Luận văn thạc sĩ Thiết bị, mạng và nhà máy điện: Dự báo phụ tải sử dụng mạng Fuzzy Wavelet

Cô đã luôn hướng dẫn kèm cặp Em trong suốt quá trình thực hiện đề tài và luôn ân cần chỉ bảo cho Em những hướng giải quyết vấn đề để Em có thể hoàn thành đề tài.. Em xin chân thành cảm ơ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: VŨ THỊ NGỌC MAI MSHV:10180089 Ngày, tháng, năm sinh: 20/03/1983 Nơi sinh: Bình Dương Chuyên ngành: Thiết bị, mạng và nhà máy điện Mã số : 605250

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 02/07/2012 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 21/06/2013 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : PGS TS PHAN THỊ THANH BÌNH

-o0o -

Em xin chân thành cảm ơn đến PGS TS Phan Thị Thanh Bình, người đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ em thực hiện đề tài này Cô đã luôn hướng dẫn kèm cặp Em trong suốt quá trình thực hiện đề tài và luôn ân cần chỉ bảo cho Em những hướng giải quyết vấn đề để Em có thể hoàn thành đề tài

Em xin chân thành cảm ơn các Thầy Cô trong trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh, đặc biệt các Thầy Cô chuyên ngành Thiết bị, mạng và nhà máy điện đã tận tình dạy dỗ, truyền thụ cho em những kiến thức chuyên môn cũng như các kinh nghiệm thực tiễn quý báu trong trong suốt khóa học cao học của Em tại trường Những kiến thức chuyên môn kỹ thuật, cũng như các bước thực hiện công việc liên quan đã giúp cho em học hỏi và bổ sung thêm những kiến thức còn thiếu

Em sẽ tiếp tục cố gắng hơn nữa để học hỏi bổ sung và tích lũy những kinh nghiệm thực tế để đáp ứng tốt quá trình học tập và làm việc sau này

Trong quá trình làm luận văn, mặc dù bản thân em đã rất cố gắng và được sự giúp đỡ của Cô PGS TS Phan Thị Thanh Bình và bạn bè nhưng do hạn chế về thời gian và vốn kiến thức nên sẽ không tránh được những thiếu sót, em rất mong nhận được sự chỉ bảo của thầy cô và sự đóng góp của bạn bè để đề tài luận văn này được hoàn thiện hơn

Em xin chân thành cảm ơn gia đình đã tạo điều kiện, hỗ trợ cho Em trong suốt quá trình học tập, xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp đã động viên và giúp đỡ em trong quá trình làm luận văn

Em xin cảm ơn các Thầy Cô đã đọc, phản biện và góp ý kiến để Luận văn được hoàn thiện và đề tài được ứng dụng vào thực tế

Tp Hồ Chí Minh, tháng 6 năm 2013

Học viên thực hiện

VŨ THỊ NGỌC MAI

-o0o -

Vấn đề dự báo điện năng đóng một vai trò hết sức quan trọng và có tính quyết định đối với nền kinh tế và đời sống con người chúng ta Dự báo điện năng trong tương lai dựa vào các quan sát trong quá khứ, phục vụ cho công tác qui hoạch nguồn lưới trong hệ thống điện, phục vụ cho công tác điều độ hệ thống (để có kế hoạch chuẩn bị sẵn sàng đáp ứng phụ tải) Nếu như công việc dự báo điện năng không được thực hiện hay không chính xác, sai lệch quá nhiều, chúng ta có thể rơi vào trường hợp thiếu hụt điện năng sử dụng, hay dư thừa điện năng dẫn đến hậu quả không tốt cho nền kinh tế và ảnh hưởng lớn đến việc lập lịch huy động công suất trong kế hoạch vận hành thị trường điện cạnh tranh

Hiện nay, có nhiều phương pháp cho hoạt động dự báo, hầu hết là dựa vào kinh nghiệm của quá khứ để dự báo cho tương lai Vì vậy kết quả là không khả thi vì không phải lúc nào cũng có thể áp dụng vào hoàn cảnh hiện tại đã thay đổi rất nhiều so với trước

Việc phân tích, đánh giá các phương pháp dự báo nhu cầu phụ tải nhằm tìm ra những nét chung, nét riêng để có thể áp dụng cho những điều kiện cụ thể là vấn đề hết sức cấp thiết đối với sự phát triển mạng điện nước ta, đặc biết trong bối cảnh các ngành kinh tế ở Việt Nam đang có những biến chuyển lớn

Trong khuôn khổ luận văn này, phương pháp dự báo sử dụng mạng Fuzzy - Wavelet sẽ được nghiên cứu và áp dụng để dự báo đồ thị phụ tải ngày của khu vực thành phố Hồ Chí Minh, Trạm Gò Vấp với dữ liệu phụ tải và nhiệt độ được thu thập từ ngày 01/02/2012 đến 31/08/2012

-o0o -

Predicted power problem plays a crucial role and decisive for the economy and our human life Power forecasting in the future based on the past observations, it serve for planning the network resource in the electricity system and for regulating system (having available plans in order to meet the load) If the power forecasting is not performed or not done correctly, too many false, we can fall into power shortage for using, or excess energy leads to negative consequences for the economy and influence seriously on mobilization planning schedule in operating plans of competitive electricity market

Currently, there are many methods for forecasting activities, mostly based on the experience of the past to predict the future Therefore, the result is not feasible because it is not always applicable to the current situation, but has changed a lot compared to before

The analysis and evaluation the forecasting methods of load demand to find out what the common features and distinctions can be applied to the specific conditions is very urgent issue for the development of RXUFRXQWU\¶VHOHFWULFLW\net, especially in the context of the economic sectors in Vietnam are getting major shifts

In this thesis, the forecasting method using Fuzzy-Wavelet net was applied to predict the graph of the daily load in the Ho Chi Minh City area The load data and temperature of the Go Vap station were collected from 01/02/2012 to 31/08/2012

'͸%È23+ͬ7̪,6ʹ'ͬ1*0̨1*)8==<:$9(/(7 1

0Ө&/Ө& DANH SÁCH CÁC %Ҧ1* %,ӆ8 3

3.1 7әQJTXiW 38

3.2 3KkQWtFK:DYHOHWWLӅQVӱOê 39

3.3 Xây GӵQJP{KuQK)X]]\FKREjLWRiQGӵEiRGӵDWUrQJLҧLWKXұWѭӟFOѭӧQJnhóm (Cluster Estimation) 42

3.4 0{KuQKGӵEiRPҥQJ)X]]\:DYHOHW 51

&+ѬѪ1*4: 56

'Ӵ%È23+Ө7Ҧ,6Ӱ'Ө1*0Ҥ1*)8==<:$9(/(7&+273+Ӗ&+ËMINH 56

4.1 ĈһFÿLӇPSKөWҧL73+ӗ&Kt0LQK 56

'͸%È23+ͬ7̪,6ʹ'ͬ1*0̨1*)8==<:$9(/(7 3

'$1+6È&+&È&%Ҧ1*%,ӆ8 %ҧQJ&iFKӋVӕSKkQWtFK02':7'j và S4

%ҧQJ2&iFJLiWUӏGӵEiRFiFKӋVӕ02':7 %ҧQJ3&iFJLiWUӏGӵEiRYjVDLVӕGӵEiR7S+ӗ&Kt0LQK %ҧQJ4&iFJLiWUӏGӵEiRYjVDLVӕGӵEiR7S+ӗ&Kt0LQKORҥLEӓQJj\FKӫ

'͸%È23+ͬ7̪,6ʹ'ͬ1*0̨1*)8==<:$9(/(7 4

DANH SÁCH CÁC +Î1+9Ӏ Hình 2.1 : Hàm \( )t FӫDELӃQÿәL+DDU

Hình 2.2 : Hàm \( )t FӫDSKpSELӃQÿәL0H\HU

Hình 2.3 : +ӑKjP\( )t FӫDELӃQÿәL'DXEHFKLHV

Hình 2.4 : +jPWKXӝFPF( )x FyPӭF FKX\ӇQÿәLWX\ӃQWtQK

Hình 2.5 : 0LӅQ[iFÿӏQKYjPLӅQWLQFұ\FӫDWұSPӡ Hình 2.65ӡLUҥFKyDKjPWKXӝF

Hình 2.75ӡLUҥFKyDKjPWKXӝF Hình 2.8*LҧLPӡEҵQJSKѭѫQJSKiSÿLӇPFӵFÿҥL Hình 2.9*LҧLPӡEҵQJSKѭѫQJSKiSÿLӇPWUӑQJWkP Hình 3.1: Phân WtFK02':7ӣFҩS

Hình 3.26ѫÿӗNKӕLP{KuQKGӵEiR)X]]\-Wavelet Hình 4.13KkQWtFK02':7ӣFҩS

Hình 4.2ĈӗWKӏSKөWҧLQJj\ÿӃQ7S+ӗ&Kt0LQK Hình 4.3ĈӗWKӏSKөWҧLQJj\ÿӃQ7S+ӗ&Kt0LQK ORҥLEӓ

'͸%È23+ͬ7̪,6ʹ'ͬ1*0̨1*)8==<:$9(/(7 5

Hình 4.9 Ĉӗ WKӏ WҧL ÿӍQK QJj\  ÿӃQ  7UҥP *z 9ҩS WKHR

QKLӋWÿӝWUXQJEuQKQJj\ 

'͸%È23+ͬ7̪,6ʹ'ͬ1*0̨1*)8==<:$9(/(7 6

&+ѬѪ1* 7Ә1*48$1

6ӵFҫQWKLӃWFӫDGӵEiR

7URQJ EӕL FҧQK QăQJ OѭӧQJ KLӋQ QD\ 9LӋW 1DP ÿDQJ WURQJ JLDL ÿRҥQ WULӇQNKDLWKӵFKLӋQ7KӏWUѭӡQJ ÿLӋQFҥQKWUDQK9LӋFVҧQ[XҩWYjWLrXWKөQăQJOѭӧQJQJj\ PӝW SKiW WULӇQ +Ӌ WKӕQJ QăQJ OѭӧQJ QJj\ PӝW SKӭF WҥS YӅ TX\ P{ YjSKѭѫQJ WKӭF KRҥW ÿӝQJ 9LӋF TX\ KRҥFK SKiW WULӇQ Yj Gӵ EiR ÿ~QJ KѭӟQJ KӋWKӕQJQăQJOѭӧQJOjYҩQÿӅTXDQWUӑQJOjPӕLTXDQWkPKjQJÿҫXFKRQJjQKÿLӋQ 9ҩQ ÿӅ Gӵ EiR ÿLӋQ QăQJ ÿyQJ PӝW YDL WUz KӃW VӭF TXDQ WUӑQJ Yj Fy WtQKTX\ӃWÿӏQKÿӕLYӟLQӅQNLQKWӃYjÿӡLVӕQJFRQQJѭӡLFK~QJWD'ӵEiRÿLӋQQăQJWURQJ WѭѫQJ ODL GӵD YjR FiF TXDQ ViW WURQJ TXi NKӭ SKөF Yө FKR F{QJ WiF TXLKRҥFKQJXӗQOѭӟLWURQJKӋWKӕQJÿLӋQSKөFYөFKRF{QJWiFÿLӅXÿӝKӋWKӕQJÿӇFyNӃKRҥFKFKXҭQEӏVҹQVjQJÿiSӭQJSKөWҧL 1ӃXQKѭF{QJYLӋFGӵEiRÿLӋQQăQJNK{QJÿѭӧFWKӵFKLӋQKD\NK{QJFKtQK[iFVDLOӋFKTXiQKLӅXFK~QJWDFyWKӇUѫLYjRWUѭӡQJKӧSWKLӃX KөWÿLӋQQăQJVӱGөQJKD\GѭWKӯDÿLӋQQăQJ GүQÿӃQ KұX TXҧ NK{QJ WӕW FKR QӅQ NLQK WӃ Yj ҧQK KѭӣQJ OӟQ ÿӃQ YLӋF OұS OӏFK KX\ÿӝQJF{QJVXҩWWURQJNӃKRҥFKYұQKjQKWKӏWUѭӡQJÿLӋQFҥQKWUDQK

'ӵEiROjPӝWNKRDKӑFTXDQWUӑQJQJKLrQFӭXFiFSKѭѫQJ SKiSOXұQNKRDKӑFOjPFѫVӣFKRYLӋFÿӅ[XҩWGӵEiRFөWKӇFNJQJQKѭYLӋFÿiQKJLiPӭFÿӝWLQFұ\PӭFÿӝFKtQK[iFFӫDFiFSKѭѫQJSKiSGӵEiR

'ӵEiROjÿLWuPPӝWP{KuQKWRiQWKtFKKӧSP{WҧPӕLTXDQKӋSKөWKXӝFFӫDFiFÿҥLOѭӧQJFҫQGӵEiRYӟLFiF\ӃXWӕNKiFKD\FKtQKEҧQWKkQQy1KLӋPYөFKtQKFӫDGӵEiROjYLӋF[iFÿӏQKFiFWKDPVӕP{KuQK9ӅPһWOêOXұQWKuFiFWtQKFKҩWFӫDP{KuQKGӵEiRÿѭӧFQJKLrQFӭXWUrQFѫVӣJLҧÿӏQKUҵQJQyÿѭӧFӭQJGөQJÿӇGӵEiRPӝWTXiWUuQKQjRÿyÿѭӧFVLQKUDWӯPӝWP{KuQKJLҧLWtFK

+LӋQQD\FyQKLӅXSKѭѫQJSKiSOXұQFKRKRҥWÿӝQJGӵEiRPjKҫXKӃWFiFSKѭѫQJSKiSҩ\ÿӅXPDQJWtQKFKҩWNLQKQJKLӋPWKXҫQW~\9ұQGөQJFiFKJLҧLTX\ӃWWKHRNLQKQJKLӋPYjRGӵEiROjNK{QJÿҫ\ÿӫYuFiFKOjPҩ\FKӍKRjQWRjQGӵDWUrQ NLQKQJKLӋPFӫDFiFJLDLÿRҥQTXiNKӭYjNK{QJSKҧLO~FQjRFNJQJFyWKӇYұQGөQJYjRKRjQFҧQKKLӋQWҥLÿmWKD\ÿәLVRYӟLWUѭӟF'RÿyFҫQSKҧLKRjQ

'͸%È23+ͬ7̪,6ʹ'ͬ1*0̨1*)8==<:$9(/(7 7

WKLӋQYӅPһWOêWKX\ӃWFiFYҩQÿӅGӵEiR6ӵKRjQWKLӋQҩ\FKRSKpSFK~QJWDFyWKrPFѫVӣWLӃSFұQYӟLYLӋFOӵDFKӑQFiFSKѭѫQJSKiSGӵEiRÿiQKJLiPӭFÿӝFKtQK[iFFӫDGӵEiRÿӗQJWKӡL[iFÿӏQKNKRҧQJWKӡLJLDQOӟQQKҩWFyWKӇGQJFKRGӵEiR

0өFWLrXYjSKҥPYLQJKLrQFӭX 1.20өFWLrX

ĈѭDUDP{KuQKGӵEiRÿLӋQQăQJ)X]]\-Wave (YӕQNKiWӕWWURQJYLӋFQҳPEҳWFiFELӃQÿӝQJPDQJWtQKFKXNuFӫDFKXӛLWKӡLJLDQELӃQÿӝQJNK{QJGӯQJ YӟLYLӋFWuPNLӃPFiFOXұWPӡNKiFYӟLFiFF{QJWUuQKÿmF{QJEӕYӅGӵEiRSKөWҧLÿLӋQYjÿiSӭQJÿѭӧFFKRFiFNLӇXGӳOLӋXTXDQViWNKiFQKDXNKLFKӍFyVӕOLӋXSKөWҧLÿLӋQWӵWѭѫQJTXDQ NKLFyVӕOLӋXNLQK-WӃKD\WKӡLWLӃWWѭѫQJTXDQYӟLFiF\ӃXWӕNKiF 

0ҥQJ:DYHOHW-)X]]\ÿmWKӇKLӋQÿѭӧFQKLӅXѭXÿLӇPWURQJEjLWRiQGӵEiRPӝWEѭӟF0ҥQJ:DYHOHW-)X]]\OjPӝWVӵNӃWKӧSJLӳDNKҧQăQJWәQJTXiWKyDQҳPEҳW FiFKjQKYLKӋWKӕQJFӫDPҥQJ:DYHOHWYjNKҧQăQJVX\OXұQORJLFYұQGөQJQKӳQJNLӃQWKӭFYjRNLQKQJKLӋPGӵEiR

1.2.2 PhҥPYLQJKLrQFӭX

- 1JKLrQ FӭX WuP KLӇX YӅ SKpS SKkQ WtFK :DYHOHW Yj )X]]\ ORJLF WURQJ GӵEiRWKHRKjPWѭѫQJTXDQ

- KҧRViWӭQJGөQJ:DYHOHWYj)X]]\ORJLFWURQJGӵEiR - ;k\GӵQJP{KuQK)X]]\-:DYHOHWFKREjLWRiQGӵEiRNLӇXWѭѫQJTXDQYӟL

FiF\ӃXWӕNKiFQKLӋWÿӝFKӍWLrXNLQKWӃ«  - ӬQJ GөQJ phân tích Fuzzy-:DYHOHW ÿӇ Gӵ EiR ÿLӋQ QăQJ FKR 73 +ӗ &Kt

Minh

&iFORҥLGӵEiR

1JѭӡL WDSKkQFKLDWKjQKFiFORҥLGӵEiRNKiFQKDXÿӇQJKLrQFӭX[k\GӵQJP{KuQKYjWLӃQKjQKGӵEiRPӝWFiFKSKKӧS0ӛLORҥLGӵEiRNKiFQKDXVӁFyQKӳQJWtQKFKҩWNKiFQKDXYjSKKӧSYӟLQKӳQJORҥLP{KuQKNKiFQKDX

'͸%È23+ͬ7̪,6ʹ'ͬ1*0̨1*)8==<:$9(/(7 8

ĈӇ[k\GӵQJNӃKRҥFKKD\FKLӃQOѭӧFSKiWWULӇQWDSKҧLGӵEiRGjLKҥQKD\WUXQJKҥQQӃXÿӇSKөFYөFKRPөFÿtFKYұQKjQKWDWLӃQKjQKGӵEiRQJҳQKҥQ'RYұ\W\QKӳQJ\rXFҫXFөWKӇWDOӵDFKӑQORҥLGӵEiRYLӋFSKkQORҥLGӵEiRÿLӋQQăQJUDWKjQKFiFORҥLNKiFQKDXFyYDLWUzUҩWTXDQWUӑQJ

- 'ӵEiRÿLӅXÿӝWKӡLJLDQGӵEiRWKHRJLӡKRһFYjLSK~W6DLVӕFKRSKpSQKӓKѫQ 

- 'ӵ EiR QJҳQ KҥQ WKӡL JLDQ Gӵ EiR WKHR QJj\ KRһF YjL QJj\ KRһF WKiQJ6DLVӕFKRSKpSYjRNKRҧQJ-5%)

- 'ӵ EiR WUXQJ KҥQ WKӡL JLDQ Gӵ EiR WKHR QăP Yj VӁ Gӵ EiR WURQJ NKRҧQJWKӡLJLDQ·QăP6DLVӕFKRSKpSYjRNKRҧQJ-10%)

- 'ӵEiRGjLKҥQWKӡLJLDQGӵEiRWKHRQăPYjVӁGӵEiRWURQJNKRҧQJWKӡLJLDQ·QăP6DLVӕFKRSKpSYjRNKRҧQJ-20%)

&y KDL SKѭѫQJ SKiS Gӵ EiR FKtQK WKHR FKXӛL WKӡL JLDQ Yj SKѭѫQJ pháp WѭѫQJTXDQ

- Dӵ báo theo chuӛi thӡi gian là tìm mӝt quy luұWWKD\ÿәi cӫDÿҥLOѭӧng cҫn dӵ báo phө thuӝc vào giá trӏ cӫDÿҥLOѭӧQJÿyWURQJTXiNKӭ

0{KuQKWRiQKӑF

ǓW  Ia0,a1,a2 «Dn ,Y(t-1), Y(t- «<W-n)

= a0 + a1Y(t-1)+a2Y(t-2)+a3Y(t-