Nghiên cứu kết hợp mô hình mô phỏng – tối ưu – trí tuệ nhân tạo nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống hồ chứa sông Ba trong mùa cạn

Tóm tắt

   Nghiên cứu xác lập cơ sở khoa học và phương pháp giải quyết bài toán nâng cao hiệu quả phát điện cho hệ thống hồ chứa (HTHC) thủy lợi - thủy điện bằng cách kết hợp các mô hình: (i) mô phỏng sử dụng HEC-ResSim, (ii) tối ưu sử dụng mô hình quy hoạch động (DP) với thuật toán vi phân rời rạc (DDDP); và (iii) trí tuệ nhân tạo sử dụng mạng nơ-ron (ANN). Mô hình kết hợp này được áp dụng cho HTHC gồm 06 hồ trên sông Ba, mục tiêu là điện lượng năm lớn nhất và thỏa mãn nhu cầu nước tối thiểu hạ lưu mùa cạn quy định trong quy trình vận hành liên hồ. Kết quả thử nghiệm cho hồ sông Hinh cho thấy ANN rất gần với DP và nâng cao được điện lượng khoảng 2% so với vận hành thực tế.