Để AI trở thành 'đắc lực' trong vận hành hồ chứa, chủ động ứng phó mưa lũ

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ giải quyết bài toán vận hành hồ chứa, chủ động ứng phó mưa lũ thông qua phân tích dữ liệu khí tượng, thủy văn, mô phỏng các kịch bản dòng chảy và đề xuất phương án điều tiết phù hợp.

Khi dữ liệu được kết nối, mô hình được kiểm chứng và trách nhiệm vận hành được xác định rõ, AI sẽ trở thành công cụ hỗ trợ thiết thực trong quản lý hồ chứa và điều hành liên hồ

AI hỗ trợ điều tiết hồ chứa theo diễn biến thực tế

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, mưa lớn cực đoan và lũ diễn biến khó lường, vận hành hồ chứa phải đồng thời bảo đảm an toàn công trình, giảm ngập lụt hạ du, duy trì cấp nước và đáp ứng nhu cầu phát điện. Điều này đòi hỏi thông tin dự báo tin cậy và khả năng đánh giá nhanh nhiều phương án vận hành.

Theo GS. Nguyễn Quốc Dũng, Chủ tịch Hội Đập lớn và Phát triển Nguồn nước Việt Nam, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ giải quyết bài toán này thông qua phân tích dữ liệu khí tượng, thủy văn, mô phỏng các kịch bản dòng chảy và đề xuất phương án điều tiết phù hợp.

Trong dự báo, các thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu mưa, ảnh vệ tinh, radar thời tiết và số liệu khí tượng, thủy văn lịch sử để hỗ trợ dự báo lượng mưa, dòng chảy về hồ. Kết hợp với các mô hình thủy văn, thủy lực và số liệu quan trắc thực tế, công nghệ giúp cải thiện thông tin phục vụ điều hành.

Trong vận hành, AI có thể phân tích lượng nước về hồ, mực nước hiện tại, dung tích phòng lũ, lưu lượng xả và diễn biến dòng chảy hạ du. Trên cơ sở đó, hệ thống đề xuất các kịch bản điều tiết để cơ quan có thẩm quyền xem xét, chủ động chuẩn bị phương án đón lũ, điều chỉnh lưu lượng xả và hạn chế nguy cơ ngập lụt.

Một hướng ứng dụng quan trọng là xây dựng nền tảng số tích hợp dữ liệu và công cụ mô phỏng phục vụ quản lý toàn lưu vực sông. Nền tảng cần kết nối dữ liệu quan trắc, hạ tầng công trình, cơ sở dữ liệu chuyên ngành và hệ thống hỗ trợ ra quyết định; đồng thời cung cấp thông tin trên máy tính, thiết bị di động để phục vụ chỉ huy, điều hành phòng, chống thiên tai.

Trong đó, hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) đóng vai trò kết nối dữ liệu với các phương án vận hành. AI hỗ trợ phân tích, trong khi các mô hình toán thủy văn, thủy lực đánh giá diễn biến dòng chảy, mực nước và phạm vi ngập theo từng kịch bản.

Đáng chú ý, việc kết hợp dữ liệu cập nhật với mô hình thủy lực một chiều và hai chiều có thể hỗ trợ xây dựng bản đồ ngập lụt động. Công cụ này cung cấp thông tin về độ sâu, phạm vi ngập và vận tốc dòng chảy theo từng tình huống mưa lũ, lưu lượng xả. Khi tích hợp dữ liệu dân cư, giao thông và hạ tầng thiết yếu, bản đồ giúp xác định khu vực nguy cơ cao, xây dựng phương án sơ tán và ưu tiên bố trí lực lượng cứu hộ.

Tuy nhiên, AI không bảo đảm dự báo chính xác trong mọi tình huống, nhất là khi xuất hiện mưa cực đoan vượt ngoài phạm vi dữ liệu huấn luyện. Hiệu quả ứng dụng phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, độ tin cậy của mô hình và điều kiện thực tế từng lưu vực.

Do đó, các công cụ AI cần được kết hợp với quan trắc thực tế, mô hình chuyên ngành và quy trình vận hành hồ chứa đã được phê duyệt. Bản đồ ngập lụt động cũng phải được cập nhật, hiệu chỉnh theo địa hình và kiểm chứng bằng số liệu thực tế. Đây là điều kiện quan trọng để công nghệ thực sự trở thành công cụ hỗ trợ điều hành, nâng cao năng lực dự báo, chủ động ứng phó thiên tai và bảo đảm an toàn cho vùng hạ du.

GS. Nguyễn Quốc Dũng, Chủ tịch Hội Đập lớn và Phát triển Nguồn nước Việt Nam - Ảnh: chinhphu.vn/Đỗ Hương

AI hỗ trợ quyết định, con người chịu trách nhiệm vận hành

Một thách thức lớn đối với ứng dụng AI trong quản lý hồ chứa là dữ liệu còn phân tán giữa các cơ quan, đơn vị quản lý thủy lợi, thủy điện và các hệ thống quan trắc khác nhau.

Trên cùng một lưu vực, dữ liệu mưa, mực nước, lưu lượng đến hồ, lưu lượng xả và tình hình hạ du có thể được thu thập từ nhiều hệ thống riêng biệt. Nếu thiếu chuẩn dữ liệu và cơ chế chia sẻ, việc tổng hợp thông tin để mô phỏng vận hành liên hồ sẽ mất thời gian, ảnh hưởng đến khả năng phản ứng trước các tình huống khẩn cấp.

Đối với những lưu vực có nhiều hồ chứa, vấn đề này càng quan trọng. Việc điều tiết tại một hồ có thể tác động đến dòng chảy ở các hồ phía dưới và tình hình ngập lụt tại khu vực hạ du. Do đó, quyết định vận hành cần được xem xét trong mối quan hệ tổng thể của lưu vực, thay vì chỉ dựa trên điều kiện của từng công trình riêng lẻ.

Theo GS. Nguyễn Quốc Dũng, để tháo gỡ điểm nghẽn, cần xây dựng chuẩn dữ liệu dùng chung, quy định rõ trách nhiệm cập nhật và chia sẻ thông tin, đồng thời thúc đẩy kết nối giữa các hệ thống điều khiển, giám sát và cơ sở dữ liệu chuyên ngành. Các giao diện lập trình ứng dụng (API) có thể giúp trao đổi dữ liệu giữa những hệ thống khác nhau, nhưng cần đi kèm tiêu chuẩn kỹ thuật, yêu cầu bảo mật và cơ chế kiểm soát chất lượng dữ liệu.

GS. Nguyễn Quốc Dũng nhấn mạnh: AI và hệ thống hỗ trợ ra quyết định có thể giúp giả lập nhiều kịch bản vận hành liên hồ, cung cấp luận cứ khoa học để cơ quan có thẩm quyền lựa chọn phương án phù hợp. Đây là công cụ đặc biệt hữu ích trong những tình huống cần đánh giá nhanh tác động của các phương án xả nước đối với toàn lưu vực".

Tuy nhiên, kết quả do AI đưa ra phải được đối chiếu với số liệu quan trắc, quy trình vận hành hồ chứa, các quy định về an toàn công trình và chỉ đạo của cơ quan có thẩm quyền. Quyết định vận hành cần có người chịu trách nhiệm rõ ràng, đồng thời phải bảo đảm khả năng can thiệp thủ công khi dữ liệu sai lệch hoặc hệ thống gặp sự cố.

Định hướng này cũng phù hợp với yêu cầu đẩy mạnh khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số theo Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị. Đối với lĩnh vực tài nguyên nước và phòng, chống thiên tai, mục tiêu không chỉ là đưa AI vào hoạt động quản lý, mà phải nâng cao năng lực dự báo, chất lượng điều hành và khả năng bảo vệ tính mạng, tài sản của người dân.

Để đạt được điều đó, cần triển khai từng bước, ưu tiên những khâu có dữ liệu đủ tin cậy và hiệu quả có thể đo lường; tổ chức đào tạo cán bộ vận hành; xây dựng quy trình kiểm chứng kết quả và cơ chế giám sát hệ thống. Quan trọng hơn, phải xác định rõ ranh giới giữa khuyến nghị của công nghệ và quyết định của người có thẩm quyền.

Khi dữ liệu được kết nối, mô hình được kiểm chứng và trách nhiệm vận hành được xác định rõ, AI sẽ trở thành công cụ hỗ trợ thiết thực trong quản lý hồ chứa và điều hành liên hồ. Đây là nền tảng để chuyển từ ứng phó bị động sang chủ động chuẩn bị phương án, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên nước và giảm thiểu thiệt hại do thiên tai.