Application of Transit search optimization algorithm for Searching Optimal Rule Curves

Abstract

Rule curves of reservoir are necessary guides to operate reservoir system in the long run for both flood and draught control. The curves indicate either the interval (i.e., upper and lower bounds) of required water levels or desired storage volumes of each reservoir at any particular month. The main objective of each rule curves depends on each characteristic reservoir. The search for optimal rule curves is a non-linear optimization problem. Recently, an alternative optimization technique of Transit search optimization (TSO) has been applied to solve many engineering problems.

The purpose of this research was to apply the optimization method by using the Transit search Optimization (TSO) algorithm cooperating with the reservoir simulation model in order to improve the rule curves of reservoir. The efficiency of the rule curves which showed situations of water shortage and excess release water in terms of frequency, magnitude and duration. This study considered the monthly data of reservoir rule curves from the Nong Han-Kumphawapi reservoir, Udon Thani Province as the case study. Moreover, this study synthesized 1,000 samples of inflow data in order to evaluate the efficiency of new rule curves from the proposed model. The results were displayed the situations of water shortage and excess water in term of frequency, duration time, average water quantity and the highest water quantity. The results after testing the new rule curves compared with the existing rule curves and the GA’s rule curves.

The results found that the new obtained rule curves are more suitable for reservoir operation than the existing rule curves. The frequency and magnitude of water shortage and excess water release for using new obtained rule curves are lower than their existing rule curves. When comparing the new obtained rule curves with the rule curves of the GA method as well as the existing simulation. In conclude the TSO connecting with reservoir simulation model with the objective function of minimal average water shortage can apply to find the optimal rule curves effectively.

การวิจัยนี้คือการนำวิธีการหาค่าที่เหมาะสมโดยใช้อัลกอริธึม Transit Search Optimization (TSO) ร่วมกับแบบจำลองการจำลองอ่างเก็บน้ำเพื่อปรับปรุงโค้งปฏิบัติการของอ่างเก็บน้ำ ประสิทธิภาพของโค้งปฏิบัติการของได้รับการประเมินโดยอิงตามความถี่ ขนาด และระยะเวลาของการขาดแคลนน้ำและการปล่อยน้ำส่วนเกิน การศึกษานี้พิจารณาข้อมูลรายเดือนของโค้งปฏิบัติการของอ่างเก็บน้ำจากอ่างเก็บน้ำหนองหาน-กุมภวาปี จังหวัดอุดรธานีเป็นกรณีศึกษา นอกจากนี้ยังมีการสังเคราะห์ข้อมูลการไหลเข้า 1000 ตัวอย่างเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโค้งปฏิบัติการของใหม่จากแบบจำลองที่เสนอ ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่าโค้งปฏิบัติการของพัฒนาด้วยอัลกอริธึม TSO สามารถลดความถี่เฉลี่ยของการขาดแคลนน้ำจาก 0.500 ครั้งต่อปี เป็น 0.498 ครั้งต่อปี และขนาดเฉลี่ยของการขาดแคลนน้ำจาก 5.249 ล้านลูกบาศก์เมตรต่อปี เป็น 4.391 ล้านลูกบาศก์เมตรต่อปี ขนาดสูงสุดของการขาดแคลนน้ำลดลงจาก 11.041 ล้านลูกบาศก์เมตรต่อปี เป็น 10.428 ล้านลูกบาศก์เมตรต่อปี ในทำนองเดียวกัน ความถี่เฉลี่ยของการปล่อยน้ำส่วนเกินยังคงอยู่ที่ 0.497 ครั้งต่อปี แต่ขนาดเฉลี่ยของการปล่อยน้ำส่วนเกินลดลงจาก 132.899 ล้านลูกบาศก์เมตรต่อปี เป็น 132.058 ล้านลูกบาศก์เมตรต่อปี ขนาดสูงสุดของการปล่อยน้ำส่วนเกินลดลงจาก 327.025 ล้านลูกบาศก์เมตรต่อปี เป็น 326.342 ล้านลูกบาศก์เมตรต่อปี ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่าโค้งปฏิบัติการของที่พัฒนาด้วยอัลกอริธึม TSO สามารถปรับปรุงการจัดการการดำเนินงานของอ่างเก็บน้ำโดยลดทั้งการขาดแคลนน้ำและการปล่อยน้ำส่วนเกินเมื่อเทียบกับโค้งปฏิบัติการของที่มีอยู่