FUZZY LOGIC TRONG dự báo PHỤ tải điện

vii M CăL C Trang Trangătựaă i Lýăl chăcáănhân ii L iăcamăđoană iii L i cảmăt iv Tómătắt v M căl că vii Danhăsáchăcácăchữăviếtătắtă x Danhăsáchăcácăbảng x Danhăsáchăcácăhìnhă xi M ăĐ U 1.ăLýădoălựaăchọnăđềătài M căđíchănghiênăcứu 3.ăĐốiăt ngăvàăph măviănghiênăcứu a.ăĐốiăt ngănghiênăcứu củaăđề tài b Ph măviănghiênăcứu 4.ăPh ơngăphápănghiênăcứu 5.ăụănghĩaăkhoaăhọcăvàăthực ti n củaăđề tài Cấuătrúcăcủa luậnăvĕn CH T NGă1 T NGăQUANăV D BỄOăPH ăT IăTHEOăMỌăHỊNHă NGăQUAN 1.1 Vaiătròăcủa dự báoăph tải ngắn h nătrongăcôngătácăđiềuăđ 1.2 Vấnăđề dự báoătải 1.2.1 Đặcăđi m bi uăđồ ph tảiăngày 1.2.2 Khảoăsátătảiăkhiăkhôngăcóămối t ơngăquanătuyến tính 11 1.2.3 Cácăyếu tố ảnhăh ng trực tiếpăđến ph tảiăngày 11 1.2.4 Ph ơngăh ớngănghiênăcứuădựăbáoăph ătải 12 CH NGă2.ăMỌăHỊNHăTỊMăKI M LU T M 13 2.1 Đặcăđi m bi uăđồ ph tảiăngàyăcủa tr m BìnhăTriệu 13 viii 2.2 Môăhìnhătìmăkiếmăluậtăm 17 2.3 Khảoăsátăchoăm t số hàmăđi năhìnhătrongădự báoătheoăph ơngăphápăt ơngăquan 17 2.3.1 Nếu ph tảiă điệnă vàă đ iă l ngă t ơngă quană cóă mối quan hệ tuyếnă tínhă y = ax + b 17 2.3.2 Dự báoăchoăchu i liệuăcóăhàmăd ng logy = alogx + b 17 2.3.3 Khảoăsátăchu i liệuăcóăhàmăd ng y = ax1 + bx2 + cx3 + d 17 2.3.4 Dự báoăchoăhàmăd ng log y = alogx1 + blogx2 + clogx3 + d 18 CH NGă3.ăLU T M VĨăH SUY DI N M 19 3.1ăGiớiăthiệuăvềăfuzzyălogic 19 3.2 Hệ m trênăcơăs cácăluật m 19 3.2.1 Đ nhănghĩaăluật m 19 3.2.2 Đ nhănghĩaăhệ m trênăcơăs cácăluật m 22 3.3 Hệ suy di n m 22 3.3.1 Kiếnătrúcăcơăbản hệ suy di n m 22 3.3.2ăCácăb ớc suy di n m 24 3.3.2.1 M hóaăă 25 3.3.2.2 Giải m 25 3.3.3 M t số ph ơngăphápăsuyădi n hệ m 30 3.3.3.1 Thuậtătoánăsuyădi n m tổngăquát 30 3.3.3.2 Thuậtătoánăsuyădi n Max-Mină(Ph ơngăphápăMamdani) 31 3.3.3.3 Thuậtătoánăsuyădi n Max-Prodă(Ph ơngăphápăLarsen) 31 3.3.4ăMôăhìnhăTakagiă– Sugeno – Kang (TSK) 32 3.3.4.1 Môăhình 32 3.3.4.2 M t số víăd môăhìnhăTSKăđơnăgiản 34 CH NGă4 D BỄOăĐI NăNĔNGăTIểUăTH C A TR M BỊNHăTRI U 37 4.1 Dự báoăđiệnănĕngătiêuăth ngày 37 4.2 Dự báoătảiăđ nh 40 ix 4.3 Dự báoătảiăđáy 43 CH NGă5 K T LU N 46 TĨIăLI UăTHAMăKH O 47 x B NGăKụăHI UăCỄCăCH ăVI TăT T KỦăhi u AGRIMA Tênăđ yăđ ă Autoregressive Intergarated Moving Average TSK Takagi – Sugeno – Kang GDP Gross Domestic Product MISO Multi – Input Single - Output MAPE Mean Absolute Percentage Error DANHăSỄCHăCỄCăB NG B NG TRANG B ngă2.1 Kết sai số cho dự báoă15ăgiáătr cuối phỏngătheoăhàmăy = 2x + 18 B ngă2.2 Sai số cho 15 lần dự báoăcuối phỏngătheoăhàmă y = 2x1 + 2x2 + 2x3 + 18 B ng 3.1 Kết ph ơngăphápăgiải m trungăbìnhătâmăvới m = 30 B ng 4.1 Dự báoăđiệnănĕngătiêuăth ngàyăcủa tr măBìnhăTriệuă(15ăgiáătr cuối) 37 B ng 4.2 Dự báoătảiăđ nh cho tr m BìnhăTriệu (15 giáătr cuối) 40 B ng 4.3 Dự báoătảiăđáy cho tr m BìnhăTriệu (15 giáătr cuối) 43 xi DANHăSỄCHăCỄCăHỊNH HỊNHă TRANG Hìnhă1.1 Đồ th ph tảiăngàyăcủa tr m BìnhăTriệu TP.HCM Hìnhă1.2 Đồ th ph tảiăngàyă13ă– 06 – 1012 tr măBìnhăTriệu TP.HCM Hìnhă1.3 Đồ th ph tảiăngàyă13ă– 06 – 2012ăđưăchuẩnăhóaă 10 Hìnhă3.1 Đ ngăcơăđiều n tốcăđ khôngăkhí.ă 21 Hìnhă3.2 Cấuătrúcăcơăbản hệ suy di n m 23 Hình 3.3 Giải m bằngăph ơngăphápăăcựcăđ i 27 Hìnhă3.4 Giải m bằngăph ơngăphápătrungăbình 27 Hìnhă3.5 Giải m theoăph ơngăphápătrungăbìnhătâmăăă 27 Hìnhă3.6 Hàmăthu c h păthànhăd ngăđối xứng 27 Hình 3.7 Giải m trungăbìnhătâmăvới m = 29 Hìnhă3.8 Bi u di năhìnhăhọc hệ suy di n víăd 36 Hìnhă4.1 Giáătr thựcăvàădự báoăđiệnănĕngăngàyătr măBìnhăTriệu 38 Hìnhă4.2 Giáătr thựcăvàădự báoătảiăđ nh tr măBìnhăTriệu 41 Hìnhă4.3 Giáătr thựcăvàădự báoătảiăđáyătr măBìnhăTriệu 44 M ăĐ U LỦădoăl aăch năđ ătƠi Dự báoălàăbàiătoánăquanătrọng mang l i nhiều l iăíchăthiết thực ph v ng i,ănóăgiúpăconăng i nắm bắtăđ căcácăquyăluật vậnăđ ng tự nhiênăvàă trongăđ i sống kinh tế xưăh i Choăđếnănayăđưăcóăkháănhiềuăph ơngăphápăluận cho ho tăđ ng dự báo,ătrongăđóă đaăsố cácăph ơngăphápăluậnăđềuămangătínhăchất kinh nghiệm thuầnătúy.ăDùngăcáchă giải theo kinh nghiệmăvàoăviệc dự báoălàăch aăđầyăđủ,ăvìăcáchălàmăấyăhoànă toànăch dựaăvàoăkinhănghiệm củaăgiaiăđo năquáăkhứ,ămàăcácăkinhănghiệm ấyăkhôngă phảiălúcănàoăcũngăcóăth vận d ngăvàoăhoànăcảnhăđưăthayăđổi so vớiătr ớc Việcănghiênăcứu ứng d ngăcácămôăhìnhădự báoăkhácănhauăchoăphépătaăcóăcơăs tiếp cận tới việc lựa chọnăcácăph ơngăphápădự báo,ăđánhăgiáămứcăđ chínhăxácăcủa dự báoăđồng th iăxácăđ nh khoảng th i gian lớn nhấtăcóăth dùngădự báo Dự báoăph tải ngắn h n (gi ,ăngàyăhoặc tuần)ăcóăvaiătròăquanătrọng vận hành,ă lậpă ph ơngăthứcă ngày,ă ph ơngă thức tuần Nếuă chúngă taă dự báoă ph tảiă quáă thừa so với nhu cầu sử d ngăthìăhậu làăphảiăhuyăđ ng nguồn dự phòngăđắt tiền lớnăhơnămức cần thiết.ăNg c l i, dự báoăph tảiăquáăthấp so với nhu cầuăthìă dẫnăđến kết nguồn dự phòngăthấp, giảmăanătoànăcungăcấpăđiện,ăkhôngăđápăứng đủ nhu cầuăđiệnăchoăcácăh tiêuăth ,ăvàălàmăthiệt h i cho kinh tế quốcădân M căđíchănghiênăc u M căđíchăcủaăbáoăcáoănàyălàătìmăhi u,ălàmăsángătỏ m t số khíaăc nh ắfuzzy logic d báoăph t iăđi n”, giới thiệuăph ơngăphápăluậnăvàăm t số kết bană đầu củaă nghiênă cứu ứng d ng fuzzy logic vàoă trongă dự báo nhu cầuă tiêuă th điện nĕngătrongăgiaiăđo n ngắn đ xâyădựngăcácăđ ng cong ph tải cho khu vực nghiênăcứuăcóătínhăđếnăcácă yếu tố khácănh ănhuăcầuăquáă khứ, yếu tố xưăh iăcũngă nh ăth i tiết.ăĐề tàiăsẽ khảoăsátăph ơngăphápădự báoăph tải sử d ng fuzzy logic, sau đóă làă phátă tri n phần mềm MATLAB Cuốiă cùng,ă ch ơngă trìnhă thử -1- nghiệmătrênătập liệuăquáăkhứ tr măBìnhăTriệu TP.HCM nĕm,ăki m traătínhăchínhăxácăvàăứng d ngăvàoăthực tế 3.ăĐ iăt ngăvƠăph măviănghiênăc u a Đ iăt ngănghiênăc u c aăđ tƠi - Cácămôăhìnhăvàăph ơngăphápădự báo - Cácăyếu tố ảnhăh ngăđến ph tảiăđiện (ngắn h n) - Ph ơngăphápădự báoăph tải ngắn h n dựaătrênăcácăkỹ thuật fuzzy logic - Nghiênăcứu đồ th ph tải tr m BìnhăTriệu,ăxâyădựngămôăhìnhădự báoăchoăph tải tr m BìnhăTriệu b Ph măviănghiênăc u - Ph măviănghiênăcứu tậpătrungăvàoăph tảiăđiện tr m BìnhăTriệu, thu thập liệuă quáă khứ trongă vòngă 1ă nĕmă chiaă làmă 2ă phần: tập huấn luyện 351ă ngày (01/02/2012 đến 16/01/2013) vàătiếnăhànhădự báoăchoănhữngăngàyătiếp theo 15ăngày (17/01/2013ăđến 31/01/2013) - Nghiênăcứu ảnhăh ng nhiệtăđ , l chălàmăviệcă(ngàyăngh ,ăngàyăl )ăđến nhu cầu ph tải - Sử d ng phần mềmăMATLABăđ tiếnăhànhădự báo Số liệu dự báoălàăph tải tr m BìnhăTriệu từ 17/01/2013 đến 31/01/2013ă(15ngày) 4.ăPh ngăphápănghiênăc u - Thu thập liệu vậnăhànhălàmănguồn liệu: ph tải 24 gi trongăngàyăcủa tr m BìnhăTriệu.ăĐâyăchínhălàădữ liệu củaăđốiăt tíchădi n biến củaăđốiăt ngănghiênăcứu Từ đóătìmăhi uăvàăphână ngănghiênăcứu - Nghiênăcứuăđặcăđi m fuzzy logic Sử d ngăđặcătínhă uăviệt củaăfuzzyălogicăđ ứng d ng choăcôngătácădự báo.ăTiếnăhànhădự báoătải ngắn h n cho tr m BìnhăTriệu 5.ăụănghƿaăkhoaăh căvƠăth c ti n c aăđ tƠi - Fuzzyălogicătuyăđưăđ kháămới mẻ cănghiênăcứu ứng d ng nhiềuătrênăthế giớiănh ngăvẫnăcònă Việt Nam Thực tế hiệnănayăcóărấtăítăcôngătyăđiện lực tiếnăhànhădự báoăph tải m t cáchănghiêmătúc,ăkhoaăhọc.ăĐề tàiănàyăhyăvọngăgópăphầnăvàoăứng d ngăcôngătácădự báoăcủaăcácăcôngătyăđiện lực m tăcácănhanhăchóngăvàăchínhăxác -2- - Trongăăt ơngălaiăngànhăđiện Việt Nam hìnhăthànhăth tr ngăđiệnăvàădự báoă tảiăngàyăcàngănângăcaoăvaiătròăcủaănóătrongăviệcăđiều tiết nhu cầuăđiện - Fuzzy logic m raăh ơngămới cho việc thiết kế m ch số trongăđiện tử C uătrúcăc a lu năvĕn Chia làmă3ăphần: Phần m đầu, n iădungăđề tàiăvàăphần kết luận Đề tàiăsẽ tậpătrungăvàoăcácăn iădungănh ăsau:ăă Ch ngă1 Tổngăquanăvề dự báoăph tải theoămôăhìnhăt ơngăquan Ch ngă2 Môăhìnhătìmăkiếm luật m Ch ngă3 Luật m vàăhệ suy di n Ch ng Dự báoăđiệnănĕngătiêuăth vàătảiăđ nh – đáyăcủa tr măBìnhăTriệu -3- CH NG T NG QUAN V D T BỄOăPH T I THEOăMỌăHỊNHă NGăQUAN 1.1ăVaiătròăc a d báoăph t i ng n h nătrongăcôngătácăđi uăđ Điệnănĕngălàăm t sản phẩmăđặc biệt quan trọngăđối với phátătri n kinh tế, đ i sốngădânăsinhăvàămôiătr ng quốcăgiaănàoătrênăthế giới.ăKhôngăgiống nh ăcácădoanhănghiệp sản xuấtăcácăsản phẩmăkhácătrongănền kinh tế th tr ng với m cătiêuălàăl i nhuận – khiăkhôngăcóăl i nhuậnăthìăngừng sản xuất,ăđiệnălàăsản phẩm đặc biệtăkhôngăth thiếuăđ tầng.ăĐiệnăđ c,ănênăngànhăđiệnăđ căcoiălàăm tăngànhăthu c cơăs h căphânăbiệt vớiăcácăsản phẩmăhàngăhóaăkhácănh khả nĕngăđápăứng nhanhăchóngănhững biếnăđổi nhu cầu t i th iăđi măvàătínhăhầuănh ăkhôngă th dự trữ đ c.ăDoăđóăvấnăđề dự báoăph tải m tăcáchăchínhăxácăcũngănh ătoànăb cácădâyăchuyền sản xuất, truyền tải,ăphânăphối phảiăluônă tìnhătr ng sẵnăsàngăđápă ứng nhu cầu ph tảiălàăyếu tố cơăbản ảnhăh ngăđến hiệu ph c v kháchăhàngă củaătoànăhệ thống Việc dự báoăph tảiăngàyă hệ thốngăđiện với sai số caoăcóăảnhăh ng lớn đếnăgiáăthànhăvậnăhành.ăDự báoăph tảiăcaoăhơnăthực tế làmăchiăphíătĕngăcao,ădoă phảiăhuyăđ ngăkhôngăcần thiếtăcácănguồnăđiện dự phòngăđắt tiềnănh ădiesel,…ăDự báoăph tải thấpăhơnăthực tế dẫnăđến kết nguồn dự phòngăthấp, giảmăđ an toànăcungăcấpăđiện,ăcóăth phải cắtăđiện việcăhuyăđ ng thiếu nguồn,ăgâyăthiệt h i kinh tế,ăanăninhăxưăh i,ăđ i sống sinh ho t củaănhânădânăvàăuyătínăph c v ngành đối vớiăkháchăhàng Đối với thực tế vậnă hànhă hệ thốngă điện tr mă BìnhăTriệu TP.HCM,ă doă thànhă phần ph tải sinh ho tăvàăd ch v cònăchiếm tỷ lệ kháăcaoănênăsự chênhălệch ph tải caoăđi m (ph tải cao nhấtătrongăngàyăPmax)ăvàăph tải thấpăđi m (ph tải thấp trongăngàyăPmin)ălàărất lớn (khoảng đến 2.5 lần).ăĐâyăchínhălàăhaiăgiáătr ph tải đặc biệt đồ th ph tảiă ngày,ă vàă đ că ng iă làmă côngă tácă điềuă đ quană tâmă nhiều nhấtătrongăquáătrìnhăvậnăhành.ăVề mặt vậnăhànhăvớiăđồ th ph tải biếnăđ ng -4- lớn,ăthànhăphầnăthayăđổi,ăquáătrìnhăkh iăđ ngămáyădi năraăth ngăxuyênăảnhăh ng đến tuổi thọ vàăch tiêuăkinh tế kỹ thuật củaănhàămáyăđiện, tổn thấtăcôngăsuấtăvàăđiện nĕngă cũngă gâyă nhiều bất l i Ph tảiă caoă mă làă nhână tố quyếtă đ nh việc huy đ ngă cácă nguồn nhiệtă điện, tua-bină khí,ă dieselă dự phòngă nhằmă đảm bảoă đủ nguồn phủ đ nhăvàădự phòngănóng,ătĕngăđ an toànăcungăcấpăđiện Ph tải thấpăđi m đ nh việc phối h păvàăđiều ch nhăcácănguồn tua-binăkhí,ănhiệtăđiện, thủyăđiện nhằm đảm bảo vậnăhànhăkinhătế,ătránhăchoănhàămáyăđiện vậnăhànhătrongăcôngăsuấtăkhôngă choăphépăvề kỹ thuật.ăTrongăđóăph tảiălúcăcaoăđi m Pmax làăkhâuăquanătrọng trongăngày Giải tốt vấnăđề cung cấpăđiệnăcóăvaiătròăvàăýănghĩaăvôăcùngălớn,ăvìăvậy việcăápăd ngăvàănghiênăcứuămôăhìnhădự báoănhằmătìmăraămôăhìnhădự báoătốiă uăchoă vấnăđề dự báoăph tảiălàăviệc cần thiết 1.2 V n đ d báoăt i 1.2.1 Đặcăđi m c a bi uăđ ph t iăngƠy Ph tảiăngàyătr măBìnhăTriệuăălàăph tảiăcóăthànhăphầnăđiện sinh ho tăvàăd ch v chiếm tỷ lệ kháăcao.ăViệc giảm tỷ trọngăđiệnănĕngătiêuăth trongăcôngănghiệpăvàă tĕngătỷ trọngătiêuăth sinh ho t làmăchế đ tiêuăth điệnănĕngăxấuăđi,ăhệ số ph tải giảm,ă đồ th ph tải nhọnă hơn,ă gâyă nhiềuă khóă khĕnă choă việcă đảm bảoă ană toànă cung cấpăđiện Hìnhă1.1ălàăđồ th ph tảiăngàyătr măBìnhăTriệuăđ căxâyădựngătheoăgiáătr ph tải 24 gi trongăngày.ăĐồ th trênăhìnhăbiếnăthiênătheoăgiáătr ph tải gi , ph tải Pmax lớn gấpă2ă÷ 2.5 lần so với Pmin Ph tải Pmax th ng xảyăraăvàoă19hă– 20hă vàoă mùaă hè,ă 18hă – 19hă vàoă mùaă đông.ă Thấpă m Pmin xảyă raă vàoă bană đêmă khoảng 3h – 4hăvàoămùaăhè,ă2hă– 3hăvàoămùaăđông -5- R1:ăIFăXălàănhỏ vàăYălàănhỏ THEN z = -x + y + R2:ăIFăXălàănhỏ vàăYălàălớn THEN z = -y + R3:ăIFăXălàălớnăvàăYălàănhỏ THEN z = -x + R4:ăIFăXălàălớnăvàăYălàălớn THEN z = x + y + R1  (x  n) & (y  n)  w1 R2  (x  n) & (y  l)  w2 R3  (x  l) & (y  n)  w2 R4  (x  l) & (y  l)  w2 Tíchăh păcácăluậtătheoăph ơngăphápătrungăbìnhătrọng số: F[(w1,z1);(w2,z2);(w3,z3);(w4,z4)] -35- Kết trênăđồ th nh ăhìnhă3.8: Hìnhă3.8 Bi u di năhìnhăhọc hệ suy di n -36- víăd CH NG D BỄOăĐI NăNĔNGăTIểUăTH VĨăT IăĐ NH ậ ĐỄYăC A TR M BỊNHăTRI U 4.1 D báoăđi nănĕngătiêuăth ngƠyă Môă hìnhă dự báoă đ c xâyă dựng trênă số liệuă điệnă nĕngă tiêuă th ngàyă vàă nhiệtă đ trungă bìnhă ngàyă từ 01/02/2012 đến 31/01/2013.ăĐ ki m tra sai số trungăbìnhă(MAPE), ch ơngătrìnhăsẽ dự báoătừ ngàyă17/01 đến 31/01 Kết cho sai số trungăbìnhă(MAPE) làă4,52% B ng 4.1 Dự báoăđiệnănĕngătiêuăth ngàyăcủa tr măBìnhăTriệu (15ăgiáătr cuối) NgƠy 17/1 18/1 19/1 20/1 21/1 22/1 23/1 24/1 25/1 26/1 27/1 28/1 29/1 30/1 31/1 Tr th c 931, 867, 865, 829, 871, 874, 772, 787, 802, 841, 813, 783, 826, 774, 908, (MWh) 5 5 2 7 815, 815, 781, 816, 828, 770, 782, 770, 793, 759, 805, 794, 771, 840, Tr d báoă 869, (MWh) Sai s 2928 4802 8521 8133 3006 2355 4829 1421 5089 8805 1244 6628 0501 0888 2514 0,06 0,05 0,05 0,05 0,06 0,05 0,00 0,00 0,04 0,05 0,06 0,02 0,03 0,00 0,07 678 953 736 760 334 269 248 680 034 625 650 855 950 466 522 -37- 940 gia tri thuc gia tri du bao 920 900 MWh 880 860 840 820 800 780 760 740 Ngay 10 11 12 Hìnhă4.1 Giáătr thựcăvàădự báoăđiệnănĕngăngàyătr măBìnhăTriệu -38- 13 14 15 * Nh năxét: - Kết cho thấy sai số trungăbìnhălàă 4.52% nhỏ hơnăsaiăsố choăphépălàă 5% Kết dự báoă chứngă minhă tínhă hiệu củaă ph ơngă phápă đưă đề xuất Ễpă d ng dự báoăchoătải lớn (931,5 MWh) chứng tỏ ph ơngăphápănàyăsử d ngăđ c cho dự báoăhệ thốngăđiện cóătải lớn - Những kết cho sai số lớnăth - Vìălấy liệuălàăsảnăl ngălàăngàyăcuối tuần (thứ 7, chủ nhật) ngăđiệnănĕngătrongăngàyăvàănhiệtăđ trung bìnhăngàyă nênăkết cho sai số trungăbìnhăcao -39- 4.2 D báoăt iăđ nh Số liệuălàăP19 (lúcă19 gi ) tr măBìnhăTriệuăvàoăgi tảiăđ nh hệ thốngăvàănhiệtăđ t19 t ơngăứngătrongăăngày Đ ki m tra sai số trungăbìnhă(MAPE),ăch ơngătrìnhăsẽ dự báoătừ ngàyă17/01 tới 31/01.Kết cho sai số trungăbìnhă (MAPE) làă3,90% Bảng 4.2 Dự báoătảiăđ nh cho tr m BìnhăTriệu (15 giáătr cuối) NgƠy Tr th c 17/1 18/1 19/1 20/1 21/1 22/1 23/1 24/1 25/1 26/1 27/1 28/1 29/1 30/1 31/1 48,5 44,3 43,4 42 43 40,7 37,8 38,7 41,5 43,6 42,6 40,5 39 37,8 40,7 Tr d báoă 46,9 42,1 42,1 39,8 41,0 42,2 37,4 37,4 39,8 41,0 39,8 39,8 37,4 37,4 43,5 (MW) 173 71 919 030 173 359 126 139 235 366 483 631 481 531 028 0,03 0,04 0,02 0,05 0,04 0,03 0,01 0,03 0,04 0,05 0,06 0,01 0,03 0,00 0,06 263 806 784 231 611 774 025 323 040 879 459 573 979 918 887 (MW) Sai s -40- 50 gia tri thuc gia tri du bao 48 46 MW 44 42 40 38 36 Ngay 10 11 Hìnhă4.2 Giáătr thựcăvàădự báoătảiăđ nh tr măBìnhăTriệu -41- 12 13 14 15 * Nh năxét: - Những kết cho thấy sai số trungăbìnhălàă3,90% nhỏ hơnăsaiăsố cho phépălàă5%.ăKết dự báoăchứngăminhătínhăhiệu ph ơngăphápăđưăđề xuất Ễpăd ng dự báoăchoătảiăđ nh (khoảng 48,5 MW) chứng tỏ ph ơngăphápănàyăsử d ng đ c cho dự báoăhệ thốngăđiệnăcóătảiătrungăbình.ă - Những kết cho sai số lớnăth ngălàăngàyăcuối tuần (thứ 7, chủ nhật) - Vìălấy liệuălàăcôngăsuất th i gian tảiăđ nhă(lúcă19ăgi ) trongăngàyăvàă nhiệtăđ t ơngăứngă(lúcă19ăgi ) nênăkết sai số trungăbìnhătốtăhơnăsoăvới kết dự báoăđiệnănĕngătiêuăth ngày -42- 4.3 D báoăt iăđáy Số liệuălàăP03 (lúcă03 gi ) tr măBìnhăTriệuăvàoăgi tải đáyăcủa hệ thốngăvàănhiệtăđ t03 t ơngăứngătrongăăngày Đ ki m tra sai số trungăbìnhă(MAPE),ăch ơngătrìnhăsẽ dự báoătừ ngàyă17/01ătới 31/01 Kết cho sai số trungăbìnhă (MAPE) làă4,0% Bảng 4.3 Dự báoătảiăđáy cho tr m BìnhăTriệu (15 giáătr cuối) NgƠy 17/1 18/1 19/1 20/1 21/1 22/1 23/1 24/1 25/1 26/1 27/1 28/1 29/1 30/1 31/1 28,2 25,3 26,4 24,2 25,7 27,5 27,3 23,7 25 25,1 24,8 24 27,5 23,6 26 Tr d báoă 29,2 25,6 26,8 25,6 26,8 26,8 26,2 24,4 23,2 25,6 25,6 25,6 25,6 23,2 27,4 979 789 719 757 621 532 635 810 853 730 712 685 633 996 445 0,03 0,01 0,01 0,06 0,04 0,02 0,03 0,03 0,06 0,02 0,03 0,06 0,06 0,01 0,05 893 498 787 098 522 352 797 295 860 283 513 952 679 273 556 Tr th c (MW) (MW) Sai s -43- 30 gia tri thuc gia tri du doan 29 28 MW 27 26 25 24 23 10 11 Ngay Hìnhă4.3 Giáătr thựcăvàădự báoătảiăđáyătr măBìnhăTriệu -44- 12 13 14 15 * Nh năxét: - Kết cho thấy sai số trungăbìnhălàă4.0% nhỏ hơnăsaiăsố choăphépălàă5%.ă Kết dự báoăchứngăminhătínhăhiệu củaăph ơngăphápăđưăđề xuất Ễpăd ng dự báoăchoătảiăđáyăă(khoảng 23,6 MW) chứng tỏ ph ơngăphápănàyăsử d ngăđ c cho dự báoăhệ thốngăđiệnăcóătải nhỏ - Những kết cho sai số lớnăth ngălàăngàyăcuối tuần (thứ 7, chủ nhật) - Vìă lấy liệuă làă côngă suất th i gian tảiă đáyă (lúcă 03ă gi )ă trongă ngàyă vàă nhiệtăđ t ơngăứngă(lúcă03ăgi )ănênăkết sai số trungăbìnhătốtăhơnăsoăvới kết dự báoăđiệnănĕngătiêuăth ngày - Cả hai kết dự báoătảiăđ nhăăvàăđáyăchoăkết chínhăxácăhơnădự báoăđiện nĕngătiêuăth ngày -45- NGă5 K T LU N CH Sau th iăgianănghiênăcứuăvàăthực luậnăvĕn “fuzzyălogicătrongădự báoăph tảiăđiện”,ăemăđưăhoànăthànhăyêuăcầu luậnăvĕnătốt nghiệp Luậnăvĕnăăđư trìnhăbàyă cáchătiếp cận sử d ng thuậtătoánăcủaăChiuătìmăkiếm luật m choăbàiătoánădự báoăph tảiăđiệnătheoămôăăhìnhăt ơngăquan.ăMôăhìnhădự báoă đâyăkhôngăcần biết d ngăhàmă hồiăqui,ăcũngănh ăkhôngăcầnăđánhăgiáămứcăđ t ơng quan giữaăcácăđ iăl sátăchoăthấyămôăhìnhăchoăkết khả quanăkhiăhàmăhồiăquiăcóăd ngăhàmăth (tuyếnătính,ătuyếnătínhătheoălogăhóa),ăvàăcả khiăkhôngăth tìmăđ ng Khảo ng gặp c d ngăhàmăt ng minh Trong bối cảnh th tr ngăđiện tự do,ăđ tốiă uăhóaăviệc quảnălýăph tải choăcácăm cătiêuăkhácănhauă(chiăphíănhỏ nhất, cải thiện d ch v ,…)ăthìăviệc dự báoă ph tải,ăđặc biệtălàădự báoăph tải ngắn h năđóngăm tăvaiătròăquanătrọng Chínhăvìă vậyă màă môă hìnhă fuzzyă logică đưă đ că đề xuấtă đ dự báoă phátă tri n củaă đ ng cong ph tải theo gi , từngăngàyăđưăth hiệnărõătínhă uăviệt củaănóăvề đ chínhă xácăcao,ăc th làăđề tàiăđưăđ c sử d ngăđ dự báoăsự tiêuăth điệnănĕng, tảiăđ nhăvàă đáyăvàoănửa cuối thángă01/2013 tr măBìnhăTriệuăvàăđưăđ tăđ chínhăxác trung bìnhălầnăl t lênăđến 95,48%, 96,1% vàă96,0% Mặcădùăph ơngăphápănàyăcần thu thậpă thôngă tină nhiềuă nh ngă với h tr củaă máyă viă tínhă thìă đâyă làă m tă ph ơngă phápăhứa hẹn ph c v đắc lựcăchoăcôngătácădự báoănhằmăgiúpăcácăcôngătyăđiện lựcănângăcaoăviệc vậnăhànhăhiệu vàătinăcậy m t hệ thốngăđiện Tuy vậy, phần lớnă cácă kết đ tă đ dừng l i că trongă quáă trìnhă nghiênă cứu ch mứcăđ lýăthuyếtăvàăch y thử nghiệm.ăĐ cóăth ápăd ngăđ c thực tế thìăcònăcần phải khảoăsát,ăphânătíchăkỹ vàămôăhìnhăhoáăđối với từngăbàiătoánăc th Ngoàiăra,ăm r ng bổ sungăch ơngătrìnhădự báoăchoăcácăngàyăđặc biệt (thứ 7, CN, l ) Matlab làăh ớngăphátătri n củaăđề tài, h n chế th i gian thực hiệnăvàăkiến thứcănênăcònăăch aăđ c tri n khai Nhìnăchungăch ơngătrìnhăch y ổnăđ nh, sai số dự báoăt ơngăđối nhỏ, nh ngăvẫnăcònăm t số l i cần khắc ph c -46- TĨIăLI U THAM KH O TI NG VI T [1] Đặng Ngọc Dinh, Hệ thống điện, NXB Khoa học Kỹ thuậtăHàăn i, (1986) [2] BùiăCôngăC ngăvàăNguy năDoưnăPh ớc (2001), Hệ M , m ngăNeuronăvàăứng d ng, NXB Khoa học Kỹ thuật,ăHàăN i, 2001 [3] BùiăCôngăC ng (2000), Kiến thứcăcơăs Hệ M ,ăTr ngăthuă“Hệ M vàă ứng d ng”ălần thứ nhất, Viện Toánăhọc,ăHàăN i, 8/2000 [4] PhanăXuânăMinh,ăNguy năDoưnăPh ớcă(1997),ăLýăthuyếtăđiều n M , NXB Khoa họcăvàăKỹ thuật,ăHàăN i, 1997 [5] Nguy n Trọng Thuầnă(2000),ăĐiều năLogicăvàăứng d ng, tr 119-181, NXB Khoa họcăvàăKỹ thuật,ăHàăN i, 2000 Đ a ch liênăhệ: Phan Th ThanhăBình KhoaăĐiện-Điện tử,ăĐHBK,ăăĐHQG-HCM B mônăCungăcấpăđiện,ăĐHBKăTp.HCM Email: thanhbinh055@yahoo.com TI NG N CăNGOĨI [6]-Bhavesh Kumar Chauhan1, Madasu Hanmandlu, Load forecasting using wavelet fuzzy neural network, International Journal of Knowledge-Based and Intelligent Engineering Systems, IOS Press, Volume 14, 57-71, (2010) [7]- Chiu S., Fuzzy Model Identification Based on Cluster Estimation, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, Vol 2, 267-278, (1994) - 47 - [8]- Y Chen, P.B Luh, Short-term Load forecasting: Similar Day-Based Wavelet Neural Networks, IEEE Trans, Power Syst Vol.25, N.1 322-327, (2010) [9] Bui Cong Cuong (2002) – “Someă Computingă Procedureă ină Fuzzyă System”ă The Proceeding of the school on Scientific Computing and Applications, March 4-6, 2002, HCM University Technology, pp 117-127 [10] Bui Cong Cuong, Nguyen Hoang Phuong, Ho Khanh Le, Bui Truong Son and Leă Quangă Phucă (2002),ă “Addingă someă new fuzzy inference methods to “Fuzzyă Logică Toolbox”ă ofă Matlab”,ă Proceedingă ofă theă Thirdă Internatională conferenceă onă Intelligent technologies and Third Vietnam – Japan Symposium on Fuzzy Systems andăApplications,ăINTECH/VJFUZZY’2002,ăCNRS,ă2002,ăppă143-148 [11] Jyh-Shing,ă Jogeră Jangă (1993),ă “ANFIS:ă Adaptiveă - network – based fuzzy inferenceă system”,ă IEEEă transactionsă onă systems,ă Man,ă andă Cybernetic,ă Vol.ă 23,ă No 3, May-June 1993 [12].ăKokăKhiangăTan,ăMarzukiăKhalidăandăRubiyahăYusofă(1996),ă“Intelligentă traffic lights controlăbyăfuzzyălogic”,ăMalaysianăJournalăofăComputerăScience,ăVol.ă No 2, December 1996, pp 29-35 ISSN 0127-9084 [13].ăNobuyukiăNAKAJIMAă(2001)ă,ă“ăFuzzyălogicsăandăt-norms”,ăăProceedingăofă the second Vietnam-Japan Symposium on Fuzzy Systems and Applications VJFUZZY’2001,ăpp.ă34- 39 [14] Ronald R.Yager and Dimitar P.Filev (1998), Sugeno, M and Nguyen H T (Eds),ă“Fuzzyăruleăbasedămodelsăandăapprroximateăreasoning”,ăFuzzyăsystem:ă modelling and control, Kluwer Academic, Boston 1998, pp 91-133 [15].ăSugeno,ăM.ăandăKang,ăG.ăTă(1986).ă“Fuzzyămodelingăandăcontrolăofămultilayeră incinerator”,ăFuzzyăSetsăandăSystems,ăVolumeă18ă,ăăIssueă3ă,ăElsevierăNorthHolland (April 1986), pp 329-346 - 48 - S K L 0 [...]... vấnăđề dự báo ph tải ngắn h n Dựaăvàoăđặcăđi mănàyăchúngătaăsẽ phânăquáătrìnhă dự báo ph tải thànhăhaiăgiaiăđo n dự báo khácănhau.ăBi uăđồ ph tải sẽ đ đ nhăhoànătoànănếuătaăxácăđ nhăđ căxácă c ki u của bi uăđồ ph tải, ăgiáătr đ nh vàăgiáătr -7- đáyăcủa bi uăđồ ph tải. ăDoăđó,ăbàiătoán dự báo ph tải đ căchiaăthànhăhaiăbàiătoánă nhỏ: - Xácăđ nh ki u bi uăđồ ph tải ngàyăcần dự báo - Dự báo điện nĕngăngày, tải. .. cătiêuăcuốiăcùngăcủa tất cả các dự báo làăkết quả dự báo phảiăbámăsátăgiáătr thực tế Muốnăcó dự báo ngàyăvới sai số nhỏ, phải chọnăph ơngăpháp dự báo tốiă u 1.2.4 Ph ngăh ngănghiênăc uăd báo ph ăt i Cũngă nh ă cácă dự báo khác,ă dự báo ph tải ngàyă cũngă phải dựaă vàoă số liệu thốngăkê,ăphânătíchăvàăápăd ng thuậtătoánăđ xácăđ nh mối quan hệ giữa ph tải vàă cácăyếu tố ảnhăh ng, từ đó dự báo ph tải dựaătrênăcácăyếu... pălý,ăcũngănh ăvậnăhànhăhệ thống điện anătoànăvàăhiệu quả D báo ph t i ng n h n cho 24 gi sau M căđíchăcủa dự báo ph tải cho 24 gi sauălàăđ aăraăcácăgiáătr ph tải dự báo theo từng gi sátăvới thực tế.ăNóiăcáchăkhácăgiảm sai số làăvấnăđề quan trọng trong quáătrình dự báo Quáătrìnhăphânătích,ăsoăsánhăđồ th ph tải tr măBìnhăTriệu trong m t th i gian dàiăchoăthấy ki u bi uăđồ ph tải ngàyăchủ yếu b ảnhăh ng b... cắt điện phụ tải: hiện nay, trong quáătrìnhă thực hiệnăcácăkế ho ch sửa chữa lớn,ănh ăcải t oăcácătr m biếnăápă220KV,ăcắt điện đ ngădâyăđangăvậnăhànhăđ kéoăđ ngădâyămới,…,ăvẫn phải cắt ph tải diện r ng, dẫnăđến điện nĕngătiêuăth vàoăcácăngày (gi )ănàyăgiảm m tăcáchăđángăk Dự báo -11- ph tải nhữngă ngàyă nàyă phảiă tínhă toánă khấu trừ ph tải giảm do ngừng cung cấp điện D ng của bi uăđồ ph tải trong ngàyăcóăcắt điện. .. 10 15 20 Gio Hìnhă1.1 Đồ th ph tải ngàyăcủa tr măBìnhăTriệu Trong quáătrìnhăvậnăhànhăcủaătrungătâmăĐiềuăđ nóiăchung, ph tải caoăđi m (Pmax)ăvàăph tải thấpăđi m (Pmin)ălàăhaiăđi m quan trọng nhất trong đồ th ph tải ngày.ăPh tải caoăđi măvàăthấpăđi m quyếtăđ nh huyăđ ng nguồnăvàăđiều ch nh phối h p thủy điện vàănhiệt điện trong lậpăph ơngăthứcăngày trong điềuăhànhăhệ thống điện  VƠoăcaoăđi m t i ph t... vậnăhànhăđiềuăđ trong ngàyăcũngănh ăh ớngăđầuăt ă phátătri n trong t ơngălaiăcủa hệ thống điện ph thu c rất lớnăvàoăđ chínhăxácăcủa việc dự báo haiăgiáătr này Sauăkhiăxácăđ nhăđ khác trong ngàyăsẽ đ căhaiăgiáătr quan trọng Pmax vàăPmin cácăgiáătr ph tải gi căxácăđ nh theo mối quan hệ củaăchúngăđối vớiăđ nhăvàăđáyă của bi uăđồ ph tải thôngăăquaăki u bi uăđồ ph tải củaăngày dự báo D báo ph t i cho 24... cho dự báo nh :ăHồi qui tuyến tính (linear regression), san trung bình (moving averages), hệ số ngẫu nhiên (stochastic), san hàm mũ (expodential smoothing), AGRIMA (AutoregressiveăIntergaratedăMovingăAverage),… Nghiênăcứu dự báo ph tải ngàyăápăd ng ph ơngăpháp fuzzy logic cho dự báo ph tải của tr m BìnhăTriệu TP.HCM Việt Nam dựaătrên nghiênăcứuăvàăápăd ngăcácă ph ơngăphápăđ tìmăquan hệ giữa ph tải ngàyăvàăcácăyếu... ph tải của gi thứ i làă P(i),ă với Pmax,ăgiáătr ph tải đáyălàăPmin ̅̅̅̅̅̅,ă giáă tr ph tải đ nhă làă Rõăràngăgiáătr ph tải Pmax, Pmin vàăph tải theo từng gi củaăcácăngàyăkhácă nhau sẽ cóăgiáătr khácănhau Đ thuăđ c ki u bi uăđồ ph tải ngàyăchuẩn, ta sẽ qui chuẩn ph tải từng gi theoăcôngăthức: , với P(i)ălàăph tải qui chuẩn của gi thứ i Dựaătrênăgiáătr ph tải qui chuẩnăthuăđ đ ̅̅̅̅̅̅ c của 24 gi trong ngày,ătaăxâyădựng... trong [6],ămôăhìnhăphức t păđ căđề xuất với phânătích Wavelet kết h p vớiălýăthuyết tập m đ xâyădựngăcácăđầuăvàoăchoăm ng Neural nhằm xấp x mốiăt ơngăquanăgiữa nhiệtăđ và tải. Trong bài báo cáoănày,ăđề xuấtămôăhình dự báo t ơngăquanăvới số luật m sẽ đ căxácăđ nh tự đ ng dựaătrênă giải thuật trừ nhómă (subtractive) của Chiu [7] Tổ h pă cácă luật m sẽ choă raă môă hìnhăxấp x mối quan hệ giữa tải dự báo vàăcácăyếu... nhăvàăđáyăbi uăđồ ph tải ngàyăcần dự báo Ki u c aăđ th ph t i Xétăđồ th ph tải tr măBìnhăTriệu hìnhă1.2,ăđâyălàăbi uăđồ ph tải tr măBìnhă Triệu ngàyălàmăviệc 13 – 06 – 2012 đ căxâyădựngătheoăgiáătr ph tải của 24 gi trong ngày.ăGiáătr ph tải phânăbố khôngăđều, d ng bi uăđồ nhọnăvàăsự chênhălệch giữaă2ăgiáătr đ nhăvàăđáyărất lớn 45 40 MW 35 30 25 20 0 5 10 15 20 Gio Hìnhă1.2 Đồ th ph tải ngàyă13 – 06 –