Nghiên cứu tạo chuỗi số liệu dòng chảy với mô phỏng monte carlo phục vụ bài toán phân bổ hợp lý nguồn nước lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
NGHIÊN CỨU TẠO CHUỖI SỐ LIỆU DÒNG CHẢY VỚI MÔ PHỎNG
MONTE CARLO PHỤC VỤ BÀI TOÁN PHÂN BỔ HỢP LÝ NGUỒN
NƯỚC LƯU VỰC SÔNG VU GIA – THU BỒN
Tô Việt Thắng, Nguyễn Tùng Phong
Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam
Ngô Lê Long
Trường Đại học Thủy Lợi,
Lars Ribbe
ITT, TH Köln - University of Applied Sciences
Tóm tắt: Vận hành tối ưu hệ thống hồ chứa đa mục tiêu là một bài toán đã và đang nhận được
nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học. Một trong các nội dung chính của bài toán là việc tính
toán mô phỏng chuỗi dòng chảy đến hồ. Bài báo trình bày kết quả sử dụng phương pháp mô
phỏng Monte-Carlo thông qua phần mềm Crystal Ball tính toán các dạng phân phối xác xuất
phổ biến của chuỗi dòng chảy thực đo tới các hồ chứa lớn trên lưu vực sông Vu Gia - Thu Bồn
(Hồ A Vương, Sông Tranh 2, DakMil 4 và Sông Bung 4), làm cơ sở cho việc tính toán tối ưu
phân bổ nguồn nước hệ thống hồ chứa trên lưu vực.
Từ khóa: Vận hành tối ưu hồ chứa, Monte-Carlo, Vu Gia – Thu Bồn
Summary: Optimal operation of multiple purposes reservoir systems is attracting the attention
of scientists. One of the main content of the research is the computational simulation of inflow to
the reservoir. This paper presents the results of using the Monte-Carlo simulation method
through Crystal Ball software to calculate the probability distribution ofthe measured inflow
data to a large reservoirs on the Vu Gia - Thu Bon river system (including the reservoirs namely
A Vuong, Song Tranh 2, DakMil 4 and Song Bung 4), from which researchers have successfully
simulated the inflow of the four above reservoirs
Keywords: Reservoir optimisation, Monte-Carlo, Vu Gia – Thu Bon
1. ĐẶT VẤN ĐỀ *
có tính chất phân tích, tổng hợp cho việc vận
hành hồ chứa. Một trong những phương pháp
hiệu quả, đang được nghiên cứu, ứng dụng
nhằm giải quyết bài toán vận hành tối ưu hệ
thống hồ chứa là phương pháp kết hợp mô
hình mô phỏng với mô hình tối ưu [4][5].
Phương pháp này đòi hỏi người sử dụng phải
mô phỏng được chế độ vận hành của hồ chứa,
dựa trên các kết quả mô phỏng, kéo dài chuỗi
dòng chảy ngẫu nhiên đến các hồ. Đây là một
công việc không dễ khi ở Việt Nam rất ít các
dự án hồ chứa thủy điện có tài liệu quan trắc
Trong những năm gần đây, các nghiên cứu về
phương pháp luận trong vận hành tối ưu hệ
thống hồ chứa phục vụ đa mục tiêu đã và đang
nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà
khoa học. Sự thiếu ổn định của lượng nước
đến cũng như sự gia tăng nhu cầu sử dụng
nước càng làm cho bài toán trở nên phức tạp,
đòi hỏi phải có được một phương thức tiếp cận
Ngày nhận bài: 02/01/2017
Ngày thông qua phản biện: 21/2/2017
Ngày duyệt đăng: 28/2/2017
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
1
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
khí tượng thủy văn đủ dài theo yêu cầu. Chuỗi
dòng chảy mô phỏng này cần đảm bảo bao phủ
được các trường hợp đại diện của các năm
điển hình như: năm nước lớn, nước nhỏ, nước
trung bình...
Bảng 1. Thống kê dòng chảy thực đo đến 4
hồ lưu vực sông Vu Gia-Thu Bồn
Các hồ
Năm số liệu
1977-2011
1981-2008
1976-2008
1976-2010
1 Hồ A. Vương
2 Hồ. Sông Bung 4
3 Hồ Sông Tranh 2
4 Hồ Dakmil 4
Bài báo trình bày kết quả sử dụng phương
pháp mô phỏng Monte-Carlo thông qua phần
mềm Crystal Ball tính toán mô phỏng ngẫu
nhiên chuỗi dòng chảy đến các hồ chứa lớn
trên lưu vực sông Vu Gia - Thu Bồn (Hồ A
Vương, Sông Tranh 2, DakMil 4 và Sông
Bung 4). Chuỗi giá trị mô phỏng này sẽ là đầu
vào cho quá trình tính toán vận hành tối ưu
phân bổ nguồn nước hệ thống hồ chứa trên lưu
vực sông Vu Gia - Thu Bồn.
Việc tạo chuỗi ngẫu nhiên được thực hiện
thông qua phần mềm Crystal Ball. Đây là bộ
phần mềm của tập đoàn Oracle (Hoa Kỳ), hoạt
động dựa trên bảng tính Excel. Khi Excel được
tích hợp (Add-in) Crystal Ball, nó có thể giải
quyết được các vấn đề liên quan tới mô hình
dự báo, mô phỏng Monte Carlo và tối ưu hóa.
Phần mềm có chức năng chính sau [1][7]:
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
. Cho phép tạo chuỗi dòng chảy ngẫu nhiên
tự nhiên đến hồ.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp Monte
Carlo mô hình hóa dòng chảy thời đoạn trung
bình 10 ngày đến hồ ngẫu nhiên dựa trên chuỗi
số liệu thực đo đến 04 hồ chứa A Vương, Sông
Tranh 2, Sông Bung 4 và DakMil 4 từ năm
1977 đến 2011 (bảng 1). Theo đó, số liệu thực
đo dòng chảy đến các hồ sẽ được phân tích
thống kê nhằm tìm ra các hàm phân bố xác
suất. Các giá trị dự báo ngẫu nhiên và chuỗi
dòng chảy đến ngẫu nhiên sẽ được tạo ra theo
mô phỏng Monte-Carlo với các lần phát thử
nghiệm đủ lớn, đảm bảo kết quả tạo ra có thể
bao trùm được tốt các tổ hợp dòng chảy có thể
xảy ra.
. Cho phép xây dựng bài toán tối ưu hồ chứa
một cách linh hoạt trong các bảng tính, rất dễ
dàng thay đổi với các điều kiện thực tế.
. Cho phép liên kết giữa các bảng tính vì vậy
có thể xây dựng các mô hình mô phỏng và
nghiên cứu vận hành hệ thống hồ chứa.
. Cho phép phân tích dự báo các giá trị hàm
mục tiêu ứng với các mức đảm bảo nhờ chức
năng phân tích độ tin cậy tương ứng với các giá
trị ngẫu nhiên của đầu vào. Đây là khả năng rất
mạnh mà các phần mềm tối ưu khác không có.
Hình 1 Giao diện phần mềm Crystal Ball
3. KHÁI QUÁT HỆ THỐNG HỒ CHỨA Đông của dãy Trường Sơn có diện tích lưu
TRÊN LƯU VỰC SÔNG VU GIA – THU BỒN vực: 10.350 km2, thuộc hai tỉnh Quảng Nam
và Thành phố Đà Nẵng. Theo báo cáo, đầu tư
Hệ thống sông Vu Gia-Thu Bồn là hệ thống
thủy điện trên địa bàn lưu vực sông Vu Gia –
sông liên tỉnh lớn nhất vùng ven biển miền
Thu Bồn có 41 dự án thủy điện được cho phép
Trung Việt Nam, có tổng lượng nước hằng
3
nghiên cứu đầu tư, bao gồm: 11 công trình đã
năm là 20 tỷ m . Toàn bộ lưu vực nằm ở sườn
2
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
phát điện, tổng công suất 719,7MW; 09 công nghiên cứu, lập dự án đầu tư; công suất theo
trình đang xây dựng với tổng công suất quy hoạch 39,2MW [2]. Bốn hồ thủy điện A
549,0MW; 12 dự án đã được tham gia ý kiến Vương, Sông Tranh 2, Sông Bung 4 và
cơ sở, phê duyệt Báo cáo dự án đầu tư với tổng DakMil 4 là các hồ thủy điện lớn trên hệ thống
công suất 270,9MW; đang giai đoạn thiết kế và được lựa chọn đưa vào tính toán với các
kỹ thuật; và 09 dự án đang trong giai đoạn thông số như sau:
Bảng 2. Thông số các hồ thủy điện trong nghiên cứu [2]
Dung tích
toàn bộ
(m3)
343,55
729,20
510,80
312,38
Dung tích
hữu ích
(m3)
266,48
521,10
533,99
158,26
Cao trình mực
nước dâng bt
(m)
Công
suất
(MW)
210
190
156
Năm vận
hành
A Vương
Sông Tranh 2
Sông Bung 4
Dakmil 4
380,00
175,00
222,50
258,00
2008
2010
2014
2011
148
4. THIẾT LẬP MÔ HÌNH MÔ PHỎNGCHUỖI
DÒNG CHẢY NGẪU NHIÊN TỚI 04 HỒ
Bằng cách phân tích số liệu quákhứ nhằm t hiết lập
và lựa chọn các hàm phânphối xác xuất cho các số
liệu dòng chảy, 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 (Hồ A Vương);trong 27 năm
từ năm 1981 đến 2008 (Hồ Sông Bung4);trong 32
năm từ 1976 đến 2008 (Hồ Sông Tranh 2); trong
34 năm từ năm 1976 đến 2010 (Hồ DakMil 4).
Kết quả dưới đây cho thấy với các tháng mùa kiệt,
đối với cả04 hồ, thìphân bố phù hợp nhất làphân
bố cực trị “Maximum Extreme” còn lại đều phù
hợp với các phân bố chuẩn “normal” hoặc “log
normal”. Kết quảphân tích xác định hàmphân bố
được t hểhiện ởbảng3.
Hình2. Hệ thống thủy điện trên LVS
Vu Gia – Thu Bồn
Bảng 3. Hàm phân phối xác suất dòng chảy thời đoạn 10 ngàytheo mô phỏngMonte Carlo
Hồ A V ươ ng
Thờ i Loại p hân
Hồ Sông Bung 4
Hồ Dak Mil4
Thờ i Loại p hân
Hồ Sông Tranh 2
Thờ i Loại p hân Tha m số
Tha m số
Thờ i
đoạn
Loại p hân
phối
Tha m số
Tha m số
đoạn
phối
phâ n bố
Locat ion :
9.1
phâ n bố
Locat ion :
31.92
đoạn
phối
phâ n bố
Locat ion :
5.68
đoạn
phối
phâ n bố
Locat ion : -
0.14
10T9
10T9
10T9
10T9
Mean :
Mean :
60.96
20T9 Lognorm al
30T9
20T9 Lognorm al
30T9
20T9 Lognorm al
30T9
20T9 Lognorm al Mean : 42.95
42.23
Mean : 78.38
Std. Dev. :
53.81
Std. Dev. :
40.05
Std. Dev. :
38.85
Std. Dev. :
30T9
24.54
Locat ion : -
27.83
Locat ion :
14.52
Mean :
106.21
Minimum :
10T10
10T10
10T10
10T10
11.36
Maximu m :
20T10 Lognorm al
30T10
20T10
30T10
Gamm a
20T10
30T10
Logistic Scale : 21.85 20T10
Beta
Mean : 95.3
Std. Dev. :
58.57
Scal e : 48.6
Shap e : 3.29
87.63
α : 1.26 β :
3.65
30T10
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
3
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
Hồ A V ươ ng
Thờ i Loại p hân
Hồ Sông Bung 4
Hồ Dak Mil4
Thờ i Loại p hân
Hồ Sông Tranh 2
Thờ i Loại p hân Tha m số
Tha m số
phâ n bố
Thờ i
đoạn
Loại p hân
phối
Tha m số
phâ n bố
Tha m số
phâ n bố
đoạn
phối
đoạn
phối
đoạn
phối
phâ n bố
Locat ion :
7.1
Locat ion : -
32.1
Likeliest :
124.56
Minimum :
9.28
10T11
10T11
10T11
10T11
Mean :
117.29
Std. Dev. :
80.35
Locat ion :
0.34
Mean :
158.95
Std. Dev. :
77.5
Locat ion :
37.5
Minimum
Extreme
Maximu m :
443.62
α : 2.01 β :
33.49
Locat ion :
11.07
20T11 Lognorm al
30T11
20T11 Lognorm al
30T11
20T11
30T11
10T12
20T12
30T12
10T1
Scale : 11.54 20T11
30T11
Beta
Locat ion : -
10T12
10T12
10T12
56.54
Mean :
69.83
Std. Dev. :
42.41
Locat ion :
4.35
Mean :
104.37
Std. Dev. :
45.84
Minimum :
38.3
Scal e :
167.49
20T12 Lognorm al
30T12
20T12 Lognorm al
30T12
Weibull
20T12 Lognorm al Mean : 81.62
Std. Dev. :
Shap e : 5.44 30T12
67.45
Locat ion : -
14.56
Likeliest :
10T1
10T1
10T1
51.74
Mean :
33.08
Std. Dev. :
12.24
Likeliest :
18.55
Likeliest:
48.79
Maximu m:
107.81
Likeliest:
41.29
Maximu m
Extreme
20T1 Lognorm al
30T1
20T1
30T1
10T2
20T2
30T2
10T3
BetaPE RT
20T1
Scale : 17.62 20T1
30T1
Gamm a
Scale : 90.17
Shap e : 3.21
30T1
Locat ion :
10T2
Locat ion : -
59.27
Mean :
400.78
Std. Dev. :
225.79
Locat ion : -
9.4
Scale : 61.83
10T2
10T2
20.24
Maximu m
20T2
Maximu m
Extreme
Mean :
20T2 Lognorm al
30T2
20T2 Lognorm al
Extreme
Scal e : 5.21
Scal e : 4.62
40.93
Std. Dev. :
14.98
Likeliest :
32.13
30T2
30T2
10T3
Likeliest :
14.17
Locat ion :
32.33
10T3
10T3
Maximu m
20T3
Maximu m
Extreme
Scale : 3.51 20T3 Lognorm al Mean : 39.07 20T3
Scale : 6.06 20T3
Gamm a
Extreme
Std. Dev. :
30T3
30T3
30T3
10T4
20T4
30T4
10T5
20T5
30T5
10T6
20T6
30T6
10T7
30T3
Shap e : 4.05
5.22
Locat ion :
32.8
Locat ion :
3.41
Mean :
14.67
Std. Dev. :
5.1
Locat ion :
4.47
Mean :
19.95
Std. Dev. :
8.97
Locat ion :
5.39
Mean :
20.71
Mean :
10T4
Locat ion :
16.14
10T4
10T4
35.53
20T4 Lognorm al
20T4 Lognorm al
Logistic Scale : 5.66 20T4 Lognorm al Mean : 100.3
Mean : 38.69
Std. Dev. :
7.97
Locat ion :
30.97
Std. Dev. :
30T4
30T4
30T4
39.99
Likeliest :
30.71
Likeliest :
48.07
10T5
10T5
10T5
Maximu m
Extreme
Maximu m
Extreme
20T5 Lognorm al
30T5
20T5 Lognorm al
Scale : 10.97 20T5
30T5
Scale : 14.03
Mean : 52.34
Std. Dev. :
24.16
Locat ion :
31.18
30T5
Locat ion :
10T6
Likeliest :
32.68
10T6
10T6
22.77
Maximu m
Extreme
20T6 Lognorm al
30T6
20T6 Lognorm al
Pareto
Shap e : 2.41 20T6
30T6
Scale : 10.81
Mean : 51.58
Std. Dev. :
17.39
Locat ion :
29.08
Std. Dev. :
10.75
Locat ion :
4.27
30T6
10T7
Locat ion :
10T7
Locat ion :
6.19
10T7
7.15
Mean :
17.58
Std. Dev. :
6.91
Locat ion :
7.95
Mean :
22.48
Mean :
20T7 Lognorm al
30T7
20T7
30T7
10T8
20T8
30T8
Gamm a
20T7 Lognorm al
20T7 Lognorm al Mean : 31.62
Scal e : 4.34
38.54
Std. Dev. :
13.11
Likeliest :
32.65
Std. Dev. :
30T7
10T8
30T7
15.99
Shap e : 3.18
Likeliest :
42.09
Minimum :
10T8
10T8
11.74
Maximu m
Extreme
Maximu m
20T8
Maximu m :
198.39
20T8 Lognorm al
30T8
Scale : 11.6 20T8
30T8
Beta
Scal e : 9.47
Extreme
Std. Dev. :
14.82
30T8
α : 1.14 β : 5
4
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
5. TẠO CHUỖI SỐ NGẪU NHIÊN THỜI Carlo mô hình hóa dòng chảy ngẫu nhiên trung
ĐOẠN 10 NGÀY TỚI CÁC HỒ
bình thời đoạn đến hồ dựa trên chuỗi số liệu
thực đo đến từng hồ từ năm 1977 đến 2011.
Do bài toán tối ưu vận hành hồ chứa được tính
toán theo thời đoạn 10 ngày nên 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, như vậy mỗi chuỗi số liệu có 35 giá
trị của từng năm từ 1977 đến 2011. Sau đó tiến
hành xác định các dạng phân bố xác suất phù
hợp nhất cho từng thời đoạn.
Để tìm được quỹ đạo vận hành tối ưu cho hồ
chứa thì chuỗi sỗ dòng chảy ngẫu nhiên đến hồ
được tạo ra phải bao trùm tất cả các tình huống
có thể xảy ra trong tương lai bao gồm tổ hợp
năm nước lớn, năm nước trung bình, năm nước
nhỏ, năm kiệt lịch sử, năm lũ lịch sử, nó đòi hỏi
số lượng số ngẫu nhiên tạo ra phải đủ lớn, đồng
thời đảm bảo nghiệm của bài toán sử dụng mô
phỏng Monte Carlo có tính hội tụ cao nhất. Mặt
khác, do tạo chuỗi sỗ ngẫu nhiên cho cả 36 thời
đoạn của từng hồ (đại diện cho 36 biến ngẫu Tiến hành phát thử nghiệm với 10.000 trị số
nhiên) nên nếu số lượng số ngẫu nhiên tạo ra ngẫu nhiên dòng chảy trung bình cho từng thời
không đủ lớn thì sẽ không thể bao hàmtất cả các đoạn theo dạng phân bố xác suất đã xác định ở
tổ hợp có thể xảy ra của 36 biến ngẫu nhiên.
trên. Kết quả tạo chuỗi dòng chảy ngẫu nhiên
thời đoạn 10 ngày tới 04 hồ chứa như sau:
Nghiên cứu đã sử dụng phương pháp Monte
Bảng 4: Tham số thống kê chuỗi 10.000 số ngẫu nhiên tạo ra
bằng phương pháp Monte-Carlo
Giá
trị
Giá
trị
Giá
trị
Giá
trị
T ru n
b ìn h
Giá trị
lớ n
T ru n
b ìn h
Giá trị
lớ n
T ha m T ru n
b ìn h
Giá
trlớ n
n hấ t
T ha m T ru n
Giá trị
lớ n
T ha m
T ha m
số
số b ìn h
số
n hỏ
số
n hỏ
n hỏ
n hỏ
n hấ t
n hấ t
.
n hấ t
n hấ t
Qm in
(m 3/s )
.
n hấ t
Qm in
(m 3/s )
n hấ t
Qm in
(m 3/s )
n hấ t
Qm in
(m 3/s )
Qtb
(m 3/s )
Qm a x
(m 3/s )
Qtb
(m 3/s )
Qm a x T h ời
(m 3/s ) đo ạ n
Qtb
(m 3/s )
Qm a x T h ời
(m 3/s ) đo ạ n
Qtb
(m 3/s )
Qm a x
(m 3/s )
T h ời
đo ạ n
T h ời
đo ạ n
Hồ A Vươ n g
32.91 10.36 135.69
Hồ Đă k M i 4
Hồ Sô n g B u ng 4
Hồ Sô n g T ra n h 2
10T1
20T1
30T1
10T2
20T2
30T2
10T3
20T3
30T3
10T4
20T4
30T4
10T5
20T5
30T5
10T1
20T1
30T1
10T2
20T2
30T2
10T3
20T3
30T3
10T4
20T4
30T4
10T5
20T5
30T5
62.04 10.52 214.65
61.95 12.30 309.03
61.82 14.19 242.48
41.13 21.82 273.94
40.69 21.71 281.08
40.80 21.70 186.02
10T1
20T1
30T1
10T2
20T2
30T2
10T3
20T3
30T3
10T4
20T4
30T4
10T5
20T5
30T5
56.96 38.37 103.86
56.86 38.39 105.31
56.72 38.45 103.59
44.05 28.78 86.21
43.85 31.09 83.46
43.86 30.81 86.21
39.16 32.75 122.81
39.05 32.73 114.51
39.04 32.59 89.25
38.67 32.91 239.43
38.73 32.86 191.26
38.68 32.89 170.72
52.07 31.34 510.40
51.96 31.52 322.10
52.38 31.44 414.72
10T1 275.57 2.35 1347.95
20T1 273.45 0.51 1350.06
30T1 275.08 1.57 1324.85
10T2 400.81 0.87 2583.84
20T2 402.92 9.99 3003.29
30T2 395.56 14.99 2276.56
33.19
33.18
21.55
21.59
21.53
16.21
16.16
16.18
14.62
14.74
14.69
19.98
19.97
20.06
8.84
9.57
7.34
7.17
6.61
5.99
5.86
6.73
5.13
5.41
5.17
6.06
5.84
6.18
121.63
127.78
68.46
62.60
83.90
44.00
45.21
49.99
48.70
83.34
56.07
104.42
113.35
119.74
35.66 18.46
35.79 18.38
35.61 18.20
35.65 0.65
35.53 0.14
35.57 0.56
36.98 6.06
37.28 5.29
37.10 3.81
87.96
84.57
10T3 242.94 4.57
996.63
20T3 240.04 5.83 1021.95
30T3 240.26 4.94 1096.18
10T4 100.51 30.82 458.97
20T4 100.50 27.08 432.71
30T4 100.05 26.26 541.93
88.46
83.25
114.55
82.37
142.98
128.40
146.83
10T5
20T5
30T5
56.58 14.19 170.02
56.69 16.66 179.72
56.12 17.11 207.08
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
5
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
Giá
Giá
Giá
trị
Giá
trị
T ru n
Giá trị
lớ n
T ru n
Giá trị
lớ n
T ha m T ru n
b ìn h
Giá
trlớ n
n hấ t
T ha m T ru n
Giá trị
lớ n
T ha m
số
trị
T ha m
trị
b ìn h
b ìn h
số
số b ìn h
n hỏ
số
n hỏ
n hỏ
n hỏ
n hấ t
n hấ t
.
n hấ t
n hấ t
Qm in
(m 3/s )
.
n hấ t
Qm in
(m 3/s )
n hấ t
Qm in
(m 3/s )
n hấ t
Qm in
(m 3/s )
Qtb
(m 3/s )
Qm a x
(m 3/s )
Qtb
(m 3/s )
Qm a x T h ời
(m 3/s ) đo ạ n
Qtb
(m 3/s )
Qm a x T h ời
(m 3/s ) đo ạ n
Qtb
(m 3/s )
Qm a x
(m 3/s )
T h ời
đo ạ n
T h ời
đo ạ n
10T6
20.81
20.72
20.90
17.54
17.56
17.53
22.64
22.67
22.54
42.86
41.98
42.00
94.97
95.35
95.75
6.83
6.18
6.60
5.80
6.16
6.08
8.30
8.47
8.23
9.52
156.60
136.39
123.30
79.25
10T6
38.38 22.77 622.73
10T6
51.46 32.27 282.07
51.67 32.36 250.35
51.70 32.11 299.83
42.72 29.52 88.20
42.81 29.47 95.72
42.85 29.38 89.58
47.60 21.02 131.16
47.45 21.42 119.09
47.49 18.98 146.54
78.32 32.52 759.16
78.32 32.97 788.19
77.77 32.51 921.30
10T6
20T6
30T6
10T7
20T7
30T7
10T8
20T8
30T8
10T9
20T9
30T9
38.88
39.10
38.88
31.74
31.65
31.53
5.72
7.20
8.48
8.60
8.47
8.17
130.95
145.46
135.59
309.18
307.51
154.70
20T6
30T6
10T7
20T7
30T7
10T8
20T8
30T8
10T9
20T9
30T9
20T6
30T6
10T7
20T7
30T7
10T8
20T8
30T8
10T9
38.83 22.77 1479.57 20T6
38.82 22.77 670.87
38.70 13.20 139.18
38.51 13.59 115.40
38.73 14.03 128.19
30T6
10T7
20T7
30T7
10T8
20T8
30T8
10T9
20T9
30T9
78.79
74.40
250.40
302.72
272.16
793.08
39.36 6.12
39.34 5.84
39.42 5.63
139.97
136.76
155.09
46.59 11.75 166.31
46.30 11.75 171.32
46.53 11.74 179.92
60.89 10.63 625.83
60.25 9.61 490.45
61.27 10.33 521.05
43.17
43.03
43.21
3.55
3.77
5.03
314.73
273.96
316.30
82.88
9.66 1626.50 20T9
9.60
0.11
0.20
0.12
639.08
30T9
10T10
20T10
30T10
546.73 10T10 107.19 0.30
547.77 20T10 107.14 0.07
599.09 30T10 107.16 0.59
294.03 10T10 174.97 19.92 751.62 10T10 31.04 11.36
307.32 20T10 174.03 23.15 798.74 20T10 31.08 11.36
323.68 30T10 174.83 22.84 745.10 30T10 31.01 11.36
80.44
84.20
10T11 118.30 16.71 940.03 10T11 117.66 23.43 151.33 10T11 159.10 10.03 749.03 10T11 33.70
20T11 116.26 13.84 913.30 20T11 117.91 15.98 154.81 20T11 158.19 9.09 609.15 20T11 34.06
30T11 118.07 16.35 1104.07 30T11 118.04 14.51 149.27 30T11 158.86 14.34 691.42 30T11 33.95
9.50
9.43
9.63
133.60
160.52
125.30
10T12
20T12
30T12
69.59
70.23
70.08
6.74
9.44
6.48
446.94 10T12
572.49 20T12
428.44 30T12
98.65 0.11
98.33 0.04
98.41 0.01
192.00 10T12 104.45 41.96 616.14 10T12 81.93 12.33 890.02
197.26 20T12 103.46 41.75 627.82 20T12 81.09 14.14 906.35
202.08 30T12 104.42 41.76 851.25 30T12 80.85 12.97 1715.31
6. PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
bình từ 0% (hồ A Vương & Sông Tranh 2)
đến 0,47% (Dak Mil 4 & Sông Bung 4). Sai
Kết quả cho thấy, với số lượng số ngẫu nhiên
tạo ra lớn, các bộ giá trị ngẫu nhiên đã bao
trùm được tốt các tổ hợp có thể xảy ra của
các biến ngẫu nhiên, các tham số thống kê
của chuỗi số ngẫu nhiên phát ra không thay
đổi so với chuỗi số liệu quan trắc.
lệch về Trung tuyến từ 0% (A Vương) đến
0,39% (Dak Mil 4). Sai lệch về độ lệch
chuẩn từ 0,1% (Sông Tranh 2) đến 1,97%
(Sông Bung 4) …(Bảng 4). Như vậy, chuỗi
số ngẫu nhiên được tạo ra có thể sử dụng
được trong bài toán tối ưu vận hành hồ chứa,
phân bổ nguồn nước hồ chứa hợp lý lưu vực
sông Vu Gia – Thu Bồn.
So sánh các chuỗi số được phát ngẫu nhiên
với chuỗi dòng chảy thực tế nhận thấy không
có sự sai lệch lớn. Sai lệch về giá trị Qtrung
6
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
Bảng 4. So sánh thông số của chuỗi dòng chảy được phát ngẫu nhiên
với chuỗi dòng chảy thực tế
Hồ chứa
Q Trung bình Trung tuyến Độ lệch chu ẩn Phương sai
Cv
1.11
1.14
0.03
2.63
1.19
1.14
0.05
4.39
-0.24
-0.25
0.01
4.77
1.32
1.28
0.04
3.13
Phát ngẫu nhiên
Thực tế
21.56
21.56
0.00
20.46
20.46
0.00
6.66
6.69
44.34
44.70
0.36
A Vương
Sai lệch
0.03
Tỉ lệ %
0.00
0.00
0.45
0.81
Phát ngẫu nhiên
Thực tế
38.92
38.92
0.00
36.66
36.64
0.02
13.77
13.87
0.10
189.70
192.41
2.71
Sông
Tranh 2 Sai lệch
Tỉ lệ %
0.00
0.05
0.72
1.41
Phát ngẫu nhiên
97.98
98.28
0.30
99.76
100.15
0.39
32.26
32.35
0.09
1040.56
1046.57
6.01
Thực tế
Đăk Mi 4
Sai lệch
Tỉ lệ %
0.31
0.39
0.28
0.57
Phát ngẫu nhiên
Thực tế
159.69
158.95
0.74
145.17
144.94
0.23
79.03
77.50
1.53
6246.38
6006.89
239.49
3.99
Sông
Bung 4 Sai lệch
Tỉ lệ %
0.47
0.16
1.97
Chú thích: Biểu đồ cột màu xanh dương là số liệu được phát ngẫu nhiên và phần xanh lá cây là
phân phối dòng chảy thực tế
Hình 2. So sánh Mô phỏng dòng chảy thực tế và dòng chảy ngẫu nhiên được phát theo mô
phỏng Monte Carlo cho 04 Hồ tại tháng 2, 11 và 12.
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
7
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
Như vậy, việc sử dụng module Monte Carlo Thu Bồn (Hồ A Vương, Sông Tranh 2,
của phần mềm Crystal Ball thực hiện phát DakMil 4 và Sông Bung 4), thông qua phần
chuỗi số ngẫu nhiên đã thỏa mãn các điều mềm Crystal Ball. Kết quả tính toán đã xác
kiện để đưa vào bài toán mô phỏng vận hành định được các dạng phân phối xác xuất phổ
hồ chứa, phục vụ tính toán tối ưu vận hành biến của chuỗi dòng chảy thực đo tới hệ thống
hồ chứa.
04 hồ chứa. Từ đó, nghiên cứu mô phỏng
thành công chuỗi dòng chảy ngẫu nhiên tới các
hồ chứa với sai số so với chuỗi dòng chảy thực
tế là là chấp nhận được. Kết quả này sẽ được
sử dụng làm số liệu đầu vào cho bài toán tối
ưu, phân bổ nguồn nước hợp lý nguồn nước hồ
chứa trên lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn.
7. KẾT LUẬN
Bài báo đã trình bày phương pháp ứng dụng
phương pháp mô phỏng Monte-Carlo mô
phỏng ngẫu nhiên chuỗi dòng chảy đến hệ
thống hồ chứa lớn trên lưu vực sông Vu Gia -
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, Hòa Bình có tính đến yêu cầu cấp nước hạ du.Tạp chí Khoa học Thủy Lợi kỹ
thật vàMôi trường (số 42-2013)
[2] Thủ tướng Chính phủ (2015). Quy trình vận hành liên hồ chứa lưu vựcsông Vu Gia– Thu Bồn.
[3] Bộ Công nghiệp (2003). Phê duyệt quy hoạch bậc thang thủy điện trên lưu vực sông Vu
Gia – Thu Bồn.
[4] Ahmad, A., El-Shafie, A., Razali, S. F. M., & Mohamad, Z. S. (2014). Reservoir
Optimization in Water Resources: a Review. Water Resources Management, 3391–3405.
[5] Ngo, L. L., Madsen, H., & Rosbjerg, D. (2007). Simulation and optimisation modellin g
approach for operation of the Hoa Binh reservoir, Vietnam. Journal of Hydrology, 336(3-
4), 269–281.
[6] Nguyễn Thế Hùng and Lê Hùng. (2011). AN OPTIMAL REGULATION
MATHEMATICALMODEL FOR MULTIPURPOSE, 2(43), 35–43
[7] Barbara Gentry (2008). Crytal Ball User Manual. Oracle
8
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
8 trang
13/01/2024
15120
Free
Bạn đang xem tài liệu "Nghiên cứu tạo chuỗi số liệu dòng chảy với mô phỏng monte carlo phục vụ bài toán phân bổ hợp lý nguồn nước lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- nghien_cuu_tao_chuoi_so_lieu_dong_chay_voi_mo_phong_monte_ca.pdf
