Đang tải... (xem toàn văn)
Với những thực trạng nêu trên, mục tiêu của luận văn hướng đến vận dụng mô hình mạng nơron nhân tạo kết hợp với giải thuật di truyền trong bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn Tập đoàn Điệ[r]
(1)Xây dựng công cụ hỗ trợ dự báo, đánh giá nhu cầu phụ tải điện theo vùng
Đinh Nhật Minh
Trường Đại Học Công Nghệ, Đại Học Quốc Gia Hà Nội Luận văn Ths Hệ thống thông tin; Mã Số: 60 48 05
Nghd: TS Nguyễn Ngọc Hóa Năm bảo vệ: 2013
Abstract: Trình bày tổng quan phụ tải điện toán dự báo phụ tải điện: 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 Nghiên cứu giải pháp dự báo phụ tải sử dụng mạng nơron nhân tạo áp dụng giải thuật di truyền: 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 Trình bày kết phân tích, thiết kế, cài đặt thử nghiệm chức dự báo hệ thống
Keywords: Công nghệ thơng tin ; Hệ thống thơng tin ; Bài tốn dự báo ; Mơ hình dự báo ; Phụ tải điện
Contents:
Mở đầu
(2)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 tốn 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, tập trung đến toán 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 không thay đổi 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 mô hình mạng nơron nhân tạo kết hợp với giải thuật di truyền toán dự báo phụ tải ngắn hạn Tập đoàn Điện lực Việt Nam Mục tiêu đạt thơng qua ba nội dung sau:
- Đặc tả chi tiết toán dự báo phụ tải, phương pháp dự báo phụ tải điển hình
(3)- Phát triển hệ thống thực nghiệm đánh giá kết dự báo dựa liệu thực vùng, miền Việt Nam
Phần luận văn tổ chức sau:
Chương 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
Chương 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 truyên, qua đề xuất mơ hình dự báo phụ tải
Chương Thực nghiệm: Chương trình bày kết phân tích, thiết kế, cài đặt thử nghiệm chức dự báo hệ thống
(4)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 Cơng Cường, Nguyễn Dỗn 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
Công nghệ thông tin ; Hệ thống thơng tin ; Bài tốn dự báo ; Mơ hình dự báo Phụ tải điện