Dự báo tải điện tỉnh tiền giang trên cơ sở NEURAL NETWORK

 2014 GVHD: PGS. TS Lê Mvii HVTH: Lê Hoàng Phúc MCăLC TrangătựaăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăTrang   i  iii  iv  v  vii  x Danh sách các hình xi  1 CHNG 1: TNGăQUANăVăDăBÁOăPHăTẢI 1  5  5 1.1.2  5 1.1.3  6 1.2 Các  8 1.2.1 P 8  8  9  11  12  12  13  14  16  16 1.2.2.2  28  2014 GVHD: PGS. TS Lê Mviii HVTH: Lê Hoàng Phúc 1.2.2.3   (neural network) 33 1.2.2.4  37 - FNN) 40 CHNG 2: TNGăQUANăVăMẠNGăNEURAL NHỂNăTẠOă(ANN)ăVÀă NGăDNGăTRONGăDăBÁOăPHăTẢI 2.1   41  42  49 2. 49  49  51  51   56  56  56  58  59  60  61 2.5.1 Mô hình  62  63  66  66 2.6   69 CHNG 3: GIẢIăTHUTăDăBÁO,ăĐăXUT 3.1  77 3.2  82 3.3  83  2014 GVHD: PGS. TS Lê Mix HVTH: Lê Hoàng Phúc CHNG 4: THIẾTăKẾăMẠNGăNEURALăDăBÁOăPHăTẢI 4.1  84 4.2  86  87  88  88  88 CHNG 5: GIẢIăTHUTăLPăTRÌNHăVÀăLPăTRÌNHăBNGăMATLAB 5.1  93 5.2  94  95   95  96  97 CHNG 6: KẾTăQUẢăDăBÁOăPHăTẢIăTNHăTINăGIANG  98  98  108 6.1.3  12 tháng 111 6.2   114 6.3  chung 117 CHNG 7: KẾTăLUNăVÀăHNGăPHÁTăTRINăĐăTÀI  119  119  121  123    2014 x HVTH: Lê Hoàng Phúc DANH SÁCH CÁCăTỪăVIẾTăTT ANN: Artificial Neural Network BP: BackPropagation. MLP: MultiLayer Perceptron. FL: Fuzzy Logic FNN: Fuzzy neural network. FLN: Function Link Net SSE: Sum of Square Errors MSE: Mean Sum of Square Errors. MAPE: Mean absolute percentage error AME: Absolute mean error GDP: Gross Domestic Product SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition DWT: Discrete Wavelet Transform  2014  xi HVTH: Lê Hoàng Phúc DANH SÁCH CÁC HÌNH HÌNH TRANG Hình 1.1 19 Hình 1.2 19 Hình 1.3 20 Hình 1.4 20 Hình 1.5. 21 Hình 1.6 23 Hình 1.7 24 Hình 1.8 26 Hình 1.9  26 Hình 1.10 t) 27 Hình 1.11  27 Hình 1.12  28 Hình 1.13 36 Hình 2.1 43 Hình 2.2  45 Hình 2.3 46 Hình 2.4 46 Hình 2.5 47 Hình 2.6 47  2014  xii HVTH: Lê Hoàng Phúc Hình 2.7 48 Hình 2.8 49 Hình 2.9 56 Hình 2.10 57 Hình 2.11 58 Hình 2.12 59 Hình 2.13ron trong Matlab 60 Hình 2.14 62 Hình 2.15 trong matlab 63 Hình 2.16:   1   ,  64 Hình 2.17: 1   ,  64 Hình 2.18:    65 Hình 2.19 70 Hình 2.20:   FNN 1 72 Hình 2.21:   FNN 2 và FNN 3 73 \ Hình 2.22:    và  74 Hình 2.23:  ngày 08/5/2004 74 Hình 2.24:  ngày 19/11/2005 75 Hình 2.25:  ngày 25/7/2006 75 Hình 3.1: Mô hình  78  2014  xiii HVTH: Lê Hoàng Phúc Hình 3.2:  82 Hình 3.3:  83 Hình 4.1:   89 Hình 4.2:  91 Hình 5.1: L 93 Hình 5.2:  95 Hình 5.3:  96 Hình 5.4:  97 Hình 5.5:  97 Hình 6.1:  101 Hình 6.2:  102 Hình 6.3:  103 Hình 6.4:  104 Hình 6.5:   105 Hình 6.6:  106 Hình 6.7:  107 Hình 6.8:  110 Hình 6.9:  114 Hình 6.10:  115 Hình 6.11:  116 Hình 6.12:  116 LUNăVĔNăTTăNGHIP 2014 GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă1 HVTH: Lê Hoàng Phúc GIIăTHIUăĐăTÀI 1. ĐTăVNăĐ Trongăngànhănĕngălượng,ădựăbáoăphụătảiăcóăýănghĩaăvô cùngăquanătrọngăvìănóă gắnăliền vàăảnhăhưởngătrựcătiếpăđếnăđờiăsngăsinhăhoạtăcủaănhânădânăvàăcácăngànhă kinhătếăqucădân.ăNgoàiăra, dựăbáoăphụătảiăcóăýănghĩaăquyếtăđịnhătrongăvicăđảmăbảoă chếăđộălàmăvicăanătoànăvàătiếtăkimăcủaăhăthngăđin,ăđồngăthờiăcóătínhăchấtăquyếtă địnhătrongăvicăhoạchăđịnhăchiếnălượcăphátătriểnăhăthng. Cácăphươngăphápădựăbáoăphụătảiătruyềnăthngăthườngăkhôngăthểămiêuătảăđầyă đủăvàăchínhăxácăquáătrìnhăthựcătếăxảyăraăvìăsălượngăcơăsởădữăliuăkhôngăđầyăđủăvàă cóănhiềuăsaiăsăhoặcăđòiăhiăquáănhiềuăthờiăgianăchoătínhătoán. Trongăthựcătế, không tồnătạiăphươngătrìnhăvớiănhữngăthamăsăcóăsẵnămàătaăchỉăbiếtăđượcăgiáătrịăgầnăđúngă hoặcăkỳăvọngătoánăhọc.ăVìăthếătaăphảiăđưaăraămộtăphươngătrìnhăcóăsẵnăvớiănhữngă thamăsăchưaăđượcăbiết,ădùngăphươngăphápăgầnăđúngăđểătìmăraănhữngăthamăsănàyă vàănhưăvyăđộăchínhăxácăsẽăgiảmăđiărấtănhiều.ăPhươngăphápăcổăđiểnăđượcăsửădụngă cóăhiuăquảăchỉătrongăcácătrườngăhợpăcácădữăliuăquanăhătuyếnătínhăvớiănhau,ănóă khôngăthểătrìnhăbàyărõăràngăcácămiăquanăhăphiătuyến, phứcătạpăgiữaăphụătảiăvàăcácă thamăsăliênăquan. Đểăcảiăthinănhượcăđiểmăcủaăcácăphươngăphápădựăbáoăphụătảiătruyềnăthng,ă cácă nhàă khoaă họcă đãă ứngă dụngă kỹăthutădựăbáoă hină đạiănhư:ă fuzzyălogic,ă mạngă neural,ăphépăphânătíchăwavelet,ă…Cácăphươngăphápădựăbáoăhinăđạiătrênăngày càng đượcăquanătâmăvìăkếtăquảădựăbáoăkháăchínhăxác. Trongăthờiăgianăgầnăđây,ămạngănơronănhânătạoăcóănhiềuăưuăđiểmăhơnăcảăvìălàă mộtămôăhìnhărõăràng,ădăthựcăhin,ăhiuăquả.ăCóăthểănói,ădựăbáoăphụătảiălàămộtătrongă nhữngăứngădụngăthànhăcôngănhấtăcủaămạngănơronănhânătạoătrongăhăthngăđin.ăDoă đó,ăsửădụngăkỹăthutămạngănơronănhână tạoă đểă dựă báoă phụătảiăđinăchoătỉnhăTiềnă Giangălàăđiềuăcầnăthiếtăvàăđượcănghiênăcứuătrongăđềătàiănày. LUNăVĔNăTTăNGHIP 2014 GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă2 HVTH: Lê Hoàng Phúc  Kếtăquảănghiênăcứuătrongănướcăvàăngoàiănước:  Nĕmă199η,ăbàiăbáo:ă“Fuzzyăneuralănetworksăforătime-series forecasting of electricăload”ă- P.K. Dash, G. Ramakrishna, A.C. Liew, S. Rahman Bàiăviếtănày trình bày ba mô hình mạngănơronă- mờ (FNN) theo chuỗiăthờiă gian củaădựăbáo phụătải đin. Môăhìnhăđầuătiên, FNN 1 sửădụng cácăgiáătrị mờ củaătảiă trong quáăkhứăvà thờiătiết và đầuăraăcủaăcác FNN 1 cungăcấpăcho cácăgiáătrị của dựă báoăphụătải. Các mô hình thứăhai và thứăba, FNN 2 và FNN 3 giớiăthiu khảănĕng họcă ởămứcăđộăthấp củaămột mạngănơron nhânătạoăvào một hăthngămờ vàăcungăcấp mứcă độăhiểuăcaoăcủaăconăngười. Ngoài ra, cácăphươngătrình lọc Kalman cpănht trong giaiăđoạn giám sát họcătp của FNN 3 cho hộiătụăttăhơnăvà chính xác hơnăsoăvới giảiă thutălanătruyềnăngược giảmădcă(gradient gc)ăthutătoán trong giaiăđoạn họcăgiám sát của FNN 2 .  Nĕmă2012,ăbàiăbáo:ă“ăShortăậ term load forecasting Using Artificial Neural Networkă”ă- Muhammad Buhari, Member, IAENG and Sanusi Sani Adamu Mộtămôăhình dự báoăphụătải đượcăthiếtăkế sửădụngăMatlab R2008b ANN hộp côngăcụ. Vicăxâyădựng cấuătrúcămạng,ăhuấnăluynămạngănơron và môăphngăkếtă quảăkiểmătra đều thànhăcôngăvớiămột mứcăđộăchínhăxác cao. Mộtătpăhợpăcácătrọngă s tiăưu và trọngăngưỡngăsauăkhi huấnăluynămạngăvới tảiădữăliu thuăđượcătừ các côngătyăđinălực. Tínhăchínhăxácăcủa dựăbáoăđãăđượcăchứng minh bằngăcáchăsoăsánh cácăkếtăquả môăphng từămạng với kếtăquảăthuăđược từ các công ty đinălực. Nhiềuă cấuătrúcă mạngă đã đượcăhuấnăluynăvà môăphngă trướcăkhiăđến saiă să ttă nhấtălàă 5,84e -6 .  Bàiăbáo:ă“ngădụngăvềămạngănơron đểădựăbáoăphụătảiătỉnhăGiaăLai”ă- tác giảăPhạmăAnhăCường,ăPhanăVĕnăHiền. Vớiăcấuătrúcăsửădụngălàămạngănơronătruyềnăthẳng,ăbaoăgồmămộtălớpăra,ămộtălớpă ẩnăđượcăhuấnăluynăbằngăthutătoánălanătruyềnăngược,ăhàmăkíchăhoạtăcủaăcácăđơnăvịă trongălớpăẩnălàăhàmătansig,ăhàmăkíchăhoạtăcủaăcácăđơnăvịăởălớpăraălàăhàmăđồngănhấtă purelin,ăsănơronăởăđầuăraălàă24ăvàăsănơronătrongălớpăẩnălàă23ăthìămạngăcơăbảnăđãă LUNăVĔNăTTăNGHIP 2014 GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă3 HVTH: Lê Hoàng Phúc đápăứngăđượcăyêuăcầuăcủaăbàiătoánăcụăthểăđặtăraălàădựăbáoăphụătảiăđinătạiătỉnhăGiaă Lai,ăđạtăsaiăsădựăbáoă2.4θ%ă(saiăsăchoăphépă<ăη%). Làămộtăchuyên viên đangăcôngă tácă tạiă SởăCôngă ThươngăTiềnă Giang,ăemăđãă chọnă đềă tài: ắDựă báoă phă tiă đină choă tnhă Tină Giangă trênă că sở Neural NetworkẰ vớiămongămunăkhám phá nhữngăưuăđiểmăcủaămạngănơronănhânătạo và ứngădụngăvàoăcôngătácădựăbáoăphụătảiăchoătỉnhăTiềnăGiang. 2. MCăTIểUăCAăĐăTÀI - Nghiênăcứuăứngădụngămạngănơron nhânătạoătrongădựăbáoănóiăchungăvàădựă báoăphụătảiănóiăriêng. - NghiênăcứuăxâyădựngămôăhìnhădựăbáoăphụătảiăchoătỉnhăTiềnăGiang. - Nghiênăcứuăgiảiăthutălpătrìnhăvàăxâyădựngăphầnămềmădựăbáoăphụătảiăchoă tỉnhăTiềnăGiang. 3. NHIMăVăVÀăGIIăHẠNăĐăTÀI - Nhimăvụăcủaăđềătài:  Nghiênăcứuănhữngăứngădụngăcủaămạngănơron nhânătạoătrongădựăbáo.  Nghiênăcứuăcácăthutătoánăđểăgiảiăbàiătoánădựăbáoăphụătải.  Thiếtăkếăchươngătrìnhădựăbáo phụătải. - Giớiăhạnăcủaăđềătài:  TpătrungănghiênăcứuăphụătảiăđinătỉnhăTiềnăGiang,ăsă liuădựăbáoălàăă côngăsuấtă cựcăđạiă từngă giờ,ă đină nĕngă tiêuă thụă ngày,ătháng,ă nĕmă tỉnhă TiềnăGiang.  SửădụngăphầnămềmăMATLABăđểăthiếtăkếăchươngătrìnhădựăbáo. 4. PHNGăPHÁPăNGHIểNăCU - Thamăkhảo,ă nghiênă cứuă cácă bàiă báoă ứngă dụngă củaă mạngă Neurală nhână tạoă trongădựăbáo;ătổngăhợp,ăđềăxuấtăgiảiăthutăđểăgiảiăbàiătoánădựăbáoăphụătải. - Sửădụngăphầnămềmăđểăthiếtăkếăchươngătrìnhădựăbáoăphụătải. [...]... tầmă dự báo, ă víă dụă đểă xâyă dựngă kếă hoạchăhayăchiếnălượcăphátătriểnătaăphải dự báo dàiăhạnăhayătrungăhạn,ănếuăđểăphụcă vụăcôngăvi căv năhànhătaătiếnăhành dự báo ngắnăhạn Cácătầm dự báo: - Dự báo điềuăđộ: dự báo theo giờ hoặc vài phút - Dự báo ngắn hạn: dự báo theo ngày, vài ngày hoặc tháng - Dự báo trung hạn: thời gian dự báo theoănĕm,ăkhoảng từ 5 ậ 7ănĕm - Dự báo dài hạn: thời gian dự báo theoănĕm,ăkhoảng... - Tổngăhợpăcácăbàiătoán dự báo phụ tải theoăgiờ,ăngày,ăthángătrongăcùngămộtă chươngătrình dự báo - Chươngătrình dự báo ti nălợiăchoăngườiăsửădụng 6.ăB ăC CăLU NăVĔN: g mă7ăch ng: Chươngă1:ăTổngăquanăvề dự báo phụ tải Chươngă2:ăTổngăquanăvềămạngănơronănhânătạoă(ANN) vàăứngădụngătrong dự báo phụ tải Chươngă3:ăGiảiăthu t dự báo, ăđềăxuất Chươngă4:ăThiếtăkếămạngănơron dự báo phụ tải Chươngăη:ăGiảiăthu tăl... pătrìnhăbằngăMATLAB Chươngăθ:ăKếtăquả dự báo phụ tải tỉnh Tiền Giang Chươngă7:ăKếtălu năvàăhướngăphátătriểnăđềătài GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă4 HVTH: Lê Hoàng Phúc LU NăVĔNăT TăNGHI Pă 2014 Ch ngă1 T NGăQUANăV ăD ăBÁOăPH ăTẢI 1.1 T ngăquanăv dự báo 1.1.1ăKháiăni măchung Dự báo làămộtăkhoaăhọcăvàăngh ăthu tătiênăđoánănhữngăsựăvi căsẽăxảyăraătrongă tươngălai, trên cơ sở phânătíchăkhoaăhọcăvềăcácădữăli... đếnătươngălai,ăvìăthếăcũngăsẽăảnhăhưởngăđếnăđộăchínhăxácăcủa dự báo GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă5 HVTH: Lê Hoàng Phúc LU NăVĔNăT TăNGHI Pă 2014 Dự báo vàăl păkếăhoạchălàăhaiăgiaiăđoạnăgắnăkếtăchặtăchẽăvớiănhauăcủaămộtăquáă trìnhăquảnălý.ăNếuăcôngătác dự báo màădựa trên cácăl pălu năkhoaăhọcăthìănóăsẽătrởă thành cơ sở đểăxâyădựngăcácăkếăhoạchăphátătriểnănềnăkinhătếăqu cădân. Dự báo sẽă gópăphầnăgiảiăquyếtăcácăvấnăđề cơ bảnănhưăsau:... nàyă choă taă cácă h ă s ă khôngăđổiăcủaămôăhình dự báo dựa trên cơ sở nhữngăs ăli uăquanăsátătrongăquáăkhứ.ă Sửădụngămôăhìnhănàyăđểătính dự báo choătươngălaiăvớiăcácăh ăs ăhằngăsẽăphạmă mộtăsaiăs ănàoăđóătùyăthuộcăvàoăkhoảngăthờiăgian dự báo. ăNếuătầm dự báo càngăxaă thìăsaiăs ăcàngălớn.ăNgoàiăra,ănhữngăs ăli uăgầnăhi nătạiăcóăảnhăhưởngăđếnăgiáătrị dự báo nhiềuăhơnănhữngăs ăli uăởăquáăkhứăxa.ăNóiăcáchăkhác,ătỉătrọngăcủaăcácăs... cácătínhăchấtăcủaămôăhình dự báo đượcănghiênăcứu trên cơ sở giảăđịnhărằngănóăđượcă ứngădụngăđể dự báo mộtăquáătrìnhănàoăđóăđượcăsinhăraătừămộtămôăhìnhăgiảiătích 1.1.2ăĐ căđi măc a dự báo Khôngăcóăcáchănàoăđểăxácăđịnhătươngălaiălàăgìămộtăcáchăchắcăchắnă(tính không chínhăxácăcủa dự báo) ădùăphươngăphápăchúngătaăsửădụngălàăgìăthìăluônătồnătạiăyếuăt ă khôngăchắcăchắnăchoăđếnăkhiăthựcătếădi năra Luônăcóăđiểmămùătrongăcác dự báo, ... ngăpháp dự báo ph ăt iăhi năđ i Đểă cảiă thi nă nhượcă điểmă củaă cácă phươngă phápă dự báo phụă tải truyềnă th ng,ă cácănhàăkhoaăhọcăđãăứngădụngăkỹăthu t dự báo hi năđạiănhư:ăfuzzyălogic (FL),ămạngă nơron, phép phân tích wavelet,…hay sựăkết hợpăgiữaăcácăphươngăpháp Cácăphươngă phápă dự báo hi nă đạiă trên ngàyă càngă đượcă quană tâmă vìă kếtă quảă dự báo kháă chínhă xác 1.2.2.1 Ph ngăpháp dự báo b... lĩnhă vực,ăngànhă màăcácăphươngăpháp dự báo cóăthểăkhácănhau GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă6 ăđâyătaăquanătâmă hai HVTH: Lê Hoàng Phúc LU NăVĔNăT TăNGHI Pă 2014 phươngă phápă dự báo: ă dự báo theo chuỗiă thờiă giană vàă dự báo theoă phươngă phápă tươngăquan Dự báo theoăchuỗiăthờiăgianălàătìmămộtăquyălu tăthayăđổiăcủaăđạiălượngăcần dự báo phụăthuộcăvàoăgiáătrịăcủaăđạiălượngăđóătrongăquáăkhứ... ngày dự báo. ă Sauă khiă tínhă toánă cácă yếuă t ă điềuă chỉnhă cácă đườngă congă tải vàoă nhữngă ngàyă tươngătự,ăphụ tải dự báo thuăđượcăbằngătrungăbìnhăcácă đườngăcong tải hi u chỉnhă vàoănhữngăngàyătươngătự  Nhữngăbiếnăảnhăhưởngăm u phụ tải Phân tích phụ tải hàngă thángă vàă dữă li uă thờiătiếtă đểă tìmă hiểuă cácă biếnă cóă thểă ảnhăhưởngăđến dự báo phụ tải. ăPhânătíchădữăli uăchứaăcácăgiáătrịăphụ tải hàngăgiờ,ă... Havg làă:ănhi tăđộălớnănhấtăvàăđộăẩmătrungăbìnhăcủa dự báo ngày *ăH ăth ngăsuyălu nămờ Dự báo phụ tải vớiăgiờănhấtăđịnhăkhôngăchỉăphụăthuộcăvào tải vàoăgiờătrướcămà cònăphụăthuộc vào tải vàoăgiờănhấtăđịnhătrongăngàyătrướcăđó;ăngoàiăra,ăcácă clitămộtă mìnhă làă khôngă đủă đểă dự báo phụă tải nhưă nhữngă ngàyă tươngă tựă nhưă lựaă chọnă choă ngày dự báo cóăđángăkểălớnăcóănghĩaălàătỷăl ăphầnătrĕmălỗiătuy . nhânătạoătrong dự báo nóiăchungăvà dự báo phụ tải nóiăriêng. - Nghiênăcứuăxâyădựngămôăhình dự báo phụ tải cho tỉnh Tiền Giang. - Nghiênăcứuăgiảiăthutălpătrìnhăvàăxâyădựngăphầnămềm dự báo phụ tải choă tỉnh Tiền Giang. . - Dự báo điềuăđộ: dự báo theo giờ hoặc vài phút. - Dự báo ngắn hạn: dự báo theo ngày, vài ngày hoặc tháng. - Dự báo trung hạn: thời gian dự báo theoănĕm,ăkhoảng từ 5 ậ 7ănĕm. - Dự báo dài. đină choă tnhă Tină Giang trên că sở Neural Network vớiămongămunăkhám phá nhữngăưuăđiểmăcủaămạngănơronănhânătạo và ứngădụngăvàoăcôngătác dự báo phụ tải cho tỉnh Tiền Giang. 2. MCăTIểUăCAăĐăTÀI