Luận văn:Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong dự báo phụ tải ngắn hạn cho thành phố Đà Nẵng

Chia sẻ: Nhung Thi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST

Báo xấu

148
lượt xem 21
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mạng nơ-ron nhân tạo hay thường gọi ngắn gọn là mạng nơ-ron là một mô hình toán học hay mô hình tính toán được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron sinh học. Nó gồm có một nhóm các nơ-ron nhân tạo (nút) nối với nhau, và xử lý thông tin bằng cách truyền theo các kết nối và tính giá trị mới tại các nút (cách tiếp cận connectionism đối với tính toán). Trong nhiều trường hợp, mạng nơ-ron nhân tạo là một hệ thống thích ứng (adaptive system) tự thay đổi cấu trúc của mình dựa trên các...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn:Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong dự báo phụ tải ngắn hạn cho thành phố Đà Nẵng

-1- -2- B GIÁO D C VÀ ĐÀO T O Công trình ñư c hoàn thành t i Đ I H C ĐÀ N NG Đ I H C ĐÀ N NG Ngư i hư ng d n khoa h c: TS. TR N T N VINH LÊ TH THANH H I Ph n bi n 1: PGS.TS Nguy n H ng Anh. NGHIÊN C U NG D NG Ph n bi n 2: PGS.TS Lê Kim Hùng. M NG NƠRON NHÂN T O TRONG D BÁO PH T I NG N H N CHO THÀNH PH ĐÀ N NG Lu n văn s ñư c b o v t i H i ñ ng ch m Lu n văn t t nghi p th c sĩ k t h u t h p t i Đ i h c Đà N ng tháng 6 năm Chuyên ngành: M ng và H th ng ñi n 2011 Mã s : 60.52.50 Có th tìm hi u lu n văn t i: TÓM T T LU N VĂN TH C SĨ K THU T - Trung tâm Thông tin -H c li u, Đ i h c Đà N ng - Trung tâm H c li u, Đ i h c Đà N ng Đà N ng – Năm 2011
-3- -4- M Đ U là m t trong nh ng ng d ng thành công nh t c a ANN trong h th ng ñi n. B i v y, s d ng k thu t m ng nơron ANN ñ d báo ph t i 1. LÝ DO L A CH N Đ TÀI ng n h n cho Công ty Đi n l c Đà N ng là ñi u c n thi t và ñư c D báo ph t i là ho t ñ ng c n thi t c a các công ty ñi n l c. nghiên c u trong ñ tài này. Nó giúp các công ty ra các quy t ñ nh quan tr ng v quy ho ch và 2. M C ĐÍCH NGHIÊN C U v n hành, qu n lý ph t i, cung c p m t d báo ph t i cho các ch c M c tiêu c a ñ tài là ñ xu t các phương pháp d báo nhu c u năng l p bi u ñ phát ñi n cơ b n, ñánh giá m c ñ an toàn c a v n tiêu th ñi n năng trong giai ño n ng n ñ xây d ng các ñư ng cong hành h th ng và cung c p thông tin ñúng lúc cho ngư i ñi u ñ . ph t i cho khu v c nghiên c u có tính ñ n các y u t khác như nhu Trong ñó, d báo ph t i ng n h n gi vai trò ñ c bi t quan tr ng c u quá kh , y u t xã h i cũng như th i ti t. Đ tài s kh o sát trong các h th ng ñi n ñ c quy n truy n th ng. Trong tương lai, th phương pháp d báo ph t i s d ng m ng nơron, trình bày tính năng trư ng ñi n Vi t Nam phát tri n, càng làm tăng thêm tính c p thi t làm vi c c a m ng nơron và sau ñó là phát tri n trong ph n m m c a vi c d báo ph t i do nó nh hư ng tr c ti p ñ n giá giao ngay MATLAB. Cu i cùng, chương trình s th nhi m trên t p d li u quá (spot prrice), là y u t quy t ñ nh ñ n l i nhu n ho c thua l c a kh c a TP ĐN trong 4 năm, ki m tra tính chính xác và ng d ng công ty phát ñi n (GENCO). vào th c t . D báo ph t i ng n h n ñ c p ñ n d báo nhu c u ñi n trên 3. Đ I TƯ NG VÀ PH M VI NGHIÊN C U cơ s h ng gi , t 1 gi ñ n m t vài ngày s p ñ n. Nó là ho t ñ ng 3.1. Đ i tư ng nghiên c u c a ñ tài h ng ngày c a các công ty ñi n l c. Vi c phát tri n m t phương pháp - Các mô hình và phương pháp d báo. d báo ng n h n m nh, nhanh và chính xác là c n thi t cho c công - Các y u t nh hư ng ñ n ph t i ñi n (ng n h n). ty và khách hàng. - Phương pháp d báo ph t i ng n h n d a trên các k thu t Nhi u thu t toán và phương pháp ñã ñư c ñ xu t ñ th c hi n c a m ng nơron. C u trúc m ng nơron ñ ph c v cho d báo ph d báo ph t i ng n h n, d a trên k thu t th ng kê như phương t i. pháp ngày tương t , chu i th i gian, phương pháp h i quy ho c b ng - Nghiên c u ñ th ph t i c a Tp Đà N ng, xây d ng mô k thu t trí tu nhân t o như m ng nơron, h th ng chuyên gia, logic hình d báo cho ph t i Đà N ng. m và các máy vectơ h tr . Trong s các thu t toán này, m ng - Toolbox ANN c a MATLAB là m t b sưu t p c a m-file, nơron nhân t o (ANN) có nhi u ưu ñi m hơn c vì là m t mô hình rõ cho phép m r ng kh năng c a Matlab trong lĩnh v c m ng nơron. ràng, d th c hi n, chính xác và hi u qu . Có th nói, d báo ph t i Nó tích h p vi c tính toán, hi n th hình nh và l p trình. 3.2. Ph m vi nghiên c u
-5- -6- - Ph m vi nghiên c u t p trung vào ph t i ñi n Thành ph t i càng nâng cao vai trò c a nó và là m t ho t ñ ng không th thi u Đà N ng, thu th p d li u quá kh trong vòng 4 năm (2007-2010) trong n n kinh t phi ñi u ti t. chia làm hai ph n: t p hu n luy n (2007-2009) và t p ki m tra Trí tu nhân t o (m ng nơron) m ra m t hư ng m i ñ gi i (2010), ti n hành d báo cho năm 2011 và nh ng năm ti p theo. các bài toán c a h th ng ñi n (ch n ñoán s c , phân tích n ñ nh - Nghiên c u s nh hư ng c a nhi t ñ , l ch làm vi c (ngày tĩnh, ph i h p thu và nhi t năng…) và nhi u ngành ngh trong ngh , ngày l ) ñ n nhu c u ph t i. nhi u lĩnh v c khác nhau như: tài chính (mô hình hoá th trư ng, l a - S d ng công c ANN trong ph n m m MATLAB ñ ti n ch n ñ u tư…), môi trư ng (qu n lý tài nguyên, ñánh giá r i ro…), hành d báo. S li u d báo là ph t i c a Tp Đà N ng t 1 ngày cho vi n thông máy tính (phân tích tín hi u, nh n d ng…). ñ n 7 ngày s p t i ( t 1 gi ñ n 168 gi t i). 6. C U TRÚC C A LU N VĂN 4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN C U C u trúc c a lu n văn chia làm 3 ph n: Ph n m ñ u, n i dung Thu th p d li u v n hành làm ngu n d li u: ph t i 24h ñ tài và ph n k t lu n. trong ngày c a Tp Đà n ng. Đây chính là d li u c a ñ i tư ng N i dung c a ñ tài ñư c trình bày trong 73 trang bao g m 3 nghiên c u. T ñó tìm hi u và phân tích di n bi n c a ñ i tư ng chương. nghiên c u. Nghiên c u ñ c ñi m c a m ng nơron. S d ng ñ c tính ưu vi t c a m ng nơron ñ ng d ng cho công tác d báo. Ti n hành d báo ng n h n cho lư i ñi n Đà N ng. 5. Ý NGHĨA KHOA H C VÀ TH C TI N C A Đ TÀI M ng nơron nhân t o tuy ñã ñư c nghiên c u ng d ng nhi u trên th gi i nhưng v n còn khá m i m Vi t Nam. Th c t hi n nay có r t ít công ty ñi n l c ti n hành d báo ph t i m t cách nghiêm túc, khoa h c. Đ tài này hy v ng góp ph n làm rõ c u trúc, nguyên lý c a m ng nơron; qua ñó ng d ng vào công tác d báo- m t công vi c thư ng xuyên c a các công ty ñi n l c, tr thành m t phương pháp d báo nhanh và chính xác. Bên c nh ñó, ngành ñi n là ngành công nghi p mũi nh n và tiên phong. S p ñ n, Vi t Nam s hình thành th trư ng ñi n, d báo ph
-7- -8- • Trong quy ho ch các h th ng ñi n - D báo dài h n: Ph m vi d báo bao g m m t giai ño n CHƯƠNG 1 t 1-10 năm. Kho ng th i gian này c n cho quy ho ch, xây T NG QUAN V D BÁO PH T I d ng các nhà máy, các ñư ng dây truy n t i và phân ph i ñi n. 1.1. GI I THI U - D báo trung h n: Ph m vi d báo trung h n là m t giai M c tiêu chính c a d báo ph t i ng n h n (STLF) là cung ño n gi a 1 tháng và 1 năm. Lo i d báo này thư ng ñư c c p m t d báo ph t i cho các ch c năng l p bi u ñ phát ñi n cơ dùng ñ xác ñ nh thi t b và lư i ñi n s l p ñ t ho c thi t l p b n, cho vi c ñánh giá m c ñ an toàn c a v n hành h th ng, và các h p ñ ng trong th trư ng ñi n. cung c p thông tin ñúng lúc cho ngư i ñi u ñ . Ngư i ta nh n th c • Trong v n hành h th ng ñi n, d báo ph t i ch y u l p r ng STLF gi m t vai trò quan tr ng trong các h th ng ñi n ñ c cho kho ng th i gian vài phút ñ n 168 gi . Có 2 lo i d báo quy n truy n th ng. Trong m t h th ng ñi n tái c u trúc, m t công ph t i chính trong v n hành h th ng ñi n là : d báo ph t i ty phát ñi n (GENCO) s ph i d báo nhu c u c a h th ng và giá r t ng n h n và ng n h n. tương ng c a nó ñ ra các quy t ñ nh phù h p v i th trư ng. - D báo ph t i r t ng n h n ñư c l p cho vài phút s p Các mô hình d báo khác nhau ñã ñư c dùng trong các h t i và ñư c dùng cho ñi u khi n ngu n phát t ñ ng (AGC). th ng ñi n ñ ñ t ñư c ñ chính xác d báo. N m trong s các mô - D báo ph t i ng n h n ñư c l p cho 1gi ñ n 168 gi hình là các phương pháp h i quy, phương pháp th ng kê và phương t i. K t qu d báo ph t i ng n h n ch y u dùng cho các pháp không gian tr ng thái. Bên c nh ñó, các thuât toán d a vào trí m c ñính thi t l p bi u ñ phát ñi n. Trong th i gian này, tu nhân t o ñã ñư c ñưa vào d a trên h th ng chuyên gia, l p trình công ty ñi n ph i bi t k ho ch kinh doanh ñi n, k ho ch ti n hoá, h th ng m , m ng nơron nhân t o (ANN), và t h p c a b o dư ng ho c k ho ch ñi u khi n ph t i ñ t i thi u hóa các thu t toán này. Trong s các thu t toán này, ANN ñã nh n ñư c chi phí. nhi u s quan tâm vì là m t mô hình rõ ràng, d th c hi n và hi u 1.3 CÁC Y U T NH HƯ NG Đ N PH T I qu t t. Các y u t kinh t Đi u ki n kinh t trong m t khu v c có th 1.2. CÁC LO I D BÁO PH T I nh hư ng ñ n hình d ng ñ th ph t i. Đi u ki n này có th bao Đ thi t l p m t mô hình d báo, c n thi t ph i xác ñ nh các g m các v n ñ như lo i khách hàng, các ñi u ki n nhân kh u h c, nhu c u mà chúng ta mu n tr l i. Theo ñó có hai lo i d báo ph t i các ho t ñ ng công nghi p, và dân s . Các ñi u ki n này ch y u s phân bi t trong v n hành và l p quy ho ch các h th ng ñi n. S nh hư ng ñ n d báo ph t i dài h n. phân bi t này căn c vào th i gian d báo:
-9- - 10 - Các y u t th i gian bao g m th i gian c a năm, các ngày gi(k) = các hàm l a ch n tùy ý trong tu n, và các gi trong ngày. Có s khác bi t quan tr ng trong ai = tham s c a mô hình ph t i gi a ngày làm vi c và ngày cu i tu n. Ph t i trên các ngày η(k) = Bi n ng u nhiên mô t s bi n ñ i ng u nhiên d(k) c a mô trong tu n cũng có th khác nhau. hình Các ñi u ki n th i ti t nh hư ng ñ n ph t i. Trong th c t , M t mô hình nhân có th dư i d ng: các tham s th i ti t ñư c d báo là các y u t quan tr ng nh t trong L = Ln · Fw · Fs · Fr , các d báo ph t i d báo ng n h n. trong ñó Ln là t i bình thư ng (t i n n) và các h s hi u ch nh là các Các nhi u ng u nhiên. Các khách hàng công nghi p l n, như h s Fw ; Fs ; Fr là các s dương mà có th làm tăng ho c làm gi m cán thép, có th gây ra các thay ñ i ph t i ñ t ng t. Ngoài ra, các ph t i t ng. Các hi u ch nh này ñư c căn c vào th i ti t hi n hành hi n tư ng và ñi u ki n nào ñó có th gây ra các thay ñ i ph t i ñ t (Fw), các bi n c ñ c bi t (Fs), và các bi n ñ ng ng u nhiên (Fr). ng t như c t ñi n do ti t gi m ho c s ng ng ho t ñ ng c a các khu 1.4.2 Mô hình d báo các ph t i nh y c m v i th i ti t (Mô công nghi p do ñình công, do kh ng ho ng kinh t . hình c ng) Các y u t v giá. Trong các th trư ng ñi n, giá ñi n, mà có Nhu c u ñ nh t ng c a h th ng có th ñư c coi là t ng c a th thay ñ i ñ t ng t và có th có m t quan h ph c t p v i t i c a thành ph n không nh y c m v i th i ti t và thành ph n khác nh y h th ng, tr nên là m t y u t quan tr ng trong d báo ph t i. c m v i th i ti t, nghĩa là, Các y u t khác. Hình d ng ñ th ph t i có th khác nhau do dp(k) = B(k) + W(k) các ñi u ki n ñ a lý. Ví d , ñ th ph t i khu v c nông thôn thì khác trong ñó: so v i khu v c ñô th . Đ th ph t i cũng có th ph thu c vào lo i B(k) = Thành ph n không nh y c m v i th i ti t trong th i gian k khách hàng. Ch ng h n như ñ th ph t i dân cư có th khác so v i W(k) = Thành ph n nh y c m v i th i ti t trong kho ng th i gian k các khách hàng thương m i và công nghi p. Đ xác ñ nh thành ph n nh y c m v i th i ti t, nhu c u t ng 1.4 M T S MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP D BÁO ñư c l y m u (theo gi , hàng ngày, hàng tu n, h ng năm) cùng v i THÔNG D NG các bi n th i ti t. 1.4.1 Các mô hình xác su t (Mô hình nhân) Chen [3] trình bày m t mô hình c ng dư i d ng ph t i d báo D ng chung c a lo i mô hình ph t i ñi n này có th ñư c là m t hàm c a 4 thành ph n : bi u di n như sau: n L = Ln + Lw + Ls + Lr, d(k) = ∑ a g (k ) + η (k ) i =1 i i trong ñó L là t i t ng, Ln th hi n cho "ph n bình thư ng” c a t i, ñó trong ñó : là m t b các d ng ph t i ñã chu n hóa cho t ng “lo i” ngày mà ñã d(k) = thành ph n ph t i ñi n ñư c d báo (trung bình ho c ñ nh) ñư c nh n bi t khi x y ra trong su t c năm, Lw th hi n ph n nh y
- 11 - - 12 - c m v i th i ti t c a ph t i, Ls là m t thành ph n bi n c ñ c bi t Các h th ng chuyên gia. Vi c d báo d a vào các quy t c t o ra m t ñ l ch ñáng k so v i mô hình ph t i bình thư ng, và L r làm cho vi c s d ng các quy t c, mà v m t b n ch t thư ng là các là m t s h ng hoàn toàn ng u nhiên, nhi u. quy t c suy nghi m (heuristic), ñ th c hi n d báo chính xác. 1.4.3 Các phương pháp d báo trung và dài h n Logic m . Logic m là m t s khái quát hóa c a logic Boolean Các mô hình End-use. Phương pháp End-use tính toán tr c thư ng dùng ñ thi t k m ch s . Ưu ñi m c a logic m là không c n ti p nhu c u tiêu th ñi n năng b ng cách dùng các thông tin m r ng m t mô hình toán h c ánh x các ñ u vào ñ n ñ u ra và không c n v vi c s d ng cu i cùng và ngư i dùng cu i cùng. các ñ u vào chính xác. Các mô hình toán kinh t . Phương pháp toán kinh t Các máy vector h tr (Support Vector Machines) (SVMs). (econometric) k t h p lý thuy t kinh t v i các k thu t th ng kê ñ Các máy vectơ h tr (SVMs) là m t k thu t m nh g n ñây hơn d báo nhu c u ñi n. Phương pháp này tính các quan h gi a nhu c u trong vi c gi i quy t các bài toán phân lo i và h i quy. Phương pháp tiêu th ñi n năng (bi n ph thu c) và các h s nh hư ng ñ n nhu này ñư c b t ngu n t lý thuy t h c th ng kê. c u tiêu th . Mô hình th ng kê d a trên h c. Mô hình th ng kê có th h c . các tham s c a mô hình ph t i t các d li u quá kh . 1.4.4 Các phương pháp d báo ph t i ng n h n Phương pháp ngày tương t . Phương pháp này d a trên vi c tìm ki m d li u quá kh ñ i v i các ngày trong 1; 2; ho c 3 năm có các ñ c ñi m tương t ngày d báo. Các phương pháp h i quy. Đ i v i d báo ph t i ñi n, các phương pháp h i quy thư ng ñư c s d ng ñ mô hình các m i quan h c a nhu c u tiêu th c a t i và các h s khác như th i ti t, lo i ngày, và lo i khách hàng. Chu i th i gian. Các phương pháp chu i th i gian ñư c d a trên gi ñ nh là d li u có m t cơ c u n i b , ch ng h n như là t tương quan, xu hư ng, ho c bi n ñ i theo mùa. M ng nơron. V cơ b n, m ng nơron là m t m ch phi tuy n tính mà có kh năng ñã ñư c ch ng t v vi c làm phù h p các ñư ng cong phi tuy n.
- 13 - - 14 - CHƯƠNG 2 2.2 LÝ THUY T M NG NƠRON PHƯƠNG PHÁP D A TRÊN CÁC K THU T C A Ngày nay, nghiên c u v m ng nơron là m t phát tri n h a M NG NƠRON h n c a Trí tu nhân t o (Artificial Intelligence), ñã ñư c áp d ng 2.1 T I SAO DÙNG PHƯƠNG PHÁP M NG NƠRON ? trong nhi u lĩnh v c: D báo, ñ c bi t ñ i v i ph t i dân cư là r t ph c t p. Vi c - Công nghi p: ñi u khi n ch t lư ng, ch n ñoán s c , các l a ch n phương pháp m ng nơron có th ñư c s d ng khi: m i tương quan gi a d li u ñư c cung c p b i các c m bi n, tín Không có mô hình toán h c là c th c a t i hi u phân tích ho c ch vi t khác nhau ... T i là m t hàm c a các y u t khác nhau (quá kh , l ch, th i - Tài chính: d báo và mô hình hóa th trư ng (dòng ti n t ....), ti t, khác...) l a ch n ñ u tư, phân b ngân sách. Hàm d báo là ph c t p và chưa bi t, và quan h là phi tuy n - Vi n thông và máy tính: phân tích tín hi u, tri t nhi u, nh n tính d ng (nhi u, hình nh, l i), nén d li u. Các phương pháp thông thư ng c ñi n như phương pháp h i - Môi trư ng: ñánh giá r i ro, phân tích hóa h c, d báo và mô quy ho c n i suy trong trư ng h p này có th không cho ñ chính hình hóa khí tư ng, qu n lý tài nguyên. xác ñ l n. Bên c nh ñó, các phương pháp này v i phương ti n tính 2.2.1 Gi i thi u ANN toán r t l n có th h i t r t ch m và th m chí có th phân kỳ trong ANN là m t h th ng x lý thông tin b ng máy tính mà mô m t s trư ng h p. Do ñó, chúng không thích h p v i các ng d ng ph ng ch c năng c a não ngư i. Não ngư i g m h ng tri u t bào th i gian th c. n i v i nhau g i là nơron. Nơron có 4 ph n chính: thân nơron G n ñây, các k thu t m ng nơron nhân t o (ANN) ñang b t (soma), cây th n kinh (dendrite), tr c th n kinh (axon) và kh p th n ñ u ñư c s d ng trong các lĩnh v c khác nhau c a các nghiên c u kinh (synapse), như trình bày Hình 2.1 v lư i ñi n, ñ c bi t là d báo ph t i. Vi c s d ng các phương pháp m ng nơron s tránh g p ph i nh ng h n ch c a các phương pháp thông thư ng. Phương pháp này thu n ti n ñ xem xét các y u t khác nhau và ng u nhiên phi tuy n. Hàm c a m ng nơron như m t h p ñen mà ho t ñ ng c a nó s ñư c xác ñ nh b i giai ño n h c, do ñó vi c tính toán r t nhanh. Phương pháp này có th ph i ñ i m t v i các lo i tình hu ng khác nhau (thông qua t h c) ñ phát tri n thành m t mô hình thích nghi. Hình 2.1: Minh ho m t nơron sinh h c
- 15 - - 16 - Các cây ti p nh n ñi n áp t các nơron khác. Các ñi n th này m ñư c gia tr ng nh các kh p th n kinh. Thân s t ng t t c các ñi n ν k = ∑ x j wkj − bk j =1 th ñư c c p b i các cây. N u t ng các ñi n th vư t m t ngư ng Đ u ra c a nơron s là nào ñó, thân s phát ra m t ñi n th ho t ñ ng qua m t tr c th n yk = f(νk) kinh. Tr c th n kinh s phân ph i ñi n th ho t ñ ng này ñ n các 2.2.2 Mô hình m ng nơron nơron khác. Sau khi phát ra ñi n th ho t ñ ng, thân s gi i tr ñi n Nói chung, c u trúc c a ANN g m có 3 ph n: l p ñ u vào, l p th v ñi n th nghĩ, và nó ph i ch m t ít th i gian cho ñ n khi nó n và l p ñ u ra như ch trên Hình 2.6. Lóp ñ u vào là l p có k t n i có th phát ra m t ñi n th khác (th i gian ch u ñ ng). v i th gi i bên ngoài. L p ñ u vào s nh n thông tin t th gi i bên D ng sinh h c c a m t nơron có th ñư c mô ph ng như ch ngoài. L p n không có k t n i v i th gi i bên ngoài, nó ch k t n i Hình 2.2. Các cây ñư c mô hình như m t vetơ ñ u vào mà thu th p v i l p ñ u vào và l p ñ u ra. L p ñ u ra s cung c p ñ u ra c a thông tin t m t nơron bên ngoài. Vectơ tr ng s mô t các kh p m ng ANN cho th gi i bên ngoài sau khi thông tin vào ñư c m ng th n kinh ñ t tr ng s vào thông tin. B c ng (adder) là m t s mô t x lý. c a thân nơron s c ng t t c các thông tin ñ u vào. Hàm chuy n ñ i th hi n m t gia str nào ñó mà ñi u khi n nơron phát ra, và cu i cùng tr c th n kinh có th ñư c mô t như là m t vectơ ñ u ra. Hình 2.6: Mô hình ANN t ng quát Có 4 lo i c u trúc ANN ñư c dùng ph bi n, c th là, m ng m t Hình 2.2: Mô hình toán h c c a nơron l p, m ng peceptron nhi u l p, m ng Hopfield, và m ng Kohonen. a/ M ng m t l p: là m t c u trúc ANN không có l p n. Nơron tính t ng các ñ u vào c a nó (x1, x2,.....xn), gia tr ng nó M ng này có th ñư c phân lo i như là m t m ng ANN truy n b ng các tr ng s (w1, w2, ...., wn), so sánh v i ngư ng b. N u t ng th ng, b i vì thông tin ch y theo m t hư ng, có nghĩa là ñ n ñ u ra. này vư t qua thì hàm kích ho t f s t o ra ñ u ra c a nó. K t qu sau b/ Perceptron nhi u l p: D ng ñơn gi n nh t c a peceptron khi ñư c chuy n ñ i là ñ u ra c a các nơron. nhi u l p s có 3 l p, m t l p ñ u vào, m t l p n, và m t l p ñ u ra.
- 17 - - 18 - c/ M ng Hopfield: có th ñư c phân lo i là m t m ng ANN 2.3 NG D NG M NG NƠRON Đ D BÁO PH T I ĐI N ph n h i (feedback), vì trong m ng này m t l p không ch nh n 2.3.1 Các bi n ñ u vào c a m ng thông tin t l p trư c ñó mà còn nh n t ñ u ra trư c ñó và bias. M t cách t ng quát, các bi n ñ u vào có th ñư c phân thành 8 lo i: d/ M ng Kohonen: g m có các ñơn v ñ u vào truy n th ng và 1. t i quá kh m t l p ph (bên) (lateral layer). L p ph có m t vài nơron, n i theo 2. nhi t ñ quá kh và d báo hư ng ngang ñ n các nơron lân c n. M ng Kohonen có th t t 3. ch s gi c a các ngày ch c và có th làm cho nơron lân c n ph n ng theo cùng m t cách. 4. ch s ngày c a các tu n 2.2.3 H c t p 5. t c ñ gió 2.2.3.1 H c có giám sát: 6. ñ che ph b u tr i Trong lo i hình h c này, m ng nơron ñư c làm thích nghi 7. lư ng mưa b ng cách so sánh gi a k t qu tính toán d a trên các ñ u vào ñã cho, 8. ngày m ho c ngày khô và ñáp s d ki n ñ u ra. Không có quy ñ nh chung nào mà có th ñư c th c hi n ñ 2.2.3.2 H c không có giám sát: xác ñ nh các bi n ñ u vào. Đi u này ph n l n ph thu c vào k thu t Trong lo i này, quá trình h c ñư c d a trên các xác su t. phán ñoán và kinh nghi m. M ng s ñư c thay ñ i tr ng thái th ng kê ñ u ñ n và thi t l p các 2.3.2 C u trúc m ng BP m c lo i, b ng cách quy ñ nh và làm t i ưu hóa giá tr ch t lư ng, M ng nơron nhân t o có c u trúc x lý phân tán và song song. các m c lo i ñư c ch p nh n. Chúng có th ñư c dùng như m t t p h p các mãng tính toán c a 2.2.4 M ng lan truy n ngư c hàng lo t ph n t x lý gi ng nhau l p ñi l p l i b trí trên m t lư i. M ng lan truy n ngư c ñư c thi t k như th nào ñ nó làm Vi c h c ñ t ñư c b ng cách thay ñ i các liên k t gi a các ph n t vi c như m t m ng nhi u l p, lan truy n v phía trư c, b ng cách s x lý. Đ n nay, t n t i nhi u m ng ANNs ñư c ñ c trưng b i d ng ch c năng h c có giám sát. Phương pháp này ñư c ñ c trưng topology c a chúng và các quy t c h c. Đ i v i bài toán STLF, m ng b i quá trình h c. BP là m t m ng ñư c s d ng r ng rãi nh t. V i kh năng x p x b t Đ gi i quy t m t v n ñ c th , có ba bư c, trong quá trình kỳ hàm phi tuy n liên t c nào, m ng BP có kh năng ánh x (d báo) hu n luy n cho m ng h c lan truy n ngư c có giám sát: b t thư ng. L a ch n ñ u vào d li u cho m ng M ng BP là m t m ng truy n th ng nhi u l p, và hàm chuy n L a ch n ki n trúc c a m ng ñ i trong m ng thông thư ng là m t hàm phi tuy n như hàm Hu n luy n m ng sigmoid.
- 19 - - 20 - 2.3.2.1 C u trúc ANN ñ xu t c a t t c các c p hu n luy n trong t p hu n luy n ph i tương t v i Trong c u trúc ñã ñ xu t, ANN ñư c thi t k d a trên các ph nh ng ngày ñư c d báo. t i trư c ñó, lo i mùa, lo i ngày, gi c a m t ngày, nhi t ñ c a ngày 2.3.4 S nơron n trư c ñó và nhi t ñ d báo. Ch có 2 y u t th i ti t ñư c dùng Vi c xác ñ nh s lư ng t i ưu các nơron n là m t v n ñ quan trong c u trúc này, vì ph t i d báo ñư c gi ñ nh là trong m t tr ng. N u nó quá nh , m ng có th không có ñ thông tin, và do ñó khu v c khí h u bình thư ng. cho k t qu d báo không chính xác. M t khác, n u nó là quá l n, thì Có t ng c ng 32 nơron trong l p ñ u vào. Nơron ñ u tiên quá trình hu n luy n s r t dài. ñư c dùng ñ ñ nh nghĩa ngày c a d báo. M t ngày c a tu n s 2.3.5 Tr ng s thích nghi ñư c gán cho m t s trong ph m vi t 1-7,. Đi u ch nh tr ng s ñư c th c hi n h ng ngày d a vào lan 24 nơron ñ u vào ñ i di n cho ph t i hàng gi trong ngày. truy n ngư c. H ng ngày ANN s d báo ph t i cho ngày ti p theo 6 nơron k ti p ñư c dùng ñ thu th p nh hư ng c a nhi t ñ . và lưu tr thông tin này. Hi u s gi a t i th c và t i d báo s ñư c 3 nơron ñ u dư c dùng cho nhi t ñ c a ngày trư c ñó còn 3 nơron tính toán và truy n ngư c ñ n các tr ng s , b ng cách s d ng cùng khác dùng cho d báo nhi t ñ c a ngày k ti p. Trong l p n, 3 m t phương pháp như trong quá trình hu n luy n. m ng theo mùa ñư c dùng. L p ñ u ra c a t t c các m ng theo mùa 2.3.6 D báo nhi u ngày g m 24 nơron, ñ i di n cho 24 gi trong m t ngày c a d báo. • D báo ph t i cho ngày d gi vai trò là ph t i c a ngày trư c 2.3.2.2 ANN theo mùa ñó trong d báo t i ngày d+1, và T các s li u ph t i do Đi u ñ cung c p, ta nh n th y ph • D báo nhi t ñ ngày d gi vai trò là nhi t ñ ngày trư c ñó t i cao nh t x y ra vào mùa hè, th p nh t vào mùa ñông. Các ph t i ñ i v i d báo ngày d+1 trong mùa xuân và thu chênh l ch ít. Nhi t ñ cũng s khác trong M c dù d báo cho nhi u hơn 7 ngày có th ñư c th c hi n, t ng mùa, có nghĩa là mùa ñông có nhi t ñ th p nh t và mùa hè có nhưng nói chung là không ñư c khuyên dùng vì các sai s tích lu . nhi t ñ cao nh t. V i nh n th c này, thì s t t hơn ñ phân bi t gi a các mùa b ng cách s d ng các modun ANN khác nhau. Do ñó, vi c hu n luy n s d hơn và có cơ h i có các k t qu t t hơn. Chúng ta s xem xét 3 modun ANN c a mùa hè, mùa ñông, và mùa xuân/thu. 2.3.3 L a ch n các t p hu n luy n ANNs ch có th th c hi n nh ng gì chúng ñã ñư c hu n luy n ñ làm. Các tiêu chí l a ch n t p hu n luy n là các ñ c tính
- 21 - - 22 - CHƯƠNG 3 - T n t i hai ñ nh t i c a ngày, ñi m th nh t là kho ng 10h, NG D NG M NG NƠRON ñi m th hai là gi a 20h - 22h. Đ D BÁO PH T I TP ĐÀ N NG - Có s tương ñ ng v ñư ng cong c a các ngày gi ng Trong ph n này trình bày phương pháp d báo ph t i ng n nhau. h n b ng cách s d ng ANN Toolbox c a MATLAB. Chương trình - S tiêu th tăng lên theo các năm t 2007 ñ n 2010. s áp d ng c th vi c d báo cho nhu c u tiêu th ñi n khu v c - Ph t i mùa hè cao hơn ph t i mùa xuân. Thành ph Đà N ng. T nh ng nh n xét này, chúng ta có th th y r ng ñư ng 3.1. CƠ S D LI U cong ph t i di n bi n theo gi , theo ngày, theo tu n, theo mùa, và có D báo s d ng d li u ch a ñ ng thông tin tiêu th ñi n t ng liên quan ñ n các ngày ngh c a m t năm. Chúng ta ph i phân tích và gi trong ngày su t 4 năm (2007-2010 và có c p nh t s li u các xét ñ n t t c các y u t khác nhau này vì ít nhi u nó cũng làm nh tháng ñ u năm 2011) c a thành ph Đà N ng. Nhi t ñ trung bình hư ng ñ n vi c mô t biên d ng c a ph t i. m i ngày và nhi t ñ cho nh ng gi khác nhau c a cùng m t ngày 3.3 S D NG ANN TOOLBOX trong su t quá trình kh o sát cũng ñư c thu th p. Chu n hoá s li u Các toolbox c a MATLAB là m t b sưu t p c a m-file mà v i nh ng thông tin v ngày ngh , ngày l và ngày làm vi c. m r ng các kh năng c a MATLAB ñ n m t s lĩnh v c k thu t 3.2. DI N BI N C A ĐƯ NG CONG PH T I như h th ng ñi u khi n, x lý tín hi u, t i ưu hoá, và ANN. Trong Phân tích ph t i trong th i gian này (t năm 2007 ñ n năm toolbox ANN version 3.0 [Mat99b], MATLAB cung c p 12 hàm 2010), có th quan sát ñ n m t vài y u t như sau: hu n luy n có hi u su t cao. V ph n t i h ng ngày, thì t i ñ nh h ng ngày x y ra vào th M t m ng ANN lan truy n ngư c ñư c dùng ph bi n. M t s Ba, ph t i gi m th p x y ra trong th i gian cu i tu n, và ph t i các bàn lu n v l p ñ u vào, l p n và l p ñ u ra như sau. gi m th p nh t x y ra vào Ch nh t. Khi xác ñ nh ph t i h ng gi , 3.3.1 L p ñ u vào. chúng ta s phân bi t gi a lo i ngày như ngày trong tu n và ngày • Phân lo i: tìm nh ng tháng gi ng nhau trong các d li u cơ b n cu i tu n. Các ph t i h ng gi này cũng khác nhau trong t ng mùa: và phân lo i. mùa xuân và mùa thu có mô hình t i như nhau, mùa ñông và mùa hè • Mã hóa: Mã hóa d li u ñ u vào như gi i thích trong b ng 3.1. có mô hình t i riêng nó. • Tiêu chu n hóa: T d li u ñ u vào (b ng 3.1), t t c các bi n s Qua các ñư ng cong ph t i này, chúng ta có th th y hình ñư c xem xét trong mô hình s ñư c tiêu chu n hóa gi a 0 và 1. dáng ñi n hình c a t i theo qui lu t sau: 3.3.2 L p n. - Ph t i tiêu th gi m vào cu i tu n. S nơron trong l p n ph i ñư c xác ñ nh b ng suy nghi m, vì không có phương pháp t ng quát nào có s n ñ xác ñ nh s nơron
- 23 - - 24 - chính xác trong l p n. ñ ch n ra m ng t i ưu, ph c v cho vi c d báo. 3.3.3 L p ñ u ra. Ta t o t p ki m tra v i d li u c a năm 2010, tương ng v i V ph n l p ñ u ra, thì tương ñ i d dàng ñ thi t l p khi so các ñ u vào và ñ u ra ñã khai báo trên. sánh các l p ñ u vào và các l p ñ u ra. 3.5 CÁC K T QU Tiêu chu n ñánh giá: 3.5.1. K t qu cho tháng 3 năm 2011: Đ xác ñ nh sai s , sai s tuy t ñ i ph n trăm (APE) và sai Nh ng k t qu cho th y r ng sai s tuy t ñ i l n nh t c a d s tuy t ñ i trung bình ph n trăm (MAPE) ñư c s d ng, và ñư c báo là không quá 5%, trong khi sai s trung bình là nh hơn 2.6% và ñ nh nghĩa như sau: sai s RMS không quá 3%. Tai thuc − Taidubao K t qu d báo, sai s l n nh t, sai s trung bình và sai s bình APE= * 100 Taithuc (3.1) phương ch ng minh tính hi u qu c a phương pháp ñã ñ xu t. 3.5.2. K t qu cho tháng 7 năm 2010: 1 MAPE = ∑ APE (3.2) B ng 3.3: Sai s tuy t ñ i, sai s trung bình quan sát trong Nh Nh tháng 7 năm 2010 Trong ñó Nh là s gi trong th i gian d báo Ngày Saiso_tuyetdoi Saiso_trungbinh 3.4 CÁC BƯ C TH C HI N MÔ PH NG VÀ K T QU (%) (%) 3.4.1 Xác ñ nh c u trúc Th ba, 1-7-2010 1.5 1.43 Bư c 1 : T o các ma tr n d li u ñ u vào và ñ u ra. Th tư, 2-7-2010 2.6 1.87 G i ANN Toolbox b ng l nh >> nntool. Th năm, 3-7-2010 1.18 1.19 Màn hình hi n ra c a s Network/Data Manager Th sáu, 4-7-2010 2.19 3.09 Bư c 2 : Ch n d li u ñ u vào Input Data và d li u ñích Target Th b y, 5-7-2010 2.18 3.64 Data Ch nh t, 6-7-2010 3.14 1.66 Bư c 3 : Thi t l p và ch n các thông s c a m ng Th hai, 7-7-2010 2.16 1.4 3.4.2 Hu n luy n m ng Th ba, 8-7-2010 3.9 1.59 Tiêu chu n d ng ñ i v i quá trình hu n luy n căn c vào sai Th tư, 9-7-2010 4.6 1.29 s sinh ra b i ANN, d a vào sai s tuy t ñ i ph n trăm (APE) và sai Th năm, 10-7-2010 3.19 1.52 s tuy t ñ i trung bình ph n trăm (MAPE). 3.4.3 Quá trình ki m tra m ng Th sáu, 11-7-2010 4.1 2.15 Sau khi ñã hu n luy n, ta ti n hành ki m tra sai s c a m ng Th b y, 12-7-2010 3.15 3.08
- 25 - - 26 - Ch nh t, 13-7-2010 2.12 1.31 K T LU N Th hai, 14-7-2010 2.18 1.26 Th ba, 15-7-2010 2.6 1.92 Trong b i c nh c a th trư ng ñi n t do, ñ t i ưu hóa vi c Th tư, 16-7-2010 2.5 1.51 qu n lý ph t i cho các m c tiêu khác nhau (chi phí nh nh t, c i Th năm, 17-7-2010 2.7 2.52 thi n d ch v ,…) thì vi c d báo ph t i, ñ c bi t là d báo ph t i Th sáu, 18-7-2010 3.8 3.14 ng n h n ñóng m t vai trò quan tr ng. Qua nghiên c u m t s Th b y, 19-7-2010 4.14 3.11 phương pháp d báo nhu c u ñi n năng, chúng tôi th y m i phương Ch nh t, 20-7-2010 2.17 1.5 pháp có nh ng ưu như c ñi m riêng, tùy theo yêu c u v ñ tin c y, Th hai, 21-7-2010 1.8 1.33 ñ chính xác và ph m vi d báo ñ l a ch n phương pháp thích h p. Th ba, 22-7-2010 2.65 2.3 M ng Neural nhân t o có th xét ñ n nh hư ng c a nhi u y u t khác nhau như nhi t ñ , l ch làm vi c, các mùa trong Th tư, 23-7-2010 1.68 3.19 năm…tác ñ ng ñ n ñư ng cong tiêu th ñi n. Chính vì v y mà mô Th năm, 24-7-2010 1.89 3.32 hình m ng Neural và c u trúc ñã ñ xu t ñ d báo s phát tri n c a Th sáu, 25-7-2010 2.8 2.73 ñư ng cong ph t i theo t ng gi ñã th hi n rõ tính ưu vi t c a nó Th b y, 26-7-2010 3.1 3.58 v ñ chính xác cao, c th là ñ tài ñã s d ng ñ d báo s tiêu th Ch nh t, 27-7-2010 2.12 1.19 vào tháng ba năm 2011 và tháng b y năm 2010 Đà N ng và ñã ñ t Th hai, 28-7-2010 2.19 1.24 ñ chính xác lên ñ n 96%. Th ba, 29-7-2010 1.6 1.52 M c dù phương pháp này c n thu th p thông tin nhi u và Th tư, 30-7-2010 1.62 1.1 kh i lư ng tính toán l n nhưng v i s h tr c a máy vi tính thì ñây Th năm, 31-7-2010 2.11 2.15 là m t phương pháp h a h n s ph c v ñ c l c cho công tác d báo nh m giúp các công ty ñi n l c nâng cao vi c v n hành hi u qu và tin c y c a m t h th ng ñi n.