Mô phỏng ngẫu nhiên dòng chảy tháng đến hồ cửa đạt bằng phương pháp Monte Carlo

Nghiên cứu này trình bày kết quả ứng dụng phương pháp Monte Carlo để tạo chuỗi dòng chảy tháng đến hồ Cửa Đạt. Kết quả cho thấy dạng phân phối xác suất phù hợp với chuỗi dòng chảy các tháng đến hồ Cửa Đạt trong mùa lũ là Lognormal và các tháng mùa kiệt là Logistic, Beta hoặc Lognormal.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Mô phỏng ngẫu nhiên dòng chảy tháng đến hồ cửa đạt bằng phương pháp Monte CarloNGHIÊN CỨU & TRAO ĐỔI MÔ PHỎNG NGẪU NHIÊN DÒNG CHẢY THÁNG ĐẾN HỒ CỬA ĐẠT BẰNG PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO Vũ Ngọc Dương (1), Nguyễn Mai Đăng (2) (1) NCS tại Trường Đại học Thủy lợi (2) Trường Đại học Thủy lợi uỹ đạo vận hành tối ưu cho hồ chứa đa mục tiêu được xác định dựa trên chuỗi số Q dòng chảy đến hồ đủ lớn để có thể bao hàm tất cả các trường hợp có thể xảy ra trong thực tế, nhưng chuỗi dòng chảy thực đo đến hồ thường ngắn và thậm chí khôngcó trạm đo nên để khắc phục thường dùng phương pháp mô hình toán để mô phỏng. Nghiên cứunày trình bày kết quả ứng dụng phương pháp Monte Carlo để tạo chuỗi dòng chảy tháng đến hồCửa Đạt. Kết quả cho thấy dạng phân phối xác suất phù hợp với chuỗi dòng chảy các tháng đếnhồ Cửa Đạt trong mùa lũ là Lognormal và các tháng mùa kiệt là Logistic, Beta hoặc Lognormal.Nghiên cứu đã phát 1.000.000 số ngẫu nhiên dòng chảy của 12 tháng trong năm, sử dụng giảipháp đặt hàm chặn Min ứng với tần suất đảm bảo cấp nước 90% và Max ứng với tần suất 10%để hạn chế được việc phát sinh các giá trị vô nghĩa (quá lớn hoặc quá nhỏ, thậm chí giá trị âm).Kết quả này sẽ phục vụ cho bài toán xác định chế độ vận hành tối ưu đa mục tiêu của hồ chứaCửa Đạt. Từ khóa: Mô phỏng ngẫu nhiên, Phương pháp Monte Carlo, Phân phối xác suất, Dòng chảytháng, Hồ chứa Cửa Đạt. 1. Mở đầu ẩn. Với việc sử dụng phương pháp Monte Carlo Đối với bài toán vận hành hồ chứa đa mục tạo chuỗi số dòng chảy ngẫu nhiên đến hồ tạotiêu, việc thỏa mãn nhiều mục tiêu cấp nước với biên đầu vào phong phú cho bài toán điều hồcác ràng buộc rất chặt chẽ trong mô hình mô chứa, từ đó xác định được biểu đồ điều phối hợpphỏng vận hành hồ chứa làm cho bài toán trở lý vừa đảm bảo hàm mục tiêu phát điện lớn nhấtnên phức tạp. Trong một số trường hợp, tùy điều đồng thời đáp ứng các yêu cầu cấp nước hạ dutừng điều kiện cụ thể của hệ thống hồ chứa mà [2]. Bài báo này trình bày mô phỏng chuỗi dòngcó thể dùng thủ thuật chuyển các hàm mục tiêu chảy ngẫu nhiên đến hồ Cửa Đạt với số lượngthành các điều kiện ràng buộc, tức là chuyển từ 1.000.000 năm để phục vụ cho xác định chế độđa mục tiêu thành đơn mục tiêu. Đối với hồ vận hành điều tiết tối ưu, với mục tiêu mô phỏngchứa nước đa mục tiêu ưu tiên cấp nước, hàm mối tương quan dòng chảy của từng tháng trongmục tiêu cấp nước thường được sử dụng như năm, tạo ra vô số các trường hợp ngẫu nhiên đểràng buộc trong quá trình tính toán tối ưu và đảm bảo số đông và các tổ hợp có thể xảy ramục tiêu tiếp theo trong cấp nước sẽ là hàm trong tương lai. Hiện nay thượng lưu hồ Cửađược tối ưu. Đạt đã có thủy điện Huổi Na ảnh hưởng đến Hồ chứa nước Cửa Đạt là hồ chứa đa mục điều tiết dòng chảy, tuy nhiên hồ Huổi Na chỉtiêu, trong đó, ưu tiên hàng đầu là chống lũ, sau có nhiệm vụ phát điện nên không điều tiết cắt lũđến cấp nước hạ du, và kết hợp phát điện [1]. cho hạ du nên về cơ bản không làm thay đổiKhi kết hợp với mô hình vận hành hồ chứa, hàm nhiều chế độ dòng chảy ở các tháng mùa lũ; vềmục tiêu tối ưu lượng phát điện trở nên rất phức mùa kiệt, theo số liệu thực đo xả từ hồ Huổi Natạp, liên quan đến quá nhiều ràng buộc, nhiều cộng với lượng nhập khu giữa cũng không làmbiến số và không thể biểu diễn tường minh. thay đổi các đặc trưng thống kê của các thángChính vì vậy, khó đưa các hàm ngẫu nhiên vào mùa kiệt. Đồng thời nghiên cứu này đã môtrong hàm mục tiêu, vì thế bài toán khó giải phỏng đủ lớn (1 triệu năm) có thể tạo ra rấtthông qua tối ưu hiện mà phải thực hiện tối ưu nhiều tổ hợp từ nhỏ đến lớn của dòng chảy các TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 07 - 2016 41 NGHIÊN CỨU & TRAO ĐỔI tháng, một phần mô phỏng cả khi có điều tiết 3. Mô phỏng chuỗi dòng chảy đến hồ Cửa của Huổi Na. Do đó việc tạo chuỗi số ngẫu Đạt bằng phương pháp Monte Carlo nhiên dòng chảy vào hồ Cửa Đạt trong nghiên Nghiên cứu đã sử dụng phương pháp Monte cứu này đủ độ tin cậy để phục vụ bài toán xác Carlo mô hình hóa dòng chảy trung bình tháng định chế độ vận hành tối ưu của hồ Cửa Đạt. đến hồ ngẫu nhiên dựa trên chuỗi số liệu thực 2. Phương pháp mô phỏng ngẫu nhiên đo đến trạm Cửa Đạt từ năm 1959 đến 2010. Do Monte-Carlo bài toán tối ưu vận hành hồ c ...