ชื่อโครงการ/Project Name:

การปฏิบัติการระบบอ่างเก็บน้ำรูปแบบใหม่สำหรับการบริหารจัดการน้ำต้นทุนระยะยาวในลุ่มน้ำเจ้าพระยาใหญ่ด้วยเทคนิคปัญญาประดิษฐ์ (ระยะที่ 2)

ที่มาและความสำคัญ(Background and importance) *:

โครงการวิจัยนี้นับเป็นการพัฒนางานวิจัยให้สอดรับกับแผนแม่บทการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำ 20 ปี (พ.ศ. 2561–2580) ในด้านการสร้างความมั่นคงของน้ำในภาคการผลิตภายใต้ยุทธศาสตร์ชาติ 20 ปี (พ.ศ. 2561–2580) และเป็นการเสริมสร้างความมั่นคงด้านทรัพยากรน้ำในพื้นที่ลุ่มน้ำเจ้าพระยาใหญ่ซึ่งมีความสำคัญต่อการพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคมของประเทศผ่านแนวคิดการพัฒนาเครื่องมือในการบริหารจัดการน้ำต้นทุนระยะยาวด้วยเทคนิคปัญญาประดิษฐ์ เพื่อเพิ่มศักยภาพของน้ำต้นทุนตลอดจนบรรเทาปัญหาอุทกภัยและภัยแล้งในอนาคต

วัตถุประสงค์/Objective *:

"วัตถุประสงค์ของโครงการวิจัยมีดังนี้ 1.2.1 ศึกษาและวิเคราะห์แนวทางการปฏิบัติการระบบอ่างเก็บน้ำร่วมกันของเขื่อนหลักในปัจจุบัน (Current Multi–Reservoir Operation System) ในพื้นที่ลุ่มน้ำเจ้าพระยาใหญ่ประกอบด้วย เขื่อนภูมิพล เขื่อนสิริกิติ์ เขื่อนแควน้อยบำรุงแดน เขื่อนป่าสักชลสิทธิ์ และเขื่อนเจ้าพระยา โดยพิจารณาทั้งในส่วนของปัจจัยปริมาณน้ำต้นทุนทั้งในส่วนของน้ำผิวดินและน้ำใต้ดิน ปริมาณความต้องการน้ำ และแผนการจัดสรรน้ำร่วมกัน 1.2.2 จำลองสภาพฝน–น้ำท่าของพื้นที่ลุ่มน้ำตอนบนเพื่อศึกษาถึงลักษณะทางอุทกวิทยา ปัจจัยน้ำต้นทุน ปัจจัยความต้องการน้ำ สำหรับใช้ในการวิเคราะห์สถานการณ์การขาดน้ำในพื้นที่ปัจจุบัน 1.2.3 พยากรณ์ข้อมูลปริมาณน้ำที่ไหลเข้าอ่าง (Reservoir Inflow) ล่วงหน้ารายวันและรายเดือนของเขื่อนเก็บกักหลักด้วยหลักปัญญาประดิษฐ์และเทคนิคการเรียนรู้แบบเครื่องทั้งในลักษณะแบบจำลองการพยากรณ์แบบอ่างเดี่ยว (Univariate Prediction Model) และแบบจำลองการพยากรณ์แบบหลายอ่าง (Multivariate Prediction Model) เพื่อดึงฐานข้อมูลพยากรณ์มาเป็นส่วนหนึ่งในการกำหนดการระบายน้ำจากเขื่อนหลักร่วมกันอย่างเป็นระบบ 1.2.4 พัฒนาแบบจำลองการปฏิบัติการระบบอ่างเก็บน้ำโดยอาศัยหลักปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence–AI) เพื่อใช้เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการกำหนดการระบายน้ำจากอ่างเก็บน้ำในลักษณะของปฏิบัติการอ่างเก็บน้ำร่วมกันแบบหลายอ่าง (Multiple Reservoir Re–operation System) รูปแบบใหม่อย่างเป็นระบบในพื้นที่ลุ่มน้ำเจ้าพระยาใหญ่ ได้แก่ (1) แบบจำลองการปฏิบัติการระบบอ่างเก็บน้ำด้วยเทคนิคการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Multi–reservoir System Operation by Reinforcement Learning, RL) และ (2) แบบจำลองการโปรแกรมแบบข้อจำกัดและเทคนิคการเรียนรู้แบบเครื่อง (Constraint Programming, CP and Machine Learning, ML) "

วันที่เริ่มกิจกรรม/โครงการ *:

2021-06-15

สถานที่จัดกิจกรรม/โครงการ:

ประเทศไทย

วันสิ้นสุดกิจกรรม/โครงการ *:

2022-04-16

สถานที่จัดกิจกรรม/โครงการ
(Activity / project location):

พื้นที่ลุ่มน้ำเจ้าพระยา

หน่วยงานที่เกี่ยวข้อง/
ผู้มีส่วนได้เสีย(Related Stakeholders) *:

กรมชลประทาน สำนักงานทรัพยากรน้ำแห่งชาติ และการไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย

หน่วยงานที่รับผิดชอบ(Responsible agency) *:

ผลกระทบต่อสังคมที่ประเมินได้(social impact) *:

รูปแบบการดำเนินกิจกรรม/โครงการ
(Activity / project implementation model) *:

งานวิจัย/สำรวจ/ผลการศึกษา

จำนวน/ผู้ร่วมกิจกรรม(คน)
(Target / Activity country) *:

สายงานการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำของกรมชลประทาน สำนักงานทรัพยากรน้ำแห่งชาติ และการไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย

กลุ่มเป้าหมาย/กลุ่มผู้ร่วมกิจกรรม
(Target / Activity group) *:

สามารถนำผลผลิตจากงานวิจัยไปประยุกต์ใช้ในการบริหารงานเขื่อน-อ่างเก็บน้ำในพื้นที่ลุ่มน้ำเจ้าพระยาได้แก่ 1. แบบจำลองการพยากรณ์ปริมาณน้ำไหลเข้าอ่างเก็บน้ำในพื้นที่ลุ่มน้ำเจ้าพระยา 2. แบบจำลองสภาพทางอุทกวิทยาด้วยแบบจำลอง WEAP ในพื้นที่ลุ่มน้ำเจ้าพระยาตอนบน 3. แบบจำลองการเรียนรู้แบบเสริมกำลังสำหรับการบริหารเขื่อน–อ่างเก็บน้ำในพื้นที่ลุ่มน้ำเจ้าพระยา และ 4. แบบจำลอง Constraint Programming สำหรับการบริหารเขื่อน–อ่างเก็บน้ำในพื้นที่ลุ่มน้ำเจ้าพระยา

วันที่เริ่มนำไปใช้ *:

2022-04-19

ไฟล์เอกสาร

13092022103524_2_SIP2_12M Presentation_MUTeam_Jun2022.pdf

เอกสารอ้างอิง(Reference document) (link/url) *:

-

SDG goal ที่เกี่ยวข้องอันดับ1 (1 Related SDGs Goal) *:

เป้าหมายที่ 13: เร่งต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและผลกระทบที่เกิดขึ้น

SDG goal ที่เกี่ยวข้องอันดับ2 (2 Related SDGs Goal) *:

เป้าหมายที่ 17: เสริมความเข้มแข็งให้แก่กลไกการดำเนินงานและฟื้นฟูสภาพหุ้นส่วนความร่วมมือระดับโลกสำหรับการพัฒนาที่ยั่งยืน