Tài liệu Dự báo phụ tải sử dụng mạng neural mờ

Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHẠM TRUNG DUY DỰ BÁO PHỤ TẢI SỬ DỤNG MẠNG NEURAL MỜ Chuyên ngành: THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN LUẬN VĂN THẠC SĨ TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2009 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS. TS. PHAN THỊ THANH BÌNH Cán bộ chấm nhận xét 1: .................................................................................. Cán bộ chấm nhận xét 2: ................................................................................... Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại : HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP. HỒ CHÍ MINH Ngày . . . . . tháng . . . . năm 2009 i ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc NHẬN XÉT LUẬN VĂN THẠC SĨ (Nhận xét của CB hướng dẫn Nhận xét của CB phản biện ) Họ và tên học viên: Phạm Trung Duy Đề tài luận văn: DỰ BÁO PHỤ TẢI SỬ DỤNG MẠNG NEURAL MỜ Chuyên ngành: Thiết bị, Mạng & Nhà máy Điện Người nhận xét (họ tên, học hàm, học vị): ...................................................................... Cơ quan công tác (nếu có): ............................................................................................. Ý KIẾN NHẬN XÉT 1. Về nội dung & đánh giá thực hiện nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài: ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 2. Về phương pháp nghiên cứu, độ tin cậy của các số liệu: ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 3. Về kết quả khoa học của luận văn: ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ii 4. Về kết quả thực tiễn của luận văn: ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 5. Những thiếu sót & vấn đề cần làm rõ (nếu có): ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 6. Ý kiến kết luận (mức độ đáp ứng yêu cầu đối với LVThS; cho điểm đánh giá LV): ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 7. Câu hỏi của người nhận xét dành cho học viên (nếu có): ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... TP.HCM, ngày tháng năm 2009 NGƯỜI NHẬN XÉT iii ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc NHẬN XÉT LUẬN VĂN THẠC SĨ (Nhận xét của CB hướng dẫn Nhận xét của CB phản biện ) Họ và tên học viên: Phạm Trung Duy Đề tài luận văn: DỰ BÁO PHỤ TẢI SỬ DỤNG MẠNG NEURAL MỜ Chuyên ngành: Thiết bị, Mạng & Nhà máy Điện Người nhận xét (họ tên, học hàm, học vị): ...................................................................... Cơ quan công tác (nếu có): ............................................................................................. Ý KIẾN NHẬN XÉT 1. Về nội dung & đánh giá thực hiện nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài: ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 2. Về phương pháp nghiên cứu, độ tin cậy của các số liệu: ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 3. Về kết quả khoa học của luận văn: ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... iv 4. Về kết quả thực tiễn của luận văn: ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 5. Những thiếu sót & vấn đề cần làm rõ (nếu có): ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 6. Ý kiến kết luận (mức độ đáp ứng yêu cầu đối với LVThS; cho điểm đánh giá LV): ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 7. Câu hỏi của người nhận xét dành cho học viên (nếu có): ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... TP.HCM, ngày tháng năm 2009 NGƯỜI NHẬN XÉT v ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc NHẬN XÉT LUẬN VĂN THẠC SĨ (Nhận xét của CB hướng dẫn Nhận xét của CB phản biện ) Họ và tên học viên: Phạm Trung Duy Đề tài luận văn: DỰ BÁO PHỤ TẢI SỬ DỤNG MẠNG NEURAL MỜ Chuyên ngành: Thiết bị, Mạng & Nhà máy Điện Người nhận xét (họ tên, học hàm, học vị): ...................................................................... Cơ quan công tác (nếu có): ............................................................................................. Ý KIẾN NHẬN XÉT 1. Về nội dung & đánh giá thực hiện nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài: ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 2. Về phương pháp nghiên cứu, độ tin cậy của các số liệu: ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 3. Về kết quả khoa học của luận văn: ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... vi 4. Về kết quả thực tiễn của luận văn: ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 5. Những thiếu sót & vấn đề cần làm rõ (nếu có): ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 6. Ý kiến kết luận (mức độ đáp ứng yêu cầu đối với LVThS; cho điểm đánh giá LV): ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 7. Câu hỏi của người nhận xét dành cho học viên (nếu có): ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... TP.HCM, ngày tháng năm 2009 NGƯỜI NHẬN XÉT vii TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC Tp. HCM, ngày 03 tháng 12 năm 2009 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Phạm Trung Duy Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 22 – 04 – 1984 Nơi sinh: Cần Thơ Chuyên ngành: Thiết bị, Mạng & Nhà máy Điện MSHV: 01807272 I- TÊN ĐỀ TÀI: DỰ BÁO PHỤ TẢI SỬ DỤNG MẠNG NEURAL MỜ II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: 1. Tổng quan về dự báo phụ tải. 2. Tìm hiểu mạng neural và logic mờ. 3. Ứng dụng mạng neural mờ cho bài toán dự báo phụ tải. 4. Áp dụng dự báo phụ tải thành phố Hồ Chí Minh. III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 02 – 02 – 2009 IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 03 – 12 – 2009 V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS. PHAN THỊ THANH BÌNH CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH Nội dung và đề cương luận văn thạc sĩ đã được Hội đồng chuyên ngành thông qua. Ngày TRƯỞNG PHÒNG ĐT – SĐH tháng năm 2009 TRƯỞNG KHOA QL NGÀNH viii LỜI CẢM ƠN Sau một thời gian học tập và nghiên cứu tại trường học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh, nay tôi đã hoàn thành đề tài tốt nghiệp cao học của mình. Để có thành quả này, tôi đã nhận được rất nhiều sự hỗ trợ và giúp đỡ tận tình từ thầy cô, gia đình, đồng nghiệp và bạn bè. Tôi xin trân trọng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc, chân thành đến PGS. TS. Phan Thị Thanh Bình, người đã tận tình hướng dẫn tôi thực hiện luận văn này. Xin cảm ơn tất cả quí Thầy Cô trường Đại học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh đã trang bị cho tôi một lượng kiến thức rất bổ ích. Đặc biệt, tôi xin chân thành cảm ơn quí Thầy Cô Bộ môn Hệ Thống Điện & Cung Cấp Điện đã tạo điều kiện thuận lợi và hỗ trợ cho tôi rất nhiều trong quá trình học tập cũng như trong thời gian làm luận văn này. Tôi xin gởi lời cảm ơn chân thành nhất đến các đồng nghiệp, gia đình, bạn bè đã giúp đỡ cho tôi rất nhiều, đã tạo cho tôi niềm tin và nỗ lực cố gắng để hoàn thành luận văn này. Xin chân thành cảm ơn! Tp. Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2009 Học viên Phạm Trung Duy ix TÓM TẮT Dự báo phụ tải điện đóng một vai trò hết sức quan trọng trong việc lập kế hoạch thiết kế và vận hành hệ thống điện. Dự báo sẽ giúp chúng ta định hướng được phương hướng và kế hoạch cho tương lai, chủ động trong công việc và xử lý được những biến cố phát sinh. Nếu như không có công việc dự báo phụ tải điện, ta sẽ gặp phải hai trường hợp có thể xảy ra: thứ nhất là chúng ta sẽ thiếu hụt điện năng sử dụng, thứ hai là chúng ta sẽ sản xuất ra một lượng điện năng dư thừa vô ích. Đối với trường hợp thiếu hụt điện năng, chúng ta sẽ không có đủ điện để phục vụ cho nhu cầu sinh hoạt, giải trí và không đủ điện để cung cấp cho nền kinh tế quốc dân. Điều đó gây ra một hậu quả hết sức nghiêm trọng: các dây chuyền tự động, các máy móc, thiết bị sẽ ngưng hoạt động…, nền kinh tế sẽ bị ảnh hưởng. Đối với trường hợp dư thừa điện năng, không giống như các loại hàng hoá khác, điện năng có tính chất đặc biệt là không thể để dành hay cất vào kho khi dư thừa. Do vậy chúng ta sẽ bị lãng phí một lượng lớn điện năng dư thừa vô ích, gây thiệt hại kinh tế cho đất nước. Để đảm bảo lượng điện năng sản xuất ra không thừa và cũng không thiếu so với nhu cầu sử dụng thì bài toán dự báo phụ tải điện cần được quan tâm. Việc dự báo chính xác góp phần cải thiện chất lượng điện năng cũng như giảm chi phí sản xuất, vận hành và đảm bảo an toàn cho hệ thống điện. Thành phố Hồ Chí Minh là thành phố lớn nhất, đông dân nhất và có nền kinh tế phát triển nhất trong cả nước. Nhu cầu sử dụng điện cũng rất cao, do vậy việc dự báo phụ tải điện được đặt lên hàng đầu trong việc thiết kế và vận hành hệ thống điện. Do đó, trong tài liệu này chúng ta đi vào nghiên cứu mô hình kết hợp mạng neuron và logic mờ để dự báo phụ tải điện cho thành phố Hồ Chí Minh tại các ngày trong năm. Nội dung của luận văn: Luận văn được trình bày trong 6 chương được sắp xếp như sau: CHƯƠNG 0: ĐẶT VẤN ĐỀ Nêu lên sự cần thiết phải dự báo phụ tải điện tiêu thụ. Các phương pháp dự báo phụ tải. Phân tích nhiệm vụ, các bước tiến hành và phạm vi nghiên cứu của luận văn. CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN. Giới thiệu cái nhìn tổng quát về các công trình nghiên cứu về đề tài dự báo phụ tải bằng mạng neuron mờ trên thế giới. x CHƯƠNG 2: TÌM HIỂU MẠNG NEURON MỜ Tìm hiểu cơ sở lý thuyết của mạng neuron, logic mờ và sự kết hợp giữa mạng neuron và logic mờ. CHƯƠNG 3: THIẾT LẬP MÔ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI BẰNG MẠNG NEURON MỜ Đưa ra mô hình dự báo phụ tải bằng mạng neuron kết hợp với logic mờ. Mạng neuron sẽ dự báo phụ tải thô, còn hệ chuyên gia mờ sẽ hiệu chỉnh dựa vào các yếu tố như nhiệt độ hoặc ngày lễ. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẰN HẠN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Áp dụng mô hình đã xây dựng vào dự báo phụ tải ngắn hạn của khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Xây dựng tập dữ liệu huấn luyện và hiệu chỉnh sai số dựa vào nhiệt độ trung bình để đạt được kết quả dự báo tốt. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ MỞ RỘNG Tổng kết lại những gì đã làm được trong luận văn. Ý nghĩa thực tiễn và đề xuất hướng phát triển mới. xi MỤC LỤC Trang NHẬN XÉT ................................................................................................................i NHIỆM VỤ LUẬN VĂN ...................................................................................... viii LỜI CÁM ƠN .......................................................................................................... ix TÓM TẮT ................................................................................................................. x MỤC LỤC...............................................................................................................xii CHƯƠNG 0: ĐẶT VẤN ĐỀ ................................................................................... 1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ................................................................................... 4 CHƯƠNG 2: TÌM HIỂU VỀ MẠNG NEURON MỜ ........................................... 11 2.1. MẠNG NEURON ..................................................................................... 11 2.1.1. Neuron và mạng neuron nhân tạo .................................................. 11 2.1.2. Phân loại mạng neuron nhân tạo .................................................... 13 2.1.3. Một số loại mạng neuron ............................................................... 14 2.1.3.1. Mạng dẫn tiến (feedforward network) ............................. 14 2.1.3.2. Mạng hồi quy (recurrent network)................................... 15 2.1.4. Huấn luyện mạng neuron ............................................................... 17 2.1.4.1. Học có giám sát .............................................................. 17 2.1.4.2. Học không có giám sát .................................................... 17 2.1.4.3. Học tăng cường............................................................... 17 2.1.4.4. Thuật toán lan truyền ngược............................................ 18 2.1.5. Ưu điểm và hạn chế của mạng neuron ........................................... 22 2.2. LOGIC MỜ ............................................................................................... 22 2.2.1. Khái niệm về logic mờ ................................................................. 22 2.2.2. Các hệ thống suy diễn mờ ............................................................. 27 2.2.3. Mô hình Mamdani ......................................................................... 28 2.2.4. Mô hình Sugeno ............................................................................ 32 2.2.5. Mô hình Tsukamoto ...................................................................... 33 2.2.6. Ưu điểm và hạn chế của logic mờ .................................................. 34 2.3. MẠNG NEURON MỜ .............................................................................. 35 2.3.1. Neuro-Fuzzy Systems (NFS) ........................................................ 35 2.3.2. Fuzzy Neural Network (FNN) ...................................................... 41 2.3.3. Ưu điểm của mạng neuron mờ ....................................................... 44 xii CHƯƠNG 3: THIẾT LẬP MÔ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN BẰNG MẠNG NEURON MỜ ........................................................................................... 46 3.1. GIỚI THIỆU ............................................................................................. 46 3.2. XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN ...................... 47 3.3. PHỤ TẢI DỰ BÁO TẠM THỜI BẰNG MẠNG NEURON ..................... 48 3.4. HIỆU CHỈNH KẾT QUẢ DỰ BÁO BẰNG HỆ CHUYÊN GIA MỜ ....... 49 3.4.1. Hiệu chỉnh đối với ngày thường .................................................... 50 3.4.2. Hiệu chỉnh đối với ngày lễ............................................................. 53 CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG MẠNG NEURON MỜ ĐỂ DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ..................................................................... 56 4.1. GIỚI THIỆU ............................................................................................. 56 4.2. PHÂN TÍCH BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN ................... 56 4.3. ẢNH HƯỞNG CỦA YẾU TỐ LOẠI NGÀY TRONG TUẦN ĐẾN BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN ................................................................. 58 4.4. ẢNH HƯỞNG CỦA YẾU TỐ NHIỆT ĐỘ ĐẾN BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN .................................................................................................... 60 4.5. ẢNH HƯỞNG CỦA YẾU TỐ NGÀY LỄ ĐẾN BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN .................................................................................................... 61 4.6. XÂY DỰNG TẬP HUẤN LUYỆN CHO MẠNG NEURON ................... 66 4.7. KẾT QUẢ DỰ BÁO PHỤ TẢI KHU VỰC TP HỒ CHÍ MINH .............. 67 4.7.1. Kiểm tra tính chính xác của bài toán dự báo phụ tải....................... 67 4.7.2. Dự báo liên tiếp trong 30 ngày ...................................................... 68 4.7.3. Dự báo trong các ngày lễ ............................................................... 72 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN & MỞ RỘNG .............................................................. 76 PHỤ LỤC 1: CHƯƠNG TRÌNH MATLAB ......................................................... 78 PHỤ LỤC 2: SỐ LIỆU PHỤ TẢI VÀ NHIỆT ĐỘ ............................................. 102 TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................................... 126 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG ................................................................................... xiv xiii 1 CHƯƠNG 0 ĐẶT VẤN ĐỀ 1. Đặt vấn đề Trong ngành năng lượng, dự báo phụ tải có ý nghĩa vô cùng quan trọng vì nó gắn liền và ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống sinh hoạt của nhân dân và các ngành kinh tế quốc dân. Các thông số dự báo thường được sử dụng để xây dựng các chế độ vận hành cho các thiết bị điện, chúng cũng được sử dụng cho việc tính toán phân bố vận hành cho các nguồn năng lượng, phân bố công suất giữa các nhà máy thủy điện, nhiệt điện và phân tích các hoạt động của hệ thống. Trong vận hành hệ thống, bài toán dự báo được sử dụng để đưa ra các phương thức vận hành tối ưu. Khi dự báo ta cần quan tâm đến tính chính xác: - Nếu ta dự báo thừa so với nhu cầu sử dụng thì việc huy động nguồn quá lớn sẽ làm tăng vốn đầu tư dẫn đến lãng phí và có thể tăng tổn thất năng lượng. - Nếu ta dự báo phụ tải quá thấp so với nhu cầu thì sẽ không đủ năng lượng cung cấp dẫn đến việc cắt bỏ một số phụ tải không có kế hoạch gây thiệt hại cho nền kinh tế. Đã có nhiều công trình nghiên cứu về bài toán dự báo vì đây là 1 bài toán phức tạp, nhiều thuật toán đã được áp dụng để giải bài toán này, nhiều công trình trong lĩnh vực này đã được áp dụng vào thực tế. Vấn đề khó khăn thường gặp trong bài toán này là các mối liên hệ phi tuyến của các tải trong hệ thống điện, sự phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau của phụ tải. Các yếu tố đó có thể là nhiệt độ môi trường, độ ẩm, điều kiện thời tiết, các yếu tố mùa trong năm, các ngày nghỉ lễ, tết … Việt Nam là một quốc gia đang phát triển nên hệ thống điện cũng không ngừng phát triển. Nhu cầu năng lượng mỗi năm một tăng khiến cho việc kiểm soát, điều khiển, vận hành ngày càng phức tạp. Các phương pháp dự báo phụ tải truyền thống 2 thường không chính xác với thực tế vì số lượng cơ sở dữ liệu không đầy đủ, có nhiều sai số hay đòi hỏi quá nhiều thời gian tính toán. Trong thực tế không tồn tại phương trình với những tham số có sẵn mà ta có thể biết được giá trị gần đúng hoặc kỳ vọng toán học. Do đó, ta phải đưa ra một phương trình có sẵn với những tham số chưa được biết, dùng phương pháp gần đúng để tìm ra những tham số này và như vậy độ chính xác sẽ giảm đi rất nhiều. Các phương pháp cổ điển sử dụng có hiệu quả khi các dữ liệu quan hệ tuyến tính với nhau, nhưng nó không thể trình bày rõ ràng các mối liên hệ các mối liên hệ phi tuyến phức tạp giữa phụ tải và các tham số liên quan. Để nâng cao tính chính xác của các phương pháp dự báo phụ tải, các nhà khoa học đã đưa vào ứng dụng kỹ thuật hiện đại như: phương pháp thống kê, phương pháp hệ chuyên gia, phép phân tích wavelet, mạng neuron (neural network), logic mờ (fuzzy logic) và mạng neuron kết hợp với logic mờ. Các phương pháp trên ngày càng được quan tâm vì kết quả dự báo chính xác hơn các phương pháp truyền thống. Trên thực tế, một phương pháp dự báo phụ tải thông dụng hiện nay đang được thực hiện là xây dựng các đồ thị phụ tải mẫu. Yếu tố cho phép áp dụng các đồ thị phụ tải mẫu là do tính chất lặp lại như đã phân tích ở trên. Tuy nhiên cũng do tính chất phát triển của phụ tải mà các đồ thị phụ tải mẫu này không thể áp dụng lâu dài. Nói cách khác là đồ thị phụ tải mẫu cần phải được hiệu chỉnh thường xuyên theo sự thay đổi của thời tiết, sự phát triển của phụ tải. Mạng neuron mờ có ưu thế vượt trội so với các hệ thống thông minh nhân tạo khác trong lĩnh vực dự báo bởi độ chính xác cao và tốc độ dự báo nhanh. Tuy nhiên việc xây dựng và triển khai ứng dụng mạng trong thực tế vẫn còn hạn chế.Vì vậy, học viên chọn đề tài “Dự báo phụ tải sử dụng mạng Neural mờ”. Đề tài này đi sâu vào việc xây dựng một mô hình dự báo phụ tải bằng mạng neuron mờ với mong muốn có thể dự báo chính xác phụ tải điện ngắn hạn, nhằm phục vụ cho công tác xây dựng các chế độ vận hành hệ thống điện cũng như hệ thống các nguồn phát một cách hợp lý. 3 2. Nhiệm vụ của luận văn: - Tổng quan về dự báo phụ tải. - Nghiên cứu tìm hiểu về mạng neuron và logic mờ. - Tìm hiểu ứng dụng của mạng neuron mờ trong dự báo phụ tải. - Xây dựng mô hình dự báo phụ tải sử dụng mạng neuron mờ. - Hiện thực hóa mô hình dự báo và ứng dụng để dự báo phụ tải cho khu vực thành phố Hồ Chí Minh. - So sánh kết quả dự báo với thực tế và đưa ra hướng phát triển mới của đề tài. 3. Phạm vi nghiên cứu: - Sưu tầm và nghiên cứu các tài liệu liên quan đến đề tài từ giáo viên hướng dẫn, sách báo, tạp chí chuyên ngành trên internet. - Thu thập thông tin về phụ tải tiêu thụ điện năng của khu vực thành phố Hồ Chí Minh. - Tìm hiểu và viết chương trình dự báo phụ tải trên phần mềm Matlab 2009a. 4. Các bước tiến hành: - Thu thập, chọn lọc các tài liệu cần thiết. - Tổng hợp và phân tích các tài liệu đã chọn lọc. - Nghiên cứu các dạng đồ thị phụ tải. - Xây dựng mô hình dự báo phụ tải bằng mạng neuron mờ. - Hiện thực hóa mô hình dự báo bằng chương trình Matlab. - So sánh các kết quả dự báo và phụ tải thực tế để đánh giá mức độ chính xác của mô hình. 4 5. Điểm mới của luận văn: - Xây dựng được mô hình dự báo phụ tải ngắn hạn kết hợp giữa mạng neuron và hệ chuyên gia mờ. 6. Giá trị thực tiễn của đề tài: - Mô hình dự báo phụ tải bằng mạng neuron mờ cho kết quả dự báo với sai số chấp nhận được khi áp dụng vào khu vực thành phố Hồ Chí Minh. 5 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN Việc ứng dụng mạng neuron và logic mờ vào dự báo phụ tải điện không còn là vấn đề quá mới mẻ trong ngành hệ thống điện. Đã có khá nhiều các bài báo, tạp chí chuyên ngành nói về vấn đề này cùng nhiều phương pháp dự báo khác nhau. Vào năm 1993, các tác giả T.M Peng, N.F Hubele and G.G Karady đã đưa ra bài báo: “An Adaptive Neural Network Approach to One Week Ahead Load Forecasting”. [1] Bài báo này thực hiện việc dự báo phụ tải cho một tuần sắp tới trong tương lai bằng mạng neuron, mà trong đó sử dụng neuron tuyến tính hoặc là tổ hợp tuyến tính có khả năng thích nghi gọi là Adaline. Đối tượng nghiên cứu được sử dụng để phân tích ra các thành phần chu kỳ là chuỗi phụ tải điện năng tiêu thụ. Chuỗi phụ tải chính chứa 3 thành phần: thành phần phụ tải nền, thành phần phụ tải có tần số thấp và thành phần phụ tải có tần số cao. Mỗi thành phần tải có một dãy tần số riêng. Một tải phân tích được sử dụng bộ lọc số với các dãy tần số truyền qua. Sau khi được phân tích, mỗi thành phần tải được dự báo bởi một Adaline. Mỗi Adaline có tầng số đầu vào và tần số đầu ra, và được gọi là dãy tính hiệu đặc trưng. Nó có một số thông số thiết lập gọi là các vector trọng số. Trong bài toán dự báo phụ tải, vector trọng số được thiết kế để làm dãy thông số ra, tải dự báo, theo các dãy phụ tải thực; nó giảm theo căn bậc 2 số lỗi. Phương pháp này cho hiệu quả cao khi dự báo các phụ tải phụ thuộc vào thứ tự ngày. Kết quả dự báo phụ tải ngắn hạn trong 5 tháng liên tiếp có sai số khoảng 3.4%. Điều này cho thấy phụ tải có thể được dự báo với một mức độ chính xác tương đối cao mà không phụ thuộc vào các yếu tố ngoại cảnh như dự báo thời tiết. 6 Cũng trong năm 1993, các tác giả Ping-Yan Wang và Guang-Sheng Wang đã có bài báo về: “Power system load forecasting with ann and fuzzy logic control". [2] Trong đó nêu lên công tác dự báo phụ tải là một vấn đề quan trọng trong việc lên kế hoạch cung cấp điện cũng như điều khiển liên tục hệ thống điện. Tác giả đã cho thấy phần mềm dự báo dùng mạng neuron nhân tạo và logic mờ cho kết quả dự báo phụ tải dài hạn, để lên kế hoạch, và dự báo phụ tải ngắn hạn, để điều độ, có tốc độ và độ chính xác rất cao. Năm 1995, Shan Shao và Yaming Sun đã có bài báo: “Short-term Load Forecasting Using Fuzzy Neural Network”. [3] Tài liệu này giới thiệu sự phát triển của hệ thống mờ trong dự báo phụ tải. Hệ thống mờ có cấu trúc mạng và các biện pháp huấn luyện mạng neural và được gọi là mạng neural mờ (FNN). Một mạng neural mờ tạo ra các quy luật bắt nguồn từ các dữ liệu quá khứ. Các thông số của quy luật này sau đó sẽ được được điều chỉnh thông qua cách thức huấn luyện, sau đó đầu ra của FNN tương thích với các dữ liệu tải có giá trị trong quá khứ. Khi đó, FNN có thể được sử dụng để dự báo phụ tải tương lai. Kết quả thử nghiệm cho thấy FNN có thể dự báo phụ tải ngắn hạn trong tương lai với độ chính xác tương đương với mạng neuron trong khi nó được huấn luyện nhanh hơn rất nhiều. Cũng trong năm 1995, ba tác giả A.K. Swain, B. Subuhi và R. K. Swain đã có bài báo: "Short-Term electric load forecasting using fuzzy neural network". [4] Bài báo này đề cập đến mô hình hệ thống mới neuro-fuzzy dùng để dự báo phụ tải ngắn hạn. Mục đích của hệ thống neuro-fuzzy này là dùng một hệ chuyên gia mờ cho các liên kết khởi tạo và các trọng số của mạng neuron. Sau đó sử dụng thuật toán lọc Kalman để cập nhật các trọng số của mạng.