Improvement of Reservoir Rule Curve using Grey Wolf Optimizer

Abstract

The purpose of this research was to apply the optimization method by the specific technique of Grey Wolf Optimizer (GWO) cooperating with the reservoir simulation model in order to improve the rule curves of reservoirs. The minimal average water shortage, the minimal average excess water, the minimal frequency of water shortages, the minimal frequency of excess water were used as the objective functions for searching procedure. This study considered the monthly data of reservoir rule curves from the Ubonratana Reservoir, Khon Kaen province, the Lam Pao Reservoir, Kalasin province, and the Nam Oon Reservoir, Sakon Nakhon province as the case studies for this research. The monthly data were used consists of the average inflow into the Ubonratana Reservoir, the Lam Pao Reservoir, the Nam Oon Reservoir, the water requirement from reservoirs, the hydrological data, and the physical data of reservoirs. Moreover, this study synthesized 1,000 samples of inflow data that has flown into reservoirs in order to evaluate the efficiency of rule curves simulated from the proposed model. The result 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 shown that four objective functions above can produce new rule curves which the physicals were similar to the current ones for all reservoirs due to the influences of seasonal inflow and the same operation conditions. The results after testing the new rule curves compared with the current ones show that the new rule curves improved by the objective function of minimal average water shortage can mitigate excess water and water shortage situations better than other rule curves produced by other objective functions and better than current rule curves for all reservoirs. The results can conclude that GWO with the objective function of minimal average water shortage connecting with reservoir simulation model has more efficiency to search optimal rule curves.

การวิจัยครั้งนี้มีความมุ่งหมายเพื่อประยุกต์ใช้วิธีหาค่าที่เหมาะสมที่สุดด้วยวิธีเทคนิคการค้นหาแบบหมาป่าสีเทาร่วมกับแบบจำลองการเลียนแบบเพื่อปรับปรุงโค้งควบคุมของอ่างเก็บน้ำ โดยใช้ค่าเฉลี่ยของการขาดแคลนน้ำน้อยที่สุด ค่าเฉลี่ยการไหลล้นน้อยที่สุด ความถี่ของการขาดแคลนน้ำน้อยที่สุด ความถี่ของการไหลล้นน้อยที่สุดเป็นฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์ในกระบวนการค้นหาคำตอบโค้งควบคุมที่เหมาะสม การศึกษานี้พิจารณาข้อมูลโค้งควบคุมรายเดือนของอ่างเก็บน้ำอุบลรัตน์ จังหวัดขอนแก่น อ่างเก็บน้ำลำปาว จังหวัดกาฬสินธุ์ และอ่างเก็บน้ำน้ำอูน จังหวัดสกลนครเป็นกรณีศึกษา ซึ่งประกอบไปด้วยข้อมูลปริมาณน้ำท่าเฉลี่ยรายเดือนที่ไหลเข้าอ่างเก็บน้ำอุบลรัตน์ตั้งแต่ปี พ.ศ.2513 – พ.ศ.2560 อ่างเก็บน้ำลำปาวตั้งแต่ปี พ.ศ.2514 – พ.ศ.2560 และอ่างเก็บน้ำน้ำอูนตั้งแต่ปี พ.ศ. 2536 – พ.ศ. 2560 ข้อมูลความต้องการใช้น้ำจากอ่างเก็บน้ำ ข้อมูลอุทกวิทยา และข้อมูลทางกายภาพของอ่างเก็บน้ำ นอกจากนี้ยังได้สังเคราะห์ข้อมูลน้ำท่ารายเดือนที่ไหลเข้าอ่างเก็บน้ำจำนวน 1,000 ชุด เพื่อใช้ประเมินประสิทธิภาพของโค้งควบคุมที่ได้จากแบบจำลอง ซึ่งจะแสดงผลเป็นสถานการณ์น้ำขาดแคลนและน้ำไหลล้น ในรูปแบบความถี่ ช่วงเวลาของเหตุการณ์ ปริมาณน้ำเฉลี่ย และปริมาณน้ำสูงสุด

ผลการศึกษาพบว่าเมื่อใช้ฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์ทั้ง 4 รูปแบบข้างต้นนั้นจะได้โค้งควบคุมใหม่ที่มีรูปร่างคล้ายคลึงกับโค้งควบคุมเดิมทุกอ่าง เนื่องจากอิทธิพลของน้ำท่าในแต่ละฤดูกาลและเงื่อนไขอื่นในการปฏิบัติการอ่างเก็บน้ำที่เหมือนกัน เมื่อนำโค้งควบคุมใหม่เหล่านี้ไปประเมินและเปรียบเทียบกับโค้งควบคุมเดิมที่ใช้อยู่ พบว่าโค้งใหม่ที่หาโดยใช้ค่าเฉลี่ยของการขาดแคลนน้ำน้อยที่สุดเป็นฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์ในกระบวนการค้นหาสามารถบรรเทาสภาวะน้ำท่วมและน้ำขาดแคลนได้ดีกว่าโค้งที่เกิดจากการใช้ฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์อื่น และยังดีกว่าโค้งควบคุมเดิมเหมือนกันทุกอ่าง ผลการศึกษาสรุปได้ว่าวิธีการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดด้วยด้วยเทคนิคหมาป่าสีเทาโดยใช้ค่าเฉลี่ยของการขาดแคลนน้ำน้อยที่สุดเป็นฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์ในกระบวนการค้นหาสามารถประยุกต์ใช้ร่วมกับการศึกษาเลียนแบบเพื่อค้นหาโค้งควบคุมที่เหมาะสมของอ่างเก็บน้ำได้