02/12/2022
Tóm tắt
Lũ lụt là một trong những loại hình thiên tai gây ra thiệt hại nặng nề về người và tài sản tại Việt Nam. Sử dụng hệ thống hồ chứa kiểm soát lũ là giải pháp có thể đóng góp để giảm tác động của lũ lụt đến vùng hạ du. Trong nghiên cứu này, một chiến lược vận hành (CLVH) dựa trên mô hình mô phỏng - tối ưu được đề xuất cho hệ thống đa hồ chứa nhằm giảm lũ cho hạ du. Trong thuật toán tối ưu này, mực nước tại các điểm kiểm soát được thiết lập là hàm mục tiêu, độ mở cửa van của các tràn xả lũ được xem là các biến quyết định. Các biến quyết định được tối ưu hóa thông qua thuật toán tối ưu toàn cầu SCE (Shuffled Complex Evolution) thiết lập trong mô hình Mike 11 của Viện thủy lực Đan Mạch (DHI). Hệ thống 4 hồ chứa A Vương, sông Tranh 2, sông Bung 4 và Đak Mi 4 thuộc lưu vực sông (LVS) Vu Gia - Thu Bồn được đưa vào mô hình để xem xét và phân tích. So sánh với số liệu vận hành thực tế, kết quả mô phỏng cho thấy sự giảm đáng kể về mực nước tại các điểm kiểm soát khi áp dựng CLVH này.
Từ khóa: Kỹ thuật tối ưu, phòng lũ, hệ thống hồ chứa, thuật toán SCE.
Nhận bài: 17/10/2022; Sửa chữa: 25/10/2022; Duyệt đăng: 28/10/2022.
Vận hành tối ưu hồ chứa hoặc hệ thống đa hồ chứa là vấn đề được các chủ hồ và cơ quan quản lý nhà nước quan tâm. Khi hồ chứa đi vào hoạt động, các quy trình vận hành được phân tích, vận dụng nhằm khai thác tối đa lợi ích từ nguồn nước mang lại. Tùy thuộc vào đặc điểm của các hệ thống hồ chứa trên mỗi hệ thống sông khác nhau, mục tiêu khai thác có thể bao gồm một hoặc nhiều như: Phát điện, phòng lũ, tưới, cấp nước sinh hoạt, giao thông thủy, trong đó, sản lượng điện và phòng chống lũ lụt là hai mục tiêu được quan tâm hàng đầu.
Phòng lũ cho hạ du và giảm thiệt hại do lũ lụt gây ra nhận được sự quan tâm đặc biệt của chính quyền, người dân khi các hồ chứa vận hành trong mùa lũ. Câu hỏi được đặt ra đối với người thực thi ra quyết định vận hành hồ chứa là CLVH nào để tối ưu dung tích trữ, lưu lượng xả, nhằm kiểm soát, giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra, nó được xem là công cụ quan trọng trong công tác phòng chống lũ lụt. Do đó, sử dụng hiệu quả dung tích của hồ chứa được xem là chìa khóa giúp giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt.
Với hệ thống đa hồ chứa, CLVH tối ưu không chỉ phụ thuộc vào quyết định vận hành của mỗi hồ chứa mà còn xem xét sự ảnh hưởng của các hồ chứa khác trong hệ thống [1]. Nghiên cứu này tập trung nghiên cứu, đề xuất CLVH tối ưu nhằm giảm lũ cho hạ du của hệ thống 4 hồ chứa thủy điện thuộc LVS Vu Gia - Thu Bồn, một trong những LVS lớn và phức tạp ở miền Trung, Việt Nam.
Ở lĩnh vực nghiên cứu vận hành hệ thống hồ chứa, nhiều mô hình tối ưu đã được phát triển [2] - [4]. Trong đó các nghiên cứu với hướng tiếp cận nhằm kiểm soát lũ đối với hệ thống hồ chứa sử dụng các kỹ thuật tối ưu, bao gồm: Quy hoạch tuyến tính (Linear Programming - LP); quy hoạch động (Dynamic Programming - DP); thuật toán di truyền (Genetic Algorithm - GA); thuật toán di truyền sắp xếp không ưu tiên (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II - NSGA-II); thuật toán tối ưu toàn cầu (Shuffled Complex Evolution - SCE); lý thuyết tập mờ (Fuzzy logic); mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN).
Trong nghiên cứu này, một CLVH kiểm soát lũ đã được phát triển dựa vào sự kết hợp mô hình mô phỏng - kỹ thuật tối ưu theo đặc điểm của hệ thống hồ chứa và mục tiêu nghiên cứu. Các hồ chứa thủy điện lớn thuộc LVS Vu Gia - Thu Bồn bao gồm: A Vương, Sông Bung 4, Đak Mi 4, Sông Tranh 2, nằm song song trên các nhánh sông khác nhau và có chung đặc điểm dung tích phòng lũ bị hạn chế. Mặt khác, với đặc điểm hình thái các sông thuộc lưu vực này ngắn, dốc, dòng chảy tập trung nhanh nên việc giảm thiệt hại lũ lụt vùng hạ du bằng cách giảm lưu lượng xả về hạ lưu thông qua việc tối ưu hóa vận hành tràn xả lũ. Mô hình thủy động lực học một chiều Mike 11 phát triển bởi Viện thủy lực Đan Mạch (DHI) được sử dụng để diễn toán dòng chảy trong hệ thống sông và thuật toán tối ưu toàn cầu SCE được sử dụng để tối ưu độ mở cửa van thuộc hệ thống hồ chứa.
Thuật toán tối ưu toàn cầu SCE (Shuffled Complex Evolution) là một trong những công cụ tối ưu hóa để tìm giải pháp tối ưu toàn cục cho các bài toán phức tạp với nhiều hàm không lồi, không phân biệt và đa cực [5]. Trong nghiên cứu này, thuật toán SCE được thực hiện trong phần mềm AutoCal [6], sử dụng để tối ưu hóa sự vận hành hệ thống hồ chứa thông qua tối ưu sự làm việc của hệ thống cửa van tràn xả lũ.
Như trên đã đề cập, vận hành tối ưu hệ thống đa hồ chứa là một bài toán phức tạp, đa mục tiêu như tưới, cấp nước công nghiệp và sinh hoạt, sản xuất điện năng, giao thông thủy và kiểm soát lũ. Để đạt được kết quả, hướng tiếp cận kết hợp giữa mô hình mô phỏng và kỹ thuật tối ưu đã được đề xuất bởi nhiều nghiên cứu trước đây.
Hình 1. Sơ đồ kết hợp giữa mô hình mô phỏng - kỹ thuật tối ưu
Đối với phương phương pháp này, mô hình thủy lực được sử dụng để mô phỏng dòng chảy và truyền lũ trong hệ thống sông, trong đó có xem xét đến mối quan hệ của các hồ chứa trong hệ thống cũng như quy trình vận hành của chúng. Mô hình tối ưu được áp dụng để xác định tập biến quyết định, ví dụ như lưu lượng xả hay dung tích trữ của hồ chứa tối ưu nhất để vận hành. Để tối ưu hàm đa mục tiêu, mô hình tối ưu sẽ tìm kiếm tập giá trị không bị chi phối hoặc mặt tối ưu Pareto cân bằng giữa các hàm mục tiêu.
Theo sơ đồ Hình 1, đầu tiên mô hình tối ưu sẽ tạo ra quá trình xả lũ bằng cách tạo ngẫu nhiên một tập các biến quyết định (ví dụ biến quyết định trong trường hợp này là quá trình xả lũ của các hồ chứa). Tiếp theo, mô hình mô phỏng sẽ tính toán lưu lượng cũng như mực nước trong toàn bộ mạng lưới sông. Sau đó, mô hình tối ưu sẽ đánh giá các hàm mục tiêu dựa vào kết quả xuất ra từ mô hình mô phỏng và một tập các biến quyết định khác được tạo ra thông qua mô hình tối ưu. Quá trình này được lặp lại rồi kết thúc khi các tiêu chí hội tụ được thỏa mãn. Các tiêu chí hội tụ có thể là số lần vòng lặp thực hiện được định nghĩa trước hoặc giá trị của hàm mục tiêu không cải thiện đáng kể sau một số vòng lặp.
Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển phương pháp vận hành tối ưu hệ thống đa hồ chứa thuộc LVS Vu Gia - Thu Bồn trong các trận lũ. Thông qua thiết lập độ mở cửa van hệ thống tràn xả lũ của các hồ chứa, mô hình xác định lưu lượng xả tối ưu của hệ thống nhằm giảm thiểu tối đa ngập lụt phía hạ du.
2.1. Phương pháp mô phỏng
Mô hình thủy động lực học một chiều Mike 11 phát triển bởi Viện thủy lực Đan Mạch được sử dụng để mô phỏng thủy động lực dòng chảy một chiều của mạng lưới hệ thống sông, kênh dẫn. Cốt lõi của mô hình Mike 11 là mô-đun thủy động lực (HD) và các mô-đun phụ trợ khác, như mưa - dòng chảy, vận chuyển bùn cát, chất lượng nước, vỡ đập … [7]. Mô-đun vận hành công trình (Structure Operation - SO) là một trong những mô-đun phụ trợ, được sử dụng để mô phỏng CLVH của các công trình trong hệ thống mạng lưới sông, như tràn tự do, cống, hệ thống cửa van, trạm bơm, lưu lượng xả từ hồ chứa.
Khi mô phỏng lưu lượng xả lũ từ các hồ chứa, mô-đun SO có thể thiết lập chế độ vận hành thông qua việc lựa chọn các chiến lược điều khiển khác nhau nhờ thay đổi độ mở hệ thống cửa van tràn xả lũ. Các chiến lược điều khiển này được biểu diễn dưới dạng các chuỗi câu lệnh “NẾU - THÌ” ('IF-THEN').
Hình 2. Sơ đồ ra quyết định thực thi CLVH trong mô-đun SO
Theo Hình 2, chiến lược điều khiển sẽ xác định sự vận hành của cửa van. Tại một thời điểm, một CLVH sẽ xác định giá trị lưu lượng xả qua tràn xả lũ thông qua xác định độ mở của cửa van là bao nhiêu, tùy thuộc vào giá trị tại điểm kiểm soát. Sử dụng một chuỗi các câu lệnh “IF” có thể định nghĩa nhiều điều kiện ràng buộc thông qua câu lệnh logic để thay đổi độ mở cửa van. Nếu tất cả các điều kiện định ra cho một CLVH bất kỳ thỏa mãn, chiến lược đó sẽ được thực thi. Tùy thuộc vào mục tiêu của bài toán, người thực hiện mô phỏng sẽ định ra các câu lệnh logic theo thứ tự ưu tiên thông qua các hàm toán học. Do đó, tùy thuộc vào chế độ dòng chảy trong sông, hiện trạng hồ chứa, mực nước tại các điểm kiểm soát phía hạ lưu, thời điểm trong chu kỳ vận hành, người thực hiện mô phỏng sẽ áp dụng nhiều CLVH khác nhau để thiết lập chế độ làm việc của hồ chứa theo mục tiêu đề ra.
Như vậy, với mô hình Mike 11, chúng ta có thể lập trình để lựa chọn quá trình điều khiển khác nhau. Phương pháp điều khiển được kết hợp với câu lệnh “TRUE” đầu tiên sẽ được sử dụng. Người dùng định ra câu lệnh quan trọng (nhất, nhì, ba)… theo thứ tự ưu tiên. Nghiên cứu này sử dụng mô-đun SO để mô phỏng sự vận hành của hệ thống đa hồ chứa thuộc hệ thống sông Vu Gia - Thu Bồn thông qua chiến lược điều khiển hệ thống cửa van của tràn xả lũ.
2.2. Phương pháp tối ưu
Bài toán tối ưu bao gồm hai phần chính: (1) Hàm mục tiêu và (2) Các điều kiện ràng buộc. Đối với bài toán vận hành tối ưu hệ thống đa hồ chứa nhiệm vụ giảm lũ cho hạ du, hàm mục tiêu được biểu thị dưới dạng tổng thiệt hại do lũ lụt gây ra là nhỏ nhất, tính toán thông qua mức ngập tại vùng ngập lụt. Điều kiện ràng buộc của bài toán này gồm: Thủy lực (hệ thống sông), vật lý (đặc điểm công trình hồ chứa) và chế độ vận hành.
Những năm qua, nhiều mô hình tối ưu vận hành hồ chứa đã được đề xuất, trong đó kiểm soát lũ lụt là một trong những mục tiêu được các nghiên cứu quan tâm nhất. Các nghiên cứu đó có thể tập trung vào khía cạnh vận hành tối ưu của đơn hồ hoặc đa hồ chứa, đơn mục tiêu hay đa mục tiêu. Trong nghiên cứu này, do đặc điểm của hệ thống sông và hệ thống đa hồ chứa, một CLVH giảm lũ được phát triển dựa trên sự kết hợp giữa mô hình mô phỏng, kỹ thuật tối ưu để giảm lưu lượng , mực nước đỉnh lũ tại hạ lưu thông qua điều khiển hệ thống cửa van tràn xả lũ.
Thuật toán tối ưu toàn cầu (SCE) được phát triển bởi Duan và cộng sự tại trường Đại học Arizona để giải quyết vấn đề ước lượng tham số trong mô hình mưa - dòng chảy [8]. Hiện nay, thuật toán này được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật tối ưu khác nhau nhờ những đặc điểm và tính ưu việt của nó, như: Thuật toán được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa phương pháp Downhill Simplex với các khái niệm của phương pháp tìm kiếm ngẫu nhiên có kiểm soát, sự phát triển cạnh tranh trong kỹ thuật tiến hóa, kỹ thuật xáo trộn các phức hợp. Thuật toán này có thể giải nhanh các bài toán phức tạp, đồng thời tránh được bẫy của tối ưu địa phương.
Trong nghiên cứu này, thuật toán SCE sử dụng để tối ưu hóa sự vận hành hệ thống đa hồ chứa thuộc LVS Vu Gia - Thu Bồn được thực hiện trong phần mềm AutoCal, - phát triển bởi Viện thủy lực Đan Mạch (DHI).
Với đặc điểm địa hình hiểm trở, độ dốc lớn đã ảnh hưởng đến dung tích của các hồ chứa thuộc khu vực miền Trung nói chung, trên LVS Vu Gia - Thu Bồn nói riêng. Hầu hết các dự án thủy điện trong lưu vực này đều tận dụng sự thay đổi của địa hình để khai thác thế năng dòng chảy, các đập dâng nước tạo thành hồ chứa với dung tích hạn chế. Trong các dự án thủy điện triển khai trên lưu vực này, chỉ có 4 dự án với hồ chứa dung tích tương đối, có khả năng tham gia điều tiết phòng lũ cho hạ du, bao gồm: A Vương, Đak Mi 4, Sông Bung 4, Sông Tranh 2. Bốn hồ chứa này đóng vai trò quan trọng trong việc tham gia giảm lũ trên LVS Vu Gia - Thu Bồn.
Hình 3. Đặc điểm địa hình và hệ thống hồ chứa lớn LVS Vu Gia -Thu Bồn
3.1. Quy trình vận hành hồ chứa LVS Vu Gia - Thu Bồn
Quy trình vận hành các hồ chứa lớn thuộc LVS Vu Gia - Thu Bồn tuân thủ theo Quyết định số 1865/QĐ-TTg ngày 23/12/2019 của Thủ tướng Chính phủ [9], trong đó thứ tự ưu tiên vận hành như sau:
Quy trình vận hành giảm lũ cho hạ du bao gồm 3 chế độ vận hành:
3.2. Bài toán vận hành tối ưu giảm lũ hạ du
Như đã trình bày ở phần trên, mục đích của nghiên cứu là tối ưu vận hành hệ thống đa hồ chứa LVS Vu Gia - Thu Bồn nhằm giảm lũ cho hạ du (Hình 4). Mô hình tối ưu vận hành hệ thống hồ chứa được thiết lập thông qua sự vận hành của hệ thống cửa van tràn xả lũ.
Hình 4. Sơ đồ duỗi thẳng 4 hồ chứa thủy điện và 2 điểm kiểm soát (trạm thủy văn) thuộc lưu vực nghiên cứu
Mực nước tại các điểm kiểm soát ở hạ du (các trạm thủy văn) là điều kiện khống chế, hàm mục tiêu được biểu diễn dưới dạng:
|
|
(1) |
Trong đó:
CLVH giảm lũ cho hạ du dựa trên sự kết hợp giữa mô hình mô phỏng - kỹ thuật tối ưu đã được áp dụng cho các trận lũ lớn xảy ra trên LVS Vu Gia - Thu Bồn: Trận lũ năm 2007 (từ 10 - 16/11); trận lũ năm 2009 (từ 29/9 - 2/10) và trận lũ năm 2017 (từ 4 - 7/11).
Để đánh giá mô hình vận hành tối ưu, ba kịch bản đã được xem xét, bao gồm:
Kết quả điều tiết xả lũ của 4 hồ chứa với trận lũ năm 2007 được thể hiện ở Hình 5, trong đó: Đường xanh đậm thể hiện lưu lượng đến hồ; đường màu hồng ứng với quy trình hiện hành; đường màu xanh lá cây thể hiện quá trình xả lũ ứng với mô hình tối ưu. Từ kết quả cho thấy, giá trị lưu lượng đỉnh lũ tại các điểm kiểm soát theo CLVH tối ưu (Kịch bản 3) giảm nhỏ so với kết quả vận hành theo Quy trình hiện hành (Kịch bản 2) là 27,49%; mực nước hạ lưu tại các điểm kiểm soát giảm 11,39%.
Hình 5. Đồ thị lưu lượng đến hồ và quá trình xả lũ của 4 hồ chứa theo các kịch bản trận lũ năm 2007
Trận lũ năm 2009 do ảnh hưởng của bão số 9 (bão Ketsana), với lượng mưa 3 ngày đo được tại các điểm: 610 mm tại Hiên, 425 mm tại Thạnh Mỹ, 401 mm tại Ái Nghĩa, 570 mm tại Nông Sơn. Kết quả so sánh giữa các kịch bản được thể hiện ở Bảng 1.
Bảng 1. So sánh mực nước lớn nhất và lưu lượng đỉnh lũ tại các điểm kiểm soát của các kịch bản vận hành - trận lũ 2009
|
Điểm kiểm soát |
Kịch bản |
Giá trị |
|||
|
Mực nước lớn nhất (m) |
HR (%) |
Đỉnh lũ (m3/s) |
QR (%) |
||
|
Ái Nghĩa |
Kịch bản 1 |
10.40 |
2.68 |
3 578 |
9.93 |
|
|
Kịch bản 2 |
10.00 |
6.42 |
3 161 |
20.44 |
|
|
Kịch bản 3 |
9.50 |
11.10 |
2 625 |
33.91 |
|
Giao Thủy |
Kịch bản 1 |
9.10 |
4.71 |
18 088 |
12.98 |
|
|
Kịch bản 2 |
8.80 |
7.85 |
16 714 |
19.59 |
|
|
Kịch bản 3 |
8.40 |
12.04 |
14 380 |
30.82 |
Trong đó HR (%), QR (%) lần lượt là tỷ lệ giảm mực nước lớn nhất, lưu lượng lớn nhất tại các điểm kiểm soát ở hạ du so với trường hợp không có hồ chứa (dòng chảy tự nhiên).
Trận lũ năm 2017 gây ra bởi cơn bão số 12 (bão Damrey) với lượng mưa ghi nhận tại Trà My trong 48 giờ là 804 mm, ít nhất ghi nhận 8 điểm khác có lượng mưa trên 500 mm trong khoảng thời gian này, do đó tình hình ngập lụt nghiêm trọng đã xảy ra ở vùng đồng bằng hạ du LVS Vu Gia - Thu Bồn. Thời điểm này, tất cả 4 hồ chứa lớn đều đã đi vào hoạt động, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, với chiến lược điều khiển vận hành tối ưu, đã có sự giảm cả về lưu lượng và mực nước tại các điểm kiểm soát ở hạ lưu khi so sánh với chế độ vận hành được ghi nhận. Kết quả cụ thể được thể hiện ở Bảng 2.
Bảng 2. So sánh mực nước lớn nhất và lưu lượng đỉnh lũ tại các điểm kiểm soát của các kịch bản vận hành - trận lũ 2017
|
Điểm kiểm soát |
Kịch bản |
Giá trị |
|
|||
|
Mực nước lớn nhất (m) |
HR (%) |
Đỉnh lũ (m3/s) |
QR (%) |
|||
|
Ái Nghĩa |
Vận hành thực tế |
9.44 |
7.68 |
2 621 |
19.11 |
|
|
|
Vận hành tối ưu |
9.06 |
11.37 |
2 232 |
31.11 |
|
|
Giao Thủy |
Vận hành thực tế |
8.82 |
7.48 |
16 561 |
19.89 |
|
|
|
Vận hành tối ưu |
8.56 |
10.22 |
15 208 |
26.43 |
|
Mục đích chính của vận hành kiểm soát lũ lụt là giảm thiểu thiệt hại vùng hạ du và bảo vệ an toàn cho công trình đầu mối. Do đó, mục tiêu của nghiên cứu này là xác định lưu lượng xả lũ của các hồ chứa thủy điện trong hệ thống đa hồ thuộc LVS Vu Gia - Thu Bồn; giảm mức ngập tại các điểm kiểm soát ở hạ du. Mô-đun vận hành công trình (SO) trong bộ mô hình Mike 11 đã được sử dụng để mô phỏng sự vận hành của hệ thống cửa van tràn xả lũ, kết hợp cùng thuật toán tối ưu toàn cầu (SCE) tìm lời giải tối ưu cho tổ hợp các giai đoạn vận hành của hệ thống tràn xả lũ.
Phương pháp này đã được thực hiện thành công cho hệ thống đa hồ chứa thuộc LVS Vu Gia - Thu Bồn. Ba trận lũ vào các năm: 2007, 2009, 2017 đã được chọn để tiến hành mô phỏng. Để đánh giá hiệu quả của phương pháp tiếp cận cũng như mục tiêu của nghiên cứu, các kịch bản khác nhau đã được phát triển và so sánh, thể hiện hoạt động của hệ thống hồ chứa trong quá khứ, các quy tắc hiện tại và mô hình tối ưu đề xuất. Kết quả chỉ ra rằng, mô hình tối ưu đề xuất cho kết quả tốt hơn nhiều cho tất cả các kịch bản về giảm lưu lượng đỉnh lũ, mực nước tối đa tại các điểm kiểm soát hạ lưu so với các kịch bản còn lại. Kết quả nghiên cứu thu được cho thấy sự phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước đó [10], do đó, thuật toán tối ưu toàn cầu SCE thể hiện hiệu quả rõ rệt trong việc tối ưu hóa các hệ thống đa hồ chứa phức tạp.
Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát triển Khoa học và Công nghệ - Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng trong Đề tài có mã số T2021-02-44.
Nguyễn Thanh Hảo1*, Philippe Gourbesville2, Võ Nguyễn Đức Phước1
1Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng
2Polytech Lab, Université Côte d’Azur, Sophia Antipolis, France
(Nguồn: Bài đăng trên Tạp chí Môi trường, số Chuyên đề Tiếng việt IV/2022)
|
OPTIMAL OPERATION OF PARALLEL RESERVOIRS SYSTEM WITH LIMITED STORAGE CAPACITY FOR FLOOD MITIGATION Nguyễn Thanh Hảo1*, Philippe Gourbesville2, Võ Nguyễn Đức Phước1 1Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng 2Polytech Lab, Université Côte d’Azur, Sophia Antipolis, France Abstract: In this research, a flood control operating strategy is developed based on a simulation-optimization model to reduce flood damage downstream of multi-reservoir systems by using spillway gates. For this purpose, an optimization algorithm is introduced, in which maximum water level at downstream control points is objective function and the level of the stages of spillway gates are the decision variables. A global optimization tool, Shuffled Complex Evolution (SCE) algorithm implemented in the AUTOCAL software was coupled with Mike 11 from the DHI simulation model for optimizing stages level of spillway gates. As a case study, the Vu Gia Thu Bon rivers catchment including multi-reservoirs of A Vuong, Song Tranh 2, Dak Mi 4 and Song Bung 4 is analyzed. Results obtained from the proposed model indicate a dramatic decrease in the expected flood damage. A comparison of findings with other studies shows that the proposed model has a better ability to control floods and minimize damage. Keywords: Optimization, flood mitigation, reservoir systems, SCE algorithm. |
Tài liệu tham khảo
[1]. GS. Christensen and S. A. Soliman, “Long-term optimal operation of a parallel multireservoir power system,” J. Optim. Theory Appl., vol. 50, no. 3, pp. 383 - 395, 1986.
[2]. J. A. Adeyemo, “Reservoir operation using Multi-objective evolutionary algorithm - a review,” Asian J. Sci. Res., vol. 4, pp. 16 - 27, 2011.
[3]. J. W. Labadie, “Optimal operation of multireservoir systems: State-of-the-art review,” J. Water Resour. Plan. Manag., vol. 130, no. 2, pp. 93 - 111, 2004.
[4]. W.-G. Y. William, “Reservoir Management and Operations Models: A State‐of‐the‐Art Review,” Water Resour. Res., vol. 21, no. 12, pp. 1797 - 1818, 1985.
[5]. L. Le Ngo, H. Madsen, and D. Rosbjerg, “Simulation and optimisation modelling approach for operation of the Hoa Binh reservoir, Vietnam,” J. Hydrol., vol. 336, no. 3 - 4, pp. 269 - 281, 2007.
[6]. DHI, “AutoCal,” Auto Calibration Tool - User Guid., 2017.
[7]. T. H. Nguyen, P. Gourbesville, and N. D. Vo, “Short-Term Reservoir System Operation for Flood Mitigation with 1D Hydraulic Model,” HIC 2018. 13th Int. Conf. Hydroinformatics, vol. 3, pp. 1523 - 1530, 2018.
[8]. Q. Duan, S. Sorooshian, and V. K. Gupta, “Optimal use of the SCE-UA global optimization method for calibrating watershed models,” J. Hydrol., vol. 158, no. 3 - 4, pp. 265 - 284, 1994.
[9]. “Quyết định số 1865/QĐ-TTg ngày 23/12/2019 của Thủ tướng Chính phủ về Quy trình vận hành liên hồ chứa trên LVS Vu Gia - Thu Bồn” 2019.
[10]. N.S. Hsu and C. C. Wei, “A multipurpose reservoir real-time operation model for flood control during typhoon invasion,” J. Hydrol., vol. 336, no. 3 - 4, pp. 282 - 293, 2007.
