(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang(Luận văn thạc sĩ) Dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang
LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày 29 tháng 08 năm 2018 (Ký tên ghi rõ họ tên) Trương Minh Tài ii CẢM TẠ Qua thời gian năm học tập nghiên cứu trường Sư Phạm Kỹ Thuật Thành phố Hồ Chí Minh, bảo tận tình q thầy đến tơi hồn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn q Thầy, Cơ nhiệt tình giảng dạy, truyền đạt tri thức khoa học ln dìu dắt tơi đường trao dồi tri thức để ngày trưởng thành Xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS Huỳnh Châu Duy, Người tận tình hướng dẫn, truyền thụ kinh nghiệm chuyên môn với tất niềm đam mê nghiên cứu khoa học suốt thời gian thực luận văn Xin chân thành cảm ơn Anh , Chị, bạn bè người thân đã đô ̣ng viên, tạo điề u kiê ̣n tố t nhấ t để có thể hoàn thành tố t luâ ̣n văn này TP.HCM, ngày 29 tháng 08 năm 2018 iii TÓM TẮT Dự báo phụ tải điện đóng vai trị quan trọng việc lập kế hoạch thiết kế vận hành hệ thống điện Dự báo giúp định hướng phương hướng kế hoạch cho tương lai, chủ động công việc xử lí biến cố xảy Nếu khơng có cơng việc dự báo phụ tải điện, ta gặp phải hai trường hợp xảy ra: thiếu hụt điện sử dụng hai sản xuất lượng điện thừa vơ ích Đối với trường hợp thiếu hụt điện năng, khơng có đủ điện để phục vụ cho nhu cầu sinh hoạt, giải trí nhân dân khơng đủ điều kiện để cung cấp điện cho ngành kinh tế cơng nghiệp, nơng nghiệp dịch vụ Nó gây hậu nghiêm trọng: dây chuyền tự động, máy móc, thiết bị ngưng hoạt động, kinh tế bị ảnh hưởng Điện có tính chất đặc biệt lưu trữ hay cất vào kho dư thừa Do bị lãng phí lượng lớn điện dư thừa vơ ích, gây thiệt hại kinh tế cho đất nước Để đảm bảo lượng điện sản xuất không dư thừa khơng thiếu hụt so với nhu cầu sử dụng toán dự báo phụ tải điện cần quan tâm mức Việc dự báo xác góp phần cải thiện chất lượng điện giảm chi phí sản xuất, vận hành đảm bảo an tồn cho hệ thống điện Tiền Giang tỉnh nằm khu vực đồng sông Cửu Long, tỉnh nằm vùng kinh tế trọng điểm phía nam Do cầu sử dụng điện Tiền Giang cao việc dự báo phụ tải điện đặt lên hàng đầu việc thiết kế vận hành hệ thống điện Trong khuôn khổ luận văn này, phương pháp dự báo kết hợp mạng Wavelet Fuzzy Logic nghiên cứu áp dụng để dự báo đồ thị phụ tải ngày tỉnh Tiền Giang iv ABSTRACT Load forecasting plays a very important role in planning the design and operation of electrical systems It will help us to forecast the direction and orientation plan for the future, work actively and treat the incident Without the work of the load forecast, we can meet two cases: the power shortage and the power redundancy In case of the power shortage, we will not have enough power to serve people’s daily as well as to provide for industries such as industrial, agriculture and services It causes a serious consequence: the automated production lines, machines and equipment will be shut down, the economy will be affected In case of the power redundancy, unlike other commodities, electricity is a very special properties that it can not be stored or put into storage So we will waste a large amount of excess energy in vain, to cause great damage to the national economy To ensure that power does not produce surplus nor deficit relative to the problem using the electricity load forecast should be well heeded The predictions improve power quality and reduce production costs, operation and safety for the electrical system Tien Giang province is located in the Cuu Long River Delta - a key economic area of the south Thus the demand for electricity is very high in Tien Giang and load forecast is placed on top in the design and operation of electrical systems In the framework of this thesis, Wavelet and Fuzzy Logic networks will be studied and applied to predict daily load graph of Tien Giang province v MỤC LỤC Trang tựa Quyết định giao đề tài LÝ LỊCH CÁ NHÂN i LỜI CAM ĐOAN .ii CẢM TẠ iii TÓM TẮT iv MỤC LỤC vi DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT x DANH SÁCH CÁC BẢNG xii DANH SÁCH CÁC HÌNH .xii Chƣơng GIỚI THIỆU CHUNG 1.1.Lý chọn đề tài 1.2.Cơ sở khoa học thực tiễn đề tài 1.3.Mục đích đề tài 1.4.Nhiệm vụ nghiên cứu giới hạn đề tài 1.5.Phƣơng pháp nghiên cứu 1.6.Kế hoạch thực luận văn 1.7.Tổng quan kết nghiên cứu Chƣơng CƠ SỞ LÝ THUYẾT DỰ BÁO PHỤ TẢI 2.1.Giới thiệu dự báo phụ tải hệ thống điện 2.1.1.Giới thiệu dự báo phụ tải 2.1.2.Phân loại dự báo phụ tải 2.2.Các phƣơng pháp dự báo phụ tải điện 2.2.1.Phƣơng pháp tính hệ số vƣợt trƣớc vi 2.2.2.Phƣơng pháp tính trực tiếp 2.2.3.Phƣơng pháp so sánh đối chiếu 2.2.4.Phƣơng pháp chuyên gia 2.2.5.Phƣơng pháp san hàm mũ 2.2.6.Phƣơng pháp ngoại suy theo thời gian 10 2.3.Các thuật toán dự báo phụ tải 12 2.3.1.Lý thuyết Wavelet 12 2.3.1.1.Giới thiệu 13 2.3.1.2.Biển đổi Wavelet liên tục (CWT) 14 2.3.1.3.Biển đổi wavelet rời rạc (DWT) 16 2.3.1.4.Một số họ wavelet thông dụng 16 2.3.1.5.Ứng dụng phân tích Wavelet 18 2.3.2.Lý thuyết Fuzzy Logic 19 2.3.2.1.Các khái niệm 19 2.3.2.2.Luật hợp thành mờ 22 2.3.2.3.Giải mờ 31 2.3.2.4.Các bƣớc thiết kế mờ 35 Chƣơng 36 DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN 36 3.1.Giới thiệu 36 3.2.Phân tích wavelet tiền xử lý 37 3.2.1.Biến đổi wavelet rời rạc (DWT – Discrete Wavelet Transform) 37 3.2.2.Biến đổi wavelet rời rạc phủ toàn diện (MODWT) 37 3.3.Xây dựng mơ hình Fuzzy 40 3.3.1.Giải thuật ƣớc lƣợng nhóm (Cluster Estimation) 40 3.3.2.Giải thuật Moutain Clustering 41 3.3.3.Mơ hình nhận dạng mờ 43 3.4.Mơ hình dự báo mạng Fuzzy-Wavelet 47 3.5.Các sơ đồ dự báo 49 vii 3.5.1.Mơ hình dự báo Fuzzy-Wavelet 49 3.5.2.Mơ hình nhận dạng mờ 50 3.5.3.Giải thuật tìm tâm nhóm theo Mountain Clustering 51 3.5.4.Mơ 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 54 4.2.1.Mẫu liệu đƣa vào luyện mạng 54 4.2.1.1.Thống kê mẫu dự báo theo ngày 54 4.2.1.2.Thống kê mẫu 24 liên tục nhiều ngày 55 4.2.2.Sử dụng mạng Wavelet-Fuzzy Logic cơng tác dự báo 56 4.2.2.1.Phân tích Wavelet tiền xử lý 56 4.2.2.2.Mơ hình Fuzzy cho hệ số MODWT {Dj S5} 57 4.2.2.3.Ma trận hệ số mơ hình Fuzzy X 60 4.2.3.Dự báo hệ số MODWT tổ hợp dự báo 61 4.2.3.1.Thiết lập hàng thứ n+1 matrận A: An+1 cho hệ số Dj S5 61 4.2.3.2.Dự báo hệ số Dj S5 62 4.2.3.3.Tổ hợp dự báo Dj S5 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 66 4.4.Dự báo phụ tải tỉnh Bến Tre…………………………………………………71 4.5.Dự báo phụ tải Thành Phố Hồ Chí Minh……………………………………74 4.6.So sánh giải thuật dự báo Mạng Wavelet-Fuzzy logic Wavelet- neutal…76 Chƣơng 78 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN TƢƠNG LAI 78 5.1.Kết luận 78 viii 5.2.Hƣớng phát triển tƣơng lai 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO 80 ix DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT CWT - Continuous Wavelet Transform: Biển đổi Wavelet liên tục DWT - Discrete Wavelet Transform: Biến đổi Wavelet rời rạc MODWT - Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform: Phép biến đổi Wavelet rời rạc phủ toàn diện MODWT: Biến đổi wavelet rời rạc phủ toàn diện Fuzzy Model Identification: Mơ hình nhận dạng mờ x DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 2.1.Các giá trị ma trận R luật hợp thành max-MIN………… 24 Bảng 2.2.Các giá trị ma trận R luật hợp thành max-PROD……… … 26 Bảng 4.1.Các hệ số phân tích MODWT Dj D5 ………………………… …… 57 Bảng 4.2.Ma trận input-output chuỗi D1……………………………… 60 Bảng 4.3.Kết tâm nhóm ma trận input-output D1……………… .60 Bảng 4.4.Ma trận hệ số mơ hình Fuzzy X …………………… … … … 61 Bảng 4.5.Hàng thứ n+1 ma trận input [Y]: Yn+1 cho dự báo Dn+1=D3265 …….62 Bảng 4.6.Hàng thứ n+1 (3265) A3265 ma trận A D1…….………… 62 Bảng 4.7.Các giá trị dự báo hệ số MODWT……………………….… 63 Bảng 4.8.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày 3/9/2016 ……… ….… 64 Bảng 4.9.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày 06/10/2016… ……………… .65 Bảng 4.10.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày 30/04/2016…….…… … 66 Bảng 4.11.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày 02/09/2016…… … …… 67 Bảng 4.12.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày 30 tết………………… …… .68 Bảng 4.13.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày mùng 01 tết……… ……… 69 Bảng 4.14.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày mùng 03 tết……… ……… .69 Bảng 4.15.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày chủ nhật (09/10/2016)… .70 Bảng 4.16 : Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày thường………………………….71 Bảng 4.17.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày lễ dương lịch…………………….72 Bảng 4.18.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày lễ âm lịch…………………… …73 Bảng 4.19.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày nghỉ bình thường……………… 73 Bảng 4.20.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày 9/12/2009……………………….74 Bảng 4.21.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày 9/12/2009……………………….76 xi Giá trị thật 107.00 110.30 114.00 112.40 112.00 112.50 113.50 115.01 Sai số % 0.84 4.24 2.43 2.60 2.09 2.52 4.16 7.24 Giờ 9h 10h 11h 12h 13h 14h 15h 16h Dự báo 128.21 133.86 133.57 132.59 132.75 134.83 136.24 143.32 Giá trị thật 119.80 125.30 126.00 125.30 128.30 131.90 128.00 133.00 Sai số % 7.02 6.83 6.01 5.82 3.47 2.22 6.44 7.76 Giờ 17h 18h 19h 20h 21h 22h 23h 24h Dự báo 142.95 136.89 137.99 143.22 134.37 121.57 109.72 98.58 Giá trị thật 134.00 127.10 128.00 135.6 128.70 124.51 115.00 104.00 Sai số % 6.68 7.7 7.8 5.62 4.41 2.36 4.59 5.21 Qua bảng ta thấy sai số lớn 7.76 % sai số nhỏ 0.84 % Do độ lệch sai số lớn nhỏ 6.92 % Hình 4.6.Kết đồ thị phụ tải dự báo ngày 30/04/2016 Kết đồ thị phụ tải ngày 02/09/2016 giá trị sai số trình bày bảng 4.11 Bảng 4.11.Dự báo sai số đồ thị phụ tải ngày 02/09/2016 Giờ 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h Dự báo 104.05 105.68 106.53 106.10 105.37 107.79 115.67 122.33 Giá trị thật 102.40 102.50 103.98 104.70 105.60 100.30 116.80 123.40 Sai số % 1.61 3.10 2.45 1.34 0.21 7.47 0.97 0.86 Giờ 9h 10h 11h 12h 13h 14h 15h 16h Dự báo 127.53 133.41 138.05 138.52 138.33 138.82 140.59 142.45 Giá trị thật 125.20 125.60 125.10 124.60 125.00 125.40 126.40 127.10 Sai số % 1.86 6.22 10.36 11.17 10.67 10.71 11.22 12.07 Giờ 17h 18h 19h 20h 21h 22h 23h 24h Dự báo 140.42 134.03 134.08 135.24 134.92 123.56 111.68 102.49 Giá trị thật 134.30 123.90 132.30 140.90 131.20 121.00 112.10 102.30 Sai số % 4.55 8.18 1.34 4.02 2.84 2.11 0.38 0.19 67 Qua bảng ta thấy sai số lớn 12.07 % sai số nhỏ 0.19 % Do 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 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h Dự báo 90.83 88.28 88.92 89.37 88.75 89.51 95.58 89.79 Giá trị thật 92.90 93.20 92.90 92.40 92.10 93.60 100.00 97.00 Sai số % 2.23 5.28 4.28 3.28 3.63 4.37 4.42 7.43 Giờ 9h 10h 11h 12h 13h 14h Dự báo 79.04 85.16 86.79 91.76 99.06 104.09 103.11 101.63 Giá trị thật 85.00 92.00 94.00 99.10 104.00 107.00 105.00 106.20 Sai số % 7.01 7.44 7.67 7.41 4.75 2.72 1.8 4.3 Giờ 17h 18h 19h 20h 21h 22h 23h 24h Dự báo 101.03 106.56 113.25 100.43 103.87 118.53 113.26 104.19 Giá trị thật 104.20 101.70 104.60 109.40 100.00 114.00 111.10 100.00 Sai số % 3.05 4.77 8.27 8.2 3.87 3.97 1.95 4.19 15h 16h Qua bảng ta thấy sai số lớn 8.27 % sai số nhỏ 1.80 % Do 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 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h Dự báo 90.34 86.98 87.62 87.92 87.25 87.71 89.90 95.39 Giá trị thật 87.00 84.30 84.50 84.70 83.30 84.40 85.00 89.70 Sai số % 3.83 3.18 3.69 3.80 4.75 3.92 5.77 6.34 Giờ 9h 10h 11h 12h 13h 14h 15h 16h Dự báo 78.62 84.70 88.80 91.29 101.74 100.81 101.65 101.72 Giá trị thật 84.00 89.50 84.00 85.00 98.00 98.30 99.00 99.00 Sai số % 6.41 5.36 5.71 7.4 3.82 2.56 2.68 2.75 Giờ 17h 18h 19h 20h 21h 22h 23h 24h Dự báo 106.15 104.47 106.24 104.46 104.52 113.14 113.05 106.25 Giá trị thật 100.00 109.00 113.50 112.00 106.80 109.00 108.00 109.00 Sai số % 6.15 4.16 6.4 6.73 2.14 3.8 4.68 2.52 Qua bảng ta thấy sai số lớn 6.41 % sai số nhỏ 2.52 % Do 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 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h Dự báo 92.95 90.61 91.27 91.93 91.84 92.88 99.80 95.92 Giá trị thật 90.00 87.50 89.10 89.00 88.70 89.00 95.00 90.00 Sai số % 3.28 3.56 2.43 3.29 3.54 4.36 5.06 6.58 Giờ 9h 10h 11h 12h 13h 14h 15h 16h Dự báo 83.77 94.82 91.23 92.42 99.94 101.25 104.04 102.96 69 Giá trị thật 90.30 88.10 85.70 86.00 93.80 97.00 99.80 104.50 Sai số % 7.23 7.62 6.45 7.47 6.55 4.39 4.25 1.47 Giờ 17h 18h 19h 20h 21h 22h 23h 24h Dự báo 103.64 103.47 105.17 104.44 106.04 117.38 116.74 109.73 Giá trị thật 109.00 112.00 112.60 110.70 108.60 113.00 112.00 114.20 Sai số % 4.92 7.61 6.6 5.56 2.36 3.87 4.23 3.91 Qua bảng ta thấy sai số lớn 7.62 % sai số nhỏ 2.36 % Do 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 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h Dự báo 107.83 114.09 115.77 114.66 113.64 118.58 124.03 132.32 Giá trị thật 103.00 109.60 112.00 110.00 109.60 114.50 120.10 127.40 Sai số % 4.69 4.10 3.37 4.24 3.68 3.56 3.27 3.86 Giờ 9h 10h 11h 12h 13h 14h 15h 16h Dự báo 136.63 139.55 139.47 139.36 139.83 140.79 142.76 144.72 Giá trị thật 130.20 132.80 132.50 132.20 133.00 136.80 139.00 140.50 Sai số % 4.94 5.08 5.26 5.41 5.13 2.92 2.7 3.0 Giờ 17h 18h 19h 20h 21h 22h 23h 24h Dự báo 144.05 139.15 144.36 145.95 140.54 128.40 117.11 106.97 Giá trị thật 141.00 143.40 140.60 140.70 131.20 120.10 110.70 109.80 Sai số % 2.16 2.96 2.68 3.73 7.12 6.91 5.79 2.57 Qua bảng ta thấy sai số lớn 7.12 % sai số nhỏ 2.16 % Do 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 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h Dự báo 104.25 107.96 109.24 108.55 108.23 110.99 118.12 125.01 Giá trị thật 103.40 104.00 103.60 103.00 102.80 110.40 121.20 127.60 Sai số % 0.82 3.80 5.44 5.38 5.28 0.53 2.54 2.02 Giờ 9h 10h 11h 12h 13h 14h 15h 16h Dự báo 129.47 134.33 138.13 138.33 137.93 138.09 139.73 140.80 Giá trị thật 131.00 131.20 131.00 130.60 131.00 132.60 133.50 138.70 Sai số % 1.16 2.38 5.44 5.91 5.29 4.14 4.66 1.51 Giờ 17h 18h 19h 20h 21h 22h 23h 24h Dự báo 137.93 129.60 133.02 145.69 139.31 125.17 113.33 104.23 Giá trị thật 138.10 125.00 142.10 141.30 132.40 121.40 111.30 102.40 Sai số % 0.12 3.68 6.38 3.10 5.21 3.10 1.82 1.78 Qua bảng ta thấy sai số lớn 6.38 % sai số nhỏ 0.12 % Do 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 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h Dự báo 108.70 115.11 117.44 116.54 115.73 116.57 119.11 123.97 Giá trị thật 100.90 106.00 109.50 110.80 110.00 110.40 115.70 119.90 7.73 8.60 7.25 5.18 5.21 5.59 2.94 3.39 Sai số % Giờ 9h 10h 11h 12h 13h 14h 15h 16h Dự báo 128.87 134.54 134.22 133.36 133.53 135.40 136.32 143.44 Giá trị thật 124.50 137.50 137.10 136.50 137.40 138.00 139.70 140.00 3.51 2.15 2.1 2.3 2.82 1.88 2.42 2.46 Sai số % Giờ 17h 18h 19h 20h 21h 22h 23h 24h Dự báo 143.05 137.57 138.12 143.42 135.36 122.48 110.57 99.61 Giá trị thật 130.60 128.60 132.70 135.70 131.00 120.10 115.00 110.80 9.53 6.97 4.09 5.69 3.33 1.98 3.85 10.10 Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 10.1 % sai số nhỏ 1.98 % Do 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 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h Dự báo 88.12 87.24 87.46 86.76 87.66 96.08 95.38 88.12 Giá trị thật 85.00 83.00 83.30 82.00 87.50 86.20 91.60 85.00 3.67 5.11 5.00 5.80 0.19 11.46 4.13 3.67 Sai số % Giờ 9h 10h 11h 12h 13h 14h 15h 16h Dự báo 79.30 89.84 89.24 90.30 101.96 101.09 102.98 102.81 Giá trị thật 77.20 78.80 78.00 78.00 99.70 100.00 103.40 101.70 2.72 14.01 14.41 15.77 2.27 1.09 0.41 1.09 Sai số % Giờ 17h 18h 19h 20h 21h 22h 23h 24h Dự báo 104.97 104.87 103.60 102.53 105.63 116.30 116.18 109.45 Giá trị thật 105.80 100.30 107.90 103.40 105.50 117.80 118.00 111.10 0.78 4.56 3.98 0.84 0.12 1.28 1.54 1.49 Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 15.77 % sai số nhỏ 0.12 % Do 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 1h 3h 4h 5h 6h 7h 8h 105.60 105.60 113.90 113.22 112.61 117.93 123.58 131.11 97.30 104.00 112.00 112.00 111.00 106.40 122.00 127.40 8.53 1.54 1.70 1.09 1.45 10.84 1.30 2.91 Giá trị thật Sai số % Giờ 2h 9h 10h 11h 12h 73 13h 14h 15h 16h Dự báo 135.96 140.22 139.93 139.52 139.61 140.24 141.99 143.96 Giá trị thật 130.20 132.80 132.50 132.20 133.00 136.80 140.10 142.00 4.42 5.59 5.61 5.54 4.97 2.52 1.35 1.38 Sai số % Giờ 17h 18h 19h 20h 21h 22h 23h 24h Dự báo 143.27 138.29 142.61 146.63 139.74 127.61 115.85 105.17 Giá trị thật 142.00 137.00 130.60 140.70 131.20 120.10 110.70 100.00 0.89 0.94 9.20 4.21 6.51 6.26 4.66 5.17 Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 10.84 % sai số nhỏ 0.89 % Do 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 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h Dự báo 1583.22 1519.37 1494.37 1478.92 1494.43 1538.41 1696.64 2104.21 Giá trị thật 1729.65 1668.67 1617.46 1686.46 1597.66 1617.23 1768.21 2228.03 8.47 8.95 7.61 12.31 6.64 4.87 4.05 5.56 Sai số % Giờ 9h 10h 11h 12h 13h 14h 15h 16h Dự báo 2348.18 2454.65 2464.43 2340.66 2348.71 2442.01 2473.87 2414.43 Giá trị thật 2397.79 2436.6 2481.25 2306.12 2445.14 2534.44 2641 2576.09 74 Sai số % Giờ 2.07 17h 0.74 18h 0.68 19h 1.5 20h 3.94 3.65 21h 22h 6.33 23h 6.28 24h Dự báo 2301.37 2181.43 2136.68 2147.24 2151.00 2034.80 1893.21 1738.74 Giá trị thật 2360.99 2262.13 2292.67 2204.74 2151.92 2046.51 1858.15 1707.1 2.53 3.57 6.8 2.61 0.04 0.57 1.89 1.85 Sai số % Qua bảng ta thấy sai số lớn 12.31 % sai số nhỏ 0.74 % Do 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 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 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 tốn 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 WaveletNeural 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 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h Thực tế 112.60 113.00 112.80 112.30 112.00 117.00 124.30 132.50 Dự báoWavelet-Neural 108.68 115.9 113.91 113.59 113.72 113.39 116.45 122.91 Sai số% 3.48 2.59 0.99 1.14 1.53 3.06 6.32 7.24 Dự báo Wavelet-Fuzzy logic 103.84 111.49 114.53 112.84 111.75 116.04 123.81 129.96 7.78 1.33 1.54 0.48 0.22 0.82 0.4 1.91 Sai số% Giờ 9h 10h 11h 12h 13h 14h 15h 16h Thực tế 135.40 141.50 141.20 141.00 142.20 143.00 144.00 145.00 Dự báoWavelet-Neural 130.58 134.7 137.60 138.06 136.89 138.78 139.49 140.08 Sai số% 3.56 4.83 2.55 2.08 3.73 2.95 3.13 3.39 Dự báo Wavelet-Fuzzy logic 133.99 136.61 138.23 137.97 138.48 140.20 146.14 150.21 1.04 3.45 2.1 2.15 2.61 1.96 1.49 3.59 Sai số% Giờ 17h 18h 19h 20h 21h 22h 23h 24h Thực tế 144.60 144.10 143.80 153.10 136.40 124.50 113.40 103.20 Dự báo Wavelet- Nerural 143.44 144.21 144.18 144.17 144.93 137.78 126.45 115.92 Sai số% 0.8 0.8 0.26 5.84 6.25 10.61 11.51 12.32 Dự báo Wavelet-Fuzzy logic 150.52 152.21 149.40 145.79 139.63 127.46 114.81 105.62 4.09 5.63 3.89 4.77 2.37 2.38 1.24 2.34 Sai số% Qua bảng ta thấy: Đối với Mạng Wavelet- Neural sai số lớn 12.32 % sai số nhỏ 0.8 % Do 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 độ lệch sai số lớn nhỏ 7.56 % Kết cho thấy dự báo mạng Wavelet- Fuzzy logic tốt so với mang Wavelet- Neural 76 200.00 150.00 Du bao 100.00 Thuc te 50.00 0.00 10 13 16 19 22 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 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 giải có cơng cụ tính tốn mạnh hơn, có tốn chọn số lượng mẫu liệu phù hợp Lúc đó, 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 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 tốn chưa thật ổn định Trong thời gian tới, cố gắng nghiên cứu thêm để khắc phục hạn chế để xây dựng thuật tốn 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 S K L 0 ... 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 cơng 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. .. dự báo tốt so với mạng lưới Neural lan truyền ngược, dự báo 24 với sai số trung bình 1.18% Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT DỰ BÁO PHỤ TẢI 2.1.Giới thiệu dự báo phụ tải hệ thống điện 2.1.1.Giới thiệu dự