Luận văn:Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong dự báo phụ tải ngắn hạn cho thành phố Đà Nẵng doc

-1B -2- GIÁO D C VÀ ĐÀO T O Công trình đư c hồn thành t i Đ I H C ĐÀ N NG LÊ TH THANH H I Đ I H C ĐÀ N NG Ngư i hư ng d n khoa h c: TS TR N T N VINH Ph n bi n 1: PGS.TS Nguy n H ng Anh NGHIÊN C U NG D NG Ph n bi n 2: PGS.TS Lê Kim Hùng M NG NƠRON NHÂN T O TRONG D BÁO PH T I NG N H N CHO THÀNH PH ĐÀ N NG Lu n văn s ñư c b o v t i H i ñ ng ch m Lu n văn t t nghi p th c sĩ k Chuyên ngành: M ng H th ng ñi n t h u t h p t i Đ i h c Đà N ng tháng năm 2011 Mã s : 60.52.50 Có th tìm hi u lu n văn t i: TÓM T T LU N VĂN TH C SĨ K THU T - Trung tâm Thông tin -H c li u, Đ i h c Đà N ng - Trung tâm H c li u, Đ i h c Đà N ng Đà N ng – Năm 2011 -3M -4Đ U m t nh ng ng d ng thành công nh t c a ANN h th ng ñi n LÝ DO L A CH N Đ TÀI D báo ph t i ho t ñ ng c n thi t c a công ty n l c Nó giúp cơng ty quy t ñ nh quan tr ng v quy ho ch v n hành, qu n lý ph t i, cung c p m t d báo ph t i cho ch c B i v y, s d ng k thu t m ng nơron ANN ñ d báo ph t i ng n h n cho Công ty Đi n l c Đà N ng ñi u c n thi t ñư c nghiên c u ñ tài M C ĐÍCH NGHIÊN C U M c tiêu c a ñ tài ñ xu t phương pháp d báo nhu c u l p bi u ñ phát ñi n b n, ñánh giá m c ñ an toàn c a v n hành h th ng cung c p thơng tin lúc cho ngư i u đ Trong đó, d báo ph t i ng n h n gi vai trò ñ c bi t quan tr ng h th ng ñi n ñ c quy n truy n th ng Trong tương lai, th trư ng ñi n Vi t Nam phát tri n, làm tăng thêm tính c p thi t c a vi c d báo ph t i nh hư ng tr c ti p ñ n giá giao (spot prrice), y u t quy t ñ nh ñ n l i nhu n ho c thua l c a cơng ty phát n (GENCO) D báo ph t i ng n h n ñ c p ñ n d báo nhu c u ñi n s h ng gi , t gi ñ n m t vài ngày s p đ n Nó ho t đ ng h ng ngày c a cơng ty ñi n l c Vi c phát tri n m t phương pháp tiêu th ñi n giai ño n ng n ñ xây d ng ñư ng cong ph t i cho khu v c nghiên c u có tính đ n y u t khác nhu c u kh , y u t xã h i th i ti t Đ tài s kh o sát phương pháp d báo ph t i s d ng m ng nơron, trình bày tính làm vi c c a m ng nơron sau phát tri n ph n m m MATLAB Cu i cùng, chương trình s th nhi m t p d li u kh c a TP ĐN năm, ki m tra tính xác ng d ng vào th c t Đ I TƯ NG VÀ PH M VI NGHIÊN C U 3.1 Đ i tư ng nghiên c u c a ñ tài - Các mơ hình phương pháp d báo d báo ng n h n m nh, nhanh xác c n thi t cho c công - Các y u t ty khách hàng - Phương pháp d báo ph t i ng n h n d a k thu t Nhi u thu t toán phương pháp ñã ñư c ñ xu t ñ th c hi n d báo ph t i ng n h n, d a k thu t th ng kê phương pháp ngày tương t , chu i th i gian, phương pháp h i quy ho c b ng k thu t trí tu nhân t o m ng nơron, h th ng chuyên gia, logic m máy vectơ h tr Trong s thu t toán này, m ng nơron nhân t o (ANN) có nhi u ưu m c m t mơ hình rõ ràng, d th c hi n, xác hi u qu Có th nói, d báo ph t i nh hư ng ñ n ph t i ñi n (ng n h n) c a m ng nơron C u trúc m ng nơron ñ ph c v cho d báo ph t i - Nghiên c u ñ th ph t i c a Tp Đà N ng, xây d ng mơ hình d báo cho ph t i Đà N ng - Toolbox ANN c a MATLAB m t b sưu t p c a m-file, cho phép m r ng kh c a Matlab lĩnh v c m ng nơron Nó tích h p vi c tính tốn, hi n th hình nh l p trình 3.2 Ph m vi nghiên c u -5- -6- - Ph m vi nghiên c u t p trung vào ph t i ñi n Thành ph Đà N ng, thu th p d li u kh vòng năm (2007-2010) chia làm hai ph n: t p hu n luy n (2007-2009) t p ki m tra (2010), ti n hành d báo cho năm 2011 nh ng năm ti p theo - Nghiên c u s nh hư ng c a nhi t ñ , l ch làm vi c (ngày ngh , ngày l ) ñ n nhu c u ph t i t i nâng cao vai trò c a m t ho t đ ng không th thi u n n kinh t phi u ti t Trí tu nhân t o (m ng nơron) m m t hư ng m i đ gi i tốn c a h th ng n (ch n đốn s c , phân tích n đ nh tĩnh, ph i h p thu nhi t năng…) nhi u ngành ngh nhi u lĩnh v c khác như: tài (mơ hình hố th trư ng, l a - S d ng công c ANN ph n m m MATLAB ñ ti n ch n ñ u tư…), mơi trư ng (qu n lý tài ngun, đánh giá r i ro…), hành d báo S li u d báo ph t i c a Tp Đà N ng t ngày cho vi n thơng máy tính (phân tích tín hi u, nh n d ng…) đ n ngày s p t i ( t gi ñ n 168 gi t i) C U TRÚC C A LU N VĂN C u trúc c a lu n văn chia làm ph n: Ph n m ñ u, n i dung PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN C U Thu th p d li u v n hành làm ngu n d li u: ph t i 24h ngày c a Tp Đà n ng Đây d li u c a đ i tư ng nghiên c u T tìm hi u phân tích di n bi n c a đ i tư ng nghiên c u Nghiên c u ñ c ñi m c a m ng nơron S d ng đ c tính ưu vi t c a m ng nơron đ ng d ng cho cơng tác d báo Ti n hành d báo ng n h n cho lư i ñi n Đà N ng Ý NGHĨA KHOA H C VÀ TH C TI N C A Đ TÀI M ng nơron nhân t o ñã ñư c nghiên c u nhi u th gi i v n m i m ng d ng Vi t Nam Th c t hi n có r t cơng ty n l c ti n hành d báo ph t i m t cách nghiêm túc, khoa h c Đ tài hy v ng góp ph n làm rõ c u trúc, nguyên lý c a m ng nơron; qua ng d ng vào cơng tác d báom t công vi c thư ng xuyên c a công ty ñi n l c, tr thành m t phương pháp d báo nhanh xác Bên c nh đó, ngành n ngành cơng nghi p mũi nh n tiên phong S p ñ n, Vi t Nam s hình thành th trư ng n, d báo ph ñ tài ph n k t lu n N i dung c a ñ tài ñư c trình bày 73 trang bao g m chương -7- -8• Trong quy ho ch h th ng ñi n - CHƯƠNG T NG QUAN V D D báo dài h n: Ph m vi d báo bao g m m t giai ño n t 1-10 năm Kho ng th i gian c n cho quy ho ch, xây d ng nhà máy, ñư ng dây truy n t i phân ph i BÁO PH T I ñi n 1.1 GI I THI U - D báo trung h n: Ph m vi d báo trung h n m t giai M c tiêu c a d báo ph t i ng n h n (STLF) cung ño n gi a tháng năm Lo i d báo thư ng ñư c c p m t d báo ph t i cho ch c l p bi u ñ phát ñi n dùng ñ xác ñ nh thi t b lư i ñi n s l p ñ t ho c thi t l p b n, cho vi c ñánh giá m c đ an tồn c a v n hành h th ng, h p ñ ng th trư ng n cung c p thơng tin ñúng lúc cho ngư i ñi u ñ Ngư i ta nh n th c • Trong v n hành h th ng ñi n, d báo ph t i ch y u l p r ng STLF gi m t vai trò quan tr ng h th ng ñi n ñ c cho kho ng th i gian vài phút ñ n 168 gi Có lo i d báo quy n truy n th ng Trong m t h th ng ñi n tái c u trúc, m t công ph t i v n hành h th ng n : d báo ph t i ty phát ñi n (GENCO) s ph i d báo nhu c u c a h th ng giá r t ng n h n ng n h n tương ng c a đ quy t đ nh phù h p v i th trư ng - Các mơ hình d báo khác đư c dùng h D báo ph t i r t ng n h n ñư c l p cho vài phút s p t i ñư c dùng cho ñi u n ngu n phát t ñ ng (AGC) th ng ñi n ñ ñ t ñư c ñ xác d báo N m s mơ - hình phương pháp h i quy, phương pháp th ng kê phương t i K t qu d báo ph t i ng n h n ch y u dùng cho pháp không gian tr ng thái Bên c nh đó, tht tốn d a vào trí m c đính thi t l p bi u ñ phát ñi n Trong th i gian này, tu nhân t o ñã ñư c ñưa vào d a h th ng chuyên gia, l p trình cơng ty n ph i bi t k ho ch kinh doanh ñi n, k ho ch ti n hoá, h th ng m , m ng nơron nhân t o (ANN), t h p c a b o dư ng ho c k ho ch ñi u n ph t i ñ t i thi u hóa thu t tốn Trong s thu t tốn này, ANN nh n đư c chi phí nhi u s quan tâm m t mơ hình rõ ràng, d th c hi n hi u 1.3 CÁC Y U T NH HƯ NG Đ N PH T I Các y u t kinh t Đi u ki n kinh t m t khu v c có th qu t t 1.2 CÁC LO I D D báo ph t i ng n h n ñư c l p cho 1gi ñ n 168 gi BÁO PH T I Đ thi t l p m t mơ hình d báo, c n thi t ph i xác ñ nh nhu c u mà mu n tr l i Theo có hai lo i d báo ph t i phân bi t v n hành l p quy ho ch h th ng ñi n S phân bi t c vào th i gian d báo: nh hư ng đ n hình d ng ñ th ph t i Đi u ki n có th bao g m v n đ lo i khách hàng, ñi u ki n nhân kh u h c, ho t ñ ng cơng nghi p, dân s Các u ki n ch y u s nh hư ng ñ n d báo ph t i dài h n - 10 - -9Các y u t th i gian bao g m th i gian c a năm, ngày tu n, gi ngày Có s khác bi t quan tr ng gi(k) = hàm l a ch n tùy ý = tham s c a mơ hình ph t i gi a ngày làm vi c ngày cu i tu n Ph t i ngày η(k) = Bi n ng u nhiên mơ t s bi n đ i ng u nhiên d(k) c a mô tu n có th khác hình Các u ki n th i ti t nh hư ng ñ n ph t i Trong th c t , M t mơ hình nhân có th tham s th i ti t ñư c d báo y u t quan tr ng nh t dư i d ng: L = Ln · Fw · Fs · Fr , Ln t i bình thư ng (t i n n) h s hi u ch nh các d báo ph t i d báo ng n h n Các nhi u ng u nhiên Các khách hàng công nghi p l n, h s Fw ; Fs ; Fr s dương mà có th làm tăng ho c làm gi m cán thép, có th gây thay ñ i ph t i ñ t ng t Ngoài ra, ph t i t ng Các hi u ch nh ñư c c vào th i ti t hi n hành hi n tư ng u ki n có th gây thay ñ i ph t i ñ t (Fw), bi n c ñ c bi t (Fs), bi n ñ ng ng u nhiên (Fr) ng t c t ñi n ti t gi m ho c s ng ng ho t ñ ng c a khu 1.4.2 Mơ hình d báo ph t i nh y c m v i th i ti t (Mơ cơng nghi p đình cơng, kh ng ho ng kinh t hình c ng) Các y u t v giá Trong th trư ng n, giá n, mà có Nhu c u ñ nh t ng c a h th ng có th đư c coi t ng c a th thay ñ i ñ t ng t có th có m t quan h ph c t p v i t i c a thành ph n không nh y c m v i th i ti t thành ph n khác nh y h th ng, tr nên m t y u t quan tr ng d báo ph t i c m v i th i ti t, nghĩa là, Các y u t khác Hình d ng đ th ph t i có th khác dp(k) = B(k) + W(k) ñi u ki n ñ a lý Ví d , đ th ph t i khu v c nơng thơn khác đó: so v i khu v c th Đ th ph t i có th ph thu c vào lo i B(k) = Thành ph n không nh y c m v i th i ti t th i gian k khách hàng Ch ng h n ñ th ph t i dân cư có th khác so v i W(k) = Thành ph n nh y c m v i th i ti t kho ng th i gian k Đ xác ñ nh thành ph n nh y c m v i th i ti t, nhu c u t ng khách hàng thương m i cơng nghi p 1.4 M T S MƠ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP D BÁO bi n th i ti t THƠNG D NG 1.4.1 Các mơ hình xác su t (Mơ hình nhân) D ng chung c a lo i mơ hình ph t i n có th đư c : ∑ a g (k ) + η (k ) i =1 Chen [3] trình bày m t mơ hình c ng dư i d ng ph t i d báo m t hàm c a thành ph n : L = Ln + Lw + Ls + Lr, bi u di n sau: n d(k) = ñư c l y m u (theo gi , hàng ngày, hàng tu n, h ng năm) v i i i d(k) = thành ph n ph t i ñi n ñư c d báo (trung bình ho c đ nh) ñó L t i t ng, Ln th hi n cho "ph n bình thư ng” c a t i, m t b d ng ph t i chu n hóa cho t ng “lo i” ngày mà ñã ñư c nh n bi t x y su t c năm, Lw th hi n ph n nh y - 11 - - 12 - c m v i th i ti t c a ph t i, Ls m t thành ph n bi n c ñ c bi t Các h th ng chuyên gia Vi c d báo d a vào quy t c t o m t ñ l ch ñáng k so v i mơ hình ph t i bình thư ng, L r làm cho vi c s d ng quy t c, mà v m t b n ch t thư ng là m t s h ng hoàn toàn ng u nhiên, nhi u quy t c suy nghi m (heuristic), ñ th c hi n d báo xác 1.4.3 Các phương pháp d báo trung dài h n Logic m Logic m m t s khái quát hóa c a logic Boolean Các mơ hình End-use Phương pháp End-use tính tốn tr c thư ng dùng ñ thi t k m ch s Ưu ñi m c a logic m không c n ti p nhu c u tiêu th ñi n b ng cách dùng thông tin m r ng m t mơ hình tốn h c ánh x ñ u vào ñ n ñ u không c n v vi c s d ng cu i ngư i dùng cu i đ u vào xác Các mơ hình toán kinh t Phương pháp toán kinh t Các máy vector h tr (Support Vector Machines) (SVMs) (econometric) k t h p lý thuy t kinh t v i k thu t th ng kê ñ Các máy vectơ h tr (SVMs) m t k thu t m nh g n ñây d báo nhu c u n Phương pháp tính quan h gi a nhu c u vi c gi i quy t toán phân lo i h i quy Phương pháp tiêu th ñi n (bi n ph thu c) h s ñư c b t ngu n t lý thuy t h c th ng kê nh hư ng ñ n nhu c u tiêu th Mơ hình th ng kê d a h c Mơ hình th ng kê có th h c tham s c a mơ hình ph t i t d li u kh 1.4.4 Các phương pháp d báo ph t i ng n h n Phương pháp ngày tương t Phương pháp d a vi c tìm ki m d li u kh ñ i v i ngày 1; 2; ho c năm có đ c m tương t ngày d báo Các phương pháp h i quy Đ i v i d báo ph t i ñi n, phương pháp h i quy thư ng ñư c s d ng đ mơ hình m i quan h c a nhu c u tiêu th c a t i h s khác th i ti t, lo i ngày, lo i khách hàng Chu i th i gian Các phương pháp chu i th i gian ñư c d a gi ñ nh d li u có m t c u n i b , ch ng h n t tương quan, xu hư ng, ho c bi n ñ i theo mùa M ng nơron V b n, m ng nơron m t m ch phi n tính mà có kh đư c ch ng t v vi c làm phù h p ñư ng cong phi n - 13 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP D A TRÊN CÁC K THU T C A M NG NƠRON 2.1 T I SAO DÙNG PHƯƠNG PHÁP M NG NƠRON ? D báo, ñ c bi t ñ i v i ph t i dân cư r t ph c t p Vi c l a ch n phương pháp m ng nơron có th đư c s d ng khi: Khơng có mơ hình tốn h c c th c a t i T i m t hàm c a y u t khác (quá kh , l ch, th i ti t, khác ) Hàm d báo ph c t p chưa bi t, quan h phi n tính Các phương pháp thơng thư ng c ñi n phương pháp h i - 14 2.2 LÝ THUY T M NG NƠRON Ngày nay, nghiên c u v m ng nơron m t phát tri n h a h n c a Trí tu nhân t o (Artificial Intelligence), đư c áp d ng nhi u lĩnh v c: - Cơng nghi p: u n ch t lư ng, ch n đốn s c , m i tương quan gi a d li u ñư c cung c p b i c m bi n, tín hi u phân tích ho c ch vi t khác - Tài chính: d báo mơ hình hóa th trư ng (dịng ti n t ), l a ch n ñ u tư, phân b ngân sách - Vi n thơng máy tính: phân tích tín hi u, tri t nhi u, nh n d ng (nhi u, hình nh, l i), nén d li u - Mơi trư ng: đánh giá r i ro, phân tích hóa h c, d báo mơ quy ho c n i suy trư ng h p có th khơng cho đ hình hóa khí tư ng, qu n lý tài nguyên xác ñ l n Bên c nh đó, phương pháp v i phương ti n tính 2.2.1 Gi i thi u ANN tốn r t l n có th h i t r t ch m th m chí có th phân kỳ ANN m t h th ng x lý thơng tin b ng máy tính mà mơ m t s trư ng h p Do đó, chúng khơng thích h p v i ng d ng ph ng ch c c a não ngư i Não ngư i g m h ng tri u t bào th i gian th c n i v i g i nơron Nơron có ph n chính: thân nơron G n đây, k thu t m ng nơron nhân t o (ANN) ñang b t ñ u ñư c s d ng lĩnh v c khác c a nghiên c u (soma), th n kinh (dendrite), tr c th n kinh (axon) kh p th n kinh (synapse), trình bày Hình 2.1 v lư i n, đ c bi t d báo ph t i Vi c s d ng phương pháp m ng nơron s tránh g p ph i nh ng h n ch c a phương pháp thông thư ng Phương pháp thu n ti n ñ xem xét y u t khác ng u nhiên phi n Hàm c a m ng nơron m t h p ñen mà ho t ñ ng c a s đư c xác đ nh b i giai đo n h c, vi c tính tốn r t nhanh Phương pháp có th ph i ñ i m t v i lo i tình hu ng khác (thơng qua t h c) đ phát tri n thành m t mơ hình thích nghi Hình 2.1: Minh ho m t nơron sinh h c - 15 - - 16 - Các ti p nh n ñi n áp t nơron khác Các ñi n th m ν k = ∑ x j wkj − bk ñư c gia tr ng nh kh p th n kinh Thân s t ng t t c ñi n j =1 th ñư c c p b i N u t ng ñi n th vư t m t ngư ng Đ u c a nơron s đó, thân s phát m t n th ho t ñ ng qua m t tr c th n yk = f(νk) kinh Tr c th n kinh s phân ph i ñi n th ho t đ ng đ n 2.2.2 Mơ hình m ng nơron nơron khác Sau phát ñi n th ho t ñ ng, thân s gi i tr ñi n Nói chung, c u trúc c a ANN g m có ph n: l p đ u vào, l p th v ñi n th nghĩ, ph i ch m t th i gian cho đ n n l p đ u ch Hình 2.6 Lóp đ u vào l p có k t n i có th phát m t ñi n th khác (th i gian ch u ñ ng) D ng sinh h c c a m t nơron có th đư c mô ph ng ch v i th gi i bên ngồi L p đ u vào s nh n thơng tin t th gi i bên ngồi L p n khơng có k t n i v i th gi i bên ngồi, ch k t n i Hình 2.2 Các đư c mơ m t vetơ ñ u vào mà thu th p v i l p ñ u vào l p ñ u L p ñ u s cung c p đ u c a thơng tin t m t nơron bên ngồi Vectơ tr ng s mơ t kh p m ng ANN cho th gi i bên ngồi sau thơng tin vào đư c m ng th n kinh ñ t tr ng s vào thông tin B c ng (adder) m t s mô t x lý c a thân nơron s c ng t t c thơng tin đ u vào Hàm chuy n ñ i th hi n m t gia str mà u n nơron phát ra, cu i tr c th n kinh có th đư c mơ t m t vectơ đ u Hình 2.6: Mơ hình ANN t ng quát Có lo i c u trúc ANN ñư c dùng ph bi n, c th là, m ng m t Hình 2.2: Mơ hình tốn h c c a nơron l p, m ng peceptron nhi u l p, m ng Hopfield, m ng Kohonen a/ M ng m t l p: m t c u trúc ANN khơng có l p n Nơron tính t ng đ u vào c a (x1, x2, xn), gia tr ng b ng tr ng s (w1, w2, , wn), so sánh v i ngư ng b N u t ng vư t qua hàm kích ho t f s t o đ u c a K t qu sau ñư c chuy n ñ i ñ u c a nơron M ng có th đư c phân lo i m t m ng ANN truy n th ng, b i thơng tin ch y theo m t hư ng, có nghĩa đ n đ u b/ Perceptron nhi u l p: D ng ñơn gi n nh t c a peceptron nhi u l p s có l p, m t l p ñ u vào, m t l p n, m t l p ñ u - 17 c/ M ng Hopfield: có th ñư c phân lo i m t m ng ANN ph n h i (feedback), m ng m t l p không ch nh n - 18 2.3 NG D NG M NG NƠRON Đ D BÁO PH T I ĐI N 2.3.1 Các bi n đ u vào c a m ng thơng tin t l p trư c mà cịn nh n t đ u trư c bias M t cách t ng quát, bi n ñ u vào có th đư c phân thành lo i: d/ M ng Kohonen: g m có đơn v ñ u vào truy n th ng t i kh m t l p ph (bên) (lateral layer) L p ph có m t vài nơron, n i theo nhi t ñ kh d báo hư ng ngang ñ n nơron lân c n M ng Kohonen có th t t ch s gi c a ngày ch c có th làm cho nơron lân c n ph n ng theo m t cách ch s ngày c a tu n 2.2.3 H c t p t c đ gió 2.2.3.1 H c có giám sát: ñ che ph b u tr i Trong lo i hình h c này, m ng nơron đư c làm thích nghi lư ng mưa b ng cách so sánh gi a k t qu tính tốn d a ñ u vào ñã cho, ngày m ho c ngày khơ đáp s d ki n Khơng có quy đ nh chung mà có th ñư c th c hi n ñ ñ u 2.2.3.2 H c khơng có giám sát: Trong lo i này, q trình h c đư c d a xác su t M ng s ñư c thay ñ i tr ng thái th ng kê ñ u ñ n thi t l p xác ñ nh bi n ñ u vào Đi u ph n l n ph thu c vào k thu t phán đốn kinh nghi m 2.3.2 C u trúc m ng BP m c lo i, b ng cách quy ñ nh làm t i ưu hóa giá tr ch t lư ng, M ng nơron nhân t o có c u trúc x lý phân tán song song m c lo i ñư c ch p nh n Chúng có th đư c dùng m t t p h p mãng tính tốn c a 2.2.4 M ng lan truy n ngư c hàng lo t ph n t x lý gi ng l p ñi l p l i b trí m t lư i M ng lan truy n ngư c ñư c thi t k th đ làm Vi c h c đ t ñư c b ng cách thay ñ i liên k t gi a ph n t lý Đ n nay, t n t i nhi u m ng ANNs ñư c ñ c trưng b i vi c m t m ng nhi u l p, lan truy n v phía trư c, b ng cách s x d ng ch c h c có giám sát Phương pháp ñư c ñ c trưng topology c a chúng quy t c h c Đ i v i toán STLF, m ng b i trình h c BP m t m ng ñư c s d ng r ng rãi nh t V i kh x p x b t Đ gi i quy t m t v n ñ c th , có ba bư c, trình hu n luy n cho m ng h c lan truy n ngư c có giám sát: L a ch n ñ u vào d li u cho m ng kỳ hàm phi n liên t c nào, m ng BP có kh ánh x (d báo) b t thư ng M ng BP m t m ng truy n th ng nhi u l p, hàm chuy n L a ch n ki n trúc c a m ng ñ i m ng thông thư ng m t hàm phi n hàm Hu n luy n m ng sigmoid - 19 - - 20 - 2.3.2.1 C u trúc ANN ñ xu t c a t t c c p hu n luy n t p hu n luy n ph i tương t v i Trong c u trúc ñã ñ xu t, ANN ñư c thi t k d a ph t i trư c đó, lo i mùa, lo i ngày, gi c a m t ngày, nhi t ñ c a ngày trư c nhi t đ d báo Ch có y u t th i ti t đư c dùng c u trúc này, ph t i d báo ñư c gi ñ nh m t khu v c khí h u bình thư ng Có t ng c ng 32 nơron l p ñ u vào Nơron ñ u tiên ñư c dùng ñ ñ nh nghĩa ngày c a d báo M t ngày c a tu n s ñư c gán cho m t s ph m vi t 1-7, nh ng ngày ñư c d báo 2.3.4 S nơron n Vi c xác ñ nh s lư ng t i ưu nơron n m t v n đ quan tr ng N u q nh , m ng có th khơng có đ thơng tin, cho k t qu d báo khơng xác M t khác, n u q l n, trình hu n luy n s r t dài 2.3.5 Tr ng s thích nghi Đi u ch nh tr ng s ñư c th c hi n h ng ngày d a vào lan 24 nơron ñ u vào ñ i di n cho ph t i hàng gi ngày truy n ngư c H ng ngày ANN s d báo ph t i cho ngày ti p theo nơron k ti p ñư c dùng ñ thu th p nh hư ng c a nhi t đ lưu tr thơng tin Hi u s gi a t i th c t i d báo s ñư c nơron ñ u dư c dùng cho nhi t ñ c a ngày trư c cịn nơron tính tốn truy n ngư c đ n tr ng s , b ng cách s d ng khác dùng cho d báo nhi t ñ c a ngày k ti p Trong l p n, m t phương pháp trình hu n luy n m ng theo mùa ñư c dùng L p ñ u c a t t c m ng theo mùa 2.3.6 D báo nhi u ngày g m 24 nơron, ñ i di n cho 24 gi m t ngày c a d báo 2.3.2.2 ANN theo mùa T s li u ph t i Đi u ñ cung c p, ta nh n th y ph t i cao nh t x y vào mùa hè, th p nh t vào mùa ñông Các ph t i mùa xuân thu chênh l ch Nhi t đ s khác t ng mùa, có nghĩa mùa đơng có nhi t ñ th p nh t mùa hè có nhi t đ cao nh t V i nh n th c này, s t t đ phân bi t gi a mùa b ng cách s d ng modun ANN khác Do đó, vi c hu n luy n s d có h i có k t qu t t Chúng ta s xem xét modun ANN c a mùa hè, mùa đơng, mùa xn/thu 2.3.3 L a ch n t p hu n luy n ANNs ch có th th c hi n nh ng chúng đư c hu n luy n ñ làm Các tiêu chí l a ch n t p hu n luy n đ c tính • D báo ph t i cho ngày d gi vai trò ph t i c a ngày trư c d báo t i ngày d+1, • D báo nhi t ñ ngày d gi vai trị nhi t đ ngày trư c đ i v i d báo ngày d+1 M c dù d báo cho nhi u ngày có th ñư c th c hi n, nói chung khơng đư c khun dùng sai s tích lu - 21 - - 22 - T n t i hai ñ nh t i c a ngày, ñi m th nh t kho ng 10h, CHƯƠNG ñi m th hai gi a 20h - 22h NG D NG M NG NƠRON Đ D BÁO PH T I TP ĐÀ N NG - Có s tương ñ ng v ñư ng cong c a ngày gi ng Trong ph n trình bày phương pháp d báo ph t i ng n h n b ng cách s d ng ANN Toolbox c a MATLAB Chương trình - S tiêu th tăng lên theo năm t 2007 ñ n 2010 s áp d ng c th vi c d báo cho nhu c u tiêu th ñi n - Ph t i mùa hè cao ph t i mùa xuân khu v c Thành ph Đà N ng 3.1 CƠ S D T nh ng nh n xét này, có th th y r ng đư ng LI U cong ph t i di n bi n theo gi , theo ngày, theo tu n, theo mùa, có D báo s d ng d li u ch a ñ ng thông tin tiêu th ñi n t ng liên quan ñ n ngày ngh c a m t năm Chúng ta ph i phân tích gi ngày su t năm (2007-2010 có c p nh t s li u xét ñ n t t c y u t khác nhi u làm nh tháng đ u năm 2011) c a thành ph Đà N ng Nhi t đ trung bình hư ng đ n vi c mô t biên d ng c a ph t i m i ngày nhi t ñ cho nh ng gi khác c a m t ngày 3.3 S su t trình kh o sát đư c thu th p Chu n hố s li u v i nh ng thông tin v ngày ngh , ngày l ngày làm vi c D NG ANN TOOLBOX Các toolbox c a MATLAB m t b sưu t p c a m-file mà m r ng kh c a MATLAB ñ n m t s lĩnh v c k thu t DI N BI N C A ĐƯ NG CONG PH T I h th ng ñi u n, x lý tín hi u, t i ưu hố, ANN Trong Phân tích ph t i th i gian (t năm 2007 ñ n năm 3.2 toolbox ANN version 3.0 [Mat99b], MATLAB cung c p 12 hàm 2010), có th quan sát đ n m t vài y u t sau: hu n luy n có hi u su t cao V ph n t i h ng ngày, t i đ nh h ng ngày x y vào th M t m ng ANN lan truy n ngư c ñư c dùng ph bi n M t s Ba, ph t i gi m th p x y th i gian cu i tu n, ph t i bàn lu n v l p ñ u vào, l p n l p ñ u sau gi m th p nh t x y vào Ch nh t Khi xác ñ nh ph t i h ng gi , 3.3.1 L p ñ u vào s phân bi t gi a lo i ngày ngày tu n ngày • cu i tu n Các ph t i h ng gi khác t ng mùa: phân lo i mùa xn mùa thu có mơ hình t i nhau, mùa đơng mùa hè • có mơ hình t i riêng • Tiêu chu n hóa: T d li u ñ u vào (b ng 3.1), t t c bi n s Qua ñư ng cong ph t i này, có th th y hình dáng n hình c a t i theo qui lu t sau: - Ph t i tiêu th gi m vào cu i tu n Phân lo i: tìm nh ng tháng gi ng d li u b n Mã hóa: Mã hóa d li u đ u vào gi i thích b ng 3.1 đư c xem xét mơ hình s đư c tiêu chu n hóa gi a 3.3.2 L p n S nơron l p n ph i ñư c xác ñ nh b ng suy nghi m, khơng có phương pháp t ng qt có s n đ xác ñ nh s nơron - 24 - - 23 - ñ ch n m ng t i ưu, ph c v cho vi c d báo xác l p n 3.3.3 L p ñ u Ta t o t p ki m tra v i d li u c a năm 2010, tương ng v i V ph n l p đ u ra, tương ñ i d dàng ñ thi t l p so ñ u vào ñ u ñã khai báo sánh l p ñ u vào l p ñ u 3.5 CÁC K T QU Tiêu chu n ñánh giá: 3.5.1 K t qu cho tháng năm 2011: Đ xác ñ nh sai s , sai s t ñ i ph n trăm (APE) sai Nh ng k t qu cho th y r ng sai s t ñ i l n nh t c a d s t đ i trung bình ph n trăm (MAPE) đư c s d ng, đư c báo khơng 5%, sai s trung bình nh 2.6% ñ nh nghĩa sau: Tai thuc − Taidubao APE= * 100 Taithuc sai s RMS không 3% MAPE = Nh K t qu d báo, sai s l n nh t, sai s trung bình sai s bình (3.1) phương ch ng minh tính hi u qu c a phương pháp đ xu t 3.5.2 K t qu cho tháng năm 2010: ∑ APE Nh (3.2) Trong Nh s gi th i gian d báo B ng 3.3: Sai s t đ i, sai s trung bình quan sát tháng năm 2010 Ngày Saiso_tuyetdoi Saiso_trungbinh (%) (%) Th ba, 1-7-2010 1.5 1.43 Th tư, 2-7-2010 2.6 1.87 Th năm, 3-7-2010 1.18 1.19 Th sáu, 4-7-2010 2.19 3.09 Th b y, 5-7-2010 2.18 3.64 Ch nh t, 6-7-2010 3.14 1.66 Th hai, 7-7-2010 2.16 1.4 Th ba, 8-7-2010 3.9 1.59 s sinh b i ANN, d a vào sai s t ñ i ph n trăm (APE) sai Th tư, 9-7-2010 4.6 1.29 s t đ i trung bình ph n trăm (MAPE) Th năm, 10-7-2010 3.19 1.52 3.4.3 Quá trình ki m tra m ng Th sáu, 11-7-2010 4.1 2.15 Th b y, 12-7-2010 3.15 3.08 3.4 CÁC BƯ C TH C HI N MÔ PH NG VÀ K T QU 3.4.1 Xác ñ nh c u trúc Bư c : T o ma tr n d li u ñ u vào ñ u G i ANN Toolbox b ng l nh >> nntool Màn hình hi n c a s Network/Data Manager Bư c : Ch n d li u ñ u vào Input Data d li u đích Target Data Bư c : Thi t l p ch n thông s c a m ng 3.4.2 Hu n luy n m ng Tiêu chu n d ng ñ i v i trình hu n luy n c vào sai Sau ñã hu n luy n, ta ti n hành ki m tra sai s c a m ng - 26 - - 25 - K T LU N Ch nh t, 13-7-2010 2.12 1.31 Th hai, 14-7-2010 2.18 1.26 Th ba, 15-7-2010 2.6 1.92 Trong b i c nh c a th trư ng ñi n t do, đ t i ưu hóa vi c Th tư, 16-7-2010 2.5 1.51 qu n lý ph t i cho m c tiêu khác (chi phí nh nh t, c i Th năm, 17-7-2010 2.7 2.52 thi n d ch v ,…) vi c d báo ph t i, ñ c bi t d báo ph t i Th sáu, 18-7-2010 3.8 3.14 ng n h n đóng m t vai trị quan tr ng Qua nghiên c u m t s Th b y, 19-7-2010 4.14 3.11 phương pháp d báo nhu c u ñi n năng, th y m i phương Ch nh t, 20-7-2010 2.17 1.5 pháp có nh ng ưu c ñi m riêng, tùy theo yêu c u v ñ tin c y, Th hai, 21-7-2010 1.8 1.33 đ xác ph m vi d báo ñ l a ch n phương pháp thích h p Th ba, 22-7-2010 2.65 2.3 Th tư, 23-7-2010 1.68 3.19 Th năm, 24-7-2010 1.89 3.32 Th sáu, 25-7-2010 2.8 2.73 Th b y, 26-7-2010 3.1 3.58 Ch nh t, 27-7-2010 2.12 1.19 Th hai, 28-7-2010 2.19 1.24 Th ba, 29-7-2010 1.6 1.52 Th tư, 30-7-2010 1.62 1.1 Th năm, 31-7-2010 2.11 2.15 M ng Neural nhân t o có th xét ñ n nh hư ng c a nhi u y u t khác nhi t ñ , l ch làm vi c, mùa năm…tác ñ ng ñ n ñư ng cong tiêu th ñi n Chính v y mà mơ hình m ng Neural c u trúc ñã ñ xu t ñ d báo s phát tri n c a ñư ng cong ph t i theo t ng gi ñã th hi n rõ tính ưu vi t c a v ñ xác cao, c th ñ tài ñã s d ng ñ d báo s tiêu th vào tháng ba năm 2011 tháng b y năm 2010 Đà N ng đ t đ xác lên ñ n 96% M c dù phương pháp c n thu th p thông tin nhi u kh i lư ng tính tốn l n v i s h tr c a máy vi tính ñây m t phương pháp h a h n s ph c v đ c l c cho cơng tác d báo nh m giúp cơng ty n l c nâng cao vi c v n hành hi u qu tin c y c a m t h th ng ñi n  ... nói, d báo ph t i nh hư ng ñ n ph t i ñi n (ng n h n) c a m ng nơron C u trúc m ng nơron ñ ph c v cho d báo ph t i - Nghiên c u ñ th ph t i c a Tp Đà N ng, xây d ng mơ hình d báo cho ph t i Đà N... i th c t i d báo s ñư c nơron ñ u dư c dùng cho nhi t đ c a ngày trư c cịn nơron tính tốn truy n ngư c đ n tr ng s , b ng cách s d ng khác dùng cho d báo nhi t ñ c a ngày k ti p Trong l p n,... ñ c tính • D báo ph t i cho ngày d gi vai trò ph t i c a ngày trư c d báo t i ngày d+1, • D báo nhi t đ ngày d gi vai trị nhi t đ ngày trư c ñó ñ i v i d báo ngày d+1 M c dù d báo cho nhi u ngày