ÁP DỤNG DỰ BÁO ĐIỆN NĂNG CHO TPHCM
1. Dự báo điện năng cho TP Hồ Chí Minh
1.2. Áp dụng với chuỗi điện năng thực tế
1.2.4. Dự báo từng hệ số MODWT và tổ hợp dự báo
Kết quả của mô hình Fuzzy trong 2.2.2 là ma trận hệ số mô hình Fuzzy X. Từ ma trận X này ta sẽ tiến hành dự báo các hệ số MODWT ở thời điểm tuần thứ 35. Sơ đồ khối quá trình dự báo như trong mục 5.4 chương 3.
Thiết lập hàng thứ n+1 của ma trận A: An+1 cho các hệ số Dj và S5:
Ở trên ta đã tìm được mô hình huấn luyện mạng cho từng hệ số Dj và S2. Kết quả của quá trình huấn luyện mạng đó là ma trận tham số mô hình Fuzzy X. Ý nghĩa của ma trận X đó là tương ứng với mỗi giá trị ngõ ra (output) Zj ta có hệ thức sau đây :
Zj Aj*X
DỰ BÁO PHỤ TẢI SỬ DỤNG MẠNG FUZZY WAVELET Trang 91 Trong đó : Aj là hàng thứ j của ma trận A (được đề cập trong chương 3).
Như vậy để dự báo giá trị Zn+1 ta chỉ cần tìm hàng thứ n+1 của ma trận A. Lúc đó giá trị cần dự báo Zn+1 = An+1*X.
Ma trận A là ma trận được xây dựng hoàn toàn dựa trên ma trận input [Y] (từ cột thứ 1 cho đến cột thứ 3 của ma trận input-output, cột cuối cùng là ma trận output [Z]), vì vậy việc xây dựng hàng thứ n+1 của ma trận A là hoàn toàn có thể và không cần biết đến giá trị Zn+1 (giá trị cần dự báo).
Ở đây ta chỉ trình bày quá trình thiết lập An+1 tương ứng với tuần thứ 35 của hệ số D1. Quá trình tìm An+1 của các hệ số MODWT còn lại tương tự:
Như trên ta đã tìm được số bước lùi tối ưu cho bài toán dự báo điện năng là 3.
Ta thiết lập hàng thứ n+1 của ma trận input [Y]: Yn+1 cho dự báo Dn+1=D26 với n=25 như sau:
{D1,23, D1,24, D1,25} Các giá trị này là:
0.0 0.1929997 0.31442312
Ma trận 1x3 trên được đưa trở lại chương trình Fuzzy Identification với các tâm nhóm C vừa tìm được để tìm A25 (nghĩa là tìm hàng thứ 26 của ma trận A).
Kết quả A26 cho dự báo công suất cho tuần thứ 35 của D1 được cho trong bảng sau (A26 là ma trận 1x4):
0.0 0.1929997 0.31442312 1.0
Bảng 5.4 : Hàng thứ n+1 (26) A26 của ma trận A của D1
Dự báo từng hệ số Dj và S2 :
Ở đây ta chỉ trình bày dự báo D1,26 , dự báo cho các hệ số MODWT còn lại sẽ tương tự như trường hợp D1.
Kết quả dự báo D1,26 được tính theo công thức sau:
D1,26 = AD1,26*XD1
DỰ BÁO PHỤ TẢI SỬ DỤNG MẠNG FUZZY WAVELET Trang 92 D1,26 = 7082.2709
Tương tự như D1,26 ta tiến hành dự báo cho các hệ số MODWT D2,26 D3,26 và S2,26 (tức là tiến hành dự báo các hệ số MODWT của tuần thứ 35)
Các kết quả dự báo cho Dj và S2 được trình bày trong bảng sau:
D1 D2 S2
7082.2709 3074.0733 170355.7086 Bảng 5.5 : Các giá trị dự báo các hệ số MODWT
Tổ hợp các dự báo Dj và S5 :
Sau khi dự báo các hệ số MODWT Dj và S5. Ta tiến hành tổ hợp các dự báo riêng rẽ này để tạo thành dự báo công suất như sau:
2
1 , 1 2, 1
1
n j n n
j
X D S
Kết quả dự báo tuần thứ 35:
P35 = 7082.2709+3074.0733+170355.7086= 180512.0528MW Giá trị thực công suất của tuần thứ 35 : P35_real = 170516.08 MW Sai số :
35 35 _ a
35 _ a
180512.0528 170516.08
*100% *100% 5.86%
170516.08
re l re l
P P
e P
Tương tự ta dự báo cho 17 tuần còn lại của chuỗi 52 tuần:
Tuần 38 39 40 41 42
Dự báo 175419.2564 176350.8964 182034.7225 176634.7435 177562.2601 Giá trị thật 174156.9604 178173.32 177359.71 174149.34 176160.95
Sai số % 0.72 1.02 2.64 1.43 0.8
Tuần 43 44 45 46 47
Dự báo 178849.7851 179198.7782 176904.0793 178077.3548 180690.3954 Giá trị thật 180624.29 166891.73 176206.67 181191.76 174541.38
DỰ BÁO PHỤ TẢI SỬ DỤNG MẠNG FUZZY WAVELET Trang 93
Sai số % 0.98 7.37 0.4 1.72 3.53
Tuần 48 49 50 51 52
Dự báo 172668.2225 178489.5148 179402.0199 176349.3721 170137.4273 Giá trị thật 166229.51 167989.62 162227.89 154495.68 155409.6
Sai số % 3.87 6.25 10.58 14.15 9.48
Bảng 5.6: Dự báo và sai số điện năng của 15 tuần
Hình 5.2: Đồ thị điện năng dự báo của 15 tuần
Sai số trung bình là 4.33%. Tuy nhiên sai số 4.33% là sai số khá cao đối với việc dự báo điện năng. Để giải quyết vấn đề này ta sử dụng phương pháp tỉ lệ điện năng như đã nêu ở phần 3.2.
Tuần 38 39 40 41 42
Dự báo 172496.0537 175548.9001 185562.5439 177139.5419 174909.6481 Giá trị thật 174156.9604 178173.32 177359.71 174149.34 176160.95
Sai số % 0.95 1.47 4.62 1.72 0.71
Tuần 43 44 45 46 47
Dự báo 175207.5289 180446.6131 167441.2001 176263.76978 180138.7272 Giá trị thật 180624.29 166891.73 176206.67 181191.76 174541.38
Sai số % 2.99 8.12 4.97 2.72 3.21
Tuần 48 49 50 51 52
DỰ BÁO PHỤ TẢI SỬ DỤNG MẠNG FUZZY WAVELET Trang 94 Dự báo 176502.5209 166509.1525 165185.6486 162234.502 156418.6813 Giá trị thật 166229.51 167989.62 162227.89 154495.68 155409.6
Sai số % 6.18 0.88 1.82 5.001 0.65
Bảng 5.7 : Dự báo và sai số điện năng của 15 tuần
Hình 5.3: Đồ thị điện năng dự báo của 15 tuần
Sai số trung bình 3.07%.
Nhận xét: sử dụng phương pháp tỉ lệ cho ta sai số thấp hơn nhiều so với khi sử dụng dữ liệu gốc. Tuy vậy, sai số 3.07% cũng còn là sai số lớn, điều này được giải thích là bởi vì chuỗi dữ liệu của ta có những thời điểm dữ liệu bị thay đổi bất thường - thời điểm tết là thời điểm điện năng giảm rõ rệt. Để khắc phục trường hợp này, ta cắt bỏ 2 tuần trước và sau tết.
Tuần 38 39 40 41 42
Dự báo 174259.5042 176202.3675 180699.3124 178286.28861 174070.2907 Giá trị thật 174156.9604 178173.32 177359.71 174149.34 176160.95
Sai số % 0.058 1.106 1.88 2.37 1.19
Tuần 43 44 45 46 47
Dự báo 175065.5881 179774.6094 166990.5426 175954.59821 179597.9379 Giá trị thật 180624.29 166891.73 176206.67 181191.76 174541.38
Sai số % 3.08 7.72 5.23 2.89 2.9
DỰ BÁO PHỤ TẢI SỬ DỤNG MẠNG FUZZY WAVELET Trang 95
Tuần 48 49 50 51 52
Dự báo 176415.4613 166054.0322 164942.6815 161370.1838 156513.3826 Giá trị thật 166229.51 167989.62 162227.89 154495.68 155409.6
Sai số % 6.13 1.15 1.67 4.44 0.71
Bảng 5.8: Dự báo và sai số điện năng của 15 tuần (cắt 2 tuần tết)
Hình 5.4: Đồ thị điện năng dự báo của 15 tuần(cắt 2 tuần tết)
Sai số trung bình 2.84%.