Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8

KẾT HỢP MƠ PHỎNG DỊNG CHẢY VỚI MƠ HÌNH
TỐI ƯU NÂNG CAO HIỆU QUẢ PHÁT ĐIỆN CÁC HỒ CHỨA
TRÊN LƯU VỰC SÔNG VU GIA - THU BỒN TRONG MÙA CẠN
1

Tô Việt Thắng1, Ngô Lê Long2
Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam, email:
2
Trường Đại học Thủy lợi

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

Quá trình phát triển đã làm tăng nhu cầu
khai thác sử dụng nước, làm cho hoạt động
quản lý, vận hành hệ thống hồ chứa trong
mùa cạn trên lưu vực các sông lớn ở Việt
Nam ngày càng trở nên phức tạp. Các nghiên
cứu về phương pháp luận trong vận hành hồ
chứa phục vụ đa mục tiêu đã và đang nhận
được nhiều sự quan tâm của các nhà quản lý
và nhà khoa học. Bài báo trình bày tóm tắt
kết quả nghiên cứu tích hợp mơ hình mơ
phỏng dịng chảy với mơ hình tối ưu phát
điện trong mùa cạn cho các hồ chứa lớn trên
lưu vực sông Vu Gia - Thu Bồn (VGTB)
nhằm nâng cao sản lượng điện đồng thời vẫn
thoả mãn yêu cầu cấp nước hạ du.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp Monte

Carlo nhằm mơ hình hóa dịng chảy ngẫu
nhiên thời đoạn trung bình 10 ngày dựa trên
chuỗi số liệu thực đo đến 4 hồ chứa A Vương,
Sông Tranh 2, Sông Bung 4 và Đăk Mi 4.
Dòng chảy đến thực tế của 4 hồ trên các
sông Thu Bồn, Sông Cái, sông Bung và sơng
A vương được phân tích tương quan về thủy
văn theo từng tháng và phân tích quan hệ
giữa các tháng kề nhau nhằm đảm bảo tính
đồng bộ về chế độ dịng chảy trong cùng một
hệ thống sơng.
Bộ số liệu dịng chảy mô phỏng ngẫu
nhiên thu được sẽ làm đầu vào cho mơ hình
tối ưu (phần mềm Crystal Ball) phát điện cho 4
hồ chứa lưu vực nghiên cứu.

2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Mơ hình mơ phỏng dịng chảy được kết
nối với mơ hình tối ưu phát điện cho 4 hồ
chứa là A Vương, Sông Tranh 2, DakMil 4
và Sông Bung 4 trên lưu vực sông VGTB
như sơ đồ Hình 1.

Hình 1. Sơ đồ tiếp cận nghiên cứu


3.1. Mơ phỏng chuỗi dòng chảy ngẫu

nhiên đến 04 hồ chứa
Bằng cách phân tích số liệu quá khứ,
nghiên cứu đã xác định các dạng phân bố xác
suất phù hợp nhất cho từng bước thời đoạn
10 ngày cho chuỗi số liệu trong 35 năm từ
năm 1977 đến 2011 cho 4 hồ chứa. Kết quả
cho thấy với các tháng mùa kiệt, đối với cả 4
hồ, thì phân bố phù hợp nhất là phân bố cực
trị “Maximum Extreme” còn lại đều phù hợp
với các phân bố chuẩn “Normal” hoặc phân
bố log-chuẩn “Log normal”.
Các hệ số tương quan thủy văn dòng chảy
đến 4 hồ được khai báo trong mơ hình đóng
vai trị như các giới hạn các khoảng giá trị
của từng chuỗi mô phỏng ngẫu nhiên.
phương pháp Monte Carlo mơ hình hóa dịng
chảy ngẫu nhiên trung bình thời đoạn đến hồ.

703


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8

Biến ngẫu nhiên được xác định là dòng chảy
đến hồ theo thời đoạn 10 ngày. Toàn bộ số
liệu thực đo dòng chảy đến 4 hồ được liệt kê
thành từng thời đoạn.

Tiến hành phát thử nghiệm với các trị số
ngẫu nhiên dịng chảy trung bình cho từng

thời đoạn theo dạng phân bố xác suất và các
hệ số tương quan đã xác định ở trên đã thu
được chuỗi dòng chảy ngẫu nhiên thời đoạn
10 ngày tới 4 hồ chứa (Bảng 1). Kết quả này
được sử dụng kết nối với mơ hình tối ưu phát
điện các hồ chứa trên lưu vực sông Vu Gia Thu Bồn.
3.2. Thiết lập bài toán tối ưu trong vận
hành 4 hồ chứa

Hình 2. Tương quan dịng chảy đến hồ
Bảng 1. Minh hoạ kết quả tính tốn chuỗi
dịng chảy ngẫu nhiên (10 ngày) đến hồ
Tham
Giá
Giá
số Trung trị
trị lớn
bình nhỏ
nhất
Qtb nhất
Qmax
3
Thời (m /s) Qmin
(m3/s)
(m3/s)
đoạn
Hồ
A Vương
10T1 32.91 10.36 135.6
20T1 33.19 8.84 121.6

30T1 33.18 9.57 127.8
10T2 21.55 7.34 68.46
20T2 21.59 7.17 62.60
30T2 21.53 6.61 83.90
10T3 16.21 5.99 44.00
20T3 16.16 5.86 45.21
30T3 16.18 6.73 49.99
10T4 14.62 5.13 48.70
20T4 14.74 5.41 83.34
30T4 14.69 5.17 56.07
Hồ
Sông Bung 4
10T1 56.96 38.37 103.9
20T1 56.86 38.39 105.3
30T1 56.72 38.45 103.6
10T2 44.05 28.78 86.21
20T2 43.85 31.09 83.46
30T2 43.86 30.81 86.21
10T3 39.16 32.75 122.8
20T3 39.05 32.73 114.5
30T3 39.04 32.59 89.25
10T4 38.67 32.91 239.4
20T4 38.73 32.86 191.3
30T4 38.68 32.89 170.7

Giá
Giá
Trung trị
trị lớn
bình nhỏ

nhất
Qtb nhất
Qmax
3
(m /s) Qmin
(m3/s)
(m3/s)
Đăk Mi 4
62.04 10.52 214.7
61.95 12.30 309.0
61.82 14.19 242.5
41.13 21.82 273.9
40.69 21.71 281.1
40.80 21.70 186.0
35.66 18.46 87.96
35.79 18.38 84.57
35.61 18.20 88.46
35.65 0.65 83.25
35.53 0.14 114.6
35.57 0.56 82.37
Sông Tranh 2
275.6 2.35 1347
273.5 0.51 1350
275.1 1.57 1324
400.8 0.87 2583
402.9 9.99 3003
395.6 14.99 2276
242.9 4.57 996.6
240.0 5.83 1021
240.3 4.94 1096.

100.5 30.82 459.0
100.5 27.08 432.7
100.1 26.26 541.9

Hàm mục tiêu
 1 4 n 25

F  Max 9,81*i , j *Qi , j,t * Hi , j,t * t 
 n i 1 j 1 t 1

trong đó:
F : Hàm mục tiêu cần tối đa hóa lượng
điện sản xuất từ 04 nhà máy thủy điện;
Qi,j,t : Lưu lượng trung bình của nhà máy i
tại thời đoạn t;
Hi,j,t : Cột nước phát điện của nhà máy i,
trong năm thứ j, tại thời điểm t;
i,j : Hiệu suất tổng của turbine và máy
phát của nhà máy i trong năm thứ j;
∆t : Bước thời gian tính tốn =10 ngày;
mùa kiệt gồm 25 thời đoạn (từ 16/12 năm
trước đến 31/8 năm sau);
n : số năm tiến hành mô phỏng (10.000 năm);
i : số nhà máy thủy điện trong tính tốn;
Ei,t : điện năng của nhà máy i tại thời đoạn
“t” (kWh).
Các ràng buộc của bài toán:
Ràng buộc về hồ chứa và nhà máy thủy
điện: Ràng buộc về cân bằng nước tại nút hồ
chứa; Ràng buộc về cân bằng nước tại nút

dòng chảy; Ràng buộc về lượng trữ nhỏ nhất
và lớn nhất của hồ chứa; Ràng buộc về lưu
lượng phát điện thực tế; Ràng buộc về cơng
suất phát điện; Ràng buộc về quan hệ địa
hình lòng hồ; Ràng buộc về quan hệ lưu
lượng ~ mực nước hạ lưu;
Ràng buộc về nhu cầu cấp nước hạ du:
Đảm bảo lưu lượng (mực nước tại các
điểm kiểm soát.
QÁi Nghĩa  70m3/s (HÁi Nghĩa  2.67m)
QGiao Thủy  48 m3/s (HGiao Thủy  1.02m)

704


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8

Biến điều khiển là lưu lượng qua turbin
nhà máy thủy điện của các hồ.
3.3. Áp dụng mơ hình tìm kiếm tối ưu có
tích hợp mơ phỏng dịng chảy đến tính
tốn cho kịch bản vận hành các hồ chứa
Nghiên cứu sử dụng modun tối ưu
OptQuest trong Crystal Ball để xây dựng mơ
hình tối ưu có kết nối với chuỗi dịng chảy
ngẫu nhiên đến các hồ chứa. Mơ hình được
tính tốn thử nghiệm với Kịch bản: Tỉ lệ xả
của các hồ chứa lấy bằng tỉ lệ diện tích lưu
vực của cá hồ trong hệ thống. Kết quả tính
tốn được thể hiện ở Hình 3, 4, 5 dưới đây.


Hình 5. Phân bố sản lượng điện
theo các mức đảm bảo khác nhau
Từ kết quả tối ưu hóa điện năng trong
trong cho 4 hồ ta thấy:
 Phân bố của sản lượng điện tính tốn
nằm trong khoảng 1320-1720 (106kWh)
nhưng có thể nói sản lượng điện chủ yếu nằm
trong khoảng từ 1440-1600 (106kWh).
 Sản lượng điện tính tốn theo mơ hình là
lớn hơn so với thực tế, lần lượt là 1,91% và
7,9% so với thực tế năm 2015 và 2016.
4. KẾT LUẬN

Hình 3. Quỹ đạo vận hành tối ưu
theo mực nước hồ
Với quy trình vận hành xả qua nhà máy
này, tổng sản lượng điện mùa kiệt trung bình
nhiều năm lớn nhất của 4 hồ đạt mức 1511,08
(106kWh), lớn hơn so với sản lượng điện
thực tế năm 2015 là 1482,7 (106kWh) và năm
2016 là 1399,9 (106kWh). Sản lượng điện
tính tốn theo mơ hình lớn hơn lần lượt là
28,38  106kWh (1,91%) và 111,18 
106kWh (7,9%) so với sản lượng điện sản
suất thực tế của 04 hồ năm 2015 và 2016.

Bài báo đã trình bày kết quả nghiên cứu
xây dựng mơ hình tối ưu phát điện - có tích
hợp với mơ hình mơ phỏng dịng chảy đến hồ

chứa phục vụ công tác phân bổ nguồn nước
hợp lý nguồn nước lưu vực sơng VGTB trong
mùa cạn. Kết quả tính tốn thử nghiệm cho
thấy mơ hình có thể áp dụng cho tính tốn
vận hành liên hồ chứa trong thực tế nhằm
nâng cao hiệu quả phát điện nhưng vẫn đảm
bảo yêu cầu cấp nước hạ du.
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Hoàng Thanh Tùng, Hà Văn Khối, Nguyễn
Thanh Hải (2013). Ứng dụng Crystal Ball xác
định chế độ vận hành tối ưu phát điện cho hồ
chứa Thác Bà, Tuyên Quang và bậc thang hồ
chứa Sơn La, Hịa Bình có tính đến u cầu
cấp nước hạ du. Tạp chí Khoa học. Thủy lợi
kỹ thuật và Môi trường (số 42-2013)
[2] Barbara Gentry (2008). Crytal Ball User
Manual. Oracle.

Hình 4. Quỹ đạo tìm kiếm tối ưu
tổng sản lượng điện mùa kiệt
705