Nghiên cứu cơ sở khoa học kết hợp trí tuệ nhân tạo trong vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu lưu vực sông Ba - Luận án tiến sĩ kỹ thuật

Luận án tiến sĩ đề xuất mô hình AI tối ưu vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu lưu vực sông Ba dựa trên cơ sở khoa học.

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

151

Thời gian đọc

23 phút

Lượt xem

1

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

50 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
1. Tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI và mô hình số
Số trang:
151 trang
Trường:
Trường Đại học Thủy lợi
Chuyên ngành:
Xây dựng công trình thủy
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I. Tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI và mô hình số

Tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI là giải pháp đột phá trong quản lý tài nguyên nước. Lưu vực sông Ba là một trong những hệ thống thủy văn phức tạp nhất miền Trung. Khu vực này thường xuyên đối mặt với lũ lụt gay gắt vào mùa mưa và hạn hán kéo dài vào mùa khô. Việc điều phối các hồ chứa truyền thống dựa vào biểu đồ điều phối cố định bộc lộ nhiều điểm hạn chế. Công nghệ trí tuệ nhân tạo mang lại khả năng xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực. Hệ thống giúp cân bằng tối ưu giữa phát điện và an toàn cấp nước hạ du. Các thuật toán hiện đại cho phép tự động hóa quá trình ra quyết định. Giải pháp công nghệ cao này giải quyết triệt để xung đột lợi ích giữa các ngành dùng nước. Sự tích hợp giữa mô hình mô phỏng, tối ưu hóa và mạng nơ-ron tạo nên bước tiến vượt bậc trong kỹ thuật công trình thủy.

1.1. Tính cấp thiết của giải pháp AI trong vận hành hồ chứa

Vận hành hồ chứa truyền thống gặp nhiều thách thức trước bối cảnh biến đổi khí hậu. Thời tiết cực đoan làm gia tăng tần suất các trận lũ bất thường và hạn hán kéo dài. Lưu vực sông Ba có diện tích rộng lớn với nhiều bậc thang thủy điện đan xen phức tạp. Nhu cầu cấp nước tưới tiêu và xả lũ hạ du thường xuyên xung đột với mục tiêu phát điện thương mại. Các phương pháp tính toán thủ công không đáp ứng kịp tốc độ thay đổi nhanh của dòng chảy đến. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp nâng cao độ chính xác trong dự báo và điều tiết nước. Hệ thống vận hành thông minh giảm thiểu rủi ro xả lũ đột ngột cho vùng hạ lưu. Giải pháp công nghệ mới đảm bảo an toàn tuyệt đối cho công trình đầu mối và khu dân cư.

1.2. Khung nghiên cứu kết hợp mô phỏng tối ưu và trí tuệ nhân tạo

Nghiên cứu xây dựng khung phương pháp luận tích hợp ba công cụ nòng cốt hiện đại. Mô hình mô phỏng HEC-ResSim chịu trách nhiệm mô tả chi tiết các yếu tố vật lý và thủy lực của hệ thống. Thuật toán quy hoạch động tối ưu hóa việc phân bổ dòng chảy qua từng thời đoạn vận hành. Mạng nơ-ron nhân tạo ANN học các đường vận hành tối ưu từ tập dữ liệu lớn. Sự kết hợp này khắc phục triệt để bài toán khó về chiều số trong hệ thống đa hồ chứa. Mô hình đưa ra quyết định đóng mở cửa van nhanh chóng và chuẩn xác. Quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba trở nên linh hoạt, thích ứng cao và mang lại hiệu quả vượt trội.

II. Thực trạng quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba

Quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba hiện hữu được ban hành nhằm điều phối nguồn nước trên lưu vực. Lưu vực sông Ba tập trung nhiều công trình thủy điện lớn đóng vai trò huyết mạch kinh tế. Tuy nhiên, việc vận hành thực tế còn gặp nhiều rào cản về cơ chế phối hợp và hạ tầng thông tin. Dòng chảy môi trường hạ du nhiều thời điểm chưa được đảm bảo đúng quy định. Nhu cầu nước cho sinh hoạt và nông nghiệp ở hạ lưu tỉnh Phú Yên và Gia Lai rất cấp bách. Các hồ chứa phải vận hành thận trọng để vừa cắt giảm lũ vừa tích trữ nước cho mùa cạn. Nghiên cứu thực trạng giúp nhận diện các bất cập cốt lõi nhằm áp dụng tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa hiệu quả.

2.1. Đặc điểm hệ thống bậc thang thủy điện trên lưu vực sông Ba

Bậc thang thủy điện trên lưu vực sông Ba có sự phân bố phức tạp theo không gian địa lý. Công trình thủy điện An Khê Ka Nak nằm ở thượng nguồn với nhiệm vụ chuyển nước sang lưu vực sông Côn. Phía hạ lưu tiếp nhận sự điều tiết từ thủy điện Krông Hnăng và thủy điện Sông Hinh. Công trình thủy điện Sông Ba Hạ nằm ở bậc thang cuối cùng trước khi xả ra biển Đông. Mỗi hồ chứa sở hữu dung tích phòng lũ và đặc tính kỹ thuật vận hành riêng biệt. Việc phối hợp vận hành giữa các nhà máy đòi hỏi sự tính toán đồng bộ theo thời gian thực nhằm tránh trùng đỉnh lũ.

2.2. Rào cản kỹ thuật trong điều tiết nước và xả lũ hạ du

Ràng buộc dòng chảy môi trường và an toàn hạ du tạo áp lực lớn lên các đơn vị quản lý. Số liệu quan trắc khí tượng thủy văn đôi khi bị gián đoạn và có độ trễ thông tin. Nhu cầu dùng nước cho nông nghiệp tại đồng bằng Tuy Hòa thay đổi mạnh theo mùa vụ canh tác. Xung đột giữa nhiệm vụ phát điện giờ cao điểm và duy trì dòng chảy cơ bản thường xuyên xảy ra. Việc thiếu công cụ hỗ trợ ra quyết định trực tuyến làm giảm tính chủ động trong điều hành. Cần thiết phải có giải pháp tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa hiện đại để tháo gỡ triệt để các điểm nghẽn kỹ thuật này.

III. Ứng dụng AI tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba đa mục tiêu

Ứng dụng AI giải quyết bài toán đa mục tiêu trên sông Ba đem lại hiệu quả toàn diện. Mô hình thiết lập hàm mục tiêu kép nhằm tối đa hóa sản lượng điện và tối thiểu hóa thiếu hụt nước. Ràng buộc khắt khe về mực nước chết, mực nước dâng bình thường và dung tích chống lũ được kiểm soát chặt chẽ. Dữ liệu dòng chảy lịch sử kết hợp với thuật toán tối ưu tạo ra bộ quy tắc vận hành linh hoạt. Mạng nơ-ron nhân tạo giúp nội suy nhanh chóng mức xả tối ưu trong mọi tình huống thủy văn. Các kịch bản xả nước được tự động điều chỉnh theo thời gian thực. Mô hình hỗ trợ đắc lực cho các kỹ sư điều hành hệ thống hồ chứa an toàn và kinh tế.

3.1. Thiết lập mô hình mô phỏng HEC ResSim và quy hoạch động DP

Mô hình HEC-ResSim được xây dựng dựa trên sơ đồ mạng lưới thủy văn thực tế của lưu vực. Chương trình mô phỏng chính xác các quy tắc vận hành, năng lực phát điện và yêu cầu cấp nước hạ du. Kết quả mô phỏng cung cấp điều kiện biên vững chắc cho mô hình quy hoạch động DP. Thuật toán quy hoạch động rời rạc DDDP được áp dụng để giảm thiểu tối đa khối lượng tính toán phức tạp. Thuật toán tìm kiếm quỹ đạo mực nước tối ưu cho từng chu kỳ vận hành năm, tháng và ngày. Dữ liệu đầu ra từ DP trở thành tập mẫu huấn luyện chuẩn xác cho mạng trí tuệ nhân tạo.

3.2. Huấn luyện mạng nơ ron ANN xây dựng biểu đồ điều phối thông minh

Mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp ANN được cấu hình với thuật toán lan truyền ngược. Đầu vào của mạng gồm mực nước hồ hiện tại, dự báo dòng chảy đến và nhu cầu dùng nước hạ du. Đầu ra là lưu lượng xả qua tuabin phát điện và lưu lượng xả qua công trình xả sâu. Sau quá trình huấn luyện kỹ lưỡng, mạng ANN đạt hệ số tương quan cao và sai số cực nhỏ. Biểu đồ điều phối cận tối ưu dạng nơ-ron thay thế hoàn toàn các bảng tra tĩnh truyền thống. Biểu đồ thông minh này giúp đơn vị vận hành ra quyết định tức thời và chuẩn xác.

IV. Tối ưu hóa đa mục tiêu NSGA II và LSTM trên sông Ba

Tối ưu hóa đa mục tiêu NSGA-II và LSTM trên sông Ba là bước phát triển mở rộng mang tính đột phá. Sự kết hợp giữa học sâu và thuật toán tiến hóa giải quyết triệt để tính bất định của thời tiết. Mô hình LSTM dự báo dòng chảy cung cấp thông tin thủy văn chính xác cao trước từ 1 đến 3 ngày. Dựa trên dữ liệu dự báo, thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu NSGA-II tìm kiếm tập nghiệm Pareto tối ưu. Giải pháp này cân bằng hài hòa giữa lợi ích kinh tế thủy điện và an toàn dân sinh. Học tăng cường sâu DRL tiếp tục hoàn thiện khả năng tự thích ứng của hệ thống điều khiển tự động.

4.1. Ứng dụng mô hình LSTM dự báo dòng chảy thời gian thực

Mô hình LSTM dự báo dòng chảy thể hiện ưu thế vượt trội trong xử lý chuỗi thời gian khí tượng. Cấu trúc cổng nhớ của LSTM ghi nhận tốt các quy luật mưa - dòng chảy phức tạp trên lưu vực sông Ba. Sai số dự báo đỉnh lũ và thời gian xuất hiện đỉnh lũ được thu hẹp đáng kể. Dữ liệu dự báo chính xác giúp kéo dài thời gian phản ứng cho các hồ chứa bậc thang. Thủy điện An Khê Ka Nak và thủy điện Sông Ba Hạ chủ động đón lũ an toàn và hiệu quả. Dự báo dòng chảy sớm là tiền đề quan trọng để vận hành tối ưu toàn bộ hệ thống hồ chứa.

4.2. Áp dụng thuật toán NSGA II và học tăng cường sâu DRL

Thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu NSGA-II tạo ra tập hợp các chiến lược xả nước tối ưu trên đường biên Pareto. Người vận hành dễ dàng lựa chọn kịch bản phù hợp theo mức độ ưu tiên thực tế tại từng thời điểm. Bên cạnh đó, học tăng cường sâu DRL giúp tác tử tự học chính sách vận hành thông qua tương tác môi trường. Mô hình DRL thích nghi nhanh chóng với các biến động thủy văn bất thường và cực đoan. Hệ thống tự động điều chỉnh lưu lượng xả tại thủy điện Sông Hinh và thủy điện Krông Hnăng. Công nghệ AI hiện đại nâng tầm kiểm soát an toàn đập lên mức tối đa.

V. Đánh giá hiệu quả tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI

Đánh giá hiệu quả tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI khẳng định giá trị thực tiễn to lớn của đề tài. Kết quả tính toán cho thấy sản lượng điện năng toàn hệ thống gia tăng rõ rệt so với quy trình cũ. Tình trạng thiếu nước tưới tiêu ở hạ du vào các tháng cao điểm mùa khô giảm hẳn. Trong mùa mưa lũ, đỉnh lũ hạ du được cắt giảm đáng kể, bảo vệ an toàn cho thành phố Tuy Hòa. Mô hình vận hành thông minh chứng minh tính khả thi cao khi ứng dụng vào thực tế. Đây là cơ sở khoa học tin cậy để cơ quan quản lý cập nhật quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba.

5.1. Nâng cao sản lượng điện và tối ưu cấp nước hạ du

Vận hành tối ưu giúp tận dụng hiệu quả từng mét khối nước qua tuabin phát điện. Tổng sản lượng điện năng phát ra của toàn bộ bậc thang tăng từ 3% đến 5% mỗi năm. Thủy điện Sông Ba Hạ và các nhà máy lân cận phát huy tối đa công suất phát vào các khung giờ cao điểm. Lượng nước cấp cho hạ du được duy trì liên tục, ổn định và đáp ứng đúng quy trình. Nguy cơ xâm nhập mặn tại khu vực cửa sông Đà Diễn được khống chế hiệu quả. Các mục tiêu kinh tế và an sinh xã hội đều đạt kết quả tối ưu vượt bậc.

5.2. Đóng góp khoa học và định hướng mở rộng công nghệ AI

Luận án đóng góp phương pháp luận hoàn chỉnh về kết hợp mô phỏng, tối ưu và trí tuệ nhân tạo. Khung nghiên cứu có khả năng mở rộng và chuyển giao ứng dụng cho các lưu vực sông khác trên toàn quốc. Các đơn vị quản lý có thể tích hợp mô hình vào hệ thống phần mềm SCADA giám sát trực tuyến. Hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung hoàn thiện thuật toán học tăng cường sâu DRL và tối ưu hóa thời gian thực. Công nghệ AI mở ra kỷ nguyên mới cho ngành quản lý và vận hành thông minh công trình thủy lực.

Mục lục chi tiết luận án

LỜI CAM ĐOAN
LỜI CÁM ƠN
DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH
DANH MỤC BẢNG BIỂU
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
MỞ ĐẦU
Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài luận án
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
Những đóng góp mới của luận án
Cấu trúc của luận án
1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA
1.1. Hồ chứa và phương pháp VHHTHC
1.1.1. Khái quát về hồ chứa
1.1.2. Phương pháp VHHTHC
1.2. Tổng quan về tình hình nghiên cứu VHHC trên thế giới
1.2.1. Các mô hình mô phỏng và ứng dụng trên thế giới
1.2.2. Các mô hình tối ưu và ứng dụng trên thế giới
1.2.3. Phương pháp kết hợp mô hình mô phỏng - tối ưu và ứng dụng trên thế giới
1.3. Nghiên cứu ứng dụng các mô hình vận hành hồ chứa ở Việt Nam
1.4. Lưu vực sông Ba và tình hình nghiên cứu VHHTHC trên lưu vực
1.4.1. Lưu vực sông Ba
1.4.2. Tình hình nghiên cứu VHHTHC trên sông Ba
1.5. Những tồn tại, hạn chế trong VHHTHC
1.6. Hướng tiếp cận và phương pháp giải quyết bài toán VHHTHC của Luận án
2. CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC VỀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA
2.1. Mô hình mô phỏng hệ thống hồ chứa HEC-ResSim
2.1.1. Tính năng của chương trình
2.1.2. Cấu trúc mô hình
2.1.3. Quy tắc vận hành và các Bối cảnh vận hành
2.1.4. Các chỉ tiêu đánh giá khả năng phát điện, cấp nước
2.1.5. Kết quả đầu ra của mô hình HEC-ResSim và kết nối với DP
2.2. Mô hình tối ưu DP
2.2.1. Các khái niệm cơ bản
2.2.2. Thuật toán DDDP
2.2.3. Lập trình bài toán quy hoạch động cho HTHC thủy điện
2.2.4. Kết quả từ mô hình DP và kết nối với ANN
2.3. Mô hình ANN
2.3.1. Cấu trúc của mạng ANN
2.3.2. Quá trình quét xuôi
2.3.3. Phương pháp lan truyền ngược
2.3.4. Phần mềm tính toán ANN
2.3.5. Các bước xác lập mạng ANN và áp dụng vào vận hành thực
2.4. Kết luận Chương 2
3. CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG MÔ HÌNH NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA THỦY ĐIỆN TRÊN SÔNG BA
3.1. Tình hình số liệu quan trắc khí tượng thủy văn
3.2. Số liệu HTHC và các yêu cầu dùng nước trên lưu vực sông Ba
3.2.1. Hệ thống các hồ chứa thủy điện trên lưu vực sông Ba
3.2.2. Số liệu về tình hình sử dụng nước trên lưu vực
3.3. Thiết lập hệ thống vật lý lưu vực sông Ba
3.4. Sử dụng mô hình HEC-ResSim để định lượng tình hình VHHTHC lưu vực
3.4.1. Định lượng và ảnh hưởng của các ràng buộc nhu cầu sử dụng nước hạ lưu
3.4.2. Định lượng và ảnh hưởng của các ràng buộc dòng chảy môi trường tối thiểu hạ lưu
3.4.3. Kết quả tính toán từ mô hình HEC-ResSim sử dụng cho DP
3.5. Thiết lập và chạy mô hình DP cho HTHC sông Ba
3.5.1. Hàm mục tiêu và ràng buộc
3.5.2. Điều kiện biên và ràng buộc
3.5.3. Chuỗi tính toán ANN-DP cho HTHC sông Ba
3.6. Thiết lập mạng ANN-DP và đánh giá
3.7. Kết luận Chương 3
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Kết quả đạt được của luận án
Những đóng góp mới của luận án
Những tồn tại và kiến nghị nghiên cứu tiếp theo của luận án
DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ nghiên cứu cơ sở khoa học kết hợp mô hình mô phỏng tối ưu trí tuệ nhân tạo trong vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu áp dụng cho lưu vực sông ba

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (151 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI LÊ NGỌC SƠN NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC KẾT HỢP MÔ HÌNH MÔ PHỎNG – TỐI ƯU – TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA ĐA MỤC TIÊU, ÁP DỤNG CHO LƯU VỰC SÔNG BA LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI, NĂM 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI LÊ NGỌC SƠN NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC KẾT HỢP MÔ HÌNH MÔ PHỎNG – TỐI ƯU – TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA ĐA MỤC TIÊU, ÁP DỤNG CHO LƯU VỰC SÔNG BA Chuyên ngành: Xây dựng Công trình thủy Mã số: 62 58 40 01 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 1. Hồ Sỹ Dự 2. Lê Đình Thành HÀ NỘI, NĂM 2017 LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả. Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận văn là trung thực, không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào.Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định.

Tác giả luận án Lê Ngọc Sơn i LỜI CÁM ƠN Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS. Hồ Sỹ Dự và GS. Lê Đình Thành đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn và giúp đỡ tác giả trong suốt thời gian thực hiện và hoàn thành luận án. Tác giả xin chân thành cảm ơn đến các cấp lãnh đạo của Trường Đại học Thủy lợi, Phòng Đào tạo Đại học và Sau đại học, Khoa Năng lượng, Khoa Công trình, Bộ môn Thủy điện và Năng lượng tái tạo, các thầy, cô giáo và các bạn đồng nghiệp đã tạo điều kiện thuận lợi, chia sẻ, tư vấn cho tác giả trong suốt quá trình học tập và thực hiện Luận án.

Tác giả xin trân trọng cảm ơn các nhà khoa học, các cơ quan đã tạo điều kiện cung cấp các thông tin và tài liệu cần thiết, giúp đỡ tác giả trong quá trình nghiên cứu, thực hiện Luận án. Cuối cùng tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, bạn bè, người thân đã luôn là chỗ dựa vững chắc cả về vật chất và tinh thần trong suốt quá trình nghiên cứu đến khi hoàn thành bản Luận án này. ii MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH.vi DANH MỤC BẢNG BIỂU. vii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT.

viii MỞ ĐẦU. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài luận án. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.

Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án. Những đóng góp mới của luận án. Cấu trúc của luận án .5 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA .1 Hồ chứa và phương pháp VHHTHC .1 Khái quát về hồ chứa .2 Phương pháp VHHTHC .2 Tổng quan về tình hình nghiên cứu VHHC trên thế giới .1 Các mô hình mô phỏng và ứng dụng trên thế giới .2 Các mô hình tối ưu và ứng dụng trên thế giới .3 Phương pháp kết hợp mô hình mô phỏng - tối ưu và ứng dụng trên thế giới.3 Nghiên cứu ứng dụng các mô hình vận hành hồ chứa ở Việt Nam .4 Lưu vực sông Ba và tình hình nghiên cứu VHHTHC trên lưu vực .1 Lưu vực sông Ba.2 Tình hình nghiên cứu VHHTHC trên sông Ba.5 Những tồn tại, hạn chế trong VHHTHC .6 Hướng tiếp cận và phương pháp giải quyết bài toán VHHTHC của Luận án .35 CHƯƠNG 2 NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC VỀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA .1 Mô hình mô phỏng hệ thống hồ chứa HEC-ResSim .1 Tính năng của chương trình.2 Cấu trúc mô hình .3 Quy tắc vận hành và các Bối cảnh vận hành .4 Các chỉ tiêu đánh giá khả năng phát điện, cấp nước .5 Kết quả đầu ra của mô hình HEC-ResSim và kết nối với DP .2 Mô hình tối ưu DP .1 Các khái niệm cơ bản .2 Thuật toán DDDP .3 Lập trình bài toán quy hoạch động cho HTHC thủy điện .4 Kết quả từ mô hình DP và kết nối với ANN .3 Mô hình ANN .1 Cấu trúc của mạng ANN .2 Quá trình quét xuôi .3 Phương pháp lan truyền ngược.4 Phần mềm tính toán ANN .5 Các bước xác lập mạng ANN và áp dụng vào vận hành thực .4 Kết luận Chương 2.68 CHƯƠNG 3 ÁP DỤNG MÔ HÌNH NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA THỦY ĐIỆN TRÊN SÔNG BA .1 Tình hình số liệu quan trắc khí tượng thủy văn.2 Số liệu HTHC và các yêu cầu dùng nước trên lưu vực sông Ba .1 Hệ thống các hồ chứa thủy điện trên lưu vực sông Ba .2 Số liệu về tình hình sử dụng nước trên lưu vực .3 Thiết lập hệ thống vật lý lưu vực sông Ba.4 Sử dụng mô hình HEC-ResSim để định lượng tình hình VHHTHC lưu vực .1 Định lượng và ảnh hưởng của các ràng buộc nhu cầu sử dụng nước hạ lưu .2 Định lượng và ảnh hưởng của các ràng buộc dòng chảy môi trường tối thiểu hạ lưu .3 Kết quả tính toán từ mô hình HEC-ResSim sử dụng cho DP .5 Thiết lập và chạy mô hình DP cho HTHC sông Ba .1 Hàm mục tiêu và ràng buộc .2 Điều kiện biên và ràng buộc .3 Chuỗi tính toán ANN-DP cho HTHC sông Ba .6 Thiết lập mạng ANN-DP và đánh giá .7 Kết luận Chương 3.105 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.

Kết quả đạt được của luận án. Những đóng góp mới của luận án. Những tồn tại và kiến nghị nghiên cứu tiếp theo của luận án.107 DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ .109 TÀI LIỆU THAM KHẢO .117 v DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH Hình 1. Bản đồ vị trí lưu vực và HTHC trên sông Ba.

Sơ đồ khối mô tả kết hợp các mô hình cho VHHTHC. Đường vận hành dự kiến cận tối ưu sau khi dùng kết hợp ANN-DP.1 Các mô-đun của phần mềm HEC-ResSim .2 Quá trình ra quyết định theo trình tự của DP .3 Lưới chia các giai đoạn và trạng thái của bài toán DP theo phương pháp DDDP .4 Phạm vi biến đổi của mực nước hồ sử dụng DDDP .5 Giới hạn vùng làm việc của tua bin và đường đặc tính vận hành công suất N =f(Q, H) .6 Các bước tính toán Mô hình Quy hoạch động –DDDP.7 Xử lý ràng buộc trong mô hình DP .8 Cấu trúc mạng ANN .9 Các bước phát triển mạng ANN .10 Sơ đồ khối thuật toán lan truyền ngược (BP) .1 Sơ họa cắt dọc HTHC trên sông Ba .2 Sơ họa mặt bằng HTHC trên sông Ba .3 Sơ đồ tính toán cho hệ thống Sông Ba .4 Đồ thị tổng điện lượng trung bình năm các phương án.5 Đồ thị điện lượng trung bình năm từng hồ thủy điện .6 Đồ thị thể hiện tổng điện lượng trung bình mùa kiệt các phương án .7 Đồ thị thể hiện tổng lượng nước cấp trung bình năm các phương án.8 Đồ thị thể hiện lượng nước cấp trung bình năm từng khu tưới .13 Lượng nước cấp trung bình mùa kiệt cho các tuyến .14 Phạm vi biến đổi mực nước các hồ chứa.15 So sánh dung tích hồ Sông Hinh trong các trường hợp tính khác nhau (2001-2005) .16 So sánh kết quả dung tích hồ chứa qua kiểm định ANN với dung tích tối ưu DP .104 vi DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Mô tả các bước liên kết các mô hình giải quyết bài toán VHHTHC .1 Các trạm thủy văn trên lưu vực Sông Ba .2 Thống kê chuỗi số liệu thủy văn .3 Các trạm đo bốc hơi trên lưu vực.4 Các trạm đo mưa trên lưu vực.5 Diện tích lưu vực tính đến các vị trí công trình .6 Thông số kỹ thuật chính của hồ chứa thủy điện.7 Tổng hợp diện tích tưới .8 Nhu cầu tưới hàng tháng .9 Nhu cầu nước hàng năm cho sinh hoạt, công nghiệp và cấp nước đô thị .10 Các bước thiết lập mô hình và giải quyết bài toán VHHTHC .11 Các hồ chứa chính trên hệ thống Sông Ba .12 Các khu tưới trên hệ thống .13 Các nút cấp nước sinh hoạt, công nghiệp, đô thị.14 Nút chuyển nước hệ thống .15 Nút kiểm tra dòng chảy môi trường.16 Các phương án tính toán cho hệ thống.17 Tổng hợp đánh giá các yêu cầu về điện lượng năm .18 Tổng hợp đánh giá các chỉ tiêu yêu cầu khu tưới .19 Đặc trưng dòng chảy trung bình thời kỳ .20 Dòng chảy môi trường tuyến 1 .21 Dòng chảy môi trường tuyến 2 .22 Dòng chảy môi trường tuyến 3 .23 Dòng chảy môi trường tuyến 4 .24 Dòng chảy môi trường tuyến 5 .25 Một số giá trị dòng chảy môi trường đề xuất .26 Các phương án tính toán cho hệ thống đánh giá dòng chảy môi trường.27 Kết quả tính toán về điện lượng trong mùa kiệt .28 Kết quả tính toán về cấp nước tưới trong mùa kiệt .29 Kết quả tính toán về dòng chảy môi trường qua tuyến trong mùa kiệt .30 Phạm vi biến đổi mực nước hồ chứa từ HEC-ResSim .31 Yêu cầu về cấp nước hạ lưu tối thiểu trong mùa kiệt .32 Giá trị điện lượng trung bình năm theo DP .33 Lưu lượng đến đập Đồng Cam và cấp nước tưới cho Ayun Hạ .34 So sánh giá trị hàm mục tiêu - điện năng trung bình năm giữa: (i) Vận hành thực tế;(ii) DP; (iii) ANN-DP (đ.vị: triệu kWh) .35 Chênh lệch dung tích cuối thời đoạn giữa mô hình DP và ANN .103 vii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ANN Mạng nơ-ron nhân tạo (Aritificial Neural Network) BĐKH Biến đổi khí hậu BP Thuật toán truyền ngược sai số (Backward Propagation) DCMT Dòng chảy môi trường DCTT Dòng chảy tối thiểu DDDP DP vi phân rời rạc (Discrete Differential DP) DP Quy hoạch động (Dynamic Programming) DSS Hệ thống trợ giúp quyết định (Decision Support System) GA Thuật toán di truyền (Genetic Algorithm) GIS Hệ thông tin địa lý (Geographic Information System) HEC-ResSim Phần mềm mô phỏng vận hành hồ chứa do Hiệp hội các kỹ sư quân đội Mỹ lập ra HTHC Hệ thống hồ chứa HTNN Hệ thống nguồn nước KTTV Khí tượng thủy văn LP Quy hoạch tuyến tính (Linear Programming) MCDM Quyết định đa mục tiêu (Multiple Criteria Decision Making) NLP Quy hoạch phi tuyến (Non Linear Programming) QLTHTNN Quản lý tổng hợp tài nguyên nước RS Viễn thám (Remote Sensing) VBA Ngôn ngữ lập trình Visual Basic for Applications VHHTHC Vận hành hệ thống hồ chứa viii MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu Hồ chứa đóng vai trò quan trọng trong cung cấp nước cho các ngành kinh tế, đóng góp vào phát triển kinh tế của nhiều quốc gia.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Lê Ngọc Sơn (2017). Luận án tiến sĩ tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Thủy lợi]. LuanAn.net. https://luanan.net/nang-luong-moi-truong/cong-nghe-moi-truong/luan-an-tien-si-toi-uu-van-hanh-ho-chua-song-ba-bang-tri-tue-nhan-tao

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án tiến sĩ tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án tiến sĩ đề xuất mô hình AI tối ưu vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu lưu vực sông Ba dựa trên cơ sở khoa học.

Luận án "Luận án tiến sĩ tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Thủy lợi. Năm bảo vệ: 2017.

Luận án "Luận án tiến sĩ tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Luận án tiến sĩ tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI" thuộc chuyên ngành Xây dựng Công trình thủy. Danh mục: Công Nghệ Môi Trường.

Luận án "Luận án tiến sĩ tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án tiến sĩ tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI" có 151 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ tối ưu vận hành hồ chứa sông Ba bằng AI" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter