điện cạnh tranh.

---

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên môn có giá trị cho các đối tượng và lĩnh vực sau:

• Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên: Thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật tài nguyên nước, Thủy văn học, Kỹ thuật thủy điện, Hệ thống năng lượng và Quản lý môi trường. Tài liệu cung cấp cơ sở phương pháp luận chi tiết về tối ưu hóa đa mục tiêu, thuật toán BORG-MOEA và kỹ thuật xây dựng mô hình thay thế ANN.
• Cơ quan quản lý nhà nước: Cục Quản lý Tài nguyên nước (Bộ TN&MT), Tổng cục Thủy lợi (Bộ Nông nghiệp & PTNT), Cục Điều tiết Điện lực (Bộ Công Thương) trong công tác thẩm định, rà soát và cập nhật quy trình vận hành liên hồ chứa trên các lưu vực sông lớn.
• Đơn vị vận hành công trình: Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN), Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Quốc gia (A0) và các Công ty Thủy điện trên lưu vực sông Hồng (Hòa Bình, Sơn La, Tuyên Quang, Huội Quảng - Bản Chát, Thác Bà) sử dụng làm công cụ hỗ trợ lập kế hoạch tích nước và xả nước mùa kiệt.
• Mã nguồn và phụ lục: Phần mã nguồn C/C++ và bảng thông số 350 nghiệm Pareto trong phụ lục luận án là tài liệu kỹ thuật có thể tái sử dụng trực tiếp cho các nghiên cứu tiếp theo.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án giải quyết bài toán vận hành cho những hồ chứa thủy điện nào trên lưu vực sông Hồng?

Luận án thực hiện tối ưu hóa vận hành đồng thời cho hệ thống 6 hồ chứa thủy điện lớn trên lưu vực sông Hồng thuộc lãnh thổ Việt Nam, bao gồm: Bản Chát (sông Nậm Mu), Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình (trên dòng chính sông Đà), Thác Bà (trên sông Chảy) và Tuyên Quang (trên sông Gâm).

2. Hai hàm mục tiêu chính và các ràng buộc được thiết lập trong mô hình tối ưu là gì?

Hai hàm mục tiêu gồm: (1) Tối đa hóa tổng lợi ích phát điện tương đối của 6 nhà máy thủy điện trong suốt mùa cạn; (2) Tối đa hóa trung bình mực nước thấp tại hạ lưu sông Hồng (trạm thủy văn Hà Nội). Các ràng buộc chính gồm: cân bằng nước hồ chứa, giới hạn dung tích chết (MNC) và dung tích dâng bình thường (MNDBT), khả năng xả lớn nhất/nhỏ nhất ($r_{\max}, r_{\min}$), các đợt cấp nước phục vụ gieo cấy lúa Đông Xuân và dung tích đón lũ cuối mùa cạn.

3. Tại sao tác giả sử dụng thuật toán BORG-MOEA thay vì các thuật toán tối ưu truyền thống?

Các phương pháp truyền thống như quy hoạch tuyến tính (LP), quy hoạch phi tuyến (NLP) hay quy hoạch động (DP) gặp phải nhược điểm lớn khi giải bài toán hệ thống 6 hồ chứa bậc thang: buộc phải đơn giản hóa mô hình, tuyến tính hóa các quan hệ phi tuyến, hoặc vướng phải "vấn nạn chiều không gian" làm tăng đột biến khối lượng tính toán. BORG-MOEA là thuật toán tiến hóa đa mục tiêu có cơ chế tự điều chỉnh đa toán tử, sử dụng lưu trữ tập trội $\epsilon$-box và tự động khởi động lại khi tắc nghẽn, cho phép kết nối trực tiếp với mô hình mô phỏng phi tuyến mà không cần tính đạo hàm, đảm bảo tìm kiếm hiệu quả mặt Pareto.

4. Hiệu quả của giải pháp vận hành tối ưu (nghiệm điển hình P350H1) khi kiểm nghiệm thực tế như thế nào?

Khi kiểm nghiệm trên chuỗi số liệu thực tế thời kỳ 16/10/2015 đến 14/6/2016 so với thực tế vận hành theo Quy trình 1622/QĐ-TTg, phương án P350H1 đạt được các chỉ tiêu cải thiện:

• Lợi ích phát điện tăng 25% ÷ 28%.
• Mực nước trung bình thấp (< 1,2 m) cải thiện 4% ÷ 11%.
• Số ngày vi phạm ngưỡng mực nước 1,2 m tại trạm Hà Nội giảm từ 43% ÷ 86%.
• Mực nước trung bình tại trạm Hà Nội tăng 40% ÷ 43%.

5. Mô hình thay thế (ANN Emulator) được xây dựng nhằm mục đích gì?

Mô hình thủy lực 1 chiều MIKE 11 mô phỏng rất chi tiết và chính xác mạng lưới sông ĐBSH nhưng đòi hỏi thời gian tính toán kéo dài, không thể chạy trực tiếp hàng trăm nghìn lần trong vòng lặp tối ưu hóa của thuật toán BORG-MOEA. Tác giả đã sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) với hàm kích hoạt tangent hyperbolic, huấn luyện từ các kịch bản của MIKE 11, để thay thế việc tính toán mực nước và độ mặn hạ du với tốc độ xử lý tính bằng mili-giây mà vẫn giữ được độ chính xác thủy lực cần thiết.

---

Kết luận

Luận án của nghiên cứu sinh Nguyễn Xuân Lâm đã giải quyết thành công bài toán vận hành tối ưu đa mục tiêu cho hệ thống 6 hồ chứa thủy điện lớn trên lưu vực sông Hồng trong mùa cạn. Bằng việc kết hợp phương pháp Tham số hóa - Mô phỏng - Tối ưu (PSO), mô hình thay thế mạng nơ-ron nhân tạo và thuật toán tiến hóa BORG-MOEA, công trình đã xác lập được tập 350 nghiệm Pareto biểu diễn sự đánh đổi khoa học giữa phát điện và cấp nước hạ du. Kết quả kiểm nghiệm thực tế khẳng định giải pháp đề xuất vượt trội so với quy trình vận hành tĩnh hiện hành, vừa nâng cao sản lượng điện vừa cải thiện đáng kể mực nước phục vụ sản xuất nông nghiệp tại Đồng bằng sông Hồng. Đây là công trình nghiên cứu hoàn chỉnh, có giá trị học thuật cao và đóng góp công cụ thực tiễn phục vụ quản lý tổng hợp tài nguyên nước lưu vực sông.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Tổng quan tối ưu vận hành hồ chứa. Cơ sở khoa học và thực tiễn đề xuất giải pháp vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa trong mùa cạn trên lưu vực sông Hồng - Chương 3. Phân tích, đánh giá kết quả xây dựng giải pháp vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa trong mùa cạn trên lưu vực sông Hồng.

TỔNG QUAN TỐI ƯU VẬN HÀNH HỒ CHỨA Giới thiệu chung Khai thác và sử dụng hiệu quả tài nguyên nước yêu cầu không chỉ thiết kế đúng đắn mà cả vận hành đúng cách sau khi xây dựng. Một mô tả khái niệm về sự cần thiết điều tiết để đáp ứng yêu cầu của xã hội có thể được đưa ra trong Hình 1-1. Tuy nhiên, cho đến nay, hầu hết các vị trí tốt cho xây dựng đập đã được được đưa vào khai thác ở nhiều nước. Vì các nguyên nhân khác nhau việc xây dựng các dự án mới đang chậm lại và giá thành xây dựng của nó đang tăng theo thời gian.

Năm 1991, tác giả Biswas ước lượng rằng giá một đơn vị nước từ các dự án cung cấp nước đô thị trong tương lai sẽ thường cao hơn 2÷3 lần hiện tại, do đó, bắt buộc tất cả các dự án phải được quản lý và vận hành một cách tốt nhất [3]. Nguồn: Điều chỉnh từ Biswas (1991) [3] Hình 1-1. Sự cần thiết của điều tiết để đáp ứng yêu cầu của xã hội. Vận hành hồ chứa là một phần quan trọng của quy họach và quản lý tài nguyên nước.

Sau khi được xây dựng, các hướng dẫn chi tiết được đưa đến cho người vận hành để đưa ra các quyết định. Chính sách (quy trình) vận hành hồ chứa xác định lượng xả từ lượng trữ tại một thời điểm nào đấy phụ thuộc vào trạng thái 8 của hồ chứa, mức yêu cầu cấp nước và các thông tin về lượng dòng chảy có thể đến hồ chứa. Bài toán vận hành cho hồ chứa đơn mục tiêu là quyết định quy trình tháo từ hồ chứa sao cho lợi ích mục tiêu đó là tối đa. Trong khi đó, với hồ chứa đa mục tiêu, còn có các yêu cầu phân phối tối ưu lưu lượng tháo giữa các mục tiêu.

Sự phức tạp của bài toán vận hành hồ chứa phụ thuộc vào quy mô và các mục tiêu. Nếu các mục tiêu là tương thích nhau, thì ít cần nỗ lực phối hợp, nếu các mục tiêu là mâu thuẫn thì sự phức tạp bắt đầu xuất hiện. Tương tự như thế, mức độ phức tạp sẽ tăng gấp nhiều lần khi vận hành cho một hệ thống nhiều hồ chứa (Hình 1-2). Nghiên cứu vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu đã được các nhà khoa học, các cơ quan quản lý khai thác lưu vực sông trên thế giới đầu tư nghiên cứu từ những năm 50 và 60 của thế kỷ 20.

Mặc dù đã đầu tư nghiên cứu khá lâu nhưng có thể nhận xét rằng hiện vẫn chưa xác định được phương pháp, công cụ chung để sử dụng. Trong thực tế, nghiên cứu vẫn phụ thuộc rất nhiều vào đặc thù riêng của từng hệ thống hồ chứa cụ thể, tuy vậy, nguyên tắc chung là tìm quy trình xả nước và sự phối kết hợp giữa các công trình để đạt được lợi ích kinh tế - xã hội toàn hệ thống cao nhất. Ví dụ về một hệ thống hồ chứa Các nghiên cứu ở nước ngoài 1. Phương pháp mô phỏng 9 Vì ít khả năng để thí nghiệm bằng mô hình vật lý với hồ chứa thực, mô hình mô phỏng toán học thường được phát triển và sử dụng trong các nghiên cứu để cung cấp một sự hiểu biết sâu về bài toán vận hành.

Mô hình mô phỏng vận hành hồ chứa thường bao gồm tính toán cân bằng nước của đầu vào, đầu ra và biến đổi lượng trữ. Nghiên cứu của Simonovic (1992) đã cung cấp cầu nối từ các công cụ giải tích trước đây cho phân tích hệ thống hồ chứa đến các mục đích phức tạp hơn [4]. Các mô hình mô phỏng có thể cung cấp biểu diễn chi tiết và hiện thực hơn về hệ thống hồ chứa và việc vận hành chúng. Thời gian để chuẩn bị đầu vào, chạy mô hình và các yêu cầu tính toán khác của mô phỏng là ít hơn nhiều so với mô hình tối ưu hoá.

Các kết quả mô phỏng sẽ dễ dàng thỏa hiệp trong trường hợp đa mục tiêu. Số mô hình mô phỏng đa mục tiêu phổ biến hơn và có thể sử dụng để phân tích mối quan hệ quy họach, thiết kế và vận hành hồ chứa dễ dàng. Hầu hết các mô hình có thể chạy trong máy vi tính đang sử dụng rộng rãi hiện nay. Hơn nữa, ngay sau khi số liệu yêu cầu được chuẩn bị, nó có thể dễ dàng thay đổi, và do đó các kết quả thiết kế, quyết định vận hành, và lựa chọn thiết kế khác nhau có thể được đánh giá nhanh.

Một số mô hình mô phỏng phổ biến rộng rãi như: Mô phỏng hệ thống hồ chứa tổng quát HEC - 5 (1982) [5], mô hình Acres (1976) [6], tổng hợp dòng chảy và điều tiết hồ chứa SSARR [7], mô phỏng hệ thống sóng tương tác IRIS [8], gói phân tích quyền lợi nước WRAP [9]; và các mô họ Mike như Mike Basin, Mike 11(DHI). Mô hình mô phỏng hệ hồ chứa đã được dùng để đánh giá tác động của các chính sách vận hành khi đầu ra của các lần chạy được so sánh và đánh giá. Phân tích, tính toán giá trị trung bình, phương sai và phân bố theo thời gian của các chỉ số đánh giá họat động như dung tích hồ chứa, lượng xả, các lợi ích và tổn thất liên quan có thể sử dụng để đánh giá và so sánh các chính sách vận hành, một số tác giả điển hình đã ứng dụng như Lund và Ferriera (1996) [10], Jain và Goel (1999) [11]. Phương pháp tối ưu Về cơ bản các mô hình mô phỏng chỉ trả lời câu hỏi “Sẽ là gì nếu.” hay “what if…”.

Nghĩa là các mô hình mô phỏng cho vận hành hồ chứa sẽ là công cụ trợ 10 giúp trong đánh giá tác động có thể của các quy trình vận hành thay đổi. Chúng có thể mô phỏng một cách chính xác sự vận hành của hệ thống và rất hữu ích trong phân tích Monte Carlo khi kiểm tra độ tin cậy của quy trình vận hành đề xuất. Tuy nhiên, chúng không phù hợp để tìm ra những quy trình tốt hay tối ưu nhất trong phối hợp vận hành hệ thống hồ có một mức độ linh hoạt lớn. Trong khi đó, các mô hình tối ưu thông thường sẽ có khả năng lớn hơn để một cách hệ thống tìm ra các giải pháp, hay một bộ các giải pháp tối ưu dựa trên các mục tiêu và các ràng buộc đã chọn.

Tuy nhiên, đang tồn tại một khoảng cách ngày càng lớn giữa phát triển lý thuyết và ứng dụng thực tế các mô hình tối ưu. Hai tác giả Yeh (1985) và Wurbs (1993) đã chỉ ra các nguyên nhân là: (i) Nhiều nhà vận hành hệ thống hồ chứa nghi ngờ về các mô hình mà sẽ thay thế phán quyết và các quy trình vận hành của họ; (ii) hạn chế của phần cứng và phần mềm máy tính, vì thế phải đơn giản hóa và xấp xỉ hóa nhiều (tuyến tính hóa); (iii) Các mô hình tối ưu thì phức tạp về mặt toán học hơn mô hình mô phỏng; (iv) nhiều mô hình tối ưu là không phù hợp khi tích hợp tính rủi ro và tính bất định; (v) sự đa dạng của các mô hình tối ưu cũng tạo cũng gây cản trở khi lựa chọn; (vi) và một số các phương pháp tối ưu như là quy hoạch động thường cần phát triển chương trình rất phức tạp. Tuy nhiên, nhiều trong số những nhược điểm này trong vận hành hệ thống hồ chứa sẽ có thể được giải quyết nhờ vào tiềm năng của khái niệm hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) và những tiến bộ mạnh về năng lực và giá thành của máy tính, nhờ nhấn mạnh vào khả năng hỗ trợ thông tin ra quyết định vận hành hơn là đặt gánh nặng lớn lên vai các lập trình viên nhằm thay thế các nhà vận hành [12, 13]. Một số ví dụ đưa mô hình tối ưu vào DSS như là MODSIM và CALSIM ở Mỹ [14, 15]; gói tối ưu Agronne; quy hoạch động tổng quan CSUDP [16].

Bài toán tối ưu hóa hệ thống hồ chứa 1.1 Hàm mục tiêu Theo Hiệp hội kỹ sư dân dụng Mỹ (ASCE), các hàm mục tiêu được sử dụng trong các mô hình tối ưu hóa vận hành hệ thống hồ chứa phải dựa trên thước đo 11 hiệu quả (nghĩa là tối đa hóa phúc lợi xã hội hiện tại và tương lai đã được triết khấu), có tính đảm bảo (nghĩa là đảm bảo phúc lợi xã hội tương lai vượt trên mức tối thiểu), và tính bền vững (nghĩa là tối đa hóa sự cải thiện tích lũy theo thời gian) [17]. Một hàm mục tiêu tổng quát như vậy có thể có có dạng như sau: 𝑇 max⁡(𝑜𝑟⁡min) ∑ 𝛼𝑡. 𝜑 𝑇+1 (𝑠𝑇+1 ) (1-1) 𝑡=1 Trong đó: - rt : là vector lượng xả từ n hồ chứa liên kết (ví dụ Hình 1-2) trong giai đoạn t. - T : độ dài của thời gian vận hành; - st :là vector dung tích trữ của n hồ chứa tại lúc bắt đầu bước thời gian t; - ft(st, rt) : là hàm lợi ích; - φT+1(sT+1): là thành phần cuối thể hiện lợi ích (giá trị) tương lai tính tại cuối trục thời gian T; - αt: Là hệ số triết khấu tính xác định giá trị hiện tại của lợi ích tương lai.

Bản chất động của công thức còn cần phải thể hiện tính không chắc chắn của quản lý nước bền vững trong tương lai, nghĩa là “một tương lai chúng ta không biết, nhưng chắc chắn là chúng ta có thể tác động lên nó” [18]. Bước thời gian t thể hiện trong công thức này có thể là giờ, ngày, tuần, tháng, mùa nó phụ thuộc vào bản chất và phạm vi của bài toán tối ưu hóa. Các phương pháp phân đoạn có thể được sử dụng mà nhờ đó các kết quả nghiên cứu theo tháng, mùa hay dài hạn có thể cung cấp đầu vào cho các vận hành ngắn hạn chi tiết theo các giai đoạn bước thời gian ngày, giờ [19, 20]. Cụ thể hơn, một hàm mục tiêu phi tuyến cao như là tối đa hóa phát điện có dạng như sau: 𝑛 𝑓𝑡 (𝑠𝑡 , 𝑟𝑡 ) = ∑ 𝐾.