Tóm tắt Luận văn tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu đề xuất phương pháp vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa thượng lưu lưu vực sông Hồng trong mùa cạn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

VIỆN KHOA HỌC THỦY LỢI VIỆT NAM

NGUYỄN XUÂN LÂM
NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP VẬN HÀNH TỐI
ƯU HỆ THỐNG HỒ CHỨA THƯỢNG LƯU LƯU VỰC SÔNG
HỒNG TRONG MÙA CẠN

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

CHUYÊN NGÀNH: Kỹ thuật tài nguyên nước
MÃ SỐ: 62 58 02 12

HÀ NỘI, NĂM 2018


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

Người hướng dẫn khoa học 1: PGS.TS Nguyễn Quang Trung
Người hướng dẫn khoa học 2: PGS.TS Hoàng Minh Tuyển

Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:

Luận án này sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp Viện
họp tại: Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam
vào lúc ……… giờ………...ngày…………tháng…………năm …….

Có thể tìm hiểu luận án tại thư Viện:
- Thư viện Quốc gia
- Thư viện Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam


MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài luận án
Hệ thống sông Hồng là hệ thống sông lớn thứ hai ở Việt Nam sau hệ
thống sông Mê Công, có vị trí chiến lược quan trọng, có vùng đồng
bằng sông Hồng (ĐBSH) và nguồn lợi lớn về thủy điện. Hệ thống hồ
chứa thủy điện lớn đã hoàn thiện và đóng vai trò điều tiết chính trên
hệ thống. Tuy nhiên, trong những năm vừa qua, tình trạng cạn kiệt
dòng chảy trên hệ thống đang diễn biến ngày một trầm trọng. Thực
hành xả nước Đông Xuân với mức tăng gấp đôi từ 2,78 đến 5,77 tỷ m3
từ 2007 đến 2015, trong khi đó, quy trình vận hành liên hồ chứa thủy
điện mới đơn thuần chỉ là các ràng buộc tĩnh cho vận hành và chưa
được xây dựng với cách tiếp cận tối ưu vận hành hệ thống đa mục tiêu.
Do vậy, cần thiết phải có các nghiên cứu về giải pháp vận hành tối ưu
hệ thống hồ chứa thủy điện sông Hồng trong mùa cạn theo hướng tối
đa hóa cùng lúc nhiều mục tiêu và đưa ra được các hàm vận hành thời
gian thực dựa trên chính sách vận hành đã được lựa chọn.
2. Mục đích nghiên cứu
Xây dựng cơ sở khoa học đề xuất giải pháp vận hành hệ thống hồ chứa
thủy điện trong mùa cạn nhằm tối ưu hóa phát điện và cấp nước hạ du
theo hướng tối ưu hóa đa mục tiêu và ứng dụng thuật toán BORGMOEA cho lưu vực sông Hồng.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài luận án là hệ thống các
hồ chứa thủy điện lớn trên lưu vực sông Hồng thuộc địa phận Việt
Nam, mà cụ thể ở đây là 6 hồ chứa: Bản Chát, Lai Châu, Sơn La, Hòa

Bình, Thác Bà và Tuyên Quang.
4. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu

-1-


a, Cách tiếp cận Cách tiếp cận hệ thống và tổng hợp; Cách tiếp cận
theo phân tích “Nhân – quả”; Cách tiếp cận kế thừa trên quan điểm
lịch sử
b, Phương pháp nghiên cứu: 1) Điều tra và khảo sát thực địa; 2)
Phương pháp kế thừa; 3) Phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu; 4)
Phương pháp mô phỏng toán học; 5) Phương pháp tham số hóa – mô
phỏng – tối ưu; 6) Phương pháp phân tích hệ thống.
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
Bài toán tối ưu vận hành hệ thống liên hồ chứa có đặc điểm là đa mục
tiêu, khối tượng tính toán rất lớn. Nhằm tạo thuận lợi cho việc giải bài
toán, Luận án đã thiết lập được khung tính toán tối ưu nhằm kết nối
các mô hình hồ chứa vận hành trong mùa lũ, mùa cạn, mô hình hạ lưu,
các hàm mục tiêu, và các ràng buộc. Khung tối ưu linh hoạt, có thể
chọn lựa, cập nhật các thuật toán tối ưu phát triển mới nhất của thế
giới mà không tốn công thiết lập lại bài toán nhiều. Ở đây, đề tài đã
lựa chọn thuật toán Borg-MOEA làm phần tính toán tối ưu [2], ngoài
ra, đề tài đã xây dựng được một hệ thống mô phỏng hồ chứa và hạ lưu
cho vùng nghiên cứu trên ngôn ngữ C/C++ và Matlab chạy trên nền
Window, có hiệu suất và khả năng phân tích kết quả cao.
Về ý nghĩa thực tiễn, tập hàm vận hành (350 phương án) đã được đề
xuất với cải thiện về lợi ích điện từ 25 ÷ 28 %; cải thiện về trung bình
mực nước (<1,2 m) từ 4 ÷ 11 %, số ngày vi phạm mực nước 1,2 m cải
thiện từ 43 ÷ 86 %; và cải thiện về trung bình mực nước Hà Nội 40 ÷
43 %. Nhưng quan trọng hơn, trong một hệ thống đa mục tiêu, 350 ưu

tiên vận hành khác nhau sẽ tạo thuận lợi cho nhà ra quyết định trong
lựa chọn phương án vận hành phù hợp cho hệ thống. Thêm nữa, hàm
vận hành sử dụng đơn giản rất phù hợp cho nhu cầu hỗ trợ ra quyết
định vận hành thời gian thực trong thực tiễn. Cuối cùng, nghiên cứu
-2-


khẳng định tính khả thi khi mở rộng bài toán với yêu cầu vận hành phủ
đỉnh của hệ thống thủy điện.
6. Những đóng góp mới của luận án.
Thứ nhất, đề tài đã đề xuất được hàm vận hành hệ thống hồ thủy điện
chính lưu vực sông Hồng hỗ trợ ra quyết định trong vận hành hệ thống
hồ. Thứ hai, đề tài đã đề xuất và thiết lập được khung tính toán tối ưu
vận hành, kết nối các mô hình và thuật toán Borg MOEA và quy trình
tính toán của khung theo phương pháp tham số hóa – mô phỏng – tối
ưu (PSO) đảm bảo tính tinh cậy tốt trong hội tụ tìm nghiệm. Ngoài ra,
hệ thống mô hình hồ chứa và hạ lưu cũng như các công cụ tính toán
và phân tích với mã nguồn riêng đã được phát triển, tạo thuận lợi cho
phát triển nghiên cứu và ứng dụng.

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN TỐI ƯU VẬN HÀNH HỒ CHỨA
1.1. Giới thiệu chung
Theo nhận định của Ủy ban Đập Thế giới, nhiều hệ thống đập lớn trên
thế giới đã hoạt động không đảm bảo được các lợi ích kinh tế - xã hội
như mục tiêu thiết kế đề ra, vì thế, vận hành hồ chứa phải được tối ưu
theo đa mục tiêu và phải hướng vận hành động, theo thời gian thực
(WCD, 2000). Theo tính toán, tổng dung tích hữu ích của các hồ chứa
của nước ta vào khoảng 37 tỷ m3, trong đó, 61 hồ chứa thủy lợi, thủy
điện lớn trên 11 lưu vực sông, phải xây dựng và vận hành theo QTVH
liên hồ chứa (Bộ TNMT, 2012). Đến hiện tại, đã hoàn thành việc xây

dựng các QTVH này, tuy nhiên, việc thực thi gặp rất nhiều khó khăn,
và QTVH cần phải “mềm” hơn để hài hòa được các xung đột lợi ích
cũng như thích ứng với điều kiện khí hậu. Một giải pháp vận hành thời
gian thực được xây dựng theo cách tiếp cận tối ưu đa mục tiêu sẽ là

-3-


chìa khóa cho thách thức trên. Tuy nhiên, mặc dù đã được đầu tư
nghiên cứu từ những năm 50-60, nghiên cứu tối ưu vận hành hệ thống
hồ chứa đa mục tiêu vẫn chưa có được những phương pháp tổng quát.
1.2. Các nghiên cứu ở nước ngoài
Mô hình mô phỏng trả lời cho câu hỏi “What if”. Một số các công cụ
điển hình như HECRESSIM (Feldman, 1981, Wurbs, 1996), Acres
(Sigvaldson, 1976), SSARR (USACE, 1987), WRAP (Wurbs, 1993),
Mike (DHI). Trong khi đó, mô hình tối ưu trả lời cho câu hỏi “If then”;
và rất đa dạng phụ thuộc vào kỹ thuật tối ưu và bài toán cụ thể. Một
số các công cụ điển hình như LP, GAMS, CSUDP (Đại học
Colorado)… Tuy nhiên, bất chấp hàng thập niên nghiên cứu, đang tồn
tại một khoảng cách ngày càng lớn giữa phát triển lý thuyết và ứng
dụng thực tế (Yeh và Wurbs, 2002) . Lý do cơ bản là: (i) Nghi ngờ sự
tối ưu; (ii) Hạn chế của phần cứng và phần mềm máy tính; (iii) Các
mô hình tối ưu thì phức tạp về mặt toán học (ví dụ: quy hoạch động);
(iv) Nhiều mô hình tối ưu là không phù hợp khi tích hợp rủi ro và tính
bất định. Tuy vậy, những tiến bộ gần đây như: (i) Quan điểm hỗ trợ ra
quyết định (DSS); (ii) Tiến bộ mạnh về năng lực và giá thành của máy
tính, Internet, công nghệ tự động hóa, trí tuệ nhân tạo (Cách mạng 4.0),
đang mở ra những cách tiếp cận mới.
1.2.1. Bài toán tối ưu hóa hệ thống hồ chứa
a. Hàm mục tiêu: Có nhiều loại hàm mục tiêu, ví dụ điện:

𝑇

max (𝑜𝑟 min) ∑ 𝛼𝑡 . 𝑓𝑡 (𝑠𝑡 , 𝑟𝑡 ) + 𝛼 𝑇+1 . 𝜑 𝑇+1 (𝑠𝑇+1 )
𝑡=1

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

-4-


b. Ràng buộc: Ví dụ, phương trình cân bằng động của hệ thống:
𝑠𝑡+1 = 𝑠𝑡 + 𝐶. 𝑟𝑡 + 𝑞𝑡 − 𝐼𝑡 (𝑠𝑡 , 𝑠𝑡+1 , … ) − 𝑑𝑡 ; giới hạn dung tích :
𝑠𝑡+1, 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑠𝑡+1 ≤ 𝑠𝑡+1, 𝑚𝑎𝑥 (giới hạn dung tích vật lý, chống lũ, phát
điện, du lịch, môi trường…); và
giới hạn xả: 𝑟𝑡, 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑟𝑡 ≤
𝑟𝑡,max (giới hạn xả vật lý
trình, chống xói, lũ, môi trường,
cấp nước…)
Ngoài ra còn nhiều ràng buộc
khác ở hạ và thượng lưu như Hình 1-1. Ví dụ về một hệ thống hồ
chứa
mực nước, môi trường… thay đổi theo từng hồ và thời gian và tạo ra
một hệ thống ràng phi tuyến lớn, không lồi, nhiều cực trị cục bộ,
không liên tục, không khả vi (Tauxe,1980).
c. Tối ưu đa mục tiêu:
Thực tế hiện nay, hệ
thống hồ luôn bao gồm
nhiều mục tiêu: phát điện,
chống lũ, cấp nước…các
mục tiêu này thường mâu

thuẫn với nhau. Như vậy,
bài toán tối ưu đa mục
tiêu đòi hỏi phải được giải
một cách đồng thời có nghĩa

Hình 1-2 Các nghiệm thông thường và
các nghiệm Pareto

là cùng lúc tối đa hóa tất cả các mục tiêu mâu thuẫn đặt ra cho hệ
thống. Nghiệm của bài toán này là một tập (mặt) các nghiệm Pareto
không trội như đã được chỉ ra về sự tồn tại mặt này trong định nghĩa:
Tối ưu Pareto hay Hiệu quả Pareto là trạng thái phân bổ tài nguyên
mà tại đó không thể tái phân bổ lại để làm cho bất kỳ một cá thể hay
-5-


tiêu chí ưu tiên nào tốt hơn mà không làm cho ít nhất một cá thể hay
ưu tiên kia xấu đi (Vilfredo Pareto,1848-1923)
1.2.2. Kỹ thuật giải tối ưu
Nhóm quy hoạch tuyến tính (LP): Là một phương pháp cổ điển, rất
được ưa chuộng, với thuật toán điển hình Simplex (Dantzig,1937). Ưu
điểm của LP: (i) khả năng giải hiệu quả bài toán lớn; (ii) hội tụ đến
nghiệm tối ưu toàn cục; (iii) các lời giải ban đầu không cần thiết; (iv)
lý thuyết đối ngẫu được phát triển tốt cho phân tích độ nhạy; và (v) dễ
dàng trong thiết lập bài toán, và giải bài toán với chi phí thấp.
Nhóm quy hoạch phi tuyến tính (NLP): Một số thuật toán quy hoạch
phi tuyến được biết đến là khá mạnh mẽ và hiệu quả như: (i) quy hoạch
tuyến tính liên tiếp (SLP); (ii) quy hoạch toàn phương liên tiếp (SQP);
(iii) phương pháp Lagrangian tăng (hay còn gọi là phương pháp phép
nhân (MOM); và (iv) phương pháp gradient giảm dần tổng quát

(GRG). Ưu điểm là công tính toán ít nhưng nhược điểm là không đảm
bảo hội tụ nghiệm tối ưu toàn cục. Nhóm quy hoạch động (DP): Được
Bellman đề xuất năm 1957, quy hoạch động khai thác hiệu quả cấu
trúc quyết định dạng chuỗi của các bài toán tối hệ thống hồ chứa. Ở
dạng rời rạc, DP vượt qua các khó khăn do tính chất phi tuyến, không
lồi và thậm chí không liên tục trong hàm mục tiêu và ràng buộc. Tuy
nhiên, khó khăn về “curse of dimesionality” (Bellman, 1961) là với
bài toán DP tất định, đa hồ, tổng số trường hợp tính toán sẽ là: mn x
T. Để đơn giản hóa, các kỹ thuật đã được phát triển như: nội suy/tạo
lưới thô, DPSA, IDP, DDDP… tuy nhiên, không đảm bảo tính hội tụ
toàn cục. Mặc dù vậy, xu thế giải quyết tổng thể đang quay trở lại với
sự xuất hiện của các máy tính HPC.

-6-


Nhóm
nghiệm”

quy

hoạch

“tự

(Heuristics

programming): Dựa trên các
quy tắc kinh nghiệm “rules
of thumb” hay một số các

dạng bắt trước mà quan sát
được thấy trong tự nhiên,
phương pháp quy hoạch tự
nghiệm được ứng dụng để
tính toán tối ưu tạo ra các
thông tin định tính hay định
lượng. Ví dụ như tính toán
tiến hóa EC bao gồm GA
(Holland, 1970s), NSGA

Hình 1-3: Sơ đồ cơ bản của thuật
toán di truyền GA

(Deb, 2000), SCE (Duan,
1994)…; tối ưu tổ kiến, bầy ong, dơi…Lợi ích quan trọng phương
pháp này so với các phương pháp truyền thống như LP, LNP, DP đó
là: Nó có thể tìm đến gần tối ưu toàn cục cho một bài toán thực tiễn
hơn là tối ưu toàn cục cho bài toán được đơn giản hóa (Maier, 2014).
Ngoài ra, với sự độc lập của các mô hình mô phỏng, bài toán dễ dàng
đưa thêm các mục tiêu, để chuyển thành tối ưu đa mục tiêu và với chỉ
với một lần tính toán sẽ tạo ra được mặt Pareto. BORG-MOEA do 2
tác giả David Hadka và Patrick Reed phát triển năm 2013 với nền tảng
cơ bản là GA đa mục tiêu và đặc điểm nổi bật là tự điều chỉnh lựa chọn
các thuật toán tìm kiếm BORG được đánh giá là rất hứa hẹn cho bài
toán tối ưu đa mục tiêu vận hành hồ chứa
1.2.3. Phương pháp giải bài toán vận hành hồ tối ưu

-7-

Hình 1-4: Phương pháp tối ưu
ngẫu nhiên ẩn (ISO)

Hình 1-5: Phương pháp tối ưu
ngẫu nhiên hiện (ESO)

1.3. Các nghiên cứu ở trong nước
Có thể kể đến một số các nghiên cứu về vận hành hồ chứa trên lưu vực
sông Hồng như sau : GS Hà Văn Khối và Lê Bảo Trung nghiên cứu 3
hồ chứa Hòa Bình, Sơn La và Lai Châu trên sông Đà ; PGS Hoàng
Thanh Tùng (ĐH Thủy Lợi) sử dụng Cristall Ball phục vục chủ động
lập kế hoạch vận hành; PGS Hà Ngọc Hiến (Viện Cơ) phục vục chống
lũ và phát điện thời gian thực; Viện QH Thủy lợi ứng dụng GAMS lập
kế hoạch, quản lý và khai thác sử dụng hệ thống công trình thủy lợi
vùng thương du lưu vực sông Hồng; PGS Nguyễn Thanh Bằng nghiên
cứu tối ưu quy hoạch hệ thống điện; PGS Ngô Lê Long tối ưu vận
hành hồ Hòa Bình chống lũ và phát điện; Nghiên cứu của đại học Bách
khoa Milan cho 4 hồ chứa, trong đó, 3 hồ tối ưu liên kết là Sơn La,
Hòa Bình và Tuyên Quang sử dụng GA và Thác Bà độc lập sử dụng
SDP (2016); Một số các nghiên cứu về xây dựng QTVH như nghiên
cứu Viện QHTL (2007,2013), Viện KHTL (2011), và gần đây là
nghiên cứu xây dựng QTVH 1622 của Viện KTTV&BĐKH (2015).

-8-


Ngoài ra, có thể kể đến một số các nghiên cứu về QHTL 2005, 2008,
2012 và các nghiên cứu có liên quan như: TS. Nguyễn Lan Châu về
tác động hồ chứa sông Đà và sông Lô (2010), GS Lê Kim Truyền về
kiệt và cấp nước (2007); GS Trần Đình Hòa về điều tiết dòng chảy

(2010); TS. Vũ Thế Hải về giải pháp chống hạn và xâm nhập mặn
(2013) …

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN XÂY
DỰNG GIẢI PHÁP VẬN HÀNH
2.1. Đặc điểm lưu vực
Diện tích lưu vực 149.760 km2 (phần Việt Nam là 49 %). Tổng lượng
mưa năm 238,7 km3, phần Việt Nam chiếm 57,8 %. Mùa mưa trên hệ
thống thường từ V ÷ IX,X chiếm 81 %, mùa khô từ tháng X ÷ V chiếm
19 %. Hệ thống bao gồm sông Đà, sông Thao, sông Lô và về đến hạ
lưu là ĐBSH được bổ sung thêm nước bởi sông Thái Bình. Tổng lượng
dòng chảy năm 112 km3 , trong đó sông Đà là 45,2 %, mùa lũ, kiệt
cũng tương tự như mưa và kiệt nhất rơi vào tháng I ÷ III. Hệ thống có
tiềm năng thủy điện lớn đóng góp tới 30% nhu cầu điện cả nước, với
650.000 ha lúa ĐX ở vùng ĐBSH với Hà Nội là trung tâm kinh tế chính trị.
2.2. Đặc điểm vận hành hệ thống hồ chứa
Đến cuối năm 2016, hệ thống thủy điện đã cơ bản hoàn thành, trong
đó 6 hồ chính là Hòa Bình (1994), Thác Bà (1972), Tuyên Quang
(2007), Sơn La (2012), Bản Chát (2013), Lai Châu (2016) như Hình
2-1, Hình 2-2. Với tổng dung tích hữu ích 18,92 tỷ, trong đó, trên sông
Đà tập trung chủ yếu, 2 hồ lớn nhất bậc thang là Sơn La và Hòa Bình
chiếm tới 66 % tổng dung tích. Ba hồ chứa có vai trò trực tiếp với hạ

-9-


lưu là Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên Quang, chiếm 46 % tổng dung
tích, có đặc điểm vận hành: Giai đoạn tích nước (10/8-31/10); duy trì
(1/11-31/12); gia tăng xả nước (1/1-28/2); xả theo phụ tải (1/3-15/6)
(H.M.Tuyển, 2013).

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

Hồ Hòa Bình

Hồ Thác Bà

Hồ Tuyên Quang

Hồ Sơn La

Hồ Bản Chát

Hồ Lai Châu

Hình 2-2: Sơ họa thông số các hồ chứa thủy điện lớn
- 10 -


2.3. Những yếu tố tác động đến vận hành
1. Dòng chảy từ Trung Quốc
2. Vai trò phát điện của hệ thống
3. Đảm bảo nước cho hạ du: Vụ Đông Xuân vẫn là vụ lúa chính cần
cấp nước trong mùa kiệt và nhu cầu nước nông nghiệp chiếm 69 %
trong tổng nhu cầu mùa kiệt 6 tỷ m3 (trồng trọt, chăn nuôi, thủy sản,
đô thị , CN, sinh hoạt nông thôn) . Từ năm 2003, do địa hình lòng sông
bị xói sâu, vận hành điện thông thường không đảm bảo mực nước yêu
cầu tưới 2,2 m tại Hà Nội. Các hồ chứa đã phải xả gia tăng Đông Xuân.
Tuy nhiên, tổng lượng xả vẫn tiếp tục tăng khi diện tích ĐX không
thay đổi.

Bảng 2-1. Tổng hợp mức xả và diện tích canh tác Đông Xuân
(TCTL, 2014)

4. Ảnh hưởng của triều và mặn: Chế độ triều ở hạ du sông Hồng thuộc
chế độ nhật triều, biên độ triều max đạt tới 3,5 ÷ 4,0 m. Sóng đỉnh triều
mùa cạn vào sâu trong nội địa 150 km tới trạm Hà Nội.
5. Mâu thuẫn giữa cấp nước và phát điện: Trong 1 ngày đêm, huy động
công suất tại các trạm thủy điện phụ thuộc vào phụ tải ngày đêm, trong
khi thủy điện phụ trách đỉnh của phụ tải. Tháng 1-2 và là tháng có nhu
cầu sử dụng điện thấp nhất trong năm, nhưng chính thời kỳ này hạ du
sông Hồng cần cấp nước ĐX. Do vậy, mâu thuẫn giữa cấp nước và
yêu cầu xả nước phát điện thời kỳ này là rất rõ ràng. Các tháng khác
11,12, 3, nhu cầu điện vẫn còn thấp, dòng chảy đến nhỏ, các hồ xả
- 11 -


không cao, ảnh hưởng đầu nước thấp và mặn. Sáng đến tháng 4, 5, 6,
nhu cầu điện cao, dòng chảy đến lớn các hồ xả gia tăng, tự thân đảm
bảo được các nhu cầu hạ du. Điển hình mâu thuẫn này là khi hạn lớn
xảy ra vào 2010, sau xả ĐX, các hồ gần như ngắt toàn bộ dòng chảy,
gây ra mực nước thấp kỷ lục trong vòng 100 năm qua
2.4. Phương pháp xây dựng giải pháp tối ưu vận hành hệ thống hồ
chứa lưu vực sông Hồng
a. Nhận định về phương hướng giải quyết
+ Bài toán vận hành hệ thống hồ chứa sông Hồng là một bài toán đa
mục tiêu và cần phải được giải bằng một phương pháp tối ưu đa
mục tiêu.
+ Các hàm mục tiêu khác nhau có thể tổng hợp đưa về 2 hàm mục
tiêu là lợi ích phát điện và cấp nước. Trong đó, hàm mục tiêu cấp
nước sẽ phù hợp với thực tiễn hơn, nếu nó được đánh giá bằng mực

nước tại điểm kiểm soát (ở đây là Hà Nội).
+ Với mục tiêu có được một giải pháp hỗ trợ vận hành hệ thống thời
gian thực, gần với thực tiễn thì bài toán cần thiết phải được nghiên
cứu ít nhất ở bước tính toán ngày, hàm vận hành đưa ra phải thuận
tiện, dễ sử dụng với điều kiện số liệu hiện nay.
+ Tối ưu - mô phỏng - tham số hóa (PSO) định nghĩa trước một dạng
hàm vận hành (hàm chính sách vận hành), sau đó sử dụng các kỹ
thuật tối ưu để tìm ra bộ tham số với hiệu quả thể hiện tốt nhất theo
một chuỗi kịch bản. Theo đó, nó hạn chế bớt được các trở ngại của
ISO và ESO (Chang et al., 2005; Chen, 2003; Momtahen &
Dariane, 2007).
+ Thuộc lớp MOEA, Borg MOEA là một thuật toán mới, có hiệu quả
cao nhờ vào khả năng tự điều chỉnh các phép toán (Hadka, 2013),
sẽ được chọn thử nghiệm làm thuật toán tối ưu của hệ thống.
- 12 -


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

Hình 2-3- Khung tính toán tối ưu xác định thông số hàm vận hành
Khung tính đề xuất mang các đặc điểm ưu thế sau:
+ Biến quyết định không phải là dung tích/xả mà là tham số  của
hàm vận hành 𝑢𝑡𝑘 = f(𝑠𝑡𝑘 , t, …), vì thế giảm miền tìm kiếm của
BORG
+ Hầu hết các ràng buộc về vật lý (dung tích, thủy lực tràn, cống,
turbine…) & một số chính sách bắt buộc về dcmt được ẩn trước
vào hàm nhằm đảm bảo 𝒖𝒌𝒕 khả thi và giảm công tính toán
+ Khi ứng dụng thực tiễn, Hàm vận hành không tạo ra một lúc toàn
bộ quỹ đạo xả mà đi theo từng bước thời gian và dựa vào trạng thái
thực của hệ thống đầu bước, do đó mang tính thời gian thưc và

hỗ trợ ra quyết định.
4.3. Hàm mục tiêu và ràng buộc
a. Hàm mục tiêu:
1. Tối đa hóa lợi ích phát điện tương đối của hệ thống hồ chứa trong
̅ ti − hit )]
mùa kiệt là: FBđiện = Max ∑Tt=1 αt . ∑ni=1[K. eit . ρ. rt it . g . (H

- 13 -


Trong đó: n: là số lượng hồ chứa (n=6) ;T: là trục thời gian tính toán
50 năm, với bước mô phỏng ngày (18250 bước); αt: là hệ số lợi ích
phát điện, αt = t x 1000 đ; t là tỷ số mức độ tiêu thụ điện so với giai
đoạn tiêu thụ thấp nhất trong mùa kiệt (xem Hình 2-4), giả thiết giá
thời kỳ thấp nhất 1000 đ/kwh; hàm mục tiêu đơn vị là (đồng); ei: là
hiệu suất tổng hợp của cả turbine và máy phát tại hồ chứa thứ i ( coi
là hằng số 0,87 x
0,93); rt 𝑖𝑡 : là lượng
xả ngày qua turbine
của hồ chứa thứ i
trong bước thời gian
t; g: là gia tốc trọng
trường, 9,81 m/s2; ρ:

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

là khối lượng riêng

mùa kiệt tính từ 16-9 đến 14-6

của nước, 1000 kg/m3; K: hệ số quy đổi đơn vị, ở đây chuyển đổi ra
đơn vị là Kwh cho bước tính toán ngày là 24 giờ, như vậy K = 0.024;
̅𝑡𝑖 : là mực nước bình quân thượng lưu trong bước tính toán, là hàm
𝐻
của mức dung tích đầu và cuối; ℎ𝑡𝑖 : là mực nước bình quân hạ lưu trong
bước tính toán, là hàm của lưu lượng xả qua đập.
2. Tối đa hóa trung bình mực nước thấp (< 1,2 m) tại Hà Nội :
1
Ftb(hHN<1,2m) = max(𝑇 ∑𝑇𝑖=1(ℎ𝑡𝐻𝑁 ∗ 100)) 𝑖𝑓 ℎ𝑡𝐻𝑁 < 120 (𝑐𝑚)
Trong đó: ℎ𝑡𝐻𝑁 : Là
mực nước tại Hà Nội
cuối bước t, với ℎ𝑡𝐻𝑁 = f
𝐻𝑁
,…)
và
(𝑟𝑡𝑖 , 𝑞𝑡𝑘 , τ𝑡 , ℎ𝑡−1
i
đơn vị là (m); rt−1
: Là

lượng xả từ 3 hồ chứa

Hình 2-5. Hệ số t lợi ích phát điện

Hòa Bình, Thác Bà và

trong mùa kiệt tính từ 16-9 đến 14-6
- 14 -

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

giữa gia nhập đoạn sau hồ đến điểm kiểm soát; T: Thời gian mùa kiệt;
τt : Là mực nước triều trung bình tại bước thời gian t tại Ba Lạt.
b. Ràng buộc
𝑖
1. Phương trình cân bằng hệ thống hồ: 𝑠𝑡+1
= 𝑠𝑡𝑖 + C. 𝑟𝑡𝑖 + 𝐼𝑡𝑖 + 𝐸𝑡𝑖
𝑖
𝑠𝑡𝑖 , 𝑠𝑡+1
: Là các dung tích hồ chứa chứa thứ i tại đầu bước thời gian t

và t +1; 𝐼𝑡𝑖 : là dòng chảy đế hồ chứa thứ i trong bước thời gian t; C : là
ma trận kết nối hệ thống hồ; 𝑟𝑡𝑖 : là lượng xả của hồ chứa trong bước
thời gian; 𝐸𝑡𝑖 : là tổn thất bốc hơi của hồ chứa trong bước thời gian, nó
có thể lả; 2. Ràng buộc về dung tích trữ vật lý, và chống lũ cuối kiệt:
𝑖
s𝑡,𝑖 𝑚𝑖𝑛 ≤ s𝑡𝑖 ≤ s𝑡,𝑚𝑎𝑥
và sti ≤ STi ; 3. Lượng xả qua CT về vật lý, và
𝑚𝑖𝑛
𝑚𝑎𝑥
dòng chảy môi trường (QTVH 1622): 𝑟𝑡,𝑖
≤ 𝑟𝑖,𝑡 ≤ 𝑟𝑡,𝑖
; 4. Mực

nước Hà Nội không nhỏ hơn 2,2 m trong xả Đông Xuân: ℎ𝑡𝐻𝑁 ≥ 2,2 ,
với t TĐông Xuân
4.4. Mô phỏng hệ thống

Hình 2-6 Sơ đồ giản lược mô phỏng hệ thống
a. Sơ đồ mô phỏng: Mô phỏng hệ thống được chia ra làm 2 thành tố
chính sau: (i) Mô hình hệ thống hồ chứa thủy điện gồm Bản Chát, Lai
Châu, Thác Bà, Tuyên Quang, Sơn La và Hòa Bình. Mô phỏng vận
- 15 -


hành chia làm 2 mùa: mô phỏng mùa kiệt tạo điều kiện cho quá trình
ra quyết định và tính toán tối ưu: mô phỏng mùa lũ để tạo điều kiện
ban đầu cho mùa kiệt tiếp đó theo QTVH 1622; (ii) Mô hình hạ lưu
với đầu ra là mực nước tại điểm kiểm soát Hà Nội. Và đầu vào bao
gồm các biên sau hồ, biên tự nhiên, và biên hạ lưu là mực nước triều
và mặn tại các cửa, quá trình lấy nước của các hệ thống thủy lợi theo
mặn và mực nước đã được đưa vào.
b. Mô phỏng hệ thống hồ và hàm vận hành

NT1: Mô hình hệ thống hồ được xây dựng
dựa trên cân bằng nước từng hồ

NT2: Đảm bảo quá trình ra quyết định

𝑟𝑡𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛_𝑚𝑎𝑥 + 𝑟𝑡𝑟𝑎𝑛_𝑚𝑎𝑥 + 𝑟đá𝑦_𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 > 𝑧𝑛𝑔𝑢𝑜𝑛𝑔𝑡𝑟𝑎𝑛
𝑟𝑡𝑚𝑎𝑥 = 𝑟𝑡𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛max + 𝑟đá𝑦_𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 ≤ 𝑧𝑛𝑔𝑢𝑜𝑛𝑔𝑡𝑟𝑎𝑛 𝑎𝑛𝑑 𝑧𝑡𝑙 > 𝑧𝑐
0 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 ≤ 𝑧𝑐
𝑟𝑡𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛_𝑚𝑎𝑥 + 𝑟𝑡𝑟𝑎𝑛_𝑚𝑎𝑥 + 𝑟đá𝑦_𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 ≥ 𝑧𝑀𝑁𝐷𝐵𝑇
𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛 = 𝑞𝑑𝑐𝑚𝑡 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 < 𝑧𝑀𝑁𝐷𝐵𝑇 𝑎𝑛𝑑 𝑧𝑡𝑙 > 𝑧𝑐
0 𝑖𝑓 𝑧𝑡𝑙 ≤ 𝑧𝑐
𝑢𝑡𝑘 = f(𝑠𝑡𝑘 , 𝜃 𝑚𝑥𝑛 , 𝑆𝑌𝑆, 𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛 , 𝑟𝑡𝑚𝑎𝑥 …)
NT3: Đảm bảo tính khả thi của các quyết định, ràng buộc được ẩn trước vào trong mô hình

𝑡+𝑏
min|max
𝑉𝑡

𝑚𝑖𝑛|𝑚𝑎𝑥

=

𝑟𝑡
𝑡

𝑚𝑖𝑛|𝑚𝑎𝑥

𝑟𝑡
𝑟𝑡𝑘 =

𝑢𝑡𝑘 𝑖𝑓 𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑢𝑡𝑘 ≤ 𝑟𝑡𝑚𝑎𝑥
𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛 𝑖𝑓 𝑢𝑡𝑘 ≤ 𝑟𝑡𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑟𝑡𝑚𝑎𝑥
𝑟𝑡𝑚𝑎𝑥

NT4: Hiện thực hóa các quyết định

- 16 -

min|max

= 𝑉𝑡

/k.

𝑑𝑡


c. Mô phỏng hạ lưu: Để có thể mô phỏng được mực nước Hà Nội
dưới tác động của dòng chảy, triều, quá trình lấy nước trên hệ thống
(phụ thuộc vào cả đầu nước và mặn). Mô hình thủy động lực xâm nhập
mặn cần được sử dụng. Tuy nhiên, thời gian tính toán sẽ là không khả
thi khi để tính cho khoảng 10 năm đã tiêu tốn hơn 10 giờ. Mô hình hạ
lưu thay thế cho Mike 11 (MHTT) được đề xuất có dạng cấu trúc mạng
trí tuệ nhân tạo bao gồm 2 lớp, trong đó 1 lớp ẩn với hàm kích hoạt là
tang hyperbolic, để có thể giảm thời gian tính toán cho phù hợp với
bài toán tối ưu (Hình 2-7).

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

CHƯƠNG 3. PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ XÂY DỰNG
GIẢI PHÁP VẬN HÀNH
3.1. Kết quả xây dựng mô hình hệ thống hồ chứa
a. Hàm xả rmax và rmin kiểm soát tính toán ra quyết định

Hình 3-1. Hàm xả 𝑟𝑚𝑎𝑥 , 𝑟𝑚𝑖𝑛 cho bước thời gian ngày theo dung tích
và dòng chảy đến cho hồ chứa Hòa Bình

- 17 -


Hình 3-2. Chỉ tiêt mô phỏng cân bằng nước bao gồm dòng chảy đến
net, dung tích và tổng xả cho hồ chứa Sơn La kết nối lũ-kiệt-lũ.
b. Cân bằng nước hệ thống

Hình 3-3. Chỉ tiêt mô phỏng cân bằng nước bao gồm dòng chảy đến
net, dung tích và tổng xả cho hồ chứa Hòa Bình kết nối lũ-kiệt-lũ.

c. Mô hình hạ lưu

- 18 -


Như đã trình bày ở Mục 2.4, mô hình Mike 11 sẽ xây dựng số liệu đầu
vào cho khoảng 10 năm với bước thời gian giờ, cho các đầu vào của
𝐻𝑁
𝑑𝑒𝑙𝑡
𝐵𝐿
𝑑𝑒𝑙𝑡
phương trình: ℎ𝑡+1
= 𝑓(ℎ𝑡𝐻𝑁 , 𝑞𝑡−1
, ℎ𝑡−1
, 𝑊𝐷𝑡 ), với 𝑞𝑡−1
là tổng
𝐵𝐿
dòng chảy trung bình xuống đồng bằng, đơn vị là m3/s; ℎ𝑡−1
chiều

max trong ngày, đơn vị là (m) (thời gian chảy trễ là khoảng 1 ngày
được ước lượng từ mô hình Mike 11), 𝑊𝐷𝑡 là nhu cầu nước trong
ngày, đơn vị là m3/s. Để xác định số neuron phù hợp, nghiên cứu sinh
đã ứng dụng Netlab tool để tiến hành luyện mạng và đánh giá theo 9
tiêu chí (Hình 3-4) thì xác định số neuron là 10 là phù hợp với có hệ
số R2 rất cao 0,99522, các lỗi max và min là nhỏ, các lỗi max, mean
tại các khoảng giá trị lớn và giá trị nhỏ (<2,2m) là không lớn, ngoài

ra, số neuron như vậy là trung bình không quá cao dễ làm tốc độ tính
toán quá lớn. Tổng thời gian gian tính toán với bước ngày cho 10 năm
chỉ còn là 0,0003 s trong khi với mô hình Mike 11 là gần 24 h. Xem
chi tiết các kết quả kiểm định như Hình 3-4.

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

- 19 -


3.2. Hội tụ nghiệm về mặt Pareto và đánh giá
Sau 18 h tính toán, với tổng cộng 3 triệu lần đánh giá hàm, thuật toán
BORG đã bắt đầu tìm ra nghiệm khả thi của bài toán tại số lần đánh
giá hàm NFE = 26600, tại NFE = 1e5, đã hình thành mặt pareto, và
mặt Pareto phát triển khá nhanh đến khi NFE = 2e6 mặt đã mở rộng
lớn ra. Từ đó đến 3e6 thì tốc độ phát triển chậm hẳn lại và gần như
không có tiến triển tiếp Hình 3-5.

Hình 3-5. Sự hình thành nghiệm khả thi và tiến triển của mặt Pareto
cho thí nghiệm tìm trực tiếp tham số xả
Lựa chọn 8 giải pháp vận hành điển hình theo thứ tự ưu tiên mực nước
sau đó đến điện lượng là P350H1, P300H51, P250H101, P200H151,
P150H201 P100H251, P50H301 và P1H350, tiến hành tính toán thử
nghiệm. Kết quả chỉ ra toàn bộ các giải pháp đều vượt trội đáng kể so
với thực tiễn về mục tiêu lợi ích điện lượng từ 25 ÷ 28 %. Về mục tiêu
trung bình mực nước thấp (<1,2m), sự cải thiện từ 4 ÷ 11 % chỉ có ở
- 20 -

các giải pháp từ P350H1, P300H51, P250H101 và P200H151, tuy
nhiên, tất cả các giải pháp đều cải thiện số lần vi phạm mực nước 1,2
m, chỉ từ 7 ÷ 29 lần vi phạm so với 51 lần vi phạm trong thực tế. Về
mực nước nhỏ nhất, toàn bộ các giải pháp trừ P1H350 đều thể hiện sự
cải thiện từ 9 ÷ 64 %, ngoài ra, tất cả các giải pháp đều cải thiện mực
nước trung bình toàn mùa cạn từ 40 ÷ 43 % (Bảng ). Như vậy, xét trên
toàn diện có thể kiến nghị sử dụng các giải pháp vận hành từ P350H1
đến P200H151.
Bảng 3-1 Tổng hợp hiệu quả của các giải pháp vận hành và thực tiễn
vận hành thời kỳ 16/10/2015 đến 14/6/2016
Lợi ích điện
Nghiệm
tối ưu

P350H1
P300H51
P250H101
P200H151
P150H201
P100H251
P50H301
P1H350
Thực tế

(103
tỷ
VND)
31.01
31.12
31.22

31.38
31.35
31.39
31.48
31.57
24.64

Cải
thiện
sv
thực
tế
(%)
25.87
26.33
26.72
27.39
27.24
27.43
27.79
28.14
0.00

hHà Nội thấp (<
1,2 m) trung
bình
Cải
thiện
sv
(cm)

thực
tế
(%)
108.78 11.44
105.31
7.88
103.35
5.88
101.57
4.06
96.97
-0.65
96.27
-1.37
93.92
-3.78
81.70
-16.3
97.61
0.00

Số ngày vi
phạm mực
nước < 1,2 m
Cải
thiện
sv
(ngày)
thực
tế

(%)
7
86.27
7
86.27
7
86.27
9
82.35
14
72.55
22
56.86
23
54.90
29
43.14
51
0.00

hHà Nội_mùa

hHà Nội_mùa

cạn_min

cạn _trung bình

(cm)

103.58
96.22
91.43
87.42
86.89
86.05
69.19
54.99
63.00

Cải
thiện
sv
thực
tế
(%)
64.41
52.73
45.13
38.76
37.92
36.58
9.82
-12.7
0.00

(cm)

276.96
274.73

275.04
275.93
274.34
273.71
274.32
272.22
193.21

Cải
thiện
sv
thực
tế
(%)
43.35
42.19
42.35
42.81
41.99
41.66
41.98
40.89
0.00

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Kết luận
Biến đổi khí hậu, các hiện tượng thời tiết cực đoan và phát triển kinh
tế xã hội đang làm gia tăng áp lực, mâu thuẫn và xung đột lợi ích trên
hệ thống sông Hồng. Trong khi đó, hệ thống thủy điện sông Hồng đã

- 21 -


đi vào hoàn thiện vừa là thách thức cũng như chìa khóa để giải quyết
các vấn đề trên.
Trong nghiên cứu này, đề tài đã đề xuất được bài toán tối ưu đa mục
tiêu với 2 hàm mục tiêu mâu thuẫn nhau. Từ đây, nghiên cứu đã xây
dựng được một hệ thống mô phỏng: bao gồm mô hình hệ thống hồ và
mô hình hạ lưu, phù hợp cho bài toán tối ưu và quá trình hỗ trợ ra
quyết định của hàm vận hành. Nghiên cứu đã đề xuất một khung tính
toán tối ưu kết nối các mô hình, lấy thuật toán Borg-MOEA làm trung
tâm với quy trình tính theo phương pháp tham số - mô phỏng - tối ưu
(PSO). Tính toán tối ưu đã dừng lại ở một mặt Pareto với 350 nghiệm
không trội. Các nghiệm đã được phân tích đánh giá và kiểm tra trên
một mùa kiệt thực tế (2015-2016) nằm ngoài giai đoạn tối ưu. Hàm
vận hành thời gian thực đã cho thấy sự cải thiện đáng kể so với vận
hành thực tế và khả năng ứng dụng thuận tiện trong thực tế.
2. Kiến nghị
Nghiên cứu đã được tiến hành với nhiều các giả thiết cho hệ thống như
hệ thống ở trạng thái tĩnh (ví dụ chưa kể đến thay đổi địa hình trong
tương lai), chưa đưa được vào ảnh hưởng của nước đuôi của Hòa Bình
đến Sơn La). Ngoài ra, bài toán bị hạn chế trong mùa kiệt, và thực tế
là thủy điện được yêu cầu phủ đỉnh cho hệ thống điện. Tuy nhiên, hệ
thống tính toán được xây dựng đã cho phép giải quyết được các hạn
chế này nếu tiếp tục được nghiên cứu trong tương lai.
Tập nghiệm hàm vận hành Pareto đã được xây dựng cho phép việc
thảo luận giữa các bên liên quan về chính sách vận hành hệ thống.
Cuối cùng, nghiên cứu đã khẳng định cách tiếp cận PSO và khung tối
ưu xoay quanh thuật toán BORG-MOEA được đề xuất là rất phù hợp
cho các bài toán tối ưu bậc cao mà các kỹ thuật phân tích toán học

truyền thống hay các cách tiếp cận DP, NLP gặp khó khăn.
- 22 -


CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
1.

2.

3.

4.

5.

Nguyễn Xuân Lâm, Trinh Đức Trần, Nguyễn Tùng Phong
“Optimized operation of Red-River reservoirs system in the
context of drought and water conflicts”
- Invited and presented at International Conference “Water
security and climate change: Challenges and opportunities
in Asia” - Asian Institute of Technology, Bangkok,
Thailand, 29 November - 01 December 2016.
- Excellent paper, invited and presented at World Water
Congress XVI from 29/5 to 3/6/2017 at Cancun, Mexico.
- Accepted and published in Chapter 8, Book “Water Security
in Asia – Opportunities and Challenges in the Context of
Climate Change”, 2018, Environmental Sciences Global
Change – Climate Change, Springer Water.
- Accepted and under review on Journal of Water Resources
and Management for Special Issue, Springer for EWRA (ISI

Journal with Impact Factor 2.437).
Nguyễn Xuân Lâm, Phạm Hồng Cường “Tổng quan các giải
pháp tối ưu vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu cho các lưu
vực sông Việt Nam” được chấp thuận đăng vào số tháng 10 - Tạp
chí Tài nguyên nước – Hội thủy lợi, 2017.
Nguyễn Xuân Lâm, Đào Kim Lưu, Vũ Thế Hải “Nghiên cứu
đánh giá mức độ xâm nhập mặn hạ du vùng đồng bằng sông Hồng
trong các điều kiện vận hành hồ chứa, hạn hán và biến đổi khí
hậu” - Tạp chí Tài nguyên nước – Hội thủy lợi, số 2, 2014.
Vũ Thế Hải, Đào Kim Lưu, Nguyễn Xuân Lâm “Giải pháp ứng
phó với hạn hán và xâm nhập mặn tại các tỉnh ven biển ĐBSH”,
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam Số 12, năm 2014.
Nguyễn Xuân Lâm, Trinh Duc Tran “Freshwater – Salt Water
Interaction in the Estuaries of Red River Vietnam. A Monitoring
and Modeling Approach in Support of Irrigation Operation”
Poster presented at International Conference “Water security and
climate change”, Cologne, Germany, Sept 2017.

- 23 -