Chương 1: Tổng quan về hướng nghiên cứu Chương 2: Cơ sở lý thuyết của phương pháp phân loại Chương 3: Giải thuật phân loại đề xuất Chương 4: Chương trình mô phỏng và kết quả mô phỏng Chương 5: Kết luận và hướng phát triển của đề tài 4 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI 2. Khái niệm phụ tải, tính chất và phân loại phụ tải 2. Khái niệm phụ tải là gì? Nói một cách dân dã và quen thuộc, dễ hiểu nhất thì phụ tải là nơi mà điện năng sẽ được biến đổi thành những năng lượng khác như nhiệt năng (sưởi ấm, đun nấu), quang năng (chiếu sáng) hay cơ năng (chạy máy bơm, quạt điện), … nhằm phục vụ những nhu cầu và mục đích đa dạng của con người. Để hiểu rõ hơn phụ tải là gì, tác giả đưa ra một số hình thức của phụ tải.
Phụ tải có thể bao gồm những thiết bị sử dụng điện trong gia đình, những máy móc sử dụng điện trong nhà máy, xí nghiệp hay xưởng cơ khí, … Các trạm biến áp cũng được gọi là phụ tải. Tính chất của phụ tải là gì? Phụ tải có tính tương đối: nguồn – tải Tính chất của phụ tải thay đổi theo thời gian và tập quán. Phân loại phụ tải 2. Phân loại phụ tải theo tính chất tiêu thụ điện Theo tính chất tiêu thụ điện, hay còn gọi là mục đích tiêu thụ điện thì phụ tải được chia thành: Phụ tải dùng để chiếu sáng Phụ tải dùng trong sinh hoạt Phụ tải phục vụ các hoạt động nông nghiệp Phụ tải trong kinh doanh Và nhiều những loại phụ tải khác nhau khác.
Phân loại theo hộ tiêu thụ và tầm quan trọng của phụ tải a) Phụ tải loại 1 Đây là loại phụ tải được cung cấp điện liên tục. Nếu mất điện xảy ra đồng nghĩa sẽ gây ra những hậu quả vô cùng nghiêm trọng về mọi mặt, cả về người và của. 5 Ảnh hưởng đến tính mạng con người: phụ tải hầm mỏ, phụ tải bệnh viện, … Đó chính là lý do tại sao chúng ta thấy bệnh viện luôn luôn cần được cấp điện liên tục và đảm bảo cung ứng nguồn điện đầy đủ từ những máy phát điện công nghiệp công suất lớn để dự phòng. Ảnh hưởng cực kì lớn trong hoạt động sản xuất kinh doanh: phụ tải các nhà máy xưởng sản xuất điện kim khí, các lò cao … Nếu dòng điện bị mất, thiệt hại không thể đo đếm được.
Không chỉ vậy, những phụ tải quan trọng như các tòa đại sứ quán hay những công trình văn hóa công cộng còn có thể gây ảnh hưởng đến an ninh trật tự cũng như chính trị, quốc phòng. b) Phụ tải loại 2 Đây là loại phụ tải nếu mất điện cung cấp sẽ gây thiệt hại về kinh tế như sản xuất sản phẩm bị thiếu hụt, hàng hóa thứ phẩm tăng, gây ra tình trạng lãng phí và mất cân bằng trong tiêu thụ của thị trường. c) Phụ tải loại 3 Phụ tải loại 3 là phụ tải cho phép mất điện. Cụ thể đó có thể là các công trình dân dụng, khu dân cư hay công trình phúc lợi, … Chúng ta nhận thấy rằng, phụ tải loại 1 và phụ tải loại 2 cần được cấp điện liên tục và đòi hỏi dùng tới nguồn điện dự phòng.
Đó có thể là dây điện lưới quốc gia được cấp riêng. Do đó các loại phụ tải này đều phải dùng tới nguồn điện dự phòng. Một nguồn dự phòng mà chúng ta nhắc đến nhiều hơn là các máy phát điện. Máy phát điện gia đình công suất nhỏ chạy xăng và máy phát điện chạy dầu diesel dùng trong các nhà máy công nghiệp.
Các phương pháp phân loại Hiện nay có một số phương pháp phân loại thường dùng trên thế giới như: tiên đoán, ngoại suy xu hướng, chuyên gia, mô phỏng (mô hình hóa), ma trận tác động qua lại, kịch bản, cây quyết định, phân loại tổng hợp… Việc lựa chọn phương pháp phân loại phụ thuộc vào lĩnh vực hoạt động, các lĩnh vực phân loại liên quan đến hiện tượng tự nhiên thì phương pháp định lượng hay 6 được sử dụng như mô hình hóa, phương pháp kịch bản… Tuy nhiên, tùy vào từng lĩnh vực, ngành mà các phương pháp phân loại có thể khác nhau. Ở đây ta quan tâm hai phương pháp phân loại: phân loại theo chuỗi thời gian và phân loại theo phương pháp tương quan. Phân loại theo chuỗi thời gian là tìm một quy luật thay đổi của đại lượng cần phân loại phụ thuộc vào giá trị của đại lượng đó trong quá khứ. Mô hình toán học : Ŷ(t) = f (a0, a1, a2,…an, Y(t-1), Y(t-2),…, Y(t-n) = a0 + a1Y(t-1) + a2Y(t-2) + a3Y(t-3)… an Y(t-n) (1) Trong đó: Ŷ(t): Là giá trị đại lượng cần phân loại tại thời điểm t.
Y(t-1), Y(t-2)…Y(t-n) : Các giá trị của đại lượng trong quá khứ. a0 , a1 , … an : Các thông số của mô hình phân loại cần tìm. Phân loại theo phương pháp tương quan là tìm quy luật thay đổi của đại lượng cần phân loại phụ thuộc vào các đại lượng liên quan. Mô hình toán học : Ŷ(t) = f (a1, a2,., An) = A0 + a1 A1+ a2 A2 + a3 A3 +…+ an An (2) Trong đó: Ŷ(t) : là giá trị cần phân loại.
A1, A2, … An : giá trị của các đại lượng liên quan. a1, a2, …an : thông số của mô hình phân loại cần tìm. Việc xác định các giá trị của các thông số mô hình phân loại cho cả hai phương pháp phân loại trên phần lớn là dựa trên nguyên tắc bình phương cực tiểu: 2 n i i min i 1 Y Y (3) Đối với phương pháp phân loại theo chuỗi thời gian: 7 n [Y f (a , a ,.Y (t n))] min i 1 i 0 1 n 2 (4) Đối với phương pháp phân loại tương quan: n [Y f (a , a ,., A )] min i 1 i 0 1 n 0 1 n 2 (5) Trong đó Yi là giá trị thực của đại lượng cần phân loại. Để tìm các thông số của mô hình phân loại ta đạo hàm phương trình trên theo các thông số mô hình.
Giải hệ n phương trình ta sẽ tìm được n thông số của mô hình phân loại: n f [Y f (a , a ,. Áp dụng các phương pháp phân loại vào bài toán phân loại phụ tải điện 2. Phương pháp phân loại truyền thống 2. Phương pháp hệ số đàn hồi Phương pháp này xác định mối tương quan giữa nhu cầu tiêu thụ điện (Công suất, điện năng) của phụ tải với tăng trưởng kinh tế (hệ số đàn hồi giữa nhu cầu điện và GDP, tăng trưởng công nghiệp, thương mại, hệ số tiết kiệm năng lượng.
Mối tương quan này được thể hiện qua hệ số đàn hồi như sau : A A% ET A (9) Y % Y Y Trong đó : - αET là hệ số đàn hồi 8 - A% và Y% là tăng trưởng của điện năng, công suất và tăng trưởng kinh tế (hệ số đàn hồi giữa nhu cầu điện và GDP, tăng trưởng công nghiệp, thương mại.) - A là điện năng, công suất - Y là số liệu tăng trưởng kinh tế (hệ số đàn hồi giữa nhu cầu điện và GDP, tăng trưởng công nghiệp, thương mại, hệ số tiết kiệm năng lượng. Các hệ số đàn hồi được xác định theo từng ngành kinh tế, toàn quốc và từng miền lãnh thổ. Việc phân loại nhu cầu điện năng toàn quốc được tổng hợp theo phương pháp từ dưới lên (Bottom-up) từ phân loại nhu cầu điện năng cho các ngành kinh tế, khu vực dân dụng và từ các vùng lãnh thổ. Phương pháp tính tương quan - Xu thế : Phương pháp này xác định mối tương quan giữa nhu cầu tiêu thụ điện (công suất, điện năng) của phụ tải với các yếu tố ảnh hưởng quan trọng (tăng trưởng kinh tế, giá điện, thời tiết, tỷ giá…) và được thực hiện trên nền Excel với các bước sau đây: a) Phân loại đồ thị phụ tải giờ tới Đối với từng miền, so sánh các biểu đồ ngày quá khứ thu được với biểu đồ ngày hiện tại D để tìm được biểu đồ có hình dạng giống nhất với biểu đồ ngày D.
Cách so sánh được thực hiện tự động với hàm: Correl (array1, array2) Với thuật toán sau: Correl ( X , Y ) ( x x )( y y ) (10) ( x x) ( y y) 2 2 Trong đó: - X là công suất phụ tải 24 giờ thực tế của ngày D - i; - x là công suất trung bình 24 giờ thực tế của ngày D - i; - y là công suất trung bình 24 giờ phân loại của ngày D; 9 - Y là công suất phụ tải 24 giờ phân loại của ngày D. Hàm Correl trả lại kết quả là sự tương quan giữa hai biến mảng X, Y. Nếu biến mảng X, Y càng giống nhau thì kết quả của hàm Correl càng gần 1. Do vậy sau khi so sánh 21 ngày quá khứ với ngày hiện tại D sẽ tìm được ngày có hình dạng phụ tải giống nhất với ngày D, giả sử ngày D - i.
Đối với từng miền, sử dụng hàm xu thế để dự báo công suất phụ tải cho 04 giờ tới (từ giờ H đến giờ H + 3) với hàm FORECAST và cú pháp lệnh sau: FORECAST( x, known _ y' s, known _ x' s) (11) Trong đó: - X là công suất phụ tải giờ H - 1; - known _ y' s là công suất phụ tải 05 giờ quá khứ kể từ giờ H - 1 của ngày D i ; - known _ x' s là công suất phụ tải 05 giờ quá khứ kể từ giờ H - 1 của ngày D. b) So sánh đồ thị phụ tải dự báo với đồ thị phụ tải quá khứ Sau khi có đồ thị phụ tải phân loại từng miền cho 04 giờ tới, tiến hành so sánh đồ thị phụ tải này với đồ thị phụ tải quá khứ từng miền theo các giá trị Correl từ cao đến thấp (so sánh biểu đồ quá khứ có dạng giống nhất rồi đến các biểu đồ quá khứ ít giống hơn). Quá trình so sánh này để xử lý các số liệu phụ tải quá khứ có thể bị sai do cắt tải, do lỗi SCADA (không thu thập được các số liệu phụ tải quá khứ).