Dự báo mức tiêu thụ năng lượng trong căn hộ sử dụng mô hình tiến hóa trí tuệ nhân tạo

Đại Học Quốc Gia TP Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐỖ TRUNG HẬU DỰ BÁO MỨC TIÊU THỤ NĂNG LƯỢNG TRONG CĂN HỘ SỬ DỤNG MƠ HÌNH TIẾN HĨA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Chun ngành : QUẢN LÝ XÂY DỰNG Mã số ngành : 60580302 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ HỒ CHÍ CHÍ MINH, MINH, tháng tháng 01 12 năm năm 2020 2019 TP CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Cán Hướng dẫn khoa học : TS Trần Đức Học ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Cán chấm phản biện 1: PGS TS Phạm Hồng Luân ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Cán chấm phản biện 2: TS Nguyễn Thanh Việt ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Luận Văn Thạc Sĩ bảo vệ Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ Trường Đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh Tp.HCM, ngày 10 tháng 01 năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) PGS TS Lương Đức Long PGS TS Phạm Hồng Luân TS Phạm Hải Chiến TS Nguyễn Thanh Việt TS Nguyễn Anh Thư Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: ĐỖ TRUNG HẬU Ngày, tháng, năm sinh: 07 – 12 - 1994 Chuyên ngành: Quản Lý Xây Dựng I TÊN ĐỀ TÀI: II MSHV:1770646 Nơi sinh: Phú Yên Mã số : 60580302 DỰ BÁO MỨC TIÊU THỤ NĂNG LƯỢNG TRONG CĂN HỘ SỬ DỤNG MƠ HÌNH TIẾN HĨA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: III - Xác định nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu tiêu thụ lượng hộ tịa chung cư TP Hồ Chí Minh - Đưa nhân tố có mức độ ảnh hưởng nhiều đến nhu cầu tiêu thụ lượng việc khảo sát, đánh giá, xếp hạng nhân tố - Xây dựng mơ hình dự báo mức tiêu thụ lượng cách sử dụng thuật tốn trí tuệ nhân tạo kết hợp tối ưu thuật tốn Đưa mơ hình dự báo tối ưu NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 19/08/2019 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 08/12/2019 V HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS TRẦN ĐỨC HỌC Tp HCM, ngày 08 tháng 12 năm 2019 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS Trần Đức Học CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH TS Đỗ Tiến Sỹ TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG LỜI CẢM ƠN Trước tiên, xin chân thành cảm ơn chân thành đến TS Trần Đức Học, Thầy hướng dẫn tận tình hướng góp ý nhiều kiến thức quý báu suốt thời gian thực luận văn Những hướng dẫn góp ý quan trọng cho thành công luận văn Xin chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô Khoa Kỹ Thuật Xây Dựng – môn Thi Công Quản lý Xây dựng truyền đạt kiến thức bổ ích suốt thời gian tơi học chương trình cao học Xin cảm ơn gia đình, anh chị, bạn bè lớp cao học khóa 2017 người bạn, anh chị em đồng nghiệp động viên, giúp đỡ, chia sẻ kinh nghiệm dành thời gian hỗ trợ thực tốt giai đoạn khảo sát liệu trước tiến hành nghiên cứu Cuối cùng, xin đặc biệt cảm ơn đến anh chị chuyên gia, người có kinh nghiệm liên quan đến khảo sát luận văn, anh chị cư dân chung cư bỏ chút thời gian tham gia giúp đỡ thực khảo sát Sự giúp đỡ anh chị đóng góp to lớn vào thành công luận văn Tp HCM, ngày tháng 12 năm 2019 Đỗ Trung Hậu TÓM TẮT Việc sử dụng lượng điện nói chung sử dụng lượng điện hộ nói riêng Việt Nam vấn đề quan tâm nhiều bối cảnh giá điện tăng với nhiệt độ tăng, khí hậu khắc nghiệt – hệ hiệu ứng nhà kính Mức sử dụng điện hộ phụ thuộc vào đặc điểm hộ, thiết bị hộ người sử dụng Luận văn đưa nhân tố mức độ ảnh hưởng chúng đến việc sử dụng lượng điện hộ cách tổng hợp nhân tố từ nhiều nguồn tài liệu, khảo sát ý kiến chuyên gia thơng qua khảo sát người có liên quan lĩnh vực kiến trúc, xây dựng, lượng Cùng với đó, để thực dự báo mức tiêu thụ lượng hộ, cụ thể điện năng, luận văn xây dựng mơ hình dự đốn sử dụng thuật tốn trí tuệ nhân tạo, học máy việc xây dựng mơ hình đơn mơ hình kết hợp Cụ thể mơ hình LR, SVM (SVR), ANN, CART, mơ hình kết hợp ensemble kết hợp hai mơ hình trọng số Sau đánh giá phân tích hiệu suất mơ hình, luận văn đề xuất mơ hình có hiệu suất dự báo tốt ABSTRACT The use of electrical energy in general and the use of electrical energy in apartments in particular in Vietnam is a concerning problem in the context of rising electricity prices, rising temperatures, harsh climates- the results of greenhouse effect Electricity usage in apartments depends on characteristics of apartments, equipment and residents – who use electrical energy This thesis defines the factors and their influence on the use of electrical energy in apartments by summarizing factors from various sources, surveying expert opinions and people involved in the fields of architecture, construction and energy Besides that, to make the forecast of energy consumption in the apartment, particularly electricity, the thesis has built predictive models using artificial intelligence algorithms, machine learning by building single models and ensemble models Specifically, they are LR, SVM (SVR), ANN, CART models, ensemble models and weighted models After evaluating and analyzing performance among models, the prediction model with the best performance is given LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn cơng trình nghiên cứu cá nhân tôi, thực hướng dẫn khoa học TS Trần Đức Học Các số liệu, kết luận nghiên cứu trình bày luận văn hồn tồn trung thực chưa cơng bố trước Ngồi ra, luận văn cịn có sử dụng nhận xét kết tác giả, tổ chức ngồi nước có trích dẫn nguồn gốc rõ ràng Tp.HCM, ngày tháng 12 năm 2019 Đỗ Trung Hậu Luận văn tốt nghiệp GVHD: TS Trần Đức Học MỤC LỤC ĐẶT VẤN ĐỀ 1.1 Giới thiệu chung: 1.2 Xác định vấn đề nghiên cứu: 1.3 Các mục tiêu nghiên cứu: 1.4 Phạm vi nghiên cứu: 1.5 Đóng góp nghiên cứu: 1.6 Cấu trúc luận văn: TỔNG QUAN 11 2.1 Các khái niệm: 11 2.1.1 Năng lượng sử dụng hộ 11 2.1.2 Phát triển bền vững: 11 2.1.3 Trí tuệ nhân tạo mơ hình thuật tốn trí tuệ nhân tạo 12 2.1.4 Các thuật toán phổ biến, ensemble 14 2.2 Tình hình nghiên cứu: 23 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26 3.1 Quy trình nghiên cứu: 26 3.2 Thu thập liệu phân tích: 28 3.2.1 Xác định nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng điện hộ chung cư: 28 3.2.2 Thiết kế bảng câu hỏi, thu thập liệu: 29 3.2.3 Kiểm tra độ tin cậy thang đo phân tích nhân tố: 32 3.3 Mơ hình trí tuệ nhân tạo: 34 3.3.1 Lưu đồ chung 34 3.3.2 Đánh giá hiệu suất mơ hình 35 3.4 Phần mềm thống kê mô 36 3.4.1 Phần mềm IBM SPSS Statistics 36 3.4.2 Phần mềm Rapidminer Studio 36 THU THẬP DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ PHÂN TÍCH THỐNG KÊ, KẾT QUẢ MƠ HÌNH DỰ BÁO 37 4.1 Thu thập liệu giai đoạn kết phân tích thống kê: 37 4.1.1 Đặc điểm mẫu nghiên cứu: 37 4.1.2 Kiểm định Cronbach’s alpha: 40 4.1.3 Xếp hạng mức độ ảnh hưởng nhân tố: 44 4.2 Thu thập liệu kết mơ hình dự báo 46 4.2.1 Thu thập liệu: 46 4.2.2 Mô hình thuật tốn 48 4.2.3 Mơ hình kết hợp (ensemble model) 53 4.2.4 Kết hợp mơ hình có hiệu suất tốt trọng số: 57 4.2.5 Áp dụng mơ hình với trường hợp thực thế: 62 KẾT LUẬN 67 5.1 Kết luận: 67 5.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo: 68 BÀI BÁO KHOA HỌC 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 HVTH: Đỗ Trung Hậu Trang Luận văn tốt nghiệp GVHD: TS Trần Đức Học PHỤ LỤC 72 PHỤ LỤC A: BẢNG KHẢO SÁT 72 PHỤ LỤC B: QUÁ TRÌNH THIẾT LẬP VÀ PHÂN TÍCH EFA 72 PHỤ LỤC C: MƠ HÌNH THUẬT TỐN VÀ KẾT QUẢ 85 HVTH: Đỗ Trung Hậu Trang Luận văn tốt nghiệp GVHD: TS Trần Đức Học DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Tóm tắt tình hình nghiên cứu tác giả liên quan 23 Bảng 3.1 Các nhân tố ảnh hưởng đến mức tiêu thụ điện hộ chung cư 28 Bảng 3.2 Thang điểm đánh giá mức độ ảnh hưởng nhân tố 30 Bảng 3.3 Các nhóm nhân tố ảnh hưởng sử dụng bảng câu hỏi 30 Bảng 3.4 Các nhân tố sử dụng cho khảo sát định lượng 31 Bảng 3.5 Hệ số factor loading phân tích EFA dựa theo số lượng mẫu 33 Bảng 4.1 Thống kê yếu tố số năm kinh nghiệm đối tượng khảo sát 37 Bảng 4.2 Thống kê chuyên ngành, lĩnh vực làm việc đối tượng khảo sát 38 Bảng 4.3 Loại cơng trình nhóm đối tượng khảo sát tham gia 39 Bảng 4.4 Hệ số Cronbach’s alpha cho nhóm nhân tố 40 Bảng 4.5 Hệ số Cronbach’s alpha nhóm nhân tố liên quan đến khí hậu 41 Bảng 4.6 Hệ số Cronbach’s alpha nhóm nhân tố liên quan đến thiết bị sử dụng điện 41 Bảng 4.7 Hệ số Cronbach’s alpha nhóm nhân tố liên quan đến đặc điểm tòa nhà 42 Bảng 4.8 Hệ số Cronbach’s alpha nhóm nhân tố liên quan đến đặc điểm hộ 42 Bảng 4.9 Hệ số Cronbach’s alpha nhóm nhân tố khác 43 Bảng 4.10 Xếp hạng nhân tố 44 Bảng 4.14.11 Các nhân tố ảnh hưởng nhiều đến khả tiêu thụ điện hộ 46 Bảng 4.14.12 Các nhân tố kiểu liệu chọn để khảo sát 46 Bảng 4.14.13 Mã hóa gọi tên biến nhân tố 48 Bảng 4.14 Thiết lập thông số ban đầu cho mơ hình đơn 50 Bảng 4.15 Kết hiệu suất mơ hình đơn 52 Bảng 4.16 Các thông số sau tối ưu mơ hình 52 Bảng 4.17 Kết hiệu suất mơ hình đơn sau tối ưu tham số 53 Bảng 4.18: Hiệu suất mơ hình kết hợp phương pháp voting 54 Bảng 4.19 Hiệu suất mơ hình kết hợp phương pháp Bagging 55 Bảng 4.20 Hiệu suất mơ hình kết hợp phương pháp Stacking 57 Bảng 4.21 Hiệu suất mô hình kết hợp mơ hình đơn 59 Bảng 4.22 Kết hệ số kết hợp 62 Bảng 4.23 So sánh hiệu suất mơ hình sau kết hợp 62 Bảng 4.24 Số liệu khảo sát tháng 12/2019 63 Bảng 4.25 Giá điện áp dụng tháng 12/2019 63 Bảng 4.26 Bảng mã hóa quy đổi từ giá điện sang kWh điện 64 Bảng 4.27 Tổng hợp kết dự báo mô hình so với thực tế 66 HVTH: Đỗ Trung Hậu Trang ... quan phần dự báo trước mức sử dụng điện hộ chung cư cơng cụ dự báo cần thiết Đề tài ? ?Dự báo mức tiêu thụ lượng hộ sử dụng mơ hình tiến hóa trí tuệ nhân tạo? ?? nhằm đáp ứng u cầu Đề tài đưa nhân tố,... xây dựng, lượng Cùng với đó, để thực dự báo mức tiêu thụ lượng hộ, cụ thể điện năng, luận văn xây dựng mơ hình dự đốn sử dụng thuật tốn trí tuệ nhân tạo, học máy việc xây dựng mơ hình đơn mơ hình. .. ngành: Quản Lý Xây Dựng I TÊN ĐỀ TÀI: II MSHV:1770646 Nơi sinh: Phú Yên Mã số : 60580302 DỰ BÁO MỨC TIÊU THỤ NĂNG LƯỢNG TRONG CĂN HỘ SỬ DỤNG MÔ HÌNH TIẾN HĨA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO NHIỆM VỤ VÀ NỘI