ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ … (213).pdf · thuộc trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội

1

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

---------------------

Nguyễn Thị Lan Phƣơng

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GEN VẬN HÀNH

LIÊN HỒ CHỨA SÔNG BA MÙA LŨ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội – 2014

2

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

---------------------

Nguyễn Thị Lan Phƣơng

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GEN VẬN HÀNH

LIÊN HỒ CHỨA SÔNG BA MÙA LŨ

Chuyên ngành: Thủy văn học

Mã số: 66 44 90

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS NGUYỄN HỮU KHẢI

Hà Nội – 2014

3

Lời cảm ơn

Luận văn thạc sĩ khoa học “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Gen vận hành liên

hồ chứa sông Ba mùa lũ” hoàn thành tại Khoa Khí tượng – Thủy văn – Hải dương học

thuộc trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội vào tháng 12 năm

2014, dưới sự hướng dẫn trực tiếp của PGS.TS. Nguyễn Hữu Khải.

Tác giả xin bày tỏ sự cảm ơn trân thành tới thầy giáo PGS.TS. Nguyễn Hữu

Khải. Thầy đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo em trong suốt quá trình thực hiện Luận văn.

Tác giả xin bầy tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới các Thầy, Cô giáo Khoa Khí tượng

Thủy văn Hải dương học đã giúp đỡ em trong quá trình học tập và nghiên cứu Luận

văn. Tác giả cũng gửi lời cảm ơn tới các đồng nghiệp tại Phòng Thủy văn Trung tâm

Mạng lưới khí tượng thủy văn và môi trường đã tạo mọi điều kiện giúp đỡ để tác giả

hoàn thành Luận văn.

Trong khuôn khổ Luận văn, do điều kiện và thời gian hạn chế nên không tránh

khỏi những thiếu sót, Vì vậy, tác giả rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý

báu của độc giả và những người quan tâm.

TÁC GIẢ

4

MỤC LỤC

Lời cảm ơn ....................................................................................................................... 1

MỤC LỤC ....................................................................................................................... 4

DANH MỤC HÌNH ........................................................................................................ 6

DANH MỤC BẢNG ....................................................................................................... 7

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ..................................................................................... 7

MỞ ĐẦU ......................................................................................................................... 8

CHƢƠNG I: TỔNG QUAN ........................................................................................ 10

1.1. Tổng quan về các phƣơng pháp vận hành hồ chứa ..................................... 10

1.1.1.Phương pháp mô phỏng ................................................................................. 10

1.1.2. Phương pháp tối ưu hóa ............................................................................... 12

1.1.3. Nguyên cứu về giải bài toán tối ưu hóa bằng thuật toán di truyền (GA) ..... 15

1.1.4. Tổng quan về các nghiên cứu vận hành liên hồ chứa sông Ba. ................... 17

1.2. Điều kiện tự nhiên và kinh tế xã hội lƣu vực sông Ba .................................... 20

1.2.1. Điều kiện tự nhiên ......................................................................................... 20

1.2.2. Điều kiện kinh tế xã hội ................................................................................ 28

CHƢƠNG II: CƠ SỞ L THU ẾT THUẬT TOÁN DI TRU ỀN GA ............. 31

2.1. Gi i thiệu phƣơng pháp giải GA ...................................................................... 31

2.2. Các kỹ thuật trong giải thuật di truyền GA [32] ......................................... 32

2.2.1. Kỹ thuật mã hóa ............................................................................................ 33

2.2.2. Khởi tạo quần thể ......................................................................................... 34

2.2.3. Hàm thích nghi ............................................................................................. 34

2.2.4. Phép chọn lọc ............................................................................................... 35

2.2.5. Phép lai ghép ................................................................................................ 35

2.2.6. Phép đột biến ................................................................................................ 37

2.3. Tổng quan về Matlab ....................................................................................... 38

2.3.1. Khái niệm về Matlab .................................................................................... 38

5

2.3.2. Tổng quan về cấu trúc dữ liệu của MATLAB, các ứng dụng ...................... 39

2.4. Thuật toán di truyền GA trong Matlab ........................................................ 39

2.4.1.Giải thuật di truyền bằng command line ....................................................... 39

2.4.2. Giải thuật di truyền sử dụng Genetic Algorithm Tool .................................. 40

CHƢƠNG III: T I ƢU H A VẬN HÀNH LIÊN HỒ CHỨA SÔNG BA MÙA

LŨ BẰNG THUẬT TOÁN DI TRU ỀN TRONG MÔI TRƢỜNG MATLAB .... 45

3.1. Quy trình cắt lũ. ................................................................................................. 45

3.2. M ph ng phƣơng án vận hành liên hồ chứa s ng Ba m a lũ bằng m hình

HEC – RESSIM ........................................................................................................ 47

3.3. Sử dụng Genetic Algorithm Tool để tối ƣu hóa vận hành liên hồ chứa s ng

Ba m a lũ. .................................................................................................................. 50

3.3.1. Thiết lập hàm mục tiêu: ................................................................................ 50

3.3.2. Giải thuật di truyền: ..................................................................................... 50

3.4. Kiểm định kết quả chạy từ Genetic Algorithm Tool bằng m hình HEC-

RESSIM ..................................................................................................................... 58

3.5. Một số nhận xét .................................................................................................. 62

KẾT LUẬN ................................................................................................................... 63

TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 65

PHỤ LỤC ...................................................................................................................... 68

6

DANH MỤC HÌNH

Hình 1. 1 Sơ đồ vị trí lưu vực sông Ba .......................................................................... 21

Hình 1. 2 Lưu vực sông Ba và hệ thống hồ chứa ........................................................... 27

Hình 2. 1 Sơ đồ khối thuật toán di truyền ...................................................................... 33

Hình 2. 2 Giao diện Genetic Algorithm Tool trong Matlab........................................... 41

Hình 3. 1 Sơ đồ hệ thống trong bài toán phòng lũ hạ du ............................................... 47

Hình 3. 2 Sơ đồ hệ thống 5 hồ chứa trên Sông Ba ......................................................... 49

Hình 3. 3 Quá trình vận hành liên hồ chứa sông Ba với lũ năm 2009 cắt lũ theo PA 20 ... 69

Hình 3. 4 Genetic Algorithm Tool cho bài toán cắt lũ liên hồ chứa sông Ba ................ 53

Hình 3. 5 Biểu đồ hiển thị giá trị tốt nhất và giá trị trung bình của hàm thích nghi qua

mỗi thế hệ ....................................................................................................................... 54

Hình 3. 6 Biểu đồ vecto của cá thể với giá trị hàm mục tiêu tốt nhất ............................ 54

Hình 3. 7 Khoảng cách trung bình giữa các cá thể mỗi thế hệ ...................................... 55

Hình 3. 8 Biểu đồ số lượng cá thể con được kỳ vọng với mỗi thế hệ ............................ 55

Hình 3. 9 Biểu đồ phả hệ của cá thể, được mã hóa bằng bảng mầu .............................. 56

Hình 3. 10 Biểu đồ giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, và giá trị trung bình của hàm thích nghi

trong mỗi thế hệ ............................................................................................................. 56

Hình 3. 11 Biểu đồ điểm đa dạng ở mỗi thế hệ .............................................................. 56

Hình 3. 12 Biểu đồ điểm của các cá thể ở mỗi thế hệ .................................................... 57

Hình 3. 13 Biều đồ lựa chọn cha mẹ .............................................................................. 57

Hình 3. 14 Biểu đồ các cấp độ dừng tiêu chuẩn............................................................. 57

Hình 3. 15 Quá trình vận hành hồ Ba Hạ với lũ năm 2009 ........................................... 59

Hình 3. 16 Quá trình vận hành hồ Krông Hnăng với lũ năm 2009 ................................ 59

Hình 3. 17 Quá trình vận hành hồ Sông Hinh với lũ năm 2009 .................................... 60

Hình 3. 18 Quá trình vận hành hồ Ayun Hạ với lũ năm 2009 ....................................... 60

Hình 3. 19 Quá trình vận hành hồ Kanak với lũ năm 2009 ........................................... 61

Hình 3. 20 Quá trình lưu lượng tại Củng Sơn với lũ năm 2009 .................................... 61

7

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1. 1 Thông số chính của bậc thang hồ chứa sông Ba ............................................ 27

Bảng 3. 1 Mực nước đón lũ của các hồ .......................................................................... 45

Bảng 3. 2 Lưu lượng cắt lũ theo 20 phương án tại 5 hồ chạy mô phỏng bằng mô hình

Hec-ressim ...................................................................................................................... 68

Bảng 3. 3 Kết quả giải bài toán tối ưu hoá vận hành liên hồ chứa sông Ba bằng GA ... 58

Bảng 3. 4. Bảng lưu lượng đỉnh lũ đến tại 5 hồ và Củng Sơn năm 2009 ...................... 62

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

DP Quy hoạch động

DPR Quy hoạch động hồi quy

GA Thuật toán di truyền

KTTV Khí tượng Thủy văn

LP Quy hoach tuyến tính

MNC Mực nước chết

MNGC Mực nước gia cường

MNDBT Mực nước dâng bình thường

MNĐL Mực nước đỉnh lũ

MNTK Mực nước thiết kế

MN kiểm tra Mực nước kiểm tra

Nlm Công suất lắp máy

QTVH Quy trình vận hành

SDP Quy hoạch động ngẫu nhiên

WLP Quy hoạch phi tuyến

Wtb Dung tích toàn bộ

Whi Dung tích hữu ích

8

MỞ ĐẦU

1. Đặt vấn đề

Việt Nam là một quốc gia có địa hình rất đặc trưng với 9 hệ thống sông lớn

cùng rất nhiều sông suối nhỏ trên khắp các vùng, miền, đây là nguồn cung cấp nước vô

cùng phong phú. Tuy nhiên, nguồn nước này lại phân phối không đều trong năm, mùa

cạn thiếu nước còn mùa lũ thì thừa nước gây ra ngập úng, lũ lụt. Để khắc phục nhược

điểm này các hồ chứa thủy điện, thủy lợi đã được xây dựng để điều tiết dòng chảy.

Đi đôi với sự phát triển của nền kinh tế là sự phát triển không ngừng của các

công trình thủy điện, thủy lợi lớn nhỏ. Mỗi công trình được xây dựng đều nhằm phục

vụ một hoặc một số mục đích cụ thể như phát điện, phòng lũ cho hạ lưu, cung cấp nước

tưới,… Để nâng cao hiệu quả và tuổi thọ của các hồ chứa thủy điện thì mỗi hồ cần có

một quy trình vận hành và đặc biệt là quy trình vận hành liên hồ chứa cho các hồ trên

một lưu vực sông.

Trong những năm vừa qua, khu vực đồng bằng hạ lưu sông Ba, bao gồm cả

thành phố Tuy Hòa thường xuyên bị ngập lụt. Chính vì thế mà vai trò phòng lũ của 5

hồ chứa: Kanak, Ayun Hạ, Ba Hạ, Krông Hnăng, Sông Hinh trên lưu vực sông Ba là

vô cùng quan trọng. Các hồ chứa này có dung tích không lớn so với tổng lượng lũ nên

khả năng cắt lũ hạn chế, do đó cần phải có một quy trình vận hành đảm bảo việc xả lũ

an toàn cho hạ lưu và bản thân 5 hồ chứa.

Với mong muốn xây dựng một quy trình vận hành hợp lý nhất cho 5 hồ chứa

lưu vực sông Ba, Luận văn tập trung nghiên cứu sử dụng thuật toán di truyền giải bài

toán tối ưu hóa quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ.

2. Mục đích của Luận văn

Nghiên cứu ứng dụng thuật toán di truyền vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa

lũ, nhằm hạn chế tối đa ngập lụt cho khu vực hạ lưu.

3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng: Thuật toán di truyền (GA)

9

- Phạm vi nghiên cứu: Từ năm hồ chứa thuộc lưu vực sông Ba là: Kanak,

Ayun Hạ, Ba Hạ, Krông Hnăng, Sông Hinh đến trạm thủy văn Củng Sơn.

- Với thời gian có hạn, chỉ tập trung vào bài toán cắt đỉnh lũ để giảm lũ

xuống hạ lưu.

4. Phƣơng pháp nghiên cứu

- Phương pháp phân tích hệ thống;

- Phương pháp mô phỏng bằng mô hình toán;

- Thuật toán di truyền

5. Bố cục của luận văn

Ngoài phần mở đầu, kết luận và phụ lục, Luận văn gồm ba chương chính:

Chương I: Tổng quan

Chương II: Cơ sở lý thuyết thuật toán di truyền

Chương III: Tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ bằng thuật toán

di truyền trong môi trường Matlab.

10

CHƢƠNG I: TỔNG QUAN

1.1. Tổng quan về các phƣơng pháp vận hành hồ chứa

Điều hành hồ chứa là một phần quan trọng của quy hoạch và quản lý tài nguyên

nước. Quy trình vận hành hồ chứa xác định lượng xả tại một thời điểm nào đấy phụ

thuộc vào trạng thái của hồ chứa, mức yêu cầu cấp nước và các thông tin về lượng

dòng chảy có thể đến hồ chứa. Với hồ chứa đa mục tiêu, ngoài ra còn yêu cầu phân

phối lưu lượng xả cho các mục tiêu. Hiện nay, có hai phương pháp cơ bản để nghiên

cứu vận hành hồ chứa đó là phương pháp mô phỏng và phương pháp tối ưu hóa:

1.1.1.Phương pháp mô phỏng

Vì không có khả năng để thí nghiệm với hồ chứa thực, mô hình mô phỏng toán

học được phát triển và sử dụng trong nghiên cứu. Thí nghiệm có thể thực hiện bằng

cách sử dụng các mô hình này để cung cấp cho sự hiểu biết sâu về bài toán. Mô hình

mô phỏng kết hợp với điều hành hồ chứa bao gồm tính toán cân bằng nước của đầu

vào, đầu ra hồ chứa và biến đổi lượng trữ. Kỹ thuật mô phỏng đã cung cấp cầu nối từ

các công cụ giải tích trước đây cho phân tích hệ thống hồ chứa đến các gói mục đích

chung phức tạp hơn. Theo Simonovic (1992) [29], các khái niệm vốn gắn các mô

phỏng là dễ hiểu và thân thiện hơn các khái niệm mô hình hoá khác.

Các mô hình mô phỏng có thể cung cấp biểu diễn chi tiết và hiện thực hơn hệ

thống hồ chứa và điều hành chúng (chẳng hạn đáp ứng chi tiết của các hồ và kênh riêng

biệt hoặc hiệu quả của các hiện tượng theo thời gian khác nhau nhất định). Thời gian

yêu cầu 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 phần mềm máy tính đa mục tiêu phổ biến có sẵn

có thể sử dụng để phân tích mối quan hệ quy hoạch, thiết kế và vận hành hồ chứa. Hầu

hết các phần mềm có thể chạy trong máy vi tính đang sử dụng rộng rãi hiện nay. Hơn

nữa, ngay sau khi số liệu yêu cầu cho phần mềm thực hành đã được chuẩn bị, nó dễ

11

dàng chuyển đổi cho nhau và do đó các kết quả của thiết kế, quyết định điều hành, thiết

kế lựa chọn khác nhau có thể được đánh giá nhanh chóng.

Nghiên cứu nước ngoài: Một trong số mô hình phổ biến rộng rãi nhất được sử dụng

trong mô phỏng hệ thống hồ chứa tổng quát là mô hình HEC-5 [22], phát triển bởi

Trung tâm thủy văn công trình (Feldman 1981, Wurbs 1996). Jain và Goel (1999) [24]

đã giới thiệu một mô hình mô phỏng tổng quát cho điều hành cấp nước của hệ thống hồ

chứa dựa trên các đường điều phối. Cheng (2004) [20] thiết lập một hệ thống phần

mềm kiểm soát lũ tiêu chuẩn hóa nhiều hồ chứa, tích hợp thu thập dữ liệu thời gian

thực và chế biến, phân tích lượng mưa, dự báo lũ, phân tích hệ thống hồ chứa, truy vấn

thông tin và một số các phương pháp gần đây của kiểm soát lũ dựa trên quy mô hệ

thống quản lý cơ sở dữ liệu. Nghiên cứu đã thiết lập một mô đun hoạt động kiểm soát

lũ, hồ chứa kiểm soát lũ hoạt động với thời gian thực. Hoạt động xả lũ của hồ chứa có

thể mô phỏng là một hằng số hoặc một cửa xả với dung tích điều tiết quy định. Hệ

thống sẽ tự động kiểm tra sức chứa giới hạn của hồ ở mỗi khoảng thời gian khi người

sử dụng cố định lượng chảy ra. Một sự lựa chọn mô phỏng được thiết lập dưới dạng

hằng số hoặc một dung tích điều tiết hoặc tổng hợp cả hai. Phương trình cân bằng khối

lượng hay sự tính toán truyền lũ dòng chảy hồ chứa sẽ được sử dụng để xác định thay

đổi của kho chứa kiểm soát lũ.

Phần lớn các phần mềm vận hành hồ chứa được kết nối với mô hình diễn toán lũ

dựa trên mô hình Muskingum hay sóng động học như các phần mềm thương mại

MODSIM (Labadie et al. 2000), RiverWare (Zagona et al. 1998, Biddle 2001), CalSIM

(Munevar & Chung 1999). Điều này rất hạn chế cho việc điều hành chống lũ và không

áp dụng được cho lưu vực có ảnh hưởng của thủy triều hay nước vật.

Nghiên cứu trong nước: Ở Việt Nam hồ chứa trên các hệ thống sông với nhiều

mục đích khác nhau đã và đang được tiến hành xây dựng, như hệ thống hồ chứa trên

sông Hồng, sông Ba, sông Sê San, sông Đồng Nai v.v.. để vận hành một hệ thống

không nhỏ các hồ chứa nhiều nhà nghiên cứu trong nước đã sử dụng các mô hình mô

12

phỏng khác nhau, phổ biến hiện nay là mô hình HEC-RESSIM một mô hình vận hành

có điều khiển phát triển lên từ HEC-5. Nghiên cứu của Nguyễn Hữu Khải và Lê Thị

Huệ (2007) [11] áp dụng mô hình HEC-RESSIM mô phỏng điều tiết lũ hệ thống hồ

chứa trên lưu vực sông Hương, cho phép xác định trình tự và thời gian vận hành hợp lý

các hồ chứa bảo đảm kiểm soát lũ hạ lưu sông Hương (tại Kim Long và Phú ốc).

Nguyễn Hữu Khải, Lê Xuân Cầu (2010) [9] “Nghiên cứu xây dựng công nghệ điều

hành hệ thống liên hồ chứa đảm bảo ngăn lũ, chậm lũ, an toàn vận hành hồ chứa và sử

dụng hợp lý tài nguyên nước về mùa kiệt lưu vực sông Ba” (đề tài KC.08.30/06-10), Đề

tài đã sử dụng nhiều công nghệ trong đó có mô hình Hec-recssim để mô phỏng vận

hành liên hồ chứa sông Ba, sử dụng mô hình Mike 11 để diễn toán lũ về hạ lưu. Lê

Hùng, Tô Thúy Nga [7], áp dụng mô hình HEC-RESSIM mô phỏng hệ thống hồchứa

trên lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn, từ đó đề xuất quy tắc vận hành hồ chứa ứng với

trường hợp mực nước trước khi lũ về nhỏ hơn mực nước đón lũ, nhằm xả lũ an toàn

cho hạ du đồng thời không ảnh hưởng lớn đến mục tiêu phát điện của các hồ chứa.

Ngoài ra Nguyễn Hữu Khải, Thân Văn Đón [10], dựa vào mô hình Athen điều tiết đơn

hồ chứa và phương pháp Muskingum diễn toàn dòng chảy trong sông, nghiên cứu phát

triển thuật toán liên kết 2 mô hình này thành một mô hình điều tiết liên hồ chứa và áp

dụng thử nghiệm trên lưu vực sông Ba.

1.1.2. Phương pháp tối ưu hóa

Kỹ thuật tối ưu hoá bằng quy hoạch tuyến tính (LP) và quy hoạch động (DP) đã

được sử dụng rộng rãi trong tài nguyên nước và được áp dụng vào vận hành hồ chứa.

Tuy nhiên áp dụng mô hình tối ưu hoá cho điều hành hồ chứa đa mục tiêu còn nhiều

khó khăn. Các khó khăn đó bao gồm phát triển mô hình, huấn luyện nhân lực, chi phí

giải quyết bài toán, cả điều kiện thủy văn tương lai bất định, sự bất lực để xác định và

định lượng tất cả các mục tiêu và sự cần thiết trong việc tương tác tốt hơn với người sử

13

dụng. Vì thế, các nhà khoa học nghiên cứu phương pháp giải bài toán tối ưu hóa mới

nhằm khắc phục các hạn chế trên.

Phương pháp tối ưu phi tuyến bằng công nghệ GAMS mô phỏng bài toán tối ưu

phi tuyến hệ thống công trình điều tiết, nhà máy thủy điện và các hộ sử dụng nước mới

được nghiên cứu sử dụng trong thời gian gần đây. GAMS có thể giải hầu hết các dạng

bài toán tối ưu tuyến tính, phi tuyến, tối ưu động.... GAMS được đánh giá là công cụ

rất phù hợp để giải các bài toán tối ưu trong lĩnh vực quản lý nguồn nước. Công nghệ

GAMS đã được ứng dụng thành công cho nhiều lưu vực sông trên thế giới trong đó có

như lưu vực sông Maipo (Chilê), Mekong.

Phát triển đồng thời với công nghệ GAMS để giải bài toán tối ưu hóa đa mục

tiêu là công nghệ GEN (thuật toán di truyền), đây cũng là một phương pháp rất mới và

ít được sử dụng tại Việt Nam. Luận văn với đối tượng nghiên cứu là thuật toán di

truyền sẽ trình bày cụ thể các nghiên cứu về GA giải bài toán tối ưu hóa trong mục

1.1.3

Nghiên cứu nước ngoài: Trên thế giới việc sử dụng phương pháp tối ưu hóa

nghiên cứu tài nguyên nước là rất phổ biến. Young (1967) [25] lần đầu tiên đề xuất sử

dụng phương pháp hồi quy tuyến tính để vạch ra quy tắc vận hành chung từ tối ưu hoá

xác định. Phương pháp mà ông đã dùng được gọi là “quy hoạch động (DP) Monte-

Carlo”. Về cơ bản phương pháp này dùng kỹ thuật Monte-Carlo tạo ra một số chuỗi

dòng chảy năm tổng hợp cho sông yêu cầu. Quy trình tối ưu thu được của mỗi chuỗi

dòng chảy nhân tạo sau đó được sử dụng trong phân tích hồi quy để cố gắng xác định

nhân tố ảnh hưởng đến chiến thuật tối ưu. Các kết quả là một xấp xỉ tốt của quy trình

tối ưu thực. Sau đó là các nghiên cứu của Yakowitz (1982) [25], Yeh (1985) [21],

Simonovic (1992) [29] và Wurbs (1993) [31] áp dụng các kỹ thuật hệ thống cho bài

toán tài nguyên nước.

Một mô hình quy hoạch để thiết kế hệ thống kiểm soát lũ hồ chứa đa mục tiêu

đã được Windsor (1975) [25] phát triển. Karamouz và Houck (1987) [29] đã vạch ra

14

quy tắc vận hành chung khi sử dụng DP xác định và hồi quy (DPR). Mô hình DPR sát

nhập thủ tục hồi quy tuyến tính nhiều biến đã được Bhaskar và Whilach (1980) gợi ý.

Quy tắc để điều hành một hệ thống nhiều hồ chứa cũng được phát triển (quy hoạch

động ngẫu nhiên), quy tắc yêu cầu mô tả rõ xác suất dòng chảy và hàm tổn thất.

Phương pháp này được Butcher (1971), Louks (1981) [25] và nhiều người khác sử

dụng.

Mô hình tối ưu hoá thường được sử dụng trong nghiên cứu điều hành hồ chứa

sử dụng dòng chảy dự báo làm đầu vào. Datta và Bunget (1984) [21] vạch ra một chính

sách điều hành hạn ngắn cho hồ chứa đa mục tiêu từ một mô hình tối ưu hoá với mục

tiêu cực tiểu hoá tổn thất hạn ngắn. Nghiên cứu chỉ ra rằng khi có một sự nhân nhượng

chịu một đơn vị độ lệch lượng trữ và một đơn vị độ lệch lượng xả từ các giá trị đích

tương ứng thì phép giải tối ưu hoá phụ thuộc vào dòng chảy tương lai bất định cũng

như hình dạng hàm tổn thất.

Một phương pháp khác đang được sử dụng hiện nay để giải thích tính ngẫu

nhiên của đầu vào là chương trình logic mờ. Lý thuyết tập mờ đã được Zadeth (1965)

giới thiệu. Jairaj và Vedula (2000) [23] đã áp dụng phương pháp này cho tối ưu hoá

nhiều hồ chứa.

Nghiên cứu trong nước: Đi đôi với các nghiên cứu sử dụng mô hình mô phỏng

thì phương pháp tối ưu hóa vận hành hồ chứa cũng được sử dụng khá phổ biến tại Việt

Nam. Tô Trung Nghĩa, Lê Hùng Nam [12] – Viện Quy hoạch Thủy lợi đã xây dựng

quy trình vận hành hệ thống liên hồ chứa Hòa Bình, Thác Bà, Tuyên Quang phục vụ

cấp nước trong mùa khô cho hạ lưu sông Hồng – Thái Bình, ứng dụng thành công mô

hình toán thuỷ động lực học MIKE 11 và mô hình tối ưu phi tuyến phân bổ nguồn

nước kết hợp phát điện sử dụng công nghệ tối ưu GAMS cho lưu vực sông Hồng –

Thái Bình, từ đó đề xuất quy trình vận hành hồ chứa bậc thang điều tiết nước trong

mùa cạn cho hạ du sông Hồng – Thái Bình. Hoàng Thanh Tùng, Hà Văn Khối, Nguyễn

Thanh Hải (2013) nghiên cứu ứng dụng phần mềm Crystal Ball xác định chế độ vận

15

hành tối ưu phát điện cho hồ chứa Thác Bà, Tuyên Quang và bậc thang hồ chứa Sơn

La, Hòa Bình có tính đến yêu cầu cấp nước hạ du. Crystal Ball là phần mềm tối ưu và

phân tích rủi ro rất mạnh trong kinh tế và lần đầu tiên được nhóm tác giả áp dụng thành

công cho vận hành các hồ chứa nói trên, nhóm tác giả lựa chọn phương pháp kết hợp

giữa các mô hình mô phỏng và mô hình tối ưu bao gồm: mô hình mô phỏng dòng chảy

đến hồ ngẫu nhiên theo mô phỏng Monte Carlo, mô hình mô phỏng hệ thống hồ chứa,

và mô hình tối ưu để xác định chế độ vận hành tối ưu. Kết quả đạt được là tương đối

tốt so với các mô hình tối ưu sử dụng hiện nay vì mô hình này cho phép phân tích độ

tin cậy và đưa ra chế độ vận hành tối ưu với các mức đảm bảo khác nhau nhằm hỗ trợ

ra quyết định vận hành hồ chứa. Ngoài ra còn có Trần Hồng Thái (2005) và Ngô Lê

Long (2006) [13] bước đầu áp dụng thuật tối ưu hoá trong vận hành hồ Hoà Bình

phòng chống lũ và phát điện.

1.1.3. Nguyên cứu về giải bài toán tối ưu hóa bằng thuật toán di truyền (GA)

Thuật toán di truyền được lập dựa trên cơ sở lý thuyết Drawin về “Nguồn gốc của

các giống loài” và được giới thiệu lần đầu tiên bởi John Holland. Thuật toán di truyền

là một phương pháp để giải quyết vấn đề tối ưu hóa dựa trên chọn lọc tự nhiên theo các

quá trình tiến hóa sinh học. Tại các bước giải, thuật toán chọn cá thể một cách ngẫu

nhiên từ quần thể ban đầu làm cha mẹ và sử dụng chúng tạo ra con cái trong các thế hệ

tiếp theo. Có thể áp dụng thuật toán di truyền để giải một loạt các vấn đề tối ưu ngay cả

đối với hàm mục tiêu là không liên tục, ngẫu nhiên hoặc phi tuyến,…

Để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu ta còn kết hợp thuật toán di truyền với các

ràng buộc và phép thử thống kê cho hiệu quả cao mà các phương pháp truyền thống

không có. GA cho phép tìm cực trị toàn cục của một hàm mục tiêu liên tục hay gián

đoạn và sự tính toán mang bản chất tính toán tổ hợp nên nó có thể tự động chọn

nghiệm tối ưu tốt hơn trong các nghiệm không tồi. Việc sử lý ở mức bit làm cho nó có

khả năng ứng dụng rộng rãi và có hiệu quả.

16

Năm 1991, H. Mühlenbein, D. Schomisch and J. Born [30] sử dụng GA để giải

bài toán Rastrigin (1971), Rastrigin là một hàm không lồi, việc tìm giá trị min của hàm

này là một vấn đề khá khó khăn do không gian tìm kiếm lớn và số lượng cực tiểu địa

phương rất nhiều, GA đã tự động chọn nghiệm tối ưu tốt trong các cực tiểu địa phương

này. Tại Việt Nam có nghiên cứu của Lê Xuân Cầu (2000) [5] ứng dụng GA giải bài

toán Reid – Vemuri (1974); Nguyễn Trung Thành, Đại Học Đà Nẵng sử dụng thuật

toán di truyền bằng ngôn ngữ lập trình Matlab nghiên cứu giải bài toán tối ưu hóa cho

cánh tay robot, sử dụng quần thể ban đầu với 30 nhiễm sắc thể ; Nguyễn Thu Hoài, Đại

học Công Nghệ giải bài toán tối ưu hóa cấu trúc mạng nơron mờ bằng giải thuật di

truyền, …

Với bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu sử dụng tài nguyên nước, thuật toán di

truyền đã được Robin Wardlaw (1999) [28] đánh giá bằng cách vận hành tối ưu bốn hồ

chứa, kết quả chứng minh rằng thuật toán di truyền có thể sử dụng tốt trong tính toán

theo thời gian thực với dòng vào được tạo ra ngẫu nhiên. Ông cũng xem xét bài toán

phức tạp hơn với mười hồ chứa, kết quả được đưa ra so sánh với các kết quả đã công

bố trước đây. Nghiên cứu này chỉ ra rằng phương pháp thuật toán di truyền là thiết thực

và dễ dàng áp dụng cho các hệ thống phức tạp, nó có tiềm năng như là một phương án

thay thế cho động lực học ngẫu nhiên. Mohammad Noori và nnk (2013) [26] tối ưu

hóa đa mục tiêu hai hồ chứa thuộc lưu vực sông Ghezel Ozan của Malaysia sử dụng

thuật toán di truyền, trong nghiên cứu này GA sử dụng để giải bài toán vận hành tối ưu

hai hồ chứa với mục tiêu sản xuất thủy điện và kiểm soát lũ, các biến quyết định được

biểu thị dưới dạng các gen nhiễm sắc thể, hàm số mục tiêu cũng được lựa chọn như

một chỉ số thích nghi của nhiễm sắc thể và các rằng buộc của nó, kết quả xây dựng

trung bình tháng cho đường cong điều phối. Anongrit Kangrang và Chavalit

Chaleeraktrakoon (2007) [19] đã kết hợp thuật toán di truyền (GA) với mô hình mô

phỏng (HEC-5) để xây dựng đường cong vận hành hồ chứa Bhumibol và Sirikit của

Thái Lan, nghiên cứu này chỉ ra rằng GA cho phép mã hóa các biến quyết định thành

17

các nhiễm sắc thể, sau đó các hoạt động di truyền (phép chọn lọc, lai ghép, đột biến,...)

được thực hiện để tạo ra bộ nhiễm sắc thể mới, trong đó mỗi biến quyết định đại diện

cho cấp độ tháng của đường cong vận hành hồ chứa.

Tại Việt Nam, sử dụng thuật toán di truyền tối ưu hóa vận hành hồ chứa có

nghiên cứu của Nguyễn Thế Hùng và Lê Hùng, Đại học Bách Khoa Đà Nẵng, sử dụng

GA để tìm kiếm quỹ đạo vận hành tối ưu hồ chứa Nhà máy Thủy điện Ea Krong Rou

tỉnh Khánh Hòa, trên cơ sở chuỗi dòng chảy đến hàng tháng của 23 năm nghiên cứu đã

ứng dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo để mở rộng dòng chảy đến là 40 lần

của chuỗi dòng chảy tháng lịch sử. Kết quả tính toán đạt được bởi thuật toán di truyền

được so sánh với phương pháp quy hoạch động, hàm mục tiêu là sản lượng điện năng

bình quân đạt cực đại, thuật toán di truyền đơn mục tiêu ở đây cho thấy dễ dàng mở

rộng nó cho vận hành tối ưu nhà máy thủy điện đa mục tiêu. Gần đây nhất là nghiên

cứu của Nguyễn Hữu Khải, Lê Xuân Cầu (2012) [9] đã xây dựng đường cong chuẩn

quy tắc vận hành tối ưu hồ chứa thủy điện mùa cạn, các tác giả đã dùng thuật toán Gen

để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu, nghiên cứu đã xây dựng được phần mềm dựa trên

thuật toán di truyền, các hàm mục tiêu bao gồm: maximize tổng sản lượng điện,

minimize tổng lượng nước thiếu hụt và minimize giá trị tuyệt đối hiệu mực nước hồ

cuối mùa cạn và mực nước chết.

Các nghiên cứu trên tại Việt Nam chỉ sử dụng GA với chuỗi dòng chảy trung

bình tháng cho đường cong điều phối và tối ưu hóa cho vận hành hồ chứa mùa cạn mà

chưa nghiên cứu cho mùa lũ, đặc biệt là bài toán cắt lũ. Do đó, Luận văn với mục đích

sử dụng GA tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ, sử dụng thuật toán di

truyền tập trung vào bài toán cắt đỉnh lũ, giảm lũ xuống hạ lưu.

1.1.4. Tổng quan về các nghiên cứu vận hành liên hồ chứa sông Ba.

a. Các nghiên cứu về lưu vực và hồ chứa sông Ba

18

Hiện nay, Chính phủ đã ban hành quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba, Tuy

nhiên, với nhiều lý do mà hiệu quả mang lại vẫn chưa cao, dưới đây là một số quy trình

vận hành đã được ban hành cho từng hồ chứa và liên hồ chứa sông Ba:

- Quy trình vận hành hồ chứa thuỷ điện sông Ba hạ (2009) [1] ban hành theo

quyết định số 3024/QĐ-BCT tháng 6/2009 của Bộ Công Thương.

- Quy trình vận hành hồ chứa thủy Ayun hạ (2004) [3] được ban hành theo

Quyết định số 64/2004/QĐ-BNN ngày 11/11/2004 của Bộ NN&PTNN.

- Quy trình vận hành hồ chứa thuỷ điện sông Hinh (2002) [16] được ban hành

theo Quyết định số 2775/QĐ-EVN-KTNĐ ngày 23/8/2002 của Tông Công ty Điện lực

Việt Nam.

- Quy trình vận hành hồ chứa thuỷ điện Krông H‟năng (2010) [2] được ban hành

theo Quyêt định số 2029 QĐ-BCT ngày 13/8/2010 của Bộ Công Thương .

- Quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba (2010) [14] vừa được ban hành theo

Quyết định 1757/QĐ-TTg ngày 23/9/2010 của Thủ tướng Chình phủ.

- Quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba (2014) [15] vừa được ban hành theo

Quyết định 10777/QĐ-TTg ngày 07/7/2014 của Thủ tướng Chính phủ.

Ngoài ra, đã có một số kết quả nghiên cứu quy hoạch phát triển tài nguyên nước

trên lưu vực sông Ba, đó là:

- Cân bằng nước lưu vực sông Ba do đoàn khảo sát quy hoạch thuỷ lợi khu 5 lập

năm 1983 - 1984. Tổng quan sông Ba do Viện quy hoạch và quản lý nước nay là Viện

quy hoạch thuỷ lợi lập năm 1993-1994 [21].

- Định hướng quy hoạch phòng chống lũ lưu vực sông Ba do Viện quy hoạch

thuỷ lợi lập năm 1998-1999 [18].

- Quy hoạch thuỷ lợi tỉnh Gia Lai có một phần lưu vực sông Ba do Viện quy

hoạch thuỷ lợi lập năm 1997-1999 [18].

19

- Quy hoạch sử dụng tổng hợp nguồn nước lưu vực sông Bàn Thạch và sau thuỷ

điện sông Hinh có một phần lưu vực sông Ba do Viện quy hoạch thuỷ lợi lập năm

2000-2001 [18].

- Quy hoạch bậc thang thuỷ điện sông Ba do Công ty tư vấn xây dựng điện 1 lập

năm 2002 [5].

Kết quả nghiên cứu các dự án trên có giá trị thiết thực cho đầu tư phát triển các

giải pháp cấp nước và phòng chống úng, lũ cho nhiều vùng trong lưu vực. Thực tế các

đề xuất trong quy hoạch là hợp lý. Tuy nhiên do điều kiện thực tế của mỗi thời kì lập

quy hoạch nên các quy hoạch trước đây đều có những hạn chế nhất định và bất cập

trước yêu cầu mới cao hơn của dân sinh và các ngành kinh tế trong giai đoạn phát triển

tương lai. Điều này được thể hiện ở những mức độ khác nhau đối với các kết quả

nghiên cứu.

- Nghiên cứu luận cứ khoa học cho các giải pháp phòng tránh hạn chế hậu quả

lũ lụt lưu vực sông Ba của Nguyễn Văn Cư (2003) [6] phân tích điều kiện KT-XH, các

đặc điểm KTTV và mặt đệm lưu vực sông Ba, từ đó đề xuất các giải pháp phòng chống

lũ cho lưu vực, tuy nhiên đề cập rất ít đến vai trò của các hồ chứa.

Gần đây đã có một số đề tài cấp Bộ được tiến hành. Lê Kim Truyền, Nguyễn

Văn Thắng (2003) [17] nghiên cứu cơ sở khoa học và kinh nghiệm thực tiễn về quản

lý tổng hợp lưu vực sông Ba. Viện Quy hoạch thuỷ lợi (2004) [18] đã triển khai dự án

nghiên cứu quy hoạch tổng hợp tài nguyên nước sông Ba. Nguyễn Hữu Khải, Lê Xuân

Cầu (2010) [9] ”Nghiên cứu xây dựng công nghệ điều hành hệ thống liên hồ chứa đảm

bảo ngăn lũ, chậm lũ, an toàn vận hành hồ chứa và sử dụng hợp lý tài nguyên nước về

mùa kiệt lưu vực sông Ba”, Đề tài đã sử dụng nhiều công nghệ trong đó có mô hình

Hec-recssim để mô phỏng vận hành liên hồ chứa sông Ba, sử dụng mô hình Mike 11 để

diễn toán lũ về hạ lưu, đặc biệt là sử dụng thuật toán di truyền để xây dựng đường cong

quy tắc (điều phối) chuẩn vận hành liên hồ chứa mùa kiệt, đây là một công nghệ mới,

chưa từng được sử dụng trước đó.

20

1.2. Điều kiện tự nhiên và kinh tế xã hội lƣu vực s ng Ba

1.2.1. Điều kiện tự nhiên

1.2.1.1. Vị trí địa lý

Lưu vực sông Ba là một trong 9 lưu vực sông lớn ở Việt Nam, thuộc địa phận

của 4 tỉnh: Gia Lai, Đăk Lăk, Phú Yên và một phần nhỏ thuộc Kon Tum. Phạm vi lưu

vực nằm trong khoảng 12035‟ - 14038‟ vĩ độ Bắc, 180000‟ - 190055‟ kinh độ Đông

với diện tích lưu vực là 13.900 km2. Phía Bắc giáp thượng nguồn sông Trà Khúc, Bắc

và Tây Bắc giáp sông Sê San, Tây và Tây Nam giáp sông Srepok. Phía Nam giáp sông

Bàn Thạch. Phía Đông là dải Trường Sơn Đông ngăn cách với các lưu vực sông Kone,

sông Kỳ Lộ. Sông Ba đổ ra biển Đông ở Đồng Bằng Tuy Hoà tỉnh Phú Yên.

21

Hình 1. 1 Sơ đồ vị trí lưu vực sông Ba

1.2.1.2. Hệ thống sông

Hệ thống sông Ba có mật độ lưới sông là 0,22 km/km2; sông chính sông Ba có

chiều dài là 372 km. Sông Ba thuộc loại sông kém phát triển so với các sông khác vùng

lân cận. Trong đó, ba sông nhánh lớn nhất là Iayun, Krông H‟Năng và sông Hinh đều

nằm bên phía hữu ngạn:

a. Sông Iayun

22

Iayun là một sông nhánh lớn nhất của sông Ba có diện tích lưu vực là 2.950

km2 và chiều dài sông là 175 km. Sông bắt nguồn từ vùng núi cao từ 1500 đến 1700 m,

chảy theo hướng Bắc -Nam đến Chư Sê và sau đó chuyển hướng Tây Bắc- Đông Nam

đến Cheo Reo thì nhập vào bờ phải sông Ba. Sông IaYun có lượng mưa năm khoảng

1.600 mm, mô duyn dòng chảy trung bình nhiều năm 18 l/s km2 và chiếm khoảng

17,5% tổng lượng nước đến của lưu vực sông Ba.

b. Sông Krông Hnăng

Krông H‟Năng là sông nhánh lớn thứ hai của sông Ba có diện tích lưu vực là

1.840 km2 và chiều dài sông là 130 km. Sông Krông H‟Năng bắt nguồn ở vùng núi cao

trên 1000 m thuộc huyện Krông H‟Năng của tỉnh Dak Lak. Do địa hình phức tạp nên

hướng chảy của sông này gần như hình vòng cung, đoạn đầu theo hướng Bắc- Nam,

sau đó chuyển sang hướng Tây Bắc- Đông Nam rồi lại chảy ngược lên gần như hướng

Nam - Bắc để nhập vào sông Ba. Lượng nước của sông nhánh Krông H‟Năng đổ vào

sông Ba chiếm khoảng 12,5% tổng lượng nước của toàn lưu vực sông Ba.

c. Sông Hinh:

Với diện tích lưu vực là 1.040 km2 và chiều dài sông là 88 km, sông Hinh là

sông nhánh lớn thứ 3 của sông Ba. Sông Hinh bắt nguồn từ đỉnh núi Chư Hmú cao

2.051m chảy theo hướng Tây Nam - Đông Bắc, đến gần thị trấn Sơn Hoà thì nhập vào

bờ phải sông Ba. Do có địa hình núi cao chắn gió nên sông Hinh có lượng mưa tương

đối lớn hơn các nhánh sông khác với lượng mưa năm trung bình khoảng 2.600 mm và

mô đun dòng chảy trung bình nhiều năm là khoảng 53 l/s km2. Lượng nước của sông

Hinh chiếm khoảng 17,4% tổng lượng nước của toàn lưu vực sông Ba.s

1.2.1.3. Đặc điểm khí hậu

Lưu vực sông Ba đại bộ phận nằm ở phía Tây dải Trường Sơn, chỉ có phần nhỏ

ở hạ lưu nằm phía sườn Đông Trường Sơn. Do tác dụng của dãy Trường Sơn mà lưu

vực sông Ba chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của hai kiểu khí hậu gió mùa Đông Trường Sơn

và Tây Trường Sơn mang lại khá rõ rệt.

23

Khí hậu Tây Trường Sơn: Đặc điểm của kiểu khí hậu này là do gió mùa Tây

Nam thổi qua vịnh Ben Gan mang theo hơi ẩm vào hàng năm từ tháng V đến tháng X

tạo nên các trận mưa giông với một lượng mưa khá phong phú, tạo cho hầu hết lưu vực

một mùa mưa ẩm dịu mát. Từ tháng XI đến tháng VI năm sau là một mùa khô ít mưa,

gây tình trạng thiếu nước nghiêm trọng.

Khí hậu Đông Trường Sơn: Đặc điểm của kiểu khí hậu này là sự tác động mạnh

mẽ của các nhiễu động thời tiết từ biển Đông vào và kết hợp với gió mùa Đông Bắc.

Hàng năm từ tháng IX đến tháng XII các cơn bão muộn từ biển Đông đổ bộ vào đất

liền, gặp dãy Trường Sơn bão bị suy yếu tạo thành vùng áp thấp nhiệt đới kết hợp với

gió mùa Đông Bắc gây mưa lớn ở phần thượng nguồn trên dòng chính sông Ba và ảnh

hưởng khá mạnh mẽ cho vùng hạ du sông Ba, trên lưu vực sông Hinh và một phần

sông KRông H‟Năng. Phần lưu vực từ thượng nguồn đến An Khê và hạ lưu Sơn Hoà,

sông Hinh trở xuống đến cửa ra. Về mùa Đông do gió mùa Đông Bắc kết hợp bão

muộn từ biển Đông hoạt động mang hơi ẩm từ biển Đông vào nên ở hai phần lưu vực

kể trên vẫn có mưa nhưng với lượng mưa không nhiều.

Chế độ mưa

Do đặc điểm địa hình và điều kiện khí hậu mà chế độ mưa của lưu vực sông Ba

khá phức tạp so với các lưu vực khác lân cận. Khi vùng thượng và trung du lưu vực đã

là mùa mưa rồi nhưng vùng hạ du lại đang còn ở thời kỳ khô hạn, khi thượng và trung

du đã kết thúc mùa mưa nhưng vùng hạ du vẫn trong thời kỳ mưa lớn. Mùa mưa ở

vùng thượng và trung du thường đến sớm từ tháng V và kết thúc vào tháng X hoặc

tháng XI, kéo dài trong 6-7 tháng. Trong khi đó mùa mưa vùng hạ du đến muộn và kết

thúc sớm, chỉ kéo dài 3-4 tháng khoảng tháng IX đến tháng XII.

Phân bố mưa theo mùa: Sự phân bố mùa mưa trong năm trên lưu vực sông Ba

chịu sự chi phối mạnh mẽ của khí hậu Tây và Đông Trường Sơn và đặc điểm địa hình

của lưu vực.

24

Khu vực Tây Trường Sơn: Mùa mưa kéo dài 6 tháng từ tháng V đến tháng X

trùng với mùa gió mùa Tây Nam hoạt động. Lượng mưa cả mùa xấp xỉ 90% lượng mưa

năm. Tháng VIII và tháng IX thường có lượng mưa tháng lớn nhất và đạt trên 200

mm/tháng ở nơi ít mưa, từ 350 đến 470 mm/tháng ở nơi nhiều mưa. Giữa mùa từ tháng

I đến tháng III có nhiều năm không mưa và nếu có thì lượng mưa cũng không đáng kể

(chỉ 2-10 mm/tháng) và cũng chỉ mưa trong một vài ngày. Đại diện cho khu vực này là

trạm Pleiku, Pơ Mơ Rê, Chư Sê,…

Khu vực Đông Trường Sơn: Mùa mưa ngắn chỉ 3-4 tháng, từ tháng IX đến tháng

XI hoặc XII hàng năm cùng với thời kỳ gió mùa Đông Bắc và bão muộn hoạt động trên

biển Đông. Lượng mưa trong mùa mưa ở đây chiếm 65 – 75% lượng mưa cả năm.

Mưa lớn thường xảy ra vào tháng X và tháng XI, tháng có lượng mưa lớn có thể đạt

trên 600 mm/tháng có năm có trạm đạt tới 1920 mm/(XI-81) ở Sông Hinh, 1310

mm/(XI-90) ở Tuy Hoà. Số ngày mưa trong tháng từ 20 – 25 ngày/tháng. Mùa ít mưa

kéo dài 8-9 tháng (từ tháng I đến tháng VIII hoặc IX) lượng mưa trong mùa ít mưa

chiếm 30 – 35% lượng mưa cả năm. Tháng II đến tháng III thường có lượng mưa nhỏ

nhất và chỉ đạt 20 - 30 mm/tháng đối với vùng cao, dưới 20 mm/tháng đối với vùng

thấp. Khu vực này thường có đỉnh mưa từ tháng V đến tháng VI hàng năm. Tháng VII

và tháng VIII lượng mưa lại giảm đi. Đại diện cho vùng này là các trạm Sông Hinh,

Sơn Thành, Tuy Hoà.

Khu vực trung gian: Khu vực này chịu tác động qua lại của khí hậu Tây và

Đông Trường Sơn. Mùa mưa ở đây kéo dài 7 tháng từ tháng V đến tháng XI. Lượng

mưa dùng hàng năm chiếm khoảng 85 – 93 % lượng mưa năm. Số ngày mưa trong mùa

mưa khoảng 15 – 20 ngày mưa trong một tháng. Tháng IX và tháng X thường có lượng

mưa tháng lớn nhất đạt khoảng 250 – 350 mm/tháng xấp xỉ 20% lượng mưa năm. Mùa

ít mưa kéo dài 5 tháng từ tháng XII đến tháng IV năm sau, trong đó tháng I và tháng II

là những tháng ít mưa nhất, lượng mưa trong 2 tháng này có nhiều năm bằng 0 và nếu

có mưa thì cũng chỉ đạt 2 – 10 mm/tháng và cũng chỉ mưa trong vài ngày. Nếu phân

25

theo khu vực thì khu Đông Trường Sơn mưa lớn nhất (Sông Hinh, Sơn Thành), sau đó

là đến Tây Trường Sơn (Pơ Mơ Rê, Chư Sê), có lượng mưa nhỏ nhất là khu trung gian

(An Khê, Cheo Reo, Phú Túc, Krông H‟Năng).

1.2.1.4 Đặc điểm thủy văn

a. Chế độ dòng chảy

Trên lưu vực sông Ba, sự biến động về mùa ở đây khá phức tạp. Ngay tại vị trí

một trạm đo có năm mùa lũ đến sớm hơn hoặc muộn hơn hai đến ba tháng tạo nên mùa

lũ hàng năm dài ngắn khác nhau, có năm chỉ có 2 -3 tháng mùa lũ, song cũng có năm

tới 5 - 6 tháng mùa lũ, điều này thể hiện tính chất mùa không ổn định trên lưu vực. Với

những năm gió mùa Tây Nam hoạt động mạnh ngay từ đầu mùa mưa (tháng V hàng

năm) mùa lũ trên lưu vực đến sớm. Đến cuối mùa nếu gặp mưa do bão, áp thấp nhiệt

đới từ biển Đông vào thì mùa lũ sẽ kéo dài thêm. Trên lưu vực sông Ba chỉ có sông

Hinh và các nhánh sông suối nhỏ khác vùng hạ lưu sông Ba chịu tác động đơn thuần

của khí hậu Đông Trường Sơn nên có mùa dòng chảy ổn định hơn. Mùa lũ ở các trạm

đo thuỷ văn trong lưu vực sông Ba như sau: An Khê 4 tháng (IX – XII) Củng Sơn 4

tháng (IX – XII) KRông HNăng 4 tháng (IX – XII)

Phân phối dòng chảy các khu vực:

- Khu vực Tây Trường Sơn: Mùa mưa ở đây dài 6 tháng (V – X).

- Khu vực phía Bắc: Bao gồm toàn bộ nhánh sông Ayun, mùa lũ kéo dài 5

tháng, từ tháng VII đến tháng XI.25

- Khu vực phía Nam: Bao gồm thượng nguồn của sông Krông H‟năng. Mùa lũ

hàng năm khoảng 5 tháng, từ tháng VIII đến tháng XII.

- Khu vực Đông Trường Sơn: gồm toàn bộ phần hạ lưu sông Ba. Mùa mưa ở

đây muộn và ngắn từ 3 đến 4 tháng từ tháng IX đến tháng XII. Mùa lũ ngắn chỉ 3

tháng, từ tháng X đến tháng XII (chậm hơn mùa mưa 1 tháng) thành phần lượng nước

mùa lũ chiếm 65 - 75 % lượng nước cả năm. Tháng có lượng nước nhiều nhất là tháng

XI thành phần dòng chảy có thể đạt 32 - 36% lượng nước cả năm.

26

- Khu vực trung gian: bao gồm phần lớn lưu vực sông Ba, dọc theo thung lũng

sông Ba, kéo dài đến phần thượng nguồn sông Krông Ana, toàn bộ vùng này thể hiện

tính trung gian của 2 khu vực Tây và Đông Trường Sơn. Mùa lũ khu vực này kéo dài 4

tháng từ tháng IX đến tháng XII chậm hơn so với mùa mưa 4 tháng. Do đặc điểm địa

hình bị ngăn cách bởi các dãy núi cao nên lượng mưa trong khu vực không lớn, cộng

với nắng nhiều, nhiệt độ cao, đất đai tơi xốp nên tổn thất qua bốc hơi và thấm rất lớn.

Vì vậy mùa lũ ở đây chậm nhiều so với mùa mưa và mùa lũ ở các khu vực khác. Thành

phần lượng nước mùa lũ chiếm 70 - 75% lượng nước cả năm. Tháng có lượng nước lớn

nhất là tháng XI, lượng nước chiếm 22 - 27% lượng nước cả năm.

1.2.1.5. Hệ thống hồ chứa lưu vực sông Ba

Để sử dụng và khai thác hiệu quả tài nguyên nước, các hồ chứa trên lưu vực

sông Ba đã được xây dựng. Hiện nay hồ chứa Ayun Hạ đã xây dựng, có dung tích hiệu

dụng là 201.106 m

3, dung tích chết là 52.10

6 m

3, mực nước dâng bình thường là 204m,

mực nước chết: 192m. Dung tích phòng lũ của Ayun Hạ là 25,5.106 m

3. Điện năng khá

nhỏ, công suất chỉ khoảng 3 MW. Hồ chứa sông Hinh cung cấp điện năng là chính với

công suất 70 MW, có dung tích hiệu dụng 323.106 m

3, mực nước dâng bình thường

209m, mực nước chết 196m. Hồ chứa sông Ba Hạ đưa vào hoạt động tháng 5/2009, có

dung tích hiệu dụng là 165,9.106 m

3, dung tích chết là 183,810

6 m

3, mực nước dâng

bình thường:112,5m, công suất phát điện 220MW. Hồ chứa Krông Hnăng với dung

tích 242.106 m

3 và công suất 64MW vừa đưa vào hoạt động. Hiện nay các hồ chứa thuỷ

điện AnKhê-Kanak với dung tích 285,5.106 m

3 và công suất 173MW mới được xây

dựng và cũng đã đi vào hoạt động. Và còn có một số hồ chứa và đập dâng đang được

quy hoạch và có thể xây dựng trong tương lai như hồ sông Ba Thượng, Đăk Đrông

.v.v. Ngoài ra còn có hàng trăm hồ chứa nhỏ khác phục vụ tưới phân bố trên các nhánh

sông. Nhìn chung hệ thống hồ chứa đã tạo được nguồn nước và cung cấp cho các nhu cầu

dùng nước của các ngành trên lưu vực. Hệ thống hồ chứa lưu vực sông Ba chỉ ra trên hình

1.4 và bảng 1.1.

27

Bảng 1. 1 Th ng số chính của bậc thang hồ chứa s ng Ba

Thông số Flv

(km2)

MNDBT

(m)

MNC

(m)

Wtb

(106m

3)

Whi

(106m

3)

Ka Nak 833 515 480 313.7 298.2

Ia Yun Hạ 1670 204 195 253 201

Krông Hnăng 1168 260 250 356.6 424.9

Sông Ba Hạ 11115 105 101 349.7 165.9

Sông Hinh 772 209 196 357 323

Hình 1. 2 Lưu vực sông Ba và hệ thống hồ chứa

28

1.2.2. Điều kiện kinh tế xã hội

1.2.2.1. Hiện trạng phát triển kinh tế

Dân số trong toàn lưu vực sông Ba tính đến 31/12/2010 có khoảng 1.391.701

người. Trong đó vùng thượng và trung lưu thuộc Tây Nguyên bao gồm Nam Bắc An

Khê, thượng Ayun, Ayun Pa, Krông Pa, Krông HNăng có dân số khoảng 804.364

nguời, mật độ dân số bình quân 76,8 người/ Km2, người kinh chiếm 55,57% dân số

toàn vùng còn lại 44,23% là người dân tộc ít người (phần lớn là người Gia Lai). Dân số

thị trấn huyện lỵ chiếm 19,5% và nông thôn chiếm 80,5%. Mật độ dân số phân bố

không đều chủ yếu tập trung ở các thành thị và trục giao thông và những vùng kinh tế

phát triển, mật độ có thể đạt từ (305-1314) người/km2. Còn các huyện thuộc vùng Nam

Bắc An Khê, thượng Ayun như huyện KBang, Kon ChRo, ĐăkĐoa mật độ dân số chỉ

đạt từ (20-30) người/km2. Tỷ lệ tăng dân số 2,,01%

Lưu vực sông Ba trải dài 3 tỉnh Tây Nguyên là Kon Tum, Gia Lai, Đăk Lăk và 1

tỉnh Duyên hải Miền Trung với 19 huyện thị và 1 thành phố, có tiềm năng kinh tế tổng

hợp và chịu sự chi phối bởi nền kinh tế thị trường đầy sôi động với cơ cấu kinh tế

Nông lâm – Công nghiệp – Dịch vụ và du lịch ngoài ra vùng hạ lưu còn có cơ cấu thuỷ

sản do có lợi thế về nuôi trồng và đánh bắt thuỷ sản. Đây là lưu vực có vị trí quan trọng

về kinh tế và an ninh quốc phòng của vùng Tây nguyên và ven biển miền Trung. Cơ

cấu phát triển kinh tế từ trước đến nay vẫn lấy Nông – Lâm - Nghiệp là chính nên giá

trị GDP trong nông nghịêp vẫn chiếm tỷ trọng cao, năm 2000 chiếm 50,6%; năm 2004

chiếm 45,5%; năm 2010 giảm còn 40% trong tổng giá trị các ngành kinh tế trong lưu

vực. Tuy vậy nền kinh tế nông lâm nghiệp đang có chiều hướng giảm dần để tăng giá

trị cơ cấu công nghiệp - dịch vụ du lịch cho phù hợp với xu thế phát triển kinh tế chung

của đất nước. Nhìn chung cơ cấu kinh tế giữa các vùng trong lưu vực sông Ba biến

động không đồng đều. Tổng giá trị GDP trong các ngành kinh tế trên toàn lưu vực sông

Ba năm 1998 là 5425 tỷ đồng, năm 2006 là 6241 tỷ đồng và năm 2010 là 6594 tỷ đồng.

29

Nhìn chung nền kinh tế trên lưu vực sông Ba vẫn tăng trưởng đếu với nhịp độ bình

quân 2006 đến năm 2010 đạt 12,35%/năm.

1.2.2.2. Định hướng phát triển dến năm 2015 và 2020

Dự kiến nguồn nhân lực trên lưu vực Sông Ba vào những năm 2015 và 2020 là cơ

bản ổn định dân số hiện có trên địa bàn các huyện của lưu vực trên cơ sở ổn định, định

canh, định cư, giãn dân ở vùng thị trấn, thị tứ. Đồng thời tiếp nhận và bố trí dân kinh tế

mới từ tỉnh khác về các vùng trọng điểm kinh tế và củng cố an ninh quốc phòng theo

chỉ đạo của Trung ương. Trong đó ưu tiên các vùng: Ayun pa, Krông pa, Krông Hnăng.

Dự báo dân số trên lưu vực Sông Ba đến năm 2015 là 1.540.399 và năm 2020 là

1.755.196 người tương ứng với số lao động của năm 2015 là 816.414 người và năm

2020 là 930.254 người với chất lượng lao động tốt biết áp dụng các tiến bộ kỹ thuật

vào sản xuất đáp ứng yêu cầu phát triển kinh tế xã hội của toàn lưu vực.

Theo quy hoạch sử dụng đất đai trên lưu vực sông Ba đến năm 2015 và sau năm

2015 cho thấy: Trước mắt sử dụng có hiệu quả diện tích đất nông lâm nghiệp hiện có,

tập trung đi theo hướng sản xuất hàng hoá, thâm canh tăng vụ, áp dụng các tiến bộ

khoa học kỹ thuật vào sản xuất nông lâm nghiệp để tăng năng suất cây trồng vật nuôi.

Phát triển diện tích lúa nước vụ Đông Xuân từ 37.312ha (năm 2004) lên 47.228 ha

(năm 2010). Đồng thời giảm lúa nương rẫy từ 17.684 ha (năm 2004) xuống còn 5300

ha (năm 2010) dần đến năm 2015-2020 triệt tiêu hoàn toàn lúa nương rẫy để tránh xói

mòn bạc màu đất và nạn đốt phá rừng đầu nguồn.

Phát triển đa dạng vật nuôi, thực hiện tốt công tác tạo giống, trọng tâm là sin hoá

đàn bò, phấn đấu đến năm 2015 đưa tỷ lệ đàn bò lai lên 50% so với hiện nay và nạc

hoá đàn lợn lên 65%, đến năm 2020 dự kiến đạt 100%.

Phát triển đánh bắt thuỷ hải sản ngoài khơi kết hợp với bảo vệ chủ quyền hàng hải,

khai thác hợp lý nguồn lợi thuỷ sản gần bờ và xa bờ, dự kiến trữ lượng khai thác năm

2015 là 10.000 tấn và năm 2020 là 15.000 tấn. Tận dụng triệt để mặt nước hồ thuỷ điện

30

Sông Hinh, Sông Ba hạ, sông KRông HNăng, hồ Ayun hạ, hồ An Khê Kannak phấn

đấu đến 2015 đạt sản lượng 9300 tấn và đạt 15000 tấn vào năm 2020.

Mục tiêu phát triển công nghiệp vùng dự án là công nghiệp hoá và hiện đại hoá với

nhịp độ tăng bình quân theo giá trị gia tăng công nghiệp thời kỳ 2005 đến 2010 là 15%

và 2020 là 18,5%. Nâng tỷ trọng công nghiệp lên 30% vào năm 2020. Ưu tiên phát

triển các ngành công nghiệp mũi nhọn dựa trên nguồn lực sẵn có và nguồn lực bên

ngoài. Đảm bảo 90% nước sinh hoạt và công nghiệp vào năm 2015 cho 3 thị xã An

Khê và EaKa (mới thành lập) và thành phố Tuy Hoà và 100% vào năm 2020. Còn lại

các thị trấn đảm bảo cấp nước sinh hoạt đạt 100% vào năm 2015. Thông qua chương

trình nước sạch nông thôn phấn đấu đảm bảo 80% dân số sử dụng nước sạch vào năm

2015 và 100% vào năm 2020, đặc biệt quan tâm vùng sâu, vùng xa, vùng có đồng bào

dân tộc ít người

Đến năm 2020, tổng lượng nước yêu cầu : 3656,8. 106 m

3, trong đó: nước cho nông

nghiệp và chăn nuôi: 2812,5.106 m

3, chiếm 77 % tổng lượng nước yêu cầu; nước cho

nuôi trồng thuỷ sản: 52.106 m

3, chiếm 1%; Nước cho công nghiệp, dân sinh: 164,1.10

6

m3, chiếm 4%; nước môi trường, duy trì dòng chảy: 627,8.10

6 m

3, chiếm 17 %.

31

CHƢƠNG II: CƠ SỞ L THU ẾT THUẬT TOÁN DI TRU ỀN GA

2.1. Gi i thiệu phƣơng pháp giải GA

Trong quá trình phát triển của loài người, con người luôn không ngừng cố gắng

tìm cách điều khiển và cải tạo thiên nhiên phục vụ cho cuộc sống của mình. Điều này

được thể hiện qua việc loài người không ngừng tìm kiếm phát minh ra các loại máy

móc thay thế cho lao động. Quá trình này có thể chia làm hai giai đoạn. Đầu tiên là giai

đoạn sử dụng các công cụ tính toán và logic truyền thống (Hard computing) đưa vào

máy móc tính chính xác và nhanh chóng trong quá trình thi hành. Ở giai đoạn tiếp theo,

với mong muốn thêm vào đó tính thông minh và khả năng quyết định mềm dẻo trong

các bài toán học từ mẫu dữ liệu ít ỏi cho trước, người ta sử dụng công cụ tính toán

mềm (Soft Computing) gồm 4 nội dung chính là: Fuzzy logic (FL), Neural Network

(NN), Genetic Algorithm (GA), Support Vector Machines (SVM). Trong đó giải thuật

di truyền có thể sử dụng độc lập hoặc là công cụ trợ giúp cho các lĩnh vực khác của

Soft Computing nhờ ưu điểm trong tìm kiếm toàn cục. Giải thuật di truyền có xuất xứ

từ học thuyết của Drawin về “Nguồn gốc của các giống loài”

- Các giống loài đều có xu hướng gia tăng và mở rộng về số lượng.

- Con cái thường đại diện cho cha mẹ nhưng không hoàn toàn giống cha mẹ.

- Sự thay đổi nhỏ của con cái ảnh hưởng lớn đến cơ hội sống sót

- Các các thể thích nghi hơn với môi trường mới có khả năng sống sót cao hơn

(chọn lọc tự nhiên)

Căn cứ vào học thuyết của Drawin, năm 1975, John Holland đã phát triển giải

thuật di truyền .

Việc sử dụng giải thuật di truyền có một số ưu điểm chính như:

- Sử dụng cơ chế song song ẩn: Sử dụng nhiều cá thể đồng thời tiến hóa nên

tránh khỏi cực trị địa phương;

32

- Dễ dàng thực hiện. Để giải quyết vấn đề mới chỉ cần thêm các nhiễm sắc thể

mới và hàm thích nghi mới. Các phép toán di truyền vẫn giữ nguyên.

Tuy nhiên, giải thuật di truyền cũng gặp một số khó khăn nhất định như:

- Khó khăn trong việc chọn và thực hiện cách mã hóa nhiễm sắc thể và biểu

diễn hàm thích nghi;

- Thời gian tính toán lâu hơn so với các thuật toán khác. Để khắc phục nhược

điểm này ngày nay các nhà khoa học đã kết hợp thuật toán với công cụ trợ giúp khác

làm thuật toán nhanh hội tụ. Cụ thể tại Luận văn này tác giả đã kết hợp GA với một mô

hình mô phỏng để rút ngắn thời gian tính toán của thuật toán di truyền.

2.2. Các kỹ thuật trong giải thuật di truyền GA [30]

Các kỹ thuật trong giải thuật di truyền được thể hiện trong sơ đồ khối sau:

33

Hình 2. 1 Sơ đồ khối thuật toán di truyền

2.2.1. Kỹ thuật mã hóa

Mã hóa trong giải thuật di truyền là biểu diễn các nhiễm sắc thể chứa thông tin

cho lời giải. Một số cách mã hóa được sử dụng là: Mã hóa nhị phân - Binary coding,

mã hóa k mức - K-nary coding, mã hóa theo số thực- Real-number coding. Quá trình

mã hóa có thể biểu diễn các đầu vào thành các dãy nhiễm sắc thể theo mảng một chiều

hoặc nhiều chiều.

Việc lựa chọn phương thức mã hóa tùy thuộc vào bài toán giải quyết. Thông

thường hay dùng mã hóa nhị phân .Ví dụ dưới đây mô tả cách mã hóa các số

No

Yes

34

thực thành các bit nhị phân:

VD: Cần mã hóa biến z [x,y] bằng một tập các bit nhị phân {a1,…,aL}

{0,1}L

Ánh xạ : {0,1}L [x,y] sẽ được xác định như sau:

a1,....aL) = x +

1

0

)2..(12

L

j

j

jLLa

xy],[ yx

Như vậy, theo cách mã hóa trên thì chỉ 2L giá trị đầu ra được xác định. L phụ thuộc

vào độ chính xác của lời giải (chính xác đến bao nhiêu chữ số thập phân),độ chính xác

càng cao thì nhiễm sắc thể có độ dài càng lớn và sự tiến hóa càng chậm.

2.2.2. Khởi tạo quần thể

Khi chọn được cách mã hoá phù hợp, người ta tiến hành mã hoá các biến đầu

vào thành các cá thể (nhiễm sắc thể), tập hợp các nhiễm sắc thể này sẽ tạo thành một

quần thể. Việc khởi tạo có thể bắt đầu với một quần thể bao gồm các cá thể được tạo ra

ngẫu nhiên hoặc sử dụng từ:

- Một quần thể cũ được lưu lại từ trước;

- Một tập các lời giải cung cấp bởi các chuyên gia;

- Một tập các lời giải cung cấp bởi các thuật toán tìm kiếm khác, đây là phương

pháp khởi tạo quần thể ban đầu mà Luận văn sử dụng.

2.2.3. Hàm mục tiêu

Sau khi khởi tạo quần thể hoặc ở thời điểm các thế hệ mới được tạo thành,

chúng ta phải sử dụng hàm mục tiêu để đánh giá độ thích nghi của mỗi nhiễm sắc thể

nhằm có cơ sở cho việc lựa chọn bố mẹ cho các phép lai tạo và đột biến. Như vậy, mục

đích của hàm mục tiêu là:

- Lựa chọn cá thể cha mẹ phù hợp;

- Kiểm tra sự hội tụ của giải thuật;

- Chọn các cá thể bị loại bỏ;

- Đảm bảo sự phân bố hợp lý của các quần thể.

35

Để đảm bảo sự phân bố hợp lý của các quần thể, thuận tiện cho giải thuật tìm

kiếm người ta sử dụng các phương pháp xác định độ thích nghi như sau:

- Fitness scaling – Xác định theo tỷ lệ thích nghi;

- Fitness windowing – Xác định theo phương pháp cửa sổ thích nghi;

- Fitness ranking – xác định theo thứ hạng thích nghi.

2.2.4. Phép chọn lọc

Ở mỗi một thế hệ, dựa trên giá trị của hàm mục tiêu, các cá thể có độ thích nghi

tốt sẽ được chọn lọc để tạo thành quần thể ở thế hệ mới và được chuẩn bị cho việc thực

hiện các phép toán lai tạo và đột biến sau này. Mục đích của phép chọn lọc là tập trung

sự tìm kiếm trên miền “hứa hẹn”. Phép chọn lọc bắt nguồn từ học thuyết của Darwin

về “Sự sống sót của các cá thể thích nghi nhất ” Một số phép chọn lọc thường được sử

dụng bao gồm:

- Roulette wheel Selection - Chọn lọc ngầu nhiên theo bánh xe Roulette,

- Fitness Proportionate Selection- Chọn lọc theo tỷ lệ thích nghi;

- Linear Ranking Selection- Chọn lọc theo thứ hạng tuyến tính;

- Local Tournament Selection- Chọn lọc theo cạnh tranh cục bộ.

2.2.5. Phép lai ghép

Trong giải thuật di truyền, số lượng các thể trong quần thể ở mỗi thế hệ là

không đổi. Phép chọn lọc đã chọn ra một số cá thể có độ thích nghi cao và loại bỏ đi

một số cá thể thích nghi thấp. Sự thiếu hụt của số lượng quần thể khi mất đi các cá thể

thích nghi thấp sẽ được bổ xung bằng việc lấy các cá thể có độ thích nghi cao là thế hệ

cha mẹ, tạo ra các thế hệ con cái bằng phép lai ghép và đột biến trên các cá thể thích

nghi cao này. Kết quả là thế hệ mới được hình thành giữ nguyên về số lượng bao gồm

các cá thể thích nghi cao và con cái của chúng qua các phép lai ghép và đột biến.

Phép lai ghép là tạo ra các nhiễm sắc thể con cái (offspring) từ các nhiễm sắc

thể cha mẹ (parent) được lựa chọn. Bao gồm các phương pháp lai ghép sau:

36

- Lai ghép một vị trí: Lựa chọn một cặp nhiễm sắc thể cha mẹ. Chọn ngẫu nhiên

một vị trí trên chuỗi nhiễm sắc thể và tiến hành ghép phần đầu của nhiễm sắc thể này

với phần đuôi của nhiễm sắc thể kia và ngược lại .

Vị trí lai ghép

Cha 1 4 3 9 7 1 2 5 6 8 Con 1 3 8 6 9 4 5 2 1 7

Cha 2 3 8 6 9 4 5 2 1 7 Con 2 4 3 9 7 1 5 2 1 7

Lai ghép cho chu i số nguyên hoán vị

Vị trí lai ghép

Cha 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 Con 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1

Cha 2 1 0 0 1 0 0 1 0 0 Con 2 0 0 1 0 0 1 1 0 0

Lai ghép cho chu i nhị phân

- Lai ghép hai vị trí: Chọn ngẫu nhiên hai vị trí trên chuỗi nhiễm sắc thể cha

thứ I sau đó thay thế các gen nằm giữa hai vị trí này bằng các gen tương ứng của cá thể

cha thứ II để tạo thành cá thể con.

Vị trí lai ghép

Cha 1

Con

Cha 2

- Lai ghép ngẫu nhiên : Số lượng và vị trí lai ghép được chọn ngẫu nhiên

- Lai ghép theo thuật toán: tạo ra các nhiễm sắc thể con cái từ nhiễm sắc thể bố

mẹ dựa trên một thuật toán xác định.

7 8 9 3 4 6 2 5 1

7 8 3 9 4 6 2 5 1

3 5 8 2 1 7 9 4 6

37

2.2.6. Phép đột biến

Đột biến là thay đổi các bit trên chuỗi nhiễm sắc thể một cách ngẫu nhiên để tạo

tính đa dạng. Phép đột biến được điều khiển bởi xác xuất đột biến, Pm. Nếu không đột

biến, giải thuật chỉ tìm kiếm tại không gian khởi tạo.Tuy nhiên, nếu Pm quá lớn, quá

trình tìm kiếm trở thành tìm kiếm ngẫu nhiên. Ta xét một số phép đột biến sau:

a. Tạo đột biến hai gen gần nhau:

Hai cá thể gần nhau thì hoán vị cho nhau để tạo sự biến đổi hay đột biến:

* * Đột biến

4 3 9 7 1 2 5 6 8 4 9 3 7 1 2 5 6 8

b. Tạo đột biến hai gen cách xa nhau

Hai cá thể cách xa nhau thì được hoán vị cho nhau để tạo sự biến đổi:

* * Đột biến

4 3 9 7 1 2 5 6 8 4 5 9 7 1 2 3 6 8

c. Tạo đột biến ba gen cách xa nhau

Ba cá thể cách xa nhau sẽ hoán vị cho nhau để tạo nên sự biến đổi – trong cách

đột biến này thì có nhiều cá thể mới tạo thành một cách ngẫu nhiên:

* * * Đột biến

7 8 9 3 4 6 5 2 1 7 5 9 3 8 6 4 2 1

7 4 9 3 5 6 8 2 1

7 5 9 3 4 6 8 2 1

7 8 9 3 5 6 4 2 1

7 4 9 3 8 6 5 2 1

d. Tạo đột biến bằng cách dịch chuyển

Chọn ngẫu nhiên hai cá thể ,sau đó ch n một gen vào vị trí của gen còn lại để

tạo sự biến đổi:

38

* * Đột biến

7 8 9 3 4 6 5 2 1 7 5 8 9 3 4 6 2 1

7 9 3 4 6 5 8 2 1

e. Tạo đột biến bằng cách đảo ngược chu i con

Chọn ngẫu nhiên một dãy con gồm các gen của một cá thể cha thông qua việc

chọn hai gen tùy ý cách xa nhau. Sau đó đảo ngược dãy gồm các gen này để tạo sự đột

biến:

* * Đột biến

7 8 9 3 4 6 5 2 1 7 5 6 4 3 9 8 2 1

Trên đây là một số kỹ thuật được sử dụng trong giải thuật di truyền. Trong đó,

việc xác định kích thước quần thể ban đầu, xác xuất lai ghép, xác xuất đột biến là rất

quan trọng, ảnh hưởng nhiều đến kết quả của giải thuật. Việc xác định các thông số này

tùy theo từng đặc điểm của mỗi bài toán cụ thể.

2.3. Tổng quan về Matlab

2.3.1. Khái niệm về Matlab

Matlab là một ngôn ngữ lập trình thực hành bậc cao được sử dụng để giải các

bài toán về kỹ thuật. Matlab tích hợp được việc tính toán, thể hiện kết quả, cho phép

lập trình, giao diện làm việc rất dễ dàng cho người sử dụng. Dữ liệu cùng với thư viện

được lập trình sẵn cho phép người sử dụng có thể có được những ứng dụng sau đây.

• Sử dụng các hàm có sẵn trong thư viện, các phép tính toán học thông thường

• Cho phép lập trình tạo ra những ứng dụng mới.

• Cho phép mô phỏng các mô hình thực tế.

• Phân tích, khảo sát và hiển thị dữ liệu.

• Với phần mềm đồ hoạ cực mạnh

• Cho phép phát triển, giao tiếp với một số phần mềm khác như C++, Fortran.

39

2.3.2. Tổng quan về cấu trúc dữ liệu của MATLAB, các ứng dụng

Matlab là một hệ thống tương giao, các phần tử dữ liệu là một mảng( mảng này

không đòi hỏi về kích thước). Chúng cho phép giải quyết các vấn đề liên quan đến lập

trình bằng máy tính, đặc biệt sử dụng các phép tính về ma trận hay véc tơ và có thể sử

dụng ngôn ngữ C hoặc Fortran lập trình rồi thực hiện ứng dụng lập trình đó bằng các

câu lệnh gọi từ MATLAB. MATLAB được viết tắt từ chữ matrix laboratory tức là thư

viện về ma trận, từ đó phần mềm MATLAB được viết nhằm cung cấp cho việc truy

cập vào phần mềm ma trận một cách dễ dàng, phần mềm ma trận này được phát triển

bởi các công trình Linpack và Eispack. Ngày nay MATLAB được phát triển bởi

Lapack và Artpack tạo nên một nghệ thuật phần mềm cho ma trận.

2.4. Thuật toán di truyền GA trong Matlab

Có hai cách có thể sử dụng thuật toán di truyền trong Matlab:

- Gọi các chức năng giải thuật toán di truyền từ command line (dòng lệnh);

- Sử dụng Genetic Algorithm Tool (hộp công cụ): Một giao diện ứng dụng đồ

họa làm công cụ cho thuật toán di truyền, cho phép giải trực tiếp mà không cần phải

viết dòng lệnh. Luận văn đã lựa chọn công cụ này để giải bài toán tối ưu hóa vận hành

liên hồ chứa sông Ba mùa lũ.

2.4.1.Giải thuật di truyền bằng command line

Gọi thuật toán di truyền với các cấu trúc dưới đây sử dụng command line:

x = ga(fitnessfun, nvars)

x = ga(fitnessfun, nvars, options)

x = ga(problem)

[x, fval] = ga(...)

[x, fval, reason] = ga(...)

[x, fval, reason, output] = ga(...)

[x, fval, reason, output, population] = ga(...)

[x, fval, reason, output, population, scores] = ga(...)

40

Ở đây tác giả chỉ mô tả cấu trúc của 2 hàm thông dụng nhất:

+ x = ga(fitnessfun, nvars):

Sử dụng GA giải bài toán tối ưu hóa, fitnessfun là hàm mục tiêu tiến tới min,

nvars là chiều dài vectơ x.

+ x = ga(fitnessfun, nvars, options):

Cấu trúc này có thêm yếu tố options: là tham số của hàm mục tiêu.

Kết quả được cho bởi:

- fval: Giá trị của của hàm mục tiêu

- x: Điểm mà hàm mục tiêu đạt fval.

2.4.2. Giải thuật di truyền sử dụng Genetic Algorithm Tool

GA và Direct search Toolbox là một tập hợp các hàm, chính là chức năng mở

rộng của Optimization Toolbox (công cụ tối ưu hóa) trong môi trường tính toán số

Matlab. GA và Direct search Toolbox (thuật toán di truyền và hộp công cụ tìm kiếm

trực tiếp) bao gồm các thủ tục để giải bài toán tối ưu hóa có sử dụng:

- GA;

- Direct search.

Các thuật toán này cho phép giải quyết một loạt các vấn đề tối ưu hóa nằm ngoài

phạm vi tiêu chuẩn của Toolbox tối ưu hóa. Công cụ chủ yếu là Matlab M-file, tạo ra

các báo cáo MATLAB thực hiện các thuật toán tối ưu hóa chuyên ngành.

41

Hình 2. 2 Giao diện Genetic Algorithm Tool trong Matlab

Để sử dụng khả năng của GA và Direct search Toolbox, hàm mục tiêu và các điều

kiện phải được khai báo dưới dạng hàm function viết thành M-file riêng để tính toán

hàm mà mình muốn tối ưu hóa hoặc kết hợp với các Toolbox khác.

Fitness function: Hàm mục tiêu mà bạn muốn tìm giá trị nhỏ nhất, có thể viết trực

tiếp vào Genetic Algorithm Tool hoặc lập bằng M-file. Cửa sổ M-file là một cửa sổ

dùng để soạn thảo chương trình ứng dụng, để thực thi chương trình viết trong M-file

bằng cách gõ tên của file chứa chương trình đó trong cửa sổ Command window. Khi

42

một chương trình được viết trong M-file, thì tuỳ theo ứng dụng cụ thể, tuỳ theo người

lập trình mà chương trình có thể viết dưới dạng sau:

+ Dạng Script file: Tức là chương trình gồm tập hợp các câu lệnh viết dưới dạng

liệt kê, không có biến dữ liệu vào và biến lấy giá trị ra.

+ Dạng hàm function có biến dữ liệu vào và biến ra.

Number of variables: Số lượng các biến trong Fitness function.

Khởi tạo quần thể ban đầu

Khởi tạo quần thể ban đầu gồm các chuỗi nhiễm sắc thể, được quy định bởi các

chỉ số:

- Population type: Chỉ định loại dữ liệu đầu vào của hàm mục tiêu, bạn có thể

nhập Population type theo các loại sau:

+ Double Vector ('doubleVector') – Sử dụng tùy chọn này nếu mỗi cá thể trong

quần thể là là loại nhân đôi. Đây là mặc định.

+ Bit string ('bitstring') -- Sử dụng tùy chọn này nếu cá thể trong quần thể là là

loại bit.

+ Custom ('custom') -- Sử dụng tùy chọn này tạo ra quần thể thuộc loại được tạo

ra bởi Creation function

- Population size: Kích thước quần thể. Nếu là một vector, các thuật toán di

truyền tạo ra nhiều nhóm quần thể, số lượng quần thể là độ dài của vector. Kích thước

của mỗi quần thể là các mục tương ứng của vector. Kích thước quần thể tốt nhất

thường khoảng 20-200 cá thể.

- Creation function: Chỉ rõ hàm tạo ra quần thể ban đầu cho GA. Có các tùy

chọn sau:

+ Uniform: Tạo ra một quần thể ban đầu ngẫu nhiên với một phân bố đều. Đây

là mặc định.

+ Custom: Cho phép viết ra hàm của riêng người sử dụng, hàm này tạo ra các

dữ liệu thuộc loại đã chỉ định trong Population type của các loại được chỉ định trong

43

loại hình quần thể. Chỉ định dùng Creation function nếu bạn đang sử dụng Genetic

Algorithm Tool.

- Initial population: Chỉ định một quần thể ban đầu cho GA. Mặc định là [],

trong trường hợp này GA sử dụng Creation function để tạo ra quần thể ban đầu (Initial

population). Nếu bạn nhập quần thể ban đầu là một mảng thì mảng này phải có số hàng

= kích thước quần thể, cột = số biến, trong trường hợp này GA không gọi Creation

function.

- Initial scores: Chỉ định dung lượng cho quần thể ban đầu.

- Initial range: Chỉ định phạm vi của vecto quần thể ban đầu được tạo ra từ

Creation function. Nếu bạn nhập Initial range là một ma trận có 2 hàng và số cột = số

biến. Mỗi cột có dạng là [a1;b1] ở đây a1 là biên dưới của biến (véc tơ), b1 là biên trên

của biến ([a1;b1] là miền xác định của biến 1). Nếu bạn chỉ định Initial range là một

vecto hàng có chiều dài biến không đổi (các biến có miền xác định là giống nhau bằng

vecto).

Điều kiện dừng GA (Stopping criteria)

Các tiêu chí để dừng thuật toán:

- Generations: Chỉ định số lần lặp (số lượng thế hệ) của thuật toán di truyền,

thuật toán sẽ dừng lại khi đạt đến số lượng thế hệ chỉ định;

- Time limit: Giới hạn thời gian chạy thuật toán di truyền;

- Fitness limit: Thuật toán dừng lại nếu giá trị hàm mục tiêu là tốt nhất, nhỏ

hơn hoặc bằng giá trị thích nghi giới hạn;

- Stall generations: Thuật toán dừng lại nếu không có sự cải thiện mức độ thích

của các giá trị qua số thế hệ được chỉ định bởi Stall generations;

- Stall time: Thuật toán dừng lại nếu không có sự cải thiện trong các giá trị

thích nghi tốt nhất trong khoảng thời gian quy định bởi Stall time.

44

- Ngoài ra Genetic Algorithm Tool còn một số chỉ số khác như Fitness scalling,

Selection, Mutation, Crossover, … Tuy nhiên đối với bài toán có sử dụng GA không

quá phức tạp thì các chỉ số này thường để ở giá trị mặc định.

45

CHƢƠNG III: T I ƢU H A VẬN HÀNH LIÊN HỒ CHỨA SÔNG BA MÙA

LŨ BẰNG THUẬT TOÁN DI TRU ỀN TRONG MÔI TRƢỜNG MATLAB

Để sử dụng thuật toán di truyền giải bài toán tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa

sông Ba mùa lũ, tác giả đã sử dụng mô hình HEC-RESSIM để mô phỏng, thiết lập rất

nhiều phương án vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ để xác định đầu vào cho

Genetic Algorithm Tool, cụ thể là xác định Initial population (quần thể ban đầu). Việc

thiết lập quần thể ban đầu cho GA bằng HEC-RESSIM nhằm tạo ra quần thể ban đầu

gần với nghiệm, giúp GA nhanh hội tụ, rút ngắn thời gian chạy thuật toán và tăng tính

hiệu quả của bài toán tối ưu hóa. Cuối cùng, sử dụng HEC-RESSIM để kiểm định kết

quả chạy ra từ Genetic Algorithm Tool.

3.1. Quy trình cắt lũ.

Với mục tiêu là phòng, chống và giảm đến mức thấp nhất các thiệt hại của lũ lụt,

ngập úng khu vực trung và hạ lưu sông Ba, tập trung chủ yếu cho vùng đồng bằng hạ

lưu ven biển Tuy Hoà và thành phố Tuy Hoà, nhằm ổn định dân cư, đảm bảo sản xuất

tạo đà phát triển kinh tế xã hội bền vững và an ninh quốc phòng. Tác giả sử dụng trận

lũ năm 2009 để mô phỏng các phương án vận hành liên hồ chứa sông Ba.

Vận hành liên hồ chứa thủy điện có hai giai đoạn quan trọng:

- Giai đoạn xả nước đón lũ: Trước mỗi con lũ phải xả một lượng nước nhất

định để tạo dung tích đón lũ. Các hồ chứa khu vực miền Trung thường nhỏ, không có

dung tích phòng lũ có sẵn mà hầu hết phải tạo ra dung tích đón lũ dùng để cắt lũ. Luận

văn sử dụng mực nước đón của 5 hồ chứa lưu vực sông Ba (bảng 3.1) theo Quy trình

vận hành liên hồ chứa mới nhất của Thủ tướng Chính phủ ban hành ngày 7/7/2014.

Bảng 3. 1 Mực nước đón lũ của các hồ

Hồ S ng Ba Hạ Krông

Hnăng Sông Hinh Ayun Hạ Kanak

Mực nước

hồ (m) 102 251.5 204.5 202 506

46

- Giai đoạn cắt lũ: Sử dụng dung tích trước lũ đã tạo được, cắt lũ sao cho đạt

hiệu quả cao nhất, tức là hạ lưu lượng nhỏ nhất và hồ đảm bảo an toàn nhất. Mực nước

trước lũ không cắt được toàn bộ con lũ mà chỉ cắt được một phần, do đó việc lựa chọn

thời điểm cắt lũ hiệu quả là rất cần thiết và đó là bài toán của thuật toán di truyền.

Luận văn chỉ tập trung vào giai đoạn 2, giai đoạn 1 tiếp nhận kết quả của đề tài

“Nghiên cứu xây dựng công nghệ điều hành hệ thống liên hồ chứa đảm bảo ngăn lũ,

chậm lũ, an toàn vận hành hồ chứa và sử dụng hợp lý tài nguyên nước về mùa kiệt lưu

vực sông Ba”của PGS.TS. Nguyễn Hữu Khải (đề tài KC.08.30/06-10).

Vận hành liên hồ chứa với các nguyên tắc:

- Đảm bảo an toàn chống lũ cho hạ du: Ứng với các dạng lũ thiết kế hạ du, hệ

thống hồ có khả năng đưa mực nước tại Củng Sơn về dưới mức an toàn. Tuỳ thuộc vào

tình huống lũ xẩy ra trên hệ thống, điều hành phối hợp cắt lũ giữa các hồ sao cho hạ

thấp mực nước hạ lưu là cao nhất. Nguyên lý chung là các hồ thượng lưu (Kanak,

Ayun hạ), các hồ nằm trên nhánh sông (Krông Hnăng, Sông Hinh) cắt lũ trước. Hồ

sông Ba hạ là công trình cuối cùng điều tiết khi các hồ thượng lưu không có khả năng

cắt lũ bảo đảm an toàn hạ du, đồng thời tránh nguy cơ rủi ro vỡ đập hệ thống.

- Đảm bảo an toàn công trình: Ứng với các dạng lũ thiết kế công trình, hệ

thống hồ có khả năng cắt lũ đưa mực nước tại Củng Sơn xuống thấp nhất mà vẫn bảo

đảm an toàn cho công trình: Trường hợp các hồ đã đạt ở mực nước dâng bình thường

(MNDBT) sau khi tham gia cắt lũ giữ mực nước tại Củng Sơn dưới mức an toàn cho

phép. Dự báo lũ tiếp tục lên đe doạ hệ thống công trình, các hồ chuyển sang trạng thái

cắt lũ bảo đảm công trình. Dung tích phòng lũ cao từ MNDBT đến mực nước thiết kế

(MNTK) được sử dụng vừa hỗ trợ cắt lũ hạ du, vừa cắt lũ bảo đảm công trình. Khi hồ

đạt MNTK các cửa xả sâu, xả mặt phải được mở hết.

47

3.2. M ph ng phƣơng án vận hành liên hồ chứa s ng Ba m a lũ bằng m hình

HEC – RESSIM

Mô hình HEC-RESSIM được Trung tâm Thuỷ văn công trình Hoa Kỳ phát triển

lên từ mô hình HEC-5 [25]. Bao gồm các công cụ: mô phỏng, tính toán, lưu trữ số liệu,

quản lý, đồ hoạ và báo cáo hệ thống nguồn nước. HEC dùng HEC-DSS (Data Storage

System) để lưu trữ và sửa đổi các hệ thống số liệu vào ra. RESSIM là phần kế tiếp của

HEC-5 (mô phỏng các hệ thống ngăn chặn và kiểm soát lũ) bao gồm 3 môđun. Mỗi

Q

t

Q

t

Q

t

Q

t

Q

t

Z

t

Q

t

An Khê-Kanak

Yayun hạ

Krông Năng

Sông Hinh

sông Ba hạ

Trạm Củng Sơn

Trạm Tuy Hòa

Biển Đông

Zat

Khu vực bảo vệ

Hình 3. 1 Sơ đồ hệ thống trong bài toán phòng lũ hạ du

48

môđun có 1 mục đích riêng và tập hợp các công việc thực hiện qua bảng chọn (menu,

toolbar) và biểu đồ.

- Môđun thiết lập lưu vực (Watershed setup): cung cấp 1 sườn chung để thiết

lập và định nghĩa lưu vực nghiên cứu cho các ứng dụng khác nhau. Một lưu vực bao

gồm hệ thống sông suối, các công trình thuỷ lợi (hồ chứa, đập chắn, dẫn dòng), vùng

ảnh hưởng ngập lụt,… và hệ thống các tram quan trắc đo đạc thuỷ văn, khí tượng.

- Môđun mạng lưới hồ (Reservoir Network): xây dựng sơ đồ mạng lưới sông,

mô tả các thành phần vật lý, điều hành của hồ chứa và các phương án lựa chọn cần

phân tích trong môđun này. Dựa vào các định hình mô tả ở môđun trên để tạo cơ sở

cho 1 hệ thống hồ chứa hoàn chỉnh.

- Môđun mô phỏng (Simulation): Phần tính toán và hiển thị kết quả được thực

hiện trong môđun này. Trước hết phải tạo ra 1 cửa sổ thời gian mô phỏng, thời đoạn

tính toán và sau đó các thành phần lựa chọn sẽ được phân tích. Ta cũng có thể lựa chọn

các phương án, nhập và sửa số liệu, các đặc tính của các thành phần tham gia trong hệ

thống. Khi mô phỏng được thực hiện qua việc tính toán và phân tích kết quả sử dụng

đồ hoạ và biểu bảng.

Mô hình HEC-RESSIM được xây dựng để đánh giá vai trò của hồ chứa trong hệ

thống nhằm trợ giúp nghiên cứu quy hoạch nguồn nước, đặc biệt trong vai trò kiểm

soát lũ và xác định dung tích hiệu dụng trong bài toán đa mục tiêu của hệ thống.

Trong luận văn này, tác giả sử dụng mô hình HEC-RESSIM [22] đã được hiệu

chỉnh và kiểm định từ đề tài KC.08.30/06-10, chạy mô phỏng các phương án vận hành

liên hồ chứa sông Ba cho trận lũ năm 2009 [9].

49

Hình 3. 2 Sơ đồ hệ thống 5 hồ chứa trên Sông Ba

Từ mô hình đã được hiệu chỉnh và kiểm định tác giả thay đổi lượng cắt lũ đối

với trận lũ năm 2009 của 5 hồ theo rất nhiều phương án, sử dụng điểm nút là Củng Sơn

khống chế lượng lũ đổ về hạ lưu. Cắt lũ đồng thời tại 5 hồ chứa Kanak, Ayun hạ,

Krông Hnăng, Sông Hinh và Ba Hạ nhằm cắt đỉnh lũ tại Củng Sơn đồng thời đảm bảo

an toàn cho công trình.

Tiến hành cắt lũ tại 5 hồ theo quy tắc: dung tích phòng lũ được giữ nguyên đến

một lúc nào đó mới sử dụng để cắt lũ. Lúc bắt đầu lũ thì dòng chảy đến hồ bao nhiêu

xả bấy nhiêu, giữ hồ ở MNĐL, chỉ đến một ngưỡng lưu lượng nào đó, gọi là Q cắt lũ,

mới tiến hành cắt lũ. Kết quả chạy mô phỏng 20 phương án chọn ra từ rất nhiều

phương án vận hành liên hồ chứa sông Ba cho trận lũ năm 2009 mà tác giả đã chạy mô

phỏng được trình bày tại phụ lục của luận văn.

50

3.3. Sử dụng Genetic Algorithm Tool để tối ƣu hóa vận hành liên hồ chứa s ng Ba

m a lũ.

3.3.1. Thiết lập hàm mục tiêu

Giá trị hàm mục tiêu ở đây là lưu lượng khống chế tại Củng Sơn cho trận lũ năm

2009. Biến phụ thuộc là lưu lượng cắt lũ tại 5 hồ, mỗi biến có dạng ma trận 1 cột và 20

hàng. Các trọng số a của hàm mục tiêu được tính như sau: Tỉ số giữa lưu lượng cắt lũ

trung bình của rất nhiều phương án chạy mô phỏng bằng mô hình HEC-RESSIM tại

mỗi hồ và lưu lượng Củng Sơn sau khi cắt lũ của con lũ năm 2009 (tức là tỷ số diện

tích lưu vực tính đến từng hồ và đến Củng Sơn). Từ đó, ta tính ra được trọng số a1, a2,

a3, a4, a5 tương ứng với các hồ Ba Hạ, Krông Hnăng, Sông Hinh, Ayun Hạ, Kanak

như sau:

a1 = 0.987 a4 = 0.022

a2 = 0.089 a5 = 0.018

a3 = 0.015

Hàm mục tiêu sẽ là:

Y = a1x1+ a2x2+ a3x3+ a4x4+ a5x5

Trong đó: x1, x2, x3, x4, x5 là lưu lượng cắt lũ tương ứng của 5 hồ chứa Ba Hạ,

Krông Hnăng, Sông Hinh, Ayun Hạ, Kanak.

Thuật toán di truyền với các thuật giải cho phép tìm giá trị min của hàm mục

tiêu. Hàm mục tiêu được viết trên M-file rồi gọi vào Genetic Algorithm Tool, từ đó GA

sẽ giải bài toán tối ưu hóa.

3.3.2. Giải thuật di truyền: Các thông số để tiến hành các thuật toán lai ghép, đột biến

được lấy theo mặc định trong MATLAB.

% khai bao ham muc tieu

function y = Qcungsonmatran2(x)

y = a1*x(:,1)+a2*x(:,2)+a3*x(:,3)+a4*x(:,4)+a5*x(:,5)

% tao cac gia tri mac dinh

a1 = 0.987;

51

a2 = 0.089;

a3 = 0.015;

a4 = 0.022;

a5 = 0.018;

populationtype: 'doubleVector'

PopulationSize: 20

EliteCount: 2

CrossoverFraction: 0.8000

MigrationDirection: 'forward'

MigrationInterval: 20

MigrationFraction: 0.2000

Generations: 100

TimeLimit: Inf

FitnessLimit: -Inf

StallLimitG: 50

StallLimitS: 20

% khoi tao quan the ban dau

InitialPopulation: [9250 815 140 200 160;9300 820 145 200 160;9350 825 150

200 160;9400 830 155 200 160;9450 835 160 200 160;9500 840 165 200

160;9550 845 170 200 160;9600 850 175 200 160;9650 855 180 200 160;9655

860 185 200 160;9250 815 140 205 170;9270 815 140 210 175;9270 815 140

215 180;9290 815 140 220 185;9320 815 140 225 190;9340 815 140 230

195;9370 815 140 245 210;9390 815 140 255 220;9430 815 140 265 230;9460

815 140 275 240];

InitialScores: []

InitialRange: [0;1]

PlotInterval: 1

CreationFcn: uniform

ScalingFcn: Rank

SelectionFcn: Stochastic uniform

CrossoverFcn: Scattered % Ham lai ghep

52

Elite count: 2

Crossover fraction: 0.8

MutationFcn: Gaussian % Ham dot bien

HybridFcn: []

PlotFcns: []

OutputFcns: []

Vectorized: „on‟

3.3.3. Kết quả: Lựa chọn thuật toán di truyền dừng sau 100 thế hệ, kết quả thể

hiện tại các thông số và hình vẽ sau:

Gia tri ham muc tieu

Qcungsonmatran = 9399.8873

Gia tri dat tai

x1 =

9226.8341

x2 =

807.5370

x3 =

139.2116

x4 =

196.8517

x5 =

163.8737

53

Hình 3. 3 Genetic Algorithm Tool cho bài toán cắt lũ kiên hồ chứa sông Ba

54

Hình 3. 4 Biểu đồ hiển thị giá trị của hàm mục tiêu có mức độ thích nghi tốt nhất và

trung bình qua mỗi thế hệ

Trên biểu đồ thể hiện sự hội tụ nghiệm qua 100 lần lặp (100 thế hệ), điểm hội tụ

nhất là điểm 9399.8874 (giá trị min của hàm mục tiêu), tại điểm này các cá thế có mức

độ thích nghi nhất lớn nhất, 9399.8994 là giá trị của hàm mục tiêu khi các cá thể có

mức độ thích nghi trung bình trong 100 thế hệ.

Hình 3. 5 Biểu đồ vecto biến khi cá thể thích nghi tốt nhất

Biểu đồ hiển thị giá trị nghiệm của thuật toán khi các cá thể có độ thích nghi lớn

nhất qua 100 đời (thế hệ).

55

Hình 3. 6 Khoảng cách trung bình giữa các cá thể mỗi thế hệ

Khoảng cách trung bình giữa các cá thể về mức độ thích nghi, qua mỗi thế hệ

khoảng cách trung bình này ngắn dần, nghiệm hội tụ đến giá trị làm hàm mục tiêu đạt

min.

Hình 3. 7 Biểu đồ số lượng cá thể con được kỳ vọng với mỗi thế hệ

Ta thấy các cá thể kỳ vọng tập trung gần nghiệm của thuật toán, cá thể được kỳ

vọng nhất chính là cá thể có mức độ thích nghi nhất qua các thế hệ.

56

Hình 3. 8 Biểu đồ phả hệ của cá thể, được mã hóa bằng bảng mầu

Trong đó: Màu đỏ là thế hệ con đột biến, màu xanh là thế hệ con lai ghép, màu đen là

cá thể ưu tú.

Hình 3. 9 Biểu đồ mức độ thích nghi lớn nhất, nhỏ nhất, và trung bình của các cá thể

qua mỗi thế hệ

Từ biểu đồ ta thấy qua mỗi lần lặp (thiết lập thế hệ mới) thì đặc trưng của cha mẹ giảm

dần.

Hình 3. 10 Biểu đồ mức độ thích nghi của cá thể tại giá trị của hàm mục tiêu

57

Hình 3. 11 Biểu đồ điểm thích nghi của các cá thể

Hình 3. 12 Biều đồ lựa chọn cha mẹ

Hình 3. 13 Biểu đồ các cấp độ dừng tiêu chuẩn

Luận văn lựa chọn cấp độ dừng là sau 100 thê hệ (100 lần lặp). Còn các chỉ số

như thời gian chạy thuật toán, sự cải thiện về mức độ thích nghi sau mỗi lần lặp lựa

chọn giá chị mặc định.

58

3.4. Kiểm định kết quả chạy từ Genetic Algorithm Tool bằng m hình HEC-

RESSIM

Sau khi thu được kết quả từ Genetic Algorithm Tool (bảng 3.3) Luận văn tiến

hành mô phỏng phương án vận hành liên hồ chứa bằng mô hình HEC-RESSIM đã

được hiệu chỉnh và kiểm định.

Bảng 3. 2 Kết quả giải bài toán tối ưu hoá vận hành liên hồ chứa sông Ba bằng GA

QCủngSơn

min (m3/s)

Lưu lượng cắt lũ tại 5 hồ (m3/s)

Ba Hạ Krông

Hnăng Sông Hinh Ayun Hạ Kanak

9399 9226 807 139 197 163

Mô phỏng phương án vận hành của 5 hồ Ba Hạ, Krông Hnăng, Sông Hinh,

Ayun Hạ, Kanak với con lũ năm 2009. Khi bắt đầu lũ thì dòng chảy đến hồ bao nhiêu

xả bấy nhiêu, giữ hồ ở MNĐL, chỉ đến ngưỡng lưu lượng tại 5 hồ theo bảng 3.2 thì tiến

hành cắt lũ. Dưới đây là đường quá trình vận hành và số liệu lưu lượng theo giờ tại 5

hồ và Củng Sơn trình bày trong phần phụ lục vận hành liên hồ chứa bằng mô hình

HEC-RESSIM kiểm định kết quả chạy ra từ Genetic Algorithm Tool.

59

Ele

v (

m)

100

102

104

106

108

2 3 4 5 6

Nov2009

Flo

w (

cm

s)

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

Song Ba Ha-Flood Control.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Song Ba Ha-Conservation.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Song Ba Ha-Inactive.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Song Ba Ha-Pool.QTVHML----0.Elev.2HOUR

Time of Simulation

Song Ba Ha-Pool.QTVHML----0.Flow-IN.2HOUR

Song Ba Ha-Pool.QTVHML----0.Flow-OUT.2HOUR

Ele

v (

m)

244

248

252

256

260

2 3 4 5 6

Nov2009

Flo

w (

cm

s)

0

200

400

600

800

1,000

Krong Hnang-Flood Control.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Krong Hnang-Conservation.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Krong Hnang-Inactive.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Krong Hnang-Pool.QTVHML----0.Elev.2HOUR

Time of Simulation

Krong Hnang-Pool.QTVHML----0.Flow-IN.2HOUR

Krong Hnang-Pool.QTVHML----0.Flow-OUT.2HOUR

Hình 3. 14 Quá trình vận hành hồ Ba Hạ với lũ năm 2009

Hình 3. 15 Quá trình vận hành hồ Krông Hnăng với lũ năm 2009

60

Hình 3. 17 Quá trình vận hành hồ Ayun Hạ với lũ năm 2009

Ele

v (

m)

194196

198

200

202

204

206

208

210

2 3 4 5 6

Nov2009

Flo

w (

cm

s)

0

200

400

600

Ayun Ha-Flood Control.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Ayun Ha-Conservation.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Ayun Ha-Inactive.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Ayun Ha-Pool.QTVHML----0.Elev.2HOUR

Time of Simulation

Ayun Ha-Pool.QTVHML----0.Flow-IN.2HOUR

Ayun Ha-Pool.QTVHML----0.Flow-OUT.2HOUR

Ele

v (

m)

196

200

204

208

212

2 3 4 5 6

Nov2009

Flo

w (

cm

s)

0

200

400

600

Song Hinh-Flood Control.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Song Hinh-Conservation.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Song Hinh-Inactive.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Song Hinh-Pool.QTVHML----0.Elev.2HOUR

Time of Simulation

Song Hinh-Pool.QTVHML----0.Flow-IN.2HOUR

Song Hinh-Pool.QTVHML----0.Flow-OUT.2HOUR

Hình 3. 16 Quá trình vận hành hồ Sông Hinh với lũ năm 2009

61

2 3 4 5 6

Nov2009

Flo

w (

cm

s)

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

Cung Son.QTVHML----0.Flow-UNREG.2HOUR

Cung Son.QTVHML----0.Flow-CUMLOC.2HOUR

Cung Son.QTVHML----0.Flow.2HOUR

Time of Simulation

Ele

v (

m)

480485

490

495

500

505

510

515

520

2 3 4 5 6

Nov2009

Flo

w (

cm

s)

-0

100

200

300

400

Kanak-Flood Control.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Kanak-Conservation.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Kanak-Inactive.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Kanak-Pool.QTVHML----0.Elev.2HOUR

Time of Simulation

Kanak-Pool.QTVHML----0.Flow-IN.2HOUR

Kanak-Pool.QTVHML----0.Flow-OUT.2HOUR

Hình 3. 18 Quá trình vận hành hồ Kanak với lũ năm 2009

Hình 3. 19 Quá trình lưu lượng tại Củng Sơn với lũ năm 2009

62

Từ kết quả kiểm định lại bằng mô hình HEC – RESSIM thấy phương án vận

hành chạy ra từ Genetic Algorithm Tool cắt lũ hiệu quả cho lưu lượng tại Củng Sơn.

Theo số liệu Q cắt lũ tại bảng 3.3 và bảng lưu lượng đỉnh lũ đến 5 hồ 3.4 thì Q cắt lũ

bằng 84% Q đỉnh lũ đối với hồ sông Ba Hạ, 71% đối với hồ Krông Hnăng, 19% đối

với hồ Sông Hinh, 32% đối với hồ sông Ayun Hạ và 36% đối với hồ Kanak. Lưu lượng

min nhất tại Củng Sơn bằng 75% lưu lượng đỉnh lũ, như vậy là có thể giảm 25% lưu

lượng đỉnh lũ Củng Sơn.

Bảng 3. 3. Bảng lưu lượng đỉnh lũ đến tại 5 hồ và Củng Sơn năm 2009

Hồ Kanak Ayun hạ Ba hạ Krông Hnăng Sông Hinh Củng Sơn

QĐỉnh lũ

(m/s) 456 610 11045 1142 737 12403

3.5. Một số nhận xét

Sử dụng thuật toán di truyền để giải bài toán tối ưu hoá là phương pháp khá mới.

Một số nước trên thế giới đã vận dụng để giải bài toán tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa

tuy nhiên phương pháp này lại chưa được áp dụng nhiều với bài toán thủy văn tại Việt

Nam đặc biệt là bài toán cắt lũ để giảm lũ cho hạ lưu.

Từ kết quả chạy kiểm tra của mô hình HEC – RESSIM ta thấy thuật toán di

truyền hoàn toàn có thể giải bài toán tối ưu hoá vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ

và cho kết quả khá tốt.

Sự kết hợp giữa thuật toán di truyền, cụ thể là Genetic Algorithm Tool và mô

hình mô phỏng HEC – RESSIM là rất khả thi, phương pháp đã thành công và cho kết

quả tốt đối với trận lũ năm 2009 tại lưu vực sông Ba. Hoàn toàn có thể nghiên cứu sử

dụng phương pháp này để vận hành liên hồ chứa các lưu vực khác tại Việt Nam.

Kết quả tính toán cũng cho thấy việc cắt lũ đồng thời tại 5 hồ chứa Ba Hạ,

Krông Hnăng, Sông Hinh, Ayun Hạ, Kanak một cách hợp lý có thể giảm được đáng kể

lượng lũ về hạ lưu.

63

KẾT LUẬN

Sau quá trình thực hiện luận văn ”Nghiên cứu ứng dụng công nghệ GEN vận

hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ” tác giả rút ra một số kết luận sau:

1. Luận văn đã phân tích đặc điểm điều kiện địa lý tự nhiên lưu vực sông Ba, đặc

biệt là khu vực nghiên cứu. Từ đó tìm hiểu về chế độ dòng chảy trên lưu vực

sông Ba nói chung và khu vực nghiên cứu nói riêng.

2. Bước đầu tiếp cận với các phương pháp vận hành liên hồ chứa, tổng quan các

công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về tính toán điều tiết hồ chứa, đặc

biệt là các công trình nghiên cứu của nước ngoài về ứng dụng thuật toán di

truyền để giải bài toán tối ưu hoá.

3. Đi sâu nghiên cứu ứng dụng thuật toán di truyền giải bài toán tối ưu hoá vận

hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ rút ra một số nhận xét sau:

- Thuật toán di truyền với các kỹ thuật trong thuật giải như chọn lọc, lai ghép,

đột biến cho phép tìm cực trị toàn cục của một hàm mục tiêu liên tục hay

gián đoạn và sự tính toán mang bản chất tính toán tổ hợp nên có thể tự động

chọn nghiệm tối ưu rất tốt. Kỹ thuật mã hoá làm cho thuật toán có khả năng

ứng dụng rộng rãi và có hiệu quả. Công việc tính toán của thuật toán GEN

hoàn toàn dựa trên máy tính.

- Việc kết hợp giữa thuật toán di truyền và mô hình mô phỏng (HEC –

RESSIM) nhằm tạo ra quần thể ban đầu gần với nghiệm, giúp GA nhanh hội

tụ tới giá trị min của hàm mục tiêu, rút ngắn thời gian chạy thuật toán, đã

tăng tính hiệu quả giải bài toán tối ưu hóa.

- Có thể sử dụng Genetic Algorithm Tool trong Matlab để giải bài toán tối ưu

hóa vận hành liên hồ chứa. Tuy nhiên, Tool ứng dụng này kém hiệu quả đối

với những bài toán đòi hỏi nhiều rằng buộc cho hàm mục tiêu, muốn giải

được những bài toán phức tạp đó đòi hỏi phải có kỹ năng lập trình bằng ngôn

ngữ Matlab.

64

4. Kết quả tính toán cho thấy hiệu quả của phương án cắt lũ giải từ thuật toán di

truyền là tương đối tốt: Đối với hồ sông Ba Hạ lưu lượng cắt lũ bằng 84% lưu

lượng đỉnh lũ, hồ Krông Hnăng là 71%, hồ Sông Hinh là 19%, hồ Ayun Hạ là

32% và 36% đối với hồ Kanak. Lưu lượng min nhất tại Củng Sơn bằng 75% lưu

lượng đỉnh lũ, như vậy là có thể giảm 25% lưu lượng đỉnh lũ Củng Sơn.

5. Với kết quả đã đạt được tác giả cho rằng có thể sử dụng thuật toán di truyền để

giải bài toán tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa ở bất kỳ khu vực nào tại Việt

Nam.

6. Hướng phát triển của luận văn:

Nghiên cứu giải bài toán tối ưu hóa bằng thuật toán di truyền từ command line

(dòng lệnh) bằng ngôn ngữ lập trình Matlab, từ đó có thể đưa thêm các điều kiện

rằng buộc cho hàm mục tiêu (ví dụ như đảm bảo công suất phát điện, sự an toàn

của hồ chứa,...) giúp bài toán thêm chặt chẽ và có hiệu quả cao khi áp dụng thực

tế.

65

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng việt

1. Bộ Công Thương (6/2009), Quy trình vận hành hồ chứa thủy điện sông Ba Hạ,

Quyết định số 3024 /QĐ-BCT.

2. Bộ Công Thương (13/8/2010), Quy trình vận hành hồ chứa thuỷ điện Krông

H’năng.Quyết định số 2029 /QĐ-BCT.

3. Bộ NN&PTNT (2004), Quy trình vận hành điều tiết hồ chứa nước Ayun Hạ tỉnh

Gia Lai, Quyết định số 64/2004/ QĐ-BNN.

4. Lê Xuân Cầu (2000). Tối ưu đa mục tiêu sử dụng tài nguyên nước bằng thuật toán

gien, Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn, số 8(476), tr 12-15

5. Công ty tư vấn xây dựng điện 1 (2002), Báo cáo quy hoạch bậc thang thuỷ điện trên

sông Ba, Hà Nội.

6. Nguyễn Văn Cư, (2003), Nghiên cứu luận cứ khoa học cho các giải pháp phòng

tránh hạn chế hậu quả lũ lụt lưu vực sông Ba, Báo cáo tổng hợp đề tài độc lập cấp

Nhà nước.

7. Lê Hùng, Tô Thúy Nga (2013), Áp dụng mô hình HEC-RESSIM mô phỏng hệ

thống hồ chứa thủy điện trên lưu vực Vu Gia – Thu Bồn, Tạp chí Khoa học kỹ thuật

Thủy lợi và Môi trường, số 43 (12/2013).

8. Nguyễn Thế Hùng, Lê Hùng (2009), Áp dụng thuật toán di truyền tìm kiếm quỹ đạo

vận hành tối ưu hồ chứa nước có nhà máy thủy điện độc lập với quá trình dòng

chảy đến là ngẫu nhiên, Tạp chí khoa học công nghệ Đà Nẵng số 2 (31), 2009.

9. Nguyễn Hữu Khải, Lê Xuân Cầu (2009), Nghiên cứu xây dựng công nghệ điều hành

hệ thống liên hồ chứa đảm bảo ngăn lũ, chậm lũ, an toàn vận hành hồ chứa và sử

dụng hợp lý tài nguyên nước về mùa kiệt lưu vực sông Ba. Đề tài nghiên cứu khoa

học cấp Nhà nước, Bộ NN và PTNT. Trường Đại học Khoa học Tự nhiên –

ĐHQGHN.

66

10. Nguyễn Hữu Khải, Thân Văn Đón (2012), Nghiên cứu ứng dụng và phát triển mô

hình Athen vận hành liên hồ chứa lưu vực sông Ba ,Tạp chí Khoa học ĐHQGHN,

Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 28, Số 3S (2012) 78-85

11. Nguyễn Hữu Khải, Lê Thị Huệ (2007), Điều tiết lũ hệ thống hồ chứa lưu vực sông

Hương bằng mô hình HEC –RESSIM, Tạp chí KTTV số 11, tr 11-12

12. Tô Trung Nghĩa, Lê Hùng Nam (2013), Xây dựng quy trình vận hành hệ thống hồ

chứa Hòa Bình, Thác Bà, Tuyên Quang phục vụ cấp nước trong mùa khô cho hạ

du lưu vực sông Hồng – Thái Bình, Viện Quy hoạch Thủy lợi.

13. Trần Hồng Thái (2005) và Ngô Lê Long (2006), Bước đầu áp dụng thuật tối ưu

hoá trong vận hành hồ Hoà Bình phòng chống lũ và phát điện.

14. Thủ tướng Chính phủ (23/9/2010), Quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba,

Quyết định 1757/QĐ-TTg.

15. Thủ tướng Chính phủ. (07/7/2014 ), Quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba,

Quyết định 10777/QĐ-TTg.

16. Tổng Công ty Điện lực Việt Nam (23/8/2002), Quy trình vận hành hồ chứa thuỷ

điện sông Hinh, Quyết định số 2775/QĐ-EVN-KTNĐ.

17. Lê Kim Truyền, Nguyễn Văn Thắng (2003), Nghiên cứu cơ sở khoa học và kinh

nghiệm thực tiễn về quản lý tổng hợp lưu vực sông Ba, Báo cáo tổng hợp đề tài

cấp Bộ NN&PTNT.

18. Viện quy hoạch thuỷ lợi.(2004). Báo cáo tổng hợp. Dự án quy hoạch tổng hợp và

bảo vệ nguồn nước lưu vực sông Ba. Hà Nội.

Tiếng nƣ c ngoài

19. Anongrit Kangrang and Chavalit Chaleeraktrakoon (2007), Genetic Algorithms

Connected Simulation with Smoothing Function for Searching Rule Curves.

20. Chun-Tian Cheng, K.W. Chau. (2004), Flood control management system for

reservoirs, Environmental Modelling & Software 19 (2004), pp. 1141–1150.

67

21. Haimes Y. Y., Hall W. A.. (1974). Multiobjectives in Water Resource Systems

Analysis: The Surrogate Worth Trade-off Method, Water Resources Research,

Vol. 10, No. 4.

22. HEC-RESSIM Reservoir System Simulaition. Version 3.0 (2004). Users' Manual.

US Army Corps of Engineers

23. Jairaj, P.G., Vedula S (2000), Multireservoir system optimization using fuzzy

mathematical progarmming, Water Rresoutces Management,14, pp.225 – 240.

24. Jain S.K., M.K. Goel (1999), Flood Control Regulation of Multi-reservoir System,

National Institute of hydrology, Rookee.

25. Jain S.K,.Singh V.P. (2004), Water Resources system planning and management,

Elsevier.

26. Mohammad Noori, Faridah Othman, Mohammad Bagher Sharifi, Mohammad

Heydari (2013), Multi Objective Operation Optimization of Reservoirs Using

GeneticAlgorithm (Case Study: Ostoor and Pirtaghi Reservoirs in Ghezel Ozan

Watershed), International Conference on Environment, Energy and

Biotechnology IPCBEE vol.51

27. Lary W. Mays (1996), Water Resources Engineering, McGraw-Hill Book Co, pp.

125-160.

28. Robin Wardlaw (1999), Evaluation of Genetic Algorithms for Optimal Reservoir

System Operation.

29. Sigvaldason O.T (1976), A simulation model for operating a multi-purpose multi-

reservoir system, Water Rresoutces Research, 12(2), pp. 30 – 50.

30. The MathWorks Inc (2004), Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox User’s

Guide.

31. Wurbs R.A. (1996), Models and analysis of reservoir system operations. Prentice

Hall, NewYork.

68

PHỤ LỤC

Bảng 3. 4 Lưu lượng cắt lũ theo 20 phương án tại 5 hồ chạy mô phỏng bằng mô hình

Hec-ressim

Hồ

Qcắt lũ cm/s

Các

phương án

Kanak Ayun hạ Ba hạ Krông

Hnăng Sông Hinh

PA1 160 200 9250 815 140

PA2 160 200 9300 820 145

PA3 160 200 9350 825 150

PA4 160 200 9400 830 155

PA5 160 200 9450 835 160

PA6 160 200 9500 840 165

PA7 160 200 9550 845 170

PA8 160 200 9600 850 175

PA9 160 200 9650 855 180

PA10 160 200 9655 860 185

PA11 170 205 9250 815 140

PA12 175 210 9270 815 140

PA13 180 215 9270 815 140

PA14 185 220 9290 815 140

PA15 190 225 9320 815 140

PA16 195 230 9340 815 140

PA17 210 245 9370 815 140

PA18 220 255 9390 815 140

PA19 230 265 9430 815 140

PA20 240 275 9460 815 140

69

Hình 3. 20 Quá trình vận hành liên hồ chứa sông Ba với lũ năm 2009 cắt lũ theo PA 20

Ele

v (

m)

100

102

104

106

108

2 3 4 5 6

Nov2009

Flo

w (

cm

s)

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

Song Ba Ha-Flood Control.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Song Ba Ha-Conservation.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Song Ba Ha-Inactive.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Song Ba Ha-Pool.QTVHML----0.Elev.2HOUR

Time of Simulation

Song Ba Ha-Pool.QTVHML----0.Flow-IN.2HOUR

Song Ba Ha-Pool.QTVHML----0.Flow-OUT.2HOUR

2 3 4 5 6

Nov2009

Flo

w (

cm

s)

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

Cung Son.QTVHML----0.Flow-UNREG.2HOUR

Cung Son.QTVHML----0.Flow-CUMLOC.2HOUR

Cung Son.QTVHML----0.Flow.2HOUR

Time of Simulation

Ele

v (

m)

480485

490

495

500

505

510

515

520

2 3 4 5 6

Nov2009

Flo

w (

cm

s)

-0

100

200

300

400

Kanak-Flood Control.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Kanak-Conservation.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Kanak-Inactive.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Kanak-Pool.QTVHML----0.Elev.2HOUR

Time of Simulation

Kanak-Pool.QTVHML----0.Flow-IN.2HOUR

Kanak-Pool.QTVHML----0.Flow-OUT.2HOUR

Ele

v (

m)

194196

198

200

202

204

206

208

210

2 3 4 5 6

Nov2009

Flo

w (

cm

s)

0

200

400

600

Ayun Ha-Flood Control.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Ayun Ha-Conservation.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Ayun Ha-Inactive.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Ayun Ha-Pool.QTVHML----0.Elev.2HOUR

Time of Simulation

Ayun Ha-Pool.QTVHML----0.Flow-IN.2HOUR

Ayun Ha-Pool.QTVHML----0.Flow-OUT.2HOUR

Ele

v (

m)

196

200

204

208

212

2 3 4 5 6

Nov2009

Flo

w (

cm

s)

0

200

400

600

Song Hinh-Flood Control.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Song Hinh-Conservation.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Song Hinh-Inactive.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Song Hinh-Pool.QTVHML----0.Elev.2HOUR

Time of Simulation

Song Hinh-Pool.QTVHML----0.Flow-IN.2HOUR

Song Hinh-Pool.QTVHML----0.Flow-OUT.2HOUR

Ele

v (

m)

244

248

252

256

260

2 3 4 5 6

Nov2009

Flo

w (

cm

s)

0

200

400

600

800

1,000

Krong Hnang-Flood Control.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Krong Hnang-Conservation.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Krong Hnang-Inactive.QTVHML----0.Elev-ZONE.2HOUR

Krong Hnang-Pool.QTVHML----0.Elev.2HOUR

Time of Simulation

Krong Hnang-Pool.QTVHML----0.Flow-IN.2HOUR

Krong Hnang-Pool.QTVHML----0.Flow-OUT.2HOUR

70

Bảng kết quả vận hành hồ Krông Hnăng chạy kiểm tra GA của mô hình Hec - recssim

STT Ngày Giờ Cao trình

hồ chứa

Lƣu lƣợng nƣ c

đến hồ

Lƣu lƣợng vận

hành hồ

1 02/11/2009 03:00 253 42.6 65.7

2 02/11/2009 04:00 253 42.6 65.7

3 02/11/2009 05:00 253 42.6 65.7

4 02/11/2009 06:00 253 42.6 42.6

5 02/11/2009 07:00 253 42.6 42.6

6 02/11/2009 08:00 253 43.3 43.3

7 02/11/2009 09:00 253 44.0 44.0

8 02/11/2009 10:00 253 51.8 51.9

9 02/11/2009 11:00 253 59.7 59.7

10 02/11/2009 12:00 253 66.2 66.2

11 02/11/2009 13:00 253 72.6 72.6

12 02/11/2009 14:00 253 73.4 73.4

13 02/11/2009 15:00 253 74.2 74.2

14 02/11/2009 16:00 253 78.3 78.4

15 02/11/2009 17:00 253 82.5 82.5

16 02/11/2009 18:00 253 97.5 97.5

17 02/11/2009 19:00 253 113 113

18 02/11/2009 20:00 253 123 123

19 02/11/2009 21:00 253 133 133

20 02/11/2009 22:00 253 133 133

21 02/11/2009 23:00 253 134 134

22 03/11/2009 00:00 253 148 148

23 03/11/2009 01:00 253 163 163

24 03/11/2009 02:00 253 184 184

25 03/11/2009 03:00 253 206 206

26 03/11/2009 04:00 253 255 255

27 03/11/2009 05:00 253 305 305

28 03/11/2009 06:00 253 418 418

29 03/11/2009 07:00 253 531 531

30 03/11/2009 08:00 253 631 631

31 03/11/2009 09:00 253 731 731

32 03/11/2009 10:00 253 801 801

33 03/11/2009 11:00 253 871 807

34 03/11/2009 12:00 253 922 807

35 03/11/2009 13:00 253 973 807

71

36 03/11/2009 14:00 253 1007 807

37 03/11/2009 15:00 253 1040 807

38 03/11/2009 16:00 253 1057 807

39 03/11/2009 17:00 253 1074 807

40 03/11/2009 18:00 253 1087 807

41 03/11/2009 19:00 253 1100 807

42 03/11/2009 20:00 253 1112 807

43 03/11/2009 21:00 253 1125 807

44 03/11/2009 22:00 253 1133 807

45 03/11/2009 23:00 253 1142 807

46 04/11/2009 00:00 254 1142 807

47 04/11/2009 01:00 254 1142 807

48 04/11/2009 02:00 254 1133 807

49 04/11/2009 03:00 254 1125 807

50 04/11/2009 04:00 254 1116 807

51 04/11/2009 05:00 254 1108 807

52 04/11/2009 06:00 254 1066 807

53 04/11/2009 07:00 254 1023 807

54 04/11/2009 08:00 254 994 807

55 04/11/2009 09:00 254 964 807

56 04/11/2009 10:00 254 935 807

57 04/11/2009 11:00 254 905 807

58 04/11/2009 12:00 254 880 807

59 04/11/2009 13:00 254 854 807

60 04/11/2009 14:00 254 815 807

61 04/11/2009 15:00 254 775 775

62 04/11/2009 16:00 254 727 727

63 04/11/2009 17:00 254 679 679

64 04/11/2009 18:00 254 679 679

65 04/11/2009 19:00 254 679 679

66 04/11/2009 20:00 254 624 624

67 04/11/2009 21:00 254 568 568

68 04/11/2009 22:00 254 540 540

69 04/11/2009 23:00 254 512 512

70 05/11/2009 00:00 254 480 480

71 05/11/2009 01:00 254 447 447

72 05/11/2009 02:00 254 408 408

73 05/11/2009 03:00 254 369 369

74 05/11/2009 04:00 254 338 338

72

75 05/11/2009 05:00 254 306 306

76 05/11/2009 06:00 254 273 273

77 05/11/2009 07:00 254 239 239

78 05/11/2009 08:00 254 228 228

79 05/11/2009 09:00 254 217 217

80 05/11/2009 10:00 254 214 214

81 05/11/2009 11:00 254 212 212

82 05/11/2009 12:00 254 206 206

83 05/11/2009 13:00 254 201 201

84 05/11/2009 14:00 254 192 192

85 05/11/2009 15:00 254 183 183

86 05/11/2009 16:00 254 176 176

87 05/11/2009 17:00 254 168 168

88 05/11/2009 18:00 254 167 167

89 05/11/2009 19:00 254 166 166

90 05/11/2009 20:00 254 166 166

91 05/11/2009 21:00 254 166 166

92 05/11/2009 22:00 254 165 165

93 05/11/2009 23:00 254 163 163

94 06/11/2009 00:00 254 163 163

95 06/11/2009 01:00 254 163 163

96 06/11/2009 02:00 254 158 158

97 06/11/2009 03:00 254 153 153

98 06/11/2009 04:00 254 149 149

99 06/11/2009 05:00 254 145 145

100 06/11/2009 06:00 254 143 143

101 06/11/2009 07:00 254 142 142

102 06/11/2009 08:00 254 137 137

103 06/11/2009 09:00 254 132 132

104 06/11/2009 10:00 254 127 127

105 06/11/2009 11:00 254 123 123

106 06/11/2009 12:00 254 122 122

107 06/11/2009 13:00 254 121 121

108 06/11/2009 14:00 254 121 121

109 06/11/2009 15:00 254 120 120

110 06/11/2009 16:00 254 120 120

111 06/11/2009 17:00 254 120 120

112 06/11/2009 18:00 254 120 120

113 06/11/2009 19:00 254 119 119

73

114 06/11/2009 20:00 254 117 117

115 06/11/2009 21:00 254 115 115

116 06/11/2009 22:00 254 109 109

117 06/11/2009 23:00 254 102 102

118 07/11/2009 00:00 254 102 102

119 07/11/2009 01:00 254 102 102

120 07/11/2009 02:00 254 101 101

121 07/11/2009 03:00 254 101 101

122 07/11/2009 04:00 254 96.3 96.3

123 07/11/2009 05:00 254 91.6 91.6

124 07/11/2009 06:00 254 89.3 89.35

125 07/11/2009 07:00 254 87.1 87.1

126 07/11/2009 08:00 254 86.2 86.25

127 07/11/2009 09:00 254 85.4 85.4

128 07/11/2009 10:00 254 109 109

129 07/11/2009 11:00 254 133 133

Bảng kết quả vận hành hồ Sông Hinh chạy kiểm tra GA của mô hình Hec - recssim


hồ chứa

Lƣu lƣợng nƣ c

đến hồ

Lƣu lƣợng vận

hành hồ

1 02/11/2009 03:00 207 27.5 54.2

2 02/11/2009 04:00 207 27.5 54.2

3 02/11/2009 05:00 207 27.5 54.2

4 02/11/2009 06:00 207 27.5 50.0

5 02/11/2009 07:00 207 27.5 50.0

6 02/11/2009 08:00 207 28.0 50.0

7 02/11/2009 09:00 207 28.4 50.0

8 02/11/2009 10:00 207 33.5 50.0

9 02/11/2009 11:00 207 38.5 50.0

10 02/11/2009 12:00 207 42.7 50.0

11 02/11/2009 13:00 207 46.8 50.0

12 02/11/2009 14:00 207 47.4 50.0

13 02/11/2009 15:00 207 47.9 50.0

14 02/11/2009 16:00 207 50.6 50.6

15 02/11/2009 17:00 207 53.2 53.2

16 02/11/2009 18:00 207 62.9 62.9

17 02/11/2009 19:00 207 72.6 72.6

74

18 02/11/2009 20:00 207 79.2 79.2

19 02/11/2009 21:00 207 85.7 85.7

20 02/11/2009 22:00 207 86.0 86.0

21 02/11/2009 23:00 207 86.3 86.3

22 03/11/2009 00:00 207 95.9 95.9

23 03/11/2009 01:00 207 105 105

24 03/11/2009 02:00 207 119 119

25 03/11/2009 03:00 207 133 133

26 03/11/2009 04:00 207 165 139

27 03/11/2009 05:00 207 197 139

28 03/11/2009 06:00 207 270 139

29 03/11/2009 07:00 207 343 139

30 03/11/2009 08:00 207 407 139

31 03/11/2009 09:00 207 472 139

32 03/11/2009 10:00 207 517 139

33 03/11/2009 11:00 207 562 139

34 03/11/2009 12:00 207 595 139

35 03/11/2009 13:00 207 628 139

36 03/11/2009 14:00 207 650 139

37 03/11/2009 15:00 207 672 139

38 03/11/2009 16:00 207 683 139

39 03/11/2009 17:00 207 693 139

40 03/11/2009 18:00 208 702 139

41 03/11/2009 19:00 208 710 139

42 03/11/2009 20:00 208 718 139

43 03/11/2009 21:00 208 726 139

44 03/11/2009 22:00 208 732 139

45 03/11/2009 23:00 208 737 139

46 04/11/2009 00:00 208 737 139

47 04/11/2009 01:00 208 737 139

48 04/11/2009 02:00 208 732 139

49 04/11/2009 03:00 208 726 139

50 04/11/2009 04:00 208 721 139

51 04/11/2009 05:00 208 715 139

52 04/11/2009 06:00 208 688 139

53 04/11/2009 07:00 208 661 139

54 04/11/2009 08:00 208 642 139

55 04/11/2009 09:00 208 622 139

56 04/11/2009 10:00 208 603 139

75

57 04/11/2009 11:00 208 584 139

58 04/11/2009 12:00 208 568 139

59 04/11/2009 13:00 209 552 139

60 04/11/2009 14:00 209 526 139

61 04/11/2009 15:00 209 500 139

62 04/11/2009 16:00 209 469 139

63 04/11/2009 17:00 209 438 139

64 04/11/2009 18:00 209 438 139

65 04/11/2009 19:00 209 438 139

66 04/11/2009 20:00 209 403 139

67 04/11/2009 21:00 209 367 139

68 04/11/2009 22:00 209 349 139

69 04/11/2009 23:00 209 330 139

70 05/11/2009 00:00 209 310 139

71 05/11/2009 01:00 209 289 139

72 05/11/2009 02:00 209 263 139

73 05/11/2009 03:00 209 238 139

74 05/11/2009 04:00 209 218 139

75 05/11/2009 05:00 209 198 139

76 05/11/2009 06:00 209 176 139

77 05/11/2009 07:00 209 155 139

78 05/11/2009 08:00 209 147 139

79 05/11/2009 09:00 209 140 139

80 05/11/2009 10:00 209 138 138

81 05/11/2009 11:00 209 137 137

82 05/11/2009 12:00 209 133 133

83 05/11/2009 13:00 209 129 129

84 05/11/2009 14:00 209 124 124

85 05/11/2009 15:00 209 118 118

86 05/11/2009 16:00 209 113 113

87 05/11/2009 17:00 209 109 109

88 05/11/2009 18:00 209 108 108

89 05/11/2009 19:00 209 107 107

90 05/11/2009 20:00 209 107 107

91 05/11/2009 21:00 209 107 107

92 05/11/2009 22:00 209 106 106

93 05/11/2009 23:00 209 105 105

94 06/11/2009 00:00 209 105 105

95 06/11/2009 01:00 209 105 105

76

96 06/11/2009 02:00 209 102 102

97 06/11/2009 03:00 209 98.8 98.8

98 06/11/2009 04:00 209 96.1 96.1

99 06/11/2009 05:00 209 93.4 93.4

100 06/11/2009 06:00 209 92.6 92.5

101 06/11/2009 07:00 209 91.7 91.7

102 06/11/2009 08:00 209 88.5 88.4

103 06/11/2009 09:00 209 85.2 85.2

104 06/11/2009 10:00 209 82.2 82.2

105 06/11/2009 11:00 209 79.2 79.2

106 06/11/2009 12:00 209 78.7 78.7

107 06/11/2009 13:00 209 78.1 78.1

108 06/11/2009 14:00 209 77.8 77.8

109 06/11/2009 15:00 209 77.5 77.5

110 06/11/2009 16:00 209 77.5 77.5

111 06/11/2009 17:00 209 77.5 77.5

112 06/11/2009 18:00 209 77.3 77.3

113 06/11/2009 19:00 209 77.0 77.0

114 06/11/2009 20:00 209 75.7 75.7

115 06/11/2009 21:00 209 74.3 74.3

116 06/11/2009 22:00 209 70.2 70.2

117 06/11/2009 23:00 209 66.1 66.1

118 07/11/2009 00:00 209 65.8 65.8

119 07/11/2009 01:00 209 65.5 65.5

120 07/11/2009 02:00 209 65.4 65.4

121 07/11/2009 03:00 209 65.2 65.2

122 07/11/2009 04:00 209 62.2 62.2

123 07/11/2009 05:00 209 59.1 59.1

124 07/11/2009 06:00 209 57.7 57.7

125 07/11/2009 07:00 209 56.2 56.2

126 07/11/2009 08:00 209 55.7 55.7

127 07/11/2009 09:00 209 55.1 55.1

128 07/11/2009 10:00 209 70.4 70.4

129 07/11/2009 11:00 209 85.7 85.7

77

Bảng kết quả vận hành hồ Ba Hạ chạy kiểm tra GA của mô hình Hec - recssim


hồ chứa

Lƣu lƣợng nƣ c

đến hồ

Lƣu lƣợng vận

hành hồ

1 02/11/2009 03:00 103 523 493

2 02/11/2009 04:00 103 523 493

3 02/11/2009 05:00 103 523 493

4 02/11/2009 06:00 103 523 523

5 02/11/2009 07:00 103 523 523

6 02/11/2009 08:00 103 530 530

7 02/11/2009 09:00 103 537 537

8 02/11/2009 10:00 103 610 610

9 02/11/2009 11:00 103 683 683

10 02/11/2009 12:00 103 742 742

11 02/11/2009 13:00 103 801 801

12 02/11/2009 14:00 103 809 809

13 02/11/2009 15:00 103 817 817

14 02/11/2009 16:00 103 855 855

15 02/11/2009 17:00 103 893 893

16 02/11/2009 18:00 103 1,033 1,033

17 02/11/2009 19:00 103 1,173 1,173

18 02/11/2009 20:00 103 1,267 1,267

19 02/11/2009 21:00 103 1,361 1,361

20 02/11/2009 22:00 103 1,365 1,365

21 02/11/2009 23:00 103 1,369 1,369

22 03/11/2009 00:00 103 1,506 1,506

23 03/11/2009 01:00 103 1,644 1,644

24 03/11/2009 02:00 103 1,841 1,841

25 03/11/2009 03:00 103 2,037 2,037

26 03/11/2009 04:00 103 2,497 2,497

27 03/11/2009 05:00 103 2,956 2,956

28 03/11/2009 06:00 103 4,009 4,009

29 03/11/2009 07:00 103 5,062 5,062

30 03/11/2009 08:00 103 5,989 5,989

31 03/11/2009 09:00 103 6,915 6,915

32 03/11/2009 10:00 103 7,566 7,566

33 03/11/2009 11:00 103 8,219 8,219

34 03/11/2009 12:00 103 8,701 8,701

35 03/11/2009 13:00 103 9,211 9,211

78

36 03/11/2009 14:00 103 9,584 9,226

37 03/11/2009 15:00 103 9,943 9,226

38 03/11/2009 16:00 103 10,127 9,226

39 03/11/2009 17:00 103 10,311 9,226

40 03/11/2009 18:00 103 10,460 9,226

41 03/11/2009 19:00 103 10,607 9,224

42 03/11/2009 20:00 104 10,745 9,221

43 03/11/2009 21:00 104 10,874 9,216

44 03/11/2009 22:00 104 10,957 9,209

45 03/11/2009 23:00 104 11,037 9,201

46 04/11/2009 00:00 104 11,037 9,192

47 04/11/2009 01:00 104 11,037 9,185

48 04/11/2009 02:00 104 10,959 9,181

49 04/11/2009 03:00 104 10,881 9,188

50 04/11/2009 04:00 105 10,807 9,195

51 04/11/2009 05:00 105 10,734 9,203

52 04/11/2009 06:00 105 10,421 9,210

53 04/11/2009 07:00 105 10,109 9,216

54 04/11/2009 08:00 105 9,918 9,221

55 04/11/2009 09:00 105 9,728 9,224

56 04/11/2009 10:00 105 9,465 9,261

57 04/11/2009 11:00 105 9,202 9,118

58 04/11/2009 12:00 106 8,961 8,458

59 04/11/2009 13:00 106 8,721 8,303

60 04/11/2009 14:00 106 8,335 7,940

61 04/11/2009 15:00 107 7,950 7,554

62 04/11/2009 16:00 107 7,483 7,367

63 04/11/2009 17:00 107 7,017 6,978

64 04/11/2009 18:00 108 7,002 6,878

65 04/11/2009 19:00 108 6,987 6,775

66 04/11/2009 20:00 108 6,480 6,526

67 04/11/2009 21:00 108 5,725 5,771

68 04/11/2009 22:00 108 5,184 5,229

69 04/11/2009 23:00 108 4,513 4,558

70 05/11/2009 00:00 108 3,833 3,877

71 05/11/2009 01:00 108 3,203 3,247

72 05/11/2009 02:00 108 2,759 2,803

73 05/11/2009 03:00 107 2,612 2,655

74 05/11/2009 04:00 107 2,521 2,563

79

75 05/11/2009 05:00 107 2,372 2,414

76 05/11/2009 06:00 108 2,213 2,254

77 05/11/2009 07:00 108 2,124 2,165

78 05/11/2009 08:00 108 2,103 2,143

79 05/11/2009 09:00 108 2,081 2,121

80 05/11/2009 10:00 108 2,059 2,098

81 05/11/2009 11:00 108 2,000 2,039

82 05/11/2009 12:00 108 1,901 1,939

83 05/11/2009 13:00 108 1,837 1,875

84 05/11/2009 14:00 108 1,765 1,802

85 05/11/2009 15:00 108 1,662 1,699

86 05/11/2009 16:00 108 1,598 1,635

87 05/11/2009 17:00 107 1,574 1,611

88 05/11/2009 18:00 107 1,560 1,596

89 05/11/2009 19:00 107 1,547 1,583

90 05/11/2009 20:00 107 1,515 1,551

91 05/11/2009 21:00 107 1,429 1,464

92 05/11/2009 22:00 107 1,358 1,392

93 05/11/2009 23:00 107 1,345 1,379

94 06/11/2009 00:00 107 1,293 1,327

95 06/11/2009 01:00 107 1,223 1,257

96 06/11/2009 02:00 107 1,190 1,223

97 06/11/2009 03:00 107 1,399 1,431

98 06/11/2009 04:00 107 1,380 1,326

99 06/11/2009 05:00 107 1,325 1,371

100 06/11/2009 06:00 107 1,384 1,329

101 06/11/2009 07:00 107 1,513 1,558

102 06/11/2009 08:00 107 1,833 1,877

103 06/11/2009 09:00 107 1,203 1,247

104 06/11/2009 10:00 108 1,759 1,803

105 06/11/2009 11:00 108 1,612 1,655

106 06/11/2009 12:00 108 1,521 1,563

107 06/11/2009 13:00 108 1,372 1,414

108 06/11/2009 14:00 108 1,313 1,354

109 06/11/2009 15:00 108 1,324 1,365

110 06/11/2009 16:00 108 1,303 1,343

111 06/11/2009 17:00 108 1,281 1,221

112 06/11/2009 18:00 108 1,259 1,298

113 06/11/2009 19:00 108 1,538 1,279

80

114 06/11/2009 20:00 108 1,514 1,369

115 06/11/2009 21:00 108 1,490 1,354

116 06/11/2009 22:00 108 1,427 1,372

117 06/11/2009 23:00 108 1,365 1,359

118 07/11/2009 00:00 108 1,357 1,337

119 07/11/2009 01:00 108 1,349 1,376

120 07/11/2009 02:00 108 1,344 1,349

121 07/11/2009 03:00 108 1,339 1,327

122 07/11/2009 04:00 108 1,292 1,321

123 07/11/2009 05:00 108 1,245 1,235

124 07/11/2009 06:00 108 1,222 1,221

125 07/11/2009 07:00 108 1,199 1,179

126 07/11/2009 08:00 108 1,189 1,179

127 07/11/2009 09:00 108 1,179 1,189

128 07/11/2009 10:00 108 1,397 1,340

129 07/11/2009 11:00 108 1,616 1,379

Bảng kết quả vận hành hồ Ayun Hạ chạy kiểm tra GA của mô hình Hec - recssim


hồ chứa

Lƣu lƣợng nƣ c

đến hồ

Lƣu lƣợng vận

hành hồ

1 02/11/2009 03:00 203 25.6 24.3

2 02/11/2009 04:00 203 25.6 24.3

3 02/11/2009 05:00 203 25.6 24.3

4 02/11/2009 06:00 203 25.6 25.6

5 02/11/2009 07:00 203 25.6 25.6

6 02/11/2009 08:00 203 25.5 25.5

7 02/11/2009 09:00 203 25.4 25.4

8 02/11/2009 10:00 203 25.4 25.4

9 02/11/2009 11:00 203 25.3 25.3

10 02/11/2009 12:00 203 25.2 25.2

11 02/11/2009 13:00 203 25.2 25.2

12 02/11/2009 14:00 203 25.1 25.1

13 02/11/2009 15:00 203 25.1 25.1

14 02/11/2009 16:00 203 25.0 25.0

15 02/11/2009 17:00 203 24.9 24.9

16 02/11/2009 18:00 203 24.8 24.8

17 02/11/2009 19:00 203 24.7 24.7

81

18 02/11/2009 20:00 203 71.6 71.5

19 02/11/2009 21:00 203 118 118

20 02/11/2009 22:00 203 169 168

21 02/11/2009 23:00 203 219 196

22 03/11/2009 00:00 203 315 196

23 03/11/2009 01:00 203 410 196

24 03/11/2009 02:00 203 435 196

25 03/11/2009 03:00 203 459 196

26 03/11/2009 04:00 203 484 196

27 03/11/2009 05:00 203 508 196

28 03/11/2009 06:00 203 546 196

29 03/11/2009 07:00 203 583 196

30 03/11/2009 08:00 203 603 196

31 03/11/2009 09:00 203 623 196

32 03/11/2009 10:00 203 610 196

33 03/11/2009 11:00 203 596 196

34 03/11/2009 12:00 203 594 196

35 03/11/2009 13:00 203 592 196

36 03/11/2009 14:00 204 585 196

37 03/11/2009 15:00 204 579 196

38 03/11/2009 16:00 204 557 196

39 03/11/2009 17:00 204 535 196

40 03/11/2009 18:00 204 512 196

41 03/11/2009 19:00 204 490 196

42 03/11/2009 20:00 204 457 196

43 03/11/2009 21:00 204 423 196

44 03/11/2009 22:00 204 399 196

45 03/11/2009 23:00 204 374 196

46 04/11/2009 00:00 204 355 196

47 04/11/2009 01:00 204 335 196

48 04/11/2009 02:00 204 315 196

49 04/11/2009 03:00 204 294 196

50 04/11/2009 04:00 204 277 196

51 04/11/2009 05:00 204 259 196

52 04/11/2009 06:00 204 250 196

53 04/11/2009 07:00 204 241 196

54 04/11/2009 08:00 204 231 196

55 04/11/2009 09:00 204 221 196

56 04/11/2009 10:00 204 214 196

82

57 04/11/2009 11:00 204 208 196

58 04/11/2009 12:00 204 203 196

59 04/11/2009 13:00 204 198 196

60 04/11/2009 14:00 204 192 191

61 04/11/2009 15:00 204 185 184

62 04/11/2009 16:00 204 181 181

63 04/11/2009 17:00 204 177 177

64 04/11/2009 18:00 204 174 174

65 04/11/2009 19:00 204 171 170

66 04/11/2009 20:00 204 170 170

67 04/11/2009 21:00 204 169 169

68 04/11/2009 22:00 204 168 168

69 04/11/2009 23:00 204 167 167

70 05/11/2009 00:00 204 167 167

71 05/11/2009 01:00 204 167 166

72 05/11/2009 02:00 204 165 165

73 05/11/2009 03:00 204 163 163

74 05/11/2009 04:00 204 161 161

75 05/11/2009 05:00 204 160 159

76 05/11/2009 06:00 204 158 158

77 05/11/2009 07:00 204 156 156

78 05/11/2009 08:00 204 155 154

79 05/11/2009 09:00 204 153 153

80 05/11/2009 10:00 204 152 152

81 05/11/2009 11:00 204 151 151

82 05/11/2009 12:00 204 149 149

83 05/11/2009 13:00 204 147 147

84 05/11/2009 14:00 204 144 143

85 05/11/2009 15:00 204 140 140

86 05/11/2009 16:00 204 139 138

87 05/11/2009 17:00 204 137 137

88 05/11/2009 18:00 204 135 135

89 05/11/2009 19:00 204 134 134

90 05/11/2009 20:00 204 132 132

91 05/11/2009 21:00 204 130 130

92 05/11/2009 22:00 204 128 128

93 05/11/2009 23:00 204 125 125

94 06/11/2009 00:00 204 125 124

95 06/11/2009 01:00 204 124 124

83

96 06/11/2009 02:00 204 123 122

97 06/11/2009 03:00 204 122 121

98 06/11/2009 04:00 204 120 120

99 06/11/2009 05:00 204 119 119

100 06/11/2009 06:00 204 118 118

101 06/11/2009 07:00 204 117 117

102 06/11/2009 08:00 204 116 116

103 06/11/2009 09:00 204 115 115

104 06/11/2009 10:00 204 114 114

105 06/11/2009 11:00 204 113 113

106 06/11/2009 12:00 204 112 111

107 06/11/2009 13:00 204 110 110

108 06/11/2009 14:00 204 110 110

109 06/11/2009 15:00 204 110 109

110 06/11/2009 16:00 204 109 109

111 06/11/2009 17:00 204 109 109

112 06/11/2009 18:00 204 109 109

113 06/11/2009 19:00 204 109 109

114 06/11/2009 20:00 204 108 108

115 06/11/2009 21:00 204 108 108

116 06/11/2009 22:00 204 107 107

117 06/11/2009 23:00 204 107 107

118 07/11/2009 00:00 204 106 106

119 07/11/2009 01:00 204 106 105

120 07/11/2009 02:00 204 105 105

121 07/11/2009 03:00 204 104 104

122 07/11/2009 04:00 204 103 103

123 07/11/2009 05:00 204 102 102

124 07/11/2009 06:00 204 101 101

125 07/11/2009 07:00 204 100 100

126 07/11/2009 08:00 204 99.6 99.5

127 07/11/2009 09:00 204 99.0 98.9

128 07/11/2009 10:00 204 98.3 98.2

129 07/11/2009 11:00 204 97.6 97.5

84

Bảng kết quả vận hành hồ Kanak chạy kiểm tra GA của mô hình Hec - recssim


hồ chứa

Lƣu lƣợng nƣ c

đến hồ

Lƣu lƣợng vận

hành hồ

1 02/11/2009 03:00 513 19.2 36.4

2 02/11/2009 04:00 513 19.2 36.4

3 02/11/2009 05:00 513 19.2 36.4

4 02/11/2009 06:00 513 19.2 19.1

5 02/11/2009 07:00 513 19.2 19.1

6 02/11/2009 08:00 513 19.1 19.1

7 02/11/2009 09:00 513 19.1 19.0

8 02/11/2009 10:00 513 19.0 19.0

9 02/11/2009 11:00 513 19.0 18.9

10 02/11/2009 12:00 513 18.9 18.9

11 02/11/2009 13:00 513 18.9 18.8

12 02/11/2009 14:00 513 18.8 18.8

13 02/11/2009 15:00 513 18.8 18.7

14 02/11/2009 16:00 513 18.7 18.7

15 02/11/2009 17:00 513 18.7 18.6

16 02/11/2009 18:00 513 18.6 18.6

17 02/11/2009 19:00 513 18.5 18.5

18 02/11/2009 20:00 513 53.6 53.5

19 02/11/2009 21:00 513 88.6 88.6

20 02/11/2009 22:00 513 126 126

21 02/11/2009 23:00 513 164 164

22 03/11/2009 00:00 513 235 164

23 03/11/2009 01:00 513 307 164

24 03/11/2009 02:00 513 325 164

25 03/11/2009 03:00 513 344 164

26 03/11/2009 04:00 513 362 164

27 03/11/2009 05:00 513 380 164

28 03/11/2009 06:00 513 408 164

29 03/11/2009 07:00 513 436 164

30 03/11/2009 08:00 513 451 164

31 03/11/2009 09:00 513 466 164

32 03/11/2009 10:00 514 456 164

33 03/11/2009 11:00 514 446 164

34 03/11/2009 12:00 514 445 164

35 03/11/2009 13:00 514 443 164

85

36 03/11/2009 14:00 514 438 164

37 03/11/2009 15:00 514 433 164

38 03/11/2009 16:00 514 417 164

39 03/11/2009 17:00 514 400 164

40 03/11/2009 18:00 514 383 164

41 03/11/2009 19:00 514 367 164

42 03/11/2009 20:00 514 342 164

43 03/11/2009 21:00 514 317 164

44 03/11/2009 22:00 514 298 164

45 03/11/2009 23:00 514 280 164

46 04/11/2009 00:00 514 265 164

47 04/11/2009 01:00 514 251 164

48 04/11/2009 02:00 514 236 164

49 04/11/2009 03:00 514 220 164

50 04/11/2009 04:00 514 207 164

51 04/11/2009 05:00 514 194 164

52 04/11/2009 06:00 514 187 164

53 04/11/2009 07:00 514 180 164

54 04/11/2009 08:00 514 173 164

55 04/11/2009 09:00 514 165 164

56 04/11/2009 10:00 514 160 160

57 04/11/2009 11:00 514 155 155

58 04/11/2009 12:00 514 152 152

59 04/11/2009 13:00 514 148 148

60 04/11/2009 14:00 514 143 143

61 04/11/2009 15:00 514 138 138

62 04/11/2009 16:00 514 135 135

63 04/11/2009 17:00 514 133 132

64 04/11/2009 18:00 514 130 130

65 04/11/2009 19:00 514 128 128

66 04/11/2009 20:00 514 127 127

67 04/11/2009 21:00 514 127 127

68 04/11/2009 22:00 514 126 126

69 04/11/2009 23:00 514 125 125

70 05/11/2009 00:00 514 125 125

71 05/11/2009 01:00 514 125 125

72 05/11/2009 02:00 514 123 123

73 05/11/2009 03:00 514 122 122

74 05/11/2009 04:00 514 121 121

86

75 05/11/2009 05:00 514 119 119

76 05/11/2009 06:00 514 118 118

77 05/11/2009 07:00 514 117 117

78 05/11/2009 08:00 514 116 116

79 05/11/2009 09:00 514 114 114

80 05/11/2009 10:00 514 114 113

81 05/11/2009 11:00 514 113 113

82 05/11/2009 12:00 514 111 111

83 05/11/2009 13:00 514 110 110

84 05/11/2009 14:00 514 107 107

85 05/11/2009 15:00 514 105 105

86 05/11/2009 16:00 514 104 104

87 05/11/2009 17:00 514 102 102

88 05/11/2009 18:00 514 101 101

89 05/11/2009 19:00 514 100 100

90 05/11/2009 20:00 514 98.8 98.8

91 05/11/2009 21:00 514 97.5 97.5

92 05/11/2009 22:00 514 95.7 95.7

93 05/11/2009 23:00 514 93.9 93.9

94 06/11/2009 00:00 514 93.2 93.2

95 06/11/2009 01:00 514 92.6 92.5

96 06/11/2009 02:00 514 91.7 91.7

97 06/11/2009 03:00 514 90.9 90.9

98 06/11/2009 04:00 514 90.1 90.0

99 06/11/2009 05:00 514 89.3 89.2

100 06/11/2009 06:00 514 88.4 88.4

101 06/11/2009 07:00 514 87.6 87.6

102 06/11/2009 08:00 514 86.8 86.7

103 06/11/2009 09:00 514 86.0 85.9

104 06/11/2009 10:00 514 85.1 85.1

105 06/11/2009 11:00 514 84.3 84.3

106 06/11/2009 12:00 514 83.5 83.4

107 06/11/2009 13:00 514 82.7 82.6

108 06/11/2009 14:00 514 82.3 82.3

109 06/11/2009 15:00 514 82.0 82.0

110 06/11/2009 16:00 514 81.8 81.8

111 06/11/2009 17:00 514 81.7 81.6

112 06/11/2009 18:00 514 81.5 81.4

113 06/11/2009 19:00 514 81.3 81.3

87

114 06/11/2009 20:00 514 81.0 80.9

115 06/11/2009 21:00 514 80.7 80.6

116 06/11/2009 22:00 514 80.3 80.3

117 06/11/2009 23:00 514 80.0 80.0

118 07/11/2009 00:00 514 79.5 79.5

119 07/11/2009 01:00 514 79.0 79.0

120 07/11/2009 02:00 514 78.4 78.3

121 07/11/2009 03:00 514 77.7 77.7

122 07/11/2009 04:00 514 77.0 77.0

123 07/11/2009 05:00 514 76.4 76.3

124 07/11/2009 06:00 514 75.7 75.7

125 07/11/2009 07:00 514 75.1 75.0

126 07/11/2009 08:00 514 74.6 74.5

127 07/11/2009 09:00 514 74.1 74.0

128 07/11/2009 10:00 514 73.6 73.5

129 07/11/2009 11:00 514 73.1 73.0

Bảng kết quả vận hành Củng Sơn chạy kiểm tra GA của mô hình Hec - recssim

STT Ngày Giờ Lƣu lƣợng nƣ c

đến hồ

Lƣu lƣợng vận hành

hồ

1 02/11/2009 03:00 534 547

2 02/11/2009 04:00 534 547

3 02/11/2009 05:00 534 547

4 02/11/2009 06:00 534 543

5 02/11/2009 07:00 534 546

6 02/11/2009 08:00 535 556

7 02/11/2009 09:00 536 572

8 02/11/2009 10:00 545 582

9 02/11/2009 11:00 565 593

10 02/11/2009 12:00 610 633

11 02/11/2009 13:00 689 711

12 02/11/2009 14:00 769 789

13 02/11/2009 15:00 820 838

14 02/11/2009 16:00 847 864

15 02/11/2009 17:00 864 880

16 02/11/2009 18:00 898 914

17 02/11/2009 19:00 973 990

88

18 02/11/2009 20:00 1,097 1,114

19 02/11/2009 21:00 1,248 1,266

20 02/11/2009 22:00 1,365 1,382

21 02/11/2009 23:00 1,423 1,439

22 03/11/2009 00:00 1,460 1,476

23 03/11/2009 01:00 1,509 1,526

24 03/11/2009 02:00 1,636 1,653

25 03/11/2009 03:00 1,838 1,855

26 03/11/2009 04:00 2,088 2,080

27 03/11/2009 05:00 2,440 2,400

28 03/11/2009 06:00 3,047 2,935

29 03/11/2009 07:00 3,961 3,775

30 03/11/2009 08:00 5,138 4,887

31 03/11/2009 09:00 6,288 5,971

32 03/11/2009 10:00 7,234 6,870

33 03/11/2009 11:00 8,044 7,631

34 03/11/2009 12:00 8,725 8,264

35 03/11/2009 13:00 9,350 8,805

36 03/11/2009 14:00 9,946 9,214

37 03/11/2009 15:00 10,484 9,380

38 03/11/2009 16:00 10,911 9,375

39 03/11/2009 17:00 11,236 9,360

40 03/11/2009 18:00 11,492 9,365

41 03/11/2009 19:00 11,713 9,365

42 03/11/2009 20:00 11,906 9,363

43 03/11/2009 21:00 12,079 9,360

44 03/11/2009 22:00 12,226 9,355

45 03/11/2009 23:00 12,341 9,348

46 04/11/2009 00:00 12,410 9,340

47 04/11/2009 01:00 12,432 9,332

48 04/11/2009 02:00 12,401 9,325

49 04/11/2009 03:00 12,325 9,323

50 04/11/2009 04:00 12,223 9,326

51 04/11/2009 05:00 12,116 9,334

52 04/11/2009 06:00 11,935 9,341

53 04/11/2009 07:00 11,635 9,348

54 04/11/2009 08:00 11,292 9,354

55 04/11/2009 09:00 11,005 9,359

56 04/11/2009 10:00 10,750 9,430

89

57 04/11/2009 11:00 10,458 9,390

58 04/11/2009 12:00 10,146 9,385

59 04/11/2009 13:00 9,847 9,370

60 04/11/2009 14:00 9,521 9,330

61 04/11/2009 15:00 9,128 9,120

62 04/11/2009 16:00 8,667 8,659

63 04/11/2009 17:00 8,170 8,100

64 04/11/2009 18:00 7,762 7,662

65 04/11/2009 19:00 7,563 7,363

66 04/11/2009 20:00 7,416 7,216

67 04/11/2009 21:00 7,052 6,950

68 04/11/2009 22:00 6,540 6,140

69 04/11/2009 23:00 6,143 5,980

70 05/11/2009 00:00 5,872 5,098

71 05/11/2009 01:00 5,579 4,474

72 05/11/2009 02:00 5,233 3,788

73 05/11/2009 03:00 4,863 3,243

74 05/11/2009 04:00 4,479 2,883

75 05/11/2009 05:00 4,119 2,741

76 05/11/2009 06:00 3,796 2,659

77 05/11/2009 07:00 3,473 2,488

78 05/11/2009 08:00 3,168 2,338

79 05/11/2009 09:00 2,939 2,262

80 05/11/2009 10:00 2,822 2,241

81 05/11/2009 11:00 2,764 2,226

82 05/11/2009 12:00 2,720 2,185

83 05/11/2009 13:00 2,679 2,117

84 05/11/2009 14:00 2,614 2,021

85 05/11/2009 15:00 2,529 1,942

86 05/11/2009 16:00 2,443 1,868

87 05/11/2009 17:00 2,357 1,771

88 05/11/2009 18:00 2,287 1,703

89 05/11/2009 19:00 2,240 1,685

90 05/11/2009 20:00 2,219 1,672

91 05/11/2009 21:00 2,213 1,652

92 05/11/2009 22:00 2,205 1,608

93 05/11/2009 23:00 2,194 1,526

94 06/11/2009 00:00 2,180 1,455

95 06/11/2009 01:00 2,166 1,426

90

96 06/11/2009 02:00 2,153 1,384

97 06/11/2009 03:00 2,127 1,311

98 06/11/2009 04:00 2,077 1,329

99 06/11/2009 05:00 2,018 1,444

100 06/11/2009 06:00 1,973 1,488

101 06/11/2009 07:00 1,939 1,457

102 06/11/2009 08:00 1,912 1,470

103 06/11/2009 09:00 1,880 1,464

104 06/11/2009 10:00 1,830 1,458

105 06/11/2009 11:00 1,770 1,462

106 06/11/2009 12:00 1,723 1,456

107 06/11/2009 13:00 1,687 1,460

108 06/11/2009 14:00 1,666 1,456

109 06/11/2009 15:00 1,657 1,458

110 06/11/2009 16:00 1,648 1,457

111 06/11/2009 17:00 1,640 1,457

112 06/11/2009 18:00 1,634 1,457

113 06/11/2009 19:00 1,629 1,456

114 06/11/2009 20:00 1,619 1,455

115 06/11/2009 21:00 1,604 1,453

116 06/11/2009 22:00 1,577 1,449

117 06/11/2009 23:00 1,535 1,445

118 07/11/2009 00:00 1,482 1,445

119 07/11/2009 01:00 1,433 1,445

120 07/11/2009 02:00 1,413 1,445

121 07/11/2009 03:00 1,414 1,444

122 07/11/2009 04:00 1,405 1,441

123 07/11/2009 05:00 1,381 1,438

124 07/11/2009 06:00 1,345 1,437

125 07/11/2009 07:00 1,299 1,435

126 07/11/2009 08:00 1,269 1,435

127 07/11/2009 09:00 1,255 1,434

128 07/11/2009 10:00 1,267 1,450

129 07/11/2009 11:00 1,337 1,465

Documents

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ … (213).pdf · thuộc trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội