(Luận văn thạc sĩ) ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong dự báo phụ tải điện ngắn hạn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - Quản Quốc Cường ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO TRONG DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NGẮN HẠN Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT KỸ THUẬT ĐIỆN CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS NGUYỄN XUÂN TÙNG TS NGUYỄN ĐỨC HUY Hà Nội – Năm 2014 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM ƠN………… iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG vi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ vii MỞ ĐẦU………… CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO PHỤ TẢI 1.1 GIỚI THIỆU CHUNG 1.2 CÁC LOẠI DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN 1.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NGẮN HẠN 1.3.1 Mô hình áp dụng ngày tương tự (Similar-day approach) 1.3.2 Phương pháp hồi quy (Regression methods) 1.3.3 Các mơ hình chuỗi thời gian ngẫu nhiên (Time series) 1.3.4 Mạng nơron (Neural Network) 1.3.5 Phương pháp chuyên gia (Expert systems) 10 1.3.6 Lôgic mờ (Fuzzy logic) 10 1.3.7 Máy vectơ hỗ trợ (Support vector machines) 10 1.4 PHỤ TẢI ĐIỆN THÀNH PHỐ HÀ NỘI 11 1.4.1 Ngày tuần 11 1.4.2 Các ngày đặc biệt năm 12 1.4.3 Thời tiết ngày 13 1.4.4 Kế hoạch sửa chữa lớn ngày có cắt điện 13 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON 14 2.1 2.1.1 2.2 2.2.1 MƠ HÌNH NƠRON SINH HỌC 15 Phần tử xử lý 16 MƠ HÌNH CẤU TRÚC MẠNG NƠRON 18 Mạng truyền thẳng lớp 19 i 2.2.2 Mạng nơron nhiều lớp 19 2.3 CÁC TÍNH CHẤT CỦA MẠNG NƠRON 20 2.4 CÁC LUẬT HỌC 20 2.4.1 Học có giám sát 21 2.4.2 Học củng cố 22 2.4.3 Học khơng có giám sát 22 2.5 MẠNG NƠRON MLP 23 2.5.1 Cấu trúc mạng MLP 23 2.5.2 Quá trình học mạng MLP 24 2.6 VẤN ĐỀ MẠNG HỌC QUÁ KHỚP VÀ MẠNG HỌC KHÔNG ĐỦ 27 CHƯƠNG 3: DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NGẮN HẠN VỚI SỐ LIỆU THU THẬP TỪ ISO-NEW ENGLAND 30 XÂY DỰNG BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN 30 3.1 DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NGẮN HẠN DÙNG MẠNG NƠRON MLP 3.2 (24xNx24) 33 MƠ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN DÙNG MẠNG NƠRON MLP 3.3 (6xNx1) 36 3.4 SO SÁNH HAI MƠ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI 40 3.5 KẾT LUẬN NỘI DUNG CHƯƠNG 42 CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO TRONG DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NGẮN HẠN CHO THÀNH PHỐ HÀ NỘI 43 4.1 NỘI XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO ÁP DỤNG CHO THÀNH PHỐ HÀ 43 4.1.1 Mơ hình dự báo phụ tải điện dùng mạng nơron (24xNx24) 44 4.1.2 Mơ hình dự báo phụ tải điện dùng mạng nơron (27xNx24) 47 4.1.3 Mơ hình dự báo phụ tải điện dùng mạng nơron (31xNx24) 49 4.1.4 Mơ hình dự báo phụ tải điện dùng mạng nơron (34xNx24) 51 4.2 KẾT LUẬN NỘI DUNG CHƯƠNG 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 PHỤ LỤC………… ii I LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thực Các số liệu sử dụng luận văn thu thập thực tế, kết phân tích tính tốn luận văn trung thực tơi tìm hiểu tài liệu Học viên Quản Quốc Cường iii LỜI CẢM ƠN Luận văn thạc sĩ kỹ thuật chuyên ngành Kỹ thuật điện với tên đề tài “Ứng dụng mạng nơron nhân tạo dự báo phụ tải điện ngắn hạn” hoàn thành vào tháng năm 2014 Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy TS.Nguyễn Đức Huy, người giúp đỡ em nhiều trình thực luận văn Xin cảm ơn thầy cô thuộc môn Hệ thống điện – Viện Điện – Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội có góp ý quý báu nội dung đề tài Đồng thời, cảm ơn tới bạn bè, đồng nghiệp trao đổi giúp tháo gỡ nhiều vướng mắc trình thực Qua xin gửi tới gia đình người thân gia đình, người ln quan tâm, động viên, khích lệ suốt q trình học tập nghiên cứu Do thời gian có hạn, chắn luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót Em kính mong thầy bảo, bạn bè đóng góp ý kiến để em hồn thiện, tiếp tục nghiên cứu phát triển đề tài Xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, tháng năm 2014 Quản Quốc Cường iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT ANN Applications Neural Network Mạng nơron nhân tạo MSE Mean Sum of Squares Errors Trung bình tổng bình phương sai số SSE Sum of Squares Errors Tổng bình phương sai số APE Absolute Percent Error Tính sai số phần trăm tuyệt đối MAPE Mean Absolute Percent Error Tính trung bình sai số phần trăm tuyệt đối STLF Short – term Load Forecasting Dự báo phụ tải ngắn hạn MTLF Medium –term Load Forecasting Dự báo phụ tải trung hạn LTLF Long –term Load Forecasting Dự báo phụ tải dài hạn MLP Multi- layer Feedforward Mạng truyền nhiều lớp SVM Support Vector Machines Máy vectơ hỗ trợ v DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1 Kết dự báo phụ tải từ 22- 28/06/2014 (ANN 24x20x24) 34 Bảng 3.2 Kết dự báo phụ tải ngày 30/06/2014 (ANN 24x20x24) .35 Bảng 3.3 Kết dự báo phụ tải từ ngày 22-28/06/2014 (ANN 6x20x1) 37 Bảng 3.4 Kết dự báo phụ tải ngày 30/06/2014 (ANN 6x20x1) 38 Bảng 3.5 Kết so sánh dự báo phụ tải hai mơ hình 40 Bảng 4.1 Kết dự báo phụ tải ngày 08/11/2012 (24xNx24) 46 Bảng 4.2 Kết dự báo phụ tải ngày 08/11/2012 (27xNx24) 48 Bảng 4.3 Kết dự báo phụ tải ngày 08/11/2012 (31xNx24) 50 Bảng 4.4 Kết dự báo phụ tải ngày 08/11/2012 (34xNx24) 52 vi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Đồ thị phụ tải ngày đặc trưng tuần 12 Hình 1.2 Đồ thị phụ tải thành phố Hà Nội hai ngày 1/1/2012, 6/1/2012 12 Hình 1.3 Đồ thị phụ tải ngày hai ngày có nhiệt độ khác .13 Hình 2.1 Mơ hình dạng nơron sinh học 15 Hình 2.2 Mơ hình phần tử xử lý (mơ hình nơron) thứ i, dạng M-P 16 Hình 2.3 Mạng nơron truyền thẳng lớp 19 Hình 2.4 Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp 20 Hình 2.5 Sơ đồ ba kiểu học mạng nơron 22 Hình 2.6 Mơ hình mạng MLP lớp ẩn .23 Hình 3.1 Đồ thị dự báo phụ tải ngày 30/06/2014 (ANN 24x20x24) 34 Hình 3.2 Đồ thị dự báo phụ tải ngày 30/06/2014 (ANN 6x20x1) 37 Hình 3.3 Đồ thị dự báo phụ tải ngày 22-28/06/2014 (ANN 6x20x1) .39 Hình 3.4 Đồ thị so sánh dự báo phụ tải hai mơ hình 41 Hình 4.1 Đồ thị dự báo phụ tải ngày 08/11/2012 (24xNx24) 45 Hình 4.2 Đồ thị dự báo phụ tải ngày 08/11/2012 (27xNx24) 47 Hình 4.3 Đồ thị dự báo phụ tải ngày 08/11/2012 (31xNx24) 49 Hình 4.4 Đồ thị dự báo phụ tải ngày 08/11/2012 (34xNx24) 51 vii MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong giai đoạn thực tiến trình cơng nghiệp hóa, đại hóa đất nước đẩy nhanh phát triển kinh tế, ứng dụng thành tựu khoa học công nghệ dẫn đến nhu cầu sử dụng điện tăng cao Vấn đề đặt cho ngành điện xây dựng công cụ dự báo phụ tải điện, làm sở cho công tác thiết kế quy hoạch hệ thống điện Mục đích dự báo phụ tải tương lai dựa vào quan sát khứ, phục vụ cho công tác quy hoạch nguồn lưới hệ thống điện, phục vụ cho cơng tác điều độ hệ thống (Có kế hoạch chuẩn bị sẵn sàng đáp ứng phụ tải) Dự báo khoa học non trẻ, có nhiều vấn đề chưa hình thành trọn vẹn Đối tượng nghiên cứu khoa học phương pháp dự báo phạm vi ứng dụng tượng xã hội, kinh tế, kỹ thuật… Dự báo khoa học quan trọng, nhằm mục đích nghiên cứu phương pháp luận khoa học, làm sở cho việc đề xuất dự báo cụ thể việc đánh giá mức độ tin cậy, mức độ xác phương pháp dự báo – dự báo sai lệch nhiều khả cung cấp nhu cầu lượng dẫn đến hậu không tốt ngành kinh tế Nếu dự báo thừa phụ tải phải huy động nguồn lớn làm tăng vốn đầu tư dẫn đến lãng phí vốn đầu tư khơng khai thác hết công suất thiết bị, ngược lại dự báo thiếu phụ tải dẫn đến cung cấp điện không đủ cho nhu cầu phụ tải, giảm độ tin cậy cung cấp điện gây thiệt hại cho kinh tế quốc dân Vì tác giả thực đề tài “Ứng dụng mạng nơron nhân tạo dự báo phụ tải điện ngắn hạn” nhằm phát huy tính chất ưu việt mạng nơron nhân tạo công tác dự báo phụ tải Lịch sử nghiên cứu Hiện có nhiều đề tài khoa học, báo tài liệu nước, nước nghiên cứu phương pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo để dự báo ngắn hạn phụ tải điện `1 Tại Việt Nam: Bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn giải nhiều phương pháp khác như: Phương pháp ngoại suy, phương pháp san hàm mũ, phương pháp hồi quy đa biến đề xuất dự báo phụ tải ngắn hạn Có thể nhận thấy nhược điểm phương pháp mô hình dự báo lượng điện tiêu thụ hiệu số ngày bình thường khơng hiệu tất ngày Phụ tải đại lượng phụ thuộc (phi tuyến) vào nhiều yếu tố, kể tới phụ thuộc lượng điện tiêu thụ vào thông số thời tiết nhiệt độ, độ ẩm Một số đề tài nghiên cứu, ứng dụng mạng nơron vào công tác dự báo phụ tải điện ngắn hạn cho hệ thống điện Việt Nam như: TSKH Trần Kỳ Phúc – Viện lượng với đề tài “Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo dự báo phụ tải điện ngắn hạn” Phạm Anh Cường, Phạm Văn Hiền – Công ty Điện lực Gia Lai, Đại học Bách Khoa Đà Nẵng với viết “ Ứng dụng mạng nơron nhân tạo để dự báo phụ tải điện tỉnh Gia Lai” Trần Thị Hoàng Oanh, Đồng Sĩ Thiên Châu, Trần Hoàng Lĩnh, Nguyễn Kỳ Tài – Viện nghiên cứu phát triển lượng, ĐHBK TP Hồ Chí Minh với viết “Ứng dụng mạng nơron song tuyến toán dự báo phụ tải điện” Trên giới: Đầu năm 90 mơ hình dự báo mạng nơron nghiên cứu phát triển Bởi mạng nơron thể áp dụng dự báo dài hạn, dự báo trung hạn dự báo ngắn hạn cho kết xác Mơ hình mạng nơron dự báo phụ tải áp dụng nhiều nước có thị trường điện phát triển giới Các mơ hình mạng nơron thường có cấu trúc tổng thể giống Một số nghiên cứu, ứng dụng viết mạng nơron như: `2