Biểu đồ phụ tải cỏc ngày nghỉ cuối tuần thường khỏc biệt so với ngày thường cả về giỏ trịđỉnh và đỏy lẫn dạng biểu đồ
Sự khỏc biệt này là một trong những nguyờn nhõn làm tăng sai số dự bỏo biểu
đồ phụ tải ngày. Vỡ vậy, ta xem xột phương ỏn dự bỏo dựng tập dữ liệu khụng cú cỏc ngày thứ Bảy và Chủ nhật. Mạng neuron tương tự như trờn. Vỡ bớt 2 neuron đầu vào
để mó hoỏ ngày Chủ Nhật và thứ Bảy nờn cấu trỳc mạng thay vỡ MLP-37xNx24 sẽ là MLP-35xNx24. Số vector mẫu học cũng giảm xuống cũn 317 so với 438 trước đõy. Kết quả như sau:
Forecast and Actual Load Profiles of the 1st day 0 100 200 300 400 500 600 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 Hours Lo ad , M W Series1 Series2
Hỡnh 3.4 Biểu đồ phụ tải ngày thực tế và dự bỏo (thớ nghiệm 1) (loại ngày nghỉ ra khỏi tập huấn luyện, mạng MLP-35x17x24-trainrp
xxxix
MLP Architecture
Number of input neurons 35
Number of hidden neurons 17
Number of output neurons 24
Training Function trainrp Test Data
Number of total data vectors 529
Number of training vectors 317
Number of validation vectors 106
Number of test vectors 106 Training and Performance
Number of maximum epochs 10000
Number of actual epochs 10000
Training Performance 0.00513 Validation Performance Test Performance General Performance 0.03626 Correlation Coeff R Error 1st day APE 1.87% 1st week MAPE 3.89% 1st month MAPE 3.52% Total MAPE 10.21% Max MAPE 33.0% Min MAPE 1.9%
Qua kết quả tớnh toỏn cú thể thấy rằng sai số MAPE ngày đầu tiờn cú thể đạt
được ở mức thấp 1,87%, thấp hơn trường hợp dựng phương phỏp Đỉnh-Đỏy-Dạng BĐPT (với MAPE=2,49%) và phương phỏp MLP-(24+7)xNx24 với tập dữ liệu đầu vào bao gồm cả ngày nghỉ cuối tuần (MAPE=2,63%); MAPE tuần đầu tiờn và MAPE thỏng đầu tiờn cũng đạt được mức dưới 4%iv
xl Như vậy, cú thể kết luận rằng việc loại số liệu cỏc ngày nghỉ ra khỏi tập huấn luyện mang lại kết quả dự bỏo cao hơn nhiều so với sử dụng cả tập dữ liệu ban đầu. Tuy nhiờn, sai số dự bỏo thấp chỉ đạt được ở ngày hoặc một vài ngày đầu tiờn. Để
khắc phục hạn chế này, cần cập nhật mạng hàng ngày như đó thực hiện trong chương 2 khi dự bỏo đỉnh và đỏy biểu đồ phụ tải.
b. Mạng được huấn luyện cập nhật hàng ngày theo giỏ trị phụ tải và thời tiết của ngày mới nhất. Núi cỏch khỏc, thời đoạn dự bỏo của mạng chỉ là 1 ngày, phụ tải