Luận án Nghiên cứu cơ sở khoa học kết hợp mô hình mô phỏng – tối ưu – trí tuệ nhân tạo trong vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu, áp dụng cho lưu vực sông ba

đi. 
Mặc dù DP là thuật toán hữu dụng cho các quyết định có thể chia tách thành từng giai 
đoạn theo trình tự nhưng nó lại có khối lượng tính toán lớn để tìm ra kết quả tối ưu 
trong nhiều phương án tổ hợp. Đặc biệt là khi tính toán cho hệ thống hồ chứa thì đòi 
hỏi tính toán nhiều cho tổ hợp các biến quyết định và trạng thái khác nhau. Do vậy, có 
nhiều cải tiến và thủ thuật toán để khắc phục khó khăn này, giảm khối lượng tính toán 
tìm cực trị nhanh chóng. Các thuật toán này nhằm chia nhỏ hệ thống hoặc sử dụng 
phương pháp tính lặp dần. Các phương pháp này gồm có: DP mở rộng dần hay DP 
trong các miền khả thi (Descrete Differential DP - DDDP), DP vi phân từng đoạn, DP 
mở rộng xấp xỉ dần, DP ràng buộc ngẫu nhiên, hoặc cách tiếp cận DP phân tách và tổ 
hợp. 
Phương pháp DDDP chỉ tính toán kiểm tra cho một phần vùng trạng thái - thời đoạn, 
tùy vào các ràng buộc giới hạn các biến trạng thái và biến quyết định chỉ thuộc một 
vùng khả nghiệm nào đó. Các bước tính như sau: 
- Xác định vùng khả nghiệm có thể chấp nhận được; 
- Chia vùng khả nghiệm ra làm K trạng thái với bước là ΔV (hoặc ΔZ); 
- Giả thiết một đường tính thử bất kỳ trong vùng đó. Như vậy hai đường liền kề 
trên và dưới của đường thử này tạo nên “hành lang” (Hình 2.3). Các đường thử 
sẽ tạo nên các mạng lưới. Các biến quyết định sẽ được tính gián tiếp khi mà 
trạng thái các nút mạng đã biết; 
49 
- Tiến hành quá trình lặp là: (i) hình thành hàng lang khả biến tối ưu; (2) tối ưu 
với các trạng thái trong hành lang; (3) so sánh và cải tiến hành lang để sao cho 
hàm mục tiêu tốt hơn nữa, từ đó tìm ra cực trị cho toàn vùng. 
- Để tăng độ chính xác thì sau mỗi lần tìm được cực trị trong vùng đó, thì lại tiến 
hành chia nhỏ biến trạng thái đến khi nào mà hàm mục tiêu của lần lặp sau hội 
tụ. Công thức kiểm tra việc dừng tính lặp là: 
�𝐹𝑘
∗−𝐹𝑘−1
∗ �
𝐹𝑘−1
∗ ≤ 𝑐𝑘 (2-5) 
Trong đó: F là giá trị hàm mục tiêu của phép lặp; ck: điều kiện hội tụ bằng sai số nào 
đó sau phép lặp; k:thứ tự vòng lặp. 
Các yếu tố chính ảnh hưởng đến lời giải của bài toán DDDP là: 
- Số các mắt lưới; 
- Lựa chọn mức chia trạng thái ban đầu ΔVbđ, theo đó tạo ra số điểm lưới, quyết 
định nên chiều rộng hành lang; 
- Chọn đường đi ban đầu để tạo nên hành lang tìm kiếm thử ban đầu; 
- Mức độ giảm của độ chia biến trạng thái ΔV quyết định chiều rộng hành lang 
tìm kiếm trong các giai đoạn lặp sau này; 
Việc chọn đường đi ban đầu và hành lang ban đầu là phụ thuộc kết nối với nhau. Kích 
cỡ mắt lưới có thể ảnh hưởng đến việc lâu hội tụ, hoặc hội tụ vào cực trị địa phương. 
Do vậy nên chọn mức chia lớn trước, rồi tăng tốc độ giảm khoảng chia đi có thể là làm 
giảm được khối lượng tính toán. Tuy nhiên việc các khoảng chia ban đầu quá lớn thì sẽ 
làm lãng phí cho tính toán ở miền xa điểm cực trị. 
Ưu điểm nổi trội của DDDP đó là việc giảm đáng kể khối lượng tính toán và tăng độ 
hội tụ, tăng độ chính xác do: 
- Nếu ta có M hồ chứa, mỗi thời đoạn có K trạng thái, tính toán cho tổng số là N 
thời đoạn. Thì theo truyền thống sẽ phải chia lưới nhỏ ra để tìm cực trị cho toàn 
miền từ MNDBT đến MNC. Số lượng phép thử (số đoạn đường đi) sẽ phải là tổ 
50 
hợp lũy thừa của ba chỉ số trên. Việc này rất lãng phí khi mà nghiệm lớn nhất 
cho điện lượng lớn nhất thường có quy luật là hồ luôn duy trì mực nước cao đầu 
mùa cấp tận dụng cột nước (H) và xuống mực nước thấp trước lũ để tăng dung 
tích trữ (Vtrữ) từ đó tăng H và tuân thủ những ràng buộc nhất định. Như vậy 
nếu xác định được vùng dự kiến vận hành thì khối lượng tìm kiếm tối ưu, cũng 
như độ chính xác bằng DP sẽ được cải thiện tuyệt vời (xem Hình 2.4). 
- Theo DDDP thì việc chia lưới thưa trước và khoảng chia chỉ giảm nhỏ đi sang 
lần lặp kế tiếp khi mà hàm mục tiêu được cải thiện tốt hơn. Điều này cho phép 
hành lang tiếp tục di động để tìm kiếm điểm cực trị trong lần lặp đó. Như vậy là 
hành lang sẽ tự động ưu tiên đi kiếm cực trị cho các hồ chứa mà biến quyết định 
ảnh hưởng lớn hơn các hồ có tỷ trọng nhỏ trong hệ thống. 
- Đối với bài toán kỹ thuật, khi mà các ràng buộc vật lý của hệ thống là không thể 
vi phạm được, kèm theo đó là các ràng buộc khác về nhu cầu dùng nước, mực 
nước tối thiểu đảm bảo lưu lượng cần xả xuống hạ lưu trong mùa cạn, nhu cầu 
phát điện tối thiểu (tối đa) thì việc định trước hành lang chứa nghiệm cực trị 
toàn cục (trong vùng nghiệm đã thỏa mãn các ràng buộc trên) là khả thi và thực 
tế. Điều này có được từ việc kế thừa kết quả tính toán từ mô hình mô phỏng, 
hoặc kinh nghiệm vận hành. Bên cạnh đó thì VHHTHC cần thỏa mãn nhiều 
ràng buộc liên quan đến an toàn hồ chứa, khả năng qua nước của tua bin, của 
công trình, công suất yêu cầu của hệ thống v.v... Do vậy, chọn phương pháp 
DDDP tính cho HTHC là phù hợp. 
Thuật toán DDDP này được đề cập và công bố trong các sách của các học giả nổi tiếng 
như Larry W.May và Yeou-Koung Tung (1992) [94]; Ray K Linsley và nnk (1992) 
[95]; Branislav Djordjevic (1993) [97]; Labadie, J.W. (2004) [96]. 
2.2.3 Lập trình bài toán quy hoạch động cho HTHC thủy điện 
Mô hình và việc tính toán được tác giả thực hiện trên lập trình ngôn ngữ VBA, tác giả 
đặt tên chương trình là ROP (Reservoir Operation Policy), số liệu vào và kết quả được 
truy xuất dưới dạng bảng trong MS-Exel. Thuật toán sử dụng là Quy hoạch động với 
biến trạng thái (biến quyết định) là mực nước hồ chứa và sử dụng thuật toán DDDP. 
51 
Với vùng có khả năng có nghiệm tối ưu được xác định từ trước, kế thừa từ mô hình 
HEC-ResSim. 
Hàm mục tiêu: 
Đối với VHHTHC thì các hàm mục tiêu sau có thể được sử dụng: 
- Điện lượng phát ra (điện lượng năm hoặc mùa kiệt) của HTHC là lớn nhất; 
- Doanh thu (phát điện, cấp nước) là lớn nhất; 
- Chi phí nhiên liệu của hệ thống điện nhỏ nhất; 
- Thiếu hụt nước cấp so với nhu cầu (hoặc phát điện so với yêu cầu phụ tải) là ít 
nhất; 
Đứng trên quan điểm hệ thống điện thì mục tiêu điện lượng lớn nhất, hoặc doanh thu 
lớn nhất, hoặc chi phí nhiên liệu nhỏ nhất là khác nhau do đơn giá điện hay chi phí 
nhiên liệu phụ thuộc vào cân bằng hệ thống và sự tham gia của các nhà máy điện trong 
hệ thống tại các thời điểm là khác nhau. Ví dụ, hiện nay quy định giá điện cao điểm, 
thấp điểm, trung bình điểm là rất khác nhau, Đặc biệt là trong thị trường điện cạnh 
tranh thì giá điện (hay giá trị của nước cho phát điện) luôn thay đổi theo thị trường. 
Phân tích sau đây sẽ nêu lý do vì sao Luận án chon mục tiêu điện lượng lớn nhất làm 
hàm mục tiêu cho bài toán tối ưu VHHTHC. 
Thủy điện là có thể coi là nguồn điện rẻ, tái tạo và sạch do không tiêu tốn nhiên liệu 
hóa thạch. Do vậy, các quốc gia nhất là các nước đang phát triển như ở Việt Nam đều 
ưu tiên tối đa phát triển thủy điện. Do vậy, hàm mục tiêu của VHHTHC hệ thống hồ 
chứa thủy điện là tận dụng tối đa nguồn nước để phát điện, đem lại hiệu quả kinh tế 
cao nhất trên cơ sở đáp ứng các yêu cầu dùng nước tối thiểu khác. 
Với hệ thống điện hiện nay thì tỷ trọng thủy điện chỉ còn 38% trong tổng số gần 
40.000MW công suất lắp đặt. Theo Quy hoạch điện 7 sửa đổi (Quyết định 428/QĐ-
TTg ngày 18/6/2016), thì trong tương lai chỉ còn 21,1% (2025) và 16,9% (2030). 
Thêm nữa là từ 2015, do nhu cầu điện vẫn tăng cao nên Việt Nam cần nhập khẩu than 
và sau 2020 phải nhập khí kể cả khí hóa lỏng (LNG) để đáp ứng công suất lắp máy là 
52 
Hình 2.3 Lưới chia các giai đoạn và trạng thái của bài toán DP theo phương pháp 
DDDP 
Hình 2.4 Phạm vi biến đổi của mực nước hồ sử dụng DDDP 
53 
 96.500MW (49% than, 15,6% khí năm 2025); và công suất lắp 129.500MW (42,6% 
than, 19,1% khí năm 2030). Để đáp ứng được công suất đó thì Việt Nam phải nhập 
con số khổng lồ khoảng 80 triệu tấn than năm 2025 và 135 triệu tấn năm 2030. Việc 
phát triển năng lượng tái tạo khó khăn do quy mô công suất nhỏ và giá thành vẫn cao. 
Giá khí và LNG còn cao hơn nữa. Như vậy, trong tương lai gần, Việt Nam sẽ phụ 
thuộc vào nhiên liệu nhập khẩu, làm cho giá điện sẽ tăng cao. Hiện nay, năm 2016 
Việt Nam đã nhập trên 10 triệu tấn thanvà mới trong 5 tháng đầu năm 2017, Việt Nam 
đã phải nhập khẩu gần 6 triệu tấn than, nhưng giá đã tăng gần 58% so với trước. 
Theo lộ trình thực hiện thị trường điện cạnh tranh thì các nhà máy điện có công suất 
lớn hơn 30MW phải tham gia thị trường điện. Hiện nay đang là thị trường bán buôn thí 
điểm, đến 2021 thì dự kiến sẽ là thị trường bản lẻ cạnh tranh và năm 2023 sẽ có thị 
trường hoàn chỉnh. Như vậy nhà máy điện nào có giá phát điện rẻ sẽ được huy động 
nhiều nhất. Với việc phụ thuộc vào nhiên liệu nhập khẩu thì chắc chắn rằng giá điện sẽ 
có biến động theo thị trường thế giới và xu thế tăng cao do nhiên liệu ngày càng cạn 
kiệt và các quốc gia xuất khẩu thì hạn chế. Theo khung giá phát điện cho năm 2017 
(Ban hành kèm theo Quyết định số 5107/QĐ-BCT ngày 29 tháng 12 năm 2016) thì giá 
trần nhiệt điện than là 1568 đồng/kWh (khoảng 7,1 cent) cao hơn nhiều so với giá thủy 
điện là 1070 đồng/kWh (khoảng 4,8 cent). Đối với năng lượng tái tạo (sinh khối, mặt 
trời) thì cao hơn nhiều. Năng lượng mặt trời hiện nay là 9.35 cent/kWh (Theo Quyết 
định số 11/2017/QĐ-TTg về cơ chế khuyến khích phát triển dự án điện mặt trời của 
Thủ tướng Chính phủ ngày 11/4/2017). 
Đối với HTHC trên sông Ba mà Luận án dự kiến khảo sát, tính thử nghiệm có tổng 
công suất là 530MW, có tỷ trọng rất nhỏ (1,3% so với tổng công suất hệ thống hiện 
nay là 40.000MWvà đến năm 2025 chỉ còn 0,5% so với 96.500MW năm 2025). Khả 
năng tham gia phủ đỉnh hệ thống thấp. Nên việc phát điện tối đa nguồn thủy năng rẻ 
này là hợp lý bằng cách chọn mục tiêu điện năng lớn nhất. 
Do vậy, trong Luận án này giới hạn ở việc đi sâu vào tính toán thuật toán và liên kết 
các mô hình toán VHHTHC, chưa đủ thời gian xét đến vận hành cả hệ thống điện nên 
với việc phân tích trên thì chọn hàm mục tiêu điện năng lớn nhất sẽ phù hợp. Trong 
54 
tương lai, khi mà thị trường ổn định thì việc đưa các ràng buộc hệ thống (nếu có) hoặc 
hàm giá điện vào bài toán tối ưu Luận án đang xác lập vẫn hoàn toàn thực hiện được. 
Vậy hàm mục tiêu của HTHC theo tiêu chuẩn điện lượng tổng cộng HTHC lớn nhất 
được chọn (với mỗi bước thời đoạn không đổi ΔT = const) sẽ là: 
∑𝐸𝑡+1
∗ (𝑉𝑡+1) = 𝑀𝑎𝑥𝑄𝑡�∑𝐸𝑡∗ (𝑉𝑡) + 𝐸𝑡(𝑉𝑡 ,𝑄𝑡)} (2-6) 
Đối với hệ thống hồ chứa thì Vt và Qt phải hiểu là tập hợp các biến trạng thái V(i,j) và 
biến quyết định Q (i,j); i=1 đến N là số thời đoạn; j=1 đến M là số hồ. 
Với mục đích lập bài toán và áp dụng cụ thể cho HTHC thủy điện là chính nên mục 
tiêu cấp nước hạ lưu, lơi dụng tổng hợp (tưới, sinh hoạt và công nghiệp, môi trường 
v.v...) được chuyển thành các ràng buộc. Mặc dù vậy, Luận án cũng đưa ra các chỉ tiêu 
đánh giá VHHTHC cho các yêu cầu cấp nước này để có thể đánh giá được hiệu quả 
phát điện và cấp nước cho mỗi quyết định vận hành. Bản thân các ràng buộc nhu cầu 
nước hạ lưu được xem xét trong bài toán tối ưu cũng đã phản ánh tính đáp ứng yêu cầu 
lợi dụng tổng hợp của bài toán. 
Thời đoạn tính toán: 
Phần mềm ROP được lập cho thời đoạn là tháng và áp dụng cho hồ chứa dài hạn. Việc 
áp dụng cho thời đoạn này giới hạn phạm vi tính toán của Luận án chỉ xem xét đến đáp 
ứng các yêu cầu cấp nước hạ lưu vào mùa cạn. Với mùa lũ thì Luận án chỉ đưa vào các 
mực nước giới hạn trong mùa lũ từ quy trình điều hành các hồ chứa. Để xem xét được 
mâu thuẫn giữa vận hành phát điện và chồng lũ trong mũa lũ cần có tính toán với bước 
thời gian ngằn hơn (ngày, giờ) khi kể đến thời gian chảy truyền trong lưu vực và giữa 
các hồ chứa. Đây là hạn chế trong Luận án chưa tính cho bước thời gian này. 
Hàm giá: 
Hàm giá ở đây chính là điện lượng. Điện lượng thành phần của hồ i, phát trong thời 
đoạn j được tính bằng công thức: 
𝐸(𝑖,𝑗) = 9,81. 𝜂(𝑖,𝑗)𝑄𝑝𝑑(𝑖,𝑗).𝐻(𝑖,𝑗).∆𝑇 (2-7) 
trong đó: 
55 
- Et: điện lượng phát trong thời đoạn ΔT; 
- η là hiệu suất nhà máy; 
- Q và H lần lượt là lưu lượng và cột nước phát điện sau khi đã trừ tổn thất. 
Lưu ý: ηt, Qt, Ht phụ thuộc vào đặc tính tua bin. Khi lập trình tính thì đường đặc tính 
được số hóa dưới dạng bảng tra nội suy hai chiều (đặc tính vận hành công suất N =f(Q, 
H) (hoặc hiệu suất η =f(Q, H) (Hình 2.5) 
Hàm chuyển trạng thái: 
Vi, j+1= Vi,j + (C(i,j).Qđ(i,j) + Qkg(i,j) – Qtt(i,j) – Qyc(i,j)- Qpd(i,j)). ∆T (2-8) 
trong đó: 
- Vi,j: dung tích hồ đầu thời đoạn; 
- Vi+1,j: dung tích hồ cuối thời đoạn; 
- C: ma trận thể hiện sự kết nối dòng chảy trong hệ thống thể hiện độ trễ và chứa 
nước của dòng chảy trong hệ thống. Với lưu vực nhỏ và thời đoạn tính toán là 
tháng thì C =1 (tức là không có trễ); 
- Qđ: lưu lượng thiên nhiên đến hoặc từ hồ chứa thượng lưu; 
 Hình 2.5 Giới hạn vùng làm việc của tua bin và đường đặc tính vận 
hành công suất N =f(Q, H) 
56 
- Qkg: dòng chảy khu giữa; 
- Qtt: tổn thất (xả, bốc hơi, thấm và các tổn thất khác); 
- Qyc: lưu lượng chuyển ra từ hồ do yêu cầu dùng nước thượng lưu; 
- Qpd: phát điện. 
Các ràng buộc (với t =1,,T): 
Vmin(i,j) ≤ V(i,j) ≤ Vmax,(i,j) (2-9) 
Qpdmin(i,j) ≤ Qpd(i,j) ≤ Q pdmax(i,j) (2-10) 
Nmin,(i,j) ≤ N(i,j) ≤ Nmax,(i,j) (2-11) 
Trong đó: 
- Vmin và Vmax: dung tích (hoặc khống chế qua mực nước) nhỏ nhất và lớn nhất 
cho phép; 
- Qmin và Qmax: lưu lượng nhỏ nhất và lớn nhất cho phép qua tua bin; Nmin và 
Nmax:công suất nhỏ nhất và lớn nhất (khả dụng) cho phép lấy từ đặc tính thiết 
bị (hoặc theo yêu cầu hệ thống điện); 
Khi lưu lượng xuống hạ lưu Qhl gồm tống lưu lượng phát điện và lưu lượng xả xuống 
hạ lưu bị khống chế thì: 
Qhl-min(i,j) ≤ Qhl(i,j) ≤ Q hl-max(i,j) (2-12) 
Trong đó: Qhl-min và Qhl-max:lưu lượng nhỏ nhất và lớn nhất yêu cầu xuống hạ lưu 
do lợi dụng tổng hợp. 
Với HTHC thì ngoài ra có các điểm khống chế lưu lượng (hoặc mực nước) nhằm đảm 
bảo nhu cầu nước cho các ngành khác (tưới, môi trường), thì lưu lượng đến tổng cộng 
cho từng thời đoạn tại nút đó phải thỏa mãn ràng buộc này. Do đó, nếu điểm khống 
chế là hạ lưu của cả bậc thang thì các hồ phía trên phải cùng nhau phối hợp. 
Sơ đồ thuật toán và các bước tính để lập trình thể hiện trên sơ đồ Hình 2.6. Trong đó 
có 03 vòng lặp (thời đoạn, số hồ, trạng thái mực nước hồ) để tìm được giá trị hàm 
mục tiêu cuối cùng lớn nhất. 
57 
Đối với HTHC, tính phối hợp vận hành toàn hệ thống trong bước tối ưu DP được thể 
hiện trong quá trình tính toán cho một thời đoạn nào đó, có thể chia làm hai giai đoạn 
như sau: 
• Giai đoạn tính xuôi: khi biết được mực nước đầu và cuối của hồ chứa, thì các 
thông số như lưu lượng phát điện, công suất, lưu lượng hạ lưu được gián tiếp 
tính ra. Giai đoạn này thì quan hệ của HTHC (thủy văn) sẽ được tính toán; 
• Giai đoạn kiểm tra ràng buộc và tính ngược: các thông số đầu ra được kiểm tra 
với ràng buộc (min và max), các ràng buộc của HTHC (thủy lực, thủy lợi). Nếu 
không thỏa mãn thì mực nước cuối thời đoạn sẽ phải được hiệu chỉnh từ các 
thông số được chọn là thông số giới hạn (min hoặc max). 
Trong giai đoạn kiểm tra ràng buộc, nếu ràng buộc cấp nước tổng cộng nào đó của hệ 
thống thì phần vi phạm ràng buộc sẽ được phân bổ theo tỷ trọng của nước sẵn có trong 
các hồ trong hệ thống. Ví dụ lưu lượng tối thiểu trên dòng chính hạ du của M hồ chứa 
cần đảm bảo là Qtt, tuy nhiên tại thời đoạn tính toán nào đó bị thiếu hụt lượng là ΔQtt. 
Như vậy, lượng nước cần cung cấp bổ sung từ hồ j sẽ được phân bổ theo tỷ lệ lượng 
nước trữ khả dụng của các hồ trong hệ thống, tức là: 
∆𝑄𝑡𝑡(𝑗) = 𝑉𝑘𝑑(𝑗)∑ 𝑉𝑘𝑑(𝑗)𝑀𝑗=1 ∗ ∆𝑄𝑡𝑡 (2-13) 
Trong đó: Vkd(j) là dung tích khả dụng của hồ j tham gia vào cấp cho điểm cấp nước 
tối thiểu. 
Vkd(j) = Vđ(j)+ Vđến (j). Trong đó: Vđ (j) là lượng nước trữ trong hồ đầu thời đoạn 
có thể sử dụng được; Vđến(j): lượng nước đến hồ trong thời đoạn. 
Sơ đồ khối chi tiết xử lý ràng buộc xem Hình 2.7. 
Mã code của một số mođun chính của phần mềm được nêu ở phần Phụ lục. 
2.2.4 Kết quả từ mô hình DP và kết nối với ANN 
Kết quả chương trình sẽ đưa ra kết quả là giá trị hàm mục tiêu, các thông số hệ thống 
như lưu lượng đến, mực nước hồ chứa, lưu lượng qua nhà máy và công trình xả, công 
58 
suất và điện lượng trung bình thời đoạn tại tất cả các thành phần HTHC và các nút tính 
toán của hệ thống. 
Mô hình ANN có thể viết như sau: Biến trạng thái cuối thời đoạn phụ thuộc vào biến 
trạng thái đầu các thời đoạn trước và các biến vào và ra làm thay đổi trạng thái trong 
và trước thời đoạn đó. Cụ thể cho bài toán VHHTHC thì biến chọn như sau: 
Dung tích cuối thời đoạn là biến ra (với mục tiêu đã xác định là cần gần nhất với dung 
tích tối ưu theo lời giải DP); 
- Biến đầu vào gồm: Dung tích đầu các thời đoạn trước đó; Lượng đến hồ trong 
các thời đoạn trong và trước đó; Lưu lượng phát điện (hay lưu lượng yêu cầu) 
trong các thời đoạn trong và trước đó. Đối với HTHC thì các biến đầu vào phải 
hiểu là véc tơ biến vào của tất cả các hồ chứa trong hệ thống. 
Như vậy với HTHC thì việc lựa chọn các thông số đầu vào nào ảnh hưởng lớn nhất 
đến thông số đầu ra phải được tiến hành trước bằng phân tích tương quan. 
Trên cơ sở đó, tác giả lập trình bằng ngôn ngữ VBA (Visual Basic for Applications) 
cho phần mềm Mô đun 2 (ROP-AN2) nhằm xử lý số liệu, chuẩn bị các chuỗi số liệu 
cho từng thời đoạn cho ANN bao gồm: 
- Mực nước, dung tích hồ chứa; 
- Dùng hàm thống kê trong MS- Excel, đánh giá tương quan giữa các biến đầu 
vào gồm: dung tích đầu, lưu lượng dòng chảy đến, lưu lượng phát điện, yêu 
cầu dùng nước với biến đầu ra là trạng thái dung tích hồ chứa cuối thời đoạn; 
- Chọn các hàm và biến để đưa vào ANN. Mục tiêu của giá trị hàm ra của ANN 
là gần sát nhất với trạng thái hồ từ lời giải tối ưu DP. 
Chỉ tiêu đánh giá chuỗi kết quả quỹ đạo vận hành từ ANN so với DP là: (1) hệ số 
tương quan; (2) R2; (3) sai số so với hàm mục tiêu ở đây là tối đa điện lượng. 
Mã code của phần mềm ROP-AN2 được nêu ở phần Phụ lục 1. 
59 
2.3 Mô hình ANN 
2.3.1 Cấu trúc của mạng ANN 
Như đã giới thiệu ở trên thì mô hình mạng nơ-ron nhân tạo ANN và ứng dụng thuật 
toán lan truyền ngược (Back Propagation-BP) để giải đã trở lên phổ biến và được sử 
dụng nhiều trong ngành tài nguyên nước, đặc biệt là dự báo thủy văn với những ưu 
điểm kế thừa và suy đoán bắt chước quá trình học và suy luận của con người dựa trên 
các kiến thức tích lũy và liên tục cập nhật. 
Mạng ANN dựa vào đặc điểm của não bộ động vật bao gồm các hệ thống song song 
bao gồm nhiều phần tử (processing element –PE) được liên kết với nhau bằng các 
trọng số của các biến. Những PE này được xếp trong các lớp (xem Hình 2.8): một lớp 
đầu vào (input), một lớp đầu ra (output), một đến nhiều lớp nằm giữa gọi là các lớp ẩn 
(hidden layer). Ở lớp đầu ra có thể gồm nhiều nút hoặc là chỉ là một nút (ví dụ như 
biến lưu lượng dự báo cho một thời đoạn tương lai). Các PE trong các lớp khác nhau 
này hoặc là được liên kết tuyệt đối hoặc là được liên kết bán tuyệt đối. Những liên kết 
giữa các PE này đều có trọng số. Độ chặt của mỗi liên kết này có thể được hiệu chỉnh 
bằng các trọng số. Trọng số nhỏ hoặc bằng không cho thấy cho thấy liên kết giữa hai 
PE này có quan hệ rất lỏng lẻo. 
Hình 2.9 cho thấy các bước xây dựng của mô hình. (Lê Văn Nghinh và nnk, 2006) 
[73] 
2.3.2 Quá trình quét xuôi 
Khối cơ bản của một mạng ANN như vẽ trong Hình 2.9 gọi là một nơ-ron nhân tạo. 
Trong ne-ron này các giá trị đầu vào lần lượt được nhân với các trọng số, sau đó được 
cộng vào với nhau. Tổng được tạo ra gọi là NET N và nó được tính toán cho tất cả các 
ne-ron thần kinh của mạng. Sau khi NET N được tính toán thì nó được chuyển thành 
tín hiệu đầu ra Ym bằng việc áp dụng một hàm kích hoạt f. 
Công thức chung chuyển đổi giữa hai lớp trong một mạng thần kinh là: 
𝑁𝑚 = ∑ 𝑊𝑖,𝑚. 𝐼𝑖 + 𝜃𝑚𝐼𝑖=1 (2-14) 
 Với θm là độ dốc. θm = f (Nm) 
60 
Hình 2.6 Các bước tính toán Mô hình Quy hoạch động –DDDP 
61 
Hình 2.7 Xử lý ràng buộc trong mô hình DP 
62 
Trong đó: I là input từ lớp M và N là output từ lớp M (i và m là phần tử thứ i và m 
tương ứng của lớp thứ I và lớp thứ M ) 
Hàm kích hoạt: Trong phần quét xuôi, các hàm phi t