KẾT LUẬN NỘI DUNG CHƯƠNG 4:

Một phần của tài liệu Nghiên cứu và ứng dụng mạng nơron và lôgic mờ cho bài toán dự báo phụ tải điện ngắn hạn634 (Trang 118)

ỨN GD NG Mễ HèNH FUZZY EXTENDED KOHONEN Ụ VÀ Mễ HèNH HỖN HỢP TRONG DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN

4.8. KẾT LUẬN NỘI DUNG CHƯƠNG 4:

Ứng d ng mụ ụ hỡnh Fuzzy Extended Kohonen (khối ước lượng hỡnh dạng chuẩn của đồ thị phụ tải) và mụ hỡnh hỗn h p (khối ướ ượợ c l ng cỏc giỏ trị phụ ả t i đỉnh và giỏ trị phụ ả t i đỏy của đồ thị phụ ả t i ngày) trong dự bỏo phụ tải ngắn hạn cho khu vực Thỏi Nguyờn. Cỏc số liệu được lấy trong giai đ ạo n t 18/9/2000 đến thỏng 31/12/2008 (424 tu n) bao g m ph tải tiờu ừ ầ ồ ụ thụ tại Thỏi Nguyờn (do Trung tõm đ ềi u độ HTĐ1 cấp), nhiệt độ trung bỡnh của khu vực (do Trung tõm khớ tượng thủy văn Lỏng cấp). Cỏc số liệu này được sử dụng để tạo cỏc m u tớn hi u: đỉnh ph tả ủ ừẫ ệ ụ i c a t ng ngày, ỏy ph đ ụ tải của từng ngày, hỡnh dạng (chuẩn húa) của đồ thị phụ tải.

Từ cỏc k t quả thu được ở trờn ta cú thể rỳt ra một số ếế k t lu n sau: ậ

1. Khối ước lượng hỡnh dạng chuẩn của đồ thị phụ tải: Kh i này s ố ử dụng mạng Fuzzy-Extended Kohonen, v i t p d li u v phớ ậ ữ ệ ề ụ ả t i của khu vực Thỏi nguyờn khố đi ó phõn loại ra 25 kiểu ngày (khụng phụ thuộc thứ ự t trong tuần như hỡnh 4.2), với yờu cầu đặt ra là sai số về hỡnh dạng ≤ 15%, số lượng kiểu ngày này là phự hợp vỡ nếu tiếp tục tăng số lượng kiểu ngày thỡ càng cú nhi u ề đồ thị phụ tải tương t nhau thu c v cỏc nhúm khỏc nhau thỡ s dẫn ự ộ ề ẽ tới việc phức tạp húa khụng cần thiết cho mụ hỡnh dự bỏo. Với 25 kiểu ngày, đối với mẫu số liệu học thỡ sai số tương đối trung bỡnh giữa m u g c ẫ ố và tớn hiệu tỏi tạo dao động trong khoảng từ 0,088 đến 0,112; đối v i mớ ẫu số liệu học kiểm tra thỡ sai số tương đối trung bỡnh gi a mẫu kiểm tra và tớn ữ hiệu tỏi tạo dao động trong khoảng từ 0,087 đến 0,120. Như vậy hỡnh d ng ạ của đồ thị dự bỏo so với hỡnh dạng đồ th th c t là ch p nh n được. Trong ị ự ế ấ ậ trường hợp nếu sai số cuối cựng của bài toỏn dự bỏo quỏ lớn thỡ ta sẽ thực hiện phõn loại ra số kiểu ngày nhiều hơn, chi tiết hơn bằng cỏch giảm sai số về hỡnh dạng của đồ thị phụ tải.

2. Khối ước lượng cỏc giỏ trị phụ tả đỉi nh c a th ph tải ngày ủ đồ ị ụPmax , đỏy củ đồa thị ph t i ngày Pụ ả min: Giỏ trị Pmax và Pmin là kết quả ổ t ng

Một phần của tài liệu Nghiên cứu và ứng dụng mạng nơron và lôgic mờ cho bài toán dự báo phụ tải điện ngắn hạn634 (Trang 118)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(131 trang)