Hệ thống hỗ trợ dự báo tiêu thụ điện năng

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC  PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG Hệ thống hỗ trợ dự báo tiêu thụ điện Giảng viên hướng dẫn: Lê Chí Ngọc Lớp: Toán Tin K61 Hà Nội - 2020 Mục lục LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG I: KHẢO SÁT ĐÁNH GIÁ 1.1 Khảo sát trạng 1.2 Dữ liệu khảo sát CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG .7 2.1 Biểu đồ phân cấp chức 2.2 Biểu đồ luồng liệu .7 2.2.1 Biểu đồ mức ngữ cảnh 2.2.2 Biểu đồ mức đỉnh 2.2.3 Biểu đồ mức đỉnh chức xử lý liệu 2.2.4 Biểu đồ mức đỉnh chức dự báo 2.3 Thiết kế hệ thống CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH MƠ HÌNH GIẢI QUYẾT BÀI TỐN 10 3.1 Mạng nơ-ron hồi quy ( Recurrent Neural Network) 10 3.2 Long Short Term Memory(LSTM) 11 CHƯƠNG 4: DEMO CHƯƠNG TRÌNH 14 4.1 Ngôn ngữ viết chương trình 14 4.2 Giao diện chương trình 15 KẾT LUẬN 17 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .18 LỜI MỞ ĐẦU Ngày nay, thời kỳ công nghệ 4.0, việc ứng dụng công nghệ thông tin ứng dụng hệ thống thông tin quản lý vào lĩnh vực yếu tố ngày đóng vai trò quan trọng thúc đẩy phát triển kinh tế, góp phần thúc đẩy doanh nghiệp phát triển vững mạnh Trong đó, vấn đề nhiều người quan tâm việc ứng dụng hệ thống hỗ trợ định nhằm đưa giải pháp, phương án nhằm hỗ trợ nhà quản lý lựa chọn phương án tối ưu thông qua việc khảo sát,đánh giá, phân tích liệu, tiến hành thống kê,… Bài báo cáo em xin trình bày đề tài xây dựng “Hệ hỗ trợ dự báo tiêu thụ điện năng”, qua hỗ trợ nhà quản lý đưa định kịp thời,hợp lý Bài báo cáo bao gồm chương: + Chương 1: Khảo sát đánh giá +Chương 2: Phân tích thiết kế hệ thống +Chương 3:Phân tích mơ hình giải tốn +Chương 4:Demo chương trình Do thời gian thực đề tài cịn ngắn nên chương trình chưa có nhiều thời gian để kiểm thử, kiến thức em nhiều hạn chế, nên chắn cịn tiềm ẩn nhiều lỗi có nhiều thiếu xót Em cố gắng hoàn thiện thêm thời gian tới Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy Lê Chí Ngọc bạn lớp giúp em hoàn thành đề tài CHƯƠNG I: KHẢO SÁT ĐÁNH GIÁ 1.1 Khảo sát trạng a) Khảo sát - Hiện nay, việc dự báo nhu cầu tiêu thụ điện xác ln giữ vai trị đặc - biệt quan trọng ngành điện Dự báo tiêu thụ điện định hệ thống vận hành, kế hoạch sản xuất hướng đầu tư phát triển tương lai, phục vụ tốt công tác lập phương thức - vận hành(giờ, ngày, tuần) Những phương thức vận hành ngày huy động nguồn, phối hợp thủy điện nhiệt điện, giải công tác sửa chữa lưới điện - đánh giá mức độ an tồn hệ thống điện địi hỏi phải có dự báo xác Nhu cầu tiêu dùng điện phụ thuộc vào trình độ phát triển kinh - tế Nếu dự báo thừa so với nhu cầu sử dụng hậu phải huy động - nguồn dự phòng đắt tiền lớn mức cần thiết Ngược lại, dự báo thấp so với nhu cầu dẫn đến kết nguồn dự phịng thấp, giám an tồn cung cấp điện, khơng đáp ứng đủ nhu cầu cho hộ tiêu thụ gây thiệt hại cho kinh tế b) Yêu cầu tốn Nhà quản lý u cầu Website có chức năng: - Xem dự đoán lượng tiêu thụ điện tháng c) Mơ hình hóa nghiệp vụ - Hình 1: Mơ hình hóa nghiệp vụ Mô tả hành vi hệ thống: Hệ thống cần đưa tình hình tiêu thụ điện số giai đoạn, dự đoán giai đoạn dựa vào liệu có d) Các bước dự báo Bước 1: Xác định mục đích dự báo( ví dụ: lập kế hoạch huy động nguồn lực thủy điên,…) Bước 2: Xác định yếu tố ảnh hưởng đến tiêu thụ điện Bước 3: Chọn phương pháp dự báo phù hợp với liệu có Bước 4: Thu thập phân tích liệu Bước 5: Cài đặt chương trình Bước 6: Thử nghiệm chương trình với liệu có Bước 7: Kiểm tra nghiệm thu kết 1.2 Dữ liệu khảo sát - Dữ liệu gồm có hai trường: thời gian lượng tiêu thụ điện - Dữ liệu từ 1/10/2004 đến 3/8/2018 - Dữ liệu chia làm phần:70% train, 10% validation, 20% test CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 2.1 Biểu đồ phân cấp chức Hình2: Biểu đồ phân cấp chức 2.2 Biểu đồ luồng liệu 2.2.1 Biểu đồ mức ngữ cảnh Hình3: Biểu đồ mức ngữ cảnh 2.2.2 Biểu đồ mức đỉnh Hình4: Biểu đồ mức đỉnh 2.2.3 Biểu đồ mức đỉnh chức xử lý liệu Hình 5: biểu đồ mức đỉnh chức xử lý liệu 2.2.4 Biểu đồ mức đỉnh chức dự báo Hình 6: Biểu đồ mức đỉnh chức dự báo 2.3 Thiết kế hệ thống Hình 8: Thiết kế hệ thống CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH MƠ HÌNH GIẢI QUYẾT BÀI TỐN 3.1 Mạng nơ-ron hồi quy ( Recurrent Neural Network) - Ý tưởng RNN sử dụng chuỗi thơng tin RNN có khả nhớ thơng tin tính tốn trước - Về bản, mạng RNN có dạng sau: Hình 9: mạng nơ-ron hồi quy Trong đó:  đầu vào bước t  trạng thái ẩn bước t Nó nhớ mạng tính tốn trạng thái ẩn phía trước đầu vào bước = f( U + W ) Hàm f thường hàm phi tuyến tính hàm Relu  đầu bước t 3.2 Long Short Term Memory(LSTM) 10 - Mạng nhớ dài-ngắn (Long Short Term Memory networks), thường gọi LSTM - dạng đặc biệt RNN, có khả học phụ thuộc - xa Chìa khóa LSTM trạng thái tế bào (cell state) Nó chạy xuyên suốt tất mắt xích (các nút mạng) tương tác tuyến tính đơi chút Vì mà thơng - tin dễ dàng truyền thơng suốt mà khơng sợ bị thay đổi LSTM có khả bỏ thêm vào thông tin cần thiết cho trạng thái tế - báo, chúng điều chỉnh cẩn thận nhóm gọi cổng (gate) Các cổng nơi sàng lọc thông tin qua nó, chúng kết hợp tầng mạng sigmoid phép nhân - Tầng sigmoid cho đầu số khoảng [0, 1],mô tả có thơng tin thơng qua Khi đầu có nghĩa khơng cho thơng - tin qua cả, cịn có nghĩa cho tất thơng tin qua Bước LSTM định xem thông tin cần bỏ từ trạng thái tế bào Quyết định đưa tầng sigmoid - gọi “tầng cổng quên” (forget gate layer) Nó lấy đầu vào đưa kết số khoảng [0, 1] cho số trạng thái tế bào Đầu thể giữ tồn thơng tin lại, cịn taonf thông tin bị bỏ 11 - Bước định xem thông tin ta lưu vào trạng thái tế bào Việc gồm phần Đầu tiên sử dụng tầng sigmoid gọi “tầng cổng vào” (input gate layer) để định giá trị ta cập nhập Tiếp theo tầng tạo véc-tơ cho giá trị nhằm thêm vào cho trạng thái Trong bước tiếp theo, ta kết hợp giá trị lại để tạo cập nhập cho trạng thái - Ta nhân trạng thái cũ với để bỏ thông tin ta định quên lúc trước Sau cộng thêm * Trạng thái mơi thu phụ thuộc vào việc ta định cập nhập giá trị trạng thái - Cuối cùng, ta cần định xem ta muốn đầu Giá trị đầu dựa vào trạng thái tế bào, tiếp tục sàng lọc Đầu tiên, ta chạy tầng 12 sigmoid để định phần trạng thái tế bào ta muốn xuất Sau đó, ta đưa trạng thái tế bảo qua hàm để co giá trị khoảng [-1, 1] nhân với đầu cổng sigmoid để giá trị đầu ta mong muốn - Nhận xét: , giống với RNN, nên model có short term memory Trong , giống băng chuyền mơ hình RNN vậy, thông tin cần quan trọng dùng sau gửi vào dùng cần => mang thơng tin từ xa => long term memory Do mơ hình LSTM có short term memory long term memory CHƯƠNG 4: DEMO CHƯƠNG TRÌNH 4.1 Ngơn ngữ viết chương trình 4.1.1 HTML HTML từ viết tắt HyperText Markup Language ( Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản) sử dụng để mô tả trang Web tạo loại tài liệu xem trình duyệt 13 HTML tạo phát triển tổ chức World Wide Web Consortium (W3C) Hiện phiên HTML HTML5 với nhiều tính ưu việt so với phiên cũ 4.1.2 CSS Cascading Style Sheets (CSS) ngôn ngữ định dạng sử dụng để mơ tả, trình bày trang Web, bao gồm màu sắc, cách bố trí, phơng chữ,… CSS cho phép hiển thị nội dung tương thích loại thiết bị có kích thước hình khác nhau, chẳng hạn điện thoại, máy tính,… CSS độc lập với HTML sử dụng với ngôn ngữ đánh dấu xây dựng dựa XML CSS tuân theo chuẩn chung W3C quy định 4.1.3 JavaScipt JavaScipt ngơn ngữ lập trình HTML WEB Nó nhẹ sử dụng phổ biến phần trang WEB Nó ngơn ngữ chương trình thơng dịch với khả hướng đối tượng JavaScript biết đến với tên Mocha, sau LiveScript, cơng ty Netscape đổi tên thành JavaScript, phổ biến tượng Java lúc JavaScript xuất lần đầu Netscape 2.0 năm 1995 với tên LiveScript Core đa ngôn ngữ nhúng vào Netscape, IE, trình duyệt khác 4.1.4 Python Python ngơn ngữ lập trình bậc cao cho mục đích lập trình đa năng, Guido van Rossum tạo lần đầu mắt vào năm 1991 Python thiết kế với ưu điểm mạnh dễ đọc, dễ học dễ nhớ Python ngơn ngữ có hình thức sáng sủa, cấu trúc rõ ràng Cấu trúc Python cho phép người sử dụng viết mã lệnh với số lần 14 gõ phím tối thiểu Hiện nay, Python sử dụng công cụ chủ yếu cho phân tích xử lý liệu lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ 4.2 Giao diện chương trình Hình 10: Giao diện Website hệ thống dự báo tiêu thụ điện Hình 11: Giao diện dự báo tiêu thụ điện 15 KẾT LUẬN Dự báo đồ cho tương lai, góp phần giúp nhà quản lý đưa kế hoạch thực phù hợp để đạt mục tiêu đề ra, giúp doanh nghiệp hướng phát triển Với tính chất nhẹ, đơn giản, tiếp tục phát triển, chương trình giải pháp thích hợp cho việc tiết kiệm chi phí, thời gian cho người quản lý với toán yêu cầu tương tự 16 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt Vũ Duy Thắng, Các mô hình chuỗi thời gian tài chính, Đại học quốc gia Hà Nội, 2011 Wikipedia Tiếng Anh Peter J.Brockwell, Richard A.Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, Third Edition https://keras.io/api/layers/recurrent_layers/lstm/ https://dominhhai.github.io/vi/2017/10/what-is-lstm/ https://github.com/thesimulationguy/Household-Power-Cosumption-LSTM 17 ... xây dựng ? ?Hệ hỗ trợ dự báo tiêu thụ điện năng? ??, qua hỗ trợ nhà quản lý đưa định kịp thời,hợp lý Bài báo cáo bao gồm chương: + Chương 1: Khảo sát đánh giá +Chương 2: Phân tích thiết kế hệ thống. .. diện Website hệ thống dự báo tiêu thụ điện Hình 11: Giao diện dự báo tiêu thụ điện 15 KẾT LUẬN Dự báo đồ cho tương lai, góp phần giúp nhà quản lý đưa kế hoạch thực phù hợp để đạt mục tiêu đề ra,... chức năng: - Xem dự đoán lượng tiêu thụ điện tháng c) Mơ hình hóa nghiệp vụ - Hình 1: Mơ hình hóa nghiệp vụ Mô tả hành vi hệ thống: Hệ thống cần đưa tình hình tiêu thụ điện số giai đoạn, dự đoán