Xây dựng mô hình dự báo tình hình sử dụng điện sử dụng mạng nơ ron nhân tạo Xây dựng mô hình dự báo tình hình sử dụng điện sử dụng mạng nơ ron nhân tạo Xây dựng mô hình dự báo tình hình sử dụng điện sử dụng mạng nơ ron nhân tạo Xây dựng mô hình dự báo tình hình sử dụng điện sử dụng mạng nơ ron nhân tạo
Lý do lựa chọn đề tài
Công nghệ thông tin đang phát triển mạnh mẽ và được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội, mang lại hiệu quả lớn và thúc đẩy sự phát triển chung Đặc biệt, nó góp phần duy trì và điều phối sự phát triển ổn định của nền kinh tế.
Trong quy hoạch phát triển kinh tế xã hội và hệ thống điện, việc xác định các chỉ số kinh tế trong tương lai là rất quan trọng Để đạt được điều này, cần sử dụng các phương pháp dự báo, trong đó độ chính xác phụ thuộc vào lựa chọn mô hình Dự báo nhu cầu điện năng không chính xác có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng cho nền kinh tế; nếu dự báo quá cao, sẽ dẫn đến chi phí đầu tư lớn, trong khi nếu quá thấp, sẽ không đáp ứng được nhu cầu tiêu thụ, gây thiệt hại cho nền kinh tế và ảnh hưởng đến đời sống nhân dân Hiện nay, nhiều phương pháp dự báo đã được áp dụng trong quy hoạch, bao gồm phương pháp tính theo hệ số đàn hồi, phương pháp ngoại suy theo thời gian, phương pháp tương quan, và phương pháp mạng nơ ron.
Mỗi phương pháp dự báo đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, cùng với phạm vi sử dụng khác nhau Việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào lĩnh vực áp dụng, lượng thông tin hiện có và các điều kiện cụ thể.
Bài viết này tập trung vào các phương pháp dự báo nhằm phân tích và lựa chọn mô hình dự báo phù hợp với sai số nhỏ nhất Dựa trên số liệu thống kê thu thập được, nghiên cứu sẽ áp dụng các phương pháp này để tính toán dự báo nhu cầu sử dụng điện năng cho tỉnh Thái Nguyên.
Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn
Mục đích chính của luận văn là khám phá các phương pháp dự báo và ứng dụng chúng trong việc dự đoán nhu cầu tiêu thụ điện năng, dựa trên các tập dữ liệu hiện có.
Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của đề tài
Mạng nơ ron nhân tạo đã được ứng dụng rộng rãi trên toàn cầu, nhưng vẫn còn khá mới mẻ tại Việt Nam Hiện nay, chỉ có một số ít công ty điện lực thực hiện dự báo nhu cầu sử dụng điện một cách nghiêm túc và khoa học.
Thái Nguyên, một thành phố công nghiệp đang phát triển nhanh chóng, cần các số liệu dự báo chính xác để lãnh đạo hoạch định chính sách và quy hoạch phát triển phù hợp Đề tài này sẽ cung cấp dữ liệu quan trọng cho việc quy hoạch hệ thống điện, đảm bảo đáp ứng đủ năng lượng cho sự phát triển kinh tế của thành phố.
Nhân viên của Tổng công ty Điện lực miền Bắc đang nghiên cứu và phát triển công nghệ thông tin, với hy vọng làm rõ cấu trúc và nguyên lý của mạng nơ ron Đề tài này nhằm ứng dụng vào công tác dự báo, giúp các Công ty điện lực có phương pháp dự báo nhanh chóng và chính xác hơn.
Phương pháp nghiên cứu
Thu thập số liệu thống kê về các thành phần kinh tế của thành phố Thái Nguyên bao gồm giá trị sản xuất công nghiệp, dịch vụ, nông – lâm – ngư nghiệp, GDP, dân số và thu nhập qua các năm.
Thu thập số liệu về điện năng tiêu thụ của thành phố qua các năm
Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển một chương trình dự báo nhu cầu sử dụng điện năng bằng cách áp dụng mạng nơ ron nhân tạo Mục tiêu là dự báo nhu cầu điện năng cho thành phố Thái Nguyên đến năm 2025, nhằm hỗ trợ trong việc quản lý và quy hoạch nguồn cung điện hiệu quả hơn.
Bố cục của luận văn
Luận văn gồm các nội dụng chính sau:
+ Chương 1: Tổng quan về dự báo
+ Chương 2: Dự báo nhu cầu sử dụng điện năng
+ Chương 3: Xây dựng mô hình dự báo tình hình sử dụng điện sử dụng mạng nơ ron nhân tạo
+ Phần kết luận và hướng phát triển
TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO
Giới thiệu
1.1 Khái niệm về dự báo
Dự báo là quá trình dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ và hiện tại, thường thông qua phân tích xu hướng Nó bao gồm các phương pháp thống kê và mô hình chuỗi thời gian để đánh giá Hiện nay, dự báo được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, tăng trưởng kinh tế, lũ lụt, thời tiết thiên tai và mực nước.
Thuật ngữ dự báo có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp trong đó “Pro” (nghĩa là trước) và
“gnois” (nghĩa là biết), “Prognois” nghĩa là biết trước
Dự báo là quá trình dự đoán dựa trên cơ sở khoa học, thể hiện xác suất về mức độ, nội dung, mối quan hệ, trạng thái và xu hướng phát triển của đối tượng nghiên cứu Nó cũng liên quan đến việc xác định cách thức và thời gian đạt được các mục tiêu cụ thể trong tương lai.
Tiên đoán là sự phản ánh trước về thời gian thực tế, xuất phát từ nhận thức chủ quan của con người dựa trên quy luật khách quan trong sự phát triển của sự vật và hiện tượng Có ba loại tiên đoán có thể phân biệt.
Tiên đoán không khoa học là những dự đoán thiếu cơ sở khoa học, thường dựa vào mối quan hệ tưởng tượng và không thực tế Chúng thường được cấu trúc giả tạo hoặc dựa trên những phát hiện ngẫu nhiên Các hình thức như bói toán, tiên tri, và luận điệu tuyên truyền từ các thế lực thù địch đều thuộc loại tiên đoán này.
Tiên đoán kinh nghiệm được hình thành từ những trải nghiệm thực tế và mối quan hệ tương tác thường xuyên, không dựa vào phân tích lý thuyết hay nghiên cứu quy luật Điều này cho thấy rằng khả năng tiên đoán không chỉ dựa vào lý thuyết mà còn phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân và sự quan sát trong cuộc sống hàng ngày.
Năm tiên đoán này có cơ sở nhất định, nhưng vẫn chưa giải thích được sự vận động của đối tượng và chủ yếu chỉ dừng lại ở mức độ định tính.
Tiên đoán khoa học là quá trình phân tích mối quan hệ giữa các đối tượng trong một hệ thống lý luận khoa học, dựa trên quy luật phát triển và các điều kiện ban đầu như giả thiết Kết quả của tiên đoán khoa học là sự kết hợp giữa phân tích định tính và định lượng, giúp đảm bảo độ tin cậy cao Điều này tạo ra cơ sở vững chắc cho việc ra quyết định quản lý trong lĩnh vực khoa học.
1.2 Đặc điểm của dự báo
Tương lai không thể được xác định một cách chắc chắn do tính không chính xác của dự báo Dù áp dụng phương pháp nào, luôn tồn tại yếu tố không chắc chắn cho đến khi sự việc thực sự diễn ra.
Dự báo luôn tồn tại những điểm mù, khiến chúng ta không thể hoàn toàn chính xác về những gì sẽ xảy ra trong tương lai Điều này có nghĩa là không phải mọi vấn đề đều có thể dự đoán nếu chúng ta thiếu hiểu biết về nó.
Dự báo đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp thông tin đầu vào cho các nhà hoạch định chính sách nhằm đề xuất các chiến lược phát triển kinh tế và xã hội Những chính sách mới không chỉ tác động đến tương lai mà còn ảnh hưởng đến độ chính xác của các dự báo.
Quy trình dự báo bao gồm 09 bước, bắt đầu và kết thúc bằng sự trao đổi, hợp tác và cộng tác giữa người sử dụng và những người thực hiện dự báo.
2 Xác định đối tượng dự báo
3 Xác định thời gian dự báo
4 Thu thập, khảo sát dữ liệu
Hình 1.1 Quy trình dự báo
Bước 1: Xác định mục tiêu
Các mục tiêu liên quan đến quyết định dự báo cần được xác định rõ ràng Nếu quyết định không thay đổi dù có dự báo hay không, thì mọi nỗ lực thực hiện dự báo sẽ trở nên vô nghĩa.
Khi người sử dụng và người làm dự báo có cơ hội thảo luận về các mục tiêu và cách sử dụng kết quả dự báo, thì giá trị của những kết quả này sẽ trở nên quan trọng hơn.
Bước 2: Xác định đối tượng dự báo
- Khi các mục tiêu tổng quát đã rõ, ta phải xác định chính xác đối tượng hay biến dự báo một cách cụ thể
- Xác định phạm vi của đối tượng dự báo (một sản phẩm hay nhóm sản phẩm, thị trường trong nước, khu vực hay xuất khẩu…)
Bước 3: Xác định thời gian dự báo
- Dự báo ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn
Kim ngạch xuất khẩu Năm hoặc Quý
Bước 4: Thu thập, khảo sát dữ liệu
- Chất lượng của dự báo phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu
- Dữ liệu cần để dự báo có thể từ 2 nguồn: bên trong và bên ngoài
- Cần phải lưu ý dạng dữ liệu sẵn có (thời gian, đơn vị tính…)
- Dữ liệu thường được tổng hợp theo cả biến và thời gian, nhưng tốt nhất là thu thập dữ liệu chưa được tổng hợp
- Chuyển đổi dữ liệu tương thích với yêu cầu của mục đích nếu có đầy đủ cơ sở
- Cần trao đổi giữa người sử dụng và người làm dự báo
Bước 5: Lựa chọn mô hình
- Việc chọn mô hình tùy thuộc vào các tiêu chí sau:
- Loại và lượng dữ liệu sẵn có
- Mô hình (bản chất) của dữ liệu quá khứ
- Tính cấp thiết của dự báo
- Độ dài của thời gian dự báo
Bước 6: Đánh giá mô hình
- Đối với các phương pháp định tính, thì bước này ít phù hợp hơn so với phương pháp định lượng
- Đối với các phương pháp định lượng, cần phải đánh giá mức độ phù hợp của mô hình (trong phạm vi dữ liệu mẫu)
- Đánh giá mức độ chính xác của dự báo (ngoài phạm vi dữ liệu mẫu)
Khi bạn có bộ dữ liệu 10 năm theo quý, chỉ sử dụng dữ liệu của 8 năm đầu để dự báo cho năm thứ 9 và 10 Mô hình dự báo tốt nhất sẽ được lựa chọn để áp dụng cho toàn bộ 10 năm dữ liệu.
- Nếu không có mô hình nào cho kết quả tới một độ chính xác chấp nhận được, quay về bước 5 để chọn mô hình thay thế
Bước 7: Chuẩn bị dự báo
Để đạt được kết quả dự báo chính xác hơn, nên áp dụng nhiều phương pháp khác nhau, chẳng hạn như kết hợp mô hình hồi quy với san bằng hàm mũ Holt, thay vì chỉ sử dụng hai mô hình hồi quy tương tự.
DỰ BÁO NHU CẦU SỬ DỤNG ĐIỆN
Dự báo nhu cầu sử dụng điện
Dự báo nhu cầu sử dụng điện là quá trình ước lượng nhu cầu tiêu thụ điện trong tương lai, đóng vai trò quan trọng trong quản lý hiệu quả công tác phát điện Để các công ty phát điện tại Kenya có thể đáp ứng nhu cầu này, việc dự đoán nhu cầu sử dụng điện là cần thiết Thuật ngữ này liên quan đến việc xác định nhu cầu điện dựa trên các kiến thức đã biết, từ đó giúp quy hoạch hệ thống điện hiệu quả hơn Dự báo nhu cầu sử dụng điện không chỉ giúp xác định lượng điện cần thiết cho tương lai mà còn hỗ trợ trong việc lập báo cáo khả thi cho các dự án điện và đánh giá công suất hiện tại của các trạm điện, nhằm tránh tình trạng quá tải Quyết định về các phương án phát điện thường được đưa ra dựa trên dự đoán nhu cầu trong khoảng thời gian dài hơn một năm.
Dự báo nhu cầu sử dụng điện có thể được phân loại thành 3 phần, cụ thể như sau:
❖ Dự báo nhu cầu sử dụng điện ngắn hạn
❖ Dự báo nhu cầu sử dụng điện trung hạn
❖ Dự báo nhu cầu sử dụng điện dài hạn
Dự báo nhu cầu sử dụng điện được chia thành ba loại: ngắn hạn, trung hạn và dài hạn Dự báo ngắn hạn tập trung vào nhu cầu điện trong khoảng thời gian từ vài phút đến một tuần Trong khi đó, dự báo trung hạn thường kéo dài từ một tuần đến một năm Cuối cùng, dự báo dài hạn được thực hiện cho khoảng thời gian từ một năm đến 20 năm.
Thời kỳ dự báo trung hạn không có một định nghĩa rõ ràng, với một số ý kiến cho rằng nó kéo dài từ 6 tháng đến 1 năm, trong khi những ý kiến khác lại đưa ra khoảng thời gian khác.
1 năm đến 5 năm Thời kỳ dự báo khác nhau theo từng cơ sở vật chất và vì thế vì mục
22 đích của dự án này, thời kỳ từ 1 tuần đến ít hơn một năm được xem là thời kỳ trung hạn để dự báo nhu cầu sử dụng điện
Phần sau đây thảo luận về 3 loại dự báo nhu cầu sử dụng điện:
2.1.1 Dự báo nhu cầu sử dụng điện ngắn hạn
Dự báo ngắn hạn (STLF) là quá trình dự đoán nhu cầu sử dụng điện theo giờ, ngày và tuần, giúp xác định tổng nhu cầu điện trong hệ thống và nhu cầu tại các thời điểm khác nhau trong ngày Việc này rất quan trọng cho công tác điều độ hệ thống điện, cho phép lập kế hoạch phát điện dựa trên giá trị dự báo, từ đó giảm thiểu nguy cơ hư hỏng thiết bị như máy biến áp và đường dây truyền tải Nhờ vào dự báo ngắn hạn, khả năng xảy ra mất điện và tổn thất doanh thu của hệ thống điện được hạn chế đáng kể.
Mục tiêu chính của dự báo ngắn hạn là:
✓ Cung cấp dự báo nhu cầu sử dụng điện để lên kế hoạch phát điện cơ bản
✓ Cung cấp cho người điều độ thông tin kịp thời về dự báo nhu cầu sử dụng điện
✓ Hỗ trợ đánh giá sự đảm bảo của hệ thống ở bất kỳ thời gian nào, vì thế cải thiện độ tin cậy của hệ thống
Dự báo nhu cầu sử dụng điện ngắn hạn là yếu tố quan trọng để nâng cao độ tin cậy của hệ thống điện Việc thực hiện dự báo này không chỉ hỗ trợ cho phân tích mạng lưới offline mà còn giúp nhận diện các điều kiện có thể gây tổn thương cho hệ thống trong tương lai Nhờ đó, người điều độ có thể đưa ra quyết định kịp thời và thực hiện các hành động cần thiết, như lập kế hoạch dự báo online cho đơn vị đỉnh và điều chỉnh vận hành chuyển mạch nhằm duy trì độ tin cậy của hệ thống.
2.1.2 Dự báo nhu cầu sử dụng điện trung hạn
Dự báo nhu cầu sử dụng điện trung hạn là quá trình dự đoán nhu cầu điện trong khoảng thời gian từ 1 tuần đến 1 năm Việc này rất quan trọng cho công tác bảo trì và phát triển mạng lưới điện, đảm bảo hạ tầng điện được vận hành hiệu quả.
Nhu cầu sử dụng điện đỉnh là yếu tố chính trong dự báo hệ thống điện, bên cạnh đó, nhu cầu ngoài cao điểm cũng được xem xét Việc hiểu rõ mức độ trao đổi nguồn điện và các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu sử dụng là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả trong quản lý và phân phối điện năng.
2.1.3 Dự báo nhu cầu sử dụng điện dài hạn
Dự báo nhu cầu sử dụng điện dài hạn thường kéo dài đến 20 năm và chủ yếu tập trung vào nhu cầu điện đỉnh hằng năm của hệ thống Do khoảng thời gian dự báo dài, việc dự đoán nhu cầu sử dụng điện ngoài cao điểm trở nên khó khăn hơn.
Dự báo nhu cầu sử dụng điện dài hạn là rất quan trọng cho sự phát triển điện năng tại một khu vực cụ thể Việc dự báo chính xác giúp cơ sở hạ tầng điện quyết định việc nâng cấp các mạng lưới Nếu công suất ở khu vực đó bị quá tải, dự báo dài hạn sẽ trở thành yếu tố quyết định trong việc lập kế hoạch vận hành cho các cơ sở điện.
Các nhân tố ảnh hưởng
Dự báo nhu cầu sử dụng điện là kỹ thuật quan trọng để đảm bảo tính tin cậy và hoạt động hiệu quả của mạng lưới điện Mỗi loại dự báo đều cần thiết, với mục tiêu chính là đạt được độ chính xác cao, mặc dù điều này không phải lúc nào cũng là mục đích duy nhất.
Chủ đề về tính chính xác của dự báo sẽ được thảo luận ở giai đoạn sau:
Khi xây dựng mô hình dự báo nhu cầu sử dụng điện, cần xem xét các nhân tố ảnh hưởng khác nhau cho từng loại dự báo Những nhân tố này không chỉ khác nhau giữa các loại dự báo mà còn thay đổi tùy theo hệ thống, do cơ sở hạ tầng quyết định tầm quan trọng và sự phù hợp của từng nhân tố.
Cuộc thảo luận này tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu sử dụng điện và các phương pháp dự báo nhu cầu điện năng.
Trước khi xây dựng mô hình dự báo nhu cầu điện, cần xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu sử dụng điện tại từng khu vực cụ thể.
Những nhân tố cần xem xét là:
✓ Thời gian trong năm (bao gồm mùa, ngày nghỉ…)
✓ Loại khách hàng tiêu thụ
✓ Nhân khẩu học (Dân số, hộ gia đình)
✓ Nhân tố kinh tế vĩ mô (GDP, CPI, HSI)
Phân loại khách hàng trong lĩnh vực tiêu thụ điện là việc chia nhu cầu sử dụng điện thành các nhóm tương đồng, bao gồm cư dân, thương mại, công nghiệp, khai thác mỏ, nông nghiệp và vận tải Mỗi nhóm có đặc điểm nhu cầu năng lượng riêng, chẳng hạn như nhu cầu của cư dân khác biệt so với nhu cầu của ngành công nghiệp Các ngành công nghiệp thường tiêu thụ năng lượng lớn hơn do sử dụng động cơ công suất cao, trong khi thiết bị của cư dân thường có mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn.
Các nhân tố khác ảnh hưởng đến dự báo nhu cầu sử dụng điện như sau:
✓ Nhu cầu sử dụng điện có tính lịch sử
✓ Việc bán các thiết bị sử dụng điện
✓ Số lượng khách hàng trong nhóm khách hàng
✓ Dữ liệu kinh tế cũng như nhân khẩu học
Những nhân tố này thường ảnh hưởng đến dự báo trung và dài hạn
Những nhân tố sau đây được xem là những nhân tố quan trọng nhất
Các yếu tố thời tiết như tốc độ gió, nhiệt độ, độ ẩm, mây và lượng mưa ảnh hưởng đến cảm giác của con người về sự mát mẻ hoặc nóng bức Nhu cầu sử dụng điện thay đổi theo mùa do sự biến động của nhiệt độ; chẳng hạn, ở Kenya, nhu cầu điện mùa hè thấp hơn so với mùa đông do nhiệt độ tăng cao Vào mùa đông, người dân thường sử dụng thiết bị sưởi ấm, và đèn được bật sớm hơn và kéo dài hơn do mặt trời lặn sớm.
Thời gian đỉnh nhu cầu sử dụng điện đang có sự thay đổi, gây khó khăn trong việc tích hợp các yếu tố thời tiết để dự báo dài hạn Sự biến đổi liên tục của thời tiết làm cho dự báo dài hạn trở nên khó khả thi Tuy nhiên, dự báo ngắn hạn có thể tận dụng hiệu quả thông tin từ dự báo thời tiết để đánh giá nhu cầu, đồng thời xem xét các ảnh hưởng theo mùa trong mô hình dự báo.
Không phải tất cả các yếu tố thời tiết đều có tầm quan trọng như nhau; một số yếu tố như tốc độ gió và sấm chớp có thể chỉ mang tính ngẫu nhiên trong một thời kỳ nhất định Trong số các yếu tố này, nhiệt độ được xem là quan trọng nhất vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến nhu cầu tiêu thụ điện năng của các thiết bị như điều hòa không khí, hệ thống sưởi ấm và tủ lạnh Tuy nhiên, tác động của các yếu tố thời tiết đến mức tiêu thụ điện của từng hộ gia đình có thể khác nhau.
Nhân tố giá điện thường không được sử dụng trong dự báo nhu cầu điện, do sự khác biệt về giá cả theo địa điểm và thời gian Hơn nữa, hộ tiêu thụ có khả năng điều chỉnh mức tiêu thụ điện của họ dựa trên biến động giá, dẫn đến việc ít mô hình dự báo xem xét yếu tố này.
2.2.3 Kinh tế hoặc môi trường
Kinh tế đóng vai trò quan trọng trong việc xác định nhu cầu điện năng, với xu hướng kinh tế chung ảnh hưởng đến mức tiêu thụ điện Sự phát triển của các ngành công nghiệp, thay đổi trong canh tác, và sự xuất hiện của các ngành công nghiệp mới đều góp phần vào việc này Ngoài ra, yếu tố nhân khẩu học, bao gồm sự phân bố giữa nông thôn và đô thị, cùng với xu hướng kinh tế mở rộng hay thu hẹp, cũng ảnh hưởng đến quản lý nhu cầu sử dụng điện.
2.2.4 Các sự kiện không đoán trước được
Các sự kiện ngẫu nhiên như bạo loạn sau bầu cử, biểu tình, và sự thay đổi nhu cầu sử dụng điện là không thể tránh khỏi Những sự kiện này bao gồm cả việc khôi phục hoạt động của nhà máy, xí nghiệp và các lò nung, cũng như các sự kiện thể thao và chương trình truyền hình nổi tiếng, bên cạnh việc đóng cửa các cơ sở công nghiệp.
Phương pháp dự báo nhu cầu sử dụng điện dựa trên mạng nơ ron nhân tạo
Dự báo nhu cầu sử dụng điện gặp nhiều khó khăn do tính phi tuyến tính và ngẫu nhiên, cùng với các yếu tố tác động khác Kỹ thuật trí thông minh nhân tạo được coi là một phương pháp hiệu quả trong một số trường hợp, nhưng vẫn gặp hạn chế trong việc tích hợp và xử lý các đặc tính ngẫu nhiên của nhu cầu điện Hơn nữa, sự phát triển công nghệ, tăng trưởng kinh tế và các xu hướng trong quá khứ khiến cho các phương pháp cổ điển không còn chính xác, có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến cơ sở hạ tầng điện.
Nhu cầu về các mô hình tự thích ứng, có khả năng nhanh chóng điều chỉnh với sự thay đổi của môi trường mà không cần can thiệp của con người đang gia tăng Phương pháp cải tiến với độ chính xác cao có thể được cập nhật mà không làm ảnh hưởng đến phần còn lại của hệ thống, đồng thời tích hợp nhiều thông số đầu vào mà không gặp sự cố Nhiều chương trình nghiên cứu đã được thực hiện nhằm tìm ra giải pháp cho những thách thức này, trong đó kỹ thuật trí thông minh nhân tạo, đặc biệt là mạng lưới nơron, là một trong những kết quả nổi bật.
Kỹ thuật trí thông minh nhân tạo (AIT) là phương pháp sáng tạo để giải quyết nhiều vấn đề phức tạp Trong thế kỷ qua, nhiều kỹ thuật AIT đã được phát triển và áp dụng rộng rãi trên toàn cầu Những kỹ thuật này sử dụng kiến thức của con người để tạo ra giải pháp hiệu quả cho các vấn đề Kiến thức này thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu chuyên môn như hệ thống chuyên gia, cho phép tích lũy kinh nghiệm theo thời gian Hơn nữa, AIT có khả năng xử lý thông tin không chắc chắn một cách hiệu quả, đặc biệt thông qua các hệ thống logic mơ hồ.
2.3.1 Mạng lưới NORON nhân tạo
Mạng lưới noron nhân tạo (ANN) đã được sử dụng từ năm 1990 và ngày càng được nghiên cứu mở rộng như một công cụ dự báo nhu cầu sử dụng điện Về bản chất, ANN là một mạch phi tuyến tính có khả năng khớp các đường cong phi tuyến tính, hoạt động như một mô hình xử lý thông tin được lấy cảm hứng từ cách thức hoạt động của các cơ quan sinh học, đặc biệt là não người trong việc xử lý thông tin.
Não người được cấu tạo từ các nơron kết nối với nhau qua các nhánh, thu thập và xử lý thông tin một cách hiệu quả Tất cả các nơron trong não hoạt động hòa hợp để đảm bảo thông tin được xử lý chính xác Do đó, nơron nhân tạo được phát triển nhằm kích thích hành vi tương tự như nơron thật trong bộ não.
Hệ thống ANN (Mạng nơ-ron nhân tạo) học tập theo cách tương tự như não người, được cấu hình để giải quyết các vấn đề cụ thể hoặc ứng dụng thông qua quá trình học Cấu trúc của hệ thống này cho phép nó thích ứng và cải thiện hiệu suất qua từng giai đoạn học tập.
Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được cấu tạo từ các nơ-ron, là những yếu tố xử lý đơn giản nhưng có khả năng kết nối cao Hình ảnh minh họa về một nơ-ron cùng với mô hình toán học tương ứng được trình bày dưới đây.
Hình 2.1: Cấu trúc một noron
Mô hình toán học thuộc dạng như sau:
Oj: Đầu ra của noron fi : chức năng chuyển tiếp gọi là một xichma vi sai và không giảm; nó có hình dạng chữ
“S” wjk : chức năng điều chỉnh có thể điều chỉnh và đại diện cho sức mạnh kết nối giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra xk : đầu vào noron
Hình 2.2 bên dưới cho thấy tính kết nối của một mạng lưới noron Mạng lưới có cấu tạo gồm các noron kết nối trong cấu hình một lớp
Hai lớp đầu tiên được biết là lớp ẩn và lớp cuối cùng là đầu ra
Hình 2.2: Cấu trúc mạng lưới noron nhân tạo
Cấu trúc nạp trước (feed-forward) là một loại mạng nơ-ron nhân tạo, trong đó tín hiệu đầu vào được truyền theo một chiều từ nơ-ron đầu vào qua lớp ẩn đến đầu ra Điều này tạo ra một mạng lưới thẳng, giúp kết nối dữ liệu đầu vào với đầu ra một cách dễ dàng.
Một loại khác của mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là ANN nạp sau, cho phép tín hiệu di chuyển theo hai chiều trong mạng Mạng nơ-ron nạp sau là mạng động, với trạng thái luôn thay đổi cho đến khi đạt được điểm cân bằng Chúng có khả năng trở nên rất linh hoạt và thích nghi.
29 phức tạp nhưng được xem là mạng lưới rất mạnh Chúng cũng được xem là mạng lưới hồi quy
Có 2 loại chế độ luyện tập hoặc học tập được sử dụng cho ANN; cụ thể là học tập có giám sát và không giám sát Học tập có giám sát là quá trình khi mỗi đơn vị đầu ra được cho biết những đáp ứng được mong muốn đối với tín hiệu đầu vào Một vấn đề quan trọng liên quan đến việc học tập có giám sát là tập trung sai số Mục tiêu là hạn chế sai số giữa giá trị mong muốn và giá trị tính toán Vì thế chức năng hiệu chỉnh giảm thiểu sai số cần được phát triển
Hệ thống luyện tập lan truyền ngược là một phương pháp học có giám sát, chủ yếu được áp dụng trong giai đoạn luyện tập của mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) Quy trình cơ bản bắt đầu bằng việc cung cấp một mẫu luyện tập cho mạng, sau đó tính toán đầu ra dựa trên đầu vào qua chiều trước Tiếp theo, các sai số ở lớp đầu ra được truyền ngược lại đến lớp đầu vào, từ đó điều chỉnh trọng lượng của từng nơ-ron Cuối cùng, một thuật toán được thực hiện để tìm ra chức năng hiệu chỉnh nhằm giảm thiểu sai số.
Hệ thống học tập không giám sát dựa vào thông tin tại chỗ mà không có đầu ra mục tiêu Trong quá trình này, trọng số được điều chỉnh để phù hợp với các đầu vào của mạng lưới Một bộ dữ liệu đầu vào được lấy và mạng nơ-ron xử lý chúng như những biến đổi ngẫu nhiên Sau đó, mạng lưới sử dụng thông tin này để xác định các đặc tính và đưa ra giải pháp.
2.3.3 Áp dụng cho dự báo nhu cầu sử dụng điện Áp dụng ANN cho dự báo nhu cầu sử dụng điện, người dự báo cần chọn lựa một trong các kiến trúc như truyền ngược cũng như số lượng và tính kết nối của các lớp Người dự báo có thể quyết định có sử dụng nạp trước, mạng lưới hồi quy ; và thời gian luyện tập và dữ liệu yêu cầu cho chế độ học tập hay không Loại cấu trúc này đã được một số nhà dự báo sử dụng Mô hình ANN nhận được nhiều sự thừa nhận liên quan đến vấn đề dự báo nhu cầu sử dụng điện dài hạn Sự thành công của một phương pháp ANN nằm ở chổ khả năng của nó có thể học tập và thích nghi với môi trường thay đổi
Sau đây là các thuận lợi và khó khăn liên quan đến kỹ thuật này
• Hệ thống ANN nhanh và thiết thực
• Cho một khả năng học tập tốt
• Có thể thích nghi dữ liệu
• Phù hợp với mô hình phi tuyến tính
• Không yêu cầu mô hình toán học của nhu cầu sử dụng điện
• Nhà dự báo cần phải biết chọn lựa cấu hình tối ưu từ nhiều lựa chọn có sẵn
• Kết quả luôn luôn được tạo ra mặc dầu dữ liệu đầu vào có thể không hợp lý
• Cần chọn lựa phương pháp tập luyện
• ANN không thể giải thích quyết định trong phạm vi mạng lưới noron
Các đặc tính của mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là yếu tố then chốt khi áp dụng kỹ thuật này để dự báo nhu cầu sử dụng điện.
❖ Quy tắc học tập để luyện tập
❖ Chọn lựa các biến thiên đầu vào
Kết cấu mạng lưới là yếu tố quan trọng mà người thiết kế cần xem xét khi quyết định số lượng lớp sẽ sử dụng Mạng lưới nạp trước là loại phổ biến nhất trong quá trình thiết kế.
3 lớp bởi vì khả năng rất lớn của nó có thể bản đồ hóa chức năng phi tuyến [7] mạng lưới
3 lớp sẽ được phân chia thành lớp đầu tiên, lớp thứ 2 và lớp thứ 3 cấu thành các lớp đầu vào, lớp che khuất và lớp đầu ra
Đánh giá kết quả dự báo
Tính chính xác là yếu tố quan trọng nhất trong phương pháp dự báo nhu cầu sử dụng điện Mô hình dự báo cần phải phản ánh chính xác nhu cầu tương lai để giảm thiểu rủi ro mất doanh thu và chi phí phát điện.
Tính chính xác của dự báo phụ thuộc vào chất lượng và khối lượng dữ liệu lịch sử, hiệu lực của giả thuyết của người dự báo, và độ chính xác của các yếu tố ảnh hưởng như thời tiết, dữ liệu đầu vào và giá cả Thông thường, mô hình dự báo được đánh giá qua các sai lệch tiêu chuẩn của sai số dự báo.
Tính chính xác có thể được tính bằng công thức sau: sai số = | a ( t ) – f ( t ) | ( 2 7 )
Trong đó a(t): nhu cầu (được đo) thực tế tại thời gian t f(t) : nhu cầu dự báo tại thời gian t
Giả sử giá trị trung bình e bằng 0, biến thiên được tính bằng căn bậc hai của giá trị trung bình e Việc phân tích sai số không đưa ra tình huống thuyết phục, do đó cần phải đánh giá lại mô hình.
Nền tảng cho việc dự báo nhu cầu sử dụng điện đã được thiết lập, tập trung vào dự báo dài hạn thông qua mạng lưới noron Kiến thức thu được sẽ được áp dụng để xây dựng một mô hình đáp ứng các yêu cầu dự báo này.
Dữ liệu dự báo nhu cầu sử dụng điện đã được xây dựng thông qua mô hình toán kinh tế Bài viết này tóm tắt cách thức mà các công ty điện và chiếu sáng thực hiện dự báo nhu cầu điện năng dựa trên phương pháp toán học.
