Xây dựng hệ thống dự báo phụ tải điện sử dụng mạng Nơron nhân tạo

LINK DOWNLOAD MIỄN PHÍ TÀI LIỆU "Xây dựng hệ thống dự báo phụ tải điện sử dụng mạng Nơron nhân tạo": http://123doc.vn/document/1038728-xay-dung-he-thong-du-bao-phu-tai-dien-su-dung-mang-noron-nhan-tao.htm

4

Sinh Viên: Đỗ Thanh Tùng Mã SV: 090128

HTĐ

DBPT
DỰ BÁO PHỤ TẢI

5

Sinh Viên: Đỗ Thanh Tùng Mã SV: 090128
LỜI CẢM ƠN

Trong quá trình thực hiện đồ án, em xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn,
chỉ bảo tận tình của T.S Nguyễn Hữu Quỳnh – Trưởng khoa Công nghệ thông tin
trường Đại học Điện Lực là người đã hướng dẫn trực tiếp em trong suốt quá trình
làm đồ án, Thầy đã dành rất nhiều thời gian quý báu để giúp em định hướng nghiên
cứu đồ án.
.
Trong suốt quá trình học tập, được sự quan tâm dạy dỗ và chỉ bảo tận tình của các
Thầy các Cô em đã trưởng thành lên rất nhiều.
, kinh nghiệm học tập trong
suốt quá trình học tập tại trường.


, ngày 01 tháng 07 năm 2010.
Ngƣời thực hiện






6

Sinh Viên: Đỗ Thanh Tùng Mã SV: 090128
LỜI NÓI ĐẦU
Dự báo là bài toán quan trọng mang lại nhiều lợi ích thiết thực phục vụ con
người, nó giúp con người nắm bắt được các qui luật vận động trong tự nhiên và
trong đời sống kinh tế xã hội. Trong những năm gần đây, các mạng nơron truyền
thẳng nhiều lớp được thực tiễn chứng minh là khá mạnh và hiệu quả trong các bài
toán dự báo và phân tích số liệu, đặc biệt trong các bài toán dự báo phụ tải, dự báo
kinh tế, dự báo thời tiết,
Cho đến nay đã có khá nhiều phương pháp luận cho hoạt động dự báo, trong
đó đa số các phương pháp luận đều mang tính chất kinh nghiệm thuần tuý. Dùng
cách giải quyết theo kinh nghiệm vào việc dự báo là chưa đầy đủ, vì cách làm ấy
hoàn toàn chỉ dựa vào kinh nghiệm của giai đoạn quá khứ, mà các kinh nghiệm ấy
không phải lúc nào cũng có thể vận dụng vào hoàn cảnh đã thay đổi so với trước.
Việc nghiên cứu ứng dụng các mô hình dự báo khác nhau cho phép ta có cơ
sở tiếp cận tới việc lựa chọn các phương pháp dự báo, đánh giá mức độ chính xác
của dự báo đồng thời xác định khoảng thời gian lớn nhất có thể dùng dự báo.
Dự báo phụ tải ngắn hạn (giờ, ngày hoặc tuần) có vai trò quan trọng trong
vận hành, lập phương thức ngày, phương thức tuần. Nếu chúng ta dự báo phụ tải
quá thừa so với nhu cầu sử dụng thì hậu quả là phải huy động nguồn dự phòng đắt
tiền lớn hơn mức cần thiết. Ngược lại, nếu dự báo phụ tải quá thấp so với nhu cầu
thì sẽ dẫn đến kết quả nguồn dự phòng thấp, giảm an toàn cung cấp điện, không đáp
ứng đủ nhu cầu điện cho các hộ tiêu thụ, và làm thiệt hại cho nền kinh tế quốc dân.
Mục đích của luận văn này là tìm hiểu, làm sáng tỏ một số khía cạnh về
mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp, thuật toán lan truyền ngược, giới thiệu phương
pháp luận và một số kết quả của nghiên cứu ứng dụng mạng nơron vào trong dự báo
phụ tải ngắn hạn cho hệ thống điện.
Trong đồ án này gồm có:
Chương 1: Tổng quan về dự báo phụ tải ngắn hạn
Chương 2: Mạng nơron
Chương 3: Ứng dụng mạng nơron trong dự báo phụ tải điện
7

Sinh Viên: Đỗ Thanh Tùng Mã SV: 090128
CHƢƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ DỰ PHỤ TẢI NGẮN HẠN

1.1 Vai trò của dự báo phụ tải ngắn hạn trong công tác điều độ
Điện năng là một sản phẩm đặc biệt quan trọng đối với sự phát triển kinh tế,
đời sống dân sinh và môi trường của bất cứ quốc gia nào trên thế giới. Không giống
như các doanh nghiệp sản xuất các sản phẩm khác trong nền kinh tế thị trường với
mục tiêu là lợi nhuận khi không có lợi nhuận thì ngừng sản xuất, điện là sản phẩm
đặc biệt không thể thiếu được, nên ngành điện được coi là một ngành thuộc cơ sở hạ
tầng. Điện được phân biệt với các sản phẩm hàng hoá khác nhờ khả năng đáp ứng
nhanh chóng những biến đổi của nhu cầu tại mọi thời điểm và tính hầu như không
thể dự trữ được. Do đó vấn đề dự báo phụ tải một cách chính xác cũng như toàn bộ
các dây truyền sản xuất, truyền tải, phân phối phải luôn ở tình trạng sẵn sàng đáp
ứng nhu cầu phụ tải là yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến hiệu quả phục vụ khách hàng
của toàn hệ thống.
Trong công tác vận hành, lập phương thức ngày và phương thức tuần của
người làm công tác điều độ, dự báo phụ tải ngắn hạn bao gồm dự báo trước một giờ,
một ngày hoặc một tuần đóng một vai trò vô cùng quan trọng. Những phương thức
vận hành cơ bản trong ngày như huy động nguồn, phối hợp thuỷ điện và nhiệt điện,
truyền tải công suất giữa các miền, giải quyết các công tác sửa chữa trên lưới điện
và đánh giá mức độ an toàn hệ thống điện(HTĐ) đều đòi hỏi phải có dự báo phụ tải
chính xác.
Việc dự báo phụ tải ngày HTĐ với sai số cao có ảnh hưởng rất lớn đến giá
thành vận hành. Dự báo phụ tải cao hơn thực tế sẽ làm chi phí tăng cao, do huy
động không cần thiết các nguồn điện dự phòng đắt tiền như diesel, Dự báo phụ tải
thấp hơn thực tế sẽ dẫn đến kết quả nguồn dự phòng thấp, giảm độ an toàn cung cấp
điện, có thể phải cắt điện do việc huy động thiếu nguồn, gây thiệt hại cả về kinh tế,
an ninh xã hội, đời sống sinh hoạt của nhân dân và uy tín phục vụ của ngành đối với
khách hàng.
Đối với thực tế vận hành HTĐ Việt Nam, do thành phần phụ tải sinh hoạt và
dịch vụ còn chiếm tỷ lệ khá cao nên sự chênh lệch phụ tải cao điểm (phụ tải cao
8

Sinh Viên: Đỗ Thanh Tùng Mã SV: 090128
nhất trong ngày P
max
) và phụ tải thấp điểm (phụ tải thấp nhất trong ngày P
min
) là rất
lớn (khoảng 2.5 đến 3 lần). Đây chính là hai giá trị phụ tải đặc biệt trong đồ thị phụ
tải ngày, và được người làm công tác điều độ quan tâm nhiều nhất trong quá trình
vận hành. Về mặt vận hành với đồ thị phụ tải biến động lớn, thành phần thay đổi,
quá trình khởi động máy diễn ra thường xuyên ảnh hưởng đến tuổi thọ và chỉ tiêu
kinh tế kỹ thuật của nhà máy, tổn thất công suất và điện năng cũng sẽ gây nhiều bất
lợi. Phụ tải cao điểm là nhân tố quyết định việc huy động các nguồn nhiệt điện, tua-
bin khí, diesel dự phòng nhằm đảm bảo đủ nguồn phủ đỉnh và dự phòng nóng, tăng
độ an toàn cung cấp điện. Phụ tải thấp điểm quyết định việc phối hợp và điều chỉnh
các nguồn tua-bin khí, nhiệt điện, thuỷ điện nhằm đảm bảo vận hành kinh tế, tránh
cho nhà máy thuỷ điện Hoà Bình, Thác Bà, Yaly, … vận hành trong vùng công suất
không cho phép về kỹ thuật. Trong đó phụ tải lúc cao điểm P
max
là khâu quan trọng
nhất trong ngày.
Dự báo chính xác phụ tải cao điểm có hiệu quả lớn về kinh tế vào mùa lũ khi
cần khai thác tối đa nguồn thuỷ điện, trong khi nước các hồ chứa đang xả thì các
nguồn điện khác huy động chỉ nhằm mục đích an toàn. Nếu sai số dự báo phụ tại
cao điểm giảm 2%, theo tính toán sơ bộ thì ngành điện tiết kiệm được khoảng
80MW nguồn tua-bin khí chạy dầu đắt tiền (khoảng 102.800.000đ). Việc hạn chế
phụ tải lúc cao điểm cũng thường xảy ra trong mùa lũ khi thiếu nguồn phủ đỉnh.
Tính chính xác được lượng công suất thiếu để chủ động cắt phụ tải không
quan trọng, tránh cắt thừa hoặc cắt thiếu, tránh sa thải phụ tải do bảo vệ tần số thấp
tác động cũng có ý nghĩa lớn trong vận hành, góp phần giảm thiểu thiệt hại do việc
cắt điện gây ra.
Hiện nay việc đảm bảo độ tin cậy cung cấp điện, vận hành an toàn và kinh tế
HTĐ có ý nghĩa và ảnh hưởng lớn đối với ngành điện nói riêng và nền kinh tế quốc
dân nói chung. Trong tương lai khi HTĐ Việt Nam liên kết với HTĐ các nước
ASEAN và Trung Quốc, vấn đề tăng độ tin cậy cung cấp điện, vận hành an toàn và
kinh tế HTĐ càng trở nên bức thiết. Đó không những là yếu tố đảm bảo việc nâng
cao chất lượng phục vụ nhu cầu tiêu thụ điện năng trong sản xuất và đời sống sinh
hoạt, góp phần vào sự tăng trưởng kinh tế của đất nước mà còn là yếu tố đảm bảo
9

Sinh Viên: Đỗ Thanh Tùng Mã SV: 090128
cho Điện Lực Việt Nam hoàn thành những điều khoản cam kết trong văn bản ký kết
với HTĐ các nước trong khu vực.
Giải quyết tốt vấn đề cung cấp điện có vai trò và ý nghĩa vô cùng to lớn, vì
vậy việc áp dụng và nghiên cứu mô hình dự báo khác nhau nhằm tìm ra mô hình dự
báo tối ưu cho vấn đề dự báo phụ tải là việc rất cần thiết.
1.2 Tầm quan trọng của dự báo phụ tải điện
Dự báo phụ tải điện (DBPT) đóng vai trò vô cùng quan trọng đối với công
tác quy hoạch, đầu tư phát triển và vận hành hệ thống điện (HTĐ). Chúng ta biết
rằng nhu cầu tiêu dùng điện năng phụ thuộc vào trình độ phát triển của nền kinh tế
quốc dân. vì thế dự báo phụ tải điện là một bộ phận của dự báo phát triển kinh tế và
khoa học kỹ thuật. Nếu chúng ta dự báo phụ tải quá thừa so với nhu cầu sử dụng thì
hậu quả là phải huy động nguồn dự phòng đắt tiền lớn hơn mức cần thiết.
Ngược lại, nếu dự báo phụ tải quá thấp so với nhu cầu thì sẽ dẫn đến kết quả
nguồn dự phòng thấp giảm an toàn cung cấp điện, không đáp ứng đủ nhu cầu điện
cho các hộ tiêu thụ và làm thiệt hại cho nền kinh tế quốc dân.
Dự báo phụ tải dài hạn ( khoảng từ 1-20 năm) có nhiệm vụ cung cấp số liệu
cho công tác quy hoạch và đầu tư phát triển hệ thống điện. Còn dự báo phụ tải ngắn
hạn (khoảng từ 1 -30 ngày) có nhiệm vụ đảm bảo vận hành hệ thống điện an toàn và
kinh tế. Đối với dự báo dài hạn có tính chất chiến lược thì chỉ nêu nên những
phương hướng phát triển chủ yếu mà không yêu cầu xác định chỉ tiêu cụ thể.
Dự báo phụ tải điện quá thừa so với nhu cầu thì dẫn đến việc huy động vốn
đầu tư lớn để xây dựng nhiều nguồn phát điện, nhưng thực tế không dùng hết công
suất của chúng gây lãng phí. Nếu dự báo lại quá nhỏ so với nhu cầu thực tế thì dẫn
đến tình trạng thiếu nguồn điện.
Phụ tải của hệ thống điện là một hàm số phụ thuộc vào thời gian t, phụ thuộc
vào thông số chế độ - tần số và mô đul điện áp thông qua những đặc tính thống kê.
Đặc tính ngẫu nhiên của phụ tải được xác định qua hai yếu tố:
-
10

Sinh Viên: Đỗ Thanh Tùng Mã SV: 090128
-
.

1.1 a
:
- Thiên
-
, tivi, v.v
.
- .
Tương tự như vậy chu kỳ T có thể lấy từ chu kỳ hoạt động của con người:
ngày, đêm, tháng, năm. Tuy nhiên không thể coi một chu kỳ nào trong những chu
kỳ trên là lặp lại của chu kỳ trước: do sự tăng trưởng của phụ tải theo thời gian, do
những biến đổi bất thường của phụ tải. Tóm lại các yếu tố ảnh hưởng đến phụ tải
bao gồm:
Qua đồ thị trên ta thấy tốc độ tăng trưởng của phụ tải qua các năm là khác
nhau:
11

Sinh Viên: Đỗ Thanh Tùng Mã SV: 090128

Hình 1.2: Tốc độ tăng trưởng của phụ tải trung bình tháng 1 qua các năm b
Để dự báo phụ tải cần phải mô tả các thông số phụ tải đã có bằng một hoặc
nhiều hàm số nào đó. Các hàm số này mô tả dãy thông số quan sát một cách gần
đúng. Sai số tiệm cận hoá thông số quan sát bằng hàm số được đánh giá khi tính giá
trị của hàm số theo chính những đối số đó. Những sai số này có thể coi là ngẫu
nhiên vì chúng không phụ thuộc vào đối số của hàm số. Phương trình mô tả dãy
thông số quan sát không phải là một quan hệ gần đúng mà là quan hệ hồi quy. Như
vậy sai số dự báo phụ thuộc vào chất lượng của mô hình dự báo phụ tải, nghĩa là tuỳ
theo mô hình tính toán được lựa chọn, tuỳ theo mức độ chính xác đạt được khi xác
định các hệ số của mô hình. Hay nói một cách khác sai số của dự báo phụ thuộc vào
khả năng của mô hình tính toán có thể mô tả diễn biến của phụ tải chính xác đến
mức nào. Khi xây dựng mô hình tính toán, nếu có thể xác định mối liên quan của sai
số dự báo ở những thời điểm khác nhau hoặc liên quan đến một đại lượng khác tức
là sai số mang tính hệ thống, thì sau khi xác định được sai số ở một thời điểm nào
đó có thể ước lượng được sai số trong tương lai. Sai số này còn có thể gọi là sai số
tính toán hay sai số tương đối. Phân biệt giữa sai số này và sai số quan sát (gọi là sai
số thực tế hay sai số tuyệt đối). Nếu không ước lượng được sai số dự báo thì khó có
thể tăng được độ chính xác của dự báo.
12

Sinh Viên: Đỗ Thanh Tùng Mã SV: 090128
Sai số của dự báo phụ thuộc vào đặc tính của phụ tải, phụ thuộc vào khoảng
thời gian đón trước cần tính toán. Phụ tải tương đương cần phải tính dự báo càng
lớn (bao gồm nhiều phụ tải nhỏ, có tính chất khác nhau) thì sai số tương đối càng
nhỏ. Sai số tính toán theo phần trăm của phụ tải tổng sẽ nhỏ hơn sai số cũng tính
theo phần trăm của bất kỳ phụ tải thành phần nào.
Phụ tải công nghiệp thường ít thay đổi trong một chu kỳ và qua các chu
kỳ, phụ tải sinh hoạt có thể thay đổi nhiều trong một chu kỳ và ít thay đổi qua
các chu kỳ.
1.3 Các yếu tố ảnh hƣởng trực tiếp đến phụ tải ngày
Mục tiêu cuối cùng của tất cả các dự báo là kết quả dự báo phải bám sát
giá trị thực tế. Muốn có dự báo ngày với sai số nhỏ, phải chọn phương pháp dự
báo tối ưu.
Qua các số liệu thống kế và thực tế vận hành cho thấy phụ tải HTĐ Việt
Nam phụ thuộc chủ yếu vào các yếu tố sau:
 Thứ của ngày trong tuần: giá trị phụ tải giờ trong các ngày làm việc thường
cao hơn phụ tải giờ của các ngày nghỉ cuối tuần.
 Thời tiết trong ngày: Thời tiết trong ngày bao gồm các thông số: nhiệt độ,
độ ẩm, tốc độ gió và hướng gió, cường độ ánh sáng, trong các thông số đó nhiệt độ
là yếu tố ảnh hưởng nhanh nhất đến phụ tải. Có thể xem phụ tải là một hàm số phụ
thuộc vào nhiệt độ.
Giữa phụ tải và nhiệt độ có mối quan hệ là nhiệt độ tăng thì phụ tải tăng và
ngược lại. Chỉ có trường hợp dặc biệt ở miền Bắc khi thời tiết quá lạnh phụ tải có
thể tăng do việc sử dụng các thiết bị sưởi ấm.
 Ngày đặc biệt trong năm: Ngày đặc biệt trong năm là các ngày lễ, ngày tết,
như ngày tết âm lịch, tết dương lịch, ngày 30/4 và 01/5, ngày 02/9, Phụ tải những
ngày này trên toàn quốc giảm rất nhiều so với ngày thường. Dự báo các
.
 Kế hoạch sửa chữa lớn trong ngày có cắt điện phụ tải: Hiện nay, trong quá
trình thực hiện các kế hoạch sửa chữa lớn, như cải tạo các trạm biến áp 220KV, cắt
13

Sinh Viên: Đỗ Thanh Tùng Mã SV: 090128
điện đường dây đang vận hành để kéo đường dây mới , vẫn phải cắt phụ tải diện
rộng, dẫn đến điện năng tiêu thụ vào các ngày (giờ) này giảm một cách đáng kể. Dự
báo phụ tải những ngày này phải tính toán khấu trừ phụ tải giảm do ngừng cung cấp
điện. Dạng của biểu đồ phụ tải trong ngày có cắt điện diện rộng cũng mang đặc thù
riêng, thay đổi tuỳ thuộc vào thời gian, vùng, miền cắt điện.
Qua các số liệu thống kê, quá trình nghiên cứu thực tế và kinh nghiệm vận
hành, các nhà nghiên cứu, các chuyên gia điều độ đi đến kết luận: nhiệt độ môi
trường (thông số quan trọng nhất của thời tiết trong ngày), và đặc thù ngày đang xét
(ngày đặc biệt, ngày nghỉ cuối tuần, ngày lễ, ngày đặc biệt) là các biến ảnh hưởng
mạnh nhất đến giá trị phụ tải ngày.
1.4 Phƣơng hƣớng nghiên cứu dự báo phụ tải
Dự báo luôn giữ vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, quyết định kế hoạch
sản xuất, hướng đầu tư phát triển trong tương lai, do đó có rất nhiều các mô hình
toán học áp dụng cho dự báo. Cũng như các dự báo khác, dự báo phụ tải ngày cũng
phải dựa vào số liệu thống kê, phân tích và áp dụng thuật toán để xác định mối quan
hệ giữa phụ tải và các yếu tố ảnh hưởng, từ đó dự báo phụ tải dựa trên các yếu tố
ảnh hưởng đó.
Trước đây các mô hình toán học truyền thống hay được áp dụng cho dự báo
như: Hồi qui tuyến tính ( linear regression ), san trung bình (moving averages), hệ
số ngẫu nhiên ( stochastic ), san hàm mũ ( expodential smoothing ), AGRIMA (
Autoregressive Intergarated Moving Average )
Nghiên cứu phương pháp dự báo phụ tải ngày là nghiên cứu và áp dụng các
phương pháp để tìm quan hệ giữa phụ tải ngày và các yếu tố chủ yếu ảnh hưởng đến
phụ tải ngày. Việc áp dụng mạng nơron nhân tạo cho dự báo phụ tải của HTĐ Việt
Nam dựa trên các yêu cầu: phương pháp đơn giản, có tính đến ảnh hưởng của biến
nhiệt độ và đặc thù ngày, cho dự báo với sai số nhỏ là phương hướng của nghiên
cứu này.