ỨNG DỤNG MẠNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KẾT HỢP VỚI GIẢI THUẬT DI TRUYỀN TÌM PHƯƠNG ÁN TỐI ƯU VẬN HÀNH HỒ CHỨA ĐA MỤC TIÊU: NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH CHO HỒ HÒA BÌNH

Quyết định số 1879/QĐ-TTg ngày 13/10/2010 của Thủ tướng Chính phủ đã phê duyệt danh mục các hồ thủy lợi, thủy điện trên 11 lưu vực sông phải xây dựng quy trình vận hành liên hồ chứa. Như vậy, xây dựng quy trình vận hành tối 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 tối ưu vận hành hồ chứa trong đó phương pháp tối ưu áp dụng giải thuật di truyền là phương...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
ỨNG DỤNG MẠNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KẾT HỢP VỚI GIẢI THUẬT DI TRUYỀN TÌM PHƯƠNG ÁN TỐI ƯU VẬN HÀNH HỒ CHỨA ĐA MỤC TIÊU: NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH CHO HỒ HÒA BÌNH 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 ông 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 Hòa 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 Hòa 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 Công 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 hoàn toàn dòng chảy đến trong tương lai. o đó, phương án này hông áp dụng được trong thực tế hi à dòng 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 toán 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 toán tối ưu tổ hợp co inatorial opti ization . iải thuật di truyền là1 Vi n Quy Hoạch Thủy Lợi162A Trần Quang Khải Hà Nộiquachthixuan@gmail.com 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 toán đa ục tiêu th phương án tối ưu hông ao giờ là duy nhất. Khi đó cần phải có các công cụ giải ài toán 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 ục tiêuxung đột ới các ràng uộc cho trước [6].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 đượcđưa ra trên cơ sở đánh đổi giữa các hà ục tiêu xung đột ề lợi ích, điển h nh là ài toán tốiưu phân ổ nước cho các ục đích sử dụng hác nhau có âu thu n ề lợi ích dùng nước.Với những ài toán đa ục tiêu này, hông thể t được ột phương án duy nhất đồng thờitối ưu hóa tất cả các ục tiêu, trái lại, có rất nhiều phương án à tốt cho ục tiêu này nhưnglại 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 cảithi n ột ục tiêu nào đó à hông là c ...