Xây dựng công cụ hỗ trợ dự báo, đánh giá nhu cầu phụ tải điện theo vùng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐINH NHẬT MINH XÂY DỰNG CÔNG CỤ HỖ TRỢ DỰ BÁO, ĐÁNH GIÁ NHU CẦU PHỤ TẢI ĐIỆN THEO VÙNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI , 2013 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐINH NHẬT MINH XÂY DỰNG CÔNG CỤ HỖ TRỢ DỰ BÁO, ĐÁNH GIÁ NHU CẦU PHỤ TẢI ĐIỆN THEO VÙNG Ngành : Công nghệ thông tin Chuyên ngành : Các hệ thống thông tin Mã số : 60.48.05 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Ngƣời hƣớng dẫn khoa học : TS Nguyễn Ngọc Hóa HÀ NỘI , 2013 MỤC LỤ TĨM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC CÁC BẢNG THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN 1.1 GIỚI THIỆU VỀ PHỤ TẢI ĐIỆN 1.1.1 Khái niệm 1.1.2 Phân loại 1.1.3 Vai trò phụ tải điện 1.1.4 Biểu đồ phụ tải điện 1.1.5 Các yếu tố ảnh hƣởng đến phụ tải điện 1.2 BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN 1.2.1 Vai trò dự báo phụ tải điện 1.2.2 Phân loại dự báo 1.2.3 Dự báo phụ tải điện thực tế 1.3 MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO PHỤ TẢI 1.3.1 Phƣơng pháp dự báo trung dài hạn 1.3.2 Phƣơng pháp dự báo ngắn hạn 1.4 KẾT LUẬN CHƢƠNG I CHƢƠNG II GIẢI PHÁP DỰ BÁO PHỤ TẢI SỬ DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 2.1 YÊU CẦU ĐẶT RA CỦA BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI 2.1.1 Đối tƣợng dự báo 2.1.2 Khu vực dự báo 2.1.3 Thời gian dự báo 2.1.4 Xác định tiêu chuẩn đánh giá dự báo 2.1.5 Các yếu tố ảnh hƣởng đến phụ tải điện 2.2 LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 2.2.1 Mạng nơron nhân tạo 2.2.2 Giải thuật di truyền 2.2.3 Kết hợp giải thuật di truyền để tối ƣu trọn toán lan truyền ngƣợc 2.3 MƠ HÌNH GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT 2.3.1 Cách tiếp cận 2.3.2 Mơ hình áp dụng giải thuật di truyền để tối ƣ 22 2.3.3 2.4 KẾT LUẬN CHƢƠNG II CHƢƠNG THỰC NGHIỆM 3.1 KIẾN TRÚC TỔNG THỂ CỦA HỆ THỐNG Các bƣớc xây dựng hệ thống 3.2 THIẾT KẾ CHI TIẾT CỦA HỆ THỐNG 3.2.1 Mơ hình ca sử dụng 3.2.2 Thiết kế sở liệu 3.2.3 Đặc tả mạng nơ ron 3.3 THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU 3.3.1Thu thập liệu 3.3.2Tiền xử lý liệu 3.4 CÀI ĐẶT VÀ THỰC NGHIỆM 3.2.1Cài đặt 3.2.2Thử nghiệm 3.5 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 3.6 KẾT LUẬN CHƢƠNG KẾT LUẬN CHUNG TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Biểu đồ phụ tải điện Việt Nam theo ngày Hình 2.1 Đơn vị xử lý mạng nơron nhân tạo 12 Hình 2.2: Mạng nơron truyền thẳng lớp 14 Hình 2.3: Mạng hồi quy lớp 14 Hình 2.4:Cấu trúc giải thuật di truyền 18 Hình 2.5:Mã hóa nhiễm sắc thể 19 Hình 2.6:Kết nghiên cứu Kitano thực tốn XOR 21 Hình 2.7: Mơ hình giải tốn dự báo phụ tải 22 Hình 2.8: Mơ hình kết hợp áp dụng giải thuật di truyền để tối ưu trọng số mạng nơron sử dụng thuật toán lan truyền ngược 23 Hình 3.1 Kiến trúc tổng thể hệ thống dự báo phụ tải 27 Hình 3.2: Mơ hình use case tổng thể hệ thống 28 Hình 3.3: Thiết kế sở liệu phần quản trị 29 Hình 3.4: Sơ đồ thiết kế sở liệu chương trình dự báo phụ tải 30 Hình 3.5: Tham số sử dụng để dự báo phụ tải tới 32 Hình 3.6: Tham số dùng để dự báo phụ tải ngày tới 33 Hình 3.7: Các yếu tố ảnh hưởng đến dự báo phụ tải tháng tới 34 Hình 3.8: Giao diện chức nhập liệu khứ 41 Hình 3.9: Giao diện chức quản lý phương án 42 Hình 3.10: Giao diện chức thêm phương án 42 Hình 3.11: Giao diện chức dự báo 43 Hình 3.12: Biểu đồ huấn luyện mạng với phương án 48 Hình 3.13: Biểu đồ dự báo phụ tải năm 2009 51 Hình 3.14: Biểu đồ dự báo phụ tải tất ngày từ 2009 đến 2011 51 Hình 3.15: Biểu đồ dự báo phụ tải ngày thứ 51 Hình 3.16: Biểu đồ dự báo phụ tải ngày chủ nhật 52 Hình 3.17: Biểu đồ dự báo phụ tải ngày lễ 52 Hình 3.18: Biểu đồ dự báo phụ tải 24h ngày 01/04/2012 52 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1: Ràng buộc liệu đầu vào 38 Bảng 3.2: Kết thử nghiệm thuật toán lan truyền ngược 43 Bảng 3.3: Kết thử nghiệm với thuật toán di truyền 45 Bảng 3.4: Kết thử nghiệm kết hợp phương án 47 Bảng 3.5: Thử nghiệm so sánh phương pháp dự báo 47 Bảng 3.6: Kết huấn luyện hệ thống sau bổ sung thêm liệu học 49 Bảng 3.7: Ảnh hưởng nhiễu đến kết dự báo 50 Bảng 3.8: Tổng hợp kết đánh giá thử nghiệm mơ hình 50 STT Tên ANN BP EA GA MAPE CSDL Use case MỞ ĐẦU Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Quốc Gia thuộc Tập đoàn Điện lực Việt Nam giao nhiệm vụ quản lý, điều hành hệ thống điện Việt Nam đảm bảo đầy đủ điện phục vụ an ninh quốc gia, sinh hoạt, sản xuất cho nhân dân doanh nghiệp toàn quốc Với đặc thù nghành điện sản xuất phải tiêu dùng ngay, phạm vi lưới điện trải dài vùng miền Tổ quốc gần 120 nhà máy điện đủ loại hình (thủy điện, nhiệt điện than, nhiệt điện khí, dầu) Trung tâm Điều độ hệ thống điện Quốc Gia có trách nhiệm vận hành hệ thống điện an toàn, hiệu hướng tới thị trường phát điện canh tranh theo thông tư 18/2010/TT-BCT Bộ Công thương ban hành Để hoàn thành tốt nhiệm vụ giao, Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Quốc Gia phải xây dựng kế hoạch vận hành hệ thống điện theo năm, tháng, tuần, ngày, Muốn có kế hoạch vận hành hệ thống điện tốt dự báo nhu cầu dùng điện (phụ tải) tất vùng miền tồn quốc đóng vai trị quan trọng để tối ưu hóa việc khai thác nhà máy điện tồn quốc, đặc biệt nhà máy thủy điện Nhu cầu đặc tả rõ qua toán dự báo phụ tải hệ thống điện phục vụ vận hành hệ thống điện thị trường điện Với nhu cầu đặt đó, dựa kiến thức thu trình học Cao học trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN, lựa chọn đề tài luận văn tốt nghiệp “Xây dựng công cụ hỗ trợ dự báo, đánh giá nhu cầu phụ tải điện theo vùng” để vận dụng trực tiếp kiến thức thu toán thực tiễn Dự báo phụ tải toán phổ biến lại phức tạp, tính diễn biến bất thường theo vùng, theo thời gian Khi vận hành hệ thống điện, dự đoán trước phụ tải điện cho tới, ngày tới, tuần tới, tháng tới, chí cho năm tới việc vận hành toàn hệ thống phát điện kinh tế Các phương pháp dự báo nói chung xây dựng dựa vào liệu quan sát, thu thập thực tế khứ hành vi, thói quen người dùng Tuỳ thuộc vào nhu cầu dự báo điều độ, ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn mà xây dựng phương pháp dự báo khác Trong khuôn khổ luận văn này, tơi tập trung đến tốn dự báo phụ tải ngắn hạn với lý dự báo phụ tải ngắn hạn cần tham số đầu vào so với dự báo phụ tải dài hạn Trong thời gian ngắn hạn, yếu tố ảnh hưởng đến phụ tải khơng thay đổi q nhiều, kết dự báo tốt Hiện nay, có nhiều phương pháp để dự báo phụ tải ngắn hạn Có thể kể đến phương pháp dựa kỹ thuật thống kê phương pháp ngày tương tự [3], phương pháp chuỗi thời gian [11], phương pháp hồi quy [10] kỹ thuật trí tuệ nhân tạo mạng nơron [2] [3] [6] [7] [8] hệ thống chuyên gia[4], logic mờ Trong phương pháp trên, phương pháp sử dụng mạng nơ ron nhân tạo có nhiều ưu điểm dựa việc dễ ứng dụng thực hiện, độ xác hiệu cao Với thực trạng nêu trên, mục tiêu luận văn hướng đến vận dụng mơ hình mạng nơron nhân tạo kết hợp với giải thuật di truyền tốn dự báo phụ tải ngắn hạn Tập đồn Điện lực Việt Nam Mục tiêu đạt thông qua ba nội dung sau: - Đặc tả chi tiết toán dự báo phụ tải, phương pháp dự báo phụ tải điển hình - Xây dựng giải pháp dự báo phụ tải với cách tiếp cận sử dụng mạng nơ ron nhân tạo giải thuật di truyền - Phát triển hệ thống thực nghiệm đánh giá kết dự báo dựa liệu thực vùng, miền Việt Nam Phần luận văn tổ chức sau: Chƣơng Tổng quan phụ tải điện toán dự báo phụ tải điện: Chương nêu lên khái niệm phụ tải điện hệ thống điện Việt Nam, đồng thời tập trung trình bày kiến thức nghiên cứu phụ tải điện phương pháp dự báo phụ tải điện sử dụng Chƣơng Giải pháp dự báo phụ tải sử dụng mạng nơron nhân tạo áp dụng giải thuật di truyền: Chương giới thiệu yêu cầu đặt toán dự báo phụ tải, đồng thời nêu lý thuyết liên quan đến phương pháp dự báo phụ tải sử dụng luận văn mạng nơron nhân tạo giải thuật di trun, qua đề xuất mơ hình dự báo phụ tải Chƣơng Thực nghiệm: Chương trình bày kết phân tích, thiết kế, cài đặt thử nghiệm chức dự báo hệ thống Kết luận chung: Tổng hợp đóng góp luận văn đề xuất số hướng phát triển mở rộng luận văn CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN Trong phần tìm hiểu phụ tải điện, yếu tố ảnh hưởng đến phụ tải điện Từ phân tích yếu tố quan trọng, định đến phụ tải thực tế Kiến thức chương tham khảo từ [1] 1.1 GIỚI THIỆU VỀ PHỤ TẢI ĐIỆN 1.1.1 Khái niệm Là công suất điện tổng cộng tiêu thụ tất thiết bị dùng điện nối vào mạng lưới phân phối hệ thống điện thiết bị dùng điện (ví dụ máy cơng nghiệp, máy phục vụ sản xuất thiết bị sinh hoạt dân dụng đèn, bàn là, bếp điện,… ) Phụ tải miền công suất điện tổng cộng tiêu thụ tất thiết bị dùng điện nối vào mạng lưới phân phối hệ thống điện miền 1.1.2 Phân loại Phụ tải điện chia thành nhóm sau (chi tiết xem phụ lục 1): - Nhóm phụ tải phi dân dụng: phụ tải điện thuộc thành phần phụ tải Công Nghiệp - Xây dựng, Thương nghiệp - Khách sạn - Nhà hàng, Nông – Lâm - Thủy sản hoạt động khác - Phụ tải dân dụng: phụ tải điện thuộc thành phần phụ tải Sinh hoạt dân dụng 1.1.3 Vai trò phụ tải điện Trong quan, xí nghiệp hộ gia đình có nhiều loại máy, thiết bị điện khác nhau, với nhiều cơng nghệ khác nhau, trình độ người sử dụng khác với nhiều yếu tố khác dẫn tới tiêu thụ công suất thiết bị không công suất định mức chúng Phụ tải điện hàm nhiều yếu tố theo thời gian P(t), chúng không tuân thủ qui luật định, việc xác định chúng khó khăn Nhưng phụ tải điện lại thông số quan trọng để lựa chọn thiết bị hệ thống điện, lập lịch vận hành nhà máy điện tham gia thị trường Công suất mà ta xác định cách dự báo gọi phụ tải dự báo Pdb - NếuPdb< Pthực: trường hợp thiết bị mau giảm tuổi thọ, cháy nổ - Nếu Pdb> Pthực tế: trường hợp gây lãng phí 1.1.4 Biểu đồ phụ tải điện Biểu đồ phụ tải điện đặc trưng cho tiêu dùng lượng điện thiết bị riêng lẻ, nhóm thiết bị, phân xưởng, xí nghiệp vùng, miền, hệ thống Nó tài liệu quan trọng vận hành điện Hình 3.13: Biểu đồ dự báo phụ tải năm 2009 Hình 3.14: Biểu đồ dự báo phụ tải tất ngày từ 2009 đến 2011 Hình 3.15: Biểu đồ dự báo phụ tải ngày thứ 51 Hình 3.16: Biểu đồ dự báo phụ tải ngày chủ nhật Hình 3.17: Biểu đồ dự báo phụ tải ngày lễ Hình 3.18: Biểu đồ dự báo phụ tải 24h ngày 01/04/2012 Ta có nhận xét:  Về hệ thống đáp ứng yêu cầu đặt Lỗi kiểm thử có cao chút so với lỗi huấn luyện, nhìn chung, mạng có tính tổng qt hóa cao 52 Dự báo cho 24 tới cho sai số cao, nguyên nhân chủ yếu số liệu học không đầy đủ Dữ liệu thu thập từ ngày 01/07/2011 đến 21/05/2012 không đảm bảo đủ cho huấn luyện Đồ thị phụ tải dự báo khớp với đồ thị phụ tải thực tế Như khẳng định mơ hình dự báo đưa luận văn hồn tồn đưa vào dự báo thực tế  Hệ thống có khả dự báo cho tương lai tốt Với phương án mà đề xuất là: Với lần xây dựng phương án mới, ta xem xét khả kế thừa lại kết phương án trước kiểm định tốt Như ta sử dụng xu hướng phụ tải khứ mà áp dụng vào cải tiến để tìm xu hướng cho phụ tải tương lai Với phương án đề xuất kiểm định hiệu tốt  Cần phương án dự báo riêng cho ngày lễ Dạng đồ thị phụ tải ngày lễ thường khác so với dạng đồ thị phụ tải ngày bình thường, khác so với ngày nghỉ bình thường ngày thứbảyvà chủ nhật Giá trị phụ tải ngày lễ thường mức thấp so với ngày bình thường Điều giải thích, ngày lễ tất quan, nhà máy xí nghiệp sản xuất ngừng hoạt động nên mức tiêu thụ điện vào ngày phải giảm mạnh so với ngày bình thường Thứ bảy, chủ nhật khơng phải tất nhà máy xí nghiệp nghỉ mà có số nhà máy hoạt động nên mức phụ tải tiêu thụ ngày cao so với ngày lễ  Từ nghiên cứu thử nghiệm thu thập đầy đủ xác số liệu chiến lược quan trọng xây dựng mơ hình dự báo Thử nghiệm cho thấy liệu thu thập đủ xác quan trọng Dữ liệu học không đầy đủ làm giảm khả tổng quát hóa mạng Ta khắc phục điều cách làm kế thừa phương án xây dựng trước đó, có Trong lần thử nghiệm trên, đưa vào nhiễu, bao gồm nhiễu có thực tế nhiễu tự tạo, cố gắng thiếp lập cho hệ thống học thuộc tập huấn luyện mức cao thử nghiệm, kết cho lỗi cao, điều chứng tỏ nhiễu với số lượng nhiều làm giảm độ xác hệ thống Cũng thử nghiệm với số liệu khác nhau, với việc loại bỏ bớt yếu tố đầu vào nhiệt độ - tương ứng với việc thu thập thiếu thuộc tính nhiệt độ, độ xác dự báo giảm đáng kể Đặc biệt thu thập thiếu Pmin, Pmax, độ xác dự báo bị giảm nhiều Điều chứng tỏ sức ảnh hưởng Pmin, Pmax dự báo ngắn hạn 3.6 KẾT LUẬN CHƢƠNG Trong trình huấn luyện kiểm thử hệ thống với tham số khác nhau, nhiều số liệu khác nhau, nhìn chung, hệ thống đáp ứng yêu cầu 53 toán đặt dự báo phụ tải ngắn hạn phục vụ cho lập lịch vận hành nhà máy điện Tuy nhiên, hệ thống số điểm cần nghiên cứu chuyên sâu để cải tiến kết dự đoán, cụ thể là:  Khi kết hợp thuật toán lan truyền ngược thuật toán di truyền, chưa giải vấn đề nên dừng học GA thời điểm chọn hệ số học để đạt tới gần cực trị toàn cục nhanh Trong hệ thống mà xây dựng, nhiều lần huấn luyện, không xử lý vấn đề mà kết việc kết hợp hai thuật toán cho kết tồi sử dụng giải thuật di truyền  Hệ thống chưa giải triệt để dự báo cho ngày lễ Đặc biệt ngày nghỉ lễ dài ngày tết âm lịch, ngày 30-4 1-5 Trên thực tế phụ tải này biến động phức tạp cần có kết hợp với chuyên gia có kinh nghiệm để dự báo xác  Với hệ thống tại, thực dự báo dài hạn (5- 10 năm tới) Khi dự báo phụ tải năm tới, ta cần xét đến yếu tố vĩ mô dân số, tốc độ tăng trưởng kinh tế quốc dân, mà yếu tố đưa trực tiếp vào làm đầu vào cho mạng nơron thân dự báo tốc độ tăng trưởng kinh tế đại lượng có độ tin cậy thấp chúng có tính biến động cao 54 KẾT LUẬN CHUNG Như trình bày trên, cơng việc dự báo phụ tải có ý nghĩa vơ quan trọng việc xây dựng kế hoạch vận hành hệ thống điện, đặc biệt dự báo phụ tải ngắn hạn Dựa vào việc phân tích yếu tố ảnh hưởng đến phụ tải điện mà ta lựa chọn phương pháp để xây dựng mơ hình dự báo phù hợp Mạng nơron sử dụng phương pháp thông dụng việc xây dựng mơ hình dự báo số liệu Tuy nhiên, diễn biến thay đổi phức tạp phụ tải thực tế, mơ hình mạng nơron truyền thống với thuật tốn lan truyền ngược cho kết chưa thực mong đợi Chính u cầu địi hỏi phải cải thiện mơ hình để có khả tuỳ biến tốt biến động phức tạp phụ tải thực tế Do nghiệp vụ nghiên cứu phụ tải điện phức tạp dự báo phụ tải thực đề tài lớn nên luận văn tập trung nghiên cứu tìm hiểu dự báo phụ tải ngắn hạn Với mục đích vậy, luận văn thu kết sau: Kết mặt nghiên cứu - Tìm hiểu khảo sát toán dự báo phụ tải điện Việt Nam nước - Tổng hợp, đánh giá số mơ hình dự báo phụ tải phổ biến giới - Xây dựng mơ hình dự báo phụ tải sử dụng mạng nơ ron nhân tạo kết hợp làm rõ yếu tố ảnh hưởng đến phụ tải điện Việt Nam Từ xây dựng mơ hình sử dụng mạng nơron nhân tạo dùng thuật toán lan truyền ngược kết hợp giải thuật di truyền để cải thiện tốc độ tìm trọng số tối ưu - Đặc tả yêu cầu loại dự báo yêu cầu mặt sai số để lấy làm tiêu chuẩn đánh giá công tác dự báo Kết mặt ứng dụng - Đã xây dựng chương trình dự báo phụ tải dựa sử dụng mạng nơron nhân tạo dùng thuật toán lan truyền ngược; đồng thời áp dụng giải thuật di truyền để cải thiện tốc độ tìm trọng số tối ưu - Chương trình sử dụng Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Quốc gia, dùng để so sánh đối chiếu kết với chương trình AREVA mua nước ngồi Qua thực nghiệm nhiều tham số khác nhau, với nhiều số liệu khác nhau, tìm tham số thích hợp với mơ hình đề xuất cho toán dự báo phụ tải điện tương lai Một phát lý thú ta kế thừa kết phương án xây dựng từ trước để xây dựng phương án cho tương lai, điều kiểm chứng cho kết tốt Kết thực nghiệm thu 55 khuôn khổ luận văn so sánh, đánh giá bước đầu ghi nhận chất lượng dự báo tốt, hồn tồn áp dụng vào thực tiễn Một số hƣớng phát triển - Sử dụng thêm phương pháp Chuỗi thời gian để có kết dự báo xác - Sau có phụ tải dự báo tin cậy, ta dựa vào tương quan phụ tải giá thị trường để dự báo giá thị trường ngày tới, từ giúp đơn vị phát điện có chiến lược tốt tham gia Thị trường điện Việt Nam 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Bộ Công thương (2011),Thông tư số 33/2011/TT-BCT Quy định nội dung, phương pháp trình tự nghiên cứu phụ tải điện, Hà Nội [2] Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước (2001), Hệ mờ, mạng nơron ứng dụng, Nhà xuất khoa học kỹ thuật [3] Bùi Xuân Toại, Trương Gia Việt (Biên dịch) (2000), Trí tuệ nhân tạo – Các cấu trúc chiến lược giải vấn đề, Nhà xuất Thống kê [4] Đặng Ngọc Dinh, Nguyễn Hữu Khái, Trần Bách (1981), Hệ thống điện, Nhà xuất Đại học trung học chuyên nghiệp, tập [5] Nguyễn Đình Thúc (2002), Lập trình tiến hóa, Nhà xuất Giáo dục [6] Chu, Nghĩa (2007), Ứng dụng mạng Nơron nhân tạo dự báo phụ tải ngắn hạn Hệ thống điện miền Bắc, Luận văn thạc sỹ khoa học ngành Công nghệ thông tin, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội [7] Phạm Anh Cường, Phan Văn Hiền (2011) , “Ứng dụng mạng nơron để dự báo phụ tải điện tỉnh Gia Lai”, Tạp chí phát triển KH&CN, số 2, tr 43 [8] Trần Thị Hoàng Oanh, Trần Hoàng Lĩnh, Đồng Sĩ Thiên Châu, Nguyễn Kỳ Tài (2007), “Ứng dụng mạng nơron song tuyến toán dự báo phụ tải điện”, Tạp chí phát triển KH&CN, tập 10, số 11 Tiếng Anh [9] J Fox (1997), Applied Regression Analysis, Linear Models and Related Methods Sage [10] Rescher, Nicholas (1998) Predicting the future: An introduction to the theory of forecasting, State University of New York Press [11] Wei, W W (1989) Time series analysis: Univariate and multivariate methods New York: Addison-Wesley 57 PHỤ LỤC THÀNH PHẦN PHỤ TẢI ĐIỆN, NHÓM VÀ PHÂN NHĨM PHỤ TẢI (Ban hành kèm theo Thơng tư số 33/2011/TT-BCT ngày 06 tháng năm 2011 Quy định nội dung, phương pháp, trình tự thủ tục nghiên cứu phụ tải điện) Thành phần phụ tải I Nông-LâmThủy sản Nông-LâmThủy sản Bơm tưới, tiêu nước phục vụ nông nghiệp (kể trạm bơm cục HTX nông nghiệp quản lý trạm bơm) Các hoạt động đóng, mở cống điều tiết nước, phân lũ sản xuất nông nghiệp khác Điện cấp cho hoạt động nông nghiệp khác như: Bơm tưới vườn cây, dịch vụ trồng, bơm nước rửa chuồng trại, bảo vệ thực vật, lai tạo giống mới, sưởi ấm gia súc Điện cấp cho lâm nghiệp: Bao gồm sở sản xuất lâm nghiệp, hoạt động chế biến phụ thuộc ngành lâm nghiệp như: Trồng tu bổ rừng, khoanh nuôi bảo vệ rừng Hoạt động khai thác sản phẩm từ rừng như: khai thác gỗ, tre, nứa lâm sản khác Điện cấp cho thủy sản: Gồm điện dùng cho việc đánh bắt, nuôi 58 trồng thủy sản hoạt động dịch vụ có liên quan AI Cơng nghiệp-Xây dựng Khai khống Khai thác than Khai thác dầu thơ, khí tự nhiên hoạt động dịch vụ phục vụ cho khai thác dầu khí Khai thác quặng uranium quặng thorium Khai thác quặng kim loại đen kim loại màu Khai thác đá, cát, sỏi, đất sét, cao lanh, khống hóa chất, khống phân bón, khai thác muối, v.v Các mỏ khác chưa phân vào đâu Sản xuất thực phẩm bao gồm: Chế biến bảo quản thịt, thủy sản sản phẩm từ thịt, thủy sản; Chế biến rau quả, gia vị, nước chấm, nước sốt, dấm, loại men thực phẩm; Sản xuất dầu, mỡ biến thực động vật, thực vật; Xay xát, sản xuất bột sản xuất sản phẩm phẩm Chế từ bột như: Bún, bánh, mỳ, miến ; Sản xuất chế biến thực phẩm khác như: Bơ, sữa, bánh, kẹo, đường, kakao, sôcôla, chè, cà phê; Chế biến thực phẩm cho trẻ sơ sinh; Chế biến thực phẩm chuyên dùng cho người bệnh 59 Luyện kim Chế tạo máy móc thiết bị cho Chế tạo máy sản xuất hoạt động văn phòng thiết bị 61 III Thƣơng nghiệpKhách hàng sạn-Nhà IV Sinh dụng V Các khác hoạt hoạt Cơ sở văn hóa thể thao Điện dùng trường mẫu giáo mầm non, trường phổ Trƣờng/đại họcthông, trường dạy nghề, trường trung học, đại học trường đào tạo khác Điện dùng hoạt động viện nghiên cứu khoa học Các bệnh viện, bệnh xá, trạm xá, khu điều dưỡng, trại dưỡng lão, trại trẻ mồ côi Bệnh viện Điện cấp cho ánh sáng công cộng hoạt động công cộng khác: Bao gồm điện chiếu đƣờng Chiếu sáng đèn sáng nơi công cộng đường phố điện cấp cho hoạt động công cộng khác kinh doanh Điện dùng hoạt động huy giao thông Điện cấp cho kho, bãi hàng hóa Điện dùng hoạt động 64 65 ... học Công nghệ, ĐHQGHN, lựa chọn đề tài luận văn tốt nghiệp ? ?Xây dựng công cụ hỗ trợ dự báo, đánh giá nhu cầu phụ tải điện theo vùng? ?? để vận dụng trực tiếp kiến thức thu toán thực tiễn Dự báo phụ. ..ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐINH NHẬT MINH XÂY DỰNG CÔNG CỤ HỖ TRỢ DỰ BÁO, ĐÁNH GIÁ NHU CẦU PHỤ TẢI ĐIỆN THEO VÙNG Ngành : Công nghệ thông tin Chuyên ngành : Các hệ thống... đến phụ tải điện 1.2 BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN 1.2.1 Vai trò dự báo phụ tải điện 1.2.2 Phân loại dự báo 1.2.3 Dự báo phụ tải điện thực tế 1.3 MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP DỰ