Bên cạnh sự thuận lợi khi lập trình tính toán trên máy tính và khả năng điều tiết các biến ngoại sinh liên quan, ví dụ nhiệt độ hằng ngày, một trong những lợi ích chính của ph−ơng pháp PC đó là khả năng linh hoạt khi cần thiết phải dự báo ngoài mẫụ Ví dụ nếu có thêm h quan sát bên ngoài mẫu của các biến ngoại sinh, có thể xác định một ma trận X% kích th−ớc h x g. Theo đó xác định ma trận các hệ số −ớc l−ợng, Π
)
, nhận đ−ợc từ ph−ơng trình (2-19), ta có thể tính toán k thành phần chính ngoài mẫu bởi công thức:
k
Z =XΠ
) )
% % (2-21)
Cuối cùng các giá giá trị đ−ợc dự báo của đ−ờng cong phụ tải có thể nhận đ−ợc nh− sau:
k k
Y=Z A′
) )
% % (2-22)
Trong đó Ak là ma trận các hệ số phối hợp với k thành phần chính bên trong mẫụ
Sử dụng các số liệu quan sát đ−ợc của nhiệt độ và điện năng tiêu thụ hằng ngày qua ba tháng đầu năm 2002 (nghĩa là g =90), ta áp dụng các ph−ơng
pháp đ−ợc mô tả trong các ph−ơng trình (2-18), (2-21) và (2-22) cho tr−ờng hợp của Pháp.
Các kết quả của điện năng tiêu thụ đ−ợc dự báo th−ờng đ−ợc chọn để có sai số tuyệt đối trung bình là 0,055 mỗi giờ. Trên hình 2-8 chỉ ra biểu đồ phân tán của các điện năng tiêu thụ đ−ợc dự báo trong mỗi giờ so với các điện năng tiêu thụ thực tế. Khả năng dự báo của ph−ơng pháp PC là đáp ứng yêu cầu vì độ tán xạ đ−ợc giới hạn xung quanh đ−ờng thẳng 450, với một giá trị thông tin R2 là 0,81. Hình 2-9 thể hiện dáng điệu của đ−ờng cong phụ tải hằng giờ và điện năng tiêu thụ hằng giờ t−ơng ứng quan sát đ−ợc trong một chu kỳ nhỏ của dự báo ngắn hạn, đó là từ 28 tháng 1 năm 2002 đến 19 tháng 2 năm 2002. Một lần nữa, sự phù hơp của ph−ơng pháp PC đ−ợc thể hiện rõ ràng.
Hình 2-8: Các giá trị dự báo ngoài mẫu và các giá trị thực tế của ph−ơng pháp PC áp dụng cho Pháp. COMPFR là ph−ơng pháp PC có xét đến nhiệt độ, R2 là hệ số t−ơng quan giữa giá trị thực và giá trị dự báọ
Hình 2-9: Đ−ờng cong dự báo ngoài mẫu và đ−ờng cong phụ tải thực tế của Pháp.
Ch−ơng 3
ph−ơng pháp đẳng trị hóa đồ thị phụ tải từ số liệu thống kê và xác định các thông số Tmax, τmax