ỨNG DỤNG MẠNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KẾT HỢP VỚI GIẢI THUẬT DI TRUYỀN
T M PH
NG N T I U VẬN HÀNH HỒ CHỨA ĐA MỤC TIÊU: NGHIÊN CỨU
ĐIỂN H NH CHO HỒ HÒA B NH
APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND GENETIC ALGORITHMS IN DESIGNING
OPTIMAL OPERATING RULES FOR MULTI-PURPOSE RESERVOIR
A CASE STUDY OF HOABINH RESERVOIR

TS. Quách Thị Xuân1
Tóm tắt: Quyết định
1879/QĐ-TTg ngày 13/10/2010 của Thủ tướng Chính phủ đ phê
duyệt danh mục các hồ thủy lợi, thủy điện trên 11 lưu vực ơng phải xây dựng quy trình vận
hành liên hồ chứa. Như vậy, xây dựng quy trình vận hành t i ưu hồ chứa, thường là hồ chứa
đa mục tiêu, là một lĩnh vực nghiên cứu lớn trong quản lý tài nguyên nước ở Việt Nam. Có
nhiều phương pháp phục tìm phương án t i ưu vận hành hồ chứa trong đó phương pháp t i
ưu áp dụng giải thuật di truyền là phương pháp đ và đang được ứng dụng rộng r i trên thế
giới nhưng lại chưa được áp dụng phổ biến ở Việt Nam. Trong bài báo này tác giả mô tả một
trong những cách thức kết hợp giữa mạng trí tuệ nhân tạo (ANN) với giải thuật di truyền để
tìm phương án điều tiết t i ưu vận hành hồ chứa Hịa Bình. Cách làm tương tự có thể áp dụng
cho việc tìm kiếm phương án vận hành t i ưu liên hồ chứa.
Từ khóa: Giải thuật di truyền, ANN, quy hoạch động, vận hành t i ưu, hồ chứa đa mục tiêu,
hồ Hịa Bình.
I. GIỚI THIỆU
Có nhiều phương pháp đã được áp dụng trên thế giới trong i c t
iế phương án ận hành
tối ưu hồ chứa đơn à đa ục tiêu. Tuy nhiên, i c áp dụng các phương pháp này ở Vi t Na
còn hạn chế. Một số nghiên cứu gần đây áp dụng quy hoạch động tất định (DDP) à quy
hoạch động ất định hay quy hoạch động ng u nhiên
, trong đó có nghiên cứu của K .
Nguyễn Cơng Bình à
.T . Nguyễn Thống [2]. Nghiên cứu này ứng dụng quy hoạch

động tất định trong điều tiết tối ưu hồ chứa thủy đi n Sông Bung 4. hương án ận hành tối
ưu đưa ra ởi
là phương án lý tưởng nó được đưa ra ới giả định iết trước hồn tồn
dịng chảy đến trong tương lai. o đó, phương án này hơng áp dụng được trong thực tế hi
à dịng chảy đến trong tương lai hông giống h t như những g đã xảy ra trong quá hứ.
SDP đưa ra các giải pháp ận hành tối ưu có thể áp dụng trong thực tế nhưng lại có hạn chế ề
tính phức tạp à thời gian tính tốn hi áp dụng cho h thống nhiều hồ chứa. Mặt hác,
hay SDP là công cụ tối ưu đơn ục tiêu, trong trường hợp tối ưu đa ục tiêu th cần phải sử
dụng trọng số để quy đổi hà đa ục tiêu ề đơn ục tiêu.
à
cũng đòi hỏi hà
ục tiêu phải gián đoạn, tức là có thể ước tính giá trị hà
ục tiêu tại
i ước thời gian [8].
iải thuật di truyền là phương pháp tối ưu à có thể hắc phục được các hạn chế của quy
hoạch động. Bài áo này sẽ đề cập đến phương pháp tối ưu ứng dụng ạng trí tu nhân tạo
ANN ết hợp ới giải thuật di truyền à phần áp dụng t
iế phương án ận hành tối ưu
cho hồ Hòa B nh.
II. GIẢI THUẬT DI TRUYỀN
iải thuật di truyền A là ột ỹ thuật của hoa học áy tính nhằ t
iế giải pháp
thích hợp cho các ài tốn tối ưu tổ hợp co inatorial opti ization . iải thuật di truyền là

1

Vi n Quy Hoạch Thủy Lợi
162A Trần Quang Khải Hà Nội

1



ột phân ngành của giải thuật tiến hóa ận dụng các nguyên lý của tiến hóa như di truyền, đột
iến, chọn lọc tự nhiên, và lai ghép để lựa chọn các cá thể tốt nhất trong ột quần thể [4,5].
Với những ài toán đơn ục tiêu th chỉ cần áp dụng giải thuật di truyền đơn giản để t ra
ột phương án tốt nhất. Tuy nhiên, đối ới những ài tốn đa ục tiêu th phương án tối ưu
hơng ao giờ là duy nhất. Khi đó cần phải có các cơng cụ giải ài tốn tối ưu đa ục tiêu.
Tối ưu đa ục tiêu hay tối ưu areto là ột quá tr nh tối ưu đồng thời hai hay nhiều
xung đột ới các ràng uộc cho trước [6].

ục tiêu

Bài toán tối ưu đa ục tiêu xuất hi n ở nhiều lĩnh ực đời sống: í dụ trong quá tr nh thiết ế
à sản xuất, thiết ế ô tô, áy ay, hay ở những nơi à các quyết định tối ưu cần phải được
đưa ra trên cơ sở đánh đổi giữa các hà
ục tiêu xung đột ề lợi ích, điển h nh là ài toán tối
ưu phân ổ nước cho các ục đích sử dụng hác nhau có âu thu n ề lợi ích dùng nước.
Với những ài tốn đa ục tiêu này, hông thể t được ột phương án duy nhất đồng thời
tối ưu hóa tất cả các ục tiêu, trái lại, có rất nhiều phương án à tốt cho ục tiêu này nhưng
lại hông tốt cho ục tiêu ia. Một phương án được coi là hông ị trội hơn tức là tối ưu
areto hoặc có hi u quả areto) nếu hông t thấy ất ỳ ột phương án nào khác có thể cải
thi n ột ục tiêu nào đó à hông là các ục tiêu hác trở nên tồi hơn. Vi c t ra tập
hợp các phương án hông ị trội hơn à lượng hóa ức độ đánh đổi giữa các hà
ục tiêu
hác nhau chính là đích của i c thiết lập à giải ài toán tối ưu đa ục tiêu [6]. Thuật toán
NSGA_II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) là ột cơng cụ có thể giải các ài
tốn tối ưu đa ục tiêu như nêu trên, nó được thiết lập à đã được ã hóa sẵn trong ơi
trường Matla .
Chi tiết ề A à N A_II độc giả có thể tra cứu trên ạng internet [9]. hần tiếp theo tác
giả sẽ tập trung ào i c ô tả cách thức ứng dụng ANN và NSGA_II để t

iế phương án
ận hành tối ưu hồ Hòa B nh.
III.

KẾT HỢP ANN VÀ NSGA_II T M KIẾM PH
CHO HỒ HÒA B NH

NG N VẬN HÀNH T I

U

Hồ Hòa B nh được xây dựng trên sông Đà từ nă 1979 à được đưa ào ận hành từ nă
1989, có ục tiêu là cắt lũ, phát đi n, cấp nước tưới à giao thông thủy. ần đây, trong thực
tế, hồ Hòa B nh được ận hành trong h thống liên hồ chứa trên lưu ực sơng Hồng-Thái
Bình. Tuy nhiên, do hạn chế ề nguồn lực, trong nghiên cứu này tác giả chỉ t phương án
ận hành tối ưu cho riêng hồ Hòa B nh, còn dịng chảy đến từ hai sơng Thao à sơng Lơ được
coi là iên ào h thống Hình 1).

Hình 1: Vùng nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, ài toán tối ưu ận hành hồ chứa Hịa B nh có hà
ục tiêu là tối đa
sản lượng đi n của nhà áy thủy đi n Hòa B nh, tối thiểu lượng nước thiếu tại ơn Tây giả
2


sử iết trước nhu cầu nước cho toàn ùng hạ du tại đây à giả
ực nước lũ tại Hà Nội.
Vi c xây dựng ơ h nh tốn ơ phỏng hồ chứa, mơ hình ận hành nhà áy thủy đi n, mơ
hình tính truyền lưu lượng tại ơn Tây à ực nước tại Hà Nội dựa ào giá trị lưu lượng ở 3
nhánh sông Đà, Thao, Lô đã được tr nh ày chi tiết trong luận án tiến sĩ của tác giả [1]. Lưu ý

rằng ơ h nh có sai số nên để có thể so sánh cơng ằng ề ực nước tại Hà Nội à lưu lượng
tại ơn Tây giữa phương án lịch sử ới các phương án tối ưu t được th cần sử dụng ột
ặt ằng chung là giá trị qua ô h nh. Tức là ở so sánh này giá trị lịch sử ực nước tại Hà
Nội à lưu lượng tại ơn Tây là giá trị tính từ ơ h nh tính truyển lưu lượng dựa ào các giá
trị lưu lượng thực đo của 3 nhánh sông Đà, Thao à Lơ. Ví dụ ực nước lũ lịch sử lớn nhất tại
Hà Nội giai đoạn 1995-2004 là 12.34. , nhưng giá trị lịch sử này qua ô h nh là 12.22 , à
giá trị sử dụng để so sánh trong nghiên cứu này là 12.22 .
Mơ tả tốn học của bài toán như sau:
T

éc tơ θ tha

số đặc trưng cho hà

xả để tối thiểu đồng thời 3 hà

 1 h 1 hyd 1 h 1 sup 1 h 1 flo 
 h  g t 1 , h  g t 1 , h  g t 1 
t 0
t 0
 t 0

ới

3

ục tiêu:





ut  a   bi i ( I t  cik  di )

(*)

i 1

  a, b1    b , c1    c k , d1    dv
cho trước:

a1 ,  , ah

dịng chảy đến hồ Hịa Bình

q1YB ,  , qhYB
q1VQ ,  , qhVQ

dòng chảy đến tại Yên Bái trên sơng Thao
dịng chảy đến tại Vụ Quang trên sơng Lơ

Một số các chỉ số đánh giá được tính tốn để so sánh lựa chọn phương án ận hành bao
gồ :
-

Tổng sản lượng đi n trung

nh nă

Twh/nă
4



i _ hyd 

-

Tổng lượng nước thiếu trung
i _ sup 

-

365 h
Pt 1 / 109

h t 0

Tổng chênh
c /nă

(106 m3/nă

nh nă

365 h
( wt  qtST )   86400 / 106

h t 0

ực nước lũ so ới áo động lũ cấp I ứng ới


i _ flo 

ực nước +9,5m tại Hà Nội

365 h HN
(ht  9.5) 

h t 0

Trong đó:
Tên biến
ghyd
gsup
gflo
u
r
rt
qt,max
rt,max
rb,max
rs,mas
hup
hdo
at
s
S
e
E
qmef
YB

h , qYB
hVQ, qVQ
hST, qST
hHN, qHN
w
t
h
α,β,σ,m,n
θ
I
ν
k
i_hyd
i_sup

Đơn vị
kWh
(m3/s)2
(cm)2
m3/s
m3/s
m3/s
m3/s
m3/s
m3/s
m3/s
m
m
m3/s
m3

m2
m/ngày
m3/ngày
m3/s
cm, m3/s
cm, m3/s
cm, m3/s
cm, m3/s
m3/s
Ngày

Twh/năm
106m3/năm

i_flo

cm/năm

n ha
Giá trị hàm mục tiêu phát điện ở mỗi bước thời gian
Giá trị hàm mục tiêu cấp nước ở mỗi bước thời gian
Giá trị hàm mục tiêu phòng ch ng lũ ở mỗi bước thời gian
Lưu lượng xả mong mu n của người ra quyết định xả
Tổng lưu lượng xả của hồ Hịa Bình
Phần lưu lượng qua tu c bin của nhà máy thủy điện Hịa Bình
Lưu lượng t i đa qua tu c bin của nhà máy thủy điện Hịa Bình
Lưu lượng xả t i đa có thể qua tu c bin tùy theo cột nước
Lưu lượng xả t i đa có thể qua các cửa xả đáy tùy theo cột nước
Lưu lượng xả t i đa có thể qua tràn tùy theo cột nước
Mực nước hồ Hòa Bình

Mực nước hạ lưu hồ Hịa Bình
Dịng chảy đến hồ Hịa Bình tại bước thời gian t
Dung tích hồ chứa
Diện tích mặt nước
B c hơi đơn vị mặt hồ
B c hơi mặt hồ
Dòng chảy t i thiểu qua đập
Lưu lượng, mực nước trạm Yên Bái
Lưu lượng, mực nước trạm Vụ Quang
Lưu lượng, mực nước Sơn Tây
Lưu lượng, mực nước Hà Nội
Nhu cầu nước tại Sơn Tây cho vùng hạ du
Bước thời gian tính tốn (ngày)
Tổng bước thời gian trong thời đoạn tính tốn
Hệ được xác định tùy thuộc đặc điểm hệ th ng.
Véc tơ tham đặc trưng cho hàm xả
Véc tơ các biến đầu vào
S các biến đầu vào trong véctơ I
S nơ ron
Tổng ản lượng điện trong khoảng thời gian tính tốn 1995-2004
Tổng lượng nước thiếu trong khoảng thời gian tính tốn 1995-2004
Tổng chênh mực nước lũ o với báo động lũ cấp 1 tại Hà Nội (9.5 m)
trong khoảng thời gian tính tốn 1995-2004

Lưu ý: đây là bài toán t i thiểu nên hàm mục tiêu phát điện mang dấu âm. α là hệ
thể hiện tầm quan
trọng của thủy điện theo các tháng trong năm, nhận giá trị bằng 2 ở các tháng cu i mùa khô từ tháng 4 đến
tháng 6 vì những tháng này thường căng thẳng về điện. β là hệ thể hiện tầm quan trọng của việc cấp nước,
nhận giá trị bằng 2 ở các tháng 1 đến 3 nhằm ưu tiên cấp nước phục vụ gieo trồng vụ Đông Xuân, σ là hệ
thể hiện tầm quan trọng của việc giảm mực nước vào thời điểm lũ chính vụ, nhận giá trị bằng 2 ở tháng 8. m

và n trong hàm mục tiêu tưới và phòng lũ tạm thời lấy bằng 2. Nghiên cứu này chưa xác định được giá trị t t
nhất của các tham này.
5


Để xác định các phương án ận hành hồ tối ưu, tác giả giả sử rằng lưu lượng mà người ra
quyết định ận hành hồ Hịa Bình uốn xả là ột hàm gọi là hàm xả) của các số li u đầu vào
(inputs) như thời gian, dung tích hồ, dịng chảy đến hồ và ột số các iến ngoại sinh khác như
ưa, nhi t độ .v.v). Hàm này là tùy ý và nó được đặc trưng ởi véc tơ các tham số θ = |a, b1…
bν, c1… cν.k, d1… dν|. M i ột véc tơ tham số đặc trưng cho ột phương án xả thể hi n ối quan
h giữa lưu lượng xả à các iến đầu ào .
Có nhiều dạng hàm xả như tuyến tính, tuyến tính phân đoạn, phi tuyến, ạng trí tu nhân tạo.
Khi cố định dạng hàm trước thì bài tốn tối ưu hàm xả trở thành bài tốn tối ưu phi tuyến, à
i c tìm véc tơ tham số tối ưu θ được thực hi n dễ dàng ới giải thuật di truyền.
Hình 3 thể hi n thuật toán t phương án xả tối ưu cho hồ Hòa B nh. Đầu tiên cố định dạng
hàm xả, ở đây sử dụng ạng trí tu nhân tạo [7] thông qua lựa chọn đầu ào, ấn định số nơ
ron, các lớp, à xác định éc tơ tha số θ (xem Hình 2). Về nguyên tắc, tập éc tơ tha số θ
an đầu có thể được hởi tạo ng u nhiên. Tuy nhiên, ở đây một éc tơ tha số θ an đầu được
hởi tạo ằng cách dùng ạng trí tu nhân tạo sử dụng chu i số li u xả ết quả của ài toán
tối ưu ằng
à chu i đầu ào lịch sử từ nă 1958 đến 1977. Nói đơn giản là t
ối
tương quan đa iến giữa tổng lưu lượng cần xả từ hồ Hòa B nh ới các iến đầu ào (xem
phần IV). Công i c này được là
ằng cách sử dụng hà train trong matlab.

Hình 2: Ví dụ véc tơ tham của một hàm xả với 5 biến đầu vào và ử dụng 7 nơ ron, một lớp
đầu vào, một lớp ẩn và một lớp đầu ra (tổng tham hay chiều dài véc tơ tham là 50
(50=1+2*7+5*7). Đường chấm thể hiện 1 véc tơ tham ban đầu được khởi tạo từ ANN.
Tập véc tơ ban đầu có các giá trị nằm trong phạm vi 0.5 đến 1.5 lần giá trị ban đầu.


6


Hình 3: Sơ đồ kh i tìm phương án xả t i ưu
Tập các véc tơ tha số an đầu được tạo ra ằng cách tổ hợp giá trị của các tha số xung quanh
giá trị tha số an đầu tương ứng của éc tơ đã t ở trên. Với
i ột tổ hợp ta có ột phương
án. Mơ phỏng h thống ới các phương án an đầu để tính giá trị các hà
ục tiêu. au đó quá
tr nh chọn lọc, đột iến, lai ghép tha số được thực hi n trong N A_II cho tới hi điều i n
ết thúc giới hạn ởi số òng lặp, thời gian, hoặc hi hông thể cải thi n hà
ục tiêu ở giai
đoạn 1958-1977 nữa được thỏa ãn. Các phương án sau quá tr nh tối ưu được iể định trong
hoảng thời gian từ 1995 đến 2004. Chỉ những phương án hoạt động tốt trong hoảng thời gian
iể định (tức có giá trị hà
ục tiêu tốt trong hoảng thời gian 1995-2004) ới được chọn.
IV. KẾT QUẢ
Trong nghiên cứu này tác giả chỉ sử dụng dạng hà
ạng hác nhau ao gồ :

xả là

ạng trí tu nhân tạo ới các cấu trúc

EMO (ut = ANN (|t, st, at, qtYB, qtVQ |; θ) ới 6 nơ ron à éc tơ iến đầu ào ao gồ thời
gian được đưa ào dưới dạng sin(t) và cos(t)), dung tích hồ, dòng chảy đến hồ, lưu lượng
dòng chảy đến tại Yên Bái à Vụ Quang.
và
EMO_exo

ới 10 nơ ron à éc tơ iến
MT
đầu ào có thê lưu lượng dịng chảy đến hồ ở thời điể t-1, P2 , P3MT lần lượt là tổng lượng
ưa 2 ngày à 3 ngày trước tại trạ Mường Tè, còn T2TG và T3TG lần lượt là nhi t độ tại trạ
Tuần iáo ột ngày à hai ngày trước.
iá trị hà
ục tiêu của các phương án tối ưu t được ằng phương pháp tối ưu sử dụng giải
thuật di truyền được so sánh ới giá trị hà
ục tiêu lịch sử à ới giá trị hà
ục tiêu của các
phương án tối ưu sử dụng DDP và SDP. Trong Hình 4
i òng tròn thể hi n hi u quả của ột
phương án. iá trị đi n lượng được thể hi n ằng ích thước ịng trịn, trục tung thể hi n giá trị
hà
ục tiêu phịng lũ, trục hồnh thể hi n giá trị lượng nước thiếu giá trị hà
ục tiêu cấp
nước).
Trong ặt phẳng hà
ục tiêu ở Hình 4, có thể thấy rằng ết quả tối ưu sử dụng giải thuật di
truyền ới trường hợp các iến đầu ào gồ cả các iến ngoại sinh EMO_exo tốt ngang ằng à
hơn so ới ết quả tối ưu ằng
. Một số phương án của EMO_exo có thể giả hồn tồn
lượng nước thiếu nhưng n gây ra lũ trên ức áo động 1 tại Hà Nội. Ngay cả phương án lý
tưởng từ
cũng hông thể cắt lũ hoàn toàn cho Hà Nội. Điều này là do phương án tối ưu chỉ
được là cho hồ Hòa B nh, tức là chỉ hống chế dòng chảy đến từ sơng Đà, nhưng lũ trên sơng
Hồng cịn ị ảnh hưởng ởi dịng chảy từ sơng Thao và sơng Lơ. Như ậy để chống lũ cho Hà
Nội th ột nh hồ Hịa B nh là hơng đủ, cần phải có thê các hồ chứa trên sông Lô.

7



Hình 4. Giá trị hàm mục tiêu của các phương án t i ưu tìm được
Để so sánh, lựa chọn ột phương án tốt nhất theo chủ quan của tác giả, í dụ là lựa chọn phương
án có giá trị hà
ục tiêu phòng lũ nhỏ nhất, trong thực tế i c lựa chọn cần phải có đà phán
giữa các ên liên quan từ tập các phương án tối ưu theo các phương pháp tối ưu hác nhau ở
trên. hương án được chọn của EMO ý hi u là EMO_6 à phương án được chọn của EMO_exo
ý hi u là EMO_exo_10. iá trị của éc tơ tha số ứng ới các phương án chọn được trình bày
trong ảng 2. ử dụng éc tơ tha số được chọn, thông qua hà xả (phương tr nh (*) ở trên) thì
tại
i ột thời điể , trên cơ sở giá trị của các iến đầu ào tại thời điể đó ta có thể tính tốn
được lưu lượng xả qua hồ à người ận hành hồ uốn xả à từ các công thức nêu ở phần trên ta
tính được lưu lượng có thể xả qua hồ, đồng thời tính được các chỉ tiêu như trong Bảng 1. Các
phương án hác như phương án giả định hi hơng có hồ, phương án lịch sử, hơng tưởng,
à
cũng được đưa ào để tha chiếu.
Bảng 1. Kết quả vận hành của các phương án điều tiết trong giai đoạn 1995-2004
Phát điện
Tổng sản
lượng đi n
TRUNG
BÌNH!
i_hyd
TWh/nă

Lũ

Cấp nước


Tăng
(%)

Đỉnh
lũ

Mức chênh so
ới lũ báo
động 1 tại Hà
Nội i_flo
(cm/nă

Tổng lượng
thiếu tại ơn
Tây i_sup
(106 m3/nă

ố ngày
thiếu nước
ngày/nă

0

-

13.79

1708

15.2


455

28.0

Lịch sử

7.82

-

12.22

1503

16

66

6.0

Khơng tưởng

9.20

18

10.39

247


5.3

0

0.0

DDP

9.00

16

10.39

254

8.1

4

3.8

SDP

8.00

3

11.86


1004

14.4

34

5.0

EMO_6

8.20

5

12.78

793

11.2

48

7.8

EMO_exo_10

8.02

3


11.90

771

12.1

7

1.6

Phương án

Khơng có hồ

ố ngày có
lũ trên báo
động 1
ngày/nă

Bảng 1 thể hi n ức đánh đổi giữa các ục tiêu. Với EMO_6 tổng sản lượng đi n tương đối cao,
đạt ức 8.2 TWh/nă nhưng ực nước lũ lớn nhất là 12.78
à tổng lượng nước thiếu hụt
3
trung nh tại ơn Tây lên tới 48 tri u /nă . Trong hi đó ới EMO_exo_10 ực nước lũ cao
nhất giả được 0.88
à tổng lượng nước thiếu hụt trung nh tại ơn Tây giả 41 tri u
m3/nă nhưng sản lượng đi n giả là 0.18 TWh/nă so ới phương án EMO_6.
Theo tác giả, phương án tốt nhất à tác giả t được từ giải thuật di truyền là phương án
EMO_exo_10. Với phương án này đỉnh lũ qua ô h nh đã giả từ 12.22 xuống còn 11.90 m,

tổng lượng nước thiếu hụt còn 7 x 106 m3/nă so ới 66 x 106 m3/nă trong lịch sử à sản lượng
đi n hằng nă tăng từ 7.82 TWh lên 8.02 TWh, tương ứng ới hoảng 9 t đô la Mỹ ột nă
ới giá đi n nhập hẩu từ Trung Quốc là 0.051 đô la/ Wh. hương án được đề xuất lựa chọn là
phương án EMO_exo_10 ới éc tơ tha số như trong Bảng 2.
Bảng 2: Véc tơ tham số của một số phương án ả sau khi tối ưu

EMO_6

EMO_exo_10

6 iến đầu ào, 6 nơ ron, 49
tha số)

11 iến đầu ào, 10 nơ ron, 131 tha

số

TT

Giá trị

TT

Giá trị

TT

Giá trị

TT


Giá trị

TT

Giá trị

TT

Giá trị

1

-4.09871

34

1.008661

1

-1.99434

34

9.052692

67

-2.20312


100

0.070683

8


2

-3.69292

35

-0.2005

2

14.102

35

13.66162

68

-1.78367

101


-0.27309

3

3.497122

36

11.92352

3

-0.41122

36

59.32579

69

0.82472

102

0.561716

4

-38.8225


37

28.04656

4

-7.10948

37

-0.25341

70

39.61627

103

6.44091

5

-44.9281

38

-1.29894

5


-26.4943

38

2.707689

71

0.623994

104

17.33676

6

-10.1383

39

-2.50017

6

2.990284

39

0.724891


72

24.14584

105

4.784763

7

15.31264

40

2.872986

7

0.568765

40

-2.22413

73

-9.1212

106


-13.4243

8

7.94079

41

-0.50118

8

30.84017

41

1.865795

74

-13.1721

107

-0.023

9

0.024175


42

-28.9898

9

-48.9139

42

-5.12114

75

-7.15687

108

0.629211

10

0.036568

43

-5.44164

10


49.50977

43

10.0304

76

34.95151

109

0.270911

11

-0.12121

44

-0.8385

11

0.696987

44

1.733412


77

0.775012

110

0.281819

12

7.459516

45

-0.29689

12

0.008299

45

-5.13912

78

2.038864

111


1.139958

13

0.043137

46

-2.05688

13

0.019636

46

1.314926

79

-1.21853

112

1.896913

14

0.89973


47

-0.09327

14

0.033689

47

-2.57012

80

-0.69704

113

3.419586

15

2.907638

48

-33.1242

15


-0.00117

48

0.200167

81

-3.4486

114

3.315633

16

-4.62356

49

12.42452

16

-0.02549

49

-32.4144


82

-2.16594

115

-25.9393

17

41.54263

17

-0.1148

50

449.9336

83

4.04893

116

0.95772

18


-7.36386

18

-0.0646

51

-53.8074

84

2.430424

117

-0.07183

19

8.585212

19

-0.4021

52

16.66969


85

-1.63528

118

0.475143

20

0.77517

20

-0.36331

53

-8.23104

86

-27.0735

119

0.559913

21


60.19322

21

0.21697

54

12.25846

87

0.197334

120

-0.406

22

2.879086

22

8.887947

55

-7.03633


88

-0.55435

121

1.706645

23

2.869896

23

1.492361

56

-3.00648

89

0.212817

122

0.41488

24


-2.61326

24

-7.16425

57

0.637003

90

-3.05138

123

5.113267

25

-14.4059

25

22.41792

58

2.658259


91

-1.52151

124

-2.38111

26

0.353838

26

-50.3647

59

-0.29649

92

2.121818

125

-18.4868

27


3.378469

27

3.151382

60

-10.7928

93

-3.91962

126

-0.15169

28

-2.9456

28

2.366294

61

2.162128


94

-1.91916

127

-0.11027

29

-1.29585

29

0.441573

62

0.532326

95

-2.0986

128

0.174014

30


-8.40763

30

-1.92871

63

-1.73366

96

-2.7254

129

0.360419

31

29.53446

31

1.40704

64

-12.0391


97

0.222844

130

-0.00321

32

-0.87223

32

5.031572

65

8.835237

98

-0.58513

131

1.068032

33


-0.56606

33

31.12527

66

39.38138

99

-0.26251

V. KẾT LUẬN
Nghiên cứu đã áp dụng thành công phương pháp tối ưu sử dụng giải thuật di truyền ết hợp ới
ạng trí tu nhân tạo để t
iế phương án ận hành tối ưu cho hồ Hòa B nh ới a ục tiêu
chính là phát đi n, phịng lũ à cấp nước.
Kết hợp ạng trí tu nhân tạo à giải thuật di truyền phục ụ xây dựng quy tr nh ận hành hồ
chứa hoặc h thống hồ chứa đa ục tiêu là ột phương pháp có triển ọng nhờ tính áp dụng đơn
giản ới các ài tốn có nhiều hồ chứa, nhiều hà
ục tiêu à có thể áp dụng đối ới ọi loại
hà
ục tiêu từ đơn giản đến phức tạp, từ gián đoạn tới hông gián đoạn.
Nghiên cứu này ới chỉ áp dụng ết hợp ạng trí tu nhân tạo à giải thuật di truyền, cụ thể là
N A_II để t
iế giải pháp điều tiết tối ưu cho ột hồ chứa đa ục tiêu là hồ Hòa B nh. Tuy
nhiên, nó là nền tảng quan trọng cho i c tiếp tục triển hai áp dụng để t
iế phương án ận

hành tối ưu liên hồ chứa, đặc i t là cho h thống hồ chứa trên lưu ực sơng Hồng-Thái Bình.
9


Tác giả xin cả ơn các độc giả đã đọc ài iết này à rất
như trao đổi của các độc giả quan tâ .

ong nhận được ý iến đóng góp cũng

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] X. Quach, 2011. Assessing and optimizing the operation of the Hoabinh reservoir in Vietnam
by Multi-objective optimal control techniques. PhD thesis, Politecnico di Milano.
[2] Nguyễn Công B nh, NguyễnThống, 2012. Ứng dụng quy hoạch động tất định trong điều tiết
tối ưu hồ chứa thủy đi n A Vương. Tạp chí Tài Nguyên Nước – Hội Thủy Lợi Vi t Na số 42012, Trang 53-57.
[3] Sh. Momtahen and A. B. Dariane, 2007: Direct Search Approaches Using Genetic Algorithms
for Optimization of Water Reservoir Operating Policies. Journal of Water Resources Planning
and management, Vol. 133(3), page 202-209.
[4] i.wi epedia.org/wi i/ iải_thuật_di_truyền
[5] />[6] />[7] />[8] />[9] />
10