(Luận văn thạc sĩ) dự báo phụ tải tỉnh tiền giang

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯƠNG MINH TÀI DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH TIỀN GIANG NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520202 SKC005929 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯƠNG MINH TÀI DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH TIỀN GIANG NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN- 60520202 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯƠNG MINH TÀI DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH TIỀN GIANG NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN-60520202 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS HUỲNH CHÂU DUY Tp Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2018 %Ӝ*,È2'Ө&9¬ Ҥ27Ҥ2 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH PHIẾU NHẬN XÉT LUẬN VĂN THẠC SỸ (Dành cho JiảnJ viên phản biện) Tên đề tài luận văn thạc sỹ: 'ӵEiRSKөWҧLWӍQK7LӅQ*LDQJ Tên tác Jiả: 75ѬѪ1*0,1+7¬, MSHV: 1780675 Ngành: WKXұWÿLӋQ Khóa: 2017 Định hướng: ӬQJGөQJ Họ tên nJười phản biện: 76/r0 +j Cơ quDn cônJ tác: KRD LӋQ LӋQWӱ Điện thoại liên hệ: 0938 811 201 I Ý KIẾN NHẬN XÉT Về hình thức & kết cấu luận văn: +uQKWKӭFYjNӃWFҩXOXұQY QKӧSOê/XұQY QÿѭӧFWUuQKEj\WKjQKFKѭѫQJEDRJӗPWәQJTXDQFѫVӣOê WKX\ӃWNӃWTXҧWtQKWRiQWUrQWұSGӳOLӋXWKӵFYjÿiQKJLiNӃWTXҧ Về nội dunJ: 2.1 Nhận xét tính khoa học, rõ ràng, mạch lạc, khúc chiết luận văn &iFêWURQJOXұQY QÿѭӧFWUuQKEj\U}UjQJPҥFKOҥF 2.2 Nhận xét đánh giá việc sử dụng trích dẫn kết NC người khác có qui định hành pháp luật sở hữu trí tuệ /XұQY QWUtFKGүQQKѭQJFiFWjLOLӋXWKDPNKҧROLrQTXDQQKѭQJFҫQWKDPFKLӃXFөWKӇWӯQJSKҫQWURQJEjL YLӃW 2.3 Nhận xét mục tiêu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu sử dụng LVTN 0өFWLrXQJKLrQFӭXU}UjQJSKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXWUrQOêWKX\ӃWNLӇPFKӭQJEҵQJWtQKWRiQ WKӵF QJKLӋPÿӝFұ\FӫDSKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXFDR 2.4 Nhận xét Tổng quan đề tài 7әQJTXDQFySKkQWtFKQKӳQJQJKLrQFӭXOLrQTXDQQKѭQJFKѭDFұSQKұWQKӳQJQJKLrQFӭXPӟLQKҩ WYӅ O QKYӵFQj\ 2.5 Nhận xét đánh giá nội dung & chất lượng LVTN 1ӝLGXQJYjFKҩWOѭӧQJOXұQY QÿҥW\rXFҫXÿӫKjPOѭӧQJFӫDPӝWOXұQY QWKҥFV 2.6 Nhận xét đánh giá khả ứng dụng, giá trị thực tiễn đề tài ĈӅWjLFyWtQKWKӵFWLӉQFyWKӇiSGөQJGӵEiRSKөWҧLÿLӋQWURQJWKӵFWӃYjFyWKӇiSGөQJYjRFiFEjL WRiQ GӵEiRNKiF 2.7 Luận văn cần chỉnh sửa, bổ sung nội dung (thiết sót tồn tại): &ҫQWKӵFKLӋQWUrQFiFWұSGӳOLӋXÿDGҥQJKѫQYjVRViQKYӟLFiFSKѭѫQJSKiSGӵEiRNKiF II CÁC VẤ0Ề CẦN LÀM RÕ (Các câu hỏi giảng viên phản biện) 1*LҧLWKtFKQJX\rQOêFKXQJFӫDP{KuQK)X]]\:DYHOHW" 27iFJLҧJLҧLWKtFKWҥLVDRWURQJNӃWTXҧWKӵFQJKLӋPPӝWVӕWKӡLÿLӇPVDLVӕGӵEiRW QJFDRVRYӟLWKӵFWӃ (trên 10%"/jPWKӃQjRÿӇFҧLWKLӋQYҩQÿӅQj\" TT Mục đánh Jiá 7tQKNKRDKӑFU}UjQJPҥFKOҥFNK~FFKLӃWWURQJOXұQY Q iQKJLiYLӋFVӱGөQJKRһFWUtFKGүQNӃWTXҧ1&FӫDQJѭӡLNKiFFy ÿӏQKKLӋQKjQKFӫDSKiSOXұWVӣKӳXWUtWXӋ 0өFWLrXQJKLrQFӭXSKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXVӱGөQJWURQJ/9 7әQJTXDQFӫDÿӅWjL iQKJLiYӅQӝLGXQJ FKҩWOѭӧQJFӫD/971 iQKJLiYӅNKҧQ QJӭQJGөQJJLiWUӏWKӵFWLӉQFӫDÿӅWjL 0žžžžНžžž±ž ž žžžØžžгž0žžžžžž (Giảng viên phản biện ghi rõ ý kiến “Tán thành luận văn” hay “Không tán thành luận văn”) 7iQWKjQKOXұQY Q 73+&0QJj\WKiQJQ P NJười nhận xét ê JKLU}KӑWrQ 76/r0 +j %Ӝ*,È2'Ө&9¬ Ҥ27Ҥ2 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH PHIẾU NHẬN XÉT LUẬN VĂN THẠC SỸ (Dành cho JiảnJ viên phản biện) Tên đề tài luận văn thạc sỹ: 'ӵEiRSKөWҧLWӍQK7LӅQ*LDQJ Tên tác Jiả: 75ѬѪ1*0,1+7¬, MSHV: 1780675 Ngành: WKXұWÿLӋQ Khóa: 2017 Định hướng: ӬQJGөQJ Họ tên nJười phản biện: 76+X QK4XDQJ0LQK Cơ quDn cônJ tác: 7UѭӡQJ ҥLKӑF%iFK.KRD +4*7S+&0 Điện thoại liên hệ: 0901040480 I Ý KIẾN NHẬN XÉT Về hình thức & kết cấu luận văn: /XұQY QÿҥW\rXFҫXYӅKuQKWKӭFYjNӃWFҩXFӫDOXұQY QWKҥFV Về nội dunJ: 2.1 Nhận xét tính khoa học, rõ ràng, mạch lạc, khúc chiết luận văn /XұQY QWUuQKEj\YjGLӉQJLҧLFiFNӃWTXҧWtQKWRiQU}UjQJPLQKEҥFK 2.2 Nhận xét đánh giá việc sử dụng trích dẫn kết NC người khác có qui định hành pháp luật sở hữu trí tuệ 9LӋFWUtFKGүQNӃWTXҧ1&FӫDQJѭӡLNKiFÿ~QJWKHRTX\ÿӏQK 2.3 Nhận xét mục tiêu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu sử dụng LVTN 0өFWLrXYjSKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXSKKӧSYӟL\rXFҫXFӫDOXұQY QWKҥFV 2.4 Nhận xét Tổng quan đề tài 7әQJTXDQÿmWUuQKEj\U}YҩQÿӅYӅEjLWRiQGӵEiRSKөWҧLF QJQKѭFiFQJKLrQFӭXYӅEjLWRiQQj\WUrQ WKӃJLӟL 2.5 Nhận xét đánh giá nội dung & chất lượng LVTN 1ӝLGXQJFӫD/9ÿmÿiSӭQJ\rXFҫXFӫDOXұQY QWKҥFV 2.6 Nhận xét đánh giá khả ứng dụng, giá trị thực tiễn đề tài ĈӅWjLFyWKӇiSGөQJÿӇOjPWjLOLӋXWKDPNKҧRFKRVLQKYLrQ 2.7 Luận văn cần chỉnh sửa, bổ sung nội dung (thiết sót tồn tại): LӇPWUDOҥLOӛLFKtQKWҧYjFiFKWUuQKEj\ II CÁC VẤ0Ề CẦN LÀM RÕ (Các câu hỏi giảng viên phản biện) 0өFÿtFKFӫDYLӋFNӃWKӧS:DYHOHWYj)X]]\"1JRjLUDWDFyWKӇVӱGөQJFiFSKѭѫQJSKiSQjRNKiF QӳD không? TT Mục đánh Jiá 7tQKNKRDKӑFU}UjQJPҥFKOҥFNK~FFKLӃWWURQJOXұQY Q iQKJLiYLӋFVӱGөQJKRһFWUtFKGүQNӃWTXҧ1&FӫDQJѭӡLNKiFFy ÿӏQKKLӋQKjQKFӫDSKiSOXұWVӣKӳXWUtWXӋ 0өFWLrXQJKLrQFӭXSKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXVӱGөQJWURQJ/9 7әQJTXDQFӫDÿӅWjL iQKJLiYӅQӝLGXQJ FKҩWOѭӧQJFӫD/971 iQKJLiYӅNKҧQ QJӭQJGөQJJLiWUӏWKӵFWLӉQFӫDÿӅWjL 0žžžžНžžž±ž ž žžžØžžгž0žžžžžž (Giảng viên phản biện ghi rõ ý kiến “Tán thành luận văn” hay “Không tán thành luận văn”) 7iQWKjQKOXұQY Q 73+&0QJj\WKiQJQ P NJười nhận xét ê JKLU}KӑWrQ 76+X QK4XDQJ0LQK Qua bảng ta thấy sai số lớn 12.07 % sai số nhỏ 0.19 % Do đó độ lệch sai số lớn nhỏ 11.88 % Hình 4.7.Kết đồ thị phụ tải dự báo ngày 02/09/2016 Kết đồ thị phụ tải ngày 30 tết giá trị sai số trình bày bảng 4.12 Bảng 4.12.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày 30 tết Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 8.27 % sai số nhỏ 1.80 % Do đó độ lệch sai số lớn nhỏ 6.47 % Hình 4.8.Kết đồ thị phụ tải dự báo ngày 30 tết 68 Kết đồ thị phụ tải ngày mùng 01 tết giá trị sai số trình bày bảng 4.13 Bảng 4.13.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày mùng 01 tết Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 6.41 % sai số nhỏ 2.52 % Do đó độ lệch sai số lớn nhỏ 3.94 % Hình 4.9.Kết đồ thị phụ tải dự báo ngày mùng 01 tết Kết dự báo ngày mùng 03 tết giá trị sai số trình bày bảng 4.14 Bảng 4.14.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày mùng 03 tết Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ Dự báo 69 Giá trị thật Sai số % Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 7.62 % sai số nhỏ 2.36 % Do đó độ lệch sai số lớn nhỏ 5.26 % Hình 4.10.Kết đồ thị phụ tải dự báo ngày mùng 03 tết Kết dự báo ngày chủ nhật ( 09/10/2016) giá trị sai số trình bày bảng 4.15 Bảng 4.15.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày chủ nhật (09/10/2016) Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 7.12 % sai số nhỏ 2.16 % Do đó độ lệch sai số lớn nhỏ 4.96 % 70 Hình 4.11.Kết đồ thị phụ tải dự báo ngày chủ nhật (09/10/2016) 4.4.Dự báo phụ tải tỉnh Bến Tre Với mẫu liệu khác thực nghiệm chương trình dự báo mạng Wavelet -Fuzzy logic ta có kết dự báo sau : Kết đồ thị phụ tải ngày thường 28/01/2011 giá trị sai số trình bày đây: Bảng 4.16.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày thường Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 6.38 % sai số nhỏ 0.12 % Do đó độ lệch sai số lớn nhỏ 2.26 % 71 Hình 4.12.Kết đồ thị phụ tải dự báo ngày thường Kết đồ thị phụ tải ngày lễ dương lịch giá trị sai số trình bày đây: Bảng 4.17.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày lễ dương lịch Giờ 1h Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ 9h Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ 17h Dự báo Giá trị thật Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 10.1 % sai số nhỏ 1.98 % Do đó độ lệch sai số lớn nhỏ 8.12 % Hình 4.13.Kết đồ thị phụ tải dự báo ngày lễ dương lịch 72 Kết đồ thị phụ tải ngày lễ dương lịch giá trị sai số trình bày đây: Bảng 4.18.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày lễ âm lịch Giờ 1h Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ 9h Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ 17h Dự báo Giá trị thật Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 15.77 % sai số nhỏ 0.12 % Do đó độ lệch sai số lớn nhỏ 15.65 % Hình 4.14.Kết đồ thị phụ tải dự báo ngày lễ âm lịch Kết đồ thị phụ tải ngày nghỉ bình thường giá trị sai số trình bày đây: Bảng 4.19.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày nghỉ bình thường Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ 73 Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 10.84 % sai số nhỏ 0.89 % Do đó độ lệch sai số lớn nhỏ 9.95 % Hình 4.15.Kết đồ thị phụ tải dự báo ngày nghỉ bình thường 4.5.Dự báo phụ tải Thành Phố Hồ Chí Minh Với mẫu liệu khác đồ thị phụ tải thành phố Hồ Chí Minh từ 13/02/2012 đến 30/08/2012 thực nghiệm chương trình dự báo mạng Wavelet -Fuzzy logic ta có kết dự báo sau : Kết đồ thị phụ tải ngày 30/08/2012 giá trị sai số trình bày đây: Bảng 4.20.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày 31/08/2012 Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Giờ Dự báo Giá trị thật 74 Sai số % Giờ Dự báo Giá trị thật Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 12.31 % sai số nhỏ 0.74 % Do đó độ lệch sai số lớn nhỏ 11.57 % Hình 4.16.Kết đồ thị phụ tải dự báo ngày 31/08/2012 Phân tích kết dự báo: Qua kết dự báo giá trị sai số trình bày bảng ta thấy, đa số có sai số nhỏ 5% Đây sai số có thể chấp nhận dự báo 24 thời điểm liên tiếp tương lai Tuy nhiên, ta thấy bảng có số thời điểm kết dự báo với sai số dự báo lớn 5% Nguyên nhân dẫn đến sai số có thể giải thích lý sau: Khách quan: Có thể mẫu liệu đầu vào chưa chuẩn xác việc chọn số lượng mẫu liệu 200 ngày đưa vào dự báo chưa phù hợp Chủ quan: Có thể thuật toán chưa thật ổn định Và độ chênh lệch sai số lớn sai số nhỏ cao Điều cho thấy thuật toán dự báo chưa thật ổn định 75 4.6.So sánh phương pháp dự báo Mạng Wavelet-Fuzzy logic Wavelet- Neural Với chuỗi liệu 200 ngày từ 23/5/2009 đến 8/12/2009 ta dự báo đồ thị phụ tải ngày 09/12/2009 Mạng Wavelet- Neural [10] Mạng Wavelet- Fuzzy logic sau: Bảng 4.21.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày 9/12/2009 Giờ Thực tế Dự báoWavelet-N Sai số% Dự báo Wavelet-Fu Sai số% Giờ Thực tế Dự báoWavelet-N Sai số% Dự báo Wavelet-Fu Sai số% Giờ Thực tế Dự báo Wavelet- N Sai số% Dự báo Wavelet-Fu Sai số% Qua bảng ta thấy: Đối với Mạng Wavelet- Neural sai số lớn 12.32 % sai số nhỏ 0.8 % Do đó độ lệch sai số lớn nhỏ 11.52 % Đối với Mạng Wavelet – Fuzzy logic sai số lớn 7.78 % sai số nhỏ 0.22 % Do đó độ lệch sai số lớn nhỏ 7.56 % Kết cho thấy dự báo mạng Wavelet- Fuzzy logic tốt so với mang Wavelet- Neural 76 Du bao Thuc te Hình 4.17 Kết đồ thị phụ tải dự báo Mạng Wavelet- Neural Hình 4.18.Kết đồ thị phụ tải dự báo Mạng Wavelet- Fuzzy logic 77 Chƣơng KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN TƢƠNG LAI 5.1 Kết luận Mạng Wavelet-Fuzzy thể nhiều ưu điểm toán dự báo bước Mạng Wavelet-Fuzzy kết hợp khả tổng quát hóa, nắm bắt hành vi hệ thống mạng Wavelet khả suy luận logic vận dụng kiến thức kinh nghiệm dự báo Những ví dụ áp dụng trình bày luận văn cho thấy mạng WaveletFuzzy Logic có khả nắm bắt biến động mang tính chu kì hành vi hệ thống tốt đồ thị phụ tải ngày dự báo có hình dạng giống với đồ thị phụ tải thực tế 5.2 Hƣớng phát triển tƣơng lai Mặc dù mạng Wavelet-Fuzzy Logic cho thấy khả nắm bắt biến động chuỗi liệu luyện mạng tốt giới hạn luận văn, với cơng cụ tính tốn máy tính PC, khơng thể đưa chuỗi liệu luyện mạng dài vào dự báo sử dụng mạng Wavelet-Fuzzy Logic Cụ thể luận văn có thể đưa chuỗi đồ thị phụ tải 200 ngày vào trình luyện mạng Điều gây số hạn chế luận văn Đó biến động gia tăng hay suy giảm công suất sử dụng theo chu kì mùa, theo biến động kinh tế … với chuỗi liệu luyện mạng 200 ngày, mạng Wavelet-Fuzzy Logic nắm bắt dẫn đến sai số kết dự báo lớn (mặc dù đồ thị phụ tải dự báo có hình dạng giống với đồ thị thực tế) Những hạn chế có thể giải có cơng cụ tính tốn mạnh hơn, có tốn chọn số lượng mẫu liệu phù hợp Lúc đó, có thể đưa chuỗi liệu luyện mạng đủ dài (khoảng vài năm) vào trình luyện mạng Như biến động công suất ngày lễ hay biến động gia tăng, 78 suy giảm cơng suất liệu theo chu kì mùa, biến động kinh tế mạng Wavelet-Fuzzy Logic đưa kết dự báo xác Ngồi ra, Qua kết dự báo giá trị sai số trình bày bảng ta thấy số thời điểm kết dự báo với sai số dự báo lớn 5% Nguyên nhân dẫn đến sai số có thể giải thích lý sau: Khách quan: Có thể mẫu liệu đầu vào chưa chuẩn xác việc chọn số lượng mẫu liệu 200 ngày đưa vào dự báo chưa phù hợp Chủ quan: Có thể thuật toán chưa thật ổn định Trong thời gian tới, cố gắng nghiên cứu thêm để khắc phục hạn chế để xây dựng thuật toán ổn định có hiệu cao đưa vào thực tế sống 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] C.M.Huang, H.T.Yang Ứng dụng mạng Wavelet cho dự báo phụ tải ngắn hạn.2004 [2] Trương Quang Đăng Khoa, Lê Minh Phương, Phan Thị Thanh Bình, Nguyễn Thị Hồng Liên Ứng dụng mạng Neural Wavelet để dự báo phụ tải dài hạn Tạp chí phát triển KH&CN, 2004 [3] Zheng hua, Zhang Lizi Sử dụng biến đổi Wavelet để dự báo phụ tải ngắn hạn 2006 [4] Nguyễn Hoàng Việt, Trần Anh Dũng, Nguyễn Quang Thi Mạng Wavelet cho toán dự báo phụ tải ngắn hạn ngày đặc biệt Tạp chí phát triển KH&CN, Tập 10, số 06, 2007 [5] Gaviphat Lekutai Các điều khiển mạng Neural Wavelet tự điều chỉnh tương thích 2010 [6] Anant Oonsivilai, El-Hawary Dự báo tải ngắn hạn hệ thống điện dựa mạng Neural Wavelet 2011 [7] Zidan Bashir, El-Hawary Sử dụng mạng Neural Wavelet dự báo tải ngắn hạn 2013 [8] Zhao-Yang Dong, Bai-Ling Zhang, Qian Huang Sự tương thích mạng Neural Network với phân tích Wavelet dự báo phụ tải ngắn hạn 2015 [9] Yanqiu Bi, Jianguo Zhao, Dahai Zhang Thuật toán dự báo phụ tải sử dụng phân tích Wavelet gói 2017 [10] LVTN “ Dự báo phụ tải điện ngắn hạn dựa Mạng Wavelet Neural” , Trương Thanh Nhường 2009, ĐH SPKT TpHCM 80 ... hình dự báo 52 Chƣơng 53 DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN TỈNH TIỀN GIANG 53 4.1.Đặc điểm đồ thị phụ tải tỉnh Tiền Giang 53 4.2 .Dự báo đồ thị phụ tải ngày tỉnh Tiền Giang. .. gian dự báo theo năm dự báo khoảng thời gian 5÷7năm Sai số cho phép công tác dự báo trung hạn 5÷10% Dự báo dài hạn: thời gian dự báo theo năm dự báo khoảng thời gian 10÷20 năm Tính đắn dự báo phụ. .. 63 4.2.4 .Dự báo 23 thời điểm để đƣa kết công suất ngày .63 4.3 .Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang ngày đặc biệt 65 4.3.1.Đặc điểm đồ thị phụ tải ngày lễ 65 4.3.2.Kết dự báo ngày lễ