hệ hỗ trợ dự báo lượng điện tiêu thụ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG HỆ HỖ TRỢ DỰ BÁO LƯỢNG ĐIỆN TIÊU THỤ Giảng viên hướng dẫn: GS TS Lê Chí Ngọc Hà Nội – 2020 Mục lục Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh Lời nói đầu Khi đất nước trở nên cơng nghiệp hố, nhu cầu sử dụng điện ngày tăng theo Tuy nhiên hạn chế mặt tài nguyên, người quản lý hệ thống cấp điện phải có giải pháp khơn ngoan để vừa làm hài lòng người tiêu dùng, vừa phải đảm bảo tiết kiệm nguồn nhiên liệu Sẽ nảy sinh nhiều vấn đề không lên kế hoạch cách cụ thể hợp lý, gây ảnh hưởng đến kinh tế phụ thuộc vào sản phẩm điện Với số lượng liệu q nhiều q khứ việc tính tốn trở nên khó khăn, tốn thời gian chi phí Hiểu vấn đề tầm quan trọng việc đưa định đó, nhà phát triển nghiên cứu tạo phần mềm dự báo tiêu thụ nhằm hỗ trợ nhà quản lý việc đưa định quan trọng cho doanh nghiệp Vì báo cáo này, em phân tích thiết kế hệ thống dự đốn lượng điện tiêu thụ nói riêng với phần sau:  Khảo sát hệ thống  Phân tích hệ thống  Thiết kế hệ thống Em xin chân thành cảm ơn Thầy Lê Chí Ngọc hướng dẫn em suốt thời gian để hoàn thành báo cáo Mặc dù nỗ lực tìm hiểu đề tài trình học có nhiều hạn chế kiến thức kinh nghiệm nên khó tránh thiếu sót Vậy nên em mong nhận góp ý, đánh giá từ Thầy bạn để báo cáo hệ thống hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Sinh viên thực Trần Quang Minh Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh I Khảo sát hệ thống Khảo sát trạng Một nhà máy cấp phát điện cho quốc gia Để việc điện khu vực tận dụng hiệu quả, điện cần phân phối nhiều hay tuỳ thuộc vào nhu cầu sử dụng khu vực Vậy nên, việc quản lý cung cấp điện quản lý tiêu thụ điện đóng vai trị vơ quan trọng Một công đoạn quan trọng khâu quản lý cung cấp điện phân tích đưa nhu cầu thị trường để dựa vào đưa sách phân phối điện giá điện Nếu khơng thực việc phân tích gây nhiều hậu xấu như: ngắt điện đột ngột, thường xuyên, tải hệ thống cấp điện, v.v Bên cạnh đó, nhà quản lý muốn xem báo cáo thống kê năm trước để nắm tình trạng để cân nhắc phương án kịp thời việc có báo cáo nhanh chóng trực quan điều vơ hợp lý Vì việc có hệ thống dự báo lượng điện tiêu thụ lựa chọn thơng minh hữu ích cho nhà máy Hệ thống tận dụng tốc độ tính tốn máy tính, khả làm việc liên tục, đưa biểu đồ trực quan khả dự báo tốt việc người dùng sử dụng nơi đâu vào thời điểm Hơn nữa, hệ thống dự báo số lượng điên tiêu thụ giúp nhà quản lý đánh giá nhu cầu thị trường tiêu thụ dựa vào khả cung cấp mà chuẩn bị phương án chiến lược cấp điện hiệu Đặc tả yêu cầu Nhà quản lý có thể:  Đăng nhập, đăng xuất vào hệ thống  Xem thống kê tổng lượng tiêu thụ theo tháng, năm  Xem dự báo lượng tiêu thụ tháng Mơ hình SARIMA Chuỗi thời gian chuỗi điểm liệu đo theo khoảng thời gian liền nhau, khoảng cách lần đo (Lưu ý liệu mà ta nói phải tập biến ngẫu nhiên - stochastic process) Có loại dự báo: Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh • Dự báo ngắn hạn • Dự báo trung hạn • Dự báo dài hạn Chuỗi thời gian bao gồm yếu tố: • Xu hay khuynh khoảng thời gian dài • Chu kỳ thời gian mà tượng lặp lại • Biến đổi theo mùa xét đến biến đổi có tính tuần hồn chu kỳ • Dao động ngẫu nhiên xét đến dao động ngẫu nhiên xung quanh xu thế, điều làm ảnh hưởng đến chu kỳ biến đổi theo mùa chuỗi quan sát Mơ hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt theo mùa SARIMA (Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average) mơ hình dự báo chuỗi thời gian, giá trị khứ sử dụng để dự báo cho tương lai Mơ hình SARIMA gồm: S – Tính mùa AR - Thành phần tự hồi quy I – Tính dừng chuỗi thời gian MA – Thành phần trung bình trượt Ký hiệu SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S, đó: • p: bậc tự hồi quy theo xu hướng • d: bước sai phân theo xu hướng • q: bậc trung bình trượt theo xu hướng • P: bậc tự hồi quy theo mùa • D: bước sai phân theo mùa • Q: bậc trung bình trượt theo mùa • S: chu kì 3.1 Mơ hình tự hồi quy AR(p) Đây trình phụ thuộc tuyến tính giá trị trễ sai số ngẫu nhiên Khi p = 0, điều có nghĩa khơng có tương quan tự động chuỗi Khi p = 1, điều có nghĩa chuỗi tương quan tự động độ trễ Xác định cơng thức: 3.2 Mơ hình trung bình trượt MA(q) Để xác định mối quan hệ hồi quy tuyến tính chuỗi thời gian tạo sai số dự báo từ q giá trị khứ Xác định công thức sau: Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh 3.3 Mơ hình tự hồi quy trung bình trượt ARMA(p,q) Mơ hình xây dựng dựa trình AR(p) MA(q) Xác định cơng thức: 3.4 Mơ hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt ARIMA(p,d,q) Được xây dựng dựa q trình AR(p) MA(q) tích hợp Phương trình tổng quát là: Trong đó: Hàm tự hồi quy d: Bậc sai phân theo xu hướng : 3.5 Mơ hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt theo mùa SARIMA(p,d,q) (P,D,Q)S Là từ mơ hình ARIMA có tính mùa Xác định cơng thức sau: Trong đó: đa thức tự hồi quy thường bậc p (BS) đa thức tự hồi quy theo mùa bậc P θq(B) đa thức trung bình trượt thường bậc q θQ(BS) đa thức trung bình trượt theo mùa bậc Q Zt chuỗi nhiễu trắng B toán tử trễ Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh Dữ liệu thực nghiệm Dữ liệu gồm trường Date Value biểu diễn lượng điện tiêu thụ theo tháng Cụ thể: • Month: tháng (từ tháng 1/1985 đến hết tháng 1/2018) • Value: số lượng rượu tiêu thụ theo tháng Hình Dữ liệu Quy trình xử lý (a) Phân rã chuỗi thành khuynh, mùa phần dư Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh Hình Tách chuỗi thành khuynh, mùa phần dư - Khuynh (trend): Quan sát hình ta thấy chuỗi có xu hướng tăng nhanh liên tục - Mùa: Chuỗi có tính mùa vụ, liệu tăng cao vào tháng cuối năm giảm mạnh vào tháng đầu năm tháng cuối năm có nhiều dịp lế lớn Haloween, Tết, Lễ tạ ơn, Lễ Giáng sinh, … - Chuỗi phần dư: thành phần ngẫu nhiên trước => Như chuỗi thời gian có xu hướng tăng tuyến tính có tính mùa vụ nên ta sử dụng mơ hình SARIMA (b) Nhận dạng mơ hình: xác định tham số (p,d,q,P,D,Q,S) Kiểm tra tính dừng: trung bình phương sai khơng đổi theo thời gian Sử dụng phép thử Augmented Dickey-Fuller để kiểm tra tính dừng Nếu chuỗi ban đầu chưa dừng cần sai phân để đưa chuỗi chuỗi dừng ( sai phân theo xu hướng, mùa kết hợp mùa xu hướng) Tìm tham số dựa vào biểu đồ tự tương quan ACF tự tương quan riêng phần PACF (xác định q, Q dựa vào biểu đồ ACF p, P dựa vào biểu đồ PACF) Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh Hình Biểu đồ ACF PACF (c) Ước lượng mơ hình: Xác định hệ số mơ hình phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (d) Kiểm định mơ hình Nếu mơ hình phù hợp chuỗi phần dư phải chuỗi nhiễu trắng Kiểm định chuỗi phần dư: sử dụng Ljung-Box Nếu thu p-value > 0.05 tức không tồn tượng tự tương quan chuỗi phần dư Hình Biểu đồ ACF PACF phần dư (e) Dự báo Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh Dựa vào hệ số tìm phía để lắp vào mơ hình dự báo thời gian Tùy vào mục đích nhà quản lí mà ta tiến hành dự đốn cho khoảng thời gian tiếp theo, dự đốn cho tháng 12 tháng, 18 tháng,… II Phân tích hệ thống Biểu đồ phân cấp chức Hình Biểu đồ phân cấp chức Biểu đồ luồng liệu 2.1 Biểu đồ luồng liệu mức ngữ cảnh Hình Biểu đồ luồng liệu mức ngữ cảnh 2.2 Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh Hình Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh 2.3 Biểu đồ chức Quản trị hệ thống Hình Biểu đồ chức Quản trị hệ thống 2.4 Biểu đồ chức Thống kê Hình Biểu đồ chức Thống kê 2.5 Biểu đồ chức Dự báo Hình 10 Biểu đồ chức Dự báo 10 Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh III Thiết kế hệ thống Thiết kế mơ hình hệ thống Hình 11 Mơ hình hệ thống a Manager: Người quản lý đưa định b Web Browser:  Nhận yêu cầu từ Manager  Hiển thị kết sau xử lý đưa c Web Server: Xử lý yêu cầu trả kết cho Web Browser d Database: Lưu trữ liệu Ngôn ngữ sử dụng  HTML (viết tắt HyperText Markup Language) ngôn ngữ đánh dấu siêu văn sử dụng để mô tả cấu trúc trang Web tạo loại tài liệu xem trình duyệt  CSS (viết tắt Cascading Style Sheets) ngôn ngữ định dạng sử dụng để mô tả trình bày trang Web, bao gồm màu sắc, cách bố trí phơng chữ CSS cho phép chúng hiển thị nội dung tương thích loại thiết bị có kích thước hình khác nhau, chẳng hạn hình lớn, hình nhỏ điện thoại hay máy tính  JavaScript ngơn ngữ lập trình ngơn ngữ kịch cho phép triển khai chức phức tạp trang web hiển thị cập nhật nội dung kịp thời, tương tác với đồ, … tạo trang web động  Python ngơn ngữ lập trình hướng đối tượng, cấp cao, mạnh mẽ, có tính tương thích cao Python cung cấp nhiều package hỗ trợ Python ngôn ngữ ưa thích ngành khoa học liệu (data science) ngôn ngữ phổ biến để xây dựng chương trình trí tuệ nhân tạo bao gồm machine learning  Flask web frameworks, thuộc loại micro-framework xây dựng ngơn ngữ lập trình Python Flask cho phép bạn xây dựng ứng dụng web từ đơn giản tới phức tạp Flask cung cấp cho bạn công cụ, thư viện công nghệ hỗ trợ bạn làm công việc Flask môi 11 Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh trường độc lập, sử dụng thư viện khác bên Do vậy, Flask có ưu điểm nhẹ, có lỗi bị phụ thuộc dễ dàng phát xử lý lỗi bảo mật Giao diện Website 3.1 Đăng nhập Hình 12 Trang đăng nhập 12 Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh 3.2 Thống kê 13 Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh Hình 13 Trang thống kê 3.3 Dự báo Hình 14 Trang dự báo 14 Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh Kết luận Trong báo cáo em trình bày quy trình phân tích thiết kế hệ thống dự báo lượng điện tiêu thụ Hệ thống đưa thống kê, dự báo qua biểu đồ cách trực quan, dễ hiểu, dễ dàng sử dụng quản lí Hơn nữa, hệ thống đưa dự báo xác cho tháng giúp nhà quản lí đưa chiến lược kinh doanh hiệu Nhưng hạn chế thời gian kinh nghiệm nên báo cáo cịn nhiều thiếu sót chưa triển khai nhiều chức mở rộng hệ thống như: chức hiển thị thông tin thị trường tiêu thụ điện nước, đại lí, siêu thị nước để cung cấp thông tin nơi phân phối cho doanh nghiệp,… 15 Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh Danh mục tài liệu tham khảo [1] Slide Phân tích chuỗi thời gian, môn hệ hỗ trợ định [2] R S TSAY, Analysis of Financial, 2002 [3] Nguyễn Văn Hữu, Nguyễn Hưu Dư, Phân tích thống kê dự báo, Nhà xuất Đại học Quốc gia Hà Nội 16 ... nghiên cứu tạo phần mềm dự báo tiêu thụ nhằm hỗ trợ nhà quản lý việc đưa định quan trọng cho doanh nghiệp Vì báo cáo này, em phân tích thiết kế hệ thống dự đốn lượng điện tiêu thụ nói riêng với phần... Trang đăng nhập 12 Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh 3.2 Thống kê 13 Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần Quang Minh Hình 13 Trang thống kê 3.3 Dự báo Hình 14 Trang dự báo 14 Hệ hỗ trợ định SVTH: Trần... Trong báo cáo em trình bày quy trình phân tích thiết kế hệ thống dự báo lượng điện tiêu thụ Hệ thống đưa thống kê, dự báo qua biểu đồ cách trực quan, dễ hiểu, dễ dàng sử dụng quản lí Hơn nữa, hệ