MỞ ĐẦU Trong những năm gần đây, đo nhu cầu năng lượng không ngừng biến dỗi và tăng lên rõ rệt theo thời gian nên ngành Điện lực đã và dang xây dựng rất nhiều các nhà máy d để đáp ứng nhụ cầu tiêu thụ điện năng trong cổ nước. Vi vậy, một trong nhứng vấn đề quan trong ma ngành Điện lực cần phải giải quyết tốt là bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn và dài hạn, Cho đến nay tuy đã có nhiều phương pháp luận trong việc giải quyết hài toán dự báo, sơng bài toán này luôn là một bài toán khó. liiện nay, trong ngành Điện lực Việt Nam bài toán dự báo phụ tải dược giải quyết chủ yếu nhờ sit dung œ: ; phương pháp đự báo truyền thống mang tính kinh nghỉ n Thuần tuý. Trong số các hướng nghiên cứu nhằm triển khai các hệ thống thống minh ở giai đoạn tới, mạng nơron giữ một vai trò quan trọng trong việc phái triển các giải phấp nhận đạng, dự báo.Mụng nơrơn nhân tạo là kỹ thuật xử lý thông tin cổ triển vong ứng đụng trong việc giải quyết bài toán dự báo.
Kết hợp chặt chẽ với logic mờ, mạng nơron nhân tạo có thể giúp giải quyết hiệu quả hơn các bài toán phức tạp, Nhờ các ưu điểm như có cấu trúc xử lý song song, khả năng hoc va ghi nhớ, khả năng tự tổ chức và tống quát hoá, mạng ncron nhân tạo ANN (Arlifioial Newal Nelworks) đã được nghiên cứu và ứng dụng thành công trong rất nhiều lĩnh vực như xấp xÏ hàm nhận dang mắu, dự báo. Luận văn này chủ yếu tập trung tìm hiểu về mạng moron nhân tạo và nghiên cứu ứng dụng giải quyết bài toán dự báo phụ tải ngắn bạn cho hệ thống diện miễn Bắc. Mục đích của luận vân là phát triển các phương pháp để giãi bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn. Đối tượng cụ thể của nghiên cứu là dự báo phụ tải cho 24 giờ sau nhằm dưa ra các thông số cần thiết cho công tác vận hành và lập phương thức điền hành hệ thếng điện.
Luận văn bao gồm sáu chương và hai phụ lục. Phu luc If — Phén mém m6 phéng mang noron lan truyền ngược sai số ứng dụng trong bài toán dự báo đỉnh và đầy đồ thị phụ tải. Em xin chan nh cắm ơn PGS.TS Nguyễn Đức Nghĩa đã hướng dẫn và cho th em những $ kỉ quỹ bầu, em xiu chăn thành cảm ơn các thầy cô giáo khoa Công nghệ Thông tin — Trường Đại học Bách khoa Líà Nội đã trang bị kiến thức giúp em hoàn thành luận văn này. Chương I — Phụ tải hệ thống điện miền Bác và bài toán dự báo: Trinh bày tổng quan về HTD miền Bác.
Phát biểu bài toán dự báo phụ tải, nên phạm vi, tầm quan trọng của bài toán, các yếu tố ảnh hưởng đến phụ tải ngắn hạn, Chương II — Tổng quan về mạng nơron nhàn tạo: Trình bày các khái. niệm cơ bản về mạng noron nhân tạo: cơ sở lý thuyết và mê hình mạng. Chương IIT — Ứng dụng mạng nưron ánh xạ đặc trưng tự tổ chức ohonen trong bài toán phân loại ngày: Trình hày các khái niệm cơ bán về mang norou ánh xạ dặc trưng tự tổ chức Kohonen, để xuất cấu trúc mạng để giải quyết bài toán, xây dựng cấu trúc phản mềm và phân tích đánh giá kết qua dat được. Chương TY — tng dung mang noron nhiều lớp lan truyền ngược sai số trong bài toán dự báo phụ tải thco nhiệt độ môi trường: Trình bầy các khái niệm cơ bản về mạng noron nhiều Lớp lan truyền ngược sai số, dưa ra các bước xây dựng bài toán, để xuất cấu trúc mạng, xây đựng cấu trúc phần mềm, đánh giá kết qnả và so sánh với một số phương pháp đã có.
Chương V - Hệ thấng phần mềm dự báo phụ tải ngắn hạn chủ Hệ thống diện miễn Bác: Giới thiện về sở dữ liêu, đạc tá các chức nãng, của hệ thống và hướng dẫn sử dụng phần mềm. Chương VI - So sánh với một số kết quả đã có và đánh giá kết quả: So sánh phương pháp dự báo phụ tải ngắn hạn của Hệ thống điện miền Bắc sử dụng mạng nơron nhân tạo với một số phương pháp dự báo truyền thống. Đánh giá kết quả đạt dược và khả năng ứng dụng của phần mềm. Phu luc I — Phần mềm mô phông mạng Kchenen trang bài toán phan loại kiểu ngày.
Phu luc If — Phén mém m6 phéng mang noron lan truyền ngược sai số ứng dụng trong bài toán dự báo đỉnh và đầy đồ thị phụ tải. Em xin chan nh cắm ơn PGS.TS Nguyễn Đức Nghĩa đã hướng dẫn và cho th em những $ kỉ quỹ bầu, em xiu chăn thành cảm ơn các thầy cô giáo khoa Công nghệ Thông tin — Trường Đại học Bách khoa Líà Nội đã trang bị kiến thức giúp em hoàn thành luận văn này. Chương I — Phụ tải hệ thống điện miền Bác và bài toán dự báo: Trinh bày tổng quan về HTD miền Bác. Phát biểu bài toán dự báo phụ tải, nên phạm vi, tầm quan trọng của bài toán, các yếu tố ảnh hưởng đến phụ tải ngắn hạn, Chương II — Tổng quan về mạng nơron nhàn tạo: Trình bày các khái.
niệm cơ bản về mạng noron nhân tạo: cơ sở lý thuyết và mê hình mạng. Chương IIT — Ứng dụng mạng nưron ánh xạ đặc trưng tự tổ chức ohonen trong bài toán phân loại ngày: Trình hày các khái niệm cơ bán về mang norou ánh xạ dặc trưng tự tổ chức Kohonen, để xuất cấu trúc mạng để giải quyết bài toán, xây dựng cấu trúc phản mềm và phân tích đánh giá kết qua dat được. Chương TY — tng dung mang noron nhiều lớp lan truyền ngược sai số trong bài toán dự báo phụ tải thco nhiệt độ môi trường: Trình bầy các khái niệm cơ bản về mạng noron nhiều Lớp lan truyền ngược sai số, dưa ra các bước xây dựng bài toán, để xuất cấu trúc mạng, xây đựng cấu trúc phần mềm, đánh giá kết qnả và so sánh với một số phương pháp đã có. Chương V - Hệ thấng phần mềm dự báo phụ tải ngắn hạn chủ Hệ thống diện miễn Bác: Giới thiện về sở dữ liêu, đạc tá các chức nãng, của hệ thống và hướng dẫn sử dụng phần mềm.
Chương VI - So sánh với một số kết quả đã có và đánh giá kết quả: So sánh phương pháp dự báo phụ tải ngắn hạn của Hệ thống điện miền Bắc sử dụng mạng nơron nhân tạo với một số phương pháp dự báo truyền thống. Đánh giá kết quả đạt dược và khả năng ứng dụng của phần mềm. Phu luc I — Phần mềm mô phông mạng Kchenen trang bài toán phan loại kiểu ngày. CHƯƠNGI PITU TẢI HỆ THỐNG ĐIỆN MIỀN BẮC VÀ BÀI TOÁN DỰ BÁO Chương này để cập đến các vấn để sau © Git thiệu chưng vé HID mién Bắc «Tầm quan trọng của dự báo phụ tải © Những yếu tố Ảnh huống đến phụ tải ngắn hạn + Mục tiền và phạm vi nghiên cứu dự báo phụ tâi + Đặc điểm đồ thị phụ tải HTĐ miễn Bắc «+ Dự báo phụ tắi ngắn hạn cho 24h tiếp theo 1.
Phụ tải Hệ thống điện miên Bác 1. Giới thiệu chung về HTĐ miễn Bắc Ranh giới của Hệ thống điện miền Bắc được tính từ Hà tình trở ra, là một vùng có vị trí địa lý tương đối phức tạp, trải đài và nằm sất bờ biển, sổ nhiều đồi núi, có nhiều vùng khí hậu khác nhau, kinh tế các khu vực trên toần. miễn Hắc phát triển không đồng đều dẫn đến công suất phụ tải ở các khu vực cổ sự chênh lệch lớn. Phụ tái chủ yếu lập trưng ở vùng đồng bằng, các thành phố lớn có công nghiệp phát triển.
Tại những vùng này phụ tải cao điểm và thấp điểm chênh lệch nhau không lớn lắm E„„„/P„„, khoảng 0.7 do phụ tải công nghiệp tại các khu vực này phát triển. Đối với những vùng miền núi hoặc sản xuất nông nghiệp, công nghiệp không phát triển thì P„„„⁄P.3 do phụ tải vào cao điểm chủ yếu là phụ tải sinh hoạt, điều nay gây khó khan rất lớu troug vận lành kinh tế hệ thống diệu. Vào thấp điểm của hệ thống ta không khai thác ; các nguồn điệi liền còn vào cao điểi thống ta phải chạy các nguồn điện đắt tiền để phủ đỉnh, có khi còn phải hạn chế phụ tải vào cao điểm do nguồn điệu không đáp ứng được nhu cầu của phụ tái. Các thành phần cấu thành phụ tải được thể hiện ở biểu đồ sau: DANH MUC CAC TU VIET TAT ANN Mạng nơron nhân lạo DBPT Dựbdophutii HID H¿thống điện IITĐI ‘Trung tam Điều độ lIệ thống điện miền Hắc MSE Trung lành tổng bình phương sai số SSE Tổng bình phương sai xố CNIT Công nghệ thôngtin ĐỊPT Đếthịphụtải MỞ ĐẦU Trong những năm gần đây, đo nhu cầu năng lượng không ngừng biến dỗi và tăng lên rõ rệt theo thời gian nên ngành Điện lực đã và dang xây dựng rất nhiều các nhà máy d để đáp ứng nhụ cầu tiêu thụ điện năng trong cổ nước.
Vi vậy, một trong nhứng vấn đề quan trong ma ngành Điện lực cần phải giải quyết tốt là bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn và dài hạn, Cho đến nay tuy đã có nhiều phương pháp luận trong việc giải quyết hài toán dự báo, sơng bài toán này luôn là một bài toán khó. liiện nay, trong ngành Điện lực Việt Nam bài toán dự báo phụ tải dược giải quyết chủ yếu nhờ sit dung œ: ; phương pháp đự báo truyền thống mang tính kinh nghỉ n Thuần tuý. Trong số các hướng nghiên cứu nhằm triển khai các hệ thống thống minh ở giai đoạn tới, mạng nơron giữ một vai trò quan trọng trong việc phái triển các giải phấp nhận đạng, dự báo.Mụng nơrơn nhân tạo là kỹ thuật xử lý thông tin cổ triển vong ứng đụng trong việc giải quyết bài toán dự báo. Kết hợp chặt chẽ với logic mờ, mạng nơron nhân tạo có thể giúp giải quyết hiệu quả hơn các bài toán phức tạp, Nhờ các ưu điểm như có cấu trúc xử lý song song, khả năng hoc va ghi nhớ, khả năng tự tổ chức và tống quát hoá, mạng ncron nhân tạo ANN (Arlifioial Newal Nelworks) đã được nghiên cứu và ứng dụng thành công trong rất nhiều lĩnh vực như xấp xÏ hàm nhận dang mắu, dự báo.
Luận văn này chủ yếu tập trung tìm hiểu về mạng moron nhân tạo và nghiên cứu ứng dụng giải quyết bài toán dự báo phụ tải ngắn bạn cho hệ thống diện miễn Bắc. Mục đích của luận vân là phát triển các phương pháp để giãi bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn.