Dự báo phụ tải tỉnh Kiên Giang bằng mạng nơ-ron

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Tổng quan về hướng nghiên cứu

1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn

1.3. Phạm vi nghiên cứu

1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.5. Điểm mới của luận văn

1.6. Giá trị thực tiễn của luận văn

1.7. Nội dung của luận văn

2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN

2.1. Phương pháp dự báo truyền thống

2.1.1. Phương pháp hệ số đàn hồi

2.1.2. Phương pháp tính tương quan - xu thế

2.1.3. Phương pháp tính trực tiếp

2.1.4. Phương pháp chuyên gia

2.1.5. Phương pháp hồi quy

2.1.6. Phương pháp san bằng hàm mũ

2.1.7. Phương pháp ngoại suy theo thời gian

2.2. Phương pháp dự báo phụ tải hiện đại

2.2.1. Phương pháp dự báo bằng Fuzzy logic (logic mờ)

2.2.2. Phép phân tích Wavelet

2.2.3. Mạng nơron nhân tạo (neural network)

2.2.4. Mạng nơron mờ (Fuzzy neural network - FNN)

3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO TRÊN CƠ SỞ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO

3.1. Mạng nơron nhân tạo

3.1.1. Cấu trúc của mạng nơron nhân tạo

3.1.2. Một số hàm truyền thông dụng

3.1.3. Mô hình kết nối

3.1.5. Các loại mạng nơron

3.1.6. Một số luật học và giải thuật cơ bản

3.2. Mô hình dự báo sử dụng mạng nơron

3.2.1. Huấn luyện mạng nơron

3.2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình huấn luyện mạng

3.2.3. Lựa chọn mạng

3.2.4. Thuật toán huấn luyện mạng theo giải thuật lan truyền ngược cho mạng nơron nhân tạo

4. CHƯƠNG 4: GIẢI THUẬT DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐỀ XUẤT

4.1. Huấn luyện mạng nơron cho mô hình dự báo phụ tải điện

4.2. Giải thuật chương trình huấn luyện

4.2.1. Lựa chọn thay đổi số neural lớp ẩn

4.2.2. Phân tích kết quả

4.3. Giải thuật lập trình dự báo phụ tải bằng mạng nơron

4.3.1. Giải thuật dự báo phụ tải 24 giờ (ngày)

4.3.2. Giải thuật dự báo phụ tải tuần

4.3.3. Giải thuật dự báo phụ tải tháng

5. CHƯƠNG 5: CHƯƠNG TRÌNH DỰ BÁO VÀ KẾT QUẢ DỰ BÁO PHỤ TẢI CHO TỈNH KIÊN GIANG

5.1. Các chương trình dự báo phụ tải cho tỉnh Kiên Giang bằng mạng nơron

5.1.1. Dự báo phụ tải 24 giờ của 7 ngày tiếp theo

5.1.2. Dự báo phụ tải của 7 ngày tiếp theo

5.1.3. Dự báo phụ tải 12 tháng tiếp theo

5.2. Kết quả dự báo phụ tải cho tỉnh Kiên Giang bằng mạng nơron

5.2.1. Kết quả dự báo phụ tải 24 giờ

5.2.2. Kết quả dự báo phụ tải của 7 ngày

5.2.3. Kết quả dự báo phụ tải 12 tháng

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI

6.2. Hướng phát triển của đề tài

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC 1: CÁC CHƯƠNG TRÌNH MATLAB

PHỤ LỤC 2: SỐ LIỆU PHỤ TẢI ĐIỆN TỈNH KIÊN GIANG

I. Tổng quan về dự báo phụ tải tỉnh Kiên Giang

Dự báo phụ tải điện là một yếu tố quan trọng trong việc quản lý và phát triển hệ thống điện. Tại tỉnh Kiên Giang, việc dự báo phụ tải không chỉ giúp đảm bảo cung cấp điện ổn định mà còn hỗ trợ trong việc quy hoạch và phát triển hạ tầng điện. Tính chính xác trong dự báo phụ tải là rất cần thiết. Nếu dự báo quá cao, sẽ dẫn đến lãng phí nguồn lực và tăng tổn thất năng lượng. Ngược lại, nếu dự báo quá thấp, sẽ không đủ năng lượng cung cấp cho các hộ tiêu thụ, gây thiệt hại cho nền kinh tế. Do đó, việc áp dụng các phương pháp hiện đại như mạng nơ-ron để dự báo phụ tải là rất cần thiết.

1.1. Tầm quan trọng của dự báo phụ tải

Dự báo phụ tải có vai trò quyết định trong việc đảm bảo an toàn và tiết kiệm cho hệ thống điện. Việc dự báo phụ tải chính xác giúp các công ty điện lực có thể lập kế hoạch cung cấp điện hợp lý, tránh tình trạng thiếu hụt hoặc thừa thãi năng lượng. Hệ thống điện ngày càng phức tạp, do đó, việc áp dụng công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và mạng nơ-ron là cần thiết để nâng cao độ chính xác của dự báo.

II. Phương pháp dự báo phụ tải bằng mạng nơ ron

Phương pháp dự báo phụ tải bằng mạng nơ-ron đã được nghiên cứu và áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Mạng nơ-ron có khả năng học hỏi từ dữ liệu quá khứ và đưa ra dự đoán cho tương lai. Trong luận văn này, mô hình mạng nơ-ron được sử dụng để dự báo phụ tải cho tỉnh Kiên Giang với độ chính xác cao. Việc sử dụng mạng nơ-ron giúp cải thiện đáng kể độ chính xác so với các phương pháp truyền thống. Chương trình dự báo được xây dựng trên nền tảng Matlab, với giao diện thân thiện và dễ sử dụng.

2.1. Cấu trúc và hoạt động của mạng nơ ron

Mạng nơ-ron nhân tạo bao gồm nhiều lớp nơ-ron, mỗi lớp có nhiệm vụ xử lý thông tin khác nhau. Các nơ-ron trong mạng được kết nối với nhau thông qua các trọng số, cho phép mạng học hỏi từ dữ liệu đầu vào. Quá trình huấn luyện mạng nơ-ron bao gồm việc điều chỉnh các trọng số để tối ưu hóa độ chính xác của dự đoán. Việc áp dụng mạng nơ-ron trong dự báo phụ tải cho tỉnh Kiên Giang đã cho thấy kết quả khả quan với sai số nằm trong phạm vi cho phép.

III. Kết quả và ứng dụng thực tiễn

Kết quả từ việc dự báo phụ tải cho tỉnh Kiên Giang cho thấy độ chính xác cao, với sai số dưới 5%. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng mạng nơ-ron trong dự báo phụ tải là một phương pháp hiệu quả. Các công ty điện lực có thể sử dụng kết quả này để lập kế hoạch cung cấp điện, từ đó tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động. Hơn nữa, nghiên cứu này cũng có thể được áp dụng cho các tỉnh khác, mở rộng khả năng ứng dụng của mạng nơ-ron trong lĩnh vực năng lượng.

3.1. Giá trị thực tiễn của nghiên cứu

Nghiên cứu này không chỉ có giá trị trong việc dự báo phụ tải mà còn góp phần nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của công nghệ trong ngành điện. Các kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo cho các viện nghiên cứu, các công ty điện lực và các học viên cao học trong lĩnh vực kỹ thuật điện. Việc áp dụng mạng nơ-ron trong dự báo phụ tải sẽ giúp cải thiện chất lượng dịch vụ điện, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người tiêu dùng.

Luận văn thạc sĩ HCMUTE: Dự báo phụ tải cho tỉnh Kiên Giang sử dụng mạng nơ-ron